徐瑩瑩　孫暉　呂希琛

摘 要：為促進平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中多主體知識共享行為向共贏模式演化，構(gòu)建平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)下平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶知識共享的三方演化博弈模型，剖析各主體知識共享行為的演化規(guī)律，并通過數(shù)值仿真研究影響各主體知識共享行為的因素。結(jié)果表明：較高的初始概率能促使各主體選擇知識共享行為，實現(xiàn)異質(zhì)性知識的高效共享;平臺企業(yè)作為主導(dǎo)企業(yè)，對影響因素的敏感性最高;具有促進系統(tǒng)內(nèi)多主體知識共享的知識創(chuàng)新能力對各主體知識共享行為的影響最大;知識共享的成本系數(shù)與風(fēng)險成本系數(shù)加大了知識共享的難度;知識創(chuàng)新收益系數(shù)的平均化能促進系統(tǒng)內(nèi)知識共享;設(shè)置合理的獎勵、懲罰機制有助于系統(tǒng)向知識共享方向演化。

關(guān) 鍵 詞：平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng);知識共享;演化博弈;多主體

DOI：10.16315/j.stm.2022.04.006 中圖分類號： F 272.3 文獻標志碼： A

Research on the evolution model of multi-agent knowledge sharing behavior in platform innovation ecosystem

XU Ying-ying， SUN Hui， LXi-chen

（School of Economics and Management， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150040， China）

Abstract：In order to promote the multi-agent knowledge sharing behavior in the platform innovation ecosystem to evolve into a win-win mode， this paper constructed a tripartite evolutionary game model of knowledge sharing among platform enterprises， participating enterprises and users in the platform innovation ecosystem， and analyzed the evolution law of knowledge sharing behavior of each agent. The factors influencing knowledge sharing behavior of each agent were studied through simulation analysis. The results showed that high initial probability can promote the participants to choose the knowledge sharing behavior and realize the efficient sharing of heterogeneous knowledge. As the leading enterprise， platform enterprises were most sensitive to influencing factors. The knowledge innovation ability that promoted multi-agent knowledge sharing in the system had the greatest influence on the knowledge sharing behavior of each agent. The cost coefficient and risk cost coefficient of knowledge sharing increased the difficulty of knowledge sharing. The equalization of knowledge innovation benefit coefficient can promote knowledge sharing in the system. Setting up reasonable reward and punishment mechanism was conducive to the evolution of the system towards knowledge sharing.

Keywords：platform innovation ecosystem; knowledge sharing; Evolutionary Game; multi-agent

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新型數(shù)智化技術(shù)的蓬勃發(fā)展，知識價值在經(jīng)濟社會中的主導(dǎo)地位日益凸顯。黨的十九屆五中全會中提出“促進平臺經(jīng)濟、共享經(jīng)濟健康發(fā)展”，為平臺經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展指明了方向。黨的十九屆六中全會通過的《中共中央關(guān)于黨的百年奮斗重大成就和歷史經(jīng)驗的決議》強調(diào)必須實現(xiàn)創(chuàng)新成為第一動力、共享成為根本目的的高質(zhì)量發(fā)展，推動經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動力變革。在中國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的引領(lǐng)下，建設(shè)與發(fā)展平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)成為推動知識價值增值、促進知識成果轉(zhuǎn)化的有效手段。

平臺的成長性和互補性越大，為用戶創(chuàng)造的價值越大，利用分散的、異質(zhì)的專業(yè)知識和企業(yè)創(chuàng)新能力，使這種新形式的組織補充活動更有效地滿足用戶的異質(zhì)性需求[1]。隨著平臺內(nèi)創(chuàng)新主體間關(guān)系的發(fā)展，包含平臺企業(yè)、參與企業(yè)、用戶等多元主體的平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)日漸形成。平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)主體通過關(guān)鍵資源互補、知識共享平臺以及知識驅(qū)動重組已有的創(chuàng)新資源和創(chuàng)新過程，為分散的創(chuàng)新模式提供了重要的鏈接接口，重塑了創(chuàng)新主體之間的知識共享方式，并衍生和擴張出諸多的新產(chǎn)品和新服務(wù)。例如，谷歌通過構(gòu)建和協(xié)調(diào)平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，整合來自應(yīng)用程序開發(fā)商、配件供應(yīng)商、服務(wù)提供商和用戶等多元主體，不斷推動平臺型創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，創(chuàng)造了巨大財富[2]。

雖然平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)具有高度整合知識資源與推動創(chuàng)新成功等多種優(yōu)勢，但并非所有的創(chuàng)新都是成功的。例如，圍繞塞班操作系統(tǒng)形成的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)造的產(chǎn)品曾在2008年占據(jù)全球智能手機銷量的一半以上，然而不久后塞班公司，及以它為核心形成的平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)卻遭受了劇變，在市場中迅速衰退并消失[3]。由于消費者對產(chǎn)品知識的匱乏，加速了日本視頻游戲巨頭任天堂Wii主導(dǎo)的平臺生態(tài)系統(tǒng)的衰落[4]。隨著平臺系統(tǒng)的成熟和與替代平臺系統(tǒng)的競爭加劇，“搭便車”效應(yīng)占主導(dǎo)地位。視頻游戲行業(yè)的數(shù)據(jù)證實了“搭便車”效應(yīng)，該效應(yīng)導(dǎo)致一流游戲公司的總收入平均損失約3 650萬美元，游戲機的市場份額下降約3.3%[5]。所以，如何持續(xù)推動平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)多主體知識共享，減少機會主義行為，進而提升系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展水平是業(yè)界和學(xué)界亟待解決的熱點問題。因此，本文將運用演化博弈理論，基于系統(tǒng)內(nèi)微觀主體行為決策展現(xiàn)出的不同演化結(jié)果的視角，探索促進平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享的有效途徑。

1 文獻綜述

Tansley[6]最先提出生態(tài)系統(tǒng)的概念，他認為多種復(fù)合體及其所處的復(fù)雜生態(tài)環(huán)境構(gòu)成了生態(tài)系統(tǒng)。隨后生態(tài)系統(tǒng)理念被學(xué)者們引入到諸多研究領(lǐng)域，Hannan等[7]基于生態(tài)系統(tǒng)的視角，將企業(yè)的生存與發(fā)展環(huán)境引入研究，可通過生態(tài)系統(tǒng)理論分析與處理大量經(jīng)濟問題[8]。基于此，Adner[9]引入了技術(shù)創(chuàng)新，提出了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，Nambisan等[10]將創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)定義為多元主體圍繞在核心企業(yè)或平臺周圍，并通過創(chuàng)新協(xié)作而形成相互依賴、互動合作的網(wǎng)絡(luò)。隨著研究的深入，學(xué)者們基于系統(tǒng)學(xué)[11]、協(xié)同學(xué)[12]、網(wǎng)絡(luò)[13]以及系統(tǒng)內(nèi)參與者決策[14]等視角分別界定了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，并發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)具有演化性、復(fù)雜性和平臺性等特征[15]。多項研究成果表明，存在一種競合關(guān)系，使系統(tǒng)內(nèi)微觀主體之間具有依賴性、目標一致性、共促資源共享的特征[16]。

面對復(fù)雜的系統(tǒng)環(huán)境，企業(yè)逐漸意識到知識共享是獲得競爭優(yōu)勢的重要因素[17]。Prahalad等[18]提出互動是企業(yè)與用戶合作創(chuàng)新的本質(zhì)，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享行為是指系統(tǒng)通過調(diào)動產(chǎn)、學(xué)、研等資源，為創(chuàng)新主體提供創(chuàng)新環(huán)境，使其共享知識、整合資源，實現(xiàn)知識共享、資源交換等目標，打造合作共贏、知識共享的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)[19]。和征等[20]通過構(gòu)建云制造創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享演化博弈模型，有效解決知識共享不通暢的問題。企業(yè)通過知識共享，提升自身的創(chuàng)新能力并提供用戶所需的產(chǎn)品與服務(wù)[21]。

知識經(jīng)濟的興起促進了平臺的發(fā)展，Ding[22]從平臺戰(zhàn)略視角出發(fā)，結(jié)合了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論與平臺理論。Ozalp等[23]將顛覆性創(chuàng)新理論擴展到基于平臺的生態(tài)系統(tǒng)背景下，提供了一個系統(tǒng)的觀點?；诖耍瑒⒓颐鱗24]提出平臺型創(chuàng)新的定義：平臺型創(chuàng)新是基于開放的、多元主體互動合作的多邊平臺的規(guī)則、空間以及價值網(wǎng)絡(luò)的一種創(chuàng)新模式。在隨后的研究中，董津津等[25]通過對海爾HOPE和Built In 2個平臺生態(tài)系統(tǒng)的研究，證明技術(shù)互補與技術(shù)創(chuàng)新可促進平臺生態(tài)系統(tǒng)的形成。平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)與創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)類似，具備通過知識創(chuàng)新實現(xiàn)資源整合與知識共享的特征，可以理解為平臺企業(yè)與創(chuàng)新供需方在持續(xù)交互合作中，形成一個依托于平臺架構(gòu)和虛擬市場的企業(yè)層開放式創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)[26-27]。由于平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)存在演化風(fēng)險[28]，吳紹波等[29]提出了化解平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)成員間沖突的對策，并制定了平臺企業(yè)與配套企業(yè)的收益共享契約[30]。部分學(xué)者針對保持平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性提出對策建議[31]、優(yōu)化了核心企業(yè)的創(chuàng)新路徑[32]，并研究了平臺生態(tài)系統(tǒng)的演化過程、機理[33]、以及平臺生態(tài)系統(tǒng)中不同的創(chuàng)新策略[34]。

梳理現(xiàn)有研究成果可知，目前關(guān)于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果，但對于平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的研究還不夠深入。學(xué)者們對于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享機制已展開研究，但研究主要集中于創(chuàng)新主體績效、知識管理、資源共享、競合關(guān)系等層面，忽略了創(chuàng)新主體復(fù)雜的微觀行為對系統(tǒng)整體的影響。且學(xué)者們普遍從靜態(tài)視角展開研究，難以表現(xiàn)出創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)演變過程。

此外，相比于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的知識共享，平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的知識共享更加復(fù)雜，系統(tǒng)內(nèi)創(chuàng)新主體不再是以獨立的個體存在，而是多主體跨界、共享知識資源[35]、激發(fā)創(chuàng)新潛能，促進協(xié)同創(chuàng)新[36]、實現(xiàn)知識共享，共同創(chuàng)造價值[37]。有研究證明缺乏用戶需求和偏好信息是造成企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新失敗的主要原因[38]。隨后，張海濤等[39]證明用戶參與知識共享推動了企業(yè)的產(chǎn)品、管理和技術(shù)創(chuàng)新。Zuo等[40]研究證明，在線平臺不僅可以為用戶提供便捷高效的溝通渠道，還通過支持隱私，聲譽系統(tǒng)，提高對用戶身份保護和匿名的技術(shù)[41]，平臺企業(yè)可通過不同的知識治理機制[42]、甚至設(shè)置獎勵機制[43]，進而提高用戶與平臺企業(yè)知識共享的意愿[44]。而現(xiàn)實中，用戶參與知識共享的意愿較低，用戶貢獻的知識信息存在知識冗余，貢獻度較低，難以實現(xiàn)知識共享[45]。

由于知識是動態(tài)的、可重新編輯的、可自我參照的。因此，平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)作為致力于促進知識創(chuàng)新產(chǎn)生、應(yīng)用與擴散的生態(tài)系統(tǒng)，能夠通過持續(xù)性的知識創(chuàng)新更有效地滿足用戶需求，以實現(xiàn)系統(tǒng)的演進與升級。所以，有必要基于動態(tài)視角根據(jù)平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的特征探索促進多主體知識共享行為的有效模式。據(jù)此，本文基于演化博弈理論，構(gòu)建平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)下平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶知識共享三方演化博弈模型，深度剖析多主體知識共享行為演化規(guī)律，提出促進平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)下多主體知識共享行為的對策建議，以期為促進平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供有效借鑒。

2 研究方法

2.1 基本假設(shè)與參數(shù)設(shè)置

平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中參與知識共享的博弈主體包括：平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶。平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)多主體知識共享的合作意愿一般具有長期性，平臺企業(yè)為了整合優(yōu)勢知識資源，需要與合作伙伴達成共識并簽訂協(xié)議，各主體的知識共享行為受限于知識共享協(xié)議與合作方知識共享行為，難以實現(xiàn)利益最大化，滿足“有限理性”假設(shè)。各主體間的知識共享行為是一種信息不對稱的多次重復(fù)博弈的動態(tài)過程，系統(tǒng)內(nèi)各主體間進行多次博弈后，達到一種平衡狀態(tài)，符合演化博弈的特征。根據(jù)平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)下多主體知識共享的影響因素，基本假設(shè)如下：

假設(shè)H1：知識可以轉(zhuǎn)化為收益，平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶均為知識創(chuàng)新主體。當(dāng)創(chuàng)新主體不參與知識共享時，可進行內(nèi)部知識創(chuàng)新，還會吸收知識共享合作方提供的差異性知識資源并獲得創(chuàng)新收益，知識創(chuàng)新收益取決于主體間共享知識資源的異質(zhì)性;當(dāng)僅有一方主體知識共享時，該主體僅獲得內(nèi)部知識創(chuàng)新收益;當(dāng)至少兩方主體知識共享時，各主體不僅獲得內(nèi)部知識創(chuàng)新收益，根據(jù)各參與主體間知識創(chuàng)新貢獻程度額外分配知識創(chuàng)新收益。

假設(shè)H2：平臺企業(yè)可選擇2種策略——構(gòu)建孵化型平臺和構(gòu)建連接型平臺。平臺企業(yè)構(gòu)建孵化型平臺，即參與知識共享，提供基礎(chǔ)性平臺架構(gòu)服務(wù)，給予參與企業(yè)與用戶獎勵以促進知識共享;平臺企業(yè)構(gòu)建連接型平臺，即不參與知識共享，僅提供平臺的基礎(chǔ)性服務(wù)等。

假設(shè)H3：參與企業(yè)可選擇2種策略——知識共享行為和機會主義行為。參與企業(yè)選擇知識共享行為，即參與知識共享;參與企業(yè)選擇機會主義行為，會放棄共享有價值的知識資源，產(chǎn)生“搭便車”行為，有必要引入懲罰措施抑制參與企業(yè)的機會主義行為，如果參與企業(yè)不能在合作中提供有價值的知識資源，將受到懲罰，平臺企業(yè)將得到該部分罰金。

假設(shè)H4：用戶作為系統(tǒng)中產(chǎn)品與服務(wù)的終端消費者，為系統(tǒng)的運行與發(fā)展提供流動資金，是系統(tǒng)中的資金貢獻者。用戶知識共享過程中，可選擇2種行為策略——主動貢獻行為與反應(yīng)貢獻行為。用戶選擇主動貢獻行為，即用戶積極參與知識共享，表達出對產(chǎn)品與服務(wù)的真實需求，并主動貢獻出異質(zhì)性想法;用戶選擇反應(yīng)貢獻行為，僅作為消費者，不參與知識共享，放棄貢獻有價值的知識資源。

假設(shè)H5：由于知識共享過程中會產(chǎn)生知識溢出現(xiàn)象，博弈主體在進行知識共享、建立和維護合作關(guān)系時會產(chǎn)生知識共享成本，并存在著知識共享時知識被竊取以及被錯誤使用等風(fēng)險成本，成本由知識資源提供方獨自承擔(dān)。

假設(shè)H6：博弈初始階段，平臺企業(yè)選擇構(gòu)建孵化型平臺的概率為x（0

本文所涉及的相關(guān)參數(shù)，如表1所示?；谝陨霞僭O(shè)，本文構(gòu)建平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶博弈支付矩陣，如表2所示。

2.2 演化穩(wěn)定策略的均衡分析

2.2.1 期望收益函數(shù)的構(gòu)建

由表2中的支付矩陣得到平臺企業(yè)構(gòu)建孵化型平臺時的期望收益U11為

令F（x）=0、F（y）=0、F（z）=0，得到動力系統(tǒng)局部均衡點O1（0，0，0），O2（0，0，1），O3（0，1，0），O4（0，1，1），O5（1，0，0），O6（1，0，1），O7（1，1，0），O8（1，1，1）。由演化博弈理論可知，當(dāng)雅克比矩陣J的特征值均小于零時，該均衡點是動力系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略（ESS）。

2.2.3 均衡點的穩(wěn)定性分析

首先以均衡點O1（0，0，0）為例進行分析，此時雅可比矩陣J1為

假設(shè)H2：參與企業(yè)選擇機會主義行為時產(chǎn)生的額外損失小于積極知識共享的成本，即H<0;

假設(shè)H3：用戶選擇反應(yīng)貢獻行為時產(chǎn)生的額外損失小于選擇主動貢獻行為時知識共享的成本，即L<0。

假設(shè)H4：平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶選擇積極知識共享行為獲得的知識創(chuàng)新收益大于消極共享行為獲得的知識創(chuàng)新收益。

根據(jù)上述假設(shè)得到以下2個推論：

推論1：B+D>0，即平臺企業(yè)與用戶知識共享時平臺企業(yè)選擇構(gòu)建孵化型平臺所獲得的知識創(chuàng)新收益與構(gòu)建連接型平臺所獲得的知識創(chuàng)新收益之差大于零;F+H>0，即參與企業(yè)與用戶知識共享時參與企業(yè)選擇知識共享行為所獲得的知識創(chuàng)新收益與選擇機會主義行為所獲得的知識創(chuàng)新收益之差大于零;A+D>0，即平臺企業(yè)與參與企業(yè)知識共享時平臺企業(yè)選擇構(gòu)建孵化型平臺所獲得的知識創(chuàng)新收益與構(gòu)建連接型平臺所獲得的知識創(chuàng)新收益之差大于零;J+L>0，即用戶與參與企業(yè)知識共享時用戶選擇主動貢獻行為所獲得的知識創(chuàng)新收益與選擇反應(yīng)貢獻行為所獲得的知識創(chuàng)新收益之差大于零;E+H>0，即平臺企業(yè)與參與企業(yè)知識共享時參與企業(yè)選擇知識共享行為所獲得的知識創(chuàng)新收益與選擇機會主義行為所獲得的知識創(chuàng)新收益之差大于零;I+L>0，平臺企業(yè)與用戶知識共享時用戶選擇主動貢獻行為時所獲得的知識創(chuàng)新收益與選擇反應(yīng)貢獻行為所獲得的收益之差大于零。

推論2：A+B+C+D>0，即平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶知識共享時，平臺企業(yè)選擇構(gòu)建孵化型平臺時獲得的知識創(chuàng)新收益與選擇構(gòu)建連接型平臺獲得的知識創(chuàng)新收益之差大于零;E+F+G+H>0，平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶知識共享時，參與企業(yè)選擇知識共享行為所獲得的知識創(chuàng)新收益與選擇機會主義行為所獲得的知識創(chuàng)新收益之差大于零;I+J+K+L>0，平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶知識共享時，用戶選擇主動貢獻行為時所獲得的知識創(chuàng)新收益與選擇反應(yīng)貢獻行為時所獲得的知識創(chuàng)新收益之差大于零。

綜上可得，平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)下平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶知識共享演化博弈的局部穩(wěn)定性分析結(jié)果，如表4所示。

由表4可知，當(dāng)博弈主體均不參與知識共享、或同時參與知識共享時，特征值均小于零，達到系統(tǒng)的ESS點。

3 仿真分析

平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是由平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶等多元主體聯(lián)結(jié)而成的網(wǎng)絡(luò)化組織，與創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)類似，具有開放性和創(chuàng)新性。因此，本文借鑒平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)主體間的關(guān)系，并運用Matlab軟件進行數(shù)值仿真，模擬不同影響因素作用下平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)多主體知識共享行為的演化規(guī)律。

3.1 參數(shù)初始化設(shè)置

為了設(shè)定合理的仿真參數(shù)，保證論文研究結(jié)論的可靠性與可推廣性，通過網(wǎng)絡(luò)查找以及利用社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系邀請到10位知識管理領(lǐng)域?qū)＜液蛣?chuàng)新平臺企業(yè)專家，以郵件、電話和面談等方式咨詢，最終有9人接受咨詢，其中，教授或副教授共4人，企業(yè)管理人員5人;考慮到對平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中用戶端的考量，邀請抖音平臺中30位活躍用戶，以網(wǎng)絡(luò)交流的方式進行訪談。

考慮到用戶參與知識共享的特殊性，專家建議根據(jù)平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)及其創(chuàng)新主體特點設(shè)定參數(shù)。例如，在平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中，平臺企業(yè)與其他主體的知識資源和能力具有較大差異，在研究中應(yīng)區(qū)別對待;出于對平臺型創(chuàng)新特殊性的考慮，應(yīng)重點考察系統(tǒng)內(nèi)知識創(chuàng)新能力與知識共享成本及風(fēng)險成本對系統(tǒng)知識共享的影響;從創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)治理的角度看，應(yīng)探索知識創(chuàng)新收益分配、獎勵機制以及懲罰機制對平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享的影響。本文對專家意見進行整理分析，在專家建議的參數(shù)取值范圍內(nèi)，選擇專家贊同數(shù)最多的數(shù)值作為仿真參數(shù)值，如表5所示。

3.2 多主體知識共享行為的演化路徑

設(shè)定x、y、z的初始值均為0.5，將各參數(shù)的數(shù)值代入到三維動力系統(tǒng)中，對各主體知識共享行為演化路徑進行數(shù)值仿真，分別在0.1-1區(qū)間對x、y、z進行賦值，由圖1可知，三方主體演化路徑的穩(wěn)定策略最終趨向于（0，0，0）和（1，1，1）。各主體選擇積極策略的初始概率與最終的演化結(jié)果密切相關(guān)，當(dāng)各主體知識共享的初始概率較小時，知識共享的意愿較低，僅進行內(nèi)部知識創(chuàng)新，均不參與知識共享，系統(tǒng)最終演化至（0，0，0）策略;由于用戶的復(fù)雜性需求，以及平臺企業(yè)與參與企業(yè)內(nèi)部知識資源的局限性，各主體知識共享的初始意愿逐漸增大，平臺企業(yè)為促進系統(tǒng)知識共享，給予參與企業(yè)與用戶獎勵，面對新知識所帶來的高額收益，促使各主體均選擇參與知識共享，系統(tǒng)最終演化至（1，1，1）策略。

仿真結(jié)果表明，各主體選擇積極策略的初始概率與最終的演化結(jié)果密切相關(guān)，較高的初始概率能夠促使各主體最終選擇知識共享行為策略，實現(xiàn)異質(zhì)性知識的高效共享。

3.3 知識創(chuàng)新收益分配系數(shù)對多主體知識共享行為演化的影響

知識創(chuàng)新收益分配系數(shù)對多主體知識共享行為演化影響的二維、三維軌跡圖，如圖2、圖3所示。本文選取了4組不同的知識創(chuàng)新收益分配組合，分別為（0.8，0.1，0.1），（0.7，0.2，0.1），（0.6，0.25，0.15），（0.33，0.33，0.33）。

由圖2可知，當(dāng)系統(tǒng)選擇不合理分配組合（0.8，0.1，0.1）時，x、y、z均收斂于0，且y的速度大于z大于x，這是因為平臺企業(yè)分配的收益最多，所以退出知識共享的速度最慢，而參與企業(yè)與用戶分得相同的收益，但參與企業(yè)對于收益的敏感性高于用戶，在獲得較低收益時選擇機會主義行為的速度較快;當(dāng)系統(tǒng)選擇不合理分配組合（0.7，0.2，0.1）時，x、y、z收斂于0，且z的收斂速度大于y大于x，由于用戶獲得極少的收益，知識共享的意愿較低，選擇反應(yīng)貢獻行為，最先退出知識共享，參與企業(yè)也分配較少的收益，最終選擇機會主義行為，退出知識共享，平臺企業(yè)獲得了較高的收益，但其自身難以實現(xiàn)知識共享，最終選擇構(gòu)建連接型平臺;當(dāng)系統(tǒng)選擇（0.6，0.25，0.15）時，x、y、z收斂于1，且x的收斂速度大于y大于z，該收益分配比例與各主體知識共享投入成本比例相似，平臺企業(yè)對于收益的敏感性大于參與企業(yè)大于用戶，面對較合理的知識創(chuàng)新收益分配系數(shù)，各主體選擇知識共享行為;當(dāng)系統(tǒng)選擇平均收益組合（0.33，0.33，0.33）時，x、y、z收斂于1，且z的速度大于y大于x，各主體付出的成本不同，卻獲得了相同的收益，故用戶參與知識共享的速度快于參與企業(yè)快于平臺企業(yè)。

由圖3可知，當(dāng)系統(tǒng)選擇不合理分配組合（0.8，0.1，0.1）與（0.7，0.2，0.1）時，系統(tǒng)先演化至（1，0，0）策略，此時平臺企業(yè)獲得了較大的知識創(chuàng)新收益，積極構(gòu)建孵化型平臺，但參與企業(yè)與用戶因利益分配不當(dāng)退出知識共享，由于缺少合作伙伴，平臺企業(yè)最終選擇構(gòu)建連接型平臺，退出知識共享，系統(tǒng)最終演化趨至（0，0，0）策略;隨著收益分配系數(shù)逐漸合理化，在（0.6，0.25，0.15），（0.33，0.33，0.33）兩種情況下，系統(tǒng)均向（1，1，1）策略方向演化。

仿真結(jié)果表明（1-m-n）的最小臨界值在0.6～0.7區(qū)間內(nèi)變化。當(dāng)平臺企業(yè)的知識創(chuàng)新收益分配系數(shù)高于0.7時，嚴重損害參與企業(yè)與用戶的利益，最終造成系統(tǒng)失敗的知識共享。知識創(chuàng)新收益系數(shù)越平均，各主體知識共享的意愿越強，知識創(chuàng)新收益分配系數(shù)的平均化能促進各主體選擇知識共享策略。

3.4 罰金對多主體知識共享行為演化的影響

較大的初始意愿會影響罰金對系統(tǒng)內(nèi)各主體知識共享行為的演化趨勢，令x=0.3，y=0.3，z=0.3。

罰金對多主體知識共享行為演化影響的二維、三維軌跡圖，如圖4、圖5所示，由圖4、5可知，F(xiàn)的最小臨界值在28.6～28.7區(qū)間內(nèi)變化：當(dāng)F<28.6時，x、y、z均收斂于0，且y的收斂速度最快，這說明較小的罰金難以有效抑制參與企業(yè)的機會主義行為，使平臺企業(yè)產(chǎn)生虧損，平臺企業(yè)不再對參與企業(yè)與用戶發(fā)放獎勵，與用戶最終退出知識共享，系統(tǒng)最終演化至（0，0，0）策略;當(dāng)F>28.7時，x、y、z均收斂于1，且F越大，各主體收斂的速度越快，這說明較大的罰金增加了參與企業(yè)選擇機會主義行為的損失，進而提高了其知識共享的意愿，平臺企業(yè)構(gòu)建孵化型平臺，鼓勵參與企業(yè)與用戶參與知識共享，系統(tǒng)最終演化至（1，1，1）策略。

仿真結(jié)果表面較低的罰金易引發(fā)參與企業(yè)的機會主義行為，導(dǎo)致系統(tǒng)失敗的知識共享;當(dāng)罰金高于最小閥值時，增大罰金可促進系統(tǒng)的知識共享，且罰金越大，系統(tǒng)知識共享的速度越快。

3.5 獎勵機制對多主體知識共享行為演化的影響

3.5.1 參與企業(yè)所得獎勵對多主體知識共享行為演化的影響

參與企業(yè)所得獎勵對多主體知識共享行為演化影響的二維、三維軌跡圖，如圖6、圖7所示。由圖6可知，參與企業(yè)所得獎勵T1的最小臨界值在17.2～17.3區(qū)間內(nèi)變化。當(dāng)T1<17.2時，x、y、z均收斂于0;當(dāng)T1>17.3時，x、y、z均收斂于1。x、y的收斂的速度快于z，這是因為平臺企業(yè)和參與企業(yè)對于獎勵的敏感性高于用戶，面對獎勵金額的變動能做出快速的反應(yīng)，但過高的T1值會使x、y、z均收斂于0，對參與企業(yè)獎勵過高的金額會使其成為唯一受益方，參與企業(yè)易產(chǎn)生機會主義行為，平臺企業(yè)產(chǎn)生虧損，構(gòu)建連接型平臺;而用戶失去了獎勵支持，知識共享意愿降低，最終退出知識共享，參與企業(yè)最終也退出知識共享。由圖7可知，當(dāng)T1<17.2時，系統(tǒng)向（0，0，0）策略演化;當(dāng)T1>17.3時，系統(tǒng)最終演化至（1，1，1）策略，但過高的T1值會使系統(tǒng)演化至（0，0，0）策略。

仿真結(jié)果表明給予參與企業(yè)的獎勵高于最小臨界值時，適當(dāng)增加獎勵金額會加速各主體參與知識共享，但過高的獎勵金額會引發(fā)參與企業(yè)的機會主義行為，導(dǎo)致失敗的知識共享。

3.5.2 用戶所得獎勵對多主體知識共享行為演化的影響

用戶所得獎勵對多主體知識共享行為演化影響的二維、三維軌跡圖，如圖8、圖9所示。由圖8可知，用戶所得獎勵T2的最小臨界值在6.4～6.5區(qū)間內(nèi)變化。當(dāng)T2<6.4時，x、y、z均收斂于0;當(dāng)T2>6.5時，x、y、z均收斂于1。x、y的收斂的速度快于z，這是因為平臺企業(yè)和參與企業(yè)對于獎勵的敏感性高于用戶，對于獎勵金額的變化能做出快速的反應(yīng)，但過高的T2值會使x、y、z均收斂于0，對用戶獎勵過高的金額會使其成為唯一受益方，平臺企業(yè)產(chǎn)生虧損，構(gòu)建連接型平臺;而參與企業(yè)失去了獎勵支持，知識共享意愿降低，最終退出知識共享，用戶最終也退出知識共享。由圖9可知，當(dāng)T2<6.4時，系統(tǒng)演化至（0，0，0）策略;當(dāng)T2>6.5時，系統(tǒng)演化至（1，1，1）策略，但過高的T2值會使三方主體選擇（0，0，0）策略。

仿真結(jié)果表明用戶獎勵金額高于最小臨界值時，適當(dāng)增加獎勵金額會加速各主體參與知識共享，但過高的獎勵金額會導(dǎo)致失敗的知識共享。

3.6 知識創(chuàng)新能力系數(shù)對多主體知識共享行為演化的影響

令x=0.5、y=0.5、z=0.5，知識創(chuàng)新能力系數(shù)對多主體知識共享行為演化影響的二維、三維軌跡圖;如圖10、圖11所示。由圖10可知，b的最小臨界值在0.51～0.52區(qū)間內(nèi)變化。當(dāng)b<0.51時，x、y、z均收斂于0，且x的收斂速度大于y大于z，這說明平臺企業(yè)和參與企業(yè)對于知識創(chuàng)新能力的敏感性較大，較小的知識創(chuàng)新能力使平臺企業(yè)和參與企業(yè)退出知識共享，用戶最終也退出知識共享;當(dāng)b>0.52時，x、y、z均收斂于1，平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的知識創(chuàng)新能力越高，各主體知識共享的速度越快，這說明較高的知識創(chuàng)新能力可促進系統(tǒng)的知識共享。由圖11可以看出，隨著知識創(chuàng)新能力系數(shù)的提高，系統(tǒng)從（0，0，0）策略演化至（1，1，1）策略，且演化速度加快，這說明知識創(chuàng)新能力對于知識共享具有正向促進作用。

仿真結(jié)果表明，知識創(chuàng)新能力具有促進系統(tǒng)知識共享的作用。當(dāng)系統(tǒng)知識創(chuàng)新能力系數(shù)低于最小閥值時，知識創(chuàng)新能力系數(shù)越低，系統(tǒng)放棄知識共享的速度越快;當(dāng)系統(tǒng)知識創(chuàng)新能力系數(shù)高于最小閥值時，知識創(chuàng)新能力系數(shù)的增大將會加快系統(tǒng)知識共享的速度。

3.7 知識共享成本系數(shù)對多主體知識共享行為演化的影響

知識共享成本系數(shù)對多主體知識共享行為演化影響的二維、三維軌跡圖，如圖12、圖13所示。由圖12可知，c1的最小臨界值在0.35～0.36區(qū)間內(nèi)變化。當(dāng)c1<0.35時，x收斂于1，且c1越小，x收斂的速度越快;當(dāng)c1>0.36時，x收斂于0，且c1越大，x收斂的速度越快。c2的臨界值在0.3～0.31區(qū)間內(nèi)變化，當(dāng)c2<0.3時，y收斂于1，且c2越小，y收斂的速度越快;當(dāng)c2>0.31時，y收斂于0，且c2越大，y收斂的速度越快;c3的臨界值在0.2～0.21區(qū)間內(nèi)變化，當(dāng)c3<0.2時，z收斂于1，且c3越小，z收斂的速度越快;當(dāng)c3>0.21時，z收斂于0，且c3越大，z收斂的速度越快。x的收斂速度快于y快于z，這說明平臺企業(yè)對于知識共享成本變動的敏感性最高，用戶對于知識共享成本變動的敏感性最低。由圖13可知，當(dāng)各主體的知識共享成本系數(shù)高于最小閥值時，隨著各主體對知識共享投入成本的增加，系統(tǒng)最終演化至（0，0，0）策略;當(dāng)各主體的知識共享成本系數(shù)低于最小閥值時，隨著各主體對知識共享投入成本的減少，系統(tǒng)最終演化至（1，1，1）策略。

仿真結(jié)果表明，各主體投入適量的知識共享成本可促進系統(tǒng)的知識共享，但隨著知識共享成本的增大，超出了最小閥值，則會導(dǎo)致系統(tǒng)失敗的知識共享。

3.8 知識共享風(fēng)險成本系數(shù)對多主體知識共享行為演化的影響

知識共享風(fēng)險成本系數(shù)對多主體知識共享行為演化影響的二維、三維軌跡圖，如圖14、圖15所示。由圖14可知，p1的最小臨界值在0.3～0.31區(qū)間內(nèi)變化，當(dāng)p1<0.3時，x收斂于1，且p1越小，x收斂的速度越快;當(dāng)p1>0.31時，x收斂于0，且p1越大，x收斂的速度越快。p2的臨界值在0.28-0.29區(qū)間變化，當(dāng)p2<0.28時，y收斂于1，且p2越小，y收斂的速度越快;當(dāng)p2>0.29時，y收斂于0，且p2越大，y收斂的速度越快;p3的臨界值在0.25～0.26區(qū)間變化，當(dāng)p3<0.25時，z收斂于1，且p3越小，z收斂的速度越快;當(dāng)p3>0.26時，z收斂于0，且p3越大，z收斂的速度越快。x的收斂速度快于y快于z，這說明平臺企業(yè)對于知識共享風(fēng)險成本變動的敏感性最高，用戶對于知識共享風(fēng)險成本變動的敏感性最低。由圖15可知，平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中，隨著各主體知識共享過程中的風(fēng)險的增加，系統(tǒng)的平衡點最終向（0，0，0）演化;但隨著各主體知識共享過程中的風(fēng)險成本的減少，系統(tǒng)的平衡點最終向（1，1，1）點演化。

仿真結(jié)果表面當(dāng)各主體的知識共享風(fēng)險成本系數(shù)低于最小閥值時，較小的知識共享風(fēng)險成本可促進系統(tǒng)的知識共享，但較高的知識共享風(fēng)險成本會導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)失敗的知識共享。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享需要所有知識創(chuàng)新主體共同參與知識共享，以實現(xiàn)合作共贏。但各主體之間的知識信息是不對稱的，且參與企業(yè)與用戶缺乏知識共享的主動性，參與企業(yè)甚至還會出現(xiàn)“搭便車”等機會主義行為。為促進平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)下多主體知識共享，保證平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展，本文基于動態(tài)視角根據(jù)平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的特征探索促進多主體知識共享行為的有效模式，構(gòu)建了平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)下平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶知識共享的三方演化博弈模型，通過研究影響各主體知識共享主要因素，剖析多主體知識共享行為演化規(guī)律。研究結(jié)果表明：

1）各主體選擇積極策略的初始概率與最終的策略演化結(jié)果密切相關(guān)，較高的初始概率能夠促使各主體最終選擇積極知識共享行為，實現(xiàn)異質(zhì)性知識的高效共享。

2）與其他影響因素相比，具有促進系統(tǒng)知識共享作用的知識創(chuàng)新能力系數(shù)對多主體知識共享行為的影響最大。當(dāng)知識創(chuàng)新能力系數(shù)高于最小閾值時，可促進系統(tǒng)知識共享，且知識創(chuàng)新能力系數(shù)越高，系統(tǒng)知識共享的速度越快;但較低的知識創(chuàng)新能力使系統(tǒng)難以進行知識創(chuàng)新，阻礙系統(tǒng)的知識共享，且知識創(chuàng)新能力系數(shù)越低，系統(tǒng)放棄知識共享的速度越快。

3）知識共享的成本系數(shù)與風(fēng)險成本系數(shù)對多主體知識共享行為的影響較大，較低的知識共享成本系數(shù)與風(fēng)險成本系數(shù)可促進系統(tǒng)知識共享，且知識共享成本系數(shù)與風(fēng)險成本系數(shù)越低，各主體向積極知識共享行為演化的速度越快;當(dāng)知識共享的成本系數(shù)與風(fēng)險成本系數(shù)高于最小閥值時，各主體果斷放棄知識共享，且成本系數(shù)與風(fēng)險成本系數(shù)越高，系統(tǒng)知識共享失敗的速度越快。

4）在主要因素影響不顯著的情況下，知識創(chuàng)新收益系數(shù)的平均化能促進各主體選擇知識共享行為，且收益系數(shù)越平均，各主體知識共享的意愿越強;當(dāng)平臺企業(yè)的知識創(chuàng)新收益分配系數(shù)高于一定閥值時，會受到參與企業(yè)與用戶的抑制，造成失敗的知識共享。

5）建立合理的知識共享獎勵機制和懲罰機制有助于推動平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)實現(xiàn)知識共享。平臺企業(yè)在合理的區(qū)間內(nèi)給予參與企業(yè)與用戶適當(dāng)?shù)莫剟羁纱龠M系統(tǒng)知識共享，但過高或過低的獎勵金額將導(dǎo)致失敗的知識共享;較小的罰金易引發(fā)參與企業(yè)的機會主義行為，當(dāng)罰金高于最小閥值時，隨著罰金的增大，系統(tǒng)實現(xiàn)知識共享的速度越快。

6）與參與企業(yè)、用戶相比，平臺企業(yè)在知識創(chuàng)新能力系數(shù)、知識創(chuàng)新收益分配系數(shù)、懲罰與獎勵機制、知識共享成本系數(shù)與風(fēng)險成本系數(shù)等方面敏感性最高，體現(xiàn)出平臺企業(yè)可以快速應(yīng)對系統(tǒng)內(nèi)知識創(chuàng)新收益與知識資源等因素的變化。

4.2 研究貢獻

本文揭示出平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)多主體知識共享行為的演化模式，存在一定的理論貢獻與實踐意義：在理論層面上，基于動態(tài)視角研究多主體知識共享行為演化規(guī)律，豐富了平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進理論與知識共享理論，擴充了演化博弈理論的研究，有助于學(xué)界明晰知識共享對推動平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的重要作用;在實踐層面上，有助于學(xué)界與業(yè)界明晰平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享實現(xiàn)機制，學(xué)習(xí)有效抑制機會主義行為的實現(xiàn)方法，為推動平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享與持續(xù)創(chuàng)新提供實踐啟示。

4.3 管理啟示

平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中各主體的行為選擇對系統(tǒng)能否實現(xiàn)知識共享具有重要影響。為了推動平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的知識共享，應(yīng)重視系統(tǒng)內(nèi)微觀主體行為涌現(xiàn)的群體現(xiàn)象。平臺企業(yè)作為推動平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享的主導(dǎo)企業(yè)，應(yīng)提高自身的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能力，為搭建平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)提供良好的知識共享環(huán)境;同時，應(yīng)降低系統(tǒng)的準入門檻，允許跨域知識共享，整合各方知識資源，建立一個高度開放且包容度高的平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，進而提高系統(tǒng)的知識創(chuàng)新能力。

面對知識共享過程中存在的一些不確定因素的變化，平臺企業(yè)應(yīng)幫助參與企業(yè)與用戶共同提出有效的解決對策。系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)平臺企業(yè)、參與企業(yè)與用戶不同的知識成本投入與知識創(chuàng)新貢獻程度制定合理的知識創(chuàng)新收益分配機制;同時，應(yīng)制定合理的懲罰機制與獎勵機制，提高參與企業(yè)與用戶知識共享意愿，有效的抑制機會主義行為，促進多主體向知識共享行為的演化。

系統(tǒng)內(nèi)各主體應(yīng)降低知識共享的風(fēng)險與成本，一是要加強風(fēng)險防范意識，各主體間簽訂知識共享協(xié)議，加大對機會主義行為的懲罰力度;二是要降低知識管理成本，加強主體間跨界、跨域知識資源的學(xué)習(xí)與溝通，提高知識的異質(zhì)性;三是要提高各主體間的信任程度，降低知識共享中的人為因素如機會主義行為、道德風(fēng)險等因素對知識共享的不良影響。如此，能夠持續(xù)推動平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的知識共享。

本文揭示出平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)多主體知識共享行為的演化模式，豐富了平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識共享領(lǐng)域及演化博弈理論等的研究，相關(guān)結(jié)論能夠為平臺型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)多主體知識共享行為提供有益參考借鑒。但本文仍存在不足，如在知識共享過程中，缺乏對成本共擔(dān)方式的研究與思考，探討多主體在知識共享中如何建立合理的成本共擔(dān)機制，是本文后續(xù)的研究方向。

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[編輯：厲艷飛]

收稿日期： 2022-05-13

基金項目： 國家自然科學(xué)基金項目（72074062）;教育部人文社會科學(xué)基金項目（19YJC790092）;黑龍江省科學(xué)基金項目（LH2021G012）;黑龍江省哲學(xué)社會科學(xué)研究規(guī)劃項目（21GLC191）;中國博士后科學(xué)基金項目（2020M670892）;黑龍江省博士后科研啟動金資助項目（LBH-Q20101）

作者簡介： 徐瑩瑩（1990—），女，碩士生導(dǎo)師，博士;孫 暉（1997—），女，碩士研究生;呂希?。?985—），男，碩士生導(dǎo)師，博士.