會展產業智能化中的組展商與參展商演化博弈分析

●孟凡勝 邸嘉禹 杜澤文

一、引言

2020 年4 月13 日，商務部辦公廳提出了創新展會服務模式，培育行業發展新動能，這既是新冠肺炎疫情防控常態化背景下推動行業復蘇的重要舉措，也為會展產業智能化打了一針催化劑。會展產業智能化是指運用工業4.0 中的關鍵支持技術，對產業各主體價值活動進行賦能，構建包含所有利益相關者協作的數字生態系統，實現共創共贏的高質量發展。根據對會展產業鏈的描述，利益相關者包括上游環節的專業會展活動組織者、中游環節的目的地管理公司、會展場館及參展商，下游環節的會展活動配套服務部門。其中，組展商與參展商是會展產業鏈中兩大企業主體，也是最為重要的利益相關者，二者之間的關系直接決定了會展活動的舉辦質量。然而，組展商與參展商之間存在著信息不對稱行為、利己主義及傳統服務能力乏力，導致在智能服務時代二者關系難以維續。此外，進行智能化升級對成本投入要求較高，地方政府若提供一定的補貼鼓勵政策，能夠助推會展產業的整體升級，也會從中獲取更多附加效益。

演化博弈是將博弈論與動態演化相結合的理論，與傳統博弈論的完全信息條件與完全理性不同，演化博弈是以不完全信息與有限理性為基礎假設。會展產業發展現狀運用傳統博弈論并不合理，也難以做到完全理性，西蒙提出的有限理性更為適用，并且，在智能化升級的浪潮中，組展商與參展商之間的演化協作關系尤為重要。近年來，已有學者將博弈論的研究方法運用在會展業中，施誼（2009）運用競合博弈探究虛擬會展企業的競合發展；蔡禮彬等（2010）運用博弈論分析會展業合作機制；張琳等（2014）運用演化博弈對組展商與參展商之間的均衡條件進行研究；鄔燕等（2018）運用博弈論構建了會展產業融合模式選擇指標體系與成功概率估算模型；張曉明等（2018）運用演化博弈對會展產業生態化中，組展商與參展商的行為策略選擇進行了探索。綜上所述，會展業與博弈論的研究已有了一定的發展，而有關會展產業智能化中利益相關者的行為決策還尚未提及。基于此，本文運用演化博弈研究組展商與參展商在會展產業智能化升級中的行為策略選擇，并分析地方政府采取補貼機制下的演化結果。

二、組展商—參展商演化博弈分析

（一）模型假設

在會展產業中，組展商與參展商是最重要的兩大博弈主體。假設存在組展商與參展商兩個群體，且決策特征為有限理性，雙方通過博弈不斷進行調整改變，以形成體驗最優化與效益最大化的行為策略，達到均衡。

針對會展產業智能化升級，組展商與參展商均可選擇“合作”與“不合作”兩種主要策略，簡記為（T，N）。組展商根據參展商對智能化的反應與適應能力選擇“合作”（進行智能技術投入）與“不合作”（不進行智能技術投入）兩種策略。參展商根據組展商構建智能化會展服務場景選擇“合作”（進行智能技術投入）與“不合作”（不進行智能技術投入）兩種策略。組展商的智能化場景構建包括線上社群、線上展覽及新媒體宣傳等，參展商對智能化場景的反應能力包括對企業互聯網基礎設施購置，信息檢索能力及線上參展等，從而豐富參展體驗、延伸供需關系主體等。假設如下：

1.若組展商與參展商都選擇“不合作”策略行為時，則此時正常的收益分別為 Eo，Ee，Eo>0，Ee>0。

2.若組展商與參展商均進行“合作”行為，則雙方的收益會提高，組展商與參展商的收益分別為（1+α）E0-C0，（1+β）Ee-Ce，其中，α（α>0）為組展商的收益增長系數，β（β>0）為參展商的收益增長系數，Co 與Ce 分別為組展商與參展商進行智能化升級所需的成本，Co>0，Ce>0。

3.當會展產業中只有組展商選擇“合作”策略，而參展商選擇“不合作”策略，組展商所構建的智能場景發揮不出來。因此，若組展商選擇“合作”策略，而參展商選擇“不合作”策略，組展商的收益為Eo-Co，參展商的收益為Ee。

4.當會展產業中只有參展商選擇“合作”策略，而組展商選擇“不合作”策略，導致參展商的智能技術無處施用，因此，參展商的收益為Ee-Ce，組展商的收益為Eo。

（二）模型構建

根據以上的假設，建立博弈的支付矩陣，A 表示組展商，B 表示參展商，如表1 所示。

表1 組展商與參展商博弈的支付矩陣

（三）組展商—參展商的演化博弈分析

1.演化過程中的平衡點。假設在組展商群體A 中，選擇進行“合作”策略的比例為x(0≤x≤1)，參展商群體B 中，選擇進行“合作”策略的比例為y(0≤y≤1)，則組展商和參展商群體中選擇“不合作”策略的比例分別為(1-x)和(1-y)。

組展商收益。進行“合作”行為策略的適應度、“不合作”行為策略的適應度、兩個策略的平均適應度為：

根據Malthusian 方程，組展商A 選擇進行“合作”策略的數量增長率等于其適應度u1x減去平均適應度，t 為時間，整理得到組展商A 復制動態方程：

參展商收益。同理，可得到參展商進行“合作”行為策略適應度u2y、“不合作”行為策略適應度u2n、平均適應度與復制動態方程G(x,y)，如式(5)-(8)所示：

由上式(4)與(8)得出一個二維動力系統(9)，即：

應改傳統的“冬剪為主”為“四季修剪”。改形的重心在冬剪，而保證改形成功的關鍵則在于生長季修剪。所以要把全年70%～80%的修剪工作量放在生長季節進行，特別是抓住夏剪這一重要環節，采用刻、抹、扭、拉、摘、切、疏等綜合手法，多動手、少動剪、不動鋸，達到樹體生長和成花結果的有機統一。否則，施入的肥料先長成條子再成為冬剪下來的柴火，何苦呢？

2.平衡點的穩定性分析。復制動態方程求出的平衡點未必是系統的演化穩定策略(ESS)，因此，運用雅克比矩陣(J)對演化平衡點的穩定性進行分析：

其中：a11=（1-2x）（αyE0-C0）；a12=x（1-x）αE0；a21=y（1-y）βEe；a22=（1-2y）（xβEe-Ce）。若滿足以下兩個條件，則表明復制動態方程的平衡點為演化穩定策略(EES)：

（1）a11+a22＜0 （跡條件，記為 Tr(J)）；

以上5 個局部平衡點對應的Det(J)和Tr(J)的結果見表2，根據系統穩定性的判定條件，對5 個局部平衡點進行穩定性討論。

表2 組展商—參展商系統雅克比矩陣Det(J)、Tr(J)結果

由于 Co>0，Ce>0，Eo>0，Ee>0，xD與 yD均大于 0，因此演化穩定策略(ESS)共分為以下四種情況：情況(1)是 0<α<α1，0<β<β1，雙方的收益增長系數較小，均選擇“不合作”行為策略；情況(2)是0<α<α1，β>β1，組展商選擇“不合作”策略，收益增長系數較小，參展商選擇“合作”行為策略，收益增長系數較大；情況 (3)是α>α1，0<β<β1，組展商選擇“合作”策略，收益增長系數較大，參展商未進行，收益增長系數較小；情況(4)α>α1，β>β1，雙方均選擇“合作”行為策略，收益增長系數均較大，獲得收益增量也增多。根據雅克比矩陣各個平衡點的行列式和跡的值，并判斷穩定性，具體如表3 所示。

表3 情況(1)-(4)的平衡點穩定性分析

3.演化結果分析。根據以上分析，發現僅有點(0,0)與(1,1)具有局部穩定性，另外，存在鞍點(xD,yD)，可得組展商與參展商長期博弈的動態過程，根據利潤增長率α、β 的四種情況下主要分為兩種演化路徑。

圖1 情況（1）系統演化動態相位圖

在 情 況 (1) 中 ， 利 潤 增 長 率 α、β 都 比 較 小 ，0<α<α1，0<β<β1，雙方通過智能化升級所獲得的收益增額較小；在情況(4)中，利潤增長率達到α>α1，β>β1，雙方所獲得收益都增大，如圖1 所示，(1,1)與(0,0)為演化穩定點。只有雙方共同推動各自企業與業務的智能化升級，提供相應的智能化服務，才能實現高效協作與價值共創。

4.組展商—參展商演化博弈模型參數分析。如圖1 所示，情況(1)中 0<α<α1，0<β<β1。由 ESS 策略 O 和 C、不穩定點 A 和 B 及鞍點D 連成線為系統收斂于不同狀態的臨界線，在動態相位圖右上方ADBC 部分，系統收斂于“合作”行為策略，左下方ADBO 部分收斂于“不合作”行為策略。系統演化是動態性與長期性，最終博弈雙方選擇“合作”策略還是“不合作”策略，取決于系統的初始狀態和鞍點位置。若SADBC＞SADBO，則組展商與參展商合作概率更高，反之雙方不合作概率高，SADBC公式如下（11）所示，可知，影響區域ADBC 的面積的支付矩陣參數有6 個，并產生以下三個命題。

命題1 隨著原始收益Eo與Ee的變大，雙方合作概率隨之變大。

證明：將 S 分別對 Eo、Ee求偏導故S 是Eo、Ee的增函數。當組展商與參展商的原始收益越大，鞍點向下和向左移動，“合作”策略面積增大，在博弈中收斂于C(1,1）的概率也隨之增大，證畢。這說明，組展商與參展商的原始收益增多，對雙方采取“合作”行為策略有積極影響。

命題2 隨著智能化升級成本Co、Ce的變大，雙方合作概率隨之變小。

證明：將 S 分別對 Co、Ce求偏導故S 是Co、Ce的減函數。當組展商與參展商智能化升級成本Co、Ce逐漸變大，鞍點向上或向右移動，致使“不合作”策略面積增大，演化至穩定點O（0,0）的可能性增大，證畢。這說明，過高的智能化升級成本阻礙了組展商與參展商兩主體的“合作”策略意愿。

命題3 隨著利潤增長系數α、β 的變大，雙方合作概率隨之變大。

三、會展產業智能化利益相關者演化博弈結論與政策建議

通過對會展產業智能化中主要利益相關者的演化博弈分析，研究了組展商與參展商在智能化升級中的行為策略。分析結果表明，組展商與參展商“合作”與“不合作”行為策略選擇，是雙方原始收益、智能化升級成本和收益增長系數等共同作用。當雙方任一方不進行智能化升級，采取“不合作”策略，雙方無法演化到“合作”穩定平衡。若 Eo、Ee、α、β 變大，Co、Ce 變小，則更加接近平衡點（1,1），雙方合作的概率越高。

依照演化博弈結果，會展產業智能化中的主要利益相關者積極升級與互動就更容易實現“合作”，因此，組展商應積極構建智能場景，形成會展活動中的更加高效的雙邊市場，提升參展商個性化、多元化感知價值；參展商應適當進行智能投入，具備對智能場景建構的反應與適應能力，從而獲得更好的效益，也降低了組展商的成本損失；地方政府一定條件下提供補貼政策，激勵雙方智能化協同發展，促進了利益相關者協同與整體產業升級；會展產業應倡導智能化，增強利益相關者協同意識，增強會展業其他利益相關者對于智能化的升級意愿和認可程度，促進了會展產業整體收益與智能化進程。