家電企業(yè)和電商平臺合作秩序的演化博弈分析

劉帥成，王小芳

(上海理工大學 管理學院，上海 200093)

0 引言

在2018年7月2月世界杯賽事正酣之時，中國內(nèi)地的海信與京東舉辦了超級品牌日活動，全天銷量達到去年同日的17倍。無獨有偶，2018年，海爾與京東就全產(chǎn)業(yè)鏈深度達成協(xié)議，計劃實現(xiàn)200億的銷售目標。我們看到在傳統(tǒng)商業(yè)電子化和數(shù)字化的今天，伴隨著國家頂層設計的出臺，“互聯(lián)網(wǎng)+商務”模式在各行業(yè)和全產(chǎn)業(yè)鏈開展地如火如荼，與此相關的研究不斷見諸于學者的筆端。

近年來，電商平臺和家電企業(yè)之間的合作互動日益密切。雙方在進行合作時，可以借助對方在品牌、顧客、經(jīng)營模式和銷售渠道等方面形成的優(yōu)勢，從而擴大產(chǎn)量與經(jīng)營范圍，增強自己進入新市場的能力；家電企業(yè)可以從電商平臺得到許多關于消費者行為方面的信息，從而確定自己的研發(fā)與設計方向，電商平臺則可以獲得家電企業(yè)給予的經(jīng)銷權與采購優(yōu)惠；電商平臺與家電企業(yè)還可以進行產(chǎn)品設計、品牌推廣這一類的合作營銷活動，利用資源互補的優(yōu)勢，實現(xiàn)1+1 >2的目標。但是風險和利益并存，雙方不僅需要投入資本增加產(chǎn)量，更要面對合作時產(chǎn)生的交易成本和機會主義。正如Williamson所指出的那樣，人的有限理性、資產(chǎn)的專用性、交易的不確定性和交易的次數(shù)等因素共同決定了交易成本，交易成本在企業(yè)總成本中占到了很大的比例，同時也會影響交易效率[1]，所以在電商平臺和家電企業(yè)合作時，必須考慮合約談判，合約執(zhí)行以及互相監(jiān)督等等一系列額外的交易成本。又如Williamson在另一篇著作中所指出的那樣，機會主義是指不完全信息或信息揭示的扭曲，特別是指算計地努力去誤導、扭曲、隱瞞、使困惑或其他的混淆[2]，所以雖然雙方在進行合作時有利可圖，但是機會主義的存在會使雙方有激勵背叛所簽訂的契約以獲得更大的利潤，這是博弈雙方不得不考慮的風險。因此，本文需要解決的問題就在于這種合作關系的形成是必然的還是偶然的？有哪些因素會影響到他們的合作關系？本文針對以上問題建立一個演化博弈模型，來描述家電企業(yè)和電商平臺的合作機制以及策略演化進程。

已有不少學者對家電企業(yè)和電商平臺之間的合作關系進行了研究。Christopher在他對供應鏈本質的描述之中，把供應鏈看成一種關系網(wǎng)絡，包含了很多不同種類的分工活動，參與這個流程的上下游企業(yè)的最終目的是為消費者提供產(chǎn)品或服務[3]。葉飛等研究了供應鏈伙伴關系、信息共享和企業(yè)運營績效之間的關系，指出增強伙伴關系可以提高企業(yè)間的信息共享水平，而信息共享水平又對企業(yè)運營績效有顯著的正向影響[4]。陳莉報告了一個電器網(wǎng)的試運營上線，指出這種新模式將改變過去電商與家電企業(yè)爭利、售后服務不到位的問題[5]。王法濤通過建立產(chǎn)品家電企業(yè)-電子商務廠商-物流服務商組成的三級供應鏈模型，提出在電商在和家電企業(yè)采用批發(fā)價格契約時，通過制定合理的參數(shù)可以實現(xiàn)供應鏈系統(tǒng)的協(xié)調(diào)[6]。張貝等通過三階段博弈分析發(fā)現(xiàn)，家電企業(yè)與電商定位具有聯(lián)動效應，并且上下游企業(yè)的利潤分配取決于談判勢力的分布[7]。張世云等研究了電子商務平臺對供應商的評價模型，指出電商平臺對供應商的信用評價不僅能夠給買家提供更優(yōu)質的產(chǎn)品，也提高了電商平臺網(wǎng)站的聲譽[8]。

在研究的方法上，博弈模型可以較好地模擬策略性環(huán)境。尤其是演化博弈在有限理性的假設前提之下，描述的是一種動態(tài)均衡，可以有效刻畫群體的學習機制和演化路徑。Maynard smith最先將演博弈理論應運到生物學中，得出了演化博弈的基本均衡概念，即人所熟知的演化穩(wěn)定策略(ESS)，演化博弈從此誕生[9]。Taylor和Jonker提出復制動態(tài)方程(RD)這個概念，成為演化博弈的一種主要分析框架[10]。Friedman等以美國和日本的不同企業(yè)組織模式為研究對象，運用于演化博弈論的方法，分析了貿(mào)易施加在企業(yè)組織模式演變規(guī)律上的影響[11]。黃敏鎂運用演化博弈論對生產(chǎn)商與中間商協(xié)同產(chǎn)品的合作機制進行了研究，探討合作雙方的合作成本分擔機制和超額收益分配機制，并引入監(jiān)督和懲罰機制，得出合作的概率與超額收益、單獨研發(fā)收益、總成本以及違約收益等一系列因素相關[12]。楊環(huán)等運用演化博弈理論，研究生產(chǎn)商與銷售商知識創(chuàng)新合作行為的演化趨勢及其影響因素，研究得出生產(chǎn)商與銷售商合作行為主要受到收益和成本等因素的影響，且合作收益與雙方的合作傾向呈正相關[13]。

綜上所述，各學者的研究各都有所偏重。通過高度抽象的模型來模擬普遍意義上的上下游關系，可以得出普適的結論，但是在一定程度上造成了現(xiàn)實意義的缺失，也未能考慮到“互聯(lián)網(wǎng)+商務”模式本身的新穎性和特殊性。有鑒此種情形，本文依據(jù)新經(jīng)濟時代下商品交易市場的特點，即平臺化交易、集約化經(jīng)營、標準話流程、網(wǎng)絡化協(xié)同[14]，同時聚焦于電商平臺和家電企業(yè)的現(xiàn)實指向，在建立模型時提出應運“3+2+1”的方法模擬現(xiàn)實，也即三分博弈方收益，二分參與人成本，另加違約這一特殊情況。同時采用演化博弈的理論與方法，考慮到了電商與家電企業(yè)之間的有限理性和信息不對稱，以及演化發(fā)展過程的長期性，以期在我國在邁向“互聯(lián)網(wǎng)+”新經(jīng)濟的過程中為電商平臺和家電企業(yè)建立良好合作機制提供一個新思路。

1 家電企業(yè)和電商平臺合作演化博弈模型

1.1 演化博弈模型假設

H1博弈的參與人。電商平臺與家電企業(yè)是該博弈的參與者，在有限理性的假設之下，他們兩者各自的價值取向并不相同，他們對彼此的偏好亦不甚了解，所以無法準確預知未來的市場，加以信息不對稱，雙方之間的合作具有較大的不確定性。因此博弈之初并不會迅速達到均衡狀態(tài)，而是要經(jīng)過多次重復博弈，不斷地學習與改進才能達到最佳的博弈結果。

H2博弈的策略組合。電商平臺與家電企業(yè)的策略選擇均是(合作，不合作)，雙方均選擇最大化自己利益的策略以應對博弈。對于家電企業(yè)來說，合作意味著與電商平臺共建渠道、聯(lián)合定價、廣告合作、定向研發(fā)、開設旗艦店等；不合作意味著家電企業(yè)要繞開平臺自己與消費者進行交易。對于電商平臺來說，合作意味著要幫家電企業(yè)進行產(chǎn)品的宣傳，同時也要把自己收集的有關消費者的信息與家電企業(yè)分享，開放自己的銷售渠道，并且負責產(chǎn)品的物流以及售后服務；不合作意味著電商不參與家電企業(yè)推出的營銷活動。

H3博弈策略的選擇比例。家電企業(yè)合作的概率是x(0

以上是關于博弈主體的假設，接下來有關參數(shù)的假設：

H4初始收益。假設qi(i=1,2)是雙方不進行任何合作時自己所能得到的收益。

H5合作直接收益。電商平臺與家電企業(yè)采取合作時帶來的直接效果是雙方銷量的擴大與利潤的增加，假設雙方在擴大產(chǎn)能時需要投入的資本是ki(i=1,2)，由此帶來的直接收益是v，同時假設家電企業(yè)和電商平臺之間的談判勢力分布為α，1-α(0<α<1)，假設消費者把錢直接付給電商平臺，電商平臺再根據(jù)契約與家電企業(yè)分享利潤，所以違約時電商平臺可以把此部分利潤據(jù)為己有。

H6合作激勵收益。家電企業(yè)和電商平臺之間的合作不僅可以帶來銷量的增加，還可以獲得干中學帶來的效率的提升，并且雙方在合作過程中也互相利用各自所長，提高了自己的資源利用程度，降低了成本，設bi(i=1,2)為價值創(chuàng)造系數(shù)，代表這種合作的收益；同時在“互聯(lián)網(wǎng)+”的背景之下，國家一直大力推動互聯(lián)網(wǎng)由消費領域向生產(chǎn)領域拓展，電商平臺與家電企業(yè)的合作是是響應國家政策的有效方式，設mi(i=1,2)為政策激勵系數(shù)，代表兩者合作由于符合國家政策、提高社會福利而來的收益。綜上，兩者的合作激勵收益為bimiki(i=1,2)，只有當他們都采取合作時才能享受這種收益。

H7合作間接收益。除了上述兩種收益外，由于他們進行聯(lián)合促銷活動，所以和單獨進行廣告宣傳相比，可以帶來更大程度的社會知名度的提高，這種間接收益的多寡與雙方合作的深度有關，設ni(0

H8合作生產(chǎn)成本。雙方合作為擴大產(chǎn)量會產(chǎn)生可變的生產(chǎn)成本，這種成本與雙方投入資本的專用性有關，當他們只是簡單的增產(chǎn)時，成本較??；而如果進行一些定制性的產(chǎn)品生產(chǎn)或按照對方指定要求研發(fā)時，成本較大。同時成本也與雙方合作的深度有關，設ri(i=1,2)是資本的專用性指標，則合作生產(chǎn)成本是[(1-ni)riki](i=1,2)。

H9合作交易成本。雙方合作除了會產(chǎn)生可變的生產(chǎn)成本外，還會產(chǎn)生固定的交易成本，主要包括家電企業(yè)和平臺在事前進行談判、協(xié)商、簽約的成本，和事后對契約進行監(jiān)督的成本，設ti(i=1,2)代表合作交易成本。

H10違約情況。若他們之中有一方違背長期合作契約關系，遭受損失的一方可以通過法律途徑請求賠償，假設請求法律援助需要付出的成本是di(i=1,2)，可以獲得的賠償是wi(i=1,2)，同時打官司時由于雙方勢力以及其他各種因素不一定會成功，所以設pi(i=1,2)是其成功取得賠償?shù)母怕省?/p>

1.2 模型的建立

1.2.1 博弈矩陣

根據(jù)以上假設，可以得到演化博弈的支付矩陣如表1所示：

表1 博弈雙方的支付矩陣

1.2.2 復制動態(tài)方程

(1)家電企業(yè)采取合作策略的期望收益：

E11=y[q1+αv+b1m1k1+n1δ1k1-(1-n1)r1k1-t1]+

(1-y)[q1-(1-n1)r1k1-t1+p1w1-d1]

(1)

家電企業(yè)采取不合作策略的期望收益：

E12=y(q1+n1δ1k1-p2w2)+(1-y)q1

(2)

家電企業(yè)平均期望收益：

E1=xE11+(1-x)E12

(3)

(2)電商平臺采取合作策略的期望收益：

E21=x[q2+(1-α)v+b2m2k2+n2δ2k2-(1-n2)r2k2-t2]+

(1-x)[q2-(1-n2)r2k2-t2+p2w2-d2]

(4)

電商平臺采取不合作策略的期望收益：

E22=x(q2+v-p1w1)+(1-x)q2

(5)

電商平臺采取不合作策略的期望收益：

E2=yE21+(1-y)E22

(6)

(3)博弈方策略動態(tài)變化的速率是演化博弈分析的重點，我們可以用微分方程來反映這種變化速率。

家電企業(yè)合作時的復制動態(tài)方程：

f(x)=dx/dt=x(E11-E1)=x(1-x)(E11-E12)

(7)

電商平臺合作時的復制動態(tài)方程：

f(y)=dy/dt=y(E21-E2)=y(1-y)(E21-E22)

(8)

接下來以此為基礎進行博弈的均衡分析和均衡點的穩(wěn)定性分析，聯(lián)立所得的兩個復制動態(tài)方程：

令f(x)=f(y)=0，則可以得到5個演化博弈可能的均衡點，即0(0,0),A(1,0),B(1,1),C(0,1),D(x*,y*), 其中

2 模型的穩(wěn)健性分析和參數(shù)分析

2.1 均衡點與穩(wěn)健性分析

Friedman提出了用微分方程來系統(tǒng)描述群動態(tài)，通過運用雅可比矩陣來進行系統(tǒng)的局部穩(wěn)定性分析[15]。

p1w1)+p1w1-(1-n1)r1k1-t1-d1]

(9)

(10)

p1w1+d2-αv-p2w2)

(11)

αv-p2w2)+p2w2-(1-n2)r2k2-t2-d2]

(12)

可得雅可比矩陣為：

故矩陣的行列式為:

(13)

矩陣的跡為：

(14)

家電企業(yè)和電商平臺進行相互合作的目的是為獲得額外的收益，也即他們天然具有合作的利益驅動，因此為了便于切合實際的需要，我們現(xiàn)在只分析兩者都采取合作策略的收益均大于有一方違背契約獲取的投機收益，即:

αv+p2w2+b1m1k1>t1+(1-n1)r1k1
p1w1+b2m2k2+n2δ2k2>t2+αv+(1-n2)r2k2

根據(jù)局部分析法的思路，可以根據(jù)det(J)>0,tr(J)<0這個檢驗條件來判斷這5個局部均衡點是否為穩(wěn)定狀態(tài)。這又可以分成以下四種情況：

(1)當p1w1>(1-n1)r1k1+t1+d1且p2w2>(1-n2)r2k2+t2+d2時，也就是家電企業(yè)和電商平臺中有一方選擇合作而另一方選擇違約時，遭受損失的那一方通過法律程序得到的賠償能彌補其付出的一切損失。結果如表2和圖1所示：

表2 均衡點穩(wěn)定性分析(情形1)

圖1 動態(tài)演化相圖(情形1)

(2)當p1w1>(1-n1)r1k1+t1+d1而p2w2<(1-n2)r2k2+t2+d2時，也就是在合作的過程中發(fā)生違約時，家電企業(yè)通過法律程序可以收回自己的全部損失，而電商平臺通過法律途徑所得的賠償要小于自己的損失。結果如表3和圖2所示：

表3 均衡點穩(wěn)定性分析(情形2)

圖2 動態(tài)演化相圖(情形2)

(3)當p1w1<(1-n1)r1k1+t1+d1而p2w2>(1-n2)r2k2+t2+d2時，也就是在合作的過程種發(fā)生違約時，電商平臺通過法律程序可以收回自己的全部損失，而家電企業(yè)通過法律途徑所得的賠償要小于自己的損失。結果如表4和圖3所示：

表4 均衡點穩(wěn)定性分析(情形3)

圖3 動態(tài)演化相圖(情形3)

(4)當p1w1<(1-n1)r1k1+t1+d1且p2w2<(1-n2)r2k2+t2+d2時，也就是如果在合作的過程中發(fā)生違約，家電企業(yè)和電商通過法律程序得到的賠償要小于自己所遭受的損失。結果如表5和圖4所示：

表5 均衡點穩(wěn)定性分析(情形4)

圖4 動態(tài)演化相圖(情形4)

圖4中的5個點把整個系統(tǒng)劃分為兩個不同的演化情景。由不穩(wěn)定點A、C和鞍點D組成的折線ADC是家電企業(yè)和電商平臺最后收斂于不同穩(wěn)定點的臨界狀態(tài)。當初始狀態(tài)落在區(qū)域ADCB中時，經(jīng)過長期的演化后，他們最終的結果是都采取合作策略，ADCB的面積越大，他們采取合作策略的概率越大；而當初始狀態(tài)是從區(qū)域OADC開始的話，那么他們將向不合作的狀態(tài)收斂。

2.2 參數(shù)變化分析

根據(jù)以上的分析，我們發(fā)現(xiàn)：對于

1)p1w1>(1-n1)r1k1+t1+d1且p2w2>(1-n2)r2k2+t2+d2，即兩者所得賠償均大于自己的全部成本(表2和圖1)；

2)p1w1<(1-n1)r1k1+t1+d1而p2w2>(1-n2)r2k2+t2+d2，即電商平臺所得賠償大于自己的全部成本(表3和圖2)；

3)p1w1>(1-n1)r1k1+t1+d1而p2w2<(1-n2)r2k2+t2+d2，即家電企業(yè)所得賠償大于自己的全部成本(表4和圖3)；

這三種情況來說，唯一的ESS是合作。由此可以得到的第一個結論：

結論1只要家電企業(yè)與電商平臺之中有一方可以通過法律程序收回自己的全部損失，那么經(jīng)過長期博弈，演化的結果是都采取合作策略。

而p1w1<(1-n1)r1k1+t1+d1且p2w2<(1-n2)r2k2+t2+d2這種情況表明，兩者通過法律途徑得到的賠償并不能彌補自己的損失，此時會有兩個不同的均衡點。這種情況比較符合真實世界的情形，也是我們分析的重點。

在這種情況下的演化相圖中，區(qū)域ADCB的面積表示博弈收斂于B(1,1)的概率，它的面積越大，家電企業(yè)和電商平臺合作的概率越大。

由圖4，ADCB的面積可以計算為：

(15)

通過判斷SADCB對各個參數(shù)的一階以及二階偏導的方向，可以判斷諸參數(shù)對合作概率的影響。

由此我們可以得到以下結論：

結論2合作直接收益(v)和談判勢力分布比例(α)對雙方合作成功的概率的影響是倒U型的，存在一個最優(yōu)的合作直接收益和談判勢力分布比例，使得雙方的合作的可能性最大。

結論3價值創(chuàng)造系數(shù)越大(bi增加)，政策激勵系數(shù)越大(mi增加)，家電企業(yè)和電商平臺之間合作地越是深入(ni增加)，則雙方越有可能向合作的穩(wěn)定狀態(tài)演化。

結論4對于電商平臺，時間折現(xiàn)因子(δ2)越大，也即與家電企業(yè)的合作間接收益持續(xù)時間較長，他們合作的概率越大；但是家電企業(yè)的時間折現(xiàn)因子(δ1)對合作成功的概率不會產(chǎn)生影響。

結論5資本的專用性越強(ri增加)，交易成本越大(ti增加)，雙方走向合作的概率越小。

結論6如果當違約發(fā)生時，他們請求法律援助可以得到更多的賠償(wi增加)，成功概率越大(pi增加)，所要付出的成本越小(di減少)，雙方成功合作的概率越大。

3 實例分析及數(shù)值模擬

正如引言所示，京東和海信都采取了合作的策略，且兩者之間的合作關系越來越深入。雙方自2009年起建立直接供貨的合作關系，海信從2011年為京東提供專供產(chǎn)品，在2013年，京東集團董事局主席兼首席執(zhí)行官專程到訪海信總部，雙方正式確定戰(zhàn)略合作伙伴關系，2018年，海信董事長帶隊到訪京東總部，就雙方營銷做了全面細致的溝通。

雖然京東在1998年已經(jīng)成立，但并沒有在成立之初就與海信展開合作，而是經(jīng)過多年的發(fā)展才與海信建立合作關系，這表明在20世紀第一個十年中，影響兩者合作的各因素的變化綜合起來使兩者合作的概率變大，具體概括如下。第一，2000年以后，我國網(wǎng)民數(shù)量不斷增加，網(wǎng)絡購物人數(shù)不斷增加，這無疑擴大了合作直接收益和間接收益；第二，京東經(jīng)過多年發(fā)展成為具有雄厚實力的綜合型B2C電商[16]，價值創(chuàng)造能力不斷擴大，這既使得京東和海信在談判時的勢力分布較為勻稱，同時也使得京東在訴訟時付出的成本更小，成功的概率更大，這就會使雙方合作的概率更大；第三，政府出臺了一系列的推動政策，對“互聯(lián)網(wǎng)+商務”這種合作方式給予不同程度的支持，這提高了政策激勵系數(shù)；第四，政府也通過了一系列的適用于網(wǎng)絡和電子商務的法律和規(guī)范[17]，這可以減少合作的不確定性和交易成本，增加合作的深度。綜上，京東和海信最終都向合作的均衡點演化。

接下來以家電企業(yè)和電商平臺之間的合作為例，進行模擬仿真，對結論2到結論6進行驗證。

根據(jù)模型的約束條件：

1)αv+p2w2+b1m1k1>t1+(1-n1)r1k1；

2)p1w1+b2m2k2+n2δ2k2>t2+αv+(1-n2)r2k2；

3)p1w1<(1-n1)r1k1+t1+d1p2w2<(1-n2)r2k2+t2+d2且假設設定參數(shù)如表6所示：

表6 相關參數(shù)表

由于參數(shù)較多，從中選擇v、b1、n1、δ2、t1、d1作為代表，運用Matlab進行仿真模擬，直觀顯示各個參數(shù)在取值范圍內(nèi)對合作趨勢的影響。所得結果如圖5所示：

圖5 模擬仿真結果

從模擬仿真的結果來看，圖(a)顯示隨著合作直接收益的增加，合作概率先增大后減少，與結論2相符；圖(b)顯示隨著價值創(chuàng)造系數(shù)的增加，合作概率增大，圖(c)顯示隨著資源共享程度的增加，合作概率增大，這與結論3相符；圖(d)顯示隨著電商平臺的時間折現(xiàn)因子增加，合作概率增大，與結論4相符；圖(e)顯示隨著交易成本的增加，合作概率變小，這與結論5相符；圖(f)顯示隨著請求法律援助所需成本的增加，合作概率變小，這與結論6相符。這些結果與上述的理論分析相一致。

4 結論

本文運用演化博弈的理論和方法，研究了在長期的學習和博弈過程中，有限理性之下的家電企業(yè)和電商平臺之間的合作關系。通過參數(shù)分析和數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)，合作的直接收益和談判勢力的分布對雙方合作成功概率具有倒U型影響，價值創(chuàng)造系數(shù)、政策激勵系數(shù)、合作開展深度、時間折現(xiàn)因子、法律賠償?shù)拇笮『统晒π詫﹄p方合作成功概率具有正向影響，而資本的專用性、交易成本和法律成本對雙方合作成功概率具有負向影響。同時只要有一方通過法律維權可以收回自己的全部損失，那么唯一的均衡點就是都采取合作。

通過以上的討論，我們發(fā)現(xiàn)家電企業(yè)和電商平臺之間的這種合作關系的形成類似于哈耶克所提倡的“自發(fā)秩序”，哈耶克認為，人類社會演進是一個“自發(fā)秩序”，同時他堅持演進理性主義，反對理性構建主義，主張盡可能少地使用強制力量?；诖朔N見解，政府應不斷完善有利于這種“自發(fā)秩序”的生長的外部環(huán)境，而較少采取直接的強制的行政手段。