有限理性下旅游产业线上线下合作稳定性分析——以线上平台与传统旅行社的合作演化博弈为例

苗秀杰，姜 姗

（辽宁师范大学政府管理学院，辽宁大连 116000）

一、引言

互联网已成为人们日常生活中不可缺少的重要组成部分。随着5G 时代的来临和大数据的广泛应用，传统旅行社利用与线上平台合作模式，在为游客提供更好服务的同时，能够获得更多利润。对于旅游业来说传统旅行社是最典型的线下，传统旅行社盈利主要依靠规模经济和旅游交易中的信息不对称，以及佣金、业务盈利、产品服务增值，通过和其他领域交叉融合来获取利润[1]。

线上平台是指基于互联网等虚拟媒介实现非面对面销售。线上平台的出现对传统线下交易模式造成了较强冲击，线上旅游靠价格战和交易便捷等优点，吸引游客从线下转移到线上导致旅游市场竞争加剧。而传统旅行社在硬性运营模式及消费者选择旅游产品主要渠道上占有优势，占据大部分旅游市场[2]。在此背景下，传统旅行社与线上平台从对抗中逐渐了解到彼此的优势，双方从竞争走向合作。旅行社将旅游产品在线上旅游平台上进行线上销售，线上平台为旅行社代理和销售线路产品，并且对线路进行质量管控以此增加客流量提高收入。

但在合作中由于线上旅游平台不止与一家旅行社合作，线上平台在线上销售中会以自身的利益为出发点，忽略传统旅行社的感受。同时由于信息的不对称性，线上平台对旅行社的监管具有一定的限制，即旅行社为追求利益存在欺骗消费者行为从而对平台的声誉和收益具有一定的影响。即双方由于合作收益分配不均、背叛收益、信息不对称等原因造成合作关系难以长时间稳定，因此探讨现代旅游产业线上线下合作的稳定性尤为重要。

二、线上平台与传统旅行社策略选择的演化博弈模型

（一）演化博弈理论概念

演化博弈理论是以博弈方的有限理性为基础，将博弈论的分析方法和动态演化过程结合，使博弈方在既得收益上进行动态博弈以达到价值最大化[3]。它将博弈主体基于“有限理性”提出的理论假设能更真实的对各种社会经济现象进行科学分析预测，有利于促进博弈论的发展[4]。演化稳定策略和复制动态是演化博弈理论的两个核心概念[5]。

（二）问题描述及模型假设

双方基于有限理性达成初步合作后，由于信息的不确定性、道德约束不足等原因，无法预测以后的合作意向，只有随着时间的推移进行重复试探，博弈，吸取经验并调整策略，最终形成稳定策略[6]。通过相关资料以及文献的整合研究，做出如下基本假设：

假设1：在线上线下合作战略中，将线上旅游平台记为O，线下旅行社记为T。基于有限理性基础上，O 与T 方探讨研究双方是否继续合作。假定双方的博弈策略组合是O{继续合作、中途违约}，T{继续入驻、中途违约}。O 采取继续合作的概率为X（0

假设2：根据O 与T 的不同特质，设定O 无论是否合作，都有自身的资源技术优势及线上产品收益，记为K。T 具有线下客源的基础收益记为F。双方合作时，共同分享合作收益R，O 合作分配收益记为λ1R，T 合作分配收益记为λ2R（λ1+λ2=1）。在达成初步合作后，若一方采取违约策略，另一方的投入将会无法弥补。当O 选择中途违约的策略时候，T方为合作所的投入以及因终止合作而受到的损失V 将无法收回；若T 方选择中途违约策略，则O 方为合作所做的投入P 将无法收回。

假设3：在合作过程中双方均需一定人力来维序线上平台的正常运行。O 在合作中对平台的维序和运营成本记为C1，T 在合作中对线上平台的操作和运营成本记为C2。在双方合作时，由于信息的不对称性T 为追求自身利益最大化对平台消费者存在欺骗和额外收费等行为从而对平台的声誉造成的影响以及流失客户等的经济损失记为Q。

假设4：在合作中T 通过线上的良好运营将一些线上客户拉到线下成为T 方的忠实客户，提高了自己的客流量增加了自身的线下收益等称之为T 的背叛收益记为H。

根据上述四种假设，表1 为传统旅行社与线上旅游平台的合作机制演化博弈支付矩阵。

表1 合作收益矩阵

（三）建立博弈模型

根据上述的演化博弈矩阵，O 方选择继续合作的期望收益为UO1=y（K+λ1R-C1-Q）+（1-y）（K-P），选择违约策略的期望收益为UO2=yK+（1-y）K，平均期望收益为T 方=xUO1+（1-x）UO2选择继续入驻策略的期望收益为UT1=x（F+λ2R-C2）+（1-x）（F-V），选择违约自建策略的期望收益为UT2=x（F+H）+（1+x）F，平均期望收益为=yUT1+（1-y）UT2。为便于分析双方合作的稳定性，采用博弈方继续合作的复制动态方程进行研究。

O 方和T 方采用继续合作策略的复制动态方程分别为F（x）和Z（y）：

三、博弈双方策略稳定性分析及影响因素分析

当时间t 趋于无穷大时，双方如何决策需要进行演化博弈稳定性分析。根据微分方程的稳定性定理与演化稳定策略的性质可知，当dx/dt 的导数小于0 且x 本身是稳定状态的平衡点时，x 为博弈一方的稳定策略[7-8]。根据Friedman 提出的方法，用雅克比矩阵的局部稳定性来验证双方所形成的策略组合是否为演化稳定策略，并分析影响其策略选择的因素。

（一）线上旅游平台O 的策略演化的稳定性分析

对F（x）进行求导，得：

对O 方不同参数取值的进行演化稳定性分析：

（2）当y≠y0时，令F（x）=0，得x=0 和x=1 是x的稳定状态。根据微分方程的稳定性定理和演化稳定策略的性质，当F'（x）<0，x 为演化稳定策略。

若λ1R-C1-Q>0 时，O 方选择继续合作策略带来的收益大于选择中途违约策略带来的收益。可分为两种情况：1）当y>y0时，F'（1）<0，F（0）>0，故x=1是演化稳定策略；2）当y0，故x=0 是演化稳定策略。

若λ1R-C1-Q<0 时，O 方选择中途违约策略带来的收益大于选择继续合作策略带来的收益。对于∀y∈[0，1]，存在F'（0）<0，故x=0 为O 方的演化稳定策略。

（二）对传统旅行社T 方的策略演化的稳定性分析

对Z（y）进行求导，得：

现对T 方不同参数取值范围的选择进行演化稳定性分析：

（2）当x≠x0时，令Z（y）=0，得y=0 和y=1 是y的稳定状态。当Z'（y）<0 时，y 为演化稳定策略。

（3）若λ2R-C2-H>0，T 方选择继续合作策略带来的收益大于选择中途违约带来的收益。可分为两种情况：1）当x>x0时，Z'（1）<0，Z'（0）>0，故y=1 是演化稳定策略；2）当x0，故y=0 是演化稳定策略。

（4）若λ2R-C2-H<0 时，T 方选择中途违约策略带来的收益大于选择继续合作带来的收益。对于∀x∈[0，1]，存在Z'（0）<0，故y=0 为T 方的演化稳定策略。

通过对双方各自策略演化的稳定性分析，发现双方合作是否长久的因素不止受到收益的影响，还受到违约金以及对方选择是否合作策略的概率等的制约。即，若双方想要继续合作下去，不仅需要满足彼此收益的期望，还需要有一系列的惩罚措施对双方进行彼此约束，而惩罚措施的强度是双方是够成功继续合作的关键因素之一。

（三）博弈双方合作策略演化稳定性分析

由于运用动态复制方程得到的5 个复制动态均衡点不一定都是系统演化博弈稳定策略[9]，需要用系统雅克比矩阵的局部稳定性来分析判断。

通过计算可得该系统5 个动态均衡点对应行列式和迹的值，经分析发现该系统（0，0）和（1，1）是博弈稳定策略点，（1，0），（0，1）以及一个鞍点（x0，y0）为不稳定点。因此线上平台与传统旅行社之间的长期博弈可能向两个方向演化：当双方达到演化稳定均衡时，线上平台与传统旅行社会都选择继续合作或都选择中途违约。而双方是否合作需对合作时的各影响因素进行分析。接下来本文以Matlab 数据仿真来模拟演化模型稳定性的参数分析。

四、Matlab 数据仿真模拟

通过借助Matlab 工具仿真模拟，对线上平台与传统旅行社合作的稳定性进行模拟仿真分析，从而可以生动形象地展示出系统的初始状态以及相关因素对演化策略稳定性的影响。

进行初始状态对合作创新演化结果影响的模拟。根据约束条件，令C1=2、C2=3、V=3、K=20、R=21、Q=2、λ1=1/3、λ2=2/3、F=14、H=2、P=2，在鞍点所划分的两个区域分散地选取6 个点进行仿真，O 方和T方策略随时间变化的动态演化博弈如图1 所示。

图1 O 方和T 方策略动态博弈过程

由图1 可知，在鞍点左下方区域时，趋近于（0，0）点；在鞍点右上方区域时，趋近于（1，1），初始状态对演化结果有很大影响。同时合作中的各个参数对双方合作创新演化博弈结果都有一定影响。受具体篇幅限制，在此选择R 和H 两个因素进行演化博弈仿真模拟。

（一）合作产生的总收益R

参数值为：C1=2、C2=3、V=3、K=20、R=21、λ1=1/3、λ2=2/3、F=14、Q=2、P=2，初始状态（x，y）=（0.5，0.5），得出R 的变动对演化结果的影响（见图2）。当双方合作产生的总收益R 继续增加时，双方收益增大，趋向合作，即双方合作创新稳定性与合作总收益呈正相关。在合作中可观的经济收益对双方的合作稳定性均起到推动的作用。

图2 O 方和T 方策略随R 变化的演化博弈过程

（二）合作时T 方的背叛收益H

参数值为：C1=2、C2=3、V=3、K=20、R=21、λ1=1/3、λ2=2/3、F=14、Q=2、P=2，初始状态（x，y）=（0.5，0.5）。得出H 的变动对演化结果的影响（见图3）。当T 方在合作中所获得的背叛收益越大，双方更趋向于解除合作，即线上线下双方的合作创新稳定性与T 方的背叛收益H 呈负相关。旅行社在双方合作中不断积累自己的客户人脉形成本社的忠实客户，将线上客户转换为属于自己的线下客户，导致线上平台客户的损失，使双方合作关系趋于违约。

图3 O 方和T 方策略随H 变化的演化博弈过程

（三）基于双方演化博弈的结论

通过Matlab 仿真模拟，我们发现对于双方均有利的正向因素会驱使双方继续合作下去，若某因素只对一方有利或会对一方利益受损即双方合作的负向因素，会使双方的合作走向终止。而双方最后是否合作取决于正向因素影响较大还是负向因素的影响较大。为有利于双方继续合作的博弈结果，双方应考虑如何提高合作收益，降低成本和减少欺诈。

五、线上平台与传统旅行社合作建议

通过运用MATLAB 进行数据仿真模拟，通过影响合作创新演化稳定策略的相关参数对双方合作创新策略结果的影响，提出了以下有利于进行合作创新策略稳定性的合理化建议。

（一）建立完善的管理约束机制

通过演化博弈我们可知，欺诈行为对于双方的博弈结果有着较大的影响，如何减少欺诈是双方继续合作的重要前提之一，对此应设立惩罚机制。目前线上线下合作发展已是大势所趋，但能否维持长期合作的重要因素之一就是双方合作时的管理约束机制。在合作共赢的基础上建立完善的管理约束机制并使合同规范化，将产品人员对接、线上线下反馈、财务收益分配等程序清晰化、标准化，双方互相监督、权责明确，减少任何一方出现违规现象，使双方合作更清晰明了逐渐专业化管理。

（二）在合作中不断提高自身竞争实力

线上平台与旅行社合作是为了发挥各自优势，起到1+1>2 的效果。在上述的演化博弈中不难发现，若合作收益增加，那么双方选择继续合作的概率会大大增加，而只有强强联合才会带来更高的收益和效益。若双方在合作过程中过于依赖对方，会出现被吞并收购或被踢出局等情况。因此，双方在合作的同时也要提高自身价值，线上具有展示和支付方便的优势，门店具有服务和后续服务的优势，双方强强联合，既合作又独立，才能产生1+1>2 的效果。

（三）打破同质，创造个性化旅游产品。

在产品高度同质化的今天，企业要想在微利的空间里生存和发展，降低成本已经很难做到，对旅游产品进行创新，探索新的旅游线路能够带领旅游业跳出价格战的困扰。

针对旅游者个性化的服务需求，打造“私人订制”模式。这类人群对时间的敏感度往往大于价格的敏感度，而线上线下的合作刚好适合他们的需求。旅游者通过与线上平台对接，再由线上平台与线下旅行社共同制定私人路线，最后一同为旅游者提供专业并优质的旅游服务。这种定制旅游可以结合线上旅游平台全覆盖旅游信息和传统旅行社专业的旅游服务二者的优点，给旅游者带来专属且舒适的个性化旅行，同时为线上和线下带来更高的收益。

（四）政府予以政策和资金上的支持，增加双方博弈的正向因素

为了提升线上与线下合作的稳定性，在双方的演化博弈基础上追加政府第三方的加入会对双方合作带来新的正向因素。政府可规范法规制度，提供资金或政策上的支持对双方合作进行一定的扶持激励作用，激励双方继续合作共赢，增加双方合作的正向因素，从而提高双方合作的稳定性。