因素博弈范文（精选7篇）

因素博弈 第1篇

“双因素”理论又称为“保健激励”理论, 是美国管理学家赫兹伯格于20世纪50年代后期提出的, 这一理论的研究重点, 是组织中个人与工作的关系问题。他指出, 影响人们行为的因素主要有两类:保健因素和激励因素。保健因素是指那些与人们的不满情绪有关的因素, 如公司的政策, 管理和监督, 人际关系, 工作条件等等。激励因素是指那些与人们的满意情绪有关的因素, 包括工作表现机会和工作带来的愉快, 工作上的成就感, 由于良好的工作成绩而得到的奖励, 对未来发展的期望, 职务上的责任感等等。

狭义的薪酬主要指以货币或准货币 (期权等) 形式支付的薪酬, 而广义的薪酬是指为员工提供的有形和无形酬劳的总和。

保健性薪酬是指满足职工稳定性、安全感方面的薪酬, 主要包括基本工资、福利、津贴等。保健性薪酬可以视为不变工资。其中我国部分企业实行的无激励工资制就是保健性薪酬的代表。

缺乏激励措施的薪酬制度, 违反了人本管理, 一般这类薪酬结构的公司, 往往缺乏持续经营的稳定性或缺乏绩效, 企业设计薪酬时, 应避免使用。而对于部分的优秀企业和事业单位, 他们实施的绩效工资制和福利工资制, 都是以一定的底薪为基础, 根据员工绩效贡献来给予一定的激励性薪酬和福利, 它既有固定的“保健”部分, 也有变动的“激励”部分。因此在保障员工的稳定性的同时, 能最大限度的激励他们的主动性和积极性。

对于本课题的研究, 国内学者王班超教授从人力资源学的角度, 对激励因素能够促进知识性员工的积极性进行了分析, 得出了从帕累托最优的角度来看, 激励能够促进知识性员工的积极性, 从风险分析角度保健因素比激励因素更具有吸引力的结论。浙江大学王晓义教授从博弈论委托代理理论不受自然的影响角度, 建立了知识型员工和管理者的博弈分析模型, 最终得出了激励因素对员工薪酬的增长有着重要的作用。

2 激励因素下管理者和知识型员工的博弈分析

现在我们运用博弈模型来分析一下激励性因素为什么能够激发知识型员工更大的工作投入度。我们将激励因素下管理者对知识型员工的激励目标用可量化的薪酬来计算, 这样可以直观的来分析。

假设管理者和知识型员工都是理性人。这样, 管理者就有高薪 (含激励性薪酬) 和底薪 (只有保健性薪酬) 两种策略, 知识型员工就有酌情投入和尽全力两种策略。我们假设如果知识型员工的提供a个单位的劳动, 即管理者获得a个单位的价值, 那么管理者给与员工的为a个单位的薪酬。在激励条件下, 知识型员工提供b个单位的劳动, 管理者给予员工b个单位的薪酬, b>a。由于管理者和知识型员工拥有共同知识, 因此这是一个完全信息静态博弈。即知识型员工知道管理者的激励策略, 管理者也充分了解知识型员工的策略, 考虑二者同时作出决策。

在这个模型中, 当知识型员工选择酌情投入, 管理者选择低薪时, 当知识型员工选择尽全力, 管理者选择高薪时, 激励因素起到了作用, 二者同时获得了较高的收益, 支付均为b。

当知识型员工选择酌情投入, 管理者选择高薪时, 这样, 管理者增加了人力资本的投入, 管理者得到的价值本来为a, 扣除知识型员工的酌情投入相对于尽全力程度的差值b-a, 他的实际所得即为a- (b-a) =2a-b。

当员工选择尽全力, 而管理者选择低薪时, 这样, 知识型员工的多创造的价值就会转移给管理者, 管理者本来应该得到的价值为b, 加上管理者的高薪相对于低薪的差值b-a, 他的实际所得即为b+ (b-a) =2b-a。

这样我们可以分析出, 这个模型的纳什论衡解为 (b, b) , (a, a) 。即二者的均衡策略为 (尽全力, 高薪) , (酌情投入, 低薪) 。但是从 (a, a) 到 (b, b) , 双方的收益都得到了一定程度的提高, 体现了劳资双方的双赢。按照经济学中的帕累托最优, 均衡 (b, b) 使资源得到了充分的利用, 如果再想改善一方都必须以损害他人为代价, 因此这个均衡是确保在公平条件下的效率最大化具有帕累托优势。

同时我们也可以看到, 从 (b, b) 到 (a, a) , 虽然也是纳什均衡解, 但是没有充分的调动知识性员工的积极性和劳动热情, 使得劳资双方的支付都减少, 这是为什么我们要防止激励因素向保健因素的转变的一个重要原因, 严重时会导致影响企业的活力和效益。

3 双因素理论下薪酬制度制定的博弈模型

下面我们来分析和建立激励作用下薪酬制度的博弈模型, 这是一个典型的委托代理模型。这个模型的参与人是企业的管理者和知识型员工。假定这个模型受自然的影响, 并且知识型员工的行动不可观察。我们用θ来表示自然, 它的概率密度为g (θ) , 知识型员工的努力水平用α来表示。自然θ和努力水平共同决定一个管理者的收益, 也就是系统产出R (α, θ) , 在θ是外省变量的情况下, R (α, θ) 是知识型员工努力水平α的严格增函数。同时, 因为这个模型中知识型员工的行为是不可观察的, 所以管理者只能根据系统产出R (α, θ) 来支付报酬W (R) , 可以看出, 知识型员工的薪酬是其努力成本的增函数。由于系统产出R是α, θ的函数, 因此, 知识型员工的薪酬也是α, θ的函数, 可表示为W (α, θ) , 我们用C (α) 表示努力带来的负效用函数。知识型员工的保留效用为μ。

根据上面的描述, 我们可以得到:

π代= 薪水带来的正效用-努力带来的负效用

π委= 产出带来的正效用-支付薪酬带来的负效用

也可以这样描述:

π代=W (α, θ) -C (α)

π委=R (α, θ) -W (α, θ)

因为这个模型中有自然的影响, 所以管理者和知识型员工的效用是一个期望效用。

对于管理者来说, 他希望知识型员工为其工作, 并且选择管理者希望的努力水平α*。所以对于管理者来说, 他其实面临两个约束:

第一个约束是保证知识型员工按照α*工作得到的效用不低于他的市场均价, 即保留效用μ,

第二个约束是要保证知识型员工按照α*工作得到的效用要不低于其不按照α*工作时得到的效用,

第一个约束就是参与约束, 第二个我们称为激励相容约束。在这两个约束的基础上, 管理者选择自己的利益最大化, 即maxπ委。

这样, 这个模型就转化为下面的数学模型的求解问题:

目标函数:max∫ (R (α, θ) W (α, θ) ) g (θ) dθ

约束条件为:

我们用一个具体的实例求解一下知识性员工的最优努力水平。

假设某企业自然θ的概率密度服从[0, 1]上的均匀分布, 知识型员工的努力水平用α来表示, 假设努力水平α∈[1], 具体测量努力水平的方法我们可以用企业管理中的一些测量工具获得。努力带来的负效用函数C (α) =α。系统产出R (α, θ) =20θln (1+α) 。知识型员工的薪酬W (R) =10θln (1+α) 。知识型员工的保留效用为μ=2。α1=e-1。

根据上面的描述, 我们可以得到:

π代=W (α, θ) -C (α) =10θln (1+α) -α

π委=R (α, θ) -W (α, θ) =10θln (1+α)

所以对于管理者来说, 他面临的两个约束为:

这样, 这个实例就转化为下面的数学模型的求解问题:

目标函数:max∫1010ln (1+α) dθ

约束条件为:∫undefined (10θln (1+α) -α) dθ≥2

经化简得:

目标函数为:max5ln (1+α)

约束条件:5ln (1+α) -α≥2

5ln (1+α) -α≥6-e

可经过运算得到, 当α=4时, 目标函数取得最大值, 最大值为5ln5。也就是说, 当员工的努力水平为4时, 劳资双方取得了双赢。当知识型员工的努力水平再增加时, 只会出现边际效用递减的负作用。这也是这个实例的纳什均衡解。

参考文献

[1]潘晓云.人力资源管理[M].浙江:立信会计出版社, 2005.

[2]周三多.管理学原理与方法[M].上海:复旦大学出版社, 2005

[3]朱州.薪酬管理[M].上海:上海财经出版社, 2005.

因素博弈 第2篇

一、物流产业融合的动力机制

影响物流产业融合的因素很多,而对于物流产业融合的发展动力机制分析,本文主要对其经济动因进行论述。

(一)物流产业经济发展环境的改善

物流需求是典型的引致型需求,其发展趋势与社会经济状况密切相关,国民经济的持续快速增长可以极大地刺激物流需求高涨[7]。如2005-2008年全国社会物流总额从48.1万亿元增加到89.9万亿元,大约增长了87%。社会经济的高速增长为物流需求规模的持续放大提供了广阔的空间,同时对物流服务提出了更高层次的要求。

(二)政府对物流产业规制思路的嬗变

物流产业是一个复合型产业,是与物的流动过程相关的动态的产业集合。当信息技术与传统物流技术相分离时,运输业和仓储业等产业的技术基础和提供的物流服务网络完全分离,从生产者到消费者的整个物流活动被肢解、分散到运输业、仓储业等不同的传统物流业,分别由不同的企业来运作,由不同的政府主管部门进行规制,实务操作中使用不同的法律法规[8],这些都成为物流产业现代化、集成化、融合化发展的绊脚石。随着经济全球化发展,以美国为代表的西方发达国家相继出台一系列关于铁路、航空、公路、海运等的交通运输改革政策,改变了政府对传统物流产业管理方式,推动了物流产业融合发展。在GDP保持高速增长时期,我国政府意识到物流产业规制改革的必要性,通过了一系列新的法律法规。2006年首次在国家纲领性文件《中华人民共和国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》中提出“大力发展现代物流业”,这是中国物流产业发展的一个重要里程碑。2008年国家第一次以国务院的名义发布和出台了指导物流业发展的文件《物流业调整和振兴规划》及《细则》。2008年“大部制”改革,交通运输部挂牌成立。这些物流产业规制的改革思路,表明了国家发展现代物流业的决心,提出了现代物流业整合现有资源,实现产业内融合发展的多层次目标。

(三)物流需求增长的转型

需求是一切市场行为的根本出发点,物流业的发展有经济动因和军事动因,对物流效率的提高最早起源于军事后勤管理,这是其军事动因,然而物流业真正的发展是由于社会经济发展的需求(社会总体发展环境)、物流用户需求(需求方)和物流组织需求(供给方)共同推动。

1. 社会经济发展引致社会物流需求总规模持续增长。

物流需求是典型的引致型需求,与社会经济发展状况密切相关,国民经济的持续快速增长极大地刺激了物流需求高涨[7]。国民经济的高速发展是国内社会物流需求扩张的最主要动力,为物流需求规模的持续放大提供了广阔的空间。如2009年上半年,面临全球性的金融和经济危机,我国国内生产总值继续保持了高速增长的态势,达到139 862亿元,同比增长7.1%,第一季度同比增长6.1%,第二季度同比增长7.9%。根据2009年第二季度中国行业分析报告(物流行业),2009年上半年,全国社会物流总额为429 642亿元,第二季度增幅比第一季度提高4.5%。

2. 物流服务供应组织与物流用户组建战略双赢关系。

物流是社会和经济发展的晴雨表,一头连着生产,一头连着消费,企事业单位、普通居民和政府部门都是物流服务的需求主体。社会物流需求总规模的扩张也反映出物流需求主体的成长。从我国物流市场的现实需求来看,对传统物流服务需求明显大于新型物流服务需求,新型物流服务的市场需求并没有得到有效开发和大规模释放。

随着社会经济发展和企业服务意识增强,越来越多的企业将高效率的物流服务视为获取附加利润和确立竞争优势的重要源泉,因此,工商企业对物流服务的需求层次也不断提高。物流用户由最初主要关注物流组织的服务能力、业务类型和价格因素等最基本条件,发展到注重速度、准确度、安全性和稳定性等质量要素,再到特别关注物流企业信用度。物流用户对物流企业信用度的关注,反映了用户希望与之紧密合作以获得更为便捷、可靠的柔性服务的战略意图。此外,服务差错率、稳定性、响应速度、货损率和能否满足临时需要等反映物流企业服务质量和运作效果的因素也备受关注。因此这种渗透了现代物流管理理念的更高层次的物流服务有了更大的发展空间。

物流服务是围绕物流用户需求进行的,物流企业以为物流用户服务为自己的产出。以物流用户为核心的物流服务不仅为满足用户所提出的现实需求,而且更应当是战略性的。虽然物流服务首先应当认识和了解客户提出的现实物流需求,但客户所提出的需求不一定都是深层次的物流需求,且在多数情况下,这种物流需求是暂时的、表面的。处于市场竞争环境中,对物流需求的了解和认识,应当是长远的、处于战略层次的。以物流用户需求为核心的深层次涵义,就是要帮助用户建立这种战略性的思考,实现战略性双赢。当这种战略关系形成时,物流用户对物流服务的要求就不仅局限于运输、仓储等物流活动的可靠性,更要求实现物流成本与物流用户的生产、营销等成本的总和即总成本最小,物流用户的竞争能力提高等战略利益,这就使物流服务的作业目标在外延和内涵上都有了新的拓展[12]。

3. 物流企业需求。

一般来说,物流企业提供的服务大致可分为两类:传统物流服务和附加值较高的新型物流服务,前者包括干线运输、中转运输、仓储保管、配送、装卸等,后者则包括流通加工(如包装、切割、组装等)、物流信息管理、系统设计与优化等。尽管社会物流需求规模逐年扩大,但从现实市场需求的具体业务种类来看,传统物流服务的需求仍稳居主导地位,潜在需求空间也相对广阔,而对高附加值、高技术含量的新型物流服务的需求却未能在短时间内有效释放,市场潜力还有待进一步开发[7]。

(四)信息技术是物流产业融合的保障机制

20世纪90年代以前,物流活动主要由运输业和仓储业完成。20世纪90年代以后,随着现代信息技术、互联网和传感技术等的迅速发展,信息技术渗透、融合于运输和仓储等传统物流活动,提高了传统物流技术的通用性,形成物流信息技术。物流信息技术在日常管理中的应用提高了物流业务的自动化水平,实现了数据的快速、准确传递,为增强货物安全性、降低货损货差率提供了技术保障。而且物流信息管理技术通过降低物流活动的仓储、运输、管理等作业成本,提高物流活动运作的生产效率,扩充了物流产业的发展空间。由于信息技术、传感技术等创新改变了物流活动原有的技术路线和特征,改变了原有运输业、仓储业等产业的生产成本函数,使物流用户改变需求方式,物流企业获得价值增值效应。对于物流产业的经济主体——物流企业而言,要获得竞争优势,就需要拥有一定的物流信息管理服务能力,针对物流用户需求,提供不同于简单、单一功能的初级运输或仓储服务。

(五)物流基础设施改善加速产业融合

物流产业的市场主体是物流企业,物流企业提供高品质物流服务(但不一定是综合型物流服务)依赖于公共基础设施的投入程度,物流企业提供的多种服务都需要交通基础设施(如运输线路、场站、枢纽、港口、码头等)、通讯基础设施(如公用通信网、通讯设备及线路等)和运作基础设施(如物流园区、物流中心等)的支撑[9],而这些公共基础设施具有准公共产品性质,投资大、回报慢,且本身效益不高,因此,单一企业没有能力完成这些公共基础设施的投资建设。随着全社会物流量的高速增长,交通基础设施能力紧张的问题依然较为严重,尤其是随着近年来区域经济的快速发展,区域间物流通道建设明显滞后,致使国家和地方政府不断加大基础设施建设投资,以加快交通基础设施建设,政府对公共基础设施的改善提供了物流产业融合发展的契机。

二、物流产业融合主要影响因素的博弈分析[10]

笔者试图针对物流产业融合主要影响因素建立博弈模型,分析消费者及其需求、传统物流企业、信息技术的相互影响关系及政府规制改革的合理方向。笔者把物流服务的使用者统称为消费者,在没有特别指出的情况下消费者需求指消费者现实需求。传统物流企业是指提供增值服务有很大障碍、从事较为单一业务的运输或仓储活动的物流企业。由于物流技术通用性的提高主要依托于现代信息管理技术的完善,故笔者将物流信息管理服务能力的增强近似的等价于信息技术进步。然后通过图解法直观地分析消费者和传统物流企业博弈的结果,提出政府对物流产业相关激励政策的可持续发展方向。

(一)提出问题

假设物流市场中只存在一个消费者和一个传统物流企业(以下简称物流企业),消费者欲选择物流企业提供的物流信息管理服务,如果消费者现实需求得到满足,则消费者获得价值为V,在服务价格不变的情况下,物流企业满足消费者现实需求,需要额外支出信息管理费用,其效用为-D;如果消费者现实需求存在,而物流企业不提供信息管理服务,则消费者存在的效用为-P;如果消费者现实需求得不到满足,而物流企业创新服务项目挖掘出消费者潜在需求,物流企业获得正效应S;而对于信息管理服务,如果物流企业不提供,消费者也没有这样的现实需求,则两者均无得益。

根据上述假设,消费者对物流信息管理服务需求有“存在”和“不存在”两种可能,物流企业有“提供”和“不提供”物流信息管理服务两种可能,双方的得益矩阵如图1所示。

(二)图解分析

显然,这个非对称的非零和博弈不存在纯策略纳什均衡,假设消费者现实需求“存在”,那么在服务价格不变,物流企业需要花费大量的人力、物力、财力去投资建设信息管理系统的情况下,物流企业最好的策略是选择“不提供”;但当消费者现实需求“不存在”时,物流企业挖掘出消费者潜在需求,能够获得额外收益,选择“提供”比较合算。这种因果循环不断往复,无论从哪里开始都一样。这里不准备使用代数方法来确定混合策略纳什均衡的概率分布,而是采用图解的方法更为直观、明晰地分析这个问题。消费者与物流企业的博弈,可以揭示政府制定“激励政策”的合理方向。

在图2中,横轴表示消费者现实需求“存在”信息管理服务的概率pt,其“不存在”的概率为1-pt,pt∈(0,1),纵轴则反映对应于消费者现实需求“存在”的不同概率,物流企业选择“提供”信息管理服务的期望得益。显然,S到-D连线与横轴的交点pt*就是消费者现实需求“存在”概率的最佳水平,“不存在”的最佳概率则为1-pt*。

图3是物流企业采取“提供”与“不提供”信息管理服务的混合策略概率分布。横轴表示物流企业“提供”的概率Pg,纵轴表示消费者现实需求“存在”的效用。显然,V与-P连线与横轴的交点Pg*也是物流企业的最佳概率选择。

首先考察政府为了增加经济增长量对消费群体建设信息管理服务系统进行政策倾斜出现的结果。对消费群体的建设政策倾斜会使得P增大,在图3中,这相当于-P向下移动到-P′。在长期中,政府的政策倾向会使物流企业也增加投资,从Pg*增加到Pg*′,重复建设既浪费社会稀缺资源,又不利于建设节约型社会,阻碍物流产业的可持续发展。

其次考察政府增加对物流企业建设信息管理服务系统政策倾斜的结果。加大对物流企业的政策倾斜,使物流企业需要额外支出的费用D减少,在图2中,这相当于-D上移到-D′。政府增加对物流企业的政策倾斜和投入在长期中的真正作用,恰恰是会增加消费者需求“存在”的概率,直到将Pt*增加到Pt*′。这样一方面避免可重复投资建设,促使社会资源合理配置;另一方面促进现代物流企业专业化发展和现代物流产业内各类物流企业结构合理。

三、结论

因素博弈 第3篇

继19 世纪末科学管理理论萌芽产生,20 世纪初出现了管理学的大发展“管理运动”,管理理论成为社会重要的理论研究项目。20 世纪中期,现代管理思潮再次掀起,由此,1964 年,期望理论(Expectancy theory of motivation)由美国心理学家佛隆(VHVroom)在其所著的《工作与激发》一书中首次提出,并受到了社会管理界的普遍重视。该理论建立在一系列假设前提下:第一,人们行为决定因素分别为环境因素和自身因素;第二,不同的行为人对某件事的目标和期望不同;第三,个人根据对行为结果的预期而采取行动选择。望理论的主要观点是:人们对某项行为存在不同的积极性,这种积极性源于他们对完成行为而获得的满足程度和自己对能否胜任此项行为的工作评价和自我评价。并且,人们在预期某一对自己有利的目标时,付诸实践的激发动力取决于预期结果以及预期结果实现的可能性,用公式表示为:M=VE(1)

M表示导致行为实施的最终动力(以下简称激发动力)

V表示目标实现后带给行为人的预期利益(以下简称预期效价)

E表示行为人对行为实现可能性的估计(以下简称期望概率)

上述公式可以简单理解为实施一项行为的最终动力等于该项行动预期结果与实现可能性的乘积。

作为一种过程激励理论,其行为实施主体受外界因素影响很大,为使管理者更好利用这一激励理论使行为主体实现与管理者共同的目标效果,佛隆进一步发展了期望理论模式:个人努力个人成绩组织奖励个人需要。

二、期望理论“因素博弈”分析

(一)期望理论“因素博弈”

作为过程激励理论,期望理论被广泛应用于现代企业管理。但由于其提出的历史背景,该理论存在着显著的时代烙印,特别是其仅着眼于两个静态的主要驱动因素,即预期效价和期望概率,使得该理论存在着较大的局限性。

所谓博弈是指决策者行为的相互作用而产生的均衡结果。因期望理论建立在管理者和行为者之间,在此仅把期望理论的因素视为主体的决策,“因素博弈”建立。

期望理论把事件行为动因归结为两大要素:效价与期望概率。这三者之间的确存在一种先行后续的关系,但仔细分析也不乏有缺陷,致使两大因素与激发动力之间并非简单的因果关系。行为效价V是管理者事先设定的奖励目标,表面看来,尤其在管理者心中是固定值,但在行为者眼中却把V分成了两部分:V1为直接奖励;V2为附加值(如奖金、津贴、其它表彰等)。因此,将V视为管理者行为,将E视为行为者根据V做出的应对行为,但是由于E存在极大的主观倾向,进而产生对V的主观偏向,双方博弈由此产生(外现为因素的相互制约)。第一,人们在实施某项行为之前总会对行为结果产生一定的预期,当这项行为的结果与行为主体关系密切时,行为预期效价即高,即在管理者做出V选择时,员工眼中的V2和V1都提高,尤其是V2有时甚至提高到一种难以预见的程度。从而影响行动使激发动力提高,对于员工而言,激发动力的提高必然付出大于预期行动的努力,即激发动力提高再次提高行为效价第二,期望理论中的期望概率E是出于行为人对行为成功与否的经验或主观判断,而非客观平均概率,存在很大的愿望倾向,期望概率越大,即对希望得到目标结果的渴望度越大,行为人会付出与理论实际结果M不同(大于)的努力程度,再次形成循环效应。同时,无论是从主观愿望还是客观实际出发,当行为人为某行为付出较多时,希望该行为达到预期效果的期望概率E也会随之增大。第三,期望理论不仅因素自身博弈,且两因素间也存在博弈:效价与期望概率的博弈。既然E为主观期望概率,那么当某行为结果足以对行为人产生重大影响时,主观期望就趋向于预期结果,此时V1、V2无限增加,进而产生行为趋同。

同理,以上结论适用于相反情况。综合以上情况可以得出期望因素博弈简单矩阵:

注:由于管理者采取行动前并非完全了解员工全部要求,所以常对行为抱很好的结果预期。1 代表取得满意的效果,0 代表对结果非常不满意。(管理者,员工)表示执行结果,0.5 表示任务勉强完成。(0.5,0.3)表示员工以消极怠工态度工作。

可见,在管理者看来,既然其采取了自认为有效的激励就可以获得双方满意的结果,然而却往往忽视员工心理需求和主观倾向,一旦V稍加变化时则会产生员工主导结果:(0,0)和(0.5,0.3),显然双方互有所失。

第四,佛隆期望模式最终结果为满足个人需要,从根本上否定了个人与集体的关系,因为,行为主体在实施某一行为时不只是完全出于主观需要。人处于一定的环境中,难免受其影响,而期望理论将行为动因全部归结为外部激励,将行为结果全部归结为个人满足,自相矛盾。尤其在社会主市场经济的今天,我们倡导集体主义,当个人利益与集体利益发生矛盾时,个人利益应服从集体利益。显然,这种模式只有进一步发展才能适应不断进步的社会。

综上,管理者做出决策后,该理论的其他因素变化均取决于员工自己,所以期望理论的实质变成了单纯的自我激励理论,与管理目的相悖。

(二)期望理论博弈效果模型分析

期望理论在公式(1)的基础上得出几种不同的激励效果:

综上,对期望理论的因素博弈分析不难发现,以期望效价和期望概率来制约的激励动力在现实中产生扭曲,即现实中只会出现上式中①③的情况。由于V和E在共同制约M的同时也相互制约,并呈正相关变化,所以导致M要么无限大趋近等于1,要么无限小趋近等于0。以下分三种情况讨论:

(1)V大M增大V增大(照理性思维,E也增大,在此假设E不变)

(2)E大M增大E增大(照理性思维,V也增大,在此假设V不变)

(3)V大E增大V增大E增大M无限增大(V,E共同作用结果)

由以上三种情况产生的结果(见图1),相反情况(V,E小)(见图2):

综合上页图1、图2 可得期望理论现实实施效果模型:如图3。同时,期望理论忽视对集体的回报,必然使行为人采取行动只为满足私欲,不择手段。这不正与期望理论背道而驰吗?

三、对期望理论的模型修正和启示

(一)期望理论模型修正

通过以上分析我们可以发现,期望理论把人们的行动推向了两种极端:对自己切身利益影响大的事或期望发生的事,就投入全部力量去做;而对与自己关系小的事则袖手旁观,显然不符现实。尤其第二种极端在现实生活中极为少见。所以,期望理论的发展应注重对两个因素的分析:鉴于E的大小与V存在一种正相关关系,原有公式应改为:

f为一种与其要素V,E成正相关的修正函数,V和E的含义与(1)式相同。或:

式中V和E的含义与(1)式相同,n表示一个不确定的修正系数,随V和E的变化而变化,当V和E无限变化时,n向相反方向变化,变化程度小于V和E,从根本上限制了V和E相互影响产生的无限变化。由此,发展公式(3)中就不会出现因自身期望因素相互博弈而产生的极端行动。而恰恰产生日常工作中员工不愿而又不得不做的结果(0.5,0.3)。对期望模式的发展加入了集体因素为:

对期望理论的发展完善不仅考虑到了因素间的相互影响和制约,而且更注重客观环境和集体因素对个人活动的影响,使管理者制定的规则更为有效。

(二)结论与启示

1.对于管理者来说,运用期望理论的最关键因素在于寻找到一个“因素博弈”的平衡点,只有运用好这个平衡点,才能使决策者用最小的机会成本取得预期结果。否则,要么管理者付出成本过高,要么达不到预期收益又损害员工利益“,双亏”。

2.成功的运用期望理论激励模式的一个重要因素是为员工创造良好的工作条件,从而保证员工对行为实施充满信心,提高获取效价的预期概率,形成管理者和员工的“双赢有了良好的条件后,就必须关心效价,即管理者设定的效价高时,可能会改变员工对某些事物的“忠诚度”。即当某件事员工的期望概率十分小时管理者可通过提高效价而影响期望概率从而形成强大的激励动力。

数据来源:对宁波某染厂工人的一项调查(摘自唐伟主编《管理学》,第178页,中国青年出版社)。

3.灵活运用期望理论必须处理好绩效、员工个人需要、员工个人努力、集体需要四者关系。绩效是激励员工努力的外在动力;员工需要直接决定期望概率,间接影响主观绩效大小;个人努力是行为完成的内因;集体需要是期望理论的终结。在管理工作中,管理者应善于设置绩效,关心员工,了解员工需求,使员工努力得以充分发挥,形成健康的组织职能,提高工作效率。

摘要：期望理论是管理学中重要的过程激励理论,作为一种常用的员工激励理论被广泛采用。运用博弈观对期望理论进行因素分析,并对其模型进行系统的修正。

因素博弈 第4篇

博弈论 (GAME THEORY) 是有关决策主体行为发生直接相互作用时候的决策, 以及对这种决策的均衡问题进行研究的一种理论。也就是说，博奕论研究的是：当一个主体, 如一个人或一个企业的选择受到其他人、其他企业选择的影响, 而且反过来影响到其他人、其他企业选择时的决策问题和均衡问题。

现在以政府存在不同的制度条件为例，看一下政府采购是如何进行的。

1、政府的支出在地区政府机关在透明度、竞争性很弱情形下，由于行政性垄断和官商勾结的管理制度, 容易出现供应商 (厂商) 、采购实体 (委托购买支出方) 合谋共同对付国家, 使得在供应商 (厂商) 和采购实体利益最大化的同时, 国家成为最大的受损方。下面用一个二元矩阵对供应商、委托购买支出方两方参与实体在自己的利益最大化的前提下进行共同对付国家的博弈均衡分析，见图1。博弈模型是市场经济体制不健全下供应商 (厂商) 与采购实体之间的“合作型”博弈矩阵。假设委托购买方欲购买设备, 会出现如下情形：

☆委托购买方与供应商 (厂商) 均采取不合谋的战略组合, 供应商与委托购买方的得益分别是4和5;

☆厂商不合谋、委托购买方合谋的战略组合下, 厂商将失去机会, 所得为0, 而委托购买方通过寻找其他供应商得到7个单位的效用;

☆厂商合谋、委托购买方不合谋的战略组合下, 委托购买方8个单位的效用，厂商5个单位的效用;

☆在双方一致合谋的情况下, 各得1 0个单位的效用。

显然, 对于供应商而言, 无论委托购买方采取何种战略, 合谋总是有利或是有效益的, 因而是一个“最优”战略, 此种博弈情况下, 委托购买方和供应商均实现了各自的最大利益。但对于委托购买方来说, 由于其只是国家的一家代理机构, 在缺乏必要的监督的情况下, 易置国家利益于不顾, 追求局部利益的最大化而导致采购的盲目性和无政府性。信息不透明，弱竞争的情况下的个人理性对集体理性的否定使得委托购买方和供应商交易的价格不具有真正意义的市场价格，从而使政府购买性支出产生很低的效率。更由于供应商和委托购买方的勾结，使得没有和政府有关系的厂商失去信心，从而使得政府的财政支出产生“完全的挤出效应”，更不用说最优的产出效应了。

2、市场经济的很强的竞争条件下的政府采购支出与弱竞争的经济体制下有着根本的区别。这时，委托购买方与供应商 (厂商) 之间的“合谋型”就可能转化为“囚徒困境”博弈。博弈理论者认为, 从经济学意义上来看, 两决策者从各自的最大利益出发选择行为, 结果是既没有实现两人总体的最大利益, 也没有真正实现自身的个体最大利益。但它却提高了政府购买的资金的利用效率，可以很好的测量政府财政政策的效果。可以肯定的是, 这时博弈方的各自利益不仅取决于他们自己的策略选择, 而且也取决于对方的策略选择。每一个博弈方在选择自己的策略时, 即使无法知道另一方的实际选择, 也不能忽视另一方的选择对他造成得益的影响, 他必须在考虑到另一方有两种选择的可能, 而且不同的选择对自己的利益影响不同的情况下, 作出自己的最佳策略选择。市场经济条件下供应商与采购实体之间的“囚徒困境”博弈的支付矩阵见图2

可以看出这时的博弈为非合作博弈。采购实体和供应商都有两种战略:合谋或不合谋, 虽然合谋是双方最有利的选择, 但是由于考虑到对方有可能为了获得尽可能多的收益而采取不合谋的战略, 最后的均衡是纳什均衡解, 即不合谋双方各得6个单位的效应值。

笔者认为支持地区经济加速增长的重要途径不只是增加政府财政的支出规模，而完善制度中存在的缺陷，完善竞争机制，提高资金的利用率更为重要。政府支出制度的变迁从本质上讲是在政府企业博弈中对政府支出制度不断优化的结果，因此建立完善的政府支出法律制度、完备的监督体系，将是政府支出有高效率的前提基础。

一、支出主体之间要展开公平、公正、公开的竞争就要以完备的政府支出法律与监督机制为支撑, 为各种企业走向市场提供一个宽松稳定的制度环境。

二、完备的政府支出法律与监督机制，也有利于政府支出主体效益最大化均衡。如果建立起好的政府支出制度无疑有利于促进国家、政府支出实体和供应商之间的合作有效化、一致化。

三、促进政府的廉政建设。政府实行统一的支出方式, 特别是公正的公开招标方式, 严明指标纪律，以防范黑箱操作。

优秀的政府支出制度所确定的就是社会不同的支出主体之间进行博弈的基本规则, 它在博弈中产生，并通过一系列的规则来界定国家、支出委托机构和供应商之间的选择空间, 为支出实体和供应商管理的有效制衡创造了条件, 规范各支出主体在政府支出过程中的相互关系, 增进政府支出行为中各支出主体的有效合作以促成社会经济的发展。

摘要：本文用博弈论的知识分析了, 不同的制度环境下政府资金利用效率上的差异, 以及造成这种差异的制度原因。并建议了如果政府提高资金利用效率所应该采取的政策措施。

关键词：政府资金利用,弱竞争,博弈,东西部差异

参考文献

[1]、戴新汉, 卢群.优化地方财政支出的对策研究.湖北财政研究, 1997.7

[2]、张维迎.博弈论与信息经济学, 上海三联出版社, 2006.10.

[3]、E.S.肖经济发展中的金融深化, 上海上海三联书店, 1999

因素博弈 第5篇

一、理性假定的局限性

在新古典理论的一般均衡模型及传统的博弈论里,理性是指完全理性,它包括追求最大利益的理性意识,分析推理能力,识别判断能力,记忆能力和准确行为能力等多方面的完美要求,其中任何一方面不完美就属于有限理性。因此(完全)理性行为是直接的机械式的“刺激反应”模式,其所揭示的理性行为未必就是实际行动中人的理性行为。正由于对理性的假定过于机械和苛刻,因此在一些问题的分析中往往陷入一相情愿的困境,尽管有泽尔腾的颤抖手定理,但仍然会出现很多问题,如蜈蚣博弈悖论,连锁店悖论等。

演化博弈理论正是基于人类理性具有局限性这一事实,将有限理性作为前提,借用生物演化的动态机制研究经济、社会现象。有限理性意味着博弈方往往不会一开始就找到最优策略,会在博弈过程中学习博弈,意味着一般至少有部分博弈方不会采用完全理性博弈的均衡策略,均衡是不断调整和改进的,而不是一次性选择的结果。此外,人的行为还受很多其他因素的影响,如外部环境,经验的积累等等,而且在博弈过程中,参与者追求的目标也往往不是单一的。因此,在传统的C模型中,笔者认为企业还会考虑市场份额的占有因素,从而构造出新的CE模型。

二、传统的Cournot模型简介

传统的C模型是建立在完全理性和完全信息基础上的。假设在一个市场上有两家企业生产同质的产品,每个企业的策略集是其可能的产量qi∈(0+∞),(i=1,2),反需求函数为p=a-qi-q2(p为价格,a为市场容量,为正的常数)。两企业有相同的单位成本c,利润为πi=pqi-cqi=qi(a-cqi-q2)(i-1,2)两企业的目标为通过选择产量qi最大化各自的利润πi(q1,q2)。易求得两企业的纳什均衡产量为,均衡利润为。

三、考虑市场份额因素的古诺演化模型

由于理性是有限的,因此企业在决策时难免具有“近视眼”(myopiu)的特征。现将C模型划分为两个阶段。第一阶段,企业是理性的,企业为了追求长远的发展,除追求利润最大化外,还要考虑市场份额的占有。第二阶段,由于理性的局限性,采用了演化博弈的分析方法,即在第一阶段均衡策略的基础上,分析企业在利润和市场份额之间选择的演化稳定策略(ESS)。

1. 考虑市场份额因素的一阶段CE模型

假设企业i的效用函数为u1(q1,q2,ti)=tiπi(qi,q2)+(1-ti)qi(i=1.2),ti∈T=(0,1]指企业i的偏好系数,也表示企业经营的理念。由一阶条件,得反应函数均衡产量为。。

2. 均衡策略下的二阶段CE模型

构造适应函数,由于(满足对称性),令由于,因此企业i的演化稳定策略(ESS)是由选择t来确定的。

ESS要求满足:(3.2.1)

而且对所有(3.2.2)将(3.1.1)代入适应函数得

由得

令ti=t2=t*得。因为(3.2.1)式,等同于[(a-c+5)t-5]2≥0(3.2.3),故(3.2.1)式恒成立。而且当且仅当t=t*时,(3.2.3)式等号成立,故(3.2.2)式也满足。因此(t*1,t*2)为二阶段CE模型的演化稳定策略。

由上述的分析,可以得到以下结论:

命题:在考虑市场份额因素的两阶段古诺演化模型中,关于利润和市场份额选择的ESS为t1*=t2*=5/(a-c+5);ESS基础上产量选择的纳什均衡为q 1E*=q 2E*=6(a-c)/15。

四、结果分析

在C模型中,令t1=t2=1,则得到传统的C模型。下表列出了C模型与CE模型均衡条件下的产量和利润等指标。由表可以看出,由于企业在追求利润的同时,还考虑了市场份额因素,因此导致了,即CE模型中的产量和价格高于C模型的产量与价格,而其利润却低于后者。

在现实当中,像CE模型所描述的现象的确也时有发生,如有些企业出于抢占市场份额的动机和理性的局限性,往往不顾市场需求情况,盲目扩大产量,并采用降价等手段促销,从而导致供过于求,引发恶性竞争。如近年来时常出现的彩电、空调、VCD等产品的价格战就属于此类情况。因此,如何在充分考虑理性局限性的条件下,制定切实可行的政策法规,规范企业行为,限制企业片面追求一些不合理的目标,是一个十分重要的问题。

参考文献

[1]张维迎:博弈论与信息经济学.上海:上海人民出版社,1996

[2]Huck S.,Oechssler J.(1999):“The indirect evolutionary approach to explaining fair allcations”,Games and Economic Behavior,28,pp.13～24

[3]Bester H.,Guth W.(1998):“Is altruism evolutionary stable?”,Journal of Economic Behavior and Organisation,34(2),pp.193～209

[4]Aoki,M.(2001):Towards a Comparative Institutional Analysis[M].Stanford University Press,Stanford

因素博弈 第6篇

统计数据是了解民意、认识国情、决定国策、监督经济和管理国家的重要依据,所以,各国政府都非常重视统计数据的搜集与组织工作。当前,我国还处于市场经济的转型过渡阶段,微观企业管理与宏观经济管理都需要真实有效的统计数据信息。但是由于诸多原因,我国目前统计数据质量不高,统计数据的组织与管理还比较落后。但是,需要注意的是,统计数据失真是一个广泛的概念,包括了所有主要导致数据失真的主客观因素,而统计数据造假行为则首先排除了上述技术的因素。因为技术因素受客观情况所限,短期内很难有质的飞跃。即使因为技术因素而导致数据不真实,那也只能是客观因素所致。区别数据造假与数据误差的重要标志在于:企业填报的数据误差到底是由于统计方法不当造成的,还是由于主观使然。数据造假,指填报企业出于各种目的向上级统计机关提供虚假的数据。当前,企业统计数据造假现象非常严重,统计数据的质量受到社会各界的质疑,成了一个社会普遍关注的社会问题。据报道,自从我国颁布《中华人民共和国统计法》以来,总共进行了五次大的统计执法检查,查处了一大批特大数据造假违法案件。2009年全国统计执法检查查处了7.3万起重大统计违法行为,比上一次执法检查案例增加了18%。统计数据造假大大增加数据的失真程度。所以,本文从我国统计数据质量出发,针对部分地区企业统计数据造假现象为背景,分析统计数据造假行为背后的深层次原因,并提出有针对性的政策建议。

近年来,国内外学者对统计数据失真问题从多角度进行了研究。黄强和黄萍(1998)从利益矛盾角度考察了信息非对称条件下,上级统计机关与企业之间难以形成有效合作机制的内在机理以及决定因素。谢邦柱(1999)分析了统计数据失真的成因,重点考虑了统计数据的“掺水”问题的法律责任。肖宜滨(1999)从法律的视角提出通过行政处罚来威慑、惩处、预防统计造假行为。王沛英(2000)分别从非正式约束、正式约束、实施机制三个方面具体分析了统计数据失真的成因。叶春涛(2008)认为在健全的正式市场制度下,交易双方的相互信任,会减少了控制风险的成本,大大降低交易的不确定性。以上文献都认为制度不健全是统计数据造假行为的根源。但是,很少文献从博弈的角度对于统计数据造假行为进行解释。实际上,统计主体也是理性经济人,经济学里的利己行为同样适用于统计主体。因此,笔者拟从统计主体的利益出发,采用博弈论的分析工具,设计一个包含造假者与治假者两方的博弈模型,对各统计主体在提供统计数据中的行为做出合理的解释,并需找到有效治假的策略和方法。

2 博弈双方非合作的统计造假博弈模型

在企业统计上报过程中,企业与上级统计部门对于企业的统计数据填报处于信息非对称的状态,即企业非常清楚自己的统计数据质量,但是上级统计部门无法准确,完整的掌握企业上报统计数据的质量以及填报行为。根据委托代理理论的分析原理,上级统计部门是委托人,企业是统计代理人,企业代理人清楚自身的行为,而上级统计部门职能观测到企业的行为。所以,委托人与代理人所掌握的信息是非对称的。接下来,笔者设计一个博弈模型来分析委托人与代理人的行为。假设只有两个参与人:填报企业与上级统计部门。假设填报企业造假可以获得收益是,检查成本为,如果造假则被罚款数为。如果填报企业的策略是不造假或选择造假,上级统计部门的策略是不检查或选择检查,那么填报企业与上级统计部门的博弈矩阵如表1所示。

根据以上假设条件,此博弈不存在纯策略纳什均衡。接下来,求解混合策略纳什均衡。

假设上级统计部门的混合策略为σ1=(p,1-p),也就是上级统计部门选择检查的概率是p,选择不检查的概率为1-p。假设填报企业的混合策略为σ2=(q,1-q),即填报企业选择造假的概率是q,选择不造假的概率位1-q。则上级统计部门的期望效用函数如下:

U1=(σ1,σ2)=p[(a+f-c)q+(-c)(1-q)]+(1-p)[0q+0(1-q)]=p(aq+fq-c)

对上述函数进行关于p求导,那么得到上级统计部门的最优化的一阶条件:

解得:

而填报企业的期望效用函数如下:

V1=(σ1,σ2)=q[(-a-f)p+a(1-p)]+(1-q)[p0+0(1-p)]=q(a-2ap-f p)

对上述函数关于q求求导,则得到填报企业的最优化的一阶条件:

解得:

综上所述,混合策略纳什均衡是:。即上级统计部门检查的概率为,填报企业选择造假的概率为。下面笔者对混合策略的均衡结果进行探讨:

(1)以上可以得到双方的混合策略纳什均衡解,笔者发现,对于上级统计部门来说,检查策略的选择取决于,造假收益a、检查成本以及造假惩罚数额f等因素。通常,统计数据质量的高低与上级统计部门检查的广度p以及造假惩罚的力度f直接相关。如果上级统计部门检查的广度越大,填报企业造假的可能性就越小。因为当上级统计部门检查的概率p小于p*时,填报企业的最优选择是造假;当上级统计部门检查的概率p大于p*时,填报企业的最优选择是不造假,即上级统计部门检查的概率p越大,填报企业造假的可能性就越小。所以,为了保证填报企业真实地填报统计数据,必须加大检查力度,以便全面地掌握填报企业的真实信息,消除委托人与代理人之间的信息非对称。如果上级统计部门加大了造假惩罚力度f,那么检查填报企业的比例p*就相应地下降。所以,只要上级统计部门制订了严格的造假惩罚力度,就可相应地降低检查的广度。

(2)上述假设可以得到混合策略纳什均衡解,笔者发现,对于填报企业来说,造假收益越大,造假的概率q就越小;造假收益越少,造假的概率q就越大。按照这样推断,填报企业在造假收益较大时造假的概率应小于造假收益较大时造假的概率。但问题并没有这么简单,实际上,结果与模型的结论矛盾,当造假收益丰厚时往往更会激发填报企业造假的冲动。分析其原因在于,上述建立的模型是高度抽象、简单化与理想化,在建立模型时,忽略了一些重要的影响造假行为的因素。其中一个重要的因素是上级统计部门有关检查人员与填报企业出于各自的利益而导致“寻租行为”的发生。为了进一步考虑这因素,笔者拟建立一个考虑双方合谋的博弈模型。

3 博弈双方合谋的统计造假博弈模型

假设该博弈模型仍然是两个参与人,受贿人(指检查方)和行贿人(填报企业)。假设受贿人的纯战略是受贿成功或受贿失败,行贿人的纯战略是行贿或不行贿。假设行贿人行贿成功则可以获得的收益为a,行贿的金额为r,且r<a。受贿人的工资为w,受贿被检查出罚金额为f,那么受贿人和行贿人与博弈矩阵为表2所示。

根据上述假设,受贿人(检察方)的混合策略为π1=(θ,1-θ),也就是说,受贿人受贿成功的概率为θ,受贿不成功的概率为1-θ。假设行贿人(填报企业)的混合策略为π2=(δ,1-δ),即填报企业选择行贿的概率为,选择不行贿的概率为1-δ。

那么受贿人(填报企业)的期望效用函数如下:

U2=(π1,π2)=θ[(w+r)δ+(w-r)(1-δ)]+(1-θ)[w+r-f)δ+w(1-δ)]=θ(r δ+f δ-r)+(w+r δ-f δ)

然后对以上函数进行θ求导,可以获得受贿人(检察方)最优化的一阶条件:

解得:

而行贿人(填报企业)的期望效用函数为:

V2=(π1,π2)=δ[(a-r)θ+(-r)(1-θ)]+(1-δ)[0θ+0(1-θ)]=δ(aθ-r)

对上述函数进行δ求导,可以获得行贿人(填报企业)的最优化一阶条件:

解得:

以上表示:混合策略纳什均衡是:。即受贿人(检察方)受贿成功的概率为,行贿人(填报企业)选择行贿的概率为。然后将它们代入各自的期望收益函数中,便可以会偶的行贿人和受贿人的期望收益:

以上期望收益函数表明:填报企业与检察方的纳什均衡取决于行贿数额。假设其它条件不变,如果行贿额越大,那么发生合谋的概率就越高,即意味着容易产生受贿人和行贿人的“权利寻租”。为了获得额外收入,填报企业倾向于拿出一定数额的钱去贿赂检查方。但是,如果造假收入太少,不足以诱使填报企业的造假行为,同时检查方也不会去冒着如此大的风险来收取贿赂。从期望收益函数中,当r>f时,U2*>w,检察方接受贿赂;当r<f时,U2*<w,检察方拒绝贿赂。所以,如果处罚力度足够大,会对受贿人的受贿行为产生震慑作用。由于V2*≡0,意味着不管填报企业是否行贿,随着处罚力度f的加大,,填报企业倾向于不行贿。

4 从博弈模型的均衡结果看统计造假的治理对策

在统计数据造假是一个严重的社会问题,对统计工作构成了极大的威胁,必须采取有力措施加以治理和防范。本文认为,应该从以下几方面入手:

4.1 实施统计信息质量单位负责人责任制

《统计法》具体明确规定了统计机构、统计监督、统计核算、统计人员管理以及相应的统计责任。统计机构和人员的管理、统计管理部门所承担的责任和义务、统计数据的处理都可以在《统计法》中找到依据。虽然《统计法》明确规定了统计人员的义务和责任,如统计人员及时准确地提供有关统计数据,不得虚报、瞒报统计数据。但是《统计法》缺忽视了统计主体的权利。权利与义务的不均衡使得统计人员消极对待统计工作,缺乏积极主动的工作态度,加之上级主管领导决定了统计人员的升迁前途,使得统计人员为了迎合上级主管,而有意虚报统计数据。而且,统计主管部门执行检查的法律权威性不足,在执行检查中受到各方的干预与阻挠。导致统计法难以顺利开展。因此,今后的工作重点是确定企业负责人的责任主体,只有抓住问题的主要矛盾,才能从根本上防范统计数据的造假行为,堵住统计信息造假的源头,彻底改变以往有法不依,执法不严,违法不究的局面。同时提高统计立法的权威性,加大对违法者的惩处力度。不管是填报企业,还是上级统计检查人员,一旦发现造假行为及受贿行为,一定要依法严惩。当惩罚力度的加强,也就提高造假行为的成本,同时惩罚力度的加大还可以起到警示作用,使那些怀着侥幸心理的造假者知难而退,制止潜在造假者的造假行为,提高事前防范的效果。

4.2 建立科学的统计数据质量监控系统

我国统计数据调查与检查普遍采用两种方式,一是自我检查,二是上一级统计机构(纵向)评估监督。目前还没有采取西方国家普遍采用的横向评估监督方式。统计数据评估方法也主要是主观经验判断法。这种方法缺乏客观标准。所以建立一套科学的统计数据质量监控系统势在必行,它是保证数据质量的关键。统计数据质量监控系统以数据本身为研究对象,通过对统计数据产生过程进行诊断和控制,采用现代统计方法,保证统计数据的一致性、客观性和有用性,使统计数据质量符合预先标准。统计数据质量监控系统直观、可操作性强,最大程度上排除了人为因素的干扰,保证了统计数据的真实可靠。今后,应利用我国加入GDDS(数据公布通用系统)的有力条件,健全和完善统计数据审核评估制度,优化和强化统计数据质量控制办法,建立与国际接轨的统计数据发布支持体系。

4.3 健全统计法规,强化执法机构,加大执法力度

当前,我国统计立法相对滞后,法律可操作性不强,执法力度较差。而法律的生命在于执行,如果不执行,再好的法律也是虚设。所以强化执法机构,健全统计法规,加大执法力度对于治理统计数据造假行为具有重要意义。第一,营造良好的统计执法环境。各级地方政府与主管机关必须充分意识到统计行政执法工作的重要意义,加强对统计行政执法工作的重视和支持,杜绝说情,努力营造统计执法的良好环境。第二,大力提高统计执法人员的素质。统计执法水平的高低取决于统计执法人员素质。要加强统计执法人员的职业道德培训,提高专业知识技能。第三,组建专职的执法队伍。专职统计执法人员不受地方领导,独立编制,避免执法工作受到地方部门的干扰,保证统计执法的顺利开展。

4.4 建立科学合理的干部考评制度和统计管理体制

为了彻底治理统计造假行为,必须改变以往行政上受同级政府领导,业务上受上级统计机关领导的双重模式,建立完善各级统计机关由上级统计机关统一管理的模式,使统计机关从同级政府管理中解脱出来。同时,改变目前领导干部的GDP考核制度,隔断领导任命与GDP数字的内在联系,以保证统计工作的独立性和超脱性,从制度上防范统计造假行为。改革当前我国统计管理体制中相对落后的制度,完善统计原始记录,健全统计台帐,建立科学的统计体系,加强统计资料管理及统计培训管理工作,保证获得全面、丰富和可靠的统计数据资料,满足企业发展和政府决策的统计信息需要。

5 结论

由于在统计数据管理过程中涉及到不同的统计主体,这些统计主体行为对统计数据的真实性起着非常重要的作用,笔者运用博弈分析工具分析了企业统计数据造假行为,考察了企业统计数据造假行为中各个统计主体的利益及其相互之间的关系。以上分析表明,治理统计数据造假行为的一种有效机制不仅能使得监管部门和填报企业与说真话,又要降低监督成本,要保持之间的平衡将会很难。这也正是摆在政府统计管理面前的重要课题。另外,通过两方动态博弈模型分析,得出了一些治理统计造假行为的政策建议。诚然,论文设模型中的部分假设条件与实际情况还有出入,比如,在现实情况中,当填报企业对数据进行造假时,它不一定对上级统计部门行贿;当上级监管部门检查时,不一定能够及时发现企业的腐败行为。而且,每个统计主体本身也是一个错综复杂的系统。所以,这不但在理论上需要进一步深入研究,而且也是摆在企业、监管部门、政府以及社会大众面前的艰巨任务。

参考文献

[1]刘延年.如何评价统计数据的质量与可靠性[J].统计研究,2002(8):61-63

[2]王斌,徐寅峰,李志敏.寻租现象监督治理的不完全信息动态博弈分析[J].系统工程,2005(10):81-84

[3]杨立勋.对我国统计监督理论和实践的反思及创新[J].统计研究,2002(7):57-60

[4]张继良.基于区域领导干部考核条件下数据质量的新制度经济学分析[J].统计研究,2004(10):24-26

因素博弈 第7篇

针对合作研发模式,学者做了大量研究,如Negassi[1]对法国的企业进行研究分析发现合作研发的深入程度、市场的规模是影响法国企业成功的主要因素;陈畴镛等[2]将吸收能力作为一个影响因子,构建了基于吸收能力的研发合作两阶段博弈模型,对企业研发合作模式选择进行了分析;方海燕[3]在构建具有研发过程的AJ模型的基础上,从产品价格、企业规模、企业利润等角度出发,研究了不同研发策略下企业战略联盟形式的选择;艾凤义等[4]提出混合知识溢出的概念,以AJ模型为基础,采用博弈论方法提出了3个阶段的研究模型,对双寡头在生产市场上竞争而在研发活动中选择合作或不合作的行为进行分析。综合学者们观点,目前对合作研发模式的分类还没有达成共识,以AJ模型来分析企业合作研发模式是主体方向,但是大多数学者缺乏从知识影响因素角度来探讨企业合作研发模式。

因此,本文在构建基于博弈的企业合作研发选择模型时加入了知识影响因素这个参数,对AJ模型下企业的合作研发模式进行分析,结合AHP法(层次分析法)和FAHP(模糊综合评价法),对影响企业合作研发的知识因素进行评价,最后以山东省某重型机械制造业产业集群为例,进行了实证分析并进行研发收益率比较,证明该模型的有效性和可操作性。

1 相关研究综述

1.1 企业合作研发模式的分类

Balachandra等[5]把合作研发定义为由两个及两个以上的主体、机构或者个人构成的为了解决特定任务而形成的联盟,通常采用R&D Cooperation或Cooperative R&D来表示。合作研发不同于委托研发,它是双方共同投入人力、物力进行某项技术的研发,知识在合作的过程中起到非常重要的作用。因此,本文特意对制造业产业集群企业间的合作研发进行分析,按照合作方在产业链上所处的位置,将制造业产业集群企业的合作研发模式分为两类:横向合作研发模式与纵向合作研发模式。

横向合作研发模式是指生产同类型产品企业间的合作研发。虽双方互为竞争者,但是双方具备类似的知识,具有合作的可能性。Wiethausl[6]在对横向研发合作的企业进行研究中发现,同一行业的企业由于具有相同的技术路径可降低技术的专用性,促进企业间的知识流动,提高企业和行业的利润。袁峰[7]对同一行业产品差异化的企业进行R&D合作绩效时发现,R&D合资比R&D竞争和R&D卡特尔更能推动产品成本的降低和企业利润的增加。企业间竞争意识较强,但随着政府大力加强公共机构的投入以及相关知识产权的保护,企业间的横向研发合作开始加强,企业间信任度提升,逐渐选择横向间的研发合作来解决行业间的技术难题,双方在合作过程中共享信息,进行研发合作。

纵向合作研发模式是指企业与位于生产价值链上游或者下游的企业进行的合作研发,即企业与供应商或者与用户的合作研发。制造业产业集群,配套企业与核心制造业企业合作进行研发,可以在技术研发的早期就获得了相关技术信息,提高市场的灵敏度。同时,大型制造业企业为了保证其产品的质量和竞争力,也会向中小企业提供必要的技术援助,这缩短了中小企业的技术研发周期,提高了其创新绩效。当技术革新致使某一垄断市场行业标准发生变化,消费者需求发生转变,为了防止生产价值链的上游企业生产的产品不被用户接受或者价值链下游的企业生产的零件不被大型企业需要,进而无法顺利且迅速地完成产品的更新换代致使竞争对手赶超的情况发生,产业链上的企业会进行联合研发,根据技术优势对子项目进行研究创新,最终将研究成果分析集成。

1.2 企业合作研发影响因素分析

影响合作研发的因素有很多,按企业特征、产业特征及知识因素可将影响企业合作研发的因素分为三大类。杨梅英等[8]从企业规模、研发投入、知识吸收能力、信息获取能力、市场竞争程度等方面研究了38家北京高新技术企业的研发合作模式选择。张荣佳等[9]从企业规模、研发投入、输入溢出、输出溢出、产业层面的知识产权保护、技术人才、技术能力、互补性等方面研究了226家中国企业合作研发的影响因素。企业特征即为企业所处的生命周期阶段,包括企业市场竞争能力、企业规模、企业风险资金状况等。产业特征即为企业所处外部产业环境,包括行业技术和产业层面的知识产权保护等。知识因素即为影响企业的知识能力,包括企业的知识存量、技术人才、知识存量和研发能力等。

企业特征、产业特征、知识因素影响着企业的合作研发模式选择,但不同影响阶段影响程度略有不同。企业在进行合作研发模式选择前根据企业特征和产业特征对合作伙伴进行初步筛选,合作研发模式选择是在此基础上进行的再确定过程。对于企业而言,合作研发的主要动机就是在于获取合作伙伴的互补知识,实现技术创新。部分企业认为伙伴的技术研发、融资能力越强,就越应与其合作,却未考虑到研发合作主要以共享、运用隐性知识为主,知识的吸收、运用要求接收方必须具备一定的学习能力,才能有效地吸纳新知识,双方企业如果知识管理能力差距过大,会最终导致合作失败。知识因素在合作研发模式的再确定过程中起着决定性作用。

在企业考虑产业特征、确定合作伙伴后,本文对合作研发模式选择这一过程进行分析,由于该过程主要是合作过程,双方已形成联盟,合作研发模式的确定将主要由双方的知识能力决定,因此,本文将对知识因素影响合作研发的过程进行重点分析。企业合作研发实际上就是知识的外化、转移、内化、整合的过程,是知识在知识输出方(知识源)和知识接受方之间的动态传递过程。知识是人类对客观事物的认识,根植于人类的思想中,具有稀缺性。本文从知识特性、知识互补、知识转移、知识吸收、知识冲突、交互意愿等方面对影响合作研发的知识因素进行分析。

2 模型构建

2.1 知识影响因素的指标构建

结合上述知识因素的分析,根据制造业产业集群企业的实际特点,采用主观量化法,遵循评价指标的独立性、可行性、代表性与差异性的特征,对知识影响因素的文献进行梳理,参考徐国东等[10],张睿等[11],潘杰义等[12],王兴元等[13]的相关研究指标,考虑到企业实际情况,去除部分重合因素,最终得到评价指标体系(见表1)。

确定评价知识影响因素集A={B1,B2,B3,B4,B5,B6},其中Bi={Ci1,Ci2,…,Cij}(i,j=1,2,.3…),Cij是Ci中的第j个指标。

2.2 构建判断矩阵

根据已建立的层次结构模型,对影响知识影响因素的两两指标重要性进行比较分析,得出判断矩阵B=[Bij],如表2所示。其中Bij=Bi/Bj表示指标Bi对指标Bj的相对重要性的判断值;Bji=1/Bij,i≠j,(i,j=1,2,3,…),两两对应指标互为倒数;Bii=1,每个因素对其自身的重要性均为1。

邀请6名知识管理专家对每一层次的两两指标对于上一层的相对重要性进行评定,运用数字标度1~9进行量化表示,建立对比矩阵,其中数字标准的含义如表3所示。

2.3 计算相对权重系数并检验一致性

(1)确定相对权重系数。根据特征值问题BW=λmaxW,求出判断矩阵B对应于最大特征值λmax的特征向量W,经归一化即可求出该层各指标对于上一层指标的相对重要性的排序权值。求特征向量除了运用显性代数的方法外,还可以采用其他方法近似得出,这里采用求和法,计算步骤如下:

1)对的元素按列归一化得到,其中:

2)将按行相加,得,其中:

3)对归一化,得W=[W1,W2,…,Wn],其中:

(2)检验一致性。虽然构建判断矩阵能较客观地反映两两因子对上一层指标的影响,但综合来看难免存在一定程度的非一致性,即:

因此,可以用λmax-n来检验误差,当误差越小,λmax-n越小,λmax对应的标准化特征向量越能真实地反映出因素对指标影响中所占的比重,直至λmax=n,完全反映。因此,应对专家提供的判断矩阵进行一致性检验,以判断是否合理。其步骤如下:

1)计算一致性指标CI

2)查找相应的平均随机一致性指标RI,给出n=1,2,…,11的RI值,如表4所示。

3)计算一致性比例CR=CI/RI,CR越小,判断矩阵的一致性越好,当CR<0.1时,判断矩阵的一致性是可接受的,否则应对判断矩阵进行适当的修正。

2.4 模糊综合评价

从表1可知制造业产业集群企业知识影响因素评价体系是一个包含二级指标的评价体系,因此对每一个一级指标即知识转移、转移意愿、知识吸收、吸收意愿、知识互补和组织相容性这6个指标都需要构成一个模糊综合评价过程。首先分别对每个一级指标所分解的二级指标进行模糊综合评价,然后再与一级指标的权重进行模糊综合,便可得到最终评价结果。

根据表1得出知识转移效率的评价因素集如下:

然后建立从U到F(V)的模糊映射为F:U→F(V),根据德尔菲法由企业双方的项目专家确定单因素隶属度,将指标评价分为5个等级,构成评语集V={V1,V2,V3,V4,V5}={好,较好,一般,较差,差},评语集对应的数值集N={90,80,70,60,50}。

由企业内部10名专家组成的评价小组,对于知识转移评价系统中的“能将知识显性表达C11”这一指标进行评价,2人给出的评价为好,4人给出的是较好,2人给出的一般,2人给出的是较差,1人给出的是差,那么该模糊指标的隶属度为r111=0.2,r112=0.4,r113=0.2,r114=0.2,r115=0.1

按照此方法可以得到整个指标体系的评价矩阵,为了与6个一级指标相对应,得出知识转移的以下6个二级评价矩阵集:

同理得出R2,R3,R4,R5,R6,形式与上述R1类似,这里不再列出。

然后根据之前确定的各个因素的权重及他们隶属的向量,经过模糊变化合成模糊矩阵,这里采用“加权平均型”模型,即:

2.5 AJ模型中引入知识影响因素的企业合作研发博弈分析

在AJ模型中,假设研发的技术溢出会完全被企业吸收利用并且产品是同质的,但在现实社会中,对溢出知识的吸收取决于合作双方企业的知识管理能力,该模型的运用受到极大的限制。以此为基础,本文在企业研发合作过程中将引入知识影响因素,构建企业研发合作选择博弈模型。

参考AJ模型,将两阶段划分为研发投入与产品产出,第一阶段企业进行研发合作,企业同时确定研发投入,第二阶段分别确定产量。企业与企业间进行的完全信息博弈,排除信息不对等的情况。同时由于为制造业产业,企业间的竞争差距主要来源于技术,不存在固定资源占有而造成的差别,因此生产的产品是具有可同质性的。为了预测企业在横向合作研发和纵向合作研发两种模式下最大收益率,分别对企业横向和纵向两种合作模式进行模拟。企业最终的收益为第二阶段的利润减去第一阶段的成本。以下是本文的基本假设。

假设1:存在两个相互独立的市场A和B,每个市场中存在两个对称的企业,每个市场都存在两家只生产同一种同质产品的寡头企业I、J即:

其中,Q1、Q2分别代表市场A和B两个企业的总产量,q1i、q1j、q2i、q2j分别表示企业I、J在市场A、B的产量。

假设2:已知逆需求函数为4个企业生产的产品均符合线性需求条件,同时进一步假设两市场符合同样的线性需求条件,则:

其中,a>0,P为产品价格。

假设3:由于企业是处于动态环境中的,研发技术的外部性和溢出效益客观存在,企业在进行创新降低成本的同时不可避免的发生知识外溢(此为外生溢出,指的是企业无论采取何种措施,知识都会被其他企业无偿获得),包括来自横向的知识外溢(同一市场中另一企业的知识外溢,设为α)和来自纵向的知识外溢(另一市场中其他企业的知识外溢,设为β)。企业可以通过学习其他企业知识外溢产生的知识而从中受益,但是企业不可能将知识完全地转化吸收利用,本文将企业吸收整合的知识设定为ACi=(1-s)xis,其中s(0<s<1)为知识影响因素参数,

根据以上定义,企业知识影响因素参数的取值范围为[0,1]。企业通过对其他企业溢出知识的知识转移获益归结为企业生产产品边际成本的降低,则市场A、B中企业i的有效研发投入Xi、Yi分别为:

其中xi、yi分别表示市场A、B中企业i的研发投入,其中0<α<1,0<β<1。

假设4:假设企业的初始边际成本均为c(0<c<a),固定资本都是0。企业通过自身的研发活动和知识转移的研发成果获得企业产品成本的降低,则市场A、B中企业单位成本C1、C2为:

其中Xi<c,Yi<c。

假设5:如果企业技术不发生突变的情况下,技术研发的每一步提高都需要投入更多的资源,研发投入是规模收益递减的,假设市场A、B中企业i的单位研发成本是(γ/2)xi2和(γ/2)yi2,则两个产业中企业的总利润分别为:

企业研发合作的出发点是为了获得利益,尽管企业在进行选择时会考虑多种因素,但是获得利益最大化是它的出发点。因此,从已预测出的企业研发合作收益中选择出最高的合作模式。

2.6 AJ模型中企业合作研发模式的决策

企业的知识影响因素参数确定后,可构建博弈模型进行选择决策。本文模型研究的是企业根据研发需要从横向和纵向合作研发模式中选择其一,选择的标准是使得合作研发的收益率最大化。整个博弈过程分为生产和研发两个阶段,第一阶段4家企业同时确定研发投资水平,然后第二阶段两个市场的企业分别决定自己的产量,进行古诺竞争。

(1)横向合作研发。对于同一市场的双寡头企业而言,两者之间只有竞争和合作的关系。由于垄断会带来商品价格不合理而造成寡头企业巨额利润,各国政府都颁布法律不容许非能源市场的垄断行为。因此,同一市场的双寡头企业只存在竞争关系。对于同一市场的双寡头企业竞争而言,其合作关系只能是第一阶段研发阶段合作,第二阶段生产阶段竞争。企业之间的博弈是从第二阶段先进行产量竞争,然后向前一阶段计算研发博弈的过程,通过推导得到博弈纳什均衡。企业再根据第一阶段确定的研发投入水平来确定利润最大化的产量。假定企业都是对称的,即企业产量和研发投入都是相同的,那么企业利益最大化就是求生产产量最大化。

则可得到企业i在行业A中的生产阶段的均衡产出水平:

将式(17)代入式(15)中,可得企业i在行业A中的利润方程:

则企业间横向合作研发的总收益为:

企业进行合作的目的是为了实现合作总收益最大,逆向推导第一阶段企业为合作研发博弈,则对于企业i最优研发投入为:

假设4家企业是完全对称的,则x=x1=x2=y1=y2,q1=q11=q12,代入式(17)、式(21)即可得:

其中A=a-c,B=α+2β,把式(22)、(23)、(24)代入式(21),得到横向合作研发企业i(i=1,2)的最优研发投入水平xy:

根据最优投入水平xy,得出最优均衡产量qy,最大总收益πy和合作研发收益率gy:

(2)纵向合作研发。与横向合作研发类似,首先可以求得纵向合作研发的最优解xv,然后可得到纵向合作研发的最优均衡产量qv和最大总收益πv(其中A=a-c,B=α+2β,C=α-β):

(3)合作研发模式收益率比较。企业合作的目的是利润最大化,因此使企业合作研发达到最大效益的合作模式是企业的首选。假设企业进行合作模式选择的依据只考虑利益这个因素,将不同知识影响因素下企业的纵向研发合作和横向研发合作的总受益率进行比较,得出最佳合作模式。

为了比较直观地观察不同知识影响因素参数下两种合作研发模式的收益率情况,假定企业的a=100,,c=50,γ=1,依次将知识影响因素参数取值0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1,具体的收益率对比情况见表5。

以知识影响因素参数为自变量,横向、纵向合作研发收益率为因变量画折线图,如图1所示。具备转移和吸收知识的能力是企业能够参与市场竞争的前提,但由于存在外部环境干扰及技术限制,企业不可能完全转移吸收外部知识,因此s≠0且s≠1,把处于两端的值剔除后,对比可发现,当企业所处的外部市场环境一定时,随着知识影响因素参数的减小,不论横向合作还是纵向合作,企业的研发收益率都呈现先下降后上升的趋势。研发收益率随着知识影响因素变动而改变,在知识影响因素参数s取值较小时,横向合作研发收益率小于纵向合作研发收益率;随着知识影响因素参数s取值逐渐较大时,两者间的差距逐渐缩小,当超过一定值时,横向合作研发收益率大于纵向合作研发收益率。

3 实证分析

3.1 数据收集以及结果评价

山东某制造业产业集群位于渤海地区与山东半岛的连接地带,地下卤水总储量约60亿立方米,可用于原盐、纯碱、烧碱、氯化镁、硫酸镁、硫酸钙、氯化钾、溴素等基础性化工原料的生产。拥有丰富的石油、天然气资源以及工矿存量用地,在发展化工产业方面有得天独厚的优势和条件。

该集群以成套装备制造为主攻方向,拥有船舶修造、汽车及零部件、工程装备制造三大产业,集群内企业众多。例如,在汽车及零部件制造行业,以潍柴动力、福田诸城汽车、凯马汽车、荣昊汽车等企业为龙头,依托北汽福田新能源汽车、比德文动力、广生新能源等骨干企业,加快配套产业的自主化品牌建设。集群内企业研发意识强,企业与企业间的合作较多。本文以该制造业产业集群的核心企业福田雷沃重工及其合作企业为研究样本,选取8家与福田雷沃重工进行过合作研发的企业A、B、C、D、E、F、G、H,运用上面设计的知识影响因素评价方法及合作研发模式对合作双方进行探讨分析。

本文以A公司为例,对其知识能力进行评价。邀请该公司的一研发合作部门的7位工程师3位经理进行问卷调查,对该公司的知识转移效率进行测评,将收集到的数据进行汇总,基本情况如表6所示。

对二级指标进行模糊运算:

则该企业的知识影响因素参数为s=1-A/100=0.27。同理,分别计算其他7家公司B、C、D、E、F、G、H的知识影响因素参数,计算结果分别为0.73,0.33,0.55,0.43,0.68,0.65,0.19。

根据对这8家公司的知识影响因素参数,运用本文构建的博弈模型,分析对比这8家公司横向合作研发和纵向合作研发模式的收益情况。

选择a=100,c=60,α=β=1/2,γ=1,考察这8家公司企业横向和纵向合作研发模式的收益情况,结果如表7所示。

3.2 结果分析

从表7中可以发现,8家企业中除了2家企业外,其余应选择合作研发模式与实际情况基本相符。当合作双方企业的知识影响因素较大时,倾向于选择横向合作研发模式;当知识影响因素较小时,企业倾向于选择纵向合作研发模式。这是因为企业主要考虑以下两个方面。

第一,为了应对市场变化,移动互联网技术使得当今社会的网络资源、信息、物体和人之间实现了物联网及服务互联网,工业4.0悄然而至,企业要想在日新月异的时代里仍保持较强的竞争力,需要从外界获取新知识,逐渐向“服务提供商”转变。同时,来自外界的特别是跨界的异质性知识是诱发企业进行突破性创新的关键因素,知识技术的多元化迫使企业内部进行跨越式的学习,为企业进行多元化发展奠定了基础,这也为企业长久立足于市场打下知识积累。具备丰富知识存量的制造业企业能够快速整合技术,生产出市场需要的多技术、复杂度较高的产品,拓宽新的市场。当知识影响因素较大时,具有较高知识转移能力的企业每单位转移、吸收知识的数量较多,对外界知识学习能力较强,能够快速、掌握并且运用新知识,具备更好的市场灵敏度,因此会倾向于选择横向研发合作模式。

第二,制造业产业集群独特的地理群聚降低了企业间的知识流动成本,集群内企业间知识流动较多,但是独特的地理群聚也会造成集群内企业“闭门造车”,形成技术壁垒,固步自封。为了避免由于同一领域同质性知识的积累导致的企业创新能力惯性问题,减少企业“两耳不闻窗外事”式的创新,降低由于技术进步导致的基础知识的急剧贬值而使企业被淘汰的可能性的发生,企业会选择纵向研发合作模式,例如加强与客户的纵向合作,重视客户交互。我们可以从实际调研中发现,在制造业产业集群中,部分处于知识转移能力较低的制造业企业在获利不大的情况下仍会选择纵向研发合作,这是因为企业特别是配套企业为了防止生产出的不符合市场需要的产品,进而会与生产链的上游或者下游的企业进行合作,选择纵向研发合作模式进行创新。

从上述8家企业的实证分析中,可以更直观地认识到知识能力对企业的重要性。企业要想在市场上获得成功,知识管理能力起着决定性作用,因此企业应提升自身的知识能力。企业应在内部搭建完善的知识库和专家库,将现有知识进行显性表达,同时完善企业内部员工学习机制,创造学习氛围,进行人才储备。只有企业自身知识管理能力得到提升,企业学习外界知识的能力才得以提升,才能更好地进行研发创新。

4 结论与展望

4.1 结论

相似企业合作研发选择的模式大有不同,这与企业自身内部因素有关。本研究通过分析知识因素对企业合作研发模式的影响,对比知识转移和研发合作过程,发现知识管理能力对研发合作伙伴的选择、合作过程的稳定性及不同研发模式的预期收益有着影响作用,企业会根据自身知识管理能力选择合作研发模式。在AJ模型上加入知识影响因素,将研发模式选择过程分为研发合作和生产竞争两个阶段,分析了知识影响因素对合作研发模式选择的影响,得出以下几点结论:

第一,当企业所处的外部市场环境一定时,随着知识影响因素的增强,不论横向合作还是纵向合作,企业的研发收益率都呈现先下降后上升的趋势,研发收益率随着知识能力变动而改变。在知识影响因素较强大时,横向研发合作收益率大于纵向研发合作收益率;随着知识影响因素的逐渐降低,两者间的差距逐渐缩小,当超过一定值时,横向研发合作收益率小于纵向研发合作收益率。因此,当企业的知识管理能力较低时,企业应选择纵向研发合作模式;当知识管理能力较高时,企业应选择横向研发合作模式,以达到收益最大化。

第二,当今中国制造业产业正处于结构调整的阶段,附加值低的发展模式已不适合企业发展,提高企业创新能力、自主研发成为企业必选之路。但中国中小企业较多,研发水平参差不齐,选择合适的研发合作模式以提高竞争力是企业面临的重要问题。因此,企业应对自身知识转移能力有清晰的认识,知识管理能力决定着创新知识的整合能力,并与企业研发合作模式的选择密切相关,关系着企业的最终收益。因此,企业应建立高效的学习机制,提高知识管理能力。

4.2 展望

本文研究了制造业产业集群企业知识因素对企业合作研发模式选择的影响,对AJ模型的假设条件进行了一定的放宽,但对于集群内的企业而言,研发合作是个集政府、科研结构、企业自身于一体的复杂战略决策问题,需要从不同角度、不同层面进行深入研究,因此,本文在研究中难免有不足之处,仍然有很多问题尚需考虑和解决。

第一,企业处在不断变化的动态环境中,市场环境、技术变化等都会对企业研发模式选择产生影响,在实际情况要多方位思考。

第二,本文主要以企业的角度进行分析研究,未从政府层面的政策导向方面进行思考,具有局限性。

第三,模型假设每个市场都只有两个寡头企业,并假设企业完全对称,但在实际情况上不同企业之间是有所差异的,实际运用时还要具体情况具体分析。

摘要：将企业合作研发模式分为横向合作研发和纵向合作研发,将研发模式选择过程分为研发合作和生产竞争两个阶段,并结合AHP法(层次分析法)和FAHP(模糊综合评价法),分析知识影响因素对合作研发模式选择的影响。研究表明,在知识影响因素较小时,横向研发合作收益率小于纵向研发合作收益率;随着知识影响因素的逐渐增大,两者间的差距逐渐缩小,当超过一定值时,横向研发合作收益率大于纵向研发合作收益率。