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    分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的演化博弈研究

    2017-05-09 19:20劉聰劉國(guó)新
    關(guān)鍵詞:知識(shí)轉(zhuǎn)移演化博弈

    劉聰+劉國(guó)新

    摘要:分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移有利于知識(shí)在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的擴(kuò)散和傳播。將核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略分為轉(zhuǎn)移和保護(hù)兩類(lèi),構(gòu)建分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的演化博弈模型,分析其演化路徑,探討不同因素對(duì)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移的影響作用,并針對(duì)性地提出相應(yīng)的對(duì)策建議,促進(jìn)核心企業(yè)間的知識(shí)轉(zhuǎn)移。研究發(fā)現(xiàn),核心企業(yè)采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的概率與雙向知識(shí)轉(zhuǎn)移額外收益、知識(shí)吸收和挖掘能力、知識(shí)外溢造成的損失呈正相關(guān),與核心企業(yè)間差異化知識(shí)存量的差距、單向知識(shí)轉(zhuǎn)移收益、知識(shí)保護(hù)活動(dòng)的成本呈負(fù)相關(guān)。

    關(guān)鍵詞:分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò);核心企業(yè);知識(shí)轉(zhuǎn)移;演化博弈

    中圖分類(lèi)號(hào):F272文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.3963/j.issn.1671-6477.2017.02.0007

    隨著產(chǎn)品技術(shù)多樣性和復(fù)雜性的增加,單個(gè)企業(yè)已很難掌握技術(shù)創(chuàng)新所需的全部知識(shí),因而尋求外部知識(shí)獲取成為企業(yè)建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要渠道之一。分布式創(chuàng)新建立在產(chǎn)業(yè)聚集、地區(qū)生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)化和地方化創(chuàng)新的基礎(chǔ)上,強(qiáng)調(diào)將不同地域的本地化知識(shí)進(jìn)行整合,依據(jù)共同的創(chuàng)新平臺(tái)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)[1]。分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各創(chuàng)新主體是各領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)的擁有者,創(chuàng)新主體間在多個(gè)環(huán)節(jié)、多個(gè)層面有著正式和非正式聯(lián)系,進(jìn)行著知識(shí)的擴(kuò)散和轉(zhuǎn)移。作為分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的“龍頭”,核心企業(yè)以其高度異質(zhì)性的知識(shí)、強(qiáng)大的創(chuàng)新能力、網(wǎng)絡(luò)的深度嵌入性,成為分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新活動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力,因此核心企業(yè)間的知識(shí)轉(zhuǎn)移也必然會(huì)成為影響分布式創(chuàng)新活動(dòng)的重要因素。但核心企業(yè)間的知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程目前還不清晰,需要進(jìn)一步地探索與研究。本文擬采用演化博弈理論,分析有限理性條件下核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的博弈行為,研究核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移的影響因素,為分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移加速提供對(duì)策建議。

    一、文獻(xiàn)回顧

    (一)核心企業(yè)

    關(guān)于核心企業(yè)的判斷,國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究角度各異。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度出發(fā),F(xiàn)reeman認(rèn)為核心企業(yè)應(yīng)更靠近創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中心,并能把握整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的信息流[2]。Pérez-Nordtvedt認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中的某些企業(yè)由于擁有異質(zhì)性知識(shí)資源而與其他企業(yè)建立關(guān)系,同時(shí)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的有利位置[3]。從學(xué)習(xí)能力出發(fā),Pittaway指出核心企業(yè)吸收和創(chuàng)造知識(shí)的速度最快,并通過(guò)強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新能力管理網(wǎng)絡(luò)[4]。Gay和Dousset從資源觀角度指出,核心企業(yè)擁有該行業(yè)的關(guān)鍵知識(shí)和技術(shù),能改變貫穿整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的信息流,并能帶動(dòng)其他企業(yè)創(chuàng)新能力的提升[5]。黨興華認(rèn)為處于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)位置的便是核心企業(yè),通過(guò)自身的影響力與實(shí)力領(lǐng)導(dǎo)創(chuàng)新活動(dòng)[6]。本研究認(rèn)為分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的核心企業(yè)是處于分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)、具有不可替代的技術(shù)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),能把握貫穿整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的信息流、快速獲取各種知識(shí)、創(chuàng)新能力和學(xué)習(xí)能力很強(qiáng),并能領(lǐng)導(dǎo)和推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)。

    (二)知識(shí)轉(zhuǎn)移

    知識(shí)轉(zhuǎn)移的概念最早是由Teece提出,他指出跨國(guó)界的技術(shù)轉(zhuǎn)移能為企業(yè)帶來(lái)大量的應(yīng)用知識(shí)[7]。知識(shí)轉(zhuǎn)移在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中無(wú)處不在,特別是在開(kāi)放式創(chuàng)新的大背景下,逐步成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要方式。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于知識(shí)轉(zhuǎn)移的界定多是從動(dòng)態(tài)角度給出,例如White RS認(rèn)為同時(shí)具有知識(shí)傳遞和知識(shí)吸收的過(guò)程就是知識(shí)轉(zhuǎn)移[8];魏江、王銅安認(rèn)為知識(shí)轉(zhuǎn)移使新的知識(shí)得以被吸收和利用,這一知識(shí)管理活動(dòng)是基礎(chǔ)且復(fù)雜的[9]。在知識(shí)轉(zhuǎn)移影響因素方面,多位學(xué)者從知識(shí)本身、知識(shí)源、知識(shí)受體、知識(shí)轉(zhuǎn)移的環(huán)境、企業(yè)文化等方面進(jìn)行了研究[10-11]。在知識(shí)轉(zhuǎn)移模型方面,M.Gilbert提出知識(shí)轉(zhuǎn)移5階段模式,將知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程分為取得階段、溝通階段、應(yīng)用階段、接受階段和同化階段。取得階段是知識(shí)轉(zhuǎn)移的開(kāi)始;溝通階段強(qiáng)調(diào)建立有效的溝通機(jī)制;應(yīng)用階段是通過(guò)反復(fù)地組織學(xué)習(xí)完成知識(shí)的轉(zhuǎn)移活動(dòng);接受階段是強(qiáng)調(diào)企業(yè)在對(duì)知識(shí)進(jìn)行整合、改造前,必須使網(wǎng)絡(luò)中的員工接受新的知識(shí),才有可能將新知識(shí)同化到網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)體系中。在企業(yè)獲取外部新技術(shù)的過(guò)程中,M.Gilbert指出知識(shí)轉(zhuǎn)移的各階段不是靜態(tài)的過(guò)程,而是一個(gè)循環(huán)往復(fù)的學(xué)習(xí)過(guò)程,是個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程[12]。

    (三)企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移的博弈分析

    部分學(xué)者應(yīng)用博弈論對(duì)企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的機(jī)理和過(guò)程進(jìn)行了研究,也提出了一些加速知識(shí)轉(zhuǎn)移的對(duì)策建議。阮國(guó)祥、阮平南根據(jù)演化博弈理論及仿真分析集群企業(yè)間的知識(shí)轉(zhuǎn)移,表明懲罰機(jī)制是集群網(wǎng)絡(luò)企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移的重要治理機(jī)制[13]。秦紅霞等運(yùn)用演化博弈理論分析了企業(yè)間知識(shí)共享網(wǎng)絡(luò)形成的一般規(guī)律,發(fā)現(xiàn)企業(yè)知識(shí)共享網(wǎng)絡(luò)的初始狀態(tài)和激勵(lì)措施對(duì)知識(shí)共享網(wǎng)絡(luò)的形成具有重要作用[14]。余呈先、郭東強(qiáng)利用演化博弈分析外部知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)轉(zhuǎn)型企業(yè)與知識(shí)源企業(yè)間的行為及演化方向,研究得出知識(shí)轉(zhuǎn)移源企業(yè)與知識(shí)受體轉(zhuǎn)型企業(yè)間的強(qiáng)/弱知識(shí)轉(zhuǎn)移意愿影響知識(shí)轉(zhuǎn)移的效用[15]。孫艦等構(gòu)建了項(xiàng)目合作網(wǎng)絡(luò)內(nèi)企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移的演化博弈模型,認(rèn)為當(dāng)知識(shí)轉(zhuǎn)移凈得益大于知識(shí)保護(hù)凈得益時(shí),穩(wěn)定的轉(zhuǎn)移策略會(huì)形成,而通過(guò)控制知識(shí)轉(zhuǎn)移和知識(shí)保護(hù)的成本,降低知識(shí)損失概率;增強(qiáng)知識(shí)吸收能力,提高企業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)移得益能加速知識(shí)的轉(zhuǎn)移[16]。

    分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略研究具有一定的普遍性,同時(shí)也有其特殊性。知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程的實(shí)現(xiàn)需要考慮到知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方的得益與成本,得益包括目標(biāo)完成的基本得益及由知識(shí)轉(zhuǎn)移產(chǎn)生的額外得益,成本包括防范核心技術(shù)與知識(shí)外溢而付出的代價(jià)及由對(duì)方機(jī)會(huì)主義行為所造成的損失,只有當(dāng)?shù)靡娲笥诔杀緯r(shí),知識(shí)轉(zhuǎn)移才會(huì)發(fā)生。本文將知識(shí)溢出因素考慮在內(nèi),分析核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移與保護(hù)策略的權(quán)衡機(jī)制,在目前的知識(shí)轉(zhuǎn)移研究中尚不多見(jiàn)。本文試圖以分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象,構(gòu)建核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的演化博弈模型,綜合考慮知識(shí)轉(zhuǎn)移額外得益、知識(shí)吸收及挖掘能力、知識(shí)溢出、知識(shí)保護(hù)成本等因素,分析核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移的影響因素及策略選擇。

    二、演化博弈模型的構(gòu)建及假設(shè)

    演化博弈理論以“有限理性”的博弈方作為博弈分析的基礎(chǔ),適用于分析缺乏預(yù)見(jiàn)能力的個(gè)體所組成的群體內(nèi)成員間的反復(fù)博弈,相當(dāng)于現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中對(duì)象不固定的大量個(gè)體之間的較長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)、交易關(guān)系。這種有限理性條件下的博弈分析框架,與研究生物種群性狀演化與穩(wěn)定機(jī)制的生物演化理論很相似,最終在多次重復(fù)博弈過(guò)程中通過(guò)不斷學(xué)習(xí)、模仿、調(diào)整,達(dá)到“演化穩(wěn)定策略(ESS)”[17]。

    核心企業(yè)是知識(shí)轉(zhuǎn)移活動(dòng)中的決策主體,在與其他核心企業(yè)的聯(lián)結(jié)過(guò)程中可以采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略,也可以采取知識(shí)保護(hù)策略,取決于企業(yè)在知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程中的預(yù)期凈得益。分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程實(shí)際上是知識(shí)源與知識(shí)受體間的互動(dòng),即博弈行為。為了研究簡(jiǎn)便,本文假定分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中存在兩個(gè)核心企業(yè)1與2。

    (一)模型中的基本假設(shè)

    1.假定在分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存在兩個(gè)核心企業(yè),分別處于創(chuàng)新價(jià)值鏈的上下游位置,擁有各自細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)充滿(mǎn)異質(zhì)性、互補(bǔ)性的知識(shí),支撐起企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。設(shè)核心企業(yè)擁有的差異化知識(shí)存量為K i(i=1,2)。

    2.以任務(wù)為導(dǎo)向,分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)是各核心企業(yè)基于共同的目標(biāo)而構(gòu)建,設(shè)目標(biāo)完成的基本得益為R i(i=1,2)。核心企業(yè)在保證核心知識(shí)不外泄的前提下,逐步開(kāi)放各自的邊界,與其它核心企業(yè)在不同層次、不同環(huán)節(jié)進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移,雙方獲得額外收益(知識(shí)創(chuàng)新能力、知識(shí)管理能力)的系數(shù)為e ij(i=1,2,j=1,2),且0≤e ij≤1。e ij表示核心企業(yè)j為知識(shí)源,核心企業(yè)i為知識(shí)受體所進(jìn)行的知識(shí)轉(zhuǎn)移。在知識(shí)單向轉(zhuǎn)移的情況下,知識(shí)受體之于知識(shí)源的額外收益系數(shù)為ρ ij(i=1,2,j=1,2),ρ ij表示核心企業(yè)j為知識(shí)源,核心企業(yè)i為知識(shí)受體所進(jìn)行的單向知識(shí)轉(zhuǎn)移,且0≤ρ ij≤1。

    3.在核心企業(yè)有強(qiáng)知識(shí)轉(zhuǎn)移意愿的前提下,知識(shí)受體核心企業(yè)的知識(shí)吸收和挖掘能力是影響知識(shí)轉(zhuǎn)移效果的重要因素。不同核心企業(yè)的專(zhuān)業(yè)分工不同,其知識(shí)領(lǐng)域、學(xué)習(xí)能力、吸收能力也必定有所差異。高效的知識(shí)轉(zhuǎn)移不僅需要克服知識(shí)源與知識(shí)受體間的文化距離、空間距離及知識(shí)距離,而且需要知識(shí)源對(duì)知識(shí)進(jìn)行篩選、編碼,知識(shí)受體進(jìn)行篩選、整合、吸收、挖掘。設(shè)核心企業(yè)的知識(shí)吸收和挖掘能力系數(shù)為M i(i=1,2),且0≤M i≤1。

    4.知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方在獲得額外收益的同時(shí),也面臨著核心技術(shù)與知識(shí)外溢的風(fēng)險(xiǎn),知識(shí)源核心企業(yè)無(wú)法保證自身的核心技術(shù)與知識(shí)不會(huì)在知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程中由于對(duì)方的機(jī)會(huì)主義行為而外溢,另外核心企業(yè)無(wú)意識(shí)地泄露核心技術(shù)與知識(shí)的現(xiàn)象也時(shí)有發(fā)生。而知識(shí)受體核心企業(yè)在利己思維的驅(qū)動(dòng)下,一旦發(fā)現(xiàn)竊取行為有利可圖時(shí),基于核心技術(shù)與知識(shí)的保護(hù)承諾將變得不可信。設(shè)由核心技術(shù)與知識(shí)外溢給核心企業(yè)帶來(lái)?yè)p失的系數(shù)為N i(i=1,2),且0≤N i≤1。

    5.為防范自身核心技術(shù)與知識(shí)在知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程中外泄,各核心企業(yè)通常會(huì)采取一系列保護(hù)措施,比如對(duì)員工開(kāi)展保密培訓(xùn)、簽訂保密協(xié)議、實(shí)施股權(quán)激勵(lì)、安裝監(jiān)控設(shè)備等,這會(huì)構(gòu)成企業(yè)的知識(shí)保護(hù)成本。設(shè)知識(shí)保護(hù)活動(dòng)的成本系數(shù)為P i(i=1,2),且0≤P i≤1。本文假定核心企業(yè)開(kāi)展知識(shí)保護(hù)活動(dòng)可以完全防范核心技術(shù)與知識(shí)外溢風(fēng)險(xiǎn)。

    6.我們假設(shè)核心企業(yè)1采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的概率為x,則采取知識(shí)保護(hù)策略的概率為(1-x);核心企業(yè)2采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的概率為y,則采取知識(shí)保護(hù)策略的概率為(1-y),其中0≤x≤1、0≤y≤1。

    (二)演化博弈模型的建立

    1.當(dāng)核心企業(yè)1、2均采取轉(zhuǎn)移策略時(shí)的得益函數(shù)。當(dāng)雙方都采取轉(zhuǎn)移策略時(shí),此時(shí)為知識(shí)雙向轉(zhuǎn)移,雙方都將獲得目標(biāo)完成后的基本得益R i,知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益,同時(shí)承擔(dān)一定的核心技術(shù)與知識(shí)外溢損失。知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益大小取決于額外收益系數(shù)e ij以及知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方的知識(shí)吸收與挖掘能力,即額外收益e ijM iK j。核心企業(yè)由于知識(shí)的外溢造成的損失為N iK i。因此,當(dāng)知識(shí)雙向轉(zhuǎn)移時(shí),核心企業(yè)1的得益函數(shù)為:

    U 1(1)=R 1+e 12M 1K 2-N 1K 1

    同理,核心企業(yè)2的得益函數(shù)為:

    V 1(2)=R 2+e 21M 2K 1-N 2K 2

    2.當(dāng)核心企業(yè)1采取轉(zhuǎn)移策略,核心企業(yè)2采取保護(hù)策略時(shí)的得益函數(shù)。當(dāng)核心企業(yè)1采取轉(zhuǎn)移策略,核心企業(yè)2采取保護(hù)策略時(shí),此時(shí)為知識(shí)單向轉(zhuǎn)移,雙方都將獲得目標(biāo)完成后的基本得益R i。核心企業(yè)1獲得的額外收益為0,同時(shí)承擔(dān)一定的核心技術(shù)與知識(shí)外溢損失N 1K 1,而核心企業(yè)2由于采取保護(hù)策略,獲得知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益ρ 21M 2K 1,承擔(dān)因保護(hù)知識(shí)策略付出的成本P 2K 2,同時(shí)避免了知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程中的外溢風(fēng)險(xiǎn)。因此,當(dāng)知識(shí)由核心企業(yè)1向核心企業(yè)2轉(zhuǎn)移時(shí),核心企業(yè)1的得益函數(shù)為:

    U 2(1)=R 1-N 1K 1

    核心企業(yè)2的得益函數(shù)為:

    V 2(2)=R 2+ρ 21M 2K 1-P 2K 2

    3.當(dāng)核心企業(yè)1采取保護(hù)策略,核心企業(yè)2采取轉(zhuǎn)移策略時(shí)的得益函數(shù)。

    同(2),核心企業(yè)1的得益函數(shù)為:

    U 3(1)=R 1+ρ 12M 1K 2-P 1K 1

    核心企業(yè)2的得益函數(shù)為:

    V 3(2)=R 2-N 2K 2

    4.當(dāng)核心企業(yè)1、2均采取保護(hù)策略時(shí)的得益函數(shù)。知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方均采取知識(shí)保護(hù)策略,雙方除基本得益R i外均無(wú)法獲得額外得益。此時(shí),雙方均承擔(dān)因知識(shí)保護(hù)策略付出的成本P iK i,同時(shí)也避免了知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程中的外溢風(fēng)險(xiǎn)。因此,當(dāng)知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方均采取知識(shí)保護(hù)策略時(shí),核心企業(yè)1的得益函數(shù)為:

    U 4(1)=R 1-P 1K 1

    核心企業(yè)2的得益函數(shù)為:

    V 4(2)=R 2-P 2K 2

    當(dāng)核心企業(yè)1、2采取不同的策略時(shí),雙方的得益矩陣如表1所示:

    三、演化過(guò)程的穩(wěn)定性分析

    (一)動(dòng)態(tài)演化過(guò)程的均衡點(diǎn)分析

    核心企業(yè)1采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略和知識(shí)保護(hù)策略的期望得益分別為:

    U 1=y(R 1+e 12M 1K 2-N 1K 1)+

    (1-y)(R 1-N 1K 1)

    U 2=y(R 1+ρ 12M 1K 2-P 1K 1)+

    (1-y)(R 1-P 1K 1)

    核心企業(yè)2采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略和知識(shí)保護(hù)策略的期望得益分別為:

    V 1=x(R 2+e 21M 2K 1-N 2K 2)+

    (1-x)(R 2-N 2K 2)

    V 2=x(R 2+ρ 21M 2K 1-P 2K 2)+

    (1-x)(R 2-P 2K 2)

    則核心企業(yè)1和核心企業(yè)2的平均得益分別為:

    =xU 1+(1-x)U 2 =yV 1+(1-y)V 2

    根據(jù)演化博弈復(fù)制動(dòng)態(tài)方程公式,核心企業(yè)1和核心企業(yè)2采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)分別為:

    dx dt =x(U 1-)=x(1-x)

    [yM 1K 2(e 12-ρ 12)+K 1(P 1-N 1)] (1)

    dy dt =y(V 1-)=y(1-y)

    [xM 2K 1(e 21-ρ 21)+K 2(P 2-N 2)] (2)

    當(dāng)dx/dt=dy/dt=0時(shí)得到O(0,0)、A(0,1)、B(1,0)、C(1,1)、D(x*,y*)5個(gè)平衡點(diǎn),其中x*= N 2K 2-P 2K 2 e 21M 2K 1-ρ 21M 2K 1 、y*= N 1K 1-P 1K 1 e 12M 1K 2-ρ 12M 1K 2 。對(duì)于(1)、(2)由微分方程描述的分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的動(dòng)態(tài)演化博弈,可借助雅克比矩陣對(duì)平衡點(diǎn)作局部穩(wěn)定性分析,對(duì)此系統(tǒng)的雅克比矩陣為:

    N 1K 1]x(1-x)(e 12M 1K 2-ρ 12M 1K 2)

    J=y(1-y)(e 21M 2K 1-ρ 21M 2K 1)(1-2y)

    在分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)內(nèi),核心企業(yè)間的知識(shí)雙向轉(zhuǎn)移不僅獲得了目標(biāo)完成的基本得益和額外得益,同時(shí)促進(jìn)了知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方的溝通與信任程度的加強(qiáng),進(jìn)而提升分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)績(jī)效。雙方的溝通與信任程度的加強(qiáng)進(jìn)一步促進(jìn)雙方之間的知識(shí)轉(zhuǎn)移,如此的良性循環(huán)給雙方帶來(lái)了長(zhǎng)期穩(wěn)定的得益。而核心企業(yè)間的單向知識(shí)轉(zhuǎn)移雖然在短期內(nèi)知識(shí)受體可獲得一定的額外得益,但會(huì)削弱知識(shí)源企業(yè)的轉(zhuǎn)移意愿,且雙方的得益遠(yuǎn)低于知識(shí)雙向轉(zhuǎn)移帶來(lái)的長(zhǎng)期得益,必然會(huì)影響雙方合作的長(zhǎng)期性。因此,可以認(rèn)為知識(shí)雙向轉(zhuǎn)移額外得益系數(shù)大于知識(shí)單向轉(zhuǎn)移額外得益系數(shù)e 12>ρ 12,e 21>ρ 21。

    (二)動(dòng)態(tài)演化過(guò)程的演化路徑分析

    知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程中涉及到核心企業(yè)為保護(hù)知識(shí)而付出的成本P iK i,同時(shí)面臨著核心技術(shù)與知識(shí)外溢帶來(lái)的損失N iK i,以及額外收益e ijM iK j。根據(jù)演化博弈演化穩(wěn)定策略(ESS)理論,演化博弈的結(jié)果通常取決于演化系統(tǒng)的初始狀態(tài),因此本研究中假設(shè)的參數(shù)初始值對(duì)最終的結(jié)果產(chǎn)生重要影響,需要對(duì)核心企業(yè)采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的不同情況分別討論。

    (1)當(dāng)0

    如表2所示,在5個(gè)均衡點(diǎn)中有2個(gè)均衡點(diǎn)O(0,0)、C(1,1)具有局部穩(wěn)定性,即演化穩(wěn)定策略,分別對(duì)應(yīng)于核心企業(yè)均采用知識(shí)轉(zhuǎn)移策略及均知識(shí)保護(hù)策略。作出該演化系統(tǒng)的相位圖(圖1),圖1描述了分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間采取知識(shí)轉(zhuǎn)移與知識(shí)保護(hù)策略的動(dòng)態(tài)演化博弈過(guò)程。由圖1可知,該演化系統(tǒng)存在兩個(gè)穩(wěn)定策略,即兩種演化趨勢(shì):(演化博弈收斂于O(0,0),表明核心企業(yè)均采取知識(shí)保護(hù)策略;(演化博弈收斂于C(1,1),表明核心企業(yè)均采取知識(shí)保護(hù)策略。點(diǎn)O是系統(tǒng)演化特性改變的鞍部,當(dāng)初始狀態(tài)在O點(diǎn)附近時(shí),初始狀態(tài)的細(xì)微改變將影響演化系統(tǒng)的最終結(jié)果,說(shuō)明演化系統(tǒng)對(duì)于初始狀態(tài)的敏感性特征。當(dāng)初始狀態(tài)位于ADBC區(qū)域時(shí),演化博弈隨時(shí)間的推移而收斂于C(1,1),即核心企業(yè)均傾向于采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略;當(dāng)初始狀態(tài)位于OADB時(shí),演化博弈隨時(shí)間的推移而收斂于O(0,0),即核心企業(yè)均采取知識(shí)保護(hù)策略。

    (2)當(dāng)0<(e ij-ρ ij)M iK j

    (3)當(dāng)N iK i-P iK i<0<(e ij-ρ ij)M iK j時(shí),表明知識(shí)保護(hù)活動(dòng)成本大于知識(shí)外溢造成的損失,且實(shí)施知識(shí)轉(zhuǎn)移策略獲得的凈得益大于實(shí)施知識(shí)保護(hù)策略的凈得益,此時(shí)C(1,1)是演化穩(wěn)定策略,相位圖如下圖3所示。演化系統(tǒng)將收斂于C(1,1),表明核心企業(yè)均采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略。

    (三)參數(shù)仿真分析

    在分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)移的動(dòng)態(tài)演化博弈過(guò)程中,構(gòu)成知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方得益函數(shù)的參數(shù)值的變化將影響動(dòng)態(tài)演化的收斂速度和收斂結(jié)果。本文采用模擬仿真的方法,模擬當(dāng)參數(shù)值變化后核心企業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的變動(dòng),結(jié)合演化博弈模型的相位圖,分析達(dá)到演化均衡狀態(tài)的不同情況,使用的軟件為MATLAB。假定初始狀態(tài)下各參數(shù)值為:K 1=0.8,K 2=0.6;e 12=0.8,e 21=0.8;ρ 12=0.4,ρ 21=0.4;N 1=0.4,N 2=0.3;P 1=0.2,P 2=0.2;M 1=0.8,M 2=0.3,在分析過(guò)程中,除了被分析的參數(shù)外,其余參數(shù)值保持初始值不變。仿真結(jié)果圖中x 01=0.8,y 01=0.8表示初始狀態(tài)下核心企業(yè)1與核心企業(yè)2采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的概率均為0.8,對(duì)應(yīng)仿真結(jié)果圖中兩條復(fù)制動(dòng)態(tài)曲線;x 02=0.8,y 02=0.8表示當(dāng)參數(shù)值變化時(shí)核心企業(yè)1與核心企業(yè)2采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的概率不變,均為0.8,對(duì)應(yīng)仿真結(jié)果圖中的另外兩條復(fù)制動(dòng)態(tài)曲線。

    1.核心企業(yè)雙方差異化的知識(shí)存量K i。

    圖4顯示了不同K 1值情況下分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的演化趨勢(shì),可以發(fā)現(xiàn),在假定的初始狀態(tài)下,K 1=0.8,K 2=0.6,演化系統(tǒng)收斂于C(1,1),即核心企業(yè)均傾向于采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略。圖4中,當(dāng)K 1值增大到1時(shí),演化系統(tǒng)收斂于O(0,0),即核心企業(yè)均傾向于采取知識(shí)保護(hù)策略。且當(dāng)K 1值繼續(xù)增大時(shí),演化系統(tǒng)收斂于O(0,0)的速度變快。

    圖5中,當(dāng)K 1值減小到0.7時(shí),演化系統(tǒng)收斂于C(1,1),且當(dāng)K 1繼續(xù)減小時(shí),核心企業(yè)1選擇轉(zhuǎn)移策略的收斂速度變快,核心企業(yè)2選擇轉(zhuǎn)移策略的收斂速度變慢。

    圖6中,當(dāng)K 1=K 2=0.6,即K 1減小到0.6時(shí),演化系統(tǒng)收斂于C(1,1),且當(dāng)K 1繼續(xù)減小時(shí),核心企業(yè)1選擇轉(zhuǎn)移策略的收斂速度變快,核心企業(yè)2選擇知識(shí)轉(zhuǎn)移策略的收斂速度變慢。

    圖7中,當(dāng)K 1減小到0.4時(shí),此時(shí)K 1

    綜合上述K 1值變化的4種仿真結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn):(1)隨著核心企業(yè)雙方差異化的知識(shí)存量K i差距的增加,演化系統(tǒng)傾向于收斂于O(0,0),且收斂的速度變快;(2)隨著核心企業(yè)雙方差異化的知識(shí)存量K i差距減小,演化系統(tǒng)傾向于收斂于C(1,1),且收斂的速度變快;(3)當(dāng)核心企業(yè)雙方差異化的知識(shí)存量K i差距增加,且演化系統(tǒng)收斂于O(0,0)時(shí),知識(shí)存量較少的核心企業(yè)起初采取知識(shí)轉(zhuǎn)移的意愿很強(qiáng)烈,隨著時(shí)間的推移,最終選擇知識(shí)保護(hù)策略。

    2.進(jìn)行雙向知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益系數(shù)e ij。在圖1中,e ij的值越大,ADBC區(qū)域的面積越大,即演化系統(tǒng)收斂于C(1,1)的概率越大。在圖8中,當(dāng)e 12增大到1時(shí),演化系統(tǒng)收斂于C(1,1),且當(dāng)e 12繼續(xù)增加時(shí),收斂于C(1,1)的速度變快。雙向知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益具有長(zhǎng)期性,且具有自我增強(qiáng)作用,它可以增加知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方的信任程度,降低交易成本,促進(jìn)核心企業(yè)間的知識(shí)與資源共享,有利于分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)張,提升網(wǎng)絡(luò)整體績(jī)效。

    (3)進(jìn)行單向知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益系數(shù)ρ ij。在圖1中,ρ ij的值越大,ADBC區(qū)域的面積越小,即演化系統(tǒng)收斂于O(0,0)的概率越大。在圖9中,當(dāng)ρ 12增大到0.5時(shí),演化系統(tǒng)收斂于O(0,0),且隨著ρ 12繼續(xù)增加,收斂于O(0,0)的速度變快。單向知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益系數(shù)具有短期性,當(dāng)知識(shí)由核心企業(yè)2向核心企業(yè)1單向轉(zhuǎn)移時(shí),ρ 12越大,核心企業(yè)1的得益越大,此時(shí)核心企業(yè)1傾向于采取知識(shí)保護(hù)策略,既能防范自身知識(shí)外溢,也能獲得額外收益。這會(huì)降低核心企業(yè)2進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移的意愿,影響雙方長(zhǎng)期合作。

    (4)核心企業(yè)的知識(shí)吸收和挖掘能力系數(shù)M i。在圖1中,M i的值越大,ADBC區(qū)域的面積越大,即演化系統(tǒng)收斂于C(1,1)的概率越大。在圖10中,當(dāng)M 1增大到0.9時(shí),演化系統(tǒng)收斂于C(1,1),且當(dāng)M 1繼續(xù)增大時(shí),收斂于C(1,1)的速度變快。分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)由處于同一行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游位置的企業(yè)構(gòu)建,各企業(yè)的知識(shí)領(lǐng)域有所差異,企業(yè)間存在知識(shí)距離,因而對(duì)同一知識(shí)的理解、吸收能力不同,這些都會(huì)成為企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移的障礙。當(dāng)企業(yè)的知識(shí)吸收和挖掘能力越強(qiáng)時(shí),企業(yè)在知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程中汲取的異質(zhì)性知識(shí)越多,越傾向于采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略。

    (5)核心技術(shù)與知識(shí)外溢給核心企業(yè)帶來(lái)的損失系數(shù)N i。在圖1中,N i的值越大,ADBC區(qū)域的面積越小,即演化系統(tǒng)收斂于O(0,0)的概率越大。在圖11中,當(dāng)N 1增大到0.5時(shí),演化系統(tǒng)收斂于O(0,0),且當(dāng)N 1繼續(xù)增大時(shí),收斂于O(0,0)的速度變快。知識(shí)轉(zhuǎn)移雙方在正式和非正式交流過(guò)程中,無(wú)意識(shí)泄露自身核心技術(shù)與知識(shí)會(huì)造成一定的損失,特別是維持企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的核心技術(shù)與知識(shí)的泄露,可能會(huì)造成核心企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的喪失。另外,當(dāng)某一方發(fā)現(xiàn)竊取行為有利可圖時(shí),在利己思想的驅(qū)動(dòng)下會(huì)出現(xiàn)知識(shí)竊取等機(jī)會(huì)主義行為,同樣會(huì)帶來(lái)一定的損失。核心企業(yè)出于維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的角度,傾向于采取知識(shí)保護(hù)策略。

    (6)知識(shí)保護(hù)活動(dòng)的成本系數(shù)P i。在圖1中,P i的值越大,ADBC區(qū)域的面積越大,即演化系統(tǒng)收斂于C(1,1)的概率越大。在圖12中,當(dāng)P 1增大到0.25時(shí),演化系統(tǒng)收斂于C(1,1),且當(dāng)P 1繼續(xù)增大時(shí),收斂于C(1,1)的速度變快。知識(shí)保護(hù)活動(dòng)可以減少知識(shí)外溢,同時(shí)也失去了獲得額外收益的機(jī)會(huì)。核心企業(yè)采取知識(shí)保護(hù)策略與否取決于知識(shí)保護(hù)策略帶來(lái)的凈得益及知識(shí)的重要性,當(dāng)知識(shí)保護(hù)活動(dòng)的成本不斷增加時(shí),特別當(dāng)知識(shí)保護(hù)活動(dòng)成本大于知識(shí)外溢帶來(lái)的損失時(shí),核心企業(yè)傾向于采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略。

    四、結(jié)論與對(duì)策

    本文利用演化博弈分析方法,構(gòu)建分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間知識(shí)轉(zhuǎn)移策略演化博弈模型,得出的主要結(jié)論有以下六點(diǎn):(1)核心企業(yè)間差異化知識(shí)存量的差距越小,核心企業(yè)越傾向于采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略;(2)進(jìn)行雙向知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益系數(shù)e ij越大,核心企業(yè)越傾向于采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略;(3)進(jìn)行單向知識(shí)轉(zhuǎn)移的額外收益系數(shù)ρ ij,核心企業(yè)越傾向于采取知識(shí)保護(hù)策略;(4)核心企業(yè)的知識(shí)吸收和挖掘能力M i越大,核心企業(yè)越傾向于采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略;(5)核心技術(shù)與知識(shí)外溢給核心企業(yè)帶來(lái)的損失系數(shù)N i越大,核心企業(yè)越傾向于采取知識(shí)保護(hù)策略;(6)知識(shí)保護(hù)活動(dòng)的成本系數(shù)P i越大,核心企業(yè)越傾向于采取知識(shí)轉(zhuǎn)移策略。

    針對(duì)分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)間的知識(shí)轉(zhuǎn)移,我們提出以下建議:

    (1)尋找合適的知識(shí)轉(zhuǎn)移對(duì)象,降低知識(shí)保護(hù)活動(dòng)成本。一方面,分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的核心企業(yè)可以借助其管理者、協(xié)調(diào)者角色的管控優(yōu)勢(shì),建立知識(shí)地圖及數(shù)據(jù)庫(kù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)所需知識(shí)擁有方的精準(zhǔn)、快速的搜尋,降低搜尋成本的同時(shí)提高知識(shí)轉(zhuǎn)移額外收益系數(shù)。另一方面,核心企業(yè)應(yīng)對(duì)自身的知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)的梳理,對(duì)那些維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的知識(shí)予以重點(diǎn)保護(hù),減少不必要的保護(hù)成本。此外,定期開(kāi)展知識(shí)保護(hù)培訓(xùn),將知識(shí)保護(hù)思想融入企業(yè)的日常組織慣例中,營(yíng)造良好的知識(shí)保護(hù)文化。

    (2)增強(qiáng)知識(shí)吸收和挖掘能力,提升知識(shí)轉(zhuǎn)移額外收益。分布式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的核心企業(yè)處于網(wǎng)絡(luò)中的核心位置,與外部企業(yè)建立呈星型放射狀聯(lián)結(jié),進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移的知識(shí)種類(lèi)紛繁復(fù)雜,知識(shí)數(shù)量龐大,核心企業(yè)的知識(shí)吸收和挖掘能力將直接影響知識(shí)轉(zhuǎn)移的收益大小。核心企業(yè)應(yīng)注重內(nèi)部知識(shí)的積累與消化,積極探索外部知識(shí)與自身知識(shí)的結(jié)合方式,同時(shí)定期組織內(nèi)部學(xué)習(xí),加大R&D投入,在融合外部知識(shí)的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)知識(shí)創(chuàng)新,為企業(yè)帶來(lái)長(zhǎng)期穩(wěn)定的收益。

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    (責(zé)任編輯 王婷婷)

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