基于Shapley值模型的高校智庫聯盟利益分配研究

陳海貝

(淮北師范大學 管理學院,安徽 淮北 235000)

高校智庫聯盟是指處于聯盟網絡中的各個主體通過人員、資金、設備、技術、政策等方面的資源整合，以共同完成任務．高校智庫除了依賴于自身的學術優勢，還需要政府的政策支持和企業的數據支撐．第一，高校智庫大多依附于母體高校，人才密集、學科齊全、專業完善、機制靈活、學術優勢較明顯，可以為政府提供決策咨詢服務．第二，政府建立了公共決策咨詢招標和采納制度，并引入第三方評估．高校智庫只有參與招標、參與競爭，才有可能得到項目的研發權．此外，政府還應該建立對高校智庫建議的回應機制，及時地對高校智庫所提交的建議進行反饋．政府的政策支持使得高校智庫決策咨詢的質量、效率得到提升，高校智庫也能避免許多繁瑣的工序，更快更好地完成任務．第三，海量數據充斥著我們的生活，各行各業日益依賴于大數據這項新技術．高校智庫并不例外，也需要通過對數據進行詳細的剖析，來預測未來的發展趨勢．高校智庫如何快速高效地搜集到恰當的數據來支持研究課題，需要依賴企業的數據支撐．而高校智庫的各項成果可以為企業進行宣傳，從而提升企業的知名度，為企業打造影響力．高校智庫、政府和企業作為高校智庫聯盟中的主體，其相互關系如圖1所示．

圖1 高校智庫的聯盟

針對高校智庫問題，許多學者從智庫建設、平臺建設、運行機制、成果轉化、系統決策機制等方面進行了探討，并且取得了豐碩的成果．例如，王俊英[1]等指出工科高校圖書館要充分挖掘自身的智庫功能，主動融入時代的發展潮流；王晰巍[2]等構建了新型智庫微信平臺的評價指標，并用實例證明了指標的可操作性；陳娟[3]等以英國某高校智庫為例，提出了加強高校智庫開放平臺建設的建議；余敏江[4]基于高校智庫成果的轉化提出了一些建議；王寶慶[5]等從智庫的發展歷史和高校智庫的評價體系方面探討了高校智庫建設；武慧娟[6]等以吉林省高校智庫建設為例，從決策支持系統、決策咨詢系統、決策評價系統3個方面構建了高校智庫協同決策機制等．

目前關于高校智庫的建設與發展問題的研究大多是根據實例采用定性研究，缺少對高校智庫聯盟的系統性研究，缺乏經濟手段進行調節與控制．基于此，利用Shapley值模型，根據各合作方的貢獻度，對高校智庫的聯盟進行利益分析，為高校智庫的建設與發展提供一定的決策參考．

眾所周知，Shapley值法已經被廣泛應用于解決許多領域的利益分配問題．例如，李臻[7]等利用Shapley值法對官產學研聯盟的利益分配進行了研究；在道德風險情況下，張瑜[8]等利用網絡協同系數探討了創新主體利益分配問題；在供應鏈聯盟伙伴承擔風險的情況下，卓翔芝[9]等利用Shapley值法研究了聯盟伙伴的利益分配問題；陳偉[10]等應用正交投影法得出綜合風險因子，借助Shapley值法對分布式創新合作企業基礎利益分配額進行修正；周敏[11]等利用Shapley值法建立了共同物流參與企業間的非零和動態合作博弈模型；譚忠富[12]等應用Shapley值法考慮了發電側視角和供電側視角下的利潤分配；楊繼君[13]等借助Shapley值法分析了供應鏈上節點企業成員的行為，建立了非零和動態合作博弈模型等．

高校智庫承擔著資政育人與社會服務的重任，如何更大地發揮高校智庫的作用，更好地利用高校智庫的協同機制是目前高校智庫建設過程中亟待解決的難題．高校智庫的協同系統存在多方參與的特征，且利益分配易引起糾紛，而Shapley值模型可以解決這些困境．因此，借助Shapley值法對參與高校智庫協同決策的各方建立了利益分配模型，來激勵高校智庫、政府和企業之間的積極合作．

1 高校智庫聯盟博弈模型

1.1 模型描述

高校智庫的發展需要合作者的參與，多元化的工作經歷、政治觀點和學術背景可以讓研究人員拓展視野，全面客觀地看待問題．高校智庫、政府、企業是高校智庫聯盟的主要合作者，故研究所考慮的高校智庫聯盟的合作方僅考慮高校智庫、政府和企業．在多數情況下，合作方之間可能為了某種目標或某項利益而選擇短期合作，合作方可能會心存僥幸，期望不勞而獲．因此，他們的投入程度、努力程度、貢獻程度可能會很低，導致高校智庫損失很大．基于此，研究在傳統Shapley值模型的基礎上，將合作方的貢獻程度考慮到最終的利益分配模型中．

1.2 模型的基本假設

假設1：有n個合作方，分別為：X1,X2,X3,…,Xn.

假設2：聯盟中各主體參與合作的利益大于或等于不參與合作的利益.

假設3：研究僅考慮貢獻程度對最終利益分配的影響，而不考慮其他任何因素的影響.

假設4：在聯盟的整個過程中，合作方的貢獻程度僅考慮知識共享程度、政策共享程度、技術共享程度和風險共擔程度4個因素.

假設5：高校智庫聯盟最終分配的收益總和即為整個聯盟創造的利益總和．

1.3 變量和參數設置

1.4 基于Shapley值的利益分配模型

在經濟或社會活動中，兩個或兩個以上的實體選擇合作以達成相互之間的聯盟，通常情況下合作各方得到的利益比他們獨自行動時獲得的利益更多．然而，相互合作能夠達成或者能夠有效持續進行的基準是合作各方能夠在合作的聯盟中得到應有的利益．那么，如何根據各合作方的貢獻程度合理地分配利益顯得十分必要．

基于Shapley值進行聯盟成員的利益分配體現了各盟員對聯盟總目標的貢獻程度，避免了分配上的平均主義，比任何一種僅按資源投入價值、資源配置效率或二者相結合的分配方式都更具合理性和公平性，也體現了各盟員相互博弈的過程．

(1)n個人合作的利益分配為：

h(I)={h1(I),h2(I),h3(I),…,hn(I)},

(1)

其中第i個合作方的利益分配為：

(2)

(2)加權因子為：

(3)

(3)合作方利益的貢獻補償.高校智庫聯盟中各合作方的貢獻程度從知識共享、政策共享、技術共享和風險共擔4個方面來考慮，則：

λi=aiwa+biwb+ciwc+diwd,

(4)

總的貢獻程度為：

(5)

合作方i在整個合作過程中的貢獻因子為：

(6)

(7)

在考慮各合作方貢獻程度的條件下，最終的利益分配應該根據各合作方的貢獻程度進行獎懲，則獎懲值為：

Δhi=γΔαi·h(I)，

(8)

當Δαi>0時，說明合作方i在實際合作過程中貢獻的程度比平均貢獻程度大，此時在原有的利益基礎上增加利益以作為獎勵；當Δαi=0時，說明合作方i在實際合作過程中貢獻的程度與平均貢獻程度一樣大，此時維持原有的利益分配原則不變；當Δαi<0時，說明合作方i在實際合作過程中貢獻的程度比平均貢獻程度小，此時在原有的利益基礎上減少利益以作為懲罰．因此，合作方i最終獲得的利益為：

(9)

2 算例分析

假設某高校智庫承辦了某項目，該智庫欲尋找合作者共同完成此項目．高校智庫掌握著豐富的知識資源，政府掌握著超前的政策方針，企業掌握著核心的數據挖掘與分析技術．此時，高校智庫、政府和企業可以結成高校智庫聯盟共同完成該項目．為簡單起見，假設A、B和C分別代表高校智庫、政府和企業．如果兩兩不合作，A可獲得收益80 萬元，B可獲得利益70 萬元，C可獲得收益60 萬元．如果兩兩合作，A和B合作可獲得收益100 萬元，A和C合作可獲得收益90 萬元，B和C合作可獲得收益95 萬元．如果三方合作，A、B和C合作可獲得收益150 萬元．

(1)利用Shapley值法求出h(I)的值，高校、政府和企業的初始收益分配分別如表1、表2和表3所示．

由表1、表2和表3可得，高校智庫、政府和企業的初始收益分別為：

假設調節因子γ=0.2，則經過修正后的收益分別為：

表1 高校智庫的收益分配表

表2 政府的收益分配表

表3 企業的收益分配表

(3)綜合上述分析可知：高校智庫的貢獻程度較大，在初始收益的基礎上將對其進行獎勵．政府的貢獻程度適中，其最終收益將保持不變．企業的貢獻程度較小，可以考慮在初始收益的基礎上對其進行懲罰．

3 結語

通過Shapley值法進行高校智庫聯盟的研究，主要得到如下結論：在一些利益分配模型中，通常根據合作初期的資金、技術等資源的投入來決定最終的收益．這種簡單的利益分配方法可能使得部分合作者很少關注合作進程中的貢獻或投入，也會降低合作的質量和效率．而研究在Shapley值模型的基礎上考慮了合作方的貢獻程度，體現了多勞多得、不勞不得的分配原則．根據合作方的投入程度來合理分配利益可以激發利益主體更多地投入技術、資金、人力、時間等，也能夠提高合作方的努力程度、合作程度、配合程度等．Shapley值模型可以在一定程度上激發合作方的積極性，促使其投入更多，提高整體效益和成果質量．通過考慮各合作方的貢獻程度，可以使收益分配更加公平、公正，避免合作方的相互猜忌，也避免了因利益分配不均而引發的困擾．高校智庫的聯盟比較特殊，其特殊性不僅僅體現在合作方橫跨政、學、企三大領域，更體現在合作方掌握的資源差異性．政府制定最新的政策方針，高校智庫掌握著豐富的知識信息，企業擁有實際的生產數據，任何一方的投入程度對最終的成果質量都有很大的影響．研究提出的利益分配模型將對高校智庫的協同決策提供一定的決策依據．