萬(wàn)曉榆，趙思齊

摘要：針對(duì)當(dāng)前我國(guó)網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)亂象頻生的現(xiàn)實(shí)情況，文章運(yùn)用演化博弈理論構(gòu)建了政府部門與直播平臺(tái)間的動(dòng)態(tài)演化模型，圍繞政府部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)違規(guī)行為的懲罰力度以及直播平臺(tái)潛在收益與違規(guī)收益三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的大小，運(yùn)用matlab7.0數(shù)值仿真工具模擬了4種場(chǎng)景下政府部門與網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的策略互動(dòng)過程。研究表明，當(dāng)關(guān)鍵參數(shù)取值位于不同數(shù)值區(qū)間時(shí)，系統(tǒng)分別呈現(xiàn)出3種演化穩(wěn)定結(jié)果與一種周期性的隨機(jī)狀態(tài)。加大對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)違規(guī)行為的懲罰力度，同時(shí)增加合規(guī)潛在收益和降低違規(guī)收益，有利于引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)策略選擇向合規(guī)演化。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)直播;政府監(jiān)管;懲罰力度;演化博弈

中圖分類號(hào)：F49;G206

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1673-8268（2022）01-0115-10

一、引言

網(wǎng)絡(luò)直播是通過互聯(lián)網(wǎng)將即時(shí)狀況展示給用戶、并與用戶實(shí)現(xiàn)即時(shí)互動(dòng)交流的一種互聯(lián)網(wǎng)新業(yè)態(tài)，網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)近年呈現(xiàn)井噴式的發(fā)展[1-2]。無(wú)論是以淘寶、拼多多為代表的電商平臺(tái)，還是以抖音、快手為代表的短視頻平臺(tái)，甚至是以百度、搜狐為代表的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司，都陸續(xù)加大了對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播的布局力度，網(wǎng)絡(luò)直播在短時(shí)間內(nèi)聚集了大量人才、資金和媒體資源，使得網(wǎng)絡(luò)直播成為發(fā)展勢(shì)頭最為迅猛的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之一。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第48次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，2021年上半年，全國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.11億，較2020年12月增長(zhǎng)2 175萬(wàn)，其中，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模達(dá)6.38億，占網(wǎng)民整體的63.1%，電商直播用戶規(guī)模為3.84億，占網(wǎng)民整體的38.0%[3]。龐大的網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模為我國(guó)網(wǎng)絡(luò)直播市場(chǎng)的爆發(fā)性增長(zhǎng)奠定了基礎(chǔ)。

在網(wǎng)絡(luò)給人們帶來(lái)發(fā)布、傳遞和獲取信息的自由與便利的同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)直播“亂象”也給社會(huì)帶來(lái)了惡劣影響，阻礙了網(wǎng)絡(luò)文化的勃興[4]。根據(jù)網(wǎng)經(jīng)社“電訴寶”數(shù)據(jù)表明，2020年，網(wǎng)絡(luò)直播由于商品貨不對(duì)板、網(wǎng)絡(luò)售假、商品質(zhì)量差、退款難、退換貨不及時(shí)等現(xiàn)象而被消費(fèi)者投訴。主要表現(xiàn)為主播展示的產(chǎn)品信息與消費(fèi)者實(shí)際收到的產(chǎn)品質(zhì)量不一致，或是刻意夸大產(chǎn)品功效，在消費(fèi)者中引起諸多負(fù)面連鎖反應(yīng)，使得消費(fèi)者在享受網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物便利的同時(shí)仍面臨著商品質(zhì)量差、虛假宣傳及售后服務(wù)的一系列問題[5-6]。由于網(wǎng)絡(luò)直播對(duì)各平臺(tái)主播的門檻要求較低和直播平臺(tái)管理審核的責(zé)任缺失，主播專業(yè)化程度參差不齊，導(dǎo)致了違規(guī)違法的潛在隱患。同時(shí)，因?yàn)橹鞑サ牟划?dāng)行為可以引起更多的社會(huì)關(guān)注，為平臺(tái)帶來(lái)高流量，所以利益驅(qū)動(dòng)下的直播平臺(tái)會(huì)選擇對(duì)部分大流量主播進(jìn)行包庇。因此，網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)在不斷發(fā)展的同時(shí)，也衍生了一系列社會(huì)問題。

目前，網(wǎng)絡(luò)媒體十分發(fā)達(dá)，負(fù)面消息傳播速度極快，易對(duì)社會(huì)穩(wěn)定造成不良影響。近年來(lái)，政府部門高度重視對(duì)網(wǎng)絡(luò)亂象的治理，相繼出臺(tái)了《關(guān)于辦理網(wǎng)絡(luò)詐騙等刑事案件使用法律若干問題的意見》《互聯(lián)網(wǎng)直播服務(wù)管理規(guī)定》等文件，對(duì)違規(guī)平臺(tái)收取高額罰金甚至關(guān)停，旨在引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)直播朝著健康正確的道路發(fā)展。對(duì)于政府部門而言，如何在信息不對(duì)稱的條件下，對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)進(jìn)行規(guī)制，以降低其機(jī)會(huì)主義行為帶來(lái)的負(fù)面影響，是亟待解決的一個(gè)問題。

二、 文獻(xiàn)回顧與理論基礎(chǔ)

網(wǎng)絡(luò)直播作為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的產(chǎn)物，與互聯(lián)網(wǎng)一樣存在著兩面性，而且由于其“曖昧經(jīng)濟(jì)”的特殊性，網(wǎng)絡(luò)直播環(huán)境比傳統(tǒng)直播更加復(fù)雜混亂[7]。已有學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管的相關(guān)問題進(jìn)行了研究。任丙強(qiáng)[8]從管制機(jī)構(gòu)、管制立法以及管制方式3個(gè)方面對(duì)如何管制網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行了研究，該研究結(jié)論對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管有著一定的借鑒作用。付業(yè)勤等[9]提出網(wǎng)絡(luò)直播在其產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成、用戶特征、平臺(tái)類型、內(nèi)容生產(chǎn)和盈利模式等方面有獨(dú)特規(guī)律。曾一昕等[10]從平臺(tái)分類、主播特點(diǎn)、傳播特點(diǎn)、觀眾目的等4個(gè)方面解剖網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)，提出網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)存在的問題與規(guī)范化治理策略。禹玉琳[11]從政府部門監(jiān)管主體不明、平臺(tái)監(jiān)管力度不足、行業(yè)監(jiān)管幅度不夠和群眾監(jiān)管機(jī)制不完善4個(gè)方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管的難題進(jìn)行了闡述。也有學(xué)者運(yùn)用博弈的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播的監(jiān)管進(jìn)行了分析，李亞兵等[12]基于利益相關(guān)者視角，運(yùn)用演化博弈理論探討了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管部門、平臺(tái)以及直播用戶三者間的決策演化過程。張濤[13]分析了政府部門與網(wǎng)絡(luò)表演者、網(wǎng)絡(luò)表演經(jīng)營(yíng)單位間的博弈關(guān)系，探究政府處罰力度、監(jiān)管成本以及違規(guī)表演的發(fā)現(xiàn)概率對(duì)博弈模型的影響機(jī)制。

通過對(duì)以上文獻(xiàn)分析可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究大多從定性角度出發(fā)進(jìn)行分析，在涉及博弈論的研究領(lǐng)域中僅有少部分學(xué)者從靜態(tài)博弈視角對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管問題進(jìn)行了探究。實(shí)際上，網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管是一個(gè)多方參與的、隨著時(shí)間演化的動(dòng)態(tài)博弈問題。演化博弈論是把博弈理論分析和動(dòng)態(tài)演化過程結(jié)合起來(lái)的一種理論，它從系統(tǒng)出發(fā)，把個(gè)體、群體行為的調(diào)整過程看作為一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，可以把影響到均衡的各種因素都納入到演化博弈模型中去，構(gòu)成一個(gè)具有微觀基礎(chǔ)的宏觀模型，因此能夠真實(shí)反映經(jīng)濟(jì)主體行為的多樣性和復(fù)雜性[14]。目前，演化博弈理論在監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用已較為成熟，主要涉及環(huán)境污染監(jiān)管[15-17]和互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)管[18-20]等領(lǐng)域，對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的監(jiān)管起到了一定的借鑒作用。

網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管是政府部門、網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)、主播等主體間進(jìn)行利益配置的博弈活動(dòng)。本文嘗試從動(dòng)態(tài)演化博弈的角度對(duì)直播平臺(tái)監(jiān)管進(jìn)行分析，假定主播存在違規(guī)行為，若網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)對(duì)主播違規(guī)行為持縱容包庇態(tài)度，則認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)與主播存在合謀行為。由于網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)在與主播之間的博弈中占據(jù)主導(dǎo)地位，故本文主要研究政府部門與網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)之間的博弈關(guān)系，構(gòu)建政府部門與網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)間的演化博弈模型，討論在網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)與主播合謀的情形下，政府部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的監(jiān)管策略問題。

三、博弈模型

（一）模型假設(shè)和建立

在政府部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)進(jìn)行監(jiān)管的過程中，兩者均追求自身利益最大化，在策略和利益相互依存的狀況下，每一方所得到的利益取決于自己選擇的策略，也取決于另外一方所選擇的策略。本文選取政府部門和網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)為演化博弈主體。

政府部門主要包括對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播進(jìn)行監(jiān)管治理的相關(guān)政府機(jī)構(gòu)，例如工信部、網(wǎng)信辦、公安部和新聞出版廣電總局等，其策略集合為（積極監(jiān)管，消極監(jiān)管）;網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱平臺(tái)）主要是為主播提供表演即時(shí)節(jié)目相關(guān)條件的平臺(tái)，包括且不限于PC端、移動(dòng)端（如斗魚直播、映客直播等），其策略集合為（合規(guī)，違規(guī)）。雙方均為有限理性者，需要通過多次重復(fù)博弈才能確定自身最優(yōu)策略，基本假設(shè)如下：

假設(shè)1：若政府部門對(duì)平臺(tái)采取消極監(jiān)管策略，同時(shí)平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)，則政府部門可獲得社會(huì)福利提升F。平臺(tái)基本經(jīng)濟(jì)收益及常規(guī)經(jīng)濟(jì)收益增加為d，平臺(tái)對(duì)主播違規(guī)行為進(jìn)行檢測(cè)付出的成本為m，平臺(tái)合規(guī)行為可為自身帶來(lái)潛在社會(huì)收益δ（比如社會(huì)責(zé)任履行、平臺(tái)正面評(píng)價(jià)提升等）。政府部門與平臺(tái)二者的收益分別為（F，d+δ-m）。

假設(shè)2：若政府部門對(duì)平臺(tái)采取消極監(jiān)管策略，同時(shí)平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營(yíng)，政府部門遭受社會(huì)福利損失f。則平臺(tái)獲得的違規(guī)經(jīng)濟(jì)收益（如主播間用戶非常規(guī)增長(zhǎng)、主播直播收益突增等）為βA，其中，β為平臺(tái)與主播的收益分成比例;A為違規(guī)經(jīng)濟(jì)收益總和;平臺(tái)減少的潛在社會(huì)收益為ω;政府部門與平臺(tái)二者的收益分別為（-f，d+βA-ω）。

假設(shè)3：若政府部門對(duì)平臺(tái)采取積極監(jiān)管策略，同時(shí)平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)，則政府部門需要支付的監(jiān)管成本為M，政府監(jiān)管帶來(lái)的社會(huì)福利大小提升仍為F，平臺(tái)的潛在收益數(shù)值為δ。政府部門與平臺(tái)二者的收益分別為（F-M，d+δ-m）。

假設(shè)4：若政府部門對(duì)平臺(tái)采取積極監(jiān)管策略，同時(shí)平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營(yíng)，政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營(yíng)進(jìn)行查處并處以罰金的大小為T0。由于政府部門監(jiān)管有力，獲得的社會(huì)福利仍為F，對(duì)社會(huì)造成的負(fù)面影響由f減小為αf（0<α<1）。政府部門與平臺(tái)二者的收益分別為（F+T0-αf-M，d+βA-ω-T0）。

根據(jù)研究假設(shè)列出政府部門與網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)間的行為交互支付矩陣如表1所示。

（二）模型求解和分析

本文采用“復(fù)制動(dòng)態(tài)”機(jī)制研究網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管的演化博弈問題?！皬?fù)制動(dòng)態(tài)”機(jī)制的主要思想是下階段種群中采用某種策略所在比例的群體與當(dāng)前階段種群中的支付呈正相關(guān)，隨著時(shí)間的推移，支付高的種群所在比例會(huì)越來(lái)越高，支付低的種群所在比例會(huì)越來(lái)越低，直至逐漸消亡[21-24]。對(duì)于博弈開始而言，需要對(duì)政府部門和平臺(tái)選擇不同策略的概率做一個(gè)假設(shè)。本文假定政府部門積極監(jiān)管的概率為p1（0<p1<1），平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)的概率為p2（0<p2<1）。然后，對(duì)政府部門和平臺(tái)的收益進(jìn)行一個(gè)計(jì)算。設(shè)政府部門的期望收益值為Ea，平臺(tái)的期望收益值為Eb。

1.政府部門的演化博弈策略

當(dāng)政府部門選擇積極監(jiān)管的時(shí)候，期望收益值為

Ea1=p2（F-M）+（1-p2）（F+T0-αf-M）（1）

當(dāng)政府部門選擇消極監(jiān)管時(shí)，期望收益值為

Ea2=p2F-f（1-p2）（2）

因此，政府部門選擇監(jiān)管相關(guān)策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

dp1dt=p1（1-p1）[（1-p2）（F+T0+（1-α）f）-M]（3）

式（1）（3）中：dp1dt表示隨著時(shí)間的推進(jìn)，政府部門選擇監(jiān)管的概率的變化速度。對(duì)F（p1）進(jìn)行求解，

當(dāng)p2=1-MF+T0+（1-α）f 時(shí)，F(xiàn)（p1）=0，此時(shí)p1處于演化穩(wěn)定狀態(tài)。

當(dāng)p2≠1-MF+T0+（1-α）f 時(shí)，若令F（p1）=0，則p1=0或p1=1。對(duì)F（p1）進(jìn)行求導(dǎo)，得

F′（p1）=（1-2p1）[（1-p2）（F+T0+（1-α）f-M]（4）

當(dāng)p2<1-MF+T0+（1-α）f，p1=1時(shí)，F(xiàn)′（p1）<0;當(dāng)p2<1-MF+T0+（1-α）f，p1=0時(shí)，F(xiàn)′（p1）>0。當(dāng)平臺(tái)選擇合規(guī)的概率p2小于一定程度時(shí)，政府部門積極監(jiān)管的概率不斷增加，積極監(jiān)管成為博弈下政府部門最優(yōu)策略。

當(dāng)p2>1-MF+T0+（1-α）f，p1=1時(shí)，F(xiàn)′（p1）>0;當(dāng)p2>1-MF+T0+（1-α）f，p1=0時(shí)，F(xiàn)′（p1）<0。當(dāng)平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)的概率p2大于一定程度時(shí)，政府部門積極監(jiān)管的概率不斷減小，消極監(jiān)管成為博弈下政府部門最優(yōu)策略。政府部門演化博弈策略趨勢(shì)如圖1所示。

（a）當(dāng)p2=1-MF+T0+（1-α）f時(shí)（b）當(dāng)p2<1-MF+T0+（1-α）f，p1=1時(shí) （c）當(dāng)p2>1-MF+T0+（1-α）f，p1=1時(shí)

2.平臺(tái)的演化博弈策略

當(dāng)平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)的時(shí)候，期望收益值為

Eb1=d+δ-m（5）

當(dāng)平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營(yíng)的時(shí)候，期望收益值為

Eb2=d+βA-ω-p1T0（6）

平臺(tái)選擇合規(guī)與否相關(guān)策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

dp2dt=p2（1-p2）（p1T0+δ+ω-m-βA）（7）

式（5）（7）中：dp2dt表示隨著時(shí)間的推進(jìn)，平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)的概率的變化速度。對(duì)F（p2）進(jìn)行求解

當(dāng)p1=m+βA-ω-δT0時(shí)，F(xiàn)（p2）=0，此時(shí)p2處于演化穩(wěn)定狀態(tài)。

當(dāng)p1≠m+βA-ω-δT0時(shí)，若令F（p2）=0，則p2=0或p2=1。對(duì)F（p2）進(jìn)行求導(dǎo)，得

F′（p2）=（1-2p2）（p1T0+δ+ω-m-βA）（8）

當(dāng)p1<m+βA-ω-δT0，p2=1時(shí)，F(xiàn)′（p2）>0;當(dāng)p1<m+βA-ω-δT0，p2=0時(shí)，F(xiàn)′（p2）<0。當(dāng)政府部門選擇積極監(jiān)管的概率p1小于一定程度時(shí)，平臺(tái)選擇合規(guī)的概率不斷減小，違規(guī)經(jīng)營(yíng)成為博弈下平臺(tái)最優(yōu)策略。

當(dāng)p1>m+βA-ω-δT0，p2=1時(shí)，F(xiàn)′（p2）<0;當(dāng)p1>m+βA-ω-δT0，p2=0時(shí)，F(xiàn)′（p2）>0。當(dāng)政府部門選擇積極監(jiān)管的概率p1大于一定程度時(shí)，平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)的概率不斷增加，合規(guī)經(jīng)營(yíng)成為博弈下平臺(tái)最優(yōu)策略。其演化博弈策略趨勢(shì)如圖2所示。

（a）當(dāng)p1=m+βA-ω-δT0時(shí)? （b）當(dāng)p1<m+βA-ω-δT0，p2=1時(shí)? （c）當(dāng)p1>m+βA-ω-δT0，p2=1時(shí)

3.演化博弈的進(jìn)一步分析

得出了政府部門與平臺(tái)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程之后，對(duì)方程式（3）、（7）的穩(wěn)定性和均衡點(diǎn)進(jìn)行分析，令F（p1）=F（p2）=0，得到4個(gè)可能的均衡點(diǎn)，分別是A（0，0），B（1，0），C（0，1），D（1，1）。此博弈系統(tǒng)的中心點(diǎn)為E（p1*，p2*），其中，p1*=m+βA-ω-δT0，p2*=1-MF+T0+（1-α）f 。博弈系統(tǒng)的雅可比矩陣為

J=F（p1）p1，F(xiàn)（p1）p2F（p2）p1，F(xiàn)（p2）p2（9）

此雅可比矩陣的行列式（detJ）和跡（trJ）分別如式（10）、（11）所示。

detJ=F（p1）p1F（p2）p2-F（p1）p2F（p2）p1（10）

trJ=F（p1）p1+F（p2）p2（11）

在幾何二維坐標(biāo)的第一象限中，對(duì)A、B、C、D、E五個(gè)點(diǎn)的穩(wěn)定性進(jìn)行分析，分別計(jì)算這五個(gè)點(diǎn)的行列式（detJ）和跡（trJ），得出均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的行列式（detJ）與跡（trJ）的數(shù)值如表2所示。

由表2可知，此博弈系統(tǒng)存在一個(gè)鞍點(diǎn)E（p1*，p2*）。其中，p2*>1的條件顯然不成立。對(duì)p1*和p2*的取值進(jìn)行分情況討論。

情況一，p1*<0，p2*<0 ，則有δ+ω-m-βA>0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M<0，此時(shí)C（0，1）為ESS點(diǎn)。

情況二，p1*<0，0<p2*<1，則有δ+ω-m-βA>0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M>0，此時(shí)C（0，1）為ESS點(diǎn)。

情況三，0<p1*<1，p2*<0，則有-T0<δ+ω-m-βA<0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M<0，此時(shí)A（0，0）為ESS點(diǎn)。

情況四，0<p1*<1，0<p2*<1，則有-T0<δ+ω-m-βA<0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M>0，此時(shí)沒有穩(wěn)定點(diǎn)。

情況五，p1*>1，p2*<0，則有δ+ω-m-βA<-T0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M<0，此時(shí)A（0，0）為ESS點(diǎn)。

情況六，p1*>1，0<p2*<1，則有δ+ω-m-βA<-T0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M>0，此時(shí)B（1，0）為ESS點(diǎn)。

證明：根據(jù)各個(gè)均衡點(diǎn)處雅可比矩陣的跡（trJ）及行列式（detJ）的值判斷穩(wěn)定性。當(dāng)變量滿足情形p1*<0，p2*<0時(shí)，其判別情況如表3所示。其他情形判別方法一致，后文不再詳述。

系統(tǒng)最終演化結(jié)果對(duì)應(yīng)的均衡點(diǎn)以及所滿足的參數(shù)條件如表4所示，6種情況分別對(duì)應(yīng)的演化圖如圖3所示。

四、數(shù)值仿真模擬

基于上文分析，系統(tǒng)的演化穩(wěn)定結(jié)果取決于相關(guān)參數(shù)的初始條件及變動(dòng)情況。為更直觀地反映主體的行為演化路徑以及參數(shù)取值對(duì)演化穩(wěn)定結(jié)果的影響，本節(jié)根據(jù)政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營(yíng)行為的懲罰力度、平臺(tái)潛在收益和違規(guī)收益的大小設(shè)置了4種場(chǎng)景，分別運(yùn)用軟件Matlab 7.0對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行數(shù)值仿真分析，得到系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化圖（圖4圖7），其中，橫軸表示系統(tǒng)的演化時(shí)間，縱軸表示政府部門積極監(jiān)管的比例和平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營(yíng)的比例。

（一）政府部門懲罰力度與平臺(tái)潛在社會(huì)收益均較小的博弈模型

博弈初期，網(wǎng)絡(luò)直播作為一類新興事物，由于法律的滯后性，且政府對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播這一行業(yè)的發(fā)展持培育寬容態(tài)度，對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的違規(guī)經(jīng)營(yíng)行為打擊力度較小。此時(shí)，社會(huì)公眾對(duì)綠色網(wǎng)絡(luò)直播的偏好不高，平臺(tái)對(duì)主播違規(guī)行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)并查處所獲得的潛在社會(huì)收益與違規(guī)經(jīng)營(yíng)損失的潛在社會(huì)收益之和較小，即為模型中δ+ω與T0較小的情況。此時(shí)滿足δ+ω-m-βA<0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M<0條件（場(chǎng)景1）。參數(shù)取值為δ+ω=5，m=4，βA=15，F(xiàn)=5，T0=5，（1-α）f=5，M=20，系統(tǒng)仿真模擬結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，當(dāng)懲罰力度與平臺(tái)潛在社會(huì)收益均較低時(shí)，假定政府部門群體選擇積極監(jiān)管策略和平臺(tái)群體選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)策略的初始比例為0.8，隨著時(shí)間的推移和雙方博弈次數(shù)的增加，政府部門群體傾向于選擇消極監(jiān)管，而平臺(tái)群體傾向于選擇違規(guī)經(jīng)營(yíng)。此種情況下，政府部門選擇消極監(jiān)管的收益大于積極監(jiān)管的收益，消極監(jiān)管成為政府部門在博弈中的占優(yōu)策略。而平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)的期望收益小于違規(guī)經(jīng)營(yíng)的期望收益，利益驅(qū)動(dòng)下的平臺(tái)將選擇對(duì)主播的違規(guī)行為持縱容包庇態(tài)度，違規(guī)經(jīng)營(yíng)成為平臺(tái)在博弈中的占優(yōu)策略，此時(shí)博弈系統(tǒng)向穩(wěn)定結(jié)果（0，0）演進(jìn)。

（二）政府部門懲罰力度較小、平臺(tái)違規(guī)收益較大的博弈模型

隨著政府部門相關(guān)政策法規(guī)的不斷完善，以及技術(shù)的改進(jìn)，此時(shí)，相比于場(chǎng)景1的懲罰力度有了一定幅度的增加，但是增加幅度有限，并不足以使平臺(tái)改變自身策略。隨著網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的興起，用戶基數(shù)大幅增加，平臺(tái)與主播合謀所形成的利益結(jié)合體愈發(fā)堅(jiān)固。此時(shí)主播違規(guī)行為所獲得的利益較大，而平臺(tái)若選擇對(duì)主播的違規(guī)行為進(jìn)行包庇，則可以得到可觀的收益，此時(shí)滿足δ+ω-m-βA<-T0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M>0條件（場(chǎng)景2）。參數(shù)取值為δ+ω=10，m=4，βA=30，F(xiàn)=10，T0=10，（1-α）f=5，M=20，系統(tǒng)仿真模擬結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，當(dāng)政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營(yíng)的懲罰力度有了較小程度的增加，而平臺(tái)的違規(guī)經(jīng)營(yíng)收益比起合規(guī)經(jīng)營(yíng)收益大時(shí)，假定政府部門群體選擇積極監(jiān)管策略和平臺(tái)群體選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)策略的初始比例為0.8，隨著時(shí)間的推移和雙方博弈次數(shù)的增加，政府部門的策略選擇趨向于積極監(jiān)管，平臺(tái)的策略選擇趨向于違規(guī)經(jīng)營(yíng)。此時(shí)，政府部門選擇進(jìn)行積極監(jiān)管的收益大于消極監(jiān)管的收益;但由于懲罰力度不夠，平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營(yíng)的期望收益大于合規(guī)經(jīng)營(yíng)的收益，違規(guī)經(jīng)營(yíng)成為平臺(tái)在博弈中的占優(yōu)策略。此時(shí)博弈系統(tǒng)向穩(wěn)定結(jié)果（1，0）演進(jìn)。

（三）政府部門懲罰力度較大的博弈模型

網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)日趨成熟，政府部門對(duì)于直播行業(yè)的相關(guān)利弊已經(jīng)有了充分了解，技術(shù)手段也有著對(duì)應(yīng)的提升，涉及主播各種違規(guī)行為的相關(guān)法律法規(guī)已經(jīng)完善，政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營(yíng)的懲罰力度大大增加，此時(shí)的懲罰力度對(duì)平臺(tái)具有一定的約束性，但這種約束作用有限，并不足以使政府部門的監(jiān)管收益大于監(jiān)管成本，卻已足夠使監(jiān)管收益與積極監(jiān)管所挽回的社會(huì)福利損失之和大于監(jiān)管成本，此時(shí)，政府部門群體積極監(jiān)管與消極監(jiān)管行為并存;而隨著網(wǎng)絡(luò)直播的普及化，社會(huì)公眾對(duì)綠色網(wǎng)絡(luò)直播的偏好提高，主播違規(guī)行為的收益比起場(chǎng)景2已經(jīng)有所下降。此時(shí)條件滿足-T0<δ+ω-m-βA<0，F(xiàn)+T0+（1-α）f-M>0（場(chǎng)景3）。參數(shù)取值為δ+ω=10，m=4，βA=23，F(xiàn)=10，T0=20，（1-α）f=5，M=15，系統(tǒng)仿真模擬結(jié)果如圖6所示。

由圖6可知，當(dāng)政府部門的懲罰力度增加到一個(gè)處于決定性的數(shù)值之時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)的演化策略發(fā)生了改變。假定政府部門群體選擇積極監(jiān)管策略和平臺(tái)群體選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)策略的初始比例為0.8，隨著時(shí)間的推移和雙方博弈次數(shù)的增加，政府部門的策略與平臺(tái)的策略呈現(xiàn)出一種周期性的變化。此時(shí)，由于政府部門懲罰力度較大，平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營(yíng)的收益大于違規(guī)經(jīng)營(yíng)的利益，但由于政府部門群體積極監(jiān)管與消極監(jiān)管并存，從而導(dǎo)致了平臺(tái)群體合規(guī)與違規(guī)的并存。此時(shí)，政府部門群體和平臺(tái)的行為選擇相互依賴，表現(xiàn)出一種特定的周期行為模式，此情形多存在于政府實(shí)施相關(guān)政策或發(fā)布相關(guān)法規(guī)的過程中，是現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的一個(gè)常見現(xiàn)象，即平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營(yíng)的比例與政府部門積極監(jiān)管的比例變化趨勢(shì)一致，出現(xiàn)政府部門公共治理中的“搖擺現(xiàn)象”[25]。此時(shí)系統(tǒng)無(wú)演化穩(wěn)定結(jié)果。

（四）平臺(tái)潛在社會(huì)收益較大的博弈模型

隨著網(wǎng)絡(luò)直播的逐漸規(guī)范化和社會(huì)公眾對(duì)綠色網(wǎng)絡(luò)直播偏好的提高，此時(shí)，平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營(yíng)所帶來(lái)的潛在收益比起違規(guī)經(jīng)營(yíng)所帶來(lái)的潛在收益已經(jīng)大大增加。當(dāng)平臺(tái)的策略趨向于合規(guī)經(jīng)營(yíng)，會(huì)促使整個(gè)平臺(tái)的直播內(nèi)容更加多元化，觀眾類型隨之增加，平臺(tái)培養(yǎng)的主播數(shù)量也與日俱增，延續(xù)了網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的生命力，擴(kuò)大了行業(yè)的影響力。這一系列帶來(lái)的變化導(dǎo)致政府部門放松了對(duì)平臺(tái)的管制，采取消極監(jiān)管策略，由于不存在政府部門的外部監(jiān)管，平臺(tái)在巨大利益引誘下出現(xiàn)違法意愿，選擇進(jìn)行違規(guī)經(jīng)營(yíng)。此時(shí)，條件滿足δ+ω-m-βA>0（場(chǎng)景4）。參數(shù)取值為δ+ω=25，m=4，βA=15，F(xiàn)=10，T0=5，（1-α）f=5，M=15，系統(tǒng)仿真模擬結(jié)果如圖7所示。

由圖7可知，直播平臺(tái)的合規(guī)經(jīng)營(yíng)行為使得其獲得的潛在社會(huì)收益較大，隨著網(wǎng)絡(luò)直播亂象問題導(dǎo)致的社會(huì)福利損失越來(lái)越小，政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)行為的懲罰力度不斷減小。假定政府部門群體與平臺(tái)群體策略選擇的初始比例為0.8，隨著時(shí)間的推移和雙方博弈選擇次數(shù)的增加，政府部門的策略選擇趨向于消極監(jiān)管，平臺(tái)的策略選擇趨向于合規(guī)經(jīng)營(yíng)。此時(shí)，平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營(yíng)的期望收益大于平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營(yíng)的期望收益。而由于網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的規(guī)范化，政府部門對(duì)平臺(tái)進(jìn)行監(jiān)管的重視程度下降，無(wú)法從中收取罰金，反而浪費(fèi)了人力物力，因此消極監(jiān)管成為政府部門在博弈中的占優(yōu)策略。這種情況是網(wǎng)絡(luò)直播治理的最理想情況，此時(shí)博弈系統(tǒng)向穩(wěn)定結(jié)果（0，1）演進(jìn)。但在實(shí)際情形中，若政府部門對(duì)平臺(tái)放松管制，由于不存在政府部門的外部監(jiān)管，直播平臺(tái)采取違規(guī)行為不僅能節(jié)約檢測(cè)成本，而且還可以獲得來(lái)自主播的額外收益，在利益的驅(qū)動(dòng)下將選擇違規(guī)經(jīng)營(yíng)。為防止此種情況發(fā)生，政府可以引入第三方監(jiān)管的機(jī)制，以降低政府部門“積極監(jiān)管”的成本;同時(shí)，隨著直播行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，政府部門可以考慮優(yōu)化改革，促進(jìn)“合規(guī)”平臺(tái)增加收益，加大對(duì)“違規(guī)”平臺(tái)的處罰力度。

五、結(jié)論

在對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播的治理過程中，網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)與主播往往存在著合謀的傾向，且在現(xiàn)有制度不夠完善的情況下時(shí)有發(fā)生。本文基于博弈主體有限理性假設(shè)，運(yùn)用博弈論的思想構(gòu)建了政府部門與平臺(tái)的行為選擇動(dòng)態(tài)演化模型，圍繞懲罰力度、平臺(tái)潛在社會(huì)收益以及違規(guī)收益這3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，深入剖析博弈雙方的行為選擇互動(dòng)機(jī)制，揭示了不同條件下系統(tǒng)的演化穩(wěn)定結(jié)果及演化路徑，并通過Matlab仿真模擬軟件對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。

研究結(jié)果表明：第一，政府部門和平臺(tái)的策略選擇隨著懲罰力度和潛在社會(huì)收益以及違規(guī)收益3個(gè)參數(shù)的取值變化分別呈現(xiàn)出3種穩(wěn)定狀態(tài)（0，0），（1，0），（0，1），以及一種周期性的隨機(jī)狀態(tài);第二，系統(tǒng)不存在演化穩(wěn)定結(jié)果（1，1），即當(dāng)網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的規(guī)范性達(dá)到一定的程度之后，政府會(huì)將監(jiān)管的權(quán)責(zé)交付給平臺(tái)，對(duì)平臺(tái)的監(jiān)管力度將會(huì)減弱;第三，可通過引入第三方監(jiān)管機(jī)制或優(yōu)化政府改革的途徑來(lái)改變網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的風(fēng)氣;第四，除了關(guān)鍵參數(shù)懲罰力度T0、平臺(tái)潛在社會(huì)收益δ+ω以及平臺(tái)違規(guī)收益βA之外，政府監(jiān)管成本M、平臺(tái)監(jiān)管成本m、社會(huì)福利F、監(jiān)管挽回的社會(huì)損失（1-α）f均會(huì)對(duì)系統(tǒng)的演化結(jié)果產(chǎn)生影響。

基于研究結(jié)論提出如下對(duì)策與建議。

第一，加大政府部門懲罰力度，降低平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營(yíng)收益。在網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)尚未形成規(guī)范良好的風(fēng)氣之前，政府部門應(yīng)加大對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營(yíng)行為的懲罰力度，健全相關(guān)法律法規(guī)，對(duì)主播相關(guān)違規(guī)行為進(jìn)行界定。若發(fā)現(xiàn)平臺(tái)對(duì)違規(guī)主播保持沉默、縱容甚至鼓勵(lì)態(tài)度，政府部門將對(duì)平臺(tái)收取高額罰金，對(duì)個(gè)別情節(jié)極其惡劣的平臺(tái)查封關(guān)停，強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)招募主播時(shí)必須實(shí)行實(shí)名制，并通過官方媒體如中央電視臺(tái)、官方微博等渠道從輿論方面對(duì)違規(guī)經(jīng)營(yíng)的直播平臺(tái)進(jìn)行警告，并嚴(yán)令整改，從而改善網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的風(fēng)氣，減少平臺(tái)的違規(guī)經(jīng)營(yíng)收益，以達(dá)到網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)治理的最理想效果。

第二，增大平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營(yíng)潛在收益。政府部門對(duì)合規(guī)經(jīng)營(yíng)的平臺(tái)應(yīng)采取一定的激勵(lì)措施，在相關(guān)的政策方面給予一定的傾斜，在相關(guān)文件中對(duì)合規(guī)經(jīng)營(yíng)的平臺(tái)進(jìn)行扶持，提高該類平臺(tái)的曝光率，樹立優(yōu)秀者為典范，為優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的發(fā)育成長(zhǎng)提供更好的環(huán)境，使平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營(yíng)者的潛在收益增長(zhǎng)，促使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)直播的環(huán)境向合規(guī)經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)化。當(dāng)合規(guī)經(jīng)營(yíng)平臺(tái)可以在規(guī)范化的直播運(yùn)營(yíng)中獲得更多的利益時(shí)，網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)就能得到很好的發(fā)展，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管也會(huì)越來(lái)越理想化。

第三，降低政府監(jiān)管成本與平臺(tái)監(jiān)察成本。政府部門應(yīng)降低自身的監(jiān)管成本，在監(jiān)管平臺(tái)時(shí)應(yīng)明確主體權(quán)責(zé)，厘清各部門的職能，合理分工，建立稅收、工商、文化和新聞出版等部門的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，組建統(tǒng)一的市場(chǎng)監(jiān)管部門，建立統(tǒng)一的市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)，避免出現(xiàn)監(jiān)管主體不明、政策文件重合等情況。同時(shí)，敦促平臺(tái)精簡(jiǎn)機(jī)構(gòu)，提高技術(shù)，降低平臺(tái)對(duì)違規(guī)主播的監(jiān)察成本，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)直播大環(huán)境。

由于仿真數(shù)值實(shí)驗(yàn)在模擬的條件下進(jìn)行，故下一步可以進(jìn)行實(shí)證分析，通過實(shí)證采集到的數(shù)據(jù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播的監(jiān)管進(jìn)行進(jìn)一步分析。

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Evolutionary Game Analysis and Simulation Research on the SupervisionStrategy of Network Broadcast Platform

WAN Xiaoyu， ZHAO Siqi

（School of Economics and Management， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065， China）

Abstract：

In view of the current situation in China’s network live industry， this paper uses evolutionary game theory to build a dynamic evolution model between government departments and direct seeding platforms， focusing on the punishment of government departments on network broadcast platform violations， and the size of three key parameters of the potential revenue and illegal income of direct seeding platform. Matlab7.0 numerical simulation tool is used to simulate the interaction process between government departments and webcast platforms in four scenarios. The study shows that when the value of key parameters is located in different numerical intervals， the system presents three evolutionary stable results and a periodic random state respectively， and increases the punishment for the violation of the network broadcast platform， increases the potential revenue of the compliance and reduces the income of the violation， which is beneficial to guide the network broadcast platform strategy. The conclusions provide theoretical basis and reference for policy making and decision-making implementation of government departments.

Keywords：network broadcast platform; government supervision; punishment intensity; evolutionary game

（編輯：段明琰）

收稿日期：2021-02-28修訂日期：2021-09-15

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目：共享經(jīng)濟(jì)模式下顧客融入行為的動(dòng)因及作用結(jié)果研究（19XJA630004）

作者簡(jiǎn)介：

萬(wàn)曉榆，教授，博士，主要從事共享經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究，E-mail：wanxy@cqupt.edu.cn;

趙思齊，碩士研究生，主要從事信息經(jīng)濟(jì)學(xué)和博弈論研究，E-mail：1104271840@qq.com。