委托研发项目中机会主义行为的演化博弈分析_刘敬伟.pdf
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1、2023年第22卷 第1期产业与科技论坛2023(22)1Industrial&Science Tribune委托研发项目中机会主义行为的演化博弈分析刘敬伟 唐霄寒【内容摘要】机会主义行为是影响委托研发项目取得成功的重要因素,但这一因素在该领域经常被忽视。以演化博弈的视角研究机会主义行为对委托研发项目的影响,具有一定的现实意义。首先从演化博弈论的角度对机会主义行为的机制和后果进行解释;然后,建立一个描述在单群体中代理人行为的演化博弈模型,并分析其动态演化的稳定性。结果表明,机会主义行为能够在代理人中传播,并完全排除了合规代理人。因此,应正确对待代理人的机会主义行为,以保证委托研发项目能取得相应
2、的成效。【关键词】机会主义行为;委托研发项目;演化博弈论【基金项目】本文为国家社科基金一般项目(编号:)研究成果。【作者简介】刘敬伟(),男,河南舞阳人,茅台学院教授,博士;研究方向:产业经济、区域经济及博弈论应用唐霄寒,重庆工商大学会计学院 一、引言委托研发是指基于企业需求,由企业委托被委托单位或机构进行研发的项目,企业通过支付报酬的方式获得被委托单位或机构的研发成果。委托研发是企业研发活动的主要方式之一,对于企业的技术创新和管理创新都具有重要意义。目前,国内学者对委托研发活动的研究主要集中在其体现的委托代理关系上,基于委托代理理论来分析委托研发项目的委托代理关系。如黄颖等()分析了企业研发
3、活动中委托代理问题的来源,并进一步讨论了企业研发活动中委托代理行为的表现形式,探讨了解决委托代理问题的理论模型和实践对策。王宁、陈思()把委托代理理论引入企业研发活动的同时,通过建模求解,发现研发人员的工作热情和研发项目自身的风险性,以及企业的激励机制紧密相关,为此建立了一个动态绩效激励合约。舒红娟、宁宣熙()研究了公共研发机构与政府之间的委托代理关系,他们认为,公共研发机构和政府有着各自不同的委托代理行为,需要通过绩效评价等途径加以多重约束。崔立红、梁婉颖()对科技成果委托研发过程中政府权力与利益的分配机制进行了研究,构建了政府、研发主体、产业主体三者的联合产权模式,以此实现富有效率的产权安
4、排,突破委托代理困境,达到激励相容的目的。在委托研发的现实实践中,机会主义行为是影响委托研发项目成果的重要因素,但这方面的研究并不多见。冯芬芬()从博弈论的角度,根据工程项目招投标中串标等机会主义行为的不同形式,通过建立投标人与投标人、招标人与投标人之间的静态博弈模型,分析了工程项目招投标中串标等机会主义行为的形成机理,并提出了具体有效的防范措施。()指出,契约治理和关系治理对于提高项目绩效很重要,契约治理在提高绩效方面更有效,而关系治理在限制机会主义行为方面更有效,并且这两个因素是互补的,而不是替代的。()指出,契约激励和对代理人绩效的密切监控可能诱发机会主义,并会形成恶性循环,他认为更高的
5、信任水平能够改善项目绩效。周林荣等()针对一个二级供应链系统,讨论了合作社同时为超市提供有机农产品与普通农产品时,基于合作社决策权力占主导、超市跟随决策下权力结构不对等的情形,应用 博弈模型分析了农产品的定价问题。该研究为委托研发项目中委托人和代理人在权力结构不对等情形下机会主义行为的分析提供了有益的借鉴。()运用演化博弈理论,深入研究了建设工程项目中的机会主义行为。基于该项研究的逻辑思路和模型的启示,以下通过分析企业委托研发项目中的机会主义行为,为企业委托研发活动的顺利开展提供一种分析思路和建议。二、演化博弈视角下的机会主义行为经典博弈论假定,博弈参与人具有完全理性,并且假定理性的参与人是共
6、同知识,这是一种很强的理论假定,并不符合人们的直观认识和社会现实。演化博弈论则假定博弈参与人是具有有限理性的,参与博弈的局中人并不需要通过博弈前的理性分析来确定自己的策略,而是通过所谓的复制或学习机制来不断地调整和改变自己的策略。比如,在单群体博弈中,群体中不同的个体会采取不同的策略,采取某个策略的个体在群体中所占的比例,是其后代通过复制机制来实现的,也就是说,如果群体中采取某个策略的个体的比例增加了,那么一定是采取这个策略可以使它产生更多的后代。这是一个动态变化的过程,要找到这个动态变化过程的稳定状态,就需要研究这一变化过程的动态复制机制。基于这样的动态复制机制,则可以提出比经典博弈论更为贴
7、近现实的理论假设。例如,经典博弈论中的混合策略,从直观上就感受到这是一个不切实际的概念,我们很难想象博弈的参与人在做策略选择时,会按照某种概率分布随机地从现有的策略集里选择一个策略。但在演化博弈论中,我们可以放弃混合策略的概念,假定群体中的每个个体都只使用纯策略,并通过纯策略的动态演化而达到某种稳定状态。假定由 个个体组成的单群体中包含有 个纯策略,同时,假定观测时间是连续的,每个个体在每个时刻都在使用产业与科技论坛2023年第22卷 第1期Industrial&Science Tribune2023(22)1某一种纯策略,表示某时刻该群体中使用某一纯策略(,)的个体的比例,相应地,称向量 (
8、,)为群体的状态向量。用()表示在群体状态向量 的条件下,采用策略 的个体在单位时间内获得的收益,它是 和 的函数,在演化博弈论中也被称为某种策略 的适应度。适应度表达的含义是,某个个体在与其他个体博弈时所能获得的收益,与采用每一个策略的个体在种群中所占的比例有关。演化博弈复制动态的基本思想是:一种策略的适应度越高,那么,它在将来被采用的可能性就越大,而采用这种策略的个体在群体中所占的比例就越高,这种策略的适应度也就越高,或者说这种策略越适用。根据演化稳定策略的定义,该博弈的演化均衡为:若在状态 (,)条件下,每个纯策略(,)的收益函数()都相等,则称状态 为演化稳定状态。在多群体情形下,演化
9、博弈同样可以为模拟博弈过程提供一个分析框架,从而对博弈的性质和机会主义行为进行量化假设。该分析框架的基本思想为:假设动态演化过程发生在若干个群体 之间,其中()表示所有群体的集合。这里不妨假定只有两个群体,代表所有具有监管者行为特征的参与人群体,如研发项目委托人;则表示所有具有被监管行为特征的参与人群体,如研发项目代理人。实践中,一个特定的参与人应该属于哪个群体,则由我们需要研究的某种特定的委托代理关系来决定。用 表示群体 中的个体的数量,表示群体 的策略空间,即该群体的策略集合,表示群体 中的个体当前所采用的策略类型。考虑一个时间依赖()的过程(,),其中,表示时间变量,表示状态变量,比如,
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