考慮補貼退出的中歐班列多主體策略演化博弈

馮芬玲，張 澤，蔡明旭

(中南大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，湖南 長沙 410075)

在“一帶一路”倡議的影響下,中歐班列作為便利快捷的新型國際運輸組織方式[1],截至2023年9月,累計開行7.7萬列,運送貨物731萬標(biāo)箱,通達(dá)歐洲25個國家和地區(qū)的217個城市,以及沿線11個亞洲國家和地區(qū)超過100個城市[2]。中歐班列運營市場規(guī)模的提升吸引平臺企業(yè)、托運人等多種利益相關(guān)群體加入,形成活躍的市場生態(tài)圈[3]。但在市場培育初期,地方政府將發(fā)運箱數(shù)作為單一補貼依據(jù)為中歐班列提供高額補貼,導(dǎo)致出現(xiàn)無序競爭、低價攬貨、空箱返回等現(xiàn)象,不符合市場運行的客觀規(guī)律[4],阻礙了中歐班列可持續(xù)發(fā)展。

為解決以上問題,國家財政部門計劃實行補貼退出政策,但補貼退出勢必會對現(xiàn)有貨源基礎(chǔ)產(chǎn)生影響[5],多地補貼退出政策并未落實[6]。究其原因,是因為補貼涉及多個利益相關(guān)方,單一從地方政府角度并不能實現(xiàn)中歐班列市場化運營目標(biāo),因此有必要對中歐班列運營市場中多個主體在補貼退出背景下的策略演變展開研究,形成科學(xué)的補貼退出方法。

很多學(xué)者針對中歐班列補貼問題展開了大量研究。市場培育初期,大多數(shù)研究運用二元Logit模型[4]、多目標(biāo)優(yōu)化理論[7]等方法聚焦于探究補貼對中歐班列運營市場的影響。隨著市場發(fā)展,逐漸有學(xué)者將博弈論運用到中歐班列補貼研究中,Kundu等[8]運用博弈論方法建立鐵路與海運的競爭模型,分析補貼對托運人運輸方式選擇的影響。張蒙蒙等[9]考慮地方政府將社會福利最大化作為補貼目標(biāo),建立競合博弈模型,探究地方政府與平臺公司兩個層面的競爭與合作決策。Ma等[10]針對兩條相鄰線路建立非合作博弈模型,認(rèn)為政府補貼是影響定價的主要因素。綜上,現(xiàn)有研究大多圍繞中歐班列與海運、中歐班列線路之間的競合關(guān)系,提出中歐班列的補貼策略,通常忽視貨物時間價值特性,并且少有研究從補貼行為的直接利益相關(guān)者角度探究中歐班列運營市場的演變,而演化博弈論在探究多個種群的動態(tài)博弈方面具有優(yōu)越性。

本文考慮補貼退出的影響以及貨物時間價值,構(gòu)建中歐班列運營市場中地方政府、運營平臺企業(yè)、托運人之間的演化博弈模型;將調(diào)研與仿真結(jié)合,驗證模型有效性,并分析不同情形下相關(guān)因素對演化系統(tǒng)的影響,研究成果可為中歐班列補貼退出背景下各利益相關(guān)主體的策略選擇提供借鑒。

1 模型建立

1.1 問題描述及模型建立

中歐班列運營市場模式見圖1。由圖1可見,地方政府、運營平臺企業(yè)與托運人三者是中歐班列運營市場發(fā)展過程中非常重要的利益相關(guān)者。

圖1 中歐班列運營市場模式

演化博弈論是探究多個相互作用的物種組成的種群動態(tài)演化的理論,主要基于有限理性假設(shè),聚焦于群體長期行為演化的過程。本文運用演化博弈論,認(rèn)為地方政府、中歐班列運營平臺企業(yè)、托運人3個群體是以自身利益最大化為目標(biāo)的有限理性主體,各主體之間信息不對稱,群體內(nèi)部的各個個體之間存在模仿、學(xué)習(xí)、交流等動態(tài)交互決策過程,構(gòu)建三者之間“補貼-運營-托運”策略的演化博弈模型:

1)博弈主體行為策略,A為地方政府策略集,表示政府補貼或不補貼中歐班列,A={SA1,SA2};B為中歐班列運營平臺企業(yè)策略集,表示企業(yè)運營或不運營中歐班列,B={SB1,SB2};C為托運人策略集,表示選擇或不選擇中歐班列托運貨物,C={SC1,SC2}。非對稱多群體演化博弈系統(tǒng)不能在混合策略處達(dá)到長期演化穩(wěn)定狀態(tài)[11],故假設(shè)策略集中策略都為一對互斥的純策略。

2)各個純策略對SA1和SA2、SB1和SB2、SC1和SC2分別在三方群體中被選擇的概率為x和1-x、y和1-y、z和1-z。因此,該中歐班列運營市場三方演化博弈系統(tǒng)的決策空間可以定義為?={(x,y,z)|x∈[0,1],y∈[0,1],z∈[0,1]}。

3)Q(q1,q2)為中歐班列運營的集裝箱貨運量,q1為固定運輸量;q2為彈性運輸量,即托運人受價格等影響可以在中歐班列、航空或水上運輸中選擇的貨運量。

4)對于地方政府而言,企業(yè)運營給當(dāng)?shù)貛砣丝诰蜆I(yè)、稅收、經(jīng)濟(jì)拉動作用形成的社會效益抽象表達(dá)為M1;托運人持續(xù)托運貨物促進(jìn)各物流園區(qū)的落地,從而形成的社會效益抽象表達(dá)為M2。地方政府對中歐班列的補貼有兩種形式,按照運量直接補貼給中歐班列運營平臺企業(yè),補貼金額N1為

N1=N0(q1+q2)φ1

(1)

式中:N0為基礎(chǔ)直接補貼金額;φ1為直接補貼退出率[12]。

地方政府也會通過退稅等方式間接補貼給托運人企業(yè),其補貼金額N2為

(2)

地方政府會有一定的概率γ,γ∈[0,1],對企業(yè)與托運人運營中歐班列以及托運情況進(jìn)行監(jiān)察,監(jiān)管成本為D0,若企業(yè)存在未運營中歐班列但領(lǐng)取補貼的行為,假設(shè)監(jiān)管一定會被查出,追回補貼N1,并處以罰金H1;托運人存在未托運但領(lǐng)取補貼的行為,追回補貼N2。

5)對于中歐班列運營平臺企業(yè)而言,地方政府對企業(yè)的直接補貼行為會直接作用于降低運價,fi為中歐班列集裝箱運價,i=1為地方政府補貼時的中歐班列運價,i=2為不補貼時運價;c為中歐班列的綜合運輸成本;I為不開展中歐班列業(yè)務(wù)時,企業(yè)開展其他貨運代理業(yè)務(wù)的收入,CI為此時業(yè)務(wù)成本;當(dāng)托運人已經(jīng)托運但企業(yè)沒有運營組織中歐班列,造成的品牌形象損失為K。

6)對于托運人,P為運輸貨物的目標(biāo)貨值。當(dāng)托運人選擇中歐班列托運,但企業(yè)沒有運營組織發(fā)運列車,此時造成賠付E1為

E1=αPQ

(3)

式中:α為企業(yè)對托運人的賠付率。

中歐班列運輸相比于海運與空運分別有運輸時間與運輸費用上的優(yōu)勢[2],托運人選擇海運或空運會造成貨物時間價值的損失或運輸費用的提高,造成的托運成本的提高Cw(Q)為

Cw(Q)=θ1Ca+θ2Cb

(4)

Ca=βtQ

(5)

Cb=Q(cair-c)

(6)

(7)

式中:θ1為不選擇中歐班列時托運人偏好選擇海運的權(quán)重系數(shù);θ2為不選擇中歐班列時托運人偏好選擇空運時的權(quán)重系數(shù);Ca為海運相比于中歐班列損失的貨物時間價值;Cb為空運相比于中歐班列增加的運輸費用;β為單位時間價值;t為增加的運輸時間;cair為空運運輸成本;λ為貨物性質(zhì)系數(shù);S為社會折現(xiàn)率[13]。

7)根據(jù)模型中各參數(shù)定義,00,Cw(Q)>0。

1.2 支付矩陣的構(gòu)建

由上述問題假設(shè)可得三方博弈支付矩陣見表1。

表1 中歐班列運營系統(tǒng)三方博弈主體支付矩陣

2 模型求解

2.1 博弈主體策略穩(wěn)定性和演化路徑分析

復(fù)制動態(tài)方程是演化博弈理論中的核心動力學(xué)機制,相較于其他納什均衡選擇機制,可用于描述參與人根據(jù)過去多次博弈結(jié)果調(diào)整策略選擇的動態(tài)過程,即有限理性參與人的行為變化趨勢[14-15]。所以建立三主體的策略選擇復(fù)制動態(tài)方程。根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性定理,復(fù)制動態(tài)方程的平衡點穩(wěn)定應(yīng)該滿足兩個條件:F(x)=0,dF(x)/dx<0[16]。

1)地方政府的期望收益與復(fù)制動態(tài)分析

地方政府選擇SA1策略的期望收益UA1為

UA1=yz{M1+M2-(q1+q2)[N0φ1+

(1-y)z{-M1+M2+(q1+q2)[(γ-1)N0φ1-

(8)

地方政府選擇SA2策略的期望收益UA2為

UA2=yz(M1+M2-γD0)+y(1-z)(M1-M2-γD0)+(1-y)z(-M1+M2-γD0)+(1-y)·

(1-z)(-M1-M2-γD0)

(9)

(10)

地方政府復(fù)制動態(tài)方程為

(11)

(N1-H)γy+(γ-1)(N1+N2)+γH}

(12)

綜上,地方政府的演化穩(wěn)定趨勢見圖2。

圖2 地方政府策略演化趨勢

2)運營平臺企業(yè)的期望收益與復(fù)制動態(tài)分析

運營平臺企業(yè)選擇SB1策略的期望收益UB1為

UB1=xz[(q1+q2)(f1-c+N0φ1)]+x(1-z)

[q1f1+(q1+q2)(-c+N0φ1)]+(1-x)

z[(q1+q2)(f2-c)]+(1-x)(1-z)

[-(q1+q2)c+q1f2]

(13)

運營平臺企業(yè)選擇SB2策略的期望收益UB2為

UB2=xz{I-CI-K+(q1+q2)[N0φ1(1-γ)-αp]-

γH}+x(1-z)[I-CI-K+N0φ1(q1+q2)(1-γ)-

γH-αpq1]+(1-x)z[I-CI-K-αp·

(q1+q2)]+(1-x)(1-z)(I-CI-K-αpq1)

(14)

運營平臺企業(yè)平均收益為

(15)

運營平臺企業(yè)的復(fù)制動態(tài)方程為

y(1-y){xγN0φ1(q1+q2)+x[(f1-f2)(zq2+q1)]+

xγH+(f2+αp)(zq2+q1)-c(q1+q2)-I+CI+K}

(16)

令σ1=zq2+q1,并代入N1=N0(q1+q2)φ1,并對F(y)關(guān)于y求一階偏導(dǎo)得

σ1(f2+αp)-c(q1+q2)-I+CI+K}

(17)

綜上,中歐班列運營平臺企業(yè)的策略演化趨勢見圖3。

圖3 中歐班列運營平臺企業(yè)策略演化趨勢

3)托運人的期望收益與復(fù)制動態(tài)分析

托運人選擇策略SC1的期望收益UC1為

(q1+q2)(p-f2)+(1-x)(1-y)(q1+q2)(αp-f2)

(18)

托運人選擇策略SC2的期望收益為UC2

Cw(q2)}+x(1-y){(q1+q2)[-f1+p+(1-γ)·

y[(q1+q2)(p-f2)-Cw(q2)]+(1-x)(1-y)·

[(q1+q2)(p-f2)-Cw(q1+q2)+αpq1]

(19)

托運人平均收益為

劉雅鳴在講話中強調(diào)，要科學(xué)謀劃，著力打牢水情教育工作的基礎(chǔ)。要充分利用第一次全國水利普查的數(shù)據(jù)成果，結(jié)合全球經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展、氣候變化、資源利用、生態(tài)保護(hù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，掌握我國基本水情的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，動態(tài)更新，持續(xù)積累，確保水情教育的權(quán)威性、有效性。要廣泛深入開展調(diào)查研究，抓緊水情教育規(guī)劃編制，找準(zhǔn)水情教育工作切入點，有力有序有效推進(jìn)水情教育工作。

(20)

托運人的復(fù)制動態(tài)方程為

(q1+q2)+αpq2+p(q1+q2)+Cw(q1+q2)]

(21)

xγN2+p(q1+q2+αq2)+Cw(q1+q2)}

(22)

綜上,托運人的演化穩(wěn)定趨勢見圖4。

圖4 托運人策略演化趨勢

2.2 博弈系統(tǒng)的演化策略穩(wěn)定性分析

2.1節(jié)分析了單個博弈主體策略演化過程,但中歐班列運營市場的發(fā)展為地方政府、運營平臺企業(yè)以及托運人三方的共同作用。通過Jacobian矩陣分析可以得到的三方演化博弈系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略,聯(lián)立三者的復(fù)制動態(tài)方程式(11)、式(16)、式(21)形成中歐班列運營市場復(fù)制動態(tài)系統(tǒng)(I)。

(23)

系統(tǒng)(I)的Jacobian矩陣為

(24)

由式(23)可得系統(tǒng)的8個純策略納什均衡點為:X1(0,0,0)、X2(0,1,0)、X3(0,1,1)、X4(0,0,1)、X5(1,0,0)、X6(1,1,0)、X7(1,0,1)、X8(1,1,1)。由李雅普諾夫第一方法可知,雅克比矩陣的所有特征值具有負(fù)實部時,均衡點才是系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略。故將上述8個純策略均衡點分別代入系統(tǒng)的雅克比矩陣式(24),可得到均衡點的Jacobian矩陣特征值見表2,根據(jù)特征值情況對系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行討論。

表2 博弈系統(tǒng)Jacobian矩陣特征值

由各參數(shù)取值范圍,計算得X1(0,0,0)以及X5(1,0,0)的特征值恒為正值,故X1、X5兩點不是系統(tǒng)演化穩(wěn)定點,討論得6種演化情形。

3 仿真分析

為驗證演化穩(wěn)定性分析的有效性,結(jié)合調(diào)研現(xiàn)實情況對各參數(shù)賦以數(shù)值,并利用Matlab R2022a進(jìn)行數(shù)值仿真。

3.1 數(shù)據(jù)集調(diào)研

通過調(diào)研TCL公司運量,查閱武漢、重慶、長春、鄭州、南京等多個城市中歐班列發(fā)展績效審計報告、退稅公告、聘請第三方機構(gòu)監(jiān)管的招標(biāo)公告等,確定各常態(tài)化開行中歐班列城市中對班列發(fā)展進(jìn)行監(jiān)督審計的城市比例,從而確定政府監(jiān)察率γ=45%。通過電話調(diào)研得出2022年10月各個中歐班列運營平臺公司“鄭州—馬拉舍維奇”站到站運輸價格f1,取其平均值為54 300/FEU。對托運人企業(yè)進(jìn)行問卷調(diào)查,結(jié)合既有研究[13],運用層次分析法確定托運人在不選擇中歐班列時選擇海運或空運托運貨物的偏好權(quán)重分別為θ1=0.615 9,θ2=0.384 1。

最終確定不同運營情形下的關(guān)鍵參數(shù)取值。

數(shù)組2:φ1=30%,φ2=10%,H=1元/FEU,其他數(shù)據(jù)與數(shù)組1相同,H=1元/FEU與其他數(shù)據(jù)具有明顯的量級差距,該取值意味著不進(jìn)行騙補罰款。

3.2 模型驗證

由2.2節(jié)演化穩(wěn)定性分析,同時考慮中歐班列的發(fā)展愿景是企業(yè)積極運營,托運人持續(xù)托運,地方政府不補貼的理想發(fā)展?fàn)顟B(tài),本文選擇對市場的愿景情形2以及現(xiàn)狀情形6進(jìn)行演化仿真,見圖5、圖6。從決策空間?={(x,y,z)|x∈[0,1],y∈[0,1],z∈[0,1]}內(nèi)隨機取值,分別對情形2與情形6經(jīng)過729次重復(fù)演化博弈動態(tài)仿真,結(jié)果如圖5(a),圖6(a)所示,同時為清晰展現(xiàn)演化過程,在決策空間內(nèi)隨機生成一組初始決策的演化仿真結(jié)果如圖5(b),圖6(b)所示。

圖5 情形2的數(shù)組1下系統(tǒng)演化博弈仿真

圖6 情形6的數(shù)組2下系統(tǒng)的演化博弈仿真

對于數(shù)組1,當(dāng)φ1<1.64φ2、H>2.6N0(q1+q2)時滿足情形2的條件。由圖5可知,最終系統(tǒng)策略演化至X3(0,1,1),即:(不補貼,運營,托運)。對于數(shù)組2,當(dāng)φ1>1.64φ2、0

綜合模型驗證結(jié)果,可以看出兩種情形下托運人與運營平臺企業(yè)形成響應(yīng)速度快于整體系統(tǒng)的子演化系統(tǒng),由此構(gòu)成剛性演化系統(tǒng)。對比兩種演化情形,只有采取騙補懲罰,懲罰金額大于2.6N0(q1+q2),且對企業(yè)與托運人的補貼退出速度基本同步時,中歐班列演化系統(tǒng)才能徹底演化至完全市場化的不補貼狀態(tài),該結(jié)果與一些研究提出的中歐班列空載懲罰系數(shù)[17]的概念相符合。

3.3 靈敏度分析

在原數(shù)組1、數(shù)組2的基礎(chǔ)上,為消除初始策略選擇概率對系統(tǒng)演化的影響,將三方主體的初始策略選擇概率分別取值x=0.5,y=0.5,z=0.5,再分別改變相關(guān)因素的取值,仿真取值變化時的主體策略選擇概率演化情況。

3.3.1 地方政府補貼退出率φ1、φ2

為探究情形2下補貼退出率的φ1、φ2對系統(tǒng)演化結(jié)果的影響,在數(shù)組1基礎(chǔ)上令補貼退出率取值分別為φ1=φ2=0.4,φ1=φ2=0.6、φ1=φ2=0.8,仿真結(jié)果見圖7。

由圖7可知,在具有騙補懲罰H且φ1<1.64φ2的前提下,即對企業(yè)與托運人的補貼退出速度基本同步且補貼退出率為40%時,企業(yè)與托運人的策略選擇概率很快演化至1,但不同補貼退出力度下系統(tǒng)演化至穩(wěn)定策略點X3(0,1,1)的演化時間差異較小。結(jié)果表明情形2下補貼退出率的變化主要影響中歐班列運營平臺企業(yè)與托運人,且隨著補貼退出率的降低,實際補貼金額不斷減少,促進(jìn)了運營平臺企業(yè)與托運人的策略選擇過程;同時,為了形成中歐班列完全市場化的發(fā)展目標(biāo),需要保持較快的補貼退出速率。

為探究情形6下補貼退出率φ1、φ2對系統(tǒng)演化結(jié)果的影響,在數(shù)組2基礎(chǔ)上,令補貼退出率取值分別為φ1=0.3、φ2=0.1,φ1=0.4、φ2=0.2,φ1=0.5、φ2=0.3,仿真結(jié)果見圖8(a),由于運營平臺企業(yè)與托運人策略很快演化至1,為探究穩(wěn)定策略X8(1,1,1)附近的演化規(guī)律,繪制x-t平面見圖8(b)。

圖8 情形6的數(shù)組2下補貼退出率對系統(tǒng)演化結(jié)果的影響

由圖8可知,在沒有騙補懲罰且φ1>1.64φ2的前提下,即地方政府對企業(yè)的補貼退出速度慢于托運人時,φ1=0.3、φ2=0.1中歐班列運營系統(tǒng)到達(dá)演化穩(wěn)定策略X8(1,1,1)的速度更快。結(jié)果說明中歐班列運營系統(tǒng)現(xiàn)狀下,地方政府對運營平臺企業(yè)與托運人的補貼退出力度需要加大,便于快速演化至穩(wěn)定策略。

3.3.2 不同貨物品類:貨值p與單位時間價值β

在數(shù)組1、數(shù)組2中選定的貨物類型為電子產(chǎn)品,但實際運輸中存在多種貨物品類,總結(jié)現(xiàn)有研究[13,18],在數(shù)組1,數(shù)組2其他參數(shù)基礎(chǔ)上改變貨物品類。對應(yīng)的貨值與貨物時間價值取值見表3。

表3 不同貨物品類時間價值取值

對不同貨類下的數(shù)組1進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果見圖9(a),為探究不同貨類在運營平臺企業(yè)與托運人形成的子系統(tǒng)中的演化規(guī)律,截取演化系統(tǒng)的z-y平面,見圖9(b)。

在數(shù)組1即情形2下,貨物品類為低價值低時間敏感度的工業(yè)配件時,系統(tǒng)到達(dá)演化穩(wěn)定策略的速度更快;且在企業(yè)與托運人形成的子系統(tǒng)中,如圖9(b)所示,貨物品類是工業(yè)配件的托運人策略演化速度略高于其他貨物品類,運營平臺企業(yè)承接電子產(chǎn)品類貨物的演化速度略高于其他貨物品類。結(jié)果表示,在如今海運延誤嚴(yán)重的情況下,工業(yè)配件等低價值低時間敏感度的貨主開始傾向于選擇中歐班列托運,但運營平臺企業(yè)更傾向于運送電子產(chǎn)品類高價值高時間敏感度貨物;總系統(tǒng)的演化結(jié)果說明相比于電子產(chǎn)品,單一的按箱補貼的補貼方式以及數(shù)組1中40%的補貼退出率對工業(yè)配件等低價值低時間敏感度貨物更有利,故針對不同貨物品類實行差異化補貼退出策略,可以促進(jìn)系統(tǒng)整體穩(wěn)定與市場化發(fā)展。

對不同貨類下的數(shù)組2進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果見圖10(a),由于運營平臺企業(yè)與托運人的策略y、z很快演化完成,為探究演化穩(wěn)定策略X8(1,1,1)附近的演化路徑,聚焦于x隨時間的變化規(guī)律x-t見圖10(b)。同時,截取策略空間平面z-y,探究不同貨物品類對子系統(tǒng)演化影響,見圖11。

圖10 情形6的數(shù)組2下不同貨物品類對系統(tǒng)演化結(jié)果的影響

在數(shù)組2即情形6下,貨物品類為電子產(chǎn)品等高價值高時間敏感度貨物時,系統(tǒng)的演化路徑相較于其他貨物到達(dá)演化穩(wěn)定策略X8(1,1,1)的速度更快。在情形6的企業(yè)與托運人子系統(tǒng)中,見圖11,貨物品類是工業(yè)配件以及快消時裝的托運人策略演化速度略高于其他貨物品類,企業(yè)辦理電子產(chǎn)品以及家居用品的策略演化速度略高于其他貨物品類。結(jié)果表明,運營平臺企業(yè)更傾向于辦理電子產(chǎn)品與家居用品等高價值貨物,但由于政府補貼的持續(xù)存在,海運的延誤時間過長,托運人傾向于托運快消時裝、工業(yè)配件等低價值貨物。但中歐班列運營總系統(tǒng)中,運輸電子產(chǎn)品等高價值高時間敏感度貨物更易演化至穩(wěn)定策略,更適應(yīng)中歐班列運營市場的發(fā)展現(xiàn)狀。

3.3.3 政府監(jiān)察率γ

為探究情形2下政府監(jiān)察率γ對系統(tǒng)演化結(jié)果的影響,在數(shù)組1其他參數(shù)一定的條件下,令參數(shù)取值分別為γ=0.25、γ=0.35、γ=0.45、γ=0.46、γ=0.47,仿真結(jié)果見圖12。

圖12 情形2的數(shù)組1下政府監(jiān)察率對系統(tǒng)演化結(jié)果的影響

由圖12可知,當(dāng)γ>0.46時,系統(tǒng)失效,與情形2的演化狀態(tài)不符,表明過高的政府監(jiān)察率會導(dǎo)致中歐班列運營系統(tǒng)失去市場活力,退出補貼困難。同時可以看出,隨著γ的增大,系統(tǒng)演化至穩(wěn)定策略X3(0,1,1)的速度降低,表明在三方演化博弈系統(tǒng)中需要保持較低的地方政府監(jiān)察率,從而實現(xiàn)政府完全不補貼的理想化市場狀態(tài)。

為探究情形6下政府監(jiān)察率γ對系統(tǒng)演化結(jié)果的影響,在數(shù)組2其他參數(shù)一定的條件下,令參數(shù)取值分別為γ=0.43、γ=0.44、γ=0.45、γ=0.46、γ=0.49,仿真結(jié)果見圖13。

圖13 情形6的數(shù)組2下政府監(jiān)察率對系統(tǒng)演化結(jié)果的影響

由圖13可知,當(dāng)0.43<γ<0.5時,中歐班列運營系統(tǒng)演化至X8(1,1,1),超出該范圍,系統(tǒng)演化方向與情形6不符。在該監(jiān)察率范圍內(nèi),隨著γ的增大,系統(tǒng)演化至穩(wěn)定策略的速度提升,表明若不進(jìn)行騙補懲罰,則需要在可行范圍內(nèi),部分地方政府保持一定的監(jiān)察力度,使混亂的補貼市場較快發(fā)展到穩(wěn)定有序。

4 結(jié)論

本文考慮中歐班列補貼退出與貨物時間價值,建立地方政府、運營平臺企業(yè)、托運人三方演化博弈模型,通過調(diào)研真實數(shù)據(jù),將理論分析與動態(tài)仿真結(jié)合,總結(jié)和驗證三方博弈主體間行為決策過程中的演化穩(wěn)定均衡特性,得出以下結(jié)論:

1)中歐班列運營市場演化系統(tǒng)中,市場的響應(yīng)速度快于地方政府的政策演變速度。對比兩種典型情形2、6的演化結(jié)果,未來運營市場徹底演化至完全市場化的無補貼狀態(tài),需要地方政府采取騙補懲罰措施:若平臺企業(yè)存在空載但領(lǐng)取補貼的行為,地方政府收回補貼并處以懲罰金大于2.6倍實際補貼金額;同時需要保持對企業(yè)與托運人的補貼退出速度基本一致。

2)當(dāng)具有騙補懲罰時,補貼退出率對平臺企業(yè)與托運人的策略選擇影響較大,隨著補貼退出率的降低,企業(yè)與托運人的策略演化速度越快,故對平臺企業(yè)與托運人的補貼退出率保持一致為40%相對更適宜。在沒有騙補懲罰時,補貼退出速率對整體系統(tǒng)的影響較大,當(dāng)補貼退出率減小,系統(tǒng)演化至穩(wěn)定策略的速度增加,故對平臺企業(yè)與托運人的補貼退出率分別為30%與10%相對更適宜。綜合兩種情形,地方政府都應(yīng)保持較大的補貼退出力度,以保證中歐班列運營市場快速演化至穩(wěn)定狀態(tài)。

3)單一按箱補貼的方式以及40%的補貼退出率對低價值低時間敏感度類貨物更有利;在海運延誤嚴(yán)重的大環(huán)境影響下,托運人開始傾向于選擇中歐班列托運工業(yè)配件與快消時裝類貨物,運營平臺企業(yè)傾向于運輸電子產(chǎn)品類貨物;但在持續(xù)補貼的中歐班列運營現(xiàn)狀下,當(dāng)平臺企業(yè)與托運人的補貼退出率分別為30%與10%時,運輸電子產(chǎn)品等高價值高時間敏感度貨物更適應(yīng)中歐班列市場。故地方政府應(yīng)該實行差異化補貼退出策略,運營平臺企業(yè)應(yīng)該逐步拓寬市場,在不同的補貼退出節(jié)點發(fā)展適運貨類;托運人也應(yīng)該緊跟補貼退出速度,在恰當(dāng)補貼退出節(jié)點選擇中歐班列,減少托運成本。

4)政府監(jiān)察率對整體系統(tǒng)的影響較大。具有騙補懲罰時,在三方演化博弈系統(tǒng)中需要保持較低的地方政府監(jiān)察率,從而實現(xiàn)政府完全不補貼的理想化市場狀態(tài);在沒有騙補懲罰時,政府監(jiān)察率的可行范圍為0.43<γ<0.5,監(jiān)察率增大會提升系統(tǒng)演化速度,所以若不進(jìn)行騙補懲罰時,需要在監(jiān)察率可行范圍內(nèi),部分地方政府保持一定的監(jiān)察力度,使混亂的補貼市場較快發(fā)展到穩(wěn)定有序。

本文考慮補貼退出與貨物時間價值,立足于亞歐運輸?shù)默F(xiàn)實狀態(tài),揭示了補貼退出率、貨物時間價值、政府監(jiān)察率等多個因素下的博弈主體策略選擇機制,為中歐班列運營市場中地方政府、運營平臺公司以及托運人提供了決策依據(jù)。