盧 超， 王璇璇， 周 迪， 王倩倩

（1.上海大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200444；2.同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092）

1 引言

數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心生產(chǎn)要素，在為平臺企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)價值、為公眾帶來社會便利的同時，也往往存在被平臺企業(yè)濫用的問題。如2020年，攜程違規(guī)收集大量的用戶特征和行為數(shù)據(jù)，并據(jù)此通過用戶畫像進(jìn)行區(qū)別定價的“大數(shù)據(jù)殺熟”；2021年，滴滴APP嚴(yán)重違規(guī)收集使用個人信息問題；淘寶淘友圈在用戶不知情的情況下分享用戶的購物記錄等。平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為不僅在消費(fèi)端帶來用戶的隱私泄露問題，也會在供給側(cè)通過創(chuàng)新研發(fā)、智能制造等工程技術(shù)活動誘發(fā)深度危機(jī)［1，2］，進(jìn)而對國家安全和社會穩(wěn)定帶來嚴(yán)重隱患。

2021年11月1日起，《中華人民共和國個人信息保護(hù)法》正式施行，明確平臺不得過度收集個人信息、大數(shù)據(jù)殺熟，對人臉信息等敏感個人信息的處理作出規(guī)制［3］。與此同時，工業(yè)和信息化部發(fā)布《關(guān)于開展信息通信服務(wù)感知提升行動的通知》，要求包括騰訊、字節(jié)跳動等39家試點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立已收集個人信息清單和與第三方共享個人信息清單（即“雙清單”），明確說明用戶數(shù)據(jù)收集和使用的范圍，以防止平臺企業(yè)的數(shù)據(jù)濫用行為。2021年12月12日，國務(wù)院印發(fā)《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》，要求實(shí)施數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理能力提升工程和多元協(xié)同治理能力提升工程，強(qiáng)化平臺治理，完善消費(fèi)者和群眾等社會參與機(jī)制和舉報監(jiān)督機(jī)制，有效監(jiān)測和防范大數(shù)據(jù)等技術(shù)濫用可能引發(fā)的經(jīng)濟(jì)、社會和道德風(fēng)險，構(gòu)建數(shù)字服務(wù)監(jiān)管體系?？梢姡瑖矣嘘P(guān)部門已高度重視平臺企業(yè)的數(shù)據(jù)濫用監(jiān)管和多元協(xié)同治理；學(xué)者研究也發(fā)現(xiàn)，要想實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)長治久安，還需要企業(yè)、社會公眾等不同主體廣泛參與到數(shù)據(jù)治理工作中來，形成多元主體治理機(jī)制［4，5］。因此，本文提出如下研究問題：如何界定各主體應(yīng)該承擔(dān)的責(zé)任、如何促進(jìn)各主體積極參與平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用的治理，進(jìn)而設(shè)計(jì)平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的治理機(jī)制？

針對上述問題，本文聚焦平臺企業(yè)自身的數(shù)據(jù)濫用行為，綜合考慮數(shù)據(jù)要素的負(fù)外部性、規(guī)模報酬遞增特性、用戶舉報公正度等特點(diǎn)和影響因素，構(gòu)建涵蓋平臺企業(yè)、用戶和政府的三方演化博弈模型，設(shè)計(jì)平臺企業(yè)自身數(shù)據(jù)濫用行為的治理機(jī)制，探究各主體對數(shù)據(jù)安全治理的作用效果，進(jìn)而為政府完善平臺監(jiān)管、促進(jìn)平臺經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出相關(guān)啟示與建議。

本文基于多主體演化博弈對平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的治理機(jī)制進(jìn)行研究，將多主體協(xié)同治理理論應(yīng)用到平臺治理，主要有三個理論貢獻(xiàn)。第一，本文在已有關(guān)于數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)流通等研究［6，7］的基礎(chǔ)上，專門針對平臺企業(yè)的數(shù)據(jù)濫用問題進(jìn)行監(jiān)管機(jī)制的分析，有助于深化數(shù)據(jù)要素市場的體系設(shè)計(jì)與監(jiān)管。第二，當(dāng)前平臺治理既注重對互補(bǔ)者的治理［8］，也注重互補(bǔ)者在治理過程中的參與［9］。在平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的治理問題上，本文發(fā)現(xiàn)用戶和政府這兩大平臺互補(bǔ)者同樣能在合理的治理機(jī)制下發(fā)揮重要作用。第三，以往關(guān)于多主體治理的研究多停留在多元協(xié)同治理理念或策略層面［4，10］，本文基于演化博弈進(jìn)一步設(shè)計(jì)了多主體協(xié)同治理機(jī)制。同時，本文的結(jié)論具有較強(qiáng)的實(shí)踐指導(dǎo)意義，為用戶、政府等多主體參與平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的治理提供了參考，有利于數(shù)據(jù)進(jìn)一步在研發(fā)創(chuàng)新、智能制造等工程管理領(lǐng)域發(fā)揮作用，有利于推動《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理能力提升工程和多元協(xié)同治理能力提升工程，有利于我國進(jìn)一步構(gòu)建數(shù)據(jù)要素市場體系，并促進(jìn)平臺經(jīng)濟(jì)的健康蓬勃發(fā)展。

2 文獻(xiàn)綜述

2.1 數(shù)據(jù)濫用與平臺治理

數(shù)據(jù)的規(guī)模報酬遞增、非競爭等屬性，是促使其成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心生產(chǎn)要素的關(guān)鍵［11］；但與此同時，數(shù)據(jù)利用過程中也會帶來用戶隱私泄露等負(fù)外部性問題［6，12］。平臺企業(yè)作為數(shù)據(jù)收集和使用的關(guān)鍵主體［13］，在利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造巨大經(jīng)濟(jì)價值的同時，極易產(chǎn)生數(shù)據(jù)濫用行為，對數(shù)據(jù)要素市場帶來潛在風(fēng)險。李琳［14］認(rèn)為大數(shù)據(jù)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時引發(fā)了“大數(shù)據(jù)殺熟”等數(shù)據(jù)濫用問題，需要通過多元協(xié)同、多管齊下等方式對平臺進(jìn)行治理。

平臺企業(yè)由于聯(lián)接了大量產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的互補(bǔ)者［15，16］，對其治理需要考慮平衡好這些互補(bǔ)者之間的利益關(guān)系［8，17，18］。如Zhang等［8］發(fā)現(xiàn)嚴(yán)格的平臺訪問控制可以促進(jìn)互補(bǔ)者之間的互動。Kretschmer等［9］認(rèn)為平臺治理需要多個參與者之間的協(xié)調(diào)，如互補(bǔ)者、用戶、平臺企業(yè)、政府部門［19］。Jiang等［20］發(fā)現(xiàn)平臺聲譽(yù)、政府規(guī)制、管理層回應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)投訴對平臺治理具有顯著的積極影響。同時，針對平臺的獎勵［21］、平臺之間的競爭與交流［22］、平臺的開放度［23］等均能在平臺治理中起到積極作用，對平臺非法內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)控［24］、利用區(qū)塊鏈技術(shù)［25］等可以有效保護(hù)數(shù)據(jù)安全。

2.2 平臺數(shù)據(jù)的治理機(jī)制

相關(guān)治理機(jī)制的構(gòu)建能幫助解決平臺數(shù)據(jù)的負(fù)外部性問題，建構(gòu)一個合理、有效的數(shù)據(jù)要素市場分級授權(quán)機(jī)制可以提升社會福利及其中的用戶福利份額［6］。同時，平臺企業(yè)的治理關(guān)乎多個主體的利益，應(yīng)該構(gòu)建多元協(xié)同治理機(jī)制。如林偉［4］通過對人工智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險成因進(jìn)行分析，提出構(gòu)建人工智能數(shù)據(jù)安全多元主體治理模式。Hassan等［10］認(rèn)為政策制定者和監(jiān)管者應(yīng)該與各主體進(jìn)行合作，采用協(xié)同治理的監(jiān)管框架，確保個人數(shù)據(jù)的安全。彭海艷和何振［5］認(rèn)為政府部門要引導(dǎo)企業(yè)、社會公眾等不同主體廣泛參與到數(shù)據(jù)安全治理工作中來，發(fā)揮不同主體在數(shù)據(jù)安全治理中的作用。

進(jìn)一步，由于消費(fèi)者／用戶是行業(yè)治理的重要主體，部分學(xué)者聚焦消費(fèi)者／用戶參與／監(jiān)督開展了相關(guān)治理機(jī)制的探索。已有學(xué)者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致的用戶損失增加［26］、企業(yè)進(jìn)行折扣和免費(fèi)信用監(jiān)控補(bǔ)償［27］等可以促使用戶在平臺治理中付出更多的安全努力。此外，部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)公眾參與對平臺數(shù)據(jù)治理具有一定的影響。如萬曉榆等［28］針對移動應(yīng)用安全治理問題，建立了社會公眾參與下的“政府部門—應(yīng)用平臺”支付矩陣，發(fā)現(xiàn)公眾參與度維持在一定閾值之上可以促進(jìn)博弈系統(tǒng)向移動應(yīng)用安全治理的理想狀態(tài)演化。以上學(xué)者主要考慮消費(fèi)者的真實(shí)反饋，但在平臺數(shù)據(jù)濫用的治理中，由于數(shù)據(jù)的虛擬特性，且公眾辨別違法行為的能力有限，容易受到不良輿論的錯誤誘導(dǎo)，公眾可能將平臺企業(yè)的合法行為錯誤地認(rèn)定為違規(guī)行為，從而向政府部門虛假舉報，影響平臺治理的效果［29］。數(shù)據(jù)“取之于民，用之于民”，關(guān)于用戶舉報公正度的研究應(yīng)該引起平臺治理的重視，從而進(jìn)一步細(xì)化平臺治理機(jī)制的設(shè)計(jì)。

2.3 三方演化博弈

在研究多元治理問題時，演化博弈方法得到了較多的應(yīng)用和認(rèn)可。如朱立龍等［30］通過構(gòu)建演化博弈模型，探究政府獎懲、第三方藥品檢測機(jī)構(gòu)尋租等對各博弈方選擇的影響。劉人境等［31］針對網(wǎng)絡(luò)輿論問題，通過演化博弈探究政府應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)群體事件的治理模式。盧超等［32］以新冠疫苗研發(fā)為例，探索企業(yè)、消費(fèi)者和政府三方在實(shí)施責(zé)任式創(chuàng)新行為中的演化博弈規(guī)律。在平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用的治理過程中，平臺企業(yè)、用戶與政府的行為策略選擇相互影響，三者之間存在較強(qiáng)的博弈關(guān)系。因此，本文將使用演化博弈方法建構(gòu)模型，支撐多元治理機(jī)制設(shè)計(jì)。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)有：第一，將數(shù)據(jù)要素的負(fù)外部性和規(guī)模報酬遞增特性考慮在內(nèi)，探討政府、平臺企業(yè)和用戶在有限理性下交互行為的演化規(guī)律與演化穩(wěn)定策略，為多主體參與平臺治理提供參考依據(jù)。第二，系統(tǒng)分析用戶和政府對平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的治理機(jī)制，考慮用戶舉報公正度和政府監(jiān)管力度，構(gòu)建一個更符合我國數(shù)據(jù)監(jiān)管實(shí)踐的分析框架。

3 模型假設(shè)與構(gòu)建

本文構(gòu)建平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為治理的三方演化博弈模型，各主體之間的邏輯關(guān)系如圖1所示。

圖1 三方演化博弈模型邏輯關(guān)系圖

3.1 模型假設(shè)

假設(shè)1數(shù)據(jù)安全治理主要涉及平臺企業(yè)、用戶和政府三個關(guān)鍵主體，三個主體均為有限理性，為追求利益最大化不斷調(diào)整策略選擇。其中平臺企業(yè)特指基于用戶數(shù)據(jù)為用戶提供數(shù)字服務(wù)的平臺［6］，比如支付寶、淘寶、微信、京東等都需要用戶授權(quán)的數(shù)據(jù)才能為用戶提供相應(yīng)的服務(wù)，平臺企業(yè)的策略選擇空間S1=（不濫用，濫用）。用戶的策略選擇空間S2=（舉報，忽視）；由于數(shù)據(jù)具有虛擬性，且用戶辨別違法行為能力有限、容易受到不良輿論錯誤誘導(dǎo)等多種因素的影響，可能將平臺企業(yè)的合規(guī)行為錯誤地認(rèn)定為違規(guī)行為，并向政府監(jiān)管部門舉報，從而產(chǎn)生虛假舉報，假設(shè)用戶舉報的公正度為φ，φ越大，用戶將平臺企業(yè)的合規(guī)行為錯認(rèn)為違規(guī)行為的可能性越小。政府的策略選擇空間S3=（嚴(yán)格監(jiān)管，寬松監(jiān)管）；其中嚴(yán)格監(jiān)管界定為政府對不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)和進(jìn)行真實(shí)舉報的用戶給予一定的獎勵，對濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)給予一定的懲罰；寬松監(jiān)管策略界定為政府對平臺企業(yè)和用戶不作獎懲［30］。

假設(shè)2平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)的概率為x（0≤x≤1），濫用用戶數(shù)據(jù)的概率為1-x；用戶舉報的概率為y（0≤y≤1），忽視的概率為1-y；政府嚴(yán)格監(jiān)管的概率為z（0≤z≤1），寬松監(jiān)管的概率為1-z。

假設(shè)3平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)時，自身的收益為Re；平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)有利于平臺經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會穩(wěn)定，為政府帶來社會福利為Ag［30］。平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)的成本為Ce，濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬為He；由于數(shù)據(jù)具有規(guī)模報酬遞增的特性［11］，He可能會很大。用戶向政府舉報的成本是Cu。政府嚴(yán)格監(jiān)管時成本為Cg，寬松監(jiān)管時成本為0。

假設(shè)4當(dāng)平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)時，由于數(shù)據(jù)具有負(fù)外部性的特征［33］，會給用戶帶來負(fù)外部性Bu；若用戶進(jìn)行舉報，用戶將獲得平臺企業(yè)的賠償為Nu，用戶舉報給平臺企業(yè)帶來的聲譽(yù)損失為Be，用戶曝光平臺企業(yè)違規(guī)行為給政府帶來的聲譽(yù)損失為Bg［29］。當(dāng)平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)時，會有1-φ的用戶進(jìn)行舉報，此時用戶舉報給平臺企業(yè)帶來的聲譽(yù)損失為（1-φ）Be，給政府帶來的聲譽(yù)損失為（1-φ）Bg；由于此時用戶將平臺企業(yè)的合規(guī)行為錯認(rèn)為違規(guī)行為，故平臺企業(yè)對舉報用戶不進(jìn)行補(bǔ)償。

假設(shè)5當(dāng)政府嚴(yán)格監(jiān)管時，若平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)會獲得政府獎勵Se，若平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)會被處以罰款Ke。平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)時，進(jìn)行舉報的用戶會獲得政府獎勵Su；平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)時，會有1-φ的用戶選擇舉報，但此時用戶不會獲得政府獎勵。

所構(gòu)建模型的主要參數(shù)如表1所示。

表1 變量及其含義

3.2 模型構(gòu)建

根據(jù)以上假設(shè)，構(gòu)建平臺企業(yè)、用戶與政府的三方演化博弈矩陣，如表2所示。

表2 平臺企業(yè)、用戶與政府的三方演化博弈矩陣

4 模型分析

4.1 平臺企業(yè)的策略穩(wěn)定性分析

平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)的期望收益為Ex，濫用用戶數(shù)據(jù)的期望收益為E1-x，平均期望收益為。

因此，平臺企業(yè)的復(fù)制動態(tài)方程可以表示為

推論1平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)的概率隨著用戶舉報的概率和政府嚴(yán)格監(jiān)管概率的增大而上升。

證明由于d（Q（y））／dy＜0，故Q（y）為關(guān)于y的減函數(shù)。當(dāng)為平臺企業(yè)的演化穩(wěn)定策略；反之，則x=1為演化穩(wěn)定策略。

構(gòu)建平臺企業(yè)策略演化相位圖，令平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)的概率為VA1，不濫用用戶數(shù)據(jù)的概率為VA2，計(jì)算得

推論2平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)的概率與政府獎懲力度正相關(guān)，與平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外利潤負(fù)相關(guān)，與用戶舉報公正度、用戶舉報給平臺企業(yè)帶來的聲譽(yù)損失、平臺企業(yè)對舉報用戶賠償額的關(guān)系，受平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外利潤的影響。當(dāng)額外利潤超過政府對平臺企業(yè)獎懲之和的一半時，平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)的概率與用戶舉報公正度、用戶舉報給平臺企業(yè)帶來的聲譽(yù)損失、濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)對舉報用戶的賠償額正相關(guān)；當(dāng)額外利潤小于政府對平臺企業(yè)獎懲之和的一半時，反之。

證明對VA2分別求各要素的一階偏導(dǎo)數(shù)，得當(dāng)時當(dāng)時

4.2 用戶的策略穩(wěn)定性分析

用戶選擇舉報的期望收益為Cy，選擇忽視的期望收益為C1-y，平均期望收益為。

因此，用戶的復(fù)制動態(tài)方程可以表示為

令J（z）=0，可得當(dāng)z=（（xφ-1）Cu-（x-1）Nu）／（（x-1）Su）=z*時，d（F（y））／dy≡0。

推論3用戶舉報的概率隨著平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)概率的增加而減小，隨著政府嚴(yán)格監(jiān)管概率的增加而上升。

證明由于關(guān)于z為減函數(shù)。當(dāng)為用戶的演化穩(wěn)定策略；當(dāng)為演化穩(wěn)定策略。

構(gòu)建用戶策略演化相位圖，令用戶選擇忽視的概率為VB1，選擇舉報的概率為VB2，計(jì)算得

推論4用戶選擇舉報的概率與用戶舉報公正度、濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)對舉報用戶的賠償額、政府對真實(shí)舉報用戶的獎勵正相關(guān)，與用戶舉報的成本負(fù)相關(guān)。

證明與推論1證明類似，對VB2分別求各要素的一階偏導(dǎo)數(shù)，可得

4.3 政府的策略穩(wěn)定性分析

政府嚴(yán)格監(jiān)管的預(yù)期收益為Gz，寬松監(jiān)管的預(yù)期收益為G1-z，平均期望收益為。

因此，政府的復(fù)制動態(tài)方程可以表示為

令T（y）=0，當(dāng)y=（Cg+（-1+x）Ke+xSe）／（（-1+x）Su）=y**時，d（F（z））／dz≡0。

推論5政府嚴(yán)格監(jiān)管的概率隨著平臺企業(yè)不濫用用戶數(shù)據(jù)的概率、用戶舉報概率的增大而減小。

證明由于故T（y）關(guān)于y為增函數(shù)。當(dāng)為演化穩(wěn)定策略；當(dāng)為政府的演化穩(wěn)定策略。

4.4 均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析

在多方演化博弈中，如果博弈均衡解是演化穩(wěn)定狀態(tài)，則該均衡解是嚴(yán)格納什均衡，即純策略均衡。因此，分析系統(tǒng)中8個純策略均衡點(diǎn)的漸近穩(wěn)定性即可［34］。由F（x）=0，F(xiàn)（y）=0，F(xiàn)（z）=0，可得8個純策略均衡點(diǎn)：E1（0，0，0），E2（1，0，0），E3（0，0，1），E4（0，1，0），E5（1，1，0），E6（1，0，1），E7（0，1，1），E8（1，1，1）。

構(gòu)建三方演化博弈系統(tǒng)的雅克比矩陣，利用李雅普諾夫（Lyapunov）間接法分析各均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性，如表3所示。

表3 均衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析

推論6當(dāng)Nu+Su＜Cu，Ke+Se＜He-Ce時，復(fù)制動態(tài)系統(tǒng)存在穩(wěn)定點(diǎn)E3（0，0，1）；當(dāng)Cu＜Nu，Nu+φBe＜He-Ce，Ke＜Su+Cg時，穩(wěn)定點(diǎn)為E4（0，1，0）；當(dāng)Cu＜Nu+Su，Cg+Su＜Ke，Ke+Nu+Se+φBe＜He-Ce時，穩(wěn)定點(diǎn)為E7（0，1，1）。

推論6表明，當(dāng)用戶的舉報成本超過平臺企業(yè)給予舉報用戶的賠償額和政府對真實(shí)舉報用戶的獎勵之和、平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外利潤高于政府對平臺企業(yè)的獎懲之和時，策略組合演化穩(wěn)定于E3（0，0，1）穩(wěn)定點(diǎn)（濫用，忽視，嚴(yán)格監(jiān)管）。當(dāng)用戶的舉報成本低于平臺企業(yè)給予舉報用戶的賠償額、平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外利潤高于平臺企業(yè)給予舉報用戶的賠償額和用戶真實(shí)舉報給平臺帶來的聲譽(yù)損失之和、政府對濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)施以較小懲罰時，策略組合演化穩(wěn)定于E4（0，1，0）穩(wěn)定點(diǎn)（濫用，舉報，寬松監(jiān)管）。當(dāng)政府對真實(shí)舉報用戶的獎勵和平臺企業(yè)對舉報用戶的賠償額之和高于用戶舉報成本、政府對濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的懲罰較大、平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外利潤較大時，策略組合演化穩(wěn)定于E7（0，1，1）穩(wěn)定點(diǎn)（濫用，舉報，嚴(yán)格監(jiān)管）。同時，根據(jù)假設(shè)3可知，由于平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外利潤很大，這就使得平臺企業(yè)產(chǎn)生較強(qiáng)的數(shù)據(jù)濫用動機(jī)，因此3個穩(wěn)定點(diǎn)中平臺企業(yè)的策略均為“濫用”。

5 仿真分析

針對上述三種穩(wěn)定策略組合，接下來利用MATLAB進(jìn)行數(shù)值仿真分析，以驗(yàn)證演化穩(wěn)定性的有效性及分析各主體對參數(shù)的敏感程度。

5.1 演化穩(wěn)定策略

如表3所示，設(shè)置滿足條件①的數(shù)組1：φ=0.5，Be=14，Nu=10，Cu=21，Ke=12，Cg=9，Se=8，Ce=10，He=60，Su=5；設(shè)置滿足條件②的數(shù)組2：φ=0.5，Be=14，Nu=12，Cu=10，Ke=23，Cg=25，Se=8，Ce=10，He=60，Su=5；設(shè)置滿足條件③的數(shù)組3：φ=0.5，Be=14，Nu=12，Cu=10，Ke=15，Cg=9，Se=8，Ce=10，He=60，Su=5。將三組數(shù)值分別從不同初始策略組合出發(fā)隨時間演化50次，可以得到：當(dāng)滿足條件①時，系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略組合為（濫用，忽視，嚴(yán)格監(jiān)管）；當(dāng)滿足條件②時，系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略組合為（濫用，舉報，寬松監(jiān)管）；當(dāng)滿足條件③時，系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略組合為（濫用，舉報，嚴(yán)格監(jiān)管）?？梢姡抡娣治龅慕Y(jié)論與推論6結(jié)論保持一致，說明結(jié)論有效。

5.2 參數(shù)分析

由于（0，1，1）是比較符合現(xiàn)實(shí)情況的選擇，接下來以數(shù)組3為基礎(chǔ)，分別分析平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬、用戶舉報公正度、政府對不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的獎勵、政府對濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的懲罰對演化博弈過程和結(jié)果的影響。

5.2.1 平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬分析

本節(jié)賦以平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬He=60，80，100，仿真結(jié)果如圖2所示。

圖2 平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬的敏感性分析

圖2表明，隨著平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬不斷增大，平臺企業(yè)收斂于濫用策略的速度大大加快，用戶選擇舉報的概率不斷增大，政府嚴(yán)格監(jiān)管的概率不斷增大。可見，平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬對平臺企業(yè)的策略具有顯著的影響；當(dāng)平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬足夠大時，其必然會濫用用戶數(shù)據(jù)。

5.2.2 用戶舉報的公正度分析

本節(jié)賦以用戶舉報公正度φ=0.3，0.5，0.7，仿真結(jié)果如圖3所示。

圖3 用戶舉報公正度的敏感性分析

圖3表明，隨著用戶舉報公正度的增大，平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)的概率會減小，用戶舉報的概率不斷增大，政府嚴(yán)格監(jiān)管的概率會下降。

5.2.3 政府對平臺企業(yè)的獎勵和懲罰分析

（1）政府對不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的獎勵分析

本節(jié)賦以政府對不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的獎勵Se=5，10，15，仿真結(jié)果如圖4所示。

圖4 政府對不濫用用戶數(shù)據(jù)平臺企業(yè)獎勵的敏感性分析

圖4表明，隨著政府加大對不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的獎勵，平臺企業(yè)收斂于濫用策略的速度減緩，用戶收斂于舉報策略的速度減緩，政府收斂于嚴(yán)格監(jiān)管策略的速度也減緩。

（2）政府對濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的懲罰分析

本節(jié)賦以政府對濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的懲罰Ke=10，15，20，仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 政府對濫用用戶數(shù)據(jù)平臺企業(yè)懲罰的敏感性分析

圖5表明，隨著政府加大懲罰濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)，平臺企業(yè)收斂于濫用策略的速度減緩，用戶收斂于舉報策略的速度大大加快，政府逐漸從寬松監(jiān)管演化為嚴(yán)格監(jiān)管。

對比圖4和5可以發(fā)現(xiàn)：對平臺企業(yè)而言，相較于政府加大懲罰濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)，政府加大獎勵不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的影響更顯著，后者更有利于平臺企業(yè)降低濫用用戶數(shù)據(jù)的概率。對用戶而言，相較于政府加大獎勵不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)，政府加大懲罰濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的影響更顯著，后者更有利于提高用戶舉報的積極性。

6 結(jié)論與啟示

針對平臺企業(yè)自身的數(shù)據(jù)濫用問題，本文通過構(gòu)建涵蓋平臺企業(yè)、用戶和政府的三方演化博弈模型，分析了各博弈主體策略選擇的穩(wěn)定性、博弈系統(tǒng)均衡策略組合的穩(wěn)定性，并通過數(shù)值仿真對參數(shù)敏感性進(jìn)行了分析。主要結(jié)論與管理啟示如下：

（1）平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬的增大對平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的治理具有雙重影響。一方面，其會增大平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的概率；另一方面，其有利于增大政府對平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的監(jiān)管、增大用戶對平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的舉報。但由于平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)獲得的額外規(guī)模報酬的增大對平臺企業(yè)策略的影響更為顯著，特別是當(dāng)其足夠大的時候，平臺企業(yè)無法抵擋高額收益的誘惑，這對平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的治理帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

（2）用戶舉報公正度對平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為的治理具有正向促進(jìn)作用。用戶舉報公正度的增大會降低平臺企業(yè)濫用用戶數(shù)據(jù)的概率，增加用戶參與平臺企業(yè)數(shù)據(jù)濫用行為治理的積極性。因此，第一，用戶要增強(qiáng)對平臺企業(yè)濫用數(shù)據(jù)行為的辨別能力，增強(qiáng)誠信意識和社會責(zé)任感，提高舉報公正度，充分發(fā)揮其在平臺治理中的監(jiān)管作用。第二，平臺企業(yè)應(yīng)該將數(shù)據(jù)獲取、使用等過程對用戶公開透明，從而減少用戶將平臺合法行為錯認(rèn)為違規(guī)行為的概率，減少用戶的虛假舉報。第三，政府要加大對平臺企業(yè)的監(jiān)管力度，積極履行監(jiān)管職責(zé)；同時通過開展平臺治理科普宣傳、數(shù)據(jù)安全治理違規(guī)案例分享等方式，提高用戶的維權(quán)意識、誠信意識以及對平臺違法行為的辨別能力，提高用戶舉報公正度，積極引導(dǎo)用戶參與平臺治理。

（3）政府的獎懲機(jī)制是影響各博弈主體決策的重要因素，但對平臺企業(yè)和用戶的作用機(jī)理恰好相反。對平臺企業(yè)而言，相較于政府加大懲罰濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)，政府加大獎勵不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的影響更顯著，后者更有利于平臺企業(yè)降低濫用用戶數(shù)據(jù)的概率。因此，政府對平臺企業(yè)應(yīng)更多采用積極的獎勵舉措，即加大對不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的獎勵力度，幫助提升平臺企業(yè)的美譽(yù)度，進(jìn)而促使企業(yè)收益的提升。對用戶而言，相較于政府加大獎勵不濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)，政府加大懲罰濫用用戶數(shù)據(jù)的平臺企業(yè)的影響更顯著，后者更有利于提高用戶舉報的積極性。因此，政府對用戶應(yīng)更多采用重罰濫用用戶數(shù)據(jù)的企業(yè)的方式予以引導(dǎo)，通過給用戶傳遞政府對違規(guī)企業(yè)嚴(yán)格監(jiān)管的信號，從而提高用戶舉報的積極性。