但 斌,胡禎潔,李文博,眭蓉華

(1.重慶大學 經(jīng)濟與工商管理學院，重慶 400044；2.重慶大學 現(xiàn)代物流重慶市重點實驗室，重慶 400044)

0 引言

近年來，隨著新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的不斷興起，如MFG.com、航天云網(wǎng)、成都國龍等面向生產(chǎn)制造領(lǐng)域的第三方平臺應(yīng)運而生。他們聚焦于產(chǎn)品制造中的采購、生產(chǎn)、銷售等價值創(chuàng)造環(huán)節(jié)，依托資源整合和信息共享，聚集了大量來自相同或不同價值鏈的供應(yīng)商、制造商、分銷商和服務(wù)商等價值鏈成員，形成了基于第三方平臺的多主體參與和多業(yè)務(wù)協(xié)同的多價值鏈網(wǎng)絡(luò)[1-2]，為實現(xiàn)多價值鏈成員如制造商、供應(yīng)商和分銷商間的業(yè)務(wù)協(xié)同提供了有效支持，成為支撐多價值企業(yè)群開展合作的有效途徑[3]。以航天云網(wǎng)為例，一方面，平臺通過信息發(fā)布和供需匹配為平臺上的制造商、供應(yīng)商等多價值鏈成員提供更加個性、專業(yè)、及時且低成本的制造資源和服務(wù)，促進其實現(xiàn)采購、生產(chǎn)、銷售等業(yè)務(wù)協(xié)同，使企業(yè)間合作日益緊密[4]；另一方面，平臺利用資源整合和信息交互，支持制造商、供應(yīng)商等多價值鏈成員企業(yè)之間自由合作，打破了過去企業(yè)生產(chǎn)合作過程中在時間和空間上的限制，為平臺上的多價值鏈成員實現(xiàn)跨區(qū)域、跨鏈條間的交流，以及為應(yīng)對無法預測的市場需求變化而在更大范圍內(nèi)尋求合作的需要提供了支持和保障[5]。然而，由于平臺網(wǎng)絡(luò)交易的虛擬性和廣域性，第三方平臺上的多價值鏈成員之間存在信息不對稱，使制造交易市場中的用戶失信問題頻繁發(fā)生，特別是訂貨失信問題，導致平臺及平臺成員面臨的風險急劇上升[6]。對此，作為支撐多價值鏈企業(yè)群開展合作的媒介，第三方平臺除了為各成員提供交易場所和交易所需的基礎(chǔ)服務(wù)外，按照《網(wǎng)絡(luò)交易管理辦法》第26條規(guī)定，其監(jiān)管職責更是不容忽視[7]。另外，相比一般的電商平臺而言，面向制造業(yè)生產(chǎn)制造領(lǐng)域的第三方平臺協(xié)同交易的業(yè)務(wù)更多、范圍更廣、金額更大、周期更長且涉及環(huán)節(jié)更多、更復雜，任何一方失信都將對交易主體造成巨大影響。因此，基于面向制造業(yè)的第三方平臺多價值鏈網(wǎng)絡(luò)，研究平臺監(jiān)管下多價值鏈成員的交易失信問題，對第三方平臺實施合理、科學的運營策略，建立公平健康的交易環(huán)境，維護平臺及用戶利益，具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，學者們圍繞面向制造業(yè)的第三方平臺已經(jīng)展開了較為廣泛的研究。一些學者圍繞平臺的體系架構(gòu)搭建[8]、關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)[9-10]以及資源配置與調(diào)度[11-12]等展開研究，還有一些學者關(guān)注第三方平臺發(fā)展運營過程中的服務(wù)與定價、匹配投入以及資源共享與優(yōu)化等問題。例如，朱文興等[13]針對云制造平臺的服務(wù)定價問題，討論和分析了第三方平臺收取會員費和交易費兩種模式的最優(yōu)定價選擇問題；BASU等[14]考慮制造企業(yè)用戶異質(zhì)性，研究了平臺提供搜索匹配及認證服務(wù)對平臺定價策略的影響；CHEN等[15]以面向制造業(yè)的第三方平臺MFG.com為例，分析和討論了平臺匹配投入影響需求下的平臺最優(yōu)匹配投入策略問題；蘇凱凱等[16]以制造服務(wù)需求方和平臺運營方為研究對象，針對平臺成員間的資源共享與優(yōu)化問題，構(gòu)建了涵蓋服務(wù)質(zhì)量指標和柔性指標的非合作博弈模型。然而，以上研究主要聚焦于平臺技術(shù)和平臺服務(wù)定價等問題，關(guān)注平臺的中介職能，基于博弈主體完全理性假設(shè)，分析平臺和用戶的最優(yōu)策略，卻忽略了現(xiàn)實中的參與主體往往是有限理性和不完全信息的，而且忽視了第三方平臺作為交易媒介的監(jiān)管職能。因此，本文基于面向制造業(yè)的第三方平臺，聚焦平臺上的制造商和供應(yīng)商等多價值鏈成員間的交易行為，考慮博弈主體有限理性，采用演化博弈理論，討論和分析平臺監(jiān)管對多價值鏈成員交易行為演化路徑和演化均衡結(jié)果的影響。

另一類與本文密切相關(guān)的文獻是有關(guān)第三方平臺監(jiān)管及平臺監(jiān)管對用戶行為影響的研究。隨著平臺交易市場的不斷壯大，第三方平臺信用監(jiān)管問題受到學者的廣泛關(guān)注[17]。例如李冬冬等[18]針對P2P平臺網(wǎng)貸業(yè)務(wù)違規(guī)治理問題，分析了行業(yè)自律平臺監(jiān)管下網(wǎng)貸市場主體行為的動態(tài)演化機理和演化路徑；張麗等[19]針對電子商務(wù)中的商家欺詐交易問題，引入消費者投訴機制，構(gòu)建了平臺、商家和消費者的三方博弈模型；楊豐梅等[20]針對電商平臺交易失信問題，引入平臺信用監(jiān)管機制，采用演化博弈理論分析了商家和消費者的長期交易策略。雖然上述研究考慮了參與主體有限理性，討論和分析了平臺監(jiān)管對交易市場中個體行為的影響，但是平臺在監(jiān)管交易活動參與主體的過程中主要是監(jiān)管產(chǎn)品或服務(wù)提供方，忽視了對產(chǎn)品或服務(wù)需求方的監(jiān)管。然而，在面向制造業(yè)的第三方平臺上的交易活動中，參與交易的主體多為制造商、供應(yīng)商等企業(yè)，不僅參與博弈的主體多為有限理性和不完全信息，而且其交易涉及的業(yè)務(wù)范圍較大、金額較大、流程也更加復雜。因此，平臺上任意參與交易的主體均有可能失信且其失信對平臺及其他用戶均可能造成極大的損失，使得以上僅對產(chǎn)品或服務(wù)提供商進行監(jiān)管的研究難以適用于本文。

鑒于此，本文基于面向生產(chǎn)制造領(lǐng)域零部件采購業(yè)務(wù)的第三方平臺，以平臺上涉及采購交易的多個制造商和多個零部件供應(yīng)商等多價值鏈成員為研究對象，在制造商和供應(yīng)商有限理性下，采用演化博弈理論，構(gòu)建了一個以制造商和供應(yīng)商為博弈主體、平臺為第三方監(jiān)管者的演化博弈模型，分析第三方平臺對雙邊用戶均實施監(jiān)管措施時，制造商和供應(yīng)商策略選擇的動態(tài)演化機理和長期交易策略，討論了平臺不同監(jiān)管策略下制造商、供應(yīng)商等多價值鏈成員交易行為的演化路徑及系統(tǒng)的演化均衡狀態(tài)，為規(guī)范平臺市場主體行為、完善制造市場監(jiān)管體系提供理論參考。

1 問題描述與模型構(gòu)建

本文考慮一個持續(xù)經(jīng)營的面向生產(chǎn)制造領(lǐng)域、聚焦零部件采購業(yè)務(wù)的第三方平臺(以下簡稱平臺)，平臺上長期存在由多個制造商M組成的制造商群和多個零部件供應(yīng)商S組成的供應(yīng)商群，雙方之間長期進行零部件交易合作。供應(yīng)商以價格w在平臺上供應(yīng)單位成本為c的零部件，制造商從平臺采購零部件進行生產(chǎn)，能獲得價值為v的產(chǎn)品。市場需求是不確定的，假設(shè)市場需求服從兩點分布[dl,dh]，其中高市場需求dh出現(xiàn)的概率為α，低市場需求dl出現(xiàn)的概率為1-α，需求分布為供需雙方的共同知識[21]?？紤]供應(yīng)商產(chǎn)能、零部件生產(chǎn)提前期等因素，制造商需提前訂貨。由于制造商缺貨損失較大，為避免缺貨，市場需求實現(xiàn)之前，制造商在平臺上發(fā)出需求dh[22]，平臺推薦供應(yīng)商，雙方協(xié)商達成dh的意向合作訂單，供應(yīng)商接受訂單，組織生產(chǎn)。市場需求實現(xiàn)后，制造商確認最終訂貨量，供應(yīng)商發(fā)貨并在平臺上確認交易量。平臺監(jiān)管用戶交易全過程，制造商和供應(yīng)商在平臺上交易并受到平臺監(jiān)管的流程如圖1所示。

1.1 模型假設(shè)與收益支付矩陣

對制造商而言，考慮雙方提前達成dh的意向訂單，制造商確認最終訂貨時默認供應(yīng)商按dh生產(chǎn)供貨。當需求實現(xiàn)為dh時，制造商一定會以dh訂貨。而當需求實現(xiàn)為dl時，若制造商以dh訂貨，則庫存積壓，可用于下一期使用，但需承擔庫存成本ch(dh-dl)，其中ch為零部件單位庫存成本，因為零部件儲存對儲存場所和儲存條件的要求相同，所以本文假設(shè)制造商與供應(yīng)商的零部件單位庫存成本相同；若制造商以dl訂貨，則無庫存。因此，制造商確認最終訂貨時有兩種行為策略：①采取誠信行為策略SM1，即無論需求實現(xiàn)為dh還是dl都守信，以dh訂貨；②采取機會主義行為策略SM2，即在需求實現(xiàn)為dh時守信，以dh訂貨，在需求實現(xiàn)為dl時失信，以dl訂貨。

對供應(yīng)商而言，市場需求不確定為共同知識，且供應(yīng)商了解制造商在市場需求dl下有失信動機，因此供應(yīng)商組織生產(chǎn)時，也有兩種行為策略：①采用守信行為策略SS1，即按意向合作訂單以dh生產(chǎn)供貨；②采用失信行為策略SS2，根據(jù)經(jīng)驗和已有知識，以dl生產(chǎn)供貨。

與文獻[19-20]中第三方平臺僅對產(chǎn)品供應(yīng)商進行監(jiān)管的博弈模型不同，本文建模時考慮了平臺對制造商和供應(yīng)商雙邊用戶均進行監(jiān)管的情形。首先因為零部件采購交易過程中，零部件的生產(chǎn)和采購存在提前期，使需求預測存在誤差，所以由上文分析可知，供需雙方在達成意向合作訂單后均有動機失信；其次，因為零部件采購業(yè)務(wù)涉及主體主要是制造商和零部件供應(yīng)商等企業(yè)用戶，交易金額更大，流程更加復雜，所以任意參與交易主體失信都將對所有參與主體產(chǎn)生極大影響。因此，本文考慮第三方平臺既監(jiān)管制造商訂貨行為又監(jiān)管供應(yīng)商發(fā)貨行為的情形更加符合現(xiàn)實。當制造商未按意向訂單dh確認訂貨或供應(yīng)商未按dh發(fā)貨時，考慮到用戶失信對平臺聲譽和利益的影響，平臺將對失信方進行懲罰Fi(i=m,s)。

由以上分析可知，制造商群體內(nèi)所有參與交易的制造商的訂貨行為策略空間相同，均為{誠信行為策略SM1，機會主義行為策略SM2}；同理，供應(yīng)商群體內(nèi)所有參與交易的供應(yīng)商的生產(chǎn)供貨行為策略空間也相同，均為{守信行為策略SS1，失信行為策略SS2}。另外，考慮到交易過程中制造商和供應(yīng)商是有限理性的，難以實現(xiàn)一次決策最優(yōu)，需要在較長時間內(nèi)，經(jīng)過多次博弈，不斷修正自己的行為策略，模仿成功的策略或優(yōu)勝劣汰，最終達成群體內(nèi)部均衡。因此，本文采用演化博弈理論，每次隨機從制造商群體和供應(yīng)商群體中分別選擇一名進行博弈[23]，從而可得如下第三方平臺監(jiān)管下制造商和供應(yīng)商的收益：

(1)當制造商采取策略SM1，供應(yīng)商采取策略SS1時，制造商以dh訂貨，供應(yīng)商按dh交貨，制造商的收益為(v-w)dl+[α(v-w)-(1-α)ch](dh-dl)，即高需求下的收益與低需求下的收益和，扣除低需求下剩余零部件庫存成本后的期望收益；供應(yīng)商的收益為(w-c)dh。

(2)當制造商采取策略SM1，供應(yīng)商采取策略SS2時，制造商以dh訂貨，供應(yīng)商按dl供貨，若需求實現(xiàn)為dh，制造商將缺貨，產(chǎn)生缺貨損失cs(dh-dl)，其中cs為制造商單位缺貨成本。因缺貨由供應(yīng)商失信造成，制造商將得到供應(yīng)商的缺貨損失賠償λcs(dh-dl)，其中λ(0<λ<1)由平臺交易規(guī)則規(guī)定，一方失信使得另一方利益受損時，失信方賠償守信方損失的比例，則制造商的收益為α[(v-w)dl-(1-λ)cs(dh-dl)]；供應(yīng)商的收益為α[(w-c)dl-λcs(dh-dl)-Fs]，即市場需求dh下，供應(yīng)商因失信導致制造商缺貨，除了要給予制造商一定賠償外，其失信行為還會被平臺發(fā)現(xiàn)，并接受平臺懲罰Fs。若需求實現(xiàn)為dl，雖然供應(yīng)商供給少于制造商訂貨量，但是恰好可以滿足市場需求，則制造商的收益為(1-α)(v-w)dl；供應(yīng)商的收益為(1-α)[(w-c)dl-Fs]，即雖然供應(yīng)商失信未使制造商利益受損，但是其不能按訂單量交貨的失信行為仍會被平臺發(fā)現(xiàn)并受到懲罰Fs。

(3)當制造商采取策略SM2，供應(yīng)商采取策略SS1時，若需求實現(xiàn)為dh，制造商以dh訂貨，供應(yīng)商按dh交貨，則制造商的收益為α(v-w)dh，供應(yīng)商的收益為α(w-c)dh。若需求實現(xiàn)為dl，制造商以dl訂貨，供應(yīng)商按dh供貨，供應(yīng)商庫存積壓，則制造商的收益為(1-α)[(v-w)dl-Fm-λch(dh-dl)]，即市場需求dl下，制造商失信導致供應(yīng)商庫存積壓，除了要賠償供應(yīng)商部分庫存損失λch(dh-dl)外，其未按dh訂貨的失信行為還要受到平臺的懲罰Fm；而供應(yīng)商采取守信策略獲得收益(1-α)[(w-c)dl-(1-λ)ch(dh-dl)]。

(4)當制造商采取策略SM2，供應(yīng)商采取策略SS2時，若需求實現(xiàn)為dh，制造商以dh訂貨，供應(yīng)商按dl交貨，則與(2)中需求實現(xiàn)為dh的情形一樣，制造商的收益為α[(v-w)dl-(1-λ)cs(dh-dl)]，供應(yīng)商的收益為α[(w-c)dl-λcs(dh-dl)-Fs]；若需求實現(xiàn)為dl，制造商以dl訂貨，供應(yīng)商按dl交貨，供應(yīng)恰好滿足需求，雖然雙方利益未受損，但是制造商未按合同約定量dh訂貨的失信行為仍會受到懲罰Fm，則制造商的收益為(1-α)[(v-w)dl-Fm]；因制造商先以dl訂貨，供應(yīng)商按dl交貨，則供應(yīng)商未按dh生產(chǎn)供貨的行為不能被平臺發(fā)現(xiàn)，因此供應(yīng)商的收益為(1-α)(w-c)dl。

根據(jù)以上描述，可得收益支付矩陣如表1所示。

表1 第三方平臺監(jiān)管下的多價值鏈成員收益支付矩陣

博弈主體收益制造商供應(yīng)商制造商供應(yīng)商SM1SS1(v-w)dl+[α(v-w)-(1-α)ch](dh-dl)(w-c)dhSS2(v-w)dl-α(1-λ)cs(dh-dl)(w-c)dl-αλcs(dh-dl)-FsSM2SS1(v-w)dl+[α(v-w)-(1-α)λch](dh-dl)-(1-α)Fm(w-c)dl+[α(w-c)-(1-α)(1-λ)ch](dh-dl)SS2(v-w)dl-α(1-λ)cs(dh-dl)-(1-α)Fm(w-c)dl-αλcs(dh-dl)-αFs

注：w為零部件批發(fā)價格；c為單位零部件成本；dh為市場高需求；dl為市場低需求；v為零部件生產(chǎn)的產(chǎn)品價值；α為市場高需求出現(xiàn)的概率；ch為零部件單位庫存成本；cs為零部件單位缺貨成本；λ為平臺交易規(guī)定的失信賠償比例；Fi為平臺對制造商或供應(yīng)商失信的懲罰，i=m,s。

1.2 制造商和供應(yīng)商行為策略演化博弈模型

在制造商群體中，采取誠信行為策略SM1的制造商群體比例為x，采取機會主義行為策略SM2的制造商群體比例為1-x，0≤x≤1；在供應(yīng)商群體中，采取守信行為策略SS1的供應(yīng)商群體比例為y，采用失信行為策略SS2的群體比例為1-y，0≤y≤1。實際上，x和y也可以分別理解為單個制造商選擇誠信行為策略SM1和單個供應(yīng)商選擇守信行為策略SS1的概率[24]。

基于以上分析，采取策略SM1的制造商的期望收益

Ex=(v-w)dl+[yα(v-w)-y(1-α)

ch-(1-y)α(1-λ)cs](dh-dl)。

(1)

采取策略SM2的制造商的期望收益

E1-x=(v-w)dl+[yα(v-w)-y(1-α)

λch-(1-y)α(1-λ)cs](dh-dl)-(1-α)Fm。

(2)

制造商的平均期望收益

EM=xEx+(1-x)E1-x=(v-w)dl+

[yα(v-w)-(1-y)α(1-λ)cs-xy(1-α)

ch-(1-x)y(1-α)λch](dh-dl)-

(1-x)(1-α)Fm。

(3)

在演化博弈模型中，由Malthusian方程可知，群體選擇某策略的增長率等于其相對期望收益，只要采用該策略的個體期望收益比群體的平均期望收益高，采用該策略的群體數(shù)量就會增長[25]。因此本文中，若制造商采取策略SM1的期望收益大于群體的平均期望收益，則選擇策略SM1的制造商群體就會增加。因此，采取SM1策略的制造商群體的增長率可用采取策略SM1的制造商的期望收益Ex和制造商期望收益EM之差描述。設(shè)t(t為一個較長的時間)為演化時間，制造商和供應(yīng)商在這一時間內(nèi)會進行多次博弈，且不斷學習成功策略并修正自己的行為策略，即制造商和供應(yīng)商的策略選擇均隨時間t發(fā)生變化，則采取策略SM1的制造商群體的復制動態(tài)方程為

[Fm-y(1-λ)ch(dh-dl)]。

(4)

同理，求得采取策略SS1的供應(yīng)商群體的復制動態(tài)方程F(S)，從而可得第三方平臺監(jiān)管下制造商和供應(yīng)商行為策略演化博弈的復制動態(tài)方程組為：

F(M)=x(1-x)(1-α)[Fm-y(1-λ)

ch(dh-dl)];

F(S)=y(1-y){[(w-c)+αλcs](dh-dl)+

Fs-(1-x)(1-α){[(w-c)+(1-λ)ch]

(dh-dl)+Fs}}。

(5)

式中F(M)，F(xiàn)(S)分別表示采取誠信行為策略SM1的制造商和采取守信行為策略SS1的供應(yīng)商群體比例的演化增長速率?？梢娂哟蟊O(jiān)管懲罰力度和提高損失賠償比例會促使制造商和供應(yīng)商均趨向誠信交易，而增加零部件單位庫存成本則會減少雙方采取誠信行為策略和守信行為策略的群體數(shù)量。同時，對供應(yīng)商而言，增加零部件邊際收益和制造商單位缺貨成本，也會促使選擇守信策略的群體數(shù)量增加。另外，由式(5)可知，F(xiàn)(M)，F(xiàn)(S)還受到雙方群體內(nèi)采取誠信行為策略SM1/守信行為策略SS1的群體比例x/y的交互影響，反映了制造商和供應(yīng)商策略選擇的動態(tài)演化機理。鑒于此，下面將分析制造商和供應(yīng)商策略選擇的演化路徑與穩(wěn)定性。

2 制造商和供應(yīng)商的策略演化路徑與穩(wěn)定 性分析

由復制動態(tài)方程穩(wěn)定性原理知，復制動態(tài)方程的穩(wěn)定點一定滿足

(6)

據(jù)此對制造商和供應(yīng)商的演化穩(wěn)定策略(Evolutionary Stable Strategy, ESS)展開討論。

2.1 制造商的策略演化與穩(wěn)定性分析

根據(jù)式(5)，對采用策略SM1的制造商群體的復制動態(tài)方程關(guān)于x求偏導，可得

ch(dh-dl)]。

(7)

定理1當0

證明?Πm/?y=-(1-λ)ch(dh-dl)<0。當y=y0時，Πm=0，無論多少制造商選擇策略SM1，制造商群體均處于均衡狀態(tài)；當00，故由式(6)可知，x=0為制造商的ESS；當00，?F(M)/?x|x=0>0，?F(M)/?x|x=1<0，則x=1為制造商ESS，證畢。制造商群體策略選擇的動態(tài)演化示意如圖2所示。

結(jié)合定理1和圖2可知，制造商群體內(nèi)采用誠信行為策略群體比例隨著守信供應(yīng)商群體比例的增加而減少。這是因為當供應(yīng)商群體中守信供應(yīng)商群體比例較高時，制造商采取策略SM1的演化路徑趨于0，即制造商趨于采用機會主義行為策略；反之，當守信供應(yīng)商群體比例較低時，制造商采取策略SM1的演化路徑趨于1，即制造商趨于采取誠信行為策略。由此反映，供應(yīng)商群體守信程度越高，供應(yīng)商按dh向制造商供貨的概率也越高，需求dl下制造商選擇守信的庫存量增加，庫存成本增加，因此制造商趨于選擇失信，即采用機會行為策略的制造商數(shù)量增加；反之，供應(yīng)商失信程度越高，制造商匹配到按dl供貨的供應(yīng)商的概率越大，需求dl下制造商選擇守信策略的成本降低，因此制造商趨于守信，即采用誠信行為策略的制造商數(shù)量增加。

2.2 供應(yīng)商的策略演化與穩(wěn)定性分析

根據(jù)式(5)，對采用策略SS1的供應(yīng)商群體的復制動態(tài)方程關(guān)于y求偏導，可得

Fs-(1-x)(1-α){[(w-c)+(1-λ)ch]

(dh-dl)+Fs}}。

(8)

定理2當0

證明?Πs/?y=(1-α){[(w-c)+(1-λ)ch](dh-dl)+Fs}>0。當00，?F(S)/?y|y=0>0，?F(S)/?y|y=1<0，故由式(6)可知，y=1為供應(yīng)商的ESS；當00，則y=0為供應(yīng)商的ESS，證畢。供應(yīng)商策略選擇的動態(tài)演化示意如圖3所示。

結(jié)合定理2和圖3可知，守信供應(yīng)商群體比例隨著誠信制造商群體比例的增加而增加。這是因為，當采取誠信行為策略SM1的制造商群體比例較高時，供應(yīng)商采取策略SS1的演化路徑趨于1，即采用守信策略的供應(yīng)商數(shù)量增加；反之，當采取誠信行為策略SM1的制造商群體比例較低時，供應(yīng)商采取策略SS1的演化路徑趨于0，即采用守信策略的供應(yīng)商數(shù)量減少。由此反映，制造商群體內(nèi)采用誠信行為的制造商比例越高，即需求dl下制造商群體的守信程度越高，供應(yīng)商匹配到誠信制造商的概率越高，此時供應(yīng)商采用守信策略的期望收益大于采用失信策略的期望收益，由此選擇守信策略的供應(yīng)商數(shù)量增加。

3 基于平臺監(jiān)管的系統(tǒng)演化博弈分析

前面分析了制造商和供應(yīng)商策略演化的臨界條件和演化路徑，下面將分析平臺不同監(jiān)管懲罰力度下的系統(tǒng)演化均衡狀態(tài)，討論平臺監(jiān)管懲罰力度對制造商和供應(yīng)商組成的動態(tài)系統(tǒng)演化穩(wěn)定結(jié)果的影響。

3.1 演化穩(wěn)定策略

根據(jù)演化博弈復制動態(tài)思想，復制動態(tài)方程的均衡點不一定是ESS，但ESS一定是復制動態(tài)方程的均衡點。因此，根據(jù)式(5)求解制造商和供應(yīng)商組成的復制動態(tài)系統(tǒng)的局部均衡點，可得定理3。

定理3制造商和供應(yīng)商組成的復制動態(tài)系統(tǒng)的局部均衡點如下：

定理3中對[(1-α)(1-λ)ch-α(w-c)-αλcs](dh-dl)>0的限制是為了保證平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰措施有意義。當[(1-α)(1-λ)ch-α(w-c)-αλcs](dh-dl)<0時，表示在平臺不監(jiān)管的情形下，制造商采用機會主義行為時，供應(yīng)商采用失信策略的收益小于采用守信策略的收益，這種情況在實際中不常見，因此本文不進行討論。

為分析該演化博弈系統(tǒng)的ESS，討論系統(tǒng)局部均衡點的穩(wěn)定性，首先給出以下引理：

引理1系統(tǒng)局部均衡點的穩(wěn)定性可以通過動態(tài)系統(tǒng)Jacobi矩陣的行列式(DetJ)和跡(TrJ)的符號來判斷。當局部均衡點對應(yīng)的DetJ>0，TrJ<0同時成立時，該均衡點是局部穩(wěn)定的，即為系統(tǒng)ESS[26]。

因此，由式(5)可得制造商和供應(yīng)商組成的演化博弈系統(tǒng)的Jacobi矩陣為

式中：a11=(1-2x)(1-α)[Fm-y(1-λ)ch(dh-dl)]，a12=-x(1-x)(1-α)(1-λ)ch(dh-dl)，a21=y(1-y)(1-α){[(1-λ)ch+(w-c)](dh-dl)+Fs}，a22=(1-2y){[(w-c)+αλcs](dh-dl)+Fs-(1-x)(1-α){[(1-λ)ch+(w-c)](dh-dl)+Fs}}。

該動態(tài)系統(tǒng)Jacobi矩陣的行列式和跡分別為DetJ=a11×a22-a12×a21，TrJ=a11+a22。根據(jù)引理1，判斷各局部均衡點的DetJ，TrJ符號，得該復制動態(tài)系統(tǒng)局部均衡點的穩(wěn)定性如表2所示。

表2 制造商和供應(yīng)商組成的動態(tài)系統(tǒng)局部均衡點的穩(wěn)定性

通過分析表2得系統(tǒng)ESS，如定理4所示。

定理4①當FmFs0，則E2(0,1)為系統(tǒng)唯一的ESS；若FsFm0，F(xiàn)s∈[0,+∞)時，E4(1,1)均為系統(tǒng)唯一的ESS。

定理4說明，當平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度較小時，若平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度較大，則系統(tǒng)趨向于(機會主義，守信)策略演化，如圖4a所示；若平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度較小，則系統(tǒng)無ESS，如圖4b所示。當平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度較大時，不論平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度較大或較小，系統(tǒng)均趨向于(誠信，守信)策略演化，如圖4c所示。

3.2 基于平臺監(jiān)管的演化博弈結(jié)果分析

作為監(jiān)管主體，第三方平臺在監(jiān)管多價值鏈成員交易行為、解決交易糾紛、維護平臺市場誠信交易環(huán)境中發(fā)揮著不可替代的作用；又由定理4可知，平臺監(jiān)管懲罰力度不同對制造商和供應(yīng)商組成的演化博弈系統(tǒng)均衡狀態(tài)有較大影響。因此，本節(jié)結(jié)合定理4和表2，討論和分析平臺不同監(jiān)管懲罰力度對制造商和供應(yīng)商策略選擇的影響。

3.2.1 平臺監(jiān)管懲罰力度較小的情形

本節(jié)基于平臺監(jiān)管懲罰力度較小的情形，首先分析平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度較小時，雙方策略的演化穩(wěn)定性。對比表2中的情形1和情形2，有命題1成立。

命題1當Fm

命題1說明，當平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度小于其采用機會行為的額外收益時，選擇守信策略的供應(yīng)商數(shù)量隨Fs的減小而減小，而采用誠信行為策略的制造商的數(shù)量隨Fs的減小而增大。這是因為當FmFs0，即平臺對供應(yīng)商失信的監(jiān)管懲罰力度大于供應(yīng)商失信的額外收益時，供應(yīng)商一定會守信，由表1知，此時制造商采用策略SM2的收益更高，則制造商會采用SM2策略，采用SM1策略的制造商數(shù)量減少，群體比例趨于0；當Fs

其次分析平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度較小時，制造商和供應(yīng)商策略選擇的演化路徑。對比表2中的情形2和情形4，有命題2成立。

命題2當Fs

命題2說明，當平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度Fs小于其失信獲得的額外收益時，采用誠信行為策略SM1的制造商和選擇守信策略SS1的供應(yīng)商的群體比例均隨平臺對制造商監(jiān)管懲罰力度Fm的增加而增加。這是因為當FsFm0，采用誠信行為策略的制造商比例增加，且最終穩(wěn)定于選擇誠信行為策略。由表1可知，對供應(yīng)商而言，此時采用守信策略的收益遠大于選擇失信策略的收益，因此供應(yīng)商趨于采用守信行為策略，守信供應(yīng)商比例增加。由此可見，即使平臺對供應(yīng)商失信的監(jiān)管懲罰力度較小，只要平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度較大，制造商和供應(yīng)商誠信交易的積極性就會較高。因此，平臺可以通過僅對制造商采取嚴格的監(jiān)管懲罰措施的方法，達到激勵制造商和供應(yīng)商誠信交易、提高平臺用戶整體守信率的目的。

3.2.2 平臺監(jiān)管懲罰力度較大的情形

由式(5)可知，平臺加大監(jiān)管懲罰力度會促使制造商和供應(yīng)商趨向誠信交易，因此本節(jié)將討論平臺監(jiān)管懲罰力度較大的情形。首先分析平臺對制造商監(jiān)管懲罰力度較大時，雙方策略演化的穩(wěn)定性。對比表2中的情形3和情形4，有命題3成立。

命題3當Fm>Fm0，F(xiàn)s∈[0,+∞)時，制造商的ESS為x=1，供應(yīng)商的ESS為y=1。

命題3說明，當平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度大于其采用機會行為的額外收益時，不論平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度如何，系統(tǒng)最終演化穩(wěn)定于(誠信行為，守信)策略。因為當平臺對制造商失信的監(jiān)管懲罰力度較大時，對制造商而言，其投機獲得的額外收益不足以補足平臺對其失信的懲罰，所以制造商趨于采取誠信行為策略SM1，且這種策略選擇是穩(wěn)定的。對供應(yīng)商而言，當所有制造商均穩(wěn)定于采用策略SM1時，由表1知，供應(yīng)商守信的收益大于其失信的收益，所以供應(yīng)商最終也穩(wěn)定于選擇守信策略SS1，最終整個博弈系統(tǒng)趨于向均衡點(誠信行為，守信)演化。由此可見，第三方平臺在運營過程中，可以通過對制造商收取較高的罰金達到約束雙方行為、促使供需雙方誠信交易的目的。

其次分析平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度較大對雙方策略選擇穩(wěn)定性的影響，對比表2中的情形1和情形3，有命題4成立。

命題4當Fs>Fs0時，供應(yīng)商的ESS為y=1；制造商ESS的選擇僅取決于平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度Fm，而不受供應(yīng)商策略選擇和平臺對供應(yīng)商監(jiān)管懲罰力度Fs的影響。

命題4說明，當平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度大于其失信獲得的額外收益時，即使供應(yīng)商守信，制造商也可能不守信。因為當Fs>Fs0，等價于αFs>[(1-α)(1-λ)ch-α(w-c)-αλcs](dh-dl)，即供應(yīng)商采用失信策略被平臺發(fā)現(xiàn)后受到的懲罰大于其失信帶來的利潤增量時，失信策略為供應(yīng)商的次優(yōu)策略，供應(yīng)商選擇守信，且這種策略是穩(wěn)定的。對制造商而言，若供應(yīng)商選擇守信，由表1可知，此時制造商的策略選擇取決于平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度Fm：當Fm>Fm0時，制造商選擇采用策略SM1的收益大于采用策略SM2的收益，制造商趨于采用策略SM1，整個博弈系統(tǒng)趨于向策略組合(誠信行為，守信)演化；反之，當Fm

4 仿真分析

前文以演化博弈的思想對平臺不同監(jiān)管策略下制造商和供應(yīng)商在第三方平臺上交易行為的演化路徑和演化穩(wěn)定狀態(tài)進行了理論研究，為更加直觀地展示不同約束條件及平臺監(jiān)管懲罰力度對制造商和供應(yīng)商組成的博弈系統(tǒng)動態(tài)演化路徑與演化均衡狀態(tài)的影響，下面用MATLAB R2018a對制造商和供應(yīng)商策略的演化過程進行數(shù)值仿真，并分析各相關(guān)變量對系統(tǒng)演化路徑的影響。

4.1 演化策略仿真分析

根據(jù)前文的基本假設(shè)，結(jié)合不同約束條件下參數(shù)間的相互關(guān)系，對系統(tǒng)參數(shù)賦值，取w=5，c=2，cs=6，ch=1.5，dh=30，dl=10，α=0.1，λ=0.5。為檢驗平臺不同監(jiān)管懲罰力度下的系統(tǒng)演化均衡狀態(tài)，對應(yīng)表2中的4種情形，分別取Fm=10、Fs=20，F(xiàn)m=10、Fs=5，F(xiàn)m=20、Fs=20，F(xiàn)m=20，F(xiàn)s=5，制造商群體中采用誠信行為策略的群體比例和供應(yīng)商群體中守信供應(yīng)商群體的初始比例均為0.1，0.3，0.5，0.6，0.7，0.9，仿真時間為[0,20]，得仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5a～圖5d分別表示平臺不同監(jiān)管懲罰力度下的系統(tǒng)演化路徑，其中x，y軸分別表示采取策略SM1的制造商和采取策略SS1的供應(yīng)商的群體比例。由圖5a可知，當平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度較大，對制造商監(jiān)管懲罰力度較小時，給定制造商和供應(yīng)商不同初始值狀態(tài)下，系統(tǒng)最終穩(wěn)定于(機會主義，守信)策略，且該策略群體的初始比例越大，系統(tǒng)演化至穩(wěn)定狀態(tài)的速度越快。圖5b表示，當平臺對制造商和供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度均較小時，平臺監(jiān)管措施失效，系統(tǒng)無演化穩(wěn)定均衡點，且最終的演化狀態(tài)具有較大的隨機性。對比圖5c和圖5d可見，當平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度較大時，無論平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度大或小，最終系統(tǒng)都演化穩(wěn)定于(誠信，守信)策略，且系統(tǒng)達到均衡狀態(tài)的速度隨雙方采取正向策略群體的初始比例的增加而增加。

綜上所述，以上4種仿真結(jié)果較好地驗證了前文對4種平臺不同監(jiān)管懲罰力度情形下，系統(tǒng)演化路徑及ESS的分析。圖5a、圖5c和圖5d的演化結(jié)果還表明，在基本假設(shè)和相關(guān)約束條件下，采取誠信行為策略的制造商和采取守信策略的供應(yīng)商群體的初始比例對系統(tǒng)最終演化均衡結(jié)果無影響，但采用該策略群體的初始比例值越大，系統(tǒng)達到均衡狀態(tài)的速度越快。

4.2 參數(shù)變化對多價值鏈成員交易行為演化路徑 的影響

結(jié)合定理2和表2中的4種情形分析可知，情形4中平臺對制造商嚴格監(jiān)管，對供應(yīng)商寬松監(jiān)管，雙方均趨于誠信交易的均衡結(jié)果為最理想的均衡狀態(tài)。下面結(jié)合前文分析，在滿足基本假設(shè)以及情形4的約束條件下，探究平臺監(jiān)管懲罰力度、損失賠償比例、市場需求變動、缺貨成本、庫存成本等參數(shù)變化對博弈主體策略和系統(tǒng)均衡狀態(tài)的影響。由上節(jié)仿真分析知，博弈主體的初始群體比例取值對系統(tǒng)演化均衡結(jié)果無影響。不失一般性，下面令采用誠信行為策略的制造商群體和采取守信行為策略的供應(yīng)商群體的初始比例分別為x=0.3，y=0.3。

4.2.1 平臺監(jiān)管懲罰力度

平臺的監(jiān)管懲罰力度指平臺發(fā)現(xiàn)制造商或供應(yīng)商失信時，對制造商和供應(yīng)商失信的懲罰強度。為分析平臺不同監(jiān)管懲罰力度對制造商和供應(yīng)商策略的影響，在滿足基本假設(shè)以及情形4的約束條件下，保持其他參數(shù)不變，改變Fm和Fs取值對系統(tǒng)演化過程進行仿真，結(jié)果如圖6所示。

圖6a和圖6b所示分別為在平臺對制造商懲罰力度較大、對供應(yīng)商懲罰力度較小的情形下，改變平臺對制造商和供應(yīng)商監(jiān)管懲罰力度時的系統(tǒng)演化路徑圖。觀察圖6a可知，當平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度較大時，制造商和供應(yīng)商都趨向守信演化，且隨平臺監(jiān)管懲罰力度的加大，制造商趨向誠信行為策略的演化速率加快，但其策略演化速率提升的效果逐漸減弱。這說明平臺對制造商監(jiān)管懲罰力度的增加對制造商采用誠信行為和供應(yīng)商采用守信策略有激勵作用，但隨著監(jiān)管懲罰力度的加大，作用效果逐漸減弱。

由圖6b可知，提高平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度，對制造商和供應(yīng)商的策略演化影響較小，但供應(yīng)商趨于守信策略的速度加快，而制造商趨于誠信行為策略的速度卻減慢。這是因為情形4下，平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度較大，制造商一定會采用誠信策略；對供應(yīng)商而言，雖然平臺對其監(jiān)管懲罰力度較小，但是受制造商群體趨于誠信的影響，供應(yīng)商最終也會趨于守信，且隨平臺監(jiān)管懲罰力度的增加，其趨向守信的速度加快，守信供應(yīng)商群體比例增加。反過來，守信供應(yīng)商群體比例增加，隨著制造商匹配到按dh供貨的供應(yīng)商概率越大，低需求下制造商選擇守信的成本越高，同時失信動機也會越高，但因為平臺對其監(jiān)管懲罰力度較大，所以制造商仍趨于采用誠信行為策略，但其趨向均衡狀態(tài)誠信行為策略的速度減慢，從而呈現(xiàn)出如圖6b所示的制造商演化路徑。綜上，平臺對制造商監(jiān)管懲罰力度的增加對制造商和供應(yīng)商雙方的策略演化均具有激勵作用，而提高平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度僅對供應(yīng)商的策略演化有促進作用，對制造商的策略演化有抑制作用。

4.2.2 損失賠償比例

損失賠償比例指平臺交易規(guī)則規(guī)定的一方失信使另一方利益受損時，失信方賠償守信方損失的比例。為探究損失賠償比例對制造商和供應(yīng)商策略演化的影響，在滿足基本假設(shè)以及情形4的約束條件下，保持其他參數(shù)不變，改變λ取值對系統(tǒng)策略演化進行仿真，結(jié)果如圖7所示。

圖7表示改變損失賠償比例對制造商和供應(yīng)商策略演化路徑的影響。由圖7知，提高損失賠償比例λ，制造商趨向誠信行為的速度和供應(yīng)商趨向守信行為的速度均加快，且對比供應(yīng)商，其對制造商的作用效果更顯著。這是因為提高損失賠償比例，制造商和供應(yīng)商失信的期望收益均減小，但情形4下，受x較高和α較小的影響，由式(5)可知，制造商對λ的影響更敏感。因此，提高損失賠償比例對制造商和供應(yīng)商的策略演化均有促進作用，平臺可以通過適當提高損失賠償比例，規(guī)范交易主體行為。

4.2.3 市場需求

市場需求變化會影響交易主體的行為決策。為探究市場需求對制造商和供應(yīng)商策略演化的影響，基于前文分析，本文采用市場高需求出現(xiàn)概率α表示市場需求的變化。在滿足基本假設(shè)以及情形4的約束條件下，保持其他參數(shù)不變，改變α取值對系統(tǒng)策略演化進行仿真，結(jié)果如圖8所示。

觀察圖8可知，當市場高需求出現(xiàn)概率α增加時，供應(yīng)商趨于守信的速度加快，制造商趨于誠信行為策略的速度減慢。這是因為隨著α的增加，供應(yīng)商失信賠償給制造商的損失更多，受到平臺的懲罰更大，而且供應(yīng)商選擇守信的損失減小，所以供應(yīng)商趨向守信的速度加快；對制造商而言，隨著α的增加，制造商采用機會行為策略賠償供應(yīng)商的損失和受到平臺的懲罰之和減小，制造商采取誠信行為和機會主義行為策略的期望收益差值減小，制造商會趨向采取誠信行為策略。說明α的增加對供應(yīng)商的策略演化有正向作用，對制造商的策略演化卻有負向作用。

4.2.4 庫存損失

庫存損失指當制造商或供應(yīng)商失信，導致另一方庫存積壓時產(chǎn)生的損失。為探究庫存損失對制造商和供應(yīng)商策略演化路徑的影響，基于前文分析，本文采用零部件單位庫存成本ch表示庫存成本的變動。在滿足基本假設(shè)以及情形4的約束條件下，保持其他參數(shù)不變，改變ch取值對系統(tǒng)策略演化進行仿真，結(jié)果如圖9所示。

圖9表示庫存損失變動對制造商和供應(yīng)商策略選擇演化路徑的影響。觀察圖9可知，隨著單位庫存成本的增加，制造商趨向誠信行為策略和供應(yīng)商趨向守信行為策略的速度均減慢，且制造商對庫存變動更為敏感。因為隨著庫存成本的增加，制造商采用誠信行為策略付出的庫存成本增量大于制造商采用機會主義策略的損失增量，而平臺監(jiān)管懲罰力度較大，所以制造商仍趨于誠信行為策略，但演化速度減慢；對供應(yīng)商而言，隨著單位庫存成本的增加，供應(yīng)商的守信成本相應(yīng)增加，但因制造商守信概率較高，促使其守信，所以供應(yīng)商仍會守信，但是其趨向均衡狀態(tài)的速度減慢。這說明庫存成本對制造商和供應(yīng)商的策略演化均具有抑制作用。

4.2.5 缺貨損失

缺貨損失是指當供應(yīng)商失信，制造商守信時，供應(yīng)商供應(yīng)不足導致制造商缺貨產(chǎn)生的損失。為探究缺貨損失對系統(tǒng)參與主體策略演化路徑的影響，基于前文的分析，本文采用零部件單位缺貨成本cs表示缺貨損失的變動。在滿足基本假設(shè)以及情形4的約束條件下，保持其他參數(shù)不變，改變cs取值對系統(tǒng)策略演化進行仿真，結(jié)果如圖10所示。

圖10表示缺貨損失對系統(tǒng)演化路徑的影響。觀察圖10可知，情形4下，改變cs對系統(tǒng)均衡狀態(tài)無影響，且缺貨損失增加，對制造商的演化路徑幾乎無影響，而供應(yīng)商趨向守信的速率逐漸增加。當制造商單位缺貨成本增加時，市場需求dh下的制造商缺貨損失增加，制造商采用誠信行為和機會主義行為策略的期望收益差值不變，因此改變cs，制造商的策略演化路徑幾乎不變；但對供應(yīng)商而言，單位缺貨成本cs增加時，供應(yīng)商失信將導致制造商的缺貨損失增加，供應(yīng)商的賠償費用增加，因此供應(yīng)商趨于守信，演化速度加快。

5 結(jié)束語

本文以制造商和供應(yīng)商等多價值鏈成員為研究對象，針對第三方平臺上的多價值鏈成員在不確定市場需求下的交易失信問題，基于平臺監(jiān)管，構(gòu)建了以制造商和供應(yīng)商為博弈主體的演化博弈模型，分析了雙方行為策略的演化路徑和演化均衡狀態(tài)，并利用數(shù)值仿真分析了不同因素變化對交易雙方策略演化路徑的影響，得出以下結(jié)論：

(1)制造商和供應(yīng)商的策略選擇相互影響，相互作用。守信供應(yīng)商群體比例隨著采用誠信行為策略制造商群體比例的增加而增加，而采用誠信行為策略制造商的群體比例卻隨著供應(yīng)商守信程度的增加而減小。

(2)平臺不同監(jiān)管懲罰力度下，系統(tǒng)存在(誠信，守信)、(機會主義，守信)兩種均衡狀態(tài)。平臺的監(jiān)管懲罰力度對制造商和供應(yīng)商行為策略的演化有重要影響。制造商ESS的選擇只取決于平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度，而供應(yīng)商ESS的選擇不僅與平臺對供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度有關(guān)，還與平臺對制造商的監(jiān)管懲罰力度有關(guān)。

(3)平臺加大對制造商和供應(yīng)商的監(jiān)管懲罰力度，能逐步提高制造商采用誠信行為策略和供應(yīng)商采用守信策略的群體比例。另外，第三方平臺在運營過程中，對供應(yīng)商收取較高罰金只可以約束供應(yīng)商的行為，但對制造商收取較高罰金可以達到約束雙方行為的目的?？紤]到制造商更加接近市場，擁有更多的需求信息且其需求信息更新的速度更快，相比供應(yīng)商，不論從意向合作訂單的簽訂還是違約率來講，制造商均掌握了更多的話語權(quán)和主動性，故本文相比供應(yīng)商而言，制造商更為強勢。因此，第三方平臺在現(xiàn)實運營過程中，可以將管理重心放到需求方的管理上，加強對強勢主體(制造商)行為的規(guī)制，在節(jié)約成本投入的同時達成規(guī)制雙方行為的目的。

本文運用演化博弈理論對制造商和供應(yīng)商等多價值鏈成員在第三方平臺上的交易行為策略演化展開研究，為平臺的運營發(fā)展提供了參考。與已有研究如文獻[19-20]對比，本文具有以下優(yōu)點：首先本文在建模時考慮了平臺對制造商和零部件供應(yīng)商雙邊用戶均進行監(jiān)管的情形，對比已有研究僅對產(chǎn)品提供方的行為進行監(jiān)管的情形更加符合現(xiàn)實；其次，針對零部件交易中的需求預測不準確、產(chǎn)品庫存等問題，建模時考慮了庫存成本和需求不確定等因素對博弈主體行為的影響；進一步地，在現(xiàn)有研究第三方平臺如何監(jiān)管的基礎(chǔ)上，探討了平臺對誰監(jiān)管的問題。研究發(fā)現(xiàn)，平臺僅需通過嚴格監(jiān)管零部件制造商，就能達到約束雙方行為的目的，而且符合實際中，監(jiān)管方僅需加強對強勢主體(制造商)的監(jiān)管，約束強勢主體行為，就可引導弱勢主體(零部件供應(yīng)商)行為趨于規(guī)范的情形，不但有利于平臺積蓄力量專注于管理強勢主體行為，節(jié)約監(jiān)管成本，而且達到約束雙方行為的目的，為第三方平臺提供科學、合理的監(jiān)管措施提供了參考。

本文還存在以下不足，如文中只分析了制造商和供應(yīng)商交易的兩方博弈，且每方博弈主體僅有兩種策略選擇的情形，忽略了平臺作為一個經(jīng)濟主體，追求自身利潤最大化的策略決策，以及政府在第三方平臺發(fā)展中的作用。未來研究可以考慮多方博弈的策略選擇，以及政府政策、市場管理措施對第三方平臺上的多價值鏈成員和平臺運營管理影響的問題。