【摘要】本文分别对国内外关于知识型员工监管激励的研究做了总结并指出其存在的问题,主要讨论有关知识型员工监管激励的理论渊源、发展情况及存在的挑战与演化博弈论在知识型员工监管激励研究中的应用前景。

　　1 前言

　　随着全球化竞争和区域竞争的到来和加剧,如何提高企业的核心竞争力是关系到企业生存发展的关键。但是,就目前在对知识型员工的管理即如何监督、激励等过程中仍存在不少问题。正是基于此,我们选择“企业中知识型员工的监管激励演化博弈分析模型”作为研究方向,针对企业中的实际情况,在考虑到相关职能部门、企业与知识型员工相互博弈以及这三方均具有有限理性的情况下,对知识型员工的激励机制进行研究;在此基础上,设计可行的激励机制,激发知识型员工的积极性和创造性,并期望能为相关职能部门和企业制定激励政策提供理论依据和决策参考。

　　2 知识型员工的定义和特征

　　2.1 知识型员工的定义

　　管理大师彼得•德鲁克首先提出知识型员工这一概念,即知识型员工是指那些掌握和运用符号和概念、利用知识或信息工作的人。

　　概括来说:知识型员工是凭借自己所受教育,实用脑力劳动创造价值,与一般员工相比,具备较强的学习知识和创新知识的能力,拥有知识资本和创新能力,利用现代科学技术知识提高工作效率为企业带来知识资本增值,并以此为职业的脑力劳动者。

　　2.2 知识型员工的特征

　　(1)强烈的自我价值实现愿望,他们往往更加在意自身价值的实现,并强烈期望得到社会的认可,他们往往更加热衷于具有挑战性的工作,希望展示自我价值。

　　(2)对权威的蔑视性,知识型员工由于渴望展示自己的价值,往往表现出权威的蔑视。

　　(3)具有高度的独立性。由于知识型员工拥有丰富的知识资本,因此往往主观上不愿受制于人。他们更强调自我控制、自我管理、自我引导和自我发展。

　　(4)学习愿望强烈,富于创造精神。他们喜欢做前沿性、挑战性的研究,在易变不完全确定的系统中发挥个人的资质和潜力,创新是他们体现自我价值的方式。

　　3 关于知识型员工监管激励的研究状况

　　3.1 国外知识型员工监管激励的研究状况

　　美国著名的管理学家彼得•德鲁克(2001)提出了知识工作的概念:知识型员工是指“那些掌握和运用符号和概念,利用知识或信息工作的人”。知识型员工一方面能充分利用现代科学技术知识提高工作效率,另一方面知识型员工本身具有较强的学习知识和创新知识能力。知识创新能力是知识型员工最主要的特点。此外,知识型员工的工作主要是一种思维活动,知识的更新和发展往往随环境条件的变化而有所适应,具有很大的灵活性。所以知识型员工兼具知识型、创造性、灵活性等方面的特征。加拿大的著名学者、加拿大优秀基金评选主审官弗朗西斯.赫瑞比(2000)认为:简而言之,知识型员工就是那些创造财富时用脑多于用手的人们。他们通过自己的创意、分析、判断、综合、设计给产品带来附加值。在西方发达资本主义国家,员工监管激励在管理界已经是一个相当古老的话题,早在十八世纪末,十九世纪出,企业界和管理界就对监管激励员工、提高劳动生产率进行广泛而深入的研究。

　　3.2 国内知识型员工监管激励的研究状况

　　国内学者张伶,张正堂(2008)认为虽然双因素理论和工作特性理论都说明与工作有关的内在激励因素对于员工行为重要的激励作用,但是,双因素理论因素中关于“激励因素”和“保健因素”的划分是模糊的,而不同学者对于工作特性唯独的划分也是模糊的,因此,他们基于知识型员工的特性分析,提出内在激励特性包括工作自主权、晋升机会、上级支持、人与组织匹配等4个方面,并建立了这些内在激励因素对知识员工工作态度、工作绩效影响关系的假设模型和以苏北地区企业的知识型员工为研究对象,通过实证检验发现,工作自主权、晋升机会、上级支持、感知的人与组织匹配通过工作满意度、组织承诺对工作绩效有正向显著影响。郝敏怀(2009)从如何培训开发、职业生涯规划和薪酬激励等方面针对企业专业技术人才这一典型的知识型员工的人才激励策略进行了探讨,同时认为按照马斯洛需求层次理论,为满足专业技术人员各个层面的需求还必须多种激励方式相结合,实现多渠道激励。余莉(2009)通过阐述激励的机制和基本理论,在分析研发人员个性特征和主导性需求的基础上,提出了针对研发人员的激励方法策略,其指出在物质激励中的薪酬激励的设计上,既要注重刚性工资的竞争性、成本性,更要突出激励性因素的作用,加大基于绩效的弹性工资力度,并且在这方面拉开差距。

　　3.3 对国内外知识型员工监管激励的评价

　　纵观国内外研究,我们可以看到目前对监管激励的研究主要是沿着监管激励的作用机理展开,在分析诸如专业技型员工,科技研发人员这些典型的知识型员工的特征的基础上,分析激励因素和激励过程,建立监管激励模型,监管激励模型基本上是在企业利润最大化和“经济人”的人性假设,以主客体的博弈研究各种监管激励机制。但目前对于监管激励模型的构建大多都是基于传统博弈论 ,传统博弈论假设行为主体都是具有完全理性即行为主体始终以自身最大利益为目标,具有各种环境中追求自身利益最大化的判断和决策能力,具有在存在交互作用的博弈环境中完美的判断和预测能力,不会发犯错,不会冲动,没有不理智。很显然,现实世界中这种假设通常是得不到保证的。同时,纵观国内外研究,我们发现,在政府相关职能部门、企业与知识型员工相互博弈的情况下,学界对知识型员工监管演化博弈机制尚不多见,因而本课题采用演化博弈论的方法,对行为主体采取有限理性的假设,即行为主体被假设为程序化地采用某一既定行为,他对于经济规律或某种成功的行为规则、行为策略的认识是在演化过程中得到不断地修正和改进的,成功的策略被模仿,进而产生出一些一般的“规则”和“制度”作为行为主体的行动标准。在这些一般的规则下,行为主体获得“满意”的收益,这与现在情况更符合。因此,我们在考虑到相关职能部门、企业与知识型员工相互博弈以及这三方面均具有有限理性的情况下,运用演化博弈的方法构建知识型员工监管的演化博弈模型,运用复制动态方程对企业和知识型员工的演化稳定策略进行分类讨论,找出政府、企业和知识型员工三群体类型比例变化复制动态关系,对如何有效监管和激励企业知识型员工提出对策和建议。

　　4 基于演化博弈论对知识型员工监管激励的研究思路

　　本课题将通过基于行为主体有限理性假设的演化博弈理论,打开对企业知识型员工监管激励的新思路。

　　4.1 演化博弈论基本理论的概述

　　在传统博弈理论中,常常假定参与人是完全理性的,且参与人在完全信息条件下进行的,但在现实的经济生活中的参与人来讲,参与人的完全理性与完全信息的条件是很难实现的。在企业的合作竞争中,参与人之间是有差别的,经济环境与博弈问题本身的复杂性所导致的信息不完全和参与人的有限理性问题是显而易见的。

　　与传统博弈理论不同,演化博弈理论并不要求参与人是完全理性的,也不要求完全信息的条件。有限理性这一概念最早是由西蒙在研究决策问题时提出的,它是指人的行为只能是“意欲合理,但只能有限达到”。威廉姆森在研究影响交易费用的因素时,对有限理性的问题进行了归纳总结人的有限理性是由两方面的原因引起的:一方面是由于人的感知认识能力限制,它包括个人在获取、储存、追溯和使用信息的过程中不可能做到准确无误;人的有限理性的另一方面则是来自语言上的限制,因为个人在以别人能够理解的方式通过语句、数字或图表来表达自己的知识或感情时是有限制的(这或许是因为他们没有掌握到所必需的词汇,或许是因为这些词汇还不存在),不管多么努力,人们都将发现,语言上的限制会使他们在行动中感到挫折。从这两个方面而言,完全理性的人根本就不可能存在。

　　演化博弈论(Evolutionary Game Theory)是近年来博弈理论的新发展,最初产生于生物学领域。它放弃了传统博弈论的充分理性假说,将生物体视为有限理性(Bounded Rational)的当局者,它们在相互竞争的同时完成自身的进化,合理解释了某些生物习性的形成。随后,经济学家将之引入经济分析中,将人也视为有限理性的生物体,认为社会制度并非是人为设计的结果,而是大量有限理性的个人在相互博弈的基础上形成的一种适应环境变化和社会发展的均衡态,它们不断被保存下来,又不断向前进化,即在所谓适应性进化(Adaptive Evolution)的过程中产生并发展起来的。演化博弈论的产生、发展在本质上就是起因于博弈论中关于理性行为人的假设与经济应用中行为人“试验——失误”(即试错法)学习过程相偏离的事实而引发的。

　　4.2 基于演化博弈论方法的知识型员工监管激励的研究思路

　　纵观国内外的相关研究,在政府相关职能部门、企业与知识型员工相互博弈的情况下,学界对知识型员工的监管博弈机制研究尚不多见。正是基于此在考虑到相关职能部门、企业与知识型员工相互博弈以及这三方均具有有限理性的情况下,构建知识型员工监管的演化博弈模型,运用演化博弈论的方法对相关职能部门、企业与知识型员工之间相互作用时的策略选择行为进行分析,对知识型员工的监管激励机制进行深入研究;在此基础上,设计可行的监管激励措施,从而能最大程度激发知识型员工的积极性和创造性,并期望能为相关职能部门和企业制定监管激励政策提供理论依据和决策参考。

　　5 结语

　　本文对国内外关于知识型员工监管激励的研究做了总结并指出其存在的问题,在简要概述知识型员工的内涵及其特征的基础上,对知识型员工监管激励的理论渊源、发展情况及存在的挑战与演化博弈论在知识型员工监管激励研究中的应用前景进行了探讨。特别需要强调的是,演化博弈理论摒弃了博弈论完全理性的假设,比博弈论能更好的解释和分析现实中的经济和管理问题,因此,期望通过对知识型员工监管的演化博弈模型的构建能为相关职能部门和企业制定监管激励政策提供理论依据和决策参考,从而在对知识型员工的监管激励机制问题的研究上迈出更加深入的一步。

　　参考文献

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