企業突破性技術創新行為研究
——基于前景理論的演化博弈分析

（中南大學商學院，長沙 410083）

引 言

現如今，我國企業普遍存在一個令人擔憂的現狀，一旦缺乏其他國家的技術支持，我國部分企業的相關業務將受到一定沖擊，甚至寸步難行。面對科技強國的技術威脅，我國企業再次認識到想要提升自身競爭力和企業價值，掌握核心技術勢在必行。技術創新也是推動國家或地區經濟發展和社會進步的核心要素，尤其是突破性技術創新的成功將對企業的生產和人民的生活產生重大影響，其本質上是一項根本性或顛覆性的大范圍變革，它改變了現有的工藝水平或現有的產品和服務［1］。因此加強對突破性技術創新的研究有利于減弱我國對其他發達國家的技術依賴，努力實現后發趕超的目標。

1912年，熊彼特在其著作中提出的創新理論引發了廣大學者的研究熱潮，尤其在技術創新領域，國內外學者從不同方面對其展開了大量的研究。一些學者將企業技術創新按照創新強度進行了分類［2，3］， 隨著研究的深入， 部分學者詳細辨析了技術創新的一些概念［4，5］，在歸納總結了相關文獻后對突破性技術創新、激進式創新、破壞性創新和漸進性創新等關聯概念進行辨析，給出了突破性技術創新的測度方法，還從技術變革和商業模式變革兩大維度將上述概念進行辨析，通過比較4種創新方式的異同，進而重新定義突破性技術創新的內涵。另有一些學者分別基于模塊化、知識管理、戰略和組織等視角對突破性技術創新的路徑、過程及影響因素進行探索［6-8］。以往文獻主要運用定性分析的方法從企業突破性技術創新的內涵、特點和影響因素等方面進行探索，并從技術創新過程、知識管理、組織學習和伙伴選擇等維度研究突破性技術創新的形成和演化［9-11］，但從定量分析角度對企業突破性技術創新的投資決策行為的研究相對而言較為缺乏。

傳統的投資決策方法存在一定缺陷，忽視了投資環境的不確定性、管理者的決策柔性，突破性技術創新的特征決定了其不適用于傳統投資決策方法，而近幾年來提出的實物期權法和期權博弈論有效地彌補了傳統方法的缺陷，為企業的投資決策提出了新的思路。Dixit等［12］在不確定條件下對稱雙頭壟斷期權博弈模型的基礎上，研究了不完全競爭情況下的兩個競爭者市場的投資策略均衡。Huisman和Kort［13］研究了市場需求的不確定性對雙頭壟斷企業技術創新投資決策的影響。國內學者曹國華等［14］運用期權博弈模型，研究了在不確定條件下兩個需求不對稱的企業的研發投資決策。于媛媛［15］運用期權博弈論法研究企業作為領導者和追隨者的收益函數和最佳投資臨界值。然而上述學者的研究主要基于漸進性技術創新的投資決策，很少涉及到突破性技術創新投資決策的研究。已有的國內研究對此略有涉及，樊霞等［16］根據技術創新的突破性特征利用實物期權方法得出了突破性技術創新項目的投資決策模型和投資決策特征。劉衛柏等［17］進一步構建了3個期權博弈模型，并進行實證檢驗。但是上述研究分析的前提都是假設博弈方具有完全理性，整個決策過程中不允許博弈方犯錯，這與實際不相符，在許多決策問題中，人是有限理性的，不可能完全避免犯錯，不可能每個決策階段都保持完全理性，因此，本文采用演化博弈理論來解決有限理性問題。

此外，相關研究表明外部激勵會影響企業的技術創新活動。Feldman和Link［18］指出，企業能夠持續開展技術創新的主要原因之一就是政府的支持和鼓勵，包括資金直接補助、稅收優惠、人才引進等。有學者［19-21］通過演化博弈的方法具體研究了不同的補助方式如何影響企業選擇適合的創新模式。目前，學術界關于政府補助對企業創新活動的影響作用的觀點主要分為3種，分別是促進作用［22，23］， 抑制作用［24，25］和無效論［26］。 與漸進性技術創新的特點相比而言，突破性技術創新具有風險高、影響范圍大、投資周期長和市場不確定性高等特點［27］，但同時也能打破現有市場格局產生更大的收益。但是進行突破性技術創新需要投入大量的資金，較高的不確定性會使資金不充裕的企業缺乏創新的動力，也會使部分技術在初期遭遇夭折。因此在建設創新型國家背景下，探究政府的補助是否會對企業選擇進行突破性技術創新的決策過程產生影響，政府能否發揮引導和激勵作用具有一定的現實意義。

本文在技術創新企業是有限理性的假設條件下，運用演化博弈的分析方法來研究政府對企業突破性技術創新投資決策的影響。傳統的演化博弈分析過程中的收益是以期望效用理論的客觀收益為基礎計算的，但是建立在有限理性假設基礎上的前景理論指出，人們面對 “得失”風險偏好不一致，面對 “失”時會因為不甘心更愿意追求風險，以期能夠翻盤；面對 “得”時則會更加謹慎小心，不愿意冒風險，因此有限理性的博弈雙方在決策時主要利用主觀感知的策略收益價值而非客觀實際收益，這種感知價值符合前景理論特征［28］。綜上，本文在演化博分析過程中引入前景理論，構建收益矩陣，將有限理性假設貫徹于政府和企業的感知和決策過程，最后利用數值仿真進行深入分析并得出結論。

1 演化博弈模型

根據以往學者的研究可知，突破性技術創新本身所具有的大量不確定性使得很多企業望而卻步，這并不利于社會整體科學技術的發展。從企業實際情況來看，企業可以通過突破性技術創新獲得大量收入，對社會具有正外部效應，在產品商業化階段以稅收的形式增加政府收入；同時，由于企業在突破性技術創新過程中獲得政府補助，企業所面臨的風險和成本將降低，使得企業的收益進一步增大。

本文在企業突破性技術創新決策過程中提出如下假設：

（1）博弈雙方分別為政府和技術創新企業，技術創新企業的策略集為 ｛創新，不創新｝，政府的策略集為 ｛補助，不補助｝。博弈雙方交互影響的過程遵循有限理性、不完全信息等演化博弈的基本假設。

（2）企業與政府利用策略的主觀感知價值進行決策，這種感知價值的特征符合前景理論。企業與政府的博弈過程是動態反復的，根據對方策略的變化不斷調整己方策略，直至達到演化穩定均衡狀態。

（3）衡量企業突破性技術創新的成功標準為最終產品市場化的成功。

基于以上假設建立如表1所示演化博弈模型。

表1 博弈雙方收益矩陣

其中，企業突破性技術創新項目初始需要投入大量資金，設投入總成本為I，項目的成功率為φ，假定通過突破性技術創新可以顛覆現有市場并建立嶄新的市場，項目取得成功之后能夠得到的收益為R，則該項投資的期望收益為φR。企業選擇不進行突破性技術創新的一般收益為W，一般收益是指企業日常經營所帶來的收益，突破性技術創新一旦成功將帶來額外的收益，并且這項收益是客觀的。政府對企業突破性技術創新的專項補助系數為a，則企業獲得的補助為aI。產品成功市場化取得的收益為政府帶來稅收收益，設企業進行突破性技術創新并取得成功的稅前利潤為Q，技術創新企業所得稅稅率為b。如果企業在政府提供補助的情況下未選擇創新而將資金用于別處，政府對這種行為的監管程度為m，即企業未按用途使用補助被發現的概率，相應的罰金為F。

此外，本文假設博弈雙方是有限理性的，根據前景理論，博弈雙方對于客觀確定的收益和損失不存在感知價值和實際價值的偏差，而當博弈雙方對收益或損失ΔU不確定時，產生感知價值v（ΔU）， 公式如下：

其中，ΔU表示距離參照點的損益離差，ΔU≥0表示決策者對該策略的主觀感知價值為 “收益”，ΔU＜0表示決策者對該策略的主觀感知價值為 “損失”。α（0≤α≤1）表示決策者感知 “收益” 和 “損失”價值函數的風險態度系數，值越大表示決策者越傾向于冒風險。λ表示決策者對損失的規避程度，數值越大則表示決策者對損失越敏感，規避程度越大［28］。為便于分析，本文假設價值函數中參照點的價值為0，收益和損失的絕對值由相應的離差代替。

2 模型求解及分析

本文假設企業進行技術創新的概率為x，企業不進行創新的概率為1-x；政府選擇補助的概率為y，選擇不補助的概率為1-y。x、y均為關于時間t的函數。

因此技術創新企業選擇進行突破性技術創新策略的收益為：

技術創新企業選擇不進行突破性技術創新策略的收益為：

技術創新企業混合策略的期望收益為：

政府部門在企業突破性技術創新過程中選擇補助的收益為：

政府部門在企業突破性技術創新過程中選擇不補助的收益為：

政府部門的混合策略期望收益：

企業突破性技術創新的演化博弈復制動態方程為：

創新系統的雅克比矩陣為：

根據雅克比矩陣的局部穩定性判定準則，當且僅當局部均衡點同時滿足系統的雅克比矩陣的行列式DetJ＞0且跡TrJ＜0時，該點才是局部穩定點，當矩陣的行列式和跡均為正值時該點為不穩定點。以此為判定依據進行以下分析。

在（x*，y*）點處有跡TrJ＝0，不滿足判定條件，因此局部均衡點（x*，y*）不可能是ESS。在（1，1）點處有DetJ＞0 但Trj＞0， 不符合判定條件，所以局部均衡點（1，1）不可能是ESS。

推論 1：當φR＜I+λ（bQ）α且（mF）α＜λ（aI）α時，（0，0）是系統的演化穩定點。這種穩定狀態由政府不進行補助企業也不進行創新的消極行為造成，不利于鼓勵企業發展突破性技術。

在企業選擇進行突破性技術創新時，若企業的收益φR較小，直至小于企業所需要的投入和所需支付的稅收之和，那么出于經濟利益考慮企業會選擇不進行創新。此時從感知價值角度考慮，政府若選擇補助，那么由于企業選擇不創新策略所支付的罰金小于政府所提供的補助，則政府會選擇不補助策略，系統將演化至（0，0）穩定點。

推論 2：當λ（mF）α+φR-I-λ（bQ）α＜0 且（mF）α-λ（aI）α＞0 時， （0，1）是系統演化穩定點。此種情形下，在政府愿意選擇補助的情況下企業仍選擇不創新，屬于政府補助無效、企業消極創新的狀態，是穩定狀態中最不利的一種。

在政府選擇補助下，企業選擇創新和不創新的收益差λ（mF）α+φR-I-λ（bQ）α小于零， 此時企業寧可受罰也不愿將資金投入突破性技術創新中，因此政府對企業的補助是無效的。即使有些企業已經選擇創新策略，在考慮了市場的激烈競爭和對利益最大化的追求后，也會放棄創新策略。而對政府而言，即使投出去的補助款可以通過違規企業的罰款進行彌補，但這不符合政府激勵企業進行創新的初衷，因此該補助措施是無效的。

推論3：當φR-I-λ（bQ）α＞0 時， 此時（1，0）是系統演化穩定點。此種情形下由于企業突破性技術創新所帶來的利益大于企業的投入與稅額之和，此時即使沒有政府的補助，企業也會自發的選擇進行創新。這種狀態最為理想，意味著即使沒有外部激勵措施，企業也會保持創新的積極性。但同時為了滿足該條件，需要確保項目較高的成功率和收益，并適當調節創新型企業的稅率。

3 數值仿真

本文以某企業突破性技術創新為例，利用Python軟件來探究基于前景理論的突破性技術創新演化博弈模型中，各參數變化對系統演化的影響，模擬政府及潛在創新企業進行突破性技術創新決策時的動態演化過程。

假設現有一項突破性技術創新項目，企業需要投入成本I＝1000.00萬元，項目成功后每年可獲得收入R＝4000.00萬元，企業未按照規定將資金用于突破性技術創新，擅自挪用資金而未進行報備的罰金為F＝500.00萬元，突破性技術成功產生稅收收益的稅基Q＝600.00萬元。Tversky等曾研究指出，前景理論的價值函數中的收益和損失函數的風險態度系數α一般取值為0.88，損失規避程度λ一般取值2.25［29］。設系統演化的初始點（x0，y0）為（0.5，0.5）。

（1）決策者感知 “收益”價值函數的風險態度系數α的敏感性分析。當項目成功率φ＝0.50和0.90時，將α分別取值0.50、0.60、0.70、0.88、0.90、1.00，系統演化情況分別如圖1和圖2所示。

圖1 系統對α值的敏感性 （φ＝0.50）

由圖可知企業和政府對感知價值的風險態度系數α非常敏感。由圖1可知當項目成功率為0.50，α＝0.50和0.60時，由于企業對項目的收益感知價值過小，可能導致企業認為進行突破性技術創新不會給企業帶來可觀利潤而最終選擇不創新策略。而當企業對項目感知價值增大時，企業會自發選擇創新策略。通過圖2對比可知，當企業突破性技術成功率增大時，即使此時企業對項目的感知價值不是那么高，政府補助作用不顯著，企業也會自發地向創新策略演化。

圖2 系統對α值的敏感性 （φ＝0.90）

（2）決策者感知 “損失”價值函數損失規避程度λ的敏感性分析。當項目成功率φ＝0.50和0.90時，λ分別取值 1.00、1.50、2.25、3.00、3.50、4.00，系統演化情況分別如圖3和圖4所示。

圖3 系統對λ值的敏感性 （φ＝0.50）

圖4 系統對λ值的敏感性 （φ＝0.90）

通過觀察圖3可知，當成功率為0.50時，隨著損失規避程度的增大，企業向創新策略的演化逐漸變慢。從圖4可知隨著項目成功率的增大，系統對損失規避敏感性程度增強，特別當λ增大到4.00時，企業逐漸朝著不創新的方向演化，這意味著即使項目成功率非常高，高損失敏感性企業也會選擇不創新，而此時由于企業對損失非常敏感而導致政府的補助無效。

（3）政府對企業的創新補助系數a的敏感性分析。當項目成功率φ＝0.50和0.90時，政府補助系數a的取值為0.05、0.10、0.20、0.30、0.40、0.50，系統演化情況如圖5和圖6所示。

圖5 系統對a值的敏感性 （φ＝0.50）

圖6 系統對a值的敏感性 （φ＝0.90）

觀察圖5和圖6可知，隨著突破性技術創新項目成功率逐漸提高，企業會演化為選擇創新策略，隨著政府補助系數的逐漸增大，政府在一定程度上可以激勵企業進行創新，引導企業加快速度向創新策略的方向演化。

（4）突破性技術創新項目成功率φ的敏感性分析。圖7表示φ取值為0.20、0.40、0.60、0.80、1.00時系統的演化情況。

由圖7可知，當突破性技術創新項目的成功率低于0.50時，企業向不創新演化，而政府也將采取不補助策略，因為此時的補助是無效的。而當成功率逐漸增大，越來越接近1.00時，即使沒有政府的補助，企業也會自發的選擇創新策略。由此可知，系統對項目成功率較為敏感。

圖7 系統對項目成功率φ的敏感性

（5）企業所得稅稅率b和政府監管程度m的敏感性分析。當b取0.10、0.15、0.20、0.30、0.40時，系統演化情況如圖8所示。當m取0.20、0.40、0.60、0.80、1.00時，系統演化情況如圖9所示。

圖8 系統對稅率b的敏感性

圖9 系統對政府監管程度m的敏感性

圖8顯示出系統對稅率較為敏感，當稅率b逐漸增大時，企業向不創新策略演化，稅率越小，企業創新的積極性也越大。圖9顯示出系統對政府監管程度的敏感性較弱，但增大政府監管努力程度，適當對企業施壓，在一定程度上能促進企業采取突破性技術創新策略。

4 結 論

本文在演化博弈模型中引入前景理論，用前景理論中的價值函數代替演化博弈收益矩陣中不確定的收益和損失的計算，更好地體現出博弈雙方從主觀感知價值到最終決策過程中的有限理性特點，在此基礎上探究了政府對企業突破性技術創新行為決策的影響作用，最后利用Python軟件模擬了各參數對企業突破性技術創新行為的演化影響，結果表明：

（1）只有當企業選擇進行突破性技術創新的項目收益大于其投入的成本與稅額的總和，企業才會自發選擇創新策略，但這種理想狀態目前較難實現，這需要較高的項目收益R、較高的成功率φ和適當的稅率b。而突破性技術的難點也就在于其較高的風險性，從而難以保證創新成功率，并且需要大量的創新投入。系統對感知價值的風險態度系數α和損失規避程度λ的變化敏感性較強。因此在突破性技術創新過程中要同時注重企業群體外部影響和內部影響，適當降低企業對采納風險的規避程度，加強潛在技術創新企業對突破性技術創新的信心，促使企業增大對創新收益的感知價值，但無須過分強調此種努力，只要將α值設定在0.88左右，λ值設定在2.25左右小幅度波動即可；（2）政府的補助對企業選擇進行突破性技術創新有一定的激勵作用，效果卻并不顯著，但是不能由此全部否認政府對技術創新企業的積極作用。政府需要發掘潛在的高成功率突破性技術創新項目，并給予一定補助，緩解企業的資金壓力，進一步增強企業的信心，實現雙贏。

本文在一定意義上表明了政府在企業進行突破性技術創新決策過程中的實際影響作用，佐證了部分學者的觀點，豐富了企業突破性技術創新投資決策行為的研究內容，為后人的研究提供一定依據。