跨组织项目合作的知识共享行为演化博弈研究

苏佳坤，郭 鹏，赵 静，杨张茹

（西北工业大学管理学院，陕西西安 710072）

1 研究背景

在当前知识经济时代，知识作为稀缺资源已成为组织保持领先竞争优势至关重要的核心资产。伴随着大量复杂设计、研发和建设项目的涌现，项目呈现出多目标、多任务、多主体等结构特征，单单依靠组织内部的知识储量及创新能力难以支撑其出色完成项目任务，寻求外部互补性资源开展跨组织项目合作成为组织适应环境、谋求创新的重要方式［1］。然而，在跨组织项目合作知识共享时会面临诸多问题：组织项目知识整合和协调难度大，知识共享成本过高；合作双方成员在项目周期的不同阶段共享意愿也难以衡量与确定；项目合作中可能产生知识共享的“搭便车”行为，暴露核心项目知识致使竞争优势受损等等［2］。基于此，深入研讨跨组织项目合作知识共享博弈中双方策略选择的影响因素及作用机理显得尤为必要。

跨组织项目合作的定义多指由共同项目任务确立了利益关系展开的组织间各类权力、资本等共享行为［3-4］。目前跨组织项目合作以多种形式呈现，如合资企业、战略合作伙伴、虚拟企业、联盟、网络、模块化合作、外包等［5-6］。项目中的知识资源作为核心战略资源，能帮助组织更好地完成项目任务，进行跨组织项目合作知识共享能够弥补内部知识创造能力有限的缺陷，扩大项目的知识接口［7］。国内外文献中多将知识共享的影响要素梳理为知识共享主体、客体、本体以及载体四维度［8］。从共享主体角度，声誉和互惠是内部动机最主要的影响参数，自我效能和利他主义是外部动机的主要影响参数［9-11］；从共享客体角度，知识接收方的动机、接纳能力以及记忆能力都正向作用共享意愿［12］；从共享本体角度，学者提出“5W1H”转化模型分析如何将显性知识显性化，进一步提高组织共享意愿［13］；从共享载体角度，信任、互惠与标准是作为较为主流的影响参数［14-15］，构建可信任的组织环境可降低感知风险、增加知识共享意愿［16］，借助知识平台等系统会降低知识共享的空间与时间成本［17］。

在跨组织项目合作知识共享行为研究中，组织间基于合作双赢的理念，同时又要考虑如何将自身收益最大化，这便是一个双方博弈问题。由于项目合作知识共享行为的特殊性与复杂性，博弈方不可能完全了解对方的策略选择与收益函数，基于此，跨组织项目合作知识共享是有限理性的不完全信息博弈，采取演化博弈方法来解决上述问题完全可行且适合。查阅国内外文献，已有学者从演化博弈理论出发探究产业集群、产学研、供应链、虚拟企业等不同情景下博弈双方的知识共享行为［18-21］。关于跨组织项目合作知识共享行为影响因素的研究，多集中在共享协同收益、收益分配系数、知识转化能力、互补知识所占比重、共享费用、知识泄露风险、信任、激励与约束等。如，谈正达等［22］研究认为产业集群系统演化趋势取决于其知识再创造能力、认知差距以及所营造的群体环境；商淑秀等［23］研究发现，虚拟企业成员间异质资源量、信任度及在虚拟企业中高地位会提升知识共享直接收益和协同收益，而成本上升会削弱成员共享意愿；崔和瑞等［24］通过引入知识共享协同收益、政府补助、违约金、研发成本、知识溢出、成本分摊比例来分析产学研基于低碳技术的创新行为；吴洁等［25］仿真模拟风险系数及收益分配系数探究其在产业联盟的影响作用；冯长利等［26］将研究视角放在供应链节点企业上，发现减小泄露风险与共享成本、健全并完善奖励制度能够增强知识共享量，维护供应链长稳运行。

随着知识共享时代的来临，供应链、产业链和价值链的融合需要密切关注跨组织层面的交流，国际项目管理表现出新的趋向：对组织多项目管理已从矩阵组织资源共享转移到项目型组织学习能力建设中来［27］，而已有文献的研究多聚焦于单一组织内部知识主体与客体的共享行为，鲜有对跨组织层面知识共享行为的研究，另外，基于项目合作知识共享问题研究就更少之又少。因此，本文面向跨组织间长期合作的项目化管理中知识共享问题，关注跨组织项目合作中博弈双方知识共享行为的策略选择问题，全方位系统地识别并提炼影响跨组织项目合作知识共享行为的关键因素，构建演化博弈模型求解演化稳定策略，并运用Python3.7 完成数值仿真，探究相关参数是怎样影响双方博弈结果的。

2 跨组织项目合作的知识共享行为演化博弈模型

2.1 知识共享行为中的研究假设及演化博弈模型构建

由于博弈双方个体差异及社会经济环境复杂性，人不再被看作是理性博弈方，由此提出了演化博弈理论［28］。演化博弈理论研究长期反复博弈的动态调整过程，在决策时根据趋势预判适时调整策略以实现局部稳定。跨组织项目合作的知识共享行为（以下简称“知识共享”）指的是不同组织在共享知识的过程中不断调整策略（共享或不共享），以达到利益最大化。鉴于此，可以采用演化博弈方法对这类反复博弈问题进行研究。

跨组织项目合作基于项目管理展开的研究，将知识管理纳入项目管理已成为当前组织发展迫切需要。科学有效的项目合作知识共享能够显著提高项目效率、增加项目收益［29］。项目合作中一次性、周期性、收益性、风险性等特点，决定了项目合作知识共享行为具有特定的影响因素，为便于深入研究跨组织项目合作的博弈机理，通过对相关文献的整合，本文提出以下研究假设：

假设1：本研究选择两方组织进行知识共享，分别记为组织A、组织B。参与方均作为有限理性经济人依据当前收益不断调整各自的策略选择，每方均有两种选择：共享和不共享。若将组织A、B的选择记为一个策略：则对应的策略集有4 种策略：{共享，共享}、{共享，不共享}、{不共享，共享}和{不共享，不共享}。组织A 选择共享概率是不共享概率是组织B选择共享概率是不共享概率是其中：

假设2：基于项目收益角度考虑，无论组织间是否进行知识共享都可以获得自主完成项目的正常收益若组织A、B均选择共享策略，那么参与两方都可获取直接共享收益及协同增效收益。直接共享收益是通过将对方共享的项目知识及经验吸收转化为自身收益，与对方组织知识储量对方基于信任的共享程度双方互补或异质知识占比及组织自身组织对知识吸收再创造能力有关。协同增效收益是因为参与方选择项目知识共享行为，获得“1+1 ＞2”增效收益E，且存在与在项目合作中承担的角色、付出的努力水平、承担项目风险等有关的协同增效收益分配系数U1、U2(U1+U2=1)。若组织A、B有一方选择不共享时，那么背叛方会因掌握对方核心项目知识后具有先发优势，单方面完成项目后获得的投机收益与项目合作投机收益价值系数有关。

假设4：基于项目合作下政府或第三方监督角度考虑，为鼓励重点项目或研发创新类项目的成功完成，政府等机构会对积极参与项目知识共享的组织给予一定的财政补贴，同时会对违约组织进行一定的惩罚。为便于分析，将项目合作中知识共享激励系数定为投机违约惩罚定为F。

表1 跨组织项目合作知识共享演化博弈收益支付矩阵

由于博弈双方由有限理性经济人构成，收益低的一方会不断模仿收益较高方的策略适时变化策略选择，由此可得，组织A的策略随时间变化的方程（即复制动态微分方程）如式（1）所示：

同理，组织B的策略随时间变化方程如式（2）所示：

综上，组织A、B知识共享演化博弈模型如式（3）所示：

2.2 知识共享行为的模型求解及演化稳定策略分析

知识共享博弈演化稳定策略是指双方达到均衡点时，策略会一直保持稳定不再变化。Friedman［30］研究提出可通过雅克比矩阵判断均衡点是否是演化稳定策略EES。对求一阶偏导数，构建知识共享演化博弈模型雅可比矩阵如式（5）所示：

表2 跨组织知识共享演化博弈模型在情况一的雅克比矩阵局部稳定性分析结果

表2（续）

表3 跨组织知识共享演化博弈模型在3 种情景下的雅克比矩阵局部稳定性分析结果

综上4 种情况的分析可得到结论：当且仅当在情景一发生时，博弈双方都可能选择共享策略，即达到预期跨组织项目合作知识共享的初衷。

3 Python 数值分析与仿真

由上文博弈模型的求解及演化稳定策略的分析可知，组织A、B间在知识共享过程中的动态博弈过程共有5 个均衡点，其中(0,0)、(1,1)是演化稳定策略，是鞍点，其值取决于模型中参数大小及其变化规律。为了能够更好地研究博弈双方策略选择并促使跨组织项目合作知识共享发生，本文运用Python 软件通过每个参数仿真对演化策略趋势作出分析。

首先，给定参数默认值及注释如表4 所示。

表4 跨组织项目合作的知识共享行为演化博弈模型参数默认值

取初始状态（x,y）=(0.3,0.7)进行仿真，如图1所示，组织A、B最终会演化至{共享，共享}稳定策略。再分别选取初值(x,y)=(0.95,0.2)、(0.7,0.02)、(0.1,0.9)、(0.05,0.7)绘制博弈演化相位图，如图2所示，A、D是系统两个不稳定点，B、C是系统的两个稳定策略，Q是系统的鞍点，连线AQD 为演化博弈稳定策略的临界线：在临界线左下部分组成的图形ABCQ 内，表示组织A、B均采取不共享的策略；而临界线右上部分组成的图形AQCD 内，表示组织A、B均采取共享的策略。鞍点值越趋近于(0,0)，则图形AQCD 面积越大，参与方会趋向于选择{共享，共享}策略。

图1 默认初值下组织A、B 知识共享博弈系统演化趋势

图2 特定初值下组织A、B 知识共享博弈系统演化相位分布

下面继续研究各个参数的变化对鞍点Q值的影响，及其进而对跨组织项目合作知识共享行为的博弈策略选择的影响。对于每个参数，分别选取3 种情况进行研究，分别记为（其中X为参数）。

（1）参数变化对知识共享行为正向影响。改变博弈双方知识存储量知识共享程度互补或异质知识所占比重知识再创造能力共享协同增效价值知识共享激励因子和投机违约费用的默认参数值，当参数值增大后，鞍点Q值会不断减小，使得鞍点Q不断趋向于(0,0)点，由此，四边形AQCD 面积变大，那么博弈参与方会倾向选择共享策略。从数值仿真趋势（见图3～图9）也可看出，分别设置高、低两组数值与默认参数值形成对照进行仿真模拟，当上述参数值增大后，曲线x与y的斜率显著增大，率先达到(1,1)稳定策略；参数值减小后，曲线x与y的斜率为负，趋向(0,0)稳定策略。

图3 组织A、B 可支配知识量变化的知识共享博弈演化对照

图4 组织A、B 知识共享程度变化的知识共享博弈演化对照

图5 组织A、B 互补或异质知识占比变化的知识共享博弈演化对照

图6 组织A、B 吸收再创造能力变化的知识共享博弈演化对照

图7 组织A、B 协同增效价值变化的知识共享博弈演化对照

图8 组织A、B 共享激励因子变化的知识共享博弈演化对照

图9 组织A、B 投机违约费用变化的知识共享博弈演化对照

（2）参数变化对知识共享行为负向影响。通过改变博弈双方知识共享费用Ci、投机收益价值βi、知识泄露风险系数Vi的默认参数值，当参数值增大后，鞍点Q值会不断变大，不断趋向于(1,1)点，由此，四边形AQCD 面积越小，那么博弈参与方会倾向选择不共享策略。分别设置高、低两组数值与默认参数值形成对照进行仿真模拟，从数值仿真趋势图（见图10～图12）也可看出，当上述参数值增大后，曲线x与y的斜率为负，趋向(0,0)稳定策略；参数值减小后，曲线x与y的斜率显著增大，率先达到(1,1)稳定策略。

图12 组织A、B 知识泄露风险系数变化的知识共享博弈演化对照

（3）合理范围内参数变化有利于知识共享行为发生。改变项目合作中知识共享协同增效价值的分配系数U的参数默认值，设置两组数值分别为U1=(0.50,0.50)、U2=(0.01,0.99)为参照进行仿真模拟，绘制演化博弈趋势如图13 所示。可见当组织协同增效价值分配调整到(0.50,0.50)后，曲线x与y斜率显著增大，率先达到(1,1)稳定策略，即参与方都选择共享。知识共享协同增效价值分配系数调整到(0.01,0.99)后，会导致双方组织不共享行为的发生。

图13 组织A、B 协同增效价值分配系数变化的知识共享博弈演化对照

4 结论

本文从促进跨组织项目合作知识共享行为的视角出发，通过构建演化博弈模型，求解不同情境下的演化稳定策略，并借助Python 软件进行数值仿真，探究相关参数是如何影响博弈结果的。根据上述分析，得出如下结论：

（1）形成学习型跨组织企业文化，建立健全激励与惩罚机制。综上分析，博弈双方知识储量、知识共享程度、互补或异质知识所占比重、知识吸收再创造能力、协同增效价值、共享激励系数和投机违约费用对跨组织项目合作的知识共享行为具有正向影响，其值越大越容易促成跨组织项目合作共享行为。在组织间营造良好的共享氛围、增强双方信任度，有利于增强双方知识共享意愿，加大知识共享量，形成稳定的合作关系，进一步提高知识共享协同增效价值。另外，发挥政府或第三方在跨组织项目合作中的监管作用，对重点创新性项目予以财政支持等多样化的激励措施，对中途违约或“搭便车”等行为应加大违约金惩罚力度，这样能够激发组织间知识共享的意愿，减少机会主义等不良行为的发生。

（2）建立跨组织共享平台，加强风险评估与预防工作。综上分析，共享费用、投机收益价值、知识泄露风险系数对知识共享行为具有负向影响，其值越大越容易导致博弈双方跨组织项目合作知识共享行为破裂。通过搭建科学合理的知识共享平台，双方加强沟通协作来降低知识共享费用，并组建或委托专业的风险管控团队，完善知识产权保护制度，防止由于对方的失信违约行为导致组织失去核心竞争优势的情况发生。

（3）评估并完善收益分配制度，稳固双方合作基础。综上分析，协同增效价值的分配系数是影响跨组织项目合作的先决要素，有时往往合作的破裂就是收益分配不均导致的。合理范围内的共享协同增效价值分配系数能够提升组织双方知识共享的积极性，避免出现利益纠纷致使合作破裂。