基于优化Shapley值的战略性新兴产业集群网络利益协调机制

曹靖雯

摘 要：鉴于战略性新兴产业集群网络利益协调问题是网络得以高效持续运转的核心问题，对网络中的利益协调机制进行研究。首先根据现有研究对生命周期、协同能力因素考虑的不足，并针对江苏产业技术研究院的运营特点和当前存在的问题，对其中的集群网络生命周期各个阶段主导能力因素进行分析，从客观与主观相结合的思路出发，提出对生命周期和能力因素进行二维度双重优化，利用相对度数中心度体现的核心地位重要程度作为协同能力的参考，得到基于优化Shapley值的利益协调模型。

关键词：战略性新兴产业 集群网络 利益协调 优化Shapley值

随着知识经济的到来，科技进步与经济发展的关系变得极为密切，2002年经济合作与发展组织（OECD）发表了题为《比较分析产业与科学的关系》年度报告指出：在知识经济时代，科学对创新，特别是快速发展的新兴产业具有重要而直接的影响。此后，我国倾注大量财力物力促成战略性新兴产业集群网络，但许多合作并没能取得成功，很多学者对此进行了研究。目前在对战略性新兴产业网络研究中，定量研究采用了Shapley值法、Nash谈判模型、简化MCRS等方法，但这些方法在实践中仍存在局限性：首先，缺乏对协同能力、合作风险等因素的考虑，体现不出不同成员在网络中所具备的不同重要程度和集群“利益共享，风险共担”的原则。近几年也有学者陆续对这些模型中的参数加以改进，以使其符合实际中对利益分配的综合性考慮，方法有直接引入系数法、AHP、区间模糊支付等等。其次，缺乏对生命周期不同阶段下影响因素的具体分析，由于网络的复杂性和动态性，不同生命周期阶段下，整个集群网络占据主导地位的影响因素不断变动，因此需要综合考虑各个生命周期阶段下的主要影响因素，对不同网络成员付出的努力做出客观评价，进而体现“公平合理”的利益协调原则以避免出现消极或抵触情绪影响网络的效率和效益。因此，本文以江苏产业技术研究院网络结构和存在问题入手，对经典Shapley值进行优化，以期实现各方利益分配的公平合理性，巩固各方合作关系，激励成员间的相互交流、协助，提高合作网络的整体效率和绩效。

一、战略性新兴产业集群的网络结构特性和存在问题

1.战略性新兴产业集群的网络结构特性。

由于参与主体数量多种类杂（图1.1），战略性新兴产业集群网络作为一个复杂系统，既具有整体性又具有层次性，网络的各个节点间存在直接或间接的联系，其形成的彼此制约、相互作用而又互相依存的结构并时刻与外部环境进行着信息能量的交流。因此，我们需要对战略性新兴产业集群网络进行进一步划分，以江苏省城市轨道交通研究设计院所在的战略性新兴产业集群网络为例，利用UCINET软件对该网络进行描述（图1.2）。根据网络密度和中心度大小，我们可以将其划分为核心和外围两个层次，体现了节点间的不同连结方式和价值链上信息资源交换的互动。

2.基于江苏产业技术研究院的战略性新兴集群网络利益协调原则。

2.1贡献与利益匹配原则。在江苏产业技术研究院的战略性新兴产业集群网络中，参与贡献的群体主要可分为三类：包括高校研发机构在内的科研类机构、需求相关技术成果并具有转化能力的公司企业类机构以及包括中介和政府在内的衔接调控类机构。例如宜兴环保产业技术研究院采取的模式为“一品一所一公司”，依托南京大学、哈尔滨工业大学等高校创新资源，政府职能部门委派核心人员全职参与研究院工作，并凭借环保集群企业独特的资源和优势，形成强势吸纳人才资源的新技术研发重要基地。但由于不同类机构所做贡献具有异质性，科研类机构主要提供创新思想和技术，企业类机构主要提供设备资金，衔接调控类机构主要提供信息和辅助设施，同时每一类机构中的每个成员作出的贡献也存在差异。若忽略这些差异均等分配，则会导致“搭便车”现象的产生，严重影响网络成果的产出效率质量以及最终收益。

2.2生命周期阶段性重要度与利益匹配原则。战略性新兴产业集群网络经历了四个阶段：萌芽期、成长期、成熟期和进化/衰退期，结合江苏产业技术研究院项目运营特征如图1.3所示，各阶段的特点见如表1.1。

纵观江苏产业技术研究院的战略性新兴产业集群网络生命周期，每个生命周期阶段存在着不同主导因素影响着集群网络的发展。

在萌芽期，“种子”的产生和培育是创新的基础，从研发到产品产出主要依靠科研创新能力，因此创新思想的源泉——高校、研发机构等科研机构——是在该阶段占据主导地位的群体。

在成长期，通常进行萌芽期科研技术成果转化的小试、中试等试生产，该阶段需要投入大量资金并且存在较大风险，但具有研发能力的个体一般资金力量不足，需要进行融资或获取政府财政支持，因此该阶段的主导因素在于支持成果转化所具有的科研服务能力。

成熟期产品投入市场进行商业化推广，关键技术得以扩散。该阶段商业化成功与否在于市场营销能力的强弱，网络中的相关企业需要通过自身的关系和资源网络建立市场，投产，分销，进行客户服务，吸纳资源和资金，更好的完成商业化。

由于原有产品市场萎缩，网络密度过大导致的信息滞后，网络的核心主体对资源重新配置，实现核心技术和产品升级，建立新的网络，从而形成螺旋增长趋势，即进入进化期。但若是网络调整不及时，由于结构的僵化，网络逐渐解体，以原有核心技术为基础的产业则进入衰败期。决定这一阶段走向的关键因素在于是否能产生新的“种子”，新思想的注入才能使网络核心主体获得市场竞争优势并进入新一轮的生命周期，影响这一阶段的关键因素与利益协调联系不及上述三个阶段因素紧密，因此在利益协调分配机制设计时不予考虑。

2.3协同度与利益匹配原则。协同度的大小反映了个体在网络中协调交流能力的强弱，侧面反映了知识存量的大小，协同度大的个体通常具有更雄厚的实力，具有较大的知识存量，在利益协调中应当给予更多的好处以补偿知识溢出造成的无形利益损失，同时协同度大的个体一般具有较大的支持关注度，更容易被信任，信息交流频度和效率较高，承担更大的风险，在发挥网络合作优势时具有推动作用。因此在利益协调过程中，协同能力越强的个体应当获得更多的收益。网络个体间可以通过增加信息业务交流来提高自身的协同度，从这一角度来看，考虑协同度的分配可以对网络成员起激励作用。

二、基于优化Shapley值的战略性新兴产业集群网络利益协调机制

当前战略性新兴产业集群网络利益协调不合理性主要表现在专利等无形资产的投入、不同个体考虑收益时的偏好不同、忽略生命周期阶段性重要程度等，鉴于此种状况，结合针对江苏产业技术研究院战略性新兴产业集群网络特点制定的利益协调原则，对Shapley值进行改进优化，构建综合考虑多种因素的多权重Shapley值模型，使参与利益协调的网络成员获得公平合理的分配。

1.Shapley值利益协调方法。Shapley值作为解决多人合作问题的方法，能有效的根据各个成员给合作带来的增值（贡献）进行公平的分配，具有以下三条公理：

2.基于集群网络协同创新的Shapley值优化方法。

2.1考虑生命周期和能力因素的双重优化。本文认为，在考虑到引入修正因素横向比较的同时，还应考虑到在时间线上的纵向比较——网络的发展状况，在战略性新兴产业集群网络发展的不同阶段，对于利益协调的要求也是需要不断更改以适应不同的阶段。从两个维度对网络的利益协调进行考量，使网络间的利益分配更为科学全面。首先，成员的创新能力、科研服务能力、市场营销能力存在差异，而在项目发展的不同阶段，影响最终收益的因素的重要程度也在不断变动，在发展的前三个阶段中，主要影响因素可概括为创新能力、科研服务能力、市场营销能力，其主要发挥作用的阶段分别对应为萌芽期、成长期和成熟期，在考虑影响因素的同时应当引入时间线上的相对重要程度，对Shapley值进行因素和时间双维度的优化，即双重优化。在萌芽期对于创新“种子”的需求更高，因此作为“种子”主要来源的高校或者研究机构就占据主导地位；在成长期阶段，对于投资、政策及环境方面的影响因素更为重要；在成熟期就到了商业化推广和技术扩散的阶段，对于企业的市场营销能力提出了更高的要求；到了进化/衰退期，市场、政府及核心技术因素则发挥了更大的作用（图2.1）。

这些因素间的差异表面上看来难以量化，评估起来相对困难，但实际上我们可以选取各能力对应的核心元素作为指标和评价的依据，利用熵权法对各个指标在不同阶段进行排序，相较于主观性较强的层次分析法和模糊综合评价法来说，这种选取客观原始数据的方法就更具有说服力。计算过程如下：

设有n个成员，三种影响因素量化见表2.1。

对上述獲得的原始数据进行无量纲化处理，因为每项指标越大越优，所以每列最优值为

（w01，w02，w03）即为创新能力、科研服务能力、市场营销能力在引入阶段二次修正前的权重。

同时，在合作进程的萌芽期、成长期和成熟期三个阶段分别对三种能力因素重要程度进行测度，得到表2.2。

在萌芽期，各因素权重根据求得，同理可分别求得成长期和成熟期各因素权重。从而分别得出在三个阶段下各个核心主体应分得的利益比例。

这里把三个阶段看做同等重要，归一化后可得各成员在三个因素和三个阶段对各因素不同程度要求的作用下所占有的综合价值比例，记为。

2.2考虑协同能力的优化。协同能力不仅能反映网络成员间的协调交流能力，还能从侧面反映一个成员在网络中受信任的程度和知识存量，知识存量通过信息交流积累，为鼓励成员间的交流，可以通过把协同能力因素纳入利分配中来，协同能力越强则获得更多的利益分配。

在社会网络分析理论中，网络节点相对度数中心度，记为CRD，代表了个体在网络中的声望、地位、能力，体现了个体在网络中的核心性，可以用来作为衡量协同能力的系数，中心度越大，协同能力越强，为激励成员间的更好的协同工作，创造更高的收益，把核心主体的中心度作为协同能力系数对利益协调进行优化，成员i具有的协同能力系数可表示为

3.基于优化Shapley值的利益协调模型。在经典Shapley值法中，没有考虑各因素的权重，认为个体间无特殊偏好，并且把各阶段各因素的影响程度看做均等的，即，根据上两小节讨论的两方面因素对shapley值原型的产生的偏差进行修正，成员i应获得的修正利益优化值为

其中为经典shapley值分配下成员i获得的利益，v（N）为N个成员参与下获得的总收益，βi*为生命周期阶段能力因素双重优化下成员i的权重，为协同能力系数。

4.基于优化模型的利益协调机制分析。为进一步分析优化shapley值各种情况下的可能值和参与利益分配成员的收益状况，令优化前后的利益分配修正部分。

（1）δ>0时，存在以下三种情况：

①生命周期阶段能力修正因子和协同能力修正因子均大于零，表明该成员在网络中处于较高地位，各阶段综合能力和协同能力较强，在生命周期各阶段做出更大贡献，因此获得更多利益。

②生命周期阶段能力修正因子增量>协同能力修正因子减量，表明该成员各阶段综合能力强但协同能力略有不足，总体来看相较于其他成员具有优势。

③生命周期阶段能力修正因子减量<协同能力修正因子增量，表明该成员协同能力较强但各阶段综合能力略有不足，但协同能力的优势补偿了综合能力不足的损失。

（2）δ=0时，即生命周期阶段能力修正因子增量/减量=协同能力修正因子减量/增量，，优化shapley值分配和初始分配相等。

（3）δ<0时，存在两种可能情况：

①此时可能存在修正过度导致<成员i的机会收益，从而导致合作破裂。这种情况往往存在于刚进入网络的实力薄弱规模较小的个体，企图完全依靠实力雄厚规模较大的个体，或者是强实力个体同时参与了多个合作项目由多方面因素导致其未能付出应有的贡献。

这种情况下该成员应当首先反思自身的工作态度和工作重心，而后再考虑外界因素，是否是成员间出现矛盾导致整个网络的协同故障。网络中的核心主体应当担任起调节网络中各节点关系的责任，对于未达到机会收益的实力薄弱个体应予以警告或解除合作，对于实力雄厚个体可酌情任务简化以缓解其压力，最终实现各个节点个体的利益最大化。

②当合作条件成立时，存在类似δ>0存在相反的可能情况：生命周期阶段能力修正因子和协同能力修正因子均小于零；两方面能力因素虽有一方达到平均水平但另一方存在较大短板，一方收益不足以弥补短板造成的损失。对于都小于零的成员，应当努力提升自己的业务能力同时加强与其他成员的沟通交流，逐步提升自身软硬实力。对于一方短板的情况应当努力提升短板能力，以求在利益分配时获得更多收益。

三、结语

本文收集并分析了战略性新兴产业集群网络现状相关资料，尤其是基于江苏省产业技术研究院的战略性新兴产业集群网络基本情况，利用UCINET软件对其中两个产业技术研究院所在的战略性新兴产业集群网络进行描述，结合收集的现状资料发现江苏新行业技术研究院集群网络存在的问题，其中，利益分配是建立合作网络的最主要矛盾，实际利益分配的不合理性导致网络合作破裂，从新的视角设计了战略性新兴产业集群网络利益协调机制。在合作博弈中，Shapley值方法有效衡量了参与个体在合作中的贡献值，但忽略了个体间的差异和偏好，在实际应用中必须进行修正。通过分析江苏产业技术研究院的战略性新兴产业集群网络的运行机制，我们发现在集群网络合作生命周期各个阶段能力因素的重要程度大不相同，想要进行科学合理的利益协调必须把阶段能力重要程度因素考虑进来，由此提出了基于生命周期和能力因素的双重优化，同时考虑到在网络中沟通协调的重要性，调动网络成员沟通交流的积极性，把协同能力纳入利益協调时分配的依据。同时，本文将各种影响因素细分到二级可量化指标，通过熵权法把不同指标无量纲化，同时基于不同网络构成和项目性质再加以主观经验修正，从而得到在各个影响因素下对参与利益协调的成员权重，这种方法从原始数据出发，具有较强的客观性，最后依据实际进行修正，也更具有说服力和实践性。

战略性新兴产业集群网络的利益协调问题作为合作的前提，始终是网络成员合作期间探讨的核心问题。本文对Shapley值利益协调方法进行了一定程度的优化，但同时存在的不足：弱化了边缘企业的在利益协调中的作用；在实际应用计算中量化信息的获取具有一定难度；排除了难量化因素（如风险）的影响等。但随着战略性新兴产业集群网络的发展，相关信息公开度透明度的提升，社会风险评价体系的逐步健全和完善，复杂网络相关理论的进步，基于本文优化模型的利益协调也更贴近实际，具有应用的实践价值。

参考文献：

[1] OECD. Benchmarking Industry-Science Relationships. OECD Publications Office，2002：1～12.

[2] 孙耀吾，顾荃，翟翌. 高技术服务创新网络礼仪分配机理与仿真研究[J]. 经济与管理研究，2014，（6）：103～109.

[3] 曹小华. 基于博弈论的汽车技术战略联盟利益分配研究[D]. 长沙：湖南大学工程硕士论文，2010.

[4] Yoshio Kamijo. A Two-step Shapley Value for Cooperative Games with Coalition Structures [J]. International Game Theory Review，2009，11（2）：207～214.

[5] 邢乐斌，王旭，徐洪斌. 产业技术创新战略联盟利益分配风险补偿研究[J]. 统计与决策，2010，（14）：63～64.

[6] 盛松涛，张飞连，张贵金. FAHP改进Shapley值法进行工程科技创新收益分配[J]. 计算机工程与应用，2014，50（16）：250～254.