柴国荣;龚琳玲;李振超
【摘 要】我国的产业集群内企业问信任水平不高,导致企业间的交易成本高,知识流动的速度慢,进而影响了集群的创新,制约了产业集群的发展.从博弈参与者的有限理性出发,分析了产业集群合作创新企业间信任关系的演化过程,建立了合作创新企业间信任关系的演化博弈模型,分析了信任关系的演化结果、演化路径.最后,根据博弈分析的结果,分别从降低合作创新风险系数、提高合作创新贴现因子和协同系数等方面对构建集群企业合作创新中的相互信任关系提出了建议.%The level of trust among enterprises in China's industrial cluster is low, which leads to the high transaction costs between enterprises as well as the slow speed of knowledge flowing, thereby it affects the innovation in industrial clusters and restricts the development of industrial clusters. Based on the limited rationality of game participants, the article analyz es the evolution of trust relationships between co - innovation enterprises of industrial cluster, establishes the evolutionary game model on trust relationships between co - innovation enterprises, and analyzes the evolution results and path of trust relationships. Finally, based on the evolution results, it gives
suggestions in building mutual trust relationships between co -innovation enterprises of industrial cluster, respectively in terms of reducing the co -innovation risk, improving the coinnovation discount factor and synergistic coefficient.
【期刊名称】《科技管理研究》
【年(卷),期】2011(031)002 【总页数】4页(P36-38,73)
【关键词】信任关系;合作创新;产业集群;演化博弈 【作 者】柴国荣;龚琳玲;李振超
【作者单位】兰州大学管理学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学管理学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学管理学院,甘肃,兰州,730000 【正文语种】中 文
【中图分类】F062.9;F276.2
信任是维持和促进经济活动的重要因素,只要交易活动存在,企业间信任关系就会发生。信任对于集群企业的合作创新有着不可忽视的作用,它提高合作中信息交换的质量,减少合作中的不确定性,防止投机行为的产生,是企业间合作关系形成的基础。产业集群内企业间的信任是指,产业集群内合作企业在面对不确定性时信赖对方,相信对方不会利用自己的脆弱性,遵守已经达成的合同或协议的条款。蔡铂和聂鸣[1]认为产业集群中的企业之间形成的良好信任关系,特别有利于隐含知识的交流与传播,能够在合作中有较高的“容错性”,促进企业不断地创新。袁立科和张宗益[2]从信任与企业的互动关系出发,分别从路径依赖,交易成本,合作机会以及知识整合与扩散几个角度围绕信任对研发合作形成过程的影响作了深入的分析,认为主体间的相互信任关系对于研发合作的形成有重要的影响。李永锋和司春林[3]提出了合作创新战略联盟中企业间相互信任的概念模型,并通过实地问卷调研对模型进行实证分析,验证了合作创新企业之间的相互信任对合作效果的正向影响关系。
可见,目前国内外学者主要运用定性和实证的方法,研究信任如何促进集群企业间合作创新,以及企业间信任如何提升企业的创新绩效[4],而对于集群企业合作创新中的信任关系如何变化发展的研究还不多见。产业集群合作创新中的信任关系属于组织间信任,它不同于一般的组织间信任,是一种网络组织间的信任。它不是基于偶然性交易而产生的脆弱性信任,而是基于长期交易而产生的持久性信任。集群中合作双方的信任关系将随着时间而演化,可能向积极的方向,也可能向消极的方向。因此本文引入复制动态微分方程,构建产业集群内合作创新企业间信任关系的演化博弈模型,分析信任关系的演化结果、演化路径,以期进一步丰富相关理论研究,并对集群企业合作创新实践有所贡献。
演化博弈论源于生物进化论,它是把博弈理论分析和动态演化过程分析结合起来的一种理论。演化博弈论以有限理性为基础,认为博弈各方不是每一次博弈都能找到最优的均衡点,他的最佳策略就是模仿和改进自己或别人过去博弈中的最有利战略,在这样反复的博弈过程中,所有的博弈方可能会达到某个稳定的均衡点,也可能会出现多个均衡点。
在演化博弈论中有两个核心概念,“演化稳定策略”(Evolutionary Stable Strategy[5],ESS)和“复制动态”(Replicator Dynamics)。演化稳定策略(ESS)表示一个种群抵抗变异策略侵袭的一种稳定状态,其基本思想是当种群所采用策略的平均支付比变异者所采用策略的期望支付高,随着时间的推移,变异者将在自然选择的压力下改变策略或退出群体。复制动态是用来模拟群体类型比例的变化过程,如果一种策略的期望支付(Payoff)比种群的平均支付高,这种策略就会被种群中更多的参与者所采用,其动态变化速度可用下面的微分方程表示:
其中,s(t)表示群体中博弈方在t阶段采用特定策略s的比例;πs为该博弈方采用策略s的期望支付;表示该博弈方采用其策略空间所有策略时的平均支付。上述动态微分方程与生物进化论中描述的“复制动态”过程一致,因而被称为“复制动态
方程”。
2.2.1 问题描述及模型的假设
假设存在合作创新企业A、B,二者的策略集合均为 ,T表示信任,C表示不信任。假定博弈方A、B选择信任策略的概率分别为x1、x2(0≤x1≤1,0≤x2≤1),选择不信任策略的概率则分别为(1-x1)、(1-x2)。其中概率x1、x2也可以理解为群体博弈中选择信任策略的参与企业的比例或者企业决策群体中支持信任策略群体的比例。博弈收益矩阵如表1。 其中:
(1)博弈方A、B均选择不信任策略(即双方都自行研发)时,双方的收益分别为a1、a2(a1、a2gt;0);
(2)li(0lt;lilt;1)为风险系数;n1(ngt;0)为当企业采取信任策略时,企业的创新投入(包括技术、资金、组织资源等);lini表示企业采取信任策略时的风险成本; (3)δi(0lt;δilt;1)为贴现因子。贴现因子δi可以理解为集群企业之间对未来相互信任所带来的利益的重视程度。当贴现因子越大,说明未来收益对信任双方带来的效用越大,贴现因子越小,说明双方更看中眼前的利益;mi(migt;0)表示当对方采取信任策略时,自身由于吸收对方对合作创新所进行的投入所获得的收益;r(rgt;1)为集群内企业合作创新的协同系数,rni表示当双方都采取信任策略时各自获得的信任协同收益。
2.2.2 演化博弈模型的建立
根据支付矩阵,企业A采取信任策略和不信任策略的期望支付分别为πT(A)=x2[a1+δ1(m1+rn1)-l1n1]+(1-x2)(a1-l1n1)和
πC(A)=x2(a1+δ1m1)+(1-x2)a1,则企业A总的期望支付为根据复制动态微分方程(1),企业A采取信任策略的变化速度为: =x1[πT(A)-]=x1n1(1-x1)[rx2δ1-l1]
同理,企业B采取信任策略的变化速度为: =x2[πT(B)-]=x2n2(1-x1)[rx2δ2-l2]
令=0,=0,得到五个均衡点 及P(0,0)、Q(1,0)、M(0,1)、N(1,1)及E(xlt,xk),其中,xh=,xk=。对于一个由微分方程系统描述的集群动态,根据Friedman[6]提出的方法,其均衡点的稳定性由该系统的雅克比矩阵局部稳定分析得到。由式(2)、(3)得系统的雅克比矩阵为:
当ligt;rδi时,有a1+δ1(m1+rn1)-l1n1lt;a1+δ1m1,即当企业B选择信任策略时,企业A选择信任策略所获得的收益小于选择不信任策略时的收益。而a1-l1n1lt;a1,即当企业B选择不信任策略时,企业A选择信任策略所获得的收益也小于选择不信任策略时的收益。因此,不管企业B选择信任还是不信任,企业A都是选择不信任策略。由博弈的对称性可知,此结论也适用于企业B。此时,合作创新企业信任关系的演化稳定策略为(不信任,不信任),合作将不会发生,两企业陷入囚徒困境。
当li≤rδi时,0lt;xh≤1,0lt;xk≤1,E(xh,xk)点在S={x,y(0≤x≤1,0≤y≤1)}的二维平面系统之内。通过雅克比矩阵对四个均衡点进行局部稳定性分析可知,在均衡点P(0,0),detJ=l1l2n1n2gt;0,trJ=-(l1n1+l2n2)lt;0,均衡点P(0,0)是演化稳定点。同理,均衡点N(1,1)也是演化稳定点,而Q(1,0)、M(0,1)均不是演化稳定点。演化路径如图1所示。
图中描述了企业信任关系的动态演化过程,如果合作创新企业信任关系的初始状态落在MEQP部分,那么系统将逐渐演化到P(0,0)点;如果初始状态落在MEQN部分,那么系统将逐渐演化到N(1,1)点。
从以上分析可知,当li≤rδi时,合作创新企业信任关系演化的长期均衡结果可能是(信任,信任),也有可能是(不信任,不信任)。究竟沿哪条路径到达哪一状态与
博弈的支付矩阵中某些参数的变化密切相关。下面分别对几个参数进行分析。 (1)风险系数li。从演化路径图可以看到,当MEQN部分的面积增大时,系统演化到N(1,1)点的概率也增大。MEQN部分的面积为SMEQN=1-(+,对S求关于li的一阶导数,得S′(l1)=-lt;0,S′(l2)=-lt;0。S的变化同 的变化成负相关,即当其他的变量一定时,li的值越小,折线上方的MEQN部分的面积越大,系统收敛于均衡点N的概率就越大,合作创新企业采取相互信任的可能性增加。
(2)贴现因子δi。对S求关于δi的一阶导数,得S′(l1)=gt;0,S′(l2)=gt;0。S的变化同δi的变化成正相关,即当其他的变量一定时,δi的值越大,折线上方的MEQN部分的面积越大,系统收敛于均衡点N的概率就越大,合作创新企业采取相互信任的可能性增加。
(3)协同系数r。对S求关于r的一阶导数,得S′(r)=(+)gt;0。S的变化同 的变化成正相关,即当其他的变量一定时,r的值越大,折线上方的MEQN部分的面积越大,系统收敛于均衡点N的概率就越大,合作创新企业采取相互信任的可能性增加。
产业集群合作创新过程中充满了不确定性与复杂性,需要合作双方互相信任才能实现。从上面的参数分析可知,为了使合作创新企业更加倾向于采取相互信任的策略,在实践中需从以下三个方面去做:
(1)降低合作创新风险系数 。从集群层面来说,可通过促进产业集群创新模块化来降低风险。集群产业的模块化有利于克服交易中的机会主义和提高信息的对称性[7]。模块化企业聚集在一起,降低了信息的不对称性,企业的机会主义行为容易被察觉,从而有利于降低风险。从企业层面来说,可通过以下方法来降低合作创新风险。首先,构建良好的沟通平台,保证信息的有效传播,降低合作双方的信息不对称,识别并快速传播对方企业的机会主义行为,有效降低合作风险[8]。其次,建立动态知识产权评估机制,减少隐性创新成果的溢出。再次,建立合理的成果分
享机制,实现合作创新收益整体最大化。
(2)提高合作创新贴现因子δi。从集群层面来说,需要构建集群企业之间长期合作的环境。促进集群内部企业之间长期的合作需要具备规范的经济秩序、稳定的经济环境和经济政策,只有健全市场体制,才不会使企业对未来收益有太大的不确定性,继而增强企业之间进行长期交易的信心,使合作企业对未来良好的预期。从企业层面来说,首先,做好市场分析,选择投资收益率较高的项目进行合作创新。投资收益率越高,企业对未来收益的预期越高,贴现因子越大。其次,优先选择和自己有过多次良好合作经验的企业进行合作。研究表明,多次博弈和一次博弈相比较,双方的耐心会增加,收益的贴现因子较大。
(3)提高合作创新协同系数r。协同系数r与产业集群的竞争实力有关。首先,推进集群内的文化协同。经常开展企业间论坛、研讨、沙龙、考察等形式的交流活动,在集群内形成互通有无、共同进步的氛围。其次,构建先进的信息系统平台。可以在集群合作企业间建立一个公共的IT平台,支持不同类型的信息应用,方便企业之间数据的获取、商业流程的整合以及电子连接通道的建立,从而使集群合作企业之间可以及时地进行交流和信息共享。产业集群的协同合作需要信息系统的支持,先进的信息支持平台可大大提高集群企业间的协同效率。再次,建立产业集群协同联盟,对集群内企业进行适度的引导,控制低效资源利用率企业数量扩张,减少在原材料、市场等资源上的过度竞争行为,扩大知识、技术等的梯度转移效果。 本文采用以有限理性为基础的演化博弈理论,引入复制动态微分方程,构建了产业集群合作创新企业信任关系的演化博弈模型。博弈分析表明,在集群企业合作创新中,合作双方的信任关系既有可能达到双方互不信任的均衡状态,也有可能达到双方相互信任的均衡状态。通过参数分析得知,要使合作创新企业采取相互信任策略的概率变大,就要调整好风险系数li、贴现因子δi和协同系数r的大小,使li变小、δi和r变大。在实践中,要降低合作创新中的潜在风险,构建集群企业之间
长期合作的环境,增强企业之间进行长期交易的信心,提高企业合作创新协同度。
【相关文献】
[1]蔡铂,聂鸣. 社会网络对产业集群技术创新的影响[J].科学学与科学技术管理,2003(7): 57-60. [2]袁立科,张宗益. 研发合作形成的信任因素分析[J].科学学与科学技术管理,2006(10): 23-26. [3]李永锋,司春林. 合作创新战略联盟中企业间相互信任问题的实证研究[J].研究与发展管理, 2007, 19(6): 52-60.
[4]宋华,王岚. 企业间学习与信任互补作用于创新绩效吗?——基于企业间合作行为的视角[J]. 科学学与科学技术管理, 2009(04): 159-165.
[5]WEIBULL J W. Evolutionary game theory[M].Boston: MIT Press, 1998.
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