不确定环境下高技术船舶产业产学研知识共享机制研究

尹 洁，唐益谨，李 锋

江苏科技大学经济管理学院，江苏 镇江 212100)

0 引言

高技术船舶产业作为中国发展高端装备制造业的重要组成部分，具有知识和技术密集的特点[1]。21世纪以来，以企业为主体、产学研融合发展的船舶工业创新生态初步形成，国内市场发展重心逐步由传统船舶向高技术船舶转移。中国高技术船舶产业发展现阶段具有不平衡、不协调和不可持续的特点，企业在创新发展过程中面临诸多问题，依靠内部有限的知识资源难以突破技术瓶颈，难以提升高端产品自主研发能力，急需寻找新的知识源。同时，高校和科研机构在专利申请量逐年增加的情况下，因缺乏对市场需求的了解导致专利成果的市场转化率低，科技创新与市场需求脱离严重。目前，高技术船舶产业产学研间的知识共享普遍呈现低质、低效状态。为了企业和学研机构更好地开展合作，减少外部环境不确定性的影响，提高创新主体对外部环境变化的响应速率和自主应对能力，本文从生态系统视角重构高技术船舶产业产学研知识共享过程，研究不确定环境下高技术船舶产业内部知识共享的稳定策略和影响因素。

知识共享行为作为复杂性决策行为，在不同问题背景下受到诸多不同因素的影响，学者采用多种方法从动态视角对知识共享行为进行研究。韩莹等[2]基于不同网络层次嵌入视角，综合运用Hotelling博弈和演化博弈，构建集群企业知识共享演化的动态模型，探讨有、无政府补贴条件下高、低技术集群企业间的博弈决策。马永红等[3]通过构建微分博弈模型，运用HJB方程分别考察3种知识共享博弈情形下产业集群协同创新中核心企业和配套企业的最优知识共享策略。郭大伟等[4]考虑不同决策方式下产学研知识共享行为均存在延迟效应的情形，构建双延迟动态微分模型，探究协同创新主体在两种决策下的最优知识策略、最优收益和体系的知识水平。储节旺等[5]将博弈论与无标度网络理论相结合，构建虚拟知识社区知识共享的网络博弈模型，探究复杂网络中社区用户间知识共享的动态演化过程。

研究方法的多样性为学者研究不同领域知识主体间的知识共享行为提供了丰富的研究视角和问题切入点。其中，由于演化博弈理论能很好地解释有限理性群体在行为演化过程中展现出的相互作用和相互制约关系，被许多学者广泛应用于知识共享决策行为研究。韩正涛等[6]建立涉农企业间的知识共享演化博弈模型，探究涉农企业间知识共享行为的影响因素和演化机理。钱梦迪等[7]将遗忘机制纳入异质企业隐性知识共享过程，构建考虑大小企业差异化的产业集群隐性知识共享演化博弈模型，探讨异质企业隐性知识共享的行为演化过程。黄子萱等[8]将在线健康社区用户分为潜水者和共享者，建立知识共享与隐藏行为的演化博弈模型，通过采集知乎乳腺癌话题数据对模型进行仿真分析以研究行为决策规律。

上述研究成果为本文研究高技术船舶产业背景下的产学研知识共享行为提供了良好的理论基础，然而也存在以下不足：①少有学者聚焦产学研异质主体间的知识共享行为研究；②知识共享行为演化的理论模型较为理想化，假定每种策略分布概率随时间的变化遵循确定规律，忽略现实不确定环境对均衡结果的影响；③针对高技术船舶产业内部的知识共享研究匮乏，高技术船舶产业产学研间的知识共享过程和知识共享决策规律尚不明晰。

本文围绕高技术船舶产业产学研创新主体间知识共享行为的长期演化性和外部随机性，将演化博弈理论与随机过程相结合，研究高技术船舶企业与学研机构知识共享行为策略演化的稳态条件，并对最优策略进行数值仿真分析，探究不确定环境下的随机扰动因素和各关键参数对知识共享策略演化稳定状况和收敛速率的影响，试图通过高技术船舶企业与学研机构知识共享行为的量化研究，为高技术船舶产业内部制定稳定有效的知识共享机制提供贴合实际的理论参考，从而提升产业整体创新活力和创新能力。

1 生态系统视角下高技术船舶产业产学研知识共享过程模型

生态学是用以研究生物与所处环境相互关系的一门科学[9-10]，包括特定环境内生物种群之间的互动关系，以及外部环境对生物种群发展的影响关系[11]。生态学观点认为特定范围内由相互关联的生物群落和非生物群落构成的复合体即可视为生态系统[12]。知识共享生态系统是基于生态系统理论，由知识共享主体在知识共享过程中形成的知识流的复杂有机系统，主要包括知识共享主体、客体、内外部环境、技术、知识生态链和知识生态位[13]。根据知识生态位的不同，知识共享生态系统主体可分为知识生产者、消费者、传递者和分解者[14]，鉴于知识共享生态系统的复杂性和知识种群的多样性，本文将知识传递者和分解者统称为知识服务者[15]。

高技术船舶产业产学研知识共享生态系统中，高技术船舶企业和学研机构均具有知识生产者和知识消费者角色属性，双方角色根据知识需求状态可发生转换，主要以高技术船舶企业为知识消费者产生知识需求向外挖掘知识，触发知识由学研机构向企业开始流动，这也将是下文生态系统视角下产学研知识共享过程研究中重点分析的知识流起始方向，政府和中介机构则作为知识服务者，为产学研知识共享搭建桥梁并起到推动知识共享的作用，这一知识生态链结构为当前阶段我国高技术船舶产业产学研协同创新的主模式之一。

1.1 生态系统视角下高技术船舶产业产学研知识共享过程

从生态系统视角看，高技术船舶产业产学研知识共享过程是知识共享客体在知识共享生态系统内外部环境影响下，由作为知识消费者的高技术船舶企业和作为知识生产者的学研机构通过知识共享平台，借助知识共享技术，在政府和中介机构等知识服务者的推动下，经过知识挖掘、知识转移[16]和知识创新[17]三个阶段实现知识增殖的过程。

在知识挖掘阶段，高技术船舶企业现有知识存量和知识结构不足以解决目前面临的技术创新问题，从而有需求动机向外挖掘与自身知识结构和知识水平存在耦合的学研机构的知识来弥补自身知识缺口[18]。当高技术船舶企业挖掘到互补知识源时，会与对方签订合约建立有限的信任关系，针对企业的需求展开联合技术攻关研究。

双方达成合作关系后进入知识转移阶段，该阶段包括知识传递、吸收和反馈3个子过程。知识传递是指学研机构根据高技术船舶企业所需知识的显、隐属性选择最合适的方式和技术传递知识，追求以最小沟通成本使对方在最大程度上掌握所需知识。知识吸收是指因高技术船舶产业涉及的知识具有高复杂性，企业不能直接应用对方传递的知识，需要与自身现有知识整合形成可利用的有效知识资源。知识反馈是指企业在吸收知识时遇到障碍以至实际知识吸收效果不符合预期，向学研机构寻求帮助，从而提高知识共享效益。每一次知识转移都是企业和学研机构知识量递增的过程，经过多次知识传递和反馈后，知识和经验得到最大程度的传播，双方知识存量有了不同程度的提升，为知识创新提供了基础和前提。

进入知识创新阶段，高技术船舶企业在原有知识的基础上整合、理解从学研机构获得的新知识和技术，持续进行显、隐性知识转化，最终将显性知识内化为隐性知识，形成完全为己所用的新知识。知识转化是知识创新的核心环节，知识只有经过转化后才有可能产生知识增量形成新知识[19]。日本知识管理专家野中郁次郎[20]围绕显、隐性知识的转化问题提出SECI四阶段模型，即社会化、外部化、综合化和内部化。生态系统视角下高技术船舶产业产学研知识创新是一个螺旋上升的过程，各知识共享主体的私有隐性知识和共有知识库中的隐性知识在经历了首轮SECI知识转化模式之后会再次在合作和交流中开启社会化阶段，进入下一轮知识转化螺旋循环，最终实现知识共享目标。后由高技术船舶企业将知识创新成果转化为满足市场需求的新产品，并给予学研机构市场反馈。

通过产学研知识共享，高技术船舶企业得以突破技术瓶颈并提高技术创新能力，学研机构获得来自企业的市场需求信息和应用技术，使学研机构的研究具有针对性和实用性，并能够在此基础上建立科技孵化园或创建衍生企业，摆脱为研究而研究的尴尬局面。生态系统视角下高技术船舶产业产学研知识共享过程模型如图1所示。

图1 生态系统视角下高技术船舶产业产学研知识共享过程模型

1.2 生态系统视角下高技术船舶产业产学研知识共享环境的不确定特性

由于高技术船舶产业产学研知识共享生态系统内外部环境的复杂性过高，本文着重研究系统外部环境的不确定特性，深入分析政府政策、技术、经济和生态环境现状及其对知识共享主体产生的影响。

(1)政策环境。政府政策是中国高技术船舶产业产学研知识共享行为的指南针。工信部大体计划分3步走，用3个10年实现包括高技术船舶产业在内的制造业由大变强， 《中国制造2025》是其中第一步[21]。自2015年起，从中央到地方各级政府围绕10年发展战略和目标先后出台一系列发展政策，涉及融资、排放控制、产业结构调整和技术法规体系等方面，为高技术船舶产业提供动态的政策环境，深刻影响着船舶企业和学研机构间的知识共享行为。鉴于高技术船舶产业在国家发展中的重要地位，未来或将有更多在高技术船舶研发创新、技术改造等方面专门的政策，为产学研知识共享增加更多不确定因素。

(2)技术环境。一方面，其他造船强国对核心技术和装备进行封锁；另一方面，中国高端产品的自主研发能力较弱，内外受限的技术局面阻碍了高技术船舶产业的发展进程。当前急切的技术创新需求要求企业联合学研机构进行深度合作，高技术船舶产业在发展过程当中暴露的问题也展现出对基础理论知识和前沿技术的更高需求。技术高需求与深瓶颈之间的矛盾既激励着产学研知识共享，又加剧了失败风险和知识优势损失风险。

(3)经济环境。受疫情影响，全球经济进入高通胀低增长时期，主要经济体政策趋向收紧，船舶市场需求受到持续冲击[22]，研发风险和融资风险上升，高技术船舶产业发展的外部经济环境复杂，不确定性增加[23]，对高技术船舶企业和学研机构间的合作提出更高要求，需要双方对不确定性引发的问题给予高度关注并做好有效预案。

(4)生态环境。随着全球气候问题的严重化，国际海事组织 (IMO)和世界各国政府愈加重视传统船舶工业对生态环境造成的污染。IMO近年来相继达成船舶碳排放新协议并通过 《防止船舶污染国际公约》附则六修正案建立新的温室气体减排指标体系[24]。同时，中国提出日趋严厉的船舶碳减排要求，双重作用加快推动传统船舶转型升级。生态环境作用于政府、中介机构、企业和学研机构，使政策、技术、经济环境都受到生态化影响，加速了高技术船舶产业知识共享生态系统的演化。

外部环境的不确定性对高技术船舶产业背景下的产学研知识共享行为存在不可忽视的影响。产学研知识共享行为在不确定因素作用下的演化规律是什么？其他关键现实因素在考虑不确定环境后又是如何影响产学研间的知识共享行为？

2 高技术船舶产业产学研知识共享随机演化博弈模型

高技术船舶产业所涉及的知识以对维护和提升创新主体核心竞争力具有重要作用的隐性知识为主，知识共享过程中伴随着知识窃取和核心竞争力损失等重大风险，产学研双方在信息资源拥有量和信息获取渠道方面存在明显差异，因此产学研间的知识共享行为属于有限理性的不完全信息博弈。知识共享主体需要权衡知识共享收益与对方采取的策略，不断调整决策行为以提升自身收益，从博弈角度出发能很好地分析高技术船舶产业产学研双方知识共享决策过程。

在高技术船舶产业产学研知识共享随机演化博弈模型中，高技术船舶企业与学研机构之间的知识共享发生在随机背景下，博弈主体的行为受不确定环境下各种随机因素的影响，而高斯白噪声作为一种统计特性良好的随机过程，具有非线性正态分布函数特点[25]，已被众多学者应用于低碳技术创新[26]、碳减排[27]、研发操纵监管[28]、邻避冲突[29]、建筑垃圾回收[30]和循环物流包装[31]等领域，研究多方博弈主体在随机干扰下的策略演化和稳定性等问题。通过引入高斯白噪声模拟随机因素的影响，增加模型的现实性，可以更真实地反映高技术船舶产业产学研知识共享行为的非线性效应，有助于更准确地分析知识共享动态演化过程，预测双方策略选择的变化，并为决策者和监管者提供合理的理论支持。

2.1 基本假设

高技术船舶企业与学研机构为利益主体参与博弈，博弈双方均具有独立性，追求自身利益最大化，博弈双方的策略集合为 (共享，保护)。为促进知识共享，政府相关部门对知识共享行为进行监管，对产业内部消极的非参与者收取罚金。

假设1：独自创新时，高技术船舶企业和学研机构的正常收益分别为w1，w2。

假设2：高技术船舶企业和学研机构可共享知识量的价值分别为m1，m2。

假设3：高技术船舶企业和学研机构的知识挖掘能力系数分别为v1，v2(0

假设4：高技术船舶企业和学研机构的知识吸收转化能力系数分别为s1，s2(0

假设5：高技术船舶企业和学研机构的风险厌恶度分别为h1，h2(0h2。

假设6：高技术船舶企业和学研机构的知识共享收益分配系数分别为I1，I2(0

假设7：高技术船舶企业和学研机构的知识共享成本分别为c1、c2。知识共享成本包括知识传递和反馈过程中的沟通成本、知识优势损失产生的机会成本以及对方机会主义行为导致的风险成本。

假设8：罚金记为p，双方支付的罚金受其风险厌恶度影响。高技术船舶企业和学研机构需交付的罚金分别为h1p、h2p。

假设9：高技术船舶企业采取知识保护策略的概率x(0≤x≤1)，采取知识共享策略的概率为1-x，学研机构采取知识保护的概率为y(0≤y≤1)，采取知识共享的概率为1-y。

当高技术船舶企业和学研机构均采取共享策略时，双方同时获得除自身独立创新收益外的超额收益，包括直接收益和协同收益；当只有一方采取共享策略时，对方获得直接收益；当双方均采取保护策略时，超额收益均为0。直接收益通过将来自对方的知识内化为自身能力获得，企业和学研机构所获取的直接收益分别为s1v1m2，s2v2m1。协同收益与知识共享主体参与知识共享的程度和收益分配系数有关，企业和学研机构所获取的协同收益分别为I1m1、I2m2，且I1m1>h1p+c1，I2m2>h2p+c2。

2.2 复制动态方程

基于以上假设，不同策略组合下高技术船舶企业与学研机构知识共享博弈的收益矩阵见表1。

表1 高技术船舶企业与学研机构进行知识共享博弈的收益矩阵

Ug1= (1-y) (w1+s1v1m2-h1p)+yw1

(1)

Ug2= (1-y) (w1+I1m1+s1v1m2-c1)+

y(w1-c1+h2p)

(2)

(3)

Us1= (1-x) (w2+s2v2m1-h2p)+xw2

(4)

Us2= (1-x) (w2+I2m2+s2v2m1-c2)+

x(w2-c2+h1p)

(5)

(6)

可得高技术船舶企业和学研机构的复制动态方程为：

(7)

(8)

式 (7) (8)中的1-x，1-y非负，不影响均衡策略演化结果，式 (7) (8)转换为如下形式：

dx/dt=x[c1- (1-y) (I1m1+h1p)-yh2p]

(9)

dy/dt=y[c2- (1-x) (I2m2+h2p)-xh1p]

(10)

综上可知，高技术船舶产业产学研异质创新主体间知识共享行为的演化与双方的知识挖掘能力系数和知识吸收转化能力系数无关，而与可共享知识量的价值、风险厌恶度、收益分配系数、知识共享成本和罚金有关。

2.3 随机演化博弈模型构建

为了探究上述关键参数在不确定环境下对知识共享动态演化的影响规律，参考孙华丽等[32]随机动力模型构建方法，将高斯白噪声随机干扰项引入博弈双方的复制动态方程中，刻画产学研知识共享过程中受到的随机扰动。改进后的高技术船舶企业和学研机构的复制动态方程为：

dx(t)=[c1- (1-y) (I1m1+h1p)-yh2p]

x(t)dt+σx(t)dω(t)

(11)

dy(t)=[c2- (1-x) (I2m2+h2p)-xh1p]

y(t)dt+σy(t)dω(t)

(12)

2.4 随机演化系统均衡解的存在性与稳定性分析

式 (11) (12)中，假设初始t=0，即博弈双方的初始时刻，此时x(0)=0，y(0)=0，则有：

[c1- (1-y) (I1m1+h1p)-yh2p]×0+σx(t)dω(t)=0

(13)

[c2- (1-x) (I2m2+h2p)-xh1p]×0+σy(t)dω(t)=0

(14)

由式 (13) (14)可知，dω(t)|t=0=ω′ (t)dt|t=0=0，方程至少存在零解这一均衡解，说明在确定环境下，系统将一直稳定在该状态，但是这种理想情况在现实中不可能实现，产学研知识共享博弈主体必然会在一定程度上受到系统内外部随机扰动因素的干扰，对系统的稳定性造成影响。为讨论随机扰动产生的稳定性问题，需根据随机微分方程稳定性判定定理对式 (11) (12)进行稳定性判定，稳定性判定定理[33-34]为：

给定一个随机微分方程

dx(t)=f(t，x(t))dt+g(t，x(t))dω(t)，x(t0)=x0

(15)

设存在光滑函数V(t，x)与正常数c1，c2，使得

c1|x|p≤V(t，x(t))≤c2|x|p，t≥0

(16)

(1)若存在正常数β，使得LV(t，x)≤-βV(t，x)，t≥0，那么dx(t)的零解p阶矩指数稳定，且成立E|x(t，x0)|p≤ (c2/c1)|x0|pe-βt，t≥0。

(2)若存在正常数β，使得LV(t，x)≥βV(t，x)，t≥0，那么dx(t)的零解p阶矩指数不稳定，且成立E|x(t，x0)|p≥ (c2/c1)|x0|pe-βt，t≥0。

由定理可以得式 (11) (12)的稳定性判定条件：

命题1：对于随机微分方程 (11)，令c1=c2=1，p=1，β=1，并构建Lyapunov函数V(t，x)=x(t)，x(t)∈[0，1]。

命题2：对于随机微分方程 (12)，令c1=c2=1，p=1，β=1，并构建Lyapunov函数V(t，y)=y(t)，y(t)∈[0，1]。

命题1证明：考虑随机微分方程 (11)，取Lyapunov函数V(t，x)=x(t)，则存在c1=c2=1，p=1，满足定理中式 (16)，且有LV(t，x)=f(t，x)=[c1- (1-y) (I1m1+h1p)-yh2p]x(t)。

(1)由定理知，若存在β=1，使得LV(t，x)≤-βV(t，x)，t≥0，则dx(t)零解矩指数稳定，故有LV(t，x)=f(t，x)=[c1- (1-y) (I1m1+h1p)-yh2p]x(t)≤-x(t)，解得[c1- (1-y) (I1m1+h1p)-yh2p+1]x(t)≤0。

命题2证明过程同命题1。

命题1和2表示：只要参数满足命题中的零解矩指数稳定条件，则存在唯一演化稳定策略ESS (0，0)，系统中知识保护策略的概率将以指数函数的速率趋近于0，博弈双方最终会采取 (共享，共享)策略；如果参数满足命题中的零解矩指数不稳定条件，则存在唯一演化稳定策略ESS (1，1)，博弈结果将向 (保护，保护)非Nash均衡策略演化。

由于博弈一方的策略均衡状态随着自身初始条件和对方策略选择概率的变化而变化，且博弈双方的策略选择概率在演化过程中时刻变动，因此无法只通过改变参数初始赋值来推动博弈双方向着ESS (0，0)演化，本文旨在通过随机演化博弈模型分析对各关键影响因素的调整来引导高技术船舶企业和学研机构共同向着 (共享，共享)这一最优策略演化。

2.5 随机演化系统均衡解的确定

dx(t)=f(t，x(t))dt+g(t，x(t))dω(t)

(17)

式中，t∈[t0，T]，x(t0)=x0，x0∈R，ω(t)是标准Winner过程。令h= ( (T-t0)/N)，tn=t0+nh，则式 (17)的随机泰勒展开式如下：

(18)

R为随机泰勒展示式的余项，采用Milstein方法对上式进行数值模拟：

(19)

由式 (19)可得到式 (11)和 (12)的随机泰勒展开式为：

(20)

y(tn+1)=y(tn)+h[c2- (1-x) (I2m2+h2p)-xh1p]y(t)+

(21)

需要说明的是，本文所设计的随机演化模型不仅适用于研究高技术船舶产业产学研间的知识共享行为，还可扩展至其他与高技术船舶产业具有相似特点的高技术产业产学研双方的知识共享博弈，不同高技术产业背景下的企业和学研机构在知识共享参数上具有共通性，但参数取值却因产业实际发展情况各异而不同，从而能反映不同高技术产业的产学研知识共享问题。通过将能说明所研究高技术产业知识共享情况的数据赋值给模型参数，可以探究该产业背景下产学研知识共享行为的演化规律。

3 高技术船舶产业产学研知识共享随机演化博弈模型的仿真与分析

ESS (0，0)代表的策略组合 (共享，共享)是博弈双方知识共享的最佳博弈结果，本部分重点对该策略组合进行研究，若要使随机系统稳定在该状态，需要同时满足命题1和2中的零解矩指数稳定条件。运用Matlab R2020b对高技术船舶企业和学研机构知识共享行为的随机演化过程进行仿真分析，设置采样次数N为100次，模拟步长h=0.01，假定博弈双方知识保护策略的初始状态为x(0)=0.5，y(0)=0.5。对随机扰动强度分别取σ=0，1，2，3，分析高技术船舶企业和学研机构在不同强度随机扰动下的策略演化规律，而后将随机扰动强度设定为一个中性强度，即σ=1，观察在一定随机扰动强度下，随机系统中各关键参数变化对知识共享双方策略演化的影响。根据中国高技术船舶产业发展现状对上文构建的产学研知识共享随机演化博弈模型的各参数赋初始值，如表2所示。

表2 各参数的初始赋值

3.1 随机扰动强度对演化过程的影响

仿真结果如图2所示。可以看出，博弈双方处于确定环境时，高技术船舶企业和学研机构策略的收敛速率较慢，考虑随机扰动后，双方策略的演化速率均有所提升。随着随机扰动强度增加，高技术船舶企业和学研机构的策略演化过程呈现出不同幅度的波动，决策方向在初期和后期均呈现相反演化趋势。

(a)对高技术船舶企业演化过程的影响

具体来说，博弈双方在决策初期因缺乏足够信息来判断知识共享与知识保护所产生的收益大小而反复修正策略，与确定环境下的收敛速率相比较缓慢；在决策后期，博弈双方明确采取共享策略的收益大于 “搭便车”时的收益，加速收敛于共享均衡点，且策略收敛速率在决策后期随着随机扰动强度的增大而不断加快。此外，相较高技术船舶企业而言，学研机构受随机扰动的影响更大，说明学研机构更加需要重视外部环境不确定因素的影响。

以上结果表明：①强度较小的随机扰动对高技术船舶企业的知识共享意愿影响不明显，增加随机扰动强度对学研机构的知识共享意愿有更明显的促进作用。②不论是在确定环境下还是在随机扰动环境下，高技术船舶企业的知识共享意愿总是强于学研机构的共享意愿。当随机扰动强度较大时，高技术船舶企业和学研机构在决策初期会因难以估量不确定因素带来的利害而出现较强的知识保护意愿。

3.2 罚金对演化过程的影响

设置罚金p的取值分别为4，6，8，10，模拟不同程度罚金下高技术船舶企业和学研机构策略的演化过程，结果如图3所示。罚金p对高技术船舶企业和学研机构策略演化过程的影响在方向上相同，在程度上呈现显著差别，学研机构的演化速率受罚金p的影响更大。

(a)对高技术船舶企业演化过程的影响

罚金越高，高技术船舶企业和学研机构向共享策略演化的速率越快，经历的演化次数越少，知识共享意愿越强烈，但当罚金在小范围增长时，高技术船舶企业的演化次数并未受到明显影响。罚金较低时，学研机构知识保护策略的概率在决策初期于0.5附近上下波动，在多次演化中知识保护意愿强于知识共享意愿。

由仿真分析结果可知：①当罚金与选择知识保护策略所获得的收益差值较小时，罚金对高技术船舶企业知识共享意愿所产生的促进作用较小，增加罚金能在更大程度上提升学研机构的知识共享意愿。②不论是企业还是学研机构，当采取共享策略所获得的协同收益大于采取保护策略所需缴纳的罚金与知识共享成本之和时，知识共享成为一项占优策略，高额的罚金会增大知识共享收益风险，使得决策者因害怕损失而加快趋向并稳定于共享均衡点。

3.3 收益分配系数对演化过程的影响

改变收益分配系数I1、I2(I1=0.4，0.45，0.55，0.6，I1+I2=1)的取值，模拟不同收益分配系数下高技术船舶企业和学研机构策略的演化过程，结果如图4所示。随着各自收益分配系数增大，高技术船舶企业和学研机构的收敛速率加快，当各自收益分配系数较小时，高技术船舶企业和学研机构在决策初期策略选择概率变化较大，知识共享意愿较弱，经多次演化后逐渐稳定于共享均衡点，且高技术船舶企业对收益分配系数的敏感度略高于学研机构。

(a)对高技术船舶企业演化过程的影响

高技术船舶企业作为利益敏感型一方，知识共享的首要目的是提高核心竞争力以占据更多市场份额，当高技术船舶企业在知识共享过程中获得的收益未达预期时，追求利益最大化的特性会使其共享意愿减弱。学研机构更注重创新成果的研发和学术论文的发表，但资金是支持其进行后续科研创新的基础，公平合理的收益分配是促使学研机构快速向共享策略演化的重要条件。因此，在分配收益时如果忽略决策双方在知识共享过程中的贡献程度，很容易使双方建立的共享关系破裂，最终走向知识保护。只有收益分配方案同时兼顾决策双方利益时，才能最大程度促进知识在随机系统内的创新主体间长效转移与创新。

3.4 知识共享成本对演化过程的影响

改变博弈双方各自知识共享成本c1(c1=8，10，12，14)，c2(c2=4，6，8，10)的取值，模拟不同知识共享成本下高技术船舶企业和学研机构的策略演化过程，结果如图5所示。当博弈双方各自的知识共享成本增大时，高技术船舶企业和学研机构向共享策略演化的速率均放缓，波动幅度变大。当知识共享成本较大时，高技术船舶企业和学研机构的知识共享意愿明显减弱，演化次数增多，经多次演化后缓慢收敛于共享均衡点。

(a)对高技术船舶企业演化过程的影响

知识共享成本增加时，虽然决策者仍能在知识共享中获得更多利益，但隐性知识需要反复多次进行传递和反馈，导致采取共享策略所产生的未来收益在短期内无法补偿知识共享成本，加大了知识共享收益风险，导致高技术船舶企业和学研机构的共享意愿降低，且学研机构受知识共享成本的影响很大。因此，适当减少知识共享成本能在较大程度上提升学研机构的知识共享意愿。

4 结论

本研究将随机过程与演化博弈理论结合，构建由高技术船舶企业和学研机构组成的知识共享随机演化博弈模型，分析高技术船舶产业内部产学研知识共享的稳定策略，并通过对最优策略进行数值仿真研究不同强度随机扰动对策略演化过程的影响，进一步模拟现实环境存在不确定因素情况下各关键参数对知识共享随机系统演化的影响，研究结论如下。

(1)在不同条件下，系统中存在唯一的演化稳定策略 (共享，共享)或 (保护，保护)，当高技术船舶企业和学研机构都采取共享策略时产生最优策略。当前，中国高技术船舶产业处于成长期，高技术船舶企业和学研机构的知识共享过程存在诸多不确定性并伴随高风险，在这段知识共享长期博弈中，知识共享主体和保护主体将共存下去。

(2)不确定环境下，随机扰动因素带来的不稳定性能提升高技术船舶企业和学研机构的知识共享意愿。当随机扰动强度增大时，学研机构受随机扰动的影响更大，策略演化次数随着随机扰动强度的增加而明显减少。此外，高技术船舶企业总是先于学研机构演化至共享策略。不确定因素较多时，企业与学研机构所处环境非常不稳定，独自创新面临很大的风险，此时选择知识共享能分担巨额研发成本，减少风险成本，增加技术创新的稳定性，有利于提高创新成功率。

(3)增大罚金能加快高技术船舶企业和学研机构共享策略的演化速率，但罚金在小范围内增加时对企业知识共享意愿的促进作用不明显，且学研机构对罚金更敏感。收益分配系数的增长能明显提升博弈双方稳定策略的收敛速率，高技术船舶企业和学研机构对收益分配系数都表现出高敏感度，且企业对收益分配系数的敏感度略高于学研机构。知识共享成本越高，高技术船舶企业和学研机构策略演化的波动幅度越大，收敛时间越长。此外，知识共享成本对学研机构的影响更大，当知识共享成本较高时，学研机构的知识共享意愿显著下降。

5 管理启示

(1)政府相关部门应完善监管机制。一方面，加大对产学研知识共享行为的监管力度，建立政府参与其中的知识共享平台，并健全知识产权保护政策，减少知识窃取、知识泄露等行为的发生，将随机扰动的负面影响降低到可控范围内；另一方面，适当加大对已发生的机会主义行为的惩罚力度，落实对 “搭便车”一方的惩罚，保障产学研双方稳定长效地进行知识共享。目前，我国虽然已有专利技术、知识产权的市场保护体系，但知识窃取的现象仍频发，政策的落实和管理不到位。

(2)企业和学研机构需高度重视外部因素影响的不确定性。加强对外部形势的研判，提前做好筹划与应对方案，既要强化知识共享环境的稳定性，也要不断适应外部环境的变化，充分利用不确定环境带来的演化速率福利。

(3)建立科学的收益分配机制。公平合理的收益分配是影响高技术船舶企业和学研机构知识共享意愿的关键，在确定收益分配方案时要充分考虑到产学研双方参与知识共享的程度和所贡献知识量的价值，并妥善处理双方共同知识的产权归属问题，消除知识产权潜在归属争议，尽可能避免某一方独占知识创新成果产生的未来市场收益。

(4)建立多渠道风险投资融资体系。知识共享成本在很大程度上影响产学研双方的知识共享意愿，降低成本能显著提高高技术船舶企业和学研机构的共享积极性，加快创新进程。资金始终是局限知识共享行为的突出因素，而健全的金融体系能有效降低知识共享过程中的风险成本和信息获取成本，通过 “官产学研金”多渠道投资融资，保障知识共享与创新发展朝着正确方向前进。