多權(quán)重Shapley值的改進(jìn)及在隱性知識共享中的應(yīng)用

李淑霞 李登峰

(福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 福建福州 350116)

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多權(quán)重Shapley值的改進(jìn)及在隱性知識共享中的應(yīng)用

李淑霞 李登峰

(福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 福建福州 350116)

在隱性知識共享中，為設(shè)計(jì)一套合理的利益分配機(jī)制來保證員工順利結(jié)盟，以經(jīng)典Shapley值為基礎(chǔ)，利用德爾菲法和AHP法對員工隱性知識分享的重要指標(biāo)顯性化程度、談判能力及其各自的影響因素進(jìn)行權(quán)重評價(jià)，構(gòu)建Shapley值的均值偏差分配方法，并通過具體案例對傳統(tǒng)及改進(jìn)的分配方法作比較分析。結(jié)果表明：改進(jìn)的Shapley值的分配方法能保證員工順利結(jié)盟，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)隱性知識共享。

利益分配； Shapley值； 均值偏差； 合作對策

引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，大批優(yōu)秀的人才涌入中國市場，加之我國特殊國情及人口基數(shù)大的特點(diǎn)，造成勞動(dòng)力總供給長期大于總需求的現(xiàn)象愈演愈烈。在這種勞資形式背景下，“資強(qiáng)勞弱”勞資談判現(xiàn)象屢見不鮮。近年來，政府為平衡勞資關(guān)系作出了很多努力，例如建立工會聯(lián)盟。但工會對政府的依附性較強(qiáng)，存在結(jié)盟形式化，集體談判流于形式等缺點(diǎn)。究其根本原因，是雇員集團(tuán)不具競爭力，員工可替代性強(qiáng)。為了提升自身競爭力，爭取勞資談判中的話語權(quán)，雇員集團(tuán)越來越注重隱性知識的培養(yǎng)。

隱性知識是1958年邁克爾·波蘭尼 (Michael Polanyi)在哲學(xué)領(lǐng)域提出的概念。企業(yè)的隱性知識是指在企業(yè)特有的文化和制度下，存在于員工個(gè)體及各級組織中，在企業(yè)的生產(chǎn)、供應(yīng)、銷售、研發(fā)、決策等活動(dòng)中使用的那些難以用言語和文字等形式表達(dá)清楚的知識。[1]經(jīng)濟(jì)全球化的興起和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步使得企業(yè)間的競爭加劇，隱性知識因其所具有的獨(dú)特屬性，成為企業(yè)形成競爭力最具增值潛力的重要戰(zhàn)略資源，所以隱性知識共享是企業(yè)知識管理的關(guān)鍵。[2]基于這種市場環(huán)境，企業(yè)迫切希望員工通過共享將這種隱性知識顯性化。隱性知識成為員工一項(xiàng)獨(dú)有的競爭力，為員工建立隱性知識顯性化聯(lián)盟提供了可能?，F(xiàn)實(shí)生活中，員工不滿足企業(yè)對隱性知識顯性化的報(bào)酬，往往會選擇內(nèi)部先合作結(jié)盟，再與企業(yè)談判。但結(jié)盟群體中由于搭便車導(dǎo)致的利益分配不合理的現(xiàn)象，已成為員工順利結(jié)盟的重要阻力。為此，設(shè)計(jì)一套合理的利益分配機(jī)制，對員工順利結(jié)盟，進(jìn)而有效地促進(jìn)企業(yè)內(nèi)隱性知識顯性化具有重要意義。

目前，國內(nèi)對隱性知識共享利益分配問題的研究還不多，只有少數(shù)學(xué)者涉足這個(gè)問題。例如，夏軼群等研究了科學(xué)家的科研成果在商業(yè)化后所得利益的分配問題，并用Shapley值法對利益進(jìn)行有效的合理分配，從而促進(jìn)科學(xué)家參與隱性知識的轉(zhuǎn)化。[3]張峰等利用模糊Petri網(wǎng)理論，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作中隱性知識流的模糊Petri網(wǎng)模型，得出在產(chǎn)學(xué)研合作中，利益分配制度對隱性知識流的流動(dòng)效果影響最大。[4]目前的研究僅停留在企業(yè)如何激勵(lì)員工共享隱性知識的理論層面，而對實(shí)際情況中，員工建立隱性知識顯性化的聯(lián)盟問題研究較少。

在多人合作對策的利益分配問題上，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了深入的研究。多人合作對策可分為兩種，即非結(jié)盟合作對策與結(jié)盟合作對策。在非結(jié)盟合作對策中，盡管允許局中人之間進(jìn)行合作，但他們并未形成合作的聯(lián)盟。本文研究的員工建立隱性知識顯性化聯(lián)盟屬于結(jié)盟合作對策。在已有的解決多人結(jié)盟合作對策的分配方法中，核心解及Shapley值是兩個(gè)最重要的方法。洪防璇與李登峰曾提出區(qū)間型多人合作對策的區(qū)間值核心解概念及相應(yīng)的求解分配方法，研究了供應(yīng)鏈中多方合作的利益分配問題。[5]而最具代表性的是Shapley教授在1953年提出的Shapley值模型。[6]該模型的本質(zhì)是依據(jù)成員對聯(lián)盟整體的邊際貢獻(xiàn)度決定各自的利潤份額，邊際貢獻(xiàn)越大所獲利潤越多。Shapley值計(jì)算簡單，因此得到了廣泛的應(yīng)用。但該分配方法只考慮成員的外在邊際貢獻(xiàn)，而忽略了影響最終邊際貢獻(xiàn)的其他因素，這些影響因素均與利益分配息息相關(guān)。Shapley值認(rèn)為每個(gè)聯(lián)盟成員的其他影響因素都是平等的，都為1/n(n人合作聯(lián)盟)，如聯(lián)盟成員的努力水平、議價(jià)能力等，顯然與現(xiàn)實(shí)不相符。因此，很多學(xué)者從加權(quán)Shapley值角度對其進(jìn)行了改進(jìn)。例如，早期Owen曾從概率的角度研究加權(quán)Shapley值的性質(zhì)。[7]Kalai與Samet考慮了賦予某個(gè)參與人零權(quán)重時(shí)的情況，即考慮了權(quán)重體系。[8]近幾年，王振鋒等運(yùn)用AHP法確定風(fēng)險(xiǎn)因素、投入因素、努力因素的權(quán)重，修正了Shapley值法的利益分配。[9]張捍東等考慮了各影響因素間的橫向聯(lián)系。[10]Haeringer、刁麗琳等提出的多權(quán)重Shapley值，能夠反映成員在多項(xiàng)聯(lián)盟活動(dòng)中的不同權(quán)重。[11][12]謝晶晶等運(yùn)用基于權(quán)重向量改進(jìn)的多權(quán)重Shapley值，分析了統(tǒng)一碳交易平臺建立過程中的利益分配問題。[13]冀明亮等將資源投入等作為Shapley值的加權(quán)因素，并通過專家打分法及AHP法對各影響權(quán)重進(jìn)行分析，對Shapley值進(jìn)行改進(jìn)。[14]從基于單一權(quán)重的修正，到提出多權(quán)重模型，再到確定權(quán)重的分配方法等，學(xué)者們對加權(quán)Shapley值的研究越來越深入，這種分配方法也逐漸運(yùn)用到利益分配及成本分?jǐn)傊?。但本文探討的員工基于隱性知識結(jié)盟的利益分配問題，目前國內(nèi)外學(xué)者研究得較少。顯然，聯(lián)盟利益分配不均會直接造成聯(lián)盟破裂，而以員工個(gè)人的力量，很難通過與企業(yè)談判得到令雙方滿意的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，這樣一來，企業(yè)內(nèi)也難以形成良好的隱性知識共享的局面。

本文針對以上問題進(jìn)行了探討和研究，運(yùn)用多人合作對策中的Shapley值進(jìn)行分析，并利用德爾菲法和AHP法對員工隱性知識分享的重要指標(biāo)顯性化程度、談判能力及其各自的影響因素進(jìn)行權(quán)重評價(jià)，構(gòu)建了改進(jìn)Shapley值的均值偏差分配方法，并通過具體案例對傳統(tǒng)及改進(jìn)的分配方法進(jìn)行比較分析。通過對比發(fā)現(xiàn)，本文提出的分配方案更加合理，結(jié)盟成員對分配合約方案更加滿意，從而能保證員工結(jié)盟的穩(wěn)定，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)隱性知識共享。

一、聯(lián)盟簡述

聯(lián)盟利益分配的前提條件是滿足集體合理性及個(gè)體合理性。[15]設(shè)企業(yè)內(nèi)有n個(gè)具有隱性知識的人為提升與企業(yè)的談判實(shí)力自由結(jié)盟，現(xiàn)對結(jié)盟成員進(jìn)行利益分配。用N={1,2,…,n}表示參與人的集合，其中n為正整數(shù)，表示參與人個(gè)數(shù)。S是N的子集，表示參與人組成的聯(lián)盟，即S?N。令N中的每個(gè)聯(lián)盟S相對應(yīng)的特征函數(shù)為ν，最大的聯(lián)盟得益為ν(N)，用x=(x1,x2,…,xn)表示大聯(lián)盟成員的利益分配。

若滿足集體合理性，則

其中:ν({i})表示員工i不與集體聯(lián)盟時(shí)企業(yè)支付的共享隱性知識的酬勞，(1)表示員工結(jié)盟所得的收益大于聯(lián)盟中個(gè)人單獨(dú)與企業(yè)談判所得之和。

若滿足個(gè)體理性，則

其中:(2)表示員工聯(lián)盟所得的總收益被聯(lián)盟成員瓜分，(3)表示員工從聯(lián)盟中分配所得的收益xi大于其個(gè)人單干時(shí)所得收益。集體合理性和個(gè)體合理性是員工結(jié)盟的充要條件。若不滿足這兩個(gè)條件，員工則會退出聯(lián)盟，聯(lián)盟失敗。本文基于傳統(tǒng)的Shapley值方法，對影響員工聯(lián)盟利益分配的兩個(gè)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分析，并對兩個(gè)分配指標(biāo)的影響因素進(jìn)行評分及測算其比重，與相應(yīng)的平均值進(jìn)行比較，最后提出根據(jù)均值偏差進(jìn)行利益分配的Shapley值方法。

二、傳統(tǒng)的Shapley值

Shapley值模型是1953年Shapley教授提出的求解多人合作對策問題的一種公理化分配方法。對于n人合作對策，Shapley根據(jù)提出的三個(gè)公理，求解出唯一的一組值， 這組值可以作為多人合作對策的解。

用φi(ν)表示局中人i(i∈N)在ν(N)中的分配所得，Shapley值為：

Shapley值法可運(yùn)用到本文所研究的隱性知識顯性化的利益分配方案中。這種分配方式考慮了各員工對聯(lián)盟整體所作的邊際貢獻(xiàn)，如果邊際貢獻(xiàn)大，則所得的分配也多，按照這一定理可以給每個(gè)聯(lián)盟成員分配唯一的一個(gè)利益值。但這一分配方案存在一定弊端，Shapley值的一個(gè)重要假設(shè)是對稱性，即若兩個(gè)員工對合作對策中所有聯(lián)盟的邊際貢獻(xiàn)之和相等，他們所得到的期望損益值也相等。在隱性知識共享的利益分配中，評判員工的邊際貢獻(xiàn)主要以員工的顯性化效果為標(biāo)準(zhǔn)，忽略了員工為隱性知識共享付出的實(shí)際努力及談判力、接受培訓(xùn)員工的特征差異等因素，這些都和后期聯(lián)盟與企業(yè)談判的報(bào)酬息息相關(guān)。因此，為鼓勵(lì)聯(lián)盟中員工的積極性，應(yīng)為這些指標(biāo)的影響因素賦予相應(yīng)的權(quán)重，并基于權(quán)重對Shapley值進(jìn)行改進(jìn)。

三、基于多權(quán)重Shapley值的均值偏差分配方法

目前，在已有的文獻(xiàn)中，利益分配的評價(jià)指標(biāo)往往選擇過程變量，即在完成團(tuán)隊(duì)目標(biāo)的過程中，聯(lián)盟成員為組織投入的努力程度(包括時(shí)間、金錢、精力等)。例如，蘭天與徐劍在利益分配模型中，選擇資源投入(盟員投入的設(shè)備、資金、技術(shù)、人力等資源)、貢獻(xiàn)(盟員企業(yè)在聯(lián)盟項(xiàng)目中所付出的努力)作為兩個(gè)參考指標(biāo)[16]；孟衛(wèi)東等利用聯(lián)盟成員的努力程度作為變量構(gòu)建利益分配模型。[17]這些指標(biāo)不全面且不易短期觀測與衡量，且與聯(lián)盟結(jié)果并沒有明顯正相關(guān)性。因此，本文認(rèn)為，應(yīng)利用結(jié)果導(dǎo)向，選取員工聯(lián)盟與企業(yè)談判所得收益相關(guān)的兩個(gè)指標(biāo)：隱性知識顯性化程度(簡稱顯性化程度)及員工談判力，其中顯性化程度可用相應(yīng)的評價(jià)方法及標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行衡量，員工談判力可由專家打分法進(jìn)行測量。下面分別討論這兩個(gè)指標(biāo)的各影響因素的重要性及這兩個(gè)指標(biāo)在利益分配中的權(quán)重。

(一)顯性化程度

本文提出隱性知識顯性化程度指標(biāo)θi(i=1,2,…,n)，作為可觀察的評價(jià)指標(biāo)，用來量化員工隱性知識分享的效果(本文中隱性知識具體指的是技術(shù)類隱性知識)。顯性化程度的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，可用模糊綜合評價(jià)法、語言信息的多指標(biāo)群體綜合測評分配方法等，融合各類測量數(shù)據(jù)給出統(tǒng)一的測評結(jié)果(本文不作具體詳述)。在顯性化程度的影響因素上，除員工個(gè)人邊際的貢獻(xiàn)外，還包括外部因素：隱性知識共享的復(fù)雜程度、知識接受者的能力素質(zhì)。[18]因此，在按照顯性化程度對成員進(jìn)行利益分配時(shí)，除傳統(tǒng)的Shapley值考慮的員工個(gè)人的邊際貢獻(xiàn)外，還要考慮外部因素的影響權(quán)重?，F(xiàn)用德爾菲法分析兩個(gè)外部影響因素的權(quán)重，具體計(jì)算步驟[19]如下：

(1)假設(shè)有q個(gè)專家，為減少專家評判的主觀性而進(jìn)行相互性評價(jià)，員工根據(jù)對評價(jià)專家的了解給出專家權(quán)重(ω1,ω2,…,ωq)。q個(gè)專家對各個(gè)影響因素的打分矩陣為：A=(A1,A2)，其中，A1=(a11,a21,…,aq1)′，A2=(a12,a22,…,aq2)′。aq1表示第q個(gè)專家對第一個(gè)影響因素，即隱性知識共享的復(fù)雜程度的評價(jià)打分。計(jì)算得兩個(gè)影響因素的權(quán)重B=(b1,b2)=(ω1,ω2,…,ωq)*(A1,A2)。

(2)計(jì)算各個(gè)專家對兩個(gè)影響因素在相應(yīng)的各成員分享隱性知識時(shí)的作用的評分矩陣，并求得成員i的加權(quán)得分矩陣Ri(i=1,2,…,n)。

(二)員工談判力指標(biāo)

(三)基于多權(quán)重Shapley值的均值偏差方法分析

分配方案的公平性會直接影響到合作過程中聯(lián)盟的穩(wěn)定性及員工積極性，因此，應(yīng)當(dāng)綜合考慮各種相關(guān)因素來完善分配方案。本文在員工分享隱性知識的利益分配中，綜合考慮員工隱性知識的顯性化程度和員工談判力兩個(gè)指標(biāo)，并利用層次分析法，計(jì)算每一個(gè)指標(biāo)的合理性權(quán)重。根據(jù)兩者的權(quán)重，對Shapley值進(jìn)行調(diào)整。[21]

首先請相關(guān)專家對這些因素的合理性進(jìn)行打分，得到一個(gè)判斷矩陣P=(P1,P2)，其中，P1=(p11,p21)′，P2=(p12,p22)′。

再對矩陣P用AHP法進(jìn)行層次單排序，并檢驗(yàn)矩陣的一致性。如果一致性條件不滿足，則需要重新調(diào)整判斷矩陣P，另外考慮到遞階層次模型只有兩層， 因此無需進(jìn)行總排序，從而可得兩個(gè)利益分配指標(biāo)的權(quán)重向量為(α,β)。

由以上分析可得，員工顯性化程度及談判力的各影響因素與收益分配密切相關(guān)，且通常存在著一定差異。而傳統(tǒng)的Shapley值利益分配法中，假定n個(gè)成員在這些因素的影響下所獲收益占總收益的比重是相同的，均為1/n。但實(shí)際情況是兩個(gè)成員即使邊際貢獻(xiàn)相等，其實(shí)際貢獻(xiàn)或談判能力的差異導(dǎo)致的利潤份額應(yīng)有所區(qū)分，否則會打消員工的積極性導(dǎo)致員工退出聯(lián)盟。因此應(yīng)將各影響因素與收益均值對比，測算其偏離程度，并根據(jù)各影響因素的權(quán)重，將利益在員工間進(jìn)行轉(zhuǎn)移支付，從而調(diào)整知識共享各成員收益，得到改進(jìn)的shapley均值偏差利益分配法則為

同理，員工談判力也會讓分配利潤在員工之間進(jìn)行轉(zhuǎn)移，由此可見，基于權(quán)重變量及均值偏差對shapley值分配方法進(jìn)行修正是十分必要的，其更適用于實(shí)際情況。下面將運(yùn)用該方法實(shí)例模擬員工建立隱性知識聯(lián)盟的利潤分配問題。

四、數(shù)值算例

重慶金鑫智慧科技公司是典型的IT企業(yè)，專注物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算，主要從事于軟件設(shè)計(jì)和硬件開發(fā)，為客戶提供全方位的信息解決方案。在對公司管理層和技術(shù)員工層訪談中，發(fā)現(xiàn)公司的所有知識中有近80%的屬于隱性知識。這些隱性知識在各級員工的腦海中一般的情況下看不見摸不著，但又確確實(shí)實(shí)廣泛存在于公司組織內(nèi)部。因此，為增強(qiáng)企業(yè)核心競爭力，重慶金鑫智慧科技公司采用收益共享激勵(lì)工資來鼓勵(lì)員工進(jìn)行隱性知識分享(該數(shù)值算例中保健型福利均折算為工資)。[22]現(xiàn)設(shè)公司激勵(lì)來自客戶服務(wù)部、硬件開發(fā)部及軟件設(shè)計(jì)部3個(gè)部門的3名具有核心隱性知識的員工A、B、C進(jìn)行知識分享，付給三人的激勵(lì)工資分別為1、2和2.5(單位：百萬元)，現(xiàn)三人不滿足企業(yè)給定的報(bào)酬，欲進(jìn)行結(jié)盟與企業(yè)對知識分享的報(bào)酬進(jìn)行討價(jià)還價(jià)，其中A、B聯(lián)盟預(yù)計(jì)報(bào)酬總收益為4，A、C聯(lián)盟預(yù)計(jì)總收益為5，B、C聯(lián)盟預(yù)計(jì)報(bào)酬總收益為6，A、B、C三者聯(lián)盟的報(bào)酬總收益預(yù)計(jì)為9。利用Shapley值法計(jì)算三者通過結(jié)盟的利益分配值，其中，根據(jù)Shapley計(jì)算公式，員工A可計(jì)算出其Shapley值，相應(yīng)的中間變量如表1所列。

同理，利用Shapley值計(jì)算公式可計(jì)算出員工B、C的Shapley值，相應(yīng)的中間變量分別如表2和表3所列。

表2 員工B的Shapley值(單位：百萬元)

表3 員工C的Shapley值(單位：百萬元)

由此可得，表1、表2、表3中聯(lián)盟S均有4種情形，且三人合作時(shí)各自分配所得利潤最大。由Shapley值計(jì)算公式

(ν(S)-ν(S{i}))

本文運(yùn)用AHP法確定顯性化程度及員工談判力的權(quán)重。我們可以根據(jù)企業(yè)的性質(zhì)及關(guān)注點(diǎn)，對評價(jià)指標(biāo)設(shè)置相應(yīng)的權(quán)重。比如有些私營企業(yè)，會注重員工隱性知識顯性化為企業(yè)帶來的利益，因此在這類企業(yè)中，員工談判能力權(quán)重相對稍高。而某些高科技技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)，如本例中的IT企業(yè)，由于各部門技術(shù)交叉性強(qiáng)，會更看重隱性知識的顯性化程度。因此員工談判能力權(quán)重比重相對偏低，具體因企業(yè)的不同而自行設(shè)置。本文為方便分析討論，對指標(biāo)設(shè)置了具體權(quán)重，僅供參考。

設(shè)求得的權(quán)重向量為(0.7，0.3)，根據(jù)公式(5)，則可求得

同理，可求得

現(xiàn)將傳統(tǒng)Shapley值法和本文改進(jìn)的Shapley值分配法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對比分析，如表4所列。

表4 傳統(tǒng)Shapley值與本文改進(jìn)的Shapley值計(jì)算結(jié)果對比分析(單位：百萬元)

在表4中，由于員工C分享的隱性知識的復(fù)雜程度最高，同時(shí)其議價(jià)能力較強(qiáng)，因此在聯(lián)盟中擁有較大的權(quán)重，其改進(jìn)的多權(quán)重Shapley值高于傳統(tǒng)Shapley值，而員工B分享的隱性知識的復(fù)雜程度最低，處于議價(jià)的弱勢，權(quán)重相對較低，因此其改進(jìn)的多權(quán)重Shapley值低于傳統(tǒng)Shapley值。而對員工A來說，分享的隱性知識的復(fù)雜程度不高，但受眾的接受程度較低，因此顯性化程度指標(biāo)相對與實(shí)際值持平，而議價(jià)能力指標(biāo)相對較弱一些，故員工A改進(jìn)的多權(quán)重Shapley值略低于傳統(tǒng)Shapley值。可以證明，當(dāng)聯(lián)盟成員各個(gè)影響分配的指標(biāo)權(quán)重相等時(shí)，本文改進(jìn)的多權(quán)重Shapley值與傳統(tǒng)Shapley值相等，說明Shapley值正是改進(jìn)多權(quán)重Shapley值的一個(gè)特例。

五、結(jié)論

一直以來，不合理的利潤分配機(jī)制被認(rèn)為是聯(lián)盟形成的重要障礙。Shapley值以聯(lián)盟成員的邊際貢獻(xiàn)為利潤分配的基礎(chǔ)，避免了平均分配的不合理現(xiàn)象，對各種合作動(dòng)機(jī)產(chǎn)生了較好的激勵(lì)作用。然而，Shapley值忽視了邊際貢獻(xiàn)以外的其它重要因素，如本文中員工聯(lián)盟分享隱性知識的利益分配中，員工在聯(lián)盟合作中不能一味按照表面的顯性化程度進(jìn)行利益分配，還要考慮達(dá)成相應(yīng)顯性化程度的影響因素及員工的議價(jià)能力等。盡管一些學(xué)者為彌補(bǔ)這一缺憾提出了含權(quán)Shapley值模型，但他們的研究范疇僅限于單一的利益分配權(quán)重，并未對本文討論的知識分享應(yīng)用中影響利益分配因素的權(quán)重作更細(xì)致地區(qū)分。針對這個(gè)不足之處，本文對原有的Shapley值分配方法作了改進(jìn)，建立了新的多權(quán)重Shapley值均值偏差方法，解決了隱性知識聯(lián)盟員工的利益分配問題，使之更加公平公正，從而保證員工聯(lián)盟的穩(wěn)定性，再聯(lián)合起來同企業(yè)進(jìn)行談判。該模型可以運(yùn)用到聯(lián)盟合作的前期分配合約的制定中。從拓展應(yīng)用的角度，該方法也可以作為團(tuán)隊(duì)生產(chǎn)合作的激勵(lì)機(jī)制來解決團(tuán)隊(duì)生產(chǎn)中的相互激勵(lì)問題。由專家及各成員共同參與，根據(jù)聯(lián)盟成員的地位作用、議價(jià)能力和潛在風(fēng)險(xiǎn)等因素，分別為每個(gè)實(shí)質(zhì)聯(lián)盟確定適當(dāng)?shù)臋?quán)重向量，并按照各成員各影響因素的貢獻(xiàn)進(jìn)行利潤分配，從而激發(fā)團(tuán)隊(duì)成員的積極性?？傊疚奶岢龅亩鄼?quán)重Shapley值的均值偏差計(jì)算方法，同傳統(tǒng)的Shapley值分配方法相比，與聯(lián)盟合作的現(xiàn)實(shí)特征更為吻合，因而具有更好的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

注釋：

[1] 李 倩、程 剛：《企業(yè)隱性知識共享模型研究》，《情報(bào)理論與實(shí)踐》2014年第1期。

[2] 李永周、彭 璟：《企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)個(gè)體隱性知識測度及其應(yīng)用研究》，《科技管理研究》2012年第18期。

[3] 夏軼群、陳俊芳：《科研成果商業(yè)化的多方利益分配問題研究》，《工業(yè)工程與管理》2010年第3期。

[4] 張 峰、施琴芬、于 娛：《基于模糊Petri網(wǎng)的產(chǎn)學(xué)研合作中隱性知識流的建模分析》，《情報(bào)理論與實(shí)踐》2013年第7期。

[5] 洪防漩、李登峰：《基于滿意度的區(qū)間型多人合作對策在供應(yīng)鏈產(chǎn)品合作創(chuàng)新利益分配中的應(yīng)用》，《福州大學(xué)學(xué)報(bào)》(自然科學(xué)版)2016年第5期。

[6] Shapley L. S.,A value for n-person games.In: Kuhn HW. Tucker AW(Ed.)，Contributions to the theory of games II(Annals of Mathematics Studies 28)， NJ:Princeton University Press,1953,pp.307-317.

[7] Owen G.,“note on the Shapley value”，ManagementScience,vol.14,no.11(1968),pp.731-732.

[8] E.Kalai, D.Samet , “On weighted shapley values”InternationalJournalofGameTheory,vol.16,no.3(1987),pp.205-222.

[9] 王振鋒、王 旭、鄧 蕾：《基于Shapley值修正的服務(wù)供應(yīng)鏈系統(tǒng)利益分配研究》，《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2011年第26期。

[10] 張捍東、嚴(yán) 鐘、方大春：《應(yīng)用ANP的Shapley值法的動(dòng)態(tài)聯(lián)盟利益分配策略》，《系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)》2009年第2期。

[11] Haeringer G.,“A new weight scheme for the Shapley value”，MathematicalSocialSciences，vol.52，no.1(2006)，pp.88-98.￣

[12] 刁麗琳、朱桂龍、許 治：《基于多權(quán)重Shapley值的聯(lián)盟利益分配機(jī)制》，《工業(yè)工程與管理》2011年第4期。

[13] 謝晶晶、竇祥勝：《我國碳市場博弈中的利益分配問題——基于ANP和改進(jìn)多權(quán)重Shapley值分配方法的研究》，《系統(tǒng)工程》2014年第9期。

[14] 冀明亮、曹 倩、高彥平：《基于加權(quán)Shapley值法云資源提供商成本分?jǐn)倷C(jī)制研究》，《企業(yè)戰(zhàn)略》2016年第12期。

[15] 朱李麗、劉詔書、董道友：《基于夏普利值法的任務(wù)分配》，《科技資訊》2007年第14期。

[16] 蘭 天、徐 劍：《企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟利益分配的機(jī)制與方法》，《東北大學(xué)學(xué)報(bào)》(自然科學(xué)版)2008年第2期。

[17] 孟衛(wèi)東、代建生、熊維勤、周蘋逢：《基于納什談判的供應(yīng)商-銷售商聯(lián)合促銷線性合約設(shè)計(jì)》，《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2013年第4期。

[18] 康曉然、舒 虹：《隱性知識顯性化研究》，《中國電力教育》2010年第12期。

[19] 劉國榮：《基于多權(quán)重Shapley值法電子商務(wù)企業(yè)與快遞企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟收益分配研究》，碩士學(xué)位論文，長春：吉林大學(xué)，2015年。

[20] 李 超、王鳳敏：《人力資本談判力主導(dǎo)影響因素分析》，《中國管理信息化》2013年第9期。

[21] 王岳峰、劉 偉：《考慮權(quán)重的Shapley值法虛擬企業(yè)伙伴利益分配策略的改進(jìn)》，《上海海事大學(xué)學(xué)報(bào)》(文理綜合版)2005年第4期。

[22] 管 文：《知識密集型企業(yè)內(nèi)部隱性知識共享激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)與薪酬激勵(lì)方案——以重慶金鑫智慧科技公司為例》，碩士學(xué)位論文，重慶理工大學(xué)，2014年。

[責(zé)任編輯：黃艷林]

2017-01-14

國家自然科學(xué)基金國際(地區(qū))合作與交流項(xiàng)目“第三屆中國-荷蘭博弈論及其應(yīng)用國際研討會”(71681330662); 國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“復(fù)雜不確定經(jīng)濟(jì)管理系統(tǒng)的多目標(biāo)多人合作對策理論與方法”(71231003)。

李淑霞， 女， 河北滄州人，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生; 李登峰， 男， 廣西博白人， 福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、 博士生導(dǎo)師，博士。

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1002-3321(2017)03-0025-07