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共享住宿平台监管机制的演化博弈研究

2023-08-01万晓榆徐子媚赵思齐刘雪艳

关键词:监管机制演化博弈

万晓榆 徐子媚 赵思齐 刘雪艳

摘 要:针对当前共享住宿平台存在的管理乱、隐患多、维权难等诸多问题,以及政府缺乏有效监管的现实情况,分析共享住宿平台的最佳监管机制的状态。文章将消费者参与度引入博弈模型,从第三方监管视角出发,构建演化博弈模型,分析共享住宿平台与政府监管部门行为的影响机理。研究表明:随着关键参数的取值变化,系统分别呈现出四种演化稳定结果,以及一种周期性的随机状态;加大政府的惩罚力度、提高消费者的参与度,可以引导系统向最优状态演化。从制度体系、声誉机制和信息披露机制方面为平台的规范发展和政府部门监管提供决策参考。

关键词:共享住宿;消费者参与;监管机制;演化博弈

中图分类号:F224.32

文献标识码:A

文章编号:1673-8268(2023)03-0093-09

随着消费市场的不断变革,企业逐渐将商业模式创新放在首位,共享成为了社会闲置资源最大化利用的主要方式。随着共享经济的不断发展,共享住宿平台应运而生,给国内旅游住宿行业带来了巨大改变,小猪、途家、蚂蚁等共享住宿平台迅速崛起,共享住宿成为时下旅行住宿的一种潮流[1。据《中国共享经济发展报告(2023)》显示,2022年,我国共享住宿行业的交易规模约为115亿元。共享住宿行业的用户规模达到8 141万人,共享住宿行业已发展成为国内增速最快的共享经济产业。近两年,受新冠疫情影响,共享住宿主要平台订单量虽有所下滑,但现已在逐渐恢复[2

旅游业的快速发展在给游客带来便利的同时,也催生了共享住宿行业的各种乱象,主要表现为:灰色经营现象普遍存在、缺乏统一的行业标准、共享住宿平台监管缺失等[3。为缓解此类现象,政府相继出台了相关的法律和政策,如《共享住宿服务规范(2018)》《关于促进平台经济规范健康发展的指导意见(2019)》《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见(2020)》。这些规范虽有利于增强共享住宿平台的自律性,但仍存在许多监管死角和一定的滞后性,所以有必要考虑进一步发挥消费者的协同监管效用,建立及时恰当的监管制度。

基于此,本文从第三方监管视角出发,引入消费者参与度及政府惩罚力度两个相关作用参数,设置“政府—消费者”协同监管机制,采用演化博弈理论的分析框架,构建政府监管部门与共享住宿平台之间的演化博弈系统,并运用Matlab软件进行数值仿真模拟,结合现实情境对关键参数的物理含义进行解读,以期为共享住宿平台的规范发展和政府部门合理监管提供决策参考。

一、文献回顾及理论基础

共享住宿模式是指有闲置住宿资源的人通过互联网,将空房出租给有临时住宿需求的人,从而使闲置资源得到合理利用[4。共享住宿因具有价格区间跨度大、房源多、设备齐全,能提供更加个性化的体验等特点而备受人们青睐5。然而,共享住宿也存在着许多隐患,主要包括消费者对在线短租认知度低6,消费者维权难,投诉举报渠道不畅通,房东素质良莠不齐7,服务质量缺乏保障8,在线短租法律规制不完善,立法、准入机制以及监管主体和惩罚机制缺失9,由于双方信息不对称引发的一系列问题,难以保障消费者的个人隐私以及短期租房的安全10等,这些问题从另一个角度体现出了健全平臺监管机制的重要性与必要性。凌超等认为制约我国共享住宿行业发展的关键问题在于社会诚信问题以及法律监管,这也是“共享经济”在我国长远发展亟需解决的重要问题[11。汪莉霞在研究中提出,立法滞后和法律制约是我国分享经济监管中存在的重要问题12。Chen等通过实证分析,证明尽管共享住宿平台的监管对市场新进入者有一定的威慑作用,但从长期来看,监管不会阻碍共享住宿的发展[13

回顾现有文献,鲜有学者将消费者纳入监管机制中以考虑第三方对共享住宿平台的监管,但第三方监管在政府对企业的安全治理中存在一定的必要性和可行性。张国兴等通过在食品安全监管问题中引入第三方监督,证明了第三方监督与政府的监督作用具有替代性[14。曹裕等将新媒体引入政府对企业的食品掺假的遏制,证明新媒体监管能约束企业掺假15。杨丰梅等构建了C2B2C电商信用监管机制,突出了电商平台的第三方监管作用[16。本文从第三方监管视角出发,考虑消费者参与度的影响,构建政府监管部门与共享住宿平台之间的演化博弈系统。

演化博弈理论起源于达尔文的进化论,它强调博弈者的有限理性和博弈过程的动态变化。演化博弈理论能够真实反映经济主体多样的行为策略[17,因此,国内外学者多采用演化博弈的方法来研究政府部门的监管问题。杨松等构建了由地方政府、食品企业和公众组成的演化博弈模型进行分析,旨在解决食品市场存在的安全隐患问题18。祁凯等构建了“网络大V”与官方媒体的演化博弈模型,并进一步引入政府部门的惩罚机制和协调机制,旨在实现对突发危机事件的妥善处置和对网络舆情的高效治理[19。这些学者的研究证实了运用演化博弈理论研究政府监管问题的可行性,同时也为本文探究共享住宿平台监管机制提供了参考。

二、博弈模型

(一)模型假设和建立

共享住宿平台监管问题模型化涉及两方主体:政府监管部门和共享住宿平台企业。在不完全信息下,共享住宿平台的行为策略为集合ω1(积极合作,消极合作)。积极合作即共享住宿平台遵守政策法律法规,进行合规经营,放慢扩张速度,注重平台后期的运营维护和质量的提升;消极合作即共享住宿平台为扩大用户规模而出现欺诈消费者甚至违规经营等不良行为。政府对共享住宿平台进行监管,其行为策略为集合ω2(积极监管,消极监管)。积极监管即政府通过制定政策法规来引导共享住宿市场的规范发展。积极监管虽然会产生较大的监督成本,但可以增强政府的公信力[20。政府选择消极监管,即完全通过市场来调节,该部分成本较低,因此可忽略不计。

各相关参数符号及意义如表1所示。

本文在结合市场实际的前提下,提出如下合理化假设。

假设1:政府积极监管的比例为x(0≤x≤1),消极监管的比例为1-x;共享住宿平台积极合作的比例为y(0≤y≤1),消极合作的比例为1-y。

假设2:政府部门对共享住宿平台实施积极监管时的收益为S,包括制定相应的行业准则和出台相关法律规定带来的社会效益;政府部门的监管成本为C,包括固定监管成本和边际监管成本。本研究在博弈模型中引入消费者参与度,设立消费者反馈机制,鼓励消费者与政府部门进行协同监管,其函数表达式为:C=C0+(1-p)/k。消费者参与度越高,消费者代替政府参与共享住宿平台监管的程度越大,政府的监管成本就越低。此时,政府只需付出C0的固定监管成本。

假设3:当共享住宿平台选择消极合作时,政府部门发现其失信的概率λ,未发现其失信的概率为1-λ,且λ∈(0,1)。λ可以反映出政府部门与共享住宿平台之间信息不对称的大小,即在消费者反馈机制下,政府部门能够获取相对完整的平台信息,此时λ=1。共享住宿平台失信行为被发现的期望概率表示为:μ=λ+p(1-λ)。

假设4:若共享住宿平台选择积极合作,政府选择对其进行消极监管,则在该情况下,共享住宿平台选择积极合作时所带来的社会福利效益为m,共享住宿平台应取得的收入为d,平台积极合作获得消费者的好评,因此得到pb的声誉激励效应,但需要付出Δc的运维成本。两者之间的收益记为(m,d+pb-Δc)。

假设5:若共享住宿平台选择积极合作,政府对其采取积极监管的策略,此时政府所获得的收益为S,监管成本为C,共享住宿平台选择积极合作时所带来的社会福利效益为m,共享住宿平台应取得的收入为d,平台积极合作获得消费者的好评,因此得到pb的声誉激励效应,但需要付出Δc的运维成本。两者之间的收益记为(S-C+m,d+pb-Δc)。

假设6:若共享住宿平台选择消极合作,政府选择对其进行消极监管,则在该情况下,消费者发现政府失责,此时政府遭受的公信力损失为n,平台消极合作时造成的社会福利损失为v,共享住宿平台应取得的收入为d,取得的额外收益为Δd。两者之间的收益记为(-v-pn,d+Δd)。

假设7:若共享住宿平台选择消极合作,政府选择对其进行积极监管,则在该情况下政府所获得的收益为S,监管成本为C,平台消极合作时所造成社会福利损失为v,共享住宿平台应取得的收入为d,取得的额外收益为Δd,平台消极合作时被政府查处所需支付的罚金为f,共享住宿平台失信行为被发现的期望概率为μ。两者之间的收益记为(S-C-v,d-μf+Δd)。

基于以上假设,本文建立政府与共享住宿平台之间的行为交互支付矩阵如表2所示。

(二)模型求解和分析

由表2可知,政府積极监管时的期望收益Ex1

政府消极监管时的期望收益Ex2

则政府的混合策略期望收益Ex为

同理,共享住宿平台积极合作的期望收益Ey1

共享住宿平台消极合作的期望收益Ey2

则共享住宿平台的混合策略期望收益Ey

博弈双方会根据利益最大化的原则,不断从低收益策略向高收益策略调整。由此,可分别得到政府采取积极监管策略、共享住宿平台采取积极合作策略时的复制动态方程为

为使博弈参与者具备演化稳定策略,必须同时满足

求得系统的均衡解有

因此,系统共有5个均衡点,前4个分别为(0,0)、(1,0)、(0,1)、(1,1),当0*<1,0*<1时,(x*,y*)是第5个均衡点。

本文利用雅可比矩阵来判断各均衡点的稳定性,过程如下

式(11)中:

此雅可比矩阵的行列式detJ和迹trJ为

当均衡点同时满足detJ>0和trJ<0时,该均衡点即为演化稳定点,各均衡点对应的detJ和trJ如表3所示。

表3中:A=-x*y*μfpn(1-x*)(1-y*)。

由表3可知,该博弈系统存在一个鞍点(x*,y*),因此对x*和y*的取值进行分情况讨论:

1)当x*<0且y*<0时,即f>f0且p0,此时(0,1)为系统的ESS点;

2)当x*<0且0*<1时,即f>f0且p01,此时(0,1)为系统的ESS点;

3)当x*<0且y*>1时,即f>f0且p>p1,此时(1,1)为系统的ESS点;

4)当0*<1且y*<0时,即f>f0且p0,此时(0,0)为系统的ESS点;

5)当0*<1且0*<1时,即f>f0且p01,此时系统没有稳定点;

6)当0*<1且y*>1时,即f>f0且p>p1,此时(1,1)为系统的ESS点;

7)当x*>1且y*<0时,即f0且p0,此时(0,0)为系统的ESS点;

8)当x*>1且0*<1时,即f0且p01,此时(1,0)为系统的ESS点;

9)当x*>1且y*>1时,即f0且p>p1,此时(1,0)为系统的ESS点。

其中,f0=Δc+Δd-pbμ,p0=C-Sn,p1=Δc+Δdb。

证明:以条件x*<0,0*<1为例,根据各均衡点的行列式detJ与迹trJ的值判定其稳定性,判定结果如表4所示。系统最终演化结果对应的均衡点及其参数条件如表5所示。

政府和共享住宿平台行为选择的演化相图如图1所示。

三、博弈模型分析

(一)演化路径分析

由表5和图1可知,系统的演化稳定结果ESS随阈值f0、p0和p1而发生变化。根据五个不同状态所满足的参数p和f的取值条件,可得出以下五个结论。

结论1:当p0,f∈R时,状态Ⅰ是系统演化稳定结果。当消费者参与度较低时,不论政府对共享住宿平台的惩罚力度处于何种水平,共享住宿平台选择消极合作,政府选择消极监管。状态Ⅰ不利于共享住宿市场的健康发展,此时多为共享住宿行业发展的初期,消费者对不稳定的共享环境形成了一定的负面认知,并且缺乏畅通有效的投诉、举报等监管渠道,导致消费者参与度较低,因此,消费者代替政府参与监管的程度也将减小。如果政府采取积极监管策略,将产生较大的监管成本,那么消极监管是政府的最优策略选择。由于政府和消费者的监管力度较小,共享住宿平台会选择消极合作的策略以获取额外的高收益。因此,在各自利益的驱动下,系统朝着(0,0)方向演进。

结论2:当p>p0,f0时,状态Ⅱ是系统演化稳定结果。当消费者参与度有了一定的提高、政府惩罚力度较小时,共享住宿平台选择消极合作而政府选择对其进行积极监管。在此种情形下,随着共享住宿平台的快速发展,政府积极构建各种行之有效的监管机制对其进行规范,并为消费者打通有效的投诉渠道,消费者参与度有了一定的提高。消费者的协同监管为政府节约了外部的监管成本,故政府选择积极监管策略。然而,选择积极合作的共享住宿平台不仅无法获得违规带来的额外收益,还需要支付一定的运维成本,加之此时政府对消极合作的共享住宿平台的惩罚力度较小,故共享住宿平台会选择消极合作策略。此时系统由(0,0)朝着(1,0)方向演进。

结论3:当p1,f>f0时,状态Ⅲ是系统演化稳定结果。当消费者参与度处于一定水平,政府惩罚力度较大时,共享住宿平台选择积极合作,政府选择消极监管。在此种情形下,共享住宿平台在发展中存在的问题日益凸显,因此政府加大了惩罚力度对其进行约束,并且在消费者的声誉激励效应下,共享住宿平台选择积极合作。在消费者的监管下,积极合作的共享住宿平台不仅维护了政府的公信力,而且为政府节省了监管成本,政府将选择消极监管策略。此时系统由(1,0)朝着(0,1)方向演进。

结论4:当p01且f>f0时,系统呈现出周期浮动的状态,没有演化稳定结果。因此,当消费者参与度处于中等水平时,共享住宿平台消极合作获得额外的收益,但被查处时需支付较高的罚金。积极合作的收益高于消极合作时的收益,因此,共享住宿平台采取的策略是在周期内积极合作、消极合作两种策略选择并存。政府对共享住宿平台的惩罚力度较大,政府的罚金收入大于其监管成本,但由于共享住宿平台积极、消极合作并存,导致了政府积极监管、消极监管并存。此时,共享住宿平台和政府的策略选择变化趋势相同,可通过改變关键参数取值或引入其他约束条件来向下一阶段演化。

結论5:当p>p1且f>f0时,状态Ⅴ是系统的演化稳定结果。该状态下消费者参与度较高,政府惩罚力度较大,共享住宿平台选择积极合作,同时政府也选择积极监管。共享住宿行业安全问题屡禁不绝,政府为合理引导与规范该行业的发展,不断完善监管机制,健全信息披露机制,及时向消费者传递共享住宿平台的经营信息,同时为积极参与监管的消费者提供奖励,因此消费者参与度有了较大的提高。在消费者的协同监管下,政府将选择积极监管策略以提升社会福利效益。此外,政府部门对平台的惩罚力度较大,被政府查处时所需支付的罚金更多,因此对共享住宿平台来说,其最优策略是积极合作以保证自己的声誉效益。状态Ⅴ是共享住宿市场的最优阶段,系统由(0,1)朝着(1,1)方向演进。

基于结论15可知,随着关键参数消费者参与度p和政府惩罚力度f的不断变化,系统的演化路径为(0,0)→(1,0)→(0,1)→随机状态→(1,1)。

(二)状态Ⅳ的模型参数分析

由状态Ⅳ的演化相图(见图1之(e)),可得出以下结论。

结论6:其他参数取值不变时,政府积极监管的比例越高,共享住宿平台越倾向于积极合作。同理,共享住宿平台积极合作的比例越高,政府越倾向于积极监管。

证明:由式(7)和式(8)复制动态方程可得

四、数值仿真模拟

为验证上述结论的正确性与科学性,本节运用Matlab软件进行数值仿真,以模拟政府与共享住宿平台策略选择的动态演化过程。参数初始化取值如表6所示。

状态Ⅰ:当p0,f∈R时,取值p=0.2且f=10。图2显示,当消费者参与度较低时,不论政府对共享住宿平台的惩罚力度处于何种水平,系统朝向稳定点(0,0)演化。结论1得证。

状态Ⅱ:当p>p0且f0时,取值p=0.6,f=2。图3为当消费者参与度提高到一定水平后,共享住宿平台消极合作且政府对其所收取的罚金较少时,两个博弈主体的行为演化轨迹。从图3可以看出,由于此时政府对共享住宿平台的惩罚力度较小,其罚金收入较低,因此政府在博弈初期会选择消极监管。但由于消费者的参与度较高,加之共享住宿平台消极合作造成社会福利损失,因此政府会逐渐由消极监管策略向积极监管策略转变,以增强其声誉效应和公信力,系统朝向稳定点(1,0)演化。结论2得证。

状态Ⅲ:当p1且f>f0时,取值p=0.75,f=8。图4刻画了政府对共享住宿平台的惩罚力度较大且消费者参与度处于中等水平或是处于更低水平时,系统朝向稳定点(0,1)演化。结论3得证。

状态Ⅳ:当p01且f>f0时,取值f=4,p=0.6。图5刻画了政府对共享住宿平台的惩罚力度较大且消费者参与度处于中等水平时,两个博弈主体的行为演化轨迹。从图5中可以看出,政府与共享住宿平台的行为选择变化趋势一致,并且具有周期性的特点,此时系统不稳定。结论4得证。

状态Ⅴ:当p>p1且f>f0时,取值p=0.9,f=2。图6刻画了政府对共享住宿平台的惩罚力度较大且消费者参与度也较高时,系统朝向稳定点(1,1)演化。结论5得证。

五、结 论

本研究基于博弈主体有限理性假设,结合当前共享住宿平台面临的现实问题,构建了政府与共享住宿平台的行为选择动态演化模型,设置了“政府消费者”协同监管机制,并围绕消费者参与度、政府惩罚力度等重要参数深入剖析了两个博弈主体之间的行为选择互动机制,分析了在不同条件下系统的稳定结果以及演化路径。研究结果表明:1)两个关键参数——消费者参与度p、政府惩罚力度f的取值显著影响着共享住宿平台和政府的行为选择。系统呈现出四种演化稳定结果(0,0)、(1,0)、(0,1)、(1,1),以及一种周期性的随机状态(无ESS点);2)当消费者参与度满足p>p1,且政府部门的惩罚力度满足f>f0时,系统才会向最优状态(1,1)演化。除此之外,政府监管成本C、声誉激励效应b以及平台消极合作获得的额外收益d等因素也会影响系统的演化结果。

基于研究结论提出相关的建议及对策。

第一,突出制度体系设计,鼓励消费者参与监督。基于上文的理论推导及数值仿真模拟分析发现,只有当消费者参与度p>p1、政府惩罚力度f>f0时,政府和共享住宿平台才会选择最理想的演化稳定策略。因此,切实发挥消费者同政府部门共同监管的互补作用显得尤为重要。对此,一方面应该从政策制定层面赋予消费者协会更多监督权利,具体表现为当消费者发现共享住宿平台存在房屋卫生差、实际地址不符、平台拖欠退款、强行取消订单、房屋存在安全隐患等问题时,除进行有效、有偿的投诉举报外,还可通过拍照上传到社交媒体等方式,曝光共享住宿平台的不良经营行为,主动参与社会监督。另一方面,政府监管部门也应该建立起更加完善的监管机制。比如,细化共享住宿行业的法律法规,明确职责划分;增大对违法违规经营企业的处罚金额,将失信企业加入黑名单等。

第二,依靠声誉激励机制,促进平台自我约束。对共享住宿平台而言,在其他条件不变的情况下,声誉激励效应b的增加将使鞍点E向左移动,系统收敛于(1,1)的概率增加,这表明声誉激励效应越大,政府与平台选择理想策略的概率越高。在信息不对称条件下,消费者可以通过企业声誉来判断该企业是否可靠[21。声誉机制能够提高共享住宿企业的社会责任感,使其在获得更多收益的同时,将增强社会利益视为己任22

第三,健全信息披露机制,强化市场约束效应。对比五种不同的状态发现,政府以及平台的行为选择主要取决于消费者参与度的高低,消费者的参与对共享住宿平台的监管问题至关重要。在消费者入住前,房源挑选及租金支付都在线上进行,故信息不对称导致了许多经营乱象的发生。健全的信息披露机制能够及时向消费者传递共享住宿平台的各类经营信息,有助于消费者决策,从而激励消费者积极参与。

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Evolutionary game research on the supervision mechanism of shared accommodation platform:Based on the perspective of the third-party supervision

WAN Xiaoyu, XU Zimei, ZHAO Siqi, LIU Xueyan

(School of Economics and Management, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)

Abstract:In view of many problems in the current shared accommodation platform, such as management chaos, hidden dangers, difficulty in rights protection, and the lack of effective government supervision, this paper analyzes the best supervision mechanism of shared accommodation platform. It introduces consumer participation into the game model, constructs an evolutionary game model from the perspective of third-party supervision, and analyzes the influence mechanism of shared accommodation platform and the behavior of government supervision departments. The results show that: (1) With the change of key parameters, the system presents four kinds of evolutionary stability results and a periodic random state. (2) By increasing government punishment and consumer participation, the system can be guided to evolve to an optimal state. Finally, this paper provides decision-making reference for the normative development of the platform and the supervision of government departments from the aspects of institutional system, reputation mechanism and information disclosure mechanism.

Keywords:shared accommodation; consumer participation; supervision mechanism; evolutionary game

(編辑:段明琰)

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