采用监督信号的供应链内部知识转移激励机制

李 治，孙 锐，王 伟，袁 圆

(1.湖南机电职业技术学院，湖南 长沙 410151;2.华侨大学工商管理学院，福建 泉州 362021)

1 引言

互联网+环境下商业性竞争格局的重朔，使得当今企业间的竞争已演变为各供应链之间的竞争。随着人工智能不断向生产制造、物流与销售等各个领域渗透，业界对企业及其内部员工对于现代化知识与技术的掌握程度要求越来越高，可以说，供应链内部成员间知识转移已成为提升整条供应链竞争优势的关键。供应链内部知识转移蕴含多种机制，如技术机制、文化机制、运行机制、交易机制和激励机制等，若想使知识在整条供应链内流动过程充分而高效的转移、吸收与内化，需要提供一系列激励机制作为保障[1]。那么，在供应链内部知识转移过程中，有什么样的措施与过程是实现激励目标所应当囊括的呢？一种常规途径是激励者采用有效的手段，对被激励者实施合适的鞭策行为，以此调动供应链内部成员转移知识的积极性[2,3]。有效的激励机制能使知识转移双方的利益需求得到均衡满足，在降低道德风险同时增强各成员之间的信任度[4]，促使供应链内部成员积极转移知识，并在转移知识的过程中实现对企业异质性资源共享与交换的促进，从而使知识获取的成本降低、知识创新的速率提高。

供应链内部成员按竞合关系可划分为竞争与合作，通过供应链内部知识转移，供应链中的各成员企业能有效降低获取关键性知识资源的难度，在增强合作力度的同时弱化竞争强度[5]。考虑到供应链内部成员参与企业进出供应链的自由性与随机性，也就是说，供应链中的某成员企业有可能为了获取短期效益而加入，当该企业在获取其所需要的知识后便从当前供应链退出，甚至还可能进入其他供应链，这种情况势必会造成该供应链中企业核心知识的流失。而且，由于知识的难于度量性使得各成员参考知识转移的收益程度不易准确评测，有可能给供应链中某成员企业留下投机心理的机会而不积极主动对供应链中其它企业进行知识转移。对此，张向先[6]等从知识生态视角分析了组织内部隐性知识转移的过程，试图揭示出供应链内部成员间隐性知识流动的规律，促进隐性知识在供应链成员之间的交流和共享，提高供应链内部各成员企业的知识创新能力和水平，增强供应链内部各企业乃至整个供应链的核心竞争力。

近年来，国内外学者从各个角度对知识转移的激励机制展开了研究。王道平等的研究发现供应链内企业成员通过参与知识转移，从而使知识交易成本得到降低，并尽可能阻止搭便车行为，这些主要措施都是供应链中的企业为了有效实现自身所需要的知识这一目标而构建的知识转移立体网络体系[7]。Wang[8]提出在动态激励机制中可能存在一种“棘轮效应”，为了消除该效应的负面影响，建立长期有效的激励机制便成为需要。Wolitzky分析了“经济人”假设，即，人的行为动机建立在经济利益的基础上，人们都为最大的经济利益所驱动，努力工作的最直接动机就是为了取得与之相匹配的经济报酬。Wolitzky[9]在此理论基础上，建立了一个最优激励契约的模型，通过采用一阶求导计算出了该模型中关于激励契约的最优解。马璐[10]基于委托-代理的激励机制研究了报酬高低的问题，研究发现委托方可以通过较高的薪酬来克制员工的偷懒行为，但是这种激励方式有一个缺点，那就是监督成本随着工资的提高而增加。Li[11]提出了将监督与激励两种机制相结合的方法，提出这种方法的理由是通过引入监督机制，有助于企业雇佣到信任规避型员工，此种措施能有效降低转移知识的成本。Westerheijden[12]研究发现，在受托方有比较明显的平等倾向时，委托方往往希望签订最简单的合同，并且愿意向受托方支付充足的报酬促进双方的知识转移，但是当代理方出现不道德行为时，自利的代理人当然乐意履行不完备合同，这样会给委托人带来一定的风险隐患。为此，Liu和Aron[13]在信息对称的前提下，针对供应链内部成员间不合作的状态，提出以线性契约研究知识转移激励协同机制。Wei等[14]在理顺知识供给方、知识接收方以及协调组织方三方关系的基础上，提出一种基于评价模式的知识转移激励机制，研究发现协调组织方是涉及知识转移三方中的最大受益方，不过有的研究者认为只有将不同激励方式有机结合起来才能点起企业对转移知识的诉求。

通过对已有文献的分析发现，现有文献主要关注供应链内部知识转移中对知识供给方的激励机制的研究，而忽略了建立对知识供给方的监督与约束机制，这将导致激励效果受到限制[15]。为此，设置恰当的监控机制引导供应链内部成员参与转移知识，旨在最大限度地调动供应链内部成员转移知识的积极性，保障供应链内部成员知识转移的正常有序开展[16,17]。为提高供应链内部成员知识转移的积极性，本文基于基本激励模型[18,19]采用同时针对知识供给方的监督信号，将监督信号纳入基本最优报酬契约[20,21]设计，并依据委托代理理论[22,23]建立基本激励模型，就供应链内部上下级和同级成员知识转移分别考虑采用监督信号的激励机制进行实证分析。需要指出的是，一般来说，供应链内部知识转移主要包括两个过程：同级成员间的水平知识转移和不同级(即上下级)成员间的垂直知识转移。

2 基本激励模型

2.1 基本激励模型的建立

在基于互联网+的支撑平台下，供应链内部成员间进行知识转移变得不再困难，这为企业整合和利用各方共享和转移的知识，形成该企业乃至整条供应链的核心竞争力打下了牢固的基础。那么，如何究竟应该采用什么样的激励机制才能各成员能积极地参与知识共享与转移呢？本文构建基本激励模型的基础上，重点关注供应链内部知识转移的激励机制[24-27]。供应链内部知识转移的激励机制的基础模型为：

(1-1)

(1-2)

观察IR约束条件，不难看出，知识接受方向知识供给方所能提供的效用不得小于知识供给方不采纳激励契约的期望收益，同时必须考虑到知识接受方不可能向知识供给方提供太多的效用。因此，令IR取等号，将 (1-φ)ω的值代入目标函数，上述最优化问题可化解为：

(1-3)

(1-4)

将φ*代入(1-2)中，得到：

(1-5)

2.2 基于计算机软件工具的仿真数据分析

为了对以上基本激励模型进行验证，同时为了对接下来将要引入监督信号的模型与基本激励模型进行直观比较，我们通过对已有文献的借鉴并结合现有的实际经验，开发出相应的计算模型，利用计算机软件工具赋予模型中的有关参数值使之具体化[28]。对应的参数值如表1所示：

表1 基本激励模型算例参数值

将表1中的舍入均值(说明：这里代入参数的舍入均值，是为了满足计算精确度与方便性要求的均衡考虑，后面相关数值分析同此设定)代入式(1-5)中，可得：

(1-6)

知识接受方设立的最佳激励系数为：

(1-7)

知识供给方的最佳收益水平为：

(1-8)

2.3 基本激励模型结论

结论1：知识供给方的最大收益水平e*与固定报酬ω无关。在知识供给方最大收益水平e*的方程式中未出现与ω有关的项，由此看出，知识接受方向知识供给方支付的固定报酬不是提升其收益水平的前因。但这并非意味着报酬契约中的固定报酬可以忽略不计，当条件被满足时知识供给方有可能接纳支付契约，从而保证知识转移的顺利进行。

结论2：在不考虑知识供给方的风险偏好时，知识接受方的最大激励系数φ*=1，e=k/b。最大激励系数等于1，表示知识供给方没有做多余的工作，知识转移带来的收益全部归属于知识供给方。但这是一种理想状况，实际情况中供应链内部成员中知识供给方往往属于风险规避型，其规避强度由ρ决定。因此，知识接受方在寻求合作伙伴时，将重点考虑知识供给方的风险偏好特征。

结论3：分别对1-4式中的k,b,ρ,δ四个变量求偏导，可以得出各参数受激励系数的影响度，有：

不难算出，φ*是与k相关联的增函数，是与ρ,b,δ相关联的减函数。由此可知，知识接受方所设定的最大激励系数与其吸收、应用知识的能力系数k成正比，与知识供给方的知识转移成本系数b、风险规避系数ρ以及随机系数δ成反比。因此，该基本模型可以为供应链内部成员中知识接受方的知识管理者进行激励系数的调节提供理论指导。

3 采用监督信号的供应链上下级成员知识转移激励模型

3.1 采用监督信号的供应链上下级成员知识转移模型建立

在基本模型中，供应链内部成员间知识转移双方能掌握彼此的知识转移总产出，然则努力程度却是难以被直接观测的潜在参数，双方无法获得对方知识转移努力水平的精确值。这种情况下，可以对供应链内部成员设计监督机制，采用针对性的监督方式对知识供给方的努力程度实施监督。引入监督信号后，知识供给方通过知识转移所获得的收益既与知识转移产出的多少相关联，又与知识转移监督信号相关联，从而保证了激励契约的公平性。

在此，我们考虑同时采用激励与监督两种机制，根据基本激励模型的有关分析可知，如果向目标函数加入一个同供应链内部成员中知识供给方努力程度e有关的监督信号t，则知识转移参与成员双方的线性契约改进为：s(π)=ω+φ(π-ω)-γt。

根据基本激励模型，可得知识接受方的净收益期望函数为：

E(V)=(1-φ)(ke-ω)-γe

(2-1)

知识供给方的净收益期望函数为：

(2-2)

在参考以上基本结论和委托代理理论的基础上，我们建立引入监督信号的供应链内部上下级成员知识转移激励模型：

(2-3)

(2-4)

值得注意的是，在供应链内部成员中知识接受方不需要向知识提供方回馈更多酬劳的前提下，使IR的方程式取等号，则目标函数可简化为：

max[E(V)]

(2-5)

分别对目标函数中的φ和γ求偏导数并令其为零，解得：

(2-6)

(2-7)

接着求得知识转移双方的基本激励系数是：

(2-8)

监控系数是：

(2-9)

对知识供给方来说，将其转换成对知识转移总产出的激励系数为：

(2-10)

将(2-8)，(2-9)代入(2-4)中，可以得到知识供给方的最佳收益水平：

(2-11)

3.2 基于计算机软件工具的仿真数据分析

在对供应链内部上下级成员知识转移模型进行设计之后，再进行精确的数据分析，为了避免数学模型的抽象性，使得依据模型的计算结果更显直观，我们参照供应链内部成员间知识转移的基本激励模型的计算过程，也为采用监督信号的供应链内部上下级成员进行仿真分析，具体参数如表2所示：

表2 采用监督信号的上下级成员间激励模型算例参数值

将表2中的舍入均值代入式(2-3)，可得到采用监督信号的上下级成员激励计算模型：

(2-12)

则在采用监督信号的供应链内部上下级成员中，知识转移双方的基本激励系数是：

(2-13)

监控系数为：

(2-14)

知识转移双方成员的最佳收益水平为：

=0.470

(2-15)

3.3 引入监督信号的供应链内部上下级成员间激励模型结论

结论1：通过对方程式(1-12)与式(2-15)比较，可以得知收益水平e**=0.470≥e*=0.381，说明采用监督信号的知识供给方最佳知识转移程度大于基本模型中的最佳知识转移程度。

引入监督机制后，供应链上下级成员进行知识转移的过程受到了较好的监督激励，减少了供应链内部成员间知识转移过程中存在投机的不正当行为，从而提升了知识供给方的收益水平，减小知识转移风险系数，增加了供应链内部核心成员投入知识管理的整体回报，并在知识的流动和吸收过程中不断创造新价值，提升整条供应链的核心竞争力。引入监督信号的供应链内部成员中知识供给方知识转移水平如图1所示。

图1 供应链内部上下级成员间知识转移水平趋势图

结论2：由式(1-11)和(2-13)比较，可知φ**=0.395<φ*=0.571，通过图2亦可以看出，引入监督信号的供应链内部上下级成员间基本激励系数相较于未引入监督信号时要小。引入监督信号后，供应链内部成员中知识接受方为知识供给方设定的激励系数将有一定程度的降低。这表明，供应链内部成员中，知识接受方或许需要参照对知识供给方的努力程度所做的监控，并在此基础上采用适当的激励措施，才有可能达到供应链内部成员的参与约束条件。

图2 供应链内部上下级成员间基本激励系数对比图

结论3：向供应链内部成员间知识转移基本模型中引入监督信号后，供应链内部上下级成员间知识转移的契约设计应当综合考虑φ和γ的整体影响，为监控激励机制的有效性提供保障。

图3 供应链上下级成员基本激励系数与监督激励系数对比图

4 采用监督信号的供应链同级成员知识转移激励模型

4.1 采用监督信号的供应链同级成员知识转移模型建立

供应链同级成员间的知识转移存在着相互制约的关系，即一方收益的增加会引起另一方收益的减少，因此，供应链内部成员中知识接受方可能需要分摊一定的经济成本。现做简单推导，假设是C(λ)=λe，其中λ>0，λ为度量供应链内部同级成员间竞争强度系数，对抗越激烈竞争越强烈，给知识供给方造成的知识转移成本越高。

由以上假设可得，知识接受方的净收益函数为：

E(V)=(1-φ)(ke-ω)-γe+λe

(3-1)

知识供给方的净收益函数为：

(3-2)

根据委托代理理论和上面的基本假设，建立引入监督信号的供应链内部同级成员知识转移激励模型：

(3-3)

(3-4)

仅当φk+γ>λ，即知识接受方提供的收益补偿高于知识供给方的直接损失时，供应链内部成员中知识供给方才有动力进行知识转移。在知识接受方不必支付供给方较多报酬的情况下，IR参与约束的式子取等号。目标函数可简化为：

max[E(V)]

(3-5)

对目标函数中的φ、γ和λ分别求偏导，并令其为零，可解得：

(3-6)

(3-7)

λ=φk+γ-k

(3-8)

进而求得接受方为供给方设立的基本激励系数是：

(3-9)

监控系数是：

(3-10)

将式(3-9)、(3-10)代入式(3-4)中，可得出供应链内部成员的最佳收益水平为：

(3-11)

4.2 基于计算机软件工具的仿真数据分析

参照供应链内部成员知识转移基本激励模型，采用计算机仿真分析方法，具体参数值如表3所示：

表3 采用监督信号的供应链同级成员间激励模型算例参数值

将各参数舍入均值代入式(3-3)的中，可得出引入监督信号的供应链内部同级成员知识转移激励计算模型：

(3-12)

则在采用监督信号的供应链同级成员中，知识转移双方的基本激励系数是：

=0.495

(3-13)

监控系数是：

(3-14)

知识转移双方的最佳收益水平：

=0.420

(3-15)

4.3 引入监督信号的供应链同级成员知识转移激励模型的结论

结论1：比较采用监督信号的供应链同级成员激励模型与上下级激励模型，由式(3-15)和(2-15)比较，可知收益水平e***=0.420<0.470=e**，这表明在外部风险强度确定、供应链内部成员中供给方转移知识的能力相当的情形下，竞争强度给知识供给方的知识转移意愿造成负面影响。当供应链内部成员间竞争强度的增大时，知供给方在参与知识转移的过程中会变得越来越谨慎，因而致使知识供给方提供的知识量比竞争强度较小时上下级成员供应方提供的知识量小。当λ取值过大或过小时，知识供给方最终会停止知识转移。由此，我们可以推断出，加强企业文化建设，建立供应链内部成员共同的价值观，将有利于促进供应链内部知识转移。

结论2：由图4与图5可知，引入监督信号的供应链同级成员间激励和监督系数均高于上下级。同时不难看出，当竞争系数增加时，供应链同级成员间的激励与监督系数也相应增大。当竞争强度的增大时，知识供给方在知识转移的过程中产生的经济成本随之增加，此时需要知识接受方给予知识供给方更多的利益补偿，从而使得供应链同级成员的基本激励系数和监督系数均大于上下级成员间的两个系数。通过对式(2-13)、(2-14)和式(3-13)、(3-14)的比较可得：φ***=0.495>0.395=φ**，γ***=0.309>0.247=γ**。由此，我们发现引入监督信号后的供应链同级成员基本激励系数与监督系数随竞争程度保持同向变动的关系。

图4 供应链同级成员基本激励系数对比图

图5 供应链同级成员监督激励系数对比图

结论3：采用监督机制后，供应链同级成员的报酬契约设计也应该全面考虑φ和γ的影响，从而为监督激励机制的高效性提供有力保障。计算结果表明，供应链同级成员知识转移激励模型与上下级成员知识转移激励模型的结论相一致。

5 结语

以往的供应链内部知识转移激励机制的研究大多聚焦于对供应链内部知识供给方的激励因素考量，缺乏对供应链内部成员间知识转移提供方的监督因素分析。本文通过数学建模和仿真分析方法，基于监控视角考察了采用监督信号后供应链上下级和同级成员间基本激励系数和监督激励系数的变动情况。从这个角度出发，研究了针对基本激励模型中知识转移双方无法获得对方知识转移努力水平的精确值的情况，采用监督激励方式对供应链内部成员中知识转移供给方的努力程度实施监督，以减少知识转移双方成员的投机行为。研究发现，采用监督信号后，知识供给方进行知识转移获得的收益不仅取决于知识转移产出的多少，还取决于知识转移监督信号，这使得激励契约的设计更为合理与有效。通过供应链同级成员与上下级成员激励模型的比较，发现采用监督信号的供应链上下级成员间知识转移效率与收益水平均高于同级成员间。

本文的研究工作，能为供应链内部成员有效开展知识转移活动和提升供应链企业竞争能力提供实践指导，同时发展和丰富了知识转移激励机制的理论研究成果，为后面进一步对供应链内部知识转移及相关企业战略决策的理论研究打下了基础。