基于演化博弈的制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化

徐建中,朱曉亞,貫 君

(哈爾濱工程大學經(jīng)濟管理學院,黑龍江哈爾濱150001)

1 引 言

在復雜多變的動態(tài)環(huán)境下,知識管理已成為現(xiàn)代企業(yè)核心競爭力的源泉[1].企業(yè)要獲得技術(shù)上的先發(fā)優(yōu)勢,必須依靠出眾的信息捕獲能力和知識整合能力[2].研發(fā)團隊作為制造企業(yè)的知識密集型組織,成員間知識轉(zhuǎn)移行為是促進其發(fā)展與成長的動力,也是對制造企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ慕庾x.因而,保持研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移的持續(xù)穩(wěn)定性對制造企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要.然而知識具有情景依賴性,壟斷性,隱匿性等獨特屬性,這使得知識轉(zhuǎn)移是個非常復雜的問題,它既不是一般意義上的有形物質(zhì)轉(zhuǎn)移,也不同于純粹意義的市場交易[3].因此,針對知識轉(zhuǎn)移微觀機制的研究既是提升制造企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵,也是知識管理領(lǐng)域的重點和難點.

目前,關(guān)于知識轉(zhuǎn)移的研究主要包括知識轉(zhuǎn)移過程機制及其影響因素等.其中知識轉(zhuǎn)移過程機制的研究以仿真分析,博弈分析及案例研究為主.例如,文獻[4]針對理性決策主體之間的交互影響,運用博弈論方法提出了治理制度結(jié)構(gòu);文獻[5]在此基礎(chǔ)上做了擴展,運用演化博弈方法,分析了虛擬科技創(chuàng)新團隊知識轉(zhuǎn)移的條件;文獻[6]則以主從博弈為視角,探索了高新技術(shù)企業(yè)團隊知識分享的內(nèi)在微觀機理及其影響機制;文獻[7]通過建立區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的多主體仿真模型,研究了知識擴散,轉(zhuǎn)移和創(chuàng)造的演化規(guī)律;文獻[8]利用智能仿真方法研究了集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的知識轉(zhuǎn)移過程機制;文獻[9]利用案例研究方法分析了集群網(wǎng)絡(luò)的知識轉(zhuǎn)移過程機制;文獻[10]則在已有仿真技術(shù)與案例研究方法基礎(chǔ)上,運用復雜網(wǎng)絡(luò)理論和仿真技術(shù)分析了東北三省新能源汽車集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)知識增長績效的演化規(guī)律及其影響因素.

知識轉(zhuǎn)移績效的影響因素研究則以調(diào)查研究,統(tǒng)計分析,回歸分析等方法為主.比如,文獻[11]從人的角度出發(fā),利用回歸分析方法研究了知識共享與社會資本,動機,機會,能力等因素的關(guān)系;文獻[12]則從要素論與社會網(wǎng)絡(luò)論出發(fā),采用元分析技術(shù)探究了知識特性,知識受體,知識距離等因素對知識轉(zhuǎn)移績效的影響;文獻[13]通過對178家中國跨國公司的追蹤調(diào)查,采用層級回歸探究了知識轉(zhuǎn)移效果與制度距離的關(guān)系;文獻[14]利用QAP多元回歸方法分析了知識價值性與企業(yè)權(quán)力對知識轉(zhuǎn)移的影響;文獻[15]運用負二項回歸模型研究發(fā)現(xiàn),戰(zhàn)略聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)的地理鄰近性對聯(lián)盟知識轉(zhuǎn)移有顯著的促進作用,而網(wǎng)絡(luò)鄰近性對聯(lián)盟知識轉(zhuǎn)移的影響不顯著.

經(jīng)過文獻梳理發(fā)現(xiàn),目前的研究主要運用經(jīng)典博弈理論或數(shù)值仿真技術(shù)分析知識轉(zhuǎn)移的宏觀行為過程,未考慮現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的拓撲特征與個體異質(zhì)性;較少研究涉及動態(tài)、有限理性和微觀層面等群體行為特性;而且,研究對象主要集中于知識密集型企業(yè),對于制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移機制的研究文獻較為缺乏;另外,針對知識轉(zhuǎn)移影響因素的各個研究相互獨立,結(jié)合知識轉(zhuǎn)移過程各要素與網(wǎng)絡(luò)實際情景的綜合分析并不充分.

因此,針對現(xiàn)有研究的局限性,本文從過程角度出發(fā),將制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移過程各相關(guān)要素納入知識轉(zhuǎn)移收益函數(shù),構(gòu)建博弈收益矩陣,利用演化博弈理論探究知識轉(zhuǎn)移的局部穩(wěn)定性,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),運用演化博弈理論,復雜網(wǎng)絡(luò)理論與計算機仿真技術(shù),構(gòu)建制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化算法,對知識轉(zhuǎn)移過程進行仿真,從而更貼切地模擬了博弈人的學習行為.主要研究無標度網(wǎng)絡(luò)載體下,制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移的動態(tài)過程中具有什么演化規(guī)律?哪些因素對知識轉(zhuǎn)移演化結(jié)果產(chǎn)生影響?產(chǎn)生什么影響?如何控制或調(diào)整這些影響因素以提升知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化深度?從而更深入地揭示了制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移的演化規(guī)律.

2 制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移的博弈模型

2.1 制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移收益函數(shù)分布

基于張寶生等[5],朱雪春等[16]研究成果及制造企業(yè)實際情況,本文將與知識轉(zhuǎn)移行為相關(guān)聯(lián)的團隊成員知識聚合效應,知識協(xié)同效應,知識轉(zhuǎn)移成本,組織激勵獎懲機制等因素皆納入知識轉(zhuǎn)移收益函數(shù)中.對于任意團隊成員i和成員j,建立知識轉(zhuǎn)移收益函數(shù)

其中kj表示成員j向成員i轉(zhuǎn)移的知識量,αikj表示成員i從成員j處成功獲取的知識量,稱為知識轉(zhuǎn)移直接收益,αi為轉(zhuǎn)移系數(shù),取決于成員j的知識發(fā)送能力,成員i的知識吸收能力及轉(zhuǎn)移情景等因素,體現(xiàn)知識轉(zhuǎn)移的效率;ki表示成員i向成員j轉(zhuǎn)移的知識量,ciki=Ci表示知識轉(zhuǎn)移成本,即成員i進行知識轉(zhuǎn)移行為所產(chǎn)生的成本和損失,ci表示知識轉(zhuǎn)移成本系數(shù);βivi,0kj表示知識聚合收益,成員i將從成員j中獲取的知識和自有知識進行綜合與消化,對原有知識進行一定的優(yōu)化和改進,可能會創(chuàng)造出少量新知識,產(chǎn)生1+1＞2的效應,βi為疊加系數(shù),取決于成員i對知識的理解,領(lǐng)悟和應用能力,vi,0表示研發(fā)團隊成員i的自有知識存量;表示知識協(xié)同收益,即成員i與成員j通過不斷交流、配合和反饋等知識轉(zhuǎn)移行為協(xié)同創(chuàng)造出新知識,γi為協(xié)同系數(shù),取決于成員i與成員j的創(chuàng)新能力、合作水平和知識互補程度等因素,m與n分別表示成員i與成員j知識轉(zhuǎn)移量的彈性系數(shù),且m,n＞0,m+n=1;λki表示組織對成員i向成員j轉(zhuǎn)移的知識的獎勵值,λ為獎勵系數(shù);φi表示對機會主義,搭便車,不合作等行為的懲罰因子,二者統(tǒng)稱為組織激勵獎懲因子.

為方便分析,不失一般性,本文將收益函數(shù)簡化為

2.2 制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移的博弈矩陣

當研發(fā)團隊任意成員i和成員j發(fā)生博弈時,不同策略組合下雙方收益不同,具體分析如下.如果成員i和成員j同時采取轉(zhuǎn)移策略,則成員i的收益為成員j的收益為

如果成員i采取不轉(zhuǎn)移策略,利用“機會主義”獲取一定收益αikj+βivi,0kj,但同時會受到團隊懲罰φ,此時成員i的收益為Qi=αikj+βivi,0kj?φ,而成員j選擇知識轉(zhuǎn)移策略的收益為Pj=?cjkj+λkj.

如果成員i采取知識轉(zhuǎn)移策略,而成員j采取不轉(zhuǎn)移策略,則成員i的收益受成員j機會主義行為的影響變?yōu)镻i=?ciki+λki,而成員j的收益變?yōu)镼j=αjki+βjvj,0ki?φ.

如果成員i和成員j都選擇不轉(zhuǎn)移策略,則成員i和成員j的收益將不受彼此機會主義的影響,分別為Ri=?φ,Rj=?φ.

根據(jù)合作決策的動態(tài)變化,對制造企業(yè)研發(fā)團隊中任意成員i和成員j建立知識轉(zhuǎn)移博弈支付矩陣,如表1所示.

表1 制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移博弈收益矩陣Table 1 The Game Payoff Matrix of Knowledge Transfer of R&D Team in Manufacturing Enterprises

假設(shè)將制造企業(yè)研發(fā)團隊看作一個系統(tǒng),該系統(tǒng)由兩個有差別的群體1和群體2構(gòu)成,認為群體成員皆是學習速度很慢的有限理性個體.在博弈初級階段,群體1中選擇知識轉(zhuǎn)移策略的成員比例為x,選擇知識不轉(zhuǎn)移策略的成員比例為(1?x);群體2中選擇知識轉(zhuǎn)移策略的成員比例為y,選擇知識不轉(zhuǎn)移策略的成員比例為(1?y).根據(jù)表1所列出的四種策略組合可得成員1選擇知識轉(zhuǎn)移策略的平均收益為

成員1選擇知識不轉(zhuǎn)移策略的平均收益為

成員1分別以x和(1?x)的概率選擇知識轉(zhuǎn)移和知識不轉(zhuǎn)移策略的平均收益為

可得成員2選擇知識轉(zhuǎn)移策略的平均收益為

成員2選擇知識不轉(zhuǎn)移策略的平均收益為

成員2分別以y和(1?y)的概率選擇知識轉(zhuǎn)移和知識不轉(zhuǎn)移策略的平均收益為

假定該策略比例的調(diào)整速度與其平均收益超過混合策略平均收益的幅度成正比,則關(guān)于x,y的微分方程組(動態(tài)復制系統(tǒng))可表示為

2.3 局部穩(wěn)定性分析

令可得均衡點為(0,0),(0,1),(1,0),(1,1).

系統(tǒng)Jacobi矩陣

根據(jù)Jacobi矩陣的局部穩(wěn)定性分析法對上述五個均衡點進行穩(wěn)定性分析.由于恒成立,即在0＜x?,y?＜1條件下,(x?,y?)是演化博弈過程中的均衡點,但它們始終不是穩(wěn)定點,故本文在此僅對(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)四個均衡點進行局部穩(wěn)定性分析.得出結(jié)論:當c1k1＞λk1+φ,c2k2＜λk2+φ時,(0,0)為知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的演化穩(wěn)定點;當時,(0,1)為知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的演化穩(wěn)定點;當時,(1,0)為知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的演化穩(wěn)定點;當為知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的演化穩(wěn)定點.具體分析見表2～表5.

由表2～表5可知,知識轉(zhuǎn)移成本,組織制度,協(xié)同收益之間的關(guān)系在一定意義上決定系統(tǒng)的最終穩(wěn)定狀態(tài).當團隊知識轉(zhuǎn)移激勵懲罰制度與團隊成員間協(xié)同收益之和大于知識轉(zhuǎn)移成本時,系統(tǒng)中選擇知識轉(zhuǎn)移策略的成員比例會逐漸增大,直至達到團隊內(nèi)成員均選擇知識轉(zhuǎn)移策略的理想狀態(tài).但四種情形下,研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移的具體演化過程及其差異性皆未能呈現(xiàn);兩個群體的最終收斂狀態(tài)只表現(xiàn)出兩種可能(0或1).

單純的演化博弈分析在一定意義上解釋了制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移行為的決策機制與知識可持續(xù)流動的機理.但其所描述的知識轉(zhuǎn)移機理及過程過于抽象化,與現(xiàn)實中研發(fā)團隊的知識轉(zhuǎn)移情形差距較大,且其所得結(jié)論與現(xiàn)實情況亦不相符.復雜網(wǎng)絡(luò)理論指出,在現(xiàn)實中個體間的接觸并非全耦合或者完全隨機的,現(xiàn)實世界中許多系統(tǒng)嵌于社會系統(tǒng)中,具有拓撲統(tǒng)計特征,其演化博弈過程與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間有密切的聯(lián)系[17],個體間博弈后的占優(yōu)策略組合可能會隨著實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化而變化.制造企業(yè)研發(fā)團隊是在一定的社會經(jīng)濟背景下,通過團隊成員間互動,協(xié)同,競爭和促進等非線性作用機制實現(xiàn)創(chuàng)新觀點和信息在團隊中的轉(zhuǎn)移擴散,從本質(zhì)上看,這是一個以復雜網(wǎng)絡(luò)為載體的演化過程.因此,下面將結(jié)合復雜網(wǎng)絡(luò)理論,運用計算機仿真技術(shù)及復雜網(wǎng)絡(luò)上演化博弈的分析方法研究制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律.

表2 c1k1＞λk1+φ,c2k2＜λk2+φ時局部穩(wěn)定性的解Table 2 The solutions of local stability when c1k1＞ λk1+φ,c2k2＜ λk2+φ

表3 時時局部穩(wěn)定性的解Table 3 The solutions of local stability when

表3 時時局部穩(wěn)定性的解Table 3 The solutions of local stability when

(x,y) DetJ TrJ 結(jié)果(0,0) ? 不確定 鞍點(0,1)+?ESS(1,0) + + 不穩(wěn)定點(1,1) ? 不確定 鞍點(x?,y?) 不確定 0 鞍點

表4 時時局部穩(wěn)定性的解Table 4 The solutions of local stability when

表4 時時局部穩(wěn)定性的解Table 4 The solutions of local stability when

(x,y) DetJ TrJ 結(jié)果(0,0) ? 不確定 鞍點(0,1) + + 不穩(wěn)定點(1,0)+?ESS(1,1) ? 不確定 鞍點(x?,y?) 不確定 0 鞍點

表5 時時局部穩(wěn)定性的解Table 5 The solutions of local stability when

表5 時時局部穩(wěn)定性的解Table 5 The solutions of local stability when

(x,y) DetJ TrJ 結(jié)果(0,0) 不確定 不確定 鞍點(0,1) 不確定 不確定 不穩(wěn)定點(1,0) 不確定 不確定 不穩(wěn)定點(1,1)+?ESS(x?,y?) ? 0 鞍點

3 無標度網(wǎng)絡(luò)上演化博弈仿真實驗

3.1 制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)定

在制造企業(yè)研發(fā)團隊中,存在多個研究小組,每個小組負責不同的任務,團隊領(lǐng)導者與每個小組間均存在信息流通,小組組長承擔著與組內(nèi)成員,團隊領(lǐng)導者及其他小組間的信息溝通和知識交流的工作,對團隊運作起著主導作用,而成員則在組內(nèi)信息交流頻繁,組間知識流動相對較少.即制造企業(yè)研發(fā)團隊所形成的知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)中少數(shù)節(jié)點擁有大量連接,而大部分節(jié)點只有少數(shù)連接,具有嚴重異質(zhì)性[18].同時,在制造企業(yè)研發(fā)團隊中,各成員傾向于與知識存量上占據(jù)優(yōu)勢,知識素養(yǎng)較好的成員進行交流,即該知識網(wǎng)絡(luò)中度分布符合冪律分布(p(k)～k?λ)[18,19].此外,已有國內(nèi)外研究表明,現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)具有無標度特性[20,21].因此,以無標度網(wǎng)絡(luò)為載體研究制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移過程更具有現(xiàn)實意義.本文將網(wǎng)絡(luò)規(guī)模分別設(shè)定為50,200,500,利用MATLAB軟件仿真分析不同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下的團隊知識轉(zhuǎn)移過程,圖1、圖2和圖3分別為演化初期隨機生成的不同規(guī)模無標度網(wǎng)絡(luò)的二位效果圖,圖中的節(jié)點表示團隊成員,連線表示雙方成員之間存在直接關(guān)系.

3.2 制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的前提假設(shè)

假設(shè)1假定制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)是一個具有異質(zhì)性的復雜網(wǎng)絡(luò)G(V,E),其中V表示知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的集合,代表團隊成員,E表示所有邊的集合,E={eij},eij=1表示節(jié)點i和j之間存在直接關(guān)系,eij=0表示二者之間不存在直接關(guān)系.

圖1 50個節(jié)點的無標度網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Scale-free network of 50 nodes

圖2 200個節(jié)點的無標度網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Scale-free network of 200 nodes

圖3 500個節(jié)點的無標度網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Scale-free network of 500 nodes

假設(shè)2制造企業(yè)研發(fā)團隊內(nèi)異質(zhì)性主體是有限理性的,團隊成員是否進行知識轉(zhuǎn)移取決于預期收益的大小.

假設(shè)3根據(jù)霍曼斯社會交換理論中社會交換參與者對成本與報酬比率是否公平的主觀判斷標準,制造企業(yè)研發(fā)團隊成員在選擇博弈對手進行博弈時,范圍r限定在鄰域內(nèi),即博弈半徑r=1.

假設(shè)4制造企業(yè)研發(fā)團隊所有成員采用同一策略更新規(guī)則,且記憶長度為1,即團隊成員的策略選擇僅取決于上一次的博弈結(jié)果.

3.3 制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)則

在每一個演化周期,研發(fā)團隊成員根據(jù)此時所處的四種不同收益情景,與其鄰域內(nèi)所有個體進行博弈,每個博弈方的收益為與其每個鄰居進行博弈所得收益的累加.

在網(wǎng)絡(luò)上的演化博弈中,個體策略的更新規(guī)則是以個體的學習機制來表示的[22].目前微觀層面上的學習機制有模仿收益最大的鄰居策略[23,24]、按概率選擇優(yōu)勝鄰居的策略[25]、配對比較[26?32]和基于Moran過程的自然選擇規(guī)則[33,34].根據(jù)制造企業(yè)實際情況與仿真工具的可實現(xiàn)性,本文選擇配對比較學習機制.依據(jù)費米規(guī)則,個體i隨機選擇一個鄰居j進行收益比較,若個體j本輪收益高于個體i自身收益,則以一定的概率在下一輪中模仿對方的策略,這種模仿概率一般表示為[35]

其中si,sj分別表示個體i,j本輪所采取策略,Ui,Uj分別表示個體i,j的本輪收益,k表示系統(tǒng)的噪聲大小(k＞0).若k→0,則任何外界因素不會對個體策略更新造成干擾.

根據(jù)復雜網(wǎng)絡(luò)理論,節(jié)點i以概率P選擇學習策略后,將以概率ω隨機地與網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點進行斷邊重連.由于節(jié)點對知識轉(zhuǎn)移對象的選擇具有有限理性,本文利用帶有偏好的重連機制[35]并參考文獻[36]確定節(jié)點i的出連接j,概率ω表示為

其中α表示偏好傾向,α=0表示網(wǎng)絡(luò)個體間連接無任何偏好傾向,α越大表示偏好傾向越明顯.本文α取1作為仿真實驗參數(shù)值.

制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點按照以上規(guī)則進行策略學習與調(diào)整,策略分布將逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài),實現(xiàn)創(chuàng)新知識在組織內(nèi)部的擴散.

3.4 基于無標度網(wǎng)絡(luò)上演化博弈的仿真

1)仿真步驟

步驟1t←0,初始化給定一個制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)G(V,E),將博弈過程中的策略隨機分配給網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點,并設(shè)定參數(shù)值;

步驟2t←1,進行一次博弈;

步驟3t←2,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點隨機選擇鄰居節(jié)點進行收益比較,若收益大于或等于鄰居收益,則在下一輪博弈中不改變策略;否則,以概率Psi→sj(式(14))進行模仿,此時若策略相同轉(zhuǎn)入步驟4;

步驟4t←3,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)所具有的偏好機制(式(15)),進行斷邊重連;

步驟5t←4,轉(zhuǎn)步驟2,直至達到預定時間步長結(jié)束.

2)制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化測度

從組織總體來看,知識轉(zhuǎn)移的根本目的在于實現(xiàn)知識在團隊中的充分共享與流通,使個體知識轉(zhuǎn)化為群體知識,在團隊中形成良好的交流氛圍,促進團隊成員之間相互競爭并共同進步,因此本文選用知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化深度作為測度指標.為獲得穩(wěn)定的仿真結(jié)果,每組參數(shù)測試100次,取團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化測度指標的平均值.

為體現(xiàn)團隊成員個體異質(zhì)性,將研發(fā)團隊成員分為兩個群體,群體1和群體2,結(jié)合演化博弈分析的初步結(jié)論與文獻[36,37],設(shè)置參數(shù)vi,0=10,ki=10,αi=0.3,βi=0.02;ci,γi,λ,φ取值見表 6,其中i=1,2.仿真結(jié)果見圖4～圖6.

表6 制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化仿真參數(shù)設(shè)置Table 6 The simulation parameters of knowledge transfer network evolution of R&D team in manufacturing enterprises

觀察圖4,在50個節(jié)點的無標度網(wǎng)絡(luò)中,當研發(fā)團隊所有成員選擇知識轉(zhuǎn)移策略的獎勵與選擇知識不轉(zhuǎn)移策略的懲罰之和小于知識轉(zhuǎn)移成本,即團隊知識轉(zhuǎn)移行為不能得到組織制度補償時,最終演化深度收斂于0(見圖4中演化曲線D1),所有成員均選擇知識不轉(zhuǎn)移策略,團隊知識流動趨于停滯.當組織激勵獎懲之和大于轉(zhuǎn)移成本,而部分團隊成員由于協(xié)同創(chuàng)新能力過低而使得其協(xié)同收益與組織獎懲之和小于轉(zhuǎn)移成本時,選擇知識轉(zhuǎn)移行為具有一定風險,但由于博弈方的有限理性,其首先能感知到的是組織制度傾向,且受流行性壓力與社會規(guī)范影響,選擇知識轉(zhuǎn)移行為的概率更大,最終網(wǎng)絡(luò)演化深度達100%穩(wěn)態(tài)(見圖4中演化曲線D2).當研發(fā)團隊組織激勵獎懲制度與成員協(xié)同創(chuàng)新水平均較高,即組織激勵獎懲及其與團隊成員協(xié)同收益之和均大于知識轉(zhuǎn)移成本時,知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)能夠迅速演化至100%穩(wěn)態(tài)(見圖4中演化曲線D3).當組織激勵獎懲之和小于轉(zhuǎn)移成本,而其與知識協(xié)同收益之和大于轉(zhuǎn)移成本時,知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)最終仍能演化至100%穩(wěn)態(tài)(見圖4中演化曲線D4).該情形下,盡管組織激勵獎懲制度不健全,但團隊中所有成員知識協(xié)同能力均較高,能夠補償知識轉(zhuǎn)移成本使團隊成員得到額外凈收益.

觀察圖5和圖6中以200個節(jié)點和500個節(jié)點無標度網(wǎng)絡(luò)為載體的制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化結(jié)果可知,與50個節(jié)點無標度網(wǎng)絡(luò)演化結(jié)果相似.不同的是,當研發(fā)團隊組織激勵獎懲制度較完善,而部分成員由于知識協(xié)同創(chuàng)新能力過低致使組織激勵獎懲與知識協(xié)同收益之和小于知識轉(zhuǎn)移成本時,知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的演化深度最終收斂于一個大于0小于1的常數(shù),且網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大,該常數(shù)值越小(見圖5,圖6中演化曲線D2).出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是在大規(guī)模無標度網(wǎng)絡(luò)中,鄰居節(jié)點相對較多,且節(jié)點分布的不均勻性與異質(zhì)性更加顯著,節(jié)點隨機選擇鄰居節(jié)點進行收益比較與策略模仿學習的過程更為復雜.在策略選擇時,網(wǎng)絡(luò)成員隨機選擇一個鄰居成員進行收益比較,若該鄰居恰好選擇了知識轉(zhuǎn)移策略且有ciki＜λki+φ+γikm1kn2,則該成員選擇該鄰居策略的概率較大,若該鄰居選擇了知識轉(zhuǎn)移策略但有ciki＞λki+φ+γikm1kn2,則該成員選擇知識不轉(zhuǎn)移策略的概率更大.經(jīng)過一段時間的策略演化,對于c1k1＜λk1+φ+γ1km1kn2的成員最終選擇知識轉(zhuǎn)移策略的概率更大,對于c2k2＞λk2+φ+γ2km1kn2的成員最終選擇知識不轉(zhuǎn)移策略的概率更大,因此以大規(guī)模無標度網(wǎng)絡(luò)為載體的知識轉(zhuǎn)移最終演化至一個大于0小于1的常數(shù),且規(guī)模越大越接近群體1與群體2中成員數(shù)之比.

從圖4～圖6中相同參數(shù)設(shè)置不同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的演化仿真結(jié)果看,除D2最終演化穩(wěn)態(tài)不盡相同外,其余參數(shù)設(shè)置下的最終知識轉(zhuǎn)移演化深度一致,即在無標度網(wǎng)路載體下,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對演化深度影響不大.經(jīng)對比演化曲線發(fā)現(xiàn),規(guī)模為50的知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)在博弈5至15次時基本達到穩(wěn)定狀態(tài),規(guī)模為200與500的知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)在博弈至60時才基本達到穩(wěn)定狀態(tài),由此可見,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大,知識轉(zhuǎn)移演化速度越慢.這可能是由于在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點度相對較小,信息傳遞效率高,而大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間進行博弈,收益對比與策略學習的過程更為復雜,信息傳遞效率較低.

圖4 50個節(jié)點知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的演化結(jié)果Fig.4 The evolution of knowledge transfer network of 50 nodes

圖5 200個節(jié)點知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的演化結(jié)果Fig.5 The evolution of knowledge transfer network of 200 nodes

圖6 500個節(jié)點知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的演化結(jié)果Fig.6 The evolution of knowledge transfer network of 500 nodes

3)知識轉(zhuǎn)移系數(shù)對知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化影響分析

以制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化測度分析中演化深度為0的情景為基礎(chǔ),設(shè)置參數(shù)vi,0=10,ki=10,γi=0.1,c1=0.6,c2=0.7,λ=0.1,φ=2,知識聚合系數(shù)βi,i=1,2取0.02,知識轉(zhuǎn)移系數(shù)αi,i=1,2依次取值0.3,0.5,0.7,0.9,分別用D1,D2,D3,D4表示,結(jié)果見圖7～圖9.

4)知識聚合系數(shù)對知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化影響分析

在制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化測度分析中演化深度為0的情景參數(shù)設(shè)置基礎(chǔ)上,知識轉(zhuǎn)移系數(shù)αi,i=1,2取0.3,知識聚合系數(shù)βi,i=1,2依次取值0.02,0.04,0.06,0.08,分別用D1,D2,D3,D4表示,結(jié)果見圖10～圖12.

圖7 50個節(jié)點無標度網(wǎng)絡(luò)中知識轉(zhuǎn)移系數(shù)對演化結(jié)果的影響Fig.7 The effect of knowledge transfer coefficient on the evolution of scale-free network of 50 nodes

圖8 200個節(jié)點無標度網(wǎng)絡(luò)中知識轉(zhuǎn)移系數(shù)對演化結(jié)果的影響Fig.8 The effect of knowledge transfer coefficient on the evolution of scale-free network of 200 nodes

圖9 500個節(jié)點無標度網(wǎng)絡(luò)中知識轉(zhuǎn)移系數(shù)對演化結(jié)果的影響Fig.9 The effect of knowledge transfer coefficient on the evolution of scale-free network of 500 nodes

圖10 50個節(jié)點無標度網(wǎng)絡(luò)中聚合系數(shù)對演化結(jié)果的影響Fig.10 The effect of aggregation coefficient on the evolution of scale-free network of 50 nodes

觀察圖10～圖12可知,在50,200,500個節(jié)點的無標度網(wǎng)絡(luò)中,當知識聚合系數(shù)βi,i=1,2取0.02,0.04時,知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)最終均演化至穩(wěn)態(tài)0,當知識聚合系數(shù)βi,i=1,2增加至0.08時,知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化穩(wěn)態(tài)均達到100%.不同的是,當知識聚合系數(shù)βi,i=1,2取0.06時,在50個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)中,演化穩(wěn)態(tài)達到100%;在200個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)中,演化穩(wěn)態(tài)收斂于小于1的常數(shù);在500個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)中,演化穩(wěn)態(tài)為0.這說明只有增大知識聚合系數(shù)βi,i=1,2至一定值時才能顯著促進演化深度的提高,且小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)對βi,i=1,2變化的反應相對中大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)更敏感.

圖11 200個節(jié)點無標度網(wǎng)絡(luò)中聚合系數(shù)對演化結(jié)果的影響Fig.11 The effect of aggregation coefficient on the evolution of scale-free network of 200 nodes

圖12 500個節(jié)點無標度網(wǎng)絡(luò)中聚合系數(shù)對演化結(jié)果的影響Fig.12 The effect of aggregation coefficient on the evolution of scale-free network of 500 nodes

4 結(jié)束語

本文基于知識轉(zhuǎn)移收益視角構(gòu)建了制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移博弈模型.作為對比實驗,首先運用演化博弈理論建立了復制動態(tài)模型,對知識轉(zhuǎn)移演化路徑進行了局部穩(wěn)定性分析;然后結(jié)合復雜網(wǎng)絡(luò)理論與演化博弈理論,利用MATLAB仿真技術(shù)實現(xiàn)了博弈模型的仿真分析,揭示了制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移行為網(wǎng)絡(luò)式擴散的微觀機制及知識轉(zhuǎn)移成本,知識協(xié)同收益,組織激勵獎懲制度,知識轉(zhuǎn)移直接收益,知識聚合收益等重要因素對知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化深度和速度的影響.對比實驗規(guī)則與結(jié)果可知,演化博弈分析方法雖然在一定程度上模擬了現(xiàn)實中的知識轉(zhuǎn)移情形,但所構(gòu)建模型過于理想化,未考慮博弈環(huán)境復雜性等影響因素,不能很好地把握實際情形;而復雜網(wǎng)絡(luò)上演化博弈分析方法更能影射現(xiàn)實情景,其研究結(jié)論更具有分析與參考價值.研究結(jié)論:1)制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化深度對知識轉(zhuǎn)移成本,知識協(xié)同收益與組織激勵獎懲制度之間關(guān)系的變化較敏感;且網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大,知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化深度收斂于穩(wěn)定狀態(tài)的速度越慢.2)知識轉(zhuǎn)移直接收益與知識聚合收益對制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)演化深度與速度有一定影響,但作用不大;僅當知識轉(zhuǎn)移系數(shù)與知識聚合系數(shù)增大到一定值時才能顯著提高網(wǎng)絡(luò)演化深度.

因此,為提高制造企業(yè)競爭優(yōu)勢,實現(xiàn)制造企業(yè)研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移行為網(wǎng)絡(luò)式擴散的有效運行,組織決策者可以從以下幾個方面著手:尊重團隊成員的自有知識,保護團隊成員的知識產(chǎn)權(quán),將團隊成員在知識交流活動中的表現(xiàn)納入績效考核指標體系,建立完善的知識轉(zhuǎn)移激勵獎懲制度,以提高研發(fā)團隊成員進行知識轉(zhuǎn)移的動力;建立多種知識轉(zhuǎn)移平臺與渠道,疏通團隊成員知識流動的途徑,以降低知識轉(zhuǎn)移成本;引入背景相似而知識差異化的員工,保持團隊知識異質(zhì)性,優(yōu)化研發(fā)團隊知識結(jié)構(gòu),同時加強對團隊成員專業(yè)知識,社交與團隊協(xié)作技能培訓,從而提高團隊知識協(xié)同與聚合效益;根據(jù)團隊成員不同知識背景與崗位指導其制定科學的知識協(xié)同收益期望值,以避免因期望太高而降低知識轉(zhuǎn)移愿望,或因期望太低而不能有效利用知識交流機會;加強對團隊成員知識接收與發(fā)送能力的培養(yǎng),以提高團隊成員知識轉(zhuǎn)移直接收益;同時,合理配置組織機構(gòu),將團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)規(guī)?？刂圃谇‘敺秶鷥?nèi),以保證研發(fā)團隊知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的靈活便捷性與信息傳遞準確性.

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