The following question is an example of the prisoner's dilemma:

警方逮捕兩罪犯(A and B),當地法律規定,若兩人都承認犯罪,兩人各判刑2年;若一人承認一人否認,承認者判刑4年,不承認者無罪釋放;若兩人都不承認,各判刑1年.

A:如果我承認,萬一B不承認,我就得被關4年,所以我不能承認

B:如果我承認,萬一A不承認,我就得被關4年,所以我不能承認

因此,他們都被關2年,但若雙方都承認,只需服刑1年,此情況的Nash Equlibrium正好反映雙輸,之所以稱為囚犯困境(The Prisoner's Dilemma)是因為不得不選擇"不承認"的策略,即使眼前有更好的結果(都承認),這是Non-Zero sum game的有名例子,這問題尚有兩種變形,即考慮sequential move和允許雙方協商的情況,但結果仍相同.



Advance Topic:

經濟學中的賽局理論 (game theory,或譯博弈理論、競局理論) 所探討的是策略式互動行為 (interactive behavior)。本文嘗試透過賽局理論的分析,探討企業知識分享成功的重要關鍵─互信文化的建立,同時也解釋知識分享對企業整體競爭力的貢獻,確實比藏私守成的企業為高。因為藏私守成會隨著產業競爭的轉型發生空洞化現象,但是知識分享卻讓企業組織具有更高的整體競爭力,更是企業邁向價值化與防止空洞化的最佳良葯。

根據中華經濟研究院巫副院長和懋教授與中國時報副總編輯夏珍小姐所著的「賽局高手」一書中的「囚犯困境」提及,有兩個落網的犯人,在接受警方分隔偵訊時,警方採「抗拒從嚴,坦白從寬」原則,設定以下報酬結構:若兩個囚犯均不招供(否認),因查無實據,只能囚禁一個星期後便放人,表格中的 (-1,-1) 即表示各關一星期 (先出現之數字為甲囚犯被囚禁的時間,後出現的數字為乙囚犯被囚禁的時間);若甲乙雙方均誠實招供(承認),則兩者均各坐牢六個星期 (-6,-6);但若一方招供,而另一方不招,則招供者成為污點證人,可獲得立即釋放,而另一方因不招供,則以作偽證說謊為由被求處加重罪刑,坐牢九個星期,即 (-9,0) 或 (0,-9)。這樣一個賽局,因雙方皆害怕對方會招供而自已相對不利,故在利益衝突的考量下,因彼此缺乏信任,產生了利益衝突。雖然兩者明知都否認,將會獲得最好的結果,但因為彼此不相信對方,分離偵訊的開始,警方早已埋下這個不合作的賽局,造成了「囚犯困境」。兩者合作本是最好的結果,但因彼此缺乏互信,擔心若有一方不合作,其自利的行為便使得原始合作的最好結果無法維持下去。

同樣的,由上述二個囚犯的困境,亦可推論於企業內知識分享與藏私文化的困境現象。在企業中的兩個員工,各自擁有自已所累積的相對競爭優勢,而這也是別人所無法獲得與模仿的。假設二位員工均藏私不分享,各自可維持其原始的競爭力指數各為6,即 (6,6);但若其中一位員工願意分享知識經驗,而另一位卻害怕分享知識給他人會降低自已的競爭力,故選擇藏私而不分享,則藏私一方的競爭力因吸收他人經驗知識而提高為8,但願意分享的一方因單方面分享且無法取得另一方的知識與經驗,因此其相對競爭力略降為5;另外,若兩者均願意真誠地分享知識與經驗,則因透過分享而產生互動,激盪出相對更高的競爭力,雙方的相對競爭力指數均提高為10。在一個企業裡,大多數員工其實都知道,多分享多學習是提高競爭力最好的方式,但在個人利益衝突與缺乏互信的考量下,員工卻因為害怕自己競爭力會因分享而降低,故選擇了藏私一途。對企業員工而言,員工選擇藏私的自利行為,並不會因此降低員工個體的競爭力,但對企業而言,越多藏私型的員工,其整體競爭力將遠低具有互信與分享文化的企業。



在我們現實生活中當今立法院的生態環境,活生生是個賽局論 (game theory) 的實驗室。



目前的立法院,面臨了一個在中華民國歷史上前所未有的局勢,先是政黨輪替,再是立法院改選後首次的各黨不過半局面。在此局勢之下,立法院的互動秩序回歸到從零開始的囚犯困境。



在靜態賽局的囚犯困境中,由於朝野雙方都不具信賴之基礎,因此雙方都傾向於選擇不合作,其結果是雙方都落入相對不利的結局。然而現實的立法院,這樣的賽局將不只進行一次,朝野雙方很快地又再度面臨囚犯困境,有了前一次的不利結局之經驗後,雙方如何選擇,將影嚮此一動態賽局的後續發展。選擇合作,則開始建立互信基礎並導致雙方皆有利的結局;選擇報復,則將昇高衝突,走上訴求民粹的極端主義。



企業的產業活動亦如是,特別是企業最感興趣的產業壟斷局面,也是典型的囚犯困境。合作,則維持壟斷局面;對抗,則面臨價格戰,考驗彼此的成本掌控能力,直到邊際廠商退出為止,此時剩下的獨占廠商也要在其成本掌控能力正確的條件下,才有可能獨享利潤,倘若錯估成本,則反而是虧損經營了。

















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