考虑知识泄露风险的产学研协同合作演化博弈研究

齐廉文,吴 洁,盛永祥

(1.江苏大学 化学化工学院,江苏 镇江212013；2.江苏科技大学 经济管理学院,江苏 镇江 212100)

随着新一轮科技革命和产业变革的不断深入,企业自身知识资源的局限性使其难以在激烈的市场竞争中保持竞争优势,不得不寻求外部知识主体进行协同合作[1]。党的十九大提出要建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系,国家战略层面的重视为产学研协同合作的理论发展与应用实践指明了方向。企业和高校拥有异质性资源,协同合作创新有助于产学研双方加速实现科技成果转化和价值增值[2-3]。然而,产学研协同合作过程中依然存在很多问题,其中,知识泄露风险一直以来未得到合作双方足够重视。在市场经济环境下,产学研协同合作过程中面临的网络安全、信用风险等因素均可能造成合作方的知识泄露,损害双方协同收益,给产学研合作带来不利影响。以霍尼韦尔中国公司为例,该公司在研发外包协作中由于各部门协同不力导致核心技术信息遭到泄露,造成了严重的经济损失[4]。产学研协同合作过程中一旦发生较为严重的知识泄露,企业和高校自身利益受到损害的同时,也会对双方的协同能力和成本投入带来影响[5-6]。因此,研究产学研双方对于知识泄露风险的认知特点,强化合作主体之间的信任机制,构建安全稳定的合作环境,对于推进产学研合作协同发展至关重要。

目前,学术界针对产学研协同合作问题已经开展了多方位的研究。一方面,众多学者从影响因素、演化过程、利益分配等角度对产学研协同合作问题进行了研究。如陈劲等从整合维度和互动强度出发探索构建了协同创新的理论框架[7]。Hong等从地理距离的角度出发研究了产学研合作的影响因素[8];贾晓霞研究了知识积累对产学研合作创新绩效的影响机理[9];Sandberg等研究了大学-产业创新网络的管理问题[10];刘嘉楠等研究了产学研合作网络的演化特征和连接模式[11];李恩极等分析了政府主导下的产学研协同创新利益分配机制[12];何郁冰等基于国家创新系统理论,构建了具有“战略-知识-组织”三重互动效应的产学研协同创新模式[13]。

也有学者从博弈论的视角对产学研协同合作问题进行研究。如陈劲等研究了协同创新背景下的产学研演化博弈行为,考察了合作行为的演化机理、合作的持续性及均衡的稳定性[14]。吴洁等构建了产学研合作背景下的知识转移动态博弈模型,同时分析合作中的知识转移问题;鲍新中等从博弈角度对产学研合作创新中剩余价值的分配机制进行了研究[16];吴彩丽等运用动态演化博弈理论分析影响产学合作团队成员“知识转出方——团队”双方策略选择的多维因素[17];臧欣昱等从协同创新视角出发,基于有限理性的演化博弈理论构建了企业与学研机构间的协同合作决策博弈模型[18];徐升华运用信息经济学中的委托代理理论,研究产学研知识转移过程中的博弈关系[19]。

与此同时,众多学者也对产学研合作的风险问题进行了研究。Giusti等[20]、辛爱芳、张建新[21-22]从理论角度对产学研合作中存在的风险进行了分析。武海峰从合作模式的角度对产学研合作三方的目标差异风险进行了研究[23];陈伟等基于复杂网络视角,以海洋能产业为例,重点分析了产学研合作创新网络中存在的内生性风险[24]。马水锋、戴勇研究了产学研合作中的知识产权风险问题[25-26];张志勇研究了产学研合作中的财务管理风险[27];马亚男等分析了在联盟形成和运行的过程中影响联盟成员组织知识泄漏风险大小的各种因素[28];杨治等通过案例研究霍尼韦尔中国公司的研发外包活动,揭示企业在研发外包活动过程出现的知识泄露风险[29]。

总的来说,目前对于产学研协同合作的研究已有不少,研究意义不言而喻。但总结归纳已有的文献,目前研究尚存在两方面不足:一方面,已有研究主要从产学研协同绩效、网络演化特征、利益分配等角度进行分析和阐述,但从产学研协同合作风险的角度出发的研究比较缺乏,往往忽略了知识泄露风险对协同合作稳定性的影响;另一方面,目前关于产学研协同合作风险问题的研究多是运用实证研究和概念模型的方法展开,采用演化博弈模型的研究鲜有涉及。因此,笔者在演化博弈论的基础上,考虑知识泄露风险及其相关的协同能力和成本变化因素,构建产学研协同合作演化博弈模型,并据此进行稳定策略分析,研究在产学研协同合作中关键因素的变化对主体间协同合作稳定性的影响。

一、产学研协同合作演化博弈模型

(一)协同合作收益函数构建

基于马亚男等[28]、张宝生等[30]、徐建中等[31]关于协同合作知识转移问题的研究,本文将知识泄露风险、知识聚合收益、知识转移成本及奖惩机制等因素加入收益函数中,在考虑企业主体i与高校主体j有限理性的基础上,建立协同合作收益函数:

πi=πi(Ki,αikj,βiKikj,(1-θi)γikimkjn,ciki,φi)

其中，πi:企业i的收益；Ki:企业i原有知识存量。一般情况下,高校知识存量Kj高于企业,故Kj>Ki>0。

αikj:其中kj表示高校j在协同合作中输出的知识量,αikj表示企业i从高校j吸收的有效知识量,称为协同合作直接收益,αi为知识吸收能力系数,取决于知识主体双方面临的知识风险、知识距离等因素,体现协同合作的效率αi∈[0,1]。

βiKikj表示知识聚合收益,企业i将会从高校j在协同合作中贡献出的知识中获取一部分和原有知识进行融合消化,从而对原有知识进行一定的改进,产生1+1>2的效应,βi为叠加系数,取决于企业i对知识的理解、领悟和应用能力。

θi:知识泄露风险系数,知识泄露风险会导致协同收益产生一部分折损,即合作时存在不可抗因素,例如合作成果遭遇抄袭、欺骗合作、未达预期目标等。

ciki表示协同合作成本,取决于协同合作过程中双方的资源投入及知识泄露情况,ci表示协同合作成本系数。

φi表示惩罚因子,针对在协同合作过程中采用机会主义或搭便车等不合作行为进行惩罚[32],假设φi=φj。

为方便分析,不失一般性,本文将收益函数简化为:

(二)协同合作的博弈矩阵

双方协同合作的稳定过程也就是企业与高校在博弈中达到最优均衡的过程。由于企业与高校的有限理性,在双方选择合作策略时存在差异性,不同的策略组合使得各主体获得收益不同[33]。高校与企业之间的博弈过程存在四种情况:

(1)如果企业i和高校j同时选择合作策略,则企业i的收益Hi=Ki+αikj+βiKikj+(1-θi)γikimkjn-ciki,高校j的收益Hj=Kj+

(2)如果企业i选择不合作策略,虽然能获得“机会”收益Ki+αikj+βiKikj,但同时会受到惩罚φ,此时企业i的收益为Qi=Ki+αikj+βiKikj-φi,而高校j选择协同合作策略的收益为Wj=Kj-cjkj;

(3)如果企业i选择协同合作策略,而高校j选择不合作策略,则企业i的收益受高校j机会主义行为的影响变为Wi=Ki-ciki,而高校j的收益变为Qj=Kj+αjki+βjKjki-φj;

(4)如果企业i和高校j都选择不合作策略,则企业i和高校j的收益将不受彼此机会主义的影响,分别为Ti=Ki,Tj=Kj。根据合作决策的动态变化,建立企业i和高校j的协同合作博弈支付矩阵,如表1所示。

假设企业和高校中的成员都是有限理性的个体集合,在博弈之初,企业中选择协同合作策略的成员比例为x,选择不协同合作策略的成员比例为(1-x);高校中选择协同合作策略的成员比例为y,选择不协同合作策略的成员比例为(1-y)。根据表1所列出的四种策略组合可得:

企业选择协同合作策略的平均收益为:

Π1=yH1+(1-y)W1=y[α1k2+β1K1k2+

企业选择不协同合作策略的平均收益为:

Π′1=yQ1+(1-y)T1=y(α1k2+β1K1k2-φ)+K1

企业分别以x和(1-x)的概率选择协同合作和不协同合作策略的平均收益为:

y(α1k2+β1K1k2-φ+xφ)+K1

高校选择协同合作策略的平均收益为:

Π2=xΠ2+(1-x)W2=x[α2k1+β2K2k1+

高校选择不协同合作策略的平均收益为:

Π′2=xQ2+(1-x)T2=x(α2k1+β2K2k1-φ)+K2

高校分别以y和(1-y)的概率选择协同合作和不协同合作策略的平均收益为:

c2k2]+x(α2k1+β2K2k1-φ+yφ)+K2

则关于x,y的微分方程组(动态复制系统)可表示为:

(三)局部稳定性分析

相应的Jacobian矩阵为:

x(1-x)[(1-θ1)γ1k1mk2n+φ]×

计算矩阵行列式的值:

DetJ=(1-2x)(1-2y)[y(1-θ1)γ1k1mk2n+

yφ-c1k1][x(1-θ2)γ2k2nk1m+xφ-

c2k2]-xy(1-x)(1-y)[(1-

θ1)γ1k1mk2n+φ][(1-θ2)γ2k2nk1m+φ]

计算矩阵行列式的迹:

根据Jacobian矩阵的局部稳定性分析方法对五个均衡点进行稳定性分析。当某平衡点使得Jacobian矩阵的行列式为Det(J)>0,同时Jacobian矩阵的迹为Tr(J)<0时,则可以得出该平衡点即为局部渐进稳定状态,也就是演化稳定策略[34],关于均衡点的稳定性分析结果如表2所示:

表2 局部稳定性结果

(四)演化相图

由图1可以看出,企业和高校协同合作演化结果为双方均采用协同合作策略和双方均不采用协同合作策略。初始状态在E5点附近时,两种演化结果均有可能出现。博弈方更趋向于哪一种结果取决于相位图中E2E1E3E5的面积S1和E2E5E3E4的面积S2大小,当S1>S2时,演化系统趋向于产学研双方不合作状态,当S2>S1时,演化系统趋向于产学研双方协同合作状态。在产学研双方进行协同合作博弈时,双方成员收益函数中参数的初始值及其变化会对各成员的收益产生影响,进而影响产学研双方的策略选择也演化至不同的均衡点。

图1 演化相图

二、数值分析

为了更直观地说明高校和企业选择协同合作与不合作的过程和规律,在上述合作创新稳定性分析基础上,根据协同合作的实际情况设定初始参数,运用Matlab软件进行数值分析,能直观展现初始状态和关键因素变化对其合作稳定性的影响。针对图1的演化相图,本文选取符合条件的数值进行模拟。根据约束条件,设置参数,如表3所示。

表3 仿真参数赋值

图2 博弈双方策略动态演化过程

由图2可知,(x,y)落在E2E1E3E5区域内时收敛于E1(0,0),(x,y)落在E2E5E3E4区域内时收敛于E4(1,1),验证了演化结果对初始状态具有依赖性。

(一)知识泄露风险系数变化对演化结果的影响

知识泄露风险对产学研合作双方的合作意愿具有显著影响。首先在高校知识泄露风险系数固定基础上,调整企业知识泄露风险系数的大小观察双方合作意愿的变化,研究发现,高校知识泄露风险系数固定时,企业的知识泄露风险系数阈值在0.2～0.25,当θi小于阈值时,企业和高校会逐渐收敛于1,并最终趋向于(1,1)点;当θi大于阈值时,企业和高校会逐渐收敛于0,并最终趋向于(0,0),此时θi的增加使得双方的收敛速度加快。在企业知识泄露风险系数固定时,高校的知识泄露风险系数阈值在0.25～0.3,当θj小于阈值时,企业和高校会逐渐收敛于1,并最终趋向于(1,1)点;当θj大于阈值时,企业和高校会逐渐收敛于0,并最终趋向于(0,0),此时θj的增加使得收敛速度加快。总体来看,知识泄露风险的增加与协同合作的意愿呈反向变化的特点,这是因为知识泄露风险的增加会导致双方协同收益的损失,增加协同合作的不稳定性,当协同收益低于投入成本时,产学研双方自然会转向不协同合作的策略。

(二)成本系数变化对演化结果的影响

成本因素变化同样对合作双方的意愿具有显著影响。在固定其他参数的情况下,分别调整企业与高校的成本系数ci,cj观察其对协同合作策略的影响。研究发现,当高校成本系数固定时,企业的成本系数阈值在0.3～0.35,当ci小于阈值时,企业和高校会逐渐收敛于1,并最终趋向于(1,1)点;当ci大于阈值时,企业和高校会逐渐收敛于0,并最终趋向于(0,0)点,此时ci的增加使得双方的收敛速度加快;当企业成本系数固定时,高校的成本系数阈值在0.25～0.3,当cj小于阈值时,企业和高校会逐渐收敛于1,并最终趋向于(1,1)点;当cj大于阈值时,企业和高校会逐渐收敛于0,并最终趋向于(0,0)点。在协同合作过程中,高校和企业的成本系数存在阈值,当一方的成本系数小于阈值时,高校和企业的协同合作意愿会随着成本系数的降低而增加,并且收敛于1,即双方均选择协同合作的策略;当一方的成本系数大于阈值时,高校和企业的协同合作意愿随着成本系数的增加而逐渐降低,并且最终收敛于0,即双方均选择不协同合作的策略。

(三)协同能力系数变化对演化结果的影响

知识泄露风险下协同能力的变化对合作策略选择的影响也很显著。在其他参数不变的情况下,分析了高校和企业协同能力系数变化对协同合作策略的影响。研究发现,企业协同能力系数γi的阈值在0.35～0.4,当γi小于阈值时,虽然产学研双方的初始合作意愿相对较高,但由于企业面临的知识泄露风险较大,协同能力随之下降,高校在协同合作过程中的收益小于心理预期,因此高校的协同合作意愿也很快下降,但同时可以看出随着企业协同能力系数的增加,高校的合作意愿会发生明显变化。当企业协同能力系数达到0.35时,高校在一段时间内均保持较高合作意愿,虽然最终双方仍然趋向于(0,0)点,但是已经可以看出企业协同能力系数的增加对产学研双方协同合作意愿和合作稳定性产生的积极影响;当γi大于阈值时,产学研双方的合作意愿会逐渐趋向于(1,1)点,此时γi的增加使得双方收敛于(1,1)点的速度加快。而高校协同能力系数的阈值在0.4～0.45,当γj小于阈值时,产学研双方逐渐收敛于(0,0)点,当γj大于阈值时,产学研双方逐渐收敛于(1,1)点,此时γj的增加使得产学研双方的收敛速度加快。

三、结论

笔者在考虑产学研双方知识泄露风险、合作成本及协同能力基础上,构建协同合作博弈支付矩阵,通过数值模拟知识泄露风险等关键因素变化对产学研协同合作意愿的影响并得出结论:第一，企业合作意愿对知识泄漏风险的变化更为敏感，企业和高校对于知识泄露风险的承受能力均存在一定阈值,企业对市场环境的风险更为警惕；第二，产学研双方的协同合作成本和协同能力系数的变化对双方合作意愿影响较大。在协同合作成本方面,高校对成本系数变化的敏感性高于企业,成本系数的阈值更低;在协同能力方面,企业和高校对合作方协同能力的要求不同,与企业相比,高校协同能力的提升更能有效促进产学研协同合作。

笔者提出促进产学研协同合作的建议:

首先，加强核心知识保护,建立风险评估及预防机制。由于参与协作的安全知识与私有知识的相关性,知识泄露的发生可能危及到核心知识的安全,因此企业和高校应当加强对其核心知识的保护。在实际操作中，产学研双方应该建立合理完善的风险评估和预防机制,可由合作主体商议或委托专业风险管理团队进行全程跟踪,或者政府作为第三方监督体,减少参与主体的败德行为,维护合作过程的稳定性,降低甚至防止知识泄露风险的发生。

其次，构建成本补偿机制,发挥产学研联动优势。在笔者研究过程中发现，高校在协同合作过程中对于成本风险的承受能力较弱。因此,一方面,高校自身应当从优化资源配置、提高资源利用效率的角度出发强化成本管理,提高自身的成本风险承受能力,实现“成本补偿”;另一方面,应当充分发挥产学研多方联动的优势,可以考虑在产学研协同合作过程中建立一定的补偿机制,由企业或者政府对高校过高的成本付出进行分担和补偿,从而提高高校的协同合作意愿,促进产学研协同合作的发展。

最后，优化资源配置,提高协同创新能力。协同合作创新能力的大小对于创新收益的产生及产学研双方的合作稳定性具有重要影响。因此在产学研协同合作过程中,应当加强对协同创新能力的培养,注重整合创新资源,提升合作水平和质量,推进人才、技术、资本、信息、服务等创新资源的合理配置。特别是高校应当在协同合作中发挥高校的比较优势,通过产学研之间的协同创新,整合双方或多方的人才资源和技术,打造出具有特色的科研平台或团队。