双边市场下商家和电子商务平台的演化博弈分析

李森彪, 邢文杰

(1中国人民大学 商学院,北京 100872; 2贵州大学 管理学院,贵州 贵阳 500025)

0 引言

互联网平台经济发展迅速，以电子商务平台淘宝为例，2017年双11当天销售额达到1682亿，较去年增长39.35%。但是，伴随着电子商务平台行业快速发展的同时，有关电子商务平台“二选一”(指的是电子商务平台允许商家在本平台开店之后，就不允许其在另外一家电子商务平台开店，商家通常只能在这两家平台中选一个)和“多选一”(指的是电子商务平台允许商家在本平台开店之后，就不允许其在其它多家电子商务平台开店，商家通常只能在这些平台中选一个)竞争策略成为了社会讨论的焦点。2017年下半年，众多主流新闻媒体对电子商务平台“二选一”竞争策略进行了报道，人民日报刊登了《电商平台“二选一”策略，不仅让商家很为难，也侵害消费者选择权——“二选一”能否变成“一加一”》，经济日报刊登了《电商平台“二选一”模式当规范》，检察日报刊登了《电商平台“二选一”涉嫌违法》，21世纪经济报道刊登了《电商平台“二选一”硝烟又起，专家建言科学立法》，此外，网易新闻、搜狐、消费日报、中国商报和中华工商时报等新闻媒体也进行了相关报道。互联网行业在经历了行业间企业的产品竞争、生态竞争，如今正进入平台竞争阶段，平台竞争日趋激烈的同时，使得一些电子商务平台采取“二选一”或者“多选一”模式，即一些电子商务平台采取排他性策略[1]，使得一些商家只能在两家或者多家互联网销售平台选择一家来进行销售产品，以达到增加平台企业自身收入的目的。电子商务平台的这种竞争行为一方面会对商家产生重要影响，另一方面，由于交叉网络外部性效应的存在，也会导致电子商务平台行业的垄断，限制电子商务平台之间的竞争，对社会福利产生影响[2,3]。尽管在2017年11月对《反不正当竞争法》进行了重新修订，但是，整体而言，我们国家涉及到电子商务平台排他性策略等一些不正当竞争行为的法律法规不够完善，缺乏对电子商务平台有效的监管。鉴于这种现实情况，有必要对电子商务平台企业是否采取排他性策略的竞争行为，以及这种竞争行为对商家的行为策略选择和整体电子商务平台的行为策略选择会产生怎样的影响进行讨论与分析。

电子商务平台是一个典型的双边市场[4,5]，如图1所示，其作为媒介连接着双边异质性群体，通过非价格中性实现不同群体间信息的自由、迅速和有效的匹配。伴随着电子商务平台行业的迅速发展，众多学者对电子商务平台的垄断情况[1,5]、双边定价[6～8]、供应链融资[9]和竞争策略[2,4,10～13]等进行了研究，而排他性策略是电子商务平台竞争策略的一种。电子商务平台的竞争策略主要有定价策略、纵向和横向一体化、转换成本策略、差异化策略、排他性策略和交叉补贴策略[2,4,10～13]，其中排他性策略指的是平台与商家签订排他性契约，阻止其选择在其它平台与消费者进行交易。在市场竞争的环境中，平台通常存在着对两边用户进行排他的内在激励，只是对于买方进行排他的难度比较大，因此，平台往往对于卖方进行排他[2]。进一步对文献进行梳理发现，尽管在新闻报道中出现较多，但是针对平台或者电子商务平台排他性策略进行研究的较少。Rochet等[13]建立了一个互联网平台竞争模型，研究结果显示，平台在采取排他性行为的情况下，用户至多在一个平台上进行交易，平台只要在一边设定一个能使该边用户净收益大于在其竞争的平台上交易的价格，那么就能吸引该边的用户，同时，由于网络外部性的“滚雪球”效应，该平台会赢得全部的两边客户，从而形成垄断，而垄断会影响社会福利。Armstrong等[3,14]研究发现，在一定条件下，平台在双边市场下实施排他性行为，如果一边的用户会接受排他性契约，并放弃多归属行为，只在一家平台上选择单归属，这样会导致一边的用户剩余会增加，而另一边用户剩余会减少，但是平台的总剩余，也就是平台利润和两边用户剩余的总和会下降，平台的排他性行为会导致资源使用低效率。另一方面，从商家的角度来看， 很多学者对商家在电子商务平台的销售策略[15,16]、信誉[17]、信息展示[18]、虚假评论[19]等进行了研究，但是，鲜有对电子商务平台施行排他性策略下的商家行为策略选择的分析和讨论。在实际中，电子商务平台是排他性策略的实施者，而商家往往是排他性策略的被动接受者，但是，综合以往对商家和电子商务平台的相关研究，可以看出，针对这种实际存在的排他性策略，缺乏将电子商务平台和商家纳入到一个分析框架，并对两者行为策略选择的趋势演化进行系统分析的研究。

演化博弈是一种建立在博弈方拥有有限理性基础之上的博弈，利用动态分析方法把影响参与者行为的各种因素纳入其模型之中，研究随着时间变化的某一群体，以系统论的观点来考察群体行为的演化趋势的分析方法，由于演化博弈弥补了传统博弈论的许多缺陷， 因而被广泛应用于经济管理等各领域[20～24]。考虑到在实际中，商家和电子商务平台企业都是有限理性的主体，其行为决策往往也是动态变化的。因此，本文从现实情境出发，基于演化博弈，将商家和电子商务平台纳入到一个分析框架，对电子商务平台的排他性和开放性的行为策略选择、商家的开店和不开店的行为策略选择以及他们长期的行为策略演化趋势进行研究，以期为商家和电子商务平台的管理者作出科学决策提供参考。

图1 电子商务平台的双边市场

1 基本假设和模型构建

在本研究中涉及到商家和电子商务平台两个参与者。商家采取的策略选择分为在该电子商务平台开店和不在该电子商务平台开店，而电子商务平台的策略选择分为对该商家施行开放性策略和施行排他性策略。其中，开放性策略指的是电子商务平台既允许该商家在本平台开店，也允许其在其它电子商务平台开店；排他性策略指的是电子商务平台只允许该商家在本平台开店，不允许其在其它电子商务平台开店。这样就构成了四种策略组合：(开店，开放性策略)、(开店，排他性策略)、(不开店，开放性策略)和(不开店，排他性策略)。

由于受到社会经济等外部环境和决策问题本身的复杂性以及人的思维局限性等各种因素的影响，人的理性在现实中是有局限性的[20]。假定在一定时段内商家在该电子商务平台开店的概率为x，相应的不打算在该电子商务平台开店的概率为1-x，其中0≤x≤1。假定电子商务平台对该商家施行开放性策略的概率为y，相应的施行排他性策略的概率为1-y，其中0≤y≤1。商家与电子商务平台之间的博弈矩阵如表1所示。

表1 商家和电子商务平台的演化博弈收益矩阵

根据博弈双方策略选择不同，表1中所列出四种博弈的收益结果表示的现实意义如下:

(1)商家选择在该电子商务平台开店和电子商务平台施行开放性策略的情形。首先，商家会获得收入R1(既包括在该电子商务平台的收入，也包括在其它电子商务平台的收入，R1>0)，相应付出固定成本C(C>0)，以及运营成本C1(在所有电子商务平台的总运营成本，C1>0)。其次，由于商家的进入，会给该电子商务平台带来一定收入S1(既包括带来的直接收入，比如入驻平台收入等；也包括带来的间接收入，比如平台流量增加所带来的广告业务收入、增值服务等，S1>0)，相应的，电子商务平台维持该商家在平台日常运营的成本为C2(C2>0)。

(2)商家选择在该电子商务平台开店和电子商务平台施行排他性策略的情形。一方面，由于商家只能在该平台开店，其会得到R2(R2>0)的收入，相应在该平台的运营成本为C3(C3>0)。另一方面，由于商家选择只在该电子商务平台开店，会给该平台带来一定收入S2(S2>0)，C4(C4>0)为此时电子商务平台维持该商家日常运营的成本。此外，由于排他性策略的存在，限制了正常的市场竞争，长期存在着造成垄断的风险[1,5]，如果政府监管部门对其进行监管，电子商务平台会受到一定处罚，此时，平台会有损失T(T>0)，同时，假定政府监管部门对其进行监管的概率为α(0<α≤1)。

(3)商家选择不在该电子商务平台开店和电子商务平台施行开放性策略的情形。对于商家而言，此时，商家只有在其他电子商务平台的收入R3(R3>0，同时，由于平台之间存在着竞争，因此，一般情况下R1≠R2+R3)，相应在其它电子商务平台的运营成本C5(C5>0)。对于电子商务平台而言，该商家没有给平台带来收益，即收益为0。

(4)商家选择不在该电子商务平台开店和电子商务平台施行排他性策略的情形。此时，一方面由于商家不在该平台开店，其收入情况与(3)中一样。另一方面对于电子商务平台而言，平台的收益为0，但是，由于排他性策略的存在，同样面临着政府监管部门一定监管概率α下所带来的损失T。

2 商家和电子商务平台演化博弈的稳定均衡分析

基于上述的模型假设可以得到，商家选择开店策略的期望收益、选择不开店策略的期望收益以及平均期望收益分别为:

μr1=y(R1-C-C1)+(1-y)(R2-C-C3)

(1)

μr2=y(R3-C-C5)+(1-y)(R3-C-C5)

(2)

(3)

与商家的情形类似，电子商务平台选择施行开放性策略的期望收益、选择排他性策略的期望收益以及平均期望收益分别为:

μs1=x(S1-C2)

(4)

μs2=x(S2-C4-αT)+(1-x)(-αT)

(5)

(6)

2.1 商家演化策略的稳定性分析

复制动态分析是研究演化博弈问题中某一策略在种群内适应性程度的动态微分分析法。若博弈过程中某一策略的收益高于群体中其它策略的平均收益，则认为这种策略适合在群体中发展演化，即该策略具有抵抗变异策略侵入的稳定性[20]。

商家采取开店策略的复制动态方程为:

=x(1-x)[y(R1-C1-R2+C3)+

R2-C3-R3+C5]

(7)

G′(x)=(1-2x)[y(R1-C1-R2+C3)+

R2-C3-R3+C5]

(8)

依据演化博弈微分方程的稳定性定理，要使某一策略处于稳定状态，选择该策略的概率x必须分别满足:

G(x)=0,G′(x)<0

(9)

(1)当y=y0时(满足0

(2)当y>y0时，分为两种情形：当R1-C1-R2+C3>0时，有G′(0)>0，G′(1)<0，此时x*=1是稳定状态；当R1-C1-R2+C3<0时，有G′(0)<0，G′(1)>0，此时x*=0是稳定状态。

(3)当y0时，有G′(0)<0，G′(1)>0，此时x*=0是稳定状态；当R1-C1-R2+C3<0时，有G′(0)>0，G′(1)<0，此时x*=1是稳定状态。

2.2 电子商务平台演化策略的稳定性分析

电子商务平台采取开放性策略的复制动态方程为:

=y(1-y)[x(S1-C2-S2+C4)+αT]

(10)

H′(y)=(1-2y)[x(S1-C2-S2+C4)+αT]

(11)

(1)当x=x0时(满足0

(2)当x>x0时，分为两种情形：当S1-C2-S2+C4>0时，有H′(0)>0，H′(1)<0，此时y*=1是稳定状态；当S1-C2-S2+C4>0时，有H′(0)<0，H′(1)>0，此时y*=0是稳定状态。

(3)当x0，H′(1)<0，此时y*=1是稳定状态。

2.3 商家和电子商务平台演化策略的稳定性分析

命题1若E5(x0,y0)是商家和电子商务平台策略的演化动态系统的均衡点，则0<αTR3-C5>R1-C1。

复制动态方程解出的局部均衡点不一定是系统的演化稳定策略，演化均衡点的稳定性可以根据Friedman[25]提出的方法，通过分析该系统的雅可比矩阵(Jacobi)的局部稳定性来求出。商家和电子商务平台策略的演化动态系统雅克比(Jacobi)矩阵为:

进一步得到雅克比(Jacobi)矩阵的行列式和迹：

Det(J)=(1-2x)(1-2y)[y(R1-C1-R2+C3)+R2-C3-R3+C5]

[x(S1-C2-S2+C4)+αT]-xy(1-x)(1-y)(R1-C1-R2+C3)(S1-C2-S2+C4)

Tr(J)=(1-2x)[y(R1-C1-R2+C3)+R2-C3-R3+C5]+(1-2y)[x(S1-C2-S2+C4)+αT]

根据商家与电子商务平台的演化博弈系统局部均衡点，进一步可以得到各个均衡点的Det(J)和Tr(J)，如表2所示。

表2 动态演化系统中各个均衡点的Det(J)和Tr(J)

命题2当满足下列条件时，系统的稳定演化策略ESS为E2(0,1)：

(1)R3-C5>R1-C1；

具体证明如表3所示。

表3 命题2条件下系统的局部稳定性分析

命题3当满足下列情形时，系统的稳定演化策略ESS为E3(1,0)：

(1)R2-C3>R3-C5；

(2)S2-C4-αT>S1-C2。

具体证明如表4所示。

表4 命题3条件下系统的局部稳定性分析

命题4当满足下列情形时，系统的稳定演化策略ESS为E4(1,1)：

(1)R1-C1>R3-C5；

(2)S1-C2>S2-C4-αT。

具体证明如表5所示。

表5 命题4条件下系统的局部稳定性分析

命题5当满足下列情形时，系统的稳定演化策略ESS为E2(0,1)和E3(1,0)：

(1)R2-C3>R3-C5>R1-C1；

(2)S2-C4-αT>S1-C2。

具体证明如表6所示。

表6 命题5条件下系统的局部稳定性分析

2.4 演化结果分析

基于上述对各均衡点的稳定性分析得到了商家和电子商务平台在不同条件下的演化博弈过程，本节进一步给出不同条件下均衡点的演化路径图以及相应结果分析。

(1)在命题2中，当R3-C5>R1-C1时，稳定演化策略ESS为E2(0,1)。此外，E1(0,0)，E3(1,0)和E4(1,1)都为不稳定点，此时系统的演化路径图如2所示。在竞争日趋激烈的市场环境下，对于一些市场份额较低或者竞争力较弱的电子商务平台而言，商家在其平台上是否开店，要受到在该平台的收入与成本以及在其它电子商务平台的收入与成本等多个方面的影响。一方面商家考虑到在该平台开店使自身获得的利润减少，并不能增加自身利润(R3-C5>R1-C1)，另一方面对于电子商务平台而言，存在着政府对排他性策略的监管与处罚。此时，无论商家是否已经在该平台开店，双方的稳定均衡策略为，商家最后都会趋向于关闭在该平台的店铺或者不在该平台开店的策略，而电子商务平台最后会趋向于选择开放性策略。

图2 演化路径图

(2)在命题3中，当R2-C3>R3-C5且S2-C4-αT>S1-C2时，稳定演化均衡策略ESS为E3(1,0)。此外，E1(0,0)，E2(0,1)和E4(1,1)都为不稳定点，此时系统的演化路径图如3所示。互联网平台经济的迅速发展，使得一些电子商务平台规模不断增大，每天的活跃用户超过千万，有些电子商务平台甚至在行业间处于垄断地位。此时，当商家考虑到即使该电子商务平台施行排他性策略，其在该平台的利润也是大于在其它电子商务平台的利润(R2-C3>R3-C5等价于R2-C-C3>R3-C-C5)；而对于电子商务平台而言，其是否采取排他性策略要受到开放性策略下的收入与成本、排他性策略下的收入与成本、政府部门的监管与处罚等方面的影响，在相关法律法规不够完善，政府处罚比较轻，或者该商家为知名品牌，能够给平台吸引大量顾客进而增加自身收入等情况，使得电子商务平台在排他性策略下的利润减去政府部门一定监管概率下的处罚依旧大于开放性策略下的利润(S2-C4-αT>S1-C2)。此时商家和电子商务平台的稳定演化策略为，商家最后会选择在该平台开店，电子商务平台最后会选择施行排他性策略。

图3 演化路径图

(3)在命题4中，当R1-C1>R3-C5且S1-C2>S2-C4-αT时，稳定演化策略ESS为E4(1,1)。此外，E1(0,0)，E2(0,1)和E3(1,0)都为不稳定点，此时系统的演化路径图如4所示。 电子商务平台一般都有着自身的忠诚顾客，通常会增加对商家产品或者服务的需求，提高商家的收入。在开放性策略下，商家的利润大于其不在该平台开店时获得的利润(R1-C1>R3-C5)；并且，对于电子商务平台而言，开放性策略下的利润大于排他性策略的利润(S1-C2>S2-C4-αT)。此时，系统的稳定演化策略为，商家最后会选择开店，电子商务平台最后会选择施行开放性策略。这种稳定均衡结果一方面对于政府来说，达到了监管目的，另一方面对于消费者来说，意味着可以在多个电子商务平台上选择商品或服务，并且商家的增多通常使得市场竞争更加充分，消费者一般也能够得到更为低价的商品或者服务，该稳定均衡点有利于社会福利的增加。

图4 演化路径图

(4)在命题5中，当R2-C3>R3-C5>R1-C1且S2-C4-αT>S1-C2时，稳定演化策略ESS为E2(0,1)和E1(1,0)。此外，E1(0,0)和E4(1,1)都为不稳定点，此时系统的演化路径图如5所示。一方面对于商家而言，相比于实体店，监管商家进入和退出一个电子商务平台的机会成本相对较低，进入和退出更为便利，但是其最终策略的选择不仅要受到在该电子商务平台能够获得的收入与相应成本的影响，还会受到其它电子商务平台能够获得的收入与相应成本的影响；另一方面对于电子商务平台来说，面对电子商务快速变化的动态市场，其最终策略的选择同样既要考虑商家开店能够带来的收入与相应成本，也要考虑商家选择不开店的可能性以及在排他性策略下所面临的监管与处罚。总之，当排他性策略下的商家只在该平台开店获取的利润大于在其它平台获取的利润，在其它平台获取的利润又大于开放性策略下在该平台开店获取的利润(R2-C3>R3-C5>R1-C1)，同时，在商家选择开店策略的情形下，电子商务平台在排他性策略下获得的利润大于其在开放性策略下获得的利润(S2-C4-αT>S1-C2)。此时，系统的演化稳定均衡结果有两种，第一种是商家选择不开店策略和电子商务平台选择开放性策略，第二种是商家选择开店策略和电子商务平台选择排他性策略。

图5 演化路径图

3 演化稳定策略ESS不唯一时的参数影响分析

对于命题5，当R2-C3>R3-C5>R1-C1且S2-C4-αT>S1-C2时，存在两个稳定均衡策略E2(0,1)和E3(1,0)，演化稳定策略ESS不唯一，其实，系统的最终演化状态与区域E1E2E4E5的面积和区域E1E3E4E5的面积有关。假定区域E1E2E4E5的面积为M1，区域E1E3E4E5的面积为M2，则可知：

当区域面积M1>M2时，系统收敛到稳定均衡点E2(0,1)的概率大于收敛到稳定均衡点E3(1,0)的概率。

当区域面积M1

当区域面积M1=M2时，系统收敛到稳定均衡点E2(0,1)的概率等于收敛到均衡点E3(1,0)的概率。

因此，在此情形下对系统演化稳定结果的影响因素分析，可以转化为分析影响区域E1E2E4E5的面积M1。

(12)

考虑到实际意义，令A1=S1-C2，A2=S2-C4，B1=R1-C1-C，B2=R2-C3-C，B3=R3-C5-C，进一步可以得到：

(13)

由式(13)可以看出，影响M1的参数有A1、A2、B1、B2、B3、T和α，下面具体分析不同参数对区域E1E2E4E5的面积M1的影响(根据命题5可以得到，A2-αT>A1，B2>B3>B1)。

(1)当商家选择开店和电子商务平台施行开放性策略时，电子商务平台获得的利润A1和商家获得的利润B1对系统演化稳定策略的影响。

对M1分别求A1和B1的偏导得到，

(14)

(15)

由式(14)可以得到，M1随着A1单调递增，这意味着，随着A1的增大，系统收敛到稳定均衡点E2(0,1)的概率也在不断增大；同时，由式(15)可以得到，M1随着B1单调递减，这意味着，随着B1的增大，系统收敛到稳定均衡点E2(0,1)的概率在不断减小，也就是说，系统收敛到稳定均衡点E3(1,0)的概率在不断增大。这说明，当商家选择开店时，电子商务平台在施行开放性策略情形下获得的利润的增加使得该平台施行开放性策略的概率也增大，但是，在这种开放性策略下最终会使得商家在该电子商务平台开店的概率减少，即不在该电子商务平台开店的概率增加。可能的原因是，有研究发现，为了达到“赢者通吃”的目的，平台企业往往根据商家的单归属和多归属性对其采用不同定价[14,26,27]，即通常情况下，施行开放性策略的平台比施行排他性策略的平台对商家收取更高的费用，并且，与施行排他性策略的平台相比，实行开放性策略的平台往往给予商家更少的补贴。这在一定程度上，损害了商家的利益。

(2)当商家选择开店和电子商务平台施行排他性策略时，电子商务平台获得的利润A2和商家获得利润B2对系统演化稳定策略的影响。

对M1求A2和B2的偏导得到，

(16)

(17)

由式(16)和可以式(17)得到，M1随着A2和B2都是单调递减，这意味着，随着A2和B2的增大，系统收敛到稳定均衡点E2(0,1)的概率在不断减小，即系统收敛到稳定均衡点E3(1,0)的概率在不断增大。这说明了，当商家选择开店时，电子商务平台在施行排他性策略情形下获得的利润的增加最终会使得互联网平台施行排放性政策的概率增大；同样，在电子商务平台在施行排他性策略时，商家选择在该平台开店利润的增加会使得开店的概率增加。综合两者情况，当商家选择开店和电子商务平台施行排他性策略时，伴随着电子商务平台获得的利润和商家获得利润的增加，系统最后趋向于商家在该平台开店和该平台选择排他性策略的概率增大。

(3)商家选择不开店获得的利润B3对系统演化稳定策略的影响。

对M1求B3的偏导得到，

(18)

由式(18)可以得到，M1随着B3单调递增，这意味着，随着B3的增大，系统收敛到稳定均衡点E2(0,1)的概率在不断增大，也就是说，系统收敛到稳定均衡点E3(1,0)的概率在不断减小。这意味着，随着商家在其它电子商务平台获得的利润B3的增大，商家最终选择不在该平台开店的概率和互联网平台施行开放性策略的概率都会增大；相反，使得商家最终选择开店的概率和互联网平台施行排他性策略的概率都会减小。

(4)当电子商务平台在施行排他性策略时，政府的处罚力度T以及监管力度α对系统演化稳定策略的影响。

对M1求T和α的偏导得到，

(19)

(20)

由式(19)和式(20)可以得到，M1随着T和α都是单调递增，这意味着，随着T和α的增大，系统收敛到稳定均衡点E2(0,1)的概率在不断增大，也就是说，系统收敛到稳定均衡点E3(1,0)的概率在不断减小。这意味着，随着政府监管部门对电子商务平台排他性策略的处罚力度和监管力度的提高，互联网平台最终施行开放性策略的概率和商家最终选择不开店的概率都会增大。也就是说，无论是处罚力度还是监管力度的提高，使得电子商务平台施行排他性策略的概率减小。但是，商家在该平台开店的概率同样在减少，这显然没有达到政府部门的监管目的。

互联网平台企业在采取排他性策略的竞争行为时有显性和隐性之分，显性主要指的是双方签订独家协议，比较容易判断，而隐性通常是平台企业利用技术优势、市场优势或者平台用户粘性形成的平台优势所进行的竞争行为，导致商家会对平台比较依赖，这种情况比较隐蔽[28]。处罚力度和监管力度的提高，使得电子商务平台施行排他性策略的概率减少，同时也使得商家开店的概率减少，一个重要的原因可能是电子商务平台对商家采取了更为隐蔽的排他性策略，而当下针对互联网行业不正当竞争行为的相关法律法规不够完善，更多着眼于表面上显性的排他性行为的监管。因此，对于政府监管部门来说，要不断完善相应法律法规，增强对隐性排他性行为的认知、识别与监管，以推动市场公平和有序竞争。

4 数值算例分析

本节进一步通过数值算例对商家和电子商务平台策略选择的演化过程进行分析与讨论，以验证系统演化博弈的稳定均衡结果。假定在演化系统中商家和电子商务平台策略的初值为x=y=0.6。

(1)在命题2中，当R3-C5>R1-C1时，稳定演化策略ESS为E2(0,1)。假定R1=R3=10，R2=8，S1=12，S2=15，C=C2=C3=C5=2，C1=C4=3，α=0.2，T=5。此时，系统演化过程如图6所示。通过图6可以看出，在此情形下，系统的稳定均衡结果为E2(0,1)，即商家最终会倾向于采取不开店策略和电子商务平台最终会倾向于采取开放性策略。

图6 系统演化过程仿真

(2)在命题3中，当R2-C3>R3-C5且S2-C4-αT>S1-C2时，稳定演化均衡策略ESS为E3(1,0)。假定R1=10，R2=8，R3=7，S1=12，S2=15，C=C2=C3=C5=2，C1=C4=3，α=0.2,T=5。此时，系统演化过程如图7所示。通过图7可以看出，在此情形下，系统的稳定均衡结果为E3(1,0)，即商家最终会倾向于采取开店策略和电子商务平台最终倾向于采取排他性策略。

图7 系统演化过程仿真

(3)在命题4中，当R1-C1>R3-C5且S1-C2>S2-C4-αT时，稳定演化策略ESS为E4(1,1)。假定R1=10，R2=8，R3=7，S1=15，S2=12，C=C2=C3=C5=2，C1=C4=3，α=0.2，T=5。此时，假定系统演化过程如图8所示。通过图8可以看出，在此情形下，系统的稳定均衡结果为E4(1,1)，即商家最终会倾向于采取开店策略和电子商务平台最终倾向于采取开放性策略。

图8 系统演化过程仿真

(4)在命题5中，当R2-C3>R3-C5>R1-C1且S2-C4-αT>S1-C2时，稳定演化策略ESS为E2(0,1)和E3(1,0)。此时，系统中有2个演化稳定策略ESS，在满足命题5的条件下，假定R1=10，R2=13，S1=12，S2=15，C=C2=C3=C5=2，C1=C4=3，α=0.2，T=5，系统演化过程如图9(a)所示，通过图9(a)可以看出，系统的稳定均衡结果为E2(0,1)，即商家最终会倾向于采取不开店策略和电子商务平台最终倾向于采取开放性策略； 进一步，假定R1=10，R2=18，R3=11，S1=12，S2=15，C=C2=C3=C5=2，C1=C4=3，α=0.1，T=1，系统演化过程如图9(b)所示，通过图9(b)可以看出，在此情形下，系统的稳定均衡结果为E3(1,0)，即商家最终会倾向于采取开店策略和电子商务平台最终倾向于采取排他性策略。

图9(a) 系统演化过程仿真

图9(b) 系统演化过程仿真

5 结语

相比较于实体经济，互联网情形下的商家和平台一方面面临着更大的需求市场，另一方面，也都面临着更为激烈的竞争。激烈的竞争造成市场环境迅速变化，需要商家和电子商务平台拥有更强的动态调整能力，此时，管理者准确把握决策结果的演化趋势也变得更为重要。正是基于这种互联网平台经济的现实情境，本文首先根据商家和电子商务平台关于排他性竞争行为的实际情况，设置具体参数，作出相应假设，构建了商家和电子商务平台的演化博弈模型。之后，进一步得到商家和电子商务平台在不同条件下的演化稳定均衡策略。同时，针对演化结果中演化稳定策略不唯一的情形，分析了不同参数对演化稳定策略的影响。最后，通过具体的数值算例，对不同情形下的系统演化均衡稳定结果进行了验证。本文研究结果可以为商家和电子商务平台的管理者决策提供一定参考和借鉴。同时，对于政府在监管电子商务平台的不正当竞争行为，特别是针对隐性的排他性策略的监管时，也具有一定启示意义。