基于演化博弈的造假者与监管方行为研究

赵佩华　张柳钦　胡赛强

摘 要：假货现象一直是困扰社会的重要问题。依据演化博弈论构建以造假者和监管方为博弈方的两方非对称博弈模型，分析造假者和监管方的行为及其原因。研究表明：市场中出现假货现象的重要原因是造假行为给造假者带来的净收益为正，其中造假者的心理成本、造假处罚以及造假被抓的概率对造假者的策略选择有重要影响。对于监管方，降低打击造假行为成本及提升相应的奖励收益比单纯增加其不作为时的处罚更能有效促使监管方严格执行打击策略，从而更加有效地抑制造假者造假行为。

关键词：假货现象；造假者；监管方；演化博弈论

中图分类号：F016 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2018）04-0076-07

一、引言

自改革开放以来，随着我国商品经济的迅猛发展，假货现象也愈演愈烈。假货分假冒产品和劣质产品两类。假冒产品是指通过冒充其他品牌进行销售的产品，劣质产品是指生产商生产的质量低劣的产品。假货现象会严重危害消费者和其他品牌商的经济利益[1-4]，还会扰乱市场经济秩序[5，6]、阻碍就业[7]，影响市场的健康可持续发展。假货现象能够阻碍企业的技术创新，因为产品的内部功能只有在消费者购买后才能被感知，所以假货的出现会使品牌商设法对正品的外部识别标记进行升级，而不愿对产品内部功能进行改良[8]。假货的存在会使政府税收减少，加重政府官员腐败[9]。在实际生活中，假货存在于人们的衣食住行各个方面，譬如劣质汽车零件、假烟酒、假奶粉以及仿冒服饰，这使得假货直接危害着人们的切身利益，无论是在物质上还是在健康上。

二十世纪八九十年代，假货现象基本属于线下泛滥，由于互联网技术的不成熟以及交通运输限制，假货现象也仅局限于某些局部地域。但二十一世纪以来，尤其是互联网和电子商务以及物流运输的发展，市场交易更加便利，假货开始依靠互联网线上销售渠道进行交易，形成网络假货的现象。网络假货相比传统假货而言，社会危害更大，并且更加难以治理[10]。

由于信息的不对称和市场参与者的有限理性，加之产权界定的不清晰和产权保护力度不足[11]，在没有政府“看得见的手”进行宏观调控时，假货很容易进入市场，并利用信息的不对称和低成本优势逐步挤压品牌商的市场份额，从而出现劣品驱逐优品的“柠檬原理”现象[12]。肖（Shao，2014）研究发现，只要造假成本足够低，市场就会有人从事造假活动，加之消费者都不具备完全信息，假货和正品会混合存在于市场均衡之中[13]。于转利（2013）从生产者、监管者和消费者的角度研究了市场假货的选择策略，认为假货现象出现的原因除了假货具有高利润特点外，行业内部的自我约束力差、外部监管不力、监管成本太高和消费者的消费选择都是假货现象产生的原因[14]。谢识予（1997）研究表明，由于假货的利润较高，在完全信息的动态市场中，在生产商和消费者都为理性人的条件下，假货现象可能会长期存在且在市场中具有稳定性，并认为加强政府的监管十分必要，政府能够通过行政手段来弥补市场机制的缺点，因此要依靠政府“看得见的手”进行调控来治理假货现象[5]。除此之外，项保华（1996）认为采取适度打假的策略，加重处罚的同时重视教育引导的影响也是打击抑制假货现象的有效手段[15]。

尽管我国政府不断颁布相关法规并加强了监管力度，但就现状来看，假货现象依旧活跃在市场当中，管理控制效果并不太理想。究其原因，假货现象牵涉市场信息透明度、社会法律制度、政府监管、社会道德、造假成本、市场需求以及社会监督等方面。本文认为市场信息透明度和市场需求是难以控制的，任何一个市场都不可能是信息完全透明的，而且造假生产者和销售商都会故意隐瞒信息，这也意味着市场的信息不对称是难以避免的。造假者会通过外部包装使假货混杂在正品之中，对于普通消费者来说，要辨识外观与正品几乎一模一样的假货是非常困难的，通常情况下只有购买使用后才能发现所购买的商品是否是假货。甚至有一部分消费者没有能力或没有对正常商品的消费需求，转而对某些假货有消费需求。故对于假货现象的治理应该从社会法律制度、政府监管、社会道德、造假成本以及社会监督等方面考虑。

目前国内外学者对于假货的研究都集中于理论探讨或对造假行为进行静态分析，没能从经济学上对造假者和监管方的行为进行动态博弈分析，也没有对造假行为策略的长期演化进行分析。假货现象在市场横行本质上是市场中参与者的市场行为问题。市场行为是指市场参与者在充分考虑市场的供求条件和其他参与者关系的基础上所采取的各种决策行为。

演化博弈理论同经典博弈论理论一样都是分析个体行为的研究方法，而演化博弈理论突破了经典博弈论的“理性人”假设，并且借鉴了“生物进化”的思想，在研究中更能贴近现实情况，因此运用演化博弈理论来分析造假者和监管方的行为策略更为合适[16，17]。对于假货现象而言，我们既要清楚认识它产生的根源，又要分析在一定市场条件下它的演化轨迹以及最终稳定状态。此外，对造假者的定位是值得探讨的。在本文中，我们限定造假者是未在工商部门注册的非法生产厂商，例如黑作坊。对于合法生产厂商，不管其生产的是假冒产品还是劣质产品，这些都可以通过法律手段或行政途径解决。而对于非法生产厂商，由于生产地址等信息是隐藏的，监管难度非常大，加之没有安全质检，其生产的产品对社会危害更大，所以本文的研究对象就是这样的非法厂商。据此，本文引进造假者和监管机构参与方，建立造假者和监管方为博弈方的两方非对称博弈模型，从市场行为角度动态分析造假现象在市场中的发展演化过程，并提出行之有效的治理建议。

二、造假者和监管方的演化博弈模型

（一）模型建立和求解

本文设定造假者为博弈方1，博弈策略有“不造假”和“造假”；监管方为博弈方2，博弈策略有“打击”和“不打击”。则博弈纯策略集合e={eij}，j表示博弈方，i表示博弈方的策略。造假者造假的经济净收益为R，R是经济收入扣除各种成本（生产成本、信息伪装成本等）后的净收益。M（M≥0）为造假者的心理成本。造假行为一般不为社会所接受，假货的各种危害决定了制造假货的造假者将会承担违背社会道德、个人良心和社會舆论等心理负担，尽管每个人的道德标准不同，且个体在道德判断上具有一定的局限性，但是道德对于人行为的影响是十分重要的。r（r≥0）为监管方发现并抓住造假者的概率，监管方的打击力度和打击能力越强，造假者被发现并被抓的概率越大。H（H≥0）为监管方对造假者造假行为的惩罚，包括没收收入、货币处罚、拘役或判刑等。对于监管方，I（I≥0）为监管方抓到造假者后的即时奖励收益，如奖金等。L（L≥0）为监管方长期尽责履行打击造假者获得的相关收益，包括物质奖励、职务升迁以及社会声誉提高等。C（C≥0）为执行监管打击造假行为的成本，包括各个行政部门的协调成本、各种监管成本、打击成本等。K（K≥0）为监管方对造假不作为时受到上级部门的处罚，包括行政处罚、刑事处罚等。综上，博弈支付矩阵如表1所示。

其中假设造假者选择不造假的比例为p，则选择造假的比例为1-p；监管方选择打击的概率为q，则选择不打击的概率为1-q。用总体状态空间s=[（0，1）×（0，1）]表述为：s={（s11，s21），（s12，s22）}={（p，1-p），（q，1-q）}。

在演化过程中，若某一策略的适应度优于平均适应度，则选择该策略的群体是增长的，反之则是衰减的[18，19]。

造假者策略1（不造假）的适应度：

u（e11，s2）=q×0+（1-q）×0=0（1）

造假者策略2（造假）的适应度：

u（e21，s2）=q（R-M-rH）+（1-q）（R-M）（2）

造假者平均适应度：

u（s1，s2）=pu（e11，s2）+（1-p）u（e21，s2）（3）

则有造假者不造假策略的复制子动态：

■11=u（e11 -s1，s2）s11=p（p-1）（R-M-qrH）（4）

同理可得监管方打击策略的复制子动态：

■12=u（e12 -s2，s1）s12=q（1-q）[（1-p）（rI+K）+L-C]（5）

由式（4）和（5）可得一个二维自治系统：

p（p-1）（R-M-qrH）=0q（1-q）[（1-p）（rI+K）+L-C]=0（6）

设E（p0，q0）为此系统的平衡点，则该自治系统有五个平衡点：E1（0，0）、E2（0，1）、E3（1，0）、E4（1，1）、E5（p*，q*），其中E5（p*，q*）=E5■，■。

在自治系统中，由李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性定理可知：若该系统函数的一阶偏导函数组成的雅可比（Jacobian）矩阵是负定的，则系统在该平衡点是一致渐进稳定的；当矩阵为正定时，该平衡点为不稳定点；当矩阵特征值有正有负时，该平衡点为鞍点[20]。Friedman也提出，一个微分方程平衡点的稳定性可由该系统的局部稳定分析得到，当矩阵行列式（detJ）为正且矩阵的迹（trJ）为负时，则该平衡点为渐进稳定点，即演化稳定策略[21]。由式（3）可得雅可比矩阵：

J=■■■■

=（2p-1）（R-M-qrH） p（1-p）rHq（q-1）（rI+K） （1-2q）[（1-p）（rI+K）+L-C]（7）

则可以得到平衡点稳定状态，如表2所示。

（二）模型分析

命题1：（Ⅰ）当R-M<0、L-C<0时，无论rI+K+L-C为何值，E3（1，0）为演化稳定策略，即博弈策略组合为（不造假，不打击）。（Ⅱ）当R-M<0、L-C>0时，无论rI+K+L-C为何值，E4（1，1）为演化稳定策略，即博弈策略组合为（不造假，打击）。

证明：（1）当R-M<0、L-C<0时，雅可比矩阵（7）的特征值在平衡点E3（1，0）处均为负，在平衡点E4（1，1）处为一正一负，则E3（1，0）是渐进稳定的，即博弈策略组合（不造假，不打击）为演化稳定策略，E4（1，1）为鞍点。此外，当rI+K+L-C<0，雅可比矩阵（7）的特征值在平衡点E2（0，1）处均为正，在平衡点E1（0，0）处一正一负，则E2（0，1）为不稳定点，E1（0，0）为鞍点；当rI+K+L-C>0，雅可比矩阵（7）的特征值在平衡点E1（0，0）均为正，在平衡点E2（0，1）处为一正一负，则E1（0，0）为不稳定点，E2（0，1）为鞍点。（2）同理可知，当R-M<0、L-C>0时，rI+K+L-C恒大于零，平衡点E4（1，1）是渐进稳定的，即博弈策略组合（不造假，打击）为演化稳定策略，平衡点E1（0，0）为不稳定点，平衡点E2（0，1）和E3（1，0）为鞍点。

命题2：（Ⅰ）当R-M-rH>0、rI+K+L-C<0时，无论L-C为何值，E1（0，0）为演化稳定策略。（Ⅱ）当R-M-rH>0、rI+K+L-C>0时，无论L-C为何值，E2（0，1）为演化稳定策略。

证明：（1）当R-M-rH>0时，对于造假者，策略2（造假）严格占优策略1（不造假），则策略1会沿着相应复制子动态式（4）的任何内点初始解轨迹收敛于零；又有rI+K+L-C<0，则在造假者选择纯策略造假的情形下，对于监管方，策略2（不打击）严格占优策略1（打击），故博弈策略组合（造假，不打击）为演化稳定策略。此外，当rI+K+L-C<0时，L-C恒小于零，则平衡点E4（1，1）为不稳定点，平衡点E2（0，1）和E3（1，0）为鞍点。同理可知，当R-M-rH>0、rI+K+L-C>0时，博弈策略组合（造假，打击）为演化稳定策略。当L-C<0时，平衡点E1（0，0）、E3（1，0）和E5（p*，q*）为鞍点，平衡点E4（1，1）为不稳定点；当L-C>0时，平衡点E1（0，0）、E4（1，1）和E5（p*，q*）为鞍点，平衡点E3（1，0）为不稳定点。

命题3.1：当0

命题3.2：当00、L-C>0时，E4（1，1）为演化稳定策略，即博弈策略组合为（不造假，打击）。相应演化复制动态相位图如图2。

命题3.3：当00、L-C<0时，所有平衡点均为鞍点，该系统无渐进稳定点，即无演化稳定策略。相应演化复制动态相位图如图3。

证明：（1）当rI+K+L-C<0、L-C<0时，对于监管方，策略2（不打击）嚴格占优策略1（打击），则策略1会沿着相应复制子动态式（5）的任何内点初始解轨迹收敛于零；又有00、L-C>0时，博弈策略组合（不造假，打击）为演化稳定策略。平衡点E3（1，0）为不稳定点，平衡点E1（0，0）、E2（0，1）和E5（p*，q*）为鞍点。

三、参数分析

对于造假者的心理成本M，显然，M越大，则造假者选择造假策略的净收益R-M或R-M-rH越小。r表示监管方发现并抓住造假者的概率。当r越大，造假者选择造假策略的净收益R-M-rH越小。类似地，对造假者造假行为的惩罚力度越大，即H越大，则造假者选择造假策略的净收益R-M-rH越小。总之，只有当R-M<0时，造假者会一直选择不造假策略；当R-M-rH>0时，造假者会一直选择造假策略。值得注意的是：当R-M=0时，造假者策略1（不造假）弱优于策略2（造假）；当R-M-rH=0时，造假者策略2（造假）弱优于策略1（不造假）。

若00且rI+L-C>-K，则监管方会一直选择打击策略，在这样的情况下，造假者会选择不造假策略，则博弈策略组合（不造假，打击）是演化稳定策略。同理，当L-C<0且rI+L-C<-K时，博弈策略组合（造假，不打击）是演化稳定策略。需要注意的是，当L-C=0时，监管方策略1（打击）弱占优策略2（不打击）；当rI+L-C=-K时，监管方策略2（不打击）弱占优策略1（打击）。实际上，增加监管方不作为时的处罚或者提高监管方的打击效率都能促使监管部门倾向选择打击策略，但这些只能起到单方面的作用，因为K和r只能影响监管方打击策略净收益rI+L-C和惩罚K的数量关系；而L和C的变化能够同时影响监管方打击策略净收益rI+L-C与K以及L-C与的数量关系，从而具有双重作用。

四、数值仿真

为了更好地描述并验证参数对演化博弈进程的影响，在本节中，依据命题3.2的条件，我们设定基本参数进行数值仿真，并分析相应的参数对博弈演化的影响。设置（p，q）的初始值分别为（0.1，0.9）、（0.8，0.2）、（0.7，0.7）、（0.5，0.5）、（0.3，0.3）；且R=10、r=0.5、H=10、I=8、K=4、L=4、C=2；在参数M分别等于7、8、9的情形下，通过MATLAB仿真可得仿真结果（如图4）。从图4（a）中易知，监管方首先全部选择打击策略，而后造假者逐渐选择不造假策略；图4（b）和4（c）相比图4（a）则表现出造假者更加快速地向p=1移动，即所有造假者都更加快速地选择不造假策略。在向点E4（1，1）的收敛演化进程中，M=8时的收敛速度要快于M=7，M=9时的收敛速度要快于M=8，即M的增加能够显著地加快博弈的演化收敛进程。

设定R=10、M=7、H=10、I=8、K=4、L=4、C=2，则在r分别等于0.5、0.7和0.9的情形下，可得仿真结果（如图5）。对比图5（a）、5（b）和5（c）的演化轨迹易知，在图5（b）和5（c）中，所有造假者都更加快速地选择不造假策略，使得整个博弈的收敛进程加快，即r的提升能够显著加快博弈向点E4（1，1）的演化收敛进程。

设定R=10、M=7、r=0.5、I=8、K=4、L=4、C=2，则在H分别等于10、20和30的情形下，可得仿真结果（如图6）。由图6（b）易知，当H值增大一倍后，造假者明显向不造假策略转变，其博弈的收敛速度快于图6（a）；而当H值增大二倍时（图6（c）），造假者向不造假策略的演化速度快于监管方向打击策略的演化速度，其博弈的收敛速度快于图6（b）。即H值的增加能够显著改变造假者的演化轨迹，促使所有的造假者都快速地选择不造假策略，从而加快博弈向点E4（1，1）的演化收敛进程。

此外，我们在设定基准参数的前提下，分别重新假设了L、K和I的取值，仿真结果显示，L、K和I的参数变化对博弈的收敛进程影响不显著。值得注意的是，对博弈收敛进程影响不显著是指：当L、K和I的值到达了能够保证点E4（1，1）为演化稳定策略的临界值后，L、I和K值的增加对博弈演化速度的影响不显著。

最后，我们依据命题3.3的条件，在（p，q）初始值不变的基础上，令R=10、M=7、r=0.5、H=10、I=8、K=4、L=1、C=2，通过MATLAB仿真可得重新设定参数L后的仿真结果（图略）。此时没有任何一个演化稳定策略点，博弈双方不断地在策略空间中移动。这也是这些年我国市场所面临的困境：由于对监管方尽责执行打击策略的激励过少，使得监管方无法坚持执行打击策略，进而造成“造假—打击—不造假—不打击—造假”这样的循环。要改变这样的局面，就需要增加对监管方尽责执行打击策略的收益，促使监管方始终执行打击策略，从而使得整个博弈演化到策略组合（不造假，打击）。

五、结论与建议

（一）研究结论

造假行为本质上可以被理解为是关于造假者和监管方的一个不断博弈的过程，因此分析造假者和监管方在不同情境下的策略选择并找出博弈的均衡状态能使我们更加清晰地理解博弈过程。本文运用演化博弈论，对造假者和监管方的行为选择进行了研究分析，结论表明：

（1）相比造假者选择不造假时毫无收益的情况，造假者愿意冒着社会道德和潜在造假惩罚的风险选择造假的根本原因是由于造假可以獲得正的净收益。因此，减少造假者造假所获的收益是至关重要的，政府和社会可从经济惩罚、行政处罚、法律制裁和社会道德约束等多方面增加强度。

（2）对于监管方来说，如果当监管方长期严格执行打击策略没有获得除工资外的其他相关收益时，监管方可能难以持续地选择打击策略，特别是当监管者抓住造假者时的奖励扣减打击成本后的净收益小于其不打击时所承担的处罚成本时，那么监管方会一直选择不打击策略。所以增加监管方执行打击策略的相关收益，有利于激励监管方执行打击策略，从而抑制造假者造假行为并促使造假者选择不造假策略，但这样的激励因素在达到某个临界值后对于加快博弈收敛进程的影响并不显著。

（3）我们将公众道德意识作为影响因素引入博弈模型进行考察，发现增强社会公众道德意识，能够显著地影响造假者的策略选择和博弈的演化稳定策略。造假者被抓概率、造假者被抓惩罚和道德成本都能显著地影响博弈的收敛进程，即在达到演化稳定策略（不造假，打击）的前提条件要求下，增加造假者被抓概率值、造假者被抓惩罚和道德成本值能够加快博弈的演化速度。而监管方抓到造假者的即时收益和长期收益以及不作为时的处罚对博弈的收敛进程影响不显著，即在达到演化稳定策略（不造假，打击）的前提条件下，增加监管方抓到造假者的即时收益、长期收益值和不作为时的处罚都不能明显地加快博弈的演化进程。

（二）政策建议

（1）完善对市场造假行为的监管机制。完善的监管机制能够使监管方有效地打击造假者的造假行为。一要减少“监督-打击”相关的行政流程，避免在监管打击过程中牵涉到较多的其他行政部门，降低监管成本，提升监管效率。二要建立明确的奖惩制度，对于不作为的监管人员，实施严格的惩罚，这样能够有效地防止监管人员懒政或者受贿；与此同时，需要增加监管方成功打击造假行为的即时奖励金额，并且对长期认真履行职责、严格监管的打假单位、人员给予充分激励，但奖惩力度需要遵循适度原则。

（2）加大对造假者、假货批发商和销售商的处罚力度。商品的流通路径通常有“生产者—批发商—销售商”或“生产者—销售商”等形式，通过对商品流通过程的治理，能够防止造假者生产的假货进入销售市场，减少造假者的造假收益。监管单位应对商品流通过程的各个环节加强监管，不仅要对造假者的造假行为加大处罚力度，而且还要对流转假货的批发商和销售假货的销售商采取严厉的处罚措施。

（3）提升社会公众道德意识。道德意识是前人在研究造假问题时未予以重视的，古典经济学一般以理性人作为行为人，忽略影响人的经济行为的其他因素，如道德、情感等。但是现实中却不存在完全如古典经济学所假设的理性人，现实中的人难免会受到自身内外部一些因素的影响而做出被古典经济学认为是非理性的行为，因此，考虑道德因素对人和社会的影响是有必要的。西方发达国家很少有造假行为，其中他们社会公众的道德意识感强也是一个重要因素。在社会公众道德感非常强的地方，造假者一旦被发现有造假行为，社会公众将会对其施加严厉的道德谴责，使之无地自容；而且，公众会积极向有关部门举报，使得造假者难有藏身之地，从而促使造假者打消造假的念头。因此，加强社会公众的道德教育，提高全社会的道德意识，形成“造假、售假如过街老鼠，人人喊打”和“使用假货可耻”的社会氛围，这对抑制造假行为是十分重要的。

参考文献：

[1]GREEN R T，SMITH T. Countering brand counterfeiters[J]. Journal of international marketing，2002，10（4）：89-106.

[2]ANG S H，CHENG P S，LIM E A C，et al. Spot the difference：consumer responses towards counterfeits[J]. Journal of consumer marketing，2001，18（3）：219-235.

[3]FEINBERG R M，ROUSSLANG D J. The economic effects of intellectual property right infringements[J]. Journal of business，1990，63（1）：79-90.

[4]刘海洋，周明月. 中国产品质量监管的声誉模型分析[J]. 经济与管理，2009，23（4）：29-31.

[5]谢识予. 假冒伪劣现象的经济学分析[J]. 经济研究，1997（8）：72-79.

[6]田学斌，褚尚军. 整顿市场秩序的思考[J]. 经济与管理，2002（8）：28-29.

[7]OLSEN J E，GRANZIN K L. Using channels constructs to explain dealers′ willingness to help manufactures combat counterfeiting[J]. Journal of business research，1993，27（2）：147-170.

[8]QIAN Y，GONG Q，CHEN Y. Untangling searchable and experiential quality responses to counterfeits[J]. Marketing science，2013，34：522-538.

[9]PODDAR A，FOREMAN J，BANERJEE S，et al. Exploring the Robin Hood effect：moral profiteering motives for purchasing counterfeit products [J]. Journal of business research，2012，65（10）：1500-1506.

[10]阳超，吕庆华.基于知识产权制度的网络假货根源研究[J]. 科技管理研究，2013，33（2）：124-127.

[11]郭跃进. 论市场监管的几个基本理论问题[J]. 福建论坛（人文社会科学版），2006（4）：26-29.

[12]HARRINGTON J E，GARDNER R. Games for business and economics[M]. [S.l.]：Wiley，2003：753-773.

[13]SHAO E. The threat of counterfeiting in competitive search equilibrium[J]. Journal of economic dynamics & control，2014，47：168-185.

[14]于轉利. 理性人对假货的选择研究——基于生产者、监管者、消费者视角[J]. 经济问题，2013（11）：24-29.

[15]项保华. 法治措施对制售假冒伪劣商品行为的经济效应分析模型[J]. 系统工程理论与实践，1996，16（5）：42-46.

[16]HODGSON G M，HUANG K. Evolutionary game theory and evolutionary economics：are they different species？[J].Journal of evolutionary economics，2012，22（2）：345-366.

[17]黄凯南. 演化博弈与演化经济学[J]. 经济研究，2009（2）：154-158.

[18]TAYLOR P D，JONKER L B. Evolutionarily stable strategies and game dynamics[J]. Mathematical biosciences，1978，40（1-2）：145-156.

[19]乔根·W.威布尔. 演化博弈论[M]. 上海：上海人民出版社，2015：64-70.

[20]RUBIN H. The phenotypic gambit：selective pressures and ESS methodology in evolutionary game theory[J]. Biology & philosophy，2016，31（4）：1-19.

[21]FRIEDMAN D. Evolutionary games in economics[J]. Econometrica，1991，59（3）：637-666.

责任编辑：曹华青