农产品价格博弈模型及政府监管效果仿真

黄建华 王 莉

(福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116)

农产品价格博弈模型及政府监管效果仿真

黄建华 王 莉

(福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116)

通过打击农产品交易过程中的恶意压价行为、维护市场秩序，同时建立合理的农产品保护价收购机制和价格补贴机制，对于保护农户利益和维护农产品交易市场秩序具有重要意义。以演化博弈理论为基础，探讨渠道商和农户之间的农产品交易的演化博弈问题，结果表明：渠道商选择“恶意压价”策略的概率，随交易规模的加大而增加，随惩罚力度的增加而减小。因此，政府不仅需要提升监管概率，更应该加大对违法行为的惩罚力度。政府保护价收购政策对于保护农户的基本利益具有重要意义，但是，如折价系数过高，农户会选择直接将农产品卖给政府。因此，不合理的折价系数可能会扰乱正常的市场秩序。

政府监管; 保护价收购; 演化博弈模型; 仿真分析

引言

我国是农业大国，农村人口众多，农产品生产和销售问题涉及广大农民的切身利益和城乡居民的生活供给。但是，当前我国的农业生产还是以个体农户为主导，经营规模小且分布分散，难以实现生产的专业化和规模化。农户一方面由于信息不对称，生产带有极大的盲目性；另一方面还要面对气候多变、自然灾害、市场需求不足、价格波动等外部风险。这些决定了我国农民在农产品供应体系中处于相对弱势的地位。为了有效保护广大农民的切身利益，近年来我国政府相继出台了多项惠农政策，2004-2017年连续14年的中央一号文件均聚焦“三农”问题。此外，我国政府还相继出台了保护价收购、价格补贴等多种针对性的保护措施，2014年以来，中央财政相继对东北三省和内蒙古地区的大豆、新疆地区的玉米进行过目标价补贴。

近年来，有关农户博弈的文献比较关注我国农户在农产品供应体系中的弱势地位，研究焦点也集中在探讨如何改善农户地位和保护农民利益。比如：耿羽发现农户与地方政府在农地产权制度改革过程中存在博弈关系，农户在博弈中处于弱势地位[1]；涂国平认为在公司和农户的合作过程中存在违约博弈的现象，并指出“公司+农户+期货”的运作模式可以有效降低企业的违约概率[2]；刘磊构建了超市与农民专业合作社之间的Stackelberg博弈模型，指出博弈主体之间的合作能有效降低成本[3]；何小洲认为，在低碳农业推广博弈中，政府采取补贴和碳税返还等措施有助于鼓励农业企业和农户实行低碳生产[4]；Chen J.T.,Liu T.均认为，农户之间的相互协作可以有效降低农产品生产和销售过程中的风险。[5][6]此外，国内外不少研究成果均认为，政府对市场进行监管和干预具有必要性。浦徐进等、张国兴等不仅论述了政府对市场进行约束和监管的重要性，还证明了在监管博弈中，政府针对市场不法行为的处罚额度会影响博弈的演化稳定策略。[7][8]我国政府针对农产品交易市场中农户的弱势地位所提出的惩罚不法行为并采取保护价收购的政策，在已有的文献中较少涉及。研究方法来看，演化博弈理论[9][10][11]有限理性假设以及通过对种群遗传、变异的模拟和自然选择、优胜劣汰机制设定，能更加客观地描述农户在农产品交易市场的行为和特征。因此，本文以农户和农产品渠道商为研究对象，应用演化博弈理论分析不同的监管策略对农户与渠道商博弈结果的影响。

一、政府监管环境下的农产品交易演化博弈模型

我国政府对农产品交易市场的监管，通常涉及两个方面，一方面是对农产品商贩不法行为的惩罚和打击，另一方面则是政府在农产品市场价格过低或者农产品市场销售困难时直接或是委托相关企业对其进行保护价收购。基于此，本研究构建在政府监管下的农产品交易博弈模型。

(一)符号及假设

假设1：在渠道商和农户两者之间的博弈中，渠道商选择恶意压价的概率为x，农户选择销售的概率为y(0≤x,y≤1)。

假设2：在政府监管的市场环境下，对于渠道商的恶意压价行为，政府对渠道商处罚金π，并将恶意压价的获利部分(p-pr)退还给农户。

假设3：对于在农产品交易市场上无法成交的农产品，政府按照折价系数θ对其进行统一收购。

假设4：对于无政府监管的农产品交易市场，不考虑对恶意压价行为的惩罚，也不考虑对无法成交的农产品进行保护价收购。

演化博弈模型中的参数符号及其含义见表1。

表1 模型各参数及其含义

参数符号含义cn农产品边际生产成本c0农户固定经营成本q农户的农产品产量p渠道商正常收购报价pr渠道商收购恶意报价(pr

(二)演化博弈收益矩阵及复制动态方程

构建渠道商与农户博弈的收益矩阵如表2。

表2 监管条件下渠道商与农户博弈的收益矩阵

假设此模型中，渠道商压价与不压价的概率分别为x和1-x，农户销售与不销售的概率分别为y和1-y，其中0≤x,y≤1。

U1x=y[(p0-pr)q-cq-π]+(1-y)·(-cq-π)=yp0q-yprq-cq-π

U2x=y[(p0-p)q-cq]+(1-y)·-cq=yp0q-ypq-cq

U1y=x[(pr-cn)q-c0]+(1-x)[(p-cn)q-c0]=xprq+pq-cnq-c0-xpq

U2y=x[(θp-cn)q-c0]+(1-x)[(θp-cn)q-c0]=θpq-cnq-c0

渠道商种群的复制动态方程为：

(三)演化策略及均衡解分析

根据上述计算内容可以获得动态复制方程式(1)：

方程(1)表明，当x=0,1或者y*=π/(p-pr)q时，渠道商物种中选择恶意压价策略的种群规模是稳定的。同理，当y=0,1或者x*=(1-θ)p/(p-pr)时。农户物种中选择销售策略的群体规模是稳定的。博弈均衡点可依据雅各比矩阵获得。

根据雅各比矩阵的局部稳定分析法对这5个均衡点进行稳定性分析，结果如表3所示。

表3 均衡点稳定性判别

根据均衡点稳定性判别表可知，当π>(p-pr)q时，演化相位图见图1；当π<(p-pr)q，(1-θ)pq>π，且(θp-pr)q>π时，演化相位图见图2。

由图1可知，当政府罚金大于渠道商恶意压价所得时(π>(p-pr)q)，渠道商将倾向于选择市场正常价收购。此时，农户选择销售策略。

由图2可知，π<(p-pr)q,(1-θ)pq>π,(θp-pr)q>π时，渠道商选择恶意压价策略，农户选择销售策略为演化稳定点。

图1 π>(p-pr)q时，农户与渠道商博弈演化相位图

图2 π<(p-pr)q,(1-θ)pq>π,(θp-pr)q>π时农户与渠道商博弈的演化相位图

二、农产品交易演化博弈及政府监管效果仿真

以吉林省榆林地区某市场玉米销售数据(数据来源：http://www.chinagrain.cn/dadou)为例。农产品产量q=15000 kg，农产品市场价p=4.5元/kg，农产品边际生产成本Cn=3.0元/kg，农户固定经营成本按C0=10000元/年；经销商固定经营成本Cq=10000元，经销商农产品售出价p0=5.0元/kg，经销商的恶意压价报价pr=3.8元/kg；政府对渠道商恶意压价行为处罚金π=10000元，政府监管成本Cj=20000元，政府保护价收储的折价系数取θ=0.7。

(一)政府罚金额度对渠道商策略及演化稳定点的影响

分别取政府罚金π=0.5万元、π=2万元及π=2.5万元进行模拟仿真，渠道商的进化稳定策略随罚金额度大小而改变(见图3)。当政府罚金π=0.5万元时，渠道商通过恶意压价获取的额外收益大于政府罚金，渠道商选择恶意压价策略的概率稳定在1；当罚金额度为π=2万元、π=2.5万元时，渠道商通过恶意压价的非法所得不足以抵消政府罚金，此时，渠道商选择恶意压价策略的概率稳定在0。说明只有足够的惩罚力度才能保证监管的有效性。

图3 罚金额度π对渠道商策略影响的模拟仿真

(二)政府保护价收购的折价系数对农户策略的影响

仿真结果表明，政府保护价收购的折价系数将影响农户的策略选择。根据图4的仿真模拟结果，折价系数取θ=0.8时，农户选择不销售策略的概率稳定在1，即农户拒绝将农产品销售给渠道商，而是将其卖给政府；折价系数取θ=0.5、θ=0.3时，农户选择将农产品出售给渠道商的概率稳定在0。表明当渠道商恶意压低农产品价格，使得交易价格低于政府的保护价时，农户将选择将农产品销售给政府。若政府的保护价高于市场正常交易价格，农户将农产品直接卖给政府，农产品市场将没有农产品可交易；保护价设置过低，则无法有效保障农户的利益。因此，农产品保护价的合理设置，对于农产品市场的正常秩序具有重要意义。

图4 政府收购折价系数θ对渠道商策略影响的模拟仿真

三、结论

通过打击农产品交易过程中的恶意压价行为、维护市场秩序，同时建立合理的农产品保护价收购机制和价格补贴机制，对于保护农户利益和维护农产品交易市场秩序具有重要意义。本文以演化博弈理论为基础，探讨了渠道商和农户之间的农产品交易的演化博弈问题，并获得了以下重要结论：

(1)渠道商选择“恶意压价”策略的概率，随交易规模的加大而增加，随惩罚力度的增加而减小。因此，政府不仅需要提升监管概率，更应该加大对违法行为的惩罚力度。

(2)政府保护价收购政策对于保护农户的基本利益具有重要意义，但是，当折价系数过高，农户会选择直接将农产品卖给政府。因此，不合理的折价系数可能会扰乱正常的市场秩序。

我国以个体农户为主体的分散式农业生产经营模式，可能在未来相当长的一段时间内还存在，而对于弱势农户所表现出的风险厌恶心理及其对博弈解的影响，有待进一步研究。

注释：

[1] 耿 羽:《征地拆迁过程中的政府—农民博弈机制分析》，《中国乡村发现》2014年第6期。

[2] 涂国平、冷碧滨：《基于博弈模型的“公司+农户”模式契约稳定性及模式优化》，《中国管理科学》2010年第3期。

[3] 刘 磊、乔 忠、刘 畅：《农超对接模式中的合作博弈问题研究》，《管理工程学报》 2013年第4期。

[4] 何小洲、 汤 婉、 彭 勇：《低碳农业推广过程中相关利益主体的演化博弈分析》，《西北农林科技大学学报》(社会科学版)2016年第1期。

[5] Chen J. T.,“Game Theory Analysis of Farmers Cooperation Behavior in China”，JournalofAppliedSciences, vol.17,no.113(2013), pp. 3411-3415.

[6] Liu T. ,“Game Analysis and Countermeasure on Increasing Prices of Agricultural Products under Triple Supply Chain”，AsianAgriculturalResearch, vol.3,no.10(2011), pp.46-49.

[7] 浦徐进、吴 亚、路 路、 蒋 力：《 企业生产行为和官员监管行为的演化博弈模型及仿真分析》，《中国管理科学》2013年第21期。

[8] 张国兴、张绪涛、程素杰、 柴国荣等：《节能减排补贴政策下的企业与政府信号博弈模型》，《中国管理科学》 2013年第4期。

[9] Taylor P. D., Jonker L. B.,“Evolutionary stable strategies and game dynamics”，MathematicalBiosciences, vol.40,no.78(1978), pp.145-156.

[10] Ji P., Ma X., Li G. ,“Developing green purchasing relationships for the manufacturing industry: An evolutionary game theory perspective”，InternationalJournalofProductionEconomics, no.166(2015), pp.155-162.

[11] Benndorf V., Martínez-Martínez I., “Normann H T. Equilibrium selection with coupled populations inhawk-dove games: Theory and experiment incontinuous time”，JournalofEconomicTheory, no. 165(2016),pp. 472-486.

2017-06-27

国家社会科学基金一般项目(13BGL059)； 福建省社科研究基地重大项目(FJ2015JDZ029)。

黄建华， 男， 江西上高人， 福州大学经济与管理学院副教授， 博士;王 莉， 女， 安徽毫州人， 福州大学经济与管理学院硕士研究生。

F224. 32; F304. 3

A

1002-3321(2017)05-0057-05

[责任编辑：黄艳林]