区块链技术下农产品零售商和消费者演化博弈

刘岩峰，郑 珂

（渤海大学管理学院，辽宁锦州 121013）

中国农产品供应链主要以采购商、批发商和零售商为主，其形态具有信息不对称性，供应链各主体之间缺乏信任，质量安全追溯困难，从而造成整个农产品供应链物流流通速度下降。而区块链是典型的去中心化系统，能够记录多元主体的交易，各个节点数据在链条中独立写入，而且各个节点地位对等，链条中的信息在全网透明可见，其数据无法进行篡改。将区块链技术引入乡村供应链，有效地解决农产品供应链现有的问题，提高农产品流通速度。

2020 年中央一号文件提出在农业领域方面要加速区块链技术的融入［1］。由于农产品销售是以消费者利益为导向的，而在整个农业供应链中，与消费者最接近的则是农产品零售商，部分研究者在农产品零售商和消费者之间展开了深入研究。喻登科等［2］在生鲜农产品新鲜度信息对消费者透露的情况下，建立零售商和消费者的博弈模型，为零售商实现利益最大化提供理论性意见。闻卉等［3］在消费者受价格、农产品新鲜和绿色程度的影响下建立博弈模型，并分3 种情况探讨成本、价格、新鲜度数值的变化对零售商的选择策略和利益产生的影响，为农产品零售商的决策行为提供理论依据。周礼南等［4］以普通农产品与有机农产品的实际情况为基础，运用积分不等式理论，构建适合消费者的有机产品偏好的生鲜农产品供应链网络平衡模式，并对消费者的产品偏好及其他影响因素进行了实例分析。当零售商倾向合作时，闻卉等［5］根据政府在不同灾难年份的扶持政策，建立了政府、零售商与农民三阶段Stackelberg 博弈模式。李琳等［6］兼顾消费者在渠道间的需求异质性下，探讨了既具有线上和线下销售渠道的生鲜零售商应用BOPS 服务模式后的定价策略。李晔等［7］在考虑政策补贴情况下，构建零售商与消费者之间的双方演化博弈模式，对于推动零售商采取果蔬冷链运输方式提出了理论指导意见。零售商的决策和定价会随着消费者行为的改变而发生改变。

在推动区块链技术应用的研究中，学者主要研究农产品零售商与消费者间的关系。由于在新技术应用推广中，政府政策支持起着很大的推动作用。因此，本研究引入政府政策支持，构建区块链技术下消费者与农产品零售商的演化博弈模型，采取系统动力学方法进行仿真，对系统内部因果关联进行分析，为推动区块链技术在农产品零售商中的应用提供理论依据。

1 消费者和零售商演化博弈模型

与传统的博弈方式不同，演化博弈中各主体的理性是有限的，群体中的个体经由模仿、学习、突变等来达到整个系统的动态平衡。为加速区块链技术应用，王旭坪等［8］建立农户与合作社之间的网络演化博弈模型，探究相关因素对双方采取区块链技术的影响，并通过实际例子证明模型的有效性。本研究以该模型为参考，使用消费者和农产品零售商（为方便后续简称为零售商）作为演化博弈的双方，分别采取相应的策略应对对方的策略。

1.1 模型假设

为了更好地分析政府补贴下消费者与零售商的决策行为，提出了以下模型假设：

假设1：消费者购买区块链形式下农产品的概率为x（0≤x≤1），购买传统供应链形式下的农产品概率为1-x；零售商采取区块链模式的概率为y（0≤y≤1），选择传统供应链的形式为1-y。

假设2：零售商处在传统农产品供应链的核心位置，拥有大量的信息和主动权［9］，假设零售商利用此优势得到的利益为S。

假设3：零售商采取区块链形式下将会产生基础设施建设、系统更新、工作人员更新等损失，因此政府需要制定政策来激励零售商采取此种模式，如政府补贴、减免税收等，设定政府支持为FG。

假设4：通过购买不同供应链模式下的农产品，消费者会得到不同的满意度［10］，设为Pi，i=1 为区块链模式，i=2 为传统供应链模式。由于采取区块链模式，农产品供应链核心企业会根据共享的信息来实现供应链协调，农产品的质量会得到上升，顾客满意度会得到提升，但采取区块链技术的农产品需顾客花费更高价钱。

假设5：在传统供应链形式下，零售商会利用自身的信息优势实行信息欺骗等行为，为消费者带来K的损失，λ为消费者购买问题产品的概率。

假设6：当零售商采取区块链模式时，会因为农产品质量的提升带来更多的额外效益如社会声誉等，设为D。

1.2 参数说明

模型参数及意义如表1 所示。

表1 参数说明

1.3 模型描述

当消费者购买区块链模式下的农产品，零售商采取区块链模式时，消费者的收益为P1-L1，零售商的收益为L1+FG-T1+D；当消费者购买区块链模式下的农产品，零售商采取传统供应链模式时，消费者因为没有区块链模式农产品，收益为0，零售商的收益为S-T2；当消费者采取购买传统供应链模式农产品策略，零售商采取区块链模式时，消费者的收益为0，零售商的收益为FG+D-T1；当消费者购买传统供应链模式农产品，零售商采取传统供应链模式时，消费者的收益为P2-L2-λK，零售商的收益为L2-T2+S。

消费者是否购买区块链模式和零售商是否采取区块链模式的博弈收益矩阵如表2 所示。

表2 消费者和零售商的博弈收益矩阵

1.4 复制动态方程

令消费者选择购买区块链农产品的期望收益为E1，选择购买传统供应农产品的期望收益为E2，如式（1）、式（2）所示：

消费者的复制动态方程如式（4）所示：

令零售商选择区块链模式的期望收益为G1，选择传统农产品供应链形式的期望收益为G2，如式（5）、式（6）所示：

零售商的复制动态方程如式（7）所示：

1.5 演化博弈模型的稳定性分析

消费者与零售商间动态系统的Jacobian 矩阵φ如式（8）所示：

消费者与零售商间动态系统的Jacobian 矩阵的行列式和迹如式（9）、式（10）所示：

根据式（4）和式（7）得到复制动态均衡点E1( 0,0 )、E2( 0,1 )、E3( 1,0 )、E4( 1,1 )、E5(x*,y*)，对映矩阵行列式和迹及其表达式如表3 所示。

表3 均衡点及其行列式和迹

从表3 可以看出，在不同的参数取值情况下，行列式和迹的符号会发生变化，从而导致系统的稳定性受到诸多因素的影响。由于E5(x*,y*)的trφ= 0，该均衡点始终不是系统的ESS（稳定策略）。根据模型变量间的关系，用Friedman［11］方法分成以下4 种情况讨论：

情况1：当L2+λK＜P2，并且FG+D-T1＜S+L2-T2，也就是购买传统供应链模式下的农产品会使消费者有很高的满意度，零售商认为采取区块链技术得到的收益减去成本后会得到比采取传统供应链更少的收益，系统的ESS 为（0，0）。

情况2：当P1＜L1，FG+D-T1＞S+L2-T2，即消费者觉得高价购买区块链农产品不满意，政府政策支持和采取区块链模式后带来的收益减去成本比采取传统供应链模式的收益大，系统的ESS 为（0，1）。

情况3：当P2＜L2+λK，L1+FG+D-T1＜S-T2，即消费者购买传统供应链模式的农产品不满意，零售商采取区块链形式的收益小于采取传统供应链模式的收益，系统的ESS 为（1，0）。

情况4：当P1＞L1，L1+FG+D-T1＞S-T2，即消费者对购买供应链模式的农产品满意程度高于付出的价格，零售商在政府支持等收入下采用区块链模式的回报大于传统供应链模式的回报，系统的ESS为（1，1）。

2 消费者和零售商SD 模型与仿真

2.1 消费者和零售商SD 模型构建

由于系统动力学（System dynamics，SD）是将定性和定量分析结合起来，对其复杂反馈行为进行数学方法的研究［12，13］。在上述演化博弈分析的基础，利用系统动力学具有不需要数据就可以仿真模拟的优点，对该系统进行模拟仿真，得出各种因素对决策各方的影响，并利用Vensim 软件建立了SD 模型，如图1 所示。

图1 消费者农产品零售商演化博弈的SD 模型

该模型的速率变量为x变化率和y变化率；消费者购买区块链农产品的期望收益E1、消费者购买传统供应链农产品的期望收益E2、零售商采取区块链模式的期望收益G1、零售商采取传统供应链模式的期望收益G2组成该模型的辅助变量；消费者购买传统供应链农产品概率1-x、消费者购买区块链农产品概率x、零售商采取区块链模式概率y、零售商采取传统供应链模式1 -y作为该模型的流位变量；其他为该模型的外生变量。其中各变量之间的关系由式（1）~式（7）来确定，TIME STEP=0.007 812 5，演化时长30 个月。

2.2 消费者与零售商演化博弈的SD模拟仿真分析

由消费者和零售商的演化博弈模型可知，当P1＞L1，L1+FG+D-T1＞S-T2时，系统会向ESS（1，1）即消费者购买区块链农产品，零售商采取区块链模式来演化，本研究按照符合P1＞L1，L1+FG+D-T1＞S-T2的参数设值，设FG=2，S=1，T1=4，T2=2，P1=10，P2=6，λ=0.5，K=2，D=5，L1=5，L2=3，x=0.1，y=0.1。

2.2.1 消费者购买区块链农产品的满意度P1对消费者演化结果影响 当其他初始数值不变时，对消费者购买区块链农产品的满意度P1演化进行仿真模拟运算，仿真模拟得出P1=8、10、15 时消费者策略的演化图（图2）。根据图2 可以看出，当P1越大，消费者选择购买区块链农产品的演化速度越快，即当消费者对区块链农产品越满意时，便更倾向于买进该产品。因此，想要使更多的消费者购买区块链农产品，需要从提高消费者对区块链农产品的满意度入手。当消费者选择购买区块链模式下的农产品时，零售商也会根据消费者的喜好去采取区块链技术的应用。

图2 P1=8、10、15 时消费者演化结果

2.2.2 使用区块链模式的投入T1对零售商演化结果的影响 假设其他初始数值不变时，对使用区块链模式的投入T1售商演化进行模拟仿真，当T1=2、3、4 时的零售商的演化图（图3）。根据图3 可以看出，当T1越大，零售商采取区块链模式的行为就越慢，节省区块链构造的投入是推动零售商采取区块链模式的关键要素之一。如果零售商采取区块链技术需要花费大量成本，对区块链在农产品供应链中的普及会产生阻碍。

图3 T1=2、3、4 时零售商的演化结果

2.2.3 政府政策支持FG对零售商演化结果的影响 假设其他初始数值不变时，对政策支持FG的演化进行仿真，设定FG=2、4、8，仿真模拟结果如图4 所示。从图4 可以看出，FG越大，零售商采取区块链模式的行为越快，政府如果想快速推动区块链的应用，则要采取政策大力支持零售商，帮助零售商采用区块链技术，使区块链技术在零售商中普及。

图4 FG=2、4、8 时零售商的演化结果

3 结论与建议

本研究模型主要根据系统动力学不需要数据就可以仿真模拟的优点，构建的区块链环境和政府政策支持下农产品零售商和消费者的双方博弈模型，采用Vensim 对各主体策略行为的交互过程模拟，当P1＞L1，L1+FG+D-T1＞S-T2时，农产品零售商会更愿意采用区块链模式，消费者会更愿意购买区块链农产品，并且随着FG、P1增大，T1减少，各主体朝着ESS 的演化速率会加快。为加快区块链技术在农产品供应链中的应用，采用如下对策：

1）加大区块链农产品的宣传。作为一个新兴的技术，消费者对区块链技术不了解，很难直接看到区块链技术下的农产品和传统供应链农产品的差异，必须加强区块链技术的推广。在区块链技术中，信息的传递是透明的，农产品零售商可以根据该特点推出“认养一棵苹果树”等活动，让消费者了解农产品从一个种子到长成苹果的全过程，使消费者对农产品更加放心，让考虑食品安全的消费者偏向购买区块链农产品。

2）加大培养区块链供应链技术型人才，吸引掌握区块链技术和其他技术的复合型人才。只有大量培养区块链技术相关人才，提升应用区块链技术的应用水平和熟练程度，而且区块链是需要多种技术相结合发挥的技术，需要通过人才引进计划或者住房补贴等政策，吸引更多的掌握区块链技术和其他技术的复合型人才，使他们在区块链技术的应用上发挥作用。专业型人才的培养和复合型人才引进同时进行，减少零售商在采用区块链时减少投入成本和时间成本，从而降低整个区块链技术的应用成本。

3）增加政策的支持。对于区块链这种前沿的重要技术，中国政府对于它的应用和发展一直是秉持着激励和支持的态度［14］。在传统农产品供应链形式中，零售商处在核心位置，放弃原先的地位采取去中心化的区块链形式，在零售商不知道区块链未来收益和风险的情况下，难以舍去在供应链中原有的优势地位。政府可以制定相关政策，例如对采取区块链技术的企业减少一定量的税收或者提供政府补贴等，激发农产品零售商使用区块链技术的积极性，推动农产品零售商应用区块链技术。

4）发展与区块链相关的信息技术。区块链在农产品供应链中，与云计算、大数据及智能系统，让人工智能、移动通信、智能装备等信息技术相连接［15］，因此想要使区块链技术在农产品供应链中发挥最大的作用，在发展区块链技术的同时，也要促进与区块链相关的信息技术的发展，让区块链技术在农产品供应链的应用中有更好相关技术支持，发挥其最大作用，从而减少零售商在区块链技术应用中的成本。