基于演化博弈的電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同機(jī)制研究

危小超，朱田

(武漢理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430070)

一、引 言

當(dāng)前，我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展如火如荼。國(guó)內(nèi)知名互聯(lián)網(wǎng)+智庫(kù)——中國(guó)電子商務(wù)研究中心發(fā)布的《2017年(上)中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)報(bào)告》顯示，2017年上半年，中國(guó)電子商務(wù)交易額高達(dá)13.35萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)27.1%?？梢?，電子商務(wù)已經(jīng)成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱。同時(shí)，電子商務(wù)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不再局限于單個(gè)企業(yè)或者價(jià)值鏈之間，而是上升到生態(tài)系統(tǒng)層面。電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)是依托于互聯(lián)網(wǎng)，不同行業(yè)之間信息共享、相互合作而形成的高層次生態(tài)系統(tǒng)[1]。電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)所涉及企業(yè)規(guī)模巨大，交互關(guān)系復(fù)雜，這一特點(diǎn)導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)演化具有非線性和動(dòng)態(tài)性的特征，因此，研究電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)群體互動(dòng)行為[2]，探討電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的演化均衡機(jī)制，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)是商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)理論在電子商務(wù)環(huán)境下的具體應(yīng)用。商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)被定義為“一種以單個(gè)企業(yè)與企業(yè)間的、組織和單個(gè)企業(yè)間的相互作用、相互影響為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)聯(lián)合體或網(wǎng)絡(luò)，這些組織和企業(yè)是這個(gè)商業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的有機(jī)體”[3]。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度開展了研究，主要有：(1)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成。馬捷[4]從信息生態(tài)學(xué)角度分析,認(rèn)為電子商務(wù)系統(tǒng)是由領(lǐng)導(dǎo)信息動(dòng)態(tài)群、核心信息生態(tài)群和支持信息生態(tài)群構(gòu)成；胡崗嵐等[5]則類比自然生態(tài)系統(tǒng)，將電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中的“物種”成員，按照定位分為領(lǐng)導(dǎo)種群、關(guān)鍵種群、支持種群和寄生種群四類；而楊克巖[6]基于電子商務(wù)信息生態(tài)系統(tǒng)理論，著重分析電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的三個(gè)子系統(tǒng)——電子商務(wù)信息場(chǎng)、電子商務(wù)信息生態(tài)鏈和電子商務(wù)信息生態(tài)圈。(2)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)演化規(guī)律。紀(jì)淑嫻等[7]在對(duì)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的概念和構(gòu)成進(jìn)行深刻解讀的基礎(chǔ)上，提出了電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)演化平衡的四個(gè)階段：初步形成、發(fā)展擴(kuò)大、成熟協(xié)同和衰退革新；孫浩等[8]使用多主體建模技術(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)研究電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的演化過(guò)程。然而，上述電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)研究大多局限于宏觀層面的定性分析上，較少涉及生態(tài)系統(tǒng)量化研究。目前，針對(duì)社會(huì)系統(tǒng)等復(fù)雜系統(tǒng)的量化研究，學(xué)者相繼提出了多種方法，包括采用多智能體仿真研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)[9]，采用運(yùn)籌優(yōu)化理論研究物流網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度問(wèn)題[10]等。同時(shí)，博弈論也是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛的量化研究方法，其核心是分析影響他人決策的決策，這類決策被稱為策略[11]。Li等[12]運(yùn)用博弈論研究了云服務(wù)提供商對(duì)新進(jìn)供應(yīng)商的戰(zhàn)略選擇問(wèn)題；苗治平等[13]運(yùn)用博弈論研究了合作聯(lián)盟的最優(yōu)利益分配問(wèn)題；葉巖明等[14]運(yùn)用博弈思想提出了一種基于社會(huì)關(guān)系和激勵(lì)博弈的任務(wù)分配方法。目前，已經(jīng)有部分學(xué)者運(yùn)用博弈論研究電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)：王學(xué)東等[15]利用混合戰(zhàn)略博弈理論對(duì)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的信用問(wèn)題進(jìn)行研究；丁旻玥[16]利用博弈論從生態(tài)系統(tǒng)視角探究第三方電子商務(wù)平臺(tái)知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題；李春發(fā)等[17]建立演化博弈模型，研究影響電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定演化的主要因素。

綜上所述，博弈論為電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)研究提供了新的思路，但是，已有研究?jī)H僅停留在博弈關(guān)系或均衡點(diǎn)的簡(jiǎn)單分析上，未涉及電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定演化量化研究。演化博弈是融合博弈論與生物學(xué)發(fā)展而來(lái)，為研究系統(tǒng)進(jìn)化動(dòng)力學(xué)提供了框架[18]。筆者擬基于演化博弈理論研究電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定演化機(jī)制。其中，將電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)劃分為領(lǐng)導(dǎo)種群(核心電子商務(wù)企業(yè)),關(guān)鍵種群(生產(chǎn)商、供應(yīng)商等),支持種群(金融機(jī)構(gòu)、物流公司、第三方支付平臺(tái)等)三類，考慮成本分?jǐn)偤褪找婀蚕?，?gòu)建三方演化博弈模型[19]，通過(guò)對(duì)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程和均衡點(diǎn)的分析以及仿真實(shí)驗(yàn)，量化研究電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)機(jī)制。

二、電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同機(jī)制模型構(gòu)建

(一)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同機(jī)制分析

目前，我國(guó)的電子商務(wù)發(fā)展進(jìn)入到一個(gè)全新的階段。以阿里巴巴為例，其已發(fā)展成為中國(guó)最大的電子商務(wù)集團(tuán)，并且逐步形成了一個(gè)以阿里巴巴為核心的電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。在這個(gè)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中，代表領(lǐng)導(dǎo)種群的阿里巴巴，其作為獨(dú)立的平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商不參與電子商務(wù)的交易行為[20]，眾多的零售商、生產(chǎn)商、供應(yīng)商等構(gòu)成了關(guān)鍵種群，而物流公司、金融機(jī)構(gòu)、第三方支付平臺(tái)、電信服務(wù)提供商等則構(gòu)成了支持種群，此外還包括以網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷服務(wù)商、技術(shù)外包商和電子商務(wù)咨詢服務(wù)商為主體的寄生種群。阿里巴巴生態(tài)系統(tǒng)擁有較為完整的利益分配機(jī)制和激勵(lì)監(jiān)管機(jī)制，其利用這些機(jī)制來(lái)監(jiān)管和協(xié)調(diào)各成員的行為。通過(guò)對(duì)阿里巴巴生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行分析，可將電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的成員劃分為三種主要類型，它們也是電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同博弈的參與主體，包括:

領(lǐng)導(dǎo)種群——核心電子商務(wù)企業(yè)，主要提供平臺(tái)及監(jiān)管服務(wù)，為關(guān)鍵種群和支持種群提供合作的平臺(tái)，對(duì)合作的過(guò)程提供監(jiān)督和激勵(lì)機(jī)制，以推動(dòng)關(guān)鍵種群和支持種群的合作。在阿里巴巴生態(tài)系統(tǒng)中，阿里巴巴集團(tuán)作為領(lǐng)導(dǎo)種群處于生態(tài)系統(tǒng)的核心，專注于運(yùn)營(yíng)第三方平臺(tái)的生態(tài)系統(tǒng)，不直接參與銷售。

關(guān)鍵種群——零售商、生產(chǎn)商、供應(yīng)商等，它們是電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。在阿里巴巴B2B平臺(tái)1688上，B類(企業(yè))注冊(cè)用戶超過(guò)1.2億個(gè)，開通公司商鋪的企業(yè)超過(guò)1 000萬(wàn)家，覆蓋服裝、家居、工藝品等49個(gè)一級(jí)行業(yè)，它們構(gòu)成了阿里巴巴生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵種群[21]。

支持種群——物流公司、金融機(jī)構(gòu)、第三方支付平臺(tái)、電信服務(wù)提供商以及相關(guān)政府機(jī)構(gòu)等，與支付寶具有戰(zhàn)略合作關(guān)系的四大國(guó)有銀行、招商銀行、VISA等屬于此類。支持種群是網(wǎng)絡(luò)交易必須依附的組織，不依賴電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)而生存，它們通過(guò)與關(guān)鍵種群合作而從電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中獲取的收益遠(yuǎn)超依靠自身競(jìng)爭(zhēng)力所得收益。

(二)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同博弈模型構(gòu)建

在對(duì)阿里巴巴生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，筆者擬采用演化博弈研究領(lǐng)導(dǎo)種群、關(guān)鍵種群和支持種群之間的協(xié)同機(jī)制，提出如下假設(shè)。

假設(shè)1合作策略：領(lǐng)導(dǎo)種群作為平臺(tái)的提供者，不直接參與合作過(guò)程，但是領(lǐng)導(dǎo)種群可以選擇是否為關(guān)鍵種群和支持種群的合作過(guò)程提供監(jiān)管以及為其提供一些優(yōu)惠政策，其策略集合為{監(jiān)管A1，不監(jiān)管A2}；關(guān)鍵種群和支持種群作為合作的直接參與主體，根據(jù)自身需要選擇是否進(jìn)行合作，因而關(guān)鍵種群的策略集合為{合作B1，不合作B2}，支持種群的策略集合為{合作C1，不合作C2}。

假設(shè)2策略選擇：假設(shè)領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“監(jiān)管”策略的概率為x(0≤x≤1)，則領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“不監(jiān)管”策略的概率為1-x；關(guān)鍵種群選擇“合作”策略的概率為y(0≤y≤1)，則關(guān)鍵種群選擇“不合作”的概率為1-y；支持種群選擇“合作”策略的概率為z(0≤z≤1)，則支持種群選擇“不合作”的概率為1-z。

假設(shè)3考慮成本分?jǐn)偤褪找婀蚕?，?gòu)建如下三方博弈收益矩陣。(1)成本：領(lǐng)導(dǎo)種群作為平臺(tái)型企業(yè)不直接參與合作過(guò)程，但可以選擇為合作雙方提供監(jiān)督和激勵(lì)政策，如為合作的企業(yè)減免相關(guān)手續(xù)費(fèi)和服務(wù)費(fèi)等，領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“監(jiān)管”時(shí)的激勵(lì)成本為G；關(guān)鍵種群和支持種群選擇“合作”時(shí)，需要投入一定的成本(包括人力、財(cái)力、信息共享等)，假設(shè)產(chǎn)生的總成本為C，而關(guān)鍵種群的成本分?jǐn)傁禂?shù)為t(0≤t≤1)，即關(guān)鍵種群所承擔(dān)的成本為tC或是t(C-G)，而支持種群所承擔(dān)的成本為(1-t)C或是(1-t)(C-G)。(2)收益：領(lǐng)導(dǎo)種群作為合作平臺(tái)的提供方，正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)收益為aW1(0≤a≤1)。而平臺(tái)型企業(yè)選擇參與合作過(guò)程，即采取“監(jiān)管”策略時(shí)，關(guān)鍵種群和支持種群的合作會(huì)提升整個(gè)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的效益，進(jìn)而提升平臺(tái)效益，此時(shí)領(lǐng)導(dǎo)種群的收益為W1，而由合作所帶來(lái)的平臺(tái)效益的提升為R1。關(guān)鍵種群和支持種群在選擇是否合作時(shí)正常營(yíng)業(yè)收益分別為W2和W3。關(guān)鍵種群和支持種群選擇合作時(shí)獲得的總超額收益為W，而收益共享系數(shù)為r(0≤r≤1)，即關(guān)鍵種群獲得的超額收益為rW，而支持種群獲得的超額收益為(1-r)W。當(dāng)支持種群選擇“合作”而關(guān)鍵種群選擇“不合作”時(shí)，關(guān)鍵種群獨(dú)自營(yíng)業(yè)所獲得的收益為R2；當(dāng)關(guān)鍵種群選擇“合作”而支持種群選擇“不合作”時(shí)，支持種群獨(dú)自營(yíng)業(yè)所獲得的收益為R3。(3)懲罰：在領(lǐng)導(dǎo)種群(即平臺(tái))選擇“監(jiān)管”的情況下，為避免關(guān)鍵種群和支持種群的合作出現(xiàn)違約的情況，當(dāng)支持種群選擇“合作”而關(guān)鍵種群選擇“不合作”時(shí)，關(guān)鍵種群需要向支持種群支付違約金，即關(guān)鍵種群需要承擔(dān)的違約成本為L(zhǎng)1；而當(dāng)關(guān)鍵種群選擇“合作”而支持種群選擇“不合作”時(shí)，支持種群需要向關(guān)鍵種群支付違約金，即支持種群需要承擔(dān)的違約成本為L(zhǎng)2。

根據(jù)以上假設(shè)，得到電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)合作博弈模型的收益矩陣(如表1所示)。

表1 領(lǐng)導(dǎo)種群、關(guān)鍵種群和支持種群三方博弈的收益矩陣

三、電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)三方演化博弈模型分析

(一)收益函數(shù)的構(gòu)建

根據(jù)三方演化博弈模型的收益矩陣，得到各種群的期望收益函數(shù)。

1.領(lǐng)導(dǎo)種群的期望收益函數(shù)

假設(shè)領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“監(jiān)管”的期望收益為UA1，則

UA1=yz(W1+R1-G)+y(1-z)(W1-G)+(1-y)z(W1-G)+(1-y)(1-z)(W1-G)

(1)

假設(shè)領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“不監(jiān)管”的期望收益為UA2，則

UA2=yz(aW1+R1)+y(1-z)aW1+(1-y)zaW1+(1-y)(1-z)aW1

(2)

則領(lǐng)導(dǎo)種群平均期望收益

(3)

由此可以構(gòu)建領(lǐng)導(dǎo)種群行為策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，即

(4)

2.關(guān)鍵種群的期望收益函數(shù)

假設(shè)關(guān)鍵種群選擇“合作”的期望收益為UB1，則

UB1=xz[W2-t(C-G)+rW]+x(1-z)[W2-t(C-G)+L2]+
(1-x)z(W2-tC+rW)+(1-x)(1-z)(W2-tC+L2)

(5)

假設(shè)關(guān)鍵種群選擇“不合作”的期望收益為UB2，則

UB2=xz(W2-L1+R2)+x(1-z)W2+(1-x)z(W2-L1+R2)+(1-x)(1-z)W2

(6)

則關(guān)鍵種群平均期望收益

(7)

由此可以構(gòu)建關(guān)鍵種群行為策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，即

(8)

3.支持種群的期望收益函數(shù)

假設(shè)支持種群選擇“合作”的期望收益為UC1，則

UC1=xy[W3-(1-t)(C-G)+(1-r)W]+x(1-y)[W3-(1-t)(C-G)+L1]+
(1-x)y[W3-(1-t)C+(1-r)W]+(1-x)(1-y)[W3-(1-t)C+L1]

(9)

假設(shè)支持種群選擇“不合作”的期望收益為UC2，則

UC2=xy(W3-L2+R3)+x(1-y)W3+(1-x)y(W3-L2+R3)+(1-x)(1-y)W3

(10)

則支持種群平均期望收益為

(11)

由此可以構(gòu)建支持種群行為策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，即

(12)

(二)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)三方演化博弈穩(wěn)定性分析

根據(jù)前面的分析，可以得到3個(gè)種群的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程。將3個(gè)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程聯(lián)立，得到領(lǐng)導(dǎo)種群、關(guān)鍵種群和支持種群的復(fù)制動(dòng)力系統(tǒng)，即

(13)

在該動(dòng)力系統(tǒng)中，令F(x)=F(y)=F(z)=0，可以得到以下局部均衡點(diǎn)：E1(0,0,0)，E2(0,0,1)，E3(0,1,0)，E4(0,1,1)，E5(1,0,0)，E6(1,0,1)，E7(1,1,0)，E8(1,1,1)。根據(jù)Friedman的理論，微分方程系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略(ESS)可由該系統(tǒng)的雅比克矩陣的局部穩(wěn)定性分析得到[22]，故對(duì)該系統(tǒng)求其對(duì)應(yīng)的雅比克矩陣，可求得雅比克矩陣[23]

(14)

其中：

依次對(duì)每個(gè)均衡點(diǎn)求其雅比克矩陣，如對(duì)均衡點(diǎn)E1(0,0,0)求得其雅比克矩陣

(15)

此時(shí)，雅比克矩陣的3個(gè)特征值分別為：λ1=(1-a)W1-G，λ2=L2-tC，λ3=L1-(1-t)C。根據(jù)Friedman的理論，當(dāng)均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的雅比克矩陣的所有特征值均為非正時(shí)，該均衡點(diǎn)為系統(tǒng)的演化穩(wěn)定點(diǎn)(ESS)。分別對(duì)8個(gè)均衡點(diǎn)求其雅比克矩陣的特征值，得到如表2所示的各個(gè)矩陣的特征值。

表2 均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的雅比克矩陣的特征值

由表2可以看出，電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中三方參與主體的演化博弈均衡受到多種因素的影響。領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)政策G，關(guān)鍵種群和支持種群合作過(guò)程中所付出的成本C和獲得的收益W，關(guān)鍵種群和支持種群選擇“不合作”時(shí)分別獨(dú)自獲益R2和R3，以及關(guān)鍵種群和支持種群的收益共享系數(shù)r，都會(huì)影響電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中三方參與主體演化博弈的穩(wěn)定性。由于模型中的參數(shù)很多且很復(fù)雜，這里根據(jù)實(shí)際情況，假定(1-a)W1-G>0，L2-tC>0，L1-(1-t)C>0，下面分別討論不同情形下的演化博弈穩(wěn)定策略。

情形1當(dāng)rW+L1-R2-t(C-G)<0且(1-r)W+L2-R3-(1-t)(C-G)>0時(shí)，即在領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“監(jiān)管”的情況下，關(guān)鍵種群選擇合作獲得的超額收益與合作時(shí)付出的成本之差小于關(guān)鍵種群在選擇獨(dú)立運(yùn)營(yíng)時(shí)獲得的收益與所付出的違約成本的差值，而支持種群選擇合作獲得的超額收益與合作時(shí)付出的成本之差大于支持種群在選擇獨(dú)立運(yùn)營(yíng)時(shí)獲得的收益與所付出的違約成本的差值。此時(shí)由表3可知，均衡點(diǎn)E6(1,0,1)對(duì)應(yīng)的雅比克矩陣的特征值均為非正，故系統(tǒng)的演化穩(wěn)定點(diǎn)為點(diǎn)E6(1,0,1)，則對(duì)應(yīng)的演化策略為{監(jiān)管，不合作，合作}。

情形2當(dāng)rW+L1-R2-t(C-G)>0且(1-r)W+L2-R3-(1-t)(C-G)<0時(shí)，即在領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“監(jiān)管”的情況下，關(guān)鍵種群選擇合作獲得的超額收益與合作時(shí)付出的成本之差大于關(guān)鍵種群在選擇獨(dú)立運(yùn)營(yíng)時(shí)獲得的收益與所付出的違約成本的差值，而支持種群選擇合作獲得的超額收益與合作時(shí)付出的成本之差小于支持種群在選擇獨(dú)立運(yùn)營(yíng)時(shí)獲得的收益與所付出的違約成本的差值。此時(shí)由表3可知，均衡點(diǎn)E7(1,1,0)對(duì)應(yīng)的雅比克矩陣的特征值均為非正，故系統(tǒng)的演化穩(wěn)定點(diǎn)為點(diǎn)E7(1,1,0)，則對(duì)應(yīng)的演化策略為{監(jiān)管，合作，不合作}。

情形3當(dāng)rW+L1-R2-t(C-G)>0且(1-r)W+L2-R3-(1-t)(C-G)>0時(shí)，即在領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“監(jiān)管”的情況下，關(guān)鍵種群選擇合作獲得的超額收益與合作時(shí)付出的成本之差大于支持種群在選擇獨(dú)立運(yùn)營(yíng)時(shí)獲得的收益與所付出的違約成本的差值，且滿足支持種群選擇合作獲得的超額收益與合作時(shí)付出的成本之差大于支持種群在選擇獨(dú)立運(yùn)營(yíng)時(shí)獲得的收益與所付出的違約成本的差值。此時(shí)由表3可知，均衡點(diǎn)E7(1,1,0)對(duì)應(yīng)的雅比克矩陣的特征值均為非正，故系統(tǒng)的演化穩(wěn)定點(diǎn)為點(diǎn)E8(1,1,1)，則對(duì)應(yīng)的演化策略為{監(jiān)管，合作，合作}。

表3 均衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性分析

四、數(shù)值仿真分析

對(duì)三方演化博弈模型進(jìn)行分析后可得，領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)政策G，關(guān)鍵種群和支持種群合作過(guò)程中所付出的成本C和獲得的收益W，關(guān)鍵種群和支持種群選擇“不合作”時(shí)分別獨(dú)自獲益R2和R3，以及關(guān)鍵種群和支持種群的收益共享系數(shù)r，都會(huì)影響電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中三方參與主體演化博弈的穩(wěn)定性。為驗(yàn)證上述結(jié)論的合理性，筆者采用MATLAB軟件模擬在不同初始意愿、激勵(lì)政策以及收益共享系數(shù)下各種群策略動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。

根據(jù)實(shí)際情況給出如表4所示的收益矩陣各參數(shù)初始值。其中，在電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中，關(guān)鍵種群包含的個(gè)體數(shù)量最多，是交易活動(dòng)的主體；而支持種群則是網(wǎng)絡(luò)交易所依附的組織，它們依靠自身特有優(yōu)勢(shì)尋求細(xì)分市場(chǎng)，向?qū)I(yè)化與差異化發(fā)展。在規(guī)模和數(shù)量上，關(guān)鍵種群在獨(dú)自經(jīng)營(yíng)下獲得的收益要高于支持種群，因而設(shè)置R2=25，R3=20；而在合作過(guò)程中，設(shè)置初始狀態(tài)為公平程度較高的狀態(tài)，即雙方共同承擔(dān)合作成本，共享合作收益，并且如果一方違約，需要承擔(dān)違約成本(令r=0.5，t=0.5)。此外，根據(jù)生態(tài)位理論，位于不同生態(tài)位的種群，增強(qiáng)合作是降低環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)整個(gè)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要舉措，即滿足W-C>R2+R3，這里設(shè)置一個(gè)合理的數(shù)值，令W=100，C=50。

表4 參數(shù)初始值設(shè)定

(一)實(shí)驗(yàn)1：初始意愿對(duì)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)演化的影響

1.單個(gè)種群初始意愿變化

圖1所示是在不改變其他參數(shù)的情況下，領(lǐng)導(dǎo)種群不同初始意愿x下各種群策略動(dòng)態(tài)演化的仿真實(shí)驗(yàn)。在該實(shí)驗(yàn)中，關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿處于一個(gè)中等水平，令y=z=0.5，改變領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿x，分別取x=0.4，x=0.5，x=0.6 和x=0.7，得到三方參與主體的策略選擇演化過(guò)程。由圖1(a)可以看出，領(lǐng)導(dǎo)種群的策略選擇收斂于1，即領(lǐng)導(dǎo)種群最終會(huì)選擇“監(jiān)管”策略，原因在于領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“監(jiān)管”獲得的超額收益遠(yuǎn)大于“監(jiān)管”時(shí)所需要付出的成本；并且由圖1(a)可以看出，增大初始意愿會(huì)加快領(lǐng)導(dǎo)種群的收斂速度。由圖1(b)可以看出，關(guān)鍵種群的初始意愿y會(huì)受到其他參與主體初始意愿的影響，在領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿x較小時(shí)，關(guān)鍵種群的策略選擇最終收斂于0，即選擇“不合作”的策略。而當(dāng)增加領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿x時(shí)，關(guān)鍵種群的初始意愿y的收斂速度會(huì)逐漸減慢；并且在x=0.6時(shí)，關(guān)鍵種群的策略選擇會(huì)發(fā)生改變并且最終收斂于1，即關(guān)鍵種群會(huì)選擇“合作”策略。由圖1(c)可以看出，支持種群的初始意愿z會(huì)受到其他參與主體初始意愿的影響，在領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿x較小時(shí)，支持種群的策略選擇最終收斂于0，即選擇“不合作”的策略。而當(dāng)增加領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿x時(shí)，支持種群的初始意愿z的收斂速度會(huì)逐漸減慢；并且在x=0.6時(shí)，支持種群的策略選擇會(huì)發(fā)生改變并最終收斂于1，即支持種群會(huì)選擇“合作”策略。

圖1 領(lǐng)導(dǎo)種群不同初始意愿下的種群演化

圖2 和圖3所示是在不改變其他參數(shù)的情況下，關(guān)鍵種群不同初始意愿y和支持種群不同初始意愿z下各種群策略動(dòng)態(tài)演化的仿真實(shí)驗(yàn)，分別將選擇的種群初始意愿設(shè)置在低中高三個(gè)不同的水平，觀察不同初始意愿下其他主體的策略選擇變化趨勢(shì)。對(duì)比三次實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：三方參與主體的策略選擇互相影響，提升任一種群的初始合作意愿比例可以促進(jìn)合作，進(jìn)而提升整個(gè)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的收益。

圖2 關(guān)鍵種群不同初始意愿下的種群演化

圖3 支持種群不同初始意愿下的種群演化

2.改變多個(gè)種群初始意愿

圖4所示是在不改變其他參數(shù)的情況下，同時(shí)改變?nèi)齻€(gè)種群的初始意愿時(shí)各種群策略動(dòng)態(tài)演化的仿真實(shí)驗(yàn)。在該實(shí)驗(yàn)中，關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿同步變化，而領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿與其變化方向相反。第一組實(shí)驗(yàn)中令x=0.8，y=z=0.3，第二組實(shí)驗(yàn)中令x=0.3，y=z=0.8，得到三方參與主體的策略選擇演化過(guò)程。由圖4可以看出，當(dāng)關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿y和z較低時(shí)，盡管領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿x很高，關(guān)鍵種群和支持種群的策略選擇最終都會(huì)收斂于0，即最終都會(huì)選擇“不合作”的策略；而當(dāng)關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿y和z較高時(shí)，盡管領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿x很低，關(guān)鍵種群和支持種群的策略選擇最終都會(huì)收斂于1，即最終都會(huì)選擇“合作”的策略。

圖5所示是在不改變領(lǐng)導(dǎo)種群初始意愿的情況下，不同步地改變關(guān)鍵種群和領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿時(shí)各種群策略動(dòng)態(tài)演化的仿真實(shí)驗(yàn)。在該實(shí)驗(yàn)中，領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿選擇處于一個(gè)中等水平，令x=0.5，不同步地改變關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿，在第一組實(shí)驗(yàn)中令y=0.3，z=0.8，在第二組實(shí)驗(yàn)中令y=0.8，z=0.3，得到三方參與主體的策略選擇演化過(guò)程。由圖5可以看出，在領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿x保持不變時(shí)，當(dāng)關(guān)鍵種群的初始意愿y較低而支持種群的初始意愿z較高時(shí)，關(guān)鍵種群和支持種群的策略選擇會(huì)收斂于0，即最終選擇“不合作”的策略；而當(dāng)關(guān)鍵種群的初始意愿y較高而支持種群的初始意愿z較低時(shí)，關(guān)鍵種群和支持種群的策略選擇會(huì)收斂于1，即最終選擇“合作”的策略。由兩組實(shí)驗(yàn)得到的不同結(jié)果可得，在合作過(guò)程中，關(guān)鍵種群初始意愿的影響程度大于支持種群初始意愿的影響程度。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，三方參與主體受彼此參與意愿影響程度各異，主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是領(lǐng)導(dǎo)種群的參與意愿對(duì)其他兩個(gè)主體的參與意愿的影響程度最小。原因在于領(lǐng)導(dǎo)種群作為平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方，并不直接參與合作過(guò)程，對(duì)合作的影響力度不大。二是關(guān)鍵種群和支持種群對(duì)彼此的影響是不對(duì)稱的，其中關(guān)鍵種群影響力度大于支持種群，提升關(guān)鍵種群的合作意愿可以顯著提升支持種群的合作意愿。原因在于合作中關(guān)鍵種群占據(jù)主導(dǎo)地位，而支持種群不依賴電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)而生存，不是合作的主導(dǎo)者。在電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中，關(guān)鍵種群的數(shù)量遠(yuǎn)超支持種群的數(shù)量，它們構(gòu)成了生態(tài)系統(tǒng)中的主體，也是合作的主導(dǎo)者。因此，要想提高合作的參與度，首先要提高關(guān)鍵種群的合作比例，并通過(guò)提升關(guān)鍵種群的合作比例來(lái)提高支持種群的合作比例，進(jìn)而達(dá)成廣泛的企業(yè)合作，促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)的良性發(fā)展。

(二)實(shí)驗(yàn)2：領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)政策對(duì)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)演化的影響

領(lǐng)導(dǎo)種群作為電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的核心企業(yè)，不直接參與合作過(guò)程，但是領(lǐng)導(dǎo)種群為關(guān)鍵種群和支持種群的合作提供平臺(tái)，并且可以為合作提供監(jiān)管和優(yōu)惠政策，如為合作的企業(yè)減免服務(wù)費(fèi)等，領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)力度會(huì)影響關(guān)鍵種群和支持種群的策略選擇。

圖6和圖7所示是在三方參與主體不同的初始意愿下，采用不同激勵(lì)政策時(shí)各種群策略動(dòng)態(tài)演化的仿真實(shí)驗(yàn)。在第一組實(shí)驗(yàn)中，領(lǐng)導(dǎo)種群、關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿分別為x=0.5，y=z=0.8。改變領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)力度，分別令G=4，G=10和G=20，得到三方參與主體的策略選擇演化過(guò)程。由圖6可以看出，在關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿y和z較高的情況下，領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)政策G越高，三方參與主體的策略選擇收斂速度越快，并且很快達(dá)到均衡點(diǎn)(1,1,1)。這表明，增大領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)政策G，有利于加快參與主體的策略選擇，促進(jìn)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)快速達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

圖6 關(guān)鍵種群和支持種群初始意愿較高時(shí)的種群演化

在第二組實(shí)驗(yàn)中，領(lǐng)導(dǎo)種群、關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿分別為x=0.5，y=z=0.3，改變領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)力度，分別令G=4，G=10和G=20，得到三方參與主體的策略選擇演化過(guò)程。由圖7(a)可以看出，隨著激勵(lì)政策G的增大，領(lǐng)導(dǎo)種群的策略選擇收斂速度加快，并且最終收斂于1，即領(lǐng)導(dǎo)種群最終會(huì)選擇“監(jiān)管”的策略。由圖7(b)和 圖7(c)可以看出，關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿y和z較低時(shí)，關(guān)鍵種群和支持種群的策略選擇收斂于0，此時(shí)加大領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)力度G，會(huì)減緩關(guān)鍵種群和支持種群合作比例的收斂速度。逐漸加大激勵(lì)政策G，當(dāng)G=20時(shí)，關(guān)鍵種群和支持種群的收斂結(jié)果會(huì)發(fā)生變化，關(guān)鍵種群和支持種群的策略選擇最終會(huì)收斂于1，即最終會(huì)選擇“合作”的策略。這表明，加大激勵(lì)政策力度，可以顯著提高關(guān)鍵種群和支持種群的合作比例，并推動(dòng)合作局面的達(dá)成。

圖7 關(guān)鍵種群和支持種群初始意愿較低時(shí)的種群演化

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，領(lǐng)導(dǎo)種群激勵(lì)政策的作用受關(guān)鍵種群和支持種群初始意愿的影響。當(dāng)初始意愿較低時(shí)，激勵(lì)政策可以提高合作水平；當(dāng)初始意愿較高時(shí)，激勵(lì)政策可以促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)快速達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。同樣，領(lǐng)導(dǎo)種群的激勵(lì)政策不足，甚至是監(jiān)管過(guò)度，則會(huì)打擊商家的積極性，不利于電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展。以淘寶商城為例，2011年10月10日，淘寶商城對(duì)商家管理系統(tǒng)進(jìn)行了升級(jí)，將原有商家每年6 000元的年費(fèi)提高至3萬(wàn)元和6萬(wàn)元兩個(gè)檔次，并且特別建立商家違約責(zé)任保證金制度，商家進(jìn)駐淘寶商城需要繳納違約保證金。此次升級(jí)導(dǎo)致很多中小賣家不滿，因?yàn)樯坛琴M(fèi)用的增加給他們帶來(lái)了巨大的經(jīng)營(yíng)壓力。在10月11日，近5萬(wàn)名網(wǎng)友有組織地對(duì)部分淘寶商城大賣家實(shí)施“拍商品、給差評(píng)、拒付款”的惡意操作，致使多家店鋪多數(shù)商品被迫下架。為防止事態(tài)進(jìn)一步惡化，淘寶商城對(duì)相關(guān)政策進(jìn)行了調(diào)整，下調(diào)了技術(shù)服務(wù)年費(fèi)，并對(duì)所有商家2012年保證金做減半處理。此外，阿里集團(tuán)額外增加3億元投入，用于市場(chǎng)推廣和技術(shù)服務(wù)平臺(tái)的改善，加大對(duì)商場(chǎng)商戶的支持力度?？梢?，交易平臺(tái)的監(jiān)管政策對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的良性發(fā)展有著重要的作用，過(guò)于苛刻的監(jiān)管會(huì)打擊商家的積極性，而有力的激勵(lì)政策則會(huì)促進(jìn)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的良性發(fā)展。

(三)實(shí)驗(yàn)3：收益共享系數(shù)對(duì)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)演化的影響

圖8所示是在不改變其他參數(shù)時(shí)，不同的收益共享系數(shù)r下各種群策略動(dòng)態(tài)演化的仿真實(shí)驗(yàn)。在該實(shí)驗(yàn)中，領(lǐng)導(dǎo)種群的初始意愿處在一個(gè)中等水平(令x=0.5)，而關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿處在一個(gè)較高的水平(令y=z=0.8)。改變收益共享系數(shù)，分別令r=0.3，r=0.5和r=0.7，得到三方參與主體的策略選擇演化過(guò)程。由圖8(a)可以看出，領(lǐng)導(dǎo)種群的策略選擇不受收益共享系數(shù)的影響，原因在于領(lǐng)導(dǎo)種群選擇“監(jiān)管”獲得的超額收益遠(yuǎn)大于“監(jiān)管”時(shí)所需要付出的成本。由圖8(b)和 圖8(c)可以看出，在關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿都處于較高水平時(shí)，由于受到收益共享系數(shù)r的影響，無(wú)論是當(dāng)收益共享系數(shù)r>0.5時(shí)(即此時(shí)關(guān)鍵種群收益高于支持種群收益)還是當(dāng)r<0.5時(shí)(即此時(shí)支持種群的收益高于關(guān)鍵種群收益)，因合作的參與主體的收益差額較大(即收益分配不均)，在關(guān)鍵種群和支持種群的初始意愿較高時(shí)，關(guān)鍵種群和支持種群最終的策略選擇都收斂于0，即關(guān)鍵種群和支持種群最終都選擇“不合作”的策略。而當(dāng)關(guān)鍵種群和支持種群的收益比較均等時(shí)，如r=0.5，此時(shí)在雙方參與主體的初始意愿較高的情況下，關(guān)鍵種群和支持種群最終的策略選擇都收斂于1，即關(guān)鍵種群和支持種群最終會(huì)選擇“合作”的策略。

圖8 不同收益共享系數(shù)下的種群演化

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，合理的收益共享系數(shù)有利于提升關(guān)鍵種群和支持種群的合作水平，收益分配越公平，關(guān)鍵種群和支持種群的接受度越高，越有利于關(guān)鍵種群和支持種群達(dá)成合作的局面。關(guān)鍵種群和支持種群作為合作的參與主體，為實(shí)現(xiàn)共同利益而共同承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，是具有共同價(jià)值取向和利益共享的利益共同體，但雙方也是追求自身利益最大化的經(jīng)營(yíng)者，出現(xiàn)收益分配不均極易導(dǎo)致合作的破裂。以騰訊為例，因受到中央電視臺(tái)“3·15”晚會(huì)曝光SP業(yè)務(wù)的沖擊，騰訊選擇與中國(guó)移動(dòng)續(xù)約移動(dòng)SP業(yè)務(wù)，但中國(guó)移動(dòng)咄咄逼人的分成比例和霸王條款導(dǎo)致雙方合作破裂，騰訊發(fā)起了歷史上第一次的重大架構(gòu)調(diào)整。可見，合理的收益分配在合作中極為重要，只有收益共享比例公平合理，才能讓合作雙方共同接受，進(jìn)而促使關(guān)鍵種群和支持種群合作的達(dá)成；否則，不合理的收益分配比例將因合作中一方的不滿而導(dǎo)致合作破裂。

五、結(jié)論及建議

在以阿里巴巴生態(tài)系統(tǒng)為代表的電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中，主要存在三類企業(yè)，按照生態(tài)位理論可以將其劃分為領(lǐng)導(dǎo)種群、關(guān)鍵種群和支持種群。其中，領(lǐng)導(dǎo)種群一般為支配主宰型企業(yè)，負(fù)責(zé)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中的資源整合和調(diào)控，充當(dāng)平臺(tái)提供者和監(jiān)管者；而位于不同生態(tài)位的關(guān)鍵種群和支持種群，則可以通過(guò)合作來(lái)提升各自的競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而提升整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

本研究運(yùn)用演化博弈理論進(jìn)行量化建模，并結(jié)合生態(tài)位理論研究電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同機(jī)制。其中，分析了電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)三個(gè)重要種群——領(lǐng)導(dǎo)種群、關(guān)鍵種群和支持種群，在考慮成本分?jǐn)偤褪找婀蚕淼幕A(chǔ)上構(gòu)建了三方演化博弈模型，在有限理性和非對(duì)稱信息的假設(shè)條件下研究了電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定演化過(guò)程。

本研究的結(jié)論如下：

一是三方博弈主體對(duì)彼此參與意愿的影響程度不同。在電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中，合作中占據(jù)主導(dǎo)地位的是數(shù)量最多、交易活動(dòng)最頻繁的關(guān)鍵種群，關(guān)鍵種群的合作積極性對(duì)于提升生態(tài)系統(tǒng)合作比例有著重大影響，支持種群的影響位居其后，而領(lǐng)導(dǎo)種群因?yàn)椴恢苯訁⑴c合作過(guò)程，其參與意愿對(duì)其他博弈主體的影響力度最小。

二是提升激勵(lì)力度可以促進(jìn)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。作為合作平臺(tái)的提供方，領(lǐng)導(dǎo)種群并不直接參與合作過(guò)程，但是領(lǐng)導(dǎo)種群可以通過(guò)激勵(lì)性政策來(lái)合理引導(dǎo)關(guān)鍵種群和支持種群達(dá)成合作。由實(shí)驗(yàn)可知，在合作雙方積極性較低的情況下，加大激勵(lì)力度，可以顯著提高關(guān)鍵種群和支持種群的合作比例，并推動(dòng)合作局面的達(dá)成；而當(dāng)初始意愿較高時(shí)，提升激勵(lì)政策可以促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)快速達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

三是合理分配利益可提升合作意愿。對(duì)于合作的經(jīng)濟(jì)主體來(lái)說(shuō)，不但需要關(guān)心合作帶來(lái)的整體收益，更關(guān)心自身所能分配到的收益。合作帶來(lái)的超額收益是雙方合作的基礎(chǔ)，而合理的收益分配則是合作延續(xù)的重要條件。由實(shí)驗(yàn)可知，收益分配越公平，越能促進(jìn)關(guān)鍵種群和支持種群達(dá)成合作，而當(dāng)利益分配明顯偏向合作中的某一方時(shí)，即便合作初期雙方擁有很高的合作積極性，最后仍會(huì)導(dǎo)致合作走向破裂。

根據(jù)以上三點(diǎn)結(jié)論，提出如下建議：

第一，根據(jù)生態(tài)位理論，合作是規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、提升電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)整體競(jìng)爭(zhēng)力的重要舉措，因而在提升合作比例時(shí)，首先需要提升關(guān)鍵種群的合作積極性，這樣可以有效提升支持種群的合作比例，從而促進(jìn)關(guān)鍵種群和支持種群達(dá)成廣泛合作，進(jìn)而提升整個(gè)電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的效益。

第二，在電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的不同階段，領(lǐng)導(dǎo)種群應(yīng)采取不同的激勵(lì)政策。在電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展初期，領(lǐng)導(dǎo)種群可以通過(guò)減免服務(wù)費(fèi)、提供交易補(bǔ)貼等激勵(lì)性政策提升關(guān)鍵種群和支持種群的合作意愿，使電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)快速達(dá)到一個(gè)較高的合作水平，進(jìn)而提升整體競(jìng)爭(zhēng)力；而在電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展成熟期，此時(shí)系統(tǒng)已經(jīng)處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)，不需要大力度的激勵(lì)性政策就可以維持系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)，領(lǐng)導(dǎo)種群可以保持或者適當(dāng)減少激勵(lì)性政策，以提升自身收益。

第三，合作過(guò)程需要注重公平。超額收益的分配需要進(jìn)行反復(fù)協(xié)調(diào)，協(xié)調(diào)過(guò)程中各合作主體之間不可避免地會(huì)產(chǎn)生一些利益沖突，綜合考慮各主體在合作過(guò)程中的資源投入情況和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平等因素，構(gòu)建一個(gè)合理、公平、多贏的分配機(jī)制，是提升關(guān)鍵種群和支持種群合作積極性及實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)遠(yuǎn)合作的重要保障。

電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性對(duì)于行業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。研究電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定演化機(jī)制有利于提高生態(tài)系統(tǒng)各種群良性互動(dòng)，為電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展提供政策支持。然而，筆者構(gòu)建的三方演化博弈模型是基于對(duì)阿里巴巴生態(tài)系統(tǒng)的研究，并不完全適用于所有的電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，因而模型具有一定局限性，后續(xù)研究將進(jìn)一步改進(jìn)并作更深入的研究。