劉夢茹，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)成長迅速?；ヂ?lián)網(wǎng)的虛擬特性使電商平臺和消費者之間出現(xiàn)信息不對稱，進(jìn)而導(dǎo)致售賣假貨、惡意競爭、產(chǎn)品質(zhì)量低下等問題頻繁出現(xiàn)[1]。究其原因是商家追逐利益和電商平臺自身監(jiān)管責(zé)任意識的缺失[2]，由于電商平臺缺乏對商家的嚴(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，使得越來越多的消費者對電商平臺的產(chǎn)品質(zhì)量提出質(zhì)疑，網(wǎng)絡(luò)信任危機由此產(chǎn)生。因此，網(wǎng)絡(luò)信任危機成為影響電子商務(wù)持續(xù)高效發(fā)展的主要問題，電商平臺作為電子商務(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，如何破解電商平臺的信用監(jiān)管困境成為廣大學(xué)者研究的熱點。從監(jiān)管必要性來看，趙宏霞等[4]指出電商平臺內(nèi)商家存在通過刷好評來提升商家店鋪評分的現(xiàn)象，造成商家之間惡意競爭，嚴(yán)重破壞信用評價系統(tǒng)；郭延祿等[5]指出由于電商平臺監(jiān)管體系不夠完善，平臺內(nèi)產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊、消費者維權(quán)難等問題不斷涌現(xiàn)。從監(jiān)管缺失的原因來看，汪旭暉等[6]通過研究發(fā)現(xiàn)電商平臺監(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)管成本過重將造成電商平臺監(jiān)管責(zé)任意識的缺失。從解決措施來看，劉偉等[8]考察了固定和動態(tài)懲罰機制下的平臺監(jiān)管策略，并指出動態(tài)懲罰機制能使雙方策略演化至穩(wěn)定狀態(tài)且平臺選擇“自律”行為策略與懲罰上限呈正相關(guān)；汪旭暉等[2]通過構(gòu)建動態(tài)懲罰和激勵機制下電商平臺和商家的博弈模型，進(jìn)一步指出動態(tài)懲罰和激勵機制相結(jié)合易達(dá)到電商平臺信用監(jiān)管的動態(tài)平衡。從研究方法來看，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]運用進(jìn)化博弈模型分析網(wǎng)絡(luò)信用問題，認(rèn)為第三方評價能夠正面促進(jìn)電商平臺的監(jiān)管。楊豐梅等[10]基于博弈論，探究了C2B2C電商信用監(jiān)管機制，其中C2B2C是指顧客通過企業(yè)電子商務(wù)平臺，實現(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，采用動態(tài)演化博弈方法探究電商平臺的信用監(jiān)管機制。毛文娟等[11]基于激勵視角下，構(gòu)建“消費者—商家—平臺”三方演化博弈模型，探究平臺社會責(zé)任治理問題。

綜上所述，盡管有學(xué)者對獎勵和懲罰機制下電商平臺信用監(jiān)管的成效進(jìn)行了研究，但缺乏不同獎勵和懲罰機制組合下對電商平臺和商家影響的深入探討。并且，多數(shù)學(xué)者是基于獎勵和懲罰為靜態(tài)的假設(shè)，使用演化博弈模型對電商平臺信用監(jiān)管問題開展的研究。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)建電商平臺和商家的博弈模型，深入分析靜態(tài)獎勵靜態(tài)懲罰、動態(tài)獎勵靜態(tài)懲罰、靜態(tài)獎勵動態(tài)懲罰及動態(tài)獎勵動態(tài)懲罰四種獎懲機制下雙方的策略選擇。

3 不同獎懲機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)獎勵靜態(tài)懲罰

3.1.1 基本假設(shè)與模型構(gòu)建

電商平臺與商家的收益矩陣如表1所示。

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

由公式(4)可知，商家選擇誠信經(jīng)營策略時群體概率的增長率dx/dt與誠信和失信經(jīng)營收益的差額R1-R2、電商平臺獎勵金額A和懲罰金額F呈正相關(guān)，與誠信與失信經(jīng)營成本的差額C1-C2呈負(fù)相關(guān)。由公式(5)可知，電商平臺選擇積極監(jiān)管策略時群體的增長率dy/dt與獎勵金額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)制動態(tài)方程組可得到系統(tǒng)的五個均衡點：(0,0)、

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

表2 靜態(tài)獎勵靜態(tài)懲罰機制下系統(tǒng)均衡點的穩(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(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。是該博弈系統(tǒng)的一個穩(wěn)定均衡點，但并不具有漸進(jìn)穩(wěn)定性，電商平臺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)獎勵靜態(tài)懲罰機制下，電商平臺和商家之間不存在演化穩(wěn)定策略。

3.2 動態(tài)獎勵靜態(tài)懲罰

為探究有效的獎懲措施，假設(shè)電商平臺獎勵力度與商家誠信經(jīng)營的選擇相關(guān)，即電商平臺給誠信經(jīng)營商家的獎勵為，A表示獎勵上限值，懲罰值仍為常量F。對應(yīng)的復(fù)制動態(tài)方程組：

復(fù)制動態(tài)方程組可得到系統(tǒng)的五個均衡點(0,0)、(0,1)、

由公式(7)可知，商家選擇誠信經(jīng)營策略時群體概率的增長率dx/dt與誠信和失信經(jīng)營收益的差額R1-R2、電商平臺獎勵金額A(x)和懲罰金額F呈正相關(guān)，與誠信和失信經(jīng)營成本的差額C1-C2呈負(fù)相關(guān)。電商平臺選擇積極監(jiān)管策略時群體的增長率dy/dt與獎勵金額A(x)呈負(fù)相關(guān)，與懲罰金額F呈正相關(guān)。

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

表3 動態(tài)獎勵靜態(tài)懲罰機制下系統(tǒng)均衡點的穩(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(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。同理，電商平臺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，在動態(tài)獎勵靜態(tài)懲罰機制下，電商平臺和商家之間同樣不存在演化穩(wěn)定策略。

3.3 靜態(tài)獎勵動態(tài)懲罰

假設(shè)電商平臺的懲罰力度與商家選擇誠信經(jīng)營策略相關(guān)，即電商平臺對于失信經(jīng)營商家實施的懲罰為F表示懲罰上限值，獎勵值仍設(shè)為常量A。復(fù)制動態(tài)方程組如下：

由復(fù)制動態(tài)方程組可得到系統(tǒng)的五個均衡點(0,0)、(0,1)、由公式(8)可知，商家選擇誠信經(jīng)營策略時群體概率的增長率dx/dt與誠信和失信經(jīng)營收益的差額R1-R2、電商平臺獎勵金額A和懲罰金額F(x)呈正相關(guān)，與誠信與失信經(jīng)營成本的差額C1-C2呈負(fù)相關(guān)。由公式(5)可知，電商平臺選擇積極監(jiān)管策略時群體的增長率dy/dt與獎勵金額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，各均衡點的穩(wěn)定性分析結(jié)果如表4所示。

表4 靜態(tài)獎勵動態(tài)懲罰機制下系統(tǒng)均衡點的穩(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(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。是該博弈系統(tǒng)的一個穩(wěn)定的焦點，電商平臺和商家的系統(tǒng)演化過程是一個漸進(jìn)穩(wěn)定的焦點，因此商家選擇誠信經(jīng)營的概率為，電商平臺選擇積極監(jiān)管的概率為。

3.4 動態(tài)獎勵動態(tài)懲罰

假設(shè)電商平臺對商家的獎勵和懲罰都與商家選擇的經(jīng)營策略有關(guān)，即電商平臺給誠信經(jīng)營商家的獎勵為A(x)=x·A，A表示獎勵上限值；電商平臺對失信經(jīng)營商家的懲罰為F(x)=(1 -x)·F，F(xiàn)表示懲罰上限值。復(fù)制動態(tài)方程組如下：

由表5分析可知，均衡點(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。(,)是該博弈系統(tǒng)的一個穩(wěn)定的焦點，電商平臺和商家的系統(tǒng)演化過程是一個漸進(jìn)穩(wěn)定的焦點，因此商家選擇誠信經(jīng)營的概率為，電商平臺選擇積極監(jiān)管的概率為。

表5 動態(tài)獎勵動態(tài)懲罰機制下系統(tǒng)均衡點的穩(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)營成本、經(jīng)營收益、電商平臺的獎懲對商家經(jīng)營策略行為選擇的影響及其演化趨勢，采用MATLAB軟件對上述因素進(jìn)行數(shù)值仿真分析，考慮實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 不同獎懲機制下電商平臺和商家的演化路徑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)獎勵靜態(tài)懲罰機制和動態(tài)獎勵靜態(tài)懲罰機制下，演化博弈過程是一個分別圍繞穩(wěn)定中心點進(jìn)行周期運動的閉環(huán)曲線，沒有穩(wěn)定點。在兩種激勵機制下，電商平臺積極監(jiān)管和商家誠信經(jīng)營呈現(xiàn)周期性的行為，都無法使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

由圖1(c)和圖1(d)可知，靜態(tài)獎勵動態(tài)懲罰和動態(tài)獎勵動態(tài)懲罰機制下，電商平臺和商家的博弈系統(tǒng)演化路徑呈螺旋收斂趨勢，分別穩(wěn)定于，并且在動態(tài)獎勵動態(tài)懲罰機制下，電商平臺積極監(jiān)管和商家誠信經(jīng)營的概率更高。因此，以動態(tài)獎勵動態(tài)懲罰機制為例，進(jìn)一步探究誠信與失信經(jīng)營成本差額、誠信與失信經(jīng)營收益差額、獎勵和懲罰力度對雙方策略選擇的影響。

由圖2(a)可知，商家選擇誠信經(jīng)營的概率與商家采取誠信經(jīng)營和采取失信經(jīng)營策略成本的差額C1-C2呈負(fù)相關(guān)，意味著當(dāng)誠信經(jīng)營需要花費的成本越高，商家選擇誠信經(jīng)營的概率就越低。由圖2(b)可知，電商平臺隨商家采取誠信經(jīng)營與商家采取失信經(jīng)營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)商家誠信經(jīng)營所需花費的成本較高時，其選擇誠信經(jīng)營的概率就越低，此時電商平臺會加大監(jiān)管力度，當(dāng)兩種經(jīng)營策略成本之差為20時，電商平臺積極監(jiān)管的概率y為1。

圖2 誠信與失信經(jīng)營成本差額對商家誠信經(jīng)營和電商平臺積極監(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，商家選擇誠信經(jīng)營的概率與商家采取誠信經(jīng)營和采取失信經(jīng)營策略的收益差額R1-R2呈正相關(guān)，意味著當(dāng)誠信經(jīng)營給商家?guī)淼氖找孑^高時，商家選擇誠信經(jīng)營的概率就越高。由圖3(b)可知，電商平臺積極監(jiān)管概率隨著商家誠信與失信經(jīng)營帶來的收益差額R1-R2的增加而減小，也就意味著當(dāng)誠信經(jīng)營給商家?guī)淼氖找嬖礁邥r，此時電商平臺會降低監(jiān)管力度，當(dāng)商家采取誠信經(jīng)營和采取失信經(jīng)營策略的收益差額R1-R2為10時，電商平臺積極監(jiān)管的概率y為0。

圖3 誠信與失信經(jīng)營收益差額對商家誠信經(jīng)營和電商平臺積極監(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，隨著電商平臺獎勵力度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)莫剟钤诔跗跁ι碳矣幸欢ǖ募钚ЧS著獎勵力度A越大，電商平臺積極監(jiān)管成本越高，電商平臺積極監(jiān)管的概率y就會降低，此時商家存在機會主義行為，其誠信經(jīng)營的概率x也會降低。適當(dāng)?shù)莫剟钅軌虼龠M(jìn)商家誠信經(jīng)營，當(dāng)獎勵額度過高時，反而無法達(dá)到較好的效果。

圖4 獎勵力度對商家誠信經(jīng)營和電商平臺積極監(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信經(jīng)營概率x和產(chǎn)品質(zhì)量，吸引更多消費者，另一方面在一定程度上可以使電商平臺減少其監(jiān)督工作量，降低其監(jiān)管成本。

圖5 懲罰力度對商家誠信經(jīng)營和電商平臺積極監(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)建獎懲機制下電商平臺和商家的博弈模型，通過數(shù)值計算和仿真分析可知，動態(tài)獎懲機制更利于電商平臺平穩(wěn)發(fā)展。(1)與靜態(tài)獎懲策略相比，商家行為更容易受電商平臺動態(tài)獎懲策略選擇的影響；(2)電商平臺采取動態(tài)獎懲策略對商家進(jìn)行監(jiān)管時，更容易激勵商家選擇“誠信經(jīng)營”策略；(3)電商平臺在采取動態(tài)獎懲政策引導(dǎo)和激勵商家誠信經(jīng)營時，應(yīng)制定合理的獎懲措施，加大對失信經(jīng)營商家的懲罰力度和誠信經(jīng)營商家的獎勵補貼，推進(jìn)電商市場監(jiān)管的動態(tài)平衡，從而促進(jìn)平臺經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展。