“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式緣何績效不彰？
——基于mABM的演化博弈仿真分析

李春發(fā)，王學(xué)敏，來茜茜，薛楠楠

(天津理工大學(xué)管理學(xué)院，天津 300384)

0 引言

十九大報告提出“推進互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的實施為中國傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供了新渠道和新機遇。2013年以來，隨著中國傳統(tǒng)行業(yè)大規(guī)模、高速度地向“互聯(lián)網(wǎng)+”模式改造、深化和創(chuàng)新，新制造、新零售和新消費已廣泛融入人們的生活[1]。以“互聯(lián)網(wǎng)+”為主導(dǎo)的新零售實現(xiàn)了邊際效益遞增，較傳統(tǒng)零售業(yè)資產(chǎn)收益率平均“加”出24%的提升[2]，阿里巴巴、京東商城等取得了巨大成功。與此形成鮮明對比的是，逆向回收行業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)+”模式變革后的運營績效卻欠佳，智能手機回收這一新興獨特且市場規(guī)模巨大行業(yè)的情況尤為突出。2017年，中國棄用手機高達5億臺[3]，回收率卻不足1%，且“互聯(lián)網(wǎng)+”模式僅占其45%[4]。占“互聯(lián)網(wǎng)+”回收市場份額半壁江山的“愛回收”平臺當年手機回收量僅1500萬臺[5]，而現(xiàn)今人均閑置的2-3臺棄用手機卻面臨“送不出、扔不掉、不愿賣”的尷尬境遇?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”手機回收模式運營難以為繼，與巨量棄用手機長期閑置成為當前極為矛盾的經(jīng)濟現(xiàn)象。棄用手機長期閑置、隨意性處置更造成了巨大資源浪費和嚴峻環(huán)境污染問題。因此，探知“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式為何未能如新零售一樣業(yè)績突顯的主要影響因素，并揭示導(dǎo)致模式績效不佳的經(jīng)濟緣由，對促進模式健康發(fā)展和手機有效回收具有重要現(xiàn)實意義。

傳統(tǒng)手機回收模式是以回收點散落分布于居民區(qū)、商販流動于大街小巷為主要特征[6]，手機回收定價不透明、交易實施極困難、信息安全無保障，且處置欠規(guī)范、難監(jiān)管。而“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式突破了交易時空限制、打破了回收信息壁壘和規(guī)范了處理處置監(jiān)管，發(fā)展前景廣闊。該模式涉及消費者、回收(平臺)商和處理商等眾多直接利益相關(guān)者，零售商、政府等眾多間接利益相關(guān)者和各種復(fù)雜利益關(guān)系[7]，其績效欠佳緣由揭示極其困難。而消費者作為手機回收的緣起，其回收意愿影響因素自然成為研究重點。Tan[8]等調(diào)查佛山市民手機回收意愿影響因素，發(fā)現(xiàn)回收價格遠低于消費者期望值是手機回收率低的主要因素。Zhou[9]等基于TPB理論研究北京市民網(wǎng)絡(luò)手機回收意愿，指出消費者對信息泄露損失的極度敏感性導(dǎo)致消費者畏懼手機回收。此外，對中國北京、西安和臺州等市民網(wǎng)絡(luò)回收態(tài)度與行為研究表明：考慮即時交易的便捷性，消費者較傾向?qū)⑹謾C賣給回收商販[10-12]。同時，消費者的年齡階段、收入水平和教育程度是影響發(fā)達地區(qū)手機回收的主要因素，而欠發(fā)達地區(qū)的消費者更關(guān)注回收價格與交易便捷度等[8,10,13]。上述研究均采用實證方法，從消費者視角分析“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式績效不彰的原因，為本文總結(jié)回收績效的影響因素提供了參考，但實證研究無法揭示導(dǎo)致績效不佳的內(nèi)在經(jīng)濟機理。就回收商而言，研究主要關(guān)注政策干預(yù)、手機定價和渠道選擇等。高穎楠[14]等從中國現(xiàn)存回收體系的缺陷闡述手機回收績效不彰的原因。劉慧慧[15]引入政府補貼機制，研究正規(guī)和非正規(guī)雙回收渠道，結(jié)果表明過高的政府補貼反而會抑制總回收量。王玉燕[16]研究公平關(guān)切視角下，E-閉環(huán)供應(yīng)鏈的銷售回收，發(fā)現(xiàn)公平關(guān)切對回收服務(wù)、價格水平有相反方向的變動，從而影響回收績效。馮章偉[17]和朱曉東[18]等構(gòu)建了逆向供應(yīng)鏈間價格競爭的回收渠道選擇模型，分析不同模式下平臺回收價格對消費者回收意愿的影響。此外，Wang[19]等基于Logistic模型和庫存模型，探討制約手機回收的主要因素涉及信息安全性、體系健全性和技術(shù)成熟性等。上述研究均在利益相關(guān)者完全理性下，構(gòu)建靜態(tài)數(shù)學(xué)模型分析績效不彰的緣由，但未能真實反映手機實際回收中，有限理性參與者的策略動態(tài)演化過程，從而未能較好地在有限理性視角下闡述“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式績效不彰的經(jīng)濟緣由。

鑒于實證研究的假設(shè)驗證性和完全理性假設(shè)下靜態(tài)數(shù)學(xué)模型的局限性，本文通過構(gòu)建演化博弈模型，揭示影響“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式運營績效不彰的內(nèi)在經(jīng)濟機理。演化博弈[20]是以參與人有限理性為假設(shè)前提，研究群體的演化穩(wěn)定策略，并將傳統(tǒng)博弈分析框架與動態(tài)學(xué)習(xí)過程有機結(jié)合。許民利[21]利用演化博弈揭示W(wǎng)EEE回收合作的演化機理。李杰[22]等利用演化博弈理論探討微觀層面下社會化媒體虛假口碑信息的控制策略。柴瑞瑞[23]等通過構(gòu)建暴恐事件的演化博弈模型，分析政府管控恐怖組織的策略選擇問題。演化博弈理論在決策分析中得到了廣泛應(yīng)用。

本文針對“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式中，有限理性消費者和回收商間的手機回收策略演化對回收模式績效的影響，構(gòu)建相應(yīng)的演化博弈模型，探討博弈雙方策略演化穩(wěn)定性，進而揭示回收績效不彰的經(jīng)濟緣由，并通過對模式的mABM建模仿真，模擬消費者和回收商的策略演化過程，驗證結(jié)論的正確性和有效性，為提升“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式績效，破解手機回收困局提供理論指導(dǎo)和可操作性措施。

1 問題描述與模型構(gòu)建

在對各種“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式的結(jié)構(gòu)、流程和運營的共同特征進行分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建演化博弈模型分析回收績效不彰的原因。在“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式中，消費者和回收商是關(guān)鍵利益相關(guān)者，且他們之間的策略選擇和收益相互依存。消費者回收手機的目的在于獲取棄用手機殘值，同時獲得社會與環(huán)境保護效益，但價格不透明、信息不安全和交易不便捷等將影響其回收意愿。而實行更透明的回收價格、提供更便捷的回收服務(wù)、開發(fā)更安全的信息技術(shù)，回收商需投入更高的建設(shè)和維護成本，但過高的成本投入將減少回收商的總體收益，降低其回收績效?；厥丈毯拖M者兩個群體之間構(gòu)成一個互動的、既沖突又相容的利益博弈關(guān)系。有限理性消費者在回收過程中將根據(jù)群體內(nèi)的收益狀況向高收益策略演化，而回收商將根據(jù)消費者的策略選擇與自身收益狀況，動態(tài)調(diào)整平臺服務(wù)投入與策略選擇。“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收是一個各利益相關(guān)者相互學(xué)習(xí)、策略動態(tài)調(diào)整的演化過程。因此，利用演化博弈理論分析“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式能充分反映現(xiàn)實回收過程，科學(xué)揭示回收績效不彰的因果機理。

1.1 模型假設(shè)與收益矩陣

在“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式中，考慮消費者(Consumers)和回收商(Enterprises)兩個群體的回收策略演化博弈過程。設(shè)他們的策略空間均為S={S1=積極回收，S2=消極回收}。根據(jù)對回收模式的描述和分析，影響其運營績效主要涉及價格透明度、消費者環(huán)保效益、信息泄露損失、交易便捷性、政府補貼和運營成本等。下面對回收模式運營績效影響因素、假設(shè)條件等進行說明和定量描述。

1)價格透明度[6][24]是手機回收價格與回收商處理棄用手機所獲收益之比。設(shè)回收商處理棄用手機獲得收益為p，價格透明度為α∈[0,1]，回收商回收手機價格為αp，則消費者和回收商采取S1策略的手機收益分別為αp和(1-α)p；2)消費者環(huán)保效益是指棄用手機有效回收后，避免了環(huán)境污染、減少了資源浪費等帶來的環(huán)保收益。設(shè)e為環(huán)保效益值，消費者環(huán)保認知度為β∈[0,1]，則消費者采取S1策略的環(huán)保收益為βe；3)信息泄露損失是指消費者手機信息泄露造成的損失。設(shè)l為損失值，γ為信息泄露概率，則消費者采取S1策略的損失為γl；4)交易便捷性是指回收交易程序簡單、快捷和方便。設(shè)c為手機回收交易成本支出，消費者承擔(dān)交易費用比例為θ∈[0,1]，則消費者采取S1策略的交易費用支出為θc，回收商承擔(dān)(1-θ)c；5)設(shè)回收一臺手機政府給予的補貼為b，消費者獲得比例為λ，則消費者和回收商的補貼收益分別為λb和(1-λ)b；6)設(shè)回收模式固定運營成本為f。

根據(jù)上述說明，可確定不同策略下消費者和回收商的收益值。

1)若消費者和回收商均采取“積極回收”策略，則他們的收益值分別為αp+βe+λb-γl-θc和(1-α)p+(1-λ)b-(1-θ)c-f。

2)若消費者和回收商分別采取“積極回收”和“消極回收”策略，根據(jù)現(xiàn)實情況及文獻[8]、[13]和[24]，當消費者收入水平、教育程度與環(huán)保認知度等較高時，消費者將無償捐獻棄用手機，此時β=1，消費者和回收商收益值分別為e+λb-θc-γl和p+(1-λ)b-(1-θ)c-f。消費者的“無償捐獻”和“正?；厥铡本鶎佟胺e極回收”策略。

3)若消費者采取“消極回收”策略，由于消費者是回收過程的起點源，無論回收商采取何種策略，均無法實現(xiàn)回收交易，則消費者和回收商的收益值分別為-βe和-f。

綜上，可得如表1所示的消費者和回收商的手機回收博弈收益矩陣。

表1 消費者和回收商的手機回收博弈收益矩陣Tab.1 The payoff matrix of consumers and recycling platforms

1.2 回收模式演化博弈模型

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

回收商采取S1策略的復(fù)制動態(tài)方程為

(8)

由式(4)和式(8)可得，“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式利益主體演化博弈的復(fù)制動態(tài)方程組為

(9)

式(9)刻畫了“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式消費者和回收商策略選擇的動態(tài)博弈演化機理。據(jù)此，下面研究在非對稱視角下消費者和回收商各自回收策略的演化穩(wěn)定性，以及在對稱視角下的回收模式績效不彰的經(jīng)濟緣由。顯然，在式(9)中，不包含回收商的固定運營成本，回收商回收策略演化與固定成本f無關(guān)，這也說明了目前各種“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式績效欠佳的現(xiàn)實。

2 非對稱視角下的回收演化博弈分析

由微分方程穩(wěn)定性理論可知，復(fù)制動態(tài)方程穩(wěn)定點是其零點處一階導(dǎo)數(shù)小于零的點，即需滿足

(10)

根據(jù)式(10)，從非對稱視角分析回收模式運行的演化穩(wěn)定性，并解釋“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式績效不彰的經(jīng)濟緣由，提出相應(yīng)的對策建議。

2.1 消費者視角下的演化穩(wěn)定性分析

根據(jù)式(10)，下面討論局部演化穩(wěn)定策略。

圖1 消費者的復(fù)制動態(tài)相位圖Fig.1 Diagram of consumers’replicated dynamic

2.2 回收商視角下的演化穩(wěn)定性分析

下面根據(jù)回收商選擇S1策略的復(fù)制動態(tài)方程，分析其策略演化穩(wěn)定性。

當x=0時，F(xiàn)E(y)≡0，所有y(y∈[0,1])均處于均衡狀態(tài)。

圖2 回收商的復(fù)制動態(tài)相位圖Fig.2 Diagram of enterprises’ replicated dynamic

根據(jù)上述分析可知，消費者主要關(guān)注環(huán)保收益、政府補貼與回收價格收益之和是否大于信息泄露損失與回收交易成本之和。而環(huán)保宣傳的加強、回收價格透明度的提升和政府補貼份額的提高，以及安全便捷回收服務(wù)水平的改善將有效促進消費者采取“積極回收”策略。但上述行為與服務(wù)的實施必然引起回收商回收成本的增加和收益的減小，使得回收商采取“消極回收”策略。該矛盾造成消費者和回收商均趨向于采取“消極回收”策略，從而導(dǎo)致“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式績效不彰。

3 對稱視角下的回收演化博弈分析

上面從非對稱視角討論了“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式的演化穩(wěn)定策略，并給出了模式運行績效不佳的經(jīng)濟解釋。下面從對稱視角研究整體不確定情況下的演化穩(wěn)定策略。

3.1 對稱視角下的演化穩(wěn)定性分析

下面根據(jù)Friedman[25]提出的方法討論演化穩(wěn)定性。通過復(fù)制動態(tài)方程組(9)的Jacobi矩陣判定局部演化穩(wěn)定策略(Evolutionary Stable Strategy，ESS)。顯然，式(9)的Jacobi矩陣為

(11)

演化穩(wěn)定策略要求detJ>0且trJ<0。為此，按如下四種情形分別討論回收模式的演化穩(wěn)定性。

情形1：當2βe+λb>γl+θc時，演化穩(wěn)定策略為E2(1,0)，演化穩(wěn)定性結(jié)果如表2所示。

由表2可知，當消費者的環(huán)保、政府補貼收益之和較信息泄露損失、回收交易成本之和大時，消費者將采取“積極回收”策略。即消費者有較高的環(huán)保認知度、獲得滿意的政府補貼份額，使得2βe+λb值較大。此時，消費者往往將采取無償捐獻的“積極回收”策略，而回收商若采取“消極回收”策略反而可獲得更大收益。該情形是最理想的演化狀態(tài)。但目前消費者具有的環(huán)保認知度不高、獲得的政府補貼偏少(或無)，且具有較強的費用損失敏感度，情形1的條件難以滿足，從而造成“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式績效不彰。因此，加強手機回收環(huán)保宣傳、提高消費者補貼金額，促進消費者無償捐獻棄用手機，同時回收商強化安全、快捷和便利的回收服務(wù)，這樣將有效提升回收模式績效。

情形2：當min{αp+λb+2βe,e+λb+βe}>γl+θc時，演化穩(wěn)定策略為E2(1,0)，演化穩(wěn)定性結(jié)果如表3所示。

由表3可知，當消費者價格收益、補貼收益與環(huán)保收益的2β倍之和大于費用損失之和，或者環(huán)保收益的1+β倍與大于費用損失之和時，消費者將采取“積極回收”策略。情形2放寬了情形1的條件。在消費者環(huán)保效益認知度不高，且對信息泄露損失與交易便捷度費用極度敏感的情況下，價格透明度、府補貼份額成為影響消費者、回收商回收策略選擇的關(guān)鍵因素。價格透明度高、消費者獲得的政府補貼份額大將促進消費者采取“積極回收”策略，而這將影響回收商收益，使其趨向于采取“消極回收”策略。這說明價格透明度、政府補貼分配是夾在消費者和回收商間的矛盾體，是回收模式績效不彰的關(guān)鍵影響因素。因此，制訂合理透明的回收定價和政府補貼份額分配機制能有效改善回收模式績效。

表2 情形1局部演化定性分析Tab.2 The evolutionary stable strategy of case 1

注：表中平衡點當x，y為零時，是指x→0+，y→0+，下同。

表3 情形2局部演化穩(wěn)定性分析Tab.3 The evolutionary stable strategy of case 2

情形3：當αp+2βe+λb>γl+θc>e+βe+λb時，演化穩(wěn)定策略為E1(0,0)，演化穩(wěn)定性結(jié)果如表4所示。

由表4可知，當γl+θc>e+βe+λb時，消費者回收手機信息泄露損失、回收交易成本之和較其它各項收益之和大，消費者將趨向于采取“消極回收”策略；而當αp+2βe+λb>γl+θc時，回收價格透明度、消費者政府補貼份額和安全便捷回收服務(wù)水平等的提高將使回收商成本增加、收益減少，回收商將趨向于采取“消極回收”策略。當前消費者的環(huán)保認知度普遍偏低，情形3的條件容易滿足，此時消費者和回收商均趨向于采取“消極回收”策略。在情形3中，信息泄露損失、回收交易成本是消費者采取“積極回收”策略的關(guān)鍵因素，而安全便捷回收服務(wù)必然增加回收商成本，從而使其趨向于采取“消極策略”策略。因此，為避免該情形的發(fā)生，一方面需提高消費者的環(huán)保認知度，以及確保消費者的信息安全；另一方面，政府應(yīng)從政策和資金上支持并鼓勵回收商搭建安全便捷的“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收渠道和處理平臺，從而促進“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式的高效可持續(xù)發(fā)展。

情形4：當max{αp+λb+2βe,e+βe+λb}<γl+θc時，演化穩(wěn)定策略為E2(0,0)，演化穩(wěn)定性結(jié)果如表5所示。

表4 情形3局部演化穩(wěn)定性分析Tab.4 The evolutionary stable strategy of case 3

表5 情形4局部演化穩(wěn)定性分析Tab.5 The evolutionary stable strategy of case 4

由表5可知，消費者的各項收益之和較信息泄露損失與回收交易成本之和小，消費者必然采取“消極回收”策略。而當回收商回收價格透明度高、安全便捷回收服務(wù)水平要求高，但消費者感知獲得的政府補貼收益等小于其費用損失時，兩者收益均將趨小，他們都將趨向于采取“消極回收”策略，最終使得回收模式運行難以為繼。因此，為避免該情形的發(fā)生，政府應(yīng)加強網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、智能化安全檢驗回收設(shè)施和便捷物流設(shè)施等建設(shè)，有效化解和減輕回收商回收設(shè)施投入成本，同時為消費者提供有效的信息服務(wù)，消除其對“互聯(lián)網(wǎng)”手機回收模式的顧忌，并提高其回收收益，這樣才能使得消費者和回收商均采取“積極回收”策略，有效破解回收模式績效不彰的困局。

根據(jù)上述分析可知，信息不安全、交易不便捷和價格不透明是消費者手機回收的痛點，回收商只有設(shè)法消除消費者痛點才能促進消費者采取“積極回收”策略，從而改善回收模式績效；而提供高水平的安全便捷回收服務(wù)需要回收商增加成本投入，這將影響回收商收益和采取“積極回收”策略。因此，政府應(yīng)在加強手機回收宣傳和回收監(jiān)管基礎(chǔ)上，提升消費者收益和增加回收商改善回收設(shè)施的資助。

3.2 回收模式演化的mABM仿真分析

演化博弈數(shù)學(xué)模型難以動態(tài)直觀描述策略演化均衡過程和不同因素參數(shù)對策略演化穩(wěn)定性的影響，而利用多主體建模仿真技術(shù)(Multi-Agent-Based Modelling,mABM)可將各種影響因素、各主體(agent)行為規(guī)則、相互作用機制等納入統(tǒng)一的仿真演化模型，通過模擬消費者與回收商間的微觀策略博弈互動演化過程和涌現(xiàn)現(xiàn)象[24]，可呈現(xiàn)回收模式宏觀層面的績效變化情況，從而驗證演化均衡的有效性與正確性。為此，本文利用Netlogo仿真平臺模擬“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式中各主體策略博弈的演化穩(wěn)定性，再現(xiàn)消費者與回收商的回收策略演化過程，并進一步驗證導(dǎo)致回收績效不彰原因解釋的合理性。

在Netlogo仿真軟件平臺中，構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式消費者與回收商博弈的策略演化mABM仿真模型，模型仿真界面如圖3所示。設(shè)置消費者人數(shù)為10 000人，采取S1和S2策略的初始概率均為50%；回收商個數(shù)為100家，采取S1和S2策略的初始概率均為50%。設(shè)定S1-consume(藍色)和S2-consumers(紅色)表示消費者分別采取S1和S2策略的概率變化曲線，S1-enterprises(綠色)和S2-enterprises(黃色)分別表示回收商分別采取S1和S2策略的概率變化曲線。仿真時可滑動界面矩形條按鈕改變參數(shù)輸入值。設(shè)仿真運行時間為35個時間單位，仿真基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置為α=0.3，p=500，λ=0.3，b=50，β=0.2，e=300，γ=0.1，l=1 000，θ=0.4，c=50。下面針對4種情形進行仿真分析。

圖3 仿真界面Fig.3 Simulation interface

情形1仿真：取α=0.3，p=500，λ=0.4，b=50，β=0.6，e=300，γ=0.05，l=1 000，θ=0.4，c=50。根據(jù)回收模式演化博弈復(fù)制動態(tài)方程組(9)，將相關(guān)參數(shù)輸入模型，可得如圖4所示的動態(tài)演化過程仿真結(jié)果。由圖4可知，λ和β參數(shù)增大后，消費者采取“積極回收”策略的概率逐漸接近1，而回收商采取“積極回收”策略的概率逐漸趨向0。驗證了情形1理論分析結(jié)論的有效性。

情形2仿真：取α=0.8，p=500，λ=0.8，b=50，β=0.2，e=300，γ=0.1，l=1 000，θ=0.4，c=50，可得如圖5所示的動態(tài)演化過程仿真結(jié)果。由圖5可知，α和λ值增大后，消費者采取“積極回收”策略的概率逐漸接近1，而回收商采取“積極回收”策略的概率逐漸趨向0。驗證了情形2理論分析結(jié)論的有效性。

圖4 情形1的演化過程仿真結(jié)果Fig.4 The simulation result of evolutionary process of case 1

圖5 情形2的演化過程仿真結(jié)果Fig.5 The simulation result of evolutionary process of case 2

情形3仿真：取α=0.8，p=500，λ=0.9，b=50，β=0.2，e=300，γ=0.4，l=1 000，θ=0.8，c=50，可得如圖6所示的動態(tài)演化過程仿真結(jié)果。由圖6可知，α、λ、γ和θ增大后，消費者和回收商采取“積極回收”策略的概率均逐漸接近0。驗證了情形3理論分析結(jié)論的有效性。

情形4仿真：取α=0.9，p=500，λ=0.9，b=50，β=0.2，e=300，γ=0，l=1 000，θ=0.8，c=50，可得如圖7所示的動態(tài)演化過程仿真結(jié)果。由圖7可知，進一步增大α、λ、γ和θ值后，消費者和回收商采取“積極回收”策略的概率均逐漸接近0。驗證了情形4理論分析結(jié)論的有效性。

圖6 情形三的演化過程仿真結(jié)果Fig.6 The simulation result of evolutionary process of case 3

圖7 情形四的演化過程仿真結(jié)果Fig.7 The simulation result of evolutionary process of case 4

3.3 參數(shù)分析

由于“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式消費者與回收商博弈的策略演化復(fù)雜性，本文通過數(shù)值模擬方法分析關(guān)鍵影響因素參數(shù)變化對策略演化穩(wěn)定性的影響。首先通過改變參數(shù)的取值，并在Netlogo仿真軟件平臺進行相應(yīng)的策略動態(tài)演化過程仿真，然后導(dǎo)出運行結(jié)果數(shù)據(jù)，利用Matlab軟件繪制策略演化趨勢圖，并進行策略演化穩(wěn)定性影響規(guī)律分析。下面分析政府補貼b和消費者環(huán)保認知度β變化對策略演化穩(wěn)定性的影響，類似地可進行其它參數(shù)變化的影響分析。政府補貼b分別賦值10、50和100，消費者環(huán)保認知度β分別賦值0.1、0.2和0.6，可得如圖8所示的消費者和回收商策略演化趨勢圖。

由圖8-a可知，當政府補貼份額增大時，消費者趨向于采用“積極回收”策略的演化穩(wěn)定時間縮短，回收商趨向于采用“消極回收”策略的演化穩(wěn)定時間加快。由8-b可知，當環(huán)保認知度較小時，消費者將趨向于采用“消極回收”策略，而當環(huán)保認知度增大時，消費者趨向于采用“積極回收”策略的演化穩(wěn)定時間縮短，回收商趨勢于采取“消極回收”策略的演化穩(wěn)定時間縮短。當政府補貼份額增大或環(huán)保認知度增大時，消費者將往往采取“無償捐獻”棄用手機的“積極回收”策略，回收商收益將增加。上述兩參數(shù)變化影響分析說明，回收模式績效欠佳與政府補貼份額、消費者環(huán)保認知度較低密切相關(guān)。這進一步說明，政府應(yīng)加強手機回收環(huán)保宣傳、加大回收補貼份額和增加回收商“互聯(lián)網(wǎng)+”回收基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資助力度。因為隨著消費者環(huán)境意識增強、收入水平提高、回收安全便捷度提升和感知收益增加，以及“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式運營成本投入下降，將使得“無償捐獻”棄用手機成為消費者普遍采取的“積極回收”策略，同時使得針對消費者回收痛點，兼顧經(jīng)濟、環(huán)境和社會效益目標成為回收商采取“積極回收”策略的自然選擇，從而有效改善“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式運行績效。

4 結(jié)論與展望

“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式作為傳統(tǒng)手機回收模式轉(zhuǎn)型升級的基本要求和必然選擇，受到業(yè)界、學(xué)界和政府廣泛關(guān)注和重視[24]。目前，各種“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式和運營平臺不斷涌現(xiàn)落地，但模式運營績效普遍欠佳成為困擾業(yè)界的一大難題，模式“叫好不叫座”緣由亟待揭示。本文通過構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式演化博弈模型，從非對稱視角討論消費者和回收商采取“積極回收”決策的演化穩(wěn)定性，根據(jù)演化穩(wěn)定條件探究了模式回收績效不彰的經(jīng)濟緣由，并從對稱視角討論四種情形下的演化穩(wěn)定策略(ESS)，根據(jù)ESS條件從整體闡述“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式運行績效不彰的經(jīng)濟機理，并通過構(gòu)建自底向上的mABM仿真模型，利用Netlogo軟件仿真平臺模擬“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式中各主體策略博弈的演化穩(wěn)定性，再現(xiàn)消費者與回收商的回收策略演化過程，驗證了結(jié)論的有效性。本文研究指出：1)消費者的手機回收環(huán)保認知度不高是導(dǎo)致回收績效不彰的關(guān)鍵因素，政府和回收商應(yīng)大力加強棄用手機回收環(huán)保宣傳，提高消費的環(huán)保認知度，從而提升回收模式績效；2)信息不安全、交易不便捷等消費者手機回收痛點，導(dǎo)致了消費者采取“消極回收”策略。若回收商提供安全便捷的回收服務(wù)必然會增加其運營成本，減少收益，從而向“消極回收”策略演化，導(dǎo)致回收績效不彰。政府應(yīng)提供專項資金，支持回收商開發(fā)信息安全技術(shù)、搭建快捷安全的回收渠道，從而提升回收績效；3)價格透明度和政府補貼分配是夾在消費者和回收商間的矛盾體，是回收模式績效不彰的關(guān)鍵影響因素。制定合理的回收定價與政府補貼份額分配機制能有效改善回收模式績效。4)回收商固定運營成本投入對消費者策略選擇無明顯作用，對回收績效影響甚微。研究結(jié)論對提升“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收平臺績效和棄用手機有效回收具有實際參考價值。

未來可基于消費者行為理論，將年齡、性別和偏好等消費者異質(zhì)性納入策略演化博弈模型中，從而更全面、深入和準確研究影響回收模式績效影響的作用機理。進一步，政府關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+”手機回收模式出臺的相關(guān)政策必然引起回收模式績效變化，考慮政府政策干預(yù)作用也是需要深入研究的問題。