“智猪博弈”对公司绩效管理的启示

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1、“智猪博弈”对公司绩效管理的启示  摘要:“智猪博弈”模型是一个博弈论经济学中的著名模型,它给出了有悖效率与公平的“小猪躺着大猪跑”均衡解。通过分析该模型得出规则是导致“小猪躺着大猪跑”现象的根本原因。本文通过分析因规则改变而产生的改进“智猪博弈”模型得出了公司只有建立对内体现公平性,对外保持竞争性的绩效管理体制才能提高公司的竞争力,使公司立于不败之地的启示。  关键词:智猪博弈绩效管理启示  一、“智猪博弈”模型  在博弈论经济学中,“智猪博弈”是一个著名的纳什均衡的例子。“智猪博弈”讲的是猪圈里有两头猪,一头大猪,一头小猪。猪圈的

2、一头有一个猪食槽,另一头安装着一个按钮,控制着猪食的供应。按一下按钮会有10个单位的猪食进槽,但按按钮的劳动将消耗相当于2个单位的猪食。若大猪等待,小猪按,大猪吃9个单位,小猪只能吃1个单位;若大猪按动按钮,小猪等待,大猪吃6个单位,小猪吃4个单位;若两头猪同时按,大小猪分别吃7个单位和3个单位,若两头猪同时不按,大小猪吃不到任何食物。由此可以得出如下图所示不同的博弈策略下大猪、小猪的收入和收益矩阵。如表1。  分析上图矩阵得出:如果大猪按的话,小猪按:收益1个单位,不按:收益4个单位,所以小猪选择不按;如果大猪不按的话,小猪按:收益

3、为-1个单位,不按:收益为0个单位,所以小猪选择不按。综上所述,不管大猪按还是不按,小猪的最优策略就是选择不按。如果小猪不按的话,大猪按:收益为4个单位,不按:收益为0,所以大猪选择按。根据纳什均衡原理,“智猪博弈”的均衡解就是大猪按,小猪不按,于是就出现了“小猪躺着大猪跑”的现象。  “智猪博弈”给了小猪以等待为最佳策略的启示。小猪未能参与竞争创造价值,也能获得与参与竞争创造价值的大猪一样多的收益。它反映了社会资源配置无效率和不公平。  二、改进“智猪博弈”的模型  是什么导致“小猪躺着大猪跑”的现象?我们不能简单的指责“小猪”而同

4、情“大猪”。智猪博弈的困境,是对参与博弈的所有主体提出的一个难题。之所以会产生“小猪躺着大猪跑”的现象,归根到底是游戏规则制定问题。  我们就通过改变游戏规则,改进“智猪博弈”模型,进而分析大小猪的行动策略变化。目前对该模型的改进多是三种模型:增量模型(增加一倍)、减量模型(减少一半)、减量加移位(减少一半加移位)的粗略分析。下面我将对三种模型进行定量分析。  1.增量模型:首先假设,在原有模型中不同博弈策略下的收入比不变。增加按一下X个单位的食物落下,不同的博弈策略下大猪、小猪的收入和收益矩阵如表2:  在原有的模型下,大猪按,小猪

5、选择不按是最优的。如果大猪不按,对小猪来说,只有收益超过0,小猪就会去按。临界点为效益为0时(-1+0.1x=0,求得x=10),即食物落下量增加10个单位,比原来增加一倍。只有小猪的收益超过临界点,即落下实物量超过20个单位,才能在大猪不按的时候,小猪会考虑去按。这个模型相对之前的那个模型来说两者的收益都增加了。在一定程度上激发了大猪小猪的积极性。不过小猪的积极性还是不高,因为不管他是否去按,收益最大的还是大猪。对大猪而言,最不公平的是自己的劳动所得,不能全归自己所有。在现有的模型下,大猪按一下的收入总是小于企业所付出的成本。对企业

6、而言,企业付出的成本则增加了一倍,变成了20。  2.减量模型:首先仍然假设,在原有模型中不同博弈策略下的收入比不变。减少X个单位的食物落下,不同的博弈策略下大猪、小猪的收入和收益矩阵仍可以由表2表示。  X为负数时,表示减少。  在原有的模型下,大猪按,小猪选择不按是最优的。但是如果当大猪的收益为0时,大猪就会选择不按(4+0.6x=0求出x=-■)。即食物落下量减少■个单位,变为■个单位时,大猪也开始选择不按。该模型对企业来说节省了成本,但是对大猪和小猪来说,收益下降,极大挫伤了,大猪小猪的积极性。甚至减少到一定程度,大猪也会罢工

7、。  分析增量和减量两个模型的出:  食物落下量>20时,大猪,小猪都会按。大猪的收益大于小猪收益。  由此可以得出:20≥食物落下量>■,大猪按,小猪不按。  20>食物落下量>10,大猪的收益大于小猪的收益  食物落下量=10,两猪的收益相等。  10>食物落下量>■,大猪的收益小于小猪的收益  食物落下量≤■,大小猪都不按。  3.减量加移位方案。食物落下量比原来减少至Y个单位,同时将投食口移到踏板附近。无论是谁,每次踩踏板的收入刚好等于食物落下量。如果合理的确定Y值,则可以完全消除大猪小猪的“不公平”的消极情绪,极大极高两者的

8、积极性,同时也为企业节省的成本。结果就是小猪和大猪都拼命地抢着踩踏板。等待者不得食,而多劳者多得。这个是典型按劳分配,多劳多得,这也是最为合理的绩效和目标管理方式。  三、“智猪博弈”对绩效管理的启示  “智猪博弈”的经

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