政府補貼機制下科技服務平臺協同演化博弈研究

晏敬東 丁正輝 喻瀟 蔣正

文章編號：1008-7133（2022）02-0015-12

摘 要： 科技服務平臺的多維、多點布局導致了科技服務分散化、碎片化。為了有效促進科技成果的轉移轉化，解決科技服務平臺之間服務標準不一、科技資源供給重復交叉等問題，從科技服務平臺合作共享行為出發，構建了專業型科技服務平臺、綜合型科技服務平臺和政府的三方演化博弈模型，探究各方博弈的均衡策略及各要素對策略選擇的影響，并進行數值仿真。結果表明：專業型科技服務平臺與綜合型科技服務平臺之間選擇合作，政府選擇低補貼政策是三方博弈的最佳策略解;專業型科技服務平臺收益占優有利于加快系統的演化速率;政府不同的補貼政策對科技服務平臺之間的合作意愿有一定的影響，雖然低補貼政策是政府的穩定策略解， 但政府在前期仍應采用高補貼政策并適度加大監管和懲罰力度。

關 鍵 詞： 科技成果轉化;綜合型科技服務平臺;專業型科技服務平臺;演化博弈

DOI： 10.16315/j.stm.2022.02.009

中圖分類號： F124.3

文獻標志碼：A

Research on the evolutionary Game of scitech service platforms under

the government subsidy mechanism

YAN Jingdong1， DING Zhenghui1， YU Xiao1， JIANG Zheng2

（1.School of Management， Wuhan University of Technology， Wuhan 430070， China; 2.Management School， University of Livepool， Livepool L697ZH， UK）

Abstract： The multidimensional and multipoint layout of the scitech service platform has caused the decentralization and fragmentation of scitech services to a certain extent. To effectively promote the transformation of scitech achievements and solve the problems of different service standards among scitech service platforms and duplication of scitech resources supply， this paper constructs a tripartite evolutionary game model of professional scitech service platforms， integrated scitech service platforms， and the government. The paper explores the equilibrium strategy of the game between all parties and the influence of each element on the choice of strategy， and carries out the numerical simulation. The results show that： The strategy of cooperation between the professional scitech service platform and the integrated scitech service platforms， and the government's strategy of low subsidy policy is the best strategic solution to the tripartite game; The government should appropriately adopt a high subsidy policy in the early stage to promote cooperation between scitech service platforms， but in the later stage， it should adopt a low subsidy policy to promote the marketization of scitech service platforms; Different government subsidy policies have a certain impact on the willingness of cooperation between scitech service platforms. Although the low subsidy policy is the government's stable solution， the government should still adopt the high subsidy policy and appropriately increase supervision and punishment in the early stage.

Keywords： innovation ecosystem; integrated scitech service platform; professional scitech service platform; evolutionary Game

我國科技成果轉化率不高導致大量的科研成果處于“休眠態”，這些“休眠態”的科技成果造成了國家創新資源閑置與浪費。創新效能低下對國家實施創新驅動戰略產生了較大影響[1 ]。科技成果的閑置與浪費催生了大量科技服務平臺，謝楊對成渝城市群的科技服務平臺展開了調查，結果顯示2019年成渝城市群共有科技服務平臺71家，其中綜合型科技服務平臺45家，專業型科技服務平臺23家，產業型科技服務平臺3家[2 ]。湖北省現階段共有國家級技術轉移示范單位20家和省部級技術轉移示范單位79家。科技服務平臺的大量涌現在一定程度上促進了科技成果的轉化，但很多科技服務平臺業務分散，服務功能單一，平臺與平臺之間的各項標準不一，平臺資源池存在交叉，有著很多對接困難和交易壁壘，這不僅浪費了政府的服務資源，也影響了科技服務的質量和效率[3 ]。2021年，長江中游城市群三省簽署了《長江中游鄂湘贛三省區域協同創新合作框架協議》，指出要搭建區域綜合型科技服務平臺，通過科技資源統籌應用驅動產業協同發展，通過升級科技服務業態支持打造優勢產業集群，依托優勢資源平臺建設現代服務業聚集區。基于此，以推動區域間協同創新為目標，圍繞科技資源的開放與共享，加強科技服務平臺的建設，實現科技服務平臺間優勢互補已成為當前亟待解決的重要課題。

1 文獻回顧

1.1 科技服務平臺的概念

科技服務平臺作為區域協同創新的關鍵一環，在對接科技供給雙方、促進科技成果轉化、提供科技服務方面發揮著重要的作用[4 ]。美國競爭力委員會在其報告中正式提出“創新平臺”這一概念，其內容包括了創新活動的基礎條件以及相關政策制度，如人才引進政策、資本優惠條件、科技數據共享等，致力于為企業營造一個技術創新的寬松環境。Faems[5]認為科技平臺間知識的流入和流出在一定程度上可以實現互補。Chesbrough等[6]認為科技服務平臺可以有目的地管理知識在跨組織邊界中的流動。汪秀婷等[7 ]認為科技創新服務平臺是以增強自主創新能力為前提目的，保障全社會的創新創業活動的、高度集成化的系統。陳志輝[8]強調科技創新平臺是具有聚集并整合分散的科技資源、保障科技創新活動順利進行的一種特殊組織，開放性與共享性是平臺的顯著特征。總的來說，科技服務平臺集合了各類區域科技資源，能夠為企業等創新活動主體提供包含資源共享、研發協作、成果轉移轉化和科技中介等多種科技服務，能更好地實現價值共創[9 ]。

1.2 科技服務平臺的類型

科技服務平臺的分類有很多種。戚湧等[10]將科技服務平臺分為政府主導模式、混合模式和市場模式。岳素芳[11]從政府的參與程度將科技服務平臺分為政府主導型、政府參與型和政府引導型。董靜等[12]將創新公共服務平臺分為基礎創新平臺、前沿應用平臺和產業服務平臺三大類，并且從國際間、國家層面和產業三個維度對比了不同平臺的特征。本文主要借鑒成渝城市群的科技服務平臺劃分標準，將綜合型科技服務平臺定義為是由國家牽頭，以“行政指令+市場導向”為模式的，有能力吸收、升級和改造現有科技服務平臺的綜合型科技服務平臺。將專業型科技服務平臺定義為由高校、企業、省市政府等牽頭搭建的聚焦于部分資源、領域或服務的科技成果轉化平臺。專業型科技服務平臺和綜合型科技服務平臺都以解決企業和組織科技創新、技術轉移的需求為目的，兩者在資源池數量、平臺的先進性等方面存在差異，在技術轉移與成果轉化方面各有優勢。綜合型科技服務平臺有更龐大的資源、有更先進的技術、有相對更充裕的資金、有更強的整合能力。專業型科技服務平臺雖然體量較小，但業務領域更加集中，靶向更加精準，能夠提供更加標準化的服務。

1.3 科技服務平臺的建設與運行機制

李葳等[13]認為科技創新服務平臺建設應以有效集成、多方參與、分步實施、分類管理、創新制度為原則，并設計了利益機制、運營機制、決策機制、監督機制。Ricarda[14]則認為科技服務平臺的建設要以共同利益為目標進行價值創造，尤其是在科技服務平臺之間的市場重疊度較高的時候。劉盟盟等[15]采用系統動力學的方法研究了科技服務聯盟間知識轉移的影響因素，發現信息對稱性、轉移意愿、平臺建設質量等因素都會正向影響知識的轉移。李長云等[16]研究了區域科技服務平臺寄生共生、偏利共生、不對稱互利共生、對稱互利共生四種共生模式，其中互利共生擁有穩定的共生驅動力、最佳資源配置和利益分配狀態，組織程度高、穩定性強，是平臺系統演化的理想狀態。

很多學者都采用演化博弈的方法研究了科技服務平臺的建設與運行問題。李佳[17]曾采用雙方演化博弈的方法探究了科技服務平臺間的合作問題，結果表明，探究了科技服務平臺的先進性、平臺間的資源互補程度、平臺的資源配置水平3個因素對于促進科技服務平臺協同合作的重要性。秦彩云[18]構建了企業和科研機構作為行為主體的兩方博弈模型，結果表明企業和科研機構之間能夠達成互惠的合作，企業給科研機構的投資越高企業發展狀態就越好。孫濤[19]采用雙方博弈模型研究企業與科研機構之間的合作競爭策略，結果表明由體制機制等造成的制度性交易成本和由不完善的科技交易市場所導致的科技成果價格扭曲是造成科技成果轉化收益率低的主要原因。Ying[20]構建了整合政府、平臺和企業的三方博弈模型，分析了政府正式治理和非正式治理對企業行為的影響。政府對于科技服務平臺的政策支持也是促進科技服務平臺合作共贏的基礎。

1.4 文獻評述

國內外學者在創新平臺、科技服務平臺等領域開展了一定的研究，圍繞科技服務平臺的分類、科技服務平臺的建設與運行機制等展開了豐富的探討。少部分學者采用演化博弈的方法探究了政府、創新平臺、企業、高校等主體間的演化行為策略，但大都采用雙方博弈的方法研究不同主體之間的合作問題，有關科技服務平臺同一主體間的合作共享研究較少。基于此，本文主要運用演化博弈理論對專業型科技服務平臺是否加入綜合型科技服務平臺進行深入探究，構建了綜合型科技服務平臺、專業型科技服務平臺以及政府的三方演化博弈模型，分析各博弈方的策略穩定性以及各要素對策略選擇的影響，以期加快科技創新要素的互聯互通與開發共享，實現區域間科技服務平臺的協同發展，為創新驅動發展戰略的實施提供有效資源保障。

2 模型構建

2.1 三方主體

科技服務平臺間相互開放共享科技資源，是不斷反復的博弈過程，在相互學習與相互模仿作用下，以利益為導向，做出是否開展科技資源共享共用的決定。本文構建的三方演化博弈主體之間的邏輯關系，如圖1所示。

專業型科技服務平臺面臨“加入”“不加入”綜合型科技服務平臺的策略選擇，同時綜合型科技服務平臺可以采取“積極接收”和“消極接收”兩種策略來決定和專業型科技服務平臺的合作程度。不同層級的地方政府對科技服務平臺補貼政策的強度是不同的，當補貼成本小于政府預期收益，則傾向于“高補貼政策”，當補貼成本大于政府預期收益，政府則傾向于“低補貼政策”。

2.2 模型假設與參數設定

為了保證三方博弈模型參數設置的有效性，筆者對長江中游城市群三大專業型科技服務平臺進行了線上調研。走訪了湖北省技術交易所、江西省技術交易所等多家機構，圍繞科技服務平臺建設、科技服務平臺運營成本、合作成本、盈利模式、科技成果轉化率等問題進行了深度訪談。在上述調研和訪談的基礎上，結合三方主體在博弈過程中的影響因素，對模型參數進行設定。各參數符號及含義，如表1所示。

根據上述相關假設和參數設定，當專業型科技服務平臺選擇“加入”策略，綜合型科技服務平臺選擇“積極接收”策略，政府選擇“高補貼政策”策略時，三方博弈主體的收益如下：

專業型科技服務平臺的收益為加入綜合型科技服務平臺，所有技術轉移成功交易帶來的收益TαI1，加上政府高補貼政策給專業型科技服務平臺帶來的補貼收益Q，減去專業型科技服務平臺選擇加入所需要得成本C1，如下所示：

TαI1+Q-C1。（1）

綜合型科技服務平臺的收益為專業型科技服務平臺加入后，所有技術轉移成功交易帶來的利潤分成TαI2，減去專業型科技服務平臺加入綜合型科技服務平臺給綜合型科技服務平臺帶來的隱形損失L1，減去綜合型科技服務平臺選擇積極接收所需要的成本C2，加上政府高補貼政策帶來的收益A，如下所示：

TαI2-L1-C2+A。（2）

政府的收益為專業型科技服務平臺選擇加入，綜合型科技服務平臺選擇積極接收，促進科技成果轉化帶動的社會經濟效益W1，減去政府高補貼政策所需要的成本C3，如下所示：

W1-C3。（3）

同理，其他博弈策略組合下，專業型科技服務平臺、綜合型科技服務平臺和政府三方博弈的收益矩陣，如表2所示。

2.3 模型求解

2.3.1 專業型科技服務平臺穩定策略

定義專業型科技服務平臺選擇“加入”策略的期望收益為P11，選擇“不加入”策略的期望收益為P12， 平均期望收益為P 1，P11，P12，P 1的計算方式如下。

P11=yz（TαI1+Q-C1）+y（1-z）（TαI1-C1）+ （1-y）z（TβI1+Q-C1）+（1-y）（1-z）（TβI1-C1）=yTI1（α-β）+zQ+TβI1-C1。

P12=yzQ+（1-y）zQ=zQ。

P 1=xP11+（1-x）P12。

專業型科技服務平臺博弈策略的復制動態方程如下：

F（x）= dx dt =x（P11-P 1）=x（1-x）（yTI1（α-β）+TβI1-C1）。

x的一階導數和設定的G（y）分別為

d（F（x））/dx=（1-2x）（yTI1（α-β）+TβI1-C1）。

G（y）=yTI1（α-β）+TβI1-C1。

根據微分方程穩定性，專業型科技服務平臺選擇加入的概率處于穩定狀態必須滿足F（x）=0且d（F（x））/dx<0。由于G（y）/y>0，所以G（y）為增函數。

令y*=C1-TβI1/TI1（α-β），

當y=y*，F（x）≡0，這意味著所有的x取值都是穩定狀態;

當y>y*，F（x）=0，x=0，x=1是兩種穩定狀態， 此時，d（F（x））/dx|x=0>0， d（F（x））/dx|x=1<0，則x=1是均衡點，“加入”綜合型科技服務平臺是演化均衡策略。

當y<y*，F（x）=0，x=0，x=1是2種穩定狀態，此時，d（F（x））/dx|x=0<0，d（F（x））/dx|x=1>0則x=0是均衡點，“不加入”綜合型科技服務平臺是演化均衡策略。專業型科技服務平臺的策略演化相位圖，如圖2所示。

推論 1 專業型科技服務平臺加入綜合型科技服務平臺的概率與資源池的專利數量、分成收益成正相關，與加入成本成負相關。

證明： 結合模型求解和演化相位圖來看，V1，V2的大小和 C1-TβI1 TI1（α-β） 有關。

計算可得V2= C1-TβI1 TI1（α-β） ，V1=1-V2，V1為專業型科技服務平臺加入綜合型科技服務平臺的概率。對V1的各要素求一階偏導數，得V1/C1<0，V1/T>0，V1/I1>0。因此，C1下降或T，I1增加，均可使專業型科技服務平臺選擇加入綜合型科技服務平臺的概率上升。

2.3.2 綜合型科技服務平臺穩定策略

定義綜合型科技服務平臺選擇“加入”策略的期望收益為P21，選擇“不加入”策略的期望收益為P22，平均期望收益為P 2，P21，P22，P 2的計算方式如下。

P21=xz（TαI2-L1-C2+A）+x（1-z）（TαI2-L1-C2）+（1-x）z（A-C2）+（1-x）（1-z）（-C2）=x（TαI2-L1）+zA-C2。

P22=xz（TβI2-L1+（1-λ）A-λP-C2）+x（1-z）（TβI2-L1-C2）+（1-x）z（（1-λ）A-λP）=x（TβI2-L1-C2）+z（（1-λ）A-λP）。

P 2=yP21+（1-y）P22。

綜合型科技服務平臺博弈策略的復制動態方程如下：

F（y）= dy dt =y（P21-P 2）=y（1-y）（xTI2（α-β）-C2+xC2+zλ（A+P））。

y的一階導數和設定的M（z）分別為

d（F（y））/dy=（1-2y）（xTI2（α-β）-C2+xC2+zλ（A+P））。

M（z）=xTI2（α-β）-C2+xC2+zλ（A+P）。

根據微分方程穩定性， 綜合型科技服務平臺選擇“積極接收”的概率處于穩定狀態必須滿足F（y）=0 且d（F（y））/dy<0。由于M（z）/z>0，所以M（z）為增函數。

令z*=xTI2（β-α）+C2（1-x）/λ（A+P），

當z=z*，F（y）≡0，這意味著所有y的取值都是穩定狀態;

當z>z*，令F（y）=0，y=0，y=1是2種穩定狀態， 此時d（F（y））/dy|y=0>0，d（F（y））/dy|y=1<0， 則y=1是均衡點，“積極接收”是演化均衡策略。

當z<z*，令F（y）=0，y=0，y=1是兩種穩定狀態， 此時d（F（y））/dy|y=0&lt;0，d（F（y））/dy|y=1>0， 則y=0是均衡點，“消極接收”是演化均衡策略。 綜合型科技服務平臺的策略演化相位圖，如圖3所示。

推論 2 綜合型科技服務平臺積極接收專業型科技服務平臺的概率與資源池數量、收益分成、 轉化率提升水平成正比，與選擇積極接受加入成本成反比。

證明： 結合模型求解和演化相位圖來看，V3，V4的大小和 xTI2（β-α）+C2（1-x） λ（A+P） 有關。計算可得V3= C22 2λ（A+P）（C2-TI2（β-α）） ，V4=1-V3，V4為綜合型科技服務平臺選擇“積極接收”的概率，對V4分別求各要素的一階偏導，得V4/C2<0，V4/T>0，V4/I2>0，V4/（α-β）>0，V4/（A+P）>0。因此，降低C2，增大T，I2，（α-β），（A+P），均可使綜合型科技服務平臺選擇“積極接收”的概率增加。

2.3.3 政府穩定策略

定義政府選擇“高補貼政策”的期望收益為P31，選擇“低補貼政策”的期望收益為P32，平均期望收益為P 3，P31，P32，P 3的計算方式如下：

P31=xy（W1-C3）+x（1-y）（λP-W2-C3）+（1-x）y（-C3）+（1-x）（1-y）（λP-C3）=xy（W1+W2）-xW2+（1-y）λP-C3，

P32=xyW1+x（1-y）（-W2）=xy（W1+W2）-xW2，

P 3=zP31+（1-z）P32。

政府博弈策略的復制動態方程如下：

F（z）= dz dt =z（P31-P 3）=z（1-z）（λP-yλP-C3）。

z的一階導數和設定的N（y）分別為

d（F（z））/dz=（1-2z）（λP-yλP-C3）。

N（y）=λP-yλP-C3。

根據微分方程穩定性，政府選擇“高補貼”的概率處于穩定狀態必須滿足F（z）=0且d（F（z））/dz<0。由于N（y）/y<0，所以N（z）為減函數。

令y*=λP-C3/λP，

當y=y*，F（z）≡0，這意味著所有的z取值都是穩定狀態;

當y<y*，F（z）=0，z=0，z=1是2種穩定狀態，此時d（F（z））/dz|z=0>0，d（F（z））/dz|z=1<0，則z=1是均衡點，“高補貼政策”是演化均衡策略。

當y>y*，F（z）=0，z=0，z=1是2種穩定狀態，此時d（F（z））/dz|z=0<0，d（F（z））/dz|z=1>0，則z=0是均衡點，“低補貼政策”是演化均衡策略。政府的策略演化相位圖，如圖4所示。

推論 3 政府選擇高補貼政策的概率與懲罰力度、發現綜合型科技服務平臺消極接收的概率成正相關，與選擇高補貼政策的成本成負相關。

證明： 結合模型求解和演化相位圖來看，V5，V6的大小和 λP-C3 λP 有關。計算可得V6= λP-C3 λP ，V5=1-V6，V6為政府選擇高補貼政策的概率。對影響V6的各要素求一階偏導，得V6/λ>0，

V6/P>0，V6/C3<0。因此C3下降或λ，P上升，均可導致政府選擇高補貼政策的概率增加。

2.3.4 策略組合穩定性分析

由F（x）=0，F（y）=0，F（z）=0可得系統穩定均衡點為

E1（0，0，0），E2（1，0，0），E3（0，1，0），E4（0，0，1）E5（1，1，0），E6（1，0，1），E7（0，1，1），E8（1，1，1）

三方演化博弈系統的雅可比矩為

J =J1 J2 J3J4 J5 J6J7 J8 J9=F（x）/x F（x）/y F（x）/zF（y）/x F（y）/y F（y）/zF（z）/x F（z）/y F（z）/z=

（2x-1）（C1-TI1β-yTI1（α-β）） x（1-x）TI1（α-β） 0y（1-y）（C2+TI2（α-β）） （2y-1）（C2-xC2-λz（A+P）-xTI2（α-β）） y（1-y）λ（A+P）0 -z（1-z）λP （2z-1）（C3-λP+yλP） 。

利用李雅普諾夫（Lyapunov）間接法，當雅克比矩陣的所有特征值均具有負實部，為漸進穩定點;當雅克比矩陣的特征值至少有一個具有正實部，為不穩定點;雅克比矩陣除具有實部為零的特征值外，其余特征值都具有負實部，則均衡點處于臨界狀態，穩定性不能由特征值符號確定。分析各均衡點的穩定性，如表3所示。

不確定情況的具體分類討論如下：

推論 4 當TI1β<C1<TI1α，且λP<C3時，系統存在E1（0，0，0），E5（1，1，0）2個穩定的均衡點。

推論4表明當政府的監管力度λ和對綜合型科技服務平臺選擇“消極接收”的懲罰力度P較小，且專業型科技服務平臺獲得的收益分成I1較小時，策略組合演化穩定于（不加入，消極接收，低補貼政策）和（加入，積極接收，低補貼政策）2個穩定點。此時，政府缺乏監管效力，不能有效地約束綜合型科技服務平臺積極與專業型科技服務平臺合作，導致合作后科技成果轉化率不高，不利于促進科技服務平臺長久的合作。為了避免穩定策略組合（不加入，消極接收，低補貼政策）的出現，政府應加大監管力度，提升懲罰額度，發揮獎懲機制的作用。

推論 5 當TI1β<C1<TI1α，λP>C3，且λ（A+P）>C2時，系統存在E4（0，0，1），E5（1，1，0）2個穩定的均衡點。

推論5表明當專業型科技服務平臺選擇加入的成本介于其不加入和加入的收益之間時，其策略選擇會在加入和不加入之間搖擺不定。當政府選擇補貼策略的成本小于其監管所得的懲罰收益，且政府的補貼和獎懲之和大于綜合型科技服務平臺選擇積極接收的成本時，根據三方策略選擇初始點的不同，策略組合演化穩定于（不加入，消極接收，高補貼政策）和（加入，積極接收，低補貼政策）兩個穩定點。此時，政府的監管有了一定的效力，為了避免（不加入，消極接收，高補貼政策）穩定點的出現，應提升專業型科技服務平臺選擇加入策略的收益，保障科技服務平臺能夠得到充足的利益。

推論 6 當C1<TI1α時，系統至少存在1個穩定的均衡點E5（1，1，0）。當C1<TI1β<TI1α時，系統有且僅有1個穩定的均衡點E5（1，1，0）。

推論6表明，專業型科技服務平臺選擇加入的成本要小于其加入時的科技成果轉化收益，系統就存在（加入，積極接收，低補貼政策）這一穩定的策略解，當專業型科技服務平臺選擇加入的成本小于其不加入時的收益，系統有且僅有（加入，積極接收，低補貼政策）一個穩定的策略解。因此，應適當減少專業型科技服務平臺選擇加入策略的成本，從而增大專業型科技服務平臺的收益。

3 仿真分析

3.1 演化穩定策略分析

結合調研數據和實際情況以及以往學者的研究，通過對部分調研數據進行均值化、等比縮小等處理，對無法獲取的數據進行合理假設，分別賦以C1=200，T=100，α=0.5，β=0.3，C2=200，C3=60，λ=0.8，K=10。通過改變收益分成和獎懲力度來探究不同數值條件下，系統的穩定性結果，分別賦以以下3個數組：

數組1：I1=6，I2=4，A=120，P=100滿足表3中的條件①③;不滿足條件②;

數組2：I1=6，I2=4，A=120，P=70滿足表3中的條件②③，不滿足條件①;

數組3：I1=7，I2=3，A=180，P=100滿足表3中的條件③，不滿足條件①②。通過matlab進行仿真，如圖5所示。

由圖5（a）可知，在滿足條件①③，不滿足②的情況下系統存在E1（0，0，0），E5（1，1，0）2個穩定的均衡點;由圖5（b）可知，在滿足條件②③，不滿足條件①的情況下，系統存在E4（0，0，1），E5（1，1，0）2個穩定的均衡點;由圖5（c）可知，在滿足條件③，不滿足條件①②的情況下，系統有且僅有E5（1，1，0）1個穩定的均衡點。可見，仿真分析于各方策略穩定性分析結論一致，且具有有效性。

3.2 影響因素分析

3.2.1 收益分成的影響

為了驗證收益分成對演化的影響，基于數組3的變量賦值，在保證其他變量不變的情況下，分別對I1和I2賦以I1=6，I2=4，I1=7，I2=3，I1=8，I2=2 3種數值，三方初始策略選擇概率均設為0.3，仿真結果，如圖6所示。

由圖6（a）可知，在演化前期，當I1較小時，科技服務平臺之間傾向于不合作，政府需要在前期采用高補貼政策，通過政策補貼來削弱合作成本的影響，擴大科技服務平臺的收益，當綜合型科技服務平臺和專業型科技服務平臺通過合作獲得的科技成果轉化收益逐漸增加時，專業型科技服務平臺傾向于加入，綜合型科技服務平臺會選擇積極接收，隨著雙方獲取的收益不斷增大，合作得到鞏固，此時政府不在需要采用高補貼政策來激勵雙方的合作，最終的演化趨于E5（1，1，0）。由圖6（b）、6（c）可知，I1越大，專業型科技服務平臺達到均衡所需的時間越短，綜合型科技服務平臺前期的策略也會更傾向于積極接收。因此，要加大專業型科技服務平臺在科技成果轉化中的收益分成。

3.2.2 監管力度的影響

為了驗證收益分成對演化的影響，基于數組3的變量賦值，在保證其他變量不變的情況下，分別對λ賦以λ=0.8，λ=0.7，λ=0.6三種數值，三方初始策略選擇概率均設為0.3，仿真結果，如圖7所示。

由圖7可知，在系統演化至穩定點的過程中，隨著λ的增加，綜合型科技服務平臺積極接收所獲得的政府補貼越來越大，同時，專業型科技服務平臺從科技成果轉化中獲得的收益分成也越大，政府所需要支出的補貼就越多，所以專業型科技服務平臺和政府都將以更快的速率分別往“加入”和“低補貼政策”方向演化。由圖7（c）可知，當λ較大時，政府在前期會傾向于選擇高補貼政策，監管力度的增強能夠讓政府以更短的時間促進科技服務平臺之間達成良好合作，從而縮短了三方各自達到均衡的時間。因此，政府應加強對綜合型科技服務平臺是否“積極接收”的監管，通過監管，能夠有效地促進綜合型科技服務平臺與專業型科技服務平臺之間的合作，能夠加快系統的演化速率。

3.2.3 補貼力度的影響

為了驗證補貼力度對演化的影響，基于數組3的變量賦值，在保證其他變量不變的情況下，分別對A賦以A=160，A=180，A=200 3種數值，三方初始策略選擇概率均設為0.3，仿真結果如圖8所示。

由圖8可知，隨著政府給與綜合型科技服務平臺積極接收的補貼A越來越大，綜合型科技服務平臺的策略選擇會更快地往積極接收的方向演化，綜合型科技服務平臺的合作意愿越強，給予專業型科技服務平臺資源就越多，雙方合作后的科技成果轉化率也會隨之增加，收益增加，正向促進科技服務平臺之間的合作。政府在前期的補貼力度越大，就能以更快的速度達到三方穩定的均衡點，前期的高補貼能夠保證政府盡快地進入到低補貼甚至是不補貼的穩定狀態。因此，政府在前期應適當地提升補貼力度，盡快地促成科技服務平臺間的穩定合作，

3.2.4 懲罰力度的影響

為了驗證懲罰力度對演化的影響，基于數組3的變量賦值，在保證其他變量不變的情況下，分別對P賦以P=80，A=100，A=120 3種數值，三方初始策略選擇概率均設為0.3，仿真結果，如圖9所示。

由圖9可知，隨著政府懲罰力度的加大，系統達到穩定均衡的速率變快。當政府的懲罰力度較小時，綜合型科技服務平臺在前期選擇消極接收策略所維持的時間就越久，且隨著懲罰力度的加大，政府從監管中所獲得的懲罰收益就越大，策略選擇在前期會往高補貼政策靠攏，但最終還是會回到低補貼政策上來。因此，政府的懲罰力度對科技服務平臺策略選擇由正向推動作用，懲罰力度越大，正向推動就越強，可以適當提升政府的懲罰力度。

4 結論及建議

4.1 結論

科技創新政策和市場需求導致科研主體產生大量科技成果，從而涌現出豐富的以科技要素聚集、科技成果轉化為目標的科技服務平臺。科技服務平臺資源壟斷和交易壁壘在一定程度上限制了科技資源的大融合，不利于科技成果的轉化。本文在基于建立的專業型科技服務平臺、綜合型科技服務平臺、政府的三方博弈，通過演化分析和數值仿真主要得出以下結論：

1）三方主體在演化博弈過程中會隨機出現（不加入，消極接收，低補貼政策）、（不加入，消極接收，高補貼政策）、（加入，積極接收，低補貼政策）三種穩定的策略解。不同穩定解的出現與博弈主體的具體收益直接相關。（加入，積極接收，低補貼政策）是一定會出現的一個穩定解，也是博弈主體最佳的策略選擇。

2）在市場機制下，科技服務平臺之間的收益分成會直接影響博弈主體的演化速率，當收益分成往專業型科技服務平臺傾斜時，系統達到均衡所需的時間更短。

3）雖然低補貼政策是政府的穩定策略，但政府在前期仍應適當提升補貼力度。前期的高補貼政策也是科技服務平臺之間合作的主要動力之一，當科技服務平臺之間的合作達到一定的程度，其市場化程度較高之后，不再需要政府過多干預，科技服務平臺之間在利益驅動下，也能形成穩定合作。

4.2 建議

1）設立專業型科技服務平臺收益占優的利益分配機制。收益分配直接影響科技服務平臺的合作意愿。綜合型科技服務平臺應充分發揮其政府主導的公益性質，積極號召各專業型科技服務平臺加入綜合型科技服務平臺，打破信息屏障和交易壁壘，在保證自身運轉良好的情況下盡可能多地把收益分配給專業型科技服務平臺。綜合型科技服務平臺要制定合理的合作機制，規范合作流程，減少科技服務平臺之間的合作成本，吸引專業型科技服務平臺參與入駐，實現平臺互通互聯、資源共享。

2）充分發揮政府在促進科技服務平臺合作中的作用。在科技服務平臺合作的不同階段，政府的主要作用有所不同。在合作前期，政府應制定高補貼政策，加大對科技服務平臺尤其是專業型科技服務平臺的扶持力度，以緩解合作初期收益不高、專業型科技服務平臺合作意愿低的問題。同時政府還應該加大監管和獎懲力度，有效約束科技服務平臺的行為，確保政策有效實施且落到實處，對科技服務平臺持續跟蹤，防止利用政策疏漏騙取補貼的行為。在合作后期，政府可以適當減少補貼政策，隨著科技服務平臺間合作的不斷加深，科技成果轉化機制、技術市場環境越來越成熟，科技服務平臺可以在市場機制的推動下，共同追求利益最大化。

本研究通過建立三放博弈模型，求解了專業型科技服務平臺、綜合型科技服務平臺和政策的策略穩定解，為構建區域綜合型科技服務平臺提供了理論支撐。提出了加快科技服務平臺合作的對策與建議，具有很強的實踐意義。但本研究也存在一定的局限性。針對三方博弈的變量設定不夠全面，三方博弈的收益矩陣還可以做進一步細化;在數值仿真階段，參數的賦值雖借鑒了部分科技服務平臺的數據，但還有部分數據存在一定的偏差性。未來可以設置非線性的收益矩陣，并且針對變量賦值做進一步的改進。

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收稿日期：2022-02-10

基金項目： 國家重點研發計劃資助項目（2018YFB1404304）。

作者簡介： 晏敬東（1962—），男，教授，博士生導師;

丁正輝（1999—），男，碩士研究生;

喻 瀟（1988—），男，博士研究生;

蔣 正（2001—），男，本科生.