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

摘  要：“搭便车”是一种违背商业道德的不良行为，在物流联盟的创新网络内部有着极其严重的影响，尽管有相关制度推出，但是“搭便車”行为仍在知识共享中屡见不鲜。文章从制度模型出发结合行为管理制度中的孙氏图，通过结构化的制度设计研究惩罚制度的有效条件，从观测力度、惩罚力度角度，针对性的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，得出提高监管部门的监管力度和惩罚力度可以有效抑制知识共享中的不良行为，从而实现物流联盟的创新网络生态系统的稳定健康运行。

关键词：知识共享;物流联盟;创新网络;制度工程学;监管制度

中图分类号：F272    文献标识码：A

Abstract：“Free riding”is a kind of bad behavior against business ethics， which-h has a very serious impact on the innovation network of logistics alliance. Despite the introduction of relevant systems，“free riding”behavior is still comoon in knowledge sharing. Based on the system model and sun's diagram in behavior management system， this paper studies the effective conditions of punishment system through structured system design， and puts forward reasonable and effective governance measures from the perspective of observation intensity and punishment intensity. Finally， taking Cainiao logistics alliance as a case， the simulation analysis of numerical simulation analysis shows that improving the supervision and punishment intensity of the supervision department can effectively restrain the bad behavior in knowledge sharing， to realize the stable and healthy operation of the innovation network ecosystem of logistics alliance.

Key words： knowledge sharing; logistics alliance; innovation network; institutional engineering; regulatory regime

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[1-3]。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[4]、规范[5-6]等，内部因素包括信任[7-8]、声誉[9]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[10];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[11];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[12-13];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[14]。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[15-16];

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[17]。

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[18-19]，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

1.2  惩罚制度的有效条件

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，明確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。

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。

从上述参数来看，由于观测器p的观测值太低，合理的观测值p>代入数值p>=0.2，而实际观测力度才0.1，因此要采取措施提高观测力度;惩罚力度s>-r，代入数值s>-4 000=16 000，也就是说，在其他条件不变时，惩罚制度要想有效，惩罚力度要达到16 000万。由于本文建议观测力度、惩罚力度和行为成本差同时加强，因此改进后的制度部件参数如表3所示。

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。

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3描述了各参数满足情形二条件下P21和S2的关系仿真，结果表明：在知识共享成本和收益、“搭便车”成本及收益不变的情况下，惩罚力度和观测力成反比的关系，即惩罚力度越大，观测力度越小。同时，通过观察图3可以看到呈下降趋势，也就是说，在惩罚力度比较大的情况下，提高较少的观测力度便可使制度有效。因此，在惩罚力度较难增大时，可以通过提高观测力度避免“搭便车”行为的发生;同理，在观测力度较难增大时，可以通过提高惩罚力度避免“搭便车”行为的发生。

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。

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