基于元胞自動機的電子商務平臺知識產權監管的演化分析

王洪利

(福建江夏學院 經濟貿易學院，福建 福州 350108)

0 引言

電子商務知識產權侵權行為屢見不鮮，最常見的知識產權侵權行為主要有商標侵權、版權(著作權)侵權與專利侵權三大類。在電子商務平臺中銷售假冒注冊商標的商品，商品的名稱、標題、店鋪名、域名中使用他人的商標，未經授權擅自銷售產品等屬于商標侵權。在電子商務平臺中，未經許可使用“盜取圖片”或其它權利人的圖片，包括產品官方網站、各級經銷商、其他商家拍攝的產品模特的圖片，擅自銷售未經許可的影視音像制品等，屬于版權(著作權)侵權。在電子商務平臺中，銷售未經專利權人許可而制造并售出的專利侵權產品，銷售假冒專利的產品，一般屬于專利侵權。電子商務知識產權的侵權最直接涉及的三類主體分別為電子商務平臺經營者(以下簡稱平臺)、平臺內經營者(以下簡稱商家)和被侵權者(指知識產權權利人，以下稱為維權者)。若沒有盡到監管責任，電子商務平臺對知識產權侵權負有“連帶責任”，這類似于線下的市場，市場經營者對入駐商戶的合法經營負有監管責任和義務。電子商務平臺對知識產權侵權的監管需要付出很大的精力和成本，通過技術手段能以一定的成本實現自動監管，然而技術不是萬能的，平臺通過先進的技術也不可能完全發現所有的侵權行為。而且平臺沒有調查處理的執法權力，只有平臺范圍內的監管和處罰措施，例如扣除信用分，直至關閉店鋪、禁止再次入駐等。所以在電子商務知識產權保障機制中,平臺在電子商務交易中是獨立的第三方,基于一定的規則與協議行使一定的監管權。但這種監管權在目前電子商務領域知識產權監管機制中并未完全發揮其作用，在監管機制與維權機制中均表現出一定的現實缺陷[1]。政府在電子商務平臺的知識產權侵權中扮演立法者的角色，在本文中不考慮政府的立法，僅假設立法是健全的，即維權者的正常合法維權會得到政府和法律的支持。為什么電子商務知識產權侵權行為屢禁不止是一個值得深入分析和思考的問題。毋庸置疑，商家可以從侵權行為中獲得利益，所以他們才鋌而走險。但如果加大打擊力度，讓其付出較大代價，結果會怎樣？如果加大打擊的力度，商家能夠在多大程度上收斂自己的侵權行為？現實中屢屢出現知名品牌起訴電子商務平臺知識產權侵權，電子商務平臺是否有足夠的驅動力進行嚴格的監管？從電子商務平臺、商家和維權者之間的關系看，三者間存在復雜的博弈，三者間的多輪博弈演化，形成了復雜的系統行為，對于知識產權的監管，現有的研究從博弈的角度進行了深入的分析[2～4]，但從復雜系統角度進行演化分析還沒有被廣泛嘗試，因此是一個比較新穎的視角。通過個體行為的互動，來分析系統的整體涌現行為，是復雜系統研究的有效方法。元胞自動機作為一種離散化動力學模型方法，是一種利用簡單規則的反復迭代方法，是研究復雜系統的演繹方法，其成功應用于流行病的傳播[5]、交易報價模擬[6]、交通模擬[7]、計算機與信息科學[8]、地理與環境[9]、復雜性科學[10]等。 基于此，為了探究電子商務平臺的知識產權監管問題的復雜機理，本文從復雜系統角度，基于元胞自動機對電子商務平臺的知識產權監管進行演化分析。

1 基于元胞自動機的電子商務平臺知識產權監管模型

1.1 元胞的屬性和狀態

二維元胞自動機通過對系統進行二維格狀分割，形成n×n的元胞空間，通過相鄰元胞之間多輪動態的非線性相互作用，模擬復雜系統的整體涌現行為。電子商務平臺中許許多多的從事電商交易的商家，可以被看作元胞自動機系統中無數個小的元胞。每個商家是否侵犯知識產權，并以多大的程度侵犯，侵犯后承擔的后果等，一般取決于商家觀察到的自身及其他商家進行侵權的后果，如果平臺的監管很松，其能觀察到其他侵權商家大多都從侵權行為中獲利，那么其進行侵權的概率無形中就會增加。由于獲取信息的成本和精力，一個商家不可能獲得或觀察到所有商家的侵權和收益信息，只能觀察到有限的商家侵權和收益信息，這些被觀察到信息的商家可以看做元胞自動機系統中中心元胞的鄰居元胞，所以完全可以將每個商家看做中心元胞，每個中心元胞與周圍其它元胞進行相互作用，這種作用表現在元胞觀察周圍元胞的侵權和收益狀態，并據此來調整自己的策略。所有元胞的行為，引起電子商務平臺和維權者采取相應的行動，這些行動決定了元胞的收益結果，這些結果反過來影響所有元胞的下一輪行為，如此循環，形成了在簡單規則下系統演化的非線性復雜動態行為。

首先確定元胞的初始狀態，每個小的元胞(商家)具有可選的狀態，始狀態分為兩種：一種是侵權狀態，一種是未侵權狀態。接著確定元胞的各種屬性。這些屬性包括每輪是否侵權、侵權收益(獲利或損失)、是否被發現侵權、是否被懲罰等。

使用如下的狀態集合來刻畫每個代表商家的元胞狀態：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

其中a%表示傭金比例。b%表示電子商務平臺若無監管承擔侵權連帶責任的份額比例。

(6)

(7)

其中c%表示利潤率的大小。

(8)

1.2 元胞的演化規則構建

不考慮政府的情況下，電子商務平臺、商家和維權者之間存在一種三方博弈關系，當自身權益被侵犯時維權者所采取的策略包括兩種：一種是維權，另一種是不維權。在不維權的情況下，可能會縱容侵權者的行為，同時可能導致電子商務平臺對在其中的商家監管不嚴。如果維權，則會使得侵權者和電子商務平臺付出較多的侵權成本，同時自身要付出維權成本，但是會在一定程度上遏制和打擊非法侵犯知識產權的行為。電子商務平臺也面臨著兩種策略選擇：一種是監管，即通過監管打擊商家非法的知識產權侵權行為，如通過技術手段偵測，加大懲罰力度，扣除商家的信用分和對嚴重侵權行為關閉店鋪等措施，但需要付出一定的監管成本，甚至因此減少自己的平臺傭金收益。另一種是不監管，此時商家通過侵權增加了自己的銷售額，那么平臺能夠收取更多的傭金提成，一定程度上打消了電子商務平臺進行嚴格的知識產權監管的決心，這可能是電子商務平臺知識產權侵權屢禁不絕的一個原因。另外不監管導致懲罰力度過小，使得侵權商家侵權的機會成本過低，也可能導致侵權行為的泛濫成災。

圖1 電子商務平臺、商家和維權者三方博弈的博弈樹

假設維權者維權的概率為p，不維權的概率為1-p；電子商務平臺進行監管的概率為q，不進行監管的概率為1-q；商家侵權的概率為r，不進行侵權的概率為1-r；得到如表1所示的電子商務平臺、商家和維權者三方博弈的支付矩陣。

表1 電子商務平臺、商家和維權者三方博弈的支付矩陣

根據上面的支付矩陣可以求解得到混合策略納什均衡解，其混合策略納什均衡能從理論上分析三者之間的博弈行為。但是在現實情況中，很少有商家做到根據混合策略納什均衡解呈現的高度理性行為行事，況且由于其掌握的信息有限，其難以準確獲得其他各方的行為選擇概率。一般情況下商家根據掌握的有限信息做出自己的局部決策，這為使用元胞自動機仿真模擬商家的行為，觀察其整體行為提供了現實基礎。每個元胞(代表商家)下一時刻的狀態為當前時刻鄰居元胞狀態、自身狀態和控制變量的函數，使用公式表示如下[11]:

(9)

圖2 Moore型鄰居元胞[11]

規則1如果中心元胞觀察到周圍的鄰居元胞1/2或以上數量(>=4)處于侵權狀態，而且侵權鄰居元胞獲得收益大于0的數量x大于等于侵權鄰居元胞總數一半，則中心元胞在下一輪調整自己的狀態為侵權。

規則2如果中心元胞觀察到周圍的鄰居元胞1/2或以上數量(>=4)處于侵權狀態，而且侵權鄰居元胞獲得收益大于0的數量x小于侵權鄰居元胞總數一半，則中心元胞在下一輪以x/(8δ)的概率調整自己的狀態為侵權。

規則3如果中心元胞觀察到周圍的鄰居元胞小于1/2數量(<4)處于侵權狀態，而獲得收益大于0的周圍鄰居元胞中的數量x大于等于侵權鄰居元胞總數一半，則中心元胞在下一輪以xδ/8的概率調整自己的狀態為侵權。

規則4如果中心元胞觀察到周圍的鄰居元胞小于1/2數量(<4)處于侵權狀態，而且獲得收益大于0的周圍鄰居元胞中的數量x小于侵權鄰居元胞總數一半，則中心元胞下一輪的狀態調整為不侵權。

在規則2和規則3中，δ>=1代表示范效應系數。當觀察到多數侵權行為并不能得到好的回報時，其侵權概率除以該示范效應系數。當觀察到多數侵權行為能得到好的回報時，其侵權概率乘以該示范效應系數。δ=1表示不考慮示范效應。

在元胞選擇狀態后，在平臺和維權者行為選擇下，以支付矩陣計算各方本輪實際收益，下一輪元胞在周圍元胞的影響下，依演化規則決定其狀態選擇，如此反復循環，形成系統的復雜演化行為。

2 電子商務平臺知識產權監管演化仿真分析

2.1 仿真模型的參數與情境設置

根據以上構建的基于元胞自動機的電子商務平臺知識產權監管模型，通過計算機實現其模型并進行仿真演化分析。其中仿真演化中設置的仿真參數如表2所示。

表2 初始仿真參數設置

2.2 仿真分析

2.2.1 “嚴格監管”情境演化分析

圖3和圖4給出了“嚴格監管”情境下電子商務平臺知識產權監管的演化仿真情形，通過觀察元胞自動機的演化構型，可以發現演化在50次迭代前形成平穩型構型。圖3給出了演化結果中侵權商家的數量情況(圖中黑色元胞的部分)，圖4右側部分給出了侵權商家和侵權案件的數量演化趨勢，侵權商家的數量呈現急劇上升后下降趨于平穩的趨勢。所有侵權商家累計侵權次數均值最終接近了24.3，多輪累計侵權案件總數量最終接近了18700。

圖3 “嚴格監管”情境演化平穩型構型

圖4的左側和中間部分給出了商家和維權者的總收益和平均收益、平臺的總收益和平均每商家帶來的平臺收益演化情況(平均每商家帶來的平臺收益=平臺總收益/商家數量)，可以看出，所有商家的收益和平均收益呈初期略升后持續下降趨勢，且后續出現連續負收益狀態。說明了在“嚴格監管”情境下如果商家持續侵權會受到應有的懲罰，因支付罰金出現連續負收益。而維權者在“嚴格監管”情境下獲得了很高的收益。平臺最終沒有獲得好的收益，這可能更好的解釋了電子商務平臺沒有進行知識產權保護的原始驅動力，對現實的啟示是通過制定法律形成電子商務平臺進行知識保護的有效機制，同時可以考慮制定政策對電子商務平臺進行知識產權監管給予和相應的經濟激勵或合理補償。

圖4 “嚴格監管”情境演化結果

2.2.2 “一般監管”情境的演化分析

圖5和圖6給出了“一般監管”情境下電子商務平臺知識產權監管的演化仿真情形。圖5表示演化在50次迭代前形成的平穩型構型，侵權商家的數量呈現急劇上升后趨于平穩的趨勢，其與“嚴格監管”情境相比較，侵權商家的數量明顯增多。所有侵權商家累計侵權次數均值最終接近了31.8，多輪累計侵權案件總數量最終接近了28700，所有侵權商家累計侵權次數均值、多輪累計侵權案件總數量與每輪侵權商家的數量比“嚴格監管”情境明顯增多，這是監管力度減弱所導致的結果。

從圖6中還可以看出，所有商家的總收益和平均收益呈現初期上升后持續下降的趨勢。可以看出，與“嚴格監管”情境的狀態進行對比，商家的總收益和平均收益整體上高于“嚴格監管”情境。電子商務平臺的總收益和平均每商家帶來的平臺收益整體趨勢上高于“嚴格監管”情境，主要原因是由于減弱監管力度導致更多侵權帶動了銷售額的提升，平臺提取的傭金有所增加，給平臺帶來了多于“嚴格監管”情境的收益。與“嚴格監管”情境對比，維權者的總收益和平均收益呈現了整體降低的現象。可見，減弱監管力度會對維權者的利益造成了損害，而對侵權商家和電子商務平臺卻帶來高于加強監管力度的經濟利益。

圖5 “一般監管”情境演化平穩型構型

圖6 “一般監管”情境演化結果

2.2.3 “放松監管”情境下的演化分析

圖7和圖8給出了“放松監管”情境下電子商務平臺知識產權監管的演化仿真情形。圖7表示演化在50次迭代前形成的平穩型構型，侵權商家的數量呈現較快上升后趨于飽和的趨勢，最終所有的商家都參與了侵權。與“嚴格監管”和“一般監管”情境相比較，侵權商家的數量達到了最大化。所有侵權商家累計侵權次數均值最終接近了50，多輪累計侵權案件總數量最終接近了54500。所有侵權商家累計侵權次數均值、多輪累計侵權案件總數量與每輪侵權商家的數量比“一般監管”情境明顯增多，這是放松監管所導致的結果。分析其原因可能是放松監管導致了侵權行為的泛濫，對應現實中可能出現的對侵權行為“民不舉，官不究”的一種極端現象。

從圖8中還可以看出，所有商家的總收益和平均收益呈現先前期上升后下降的趨勢，且總體處于盈利狀態。比“一般監管”情境的利潤進一步提高。說明在“放松監管”情境下商家的侵權進一獲得更多非法收益。與“一般監管”情境相比，電子商務平臺在整個過程中獲得更多的灰色收益，主要是由于商家的更多侵權進一步帶動銷售額的提升，平臺提取的傭金進一步增加，而又沒有因監管不力而付出應有的代價。與“一般監管”和“嚴格監管”情境對比，維權者的總收益和平均收益呈現了下降的現象。可見，較松的監管對維權者的利益造成了更嚴重的損害。

圖7 “放松監管”情境演化平穩型構型

2.3 啟示

以上的演化分析結果，對電子商務平臺的知識產權監管帶來的啟示如下：

首先，應該加大電子商務知識產權侵權的打擊力度，以維護公平公正的市場環境。從三種情景的演化分析可以看出，隨著在電子商務平臺對知識產權侵權的打擊力度不斷減弱，不法商家獲得灰色利益不斷增加，這有違建立公平競爭的市場環境和秩序的原則。同時將打擊商家合法經營的積極性。從長遠看將對正常的產品研發、商標和品牌建立與維護等正常商業行為構成威脅，阻礙社會經濟的良性發展和進步。

其次，應該建立電子商務平臺知識產權監管的利益協調機制。從三種情景的演化過程的對比中可以看出，如果沒有利益協調機制，由于可以獲取灰色利益，電子商務平臺打擊知識產權侵權的積極性一般不高，電子商務平臺打擊知識產權不但要付出監管成本，還可能入不敷出，而放任知識產權侵權卻能短期內獲得較多經濟利益，但同時電子商務平臺的社會聲譽可能會受到不同程度的影響。因此，有必要建立一種利益協調機制，提高電子商務平臺知識產權監管的積極性。

第三， 應該加大電子商務知識產權保護的立法和執法力度。加大知識產權執法和立法的力度，改變容忍“民不舉，官不究”存在的現象。通過立法讓電子商務平臺縱容和包庇知識產權侵權時付出較大代價，是值得考慮采取的措施。只有加大電子商務知識產權保護的執法和立法力度，才能做到商家不敢侵權，電子商務平臺不敢縱容侵權，同時可進一步減少維權者的維權成本。

圖8 “放松監管”情境演化結果

4 結論

以上從復雜系統的角度，通過構建元胞自動機模型，對電子商務平臺的知識產權監管進行了仿真演化分析。結果表明元胞自動機很好的模擬了電子商務平臺的知識產權監管的三種情境，得到了很有意義的結果和啟示，相關結果和啟示對電子商務平臺的知識產權監管具有較好的參考意義。后續的研究將進一步考慮政府參與情境下的電商知識產權監管問題。