馮芬玲，張 澤，蔡明旭

(中南大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410075)

在“一帶一路”倡議的影響下,中歐班列作為便利快捷的新型國(guó)際運(yùn)輸組織方式[1],截至2023年9月,累計(jì)開行7.7萬(wàn)列,運(yùn)送貨物731萬(wàn)標(biāo)箱,通達(dá)歐洲25個(gè)國(guó)家和地區(qū)的217個(gè)城市,以及沿線11個(gè)亞洲國(guó)家和地區(qū)超過(guò)100個(gè)城市[2]。中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)規(guī)模的提升吸引平臺(tái)企業(yè)、托運(yùn)人等多種利益相關(guān)群體加入,形成活躍的市場(chǎng)生態(tài)圈[3]。但在市場(chǎng)培育初期,地方政府將發(fā)運(yùn)箱數(shù)作為單一補(bǔ)貼依據(jù)為中歐班列提供高額補(bǔ)貼,導(dǎo)致出現(xiàn)無(wú)序競(jìng)爭(zhēng)、低價(jià)攬貨、空箱返回等現(xiàn)象,不符合市場(chǎng)運(yùn)行的客觀規(guī)律[4],阻礙了中歐班列可持續(xù)發(fā)展。

為解決以上問(wèn)題,國(guó)家財(cái)政部門計(jì)劃實(shí)行補(bǔ)貼退出政策,但補(bǔ)貼退出勢(shì)必會(huì)對(duì)現(xiàn)有貨源基礎(chǔ)產(chǎn)生影響[5],多地補(bǔ)貼退出政策并未落實(shí)[6]。究其原因,是因?yàn)檠a(bǔ)貼涉及多個(gè)利益相關(guān)方,單一從地方政府角度并不能實(shí)現(xiàn)中歐班列市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)目標(biāo),因此有必要對(duì)中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)中多個(gè)主體在補(bǔ)貼退出背景下的策略演變展開研究,形成科學(xué)的補(bǔ)貼退出方法。

很多學(xué)者針對(duì)中歐班列補(bǔ)貼問(wèn)題展開了大量研究。市場(chǎng)培育初期,大多數(shù)研究運(yùn)用二元Logit模型[4]、多目標(biāo)優(yōu)化理論[7]等方法聚焦于探究補(bǔ)貼對(duì)中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)的影響。隨著市場(chǎng)發(fā)展,逐漸有學(xué)者將博弈論運(yùn)用到中歐班列補(bǔ)貼研究中,Kundu等[8]運(yùn)用博弈論方法建立鐵路與海運(yùn)的競(jìng)爭(zhēng)模型,分析補(bǔ)貼對(duì)托運(yùn)人運(yùn)輸方式選擇的影響。張蒙蒙等[9]考慮地方政府將社會(huì)福利最大化作為補(bǔ)貼目標(biāo),建立競(jìng)合博弈模型,探究地方政府與平臺(tái)公司兩個(gè)層面的競(jìng)爭(zhēng)與合作決策。Ma等[10]針對(duì)兩條相鄰線路建立非合作博弈模型,認(rèn)為政府補(bǔ)貼是影響定價(jià)的主要因素。綜上,現(xiàn)有研究大多圍繞中歐班列與海運(yùn)、中歐班列線路之間的競(jìng)合關(guān)系,提出中歐班列的補(bǔ)貼策略,通常忽視貨物時(shí)間價(jià)值特性,并且少有研究從補(bǔ)貼行為的直接利益相關(guān)者角度探究中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)的演變,而演化博弈論在探究多個(gè)種群的動(dòng)態(tài)博弈方面具有優(yōu)越性。

本文考慮補(bǔ)貼退出的影響以及貨物時(shí)間價(jià)值,構(gòu)建中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)中地方政府、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)、托運(yùn)人之間的演化博弈模型;將調(diào)研與仿真結(jié)合,驗(yàn)證模型有效性,并分析不同情形下相關(guān)因素對(duì)演化系統(tǒng)的影響,研究成果可為中歐班列補(bǔ)貼退出背景下各利益相關(guān)主體的策略選擇提供借鑒。

1 模型建立

1.1 問(wèn)題描述及模型建立

中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)模式見圖1。由圖1可見,地方政府、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人三者是中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)發(fā)展過(guò)程中非常重要的利益相關(guān)者。

圖1 中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)模式

演化博弈論是探究多個(gè)相互作用的物種組成的種群動(dòng)態(tài)演化的理論,主要基于有限理性假設(shè),聚焦于群體長(zhǎng)期行為演化的過(guò)程。本文運(yùn)用演化博弈論,認(rèn)為地方政府、中歐班列運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)、托運(yùn)人3個(gè)群體是以自身利益最大化為目標(biāo)的有限理性主體,各主體之間信息不對(duì)稱,群體內(nèi)部的各個(gè)個(gè)體之間存在模仿、學(xué)習(xí)、交流等動(dòng)態(tài)交互決策過(guò)程,構(gòu)建三者之間“補(bǔ)貼-運(yùn)營(yíng)-托運(yùn)”策略的演化博弈模型:

1)博弈主體行為策略,A為地方政府策略集,表示政府補(bǔ)貼或不補(bǔ)貼中歐班列,A={SA1,SA2};B為中歐班列運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)策略集,表示企業(yè)運(yùn)營(yíng)或不運(yùn)營(yíng)中歐班列,B={SB1,SB2};C為托運(yùn)人策略集,表示選擇或不選擇中歐班列托運(yùn)貨物,C={SC1,SC2}。非對(duì)稱多群體演化博弈系統(tǒng)不能在混合策略處達(dá)到長(zhǎng)期演化穩(wěn)定狀態(tài)[11],故假設(shè)策略集中策略都為一對(duì)互斥的純策略。

2)各個(gè)純策略對(duì)SA1和SA2、SB1和SB2、SC1和SC2分別在三方群體中被選擇的概率為x和1-x、y和1-y、z和1-z。因此,該中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)三方演化博弈系統(tǒng)的決策空間可以定義為?={(x,y,z)|x∈[0,1],y∈[0,1],z∈[0,1]}。

3)Q(q1,q2)為中歐班列運(yùn)營(yíng)的集裝箱貨運(yùn)量,q1為固定運(yùn)輸量;q2為彈性運(yùn)輸量,即托運(yùn)人受價(jià)格等影響可以在中歐班列、航空或水上運(yùn)輸中選擇的貨運(yùn)量。

4)對(duì)于地方政府而言,企業(yè)運(yùn)營(yíng)給當(dāng)?shù)貛?lái)人口就業(yè)、稅收、經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用形成的社會(huì)效益抽象表達(dá)為M1;托運(yùn)人持續(xù)托運(yùn)貨物促進(jìn)各物流園區(qū)的落地,從而形成的社會(huì)效益抽象表達(dá)為M2。地方政府對(duì)中歐班列的補(bǔ)貼有兩種形式,按照運(yùn)量直接補(bǔ)貼給中歐班列運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè),補(bǔ)貼金額N1為

N1=N0(q1+q2)φ1

(1)

式中:N0為基礎(chǔ)直接補(bǔ)貼金額;φ1為直接補(bǔ)貼退出率[12]。

地方政府也會(huì)通過(guò)退稅等方式間接補(bǔ)貼給托運(yùn)人企業(yè),其補(bǔ)貼金額N2為

(2)

地方政府會(huì)有一定的概率γ,γ∈[0,1],對(duì)企業(yè)與托運(yùn)人運(yùn)營(yíng)中歐班列以及托運(yùn)情況進(jìn)行監(jiān)察,監(jiān)管成本為D0,若企業(yè)存在未運(yùn)營(yíng)中歐班列但領(lǐng)取補(bǔ)貼的行為,假設(shè)監(jiān)管一定會(huì)被查出,追回補(bǔ)貼N1,并處以罰金H1;托運(yùn)人存在未托運(yùn)但領(lǐng)取補(bǔ)貼的行為,追回補(bǔ)貼N2。

5)對(duì)于中歐班列運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)而言,地方政府對(duì)企業(yè)的直接補(bǔ)貼行為會(huì)直接作用于降低運(yùn)價(jià),fi為中歐班列集裝箱運(yùn)價(jià),i=1為地方政府補(bǔ)貼時(shí)的中歐班列運(yùn)價(jià),i=2為不補(bǔ)貼時(shí)運(yùn)價(jià);c為中歐班列的綜合運(yùn)輸成本;I為不開展中歐班列業(yè)務(wù)時(shí),企業(yè)開展其他貨運(yùn)代理業(yè)務(wù)的收入,CI為此時(shí)業(yè)務(wù)成本;當(dāng)托運(yùn)人已經(jīng)托運(yùn)但企業(yè)沒(méi)有運(yùn)營(yíng)組織中歐班列,造成的品牌形象損失為K。

6)對(duì)于托運(yùn)人,P為運(yùn)輸貨物的目標(biāo)貨值。當(dāng)托運(yùn)人選擇中歐班列托運(yùn),但企業(yè)沒(méi)有運(yùn)營(yíng)組織發(fā)運(yùn)列車,此時(shí)造成賠付E1為

E1=αPQ

(3)

式中:α為企業(yè)對(duì)托運(yùn)人的賠付率。

中歐班列運(yùn)輸相比于海運(yùn)與空運(yùn)分別有運(yùn)輸時(shí)間與運(yùn)輸費(fèi)用上的優(yōu)勢(shì)[2],托運(yùn)人選擇海運(yùn)或空運(yùn)會(huì)造成貨物時(shí)間價(jià)值的損失或運(yùn)輸費(fèi)用的提高,造成的托運(yùn)成本的提高Cw(Q)為

Cw(Q)=θ1Ca+θ2Cb

(4)

Ca=βtQ

(5)

Cb=Q(cair-c)

(6)

(7)

式中:θ1為不選擇中歐班列時(shí)托運(yùn)人偏好選擇海運(yùn)的權(quán)重系數(shù);θ2為不選擇中歐班列時(shí)托運(yùn)人偏好選擇空運(yùn)時(shí)的權(quán)重系數(shù);Ca為海運(yùn)相比于中歐班列損失的貨物時(shí)間價(jià)值;Cb為空運(yùn)相比于中歐班列增加的運(yùn)輸費(fèi)用;β為單位時(shí)間價(jià)值;t為增加的運(yùn)輸時(shí)間;cair為空運(yùn)運(yùn)輸成本;λ為貨物性質(zhì)系數(shù);S為社會(huì)折現(xiàn)率[13]。

7)根據(jù)模型中各參數(shù)定義,00,Cw(Q)>0。

1.2 支付矩陣的構(gòu)建

由上述問(wèn)題假設(shè)可得三方博弈支付矩陣見表1。

表1 中歐班列運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)三方博弈主體支付矩陣

2 模型求解

2.1 博弈主體策略穩(wěn)定性和演化路徑分析

復(fù)制動(dòng)態(tài)方程是演化博弈理論中的核心動(dòng)力學(xué)機(jī)制,相較于其他納什均衡選擇機(jī)制,可用于描述參與人根據(jù)過(guò)去多次博弈結(jié)果調(diào)整策略選擇的動(dòng)態(tài)過(guò)程,即有限理性參與人的行為變化趨勢(shì)[14-15]。所以建立三主體的策略選擇復(fù)制動(dòng)態(tài)方程。根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性定理,復(fù)制動(dòng)態(tài)方程的平衡點(diǎn)穩(wěn)定應(yīng)該滿足兩個(gè)條件:F(x)=0,dF(x)/dx<0[16]。

1)地方政府的期望收益與復(fù)制動(dòng)態(tài)分析

地方政府選擇SA1策略的期望收益UA1為

UA1=yz{M1+M2-(q1+q2)[N0φ1+

(1-y)z{-M1+M2+(q1+q2)[(γ-1)N0φ1-

(8)

地方政府選擇SA2策略的期望收益UA2為

UA2=yz(M1+M2-γD0)+y(1-z)(M1-M2-γD0)+(1-y)z(-M1+M2-γD0)+(1-y)·

(1-z)(-M1-M2-γD0)

(9)

(10)

地方政府復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

(11)

(N1-H)γy+(γ-1)(N1+N2)+γH}

(12)

綜上,地方政府的演化穩(wěn)定趨勢(shì)見圖2。

圖2 地方政府策略演化趨勢(shì)

2)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)的期望收益與復(fù)制動(dòng)態(tài)分析

運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)選擇SB1策略的期望收益UB1為

UB1=xz[(q1+q2)(f1-c+N0φ1)]+x(1-z)

[q1f1+(q1+q2)(-c+N0φ1)]+(1-x)

z[(q1+q2)(f2-c)]+(1-x)(1-z)

[-(q1+q2)c+q1f2]

(13)

運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)選擇SB2策略的期望收益UB2為

UB2=xz{I-CI-K+(q1+q2)[N0φ1(1-γ)-αp]-

γH}+x(1-z)[I-CI-K+N0φ1(q1+q2)(1-γ)-

γH-αpq1]+(1-x)z[I-CI-K-αp·

(q1+q2)]+(1-x)(1-z)(I-CI-K-αpq1)

(14)

運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)平均收益為

(15)

運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

y(1-y){xγN0φ1(q1+q2)+x[(f1-f2)(zq2+q1)]+

xγH+(f2+αp)(zq2+q1)-c(q1+q2)-I+CI+K}

(16)

令σ1=zq2+q1,并代入N1=N0(q1+q2)φ1,并對(duì)F(y)關(guān)于y求一階偏導(dǎo)得

σ1(f2+αp)-c(q1+q2)-I+CI+K}

(17)

綜上,中歐班列運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)的策略演化趨勢(shì)見圖3。

圖3 中歐班列運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)策略演化趨勢(shì)

3)托運(yùn)人的期望收益與復(fù)制動(dòng)態(tài)分析

托運(yùn)人選擇策略SC1的期望收益UC1為

(q1+q2)(p-f2)+(1-x)(1-y)(q1+q2)(αp-f2)

(18)

托運(yùn)人選擇策略SC2的期望收益為UC2

Cw(q2)}+x(1-y){(q1+q2)[-f1+p+(1-γ)·

y[(q1+q2)(p-f2)-Cw(q2)]+(1-x)(1-y)·

[(q1+q2)(p-f2)-Cw(q1+q2)+αpq1]

(19)

托運(yùn)人平均收益為

劉雅鳴在講話中強(qiáng)調(diào)，要科學(xué)謀劃，著力打牢水情教育工作的基礎(chǔ)。要充分利用第一次全國(guó)水利普查的數(shù)據(jù)成果，結(jié)合全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、氣候變化、資源利用、生態(tài)保護(hù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，掌握我國(guó)基本水情的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)更新，持續(xù)積累，確保水情教育的權(quán)威性、有效性。要廣泛深入開展調(diào)查研究，抓緊水情教育規(guī)劃編制，找準(zhǔn)水情教育工作切入點(diǎn)，有力有序有效推進(jìn)水情教育工作。

(20)

托運(yùn)人的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

(q1+q2)+αpq2+p(q1+q2)+Cw(q1+q2)]

(21)

xγN2+p(q1+q2+αq2)+Cw(q1+q2)}

(22)

綜上,托運(yùn)人的演化穩(wěn)定趨勢(shì)見圖4。

圖4 托運(yùn)人策略演化趨勢(shì)

2.2 博弈系統(tǒng)的演化策略穩(wěn)定性分析

2.1節(jié)分析了單個(gè)博弈主體策略演化過(guò)程,但中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)的發(fā)展為地方政府、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)以及托運(yùn)人三方的共同作用。通過(guò)Jacobian矩陣分析可以得到的三方演化博弈系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略,聯(lián)立三者的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程式(11)、式(16)、式(21)形成中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)復(fù)制動(dòng)態(tài)系統(tǒng)(I)。

(23)

系統(tǒng)(I)的Jacobian矩陣為

(24)

由式(23)可得系統(tǒng)的8個(gè)純策略納什均衡點(diǎn)為:X1(0,0,0)、X2(0,1,0)、X3(0,1,1)、X4(0,0,1)、X5(1,0,0)、X6(1,1,0)、X7(1,0,1)、X8(1,1,1)。由李雅普諾夫第一方法可知,雅克比矩陣的所有特征值具有負(fù)實(shí)部時(shí),均衡點(diǎn)才是系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略。故將上述8個(gè)純策略均衡點(diǎn)分別代入系統(tǒng)的雅克比矩陣式(24),可得到均衡點(diǎn)的Jacobian矩陣特征值見表2,根據(jù)特征值情況對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行討論。

表2 博弈系統(tǒng)Jacobian矩陣特征值

由各參數(shù)取值范圍,計(jì)算得X1(0,0,0)以及X5(1,0,0)的特征值恒為正值,故X1、X5兩點(diǎn)不是系統(tǒng)演化穩(wěn)定點(diǎn),討論得6種演化情形。

3 仿真分析

為驗(yàn)證演化穩(wěn)定性分析的有效性,結(jié)合調(diào)研現(xiàn)實(shí)情況對(duì)各參數(shù)賦以數(shù)值,并利用Matlab R2022a進(jìn)行數(shù)值仿真。

3.1 數(shù)據(jù)集調(diào)研

通過(guò)調(diào)研TCL公司運(yùn)量,查閱武漢、重慶、長(zhǎng)春、鄭州、南京等多個(gè)城市中歐班列發(fā)展績(jī)效審計(jì)報(bào)告、退稅公告、聘請(qǐng)第三方機(jī)構(gòu)監(jiān)管的招標(biāo)公告等,確定各常態(tài)化開行中歐班列城市中對(duì)班列發(fā)展進(jìn)行監(jiān)督審計(jì)的城市比例,從而確定政府監(jiān)察率γ=45%。通過(guò)電話調(diào)研得出2022年10月各個(gè)中歐班列運(yùn)營(yíng)平臺(tái)公司“鄭州—馬拉舍維奇”站到站運(yùn)輸價(jià)格f1,取其平均值為54 300/FEU。對(duì)托運(yùn)人企業(yè)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,結(jié)合既有研究[13],運(yùn)用層次分析法確定托運(yùn)人在不選擇中歐班列時(shí)選擇海運(yùn)或空運(yùn)托運(yùn)貨物的偏好權(quán)重分別為θ1=0.615 9,θ2=0.384 1。

最終確定不同運(yùn)營(yíng)情形下的關(guān)鍵參數(shù)取值。

數(shù)組2:φ1=30%,φ2=10%,H=1元/FEU,其他數(shù)據(jù)與數(shù)組1相同,H=1元/FEU與其他數(shù)據(jù)具有明顯的量級(jí)差距,該取值意味著不進(jìn)行騙補(bǔ)罰款。

3.2 模型驗(yàn)證

由2.2節(jié)演化穩(wěn)定性分析,同時(shí)考慮中歐班列的發(fā)展愿景是企業(yè)積極運(yùn)營(yíng),托運(yùn)人持續(xù)托運(yùn),地方政府不補(bǔ)貼的理想發(fā)展?fàn)顟B(tài),本文選擇對(duì)市場(chǎng)的愿景情形2以及現(xiàn)狀情形6進(jìn)行演化仿真,見圖5、圖6。從決策空間?={(x,y,z)|x∈[0,1],y∈[0,1],z∈[0,1]}內(nèi)隨機(jī)取值,分別對(duì)情形2與情形6經(jīng)過(guò)729次重復(fù)演化博弈動(dòng)態(tài)仿真,結(jié)果如圖5(a),圖6(a)所示,同時(shí)為清晰展現(xiàn)演化過(guò)程,在決策空間內(nèi)隨機(jī)生成一組初始決策的演化仿真結(jié)果如圖5(b),圖6(b)所示。

圖5 情形2的數(shù)組1下系統(tǒng)演化博弈仿真

圖6 情形6的數(shù)組2下系統(tǒng)的演化博弈仿真

對(duì)于數(shù)組1,當(dāng)φ1<1.64φ2、H>2.6N0(q1+q2)時(shí)滿足情形2的條件。由圖5可知,最終系統(tǒng)策略演化至X3(0,1,1),即:(不補(bǔ)貼,運(yùn)營(yíng),托運(yùn))。對(duì)于數(shù)組2,當(dāng)φ1>1.64φ2、0

綜合模型驗(yàn)證結(jié)果,可以看出兩種情形下托運(yùn)人與運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)形成響應(yīng)速度快于整體系統(tǒng)的子演化系統(tǒng),由此構(gòu)成剛性演化系統(tǒng)。對(duì)比兩種演化情形,只有采取騙補(bǔ)懲罰,懲罰金額大于2.6N0(q1+q2),且對(duì)企業(yè)與托運(yùn)人的補(bǔ)貼退出速度基本同步時(shí),中歐班列演化系統(tǒng)才能徹底演化至完全市場(chǎng)化的不補(bǔ)貼狀態(tài),該結(jié)果與一些研究提出的中歐班列空載懲罰系數(shù)[17]的概念相符合。

3.3 靈敏度分析

在原數(shù)組1、數(shù)組2的基礎(chǔ)上,為消除初始策略選擇概率對(duì)系統(tǒng)演化的影響,將三方主體的初始策略選擇概率分別取值x=0.5,y=0.5,z=0.5,再分別改變相關(guān)因素的取值,仿真取值變化時(shí)的主體策略選擇概率演化情況。

3.3.1 地方政府補(bǔ)貼退出率φ1、φ2

為探究情形2下補(bǔ)貼退出率的φ1、φ2對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果的影響,在數(shù)組1基礎(chǔ)上令補(bǔ)貼退出率取值分別為φ1=φ2=0.4,φ1=φ2=0.6、φ1=φ2=0.8,仿真結(jié)果見圖7。

由圖7可知,在具有騙補(bǔ)懲罰H且φ1<1.64φ2的前提下,即對(duì)企業(yè)與托運(yùn)人的補(bǔ)貼退出速度基本同步且補(bǔ)貼退出率為40%時(shí),企業(yè)與托運(yùn)人的策略選擇概率很快演化至1,但不同補(bǔ)貼退出力度下系統(tǒng)演化至穩(wěn)定策略點(diǎn)X3(0,1,1)的演化時(shí)間差異較小。結(jié)果表明情形2下補(bǔ)貼退出率的變化主要影響中歐班列運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人,且隨著補(bǔ)貼退出率的降低,實(shí)際補(bǔ)貼金額不斷減少,促進(jìn)了運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人的策略選擇過(guò)程;同時(shí),為了形成中歐班列完全市場(chǎng)化的發(fā)展目標(biāo),需要保持較快的補(bǔ)貼退出速率。

為探究情形6下補(bǔ)貼退出率φ1、φ2對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果的影響,在數(shù)組2基礎(chǔ)上,令補(bǔ)貼退出率取值分別為φ1=0.3、φ2=0.1,φ1=0.4、φ2=0.2,φ1=0.5、φ2=0.3,仿真結(jié)果見圖8(a),由于運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人策略很快演化至1,為探究穩(wěn)定策略X8(1,1,1)附近的演化規(guī)律,繪制x-t平面見圖8(b)。

圖8 情形6的數(shù)組2下補(bǔ)貼退出率對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果的影響

由圖8可知,在沒(méi)有騙補(bǔ)懲罰且φ1>1.64φ2的前提下,即地方政府對(duì)企業(yè)的補(bǔ)貼退出速度慢于托運(yùn)人時(shí),φ1=0.3、φ2=0.1中歐班列運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)到達(dá)演化穩(wěn)定策略X8(1,1,1)的速度更快。結(jié)果說(shuō)明中歐班列運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)現(xiàn)狀下,地方政府對(duì)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人的補(bǔ)貼退出力度需要加大,便于快速演化至穩(wěn)定策略。

3.3.2 不同貨物品類:貨值p與單位時(shí)間價(jià)值β

在數(shù)組1、數(shù)組2中選定的貨物類型為電子產(chǎn)品,但實(shí)際運(yùn)輸中存在多種貨物品類,總結(jié)現(xiàn)有研究[13,18],在數(shù)組1,數(shù)組2其他參數(shù)基礎(chǔ)上改變貨物品類。對(duì)應(yīng)的貨值與貨物時(shí)間價(jià)值取值見表3。

表3 不同貨物品類時(shí)間價(jià)值取值

對(duì)不同貨類下的數(shù)組1進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果見圖9(a),為探究不同貨類在運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人形成的子系統(tǒng)中的演化規(guī)律,截取演化系統(tǒng)的z-y平面,見圖9(b)。

在數(shù)組1即情形2下,貨物品類為低價(jià)值低時(shí)間敏感度的工業(yè)配件時(shí),系統(tǒng)到達(dá)演化穩(wěn)定策略的速度更快;且在企業(yè)與托運(yùn)人形成的子系統(tǒng)中,如圖9(b)所示,貨物品類是工業(yè)配件的托運(yùn)人策略演化速度略高于其他貨物品類,運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)承接電子產(chǎn)品類貨物的演化速度略高于其他貨物品類。結(jié)果表示,在如今海運(yùn)延誤嚴(yán)重的情況下,工業(yè)配件等低價(jià)值低時(shí)間敏感度的貨主開始傾向于選擇中歐班列托運(yùn),但運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)更傾向于運(yùn)送電子產(chǎn)品類高價(jià)值高時(shí)間敏感度貨物;總系統(tǒng)的演化結(jié)果說(shuō)明相比于電子產(chǎn)品,單一的按箱補(bǔ)貼的補(bǔ)貼方式以及數(shù)組1中40%的補(bǔ)貼退出率對(duì)工業(yè)配件等低價(jià)值低時(shí)間敏感度貨物更有利,故針對(duì)不同貨物品類實(shí)行差異化補(bǔ)貼退出策略,可以促進(jìn)系統(tǒng)整體穩(wěn)定與市場(chǎng)化發(fā)展。

對(duì)不同貨類下的數(shù)組2進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果見圖10(a),由于運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人的策略y、z很快演化完成,為探究演化穩(wěn)定策略X8(1,1,1)附近的演化路徑,聚焦于x隨時(shí)間的變化規(guī)律x-t見圖10(b)。同時(shí),截取策略空間平面z-y,探究不同貨物品類對(duì)子系統(tǒng)演化影響,見圖11。

圖10 情形6的數(shù)組2下不同貨物品類對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果的影響

在數(shù)組2即情形6下,貨物品類為電子產(chǎn)品等高價(jià)值高時(shí)間敏感度貨物時(shí),系統(tǒng)的演化路徑相較于其他貨物到達(dá)演化穩(wěn)定策略X8(1,1,1)的速度更快。在情形6的企業(yè)與托運(yùn)人子系統(tǒng)中,見圖11,貨物品類是工業(yè)配件以及快消時(shí)裝的托運(yùn)人策略演化速度略高于其他貨物品類,企業(yè)辦理電子產(chǎn)品以及家居用品的策略演化速度略高于其他貨物品類。結(jié)果表明,運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)更傾向于辦理電子產(chǎn)品與家居用品等高價(jià)值貨物,但由于政府補(bǔ)貼的持續(xù)存在,海運(yùn)的延誤時(shí)間過(guò)長(zhǎng),托運(yùn)人傾向于托運(yùn)快消時(shí)裝、工業(yè)配件等低價(jià)值貨物。但中歐班列運(yùn)營(yíng)總系統(tǒng)中,運(yùn)輸電子產(chǎn)品等高價(jià)值高時(shí)間敏感度貨物更易演化至穩(wěn)定策略,更適應(yīng)中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀。

3.3.3 政府監(jiān)察率γ

為探究情形2下政府監(jiān)察率γ對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果的影響,在數(shù)組1其他參數(shù)一定的條件下,令參數(shù)取值分別為γ=0.25、γ=0.35、γ=0.45、γ=0.46、γ=0.47,仿真結(jié)果見圖12。

圖12 情形2的數(shù)組1下政府監(jiān)察率對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果的影響

由圖12可知,當(dāng)γ>0.46時(shí),系統(tǒng)失效,與情形2的演化狀態(tài)不符,表明過(guò)高的政府監(jiān)察率會(huì)導(dǎo)致中歐班列運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)失去市場(chǎng)活力,退出補(bǔ)貼困難。同時(shí)可以看出,隨著γ的增大,系統(tǒng)演化至穩(wěn)定策略X3(0,1,1)的速度降低,表明在三方演化博弈系統(tǒng)中需要保持較低的地方政府監(jiān)察率,從而實(shí)現(xiàn)政府完全不補(bǔ)貼的理想化市場(chǎng)狀態(tài)。

為探究情形6下政府監(jiān)察率γ對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果的影響,在數(shù)組2其他參數(shù)一定的條件下,令參數(shù)取值分別為γ=0.43、γ=0.44、γ=0.45、γ=0.46、γ=0.49,仿真結(jié)果見圖13。

圖13 情形6的數(shù)組2下政府監(jiān)察率對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果的影響

由圖13可知,當(dāng)0.43<γ<0.5時(shí),中歐班列運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)演化至X8(1,1,1),超出該范圍,系統(tǒng)演化方向與情形6不符。在該監(jiān)察率范圍內(nèi),隨著γ的增大,系統(tǒng)演化至穩(wěn)定策略的速度提升,表明若不進(jìn)行騙補(bǔ)懲罰,則需要在可行范圍內(nèi),部分地方政府保持一定的監(jiān)察力度,使混亂的補(bǔ)貼市場(chǎng)較快發(fā)展到穩(wěn)定有序。

4 結(jié)論

本文考慮中歐班列補(bǔ)貼退出與貨物時(shí)間價(jià)值,建立地方政府、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)、托運(yùn)人三方演化博弈模型,通過(guò)調(diào)研真實(shí)數(shù)據(jù),將理論分析與動(dòng)態(tài)仿真結(jié)合,總結(jié)和驗(yàn)證三方博弈主體間行為決策過(guò)程中的演化穩(wěn)定均衡特性,得出以下結(jié)論:

1)中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)演化系統(tǒng)中,市場(chǎng)的響應(yīng)速度快于地方政府的政策演變速度。對(duì)比兩種典型情形2、6的演化結(jié)果,未來(lái)運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)徹底演化至完全市場(chǎng)化的無(wú)補(bǔ)貼狀態(tài),需要地方政府采取騙補(bǔ)懲罰措施:若平臺(tái)企業(yè)存在空載但領(lǐng)取補(bǔ)貼的行為,地方政府收回補(bǔ)貼并處以懲罰金大于2.6倍實(shí)際補(bǔ)貼金額;同時(shí)需要保持對(duì)企業(yè)與托運(yùn)人的補(bǔ)貼退出速度基本一致。

2)當(dāng)具有騙補(bǔ)懲罰時(shí),補(bǔ)貼退出率對(duì)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人的策略選擇影響較大,隨著補(bǔ)貼退出率的降低,企業(yè)與托運(yùn)人的策略演化速度越快,故對(duì)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人的補(bǔ)貼退出率保持一致為40%相對(duì)更適宜。在沒(méi)有騙補(bǔ)懲罰時(shí),補(bǔ)貼退出速率對(duì)整體系統(tǒng)的影響較大,當(dāng)補(bǔ)貼退出率減小,系統(tǒng)演化至穩(wěn)定策略的速度增加,故對(duì)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人的補(bǔ)貼退出率分別為30%與10%相對(duì)更適宜。綜合兩種情形,地方政府都應(yīng)保持較大的補(bǔ)貼退出力度,以保證中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)快速演化至穩(wěn)定狀態(tài)。

3)單一按箱補(bǔ)貼的方式以及40%的補(bǔ)貼退出率對(duì)低價(jià)值低時(shí)間敏感度類貨物更有利;在海運(yùn)延誤嚴(yán)重的大環(huán)境影響下,托運(yùn)人開始傾向于選擇中歐班列托運(yùn)工業(yè)配件與快消時(shí)裝類貨物,運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)傾向于運(yùn)輸電子產(chǎn)品類貨物;但在持續(xù)補(bǔ)貼的中歐班列運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀下,當(dāng)平臺(tái)企業(yè)與托運(yùn)人的補(bǔ)貼退出率分別為30%與10%時(shí),運(yùn)輸電子產(chǎn)品等高價(jià)值高時(shí)間敏感度貨物更適應(yīng)中歐班列市場(chǎng)。故地方政府應(yīng)該實(shí)行差異化補(bǔ)貼退出策略,運(yùn)營(yíng)平臺(tái)企業(yè)應(yīng)該逐步拓寬市場(chǎng),在不同的補(bǔ)貼退出節(jié)點(diǎn)發(fā)展適運(yùn)貨類;托運(yùn)人也應(yīng)該緊跟補(bǔ)貼退出速度,在恰當(dāng)補(bǔ)貼退出節(jié)點(diǎn)選擇中歐班列,減少托運(yùn)成本。

4)政府監(jiān)察率對(duì)整體系統(tǒng)的影響較大。具有騙補(bǔ)懲罰時(shí),在三方演化博弈系統(tǒng)中需要保持較低的地方政府監(jiān)察率,從而實(shí)現(xiàn)政府完全不補(bǔ)貼的理想化市場(chǎng)狀態(tài);在沒(méi)有騙補(bǔ)懲罰時(shí),政府監(jiān)察率的可行范圍為0.43<γ<0.5,監(jiān)察率增大會(huì)提升系統(tǒng)演化速度,所以若不進(jìn)行騙補(bǔ)懲罰時(shí),需要在監(jiān)察率可行范圍內(nèi),部分地方政府保持一定的監(jiān)察力度,使混亂的補(bǔ)貼市場(chǎng)較快發(fā)展到穩(wěn)定有序。

本文考慮補(bǔ)貼退出與貨物時(shí)間價(jià)值,立足于亞歐運(yùn)輸?shù)默F(xiàn)實(shí)狀態(tài),揭示了補(bǔ)貼退出率、貨物時(shí)間價(jià)值、政府監(jiān)察率等多個(gè)因素下的博弈主體策略選擇機(jī)制,為中歐班列運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)中地方政府、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)公司以及托運(yùn)人提供了決策依據(jù)。