【摘要】本文分別對國內外關于知識型員工監管激勵的研究做了總結并指出其存在的問題,主要討論有關知識型員工監管激勵的理論淵源、發展情況及存在的挑戰與演化博弈論在知識型員工監管激勵研究中的應用前景。

　　1 前言

　　隨著全球化競爭和區域競爭的到來和加劇,如何提高企業的核心競爭力是關系到企業生存發展的關鍵。但是,就目前在對知識型員工的管理即如何監督、激勵等過程中仍存在不少問題。正是基于此,我們選擇“企業中知識型員工的監管激勵演化博弈分析模型”作為研究方向,針對企業中的實際情況,在考慮到相關職能部門、企業與知識型員工相互博弈以及這三方均具有有限理性的情況下,對知識型員工的激勵機制進行研究;在此基礎上,設計可行的激勵機制,激發知識型員工的積極性和創造性,并期望能為相關職能部門和企業制定激勵政策提供理論依據和決策參考。

　　2 知識型員工的定義和特征

　　2.1 知識型員工的定義

　　管理大師彼得•德魯克首先提出知識型員工這一概念,即知識型員工是指那些掌握和運用符號和概念、利用知識或信息工作的人。

　　概括來說:知識型員工是憑借自己所受教育,實用腦力勞動創造價值,與一般員工相比,具備較強的學習知識和創新知識的能力,擁有知識資本和創新能力,利用現代科學技術知識提高工作效率為企業帶來知識資本增值,并以此為職業的腦力勞動者。

　　2.2 知識型員工的特征

　　(1)強烈的自我價值實現愿望,他們往往更加在意自身價值的實現,并強烈期望得到社會的認可,他們往往更加熱衷于具有挑戰性的工作,希望展示自我價值。

　　(2)對權威的蔑視性,知識型員工由于渴望展示自己的價值,往往表現出權威的蔑視。

　　(3)具有高度的獨立性。由于知識型員工擁有豐富的知識資本,因此往往主觀上不愿受制于人。他們更強調自我控制、自我管理、自我引導和自我發展。

　　(4)學習愿望強烈,富于創造精神。他們喜歡做前沿性、挑戰性的研究,在易變不完全確定的系統中發揮個人的資質和潛力,創新是他們體現自我價值的方式。

　　3 關于知識型員工監管激勵的研究狀況

　　3.1 國外知識型員工監管激勵的研究狀況

　　美國著名的管理學家彼得•德魯克(2001)提出了知識工作的概念:知識型員工是指“那些掌握和運用符號和概念,利用知識或信息工作的人”。知識型員工一方面能充分利用現代科學技術知識提高工作效率,另一方面知識型員工本身具有較強的學習知識和創新知識能力。知識創新能力是知識型員工最主要的特點。此外,知識型員工的工作主要是一種思維活動,知識的更新和發展往往隨環境條件的變化而有所適應,具有很大的靈活性。所以知識型員工兼具知識型、創造性、靈活性等方面的特征。加拿大的著名學者、加拿大優秀基金評選主審官弗朗西斯.赫瑞比(2000)認為:簡而言之,知識型員工就是那些創造財富時用腦多于用手的人們。他們通過自己的創意、分析、判斷、綜合、設計給產品帶來附加值。在西方發達資本主義國家,員工監管激勵在管理界已經是一個相當古老的話題,早在十八世紀末,十九世紀出,企業界和管理界就對監管激勵員工、提高勞動生產率進行廣泛而深入的研究。

　　3.2 國內知識型員工監管激勵的研究狀況

　　國內學者張伶,張正堂(2008)認為雖然雙因素理論和工作特性理論都說明與工作有關的內在激勵因素對于員工行為重要的激勵作用,但是,雙因素理論因素中關于“激勵因素”和“保健因素”的劃分是模糊的,而不同學者對于工作特性唯獨的劃分也是模糊的,因此,他們基于知識型員工的特性分析,提出內在激勵特性包括工作自主權、晉升機會、上級支持、人與組織匹配等4個方面,并建立了這些內在激勵因素對知識員工工作態度、工作績效影響關系的假設模型和以蘇北地區企業的知識型員工為研究對象,通過實證檢驗發現,工作自主權、晉升機會、上級支持、感知的人與組織匹配通過工作滿意度、組織承諾對工作績效有正向顯著影響。郝敏懷(2009)從如何培訓開發、職業生涯規劃和薪酬激勵等方面針對企業專業技術人才這一典型的知識型員工的人才激勵策略進行了探討,同時認為按照馬斯洛需求層次理論,為滿足專業技術人員各個層面的需求還必須多種激勵方式相結合,實現多渠道激勵。余莉(2009)通過闡述激勵的機制和基本理論,在分析研發人員個性特征和主導性需求的基礎上,提出了針對研發人員的激勵方法策略,其指出在物質激勵中的薪酬激勵的設計上,既要注重剛性工資的競爭性、成本性,更要突出激勵性因素的作用,加大基于績效的彈性工資力度,并且在這方面拉開差距。

　　3.3 對國內外知識型員工監管激勵的評價

　　縱觀國內外研究,我們可以看到目前對監管激勵的研究主要是沿著監管激勵的作用機理展開,在分析諸如專業技型員工,科技研發人員這些典型的知識型員工的特征的基礎上,分析激勵因素和激勵過程,建立監管激勵模型,監管激勵模型基本上是在企業利潤最大化和“經濟人”的人性假設,以主客體的博弈研究各種監管激勵機制。但目前對于監管激勵模型的構建大多都是基于傳統博弈論 ,傳統博弈論假設行為主體都是具有完全理性即行為主體始終以自身最大利益為目標,具有各種環境中追求自身利益最大化的判斷和決策能力,具有在存在交互作用的博弈環境中完美的判斷和預測能力,不會發犯錯,不會沖動,沒有不理智。很顯然,現實世界中這種假設通常是得不到保證的。同時,縱觀國內外研究,我們發現,在政府相關職能部門、企業與知識型員工相互博弈的情況下,學界對知識型員工監管演化博弈機制尚不多見,因而本課題采用演化博弈論的方法,對行為主體采取有限理性的假設,即行為主體被假設為程序化地采用某一既定行為,他對于經濟規律或某種成功的行為規則、行為策略的認識是在演化過程中得到不斷地修正和改進的,成功的策略被模仿,進而產生出一些一般的“規則”和“制度”作為行為主體的行動標準。在這些一般的規則下,行為主體獲得“滿意”的收益,這與現在情況更符合。因此,我們在考慮到相關職能部門、企業與知識型員工相互博弈以及這三方面均具有有限理性的情況下,運用演化博弈的方法構建知識型員工監管的演化博弈模型,運用復制動態方程對企業和知識型員工的演化穩定策略進行分類討論,找出政府、企業和知識型員工三群體類型比例變化復制動態關系,對如何有效監管和激勵企業知識型員工提出對策和建議。

　　4 基于演化博弈論對知識型員工監管激勵的研究思路

　　本課題將通過基于行為主體有限理性假設的演化博弈理論,打開對企業知識型員工監管激勵的新思路。

　　4.1 演化博弈論基本理論的概述

　　在傳統博弈理論中,常常假定參與人是完全理性的,且參與人在完全信息條件下進行的,但在現實的經濟生活中的參與人來講,參與人的完全理性與完全信息的條件是很難實現的。在企業的合作競爭中,參與人之間是有差別的,經濟環境與博弈問題本身的復雜性所導致的信息不完全和參與人的有限理性問題是顯而易見的。

　　與傳統博弈理論不同,演化博弈理論并不要求參與人是完全理性的,也不要求完全信息的條件。有限理性這一概念最早是由西蒙在研究決策問題時提出的,它是指人的行為只能是“意欲合理,但只能有限達到”。威廉姆森在研究影響交易費用的因素時,對有限理性的問題進行了歸納總結人的有限理性是由兩方面的原因引起的:一方面是由于人的感知認識能力限制,它包括個人在獲取、儲存、追溯和使用信息的過程中不可能做到準確無誤;人的有限理性的另一方面則是來自語言上的限制,因為個人在以別人能夠理解的方式通過語句、數字或圖表來表達自己的知識或感情時是有限制的(這或許是因為他們沒有掌握到所必需的詞匯,或許是因為這些詞匯還不存在),不管多么努力,人們都將發現,語言上的限制會使他們在行動中感到挫折。從這兩個方面而言,完全理性的人根本就不可能存在。

　　演化博弈論(Evolutionary Game Theory)是近年來博弈理論的新發展,最初產生于生物學領域。它放棄了傳統博弈論的充分理性假說,將生物體視為有限理性(Bounded Rational)的當局者,它們在相互競爭的同時完成自身的進化,合理解釋了某些生物習性的形成。隨后,經濟學家將之引入經濟分析中,將人也視為有限理性的生物體,認為社會制度并非是人為設計的結果,而是大量有限理性的個人在相互博弈的基礎上形成的一種適應環境變化和社會發展的均衡態,它們不斷被保存下來,又不斷向前進化,即在所謂適應性進化(Adaptive Evolution)的過程中產生并發展起來的。演化博弈論的產生、發展在本質上就是起因于博弈論中關于理性行為人的假設與經濟應用中行為人“試驗——失誤”(即試錯法)學習過程相偏離的事實而引發的。

　　4.2 基于演化博弈論方法的知識型員工監管激勵的研究思路

　　縱觀國內外的相關研究,在政府相關職能部門、企業與知識型員工相互博弈的情況下,學界對知識型員工的監管博弈機制研究尚不多見。正是基于此在考慮到相關職能部門、企業與知識型員工相互博弈以及這三方均具有有限理性的情況下,構建知識型員工監管的演化博弈模型,運用演化博弈論的方法對相關職能部門、企業與知識型員工之間相互作用時的策略選擇行為進行分析,對知識型員工的監管激勵機制進行深入研究;在此基礎上,設計可行的監管激勵措施,從而能最大程度激發知識型員工的積極性和創造性,并期望能為相關職能部門和企業制定監管激勵政策提供理論依據和決策參考。

　　5 結語

　　本文對國內外關于知識型員工監管激勵的研究做了總結并指出其存在的問題,在簡要概述知識型員工的內涵及其特征的基礎上,對知識型員工監管激勵的理論淵源、發展情況及存在的挑戰與演化博弈論在知識型員工監管激勵研究中的應用前景進行了探討。特別需要強調的是,演化博弈理論摒棄了博弈論完全理性的假設,比博弈論能更好的解釋和分析現實中的經濟和管理問題,因此,期望通過對知識型員工監管的演化博弈模型的構建能為相關職能部門和企業制定監管激勵政策提供理論依據和決策參考,從而在對知識型員工的監管激勵機制問題的研究上邁出更加深入的一步。

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