基于共享平台的信任博弈模型及演化稳态

胡玉霞

（黎明职业大学，福建 泉州 362000）

引言

以网络平台为依托，以商品或服务使用权分享为主要行为特征的共享经济模式逐渐成为创新经济发展新潮流。近年来，共享经济应用基本覆盖主要生活领域，如交通出行、房屋住宿等。共享经济提升闲置社会资源利用效率，增加社会成员交互机会，在社会资源存量不变或增量很小的情况下，扩大经济价值总规模。

制约共享经济发展影响因素主要包括产权问题、消费标准化和信任机制问题。其中，信任问题直接关乎共享经济健康发展。相较于传统经济模式，共享经济存在更为严重的信息不对称现象，增加交易双方逆向选择和道德风险。由于共享经济仍处于起步阶段，征信制度尚不完善，交易过程难以有效监督，更易出现信任危机，使得共享平台交易双方不仅没有实现效益最大化，反而带来更多经济损失，同时增加经济社会个体不信任，阻碍社会经济发展。因此，本文以共享平台为背景，建立多参与人的两阶段重复信任博弈模型，研究惩罚机制对共享平台交易者信任机制的影响及信任演化，为共享经济信任机制建设和运行提供理论依据。

一、信任与信任研究进展

信任作为一项社会资本，在经济社会发展过程中具有重要推动作用。信任研究源于20世纪50年代，信任是个体（或群体）在面对结果不确定事件时，对其他个体或群体发生符合自己期望的行为或结果的心理预期或行为倾向，具有明显的非理性特征，因此早期信任研究主要集中在社会学、心理学等领域。直到20世纪80年代，才陆续有经济领域研究者意识到在信任这种看似非理性行为背后，其实仍然体现理性分析计算。学者开始借用经济计量分析、博弈分析、经济实验分析等方法研究信任产生、维持和演化机制。

（一）信任研究的BDM模型

信任博弈参与双方存在行动时间的不同步性，信任博弈分析大都采用多阶段博弈模型，Berg.J,Dickhaut,McCabe（简称为BDM模型）提出两阶段信任博弈模型，为后续信任博弈研究提供范式[1]。BDM的研究包含两个部分：实验研究和理论分析。在实验研究中，实验主持人首先将被试随机划分为发送者和需求方。实验分为两个阶段：第一阶段；实验主持人首先支付给发送者一定费用x，并要求发送者把其中一部分y赠送给需求方，0＜y＜x。然后进入第二阶段，实验主持人把发送者赠送费用的3倍交给需求方，需求方将决定返还给发送者Z，0＜Z＜3y。试验中，发送者和需求方存在信息不对称，在第二阶段如果发送者赠送给需求方y，那么实验主持人将交给需求方3y。但是，需求方不知道，实验主持人会放大3倍，而认为是发送者赠送给自己。

在理论分析中，BDM采取传统博弈分析方法，假定参与人完全理性，在经济利益最大化驱使下最优化选择。得到模型最终均衡结果为（不赠送，不回赠），即发送者不赠送，最终支付获得所有x，需求方没有收到任何赠送，支付为0。

BDM比较实验和理论分析结果，认为实践中参与人不完全理性，对传统经济学参与人完全理性的假定提出质疑。

（二）信任研究的发展

1.参与人特征、偏好对信任行为的影响。BDM

对信任实验与理性分析结果存在较大偏差，使得研究者对参与者完全理性的假定提出质疑，因此在后续很多信任博弈实验中，研究者均将参与者假定为有限理性，着重考虑参与人自身特征及偏好对信任行为产生的影响。研究者通过比较实验结果差异，分析不同因素对被试“信任”和“被信任度”的影响，并获得丰硕研究成果。如Midlarsky等对不同年龄被试开展实验，结果表明年长被试比年轻被试更愿提供信任[2]；Cox等对具有不同财富的被试开展实验研究，发现拥有更多财富的被试更愿意提供信任[3-4]。Nancy R等就不同性别的被试开展实验，认为女性比男性更容易信任[5]。

2.信任机制研究。随着互联网技术进步，信息传播速度不断加快，社会群体中微观个体的选择和聚合行为对宏观层面的社会网络演变产生不可忽视的影响。社会网络中个体之间之所以发生实质性交互连接，主要是信任机制发生作用的结果。因此，在了解社会网络特性基础上，通过分析社会网络中个体行为动机、群体聚合的原理和效应，了解社会网络中信任机制及其演化特点，对相关行业发展趋势预测和危机管理有重要意义。研究者认为，网络结构和网络信息传播路径等因素也会对信任结果产生不可忽视的影响。Alessandra Cassar等首次分析在三个节点形成的网络结构和拥有信息程度对参与人信任和信任度的影响[6]。Manuel C等通过实验分析共享经济环境下人群的信任变化，首先给定不同策略群体初始比例，然后改变支付矩阵参数，度量不同支付条件下不同策略群体变化趋势[7]。鉴于网络复杂性，目前的研究在数量和深度上仍存在局限性。

综上所述，信任研究成果主要集中在参与人自身因素对信任博弈结果的影响，较少研究者考虑被试网络环境和信息传播对被试行为的影响，特别是以下两个方面：第一，从进化博弈角度研究网络参与者之间动态博弈关系：现实网络中个体行为具有自主性、可变性和适应性，其在与其他个体博弈过程中不断学习、协同进化。第二，缺乏网络化环境下信任博弈研究。特别是网络结构、网络环境对信任博弈中参与者的行为影响。因此，本文基于共享经济的信任博弈模型，重点研究惩罚机制对共享平台信任机制运行的影响，研究结果可为共享平台机制建设提供参考。

二、共享平台特征与信任建立机制

（一）共享平台的特征

共享经济平台（以下简称为共享平台）是人们在共享经济模式下交换资源信息、共享资源获取报酬和服务，以互联网为媒介，具有一定社会基础设施功能的交易平台，是连接社会资源供需双方的纽带，是共享经济模式实施的重要载体。共享平台具有如下特征：

1.虚拟化。共享平台是基于互联网技术和现代通讯技术搭建的平台，供给方将闲置资源信息上传到网络，形成资源供给信息池，需求方根据需求寻找匹配方并交换信息。与传统交易平台不同，双方信息交换于虚拟网络中，共享平台的虚拟性增加交易双方信息不对称性，导致信用问题产生。

2.连接机制的去中介化。共享平台是去中介和再中介化的虚拟组织。削弱传统中介机构职能的同时，又重构本身再中介功能，形成资源共享新平台。传统电子商务平台的中介职能体现在一对多的连接机制，而共享平台则重构多对多立体连接机制，形成立体交易网络。因此共享经济中会产生更多更严重的信任问题。

3.可控性。尽管共享平台是虚拟性的网络平台，但仍然可通过建立一定机制有效约束交易双方行为。如建立信任机制规避需求方逆向选择问题和供给方道德风险问题。表明共享经济中信任问题并非无解，共享平台建设者和管理者可通过挖掘共享经济模式中参与人信任影响因素，建立共享平台信任机制，有效减少信任问题。

（二）共享平台信任建立机制

信任机制建设和完善是共享经济可持续发展的核心。本文借鉴谢雪梅、石娇娇共享信任机制基本框架，结合共享平台特征改进框架[8]。共享平台信任机制建立分为两个部分：初始信任形成和持续信任建立。初始信任形成主要依赖外部条件，如包括法律法规、政府监管在内的共享环境，包括平台声誉、安全性、易用性的共享平台，以及共享资源口碑等。持续信任则产生于消费者对同一供给方共享资源的再次使用，主要取决于共享资源历史体验效果和该共享资源对老顾客的定价优惠等[9]。持续信任形成的评价会提升共享平台声誉和共享资源口碑，对其他消费者初始信任产生影响。持续信任既受共享资源质量或体验效果影响，也受其他消费者信息反馈影响。具体信任机制建立如图1所示。

图1 共享平台信任建立机制

三、模型基本假设与构建

（一）问题描述

共享平台借由共享资源提供者（以下简称为供给方）和共享资源使用权需求者（简称为需求方）之间的互动运行，共享平台信任因交易行为发生而产生，并随交易发生信息变化而变化[10]。为便于理解，本文将供给方发布资源作为交易行为的开始。首先，供给方提供资源，并将资源价格、使用状态等信息上传至平台；然后，需求方综合判断后选择消费并支付预定价格；最后交易双方反馈资源提供和使用情况，交易行为结束。

在交易过程中，供给方可选择决定是否做“值得信任的资源提供者”。供给方如果选择做“值得信任的资源提供者”，便会提供真实的资源信息，即提供资源使用价值不低于资源标注价格，通常需求方正常消费这样的资源后会给予供给方积极评价，共享平台后续消费者看到积极评价后会增加供给方信任度[11]。供给方有动机选择不做“值得信任的资源提供者”，提供不真实的资源信息，即提供的资源使用价值小于标注价格，供给方在交易中可以获得较高一次性利润，但是这种情况下，需求方会给予负面评价，其他消费者对该供给方信任度降低，会影响资源后期交易，增加供给方交易难度及沟通成本、降低成交价格（一般低于资源的实际使用价值）等。同样，需求方也面临两种行为选择，并可决定是否做“诚实的资源消费者”。如果选择做诚实的资源消费者，则不会过度使用资源，且不会造成资源浪费，在交易结束时，供给方会给予正面评价，增加需求方信任度。反之，如果需求方过度使用资源，造成资源浪费，供给方会给予负面评价，对需求方后续交易成本产生影响。

（二）模型的基本假设

假设1：供给方和需求方均是理性决策者，且在共享平台交易中交易次数不少于两次。

假设2：供给方有“赠送“的意愿。考虑共享平台资源竞争性，供给方提供真实资源信息时，为表示自身值得信任，常常会主动让利，即标注价格低于资源使用价值，将价值与价格差作为信任载体“馈赠”给需求方，相当于供给方将正常部分利润“赠送“给需求方，需求方在交易中将获得额外收益，如增加效用等。供给方也可选择“不赠送”，即将标注价格等于资源使用价值，若交易成功，供给方则获得正常利润，需求方不会获得额外收益。因此，供给方策略集为（赠送，不赠送），赠送是提供信任的外在表现。

假设3：需求方在使用资源时，具有快速判断资源真实价值的能力，且有“回赠”动机。如果资源价值超出供给方提供价格，则心理效用增加。此时需求方可以选择“回赠”，如对资源增加投资，提供额外维护等，即需求方将自己的效用转化为其他形式回赠给供给方，供给方收到回赠后可以降低成本，提高利润。需求方也可以选择“不回赠”，供给方真实评价整个交易过程，其他供给者从公平角度考虑降低需求方信任度，以致增加该需求方后期与网络平台供给方交易成本，因为在同等情况下，供给方将优先选择表达信任且愿意“回赠”的需求方达成交易。因此，从长期看来，需求方为追求利益最大化，会选择一定程度“回赠”。因此，需求方策略集为（回赠，不回赠），回赠是产生信任的外在表现。

假设4：假设共享平台交易信息对所有交易者公开，即交易者在交易前免费获得所有信息，同时知道平台其他交易者同样了解所有历史信息。即所有交易者均具备完备的信息。

假设5：假定交易者策略一致。

（三）参数说明

N：共享平台交易者个数，且N=N1+N2，N1表示资源的供给方数量，N2表示资源使用权需求方数量。

Si：第i个供给方策略集，Si={赠送，不赠送}。

Rj：第j个需求方策略集，Rj={回赠，不回赠}。

M：资源供给方获得的正常利润。

x：供给方“赠送”给需求方的部分利润，即资源使用价值与标注价格差值（0＜x＜M）。

y：需求方为表达信任而“回赠”给供给方的部分收益。

p：供给方群体中，选择“赠送”策略比例为p，选择“不赠送”策略比例为1-p。

q：需求方群体中，选择“回赠”策略比例为q，选择“不回赠”策略比例为1-q。

Cs（x）（0＜x≤M）：供给者惩罚函数，惩罚值Cs（x）是关于赠送值x的严格递减函数。在以信任为基石的网络平台里，资源供给方如果没有主动提供信任，选择“不赠送”或者或者赠送值很小，都会因为竞争力下降被市场惩罚（如增加交易成本等），惩罚值随赠送值x增大而减小。

CR（y）供给者惩罚函数，惩罚值CR（y）是回赠值y的严格递减函数。

（四）共享平台信任博弈模型

在借鉴BDM信任博弈模型框架的基础上，根据共享平台特征，将模型重新设计成多参与人两阶段重复博弈：

假定在网络平台中有N个交易者博弈，其中有N1个参与者是资源供给方，N2个参与者是资源使用权需求方。如BDM博弈模型，供给方提供资源并达成交易后将获得正常利润M（在BDM模型中M是由实验方赠送给供给方的资源价值），在第一阶段，供给方根据是否提供信任决定是否赠送给需求方一定利润x，当x＞0时表明供给方选择“信任”策略；在第二阶段，共享平台将供给方赠送值乘以3倍提供给需求方，需求方接收供给方赠送值3x后，决定是否回赠y，当y＞0时，认为需求方为表示已经对供给方产生信任而“回赠”。在博弈过程中，供给方知道网络平台会将自己赠送值乘以3倍，而需求方不知道，需求方认为接收的3x是供给方赠送的。

因此，可得到不同策略下供给方和需求方的损益情况，具体见表1。

由表1可计算供给方在不同策略下的支付：

当选择“赠送”时，支付结果为：UST1=q[M-x+y-CS（x）]+（1-q）（M-x-CS（x））]

当选择“不赠送”时，支付结果为：USUT1=q[MCS（0）]+（1-q）（M-CS（0）]=M-CS（0）

平均支付结果为：

同时，也可计算出需求方在不同策略下的支付结果：

当选择“回赠”时，支付结果为：URR1=p[3x-y-CR（y）]+（1-p）·0=p[3x-y-CR（y）]

当选择“不回赠”时，支付结果为：URUR1=p[3x-CR（0）]+（1-p）·0=p[3x-CR（0）]

平均支付结果为：----UR1=q[p[3x-y-CR（y）]]+（1-q）p[3x-CR（0）]

表1 两阶段重复信任博弈支付矩阵

四、惩罚机制对共享平台机制的影响-演化分析

在博弈理论中，解决信息不对称引发的道德风险、逆向选择等问题。通常在相对封闭的组织里，激励机制更为有效，而共享平台面临的交易者处于开放环境，网络平台管理者因为不能很好地把握交易者需求上限而无法建立长效激励机制，以更好地引导交易者行为。相反，惩罚机制则不受组织框架影响，因此本文将重点探讨惩罚机制对共享平台信任机制的影响。

为更好地了解惩罚机制对共享平台机制影响机理，本文分别选择未引入惩罚机制的网络环境和引入惩罚机制的网络环境作为博弈背景，分析两种不同网络平台环境下的信任博弈演化，通过比较演化结果分析引入惩罚机制的共享平台相关参数对演化结果的影响。

（一）未引入惩罚机制的网络平台信任演化路径分析

正如前文假设“交易者策略一致”，即可以认为博弈模型里每个参与人类型（供给方或需求方）是给定的，显然这是一个不同群体的非对称博弈。基于这个假设，根据参与者类型分别对参与人行为演化分析。

假定网络平台没有建立惩罚机制约束交易者行为，则CS（x）=CR（y）=0，则此时支付结果将发生变化，如表2所示。

此时，供给方支付结果变为：

当选择“赠送”时，支付结果为：UST=q（M-x+y）+（1-q）（M-x）

当选择“不赠送”时，支付结果为：USUT=qM+（1-q）M=M

平均支付结果为：

需求方支付结果变为：

当选择“回赠”时，支付结果为：URR=p（3x-y）+（1-p）·0=p（3x-y）

当选择“不回赠”时，支付结果为：URUR=p·3x+（1-p）·0=3px

平均支付结果变为：

根据以上信息，可得到供给方群体复制动态方程为：

绘制供给方群体复制动态相位图（见图2）。

表2 未引入惩罚机制的网络平台信任博弈支付矩阵

图2 未引入惩罚机制的网络平台供给方群体复制动态相位图

同时，得到需求方复制动态方程为:

根据复制动态方程可绘制需求方相位图（见图3）：

结合图3和图4，可分析供给方和需求方在两个群体中演化关系，得到群体信任博弈稳态为：p*=0，q*=0。即：当供给方选择信任，采取“赠送”行为，无论其博弈对手选择如何，对于单个供给方和需求方形成的博弈双方整体收益均将有益，整体收益在每次博弈中增加2x。对于供给方群体无论起始状态如何，最终群体均会向“不赠送”方向演化，信任程度不断减弱。上述分析结果表明，在网络群体里没有惩罚机制有效约束交易者的信任博弈仍是“囚徒困境”。

（二）引入惩罚机制的网络平台信任演化路径分析

在群体博弈网络环境中引入惩罚机制，对于供给方，如果在接收到系统提供的资源而不选择“赠送”给对手或者赠送值很少会被系统惩罚，定义惩罚函数为CS（x）（0＜x≤M），当不赠送时，惩罚值为CS（0）；同样，对于需求方，如果在接收赠送资源后不选择“回赠”或者回赠值很少也会被系统惩罚，定义惩罚函数为CR（y），（0＜y≤3x），当不赠送时，系统对接受者的惩罚值为CR（0），此时博弈矩阵同表1。

同时，引入惩罚机制网络平台供给方群体复制动态方程为：

供给方群体的复制动态相位图如下（见图4）：

需求方复制动态方程为：

需求方群体的复制动态相位图如图5所示：

此时，供给方群体比例演化结果p*受到q*与关系影响，而q*取决于CR（0）-CR（y）-y的结果。

当CR（0）-CR（y）-y=0时，q*∈[0，1]；

当CR（0）-CR（y）-y＞0时，q*→1即ESS：q*=1；

当CR（0）-CR（y）-y＜0时，q*→0即ESS：q*=0；

当网络中惩罚机制设定，则CS（0）、CS（x）、CR（0）、CR（y）的值或者函数形式给定，则群体演化趋势可预测。具体分析如下:

假设系统对参与者的惩罚函数为线性，如：CS（0）=M，CS（x）=M-ax，CR（0）=3x，CR（y）=3x-by，那么：

显然，只有当b＞1时，只要需求方群体初始状态q＞1，必有：q*→1；

对于供给方群体，

当a≥1时，只要供给方群体初始状态p＞0，必有：p*→1。

从分析结果可见：惩罚力度将直接影响信任演化速度和方向。惩罚力度越大，网络参与者将会更多地选择信任行为“赠送”和“回赠”。

五、结论与研究展望

由于不完全信息存在，未引入惩罚机制的网络平台因为缺乏交易者行为有效约束，交易者出于自身利益最大化，无论群体初始状态如何，信任博弈演化结果均将走向不信任，无法达到帕累托最优。

图3 未引入惩罚机制的网络平台需求方群体复制动态相位图

图4 引入惩罚机制的网络平台供给方群体复制动态相位

图5 未引入惩罚机制的网络平台需求方群体复制动态相位图

当网络平台引入惩罚机制，信任可突破“囚徒困境”，但信任博弈演化结果的走向取决于约束程度，当约束程度超过一定界限，如当需求方群体，选择信任比例q超过只要网络交易群体初始状态具有一定信任比例（即p＞0），群体演化结果将选择信任。

为推动共享平台有效运行，共享平台管理者应该充分认识到信任建立机制运行逻辑，重视惩罚机制对信任机制的影响，并根据共享平台、共享资源、交易者特征引入惩罚机制，以有效引导交易者行为，推动共享经济健康发展。