资源开发与市场ResourceDevelopment&MarketISSN1005-8141,CN51-1448/N《资源开发与市场》网络首发论文题目：惩罚机制下低碳技术创新联盟稳定性研究——基于随机演化博弈视角作者：刘苹，张一，汪熠杰网络首发日期：2021-10-22引用格式：刘苹，张一，汪熠杰．惩罚机制下低碳技术创新联盟稳定性研究——基于随机演化博弈视角[J/OL]．资源开发与市场.https://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1448.N.20211022.1641.005.html网络首发：在编辑部工作流程中，稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶段。录用定稿指内容已经确定，且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期刊特定版式（包括网络呈现版式）排版后的稿件，可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定；学术研究成果具有创新性、科学性和先进性，符合编辑部对刊文的录用要求，不存在学术不端行为及其他侵权行为；稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、出版的技术标准，正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。为确保录用定稿网络首发的严肃性，录用定稿一经发布，不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容，只可基于编辑规范进行少量文字的修改。出版确认：纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司签约，在《中国学术期刊（网络版）》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版，以单篇或整期出版形式，在印刷出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊（网络版）》是国家新闻出版广电总局批准的网络连续型出版物（ISSN2096-4188，CN11-6037/Z），所以签约期刊的网络版上网络首发论文视为正式出版。惩罚机制下低碳技术创新联盟稳定性研究1——基于随机演化博弈视角刘苹1，张一1,2，汪熠杰2（1.四川大学商学院，四川成都610064；2.云南大学工商管理与旅游管理学院，云南昆明650500）摘要：低碳技术创新的双重外部性与“搭便车”风险，严重制约了我国低碳技术创新联盟的稳定发展。基于此背景，运用随机博弈模型分析多主体惩罚机制对低碳技术创新联盟演化的影响,结果表明：多主体惩罚机制的实施能有效提升低碳技术创新联盟稳定性。其中，第二方惩罚机制是影响低碳技术创新联盟稳定性的主要因素，第一方与第三方惩罚机制及随机干扰则对联盟的稳定速率有重要影响。为促进我国低碳技术联盟稳定发展，助力“碳达峰、碳中和”目标的实现，进一步从政策制定与管理实践角度提出优化我国低碳技术创新联盟稳定性的对策建议。关键词：低碳技术创新；碳中和；惩罚；稳定性；随机演化博弈ResearchontheStabilityofEnterpriseLowCarbonInnovationAllianceUnderPunishmentMechanism——FromthePerspectiveofStochasticEvolutionaryGameLIUPing1,ZHANGYi1,2,WANGYi-jie2(1.SchoolofBusinessManagement,SichuanUniversity,Chengdu610064,China;2.SchoolofBusinessandTourismManagement,YunnanUniversity,Kunming650500,China)Abstract:Thedoubleexternalitiesandfree-ridingriskslimitedthestabledevelopmentoflowcarbontechnologyinnovationalliance.Tosolvetheproblem,thispaperusedstochasticgamemodeltoillustratetheinfluenceofmulti-agentpunishmentmechanismonalliancelowcarbontechnologyinnovationalliancestability.Theresultsshowedthat:Multi-agentpunishmentmechanismcouldimprovethestabilityoflowcarbontechnologyinnovationallianceobviously.Where,thesecondpartypunishmentwasthemainfactoraffectingthestabilityoflowcarbontechnologyinnovationalliance.Inaddition,thefirstpartypunishment,thirdpartypunishmentandthestochasticinterferencehadeffectonalliance’sevolution.Further,thispaperputforwardsomeadviceforimprovinglowcarbontechnologyinnovationalliancestabilityformtheprospectofpolicyformulation.Keywords:low-carboninnovation;carbonneutralization;punishment;stability;stochasticevolutionarygame当今全球资源危机日益加剧，发展低碳经济成为国际社会解决环境能源问题的必然途径[1]。“中国制造2025”文件明确提出创新驱动、质量为先、绿色发展的发展战略[2]；“十四五”规划强调推动能源革命，加快低碳经济体系建设对中国新时代经济发展的重要意义。在2020年的第七十五届联合国大会上，我国向国际社会做出了将于2030年前实现“碳达峰”，2060年实现“碳中和”的承诺。“碳达峰、碳中和”目标的实现，需以低碳技术为动力[3]，但由于低碳技术的复杂性，单个企业独立实施低碳技术创新变得愈发困难[4]。为此，低碳技术创新联盟成为我国低碳技基金项目：国家自然科学基金项目“西部民族地区旅游地利益诉求演化机理及适应性机制研究”（编号：71663061）。第一作者简介：刘苹（1973—），女，四川省中资人，教授，博士生导师，研究方向为企业经济。通讯作者简介：汪熠杰（1994—），男，四川省成都人，博士研究生，研究方向为博弈论。网络首发时间：2021-10-2217:30:46网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1448.N.20211022.1641.005.html术创新的重要力量。低碳技术创新联盟是指由企业、高校、科研机构等构成的低碳技术创新合作联盟[5]，以协同创新为手段，促进低碳技术的创新发展是联盟的首要目标[6]。与其他科技创新不同，由于双重外部性的存在[7]，低碳技术创新联盟的稳定性受知识溢出、投机行为等多方因素影响[8]。同时，我国低碳技术相关知识产权模糊[9]，更提升了低碳技术创新联盟中的“搭便车”风险[10]，严重影响了联盟的稳定发展[11]。为此，解决联盟中的“搭便车”问题，提升低碳技术创新联盟的稳定性，对我国低碳技术创新发展至关重要。1文献回顾低碳创新合作的稳定与监管问题一直是学界的重点话题。Yong、Dian[12]指出，和其他技术创新联盟相比，分配机制、知识溢出和外部性等因素对低碳技术创新联盟稳定性的影响更强；罗敏[13]发现，由于低碳技术创新产权政策不完善，中国低碳技术市场中存在着较大的投机空间；赵丹、戢守峰[14]研究发现，低碳技术具有明显的正外部性特征，中国低碳技术创新联盟中的搭便车及投机行为也较其他创新联盟更为严重。“搭便车”是联盟合作过程中难以避免的问题。传统经济学和行为经济学认为，在合作中引入惩罚机制能有效遏制“搭便车”行为的发生[15]。惩罚机制作为惩罚制定与实施的综合反映，体现了惩罚的作用原理与实际效用。Masclet、Cameron等[16,17]研究指出，惩罚主体对惩罚机制的效用有较大影响。按照主体的不同，惩罚机制可分为第一方惩罚（First-partypunishment）；第二方惩罚（Second-partypunishment）和第三方惩罚（Third-partypunishment）3种。其中，第一方惩罚是以“搭便车”个体自身为主体实施的内在自我道德惩罚；第二方惩罚是以联盟管理者为主体实施的联盟内部制度性惩罚；第三方惩罚是指以联盟外第三方组织为主体实施的“旁观者”惩罚，声誉惩罚机制则可看作是一种第三方惩罚的特殊情况。高艳慧、万迪昉、郭海星[18]指出惩罚机制及声誉机制的引入能有效促进技术创新联盟稳定发展。崔和瑞、付秋芳、肖汉杰等[19-21]则从惩罚方式的视角分析了低碳技术创新联盟稳定性的影响演化，发现通过“违约金”和“退出金”等制度对低碳技术创新联盟中“搭便车”问题的解决有一定作用。尽管学界和业界从制度规约惩罚入手，对低碳技术创新联盟“搭便车”问题的解决做出了众多努力，但具体实施效果却不尽人意。徐晓红、郭滕达等[22,23]指出，我国的低碳技术转化率还处于较低水平,低碳技术创新联盟中的搭便车问题依然严峻[24]。叶航指出，惩罚机制是合作联盟结构嵌入的重要因素，合理嵌入惩罚机制对联盟中“搭便车”问题的解决有重要作用[25]。综合现有文献可知，虽然已有大量学者运用博弈论研究了惩罚机制对低碳技术创新联盟稳定性的影响，但从惩罚实施主体和惩罚机制的类型来看，这些研究大多仅分析了低碳技术创新联盟中第二方惩罚的制定与实施，关于第一方和第三方惩罚的讨论却相对较少，也没有考虑惩罚机制的嵌入方式是否合理，因此现有的制度规约惩罚并不能较好解决低碳技术创新联盟中的搭便车问题。同时，现有研究多运用确定性博弈模型分析技术创新联盟中的搭便车问题，尚未考虑随机干扰对博弈结果的影响。然而，行为经济学及心理学研究却表明，由于成员个体行为的有限理性，联盟惩罚实施时通常会伴有随机干扰[26],且这些随机干扰对惩罚机制的实施效用有较大影响。为此，确定性博弈模型所得研究结论的可靠性将大打折扣。鉴于此，本文将引入第一方、第二方和第三方惩罚，构建起涵盖多方惩罚实施主体的“多主体惩罚机制”，并全面讨论多主体惩罚机制对低碳技术创新联盟稳定性的影响。同时，考虑惩罚实施时的随机干扰问题，本文将引入Itô随机过程，刻画随机干扰对惩罚实施效用影响，进而从惩罚的制定与实施角度探究我国低碳技术创新联盟稳定性的提升途径，并对现有研究的不足进行补充。2基本假设假设在低碳技术创新联盟𝐿中，存在有限个无差别联盟成员，每个成员间将随机配对、反复博弈。其中,a和b分别代表任意两个不同成员，记成员的策略集{合作创新（CollaborativeInnovation），搭便车（Free—Riding）}为{CI,FR}。假设a与b双方都选择创新策略时，双方都将获得创新收益u；当一方选择创新策略，另一方选择“搭便车”策略时，低碳技术创新的成功率为α，其中创新方获得创新收益u，搭便车方所获“搭便车”收益为v。由于协同创新能带来技术互补、资源共享等优势，故协同创新时的创新成功率大于单独创新时的成功率，即1>β>0；由于成员实施“搭便车”行为时，搭便车方的收益主要来自低碳技术的知识溢出和模仿窃取,往往不能获得完全的创新收益，因此有u>v。同时，为保证创新行为的顺利进行，假设有u≫C。参考徐荣、陈宝峰[27]的研究，假设联盟L中的第二方惩罚以举报惩罚的形式存在，以负强化联盟中的搭便车行为，并对开展低碳技术创新的成员进行补偿。即，当联盟成员的一方采取策略FR，另一方采取策略CI时，采取策略CI的一方以概率p(0≤p≤1)对采取策略FR的一方进行举报，处罚力度为β（β>γ）。本文通过pβ反映联盟关系环境强度对举报惩罚效用的影响，同时弥补了以往文献中假设组织中的惩罚制度均能完全实施的缺陷。基于叶航[25]的研究，假设第一方惩罚表现为搭便车成员的内疚和自我谴责，强度为φ；第三方惩罚表现为社会公众等对搭便车成员的谴责，且因谴责而损失的声誉为ϕ。基于以上假设，可得联盟L的收益矩阵（表1）。表1低碳技术创新联盟支付矩阵成员策略成员a搭便车(FR)合作创新(CI)成员b搭便车(FR)0,0αv−pβ−φ−ϕ,αu+pβ−C合作创新(CI)αu+pβ−C,αv−pβ−φ−ϕu−C,u−C3博弈模型及稳定性分析3.1随机博弈模型构建假设x(t)表示t时刻联盟L选择策略FR的比例，则可求得联盟L中成员采取策略CI、策略FR的期望收益为：1FRExtvp………………………………………………………(1)1CIExtupCxtuC……………………………………………(2)进而，求得复制动态方程：(1)dxtxtxtCpuvxtuuvdt………(3)由于1−𝑥为非负，对博弈结果没有影响，因此公式（3）可转换为以下形式：dxtxtCpuvxtuuvdt………………(4)参考文献[28]中随机动力模型构建方法，引入Wiener过程，通过GaussianNoise反映惩罚实施时的随机干扰因素，并构建为随机动力模型：+()()dxtxtCpuvxtuuvdtxtdt…(5)式中，ω(t)是一维标准Wiener过程，在给定时间t，ω(t)服从正态分布N(0,t)，dω(t)服从正态分布N(0,∆t)，因此x(t)也成为一个随机过程。为刻画联盟𝐿的半封闭性特点，本文构建函数𝜎𝑥(𝑡)=√(1−𝑥(𝑡))𝑥(𝑡)，𝜎𝑥(𝑡)=√(1−𝑥(𝑡))𝑥(𝑡)项决定了𝑥(𝑡)𝜖[0,1]且每个影响联盟稳定性的因素都不起决定性作用，最终所得公式(6):+(1())()()dxtxtCpuvxtuuvdtxtxtdt……………………………………………………………………………………………………(6)3.2零解稳定性分析要使联盟𝐿稳定发展，理想情况应是联盟中的所有企业均选择策略CI，此时选择策略FR的比例𝑥(𝑡)=0。不失一般性，在公式(6)中假定起始时间𝑡=0,𝑥(0)=0，则有𝑑𝑥(0)=𝑥(0)(𝐶−𝜙−𝜑−𝑝𝛽−𝑢+𝛼𝑣+𝑥(0)(𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣))𝑑𝑡+√(1−𝑥(0))𝑥(0)𝑑𝜔(𝑡)。因此，公式(6)有解:𝑥(𝑡，0)=0，即联盟𝐿的随机博弈模型中存在零解。此时如果初始状态时所有成员均选择策略CI，则在无随机干扰情况下联盟𝐿中所有成员都将永远选择策略CI。然而由于随机干扰的存在，这一情况是难以实现的，𝑥(𝑡，0)=0仅是公式(6)不考虑随机干扰时的特殊均衡解。要使联盟𝐿能稳定发展，还需对公式(6)的零解稳定性进行讨论。基于指数函数相关的零解稳定性定义[29]，可得出公式(6)零解稳定的充分性判据。即，若假设存在光滑函数V(t,x)与正常数z1,z2，使得：12Vt,xppzxzx…………………………………………………………………(7)①若存在正常数θ使得𝐿𝑉(𝑡,𝑥)≤−𝜃𝑉(𝑡,𝑥)，则方程的零解𝑝阶矩指数稳定，且成立𝐸𝑥(𝑡,𝑥0)𝑝≤(𝑧2𝑧1)𝑥0𝑝𝑒−𝜃𝑡；②若存在正常数θ使得𝐿𝑉(𝑡,𝑥)≥𝜃𝑉(𝑡,𝑥)，则方程的零解𝑝阶矩指数不稳定，且成立𝐸𝑥(𝑡,𝑥0)𝑝≥(𝑧2𝑧1)𝑥0𝑝𝑒−𝜃𝑡。其中，𝐿𝑉(𝑡,𝑥)=𝑉𝑡(𝑡,𝑥)+𝑉𝑥(𝑡,𝑥)𝑓(𝑡,𝑥)+12𝑔2(𝑡,𝑥)𝑉𝑥,𝑥(𝑡,𝑥)。基于函数𝑥零解稳定性的充分条件，令𝑧1=𝑧2=1,p=1,θ=1，并构建Liapunov函数𝑉(𝑡,𝑥)=𝑥(𝑡),𝑥(𝑡)∈[0,1],可求得式(6)的稳定条件𝑆𝑖,𝑖=1,2。𝑆1:当𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣≤0且C−𝜙−𝜑−pβ−𝑢+𝛼𝑣≤−1时；或𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣>0且C−𝛼𝑢−pβ≤−1时，𝑑𝑥(𝑡)零解稳定。𝑆2:当𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣<0且C−𝛼𝑢−pβ≥1时；或𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣≥0且C−𝜙−𝜑−pβ−𝑢+𝛼𝑣≥1时，𝑑𝑥(𝑡)零解不稳定。公式(6)的零解期望矩指数稳定性讨论，能从定量角度给出多方主体惩罚机制促进联盟𝐿稳定发展的实践依据。若零解矩指数稳定，则联盟𝐿中选择策略𝐹𝑅的成员比例变化将以指数函数的速率趋近于0，联盟𝐿将稳定发展，这为决策者制定多主体惩罚机制，进而提升低碳技术创新联盟稳定性提供了理论依据；而零解期望矩指数不稳定，则说明当前的惩罚机制无法起到有效的监督、惩罚作用，难以规范联盟L中的“搭便车”行为，此时联盟𝐿将以指数函数的速率解体。对零解期望矩指数不稳定条件的分析，能为管理者在实践中防范此类问题提供理论依据。需注意的是，由于多主体惩罚机制在实施过程中受多方随机因素影响，联盟L稳定策略的演化过程较为复杂。由稳定条件S1与S2可知，联盟L中策略CI的最终稳定情况，不仅受创新成本C，创新收益u等参数的绝对大小影响，还受规约性惩罚实施概率p，第一方惩罚力度φ，第二方惩罚力度β和第三方惩罚力度ϕ等参数的相对大小影响，随着p、β、φ、ϕ等参数的相对大小关系变化，策略CI的最终稳定情况亦会发生改变。比较稳定条件S1和S2可知，若p、β、φ、ϕ均处于较高水平，则满足稳定条件S1，此时策略CI成为联盟L的稳定策略；若p、β、φ、ϕ均处于较低水平，则满足稳定条件S2，此时策略FR成为联盟L的稳定策略。因此在引入多主体惩罚机制的情况下，联盟L的管理者应关注联盟的系统特性及实际状态，进而适时地对多主体惩罚机制进行改进。4惩罚机制对创新联盟稳定性影响由于我国低碳技术较为落后，低碳产权和专利相关政策尚不完善，中国低碳技术创新联盟稳定性通常较弱，实施低碳技术创新的成功率和收益率也长时间处于较低水平[27]。因此，为验证所得结论，分析惩罚机制对低碳技术创新联盟稳定性的影响，本部分将基于所得稳定条件，通过数值模拟分析多主体惩罚机制对低碳技术创新联盟稳定性的影响。为使数值模拟时的参数设定更贴近现实情况，参考相关文献[30,31]，假设联盟L中成员合作创新成本𝐶=8，创新收益𝑢=10,单独创新时的成功率𝛼=0.7，搭便车收益𝑣=8。同时为保证一般性，假设𝑡=0时联盟L中选择策略CI和策略FR的比例各为0.5。下面主要考虑两种情形。4.1高惩罚力度下创新联盟稳定演化假设联盟𝐿中，第二方惩罚力度𝛽=6；第二方惩罚实施概率𝑝=0.5；第一方惩罚力度𝜑=1；第三方惩罚力度𝜙=2。此时参数满足条件𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣≤0，且C−𝜙−𝜑−pβ−𝑢+𝛼𝑣≤−1，仿真结果如图1所示。提升与第一方惩罚和第三方惩罚力度，使第一方惩罚力度𝜑=2；第三方惩罚力度𝜙=3，其余参数均不变。则此时参数满足条件𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣>0，且C−𝛼𝑢−pβ≤−1，仿真结果如图2所示。从图1、图2可以看出，当参数满足稳定条件S1时，第一、二、三方惩罚的惩罚力度均处于较高水平。在演化初始阶段，联盟L中并不存在完全占优策略，成员行为容易受到一些随机因素影响，因此系统演化至零解的过程并不是平滑的，而是在扰动的影响下有波动地达到均衡解。但随着系统演化的进行，策略CI的适应度逐渐大于策略FR的适应度，因此最终联盟L中选择策略FR的成员比例x将演化至0，策略CI将成为联盟L的稳定策略，这与稳定条件S1的结论是相一致的。此外，图2是在图1参数条件基础上，通过提升第一方惩罚和第三方惩罚力度所得到的。比较图1、图2可发现，提升第一方惩罚和第三方惩罚力度，能让图2早于图1达到稳定。这说明第一方和第三方惩罚的惩罚力度对联盟L的随机演化速率有显著作用，实施高力度的第一方和第三方惩罚，能使联盟L尽快达到策略CI的收敛稳定状态。图1稳定条件𝑺𝟏下的演化动态（𝝋=𝟏，𝝓=𝟐）图2稳定条件𝑺𝟏下的演化动态（𝝋=𝟐，𝝓=𝟑）4.2低惩罚力度下创新联盟稳定演化降低第二方惩罚实施力度和概率，使第二方惩罚实施力度𝛽=3，实施概率𝑝=0.3。其余参数保持情形1水平。此时参数满足条件𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣<0且C−𝛼𝑢−pβ≥1，仿真结果如图3所示。降低第一方惩罚、第三方惩罚力度与第三方赞誉收益，使𝜑=0.5；𝜙=1其他参数均不变。此时参数满足条件；𝜙+𝜑+𝑢−𝛼𝑢−𝛼𝑣≥0，且C−𝜙−𝜑−pβ−𝑢+𝛼𝑣≥1，仿真结果如图4所示。图3稳定条件𝑺𝟐下的演化动态（𝝋=𝟏，𝝓=𝟐）图4稳定条件𝑺𝟐下的演化动态（𝝋=𝟎.𝟓，𝝓=𝟏）从图3与图4的仿真结果可以看出，当参数满足稳定条件S2时，第一、二、三方惩罚的惩罚力度均处于较低水平，此时联盟L中选择策略FR的成员比例x最终将演化至1，策略FR将成为联盟L的稳定策略。图3、图4中选择策略FR的成员比例x演化至1的过程中并不是平滑的，而是在扰动的影响下有波动地达到均衡解的，虽然最后阶段还有微弱的波动，但基本上联盟L中的成员最终都选择了策略FR，联盟L最终也将解体。这表示低水平的惩罚力度将降低联盟成员的搭便车成本，从而促成“搭便车”行为的发生，并且在演化博弈这种内部成员相互学习模仿的机制下，整个联盟L的稳定性将会以指数速度动摇，并最终解体。因此，在低碳技术创新具有双重外部性，且中国的低碳技术专利政策尚不完善的背景下，必须用高力度的多主体惩罚机制来阻止低碳技术创新联盟中“搭便车”行为的产生。这既是对低碳技术创新联盟稳定性的保护，也是提升中国企业低碳技术创新动力的重要措施。此外，比较图3、图4还可以发现，在降低第一方惩罚力度φ，第三方惩罚力度ϕ后，图4明显先于图3到达稳定，再次证明第一方和第三方惩罚的力度对联盟L的随机演化速率有显著影响，实施低力度的第一方和第三方惩罚将加快联盟L收敛稳定到策略FR。比较情形1和情形2的仿真结果可知。低碳技术创新联盟中存在多主体惩罚机制时，第二方惩罚的实施力度β和实施概率p对联盟L的最终稳定有重要影响。当第二方惩罚实施力度β和实施概率p均较高时，联盟L的演化结果将稳定于策略CI，联盟将稳定发展。一旦第二方惩罚实施力度β和实施概率p处于较低水平，联盟L的演化结果则将稳定于策略FR，联盟将解体。因此，提升第二方惩罚的实施力度β和实施概率p是加强低碳技术创新联盟稳定性的关键。此外，联盟𝐿演化的稳定速率受第一方惩罚力度φ，第三方惩罚力度ϕ影响。从仿真结果可知，在合作创新策略的稳定演化过程中，提升参数φ，ϕ的数值能加快联盟L演化稳定于策略CI的速度，进而提升低碳技术创新联盟效率。因此，引导构建多主体惩罚机制，加强第一方和第三方惩罚的惩罚力度，对低碳技术创新联盟稳定效率的提升至关重要。5低碳技术创新联盟稳定性提升建议“碳达峰、碳中和”目标的提出，体现了中国应对全球气候变化问题的责任与担当。“碳达峰、碳中和”目标的实现，需以低碳技术为基础，由于我国低碳技术创新相关专利法规的缺失和低碳技术的双重外部性特性，使低碳技术创新面临搭便车行为泛滥，创新合作难以稳定持续进行的困境，阻碍了低碳技术健康发展。为提升我低碳技术创新联盟稳定性，解决联盟中搭便车泛滥问题，结合上述结论提出建议：第一，提升低碳创新收益，降低低碳创新成本。与一般科技创新联盟相比，低碳技术创新联盟的高创新成本与低创新收益的特点更为显著。因此，降低低碳技术创新联盟的创新成本，提升合作创新收益是提升联盟稳定性的第一要务。低碳技术创新作为具有较高知识溢出效应的创新项目，其所需创新成本较高，但实际的收益却较低。这一问题极大提升了联盟成员的合作风险，降低了低碳技术创新合作的期望收益，使联盟成员丧失低碳创新合作信心。从所得低碳技术创新联盟的稳定条件S1与S2可知，低碳技术创新联盟最终的稳定受多主体惩罚机制实施力度、低碳创新成本和低碳创新收益间的相对大小影响。当创新成本较高，创新收益较低时，需实施高力度的惩罚才能解决低碳技术创新联盟中的“搭便车”问题。然而，若联盟中存在过严的惩罚制度，将引起联盟成员的不满，同时也将增大惩罚实施成本。因此，高创新成本和低创新收益是造成现今低碳技术创新联盟中“搭便车”行为泛滥的根本原因。为此，降低低碳创新成本，提升低碳创新收益，是提升我国低碳技术创新联盟稳定性的最关键途径。第二，构建多主体惩罚机制，增强惩罚实施力度。大多的创新联盟仅注重对制度规约性惩罚的制定和实施，对第一方和第三方惩罚的关注较少。由于部分创新联盟的关系环境较弱，“搭便车”风险较小，通过单一的制度规约惩罚也能取得较好的监管效用。但对于低碳技术创新联盟而言，由于低碳技术创新具有知识产权模糊，双重外部性等特点，存在较高“搭便车”风险，因此单一的制度规约惩罚难以完全解决联盟中的“搭便车”问题。这也是大多低碳技术创新联盟最终破灭的主要原因。为此，需在低碳技术创新联盟中引入多主体惩罚机制，综合把握不同惩罚机制特点，对低碳技术创新联盟进行管理。此外，由于低碳技术知识溢出效应显著，通过制度规约、专人督导等方式识别、监督低碳技术“搭便车”行为的成本较高，效用较低。因此，在制定具体的多主体惩罚机制时，应多用同伴监督、互相举报等惩罚监督方式，以降低惩罚实施成本，提高惩罚效用。第三，塑造联盟文化，加强团队建设。余菲菲[33]的研究表明，由于低碳创新涉及领域较多，正外部性明显，因此低碳技术创新联盟的规模往往较大，联盟成员多元。大多企业低碳技术创新联盟中都缺少统一的联盟文化，成员与联盟、成员间的连接较弱，关系疏远，因此第一方惩罚往往难以在低碳技术创新联盟中发挥较好作用。但博弈结果表明，第一方惩罚对多主体惩罚机制的实施有重要影响。因此，有必要提升第一方惩罚在企业低碳技术创新联盟中的效用。第一方惩罚是个体在背叛群体规范时产生的不舒服感，实质上是一种自身内在产生的道德惩罚，主要表现为愧疚、后悔、尴尬等。作为一种自发产生的道德惩罚，第一方惩罚受个体特质影响较大，通常具有一定随机性。只有当个体与群体关系紧密，联系较多时，这种自发的道德惩罚才能发挥较好的效果。对此，政府和相关部门可引导组建“低碳技术创新产业园区”、“低碳技术创新协会”等行业集群、组织，以加强低碳技术创新相关主体间联系。同时低碳技术创新联盟管理者也可通过塑造联盟文化，加强团队建设的方式，强化联盟成员对联盟的归属感，进而提升第一方惩罚力度。第四，加大低碳技术创新联盟宣传力度，扩展声誉惩罚信息传播渠道。随着国家、政府对低碳经济发展的重视，与社会大众节能环保意识的觉醒，社会与公众愈发关注企业的低碳减排问题，这种对低碳经济、绿色发展的社会关注与舆论导向，也正好为第三方惩罚机制的实施提供了较好的环境与空间。作为一种通过社会公众，政府机构等第三方主体实施的惩罚监督机制，第三方惩罚机制的效用受社会舆论影响较大。因此，联盟管理者应加大对企业低碳技术创新联盟的宣传力度，借助现今社会公众对低碳绿色经济发展的关注与舆论优势，最大限度地将社会、舆论力量引入到第三方惩罚机制的实施过程中，从而提升第三方惩罚机制的实施效用。此外，声誉惩罚机制作为第三方惩罚机制的重要组成部分，对第三方惩罚的实施效用亦有较大影响。通过声誉惩罚机制，“搭便车”成员的声誉将受到公众与舆论的谴责，从而让“搭便车”者的长期收益减少。对此，相关部门和联盟管理者可构建低碳技术创新联盟的专门信息发布渠道，让联盟成员的声誉信息能及时有效地流通到公众所依赖的信息接收路径中，以提升第三方惩罚的实施效用。6结语为解决我国低碳技术创新联盟中的“搭便车”问题，提升低碳技术创新联盟稳定性，本文基于多方惩罚理论，运用随机演化博弈模型探究了如何通过构建多主体惩罚机制解决低碳技术创新联盟中的“搭便车”问题，进而让低碳技术创新联盟稳定发展。研究结果表明，构建包含第一方、第二方和第三方惩罚的多主体惩罚机制能较好地解决低碳技术创新联盟中的搭便车问题。但需注意的是，该多主体惩罚机制的实际效用受惩罚实施力度影响，只有当第一方、第二方和第三方惩罚的实施力度均较高时低碳技术创新联盟中的“搭便车”问题才能得到较好的解决。为了更好地实现“碳达峰、碳中和”目标，助力我国低碳技术创新联盟稳定发展，本文建议我国的低碳技术创新联盟应建立起全面完善的多主体惩罚机制，并通过强有效的执行实施，监管低碳技术创新联盟中的“搭便车”行为，增强成员的协同创新动力，进而实现联盟的稳定发展与低碳技术的深度创新。参考文献：[1]徐建中,赵亚楠.FDI知识溢出对区域低碳创新网络效率的门槛效应研究[J].科技进步与对策,2019,36(9):34-42.[2]毕克新,付珊娜,杨朝均,等.制造业产业升级与低碳技术突破性创新互动关系研究[J].中国软科学,2017,(12):141-153.[3]张贤,郭偲悦,孔慧,等.碳中和愿景的科技需求与技术路径[J].中国环境管理,2021,13(1):65-70.[4]陈熹.论新能源汽车技术创新的保护与共享——基于绿色专利联盟的进路[J].华北电力大学学报:社会科学版,2018,(4):8-14.[5]陈伟,张永超,马一博,等.基于AHP—GEM—Shapley值法的低碳技术创新联盟利益分配研究[J].运筹与管理,2012,21(4):220-226.[6]徐建中,赵亚楠,朱晓亚.基于复杂网络演化博弈的企业低碳创新合作行为网络演化机理研究[J].运筹与管理,2019,28(6):70-79.[7]AghionP,MartinR,ReenenJV.CarbonTaxes,PathDependency,andDirectedTechnicalChange:EvidencefromtheAutoIndustry[J].SocialScienceElectronicPublishing,2016,124(1):1-51.[8]王为东,王冬,卢娜.中国碳排放权交易促进低碳技术创新机制的研究[J].中国人口·资源与环境,2020,30(2):41-48.[9]罗敏.基于EPNR模型的中国低碳技术创新动力因素分析[J].科技管理研究,2018,38(1):239-243.[10]兰梓睿,孙振清,蔡琳琳.低碳背景下上下游企业绿色创新投入的演化博弈[J].科技管理研究,2019,39(16):257-263.[11]FreitasBM,MarquesRA.University-IndustryCollaborationandInnovationinEmergentandMatureIndustriesinNewIndustrializedCountries[J].ResearchPolicy,2013,42(2):443-453.[12]YongHG,DianZX.GameAnalysisofCooperativeInnovationinICTLowCarbonTechnologyChainBasedonDifferentProfitSharingArrangements[J].SystemsEngineering,2016,34(11):39-46．[13]罗敏.低碳专利商业化激励机制研究[J].科学学研究,2018,36(10):1795-1800,1913.[14]赵丹,戢守峰.公平关切和低碳偏好下供应链减排投资策略研究[J].工业技术经济,2020,39(1):94-104.[15]NikosN.Feedback,PunishmentandCooperationinPublicGoodExperiments[J].GamesandEconomicBehavior,2009,68(2)：689-702.[16]MascletD,VillevalMC.Punishment,Inequality,andWelfare:APublicGoodExperiment[J].SocialChoiceandWelfare,2008,31(3):475–502.[17]CameronCD,PayneBK,KnobeJ.DoTheoriesofImplicitRaceBiasChangeMoralJudgments?[J].SocialJusticeResearch,2010,23(4):272–289.[18]高艳慧,万迪昉,郭海星.基于监管、学习和声誉的联盟稳定性:实验研究[J].管理学报,2012,9(8):1154-1161.[19]崔和瑞,王欢歌.产学研低碳技术协同创新演化博弈研究[J].科技管理研究,2019,39(2):224-232.[20]付秋芳,忻莉燕,马士华.惩罚机制下供应链企业碳减排投入的演化博弈[J].管理科学学报,2016,19(4):56-70.[21]肖汉杰,王华.低碳环境友好技术创新扩散非对称演化博弈研究[J].中国科技论坛,2017,(8):20-27.[22]徐晓红,汪侠.中国绿色全要素生产率及其区域差异——基于30个省面板数据的实证分析[J].贵州财经大学学报,2016,(6):91-98.[23]郭滕达,赵淑芳.绿色技术银行:来自中国的探索[J].中国人口·资源与环境,2019,29(12):131-137.[24]杨济菡,王玉茹.双循环新发展格局下知识产权制度创新——以绿色低碳经济为中心[J].青海社会科学,2020,(6):54-60.[25]叶航.公共合作中的社会困境与社会正义——基于计算机仿真的经济学跨学科研究[J].经济研究,2012,47(8):132-145.[26]罗军.基于Stackelberg模型的供应中断惩罚机制研究[J].统计与决策,2020,36(8):170-173.[27]徐荣,陈宝峰.基于惩罚机制和声誉机制的企业联盟合作稳定性分析[J].中国商论,2018,(7):165-170.[28]BenaïmM,WeibullJW.DeterministicApproximationofStochasticEvolutioninGames[J].Econometrica,2003,71(3):873-903.[29]胡适耕,黄乘明,吴付科.随机微分方程[M].北京:科学出版社,2008.[30]毕克新,黄平,杨朝均.低碳技术创新系统:概念辨析与研究展望[J].技术经济,2017,36(11):16-23.[31]赵敏.科技创业企业的投资价值与投资策略研究[D].上海:上海交通大学博士学位论文,2007.[32]侯志红.科创“原始股”价值几何[N/OL].中国证券报,2019-04-29(W01).[2019-04-29].http://www.cs.com.cn/tzjj/jjdt/201904/t20190429_5945088.html.[33]余菲菲.联盟组合构建对企业绿色创新行为的影响机制——基于绿色开发商的案例启示[J].科学学与科学技术管理,2015,36(5):13-23.