政府參與下知識密集型企業知識產權保護演化博弈分析

陳 偉，張均輝，林超然

(哈爾濱工程大學 經濟管理學院， 哈爾濱 150001)

內容提要：為了探究政府參與下知識密集型企業產權侵權與保護的策略選擇機理、影響其選擇的關鍵因素，通過構建政府與產權擁有者之間的博弈模型，同時引入潛在侵權者作為第三方博弈主體，揭示三方主體策略選擇的演化路徑和均衡。研究結果表明：通過滿足相關參數范圍，可以使博弈系統演化至理想穩定狀態；政府懲罰力度、潛在侵權者侵權收入以及侵權賠償為強敏感性因素，產權擁有者申請產權保護成本為弱敏感性因素。據此提出加大對侵權行為的懲罰力度與賠償力度，產權擁有者要提高其關鍵技術的復制壁壘，在經費有限的前提下政府可合理提高對產權擁有者進行產權保護的收費等對策。

一、引言

隨著知識經濟時代的進一步發展，創新和知識越來越成為知識密集型企業之間競爭的發力點，知識產權這一無形資源，正在發揮著與傳統的生產要素同等重要的作用，由此而形成的對企業知識產權進行管理的觀念也變得越來越普及。2017年1月，《“十三五”國家知識產權保護和運用規劃》將知識產權保護列入到我國重點專項保護的規劃中。截至2018年上半年，我國已經受理發明專利申請201.8萬件，連續七年居世界之首；同年7月國家知識產權局提出：中國需要開發世界一流的創新能力，推動經濟基礎結構向知識密集型產業發展，而這些產業需要通過創新來保持競爭優勢。知識密集型企業作為對知識具有高度依存的企業群體與當今時代先進的科學知識緊密聯系，已然成為了推動世界經濟增長的首要力量。然而由于知識密集型企業之間信息不對稱、利益驅動侵權以及政府監管不到位等問題的存在，使得知識密集型企業之間的侵權行為時有發生，從而抑制了產權擁有者開展自主創新的積極性。因此有必要從不同的利益主體視角出發，探究在特定情境下各利益主體獲利最大的策略選擇，從而為政府部門制定相關政策引導知識密集型企業大力實施自主創新提供理論依據。

為了將知識和技術密集型產業與傳統產業相區分，美國國家科學基金會(NSF)在借鑒了經濟合作與發展組織(OECD) 所提出的定義的基礎上，進一步將其細分為知識密集型企業與高技術企業。知識密集型企業具有高知識度、高技術度、高互動度以及高創新度等特點，它不僅僅是一個對知識有大量使用需求的產業，更是一個會生產出大量知識的產業；知識對其而言，不僅僅是投入要素，還是產出要素[1]。知識密集型企業會通過許多途徑影響到高技術制造業的效率。知識密集型企業作為中間投入品，其發展可以有效地削減制造業生產的服務成本，提高其生產效率[2]；Antonelli指出知識密集型企業具有高增長彈性的特點，其發展可以有效推動OECD國家制造業的增長[3]；Hoekman和Shepherd提出，知識密集型企業效率的提升可以顯著提升使用服務作為中間投入的制造業的效率[4]。知識密集型企業還是創新的重要來源，一方面是由于其本身就是創新部門，生產的創新產品可以有效提高高技術企業的生產效率；另一方面，知識密集型企業的發展，有助于創新的擴散[5]。Ciriaci等的實證研究表明，歐洲國家知識密集型服務業發展對于提高其制造業創新能力具有顯著的作用[6]；陳偉等對我國30個省份的實證研究表明，知識密集型技術創新能力較高的東部地區的技術創新年增長趨勢較微弱，甚至出現下降情況，技術創新能力較低的中西部地區技術創新增長速度較快[7]；姜南等的研究結果表明知識產權密集型產業對中國的就業社會問題貢獻巨大[8]；時省等的研究結果表明產業集聚視角下我國知識密集型服務業(KIBS)的創新推動作用受到人力資本水平的限制但在城市空間集聚視角下KIBS已然表現出顯著的創新促進作用[9]。知識密集型企業作為公共產品，具有極強的外部性，Shearmur等的實證研究表明，知識密集型企業通過增加高技能勞動力的供給來促進本地制造業的發展[5]。

自美國在1979年提出“要采取獨立的政策提高國家競爭力，振奮企業精神”的政策之后，知識產權開始上升至國家戰略管理層面。在這之后，國內外學者開始廣泛關注知識產權管理方面的研究，在知識產權管理體系、內在機制、效率評價和影響效應等方面都取得了較為豐富的成果。在知識產權管理系統的內在構成上，有些學者認為知識產權管理系統由知識產權保護、知識產權獲取、知識產權利用和知識產權許可等子系統組成，還有些學者認為知識產權管理系統可以分為知識產權創造子系統、市場經營子系統以及保護子系統，或者將知識產權管理系統分為知識產權創造子系統、知識產權運用子系統、知識產權保護子系統和知識產權管理子系統等[10-11]。在此基礎上，學者們又從協同學的視角進一步研究了知識產權管理系統協同化、協同機制、協同運行績效及協同度測度，以上主要運用實證研究的方法來研究知識產權管理系統的協同化，其中包括基于序參量的復合系統協同度、多種組合評價模型和相關專利指數等方法，其中，在利用演化博弈方法研究知識產權管理方面，張飛相等構建了政府與企業之間關于知識產權保護的博弈系統，分析了政府和企業主體在不同的參數條件下所趨向的穩定狀態[12]；張哲提出造成我國種業創新困境的幾大因素，其中包括知識產權保護制度的不完善[13]；李正鋒等同時運用系統動力學和演化博弈的方法分析了不同初始值對保護與剽竊概率的影響[14]；許倩倩和景維民構建了在食品產業知識產權方面政府與食品生產企業的演化博弈系統，找出了影響當地政府和食品企業決策的重要因素[15]。

雖然目前已有較多關于知識產權管理的研究成果，但此類研究成果主要針對知識產權管理問題進行實證研究，或是僅針對政府和知識密集型企業之間進行兩方博弈，鮮有學者深入知識密集型企業群體內部并將其劃分為擁有知識產權的企業群體和潛在侵權者群體，來研究在政府參與下該兩類群體的策略選擇問題。而考慮到知識密集型企業群體之間在技術創新能力上存在的差異性，以及保護好(侵犯)知識產權能為產權所有者(侵權者)帶來巨大的利益，導致他們在對是否申請產權保護以及是否侵權問題上會做出不同的策略選擇，而不理想的策略選擇將帶來一系列嚴重的后果。因此，基于知識密集型企業個體創新能力的差異性以及面對復雜決策問題時所具有有限理性的這一現狀，本文構建了政府、知識密集型企業群體中的產權擁有者以及潛在侵權者三方主體關于知識產權侵權與保護行為的演化博弈模型，探究了三方博弈系統趨于理想穩定狀態的參數條件，并對相關因素進行了敏感性的測度，最終提出促進三方博弈系統朝著理想穩定狀態演化的對策建議。

二、基本假設和模型構建

演化博弈將主體的有限理性和主體學習作為基本假設，運用復制動態方程和演化穩定性分析來研究博弈系統的穩定狀態[16]。在博弈過程中，博弈主體作為有限理性的經濟個體，無法判斷自身的策略選擇是否為最優策略，只能在與其他博弈主體博弈過程中逐步調整自已的策略選擇，進而使各方主體策略達到穩定狀態[17]。下面將給出模型中的參數假設：

博弈主體：假設在一個“自然”的環境中，存在一個由政府、產權擁有者、潛在侵權者所構成的博弈系統，三方主體均為有限理性個體并且都能根據每一輪的博弈優化自己的策略選擇，最終實現各自收益最大化。

行為假設：對于博弈系統中的政府主體而言，其策略選擇可以是監管侵權行為(簡稱監管)和不監管侵權行為(簡稱不監管)。這是由于當政府積極實行監管侵權行為時，可以有效地維護市場的秩序，保障創新主體的權利，進而增強知識密集型企業自主創新的動力，由此能為政府帶來社會效益的增加以及對侵權企業的罰金收入，同時積極實行監管侵權行為也需要政府付出相應的監管成本；對于博弈主體中的產權擁有者而言，其策略選擇可以是申請產權保護和不申請產權保護。若產權擁有者申請產權保護，則能夠獲得良好的心理預期這一隱性收益，并且若是在政府監管情況下遭到了侵犯，能給予其相應的賠償，但是同樣需要其付出相應的成本。對于博弈系統中的潛在侵權者而言，其策略選擇有侵犯產權擁有者的產權和不侵犯產權擁有者的產權。出于僥幸心理以及侵權帶來巨大收益的誘惑，潛在侵權者可能鋌而走險選擇侵權策略，同時由于政府的監管以及出于對風險的綜合考慮，潛在侵權者也可能選擇不侵權策略。

參數假設：對于政府而言，若其選擇監管策略，則需要付出C1單位監管成本，并由此帶來市場秩序穩定，企業自主創新能力提升，社會對政府的肯定等等一系列社會效益的增加，設為S1(S1

概率假設：假設政府選擇監管策略的概率為x，選擇不監管策略的概率為1-x；產權擁有者選擇申請產權保護的概率為y，不申請產權保護的概率為1-y；潛在侵權者選擇不侵權的概率為z，選擇侵權的概率為1-z。相關參數及其含義如表1。

表1 相關參數及其含義

根據以上的參數假設，得到三方博弈主體八種策略組合的收益矩陣，如表2。

表2 三方主體八種策略組合的收益矩陣

三、三方主體復制動態及演化穩定性分析

根據政府、產權擁有者、潛在侵權者選擇監管策略、申請產權保護策略以及侵權策略的概率分別為x、y、z，現分別求各自策略選擇的期望收益以及平均收益：

政府選擇監管策略的期望收益Vx1為：

Vx1=yz(S1-C1)+y(1-z)(S1+f-C1)+(1-y)z(S1-C1)+(1-y)(1-z)(S1-C1+f)

=S1-C1+(1-z)f

(1)

政府選擇不監管策略的期望收益為Vx2：

Vx2=y(1-z)(-S2)=yzS2-yS2

(2)

(3)

產權擁有者選擇申請產權保護的期望收益Vy1為：

Vy1=xz(r+m-C2)+x(1-z)(r-r1+k+m-C2)+(1-x)z(r+m-C2)+(1-x)(1-z)(r-r1+m-C2)=(1-z)(xk-r1)+r+m-C2

(4)

產權擁有者選擇不申請產權保護的期望收益Vy2為：

Vy2=xzr+x(1-z)(r-r1)+(1-x)zr+(1-x)(1-z)(r-r1)=r-r1+zr1

(5)

(6)

潛在侵權者選擇不侵權行為的期望收益Vz1為0。

潛在侵權者選擇侵權行為的期望收益Vz2為：

Vz2=xy(r2-f-k)+x(1-y)(r2-f)+(1-x)yr2+(1-x)(1-y)r2=r2-xyk-xf

(7)

(8)

(一)政府監管策略復制動態分析

復制動態分析法是用來研究某一種策略在博弈系統中的穩定性的動態微分分析法，如果在博弈的過程中存在一種策略的收益要高于其他策略的平均策略，那么就可以認為該種策略比較適合該博弈系統，具有抵抗其他策略的穩定性。

政府監管策略的復制動態方程為：

(9)

對F(x)進行求導得:

F′(x)=(1-2x)[(1-z)(f+yS2)+S1-C1]

(10)

根據復制動態方程的穩定性定理，只有當x滿足F(x)=0且F′(x)<0時，對應的策略才是演化穩定策略。

1.若z=f+yS2+S1-C1/f+yS2時，F(x)≡0，說明此時政府的策略選擇比例不會隨著時間的變化而變化，即無論政府選擇監管策略有多大的比例都是穩定狀態。

(二)產權擁有者申請產權保護策略復制動態分析

產權擁有者選擇申請產權保護策略的復制動態方程為：

(11)

對F(y)進行求導得：

F′(y)=(1-2y)[(1-z)xk+m-C2]

(12)

同理，可以得到：

1.若z=xk+m-C2/xk時，得F(y)≡0，由此可得此時產權擁有者的策略選擇比例不會隨著時間的變化而變化，即無論產權擁有者選擇申請產權保護策略有多大的比例都是穩定狀態。

2.若是z>xk+m-C2/xk時，則y=0是系統的演化穩定點，對應的企業不申請產權保護策略為系統的演化穩定策略；當z

圖1 政府監管決策動態演示圖

圖2 產權擁有者策略選擇動態演化圖

(三)潛在侵權者演化策略的復制動態分析

潛在侵權者選擇不侵權策略的復制動態方程為：

(13)

對其進行求導得：

F′(z)=(1-2z)(xyk+xf-r2)

(14)

同理可得：

1.若x=r2/yk+f時，得F(z)≡0，由此可得此時潛在侵權者的策略選擇比例不會隨著時間的變化而變化，即無論潛在侵權者選擇侵權策略有多大的比例都是穩定狀態。

2.若是x>r2/yk+f時，z=1是系統的演化穩定點，對應的潛在侵權者選擇不侵權策略是系統的演化穩定策略；當x

圖3 潛在侵權者策略選擇動態演化圖

(四)三方主體策略演化穩定性分析

根據對政府、產權擁有者、潛在侵權者策略演化的復制動態分析可知，三方主體的策略選擇均與博弈系統中其他兩方的策略選擇有關，因此采用分布分析法對博弈系統進行兩兩分析，在分析系統中兩方之間的博弈關系時，將第三方設為常量。

(15)

J1的行列式為：

DetJ=(1-2x)[(1-z)(f+yS2)+S1-C1](1-2y)[(1-z)xk+m-C2]-xykS2(1-x)(1-y)(1-z)2

(16)

J1的跡為：

TrJ=(1-2x)[(1-z)(f+yS2)+S1-C1]+(1-2y)[(1-z)xk+m-C2]

(17)

根據雅可比矩陣的局部穩定性分析法對上述5個均衡點進行分析，結論如表3。

表3 政府、產權擁有者演化博弈穩定性結果分析

根據表3可以得到政府與產權擁有者雙方策略選擇的動態演化趨勢如圖4。

分析可知，(1-z)f+S1-C1<0表示在潛在侵權者選擇侵權行為時政府選擇監管侵權行為所能獲得的收益小于監管成本，m-C2<0表示產權擁有者選擇申請產權保護時所獲得的隱性收益小于申請產權保護的成本，當兩個條件同時成立時，如圖4(a)所示，政府和產權擁有者會趨向于(0,0)這一演化穩定點，即政府不監管侵權行為，產權擁有者不申請產權保護。(1-z)f+S1-C1>0表示在潛在侵權者選擇侵權行為時政府選擇監管侵權行為收益大于監管成本，(1-z)k+m-C2<0表示產權擁有者申請產權保護時所獲得的隱性收益與在政府監管下受到潛在侵權者侵權所獲賠償的收益之和小于申請產權保護的成本，在這樣的參數條件下，如圖4(b)所示，政府和產權擁有者會趨向于(1,0)這一演化穩定點，即政府監管侵權行為，產權擁有者不申請產權保護。同理，當潛在侵權者選擇侵權行為時政府選擇監管侵權行為的收益要遠小于成本，并且產權擁有者選擇申請產權保護的隱性收益要高于其付出的申請產權保護的成本，如圖4(c)所示，則政府和產權擁有者會趨向于(0,1)這一演化穩定點，即政府不監管侵權行為，產權擁有者選擇申請產權保護策略。當在潛在侵權者選擇侵權行為時政府選擇監管侵權行為的收益要高于其所付出的監管成本，并且產權擁有者申請產權保護時所獲得的隱性收益與在政府監管下受到潛在侵權者侵權所獲賠償的收益之和大于申請產權保護的成本，如圖4(d)所示，則政府和產權擁有者會趨向于(1,1)這一演化穩定點，即政府選擇監管侵權行為策略，產權擁有者選擇申請產權保護策略。

圖4 政府與產權擁有者策略選擇演化穩定相位圖

構建的雅可比矩陣為：

(18)

J2的行列式為：

DetJ2=(1-2x)[(1-z)(f+yS2)+S1-C1](1-2z)(xyk+xf-r2)+xz(1-x)(1-z)(f+yS2) (yk+f)

(19)

J2的跡為：

TrJ2=(1-2x)[(1-z)(f+yS2)+S1-C1]+(1-2z)(xyk+xf-r2)

(20)

根據雅可比矩陣對上述五個均衡點進行局部穩定性的分析，如表4所示。

表4 政府、潛在侵權者演化博弈穩定性結果分析

根據表4可以得到政府與潛在侵權者雙方策略選擇的動態演化趨勢如圖5。

同理，通過分析可以得到驅使不同均衡點演化至相應的演化穩定點的穩定條件。即當潛在侵權者選擇侵權策略的前提下政府選擇監管侵權行為策略所獲收益要小于監管成本，同時潛在侵權者選擇侵權策略收益大于0時，雙方的策略選擇最終會演化至政府不監管侵權行為，潛在侵權者產生侵權行為；當潛在侵權者選擇侵權策略的前提下政府選擇監管侵權行為策略所獲收益要大于監管成本，同時在政府監管侵權行為并且產權擁有者申請產權保護的前提下潛在侵權者選擇侵權策略所要付出的罰款與賠償之和要小于其侵權所能獲得的收益，此時雙方的策略選擇最終會演化至政府選擇監管侵權行為策略，潛在侵權者選擇侵權策略；當潛在侵權者選擇不侵權策略的前提下政府選擇監管侵權行為的收益高于監管成本，同時在政府監管侵權行為以及產權擁有者申請產權保護的前提下，潛在侵權者選擇侵權策略所要付出的罰款與賠償之和要高于其侵權所獲得的收益，此時博弈雙方的策略選擇會演化至政府選擇監管侵權行為，潛在侵權者選擇不侵權策略。

圖5 政府與潛在侵權者策略選擇演化穩定相位圖

構建的雅可比矩陣為：

(21)

J3的行列式為：

DetJ3=(1-2y)[xk(1-z)+m-C2](1-2z)(xyk+xf-r2)+yz(1-y)(1-z)x2k2

(22)

J3的跡為：

TrJ3=(1-2y)[xk(1-z)+m-C2]+(1-2z)(xyk+xf-r2)

(23)

根據雅可比矩陣對上述五個均衡點進行局部穩定性的分析，如表5所示。

表5 產權擁有者、潛在侵權者演化博弈穩定性結果分析

根據表5可以得到產權擁有者與潛在侵權者雙方策略選擇的動態演化趨勢如圖6所示。

同理可得，當在政府監管侵權行為的前提下產權擁有者申請產權保護但仍遭到潛在侵權者侵權時所獲賠的收益與申請產權保護所獲得的隱形收益之和小于申請產權保護的成本，同時在政府監管侵權行為的前提下，潛在侵權者侵權收益大于罰款額時，雙方的策略選擇最終會演化至產權擁有者不申請產權保護，潛在侵權者產生侵權行為；當在政府監管侵權行為的前提下產權擁有者申請產權保護但仍遭到潛在侵權者侵權時所獲賠的收益與申請產權保護所獲得的隱形收益之和大于申請產權保護的成本，同時在政府監管侵權行為并且產權擁有者申請產權保護的前提下潛在侵權者侵權所要付出的罰款與賠償之和小于其侵權所能獲得的收益時，此時雙方的策略選擇最終會演化至產權擁有者選擇申請產權保護策略，潛在侵權者選擇侵權策略；當產權擁有者申請產權保護所能獲得的隱形收益低于申請產權保護的成本，同時在政府監管侵權行為的前提下潛在侵權者侵權所要付出的罰款要高于其侵權所能獲得的收益時，此時博弈雙方的策略選擇最終會演化至產權擁有者不申請產權保護，潛在侵權者選擇侵權策略；當產權擁有者申請產權保護所能獲得的隱形收益高于申請產權保護的成本，同時在政府監管侵權行為以及產權擁有者申請產權保護的前提下，潛在侵權者侵權所要付出的罰款與賠償之和高于其侵權所獲得的收益時，此時博弈雙方的策略選擇會演化至產權擁有者選擇申請產權保護策略，潛在侵權者選擇不侵權策略。

圖6 產權擁有者與潛在侵權者策略選擇演化穩定相位圖

根據以上分布分析的演化穩定條件可知，政府的監管策略與產權擁有者的申請產權保護策略的演化穩定狀態會隨著演化過程中潛在侵權者侵權比例z的變化而變化；政府的監管策略與潛在侵權者的侵權策略也會隨著產權擁有者申請產權保護y的比例的變化而變化；同理產權擁有者的申請產權策略與潛在侵權者的侵權策略也會隨著政府選擇監管侵權行為策略x的比例的變化而變化。由于x、y、z的數值會隨著時間推移發生改變，因而導致博弈系統均衡狀態不穩健性的存在，無法只通過簡單地改變初始條件來使三方博弈朝著各個預期的穩態演化。本文致力于推動三方博弈演化至政府監管侵權行為，產權擁有者申請產權保護，潛在侵權者不侵權的社會理想狀態。從式(11)和圖4推測m>C2這一參數條件具有使y單調遞增并向y=1演化的趨勢，由此可以通過限定y的初始值并保持S1-C1>0，yk+f-r2>0的演化穩定條件，使得三方博弈向x=1，y=1，z=1演化。如要求30%的產權擁有者采取申請知識產權保護策略，由此可以通過限定初始參數實現S1-C1>0，yk+f-r2>0的演化穩定條件，促使政府和潛在侵權者決策向x=1，z=1方向演化，一段時間后，三方博弈系統就會演化到理想穩定狀態。

四、數值實驗和仿真

本文采用數值實驗的方法對上述結果進行仿真分析。根據前文可知，當參數滿足m>C2,S1-C1>0，yk+f-r2>0的演化條件時博弈系統將演化至政府監管侵權行為，產權擁有者申請產權保護，潛在侵權者不侵權的穩定狀態，故將各個參數值設置如下：f=0.5，S2=0.4，S1=0.5，C1=0.4，k=0.6，m=0.5，C2=0.4，r2=0.6，產權擁有者申請產權保護比例初值為30%，得到以下仿真結果：

圖7 三方主體在(0.5，0.3，0.8)初始比例下的動態演化仿真圖

根據圖7可知，在滿足m>C2，S1-C1>0，yk+f-r2>0的參數條件以及產權擁有者申請產權保護的初始比例值高于30%的前提下，三方主體的策略選擇最終會演化至政府監管侵權行為，產權擁有者申請產權保護，潛在侵權者不侵權這一理想穩定狀態。由此可見，政府監管成本，獲得的社會效益，對侵權企業的懲罰力度，產權擁有者申請產權保護的成本，獲得的隱性收益，所獲賠償，潛在侵權者侵權所獲收益以及為此可能付出的罰款及賠償等因素都會對三方主體的策略選擇產生影響。

為了進一步測定三方主體策略選擇對于上述影響因素的敏感性強弱，下文將對政府罰款力度、產權擁有者申請產權保護成本、潛在侵權者侵權賠償以及潛在侵權者侵權收入等關鍵因素進行敏感性的測度。分別在將上述影響因素的取值在可行域內進行變動的同時，觀察三方主體策略的變化情況，并得到圖8所示的敏感性測度圖。

圖8 關鍵因素敏感性測度圖

根據圖8可知，當政府罰款力度(f)在可行域內由0變動至0.3時，潛在侵權者的策略選擇將從侵權變化至不侵權，并且隨著罰款力度的繼續增大，其收斂至穩態的速度也變得越來越快，說明政府罰款力度是一個強敏感性因素；同理，當潛在侵權者所需支付給產權擁有者的賠償(k)由0變動至0.3時，其策略選擇也將迅速從侵權轉變至不侵權，表明潛在侵權者侵權賠償也是一個強敏感性因素；當潛在侵權者侵權收益(r2)從0變動至1時，其收斂于不侵權穩態的速度明顯減慢，并且當侵權收益突破1.2時，其策略選擇將收斂至侵權狀態，這也表明侵權者侵權收益是強敏感度因素；而當產權擁有者申請產權保護成本(C2)在可行域內變化時，演化趨勢變動幅度較小，只有當申請產權保護的成本在其初始收益中占比較大時，才會使其選擇不申請產權保護策略，因此其為弱敏感性因素。

五、結論及建議

基于知識密集型企業個體創新能力的差異性以及面對復雜決策問題時所具有的有限理性這一現狀，本文構建了政府、知識密集型企業群體中的產權擁有者以及潛在侵權者三方主體關于知識產權侵權與保護行為的演化博弈模型，得到了三方博弈系統趨于理想穩定狀態的參數條件，并對相關因素進行了敏感性的測度，得到以下主要結論：

1.當參數值同時滿足產權擁有者申請產權保護帶來的隱性收益高于其申請產權保護的成本，政府監管侵權行為的社會效益高于監管成本，在政府監管侵權行為，產權擁有者申請產權保護的前提下潛在侵權者侵權所要付出的罰款和賠償高于其侵權所獲收益這幾個條件時，三方主體將會演化至政府監管侵權行為，產權擁有者申請產權保護，潛在侵權者不侵權的理想穩態。

2.在可行域內變動時，博弈系統對于政府懲罰力度、潛在侵權者侵權收入以及侵權賠償的敏感性較強，而對于產權擁有者申請產權保護成本的敏感性較弱。

為了促進三方主體的策略選擇演化至社會理想穩定狀態，結合以上結論提出以下對策建議：

1.加大對侵權行為的懲罰力度與賠償力度。本文的研究結果表明，潛在侵權者的策略選擇對于政府的懲罰力度以及侵權賠償的敏感性較強，因此，懲罰力度和賠償力度的加大能夠良好地抑制潛在侵權者產生侵權行為。

2.產權擁有者要提高其關鍵技術的復制壁壘。本文的研究結果表明，潛在侵權者的策略選擇對于侵權所獲收益的敏感性較強，為此，通過提高關鍵技術的復制壁壘，從而最大限度地降低侵權者侵權所能獲得的收益，也能抑制侵權行為的發生。

3.在經費有限的前提下政府可合理提高對產權擁有者進行產權保護的費用。由于產權擁有者對于產權保護的需求較為剛性，其對于申請產權保護的成本在一定的范圍內的波動敏感性并不強。因此，可考慮在政府經費有限的前提下適當提高保護產權的費用。

本文對政府、知識密集型企業群體中的產權擁有者以及潛在侵權者三方主體關于知識產權保護的相關決策進行了演化博弈模型的構建、分析以及敏感因素的測定，揭示了使三方博弈系統演化至理想穩定狀態所需要的條件，以及可重點把握的關鍵影響因素，從而為政策制定者以及產權擁有者提供了相應的對策建議。本文的不足之處在于未直接得出三方博弈系統的理想穩定狀態，而是在確保系統中兩方趨于理想狀態的同時控制第三方的參數范圍，使其同時趨于理想穩定狀態，因此存在相應的誤差，后續的研究工作將重點對此問題進行探討。