基于動(dòng)態(tài)演化博弈的電商平臺(tái)信用監(jiān)管策略研究

劉夢(mèng)茹，陳瑞義

(南京郵電大學(xué)管理學(xué)院，江蘇 南京 210003)

1 引言(Introduction)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，電子商務(wù)成長(zhǎng)迅速?；ヂ?lián)網(wǎng)的虛擬特性使電商平臺(tái)和消費(fèi)者之間出現(xiàn)信息不對(duì)稱，進(jìn)而導(dǎo)致售賣(mài)假貨、惡意競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)品質(zhì)量低下等問(wèn)題頻繁出現(xiàn)[1]。究其原因是商家追逐利益和電商平臺(tái)自身監(jiān)管責(zé)任意識(shí)的缺失[2]，由于電商平臺(tái)缺乏對(duì)商家的嚴(yán)格約束，部分商家為了追逐短期利益而出售低質(zhì)量產(chǎn)品，使得越來(lái)越多的消費(fèi)者對(duì)電商平臺(tái)的產(chǎn)品質(zhì)量提出質(zhì)疑，網(wǎng)絡(luò)信任危機(jī)由此產(chǎn)生。因此，網(wǎng)絡(luò)信任危機(jī)成為影響電子商務(wù)持續(xù)高效發(fā)展的主要問(wèn)題，電商平臺(tái)作為電子商務(wù)的主要媒介，其監(jiān)管職責(zé)不容忽視[3]。

2 文獻(xiàn)綜述(Literature review)

近年來(lái)，如何破解電商平臺(tái)的信用監(jiān)管困境成為廣大學(xué)者研究的熱點(diǎn)。從監(jiān)管必要性來(lái)看，趙宏霞等[4]指出電商平臺(tái)內(nèi)商家存在通過(guò)刷好評(píng)來(lái)提升商家店鋪評(píng)分的現(xiàn)象，造成商家之間惡意競(jìng)爭(zhēng)，嚴(yán)重破壞信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)；郭延祿等[5]指出由于電商平臺(tái)監(jiān)管體系不夠完善，平臺(tái)內(nèi)產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊、消費(fèi)者維權(quán)難等問(wèn)題不斷涌現(xiàn)。從監(jiān)管缺失的原因來(lái)看，汪旭暉等[6]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)電商平臺(tái)監(jiān)管不到位與自身的管理模式和商業(yè)模式有關(guān)；謝康等[7]指出監(jiān)管成本過(guò)重將造成電商平臺(tái)監(jiān)管責(zé)任意識(shí)的缺失。從解決措施來(lái)看，劉偉等[8]考察了固定和動(dòng)態(tài)懲罰機(jī)制下的平臺(tái)監(jiān)管策略，并指出動(dòng)態(tài)懲罰機(jī)制能使雙方策略演化至穩(wěn)定狀態(tài)且平臺(tái)選擇“自律”行為策略與懲罰上限呈正相關(guān)；汪旭暉等[2]通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)懲罰和激勵(lì)機(jī)制下電商平臺(tái)和商家的博弈模型，進(jìn)一步指出動(dòng)態(tài)懲罰和激勵(lì)機(jī)制相結(jié)合易達(dá)到電商平臺(tái)信用監(jiān)管的動(dòng)態(tài)平衡。從研究方法來(lái)看，博弈模型是多數(shù)學(xué)者研究電子商務(wù)領(lǐng)域常用到的方法。王曉燕[9]運(yùn)用進(jìn)化博弈模型分析網(wǎng)絡(luò)信用問(wèn)題，認(rèn)為第三方評(píng)價(jià)能夠正面促進(jìn)電商平臺(tái)的監(jiān)管。楊豐梅等[10]基于博弈論，探究了C2B2C電商信用監(jiān)管機(jī)制，其中C2B2C是指顧客通過(guò)企業(yè)電子商務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)顧客與企業(yè)之間、顧客與顧客之間信息交流的模式。汪旭暉等[2]基于政府治理視角下，采用動(dòng)態(tài)演化博弈方法探究電商平臺(tái)的信用監(jiān)管機(jī)制。毛文娟等[11]基于激勵(lì)視角下，構(gòu)建“消費(fèi)者—商家—平臺(tái)”三方演化博弈模型，探究平臺(tái)社會(huì)責(zé)任治理問(wèn)題。

綜上所述，盡管有學(xué)者對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰機(jī)制下電商平臺(tái)信用監(jiān)管的成效進(jìn)行了研究，但缺乏不同獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰機(jī)制組合下對(duì)電商平臺(tái)和商家影響的深入探討。并且，多數(shù)學(xué)者是基于獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰為靜態(tài)的假設(shè)，使用演化博弈模型對(duì)電商平臺(tái)信用監(jiān)管問(wèn)題開(kāi)展的研究。鑒于此，本文采用演化博弈方法，以有限理性為分析框架[12]，構(gòu)建電商平臺(tái)和商家的博弈模型，深入分析靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰、動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰、靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰及動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰四種獎(jiǎng)懲機(jī)制下雙方的策略選擇。

3 不同獎(jiǎng)懲機(jī)制下演化博弈模型構(gòu)建與分析(Construction and analysis of evolutionary game model under static incentive mechanism)

3.1 靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰

3.1.1 基本假設(shè)與模型構(gòu)建

電商平臺(tái)與商家的收益矩陣如表1所示。

表1 商家和電商平臺(tái)收益矩陣Tab.1 Merchant and e-commerce platform revenue matrix

由公式(4)可知，商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)策略時(shí)群體概率的增長(zhǎng)率dx/dt與誠(chéng)信和失信經(jīng)營(yíng)收益的差額R1-R2、電商平臺(tái)獎(jiǎng)勵(lì)金額A和懲罰金額F呈正相關(guān)，與誠(chéng)信與失信經(jīng)營(yíng)成本的差額C1-C2呈負(fù)相關(guān)。由公式(5)可知，電商平臺(tái)選擇積極監(jiān)管策略時(shí)群體的增長(zhǎng)率dy/dt與獎(jiǎng)勵(lì)金額A呈負(fù)相關(guān)，與懲罰金額F呈正相關(guān)。

3.1.2 穩(wěn)定性分析

由復(fù)制動(dòng)態(tài)方程組可得到系統(tǒng)的五個(gè)均衡點(diǎn)：(0,0)、

電商平臺(tái)在積極監(jiān)管策略下，若使其獎(jiǎng)懲機(jī)制發(fā)揮作用，需滿足商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)獲得的收益高于商家失信經(jīng)營(yíng)獲得的收益，即A+R1-C1＞-F+R2-C2。在滿足以上條件時(shí)進(jìn)行穩(wěn)定性分析，各均衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析結(jié)果如表2所示。

表2 靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰機(jī)制下系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析結(jié)果Tab.2 Stability analysis results of system equilibrium points under static reward and static penalty mechanisms

分析表2可知，均衡點(diǎn)(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1) 都不具有穩(wěn)定性，是該博弈系統(tǒng)的鞍點(diǎn)。是該博弈系統(tǒng)的一個(gè)穩(wěn)定均衡點(diǎn)，但并不具有漸進(jìn)穩(wěn)定性，電商平臺(tái)和商家的策略演化軌跡圍繞形成閉環(huán)曲線。因此，在靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰機(jī)制下，電商平臺(tái)和商家之間不存在演化穩(wěn)定策略。

3.2 動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰

為探究有效的獎(jiǎng)懲措施，假設(shè)電商平臺(tái)獎(jiǎng)勵(lì)力度與商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的選擇相關(guān)，即電商平臺(tái)給誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)商家的獎(jiǎng)勵(lì)為，A表示獎(jiǎng)勵(lì)上限值，懲罰值仍為常量F。對(duì)應(yīng)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程組：

復(fù)制動(dòng)態(tài)方程組可得到系統(tǒng)的五個(gè)均衡點(diǎn)(0,0)、(0,1)、

由公式(7)可知，商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)策略時(shí)群體概率的增長(zhǎng)率dx/dt與誠(chéng)信和失信經(jīng)營(yíng)收益的差額R1-R2、電商平臺(tái)獎(jiǎng)勵(lì)金額A(x)和懲罰金額F呈正相關(guān)，與誠(chéng)信和失信經(jīng)營(yíng)成本的差額C1-C2呈負(fù)相關(guān)。電商平臺(tái)選擇積極監(jiān)管策略時(shí)群體的增長(zhǎng)率dy/dt與獎(jiǎng)勵(lì)金額A(x)呈負(fù)相關(guān)，與懲罰金額F呈正相關(guān)。

電商平臺(tái)在積極監(jiān)管策略下，要想讓其獎(jiǎng)懲機(jī)制發(fā)揮作用，需滿足商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)獲得的收益高于商家失信經(jīng)營(yíng)獲得的收益，即xA+R1-C1＞-F+R2-C2。在滿足以上條件時(shí)進(jìn)行穩(wěn)定性分析，各均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析結(jié)果如表3所示。

表3 動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰機(jī)制下系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析結(jié)果Tab.3 Stability analysis results of system equilibrium points under dynamic reward and static penalty mechanisms

由表3分析可知，均衡點(diǎn)(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1) 都不具有穩(wěn)定性，是該博弈系統(tǒng)的鞍點(diǎn)。同理，電商平臺(tái)和商家的策略演化軌跡圍繞(x2*,y2*)形成閉環(huán)曲線，(x2*,y2*)并不是演化的穩(wěn)定策略(ESS)。因此，在動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰機(jī)制下，電商平臺(tái)和商家之間同樣不存在演化穩(wěn)定策略。

3.3 靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰

假設(shè)電商平臺(tái)的懲罰力度與商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)策略相關(guān)，即電商平臺(tái)對(duì)于失信經(jīng)營(yíng)商家實(shí)施的懲罰為F表示懲罰上限值，獎(jiǎng)勵(lì)值仍設(shè)為常量A。復(fù)制動(dòng)態(tài)方程組如下：

由復(fù)制動(dòng)態(tài)方程組可得到系統(tǒng)的五個(gè)均衡點(diǎn)(0,0)、(0,1)、由公式(8)可知，商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)策略時(shí)群體概率的增長(zhǎng)率dx/dt與誠(chéng)信和失信經(jīng)營(yíng)收益的差額R1-R2、電商平臺(tái)獎(jiǎng)勵(lì)金額A和懲罰金額F(x)呈正相關(guān)，與誠(chéng)信與失信經(jīng)營(yíng)成本的差額C1-C2呈負(fù)相關(guān)。由公式(5)可知，電商平臺(tái)選擇積極監(jiān)管策略時(shí)群體的增長(zhǎng)率dy/dt與獎(jiǎng)勵(lì)金額A呈負(fù)相關(guān)，與懲罰金額F(x)呈正相關(guān)。

同理，在滿足前提條件A+R1-C1＞-(1 -x)F+R2-C2的情況下進(jìn)行穩(wěn)定性分析，各均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析結(jié)果如表4所示。

表4 靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰機(jī)制下系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析結(jié)果Tab.4 Stability analysis results of system equilibrium points under static reward and dynamic penalty mechanisms

分析表4可知，均衡點(diǎn)(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1) 都不具有穩(wěn)定性，是該博弈系統(tǒng)的鞍點(diǎn)。是該博弈系統(tǒng)的一個(gè)穩(wěn)定的焦點(diǎn)，電商平臺(tái)和商家的系統(tǒng)演化過(guò)程是一個(gè)漸進(jìn)穩(wěn)定的焦點(diǎn)，因此商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率為，電商平臺(tái)選擇積極監(jiān)管的概率為。

3.4 動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰

假設(shè)電商平臺(tái)對(duì)商家的獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰都與商家選擇的經(jīng)營(yíng)策略有關(guān)，即電商平臺(tái)給誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)商家的獎(jiǎng)勵(lì)為A(x)=x·A，A表示獎(jiǎng)勵(lì)上限值；電商平臺(tái)對(duì)失信經(jīng)營(yíng)商家的懲罰為F(x)=(1 -x)·F，F(xiàn)表示懲罰上限值。復(fù)制動(dòng)態(tài)方程組如下：

由表5分析可知，均衡點(diǎn)(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1) 都不具有穩(wěn)定性，是該博弈系統(tǒng)的鞍點(diǎn)。(,)是該博弈系統(tǒng)的一個(gè)穩(wěn)定的焦點(diǎn)，電商平臺(tái)和商家的系統(tǒng)演化過(guò)程是一個(gè)漸進(jìn)穩(wěn)定的焦點(diǎn)，因此商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率為，電商平臺(tái)選擇積極監(jiān)管的概率為。

表5 動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰機(jī)制下系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析結(jié)果Tab.5 Stability analysis results of system equilibrium points under dynamic reward and dynamic penalty mechanisms

4 仿真分析(Simulation analysis)

為了更加直觀清晰地了解經(jīng)營(yíng)成本、經(jīng)營(yíng)收益、電商平臺(tái)的獎(jiǎng)懲對(duì)商家經(jīng)營(yíng)策略行為選擇的影響及其演化趨勢(shì)，采用MATLAB軟件對(duì)上述因素進(jìn)行數(shù)值仿真分析，考慮實(shí)際情況及等式平衡原則[13]，數(shù)值仿真分析的默認(rèn)取值A(chǔ)=20、F=40、C1=20、C2=10、R1=20和R2=30。設(shè)置x、y的初始值為0.1，各主體演化路徑如圖1所示。

圖1 不同獎(jiǎng)懲機(jī)制下電商平臺(tái)和商家的演化路徑Fig.1 The evolutionary path of e-commerce platforms and businesses under different reward and penalty mechanisms

由圖1(a)和圖1(b)可知，靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰機(jī)制和動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰機(jī)制下，演化博弈過(guò)程是一個(gè)分別圍繞穩(wěn)定中心點(diǎn)進(jìn)行周期運(yùn)動(dòng)的閉環(huán)曲線，沒(méi)有穩(wěn)定點(diǎn)。在兩種激勵(lì)機(jī)制下，電商平臺(tái)積極監(jiān)管和商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)呈現(xiàn)周期性的行為，都無(wú)法使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

由圖1(c)和圖1(d)可知，靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰和動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰機(jī)制下，電商平臺(tái)和商家的博弈系統(tǒng)演化路徑呈螺旋收斂趨勢(shì)，分別穩(wěn)定于，并且在動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰機(jī)制下，電商平臺(tái)積極監(jiān)管和商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率更高。因此，以動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰機(jī)制為例，進(jìn)一步探究誠(chéng)信與失信經(jīng)營(yíng)成本差額、誠(chéng)信與失信經(jīng)營(yíng)收益差額、獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰力度對(duì)雙方策略選擇的影響。

由圖2(a)可知，商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率與商家采取誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)和采取失信經(jīng)營(yíng)策略成本的差額C1-C2呈負(fù)相關(guān)，意味著當(dāng)誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)需要花費(fèi)的成本越高，商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率就越低。由圖2(b)可知，電商平臺(tái)隨商家采取誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)與商家采取失信經(jīng)營(yíng)策略的成本差額越高，其積極監(jiān)管的概率就越高，也就意味當(dāng)商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)所需花費(fèi)的成本較高時(shí)，其選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率就越低，此時(shí)電商平臺(tái)會(huì)加大監(jiān)管力度，當(dāng)兩種經(jīng)營(yíng)策略成本之差為20時(shí)，電商平臺(tái)積極監(jiān)管的概率y為1。

圖2 誠(chéng)信與失信經(jīng)營(yíng)成本差額對(duì)商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)和電商平臺(tái)積極監(jiān)管概率的影響Fig.2 The impact of the cost difference between honest and dishonest operation on the probability of businesses' honest operation and positive supervision of e-commerce platforms

由圖3(a)可知，商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率與商家采取誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)和采取失信經(jīng)營(yíng)策略的收益差額R1-R2呈正相關(guān)，意味著當(dāng)誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)給商家?guī)?lái)的收益較高時(shí)，商家選擇誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率就越高。由圖3(b)可知，電商平臺(tái)積極監(jiān)管概率隨著商家誠(chéng)信與失信經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的收益差額R1-R2的增加而減小，也就意味著當(dāng)誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)給商家?guī)?lái)的收益越高時(shí)，此時(shí)電商平臺(tái)會(huì)降低監(jiān)管力度，當(dāng)商家采取誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)和采取失信經(jīng)營(yíng)策略的收益差額R1-R2為10時(shí)，電商平臺(tái)積極監(jiān)管的概率y為0。

圖3 誠(chéng)信與失信經(jīng)營(yíng)收益差額對(duì)商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)和電商平臺(tái)積極監(jiān)管概率的影響Fig.3 The impact of the income difference between honest and dishonest operation on the probability of businesses' honest operation and positive supervision of e-commerce platforms

由圖4(a)和圖4(b)可知，在其他參數(shù)保持不變的條件下，隨著電商平臺(tái)獎(jiǎng)勵(lì)力度A的增加，x和y都減小，x變化幅度較小，y變化幅度較大。適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)勵(lì)在初期會(huì)對(duì)商家有一定的激勵(lì)效果，而隨著獎(jiǎng)勵(lì)力度A越大，電商平臺(tái)積極監(jiān)管成本越高，電商平臺(tái)積極監(jiān)管的概率y就會(huì)降低，此時(shí)商家存在機(jī)會(huì)主義行為，其誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的概率x也會(huì)降低。適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)勵(lì)能夠促進(jìn)商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)，當(dāng)獎(jiǎng)勵(lì)額度過(guò)高時(shí)，反而無(wú)法達(dá)到較好的效果。

圖4 獎(jiǎng)勵(lì)力度對(duì)商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)和電商平臺(tái)積極監(jiān)管概率的影響Fig.4 The impact of reward strength on the probability of businesses' honest operation and positive supervision of e-commerce platforms

由圖5(a)和圖5(b)可知，在其他參數(shù)保持不變的條件下，隨著電商平臺(tái)懲罰力度F的增加，x增加，y減小，x變化幅度較小，y變化幅度較大。較高的懲罰具有一定的震懾作用，一方面有利于提升商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)概率x和產(chǎn)品質(zhì)量，吸引更多消費(fèi)者，另一方面在一定程度上可以使電商平臺(tái)減少其監(jiān)督工作量，降低其監(jiān)管成本。

圖5 懲罰力度對(duì)商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)和電商平臺(tái)積極監(jiān)管概率的影響Fig.5 The impact of penalty intensity on the probability of businesses' honest operation and positive supervision of e-commerce platforms

5 結(jié)論(Conclusion)

本文利用演化博弈理論構(gòu)建獎(jiǎng)懲機(jī)制下電商平臺(tái)和商家的博弈模型，通過(guò)數(shù)值計(jì)算和仿真分析可知，動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲機(jī)制更利于電商平臺(tái)平穩(wěn)發(fā)展。(1)與靜態(tài)獎(jiǎng)懲策略相比，商家行為更容易受電商平臺(tái)動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲策略選擇的影響；(2)電商平臺(tái)采取動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲策略對(duì)商家進(jìn)行監(jiān)管時(shí)，更容易激勵(lì)商家選擇“誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)”策略；(3)電商平臺(tái)在采取動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲政策引導(dǎo)和激勵(lì)商家誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)時(shí)，應(yīng)制定合理的獎(jiǎng)懲措施，加大對(duì)失信經(jīng)營(yíng)商家的懲罰力度和誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)商家的獎(jiǎng)勵(lì)補(bǔ)貼，推進(jìn)電商市場(chǎng)監(jiān)管的動(dòng)態(tài)平衡，從而促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展。