企業戰略聯盟中知識共享的博弈分析

趙 炎，郭霞婉

（上海大學 管理學院，上海 200444）

一、引言

在轉型深化期，外部知識更趨于全球化和多樣化，為了更好地生存和發展，企業比以往更注重彼此之間的合作，并從各種形式不同的外部合作中獲益良多。戰略聯盟便是一種典型而重要的企業間合作形式，羅杰·奈格爾和簡·霍普蘭德把戰略聯盟定義為兩個或以上有著共同戰略利益和相應經營實力的企業，為達到共同使用資源、共同擁有市場等戰略目標，通過各種契約、協議而結成的優勢相長或優勢互補、風險共擔、生產要素水平雙向或多向流動的一種較松散的合作模式。Lawson and Samson（2001）也把聯盟看做是企業降低成本與風險，獲取規模經濟，縮短新產品開發周期的有效手段［1］。

隨著企業對聯盟的熱衷升溫，學者們也逐漸重視把企業聯盟作為外部知識獲取機制來研究，在過去的15年間，這些研究已然成為管理學實證研究的一個重要部分。學者們一致認為，企業可以通過聯盟來改變自身的技術和知識積累［2］。Song，et al.（2008） 對聯盟企業的競合關系以及企業之間知識資源的共享進行了研究，證實了聯盟成員對于知識共享所帶來的超額收益的期待促成了他們的結盟［3］。

但是，由于知識具備價值性與獨占性，很多企業在結盟或合作研發時傾向于保留知識而非共享知識，并且合作伙伴總是希望對方多共享知識［4］。尤其在那些由來自于不同產業或者規模、實力不同的非對稱企業結成的聯盟中，這些問題更加突出，非對稱企業在聯盟后共享知識時總是存在著各種沖突與矛盾。

針對這一問題，在前人研究的基礎上，本文引入企業知識轉化為商業價值的能力水平、企業知識存儲量、私有知識和共享知識及其轉化彈性系數等變量，構建聯盟企業知識共享博弈模型，求出知識共享的均衡解，并對其進行分析。進一步，本文將聯盟劃分為對稱企業聯盟和非對稱企業聯盟，并分別對其進行博弈分析和數值算例分析。通過分析知識共享主體間博弈過程，本文意在為企業戰略聯盟知識共享策略提供依據。

二、文獻綜述

聯盟中成員企業通過共享知識，將得到兩種收益：協同增效價值與倍增效應價值。前者是指由于聯盟各方知識的互補性，它們融合在一起后能夠產生大于成員各自知識的簡單加和的效果；后者也被稱作杠桿效應，指成員企業獲得共享知識之后，提高了自身競爭優勢的效應［5］。故而，知識共享對于聯盟尤為重要，合作企業知識共享的研究也引起了諸多學者的關注。

目前，關于知識共享博弈的研究主要集中在三個領域［6］：①共享知識的影響因素研究，如成本、信任等，如趙慧娟［7］認為知識共享成本、失去的知識壟斷利益以及共享得益等是影響知識共享的重要因素。②知識共享機制的研究，如Yung-Ming Li，et al（2010）［8］通過對COPs（Communities of Practice）的知識共享博弈模型分析，認為在成員的類型（成員所擁有知識的數量與質量）可觀察而且由領導者負責整個組織的知識共享收益時，知識共享的收益將會達到最大化；張靜（2007）［9］采用改進后的公平偏好博弈分析模型，構建了一個知識共享效用函數，以分析機制公平對知識轉移的影響；還有研究證實在一些知識共享組織中，如果監視可以更好地發揮作用，那么組織成員間的知識共享行為將會得到有力的激勵（King and Marks，2008）［10］。③知識共享過程激勵方面的博弈分析研究，如張洪潮、何任（2010）等［11］通過對非對稱企業合作創新的有限理性的進化博弈分析，得出懲罰機制和利益分配系數是決定企業聯盟能否穩定合作不背叛的關鍵所在；Yung-Ming Li，et al（2010）［8］也提出可以通過引入獎勵因素或建立知識管理系統、提升IT基礎設施水平來提升知識共享收益。

而關于聯盟的知識共享博弈分析研究也是層出不窮：Han T.J.Smit，et al（2006）以一種實物期權的評價方法建立了企業戰略聯盟價值的博弈模型，并以電子和電信業為例說明了企業在何種情況下建立戰略聯盟是最優選擇，何時又應該獨立運作［12］；王雪原、蔡野等（2010）從成員成本確定、成員收益確定、成員理性決策3個環節來設計基于顯性資源和隱性資源的成員-聯盟博弈模型，并給出創造成員-聯盟期望交集的具體方法，來支持R&D 聯盟決策者科學制定聯盟發展戰略［13］；寧燁等（2006）［14］指出在知識共享的過程中知識聯盟的參與各方均要尋求知識共享成本與知識共享收益的平衡點，并采用完全信息動態博弈方法，分析了知識聯盟在知識共享過程中的收益與成本等。

在現有戰略聯盟企業博弈分析的文獻中，學者們分析了聯盟成立的動機，聯盟知識共享水平的高低博弈［4］，聯盟企業選擇知識共享與不共享的博弈［15］，聯盟企業是否共享知識與是否監視的博弈模型［13］，聯盟企業合作與背叛的博弈分析［11］以及知識共享激勵模型［8］等等，但是這些文獻對聯盟企業知識共享的程度劃分都是離散的，如高中低水平或者簡單的共享或不共享等，并沒有將將企業知識共享量作為連續變量進行研究；其次，學者們在分析聯盟企業知識共享的過程時，沒有考慮到企業自身將知識轉化為商業價值的能力對企業知識共享決策的影響；再者，企業加入聯盟以后，其知識可以分為私有知識和共享知識，而以往的文獻中很少有考慮到私有知識對企業效用函數的影響。所以本文采用連續變量來衡量企業知識共享量，將企業的知識總量劃分為私有知識和共享知識，并將它們與企業將知識轉化為商業價值的能力一齊加入效用函數，建立n 個聯盟企業知識共享的博弈模型。另外，由于非對稱企業聯盟的普遍存在，所以本文在第四部分中分析了非對稱企業結盟后，其原有知識存儲差距將將會對知識共享產生的影響，以期能對企業選擇聯盟伙伴時，提供參考價值。

三、聯盟企業知識共享的博弈模型

（一）前提與假定條件

為考察兩個或多個聯盟企業知識共享過程及收益情況，我們假設：

（2）假設每個企業關于聯盟項目的知識存量為Hi，自身保留不共享用來自己獲益的知識量為hi。 那么，Hi=si+hi。

（3）假定企業的個人效用函數取柯布-道格拉斯函數形式，效用函數為

（二）模型建立

1.分散決策情況下的納什均衡

在第二部分中的假設條件下，聯盟中企業所面臨的問題即為給定其他成員企業的知識共享水平的情況下，選擇自己的最優策略（si，hi）來滿足自己的效用Ei最大化。即

這里λ 是拉格朗日系數。

（3）式最優解的一階條件為:

（4）、（5）經過化簡之后，可得均衡條件

假定其他成員企業的選擇已定，那么這n 個均衡條件決定了聯盟內各成員企業知識共享的納什均衡：

考慮到（2）式中的企業知識存量約束，整理可得企業貢獻知識的反應函數為：

由于反應函數（8）中并無A(t)i，那么我們可以推斷出聯盟中成員的知識共享量與其知識轉化為商業價值的能力是無關的。給定其他企業的選擇，對于該企業來說，其知識共享的多少主要有以下幾方面的預期來決定：①知識儲存量，②私有知識轉化為商業價值的彈性系數α，③聯盟共享知識轉化為商業價值的彈性系數β，④對其他企業貢獻知識量。具體來說，本身知識存儲量Hi越大，該企業傾向于共享更多的知識；β 相對于α 越大，說明聯盟共享知識可以更好的給企業帶來商業價值，所以，β 越大，企業共享知識的激勵也越大；α 越大，說明企業保持私有知識對自己更有利，則該企業就偏向于不和聯盟內其他企業共享知識；而且，如果企業相信其聯盟合作伙伴共享的知識量越多，那么該企業自己的共享知識量就越少。

2.集中決策情況下的納什均衡

上面模型是各成員企業自主決定是否共享知識來滿足自己效用最大化的模型，這也這是現實中的情況。但是，根據Yung-Ming Li，et al（2010）［8］在其研究中指出的，在實踐社區（Communities of Practice）知識共享的過程中，若有一位領導者可以統籌全局，也就是知識共享決策權高度集中于該領導者而非成員個體，知識共享水平要遠遠好于分散決策的情況。

在聯盟中，若存在這樣的領導者，那么該領導者制定決策就要滿足聯盟整體效用最大化的目標，即

所以可得拉格朗日函數：

這里λ 是拉格朗日系數。

（11）式最優解的一階條件為:

使用（13）中n個等式消除掉（12）式中的A(t)i，可得均衡條件：

給定其他企業的選擇，此時，

將（15）式與（6）式進行對比，我們可發現在企業在分散決策時相對于集中決策傾向于多保留私有知識，這也是和Yung-Ming Li，et al（2010）的研究相吻合的。即若聯盟中各企業知識共享決策由一個領導制定，那么聯盟知識共享水平可大為提高，在這里，甚至可以達到帕累托最優。此時，企業的反應函數為：

對比（16）與（8），就可以發現集中決策下的知識共享水平要高于分散決策。同樣的，集中決策下的知識共享水平也不受A(t)i的影響。而且，在集中決策的情況下，共享知識轉化為商業價值的彈性系數β 對知識共享水平的影響將變得更大，也說明領導者會更傾向于從聯盟利益考慮問題。

四、模型推廣與應用

（一）對稱企業聯盟的知識共享模型

對稱企業廣義上是指相同產業或規模、實力相當的兩家或多家具有合作關系企業。在本文中將對稱企業抽象為知識儲備大致相當的聯盟成員企業，即令

在均衡狀態下，聯盟內的每個成員企業將共享同等數量的知識，將（17）代入（8）式中，可得到每個企業的知識共享量：

那么，納什均衡的總供給量為：

（二）非對稱企業知識共享模型

當前中國處于轉型深化期，企業越來越多的與規模、實力迥異，甚至跨行業的國內外企業結成非對稱企業聯盟以提高自身競爭力［11］。但是，非對稱企業聯盟面臨著一系列問題，使這些企業間的合作創新關系難以持久，知識共享的不平衡便是其中的問題之一。針對這種情況，我們假定聯盟中有兩家企業，結合公式（2）、（8），可得二者的反應函數曲線，兩曲線的交點便是知識共享的納什均衡點。

1.企業知識存儲量差距對知識共享的影響

假設聯盟中兩家企業的知識存儲量的總和為3H，聯盟共享知識轉化為商業價值的彈性β=0.8，由于聯盟存在的原因正是在于其可以通過知識分享與整合從而使成員優勢互補，風險共擔，降低成本，獲取規模經濟，縮短新產品開發周期（Lawson and Samson，2001）［1］，所以企業私有知識轉化為商業價值的彈性α 應小于β，在本文中，取α=0.4 。結合（2）、（8）兩公式，可得出不同企業知識存儲實力差距情況下聯盟知識共享量的變化曲線。

隨著企業A原有知識存儲量的變化，納什均衡點的變化如圖1 所示。圖1 中橫軸為企業A 所擁有的知識量x（0H ≤x ≤3H），縱軸為企業A或B的知識共享量，S1、S2分別表示企業A與企業B的知識共享量變化曲線。畫一條垂直于x軸的縱線，該縱線與曲線S1、S2相交的點，便是企業A知識存儲量為x 時，兩企業達到納什均衡時所選擇的最優知識共享量。從圖1 中可以看到，在企業A 的知識存儲量較低（H1＜0.7H）時，它將不分享自己的知識，聯盟共享知識主要由企業B（H2＞2.3H）提供，而且企業B 的知識共享量隨著的企業B的知識存儲量H2增大而增大。所以說，當企業原有知識存儲量差距較大時，聯盟知識共享博弈就類似一個智豬博弈，實力強大的企業是大豬，總是提供聯盟共享知識；而實力弱小的企業就是小豬，總能從大豬提供的聯盟共享知識中獲益。

圖1 聯盟知識共享量隨成員知識存儲量變化趨勢圖

從圖2 中可得，企業A 和企業B 知識總量固定為3H，隨著企業A的知識存儲量從0增長到3H，聯盟的知識共享總量是先減少后增加的；當企業A的知識存儲量位于0.8H到2.2H之間時，聯盟知識共享總量S 穩定在1.5H。有趣的是，隨著企業知識存儲差距的拉大，雖然其中一個企業選擇不共享知識，但是由于另一個企業共享了更多的知識，聯盟總的知識共享量反而增大，最高可達到2.25H。

圖2 聯盟知識共享總量隨成員知識存儲量比例變化趨勢圖

2.企業自身知識儲存量固定情況下選擇聯盟伙伴

針對自身知識存儲量確定的企業A 如何選擇合作伙伴，從而使自身在納什均衡的狀態下得到的最大化效益更大，我們假設企業A 的知識存儲量為H，企業B 的知識存儲量在0～10H 變化，仍然令α=0.4，β=0.8。結合在本文第三部分中得到的均衡解，可得到隨著企業B知識存儲量變化，企業A、企業B的知識共享量曲線（S1，S2）以及聯盟知識共享總量（S）、企業A的效益曲線（E1）如圖3和圖4所示。

圖3 企業A知識存儲量固定情況下選擇聯盟伙伴企業B

圖4 企業A知識存儲量固定情況下選擇聯盟伙伴企業B（局部放大圖）

從圖3 中可以看出，隨著企業B 的知識存儲量的增大，企業A 的知識共享量逐漸減少至0，企業B 則逐漸承擔起共享聯盟知識的主要任務?？傮w來看，企業A所獲得的聯盟效益也是呈上升趨勢。將圖3內企業B的知識存量在0～2H的部分放大，如圖4 所示。我們發現在企業B 的知識儲存量小于企業A的約0.3倍時，聯盟知識共享總量反而隨企業B的知識存儲量增加而略微呈下降趨勢。

五、結論與討論

本文運用博弈論理論分析了聯盟企業間知識共享行為，并且將聯盟企業分為對稱與不對稱兩種聯盟模式進行深入分析。研究表明：

首先，傳統意義上，我們往往認為，技術水平較弱，也就是將知識轉化為商業價值的能力越低的企業，可能更樂意與合作伙伴共享知識。但是從本文的模型及推算中可以看出，企業知識共享的水平是和技術水平無關的，換句話說，不管企業將知識轉化為商業價值的能力是強是弱，其知識共享水平只受聯盟成員個數、自身知識存儲量、私有知識轉化為商業價值的彈性以及共享知識轉化為商業價值的彈性的影響。

其次，若有領導者可以統籌全局，全權負責聯盟企業知識共享項目，以聯盟知識收益最大化為目標，來決策是否共享知識以及共享多少知識，那么聯盟知識共享水平將大幅提高。但在當前的商業環境下，這樣做會損害各成員企業的隱私與自主權，所以很難得到順利實施。那么，聯盟可以采取一些其他措施，比如推廣知識管理系統以及完善IT基礎設施等，以使聯盟成員充分了解知識共享的過程與結果，并且可以通過加強溝通和制定協議等來提升知識共享收益［8］。

再次，兩個非對稱企業構建聯盟，如果二者的原有知識存儲量差距過大，則聯盟知識共享博弈很可能會轉化為智豬博弈，知識存儲較多的企業會承擔起主要的知識共享任務，而知識存儲實力較弱的企業將會選擇少共享甚至不共享知識。

最后，當聯盟中兩個企業知識存儲實力差距不大時，總的聯盟知識共享量反而比企業知識存儲實力差距較大時要少?，F實生活中，某些技術先進的企業會選擇與一些未掌握核心技術的企業組成聯盟，共享非核心知識并共同研發制造也是出于這個原因。在此過程中，技術占優的公司往往承擔起產品的主要研發，而技術占劣的企業往往承擔起非主要零部件研發以及產品加工制造，二者優勢互補，從而創造出更多價值。

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