政府監(jiān)管下的電商大數(shù)據(jù)“殺熟”演化仿真分析

邢根上，魯 芳，羅定提

（1.湖南工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，湖南 株洲 412007；2.中南林業(yè)科技大學(xué) 物流與交通學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410004）

1 研究背景

隨著電商平臺(tái)運(yùn)用大數(shù)據(jù)的深入，已衍生出一個(gè)讓眾多消費(fèi)者關(guān)注的問(wèn)題，即電商平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)區(qū)分新老客戶，并實(shí)行老客戶價(jià)格更高的差異化定價(jià)，此被稱為大數(shù)據(jù)“殺熟”。如2020 年“3.8”婦女節(jié)活動(dòng)中，一豆瓣用戶同時(shí)使用非88VIP 賬號(hào)及88VIP賬號(hào)查詢某超市中“某豆奶250 mL×24 盒”的商品，88VIP 賬號(hào)顯示的價(jià)格為73.3 元，而非88VIP賬戶顯示的價(jià)格為62.8 元。2019 年北京市消費(fèi)者協(xié)會(huì)發(fā)布的關(guān)于大數(shù)據(jù)“殺熟”問(wèn)題的調(diào)查結(jié)果顯示，88.32%的被調(diào)查者認(rèn)為大數(shù)據(jù)“殺熟”現(xiàn)象普遍或很普遍，有56.92%的被調(diào)查者有過(guò)被大數(shù)據(jù)“殺熟”的經(jīng)歷，且網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)、在線旅游和網(wǎng)約車(chē)等大數(shù)據(jù)“殺熟”問(wèn)題較多[1]，可見(jiàn)大數(shù)據(jù)“殺熟”已成為電子商務(wù)領(lǐng)域中亟需解決的一個(gè)問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)“殺熟”是一種價(jià)格歧視，卻又與傳統(tǒng)的價(jià)格歧視有所不同，其本質(zhì)是企業(yè)根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為實(shí)行的差異化定價(jià)。D.Fudenberg 等[2-3]最早提出了“基于行為的價(jià)格歧視”概念，指出企業(yè)基于消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)歷史信息在消費(fèi)者間進(jìn)行價(jià)格歧視。此后，蔣傳海等[4]研究了企業(yè)利用消費(fèi)者歷史購(gòu)買(mǎi)信息進(jìn)行差別定價(jià)的本質(zhì)特征和形成機(jī)制，得出了消費(fèi)者尋求多樣化購(gòu)買(mǎi)是企業(yè)實(shí)施這種差異化定價(jià)策略內(nèi)在原因的結(jié)論。除了差異化定價(jià)策略外，企業(yè)還有一種策略選擇。D.Villas 等[5]發(fā)現(xiàn)，如果消費(fèi)者曾在一家企業(yè)購(gòu)買(mǎi)過(guò)商品，那么企業(yè)就能利用消費(fèi)者暴露的信息更好地進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)。而在如今的經(jīng)濟(jì)社會(huì)中，大數(shù)據(jù)廣泛運(yùn)用更是為企業(yè)的針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)造了條件。Hann I.H.等[6]的研究表明，針對(duì)消費(fèi)者行為的廣告和定價(jià)現(xiàn)已非常普遍。也有學(xué)者探討了企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)和價(jià)格歧視之間的權(quán)衡與選擇。如De.Corniere 等[7]研究了在消費(fèi)者的隱私是內(nèi)生條件下企業(yè)對(duì)這兩種策略的選擇問(wèn)題。而電商平臺(tái)依據(jù)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)頻率、平臺(tái)使用時(shí)間等行為制定差異化定價(jià)的策略便屬于“基于行為的價(jià)格歧視”，且是在大數(shù)據(jù)時(shí)代下基于行為價(jià)格歧視的進(jìn)一步發(fā)展。

對(duì)于大數(shù)據(jù)“殺熟”問(wèn)題的解決辦法，已有文獻(xiàn)主要從法律規(guī)制的角度給出建議。如鄒開(kāi)亮等[8]指出我國(guó)《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》中的個(gè)人信息保護(hù)、損害賠償?shù)戎贫染萑胍?guī)制困境，并闡述了規(guī)制大數(shù)據(jù)“殺熟”的路徑；王恒睿[9]提出實(shí)行“以網(wǎng)管網(wǎng)”的方式解決電子商務(wù)中的維權(quán)難問(wèn)題。也有學(xué)者關(guān)注到電商平臺(tái)算法不透明，從而提出一些建議。如楊可娜[10]針對(duì)網(wǎng)約車(chē)市場(chǎng)的大數(shù)據(jù)“殺熟”現(xiàn)象，提出了“技術(shù)治理”的平臺(tái)算法規(guī)制策略，但即使如此，在算法監(jiān)管方面，政府依然面臨較大壓力；廖建凱[11]進(jìn)一步提出，在經(jīng)營(yíng)者的算法權(quán)利監(jiān)管方面，相關(guān)行業(yè)技術(shù)協(xié)會(huì)應(yīng)發(fā)揮引導(dǎo)作用，加快算法倫理準(zhǔn)則和認(rèn)證準(zhǔn)則的制定。余得生等[12]雖通過(guò)構(gòu)建消費(fèi)者與商家的演化博弈模型，得出了消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)自己被“殺熟”的概率、消費(fèi)者的舉報(bào)成本等因素對(duì)消費(fèi)者和商家選擇策略的影響，但研究范圍還是消費(fèi)者通過(guò)舉報(bào)維權(quán)，而消費(fèi)者維權(quán)困難的問(wèn)題并沒(méi)有得到解決。

通過(guò)以上對(duì)文獻(xiàn)的梳理可知，較多學(xué)者認(rèn)為政府監(jiān)管在制止電商大數(shù)據(jù)“殺熟”行為中起著主導(dǎo)性作用，但政府監(jiān)管對(duì)這一現(xiàn)象的治理情況究竟如何？對(duì)這一問(wèn)題的具體研究幾乎無(wú)處可尋?；诖?，為清晰表現(xiàn)電商企業(yè)與政府的行為變化，本文擬采用演化博弈方法進(jìn)行研究，演化博弈理論已被許多學(xué)者作為研究問(wèn)題的有效方法，并取得了不錯(cuò)的研究成果[13-17]。考慮市場(chǎng)中環(huán)境的復(fù)雜性及信息的多樣性，電商企業(yè)和政府不可能考慮到市場(chǎng)中的所有因素，因此不同于以往完全理性人的研究，為了更加符合博弈主體特征，本文將電商企業(yè)與政府設(shè)定為有限理性人，進(jìn)而分析兩者的博弈過(guò)程和結(jié)果。

2 模型構(gòu)建

2.1 問(wèn)題描述

老顧客由于長(zhǎng)期使用某單一平臺(tái)而產(chǎn)生對(duì)這一平臺(tái)的長(zhǎng)期依賴性，電商企業(yè)為謀取額外利潤(rùn)會(huì)有積極的動(dòng)機(jī)利用大數(shù)據(jù)區(qū)分新老客戶，并對(duì)老顧客收取更高的產(chǎn)品價(jià)格，因此電商企業(yè)的行為策略空間為（大數(shù)據(jù)殺熟，價(jià)格平等）；政府承擔(dān)著監(jiān)管企業(yè)行為、保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益的責(zé)任，但由于監(jiān)管難度較大、嚴(yán)格監(jiān)管需要耗費(fèi)較大的監(jiān)管成本，導(dǎo)致政府對(duì)電商企業(yè)的監(jiān)管存在松懈的可能，所以政府的行為策略空間為（嚴(yán)格監(jiān)管，寬松監(jiān)管）。

2.2 確定模型參數(shù)

為便于描述，對(duì)文中符號(hào)進(jìn)行如下定義和說(shuō)明：C1為電商企業(yè)使用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的單位支付成本與為消費(fèi)者提供商品或服務(wù)的成本之和，且C1＞0；C2為政府引入監(jiān)管設(shè)備、監(jiān)管技術(shù)的單位固定成本，且C2＞0；C3為政府采取嚴(yán)格監(jiān)管措施產(chǎn)生的單位成本，且C3＞0；C4為政府采取寬松監(jiān)管措施產(chǎn)生的單位成本，且C3＞C4＞0；P1為電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略時(shí)的商品或服務(wù)價(jià)格，且P1＞0；P2為電商企業(yè)選擇“價(jià)格平等”策略時(shí)的商品或服務(wù)價(jià)格，且P1＞P2＞0；β為嚴(yán)格監(jiān)管成功率，即在政府嚴(yán)格監(jiān)管下，成功發(fā)現(xiàn)電商采取大數(shù)據(jù)“殺熟”行為的概率，且β∈[0,1]；γ為寬松監(jiān)管成功率，即在政府寬松監(jiān)管下成功發(fā)現(xiàn)電商采取大數(shù)據(jù)“殺熟”行為的概率，γ∈[0,1]，且β＜γ；φ為老顧客占消費(fèi)者的比例；δ為電商企業(yè)利用大數(shù)據(jù)對(duì)老顧客的“殺熟”比例；F為政府發(fā)現(xiàn)電商采取大數(shù)據(jù)“殺熟”行為時(shí)對(duì)電商企業(yè)收取的罰金，且F＞0。

本文后面出現(xiàn)的變量符號(hào)中，下標(biāo)“e”表示電商企業(yè)，“g”表示政府。為了符合事實(shí)，假設(shè)電商企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)“殺熟”后的額外收益，大于政府寬松監(jiān)管下交納的罰款，并且小于嚴(yán)格監(jiān)管下交納的罰款。

2.3 構(gòu)建博弈矩陣

電商企業(yè)與政府博弈矩陣如表1 所示。

表1 電商企業(yè)與政府博弈矩陣Table1 Game matrix between e-commerce enterprise and the government

在初始階段，電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”的概率為x（0 ≤x≤1），“價(jià)格平等”的概率為1-x；政府選擇“嚴(yán)格監(jiān)管”的概率為y（0 ≤y≤1），“寬松監(jiān)管”的概率為1-y。

電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”和“價(jià)格平等”的期望效用及種群效用分別如下：

政府選擇“嚴(yán)格監(jiān)管”和“寬松監(jiān)管”的期望效用及種群效用分別如下：

復(fù)制動(dòng)態(tài)方程表現(xiàn)了博弈雙方學(xué)習(xí)的進(jìn)度和方向，由式（1）～（6）可得電商企業(yè)與政府的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，即動(dòng)力系統(tǒng)（I）為

當(dāng)方程等于0 時(shí)，表明博弈方的學(xué)習(xí)速度為0，此時(shí)該博弈達(dá)到一種相對(duì)穩(wěn)定的均衡狀態(tài)。分別令G(x)=0、H(y)=0，可得系統(tǒng)平衡點(diǎn)為(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)、(x*,y*)。其中：

為了簡(jiǎn)化計(jì)算，令a=φδ(P1-P2)-γF，b=C3-C4，d=(β-γ)F。

系統(tǒng)（I）的Jacobian 矩陣A可由公式（7）得到：

按照D.Friedman 的方法[18]，微分方程系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略（evolutionarily stable strategy，ESS）可根據(jù)均衡點(diǎn)Jacobian 矩陣A的行列式與跡的符號(hào)進(jìn)行判斷，若演化博弈均衡點(diǎn)滿足det.A＞0、tr.A＜0，則該均衡點(diǎn)具有局部穩(wěn)定性，即為ESS 均衡點(diǎn)；若均衡點(diǎn)滿足det.A＞0、tr.A＞0，則該均衡點(diǎn)為不穩(wěn)定點(diǎn)；若均衡點(diǎn)滿足det.A＜0，則該均衡點(diǎn)為鞍點(diǎn)。

3 演化模型分析

3.1 電商企業(yè)的演化穩(wěn)定策略

對(duì)電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略概率的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程G(x)求偏導(dǎo)，可得：

若y=y*，則任何水平的x均處于穩(wěn)定狀態(tài)；若y＞y*，則x=0 為演化穩(wěn)定策略；若y＜y*，則x=1 為演化穩(wěn)定策略。由此得到電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率x關(guān)于政府選擇“嚴(yán)格監(jiān)督”策略的概率y的反應(yīng)函數(shù)為

因此，電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率Ve和選擇“價(jià)格平等”策略的概率Vē如下：

命題1電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率，會(huì)隨著政府懲罰力度、監(jiān)管成功率的增加而降低。

證明對(duì)電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率分別關(guān)于F、β、γ求偏導(dǎo)可得：

推理1 當(dāng)，即電商企業(yè)在政府嚴(yán)格監(jiān)管下，采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的凈損益比寬松監(jiān)管下更大時(shí)，寬松監(jiān)管成功率的提高相比嚴(yán)格監(jiān)管成功率而言，能更顯著降低電商企業(yè)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率，反之，則嚴(yán)格監(jiān)管成功率的影響更大。

證明由命題1 可得，

由命題1 可以看出，政府提高罰款額度與監(jiān)管成功率的提升會(huì)對(duì)電商企業(yè)起到威懾作用，從而抑制電商企業(yè)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略，這與人們的直觀感受相符。然而推理1 進(jìn)一步表明，當(dāng)電商企業(yè)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的額外收益更加靠近寬松監(jiān)管下交納的罰款時(shí)，寬松監(jiān)管成功率的變動(dòng)能夠更快影響電商企業(yè)的凈損益，電商企業(yè)會(huì)更加關(guān)注寬松監(jiān)管成功率的變化。相反，如果電商企業(yè)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的額外收益更加靠近嚴(yán)格監(jiān)管下交納的罰款時(shí)，電商企業(yè)會(huì)更加關(guān)注嚴(yán)格監(jiān)管成功率的變化。

命題2電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率，隨著老顧客占消費(fèi)者比例的增加而升高，且升高幅度為。

證明對(duì)電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率關(guān)于φ求偏導(dǎo)，可得。證畢。

命題2 表明，電商企業(yè)會(huì)將老顧客作為自己“收割羊毛”的資源，老顧客比例的提高為電商企業(yè)提供了更大的殺熟空間，更多可獲得的不法收益刺激電商企業(yè)不斷增加采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的可能性，并且電商企業(yè)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率與之滿足線性增加的關(guān)系，反映了電商企業(yè)并沒(méi)有表現(xiàn)出收斂這種行為的跡象。

3.2 政府的演化穩(wěn)定策略

對(duì)政府選擇“嚴(yán)格監(jiān)管”策略概率的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程H(y)求偏導(dǎo)，可得：

若x=x*，則任何水平的y均處于穩(wěn)定狀態(tài)；若x＞x*，則y=1 為演化穩(wěn)定策略；若x＜x*，則y=0 為演化穩(wěn)定策略。由此得到政府選擇“嚴(yán)格監(jiān)管”策略的概率y關(guān)于電商企業(yè)選擇“大數(shù)據(jù)殺熟”策略的概率x的反應(yīng)函數(shù)為

因此，政府選擇“嚴(yán)格監(jiān)管”的概率Vg和選擇“寬松監(jiān)管”策略的如下：

命題3政府采取“嚴(yán)格監(jiān)管”策略的概率，會(huì)隨著政府收取罰款金額的增加而升高。

證明。證畢。

命題4 政府采取“嚴(yán)格監(jiān)管”策略的概率，會(huì)隨著嚴(yán)格監(jiān)管成本的增加而降低，但會(huì)隨著寬松監(jiān)管成本的增加而升高，且變化幅度相同。

證明，，。證畢。

命題5政府采取“嚴(yán)格監(jiān)管”策略的概率，會(huì)隨著嚴(yán)格監(jiān)管成功率的增加而升高，但會(huì)隨著寬松監(jiān)管成功率的增加而降低，且變化幅度相同。

證明

命題3 與實(shí)際情況是一致的。然而，命題4 和命題5 則表明，政府采取“嚴(yán)格監(jiān)管”策略除了直接受到嚴(yán)格監(jiān)管成本和嚴(yán)格監(jiān)管成功率的影響外，還會(huì)間接受到寬松監(jiān)管成本和寬松監(jiān)管成功率的影響。較低的寬松監(jiān)管成本或者較高的寬松監(jiān)管成功率，會(huì)動(dòng)搖政府采取“嚴(yán)格監(jiān)管”策略的決心和意愿。比如，政府在寬松監(jiān)管下便能取得比較令人滿意的監(jiān)管成功率，那么政府還有什么必要進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管呢？且命題4 和命題5 進(jìn)一步表明，寬松監(jiān)管成本和寬松監(jiān)管成功率對(duì)政府策略選擇的影響，與嚴(yán)格監(jiān)管成本和嚴(yán)格監(jiān)管成功率相比，產(chǎn)生了完全對(duì)沖的效應(yīng)，實(shí)際上的情況就會(huì)變成即使嚴(yán)格監(jiān)管成本降低（或嚴(yán)格監(jiān)管成功率提高），但考慮到寬松監(jiān)管成本也在降低（或?qū)捤杀O(jiān)管成功率也在提高），兩者的疊加效應(yīng)很可能會(huì)使得政府不采取嚴(yán)格監(jiān)管策略，所以政府需要對(duì)影響其策略選擇的因素進(jìn)行多角度評(píng)估。

4 均衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析

根據(jù)式（8）可得系統(tǒng)（I）的Jacobian 矩陣為

該矩陣對(duì)應(yīng)的行列式和跡表達(dá)式如下：

將系統(tǒng)平衡點(diǎn)代入式（17），整理后得到各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的矩陣行列式和跡表達(dá)式，如表2 所示。

表2 系統(tǒng)（I）的Jacobian 矩陣行列式和跡Table 2 Determinant and trace of Jacobianmatrix of system （I）

由前面的假設(shè)條件可知，a＞0，b＞0，a-d＜0。又由各個(gè)均衡點(diǎn)的行列式和跡的表達(dá)式可得，d-b、b-a、d-b-a的正負(fù)會(huì)影響各個(gè)點(diǎn)的穩(wěn)定性，下面對(duì)各個(gè)點(diǎn)的穩(wěn)定性進(jìn)行討論。

命題6點(diǎn)(0,0)、(0,1)不可能是系統(tǒng)的演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)。

證明對(duì)于點(diǎn)(0,0)，det.A=-ab＜0，對(duì)于點(diǎn)(0,1)，det.A=(a-d)b＜0。而根據(jù)演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)判定的條件，當(dāng)一個(gè)點(diǎn)滿足det.A＞0、tr.A＜0 時(shí)才成為演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)。顯然，點(diǎn)(0,0)與(0,1)均不滿足det.A＞0 的條件，故不是演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)。證畢。

命題6 表明，當(dāng)電商企業(yè)采取殺熟策略后所獲得的額外收益高于在政府寬松監(jiān)管下需要交納的罰款，而低于嚴(yán)格監(jiān)管下交納的罰款時(shí)，無(wú)論政府的策略選擇如何，電商企業(yè)都會(huì)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略。

命題7當(dāng)d-b＞0，即政府進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管比進(jìn)行寬松監(jiān)管多獲得的效益大于多付出的成本時(shí)，系統(tǒng)不存在演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)。

證明當(dāng)d-b＞0 時(shí)，各均衡點(diǎn)的行列式均小于0，不滿足演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)的判定條件，故此時(shí)系統(tǒng)不存在演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)。證畢。

由命題7 可知，若政府進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管比寬松監(jiān)管多獲得的效益能彌補(bǔ)多付出的成本，則政府樂(lè)于采取“嚴(yán)格監(jiān)管”策略。此時(shí)的演化過(guò)程如下：電商企業(yè)為獲取“殺熟”后的額外收益行使“殺熟”策略，均衡點(diǎn)由(0,0)演化為(1,0)；政府嚴(yán)格監(jiān)管獲得的額外效益大于額外成本，行使“嚴(yán)格監(jiān)管”策略，均衡點(diǎn)由(1,0)演化為(1,1)；電商企業(yè)采取“殺熟”策略所得收益低于政府嚴(yán)格監(jiān)管下交納的罰款，轉(zhuǎn)為“價(jià)格平等”策略，均衡點(diǎn)由(1,1)演化為(0,1)；而政府此時(shí)不能從征收罰款中獲得效益，維持“嚴(yán)格監(jiān)管”策略成本大幅增加，轉(zhuǎn)為“寬松監(jiān)管”策略，均衡點(diǎn)由(0,1)演化為(0,0)。如此往復(fù)，可見(jiàn)電商企業(yè)和政府陷于根據(jù)對(duì)方策略調(diào)整自身策略的不斷博弈之中。

所以，為有效制止電商企業(yè)的“殺熟”行為，政府不應(yīng)只從監(jiān)管獲益的角度進(jìn)行衡量。政府必須意識(shí)到只有長(zhǎng)期的嚴(yán)格監(jiān)管才能遏制電商企業(yè)的“殺熟”行為，并且要做好長(zhǎng)期相關(guān)財(cái)政支出的準(zhǔn)備。為此，政府應(yīng)設(shè)立專(zhuān)用款項(xiàng)以支付長(zhǎng)期嚴(yán)格監(jiān)管產(chǎn)生的成本，做好打持久戰(zhàn)的準(zhǔn)備。

命題8當(dāng)d-b＜0，點(diǎn)(1,0)必為演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)，點(diǎn)(1,1)不可能成為演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)。

證明當(dāng)d-b＜0 時(shí)，對(duì) 于 點(diǎn)(1,0)，有det.A=-(d-b)a＞0，tr.A=d-b-a＜0，滿足演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)的判定條件。而點(diǎn)(1,1)若要成為演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)，其所對(duì)應(yīng)的跡必須小于0，即tr.A=b-a＜0。所以有(d-b)+(b-a)=d-a＜0，這與本文的假設(shè)條件矛盾，故點(diǎn)(1,1)不可能成為演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)。證畢。

命題8 表明，若政府進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管所得到的額外效益不足以彌補(bǔ)額外成本時(shí)，政府缺少進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管的動(dòng)力，而電商企業(yè)卻能夠獲得不錯(cuò)的額外收益，所以政府的策略選擇是采取“寬松監(jiān)管”策略，電商企業(yè)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略。此時(shí)的演化過(guò)程如下：電商企業(yè)為獲取殺熟后的額外收益行使“殺熟”策略，均衡點(diǎn)由(0,0)演化為(1,0)；而由于政府進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管的額外成本大于額外效益，所以會(huì)繼續(xù)采取“寬松監(jiān)管”策略，最終的演化穩(wěn)定點(diǎn)為(1,0)。

命題8 與命題7 的情形不同，政府直接面臨著采取嚴(yán)格監(jiān)管后額外成本大于額外效益的情況，政府進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管需要利用其它來(lái)源的資金收入作為支撐。但政府作為維護(hù)市場(chǎng)公平的監(jiān)督者和執(zhí)行者不應(yīng)只考慮監(jiān)管獲益，而是更要兼顧消費(fèi)者從市場(chǎng)嚴(yán)格監(jiān)管中獲得的利益，應(yīng)將其作為重要指標(biāo)統(tǒng)籌考慮。

5 數(shù)值仿真

通過(guò)上節(jié)分析可以得出，只有在d-b＜0 的情況下系統(tǒng)才存在演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)，且演化穩(wěn)定均衡點(diǎn)為(1,0)。為了更加直觀地刻畫(huà)演化過(guò)程，并探究電商企業(yè)與政府策略行使的初始意愿對(duì)演化進(jìn)程的影響，下面利用Matlab 軟件對(duì)系統(tǒng)中雙方參與者行為策略演化軌跡進(jìn)行模擬。為滿足d-b＜0 條件，各模型參數(shù)分別賦值如下：φ=0.4，δ=0.5，P1=22，P2=20，C3=0.8，C4=0.4，β=0.5，γ=0.2，F(xiàn)=1。

本文將電商企業(yè)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略初始意愿、政府采取“嚴(yán)格監(jiān)管”策略初始意愿分別設(shè)定在低、中、高3 個(gè)等級(jí)，即{x,y}={0.2,0.5,0.8}來(lái)分析對(duì)方的策略演化軌跡。所得仿真結(jié)果如圖1～3 所示。

圖1 電商與政府演化博弈相位圖Fig.1 An evolutionary game phase diagram of e-commerce enterprise and the government

圖2 x=0∶0.1∶1 時(shí)，不同y 值的電商企業(yè)策略演化軌跡Fig.2 Strategy evolution tracks of e-commerce enterprise with different y when x=0∶0.1∶1

對(duì)比圖2 中初始意愿等級(jí)相同的概率時(shí)間曲線，可以發(fā)現(xiàn)，在政府選擇同一“嚴(yán)格監(jiān)管”策略的不同概率水平下，電商企業(yè)的策略演化到“大數(shù)據(jù)殺熟”所需要的時(shí)間基本上是相同的。但是，隨著政府選擇“嚴(yán)格監(jiān)管”策略初始意愿的提高，電商企業(yè)演化到“大數(shù)據(jù)殺熟”所需要的時(shí)間延長(zhǎng)，即這一條件下，演化策略的速度逐漸變緩。這一結(jié)果表明，電商企業(yè)的最終策略選擇雖然是大勢(shì)所趨，但是政府對(duì)電商企業(yè)大數(shù)據(jù)殺熟的態(tài)度還是起到了一定的震懾作用，能夠減慢電商企業(yè)采取“老顧客”提價(jià)策略的速度，從消費(fèi)者角度看，也能更大程度地保護(hù)消費(fèi)者的利益。

圖3 y=0∶0.1∶1 時(shí)，不同x 值的政府策略演化軌跡Fig.3 Strategy evolution tracks of the government with different x when y=0∶0.1∶1

對(duì)比圖3 中3 個(gè)分圖可以看出，隨著電商企業(yè)采取“大數(shù)據(jù)殺熟”策略初始意愿的提高，即x的取值增大，政府演化到“寬松監(jiān)管”策略的時(shí)間逐漸變長(zhǎng)，這反映出政府內(nèi)心的糾結(jié)與無(wú)奈。電商企業(yè)采取殺熟策略的意愿越來(lái)越強(qiáng)，政府雖然想要進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管，但是考慮到長(zhǎng)期嚴(yán)格監(jiān)管產(chǎn)生的成本遠(yuǎn)高于從中獲得的效益，無(wú)奈之下，只能繼續(xù)采取“寬松監(jiān)管”的策略，但是這一情形下演化到穩(wěn)定策略所需要的時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)。

6 結(jié)論

針對(duì)大數(shù)據(jù)“殺熟”問(wèn)題，本文通過(guò)構(gòu)建由電商企業(yè)與政府組成的演化博弈模型，研究了雙方的演化穩(wěn)定策略，分析了雙方行為策略選擇的影響因素，并在此基礎(chǔ)上通過(guò)數(shù)值分析模擬了電商企業(yè)和政府初始狀態(tài)對(duì)演化穩(wěn)定均衡的影響，得出如下結(jié)論：

1）政府進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管時(shí)的額外收益大于額外成本時(shí)，需要長(zhǎng)期行使“嚴(yán)格監(jiān)管”策略才能抑制電商企業(yè)的大數(shù)據(jù)“殺熟”行為；

2）政府進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管時(shí)的額外收益小于額外成本時(shí)，其傾向于采取“寬松監(jiān)管”策略，但最終的策略選擇應(yīng)將消費(fèi)者的利益訴求納入考核體系；

3）政府進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管不只是會(huì)受到嚴(yán)格監(jiān)管成本和嚴(yán)格監(jiān)管下成功概率的影響，還會(huì)受到寬松監(jiān)管成本和寬松監(jiān)管下成功概率的影響，而且影響效果完全相反；

4）政府對(duì)于行使“嚴(yán)格監(jiān)管”策略的強(qiáng)烈初始意愿能夠減慢電商采取大數(shù)據(jù)“殺熟”策略的速度。

基于以上結(jié)論，可為我國(guó)政府行政管理提出如下建議：1）維持嚴(yán)格監(jiān)管需耗費(fèi)長(zhǎng)期的財(cái)政資金，政府需設(shè)立專(zhuān)用款項(xiàng)用于此項(xiàng)支出；2）政府對(duì)于大數(shù)據(jù)“殺熟”行為監(jiān)管策略的選擇應(yīng)綜合考慮嚴(yán)格監(jiān)管的成本及其成功率、寬松監(jiān)管的成本及其成功率等多因素的影響；3）政府應(yīng)積極向社會(huì)表明對(duì)大數(shù)據(jù)“殺熟”問(wèn)題的零容忍態(tài)度，為消費(fèi)者爭(zhēng)取更多的時(shí)間保護(hù)自身權(quán)益。

本文創(chuàng)新性地將電商企業(yè)與政府假定為有限理性人，探討了大數(shù)據(jù)“殺熟”問(wèn)題中電商企業(yè)與政府的演化穩(wěn)定策略，以及影響雙方行為策略的因素，但研究中未考慮電商企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)殺熟，同時(shí)對(duì)于老顧客占消費(fèi)者比例的劃分還不夠具體，今后的研究工作可以考慮從以上方面展開(kāi)。