考虑奖惩机制的纺织品回收供应链博弈研究

陈化飞, 尹 璐

(哈尔滨商业大学 管理学院,哈尔滨 150028)

进入21世纪,中国的人口数量及人民的物质生活水平均显著提高,从而使得每年产生的废旧衣物大幅增加。目前普通民众对废旧衣物的处理方式大部分为留存或丢弃,少部分会选择捐赠等其他形式,因此造成了生态环境污染、可循环利用的资源浪费等问题[1]。据统计,2020年中国使用的纺织纤维材料约为5 800万t,产生的废旧纺织品则有2 200万t,其中二次利用率仅为20%。2022年4月,国家多部门联合发布《关于加快推进废旧纺织品循环利用的实施意见》,其中指出,废旧纺织品的循环利用率需在2025年达到25%,在2030年达到30%。因此,如何拓宽纺织品的回收渠道、提高回收数量成为现代社会亟须解决的重要问题。近年来,“互联网+”与回收领域相融合形成的“互联网+回收”模式,消除了传统回收模式中的时间和空间限制,为消费者和回收企业之间的信息传递提供了便利[2-3]。然而,纺织品用户与第三方网络回收平台是否愿意利用互联网平台积极参与回收才是增加纺织品回收量的关键。政府应如何通过有效的激励或惩罚措施,提高“互联网+纺织品回收”供应链参与主体积极性,抑制“搭便车”行为,促进可持续时尚的健康发展,已成为理论界和业界关注的热点[4]。因此,本文以政府监管下第三方网络回收平台与纺织品用户构成的“互联网+纺织品回收”供应链为研究对象,构建三方演化博弈模型,探讨平台与纺织品用户在回收过程中存在“搭便车”行为时,三方主体的最优策略选择问题,旨在激励政府实施奖惩机制,进而提高平台与纺织品用户参与回收的积极性,促进纺织品回收业务的健康快速发展。其中,本文提出的纺织品用户指的是购买或者使用纺织品的消费者群体。

目前,关于纺织品回收的研究,大多数集中在传统回收或回收方法方面。例如,钱蔚然等[5]为了减少原料消耗、降低环境负荷,进而对废旧聚酯纤维的不同回收方式展开对比分析,以寻求使得生态效益最高的回收再利用方法。马海景等[6]为了提高废旧纺织品的回收效率及二次利用过程中的信息透明化程度,将区块链技术引入废旧纺织品的回收再利用阶段,以期推动废旧纺织品回收行业的健康可持续发展。杜欢政等[7]为了解决因生产和消费纺织品引起的环境污染问题,提高废旧纺织品的循环利用率,构建了有效的回收体系并提出了相关实施建议。

近几年随着互联网在回收行业的深入,“互联网+回收”逐渐成为更多学者的研究方向。“互联网+回收”是一种线上交易、线下回收的O2O模式,是国家大力推广的一种新模式[8],主要指消费者通过互联网平台对可回收物品进行回收的一种方式,它把互联网技术使用在废旧物品回收的整个流程中[9],能够解决大部分传统回收中所具有的问题[10]。因此,互联网平台与互联网技术也逐渐被应用在了纺织品回收业务中。如郭燕[11]研究表明,通过微信公众号进行废旧衣物回收,有助于社会和环境效益的提高,这为“互联网+废旧衣物回收”模式的实施提供了可靠性的依据。彭瑜等[12]研究表明,通过互联网回收平台构建的回收体系是废旧衣物回收行业未来发展的重要形式。温忠亮等[13]研究表明,引入互联网技术,有助于解决废旧纺织品回收再利用过程中范围小、收益少、效率低等问题。由此可见,将互联网平台回收模式应用至纺织品回收行业中是完全可行的。

区别于传统的经典博弈论,演化博弈理论是将生物学领域演化的过程和经济学领域博弈论相结合,更加适用于具有复杂性特征的经济社会系统。目前,中国废旧纺织品回收行业遇到的多种社会问题,同样也是一个复杂的系统,因此利用演化博弈理论来进行研究更为有效合理[14]。在研究回收供应链的文献中,基于演化博弈理论考虑政府实施奖惩机制的情况,常将制造商、回收商或政府作为决策主体[15-16],对比分析政府有无实施奖惩机制下回收企业的最优定价和回收数量[17-18]。这些研究结果表明,政府实施奖惩机制有助于提高回收效率、降低回收价格、调节经济杠杆。对于本文所探讨的可持续时尚领域,万佳昕[14]研究表明,经济激励有助于提高回收企业的回收效率,增加废旧衣物的回收数量。由此可见,分析政府监管部门对“互联网+废旧纺织品回收”模式实施奖惩机制的影响作用,也能够推动废旧纺织品回收行业的快速发展。

综上所述,现有关于纺织品回收的文献多采用实证分析的方法,且在这一问题上考虑“互联网+回收”的研究较少,基于三方演化博弈模型考虑政府实施奖惩纸质和回收主体存在“搭便车”行为的研究则还未有,这即是本文的创新点。本文以“互联网+纺织品回收”供应链为研究对象,利用演化博弈理论研究第三方网络回收平台在政府监管条件下与纺织品用户参与回收时的策略选择与优化协调问题,分析三方博弈主体的演化路径及影响其决策的主要因素,得到第三方网络回收平台、纺织品用户与政府监管部门的最优演化稳定策略,争取为生态环境保护及资源高效利用做出一定贡献。

1 问题描述及模型假设

1.1 问题描述

本文构建了政府奖惩机制下“互联网+纺织品回收”供应链主体参与回收时的逻辑关系,如图1所示。其中,第三方网络回收平台是指专门从事纺织品回收或具有回收职能的平台或组织群体,其在回收阶段积极参与回收表现在通过互联网回收平台与纺织品用户进行话题或抽奖互动,积极交流回收信息和服务改进等;纺织品用户是指购买或使用纺织品的消费者群体,其在回收阶段积极参与回收表现在对纺织品进行正确分类、收集,通过互联网回收平台获取信息、传播信息、参与互动,联系工作人员进行回收。图1中,政府监管部门在不实施奖惩机制的情况下不会对第三方网络回收平台与纺织品用户进行监管或激励;在政府监管部门选择“实施奖惩机制”策略的情况下,若第三方网络回收平台与纺织品用户选择积极参与回收,政府监管部门即会给予其补贴,若第三方网络回收平台消极参与回收,政府监管部门便会对其进行惩罚,例如收取罚金等。根据现实情况,若消费者不积极参与回收,政府监管部门既不会给予补贴也不会收取罚金。

图1 三方演化博弈模型逻辑关系示意Fig.1 Logic relationship diagram of the three-party evolutionary game model

1.2 模型假设

假设1:第三方网络回收平台回收纺织品的单位成本为C1,主要包括单位回收价格、人力资源成本、设施设备等投入成本;纺织品用户进行回收的单位成本为C2,主要是指时间成本等。

假设2:本文假设第三方网络回收平台积极参与回收的努力程度为α1,主要指在收集整理纺织品用户回收信息的效率、对平台建设的维护程度及对活动设计的简化程度等;纺织品用户在回收平台中的网络嵌入程度为α2,主要指纺织品用户在互联网回收平台上投入的时间、对纺织品回收的关注程度及参与平台活动的活跃度等,0<α1,α2<1;令第三方网络回收平台与纺织品用户的自身能力水平为K1、K2,则平台与纺织品用户积极参与回收时的投入成本分别为α1K1、α2K2。

假设3:第三方网络回收平台和纺织品用户回收纺织品所得到的单位回收收益分别为R1、R2,回收量为q;第三方网络回收平台与纺织品用户积极参与回收时创造的额外收益为R,当一方消极参与回收时就不存在额外收益,并且积极回收额外收益对第三方网络回收平台和纺织品用户的分配率分别为ω1、ω2,0<ω1,ω2<1;当只有一方积极参与回收时,消极参与回收的一方能够通过“搭便车”行为获得额外收益,设单位收益增加率为λ。

假设4:考虑到现实情况,第三方网络回收平台与纺织品用户在回收纺织品时积极参与回收所分配到的收益应该大于其通过“搭便车”所得到的收益,即在本文中假定ω1R>R1λq。

假设5:政府监管部门可以通过惩罚补贴机制来监管“互联网+纺织品回收”供应链主体是否积极参与回收,其实施奖惩机制时的成本为C3,当政府监管部门选择实施奖惩机制策略时,会提高政府监管部门在人民心中的威信,为自身带来有利影响M,此时当第三方网络回收平台与纺织品用户积极参与回收时可以获得补贴值T,但当第三方网络回收平台采取“消极参与回收”策略时需支付惩罚值F;反之当政府监管部门选择不实施奖惩机制策略时,平台与纺织品用户会对其失去依赖感与信任感,从而为自身带来不利影响N。

假设6:第三方网络回收平台与纺织品用户采取“积极参与回收”策略的比例分别为x、y,采用“消极参与回收”策略的比例分别为1-x、1-y;政府监管部门采取“实施奖惩机制”策略的比例为z,采用“不实施奖惩机制”策略的比例为1-z。

2 演化博弈模型构建与分析

2.1 模型构建

基于以上参数符号和假设,本文构建“互联网+纺织品回收”过程中第三方网络回收平台、纺织品用户与政府监管部门之间进行的三方演化博弈模型,各主体不同策略组合的支付收益矩阵如表1所示。表1中,三个损益表达式的顺序依次对应第三方网络回收平台、纺织品用户、政府监管部门。

表1 三方主体演化博弈收益矩阵Tab.1 Three-party evolutionary game income matrix

2.2 三方博弈主体策略选择的演化路径分析

(1)

(2)

(3)

整理得到第三方网络回收平台的复制动态方程为:

(4)

同理,可以得到纺织品用户与政府监管部门的复制动态方程为:

(5)

(6)

图2 第三方网络回收平台的决策动态演化示意Fig.2 Schematic diagram of the decision-making dynamic evolution of the third-party network recycling platform

同理,纺织品用户的决策动态演化示意如图3所示,政府监管部门的决策动态演化示意如图4所示。

图3 纺织品用户的决策动态演化示意Fig.3 Schematic diagram of the dynamic evolution of textile consumers’ decision-making

图4 政府监管部门的决策动态演化示意Fig.4 Schematic diagram of the dynamic evolution of government regulatory agencies’ decision-making

2.3 三方博弈主体策略选择的稳定性分析

联立式(4)(5)(6)进行求解,考虑到均衡点渐进稳定状态后,则只需讨论E1(0,0,0),E2(1,0,0),E3(0,1,0),E4(0,0,1),E5(1,1,0),E6(1,0,1),E7(0,1,1),E8(1,1,1)这8个点的稳定性。根据李雅普诺夫(Lyapunov)系统稳定性判别法,只有雅可比矩阵的所有特征值都小于零的均衡点是演化稳定点。本文将3个动态微分方程分别对x、y、z求偏导数得到雅可比(Jacobian)矩阵,设雅可比矩阵为J,其中:

(7)

将E1～E8这8个均衡点分别代入J11、J22、J33,即可以得到各个均衡点对应的特征值,如表2所示。

表2 各均衡点对应的特征值Tab.2 Eigenvalues corresponding to each equilibrium point

由表2可知,当M+N>C3+2T,T+F+ω1R>α1K1+R1λq,T+ω2R>α2K2+R2λq且T+F-α1K1与T-α2K2不同时小于0时,即当政府监管部门受到的声誉影响之和大于其实施奖惩机制的成本与给予的补贴值之和,第三方网络回收平台与纺织品用户双方积极参与回收的投入成本与其选择搭便车策略得到的收益之和小于其积极参与回收分配得到的收益与政府监管部门的奖惩值之和,且双方积极参与回收的投入成本不同时小于政府监管部门的奖惩值时,E8(1,1,1)为演化稳定点,对应于积极参与回收、积极参与回收、实施奖惩机制的策略组合。这也是政府奖惩机制下“互联网+回收”供应链主体想要达到的最优均衡状态,本文便对此稳定点进行仿真分析。

3 仿真分析

3.1 初始概率对三方博弈主体演化路径的影响

根据前文计算的复制动态方程及假设条件,本文参考以往学者对此的相关研究,设定各参数的取值为:α1=α2=0.5,K1=6 800,K2=3 000,R1=0.4,R2=3,R=7 500,q=3 000,ω1=0.6,ω2=0.4,λ=0.6,C3=1 500,T=1 600,F=600,M=2 500,N=2 600;初始概率值对三方博弈主体演化路径的影响如图5所示。

仿真图5首先验证了概率为x=y=z=0.5时三方主体的演化趋势。由图5可以看出,随着政府监管部门实施奖惩机制概率的上升,第三方网络回收平台与纺织品用户积极参与回收的概率均逐渐上升。这时系统演化至最优状态,即政府监管部门实施奖惩机制,第三方网络回收平台和纺织品用户选择积极参与回收策略。为进一步验证不同初始状态对系统演化的影响,改变各主体初始策略比例为x=0.6、y=0.7、z=0.4或x=0.3、y=0.6、z=0.7,其余参数保持原值。通过图5可看到,改变三方演化博弈主体的初始概率,会对系统趋于最优均衡状态的速度产生影响,但系统演化的最终结果不变。这说明在满足一定参数条件下,政府监管部门选择实施奖惩机制、第三方网络回收平台与纺织品用户选择积极参与回收是理想策略选择,且系统演化稳定点(1,1,1)不随三方主体初始概率改变而改变。

图5 不同初始状态下系统的均衡过程Fig.5 Equilibrium process of the system under different initial states

3.2 不同因素对三方博弈主体演化路径的影响

3.2.1C3对政府监管部门的影响

在其他参数值不变的前提下,本文对政府监管部门实施奖惩机制的投入成本C3依次赋值为1 500、3 000、4 500、6 000时,政府监管部门策略仿真结果,如图6所示。

图6 C3对政府监管部门策略的影响Fig.6 Impact of C3 on the strategy of government regulators

由图6可知,当政府监管部门实施奖惩机制的投入成本较小时,政府监管部门选择实施奖惩机制的概率会收敛于1;当政府监管部门实施奖惩机制的投入成本增大时,政府监管部门的策略选择呈现不稳定状态,当政府监管部门实施奖惩机制的投入成本超过某一界限时,其选择实施奖惩机制的概率会趋向于0。所以,当实施奖惩机制的投入成本较低时,政府监管部门从激励第三方网络回收平台与纺织品用户积极参与回收、促进纺织品行业快速发展的角度考虑,会选择实施奖惩机制;当实施奖惩机制的投入成本过高时,政府监管部门从自身支付能力的角度考虑,会选择不实施奖惩机制。

3.2.2T对第三方网络回收平台与纺织品用户的影响

在其他参数值不变的前提下,本文对政府监管部门给予的补贴值T依次赋值为900、1 200、1 500、1 800时,第三方网络回收平台策略仿真结果如图7所示,纺织品用户策略仿真结果如图8所示。

图7 T对第三方网络回收平台策略的影响Fig.7 Impact of T on the strategy of the third-party online recycling platforms

图8 T对纺织品用户策略的影响Fig.8 Impact of the T on the strategy of textile users

由图7、图8可知,当政府监管部门给予的补贴值较大时,第三方网络回收平台与纺织品用户选择积极参与回收的概率会收敛于1,且补贴值越大趋向时间越短;当政府监管部门给予的补贴值逐渐减小时,第三方网络回收平台与纺织品用户选择积极参与回收的概率会趋向于0,且补贴值越小趋向时间越短。所以,当政府监管部门给予的补贴值较低时,第三方网络回收平台与纺织品用户出于入不敷出的角度,选择消极参与回收策略;当政府监管部门给予的补贴值较高时,第三方网络回收平台与纺织品用户从自身利润最大化的角度考虑,会选择积极参与回收。

3.2.3α1、α2对第三方网络回收平台与纺织品用户的影响

在其他参数值不变的前提下,第三方网络回收平台积极参与回收的努力程度α1赋值为0.1、0.3、0.5、0.7,纺织品用户积极参与回收的网络嵌入度α2依次赋值为0.2、0.4、0.6、0.8时,第三方网络回收平台策略仿真结果如图9所示,纺织品用户策略仿真结果如图10所示。

图9 α1对第三方网络回收平台策略的影响Fig.9 Impact of α1 on the strategy of the third-party online recycling platforms

图10 α2对纺织品用户策略的影响Fig.10 Impact of α2 on the strategy of textile users

由图9、图10可知,当第三方网络回收平台积极参与回收的努力程度及纺织品用户积极参与回收的网络嵌入度较低时,第三方网络回收平台与纺织品用户选择积极参与回收的概率会收敛于1,且努力程度与网络嵌入度越低,稳定速度越快;反之,当第三方网络回收平台积极参与回收的努力程度及纺织品用户的网络嵌入度较高时,第三方网络回收平台与纺织品用户选择积极参与回收的概率会趋向于0,且努力程度及网络嵌入度越高稳定速度越快。但是,由于积极回收产生的额外收益会随着第三方网络回收平台积极参与回收的努力程度及纺织品用户网络嵌入度的提高而增大,因此,第三方网络回收平台与纺织品用户应当在稳定点均趋向于积极参与回收策略的条件下,尽可能地提高努力程度和网络嵌入度,以使双方利润达到最大值。

4 结 论

本文通过构建政府监管部门、第三方网络回收平台和纺织品用户在持续演化环境下的三方演化博弈模型,分析了不同主体策略选择的演化趋势,通过稳定性与仿真分析得出以下结论:1) 降低政府监管部门实施奖惩机制的投入成本,增加对第三方网络回收平台消极参与回收时的惩罚值,提高政府受到的声誉影响,可以促进政府监管部门选择实施奖惩机制策略,促进第三方网络回收平台与纺织品用户积极参与回收,抑制两者的“搭便车”行为,提高纺织品的回收量。2) 影响第三方网络回收平台策略选择的主要因素有政府监管部门的奖惩机制及纺织品用户的网络嵌入度等。政府监管部门对第三方网络回收平台积极参与回收的补贴值越高,第三方网络回收平台选择积极参与回收策略的可能性越大,趋向时间越快,进而有利于提高纺织品用户积极参与回收的积极性,促进纺织品回收行业的健康快速发展,为社会绿色可持续发展做出贡献。3) 纺织品用户作为“互联网+纺织品回收”供应链的主要参与者,选择积极、消极参与回收决策的主要影响因素在于纺织品用户的初始意愿、纺织品用户网络嵌入度、政府的补贴政策及第三方网络回收平台积极参与回收的努力程度。随着网络嵌入度的提高,纺织品用户积极参与回收的可能性降低,但可获得的额外收益增加。因此,纺织品用户应在确保积极参与回收的前提下,尽可能地提高自身网络嵌入度,从而实现利润最大化。

由于补贴值过高会导致政府监管部门不愿意实施奖惩机制,惩罚值过低则不能有效激励第三方回收网络平台与纺织品用户积极参与回收,因此政府监管部门补贴值与惩罚值金额的大小要适度。第三方回收网络平台应充分发挥互联网信息技术的优势,积极发起话题或举办抽奖活动,加大其在互联网回收平台中的投入力度,同时还应响应政府相关政策,配合政府监管部门对积极参与回收的纺织品用户进行补贴。纺织品用户应积极参与平台中的各项活动,关注并传播平台上的回收信息,主动向回收平台表达自身的回收意愿,自觉配合平台完成废旧纺织品的回收任务。第三方回收网络平台具体的定价策略和服务策略同样是值得研究的热点,因此在“互联网+纺织品回收”背景下对纺织品用户积极参与回收模式的第三方回收网络平台定价与服务策略研究将是下一步的研究方向。

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