网络环境下集群企业知识创造伙伴选择博弈

梁 娟，陈国宏，蔡猷花

（1.福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350116；2.福建江夏学院 工商管理学院，福建 福州 350108）

一、引 言

在实践中，知识创造是一个复杂的动态过程，具有高度的不确定性和不可预测性，加之企业自身拥有的知识资源有限，使得单个企业很难独立完成知识创造过程，需要与其他企业或组织优势互补，结成知识创造联盟。因此，协同知识创造已成为企业知识创造的主要模式。而产业集群知识网络特有的地理集聚优势和丰富的知识资源优势，有利于企业间的深度交流和创新资源共享，成为协同知识创造的有效平台。

目前，国内外对协同知识创造相关问题已有一定的研究。国外学者主要从协同知识创造的优势、协同过程、协同模式、协同伙伴选择的影响因素、协同收益的分配等方面进行研究［1-5］，对协同伙伴选择方法的研究较少。而国内则主要侧重于合作伙伴选择的评价方面，使用的评价方法主要有：多属性群决策法、模糊综合评价法、证据理论等［6-8］。这些方法存在严格的前提条件，要求对潜在协同伙伴的私人信息有比较清楚的了解，且评价的信息总是真实可信的。企业间联系的本质可以是合作的也可能是机会主义的，联系的本质为产业内各组织的相互关系趋向良性还是趋向敌对奠定了基调［9］。网络环境下集群企业虽然比网络外企业更容易获取信息，但作为相对独立的个体，网络中各节点之间既合作又竞争的关系不可避免地会存在利益冲突，为了追逐利益，协同伙伴可能隐藏某些信息，导致信息的不对称。显然上述评价方法的前提条件与网络环境下集群企业的信息持有情况并不相符，难于解决信息不对称下知识创造协同伙伴的选择问题。

在集群知识网络系统中，信息不对称是客观存在的。为了减少信息不对称状态，潜在的协同伙伴需要通过一定的方式向协同发起方传递信号。同时，发起方会有意识地通过知识网络收集有关协同伙伴创造能力、经济能力和声誉等信息，并依据这些信息对潜在伙伴的真实情况做出理性判断，但由于信息的不对称，判断的结果可能与真实情况不符合，从而影响到协同创造过程中双方的收益。可见，在知识创造协同伙伴的选择中，更多的是由于对协同伙伴信息的不了解而导致的在得益信息方面的不对称，且由于协同伙伴的选择过程是一个动态的信息传递和不断进行判断的过程，因此，知识创造协同伙伴选择问题应属于不完全信息动态博弈问题。在信息不对称下，潜在的协同伙伴应如何传递信号以正确显示其类型，发起方应如何判别不同的类型信号并正确选择适宜的协同伙伴，这个问题的研究对提高集群知识网络中企业协同知识创造绩效具有重要的理论与现实意义。

当前对信息不对称下知识创造协同伙伴的研究多为定性分析［10-11］。也有学者使用博弈论的方法进行分析，如叶小青等运用不完全信息静态博弈，对企业——高校合作创新中的高校技术类型信息不对称问题进行了分析［12］。何铮建立了知识合作伙伴选择的不完美信息动态博弈模型，并针对知识合作伙伴选择中普遍存在的信息不对称问题进行定性分析［13］。这些研究虽然涉及到了信息不对称问题，但缺乏对网络环境下知识协同伙伴选择的研究，且对博弈双方动态选择过程中得益信息的不对称程度及其影响的研究不够深入。集群知识网络是一个包含集群供应链网络、集群内网络和超集群网络的多层次网络，具有节点密集性和稀疏性相结合、强联结和弱联结并存、度分布高度异质性的多重结构特征。基于上述特点，在集群知识网络环境下，集群企业协同伙伴的选择与一般企业具有明显的不同。一方面，网络联结状态决定了企业间信息的不对称程度。网络环境有助于信息的搜寻与获取，集群企业虽不能拥有协同伙伴的全部私人信息，但较一般企业而言，其拥有的信息更多。当存在直接联结时，双方有共同的学习目标、规范和互惠的期望值，并产生了认知邻近性，更利于了解对方的私人信息，信息不对称程度较低；当为间接联结时，只能通过其他节点间接获取信息，其可信度会随着中间节点数的增加而降低，信息不对称程度会提高。另一方面，网络环境下知识主体更注重长期关系和信誉的建立及维护。在集群知识网络中，知识主体共处同一网络环境，形成了共同的文化、习俗等非正式合约，将大大约束各类投机行为，各知识主体将更注重相互间信任关系的建立，以及自身信誉的维护，以减少集体惩罚和排斥。鉴于上述网络环境下集群企业伙伴选择的特殊性及目前知识创造协同伙伴选择研究的局限性，本文拟使用不完全信息动态博弈模型来分析网络环境下集群企业知识创造协同伙伴的选择问题。

二、模型的描述

（一）产业集群知识网络及其特征的描述

产业集群知识网络是集群企业之间或集群企业与其他组织之间为共同创造新知识或进行知识学习，而结成的正式或非正式的关系网络。随着管理实践的发展，众多学者研究发现产业集群知识网络是复杂网络，网络关系呈现出密集和稀疏相结合的结构特征，且这种结构属性不仅表明了集群网络的总体特征，同时也作用于集群网络功能［14］。因此，在已有研究的基础上，选取复杂网络来模拟和描述知识创造行为所依托的网络，从网络关系角度探讨网络环境下集群企业的知识创造协同伙伴的选择问题。理论上节点间存在三种网络关系联结状态：直接联结、间接联结和无联结，不同关系状态下主体间信息的相互了解程度不同。当集群知识网络为完全连接网络时只存在直接联结和间接联结两种状态，当集群知识网络为不完全连接网络时，会存在无联结的情况。设产业集群知识网络节点集为G{1 ,2,…,m}，节点i∈G。对于任意节点i,j∈G，设rij为节点i到达节点j需要经过的最少节点数。当rij=0时，节点i和j之间存在直接关系；当m-1≥r≥1时，表示节点i和j之间为间接关系，当节点i和j之间不存在联结关系时用rij=m表示。因此，网络r=描述了集群知识网络中节点间的关系联结状态，用R来表示这些网络的集合，则R表示了所有可能的网络中节点间的联结情况。直接联结状态下由于已存在合作关系，根据以往的合作经验，集群企业可以判断出对方的知识创造能力，信息基本处于完全对称状态；间接联结状态下集群企业可以通过与其他节点间接推断对方的知识创造能力，信息处于不完全状态，此时rij越接近1，表明节点i与节点j的最短路径长度越小，越有利于获取对方的信息，表明信息的完全程度越高，rij越接近m-1，信息的完全程度越低；无联结状态下集群企业对潜在协同伙伴的具体类型完全不了解，信息处于完全不对称状态。

（二）基本假设

（1）博弈的参与人为知识网络中倡导协同知识创造的集群企业A和响应协同知识创造行为的网络节点B（企业或组织），A与B都是风险中性，都以追求自身收益最大化为目标，且其决策独立，不会受网络中第三方的影响。

（2）B有两种类型，设为ti，ti为离散变量，取值范围为{高 ，低}，th表示知识创造能力高的节点，tl表示知识创造能力低的节点。ti的概率分布为P(ti)，设P(th)=p，P(tl)=1-p。

（3）th型节点在协同知识创造中的投入为Kh，tl型节点在协同知识创造中的投入为Kl，且Kh＞Kl。

（4）在信息对称市场上，th型节点的知识创造收益分配值为mh，tl型节点的知识创造收益分配值为ml，mh＞ml。

（5）A与th型节点协同创造的收益是πh，与tl型节点协同创造的收益是πl，显然πh＞πl。

（6）当无法协同时，th型节点的保留收益为Bh，tl型节点的保留收益为Bl,A的保留收益为π。显然应有Bh＞Bl。

为了体现网络环境下集群企业知识创造伙伴选择的特殊性，假设如下：

（7）对网络环境下集群企业的网络联结状态进行度量，用r表示A与B的关系联结情况。r=0表示存在直接联结关系，信息完全对称，r=m表示无联结关系，信息全部保留，信息完全不对称。m-1≥r≥1表示存在间接联结关系，信息不完全，且越接近1，信息完全程度越高，越接近m-1，信息完全程度越低。

（8）网络环境下节点会因如实传递自己类型而获得网络信誉收益，用πr表示网络信誉收益，节点如实传递类型信号的网络信誉收益πr=r。

（三）博弈时序

（1）自然N先按P(th)=p，P(tl)=1-p的概率从B的类型空间中随机选择一个类型，并将该类型告诉B。

（2）B了解自己的类型ti后，选择向A发送信号mi，发送mh要求高收益分配，或发送ml要求低收益分配。

（3）A可收到B的信号，但无法确定其类型，只能根据信号mi的信息，运用贝叶斯法则对概率P(ti)进行修正，得到后验概率为P(ti|mi)，即P(th|mh)=p1，P(tl|mh)=1-p1；P(th|ml)=p2，P(tl|ml)=1-p2。

（4）A根据后验概率P(ti|mi)，选择是否与其协同创造，协同创造用Y，不协同用N表示。当A看到的信号为mh时，其策略选择的依据是max{ p1(πh-mh)+(1 -p1)(πl-mh)，π}；当A看到的信号为 ml时，其策略基于max{ p2(πh-ml)+(1 -p2)(πl-ml)，π}进行选择。

三、直接联结和无联结状态下的博弈均衡

（一）直接联结状态下的博弈均衡

当集群企业A与节点B在产业集群知识网络R中已经存在直接联结时，集群企业A能明确区分出th型和tl型节点。此时，不存在信誉收益πr=r=0，双方的博弈为完全且完美信息动态博弈，此时，博弈双方的支付矩阵见表1。当πh-mh＞π或πl-ml＞π时，集群企业会选择协同创造。若πh-mh＞πl-ml，将选择th型节点为协同伙伴，并支付mh给th型节点。若πh-mh＜πl-ml，将选择tl型节点为协同伙伴，支付ml给tl型网络节点。若πh-mh=πl-ml，即协同收益无差异时，博弈的解为混同均衡，随机选择协同伙伴，选择的概率为θ，θ∈[0,1]。

表1 博弈双方的支付矩阵

结论1：在直接联结状态下，集群企业A可明确区分出节点的知识创造能力，th型节点的分配值为mh，tl型节点的分配值ml，不存在逆向选择问题。

（二）无联结状态下的博弈均衡

当集群企业A与节点B在产业集群知识网络R中不存在联结关系时，r=m，集群企业对节点的具体类型完全不了解，只知道P(th)=p，P(tl)=1-p。假设节点B没有传输任何关于类型识别的信号，则不存在信誉收益。由于mh-Kl＞ml-Kl，tl型节点为了追逐高分配值mh会伪装自己的类型。基于利润最大化目标，理性的集群企业将为所有协同伙伴提供统一的分配值=pmh+(1 -p) ml，显然mh＜＜ml。此时，th型节点的收益为m¯-Kh＜mh-Kh，tl型节点的收益为-Kl＞ml-Kl，集群企业的期望收益为(πh-p+(πl-)(1 -p)。长期发展下去，由于m¯-Kl＞-Kh，th型节点会失去高知识创造投入的动力，逐渐转型为tl型节点，p→0，整个知识网络的知识创造能力将降低。

四、间接联结状态下知识创造协同伙伴信号博弈模型

在间接联结状态下，集群企业A可通过其他节点与节点B间接相连，能获取有关节点B的部分信息，属于信息不完全状态，会导致逆向选择。解决上述逆向选择问题的思路有两个：信号传递模型与信息甄别模型。由于信号传递与信息甄别只不过是分别站在代理人立场和委托人角度来看待同一个问题而已，并没有本质的区别［15］。为此，本文使用信息传递模型来解决上述逆向选择问题。当协同伙伴选择传递信号时，如实传递其信号类型的协同伙伴将获得信誉收益πr=r。当信息不对称程度越高时，协同伙伴如实传递其信号类型的收益将越大。根据信号传递成本的不同可把信号传递的策略分为两种：一种是不同类型网络节点传递相同信息的成本无差异，如缺乏监管下的公关宣传、无约束的知识创造能力保证等。另一种是不同类型网络节点传递相同信息成本有较大差异，即th型节点传递成本低于tl型节点的传递成本，如知识产权、专利等。

（一）信号成本无差异的信号博弈模型及均衡分析

当信号传递成本无差异时，假设各网络节点发送信号的成本均为C，见图1。

图1 信号博弈传递动态博弈树模型

图1中博弈双方的得益分别为：U11=mh-Kh+r-C，U12=πh-mh,U21=Bh-C,U22=π,U31=mh-Kl-C，U32=πl-mh，U41=Bl-C,U42=π,U51=ml-Kh,U52=πh-ml,U61=Bh,U62=π,U71=ml+r-Kl,U72=πl-ml,U81=Bl,U82=π。

由图1可知，A博弈方的初始判断分别用p1，1-p1，p2，1-p2表示。对A博弈方，当看到信号为mh时，其最大化的期望收益函数为：

当看到信号ml，即mi=ml时，其最大期望收益函数为：此时，A博弈方会出现四种后验概率推断Ai(i =1,2,3,4)，概率依存的子博弈完美贝叶斯均衡策略A(Ai)有四个：

当 p=(p1，p2)∈A1时，博 弈 方 A选 择 策 略A(A1)=(Y ,Y)；当p=(p1，p2)∈A2时，博弈方A选择策略A(A2)=(Y ,N)；当p=(p1，p2)∈A3时，博弈方A选择策略A(A3)=(N,Y)；当p=(p1，p2)∈A4时，博弈方A选择策略A(A4)=(N,N)。

在选择协同伙伴时，最希望出现的是集群企业看到信号mh时，选择协同，看到信号ml时，选择不协同，即上述的第二种均衡策略。那么，固定A博弈方的策略A(A2)=(Y ,N)，若ti=th，博弈方B的最大期望收益函数为：

max(U11,U61)=max(mh-Kh+r-C，Bh)

此时，

若ti=tl，需求解max(U31,U81)=max(mh-Kl-C，Bl)

得，

由式（1）、（2），由于Kh+r＞Kl，有：当mh-Kh+r-C＞Bh时，B博弈方有混同策略B(ti)=(mh,mh)；当mh-Kh+r-C≤Bh时，B博弈方有混同策略B(ti)=(ml,ml)。上述均衡都为混同均衡，不能传递网络节点类型的有效信息，此时，信号传递没有起到甄别作用，两类节点的最优均衡策略均为不传递信号。

结论3：信号传递成本无差异下的信号传递博弈模型的均衡解为混同策略，无法区分网络节点的类型，不能解决上述的逆向选择问题。

（二）信号成本有差异时的信号传递博弈模型及均衡分析

假设网络节点采用信号传递成本有差异策略，th型节点获得知识创造能力证明的成本为Ch，tl型节点需要通过非正规手段获得该证明，其成本为Cl，显然Ch＜Cl。此时，图1中博弈双方的得益分别为：U11=mh-Kh+r-Ch，U12=πh-mh,U21=Bh-Ch,U22=π,U31=mh-Kl-Cl,U32=πl-mh，U41=Bl-Cl，U42=π，U51=ml-Kh，U52=πhml，U61=Bh，U62=π，U71=ml-Kl+r，U72=πl-ml，U81=Bl，U82=π。

根据博弈双方的得益，可知A博弈方概率依存的子博弈完美贝叶斯均衡策略A(Ai)也有四个，即A(A1)=(Y ,Y)，A(A2)=(Y ,N)，A(A3)=(N,Y)，A(A4)=(N,N)。由于第二种均衡策略仍为期望策略。那么，下面仅讨论此种策略。当固定A博弈方的策略为A(A2)=(Y ,N)时，若ti=th，博弈方B的最大期望收益函数为：

其行动策略为：

若ti=tl，博弈方B的最大期望收益函数为：

max(U31,U81)=max(mh-Kl-Cl，Bl)

此时博弈方B的行动策略为：

由 式（3）、（4），有：当mh-Kh+r-Ch＞Bh且mh-Kl-Cl＞Bl时，B博弈方有混同策略B(ti)=(mh,mh)；当mh-Kh+r-Ch≤Bh且mh-Kl-Cl≤Bl时，B博弈方有混同策略B(ti)=(ml,ml)；当mh-Kh+r-Ch＞Bh且mh-Kl-Cl≤Bl时，B博弈方有分离策略B(ti)=(mh,ml)；当mh-Kh+r-Ch≤Bh且mh-Kl-Cl＞Bl时，B博弈方有分离策略B(ti)=(ml,mh)。

在上述四种均衡中，只有分离均衡可以将不同类型的网络节点区分开来，且只有第三种均衡对现实是有意义的。综上可知，在mh-Kh+r-Ch＞Bh且mh-Kl-Cl≤Bl和πh-mh＞πl-ml＞π条件下，该博弈模型有分离均衡解：B(ti)=(mh,ml)，p1=1，p2=0，A(A2)=(Y ,N )，即th型节点选择发送信号策略，tl型节点选择不发送信号策略。

结论4：在间接联结状态下，当信号传递成本存在差异（即Ch＜Cl）且存在网络信誉收益时，若能够实现分离均衡，网络中传递信号的仅为th型节点，起到了类型显示作用，博弈方A可通过观察信号确定协同伙伴的真实类型，解决了信息不对称带来的逆向选择问题。

由前文的分析可知，博弈各方在不同网络联结状态下知识创造协同伙伴选择的策略和收益如表2所示。

由表2中博弈双方的策略选择和收益可知：第一，无联结状态下，若博弈方B没有传输任何关于类型识别的信号，信息不对称的长期存在将导致整个系统中，只有tl型节点有协同意愿，而th型节点均选择不协同，博弈方A将提供低分配值ml，系统的期望总收益将保持在πl，造成整个知识网络的低效率和低质化。第二，当信号传递成本无差异时，由于A不能通过间接联结获取的信号来甄别协同伙伴的真实类型，为了降低风险，A将提供低分配值ml，此时博弈双方的收益与无联结状态下的收益相同。第三，在信号成本有差异的博弈分离策略实现时，A可根据信号确定协同伙伴的真实类型，但与信息完全对称相比，系统的总支付减少了Ch-r，这是由于信息不对称而带来的整体损失。第四，由于传递信号存在一定的成本（Ch＞0），在信号成本有差异时，博弈方B中th型网络节点选择协同的条件(mh-Kh-Bh＞Ch-r与直接联结状态(mh-Kh-Bh＞0)相比，更为苛刻。为此，为了提高th型节点传递信号的积极性，有必要降低Ch或提供较高的网络信誉收益r，以提高协同的概率。由此可得出如下结论：

结论5：在网络联结状态r一定的前提下，网络信誉收益越高、th型节点的信号获取成本Ch越低，系统总收益的降低程度会越小。

表2 不同网络联结状态下博弈各方的策略选择及收益比较

五、结 论

产业集群知识网络密集性和稀疏性相结合、强联结和弱联结并存、度分布高度异质性的多重结构特征以及企业联系的本质和联结成本的存在决定了集群企业不可能和所有的节点建立直接联结关系，因此，在集群知识网络中，更多的表现为间接联结关系，而在间接联结状态下，集群企业的知识创造协同伙伴的选择存在着逆向选择问题。逆向选择一方面损害了知识创造能力高的节点的利益，另一方面也损害了集群企业的利益，此外还引起了系统效率的损失。为此，在网络环境下应根据关系联结状态提供网络信誉收益，在降低信息不对称程度的同时提高系统的总收益。综合上述分析结论，提出以下政策建议：

（1）构筑良好的协同环境，提高协同知识创造收入，确保πh-mh＞πl-ml＞π条件的实现。当mh、ml、π保持不变时，πh和πl的值越大，上述条件实现的概率越大，越有利于分离均衡的实现。协同创造收入的大小，是由各异质性的集群企业所拥有的知识创造能力以及协同效应所决定的。在现实中，一方面，要增强自身的学习能力、吸收能力和知识创造能力；另一方面，要积极建立高质量的知识共享平台，提高知识共享和信息交流的效率，充分发挥资源互补优势，提高协同效应。

（2）构建合理的收益分配机制，确保mh-Kh-Bh＞Ch-r，ml≤Cl+Kl+Bl条件的实现。在协同创造的收益πh和πl一定的前提下，要增加期望分离均衡出现的可能性，就需要采取措施尽量提高mh且降低ml。博弈方A可通过订立相关收益分配的约束条款，如根据πl、πh的值，按照一定的比例来确定收益分配值，以减少tl型节点的收益分配值ml且增加th型节点的收益分配值mh。

（3）建立科学的知识创造能力鉴定、审查制度，使信号获取成本具有差异，即Ch＜Cl。政府及相关机构要制定严格的知识创造能力鉴定和审查制度，进行有效的信息采集与披露，确保其出具的技术认证、专利等文件具有真实性，能准确反映被证明方的知识创造能力。同时，要通过机构改革、工作流程精简等方式有效降低th型节点获取各类认证的成本。此外，还要加强加大假证查处和惩治腐败的力度，提高tl型节点获取认证的成本。

（4）根据网络联结状态提供信誉收益，并建立信誉管理制度，合理确定网络信誉收益。由结论5可知，分离策略实现时，th型节点的收益与信息完全对称相比减少了Ch-r。为了确保th型节点有动力传递信号mh，在保持其他变量不变的同时，应采取措施弥补th型节点的损失。为此，网络环境下需要建立信誉管理制度，且随着r值的增加，提高支付给协同伙伴的信誉收益，此时th型节点有激励性动机提高其知识创造投入水平，并传递有效信号，从而提高整个系统的期望收益。

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