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时间:2019-05-11
《进化博弈视角下的企业知识共享机制研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、进化博弈视角下的企业知识共享机制研究内容摘要:在有效理性的条件下,应用进化博弈论中的复制动态机制来分析企业知识共享机制的长期演化趋势。分析表明:通过改变得益矩阵,鼓励和褒扬知识共享者、惩罚和压制知识自私者,是企业知识共享机制向最理想方向进化的关键。 关键词:知识共享进化博弈蛙鸣博弈 企业内部的知识有多种形式,如个人经验、产品信息、客户信息、工作流程、各种文档。企业知识共享,就是员工互相交流彼此的知识,使知识由个人的经验扩散到企业的层面,从而提高企业的工作效率。知识共享在企业中产生的是一种知识放大效应,它通过知识管理等手段,使企业的知识资源不断得到整合与利用,从根
2、本上推动企业竞争能力的提升。 进化博弈理论与企业知识共享机制 对于企业知识共享机制问题,可以用博弈理论进行研究。目前,国内一些研究已对此做出了初步的探索,如用“囚徒困境”8模型解释不愿知识共享的问题,但是这些分析研究均是应用经典博弈理论进行分析。经典博弈理论从博弈方的完全理性出发,在信息充分的前提下找到了博弈的均衡解。然而对现实中的决策行为者来说,完全理性是很难满足的高要求。当社会经济环境和决策问题较复杂时,人的理性局限是非常明显的。因此要保证博弈分析的理论和应用价值,必须对有理性局限的博弈方之间的博弈进行分析,进化博弈论从有限理性的个体出发,以群体行为为研
3、究对象,合理解释了生物行为的进化过程。生物进化中生物性状和行为特征动态变化过程的“复制动态”,在有限理性博弈分析中正是模拟有限理性博弈方学习博弈和调整策略过程最主要的动态机制之一,而生物进化理论中具有在动态调整过程中达到,在受到少量干扰后仍能“恢复”的稳健性均衡概念“进化稳定策略”,正是有限理性博弈分析最核心的均衡概念,或者说动态策略稳定性概念。 一般来说,在企业内部的知识共享行为上,行为主体的理性层次较低。这主要是因为这类决策是群体决策,而行为是企业行为。此时行为主体意识到错误和调整策略的能力较差,其行为变化更多的是一种缓慢进化而不是快速学习与调整机制。因此可以用生
4、物进化的复制动态机制模拟,即进化稳定策略(ESS)。在重复博弈中,具备有限信息的个体根据其既得利益不断地在边际上对其策略进行调整以追求自身利益的改善,不断地用较满足的事态代替较不满足的事态,最终达到一种动态平衡。在这种平衡中,任何一个个体不再愿意单方面改变其策略,这种平衡状态下的策略称为进化稳定策略。因此,利用进化博弈的方法分析企业知识共享机制更加接近于现实情况,也更有实际意义。 理论基础和模型构建8 (一)理论基础 假定两类行为主体均采用纯策略,令S是行为主体所有纯策略的集合,(S)代表所有在t阶段采用纯策略s∈S的行为主体集合,定义状态变量θt(S)表
5、示在t阶段采用纯策略s的行为主体的群体比例向量,于是有: 根据前面的假设,有限理性的行为主体有一定的统计分析能力和对不同策略收益的事后判断能力,收益较差的行为人迟早会发现这种差异,并开始学习模仿另一类行为人,因此行为人的比例是随时间而变化的,是时间的函数。上述比例随时间变化的速度取决于行为主体的学习模仿速度。学习模仿速度取决于两个因素:一是模仿对象数量的大小(可用相应类型的行为人的比例表示),因为这关系到观察和模仿的难易程度;二是模仿对象的成功程度(可用模仿对象的策略收益超过平均收益的幅度表示),因为这关系到判断差异的难易程度和对模仿激励的大小。于是,有以下连续时
6、间的动态模型: 这是一个模仿者复制动态方程,在本模型中,有如下的定理: 定理(Fudenberrg,1998)模仿者动态的一个稳定稳态是一个纳什均衡,更一般地说,具有源于内部路径限制的任何稳态都是纳什均衡。反之,如果对于一个非纳什均衡,存在一个σ>0,所有内部路径最终将从该稳态的σ邻域内被清除。8 (二)模型构建 假设与前提条件。 1.博弈方:假设该博弈方都是有限理性,且划分为两类,即同事群体1和同事群体2。分析的框架是反复在两个群体中各随机抽取一个成员配对进行博弈。博弈方的学习和策略模仿局限在他们所在的群体内部。这样我们就可以分别对两类群体进行复制动
7、态和进化稳定策略分析。 2.行为策略。博弈方都有两种行为方式:共享;不共享。如果他们的知识都不愿共享,相互封锁,那么个人的知识就会出现低水平重复,使他们各自获得的利益不多,假设为0收益;如果有一个企业成员打破常规,进行知识共享,那么他就获得m(0.5<m<1)发展机会,但共享者是有学习成本z的;如果他们的知识都实行共享,就会获得更多的发展机会p(m<p<1),此时各有学习成本z。 3.行为策略的采取比例。博弈方中可能采取“共享”与“不共享”的比例分别为x、1-x。 4.得益矩阵。用w表示参与人的收益。随机博弈中双方的得益矩阵如图1所
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