政府監(jiān)管與降低B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)
——基于B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)演化博弈的推演證據(jù)

魏明俠　黃　林　肖開紅

(河南工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院　河南鄭州　450001)

?

政府監(jiān)管與降低B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)
——基于B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)演化博弈的推演證據(jù)

魏明俠黃林肖開紅

(河南工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院河南鄭州450001)

為獲得短期利益，B2C平臺(tái)可能對(duì)失信商家放松監(jiān)管或不監(jiān)管，從而出現(xiàn)較高的B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)。文章借鑒演化博弈理論的基本分析框架，建立商家和政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)兩方群體的演化博弈模型，分析商家失信行為和政府監(jiān)管行為的動(dòng)態(tài)演化過程。結(jié)果表明：失信商家的數(shù)量和采取監(jiān)管行為模式的政府監(jiān)管者數(shù)量都不會(huì)向某一固定的趨勢(shì)演化，而是會(huì)圍繞中心點(diǎn)處于不斷的動(dòng)態(tài)變化過程中；政府監(jiān)管強(qiáng)度和懲罰力度的提高及監(jiān)管成本的優(yōu)化能夠從整體上降低B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)水平。本研究的啟示是，政府監(jiān)管是防范B2C市場(chǎng)“共謀”、促進(jìn)其健康發(fā)展的重要力量，不應(yīng)弱化政府監(jiān)管作用。

B2C平臺(tái)；信用風(fēng)險(xiǎn)；政府監(jiān)管；演化博弈

隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，網(wǎng)絡(luò)逐漸成為普通個(gè)體生活構(gòu)成的一部分，其中網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物是與人們生活結(jié)合最為緊密和普遍的現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物已經(jīng)常態(tài)化。在我國(guó)網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)中，B2C模式占據(jù)很大市場(chǎng)份額，根據(jù)易觀智庫(kù)發(fā)布的《中國(guó)網(wǎng)上零售市場(chǎng)企業(yè)年度盤點(diǎn)專題研究報(bào)告2015》顯示，中國(guó)網(wǎng)上零售B2C交易規(guī)模在2014年達(dá)到13701.1億元[1]。B2C零售市場(chǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大得益于我國(guó)居民基于B2C平臺(tái)消費(fèi)的認(rèn)可，但同時(shí)，接連曝光的B2C平臺(tái)“售假”與“詐騙”事件卻沖擊著B2C平臺(tái)用戶的信任水平，B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)問題凸顯[2]。

網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)是指某一時(shí)刻或時(shí)段，網(wǎng)上失信交易者占全部交易者的比例；這一比例變化過程反映了在線交易者群體信用行為的調(diào)整過程，實(shí)質(zhì)也是網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)的形成和演化過程[2]。電子商務(wù)發(fā)展過程中，網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)問題一直未得到根本上的解決，成為阻礙電子商務(wù)良性發(fā)展的關(guān)鍵制約因素，預(yù)防和解決這一難題的關(guān)鍵在于是否能夠認(rèn)清網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)的形成和演化機(jī)理[4]。從現(xiàn)有研究來看，博弈論是切入網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)形成的一個(gè)良好視角。首先，部分學(xué)者從經(jīng)典博弈的視角對(duì)網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)理做了一些有益探討。Ba等(2003)[5]、Hu等(2004)[6]提出在線信用風(fēng)險(xiǎn)是在線交易雙方博弈的結(jié)果，以交易雙方為博弈主體，他們建立了在線信任靜態(tài)博弈模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，引入信任第三方能夠有效規(guī)避在線欺詐的發(fā)生。魏明俠(2005)[7]基于虛擬市場(chǎng)中的買賣雙方分別建立了電子商務(wù)交易的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)博弈模型用于分析交易者的信用模式選擇；靜態(tài)博弈結(jié)果表明，交易一方的信用模式選擇決定了另一方的信用模式選擇，動(dòng)態(tài)博弈結(jié)果表明，賣方選擇何種信用模式的臨界點(diǎn)是賣方誠(chéng)實(shí)信用模式的短期收入與社會(huì)平均投資利潤(rùn)率的比值。魏明俠(2007)[8]將網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)典博弈模型進(jìn)行了歸納，提出除交易雙方可以作為博弈主體外，交易者和監(jiān)管者、交易者和第三方平臺(tái)等也可作為博弈雙方進(jìn)而形成網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)。魏明俠(2004)[9]和Lee(2007)[10]則重點(diǎn)分析了信息不對(duì)稱導(dǎo)致的網(wǎng)上失信現(xiàn)象。再者，部分學(xué)者基于演化博弈理論研究網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)形成問題。李蘇文和吳清烈(2007)[11]構(gòu)建買賣兩方群體的演化博弈復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，并分情況進(jìn)行了討論，發(fā)現(xiàn)失信收益和第三方監(jiān)管是影響演化穩(wěn)定策略的兩個(gè)重要因素；馬國(guó)順和宋偉偉(2010)[12]進(jìn)一步對(duì)買賣雙方的博弈情景進(jìn)行優(yōu)化并建立演化博弈模型，并分情況探討了交易平臺(tái)監(jiān)管對(duì)演化穩(wěn)定策略的影響；魏明俠等(2015)[13]構(gòu)建了一個(gè)網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)演化的探索性理論分析框架，構(gòu)建不同群體之間的演化博弈模型并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)是其重要內(nèi)容。

可見，博弈理論是研究網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)形成和演化的一個(gè)很好的視角，但之前的研究還存在以下不足。首先，之前的研究背景大都著眼于整個(gè)電子商務(wù)市場(chǎng)的信用風(fēng)險(xiǎn)，因此研究結(jié)論很難為某一局域性網(wǎng)上市場(chǎng)(比如B2C市場(chǎng))提供理論指導(dǎo)。其次，之前的研究中，幾乎所有博弈模型都以交易者作為博弈主體，將監(jiān)管者僅僅作為情景變量來考慮，即使是馬國(guó)順和宋偉偉(2010)[12]的研究仍是建立交易者博弈模型后探討交易平臺(tái)監(jiān)管行為對(duì)演化穩(wěn)定策略的影響，因此不能反映監(jiān)管者在網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)形成和演化過程中的全部作用。最后，政府監(jiān)管在之前的研究中被忽略了，也就是說，作為實(shí)際上的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管主體，政府在網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)形成和演化過程中的作用到目前為止還未被討論過。針對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究的不足與B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)形成與演化的現(xiàn)實(shí)情景，我們探討B(tài)2C平臺(tái)與失信商家存在“共謀”情況下，商家(失信或守信)和政府監(jiān)管者(監(jiān)管或不監(jiān)管)兩群體行為演化規(guī)律及其最終導(dǎo)致的B2C平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平。

一、B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)演化博弈模型構(gòu)建

(一)演化博弈理論

作為經(jīng)濟(jì)行為和社會(huì)行為常用的分析方法，博弈論已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。在博弈論的基礎(chǔ)上，學(xué)者運(yùn)用博弈論的分析框架研究生物的演化過程，包括將傳統(tǒng)博弈論中的支付函數(shù)轉(zhuǎn)化為生物適應(yīng)度函數(shù)、引入突變機(jī)制將納什均衡精煉為演化穩(wěn)定均衡以及引入選擇機(jī)制構(gòu)建復(fù)制動(dòng)態(tài)模型，標(biāo)志著博弈理論的初步形成[13]。至今為止，利用復(fù)制動(dòng)態(tài)模型進(jìn)而獲得演化均衡的方法仍然是學(xué)者們最為常用的演化博弈分析思路。復(fù)制動(dòng)態(tài)模型放松了經(jīng)典博弈理論的嚴(yán)格假設(shè)，并不要求博弈雙方的完全理性和知識(shí)完備性，體現(xiàn)了演化博弈的選擇和變異機(jī)制。但演化博弈的最終目的和經(jīng)典博弈是相似的，即獲得最終的演化穩(wěn)定策略(納什均衡的精煉)，也是演化博弈理論能夠指導(dǎo)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)行為的關(guān)鍵。不過，基于復(fù)制動(dòng)態(tài)模型求解演化穩(wěn)定策略的過程仍然需要建立在經(jīng)典博弈理論的基礎(chǔ)之上，經(jīng)典博弈理論提供了最初的博弈結(jié)構(gòu)和規(guī)則[13]。

(二)情景假設(shè)

B2C模式在我國(guó)網(wǎng)上零售市場(chǎng)占據(jù)較大份額，但“假貨泛濫”等各種亂象在B2C模式中層出不窮，通過網(wǎng)絡(luò)搜索，近年來涉及B2C平臺(tái)的負(fù)面新聞令人吃驚，其中不乏“集體售假”、“商家信譽(yù)造假”、“平臺(tái)監(jiān)管不力”等政府明令禁止的事件。有研究人員指出，B2C平臺(tái)和賣家之間的關(guān)系較為復(fù)雜，一方面B2C平臺(tái)需要大量商家入駐從而可能放松監(jiān)管，另一方面，大量不良商家的入駐可能對(duì)B2C平臺(tái)的長(zhǎng)期發(fā)展產(chǎn)生不利影響；當(dāng)B2C平臺(tái)監(jiān)管成本高且監(jiān)管收益低、賣家失信收益高時(shí)，(賣家欺詐經(jīng)營(yíng)，不監(jiān)管)成為B2C平臺(tái)和賣家博弈的納什均衡解[14]。另有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，如果失信商家的失信行為被發(fā)現(xiàn)后能輕易從一個(gè)平臺(tái)轉(zhuǎn)向另一個(gè)平臺(tái)，那么平臺(tái)本身的監(jiān)督作用將失去效力；也就是說，B2C平臺(tái)之間的競(jìng)爭(zhēng)使得整個(gè)電子商務(wù)信用合作機(jī)制未達(dá)成聯(lián)動(dòng)，導(dǎo)致B2C平臺(tái)的監(jiān)管收益很小或?yàn)樨?fù)收益[11]。本研究中，假設(shè)B2C平臺(tái)上的商家可選擇失信和守信兩種行為模式，商家選擇失信行為模式時(shí)需要和B2C平臺(tái)合作，并與B2C平臺(tái)分享失信所獲得的利潤(rùn)，形成“共謀”；這也就意味著只要商家選擇失信行為，同時(shí)就會(huì)選擇與B2C平臺(tái)進(jìn)行“共謀”。同時(shí)，政府監(jiān)管者可選擇監(jiān)管和不監(jiān)管兩種行為模式。

假設(shè)市場(chǎng)中銷售的商品僅有A一種商品，其市場(chǎng)價(jià)值為V，若不存在失信商家，按照市場(chǎng)規(guī)律，交易者之間進(jìn)行等價(jià)交易。假設(shè)失信商家單次失信行為共可獲利Φ(Φ≤V)，商家獲利dΦ，則B2C平臺(tái)分得利潤(rùn)(1-d)Φ，d是一個(gè)大于0小于1的常數(shù)，反映了B2C平臺(tái)從“合謀”過程中的得利能力。此時(shí)若政府不進(jìn)行監(jiān)管，社會(huì)福利凈損失為Φ。若政府實(shí)施監(jiān)管，并能以ρ(可以代表發(fā)現(xiàn)能力)的概率發(fā)現(xiàn)失信商家的失信行為，并對(duì)發(fā)現(xiàn)的失信商家處以kV的罰款，對(duì)B2C平臺(tái)處以lV的罰款，但政府監(jiān)管存在監(jiān)管成本C。依據(jù)以上假設(shè)，按照經(jīng)典博弈理論的博弈規(guī)則，可得到三方的支付矩陣(見表1)。

表1　博弈雙方單次博弈的支付矩陣

(三)B2C平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)演化的復(fù)制動(dòng)態(tài)模型

依據(jù)復(fù)制動(dòng)態(tài)原理，需要得到不同行為模式群體的收益函數(shù)，進(jìn)而得到群體的適應(yīng)度函數(shù)，用于描述博弈群體的動(dòng)態(tài)演化過程，稱為復(fù)制動(dòng)態(tài)方程；復(fù)制動(dòng)態(tài)模型由博弈雙方的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程構(gòu)成的方程組表示。假設(shè)政府監(jiān)管者群體中選擇監(jiān)管行為模式的個(gè)體數(shù)量占監(jiān)管者群體總數(shù)的比例為x，則選擇不監(jiān)管行為模式的個(gè)體數(shù)量占比為1-x。同樣，假設(shè)商家群體中選擇失信行為模式的個(gè)體數(shù)量占商家群體總數(shù)的比例為y，則選擇守信行為模式的個(gè)體數(shù)量占比為1-y。

B2C信用風(fēng)險(xiǎn)演化的復(fù)制動(dòng)態(tài)模型由公式1和公式2構(gòu)成，是由兩個(gè)非線性微分方程構(gòu)成的方程組。

二、演化博弈模型推演

復(fù)制動(dòng)態(tài)模型刻畫了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理，但演化博弈分析的最終目的是獲知系統(tǒng)最終的演化方向及過程，即演化穩(wěn)定策略及系統(tǒng)的相圖。因?yàn)樯鲜鰪?fù)制動(dòng)態(tài)模型由常微分方程組表示，可以通過求解常微分方程(或方程組)并對(duì)穩(wěn)定性進(jìn)行判斷進(jìn)而得到穩(wěn)定演化策略[14]。

(一)單群體演化穩(wěn)定策略

圖1　政府監(jiān)管者群體的演化路徑相圖

圖2　商家群體的演化路徑相圖

(二)系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略

對(duì)于單群體演化穩(wěn)定策略的分析表明，博弈雙方都會(huì)根據(jù)對(duì)方群體的構(gòu)成情況進(jìn)而確定演化方向，但還未能揭示整個(gè)系統(tǒng)最終的演化方向，即整個(gè)系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略。如上所述，整個(gè)系統(tǒng)由包含兩個(gè)常微分方程的方程組構(gòu)成，可以通過求解常微分方程組并對(duì)數(shù)學(xué)解的穩(wěn)定性進(jìn)行判斷進(jìn)而得到系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略。常微分方程組解的穩(wěn)定性則可由該方程組的雅克比矩陣的特點(diǎn)決定。

圖3　系統(tǒng)演化相圖

表2　均衡解穩(wěn)定性檢驗(yàn)

三、結(jié)論與啟示

應(yīng)加大政府監(jiān)管者對(duì)“共謀”的懲罰力度進(jìn)而降低失信商家群體的收益，從而使得系統(tǒng)更多的停留在失信商家少的演化過程中。從圖3可以發(fā)現(xiàn)，在其他參數(shù)不變的情況下，提高懲罰力度k和l，可使得中心點(diǎn)更接近原點(diǎn)，從而系統(tǒng)更多時(shí)間停留在失信商家少的演化過程中；此時(shí)，采取監(jiān)管策略的監(jiān)管者數(shù)量也會(huì)減少。

應(yīng)優(yōu)化政府監(jiān)管者監(jiān)管能力，包括提高監(jiān)管者發(fā)現(xiàn)失信行為的能力ρ和降低監(jiān)管者進(jìn)行監(jiān)管的成本C，從而使得系統(tǒng)更多的停留在失信商家少的演化過程中。從圖3可以看出，在其他參數(shù)不變的情況下提高監(jiān)管者發(fā)現(xiàn)失信行為能力ρ，可使得中心點(diǎn)更接近原點(diǎn)，從而系統(tǒng)更多時(shí)間停留在失信商家少且監(jiān)管者采取監(jiān)管行為模式少的演化過程中；降低監(jiān)管者監(jiān)管成本C，可使得中心點(diǎn)更接近原點(diǎn)，從而系統(tǒng)更多時(shí)間停留在失信商家少但監(jiān)管者采取監(jiān)管策略多的演化過程中。

[1]易觀智庫(kù).中國(guó)網(wǎng)上零售市場(chǎng)企業(yè)年度盤點(diǎn)專題研究報(bào)告2015[EB/OL].[20150-5-16].http://www.enfodesk.com/SMinisite/maininfo/reportdetail-id-418767.html,2015.

[2]車云霞.互聯(lián)網(wǎng)信貸風(fēng)險(xiǎn)的法律防范機(jī)制[J].西南金融,2015(3):44-48.

[3]魏明俠,夏雨,肖開紅.在線信用風(fēng)險(xiǎn)的形成：一個(gè)基于演化博弈的分析框架[J].經(jīng)濟(jì)管理,2015(1):180-189.

[4]瞿春娟.電子商務(wù)中信用風(fēng)險(xiǎn)生成機(jī)理及防范策略研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2010(5):61-64.

[5]Ba S,A B Whinston,Zhang H. Building trust in online auction markets through an Economic incentive mechanism[J]. Decision Support Systems,2003,35(3):273-286.

[6]Hu X R,Lin Z X,Whiston A B,Zhang H. Hope or Hype: On the Viability of EscrowServices as Trusted Third Parties in Online Auction Environments[J].Information Systems Research,2004,15(3):236-249.

[7]魏明俠.電子商務(wù)中信用模式選擇的博弈分析[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2005,5(7):411-414.

[8]魏明俠.電子商務(wù)信用機(jī)理研究[M].北京:經(jīng)濟(jì)管理出版社,2007:105-110.

[9]魏明俠.網(wǎng)上信用不確定情況下的交易決策模型[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理,2004(12):25-29.

[10]Lee B,Ang L,Dubelaar C.Lemons on the Web: A signalling approach to the problem of trust in Internet commerce[J].Journal of Economic Psychology,2007,26(5):607-623.

[11]李蘇文，吳清烈.電子交易過程中信用的演化博弈分析[J].科技情報(bào)開發(fā)與經(jīng)濟(jì)，2007,17(7):114-115.

[12]馬國(guó)順，宋偉偉.基于交易平臺(tái)的電子商務(wù)演化博弈分析[J].圖書情報(bào)工作,2010,54(24):127-131.

[13]黃凱南.演化博弈與演化經(jīng)濟(jì)學(xué)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2009(2):132-149.

[14]陳洋.B2C電子商務(wù)主觀信用風(fēng)險(xiǎn)博弈分析[D].重慶：重慶師范大學(xué)碩士論文,2014.

[15]孫慶文,陸柳,嚴(yán)廣樂,車宏安.不完全信息條件下演化博弈均衡的穩(wěn)定性分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2003(7):11-16.

[責(zé)任編輯譚金蓉]

2016-03-22

國(guó)家社科基金項(xiàng)目“網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)的群體演化機(jī)制與多維防控策略研究”(14BGL153)；河南省人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“基于演化博弈論的網(wǎng)上信用風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散機(jī)理研究”(2013-ZD-013)。

魏明俠(1969—)，男，院長(zhǎng)，教授，博士生導(dǎo)師，博士，主要研究方向?yàn)殡娮由虅?wù)及其信用管理。

C931；F724

A

2095-1124(2016)03-0046-06