盛志云 邵記友 徐榕樺

(1.南京大學商學院，江蘇 南京 210093；2.華東政法大學商學院，上海 201620)

大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算等數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)、傳播及廣泛可用，推動現(xiàn)代社會進入了數(shù)字經(jīng)濟時代[1]。數(shù)字平臺商業(yè)模式在各行業(yè)中得到了極為普遍的應用。微信、Facebook等社交媒體平臺改變了人們互動和分享經(jīng)驗的方式；安卓、iOS、鴻蒙等操作系統(tǒng)平臺已經(jīng)成為移動通信行業(yè)的核心；PayPal、支付寶等移動支付平臺正在顛覆傳統(tǒng)的金融行業(yè)。

傳統(tǒng)企業(yè)在公司或供應鏈的邊界內(nèi)創(chuàng)造價值，而數(shù)字平臺利用自治行動者構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)共同創(chuàng)造價值[2]。數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)的價值創(chuàng)造主要由數(shù)據(jù)驅(qū)動，數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為核心生產(chǎn)要素[3]在不同成員之間共享和流通，繼而實現(xiàn)價值創(chuàng)造及增值[4-5]，比如：平臺所有者共享消費者需求偏好數(shù)據(jù)給參與企業(yè)，可以驅(qū)動后者基于數(shù)據(jù)研發(fā)滿足消費者需求的定制化產(chǎn)品解決方案[6-7]；參與企業(yè)將新產(chǎn)品性能、軟件使用評價等數(shù)據(jù)反饋給平臺所有者，有助于后者完善數(shù)字平臺基礎(chǔ)設(shè)施(如優(yōu)化SDKs幫助參與企業(yè)培育產(chǎn)品或服務)[8]。宏觀層面，政府也正在不斷推出政策以促進數(shù)據(jù)的共享與流通[9-10]，比如：國務院于2019年印發(fā)的《關(guān)于促進平臺經(jīng)濟規(guī)范健康發(fā)展的指導意見》，明確強調(diào)要“暢通政企數(shù)據(jù)雙向流通機制，探索建立數(shù)據(jù)資源確權(quán)、流通、交易、應用開發(fā)規(guī)則和流程”，將推進數(shù)據(jù)共享作為驅(qū)動平臺健康發(fā)展的重要舉措[11]。

雖然理論界和實踐界都認為數(shù)據(jù)共享是實現(xiàn)數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)價值創(chuàng)造及增值的有效手段[4-5]，但隨著數(shù)據(jù)價值的日益增加，生態(tài)系統(tǒng)中掌握數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的企業(yè)不愿意甚至拒絕向其他企業(yè)共享數(shù)據(jù)，擾亂了市場競爭環(huán)境，比如：2017年菜鳥平臺和參與企業(yè)順豐因數(shù)據(jù)之爭引致互相封殺，菜鳥關(guān)閉順豐數(shù)據(jù)接口的行為不僅影響了順豐的業(yè)務，也對系統(tǒng)中其他相關(guān)企業(yè)的業(yè)務造成了不利影響[12]?？梢?，目前數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中還存在數(shù)據(jù)孤島問題[13]，數(shù)據(jù)共享制度尚不完善，平臺所有者與參與企業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享運行機制還存在較大研究空間[14]，缺乏研究從平臺主所有者和參與企業(yè)的微觀視角切入，系統(tǒng)分析二者最優(yōu)數(shù)據(jù)共享策略、收益及生態(tài)系統(tǒng)整體收益情況。

因此，本文嘗試構(gòu)建微分博弈模型，比較分析Nash非合作博弈、Stackelberg主從博弈、協(xié)同合作博弈3種情景中，平臺所有者和參與企業(yè)的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享策略、最優(yōu)收益及生態(tài)系統(tǒng)整體的最優(yōu)收益情況，探究影響數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中企業(yè)間數(shù)據(jù)共享行為的關(guān)鍵因素，為促進平臺所有者和參與企業(yè)共享數(shù)據(jù)、推動數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值提供指導。

1 文獻回顧

數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中成員間數(shù)據(jù)共享問題愈加受到理論研究者的關(guān)注，過往文獻對企業(yè)數(shù)據(jù)共享的概念內(nèi)涵、價值創(chuàng)造邏輯、問題及對策建議等進行了分析與探討。Arnaut C等[4]學者提出企業(yè)數(shù)據(jù)共享是企業(yè)以有償或無償方式將生產(chǎn)運營過程中生成或收集的數(shù)據(jù)提供給另一個企業(yè)使用的過程，這一概念體現(xiàn)了企業(yè)自主屬性和數(shù)據(jù)資產(chǎn)屬性，即：企業(yè)有權(quán)決定與誰、以何種條件共享數(shù)據(jù)[12]，數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)能夠為企業(yè)帶來收益[15]?；谄髽I(yè)數(shù)據(jù)共享的基本概念，一些學者解讀了數(shù)字平臺所有者和參與企業(yè)共享數(shù)據(jù)以創(chuàng)造價值的邏輯，一方面表現(xiàn)為平臺所有者共享用戶數(shù)據(jù)給參與企業(yè)有助于后者挖掘市場機會研發(fā)消費者需求的產(chǎn)品，從而帶來消費者效用的增加[6-7]；另一方面表現(xiàn)為參與企業(yè)共享平臺使用體驗數(shù)據(jù)給平臺所有者有助于后者完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，從而更好地助力參與企業(yè)孵化新產(chǎn)品或服務[8]。

盡管數(shù)字平臺所有者和參與企業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享行為能夠帶動生態(tài)系統(tǒng)整體價值的增值[4-5]，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值不確定性、非競爭性與非排他性特征[16]，導致企業(yè)在共享數(shù)據(jù)的過程中面臨著信任、安全等方面的問題。針對這些問題，已有研究從不同角度切入分析了問題成因并提出對策建議。侯澤敏等[17]從數(shù)據(jù)共享的雙重價值角度切入，構(gòu)建了“供應商—網(wǎng)絡零售平臺—消費者”之間的三方博弈模型，分析了數(shù)據(jù)共享引致質(zhì)量創(chuàng)新和一級價格歧視之間的互動機理，提出了平臺的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享策略及收益共享協(xié)調(diào)結(jié)構(gòu)。Choe C等[18]基于行為理論構(gòu)建了兩階段價格歧視模型，分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享對企業(yè)來說是個體理性的，因為它減緩了數(shù)據(jù)收集時期的早期競爭，并有助于企業(yè)和消費者之間的匹配質(zhì)量，增加總盈余。韓普等[19]學者從治理角度切入，利用演化博弈模型分析發(fā)現(xiàn)，政府合理的獎懲規(guī)定可有效提升患者和醫(yī)療服務機構(gòu)的參與意愿，原因是政府管制可以降低共享者面臨的不信任問題。Lee J等[20]學者從技術(shù)角度切入，分析了多方計算加密、區(qū)塊鏈等技術(shù)手段有助于解決企業(yè)數(shù)據(jù)共享的障礙，因為這些技術(shù)手段可以避免企業(yè)數(shù)據(jù)被泄露給競爭對手。

綜上可知，過往文獻大多從宏觀和戰(zhàn)略角度出發(fā)，對數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中成員間數(shù)據(jù)共享的相關(guān)議題進行探討，鮮有研究從平臺所有者和參與企業(yè)的微觀視角切入，系統(tǒng)分析平臺所有者和參與企業(yè)的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享策略、收益及生態(tài)系統(tǒng)整體收益情況。同時，數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中各類行為主體具有較高自主性，從動態(tài)角度看并非只是固定地選擇“數(shù)據(jù)共享”或“數(shù)據(jù)不共享”的單一行動策略，而且行為主體的數(shù)據(jù)共享程度也會隨著時間不斷發(fā)生變化，連續(xù)的時間變量是影響生態(tài)系統(tǒng)中行為主體決策的重要因素[21]。微分博弈作為分析連續(xù)時間內(nèi)博弈方行為決策問題的動態(tài)模型，考慮了時間變量對行為主體決策的影響[22]。

因此，本文嘗試基于微分博弈模型，研究連續(xù)時間內(nèi)平臺所有者和參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享問題，通過分析Nash非合作博弈、Stackelberg主從博弈及協(xié)同合作博弈3種情景中平臺所有者和參與企業(yè)各自的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力程度、收益及生態(tài)系統(tǒng)整體的最優(yōu)收益情況，探究企業(yè)數(shù)據(jù)共享行為的關(guān)鍵影響因素及其作用機理，尋求實現(xiàn)雙方及生態(tài)系統(tǒng)整體帕累托最優(yōu)的博弈方案，并探討平臺所有者和參與企業(yè)之間的收益分配機制。相關(guān)結(jié)論能夠為數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理提供決策支持，為促進平臺所有者和參與企業(yè)進行數(shù)據(jù)共享活動實現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同創(chuàng)新提供理論指導。

2 模型描述

本文考察數(shù)字平臺系統(tǒng)中，平臺所有者(O)和單個參與企業(yè)(P)之間的數(shù)據(jù)共享行為，模型基本假設(shè)為：

假設(shè)1：平臺所有者和參與企業(yè)都是理性主體，以實現(xiàn)自身利益最大化為決策目標，并掌握完全信息。平臺所有者在數(shù)據(jù)共享上付出的努力水平為EO(t)，參與企業(yè)在數(shù)據(jù)共享上付出的努力水平為EP(t)。雙方數(shù)據(jù)共享成本函數(shù)CO(t)和CP(t)分別為：

其中，λO和λP分別為表示平臺所有者和參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享成本系數(shù)，CO(t)和CP(t)表示平臺所有者和參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享成本，均為數(shù)據(jù)共享努力水平的凸函數(shù)，即數(shù)據(jù)共享成本隨著行動者在數(shù)據(jù)共享上付出努力水平的提高而增加。

假設(shè)2：數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中被共享的數(shù)據(jù)存量水平為K(t)，平臺所有者和參與企業(yè)努地的進行數(shù)據(jù)共享，可不斷提高系統(tǒng)中被共享的數(shù)據(jù)存量。因此，利用隨機微分方程表示數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中被共享的數(shù)據(jù)存量隨著時間的變化規(guī)律為：

(1)

其中，數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中被共享的數(shù)據(jù)存量初始狀態(tài)K(0)=K0≥0；α、β表示平臺所有者和參與企業(yè)在數(shù)據(jù)共享上付出的努力對系統(tǒng)中被共享的數(shù)據(jù)存量的影響系數(shù)，即數(shù)據(jù)共享能力系數(shù)[23]；由于數(shù)據(jù)價值的時效性特征[24]，系統(tǒng)中過時的數(shù)據(jù)會隨著時間的推移而被歸檔[25]，用δ表示數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中被共享的數(shù)據(jù)存量的衰減程度系數(shù)。

假設(shè)3：平臺所有者和參與企業(yè)共享的數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素[3]，可以被用于研發(fā)新產(chǎn)品或服務、提高企業(yè)運營效率、提升平臺服務質(zhì)量等[7-8,18]，從而創(chuàng)造巨大收益。t時刻數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)的總收益為：

Q(t)=Q0+εEO(t)+γEP(t)+ωK(t)

(2)

其中，Q0表示生態(tài)系統(tǒng)總收益的初始狀態(tài)；ε、γ表示平臺所有者和參與企業(yè)在數(shù)據(jù)共享上付出的努力對生態(tài)系統(tǒng)總收益的影響系數(shù)，即雙方共享數(shù)據(jù)的邊際收益系數(shù)；ω表示被共享的數(shù)據(jù)對生態(tài)系統(tǒng)總收益的影響系數(shù)，即數(shù)據(jù)所能創(chuàng)造的價值。

假設(shè)4：假設(shè)數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)的總收益在平臺所有者和參與企業(yè)之間分配，二者之間收益分配系數(shù)σ為(0,1)之間的常數(shù)，由雙方協(xié)商確定。其中，平臺所有者獲得1-σ比例的收益，參與企業(yè)獲得σ比例的收益。

假設(shè)5：在數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中，平臺所有者作為核心企業(yè)，為了構(gòu)建開放共享的生態(tài)系統(tǒng)，會采取措施鼓勵參與企業(yè)積極共享數(shù)據(jù)，比如給予參與企業(yè)一定程度的數(shù)據(jù)共享成本補貼[26-27]。設(shè)φ(t)∈[0,1]是平臺所有者對參與企業(yè)的成本補貼因子。同時，假設(shè)平臺所有者和參與企業(yè)的貼現(xiàn)率μ相同且均為正。

平臺所有者和參與企業(yè)的目標均是在連續(xù)時間內(nèi)尋求各自收益最大的數(shù)據(jù)共享策略，平臺所有者的目標函數(shù)可表示為：

(3)

參與企業(yè)的目標函數(shù)可表示為：

(4)

模型中的控制變量為EO(t)、EP(t)、φ(t)，狀態(tài)變量為K(t)。假設(shè)其他參數(shù)均與時間t無關(guān)，為方便起見，在下文書寫中將EO(t)、EP(t)、φ(t)、K(t)分別表示為EO、EP、φ、K。

3 模型求解

為了更好地分析平臺所有者和參與企業(yè)數(shù)據(jù)共享努力水平的均衡狀態(tài)，驗證激勵策略的有效性，本研究分別考察了Nash非合作、Stackelberg主從、協(xié)同合作3種博弈情景中雙方的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平、收益及生態(tài)系統(tǒng)整體的收益情況。接下來分別對3種博弈情景中的模型進行求解分析。

3.1 Nash非合作博弈

在Nash非合作博弈情景中，平臺所有者和參與企業(yè)相互獨立且地位平等，雙方基于各自收益最大化的目標確定自身的數(shù)據(jù)共享努力水平。由于Nash非合作博弈情景中雙方的決策目標都是最大化自身收益，平臺所有者不會為參與企業(yè)分擔數(shù)據(jù)共享成本，即：φ=0。由式(3)和(4)可知，此時平臺所有者和參與企業(yè)的目標函數(shù)分別為：

(5)

(6)

為得到Nash均衡狀態(tài)，首先假設(shè)平臺所有者和參與企業(yè)都存在最優(yōu)的數(shù)據(jù)共享收益函數(shù)VO(K)、VP(K)，收益函數(shù)連續(xù)有界可微，對所有的K≥0都滿足HJB方程：

(7)

(8)

(9)

將式(9)代入式(7)和式(8)，化簡整理可得：

(10)

(11)

由式(10)、(11)的結(jié)構(gòu)可知，HJB方程的解是以K作為自變量的一元一次函數(shù)，令：

VO(K)=f1K+f2，VP(K)=g1K+g2

(12)

其中f1、f2、g1、g2為待求解常數(shù)，由式(12)可得：

(13)

將式(12)、(13)代入式(10)、(11)，可得：

(14)

(15)

根據(jù)之前的假設(shè)，式(14)、(15)對所有的K≥0都滿足，因為可得f1、f2、g1、g2分別為：

(16)

(17)

(18)

(19)

由式(18)、(19)可以求得Nash非合作博弈情景中生態(tài)系統(tǒng)整體的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益V*(K)為：

(20)

3.2 Stackelberg主從博弈

在Stackelberg主從博弈情景中，平臺所有者作為數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)的核心企業(yè)，為了激勵參與企業(yè)付出更多的努力，在數(shù)據(jù)共享工作中，會主動幫助參與企業(yè)分擔一定的數(shù)據(jù)共享成本。因此，數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)可視為以平臺所有者為領(lǐng)導者，參與企業(yè)為跟隨者的Stackelberg主從博弈。在主從博弈情景中，平臺所有者首先確定對參與企業(yè)數(shù)據(jù)共享成本的補貼比例，并決定自身的數(shù)據(jù)共享努力水平；參與企業(yè)在看到平臺所有者的決策后，再基于自身收益最大化的目標，確定最優(yōu)數(shù)據(jù)共享策略；理性的平臺所有者在做出決策前可以預測參與企業(yè)的跟隨反應。

為得到Stackelberg主從博弈的均衡狀態(tài)，首先假設(shè)平臺所有者和參與企業(yè)都存在最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益函數(shù)VO(K)、VP(K)，收益函數(shù)連續(xù)有界可微，對所有的K≥0都滿足HJB方程。利用逆向歸納法求解均衡解。首先求解參與企業(yè)的單方最優(yōu)控制問題：

(21)

對HJB方程右端部分求解，使其最大化的條件是對式(21)求關(guān)于EP的一階偏導數(shù)，并令其為0，求解可得：

(22)

平臺所有者在預測到參與企業(yè)的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平后，決定自己的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力策略以及對參與企業(yè)的成本補貼。此時，平臺所有者的最優(yōu)控制問題為：

(23)

對HJB方程右端部分求解，使其最大化的條件是對式(23)求關(guān)于EO的一階偏導數(shù)，并令其為0，求解可得：

(24)

將式(22)代入式(23)，并對方程的右端部分求關(guān)于φ的一階偏導數(shù)，令其為0，求解可得：

(25)

將式(22)、(24)、(25)代入式(21)、(23)，化簡整理得：

(26)

(27)

由式(26)、(27)的結(jié)構(gòu)可知，HJB方程的解是以K作為自變量的一元一次函數(shù)，令：

VO(K)=f1K+f2，VP(K)=g1K+g2

(28)

其中f1、f2、g1、g2為待求解常數(shù)，由式(28)可得：

(29)

將式(28)、(29)代入式(26)、(27)，整理可得：

(30)

(31)

根據(jù)之前的假設(shè)，式(30)、(31)對所有的都滿足，因為可得f1、f2、g1、g2分別為：

(32)

(33)

(34)

(35)

(36)

由式(35)、(36)可以求得Stackelberg主從博弈情景中生態(tài)系統(tǒng)整體的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益V**(K)為：

(37)

3.3 協(xié)同合作博弈

在協(xié)同合作博弈情景中，平臺所有者和參與企業(yè)協(xié)同為最終消費者提供綜合性的數(shù)字產(chǎn)品解決方案，雙方在協(xié)同合作過程中實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，收益來自研發(fā)、銷售及維護數(shù)字產(chǎn)品解決方案。此情景中，平臺所有者和參與企業(yè)構(gòu)成一個有機的聯(lián)合體，雙方均以共同收益最大化為目標，決策最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平EO、EP及收益V(K)的值，此時平臺所有者為參與企業(yè)承擔的數(shù)據(jù)共享成本屬于系統(tǒng)內(nèi)部的資金轉(zhuǎn)移問題，成本補貼因子φ可以取[0,1]區(qū)間內(nèi)的任意值。因此，此時平臺所有者和參與企業(yè)共同的目標函數(shù)為：

(38)

為得到協(xié)同合作博弈情景中的均衡狀態(tài)，首先假設(shè)數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)存在最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益函數(shù)V(K)，收益函數(shù)連續(xù)有界可微，對所有的K≥0都滿足HJB方程：

(39)

對HJB方程右端部分求解，使其最大化的條件是對式(39)求關(guān)于EO、EP的一階偏導數(shù)，并令其為0，求解可得：

(40)

將式(40)代入式(39)，化簡整理可得：

(41)

由式(41)的結(jié)構(gòu)可知，HJB方程的解是以K作為自變量的一元一次函數(shù)，令：

V(K)=h1K+h2

(42)

其中h1、h2為待求解常數(shù)，由式(42)可得：

(43)

將式(42)、(43)代入式(41)，可得：

(44)

根據(jù)之前的假設(shè)，式(44)對所有的K≥0都滿足，因為可得h1、h2分別為：

(45)

(46)

將求得的h1、h2代入式(42)，可以求得協(xié)同合作博弈情景中數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)的最優(yōu)收益V***(K)為：

(47)

根據(jù)前文的假設(shè)4，平臺所有者和參與企業(yè)分別以1-σ、σ的比例分享數(shù)據(jù)共享創(chuàng)造的收益。因此，協(xié)同合作博弈情景中平臺所有者和參與企業(yè)的最優(yōu)收益函數(shù)為：

(48)

(49)

4 比較分析

比較分析3種博弈情景中平臺所有者和參與企業(yè)各自的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平、數(shù)據(jù)共享收益及整個生態(tài)系統(tǒng)的最優(yōu)收益情況，可以得到相關(guān)研究命題，具體命題及論證過程如下：

命題2：Stackelberg主從博弈情景中平臺所有者和參與企業(yè)各自的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益相較于Nash非合作博弈情景中均得到了提高，表明與Nash非合作博弈相比較，平臺所有者和參與企業(yè)更傾向于選擇Stackelberg主從博弈的行動策略。

命題3：數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)整體的最優(yōu)收益在協(xié)同合作博弈情景中達到最高，在Stackelberg主從博弈情景中次之，在Nash非合作博弈情景中最低。這說明就數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)整體而言，Stackelberg主從博弈情景中系統(tǒng)整體的最優(yōu)收益高于Nash非合作博弈情景中的最優(yōu)收益。在協(xié)同合作博弈情景中，系統(tǒng)整體的最優(yōu)收益達到最高，優(yōu)于非合作博弈情景。

V***(K)>V**(K)>V*(K)。證畢。

由命題3可知，協(xié)同合作博弈情景中數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)整體的收益最高，如果平臺所有者和參與企業(yè)雙方以合理的收益分配方案協(xié)同合作，那么對于二者來說，協(xié)同合作博弈是Pareto最優(yōu)的。接下來，對平臺所有者和參與企業(yè)之間收益分配系數(shù)σ的取值范圍進行探討。

平臺所有者和參與企業(yè)實現(xiàn)Pareto最優(yōu)的條件是確定適宜的σ值，滿足以下式子：

(50)

(51)

(52)

令υ1=[ε(μ+δ)+ωα]2，υ2=[γ(μ+δ)+ωβ]2，則有：

(53)

5 算例分析

首先，分析數(shù)據(jù)共享成本、數(shù)據(jù)共享能力、數(shù)據(jù)共享邊際收益、數(shù)據(jù)衰減程度等參數(shù)對平臺所有者和參與企業(yè)最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平的影響。固定模型中其他參數(shù)不變，將數(shù)據(jù)共享成本系數(shù)(λO和λP)取值為[0,1]，可利用Matlab軟件繪制出3種博弈情景中平臺所有者和參與企業(yè)最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平隨著數(shù)據(jù)共享成本變化的趨勢，如圖1所示。同理，可繪制出3種博弈情景中平臺所有者和參與企業(yè)最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平隨著數(shù)據(jù)共享能力系數(shù)(α和β)、數(shù)據(jù)共享邊際收益系數(shù)(ε和γ)、數(shù)據(jù)衰減程度系數(shù)(δ)等參數(shù)變化的趨勢，如圖2～4所示。由圖1～4提出命題5。

命題5：3種博弈情景中，平臺所有者和參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享努力水平隨著數(shù)據(jù)共享成本、數(shù)據(jù)衰減程度的增大而降低，隨著數(shù)據(jù)共享能力、數(shù)據(jù)共享邊際收益的增加而升高。

圖3

圖4

基于以上分析，可以利用Matlab軟件繪制出不同博弈情景中平臺所有者和參與企業(yè)各自的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益及生態(tài)系統(tǒng)整體收益隨時間變化的趨勢，如圖5～7所示。由圖示可見，平臺所有者、參與企業(yè)各自的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益及生態(tài)系統(tǒng)整體數(shù)據(jù)共享收益均隨時間的增加而增加，收益增加的幅度在前期較大，后期逐步達到穩(wěn)定狀態(tài)。同時，圖5～7都顯示協(xié)同合作博弈情景中的最優(yōu)收益高于Stackelberg主從博弈情景中的最優(yōu)收益，Stackelberg主從博弈情景中的最優(yōu)收益高于Nash非合作博弈情景中的最優(yōu)收益，與命題2～4的結(jié)論相符。

圖5 平臺所有者最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益在3種博弈情景中的比較分析

6 結(jié)論與建議

本文利用微分博弈模型，研究了數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中平臺所有者和參與企業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享問題，分析了Nash非合作博弈、Stackelberg主從博弈及協(xié)同合作博弈3種情景中平臺所有者和參與企業(yè)的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平、平臺所有者對參與企業(yè)數(shù)據(jù)共享行為的最優(yōu)成本補貼、平臺所有者和參與企業(yè)各自的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益及生態(tài)系統(tǒng)整體的最優(yōu)收益情況。通過對模型均衡結(jié)果的比較分析，得出如下研究結(jié)論：

圖6 參與企業(yè)最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益在3種博弈情景中的比較分析

圖7 生態(tài)系統(tǒng)整體最優(yōu)數(shù)據(jù)共享收益在3種博弈情景中的比較分析

①3種博弈情景中，平臺所有者和參與企業(yè)各自的數(shù)據(jù)共享成本系數(shù)(λO和λP)、生態(tài)系統(tǒng)中被共享的數(shù)據(jù)存量的衰減程度系數(shù)(δ)越高，雙方數(shù)據(jù)共享的努力水平越低；而平臺所有者和參與企業(yè)各自的數(shù)據(jù)共享能力系數(shù)(α和β)、數(shù)據(jù)共享邊際收益系數(shù)(ε和γ)越大，雙方數(shù)據(jù)共享的努力水平越高；②在Stackelberg主從博弈情景中，參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享努力水平相比Nash非合作博弈情景得到了提升，提升強度等于平臺所有者對參與企業(yè)數(shù)據(jù)共享成本的分攤比率，即最優(yōu)成本補貼因子。但是，平臺所有者在Stackelberg主從博弈和Nash非合作博弈兩種情景中的努力水平相同；③在Stackelberg主從博弈情景中，平臺所有者和參與企業(yè)各自的最優(yōu)收益及生態(tài)系統(tǒng)整體的最優(yōu)收益嚴格優(yōu)于Nash非合作博弈情景中的最優(yōu)收益，說明成本補貼可以促使數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)及其成員增加收益，是Pareto有效的；④在協(xié)同合作博弈情景中，平臺所有者和參與企業(yè)各自的數(shù)據(jù)共享努力水平、收益及生態(tài)系統(tǒng)整體的收益嚴格優(yōu)于非合作博弈情景，達到了Pareto最優(yōu)；⑤平臺所有者和參與企業(yè)之間的收益分配系數(shù)取合適的值，可以確保二者雙方收益達到Pareto最優(yōu)。

基于以上研究結(jié)論，可以得出如下實踐啟示：

①在數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中，企業(yè)數(shù)據(jù)共享成本系數(shù)、數(shù)據(jù)共享能力系數(shù)和邊際收益系數(shù)、數(shù)據(jù)衰減程度系數(shù)是影響平臺所有者和參與企業(yè)數(shù)據(jù)共享行為的關(guān)鍵因素。在這些因素發(fā)生變化時，企業(yè)數(shù)據(jù)共享的努力水平也會發(fā)生變化。所以，為了提高雙方的數(shù)據(jù)共享努力水平，平臺所有者和參與企業(yè)應該采取暢通數(shù)據(jù)共享渠道以降低雙方的數(shù)據(jù)共享成本，完善數(shù)據(jù)存儲設(shè)施以減緩數(shù)據(jù)衰減比率，強化數(shù)據(jù)清洗、挖掘等方面的能力以提升數(shù)據(jù)共享能力和增加數(shù)據(jù)共享的邊際收益；②平臺所有者給予參與企業(yè)一定程度的成本補貼，來分擔參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享成本，可以改善參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享努力水平，改善的強度為平臺所有者對參與企業(yè)的成本補貼比例。而且，平臺所有者對參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享成本補貼，還可以帶來雙方最優(yōu)收益及生態(tài)系統(tǒng)整體收益的增加。因此，平臺所有者作為數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)的主導建設(shè)者，可通過動態(tài)調(diào)整對參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享成本補貼力度的方式來實現(xiàn)其所希望達到的生態(tài)系統(tǒng)治理效果；③在協(xié)同合作的情景中，平臺所有者和參與企業(yè)的數(shù)據(jù)共享行為決策目標是生態(tài)系統(tǒng)整體收益最大化，這使得雙方的最優(yōu)數(shù)據(jù)共享努力水平及系統(tǒng)整體收益優(yōu)于非合作情景，從而達到Pareto最優(yōu)。所以，協(xié)同合作是構(gòu)建開放、共享數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)的有效方案。但需要注意，在協(xié)同合作的情景中，為了確保數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)整體及個體成員均能達到帕累托最優(yōu)，應該確定合理的收益分配方案。

本文在以下方面存在不足：①本文模型考察了平臺主和參與企業(yè)之間的博弈策略，之后研究可拓展到一對多的情形；②為了便于求解，研究假設(shè)模型中所有的參數(shù)與時間不相關(guān)，后續(xù)可針對非退化問題求解相關(guān)博弈模型；③隨著時間演化，數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)存量水平不斷變化，后續(xù)研究可對生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)存量水平的期望及其穩(wěn)定值進行分析。