基于演化博弈视角下的加盟式快递合作稳定性分析
2020-10-23万晓榆
万晓榆，蒋 婷
(重庆邮电大学 经济管理学院,重庆 400065)
0 引言
《中华人民共和国2017年国民经济和社会发展统计公报》显示，2017年我国快递业务量为400.6亿件，同比增长28.06%，快递业务收入为4957亿元，较上年增加了983亿元。快递行业在电子商务背景下取得了令人瞩目的进步，实现了“量”的飞跃发展。但作为服务业之一，近年来快递行业在重视“量”的同时却忽略“质”的保证。2018年1月国家邮政局发布了《国家邮政局关于2017年快递服务时限准时率测试结果的通告》和《国家邮政局关于2017年快递服务满意度调查结果的通告》。从数据上来看，部分指标呈现了萧条的态势。2017年全程时限均值为56.02小时，较上年增加了0.61小时，同时72小时准时率均值为78.67%，较上年降低了2.72%；快递服务总体满意度得分为75.7分，较上年有所下降，时测满意度得分为70.7分，下降0.4分且为4年来首次下降。快递业务量和快递业务收入呈现逐年上升的趋势而消费者满意度却在降低。究其原因，是因为派件延迟、操作不规范等。而此类现象多存在于包含通达系在内的加盟式快递企业中。由于加盟式企业存在其固有的缺点，诸如内部管理薄弱、员工素质普遍较低等，造成了客户满意度低等不良影响。为提升快递行业整体服务水平，实现企业良好发展，商界、学界纷纷表示加盟式快递企业应向直营式转型。韵达、申通等大型快递企业均试图收回加盟商的经营权，转加盟经营为直营，但遭到各级加盟商强烈反对并以罢工等形式予以抵抗。并且，直营模式管理不同于加盟模式，转型后还需考虑人才引进，同时囿于融资等问题，部分企业终止了转型计划，保留了加盟模式。因此当前局面下，如何在保留加盟模式的基础上提高快递公司总部和加盟商之间的合作稳定性，提升客户满意度进而增加企业效益显得尤为重要。
1 文献回顾及理论基础
目前国内外学者就加盟模式已做了大量的研究并取得了丰硕的成果。聚焦于某一品牌的实证研究：吴佩勋等先后以台南的咖啡店[1]、广州的连锁便利店[2]和台湾的全家便利连锁店[3]为例进行实证研究，分别探讨了加盟者可能存在的加盟动机、主要动机和加盟者信任的影响因素和影响方式。陈卫平从资源依赖理论的角度，探究了连锁农家店的加盟总部服务支持与加盟关系质量间的关系，并采用实证的方式证实了当加盟者资金能力更强时，加盟者感知到的服务支持对加盟关系质量的影响更强[4]。张永等认为全聚德连锁加盟经营的产品标准化、设备和人才标准化、制度标准化和良好的品牌管理、营销管理和资本运作是其顺利扩张的主要原因[5]。刘文纲等以庆丰包子铺、全聚德等多家餐饮服务店的体系为例，通过分析发现连锁体系社会责任的整体绩效实现和加盟商的社会责任实现主要受连锁总部的社会责任意识、社会责任管理能力和连锁体系成熟度的影响[6]。系统性的模型研究：李庆文等通过构建不同状态的博弈模型分析特许经营发展加盟商存在的问题并提出相应的治理方法[7]。吕承超等在考虑品牌建设外部效应的基础上构建模型，采用逆向选择的方法讨论了特许商和加盟商不同阶段的最优选择行为[8]。周建亨等建立了单一电子渠道、零售商与制造商独立竞争以及零售商加盟制造商三种渠道结构，讨论基于产品体验性的供应链渠道运营组合及合作条件[9]。Arturs Kalnins通过建模分析发现特许经营商处于较低层次时价格反而更高[10]。另外也有学者以“利益相关者交易结构”为视角，从交易主体等角度，分析了麦当劳加盟经营模式的发展历程及升级内容[11]。Babich和Tang认为为实现利益最大化，特许人应使用特许权实现现金流动，而非从总部获取价值[12]。
国内外对非快递行业的加盟模式进行了深层次的探讨。而国内针对快递业中加盟模式的研究主要集中其特征、现状问题和解决措施的探究。快递企业发展初期大多采用加盟模式来获取市场，具有投资门槛低、扩张速度快[13]、利于品牌建设与资金回收[14]、避免市场风险[15]的优势。但随着企业经营范围的壮大，逐渐暴露出的内部管理薄弱[16]、末端投递服务差、效率低、服务产品同质化等[17,18]问题，引发了学术界对解决措施的探讨。例如王玉燕聚焦于加盟商加入连锁总部之后可能出现的“道德风险”，采用演化博弈理论对我国连锁加盟的发展展开了研究[15]。陈伟等运用委托代理模型深入探讨了快递公司总部分别与收件代理和派件代理之间的委托代理关系，发现了加盟商服务水平低下的根本原因是总部对代理的激励不足或者缺失[19]。也有学者关注到快递企业中加盟者间的横向性[20]、加盟连锁经营的全网性[14]、加盟商与总部间的纵向性特点即涉及的利益方众多。据此提出了从加盟者和总部两方解决快递加盟经营问题的对策。由于国外尚无快递企业采用加盟模式进行业务拓展，因此鲜有研究涉及加盟式快递。
通过文献梳理发现，有关加盟式快递的研究虽取得了一定的成果，但仍存在一定的局限性。已有研究大多从定性的角度出发，停留在特征、现状分析，研究层次尚浅。而加盟商与快递公司总部之间日益突出的矛盾，严重影响了双方之间的合作稳定性。同时，从经济学、管理学的角度来看，合作稳定性是加盟商和快递公司总部经过长期博弈的特定结果，整个博弈过程具有动态性和重复性的特点。演化博弈理论广泛应用于各类联盟[21～26]、加盟[7,9,15,21]等，该理论在各研究领域的成熟应用为研究提供了理论支撑。因此本文拟从厘清快递公司总部和加盟商间的利益关系着手，剖析影响两者合作稳定性的重要因素，构建总部和加盟商之间的收益模型并对重要参数进行探讨和分析；然后以申通公司为例，采用MATLAB软件对重要参数进行数值仿真分析；最后提出针对性的建议以提高总部和加盟商之间的合作稳定性。
2 演化博弈模型构建
2.1 参数描述
演化博弈理论认为参与博弈的双方——加盟商和快递公司总部均为有限理性的“经济人”。通常他们会通过不完全的信息进行不完全理性地行为策略选择[27]。在不完全信息下，加盟商的行为策略为集合ω1(积极合作，消极合作)。其中，积极合作即提供高质量服务，消极合作即提供低质量服务。快递公司总部的行为策略为集合ω2(信任，不信任)，信任策略下总部的监管力度会减弱，该部分成本较小因此可忽略；不信任策略下总部的监管力度会加大，因此会产生较大的监督成本。双方的行为集合构成2×2交互矩阵。为分析快递公司总部和加盟商之间长期的稳定合作关系，可根据演化因素的分析设置参数以及参数之间的关系。
表1 参数设置
2.2 研究假设与参数设定
据此提出便于问题分析且符合生活实际的基本假设：
假设1博弈初期，加盟商提供高质量服务的比例为λ(0≤λ≤1)，提供低质量服务的比例为1-λ；快递公司总部信任的比例为α(0≤α≤1)，不信任的比例为1-α。
假设2加盟商的初始加盟费为C0，总部的培训成本为C2，每单业务的价格为Ρ。
假设3加盟商向快递公司缴纳的后续加盟费为qP，加盟商提供低质量服务时，业务量为Q，反之则为Q1且Q1=Q+ΔQ；加盟商提供低质量服务时，平均服务成本为C，反之则为C1且C1=C+ΔC。
假设4由于加盟式快递具有横向性和全网性特点，若其中一个加盟商出现服务问题将损害众多加盟商的利益。但涉及加盟商众多，无法逐一衡量，因此将这部分损失转移到总部。即加盟商提供低质量服务时，会影响其他网点的业务量，造成一定的经济损失L，这部分损失由总部承担。
假设5快递公司总部不信任时会采取监督行为，监督成本为V；信息不对称程度为m，罚金为f。
根据研究假设列出加盟商与快递公司总部间的行为交互支付矩阵，如表2。
3 演化博弈模型求解
3.1 复制动态方程
根据演化原理，若某一行为的支付比种群的平均支付高，那么该行为就会在种群中发展，即选择该行为的个体在种群中所占比例的增长率大于零，可用如下微分方程表示[28]:
(1)
其中，s为种群的行为集合，k为s中的一种行为，xk为种群选择行为k的比例，u(k,s)为种群选择行为k的支付，u(s,s)为种群的平均支付，K为不同的行为总数。
由表2可知，加盟商在积极合作策略下的收益为:
v1=α[PQ1(1-q)-C1Q1-C0]+
(1-α)[PQ1(1-q)-C1Q1-C0]
(2)
消极合作策略的收益为:
v2=α[PQ(1-q)-CQ-C0]+
(1-α)[(PQ(1-q)-CQ-C0-mf]
(3)
加盟商的期望总收益为:
(4)
快递公司总部在信任策略下的收益为:
u1=λ(PQ1q+C0-C2)+
(1-λ)(PQq+C0-C2-L)
(5)
不信任策略下的收益为：
u2=λ(PQ1q+C0-C2-V)+
(1-λ)(PQq+C0-C2-V-L+mf)
(6)
快递公司总部的期望总收益为：
(7)
表2 博弈双方行为交互支付矩阵
=λ(1-λ)(M+mf-αmf)
(8)
令M=[P(Q+ΔQ)(1-q)-(Q+ΔQ)(C+ΔC)]-
[PQ(1-q)-CQ]
(9)
M即在未考虑消极合作时加盟商支付的罚金成本情况下，积极合作的收益与消极合作收益之差。
=α(1-α)(V+λmf-mf)
(10)
(11)
3.2 均衡点及稳定性分析
复制动态方程求出的均衡点不一定是系统的演化稳定结果ESS，根据Friedman提出的雅克比Jacobian矩阵求解法计算出博弈系统的雅克比Jacobian矩阵(记为J)为：
(12)
其中：a11=(1-2λ)[M+mf-αmf],
a12=-λ(1-λ)mf,a21=α(1-α)mf,
a22=(1-2α)(V+λmf-mf)
(13)
此雅克比矩阵的行列式detJ和迹trJ为:
(14)
(15)
当同时满足detJ>0且trJ<0时，复制动态方程求出的均衡点即为演化稳定点，各均衡点对应的detJ和trJ如表3。
表3 均衡点对应的行列式(detJ)与迹(trJ)的数值
由表3可知，该博弈系统存在一个鞍点(λ0,α0)，且显然λ0>1不成立，因此对λ0和α0的取值进行分情况讨论：
①当λ0<0且α0<0时，即M+mf<0且mf ②当λ0<0且0<α0<1时，即0 ③当λ0<0且α0>1时，即M>0且mf ④当0<λ0<1且α0<0时，即M+mf<0，且mf>V，此时(0,0)为系统的ESS点。 ⑤当0<λ0<1且0<α0<1时，即0 ⑥当0<λ0<1且α0>1时，即M>0且mf>V，此时(1,1)为系统的ESS点。 证明以条件λ0<0，α0<0为例，根据各均衡点的行列式detJ和迹trJ的值判定其稳定性，判定结果如表4，其他情况判定方法一致，不再详述。系统最终的演化结果所对应的均衡点以及相应的参数条件如表5，六种情形对应的演化相图见图1。 表4 局部稳定性分析结果 图1 加盟商和快递公司总部行为选择的演化相图 表5 演化稳定结果及参数条件 基于表5和图1，加盟商选择积极合作策略时增加的收益、快递公司总部的罚金收入mf和监督成本V是影响系统演化的关键参数。根据各状态所满足的关键参数取值条件，可得出以下结论： 结论1当M+mf<0且mf>V时，状态I是系统演化稳定结果，加盟商采取消极合作，快递公司总部对其不信任而产生监督行为，从而进行相应的惩罚。状态I不利于加盟双方合作稳定的健康发展。基于结论1，对加盟商来说，积极合作但并无收益的提升(加盟商提供积极合作所获得的收益与消极合作所获得收益之差低于0)，因此会选择消极合作策略；对快递公司总部来说，当不信任策略下的监督成本低于罚金收入，会导致总部选择不信任策略来提高收入(即罚金)。因此，在各自利益的驱动下，系统朝着方向(0,0)演进。 结论2当M+mf<0，mf 结论3当0 结论4M>0时，状态IV是系统的演化稳定结果，此时加盟商提供了积极合作，同时快递公司总部在考虑监督成本的付出下选择信任策略。基于结论4，对加盟商来说，在未计算低质量的罚金成本情况下，提供积极合作的收益仍高于消极合作的收益，加盟商会选择积极合作策略；对快递公司总部来说，其最优选择为信任加盟商。此时是快递行业加盟模式的理想状态，系统由(0,1)朝着(1,1)方向演进。 基于表5和图1，当参数满足0 结论5其他参数取值不变时，快递公司总部信任的比例越低，加盟商越是倾向选择积极合作。同理，加盟商积极合作的比例越高，快递公司总部越是倾向选择信任策略。 证明由式(8)～(10)复制动态方程可得: (16) (17) 结论6其他参数值固定不变，信息不对称程度m越小，罚金f越小，监督成本V越大，快递单价P越大，系统越容易向理想状态(1,1)收敛。 证明由状态III的演化相图可知，系统最终的演化结果与初始条件密切相关。当初始点落入区域A的概率越大，系统向理想状态(1,1)演化的概率就越大。区域A的概率即为区域面积。区域A的面积为: (18) 本节将以典型加盟模式的公司——申通快递为例进行案例研究。快递加盟模式自1993年由申通公司创立以来，为申通公司的拓宽市场规模、降低管理成本起到了不可忽视的作用。2014年，申通的市场份额高达16.5%，在三通一达中位居第一；2015年，申通以12.4%的市场份额占比位列快递行业的第二位。但随着企业的不断壮大以及电商件的迅速增多，加盟模式的弊端逐渐显现。从现象上看，2015年申通三林分公司员工罢工拒绝派件、停摆、爆仓等，给总部带来的声誉损失不容小觑。从数据上看，2016年，申通的市场份额已下滑到10.4%，在三通一达中，排名下滑到第三；2017年，申通的量件完成38.98亿件(同比增长约19.64%，但远低于行业平均的28%)，落后于中通(62.19亿件)、圆通(50.64亿件)和韵达(47.20亿件)；2017年申通的快递服务总体满意度排名第六，仅74.10分，2018年第三季度排名第七。综上，加盟模式给申通总部带来的经济损失也不容忽视。 申通快递董事长陈德军认为与加盟商的合作所带来的弊端在一定程度上制约了公司的发展。因此2018年初，申通快递公司进行了收购加盟商的计划。但收购之路并不顺畅。由于各级加盟商的抵抗、转型的后继问题和融资难的困境导致企业难以完全实施转型计划，因此保留加盟模式。在当前局面下，申通公司在保留加盟模式的基础上，如何提升总部和加盟商之间的合作稳定性，提升消费者满意度进而增加企业效益是值得探究的问题。 因此本节以申通快递为例，探究加盟商与总部合作稳定性问题。基于上文分析，系统的演化稳定结果取决于相关参数的初始条件及变动情况，为更直观地反映主体的行为演化路径以及参数取值对演化稳定结果的影响，本节将运用Matlab 7.0仿真软件对模型结果进行数值仿真分析，得到系统的动态演化图(如图2～图15所示)，其中横轴表示系统的演化时间，纵轴表示总部信任的比例或加盟商积极合作的比例。对于该案例的博弈系统，支付矩阵中部分参数的真实数据获取难度较大，例如非合作方无法知晓分成比例、服务成本等，但在实际应用中，决策者(申通加盟商、申通总部)知晓这些数据。同时，研究主要关注博弈关系中的支付在不同策略组合下的相对大小[29]。因此为研究方便，在不改变本质的条件下，结合实际情况和变量之间的大小关系对参数值进行了适度假设。 (1)状态I 当M+mf<0且mf>V时，不妨取值P=15,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=2,m=0.7,f=0.6,V=0.3。图2刻画了加盟商提供积极合作时并无收益的提升，快递公司总部的监督成本低于罚金收入时的行为演化轨迹。随着时间t的增加，系统最终向稳定点(0,0)演化。验证了结论1。 图2 状态I系统动态仿真图 (2)状态II ①当M+mf<0且mf ②当0 图3 状态II系统动态仿真图 图4 状态II系统动态仿真图 (3)状态III 当0 图5 状态III系统动态仿真图 (4)状态IV ①M>0且mf ②当M>0且mf>V时，不妨取值P=15,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,m=0.7,f=0.6,V=0.3。图7刻画了在未计算低质量的罚金成本情况下，加盟商提供积极合作的收益仍高于消极合作的收益，快递公司总部的罚金收入高于监督成本(虽罚金收入较高，但在加盟商提供积极合作时，总部采取的最优策略仍是信任)时的行为演化轨迹。在此情况下，随着时间t的增加，系统最终向稳定点(1,1)演化，验证了结论4。 图6 状态IV系统动态仿真图 图7 状态IV系统动态仿真图 本节针对状态Ⅲ中初始条件改变以及信息不对称程度、罚金、监督成本和快递单价四个参数对演化稳定结果的影响情况进行数值仿真模拟。 (5)初始群体比例 ①若λ<0.476，不妨取值λ=0.3，假设总部群体信任行为比例的初始值α=0.2,0.5,0.8，在满足λ小于阈值λ0的条件下，总部群体行为随时间变动的动态演化轨迹如图8所示。由图可知，不同的初值λ随时间的变动均呈现单调递减的趋势。即使总部群体信任行为的初始比例高达0.8，最终均会收敛于0，且收敛速度随初始比例增加而减缓。因此，当加盟商选择积极合作的比例小于0.476时，快递公司总部群体行为最终会趋于不信任。 图8 λ=0.3时总部行为的动态演化过程 ②若λ>0.476，不妨取值λ=0.8，假设总部群体信任行为比例的初始值α=0.2,0.5,0.8，在满足λ大于阈值λ0的条件下，总部群体行为随时间变动的动态演化轨迹如图9所示。由图可知，不同的初值λ随时间的变动均呈现单调递增的趋势，即使总部群体信任行为的初始比例仅为0.2，最终均会收敛于1，且收敛速度随初始比例增加而增快。因此，当加盟商选择积极合作的比例大于0.476时，快递公司总部群体行为最终会趋于信任。 图9 λ=0.8时总部行为的动态演化过程 (6)信息不对称程度m ①信息不对称程度m取值对加盟商积极合作比例λ的影响 固定各参数值α=0.4,P=40,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,f=0.6,V=0.22，得到λ随m值变动的演化曲线，如图10所示。可以看出：当信息不对称程度较高，即消极合作被发现的概率较低，m=0.1时，加盟商群体行为趋于消极合作。而随着信息不对称程度的不断降低，即消极合作被发现的概率上升，直至m=0.7时，加盟商群体行为由消极合作向积极合作转变，且信息不对称程度越低，加盟商群体行为向积极合作演化的速度越快。由结论6可知，信息不对称程度影响加盟商行为选择的临界值为m0=0.56，即m>0.56时，加盟商群体行为向积极合作策略演化，当m<0.56时，加盟商群体行为向消极合作策略演化。 图10 信息不对称程度对加盟商行为影响的仿真图 ②信息不对称程度m取值对总部信任比例α的影响 固定各参数值λ=0.4,f=0.6,V=0.22得到α随m值变动的演化曲线，如图11。可以看出：当信息不对称程度较高，即消极合作被发现的概率较低，m=0.4时，总部群体行为趋于信任，且信息不对称程度越高，即消极合作被发现的概率越低时，总部群体行为向信任行为演化的速度越快。而随着m的不断增加，直至m=0.8时，总部群体行为由信任向不信任转变。由结论5可知，信息不对称程度影响总部行为选择的临界值为m0=0.61，即m>0.61时，总部群体行为向不信任策略演化，当m<0.61时，总部群体行为向信任策略演化。较高的信息不对称程度会使得总部采取不信任策略。 图11 信息不对称程度对总部行为影响的仿真图 (7)罚金f ①罚金f取值对加盟商积极合作比例λ的影响 固定各参数值α=0.6,P=40,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,m=0.7,V=0.22得到加盟商积极合作比例λ随罚金f值变动的演化曲线，如图12。可以看出：当罚金较低，f=0.4时，加盟商群体行为趋于消极合作，且罚金越低，加盟商群体行为向消极合作演化的速度越快。而随着罚金f的不断增加，直至f=0.9时，加盟商群体行为由消极合作向积极合作转变。由结论6可知，罚金影响加盟商行为选择的临界值为f0=0.71，即f>0.71时，加盟商群体行为向积极合作策略演化，当f<0.71时，加盟商群体行为向消极合作策略演化。 图12 罚金对加盟商行为影响的仿真图 ②罚金f取值对总部信任比例α的影响 固定各参数值λ=0.6,m=0.7,V=0.22得到总部信任比例α随罚金f值变动的演化曲线，如图13。可以看出：当罚金较低，f=0.4时，总部群体行为趋于信任，且罚金越低，总部群体行为向信任行为演化的速度越快。而随着罚金f的不断增加，直至f=0.9时，总部群体行为由信任向不信任转变。由结论6可知，罚金影响总部行为选择的临界值为f0=0.78，即f>0.78时，总部群体行为向不信任策略演化，当f<0.78时，总部群体行为向信任策略演化。 由以上f取值对λ和α的仿真分析可知，罚金在一定程度上能促进加盟商积极合作的意愿，但并非越高越好，罚金的增加会促使总部采取不信任行为进而对加盟商实施过度的监督和惩罚，在较高罚金的压力下，加盟商或许会采取积极合作策略，但现实生活中更为常见地是加盟商退出合作，这损害了合作稳定性。 图13 罚金对总部行为影响的仿真图 (7)快递单价P 固定各参数值α=0.6,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,m=0.7,f=0.6,V=0.22，得到λ随P值变动的演化曲线，如图14。可以看出：当快递平均单价较低，P=15时，加盟商群体行为趋于消极合作，且单价越低，加盟商群体行为向消极合作演化的速度越快。而随着快递单价的不断增加，直至P=45时，加盟商群体行为由消极合作向积极合作转变。由结论6可知，快递单价影响加盟商行为选择的临界值为P0=40.5，即P>40.5时，加盟商群体行为向积极合作策略演化，当P<40.5时，加盟商群体行为向消极合作策略演化。 从快递单价取值对加盟商积极合作的仿真分析可见，较高的价格会提升加盟商积极合作的概率，同时也能提高总部的后续加盟费收入。因此在不会大幅度影响业务量的前提下，在合理范围内提升价格有助于提高快递加盟商和总部之间的合作稳定性。 图14 快件单价对加盟商行为影响的仿真图 (8)监督成本V 固定各参数值λ=0.6,m=0.7,f=0.6,V=0.22得到总部信任比例α随监督成本V值变动的演化曲线，如图15。可以看出：当监督成本较低，V=0.1时，总部群体行为趋于不信任，而随着监督成本V的不断增加，直至V=0.3时，总部群体行为由信任向不信任转变，且监督成本越高，总部群体行为向信任行为演化的速度越快。由结论6可知，监督成本影响总部行为选择的临界值为V0=0.168，即V<0.168时总部群体行为向不信任策略演化，V>0.168时，总部群体行为向信任策略演化。 图15 监督成本对总部行为影响的仿真图 总之，加盟商与快递公司总部之间无法实现合作稳定性，主要在于两者各自的收入不匹配。本研究基于博弈主体有限理性假设，运用博弈论的思想构建了加盟商与快递公司总部的行为选择动态演化模型，围绕罚金收入、监督成本和加盟商积极合作后利益的提升等深入剖析了博弈双方的行为选择互动机制，揭示了不同条件下系统的稳定结果和演化路径，并运用Matlab 7.0仿真软件对模型结果进行了验证。研究结果表明：①加盟商和快递公司总部的行为选择与总部的罚金收入、监督成本和加盟商提升的收益之和M的取值密切相关。系统呈现出三种演化稳定结果(0,0)、(0,1)、(1,1)以及一种周期性的随机状态；②系统不存在演化稳定结果(1,0)，即加盟商积极合作提供高质量服务而快递公司总部选择不信任进而采取监督行为；③当满足加盟商积极合作时提升的收益之和大于0(即M>0)时，系统才会向理想状态(1,1)演化。除了以上条件会影响系统稳定性结果外，信息不对称程度、罚金、监督成本以及快递单价等因素也会影响系统的演化结果。为此，本文提出以下建议以促进加盟式快递合作稳定性。 (1)降低快递加盟商服务成本，提高服务质量 快递加盟商通过低质量服务所节约的成本越多或为提高服务质量所付出的额外成本越高，那么积极合作的概率就会越低，进而提供的服务水平就越低。因此，降低快递服务成本是积极合作的内生动力。作为服务行业，一线服务人员是与客户接触最多的对象，因此软实力方面，总部需严格对一线员工进行服务意识、操作流程等培训，提高服务效率降低服务成本。硬实力方面，总部需指导并辅助加盟商升级设备、系统。 (2)建立适度的违约惩罚制度，完善利润分配机制 通过理论分析和数值仿真分析发现，加盟商积极合作与消极合作时的收益之差会影响加盟商的策略选择，其中罚金成本和收益分配是主要的影响因素。一方面，罚金虽在一定程度上能提高加盟商积极合作的意愿，但并非罚金越高越好。从发展的眼光来看，总部会因高额的罚金收入选择不信任策略，同时现实生活中加盟商会因高额的罚金而选择退出合作，导致合作破裂。因此总部需要在一定的范围内协调罚金额度。另一方面，由于加盟商积极合作的意愿会正向影响快递公司总部选择信任策略的概率，因此作为加盟关系的主动方，总部需要完善利润分配机制。总部可通过相应的指标对加盟商的合作状态进行考核，积极合作时予以一定的激励或在后续加盟费的分配比例上进行调整。当积极合作能为加盟商带来更多的利润收益时，加盟商的能动性将会提高，此时总部可采取信任策略来降低监督成本，最终促进两者的合作稳定性。 (3)加强平台信息共享，促进信息透明化 由本研究的结论可知，信息不对称程度越高，表明加盟商采取消极合作策略的概率越大，越不利于加盟商和总部之间的合作稳定性的建立。因此需要加强平台信息交流，促进信息共享。一方面，加盟商可利用已有的平台和设备实时、真实准确地向总部更新接单量、快件损坏率、客户满意度等反映加盟商合作状态的指标数据。另一方面，总部可通过顾客回访、网络调查、畅通投诉渠道等方式及时了解各加盟商的快递服务质量，并引导消费者参与快递服务监督，掌握实时数据。同时也需要在平台上向加盟商提供总部的指导流程、制度规定以及公司动态等信息。在这种情况下，总部采取的措施和加盟商采取的合作状态均将透明化。在考虑成本和收益的基础上，总部采取信任策略的概率和加盟商采取积极合作的概率均会上升，最终促进两者之间的合作稳定性。 (4)营造良好的竞争氛围，避免无谓的价格战 在对价格取值进行仿真时发现，不考虑消费者接受能力的情况下，价格越高，加盟商积极合作的意愿越强。由此可见盲目地以低价占领市场份额是不可取的。但现实生活中，各加盟式企业为获得更多的电商业务量而一味地打价格战，同时因企业的成本并未降低，因此造成了量多而利润少的局面。当利益降低甚至入不敷出时，加盟商的合作能动性将减弱，甚至退出合作，严重影响加盟商与总部之间的合作稳定性。整个行业需形成良好的竞争氛围，坚决杜绝以盲目低价的方式来获得市场份额，进而导致加盟商与总部之间合作稳定关系的破裂。 本研究在考虑横向性所带来的损失时，因牵扯的网点过多无法细化且损失难以计量，为此本文将这部分损失L取定值且转移到总部。但分析结果时发现固定损失L却对加盟商与总部的合作稳定性未产生影响，这与众多学者的观点并不相符。剖析原因可能存在L取定值的缺陷。因此在今后的研究中需进一步改善。
4 演化博弈模型分析
4.1 演化路径分析
4.2 状态Ⅲ的模型参数分析
5 案例研究及数值分析
5.1 案例背景介绍
5.2 演化相图数值仿真分析
5.3 状态Ⅲ影响因素数值仿真分析
6 结论
