面向科技服務數據共享策略的智能合約激勵機制研究

　　摘 要:[目的/ 意義]現有科技服務數據獲取難、科技服務機構共享意愿低下,需激勵更多的科技服務機構參與到科技服務數據共享中,充分釋放科技服務數據的服務價值和經濟價值。 [方法/ 過程] 在基于區塊鏈技術的科技服務數據共享平臺上,通過演化博弈理論設計出科技服務機構參與數據共享的三種共享策略;根據科技服務數據共享策略構建安全、高效、動態可調整的智能合約激勵機制;并針對共享策略影響因素和智能合約激勵機制進行仿真分析。 [結果/ 結論] 結果表明,數據集成和數據互補與科技服務機構數據積極共享的選擇成正相關;智能合約激勵機制面對不同的數據共享策略,對激勵參數應采取動態調整,以達到促進科技服務數據積極共享的目的,有利于打造安全高效的科技服務數據資源池。

　　王倩; 徐尚英; 陳冬林; 唐藝倩， 情報雜志 發表時間：2021-07-23

　　關鍵詞:數據共享;激勵機制;科技服務;演化博弈;區塊鏈

　　0 引 言

　　隨著大數據時代的到來,科技服務數據呈指數級增長,并與人工智能、云計算、區塊鏈等新一代信息技術相互融合,為科技服務業的發展提供數據支撐和技術支持。 面向日益多樣化和個性化的科技服務創新需求,科技服務業在數據管理和數據采集方面的能力已經大幅提升,科技服務數據共享平臺將不同領域、不同類型的科技服務數據進行了有效整合,提高了數據利用效率,實現了不同數據間的協同能力,促進科技服務數據在更大范圍內實現開放共享。 然而在科技服務數據共享以及共享激勵方面還存在問題,科技服務機構在數據平臺上共享數據的意愿不強、動力不足,數據安全得不到保障;科技服務數據共享平臺共享激勵機制不完善、技術支撐不足。 如何有效激勵更多的科技服務機構參與到平臺的數據共享成為亟待解決的重要問題,科技服務機構相互開放和共享數據,是一個反復博弈的過程,需基于信任和利益驅動,在科技服務數據共享平臺的激勵下相互學習和模仿,做出是否參與平臺數據共享共用的決策。

　　區塊鏈技術憑借分布式、點對點等特性可以解決科技服務機構間的信任和安全問題,并通過程序化的智能合約自動執行激勵過程,保障科技服務數據共享過程中的安全性和有效性,提高科技服務機構對數據共享的意愿,為科技服務數據共享平臺提供技術支撐。區塊鏈技術的出現為科技服務數據共享提供了新的解決思路,有利于打造一個安全、可信的科技服務數據資源池。 因此,在區塊鏈智能合約技術的支持下,本文從演化博弈視角出發,基于微觀層面探討科技服務機構之間的數據共享策略,根據共享策略來構造智能合約激勵機制,以此激勵更多科技服務機構參與到平臺的數據共享,對于促進科技服務數據共享平臺發展、加快科技服務數據共享體系建設具有重要理論與現實意義。

　　1 研究現狀

　　在數字經濟的時代背景下,眾多學者也越來越重視對數據共享的研究,特別是針對數據共享策略和激勵機制兩方面的研究。 a. 針對數據共享策略,國內外研究主要集中在通過博弈論來探討數據共享的影響因素以及各個行為主體的共享行為。 Adler 等通過演化博弈理論分析了科學數據共享策略的影響因素主要有個人動機、平臺因素和行業因素[1] ;莊倩等通過演化博弈理論構建了科研群體參與數據共享的策略演化過程,表明科研人員間的信任和合作有利于科學數據共享的實現[2] ;Bataineh 等為實現對醫療健康數據的收集和共享交易,基于雙邊市場理論構建了數據貨幣化的共享平臺,并得出了數據主體的交易行為會受到自身利益的驅動[3] ;郭鑫鑫等在魏朱六要素理論模型下分析了數據共享者、服務提供者、數據需求者和健康數據共享平臺四方利益相關者的共享行為,并以“區動體育冶平臺為案例對其商業模式進行了總結[4] 。 b. 針對數據共享激勵機制,國內外研究主要集中在激勵方法和激勵技術的探討上。 Jaimes 等在 Growdensing 模式下設計了激勵數據主體共享個人健康數據的激勵機制[5] ;Chen 等引入具有信任約束的獎懲機制來激勵跨界聯盟成員間的數據共享,并解決了成員間的信任問題[6] ;郝世博等基于區塊鏈技術構建了科學數據共享區塊鏈模型,并對其共識激勵機制、智能合約等實現機理進行了分析[7] ;石進等圍繞中小企業競爭情報共享提出了信用積分體制的激勵機制,保障了參與主體的利益最大化[8] ;張旺等從心理契約和合同契約的視角提出了最優激勵合同是科研群體進行數據共享的主要激勵機制[9] 。

　　通過對文獻的分析研究可知,國內外學者對數據資源共享策略和激勵機制的研究主要集中在科學數據、醫療健康數據、競爭情報數據等領域,而針對科技服務領域數據的研究非常少見,且多是單一研究數據共享的某一方面,并沒有從數據共享的策略出發去探討相關激勵機制的形成。 在我國科技服務市場中存在大量以技術交易所和科技成果轉化中心為主的科技服務機構[10] ,他們各自擁有大量的交易信息和科技成果數據,造成了數據壁壘和數據孤島的大量存在。 李白楊等結合現有案例研究發現在新場景下開展科技服務的基本路徑之一是數據資源的集成與共享[11] ,但并未給出科技服務數據資源是如何集成與共享的。 張玉強等認為影響科技服務機構共享策略的主要因素是科技服務平臺的數據共享激勵機制的不完善[12] ,并且由于各機構間硬件設施、存儲方式等基礎設施的限制,異質科技服務機構也很難在缺乏信任和安全性的科技服務平臺上形成數據共享共用的動態合作機制[13] 。 由此可看出科技服務數據共享還存在以下問題:a. 科技服務機構共享數據的意愿不強、動力不足,數據安全得不到保障;b. 科技服務數據共享平臺共享激勵機制不完善、技術支撐不足。 科技服務業的行業特性以及數據資源的復雜性決定了其主體數據共享策略的不同,目前在其他領域較成熟的數據共享方面的研究并不完全適用于科技服務領域。 因此,本文擬在基于區塊鏈技術的科技服務數據共享平臺上,采用演化博弈理論分析各個科技服務機構數據共享的策略,根據具體的共享策略提出智能合約激勵機制,以解決上述問題。

　　參與數據共享的科技服務機構之間既有利益差別,同時又相互依存,不斷地根據歷史經驗和學習程度來決定未來是否要參與數據共享,各個機構間的合作與競爭表現為一定形式的博弈過程。 因此,通過演化博弈理論[14-15]來分析科技服務不同主體間參與數據共享的策略是很有必要的。 區塊鏈技術憑借其公開透明、去中心化的特點[16] ,在物聯網、金融、醫療、物流等行業已經得到廣泛應用[17-19] ,在數據信息資源開發共享領域潛力也是巨大的。 區塊鏈技術本質上是一個多中心的分布式數據庫,通過鏈式結構存儲區塊中的數據、非對稱加密等密碼學保證數據安全、智能合約操作和讀取區塊中的數據。 區塊網絡中的所有節點構成 P2P 分布式網絡,任何互不信任的科技服務機構都可以通過加密算法、智能合約、等方式達成共識[20] 。 智能合約是可以在區塊鏈上自動執行的特殊程序,其程序代碼及數據均存儲于鏈上,具有防篡改性強、去中心化程度高等特點。 智能合約封裝了數據操作的所有數據和方法,類似于編程語言中的“類冶,需要滿足可確定性和可終止性的條件[21] 。 用戶在區塊鏈平臺上調用的交易通常是智能合約的方法或方法集合,所有節點必須按照智能合約預置的觸發條件和響應規則進行運算。 為使科技服務數據共享平臺有效激勵科技服務機構參與數據共享,可引入區塊鏈技術構造一個安全、可信、防篡改的數據共享環境,通過部署在區塊鏈上的智能合約正好為科技服務數據共享激勵機制的實現提供可信、安全的保障。

　　基于此,本文基于區塊鏈技術和演化博弈理論對科技服務機構參與數據共享的策略進行了分析,并以此為依據構建了面向科技服務數據共享策略的智能合約激勵機制,一方面可激勵更多的科技服務機構參與到科技服務數據共享平臺的數據共享,使科技服務機構和科技服務數據共享平臺同時獲益,保證平臺的長久運行;另一方面則有利于釋放科技服務數據的服務價值和經濟價值,促進科技服務市場的信息壁壘和數據孤島的破除,實現“1+1>2冶的融合擴大效應。

　　2 研究框架

　　數據共享的核心是從數據的流通和交換中獲利[22] ,科技服務機構在以區塊鏈技術為支撐的科技服務數據共享平臺中共享數據的實質就是衡量在數據共享中所獲得的共享收益、共享成本和激勵成本的理性過程。 參考現有研究[11] 將參與到科技服務數據共享平臺上的機構分為科技服務綜合機構和科技服務專業機構。 綜合機構和專業機構在科技服務數據的類型、質量、規模上都有所區別,綜合機構的數據類型更多、規模更大,專業機構擁有的數據專業化程度則更高。因此,綜合機構和專業機構參與科技服務數據共享平臺中的數據共享所獲得的收益和損失是不同的[23] ,在數據共享策略的選擇上會受到自身數據集成[24] 和數據互補[25]的影響。

　　在本文中,數據集成是指科技服務機構擁有的數據資源存量,是衡量科技服務機構擁有的數據規模、質量和類型的綜合指標, 屬于科技服務機構對科技服務數據的提前投資;數據互補是指科技服務機構向數據共享平臺提供的數據共享量,是衡量數據異質性的量化指標,屬于科技服務機構在共享過程中所能獲得的收益。

　　因此,基于區塊鏈的科技服務數據共享激勵框架如圖 1 所示。 在區塊鏈網絡中的綜合機構和專業機構都擁有各自的專有數據庫,并對其進行分布式管理和存儲;綜合機構和專業機構通過區塊鏈網絡,在科技服務數據共享平臺上不斷進行數據共享的演化博弈,調整其參與數據共享的共享策略;身份管理合約( Identi鄄 ty Manage Contract, IMC ) 通過預置的響應規則來確認和管理科技服務機構的身份,數據共享激勵合約 (Data Sharing Incentive Contract, DSIC )根據選擇不同共享策略的機構初始比例來動態調整激勵參數,根據預置觸發條件和響應規則進行迭代,以此激勵更多的科技服務機構參與到平臺的數據共享,打造出數量大、質量高的科技服務數據資源池。

　　3 科技服務數據共享策略

　　3. 1 模型構建 科技服務機構參與平臺數據共享的過程均是由有限理性者支配,且共享的實現過程也是一個長期動態的發展過程,需通過不斷地學習和模仿來獲得[26] 。 為構建科技服務機構參與演化博弈的模型和簡化計算過程,特作如下假設:

　　假設 1:參與人為具有異質性的科技服務綜合機構和科技服務專業機構,本文將科技服務綜合機構設為 A,將科技服務專業機構設為 B,都具有相同的策略集合 Y = (Y1 ,Y ) 2 = (積極共享,消極共享) [27] 。

　　假設 2:P(t)為 t 時刻科技服務機構用戶群的混合策略。 P(t) = (P,1 - P) , 0 £P(t) £1,其中 P 表示科技服務機構用戶群中選擇 Y1 的機構比例, 1 - P 表示科技服務機構用戶群中選擇 Y2 的機構比例。

　　假設 3:數據集成 Ri 屬于科技服務機構對科技服務數據 的 提 前 投 資, 由 此 帶 來 的 收 益 為 投 資 收 益 ln(1 + R ) i (i = A,B;ln(1 + Ri) > 0) 。 科技服務機構擁有的數據互補量 茁ij 越高,為其他機構帶來的互補收益 酌 茁ij 也會更高。 其中, 茁ij(i,j = A,B;茁ij > 0) ,為共享過程中 i 為 j 帶來的數據互補量; 酌(0 £酌 £1 ) ,為互補系數。

　　根據以上假設可構建科技服務機構用戶群中綜合機構與專業機構博弈的得益矩陣,如表 1 所示。

　　對得益矩陣中的各種情形進行如下的分析討論。

　　a. 雙方都選擇消極共享 Y2 。 此時,科技服務數據共享平臺上的機構都不共享數據,每一個機構能獲得的收益僅取決于自身數據集成,則所能獲得的共享收益只有投資收益,即 ln(1 + R ) i (i = A,B;ln(1 + Ri) > 0) 。 因此, 當 A 和 B 都 選 擇 Y2 時, A 的 收 益 為 ln(1 + R ) A ,B 的收益為 ln(1 + R ) B 。

　　b. 雙方都選擇積極共享 Y1 。 此時,科技服務數據共享平臺上的機構都會共享數據,不僅可以從數據集成中獲益,還可以從數據互補中獲益,則此時的共享收益為投資收益和互補收益之和,即 k [ ln(1 + R ) i + 酌茁ji] ,其中 k 為常數,表示為共享收益系數。 此外,在積極共享數據時每個機構還需要承擔一定的共享損失棕 > 0;科技服務數據共享平臺也會為所有機構提供共享激勵,表示為激勵參數 茲 。 因此,當 A 和 B 都選擇 Y1 時,A 的收益為 k[ln(1 + R ) A + 酌 茁BA ] - 棕 - 茲 ,B 的收益為 k[ln(1 + R ) B + 酌 茁AB ] - 棕 - 茲 。

　　c. 一方選擇積極共享 Y1 ,另一方選擇消極共享 Y2 。 此時便存在數據共享的風險,選擇 Y1 的機構在科技服務數據共享平臺上共享自己的數據,但無法從其他機構獲取想要的數據,無法產生互補收益,但會產生額外的共享損失;選擇 Y2 的一方不會共享數據,也不能從科技服務數據共享平臺中獲取有價值的數據,既不會產生共享數據的損失,也不會獲得額外的互補收益。因此, 當 A 選 擇 Y1 而 B 選 擇 Y2 時, A 的 收 益 是 ln(1 + R ) A - 棕 - 茲 ,B 的收益是 ln(1 + R ) B ;當 B 選擇 Y1 而 A 選擇 Y2 時,A 的收益是 ln(1 + R ) A ,B 的收益是 ln(1 + R ) B - 棕 - 茲 。

　　3. 2 模型分析 具有有限理性的科技服務綜合機構和專業機構,在以區塊鏈技術為支撐的安全可信的科技服務數據共享平臺中獨立的參與重復博弈。 參見演化博弈理論[28] 中的復制動態方程[29] ,可描述不同群體在 t 時刻策略選擇的動態演化過程,可得出 A 和 B 在 t 時刻的復制動態方程,計算結果如下。

　　A 在 t 時刻選擇 Y1 的期望收益為: UA (Y ) 1 = P{k[ln(1 + R ) A + 酌 茁BA ] - 棕 - 茲} + (1 - P) [ln(1 + R ) A - 棕 - 茲] (1) A 在 t 時刻選擇 Y2 的期望收益為: UA (Y ) 2 = Pln(1 + R ) A + (1 - P) ln(1 + R ) A = ln(1 + R ) A (2) A 的平均收益為: UA - = P UA (Y ) 1 + (1 - P) UA (Y ) 2 (3) 根據(1)(2)(3)式可得 A 的復制動態方程為: FA (P) = dP( ) t dt = P UA (Y ) 1 - UA [ ] - = P(1 - P) UA (Y ) 1 { - UA (Y ) } 2 = P(1 - P) {P[ (k - 1 ) ln(1 + R ) A + k酌 茁BA ] - 棕 - 茲} (4) 同理,可以計算出 B 的復制動態方程為: FB (P) = P(1 - P) {P[ (k - 1 ) ln(1 + R ) B + k酌茁AB ] - 棕 - 茲} (5) 因此,某一科技服務機構的復制動態方程可歸納為: Fi (P) = P(1 - P) {P[ (k - 1 ) ln(1 + R ) i + k酌茁ji] - 棕 - 茲} (6)

　　方程(4) (5)分別表示科技服務機構用戶群中綜合機構和專業機構選擇數據共享策略的動態調整過程,方程(6) 則表示為某一科技服務機構選擇數據共享策略的動態調整過程。 當 Fi (p) = 0 時,可得到科技服務機構在策略演化過程中的穩定狀態,則方程(6) 最多有 3 個穩定狀態,即有 P * 1 = 0 (7) P * 2 = 1 (8) P * 3 = 棕 + 茲 (k - 1)ln(1 + Ri) + k酌 茁ji (9) 假設(7)(8)(9)都是科技服務機構在數據共享演化過程中的穩定狀態,則其必須滿足 Fi ' (P) < 0,根據分析可得出以下科技服務數據共享策略。

　　共享策略 1:當 茲 < 0 且 棕 + 茲 < 0 時,只有 P * 2 = 1 是科技服務機構參與科技服務數據共享博弈的演化穩定狀態。 此時,無論科技服務機構用戶群中選擇 Y1 的初始比例 Pi 是多少,科技服務機構在科技服務數據共享平臺上都會選擇 Y1 ,如圖 2( a) 所示。 在此策略下參與數據共享的共享成本 棕 + 茲 為負,且激勵參數 茲也為負,表示科技服務數據共享平臺會對參與數據共享的機構不斷地給予獎勵,促使越來越多的機構隨著時間的推移都選擇積極共享。

　　共享策略2:當0 < 茲 < (k - 1 ) ln(1 + R ) i + k酌 茁ji 且 棕 + 茲 < (k - 1 ) ln(1 + R ) i + k酌 茁ji 時, P * 1 = 0 和 P * 2 = 1 均是科技服務機構參與科技服務數據共享博弈的演 化 穩 定 狀 態。 因 此, 當 0 £ Pi < 棕 + 茲 (k - 1)ln(1 + Ri) + k酌 茁ji 時,科技服務機構在科技服 務 數 據 共 享 平 臺 上 會 趨 向 于 選 擇 Y2 ; 當棕 + 茲 (k - 1)ln(1 + Ri) + k酌 茁ji < Pi 臆1 時,科技服務機構在科技服務數據共享平臺上會趨向于選擇 Y1 ,如圖 2 (b)所示。 科技服務機構實現某一特定的演化穩定狀態主要取決于科技服務機構用戶群中選擇 Y1 的機構初始比例 Pi 。 如果選擇 Y1 的機構初始比例 Pi 大于臨界點 ? Pi = 棕 + 茲 (k - 1)ln(1 + Ri) + k酌 茁ji ,則科技服務機構將隨著博弈次數的增加逐漸參與到科技服務數據共享平臺的數據積極共享中。

　　共 享 策 略 3: 當 茲 > 0 且 棕 + 茲 > (k - 1 ) ln(1 + R ) i + k酌 茁ji 時,只有 P * 1 = 0 是科技服務機構參與科技服務數據共享博弈的演化穩定狀態。 因此,無論科技服務機構用戶群中選擇 Y1 的初始比例 Pi 如何,科技服務機構都不會選擇 Y1 ,如圖 2( c) 所示。此時參與數據共享的共享成本 棕 + 茲 已經超過了共享收益 (k - 1 ) ln(1 + R ) i + k酌 茁ji ,選擇 Y1 的機構也會被其他選擇 Y2 的機構所影響而改變初始選擇,故在仿真分析中不對此共享策略作特別分析。

　　根據以上分析可知,科技服務機構參與科技服務數據共享博弈的演化穩定狀態會在博弈過程中隨著實際情形而發生變化。 共享策略 1、共享策略 2 和共享策略 3 概括了科技服務機構參與科技服務數據共享演化博弈的動態過程,可作為科技服務數據共享平臺激勵科技服務機構參與數據共享的觸發條件。 因此,影響科技服務機構參與數據共享演化博弈動態過程的因素有激勵參數 茲 和科技服務機構用戶群選擇 Y1 的初始比例 Pi ,不同機構參與數據共享所獲得的共享收益也會隨著數據集成和數據互補的不同而變化。

　　4 數據共享智能合約激勵機制

　　4. 1 機制設計 如果科技服務數據共享平臺對 茲的設置是固定的,那么過高的 茲 會導致數據共享的共享成本過高,則科技服務機構便不會選擇 Y1 ;過低的 茲會導致科技服務數據共享平臺的激勵成本過高,不符合平臺利益最大化的要求。 因此,本文為基于區塊鏈的科技服務數據共享平臺建立了面向科技服務數據共享策略的智能合約激勵機制,可使科技服務數據共享平臺合理地管理選擇積極共享的機構,也有助于科技服務機構充分利用平臺中共享的數據。

　　通過部署在區塊鏈中的智能合約可實現動態的科技服務數據共享激勵過程,以促進更多的科技服務機構選擇 Y1 ,面向科技服務數據共享策略的激勵機制中的智能合約如圖 3 所示。

　　科技服務機構參與科技服務數據共享平臺需進行身份認證和確定激勵參數。 調用身份管理合約 IMC ,根據科技服務領域將機構分為綜合機構 comUser 和專業機構 proUser ,并管理其身份證書;調用數據共享激勵合約 DSIC ,根據選擇 Y1 的機構初始比例 Pi 來動態調整激勵參數。 身份管理合約 IMC 記錄內容有用戶名 userID , 用戶屬性集 role 以及與其相關聯的 DSIC 合約。 數據共享激勵合約 DSIC 中部署著共享收益 S 、共 享 成 本 C 和 全 局 變 量 variable[ ] 。 S 包 括 investIncome 和 compIncome ,分別對應上文的數據集成和數據互補所帶來的收益; C 包括 sharingCost 和 cost[i] ( 0 臆 i 臆 n ),對應上文的共享損失 棕 和激勵參數 茲 ; variable[] 是需要進行動態維護的變量,主要包括注冊機構數量 num 、當前博弈階段 k 、當前博弈階段選擇 Y1 的機構數量 participants 。

　　4. 2 機制實現 在博弈的開始階段,科技服務數據共享平臺上選擇 Y1 的機構初始比例 Pi 非常小,根據共享策略 1,科技服務數據共享平臺將會給予選擇 Y1 的機 構 一 定 的 獎 勵 cost[i] , 使 cost[i] < 0 且 (sharingCost + cost [ ] i ) < 0,以激勵更多的機構選擇 Y1 。 當選擇 Y1 的機構比例 Pi 逐漸大于臨界點 ? Pi , 根據共享策略 2,科技服務數據共享平臺給予選擇 Y1 的機構的獎勵也會逐漸減少,并加收一定的激勵費用 cost[i] , 此 時 0 < cost[i] < (investIncome + compIncome) , 且 (sharingCost + cost [ ] i ) < (investIncome + compIncome) ,不需要科技服務數據共享平臺的激勵,仍可以保證選擇 Y1 的機構數量維持在正常水平,且科技服務數據共享平臺通過收取激勵費用也會獲得一定的收益。 激勵過程如圖 4 所示,不斷迭代此過程調整 cost[i] ,直到達到博弈的最大階段為止,科技服務數據共享平臺便達到了激勵更多的科技服務機構選擇 Y1 的目的,也能通過 cost[i] 獲取一定的收益維持平臺的正常運轉;科技服務機構也能從平臺上共享的數據獲得經濟價值,從數據的積極共享中獲得獎勵。

　　當機構加入科技服務數據共享平臺時調用 IMC 合約和 DSIC 合約,其算法如下所示。 role = getUserType() Pi = participants/ num / / 計算當前階段選擇 Y1 的機構比例 while(Pi < max駐P) { k = getCurState() / / 確定當前科技服務機構所處的博弈階段駐 Pi = (sharingCost + cost [ ] i ) / (investIncome + compIncome) / / 計算當前階段的臨界點 if(Pi > 駐 Pi) cost [ ] i = getRand(0,S - sharingCost) k = k + 1 / / 進入下一個博弈階段 else cost [ ] i = getRand(INT_MIN, - sharingCost) Pi = getCurp() } cost[n] / / 返回最大階段的激勵參數

　　根據當前機構比例 Pi 與最大階段臨界點 max? P 的對比促使科技服務機構不斷參與博弈,調整激勵參數 cost[i] ,達到激勵科技服務機構參與科技服務數據共享平臺數據共享的目的。

　　5 仿真實驗

　　由于數據集成和數據互補的不同會導致各機構參與到科技服務數據共享平臺獲得的共享收益不同,通過數值仿真來驗證數據集成和數據互補對科技服務機構參與平臺數據共享的影響程度以及智能合約激勵機制的激勵作用。

　　5. 1 仿真設計

　　5. 1. 1 數據集成與數據互補 根據上文的研究設置參數的初始值,如表 2 所示。 根據共享策略 1, 茲 < 0 且 棕 + 茲 < 0 時,科技服務機構會傾向于選擇 Y1 , 因此設置固定初始值 棕 = 3、 茲 = - 5 和 P = 0. 2 來驗證數據集成和數據互補對數據共享的影響。

　　5. 1. 2 智能合約激勵機制 科技服務機構選擇 Y1 的初始比例 Pi 會隨著激勵參數 茲 的變化而變化,合理利用共享策略 1 和共享策略 2 可以激勵科技服務機構選擇 Y1 ,由于共享策略 3 不會使科技服務機構傾向于選擇 Y1 ,故只對共享策略 1 和共享策略 2 作數值仿真驗證。 共享策略 1 和共享策略 2 的固定參數如表 3 所示,測試集分別如表 4 和表 5 所示。 在共享策略 1 中, 茲 < - 棕 < 0,則 茲 < - 0. 4;在共享策略 2 中, 0 < 茲 < (k - 1 ) ln(1 + R ) i ( + k酌 茁ji - 棕) ,則 0 < 茲 < 0. 99。

　　5. 2 仿真分析

　　5. 2. 1 數據集成和數據互補 大數據時代,科技服務數據的融合共享就是讓海量數據在有限的空間和行業內流動起來,形成巨大的科技服務數據資源池。圖 5(a)為科技服務機構數據集成的仿真圖,可發現隨著博弈次數的增加, Ri 取值越大,演化曲線趨向于 1 的速度就越快,科技服務機構選擇 Y1 的比例就會越大。

　　科技服務機構的服務領域不同,數據形式也多種多樣,異質機構間數據差異較大,只有科技服務數據共享平臺上的數據價值更高,才會吸引更多的科技服務機構參與數據積極共享。 圖 5( b)為科技服務機構數據互補的仿真圖,同樣隨著博弈次數的增加,演化曲線趨于 1 的速度也會隨著 茁ji 取值的增大而增大,科技服務機構選擇 Y1 的比例就會越大。

　　故可得出,數據集成和數據互補與科技服務機構數據積極共享的選擇成正相關,即數據集成或數據互補越大,越有利于促進科技服務機構相互間的數據共享。

　　5. 2. 2 智能合約激勵機制 圖 6( a)滿足共享策略 1,可看出只要 茲 滿足共享策略 1 的條件,無論科技服務機構選擇 Y1 的初始比例為多少,最終數據共享演化曲線都會趨向于 1,科技服務機構都會選擇 Y1 。 因此,在博弈階段的開始,科技服務數據共享平臺只需提供合理的激勵參數 茲 以獎勵科技服務機構即可。

　　根據共享策略 2 可知,不同的 茲 會產生不同的數據共享機構比例的臨界點 駐 Pi 。 圖 6( b)滿足共享策略 2,當 茲 = 0. 2 時, 駐P 抑0. 38;當 茲 = 0. 4 時, 駐P 抑0. 54。 機構初始比例 Pi 大于對應臨界點 駐 Pi 的演化曲線會趨于 1,小于對應臨界點 駐 Pi 的演化曲線會趨于 0。 此時不同的激勵參數 茲 和數據共享初始比例 Pi 都會影響科技服務機構數據共享的選擇。 對比圖 6( b) 中的不同初始比例,可看出初始比例 Pi 越大,曲線趨于 1 的速度越快。 因此,當博弈過程中的數據共享初始比例大于其臨界點時,便可逐漸增加激勵成本使科技服務數據共享平臺獲得更大的利益以及激勵更多的科技服務機構參與數據的共享。

　　故可得出,智能合約激勵機制根據科技服務數據共享策略對激勵參數進行動態調整,可激勵更多的科技服務機構從消極共享轉向積極共享,并使科技服務數據共享平臺和科技服務機構從數據共享中獲益。

　　6 總 結

　　6. 1 研究結論 為促進科技服務數據的開放共享, 提升科技服務機構的數據共享意愿,本文在基于區塊鏈的科技服務數據共享平臺上,通過演化博弈理論分析了科技服務機構參與數據共享的三種共享策略;面向科技服務數據共享策略構建了可動態調整的科技服務數據共享智能合約激勵機制,有利于促進科技服務機構的數據共享以及高價值科技服務數據資源池的形成。

　　研究發現:數據集成和數據互補與科技服務機構數據積極共享的選擇成正相關。 數據共享智能合約激勵機制根據數據共享策略對激勵參數進行動態調整。在科技服務機構參與數據共享演化博弈的每個階段, 都存在一個數據共享機構比例的臨界點 駐 Pi 。

　　a. 當初始比例 Pi 小于臨界點 駐 Pi 時,智能合約激勵機制將對參與數據共享的科技服務機構提供獎勵, 以激勵更多的機構參與科技服務數據共享。

　　b. 隨著數據積極共享比例增加到臨界點 駐 Pi 時, 對機構的獎勵逐漸變成對機構收取的費用,仍能促使機構繼續參與科技服務數據共享。

　　c. 直到參與數據共享比例達到飽和,便進入下一個博弈階段,不斷循環直到達到博弈的最大階段為止。

　　因此,在區塊鏈智能合約技術的支持下,科技服務數據共享平臺便達到了激勵更多的科技服務機構參與數據積極共享的目的,也能通過 茲 獲取一定的收益維持數據平臺的正常運轉;科技服務機構也能從數據平臺上共享的數據獲得經濟價值,從積極的數據共享中獲得收益。

　　6. 2 理論貢獻 本研究基于微觀層面探討科技服務機構之間的數據共享策略,通過區塊鏈智能合約技術激勵更多科技服務機構參與到平臺的數據共享中,對于促進科技服務數據共享平臺發展、加快科技服務數據共享體系建設具有重要理論與現實意義,理論貢獻主要體現在三個方面:

　　第一,智能合約激勵機制的構建回答了區塊鏈技術如何激勵科技服務數據共享,突破了傳統科技服務數據共享的激勵方式,可促進不同領域、不同類型的科技服務數據資源的有效整合。

　　第二,在一定程度上深化了演化博弈論在數據共享方面的應用,解釋了影響科技服務機構參與數據共享的策略因素,有利于科技服務市場信息壁壘和數據孤島的破除,擴展了演化博弈理論的適用范圍。

　　第三,從“單個數據庫-共享策略-激勵機制-科技服務數據資源池冶 的構建邏輯,說明了區塊鏈智能合約技術能支撐科技服務數據平臺有效管理科技服務機構,有利于科技服務數據資源池的形成。

　　6. 3 局限性與未來展望 本文的研究還存在一定的不足:一方面,科技服務數據集成與數據互補程度尚無統一的量化指標,現無法獲取客觀數據進行實證分析,只能采用數值仿真的方式驗證模型,因此未來研究可獲取客觀數據進行實證分析,加強研究結論的科學性;另一方面,本研究對區塊鏈智能合約技術的實現過程研究不充分,未檢驗其性能和兼容性,后續研究可強化技術層面的操作。