基于演化博弈的企业价值链协同知识创新研究

聂峰英1　黄夔2

（1.南京信息工程大学图书馆，江苏南京210044；2.南京信息工程大学经管学院，江苏南京210044）

基于演化博弈的企业价值链协同知识创新研究

聂峰英1黄夔2

（1.南京信息工程大学图书馆，江苏南京210044；2.南京信息工程大学经管学院，江苏南京210044）

〔摘要〕针对企业价值链知识创新的协同问题，考虑到有限理性的成员可能采取两种不同策略，运用演化博弈方法进行建模分析。通过构建动态复制方程、复制相位图，理论推导以及数值模拟，探讨最终可能存在的稳定策略。结果表明：随着研发总成本的减少、超额收益的增加；单独协同方额外收益的增加、不协同方背叛收益的减少，企业价值链协同知识创新朝帕累托最优方向发展的概率将增加。

〔关键词〕价值链；协同；知识创新；演化博弈

随着知识经济社会的到来，企业为了适应外部动荡的环境就应该不断地进行知识创新来获取的动态竞争能力，可以说企业之间竞争的实质上已经转变成为知识创新能力的竞争［1］。企业仅仅依靠自身力量很难有效地进行知识创新的全过程和获得所需的全部知识资源，因此，企业之间的竞争逐渐演变为由企业联盟组成的价值链的竞争，以技术知识、管理知识等为代表的无形资产已逐渐成为企业在市场上保持核心竞争力的关键［2］。企业价值链成员间具有不同的知识基础，它们可以充分利用彼此的知识资源，进行知识互补，通过企业价值链上成员协同，创造出新的知识，增加各自的知识存储量和发展机会，因此，企业价值链的协同知识创新不仅仅提升了各自企业成员的核心竞争力，同时也提升了价值链整体的竞争实力［3］。

国内外学者对协同知识创新等问题进行了大量研究并取得丰硕的成果。较早研究协同知识创新的是西方学者Boddy.D et al.（1998），研究了哪些关键因素能够影响知识创新合作并且进一步指出资源共享是合作知识创新能否成功最关键的因素［4］。Hartley.J et al.（2000）在此基础上分析了企业单独进行知识创新的高成本性，揭示了企业间进行协同知识创新的必要性［5］。刘静卜等（2011）分析总结联盟在协同知识创新利益协调方面的成功经验和失败教训后构建了更加完善、合理的利益协调机制［6］。刘丽贤等（2012）分析了供应链成员间进行协同知识创新的存在风险，认为风险的识别是协同知识创新顺利开展的必要条件，风险评价的研究对于提高供应链协同知识创新的效率和效益有重要的意义［7］。赵炎等（2013）引入了知识转化为商业价值的能力、知识存量、私有知识、共享知识及其转化为商业价值的弹性系数等一些参数进行分析，认为要提高联盟知识共享水平，企业在组成联盟时应该考虑到这些参数对决策的影响［8］。

上述文献都是从不同方面以静态的视角分析协同知识创新，但是由于知识的复杂性与动态性，以动态视角研究企业价值链成员间协同知识创新则显得更加贴近实际。孙锐等（2009）运用演化博弈方法研究知识水平、知识转化能力、知识共享度和潜在的风险度等参数对动态联盟知识共享机制的影响［9］。洪江涛等（2011）针对企业价值链协同知识创新决策问题，运用博弈方法分析主导企业（大方型、小气型）和合作企业（目光长远型、目光短浅型），得出不同情况下协同知识创新决策结果是不一样的，通过对比4种不同结果，提出了帕累托最优的价值链协同知识创新情况，最后通过算例分析验证了理论推导的正确性［3］。本文将运用演化博弈方法，研究企业价值链成员间都协同时的总成本、超额收益以及单独协同方获得的额外收益以及不协同方因“搭便车”获得的背叛收益等4个参数对知识创新行为的影响。

1　企业价值链协同知识创新博弈模型

1.1演化博弈模型建立

本文考虑企业价值链成员间在进行长期的协同知识创新过程中，成员之间需要进行很多次博弈，而且企业价值链成员并非具有完全理性，它们在知识吸收能力、知识运用能力和知识创新能力都有强有弱，在这样一种非对称博弈情况下往往是一开始不能找到最优策略。企业价值链成员间在协同知识创新过程会在博弈中学习，不断调整和改进寻找较好的策略。因而可以采用演化博弈模型来进行分析，并作以下假设：

1.1.1博弈方

假设企业价值链成员可以划分为群体类型成员1和群体类型成员2，博弈双方均为有限理性，信息不完全且始终遵循自身利益最大化。

1.1.2行为策略

企业价值链群体类型成员1和成员2均可以采取“协同”和“不协同”两种策略。

1.1.3得益矩阵

π1、π2分别表示企业价值链群体类型成员1和成员2双方均不协同时所获得的初始收益。如果价值链成员1和成员2在协同知识创新过程中能够共同分担成本，使得它们在知识创新进行更深程度地研发，不仅能够提高知识创新的成功率，而且获得的超额收益通过一定的合理方式进行分配，使得成员间进行协同知识创新获得的收益大于初始收益。Δ π表示成员间进行协同知识创新的超额收益，α∈（0，1）表示成员1超额收益分配系数，则成员2超额收益分配系数为1－α；C表示协同知识创新的总成本，β∈（0，1）表示成员1成本分担系数，则成员2成本分担系数为1－β。如果企业价值链成员间有一方协同另外一方不协同时，那么单独进行知识创新的一方虽然可以在知识创新过程中获得一部分成果，但是由于无法完成全部的知识创新过程，使得这部分额外收益小于所支付的成本，Δ π′1和Δ π′2分别表示企业价值链成员1和成员2单独进行知识创新所获得的额外收益，且Δ π′1－βC＜0，Δ π′2－（1－β）C＜0；而不协同方能够在协同方进行知识创新过程中“搭便车”而获得的背叛收益记为P1和P2。且成员1和成员2都进行协同知识创新时所获得的额外利润应该大于各自背叛收益，即α Δ π－βC－P1＞0且（1－α）Δ π－（1－β）C－P2＞0。因此，企业价值链成员1和成员2的博弈得益矩阵如表1所示。

表1　企业价值链成员间协同知识创新演化博弈的得益矩阵

1.2演化稳定策略的求解

假设企业价值链成员1在长期的知识创新过程中采用“协同”策略的概率为x，则采用“不协同”策略的概率为1－x，同时假设企业价值链成员2采用“协同”策略的概率为y，则采用“不协同”策略的概率为1－y。

成员1采取“协同”、“不协同”的期望得益u1c、u1u和平均得益u1分别为：

成员2采取“协同”、“不协同”的期望得益u2c、u2u和平均得益u2分别为：

根据演化博弈的复制动态公式，得到两个博弈方的复制动态方程分别为：

成员1的复制动态方程：

成员2的复制动态方程：

根据复制动态方程（1）、（2）和微分方程的稳定性定理以及模型假设α Δ π－Δ π′1－P1＞0且（1－α）Δ π－Δ π′2－P2＞0有如下结论：

企业价值链成员间演化博弈的相位图如图1所示，博弈有5个平衡点，分别为A（0，0），B（1，0），C（0，1），D（1， 1）以及。其中，点A（0，0）和点D（1，1）为演化稳定策略。点B（1，0）和点C（0，1）为非稳定策略，E为鞍点。

根据图1所示，当企业价值链成员1和成员2通过协同知识创新分配到的超额收益大于两者不协同所获得的额外收益与背叛收益之和时，成员1和成员2双方长期演化的结果是要么双方走向协同知识创新，要么是双方都不协同。当初始状态是在区域1中时，系统将向A（0，0）点收敛，即成员1和成员2都不协同；当初始状态是在区域2中时，系统将向D（1，1）点收敛，即成员1和成员2进行协同知识创新。

图1　企业价值链成员间协同知识创新博弈演化相图

2　各因素对协同知识创新的影响分析

进一步，根据上述的结论，企业价值链成员1和成员2演化博弈的稳定策略为相同策略，即为两者都协同或者两者都不协同。尽管企业价值链成员进行协同知识创新是该博弈的帕累托最优的结果，但是因为它们都是有限理性且不完全信息的，因此在这两个策略都是稳定的情况下，演化结果最终向哪个方向发展，由区域1的面积D1以及区域2的面积D2的大小来决定，当D1＜D2时，那么两成员进行协同知识创新的概率大于不协同的，最终会发展为（协同，协同）此稳定策略，当D1＞D2时，两成员不进行协同知识创新的概率大于协同的概率，最终会发展为（不协同，不协同）此稳定策略。当D1＝D2时，系统向这两个稳定策略发展的概率相等。由图1可得，D1的大小如下（3）。通过分析影响D1面积的因素，即可以转化为协同知识创新的影响因素。

由式（3）可以得到以下分析结论。

结论1：价值链成员间进行协同知识创新时，最终发展为协同稳定策略的概率随着研发总成本的增加而减小。

结论2：价值链成员间进行协同知识创新时，所获得的超额收益越大，双方最终走向协同稳定策略的概率增大。

结论3：当价值链成员有一方协同而另一方不协同时，单独协同方进行知识创新所获得额外收益越大，双方最终走向协同稳定策略的概率增大。

结论4：当企业价值链成员有一方协同而另一方不协同时，不协同方所获得的背叛收益越大，双方进行协同知识创新的概率就越小。

3　数值模拟

现在设企业价值链成员1和成员2进行协同知识创新的研发总成本取值C∈［300，600］万元，两者都采取协同策略所获得的超额收益Δ π∈［1000，2000］万元，当一方协同，另一方不协同时，协同方额外收益以及另外一方所获得的背叛收益Δ π′1，Δ π′2，P1，P2∈［10，100］万元。

为了方便下面的讨论，当分析某一参数时，则其他相关参数为给定的值，相关参数取值如下：协同知识创新的研发总成本C＝400万元，如果两者都进行协同知识创新的时候，可获得的总收益Δ π＝1600万元，收益和成本分配为α，β＝0.5，一方协同，另一方不协同时，协同方获得的额外收益Δ π＝80万元，不协同方因“搭便车”获得的背叛收益P＝40万元。由于企业价值链成员间的初始收益π1和π2大小不会影响模型的最终结果，因此不考虑它们数值的大小，均假设为0，然后根据上述的参数取值，运用Matlab进行编程模拟，分析不同因素对企业价值链成员间进行协同知识创新的影响。

3.1研发总成本和超额收益对协同知识创新的影响

假设研发总成本的取值C∈［300，600］万元时候，根据公式（3）可以得到不同研发总成本对成员间进行协同知识创新影响情况，如图3所示，当研发总成本增加，各自成员所面临的知识创新成本压力越来越大，承担的风险也越来越大时候，两者进行协同知识创新的概率将越来越小。假设两者进行协同知识创新的时候所获得的超额收益取值Δ π∈［1000，2000］万元，其他参数如上述，根据图2的结果，可以得到，随着Δ π的不断增加，D1的面积在不断地减少。即价值链成员都能够意识到进行协同知识创新所获得的超额收益越来越大，因此，它们合作的愿望也越来越强烈，走向（协同，协同）该稳定策略的概率增大。与结论1和结论2相吻合。

图2　C和Δπ对协同知识创新概率的影响

3.2单独知识创新的额外收益和背叛收益对协同概率的影响

当一方协同，另一方不协同时，协同方单独进行知识创新所获得的额外收益以及不协同方所获得的背叛收益Δ π′1，Δ π′2，P1，P2∈［10，100］万元。为了计算方便，假设Δ π′1＝Δ π′2，P1＝P2，其他参数值如上述，则可以得到图3所示的两条曲线。当一方协同，另一方不协同时，协同方的额外收益逐渐增加的时候，D1在逐渐减少，当不协同方因“搭便车”获得的背叛收益越来越大的时候，D1在逐渐增加。这就说明当协同方单独进行知识创新获得的额外收益越大，则其进行协同知识创新的概率也就越大；当存在协同方的知识外溢以及不协同方的知识吸收能力等因素时候，使得不协同方背叛收益越大时，则它们的机会主义行为动机也就越强，因此进行协同知识创新的概率也就逐渐在减少。与结论3和结论4相吻合。

4　结论

运用演化博弈方法，以博弈方有限理性为基础，研究企业价值链成员间实施协同知识创新两类策略的动态博弈过程。对演化博弈模型的分析表明，企业价值链成员间只有采取相同策略才是演化稳定的，即都采取协同策略或者都采取不协同策略。同时为了引导成员向协同策略转变，应该设法降低研发总成本、提高超额收益，使得企业价值链成员从协同知识创新策略中受益，且增加单独协同方的额外收益，减少不协同方的背叛收益，完善知识产权保护制度，从而提高企业价值链成员的知识创新的积极性。这些措施都将促使企业价值链成员向协同稳定策略方向发展，有利于提升各自成员的知识创新能力，提高市场核心竞争力，同时也使得整个企业价值链系统朝帕累托最优方向发展，提升企业价值链整体的竞争实力。

图3　协同方的额外收益和不协同方的背叛收益对协同知识创新概率的影响

参考文献

［1］刘炜，徐升华.协同知识创新研究综述［J］.情报杂志，2009，28（9）：131－134，163.

［2］Rayport，J.F.，Sviokla，J.J..Exploiting the virtual value chain［J］.Harvard Business Review，1995，73（6）：75－85.

［3］洪江涛，黄沛.企业价值链上协同知识创新的动态决策模型［J］.中国管理科学，2011，19（4）：130－136.

［4］Boddy，D.，Macbeth，D.，Charles，M.，et al.Success and failure in implementing partner［J］.European Journal of Purchasing and Supply Management，1998（4）：143－151.

［5］Hartley，J.，Benington，J..Co－research：a new methodology for new times［J］.European Journal of Work and Organizational Psychology，2000，9（4）：463－476.

［6］刘静卜，李朝明.企业协同知识创新的利益协调机制研究［J］.科学进步与对策，2011，28（8）：83－87.

［7］刘丽贤，李鹏.供应链成员协同知识创新风险研究［J］.技术经济与管理研究，2012（6）：28－31.

［8］赵炎，郭霞婉.企业战略联盟中知识共享的博弈分析［J］.华东经济管理，2013，27（7）：108－112.

［9］孙锐，赵大丽.动态联盟知识共享的演化博弈分析［J］.运筹与管理，2009，18（1）：92－97.

（本文责任编辑：孙国雷）

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Evolutionary Game Analysis of Collaboration Knowledge Creation in Enterprise Value Chain

Nie Fengying1Huang Kui2
（1.Library，Nanjing University of Information Science＆Technology，Nanjing 210044，China；2.College of Economic and Management，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China）

〔Abstract〕For collaboration knowledge creation in enterprise value chain，this paper considered the bounded rationality members in enterprise value chain are likely to adopt two different strategies with using the evolutionary game theory model to analysis.It constructed the replicator dynamics equation，replication phase diagram and adopts theoretical derivation，numerical simulation to discuss the eventually possible existing stable strategies.Result showed that the probability toward Pareto optimal of collaboration knowledge creation in enterprise value chain would increase with the increasion of excess returns，the reduction of total cost of R＆D，and the enhancement of singal synergy side extraneous returns，the descendment of nonsynergy side betrayed returns.

〔Key words〕value chain；collaboration；knowledge creation；evolutionary game

作者简介：聂峰英（1970－），女，副研究馆员，硕士，研究方向：知识协同创新、情报信息服务。

基金项目：国家自然科学基金项目“基于供应链的产业绿色低碳多重耦合协同演进机制及政策研究”（项目编号：71273140）和江苏省高校哲学社会科学研究基金项目“基于社交网络的图书馆联盟协同服务机制研究”（项目编号：2013SJB870006）。

收稿日期：2014－10－08

〔中图分类号〕F270.7

〔文献标识码〕A

〔文章编号〕1008－0821（2015）01－0038－04

DOI：10.3969／j.issn.1008－0821.2015.01.008