區塊鏈視角下供應鏈多主體數據共享意愿博弈研究

楊學成，李業勤

（北京郵電大學經濟管理學院，北京 100876）

數據作為新型生產要素，其價值實現方式與傳統資源有很大不同，數據共享是充分釋放數據價值的必經之路［1］。許多國家政府已把數據共享列為重要發展戰略，例如歐盟委員會發布的《歐洲企業間數據共享研究報告》中，將企業間的數據共享作為促進歐洲數字經濟發展的關鍵方面。同時，一些巨頭企業，例如空客、沃爾瑪等，已經構建了以自身企業為核心的數據共享平臺，通過與供應鏈上下游企業相互共享數據來共同提高生產效率、產品質量和服務水平。并且，學術界許多學者也證明了數據共享對供應鏈發展有降低成本［2］、能力提升等多方面重要作用［3］。然而，當前供應鏈企業間數據共享意愿不足，數據孤島現象較為嚴重。供應鏈內的數據共享意味著多主體間的數據流動，其中所涉及到的數據權屬、數據風險、共享成本等問題仍制約著數據共享水平的提升。區塊鏈技術的出現，為破解供應鏈企業間存在的數據孤島難題提供了新的解決方案［4］。已有學者以區塊鏈技術為核心，探索了供應鏈內數據共享的實現機制［5］。但當前學術界對于供應鏈多主體數據共享意愿影響因素的研究尚不充分，更缺乏討論區塊鏈技術對于供應鏈數據共享的影響方式。鑒于當前供應鏈內數據共享面臨的實際問題和相關理論缺口，本文擬分析區塊鏈技術對供應鏈數據共享的推動作用，并通過演化博弈方法，分析供應鏈多主體間數據共享意愿的影響因素和動態演化路徑，對比傳統技術方案和區塊鏈技術方案下演化結果的差異，探索供應鏈多主體數據共享實現機制，為供應鏈企業間建立高效的數據共享合作關系提供理論指導和實踐建議。

1 文獻綜述

學者們圍繞供應鏈數據共享問題已就共享價值、影響因素、實現方式及激勵機制三方面展開了許多探索。（1）共享價值方面。Lee 等［6］、Cachon 等［7］和Zhou 等［8］學者均證明了在供應鏈中信息共享有利于減少庫存、緩解牛鞭效應。韓孟孟等［9］證明了內部和外部的數據共享對企業生產率有顯著正向影響。王展祥等［10］指出數據共享有助于企業提高企業創新投入的概率和規模。學者們對供應鏈內數據共享的重要意義已基本形成共識。（2）影響因素方面。Du 等［11］指出企業關系和數據動態性對企業間數據共享意愿有顯著影響。Tran 等［12］證明了風險和信任對企業數據共享的影響。袁旭梅等［13］指出技術聯盟和技術應用對供應鏈數據共享的質量和內容都有顯著正向影響。（3）實現方式及激勵機制方面。Lee 等［14］指出供應鏈數據共享實現方式分為信息傳輸模式、第三方模式、信息中心模式三類。官子力等［15］圍繞供應鏈需求不確定問題，提出基于兩部補償契約的數據共享激勵策略。盧安文等［16］通過構建委托-代理模型對比分析收益分享激勵和固定報酬激勵兩種激勵策略對提供商信息共享激勵效果的影響。

數據共享問題的本質在于不同主體間針對數據資源進行博弈，尋找各主體可以良好合作的均衡解。基于博弈視角，Pan 等［17］探討數據量和數據價值變化對企業數據共享決策的影響。高峰等［18］基于合作博弈方法分析了數據共享平臺的監督力度與效益的動態關聯規律。王娟等［19］基于不完全信息動態博弈模型，討論了政府數據開放共享的策略選擇與收益。傳統博弈方法基于理性人假設進行分析，存在一定局限性，演化博弈論的出現放寬了該假設，為分析經濟實體的演化規律提供了良好的研究范式［20］，許多學者開始基于演化博弈方法對數據共享問題展開探索。邢海龍等［21］引入“機會主義共享”策略，建立了數據資源共享動態演化博弈模型。魏益華等［22］探索了數據異質性和企業信任度對企業數據共享意愿的影響。張新等［23］基于數據規模、數據異質性、道德風險和共享意愿分析了信用數據共享演化博弈結果。

過去供應鏈數據共享實現方式通常采用EDI 系統來實現，然而一方面該機制效率低下、風險較高，企業面臨經濟損失［24］，另一方面許多中小企業也沒有能力采用成本高昂的EDI 系統［25］。區塊鏈技術的出現為數據共享提供了新的思路和解決方案［26］。為解決供應鏈數據共享中的信任和隱私問題，Wang等［5］設計了一種基于區塊鏈技術的數據共享機制。谷俊等［27］構建了基于區塊鏈技術的數據共享系統模型，提升了數據共享追蹤能力并保護了數據共享者的權利。張楠等［28］基于區塊鏈智能合約技術和協作理論，提出了“制度-業務-系統”的多層次數據共享分析框架。肖炯恩等［29］圍繞數字身份應用場景，構建了以區塊鏈為核心的數據共享平臺。Hofman［30］指出供應鏈內不同的數字解決方案中數據共享需要額外成本，而區塊鏈技術有助于打通不同解決方案間的數據流通。Epiphaniou 等［31］認為在安全和監管方面，利用區塊鏈技術進行分布式數據的授權和快速訪問能夠避免單點故障，也保持了實時在線的數據監管。由此可見，區塊鏈技術有助于解決數據共享中利益分配、隱私保護、可靠性、信任、成本等問題，對數據共享水平的提高有著重要作用，但學者們對區塊鏈技術在供應鏈數據共享領域中應用的具體機理探索尚不充分，仍有待進一步的研究。

綜上所述，供應鏈數據共享是近年來理論與實踐關注的焦點問題，國內外研究集中于共享價值、影響因素與運作機理等角度。但一方面，區塊鏈技術的發展使得供應鏈數據共享的實現方式發生較大變化，該視角下的研究還處于起步探索階段，相關工作仍需進一步深入。另一方面，雖然部分學者已經對供應鏈數據共享模型進行了設計與優化，但對供應鏈數據共享問題中的多主體博弈分析仍不充分［21］。鑒于當前研究存在的不足，本文將探討區塊鏈技術對供應鏈數據共享的推動作用，并采用演化博弈方法，對供應鏈多主體數據共享動態過程進行建模分析，對比傳統技術方案和區塊鏈技術方案下演化路徑的差異，以期揭示區塊鏈技術賦能下供應鏈高水平數據共享的實現路徑。

2 區塊鏈技術與供應鏈數據共享

區塊鏈技術具有分布式賬本、智能合約、共識機制、非對稱加密和時序數據等特性，能夠滿足供應鏈數據共享場景中確認數據權屬、統一數據標準、降低數據風險、提高懲罰力度等需求，進而可以有效提升供應鏈各主體數據共享意愿，促進供應鏈數據共享水平提高。

2.1 確認數據權屬

數據權屬的確認和保護有助于供應鏈企業間的數據的流通和共享［32］，但過去基于TCP/IP 協議的傳統互聯網，只能實現數據的傳播，不能實現數據的產權界定。數據在TCP/IP 協議下可以無限復制且自由傳播，數據成為了無競爭性和無排他性的公共物品，市場主體只能通過人為制造排他性和競爭性保證數據產權歸自身所有［33］，但這大大限制了數據資源的高效流通，導致了數據孤島問題的出現。數據權屬不清阻礙了數據的充分流動，無法建立起穩定有效的數據共享激勵機制，加大了企業利用外部數據資源的阻力，數據價值難以有效發揮。

傳統的數據確權方法中較有代表性的是貴陽大數據交易所提出的“提交權屬證明+專家評審”模式［34］。在此模式下，通過大數據的擁有者提交權屬證明、大數據交易所組織專家進行評審、大數據交易所公布結果三個階段完成數據確權。但一方面這種模式可能存在評審專家主觀情感或偏見的影響，甚至可能出現大數據交易所內部人員惡意篡改結果，影響數據確權的公平性，另一方面該模式需要大量的人力進行確權，影響數據確權的高效性。

區塊鏈技術允許供應鏈企業就數據權屬問題進行特別約定［35］，為解決數據確權問題提供了更加可信、高效的方案。首先，區塊鏈通過競爭機制為數據塊打上時間戳，使鏈上數據產生異質性。然后，通過智能合約實現數據在不同主體間流通時產權自動變化。最后，通過分布式賬本，在多方主體相互監督條件下，確保了數據確權結果的始終一致性［34］。利用區塊鏈技術確定數據權屬，能有效提升供應鏈企業進行數據共享的激勵水平［36］。當數據被上傳到區塊鏈數字系統中時，其所有權會同時記錄在其中。當其他主體想要使用或購買數據時，通過智能合約來規定相應的數據使用或購買方式，保證了數據貢獻者的權益。因此在區塊鏈技術支持下數據權屬不清的難題得以解決，數據貢獻者不必擔心共享數據后難以得到相應的激勵收益，這對促進供應鏈內數據共享有著重要積極意義。

2.2 統一數據標準

數據標準是指保障數據定義和使用的一致性、準確性和完整性的規范性約束。數字經濟時代下，隨著數據應用和分析挖掘的逐步深入，由于數據標準不統一造成的數據使用問題越來越多。目前企業中普遍存在不同的數據標準，導致企業無法對海量數據進行高效利用［37］。一方面，對于企業內部而言，如果沒有進行數據標準體系的建設，不同人員對于數據的理解很難達到完全一致，導致工作中經常出現數據統計口徑偏差、數據重復采集等問題。同時企業的各個系統一般都是不同廠商建設的，所以不同系統之間的標準不一致，致使不同系統之間數據融合應用較為困難。另一方面，對于供應鏈內的上下游企業而言，數據系統差異更大，數據標準的不統一大大降低了各企業間的數字化協作效率。舉例來說，供應鏈內物料和資金的清算數據需要人力反復審核，難以形成企業間智能清算。供應鏈企業在利用共享數據時需要人力轉換為自身企業可用格式標準，導致了數據利用成本較高，阻礙了數據的高效流通。

區塊鏈技術為數據標準統一提供了新的解決方案，讓多主體以多中心化的方式進行數據標準的制定和維護［38］。利用區塊鏈技術搭建的數據標準庫鏈網絡，由所有加入的節點共同構建和維護。新的數據標準通過各節點共識算法驗證后，鏈接到標準庫鏈中，保證了數據標準庫的穩定和公開透明，使得數據標準庫的信息更加權威可信［39］。供應鏈內企業利用區塊鏈技術組成聯盟鏈，對聯盟節點的數據上鏈標準進行統一，能夠保證供應鏈各企業間的數據標準化，促進企業內業務流程以及企業間協作流程的自動化和智能化。在數據標準統一的前提下，供應鏈內各類數據經過共享后能夠及時便捷的使用，降低了共享數據的使用成本，有助于共享數據價值的充分發揮。

2.3 降低數據風險

大數據時代供應鏈中企業的私有數據面臨著泄露的風險［40］，供應鏈私有數據泄露會對公司造成嚴重的損失［41］，因此供應鏈企業對于數據風險的考量會影響數據共享決策。供應鏈內數據風險主要分為兩個方面。一方面在供應鏈合作企業間數據共享時，合作企業可能對僅有使用權的數據進行占有、私自傳播等機會主義行為。另一方面，供應鏈數字系統出現網絡攻擊、災害損害等問題，共享數據面臨著泄露和遺失等風險。合作伙伴濫用或占有數據等機會主義行為，可以通過前文所提及的利用區塊鏈技術確認數據權屬來有效解決。針對網絡攻擊等問題，區塊鏈技術的分布式存儲特性能夠很好的應對。傳統的數據存儲往往通過第三方機構的中心化存儲，當中心機構遭受攻擊時數據面臨的損失或被盜竊的風險。區塊鏈技術通過分布式存儲方式保證了單一或少數節點遭受攻擊時仍然能夠保證數據的完備和不被篡改，降低了數據泄露的風險。

2.4 提高懲罰力度

供應鏈企業間在共享數據資源時，企業會有使用其他企業所共享的數據但不共享自身數據的機會主義行為傾向。假如供應鏈聯盟內對采取機會主義的企業沒有有效的懲罰機制，或懲罰力度不足，則會使機會主義行為泛濫，最終導致沒有企業愿意共享數據。區塊鏈技術由于其公開透明、防篡改、去中心化、時間戳等特征，企業行為數據上鏈后將會被準確記錄。因此在區塊鏈技術的介入下，企業違約后一方面難以篡改違約數據，另一方面違約行為的全網廣播所帶來的聲譽損失很高，企業機會主義行為成本增高［42］。在采用了區塊鏈技術的系統中能夠搭建合理的懲罰機制，提高對機會主義企業的懲罰力度，有助于供應鏈聯盟走向數據開放共享的共贏局面。

3 基本假設與模型構建

3.1 供應鏈數據共享特點

供應鏈中企業間聯系密切，很多供應鏈內部有著信息共享機制，同時在數字經濟背景下供應鏈企業大多進行了數字化改造，擁有一定的基礎數字設施，因此供應鏈擁有良好的數據共享基礎。供應鏈企業間進行數據共享，有助于供應鏈實現業務流程改造、產品及服務創新、資源高效利用等。同時數據資源具有海量性、易于復制性、共享性等特征，數據資源經共享融合后的價值遠大于數據割裂的價值，因此數據共享對供應鏈整體發展有著較大意義。

供應鏈進行數據共享面臨著眾多挑戰。第一，數據權屬的確認較為困難，擁有權和使用權難以分離，導致企業數據共享的激勵動力不足；第二，數據共享的實施需要供應鏈企業投入數據系統建設成本以及后續的運維成本，共享成本較高；第三，數據共享也面臨著核心數據泄露的風險；第四，由于供應鏈內也存在競爭關系，供應鏈成員會嘗試“搭便車”等機會主義行為，使用其他企業共享的數據而自身不共享。

3.2 模型變量與假設

本文研究供應鏈多主體數據共享意愿的演化博弈模型，模型構建基于以下假設。

假設1：供應鏈數據共享參與主體為三方：供應商X，制造商Y和零售商Z。且三方主體均是在非完全信息條件下進行數據共享決策，進行決策時是有限理性的。他們之間的博弈策略集合均為［共享數據，不共享數據］，共享數據的比例分別為x，y，z，不共享數據的比例分別為1-x，1-y，1-z。

假設2：不同企業所能共享的數據量di(i=x,y,z)不同。同時不同企業對數據的利用能力不同，因此從數據中挖掘出的價值不同，ri(i=x,y,z)表示數據共享收益系數。企業i 從數據共享中所挖掘出的數據價值為自身的收據共享收益系數與其他主體所共享數據的乘積。

假設3：企業共享數據時會增加建設成本和邊際成本。ci表示企業i數字系統建設成本，不同企業所需要建立的數字系統復雜程度不同，因此其數字系統建設成本有差異。m表示數據共享邊際成本，代表企業在進行數據共享時的各種持續開支，例如技術運維、數據轉換、通信成本等。

假設4：企業共享數據時會增加相應風險。s 表示數據共享風險系數，企業共享數據越多越有可能泄露企業核心數據或損失知識優勢。

假設5：對于積極共享數據的企業會有相應的激勵措施，α表示數據共享激勵系數，供應鏈聯盟對會對積極共享數據的企業進行獎勵，例如物質獎勵以及聲譽獎勵等，企業共享的數據越多其激勵收益越大。對于消極共享數據的企業會有相應的懲罰措施，β表示懲罰系數，當企業自身不進行數據共享但是利用其它企業數據時會遭受懲罰，包括減少企業合作、企業聲譽降低等方面。

供應商X、制造商Y和零售商Z在供應鏈中共享數據時，三方均可以選擇共享或者不共享，因此博弈三方的策略組合共有8 種。

3.3 支付矩陣與復制動態方程

根據上述參數假定，得出供應鏈三方數據共享收益矩陣，如表1 所示。

表1 支付收益矩陣

根據表1 支付收益矩陣以及復制動態方程計算方法，計算可得供應商、制造商、零售商三方的復制動態方程為：

為使得公式直觀清晰并且方便計算，設Ci=ci+mdi+sdi表示企業共享數據的總阻力，三方演化博弈復制動態方程組簡化為：

3.4 穩定性及演化路徑分析

3.4.1 供應商

根據微分方程的穩定性定理及演化穩定策略的性質，供應商要到達演化穩定策略，需要滿足的必要條件是dF(x)/dx＜0。若y=-zdz/dy+(-αdx+Cx))/βdy，F(x)≡0，此時所有x都為穩定狀態。若y≠-zdz/dy+(-αdx+Cx)/βdy，令F(x)=0，得到x=0 或x=1 兩個穩定狀態。當y＞-zdz/dy+(-αdx+Cx)/βdy時，dF/dx|x=0＞0，dF(x)/dx|x=1＜0，因此x=1 為平衡點；當y＜-zdz/dy+(-αdx+Cx)/βdy時，dF/dx|x=0＜0，dF(x)/dx|x=1＞0，因此x=0為平衡點。對復制動態方程求解可得出供應商選擇策略的演化過程，如圖1 所示。

圖1 供應商選擇策略演化過程

3.4.2 制造商

同理，制造商要到達演化穩定策略，需要滿足的必要條件是dF(y)/dy＜0。若x=-zdz/dx+(-αdy+Cy)/βdx，F(y) ≡0，此時所有y都為穩定狀態。若x≠-zdz/dx+(-αdy+Cy)/βdx，令F(y)=0，得 到y=0，y=1 兩個穩定狀態。當x＞-zdz/dx+(-αdy+Cy)/βdx時，dF(y)/dy|y=0＞0，dF(y)/dy|y=1＜0，因此y=1 為平衡點；當x＜-zdz/dx+(-αdy+Cy)/βdx時，dF(y)/dy|y=0＜0，dF(y)/dy|y=1＞0，因此y=0 為平衡點。對復制動態方程求解可得出制造商選擇策略的演化過程，如圖2 所示。

圖2 制造商選擇策略演化過程

3.4.3 零售商

同理，零售商要到達演化穩定策略，需要滿足的必要條件是dF(z)/dz＜0。若x=-ydy/dx+(-αdz+Cz)/βdx，F(z) ≡0，此時所 有z都為穩 定狀態。若x≠-ydy/dx+(-αdz+Cz)/βdx，令F(z)=0，得到z=0，z=1兩個穩定狀態。當x＞-ydy/dx+(-αdz+Cz)/βdx時，dF(z)/dz|z=0＞0，dF(z)/dz|z=1＜0，因此z=1 為平衡點；當x＜-ydy/dx+(-αdz+Cz)/βdx時，dF(z)/dz|z=0＜0，dF(z)/dz|z=1＞0，因此z=0 為平衡點。對復制動態方程求解可得出零售商選擇策略的演化過程，如圖3 所示。

圖3 零售商選擇策略演化過程

3.4.4 三方共同作用的演化策略穩定性分析

通過雅克比矩陣的特征值λ可以判斷演化博弈的演化穩定策略（ESS）。根據李雅普諾夫判別法（間接法）［43］，特征值λ全部大于零，均衡點不穩定且為源點；特征值λ有正也有負，均衡點為鞍點；特征值λ全部小于零，均衡點為匯點也是穩定點。本文演化博弈的雅克比矩陣如公式（7）所示。根據雅克比矩陣局部穩定性方法，8 個均衡點的特征值分布和穩定性條件如表2 所示。

表2 博弈局部均衡點特征值分布

以E8(1,1,1) 為例討論，當全部特征值λ＜0時，即滿足βdy+βdz+αdx＞Cx，βdx+βdz+αdy＞Cy，βdx+βdy+αdz＞Cz時，是均衡點E8(1,1,1)成為穩定點的條件。通過表2 能夠看出，各點穩定性條件相互沖突，該博弈中只會有少數的穩定均衡點。

4 演化仿真分析

演化博弈仿真重點在于分析關鍵要素對均衡結果的影響，探索如何才能實現理想均衡。本文的理想均衡是供應鏈三方均積極共享數據，既E8(1,1,1)。本文通過matlab 仿真模擬各影響因素對演化穩定策略的影響，探討實現供應鏈三方均積極共享數據的理想均衡演化路徑。

4.1 傳統方案參數模擬

模型參數的設定須滿足經濟學假設和經驗判斷，本文依據前人的研究經驗和客觀事實［20］［24］，首先設定傳統數字系統方案下的模型參數值。當前環境下，相比于供應商和制造商的生產制造相關數據，零售商擁有的客戶數據體量更大，因此設企業共享數據量dx=40，dy=40，dz=50；設數據收益系數rx=4，ry=3，rz=1；數字系統建設成本方面，制造商和供應商業務復雜，其數據建設成本較高，因此設數字系統建設成本cx=200，cy=180，cz=50；設數據共享邊際成本m=1；數據共享風險系數s=2；數據共享激勵系數α=1；懲罰機制系數β=3，各項參數值具體如表3 所示。

表3 影響因素的初始基準值

從表2 可知，該傳統數字系統方案參數下的8個均衡點中只有E1(0,0,0)為穩定匯點，E2-E8 為不穩定點，最終演化匯集到匯點E1，表明在傳統數字系統方案參數設定下，不論初始共享比例大小為何值，博弈即只有可能均衡于三方不共享的結果，仿真如圖4 所示。

圖4 傳統方案演化博弈穩定過程

4.2 區塊鏈方案參數模擬

在傳統方案模擬演化中，均衡結果為三方均不共享數據，供應鏈各主體陷入數據孤島困境中。區塊鏈技術方案的應用對模型中多個關鍵參數值有較大影響，有助于演化結果向三方共享的理想均衡轉變。

4.2.1 激勵系數

區塊鏈技術通過確認數據權屬，可以有效提升數據共享激勵水平，增大數據激勵系數α。當模型中的數據激勵系數α值從1 增大為3 時，演化路徑如下圖5-a 所示，均衡結果穩定于E1(0,0,0)或E8(1,1,1)，不同的初始狀態會趨向不同的均衡結果。從圖5-b中能夠看出，當三方初始概率為［0.2,0.2,0.2］時，三方主體均快速收斂于不共享。而當三方初始概率為［0.5,0.5,0.5］時，制造商和供應商快速收斂于不共享，而零售商的共享數據概率先上升再下降收斂于不共享。而當三方初始概率為［0.8,0.8,0.8］時，三方均快速收斂于共享數據。當增大數據激勵系數α值為5 時，演化路徑如圖5-c 所示，三方決策均衡均穩定于E8(1,1,1)，說明初始概率不同不會影響最終結果，達到三方所有初值均進行數據共享的理想均衡狀態。從圖5-d 中可以看出，三方的積極共享概率均快速上升收斂于共享數據。

圖5 激勵系數的動態演化圖

通過分析匯點均衡條件和仿真結果能夠看出，激勵系數α對均衡結果有著十分重要的影響。八個均衡點的均衡條件均與α相關，并且能否所有初始狀態均達到E8理想均衡狀態與α密切相關。α值越大，均衡結果為E8 的占比越大，當α＞max{Cx/dx,Cy/dy,Cz/dz}時，能保證所有初始狀態都會趨向于三方共享的理想均衡結果，并且α 越大演化收斂速度越快。

4.2.2 懲罰系數

區塊鏈技術的可追溯和不可篡改特性會增加企業違約成本，增大懲罰系數β。當模型中的懲罰系數β從3 增大到5 時，演化路徑如下圖6-a 所示，三方決策均衡穩定于E1(0,0,0)或E8(1,1,1)，不同的初始概率會趨向不同的均衡結果。從圖6-b 中能夠看出，當三方初始概率為［0.2,0.2,0.2］時，三方主體均快速收斂于不共享。而當三方初始概率為［0.5,0.5,0.5］時，制造商和供應商快速收斂于不共享，而零售商的共享數據概率先上升再下降收斂于不共享。而當三方初始概率為［0.8,0.8,0.8］時，三方均快速收斂于共享數據。而當繼續增大懲罰系數β到10 時，演化路徑如下圖6-c 所示，雖然大部分初始狀態均衡區域理想均衡E8(1,1,1)，但仍然是E1(0,0,0)或E8(1,1,1)兩個均衡結果。同樣從圖6-d 中能夠發現，在初始值較小時趨向于三方不共享的結果。說明增大懲罰系數雖然有助于提升走向理想均衡的比例，但無法讓所有初始狀態均走向三方共享的理想均衡。

圖6 懲罰系數的動態演化圖

通過仿真結果能夠看出，懲罰系數β同樣對均衡結果有很大影響，能夠在激勵系數α不高時，亦能實現部分初始狀態實現三方共享的理想均衡，β系數越大均衡結果為E8 的初值比例越大。但β系數的增大無法實現所有初始狀態均走向三方共享的理想均衡，因為該結果的實現必須要求α系數相對較大，使E1 點的穩定條件不滿足。

4.2.3 建設成本與邊際成本

過去供應鏈內各主體通常各自建設自己的數字系統，一方面導致了數據系統建設成本過高，另一方面也導致了不同主體間數字系統差異化較大，數據標準不統一。而區塊鏈技術通過搭建聯盟鏈，各主體采用同一套標準的數字系統，既保證了數字系統的復用性降低了建設成本，也保證了數據標準的統一，降低數據共享的邊際成本。

在建設成本方面，通過區塊鏈技術搭建供應鏈內各主體可復用的數字系統，能夠降低建設成本ci。當模型中的建設成本減小為cx=100，cy=90，cz=25 時，能夠實現部分初始狀態實現E8 均衡，其他初始狀態實現E1 均衡，如下圖7 所示。

圖7 建設成本的動態演化圖

區塊鏈技術通過數據標準統一方式能夠減小數據共享邊際成本，當模型數據共享邊際成本m減小為0 時，能夠實現少部分初始狀態實現E8 均衡，大部分初始狀態依然走向不共享結果，如下圖8 所示。

圖8 數據共享邊際成本的動態演化圖

4.2.4 數據共享風險

區塊鏈技術既保證了數據的不可篡改，也防范了數據濫用，降低了數據共享風險系數。當模型中數據共享風險s 減小為0.5 時，與數據共享邊際成本減小的結果相似，能夠實現少部分初始狀態實現E8均衡，大部分初始狀態依然走向不共享結果，如下圖9 所示。

圖9 數據共享邊際成本的動態演化圖

5 結論與建議

5.1 主要結論

數字經濟時代，供應鏈內部的數據共享有助于各企業更加充分的挖掘數據價值，對于促進供應鏈高質量發展不可或缺。本文進行了區塊鏈技術如何促進供應鏈數據共享以及供應鏈多主體數據共享意愿演化路徑的研究，主要得出以下結論：

在區塊鏈技術如何促進供應鏈數據共享方面，區塊鏈技術可以通過確認數據權屬、統一數據標準、降低數據風險和提高懲罰力度四方面來促進數據共享。第一，區塊鏈技術有助于實現數據確權，是設計合理的數據共享激勵機制支撐性技術。第二，區塊鏈技術通過確立數據標準，減少了數據系統的重復建立以及數據流通時的轉換阻力。第三，區塊鏈通過分布式存儲和加密技術，可以降低數據泄露風險。第四，區塊鏈技術的不可篡改特性，增加了對違約企業的懲罰力度。

在供應鏈多主體數據共享意愿演化路徑方面，首先，合理的數據共享激勵機制是提升數據共享意愿的關鍵措施。對積極共享數據的企業進行合理激勵能有效提升供應鏈企業共享數據的意愿，形成供應鏈多主體均積極數據共享的理想局面。其次，數據共享懲罰措施是防止企業利用其它企業數據而不積極共享自身數據的重要手段。企業在共享數據的利用中可能存在機會主義行為，合理的懲罰措施能有效防止該類機會主義。最后，數據共享成本和風險的降低是促進數據共享的重要措施。數據系統建設成本、數據共享邊際成本和數據風險是數據共享過程的阻礙力量，三者的降低能有效促進數據共享。

5.2 理論貢獻

本文深化了數據共享領域相關理論。一方面，本文圍繞區塊鏈技術對數據共享的促進作用進行了分析和總結，從數據權屬、數據標準、數據風險、懲罰機制四個角度解釋其影響方式。另一方面，本文基于多主體演化博弈模型探索了供應鏈企業數據共享意愿的影響因素，得出激勵、懲罰、成本、風險等相關因素對供應鏈多主體數據共享的具體影響。研究結論豐富和完善了數據共享相關理論，揭示了區塊鏈技術對供應鏈數據共享的影響方式以及供應鏈內多主體間數據共享的動態演化過程，為后續研究的繼續開展提供了一定的理論基礎。

5.3 管理建議

為改善供應鏈數據孤島問題，提升供應鏈數據共享水平，本文結合研究結果，提出供應鏈數據共享“規劃-引進-試點-反饋-復制”五步走實施戰略，為相關企業提供管理建議。（1）規劃：供應鏈數據共享活動開展的起始階段，供應鏈核心企業應牽頭組建數據共享聯盟，共同規劃共享的實施方案和頂層設計，為供應鏈數據共享的順利展開做好意識準備。核心企業在聯盟內率先培養數據共享意識，在重視數據資源的高效共享利用方面形成聯盟共識。（2）引進：傳統供應鏈企業以生產制造、運輸、零售為主，缺乏專門的數字技術服務企業為供應鏈提供數字技術支撐服務，導致供應鏈企業數字系統建設成本高，數據資源利用阻力大。建議共享聯盟引進第三方信息服務公司，采用區塊鏈技術搭建數據共享系統，提高系統的可復用性，降低系統建設成本，同時統一數據標準，保證共享數據利用的高效性。（3）試點：選擇核心企業間部分關鍵業務場景，聯盟對數據共享系統開展試點應用，主要對系統可用性、權益保護性、抗風險性進行實驗，測試數據共享中的明確權屬、懲罰機制、數據風險等問題是否完善解決。（4）反饋：聯盟根據試點過程中所發現的問題對數據共享系統進行反饋及調整，優化共享機制，促進數據共享的各個主體共享意愿不斷提升，逐步形成完善的數據共享系統。（5）復制：經過對系統的試點和反饋后，聯盟將成熟完善的數據共享系統向其他中小企業進行復制擴展，降低合作伙伴的系統建設成本，擴大數據共享邊界，更大范圍的相互共享數據，發揮數據資源的融合價值。

5.4 研究局限

本文總結了區塊鏈技術對供應鏈數據共享的影響，并揭示了供應鏈多主體數據共享的演化路徑，但仍存在一些研究局限。本文采取的演化博弈模型沒有考慮供應鏈企業的連接機制、網絡分布等因素，也沒有考慮供應鏈外的數據主體對數據共享因素的影響，這些問題可以結合復雜網絡理論在日后研究中深入探討。