基于演化博弈的企業(yè)價值鏈協(xié)同知識創(chuàng)新研究

聶峰英1　黃夔2

（1.南京信息工程大學圖書館，江蘇南京210044；2.南京信息工程大學經(jīng)管學院，江蘇南京210044）

基于演化博弈的企業(yè)價值鏈協(xié)同知識創(chuàng)新研究

聶峰英1黃夔2

（1.南京信息工程大學圖書館，江蘇南京210044；2.南京信息工程大學經(jīng)管學院，江蘇南京210044）

〔摘要〕針對企業(yè)價值鏈知識創(chuàng)新的協(xié)同問題，考慮到有限理性的成員可能采取兩種不同策略，運用演化博弈方法進行建模分析。通過構(gòu)建動態(tài)復(fù)制方程、復(fù)制相位圖，理論推導(dǎo)以及數(shù)值模擬，探討最終可能存在的穩(wěn)定策略。結(jié)果表明：隨著研發(fā)總成本的減少、超額收益的增加；單獨協(xié)同方額外收益的增加、不協(xié)同方背叛收益的減少，企業(yè)價值鏈協(xié)同知識創(chuàng)新朝帕累托最優(yōu)方向發(fā)展的概率將增加。

〔關(guān)鍵詞〕價值鏈；協(xié)同；知識創(chuàng)新；演化博弈

隨著知識經(jīng)濟社會的到來，企業(yè)為了適應(yīng)外部動蕩的環(huán)境就應(yīng)該不斷地進行知識創(chuàng)新來獲取的動態(tài)競爭能力，可以說企業(yè)之間競爭的實質(zhì)上已經(jīng)轉(zhuǎn)變成為知識創(chuàng)新能力的競爭［1］。企業(yè)僅僅依靠自身力量很難有效地進行知識創(chuàng)新的全過程和獲得所需的全部知識資源，因此，企業(yè)之間的競爭逐漸演變?yōu)橛善髽I(yè)聯(lián)盟組成的價值鏈的競爭，以技術(shù)知識、管理知識等為代表的無形資產(chǎn)已逐漸成為企業(yè)在市場上保持核心競爭力的關(guān)鍵［2］。企業(yè)價值鏈成員間具有不同的知識基礎(chǔ)，它們可以充分利用彼此的知識資源，進行知識互補，通過企業(yè)價值鏈上成員協(xié)同，創(chuàng)造出新的知識，增加各自的知識存儲量和發(fā)展機會，因此，企業(yè)價值鏈的協(xié)同知識創(chuàng)新不僅僅提升了各自企業(yè)成員的核心競爭力，同時也提升了價值鏈整體的競爭實力［3］。

國內(nèi)外學者對協(xié)同知識創(chuàng)新等問題進行了大量研究并取得豐碩的成果。較早研究協(xié)同知識創(chuàng)新的是西方學者Boddy.D et al.（1998），研究了哪些關(guān)鍵因素能夠影響知識創(chuàng)新合作并且進一步指出資源共享是合作知識創(chuàng)新能否成功最關(guān)鍵的因素［4］。Hartley.J et al.（2000）在此基礎(chǔ)上分析了企業(yè)單獨進行知識創(chuàng)新的高成本性，揭示了企業(yè)間進行協(xié)同知識創(chuàng)新的必要性［5］。劉靜卜等（2011）分析總結(jié)聯(lián)盟在協(xié)同知識創(chuàng)新利益協(xié)調(diào)方面的成功經(jīng)驗和失敗教訓(xùn)后構(gòu)建了更加完善、合理的利益協(xié)調(diào)機制［6］。劉麗賢等（2012）分析了供應(yīng)鏈成員間進行協(xié)同知識創(chuàng)新的存在風險，認為風險的識別是協(xié)同知識創(chuàng)新順利開展的必要條件，風險評價的研究對于提高供應(yīng)鏈協(xié)同知識創(chuàng)新的效率和效益有重要的意義［7］。趙炎等（2013）引入了知識轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值的能力、知識存量、私有知識、共享知識及其轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值的彈性系數(shù)等一些參數(shù)進行分析，認為要提高聯(lián)盟知識共享水平，企業(yè)在組成聯(lián)盟時應(yīng)該考慮到這些參數(shù)對決策的影響［8］。

上述文獻都是從不同方面以靜態(tài)的視角分析協(xié)同知識創(chuàng)新，但是由于知識的復(fù)雜性與動態(tài)性，以動態(tài)視角研究企業(yè)價值鏈成員間協(xié)同知識創(chuàng)新則顯得更加貼近實際。孫銳等（2009）運用演化博弈方法研究知識水平、知識轉(zhuǎn)化能力、知識共享度和潛在的風險度等參數(shù)對動態(tài)聯(lián)盟知識共享機制的影響［9］。洪江濤等（2011）針對企業(yè)價值鏈協(xié)同知識創(chuàng)新決策問題，運用博弈方法分析主導(dǎo)企業(yè)（大方型、小氣型）和合作企業(yè)（目光長遠型、目光短淺型），得出不同情況下協(xié)同知識創(chuàng)新決策結(jié)果是不一樣的，通過對比4種不同結(jié)果，提出了帕累托最優(yōu)的價值鏈協(xié)同知識創(chuàng)新情況，最后通過算例分析驗證了理論推導(dǎo)的正確性［3］。本文將運用演化博弈方法，研究企業(yè)價值鏈成員間都協(xié)同時的總成本、超額收益以及單獨協(xié)同方獲得的額外收益以及不協(xié)同方因“搭便車”獲得的背叛收益等4個參數(shù)對知識創(chuàng)新行為的影響。

1　企業(yè)價值鏈協(xié)同知識創(chuàng)新博弈模型

1.1演化博弈模型建立

本文考慮企業(yè)價值鏈成員間在進行長期的協(xié)同知識創(chuàng)新過程中，成員之間需要進行很多次博弈，而且企業(yè)價值鏈成員并非具有完全理性，它們在知識吸收能力、知識運用能力和知識創(chuàng)新能力都有強有弱，在這樣一種非對稱博弈情況下往往是一開始不能找到最優(yōu)策略。企業(yè)價值鏈成員間在協(xié)同知識創(chuàng)新過程會在博弈中學習，不斷調(diào)整和改進尋找較好的策略。因而可以采用演化博弈模型來進行分析，并作以下假設(shè)：

1.1.1博弈方

假設(shè)企業(yè)價值鏈成員可以劃分為群體類型成員1和群體類型成員2，博弈雙方均為有限理性，信息不完全且始終遵循自身利益最大化。

1.1.2行為策略

企業(yè)價值鏈群體類型成員1和成員2均可以采取“協(xié)同”和“不協(xié)同”兩種策略。

1.1.3得益矩陣

π1、π2分別表示企業(yè)價值鏈群體類型成員1和成員2雙方均不協(xié)同時所獲得的初始收益。如果價值鏈成員1和成員2在協(xié)同知識創(chuàng)新過程中能夠共同分擔成本，使得它們在知識創(chuàng)新進行更深程度地研發(fā)，不僅能夠提高知識創(chuàng)新的成功率，而且獲得的超額收益通過一定的合理方式進行分配，使得成員間進行協(xié)同知識創(chuàng)新獲得的收益大于初始收益。Δ π表示成員間進行協(xié)同知識創(chuàng)新的超額收益，α∈（0，1）表示成員1超額收益分配系數(shù)，則成員2超額收益分配系數(shù)為1－α；C表示協(xié)同知識創(chuàng)新的總成本，β∈（0，1）表示成員1成本分擔系數(shù)，則成員2成本分擔系數(shù)為1－β。如果企業(yè)價值鏈成員間有一方協(xié)同另外一方不協(xié)同時，那么單獨進行知識創(chuàng)新的一方雖然可以在知識創(chuàng)新過程中獲得一部分成果，但是由于無法完成全部的知識創(chuàng)新過程，使得這部分額外收益小于所支付的成本，Δ π′1和Δ π′2分別表示企業(yè)價值鏈成員1和成員2單獨進行知識創(chuàng)新所獲得的額外收益，且Δ π′1－βC＜0，Δ π′2－（1－β）C＜0；而不協(xié)同方能夠在協(xié)同方進行知識創(chuàng)新過程中“搭便車”而獲得的背叛收益記為P1和P2。且成員1和成員2都進行協(xié)同知識創(chuàng)新時所獲得的額外利潤應(yīng)該大于各自背叛收益，即α Δ π－βC－P1＞0且（1－α）Δ π－（1－β）C－P2＞0。因此，企業(yè)價值鏈成員1和成員2的博弈得益矩陣如表1所示。

表1　企業(yè)價值鏈成員間協(xié)同知識創(chuàng)新演化博弈的得益矩陣

1.2演化穩(wěn)定策略的求解

假設(shè)企業(yè)價值鏈成員1在長期的知識創(chuàng)新過程中采用“協(xié)同”策略的概率為x，則采用“不協(xié)同”策略的概率為1－x，同時假設(shè)企業(yè)價值鏈成員2采用“協(xié)同”策略的概率為y，則采用“不協(xié)同”策略的概率為1－y。

成員1采取“協(xié)同”、“不協(xié)同”的期望得益u1c、u1u和平均得益u1分別為：

成員2采取“協(xié)同”、“不協(xié)同”的期望得益u2c、u2u和平均得益u2分別為：

根據(jù)演化博弈的復(fù)制動態(tài)公式，得到兩個博弈方的復(fù)制動態(tài)方程分別為：

成員1的復(fù)制動態(tài)方程：

成員2的復(fù)制動態(tài)方程：

根據(jù)復(fù)制動態(tài)方程（1）、（2）和微分方程的穩(wěn)定性定理以及模型假設(shè)α Δ π－Δ π′1－P1＞0且（1－α）Δ π－Δ π′2－P2＞0有如下結(jié)論：

企業(yè)價值鏈成員間演化博弈的相位圖如圖1所示，博弈有5個平衡點，分別為A（0，0），B（1，0），C（0，1），D（1， 1）以及。其中，點A（0，0）和點D（1，1）為演化穩(wěn)定策略。點B（1，0）和點C（0，1）為非穩(wěn)定策略，E為鞍點。

根據(jù)圖1所示，當企業(yè)價值鏈成員1和成員2通過協(xié)同知識創(chuàng)新分配到的超額收益大于兩者不協(xié)同所獲得的額外收益與背叛收益之和時，成員1和成員2雙方長期演化的結(jié)果是要么雙方走向協(xié)同知識創(chuàng)新，要么是雙方都不協(xié)同。當初始狀態(tài)是在區(qū)域1中時，系統(tǒng)將向A（0，0）點收斂，即成員1和成員2都不協(xié)同；當初始狀態(tài)是在區(qū)域2中時，系統(tǒng)將向D（1，1）點收斂，即成員1和成員2進行協(xié)同知識創(chuàng)新。

圖1　企業(yè)價值鏈成員間協(xié)同知識創(chuàng)新博弈演化相圖

2　各因素對協(xié)同知識創(chuàng)新的影響分析

進一步，根據(jù)上述的結(jié)論，企業(yè)價值鏈成員1和成員2演化博弈的穩(wěn)定策略為相同策略，即為兩者都協(xié)同或者兩者都不協(xié)同。盡管企業(yè)價值鏈成員進行協(xié)同知識創(chuàng)新是該博弈的帕累托最優(yōu)的結(jié)果，但是因為它們都是有限理性且不完全信息的，因此在這兩個策略都是穩(wěn)定的情況下，演化結(jié)果最終向哪個方向發(fā)展，由區(qū)域1的面積D1以及區(qū)域2的面積D2的大小來決定，當D1＜D2時，那么兩成員進行協(xié)同知識創(chuàng)新的概率大于不協(xié)同的，最終會發(fā)展為（協(xié)同，協(xié)同）此穩(wěn)定策略，當D1＞D2時，兩成員不進行協(xié)同知識創(chuàng)新的概率大于協(xié)同的概率，最終會發(fā)展為（不協(xié)同，不協(xié)同）此穩(wěn)定策略。當D1＝D2時，系統(tǒng)向這兩個穩(wěn)定策略發(fā)展的概率相等。由圖1可得，D1的大小如下（3）。通過分析影響D1面積的因素，即可以轉(zhuǎn)化為協(xié)同知識創(chuàng)新的影響因素。

由式（3）可以得到以下分析結(jié)論。

結(jié)論1：價值鏈成員間進行協(xié)同知識創(chuàng)新時，最終發(fā)展為協(xié)同穩(wěn)定策略的概率隨著研發(fā)總成本的增加而減小。

結(jié)論2：價值鏈成員間進行協(xié)同知識創(chuàng)新時，所獲得的超額收益越大，雙方最終走向協(xié)同穩(wěn)定策略的概率增大。

結(jié)論3：當價值鏈成員有一方協(xié)同而另一方不協(xié)同時，單獨協(xié)同方進行知識創(chuàng)新所獲得額外收益越大，雙方最終走向協(xié)同穩(wěn)定策略的概率增大。

結(jié)論4：當企業(yè)價值鏈成員有一方協(xié)同而另一方不協(xié)同時，不協(xié)同方所獲得的背叛收益越大，雙方進行協(xié)同知識創(chuàng)新的概率就越小。

3　數(shù)值模擬

現(xiàn)在設(shè)企業(yè)價值鏈成員1和成員2進行協(xié)同知識創(chuàng)新的研發(fā)總成本取值C∈［300，600］萬元，兩者都采取協(xié)同策略所獲得的超額收益Δ π∈［1000，2000］萬元，當一方協(xié)同，另一方不協(xié)同時，協(xié)同方額外收益以及另外一方所獲得的背叛收益Δ π′1，Δ π′2，P1，P2∈［10，100］萬元。

為了方便下面的討論，當分析某一參數(shù)時，則其他相關(guān)參數(shù)為給定的值，相關(guān)參數(shù)取值如下：協(xié)同知識創(chuàng)新的研發(fā)總成本C＝400萬元，如果兩者都進行協(xié)同知識創(chuàng)新的時候，可獲得的總收益Δ π＝1600萬元，收益和成本分配為α，β＝0.5，一方協(xié)同，另一方不協(xié)同時，協(xié)同方獲得的額外收益Δ π＝80萬元，不協(xié)同方因“搭便車”獲得的背叛收益P＝40萬元。由于企業(yè)價值鏈成員間的初始收益π1和π2大小不會影響模型的最終結(jié)果，因此不考慮它們數(shù)值的大小，均假設(shè)為0，然后根據(jù)上述的參數(shù)取值，運用Matlab進行編程模擬，分析不同因素對企業(yè)價值鏈成員間進行協(xié)同知識創(chuàng)新的影響。

3.1研發(fā)總成本和超額收益對協(xié)同知識創(chuàng)新的影響

假設(shè)研發(fā)總成本的取值C∈［300，600］萬元時候，根據(jù)公式（3）可以得到不同研發(fā)總成本對成員間進行協(xié)同知識創(chuàng)新影響情況，如圖3所示，當研發(fā)總成本增加，各自成員所面臨的知識創(chuàng)新成本壓力越來越大，承擔的風險也越來越大時候，兩者進行協(xié)同知識創(chuàng)新的概率將越來越小。假設(shè)兩者進行協(xié)同知識創(chuàng)新的時候所獲得的超額收益取值Δ π∈［1000，2000］萬元，其他參數(shù)如上述，根據(jù)圖2的結(jié)果，可以得到，隨著Δ π的不斷增加，D1的面積在不斷地減少。即價值鏈成員都能夠意識到進行協(xié)同知識創(chuàng)新所獲得的超額收益越來越大，因此，它們合作的愿望也越來越強烈，走向（協(xié)同，協(xié)同）該穩(wěn)定策略的概率增大。與結(jié)論1和結(jié)論2相吻合。

圖2　C和Δπ對協(xié)同知識創(chuàng)新概率的影響

3.2單獨知識創(chuàng)新的額外收益和背叛收益對協(xié)同概率的影響

當一方協(xié)同，另一方不協(xié)同時，協(xié)同方單獨進行知識創(chuàng)新所獲得的額外收益以及不協(xié)同方所獲得的背叛收益Δ π′1，Δ π′2，P1，P2∈［10，100］萬元。為了計算方便，假設(shè)Δ π′1＝Δ π′2，P1＝P2，其他參數(shù)值如上述，則可以得到圖3所示的兩條曲線。當一方協(xié)同，另一方不協(xié)同時，協(xié)同方的額外收益逐漸增加的時候，D1在逐漸減少，當不協(xié)同方因“搭便車”獲得的背叛收益越來越大的時候，D1在逐漸增加。這就說明當協(xié)同方單獨進行知識創(chuàng)新獲得的額外收益越大，則其進行協(xié)同知識創(chuàng)新的概率也就越大；當存在協(xié)同方的知識外溢以及不協(xié)同方的知識吸收能力等因素時候，使得不協(xié)同方背叛收益越大時，則它們的機會主義行為動機也就越強，因此進行協(xié)同知識創(chuàng)新的概率也就逐漸在減少。與結(jié)論3和結(jié)論4相吻合。

4　結(jié)論

運用演化博弈方法，以博弈方有限理性為基礎(chǔ)，研究企業(yè)價值鏈成員間實施協(xié)同知識創(chuàng)新兩類策略的動態(tài)博弈過程。對演化博弈模型的分析表明，企業(yè)價值鏈成員間只有采取相同策略才是演化穩(wěn)定的，即都采取協(xié)同策略或者都采取不協(xié)同策略。同時為了引導(dǎo)成員向協(xié)同策略轉(zhuǎn)變，應(yīng)該設(shè)法降低研發(fā)總成本、提高超額收益，使得企業(yè)價值鏈成員從協(xié)同知識創(chuàng)新策略中受益，且增加單獨協(xié)同方的額外收益，減少不協(xié)同方的背叛收益，完善知識產(chǎn)權(quán)保護制度，從而提高企業(yè)價值鏈成員的知識創(chuàng)新的積極性。這些措施都將促使企業(yè)價值鏈成員向協(xié)同穩(wěn)定策略方向發(fā)展，有利于提升各自成員的知識創(chuàng)新能力，提高市場核心競爭力，同時也使得整個企業(yè)價值鏈系統(tǒng)朝帕累托最優(yōu)方向發(fā)展，提升企業(yè)價值鏈整體的競爭實力。

圖3　協(xié)同方的額外收益和不協(xié)同方的背叛收益對協(xié)同知識創(chuàng)新概率的影響

參考文獻

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（本文責任編輯：孫國雷）

·電子商務(wù)·

Evolutionary Game Analysis of Collaboration Knowledge Creation in Enterprise Value Chain

Nie Fengying1Huang Kui2
（1.Library，Nanjing University of Information Science＆Technology，Nanjing 210044，China；2.College of Economic and Management，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China）

〔Abstract〕For collaboration knowledge creation in enterprise value chain，this paper considered the bounded rationality members in enterprise value chain are likely to adopt two different strategies with using the evolutionary game theory model to analysis.It constructed the replicator dynamics equation，replication phase diagram and adopts theoretical derivation，numerical simulation to discuss the eventually possible existing stable strategies.Result showed that the probability toward Pareto optimal of collaboration knowledge creation in enterprise value chain would increase with the increasion of excess returns，the reduction of total cost of R＆D，and the enhancement of singal synergy side extraneous returns，the descendment of nonsynergy side betrayed returns.

〔Key words〕value chain；collaboration；knowledge creation；evolutionary game

作者簡介：聶峰英（1970－），女，副研究館員，碩士，研究方向：知識協(xié)同創(chuàng)新、情報信息服務(wù)。

基金項目：國家自然科學基金項目“基于供應(yīng)鏈的產(chǎn)業(yè)綠色低碳多重耦合協(xié)同演進機制及政策研究”（項目編號：71273140）和江蘇省高校哲學社會科學研究基金項目“基于社交網(wǎng)絡(luò)的圖書館聯(lián)盟協(xié)同服務(wù)機制研究”（項目編號：2013SJB870006）。

收稿日期：2014－10－08

〔中圖分類號〕F270.7

〔文獻標識碼〕A

〔文章編號〕1008－0821（2015）01－0038－04

DOI：10.3969／j.issn.1008－0821.2015.01.008