基于有限理性,本文首先考察跨境電商和跨境物流在長期發(fā)展中采用各種策略的演變特征;接著,分析了各種情形下二者的協(xié)同演化方向與演化路徑;最后,使用系統(tǒng)動力學方法,通過Vensim PLE仿真軟件,建立二者協(xié)同演化博弈的系統(tǒng)動力學模型。并分情況對二者演化博弈的穩(wěn)定性加以仿真,通過合理分配初始狀態(tài)參數(shù)和收益矩陣參數(shù),直觀展現(xiàn)了二者協(xié)同演化的博弈過程,也驗證了協(xié)同演化博弈模型的結論。 

【文章來源】：交通運輸工程與信息學報. 2020,18(04)

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

跨境電商與跨境物流協(xié)同演化博弈的SD仿真模型

126交通運輸工程與信息學報第18卷在VensimPLE軟件中，模擬周期設置為10，時間步長設置為0.125。設置相關參數(shù)的初始值如下：1212=10=15=4=8=50=10=8eDDl,,,,,,,=8=12eCCl,。下文將分情況對跨境電商與跨境物流協(xié)同演化博弈的穩(wěn)定性進行仿真。（1）12R0,R0時跨境電商與跨境物流采取協(xié)同策略的初始概率分別�。�0.5，0.5）、（0.8，0.2）、（0.1，0.1）和（0.05，0.6）。伴隨著演化步數(shù)增加，可以得到演化軌跡如圖6。可以發(fā)現(xiàn)跨境電商與跨境物流的演化博弈結果與前文推導的演化穩(wěn)定策略一致。該情形下，二者的協(xié)同意愿受到初始狀態(tài)的影響，二者要么都采取協(xié)同策略，要么都采取不協(xié)同策略。（a）（0.5，0.5）（b）（0.8，0.2）（c）（0.1，0.1）（d）（0.05，0.6）圖612R0,R0時不同初始狀態(tài)下的穩(wěn)定均衡仿真結果Fig.6Stableequilibriumsimulationresultsunderdifferentinitialstateswhen12R0,R0該情形下存在最優(yōu)額外收益分配系數(shù)，使系統(tǒng)向全面積極協(xié)同演進的可能性達到最大。將額外收益分配系數(shù)分別取0.42、0.52、0.62，得到二者演化博弈策略的穩(wěn)定結果，如圖7所示。從圖7可以看出，隨著跨境電商分享給跨境物流分配系數(shù)的增加，跨境物流有更強烈的意愿選擇協(xié)同發(fā)展策略，最終都會選擇協(xié)同策略，且演化至協(xié)同穩(wěn)定狀態(tài)的速度先增大后減��；而跨境電商選擇協(xié)同發(fā)展策略的意愿隨著額外收益分配系數(shù)的增大而減弱，演化至協(xié)同穩(wěn)

第4期牟能冶等：跨境電商與跨境物流協(xié)同演化博弈研究127（a）對跨境電商的影響（b）對跨境物流的影響圖7額外收益的分配系數(shù)對雙方協(xié)同演化策略的影響Fig.7Theinfluenceofthedistributioncoefficientofadditionalincomeontheco-evolutionstrategyofbothparties定策略的速度先增大后減校這是由于雙方的策略都受到對方策略影響造成的。隨著額外收益分配系數(shù)的增大，系統(tǒng)收斂于點D(11),的概率先增大后減小，在0.52時系統(tǒng)收斂于全面協(xié)同策略的概率最大。可以得出這樣的結論，恰當?shù)念~外收益分配系數(shù)能提高二者協(xié)同進化的積極性。（2）12R0,R0時取二者采取協(xié)同策略的初始概率為（0.5，0.5）和（0.1，0.1），得到演化軌跡如圖8所示。演化軌跡與前文推導的演化穩(wěn)定策略一致。該情形下，二者協(xié)同演化博弈的穩(wěn)定策略不受初始狀態(tài)的影響。當采取協(xié)同策略的初始概率都較高時，跨境物流的演化曲線收斂于均衡點的速度更快；而當采取協(xié)同策略的初始概率都較低時，跨境電商的演化曲線收斂于均衡點的速度更快，雙方最終都會選擇不協(xié)同策略。（a）（0.5，0.5）（b）（0.1，0.1）圖812R0,R0時不同初始狀態(tài)下的穩(wěn)定均衡仿真結果Fig.8Stableequilibriumsimulationresultsunderdifferentinitialstateswhen12R0,R0

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]跨境電商物流協(xié)同模型構建與實現(xiàn)路徑研究[D]. 張夏恒.長安大學 2016



本文編號：3543864