战略性新兴产业技术异地协同共享机制研究
——演化博弈视角
2016-11-29肖灵机汪明月
肖灵机， 汪明月
(南昌航空大学 经济管理学院， 南昌 330063)
战略性新兴产业技术异地协同共享机制研究
——演化博弈视角
肖灵机*， 汪明月
(南昌航空大学 经济管理学院， 南昌 330063)
培育和发展战略性新兴产业要避免重复建设、恶性竞争，其关键是掌握产业发展核心技术.针对产业技术创新跨区域、跨学科协同合作的特性，为实现技术共享，建立了上下游参研单位产业技术共享演化博弈模型.研究结果表明：参研单位选择技术共享策略与产业技术的可共享系数密切相关，同时分析了相关因素的影响作用，当参研单位技术可共享系数不断变化，会依次出现多种演化稳定均衡.探索了在激励机制作用下，参研单位技术共享演化博弈过程，研究表明：内部激励机制激发了参研单位选择技术共享的意愿，同时，随着内部激励系数的变化，产业技术创新系统趋向收敛到{技术共享，技术不共享}，进而为产业政策的制定和效果评估提供决策支持.
战略性新兴产业； 技术共享； 演化博弈
当前，我国经济正处增速换挡期、结构调整阵痛期和前期刺激政策消化期“三期叠加”的新常态，必须加快从要素驱动发展向创新驱动转型[1].培育和发展战略性新兴产业是转变经济发展方式，调整产业结构，保持经济中高速增长真正成为稳态、常态的重要抓手[2-3].战略性新兴产业是创新驱动发展战略的主要担纲者，是经济发展提质增效的有力后劲，成为世界各国快速发展竞相角逐的焦点[4].立足长远、可持续发展，结合我国经济、技术及资源环境发展现状，中国于2010年9月首次明确了七大战略性新兴产业.近年来，我国战略性新兴产业取得发展的同时，也产生了一系列诸如资源分散、重复投资、恶性竞争等困扰产业发展的难题，产业出现“虚火”[5]，呈低技术含量、低附加值态势发展，未能从根本上改变国家在新一轮国际产业分工中的地位.在这样的背景下，思考并提出上述问题的解决办法，成为学术界和产业界共同关注的焦点.
正确认识战略性新兴产业，是厘清产业发展矛盾的关键，也是分析解决上述问题的源泉.Khessina & Carroll、Lange等均认为，战略性新兴产业是伴随创新的科研成果或新技术的发明、应用而衍生的新部门或新产业[6-7].Lin等均认为技术创新(技术进步)是战略性新兴产业创生、发展过程中最为核心的因素之一[8].为此，要将我国战略性新兴产业培育发展成具有国际竞争力的产业，是必要正确处理好产业技术创新的相关问题.Sen通过对印度的软件产业进行研究发现，由技术购买上升到突破性创新是提升产业国际竞争力的关键[9]；Gereffi、Argyres等提出通过模块化，实现产业技术创新[10-11]；Chong等指出产业技术创新联盟能够很好地优化产业技术创新路径[12].新兴产业技术的复杂性、技术和市场的双重不确定性决定，必须由封闭式创新向开放式创新转变.针对产业技术创新，以往的研究主要从产业技术创新路径(联盟创新、模块创新及自主突破创新等)这一视角展开，分析如何实现战略性新兴产业技术创新.然而，却未忽视了产业技术创新的内在机理，其创新过程均为多方共同参与的协同创新过程.为了满足产业发展的技术需求，产业技术的异地协同研发孕育而生，该协同机制要求分布在不同区域，不同学科背景的研发机构或成员协同合作，实现科研信息共享，提高技术研发效率，服务战略性新兴产业发展.
本文作者认为，产业技术创新发展要向两端延伸，既要处理好产业技术的形成问题(产业技术创新向前端移动)，也要处理好产业技术扩散问题(产业技术创新向后端移动).产业技术异地协同共享既是技术创新的过程，也是产业创新技术跨越式扩散的有效途径.新兴产业技术的复杂性，区域内技术集中研发的不可能性及知识背景的专业性，要求实施技术异地协同共享策略.然而，在现实的协同合作过程中，各参研主体出于自身利益的角度，可能会出现不积极或部分技术成果不进行共享，也可能出现“搭便车”的现象.为了协调各参研单位的利益，解决技术共享的问题，需要借助激励措施激发参研单位主动进行技术共享.
20世纪70年代Maynard & Price[13]以及Maynard[14]基于生物进化论提出了演化稳定策略的概念(ESS)，演化博弈理论孕育为生，实现了动态演化过程与演化博弈论分析有机结合.复杂的技术共享行为受到判断准确性、价值标准、信息量及理性程度的综合影响，产业技术共享系统中参研单位的决策和行为做不到基于共同信念和完全理性，同时，经典博弈论中的精炼Nash均衡不能处理多重均衡中的选择问题[15].演化博弈理论以更为贴近现实的有限理性作为假设前提，认为现实中博弈主体之间是通过反复模仿、试错、学习及突变等过程趋于某个稳定策略，弥补了传统博弈论的诸多不足[16].近年来，演化博弈理论已被广泛应用于管理运营等领域，如社会危机预测[17]、市场营销[18]、供应链[19]、生态利益补偿[20]等.鲜有文献从演化博弈角度对战略性新兴产业技术异地协同共享问题进行研究.同时，由于现实中参研单位通常是有限理性的，最优选择往往要通过多次博弈，因此将演化博弈应用到分析参研单位行为的策略均衡，更能体现现实中参研单位的策略选择，分析结果更具实际意义.为此，本文在上述研究的基础上，运用演化博弈分析战略性新兴产业技术异地协同共享系统中参研单位技术共享行为策略，进而为政府决策和策略效果评价提供决策支持.
1 基本假设与模型建立
假设存在上下游两个异地产业技术参研单位群体，每次各从参研单位群体中随机选取一名相互配对并博弈.对于战略性新兴产业技术研发项目异地协同中的技术共享行为，从博弈论的视角出发，各参研单位之间的技术共享博弈是一种多次重复不完全信息的非合作博弈，具有以下几个特点：1)参研单位信息的不完全性；2)参研单位的有限理性；3)多次重复性；4)参研单位通过模仿、学习不断修正自身策略直到某一个策略均衡为止.不失一般性，本文将上游参研单位A认定为技术实力较强的单位，下游参研单位B技术实力相较次之，他们的博弈策略集合均为{技术共享，不技术共享}.参研单位产业技术共享包括实现了产业技术扩散，同时也拓宽了产业技术创新源，为产业发展提供技术支撑，最终服务企业收益.假设如下：
1)不同的产业技术是同质的，产业技术可以数量形式进行表达；
2)产业技术可以获取相应的收益，收益系数为k0，其中k0>0.
3)A、B均采用不共享策略时，双方具有的技术存量为πi( i=1，2;πi≥0)，π1>π2，双方愿意共享的技术量为aij( i， j=1，2；aij≥0)，表示参研单位A向参研单位B共享的技术量.
4)在产业技术共享的过程中，可能存在两份受益，分别为直接受益和协同受益.直接受益是指技术接受方通过学习转移的技术所获得的收益，与技术供给方所转移技术的可共享性和技术接受方的吸收能力有关.假设A、B均采用技术共享策略，令参研单位产业技术的可共享系数为θl( l=1，2；0≤θl≤1)，技术接受方的吸收能力系数为γi( i=1，2；0≤γi≤1)，那么，直接受益可表示为k0γiθlaji.协同受益是指当参研单位A、B均采用技术共享策略，双方通过协调合作，相互启发所产生 “1+1>2”的协同效应获得的收益，这种收益取决于双方技术的互补性和应用技术创造新技术的能力.假设i方应用j方供给技术进行技术创新的能力用协同收益系数σij( σij≥1)表示，σ12=σ21，那么协同收益可表示为k0σijγ1θ2aij.
5)产业技术共享成本可分为技术转移成本和能力差异成本.技术转移成本源于技术供给方单方面提供技术导致技术外泄，技术所有权丧失的风险.能力差异成本则源于技术供给方由于提供了与核心竞争力相关的技术，从而削弱了其核心竞争力，导致其竞争相对优势的丧失的风险.假设产业技术共享成本系数为li(0≤li≤1)，技术共享成本则为共享技术量与共享成本系数之积k0liaij.
根据上述假设，建立参研单位的博弈支付矩阵如表1所示.
表1 参研单位A、B的博弈支付矩阵
2 参研单位产业技术异地协同共享意愿的演化博弈分析
由于上游参研单位A和下游参研单位B的博弈主体均为有限理性和相互影响的特点，同时，博弈一开始由于自身和外界信息等因素的影响，参研单位选择的策略不一定实现了最优化，参研单位随着时间的推移不断试错、模仿、学习，最终趋于某个稳定策略.所以，本文采取模仿生物进化过程的复杂动态机制[20]，来研究参研单位技术共享策略的演化博弈过程.
2.1 博弈演化过程中的平衡点
参研单位A、B随机独立地选择战略技术共享或者不技术共享，并在战略性新兴产业技术创新过程中同时重复进行博弈.假设在上游参研单位群体A中，选择技术共享策略的比例为rA0≤rA≤1，那么选择不技术共享策略的比例为(1-rA)；在下游参研单位群体B中，选择技术共享策略的比例为rB0≤rB≤1，那么选择不技术共享策略的比例为(1-rB).
(1-rB)k0(π1-l1a12)，
(1)
(2)
rArBk0σ21γ1θ2a21-rAk0l1a12+rBk0γ1θ2a21+k0π1.
(3)
(4)
(5)
由式(4)和式(5)可以确定一个二维动力系统(I)：
(6)
2.2 演化博弈平衡点的稳定性分析
上面通过复制动态方程求出的四个平衡点有的可能不是系统的演化稳定策略，根据文献[21]所述，Friedman提出通过构建系统的Jacobim矩阵，判断演化博弈平衡点的局部稳定性.
系统对应的Jacobim矩阵为
(7)
如果满足迹条件(雅克比矩阵对角线上元素之和小于0)和雅克比矩阵行列式条件(行列式大于0)，分别记为trJ、detJ，那么，复制动态方程的平衡点是局部稳定的，该平衡点即为演化稳定策略[22].
证明根据文献[22]给出的演化稳定策略的判断方法，可计算出Jacobim矩阵在各个平衡点的行列式的符号和迹的符号，以此判断4种情形下的局部稳定性，具体如表2所示，证毕.
表2 4种情形下系统平衡点的局部稳定性
2.3 演化结果分析
通过上述分析，可以得到上游参研单位A和下游参研单位B在不同情形下的演化博弈过程，具体演化相位图如图1所示.通过分析动态演化相位图，可以得出以下分析结果.
图1 参研单位A、B在不同情形下的演化相位图Fig.1 Research units A and B in different situations evolutionary phase diagram
2.4 参数变化对情形(4)系统演化稳定均衡结果分析
可以得到
(8)
由(8)式可知，影响面积s1的因素有l1、l2、a12、a21、γ1、γ2、θ1、θ2、σ12，通过分析可以发现如下命题.
命题3当参研单位协同收益系数、技术的吸收能力、技术的可共享系数越大，参研单位A、B均不进行技术共享的概率越大，反之参研单位A、B均进行技术共享越大.
这表明，当上下游参研单位协同收益系数、技术的吸收能力、技术的可共享系数越大，双方进行产业技术共享所能带来的直接收益与协同效益之和大于各自的付出投入成本和采取“搭便车”行为所获得的收益，此时参研单位均进行技术共享的概率越大，反之，当γ1、γ2、θ1、θ2、σ12越小，则参研单位不进行技术共享的可能性越大.
这表明，战略性新兴产业技术创新系统内，参研单位在决策技术共享与否的过程中，技术转移成本、能力差异成本、技术共享过程中的风险因素及技术共享相对量是重要影响因素.技术共享成本越大，打击了参研单位技术共享的积极性；技术共享相对量的平衡性更加突出了协同效益的产生源于双方的共同参与，任何一方的“搭便车”都将影响技术共享意愿，公平性理论可以充分解释参研单位采取{不技术共享，不技术共享}策略的原因.
3 系统内部激励下参研单位产业技术异地协同共享策略分析
即当上游参研单位A采取技术共享时，下游参研单位B给予A一定的奖励；当下游参研单位采取技术共享时，上游参研单位B给予A一定的奖励，假设内部激励系数为h(0≤h/ k0≤1)，那么，参研单位所获的激励奖励为haij.同时，假设协同收益和奖励之和大于技术共享投入成本，即k0σ12γ2θ2a12+ha21-k0l2a21>0，k0σ12γ1θ1a21+ha12-k0l1a12>0.根据上述假设分析，可以得出：A、B均采用技术共享策略时，双方的收益分别为k0[π1+(1+σ21)γ1θ2a21-l1a12]+ha12和k0[π2+(1+σ12)γ2θ1a12-l2a21]+ha21；当A、B均采用不技术共享策略时，双方收益分别为k0π1和k0π2；当A选择技术共享策略，B选择不技术共享策略时，双方的收益分别为：k0(π1-l1a12)+ha12和k0π2；当A选择不技术共享策略，B选择技术共享策略时，双方的收益分别为：k0π1和k0(π2-l2a21)+ha21.为此，我们可以得出参研单位A、B的支付矩阵，具体如表3所示.
表3 内部激励下参研单位A、B的支付矩阵
3.1 博弈论模型的构建
根据上述假设在上游参研单位群体A中，选择技术共享策略的比例为rA0≤rA≤1，那么选择不技术共享策略的比例为1-rA；在下游参研单位群体B中，选择技术共享策略的比例为rB0≤rB≤1，那么选择不技术共享策略的比例为1-rB，则他们所进行的是混合策略博弈.在给定B参研单位选择混合博弈策略的情况下，经过n次重复博弈，A参研单位一直选择技术共享的期望收益为：
(9)
A参研单位一直选择不技术共享的期望收益为：k0[rB(π1+γ1θ2a21)+(1-rB)π1]
(10)
ha12-k0l1a12).
(11)
ha21-k0l2a21).
(12)
(13)
此时，系统对应的Jacobim矩阵为
3.2 系统演化稳定均衡结果分析
根据内部激励系数h的大小，判断系统局部的稳定性，可以得到以下命题：
命题51)当内部激励系数h非常小，即满足0 2)当内部激励系数h满足k0l2 3)当内部激励系数h非常大，即满足h>max{k0l1，k0l2}时，二维动力系统(I')的演化稳定策略为{技术共享，技术共享}. 证明同理，根据文献[22]给出的演化稳定策略的判断方法，可计算出雅可比矩阵J'在各个平衡点的行列式的符号和迹的符号，以此判断三种情形下的局部稳定性，具体如表4所示，证毕. 表4 内部激励下系统平衡点的局部稳定性 上述研究表明，1)从定性的角度来看，在战略性新兴产业技术异地协同共享系统中，技术接收方根据技术共享方所共享的技术量给予一定的内部奖励，激发了参研单位技术共享的意愿，从表2和表4中可以发现，没有内部激励的条件下，参研单位很大概率上选择不技术共享策略；当给予一定激励的情况下，参研单位选择技术共享的意愿大大增加. 2)当0 3)当k0l2 4)要使A参研单位一直选择技术共享的策略，势必要满足在给定B参研单位选择混合博弈策略的情况下，经过n次重复博弈，A参研单位一直选择技术共享的期望收益不小于不技术共享的期望收益，即： (14) 同理可得B参研单位一直选择技术共享的策略的条件，即 (15) 通过对战略性新兴产业技术创新系统中，上下游参研单位技术共享策略的演化博弈过程进行分析，结果表明，参研单位选择技术共享策略与产业技术的可共享系数密切相关，同时与参研单位通过存“搭便车”行为所获得的收益大小密切相关，当上下游参研单位A、B产业技术的可共享系数θl不断变化，会依次出现(不技术共享，不技术共享)、(不技术共享，不技术共享)、(不技术共享，不技术共享)、(不技术共享，不技术共享)或(技术共享，技术共享)四种策略共存的演化稳定均衡.针对参数变化对情形(4)系统演化稳定均衡结果分析发现，当上下游参研单位协同收益系数、技术的吸收能力、技术的可共享系数越大，双方进行产业技术共享所能带来的直接收益与协同效益之和大于各自的付出投入成本和采取“搭便车”行为所获得的收益，此时参研单位均进行技术共享的概率越大；战略性新兴产业技术创新系统内，技术转移成本、能力差异成本、技术共享过程中的风险因素及技术共享相对量是影响参研单位在决策技术共享的重要因素.在现实的协同合作过程中，为了避免各参研主体出于自身利益，不积极或部分技术成果不进行共享和 “搭便车”等现象，对技术共享的参研单位给出一定的共享激励，实现技术跨越式扩散.研究表明，在战略性新兴产业技术异地协同共享系统中，技术接收方根据技术共享方所共享的技术量给予一定的内部奖励，参研单位选择技术共享的意愿大大增加；同时，随着内部激励系数h的变化，产业技术创新系统收敛到{技术共享，技术共享}；在其他条件不变的情况下，技术共享的风险越大，技术共享相对量越大，参研单位进行技术共享的动机越小.因此，将产业技术创新合作和激励机制加入到上下游参研单位策略选择，研究在这些机制的作用下各参研单位技术共享决策行为将是未来一个重要的研究领域. [1] 成思危. 深化改革要靠制度创新驱动[J].中国软科学， 2014(1):1-5． [2]MUKHERJEEV，RAMANISV.R&Dcooperationinemergingindustries，asymmetricinnovativecapabilitiesandrationalefortechnologyparks[J].TheoryandDecision， 2011， 71(3):373-394． [3]AGARWALR.Abandoninginnovationinemergingindustries[J].CustomerNeedsandSolutions， 2014， 1(2):91-104． [4]HORIIR.Wantsandpastknowledge:Growthcycleswithemergingindustries[J].JournalofEconomicDynamics&Control， 2012(36):220-238． [5] 龚 雯， 高少华， 韩 莹. 盲目投资生虚火 谁来预警战略性新兴产业产能过[EB/OL].http://news.xinhuanet.com/energy/2012-05/07/c_123085557.htm？prolongation=1，2012-05-07． [6]KHESSINAOM，CARROLLGR.ProductdemographyofDeNovoandDeAliofirmsintheopticaldiskdriveindustry，1983-1999[J].OrganizationScience， 2008， 19(1):25-38． [7]LANGED，BOIVIES，HENDERSONA.Theparentingparadox:Howmultibusinessdiversifiersendorsedisruptivetechnologieswhiletheircorporatechildrenstruggle[J].AcademyofManagementJournal， 2009， 52(1):179-198． [8]LINJ.Incumbentfirminventioninemergingfields:Evidencefromthesemiconductorindustry[J].StrategicManagementJournal， 2011， 32(1):55-75． [9]SENTK.Radicalandincrementalinnovationpreferencesininformationtechnology:Anempiricalstudyinanemergingeconomy[J].JournalofTechnologyManagement&Innovation， 2011， 6(4):33-44． [10]GEREFFIG，STURGEONT.Thegovernanceofglobalvaluechains[J].ReviewofInternationalPoliticalEconomy， 2005， 12(1):78-104． [11]ARGYRESN.Innovation，modularity，andverticaldeintegration:EvidencefromtheearlyU.S.autoindustry[J].OrganizationScience， 2010， 21(4):842-853． [12]WUCh，BARNESD.Formulatingpartnerselectioncriteriaforagilesupplychains:ADempster-Shaferbeliefacceptabilityoptimisationapproach[J].InternationalJournalofProductionEconomics.2010 (2):789． [13]MAYNARDSJ，PRICEGR.Thelogicofanimalconflict[J].Nature，1973， 246(2):15-18． [14]MAYNARDSJ.Thetheoryofgamesandtheevolutionofanimalconflict[J].JournalofTheoreticalBiology， 1974， (1):209-221. [15] 章 华. 演化均衡与制度演化[J].浙江社会科学， 2004(3): 85-90． [16] 许民利， 王 俏， 欧阳林寒. 食品供应链中质量投入的演化博弈分析[J].中国管理科学， 2012， 20(5):131． [17]WEIBULLW.Evolution，rationalityandequilibriumingames[J].EuropeEconomicReview， 1988， 42(3/5):641-649． [18] 金常飞， 曹二保， 赖明勇. 双寡头零售市场绿色营销博弈演化分析[J].系统工程学报， 2012， 27(3):383-389． [19]YUHS，ZENGAZ，ZHAOLD.Analyzingtheevolutionarystabilityofthevendor-managedInventorysupplychains[J].ComputerandIndustrialEngineering， 2009， 56(1):274-281． [20]WEIBULLW.EvolutionGametheory[M].Princeton:TheMITPress，1997． [21]FRIEDMAND.Evolutiongameineconomics[J].Econometrica， 1991， 59(3):637-666． [22] 韩小花， 薛声家. 竞争的闭环供应链回收渠道的演化博弈决策[J].计算机集成制造系统，2010(7):1487-1493. [23] 程正方. 现代管理心理学[M]. 北京: 北京师范大学出版社，2004． Research on technology remote synergic sharing mechanism of strategic emerging industries ——from the perspective of evolutionary game XIAO Lingji, WANG Mingyue (School of Economics & Management, Nanchang Hangkong University， Nanchang 330063) Duplicated constructions and vicious competition should be avoided in fostering and developing strategic emerging industries. Mastering the core technology is the key of developing emerging industries. In the present work， the technology sharing evolutionary game model of up and down stream research institutions is established on the feature of cross-regional and interdisciplinary collaboration in industrial technology innovation for realizing technology sharing. According to the research， scientific research institutions have laid stress on technology sharing strategy which has close relationship with the sharable coefficient. Meanwhile， related factors which would affect this strategy are analyzed. Along with the continuing changing sharable coefficient of scientific research institutions， various evolutionary equilibrium and stability emerge. Besides， the evolutionary game progress of technology sharing in scientific research institutions is investigated， suggesting that the inner motivation mechanism stimulates the will of technology sharing of scientific research institutions. In addition， as the inner motivation coefficient changes， industrial technology innovation converges towards(technology sharing， technology not sharing)for supporting the formulation and effect evolution of industrial strategy． strategic emerging industries; technology sharing; evolutionary game 2015-09-28. 国家自然科学基金项目( 71561019)；航空科学基金项目(2013ZG56033). 1000-1190(2016)02-0223-09 F062.9 A *E-mail: 546431397@qq.com.
4 结论
