基于物流联盟的创新网络中知识共享行为监管制度设计

宋奕莹，张 峥

（上海理工大学 管理学院，上海 200093）

0 引言

在知识经济时代，知识代替了有形资产成为组织间的竞争力主要来源。然而，由于日益激烈的市场竞争，更多创新主体开始寻求外部互补性资源开展创新活动。在此背景下，联盟的创新网络应运而生。联盟成员的协同创新效率以整合不同企业的知识资源的方式进行提高。但是在一个联盟的创新网络中，成员间的关系不是纯粹的合作关系，而是既合作又竞争的“竞合”关系。物流联盟更是如此，由于在知识共享过程中存在信息不对称、法律不健全和道德缺失等问题，企业很可能会出现“搭便车”等不良行为，这种行为不仅违背商业道德，也扰乱了市场秩序，对商业市场有着严重的破坏性影响。

针对上述问题，大多研究关于知识共享的动机、绩效、影响因素等。国外学者Chung和国内学者郑强国、曾明彬等对知识共享的动机和绩效进行研究，研究结果显示组织内的知识共享可以创造出新的价值并显著提高经营绩效。在研究知识共享的影响因素方面，国外学者将影响因素归结为两类，依次是外部因素、内部因素,其中外部因素包括市场、规范等，内部因素包括信任、声誉等；国内学者刁丽琳和朱桂龙通过案例研究法分析了不同维度的契约和信任对知识转移的影响，结果显示契约机制和信任均会影响知识转移并产生交互作用；朱怀念通过构建动态演化博弈模型进行分析，结果显示机会主义的收益、成本和政府的奖惩对演化路径有明显影响；张向先等和张克永等的研究确定利他主义和自我效能均能促进知识共享意愿；杨玉国等在动态复制方程的基础上得出科技型企业发现知识流动成本和获得的收益是影响企业共享的主要因素的结论。在研究知识共享效率低下乃至失败的原因方面，Das和Teng认为联盟失败率高达30%-50%的原因是机会主义；Kamal通过问卷调查进行分析，结果显示缺乏对共享这种行为的奖励激励是最大障碍。

纵观国内外已有研究，针对物流联盟的创新网络知识共享过程中的“搭便车”问题已取得一些研究进展。但是，现有研究较少见到将制度工程学和知识共享相结合进行探究，关于监管者的监管概率和惩罚大小没有确定的范围。因此，本文基于制度工程学，将惩罚制度图形化进行研究，得出使制度有效的监管力度、惩罚力度和行为成本差的范围，从而为优化物流产业的物流联盟创新网络中的知识共享和监管部门的监督提供借鉴。

1 知识共享行为中“搭便车”行为的制度设计

1.1 联盟成员“搭便车”行为的惩罚制度孙氏图

联盟成员“搭便车”行为是个典型的二元行为惩罚制度，即参与主体有两个行为，其中b为进行知识共享，b为进行知识不共享。当联盟成员选择正常行为b，可得到回报r，此时不需要检测；当联盟成员选择b时，就需要观测器检测了。因此，本文对“搭便车”这一不良行为设置了一个观测器p，p能以概率p观测到b，并被监管部门给予一定的惩罚s( s> 0)；相应的，观测器p未检测出不良性的概率为p=1-p，这时，被监管部门——联盟成员仍然得到一定的回报r。由于“搭便车”的成本往往较低，因此本文设定行为成本c

图1 二元行为惩罚制度模型

表1 联盟成员行为惩罚制度参数表

1.2 惩罚制度的有效条件

为了使联盟成员选择知识共享行为而不是不良行为——“搭便车”，监管制度的有效条件为u>u，即：

式（1）是物流联盟的创新网络知识共享中“搭便车”行为的惩罚制度有效条件。整理式（1），可得以下三个参数指标范围：

（1）观测器观测力度p

整理式（1），得：

也就是说，当监管部门的观测力度达到上式要求时，联盟成员会更倾向于知识共享而不是“搭便车”。因此，监管部门的观测力度在联盟成员知识共享的惩罚制度中具有战略性意义。

在联盟中引入监管，加大对联盟中不积极进行知识共享的监管力度，从而有效地促进联盟知识共享的推进。对此，可建立专门的联盟监督机构，凭借对联盟知识共享进程与成果的独立专门监督，进而进行高效的引导与评价工作，推动联盟知识共享效率的提升。需要注意的是，监管部门在采取遏制知识共享过程中的机会主义的监管策略时，如何有效控制监管成本也至关重要。

（2）惩罚力度s

整理式（1），得：

也就是说，当监管部门的惩罚力度达到式（3）要求时，联盟成员会避免进行“搭便车”行为。本文规定惩罚大小s>0，易得知，惩罚力度越大，s越大，监管制度的效果越好。

惩罚力度的加大需要建立健全“公平、公正、合理”的知识共享奖惩机制，明确奖惩在原则上与成员对知识共享的贡献度相匹配，鼓励联盟成员参与知识信息共享，抑制“搭便车”行为的发生。该激励机制一方面要通过对违约行为加大惩罚费用的方式来提高获取他人成果的成本，充分利用负向激励使其明白共享是得到资源必要前提。另一方面，要对积极参与知识共享的成员采取奖励措施，激发知识共享的意愿。在激励方面，可以以联盟知识共享基金的形式进行，从优先贷款、财政拨款、减免税收、专项投资等方面着手，形成联盟知识共享的外部激励机制，鼓励联盟创新研发和技术深入研究。

2 基于菜鸟物流联盟的惩罚制度的参数与制度有效条件研究

2.1 案例分析

菜鸟联盟在2016年成立，其目标是十年时间内在全国打造一个物流大平台。目前，菜鸟联盟和各大物流企业产生合作，通过自建、共建和合作等模式促进资源的协同发展。但是由于联盟中各企业的利润最大化，交易合作往往不能完全成功。为了客观直接地呈现联盟内部的惩罚制度，本文以菜鸟物流联盟为案例，对制度中的各个元素进行模拟赋值，形成参数表如表2所示。

表2 治理“搭便车”行为的制度当前参数表

由表2不难看出，企业知识共享行为b的效用u值为1 000万元；企业选择“搭便车”的效用u的值为2 000万元，企业为了追逐个人利益必然会违背商业道德选择“搭便车”。因此，该惩罚制度无效。

表3 改进后的治理“搭便车”行为的制度参数表

在原有参数的基础上，本文将观测器p的数值改进设为0.4，将惩罚提升为没收违法所得并处以三倍所得的罚款。改进后，“搭便车”的效用值明显降低，为-1 000万元，理性的联盟成员自然会选择“搭便车”，惩罚制度有效。

2.2 数值仿真

为了直观的展示知识共享过程中观测力度p、惩罚力度s“搭便车”行为效用u间的关系，本文使用MATLAB对这两种情形进行模拟。两种情形下各参数取值情况如表4所示。

表4 仿真系数表

图2描述了各参数满足情形一条件下p、u和s的关系仿真，结果表明：在惩罚力度和其他条件不变的情况下，观测力度越大，联盟成员“搭便车”行为效用越低；在惩罚力度较小时，如若想让u>u，相关监管部门必须加大监测力度才可使制度有效，而当惩罚力度较大时，较小的监测力度可使u>u；同时，在观测力度不变情况下，增大惩罚力度可使u>u。因此，为使监管制度有效，要对观测力度和惩罚力度组合控制达到理想状态。

图2 “搭便车”行为效用曲线

图3 观测力度和惩罚力度的关系曲线

3 结论

针对物流联盟的创新网络知识共享中存在的“搭便车”行为，论文首运用制度工程学的原理，构建联盟成员“搭便车”行为惩罚制度的孙氏图，分析制度的有效边界，从观测力度、惩罚力度角度，针对性地提出合理有效的治理措施。最后以菜鸟物流联盟为案例进行数值模拟的仿真分析，得出以下建议：相关监管部门需建立联盟监管机构，加大“搭便车”行为的监管与惩罚，遏制不良行为的发生；同时对联盟创新项目实施专项投资、减免税收等激励政策，提高联盟成员知识共享的意愿。但是由于知识共享的准公共品性，这些措施不能彻底根除“搭便车”这一不良行为，作为监管部门只能在监管力度、惩罚力度和机会成本上共同实施措施，尽可能降低这种行为发生的可能性。