學習能力影響下供應鏈企業(yè)間知識交易的最優(yōu)合約配置

陳 偉1，2，宋 寒3

（1.四川外國語大學 國別經(jīng)濟與國際商務研究中心，重慶400031；2.四川外國語大學 國際商學院，重慶400031；3.重慶理工大學 管理學院，重慶400054）

1 研究背景

知識是企業(yè)保持競爭優(yōu)勢、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要資源，對于供應鏈而言也是如此［1］。管理學大師Peter Dr ucker指出，“知識已成為企業(yè)關鍵的經(jīng)濟資源，而且是競爭優(yōu)勢的主導性來源，甚至可能是惟一來源”［2］。從知識管理的角度看，供應鏈不僅是物流供應鏈，而且是知識供應鏈。更確切地說，供應鏈是一種“知識供應網(wǎng)”或“知識網(wǎng)絡”［3］。在這種知識網(wǎng)絡中，位于不同節(jié)點的成員企業(yè)所擁有的知識資源是各不相同且又互為補充的，由這些異質(zhì)而互補的知識資源聚合而成的“供應鏈知識庫”顯然要比供應鏈中任何一個成員企業(yè)所擁有的知識更豐富［4］。因此，對于供應鏈中的任何一個成員企業(yè)來說，供應鏈都是一個蘊藏豐富知識資源的“知識源”。如果供應鏈中的成員企業(yè)能充分共享該“知識源”，那么供應鏈的效率和競爭力將大為提高。然而，供應鏈中的成員企業(yè)是不同的利益主體和行為主體，沒有具有行政約束力的組織機構(gòu)來推動知識共享活動，供應鏈中成員企業(yè)間的知識共享顯然比企業(yè)內(nèi)部的知識共享更難實現(xiàn)。在供應鏈中建立知識市場，用市場機制來引導、鼓勵、刺激、督促和規(guī)范供應鏈中成員企業(yè)間的知識交易，是達成這一目標的有效途徑。

Davenport和Pr usak在《Wor king Knowledge》一書中首次提出企業(yè)內(nèi)部知識市場的概念。他認為：在企業(yè)內(nèi)部存在一個與商品市場相類似的知識市場，市場機制可以像作用于有形商品那樣推動知識的流動和共享；知識交易的“貨幣”主要是互惠、名望和利他主義；那些認為知識無需貨幣激勵就可自由共享的想法是烏托邦式的［5］。之后，不少學者從定量、理論和實證的角度對企業(yè)內(nèi)部知識市場及其知識交易機制進行了研究，從不同角度肯定了市場交易機制對企業(yè)內(nèi)部知識共享的推動作用［6－10］?？紤]到供應鏈中各成員企業(yè)之間往往存在“一損俱損、一榮俱榮”的合作關系，彼此間的關系比其他類型的組織聯(lián)盟（如戰(zhàn)略聯(lián)盟、虛擬企業(yè)、產(chǎn)學研合作等）中的關系更加緊密，加之它們有商品交易關系作為合作基礎，因此在供應鏈中構(gòu)建知識市場顯然要比在其他類型的組織間構(gòu)建知識市場更加可行。目前已有不少文獻從實證角度對此進行了論證［11－13］。但是，目前國內(nèi)外將市場機制應用于供應鏈成員企業(yè)間知識共享的定量研究文獻還較少。例如：張旭梅、張玉蓉和朱慶等以委托－代理理論為定量分析理論，考慮知識出售企業(yè)出售知識的積極性、交易雙方的風險偏好、知識交易的中介成本以及外部環(huán)境等影響知識跨企業(yè)邊界交易的多種因素，構(gòu)建了供應鏈成員企業(yè)間知識市場交易模型，并利用該模型分析了這些因素對知識交易的影響［14］。許有志、王道平和楊炳儒運用博弈模型分析了供應鏈中的知識難以有效共享的原因，在此基礎上構(gòu)建了供應鏈知識交易理論框架［15］。目前關于供應鏈成員企業(yè)間知識市場及知識交易的研究主要集中在理論層面；少量的定量研究也主要從知識交易的影響因素出發(fā)，通過運用委托－代理理論建立知識交易模型來分析這些因素對知識交易的影響，并且在建立知識交易模型時設定知識買方將購買所得知識全部轉(zhuǎn)化為收益，同時設定按“固定收益＋知識收益提成”的方式支付知識賣方報酬。然而，在現(xiàn)實中，由于不同知識買方的學習能力存在差異，因此其將知識轉(zhuǎn)化為收益的效率也存在差異。在知識買方的學習能力為其私人信息的情況下，知識買方（信息優(yōu)勢方）為了獲取更多的知識收益往往會隱瞞自身的學習能力類型，而此舉勢必會影響知識賣方（信息劣勢方）的知識交易報酬，進而影響其知識交易意愿，最終阻礙知識交易的順利進行。正如Brydon和Aidan在研究中所指出的，知識市場面臨的主要障礙是知識交易的不確定性及信息不對稱［9］。另外，按“固定收益＋知識收益提成”的方式向知識賣方支付報酬并沒有體現(xiàn)供應鏈企業(yè)間知識交易與其他聯(lián)盟企業(yè)間知識交易的區(qū)別，并且在實際運作中其可行性也較低。以商品交易為基礎，通過增加商品訂單數(shù)量、提供商品價格折扣和返利等向知識賣方支付報酬對于供應鏈企業(yè)間知識交易更具操作性，更能體現(xiàn)供應鏈企業(yè)間知識交易的特點。

鑒于此，本文以知識買方提供商品價格折扣作為知識賣方從知識交易中獲得的回報，在考慮知識買方的學習能力類型影響知識交易的情況下，從知識賣方的角度設計知識交易量與折扣價格相結(jié)合的合約菜單，建立信息對稱和信息不對稱兩種情形下的供應鏈企業(yè)間知識交易模型，通過求解得出最優(yōu)合約，并以此甄別知識買方的學習能力類型，從而最優(yōu)化自身收益，同時對兩種情形下最優(yōu)合約的相關性質(zhì)進行分析，并結(jié)合數(shù)值算例進一步說明，以期為供應鏈企業(yè)間的知識交易決策提供理論支持。

2 問題描述與模型假設

考慮如下情形：在供應鏈環(huán)境下，核心企業(yè)制造商在生產(chǎn)產(chǎn)品時需要一批數(shù)量為Q的原材料產(chǎn)品，而這些原材料產(chǎn)品均由其供應商生產(chǎn)供應；核心企業(yè)制造商作為知識賣方在產(chǎn)品開發(fā)及生產(chǎn)過程中積累了大量關于供應商原材料產(chǎn)品方面的知識；對于作為知識買方的供應商來說，這些知識可以提高工作效率、降低生產(chǎn)成本。上述這類情況在汽車制造行業(yè)和醫(yī)藥制造行業(yè)比較常見，本文以汽車制造行業(yè)為例進行說明。1992年，汽車制造商豐田公司作為核心企業(yè)在美國設立了豐田供應商支持中心（Toyota Supplier Support Center，TSSC），豐田公司根據(jù)供應商的具體情況將有價值的知識以專家顧問指導的方式共享給供應商，這尤其使得豐田公司的供應商在解決 TPS（Toyota pr oduction system，即豐田的生產(chǎn)系統(tǒng)）方面的問題時的效率明顯提高——生產(chǎn)率平均提高了123%、存貨成本減少了74%［16－17］。通過企業(yè)間的知識交易，供應商通過購買知識可以提高生產(chǎn)效率、降低產(chǎn)品生產(chǎn)成本；制造商通過出售知識可以獲取報酬——供應商以提供原材料產(chǎn)品價格折扣的形式支付其報酬。制造商在知識交易過程中也需要付出知識轉(zhuǎn)移成本，勢必會選擇最優(yōu)的知識交易量以最大化自身收益。另外，制造商（知識賣方）并不清楚供應商（知識買方）的私人信息（其學習能力類型），而學習能力決定知識產(chǎn)出，因此制造商也并不清楚供應商獲取知識后的獲利程度。在這種不確定的情況下，制造商作為信息劣勢方需要制定一個知識交易量與原材料產(chǎn)品折扣價格相結(jié)合的合約菜單以誘導供應商透露自己的學習能力類型，從而減少供應商隱瞞信息或謊報行為，以最大化自身收益。由于制造商在知識交易過程中希望通過投入最優(yōu)的知識交易量來幫助供應商提高工作效率、降低生產(chǎn)成本，進而達到降低自身原材料產(chǎn)品采購成本的目的，因此制造商的目標是在供應鏈企業(yè)間知識交易的情景下實現(xiàn)總成本最小化。

整個合約簽訂過程分為兩個階段：首先，制造商作為知識賣方給出知識交易量與原材料產(chǎn)品折扣價格相結(jié)合的知識交易合約菜單；然后，供應商根據(jù)制造商給出的知識量，確定其原材料產(chǎn)品生產(chǎn)成本的降低程度，若該折扣價格能使供應商獲得保留效用，則供應商接受合約，反之拒絕合約。

為了定量分析整個合約簽訂過程，本文提出假設1～假設5。

假設1：制造商愿意交易的知識量為I（0≤I≤1），I為0表示制造商不與供應商進行知識交易，I為1表示制造商與供應商交易所有的知識；制造商在知識交易過程中的知識轉(zhuǎn)移成本為K（I），且滿足——這表明知識轉(zhuǎn)移成本隨著知識交易量的增加而遞增。

假設2：供應商的生產(chǎn)成本受知識交易量和供應商學習能力類型的影響，假設供應商的生產(chǎn)成本與供應商的學習能力之間存在線性關系、與知識交易量之間存在非線性關系［18］，供應商的生產(chǎn)成本表示為LC（I），其中L表示供應商的學習能力類型系數(shù)、I表示知識交易量，L越大，則同等知識交易量下供應商的生產(chǎn)成本越高、供應商的學習能力越低；知識交易量對供應商生產(chǎn)成本的影響有一定限度，即生產(chǎn)成本不會隨著知識交易量的增加而無休止地降低，生產(chǎn)成本在知識交易量I的定義域內(nèi)必然存在一個最小值，即LC（I）滿足

假設3：在供應鏈企業(yè)間知識交易過程中，供應商的學習能力類型系數(shù)L屬于私人信息，制造商只知道供應商的學習能力類型系數(shù)L∈，］以及其分布密度為f（L）（f（L）＞0）、分布函數(shù)為F（L），且F）＝0，F(xiàn)）＝1。

假設4：制造商作為供應鏈中的核心企業(yè)，在知識交易過程中具有完全的討價還價能力，有權(quán)決定合約菜單 （I（L），P（L））；I（L）和P（L）分別表示制造商愿意提供給L類型供應商的知識交易量和要求的原材料產(chǎn)品折扣價格；供應商的保留效用為u，供應商根據(jù)自己的類型選擇合約菜單以最大化其收益。

假設5：制造商在短期內(nèi)對原材料產(chǎn)品的需求量Q不變，制造商在供應鏈企業(yè)間知識交易中的總成本由知識轉(zhuǎn)移成本和原材料產(chǎn)品采購成本構(gòu)成，總成本為K（I（L））＋P（L）Q；令W（L）＝P（L）Q，合約菜單（I（L），P（L））可改寫 為 （I（L），W（L）），其中W（L）表示制造商對L類型供應商提供的原材料產(chǎn)品的采購支付。

3 學習能力影響下的知識交易合約

3.1 信息對稱情形下的知識交易合約

作為研究基準，本文首先對信息對稱情形下的供應鏈企業(yè)間知識交易模型進行研究。在該情形下，制造商能夠直接觀測到供應商的學習能力類型L，即供應商的學習能力類型為共同信息，制造商知道知識交易量對供應商生產(chǎn)成本的影響，即制造商清楚供應商生產(chǎn)成本的降低程度，其面臨的問題是在考慮供應商參與約束的前提下確定合約（I（L），W（L））以最小化其成本。上述問題可用模型P1表示。

模型P1中：式（1）為制造商期望成本最小化的目標函數(shù)；式（2）為供應商的參與約束，供應商參與知識交易能獲得的收益應不小于保留效用；式（3）為對知識交易量的限制。在信息對稱情形下，為了實現(xiàn)自身收益最大化，核心企業(yè)制造商只會給予供應商以保留效用u。對此，我們對參與約束即式（2）取等號并代入目標函數(shù)即式（1）中。由于保留效用u為常數(shù)，不影響優(yōu)化結(jié)果，實際上可省略該項，因此目標函數(shù)變?yōu)镵［I（L）］＋LC［I（L）］?？梢姡趯ΨQ信息的情形下，制造商的目標函數(shù)實際上是使整個供應鏈系統(tǒng)的成本最低，此時的知識交易量使整個供應鏈運行最優(yōu)。制造商提供的最優(yōu)知識交易量I＊（L）滿足以下一階條件：

對式（4）求關于L的導數(shù)，經(jīng)化簡整理可得d I＊（L）／d L ＝－ C′［I＊（L）］／｛K″［I＊（L）］ ＋LC″［I＊（L）］｝。由假設1和假設2可知K″［I（L）］和C″［I（L）］均 大 于 0，而 C′［I（L）］ ＜ 0， 所 以d I＊（L）／d L＞0，即最優(yōu)的I＊（L）隨著L的增加而增加。

假設制造商在信息對稱情形下能對每種學習能力類型的供應商加以區(qū)分對待，即對任意L∈［，］，都有惟一的I＊（L）∈ ［0，1］與之對應。由于滿足系統(tǒng)最優(yōu)的I＊（L）隨著L的增加而增加，因此只要滿足0≤I＊（）≤I＊）≤1，制造商就能在信息對稱情形下對每種學習能力類型的供應商區(qū)分對待，此時的原材料采購支付為

3.2 信息不對稱情形下的知識交易合約

在信息不對稱情形下，知識買方的學習能力是其私人信息，供應商試圖利用信息優(yōu)勢進行獲利，而制造商處于信息劣勢，制造商需要設計合約菜單（I（L），W（L））以區(qū)分供應商的學習能力類型，從而減少信息劣勢帶來的負面影響。由于制造商對供應商學習能力的信息不對稱問題在簽訂知識交易合約前就客觀存在，因此這是一個典型的逆向選擇問題，可用優(yōu)化模型P2表示。

由于模型P2為帶約束的極值問題，因此可首先分析約束條件以得到可行解。對于參與約束即式（7），有命題1。

命題1：在激勵相容約束即式（8）成立的條件下，參與約束等價于W）－C［I（）］≥u。

證明：在激勵相容約束即式（8）成立的條件下，對學習能力類型為的供應商來說，式（10）成立。

由式（10）和式（11）可知，

為了實現(xiàn)自身收益最大化，核心企業(yè)制造商只會給予供應商以保留效用u，因此制造商在參與約束上可采用緊約束，即參與約束即式（7）等價于式（13）：

式（13）的含義為，制造商給出的合約菜單只要能保證學習能力類型為L－（最低學習能力類型）的供應商參與知識交易，就能保證所有學習能力類型的供應商參與知識交易。

對于激勵相容約束即式（8），有命題2。

命題2：在知識交易量I（L）給定的條件下，若d I（L）／d L＞0，則存在原材料產(chǎn)品采購支付W（L）滿足參與約束即式（7）和激勵相容約束即式（8），且采購支付

證明：對于激勵相容約束即式（8），令

函數(shù)ω（L）度量了學習能力類型為L的供應商從合約中獲得的收益，表示它簽訂與自己學習能力類型相符的合約菜單 ［I（L），W（L）］才能獲得最大收益。由包絡定理可知，

即：

化簡可得

而激勵相容約束二階條件要求

化簡可得

對一階條件即式（20）求關于L的導數(shù)，可得

綜上，由式（18）和式（24）可知，命題2得證。

由命題2可知，制造商的原材料采購支付由供應商保留效用u、生產(chǎn)成本LC［I（L）］和信息租金

將式（18）帶入模型P1中的目標函數(shù)即式（6），可得

命題3：若供應商學習能力類型系數(shù)L的分布函數(shù)滿足風險比率單調(diào)性假說0），則約束條件d I（L）／d L＞0恒成立。

證明：對式（30）求關于L的導數(shù)并化簡，可得

在委托－代理分析中常假設風險比率單調(diào)性假說成立［17］，本文在分析中同樣假定模型P3滿足風險比率單調(diào)性假說，所以約束式（28）成立。

現(xiàn) 考 慮 約 束 條 件 式 （29）。 令 V［I（L）］＝K′［I（L）］＋F（L）C′［I（L）］／f（L）＋LC′［I（L）］，由假設1和假設2可知V′［I（L）］＞0，即V［I（L）］為增函 數(shù)。 因 為 F）＝ 1，所 以 F（）C′［I（L）］／f（）＜0。如果V（1）＝ K′（1）＋F（）C′（1）／f（L－）＋（1）＜0，則學習能力類型為的供應商的目標函數(shù)K［I（L）］＋LC［I（L）］在I的定義域 ［0，1］內(nèi)的一階條件恒小于0。由于目標函數(shù)是求最小值，因此應取定義域的上限，即I（）＝1。由命題3可知，d I（L）／d L＞0，則L在］中存在下確界：當然，如果K′（1）＋F（）C′（1）／f（）＋C′（1）＞0，則下確界Linf不存在，I（）的解將在定義域［0，1］內(nèi)。

當然，如果K′（0）＋LC′（0）＜0，則上確界Lsup不存在，I（）的解將在定義域 ［0，1］內(nèi)。

綜合上述求解過程，逆向選擇制造商的最優(yōu)合約菜單 （I＊＊（L），W＊＊（L））為：0，W＊＊（L）滿足

其中：當L∈ ［Lsup，Linf］時，I＊＊（L）滿足式（30），

4 合約的相關性質(zhì)

基于上述分析，本文將信息對稱情形下的最優(yōu)合約菜單 ［I＊（L），W＊（L）］與信息不對稱情形下的最優(yōu)合約菜單 （I＊＊（L），W＊＊（L））相比，得到合約菜單的性質(zhì)1～性質(zhì)3。

性質(zhì)1說明，對于學習能力最強的供應商而言，信息對稱情形下的知識交易量與信息不對稱情形下的知識交易量是一致的。

性質(zhì)2：信息不對稱情形下的最優(yōu)知識交易量不小于信息對稱情形下的最優(yōu)知識交易量，即I＊（L）≤I＊＊（L）。

證 明：前 文 假 設 V［I（L）］ ＝ K′［I（L）］＋F（L）C′［I（L）］／f（L）＋LC′［I（L）］。由假設1和假設2可知，K″［I（L）］和C″［I（L）］均大于0，則有V′［I（L）］≥0，即V［I（L）］為增函數(shù)。根據(jù)式（4）有 K′［I＊（L）］ ＋ LC′［I＊（L）］ ＝ 0， 而F（L）C′［I（L）］／f（L）＜0，故V［I＊（L）］＜0。由式（30）可知，V［I＊＊（L）］＝0。由于V（I（L））為增函數(shù)，因此I＊（L）≤I＊＊（L），從而性質(zhì)2得證。

性質(zhì)2說明，在信息不對稱情形下，制造商與供應商的知識交易量比信息對稱情形下的更多，制造商的知識交易量由此出現(xiàn)向上“扭曲”。造成該現(xiàn)象的原因是，在信息不對稱情形下，制造商需要付給供應商信息租金減函數(shù)，因此制造商通過向上扭曲知識交易量可以減少信息租金。

性質(zhì)3：若K′（1）＋F（）C′（1）／f）＋C′（1）＞0，則制造商能提供完全分離（因此separating）合約；若 K′（1）＋F（）C′（1）／f（）＋C′（1）≤0，則當L∈ ［Linf，］時，信息不對稱情形下的合約將產(chǎn)生混同（pooling），且知識交易量對供應商生產(chǎn)成本的影響越大即C′（I）越大，混同區(qū)域L ∈ ［Linf，］越大。

證明：當0≤I＊（）≤I＊（）≤1成立時，由性質(zhì)1可知I＊＊（）∈ ［0，1］，顯然上界不存在，此時信息 不 對 稱 情 形 下 的 最 優(yōu) 合 約 菜 單 （I＊＊（L），W＊＊（L））可寫為：

1）當 K′（1）＋F（）C′（1）／f（）＋C′（1）≤0時，

圖1 部分混同合約

2）當 K′（1）＋F）C′（1）／f（）＋C′（1）＞0時，

其 中：I＊＊（L）滿 足 一 階 條 件，即 式 （30）；W＊＊（L）滿足式（35）。由式（37）可看出，制造商在L ∈ ［］時可提供完全分離（separating）合約，具體如圖2所示。減少Linf，即混同的區(qū)域 ［Linf，］將增大。

圖2 可分離合約

5 算例分析

混同合約的產(chǎn)生源于制造商的知識資源限制。若制造商可以投入交易的知識量趨向無限，則混同不發(fā)生。然而，在實際中，制造商愿意交易的知識往往為其非核心知識，知識資源是有限的。若制造商投入交易的知識對供應商生產(chǎn)成本的影響較大，則制造商將不得不對靠近低學習能力類型的供應商提供可以交易的全部知識資源，此時制造商將不能區(qū)分學習能力類型L∈ ［Linf］的供應商，制造商的知識交易量始終為I＊＊（L）＝1，而此時制造商對L ∈ ［Linf，］類型的供應商的采購支付為

對式（38）求L 的導數(shù)，可知d W＊＊（L）／d L ＝－C（1）＋C（1）＝0。因此，L∈［Linf］區(qū)域類型的供應商宣稱自己屬于 ［Linf，］任意類型，但其得到的合約菜單均相同，即I＊＊（L）＝1，W＊＊（L）＝u＋此時，L∈ ［Linf，］區(qū)域類型的供應商的合約菜單失效，制造商不能通過設置合約菜單來區(qū)別對待該區(qū)域每種類型的供應商。

另 外，由 下 界 的 定 義 可 知，K′（1） ＋F（Linf）C′（1）／f（Linf） ＋ LinfC′（1） ＝ 0。 由 于，因此，制造商的知識交易量對供應商生產(chǎn)成本的影響越大即C′（1）越大，在K′（1） 固 定 的 情 況 下，為 保 證 K′（1） ＋F（Linf）C′（1）／f（Linf）＋LinfC′（1）＝0成立，則必須

假定制造商的知識轉(zhuǎn)移成本函數(shù)為3I2，學習能力類型為L的供應商的生產(chǎn)成本為L／I。其中：制造商愿意提供的知識交易量I∈［0，1］，制造商的知識轉(zhuǎn)移成本函數(shù)關于知識交易量I的一階導數(shù)與二階導數(shù)均大于0——與模型假設1相符，供應商的生產(chǎn)成本函數(shù)關于知識交易量I的一階導數(shù)小于0、二階導數(shù)大于0——與模型假設2相符。制造商知道供應商的學習能力類型參數(shù)L在［1，5］上服從均勻分布，算例中以0.5為步長（其中混同臨界點值為3.5）?；谏鲜鰲l件，分別計算了不同學習能力類型的供應商在信息對稱情形下的系統(tǒng)最優(yōu)知識交易量I＊（L）及在信息不對稱情形下的最優(yōu)知識交易量I＊＊（L）①需要說明的是，信息不對稱情形下的最優(yōu)支付W＊＊（L）比信息對稱情形下的最優(yōu)支付W＊（L）僅多了信息租金∫C（I（x））dx。對比式（5）和式（35）可以很明顯地看出兩者之間的關系，因此在算例中不加以考慮。。合約菜單中最優(yōu)知識交易量的計算結(jié)果詳見表1。

表1 信息對稱和信息不對稱情形下制造商最優(yōu)知識交易量對比分析

從上述算例可知：對于學習能力類型最高（L＝1）的供應商來說，信息對稱情形下系統(tǒng)的最優(yōu)知識交易量I＊（1）與信息不對稱情形下的最優(yōu)知識交易量I＊＊（1）均為0.5503——這與性質(zhì)1的結(jié)論一致；當供應商的學習能力類型參數(shù)L大于1時，由算例容易得出信息不對稱情形下的最優(yōu)知識交易量I＊＊（L）大于信息對稱情形下系統(tǒng)的最優(yōu)知識交易量I＊（L）——這與性質(zhì)2的結(jié)論一致；當L≤3.5時制造商能設計出分離合約，當L＞3.5時不對稱信息情形下的合約將產(chǎn)生混同——這與性質(zhì)3的結(jié)論一致。

6 結(jié)論

在供應鏈中建立知識市場，將市場機制引入成員企業(yè)間的知識交易，是促進供應鏈企業(yè)間知識共享的有效手段。然而，知識交易的不確定性及信息不對稱往往會阻礙知識交易的順利進行。本文在考慮供應商的學習能力是其私人信息的情況下，建立了信息不對稱情形下的知識交易模型，通過模型求解得到制造商提供的知識交易量與原材料產(chǎn)品采購支付相結(jié)合的知識交易合約菜單，并結(jié)合信息對稱情形下的基準情形對合約菜單的性質(zhì)進行了分析。

研究結(jié)果顯示：第一，制造商在信息不對稱情形下對原材料產(chǎn)品的最優(yōu)采購支付總是高于在信息對稱情形下的最優(yōu)采購支付，高出部分正好是其在信息不對稱情形下的信息租金；第二，對于學習能力最強的供應商，在信息不對稱情形下，制造商的最優(yōu)知識交易量不會發(fā)生扭曲，但對于其他學習能力類型的供應商，制造商的知識交易量將向上扭曲；第三，當制造商提供的知識對供應商生產(chǎn)成本的影響較小時，制造商能設計出可分離的合約菜單，當制造商提供的知識對供應商生產(chǎn)成本影響較大時，靠近最低學習能力類型的供應商區(qū)域?qū)a(chǎn)生混同合約，且制造商提供的知識對供應商生產(chǎn)成本的影響越大、混同區(qū)域越寬。

要說明的是，本文只考慮了簽約前的信息不對稱情形，后續(xù)研究可考慮簽約后的信息不對稱情形，此時制造商將面臨供應商的道德風險問題，如何防范知識交易過程中的道德風險是下一步的研究方向。

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