不確定環境下高技術船舶產業產學研知識共享機制研究

尹 潔，唐益謹，李 鋒

江蘇科技大學經濟管理學院，江蘇 鎮江 212100)

0 引言

高技術船舶產業作為中國發展高端裝備制造業的重要組成部分，具有知識和技術密集的特點[1]。21世紀以來，以企業為主體、產學研融合發展的船舶工業創新生態初步形成，國內市場發展重心逐步由傳統船舶向高技術船舶轉移。中國高技術船舶產業發展現階段具有不平衡、不協調和不可持續的特點，企業在創新發展過程中面臨諸多問題，依靠內部有限的知識資源難以突破技術瓶頸，難以提升高端產品自主研發能力，急需尋找新的知識源。同時，高校和科研機構在專利申請量逐年增加的情況下，因缺乏對市場需求的了解導致專利成果的市場轉化率低，科技創新與市場需求脫離嚴重。目前，高技術船舶產業產學研間的知識共享普遍呈現低質、低效狀態。為了企業和學研機構更好地開展合作，減少外部環境不確定性的影響，提高創新主體對外部環境變化的響應速率和自主應對能力，本文從生態系統視角重構高技術船舶產業產學研知識共享過程，研究不確定環境下高技術船舶產業內部知識共享的穩定策略和影響因素。

知識共享行為作為復雜性決策行為，在不同問題背景下受到諸多不同因素的影響，學者采用多種方法從動態視角對知識共享行為進行研究。韓瑩等[2]基于不同網絡層次嵌入視角，綜合運用Hotelling博弈和演化博弈，構建集群企業知識共享演化的動態模型，探討有、無政府補貼條件下高、低技術集群企業間的博弈決策。馬永紅等[3]通過構建微分博弈模型，運用HJB方程分別考察3種知識共享博弈情形下產業集群協同創新中核心企業和配套企業的最優知識共享策略。郭大偉等[4]考慮不同決策方式下產學研知識共享行為均存在延遲效應的情形，構建雙延遲動態微分模型，探究協同創新主體在兩種決策下的最優知識策略、最優收益和體系的知識水平。儲節旺等[5]將博弈論與無標度網絡理論相結合，構建虛擬知識社區知識共享的網絡博弈模型，探究復雜網絡中社區用戶間知識共享的動態演化過程。

研究方法的多樣性為學者研究不同領域知識主體間的知識共享行為提供了豐富的研究視角和問題切入點。其中，由于演化博弈理論能很好地解釋有限理性群體在行為演化過程中展現出的相互作用和相互制約關系，被許多學者廣泛應用于知識共享決策行為研究。韓正濤等[6]建立涉農企業間的知識共享演化博弈模型，探究涉農企業間知識共享行為的影響因素和演化機理。錢夢迪等[7]將遺忘機制納入異質企業隱性知識共享過程，構建考慮大小企業差異化的產業集群隱性知識共享演化博弈模型，探討異質企業隱性知識共享的行為演化過程。黃子萱等[8]將在線健康社區用戶分為潛水者和共享者，建立知識共享與隱藏行為的演化博弈模型，通過采集知乎乳腺癌話題數據對模型進行仿真分析以研究行為決策規律。

上述研究成果為本文研究高技術船舶產業背景下的產學研知識共享行為提供了良好的理論基礎，然而也存在以下不足：①少有學者聚焦產學研異質主體間的知識共享行為研究；②知識共享行為演化的理論模型較為理想化，假定每種策略分布概率隨時間的變化遵循確定規律，忽略現實不確定環境對均衡結果的影響；③針對高技術船舶產業內部的知識共享研究匱乏，高技術船舶產業產學研間的知識共享過程和知識共享決策規律尚不明晰。

本文圍繞高技術船舶產業產學研創新主體間知識共享行為的長期演化性和外部隨機性，將演化博弈理論與隨機過程相結合，研究高技術船舶企業與學研機構知識共享行為策略演化的穩態條件，并對最優策略進行數值仿真分析，探究不確定環境下的隨機擾動因素和各關鍵參數對知識共享策略演化穩定狀況和收斂速率的影響，試圖通過高技術船舶企業與學研機構知識共享行為的量化研究，為高技術船舶產業內部制定穩定有效的知識共享機制提供貼合實際的理論參考，從而提升產業整體創新活力和創新能力。

1 生態系統視角下高技術船舶產業產學研知識共享過程模型

生態學是用以研究生物與所處環境相互關系的一門科學[9-10]，包括特定環境內生物種群之間的互動關系，以及外部環境對生物種群發展的影響關系[11]。生態學觀點認為特定范圍內由相互關聯的生物群落和非生物群落構成的復合體即可視為生態系統[12]。知識共享生態系統是基于生態系統理論，由知識共享主體在知識共享過程中形成的知識流的復雜有機系統，主要包括知識共享主體、客體、內外部環境、技術、知識生態鏈和知識生態位[13]。根據知識生態位的不同，知識共享生態系統主體可分為知識生產者、消費者、傳遞者和分解者[14]，鑒于知識共享生態系統的復雜性和知識種群的多樣性，本文將知識傳遞者和分解者統稱為知識服務者[15]。

高技術船舶產業產學研知識共享生態系統中，高技術船舶企業和學研機構均具有知識生產者和知識消費者角色屬性，雙方角色根據知識需求狀態可發生轉換，主要以高技術船舶企業為知識消費者產生知識需求向外挖掘知識，觸發知識由學研機構向企業開始流動，這也將是下文生態系統視角下產學研知識共享過程研究中重點分析的知識流起始方向，政府和中介機構則作為知識服務者，為產學研知識共享搭建橋梁并起到推動知識共享的作用，這一知識生態鏈結構為當前階段我國高技術船舶產業產學研協同創新的主模式之一。

1.1 生態系統視角下高技術船舶產業產學研知識共享過程

從生態系統視角看，高技術船舶產業產學研知識共享過程是知識共享客體在知識共享生態系統內外部環境影響下，由作為知識消費者的高技術船舶企業和作為知識生產者的學研機構通過知識共享平臺，借助知識共享技術，在政府和中介機構等知識服務者的推動下，經過知識挖掘、知識轉移[16]和知識創新[17]三個階段實現知識增殖的過程。

在知識挖掘階段，高技術船舶企業現有知識存量和知識結構不足以解決目前面臨的技術創新問題，從而有需求動機向外挖掘與自身知識結構和知識水平存在耦合的學研機構的知識來彌補自身知識缺口[18]。當高技術船舶企業挖掘到互補知識源時，會與對方簽訂合約建立有限的信任關系，針對企業的需求展開聯合技術攻關研究。

雙方達成合作關系后進入知識轉移階段，該階段包括知識傳遞、吸收和反饋3個子過程。知識傳遞是指學研機構根據高技術船舶企業所需知識的顯、隱屬性選擇最合適的方式和技術傳遞知識，追求以最小溝通成本使對方在最大程度上掌握所需知識。知識吸收是指因高技術船舶產業涉及的知識具有高復雜性，企業不能直接應用對方傳遞的知識，需要與自身現有知識整合形成可利用的有效知識資源。知識反饋是指企業在吸收知識時遇到障礙以至實際知識吸收效果不符合預期，向學研機構尋求幫助，從而提高知識共享效益。每一次知識轉移都是企業和學研機構知識量遞增的過程，經過多次知識傳遞和反饋后，知識和經驗得到最大程度的傳播，雙方知識存量有了不同程度的提升，為知識創新提供了基礎和前提。

進入知識創新階段，高技術船舶企業在原有知識的基礎上整合、理解從學研機構獲得的新知識和技術，持續進行顯、隱性知識轉化，最終將顯性知識內化為隱性知識，形成完全為己所用的新知識。知識轉化是知識創新的核心環節，知識只有經過轉化后才有可能產生知識增量形成新知識[19]。日本知識管理專家野中郁次郎[20]圍繞顯、隱性知識的轉化問題提出SECI四階段模型，即社會化、外部化、綜合化和內部化。生態系統視角下高技術船舶產業產學研知識創新是一個螺旋上升的過程，各知識共享主體的私有隱性知識和共有知識庫中的隱性知識在經歷了首輪SECI知識轉化模式之后會再次在合作和交流中開啟社會化階段，進入下一輪知識轉化螺旋循環，最終實現知識共享目標。后由高技術船舶企業將知識創新成果轉化為滿足市場需求的新產品，并給予學研機構市場反饋。

通過產學研知識共享，高技術船舶企業得以突破技術瓶頸并提高技術創新能力，學研機構獲得來自企業的市場需求信息和應用技術，使學研機構的研究具有針對性和實用性，并能夠在此基礎上建立科技孵化園或創建衍生企業，擺脫為研究而研究的尷尬局面。生態系統視角下高技術船舶產業產學研知識共享過程模型如圖1所示。

圖1 生態系統視角下高技術船舶產業產學研知識共享過程模型

1.2 生態系統視角下高技術船舶產業產學研知識共享環境的不確定特性

由于高技術船舶產業產學研知識共享生態系統內外部環境的復雜性過高，本文著重研究系統外部環境的不確定特性，深入分析政府政策、技術、經濟和生態環境現狀及其對知識共享主體產生的影響。

(1)政策環境。政府政策是中國高技術船舶產業產學研知識共享行為的指南針。工信部大體計劃分3步走，用3個10年實現包括高技術船舶產業在內的制造業由大變強， 《中國制造2025》是其中第一步[21]。自2015年起，從中央到地方各級政府圍繞10年發展戰略和目標先后出臺一系列發展政策，涉及融資、排放控制、產業結構調整和技術法規體系等方面，為高技術船舶產業提供動態的政策環境，深刻影響著船舶企業和學研機構間的知識共享行為。鑒于高技術船舶產業在國家發展中的重要地位，未來或將有更多在高技術船舶研發創新、技術改造等方面專門的政策，為產學研知識共享增加更多不確定因素。

(2)技術環境。一方面，其他造船強國對核心技術和裝備進行封鎖；另一方面，中國高端產品的自主研發能力較弱，內外受限的技術局面阻礙了高技術船舶產業的發展進程。當前急切的技術創新需求要求企業聯合學研機構進行深度合作，高技術船舶產業在發展過程當中暴露的問題也展現出對基礎理論知識和前沿技術的更高需求。技術高需求與深瓶頸之間的矛盾既激勵著產學研知識共享，又加劇了失敗風險和知識優勢損失風險。

(3)經濟環境。受疫情影響，全球經濟進入高通脹低增長時期，主要經濟體政策趨向收緊，船舶市場需求受到持續沖擊[22]，研發風險和融資風險上升，高技術船舶產業發展的外部經濟環境復雜，不確定性增加[23]，對高技術船舶企業和學研機構間的合作提出更高要求，需要雙方對不確定性引發的問題給予高度關注并做好有效預案。

(4)生態環境。隨著全球氣候問題的嚴重化，國際海事組織 (IMO)和世界各國政府愈加重視傳統船舶工業對生態環境造成的污染。IMO近年來相繼達成船舶碳排放新協議并通過 《防止船舶污染國際公約》附則六修正案建立新的溫室氣體減排指標體系[24]。同時，中國提出日趨嚴厲的船舶碳減排要求，雙重作用加快推動傳統船舶轉型升級。生態環境作用于政府、中介機構、企業和學研機構，使政策、技術、經濟環境都受到生態化影響，加速了高技術船舶產業知識共享生態系統的演化。

外部環境的不確定性對高技術船舶產業背景下的產學研知識共享行為存在不可忽視的影響。產學研知識共享行為在不確定因素作用下的演化規律是什么？其他關鍵現實因素在考慮不確定環境后又是如何影響產學研間的知識共享行為？

2 高技術船舶產業產學研知識共享隨機演化博弈模型

高技術船舶產業所涉及的知識以對維護和提升創新主體核心競爭力具有重要作用的隱性知識為主，知識共享過程中伴隨著知識竊取和核心競爭力損失等重大風險，產學研雙方在信息資源擁有量和信息獲取渠道方面存在明顯差異，因此產學研間的知識共享行為屬于有限理性的不完全信息博弈。知識共享主體需要權衡知識共享收益與對方采取的策略，不斷調整決策行為以提升自身收益，從博弈角度出發能很好地分析高技術船舶產業產學研雙方知識共享決策過程。

在高技術船舶產業產學研知識共享隨機演化博弈模型中，高技術船舶企業與學研機構之間的知識共享發生在隨機背景下，博弈主體的行為受不確定環境下各種隨機因素的影響，而高斯白噪聲作為一種統計特性良好的隨機過程，具有非線性正態分布函數特點[25]，已被眾多學者應用于低碳技術創新[26]、碳減排[27]、研發操縱監管[28]、鄰避沖突[29]、建筑垃圾回收[30]和循環物流包裝[31]等領域，研究多方博弈主體在隨機干擾下的策略演化和穩定性等問題。通過引入高斯白噪聲模擬隨機因素的影響，增加模型的現實性，可以更真實地反映高技術船舶產業產學研知識共享行為的非線性效應，有助于更準確地分析知識共享動態演化過程，預測雙方策略選擇的變化，并為決策者和監管者提供合理的理論支持。

2.1 基本假設

高技術船舶企業與學研機構為利益主體參與博弈，博弈雙方均具有獨立性，追求自身利益最大化，博弈雙方的策略集合為 (共享，保護)。為促進知識共享，政府相關部門對知識共享行為進行監管，對產業內部消極的非參與者收取罰金。

假設1：獨自創新時，高技術船舶企業和學研機構的正常收益分別為w1，w2。

假設2：高技術船舶企業和學研機構可共享知識量的價值分別為m1，m2。

假設3：高技術船舶企業和學研機構的知識挖掘能力系數分別為v1，v2(0

假設4：高技術船舶企業和學研機構的知識吸收轉化能力系數分別為s1，s2(0

假設5：高技術船舶企業和學研機構的風險厭惡度分別為h1，h2(0h2。

假設6：高技術船舶企業和學研機構的知識共享收益分配系數分別為I1，I2(0

假設7：高技術船舶企業和學研機構的知識共享成本分別為c1、c2。知識共享成本包括知識傳遞和反饋過程中的溝通成本、知識優勢損失產生的機會成本以及對方機會主義行為導致的風險成本。

假設8：罰金記為p，雙方支付的罰金受其風險厭惡度影響。高技術船舶企業和學研機構需交付的罰金分別為h1p、h2p。

假設9：高技術船舶企業采取知識保護策略的概率x(0≤x≤1)，采取知識共享策略的概率為1-x，學研機構采取知識保護的概率為y(0≤y≤1)，采取知識共享的概率為1-y。

當高技術船舶企業和學研機構均采取共享策略時，雙方同時獲得除自身獨立創新收益外的超額收益，包括直接收益和協同收益；當只有一方采取共享策略時，對方獲得直接收益；當雙方均采取保護策略時，超額收益均為0。直接收益通過將來自對方的知識內化為自身能力獲得，企業和學研機構所獲取的直接收益分別為s1v1m2，s2v2m1。協同收益與知識共享主體參與知識共享的程度和收益分配系數有關，企業和學研機構所獲取的協同收益分別為I1m1、I2m2，且I1m1>h1p+c1，I2m2>h2p+c2。

2.2 復制動態方程

基于以上假設，不同策略組合下高技術船舶企業與學研機構知識共享博弈的收益矩陣見表1。

表1 高技術船舶企業與學研機構進行知識共享博弈的收益矩陣

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)

可得高技術船舶企業和學研機構的復制動態方程為：

(7)

(8)

式 (7) (8)中的1-x，1-y非負，不影響均衡策略演化結果，式 (7) (8)轉換為如下形式：

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

(9)

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

(10)

綜上可知，高技術船舶產業產學研異質創新主體間知識共享行為的演化與雙方的知識挖掘能力系數和知識吸收轉化能力系數無關，而與可共享知識量的價值、風險厭惡度、收益分配系數、知識共享成本和罰金有關。

2.3 隨機演化博弈模型構建

為了探究上述關鍵參數在不確定環境下對知識共享動態演化的影響規律，參考孫華麗等[32]隨機動力模型構建方法，將高斯白噪聲隨機干擾項引入博弈雙方的復制動態方程中，刻畫產學研知識共享過程中受到的隨機擾動。改進后的高技術船舶企業和學研機構的復制動態方程為：

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 隨機演化系統均衡解的存在性與穩定性分析

式 (11) (12)中，假設初始t=0，即博弈雙方的初始時刻，此時x(0)=0，y(0)=0，則有：

[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，方程至少存在零解這一均衡解，說明在確定環境下，系統將一直穩定在該狀態，但是這種理想情況在現實中不可能實現，產學研知識共享博弈主體必然會在一定程度上受到系統內外部隨機擾動因素的干擾，對系統的穩定性造成影響。為討論隨機擾動產生的穩定性問題，需根據隨機微分方程穩定性判定定理對式 (11) (12)進行穩定性判定，穩定性判定定理[33-34]為：

給定一個隨機微分方程

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

(15)

設存在光滑函數V(t，x)與正常數c1，c2，使得

c1|x|p≤V(t，x(t))≤c2|x|p，t≥0

(16)

(1)若存在正常數β，使得LV(t，x)≤-βV(t，x)，t≥0，那么dx(t)的零解p階矩指數穩定，且成立E|x(t，x0)|p≤ (c2/c1)|x0|pe-βt，t≥0。

(2)若存在正常數β，使得LV(t，x)≥βV(t，x)，t≥0，那么dx(t)的零解p階矩指數不穩定，且成立E|x(t，x0)|p≥ (c2/c1)|x0|pe-βt，t≥0。

由定理可以得式 (11) (12)的穩定性判定條件：

命題1：對于隨機微分方程 (11)，令c1=c2=1，p=1，β=1，并構建Lyapunov函數V(t，x)=x(t)，x(t)∈[0，1]。

命題2：對于隨機微分方程 (12)，令c1=c2=1，p=1，β=1，并構建Lyapunov函數V(t，y)=y(t)，y(t)∈[0，1]。

命題1證明：考慮隨機微分方程 (11)，取Lyapunov函數V(t，x)=x(t)，則存在c1=c2=1，p=1，滿足定理中式 (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，則dx(t)零解矩指數穩定，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。

命題2證明過程同命題1。

命題1和2表示：只要參數滿足命題中的零解矩指數穩定條件，則存在唯一演化穩定策略ESS (0，0)，系統中知識保護策略的概率將以指數函數的速率趨近于0，博弈雙方最終會采取 (共享，共享)策略；如果參數滿足命題中的零解矩指數不穩定條件，則存在唯一演化穩定策略ESS (1，1)，博弈結果將向 (保護，保護)非Nash均衡策略演化。

由于博弈一方的策略均衡狀態隨著自身初始條件和對方策略選擇概率的變化而變化，且博弈雙方的策略選擇概率在演化過程中時刻變動，因此無法只通過改變參數初始賦值來推動博弈雙方向著ESS (0，0)演化，本文旨在通過隨機演化博弈模型分析對各關鍵影響因素的調整來引導高技術船舶企業和學研機構共同向著 (共享，共享)這一最優策略演化。

2.5 隨機演化系統均衡解的確定

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)是標準Winner過程。令h= ( (T-t0)/N)，tn=t0+nh，則式 (17)的隨機泰勒展開式如下：

(18)

R為隨機泰勒展示式的余項，采用Milstein方法對上式進行數值模擬：

(19)

由式 (19)可得到式 (11)和 (12)的隨機泰勒展開式為：

(20)

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

(21)

需要說明的是，本文所設計的隨機演化模型不僅適用于研究高技術船舶產業產學研間的知識共享行為，還可擴展至其他與高技術船舶產業具有相似特點的高技術產業產學研雙方的知識共享博弈，不同高技術產業背景下的企業和學研機構在知識共享參數上具有共通性，但參數取值卻因產業實際發展情況各異而不同，從而能反映不同高技術產業的產學研知識共享問題。通過將能說明所研究高技術產業知識共享情況的數據賦值給模型參數，可以探究該產業背景下產學研知識共享行為的演化規律。

3 高技術船舶產業產學研知識共享隨機演化博弈模型的仿真與分析

ESS (0，0)代表的策略組合 (共享，共享)是博弈雙方知識共享的最佳博弈結果，本部分重點對該策略組合進行研究，若要使隨機系統穩定在該狀態，需要同時滿足命題1和2中的零解矩指數穩定條件。運用Matlab R2020b對高技術船舶企業和學研機構知識共享行為的隨機演化過程進行仿真分析，設置采樣次數N為100次，模擬步長h=0.01，假定博弈雙方知識保護策略的初始狀態為x(0)=0.5，y(0)=0.5。對隨機擾動強度分別取σ=0，1，2，3，分析高技術船舶企業和學研機構在不同強度隨機擾動下的策略演化規律，而后將隨機擾動強度設定為一個中性強度，即σ=1，觀察在一定隨機擾動強度下，隨機系統中各關鍵參數變化對知識共享雙方策略演化的影響。根據中國高技術船舶產業發展現狀對上文構建的產學研知識共享隨機演化博弈模型的各參數賦初始值，如表2所示。

表2 各參數的初始賦值

3.1 隨機擾動強度對演化過程的影響

仿真結果如圖2所示。可以看出，博弈雙方處于確定環境時，高技術船舶企業和學研機構策略的收斂速率較慢，考慮隨機擾動后，雙方策略的演化速率均有所提升。隨著隨機擾動強度增加，高技術船舶企業和學研機構的策略演化過程呈現出不同幅度的波動，決策方向在初期和后期均呈現相反演化趨勢。

(a)對高技術船舶企業演化過程的影響

具體來說，博弈雙方在決策初期因缺乏足夠信息來判斷知識共享與知識保護所產生的收益大小而反復修正策略，與確定環境下的收斂速率相比較緩慢；在決策后期，博弈雙方明確采取共享策略的收益大于 “搭便車”時的收益，加速收斂于共享均衡點，且策略收斂速率在決策后期隨著隨機擾動強度的增大而不斷加快。此外，相較高技術船舶企業而言，學研機構受隨機擾動的影響更大，說明學研機構更加需要重視外部環境不確定因素的影響。

以上結果表明：①強度較小的隨機擾動對高技術船舶企業的知識共享意愿影響不明顯，增加隨機擾動強度對學研機構的知識共享意愿有更明顯的促進作用。②不論是在確定環境下還是在隨機擾動環境下，高技術船舶企業的知識共享意愿總是強于學研機構的共享意愿。當隨機擾動強度較大時，高技術船舶企業和學研機構在決策初期會因難以估量不確定因素帶來的利害而出現較強的知識保護意愿。

3.2 罰金對演化過程的影響

設置罰金p的取值分別為4，6，8，10，模擬不同程度罰金下高技術船舶企業和學研機構策略的演化過程，結果如圖3所示。罰金p對高技術船舶企業和學研機構策略演化過程的影響在方向上相同，在程度上呈現顯著差別，學研機構的演化速率受罰金p的影響更大。

(a)對高技術船舶企業演化過程的影響

罰金越高，高技術船舶企業和學研機構向共享策略演化的速率越快，經歷的演化次數越少，知識共享意愿越強烈，但當罰金在小范圍增長時，高技術船舶企業的演化次數并未受到明顯影響。罰金較低時，學研機構知識保護策略的概率在決策初期于0.5附近上下波動，在多次演化中知識保護意愿強于知識共享意愿。

由仿真分析結果可知：①當罰金與選擇知識保護策略所獲得的收益差值較小時，罰金對高技術船舶企業知識共享意愿所產生的促進作用較小，增加罰金能在更大程度上提升學研機構的知識共享意愿。②不論是企業還是學研機構，當采取共享策略所獲得的協同收益大于采取保護策略所需繳納的罰金與知識共享成本之和時，知識共享成為一項占優策略，高額的罰金會增大知識共享收益風險，使得決策者因害怕損失而加快趨向并穩定于共享均衡點。

3.3 收益分配系數對演化過程的影響

改變收益分配系數I1、I2(I1=0.4，0.45，0.55，0.6，I1+I2=1)的取值，模擬不同收益分配系數下高技術船舶企業和學研機構策略的演化過程，結果如圖4所示。隨著各自收益分配系數增大，高技術船舶企業和學研機構的收斂速率加快，當各自收益分配系數較小時，高技術船舶企業和學研機構在決策初期策略選擇概率變化較大，知識共享意愿較弱，經多次演化后逐漸穩定于共享均衡點，且高技術船舶企業對收益分配系數的敏感度略高于學研機構。

(a)對高技術船舶企業演化過程的影響

高技術船舶企業作為利益敏感型一方，知識共享的首要目的是提高核心競爭力以占據更多市場份額，當高技術船舶企業在知識共享過程中獲得的收益未達預期時，追求利益最大化的特性會使其共享意愿減弱。學研機構更注重創新成果的研發和學術論文的發表，但資金是支持其進行后續科研創新的基礎，公平合理的收益分配是促使學研機構快速向共享策略演化的重要條件。因此，在分配收益時如果忽略決策雙方在知識共享過程中的貢獻程度，很容易使雙方建立的共享關系破裂，最終走向知識保護。只有收益分配方案同時兼顧決策雙方利益時，才能最大程度促進知識在隨機系統內的創新主體間長效轉移與創新。

3.4 知識共享成本對演化過程的影響

改變博弈雙方各自知識共享成本c1(c1=8，10，12，14)，c2(c2=4，6，8，10)的取值，模擬不同知識共享成本下高技術船舶企業和學研機構的策略演化過程，結果如圖5所示。當博弈雙方各自的知識共享成本增大時，高技術船舶企業和學研機構向共享策略演化的速率均放緩，波動幅度變大。當知識共享成本較大時，高技術船舶企業和學研機構的知識共享意愿明顯減弱，演化次數增多，經多次演化后緩慢收斂于共享均衡點。

(a)對高技術船舶企業演化過程的影響

知識共享成本增加時，雖然決策者仍能在知識共享中獲得更多利益，但隱性知識需要反復多次進行傳遞和反饋，導致采取共享策略所產生的未來收益在短期內無法補償知識共享成本，加大了知識共享收益風險，導致高技術船舶企業和學研機構的共享意愿降低，且學研機構受知識共享成本的影響很大。因此，適當減少知識共享成本能在較大程度上提升學研機構的知識共享意愿。

4 結論

本研究將隨機過程與演化博弈理論結合，構建由高技術船舶企業和學研機構組成的知識共享隨機演化博弈模型，分析高技術船舶產業內部產學研知識共享的穩定策略，并通過對最優策略進行數值仿真研究不同強度隨機擾動對策略演化過程的影響，進一步模擬現實環境存在不確定因素情況下各關鍵參數對知識共享隨機系統演化的影響，研究結論如下。

(1)在不同條件下，系統中存在唯一的演化穩定策略 (共享，共享)或 (保護，保護)，當高技術船舶企業和學研機構都采取共享策略時產生最優策略。當前，中國高技術船舶產業處于成長期，高技術船舶企業和學研機構的知識共享過程存在諸多不確定性并伴隨高風險，在這段知識共享長期博弈中，知識共享主體和保護主體將共存下去。

(2)不確定環境下，隨機擾動因素帶來的不穩定性能提升高技術船舶企業和學研機構的知識共享意愿。當隨機擾動強度增大時，學研機構受隨機擾動的影響更大，策略演化次數隨著隨機擾動強度的增加而明顯減少。此外，高技術船舶企業總是先于學研機構演化至共享策略。不確定因素較多時，企業與學研機構所處環境非常不穩定，獨自創新面臨很大的風險，此時選擇知識共享能分擔巨額研發成本，減少風險成本，增加技術創新的穩定性，有利于提高創新成功率。

(3)增大罰金能加快高技術船舶企業和學研機構共享策略的演化速率，但罰金在小范圍內增加時對企業知識共享意愿的促進作用不明顯，且學研機構對罰金更敏感。收益分配系數的增長能明顯提升博弈雙方穩定策略的收斂速率，高技術船舶企業和學研機構對收益分配系數都表現出高敏感度，且企業對收益分配系數的敏感度略高于學研機構。知識共享成本越高，高技術船舶企業和學研機構策略演化的波動幅度越大，收斂時間越長。此外，知識共享成本對學研機構的影響更大，當知識共享成本較高時，學研機構的知識共享意愿顯著下降。

5 管理啟示

(1)政府相關部門應完善監管機制。一方面，加大對產學研知識共享行為的監管力度，建立政府參與其中的知識共享平臺，并健全知識產權保護政策，減少知識竊取、知識泄露等行為的發生，將隨機擾動的負面影響降低到可控范圍內；另一方面，適當加大對已發生的機會主義行為的懲罰力度，落實對 “搭便車”一方的懲罰，保障產學研雙方穩定長效地進行知識共享。目前，我國雖然已有專利技術、知識產權的市場保護體系，但知識竊取的現象仍頻發，政策的落實和管理不到位。

(2)企業和學研機構需高度重視外部因素影響的不確定性。加強對外部形勢的研判，提前做好籌劃與應對方案，既要強化知識共享環境的穩定性，也要不斷適應外部環境的變化，充分利用不確定環境帶來的演化速率福利。

(3)建立科學的收益分配機制。公平合理的收益分配是影響高技術船舶企業和學研機構知識共享意愿的關鍵，在確定收益分配方案時要充分考慮到產學研雙方參與知識共享的程度和所貢獻知識量的價值，并妥善處理雙方共同知識的產權歸屬問題，消除知識產權潛在歸屬爭議，盡可能避免某一方獨占知識創新成果產生的未來市場收益。

(4)建立多渠道風險投資融資體系。知識共享成本在很大程度上影響產學研雙方的知識共享意愿，降低成本能顯著提高高技術船舶企業和學研機構的共享積極性，加快創新進程。資金始終是局限知識共享行為的突出因素，而健全的金融體系能有效降低知識共享過程中的風險成本和信息獲取成本，通過 “官產學研金”多渠道投資融資，保障知識共享與創新發展朝著正確方向前進。