中小科技型企业与在校大学生互动行为的博弈分析

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[摘 要] 本文经过对上海市中小科技型企业与在校大学生的调查研究，分析了中小科技型企业与在校大学生在互动行为中各自的收益与成本，并在此基础上建立了互动行为博弈模型，最后在对模型进行分析的基础上，提出了对策及建议。

[关键词] 互动 博弈 中小科技型企业 在校大学生

一、引言

科技型中小企业与在校大学生互动是指以双方各为主体进行的知识、信息和行为的交流活动，以达到共享科技资源的目的。其方式呈现出多样性，例如技术转让、参与科技攻关、实习就业创业等。互动可以实现优势互补，有利于参与双方的长期发展，但是由于在互动中存在着一定的成本支出，使得双方在互动中表现出犹豫。因此，本文将应用博弈理论来分析中小科技型企业与在校大学生互动行为，并提出促进互动产生的办法。

为了获得互动行为中双方的收益及成本信息，课题组进行了有关的调查研究工作。

经过对上海市63家科技型中小企业的问卷调查及访谈分析，发现中小科技型企业参与互动所得收益(R11)主要是获得创新资源、提升其企业形象。但是同时互动中发生的成本主要有：准备成本（C11），即中小科技型企业为互动产生所进行的各种前期准备工作及寻找合适的在校大学生的各种支出;发生成本(C12），即中小科技型企业在互动中发生的成本，有风险成本，即技术外泄、任务不能如期完成等成本，以及学生培养成本，即对参与互动的大学生进行培养的成本。

而经过对上海市高校中经济与管理、人文社科、电子信息、材料工程、光机电一体化、能源与动力工程、建筑、资源与环境、机械工程、农牧渔业等10个专业的学生的问卷调查发现，在校大学生积参与互动的收益(R21)主要是可以增强其实践知识和专业技能,有助于扩展视野并增强创新意识和能力，拓展人际关系，创造就业机会，增加收入。但是同时在互动中也会产生一定的成本:准备成本(C21），即在校大学生为互动所进行的各种准备工作的支出,例如寻找合适的中小型科技企业的成本;发生成本(C22）,即在校大学生在互动过程中发生的成本,主要有学习成本,即在参与互动过程中不能保证充分的时间与精力参与课程学习的损失。

二、互动博弈模型构建

在中小科技型企业与在校大学生互动过程中有两个参与者，即中小科技型企业与在校大学生。则参与者集合可表示为:I={1，2},1表示中小科技型企业、2表示在校大学生。中小科技型企业有两种策略:参与策略与不参与策略;在校大学生也有两种策略:参与策略与不参与策略。则策略集合可表示为:Si={参与，不参与},i=1,2。由于互动中参与者双方的行为常常是同时产生,而且对对方的策略十分清楚,因此可以用完全信息静态博弈方法进行分析。设中小科技型企业采取参与策略时的概率为x,采取不参与策略时的概率为1-x;在校大学生采取参与策略时的概率为y,采取不参与策略时的概率为1-y；其中1≥x≥0,1≥y≥0。U11,U12,U13,U14分别表示不同策略组合时中小科技型企业的效用。U21,U22,U23,U24分别表示不同策略组合时在校大学生的效用。列表如表所示。

U11为中小科技型企业在组合策略为（参与，参与）时所得效用，U11=R11-(C11+C12)且R11>(C11+C12);U12为中小科技型企业在组合策略为(参与，不参与)时所得效用,U12=0-C11=-C11;U13为中小科技型企业在组合策略为（不参与,参与）时所得效用，U13=0;U14为中小科技型企业在组合策略为(不参与,不参与)时所得效用,U14=0。U21为在校大学生在组合策略为(参与,参与)时所得效用，U21=R21-(C21+C22),且R21>(C21+C22);U22为在校大学生在组合策略为(参与,不参与)时所得效用,U22=0;U23为中小科技型企业在组合策略为(不参与,参与)时所得效用，U23=0-C21=-C21;U24为中小科技型企业在组合策略为(不参与,不参与)时所得效用，U24=0。

根据以上分析可建立博弈扩展式如图所示。

三、互动博弈模型分析

由于给定在校大学生混合策略为（y,1-y）,那么中小科技型企业参与互动的期望值为:y*(R11-(C11+C12))+(1-y)*(-C11)。

中小科技型企业不参与互动的期望值为:y*0+(1-y)*0=0。

另因中小科技型企业的混合策略为(x,1-x）,那么中小科技型企业的最终期望收益为:v1=x*[y*(R11-(C11+C12))+(1-y)*(-C11)]+(1-x)*0= x*[y*(R11-(C11+C12))+(1-y)*(-C11)]

对x求导，令=0，得到。

若y>y*,则>0，即意味着此时中小型科技企业增加参与概率将增加效用，当x=1时效用最大。若y

由于给定中小科技型企业的混合策略为（x,1-x）,那么在校大学生参与互动的期望值为：x*(R21-(C21+C22))+(1-x)*(-C21)

在校大学生不参与互动的期望值为:x*0+(1-x)*0=0。

另因在校大学生的混合策略为（y,1-y）,那么在校大学生的最终期望收益为：v2=y*[x*(R21-(C21+C22))+(1-x)*(-C21)]+(1-y)*0= y*[ x*(R21-(C21+C22))+(1-x)*(-C21)]。

对y求导，令=0，得到。

若x>x*,则>0，即意味着此时在校大学生增加参与概率将增加效用，当y=1时效用最大。若x〈x*,则

策略对应式如下：

那么同时满足式(1)和式(2)的混合策略即为纳什均衡。即（x*,y*）,其中，，。

因此可知，影响互动行为的因素主要是C21 、C22及R21及C11、C12及R11产生的综合影响，关键是一方对成本及收益的判断会影响到另一方是否参与互动的决策，即若越小则在校大学生越有参与互动的意愿，这时对企业来讲，由于纳什均衡的存在,越容易偏向做出参与互动的决策;而若越小则中小科技型企业越有参与互动的意愿，这时对在校大学生来讲，由于纳什均衡的存在，则越容易偏向做出参与互动的决策。

四、对策与建议

根据博弈分析可知,要增加互动行为的产生,需要不仅仅关注各自的收益和成本,更关键的是要关注收益与成本之间的差值。

要减少两方面的互动准备成本，需要在中小科技型企业及在校大学生之间建立起有效的互动的“桥梁”。

要增加中小科技型企业在互动中的收益与互动发生成本之间的差额，一方面需要提高在校大学生能够完成相关任务的能力，高校可以加强在校大学生有关实际能力的培养，在校大学生要了解目前中小科技型企业的需求方面，在能力的培养和提供上做到有的放矢;另一方面还需要在高校与中小科技型企业之间建立长效的互动机制以及相关的信任机制。

要增加在校大学生在互动中的收益与互动发生成本之间的差额，需要中小科技型企业加大对其培训力度，同时在校大学生要重视互动机会,认真对待，努力完成有关任务。

参考文献:

[1]姚国庆:博弈论.天津:南开大学出版社,2003

[2]宁 烨 樊治平 冯 博:知识联盟中知识共享的博弈分析.东北大学学报(自然科学版),2006,27(9）

[3]潘天群:博弈生存.北京:中央编译出版社,2006

[4]张维迎:博弈论与信息经济学.上海:上海三联书店，上海人民出版社，1996

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