信息共享視角下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的演化博弈分析

賈 鋮 鄭嘉欣 楊建輝

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 泰安 271018;(2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,武漢 430070;(3.浙江農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,杭州 310018)

隨著數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略逐步鋪開,農(nóng)產(chǎn)品電商已成為“數(shù)商興農(nóng)”建設(shè)過程中的重要一環(huán)。據(jù)商務(wù)部大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2022年我國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)5313.8億元,同比增長9.2%,增速較2021年提升6.4個(gè)百分點(diǎn)(1)中國產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng):2022年我國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售增勢較好.2023-02-04.http:∥www.cinic.org.cn/xw/tjsj/1400445.html。以生鮮電商為例,高回頭率、高客戶粘性、高毛利使其成為電商市場的一片藍(lán)海。僅2020年我國生鮮零售市場規(guī)模便超5萬億,但線上零售只占14.6%;且自2005年開始,該行業(yè)每年虧損企業(yè)超20家(2)生鮮電商市場調(diào)查:2021年生鮮電商普遍虧損.2021-08-27.http:∥k.sina.com.cn/article_73728258251b77464e100100z4rl.html。雖然數(shù)字技術(shù)日趨完善,但農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展并非“如愿以償”[1-2]。不同于工業(yè)品消費(fèi)市場,同類農(nóng)產(chǎn)品間的差異并不明顯,僅僅關(guān)注產(chǎn)品供需或價(jià)格標(biāo)簽難以滿足消費(fèi)者對其品質(zhì)與多元化的訴求。這也使得農(nóng)產(chǎn)品難以形成品牌效應(yīng)。因此,現(xiàn)階段如何借助電商平臺提升農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì),進(jìn)一步提高消費(fèi)者的品牌忠誠度,對農(nóng)產(chǎn)品電商未來轉(zhuǎn)型及高質(zhì)量發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,數(shù)據(jù)信息價(jià)值日益彰顯。香農(nóng)的信息論證明,信息可以實(shí)現(xiàn)到知識的飛躍[3],企業(yè)或個(gè)體基于數(shù)據(jù)提煉出的信息可以滿足更精準(zhǔn)的個(gè)性化營銷、更高效的生產(chǎn)和交付[4-6],從而改善產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)體驗(yàn),吸引更多用戶,如此周而復(fù)始,最終建立產(chǎn)品的競爭優(yōu)勢與品牌粘性[7-8]。有效利用信息資源成為后疫情時(shí)代下經(jīng)濟(jì)恢復(fù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。但囿于電商平臺發(fā)展速度過快,其配套的信息監(jiān)管制度并不完善,導(dǎo)致平臺信息內(nèi)容真假難辨,消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品品牌忠誠度較低。不過農(nóng)產(chǎn)品電商平臺內(nèi)信息傳播的本質(zhì)可以歸結(jié)為參與個(gè)體利益博弈的結(jié)果,信息失真的根源在于主體利益失衡,在以農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者、消費(fèi)者等個(gè)體利益為主的同時(shí),又忽視了自身行為對平臺信息收益最大化的負(fù)向影響。

鑒于此,已有研究肯定了個(gè)體信息配置對農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展具有影響[9],卻極少揭示個(gè)體對電商信息配置策略的內(nèi)部博弈關(guān)系。在平臺信息數(shù)量呈指數(shù)增長事實(shí)下,個(gè)體間信息配置策略選擇的差異往往會(huì)使用戶陷入付出較高成本卻難以獲取滿意信息價(jià)值的窘境。加之農(nóng)產(chǎn)品時(shí)效性的限制,在信息共享機(jī)制尚不健全的情形下,個(gè)體有限理性通常會(huì)影響群體實(shí)現(xiàn)信息效益的最大化。因此,在優(yōu)劣信息共存的農(nóng)產(chǎn)品電商平臺內(nèi),厘清個(gè)體間關(guān)于信息配置的博弈關(guān)系對有效解決農(nóng)產(chǎn)品電商信息失真等問題具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值。不過,當(dāng)下關(guān)于個(gè)體配置農(nóng)產(chǎn)品電商信息的博弈研究相對較少,現(xiàn)有文獻(xiàn)也多是探討公共信息資源配置的公平性[10]與經(jīng)濟(jì)性[11]。當(dāng)前,信息共享已成為衡量平臺提升信息價(jià)值的重要舉措[12]。由于對農(nóng)產(chǎn)品新鮮程度等質(zhì)量存在硬性要求,一旦信息傳播過程中存在共享延遲等問題[13],便會(huì)打破農(nóng)產(chǎn)品交易的平衡局面[2,14]。據(jù)此,雖然Botsman等[15]和Bellotti等[16]對上述問題原因的解釋為個(gè)體受利己主義的驅(qū)動(dòng)。信息發(fā)布方一般會(huì)保護(hù)隱私而減少優(yōu)質(zhì)信息共享的積極性[17],增加了信息使用者的風(fēng)險(xiǎn)感知程度[18],降低了消費(fèi)者產(chǎn)品品牌忠誠度[19],但并沒有解釋個(gè)體關(guān)于信息配置的策略選擇及互動(dòng)。綜上,厘清農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者與消費(fèi)者對電商平臺信息配置的博弈關(guān)系,可以優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品電商信息質(zhì)量[10]。

而且,個(gè)體配置農(nóng)產(chǎn)品電商信息的行為是在一個(gè)相對模糊且有限理性的空間上進(jìn)行。由于個(gè)體具有自利性,彼此策略博弈后只有通過具體收益才能調(diào)整自身后續(xù)策略的選擇[20]。此外,在平臺信息內(nèi)容良莠不齊的情形下,信息共享或許可以優(yōu)化個(gè)體信息配置的策略選擇,實(shí)現(xiàn)雙方利益的最大化。因此,本研究嘗試在信息共享視角下,擬采用演化博弈模型分析不同情景下個(gè)體對農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的博弈邏輯,同時(shí)利用Matlab數(shù)值仿真模擬個(gè)體策略選擇的移動(dòng)軌跡,以期為探索農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者與消費(fèi)者在何種情景下達(dá)到博弈均衡狀態(tài)提供理論邏輯與關(guān)鍵證據(jù),從而明確未來農(nóng)產(chǎn)品電商高質(zhì)量發(fā)展的方向和重點(diǎn)。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 信息共享視角下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的內(nèi)涵

基于前述分析,農(nóng)產(chǎn)品電商平臺內(nèi)匯聚了大量“閑置”的信息資源,而信息共享模式可以為優(yōu)化信息質(zhì)量提供新的解決路徑。由于農(nóng)產(chǎn)品電商平臺具有很強(qiáng)的外部性,加之其個(gè)體發(fā)布(使用)信息往往具備私人特征。因此,嵌入信息共享視角的本質(zhì)在于提高平臺內(nèi)不同個(gè)體之間優(yōu)質(zhì)信息交流的積極性與主動(dòng)性,從而創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)價(jià)值[21]。有鑒于此,信息共享視角下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的內(nèi)涵主要包括兩個(gè)方面:1)電商平臺運(yùn)作過程中,資金流、物流等信息共享有利于提高個(gè)體信息配置行為的積極性與有序性,然而農(nóng)產(chǎn)品新鮮度的特殊屬性直接影響個(gè)體交換信息的強(qiáng)弱程度。一般來說,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者擁有更多的產(chǎn)品信息內(nèi)容,處于信息強(qiáng)勢方;而農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者多處在信息弱勢方。信息共享視角下可以鼓勵(lì)個(gè)體提高優(yōu)質(zhì)信息在平臺內(nèi)的交換比例,從而提升信息資源的整體價(jià)值[22];2)共享視角下的信息配置不再是個(gè)體間孤立存在,而是通過利益捆綁配置策略實(shí)現(xiàn)對信息內(nèi)容的有序組合,自發(fā)調(diào)節(jié)信息配置效率、信息質(zhì)量、信息配置成本以及信息服務(wù)等環(huán)節(jié),以此最大化提高農(nóng)產(chǎn)品電商參與個(gè)體的信息利益。

綜上,本研究認(rèn)為信息共享視角下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的內(nèi)涵在于,不同情景設(shè)計(jì)下,個(gè)體通過信息共享可以提高農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者(消費(fèi)者)對優(yōu)質(zhì)信息配置的積極性(有序性),合理開發(fā)信息價(jià)值,從而提升農(nóng)產(chǎn)品電商平臺內(nèi)的信息質(zhì)量。

1.2 信息共享視角下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置策略分析

1.2.1個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的理論基礎(chǔ)

個(gè)體間的信息配置行為包括信息發(fā)布與信息使用等,當(dāng)農(nóng)產(chǎn)品電商平臺正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),個(gè)體積極發(fā)布信息與有序(3)有序使用信息包括對信息內(nèi)容的深度分析,能夠?qū)⑵脚_內(nèi)信息內(nèi)容轉(zhuǎn)為對自身需求節(jié)點(diǎn)的重要內(nèi)容;而無序使用信息則是囫圇接收信息,并未對信息內(nèi)容做任何處理措施。使用信息的行為可以最大化開發(fā)信息價(jià)值,保障農(nóng)產(chǎn)品交易活動(dòng)的順利完成。但個(gè)體信息配置行為卻并非一致,而是存在依據(jù)對方行為調(diào)整自身決策的動(dòng)態(tài)過程。具體表現(xiàn)為:在信息不對稱與有限理性共存的情形下,信息發(fā)布方會(huì)根據(jù)信息接收方使用或不使用信息而調(diào)整是否積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息的決策;同樣信息使用方也會(huì)分析發(fā)布方提供的信息內(nèi)容從而判斷可否有序使用。所以,在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與效益最大化的前提下,個(gè)體間信息配置策略的選擇往往具有演化博弈的動(dòng)態(tài)特征。因此,本研究嘗試?yán)醚莼┺睦碚撋疃忍接憘€(gè)體對農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的內(nèi)部邏輯。

誠如上述,演化博弈理論起源于經(jīng)典博弈論和進(jìn)化理論。在事先無法確定收益的情形下,參與者通過反復(fù)學(xué)習(xí)優(yōu)化其行為并最終獲取最大利益。一般包括重復(fù)博弈與有限理性博弈,后者常被用于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析中。重復(fù)博弈一般指相同結(jié)構(gòu)的博弈多次重復(fù),每次博弈過程稱為“階段博弈”。其本質(zhì)是前一階段博弈不會(huì)影響到后一階段博弈。結(jié)合個(gè)體有限理性的特征,進(jìn)一步將其分為:1)快速學(xué)習(xí)的小群體成員之間的反復(fù)動(dòng)態(tài)博弈(最優(yōu)反應(yīng)動(dòng)態(tài));2)參與雙方學(xué)習(xí)策略的反復(fù)博弈。無論是農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者還是消費(fèi)者,其對信息處理能力不可能是完整且確定的,只有經(jīng)過多次學(xué)習(xí)才能優(yōu)化行為,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)決策的穩(wěn)定性[23]。至此,本研究利用演化博弈論中的有限理性去探討個(gè)體關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置博弈的演化過程,具體包括博弈主體假設(shè)、建立博弈支付矩陣與復(fù)制動(dòng)態(tài)方程以及演化博弈模型構(gòu)建等步驟[24]。

1.2.2相關(guān)假設(shè)和模型參數(shù)設(shè)置

1)博弈主體假設(shè)

農(nóng)產(chǎn)品電商平臺涉及多個(gè)參與者之間的利益沖突,考慮到不同個(gè)體既可以作為信息發(fā)布方,也可以成為信息消費(fèi)方。在“經(jīng)濟(jì)人”理性假設(shè)下,個(gè)體都具有信息發(fā)布者和使用者兩種角色。由于農(nóng)產(chǎn)品自身屬性,生產(chǎn)者與消費(fèi)者各自掌握信息強(qiáng)弱的不同在一定程度上也會(huì)影響農(nóng)產(chǎn)品電商交易活動(dòng)。據(jù)此,本研究基于兩種角色分類將個(gè)體定義為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者P與農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者U,雙方通過電商平臺進(jìn)行信息配置策略的選擇及優(yōu)化。由此推斷,本研究在信息共享視角下著重探討兩方參與主體在電商平臺內(nèi)關(guān)于信息配置的博弈決策。在實(shí)際經(jīng)營中,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者向消費(fèi)者提供有關(guān)農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量、新鮮度、市場價(jià)格、庫存、交貨周期及物流等信息;農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者向生產(chǎn)者反饋需求狀況、產(chǎn)品偏好、質(zhì)量評鑒、合作加盟等信息。雙方基于有限理性反復(fù)學(xué)習(xí)新的知識和調(diào)整自身行為,從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)決策。因此,在構(gòu)建博弈模型之前首先對博弈主體間進(jìn)行以下假設(shè)[20]:

①強(qiáng)制性假設(shè)。在個(gè)體對農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置策略選擇過程中,為避免不同平臺規(guī)模對其行為影響,強(qiáng)制農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者和消費(fèi)者在是否選擇電商平臺進(jìn)行交易活動(dòng)必須選擇同一平臺交易農(nóng)產(chǎn)品[25]。

②策略選擇概率平等性假設(shè)。設(shè)定農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者和消費(fèi)者兩方博弈主體在進(jìn)行“0”、“1”兩種策略選擇概率均為0.5。

③電商信息共享模式。由于農(nóng)產(chǎn)品自身特性,設(shè)定農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者為信息強(qiáng)勢方,農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者為信息弱勢方。生產(chǎn)者是否積極共享信息對農(nóng)產(chǎn)品電商信息質(zhì)量優(yōu)化至關(guān)重要。

綜上,博弈主體可描述為:農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者(P)。短期來看,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者作為信息強(qiáng)勢方,其發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息(高價(jià)值、高成本)的積極性是消費(fèi)者使用信息的基本前提。長期來看,一旦主體消極發(fā)布劣質(zhì)信息(高重復(fù)、低價(jià)值),消費(fèi)者則會(huì)減少對該農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)信任度,降低對產(chǎn)品的忠誠度。因此,在信息共享視角下農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者的策略集合通常包括兩種狀態(tài),即,積極共享信息與消極共享信息。農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者(U)。不同于工業(yè)品可以采取流水線作業(yè),農(nóng)產(chǎn)品具有高度的自然依賴性,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的非標(biāo)準(zhǔn)化使其新鮮度或價(jià)格波動(dòng)讓消費(fèi)者在面對信息不對稱情形下難以準(zhǔn)確判斷生產(chǎn)者提供的信息真?zhèn)巍６?結(jié)合個(gè)體追求信息效益最大化的有限理性,消費(fèi)者通常會(huì)慎重思考如何處理平臺信息,一般會(huì)采取“有序使用和無序使用”的應(yīng)對策略。

2)演化博弈模型假設(shè)

①假設(shè)博弈雙方的選擇都是理性的,且均遵循自身利益最大化原則。

②假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者與農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者在長期均衡中存在演化博弈行為。

③假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者在電商平臺上積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息時(shí),所有消費(fèi)者能夠100%識別;但若是消極發(fā)布劣質(zhì)信息時(shí),消費(fèi)者卻存在一定誤判率。

④外部手段干預(yù)可以直接影響個(gè)體對農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的決策選擇,從而便于橫向?qū)Ρ惹覛w納不同情景下個(gè)體對信息發(fā)布或使用的博弈規(guī)律。

3)演化博弈模型相關(guān)參數(shù)設(shè)置

①農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者(P)。個(gè)體擁有信息的強(qiáng)弱程度決定了資金等要素的流動(dòng)方向[25],從而影響自身配置信息的行為[26]。基于上述分析,本研究假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者以概率β(0≤β≤1)積極發(fā)布信息資源(優(yōu)質(zhì)信息)時(shí),也會(huì)以1-β的概率選擇在平臺上消極共享信息資源(劣質(zhì)信息)。當(dāng)生產(chǎn)者消極提供劣質(zhì)信息時(shí),需要承擔(dān)一定程度上消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量投訴的信息安全風(fēng)險(xiǎn)損失C1(C1>0),且信息收益價(jià)值為0。而當(dāng)生產(chǎn)者積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息時(shí),在接受一定信息安全風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上需要付出額外的信息加工成本r,此時(shí)積極提供信息的成本增加至C1+r。通過與消費(fèi)者進(jìn)行信息交換完成農(nóng)產(chǎn)品交易活動(dòng)從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)信息的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,即V(V≥C1+r)。

②農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者(U)。消費(fèi)者作為信息弱勢方,以θ(0≤θ≤1)的概率有序使用生產(chǎn)者發(fā)布的信息資源時(shí),也會(huì)以1-θ的概率選擇無序使用信息內(nèi)容的策略。而且由于農(nóng)產(chǎn)品同質(zhì)問題的存在,消費(fèi)者在購買心儀農(nóng)產(chǎn)品時(shí),需要付出一定的信息搜尋成本C2。如果生產(chǎn)者消極發(fā)布劣質(zhì)信息,農(nóng)產(chǎn)品新鮮度可能存在一定質(zhì)量問題,此時(shí)消費(fèi)者會(huì)存在一定誤判率n(0≤n≤1)將劣質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品誤判為優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品,并給予一定報(bào)酬,從而降低消費(fèi)者從生產(chǎn)者獲取的信息價(jià)值。基于此,結(jié)合消費(fèi)者能夠100%識別優(yōu)質(zhì)信息,部分識別劣質(zhì)信息的假設(shè),當(dāng)U有序使用P積極發(fā)布的信息內(nèi)容時(shí),需向P支付一定報(bào)酬M1(V>M1>C1+r);而當(dāng)P消極發(fā)布信息后,在劣質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品誤判率n的影響下使U支付P報(bào)酬為M1×n。倘若U無序使用信息時(shí),則不需要付出任何成本,無須向P支付任何報(bào)酬。根據(jù)消費(fèi)者信息需求偏好特征,U希望通過支付報(bào)酬有序使用優(yōu)質(zhì)信息價(jià)值V(V>M1+C2),并不希望農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者消極發(fā)布劣質(zhì)信息。

據(jù)此,本研究在生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間就農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的策略選擇進(jìn)行博弈分析,同時(shí)考慮不同情景設(shè)計(jì)深度探討兩者之間信息博弈的演化規(guī)律,繼而提高生產(chǎn)者發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息的積極性,增加消費(fèi)者信息使用的有序性。

2 信息共享視角下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置的演化博弈模型分析

2.1 自由交易情景:市場機(jī)制

2.1.1演化博弈模型構(gòu)建

當(dāng)生產(chǎn)者P和消費(fèi)者U在電商平臺內(nèi)自由交易農(nóng)產(chǎn)品時(shí),個(gè)體發(fā)布信息或使用信息需遵循市場機(jī)制中的供求關(guān)系與價(jià)格規(guī)律,即個(gè)體自由配置信息行為受到信息供需的數(shù)量關(guān)系和價(jià)格關(guān)系影響。基于此,生產(chǎn)者出于理性考慮可以選擇是否積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息;同理,U在不明確信息質(zhì)量的情形下也可以自由選擇是否有序使用該信息。此時(shí),在自由交易情形下,生產(chǎn)者與消費(fèi)者關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置策略之間的演化博弈支付矩陣如表1所示:

表1 自由交易下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置演化博弈的支付矩陣Table 1 Payment matrix of the evolutionary game of information allocation for individual agricultural e-commerce under free trade

根據(jù)表1,假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者P積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息與消極發(fā)布劣質(zhì)信息的期望收益分別為Ep1和Ep2,與之對應(yīng)的整體期望收益為Ep,則:

Ep1=θ(M1-C1-r)+
(1-θ)(-C1-r)=M1θ-C1-r

(1)

Ep2=θ(M1n-C1)+(1-θ)(-C1)=M1nθ-C1

(2)

Ep=βEp1+(1-β)Ep2=
M1nθ-βM1nθ+βM1θ-βr-C1

(3)

假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者U有序使用信息和無序使用信息的期望收益分別為Eu1、Eu2,相應(yīng)的整體期望收益為Eu,則:

Eu1=β(V-M1-C2)+(1-β)(-M1n-C2)=
β(V-M1+M1n)-M1n-C2

(4)

Eu2=β(-C2)+(1-β)(-C2)=-C2

(5)

Eu=θEu1+(1-θ)Eu2=
θβ(V-M1+M1n)-θM1n-C2

(6)

根據(jù)演化博弈的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程可得,P發(fā)布信息和U使用信息的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程:

(7)

(8)

2.1.2均衡解的穩(wěn)定性分析

2.1.3演化博弈模型鞍點(diǎn)的移動(dòng)分析

在上述均衡解的基礎(chǔ)上計(jì)算市場機(jī)制下演化博弈矩陣的值detJ與矩陣的跡trJ,并通過正負(fù)情況判斷系統(tǒng)均衡點(diǎn)的移動(dòng)規(guī)律。如果detJ>0,且trJ<0時(shí),則表示該點(diǎn)是演化博弈模型的穩(wěn)定策略(ESS)。若detJ<0,則表示該均衡點(diǎn)為演化博弈模型的鞍點(diǎn);而如果detJ>0,trJ>0,那么該點(diǎn)表示正處于系統(tǒng)的不穩(wěn)定狀態(tài),最終會(huì)向ESS方向演進(jìn)[27]。在自由交易情形下,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間博弈的移動(dòng)規(guī)律如表2所示。

表2 自由交易下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置演化博弈均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析Table 2 Stability analysis of the equilibrium point of the evolutionary game of information allocation of individual agricultural products e-commerce under free trade.

(0,0)與(1,1)分別表示上述演化博弈模型的穩(wěn)定策略(ESS);(0,1)與(1,0)則代表非穩(wěn)定狀態(tài);而(β*,θ*)表示鞍點(diǎn)。根據(jù)生產(chǎn)者P與消費(fèi)者U之間的博弈相位圖(圖1)可知:初始狀態(tài)落入OADC區(qū)域內(nèi),農(nóng)產(chǎn)品電商平臺內(nèi)P與U的策略選擇最終會(huì)向(0,0)狀態(tài)演化,即:消極發(fā)布劣質(zhì)信息與無序使用信息。而當(dāng)初始位置落入ABCD區(qū)域內(nèi),市場機(jī)制影響下使生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間的博弈穩(wěn)定策略為(1,1),即:積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息與有序使用信息。由此推斷,鞍點(diǎn)D的初始位置決定了均衡解移動(dòng)的不同軌跡。如果想要提高平臺內(nèi)信息質(zhì)量,則需調(diào)整鞍點(diǎn)向左下方移動(dòng),即β*、θ*的取值偏小。

圖1 演化博弈相位圖的移動(dòng)軌跡Fig.1 Moving track of phase diagram of evolutionary game

上述提到β、θ的大小與M1、V、r、n等4個(gè)關(guān)鍵變量相關(guān)。結(jié)合β、θ的微分方程判斷不同參數(shù)對β、θ的作用關(guān)系。通過偏微分求導(dǎo),當(dāng)保證其他參數(shù)值不變前提下,改變某一參數(shù)值后可以發(fā)現(xiàn):減少加工成本r、降低劣質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品誤判率n等都可以提高ABCD的覆蓋面積,從而提升P發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息的積極性,促使U有序使用信息;反之則亦然。

自由交易情景下,個(gè)體對農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置策略的穩(wěn)定狀態(tài)與M1、V、r、n等參數(shù)相關(guān)。只有當(dāng)θ>r/M1-M1n時(shí),P、U才能在自由交易情形下實(shí)現(xiàn)雙方利益最大化,即P積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息,U有序使用信息。但P所獲報(bào)酬M1需大于r/1-n,即U在農(nóng)產(chǎn)品交易時(shí)能夠給予P預(yù)期收益M1。不過由于數(shù)字技術(shù)進(jìn)步,平臺內(nèi)信息數(shù)量急劇膨脹。根據(jù)信息摩爾定律,信息數(shù)量與信息質(zhì)量之間的差異會(huì)重新形成個(gè)體認(rèn)知層面的數(shù)字鴻溝。單純依賴市場機(jī)制調(diào)節(jié),自由交易則無法全面解決平臺內(nèi)“數(shù)字鴻溝”的現(xiàn)實(shí)問題。基于此,本研究認(rèn)為有必要引入新機(jī)制,進(jìn)一步優(yōu)化P與U關(guān)于信息博弈的策略選擇。

2.2 平臺監(jiān)管情景:激勵(lì)機(jī)制

2.2.1演化博弈模型構(gòu)建

農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展初期,平臺內(nèi)信息內(nèi)容較為單一,市場機(jī)制是保障生產(chǎn)者與消費(fèi)者自由交易農(nóng)產(chǎn)品的底層基礎(chǔ)。但隨時(shí)間推移,農(nóng)產(chǎn)品種類和服務(wù)多元化使部分個(gè)體為博流量而消極發(fā)布或無序使用信息,導(dǎo)致平臺內(nèi)信息內(nèi)容良莠不齊,真假難辨。為此,提升信息監(jiān)管力度對優(yōu)化平臺生態(tài)環(huán)境具有迫切性與必要性。一般而言,監(jiān)管機(jī)構(gòu)包括政府監(jiān)管與平臺監(jiān)管,不過政府監(jiān)管成本較高、環(huán)節(jié)繁瑣、短期內(nèi)成效難以凸顯[24]。所以,本研究主要考慮平臺監(jiān)管情景。由于生產(chǎn)者作為農(nóng)產(chǎn)品信息強(qiáng)勢方,倘若平臺監(jiān)管措施以懲罰為主便會(huì)打擊P發(fā)布信息的積極性。基于上述考慮,本研究引入平臺監(jiān)管情景下的激勵(lì)機(jī)制且滿足以下假設(shè):

1)只要平臺監(jiān)管便能發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)者或消費(fèi)者的不當(dāng)行為,但對劣質(zhì)信息識別存在一定誤判概率ɑ。盡管現(xiàn)實(shí)中很難做到這一點(diǎn),但可以通過無限提高監(jiān)管技術(shù)間接實(shí)現(xiàn);

2)平臺監(jiān)管對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者積極發(fā)布信息的行為給予獎(jiǎng)勵(lì)M2(包括積分、賬號升級、開放權(quán)限、先進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)等),結(jié)合劣質(zhì)信息誤判率,最終獎(jiǎng)勵(lì)收益為M2ɑ。而對生產(chǎn)者消極發(fā)布信息的行為給予提醒但懲罰額度為0。

據(jù)此,在市場機(jī)制基礎(chǔ)上引入激勵(lì)機(jī)制以此檢驗(yàn)平臺監(jiān)管是否可以解決自由交易情景下個(gè)體配置農(nóng)產(chǎn)品電商信息的不足之處。其中,平臺監(jiān)管下的博弈支付矩陣如表3所示。

表3 平臺監(jiān)管下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置演化博弈的支付矩陣Table 3 Payment matrix of the evolutionary game of information allocation for individual agricultural e-merchants under platform regulation

表4 平臺監(jiān)管下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置演化博弈模型均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析Table 4 Stability analysis of the equilibrium point of the game model for the evolution of information allocation of individual agricultural products e-commerce under platform regulation

結(jié)合表3,在平臺監(jiān)管情景下,本研究繼續(xù)假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者P積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息的概率為β,消費(fèi)者有序使用信息的概率為θ。根據(jù)上述支付矩陣,P積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息與消極發(fā)布劣質(zhì)信息的期望收益分別為Ep1和Ep2,相應(yīng)的整體期望收益為Ep。則:

Ep1=θ(M1+M2-C1-r)+
(1-θ)(M2-C1-r)=θM1+M2-C1-r

(9)

Ep2=θ(M2α+M1n-C1)+
(1-θ)(M2×α-C1)=θn×M1+αM2-C1

(10)

Ep=β(Ep1)+(1-β)(Ep2)=
βθ×M1+βM2-βr+θnM1+αM2-
C1-βθnM1-βαM2

(11)

同理,假設(shè)消費(fèi)者U有序和無序使用信息的期望收益為Eu1和Eu2,與之對應(yīng)的整體期望收益為Eu:

Eu1=β(V-M1-C2)+(1-β)(-M1n-C2)=
β(V-M1+M1n)-M1n-C2

(12)

Eu2=β(-C2)+(1-β)(-C2)=-C2

(13)

Eu=θEu1+(1-θ)Eu2=
θβ(V-M1+M1n)-θM1n-C2

(14)

整理上述公式得到復(fù)制動(dòng)態(tài)方程:

(15)

(16)

此外

∵M(jìn)1+M2-C1-r>M2α+M1n-C1;M2-C1-r

∴M1+M2-M2α-M1n-r>0;M2-M2α-r<0。

2.2.2均衡解的穩(wěn)定性分析

在平臺監(jiān)管情景下引入激勵(lì)機(jī)制可以影響生產(chǎn)者與消費(fèi)者信息配置決策的選擇行為。根據(jù)博弈支付矩陣可以看出,U期望收益與自由交易情景下完全一致,在此不予贅述,本研究著重分析激勵(lì)機(jī)制下P的策略選擇行為。

2.2.3演化博弈模型鞍點(diǎn)的移動(dòng)分析

在平臺監(jiān)管情景下激勵(lì)機(jī)制使β、θ的演化趨勢與M1、V、r、n、M2、ɑ等6個(gè)變量密切相關(guān)。通過提高平臺監(jiān)管獎(jiǎng)勵(lì)M2等措施可以增加ABCD的覆蓋面積,以此推動(dòng)個(gè)體配置信息向(1,1)穩(wěn)定狀態(tài)演化。

2.3 利益聯(lián)結(jié)情景:激勵(lì)+合作機(jī)制

2.3.1演化博弈模型的構(gòu)建

對農(nóng)產(chǎn)品電商參與個(gè)體而言,無論是自由交易情景,還是平臺監(jiān)管情景,其作用機(jī)制多是以外部干預(yù)為主,較少考慮個(gè)體間的主動(dòng)行為。基于信息共享視角,個(gè)體從信息聯(lián)結(jié)層面構(gòu)建利益共同體或許可以實(shí)現(xiàn)“合作共贏”目標(biāo),從而在平臺激勵(lì)無效的情形下進(jìn)一步提高個(gè)體配置信息的整體收益。綜上,穩(wěn)定的利益聯(lián)結(jié)關(guān)系可以為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間主動(dòng)共享信息提供收入保障[28-29]。鑒于此,本研究在激勵(lì)機(jī)制的基礎(chǔ)上考慮利益聯(lián)結(jié)情景,借由“激勵(lì)+合作”機(jī)制綜合影響P與U之間的博弈決策,旨在彌補(bǔ)激勵(lì)無效局面,從而促使個(gè)體達(dá)成共贏局面[30]。因此,本研究進(jìn)一步提出以下假設(shè):

1)如果農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者P一開始積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息,而消費(fèi)者U在利益聯(lián)結(jié)情景下也愿意相信并選擇有序使用信息,那么博弈雙方將獲取額外收益F1與F2,且F1?0,F2?0。

2)如果生產(chǎn)者消極提供劣質(zhì)信息或消費(fèi)者無序使用信息,那么雙方未來收益均為0。在激勵(lì)機(jī)制基礎(chǔ)上融入合作機(jī)制后的演化博弈模型的支付矩陣如表5:

表5 利益聯(lián)結(jié)下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置演化博弈的支付矩陣Table 5 Payment matrix of the evolutionary game of information allocation of individual agricultural e-commerce under the linkage of interests

表6 利益聯(lián)結(jié)下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置演化博弈均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析Table 6 Stability analysis of the equilibrium point of the game of evolution of information allocation of individual agricultural products e-commerce under interest linkage

為便于比較不同情景設(shè)計(jì)對農(nóng)產(chǎn)品電商參與主體經(jīng)濟(jì)收益影響效果,本研究繼續(xù)假設(shè)生產(chǎn)者積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息與消費(fèi)者有序使用信息的概率分別為β,θ。所以,P積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息、消極發(fā)布劣質(zhì)信息的期望收益分別為Ep1、Ep2,相應(yīng)的整體期望收益為Ep,則:

Ep1=θ(M1+M2-C1-r+F1)+
(1-θ)(M2-C1-r)=
θ(M1+F1)+M2-C1-r

(17)

Ep2=θ(M2α+M1n-C1)+
(1-θ)(M2α-C1)=θnM1+αM2-C1

(18)

Ep=β(Ep1)+(1-β)(Ep2)=βθ(M1+F1)+
βM2-βr-βθnM1-βαM2+θnM1+αM2-C1

(19)

同理,消費(fèi)者有序和無序使用信息的期望收益為Eu1和Eu2,整體期望收益為Eu,則:

Eu1=β(V+F2-M1-C2)+
(1-β)(-M1n-C2)=β(V+F2-M1+M1n)-
M1n-C2

(20)

Eu2=β(-C2)+(1-β)(-C2)=-C2

(21)

Eu=θ(Eu1)+(1-θ)(Eu2)=
βθ(V+F2-M1+M1n)-θnM1-C2

(22)

根據(jù)演化博弈模型的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程可得:

(23)

(24)

(0,0),(0,1),(1,0),(1,1),(β*,θ*)。其中,

根據(jù)上述假設(shè)可得:

∵M(jìn)1+M2-C1-r+F1>M2α+M1n-C1

∴M1+M2+F1-M2α-M1n-r>0。

2.3.2均衡解的穩(wěn)定性分析

2.3.3演化博弈模型鞍點(diǎn)的移動(dòng)分析

利益聯(lián)結(jié)情景下P和U之間演化博弈的穩(wěn)定均衡解與M1、V、r、n、M2、ɑ、F1、F2等8個(gè)變量相關(guān)。適當(dāng)增加M2、F1、F2以及信息價(jià)值V,同時(shí)降低平臺對劣質(zhì)信息誤判率ɑ等可以增加ABCD的覆蓋面積,從而推動(dòng)系統(tǒng)向(1,1)穩(wěn)定狀態(tài)演化。

3 數(shù)值仿真分析(4)本部分研究內(nèi)容特別感謝《基于演化博弈論的裝配式建筑供應(yīng)鏈信息資源優(yōu)化配置研究》的作者李悅(西安科技大學(xué))對程序編碼的指導(dǎo)與調(diào)試。

3.1 仿真模擬的初始值設(shè)定

上述研究從理論層面分別探討了自由交易情景、平臺監(jiān)管情景以及利益聯(lián)結(jié)情景下農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者與消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置策略選擇的演化規(guī)律,這為優(yōu)化平臺內(nèi)部信息質(zhì)量的研究提供了較為充分的資料證據(jù)。據(jù)此,為了更加清晰直觀反映生產(chǎn)者與消費(fèi)者策略選擇的動(dòng)態(tài)演化過程,解析農(nóng)產(chǎn)品電商信息生態(tài)環(huán)境發(fā)展的影響因素,本部分利用Matlab軟件對構(gòu)建的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)行數(shù)值仿真模擬[31],以期驗(yàn)證不同情景下個(gè)體對農(nóng)產(chǎn)品電商信息博弈的演化規(guī)律。

如表7,為使演化博弈系統(tǒng)穩(wěn)定在雙方積極參與以實(shí)現(xiàn)理想的雙贏格局,本研究認(rèn)為參數(shù)初始值的設(shè)定應(yīng)滿足以下條件:M1-r-M1n>0,M1+M2-M2α-M1n-r>0;M2-M2α-r<0,M1+M2+F1-M2α-M1n-r>0。

表7 不同情景下博弈模型的參數(shù)初始值設(shè)定Table 7 The initial parameter value setting of the game model under the influence of different scenarios

首先根據(jù)約束條件對參數(shù)進(jìn)行賦值,設(shè)定起始時(shí)間為0,運(yùn)行時(shí)間為10。通過仿真模擬不同情景下生產(chǎn)者與消費(fèi)者就農(nóng)產(chǎn)品電商信息博弈策略選擇的預(yù)期收益演化規(guī)律(圖2)。

圖2 不同情景下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置預(yù)期收益的仿真模擬Fig.2 Simulation of expected returns of individual agricultural e-commerce information allocation under different scenarios

圖3 自由交易情景下n值變化對演化博弈模型穩(wěn)定性影響的相位圖Fig.3 Phase diagram of the effect of changes in n values on the stability of the evolutionary game model under the free trade scenarios

圖4 平臺監(jiān)管情景下M2值變化對演化博弈模型穩(wěn)定性影響的相位圖Fig.4 Phase diagram of the effect of changes in M2 values on the stability of the evolutionary game model under the platform regulation scenarios

圖5 利益聯(lián)結(jié)情景下F值變化對演化博弈模型穩(wěn)定性影響的相位圖Fig.5 Phase diagram of the effect of changes in F values on the stability of the evolutionary game model under the linkage of interest scenarios

由圖2可見,系統(tǒng)仿真后的預(yù)期收益演化圖與理論推導(dǎo)的相位圖基本一致,再次證實(shí)了演化博弈模型的穩(wěn)定性與鞍點(diǎn)(β*,θ*)的移動(dòng)軌跡密切相關(guān)。同時(shí),對比圖2(a)、(b)和(c),可以發(fā)現(xiàn),3種情景下的影響機(jī)制對個(gè)體優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置具有遞進(jìn)關(guān)系。具體表現(xiàn)在:圖2(a)與(b),平臺監(jiān)管與自由交易相比,平臺獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制有助于優(yōu)化市場競爭機(jī)制對個(gè)體信息配置無效的情形。此時(shí),平臺監(jiān)管相位圖從(1,1)演化的區(qū)域面積明顯大于自由交易從(1,1)狀態(tài)的演化面積,說明平臺監(jiān)管對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者進(jìn)行激勵(lì)措施可以鼓勵(lì)其繼續(xù)積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息,從而提升平臺信息質(zhì)量。同理可得,圖2(b)與(c)對比后也可以看出,利益聯(lián)結(jié)比平臺監(jiān)管更能促使個(gè)體策略選擇向收益最大化演化,由此客觀說明“合作+激勵(lì)”比“激勵(lì)”機(jī)制更能激發(fā)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者積極發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息、消費(fèi)者有序使用信息的主動(dòng)性。至此,本研究通過數(shù)值模擬佐證了上述3種情景下個(gè)體農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置策略選擇的演化特征,證實(shí)了“激勵(lì)+合作”機(jī)制對優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品電商平臺信息質(zhì)量具備現(xiàn)實(shí)性與合理性。另外,本研究還通過改變不同情景下參數(shù)的賦值,以此檢驗(yàn)上述推導(dǎo)結(jié)果。

3.2 參數(shù)調(diào)整系統(tǒng)仿真

通過對上述3種情景下的主要參數(shù)賦值進(jìn)行調(diào)整,從而得到參數(shù)對模型穩(wěn)定性影響的仿真相位圖(5)為節(jié)省文章篇幅,本研究主要陳列部分參數(shù)賦值變化前后對演化博弈模型的影響效果,其他參數(shù)賦值變化前后的相位圖并未列出。如若讀者有興趣可向作者索取。:

綜合圖2～5可知:1)在自由交易情景下,減少劣質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品誤判率n等,可推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間的博弈決策向(1,1)最優(yōu)狀態(tài)演化。這也說明市場機(jī)制主要通過農(nóng)產(chǎn)品供需關(guān)系與價(jià)格波動(dòng)等路徑影響個(gè)體信息配置策略的選擇行為。2)在平臺監(jiān)管情景下,通過提高平臺激勵(lì)收益M2等可以彌補(bǔ)市場機(jī)制調(diào)節(jié)個(gè)體信息配置策略的無效狀況。由此判斷,平臺作為信息生態(tài)環(huán)境的重要建設(shè)者和維護(hù)者,其激勵(lì)措施可以直接影響個(gè)體信息配置策略選擇,并適當(dāng)給予生產(chǎn)者和消費(fèi)者一定程度的保護(hù)(獎(jiǎng)勵(lì)積分等)。3)在利益聯(lián)結(jié)情景下,“激勵(lì)+合作”機(jī)制可以激發(fā)個(gè)體優(yōu)化配置信息的主動(dòng)性和持續(xù)性,而且通過合作方式可讓生產(chǎn)者和消費(fèi)者暫時(shí)放棄眼前利益,從而尋求更為長遠(yuǎn)的合作收益與平臺獎(jiǎng)勵(lì)。不過也需要注意,在利益聯(lián)結(jié)情景中,無論如何改變F1、F2的賦值,其演化博弈模型的相位圖并非出現(xiàn)顯著變化。因此,本研究認(rèn)為生產(chǎn)者與消費(fèi)者只要在未來能獲取一定合作收益,利益聯(lián)結(jié)情景便能有效落實(shí),進(jìn)而在“平臺激勵(lì)+未來合作”機(jī)制共同影響下提高農(nóng)產(chǎn)品電商信息價(jià)值。

4 結(jié)論與對策

4.1 研究結(jié)論

電商平臺的興起徹底改變了農(nóng)產(chǎn)品信息的傳播模式,但電商平臺本身也是一把雙刃劍,在彰顯個(gè)體配置信息話語權(quán)的同時(shí),也衍生出農(nóng)產(chǎn)品同質(zhì)、信息內(nèi)容良莠不齊等現(xiàn)實(shí)問題。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下,如何提高農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者發(fā)布信息的積極性以及消費(fèi)者利用信息的有序性,這對培育農(nóng)產(chǎn)品品牌,優(yōu)化平臺信息生態(tài)環(huán)境具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值。基于此,本研究從信息共享視角下,根據(jù)個(gè)體有限理性假設(shè),著重探討了自由交易、平臺監(jiān)管、利益聯(lián)結(jié)等3種不同情景下“生產(chǎn)者與消費(fèi)者”對農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置策略選擇的博弈邏輯。通過求解復(fù)制動(dòng)態(tài)方程,推演了博弈系統(tǒng)中參與個(gè)體策略演化路徑及穩(wěn)定性,并運(yùn)用Matlab軟件進(jìn)行仿真模擬,從而檢驗(yàn)機(jī)制設(shè)計(jì)的合理性與可行性。主要結(jié)論如下:

第一,在自由交易情景下,當(dāng)優(yōu)質(zhì)信息加工成本r與劣質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品誤判率n低于參數(shù)閾值(r

第二,農(nóng)產(chǎn)品電商信息配置策略演化過程主要受到生產(chǎn)者與消費(fèi)者等參與主體各自利益參數(shù)的影響。具體來講,提高優(yōu)質(zhì)信息價(jià)值、減少劣質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品誤判率、在降低優(yōu)質(zhì)信息加工成本的基礎(chǔ)上增加支付報(bào)酬等,可以加快個(gè)體實(shí)現(xiàn)策略的最優(yōu)選擇。另外,農(nóng)產(chǎn)品電商平臺信息收益還受到平臺監(jiān)管、利益聯(lián)結(jié)等情景內(nèi)的參數(shù)影響。不過平臺激勵(lì)對個(gè)體策略選擇的影響并非簡單線性關(guān)系,而是存在有效閾值作為影響節(jié)點(diǎn)。所以,適度增加獎(jiǎng)勵(lì)可以提高生產(chǎn)者發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息的積極性,過高則會(huì)再次打破成本和收益之間的平衡,從而使平臺陷入高昂的監(jiān)管成本困境中。針對于此,利益聯(lián)結(jié)情景下的“合作+激勵(lì)”機(jī)制可以降低平臺監(jiān)管成本,提升生產(chǎn)者與消費(fèi)者選擇合作策略的概率,進(jìn)而優(yōu)化平臺信息的生態(tài)環(huán)境。

4.2 對策建議

根據(jù)上述結(jié)論,本研究提出以下對策建議:

第一,針對農(nóng)產(chǎn)品電商信息質(zhì)量優(yōu)化問題,構(gòu)建生產(chǎn)者與消費(fèi)者協(xié)同參與的治理機(jī)制。在農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展初期,盡量控制優(yōu)質(zhì)信息加工成本、提高保鮮技術(shù)降低劣質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品誤判率,充分發(fā)揮自由交易情景下市場機(jī)制的調(diào)節(jié)作用。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下,生產(chǎn)者應(yīng)妥善利用數(shù)字技術(shù)降低優(yōu)質(zhì)信息的提純成本,同時(shí)消費(fèi)者也應(yīng)提高數(shù)字素養(yǎng),打破“信息繭房”,增強(qiáng)獨(dú)立思考能力,做到理性對待平臺信息內(nèi)容,避免個(gè)人情緒左右事實(shí)真相。

第二,注重平臺監(jiān)管對生產(chǎn)者發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息的激勵(lì)效用。在市場調(diào)節(jié)無效的情形下,平臺作為信息生產(chǎn)與傳播的重要樞紐,應(yīng)首先提高自身監(jiān)管的公平性與客觀性,兼顧經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益的雙重目標(biāo)。針對生產(chǎn)者發(fā)布優(yōu)劣信息的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)采取“激勵(lì)”措施,通過信息質(zhì)量、信息價(jià)值等標(biāo)準(zhǔn)靈活變動(dòng)獎(jiǎng)勵(lì)方式,避免“一刀切”的固定模式。同時(shí),完善平臺誠信經(jīng)營機(jī)制,建立農(nóng)產(chǎn)品監(jiān)督與消費(fèi)者投訴渠道,降低生產(chǎn)者消極發(fā)布劣質(zhì)信息的僥幸心理,從而倒逼其提高信息質(zhì)量,維護(hù)平臺信息生態(tài)環(huán)境,有效保證良性競爭。

第三,在利益聯(lián)結(jié)情景下,提高參與個(gè)體未來合作收益。一方面,生產(chǎn)者和消費(fèi)者應(yīng)適度規(guī)避當(dāng)前追求經(jīng)濟(jì)效益最大化的短期行為,博弈雙方構(gòu)建“信息聯(lián)盟”以此形成平臺利益共同體,注重與合作伙伴的長期價(jià)值,從而提高生產(chǎn)者發(fā)布優(yōu)質(zhì)信息和消費(fèi)者有序使用信息的主動(dòng)性,著重培育農(nóng)產(chǎn)品品牌忠誠度;另一方面,通過信息共享的群體協(xié)同行為,實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略資源互補(bǔ)、關(guān)鍵技術(shù)共享等,同時(shí)借助社交平臺完善信息互助理念,進(jìn)一步塑造參與主體正確的意識形態(tài),從而在“激勵(lì)+合作”機(jī)制共同作用下,優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品電商平臺大數(shù)據(jù)信息投放機(jī)制,推進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品電商高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程。