项目名称: 协同创新团队隐性知识共享有效性的随机动态博弈分析

项目编号: No.71501113

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 管理科学

项目作者: 徐岩

作者单位: 山东工商学院

项目金额: 17.4万元

中文摘要: 团队有效协同创新的必要条件之一是开放的隐性知识共享机制。相比于显性知识,其共享成本更高,相应的“搭便车”等机会主义行为更隐蔽更难监督管理,从而难以实现有效共享。因此,本项目拟研究隐性知识共享的激励有效性问题。成员之间隐性知识共享博弈行为是一个长期动态性过程。在其中引入相关的一些关键要素,比如决策的滞后性、监督和惩罚机制、公平感知效用、社会资本、协同效应等参数,用随机动态博弈模型来刻画这一过程中的信息不对称以及诸多内外部不确定因素的干扰。揭示上述关键要素与博弈结果之间的非线性作用机理,即稳定性和突变性分析。同时,以上述演化为基本约束,研究管理者共享激励的实时随机最优化决策问题,寻找能为团队带来整体最大效益的优化方案。对研究结论一方面与现有的相关静态实证研究进行对比,同时,对引入的一些新要素和得出的新结论,通过开发新的相关实证研究,并结合计算机仿真和典型的协同创新团队案例来进行佐证。

中文关键词: 协同创新团队;隐性知识共享;激励;有效性;随机动态博弈

英文摘要: One necessary condition of the effectiveness of collaborative innovation, is the open tacit knowledge sharing mechanism. Compared with explicit knowledge, the sharing of tacit knowledge needs more costs. Meanwhile it is more covert and is more difficult to supervise. Consequently, it is harder to be shared effectively. Therefore, the efficiency of incentive management on tacit knowledge sharing will be explored in this project. The process of the game between team members on tacit knowledge sharing is long-term and dynamical. In this process, some related key factors, such as delay nature, supervising and punishment mechanism, the fairness perception utility, social capital and synergistic effect. Meanwhile, it is true that this game will suffer information asymmetry and much disturbance stemming from internal and external uncertain factors . Consequently, this process will be described by stochastic dynamic game models in this study. We will reveal the nonlinear relationship between the factors mentioned above and the outcome of the game, i. e., the analysis of stability and catastrophe on this evolution process. Meanwhile, letting the stochastic evolutionary mechanism as a basic constrain condition, this study investigates real-time stochastic optimal decision problems on incentive management to explore the optimal strategies which can maximize the payoff of the innovation team. We will test the theoretical conclusions by, on one hand comparing our studies with existing related static empirical research, and on the other hand, developing new related empirical research to test the new factors and conclusions, integrating computer simulations and typical cases of collaborative innovation teams.

英文关键词: collaborative innovation teams;tacit knowledge sharing;incentive;effectiveness;stochastic dynamical game

成为VIP会员查看完整内容
3

相关内容

【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
78+阅读 · 2022年4月17日
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知会员服务
60+阅读 · 2022年2月9日
专知会员服务
12+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月13日
【ICML2020】持续图神经网络,Continuous Graph Neural Networks
专知会员服务
145+阅读 · 2020年6月28日
Spark在供应链核算中的应用总结
阿里技术
0+阅读 · 2022年3月2日
去伪存真:因果约束下的图神经网络泛化
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年2月10日
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知
14+阅读 · 2022年2月9日
CIKM'21 多关系图神经网络的社区问答
图与推荐
3+阅读 · 2021年10月11日
多因素问题分析时,如何确立各因素权重?
人人都是产品经理
74+阅读 · 2020年3月4日
支持个性化学习的行为大数据可视化研究
无人机集群对抗研究的关键问题
无人机
47+阅读 · 2018年9月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Dynamic Network Adaptation at Inference
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
13+阅读 · 2018年12月6日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
78+阅读 · 2022年4月17日
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知会员服务
60+阅读 · 2022年2月9日
专知会员服务
12+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月13日
【ICML2020】持续图神经网络,Continuous Graph Neural Networks
专知会员服务
145+阅读 · 2020年6月28日
相关资讯
Spark在供应链核算中的应用总结
阿里技术
0+阅读 · 2022年3月2日
去伪存真:因果约束下的图神经网络泛化
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年2月10日
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知
14+阅读 · 2022年2月9日
CIKM'21 多关系图神经网络的社区问答
图与推荐
3+阅读 · 2021年10月11日
多因素问题分析时,如何确立各因素权重?
人人都是产品经理
74+阅读 · 2020年3月4日
支持个性化学习的行为大数据可视化研究
无人机集群对抗研究的关键问题
无人机
47+阅读 · 2018年9月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员