政府参与下企业科技成果转化的演化博弈研究

艾 栋，刘静静，林 琳，郭 凯，董广萍，李玉楠

（1.河南省科学技术情报中心，河南 郑州；2.河南科技大学 商学院，河南 洛阳）

引言

科技成果转化是推动科技创新的重要引擎，也是破解科技与经济“两张皮”难题的关键方法。然而我国一直存在科技成果转化率不高的问题，与发达国家平均40%～50%的科技成果转化率相比，我国的科技成果转化率不足10%[1]，将科技成果转化运用到社会发展中可以促进经济的发展，而我国大量的科技成果并未得到转换，科技转化率不高会使得大量科研成果趋于“休眠”[2]，这使得很多资源被闲置，影响国家创新驱动发展战略的进展。

科技成果转化是一个复杂的、动态的生态系统[3]，是由多方协调配合共同参与的活动。其中企业作为我国创新成果输出的主要来源，不断推动创新成果向市场转化和输出，在科技成果转化生态系统中扮演着至关重要的角色。而政府作为科技成果转化的推动方[3]，主要为科技成果创新者提供政策和资金支持，营造一个良好的科技成果转化环境。因此本文选择分析在政府参与下，企业科技成果转化的影响因素。

1 文献回顾

科技成果转化有利于社会经济的发展，大量的学者对科技成果转化进行了相关研究，以下就科技成果转化中的影响因素及参与主体角色进行了综述。

一是分析了科技成果转化的影响因素。孙涛等构建了科研机构和政府之间的演化博弈模型，认为科技成果转化时科研机构获得的收益分成比例、政府对科技成果转化环境的改善程度以及政府改善科技成果转化环境的效率是决定科技成果转化的重要因素[4]。唐露源等通过对101 家高新技术企业的实地调研，围绕技术需求提出了影响科技成果转化效率的四个因素，即技术需求清晰度、技术需求强度、技术需求深度和技术需求契合度[5]。陈黎等指出科技成果转化实施细则制定、内设科技成果转化专业机构及专职人员数、与企业开展科研合作、有效发明专利拥有量、科研项目经费中基础研究占比在1%～20%区间，这五个因素对科研机构的科技成果转化呈显著正向影响[6]。

二是研究了科技成果转化过程中的参与主体。杨世攀指出在科技成果转化多元主体中，政府是价值推动者，高校院所、企业是价值创造者和价值共创者，科技中介机构是价值编排者[7]。为了解决在科技成果转化过程中，企业不愿投入和承担风险的现状，刘洋等认为有必要完善成果转化的风险投资机制，设立政府性质的科技成果转化基金，发挥政府基金的杠杆作用，加快科技成果的熟化和育成[8]。

目前关于科技成果转化的研究中，大部分文献探讨了高校及科研机构在转化过程中的路径[9-12]，以企业为主体的研究较少，而企业在科技成果转化中既是成果的需求方，又是成果的主要提供方，发挥着重要作用。因此本文以企业为研究对象，运用演化博弈的方法，分析在政府参与下企业科技成果转化的影响因素。

2 政府与企业的演化博弈分析

2.1 模型假设与构建

模型涉及的各参数符号及含义如表1 所示。

表1 模型符号及说明

假设1：在科技成果转化中只考虑政府和企业2个决策主体，决策参与者均为有限理性且具备行为选择能力。

假设2：博弈时参与者的策略选择空间均有两种。政府的策略选择空间为扶持和不扶持，政府对企业的扶持行为有对其进行资金支持和税收减免等；而企业会通过利弊权衡决定是否重视科技成果转换的过程，其策略选择空间为重视和不重视，其中，政府选择实施税收优惠政策的概率为x，实施税收监管政策的概率为1-x；企业选择重视转化的概率为y，不重视转化的概率为1-y。

假设3：政府选择对企业扶持时，会获得一定的社会效益分成（0＜α＜1），其分成与企业科技成果转化后的商业化收益有关；当政府选择不扶持时，α 为0。

假设4：企业科技成果转化后会获得一定的商业化收益。其中，p1是企业重视下，科技成果转化后商业化收益，p2是企业不重视下，科技成果转化后商业化收益，p1＞p2。

假设5：企业在进行科技成果转化中会产生一定的转化成本，企业重视中的转化成本c1大于企业不重视时的转化成本c2。

科技成果转化过程中，政府与企业的博弈矩阵如表2 所示。

表2 演化博弈支付矩阵

2.2 模型分析

2.2.1 以政府为研究对象

政府扶持的期望收益为：

政府不扶持的期望收益为：u12=0

因此，政府的平均期望收益为：

则政府选择重视转化的复制动态方程为：

2.2.2 以企业为研究对象

企业重视转化的期望收益：

企业不重视转化的期望收益：

因此，企业的平均期望收益为：

则企业选择重视转化的复制动态方程为：

2.2.3 演化稳定策略

由演化博弈理论可知，只有雅可比矩阵中特征值的乘积大于0（det j＞0），特征值的和小于0（trj＜0）时，博弈均衡点才是演化稳定点（ESS）。表3 是博弈均衡点的稳定性分析。

表3 均衡点的局部稳定性

假设多项式p2α（1-θ）-cg为①，表示在企业不重视而政府扶持时，政府的收益；多项式p1α（1-θ）-cg为②，表示在企业重视而政府扶持时，政府的收益；多项式p1-p2+c2-c1为③，表示在政府不扶持时，企业重视转化与不重视转化的收益之差；（1+αθ）（p1-p2）+c2-c1为④，表示在政府扶持时，企业重视转化与不重视转化的收益之差。

根据构建的博弈模型，综合考虑各参数的大小、以及多项式①-④的大小和正负，在执行合约演化博弈时均衡点的局部稳定性可以分为以下几种情形：

（1） 当②＞①＞0，③＞0 且④＞0 时，系统局部稳定性如表4 所示，相位图如图1 所示。此时演化稳定点在（1，1），即企业选择重视、政府扶持支持是最优的策略集。

图1 演化博弈相位图

表4 系统的局部稳定性

（2） 当②＞①＞0，③＜0 且④＜0 时，系统局部稳定性如表5 所示，相位图如图2 所示。

图2 演化博弈相位图

表5 系统的局部稳定性

此时演化稳定点在（1，0），即无论企业的策略如何，政府都会选择扶持；而在政府扶持时，企业不重视获得的收益多于重视时获得的收益，故企业会选择不重视策略。

（3） 当②＞①＞0，③＜0 且④＞0 时，系统局部稳定性如表6 所示，相位图如图3 所示。此时演化稳定点在(1，1)，无论多项式③的大小如何，企业选择重视、政府选择扶持都是最优的策略集。

图3 演化博弈相位图

表6 系统的局部稳定性

（4） 当①＜②＜0，③＞0 且④＞0 时，系统局部稳定性如表7 所示，相位图如图4 所示。此时演化稳定点在（0，1），在政府扶持时，无论企业选择哪种策略，政府的收益均为负值，故政府选择不扶持策略是优的，而企业选择重视是对自身最有利的策略。

图4 演化博弈相位图

表7 系统的局部稳定性

（5） 当①＜②＜0，③＜0 且④＜0 时，系统局部稳定性如表8 所示，相位图如图5 所示。此时演化稳定点在（0，0），即企业选择不重视、政府选择不扶持是对各自最有利的策略。

图5 演化博弈相位图

表8 系统的局部稳定性

（6） 当①＜②＜0，③＜0 且④＞0 时，系统局部稳定性如表9 所示，相位图如图6 所示。此时演化稳定点在（0，0），政府选择扶持时的收益为负，故政府会选择不扶持，而在政府不扶持时，企业重视转化的收益与不重视转化的收益之差也为负，故企业会选择不重视。

图6 演化博弈相位图

（7） 当①＜0＜②，③＞0且④＞0 时，系统局部稳定性如表10 所示，相位图如图7 所示，此时演化稳定点在（1，1）。

图7 演化博弈相位图

表10 系统的局部稳定性

（8） 当①＜0＜②，③＜0 且④＜0 时，系统局部稳定性如表11 所示，相位图如图8 所示，此时演化稳定点在（0，0）。

图8 演化博弈相位图

表11 系统的局部稳定性

（9） 当①＜0＜②，③＜0且④＞0 时，系统局部稳定性如表12 所示，相位图如图9 所示，此时演化稳定点在（0，0）。

图9 演化博弈相位图

表12 系统的局部稳定性

3 仿真分析

3.1 初始情形模拟

在上述的9 种情况中，情形（1）、（3）和（7）的演化均衡点均为（1，1）；情形（5）、（6）和（8）的演化均衡点均为（0，0）；情形（2）和情形（4）的演化均衡点为（1，0）和（0，1）；而在情形（9）下，（1，1）和（0，0）均为演化均衡点。为了进一步验证政府和企业的演化博弈模型，本文采用Matlab 软件对上述的9 种情形分别进行仿真分析（见图10）。

图10 不同情境下的演化博弈路径

3.2 决策变量对系统演化均衡的影响

为了进一步分析各个参数的变化对系统演化均衡点的影响，本文选择在情形（1）下，分别对θ、α、cg和P1进行调整，来观察不同参数对政府和企业演化结果的影响。

在保证其他参数不变的情形下，改变政府扶持时，根据科技成果转化后获得的社会效益给企业的奖励比例。假设θ的取值为0.4、0.5、0.7、0.8，得到的政府与企业的演化仿真结果如图11 所示。

图11 政府的奖励比例θ 的变化对演化结果的影响

由图11 分析可知，在政府和企业的演化过程中，随着θ的增加，政府选择扶持策略并达到均衡的速度逐渐减慢，且当θ增大到一定值后，政府无法达到稳定状态；而企业达成重视策略均衡的速度轻微变化。对于政府而言，这是因为θ的增加使得政府分给企业的奖励比例增多，从而会使其有一定的经济压力，故可能会延长达到稳定状态的时间。对于企业而言，θ的增大会为其带来更多的收益，故可能会使企业在某种程度上更重视企业科技成果转化。θ的变化也说明政府要综合考虑平衡各方的利益，设置合理的企业奖励比例。

在保证其他参数不变的情形下，改变政府扶持时，其获得的社会效益的分成比例。假设α的取值为0.3、0.4、0.5 和0.6，得到的政府与企业的仿真结果如图12 所示。

图12 政府社会效益分成比例α 的变化对演化结果的影响

由图12 分析可知，在政府和企业的演化过程中，随着α的增加，企业达到均衡的速度并没有明显变化；而政府选择“扶持”的概率向1 收敛的速度变快。这说明α的增加时，政府会因为获得更多的社会效益分成而更加积极地选择扶持策略，因此会缩短达成均衡策略的时间。

在保证其他参数不变的情形下，改变政府扶持时的成本。假设cg的取值为1、3、4 和5，得到的政府与企业的仿真结果如图13 所示。

图13 政府的扶持成本cg 的变化对演化结果的影响

由图13 分析可知，在政府和企业的演化过程中，政府的扶持成本越小，政府选择扶持策略的概率向1收敛的速度越快，而对于企业来说影响不显著。对于政府来说，这是因为随着扶持成本的减少，政府选择扶持时的收益会逐渐增多，故政府会减少决策时间，更快地达到扶持策略均衡。对于企业来说，在政府选择扶持策略时，企业选择重视策略对其自身是最优策略，而cg的变化不会直接影响企业的收益，因此企业达成均衡策略的时间变化不显著。

在保证其他参数不变的情形下，改变企业重视时，科技成果转化后的商业化收益。假设p1的取值为26、28、30 和35，得到的政府与企业的仿真结果如图14 所示。

图14 科技成果转化后的商业化收益p1 的变化对演化结果的影响

由图14 分析可知，在政府和企业的演化过程中，随着p1的增加，政府和企业达成（扶持，重视）演化稳定策略的速度逐渐变快。对于企业来说，这是因为科技成果转化后的商业化收益是企业的直接收益，p1增加能够显著激励企业达成重视的稳定策略。对于政府来说，科技成果转化后会带来一定的社会收益，当这部分收益大于对企业的转化奖励以及转化成本时，政府会达成扶持稳定策略。因此企业应该充分发挥自身的主观能动性，使科技成果的交易价值能得到最大程度的提升，进而创造出更多的社会效益，达成系统演化均衡。

结束语

本文运用演化博弈的方法对政府和企业在科技成果转化过程中的博弈以及最终达成的演化稳定策略进行了分析，并运用MATLAB 软件进行了仿真验证。研究表明：第一，政府对企业奖励比例的增加，会延缓其达成均衡的时间，当奖励比例增加到一定值时，政府可能会放弃扶持企业进行科技成果转化。因此政府要综合考虑平衡各方的利益，设置合理的企业奖励比例，有效激励企业选择重视转化策略。第二，政府获得的社会效益分成比例越大，政府和企业获得的收益也越多，二者在科技成果转化过程中达成（扶持，重视）策略的意愿更强。第三，政府的扶持成本越高，其获得的收益会越少，当扶持成本大于政府扶持时的收益，政府将放弃扶持企业进行科技成果转化。第四，科技成果转化后的商业化收益会给企业带来直接的经济收益，激励其选择重视转化策略，从而缩短达成均衡的时间；但地方政府会受到双重影响，一方面政府获得的社会效益会增加，但同时奖励支出也会增加。