质量随机的研发竞赛模型与最优奖励

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1、质量随机的研发竞赛模型与最优奖励论文摘要：本文假设研发质量具有随机性，建立了研发竞赛的非合作博弈模型，分别探讨了完全信息和不完全信息条件下竞赛参与人与竞赛发起者的最优策略。研究发现：竞赛参与人的研发投入水平在完全信息和不完全信息条件下都随自身研发效率的降低而降低；研发参与人的类型信息不完全程度越高，参与人的均衡研发投入越低；在每一种信息类型组合下都存在着最优奖励使得竞赛发起者的期望收益最大。论文关键词：质量随机,研发竞赛,固定奖励　　1.引言　　研发竞赛是指竞赛发起者为了激励创新、获取创新成果而设立竞赛机制，将事先规定的奖励授予给

2、取得最佳研发成果的竞赛参与人。在通常的研发合约外包中，由于代理人具有信息优势，因此难以避免道德风险与逆向选择问题。有效的研发竞赛机制不仅能克服由于信息不对称而导致的上述问题，而且能消除委托人对代理人努力的监测成本。　　对竞赛发起者而言，参与人是否越多越好？研发竞赛的发起者是否应该限制参与人的数量？Tylor的研究显示：免费和完全开放的竞赛参与并不是最优的，因为过多的参与人数会降低参与人的努力程度，因此发起者应通过收取一定的参与费用来限制参与者的人数。Kaplan和Sela对包含进入和竞赛两阶段竞赛的研究也得出了较为相似的结论：因为

3、低能力的参与人更有可能参与竞赛，如果向竞赛获胜者收取一定的费用，则两阶段的竞赛是有效的。除了竞赛参与人的数量，竞赛参与人之间的能力差异是否也会影响到研发竞赛的效率？Che和Gale发现当竞赛参与人的能力不对称时，对更有效率的参与人施加一定的障碍是最优的。乔恒和邱菀华构建了一类递增奖品的R&D竞赛模型，发现竞赛中如果两竞赛者势均力敌，他们都会预期正的利润并付出自己的努力，如果一方有明显的劣势，那么他就会因为面临无利可图的局面而自动出局。　　文献[1-4]皆假定研发投入和研发质量之间是确定性的关系。事实上创新的结果通常是不确定的，因而

4、假定研发投入和研发质量之间是随机性关系更为合理。韩建军等建立了随机R&D竞赛模型，发现选择效率相同或相近的竞赛参与人，可以激励竞赛参与人的相互竞争，从而使项目发起者的收益最大化。Schöttner在参与人同质和创新质量随机的情形下比较了一阶拍卖和固定奖励的研发竞赛，发现相对于不能收取参与费用的竞赛而言发起者会更偏爱固定奖励的竞赛。Konrad则研究了多个阶段竞赛的经济效率。　　本文借鉴了Fullerton关于研发质量和研发投入之间随机关系的假定，该假定相对于文献[5]和[6]更合理也更具说服力，然后分析在研发开始之前竞赛参与人的研

5、发投入决策，进而推出对竞赛发起者而言最优的奖励金额。论文第2节给出了模型的假设，第3节和第4节分别讨论了在完全信息条件下和不完全信息条件下竞赛参与人研发投入的均衡策略以及对竞赛发起者最优的奖励，第5节给出了算例，第6节是对全文的总结和展望。　　2.问题描述与模型假设　　本文考虑的研发竞赛过程如下：发起者首先宣布对研发竞赛获胜者的固定支付，然后竞赛参与者根据自身和对手的类型信息做出研发投入决策，在经过一定时间的研发并取得质量随机的研发成果后，研发质量较高的一方获胜，取得事先规定的固定奖励。当研发质量相同时，随机决定获胜者。本模型做出

6、如下假设：　　（1）研发质量的分布函数为，密度函数为。其中为研发投入，为研发质量，。研发质量的分布函数为公共知识。下文皆用下标分别代表竞赛参与人。当时，一阶随机优于，即竞赛参与人的研发投入越大，越有可能取得质量较高的研发成果。　　（2）竞赛发起者与参与人皆是理性的和风险中性的。　　（3）竞赛发起者和竞赛参与人之间进行的是非合作博弈。　　（4）研发成本为研发投入和研发效率的函数。，，。即为参与人的类型。为得出更直观的结论，进一步假设，其中，为正的常数，可视为参与竞赛的固定费用。　　（5）研发竞赛发起者的效用，其中为一正的常数。　　3

7、.完全信息时竞赛发起者与参与人的均衡策略　　不失一般性，考虑仅有两个竞赛参与人和的研发竞赛。本部分假定每个竞赛参与人的类型为公共知识，即参与人不仅了解自己的类型，而且也了解对方的类型，竞赛的发起者也知道所有参与人的类型。研发过程结束后，取得更高研发质量的参与人获得固定奖金。在研发投入的决策做出之后，参与人获胜的概率为：　　　　可以看出，假定参与人的研发投入不变，参与人的研发投入越大，获胜的可能性越高。　　命题1完全信息条件下，竞赛参与人的均衡策略（，）由下式决定：　　，（1）　　证明：参与人的期望收益为：。　　，得。根据对称性，有

8、。联立求解，即可得（1）式。　　从（1）式可以看出，给定竞赛对手的类型，自身的研发效率越低，对研发的投入会越少；竞赛参与人的类型越相似，研发投入越接近。　　命题2完全信息条件下竞赛发起者的最优奖励由下式决定：，为研发竞赛发起者的期望收益。　　证明：