大学科技城政企学研协同创新三方演化博弈研究

2019-09-03成鹏飞王懿

财经理论与实践 2019年4期

成鹏飞王懿

摘要：基于有限理性和不完全信息假设，构建了大学科技城管委会、企业和学研方三方的演化博弈模型，分析了三方共同作用的演化稳定策略和博弈演化过程。研究发现：大学科技城协同创新演化策略是三方主体共同作用的结果，只研究单一主体的演化决策具有局限性;学研方和企业参与协同创新的意愿与大学科技城的相关政策有关;学研方和企业参与协同创新的意愿与大学科技城主体的互信程度有关;大学科技城管委会选择监管的意愿与监管收益有关。

关键词：大学科技城;演化博弈;协同创新

一、引言

科技创新对经济与社会发展的引导作用日益显著[1-2]。大学科技城作为大学、科研院所和企业等创新主体的聚集地，能将教育、科技和经济有机结合起来，有利于整合创新资源，开展协同创新。近年，大学科技城作为我国省市创新创业的主要载体，其发展环境得到逐渐改善，规模日益扩大，对推动产学研结合、科技成果转化、提高创新能力、加速产业结构优化升级和推动区域经济快速增长[3]，发挥越来越重要的作用，并已成为我国创新体系的重要组成部分。然而，由于大学科技城涉及到多种不同主体，政策不够完善、缺乏内在合作动力、预期目标不一致、机会主义行为等诸多因素，主体参与协同创新的意愿不强，积极性不高，导致创新创业效果不理想，不能达到建设大学科技城的预期目的。因此，有必要从政企学研（大学科技城管委会、企业和学研方）等主体参与协同创新的利益、风险和策略等方面进行研究，揭示各方博弈策略，以此探求大学科技城的协同创新机制，从而有利于管理部门制定具有针对性的激励机制和监管策略，及时解决影响大学科技城协同创新的各种问题，有效提高创新创业效率。

目前，已有学者对协同创新进行了较多研究，并取得了一定成果。李忠云、邓秀新认为领导者、利益机制、文化氛围、组织结构是影响高校开展协同创新的四个关键因素[4]。汪艳霞探讨了依托大学，政府支持，企业运作的新型共建大学科技园模式和合作治理模式[5]。赵东霞等分析了大学科技园协同创新的三种模式，强调应提高主体自身的创新能力，建立协同创新机制，形成协同创新网络，选择适宜的“协同创新模式”[6]。TeisHansen认为产业协同创新项目受到组织、社会和机构等主体接近维度认识的重要影响[7]。毛才盛分析了大学科技园多种产业共生创新的关键因子，应用定量化研究手段，讨论了大学科技园创新能力与关键因子间的内在机理[8]。

也有学者对不同主体之间开展协同创新进行了博弈分析，如林健等运用博弈论构建了集群企业协同创新智猪博弈模型，提出了智猪博弈均衡存在的条件及恶化的可能，并在此基础上提出了防止博弈恶化和促进均衡实现的八种策略[9]。何郁冰分析了产学研协同创新理论框架，提出了一种“战略-知识-组织”产学研协同创新模式[10]。黄菁菁认为企业规模、员工的培训强度和政府政策支持对产学研协同创新效率都有显著的正向影响[11]。徐占东等构建了牵头高校、协同企业和协同院所，两两协同创新博弈矩阵，并通过仿真模拟发现协同创新中心绩效与协同体单位创新资源投入力度、协同激励机制、各主体收益等因素有关[12]。Etzkowitz和Leydesdorff提出了协同创新研究的新范式，利用三螺旋模式分析了大学、产业、政府之间的相互作用[13]。陈劲、阳银娟和鲁若愚等分析了协同创新的驱动因素，探讨了协同创新的驱动机制，分析了协同创新的实现路径[14-15]。马志强、DanielFriedman等学者应用博弈分析方法对学研方和企业开展协同创新的相关问题进行了研究和探讨[16-19]。还有学者应用演化博弈方法分析了環境保护税对企业开展环境技术创新的影响[20]。也有部分学者考虑了监管部门在协同创新过程中的作用[21-23]。

由此可见，现有研究存在以下几个方面的不足：首先，大多研究从静态角度、宏观层面对协同创新的理论构建、实现路径与现状进行了分析研究，仅有少量成果从微观角度对协同创新机制进行了深入分析研究，但博弈主体仅局限于学研方和企业，或供需双方企业，没有考虑监管部门在协同创新过程中的重要作用，或仅仅是将监管部门作为外生变量引入模型。其次，没有分析监管方的在协同创新过程中的具体作用，往往只涉及到资金方面的支持，而忽略了现实中学研方和企业优惠的政策支持和对机会主义行为监管处罚作用。

因此，本文拟构建“大学科技城管委会-企业-学研方”三方博弈模型，通过分析大学科技城管委会、企业和学研方参与协同创新，探寻大学科技城管委会、企业和学研方在协同创新过程中演化均衡。

二、大学科技城协同创新演化博弈模型

（一）模型假设

根据相关研究成果，以及对国内大学科技城协同创新活动的调研，提出以下假设：

假设1：在协同创新过程中，主要涉及大学科技城管委会、企业和学研方三类主体。各主体既是有限理性，又处于对协同创新活动的信息不对称状况，因此它们在理性认知、分析推理和决策判断等方面能力有限。但在多次博弈中，参与主体可以不断学习并修正策略，逐渐趋于最优策略。

假设2：在初始阶段学研方选择“积极参与”的概率假设为x，则其选择“消极参与”的概率为（1-x）;企业选择“积极参与”的概率为y，则其选择“消极参与”的概率为（1-y）;大学科技城管委会选择“监管”的概率为z，则其选择“不监管”的概率为（1-z）。

假设3：在协同创新过程中，企业和学研方可以选择“积极参与”策略或“消极参与”策略。“积极参与”策略是指完全信任参与创新的各方主体，愿意共享创新资源，通过资源的协同互补带来创新收益;“消极参与”策略是指由于存在信息不对称、环境不确定、制度不完善等情形，参与主体选择故意隐瞒或者不分享自有创新资源的策略，从而使创新活动仅有利于自己，而不利于合作伙伴。而大学科技城管委会也有“监管”或者“不监管”两种选择策略。“监管”策略是指大学科技城管委会通过制定政策制度，鼓励和引导各主体积极参与协同创新，而一旦发现不利于协同创新活动的行为和现象，则依法依规进行处罚;“不监管”是指大学科技城管委会依赖市场手段调节各主体参与协同创新的积极性，而不依赖经济和行政手段。

假设4：学研方和企业不参与协同创新时，无相关的协同创新收益，学研方和企业参与协同创新，则可获取协同创新收益。协同创新收益是指主体参与协同创新，整合各方创新资源，形成协同创新成果所产生的收益，分配比例取决于创新资源共享过程中资源的互补性（用S表示）、各主体参与协同创新的信任程度（用Q表示），学研方和企业的利益分配系数（分别用a、（1-a）表示）。协同创新主体之间创新资源的互补性越高，创新资源整合所产生的协同创新收益就越大。合作伙伴之间良好的协作关系，使参与主体有理由相信合作方的未来行为将有利于创新，因此其也会采取有利于协同创新的策略。一般来说协同创新收益大小与信任程度成正相关。另外，协同创新主体之间的利益分配系数也会影响各自的协同创新收益。根据上述分析，学研方、企业在参与协同创新过程中所获收益可分别表示为QSa和QS（1-a）。

假设5：学研方和企业的投机收益，分别表示为K1、K2。C1、C2分别表示学研方、企业协同创新所付出的成本，且学研方的协同创新收益高于投机收益。

假设6：大学科技城管委会因学研方和企业等主体均积极参与协同创新活动，从而提高了大学科技城的收益，记为R;R表示学研方或企业仅有一方积极进行创新活动时的收益，当企业与学研方都不进行协同创新时，大学科技城管委会没有资源共享方面的收益，即收益为0。企业或学研方若选择积极参与协同创新活动的策略，则在大学科技城管委会监管的情形下会获得奖励和支持G。G1表示大学科技城管委会对学研方进行协同创新的奖励，G2为大学科技城管委会对企业进行协同创新的奖励，包括大学科技城管委会给予的项目财政支持、税收优惠、政策扶持等;学研方或企业若存在“搭便车”等投机行为，则在监管情形下会受到惩罚分别为F1、F2。大学科技城管委会选择监管策略所须付出的监管成本，记为C3。

（二）演化博弈模型构建

三、大学科技城协同创新演化博弈模型稳定性分析（一）学研方

（二）企业

（三）大学科技城管委会

（四）三方共同作用的演化策略稳定性分析

通过联立学研方、企业和大学科技城管委会的复制动态方程，可以得到一个三方的演化博弈系统。当dx/dt=dy/dt=dz/dt=0时，即系统策略选择的变化率为0，此时可计算出系统的8个均衡点，如表2所示。

四、结论

在大学科技城协同创新过程中，参与主体的决策会受很多因素影响，而某个参与主体调整策略选择时，又會造成条件与影响因素的变化，并影响到其他参与主体的损益，进而影响合作伙伴的决策。企业、学研方和管委会三者之间的演化博弈决策处于不断相互作用、相互影响的动态过程，所有主体均会基于收益动机，不断调整自身策略。因此大学科技城管委会在制定政策时，需要考虑影响企业和学研方收益的关键因素，通过制定政策调控关键因素，引导企业和学研方向积极参与协同创新的状态演化，营造良好的协同创新氛围，加快建设创新型国家。

由动态复制方程和演化策略稳定性分析，可得如下结论：

（1）学研方和企业参与协同创新的意愿与大学科技城的相关政策有关。学研方和企业是否积极参与协同创新与管委会对投机行为的处罚有关，当投机收益小于创新收益和投机行为的处罚时，随着协同创新收益的增加，学研方和企业参与协同创新的意愿会增强。管委会对学研方和企业积极参与协同创新的奖励和对投机行为的惩罚都逐步增大时，随着协同创新收益的增加和投机行为风险的增大，学研方和企业参与协同创新的意愿同样会增强。管委会的激励政策和惩罚措施很大程度上会影响学研方和企业的参与意愿。

（2）学研方和企业参与协同创新的意愿与大学科技城主体的互信程度有关。学研方和企业之间的信任程度是双方合作的前提，互信程度越高，既有利于降低协同创新成本，又增加了投机行为的成本，因此，互信程度越高的协同创新，参与主体获得的协同创新收益也越高，有利于促使学研方和企业主动参与协同创新，趋向于选择积极的合作策略。

（3）大学科技城管委会选择监管的意愿与监管收益有关。在大学科技城创立初期，因监管制度缺失，协同创新效率低下，学研方和企业开展协同创新的积极性不高，大学科技城管委会不能仅仅从当前的收益与成本动机出发而放弃监管，应积极制定政策引导和监督，从而促进学研方和企业加强协同创新。而随着大学科技城的协同创新环境越来越完善，协同创新氛围越来越好，创新主体参与协同创新活动逐步趋于稳定，大学科技城管理委员则可逐步放宽监管，最终趋于不监管，即转变自身职能，通过市场配置资源，为学研方和企业协同创新提供中介平台等服务，推动大学科技城各主体之间的协同创新。

参考文献：

[1]王志刚.勇立新科技革命和产业变革潮头[J].求是，2015（1）：26-28.

[2]成鹏飞，周向红，周志强.长株潭衡创建“中国制造2025”试点示范城市群的研究[J].湖湘论坛，2018，31（3）：132-138.

[3]李忠云，邓秀新.高校协同创新的困境、路径及政策建议[J].中国高等教育，2011（17）：11-13.

[4]汪艳霞.大学科技园科技服务合作治理模式研究[J].科技进步与对策，2018，35（1）：9-14.

[5]蔡翔，赵娟.大学-企业-政府协同创新效率及其影响因素研究[J].软科学2019（2）：56-60.

[6]赵东霞，郭书男，周维.国外大学科技园“官产学”协同创新模式比较研究——三螺旋理论的视角[J].中国高教研究，2016（11）：89-94.

[7]HansenT.SubstitutionorOverlap？TheRelationsbetweenGeographicalandNon-spatialProximityDimensionsinCollaborativeInnovationProjects[J].PapersinInnovationStudies，2013，49（10）：1672-1684.

[8]毛才盛.基于共生理论的大学科技园集群创新能力研究[J].科技进步与对策，2013，30（11）：60-64.

[9]林健，范佳凤.集群企业协同创新的智猪博弈恶化及治理[J].系统工程，2006，24（4）：31-34.

[10]何郁冰.产学研协同创新的理论模式[J].科学学研究，2012，30（2）：165-174.

[11]黄菁菁.产学研协同创新效率及其影响因素研究[J].软科学，2017，31（5）：38-42.

[12]徐占东，梅强，陈文娟，周巧梅.基于多主体博弈的协同创新中心收益策略研究[J].统计与决策，2018，34（17）：54-57.

[13]亨利埃茨科威兹，埃茨科威兹，等.国家创新模式：大学、产业、政府“三螺旋”创新战略[M].东方出版社，2014.

[14]陈劲，阳银娟.协同创新的理论基础与内涵[J].科学学研究，2012，30（2）：161-164.

[15]鲁若愚，张鹏，张红琪.产学研合作创新模式研究——基于广东省部合作创新实践的研究[J].科学学研究，20130（2）：186-193.

[16]马志强，李钊，朱永跃.基于校企协同创新博弈分析的高校服务价值提升研究[J].科技进步与对策，2012，29（22）：30-35.

[17]DanielFriedman.Oneconomicapplicationsofevolutionarygametheory[J].JournalofEvolutionaryEconomics，1998，8（1）：15-43.

[18]敬嵩，雷良海.利益相关者参与公司管理的进化博弈分析[J].管理科学学报，2006（6）：82-86.

[19]冷志明，雷亿辉.集群企业协同竞争研究——以“中国锰都”矿业集群为例[J].财经理论与实践，2011，32（6）：109-112.