專精特新中小企業數智化轉型基于演化博弈視角
2025-09-15 00:00:00易加斌劉宇
科技創業月刊 2025年8期
中圖分類號：F276.3；F49 文獻標識碼：A doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202507020
Abstract：Against the backdrop of the digital and intelligent wave reshaping industrial landscapes， SRDI SMEs，as core entities driving industrial chain innovation and resilience enhancement，face challenges such as imperfect technology integration mechanisms and insuficient multi-agent collaboration in their transformation processes. Based on collaborative innovation theory，this paper constructs a tripartite evolutionary game model involving SRDI SMEs， financial service institutions，and digital platforms to systematically analyze the dynamic mechanisms and strategic interactions in digital transformation technology integration. Using dynamic evolutionary game theory and numerical simulation methods，it reveals stable equilibrium strategies and evolutionary paths for multiple agents under different scenarios.Research indicates that multi-agent collaboration is the optimal solution for digital transformation. When collaborative benefits are high and cooperation costs are controllable，industrial chain resources can be integrated to share risks collectively. Key parameters exhibit nonlinear effects on transformation strategies，with government subsidies and non-cooperation losscosts playing significant roles.Short-sighted behavior by any single agent hinders transformation. This study addresses the issue from a dynamic game perspective and proposes systematic countermeasures-optimizing government subsidy and tax incentive policies， establishing financial institution risk compensation funds; enterprises building data-sharing platforms to advance data asset financing；fostering specialized service markets， and improving transformation performance evaluation and data security supervision mechanisms to facilitate enterprise transformation and industrial ecosystem optimization.
Key Words：Specialized，Refined，Differential， Innovation SMEs；Digital Transformation； Technology Integration；Collaborative Innovation
0 引言
在全球產業鏈重構與技術競爭加劇的背景下，中國正加速推進“制造強國”與“數字中國”戰略深度融合。黨的二十大報告明確提出“實施產業基礎再造工程和重大技術裝備攻關工程，支持專精特新企業發展”，將專精特新中小企業定位為突破關鍵核心技術、筑牢產業鏈安全的核心力量。截至2025年，我國已經有專精特新中小企業14.1萬家，其主營業務收入占規模以上中小工業企業比重 70%[1] 。然而，面對全球數字化浪潮與逆全球化沖擊，這類企業正面臨“雙重擠壓”：一方面，發達國家通過技術封鎖與專利壁壘加劇“卡脖子”風險；另一方面，傳統粗放型增長模式難以為繼，亟須通過數智化轉型實現“換道超車”。
專精特新中小企業作為產業創新發展的關鍵力量，其數智化轉型備受矚目2，憑借專業化、精細化、特色化、新穎化特征，貫穿產業鏈中間環節。依靠強大的創新能力，助力解決關鍵核心技術難題、增強產業鏈韌性[3，在解決“卡脖子\"技術難題、完善產業鏈韌性中發揮關鍵作用[4]。眾多研究表明，數智化轉型通過重塑生產、管理、營銷環節，成為突破傳統技術瓶頸、推動企業創新的關鍵力量，引領各行各業進入新的增長軌道[5]。然而，在數智化轉型浪潮中，這類企業面臨資源約束突出、技術迭代壓力大、融資渠道狹窄等瓶頸[6]，受限于自身資源難以完成數智化轉型[。而隨著服務型經濟時代的到來，服務與制造一體化的發展態勢迅猛，先進制造企業逐漸從以有形產品為主導向以無形服務為主導轉型[8。加之我國政策與市場經濟的進一步完善，金融服務機構能夠通過更為精確的交易風險識別、違約風險控制以及更為高效的融資交易價格傳導機制，為專精特新中小企業的融資困境提供解決策略[9]。當前專精特新中小企業亟須通過金融機構支持與第三方數字化平臺協同實現轉型突破。目前國家政策大力倡導“專精特新\"企業培育[10]。眾多專精特新中小企業積極與供應鏈上下游合作伙伴、金融服務機構以及第三方服務平臺等多元主體展開合作，旨在實現關鍵數字技術的突破，進而推動自身數智化戰略的實施[1]。但實踐中，中小企業與金融機構、數字化平臺間的合作仍存在利益分配失衡、信息不對稱、信任機制缺失等博弈沖突12。如何通過演化博弈模型厘清三方主體的策略互動規律，優化合作路徑與利益分配機制，成為推動“專精特新”企業高質量發展的核心命題。
當前專精特新中小企業遭遇資金籌集，以及合作困境的根本原因在于信息不對稱[13]，而演化博弈作為研究不對稱問題的關鍵工具，可以有效對比進行深入研究。鑒于此，本文基于演化博弈理論，聚焦“專精特新”中小企業、數字化平臺與金融機構三方主體，剖析數智化轉型中策略的動態均衡機制，旨在回答以下問題： ① 如何解決專精特新中小企業“轉型需求強但資源獲取弱”的自身約束限制？ ② 如何達到三方主體在風險共擔與收益共享中的博弈均衡點？ ③ 如何通過政策制定、名譽信譽推動短期博弈向長期共生演化？
1文獻綜述
1.1專精特新中小企業數智化轉型相關研究
“專精特新”企業指的是具備專業化、精細化、特色化和新穎化特點的企業。專業化涉及生產技藝的專業性、產品的專門用途或高品質；精細化體現在技藝深度、管理精細度和產品精致度；特色化意味著技藝獨特性和產品服務特色；新穎化與科技創新能力和高技術含量產品服務相關[14]。隨著數字技術的迅猛發展，專精特新中小企業的數智化轉型成為學術界和企業界共同關注的焦點。眾多學者圍繞專精特新中小企業數智化轉型展開研究，為深入理解這一現象提供了豐富的理論和實踐依據。丁永健和吳小萌[15]基于 2014-2020 年制造業中小企業面板數據，發現“專精特新小巨人\"企業培育政策顯著促進制造業中小企業創新活力提升，且主要通過技術效率水平提升實現。這表明專精特新中小企業在政策推動下，通過優化資源配置、改進生產流程等方式實現了數智化轉型的初步成效，技術成果轉化為經濟效益的能力有所增強。曹鈺華等[指出，數字化轉型為“專精特新”企業帶來發展機遇。研究顯示，制造過程數字化可提升生產效率和創新，商業模式數字化優化價值創造網絡，增強市場適應能力。兩者共同增強企業組織韌性，促進企業數字化轉型穩步發展。隨著數智化的進一步提出，研究重點已然落實到，數智化轉型對資源配置與創新的影響上，Kromann等[16]指出數智化轉型可通過人機協同提升資源配置效率，整合資源推動創新產出增長與經濟高質量發展。Jonesamp;Tonetti[1]指出數據要素與數字經濟發展對企業創新能力、經濟增長等多方面有深遠影響。
然而，專精特新中小企業數智化轉型也面臨諸多挑戰。在轉型過程中，部分企業數字化程度較低，面臨“數字鴻溝”及數字化內生動力不足等問題[18]。數字化轉型過程往往需要經歷較長的時間，并伴隨著多重不確定性。如企業內部資金鏈的斷裂、市場競爭的加劇等因素，均可能延緩其轉型進程，甚至導致轉型失敗[19]。
1.2數字化平臺賦能專精特新中小企業相關研究
數字化平臺在專精特新中小企業發展中扮演著重要角色，眾多學者對其賦能機制進行了深入探討。Ban-erjee amp; （204號 Ma[20] 提出，政府與企業單獨的力量不足以達成數字化轉型的自標，多數中小型企業在數字化轉型過程中不得不依賴于第三方數字平臺。
陳曉東等[21]指出，數字平臺作為數字經濟時代產業鏈發展的重要模式，能為企業提供生產制造、技術交流、運營管理和交易流通等方面的便利。通過整合產業鏈資源，打破信息壁壘，促進企業間的分工協作，提高資源利用效率，推動產業鏈數字化轉型升級，進而提升專精特新中小企業在產業鏈中的地位和競爭力。Flath等[22]認為，企業數智化轉型深刻影響著企業管理全流程，這要求企業必須在組織管理、人力資源配置、生產模式以及市場營銷策略等多個維度進行綜合規劃與布局。
在創新方面，數字平臺為專精特新中小企業提供了新的創新模式和機遇。平臺聚集了大量的科技創新資源和人才，企業可以借助平臺實現創新業務的平臺化發展，打破創新過程中的信息孤島，實現多個創新平臺的協同合作。陳錦鋒[23]在對文旅產業的研究中發現，元宇宙等數字技術的應用為企業帶來了新的商業模式和創新機會，推動了產業的可持續發展和轉型升級。專精特新中小企業可利用數字化平臺，整合各方資源，開展協同創新，加速技術研發和成果轉化，提升自身的創新能力和市場競爭力。王瑤等24的研究表明，橋接科學家創始人與企業技術創新績效之間的關系可以通過有效的數字化平臺得到加強。此外，馬勇和夏天添[25指出，在粵港澳大灣區，公共創新平臺正在賦能專精特新中小企業的新質生產力發展，支持結構將促進專精特新中小企業的成長。
1.3 金融機構助力專精特新中小企業相關研究
熊彼特創新理論指出，技術創新離不開金融的支持[26]。針對當前我國專精特新中小企業的特點，資本市場在解決中小企業融資難題中的應用方案大多不具備可行性，而中小型金融機構憑借其天然特性可以有效解決專精特新中小企業的融資問題[27]。金融機構可以為企業提供資金支持、風險管理等服務，助力企業實現數智化轉型和可持續發展[28]。曹虹劍等[29]研究發現，創新基金作為一種政府支持手段，對專精特新中小企業創新質量具有顯著的激勵效應。創新基金可通過緩解融資約束、補償創新外部性等方式，為企業提供資金保障，促進企業加大研發投人，提升創新質量。其中，無償資助和貸款貼息等方式在一定程度上緩解了企業的資金壓力，為企業的技術創新和數智化轉型提供了必要的資金支持。
何瑛等[30]研究指出，數據資產化可從多途徑緩解“專精特新”中小企業融資約束。一方面，它能擴大企業資產規模、提升企業信用評級，進而增強企業融資能力；另一方面，數據資產可作質押物，幫助企業獲得更多融資渠道與優惠條件。同時，金融機構也通過創新產品與服務，為企業提供多元融資選擇。然而，金融機構支持此類企業時面臨挑戰。專精特新中小企業多處于成長階段，規模小、風險高且信息不對稱，給金融機構評估信用風險與提供服務帶來困難。部分金融機構對其認識不足，缺乏專屬風險評估體系與金融服務產品，致使企業融資難題依舊存在[31]。
1.4專精特新中小企業博弈困境相關研究
在與金融機構及第三方數字平臺的合作中，中小企業面臨顯著博弈困境。首先，信息不對稱加劇合作風險：金融機構因難以評估技術專利價值或市場前景，傾向于保守授信；平臺企業則可能利用數據壟斷優勢拾高服務價格，壓縮中小企業利潤空間[12]。其次，利益分配失衡導致合作脆弱性，金融機構追求短期收益與風險規避[32]，平臺企業注重生態規模擴張[33]，而中小企業需長期投入以維持技術優勢，三方目標錯位易引發“零和博弈”。金融機構可能因中小企業研發周期長而抽貸斷貸，而數字化平臺可能通過數據壁壘限制企業議價能力，導致中小企業陷入“轉型投入高、收益分配低”的被動局面。
在此背景下，針對三方博弈機制的研究變得尤為重要。如何構建風險共擔與收益共享的動態平衡。金融機構如何通過“投貸聯動”“知識產權證券化”等諸多工具手段降低自身信貸風險，同時分享企業技術紅利。數字化平臺企業如何通過開放數據接口提供差異化服務，以技術賦能換取長期合作黏性，而作為合作主體的專精特新中小企業怎樣通過技術確權與數據透明化提升議價能力[34]，都是我們聚焦的核心問題。只有通過利益捆綁與協同演化，才能穩固專精特新中小企業“轉型求生”與外部主體“風險規避”之間的結構性矛盾，推動三方從短期博弈走向長期共生。
現有研究從不同角度對專精特新中小企業數智化轉型、數字化平臺賦能以及金融機構助力進行了深入探討，為后續研究奠定了堅實基礎。但仍存在一些不足：① 忽視專精特新中小企業的異質性需求及其在多方合作中的弱勢地位； ② 對三方主體博弈中的動態策略調整與長期均衡機制缺乏系統性建模； ③ 未深人剖析利益分配不均對合作穩定性的影響。
本文潛在邊際貢獻在于：通過構建三方演化博弈模型，探究專精特新中小企業數智化轉型中主體策略選擇的演化機制，提出基于風險共擔與收益共享的協同機制，為政策制定與企業實踐提供理論支撐。引入動態演化分析方法，研究三者在不同發展階段的互動和協同路徑，分析了策略調整和動態博弈過程。通過動態模擬和案例分析，探討了如何優化協同策略，為企業和相關機構提供決策建議。采用多源數據和多種實證研究方法，綜合運用計量經濟學模型、博弈論模型和案例分析等方法，更準確刻畫三者之間關系，為專精特新中小企業數智化轉型提供更具實踐指導意義的研究成果。
2 模型設計
2.1 博弈主體分析
本研究的博弈主體是從專精特新中小企業、金融服務機構以及數字化平臺中抽取并進行多次博弈。三方在圍繞數智化轉型展開的合作中，不斷調整自身策略，最終形成穩定的博弈結果，該結果不一定是納什均衡的
最優博弈結果。
對于專精特新中小企業而言，面臨著是否進行數智化轉型的抉擇。一方面，選擇進行數智化轉型意味著企業可以借助數字化技術提升自身生產效率、優化產品服務，開拓新的市場空間，但同時也需要投入大量的資金、人力和時間成本，以及面臨著轉型失敗的風險。另一方面，如果選擇不轉型，雖然可避免數智化轉型帶來的風險，但在不斷變化市場的環境中，可能逐漸被競爭對手超越，失去現有已占領的市場。
金融服務機構在專精特新中小企業數智化轉型過程中作為轉型資金的提供者，若選擇配合，金融服務機構能為企業提供專項貸款、金融咨詢等服務，助力企業解決數智化轉型的資金難題，并與企業合作提高自身行業口碑，增加額外收益。但在配合企業轉型之中存在一定風險，如貸款違約風險等。若選擇不配合，可以有效規避潛在風險，但會錯失諸多合作機會，失去競爭優勢。
數字化平臺在企業數智化轉型中作為核心技術的提供者，可以憑借自身的技術和服務優勢，為專精特新中小企業量身定制數字化解決方案，并提升自身影響力。但參與過程中也面臨技術研發投入大、客戶需求難以滿足等挑戰。若選擇不參與，則無法有效掌握市場動態，從而無法在激烈的市場中分得一杯羹，限制自身業務拓展。
2.2 基本假設
假設1：博弈主體為專精特新中小企業（E）、金融服務機構（F）和數字化平臺（D），三方均為有限理性，在博弈過程中雙方信息不對稱且相互之間的博弈是隨機的。
假設2：專精特新中小企業有“轉型”與“不轉型”策略。選擇“轉型”的概率為 x（0
假設 3：BE 、 BF 、 BD 分別表示專精特新中小企業、金融服務機構、數字化平臺在不進行任何與本次博弈相關的特定活動時，維持日常經營所獲得的基礎收益。這些收益是企業、機構和服務商在常規市場環境下，基于其現有業務和運營模式所獲得的較為穩定的收入。
假設4：專精特新中小企業選擇“轉型”時需投入轉型成本 CE 。若轉型成功的概率依據參與方增多而增大有三方參與到只有專精特新中小企業進行依次為p3、p2、pl Δ?p3gt;p2gt;p1） ，可獲得自身轉型額外收益 RE ，以及當三方完全參與時可打通產業鏈，金融服務機構和數字化平臺協同產生的額外協同收益 REF?ED 。此外，政府為鼓勵企業轉型會給予補貼 SE 。當專精特新中小企業即便選擇“不轉型”，會因需要應對市場變化或維持競爭力而產生一些必要支出 CE0 。若金融服務機構選擇“動態配合”，數字化平臺選擇“參與”時，會受到名譽損失 L 。
假設5：金融服務機構選擇“配合”時，需要付出成本 CF ，這包括風險評估、資金籌備、貸后管理等多方面的費用。若企業轉型成功，金融服務機構可獲得自身收益RF ，以及當三方完全參與時可打通產業鏈，與企業和數字化平臺協同的收益 REF?RFD ，同時獲得政府補貼 SF 。當金融服務機構選擇“不配合”時，會因市場競爭失去目標市場產生成本 CF0 。
假設6：數字化平臺選擇“參與”時，投人的服務成本為 CD 。若企業轉型成功，可獲得服務費用 RD ，以及當三方完全參與時可打通產業鏈，企業和金融服務機構協同的收益 REDΩFD ，同時獲得政府補貼 ΔSD 。當數字化平臺選擇“不參與”時，會因未能進行實踐檢測自身數字化平臺水平，需要額外數據訓練基礎成本 CD0 。
2.3協同創新下的演化博弈分析
根據相關假設建立協同創新視角下三方參與的博弈支付矩陣，如表1所示。
表1博弈支付矩陣
專精特新中小企業數智化轉型的期望收益為 Ex ，不進行數字化轉型的期望收益為 E1-x ，以及平均期望收益 （EE ）分別為：
y（1-x ）（/2RE-CE+SE+BE）+（1-y）z（/2RE-CE +SE+BE）+（1-y）（1-z）（p1RE-CE+SE+BE） （2號
故專精特新中小企業復制動態方程可以表示為
2SEyz+RE?1yz-2RE?2yz+RE?3yz+RED?3yz+ 
（20 （4）
金融服務機構配合收益為 Ey ，不配合收益為 E1-y 以及平均期望收益 （ED ）分別為：
x（1-z）（p2RF-CF+SF+BF）+（1-x）z（BF -CF+ SF）+（1-x）（1-z）（BF-CF+SF） （5）
E（1-y）=xz（BF-CF0）+x（1-z）（BF-CF0）+
（1-x）z（BF-CF0）+（1-x）（1-z）（BF-CF0）?
EF=yEy+（1-y）E1-y
故金融服務機構復制動態方程可以表示為
+x（1-y）（p2RD-CD+SD+BD）+（1-x）y（BD
-CD+SD）+（1-x）（1-y）（BD-CD+SD
E1-z=xy（BD-CD0）+x（1-y）（BD-CD0）
x）y（BD-CD0）+（1-x）（1-y）（BD-CD0）
ED=zEz+（1-z）E1-z
故數字化平臺復制動態方程可以表示為
聯立（1）、（2）、（3）式得到三方博弈復制動態方程組：
令微分方程組（4）中的方程都等于0。通過解析， （1，1，0），E8（1，1，1） 以及 
。其中我們確定了九個均衡點，分別表示為 E1（0，0，0），E2（1 ， （x?α，y?β，z?β 是方程組（14）的解集。0，0）、E（0，1，0）、E4（0，0，1）、E5（0，1，1）、E6（1，0，1）、E7
3CE0-CE+SE+REp1-2BEyz+CE0yz-REp1y+REP2y-REp1z+REp2z+L9z
鑒于 E9 并非嚴格意義上的納什均衡解，本文后續分析將僅限于 E1 至 E8 。
本研究借鑒Friedman[35]的理論框架，以Jacobian矩陣特征及李亞普諾夫穩定性理論為基礎，通過命題1至命題4對博弈系統的均衡點 E1 至 E8 進行了局部穩定性分析。博弈系統的Jacobian矩陣表達式如下：
F1 =-（2-1）（3CEo-CE+Sε+RεP1- 2 BEyz+CE0yz-REp1y+REp2y-REp1z+ REp2z +Lyz -2SEyz +Rεiyz - 2REP2yz+ReP3yz+ RED?3yz+REF?3yz） （16）
p3xz-REFp3xz+RFp2xz-RFp3xz+SFp3xz） （204 （17）F33=（2z-1）（CD-CD0-SD+BDxy-CDxy- Ro?2x+Soxy+Bo?3xy+Co?3xy+Ro?2xy- RD?3xy-RED?3xy-RFD?3xy+SD?3xy） （20號 （18）
表2演化均衡點的雅克比矩陣特征值
依據表2所示，本研究將對以下3種情景分析系統演化穩定策略。
情景一：當- 
+RεDp3+RεFp3）lt;0，-CF0+BF+BFp3+CFp3- REDp3-REFp3+SFp3-RFp3lt;0，-CD0+BD +BD?3+CD?3-RD?3-RED?3-RFD?3+SD?3lt;0 時，研究結果表明，在金融服務機構的積極協作與數字化平臺的深入參與背景下，專精特新中小企業主動進行轉型相較于維持現狀，能夠實現顯著的凈收益增長；金融服務機構在專精特新中小企業選擇轉型且數字化平臺積極參與時，積極配合所帶來的綜合收益大于不配合的收益；數字化平臺在參與專精特新中小企業轉型合作時，能獲得比不參與更高的凈收益。在此情景下，均衡點 E5 （1，1，1）的Jacobian矩陣特征值均小于O，根據演化博弈理論，該點為漸近穩定點。這意味著隨著時間的推移，系統將趨向于專精特新中小企業選擇轉型、金融服務機構配合、數字化平臺參與的穩定狀態。各主體在這種穩定狀態下，基于自身的利益最大化原則，會持續維持當前的策略選擇，形成緊密的協同合作關系，共同推動專精特新中小企業的數智化轉型進程，促進產業生態的繁榮發展與創新升級。
情景二： -（3CE0-CE+SE+RE?2）lt;0，-（- CF0+BF+BF?3+CF?3-RED?3-REF?3+SF?3- RF?3）lt;0，CD-CD0-SD-RD?2lt;0 時，專精特新中小企業在數字化平臺參與但金融服務機構不配合的情況下，主動轉型仍具有一定的收益優勢；金融服務機構在這種情景下不配合的收益大于配合的收益；數字化平臺在金融服務機構不配合的情況下參與專精特新中小企業轉型，仍能獲得比不參與更高的收益。在該情景下，均衡點 Eτ（1，0，1） 的Jacobian矩陣特征值滿足穩定性條件，為漸近穩定點。這意味著系統會逐漸收斂到專精特新中小企業選擇轉型、金融服務機構不配合、數字化平臺參與的狀態。盡管金融服務機構的不配合給企業轉型帶來了一定阻礙，但在數字化平臺的支持下，專精特新中小企業仍能在一定程度上推進數智化轉型進程，不過相比情景一，轉型的速度和深度可能會受到影響，產業協同創新的效果也相對有限。
情景三： -（3CE0-CE+SE+RE?2）lt;0，CF-CF0 -SF-RFρ2Dp3-REDp3-RFDp3+SDp3）lt;0 時，說明專精特新中小企業在金融服務機構配合但數字化平臺不參與的情況下，主動轉型具有收益優勢；金融服務機構在這種情景下配合的收益大于不配合的收益；數字化平臺在不參與專精特新中小企業轉型時的收益大于參與的收益。在該情景下，均衡點 E8（1，1，0） 的Jacobian矩陣特征值均小于0，為漸近穩定點。這表明系統會趨向于專精特新中小企業選擇轉型、金融服務機構配合、數字化平臺不參與的穩定狀態。在此狀態下，專精特新中小企業的數智化轉型雖能在金融服務機構的支持下取得一定進展，但由于缺乏數字化平臺的專業技術和創新驅動，轉型的全面性和深度可能受到較大影響，產業升級的步伐可能相對緩慢，需要企業和金融機構在后續發展中積極尋求數字化技術的引入和應用，以突破轉型瓶頸，實現更高效的發展。
表3各情形下均衡點穩定性分析
注： ? 表示正負性無法確定
3數值模擬仿真分析
3.1 演化穩定策略
基于前文的數理推導成果，本研究采用Matlab軟件對3種演化穩定均衡狀態進行了數值仿真，以驗證模型推理的正確性。
對于均衡點 E5（1，1，1） ，當 -（4CE0-CE-2BE+L- SE+RE?3+RED?3+REF?3）lt;0，-CF0+BF+BF?3+ 
上BD?3+CD?3-RD?3-RED?3-RFD?3+SD?3lt;0 。為滿足上述條件，設定參數情景一; p1=0.4 ， p2=0.6 ， p3=0 8， C?E0=3 ， CE=5 ， BE=4，L=2 ， SE=4 ， RE=10 RED=2 ， REF=2 ， CF0=8 ， BF=1 ， CF=2 ， RF=2 ， SF =6 ， CD0=10 ！ BD=3 ， CD=2 ， RD=2 ， RFD=1 ， SD= 5。如圖1所示，最終的演化結果均為（1，1，1）。
圖1情景一演化結果
對于均衡點 Eτ（1，0，1） 當一 3CE0-CE+SE+ RE?2）lt;0，-（-CF0+BF+BF?3+CF?3-RED?3- 
（204號 0。為滿足上述條件，設定參數情景二； CE0=10 ， CE= 30， 
20， CF0=5 ， CF=15 ， RED=10 ， REF=10 ， SF=5 . BD= 20，CD=25，CD0=10，RD=20，RFD=10，SD=6，BD=60， 3，BE=4，RF=2，RFD=1，SD=12，L=2，REF=2Ld 。如圖2所示，最終的演化結果均為（1，0，1）。
圖2情景二演化結果
對于均衡點 E8（1，1，0） ，當 -（3CE0-CE+SE+ RE?2）lt;0，CF-CF0-SF-RF?2lt;0，-（-CD0+BD +BDp3+CDp3-RDp3-REDp3-RFDp3+SDp3）lt; 0。為滿足上述條件，設定參數情景三； p1=0.3，p2=0 5，?3=0.7，BF=8，CF0=3，CF=4，RED=3，REF=2，SF= 3，BD=7，CD0=2，CD=4，RD=3，RFD=2，SD=2，CE0= 
REF=4 。如圖3所示，最終的演化結果均為（1，1，0）。
圖3情景三演化結果
從圖1的仿真結果來看，最終演化結果為（1，1，1），是最為理想的狀態，即專精特新中小企業“主動轉型”、數字服務商“合作”金融機構“支持”。原因主要有以下幾點：其一，專精特新中小企業主動轉型能夠顯著提升自身競爭力與運營效率，更好地契合市場需求與變化，進而增加收益。數字化轉型可以助力企業優化管理流程，減少運營成本，精準定位并拓展客戶群體，還能通過創新商業模式開辟新的盈利渠道。其二，數字服務商提供定制化服務，充分考慮專精特新中小企業在行業背景、規模大小、發展階段等方面的差異，量身打造數字化解決方案，有效降低企業轉型的成本與風險，提升服務質量與轉型效果，推動企業順利達成轉型目標。其三，金融機構的支持為專精特新中小企業提供必要的資金和信貸支持，有效緩解企業在轉型過程中面臨的資金困難和流動性緊張問題，保障轉型項目的順利推進。
然而，圖2和圖3所代表的次優均衡情形，即（1，0，1）和（1，1，0）代表的是兩種次優均衡情形。情景二下，博弈三方會達到（主動轉型，不合作，支持）的次優均衡。
此時，專精特新中小企業獨自承擔較高的轉型投入成本與風險，卻可能因缺乏數字服務商的專業支持，導致轉型效果不佳、收益較低。數字服務商不合作則可能損害自身在市場中的收人與聲譽，喪失潛在的業務拓展機會。而金融機構雖提供支持，但由于企業轉型效果的不確定性，會面臨信用風險和資金回收難題。
在情景三下，博弈三方會達到（主動轉型，合作，抵制）的次優均衡。在此情況下，專精特新中小企業因金融機構的抵制而受到資金不足的嚴重制約，即便有數字服務商的合作，轉型進程也可能受阻。數字服務商和金融機構則因自身短視行為，錯失在專精特新中小企業轉型市場中獲取利潤與拓展業務的機會，限制了自身的發展空間。
3.2 相關參數分析
為驗證演化穩定性分析的有效性，結合實際情況，將模型賦予具體數值，并運用Matlab軟件對演化情形1進行了數值仿真。
圖4情景一下三方初始狀態對各主體演化過程的影響
3.2.1 初始意愿對三方影響結果
在情景一下，三方初始狀態對各主體演化過程存在顯著影響。當專精特新中小企業、金融服務機構和數字化平臺選擇積極策略（企業轉型、金融機構配合、服務商參與）的初始意愿較高時，系統更快趨向于（1，1，1）的穩定狀態。因為較高的初始意愿意味著更多主體一開始就選擇積極行動，基于演化博弈理論，主體會根據自身和其他方策略帶來的收益不斷調整決策。并且由于情景一整體情況更加趨近于多方合作即使初始意愿并不高，也會逐漸趨近于積極合作狀態。
圖5情景一下合作成本對各主體演化過程的影響
3.2.2合作成本對三方影響結果
在專精特新中小企業數智化轉型的演化博弈進程中，對企業轉型成本 （CE ）、金融服務機構配合成本 （CF ））以及數字化平臺參與成本（ ?CD ）進行分析。就專精特新中小企業而言，如圖所示，當企業轉型成本CE逐步降低時，其選擇“轉型”策略的概率在速度加快。表明， CE 的下降增強了企業的轉型意愿與動力，使其更傾向于采取積極的“轉型”策略。對于金融服務機構，配合成本 CF 與數字化平臺的參與成本 CD 的變動同樣如此。當二者降低時，選擇“配合”，“參與\"策略的概率上升速度明顯加快。表明相關合作成本的下降將會有力促進專精特新中小企業數智化轉型中的協同合作。
圖6情景一下合作收益對各主體演化過程的影響
3.2.3合作收益對三方影響結果
從圖像可知，企業轉型額外收益 RE 增加時，其“轉型”概率上升速率加快，因高收益增強了轉型動力與風險承受力。金融服務機構合作收益 RF 提升，促使“配合”概率加速增長，豐厚回報激發了其參與積極性。數字化平臺的合作收益 RD 升高，“參與”概率增長趨勢顯著，可觀利潤空間激勵其深度參與。合作收益的提升推動三方主體向積極策略演化，促進協同合作，為推動專精特新中小企業數智化轉型提供關鍵動力與穩定合作基礎。
圖7情景一下不合作損失成本演化過程的影響
3.2.4不合作損失成本對三方影響結果
從仿真圖像來看，隨著 CE0 的增加，專精特新中小企業選擇“轉型”策略的概率上升速度加快。因為較高的CE0 意味著企業即便不轉型也需承擔較大成本，相比之下，轉型成為更優決策，從而更快速地選擇“轉型”。對于金融服務機構與數字化平臺同樣如此， CF0 與 CD0 的數值越高，不配合所帶來的市場損失越大，機構為避免損失會更積極地選擇配合，更加傾向于參與合作。
3.2.5政府補貼對三方影響結果
從圖像中可以觀察到，3類補貼情景類似，隨著政府對補貼 SE，SF，SD 的增加，三方主體之間在初期選擇“轉型”策略的概率上升速度明顯加快。表明較高的補貼將會降低企業轉型的成本，增強轉型收益預期，提升三方主體參與轉型的積極性，使其在演化過程中更快速地趨向于“轉型”策略。并且，隨著時間推移低補貼的趨近速度將會更加迅速，因為當政府補貼較低時，對于專精特新中小企業、金融服務機構和數字化平臺而言，補貼帶來的收益增加相對有限，不足以顯著改變其成本一收益結構。數智化轉型進程中，市場主體面臨三重約束：企業受制于高企的轉型成本約束，金融機構因風險收益比失衡導致參與激勵不足，技術服務商面臨成本補償機制的邊際效應遞減。這種復合約束機制導致三方策略空間初期難以呈現納什均衡特征，所以表現出漸進性演化特征。當低補貼政策時，通過博弈自適應調節帕累托改進效應顯著提升各參與方的期望效用函數，促使成本一收益結構發生結構性優化。此時，低補貼政策速率超過高補貼政策。
圖8情景一下政府補貼對三方演化過程的影響
圖9情景一下協同收益對三方影響演化過程
3.2.6協同收益對三方影響結果
對三方參與主體而言，協同收益提升，使其“轉型”概率上升加快，因協同收益增加預期總收益、降低風險擔憂。協同收益通過優化三方成本一收益結構，推動其快速向合作策略演化，促進協同合作關系穩固，加速系統趨向理想穩定狀態。
4結論與建議
4.1 研究結論
本研究基于協同創新理論視角，通過構建專精特新中小企業、金融服務機構與數字化平臺的三方演化博弈模型，系統分析了數智化轉型技術融合機制中的策略選擇與動態演化規律，并通過數值仿真驗證了模型的穩健性。主要結論如下：
多方協同是數智化轉型的最優路徑。在情景一中，當三方合作成本（如企業轉型成本 CE 、金融機構配合成本 CF 、服務商參與成本 CD ）可控且協同收益 （REF、RED 、RFD ）顯著時，系統將收斂于均衡點 E5（1，1，1） ，即企業主動轉型、金融機構配合、服務商參與的穩定狀態。這一結果表明，多方協同能通過資源整合與風險共擔顯著提升轉型成功率與整體收益，是推動數智化轉型的核心機制。
關鍵參數對策略演化具有非線性影響。成本與收益結構：企業轉型成本 CE 與服務商參與成本 CD 的降低、協同收益 REF 與 RFD 的提升，均能加速系統向合作策略演化。
政府補貼的杠桿效應。政府補貼 （SE，SF，SD） 通過優化主體成本一收益結構，顯著增強轉型動力，但其邊際效應隨補貼強度遞增而遞減。
不合作損失成本。企業維持現狀的隱性成本 CE0 、金融機構市場流失成本 CF0 ，以及服務商數據訓練成本CD0 對主體的策略選擇具有倒逼作用。
轉型限制。在情景二與情景三中，金融機構或服務商的不合作行為導致轉型效率下降。這表明，單一主體的短視策略（如金融機構風險規避、服務商技術投人不足）會破壞協同網絡，限制產業鏈價值創造能力。
4.2 對策建議
基于前文研究結論中多方協同的核心價值、關鍵參數的影響機制及轉型限制因素，本文從以下維度提出針對性建議，以期推動專精特新中小企業數智化轉型的協同生態構建。
l.2.1以協同收益最大化為目標，降低多方合作成本針對“協同收益顯著且成本可控是最優路徑”的結論，需從降低主體合作成本與放大協同價值雙管齊下：
對專精特新中小企業，政府可按轉型階段設計階梯式補貼（如初期補貼轉型成本CE的 30% ，中期根據技術融合進度追加 20% ），同時通過“企業 + 平臺 + 金融”聯合研發模式分攤技術投人成本，降低單獨轉型的成本壓力。
對數字化平臺，鼓勵提供模塊化服務（如按“生產數字化模塊 + 管理數字化模塊”拆分服務），降低參與成本 CD ，并將協同收益 RED、RFD 與企業轉型成效掛鉤，通過長期合作協議保障收益穩定性。
對金融服務機構，推動“銀企數據直連”機制，利用企業經營數據優化風險評估模型，降低配合成本 CF ，并通過產業鏈金融產品（如基于訂單數據的信用貸款）分享協同收益 REF 。
4.2.2強化關鍵參數的引導作用，優化成本一收益結構
針對“關鍵參數對策略演化具有非線性影響”的結論，重點通過政策工具調節成本、收益與補貼的動態平衡：
放大政府補貼的杠桿效應。采用“低補貼 + 高撬動”模式，將補貼 SE，SF，SD 與轉型成果（如數字化設備投人、專利數量）綁定，避免補貼邊際效應遞減。例如，對實現核心工序數字化的企業，按設備投入的 15% 給予一次性補貼，同時對金融機構的風險補償比例隨企業轉型成功率動態調整。
提高不合作的隱性成本。建立“轉型惰性清單”，對長期不轉型的企業適當提高環保、能耗等合規成本（即增加 CE0 ）;對拒絕為轉型企業提供服務的金融機構，限制其參與政府項目融資資格（即增加 CF0 ）；對技術服務能力不足的平臺，取消其數字化服務商資質（即增加CD0 ），倒逼主體參與協同。
4.2.3破解單一主體短視困境，完善協同治理機制
針對“單一主體短視會阻礙轉型”的結論，通過制度設計約束短視行為、強化長期合作動力。
構建“轉型聯盟”生態。由行業協會牽頭，組織企業、平臺與金融機構簽訂三方合作協議，明確收益分配比例（如協同收益的 60% 歸企業 .25% 歸平臺、 15% 歸金融機構），并設立爭議調解委員會解決利益沖突。
建立動態評價體系。將金融機構的配合度（如轉型企業貸款占比）、平臺的技術服務質量（如問題響應速度）納入地方政府的營商環境考核，與稅收優惠、項目支持掛鉤，引導其從短期風險規避轉向長期價值投資。
推動數據資產化流通。依托區域數據交易中心，允許企業以生產數據、客戶數據等作為質押物獲取融資（降低信息不對稱），同時規范數據使用權限，保障平臺的數據服務收益，形成“數據共享一價值共創一風險共擔\"的良性循環。
4.3 研究局限與展望
本研究模型假設三方主體策略為二元選擇，未考慮轉型的漸進性和主體異質性，與實際復雜決策存在偏差；數值仿真參數基于理論假設，未結合具體行業或區域微觀數據，可能影響結論精準性；未納入技術顛覆式創新、政策影響等外部沖擊對博弈均衡的影響。
未來可以構建多階段演化博弈模型，將企業轉型細分為“試點期一推廣期一成熟期”，金融機構配合策略細化為“低風險支持一高風險支持”，并引入企業規模、行業屬性等異質性變量，提升模型對現實場景的擬合度。結合微觀數據與案例驗證，基于特定區域的專精特新企業調研數據，校準模型參數，并通過多案例比較，增強結論的實踐說服力。此外還可以納人其他外生變量分析極端情境對博弈情景的影響，為差異化決策提供更精準支撐。
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（責任編輯：宋勇剛）
