动态博弈模型范文

动态博弈模型范文（精选9篇）

动态博弈模型 第1篇

关键词：会计信息披露,动态博弈,博弈模型

一、会计信息披露的博弈方

(一) 企业管理当局

企业管理当局受托于投资者和债权人, 是生成会计信息的主体。企业管理当局在生成、处理会计信息的过程中, 不可避免地带有个人的主观判断。会计信息生成的过程同时也是一个会计信息过滤的过程, 一部分对投资者而言有价值的会计信息被企业管理当局主观地过滤掉了。而企业管理当局提供的会计信息可能与投资者的决策需要不吻合, 投资者不得不根据自己的需要重新进行分解、排列组合, 通过分析来得到有用的会计信息。

(二) 投资者

投资者是企业的出资人, 委托企业管理当局对企业进行经营管理。由于投资者是企业的所有人, 同时又不自己经营企业, 因此投资者需要通过一定的媒介来了解企业的经营情况, 会计信息就充当了这样的媒介。投资者利用会计信息进行决策, 主观上对所提供的会计信息的质量提出了要求。因为投资者也是追求个人效用最大化的理性经济人, 其对会计信息的要求只是从个人决策角度进行考虑的, 所以可能出现企业管理当局按照投资者的要求提供的会计信息却导致企业整体或企业的其他投资者受损的情况。

(三) 债权人

由于债权人与投资者共同拥有企业, 投资者的利益增加就意味着债权人利益的减少, 因此债权人希望企业报告更少的利润。于是债权人通常要求企业管理当局采用稳健的会计方法来记录会计事项。这样, 企业的报告利润减少, 更多的资产保留在企业中, 而不是被投资者分掉, 债权人的优先索取权就得到了保证。因此, 企业管理当局如果遵从债权人的要求来提供会计信息, 则其提供的会计信息可能会损害投资者的利益。

(四) 审计人员

会计信息由企业管理当局提供, 其真实性和可信性是值得怀疑的。审计的存在为会计信息提供了鉴证的作用。作为会计信息的使用者, 审计人员与其他会计信息使用者是不同的。其他的会计信息使用者需要相对真实、准确的会计信息, 而审计人员则对会计信息是否公允做出判断。

(五) 税务机关

税务机关也是会计信息的使用者, 他们利用会计信息对企业征税, 保证国家的财政收入。然而, 鉴于目前我国会计准则及国际会计准则都出现了财务会计与税务会计相分离的趋势, 税务机关对会计信息披露影响减弱的现实, 本文不将税务机关作为会计信息披露的博弈方。

(六) 政府监管部门

由于公司的会计报告通常是投资者获取信息的主要渠道, 经理人员可以任意操纵股票价格以便从中谋利, 因此没有政府监管的会计信息市场存在着“市场失灵”。由于会计信息在自由市场上或者供大于求或者供不应求, 所以政府监管部门应该介入会计信息披露, 以实现最大的社会效率。

二、会计信息披露的动态博弈模型

博弈方 (Players) :企业管理当局、投资者、债权人、审计人员和政府监管部门。博弈策略及次序 (Strategies and Order) 如下。

第一阶段, 债权人与企业管理当局进行静态博弈, 决定是否进行债权投资, 若其决定拒绝投资, 则债权人退出博弈。

第二阶段, 债权人向企业管理当局提出会计信息披露要求。

第三阶段, 企业管理当局决定是否接受上述要求, 若其拒绝接受要求, 则债权人退出博弈。

第四阶段, 投资者与企业管理当局进行静态博弈, 决定是否进行股权投资, 若其决定拒绝投资, 则投资者退出博弈。

第五阶段, 投资者向企业管理当局提出会计信息披露要求。

第六阶段, 企业管理当局决定是否接受上述要求, 若其拒绝接受, 则投资者退出博弈。

第七阶段, 企业管理当局提供会计信息。

第八阶段, 审计人员对上述会计信息进行审计。

第九阶段, 政府监管部门对会计信息披露的社会效率进行评价, 并对企业管理当局提出会计信息披露要求。

从第十阶段开始, 博弈回到第一阶段, 并反复进行下去。

三、博弈方的得益情况

(一) 企业管理当局的得益情况

会计信息披露的成本包括显性成本和隐性成本。显性成本是相对能够确定和计量的成本, 如簿记费用、会计人员的工资和会计人员的后续培训费用等;而隐性成本是指由不恰当的会计信息披露可能引发的企业丧失竞争优势地位及谈判有利地位等后果及其或有损失, 往往是难以在事前确定和量化的。

会计信息披露的效益主要包括促进产品销售增长及对品牌的宣传、降低企业筹资成本、增强股权流动性及提高股价、改善企业与公众的关系、限制企业内部人员谋求不正当的利益和树立企业社会责任方面的良好形象等。

(二) 债权人的得益情况

债权人向企业提供债权投资的主要目的是获取确定数额的利息, 虽然也有学者认为债权人通过“相机控制”可以实现对企业的控制, 但是控制的目的仍然在于保全本金并取得利息, 而不是通过控制企业从其他方面获得回报。当然, 债权人向企业借贷资金也可能存在其他的原因, 如帮助企业走出财务困境等, 但是本文为了分析的便利, 仍然假设债权人的得益为债权投资的利息。

(三) 投资者的得益情况

投资者的得益情况相对复杂一些。相对于债权投资, 股权投资是永久性的投资, 只要企业不清算, 投资的本金就无法收回。而且, 股权投资没有固定的报酬, 企业处于高利润状态时, 投资回报多一些, 企业处于低利润状态时, 投资回报就少一些。尽管大股东存在通过控制企业获得额外利益的可能, 但大多数小股东只能通过分红来获利, 而本文所指的投资者包括这两类股东, 所以本文假设投资者的得益就是企业盈利后所得到的分红。

(四) 审计人员的得益情况

审计人员作为对会计信息进行鉴证的博弈方, 与企业会计信息披露并没有直接的得益关系, 审计人员的得益为审计收费与审计成本之差。若企业管理当局提供的会计信息存在公允性上的瑕疵, 而审计人员因为没有发现出具了无保留意见的审计报告的话, 则审计人员还将面临着诉讼风险。因此, 如果审计人员认为企业管理当局可能提供有失公允的会计信息, 则他们会投入较高的审计成本;反之, 则可能投入较低的审计成本。

(五) 政府监管部门的得益情况

对会计信息披露进行监管的成本不仅包括政府监管部门在制定和实施规章制度以及企业在遵守这些规章制度时所耗费的直接成本, 还包括远远大于这些直接成本的间接成本。间接成本是指会计信息披露监管对企业在投资、生产以及融资等方面决策的影响, 而这种影响不一定会改善帕累托效率。对会计信息披露进行监管的成本是巨大的, 这些成本是由社会负担的。从政府监管部门确实在对会计信息披露实施监管的事实来看, 这种监管本身一定是有效益的。

参考文献

[1]郑翰麒.上市公司利益相关者对会计信息披露的博弈研究[D].沈阳工业大学, 2005.

[2]许云霄.公共选择理论[M].北京:北京大学出版社, 2006.

动态博弈模型 第2篇

武汉长江公路隧道自2008年12月28日通车试运行至今, 已经有8个年头。做为长江第一条大型过江交通隧道工程, 是消防安全保卫的重点也是难点所在, 特别是在2009年4月, 过江隧道取消“单双号”限制后, 日均车流量达4.5万辆, 高峰时段达到5万辆, 大大超过了设计流量, 出现了车流拥堵现象, 导致发生火灾事故的风险机率大大增加。事故的救援整个救援过程从一定意义上来说可以认为是消防部队与灾难事故之间开展博弈的这样一个过程, 为了使长江隧道事故救援工作的效果得到有效保证, 这时候消防部队就必须要以长江隧道事故现场的各种情况为根据对救援决策进行不断的合理调整, 确保在具体的救援博弈过程中自身始终处于优势地位, 最终能够将救援任务准确、高效地完成。

二、动态博弈的理论分析

(一) 动态博弈概述。

所谓的博弈论, 主要指的是在决策行为会对各自的收益产生影响并且相互制约的格局中若干个决策主体的决策分析。博弈中主要包括三个方面的基本要素, 也就是可以获得最佳收益的一组策略函数的支付函数、可能采取的方案集合的策略集、参与博弈的人或事的参与人。其中, 每个参与人的表征信息就是参与人的支付函数和策略集, 主要指的是具备的不同个人信息数据。在博弈论中动态博弈属于一个非常重要的分支, 其主要表示参与人具有先后有别的行动, 同时行动在前者的选择可以被行动在后者观察到, 随后行动在后者可以以此为根据做出相应的选择。

(二) 长江隧道事故救援与动态博弈之间的联系。

以不同的参与人对相互之间表征信息的掌握情况为根据, 在具体的动态博弈过程中可分为两种, 也就是不完全信息动态博弈和完全信息动态博弈。其中所谓的完全信息博弈主要是指不同的参与人都对相互之间的信息具有完全的了解;所谓的不完全信息动态博弈主要指的是不同的参与人之间没有对相互之间的信息进行完全了解, 而是要以相应的经验为根据对其他参与人的状态进行科学合理的推理、猜测。

作为一种不完全信息动态博弈, 消防部队和长江隧道事故救援两者之间的博弈在整个长江隧道事故救援的工作中这种博弈过程一直存在。到达事故现场的消防部队无法对现场的全部情况具有彻底的了解, 也无法将完整的事故状态分析, 掌握住, 同时, 在救援行动不断进展的同时事故的性质和状态等也会出现一系列的变化, 因此会极大地影响到救援决策的确定, 要想使救援方案能够与事故的发展变化相适应, 决策者就要, 以不断完善的灾害现场信息和救援的阶段性成果及时地调整和修正事故救援方案, 并且确保实现最大化的救援效益。

三、建立不完全信息动态博弈的救援模型

不完全信息动态博弈在长江隧道事故救援中的实质就是要将最佳的救援方案确定下来, 而为了确保实现这一救援效果, 这时候参与救援工作的部队需要对出现在该事故的表征信息进行认真的搜集, 与该事故实施一系列的博弈和对抗, 从而对救援方案进行全面地、科学地整合和优化, 最后直到将长江隧道事故的救援工作顺利完成。

(一) 博弈的理论修正长江隧道事故救援中的应用

在长江隧道事故救援博弈中无法将事故的具体发展状态确定下来, 也无法在不同的救援阶段将不同事故类型的发生几率确定下来, 因此很难对全部的博弈过程进行有效分析。为了确保可以对该动态博弈进行深入研究, 这时候就要选择贝叶斯法和海萨尼转换对其进行修正。

1. 海萨尼转换法分析。

所谓的海萨尼转换, 主要是将“自然”这样一个虚拟的参与人引入到不完全信息动态博弈中, 将参与人自身的表征类型赋予“自然”。假设参与人具有A= (A1, A2, …, An) 的类型向量;不同的博弈参与者分先后开展各自的行动, 虽然后面开始行动的人无法将之前开始行动的人的具体策略确定下来, 但是却能够通过一定的方式掌握之前开始行动的人的表征概率分布, 假设概率分布函数为P= (P1, P2, …, Pn) 为概率分布函数, 这样利用不同类型的概率分布, 后面开始行动的人就可以之前开始行动的人发生不同状态的具体情况确定下来, 从而进一步推测和掌握会形成多少种博弈结果。假如其中的一个参与人具有A1和A2两种状态, 那么就可以用图1表示海萨尼转换。

2. 贝叶斯法则分析。

所谓的贝叶斯法则主要指的是在概率统计工作中通过一定的方式人们初步形成对概率分布的主观判断, 通过所观察到的现象予以不断修正的一种方式, 如果事件Y和事件X两个不同的事件之间会产生相互影响, 那么在事件Y的条件下事件X的概率与在事件X的条件下事件Y的概率必然会存在着一定的差异, 其可以表示为:

(二) 描述救援模型的参数

以相关的原理为根据深入地探究长江隧道事故救援工作的过程, 首先要做的就是将救援博弈中的各项参数准确的确定下来, 也就是支付函数、策略集和参与人。

1. 参与人分析。

在长江隧道事故救援博弈的整个过程中, 参与人就是以参与救援工作的部队为主的救援力量通过对两者之间的博弈关系进行分析, 就可以将最优的救援策略制定出来。

2. 策略集

(1) 在对该类事故进行处置的时候消防部队所采用的救援方案、措施等就是消防部队的策略集:假设救援方案为x的集合, 其中第i个方案用xi来表示, 那么

因为长江隧道事故具有较大的救援装备调集量、较多的参战力量、较大的规模等一系列的特点, 所以要想将救援方案确定下来, 除了要对事故本身的情况进行熟悉, 还要对参与救援工作的自身力量进行充分地考虑, 其包括救援联动单位情况 (s3i) 、战勤保障情况 (s2i) 、消防器材装备的种类和数量 (s1i) , 那么

(2) 在发生事故可能会发生的各种灾害类型和危险形式就是长江隧道事故的策略集, 假设y为不同事故状态的集合, 那么

3. 支付函数分析。

消防部队在该事故的具体救援工作中必须要认真考虑怎样有效地避免灾情出现发展和扩大的问题, 并且将被困人员尽快的营救出来, 同时还要对事故救援的成本和消耗等因素进行考虑。所以最佳收益在该事故救援博弈中主要指的是在获得救援效果最大化的同时付出最小的代价, 假设救援方案xi需要Ci的救援代价, 在对事故状态yj进行救援的时候, 消防部队采用方案xi可以达到Uij的救援效果, 那么可以采用如下公式表示消防部队的支付函数

Fij表示救援方案xi对事故状态yj的救援效用值;Cs1i、Cs2i、Cs3i分别表示救援方案xi对应的救援器材耗损量、战勤保障消耗量和联动单位成本损耗;α (xi) 表示救援方案xi所提供的救援资源量, β (yj) 表示事故状态yj所需要救援资源量。

(三) 形成救援模型

1. 假设救援决策博弈。

在具体的事故救援动态博弈中, 可以采用k个阶段的方式对消防部队的决策进行划分, 每一个决策阶段分别表示为 (T1, T2, …, Tk) 。假设 (Tk和Tk+1) 这样的一个两阶段的博弈过程存在, 这时候可以表示为图2:

图2中, xjk表示第k阶段的决策方案, Eik表示该方案的期望效用;yj表示事故的状态, Pj表示该状态出现的概率, Qjkjk+1表示长江隧道事故从状态yj发展到yjk+1的概率。

2. 如何将决策确定下来

(1) 令k=1, 则方案xi1就是该阶段的最优救援策略。长江隧道事故在T1阶段发生, 这时候可以与之前的事故处置经验相结合, 通过海萨尼转换的方法将状态yj的概率确定下来, 也就是Pj。而消防部队则能够以该概率的分布将不同方案的期望效用值确定下来, 随后从不同的方案中将最优化的方案选择出来, 确保其满足Ei2=max{E11, E21, …, En1}应有的条件, 那么在这一阶段的最优救援策略就是这一方案。

(2) 以贝叶斯法则为根据, 当事故进展到Tk+1阶段的时候, 可以将事故影响因子引入进来, 从而调整方案, 并且将该阶段的事故概率在修正之后的分布情况得出。如果将先验概率确定为Tk阶段的事故状态概率, 就可以得出:

其中, P (yjk+1|φ) 表示事故状态yjk+1的后验概率, 指事故影响因子φ出现后yjk+1发生的条件概率;P (φ|yjk) 表示影响因子φ的后验概率, 指yjk发生后影响因子φ出现的概率。根据数值关系, 可以发现Qjkjk+1=P (φ|yjk) /∑mi=jP (φ|yjk) P (j) 。

在Tk+1阶段, 用Fk+1ij表示救援方案xk+1i的救援效用, 则可计算出该救援方案的期望效 (Ek+1i) 用为:

(3) 在具体的长江隧道事故救援工作中因为具有较多的现场不确定影响因素、较多的被困人员和较大的事故规模, 所以可以采用不同博弈子阶段的方式对整个救援博弈过程进行划分, 同时将不同子阶段的最优方案分别计算出来, 这样就能够将长江隧道事故救援最优决策归纳出来。

四、长江隧道事故救援模型的实例分析

如果长江隧道事故救援处置过程看作一个博弈的过程, 而且其只有两个阶段, 那么xi1={x11, x21, x31, x41}就是第一阶段的救援策略集合, xi2={x12, x22, x32, x42}为第二阶段的救援策略集合, 下表1为不同策略的实施效果。在发生事故之后的事故状态可能包括三种情况, 也就是yj={y1, y2, y3}, y3>y2>y1为不同事故状态的危险等级。下表2为每一事故状态的概率分布。以公式⑤和⑥为根据, 就能够将不同方案的救援效用得出, 下表4为具体的结果:

(上接第62页)

在T2阶段, 已知x11、x21、x31和x41属于在本次救援工作中消防部队可以使用的救援方案, 根据公式⑨就能够将每个方案的期望效用计算出来, 也就是:

救援方案如果具有最大的取期望效用值, 则满足Ei1=max{E11, E21, E31, E41}=0.06=E41, 即在T2阶段X41属于最优救援方案。

事故影响因子φ引入到T2阶段, 规定φ的后验概率分别为P (Φ|y1) =0.3, P (φ|y2) =0.3, P (φ|y3) =0.4, 以公式⑧为根据可得:

从上述的计算结果中可以发现, y2、y2和y3作为T2阶段的事故状态分别具有0.48、0.30和0.23的发生概率。同时, 在这一阶段中, x12、x22、x32和x42属于可供选择的救援方案, 可求出每个方案的期望效用为:

根据结果, Ei2=max{E12, E22, E32, E42}=0.0623=E32, 即T2阶段的最优救援方案为x32。

综上, 在此次长江隧道事故救援中, 为了能及时完成救援任务, 并保证救援效益的最大化, 应在救援博弈第一阶段选择方案4, 在第二阶段选择方案3。

五、结束语

在处置长江隧道事故时, 消防部门可以利用不完全信息动态博弈的相关理论和思想, 建立救援的决策模型。在参考该模型的基础上, 做到边救援边搜集事故的动态信息, 不断修正和调整救援方案, 以确保消防部队在救援博弈中获得最大的收益, 保证能合理完成此类事故的救援处置。

摘要：通过不完全信息动态博弈理论的运用, 分析了长江隧道事故救援博弈中的三要素, 明确指出该博弈的参与人以及各参与人之间的动态关系, 深入研究了救援过程的动态演化机理, 最终建立了此类事故救援的决策模型, 为消防部队制定合理的救援方案提供了理论依据, 有利于更好地处置此类事故。

关键词：城市长江隧道,事故救援,动态博弈,决策模型

参考文献

[2]李光久.博弈论基础要点注释与题解精编[M].南京:江苏大学出版社, 2008.

[2]王国成, 刘培杰.博弈论精粹[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社, 2008.

[3]张连文.贝叶斯网引论[M].北京:科学出版社, 2006.

财务危机管理中的动态博弈分析 第3篇

关键词:财务危机管理者动态博弈

中图分类号:F233文献标识码:A 文章编号:1009-9107(2010)02-0088-05

一、引言

企业因财务危机导致经营陷入困境,甚至宣告破产的例子屡见不鲜。企业产生财务危机的原因是多方面的,既可能是企业经营者决策的失误,也可能是管理失控,还可能是外部环境的恶化等。但任何危机都有一个逐步显现不断恶化的过程,因此,应对企业的财务运营过程进行跟踪、监控,及早发现财务危机信号,预测企业的财务失败。一旦发现某种异常征兆就应着手应变,以避免或减少对企业的破坏。企业财务运营情况不佳,甚至出现危机肯定有特定的症状,而且是逐渐加剧的,管理者的任务是及早发现各个阶段的症状,对症下药。企业财务危机大体可分为四个阶段,即潜伏期、发作期、恶化期和实现期。一般情况在危机的潜伏期很难察觉,而到了实现期时进行解决已经为时恨晚,在这个时候企业只能是破产倒闭。[1-3]本文用动态博弈理论对财务危机发生的发作期与恶化期应急管理过程进行分析,并探讨如何利用博弈模型进行决策。

二、“财务危机”与“管理者”之间的动态博弈

经典的信号动态博弈过程如下:“自然”首先选择参与人的类型,参与人自己知道,其他参与人不知道;在自然选择的过程之后,参与人开始行动;参与人的行动有先有后,后行动者不能观察到先行动者的行动,但能观察到先行动者的类型;由于参与人的行动是类型依存的,每个参与人的行动都传递着有关自己类型的某种信息,后行动者可以通过观察先行动者所选择的行动来推断其类型或修正对其类型的先验概率分布,然后选择自己的最优行动;先行动者预计到自己的行动将被后行动者所利用,就会传递不利的信息。整个过程不仅是参与人选择行动的过程,而且是参与人不断修正信念的过程。

信号动态博弈的基本均衡成为贝叶斯均衡,它要求:给定有关其他参与人的类型的信念,参与人的战略在每一个信息集开始的“后续博弈”上构成贝叶斯均衡;并且,在所有可能的情况下参与人使用贝叶斯法则修正有关其他人的类型的信念。

1.参与人。财务危机管理过程中参与动态的双方定义为“管理者”与“财务危机”。管理者是指对财务危机发作迅速做出应对决策的决策者或组织,而财务危机则是指自有资本不足,债务拖延偿付等,视各具体情况而定。

2.策略空间。“财务危机”的策略空间就是其状态空间,“管理者”的策略空间就是其方案空间。假设危机有4种可能的危机状态,“危机”以概率Pi选择i种状态,以概率Pij选择从第i种危机状态变异到第j种状态;针对不同的危机状态及其动态变异情况,管理者选择并实施相应的应对方案。

3.支付函数。在财务危机管理过程中,假定危机与管理者之间进行的是一场零和动态博弈,也就是一方的所得是另一方的所失。因此,需给出一方的支付情况函数即可确定不同的博弈下双方的支付情况。这里仅对管理者的支付函数作考察:管理者与财务危机进行博弈是有其明确的目标的,那就是控制住危机。随着危机事件的动态演变,管理者的目标可能不变,也可能会发生变化,但无论如何,管理者的策略就是通过从方案空间中选择一个方案去有效地实现自己的特定目标。为了描述方案实现目标的程度,定义一个“保障率”的概念。保障率是通过如下的保障函数:a=f(r,t,e,s,o,p)其中r表示资源状况(包括所采用的人力,物力,财力的总和);t表示时间;e表示危机事件的状态;s表示管理者选取的方案;o表示管理者的特定目标;p表示需要特别关注的危机事件的属性,如危机发生的部门、时间、指向的特定业务等。

对于管理者,采取不同的方案产生的成本是不同的。管理者所要考虑的不仅是提高保障率,而且还要考虑尽量降低成本。也就是,管理者判断某一方案是否为最优方案的标准应是:该方案能够在满足一定保障率约束的前提下成本最小化,从而使损失减少到最小。综上所述,将管理者的支付函数向量定义为二维向量[a,c],其中a表示保障率;c表示成本。

4.“管理者”与“财务危机”之间的动态博弈过程。根据现实中我们对事物处理的思维过程,绘出危机管理过程中动态博弈逻辑关系图(见图1)。

图1 危机管理过程中的动态博弈的逻辑关系

具体博弈过程为:财务危机应急管理的一个主要难点在于应急管理在某个时刻后的后续任务是随着前一子任务完成后的效果和所处环境的变化而变化的。因此,在第一阶段:危机事件先行动,选择自己的状态;管理者根据观察到的危机状态形成自己的方案空间,每个方案空间对应于一个二维支付变量,管理者根据支付向量选择一个最优的方案加以实施;在第二阶段:对于前一阶段管理者采取的某一方案所形成的特定结果,危机选择从原有的状态变异到新的状态j(2)(其中:i=1,j(2)=1,i=j(2)表示保持原有状态不变);管理者根据观察到的危机状态的变异情况形成新的方案空间(该方案空间包括博弈的前一阶段管理者选择的方案),并根据各方案的支付向量选择本阶段的最优方案加以实施,这样一直到第四阶段结束。对于管理者而言,管理者应在事前对危机有关状态进行分类分级(具体分类标准应视实际问题而定),考虑一个最不严重的危机状态(如状态4)和一个最严重的状态(如状态1),在状态4和状态1之间有2个中间状态,管理者对危机处于第i种状态的概率Pij应由一个先验信念,即管理者应顾及四种危机状态可能的概率分布{P1,P2,P3,P4}以及四种状态之间的相互转移的概率 ,并且随着博弈的进行应采用贝叶斯法则对先验信念加以修正。而且,统一博弈阶段的方案空间是相同的,不同的博弈阶段方案空间是不同的。这样,动态博弈过程可以一直继续下去,实际问题中可根据危机的具体性质预先确定一个博弈的轮数以便形成应对方案。[4]

三、动态博弈模型生成预案举例

按照前面构建的博弈模型思路,举例来说明企业如何利用博弈模型来控制财务危机,以便生成合理的应对方案。下面对博弈模型的构成要素逐一作出假定:

1.参与人。企业的管理者与财务危机

2.策略空间。在这里我们只考虑两种可能的状态即发作期的状态S1,恶化期的状态S2。状态空间为S={S1,S2},其中S2代表的危机状态要高于S1代表的危机状态;危机状态的转移概率为Pij(i,j=1,2). 假设管理者在整个危机的处理过程中的目标是在一定的时间之内以及一定的状态下(S1,S2),用足够数量的资源R将危机完全控制住;如果资源数量不足,则只能在一定程度上完全控制危机,在这里用保障率a表示,保障率的取值范围为0到100%(100%代表危机完全被控制);假定资源R数量与保障率a之间的关系见表1。

表1 资源R数量与保障率a之间的关系

状态为S1时

资源数量R保障率a

150100%

9080%

状态为S2时

资源数量R保障率a

200100%

15080%

9040%

假定公司现有如下资源数量及分配的方案可供选择,选择每种资源处理危机花费的成本、时间不等,详见表2。

表2 公司资源数量及其处理危机花费的成本和时间

方案IIIIII

II1II2III1III2III3

资源数量90150150200200200

成本206080240230250

时间T2T2T

在这里,管理者与危机之间以一个时间T为一个“博弈阶段”进行动态博弈,则在此过程中博弈双方一共进行两轮博弈:在博弈的第一阶段,管理者只有一种方案也就是花费一个时间T用90单位的资源处理危机,将该方案记为I,策略空间为S1={I};在博弈的第二阶段,假定管理者有两大类方案可供选择,第一种是花费2个时间T用150单位的资源处理危机,其中成本最低的为60;将该方案记为II,第二种是花费2个时间T用200单位的资源处理危机,最低成本为230;将该方案记为III,则第二阶段的策略空间为S2={II,III}。需要指出的是,在每一大类方案中其实又包括若干的不同分配方案。

3.支付函数。管理者的支付函数向量定义为二维向量[a,c],其中a表示保障率;c表示成本。

4.状态转移概率函数。在博弈的第一阶段,危机以概率Pi选择第j种危机状态(在实际情况中这个状态概率对于危机的预防和预案的生成制定的详略程度有很大的影响,但在这里我们只考虑动态博弈过程中如何导致预案的生成,故不考虑此状态概率)。在第二阶段的状态转移概率函数如下:Pij=f(a1,i,j) 其中α1表示在博弈的第一阶段针对一定的危机状态采取某种方案预计达到的保障率;i表示转出状态(即在博弈第一阶段危机选择的状态);j表示转入状态(即在博弈的第二阶段为即变异演化的状态)。显然,a1越大表示第一阶段采取的方案对于危机控制得越得力,那么危机在博弈的第二阶段变异为较轻的危机状态的概率大而变异为较重的概率比较小,反之亦然。

5.在这里以两阶段博弈来说明的,具体的博弈过程及支付情况(保障率、成本)、状态转移概率(如图2所示)。

图2 两阶段博弈过程及支付情况和状态转移概率

四、管理者的决策目标、决策准则与预案的生成

在给出博弈路径与支付向量的情况下,管理者需要决策:如何选择各个阶段的方案已使得在一定的决策准则之下多阶段序列能够达到决策的目标。本例中假定管理者的决策目标为:在第二阶段的博弈结束后危机应能完全被控制住,也就是在第二阶段预期的保障率要达到100%,在此约束下成本越小越好。如果第二阶段结束时保障率没有达到100%,假定可以通过某种方式加以弥补,但需支付较高的弥补成本 ,预计为弥补1%的保障率所需的弥补成本为30。管理者采用的决策准则应为期望成本最小,期望成本为弥补成本与花费成本总和,其中弥补成本按照控制率100%减去加权概率及保持原状态的概率与变异到下一个状态概率加权之和,乘以弥补1%的保障率所需的弥补成本计算的,则:

{方案I,方案II︱S1}的期望成本=[100%-(100%×0.9+80%×0.1)]×100×30+60=120

{方案I,方案III︱S1}的期望成本=[100%-(100%×0.9+100%×0.1)]×100×50+230=230

{方案I,方案III︱S2}的期望成本=[100%-(100%×0.5+80%×0.5)]×100×30+60=360

{方案I,方案III︱S2}的期望成本=[100%-(100%×0.5+100%×0.5)]×100×30+230=230

通过上述计算可知:如果在博弈的第一阶段危机状态S1出现,管理者的最优策略是在博弈的第一阶段选择方案1,在博弈的第二阶段选择方案2;如果在博弈的第一阶段危机以状态S2出现,则管理者的最优策略是第一阶段选择方案1,在第二阶段选择方案3。换言之,在上面的分析中,利用动态博弈的模型生成的预案为:

(1)如果危机发生,且观察到其状态为S1,则应立即实施1方案,从需用90单位的资源R处理危机;同时实施2方案,预期能在2T时间内将危机完全控制住,预期的总成本为120。

(2)如果危机发生,且观察到其状态为S2,则应立即实施1方案,需要90单位的资源R处理;同时着手实施3方案,预计能够在2T时间内将危机完全控制住,预计成本为230。

参考文献:

[1] 郭月玲,吕怒.财务危机预警模型的构建[J].财会探析,2007(12):363-364.

[2] 薛跃东.企业财务危机预警探析[J].市场周刊,2007(9):66-68,72.

[3] 李小青,马景亚.预期财务危机成本估量模型分析[J].财经论坛,2007(4):112-113.

[4] 国长青.浅析企业财务危机预警方法及构建思路[J].现代企业教育,2009(2):142-144.

Dynamic Game Analysis in Financial Crisis Management

FENG Bian-ling

(College of Business Administration and Law,Huhehaote University of Profession,Huhehaote010051,China)

Abstract:During the procedure of financial crisis management,a manager must adjust dynamically management activities according to the time-phased processing result and the developing trend.Under the framework of dynamic game model,this paper analyzes the game process between “crisis” and “manager” in the management of financial crisis:when financial crisis sends out crisis signal,the manager will diagnose its type or correct the distribution of prior probability of this type by observing the action presented by financial crisis.And then,he will take the most proper action. If financial crisis has predicted that its activity would be utilized by the manager,it would send out unfavorable message.During the whole procedure,the financial crisis and the manager have been keeping taking actions and correcting them. And the paper also discusses how to make an expected pre-arranged planning with least cost and highest coverage ratio by using game model.

动态博弈模型 第4篇

1 汽车供应商选择指标的确定

目前在国内大体可以将汽车制造企业的零部件供应商分为三大类[2],本文将对战略性供应商的选择过程进行建模仿真。供应商选择的传统指标包括价格、质量、交货能力、服务、信誉、历来表现[3],前三项指标属于硬性指标,后三项指标属于软指标,考虑到软指标难以衡量,主观性太大,所以在仿真过程中选择价格、质量、交货能力三项硬指标进行研究。

2 制造商与供应商之间的博弈分析与建模方法的研究

2.1 博弈分析

博弈分析法是指在人们的行为发生作用时,当事人能够谈判协商达成一个具有约束力协议,它强调的是团体理性、效率、公正、公平[4]。本文研究两个制造商与三个供应商之间的选择博弈。对于两个制造商而言,他们了解三个供应商的信息,但是制造商之间是竞争关系,信息不完全;对于三个供应商而言,他们了解两个制造商的信息,但是供应商之间是竞争关系,信息不完全;对于制造商和供应商整体而言,他们都想和最优的伙伴合作。

2.2 博弈假设

为了研究方便,作如下假设:(1)制造商与供应商进行一对一的选择。(2)制造商A比制造商B整体实力强,处于优势地位。(3)当供应商有多个合作意向时择优选择制造商。

2.3 博弈规则建立

制造商A处于优势地位,回合开始时,制造商A优先选择供应商。制造商B根据已有信息利用叶贝斯规则预测制造商A的选择,再选择供应商。

(1)P(Xi),、P(Xj),、P( Xk),分别表示制造商A在有意向选择供应商A时,选择供应商A、B、C的概率。P(Yi),、P (Yj),、P( Yk),,分别表示制造商A在有意向选择供应商B时,选择供应商A、B、C的概率。P (Zi),、P( Zj),、P (Zk),分别表示制造商A在有意向选择供应商C时,选择供应商A、B、C的概率。

(2)P(i)表示制造商A选择供应商A的概率、P(j)表示制造商A选择供应商B的概率、P(k)表示制造商A选择供应商C的概率。

首先制造商B根据已有信息得出先验概率:

然后制造商B在回合结束时根据制造商A的选择得出后验概率:

后验概率将成为制造商B下一回合博弈的先验概率。

2.4 权重指标设定

用G1法计算各指标的权重[6],权重公式为:

式中,ωk—第k个指标的权重。

国内汽车制造业对核心零部件的选择标准主要考虑价格和质量,交货能力其次。故对三项指标的序关系确定为:第一、X1(价格),第二、X2(质量),第三、X3(交货能力)。

X1对于X2稍微重要,取R2=1.1;X2对于X3介于同样重要和稍微重要之间,取R3=1.2;通过式(5)和式(6)计算得出:ω1=0.36;ω2=0.34;ω3=0.3。

这样就得到了三项指标的权重。

3 供应商选择的Agent模型建立

3.1 概念模型的建立

对于制造商和供应商之间的选择,其概念模型如图1所示。

3.2 模型中各Agent的建立

(1)制造商Agent的模型建立

定义9个变量:pX:供应商X对核心企业A的价格优惠度(X=A,B或C);qX:供应商X的质量等级(X=A,B或C);d X:供应商X的供货能力等级(X=A,B或C)。

再定义3个参数,p表示价格权重,q表示质量权重,d表示供货能力权重。其中制造商Agent A的主要仿真界面如图2。

在图中首先执行的是供应商评价,判断条件为:选择倾向仪[0]=pA1*p权重+qA1*q权重+dA1*d权重;选择倾向[1]=pB1*p权重+qB1*q权重+dB1*d权重;选择倾向[2]=pC1*p权重+qC1*q权重+dC1*d权重。

制造商B的建模方法与制造商A一致,这里不再赘述。

(2)供应商的模型建立

供应商Agent A的主要仿真界面如图3所示。

供应商B与供应商C的建模方法与供应商A一致,这里不再赘述。

4 模型运行与结果分析

经验证,指标变量经过第一次、第二次改变后,运行结果均符合预期。同时改变三项指标变量,各指标变量的值如表1,权重综合如表2,初始选择概率如表3。

按照预期,运行开始时制造商A选择供应商B,制造商B预测制造商A选择供应商A的概率为0.6,不影响自己的最优选择(供应商C),所以制造商B会选择供应商C。供应商A由于没被选择,所以会进入提升自我竞争力的状态。下面看结果是否符合预期(如图4至图11所示)。

选择结果图显示,最初运行时,制造商A选择供应商B,制造商B选择供应商C。随着制造商持续选择供应商B,制造商B预测制造商A选择供应商B的概率持续升高,此时供应商A通过不断提升自身竞争力,综合实力超过供应商C,制造商B进而选择供应商A,供应商C与供应商A开始不断竞争,制造商B在供应商A与B之间来回选择最优者。通过各供应商的参数变化图,我们可知供应商之间的相互竞争。根据指标权重的计算,通过把权重与变量的综合值比较出来,则制造商与供应商都会做出相应选择,结果符合预期。

5 结论

本文分析制造商与供应商之间的博弈,确定博弈规则及各评价指标的权重。在考虑价格、质量和交货能力的情况下,建立Anylogic模型,实现各Agent之间的信息交互,仿真了供应商选择的动态变化过程,验证了所建模型的预期结果。结果表明,价格优惠程度越高,质量越高,交货能力越强,供应商被选中的概率就越大,则这个供应商在供应链上生存的越久。而制造商也要根据自身情况,选择最优供应商。

摘要：通过运用博弈理论,在非完全信息下以汽车制造行业为背景,针对多对多的供应商选择问题进行建模研究。从供应商选择协商过程中的动态博弈角度出发,分析了协作双方趋利心理的博弈过程;在综合指标评价函数中引入协作成员因主观博弈策略及客观因素变动所带来的影响因素;将博弈过程合理分段,利用Anylogic软件进行仿真分析。通过改变指标变量,达到不同状态下的预测结果,观察仿真结果以验证预测结果,对传统供应商的选择方法进行了可行性创新。

关键词：博弈论,非完全信息,供应商选择,Anylogic

参考文献

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[5]李再初.汽车零部件供应商评价与选择研究——以长沙博世公司为例[D].长沙:中南大学(硕士学位论文),2008.

动态博弈模型 第5篇

作为东北老工业基地核心区域,辽宁省传统产业实力雄厚,工业门类齐全。传统产业在地区生产总值中占较大比重,对地区经济增长贡献突出。同时,传统产业就业人数众多,在经济进入新常态时期,对于社会稳定贡献巨大。根据灰色关联度模型等其它模型的理论分析,辽宁省传统产业与新兴产业的关联度较高,传统产业的基础及其比较优势为战略性新兴产业的发展提供了坚实的基础。但是,在投资资金有限的情况下,如何在这两种类型的产业之间进行选择,也是政府面临的难题。本文通过博弈模型分析,寻找政府在对这两种类型产业进行投资时的路径选择。

一、不完美信息博弈理论

所谓不完美信息博弈,是指博弈的参与者在做出选择的时候并不知道对方的策略的博弈。在不完美信息博弈中,存在信息不对称的情况。

一般的纳什均衡和子博弈完美纳什均衡在不完美信息博弈中不再适用,在不完美信息动态博弈中,需要精练贝叶斯均衡。

要求1:在每一信息集中,应该行动的参与者必须对博弈进行到该信息集中的哪个节点有一个推断。对于非单节点信息集,推断是在信息集中不同节点的一个概率分布;对于单节的信息集,参与者的推断就是到达此单一决策的概率为1。

要求2:给定参与者的推断,参与者的策略必须满足序贯理性的要求。即在每一个信息集中应该行动的参与者(以及参与者随后的策略),对于给定的该参与者在此信息集中的推断,以及其他参与者随后的策略(其中“随后的策略”是在打到给定的信息集之后,包括了其后可能发生的每一种情况的完全的行动计划)必须是最优反应。

要求3:在处于均衡路径上的信息集中,推断由贝叶斯法则及参与者的均衡战略给出。

要求4:对于处于均衡路径之外的信息集,推断由贝叶斯法则以及可能情况下的参与者的均衡战略决定。

满足以上4个要求的战略和推断构成博弈的精练贝叶斯均衡。

二、产业与政府博弈模型的建立

政府投资行为主要涉及两方:政府和企业。企业的类型有两种:传统产业企业和新兴产业企业。假定新兴产业是在传统产业的基础上发展出来的,起初,由企业选择进入新兴产业还是留在传统产业。政府是政策制定者,政府决定是否投资,企业接受政府投资。如果政府决定进行投资,要在两种类型的企业之间进行选择,确定对每种类型企业的投资规模,从而使得社会收益最大化。如果政府不进行投资,则企业没有政府投资资金,政府也不会获得投资收益。每种类型的企业都希望自己能够获得政府投资,从而使得自身收益最大化。政府出于社会效益等原因,对于两种产业的投资概率相等。

假设企业进入战略新兴产业和传统产业都必须支付一定的沉没资本,分别为m1、m2,企业进入新兴产业和传统产业的概率分别为f、1-f。如果企业选择进入新兴产业,那么政府所面临的应对策略有批准投资和不批准投资,产生的收益分别是v和u。如果企业选择留在传统产业,那么政府所面临的应对策依然是批准投资和不批准投资,产生的收益分别是y和x。

动态博弈的开始,两种产业类型的企业开始申请政府支持。假设政府支持战略性新兴产业的投资额S1,其概率为p。政府支持传统产业的金额为S2,其概率为1-p。政府在筛选及实施政策的过程中会产生相应的费用,分别为C1和C2。

在无政府政策扶持的情况下,很难吸引起企业放弃进入该行业,进而使得该行业难以发展,最终造成社会损失。即在无政策扶持下,新兴产业企业获得的固定收益为RNX,传统产业企业获得的固定收益为RNC。企业的收益并是S的增函数,即R(S)随着S的增加而增大。

企业把投资的资金投入到自身的生产中,都必须支付一定的产品成本,分别为a1、a2。

假设企业增加的收入中,政府在一定时间内按照固定的比例b收取各项税费,增加政府收入。

博弈结果:

u———{b(RNX-m1)-c1,RNX-m1};(企业进入新兴产业—政府不提供投资)。

v———{b(R(s1)-a1-m1)-c1,(1-b)[R(s1)-a1-m1]};(企业进入新兴产业—政府提供投资)。

x———{b(RNC-m2)-c2,RNC-m2};(企业留在传统产业—政府不提供投资)。

y———{b[R(s2)-a2-m2]-c2,(1-b)[R(s2)-a2-m2])};(企业留在传统产业—政府提供投资)。

因此在博弈过程中,企业的期望收益为:E(p)=fp(1-b)[R(s1)-a1-m1]+f(1-p)(1-b)[R(s1)+RNX-m1]+(1-f)p(1-b)[R(s2)-a2-m2]+(1-f)p(1-b)[R(s2)+RNC-m2]

政府的期望收益为:

对E(p)、E(G)求导计算其极值,来确定f、p的博弈均衡解:

企业收益最大:

政府收益最大:

最终得到

这说明政府对战略新兴产业的扶持力度越大,企业的收益就越多,这时企业就会支持政府的政策,政策的使用率也就越大;当p越小时,政府出台的扶持传统产业的政策也就越多,企业的收益也会越多,企业会追随政府,投资政府扶植产业。

对于理性的企业来说,当政府支持传统产业时其收益为:

当政府扶持战略性新兴产业时,其收益为:

所以说政府对战略性新兴产业的扶持会促进企业的更好发展,增加社会总收益,政企双方同时都会得到最好的收益,并且推动产业升级、产业创新能力。

三、结论及政策

1、基本结论

(1)政府对产业投资形式促进了风险的形成。我们在研究中发现,造成目前政府对产业投资问题的首要原因是投资机制,包括管理、融资、批准考核等机制问题。虽然现在专款专用的监督措施在稳步实行,但对于非国有企业的监督成本过高,投资利用率较低。此外,政府的投资动因比较复杂,不仅仅是出于经济指标的考量,其他因素也占有重要的地位。例如,当前国家正大力发展战略性新兴产业,促进产业升级,即使企业产生亏损,政府仍会投入大量资源进行扶持,即使政府投资很可能难以收回。

(2)信息不对称是风险的根源。在博弈的第二阶段,由于只有被投资企业的经理人知道进行的项目是好项目还是坏项目,政府很难区分被投资企业的项目质量,导致委托-代理问题的出现。即便是政府在第三期开始阶段可以敏感地发现项目好坏,并终止投资,但是企业的经理人仍然有几率选择坏项目。如果政府能够在进行投资前准确识别项目的质量,并选用好的企业经理人,便可以解决信息不对称对投资带来的影响,但是可能导致较大的成本。

(3)市场是解决问题的关键。政府的投资支持,会使某个产业迅速发展,从而达到一定的高度。反过来看,政府的过度支持会导致效率的降低,如果扶持的产业属于“夕阳产业”,这种政策和资金上的扶持更可能带来严重的后果。所以,不管是战略性新兴产业还是传统产业,市场是产业发展的决定力量。适当的政府投资可以促进产业的快速发展,相反,过度的政府投资会产生挤出效应,不利于产业的健康发展。

2、政策建议

(1)降低企业进入与退出壁垒。从动态博弈模型的第一阶段可以看出,企业在现阶段有进入新兴产业或保持在传统产业两种选择,降低进入退出壁垒,使企业可以在两个产业中自由进出,进而提高市场活力。辽宁省内国有企业众多,形成的进入壁垒难以使新的企业自由进入行业,政府应当实行适当的简政放权措施,避免原有的企业形成垄断。良好竞争的市场环境有利于产业的发展,对于国有企业的金融软预算约束、效率低下问题的解决有积极的促进作用。降低企业进入退出壁垒,有利于原有传统产业中实力较强的企业进入新兴产业,促进辽宁新兴产业的快速发展,迅速占领市场,获得“先发优势”。

(2)建立合理的企业发展引导机制。目前,我国正在大力发展战略性新兴产业,辽宁作为传统的工业大省,应顺势而上,借助国家创造出来的大环境,引导企业发展新兴产业。从前文的模型中可以看出,政府究竟扶持哪项产业,依赖于企业选择进入新兴产业的概率f。f越大,说明现有企业转型进入新兴产业的数量就越多,新兴产业的产业规模越大,此时,政府出台相应的政策对新兴产业进一步扶持,会使新兴产业迅速发展。与此相反,如果企业选择进入传统产业,即现在大多数企业仍然发展传统产业,不进行产业升级改造,传统产业的规模就会越大,政府出台相关政策会使传统产业进一步发展。因此,政府应因势利导,尽可能出台相关税收、知识产权转让政策,吸引传统产业的企业发展新兴产业。

(3)合理评估,避免盲目投资。根据前文第二阶段模型的讨论,信息不对称是产生政府投资风险的主要原因。在对某项产业投资或者政策支持之前,合理评价各方面因素,是降低信息不对称产生的不利影响的关键。评估不足的情况下带来的盲目投资,不仅不能促进产业的健康发展,相反会使其他产业也受影响。投资不足使得产业发展缓慢、滞后,投资过热产生的“挤出效应”抢占了个人投资空间,影响宏观经济的发展。因此,政府在决定投资之前,成立由专家学者组成的专门评估部门,对企业项目进行专业评估,区分好项目和坏项目,避免沉淀投资的出现。

(4)建立申请政府投资奖惩制度,规范企业经理人的行为。企业和政府的动态博弈中,企业经理人的行为左右了政府的策略,对于产业的发展影响深远。优秀的经理人总是能选择好项目,但是政府并不能识别经理人的优秀与否。因此,政府应当建立完善的奖惩制度,对于申报好项目的企业经理人,降低下一期申报投资的门槛;对于申请坏项目的企业和经理人,加入“黑名单”,谨慎考虑该企业在下一期申请投资的项目。这样从根源上避免企业申报坏项目,迫使经理人主动申报好项目。

参考文献

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[3]赵莹:中国国有企业软预算约束问题研究[D].辽宁大学,2008.

动态博弈模型 第6篇

随着我国农业生产力的提高, 人们对农产品供应链管理的及时性、安全性要求越来越高。虽然供应链管理在全球呈日益深化之势, 但就农产品供应链而言, 研究和发展还相对滞后, 且国内外差距很大, 不但削弱了我国农产品的市场竞争力, 甚至已成为我国整个流通体系的发展瓶颈[1]。因此, 大力发展农产品物流, 提高农产品流通效率, 已成为提高农民收入、促进整个农业发展的关键。

农产品供应链, 是指由涉及将农产品或服务提供给最终消费者的过程与活动的上下游农户、生产商、批发商、零售商及最终消费者组成的供需网络。只有当农产品供应链上各个节点企业协同稳定运行, 供应链的增值作用才得以发挥。

对于供应链博弈问题的研究, 部分学者是从各节点间企业合作的角度进行的。胡宪武和腾春贤[2]对供应链节点间合作机制博弈模型进行了研究, 提出了企业在完全信息和非完全信息条件下增强供应链稳定性的方法。

另外不少学者认为, 非完全信息环境下的供应链博弈更切合实际。王玉燕等[3]说明了集中决策能使供应链整体利益优于独立决策下供应链的收益。此外, 对于农产品供应链的研究, 我国的学者多是从农产品物流模式及其存在的问题, 以及和农产品流通主体之间的协调与合作两个方面进行研究。如秦代红和刘学[4]以成都市为例, 分析了农产品物流问题, 并提出了加快发展农产品物流业、提高农业竞争力的对策。

综上所述, 目前我国对农产品供应链的研究多是以简单的描述性分析为主, 对农产品供应链的运行机理研究较少, 没有形成一套完整的研究方法。对农产品供应链动态博弈的研究, 也多是以完全信息为前提条件。但在实际运行过程中, 由于农产品生产者更了解农产品的质量信息, 同时农产品分销商更了解农产品的市场需求信息, 即使在契约约束的条件下, 生产者和分销商为使自身利益最大化, 也有隐瞒一部分私人信息的倾向。本文以三级农产品供应链为研究对象, 分别建立非对称信息下两个参与方的动态博弈优化模型, 分别分析农户和加工商、加工商和分销商的博弈过程, 并为我国农产品供应链高效稳定运行提供建议。

二、模型描述与求解

假设有A和B两个参与方, 其中A代表农户或者分销商, 同时也是私人信息的所有者;B代表农产品加工商, 不拥有私人信息。进一步假设A、B双方都是理性人, 他们所采取的交易行动都是以最小的经济代价获取最大的经济利益为目标。A的收益为uA, A的行动空间SA={合作, 不合作}, 其中合作代表A没有隐瞒农产品的真实信息 (质量信息或者市场需求信息) , 不合作代表A隐瞒了农产品的真实信息。B的收益为uB, B的行动空间SB={合作, 不合作}, 其中合作代表收购/卖出, 不合作代表不收购/不卖出。由于信息不对称的存在, 二者之间的交易存在一定的道德风险, 即A为了追求更大的利润, 隐瞒信息, 选择“不合作”的行动, 从而获得一定的转移利润, 同时B也失去一定的转移利润, 这种情况下的战略组合是 (不合作, 合作) 。为方便起见, 假设A、B之间的交易对象只有一种农产品, 则该博弈的格局可以用表1中的双变量矩阵表示。

本文以农户和加工商之间博弈的收益矩阵为例, 列出二者在不同战略组合下的收益函数, 如表2所示。

表2中, P1:A卖出农产品的价格;P2:B卖出农产品的价格;C:A生产单位农产品成本;Q:交易对象的数量;r:既是A由于不合作而获得的转移利润率, 也是由于A不合作而使B损失的转移利润率, 1>r≥0。

显然在一次博弈的情况下, 由于r≥0, 该博弈的纳什均衡解是 (不合作, 合作) 。而在动态博弈时, 假设博弈是一个由完全静态博弈为阶段博弈的无限重复博弈。如果A在某一次选择不合作, 那么A当期可以获得 (P1-C) (1+r) Q的收益, 其后每一次都无法与B合作, 因此收益都为0。农户为获得长期利益, 总是会选择合作作为其真实行动, 那么第一次博弈, A都会获得 (P1-C) Q的利益, 并且有p的概率与B进行下一次合作并获得 (P1-C) Q的利益, 这样随着博弈的不断重复, A的总期望收益为:

两者比较, 当 (P1-C) Q/ (1-p) > (P1-C) (1+r) Q, 即只要满足p>r/1+r的条件, 长期来看, A选择合作就能比不合作获得更大的利益。

三、农产品供应链动态博弈分析

在上述模型的基础上, 分别具体分析“农户—流通加工商—分销商”型农产品供应链上, 农户和加工商、加工商和分销商之间的动态博弈。

(一) 农户和加工商的博弈

农户和加工商选择的战略组合是二者进行博弈的结果。由于农产品的质量隐匿性和测定毁灭性等特性的存在, 加工商和农户的博弈是在信息不对称环境下进行的。因此, 加工商需要通过对农户行动的预测来决定自己的选择。农户可能选择“合作”, 即为加工商提供符合要求的农产品, 也可能选择“不合作”, 即隐瞒农产品的真实质量信息, 提供不完全符合要求的农产品。相应的, 对生产水平不同的各个农户, 加工商也有两种选择:收购该农户提供的农产品, 即“合作”的行动, 以及不收购该农户提供的农产品, 即“不合作”的行动。

当农户与加工商之间的合作是一次性的, 加工商的占优策略是合作, 即无论农户选择合作或是不合作, 加工商的最佳选择都是“合作”, 因为如果加工商选择不合作, 那么该农产品供应链就在农户之后断开了, 从加工商开始后面的每一个节点都不会从中获益。而农户的占优策略是不合作, 因为当加工商选择“合作”时, 农户由于受到了额外利润的激励, 会选择“不合作”从而获得比“合作”更大的利益, 当公司选择“不合作”时, 农户选择“不合作”则会降低损失。综上, 在一次博弈中, 双方都拥有占优策略, 即农户选择隐瞒农产品的真实信息, 向加工商提供看似优质的产品;加工商为获益, 无论怎样都会选择收购农户提供的农产品。这个纳什均衡解显然侵犯了加工商的利益。加工商为了改善其在一次博弈中的被动状况, 向农户提出一定的激励, 即如果第一次交易时农户按要求为加工商提供优质农产品, 那么以后农户都会有p的概率继续与加工商合作, 且每一次都会获得 (P1-C) Q的收益;如果第一次交易时农户向加工商隐瞒了农产品的真实信息, 那么以后二者都不会合作, 这时农户只能够获得当期 (P1-C) (1+r) Q的利益。根据模型当中的解可知, 当加工商提出的继续合作的概率满足条件p>r/1+r时, 农户就会选择为了长远利益而放弃暂时的利益。从加工商的角度分析, 根据图1中p与r的关系, 其为农户提供的后续合作的概率应该位于曲线之上, 即p>r/ (r+1) 的部分, 并且随着农户由于不合作而获得的转移利润率r的增加, 农户选择一次合作的获益会越来越大, 那么加工商提供的继续合作的概率也应该随之增加。

(二) 加工商和分销商的博弈

与农户和加工商之间的博弈类似, 分销商和加工商之间的博弈也是在非对称信息下进行的。在市场定价方面, 农产品分销商比农产品加工商更了解市场信息, 这种信息不对称容易导致农产品分销商压价收购、高价售出, 这就使得利润相对地从加工商向分销商转移。所以, 在二者博弈中, 农产品分销商可选择“合作”的行动, 即根据市场需求信息向生产商提供真实的市场价格, 也可以选择“不合作”行动, 即向加工商商隐瞒真实的市场需求信息, 压低收购价格。同时加工商也有卖出或者不卖出的行动选择, 分别对应着“合作”、“不合作”。此时二者的博弈收益矩阵如表3所示。

表3中, P:农产品的市场价格;P2:表示加工商卖出农产品的价格;P1:生产商买入农产品的价格;Q:农产品的数量;r:既是分销商由于不合作而获得的转移收益率, 也是由于分销商不合作而使加工商损失的转移收益率, 且1>r≥0。

显然, 在一次博弈的条件下, 只有一个纳什均衡解 (不合作, 合作) 。加工商的占优策略是“合作”, 因无论分销商选择“合作”还是“不合作”, 加工商选择“合作”都会为其带来收益, 而不合作则收益为0。分销商的占优策略是“不合作”, 即无论生产商选择“合作”还是“不合作”, 分销商隐瞒真实的市场需求信息, 提供高于市场价格的收购价格都是有利的, 即选择“不合作”都能使其自身利益最大化 (加工商不合作时分销商获得的利润相等, 都为0) 。而若农产品加工商提出第一次交易时分销商按照真实的市场价格收购, 那么以后都会有p的概率继续合作, 且每一次都会有 (P-P2) Q的收益;若第一次交易时分销商向加工商隐瞒了农产品的市场需求信息, 以低价收购, 那么以后二者都不会合作, 这时分销商只能够获得当期 (P-P2) (1+r) Q的利益。由模型分析, 当继续合作的概率p满足条件p>r/1+r时, 长期来看分销商选择合作的获益就会高于不合作的获益。同样, 随着分销商不合作而获得的转移利润率r的增加, 其选择一次合作的获益会越来越大, 那么加工商提供的继续合作概率也应该随之增加。

四、仿真计算

以农户和加工商之间的博弈为例进行仿真计算。

假定, P1=200, P2=300, C=100, Q=1000, r=0.5, 那么在一次博弈中, 战略组合 (合作, 合作) 的获益情况是uA1= (P1-C) Q=105, uB1= (P2-P1) Q=105;纳什均衡 (不合作, 合作) 的获益情况是uA2= (P1-C) (1+r) Q=1.5×105, uB2= (P2-P1) (1-r) Q=5×105, 显然uA2>uA1, uB2<uB1, 说明在一次博弈中, 农户选择不合作可以比合作获得更高的利润, 加工商的利益受到损害。p应满足的条件是p>r/ (1+r) =0.5/ (1+0.5) =1/3, 即当加工商提出的继续合作的概率>1/3时, 纳什均衡解变为 (合作, 合作) , 企业利益得到保护。

五、结论

本文研究了非对称信息下农户和农产品加工商、农产品加工商和农产品分销商之间的静态和动态博弈问题, 以一次静态博弈为基础, 建立了一个由完全静态博弈为阶段博弈的无限重复博弈模型, 对非对称信息下农产品供应链上两级动态博弈进行了优化, 并进行了仿真计算和分析。结果表明, 非对称信息条件下农产品供应链上的参与者之间存在一定的道德风险, 加工商由于农产品的质量信息和需求信息的难以获得性而受到了利益损失。研究得出转移利润率r与继续合作的概率p是递增关系, 因此, 农产品供应链中的转移利润率越高, 加工商的处境就越被动。值得注意的是, 本文中农产品加工商提出的激励手段是受到限制的, 必须根据r的大小来确定, 当r超出规定的范围时, 这种方法就失去了效力。对此, 还需要对农产品供应链的运作进行一定的事前控制, 而“公司+农户”这种高度合作的农产品供应链模式, 一方面保障了农户收益的固定性, 另一方面保护了加工商的利益完整性, 会更有利于农产品供应链的稳定运行, 将是下一步研究的方向。

摘要：我国目前农产品流通市场化水平低、流通成本高, 而导致这种现状的主要原因是农产品供应链运行的效率与稳定性过低。目前国内对农产品供应链的研究多是在对称信息的条件下进行的, 本文以农产品供应模式为研究对象, 建立了非对称信息下的动态博弈优化模型, 计算出达到新的纳什均衡需要满足的条件, 并进行了详细的论述。

关键词：农产品供应链,动态博弈,纳什均衡

参考文献

[1]赵达微, 刘乔, 刘静.农产品冷链物流服务能力评价研究[J].管理现代化, 2013 (1) .

[2]胡宪武, 滕春贤.供应链企业关系稳定机制的竞合博弈分析[J].统计与决策, 2010 (22) .

[3]王玉燕, 李帮义, 丁立波.不对称信息条件下两层供应链的协调[J].统计与决策, 2006 (11) .

动态博弈模型 第7篇

2013年1月9日以来,全国大部地区陷入严重的雾霾污染再一次向我们敲响了环保的警钟。在这种背景下,2013年3月5日,温家宝总理在十二届全国人大一次会议代表国务院向大会作政府工作报告时强调“采取切实的防治污染措施,促进生产方式和生活方式的转变,下决心解决好关系群众切身利益的大气、水、土壤等突出环境污染问题,改善环境质量,维护人民健康,用实际行动让人民看到希望。”伴随着雾霾天气的持续,环境问题和民生保障成为2013年3月召开的十二届全国人大一次会议和全国政协十二届一次会议的热点话题,环境保护和污染防治再一次成为我们面前的突出问题。

2004~2013年,中共中央连续出台了10个指导“三农”工作的“一号文件”,“三农”问题是目前我国党和政府工作的重中之重,而生猪养殖业作为我国畜牧业和农业的重要产业,是一个重要的“三农”问题。2011 年,我国猪肉在总肉类中的比重高达63.50%,猪肉生产在畜牧业中处于主体地位;我国猪肉占世界猪肉总产量的比重在2010年也达到了46.4%,接近世界猪肉总产量的一半。生猪规模化养殖已经成为我国生猪业的主要养殖模式,2013年中共中央“一号文件”也明确将“着力构建集约化、专业化、组织化、社会化相结合的新型农业经营体系。”作为“2013年农业农村工作的总体要求”的主要内容。而随着我国生猪产业的规模化和集约化程度不断提高,生猪规模养殖产生的粪污量急剧增加且相对集中,环境污染问题日益突出。据国家环保局的全国规模化畜禽养殖业污染情况调查结果显示,1999 年我国畜禽粪便产量约19 亿吨,是工业废弃物的2.4倍,到2002年达到了27.5亿吨,是工业废弃物的2.91倍[1]。按照每出栏一头生猪产生的粪便、尿和污水的排泄量分别为390 千克/年、870 千克/年、4000 千克/年[2],我国1996 年生猪养殖粪便、尿和污水分别为16077.83万吨、35865.92万吨和164900.80万吨,到2011年分别达到了25806.42万吨、57568.17万吨和264681.22万吨;2013 年以来,伴随着雾霾污染的持续,猪场污染特别是对地下水的严重污染也相继被各大媒体头条报道,已经给我国生态环境带来了巨大的压力。这就要求大力发展生猪规模养殖的同时,必须处理好生猪规模养殖排放的大量废弃物。

大批研究学者坚持污染物资源化、无害化和减量化的原则探索研究生猪规模养殖废弃物处理的有效模式,从生猪粪尿沼气开发的效益、猪粪和沼液的肥料效益以及沼气的减排效果等方面提出了沼气开发[3,4,5]、种养结合循环利用[6,7]等众多模式;从低碳沼气工程的角度积极评价了规模养殖沼气开发的潜力[8,9]和规模养殖沼气开发的生态经济效益[10,11],国家也出台了大量的政策支持养殖废弃物开发利用。但就现状来看,生猪规模养殖污染防治情况不容乐观,且随着规模养殖的不断发展,又涌现出了新的矛盾:一是随着生猪规模养殖迅速发展,虽然通过沼气工程的建设和废弃物的循环利用可以对养殖粪便进行无害化处理,但是,由于沼气工程建设相对养殖规模发展具有的滞后性,并且养殖企业的沼气工程无法完全消纳不断扩大的养殖规模所产生的大量猪粪尿;二是通过大中型沼气工程的建设,对生猪规模养殖产生的部分粪便进行厌氧发酵,降低了养殖粪便直接排放的污染,但与此同时,也产生了大量的沼液和沼气,由于规模的不断扩大和养殖区域耕地的有限性,生猪规模养殖企业对沼液和沼气利用能力不足,无法完全就地消化,进而造成大量猪粪尿沼气原料的过剩,使养殖区域养分无法达到平衡,导致了沼液和沼气的二次污染。

本文针对生猪规模养殖废弃物处理涌现出新的污染问题,探索生猪规模养殖废弃物处理和开发的有效模式;在研究方法上,演化博弈是研究行为的演化动态过程[12,13],而系统动力学恰恰也是研究复杂系统动态过程的[14,15],生猪规模养殖与户用沼气开发本身又是一个复杂系统,因此,本文将系统动力学建模和演化博弈模型有效结合起来,通过系统动力学演化博弈模型分析生猪规模养殖废弃物处理和沼气资源开发系统的动态演化过程。

2 生猪规模养殖与户用沼气资源开发系统

随着生猪规模养企业数量和规模的进一步扩大,生猪规模养殖废弃物处理出现了污染以及二次污染问题。而户用沼气工程作为国家战略,自《中共中央国务院关于促进农民增加收入若干政策的意见》(中发〔2004〕1号)明确指出农村沼气等“六小工程”“对改善农民生产生活条件、带动农民就业、增加农民收入发挥着积极作用,要进一步增加投资规模,充实建设内容,扩大建设范围。”后的连续9年,国家持续关注和支持农村清洁能源发展和户用沼气工程建设,农村沼气早已经成为了一项国家战略。根据农业部《全国农村沼气工程建设规划》,2010年,全国农村户用沼气总数达到4000万户;农村沼气工程建设已经成为改变我国农村能源结构,发展低碳农业,减少农村非点源污染,保护生态环境的重要国家战略举措和民生工程。然而,随着户用沼气建设的扩大和外出务工农民的人数不断增多,农村家庭劳力吃紧而没有养猪,沼气池原料和技术服务不足,户用沼气效益低下,相当一部分的户用沼气未能发挥其真正的效益,甚至出现户用沼气池在短时间内废弃现象。因此,生猪规模养殖废弃物处理的新问题恰恰为户用沼气资源开发提供了条件,一方面,生猪规模养殖企业可以为户用沼气提供养殖企业无法消纳的废弃物作为户用沼气池原料;而因原料短缺而闲置的户用沼气池又为生猪规模养殖不断增加的废弃物提供了处理的场所,扩大了生猪规模养殖废弃物处理的区域,增加了废弃物消纳能力。另一方面,生猪规模养殖企业作为有组织的经济主体,其较好的经济效益和组织能力又为沼气服务体系的建设提供了条件。在生猪规模养殖企业和农户合作开发过程中,政府作为环境保护监督治理和民生改善的主体,既提供政策支持,又发挥环境监督治理和民生改善的主导作用,因此,生猪规模养殖企业与户用沼气资源合作开发模式应是解决规模养殖新的环境污染问题和户用沼气能源短缺及技术不足的办法,其合作开发系统见图1。

从图1可以看出,生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发处模式在一个复杂系统中,在生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式中,生猪规模养殖企业通过该合作模式可以有效对规模养殖产生的大量废弃物进行有效处理,减少农户和政府对规模养殖因废弃物污染环境的干预;同时,通过市场化运作可以对农户沼气所需的沼气原料猪粪进行市场定价,获取部分收益。对农户来讲,养殖企业提供的猪粪是其急需的户用沼气原料;另,通过和养殖企业及政府的合作,还可以解决沼气使用过程中的技术等问题,获得了沼气技术服务。对政府来讲,通过生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式,能较好的解决生猪规模养殖废弃物污染问题,企业还可以不断发展壮大,GDP得到了有效保障;并且,农户的利益也得到了提高,有效落实了国家沼气工程的战略,保障了民生,政府政绩得到了提升。

3 基于系统动力学的生猪规模养殖与户用沼气资源开发模式的演化博弈模型

系统动力学方法是一种以反馈控制理论为基础,以计算机仿真技术为手段,通常用以研究复杂的社会经济系统的定量方法[14,16]。自20世纪50年代美国麻省理工学院的福雷斯特教授创立以来,它已成功地应用于企业、城市、地区、国家甚至世界规模的许多战略与决策等分析中,被誉为“战略与决策实验室”。这种模型从本质上看是带时间滞后的一阶差微分方程,建模时借助于“流图”,其中“流位”、“流率”和其它辅助变量都具有明显的物理意义[14,17]。传统的系统动力学建模是通过因果关系图、流图建立结构模型,然后建立方程模型。一个复杂流图结构要通过逐步添加变量枝生成,这一建模过程缺乏规范性。南昌大学贾仁安教授及其研究小组通过多年研究,抓住系统最基本的流率变量,通过引入流率基本入树、嵌运算等概念,提出了系统动力学流率基本入树建模法,实现了规范性建模和反馈环计算的清晰化[17,18]。下面,从演化博弈的角度出发,采用流率基本入树建模法建立生猪规模养殖与户用沼气开发模式演化博弈的系统动力学模型,分析生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发系统运行的稳定性及其影响因素。

3.1 模型假设

假设生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式中农户的策略集为S1=(参与,不参与),生猪规模养殖企业的策略集为S2=(参与,不参与),政府的策略集为S3=(参与,不参与)。假定农户在三主体混合策略下的得益集合为{a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8},生猪规模养殖企业在三主体混合策略下的得益集合为{b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8},政府在三主体混合策略下的得益集合为{c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8},政府选择“参与”时农户、生猪规模养殖企业和政府在不同混合策略下的得益如表1。

政府选择“不参与”策略时农户、生猪规模养殖企业和政府在不同混合策略下的得益如表2。

对农户来讲,在生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式中,农户在该模式中的行为依赖于参与开发的直接得益和模式运行对农户所处环境的污染。农户参与沼气开发的直接得益会影响农户参与生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式的积极性,生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式运行对农户所处环境的污染会促使农户干预养殖企业的生产活动或促使政府干预养殖企业的生产活动。对生猪规模养殖企业来讲,生猪规模养殖企业的污染问题是与养猪场的逐利行为密切相关,生猪规模养殖企业参与生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式既可能会加大其生产成本,又可能能从中获益。对政府来讲,政府的行为动机来源于形象和政绩的提升,而其作为一个独立的主体,其既关注生猪规模养殖企业的发展给自身带来的收益(如税收等),又关注其发挥有为政府方面的成本投入。因此,政府既要做好服务农户工作,改善农村生产生活条件;又要做好养殖企业生产的相关服务工作,承担着监督养殖企业环境污染情况的职责,政府的作为是生猪规模养殖与户用沼气开发的重要因素。

假定当政府“参与”时生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式运行的政府投入为d,开发模式稳健运行的政绩收益为e,政府从生猪规模养殖企业获得的税收和上级补贴等直接收益为h;农户从模式稳健运行时的额外得益为k,农户在模式不运行情况下的规模养殖所产生的负外部性损失为m,在模式不运行情况下农户对政府“不参与”的政绩干预系数为μa(生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式稳健运行时的干预系数为0),对(生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式稳健运行时的干预系数为0)生猪规模养殖企业养殖“不参与”的正常收益干预系数为θa(生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式稳健运行时的干预系数为0);生猪规模养殖企业养殖正常收益为q,系统稳健运行时为企业带来的额外(沼气原料)得益为v,系统稳健运行时养殖企业的对系统建设运行的投入为w,政府对生猪规模养殖企业“不参与”的正常收益干预系数为θc[17](生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式稳健运行时的干预系数为0),进而得农户在三主体混合策略下的得益集合{a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8}、生猪规模养殖企业在三主体混合策略下的得益集合{b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8},假定政府的在三主体混合策略下的得益集合{c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8}集合分别为

3.2 基于系统动力学的生猪规模养殖与户用沼气开发系统的演化博弈模型

(1)生猪规模养殖与户用沼气开发系统演化博弈的复制动态方程

在有限理性条件下,假设农户选择“参与”策略的概率为x,生猪规模养殖企业选择“参与”策略的概率为y,政府选择“参与”策略的概率为z,其中概率可以解释为群体博弈中选取该策略的参与者比例。

得农户“参与”“不参与”策略的期望收益Ex1,Ex2和平均得益分别为:

得生猪规模养殖企业“参与”“不参与”策略的期望收益Ey1,Ey2和平均得益分别为:

得政府“参与”“不参与”策略的期望收益Ey1,Ey2和平均得益分别为:

又农户参与比例x的复制动态方程[18,19]

联合式(4)、式(5)和式(6)得

又生猪规模养殖企业参与比例y的复制动态方程[18,19]

联合式(7)、式(8)和式(9)得生猪规模养殖企业参与比例y的复制动态方程为

同理,联合式(10)、(11)和(12)得政府参与的比例z的复制动态方程为

(2)生猪规模养殖与户用沼气开发系统的系统动力学演化博弈模型

根据生猪规模养殖与户用沼气开发系统演化博弈的动态复制方程,得生猪规模养殖与户用沼气开发系统演化博弈的动态复制系统流位流率对[14,19]为:

L1(t),R1(t)对应x,———农户参与生猪规模养殖与户用沼气开发系统的比例及其变化量;

L2(t),R2(t)对应y,———生猪规模养殖企业参与生猪规模养殖与户用沼气开发系统合作的比例及其变化量;

L3(t),R3(t)对应z,———政府在生猪规模养殖与户用沼气开发系统中的作为比例及其变化量。

将式(1)、式(2)和式(3)代入式(14)得生猪规模养殖与户用沼气开发系统农户行为演化博弈的动态复制方程为

根据式(18)和3.1节的模型假设,得农户参与生猪规模养殖与户用沼气开发系统的比例变化R1(t)依赖于生猪规模养殖企业参与生猪规模养殖与户用沼气开发系统合作的比例L2(t)和政府在生猪规模养殖与户用沼气开发系统中的作为比例L3(t),同时还依赖于农户从系统稳健运行时的额外得益k和农户在系统不运行情况下的规模养殖所产生的负外部性损失m[19,20],进而得农户参与生猪规模养殖与户用沼气开发系统的比例变化量R1(t)系统流率基本入树模型如下同理得农户参与生猪规模养殖与户用沼气开发系统的比例变化量R1(t)系统流率基本入树模型如图2(1)。

将式(1)、式(2)和式(3)代入式(16)得生猪规模养殖与户用沼气开发系统生猪规模养殖企业行为演化博弈的动态复制方程为

根据式(19)和3.1节的模型建设,同理得生猪规模养殖企业参与生猪规模养殖与户用沼气开发系统合作的流率基本入树模型如图2(2)。

将式(1)、式(2)和式(3)代入式(17)得生猪规模养殖与户用沼气开发系统政府行为演化博弈的动态复制方程为

根据式(20)和3.1节的模型建设,同理得生猪规模养殖与户用沼气开发系统政府作为流率基本入树模型如图2(3)。

4 基于系统动力学演化博弈模型的生猪规模养殖与户用沼气开发系统的动态稳定性仿真

根据各变量参数的实际意义,先设定各变量初始值,来分析农户、养殖企业和政府行为演化的相互作用的演化过程。

令根据λi组成的变量和意义,λi为生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式主体“参与”策略得益和“不参与”策略得益之差。

4.1 模式稳定性仿真

假定λi>0,取λ1=0.1,λ2=0.11,λ3=0.12,取初始值x=0.1,y=0.15,z=0.19,得生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式演化结果如图3。

由图3可见,由于λi>0,即农户、生猪规模养殖企业和政府在生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式中“参与”策略得益大于“不参与”策略得益并均存在一定的“参与”意愿(x=0.1>0,y=0.15>0,z=0.19>0)情况下,在复制演化动态方程的作用下,生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式最终趋于稳定状态,这进一步说明生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式具有可行性,并验证了在一定条件下,生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式具有稳定性。

4.2 模式稳定的影响因素

假定任意λi<0,取|λ1|=0.1,|λ2|=0.11,|λ3|=0.12,取初始值x=0.1,y=0.15,z=0.19,得在λj1=-0.1<0,λj2=0.11,λj3=0.12;λj1=0.1,λj2= -0.11<0,λj3=0.12;λj1=0.1,λj2=0.11,λj3=-0.12<0条件下生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式演化结果如图4(1)、图4(2)和图4(3)。

图4显示,在农户、生猪规模养殖企业和政府均存在一定的“参与”意愿(x=0.1>0,y=0.15>0,z=0.19>0)的情况下,任意λi<0的条件下,生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式都无法稳定运行,即在生猪规模养殖与户用沼气开发系统中,农户、生猪规模养殖企业和政府任意一方在生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式中的“参与”得益小于“不参与”策略的情况下,在复制演化动态方程的作用下,农户和生猪规模养殖企业和政府经过多次博弈演化后最终选择“不参与”行为,模式无法演化到达稳定的合作状态。进而得生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式稳定性条件为

因此,在合作模式开发过程中一定要注意利益的分配,在保证农户参与系统开发利益的情况下,又要将生猪规模养殖企业在合作开发系统中的成本分摊控制在其可以接受的范围内,当合作开发系统的开发成本较高时,政府的支持政策将成为系统稳定运行的必要条件;同时,政府作为环境污染监督治理和民生改善的主体,要加大对生猪规模养殖污染防治和户用沼气开发的考核力度,保证政府的政绩效益。

(1)λ1的影响因素分析

因λ1=k+m,得农户从模式稳健运行时的额外得益k和农户在模式不运行情况下的规模养殖所产生的负外部性损失m的提高有助于生猪规模养殖与户用沼气合作开发模式的稳定运行。

政策建议:在开发生猪规模养殖与户用沼气合作模式时,要有选择性地吸纳农户,特别是在新农村建设不断推进的过程中,随着农户生活质量的提高和电力及液化气等优质能源的稳定供给,沼气的能源效益非常有限,要注重吸纳从事种植业的农户,提高农户从模式稳健运行时的额外得益k。

(2)λ2的影响因素分析

因λ2=v-w+q(θa+θc),得模式不运行情况下农户对生猪规模养殖企业养殖“不参与”的正常收益干预系数θa,生猪规模养殖企业养殖正常收益q,模式稳健运行时为企业带来的额外(沼气原料)得益v,政府对生猪规模养殖企业“不参与”的正常收益干预系数θc的提高和模式稳健运行时养殖企业对系统建设运行的投入w的降低有助于生猪规模养殖与户用沼气合作开发模式的稳定运行。

政策建议:要进一步完善农户诉求通道,把农户的声音作为考核各级政府部门绩效的指标,提高农户对生猪规模养殖企业“不参与”的正常收益干预系数θa;帮助生猪规模养殖企业做大做强,提高养殖正常收益q,开发模式稳定运行时为企业带来的额外(沼气原料)得益v的提高有助于推进系统主体合作的演化;从对现实情况调研来看,生猪规模养殖企业对周边环境的污染是绝对的,政府应该加强对规模养殖企业污染的监管,以提高生猪规模养殖企业“不参与”的正常收益干预系数θc;生猪规模养殖企业作为一个盈利性组织,在模式开发过程中,将模式稳定运行时养殖企业对模式开发运行的投入w控制在其可接受的范围内,政府的补贴将有助于生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式的稳定运行。

(3)λ3的影响因素分析

因λ3=eμa-d,得开发模式稳健运行的政绩收益e和在模式不运行情况下农户对政府“不参与”的政绩干预系数μa的提高和生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式运行的政府投入d的降低有助于生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式的稳定运行。

政策建议:要加大对各级政府部门在环境污染防治和沼气开发的考核力度,严厉打击地方保护主义 “只要GDP”的保护思想,从根本上遏制地方政府抓环保搞花架子和面子工程,从而提高政府“参与”的政绩收益e和在模式不运行情况下农户对政府 “不参与”的政绩干预系数μa;同时,应该合理规划生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式的建设,节约成本,提高效益,沼气工程的集中建设,农户间资源的有效互补应该是节约成本提高效率的方向,从而降低开发模式运行的政府投入d,推动生猪规模养殖企业与户用沼气资源合作开发模式的有效运行。

5 结论与展望

本文将演化博弈动态复制系统和系统动力学及其流率基本入树模型进行有效结合,通过系统动力学演化博弈模型分析了生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式运行的稳定性及影响因素,验证了生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式在一定条件下具有稳定性;得出在农户、生猪规模养殖企业和政府在生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式中“参与”策略得益大于“不参与”策略得益并存在一定的“参与”意愿的情况下,在复制演化动态方程的作用下,生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式最终趋于稳定状态。

本文在提出生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式上的基础上对其稳定性进行了探讨,但生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式运行稳定性及其影响因素的实证研究还有待进一步深入,这是下一步研究的方向和重点。

摘要：为探索生猪规模养殖废弃物处理的有效模式,在提出生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式的基础上,将系统动力学流率基本入树模型和演化博弈动态复制系统有效结合起来,建立了SD演化博弈模型。通过SD演化博弈仿真,分析了生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式运行的稳定性及其影响因素,结果显示:生猪规模养殖与户用沼气资源合作开发模式在一定条件下最终趋于稳定状态;农户的利益保障、养殖企业效益的增加和政府政绩的提升有助于开发模式的稳定运行。并提出推动生猪规模养殖与户用沼气合作开发模式稳定运行的政策建议。

动态博弈模型 第8篇

关键词 全面预算管理;预算编制与审批;动态博弈;不完美信息

中图分类号 O212.63文献标识码:A

1 引 言

在企业决策方案中,其全面预算管理存在着三方博弈——预算决策方、预算编制方与预算执行方的两两博弈关系^[1].尽管博弈方及博弈方式不同,这三种博弈都可以归结为基于委托-代理关系的博弈^[2].本文重点研究上述核心环节,即预算编制方与预算执行方之间的博弈关系,建立一个含不确定性的完全但不完美信息的动态博弈模型,并进行简化分析.

2 全面预算管理下预算编制与审批的动态博弈分析

从博弈论的观点看,全面预算管理下预算编制过程中,申请人在提交预算草案申请时有实报、虚报两种可选策略.实报无风险,收益相对固定,虚报可能带来额外收益(包括预算松弛产生弹性空间带来的精神上的效益),但亦有被审出不通过甚至被处罚的风险.与此同时,由前面的分析可知,审批人同样存在两个策略可以选择,即严审与宽审.这里为了适当地简化模型,不妨假设严审一定能审出虚报,宽审则可能审出也可能审不出,结果由自然方决定,即存在不确定性.因此,由于预算申请人与审批人之间的信息不对称,在一定条件下,可以建立一个引入不确定性的完全但不完美信息动态博弈模型^[3-4].

模型的假设为:

(1)申请人可以实报预算额I,设实报的成本为C1;也有动机虚报预算额ΔI如果是成本,那么取少报的成本数的绝对值.,但虚报需要耗费额外的包装成本和人际关系建立或加深的物质成本等,设虚报相对实报的成本追加为ΔC1;

(2)审批人可以严审,也可以宽审,严审则一定可以审查出虚报的情况,宽审的情况下可以以一定概率r审查出虚报的情况,但严审要耗费更多的人力物力进行信息甄别并克服额外的阻力等,因此要比宽审投入额外的成本,设宽审成本为C2,严审的成本追加为ΔC2,即严审成本为C2+ΔC2;

(3)若审查结果为实报,则通过预算申请,按其申请预算额分配预算,即若确为实报则批准I,若实为虚报,虚报了ΔI,则按其申请预算额批准I+ΔI,设两种情况下分别给申请人带来效用δI和δ(I+ΔI),其中δ为激励系数;若审查结果为虚报,审批人可以查出实际预算额I,不仅不批准虚报预算额部分ΔI而只通过实际预算额I,而且还会额外进行惩罚,惩罚力度与虚报程度正相关,给申请人带来得益损失μΔI,其中μ为惩罚系数;

(4)对申请人的惩罚全部收归审批人,即审批人得益增加μΔI;

(5)引入虚拟的“自然”博弈方,在申请人选择虚报,审批人选择宽审后随机决定审批人能否审查出虚报的情况,而自然选择的概率r是双方已知的实际上,自然选择的真实概率是不相关的,这里的概率是双方均认为自然选择(虚报,宽审)的条件下能审出虚报的主观概率.;

(6)在本模型中,仅考虑预算只针对目标收入或预计支出,不涉及资源分配,预算松弛不会造成资源浪费,即申请人的虚报行为不会影响实际产出,除了被查出时的惩罚收入外,不会对审批人的得益造成影响;

(7)δ,μ,C1,C2,ΔC1,ΔC2等都是双方已知的公共信息,即可以认为得益结构是双方均已知的.

在上述假设下,可以构造动态博弈模型如下:首先由申请人选择实报或虚报,提交预算申请,这一信息在审批之前对审批人而言是未知的,且此时申请人并不知道审批人将宽审还是严审;接着由审批人选择审查方式,进行预算审批;在申请人选择虚报,审批人选择宽审的条件下,自然将以概率r与1-r决定能否审出实情.审出则进行惩罚,否则批准预算.即该模型可以化为三阶段含不确定性不确定性博弈,是指在某一博弈方行动之后,仍存在自然的行动.的完全但不完美信息动态博弈.各阶段决策方依次分别为申请人、审批人和“自然”方实际上,当且仅当申请人虚报且审批人宽审的前提下存在第三阶段自然的选择.,每一阶段各决策方策略空间分别为(实报,虚报)、(宽审,严审)和(查出虚报,未查出虚报)^[5-6].

经 济 数 学第 27 卷

第2期刘沩玮:基于全面预算管理的预算编制与审批的动态博弈

对于申请人,如果选择实报,无论审批人采取什么行动,得益为δI-C1;如果选择虚报,其得益取决于审批人与自然的行动,如果审批人采用宽审且自然选择未查出虚报,那么得益为δI+δΔI-C1-ΔC1,否则得益必为δI-μΔI-C1-ΔC1;对于审批人,在实际预算额I一定的前提下,预算执行者的执行能带来基础效用R,R不受申请人是否虚报以及虚报程度的影响,因此,如果选择严审则投入成本C2+ΔC2,在申请人实报和虚报时分别有得益R-C2-ΔC2、R+μΔI-C2-ΔC2;如果选择宽审,在申请人实报时有得益R-C2,在申请人选择虚报且自然选择查出虚报时获得益R+μΔI-C2,在申请人选择虚报且自然选择未查出虚报时获得益R-C2.模型的扩展式表述如图1所示.

为消除模型中的不确定性,不妨作简化的假设,假设博弈双方都是风险中性的,则尽管自然的选择带来不确定性,双方在自然决策之前的选择却可以根据自然选择后双方得益的期望值来作出,满足序列理性.则博弈双方在(虚报,宽审)的行动组合下的条件期望得益可计算得分别为δI-C1-ΔC1+ΔI[δ(1-r)-μr],R-C2+μrΔI,化为两阶段完全但不完美信息动态博弈,如图2所示.图1 预算编制中含不确定性的完全

但不完美信息动态博弈

图2 预算编制中的两阶段完全但不完美信息动态博弈

由于信息不对称,审批人作决策时不知申请人究竟是实报还是虚报,即不确定自己究竟是位于双节点信息集的哪一个节点上,且在一定条件下,双方均无上策,因此均采用混合策略,0

Eu11=q{δI-C1-ΔC1+ΔI[δ(1-r)-μr]}+(1-q)(δI-C1-μΔI-ΔC1)

= δI-C1+ΔI[δq(1-r)+μq(1-r)-μ].

申请人选择实报的期望得益为

Eu12= δI-C1.

为使申请人无机可乘,审批人q的选择应使Eu11= Eu12,可得到

q*= ΔC1/ΔI+μ(1-r)(μ+δ).

同样地,

Eu21=p( R-C2)+(1-p) (R-C2+μrΔI)= R-C2+μrΔI(1-p).

Eu22=p( R-C2-ΔC2)+(1-p)( R+μΔI-C2-ΔC2).

申请人对p的选择使Eu21= Eu22,得到

p*= 1-ΔC2μΔI(1-r).

对p*和q*进行分析可得以下基本结论:

1)如果0

2)如果虚报所需追加的成本很大,使得ΔC1>(1-r)(μ+δ)ΔI-μΔI,那么q*>1,审批人将选择q=1,即采用宽审的纯策略.其现实依据为如果虚报追加成本较大,而这一信息又是双方均已知的公告信息,则审批人将判断申请人会老实实报,因此也将松懈,选择宽审.

3)如果进行严格审查所需额外投入的信息甄别和克服阻力的成本很大,使得ΔC2>μΔI(1-r),p*<0,审批人将选择p=0,即采用虚报的纯策略.其现实依据为如果严审追加成本较大,申请人将判断审批人会宽审而相应采取虚报策略.

4)如果实际上宽审的期望效用大于严审,审批人将选择宽审,同时计算可得申请人的实际选择p>p*,即在宽审的预期下,申请人有动机加大其混合策略中虚报的概率;如果实际上宽审的期望效用小于严审,审批人将选择严审,同时申请人p

5)如果实际上实报的期望效用大于虚报,风险中性的申请人将选择实报,同时计算可得审批人的实际选择q>q*,即在实报的预期下,审批人有动机加大其混合策略中宽审的概率;如果实际上虚报的期望效用大于实报,风险中性的申请人将选择虚报,同时计算可得审批人的实际选择q

6)双方的策略选择与虚报、严审分别所需的额外成本ΔC1、ΔC2,虚报程度ΔI,激励系数δ,惩罚系数μ以及自然在(虚报,宽审)的条件下选择查出虚报的条件概率r有关,p*= 1-ΔC2μΔI(1-r),q*= (ΔC1/ΔI)+μ(1-r)(μ+δ),双方策略选择由上述各因素共同决定,而与C1、C2、R等基础量无关.

7)申请人选择实报的概率与审批人严审成本追加ΔC2、自然的概率选择r负相关,与惩罚系数μ、ΔI正相关.即:由于严审一方面需要更多成本投入,另一方面能审出更多的虚报带来惩罚收入,因此所需追加成本越小,或惩罚力度越大,或虚报程度ΔI越大,则严审的净收益越大,审批人将更有可能履行职责严审,相应申请人更可能实报;自然选择查出虚报的条件概率越小,审批人宽审的期望得益相对越小,申请人判断审批人将以更大概率严审,因此也会以更大概率据实上报.

8)审批人选择宽审(渎职)的概率与虚报所需的包装等额外成本ΔC1、自然概率选择r正相关,与虚报程度ΔI、激励系数δ负相关.即虚报的增量成本越大,或激励越小,或虚报程度越小,则审批人判断申请人虚报的概率越小,越有动机渎职宽审;即使渎职宽审也能审出虚报的概率越大,或虚报程度越小,严审的机会收益(惩罚收入)越小,越有动机渎职宽审.

实际上,如果放宽博弈双方风险中性的理论假设,假设双方是风险厌恶的理性经济人,那么对申请人而言,由于承担被查出受惩罚的风险,虚报的得益应该在原风险中性假设下的期望得益上加一个负的风险溢价,因此将更倾向于实报;对于审批人而言,由于宽审结果的不确定性,宽审的期望得益亦应该加上一个负的风险溢价,将更倾向于严审,但根据激励的悖论,除非双方风险程度足够大,负的风险溢价带来的得益损失足够大,才能使均衡下的虚报、宽审概率为0或负数(此时选0),否则只是在更低的概率水平上达成均衡,并不能彻底杜绝造假虚报和渎职宽审的行为.

3 基于模型均衡分析的对策探究

该模型为企业预算管理体系的建立与完善这一问题提供了解决的思路:为减小申请人造假虚报的概率,提高审批人履行职责严格审查的概率,可以通过如下途径:

其一,减小审批人履行职责进行严审相对宽审要额外投入的成本ΔC2.具体而言,一方面需要建立充分的信息交流与披露机制,减少信息不对称程度,削弱申请人对其自身实际情况的信息优势,使得审批人信息甄别的成本减小;另一方面必须完善预算审查制度,建立审批人的权威,减少审批人进行严格审查遇到的阻力和摩擦,使得严审成本降低,更容易进行.因此,要有效降低申请人虚报的概率,必须为审批人履行职责严格审查创造良好的制度环境、文化环境,降低进行信息甄别耗费的人力成本、时间成本及机会成本,减小其依法依规行使审查权利的压力和阻力.

其二,加大惩罚系数μ,这里的惩罚系数不仅包括直接的物质惩罚,还包括通报批评等带来的申请人的声誉损失与诚信危机,因此,除了可以加大物质惩罚的惩罚力度之外,还可以雇用更在乎声誉、注重诚信的人作为预算申请人(执行层),以提高虚报的机会成本,降低虚报的概率.

其三,培养审批人的职业道德,在对其培养中强调环境中的不确定因素,使得其认为宽审能审出虚报的主观概率r减小(与实际概率无关),宽审的机会成本加大,则审批人将更倾向于履行职责,严格审查.

其四,建立持久稳定的人员关系,避免频繁调换审批人和申请人.这样一方面对彼此越来越熟悉的双方在重复博弈中能不断对先验概率进行修正得到更接近实际水平的后验概率,有效减少信息不对称;另一方面,在博弈会不断持续下去的预期下,双方会更多的从未来而非眼前的短期利益出发,追求所有阶段的整体利益最大化,减少短期博弈环境中更容易出现的虚报、渎职等违规短视行为.因此企业应致力于建立与雇员,包括预算申请人与审批人的相对长久稳定的关系,使雇员把企业当成长期的工作单位而非短期的跳板,引导雇员更多地作出与企业利益一致的行为.

其五,考虑到风险厌恶和风险溢价,加强对相关人员的挑选和培训,可以挑选更为保守谨慎的人做申请人与审批人,其违规的风险溢价带来的得益损失越大,违规操作的可能性越小.

其六,还可以引入第三方监督机制对审批人的职责履行情况进行监管,使宽审不仅可能导致不能查出虚报从而不能获得惩罚收入的机会成本,而且还面临被第三方监管机构发现进行物质惩罚、降职和声誉损失的风险,宽审的期望净得益减少,审批人将更倾向于严格审查.亦即建立健全权力的分配和制衡制度,使得审批人亦被人监督,有助于促使其严格履行职责.

4 结 论

现代企业要建立科学的管理经营体系,必须在引入全面预算管理的过程中对相关博弈方的策略选择引起足够重视,通过上述渠道,完善制度安排,引导预算编制等环节的各相关主体基于长远的战略的眼光作出策略选择,在无限次重复博弈的预期中有效减少申请人的虚报和审批人的渎职宽审等违规短视行为,实现以科学的手段和制度安排促进各级员工自发遵守规则,推动企业规范化发展.

参考文献

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[6] 张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海:上海三联出版社,2002.

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Dynamic Game Analysis of Budget Making and Examination Based on the System of Comprehensive Budget Management

LIU Weiwei

(Xin Hua School of Finance and Insurance,Zhongnan University of Economics and Law,Wuhan Hubei 430074)

Abstract Under the system of comprehensive budget management,this paper focused on the game of budget examination and approval procedure. By analyzing the dynamic game with complete but imperfect information,and finding out the main factors affecting each party’s decision,this paper studied the issue ofhow to decrease the probability of the applicant's fraudulent declaration and of the examiner’s malfeasance.

国家助学贷款信贷动态博弈分析 第9篇

一、相关理论前提

信息不对称理论, 论述了信息在交易双方的不对称分布或在某方的不完全性对于市场交易行为和市场运行效率所产生的一系列重要影响。

商业银行信贷决策的过程是商业银行 (贷款人) 与借款人进行理性决策的过程, 其实质可看做是商业银行与申请贷款的企业进行博弈的过程, 故可以利用博弈论进行分析。

二、助学贷款的不完全信息动态博弈分析

(一) 信号博弈的基本假设及其时序

1.博弈双方只限于商业银行和申请贷款的学生。申请贷款的学生分为两种类型:毕业后就业成功并获得预期收益的概率为t1的学生, 毕业后就业成功并获得预期收益的概率为t2的学生 (0

2.学生观测到ti后, 从可行的信号集M=Σm1, m2, , mjΣ中选择一个发送。

3.商业银行观测到学生的信号mj, 对其类型有一个推断, 记为u (ti|mj) 。然后从行动集Σ贷, 不贷Σ中选择一个行动。用A a1a, a2Σ表示银行的这一行动集, 用ak表示具体的一个行动。

4.学生和银行的收益分别由US (ti, mj, ak) 和Ub (ti, mj, ak) 表示。

(二) 模型分析

上述信号博弈的精炼贝叶斯均衡是:

满足:

u* (ti|mj) 是银行使用贝叶斯法则从p (ti) 观测到的信号mj和学生的最优战略m* (ti) 得到的。

信号博弈存在三种均衡状态:分离均衡、混合均衡和准分离均衡。分离均衡即不同类型的借款者分别以1的概率发出不同的信号, 这正是银行所期待的均衡状态。这样, 推断u* (ti|mj) 为:

m*j 1是类型t1的最优选择, m*j 2是类型t2的最优选择。 (1) 、 (2) 式意味着在分离均衡下银行通过分析借款者的信号就能准确地判断出每个借款者的类型, 从而决策贷还是不贷, 银行信贷决策的效率较高。

可以证明, 在借款者信用状况不清楚、就业和收入不明等不完善的外部环境下, 银行与学生之间的信号博弈难以达到上述理想的分离均衡结果:

学生愿意借款必须满足如下前提条件:

在借款者信用状况不清楚、就业和收入不明等不完善的外部环境下, 应对上述条件进行修正。为此, 在ci前加入一个修正因子ρ, 代表商业银行外部环境的不完善程度, 0ρ1, ρ越大, 代表外部环境越完善。另外, 助学贷款的利率受到国家有关部门的严格控制, i可视为一个常数, 记为i-。

从 (4) 式可以看出, 即使学生就业成功后并获得预期收入的概率ti很小, 当ρ小到一定程度, 学生愿意借款的条件也是成立的。相应的分离均衡条件也就很难达到。

分离均衡条件可表述为:

(5) 式表示分离均衡条件下, 假冒其他类型的借款学生不能获得预期的收入, 且i>j, 当ρ=0, 上式就变成πi>πj, 即银行偏向于某一特定类型的借款学生发放贷款。

由于银行并不确知借款学生的类型ti, 而只能根据他的信号加以推断u (ti|mj) , 那么当银行偏好向某确定类型的学生发放贷款时, 所有申请贷款的学生就都会发出令银行作出这一推断的信号。

三、信息不对称的原因分析

1. 社会信用体系方面

从社会层面上看, 整个社会的诚信体系尚未建立, 对个人的诚信缺失缺乏有力的约束机制, 这是国家助学贷款出现大面积违约的宏观原因。违约学生不会因违约而影响其工作、生活和经济活动, 处于无人监管的失控和自由状态, 还款对于贷款学生而言, 完全出于个人道德水平和社会责任感。

2. 商业银行角度

中国的国家助学贷款具有很强的政策性, 但是其运作方式确是由商业银行等金融机构以自有的信贷资金发放并自行管理的, 贷款回收率不高, 风险较大。

3. 贷款学生家庭角度

从贷款学生家庭层面来看, 责不归己, 采取回避、无奈的态度。办理国家助学贷款时, 签合同的双方是学生和商业银行, 家长只是知情人, 而不是经济担保人 (通常困难学生家长也没有可以抵押、担保的物品) , 子女不还款, 家长通常无须承担法律责任。

4. 学生个人角度

从学生个人层面上看, 违约学生大致可分为三类:一是毕业后生活窘迫, 暂时无力偿还, 属于有诚信而还款能力不足者。二是因对助学贷款政策不了解, 或出现突发事件, 未能及时与商业银行沟通, 造成暂时性违约。三是恶意欠款, 属于诚信缺失、恶意骗贷者。

四、完善国家助学贷款的建议

1. 通过不完全信息动态博弈分析得出, 信息不对称是目前贷款难的最主要原因。因此, 商业银行和高等学校在办理助学贷款时, 每次借款的金额不能太大, 比如每学年办理一次, 上限是该年的学费总额。

2. 加快建立全社会的个人信用体系, 创造良好的信用环境。。建立完全符合现代市场经济运行规律的个人信用制度和评估体系是杜绝学生贷款恶意拖欠现象的根本措施[2]。

3. 全员关心, 加强宣传, 加速社会道德评价体系的建立。通过媒体、社会舆论促进社会道德评价体系的形成, 使社会、单位把个人的道德素质作为衡量人才的首要标准, 使个人在巨大的群体压力下, 不断完善道德, 做到诚实守信。同时, 对助学贷款进行广泛的宣传, 使其成为人们家喻户晓的金融产品[3]。

4.加强在校学生的诚信教育, 学生诚信素质是其偿还助学贷款的关键性因素, 也是让助学贷款工作顺利进行的保证。在中国尚未建立起完善的个人信用体系时, 加强大学生的诚信教育, 使其树立现代信用观念是解决违约问题的重要途径。

5. 加强高等学校和商业银行对助学贷款的协同管理。加强银校合作, 完善贷前、贷中、贷后管理, 使有限的贷款真正发放到迫切需要的诚信学生手中。

6. 完善立法, 降低商业银行的风险。当道德评价不足以约束人的不良行为时, 法律就如一把有力的武器, 可以起到有效的遏制作用[4]。随着社会的发展, 对信贷的法治管理要求也日益具体, 因此应尽快建立与国家助学贷款管理相配套的法律法规。

摘要：从目前国家助学贷款市场存在的信息不对称条件出发, 利用博弈论及信息经济学的相关理论知识, 构造了不完全信息动态博弈, 进而分析、阐述了信息不对称或不完全是助学贷款市场失衡的根源。针对上述分析, 提出了如何完善国家助学贷款制度的建议。

关键词：国家助学贷款,信贷动态,博弈分析

参考文献

[1]国家助学贷款管理中心[EB/OL].http://www.xszz.cee.edu.cn/show_news.jsp?id=1107.

[2]张榄.从助学贷款谈诚信教育[J].黑龙江高教研究, 2003, (1) .

[3]禺旭才.诚信教育:问题与对策[J].江西教育科研, 2002, (8) .