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    前景理論視角下專利代理服務(wù)模式優(yōu)化研究

    2019-10-27 12:46:00林超然李金秋楊早立
    運(yùn)籌與管理 2019年12期
    關(guān)鍵詞:代理服務(wù)收益分配發(fā)明人

    陳 偉, 林超然, 李金秋, 楊早立, 林 艷

    (1.哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001; 2.北京工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 100124; 3.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150030)

    0 引言

    中國(guó)是專利申請(qǐng)大國(guó),專利申請(qǐng)量連續(xù)6年位居世界首位[1],但從專利的平均維持年限、說(shuō)明書頁(yè)數(shù)和權(quán)利要求項(xiàng)數(shù)等指標(biāo)來(lái)看,我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家相比在專利質(zhì)量上仍存在較大差距[2,3]。專利代理服務(wù)是連接技術(shù)發(fā)明人與知識(shí)產(chǎn)權(quán)行政管理部門的重要媒介,專利代理機(jī)構(gòu)通過(guò)專業(yè)化運(yùn)作,將技術(shù)發(fā)明人的智力成果轉(zhuǎn)化為受法律保護(hù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán),能夠提高專利申請(qǐng)效率、保護(hù)科技創(chuàng)新成果、擴(kuò)大專利權(quán)利要求[4,5],有助于促進(jìn)專利質(zhì)量提高。但專利代理服務(wù)本質(zhì)上是一種“委托―代理”關(guān)系,存在目標(biāo)不一致、信息不對(duì)稱現(xiàn)象[6],其表現(xiàn)在:專利代理機(jī)構(gòu)追求專利申請(qǐng)成功,而技術(shù)發(fā)明人也同時(shí)注重專利質(zhì)量;專利代理機(jī)構(gòu)了解技術(shù)的法定性,而技術(shù)發(fā)明人則更清楚專利的技術(shù)性和商業(yè)性。這種“委托―代理”關(guān)系影響了專利代理合作效率的提高[7,8]。

    針對(duì)一般意義上的“委托―代理”問(wèn)題,2016年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者Hart和Holmstrom[9]提出了道德風(fēng)險(xiǎn)下“委托―代理”關(guān)系的一般模型,并給出了不完全信息下解決此類問(wèn)題的條件。在此分析框架內(nèi),學(xué)者通過(guò)引入利潤(rùn)分配來(lái)防范技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中道德風(fēng)險(xiǎn),如:黃波等[10]設(shè)計(jì)出一種產(chǎn)出分享加固定轉(zhuǎn)移支付的混合分配方式,可規(guī)避研發(fā)外包中的雙邊道德風(fēng)險(xiǎn);Kong等[11]指出建立收益共享契約可促進(jìn)供應(yīng)鏈信息的共享,緩解信息不對(duì)稱現(xiàn)象;杜欣[12]指出必須調(diào)整合作雙方的創(chuàng)新利潤(rùn)分配模式,才能使雙方共同享有協(xié)同創(chuàng)新收益,調(diào)動(dòng)創(chuàng)新積極性;時(shí)茜茜等[13]發(fā)現(xiàn)分享收益可激發(fā)承包商與供應(yīng)商的協(xié)同合作積極性;賀一堂等[14]指出產(chǎn)出分享方式能夠激勵(lì)產(chǎn)學(xué)研合作。通過(guò)上述研究可以發(fā)現(xiàn),將利潤(rùn)分配機(jī)制引入專利代理活動(dòng)中,引導(dǎo)專利代理活動(dòng)參與者采取共贏的行為策略,是提升專利代理服務(wù)效果、提高合作效率的重要方向。目前,在專利代理活動(dòng)中,“委托―代理”問(wèn)題的解決大多從提高專利代理機(jī)構(gòu)專業(yè)性、增加共有知識(shí)、彌補(bǔ)雙方信息不對(duì)稱等角度進(jìn)行,如:Li Changli等[15]使用PAFM模型分析,指出代理人的專業(yè)知識(shí)是激勵(lì)技術(shù)發(fā)明人參與代理活動(dòng)的重要因素;Gu Li等[16]指出提高專利代理機(jī)構(gòu)的專業(yè)性可緩解對(duì)接障礙;潘瑾和陳媛[17]提出構(gòu)建可量化的服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系以規(guī)范代理機(jī)構(gòu)行為;此外,一些學(xué)者能夠通過(guò)建立博弈模型的方式處理專利活動(dòng)中收益分配問(wèn)題,如:劉利和朱雪忠[18]指出利潤(rùn)分配上競(jìng)合雙方需考慮未來(lái)整體利潤(rùn)預(yù)期,才有可能實(shí)現(xiàn)博弈均衡。

    經(jīng)梳理后發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有研究仍存在以下不足之處:相關(guān)研究嘗試通過(guò)減少雙方信息差異來(lái)解決“委托―代理”問(wèn)題,但專利技術(shù)領(lǐng)域眾多,專利代理機(jī)構(gòu)很難縮小知識(shí)儲(chǔ)備差距;相關(guān)研究基于完全理性的期望效用理論,未能考慮博弈參與者在決策過(guò)程中的心理因素對(duì)決策的影響,而決策者普遍存在損失厭惡心理、參照點(diǎn)效應(yīng)等有限理性傾向[19,20],這種傾向?qū)?chuàng)新努力程度[21]以及收益共享契約的協(xié)調(diào)[22]均存在影響;相關(guān)研究均采用宏觀、靜態(tài)視角,而實(shí)際上,由于缺少全局信息,專利代理服務(wù)活動(dòng)中,參與者的策略選擇并非一成不變,而是隨著環(huán)境不斷變化的,決策個(gè)體在識(shí)別判斷、準(zhǔn)確行為等方面存在能力差異,需要在反復(fù)博弈中互相模仿并漸進(jìn)學(xué)習(xí),因而是一種微觀的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。

    因此,為解決上述問(wèn)題,本文將專利代理服務(wù)策略選擇視為漸進(jìn)學(xué)習(xí)過(guò)程,從微觀層面構(gòu)建專利代理預(yù)期收益分配策略,利用前景理論的價(jià)值函數(shù)和權(quán)重函數(shù)刻畫有限理性的行為人在缺乏全局信息下的感知和決策行為,構(gòu)建博弈參與者的收益感知矩陣;利用演化博弈模型建立有限次重復(fù)博弈過(guò)程,探討專利代理服務(wù)雙方博弈過(guò)程中策略的形成及演化,通過(guò)分析演化博弈動(dòng)態(tài)系統(tǒng)均衡點(diǎn),探討代理服務(wù)雙方策略演化的穩(wěn)定選擇,利用Matlab數(shù)值仿真揭示影響穩(wěn)定策略的關(guān)鍵變量,進(jìn)而為建立更完善的專利代理服務(wù)模式提供理論指導(dǎo)。

    1 基本假設(shè)與模型構(gòu)建

    Kahneman和Tversky在大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上指出,人對(duì)損失的反應(yīng)比等量收益強(qiáng)烈。因此,前景理論中價(jià)值函數(shù)是收益的凹函數(shù)、損失的凸函數(shù),且后者曲率比前者更陡峭(圖1)[23]。受其影響,技術(shù)發(fā)明人與專利代理機(jī)構(gòu)在服務(wù)撮合過(guò)程中,技術(shù)發(fā)明人對(duì)支付代理費(fèi)用的心理價(jià)值判斷會(huì)顯著高于期望值,而專利代理機(jī)構(gòu)對(duì)獲得代理收入的心理價(jià)值判斷會(huì)顯著低于期望值。此外,專利獲得授權(quán)的不確定性會(huì)產(chǎn)生不同的權(quán)重感知反饋,Kahneman等人發(fā)現(xiàn),在面對(duì)不確定因素時(shí),決策者會(huì)低估大概率事件而高估小概率事件,需采用權(quán)重函數(shù)(圖2)做調(diào)整。兩種效應(yīng)導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)中博弈雙方在進(jìn)行交易撮合時(shí)無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)判彼此策略反饋,影響了專利代理服務(wù)的規(guī)模和效果。因此,考慮到心理因素對(duì)專利代理服務(wù)雙方策略選擇的影響,本文使用前景理論刻畫雙方的認(rèn)知和決策過(guò)程。

    圖1 前景理論的價(jià)值函數(shù)

    圖2 前景理論的權(quán)重函數(shù)

    價(jià)值函數(shù)和權(quán)重函數(shù)可由式(1)~(3)表示:

    Δr=r-r0

    (1)

    (2)

    (3)

    其中Δr為價(jià)值變動(dòng),r為實(shí)際價(jià)值,r0為參照價(jià)值點(diǎn)(Reference Price),v(Δr)為對(duì)價(jià)值變動(dòng)的感知,η為價(jià)值邊際敏感程度(0<η<1),λ為損失規(guī)避系數(shù)(λ>0),p為客觀概率,π(p)為主觀概率,γ為權(quán)重函數(shù)曲線的曲率。

    前景價(jià)值可表示為式(4),即各項(xiàng)收益變動(dòng)事件的價(jià)值函數(shù)和權(quán)重函數(shù)乘積之和:

    (4)

    基于前景理論的有限理性假設(shè),本文構(gòu)建一種專利預(yù)期收益分配契約,進(jìn)而激勵(lì)專利代理服務(wù)參與者,引導(dǎo)雙方采取共贏的行為策略。為了方便后文討論,根據(jù)專利代理機(jī)構(gòu)及技術(shù)發(fā)明人之間的交易特點(diǎn),構(gòu)建專利預(yù)期收益分配假設(shè)如下:

    假設(shè)1存在專利代理機(jī)構(gòu)和技術(shù)發(fā)明人兩個(gè)博弈參與群體。專利代理機(jī)構(gòu)的行為集為:“預(yù)期收益分配模式”和“傳統(tǒng)模式”;技術(shù)發(fā)明人的行為集為:“違約”和“履約”。其中,專利代理機(jī)構(gòu)選擇預(yù)期收益分配模式、技術(shù)發(fā)明人選擇履約是博弈的最優(yōu)狀態(tài),在這一狀態(tài)中,博弈雙方能夠順利合作,共同探索專利的長(zhǎng)期價(jià)值,專利代理服務(wù)效果得到保證。

    假設(shè)2專利代理機(jī)構(gòu)采用預(yù)期收益分配模式的比例為x(0≤x≤1),采用傳統(tǒng)模式的比例為1-x,技術(shù)發(fā)明人履約比例為y(0≤y≤1),違約比例為1-y。

    假設(shè)3①技術(shù)發(fā)明人可感知三種類型費(fèi)用:向代理機(jī)構(gòu)支付的代理費(fèi)、專利預(yù)期收益分成以及違約罰金;可感知兩種收益:專利預(yù)期收益和違約獲益。②專利代理機(jī)構(gòu)可感知兩種類型費(fèi)用:固定服務(wù)成本(包括人員勞務(wù)成本、申請(qǐng)費(fèi)、實(shí)質(zhì)審查費(fèi)以及可能產(chǎn)生的復(fù)審費(fèi))和技術(shù)發(fā)明人違約造成的損失;可感知三種類型的收益:代理費(fèi)、專利預(yù)期收益分成以及技術(shù)發(fā)明人違約罰金收益。

    假設(shè)4專利代理服務(wù)過(guò)程中只考慮技術(shù)發(fā)明人以及專利代理機(jī)構(gòu)兩個(gè)主體,博弈過(guò)程中雙方僅具有有限理性,雙方依據(jù)自身對(duì)收益和風(fēng)險(xiǎn)的心理感知進(jìn)行決策,收益感知服從價(jià)值函數(shù)、決策權(quán)重服從權(quán)重函數(shù)。

    假設(shè)5專利獲得授權(quán)概率(k)與技術(shù)本身特征、專利代理機(jī)構(gòu)能力有關(guān),與雙方的策略選擇無(wú)關(guān)。

    綜上,符號(hào)設(shè)定如表1所示:

    表1 符號(hào)說(shuō)明

    根據(jù)上述假設(shè),構(gòu)建不完全信息下有限理性的專利代理服務(wù)參與者的博弈模型,博弈雙方的收益感知矩陣如表2所示:

    表2 博弈雙方收益感知矩陣

    專利代理機(jī)構(gòu)的收益用An表示,技術(shù)發(fā)明人收益使用Bn表示,雙方采用不同策略時(shí)面對(duì)不同的收益感知:

    (1)當(dāng)專利代理機(jī)構(gòu)選擇預(yù)期收益分配模式,技術(shù)發(fā)明人選擇履約時(shí):

    技術(shù)發(fā)明人向?qū)@頇C(jī)構(gòu)支付代理費(fèi)C1,專利獲得授權(quán)可能性為k,獲得授權(quán)后,持續(xù)獲利折現(xiàn)后為R,技術(shù)發(fā)明人將這部分獲利以分成的方式支付給專利代理機(jī)構(gòu),支付比例為θ。因此根據(jù)前景理論:

    ①專利代理機(jī)構(gòu)對(duì)收益的感知為:A1=π(k*)×v(C1)+π(k*)×V(R×θ)。由于專利代理機(jī)構(gòu)一定可獲得代理費(fèi),因此π(k*)≡1,上式可簡(jiǎn)化為:A1=v(C1)+π(k)×v(R×θ),下同。

    ②技術(shù)發(fā)明人對(duì)收益的感知為:B1=v(-C1)+π(k)×v(-R×θ)+π(k)×v(R)。

    (2)當(dāng)專利代理機(jī)構(gòu)選擇預(yù)期收益分配模式,技術(shù)發(fā)明人選擇違約時(shí):

    技術(shù)發(fā)明人向?qū)@頇C(jī)構(gòu)支付代理費(fèi)C1,專利獲得授權(quán)可能性為k,專利獲得授權(quán)后,持續(xù)獲利折現(xiàn)后為R,技術(shù)發(fā)明人將這部分獲利以分成的方式支付給專利代理機(jī)構(gòu),支付比例為θ。產(chǎn)生違約時(shí),預(yù)期收益已支付的比例為t,技術(shù)發(fā)明人因違約產(chǎn)生收益為G1,按照合同需賠償專利代理機(jī)構(gòu)M1。因此:

    ①專利代理機(jī)構(gòu)對(duì)收益的感知為:A2=v(C1)+π(k)×v(R×θ×t)+v(M1)

    ②技術(shù)發(fā)明人對(duì)收益的感知為:B2=v(-C1)+π(k)×v(-R×θ×t)+v(-M1)+π(k)×v(R)+v(G1)

    (3)當(dāng)專利代理機(jī)構(gòu)選擇傳統(tǒng)模式,技術(shù)發(fā)明人選擇履約時(shí):

    技術(shù)發(fā)明人向?qū)@頇C(jī)構(gòu)支付代理費(fèi)首付款C2,專利獲得授權(quán)則支付尾款C3,獲得授權(quán)概率為k。因此:

    ①專利代理機(jī)構(gòu)對(duì)收益的感知為:A3=v(C2)+π(k)×v(C3)

    ②技術(shù)發(fā)明人對(duì)收益的感知為:B3=v(-C2)+π(k)×v(-C3)+π(k)×v(R)

    (4)當(dāng)專利代理機(jī)構(gòu)選擇傳統(tǒng)模式,技術(shù)發(fā)明人選擇違約時(shí):

    技術(shù)發(fā)明人支付首款C2,并獲得預(yù)期收益折現(xiàn)值R,因違約向?qū)@頇C(jī)構(gòu)支付違約金M2,因違約獲得收益G2。

    ①專利代理機(jī)構(gòu)對(duì)收益的感知為:A4=v(C2)+v(M2)

    ②技術(shù)發(fā)明人對(duì)收益的感知為:B4=v(-C2)+v(-M2)+π(k)×v(R)++v(G2)

    上述技術(shù)發(fā)明人及專利代理機(jī)構(gòu)的收益感知情況如表3和表4所示。

    表3 專利代理機(jī)構(gòu)收益感知表

    表4 技術(shù)發(fā)明人收益感知表

    2 策略選擇的演化博弈分析

    2.1 演化動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的均衡點(diǎn)

    狀態(tài)S={(S11,S12),(S21,S22)}={(x,1-x),(y,1-y)}可用[0,1]×[0,1]上的點(diǎn)(x,y)表示,用以描述專利代理過(guò)程中,專利代理機(jī)構(gòu)和技術(shù)發(fā)明人不同策略組合的演化動(dòng)態(tài)。根據(jù)Malthusian動(dòng)態(tài)方程計(jì)算相應(yīng)的收益感知:

    專利代理機(jī)構(gòu)選擇預(yù)期收益分配模式時(shí)的收益感知為:

    E(S11)=y×A1+(1-y)A2

    (5)

    專利代理機(jī)構(gòu)選擇傳統(tǒng)模式時(shí)的收益感知為:

    E(S12)=y×A3+(1-y)A4

    (6)

    專利代理機(jī)構(gòu)平均的收益感知為:

    E(S1)=x×E1(S12)+(1-x)×E(S12)

    (7)

    技術(shù)發(fā)明人選擇履約時(shí)的收益感知為:

    E(S21)=x×B1+(1-x)B2

    (8)

    技術(shù)發(fā)明人選擇違約時(shí)的收益感知為:

    E(S22)=x×B3+(1-x)B4

    (9)

    技術(shù)發(fā)明人平均的收益感知為:

    E(S2)=y×E(S21)+(1-y)×E(S22)

    (10)

    根據(jù)泰勒-齊克提出的動(dòng)態(tài)調(diào)整選擇機(jī),雙方策略的調(diào)整速度為:

    (11)

    (12)

    因此,聯(lián)立微分方程可得該動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的均衡點(diǎn)為:E1(0,0)、E2(0,1)、E3(1,0)、E4(1,1)以及E5(x*,y*)。

    (13)

    (14)

    為便于表述,式(13) (14)中:FC=v(C1)-v(C2),代表C1與C2造成的心理感知差異;同理F-C=v(-C1)-v(-C2),F(xiàn)M=v(M1)-v(M2),F(xiàn)-M=v(-M1)-v(-M2),F(xiàn)G=v(G1)-v(G2),F(xiàn)R=v(R×θ)-v(R×θ×t),F(xiàn)-R=v(-R×θ)-v(-R×θ×t)。

    2.2 均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析

    利用雅克比矩陣的局部穩(wěn)定性來(lái)判斷五個(gè)穩(wěn)定點(diǎn)的鄰域函數(shù)特征,雅可比矩陣為:

    (15)

    雅克比矩陣的行列式與跡為:

    detJ=J11×J22-J21×J12

    (16)

    trJ=J11+J22

    (17)

    計(jì)算得到:

    J11=(2x-1)×[(y-1)×(FG+F-M)-

    F-C-π(k)×v(-R×θ×t)+

    y×π(k)×(v(-C3)-F-R)]

    (18)

    J12=x×(x-1)×[FG-F-M+π(k)×(v(-C3)-F-R)]

    (19)

    J21=y×(y-1)×[FM+π(k)×(v(C3)-FR)]

    (20)

    J22=(1-2y)×[FC+(1+x)×FM+π(k)×

    (v(R×θ×t))+x×π(k)×(v(C3)-FR)]

    (21)

    可得點(diǎn)(0,1)、(1,0)、(0,1)和(1,1)的行列式值與跡,如表5所示。由于點(diǎn)(x*,y*)處跡值為0,非均衡點(diǎn),故表5中將其略去。

    表5 各均衡點(diǎn)處的跡與行列式

    化簡(jiǎn)可知,判定上述穩(wěn)定點(diǎn)跡和行列式值需判定以下邊界條件符號(hào):

    ψ1=-FC+π(k)×[v(C3)-v(R×θ)]

    (22)

    ψ2=-F-C+π(k)×[v(-C3)-v(-R×θ)]

    (23)

    ψ3=-F-C+π(k)×v(-R×θ×t)

    (24)

    ψ4=FC+π(k)×v(R×θ×t)

    (25)

    當(dāng)ψ1、ψ2、ψ3和ψ4四個(gè)邊界條件中任意一個(gè)為零時(shí),動(dòng)態(tài)系統(tǒng)無(wú)均衡點(diǎn)。現(xiàn)討論四者均不為零的情況:

    (1)當(dāng)ψ1>0、ψ2≠0、ψ3>0且ψ4≠0時(shí):

    該條件下,動(dòng)態(tài)系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析如表6所示,E2(1,0)是唯一穩(wěn)定策略,系統(tǒng)的相位軌跡圖(圖3)描述了這一動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。此時(shí),專利代理機(jī)構(gòu)選擇預(yù)期收益分配模式,技術(shù)發(fā)明人選擇違約。

    表6 局部穩(wěn)定性分析

    圖3 策略動(dòng)態(tài)演變

    (2)當(dāng)ψ1<0、ψ2<0、ψ3≠0且ψ4≠0時(shí):

    該條件下,動(dòng)態(tài)系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析如表7所示,E4(1,1)是唯一穩(wěn)定策略,系統(tǒng)的相位軌跡圖(圖4)描述了這一動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。此時(shí),專利代理機(jī)構(gòu)選擇預(yù)期收益分配模式,技術(shù)發(fā)明人選擇履約,E4(1,1)是專利代理服務(wù)的最優(yōu)狀態(tài),代理服務(wù)參與者在這種合作策略下達(dá)成共贏,合作效率最高。這一穩(wěn)定策略的存在表明,預(yù)期收益分配方案具有理論上的可行性。

    圖4 策略動(dòng)態(tài)演變

    (3)當(dāng)ψ1<0、ψ2>0、ψ3>0且ψ4>0時(shí):

    該條件下,動(dòng)態(tài)系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析如表8所示,E3(0,1)是唯一穩(wěn)定策略,系統(tǒng)的相位軌跡圖(圖5)描述了這一動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。此時(shí),專利代理機(jī)構(gòu)選擇傳統(tǒng)模式,技術(shù)發(fā)明人選擇履約。

    表7 局部穩(wěn)定性分析

    表8 局部穩(wěn)定性分析

    圖5 策略動(dòng)態(tài)演變

    除以上三種情況外,動(dòng)態(tài)系統(tǒng)不存在均衡點(diǎn)。綜上可知,邊界條件與均衡點(diǎn)的關(guān)系可整理如表9所示:

    表9 邊界條件與均衡點(diǎn)關(guān)系

    2.3 模型結(jié)論

    (1)不同初始條件通過(guò)前景理論價(jià)值函數(shù)和概率函數(shù)影響邊界條件符號(hào),進(jìn)而影響博弈穩(wěn)定策略。分析邊界條件可知,對(duì)事件收益的心理感知水平,尤其是對(duì)不同策略的收益感知差異是影響穩(wěn)定策略的關(guān)鍵。

    (2)從博弈穩(wěn)定策略的分布來(lái)看,無(wú)論初始條件如何改變,E1(0,0)和E5(x*,y*)始終不是演化穩(wěn)定策略。表明:①混合策略始終不是穩(wěn)定策略,博弈穩(wěn)定時(shí)雙方都會(huì)使用純策略,并在特定純策略處達(dá)到ESS;②專利代理機(jī)構(gòu)服務(wù)無(wú)法形成“傳統(tǒng)模式+違約”模式,表明傳統(tǒng)代理服務(wù)模式對(duì)于防范違約是有效的。

    3 數(shù)值仿真

    為了探究專利代理服務(wù)過(guò)程中參數(shù)變化對(duì)系統(tǒng)演化的影響,本文對(duì)上述模型進(jìn)行數(shù)值仿真,模擬專利代理過(guò)程中專利代理機(jī)構(gòu)與技術(shù)發(fā)明人策略的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程?,F(xiàn)假設(shè)有一項(xiàng)技術(shù)尋求專利代理服務(wù),其技術(shù)長(zhǎng)期預(yù)期收益的折現(xiàn)值為10萬(wàn)元,根據(jù)Kahneman和Tversky等[23]的研究,將前景理論的價(jià)值函數(shù)中的價(jià)值邊際敏感程度η取值為0.88,損失規(guī)避系數(shù)λ取值為2.25,參照同類文獻(xiàn)[24]將r取值為0.61。設(shè)系統(tǒng)演化的初始點(diǎn)為(0.5,0.5),為避免單個(gè)特解對(duì)全局情況概括不全,本文使用Matlab軟件生成初始條件在值域內(nèi)的取值組合,剔除其中不符合上文假設(shè)的取值,并使用Runge-Kutt方法獲得演化博弈解,繪制演化相位圖譜,確定各初值的演化穩(wěn)定點(diǎn),并分析影響每個(gè)穩(wěn)定點(diǎn)穩(wěn)定性的關(guān)鍵變量。

    (1)E(0,1)點(diǎn)穩(wěn)定性的影響因素仿真分析

    當(dāng)C1=4000,C2=5000,C3=6000,t=0.3,θ=0.08,p=0.1時(shí),滿足邊界條件ψ1<0、ψ2>0、ψ3>0且ψ4>0,此時(shí)演化博弈系統(tǒng)穩(wěn)定點(diǎn)為E(0,1),博弈雙方的穩(wěn)定策略為“傳統(tǒng)模式”和“履約”。如圖6所示,θ值變化會(huì)對(duì)博弈產(chǎn)生較大影響:當(dāng)θ值不斷變大,超過(guò)臨界值0.0695時(shí),穩(wěn)定策略由E(0,1)向E(1,1)演變,即博弈穩(wěn)定策略在技術(shù)發(fā)明人“履約”策略不變的前提下,專利代理機(jī)構(gòu)的策略從傳統(tǒng)模式向預(yù)期收益分配模式演變。

    圖6 θ值對(duì)穩(wěn)定策略E(0,1)的影響

    當(dāng)預(yù)期收益分配模式中首付款C1逐漸增大時(shí),均衡被打破,隨著C1繼續(xù)增大,均衡在新穩(wěn)定策略點(diǎn)E(1,0)處重建,如圖7所示。此時(shí)雙方的選擇為“預(yù)期收益分配模式”和“違約”。表明為避免技術(shù)發(fā)明人違約,提高專利代理費(fèi)用會(huì)破壞合作關(guān)系。

    由圖6和圖7可知,相較提高兩種模式的首付款差別,從傳統(tǒng)模式向預(yù)期收益分配模式演化的關(guān)鍵措施為提升預(yù)期收益分成比重。

    (2)E(1,0)點(diǎn)穩(wěn)定性的影響因素仿真分析

    當(dāng)C1=4000,C2=7000,C3=6000,θ=0.1,t=0.3,p=0.1時(shí),滿足邊界條件ψ1>0、ψ2≠0、ψ3>0且ψ4≠0,此時(shí)演化博弈系統(tǒng)穩(wěn)定點(diǎn)為E(1,0),博弈雙方的穩(wěn)定策略為“預(yù)期收益分配模式”和“違約”。

    為應(yīng)對(duì)違約,專利代理機(jī)構(gòu)如果選擇提高預(yù)期收益分配模式下預(yù)期收益分成比重θ,會(huì)顯著影響系統(tǒng)的穩(wěn)定策略,當(dāng)θ從0.1增大到0.14過(guò)程中,系統(tǒng)經(jīng)歷由穩(wěn)定策略E(1,0)經(jīng)由不穩(wěn)定狀態(tài)向穩(wěn)定策略E(0,1)的轉(zhuǎn)化,如圖8所示。即:當(dāng)系統(tǒng)位于預(yù)期收益分配模式服務(wù)下,且出現(xiàn)違約現(xiàn)象時(shí),適當(dāng)提高預(yù)期收益分配模式的分成比例能夠避免技術(shù)發(fā)明人違約,但也會(huì)同時(shí)驅(qū)使雙方選擇傳統(tǒng)模式。

    圖7 C1值對(duì)穩(wěn)定策略E(0,1)的影響

    圖8 θ值對(duì)穩(wěn)定策略E(1,0)的影響

    圖9 C1值對(duì)穩(wěn)定策略E(1,0)的影響

    如果專利代理機(jī)構(gòu)選擇增大首付款比重(C1)的方式來(lái)減少違約損失,例如將C1從4000提升至4500時(shí),此時(shí)穩(wěn)定策略將從E(1,0)逐漸演化為E(0,1),如圖9所示。值得注意的是:穩(wěn)定策略雖然離開“違約”,但也同時(shí)使預(yù)期收益分配模式不具有吸引力,雙方更傾向使用傳統(tǒng)模式,使均衡遠(yuǎn)離最優(yōu)解決方案;同時(shí),過(guò)高的首付款比重會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)尋找均衡解變慢,在現(xiàn)實(shí)專利代理實(shí)務(wù)中,參與者之間的博弈次數(shù)是有限的,過(guò)慢的均衡過(guò)程影響了穩(wěn)定策略的達(dá)成。

    當(dāng)技術(shù)發(fā)明人選擇違約時(shí),提高違約罰款是否能夠產(chǎn)生約束效果?仿真結(jié)果表明,等量提高M(jìn)1和M2時(shí),兩者差值不變,對(duì)動(dòng)態(tài)復(fù)制方程帶來(lái)影響相互抵消,對(duì)演化穩(wěn)定策略沒(méi)有影響;而當(dāng)擴(kuò)大M1和M2的差值,即當(dāng)技術(shù)發(fā)明人在預(yù)期收益分配模式中需面對(duì)更大的違約處罰力度時(shí),演化穩(wěn)定策略將經(jīng)由E(0,0)向理想策略E(1,1)演進(jìn),且處罰力度差距越大,越快抵達(dá)E(1,1),如圖10所示。

    圖10 M1-M2值對(duì)穩(wěn)定策略的影響

    圖11 θ值對(duì)穩(wěn)定策略E(1,1)的影響

    因此,為促使技術(shù)發(fā)明人履約,最佳調(diào)節(jié)手段為擴(kuò)大M1和M2的差值。

    (3)E(1,1)點(diǎn)穩(wěn)定性的影響因素仿真分析

    當(dāng)ψ1<0、ψ2<0、ψ3≠0且ψ4≠0時(shí),演化博弈系統(tǒng)穩(wěn)定點(diǎn)為E(1,1),博弈雙方的穩(wěn)定策略為“預(yù)期收益分配模式”和“履約”,這一穩(wěn)定點(diǎn)是博弈中的理想情況,此時(shí)雙方能夠在履約的基礎(chǔ)上達(dá)成更有效的利潤(rùn)分配方式。但這種穩(wěn)定策略容易受到預(yù)期收益分配模式初始條件影響。如圖11所示,當(dāng)C1=7000,C2=6000,C3=6000,θ=0.04,t=0.3,p=0.3時(shí),系統(tǒng)穩(wěn)定點(diǎn)為E(1,1)。此時(shí),當(dāng)θ值增大時(shí),技術(shù)發(fā)明人的策略不變,仍然選擇履約,而專利代理機(jī)構(gòu)的穩(wěn)定策略演變?yōu)椤皞鹘y(tǒng)模式”;當(dāng)θ值減小時(shí),均衡消失。由此可知,降低專利預(yù)期收益分成會(huì)破壞合作關(guān)系,此舉并不能使技術(shù)發(fā)明人獲益。

    如圖12所示,當(dāng)C1升高時(shí),博弈穩(wěn)定策略調(diào)整至E(0,1),即雙方放棄預(yù)期收益分配模式;當(dāng)C1降低時(shí),博弈均衡被打破,并逐漸在E(1,0)處建立新均衡,此時(shí)技術(shù)發(fā)明人的策略選擇為“違約”。可見,E(1,1)點(diǎn)處代理費(fèi)用對(duì)穩(wěn)定策略的影響較為明顯。

    圖12 C1值對(duì)穩(wěn)定策略E(1,1)的影響

    仿真分析揭示了演化穩(wěn)定策略對(duì)初始參數(shù)不同的敏感程度:①預(yù)期收益分配模式易導(dǎo)致違約,而當(dāng)專利代理機(jī)構(gòu)對(duì)違約問(wèn)題處置不當(dāng)時(shí),會(huì)導(dǎo)致穩(wěn)定策略轉(zhuǎn)向傳統(tǒng)模式;②當(dāng)出現(xiàn)違約時(shí),提高預(yù)期收益分配模式下預(yù)期收益比重或增大首付款比重可使違約消失,但同時(shí)穩(wěn)定策也會(huì)脫離預(yù)期收益分配模式;當(dāng)提高預(yù)期收益分配模式和傳統(tǒng)模式下違約罰款金額的差距時(shí),博弈穩(wěn)定策略則會(huì)傾向于向履約的預(yù)期收益分配模式移動(dòng);③在履約的傳統(tǒng)模式穩(wěn)定策略下,減小預(yù)期收益分成比重可有效促成預(yù)期收益分配策略的達(dá)成,且不會(huì)出現(xiàn)違約行為,而提高預(yù)期收益分配模式中首付款額會(huì)促使技術(shù)發(fā)明人選擇違約。

    4 結(jié)論

    本文結(jié)合前景理論與演化博弈理論,引入有限理性主體的損失規(guī)避、收益偏好以及概率認(rèn)知偏差特性,通過(guò)對(duì)模型的求解和仿真,獲得雙方達(dá)成共贏契約的約束條件和敏感變量,對(duì)優(yōu)化專利代理服務(wù)模式起到一定的啟示作用。研究結(jié)果表明:

    (1)演化博弈的穩(wěn)定策略有:①專利代理機(jī)構(gòu)選擇預(yù)期收益分配模式,且技術(shù)發(fā)明人選擇違約;②專利代理機(jī)構(gòu)選擇預(yù)期收益分配模式,且技術(shù)發(fā)明人選擇履約;③專利代理機(jī)構(gòu)選擇傳統(tǒng)模式,且技術(shù)發(fā)明人選擇履約。初始條件差異通過(guò)改變博弈參與者的主觀感知,進(jìn)而對(duì)四種邊界條件產(chǎn)生影響,間接影響穩(wěn)定策略。

    (2)對(duì)模型的求解和仿真表明,預(yù)期收益分配模式具有可行性,恰當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)專利代理服務(wù)參與者的合作激勵(lì),有助于提升合作效率。同時(shí),更少的預(yù)期收益分成比重,可促使合作更快達(dá)成。最后,為解決專利代理服務(wù)中的違約問(wèn)題,通過(guò)區(qū)別設(shè)置預(yù)期收益分配模式和傳統(tǒng)模式的違約處罰力度,例如單獨(dú)增加預(yù)期收益分配模式中的違約處罰力度,可有效促使技術(shù)發(fā)明人減少違約意愿,維持長(zhǎng)期穩(wěn)定合作。

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