演化博弈视角下联盟企业知识转移研究

2019-10-09 06:38杨海军张博岚牛晨晨
关键词:互补性收益成员

杨海军,张博岚,牛晨晨

知识经济时代,企业间的竞争焦点已由传统资源的较量转移到知识资源的较量上。知识的快速变化及多样化使得各企业意识到为促进自身发展必须进行知识转移,通过将其他企业的有效知识转化为自身的内在发展动力来提高收益,这就促使企业联盟的建立。知识转移是知识发送方向知识接收方转移知识的过程,是联盟企业获得竞争优势的关键一环[1]。因此,不仅企业应该从内部寻找促进知识转移的着力点,而且政府机构应该制定政策制度促进知识转移。

Sidiropoulos等人认为知识转移就是一个博弈的过程[2]。Simonin定量研究了企业联盟中知识转移的模糊性[3]。Cohen等人着重分析了知识接收方的吸收能力对企业联盟中知识转移的影响[4]。余鲲鹏对转型企业进行研究发现,企业的知识转移受到知识本身特点、转移成本、知识缺口、创新知识的发展、转移过程中的阻力等因素的影响[5]。商淑秀等人采用演化博弈的方法研究了虚拟企业间进行知识共享的演化路径,并通过仿真实验证明了企业间信任度的增加、知识互补性的增强,以及成员地位的提升都能够有效促进企业成员间的知识共享[6]。

知识现已成为企业可持续发展和获得竞争优势的核心资源。鉴于知识的价值性和独占性,即使是联盟中的企业也倾向于更多地获取外部知识而保留自身知识,特别是在知识不对称的情况下更是如此。现有文献只分析了联盟企业内部知识转移的影响因素,而没有考虑如何从外部激励联盟企业进行知识转移。在已有文献的研究基础上,除了考虑知识转移给企业带来的直接收益和协同收益外,还加入了制度收益这一重要因素,采用演化博弈分析法对联盟企业中知识转移的演化过程进行研究,总结联盟企业进行知识转移的规律。

一、模型的构建

(一)理论基础

演化博弈理论(Evolutionary Game Theory)最早被用于分析动、植物的矛盾冲突与合作的博弈行为,后在 Smith 和 Price[7]、Taylor 和 Jonker[8]等学者的不断发展与完善下,得到了更为广泛的应用。演化博弈理论以系统理论为出发点,将博弈理论与动态演化相结合,不再认为人是拥有纯粹理性思维的个体,其核心理念是演化稳定策略(Evolutionary Stable Strategy,ESS)和复制动态(Replicator Dynamics)[9]。演化稳定策略重视变异的影响,其基本思想是采取该策略的群体能够均衡“抵御”变异种群的侵入。复制动态强调的是如果某个体水平超出了其所在种群的平均水平,那么该个体的数量将会增加。由于机会主义在联盟企业知识转移过程中广泛存在,所以联盟企业间的知识转移实际上是一种博弈行为。为便于分析,本文只研究联盟企业中两个成员之间进行知识转移的博弈行为。

(二)模型的建立

联盟企业成员在进行知识转移的过程中可以得到3种不同的收益:直接收益、协同收益和制度收益。直接收益是指企业吸收转移的知识并转化为自身能力而获得的收益。协同收益是指知识转移时联盟企业成员拥有的专有知识经融合形成新知识所带来的收益。制度收益是指通过制定相关政策制度给予知识转移企业的奖励。

假设t时刻有两家企业A和B的知识转移策略为(转移,不转移)。如果企业A的策略是“不转移”,企业B的策略是“转移”,则企业A可以获得直接收益KA,企业B可以获得制度收益RB;如果企业A的策略是“转移”,企业B的策略是“不转移”,则企业A可以获得制度收益RA,企业B可以获得直接收益KB;如果企业A和B都选择“转移”策略,则都可以获得直接收益、协同收益和制度收益;如果企业A和B都选择“不转移”策略,则企业A和B的收益均为0。

假设协同收益与知识转移双方知识的互补性s、知识转移双方的信任程度r、知识转移的有效性e以及知识转移的复杂性d等4个因素有关。企业A和B在知识转移时能够获得的协同收益分别为∂Asre/d和∂Bsre/d(0≤∂A≤1,0≤∂Β≤1,且 ∂A+∂Β=1),其中 ∂A、∂Β分别表示企业A、B的协同收益系数。知识转移的复杂性d由3个部分构成:知识距离a、知识的默会性b和知识的嵌入性i,且有d=abi。知识距离是指知识转移双方在掌握的知识上的非相似程度。若知识转移双方的知识距离较小,则说明其知识体系较为相似,进行知识转移比较顺畅;反之,则说明其知识体系区别较大,进行知识转移相对困难。知识的默会性是指某些知识具有隐性、难以被编码的特点,它们根植于特殊情境中的个人行为与参与过程之中,不能被轻易转移。知识的默会性程度越深,进行知识转移就越困难。知识的嵌入性是指知识本身的认知特征与产生知识的情境具有不可分离性。由于嵌入性知识本身所具有的专属性、情境性和分散性,因此,脱离原情境后可能不会产生转移后应有的效果。随着嵌入度的加深,进行知识转移的难度会加大。

知识转移虽然能为联盟企业成员带来收益,但也会产生额外成本,主要包括知识转移所耗费的人力、物力和财力成本,机会成本以及竞争性风险资本等。本文用cA、cB分别表示企业A、B在知识转移过程中所耗费的成本。

假设企业A选择“转移”策略的概率为p,则选择“不转移”策略的概率为 1-p(0≤p≤1);企业 B 选择“转移”策略的概率为q,则选择“不转移”策略的概率为1-q(0≤q≤1)。企业A和B的知识转移博弈支付矩阵如表1所示。

表1 企业A和B的知识转移博弈支付矩阵

企业A选择“转移”策略时的期望收益为:

企业A选择“不转移”策略时的期望收益为:

企业A的平均收益为:

根据企业A的期望收益和平均收益,可以得到其复制动态方程为:

同理可以得到企业B的复制动态方程为:

分析企业A知识转移演化博弈的稳定策略,其复制动态方程需要符合两个基本条件:一是在均衡点 p=p*处有 f(p*)=0;二是在均衡点 p=p*处有。

当 f(p)=0,f(q)=0 时,可以得到 5 个平衡点:。

(1)若(cA-RA)d>∂Asre,即,则对任意 0≤q≤1 都有 f′(p*=0)<0,说明当企业 A 进行知识转移得到的收益小于产生的成本时,其一定不会进行知识转移,也就是说企业A的稳定策略是“不转移”。

(2)若(cA-RA)d<∂Asre,即,如果 q<q*,则有 f′(p*=0)<0,说明企业 A 的稳定策略是“不转移”;如果 q>q*,则有 f′(p*=1)<0,说明企业 A 的稳定策略是“转移”。因此,当企业A进行知识转移获得的收益大于产生的成本时,其稳定策略受q*的影响。

企业B也存在与企业A相同的情况,企业B的稳定策略分为以下两种情况:

(1)若(cB-RB)d>∂Bsre,即,则对任意 0≤p≤1 都有 f′(q*=0)<0,说明当企业 B 进行知识转移得到的收益小于产生的成本时,其一定不会进行知识转移,也就是说企业B的稳定策略是“不转移”。

(2)若(cB-RB)d<∂Bsre,即,如果 p<p*,则有 f′(q*=0)<0,说明企业 B 的稳定策略是“不转移”;如果 p>p*,则有 f′(q*=1)<0,说明企业 B 的稳定策略是“转移”。因此,当企业B进行知识转移获得的收益大于产生的成本时,其稳定策略受p*的影响。

以上情况是企业A和B单独做出决策时的稳定策略,下面考虑两家企业相互受对方决策影响时的稳定策略。

(1)当(cA-RA)d>∂Asre 且(cB-RB)d>∂Bsre 时,有,即企业A和B不进行知识转移获得的收益均大于进行知识转移获得的收益,因此,双方都会选择“不转移”策略。此时,企业A和B的演化博弈行为将会向临界线的左下方演进,最终收敛于均衡点O(0,0),即其稳定策略是(不转移,不转移)。第一种情况下企业A和B的演化博弈轨迹如图1所示。

图1 第一种情况下企业A和B的演化博弈轨迹

(2)当(cA-RA)d>∂Asre 且(cB-RB)d<∂Bsre 时,有,即企业A进行知识转移获得的收益小于不进行知识转移获得的收益,企业B进行知识转移获得的收益大于不进行知识转移获得的收益。此时,企业B有意愿进行知识转移以获得更多的收益,而企业A在得知企业B选择“转移”策略后会选择“不转移”策略,这样既可以避免产生转移成本又可以获得企业B进行知识转移的直接收益,但此时企业B产生知识转移成本,因此,企业B会改变自身策略,选择“不转移”策略。在这种情况下,联盟企业成员A和B的演化博弈行为将会向临界线的左下方演进,并最终收敛于均衡点O(0,0),即其稳定策略是(不转移,不转移)。第二种情况下企业A和B的演化博弈轨迹如图2所示。

图2 第二种情况下企业A和B的演化博弈轨迹

(3)当(cA-RA)d<∂Asre 且(cB-RB)d>∂Bsre 时,有,即企业A进行知识转移获得的收益大于不进行知识转移获得的收益,企业B进行知识转移获得的收益小于不进行知识转移获得的收益。在这种情况下,联盟企业成员A和B的演化博弈行为将会向临界线的左下方演进,并最终收敛于均衡点O(0,0),即其稳定策略是(不转移,不转移)。第三种情况下企业A和B的演化博弈轨迹如图3所示。

图3 第三种情况下企业A和B的演化博弈轨迹示意图

(4)当(cA-RA)d<∂Asre 且(cB-RB)d<∂Bsre 时,有 KA+,即企业 A和B进行知识转移获得的收益均大于不进行知识转移获得的收益。此时,企业A和B的稳定策略与F的坐标值有关,既可能是(不转移,不转移),也可能是(转移,转移)。四边形CFDE的面积越大,即或的值越小,则企业A和B的稳定策略为(转移,转移)的可能性就越大;反之,企业A和B的稳定策略为(不转移,不转移)的可能性就越大。第四种情况下企业A和B的演化博弈轨迹如图4所示。

图4 第四种情况下企业A和B的演化博弈轨迹示意图

综上所述,只有当(cA-RA)d<∂Asre 且(cB-RB)d<∂Bsre,即双方获得的协同收益与制度收益之和均大于各自的转移成本时,“转移”策略才有可能被选择。此时,要达到促进企业进行知识转移的目的,则必须使的值尽量小,即当RA和RB分别越接近cA和cB时,四边形CFDE的面积越大,企业A和B进行知识转移的概率就越大。也就是说,进行知识转移企业的制度收益要尽可能地接近其知识转移成本,才能起到促进知识转移的作用,这就是制度收益对于联盟企业知识转移重要性的体现。

四、仿真分析

为了直观描述各参数对联盟企业成员之间知识转移行为的影响,本文使用MATLAB 2012b软件进行仿真实验,分别设定各参数的初始值为:s=120、d=1,e=0.4、r=0.4、∂A=0.6、∂B=0.4、cA=8、cB=10。这些参数的取值是随机确定的,分析某一参数时,只有被分析的参数是变化的,其余参数保持初始值。

当各参数都取初始值时,初始试验结果见图5。由图5可知,企业A和B选择“转移”策略的概率趋近于0,即企业A和B最终选择的策略是“不转移”。

图5 初始试验结果

(1)知识的互补性s对联盟企业成员知识转移的影响。当其他参数的取值不变,s=400时,互补性s对联盟企业成员知识转移的影响见图6。由图6可知,当s=400时,企业A和B的知识转移演化行为趋于选择“转移”策略。因为各联盟企业成员掌握的技术不同,其所获得的优势也不尽相同,所以,随着知识互补性的增大,企业之间合作的概率增大,联盟企业成员趋于选择进行知识转移。

图6 互补性s对联盟企业成员知识转移的影响

(2)知识转移双方的信任程度r对联盟企业成员知识转移的影响。当其他参数的取值不变,r=1.2时,信任度r对联盟企业成员知识转移的影响见图7。由图7可知,当r=1.2时,企业A和B的知识转移演化行为趋于选择“转移”策略。因为联盟企业成员之间的关系越融洽,交流越频繁,就越可能消除由于猜忌所造成的转移障碍,进而提升联盟企业成员选择进行知识转移的概率。

图7 信任度r对联盟企业成员知识转移的影响

(3)知识转移的有效性e对联盟企业成员知识转移的影响。当其他参数的取值不变,e=1时,有效性e对联盟企业成员知识转移的影响见图8。由图8可知,当e=1时,企业A和B的知识转移演化行为趋于选择“转移”策略。联盟企业成员知识转移的有效性e越大,企业对转移知识的吸收转化能力越强,联盟成员企业进行知识转移的意愿就越强烈。

图8 有效性e对联盟企业成员知识转移的影响

(4)知识转移的复杂性d对联盟企业成员知识转移的影响。当其他参数的取值不变,d=0.5时,复杂性d对联盟企业成员知识转移的影响见图9。由图9可知,当d=0.5时,企业A和B的知识转移演化行为趋于选择“转移”策略。知识转移的复杂性d越小,企业联盟成员进行知识转移的障碍越少,知识转移越顺畅,联盟企业成员对转移知识的吸收转换能力越强,联盟企业成员进行知识转移的概率就越大。

图9 复杂性d对联盟企业成员知识转移的影响

(5)知识转移成本c对联盟企业成员知识转移的影响。当其他参数的取值不变,cA对联盟企业成员知识转移的影响见图10,cB对联盟企业成员知识转移的影响见图11。由图10可知,当cA=8时,企业A和B的知识转移演化行为趋于选择“不转移”策略。因为知识转移成本的增加只会进一步减弱企业进行知识转移的意愿,因此,知识转移成本越大,联盟企业成员选择不进行知识转移的概率就越大。分析企业B的转移成本cB对联盟企业成员知识转移的影响,也会得出同样的结果。

图10 cA对联盟企业成员知识转移的影响

图11 cB对联盟企业成员知识转移的影响

五、结语

通过建立联盟企业知识转移的演化博弈模型,在考虑企业获得制度收益的情况下,定量分析了知识转移双方知识的互补性s、知识转移双方的信任程度r、知识转移的有效性e、知识转移的复杂性d、知识转移成本c及制度收益R对联盟企业成员知识转移的影响。得出了如下结论:

(1)联盟企业成员之间最终的演化博弈策略只有(转移,转移)和(不转移,不转移)两种,而这两种结果的选择与 s、r、e、d、c、R 的取值密切相关。

(2)当联盟企业成员进行知识转移所获得的协同收益与制度收益之和大于转移成本时,s、r、e的值越大,则联盟企业成员选择进行知识转移的可能性越大;d、c的值越大,联盟企业成员选择进行知识转移的可能性越小。当联盟企业成员进行知识转移所获得的协同收益与制度收益之和小于转移成本时,联盟企业成员最终会选择不进行知识转移。

(3)政府及各方机构在制定知识转移相关政策制度时,必须依据企业可能支付的成本。制度收益在很大程度上决定了企业是否愿意进行知识转移。

因此,联盟企业应增加互补性知识,提高企业间信任度,提升知识转移有效性,降低知识转移的复杂性以及转移成本,提高联盟企业成员所获得的协同收益和制度收益,进而促进知识转移的发生。

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