張家琛
(天津財經(jīng)大學,天津300222)
隨著科技經(jīng)濟一體化的發(fā)展,產(chǎn)學研技術聯(lián)盟已經(jīng)是這個知識經(jīng)濟時代的發(fā)展趨勢。所謂的產(chǎn)學研聯(lián)盟是指企業(yè)、高等院校和科研機構及政府因為有著共同的利益結合點而進行的合作。在合作的過程中,聯(lián)盟伙伴的利益分配是既關鍵又矛盾的一個問題,對合作關系的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展起決定作用。因為產(chǎn)學研合作不同于普通的經(jīng)濟合作或單一的科研合作,各個成員承擔著各種風險(包括市場、技術、合作風險),而各方的利益分配與各方承擔的風險密切相關,所以利益分配的不合理會導致聯(lián)盟的不穩(wěn)定,從而發(fā)生伙伴退出甚至解體的合作危機。
誠然,目前有很多學者都進行過產(chǎn)學研合作的利益分配方式的研究,或者對于產(chǎn)學研合作項目的風險定量分析研究,但很少有文章是通過引入風險補償這一概念來重新進行利益分配的研究。而本文的研究目的是對聯(lián)盟成員利益分配進行風險補償,基于風險與利益相對稱原則,利用博弈論基本理論和Nash的計算模型,通過風險補償值的模糊值研究和精確值研究這兩種方式來重新調整利益分配,使聯(lián)盟成員利益分配更符合實際情況,調動聯(lián)盟成員的積極性,從而提高產(chǎn)學研技術聯(lián)盟的穩(wěn)定性。
為了方便后面的計算研究,本模型中定義以下幾類概念及相關數(shù)值。
定義1:有n個成員組成產(chǎn)學研合作,每個成員i提出自己與其他合作伙伴收益的分配方案u()i={ui1,ui2,…uij,...uin},uij表示第i個成員提出的利益分配方案中第j個成員獲得的利益分配系數(shù),且
定義2:成員i期望的理想利益分配值為umax()i,則理想利益分配方案為該方案是理想狀態(tài),不能滿足定義1中利益分配系數(shù)之和的約束。
定義3:成員i最不理想利益分配值為umin()i,則最不理想的利益分配方案為該方案是聯(lián)盟伙伴合作的起點。
定義4:成員i在產(chǎn)學研聯(lián)盟合作中的重要程度為si,且
模糊值研究風險補償?shù)挠嬎惴治鲞^程步驟具體如下:
第一、計算聯(lián)盟伙伴合作的起點滿意度。將各成員提供的分配方案列矩陣表合成,將形成U={u1,u2,…un}(定義1),如表1。
表1 聯(lián)盟成員的初始收益分配方案系數(shù)表
從中選出各個成員的期望的理想利益分配值(定義2)與最不理想利益分配值(定義3),最低滿意度 f()i是最
第二、利用不對稱性的Nash協(xié)商模型公式計算出基于滿意度的成員i的協(xié)商利益分配比例系數(shù)為:
第四、將原先的聯(lián)盟合作成員利益分配比例系數(shù)與各成員滿意的新的利益分配比例系數(shù)進行比較,針對比例差值進行各成員利益的相應風險補償。
下面舉一個實例說明該模糊值風險補償研究對于產(chǎn)學研聯(lián)盟合作間利益分配的合理性。假設某產(chǎn)學研技術聯(lián)盟由某企業(yè)、某高校和某科研所組成,分別將它們記為a、b、c。已知企業(yè)、高校、科研所在此次合作中的重要程度si={0.5,0.3,0.2}。假設企業(yè)a對自己與其他合作伙伴收益的分配方案;高校b提出的 u(2)={0.4,0.4,0.2};科研所c提出的 u()3={0.5,0.2,0.3}。列出相關矩陣表如表2。
表2 初始收益分配方案實例系數(shù)表
根據(jù)Nash協(xié)商模型公式計算出再次分配利益系數(shù)g(i)={0.55,0.29,0.16}。
計算再次分配的各成員滿意度 f'(i)={91.7%,72.5%,53.3%},可見該滿意度比之前的有比較高的提升,因此重新進行的利益系數(shù)分配是合理的、可取的。
將表2變型加入新計算的利益系數(shù)分配數(shù)值得到表3。
表3 再次收益分配方案實例系數(shù)表
在表3中進行比例系數(shù)間的對比分析,以Nash計算所得的一行數(shù)值為合理的參考標準,針對初始不同的利益系數(shù)分配方案以此得出相應的差值,例如對于企業(yè)a提出的利益分配方案,得出差值{-0.05,-0.01,0.06},由此可知對企業(yè)和高校進行負的風險補償,使其拿出一部分分配的利益作為補償金,對于科研所進行正的風險補償,給其補償金以增加利益分配。以此類推其余的方案,做出合理的風險補償決策,以此來保證聯(lián)盟伙伴間合作的穩(wěn)定性。
精確值研究風險補償就是通過計算出具體的補償值進行聯(lián)盟伙伴的利益重分配,這是模糊值研究風險補償?shù)倪M一步提升。風險補償值是從承擔風險低于平均水平的成員所得利益中扣除的一部分。風險補償就是利用補償值對承擔風險高于平均水平的成員的補償。
利用直算法得出精確的補償值來研究風險補償同樣得具備一定的已知前提:一是知到風險調節(jié)系數(shù)γ(γ<1)的數(shù)值;二是知道成員i的風險因子Ei(Ei為成員i在聯(lián)盟中實際承擔的風險值與聯(lián)盟所有成員承擔的總風險的比值)的數(shù)值。
為了方便后面的計算研究,此模型中定義以下幾類概念及相關數(shù)值。
定義1:有n個單位各自單獨進行研發(fā)銷售,獲利的單方利益為V(i),其中(i=1,2,…,n)。
定義2:有n個單位合作組成產(chǎn)學研聯(lián)盟伙伴,則所有局中人總聯(lián)盟的財富為V(n),其中(n≧2)。
定義3:有n個合作方進行合作,結盟后每個成員的最大利益為Φ()
i,根據(jù)Nash模型公式并結合定義1,得出:
其中(i=1,2,…,n;j=1,2,…n)。
定義5:實際合作過程中各成員所承擔的風險與理想情況下的風險差值為ei,其是Ei與均擔風險1/n之間的差值,即
精確值研究風險補償?shù)挠嬎惴治鲞^程步驟具體如下:
第一、分析出風險補償?shù)恼撔?。根?jù)定義5分析:當ei>0時,說明成員i在聯(lián)盟中承擔的風險比平均水平高,因此在利益分配中要給予其正的風險補償;當ei<0時,說明成員i在聯(lián)盟中承擔的風險比平均水平低,因此在利益分配中要給予其負的風險補償。
第二、計算出具體的風險補償數(shù)值。一般情況下,被扣除的補償值θ()i為風險差值為ei與總聯(lián)盟財富V(n)的乘積,但這種補償值存在不穩(wěn)定性,因此本文引入風險調節(jié)系數(shù)γ(γ<1)使該值具備實際性與穩(wěn)定性,所以產(chǎn)學研技術聯(lián)盟伙伴利益分配的風險補償值可表示為θ(i)=γei(V)
n。
第三、確定風險補償值范圍。風險補償值θ(i)不能過大也不能過小,是具有一定范圍的,從而保證聯(lián)盟伙伴之間的穩(wěn)定性。一方面風險補償值θ(i)必須大于成員的風險成本(定義4),否則會影響成員的積極性;另一方面風險補償值θ(i)必須小于聯(lián)盟合作中成員所得的最低現(xiàn)狀點,該值為結盟后每個成員的最大利益與未聯(lián)盟的單方利益之差,即Φ(i)-V(i)(定義1、定義 3),否則會影響成員的合作性。因此風險補償值θ的范圍表達式為:
第四、重新計算利益分配數(shù)值。根據(jù)第二、三兩步得出完整的風險補償值表達式:且,結合定義3中與計算所得的風險補償值θ,得出產(chǎn)學研技術聯(lián)盟伙伴利益分配公式:
其中(i=1,2,…,n;j=1,2,…n)。
下面舉一個實例說明該精確值風險補償研究對于產(chǎn)學研聯(lián)盟合作間利益分配的合理性。假設某產(chǎn)學研技術聯(lián)盟由某企業(yè)、某高校和某科研所組成,分別將它們記為a、b、c。假設三方各自單獨進行研發(fā)銷售,分別獲利6、4、2個單位量綱,即有v(a)=v(1)=6,v(b)=v(2)=4,v(c)=v(3)=2(定義1);a、b合作獲利為14,a、c合作獲利為17,b、c合作獲利為12,a,b,c獲利為24,即V(a,b)=V({1,2})=12,V(a,c)=V({1,3})=14,V(b,c)=V({2,3})=10,V(a,b,c)=V({1,2,3})=24(定義2),可見兩家合作比單家開發(fā)合算,三家合作比兩家更有利,具體情況如表4。
表4 產(chǎn)學研技術聯(lián)盟利益分配表
已知各個成員的風險因子:E1為1/2,E2為1/3,E3為1/6。已知風險調節(jié)系數(shù)γ為0.3。求此基于風險補償?shù)漠a(chǎn)學研技術聯(lián)盟伙伴利益分配方案。
計算ei可知:e1=1/2-1/3>0,可見企業(yè)a該得到正的風險補償;e2=1/3-1/3=0,可見高校b不用得到風險補償;e3=1/6-1/3<0,可見科研院c該得到負的風險補償。
由定義3得:在未加入風險補償值前,a的收益Φ()1=1/3(vn+2v1-v2-v3)=1/3(24+12-4-2)=10;同理計算出b的收益的收益 Φ(3)=6。
表5 有無風險補償值的單位收益對比表
實際承擔的風險與理想中的風險還是存在一定差距的,由此可見,在產(chǎn)學研技術聯(lián)盟伙伴的利益分配時,考慮風險補償是非常必要的。對于a也就是某企業(yè)而言,其承擔風險要高于平均風險水平,因此其最終的收益要大于未加入風險補償時的收益;對于b也就是某高校而言,其承擔的風險和平均風險水平相當,因此最終收益沒有變化;對于c也就是某科研所而言,其承擔風險要低于平均風險水平,因此其最終的收益要小于未加入風險補償時的收益。
產(chǎn)學研聯(lián)盟不僅有利于一個國家創(chuàng)新系統(tǒng)內的知識流動,也有利于提升這個國家的產(chǎn)業(yè)技術能力,但聯(lián)盟各方受到同步的市場利益驅動,只有合理分配利益時,合作才能順利進行并取得成功。本文旨在研究產(chǎn)學研合作利益分配協(xié)調方法問題,從風險補償角度來進行聯(lián)盟伙伴的利益分配,通過補償值的模糊和精確兩個角度建立數(shù)學模型及公式,利用相應的已知條件,探求合作成員的利益分配方案。研究表明:在已知聯(lián)盟成員的初始利益分配系數(shù)時,可利用模糊值風險補償法研究,重新協(xié)調比例系數(shù)進行各成員的風險補償;在已知聯(lián)盟成員的風險因子數(shù)時,可利用精確值風險補償法研究,計算出精確的補償數(shù)值對初始利益值的修正從而進行風險補償。
[1]羅利,魯若愚.Shapley值在產(chǎn)學研合作利益分配博弈分析中的應用[J].軟科學,2001,(2).
[2]高宏偉.產(chǎn)學研合作利益分配的博弈分析_基于創(chuàng)新過程的視角[J].經(jīng)濟技術與管理研究,2011,(3).
[3]楊利娟.產(chǎn)學研聯(lián)盟風險預警指標體系及模糊綜合評價方法[J].價值工程,2007,(11).
[4]劉云龍,李世佼.產(chǎn)學研聯(lián)盟中合作成員利益分配機制研究[J].科技進步與對策,2012,(2).
[5]董彪,王玉冬.基于Nash模型的產(chǎn)學研合作利益分配方法研究[J].科技與管理,2006,(1).
[6]王貢獻.基于區(qū)間模糊Shapley值的產(chǎn)學研合作利益分配協(xié)調方法[J].工程技術與研究,2011,(6).
[7]邢樂斌,王旭,徐洪斌.產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟利益分配風險補償研究[J].統(tǒng)計與決策,2010,(10).
[8]曹德軍.產(chǎn)學研合作項目的風險定量分析方法研究[J].商業(yè)經(jīng)濟,2010,(11).