基于知识转移的知识联盟演化博弈研究

奚　雷，韦文联，郝世绵

（安徽科技学院　管理学院，安徽　滁州　233100）



基于知识转移的知识联盟演化博弈研究

奚雷，韦文联，郝世绵

（安徽科技学院管理学院，安徽滁州233100）

摘要：本文首先介绍了知识联盟中转移的重要意义，分析影响知识联盟中知识转移的影响因素，然后从有限理性的假设出发，构建知识联盟知识转移演化博弈模型，通过博弈模型深入分析，得出提升联盟企业的知识整合能力、提高知识转移收益、增加惩罚系数、降低联盟知识转移的成本等措施可有效促进联盟组织间的知识转移.

关键词：知识联盟；演化博弈；知识转移；知识管理

1　问题提出

当前,知识成为企业竞争中最为重要的因素，企业仅通过内部知识无法满足激烈竞争的市场需求[1].从企业外部获取有价值的知识成为企业知识的重要补充.作为战略联盟的一种重要形式，知识联盟形成的主要动机与目的是转移并创造新的有价值的知识[2].知识联盟为获取外部知识提供重要的知识来源，受到越来越多企业的青睐.Dozy(1996)[3]指出企业参与知识联盟的重要目标是学习及创造有价值知识. Burgers，Hill，and Kim(1993)[4]指出：企业加入知识联盟是为了改善业绩并创造价值.在以知识（技术）获取为主要动机的知识联盟中，知识转移的效果不理想，常常达不到知识联盟所预设的目标，从而影响知识联盟企业业绩的提升.而现实中知识联盟的高失败率的一个重要原因是知识联盟中的知识转移目标没能实现.联盟间的知识转移大大丰富联盟企业的知识库，增加联盟企业的竞争力，和联盟对企业的吸引力.知识联盟中有大量“闲置的知识”，这部分知识对于企业自身来说，是闲置的的资源，而对于知识联盟伙伴企业来说可能就“价值连城”.而“价值连城”的知识，通常是仅凭自身能力很难获取的，或者是要付出相当大的代价.由此可见，联盟组织间的知识对于参与联盟的企业来说，重要性不言而喻.有关联盟组织间知识转移研究主要聚焦知识转移的影响要素、转移障碍、转移动因等方面.而从演化博弈的视角探讨知识联盟中的知识转移行为方面的文献“寥若晨星”.考虑到知识联盟的复杂性、环境的动态性，完全理性的假设往往与现实中的联盟情况不符.为深入了解博弈成员的学习和策略变化情况，学者们常利用生物进化的“复制动态”机制进行模拟[5].基于有限理性的演化博弈，把探究有限理性的博弈理论视为“进化博弈论”.笔者认为知识联盟中的参与企业用演化博弈进行分析知识联盟中的知识转移情况，能更透彻的把握联盟组织间的知识转移行为.通过分析，能更好地把握知识联盟企业间的知识转移行为规律，给参与知识联盟企业提供有价值的参考.基于此，本文从演化博弈的视角来探究知识联盟中的知识转移.

2　知识联盟中组织间知识转移的影响因素

关于知识联盟中知识转移的影响因素方面的研究非常多，不同学者，从不同的视角进行了探讨.本文首先通过文献研究，从联盟中的知识转移影响因素和主要内容对知识联盟中知识转移的影响因素进行了梳理.影响知识联盟中的因素有很多，表1列举了知识联盟中知识转移的主要影响因素.

3　问题描述及变量设定

依据前文的总结，知识联盟中知识转移的影响因素非常多，为了研究的方便做如下简化和假设.

a.在知识联盟中存在数量很多的A类企业和数量很多的B类企业，不同类别的企业进行随机配对博弈，且都是有限理性的非完全信息的动态决策过程.

b．在知识转移过程中，知识转移收益为转移出去的知识量来进行度量，企业A愿意转移的知识量为Ka企业B愿意转移的知识量为Kb.

c.知识联盟中知识转移的影响因素主要10个方面，为便于分析，做如下简化：影响因素1、影响因素2都涉及到联盟中的信任，这里简化为联盟间的信任度T，影响因素3联盟类型记为t，影响因素4-8，10分别记为变量x1，x2，x,3，x4，x5，x6.转移知识成本C（K,T,t，x1，x2，x,3，x4，x5，x6）简记为C(K),知识转移收益为V（K).影响因素9记为知识整合能力Z，Z=Z（K），K为联盟中共享知识和企业自身知识的总和.

d.在知识转移过程中，如果不转移知识，将受到惩罚，设惩罚系数为r，惩罚值为获得的利益乘以惩罚系数.

知识转移的收入由转移的知识量的价值和知识整合能力的收益总和，知识转移的成本由转移知识的成本、知识转移的风险、以及不进行知识转移的惩罚等组成.依据前面分析，联盟企业A、联盟企业B都进行知识转移，那么收入分别为V(Ka)+Za(Ka+Kb)-C(Ka)，V(Kb)+Zb(Kd+Kb)-C(Kb)，若都不进行知识转移，这时参与联盟的企业的知识存量不增加，知识转移收益均为0.若A转移，B不转移，则收益分别为：V(Ka)-C(Ka),Zb(Ka+Kb)(1-r),同理可得A不转移，B转移的时收益分别为Za(Ka+Kb)(1-r),V(Kb)-C(Kb).

表1知识联盟组织间的知识转移影响因素[1,2,7-16]

4　动态演化博弈模型构建

根据前面的分析，容易得出知识联盟企业的博弈收益矩阵如表2所示：

表2联盟企业知识转移行为博弈收益矩阵

5　演化博弈分析

设联盟企业A进行知识转移的概率为p,不转移的概率为1-p，联盟企业B进行知识转移的概率为q，不转移的概率为1-q,P、q可以理解为联盟群体博弈中选择知识转移的比例.根据联盟博弈收益矩阵，分别计算联盟企业A、联盟企业B，分别选择知识转移和知识不转移的期望收益：

联盟企业A选择“转移”、“不转移”策略的期望收益GT(A)，GU(A)和平均收益A分别为：GT(A)=q{V(Ka)+Za(Ka+Kb)-C (Ka)}+(1-q)(V(Ka)-C(Ka))

GU(A)=q{Za(Ka+Kb)(1-r)}

联盟企业B“转移”、“不转移”策略的期望收益GGT(B)，GU(B)和平均收益B分别为：

GT(B)=p{V(Kb)+Zb(Ka+Kb)-C(Kb)}+(1-p)(V(Kb)-C(Kb))

GU(B)=pZb(Ka+Kb)](1-r)

联盟企业A知识转移类型比例的复制动态方程为：

由联盟企业A博弈的复制动态方程可以看出：

企业B知识转移类型比例的复制动态方程为：

接着分析联盟企业群体B博弈的复制动态方程，根据该复制动态方程，当恒为0，说明所有q水平都处于稳定状态.p≠p*，则有q=0和q=1两种稳态，当p>p*，q=1是该博弈的进化稳定策略，若p

图1联盟企业合作演化复制动态图

现将联盟企业A、联盟企业B知识转移比例复制动态相位图放在同一坐标平面，图1所示.可以看出p=0,q=o；p=1,q=1是该博弈的进化稳定策略，联盟博弈的策略选择p*、q*密切相关，从图形中可以看出，若使得p*、q*的取值变小，则区域Ⅰ部分所在的面积将会增加，区域Ⅱ部分减少.知识联盟选择策略（转移，转移）的比例将会增加，选择（不转移，不转移）策略的比例将会减少，这样就可以实现知识联盟的合作，进而提高知识共享水平和联盟收益.

6　知识联盟中知识转移对策

前面的分析，我们可以看出知识联盟中提高知识转移效果，需要采取以下措施：

6.1降低知识转移的成本

由C(K)=C（K,T,t，x1，x2，x3，x4，x5，x6），通过知识联盟的类型选择、提高信任度、知识因素（知识编码化、显性化等）、距离因素、知识转移通道的恰当选择、知识供方的转移能力提升、知识需方的知识吸收能力提升和减低组织间知识转移风险等.知识联盟组建类型可依要转移知识的难易程度进行选择，如知识联盟要转移的知识难度大且事关企业的发展，此类知识的转移可考虑合资形式的联盟.组织间信任是联盟知识成功转移的关键，联盟企业应注重长远利益，通过与联盟伙伴长期合作，在合作中增进了解，不断提高联盟的信任水平，促进知识的顺利转移.知识因素方面，注重提高知识的编码化水平，促进联盟企业之间高水平的知识转移.距离因素主要考虑选择恰当“知识距离”的知识源，因知识距离过大，则无法进行有效的知识转移，知识距离过小又无转移的必要[7].知识转移通道的选择可以根据知识本身的特点来进行选择，如隐性知识转移可以考虑共同研发和互派技术人员，较简单的知识尤其是编码号的显性知识可以通过网络传播.对于知识转移能力和知识吸收能力的提升，是一项系统工程，可考虑通过学习型组织的构建和有效的知识管理来提升知识转移能力和知识吸收能力.

6.2提高联盟知识转移的收益

通过科学界定转移知识的价值，对在联盟中转移知识做出贡献给予相应的回报.此外还依据知识转移贡献，进行联盟最终收益分配，提高联盟企业知识转移的收益，推动知识联盟企业的有效合作.此外，还需要相应的知识产权政策法规配套，知识收益价值的提升，需要知识产权法律法规的完善，从而能够有效的保障只是拥有者的正当权益，提高联盟知识转移者的合法收益.

6.3构建科学的奖惩机制

未按联盟合约进行知识转移的企业，，提高惩罚系数即增大惩罚力度来减少知识不转移的行为.惩罚金额至少要超过“搭便车”中获得收益.同样，需要构建完善的知识评价体系，能够对联盟企业中的转移的知识进行科学评价，完善的奖惩机制能够提高知识联盟对参与企业的吸引力.

6.4提升知识整合能力

知识整合能力的增加，不仅可以增加联盟参与企业的收益，还可促进联盟企业选择转移知识比例的增加，从而有效提升联盟企业知识转移水平.知识整合能力可考虑设立知识主管（CKO），并构建有效的知识地图和知识库，提升联盟企业知识整合、知识挖掘能力，促进联盟间的知识转移.

参考文献：

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〔2〕胡厚宝，彭灿.知识联盟中的知识转移障碍与对策[J].科技进步与对策,2007（3）：136-138.

〔3〕DozY,1996. The evolution of cooperation in strategic alliance: initial conditions or learning processes [J]. Strategic Management Journal，Summer Special Issue，1996，（17）:55-83.

〔4〕Burgers，W.P. C.W.L. Hill and W.C.Kim (1993). A theory of global strategic alliances：The case of the global auto industry [J]. Strategic Management Journal，1993，14(6):419-432.

〔5〕[德]迈诺尔夫·迪尔克斯等主编.组织学习与知识创新[M].上海:上海人民出版社,2001.68.

〔6〕谢识予.经济博弈论[M].上海：复旦大学出版社，2006.220.

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〔16〕李林蔚，蔡虹，郑志清.战略联盟中的知识转移过程研究：共同愿景的调节效应[J].科学学与科学技术管理, 2014(8):29-38.

基金项目：安徽省科技厅软科学研究项目(1402052072)；安徽省教育厅人文社科重大项目（SK2014ZD022）；安徽省哲学社会科学规划项目(AHSK11-12D98)

收稿日期：2015年12月2日

中图分类号：F279.21

文献标识码：A

文章编号：1673-260X（2016）02-0152-03