電商平臺監管與商家售假演化博弈

李 杰,張 睿,徐 勇

(1.河北工業大學經濟管理學院,天津300401;2.河北工業大學理學院,天津300401)

1 引 言

近年來,電子商務已迅速發展成為國民經濟的主要組成部分,給人民生活帶來極大便利,不但在改變產業結構、提供就業機會以及促進經濟發展等方面發揮著重要作用,而且也是社會創新的重要催化劑[1].淘寶、京東等電商平臺迅速崛起壯大,引起世界矚目.然而,電商平臺的發展始終面臨著一個亟需解決的假貨問題.屢禁不止的平臺入駐商家售假現象愈演愈烈,嚴重影響各相關主體利益,制約著電商平臺的進一步發展.各電商平臺都相繼表明了對平臺售假持“零容忍”態度.2017年以來馬云和阿里巴巴更是頻繁發聲,指出“假貨既是阿里之痛,更是中國之痛”.因此,本文研究電商售假問題,探索行之有效的管控措施,有較強的現實意義.

假貨是指不法商家利用商品的品牌價值用相似材料或者二手翻新手段做成與正品同樣外觀來蒙騙消費者的產品,它一般與正品具有相同的價格[2].在電子商務環境下,消費者無法實際檢驗商品質量,在購買前只能看到商家描述的文字和照片,無法準確辨別所購買商品是否為假貨,給商家售假提供了一個可乘之機[3].電子商務環境下假貨銷售隱蔽性更強、運營成本更低、危害群體更廣,相關方監管難度較大,逐漸受到學術界關注[4].現有研究下,電商假貨識別與防偽的模型和算法較早涉及,且不斷發展.如Wadleigh等[5]以“檸檬”這一較為典型的電子商務市場為例,著重以定量方法對網站的假冒商品進行識別分析.丁慶洋等[6]利用區塊鏈技術實現對產品信息的追溯并防止篡改,進而結合物聯網技術解決產品防偽問題.Gai等[7]基于Monte Carlo模型提出一種防偽確定性預測模型ADPM來檢驗電子商務中的仿冒產品.在利用模型算法識別假貨的同時,更需要探究電子商務假貨發生的機理和原因,找出影響售假因素,并據此提出管控措施,從而在源頭上解決電商售假問題.如Sui[8]研究了中國C2C電子商務政府監管與市場自律下假貨監管的演變與復雜性問題.李波等[9]提出電商平臺、政府、第三方中介機構等應采取在線信譽機制、社會信用促進體系等展開對電商中商品質量問題的監管.Joseph等[10]認識到電商售假一個重要原因在于電子商務應用中缺乏銷售者行為信息,并提出基于賣家Closeness-Degree的電子商務信譽系統來改善這一不足.綜上,對于電商售假發生機理及原因,學者們主要通過減少電商中存在的信息不對稱來解決電商售假問題.然而,目前相關研究大多從監管方和賣方角度來降低電商中商品信息的不確定,而以增強消費者信息為目的的網絡口碑卻鮮有考慮.因此,基于網絡口碑探究電商售假問題將是對現有研究的一個重要補充.

網絡口碑是消費者之間關于所購產品或服務的一種非正式溝通,主要表現為消費者在購買產品時會借鑒他人對產品的評價,同時在購買后也會將自己的產品體驗與他人分享,很大程度上提高了消費者信息水平,緩解了電商中的信息不對稱[11,12].網絡口碑通過影響消費者購買意愿與決策,最終影響商家的信譽和商品銷售,進而約束商家售假行為[13,14].然而,部分商家為了提高自己店鋪的信譽度,會請人刷單或發布虛假評論[15].也有些商家為了打敗競爭對手,雇傭職業差評師給競爭對手發布惡意差評[16].上述不當行為均會產生虛假的網絡口碑,誤導消費者決策的同時也會降低口碑的影響力.另外,網絡口碑也會激勵電子商務平臺嚴格監管,同時電商平臺對商家的售假行為進行嚴格監管后,網絡口碑的影響力隨之也會降低.可以發現,作為第三方影響因素的網絡口碑直接作用于電商平臺和入駐商家,且網絡口碑的真實率和影響力也影響著電商平臺和入駐商家的策略選擇.然而,目前鮮有文獻將網絡口碑、電商平臺與入駐商家納入同一框架下進行研究.對此,本文從網絡口碑、電商平臺與入駐商家出發,研究網絡口碑如何影響電商平臺監管和入駐商家售假,可行且具創新性.

演化博弈在有限理性假設前提下,可有效刻畫博弈人的學習機制和策略演化,被廣泛應用于監管及策略選擇問題[17].張國興等[18]研究了基于第三方監管的食品安全監督的演化博弈問題.周輝等[19]基于演化博弈研究了旅游市場的監管機制問題.李小莉等[20]研究了考慮聲譽的公私合作項目監管的演化博弈.曹裕等[21]研究了新媒體環境下政府與企業在食品摻假中的演化博弈.由上述研究可以看出,演化博弈是厘清第三方影響下的復雜博弈關系及策略演化路徑的有效工具.通過前面討論可知,電子商務中的售假及監管問題可以表示為一種網絡口碑影響下的電商平臺監管與入駐商家售假行為之間的復雜博弈問題.在電子商務環境下,部分入駐商家為取得非法超額利潤,可能選擇銷售假貨,損害消費者利益和電商平臺聲譽,影響電子商務健康發展.電子商務平臺對于商家售假行為負有不可推卸的監管責任.同時,售假商家的負面網絡口碑會減少消費者購買進而對商家造成經濟損失,也會影響平臺聲譽.因此,本文選擇演化博弈作為研究方法,定量揭示網絡口碑影響下電商平臺和入駐商家的不同博弈策略產生的結果,刻畫雙方博弈行為演化過程,為找到最佳售假治理策略提供理論依據.

綜上,本文構建網絡口碑影響下的電商平臺售假和入駐商家監管的非對稱演化博弈模型,分析博弈雙方在不同穩定條件下的策略演化路徑和穩定策略.著重考慮網絡口碑真實率和影響力的作用,并揭示網絡口碑對于平臺監管和商家售假兩方面行為的影響作用機制,為不同情況下假貨治理提出對策建議.

2 電商平臺監管與商家售假演化博弈模型

2.1 問題描述

本文研究網絡口碑影響下電商平臺監管與商家售假行為之間的動態演化博弈問題,博弈參與方為電商平臺和入駐商家這兩個有限理性的主體.電商平臺對其入駐商家售假行為有兩種監管策略,一是嚴格監管策略,即有較高的監管執行頻率和嚴格的處罰機制;二是不嚴格監管,即較低的監管執行頻率和寬松的處罰機制.電商平臺對商家進行監管會產生相應的成本,且查處售假商家會獲取一定的罰金.入駐商家有售假和不售假兩種策略,兩種策略的成本不同,假貨成本低,但假貨與正品具有相同的銷售收益.若商家售假被電商平臺查處,會受到罰款處罰,即造成售假總成本升高.

網絡口碑不同于傳統口碑,它以互聯網為傳播載體,其信息來源廣、傳播范圍大、反應速度快.一旦商家售假行為被曝光,網絡口碑的迅速大范圍傳播會對售假商家和電商平臺產生很大的負面影響.電商平臺查處售假商家會贏得正向網絡口碑,獲得潛在收益.相反若消費者與社交媒體發現該電商平臺中有商家售賣假貨,一定會形成相應的負向網絡口碑,電商平臺則會因信譽下降使營運收益減少.對于商家來說,若其售假被發現,同樣會因負向網絡口碑造成銷售收益減少,從而造成售假總成本提高.若監管機構嚴格監管,就會在形成網絡口碑前發現絕大部分售假行為,網絡口碑的作用就會大大減少,因此網絡口碑影響力會因電商平臺自身監管力度的提高而減小.另外,由于商家之間不正當競爭、網絡水軍、職業差評師等會造成虛假口碑,即網絡口碑并不一定都是真實的,其有一定的真實率.若真實率特別低,則網絡口碑會失去消費者信任,即在模型中失去作用,所以在此認為網絡口碑真實率大于0.5.另外,由于負向網絡口碑影響作用更大,因此主要考慮在商家沒有售假的前提下出現虛假網絡口碑影響和在商家售假情況下真實網絡口碑影響這兩種情況.

將問題描述中主要相關名詞與概念符號化,如表1所示.

表1 符號與說明Table 1 Symbols and explanations

2.2 模型假設

假設1入駐商家選擇不售假的概率為x,0≤x≤1,則售假概率為1-x;電商平臺監管機構選擇嚴格監管的概率為y,0≤y≤1,則選擇不嚴格監管的概率為1-y.

假設2網絡口碑影響力因電商平臺自身監管力度的升高而減小,即λ↑?μ↓?μW↓,θ為網絡口碑真實率,則1-θ為網絡口碑虛假率.負向網絡口碑真實和虛假條件下口碑影響力分別為θW＜θμW和(1-θ)W＜(1-θ)μW.

假設3電商平臺監管機構博弈方支付評價指標為總凈損失COST1,電商平臺監管成本、罰金數額和正向口碑提升效益值隨著監管力度的減弱而降低.不嚴格監管的成本、罰金數額和正向口碑提升效益值分別為λC1,λF1,λF2,其中 0≤λ ＜1,即λ ↓?λC1↓,λF1↓,λF2↓.真實和虛假負向網絡口碑影響力下電商平臺的收益損失分別為θWF4＜θμWF4和(1-θ)WF4＜(1-θ)μWF4.綜合來說,F↑,T1↑,C↓,T2↑?COST1↓.

假設4入駐商家博弈方支付評價指標為總成本COST2,入駐商家售假成本小于不售假成本,即真實和虛假負向網絡口碑影響力下入駐商家的收益損失分別為θWF3＜θμWF3和(1-θ)WF3＜(1-θ)μWF3.綜合來說

2.3 模型構建

入駐商家可以隨機獨立地選擇策略“售假”或“不售假”,電商平臺可以隨機獨立地選擇策略“嚴格監管”或“不嚴格監管”,最終得出的入駐商家和電商平臺之間的博弈演化模型支付矩陣如表2所示.

表2 入駐商家和電商平臺之間的博弈演化模型支付矩陣Table 2 Game evolution model payment matrix between E-commerce platform and settled merchants

根據上述支付矩陣和博弈關系構建電商平臺與入駐商家之間的復制動態方程.首先求出入駐商家和電商平臺選擇兩種策略的適應度和平均適應度.

商家選擇不售假的適應度為

商家選擇售假的適應度為

商家所選擇策略的平均適應度為

電商平臺選擇嚴格監管的適應度為

電商平臺選擇不嚴格監管的適應度為

電商平臺所選擇策略的平均適應度為

依據演化博弈理論,通過上述算式可以構建出入駐商家和電商平臺的復制動態方程

3 均衡點及穩定性分析

根據Friedman提出的方法,一個由微分方程系統描述的群體動態的演化穩定策略可以從該系統的雅可比矩陣的局部穩定分析得出.該雅可比矩陣為

將5個系統均衡點數值依次代入到矩陣J中,經整理計算后可得到矩陣行列式detJ值和跡trJ值如表3所示.

表3 各均衡點detJ值和trJ值Table 3 Determinant and trace of J of equilibrium points

依據演化博弈理論,對于各個復制動態方程的均衡點,如果同時滿足跡條件和雅可比行列式條件,則該點即為演化穩定策略(ESS),則對不同情形下的演化穩定策略進行討論分析如下:

表4 情況1和情況2均衡點的穩定性分析表Table 4 Stability analysis table of equilibrium point for case 1 and case 2

圖1 情況1演化示意圖Fig.1 Evolution diagram for case 1

圖2 情況2和情況3演化示意圖Fig.2 Evolution diagram for case 2 and case 3

圖3 情況4演化示意圖Fig.3 Evolution diagram for case 4

的情況下,如表5和圖2所示,系統有演化穩定策略為(0,1).

的情況下,如表5和圖3所示,系統有演化穩定策略為(0,1)和(1,0).

((μ-1)(1-θ)F4)的情況下,如表5和圖4所示,系統有演化穩定策略為(1,0).

表5 情況3、情況4、情況5和情況8均衡點穩定性分析表Table 5 Stability analysis table of equilibrium point for case 3,case 4,case 5 and case 8

正是基于這一深刻的歷史轉型和發展，黨的十九大報告指出，中國特色社會主義進入了新時代。新時代是中華民族迎來了從站起來、富起來到強起來的偉大飛躍，奮力實現民族復興的偉大時代；新時代是科學社會主義進一步煥發活力，中國道路、中國實踐進一步成功的時代；新時代是中國為人類社會做出更大貢獻，奉獻“中國智慧”和“中國方案”的時代。在新時代，我國社會的主要矛盾已經轉化成為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分發展之間的矛盾。由于歷史遺留問題的影響以及市場經濟條件下城鄉經濟社會發展失衡的加劇。毫無疑問，相對于城市，中國的農業農村發展不平衡與不充分，成為了當前全面建成小康社會、實現社會主義現代化的一塊短板。

的情況下,如表5和圖6所示,所有均衡點均為鞍點,系統沒有演化穩定策略.

圖4 情況5和情況6演化示意圖Fig.4 Evolution diagram for case 5 and case 6

圖5 情況7演化示意圖Fig.5 Evolution diagram for case 7

圖6 情況8演化示意圖Fig.6 Evolution diagram for case 8

表6 情況6和情況7均衡點的穩定性分析表Table 6 Stability analysis table of equilibrium point for case 6 and case 7

4 仿真結果討論與對策建議

為了更好地探究在網絡口碑影響下電商平臺監管與入駐商家售假的演化博弈過程,進一步論證所構建的模型及其結果的有效性,下面運用MATLAB進行演化仿真研究,分析在不同參數設定下兩者的策略選擇.

得δ7-δ8＞δ3-δ4.其中δ1和δ5分別為電商平臺不嚴格監管和嚴格監管下,入駐商家售假被發現造成負向網絡口碑后所造成的總成本(基本成本加上其它損失);δ2和δ6分別為電商平臺不嚴格監管和嚴格監管下,入駐商家不售假但被假負向網絡口碑(比如競爭對手惡意雇網絡水軍損壞商家形象)影響下所造成的總成本;δ3和δ7分別為入駐商家售假被發現造成負向網絡口碑和不售假但被假負向網絡口碑后,電商平臺不嚴格監管的凈損失;δ4和δ8分別為入駐商家售假被發現造成負向網絡口碑和不售假但被假負向網絡口碑影響后,電商平臺嚴格監管的凈損失.

4.1 情況1

結果證明,若入駐商家售假被發現造成負向網絡口碑后所造成的總成本小于入駐商家不售假但被假負向網絡口碑影響下所造成的總成本時,入駐商家傾向于選擇售假.入駐商家售假被發現造成負向網絡口碑后,電商平臺不嚴格監管的凈損失小于電商平臺嚴格監管的凈損失時,電商平臺則選擇不嚴格監管.當然,若電商平臺因不嚴格監管凈損失較小而選擇不嚴格監管,則在不嚴格監管下,商家會因為售假造成較小總成本,而選擇售假.在情況1下經過雙方反復地博弈,最終演化穩定策略為(售假,不嚴格監管).

總之,在平臺不嚴格監管并且售假環境中的雙方均有較低損失的情況下,會產生(商家售假,平臺不嚴格監管)這一最差的均衡穩定情況.消費者對售假商家和不嚴格監管平臺的信任度降低,網絡口碑影響力和真實率的提升以及售假懲罰力度加大都將有助于改變這一結果.

4.2 情況2與情況3

結果證明,在情況2下,因為δ7-δ8＞0,可推出δ3-δ4＞0.即在電商平臺嚴格監管下,入駐商家售假被發現造成負向網絡口碑后所造成的總成本小于入駐商家不售假但被假負向網絡口碑影響下所造成的總成本時,入駐商家傾向于選擇售假.若商家選擇售假,電商平臺不嚴格監管造成的凈損失大于選擇嚴格監管,則電商平臺選擇嚴格監管.在情況3下,由δ1-δ2＜0與δ5-δ6＜0可知,不論電商平臺選擇不嚴格監管還是嚴格監管,商家售假最終造成的總成本都是相對較小,所以入駐商家傾向于售假.在商家選擇售假這一策略下,δ3-δ4＞0相對δ7-δ8＜0所被賦予權重較大,且逐步演化為只存在δ3-δ4＞0,即電商平臺嚴格監管造成的凈損失較小,則電商平臺選擇嚴格監管.在情況2和情況3下,經過雙方反復地博弈,最終演化穩定策略為(售假,嚴格監管).

圖7 情況1演化過程仿真Fig.7 Simulation of evolution process for case 1(CF2=12;CT2=20;θ =0.8;μ =3;W=0.5;F3=6;λ =0.4;F1=5;C1=14;F2=4;F4=3)

圖8 情況2和情況3演化過程仿真Fig.8 Simulation of evolution process for case 2 and case 3(CF2=12;CT2=20;θ=0.8;μ =3;W=0.5;F3=6;λ =0.4;F1=5;C1=1.4;F2=4;F4=5)

在情況2和情況3下,商家售假總成本相對較低,因此會有售假動機.在其它變量不變以及不考慮網絡口碑影響的前提下,應適當提高懲罰力度F1,從而增加商家售假總成本,使F1＞min(CT2-CF2-(2θ-1)WF3,(CT2-CF2-(2θ-1)μWF3)/λ),從而演變為θ5-θ6＞0.通過逐步提高W和θ,以及隨著網絡口碑的積累,電商平臺不嚴格監管相比嚴格監管所造成的網絡影響力系數μ變大.會使δ7-δ8＞0和δ3-δ4＞0更能成立,并減少δ5-δ6＜0和δ1-δ2＜0成立的可能性,會進一步督促平臺強化監管力,弱化商家售假動機,從而令情況2和情況3不等式右部分不再成立,改變這一穩定情況.

總之,在平臺嚴格監管并且售假環境中的雙方均有較低損失的情況下,會產生(商家售假,平臺嚴格監管)這一較差的均衡穩定狀態.如果在政府和第三方社會化媒體平臺的介入下,網絡口碑影響力和真實率提高,消費者對平臺嚴格監管工作多加肯定以及多方監管的合力作用將在維持平臺嚴格監管信心的同時減少商家售假行為.

4.3 情況4

時,系統同時有兩個演化穩定策略(0,1)和(1,0).依該條件可推出δ1-δ2＞0且δ3-δ4＞0且δ5-δ6＜0且δ7-δ8＜0,同時結合系統演化示意圖3和演化仿真圖9進行下述分析.

結果證明,在情況4下,由δ1-δ2＞0與δ7-δ8＜0可知在電商平臺不嚴格監管下,入駐商家售假被發現造成負向網絡口碑后所造成的總成本大于入駐商家不售假但被假負向網絡口碑影響下所造成的總成本時,入駐商家傾向于選擇不售假.若商家選擇不售假,電商平臺不嚴格監管造成的凈損失小于選擇嚴格監管,則電商平臺選擇不嚴格監管.對于δ3-δ4＞0與δ5-δ6＜0,則結論正好相反,最終為電商平臺選擇嚴格監管,入駐商家選擇售假.在情況4中所有條件同時作用下,經過雙方反復地博弈,所以會同時出現兩個演化穩定策略,分別為(不售假,不嚴格監管)與(售假,嚴格監管).

在此情況下,出現與無網絡口碑存在的理想環境下所不同的現象.即在電商平臺不嚴格監管時,商家售假所造成的成本較高,在嚴格監管時,商家不售假成本高.這是由于在該條件下,電商平臺不嚴格監管相比嚴格監管下所造成的網絡口碑影響力相對差較大,在不嚴格監管環境下商家售假因負向口碑造成的損失遠遠大于嚴格監管環境下的損失.穩定策略(不售假,不嚴格監管)與(售假,嚴格監管)相比,對電商環境有較好的正面影響,因此在該條件下,應使博弈系統偏向均衡穩定點(不售假,不嚴格監管).觀察圖9可以發現,只要電商平臺初始監管力度不夠大,博弈演化穩定策略保持為(不售假,不嚴格監管),當y＞0.9且商家方初始狀態取值較小時,博弈演化穩定策略為(售假,嚴格監管).在真實環境中,電商平臺嚴格監管率很難達到0.9,穩定策略基本為(不售假,不嚴格監管).

總之,在平臺不嚴格監管并且不售假環境中的雙方均有較低損失,或者平臺嚴格監管并且售假環境中的雙方均有較低損失這兩種情況下,會產生(商家不售假,平臺不嚴格監管)與(商家售假,平臺嚴格監管)這兩種均衡穩定狀態.現實環境中的均衡穩定狀態以(商家不售假,平臺不嚴格監管)為主,這一狀態相對理想.但若不加控制,平臺會逐步演化為玩忽職守,且平臺長期持續不嚴格監管會增加商家售假動機,因此也應對照情況5和情況6采取措施,逐步激勵平臺監管力度提升.

4.4 情況5與情況6

對于情況5和情況6,當滿足

圖9 情況4演化過程仿真Fig.9 Simulation of evolution process for case 4(CF2=12;CT2=20;θ =0.8;μ =3;W=0.63;F3=6;λ =0.4;F1=5;C1=14;F2=4;F4=3)

圖10 情況5和情況6演化過程仿真Fig.10 Simulation of evolution process for case 5 and case 6(CF2=12;CT2=18;θ =0.8;μ =3;W=0.5;F3=6;λ =0.4;F1=5;C1=14;F2=4;F4=3)

結果證明,在情況5下,由δ1-δ2＞0與δ5-δ6＞0可知商家售假在電商平臺兩種策略選擇下,最終造成的總成本都是相對較大,所以入駐商家會選擇不售假.在商家不售假這一策略下,δ7-δ8＜0相對δ3-δ4＞0所被賦予權重較大,且逐步演化為只存在δ7-δ8＜0,即電商平臺不嚴格監管造成的凈損失較小,則電商平臺選擇不嚴格監管.在情況6下,因為δ7-δ8＜0,可推出δ3-δ4＜0,即若電商平臺選擇不嚴格監管策略,入駐商家在最小化損失驅動下會選擇不售假.在商家選擇不售假,電商平臺不嚴格監管造成的凈損失小于選擇嚴格監管,則電商平臺會選擇不嚴格監管.在情況5和情況6下經過雙方反復地博弈,最終演化穩定策略為(不售假,不嚴格監管).

在此演化穩定策略中,入駐商家不售假已是較好的博弈結果.即使商家不售假,由于虛假網絡口碑會對電商平臺造成影響,并隨著輿論的發展,F4會逐漸增大,促使平臺嚴格監管.但是網絡口碑發展具有不可控性,并且虛假口碑會對商家不售假造成影響,另外隨著電商平臺持續降低監管力度,λ的減小有可能致使δ1-δ2＜0,增大了商家售假傾向,所以應主動采取措施提高電商平臺的監管力度.一方面政府可以通過規范電商監管流程并提高電商企業監管補貼力度,來降低C1.另一方面應打擊惡意競爭散布虛假信息的行為,減少真假難辨的信息對消費者的迷惑性,提高θ,從而更好促使商家不售假并約束平臺散漫監管行為.

總之,在平臺不嚴格監管并且不售假環境中的雙方均有較低損失的情況下,會產生(商家不售假,平臺不嚴格監管)這一較好的均衡穩定狀態.網絡口碑影響力的提高可以更好約束商家和平臺,但由于不售假環境下消費者的網絡口碑作用性減弱,所以政府和平臺與社會化媒體平臺應著力打擊虛假口碑信息,輔助平臺監管,可以減少平臺監管損失,對提升平臺監管力度尤為重要.

4.5 情況7

結果證明,若入駐商家售假被發現造成負向網絡口碑后所造成的總成本大于入駐商家不售假但被假負向網絡口碑影響下所造成的總成本時,入駐商家傾向于選擇不售假.若入駐商家不售假,電商平臺不嚴格監管的凈損失大于電商平臺嚴格監管的凈損失時,電商平臺則選擇嚴格監管.同時,若電商平臺因嚴格監管凈損失較小而選擇嚴格監管,則在嚴格監管下,商家會因為不售假造成較小總成本,而選擇不售假.在情況7下雙方經過反復地博弈,最終演化穩定策略為(售假,嚴格監管).

這一演化結果為最理想的博弈策略,有利于電商環境的健康持續發展.隨著網絡口碑影響力的擴大以及不嚴格監管和嚴格監管下影響力相對比的增大,W與μ值將維持在較高水平.企業不嚴格監管造成的損失較嚴格監管相比差距更大,企業售假總成本將遠大于不售假,即情況7條件將會更加滿足,這一演化穩定策略將會更好持續.若網絡環境虛假信息充斥太多,就會使θ減少,造成δ5減少,δ6增大,商家售假傾向會越來越嚴重,還會令電商企業因聲譽受損導致收益損失,同時造成電商平臺的低效監管,造成資源浪費.因此,要凈化網絡環境,讓真實的口碑對博弈雙方發揮作用,同時規范電商監管制度和售假處罰機制,降低電商企業監管成本,做到平臺嚴格監管,商家不售假.

總之,在平臺嚴格監管并且不售假環境中的雙方均有較低損失的情況下,會產生最好的均衡穩定狀態,即(商家不售假,平臺嚴格監管).維持這一理想狀態的關鍵在于政府的規范治理、消費者信息素養以及維權意識的提升、網絡口碑影響力和真實率保持在較高水平,進而促使平臺監管成本降低、商家售假損失增大.

4.6 情況8

對于情況8,當滿足

圖11 情況7演化過程仿真Fig.11 Simulation of evolution process for case 7(CF2=12;CT2=18;θ =0.8;μ =3;W=0.5;F3=6;λ=0.4;F1=7;C1=14;F2=4;F4=5)

圖12 情況8演化過程仿真Fig.12 Simulation of evolution process for case 8(CF2=8;CT2=20;θ =0.8;μ =2;W=1;F3=6;λ=0.4;F1=9;C1=14;F2=4;F4=3)

若商家選擇售假,因為δ3-δ4＞0,即在商家售假前提下,電商平臺嚴格監管有較少損失,則電商平臺選擇嚴格監管.由于δ5-δ6＞0,在平臺嚴格監管時,商家選擇不售假有較低總成本,則商家選擇不售假.隨著商家不售假,δ7-δ8＜0促使電商平臺選擇不嚴格監管,同時δ1-δ2＜0致使商家售假.即從仿真圖5中也可看出,博弈雙方的博弈狀態是一個周期循環過程的極限環,沒有一個穩定的策略.

總之,在處于一個沒有絕對最優策略組合環境中,電商平臺和入駐商家都處于周期動蕩狀態,當對方的策略發生改變時,總可以通過改變自身策略來使銷售總成本或監管凈損失最小化.

5 結束語

本文在有限理性條件下,構建網絡口碑影響下電商平臺監管和入駐商家售假的非對稱演化博弈模型,同時引入網絡口碑真實率、網絡口碑影響力與電商平臺監管力度等指標,使模型更具解釋力.通過求解相應的復制動態方程以及各條件下的演化穩定策略,并繪制演化示意圖,直觀展示電商平臺監管與入駐商家售假的關鍵影響因素.結合數值仿真分析,對模型及其結果的有效性進行了論證,并詳細解釋分析了各演化穩定策略下博弈雙方的策略選擇.另外,討論了網絡口碑真實率、影響力等重要參數的變化給雙方策略選擇帶來的影響,并為電商平臺入駐商家售假問題的有效解決提供了思路.

通過演化博弈分析,發現網絡口碑影響電商平臺和入駐商家的策略選擇,有利于電商平臺入駐商家售假問題的解決.但是,若網絡口碑真實率較低,會給假貨監管帶來消極影響,阻礙電商平臺有效監管.因此,高質量的網絡口碑將是治理電商平臺入駐商家售假問題的重要突破口.提高網絡口碑的質量關鍵在于提高其真實率和影響力.一方面,網絡口碑作為一種重要的社會互動信息,政府管理者、電商平臺和社會化媒體等應給與足夠重視.應大力發展社會化媒體,完善網絡口碑傳播渠道,健全消費者評價系統.電商平臺應努力為消費者反饋營造良好環境,激勵消費者客觀發布和分享商品信息,擴大網絡口碑影響力,充分發揮網絡口碑的監管作用.另一方面,網絡口碑真實率的提高依賴于政府監管部門、電商與社會化媒體平臺以及消費者群體之間的良性互動.政府監管部門要創新管理方式,引導建立網絡口碑發布平臺行業的自律機制.電商與社會化媒體平臺要建立合理的監管問責機制,重點懲治虛假評論和職業差評師,從而凈化網絡環境,提高網絡口碑的真實率.作為消費者來說,要客觀的發布評論,不能為了一點蠅頭小利而發布或傳播虛假信息.