多主体参与下的网络食品安全治理演化博弈分析

申 聪，魏明侠，夏 雨，盛义龙

(1.河南工业大学 管理学院，河南 郑州 450001；2.武汉工程大学 管理学院，湖北 武汉 430205)

随着互联网和食品行业的深度融合，传统的食品安全问题逐渐以网络化的形式呈现。如阿里巴巴旗下新零售代表盒马鲜生，通过线上订单支付、线下门店配送的方式，在成立短短3年时间内将其服务覆盖至国内20多个大中城市。但其快速扩张的背后却是不断被曝光的食品质量安全危机：过期蔬菜被随意更换标签、腐烂水果经加工处理成为畅销饮品、熟肉制品大肠菌群数量严重超标，甚至在疫情期间出售臭鱼死虾等一系列不法经营行为，致使盒马鲜生被人民日报公开点名批评“透支消费者信任、砸了牌子、丢了市场”，为网络市场中食品的质量安全埋下重重隐患。

食品经营网络化可能加剧本就严峻的食品安全及其治理态势。首先，网络食品交易具有虚拟性特征。虽然“搜寻品和经验品”属性有助于消费者对食品的初步了解[1]，但这仅限于商家在网络平台上发布的食品外观、价格、成分、生产日期、保质期等图片或文字信息。消费者对食品实际售卖时的卫生状况以及配送过程中是否受到二次污染并不知情[2-3]。其次，网络食品安全监管体制尚不完善。当前网络食品安全监管相关法律在2015年新版《食品安全法》中首次提及，并在2016年、2018年的《网络食品安全违法行为查处办法》和《网络餐饮服务食品安全监督管理办法》中得到补充。虽然网络食品安全监管规范一定程度上得到构建，但相较传统食品安全监管，网络食品安全监管的法律法规体系仍不够完善；在对网络食品安全管理过程中，还存在由于监管者不作为或者监管不到位而导致治理主体缺位等问题。

同时，网络食品安全也成为学术界关注的焦点，已有相关文献主要从网络食品安全监管问题以及网络食品安全利益相关者策略两个方面展开研究。其中，在网络食品安全监管问题产生的影响因素方面，首先，大多学者认为法律制度缺失是其主要原因。虽然网络食品安全近年来得到社会各界的普遍关注，相关法律制度也陆续完善，但现有制度未能完全覆盖复杂的食品种类，普适性的政策文件缺乏持续有效的供给[4]；即便现行法律也未能对监管主体的权力进行有效约束[5]。其次，治理主体疏于管理也是造成网络食品安全监管问题的重要因素。为追求自身利益最大化，治理主体在监管理念、力度、速度和手段等方面可能疏于管理，导致现实中网络食品市场监管主体缺位，执行力度不够，引发市场秩序混乱以及消费者信任危机，进而触发反弹的“运动式”治理困境[6-7]。此外，治理主体对网络食品销售平台管理不当也给网络食品安全监管带来阻碍。如治理者过度看重平台规模扩张[8-9]、模糊界定平台权责划分[10]、片面强调平台规制效果[11]，导致平台管理与政府治理始终无法形成合力，成为网络食品安全监管的阻碍。在网络食品安全利益相关者策略研究方面，已有文献主要运用博弈论的方法，探究网络食品安全治理中单一主体(平台或政府)的监管行为决策。如一些研究者基于第三方平台的治理视角发现，平台完善信号检测机制，构建食品安全档案，加大对优质卖家奖励能够实现食品的优劣质分离，保障消费者安全网购环境[12-13]；但也有研究者认为平台的单一监管容易诱发平台同入驻企业相互勾结，引发市场秩序混乱[14]。从政府监管视角出发的研究者则认为增强监管部门的执法力度有利于网络食品安全治理良性发展[15]，但受困于监管成本，政府在实际监管过程中监管动能不足的现象可能较为普遍[16]。

由此可见，现有网络食品安全监管的研究较多集中于对法律制度缺失、监管主体缺位的理论探讨，也涉及平台或政府部门单一主体治理时的行为策略的研究。虽然有研究者也曾探讨过互联网环境下多主体参与的食品质量安全问题，但其并未引入治理主体的视角进行分析[17]。现实情景中，网络食品市场存在平台、政府、消费者等多方利益主体，其共同参与下的网络食品安全治理效果如何，目前还缺乏系统性论证。受传统食品安全多元主体共治启发[18]，研究认为多主体共同参与下的网络食品安全治理可能一定程度上会提高网络市场中质量安全食品的有效供给，但由于网络食品安全治理主体有别于传统食品安全治理主体，因而需要系统深入地对多主体共治情景下的网络食品安全治理效能进行分析。此外，网络食品销售环节是食品不安全因素聚集和爆发点，经过上游供应链的传导和积累，在该环节更容易增大食品安全事件发生的可能，扰乱食品市场秩序的稳定。因此，围绕销售环节的网络食品安全治理效能的研究显得尤为重要。基于此，本文依据网络食品安全的现实情景，从治理的主体维度出发，运用演化博弈理论与方法[19]，构建包含平台、政府和消费者三方在内的网络食品安全治理演化博弈模型；进而考察共治情景下平台与入驻企业的行为策略，揭示网络食品安全演化均衡规律，为网络食品安全治理效能的提升提供决策参考和理论依据。

本文创新点主要体现在以下两个方面。首先，已有对网络食品安全治理研究的文献主要聚焦于单一主体的监管行为决策及效果，如涉及平台对食品企业或政府对食品企业监管效能的探讨。与之不同的是，本文进一步探究由平台、政府和消费者等多方主体共同参与治理下的网络食品安全治理效能，将研究视角从网络食品安全单一主体治理拓展至多主体共治，拓宽现有网络食品安全治理研究中单一监管模型构建的局限。其次，已有文献多将第三方平台或政府部门作为网络食品安全的主要监管主体，较少考虑消费者网络评论在网络食品安全治理中所发挥的重要作用。现实中，随着消费者在食品安全治理中发挥的作用越来越显著，消费者的网络评论逐渐成为平台和政府部门进行网络食品安全治理决策时的重要参考，将消费者及其网评这一因素引入网络食品安全治理研究，丰富了网络食品安全治理过程中对治理主体的选择。

1 网络食品安全治理的现实情景及其刻画

网络食品安全治理的现实情景是本文研究的出发点，需要系统地洞察并刻画。在网络食品销售环节的治理中，治理对象为食品入驻企业，治理主体涵盖政府、网络平台、消费者、行业协会、消费者协会等多方力量。其中，网络平台通常为食品入驻企业的直接管理方，自企业申请入驻之日起，平台要对食品入驻企业的资质进行审核并对其销售行为持续监管；政府部门为保证网络食品市场健康发展，除对入驻企业进行监管外，还需对网络平台实施监督；消费者作为网络食品安全治理的重要参与力量，通过发布网评对所购买食品质量安全进行评价成为其参与治理的重要方式之一；此外，行业协会和消费者协会也是网络食品安全治理的两个参与主体，但由于这两个机构在治理中主要发挥着调节和沟通的作用，因此，其监管权力相对有限。尽管现实中存在以上众多治理主体，但由于在具体监管过程中可能出现监管缺失或监管不到位等情况，实际中可能不会所有相关主体都参与到治理活动中。因此，本文着重考虑平台、政府和消费者共同参与下的共治情景。

考虑到平台是食品入驻企业的直接管理方，本文以平台与企业的博弈为基础，并引入政府监管与消费者监督。在共治情景下，网络食品安全治理主体包括网络平台、政府、消费者，被治理对象为第三方平台和入驻企业。食品销售企业入驻平台后，其相关经营活动首先受平台的管理，此外还受到政府的监管和消费者的监督。入驻前，食品销售企业需要向平台缴纳一定的服务费、广告费；入驻后，其相关经营活动受平台、政府和消费者的监督。食品入驻企业存在两种行为策略：销售安全食品和销售不安全食品；平台存在两种行为策略：积极监管和消极监管。此外，政府作为网络食品安全治理的“掌舵人”，为保证网络食品市场有序经营，既要对入驻企业进行监管，还要对平台行为进行治理。因此，现阶段政府在网络食品安全治理中的行为策略主要为积极监管。同时，随着消费者维权意识的增强，消费者线上评价已经成为网络食品安全治理的重要参与力量，尤其是消费者负面网评所产生的影响更大。通过发布网评的方式对所购食品质量安全进行评价，能够快速便捷、公开透明地将信息反馈到相关决策主体。因此，消费者线上评论在网络食品安全治理中的作用主要体现为因入驻企业销售不安全食品行为的发生，企业会遭遇信誉受损和潜在顾客流失。

2 共治情景下的网络食品安全治理演化均衡

2.1 假设与参数设置

假设1平台与入驻企业为网络食品安全治理的两个重要参与方，且平台对入驻企业进行直接管理。假设双方均为有限理性主体，且双方以实现自身效用最大为目标。

假设2作为食品入驻企业的直接管理方，平台应对网络市场中所销售的食品质量安全做好监督。按照对入驻企业监管程度的不同，平台有积极监管和消极监管两种策略选择；依据所售食品质量是否安全，入驻企业有销售安全食品和销售不安全食品两种策略选择。假定平台对入驻企业积极监管的概率为x，对入驻企业消极监管的概率为1 -x；入驻企业销售安全食品的概率为y，销售不安全食品的概率为1 -y，且x，y∈[0,1]。

假设3由于网络食品入驻企业数量众多且布局分散，政府实现监管的全覆盖难度较大；相比之下，平台对入驻企业的全面管理相对容易实现。因此，假设对企业的治理顺序为先由平台管理，后由政府部门监管。同时，假设政府对平台的监管不会改变平台对企业的原有监管强度。

假设4假定政府发现网络市场销售不安全食品时，会对直接管理入驻企业的平台方的消极监管行为进行严厉处罚，且政府的惩罚能够对消极监管平台形成有效震慑，即政府对平台的处罚大于平台积极监管的成本投入。

假设5消费者网评的治理依托于消费者在平台内发布的对其所购食品质量安全的满意度评价。由于消费者发布网评时点存在差异，研究认为消费者通过网评的方式参与食品安全治理的环境相对独立，不受平台与政府治理顺序的影响。假定消费者食用不安全食品后，能够以一定比例发现其在线购买食品存在质量安全问题，并通过网评的方式对存在质量安全问题的食品发布态度鲜明的负面评论。

当入驻企业选择销售安全食品时，若平台方选择积极监管策略，平台需付出cP的监管成本投入；入驻企业销售安全食品能够获得b的收益，同时需付出cH的成本投入以及向平台缴纳服务费、广告费等在内共计e的费用。为保证网络食品市场的持续发展，平台积极监管且入驻企业销售安全食品时，博弈双方的收益应为正值，即满足b-cH＞e且e＞cP。

当入驻企业选择销售安全食品时，若平台方选择消极监管策略，则平台无需为监管付出额外成本投入，虽然平台不能发现违法企业，但政府有q的概率发现并对消极监管平台处以F′的惩罚。与此同时，消费者不存在对企业发布负面网评的可能。

当入驻企业选择销售不安全食品，其只需付出cL(cH＞cL＞0)的成本投入，若平台方选择积极监管策略，平台存在查处到和未能查处到不法企业两种可能。如果入驻企业违法行为被平台发现(查处到违法企业的概率为 α)，平台方在要求企业下架产品、暂停经营后会告知政府，由政府监管部门对入驻企业违法行为处以F的罚款。如果入驻企业违法行为未被平台发现，则进入政府监管阶段。此时，政府也存在查处到和未能查处到不法企业两种可能。假设政府对违法入驻企业的查处概率为p，惩罚金额为F。如果入驻企业的不法行为被政府发现，企业受到来自政府的处罚；如果入驻企业的不法行为未被政府发现时，则企业先后成功躲避平台和政府双方的共同监管。与此同时，消费者存在发现和未能发现不安全食品两种可能，其发现概率为 β。如果入驻企业不法行为被消费者发现，则负面网评给入驻企业带来信誉受损和潜在顾客流失共计L1的损失；由于平台选择积极监管策略，消费者对平台保留信任，故不会造成平台收益的损失。

当入驻企业选择销售不安全食品，若平台方选择消极监管策略，则平台无法有效监测到入驻企业违法行为。政府部门的监管存在查处到和未能查处到不法企业两种可能。如果政府部门查处到入驻企业违法行为，会对其处以罚款，同时政府还要对平台未能监管到违法企业的行为进行追责。如果政府部门未能查处到入驻企业违法行为，企业先后成功躲避平台和政府双方的共同监管，但此时政府部门有q的概率查处到平台的消极监管行为并予以惩罚。与此同时，消费者有 β的概率发现不法企业的可能，负面网评给入驻企业收益带来L1损失的同时也给消极监管平台带来L2的损失。主要参数说明详见表1。

表1 主要参数说明Table 1 Description of main parameters

2.2 共治情景的网络食品安全演化模型构建

基于上述情景描述与假设，构建如表2所示的博弈模型矩阵。

表2 三方共治下平台和入驻企业博弈模型矩阵Table 2 Game model matrix of platforms and settled enterprises under the three-party co-governance

由博弈模型矩阵分析可知，3方共治下，平台选择积极监管策略的期望收益为

选择消极监管策略的期望收益为

平台的平均期望收益为

同理，3方共治下，入驻企业选择销售安全食品的期望收益为

选择销售不安全食品的期望收益为

入驻企业的平均期望收益为

2.3 共治情景的网络食品安全演化均衡求解

依据有限理性假设和最优化理论，平台和入驻企业群体很难在初始阶段找到最优策略。博弈双方通过观察市场中收益较高参与人的策略选择，并通过模仿最优者策略，调整自身策略直至达到自身获益最大的均衡状态。根据Malthusian方程，共治情景下平台选择积极监管以及入驻企业选择销售安全食品的变化可用微分动态方程组(7)表示。其中，(μ11-μ1)表示平台群体模仿积极监管策略的收益增加，用于衡量积极监管策略对平台方的激励效果；(μ21-μ2)表示入驻企业群体模仿销售安全食品策略的收益增加，用于衡量销售安全食品策略对入驻企业群体的激励效果；dx/dt反映平台选择积极监管策略的比例随时间的变化趋势；dy/dt反映入驻企业选择销售安全食品策略的比例随时间的变化趋势。

当同时满足 det|J|=a11a22-a12a21＞0 和tr|J|=a11+a22＜0两个条件时，系统的局部均衡点为演化稳定均衡点。此时，系统局部均衡点处的具体取值如表3所示。

表3 系统局部均衡点处取值Table 3 The local equilibrium point

结合上述参与约束条件，根据局部均衡点成为演化稳定策略判定条件，对5个局部均衡点是否为演化稳定均衡点进行判断。由于在点(x*,y*) 处，a11+a22=0，不满足t r|J|＜0的 条件，所以(x*,y*)不是演化稳定均衡点。再判断其他4个局部均衡点可以得到如下命题。

命题1a当qF′+βL2＞cP+αe且cH-cL＜pF+βL1时，系统的演化稳定均衡点为(1,1)，对应的策略组合为{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}。

命题1b当qF′+βL2＜cP+αe且cH-cL＜pF+βL1时，系统的演化稳定均衡点为(1,1)，对应的策略组合为{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}。

命题1c当qF′+βL2＞cP+αe，cH-cL＞pF+βL1，且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＞cH-cL时，系统的演化稳定均衡点为(1,1)，对应的策略组合为{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}。

证明通过各均衡点的行列式 d et|J|和 迹 t r|J|的正负情况，可以判断局部均衡点的稳定性。通过计算得到，当qF′+βL2＞cP+αe且cH-cL＜pF+βL1时，只有在(1,1)点才满足 d et|J|＞0且 t r|J|＜0，即系统的演化稳定均衡点为(1,1)，系统演化稳定性分析如表4所示。当qF′+βL2＜cP+αe且cH-cL＜pF+βL1时，只有在(1,1)点才满足d et|J|＞0且 t r|J|＜0，即系统的演化稳定均衡点为(1,1)，系统演化稳定性分析如表5所 示。当qF′+βL2＞cP+αe，cH-cL＞pF+βL1，且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＞cH-cL时，只有在(1,1)点才满足 d et|J|＞0且 t r|J|＜0，即系统的演化稳定均衡点为(1,1)，系统演化稳定性分析如表6所示。即命题1得证。

表4 系统演化稳定性分析(命题1a)Table 4 The analysis of system evolution stability (proposition 1a)

表5 系统演化稳定性分析(命题1b)Table 5 The analysis of system evolution stability (proposition 1b)

表6 系统演化稳定性分析(命题1c)Table 6 The analysis of system evolution stability (proposition 1c)

由命题1可知，当满足以下3种情形之一时，网络食品安全治理均衡能够实现{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}这一演化稳定结果。1) 平台积极监管的成本投入与平台因查处违法企业而导致自身应收缴费用的损失之和，小于政府监管与负面网评给平台带来的全部损失，并且入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，小于政府监管与负面网评给入驻企业带来的全部损失。2) 平台积极监管的成本投入与平台因查处违法企业而导致自身应收缴费用的损失之和，大于政府监管与负面网评给平台带来的全部损失，并且入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，小于政府监管与负面网评给入驻企业带来的全部损失。3) 平台积极监管的成本投入与平台因查处违法企业而导致自身应收缴费用的损失之和，小于政府监管与负面网评给平台带来的全部损失，并且入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，大于政府监管与负面网评给入驻企业带来的全部损失。此外，入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，小于其违法行为被平台、政府查处以及受到负面网上评论给入驻企业带来的全部损失。

命题2a当qF′+βL2＞cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＜cH-cL时，系统的演化稳定均衡点为(1,0)，对应的策略组合为{平台积极监管，入驻企业销售不安全食品}。

命题2b当qF′+βL2＜cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＞cH-cL时，系统的演化稳定均衡点为(0,0)和(1,1)，对应的策略组合为{平台消极监管，入驻企业销售不安全食品}∪{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}。

命题2c当qF′+βL2＜cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＜cH-cL时，系统的演化稳定均衡点为(0,0)，对应的策略组合为{平台消极监管，入驻企业销售不安全食品}。

证明通过各均衡点的行列式 det|J|和 迹tr|J|的正负情况，可以判断局部均衡点的稳定性。通过计算得到，当qF′+βL2＞cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＜cH-cL时，只有在(1,0)点才满足 d et|J|＞0且 t r|J|＜0，即系统的演化稳定均衡点为(1,0)，系统演化稳定性分析如表7所示。当qF′+βL2＜cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且 α(b-cL-e+FpF)+pF+βL1＞cH-cL时，在(0,0)∪(1,1)点均满足det|J|＞0 且 t r|J|＜0，即系统的演化稳定均衡点为(0,0)∪(1,1)，系统演化稳定性分析如表8所示。当qF′+βL2＜cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＜cH-cL时，只有在(0,0)点才满足det|J|＞0且 t r|J|＜0，即系统的演化稳定均衡点为(0,0)，系统演化稳定性分析如表9所示。即命题2得证。

表7 系统演化稳定性分析(命题2a)Table 7 The analysis of system evolution stability (proposition 2a)

表8 系统演化稳定性分析(命题2b)Table 8 The analysis of system evolution stability (proposition 2b)

表9 系统演化稳定性分析(命题2c)Table 9 The analysis of system evolution stability (proposition 2c)

命题2表明，在共治情形下有如下结果。1) 网络食品安全治理均衡实现{平台积极监管，入驻企业销售不安全食品}这一演化稳定结果需满足条件：平台积极监管的成本投入与平台因查处违法企业而导致自身应收缴费用的损失之和，小于政府监管与负面网评给平台带来的全部损失；入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，大于政府监管与负面网评给入驻企业带来的全部损失；入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，大于其违法行为被平台、政府查处以及受到负面网上评论给入驻企业带来的全部损失。2) 网络食品安全治理均衡实现{平台消极监管，入驻企业销售不安全食品}∪{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}这一演化稳定结果需满足条件：平台积极监管的成本投入与平台因查处违法企业而导致自身应收缴费用的损失之和，大于政府监管与负面网评给平台带来的全部损失；入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，大于政府监管与负面网评给入驻企业带来的全部损失；入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，小于其违法行为被平台、政府查处以及受到负面网上评论给入驻企业带来的全部损失。3) 网络食品安全治理均衡实现{平台消极监管，入驻企业销售不安全食品}这一演化稳定结果需满足条件：平台积极监管的成本投入与平台因查处违法企业而导致自身应收缴费用的损失之和，大于政府监管与负面网评给平台带来的全部损失；入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，大于政府监管与负面网评给入驻企业带来的全部损失；入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，大于其违法行为被平台、政府查处以及受到负面网上评论给入驻企业带来的全部损失。

3 共治情景的数值仿真

表10 共治情景的变量赋值Table 10 Variable assignment for co-governance scenario

如图1所示，(a)和(b)为情形1，分别表示当qF′+βL2＞cP+αe且cH-cL＜pF+βL1时，低初始概率和高初始概率下博弈双方行为策略的演化稳定结果；(c)和(d)为情形2，分别表示当qF′+βL2＜cP+αe且cH-cL＜pF+βL1时，低初始概率和高初始概率下博弈双方行为策略的演化稳定结果；(e)和(f)为情形3，分别表示当qF′+βL2＞cP+αe，cH-cL＞pF+βL1，且α(b-cLe+F-pF)+pF+βL1＞cH-cL时，低初始概率和高初始概率下博弈双方行为策略的演化稳定结果。不难发现，博弈双方演化行为策略的选择均由初始值逐步趋向1。对应的策略组合为{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}。

图1 共治情景下演化仿真结果（I）Figure 1 Evolutionary simulation results under co-governance scenario (I)

如图2所示，(a)和(b)为情形4，分别表示当qF′+βL2＞cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且 α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＜cH-cL时，低初始概率和高初始概率下博弈双方行为策略的演化稳定结果。不难发现，平台方演化行为策略的选择由初始值逐步趋向1，入驻企业群体演化行为策略的选择由初始值逐步趋向0。对应的策略组合为{平台积极监管，入驻企业销售不安全食品}。(c)和(d)为情形5，分别表示当qF′+βL2＜cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＞cH-cL时，低初始概率和高初始概率下博弈双方行为策略的演化稳定结果。不难发现，由于同时存在两个演化稳定均衡点，博弈双方演化行为策略的选择均由初始值逐步趋向0和均由初始值逐步趋向1。对应的策略组合为{平台消极监管，入驻企业销售不安全食品}∪{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}。(e)和(f)为情形6，分别表示当qF′+βL2＜cP+αe，cH-cL＞pF+βL1且α(b-cL-e+F-pF)+pF+βL1＜cH-cL时，低初始概率和高初始概率下博弈双方行为策略的演化稳定结果。不难发现，博弈双方演化行为策略的选择均由初始值逐步趋向0。对应的策略组合为{平台消极监管，入驻企业销售不安全食品}。

图2 共治情景下演化仿真结果（II）Figure 2 Evolutionary simulation results under co-governance scenario (II)

4 共治情景的结果分析

结果分析发现，在共治情景下，市场中仍存在入驻企业销售不安全食品的可能性。共治情景中，平台与入驻企业双方行为策略的选择共有6种情形，包含4种演化稳定策略组合。在这6种情形中，有3种情形平台与入驻企业的演化稳定策略均衡点为(1,1)，即平台积极监管、入驻企业销售安全食品、网络食品安全达到治理有效状态；一种情形平台与入驻企业的演化稳定策略均衡点为(1,0)，即虽然平台趋向选择积极监管，但入驻企业却不能销售安全食品，网络食品安全未达到治理有效状态；一种情形平台与入驻企业的演化稳定策略均衡点为(0,0)，即平台不能有效对企业进行监管，企业也不会销售安全食品供应于市场，网络食品安全未达到治理有效状态；此外，另有一种情形存在两个演化稳定均衡点(0,0)∪(1,1)，此时同时存在治理有效和治理无效状态两种可能。由于此种情形较为特殊，因而研究进一步讨论当出现两个演化稳定均衡点时，如何使治理效能达到最优。

命题2b中，平台与入驻企业群体间行为策略选择的演化相位图如图3所示。该图显示了平台和入驻企业策略选择的变化趋势。其中，S(x*,y*)是系统演化的鞍点，箭头所示方向为博弈双方策略演化趋势。可以看出，当博弈双方的初始状态位于OASCO区域时，系统演化将收敛至(0,0)点，此时平台趋于选择消极监管，入驻企业趋于选择销售不安全食品。当博弈双方的初始状态位于BASCB区域时，系统演化将收敛至(1,1)点，此时平台趋于选择积极监管，入驻企业趋于选择销售安全食品。假定平台和入驻企业博弈的初始状态随机且均匀分布，通过调整点S(x*,y*)的参数取值，增大BASCB区域的面积，可以进一步提升网络食品安全治理效能。本文可得到如下推论。

图3 平台群体和入驻企业群体行为演化相位图Figure 3 Phase diagram of behavioral evolution of platforms and settled enterprises

推论1降低企业销售安全食品的成本投入cH，能够提升网络食品安全治理效能。

证明通过求导计算能∂x*/∂cH＞0，∂y*/∂cH=0，表示随着网络食品入驻企业销售安全食品成本投入cH的减少，S(x*,y*)点在相位图中水平向左移动。此时BASCB面积增加，博弈双方策略选择趋向稳定点(1,1)的可能性增大。在无其他外部因素影响下，入驻企业选择销售安全食品前提下尽可能降低成本cH，有助于网络食品安全治理效能的提升。

推论2降低企业向平台应缴费用e或降低平台积极监管成本cP，能够提升网络食品安全治理效能；但增加平台查处概率 α对治理效能的提升无直接影响。

证明通过求导计算得到。这表示随着平台应缴费用e的减小或平台积极监管投入cP的 降低，S(x*,y*)点在相位图中会向左下方或正下方移动。此时BASCB面积增加，博弈双方策略选择趋向稳定点(1,1)的可能性增大。在无其他外部因素影响下，平台可以通过降低应缴费用e减少企业由于成本过高选择销售不安全食品的可能；为使自身收益最大，平台也会选择在对经营者积极监管前提下尽可能缩减自身监管成本cP的投入，此时有助于治理效能的提升。对于 α通过求导计算得到∂x*/∂α＜0，∂y*/∂α＞0，违法企业被平台查处概率的增加不一定带来治理效能的提升。其原因可能与平台和入驻企业策略选择具有一致性相关。虽然平台对企业查处概率增加时，违法企业面临暂停营业的风险，但平台此时非但有明显收益提升，反倒可能因关停不法企业而使自身失去获益的机会。因此，增加违法企业被平台查处概率α 对网络食品安全治理效能的提升无直接影响。

除了“水上飞行”以外，还说他有“一鹤冲天”的功力。此事是发生在宣统登基那年，张三爷护送钦差赴西藏颁诏途中。在路过川藏交界处的鸡鸣关时，因为山势陡峭，张三爷的坐马突然失蹄，坠落深涧，众人皆以为张三必死无疑，结果张三竟然完好无损的回来了。传说是在马匹坠落山涧的一刹那，张三用“一鹤冲天”的功夫，飞到对面山顶上去了。

推论3提高政府部门对销售不安全食品企业的查处概率p或处罚额度F，增加其对消极监管平台查处概率q或处罚额度F′，均能够提升网络食品安全治理效能。

证明通过求导计算得到∂x*/∂p＜0，∂y*/∂p=0；∂x*/∂q=0，∂y*/∂q＜0。表示随着违法企业或消极监管平台被政府查处概率p或q的 增加，S(x*,y*)点在相位图中会水平向左或正下方移动。此时BASCB面积增加，博弈双方策略选择趋向稳定点(1,1)的可能性增大。在无其他外部因素影响下，政府对入驻企业和平台监管概率的增加会提高入驻企业销售安全食品和平台积极监管的程度，有助于治理效能的提升。同理，计算求导得到∂x*/∂F＜0，∂y*/∂F=0；∂x*/∂F′=0，∂y*/∂F′＜0。表示随着政府对违法企业或消极监管平台处罚额度F或F'的增加，S(x*,y*)点将水平向左或正下方移动。此时BASCB面积增加，博弈双方策略选择趋向稳定点(1,1)的可能性增大。在无其他外部因素影响下，政府对入驻企业和平台处罚额度的增加会提高入驻企业销售安全食品和平台积极监管的程度，有助于治理效能的提升。

推论4提高消费者发现企业销售不安全食品概率β 能够提升网络食品安全治理效能。

证明通过计算可以推出∂x*/∂β＜0，∂y*/∂β＜0。表示随着违法企业销售不安全食品被消费者发现概率 β的增加，S(x*,y*)点在相位图中会向左下方移动。此时BASCB面积增加，博弈双方策略选择趋向稳定点(1,1)的可能性增大。在无其他外部因素影响下，消费者发现不安全食品概率的增加会增大其发布负面网评的可能，使违法企业和消极监管平台蒙受更大损失，有助于治理效能的提升。

5 结论与建议

依据网络食品安全治理的现实情景，本文构建了共治情景下的网络食品安全演化均衡研究模型，揭示了网络食品安全演化均衡的规律，得到主要结论和管理启示如下。

平台、政府和消费者共治情景下，网络食品安全治理演化结果有4种策略组合，即{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}；{平台积极监管，入驻企业销售不安全食品}；{平台积极监管，入驻企业销售安全食品}∪{平台消极监管，入驻企业销售不安全食品}；{平台消极监管，入驻企业销售不安全食品}。社会共治虽然能够实现入网食品企业趋向于选择销售安全食品的策略，但需满足如下两个条件之一：1) 入驻企业销售安全食品与不安全食品的成本之差小于政府监管和负面网评给食品企业造成的损失；2) 入驻企业销售安全食品与不安全食品的成本之差大于政府监管和负面网评给食品企业造成的损失，但该差值小于平台、政府和消费者治理对食品企业的损失之和，且平台消极监管受到的惩罚大于平台积极监管的投入时，随着时间推移，平台会趋向于积极监管，入驻企业会趋向于销售安全食品。此外，通过提高政府和平台对违法企业的发现概率，增大对被治理者的惩罚额度，以及引导消费者积极参与网络食品安全的治理可以改善共治情景网络食品安全的治理效能。

结合本文的研究结论，分别针对平台、政府、消费者等主体，提出实现网络食品安全治理效能提升的具体对策和建议。

1) 作为第三方平台，应当积极发挥其对食品企业的直接管理作用，在做好入驻企业入网信息登记和销售过程监督的同时，将入驻企业销售不安全食品的不法行为及时上报政府或告知公众，提升平台自身信誉，减少对入驻企业缴纳费用的单路径依赖。而且，平台还应充分利用舆情相关数据进行挖掘分析，设立食品安全风险预警机制，通过“威慑”机制提高食品企业和零售商的自律意识。此外，平台还应当重视消费者参与监管治理的重要作用，鼓励消费者群体对食品安全问题进行举报并予以奖励，引导公众发挥积极的监督作用。

2) 作为政府相关部门，除了完善网络食品相关法律制度和规范市场参与主体行为以外，还应当加强与第三方平台的合作，赋予平台参与监管的权利，充分挖掘平台上的相关数据，提升数据分析和监管能力。同时，还应当重视平台、消费者参与食品安全治理相关制度设计的重要作用，鼓励平台和消费者有序、高效地参与食品安全治理的过程。如采取加强宣传教育、疏通维权通道、加快舆情处理等方式，提高消费者参与治理的效率。

3) 作为消费者，应当通过了解食品安全相关法律法规、运用适当的方式参与食品安全治理。尤其在通过平台选购食品时，重点关注商家的信誉等级、经营执照和实体店铺等方面；此外，还要着重检查网购食品的包装和质量，若存在问题应及时向商家反馈，必要时应当向平台、政府相关管理部门提出申诉，以维护自身合法权益、促进网络食品行业健康发展。

4) 为确保网络食品市场中入驻企业能够持续有效地供给质量安全食品，除政府、平台和消费者各方应做好各自对食品安全的监管或监督职责外，还需确保治理主体监管合力下的处罚大于入驻企业销售不安全食品所节省的成本投入，从源头遏制入驻企业销售不安全食品的违法行为。在网络食品安全治理中，应当加强各方治理主体的协同配合，发挥监管合力，确保治理主体间的通力合作。