基于博弈论的混合多主体网络信用约束激励模型的研究
这是一篇关于电子商务,网络信用,电商平台,C2B2C模式,Moran过程,演化博弈的论文, 主要内容为在传统经济向电子商务经济的迅速转型过程中,由于交易主体之间的信息不对称性,混合多主体的网络信用备受关注。随着电商市场的多样性发展,该类问题更成为运筹学学者的研究热点之一。本文基于经典博弈论分析研究了电商市场中各主体的决策选择问题,基于随机演化博弈研究了电商平台的信用信息共享问题,并基于此提出合理有效的网络信用约束激励机制。首先,本文考虑经典的C2C电子商务模式,由于C2C电子商务模式中参与主体较多、入驻门槛低等因素,信用问题尤为突出。对此,作为电子商务的主要媒介,电商平台的信用监管职责不容忽视。在C2C电子商务模式中,引入电商平台为第三方信用监管方,基于博弈理论,建立C2C模式约束激励基础模型,具体包括设计促进诚信交易的约束机制和激励机制,从约束和激励两方面提出初步监管建议,促进互联网环境的健康发展。其次,在约束机制模型基础上,进一步具体化C2C模式中博弈方的实际得益情况,设计具体的电商信用监管机制,包括:保证金收取机制,信用监管机制,失信惩罚机制等,以形成新的C2B2C电子商务模式。基于博弈理论,构建了 C2B2C电子商务模式下的演化博弈模型与双价交易模型,对电商和消费者双方的长期交易策略进行了分析,其结果表明:提高信用保证金、增强信用监管力度、增加伪装成本能有效避免电商失信行为,减少消费者在电子商务交易中的风险。最后,在激励机制模型基础上,考虑电商平台之间的交互关系,电商平台利用入驻商户和消费者的交易信息,实现对双方信用的有效评估,故电商平台间的信用信息共享策略,能有效改善我国互联网信用环境。对此,基于演化博弈理论,构建了共享策略基础博弈模型,并充分考虑了互联网环境中电商平台数量有限的情形,引入Moran过程分析共享策略的随机演化动态,以探讨促使电商平台选择信用信息共享策略的有利条件。研究发现,通过降低共享数据处理成本、加大非合作的惩罚力度、增强面向优质商户的优惠政策等手段,能有效激励各电商平台达到信息共享策略的稳定状态。此外,数值算例充分论证了模型的有效性及政策建议的合理性。
政府激励电商扶贫的博弈模型研究
这是一篇关于扶贫,政府,电商平台,演化博弈,委托代理的论文, 主要内容为电商扶贫是促进农村经济发展的重要手段。由于我国农村地区广、政策推行时间周期长、制度设计不完善等原因,电商扶贫工作仍存在较多问题,如政府部门职责缺位、电商平台扶贫参与力度较低等,制约了电商扶贫工作的推进。由此,政府部门必须针对电商平台制定有效的激励策略,才能提高电商平台参与扶贫的主观能动性,保障电商扶贫工作的成效。为深入探究电商扶贫中政府部门如何有效激励电商平台,引入了经典的演化博弈和委托代理方法,构建了有限理性下的“政府部门——电商平台”动态演化博弈模型和委托代理激励模型,通过模型求解和MATLAB仿真,动态模拟了政府部门和电商平台两个主体的互动机制。演化博弈分析表明:(1)双方策略演化具有动态性和周期性的特点,随着关键参数取值区间的改变,系统将趋于四种演化稳定结果以及一种特定的周期模式;(2)周期模式下,收敛方向虽然很大程度上取决于系统初始状态,但可通过调节边际监管成本、激励强度、消费者偏好等参数来改变演化方向,使系统向较好的演化稳定结果收敛;(3)政府经济激励是促进电商平台积极参与扶贫的有效途径,但大幅提高经济激励会增加财政压力,可结合有效的行政监管和惩罚约束机制,引导电商平台积极参与扶贫。委托代理分析表明:(1)电商平台努力水平与其边际努力成本负相关,与产出系数呈正相关,即当电商平台增加单位努力水平投入的成本越小,获得的绩效产出越大时,电商平台参与扶贫的积极性越高;(2)激励强度是关于电商平台边际努力成本和风险规避系数的减函数,是产出系数的增函数;(3)随着边际监管成本的增加,政府部门对电商平台的监管意愿不断降低,监管力度不断变小;而随着消费者偏好的增加,政府部门对电商平台的监管强度增加,呈现正相关关系。基于上述结论,结合实践制定了相应的激励电商平台参与电商扶贫的策略,从政府部门、电商平台、消费者等主体角度深入剖析了如何有效发挥激励作用,能为我国电商扶贫工作的有序、有效开展提供切实可行的策略参考。
电商平台企业大数据“杀熟”行为协同治理研究
这是一篇关于电商平台,大数据“杀熟”,协同治理,扎根理论,演化博弈的论文, 主要内容为近年来,互联网平台经济快速发展,大数据技术在电商平台得到广泛应用,给人们的生活带来诸多便利。然而,作为数据产出者的消费者却愈发成为企业“收割”的对象,大数据“杀熟”事件频发。大数据技术加持下的“杀熟”行为隐蔽性强,作用范围广泛,影响人们生活的各个方面,不仅侵害了消费者权益,也不利于行业整体健康发展。对于此行为的规制,现行方法仍以政府单一监管为主,难以奏效。因此,从协同治理视角研究其治理方式具有重要意义。在分析国内外大数据“杀熟”行为治理研究现状的前提下,根据协同治理理论、扎根理论以及演化博弈理论,展开对大数据“杀熟”行为协同治理的系统分析。首先,对国内治理现状进行梳理分析,找出治理过程中存在的问题。而后,基于扎根理论,对大数据“杀熟”行为协同治理的相关主体及主要影响因素进行分析。在此基础上,构建包括电商平台企业、消费者以及政府的演化博弈模型,分析各参与方的策略演化路径以及影响其演化的因素,进一步通过雅克比矩阵探讨博弈系统中均衡点的稳定性,并进行数值模拟仿真。通过分析得到结论:第一,政府、电商平台企业和消费者主要通过“宏观情境因素—内部状态因素—外部交互因素—个体行为选择”的路径参与大数据“杀熟”行为协同治理。其中,宏观情境因素中的新媒体舆论影响因素成为电商平台企业大数据“杀熟”行为的“放大镜”,成为影响利益主体策略选择的重要因素之一。第二,电商平台企业策略选择与政府的惩罚金额,对消费者的赔偿金额等因素相关;消费者策略选择与企业赔偿金额,维权成本等因素相关;政府策略选择与惩罚额度、声誉损失、监管成本相关。此外,政府对消费者奖励金额对各个参与主体策略选择演化路径影响显著。当政府对消费者维权行为奖励金额较小时,消费者的维权概率较低,对企业的威慑较小,但当奖励金额过高时,治理效果也会下降。基于上述定性和定量分析,提出了加强大数据“杀熟”行为协同治理效果的相关建议。对于政府部门来讲,要加强内部状态因素建设、重视新媒体作用、合理制定奖惩机制;电商平台企业要积极配合外部管理;消费者要增强维权意愿。
基于演化博弈的回收商与电商平台协作回收机制研究
这是一篇关于电商平台,协作回收机制,演化博弈,数值仿真的论文, 主要内容为回收商与电商平台协作回收是指专业回收商与电商平台合作,电商平台将专业回收商与回收需求用户连接起来的协作回收模式,简记为电商平台协作回收。相比较于传统的制造商回收、单独的第三方回收等模式而言,该模式在国内起步较晚,但因为有着电商平台的参与,所以电商平台协作回收模式具有流量大、沟通便捷等优势。为此,本文对电商平台协作回收模式展开研究,全新的从宏观群体博弈的角度研究该模式的协作回收机制问题,为当前国内外就定价、资金投入等微观问题的研究提供理论前提,通过引导其模式向着规模扩大、结构均衡、发展增速的理想状态演化,帮助回收处理行业突破回收难度大、回收意愿低等行业瓶颈。首先,论文就电商平台协作回收行业现状进行了调研,并根据调研结果和相关文献,分析出当前电商平台协作回收模式存在的典型问题,同时对这些需求进行了分类和归纳总结。在此基础上,分析了这些问题中的主要参与群体以及他们的相关行为,进而形成了以构建稳定合作机制为前提,形成均衡分布结构为保障,进而研究投资发展的电商平台协作回收机制研究框架。其次,论文就电商平台协作回收合作机制考虑了合同罚金、政府奖惩、佣金率、推广费用等因素构建了回收商、电商平台、政府三方演化博弈模型,并且运用Matlab软件进行了数值仿真,提出了相关建议以引导回收商和电商平台双方群体建立稳定良好的合作机制。随后,结合当前废旧电子电器回收成本高、利润低的背景,综合考虑回收商群体内部的竞争行为,构建了回收商受到资金约束时的场景。与此同时,为预测电商平台协作回收模式的分布结构,参考相关文献和实际情况建立了以回收商群体为主体,考虑同平台竞争因素下的博弈模型。通过理论推导预测出各情形下的演化均衡状态,给出相关建议以引导电商平台协作回收模式建立起良好的分布结构。最后,针对当前电商平台协作回收发展缓慢的问题,以回收商、电商平台双方群体为研究主体,综合考虑双方可能出现的投资搭便车收益和投资方式构建了双方群体演化博弈模型。在理论分析复制动态系统演化均衡状态的同时,针对共同“加大投资”与其它策略组合共为演化均衡状态的不确定次优情形进行了重点仿真分析,并给出了相关建议以引导电商平台协作回收朝着增速发展的方向演化。
C2M电商模式下制造商与电商平台演化博弈与仿真研究——基于价值共创视角
这是一篇关于C2M电商,价值共创,演化博弈,DART模型的论文, 主要内容为C2M电商模式是在制造业转型升级与产销融合背景下滋生的新型电商模式,指借助电商平台连接消费者与制造商两端,减少冗余中间商,实现生产流通一体化整合,依托于大数据、云计算等技术预测市场需求,对制造商生产流程进行指导,以此加快生产端对需求端的响应速度,实现供需平衡。制造商与电商平台作为该模式的主要入局者,能够获取到新商业模式带来的收益与拓展的市场,但也面临着产业链改造成本过高、新模式下商品质量的把控等新的挑战,涉及资源共享、利益分配等相关机制也需要更新,因此论文研究重点是分析在C2M电商模式下,制造商与电商平台之间的价值共创互动行为与博弈关系,以更好促进该电商模式发展与行业融合。论文首先对C2M电商模式下制造商与电商平台之间的价值共创关系进行了相关基础研究,主要包含三部分:一是通过分析制造商转型升级存在的困境以及实施C2M电商价值共创的优势,确定实施C2M电商模式的必要性与动因;二是对C2M电商模式的价值共创行为进行研究,论文将C2M电商模式价值共创过程分为需求分析与挖掘、产品设计与生产、产品交付与产品体验反馈四阶段,对各阶段参与主体行为与价值主张从生成到优化的过程进行了分析,并基于DART模型四要素对参与主体之间的互动关系进行研究,在此基础上,对市面主流电商平台采取的C2M实现模式进行相关特征对比;三是结合DART模型与C2M电商模式特点,对影响制造商与电商平台合作价值共创的因素进行分析。结合影响因素分析,论文借助演化博弈对C2M电商模式下的核心参与主体制造商与电商平台进行了协同合作策略演化研究,分析参与方得益关系并建立博弈支付矩阵,借助复制动态方程与雅克比矩阵进行模型稳定性分析与参数影响分析,在此基础上借助Matlab进行模拟仿真。研究结果表明:初始合作意愿、合作直接收益、各自学习能力、信息共享程度、违约惩罚力度的提升以及合作投入成本的降低能够促进制造商与电商平台更快采取合作价值共创策略;存在最优的利益分配比例能够使双方合作概率与速率达到最高。结合模型分析结果,提出充分发挥电商平台支持作用、建立信息共享与互动机制、建立健全合作价值共创模式等政策建议,以促进参与主体加深合作,共创利益与价值。
基于非对称演化博弈的第三方交易平台监管分析
这是一篇关于演化博弈,渐近稳定性,随机微分方程,第三方交易平台的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展和普及,第三方交易平台在交易中变得越来越重要,它为满足人们随时随地的实现买卖交易行为提供了可能性,但由于网络的虚拟性等因素的影响,导致电子商务违法行为在平台的发展过程中也逐渐产生,这就使得第三方交易平台成为了众多网络交易违法行为发生的密集区。因而,在电商不断迅猛发展的势头之下,政府部门应该如何解决这一问题,形成有效的监管体系,是一个值得我们进一步研究和亟待解决的问题。为此,本文针对多群体非对称演化博弈下的第三方交易平台的监管问题,分别构建了消费者参与和商家参与的监督模型。通过分析政府、平台和消费者或商家之间的关系确立了主体的策略空间和博弈均衡的影响因素,从而得出相关模型框架;利用系统动力学理论和雅克比矩阵等方法对模型进行求解分析,给出各主体不同情况下的稳定策略以及系统平衡点的渐近稳定性;然后通过分析各个稳定点的条件讨论得出稳定点之间的容斥关系,进而给出相应点的稳定性条件;最后运用MATLAB对所得结果进行验证。其次,本文考虑了一类具有不确定因素的随机扰动违法监管问题。在消费者和商家参与监督的模型基础上对模型的复制动态系统进行了改进,通过加入高斯白噪声,建立了一个具有随机扰动参数的随机演化博弈模型,然后利用随机微分方程稳定性判别定理对模型的稳定性进行分析,并给出了系统的零解矩指数稳定条件。最后,通过MATLAB仿真进一步探讨了不同扰动强度σ对主体决策行为的影响。研究发现:通过演化曲线的波动性可以得知随机干扰对各主体的决策都产生了一定的影响。随着扰动强度的增大,各主体演化至稳定策略的时间也延长,且扰动强度越大演化曲线的波动性也越大。
知识产权保护视角下机器人产业技术创新的演化博弈分析
这是一篇关于知识产权保护,技术创新,机器人产业,演化博弈的论文, 主要内容为在经济发展过程中,知识的含量不断增加,科技在社会中的地位也随之提高。企业的创新能力已成为衡量企业、行业乃至国家的核心能力的一个重要指标。因此,如何提升技术创新能力,把科技优势转变为经济竞争优势,已成为世界各国共同关心的问题。而在世界范围内,技术革新的方式也在不断地变化,分工越来越精细。为控制研发风险,缩短研发周期,公司将研发模式由单一研发模式向内外协同研发模式逐渐过渡。我国机器人产业在国家智能制造相关政策的引导、市场需求的牵引以及技术突破的带动下蓬勃发展,市场规模日益扩大。但在快速发展的同时,我国机器人产业在发展过程中,也遇到了一系列难题,其中知识产权侵犯也是危害性极强的问题之一。因此,引入知识产权保护视角,探究不同因素对技术创新的影响及作用机制,对我国机器人产业的持续快速发展具有重要意义。首先,识别了产业技术创新的影响因素。基于知识图谱理论,运用Cite Space软件对产业技术创新领域的文献资料进行分析,得到协同创新、政产学研、合作意愿、利益分配等影响因素,为模型构建提供了理论依据。其次,构建机器人产业技术创新主体演化博弈模型。主要包括以下内容:(1)选择企业、学研与政府为博弈主体,同时根据影响因素设置参数并提出基本假设;(2)根据假设构建三方演化博弈模型;(3)运用Matlab仿真软件对三方博弈模型进行仿真分析。通过分析发现,提高三方初始合作意愿、提高协同创新超额收益及确定合理收益分配系数、遏制知识产权侵犯行为、减少协同创新成本、提高政府鼓励创新时政府效益、降低政府监管成本、给予适当政府补贴以及政府罚款对提高技术创新绩效有积极影响。最后,根据仿真结果,从机器人企业、学研以及政府三个层面提出了相应建议。
数据确权下电商平台大数据杀熟治理效果提升对策研究
这是一篇关于数据确权,电商平台,大数据杀熟,扎根理论,演化博弈的论文, 主要内容为随着移动支付在近几年的崛起,电商平台利用大数据杀熟的现象愈发频繁,引发了社会各界人士的广泛关注。由于大数据杀熟存在隐蔽性,我国政府难以监管,消费者维权投诉效果不佳,导致了大数据杀熟泛滥成灾。然而,我国在2021年首次提出数据确权的概念,个人数据保护开始步入实质性阶段,这不仅赋予了消费者有效对抗大数据杀熟的法律工具,也为大数据杀熟的治理提供了新的解决方案。为提升我国对大数据杀熟治理效果,本文从数据确权视角切入,挖掘现有数据杀熟行为的治理困境,研究各主体在大数据杀熟治理中的相互作用,并提出治理效果提升的对策建议。本文的研究内容主要分为三个部分,首先基于扎根理论,通过半结构式访谈的方式收集资料,通过Nvivo20软件对资料进行编码,并建立对应的理论模型,提炼数据确权下电商平台大数据杀熟的治理困境;其次,本文建立了演化博弈模型,并利用雅可比矩阵以及Matlab2018b对其求解和仿真模拟,以获取大数据杀熟治理中政府、消费者以及电商平台之间的相互作用关系;最后综合所有分析,提出治理效果提升的对策建议。具体来说,本文获得以下结论:(1)在数据确权下,我国目前对于电商平台大数据杀熟治理存在“政府监管供给低于需求困境”、“消费者认知冲突困境”、“治理缺位困境”以及“电商平台垄断困境”四大困境。(2)在电商平台大数据杀熟治理过程中各主体存在以下四种影响明显的相互作用关系:首先,消费者是否进行价格比较是电商平台大数据杀熟的关键;其次,在演化稳定的条件下,政府的策略选择取决于投入的成本;此外,政府对电商平台大数据杀熟行为的惩罚金额具有一定威慑作用;最后,消费者的个人数据权利行使策略则会在一定程度上会抑制其大数据杀熟行为。(3)综合扎根理论分析以及演化博弈模型研究所得结果,本文为我国数据确权下电商平台大数据杀熟治理提出了“提高政府监管供给能力”、“充分鼓励多主体协同治理”和“各方联动提高数据确权的治理能力”的提升对策建议。与以往的研究相比,本研究以数据确权为切入点,甄别其与过去大数据杀熟治理方式的异同,差异化的数据确权背景是本文的创新点。此外,本文融合了实证和理论的研究方法,兼顾对定量和定性数据的处理,使研究结果具有可追溯性和检验性。然而,受限于研究资源,本文存在一定的不足,未来的研究可以扩大调研范围,逐步放松假设限制条件,以更贴近现实社会中电商平台大数据杀熟的真实情况,或许可以取得新的研究成果。
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