補貼政策對平臺賦能供應鏈協同的影響研究

杜偉錦,范婷婷,2,楊 偉

(1.杭州電子科技大學 管理學院,浙江 杭州 310018;2.景德鎮藝術職業大學,江西 景德鎮 333000)

以工業互聯網為代表的第四次工業革命正在全球范圍內興起,抓住并利用好此次工業革命機會,有助于中國制造業實現新舊動能轉換,推動工業經濟高質量發展。工業互聯網平臺為供應鏈企業提供匯聚供需信息和優化增值的資源供需服務,在現實中已涌現出不少典型事例。例如,海爾卡奧斯和樹根互聯等工業互聯網平臺分別打造了匯聚或優化資源供需的專屬服務版塊以實現賦能供應鏈協同。工業互聯網平臺作為一種新興事物,眾多企業對其功能和效果還存在“不敢用”或者因成本費用等“用不起”的疑慮,從而導致目前平臺應用落地實踐推進緩慢[1]。當前,中國各地政府推出一系列激勵政策,但工業互聯網平臺賦能供應鏈協同的市場效應并沒有得到廣泛認可和推廣,主要原因在于當前政策缺乏科學有效的引導以及有效供給對需求不能及時響應[2-4]。因此,研究政府不同補貼政策對實現工業互聯網平臺賦能供應鏈上下游企業協同發展的影響,對促進政府制定合適的補貼機制,實現補貼政策增強工業互聯網平臺賦能供應鏈協同的市場效應具有重要的意義。

工業互聯網平臺能夠為制造企業聯通海量生產要素,促進供應鏈整體協調以及資源供需決策協同,提高供應鏈整體效益[5-7]。當前有關政府政策對工業互聯網平臺影響的研究中,鄭勇華等[8]分析了平臺賦能制造業數字化轉型的作用機理,并研究了政府的補貼政策對推動平臺發展和引導工業企業參與平臺服務的影響。周曉陽等[9-10]發現政府補貼對于制造業企業和工業互聯網平臺的策略在一定程度上能積極促進雙方的合作?？紤]到政府補貼的影響,周曉陽等[9]構建包含制造業企業、工業互聯網平臺和第三方開發商的三方演化博弈模型,探究平臺賦能制造業企業數字化轉型以及促進工業互聯網持續有效發展的關鍵。周曉陽等[10]構建了政府、工業互聯網平臺和企業的三方演化博弈模型,發現采用成本分攤方式可以有效提升企業參與平臺服務的積極性?；谘芯抗I互聯網平臺增值服務系數和成本節約系數等因素對博弈主體策略的影響,潘小軍[11]構建三級供應鏈的合作博弈,提出工業互聯網平臺增值服務水平(質量)和成本節約系數對博弈主體的策略產生了重要影響。學者孫云飛[12]研究中國供應地區安全公共產品的選擇時,將“搭便車者”和“被搭便車者”的經濟行為區分為兩者對于獲得的收益是否支付了相應的費用。上述研究多從企業數字化轉型的角度分析政策對平臺賦能機制的影響,較少以資源供需為視角,區分政府補貼對象,研究不同補貼政策對工業互聯網平臺賦能供應鏈協同的影響。

針對平臺現存短板、困境和理論研究不足,本文視工業互聯網平臺和供應鏈企業作為有限理性的主體,區分政府補貼對象,基于資源供需的視角,采用演化博弈研究方法,構建三方演化博弈模型,從資源供需視角,研究不同補貼政策情境中工業互聯網平臺賦能供應鏈協同的區別。本文以政府補貼為前提,將政府補貼分成補貼供應鏈企業和補貼工業互聯網平臺,分別構建博弈矩陣,進行求解與分析。首先,分析政府補貼供應鏈企業時,影響因素對博弈主體策略選擇的影響有何變化。其次,分析政府補貼工業互聯網平臺方各影響因素的表現。最后,將以政府補貼背景的兩種情境進行對比分析,得出研究結果。

一、三方演化博弈模型構建與解析

(一)問題描述與基本假設

本文將供應鏈核心制造企業的角色定位為資源需求方,將供銷企業的角色定位為資源供給方。資源需求方和資源供給方作為平臺賦能的對象,面對工業互聯網平臺的賦能服務,考慮眾多影響因素,進行決策是否參與。

供應鏈供給端不能及時響應需求端資訊,導致資源供需效率低下,增加了供應鏈“斷鏈斷供”的風險。平臺方從“降本”和“增效”兩個方面開展賦能服務工作,提供優化服務方案和普通服務方案,以提升資源供需合作效益,促進供應鏈實現協同。普通服務方案是指通過匯聚資源供需信息,縮短資源供需匹配的時間,達到“降本”的服務目的。優化服務方案是通過提供輕量化工業app或者專業、有針對性的云化增值服務,增加供需方的資源匹配程度,協同決策與生產,提高生產運營過程中的效率,從“降本”和“增效”兩個方面共同提升資源供需合作效益。當資源供需方均參與平臺的優化服務完成資源供需合作,則實現了平臺賦能供應鏈協同的優化模式,若是雙方均參與普通服務,則實現了普通式供應鏈協同?；谝陨戏治?本文構建了由供應鏈核心企業、供銷企業、平臺組成的三方演化博弈模型。為使研究更加嚴謹,本文進行如下的假設:

假設1:資源供給方和需求方基于資源供需合作的基礎收益分別為Rs和Rd,成本為(1+n)Cs和(1+m)Cd。平臺提供普通和優化方案的服務成本分別為Cp1、Cp2。n、m∈[0,1]。

假設2:若資源供需方均參與普通服務,資源供需方分別可節約合作成本nCs、mCd。同時,向平臺支付Es1、Ed1的服務費。若資源供需方均參與優化服務時,分別增加βRs和βRd的收益同時節省節約合作成本nCs、mCd。此時,資源供需方分別向平臺支付(1-θ)Et、θEt的平臺服務費。平臺獲得具有Ep的聲譽收益,具有(1+β)Cp2服務成本。θ∈(0,1)。

假設3:若只有資源供給方參與平臺的優化方案,以π單位的增值服務系數[11]賦能于資源供給方效益提升,此時平臺收取Efs的服務費,具有(1+π)Cp2服務成本。若只有資源需求方參與時,以ω單位的增值服務系數賦能資源供給方效益提升,此時平臺收取Efd的服務費,具有(1+ω)Cp2服務成本。

假設4:當資源供需方僅有一方參與優化服務時,參與的一方因平臺增值服務獲得供應鏈管理效益等提升,提高了其資源供需訂單的準確性或者供需資源質量得到保證,間接給未參與優化服務的另一方帶來資源供需收益的提升,即存在所謂的“搭便車”效應[12],λ、α分別表示資源供給方和資源需求方的“搭便車”效益系數。其中λ≤π;α≤ω、β>ω;β>π;β、ω、π、α、λ∈[0,1]。

假設5:當政府補貼企業時,Gs、Gd分別表示供給方、需求方參與服務獲得的補貼額,S1、d1為資源供、需方參與普通方案獲得的補貼力度,S2、d2分別是資源供、需方參與優化方案獲得的補貼力度。若是政府補貼平臺方的情境,K表示平臺提供服務方案的補貼額,P1、P2分別表示針對普通方案和優化方案平臺獲得的補貼力度。S1、d1∈[0,1],S2、d2∈[0,1]。

三方演化博弈模型中涉及的參數符號及其含義解釋如表1所示。

表1 模型參數符號意義

(二)博弈模型求解

1.政府補貼平臺情境

根據模型假設和政府補貼平臺情境構建如下三方演化博弈模型[13-15],如表2。

表2 政府補貼平臺博弈支付矩陣

Us1=yz[(β-π)Rs-(1-θ)Et+Efs]+z(πRs-Efs+Es1)+Rs-Cs-Es1

(1)

Us2=yzλRs+Rs-(1+n)Cs

(2)

(3)

由式(1)、式(2)和式(3)計算可得資源供給方的復制動態方程,如下。

(4)

Ud1=xz[(β-ω)Rd-θEt+Efd]+z(ωRs-Efd+Ed1)+Rd-Cd-Ed1

(5)

Ud2=xzαRd+Rd-(1+m)Cd

(6)

(7)

由式(5)、(6)和(7)可求得資源需求方的復制動態方程,如下。

(8)

Up1=xy[Et-Efs-Efd+Ep-(β-π-ω)Cp2+x(Efs-πCp2)+y(Efd-ωCp2)-Cp2

(9)

Up2=xEs1+yEd1-Cp1

(10)

(11)

由式(9)、(10)和(11)可得工業互聯網平臺的復制動態方程,如下。

(12)

2.政府補貼供應鏈企業情境

根據模型假設和政府補貼企業情境構建如下三方演化博弈模型,如表3所示。

表3 政府補貼企業博弈支付矩陣

(13)

資源需求方的復制動態方程,如下。

(14)

工業互聯網平臺方的復制動態方程如下。

(15)

(三)三方演化博弈模型穩定性分析

1.政府補貼平臺情境

根據微分方程穩定性定理,確定政府補貼企業情境中博弈主體存在的最優狀態,需要計算出三維動力系統Jacobian矩陣特征值。當博弈主體策略選擇組成的均衡點滿足Jacobian矩陣特征值均小于0時,該均衡點是系統的演化均衡點,是博弈主體的穩定策略[16-17]。

由式(4)、式(8)和式(12)聯立可得政府補貼平臺的三方演化博弈系統的雅克比矩陣表達式為J1:

由雅克比矩陣計算結果可得Fx(x,y,z)、Fy(x,y,z)、Fz(x,y,z)表達式,分別令Fx(x,y,z)=0,Fy(x,y,z)=0,Fz(x,y,z)=0,可得到資源供給方、資源需求方和工業互聯網平臺在博弈過程中存在8個純策略均衡點,分別為G1(0,0,0),G2(0,0,1),G3(0,1,0),G4(1,0,0),G5(0,1,1),G6(1,0,1),G7(1,1,0),G8(1,1,1),進而可求得各均衡點所對應的 Jacobian矩陣特征值,如表4。

表4 各均衡點對應的Jacobian矩陣特征值

根據李雅普諾夫判別法可知,當雅克比矩陣的所有特征根符號全為負時,該均衡點是穩定點。分別對8個均衡點的三個特征值進行分析,可確定各均衡點的穩定性,以下將進行分情況討論。

情形1:當nCs

情形2:當nCs

情形3:當Efs-πRsmax{θEt-(β-α)Rd,Ed1},Cp1

情形4:當Es1

情形5:當nCsmax{Efd-ωRd,Ed1},Ed1-Efd+(1+ω)Cp2-(P2-P1)K

情形6:當nCs>max{Efs-πRs,Es1},mCdmax{(1+β)Cp2-Et-Ep+Ed1+Es1-(P2-P1)K,Es1-Efs+(1+π)Cp2-(P2-P1)K}時,G6(1,0,1)為博弈系統的演化穩定點(ESS點),其所對應的演化穩定策略為:資源供給方參與,資源需求方不參與,平臺提供優化服務。

情形7:當nCs>max{Efs-πRs,Es1},Efd-ωRd>mCd>Ed1,Cp1

情形8:當nCs>max{(1-θ)Et-(β-λ)Rs,Es1},mCd>max{θEt-(β-α)Rd,Ed1},Cp1>max{(1+β)Cp2-Et-Ep+Ed1+Es1-(P2-P1)K,Es1-Efs+(1+π)Cp2-(P2-P1)K}時,G8(1,1,1)為博弈系統的演化穩定點(ESS點),其所對應的演化穩定策略為:資源供給方參與,資源需求方參與,平臺提供優化服務。

根據均衡點特征值取值狀態對應8種情形,將具體情況在表5中進行匯總。

表5 各均衡點對應雅克比矩陣特征值的符號判斷

2.政府補貼供應鏈企業情境

根據式(13)、式(14)和式(15),能夠求出政府補貼供應鏈企業情境的博弈系統雅克比矩陣J2。

由雅克比矩陣計算結果可得Fx(x,y,z)、Fy(x,y,z)、Fz(x,y,z)表達式,分別令Fx(x,y,z)=0,Fy(x,y,z)=0,Fz(x,y,z)=0,求得資源需求方和工業互聯網平臺在博弈過程中存在8個純策略均衡點,分別為G1(0,0,0),G2(0,0,1),G3(0,1,0),G4(1,0,0),G5(0,1,1),G6(1,0,1),G7(1,1,0),G8(1,1,1)。將上述8個純策略均衡點分別帶入系統的雅克比矩陣可求得各均衡點所對應的Jacobian矩陣特征值,如表6所示。

表6 各均衡點對應Jacobian矩陣特征值

類似政府補貼平臺情境,對政府補貼供應鏈企業情境時資源供需雙方和工業互聯網平臺在博弈過程的8個純策略均衡點的三個特征值進行分析,可得到8種不同的情形。將其具體情況進行匯總,如表7所示。

表7 各均衡點對應雅克比矩陣特征值符號判斷

二、數值實驗

(一)研究方法與參數賦值

為研究政府不同補貼政策對博弈系統演化的影響,采用Matlab軟件進行數值實驗。依據參數賦值方法[12-14]并考慮博弈主體之間不同因素變化發生相互作用進行如表8所示的賦值。通過數值實驗對演化穩定狀態進行分析、驗證系統穩定性,研究分析政策補貼不同情境對系統演化結果的影響。

表8 參數賦值情況

(二)博弈系統ESS影響因素數值實驗

本文區分政府補貼企業和補貼平臺兩種情境進行參數賦值,對三方博弈模型進行了博弈主體初始策略演化分析實驗和博弈系統演化路徑分析實驗。結果顯示:博弈主體初始策略會影響系統演化結果,當把博弈三方主體的概率初始策略均設定為0.5時,可消除博弈主體策略初始概率值對系統演化結果的影響;實驗驗證了模型的穩定性和有效性,受限于文章篇幅,不具體呈現。在博弈初始概率值為0.5和博弈模型有效穩定性的前提下進行系統ESS影響因素數值實驗,具體如下:

1.服務費分攤系數對系統演化結果的影響

為研究服務費分攤系數θ在引入政府補貼后對系統演化結果的影響,在其他參數一定的條件下,令θ分別取值為0.3、0.4、0.5、0.7、0.8進行博弈主體策略選擇演化數值實驗分析。政府補貼平臺情境和政府補貼企業情境數值實驗結果如下。由圖1中(a)可知,隨著θ的增大,θ存在兩個臨界值θ1和θ2決定系統演化穩定的不同狀態,臨界值θ1位于0.3～0.4之間,臨界值θ2位于0.7～0.8之間;當θ<θ1時,資源需求方參與平臺提供的優化服務,資源供給方不參與,系統演化穩定于均衡點G5(0,1,1)。當θ1<θ<θ2時,平臺提供優化服務且資源供、需雙方均參與,系統演化穩定于均衡點G8(1,1,1)。當θ2<θ時,資源供給方參與平臺提供的優化服務,資源需求方不參與,系統演化穩定于均衡點G7(1,0,1)。由圖1中(b)可知,隨著θ的增大,系統演化均穩定于均衡點G8(1,1,1),資源供、需雙方均參與平臺提供的優化服務,且θ為0.5時,資源供、需雙方策略選擇相對一致,且雙方正向趨近穩定策略參與平臺優化服務。

經過實驗結果對比分析,若是對服務費分攤系數這一影響因素阻礙了優化式供應鏈協同的實現,政府補貼企業的效果較優。因為政府補貼企業通過擴大資源供、需雙方對服務費分攤系數的可接受范圍,提升了供、需雙方策略選擇參與優化服務的可能性,促進了優化式供應鏈協同的實現。

2.平臺增值服務系數對系統演化結果的影響

為研究平臺增值服務系數β在引入政府補貼后對系統演化結果的影響,在其他參數一定的條件下,令β分別取值為0.13、0.23、0.35、0.43、0.63、0.73進行系統演化數值實驗。政府補貼平臺情境和政府補貼企業情境數值實驗結果如下圖所示。由圖2中(a)可知,隨著β值的增大,存在臨界值決定系統演化穩定的不同狀態。臨界值β1位于0.23～0.35之間,當β<β1時,平臺提供優化服務,資源供給方不參與而需求方參與,系統演化穩定于均衡點G5(0,1,1),且在此區間內,平臺提供優化服務的概率隨著β值增大而增強。當β>β1時,平臺提供優化服務,資源供、需方均參與,系統演化穩定于均衡點G8(1,1,1),且在此區間內,隨著增值服務系數的逐漸增加,平臺提供優化服務的概率逐漸降低。由圖2中(b)可知,隨著的增大,存在兩個臨界值β1、β2決定系統演化穩定的不同狀態,臨界值β1位于0.23～0.35之間,臨界值β2位于0.63～0.73之間。當β>β1時,此時平臺提供優化服務,資源供給方不參與而資源需求方參與,系統演化穩定于均衡點G5(0,1,1)。當β2>β>β1時,此時平臺提供優化服務,資源供、需方都參與,系統演化穩定于均衡點G8(1,1,1)。且在此區間內,隨著值的增大,平臺選擇優化服務的概率逐漸降低。當β>β2時,平臺選擇提供普通服務,資源供、需方都選擇參與,演化穩定于均衡點G7(1,1,0)。

圖2 增值服務系數β影響示意圖

經過實驗結果對比分析,若是增值服務系數阻礙了供應鏈協同的實現,通過政府補貼能有效地進行改善。一是當資源供需方選擇參與優化服務的積極性不夠,即增值服務系數較低,不足以為資源供、需方帶來可圖的收益時,政府補貼企業模式能有效調動企業參與優化服務的積極性,促進實現優化式供應鏈協同。二是當增值服務系數過高,政府補貼平臺能緩解平臺方的增值成本壓力,提供優化服務,促進優化式供應鏈協同。

3.資源供給方搭便車效應對系統演化結果的影響

在其他參數一定的條件下,以平臺協同賦能不同水平β值為背景,觀察資源供給方的搭便車效應對系統演化結果的影響,令β分別取值為0.23、0.35,λ為0.1、0.15進行政府補貼兩種情境演化數值實驗。政府補貼平臺情境數值實驗結果示意圖如圖3中(a),政府補貼企業情境數值實驗結果如圖3中(b)。由圖3(a)可知,當β=0.23,λ=0.1和λ=0.15時,系統演化穩定于均衡點G5(0,1,1)。當β=0.35,λ=0.1和λ=0.15時,系統演化穩定于均衡點G8(1,1,1)。由圖3中b圖可知,當β=0.23,λ=0.15時,系統演化穩定于均衡點G5(0,1,1)。當β=0.35,λ=0.1和λ=0.15以及β=0.23,λ=0.1時,系統演化穩定于均衡點G8(1,1,1)。實驗結果表明,當增值服務系數與供給方搭便車效應相差較小且增值服務系數較低時,資源供給方采取搭便車策略。此時,資源需求方參與平臺提供優化服務而供給方不參與。

圖3 搭便車效應λ影響示意圖

經過實驗結果對比分析,若是資源供給方搭便車效應阻礙了優化式供應鏈協同的實現,政府補貼企業的效果較優。通過補貼資源供給方,提高了資源供給方參與優化服務的收益,提升其策略選擇參與優化服務的可能性,促進了優化式供應鏈協同的實現。

4.資源需求方搭便車效應對系統演化結果的影響

在其他參數一定的條件下,以平臺協同賦能不同水平的β值為背景,觀察資源需求方的搭便車效應α對系統演化結果的影響,令β分別取值為0.2、0.3、0.35,α為0.1、0.15、0.2進行演化數值實驗。政府補貼平臺系統數值實驗結果如示意圖4(a),政府補貼企業系統數值實驗結果如示意圖4(b)。

圖4 搭便車效應α影響示意圖

由圖4中(a)可知,當β=0.2,α=0.1時,系統演化穩定于均衡點G5(0,1,1)。當β=0.2,α=0.15和β=0.3,α=0.2時,系統演化穩定于均衡點G6(1,0,1)。當β=0.3,α=0.15和β=0.35,α=0.1時,系統演化穩定于均衡點G8(1,1,1)。演化結果表明,當平臺增值服務系數較低時資源需求方的搭便車效應效果較好時,資源需求方采取搭便車行為。由圖4中(b)可知,當β=0.2,α=0.1時,系統演化穩定于均衡點G5(0,1,1)。當β=0.3,α=0.15、0.2和β=0.35,α=0.1時,系統演化穩定于均衡點G8(1,1,1)。當β=0.2,α=0.15時,y、z采用混合策略,博弈系統處于不穩定狀態。演化結果表明,資源需求方的搭便車效應是平臺增值服務系數較低,且資源需求方搭便車效應較好時,促使其采取搭便車策略。

經過實驗結果對比分析,若是資源需求方搭便車效應阻礙了優化式供應鏈協同的實現,政府補貼企業的效果較優。政府補貼企業情境,提高了資源需求方參與優化服務的收益,提升其策略選擇參與優化服務的可能性,促進了優化式供應鏈協同的實現。

5.服務費對系統演化結果的影響

通過改變優化服務費Et,研究優化服務費對系統演化結果的影響,在其他參數一定的條件下,令Et分別取值為20、26、32、38進行系統演化數值實驗。政府補貼平臺情境系統數值實驗結果如圖5中(a),政府補貼企業情境系統數值實驗結果如圖5中(b)。由圖5中(a)可知,在一定取值范圍內,隨著Et逐漸增加,系統演化先后穩定于均衡點G7(1,1,0)、均衡點G5(0,1,1)。即,當優化服務費逐漸增加,資源需求方穩定策略選擇于參與平臺優化服務,隨著優化服務費的增加,平臺方由提供普通服務策略調整為提供優化服務,但,資源供給方搭便車概率逐漸增大并產生搭便車行為,與此同時,平臺通過市場觀察到資源供給方的參與概率降低,平臺提供優化服務的概率也降低。但,鑒于資源需求方的參與,平臺盡管提供優化服務的概率降低,最終并未調整策略。由圖5中(b)可知,在一定取值范圍內,隨著逐漸增加,平臺提供優化服務的概率逐漸提高,資源供給方選擇參與的概率逐漸降低,系統演化先后穩定于均衡點G8(1,1,1)和均衡點G5(0,1,1)。結果表明,當增值服務費逐漸增加,平臺提供優化服務的概率逐漸增大,資源供給方面對平臺優化服務由選擇參與調整為不參與,資源需求方選擇參與。

圖5 增值服務費Et影響示意圖

經過實驗結果對比分析,若是增值服務費阻礙了優化式供應鏈協同的實現,通過政府補貼平臺后,能有效降低平臺提供優化服務的增值服務費最低門檻,緩解平臺提供優化服務的成本壓力,通過穩定資源供、需方的策略選擇優化服務,促進實現優化式供應鏈協同。但,如果此時政府補貼企業,將催生資源供給方的搭便車行為,不利于實現供應鏈協同。

6.平臺優化服務基礎成本對系統演化結果的影響

通過改變平臺優化服務基礎成本Cp2,研究其在政府補貼兩種情境中對系統演化結果的影響。在其他參數一定的條件下,令Cp2分別取值為13、15、17、19進行系統演化分析。政府補貼平臺博弈系統數值實驗結果如圖6中(a),政府補貼企業情境系統演化數值實驗結果如圖6中(b)。

圖6 優化服務成本Cp2影響示意圖

由圖6中(a)可知,隨著優化服務的成本增加,平臺提供優化服務的概率逐漸減小,并未調整策略,但博弈系統均演化穩定于均衡點G8點(1,1,1),即平臺提供優化服務,資源供需方參與。由圖6中(b)可知,隨著平臺優化服務基礎成本逐漸增加,平臺提供優化服務的概率逐漸變小,直至調整策略提供普通服務,系統演化穩定于均衡點G7點(1,1,0)。當提供優化服務的成本超過一定的臨界值時,平臺不提供優化服務。經過實驗結果對比分析,發現優化服務成本改變了供應鏈協同的實現方式。通過政府補貼平臺能有效推動平臺提供優化服務,使普通式供應鏈協同轉換為實現優化式供應鏈協同。

7.平臺普通服務成本對系統演化結果的影響

通過改變平臺普通服務成本Cp1,研究其在政府補貼兩種情境中對系統演化結果的影響。其他參數一定的條件下,令Cp1分別取值為2、4、6、8進行系統演化數值實驗。政府補貼平臺情境的系統演化實驗結果如示意圖7中(a),政府補貼企業情境系統的演化實驗結果如示意圖7中(b)。

由圖7(a)和圖7(b)可知,隨著Cp1取值逐漸增加,存在一個臨界值改變系統演化穩定狀態,即系統由演化穩定于均衡點G7(1,1,0)轉變為均衡點G8(1,1,1)。普通服務成本Cp1的增加,正向促進平臺策略選擇優化服務,反向促進平臺策略選擇普通服務,穩定資源供、需方策略選擇參與。當普通服務成本Cp1小于臨界值時,有助于實現普通式供應鏈協同。當普通服務成本Cp1大于臨界值時,促進實現優化式供應鏈協同。政府補貼兩種情境表現無明顯區別。

8.成本節約系數對系統演化結果的影響

通過改變成本節約系數n、m,研究其在政府補貼兩種情境中對系統演化結果的影響。在其他參數一定的條件下,令n、m分別取值為0.15、0.2、0.25、0.3進行系統演化實驗。政府補貼平臺情境中的系統演化實驗結果如示意圖8(a),政府補貼企業情境中的系統演化實驗結果如示意圖8(b)。

圖8 成本節約系數n、m影響示意圖

圖8中(a)和(b)可知,隨著成本節約系數逐漸增大,博弈系統由演化穩定于均衡點G1(0,0,0)調整為演化穩定于均衡點G8(1,1,1)。成本節約系數正向促進資源供、需方參與優化服務,實現優化式供應鏈協同。由于博弈主體之間策略選擇存在相互學習,通過觀察其他策略主體的選擇,博弈主體會優化自己的策略,實現相對較好的收益。政府補貼平臺情境提升了平臺方提供優化服務的積極性。

三、結論

得出的主要研究結論為:(1)政府補貼企業對服務費分攤系數、搭便車效應影響工業互聯網平臺賦能供應鏈協同的實現具有改善作用。(2)政府補貼平臺對服務費影響工業互聯網平臺賦能供應鏈協同的實現具有改善作用。若是因服務費影響平臺賦能供應鏈協同,只能采取政府補貼平臺的模式,促使平臺降低服務費,進而提升資源供、需方參與平臺服務的積極性。因為,政府補貼企業情況下會催生供應鏈企業搭便車行為,破壞實現的供應鏈協同。(3)政府補貼企業和政府補貼平臺對增值服務系數、成本節約系數影響工業互聯網平臺賦能供應鏈協同適用的實現均具有改善作用。(4)政府補貼兩種情境均對普通成本影響工業互聯網平臺賦能供應鏈協同無效果。政府補貼平臺對優化服務基礎成本的影響主要是調整了工業互聯網平臺賦能供應鏈協同的模式,由普通式供應鏈協同調整為優化式供應鏈協同。