中药企业生产决策与政府监管的演化博弈分析

邰蕾蕾 高阳 付芮

DOI：10.3969/j.issn.1672-1101.2024.02.004

摘  要：中药企业生产决策与政府监管策略选择存在博弈关系。通过构建中药生产企业与政府监管之间的演化博弈模型，分析中药企业生产决策在不同监管政策下的实施效果，探讨中药企业调整生产决策以实现系统整体效益提升的方式并剖析政府的监管策略对中药企业生产决策的主要影响。结果表明，在中药企业与政府博弈中，政府实施监管的成本、上级对监管部门的处罚与奖励和中药生产企业的收益、处罚、对消费者的补偿是影响中药企业生产决策的重要因素。建议政府对中药企业的监管要制定科学合理的监管流程，针对中药产业发展阶段、中药材企业发展过程制定有针对性的奖惩措施。

关键词：中药企业；生产决策；政府监管；演化博弈

中图分类号：F272.3  文献标识码：A  文章编号：

1672-1101（2024）02-0027-06

收稿日期：2023-07-20

基金项目：安徽高校人文社会科学研究重点项目：原材料供应不稳定条件下中药企业需求链管理研究（SK2020A0242）；安徽省社會科学创新发展研究课题：安徽中医药文化与健康旅游融合发展的基本路径研究（2020CX137）

作者简介：邰蕾蕾（1980-），女，安徽合肥人，教授，硕士，硕士生导师，研究方向：医药经济管理、卫生事业管理、公共政策管理。

Evolutionary Game Analysis of Production Decision and Government Regulation in Traditional Chinese Medicine Enterprises

TAI  Leilei1，2，GAO  Yang1，2，FU Rui1，2

（1.School of Pharmaceutical Economics and Management，Anhui University of Chinese Medicine，Hefei  230012，China；2.Key Laboratory of  Data Science and Innovative Development of Traditional Chinese Medicine，Philosophy and Social Sciences of Anhui Provincial，Hefei  230012，China）

Abstract： There is a game relationship between the production decision-making of traditional Chinese medicine enterprises and the selection of government regulatory strategies.By constructing an evolutionary game model between traditional Chinese medicine production enterprises and government regulation，this study analyzes the implementation effects of production decisions of traditional Chinese medicine enterprises under different regulatory policies，explores the ways in which traditional Chinese medicine enterprises adjust production decisions to achieve overall system efficiency improvement，and analyzes the main impact of government regulatory strategies on production decisions of traditional Chinese medicine enterprises.The results indicate that in the game between traditional Chinese medicine enterprises and the government，the cost of government regulation，the punishment and reward from superiors to regulatory authorities，and the benefits，punishment，and compensation to consumers of traditional Chinese medicine production enterprises are important factors affecting the production decisions of traditional Chinese medicine enterprises.It is suggested that the government should establish a scientific and reasonable regulatory process for traditional Chinese medicine enterprises，and formulate targeted reward and punishment measures for the development stage of the traditional Chinese medicine industry and the development process of traditional Chinese medicine enterprises.

Key words：traditional Chinese medicine enterprises;production decision-making;government regulation;evolutionary game

我国政府一直高度重视药品行业发展过程中出现的安全问题。在坚持推进药品安全社会治理的同时，药品监管体系和监管水平得到持续提升［1］。随着药品监管体系的进一步优化，“十三五”期间，我国药品的质量和种类也获得稳步增长。在药品安全“十四五”规划中，更是将完善药品监管体系、推动药品监管现代化放在首位。作为药品监管主体之一的政府，选择实施不同的监管策略会对中药企业的生存与发展产生重要影响。在传统的供应链模式下，消费者无法传递他们确切的产品需求，市场双方主体存在沟通不畅和信息不对称等问题，阻碍双方无法实现利益最大化。而需求供应链致力于解决各利益相关者因其复杂关系所带来的各种难题。

一、中药企业生产决策与政府监管相关研究

目前，学界关于中药生产企业的关注点主要集中在中药供应链模式以及重要安全生产两个方面。在中药生产供应链模式方面，学者们大多从中药供应链角度出发进行探究。其中，李宝军通过分析甘肃定西的中药材产业现状及影响竞争力的因素，提出新型中药材供应链模式，并给出发展的相关对策建议［2］。王先菊从供应链的角度总结分析了中药材质量追溯存在的问题，认为中药材质量可追溯缺乏完备的法律法规支持［3］。叶淞文则通过分析玉林市中药材企业经营成本，从供应链的角度找到影响成本控制的因素并提出相关建议［4］。姚娴以中药材供应商为研究对象，从供应链的角度建立了一套中药材供应商评价选择体系［5］。在中药生产安全方面，学者们利用区块链、“互联网+”等技术，对供应链中存在的安全问题提出对应的解决方案。周素伟和江许胜以中药安全为前提，对中药材供应链存在的问题进行考虑，并给出加强中药供应链管理的对策［6］。与前两位学者不同的是，张然利用“互联网+”技术，结合相关理论知识对道地药材供应链的质量管理进行分析，并给出质量管理控制的对策建议［7］。陈素通过建立风险指标框架，利用SCOR模型对中药生产企业的供应链风险进行研究，并提出在供应链管理中需要处理好与其直接利益相关者的多元文化冲突［8］。霍艾湘和毛鹏认为当前中药供应链业务流程模式中存在信息不对等、交流不顺畅等问题，并基于区块链技术提出解决方法［9］。

综上所述，现有关于中药生产企业的研究视角主要集中在中药生产供应链管理，且大多从宏观角度出发，以经济学为研究基础，来讨论中药生产企业供应链中存在的问题，却鲜少描述政府监管部门、生产企业在需求供应链中的决策行为和演化规律。因此，根据需求供应链理论，本文提出应以需求为导向、以供应链为保障，通过更具效率的方式及时响应政府监管，同时兼顾企业组织及消费者利益，谋求中药企业健康的可持续发展。同时，运用演化博弈方法，通过构建政府与中药企业混合战略博弈模型，探究博弈双方在有限理性条件下选择不同策略的演化博弈过程，并深入剖析影响中药企业生产决策的影响因素。

二、中药企业生产需求的特点

近年来，随着中医药发展相关政策的出台，中药产业得以蓬勃发展。在与疫情抗争时，中药所展现出来的优势及效果使得中药需求量上升，以需求为核心、供应链为保障的中药生产与销售展现出极大优势。在此背景下，中藥企业需求凸显以下特点：

1.以消费者需求为核心的新业态。在大数据运用与新技术创新的大环境下，消费者的需求随着技术的发展而不断提高，进入市场的效率不断提升，部分中药企业也开始改变传统的供应链模式，并初步形成以消费者需求为核心的新型供应链模式［10］。新型供应链模式以获取需求为起点，以满足需求为终点，形成一个开放式闭环，同时融入互联网思维，运用大数据分析技术，最大限度了解市场需求、把握市场脉络，在迅速生产产品的前提下，尽最大可能提高消费者满意度，同时有效减少产品积压，提高企业利润。当消费者满意度获得极大提升之后，生产者在消费者心中也树立起良好的企业形象，最终为企业形成品牌效应打下坚实的基础［11］，从而给中药生产企业带来更大经济效益和社会效益。

2.因政策调整引起的生产需求变化。政府在中药产业发展全过程中的作用值得研究。政府对中药产业需求的引导作用较为明显，需求类政策强度提升刺激中药企业需求上升，从而加快中药产业集群的形成速度［12］。同时，药品价格一直是我国药品管理行政部门的重点管理对象，为了控制药品的合理价格区间，最高零售限价这一政策工具应运而生。但最高零售限价政策会导致一些药厂减产甚至部分药品停产，某些药品因供应不足甚至从市场消失［13］。

从政府政策的制定与实施对中药企业需求链影响的角度出发，重点分析在需求供应链模式下政府与中药企业之间的博弈关系，得出政府行政行为与中药企业需求供应链之间的影响因素，从而获取政府与中药企业的博弈结果。

三、中药生产企业决策和政府监管之间的博弈分析

博弈理论分析和动态演化分析的过程被运用至演化博弈中，目的是在动态均衡中寻求最优解，能够将现实中参与方的理性程度较好地模拟出来，这对将博弈模型与现实生活场景相结合是十分有效的［14］。

（一）博弈模型构建的假设

假设1：模型中主要存在政府行政监管部门和中药生产企业这两个主体，并且这两个主体在进行决策过程中都存在有限理性。

假设2：政府选择严格监管的概率为a（0≤a≤1），则选择消极监管的概率为（1－a）；中药生产企业在需求供应链的影响下，以b （0≤b≤1）的概率选择增加需求，以（1－b）的概率选择维持现状。中药生产企业“增加需求”指积极增加市场供应量，满足消费者更多的需求，同时开展质量安全检查，在中药生产和流通等重要操作环节中执行严格的质量安全标准和规范，并提高成品质量检测标准，减小非达标产品进入市场的概率［15］。政府“严格监管”指政府行政监管部门对于中药企业的生产、销售过程履行严格的行政监管程序，防止劣质产品流入市场，规范引导市场运行方向。

假设3：中药生产企业在增加需求时，会产生运输、劳动力等成本，记为D1，中药生产企业保持原有需求时的生产成本，记为D2，D1>D2>0。政府采取严格监管策略时，所耗费的财力、物力和人力等成本记为I1，宽松监管时，耗费成本记为I2，参考郭鹏菲针对多主体参与下农产品质量安全监管机制演化博弈分析的类似假设，政府采取严格监管策略的成本必然大于宽松监管时的成本，即I1> I2>0［16］33。

消费者和中药企业生产者之间信息不对称。如，消费者无法在正式使用药品之前判断其治疗效果，大部分药品也无法在使用后的短时间内作出药品治疗效果判断。

假设4：现假设当消费者在购买使用药品后，发现药品治疗效果不理想，并因医疗效果对生产企业提出维权申请的概率为P；而中药生产企业在消费者进行维权后，对消费者的损失支付的法律适用范围内的补偿为S。当消费者在发现自己购买的中药品治疗效果不理想后，会通过互联网媒体进行药品质量社会监管并利用相关媒介（如微博、朋友圈）进行传播，这对中药生产企业声誉会产生负面影响 ［17］。假设消费者的正面评价会使中药生产企业获得的收益为W，如帮助企业建立品牌形象，营造良好口碑，增加顾客忠诚度，发掘潜在消费者，扩大销售市场，提高产品价格，降低广告宣传费用等。负面评价则会间接导致企业口碑、名声、顾客流失，公关费用增长，市场萎缩，广告支出增加等，这些损失记为Q。

假设5：中药生产企业按照相关法律法规生产符合要求的药品并进行销售，所获得的有效收益记为U；当监管部门发现中药生产企业违反相关法律法规生产药品并将其投入市场，会依法对其罚款警告，罚款记为L1。当政府监管部门采取严格监管时，监管部门在维护良好社会秩序的同时规范了市场行为，就会收获群众信任与赞扬，政府公信力继而得到提升，上级政府将因此给予相应的奖励，记为A1；若监管部门采取宽松监管策略，会导致不合格药品流入消费者的生活，危害消费者生命财产安全，进而产生政府监管不力等社会舆论压力，对监管部门的声誉造成不良影响，上级政府部门通过走访审查发现后对该级政府严厉处罚，假设处罚等效为货币后记为L2。

（二）模型构建

根据上述假设，构建相应的混合策略博弈矩阵，见表1所示。

政府监管部门的期望收益为：

Ea=ab（A1-I1）-b（1-a）I2+a（1-b）（b1+L1-I1）-（1-a）（1-b）（I2+L2）=aJ1+aL1-aI1-abL1-I2+aI2-L2+bL2+aL2-abL2 （1）

Eb=ab（U+W-D1）-b（1-a）（U+W-D2）+a（1-b）（U-D2-F1）-（1-a）（1-b）（U-D2-PS-Q）=b（U+W-D1）-aL1+（1-b）（U-D1-PS-Q）（2）

分別对（1）（2）式求导，可得混合策略的纳什均衡：

D1－D2－PS－Q－WL1，1－D1－D2－PS－Q－WL1，1－I1－I2－A1L1+L2，I1－I2－A1L1+L2通过表1混合战略博弈矩阵分析，可知：

“严格监管”策略的期望收益为E11：

E11=b（A1－I1）+（1－b）（A1+L1－I1）

“宽松监管”策略的期望收益为E12：

E12=b（－I2）+（1－b）（－I2－L2）

综上，政府选择“严格监管”策略比例的复制动态方程为：

F（x）=dxdt=a（E11－E1）=a（a-1）（I1－I2－L2+bL2－A1－L1+bL1）（3）

中药生产企业选择“增加”时期望收益为E21：

E21=a（R+W-D2）+（1-a）（R+W-D2）

中药生产企业选择“维持”时期望收益为E22：

E22=a（U－D2－L1－PS－Q）+（1－a）（U－D2－PS-Q）

由上可得中药生产企业选择“增加需求”策略时的复制动态方程为：

F（y） = dydt=b（E21 -E2） = b（b - 1）（D1-D2-Q-W-aL1-PS ）（4）

参考朱立龙等针对多主体参与下农产品质量安全监管机制演化博弈分析的类似模型［18］54-58，可得上述博弈的系统均衡点分别为X（0，0）、Y（0，1）、Z（1，0）、M（1，1）、K（D1－D2－Q－W－PSL1，1－I1－I2－A1L1+L2）。

（三）演化博弈模型分析

政府监管部门和中药生产企业复制动态方程F（x）和F（y），可得：

y（dxdt）=（2a－1）（I1－I2－L2－A1－L1+bL1+bL2）

y（dxdt）=a（a－1）（L1+L2）

y（dydt）=b（b－1）（－L1）

y（dydt）=（2b－1）（D1－D2－Q－PS－W－aL1）

则公式（1）与公式（2）组成的雅克比矩阵为J：

J=x（dxdt），x（dxdt）

x（dydt），x（dydt）=

v11，v12v21，v22

=（2a-1）（I1－I2－L2－A1－L1+bL2+bL1），a（a－1）（L1+L2）

b（b-1）（-L1），（2b-1）（D1－D2－Q－PS－W－aL1）

均衡点处取值情况如表2所示。

因为在K（a*，b*）处，v11+v22=0不满足演化均衡点的条件，所以剔除该点后进一步分析。

1.当D1-D2-PS-Q-W-L1>0且I1-I2-A1-L2-L1>0或当D1-D2-PS-Q-W-L1>0且I1-I2-A1-L1-L2>0时，表明政府选择“宽松监管”主要取决于以下要素，即产生的成本减去上级部门的处罚后，所得收益能够大于严格监管政策下中药生产企业的罚款和主管部门给予监管成效的奖励［19］。中药生产企业已意识到维持现状能使自身利益最大化，因此，应提高对中药生产企业相关违规行为的处罚L1，提高主管部门对政府宽松监管的处罚L2。

2.当D1-D2-Q-PS-W<0且I1-I2-A1>L1+L2，或D1-D2-Q-PS-W<0且0

3.参考朱立龙等针对农产品质量安全监管演化博弈与仿真分析的类似分析［18］56，当D1-D2-Q-PS-W-L1>0且0L1>0且I1-I2-A1<0时，系统的稳定演化策略为（1，0），即当中药生产企业节省的生产成本扣除给予消费者的补偿及市场负面评价所带来影响的收益后依然大于增加需求所带来的正面收益时，中药生产企业就会选择“维持现状”。当政府行政监管部门意识到这一点，为了规避惩罚，就会选择“严格监管”避免不合格药品流入市场。这种情况在短时间内会减少市场上不合格药品的流通，但长时间来看，政府的监管成本会增加，后期政府需投入大量人力、物力、财力进行规整。如，加强消费者权益保护，对消费者的投诉进行及时有效的反馈，并提高赔偿力度。同时，政府通过将问题企业加入诚信黑名单以使社会负面评价对企业行为充分发挥作用，企业就会增大L1、P、S、Q的值，从而促使其增加投入，改善生产环境，提高产品质量。

4.当D1-D2-Q-PS-W<0且I1-I2-A1<0，或0

5.当0

四、结论

采用演化博弈模型，从需求供应链的角度出发，分析中药生产企业决策与政府监管选择之间的影响因素，模型估计结果表明：在政府与中药生产企业的博弈中，政府对中药生产企业的监管成本、上级部门对政府的奖励与处罚、不合格商品对中药生产企业造成的社会效益损失和中药生产企业销售不合格产品所获得的收益、政府行政监管部门处罚是影响中药企业生产决策的重要因素。从政府预期收益的角度出发，当中药生产企业选择“增加需求”策略时，其所获得的经济收益会增加，反之则减少。当企业违规生产并维持生产现状，政府预期收益减少，但监管成本上升，监管力度降低。从中药生产企业预期收益角度来看，当政府监管成本增加时，中药生产企业收益降低。当中药生产企业因违规生产受到处罚的概率增大时，中药生产企业收益增加（政府选择“严格监管”，中药生产企业为了自身利益会选择增加需求，从而增加收益）。综合上述理论分析，可以得出以下结论：

1.当D1-D2-Q-PS-W<0且I1-I2-A1<0或0

2.在需求供应链下，政府行政监管部门需要加大监管与惩罚力度，当中药生产企业存在违规生产或生产质量不达标的情况时，需要加强处罚力度。如果某一企业在取得政府的奖励补贴时出现违规行为，需要在收回激励补贴的同时对其违规行为进行严厉处罚。一方面，较大的处罚力度具有较强的规范与震慑作用，有利于企业提升生产质量；另一方面，则能降低后续政府行政监管部门的监管力度，减少政府监管工作人员的任务量，降低政府监督成本。

3.政府监管具有正外部效应，但是需要制定科学的奖惩制度。在需求供应链的影响下，中药企业的行为策略会受到政府政策影响，因此，政府需要从需求供应链的角度出发，在实施动态管理与监管的过程中制定相应的动态策略。政府应根据需求供应链的具体环节，识别影响中药企业生产策略的因素，对推动市场发展或违反市场规律采取不同的奖惩策略。如，小型中药企业在发展过程中受到资源的限制，这时政府应该设法解决企业资源短缺的问题，同时以奖励补贴为主要激励手段，惩罚起辅助作用。当中药企业生产规模不断扩大，政府则应该逐步减少对该类型企业的奖励补贴，将监督与惩罚转为主要手段。另外，奖励补贴起到的激励边际效应随着时间的增长而降低，长期的奖励补贴会起到一定的反作用，同时过高的财政激励也会增加政府负担，难以促进当地经济社会发展。

基于上述分析，政府对中药企业的监管要制定科学合理的监管流程，针对中药产业发展阶段、中药材企业发展过程制定有针对性的奖惩措施。在本地中药产业发展初期以引导、奖励为主，惩罚为辅，引导中药产业有序健康发展；中期可以将奖励与惩罚有机结合；成熟期则结合不同中药企业发展状况，有针对性地扶持或惩戒，使中药产业发展更加健康有序。

参考文献：

［1］  刘杰，张怡，何清清.以制促治：我国地方药品监管能力提升路径［J］.中国行政管理，2022（8）：157-160.

［2］  李宝军.供应链视角下甘肃定西中药材产业竞争力提升研究［D］.兰州：兰州交通大学硕士学位论文，2014.

［3］  王先菊.基于供应链视角的中药材质量可追溯研究［J］.时珍国医国药，2015，26（10）：2 521-2 522.

［4］  叶淞文.供应链视角下中药材企业经营成本分析：以“南方药都”为例［J］.中国市场，2018，15（970）：179-181.

［5］  姚娴.基于供应链管理视角下我国中药材供应商的评价与选择［D］.南京：南京中医药大学硕士学位论文，2012.

［6］  周素伟，江许胜.基于中药安全的亳州中药材供应链管理：问题与对策［J］.牡丹江大学学报，2016，25（4）：29-32.

［7］  张然.基于“互联网”的道地药材供应链质量管理优化研究［D］.合肥：安徽中医药大学硕士学位论文，2020.

［8］  陈素.基于SCOR模型的中药生产企业供应链风险的识别研究［D］.北京：北京中医药大学硕士学位论文，2016.

［9］  霍艾湘，毛鹏.基于区块链的中医药供应链信息共享机制研究［J］.医学信息学杂志，2020，41（11）：50-53.

［10］  郭小玉，张雪芹.供应链管理视域下中药材产业产品品牌战略研究：以甘肃中药材产业为例［J］.物流科技，2021，44（6）：118-122.

［11］  王继永，王浩，曾燕，等.中药材种业发展现状及品牌化战略路径［J］.中国现代中药，2021，23（6）：955-963.

［12］  杨浩雄，苗丽叶.需求类政策对中药产业集群形成的影响研究［J］.时珍国医国药，2019，30（6）：1 484-1 487.

［13］  刘宝，贾凌霄.药品最高零售限价对销售量变化的影响研究：以心血管药物为例［J］.价格理论与实践，2013（11）：45-46.

［14］  王含笑，陈琳，沈杰.基于信任的供应链企业演化博弈分析［J］.经营与管理，2021（11）：128-133.

［15］  陆诗秦，温荣斌.加强风险管控 确保中药生产企业质量安全［J］.中國市场监管研究，2022（1）：56-58.

［16］  郭鹏菲.多主体参与下农产品质量安全监管机制演化博弈分析［D］.济南：山东师范大学硕士学位论文，2018：33-38.

［17］  肖伟，张新庄，曹亮，等.基于功效成分群的中成药全过程质量控制体系探索［J］.南京中医药大学学报，2022（9）：743-747.

［18］  朱立龙，郭鹏菲.农产品质量安全监管演化博弈与仿真分析［J］.统计与决策，2018（20）：54-58.

［19］  黄哲，赵祥琦，林学怡，等.基于药品全生命周期的中药监管模型的构建研究［J］.中草药，2021，52（17）：5 465-5 474.

［责任编辑：范  君］