基于博弈论的云制造服务平台价格战应对策略研究

王雪萍，谢 灿，高新勤，王珊珊

(1.西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061；2.西安理工大学 机械与精密仪器工程学院，陕西 西安 710048)

基于云计算、物联网和先进制造的新发展以及“制造即服务”的理念，我国学者率先提出了“云制造”的概念[1-2]。云制造是一种面向服务的网络化协同制造新模式。在该模式下，制造服务提供方(MSP)、运营方(MSO)和需求方(MSD)通过云制造服务平台，聚集各类制造资源，并实现其集中使用和分散服务[3-5]。

当前，云制造的研究主要包括云平台的构建、制造资源的形式化描述以及虚拟资源的封装与匹配等[6-9]，对云制造服务平台上MSP的价格战问题鲜有研究。夏凡等[10]用博弈模型对自营式电子商务网站价格战进行了分析。郭惠玲[11]从博弈论的视角，研究了以京东、苏宁和国美为代表的电商价格战。马汉武等[12]剖析了影响“商对客(B2C)”平台价格的要素，建立了静态与动态两种定价模型。魏灿秋[13]结合博弈论原理和微观经济学理论，分析了寡头竞争市场及其价格战现象，提出了联合、兼并和开发差异产品等减弱价格战的策略。这些以博弈论为理论基础分析价格战的科研成果，对于解决云平台上MSP的价格战问题具有重要的参考价值。实际上，云平台上的大多数中小型MSP，没有能力开发差异化产品或采用兼并、联合的方式减弱价格战，他们对价格是敏感的。制造服务提供方为了改变服务排名，得到更多的交易机会，通常会采用有意降价行为，甚至采用恶意低价策略。为了兼顾利润，制造服务提供方在打价格战的同时，还会采用压缩服务成本和降低服务质量等手段。这些不正当的竞争行为，最终会导致用户流失，云制造服务平台的运行会陷入低迷状态乃至崩溃。

本文首先分析云平台上制造服务报价的分布规律，然后在剖析MSP与云平台MSO各自收益的基础上，构建惩罚与不惩罚两种策略下二者的博弈模型，寻找子博弈完美纳什均衡。针对制造服务提供方有意缓慢降价的不正当竞争行为，增加其信息获取的条件限制和成本，从而确保了云制造服务平台的稳定运行。

1 云制造平台服务价格的分布规律

分析淘宝、Amazon等网购商城的各个服务提供商发现，他们在管理、技术等方面存在区别，提供的产品或服务在价格上呈现正态分布。云平台上制造服务的价格也具有类似的现象。为了满足MSD在设计与制造等方面的基本需求，大多数MSP的报价处在某个特定区域。只有少部分MSP，因其具有显著的技术、管理、质量或服务等方面的优势或劣势，服务对象较少，报价集中在正态分布曲线的两侧。下面以某云平台上13T飞轮修补件为例，探讨云制造平台上服务价格的分布规律。

收集13T飞轮修补件MSP的数量、服务报价以及某一时段内的交易次数等信息，利用Matlab拟合服务报价与服务提供方数目的曲线如图1所示，其相关系数和左端边缘值分别为0.9757和(5,27)；拟合服务报价与成交次数的曲线如图2所示，其相关系数和左端边缘值分别为0.9971和(5,76)。不难发现，两条曲线总体上均符合正态分布。根据以上分析，本文假设当云平台上的MSP与MSD达到一定规模后，其制造服务的价格整体上符合正态分布的规律。

图1 服务价格与服务提供方数目的拟合曲线Figure 1 Fitting curve between price and MSPs

图2 服务价格与交易次数的拟合曲线Figure 2 Fitting curve of price and transactions

2 恶意低价行为的博弈模型

2.1 从博弈论的角度分析价格战

博弈论研究当决策主体的行为发生直接相互作用时,决策主体如何决策以及该决策是否存在均衡解[14]。根据参与博弈主体的行动顺序,博弈可分为动态博弈与静态博弈。根据参与博弈主体之间相互掌握对方信息的多少，博弈可分为完全信息博弈与不完全信息博弈。

在云平台上，制造服务提供方和云制造服务平台的运营方既相互合作，又相互制约。二者都希望自身利益最大化，但关注的侧重点各不相同。MSP为了获取更多的交易机会和更大的利润,会恶意将制服务的报价确定在价格分布曲线的左侧边缘，甚至远离价格分布曲线。针对制造服务提供方的这种恶意低价行为，云平台的MSO可以采取双方合作之前约定的惩罚策略实施有效监管。因此，MSP与云平台MSO之间的博弈是典型的完全信息序贯博弈。

2.2 惩罚与不惩罚两种策略下的博弈模型

在初始阶段，云平台上特定制造服务的市场需求是相对稳定的，各个MSP都采取正常的定价策略，共同平分市场订单量。该阶段制造服务的单位利润为

云平台MSO从每个MSP可获得的收益为

每个MSP可获得的收益为

当对市场需求规律充分掌握后，有些制造服务提供方为了得到更多的交易机会和更大的利润，将采取恶意低价的策略。此时，制造服务的单位利润为

与采取正常定价策略的制造服务提供方相比，采取恶意低价策略的制造服务提供方在价格方面占有显著优势。采取恶意低价策略的制造服务提供方将在原来订单量的基础上，一起分享采取正常定价策略的制造服务提供方损失的订单量。此时，云制造服务平台可以实施惩罚与不惩罚两种策略，具体情况如下。

1) 云平台实施不惩罚策略。此时，每个采取恶意低价策略的MSP可获得的收益为

每个采取正常定价策略的MSP可获得的收益为

云平台MSO从每个恶意低价的制造服务提供方可获得的收益为

云平台MSO从每个正常定价的制造服务提供方可获得的收益为

2) 云平台实施惩罚策略。此时，每个采取恶意低价策略的制造服务提供方可获得的收益为

每个采取正常定价策略的制造服务提供方可获得的收益为

此时，云平台MSO从每个恶意低价的制造服务提供方可获得的收益为

云平台MSO从每个正常定价的制造服务提供方可获得的收益为

在实际运行过程中，云平台MSO实施惩罚策略一定要谨慎，因为惩罚正常定价制造服务提供方的无意行为，可能会带来舆论的指责或法律的制裁。从长期来看，云平台MSO的信用损失比其惩罚所得罚金大得多，即

云平台实施惩罚与不惩罚两种策略下，MSP与云平台MSO的收益矩阵如表1所示。

表1 2种不同策略下MSP与云平台MSO的收益矩阵Table 1 Revenue matrix of MSP and MSO under two different strategies

2.3 子博弈完美纳什均衡

采用逆向归纳法求解MSP与云平台MSO之间的序贯博弈。沿着与博弈顺序相反的方向，寻找每一个决策主体在决策结收益最高的决策，然后反推到博弈的第一个决策结。通过该逆向归纳过程，可以剔除可能存在的不可置信的威胁，并获得子博弈完美纳什均衡解。MSO而言，策略“惩罚，恶意低价”优于策略“不惩罚，恶意低价”，策略“不惩罚，正常定价”优于策略“惩罚，正常定价”。

如果制造服务提供方采取恶意定价策略的收益低于采取正常定价策略的收益即

那么，理性的制造服务提供方将不管云平台采用惩罚措施或不惩罚措施，都会出于其收益考虑而保持正常定价策略不变。

如果制造服务提供方采取恶意定价策略的收益高于采取正常定价策略的收益必然有即

那么，个别制造服务提供方可能采取恶意低价策略，目的在于获得更多的交易机会和更大的利润。这个时候，云平台MSO为了保持云平台的长期平稳运行，可以实施苛刻的惩罚措施，使得，即

在博弈主体约定惩罚监管措施的情况下，对MSP而言，策略“不惩罚，正常定价”要优于策略“惩罚，恶意低价”。策略“不惩罚，正常定价”就是MSP与云平台MSO的子博弈完美纳什均衡。此时，MSP与云平台MSO均无法单独采取行动增加其各自的收益，该策略促使云平台上制造服务的报价趋于稳定。

3 有意降价行为的应对策略

在云制造模式下，制造服务提供方的恶意低价或有意降价行为，都将导致云制造服务平台出现价格战。云制造服务平台通过实施惩罚策略，能够抑制MSP严重脱离制造服务价格曲线的恶意低价行为，但很难阻止MSP在不脱离价格曲线左侧边界的前提下采取的有计划、多次数、小幅度降价，即有意的缓慢降价。MSP通过云平台获取制造服务价格数据并拟合价格分布曲线之后采取的有意缓慢降价行为，可解释为管理、技术或人力等成本下降等“正当理由”。云平台难以将这种有意的缓慢降价判定为恶意低价行为。当有意降价行为严重损害到正常定价MSP的收益时，多数MSP为了保持利润会追随降价，最终云制造服务平台因“法不责众”而无法抑制已形成的整个价格分布曲线左移的降价大潮。此时，无法盈利的MSP将会退出此云平台，用户流失及其带来的广告收益减少和成交单价降低导致的抽成减少都将使云平台陷入低迷甚至崩溃。

针对MSP有意缓慢降价的不正当竞争行为，本文提出以增加信息获取成本为主的应对策略，供云平台根据具体运营环境选用。

1) 订单成交前限制同一制造服务的价格区间筛查次数。经过云平台筛查或优选的制造服务，其具体价格能够满足制造服务需求方的价格预期。在订单成交前不公开制造服务的具体价格不会影响交易的正常进行，同时可避免反复筛查而获得制造服务价格曲线的风险。如果短期内出现制造服务提供方反复报价和需求方多次提交订单并取消的情况，云平台可以通过扣除保证金等手段予以惩罚。

2) 交易后的评价中防止泄露制造服务价格。在订单提交前，针对查询与匹配等操作，云制造服务平台不提供完整的历史交易评价，仅提供交易后对制造服务的评分以及部分经过技术处理隐藏了表示金额的数字、汉字等字符的评价内容，避免在交易评价中泄露制造服务的具体价格。

3) 云制造服务平台通过ID号识别用户身份。常规用户名的身份识别方法可能会泄露制造服务供需双方的企业名称、联系方式等通讯信息。在制造服务需要维护或发生争议需要维权时，云平台才提供供需双方的联系方式。一般的业务可以通过云制造服务平台提供的网站、APP视频或语音进行沟通与协调。当出现服务质量问题时通过调低服务排名、服务评分等方式作为惩罚措施。

通过以上策略，提高了MSP信息获取的成本，在一定程度上限制了制造服务价格数据的泄露，避免了有意缓慢降价的不正当竞争行为。

4 结语

在云制造模式下，如何应对云制造服务平台上MSP的价格战是制造服务运营方面对的重要问题，也是云制造模式推广应用的难点之一。

本文研究了云制造平台服务报价的分布规律，将博弈论应用于云制造领域，在剖析MSP与云平台MSO各自收益的基础上，构建了云平台实施惩罚与不惩罚两种不同策略下二者的博弈模型。给出了博弈双方共知惩罚监管措施情况下的子博弈完美纳什均衡策略，即“不惩罚，正常定价”。此时，制造服务提供方与运营方都无法单独采取行动增加自己的收益，从而促使云制造服务平台上的服务报价趋于平稳。同时，通过提高制造服务提供方信息获取成本，限制了有意缓慢降价的不正当竞争行为。

本文提出的两种价格战应对策略，能够有效抑制制造服务提供方的恶意低价和有意降价行为，保证云制造服务平台的稳定运行，实现了制造服务需求方、提供方和运营方的三方共赢。本文仅考虑了恶意低价和有意降价引起价格战并导致用户流失的应对策略，后续将扩大范围，研究引起用户脱离云制造服务平台的其他因素并给出相应解决策略。