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    基于區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的集群企業(yè)知識(shí)共享博弈研究

    2021-05-17 08:18:16肖漢杰鮑舒燕唐洪雷周建華
    關(guān)鍵詞:局中人梯形集群

    肖漢杰,鮑舒燕,韋 震,唐洪雷,周建華

    (1.湖州師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,浙江 湖州 313000;2.昆明理工大學(xué) 復(fù)雜有色金屬資源清潔利用國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,云南 昆明 650093)

    0 引 言

    目前中國正面臨經(jīng)濟(jì)發(fā)展降速和社會(huì)環(huán)境問題嚴(yán)峻的雙重壓力,打造世界級(jí)產(chǎn)業(yè)集群,向全球價(jià)值鏈中高端邁進(jìn),成為高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略支點(diǎn)[1].在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)集群面對(duì)全局經(jīng)濟(jì)一體化競(jìng)爭(zhēng)生存、發(fā)展和升級(jí)的必然選擇[2-3].企業(yè)知識(shí)共享行為是產(chǎn)業(yè)集群能夠突破全球價(jià)值鏈中低端鎖定的關(guān)鍵活動(dòng)[4],也是國內(nèi)外學(xué)術(shù)界研究的焦點(diǎn).

    當(dāng)前我國集群內(nèi)各創(chuàng)新行為主體間的關(guān)系松散,分工與合作的基礎(chǔ)不穩(wěn)固,沒有建立嚴(yán)格的契約關(guān)系,知識(shí)共享主體之間信任程度不高[5-6].作為有限的理性主體,集群企業(yè)總是希望對(duì)方先采取策略,而自身則采取搭便車和投機(jī)的行為,同時(shí)由于難以規(guī)避知識(shí)共享溢出的損失,阻礙了知識(shí)共享行為的產(chǎn)生,由此陷入“囚徒困境”[7-8].實(shí)質(zhì)性的知識(shí)共享合作必須建立在對(duì)各博弈主體收益充分考慮的基礎(chǔ)上[5].國外學(xué)者Shih等[9]、Vries等[10]和Estrada等[11]對(duì)產(chǎn)業(yè)集群知識(shí)共享影響因素、知識(shí)共享與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的研究取得了較大進(jìn)步,為產(chǎn)業(yè)集群知識(shí)共享研究做出了重要貢獻(xiàn).近年以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的博弈論被引入知識(shí)共享利益沖突與矛盾的決策中.關(guān)于集群內(nèi)企業(yè)與外部企業(yè)之間的知識(shí)共享博弈研究,米捷等[12]、Turkina等[13]、韓瑩等[14]探討了知識(shí)勢(shì)差、投機(jī)行為、政府補(bǔ)貼等因素對(duì)局中人決策的影響,并提出了對(duì)策與建議;關(guān)于集群供應(yīng)鏈中橫向企業(yè)間知識(shí)共享博弈的研究,李煜華等[15]、王朋舉[16]、Ganguly等[17]、王永明等[18]從供應(yīng)鏈視角探討了集群內(nèi)企業(yè)的博弈行為,以及知識(shí)溢出效益、投機(jī)行為、資源稟賦等因素對(duì)局中人策略的影響,并提出了關(guān)于合作失敗預(yù)防和提升合作效率的對(duì)策與建議.上述研究為破解產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)知識(shí)共享“囚徒困境”探尋了企業(yè)內(nèi)部治理、政府引導(dǎo)和第三方介入等多種路徑,較好地指導(dǎo)了企業(yè)知識(shí)共享行為決策.然而,由于企業(yè)的決策過程總是在有限的信息下完成的,再加上企業(yè)認(rèn)知水平的局限性,以及面臨外部復(fù)雜信息的影響,知識(shí)共享博弈局中人的策略選擇受到很大影響,使得企業(yè)難以對(duì)知識(shí)共享策略收益進(jìn)行精確估計(jì),實(shí)際決策總在模糊條件和信息下完成,博弈雙方難以在策略選擇中選出最優(yōu)策略[19].上述研究較少探索知識(shí)共享過程中企業(yè)決策的不確定性問題.近年隨著模糊集合理論在決策分析領(lǐng)域的研究與應(yīng)用,研究博弈論中的不確定性問題有了新的思路與方法.Campos等[20]、萬樹平等[21]和李霞等[22]給出了詳細(xì)的基于模糊數(shù)的博弈最優(yōu)解證明,確保了均衡策略求解的科學(xué)性.刻畫模糊性有模糊數(shù)、區(qū)間數(shù)和三角模糊數(shù)等.研究發(fā)現(xiàn),梯形模糊數(shù)形式丟失的信息最少[21],但其隸屬度函數(shù)對(duì)客觀事物的刻畫較為粗糙,而區(qū)間模糊數(shù)描述隸屬度顯得更加細(xì)膩和靈活[23].本研究首先引入?yún)^(qū)間直覺梯形模糊數(shù)(IITFN),構(gòu)建支付函數(shù)矩陣,并分析純策略與混合策略最優(yōu)解的求取方法;然后結(jié)合產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)知識(shí)共享的實(shí)際問題構(gòu)建基于區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的知識(shí)共享博弈模型,并分析企業(yè)知識(shí)共享策略的選擇和條件;最后提出促進(jìn)集群企業(yè)知識(shí)共享的對(duì)策與建議.

    1 基于IITFN的博弈理論模型

    1.1 區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的定義

    在局中人決策過程中,雙方是在非完全信息下完成的,都需要通過試錯(cuò)、學(xué)習(xí)來進(jìn)行決策.在此過程中,決策者無法規(guī)避有限的理性和心理因素,但采用準(zhǔn)確值構(gòu)建博弈支付矩陣存在一定不足.而結(jié)合區(qū)間數(shù)和梯形模糊數(shù)的優(yōu)勢(shì)描述局中人策略支付函數(shù),使得博弈過程與現(xiàn)實(shí)更加貼切,博弈結(jié)果與實(shí)際情形更加接近.區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的構(gòu)造方法如下:

    定義1[21]設(shè)為實(shí)數(shù)集,X?為非空數(shù)集,論域U為連續(xù)集,則稱:

    (1)

    (2)

    (3)

    1.2 基于IITFN的博弈最優(yōu)策略

    基于IITFN的博弈模型是指采用區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)替代精確值刻畫局中人策略選擇對(duì)應(yīng)的博弈支付函數(shù).基于IITFN的博弈模型可記為:

    (4)

    其中:S1={α1,α2,…,αm}、S2={β1,β2,…,βn}分別為局中人I、II的策略集合;m和n分別為局中人I、II的策略集合.該博弈系統(tǒng)的納什均衡和最優(yōu)策略解證明見文獻(xiàn)[22].以兩兩博弈為例,局中人I選擇策略α1、α2的概率分別為p、1-p;局中人II選擇策略β1、β2的概率分別為q、1-q.基于IITFN的博弈支付函數(shù)見表1.

    表1 局中人博弈支付矩陣

    根據(jù)表1中的局中人博弈支付矩陣,結(jié)合納什定理可知,局中人I與局中人II的博弈存在唯一最優(yōu)混合策略解,見式(5):

    (5)

    為確保式(5)有意義,需滿足式(6):

    (6)

    滿足式(6)即獲得了基于IITFN的博弈最優(yōu)策略解:{p*,q*}.

    2 基于IITFN的集群企業(yè)知識(shí)共享博弈

    2.1 模型假設(shè)

    集群企業(yè)知識(shí)共享策略的選擇與其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)策略和自身戰(zhàn)略有關(guān).產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)知識(shí)共享系統(tǒng)是一個(gè)相互影響的相對(duì)獨(dú)立系統(tǒng)[16,18].在企業(yè)知識(shí)共享合作中,集群內(nèi)企業(yè)間的合作關(guān)系較為松散,沒有嚴(yán)格的契約關(guān)系,企業(yè)難以獲取對(duì)方企業(yè)隱性的知識(shí)信息和真?zhèn)危虼撕献魇窃谛畔⒉煌耆臈l件下進(jìn)行的,其知識(shí)共享主體間信任度不高,合作決策過程存在模糊性,需要不斷地觀測(cè)對(duì)方的決策和行為來試錯(cuò)、學(xué)習(xí)后進(jìn)行決策.基于上述決策模糊的特征,本研究假設(shè)如下:

    假設(shè)1:產(chǎn)業(yè)集群知識(shí)共享博弈系統(tǒng)可以簡(jiǎn)化為2×2的博弈類型.產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的企業(yè)可以分為兩類有限的理性群體:群體A和群體B.從群體A中抽取的企業(yè)稱為企業(yè)A,從群體B中抽取的企業(yè)稱為企業(yè)B.集群企業(yè)的合作是否進(jìn)行知識(shí)共享,決策的依據(jù)是自身利益的最大化.

    假設(shè)2:企業(yè)A和企業(yè)B都有兩種選擇:共享策略(S1)和不共享策略(S2).假設(shè)企業(yè)A選擇策略S1的概率為x,則選擇策略S2的概率為1-x;企業(yè)B選擇策略S1的概率為y,則選擇策略S2的概率為1-y.x、y均為時(shí)間t的函數(shù).

    2.2 模型構(gòu)建

    集群企業(yè)A和企業(yè)B是否進(jìn)行知識(shí)共享,是依據(jù)對(duì)方的策略選擇和自身利益最大化來決策的.根據(jù)上述假設(shè),集群企業(yè)在博弈過程中是無法獲得完整信息的,因此決策過程具有模糊特征.根據(jù)研究假設(shè)得到的支付函數(shù)矩陣見表2.

    表2 博弈雙方的支付函數(shù)矩陣

    根據(jù)表2,采用微積分求極值,得到集群企業(yè)采取策略S1的概率表達(dá)式:

    (7)

    根據(jù)式(7)可知,企業(yè)的知識(shí)策略受共享成本、知識(shí)吸收能力、投機(jī)概率和知識(shí)共享增益等參數(shù)的影響.

    2.3 實(shí)例分析

    結(jié)合式(6)進(jìn)行數(shù)值模擬仿真,獲得不同參數(shù)下雙方選擇知識(shí)共享策略的概率.仿真參數(shù)見表3.

    表3 假設(shè)參數(shù)模糊值與各策略收益

    當(dāng)策略組合為{S1,S1}時(shí),企業(yè)A的支付函數(shù)為:

    [13,23,35,52],[0.4,0.7],[0.3,0.5];

    企業(yè)B的支付函數(shù)為:

    [12,21,32,45],[0.2,0.5],[0.3,0.4].

    當(dāng)策略組合為{S1,S2}時(shí),企業(yè)A的支付函數(shù)為:

    企業(yè)B的支付函數(shù)為:

    當(dāng)策略組合為{S2,S1}時(shí),企業(yè)A的支付函數(shù)為:

    [9,15,26,44],[0.1,0.3],[0.2,0.4];

    企業(yè)B的支付函數(shù)為:

    [9,14,24,41],[0.1,0.2],[0.3,0.4].

    當(dāng)策略組合為{S2,S2}時(shí),企業(yè)A的支付函數(shù)為:

    [6,8,10,12],[0.1,0.2],[0.3,0.4];

    企業(yè)B的支付函數(shù)為:

    [10,12,14,16],[0.2,0.4],[0.3,0.4].

    根據(jù)博弈均衡求解得到的混合策略最優(yōu)解為:

    3 結(jié) 論

    針對(duì)產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)合作關(guān)系松散、知識(shí)共享效率低的問題,本研究基于雙方在合作過程中決策的模糊特征,引入?yún)^(qū)間數(shù)和直覺梯形模糊數(shù),刻畫雙方策略選擇的支付函數(shù),構(gòu)建基于IITFN的產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)知識(shí)共享博弈模型,并通過算例分析不同條件下集群企業(yè)選擇知識(shí)共享策略的概率.研究結(jié)果如下:

    (1)在知識(shí)共享策略選擇過程中,集群企業(yè)總是在不完全的信息條件下進(jìn)行的,決策過程具有模糊性.而引入?yún)^(qū)間數(shù)和直覺梯形模糊數(shù)刻畫雙方策略選擇的支付函數(shù),所得的博弈結(jié)果更貼近現(xiàn)實(shí).

    (2)在知識(shí)共享策略選擇過程中,作為有限理性人,由于知識(shí)溢出的存在,集群企業(yè)總是偏向于采取投機(jī)和搭便車的行為,在沒有政府規(guī)制的引導(dǎo)下,博弈系統(tǒng)很可能陷入“囚徒困境”,知識(shí)共享合作難以達(dá)成.因此,促進(jìn)企業(yè)知識(shí)共享的關(guān)鍵是降低集群企業(yè)的投機(jī)和搭便車行為.

    產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)雖然在區(qū)域內(nèi)形成了較為緊密的聯(lián)系,但在實(shí)際合作過程中信息不對(duì)稱的現(xiàn)象普遍存在,企業(yè)間的合作關(guān)系并不緊密.因此,產(chǎn)業(yè)集群知識(shí)共享必須建立有效的契約關(guān)系,一是可以借助區(qū)塊鏈技術(shù)建立智能合約,增強(qiáng)雙方合作信任;二是要加強(qiáng)合作監(jiān)督,政府部門在法律法規(guī)制定和對(duì)產(chǎn)業(yè)集群聯(lián)盟的內(nèi)部治理上,要對(duì)企業(yè)合作的投機(jī)行為、失信行為采取嚴(yán)格的懲罰措施,從而為產(chǎn)業(yè)集群知識(shí)共享創(chuàng)建良好環(huán)境.

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