政府补贴机制下科技服务平台协同演化博弈研究

晏敬东 丁正辉 喻潇 蒋正

文章编号：1008-7133（2022）02-0015-12

摘 要： 科技服务平台的多维、多点布局导致了科技服务分散化、碎片化。为了有效促进科技成果的转移转化，解决科技服务平台之间服务标准不一、科技资源供给重复交叉等问题，从科技服务平台合作共享行为出发，构建了专业型科技服务平台、综合型科技服务平台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对策略选择的影响，并进行数值仿真。结果表明：专业型科技服务平台与综合型科技服务平台之间选择合作，政府选择低补贴政策是三方博弈的最佳策略解;专业型科技服务平台收益占优有利于加快系统的演化速率;政府不同的补贴政策对科技服务平台之间的合作意愿有一定的影响，虽然低补贴政策是政府的稳定策略解， 但政府在前期仍应采用高补貼政策并适度加大监管和惩罚力度。

关 键 词： 科技成果转化;综合型科技服务平台;专业型科技服务平台;演化博弈

DOI： 10.16315/j.stm.2022.02.009

中图分类号： F124.3

文献标志码：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

我国科技成果转化率不高导致大量的科研成果处于“休眠态”，这些“休眠态”的科技成果造成了国家创新资源闲置与浪费。创新效能低下对国家实施创新驱动战略产生了较大影响[1 ]。科技成果的闲置与浪费催生了大量科技服务平台，谢杨对成渝城市群的科技服务平台展开了调查，结果显示2019年成渝城市群共有科技服务平台71家，其中综合型科技服务平台45家，专业型科技服务平台23家，产业型科技服务平台3家[2 ]。湖北省现阶段共有国家级技术转移示范单位20家和省部级技术转移示范单位79家。科技服务平台的大量涌现在一定程度上促进了科技成果的转化，但很多科技服务平台业务分散，服务功能单一，平台与平台之间的各项标准不一，平台资源池存在交叉，有着很多对接困难和交易壁垒，这不仅浪费了政府的服务资源，也影响了科技服务的质量和效率[3 ]。2021年，长江中游城市群三省签署了《长江中游鄂湘赣三省区域协同创新合作框架协议》，指出要搭建区域综合型科技服务平台，通过科技资源统筹应用驱动产业协同发展，通过升级科技服务业态支持打造优势产业集群，依托优势资源平台建设现代服务业聚集区。基于此，以推动区域间协同创新为目标，围绕科技资源的开放与共享，加强科技服务平台的建设，实现科技服务平台间优势互补已成为当前亟待解决的重要课题。

1 文献回顾

1.1 科技服务平台的概念

科技服务平台作为区域协同创新的关键一环，在对接科技供给双方、促进科技成果转化、提供科技服务方面发挥着重要的作用[4 ]。美国竞争力委员会在其报告中正式提出“创新平台”这一概念，其内容包括了创新活动的基础条件以及相关政策制度，如人才引进政策、资本优惠条件、科技数据共享等，致力于为企业营造一个技术创新的宽松环境。Faems[5]认为科技平台间知识的流入和流出在一定程度上可以实现互补。Chesbrough等[6]认为科技服务平台可以有目的地管理知识在跨组织边界中的流动。汪秀婷等[7 ]认为科技创新服务平台是以增强自主创新能力为前提目的，保障全社会的创新创业活动的、高度集成化的系统。陈志辉[8]强调科技创新平台是具有聚集并整合分散的科技资源、保障科技创新活动顺利进行的一种特殊组织，开放性与共享性是平台的显著特征。总的来说，科技服务平台集合了各类区域科技资源，能够为企业等创新活动主体提供包含资源共享、研发协作、成果转移转化和科技中介等多种科技服务，能更好地实现价值共创[9 ]。

1.2 科技服务平台的类型

科技服务平台的分类有很多种。戚湧等[10]将科技服务平台分为政府主导模式、混合模式和市场模式。岳素芳[11]从政府的参与程度将科技服务平台分为政府主导型、政府参与型和政府引导型。董静等[12]将创新公共服务平台分为基础创新平台、前沿应用平台和产业服务平台三大类，并且从国际间、国家层面和产业三个维度对比了不同平台的特征。本文主要借鉴成渝城市群的科技服务平台划分标准，将综合型科技服务平台定义为是由国家牵头，以“行政指令+市场导向”为模式的，有能力吸收、升级和改造现有科技服务平台的综合型科技服务平台。将专业型科技服务平台定义为由高校、企业、省市政府等牵头搭建的聚焦于部分资源、领域或服务的科技成果转化平台。专业型科技服务平台和综合型科技服务平台都以解决企业和组织科技创新、技术转移的需求为目的，两者在资源池数量、平台的先进性等方面存在差异，在技术转移与成果转化方面各有优势。综合型科技服务平台有更庞大的资源、有更先进的技术、有相对更充裕的资金、有更强的整合能力。专业型科技服务平台虽然体量较小，但业务领域更加集中，靶向更加精准，能够提供更加标准化的服务。

1.3 科技服务平台的建设与运行机制

李葳等[13]认为科技创新服务平台建设应以有效集成、多方参与、分步实施、分类管理、创新制度为原则，并设计了利益机制、运营机制、决策机制、监督机制。Ricarda[14]则认为科技服务平台的建设要以共同利益为目标进行价值创造，尤其是在科技服务平台之间的市场重叠度较高的时候。刘盟盟等[15]采用系统动力学的方法研究了科技服务联盟间知识转移的影响因素，发现信息对称性、转移意愿、平台建设质量等因素都会正向影响知识的转移。李长云等[16]研究了区域科技服务平台寄生共生、偏利共生、不对称互利共生、对称互利共生四种共生模式，其中互利共生拥有稳定的共生驱动力、最佳资源配置和利益分配状态，组织程度高、稳定性强，是平台系统演化的理想状态。

很多学者都采用演化博弈的方法研究了科技服务平台的建设与运行问题。李佳[17]曾采用双方演化博弈的方法探究了科技服务平台间的合作问题，结果表明，探究了科技服务平台的先进性、平台间的资源互补程度、平台的资源配置水平3个因素对于促进科技服务平台协同合作的重要性。秦彩云[18]构建了企业和科研机构作为行为主体的两方博弈模型，結果表明企业和科研机构之间能够达成互惠的合作，企业给科研机构的投资越高企业发展状态就越好。孙涛[19]采用双方博弈模型研究企业与科研机构之间的合作竞争策略，结果表明由体制机制等造成的制度性交易成本和由不完善的科技交易市场所导致的科技成果价格扭曲是造成科技成果转化收益率低的主要原因。Ying[20]构建了整合政府、平台和企业的三方博弈模型，分析了政府正式治理和非正式治理对企业行为的影响。政府对于科技服务平台的政策支持也是促进科技服务平台合作共赢的基础。

1.4 文献评述

国内外学者在创新平台、科技服务平台等领域开展了一定的研究，围绕科技服务平台的分类、科技服务平台的建设与运行机制等展开了丰富的探讨。少部分学者采用演化博弈的方法探究了政府、创新平台、企业、高校等主体间的演化行为策略，但大都采用双方博弈的方法研究不同主体之间的合作问题，有关科技服务平台同一主体间的合作共享研究较少。基于此，本文主要运用演化博弈理论对专业型科技服务平台是否加入综合型科技服务平台进行深入探究，构建了综合型科技服务平台、专业型科技服务平台以及政府的三方演化博弈模型，分析各博弈方的策略稳定性以及各要素对策略选择的影响，以期加快科技创新要素的互联互通与开发共享，实现区域间科技服务平台的协同发展，为创新驱动发展战略的实施提供有效资源保障。

2 模型构建

2.1 三方主体

科技服务平台间相互开放共享科技资源，是不断反复的博弈过程，在相互学习与相互模仿作用下，以利益为导向，做出是否开展科技资源共享共用的决定。本文构建的三方演化博弈主体之间的逻辑关系，如图1所示。

专业型科技服务平台面临“加入”“不加入”综合型科技服务平台的策略选择，同时综合型科技服务平台可以采取“积极接收”和“消极接收”两种策略来决定和专业型科技服务平台的合作程度。不同层级的地方政府对科技服务平台补贴政策的强度是不同的，当补贴成本小于政府预期收益，则倾向于“高补贴政策”，当补贴成本大于政府预期收益，政府则倾向于“低补贴政策”。

2.2 模型假设与参数设定

为了保证三方博弈模型参数设置的有效性，笔者对长江中游城市群三大专业型科技服务平台进行了线上调研。走访了湖北省技术交易所、江西省技术交易所等多家机构，围绕科技服务平台建设、科技服务平台运营成本、合作成本、盈利模式、科技成果转化率等问题进行了深度访谈。在上述调研和访谈的基础上，结合三方主体在博弈过程中的影响因素，对模型参数进行设定。各参数符号及含义，如表1所示。

根据上述相关假设和参数设定，当专业型科技服务平台选择“加入”策略，综合型科技服务平台选择“积极接收”策略，政府选择“高补贴政策”策略时，三方博弈主体的收益如下：

专业型科技服务平台的收益为加入综合型科技服务平台，所有技术转移成功交易带来的收益TαI1，加上政府高补贴政策给专业型科技服务平台带来的补贴收益Q，减去专业型科技服务平台选择加入所需要得成本C1，如下所示：

TαI1+Q-C1。（1）

综合型科技服务平台的收益为专业型科技服务平台加入后，所有技术转移成功交易带来的利润分成TαI2，减去专业型科技服务平台加入综合型科技服务平台给综合型科技服务平台带来的隐形损失L1，减去综合型科技服务平台选择积极接收所需要的成本C2，加上政府高补贴政策带来的收益A，如下所示：

TαI2-L1-C2+A。（2）

政府的收益为专业型科技服务平台选择加入，综合型科技服务平台选择积极接收，促进科技成果转化带动的社会经济效益W1，减去政府高补贴政策所需要的成本C3，如下所示：

W1-C3。（3）

同理，其他博弈策略组合下，专业型科技服务平台、综合型科技服务平台和政府三方博弈的收益矩阵，如表2所示。

2.3 模型求解

2.3.1 专业型科技服务平台稳定策略

定义专业型科技服务平台选择“加入”策略的期望收益为P11，选择“不加入”策略的期望收益为P12， 平均期望收益为P 1，P11，P12，P 1的计算方式如下。

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。

专业型科技服务平台博弈策略的复制动态方程如下：

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

x的一阶导数和设定的G（y）分别为

d（F（x））/dx=（1-2x）（yTI1（α-β）+TβI1-C1）。

G（y）=yTI1（α-β）+TβI1-C1。

根据微分方程稳定性，专业型科技服务平台选择加入的概率处于稳定状态必须满足F（x）=0且d（F（x））/dx<0。由于G（y）/y>0，所以G（y）为增函数。

令y*=C1-TβI1/TI1（α-β），

当y=y*，F（x）≡0，这意味着所有的x取值都是稳定状态;

当y>y*，F（x）=0，x=0，x=1是两种稳定状态， 此時，d（F（x））/dx|x=0>0， d（F（x））/dx|x=1<0，则x=1是均衡点，“加入”综合型科技服务平台是演化均衡策略。

当y<y*，F（x）=0，x=0，x=1是2种稳定状态，此时，d（F（x））/dx|x=0<0，d（F（x））/dx|x=1>0则x=0是均衡点，“不加入”综合型科技服务平台是演化均衡策略。专业型科技服务平台的策略演化相位图，如图2所示。

推论 1 专业型科技服务平台加入综合型科技服务平台的概率与资源池的专利数量、分成收益成正相关，与加入成本成负相关。

证明： 结合模型求解和演化相位图来看，V1，V2的大小和 C1-TβI1 TI1（α-β） 有关。

计算可得V2= C1-TβI1 TI1（α-β） ，V1=1-V2，V1为专业型科技服务平台加入综合型科技服务平台的概率。对V1的各要素求一阶偏导数，得V1/C1<0，V1/T>0，V1/I1>0。因此，C1下降或T，I1增加，均可使专业型科技服务平台选择加入综合型科技服务平台的概率上升。

2.3.2 综合型科技服务平台稳定策略

定义综合型科技服务平台选择“加入”策略的期望收益为P21，选择“不加入”策略的期望收益为P22，平均期望收益为P 2，P21，P22，P 2的计算方式如下。

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。

综合型科技服务平台博弈策略的复制动态方程如下：

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

y的一阶导数和设定的M（z）分别为

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

M（z）=xTI2（α-β）-C2+xC2+zλ（A+P）。

根据微分方程稳定性， 综合型科技服务平台选择“积极接收”的概率处于稳定状态必须满足F（y）=0 且d（F（y））/dy<0。由于M（z）/z>0，所以M（z）为增函数。

令z*=xTI2（β-α）+C2（1-x）/λ（A+P），

当z=z*，F（y）≡0，这意味着所有y的取值都是稳定状态;

当z>z*，令F（y）=0，y=0，y=1是2种稳定状态， 此时d（F（y））/dy|y=0>0，d（F（y））/dy|y=1<0， 则y=1是均衡点，“积极接收”是演化均衡策略。

当z<z*，令F（y）=0，y=0，y=1是两种稳定状态， 此时d（F（y））/dy|y=0&lt;0，d（F（y））/dy|y=1>0， 则y=0是均衡点，“消极接收”是演化均衡策略。 综合型科技服务平台的策略演化相位图，如图3所示。

推论 2 综合型科技服务平台积极接收专业型科技服务平台的概率与资源池数量、收益分成、 转化率提升水平成正比，与选择积极接受加入成本成反比。

证明： 结合模型求解和演化相位图来看，V3，V4的大小和 xTI2（β-α）+C2（1-x） λ（A+P） 有关。计算可得V3= C22 2λ（A+P）（C2-TI2（β-α）） ，V4=1-V3，V4为综合型科技服务平台选择“积极接收”的概率，对V4分别求各要素的一阶偏导，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），均可使综合型科技服务平台选择“积极接收”的概率增加。

2.3.3 政府稳定策略

定义政府选择“高补贴政策”的期望收益为P31，选择“低补贴政策”的期望收益为P32，平均期望收益为P 3，P31，P32，P 3的计算方式如下：

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。

政府博弈策略的复制动态方程如下：

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

z的一阶导数和设定的N（y）分别为

d（F（z））/dz=（1-2z）（λP-yλP-C3）。

N（y）=λP-yλP-C3。

根据微分方程稳定性，政府选择“高补贴”的概率处于稳定状态必须满足F（z）=0且d（F（z））/dz<0。由于N（y）/y<0，所以N（z）为减函数。

令y*=λP-C3/λP，

当y=y*，F（z）≡0，这意味着所有的z取值都是稳定状态;

当y<y*，F（z）=0，z=0，z=1是2种稳定状态，此时d（F（z））/dz|z=0>0，d（F（z））/dz|z=1<0，则z=1是均衡点，“高补贴政策”是演化均衡策略。

当y>y*，F（z）=0，z=0，z=1是2种稳定状态，此时d（F（z））/dz|z=0<0，d（F（z））/dz|z=1>0，則z=0是均衡点，“低补贴政策”是演化均衡策略。政府的策略演化相位图，如图4所示。

推论 3 政府选择高补贴政策的概率与惩罚力度、发现综合型科技服务平台消极接收的概率成正相关，与选择高补贴政策的成本成负相关。

证明： 结合模型求解和演化相位图来看，V5，V6的大小和 λP-C3 λP 有关。计算可得V6= λP-C3 λP ，V5=1-V6，V6为政府选择高补贴政策的概率。对影响V6的各要素求一阶偏导，得V6/λ>0，

V6/P>0，V6/C3<0。因此C3下降或λ，P上升，均可导致政府选择高补贴政策的概率增加。

2.3.4 策略组合稳定性分析

由F（x）=0，F（y）=0，F（z）=0可得系统稳定均衡点为

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）

三方演化博弈系统的雅可比矩为

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） 。

利用李雅普诺夫（Lyapunov）间接法，当雅克比矩阵的所有特征值均具有负实部，为渐进稳定点;当雅克比矩阵的特征值至少有一个具有正实部，为不稳定点;雅克比矩阵除具有实部为零的特征值外，其余特征值都具有负实部，则均衡点处于临界状态，稳定性不能由特征值符号确定。分析各均衡点的稳定性，如表3所示。

不确定情况的具体分类讨论如下：

推论 4 当TI1β<C1<TI1α，且λP<C3时，系统存在E1（0，0，0），E5（1，1，0）2个稳定的均衡点。

推论4表明当政府的监管力度λ和对综合型科技服务平台选择“消极接收”的惩罚力度P较小，且专业型科技服务平台获得的收益分成I1较小时，策略组合演化稳定于（不加入，消极接收，低补贴政策）和（加入，积极接收，低补贴政策）2个稳定点。此时，政府缺乏监管效力，不能有效地约束综合型科技服务平台积极与专业型科技服务平台合作，导致合作后科技成果转化率不高，不利于促进科技服务平台长久的合作。为了避免稳定策略组合（不加入，消极接收，低补贴政策）的出现，政府应加大监管力度，提升惩罚额度，发挥奖惩机制的作用。

推论 5 当TI1β<C1<TI1α，λP>C3，且λ（A+P）>C2时，系统存在E4（0，0，1），E5（1，1，0）2个稳定的均衡点。

推论5表明当专业型科技服务平台选择加入的成本介于其不加入和加入的收益之间时，其策略选择会在加入和不加入之间摇摆不定。当政府选择补贴策略的成本小于其监管所得的惩罚收益，且政府的补贴和奖惩之和大于综合型科技服务平台选择积极接收的成本时，根据三方策略选择初始点的不同，策略组合演化稳定于（不加入，消极接收，高补贴政策）和（加入，积极接收，低补贴政策）两个稳定点。此时，政府的监管有了一定的效力，为了避免（不加入，消极接收，高补贴政策）稳定点的出现，应提升专业型科技服务平台选择加入策略的收益，保障科技服务平台能够得到充足的利益。

推论 6 当C1<TI1α时，系统至少存在1个稳定的均衡点E5（1，1，0）。当C1<TI1β<TI1α时，系统有且仅有1个稳定的均衡点E5（1，1，0）。

推论6表明，专业型科技服务平台选择加入的成本要小于其加入时的科技成果转化收益，系统就存在（加入，积极接收，低补贴政策）这一稳定的策略解，当专业型科技服务平台选择加入的成本小于其不加入时的收益，系统有且仅有（加入，积极接收，低补贴政策）一个稳定的策略解。因此，应适当减少专业型科技服务平台选择加入策略的成本，从而增大专业型科技服务平台的收益。

3 仿真分析

3.1 演化稳定策略分析

结合调研数据和实际情况以及以往学者的研究，通过对部分调研数据进行均值化、等比缩小等处理，对无法获取的数据进行合理假设，分别赋以C1=200，T=100，α=0.5，β=0.3，C2=200，C3=60，λ=0.8，K=10。通过改变收益分成和奖惩力度来探究不同数值条件下，系统的稳定性结果，分别赋以以下3个数组：

数组1：I1=6，I2=4，A=120，P=100满足表3中的条件①③;不满足条件②;

数组2：I1=6，I2=4，A=120，P=70满足表3中的条件②③，不满足条件①;

数组3：I1=7，I2=3，A=180，P=100满足表3中的条件③，不满足条件①②。通过matlab进行仿真，如图5所示。

由图5（a）可知，在满足条件①③，不满足②的情况下系统存在E1（0，0，0），E5（1，1，0）2个稳定的均衡点;由图5（b）可知，在滿足条件②③，不满足条件①的情况下，系统存在E4（0，0，1），E5（1，1，0）2个稳定的均衡点;由图5（c）可知，在满足条件③，不满足条件①②的情况下，系统有且仅有E5（1，1，0）1个稳定的均衡点。可见，仿真分析于各方策略稳定性分析结论一致，且具有有效性。

3.2 影响因素分析

3.2.1 收益分成的影响

为了验证收益分成对演化的影响，基于数组3的变量赋值，在保证其他变量不变的情况下，分别对I1和I2赋以I1=6，I2=4，I1=7，I2=3，I1=8，I2=2 3种数值，三方初始策略选择概率均设为0.3，仿真结果，如图6所示。

由图6（a）可知，在演化前期，当I1较小时，科技服务平台之间倾向于不合作，政府需要在前期采用高补贴政策，通过政策补贴来削弱合作成本的影响，扩大科技服务平台的收益，当综合型科技服务平台和专业型科技服务平台通过合作获得的科技成果转化收益逐渐增加时，专业型科技服务平台倾向于加入，综合型科技服务平台会选择积极接收，随着双方获取的收益不断增大，合作得到巩固，此时政府不在需要采用高补贴政策来激励双方的合作，最终的演化趋于E5（1，1，0）。由图6（b）、6（c）可知，I1越大，专业型科技服务平台达到均衡所需的时间越短，综合型科技服务平台前期的策略也会更倾向于积极接收。因此，要加大专业型科技服务平台在科技成果转化中的收益分成。

3.2.2 监管力度的影响

为了验证收益分成对演化的影响，基于数组3的变量赋值，在保证其他变量不变的情况下，分别对λ赋以λ=0.8，λ=0.7，λ=0.6三种数值，三方初始策略选择概率均设为0.3，仿真结果，如图7所示。

由图7可知，在系统演化至稳定点的过程中，随着λ的增加，综合型科技服务平台积极接收所获得的政府补贴越来越大，同时，专业型科技服务平台从科技成果转化中获得的收益分成也越大，政府所需要支出的补贴就越多，所以专业型科技服务平台和政府都将以更快的速率分别往“加入”和“低补贴政策”方向演化。由图7（c）可知，当λ较大时，政府在前期会倾向于选择高补贴政策，监管力度的增强能够让政府以更短的时间促进科技服务平台之间达成良好合作，从而缩短了三方各自达到均衡的时间。因此，政府应加强对综合型科技服务平台是否“积极接收”的监管，通过监管，能够有效地促进综合型科技服务平台与专业型科技服务平台之间的合作，能够加快系统的演化速率。

3.2.3 补贴力度的影响

为了验证补贴力度对演化的影响，基于数组3的变量赋值，在保证其他变量不变的情况下，分别对A赋以A=160，A=180，A=200 3种数值，三方初始策略选择概率均设为0.3，仿真结果如图8所示。

由图8可知，随着政府给与综合型科技服务平台积极接收的补贴A越来越大，综合型科技服务平台的策略选择会更快地往积极接收的方向演化，综合型科技服务平台的合作意愿越强，给予专业型科技服务平台资源就越多，双方合作后的科技成果转化率也会随之增加，收益增加，正向促进科技服务平台之间的合作。政府在前期的补贴力度越大，就能以更快的速度达到三方稳定的均衡点，前期的高补贴能够保证政府尽快地进入到低补贴甚至是不补贴的稳定状态。因此，政府在前期应适当地提升补贴力度，尽快地促成科技服务平台间的稳定合作，

3.2.4 惩罚力度的影响

为了验证惩罚力度对演化的影响，基于数组3的变量赋值，在保证其他变量不变的情况下，分别对P赋以P=80，A=100，A=120 3种数值，三方初始策略选择概率均设为0.3，仿真结果，如图9所示。

由圖9可知，随着政府惩罚力度的加大，系统达到稳定均衡的速率变快。当政府的惩罚力度较小时，综合型科技服务平台在前期选择消极接收策略所维持的时间就越久，且随着惩罚力度的加大，政府从监管中所获得的惩罚收益就越大，策略选择在前期会往高补贴政策靠拢，但最终还是会回到低补贴政策上来。因此，政府的惩罚力度对科技服务平台策略选择由正向推动作用，惩罚力度越大，正向推动就越强，可以适当提升政府的惩罚力度。

4 结论及建议

4.1 结论

科技创新政策和市场需求导致科研主体产生大量科技成果，从而涌现出丰富的以科技要素聚集、科技成果转化为目标的科技服务平台。科技服务平台资源垄断和交易壁垒在一定程度上限制了科技资源的大融合，不利于科技成果的转化。本文在基于建立的专业型科技服务平台、综合型科技服务平台、政府的三方博弈，通过演化分析和数值仿真主要得出以下结论：

1）三方主体在演化博弈过程中会随机出现（不加入，消极接收，低补贴政策）、（不加入，消极接收，高补贴政策）、（加入，积极接收，低补贴政策）三种稳定的策略解。不同稳定解的出现与博弈主体的具体收益直接相关。（加入，积极接收，低补贴政策）是一定会出现的一个稳定解，也是博弈主体最佳的策略选择。

2）在市场机制下，科技服务平台之间的收益分成会直接影响博弈主体的演化速率，当收益分成往专业型科技服务平台倾斜时，系统达到均衡所需的时间更短。

3）虽然低补贴政策是政府的稳定策略，但政府在前期仍应适当提升补贴力度。前期的高补贴政策也是科技服务平台之间合作的主要动力之一，当科技服务平台之间的合作达到一定的程度，其市场化程度较高之后，不再需要政府过多干预，科技服务平台之间在利益驱动下，也能形成稳定合作。

4.2 建议

1）设立专业型科技服务平台收益占优的利益分配机制。收益分配直接影响科技服务平台的合作意愿。综合型科技服务平台应充分发挥其政府主导的公益性质，积极号召各专业型科技服务平台加入综合型科技服务平台，打破信息屏障和交易壁垒，在保证自身运转良好的情况下尽可能多地把收益分配给专业型科技服务平台。综合型科技服务平台要制定合理的合作机制，规范合作流程，减少科技服务平台之间的合作成本，吸引专业型科技服务平台参与入驻，实现平台互通互联、资源共享。

2）充分发挥政府在促进科技服务平台合作中的作用。在科技服务平台合作的不同阶段，政府的主要作用有所不同。在合作前期，政府应制定高补贴政策，加大对科技服务平台尤其是专业型科技服务平台的扶持力度，以缓解合作初期收益不高、专业型科技服务平台合作意愿低的问题。同时政府还应该加大监管和奖惩力度，有效约束科技服务平台的行为，确保政策有效实施且落到实处，对科技服务平台持续跟踪，防止利用政策疏漏骗取补贴的行为。在合作后期，政府可以适当减少补贴政策，随着科技服务平台间合作的不断加深，科技成果转化机制、技术市场环境越来越成熟，科技服务平台可以在市场机制的推动下，共同追求利益最大化。

本研究通过建立三放博弈模型，求解了专业型科技服务平台、综合型科技服务平台和政策的策略稳定解，为构建区域综合型科技服务平台提供了理论支撑。提出了加快科技服务平台合作的对策与建议，具有很强的实践意义。但本研究也存在一定的局限性。针对三方博弈的变量设定不够全面，三方博弈的收益矩阵还可以做进一步细化;在数值仿真阶段，参数的赋值虽借鉴了部分科技服务平台的数据，但还有部分数据存在一定的偏差性。未来可以设置非线性的收益矩阵，并且针对变量赋值做进一步的改进。

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收稿日期：2022-02-10

基金项目： 国家重点研发计划资助项目（2018YFB1404304）。

作者简介： 晏敬东（1962—），男，教授，博士生导师;

丁正辉（1999—），男，硕士研究生;

喻 潇（1988—），男，博士研究生;

蒋 正（2001—），男，本科生.