产学合作知识共享的收益分配

一、产学合作知识共享的收益分配

知识共享必然会产生相应的收益，研究如何合理分配收益是产学合作知识共享的重要课题。我们可以把产学合作知识共享实际运行中的利益分配方式分为三类:一次总付或分期支付技术转让费、按销售额(或利润)提成、按股分利。一次总付或分期支付技术转让费是指由大学提供企业所需知识，企业一次性支付交易额作为回报，这种方式多出现在企业与大学之间的知识转移中采用。这种方式简单易行，但是一次性支付费用的数额很难确定，有较大的随意性，没有体现风险共担、收益共享的原则。按销售额(或利润)提成的方式是企业和大学的知识共享成果收益按形成产品销售额或利润的一定比例支付，这种方式的显著特点是通过利益驱动，将知识共享合作双方合理地捆在一起，互惠互利，实现产学合作知识共享的良性发展。按股分利主要用于产学合作知识共享中的共建实体，双方以不同知识产权或者资金、设备入股，折算成一定股份，按比例分享收益，这种收益分配方式下要求双方有较好的合作基础^［153］(嵇忆虹，1998)。

合作就是各方都齐心合力，减少短期利益行为，为更美好的目标共同进发。成功的合作，往往能通过协同效应，发挥各方的所长与优势，创造共赢的结果，甚至达到帕累托最优(Pareto－optimal)局面。帕累托最优局面是资源分配的理想状态，是既公平而又有效率的理想局面［154］。

与之相反，在各方皆不合作的情况下，各方的整体利益，往往远离帕累托最优，甚至达到两败俱伤、皆不讨好的局面。合作的时候，各方能携手创建繁荣;不合作的时候，各方则会共同损失。合作困难在很多时候源于搭便车问题(free-rider problem)，其深层次的原因是各方的利益分配存在冲突。

收益分配直接影响着知识共享工作的开展。从本质上讲，知识共享的收益分配体现了知识的价值。分配多少取决于产学合作各方的知识势差、知识禀赋、市场状况、投入多少、知识共享前景等等因素，而不能按单纯的财务成本来定价^［155］。博弈论特别是合作博弈能够很好解决合作双方收益分配的问题，其分配必须遵循公平、合理的原则［156］。正式的合作博弈的定义是以特征函数函数的形式(characteristic function form)(N，v)给出的，简称博弈的特征型。令N={1，2，…，n}表示参与知识共享主体的(players)集合，其中n为正整数，表示参与主体个数。S是N的子集，表示参与主体之间的联盟(coalition)，即S≤N^［157］。

给定一个有限的参与主体集合N，合作博弈的特征型是有序数对(N，v)，其中特征函数v是从2^N={S|S≤N}到实数集R^N的映射，即v:2^N→R^N，且v(φ)=0。

合作博弈最困难也最有挑战性的是在于建立一个统一的“解”，也就是从各种各样具有不同良好性质的解中挑选唯一的配置或成本分配方案。实际上，这几乎是不可能也没有必要的事情。合作博弈与非合作博弈的很大不同之处就是合作博弈没有一个统一的解的概念，因为没有哪一个解能够符合所有人对于“公平”的理解。随着合作博弈论的发展，现在已经有许多具有唯一值的解的概念，称为值(values)。其中，最重要的就是夏普利值(Shapley)。夏普利值法是由L．Shapley(1953)提出的用于解决多人合作博弈问题的一种数学方法，我们可以通过夏普利值来分析产学合作的收益分配。起源于L．Shapley(1953)的夏普利值公理化方法是建立在三个公理之上的，其中效率公理要求的是整体理性，对称公理要求的是参与者的名称并不会对影响博弈起任何作用，集成定律要求的是任何两个独立的博弈联合在一起，那么所组成的新博弈的值是原来的两个博弈的值直接相加^［154］。

函数是唯一能够满足以上三个公理的函数，这个函数可以表达为

而|S|则为知识共享联盟S的参与者数目。我们称φ［v］为夏普利值。［v(S)－v(S－{i})］可以理解为参与者i∈N对知识共享联盟S的边际贡献，而γ_n(S)则是加权因子。

在一个n人博弈中，假定每位参与者都是随机进入博弈，那么那些参与者便共有n!种不同的进入博弈的方法。根据夏普利的设定，如果参与者i∈N和在它进入博弈前已经到达的所有参与者组成知识共享联盟S，那么在它到达以后才进入博弈的其他参与者则会组成另一个知识共享联盟N\S。由于知识共享联盟S在参与者i为加入前共有|S－{i}|种组成方法，而组成另一知识共享联盟N\S的|N－S|位参与者则有|N－S|!种组成方法，只要假定每种方法同样可能，那么γ_n(S)便是一个有关一位参与者加入知识共享联盟S的特定概率。如此，夏普利值便可以理解为每位知识共享参与者在博弈中的每个可能合作的平均边际贡献值。

夏普利值有三个基本特性，分别为个体理性、整体理性和唯一性。首先，夏普利值是建基于具超可加性的函数上的，如果我们从知识共享联盟S中抽出参与者i，并让参与者i组成一个一人知识共享联盟，而其余的参与者组成另一个知识共享联盟S\{i}，那么，知识共享联盟S的价值必不小于从它分出来的两个小联盟的价值的总和。换句话说，知识共享联盟S和S\{i}的价值的差必不小于一人知识共享联盟{i}的价值，即

故此φ_i［v］≥v({i})，所以，夏普利值符合个性理性。

其次，夏普利值是建基于效率公理的。故此，每位参与者所分得的支付的总和相等于总知识共享联盟的价值，即

故此，夏普利值符合整体理性。

最后，根据公式(4－19)，在任何博弈中进行计算，都必定能得到结果，而结果将是一个唯一的数值。故此，夏普利值必定存在，且是唯一的，又是易于被用作量化计算的。

用夏普利值法进行产学合作知识共享的收益分配，避免了平均主义的情况，调动了产学合作知识共享双方参与的积极性。但是，该方法存在较大的主观性，而且，企业和大学在不同类型、不同层次的知识共享中的重要性不同，用该公式无法体现此重要性权重。尽管夏普利值严格证明了分配应该是所有贡献的加权平均值，然而，夏普利值的重要特性就是对称性，也就是说，它认为参与者是没有个体特征和偏好的，或者说是同质的，决定每个参与者得益大小的只有他对于知识共享的边际贡献。显然夏普利值无法反映出不同的参与者个体之间的差异性。企业和大学参与知识共享的目的是不尽相同的，它们对于风险的偏好也是不同的。因此，夏普利值这样一种基于中性风险的分配方案容易导致承担高风险的一方产生不满，最终导致知识共享中的短期性行为。

为了弥补这一缺陷，我们可以从加权夏普利值的角度对夏普利值进行拓展。其基本思想是，给每一个参与者赋予一个正的权重，这些权重是参与者在一致性博弈中得到的分摊的份额。因此，夏普利值只是当所有参与者的权重都相同时的加权夏普利值的一个特例而已。当然，加权夏普利值的权重体系是外生的。在产学合作知识共享中对承担风险大一些的企业或大学，适当增加它在收益分配中的比重显然是合理的。

设实际情况下，单个伙伴分得的收益为v(i)^*，伙伴实际承担的风险为R_i，i=1，2，…，n，R_i与均担风险的差值为:=0，其中，ΔR_i表示了伙伴在实际合作过程中承担的风险与理想情况下的风险差值。

于是应该给予该组织的实际收益分配修正量为:Δv(i)= v(i)^*×ΔR_i，则实际分配收益为:v(i)^*= v(i)+Δv(i)。具体修正方案即为:当ΔR_i≥0时，表示伙伴在实际合作中承担的风险比理想情况下高，于是应给予它多的收益分配，收益增值为:Δv(i)= v(i)^*×|ΔR_i|，即该伙伴组织实际分得的收益为:v(i)^*= v(i)+Δv(i)。

同理，当ΔR_i≤0时，表示伙伴在知识共享中承担的风险比理想情况要小，所以应当减少相应的收益:Δv(i)= v(i)^*×|ΔR_i|，即其实际收益为v(i)^*= v(i)－|Δv(i)|。

按照这个方法进行的知识共享收益分配既考虑了企业和大学在合作中的重要性程度，又考虑了其各自承担的风险，使得收益分配更为合理^［158］。