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      基于Agent-Swarm仿真的跨境電子商務交易 信用優化研究

      發布時間:2023-01-11 11:45
      致謝 I
      摘要 II
      ABSTRACT Ill
      1引言 1
      1」選題目的與意義 1
      1.2論文框架結構 2
      1.3研究方法   3
      1.4研究重點難點及可能的創新和不足 4
      2相關文獻綜述 6
      2」基于經濟學理論的電子商務信用的研究回顧 6
      2.1.1基于信息經濟學對電子商務信用的研究 6
      2.1.2基于交易成本理論對電子商務信用的研究 8
      2.1.3基于博弈論對電子商務信用機制的研究 9
      2.1.4其他相關電子商務信用機制研究的文獻 11
      2.2基于主體Agent (多主體)的計算經濟學研究 11
      2.2.1 CAS理論闡述 11
      2.2.2基于主體Agent的計算經濟學闡述   12
      2.2.3 Swarm仿真簡述及其在經濟領域的運用 13
      3跨境電子商務的現狀分析 15
      3.1我國跨境電子商務及支付交易現狀 15
      3.1.1跨境電子商務增速迅猛 15
      3.1.2跨境電子商務消費群體崛起 16
      3.1.3跨境電子商務支付將成新盈利點 16
      3.2我國跨境電子商務發展進程 17
      3.2.1我國跨境電子商務發展形式 17
      3.2.2跨境電子商務的全方位試點建設 18
      3.3跨境電子商務的特征 19
      3.3.1跨進電子商務的匿名性 19
      3.3.2跨境電子商務的全球性 20
      3.3.3跨境電子商務的即時性 20
      4跨境電子商務信用的涵義及理論分析 21
      4.1跨境電子商務信用的含義 21
      4.2跨境電子商務信用的一般理論分析 22
      4.2.1基于信息不對稱理論分析 22
      4.2.2基于交易成本理論分析 23
      4.3跨境電子商務信用的博弈論分析 24
      4.3.1基于靜態博弈模型分析 24
      4.3.2基于動態博弈模型分析 25
      5 SWARM «及其仿真研究 29
      5.1靜態博弈Swarm仿真 29
      5.1.1程序說明及變量選取 29
      5.1.2編寫仿真源代碼 31
      5.1.3實證結果分析 36
      5.2動態博弈Swarm模型仿真 37
      5.2.1程序說明及變量選取 37
      5.2.2編寫仿真源代碼 39
      5.3.3實證結果分析 44
      6結論、對策建議及展望 47
      6.1結論 47
      6.2建議對策 47
      6.2.1推進跨境電子商務實名制建立 48
      6.2.2提高跨境電子商務第三方約束 48
      6.2.3建立健全的信用信息披露制度 48
      6.2.4完善跨境電子商務信息傳導體系 49
      6.2.5完備跨境電子商務信用法律體系 49
      6.3展望 49
      參考文獻 50
      1引言
      1.1選題目的與意義
      隨著科學技術的飛速發展以及互聯網的大量普及,我國越來越傾向于在互聯 網領域開展國際貿易活動,同時由于企業的國際分工力度加大和開展國際貿易的 深度和廣度不斷擴大,使得中小企業越來越親睞于跨境電子商務的發展。微型和 中小型企業可以通過跨境電子商務網站來注冊自己的公司,在傳統的貿易方式 下,由于中小企業的規模劣勢而無法與大企業相抗衡,從而在國際貿易的開展中 處于劣勢地位,而跨境電子商務給予了中小企業發展的空間,并一定程度促進了 我國貿易的發展。我們可以預見跨境電子商務在未來將成為中小企業走向國際市 場的主流。跨境電子商務對于中小企業的作用還不僅于此,其發展除了能夠幫助 中小企業擴大外貿出口之外,還可以幫助令中小企業聚集在網絡市場中,形成產 業集群,使中小企業獲得外部規模經濟的外溢效應。
      然而由于網絡的虛擬性和開放性,跨境電子商務中的欺詐行為也愈發嚴重, 信用匱乏成為其快速健康發展的頑疾,由于各國家對于電子商務的管理缺乏相應 的監管機制和法律保證,因此國際貿易網上交易的風險愈來愈大,通過網絡詐騙 的行為也愈演愈烈,同時這又導致了賣買雙方的信任缺乏,如此惡性循環最將導 致網絡化國際貿易的交易效率大幅度下降,交易成本劇烈增加。因此,對當前跨 境電子商務發展研究其信用問題具有重大的現實意義。
      國內大部分學者僅僅局限于研究國內電子商務信用體系,關于國際貿易電子 化的信用體系的研究文獻相當之少,本文研究跨境電子商務的網絡信譽問題,既 拓寬了對國際貿易體系的傳統理解,又完善國際貿易的發展體系。并且國內外大 部分學者對于電子商務的信用研究僅僅只局限于簡單的分析買賣雙方心里及人 際問題上,并沒有做出系統科學的闡述。本文主要研究跨境電子商務的信用問題, 應用最新的復雜自適應系統的研究方法,基于Swarm仿真模型對跨境電子商務 的買賣雙方交易主體基于靜態博弈和動態博弈的信用問題進行研究,提出跨境電 子商務中的留痕效應將導致交易主體趨于動態博弈來不斷修正自身行為,從而使 交易雙方信用得以優化。通過這一研究,我們可以明顯觀測到完善跨境電子商務 
      的留痕機制對于維系交易主體信用的重要意義。
      1.2論文框架結構
      全文共分六章,第一章為引言,講述了本文的選題意義、目的,研究的內容、 框架及研究方法和文章可能存在的重點、創新點和不足之處。第二章為文獻綜述, 第三章介紹跨境電子商務的現狀及發展,第四章偏重于研究跨境電子商務的理論 基礎,主要基于博弈的視角上分析跨境電子商務的信用問題,第五章為仿真模型 構建部分,通過建立Swarm仿真模型對跨境電子商務的信用問題進行研究,分 析相關的結果。第六章對跨境電子商務信用的研究進行了一定的小結,并提出相 關的對策建議。
      本文的研究框架可以由圖1.1表示:
       
      圖1.1本文研究的技術路線
      1.3研究方法
      本文主要基于Agent-Swarm對跨境電子商務信用問題進行了仿真研究。
      Swarm模型中首先要界定被研究的各對象,其次要定義各主體之間的邏輯關系及 他們行為執行的邏輯順序,主要包括ModelSwarm的封裝體、ObserverSwarm的 封裝體、main程序和為了優化程序結構的其它封裝體。其核心程序結構如下表 所示:
      表1.1 Swarm模型的程序結構©
      定義主體Agent
      Swarm模型 定義模型Swarm
      定義觀察者Swarm
      Main(主程序)
      Swarm仿真平臺的構架是模塊化的,主要運用面向對象的思維去解釋Swarm 中的系統結構。Swarm中其Agent就是一個頂層容器,可以將各個類封裝于列表 之中。其重要程序是ModelSwarm和ObesrverSwarm部分,前者是真實社會主體 變化過程的模擬,后者是用來觀察并控制模型Swarm中的模擬過程,并輸出相 應的結果。在Swann中模型Swarm通常被放在觀察者Swann中,作為他的成員 并調節運行結果。實際上,ObesrverSwarm將ModelSwarm作為自身的一個潛在 Swarm,并為其分配空間,復雜自適應系統可以通過很多子系統構成,即一個 Swarm模型可以構建多個子對象,他們可以交互嵌套。在ModelSwarm和 ObeserverSwarm的編程階段主要包含三個主要步驟,用buildobjects()方法建立各 主體對象、用buiIdActions()建立各主體交易行為以及用ActivatelnO激活主體 Swarm其流程圖如下圖所示:
      ®劉貞、程勇軍編著的《Swarm fbr Java仿真及編程實現》
       
      ModelSwarm ObserverSwarm Main
       
      圖1.2 Swarm模型流程圖
      1.4研究重點難點及可能的創新和不足
      論文研究的重點在于從經濟學的相關命度考慮跨境電子商務進程中的信用 問題,并基于博弈理論,運用Swarm仿真模擬交易雙方在靜態以及存有信用留 痕條件下的交易過程,并從Swarm輸岀圖型中輸出相關結果加以分析。以及 Swarm軟件的應用、變量選取及編寫源代碼部分,Swarm軟件是一種技術性相 對成熟的仿真軟件。
      論文可能的創新之處在于:
      1、本文第一次在國際貿易的視域中研究電子商務的信用問題,并且結合買 賣交易雙方通過經濟學中博弈理論對跨境電子商務信用問題進行研究,證實跨境 電子商務留痕機制的存在能夠使交易雙方形成重復博弈的過程,從而可優化雙方 信用,將跨境電子商務的信用提升到更高領域。
      2、 運用較為先進的仿真模型Swarm對跨境電子商務信用的博弈分析進行實 證研究,在這方面國內外相關經濟學的文獻中都未曾涉及,并且在這一方面本文 具有獨創性。
      3、 由于Swarm建模是一種自下而上的設計方法,因此在對跨境電子商務信用 博弈模型的建立上,更加強調買賣雙方的動態特征,及其適應能力和交互作用,這 與傳統經濟學基于計量經濟學及宏觀分析的構建理論模型的方式有著極大的差 別。在對于經濟學的分析上,傳統經濟學數理模型通過大量的理論分析建立相關 模型進行計量是一種比較靜態的分析過程,而基于復雜自適應系統的Swarm模 型是一種動態演化的過程,強調交易主體是能夠通過學習不斷積累經驗并反映到 下一次的交易過程中,這種不斷演化整好符合電子商務市場上交易主體的多變 性,對于其信用問題的研究更是一大突破。
      論文的不足點在于由于初始化程序設定的不同,仿真得出結果會存在較大的 差異,同時在仿真模型的實現過程會有大量隨機因素介入,并且其實行下次循環 中會收到上次交易中的某些不定因素的影響,因此仿真結果具有一定的不穩定性 和路徑依賴,造成重復試驗現象。
      2相關文獻綜述
      2.1基于經濟學理論的電子商務信用的研究回顧
      在電子商務信用機制的研究方面,國內外相關文獻從基本的理論加以分析, 并未做出系統整體的研究,主要從以下幾個方面加以闡述。
      2.1.1基于信息經濟學對電子商務信用的研究
      一、國外研究文獻綜述
      信息不對稱理論(Asymmetric Information Theory)是信息經濟學中的核心思 想丁。該理論認為,由于獲取信息的成本存在差異以及社會分工程度、專業化水 平的日益強化,各成員之間的信息差別將逐步增強,這一差異表明交易雙方處于 非對稱狀態,即市場參與者在各自知曉彼此市場占有信息的狀況下,一方將比對 方獲得更多的信息。這一信息不對稱現象在市場交易前發生易形成“逆向選 擇"(Adverse Selection),發生于市場交易后則會產生"道德風險"(Mofal Hazard)問 題,這兩種情況會嚴重降低市場運行的效率,甚至阻礙市場平穩。。
      20世紀70年代,阿克洛夫(Akerlof)發表了《次市場:質量、不確定性和市 場機制》(The Market for "lemons": Quality Uncertainty and The Market Mechanism) 這一文章,首先提出信息不對稱理論,他利用舊車市場模型(Lemons Model)分析 了逆向選擇問題,指出在舊車市場上,由于買賣雙方信息的不對稱性將導致高品 質的二手車被逐步淘汰,剩下質量較差的二手車。鑒于此,市場永遠無法達到帕 累最優。Spence(1987)針對逆向選擇的問題,提出了勞動力市場信號傳遞模型, 指出在信用機制健全的情況下該問題易被解決。
      基于信息不對稱理論,奧斯汀得克薩斯大學電子商務研究中心的Choi、斯 塔爾 Stahl 和溫斯頓 Whinston (1997)在他們的著作《The Economics of Electronic Commerce》一書中最先提出"檸檬"現象普遍存在網絡市場中,比較虛擬市場和 實體市場的交易效率,并闡述了“檸檬”問題與網絡市場低效率運作存在一定的相 關性。得出如下結論:信用機制對虛擬交易的發展起到了舉足輕重的作用。至 此引得大批學者投身于網絡信用問題的研究,Lee和Turban(2001)發現,信任
      ' Akerlof.GThe market for Iemons:Quality Uncertainty and Market Mechanism卩],Quarterly Journal of Economics,! 970,84,pp:488-500. 機制解決網絡“檸檬”問題有著極其重要的作用,在電子商務中會他們將影響信任 的因素分為三類:購物媒體公信力(包括可靠性,技術能力和傳媒條件),安全 (包括第三方認證和安全的措施)和賣家的信譽(包括誠實,能力和商譽)。
      Huston(2002)設立了 一個美國鑄幣局在網絡市場拍賣數據的計量經濟模型, 結果表明:質量優的鑄幣比質量差的鑄幣不易銷售,表明電子商務市場中“檸檬” 現象。Ba和帕夫洛Pavlou(2002)發現,買方的信任度會受到電商企業聲譽水平 的影響,與此同時這一程度又會給賣家產生外溢作用,使其收益增加。Bajari、 霍爾塔奇蘇Hortacsu和Lucking-Reily(2003)也證實商家的信譽程度和經濟收益 有一定的相關性,賣家的高收益可由其信譽溢價產生。Sulin、Whinston和 Zhang(2003)則認為網站特性(隱私程度、安全水平、網站設計等)和消費者特 征(消費者的互聯網體驗、人口因素等等)。Houser和伍德斯Wooders (2006)研 究了在線信用制度在網絡“檸檬”環境下,銷售價格會收到交易主體間信用行為的 影響。
      二、國內研究文獻綜述
      國內也有基于非對稱信息理論來研究電子商務的信用問題,最早進行這一研 究的是著名電子商務專家李琪教授(2001),他關于電子商務的質量問題的基于單 維度在線交易中的“檸檬”現象進行的討論,指出網絡環境中擴大的適用范圍和對 象的交易加劇了數字產品和服務的“檸檬問題”。此后涌現出一大批學者,對電子 商務中“檸檬”問題的信用機制展開研究,李莉、楊文勝、謝陽群(2004)從與信用 機制有關的控制論角度研究網絡不完善的“檸檬”問題的風險控制措施。根來龍之 (2007)對日本電子商務企業實施網絡信任機制進行分析以尋求方法減少“檸檬”問 題的產生。孔棟(2008)構筑了基于第三方認證的視角下的灰色關聯模型(即將定 性分析與定量分析結合構建的模型),提出了評價電子商務商家信程度的評價指 標及體系,貢獻于電商檸檬問題的緩解。潘勇(2010)改進及拓寬了 Akerlof經典 模型,在網絡“檸檬”現象下,設置消費者偏好研究其對消費者在網絡購物時的影 響,發現在網絡市場中其“檸檬”問題的表現及其對消費者的影響與實物市場的特 性截然不同。并通過計量經濟學模型,對信用評價機制在消除"檸檬"現象時的作 用做出了實證分析。
      張新愛,宗成華,張志紅(20⑵則利用Molhol(1997)的信息傳遞模型中的激 勵相容約束條件小,通過QSIM對電商賣家的信用行為進行分析,得出在懲罰體 系下,賣方將以守信的行為獲得利益最大化。同時信用低的賣方因無利可圖將自 動退出交易網絡。信用已成為同質商品的差異性表現,賣方的高信用評級的優勢 在于使商品P (即相對價格)變得更高。
      三、現有研究成果的簡要評述
      通過上述文獻回顧,我們可以看到,國外學者的網絡“檸檬”的研究側重于實 證分析和案例研究。研究很少體現網絡市場上“檸檬”問題的形成機制和理論根 源,更多的專注于網絡“檸檬”環境下的企業聲譽作為一種機制可抵消逆向選擇問 題的影響。因而,有關電子商務檸檬市場問題的文獻很少發表于主流經濟學雜志。 但國內學者大多停留在對一般原則的一般性分析上,而不是在量化分析和本土研 究,因此已有的研究成果在實踐中的指導作用也相對落后。
      2.1.2基于交易成本理論對電子商務信用的研究
      一、國外研究文獻綜述
      科斯最早提出交易成本理論,威廉姆森在其基礎上發展成交易成本經濟學, 研究規制結構的特征與發生在其中的交易性質之間的關系,現為組織經濟學的核 心理論。經濟學家楊小凱在前人研究的基礎上將交易成本分為外生交易成本 (Exogenous Transaction Costs)和內生交易成本(Endogenous Transaction Costs)□外 生交易成本的問題主要集中于技術層面,而內生交易成本是在制度層面上體現出 來。Gary L . Frazier, Saul Klein 和 Victor J.Roth(1990)建立起交易成本分析模型, 該模型被用來解釋企業的國際營銷渠道整合問題。
      交易成本理論應用于電子商務信用機制的研究文獻不多,Troy J.Strdaer和 Mihcael J.Shaw (1997)發現傳統市場和電子商務市場間的交易成本具有明顯差 別,分析表明,與傳統市場相比,電子商務市場大大節省消費者的交易成本,但 信用問題依舊揮之不去。基于交易成本經濟學Yuanyou Yu和Thompson S.H.Teo (2005)構建了一個模型,該模型用來解釋消費者的網上購物行為,通過實證分 析表明,交易成本取決于消費者在網上購物感知到的網上商店的可靠性,購物和 購買頻率的不確定性,并影響交易者消費意愿。為提高消費者網上購買意愿,賣 方在降低消費者交易成本的過程中便產生了產生信用危機。
      1張新愛,宗成華,張志紅.基于QSIM方法的C2C信用行為研究卩].電子商務,2012(1).
      隨著經濟生產數量模型(EPQ)的逐步應用。Liao(2000)在EPQ框架下分 析了損耗性商品的信用支付模型,提出了銷售商最優采購周期算法®oChung(2003) 在EPQ框架基礎上,基于消費者需求的補貨速度和電子商務信用支付模型速度 框架的研究指出網絡商家的補貨速度及消費者的消費水平對電商信用機制有一 定影響。Huang(2007)將生廠商給零售商信用及零售商傳遞信用給消費者這兩級 商務信用機制納入EPQ框架中。
      二、 國內研究文獻綜述
      國內部分學者也基于成本交易研究了電子商務的信用機制,但相關文獻不 多。胡培(2006)從交易成本建模視角,解釋了消費者網上購物的幾種典型產品 的驗收,發現消費者很大程度上通過這類商品在電子平臺中顯示的成本決定其購 買需求。張華(2007)利用交易成本理論建立了消費者網上購物意向的模型,來 評估國內消費者網上購物行為,利用SPSS回歸計算后的結果發現,網絡購物程 度與買方感受呈正相關,與其交易成本呈負相關關系
      三、 對現有成果的簡要評述
      國內外基于交易成本理論研究電子商務的文獻不多,很少有相關文獻提到電 子商務的信用機制問題,大多集中于網絡貿易與傳統貿易的成本差異,僅有少量 的文獻提及了信用機制的不健全會導致網絡貿易成本的增加。
      2.1.3基于博弈論對電子商務信用機制的研究
      一、國外研究文獻綜述
      Fung和Lee (1999)從全局角度出發,提出交易者在初始階段只有經過信息 的收集和權衡建立起信任后,才開始第一筆交易。后續的交易都會延續上一次交 易,但一旦出現失信行為該交易則趨于終止。Deelmann (2002)更關注的是如何 形成信任,認為可通過一些參數來建立信任,早期交易因素可以影響后期交易的 信用。
      Tuomas Sandholm,Sviatoslav Braynov(2002)探討了電子商務模式下信任對于 市場效率及雙邊合同的影響。他們在博弈論的基礎上通過加入代理合同對談判中 的信用問題進行多次博弈,結果表明:如果買賣雙方的信任相等,則社會福利、
      ® Liao H C, Tsai C H, Chao T S. An inventory model with deteriorating items under inflation when a delay in payment is permissible[J], International Journal of Production Economicss2000,63(2)pp: 207-214. 
      雙邊貿易金額、以及代理人的效用函數都會達到最大化。
      二、 國內研究文獻綜述
      國內大部分學者基于博弈論的視角硏究網絡貿易的信用問題,曾勇,徐茂衛 (2004)在博弈論的基礎上分析了電子商務買賣雙方在完全信息下的靜態博弈以 及動態博弈下只有雙方信任才能實現自身效用的最大化。王曉燕(2005)運用進化 的博弈模型來分析C2C市場上信用機制問題,表明信用的互動關系并不僅僅是 直接,可以通過在電子商務中留下痕跡將信號及經驗施予其他人,并與他人的多 次博弈過程中不斷修正自身冇為。曲坍,張群(2006)運用博弈論在完全信息的條 件下建立靜態博弈模型和動態博弈模型,將自律機制、他律機制、法律機制等不 同信用機制置于統一的博弈框架下進行分析。
      張仙鋒(2006)在Mcknight等人的研究理論背景下基于TRA、TPB和ETC 等模型對信任系統進行研究,構建出有關于信任的基本框架。同時,參考網上信 任生成的DTR模型、周期說以及因素說,建立了產生電商消費者信任機理的模 型。程廣平(2006)分析了虛擬市場的業務活動和網上消費行為特征,建立影響網 絡消費的因素模型,結合經濟學的角度,論述了利用博弈論的中小型企業的信用 形式,分析小型和中型電子商務企業在交易中不同位置的外部機制及其形成虛擬 市場的信用機理。
      班小佼,江文,史航(2008)從電子商務主體角度出發建立相應的博弈論模型 計算得出買賣雙方都守信時達到該模型的均衡解,并提出建立有效征信體系的方 法。李征(2008)基于ESS均衡建立了一種新的有關動態博弈理論的電子商務信任 模型,并利用Matlab7.1編程進行仿真實驗從而發現信用機制不健全是導致電子 商務不誠信行為頻發的原因。彭旭輝(2012)基于博弈理論的視角研究了完全無約 束狀態和有社會成本約束及懲罰機制狀態的電子商務交易的信用機制,得出信用 對于電子商務交易至關重要,實行一定的懲處機制能夠有效降低交易雙方的成 本。
      三、 對現有成果的簡要評價
      國外學者在博弈論的視域下分析網絡信用機制的文獻不多,僅僅基于理論的 層面分析網絡信用機制,國內大部分學者基于博弈論的理論基礎對網絡的信用問 題做了大量實證分析,利用各種仿真模型加以闡述。
      2.1.4其他相關電子商務信用機制研究的文獻
      David Gefena,Detmar W. Straub(2004)認為在缺乏人際溝通和一次性交換的 網絡貿易中,通過建立信任模式能夠有效提高在線交易的效率。Gefen和 Straub(2004)指出在存在電子商務信任機制的前提下,交易的一方不會利用其信 息優勢而破壞與對方的交易o Dellarocas(2003)認為在電商交易中其信用機制起到 明顯的導向作用,通過相關部門監管來促進網上交易并控制交易風險是高成本和 低效率的。Eric K, Clemons(2007)以buy SAFE為例運用實證研究了第三方評級 系統,表明buy SAFE提供的證明有益于減少電子商務中交易雙方信息不對稱的 問題。
      國外許多學者從電子商務信用風險評價方法和模型研究方法上探討電子商 務信用問題。Gefen(2000)年指出電子商務中有關信用的留痕信息具有信號作用。 Jarvenpaa(2000)從評級的視角證實了第三方信用圖章的設立有利于建立消費信 用,并用實驗經濟學的方法探索B2C網站信用圖章的效用問題。Resnick(2001) 基于Ebay信用系統的角度分析電子商務信用關系的復雜性。Dahui li(2002)運用 模擬系統對拍賣市場中個人信用分值的分布規律進行探討。N. Mezzetti(2003) 從電商的角度分析信任,建議建立第三方信任服務提供商(trust service providers, TSP)O
      國內大部分學者僅僅對電子商務信用機制做了簡要的分析,如魏明俠(2005) 認為構成電子商務信用的兩個重要的維度是安全和隱私。陳波,莫再峰(2006)引 入信用擴散和信用擴散場的構思用以研究MAS的信用機制。郭永輝,錢省三, 馮媛(2006)構建了與理性主體的期望價值(V)和理性主體對其他參與人的信任度 (P)有關的信用模型,提出要注重信用建設。
      2.2基于主體Agent (多主體)的計算經濟學研究
      2.2.1 CAS理論闡述
      Swarm是建立在復雜自適應系統下的一種仿真工具,復雜適應系統(Complex Adaptive System, CAS)理論最初由美國計算機科學家Holland于1994年在圣塔 菲研究所提出①。在CAS理論中系統內部的成員都具有自主性,能夠與各主體及
      ©參考黃春萍、曾珍秀編的《著企業系統演化一基于CAS理論的建模與仿真》,北京交通大學出版社。 其所處環境交流,從中不斷學習并積累經驗,完善自身的結構和行動方式。相較 傳統的研究理論,復雜自適應系統可以從多個層次研究系統性的、非均衡、非線 性以及動態的演化過程,其可以從微觀及宏觀兩個視角共同研究復雜系統的變化 過程。在微觀上其主要強調個主體之間通過不斷的相關影響、互相學習的過程從 而積累一定的社會經驗,參與到其在下一次的行為過程中。他通過主體間行為的 刺激反應到相互行為的過程中,微觀主體根據自身的適應能力來調整自身行為, 這一過程就被稱作自適應過程。在宏觀上主體與宏觀外部環境也可發生相應的互 動關系,通過外部環境對主體的影響,主體可調節自身行為以適應外部環境,在 這種宏微觀研究相結合體系下,通過自適應系統的不斷調整,行為主體將發生動 態演化的行為,表現出適應性。
      CAS理論中的主體(adaptiveagent)是指具有適應復雜系統性能的成員。各主 體能夠通過持續的交互作用不斷學習并積累經驗,推動系統的演化和發展。在整 個宏觀系統的演化中系統會出現新的層次、新的行為并不斷累積經驗,出現更大 的行為主體,都是通過自適應系統呈現出來的。由此可見,從個體行為規律中我 們可以感知到個體行為的發展演化以及整個宏觀環境的變化,這就是CAS理論 的研究的核心 適應性形成復雜性。
      2.2.2基于主體Agent的計算經濟學闡述
      基于主體的計算經濟學(Agent — BasedeomputationalEeonomies,簡稱ACE)是 在認知科學、進化經濟學和計算機技術發展的基礎上產生的,是目前西方經濟學 研究的最新進展①。EPstein和Axtell(1996)把它看成是一門生成的科學:自下而 上的產生一個經濟系統,相較于傳統經濟學通過觀察分析、設立模型、比較研究 的方式,ACE更注重于系統內部的發展和演變過程,因此相對于傳統經濟學較 為宏觀的分析研究,ACE是一種從微觀的變化影響宏觀發展的一種研究方法。 20世紀中期以來,隨著博弈論、演化論、互動理論的發展,傳統的經濟學越來 越難以解釋由于動態變化所引起的經濟學現象,而多主體構建的復雜自適應系統 的出現正好為解釋該類現象做好了準備。Tesfatsion教授將ACE定義為:基于主 體計算經濟學把經濟模型化成由一系列相互作用主體構成的進化系統,通過建立
      :t李慶敏.基于Swarm仿真的外商直接投資與我國產業集群互動分析[D].浙江大學碩上論文,2011:7 智能模型進行模擬實驗來研究各種復雜的經濟現象丁。Charlotte (2004)認為經 濟系統的復雜性使得計算機仿真方法應運而生。Lane (1993)研究發現ACE是 一種通過觀察微觀主體的交互作用,并通過其不斷的學習并積累經驗的過程,來 反映其中微觀演化來表現宏觀“涌現”的現象,是一種自下而上的微觀到宏觀的 研究方法。Arifovic and Karaivanov (2010)認為ACE通過這種從微觀到宏觀的 解釋方法很好的解釋了經濟學中的復雜自適應問題,對微觀和宏觀的相關性,經 濟系統的復雜性和經濟體制的演變進行了很好的解釋。
      2.2.3 Swarm仿真簡述及其在經濟領域的運用
      —、Swarm仿真簡介
      Swarm是一組軟件庫的集合,其模擬的基本單位是個體,通過反應一系列相 互交互的獨立個體進行復雜系統環境的研究,比如在經濟學系統的模擬中,個體 可以是消費者、公司、股票持有者或者銀行機構。在Swarm仿真平臺中只要設 定相應的主體就可以進行復雜系統的模擬。它是一個高效率的軟件實驗平臺,為 專業領域的研究者提供了一個軟件實驗環境。其核心是提供一個面向類的體系, 研究仿真中相互作用的各主體的交互行為。在Swarm模型中一個個個體通過產 生自身的反應而把其影響帶入到整個系統中,即通過個體產生的行為影響自身、 其他個體及整個環境。
      Swarm的發展過程:Swarm最早是由桑塔費研究所開發的,其后在1995年 該研究所發布了 Swarm的beta版,但其只能在UNIX操作系統下運行。1998年, 其又設計出了能夠在Windows中運行的版本。于是,Swarm的開發語言變成了 Objective-Co直到1999年,Swarm升級版被推出,JAVA.語言系統成了 Swarm 的主流,使得愈來愈多的非專業人士可以運用Swarm模擬分析所研究的問題。 后來推出的版本也可以在多個系統下進行操作,于是Swarm就被廣泛運用于各 個領域的研究。
      二、Swarm在經濟學領域的運用
      霍蘭(1987)將經濟系統的Swarm研究稱為“適應性的非線性網絡”,主要 表現為:1、經濟系統中存在多層級的組織,如個人、家庭、企業、國家、一體 化組織等,這些組織間都能夠產生交互關系。2、這些主體間的交互行為導致了
      ① L.Tesfatsion.Introduction to the special issue on agent-based computational economies卩].JoumalofEconomic Dynamics and Control,2001 s(25):281 -293.
      一系列經濟事件的發展和演化。3、在該系統中,主體之間不存在相互控制的關 系,其交互行為完全是個體的自助行為。4、經濟系統中的主體具有適應性和創 造力,從而使的主體在交互過程中不斷枳累學習經驗并改正錯誤,從而更適應環 境變化。5、由于經濟系統用的動態性,從而可以運用動態非均衡演變體系加以 研究,而Swarm反應的正是這種動態演化的過程。
      基于此國內許多學者紛紛利用Swarm模型對經濟系統加以研究。在金融方 面的運用:陳學彬、李翰、朱曄(2003)基于CAS理論,用計算機模擬銀行所 有者與經營者的各自屬性,在利潤分配過程中,以自身效用最大化為原則觀察不 同激勵約束下的均衡結果oStinger基于Agent對紐約證券交易所的數據進行了研 究提出隨機競標模型。Alessandro Cappellini (2007)運用Swarm研究了股票市 場的股民行為,反應了股票市場上不同人群對股市信心的變化情況。
      在博弈理論上的運用:基于Swarm仿真平臺在博弈論中的研究較為廣泛,鄧 宏鐘、王軍民、譚躍進(2001)運用Swarm驗證了博弈論中的一般均衡情況。 王文舉、楊思磊(2003)研究了 CAS與博弈論,發現兩者存在一定關系。褚曉 琳(2003)用動態仿真研究的方法研究了 Bertrand模型及其拓展模型。劉穎、陳禹 (2004)利用Swarm平臺構筑了多主體參與的博弈模型,分析傳染病暴發流行 及受控的情況。由于Swarm模型在博弈論中的運用較為廣泛,且本文通過博弈 論來設立模型分析跨境電子商務的信用優化問題,因此,從上述理論依據上我們 可以得出本文通過Swarm模型來建模有一定的合理性。同時,在跨境電子商務 信用領域很難用傳統的計量經濟學方式來研究,更難用量化分析方式來研究該問 題,而Swam正是基于復雜自適應系統理論來構架模型,其是一種自下而上的建 模方式,通過設定交易雙方的交易行為來反應其信用的變化過程,是動態的、交 互的過程。
      3跨境電子商務的現狀分析
      3.1我國跨境電子商務及支付交易現狀
      3.1.1跨境電子商務增速迅猛
      2013年在全球經濟增長平緩的背景下,我國外貿出口增速逐漸趨緩,但跨 境電子商務出現強勁發展勢頭,有研究結果表示,美英德澳巴五大跨境電子商務 銷售市場對中國商品的網購需求達到107億美元,預計到2018年將達到228億 美元。近幾年來我國跨境電子商務的發展呈現強勢狀態,2011年跨境電子商務 交易總額達1.74萬億美元,到2012年其網上交易額達2.3萬億元,較2011年相 比,同比增長32.0%,但與傳統市場上出口的貿易金額相比,跨進電子商務的貿 易出口額仍占比較低比例,僅為全年出口貿易的9.6%0截止2013年中國跨境電 子商務出口業務的總體交易額超過3萬億元,與2011年、2012年相比其占貿易 出口額的比例有較大的增長幅度,雖然目前國內跨進電子商務占貿易出口比仍處 于較低階段,但其已由2011的7%的占比夸大到2013的15%的占比,同比增速 夸大了 100%,說明跨境電子商務正在不斷崛起。據國家商務部統計預測,中國 跨境電商交易額處于迅猛發展態勢,其占外貿比重將會越來越大,預計到2016 年跨境電子商務占外貿比例將達到1&5%,其交易規模達6.5萬億元。①如圖3.1 所示:
       
       
      圖3.1 2008-2016年中國外貿與跨境電商市場規模情況
      ①資料來源:國家商務部統計及預測數據
      http://www.trueland.net/IndustryNews/kjdsst.shtml
      3.1.2跨境電子商務消費群體崛起
      在2013年中國跨境在線購物的用戶主要集中在高學歷、高職位、高收入人 群,年齡層面普遍偏向于年輕化,且絕大部分來自于一線城市;跨境網購表現出 高頻高消費特征,并且對化妝品、日常護理用品、母嬰用品以及奢侈品等消費物 品表現出高需求態勢;并且這一群體的消費需求正日益加大,對海外網逃產品的 品質也更為注重。在2013年,我國跨境網購用戶中較多的用戶數主要集中于 25-35歲之間,其比例超過60%。
      調查數據顯示,2013年中國跨境網購用戶年齡在19至35歲之間的占比 超過80%,年輕化趨勢明顯,尤其是25至30歲之間的用戶數,其比例高達 39.8%;其次為31至35歲,占比25.5%„相比于境內網購用戶數,我們發現跨 境網購用戶的集中度較為明顯,其中集中在25-35歲之間用戶占比為65.4%,介 于25-30歲的用戶占比為39.8%;在另一方面,用戶的水平整體年輕化,年齡 小于35歲的用戶80%以上選擇跨境在線購物模式。如下圖所示:
      ⑹3年中國跨境電子商務■用戶年齡分布情況
       
      圖2013年中國跨境電子商務用戶年齡分布©
      3.1.3跨境電子商務支付將成新盈利點
      “2012年全球支付報告”顯示,2011年全球電子支付交易金額為1.4萬億 美元,到2012年全球電子支付交易額將達2.1萬億美元,其交易金額為2011年 的1.5倍。跨進電子商務巨大的發展潛力以及可觀的利潤空間已使全球對其產生 了濃厚的興趣。據相關機構的數據統計,從2009年以來我國跨境電子商務及第 三方支付系統的建立使得國內在各細分市場的占比逐步縮小,其中的航空、電信
      圖表數據來源于《佩升前研調研數據2013» 等領域由2012年的67.9%下降為2013年的53.2%,預計到2014年這一比例將 下降為48%。同時,與主要的電子商務平臺積極布局在教育中的應用,公共事業 繳費,保險,股票,基金和其他金融產品,與國內的電子商務支付模式將逐漸穩 定。跨境電子商務中的第三方支付體系不但為企業提供了便捷的網上支付途徑, 又發揮了信用中介的作用,降低了國內企業進入國際市場的信用風險,極大地推 動了我國貿易國際化進程。第三方支付的國際化已成為占領未來消費者市場的先 決條件。目前國內的部分第三方支付機構開始了國際化進程,如支付寶形成了“哥 倫布計劃”。隨著跨境電子商務和非金融機構支估業務的發展,相關機構拓寬跨 境支付業務的需求日益增強。2012年,支付寶為我國跨境電子商務第三方支付 份額占比最大的支付平臺,其總額僅為9億美元,占我國跨境電子商務總交易額 的5%,而美國PayPal等境外支付公司壟斷了數百億美元規模的跨境支付,這也 表明我國跨境支付將成為新的著力點。
      3.2我國跨境電子商務發展進程
      3.2.1我國跨境電子商務發展形式
      近年來,跨境電子商務逐漸興起。首先,以阿里巴巴、敦煌網為代表的B2B 模式經歷相應的發展后,現階段,一大批外貿B2C模式真在不斷崛起。在B2C 模式下的外貿企業將中國產品銷往全球市場,節省中間貿易環節,促進柳方式 的轉變,促進對外貿易轉型升級。商務部發布的2012-2013年度《中國電子商務 發展報告》顯示,2012年我國外貿電商交易規模達到41.6%的增長率,其表現趨 于穩定,表明了中國對外貿易在全球市場廣闊的發展空間。這說明越來越多的中 小企業正在運用電商平臺發展進出口業務,從而傳統外貿環境不利的情況下實現 突破。在跨境電子商務中紡織服裝業產品的種類覆蓋全產業鏈,其在電子商務領 域中有極大的比例。自2008年以來,網絡銷售和購物成為了各行各業攫取利潤 的又一法寶。據統計2012年,我國進出口貿易總額達到38667.6億美元,僅次 于美國,其中我國跨境電子商務交易額已經超過2萬億元,主要通過B2B模式 實現,B2C年交易額僅占全部交易額的7.5%,約為150億美元,其比例雖然較 小,但增長迅猛。由支付寶2012發布的“海淘”數據顯示,2012年通過跨境電 商“海淘”支付的交易數額同比增長117%,而國內網購增速僅為64.7%,遠高 
      于國內網購增速。同時目前我國跨境電子商務平臺已有5000多家,發展迅速, 其交易模式也逐漸趨于完善。
      3.2.2跨境電子商務的全方位試點建設
      2013年國家發改委、海關總署共同建設國家跨境貿易電子商務的服務試點, 全方位建設跨境電子商務貿易港,其中在鄭州、上海、重慶、杭州和寧波5個城 市設立跨境電子商務貿易試點,試點城市將充分發揮帶頭作用,依靠電子口岸的 建設以及跨境電子商務平臺存在的優勢,有利于跨境電子商務企業與貿易口岸相 關部門形成業務協同與數據共享優勢,解決跨境電子商務所面臨的機制體系瓶頸 的約束問題。推動跨境電子商務試點工作,一方面推動了我國外貿進出口的增長 力度,另一方面也為促進我國的第三產業服務業的發展起了積極連帶作用,形成 貿易創新優勢。通過建設試點外貿電子商務的工作,我國可以在促進該產業發展 的同時總結與其相關的通關、結匯和退稅等方面的管理體系及標準,為跨境電子 商務的良序發展創造條件。從當前跨境電子商務的貿易形勢分析,其發展明顯帶 動了兩大細分市場,即電子交易產業和跨境電子商務平臺運營商。由于跨境電子 商務的體系的支撐,網絡認證、電子支付、物流運輸、標準規范、信用體系等都 從跨境電子商務的發展中獲得的利益。對于跨境電子商務平臺運營商來說,如阿 里巴巴、亞馬遜、敦煌網、ebay等一系列跨境電商平臺都從跨境電子商務貿易 中分的極為可觀的利潤。根據數據統計,當前我國跨境電子商務的發展水平僅為 10%左右,這表明這行業還存在極為可觀的利潤空間。據艾瑞咨詢預測,在將來 的國際貿易交易中我國跨境電子商務的總體規模增速將超過30%,表明跨境電子 商務貿易還有巨大發展空間。
      2011年,我國批準了跨境電子商務在鄭州市作為國家示范城市。全年跨進 電子商務實現800億元的年交易額,規模以上企業跨境電子商務應用達到75% 的覆蓋率,網絡零售額占零售總額社會消費品3%。2013年5月,鄭州在國家 組織的示范城市電子商務試點工作中,申報了 6個有關跨境貿易電子商務服務試 點的項目,總投資超過1.7億元。并且在2013年,鄭州跨境電子商務項目推進 信息化平臺優先上線運營,開展進出口雙向流程交易。鄭州在推行跨境電子商務 的過程中,將阿里巴巴、天貓國際站、菜鳥物流、德國DHL、泰國王權免稅項 目等引入鄭州,這不僅產生了產業集聚效應,而且對本地跨境電子商務的發展起 到了明顯的帶動效益。
      義烏的發展,也印證了跨境電子商務將成為新興的產業模式,成為跨境貿 易的發展方向。義烏跨境電子商務的發展令人瞠目結舌,2013年義烏零售跨境 電子商務首次突破100億元。據統計數據顯示,2013年義烏全年的跨境電子商 務交易額累計達到106億元,為2012年交易額的2.1倍,創歷史新高,跨境電 子商務零售已成為義烏傳統貿易的一支新興力量,約占貿易總額的10%。以B2C 模式的速賣通為例,2013年義烏的阿里巴巴全球速賣通商家跨境成交額累計約 為50億元,平均每月成交額為4億元,同比增長率超過400%,進一步表明義烏 在跨境電子商務上的強大發展潛力。此外,義烏網商、阿里巴巴、敦煌網、亞馬 遜ebay等電商企業紛紛入駐義烏,為義烏跨境電子商務的發展提供強有力的支 撐。綜合以上優勢,義烏發展跨進電子商務將進入了一個鼎盛新時代,即“電子 商務2.0”時代。
      3.3跨境電子商務的特征
      跨境電子商務是基于網絡興盛起來的,由于網絡空間擁有其自身的獨特價值 標準以及行為模式,從而使得跨境電子商務與傳統國際貿易相比呈現出以下特 征:
      3.3.1跨進電子商務的匿名性
      由于跨境電子商務的全球性及非中心化,在電子商務平臺上交易的消費者往 往不顯示自己的地理位置及真實身份,因此網絡上的賣方可以選擇多種身份進行 交易。在網絡交易中,這種匿名性導致了交易主體信息和權利的不對稱,交易主 體可以盡可能多的從網絡市場獲得利益,而所承擔的責任卻可以非常小,甚至能 夠逃避責任,從而加大了消費者的交易成本,同時也使得大多數生產者產生欺詐 行為。網絡的匿名性使得稅務機關無法了解網絡賣家的具體情況,無法對其征稅, 更不可能審計核實其稅務情況。以阿里巴巴國際站為例,阿里巴巴是目前中國最 熱的跨境電子商務交易平臺,允許國內及國外的買賣雙方進行跨境交易,來自全 球200多個國家和地區的3000多萬中小企業,每天都會在阿里巴巴國際站平臺 上進行交易。但是阿里巴巴國際站的大多數商家都沒有向稅務機關報告營業所 得,大量存在逃稅現象,電子商務的匿名性惡化了逃避稅現象。
      3.3.2跨境電子商務的全球性
      跨境電子商務是隨著網絡交易的進程而不斷發展壯大的,由于網絡本身是一 個沒有門檻的媒介體,所以其具有全球性和非中心化的特性。與傳統的交易方式 相比,跨境電子商務的交易模式不設邊界,因此不會受到傳統貿易的地理等客觀 因素的阻礙。也就是說不同國家不同地區的互聯網用戶都可自在網絡市場上提供 高附加值產品及服務。跨境電子商務的全球性使得生產者和消費者都可以最大程 度的共享信息,但與此同用時買賣雙方也必須承擔因政治、文化、法律等不同而 產生的風險。并且在互聯網上進行跨國界的交易使得相關政府很難征收稅收,正 如美國財政部指出的,對跨境電子商務進行課稅困難重重,由于跨境電子商務企 業的分布廣泛性和非集中性,電子商務企業容易隱瞞自己的身份和位置,給政府 對跨越國界的在線交易行使稅收管轄權提出了一乍巨大的挑戰。
      3.3.3跨境電子商務的即時性
      網絡市場是一個虛擬的市場,其不存在相應的距離成本及交付成本,并且網 絡的傳輸具有快捷性,能夠即發即收,省去了傳統市場上由于地理和傳輸引發的 交易成本。傳統交易模式中,信息交流方式總存在發送與接受的不便利性。但在 電子商務中的信息交流,打破了傳統的時空隔絕,使得信息交流更加及時有效, 無論時空距離的遠近,發送信息方與接收信息方總是接近同時進行。但這一即時 性也加大了跨境電子商務的信用風險,有些詐騙商家就是利用這一特性給消費者 發送所謂的“釣魚網站”,通過裝飾及仿照支付寶主頁而引誘消費者進入消費。 由于跨境電子商務的即時性使得消費者不需過多的時間和精力去研究網站的真 實性,于是就會有許多消費者陷入到詐騙分子的圈套中,從而使其在今后消費上 對電子商務心有芥蒂,產生惡性循環。同時電子商務交易的即時性也會使得交易 活動產生隨意性,減弱了交易主體間的退岀機制,從而交易主體更加肆無忌憚的 流竄與網絡市場的交易中。
      4跨境電子商務信用的涵義及理論分析
      跨境電子商務是一種虛擬的、開放的網絡貿易形式,由于網絡的匿名性、虛 擬性極容易產生交易主體雙方的信用行為的不確定性,在某種程度上阻礙了電子 商務的發展。據《2012年中國網絡購物安全報告》指出,2012年約1億的中國 在線消費者受到來自網絡的詐騙信息,損失金額高達140億元;相關機構的研究 也顯示,80%有能力進行網購的消費者出于信用安全方面的考慮不選擇進行網上 消費。信用問題不僅在國內電子商務中凸顯,在跨境電子商務中更是決定其發展 的重要風向標,同時國內電子商務信用的危機也在一定程度上影響跨境電子商 務。
      4.1跨境電子商務信用的含義
      自2002年行為經濟學家丹尼斯卡尼曼獲得經濟學諾貝爾獎后,行為經濟學 逐漸發展,并用來解釋現實中的諸多經濟問題,信用正是其中一方面。信用是由 市場產生的,信用的好壞能夠間接促進或制約經濟社會的發展。而跨境電子商務 這一虛擬市場上信用也對該市場的良好運行發揮著重大作用。然而對于跨境電子 商務信用機制的建立,不能單方面的依靠人類的自覺行為來實現,而是應該建立 對多方交易主體的行為約束和相應體系的建立和完善上。電子商務信用在保障交 易主體的經濟利益和社會信譽上都存在一定的作用,有了信用的評價和約束,交 易主體可以更好的開展交易,反之交易雙方的權利將難以得到保障,其在未來的 盈利上將付出更大的代價,對其貿易的發展也會帶來一定的桎梏,最終導致企業 失信于人,破壞企業的良性經營和發展。
      據相關部門調查,我國的跨進電子商務正在不斷發展壯大,在對外貿易中起 著重要作用。但在快速增長的跨境電子商務中信用問題逐漸凸出,交易主體間的 欺詐行為、哄抬交易價格、出售劣質仿冒品、不按期交貨、侵犯消費者合法權益 等現象時有發生,在交易主體信用問題中表現最為明顯的還是企業對消費者的信 用欺詐問題,這不僅嚴重影響了消費者的合法權益,同時也減弱了跨境電子商務 的在線交易的效率,阻礙了跨境電子商務的良序發展。
      4.2跨境電子商務信用的一般理論分析
      4.2.1基于信息不對稱理論分析
      信息不對稱理論是指在市場經濟活動中,由于交易主體無法了解到對方的所 有信息而形成的交易主體間信息存在差異的現象;充分掌握對方信息的交易主體 往往處于比較優勢地位,反之,缺乏信息者往往處于比較劣勢地位。該理論認為: 在市場交易中往往賣方較買方了解更多的交易信息,于是賣方可以從向買方傳遞 可靠信息中獲得市場收益,而買方則會想方設法獲得市場信號,以彌補自身在信 息不對稱上的不利地位,這也在一定程度上加大了買方在交易中的成本。1970 年,阿克洛夫在《次品問題》中以檸檬市場作比,他將設定的對象放置于二手車 市場中,他認為在這一市場中存在只有兩種品質的汽車:即好車與次車。而對二 手車市場上的汽車由于買方無法知曉該車的性能以及實際的功效,而賣方則對二 手車的實際情況較為了解,這就形成了信息的不對稱現象:買賣雙方信息存在差 異。由于好車和次車在二手車市場上銷售價格相近,于是,格雷欣法則表示了次 車傾向于將好車驅逐出市場。
      斯賓塞經過長期的研究發現,勞動力市場中普遍存在著信息非對稱現象,主 要表現在招聘人員與勞動者的信息不對稱,為了受聘于一個較為理想的企業,應 聘人員常常挖空心思從外在表現及畢業證書上包裝自己,這使得本身信息相對匱 乏的用人單位難以辨別其中的良莠。于此,斯賓塞提出了“獲得成本”概念,他的 研究認為招聘者會選擇更高學歷的應聘者,因此高學歷使得應聘者能夠更多的得 到招聘企業的信任。在現實生活中當行為主體無法直接了當的了解其所需產品或 人才的性質是,“信號法”提供了一定的作用。例如舉債經營傳達出來的一個信 號是:公司對未來發展有所規劃,并希望得到更高收益。在跨境電子商務的信用 問題研究上也存在信號現象,在未形成良好的信用留痕機制前,由于網絡的虛擬 性使得交易雙方的信息是非對稱的,交易主體由于各自存在趨利性,都會選擇有 利于自身的一面,因此在此種交易行為下,交易雙方更容易選擇背叛行為,而當 在跨境電子商務中建立起較為完善的買賣雙方留痕機制,是買賣雙方之前的交易 情況都可以有一定清晰的認知,這樣就相當于Spence在勞動力市場中所體現出 的“信號”,這種留痕給予了買賣雙方選擇交易對象的信號,交易主體會更加傾 向于信用記錄、交易行為較好的主體進行交易。
      從以上對于跨境電子商務的信號分析,我們可以看出電子商務市場上未形 成信息不對稱而導致的檸檬問題。經濟學家分析這一現象主要是由于電子商務平 臺中價格信號的影響,即如Spence在勞動市場上研究的成本信號具有相似的效 應。在跨境電子商務中所顯示的產品價格是顯性的,但其背后所隱含的是更為重 要的隱性價值一一品質,在電商平臺上相同價格當品質不同的商品其實際價值是 不同的,即意味著商品的實際價格存在差異。所以,在跨境電子商務的交易中消 費主體更講求商品的品質,對商品品質的考察更多的是針對商家信譽的考察。對 此信用成為跨境電子商務的交易中的重要信號。一旦交易一方對對方形成初步的 判斷,交易行為將由初始信任建立為一個持久的信用,從而降低信息不對稱的影 響。根據無名氏定理(Folk Theorem),在跨境電子商務中當交易一方了解掌握了 交易另一方的相關信用行為,交易該方選擇守信的完成了交易,其交易行為會自 動的被交易另一方記住并持續到下一次的交易行為,并不斷產生積極向上交易行 為,交易雙方都會不斷的偏向于選擇守信的行為,這樣不斷反復進行,雙方的信 用將得以優化。
      4.2.2基于交易成本理論分析
      威廉姆森(Oliver Williamson)研究發現交易成本的高低決定了市場運行效 率及資源的優化配置。在跨境電子商務市場中,由于網絡的便利性及快捷性省去 了大部分傳統貿易的成本,提高了網絡商品資源的優化配置程度。同時由于成本 的低廉化易在網絡上形成了特定商品的規模經濟效應。并且由于跨境電子商務存 在留痕機制,能夠減少交易雙方了解彼此情況的一定成本,即電子商務的留痕可 以給網絡交易主體發布相關的產品信號,從而省去了交易主體在傳統市場上進行 交易需要了解交交易信息的成本。在傳統市場,由于交通成本的限制加大了交易 雙方的交易成本,但交易成本會隨著交易雙方距離的拉近而減少,從而交易次數 的增大,導致更高次數的博弈,即出現重復博弈現象。而在跨境電子商務市場上, 由于不產生相應的交易成本,則只要有良好規范的引導,交易主體間更易產生重 復博弈的現象。與此同時,市場范圍的有限性對抑制內生交易費用的增長在一定 程度上起到推進作用。跨境電子商務在很大程度上消除了地理空間的限制,在理 論上使交易主體的市場半徑被無限放大,趨向于完全競爭狀態,但互聯網又存在 一定的信息屏障效應。但通過建立起完善的電子商務信息留痕、信用評價機制就 可以適當的解決這種信息屛蔽效應。從交易成本理論看,跨境電子商務中的交易 主體通過不斷完善留痕作用,從而大大較少了交易雙方獲得信息的成本,這一方 面加強了交易主體的交易的便利性,另一方面也提升了交易雙方的信用程度。交 易一方只有更好的為對方提供商品和服務才能獲得對方的好評,通過不斷積累這 一信用評價,交易雙方的信用值都能不斷積累,完善交易雙方的由于信息不對稱 產生的信息問題,從而大大較少了交易主體的交易成本,形成重復博弈的趨勢, 不斷提升雙方信用。
      4.3跨境電子商務信用的博弈論分析
      4.3.1基于靜態博弈模型分析
      為分析簡便,在分析一次性交易信用模型時,我們先做出如下假設:
      (1)假設市場上只有賣方和買方兩大主體(但實際上網絡市場上有n群企業進行買 賣交易)
      (2)交易雙方在網絡市場上的信息是不完全的,存在最優混合戰略。
      (3)博弈主體并不是完全理性的,他們都追求雙方利益最大化。
      (4)交易雙方可以再網絡商場上自由交易,不受限制。
      在電子貿易平臺上,買賣雙方由于信息的不完全性,在交易過程中,其都有 兩種對策可以選擇,守信或者背信。對此我們做出如下分析:
      (1)當買賣雙方都遵守信用的時候,買方和賣方的收益分別為A、B
      (2)當買賣雙方都不遵守信用的時候,買賣雙方的收益分別為0、0
      (3)當買方遵守信用,賣方不遵守信用的時候,買賣雙方的收益分別為-A*、B*
      (4)當買方不遵守信用,賣方遵守信用的時候,買賣雙方的收益分別為Al -B' (上述設定的字母中,A'>A,B*>B)
      從上述闡述過程中,我們可以得出該交易的博弈矩陣:
      表4.1交易主體的博棄矩陣圖
      賣方
      買方 守信 不守信
      守信 (A,B) (-A*,B*)
      不守信 (A>B') (0,0)
       
      由于交易雙方的策略是隨機選取的,因此雙方進行混合戰略的博弈。假設買 方以Pa的概率選擇遵守信用,則不遵守的概率為1-Pa;賣方以Pb的概率選擇 遵守信用,則不守信的概率為1-Pb。則買賣雙方之間的最優混戰策略為:
      PaA-(1-Pa)A*=PaA,
      PbB-(1-Pb)B,=PbB*
      計算得出的結果為:
      A *
      p = 一 人
      A A + A*-Af
      人亠
      B B + B'-B*
      我們令混戰后雙方的期望效用Ua表示買方的預期收益與給定概率的乘積,UB 表示賣方的預期收益與給定概率的乘積。則我們可以得到Ua(PaPb)=A'Pb, Ub(Pa,Pb)=B*Pb,有這兩個式子我們可以看出當進行一次交易時,當一方對另一方 初始信用程度高的話會使得另一方收益,而基于一次博弈時的交易雙方是非理性 的,且對于市場信息認識不完全,因此在剛開始的一次交易中,由于雙方彼此情 況的未知,買賣雙方極易選擇不遵守信用。
      4.3.2基于動態博弈模型分析
      在網絡市場上,買方不能在選擇所買產品時知道賣方的實際情況,即使賣 方已將貨發送到買方手中,買方也無法立即獲知賣方的信用程度。因此網絡交易 平臺可以看作是一個具備不對稱信息特征的市場。買方雖然看不到買方的實際信 用,但可以通過網絡市場上其他購買者對賣方做出的評價體制形成對賣家信用程 度的主觀信念。這些網絡評價以及阿里巴巴誠信通的網絡信譽指數都可以作為指 標,向購買者發送一定的信號。賣家就可以通過這些信號改變雇主的主觀信念。 
      通常如果賣家的好評率越高,消費者就越覺得賣家信譽度高。在跨境電子商務中, 商家的信用多可以通過與之合作的其他企業的感受來獲得信用值的增強,商家信 譽越好,消費商家對其的信用評價程度就越高,反之亦然。如果賣家預期到自己 的信用能夠使得買家親睞自己的產品,那么買家就會努力提高自己的效用,但如 果賣家覺得自己的信用不能找來買家,那么賣家就會選擇低信用。
      在運用動態重復博弈的模型來分析跨境電子商務信用如何得以優化時,我們 先提出如下假設:
      (1)假設市場上只有賣方和買方兩大主體(但實際上網絡市場上有n群企業進 行買賣交易)
      (2)交易雙方在網絡市場上的信息是不完全的,且交易雙方產生的博弈行為 是隨機的。
      (3)博弈主體并不是完全理性的,他們都追求自身利益的最大化,并根據其 利益來選擇信用行為。
      (4)交易雙方可以再網絡商場上自由交易,不受限制。
      在以上假設的基礎上運用海薩尼的動態博弈模型來構建買賣雙方動態交易 信用框架圖,如下圖所示:
       
       
      圖4.1買賣雙方不完全信息動態博弈樹
       
      在網絡交易市場中,買賣雙方的進行交易過程中只出現兩種行為,一種是選 擇遵守信用,另一種則是不守信用。如果賣方選擇守信用,買方也選擇守信時, 買賣雙方的信用指數都會在下一次交易中累計;如果賣方不遵守本次交易,買方 也不遵守本次交易,那么他們均未參與到本次交易過程中,可假定他們的效益都 為0;如果賣方遵守交易,買方不遵守交易,那么買方的信用評級將下降;如果 賣方不遵守交易,買方遵守交易,那么買方的信用評級將下降。總體上說即交易 一方首先選擇信任或不信任,如果交易一方首先選擇了遵守信用,那么此次交易 累積下來的信用將會帶入下一階段,即交易另一方在下次的博弈中將會選擇信任 對方;如果交易的一方在某次博弈中選擇了欺騙,那該次的欺騙行為也將被記錄 到下一次的博弈中,使得另一方對其產生不信任。在上圖的動態博弈過程中, nature表示先行動選擇,假設剛開始的時候,買方認為賣方能夠守信的概率為a, 則買方認為賣方不能守信的概率為1-a。基于上述的初次行動情況下,買賣雙方 進行第二階段的博弈,信任他人的買方會對個行組合的偏好產生一定的排序,則 
      為(t,r)>(n,R)>(n-p,R+p)>(T,n-p),從該分析我們可以看出買賣雙方都會自己都守信 用的情況下所期望的效用最大。
      假設在一次博弈模型中,交易雙方都守信的情況下,所有人的收益均為(T,T), 一方不守信的情況下,不守信一方的收益將是2T,而守信一方的收益為-T,都 不守信的話雙方的收益均為0。再來計算動態博弈下的情況,在動態博弈下,雙 方的守信行為將延伸到下一輪的博弈中,而只要一方選擇背叛,另一方則以較低 的概率選擇與其交易。如果交易一方本期收益為T,則下一期他將會以p的概率 獲得下期收益,而再下期將會以p?的概率往下進行交易,如此下來交易一方的 期望收益將為E=T+pT+p2T+p3T+p°T+……-(l-pn)T/(l-p),由于p<l,則其結果為 T/(l-p),對比與單次交易的最大收益2T,可得知只要p>0.5,多次博弈后最終的 期望收益值E>2To
      從上述結果的分析中可知,交易雙方只要以0.5以上的概率進行下次交易, 他們就會選擇守信。即只要交易雙方以0.5以上的概率繼續進行博弈,交易雙方 就會選擇“觸發戰略”,為實現自身利益最大化必定選擇守信行為。重復博弈使得 交易雙方更加信任對方,而電子商務模式下的這種留痕機制使得交易雙方在原有 一方信用的基礎上進行了多次重復博弈,從而增進了交易雙方的相互信任。
      但現實生活中,由于互聯網注冊的匿名性,許多交易者可以同時注冊多個賬 號就在一定程度上削弱了這種動態博弈帶來的信用優化。
      5 Swarm建模及其仿真研究
      5.1靜態博弈Swarm仿真
      基于上述靜態博弈模型的分析,建立起相關得一次性信用交易模型,在第四 章收益矩陣的分析中,我們講到由于跨境電子商務的匿名性及信息的不完全性, 交易雙方在交易活動中無法知曉對方的行為,所以對交易的任何一方來說他都可 以選擇兩種決策,要么選擇守信,要么選擇失信,在以下的建模過程中我們假設 買賣雙方對自己交易的既得利益是可知的,但至少有一方不清楚對方的收益情 況。并且信任性的行為為Trust,選擇失信的行為為Untrust,雙方都選擇了信任行 為的收益為TT,雙方選擇失信行為的收益為UU,在建立以下模型的過程中, 將其賦予相應的數值進行變量的設立。假設收益矩陣的收益表示為:
      表5.1交易雙方收益矩陣表
      賣方
      買方 守信 失信
      守信 (3, 3) (-1,5)
      失信 (5, -1) (0,0)
       
      5.1.1程序說明及變量選取
      根據復雜適應系統理論的結構和Swarm仿真建模的思想,在靜態博弈 理論下建立的Swarm仿真模型的結構如下表所示:
      表5.2基于靜態博弈分析信用機制的Swarm仿真模型結構
      定義行為主體信用選擇的類文件:StaticBehave.java
      定義主體信用選擇概率的類文件:StaticNormPossibility.java
      基于靜態博 定義交易行為的類文件:StaticnetTrader.java
      弈分析信用 定義收益矩陣的文件:StaticProfitMatrix.java
      機制的 定義主程序的 Swarm 文件:StaticModelSwann.java
      Swarm仿真 定義觀察者 Swarm 文件:StaticObserverSwann.java
      模型 主程序運行文件StartStatic.java
      SwarmUtils.java
       
       
      在一個Swarm仿真平臺上,主體變量的選擇、類的構建和Model Swarm的 編寫是至關重要的步驟,而ObserverSwarm和StartSimulation主要是將各個文件 運行起來最終以圖表的形式輸出結果。在各種Swarm平臺的編寫程序區別不大, 適用于各種交互行為的研究。在靜態博弈模型的基礎上,設立各個變量,見圖:
      表5.3類文件及各相關變量說明
      各項類文件 變量名 方法及說明
      Behave 類 TRUST intTRUST=O;設定守信的替換值
      UNTRUST intUNTRUST=l;設定失信的替換值
      NormPossibility 類 NormPossibility doubleNormPossibility;設定服從正態分 布的選擇守信概率
      NetTrader 類 profits int profits ;設定收益變量
      action int action;設定行為變量
      possibility doule possibility;設定選擇下一步行為的 可能性
      ProfitMatrix 類 ProfitMatrix[][] int ProfitMatrix ;設定收益矩陣
       
      上述主要是Swarm中構建的類文件的說明,在Swarm仿真平臺上發揮最重要 作用的是ModelSwarm,即主體Swarm,他控制著模型的交互性影響過程,使得各 個變量相互交織影響,實現虛擬環境的現實模擬。基于靜態博弈的仿真模型的主 程序相關變量的闡述及方法說明如下圖所示:
       
      圖5.1靜態博弈模型的ModelSwarm流程圖
       
      結合上述流程圖,對StaticModelSwarm中設定的變量、方法以及觀察者
      Swarm的主體程序加以說明,如下表所示:
      表5.4 ModelSwarm的相關變量說明
      模型Swarm設立
      變量的闡述 變量名 方法及說明
      nTrList Listlmpl nTrList ;設立交易列表
      modelSchedule Schedulelmpl modelSchedule ;設置時刻調度
      numberOfTrust int numberOfTrust;設立守信者數量
      numberOfUntrust int numberOfUntrust ;設立失信者數量
      totalProfits int totalProfits ;設立總收益變量
      totalNumberOfNetTrader inttotalNumberOfNetTrader;設立買賣雙方總
      的交易人數
      Possibility double Possibility;設立選擇守信的概率
      模型Swarm主要
      方法闡述 方法 說明
      BuildObjectsO 構建ModelSwarm所需對象
      BuildAction() 構建ModelSwarm主體行為列表
      Activeln(null) 設定ModelSwarm運行環境
       
      5.1.2編寫仿真源代碼
      根據上述Swann仿真模型的設計,本節簡單介紹靜態博弈下跨境電子商務交 易主體信用機制的仿真源程序。本程序測試的環境是:WindowsXP操作系統、 Swann-2.2-Java. j2sdkl.4.2_08 版和 Eclipse SDK3.1Java 編輯器° 所有的程序代碼 都在Eclipse中用Java語言編譯而成。靜態博弈下的仿真程序主要包含以下模塊: SwarmUtils.java. StartStatic.java、StaticBehave.javax StaticNormPossibility. java StaticnetTrader.java 、 StaticProfitMatrix.j ava 、 StaticModel Swarm.j ava
      StaticObserverSwarmjava
      —、SwarmUtilsjava
      SwarmUtils.java是一個附屬文件,它承載了選擇器selector類的功能,極大 程度的簡化了代碼的長度,從而有利于ModelSwarm和ObserverSwarm程序編輯 工作。
      二、主體Agent的相關類文件
      主體 Agent 的相關類文件主要有 StaticBehave.java.StaticNormPossibility. java StaticnetTrader.java、StaticProfitMatrix.java這四個文件,交易主體及交易行為是 整個程序的主體核心,定義了微觀主體的屬性和方法,表明了主體如何進行學習 和累積經驗的過程,部分核心代碼如下:
      /^NormPossibility.java*/
      public class NormPossibility extends NormalDistlmpl {
      static double NormPossibility;//設定概率決策
      public NormPossibility(Zone aZone){
      〃構造函數
      super(aZone);
      }
      public double GetNormPossibility(){
      super.getSampleWithMean$withVariance(0.5? 1);
      〃假設買賣主體守信概率選擇服從(0.5,1)的正態分布
      NormPossibility=supe i*.getDoubleSample();
      if (NormPossibility>l||NormPossibility<0){
      //將超出1且低于0的概率全部排除
      NormPossibility=this.GetNormPossibility();
      }
      return NormPossibility;
      }
      J
      /*netTrader.java*/ 〃設立交易策略
      NormPossibility P=new NormPossibility(Globals.env.globalZone);
      P.setMean$setVariance(0.5, 1); possibility=P.GetNormPossibility();
      }
      public double setnextPossibility(int pressure){
      double nextpossibility;
      nextpossibility=possibility+-(pressure*0.3);
      if(nextpossibility>l){
      nextpossibility=l;
      }
      else if (nextpossibility<0){
      nextpossibility=0;
      }
      return nextpossibility;
      }
      public int collectProfits(int opposite)
      {
      profits+=ProfitMatrix.getProfitMatrixValue(opposite,action);
      〃根據概率行為的選擇計算收益并累計總收益
      return profits;
      }
      }
      三、StaticModelSwarm.java
      作為仿真程序的環境核心,StaticModelSwarmjava定義了交易主體選擇守信 和失信交互環境的相關變量屬性和演變方法,創建了交易主體行為,并仿真模擬 了交易雙發選擇守信和失信的過程。另一方面,StaticModelSwarm.java文件還運 用概率選擇定義了模型中交易主體行為執行的時刻表,生動地模擬出交易主體隨 機交易中的信用行為,其相關nm部分核心代碼如下:
      /*ModelSwarm.java*/
      if(profits_l>=profits_2){//比較兩者利益,利益較高的主體在下次 交易中所選擇守信的概家越高,利盔較低的主體選擇失信的概率更高。
      double Pl;
      if(nTrl .getActionO=Behave.TRUST) {
      Pl=nTrl.setnextPossibility(l);
      }
      else{
      Pl=nTrl .setnextPossibility(-1);
      }〃重復利益更高者行為的可能性更高,重復本人的行為
      if(Globals.env.uniformDblRand.getDoubleWithMin$withMax(0.0,l ,0)<Pl)
      {
      nTrl .setAction(Behave.TRUST);
      nTrList_next.addLast(nTr 1); numberOfTrust-H-;
      }
      else
      {
      nTrl .setAction(Behave.UNTRUST); nTrList_next.addLast(nTrl);
      numberOfUntrust-H-;
      }
      double P2;
      if(nTr2.getAction():=Behave.TRUST){
      P2=nTr2.setnextPossibility(-1);
      }
      else{
      P2=nTr2.setnextPossibility( 1);
      }
      if(Globals.env.uniformDblRand.getDoubleWithMin$withMax(0.051.0)<P2) nTr2.setAction(Behave.TRUST); nTrList_next.addLast(nTr2): numberOfTrust++;
      }
      else
      I
      nTr2.setAction(Behave.UNTRUST); nTrList_next.addLast(nTr2); numberOf(Jntrust++;
      }
      }
      else
      {
      double Pl;
      if(nTr*l.getAction()=Behave.TRUST){
      Pl=nTrl .setnextPossibility(-l);
      }
      else{ Pl=nTrl.setnextPossibility(I);
      }
      〃在本次交易中,上次交易利益更低者會以更低概率重復上一次行為 if(Globals.env.unifbrmDblRand.getDoubleWithMin$withMax(0.0,l .0)<P 1) {
      nTrl .setAction(Behave.TRUST); nTrList_next.addLast(nTrl); numberOfTrust++;
      }
      else
      {
      nTrl .setAction(Behave.UNTRUST); nTrList_next.addLast(nTrl); numberOfUntrust++;
      }
      double P2;
      if(nTr2.getAction()==BehaveTRUST){
      P2=nTr2.setnextPossibility(l);
      }
      else{
      P2=nTr2.setnextPossibiiity(-1);
      }
      if(Globals.env.uniformDblRand.getDoubleWithMin$withMax(0.0,L0)<P2) nTr2.setAction(Behave.TRUST); nTrList_next.addLast(nTr2); numberOfTrust-H-;
      }
      else
      { nTr2.setAction(Behave.UNTRUST); nTrList_next.addLast(nTr2);
      numberOfUntrust-H-;
      }
      }
      totalProfits=totalProfits+profits_ 1 +profits_2;
      〃計算總的社會收益情況
      nTrl=(netTrader)listl .next();
      nTr2=(netTrader)list2.next();
      }
      nTrList.drop();
      nTrList=nTrList_next;
      System.out.printlnCTurn”); System.out.printIn("numberofTrust="+numberOfTrust+'f&"+”mimberOfUntrusf' +numberOfUntrust);
      }
      return this;
      }
      }
      四、 StaticObserverswarm.java
      為 了 便于人機交互?StaticObserverswarm.java 創建了 StaticModelswarm 對象, 定義了探測器(pgbe)來觀察StaticModelswarm中各主體對象的變化狀態,并創建 了記錄社會總收益、收信人數、不守信人數的圖表(分別為Total Profit Graph、 Number of netTrader)以輸出程序仿真演化的結果,用于分析靜態博弈過程。
      五、 StartStaticjava
      StartStatic.java是本程序的運行主程序文件,它通過在StaticObserverswann 中創建觀察者對象將模型最終的結果加以輸出,使得整個程序得以運行,其相關 內容的代碼在各個仿真模型下大致相同O
      5.1.3實證結果分析
      將程序在Eclipse SDK 3.1中運行后,其結果會自動生成5個窗口,其中有2 個是用來顯示靜態博弈中信用情況的輸出,2令探測器是用來觀察和修改模型中 的相關變量,剩下的為控制面板,用來控制整個仿真程序的進程。將仿真模擬程 序運行起來,得到的結果如圖5.2、5.3所示。
       
      圖5.2靜態博弈中交易主體信用選擇情況
      從上述結果中可知,0時刻點以后交易主體間快速進行交易,選擇守信的人 大致在70上下波動,而選擇失信的人則在130上下波動,選擇失信的人數大大 超過選擇守信的交易者,這與在靜態博弈時跨境電子商務買賣雙方不清楚對方的 行為而傾向與選擇失信的現實相符。這也表明在不存在留痕機制時的跨境商務交 易雙方在未知對方信用行為的選擇條件下信用選擇偏向于消極。由于交易主體概 率選擇設定趨向于正態分布,因此在以后時刻交易主體在選擇守信失信行為時也 存在一定的波動性。總而言之,在靜態博弈的過程中,交易主體的信用行為更傾 向于選擇失信行為,這也就是跨進電子商務在靜態過程中存在檸檬問題。
       
      圖5.3靜態博弈中社會總收益的變化情況
      觀察上述結果,在第0時刻以后社會總收益急劇上升,但此后社會總收益呈 現波動態勢,其趨勢與交易主體的信用選擇趨勢相一致,而與失信行為相反。這 也表明了剛開始階段,交易主體應選擇背叛而得益,但當交易主體選擇守信與失 信數趨于穩定時,由于市場上存在的主體多為失信者,社會總收益表現出與失信 者大致相反的行為態勢,這也說明了,市場的失信行為不利于跨境電子商務企業 獲得利益。
      5.2動態博弈Swarm模型仿真
      在動態博弈中,本文利用博弈樹結構建立相關的模型,在博弈樹中交易主體 選擇守信或失信的行為會根據上次交易中的表現來判定。
      5.2.1程序說明及變量選取
      動態博弈的仿真建模的整體流程與靜態是相似,主體變量的選擇、類的構建 和Model Swarm的編寫都是其主要步驟,ObserverSwarm和Startsimulation主要 是將各個文件運行起來最終以圖表的形式輸岀結果。在動態博弈中最大的改進在 于存在留痕機制,本文將信用的可累積性放入到模型的設計中,認為信用在推進 博弈重復進行的過程中具有一定影響作用,交易主體的信用上次交易過程中信用 行為都能夠不斷累計到下一次的交易中,并以信用來驅動交易雙方下一次的交易 行為,于是交易主體會根據對方上次的信用表現行為不斷修整自己的信用選擇。 在動態博弈模型的基礎上,設立各個變量如圖5.5所示。
      表5.5類文件及各相關變量說明
      各項類文件 變量名 方法及說明
      Behave 類 TRUST int TRUST=0;設定守信的替換值
      UNTRUST int UNTRUST=1;設定失信的替換值
      NormPossibility 類 NormPossibility doubleNormPossibility;設定服從正態分布
      的選擇守信概率
      profits int profits;設定收益變量
      NetTrader 類 action intaction;設定行為變量
      possibility doule possibility;設定選擇下一步行為的可
      能性
      Strategy 類 Strategy in a;int b;int c; a代表本人上次行為,b代
      表對方本次行為,c代表本人本次行為
      ProfitMatrix 類 ProfitMatrix[][] int ProfitMatrix ;設定收益矩陣
      在本文設定的動態博弈模型中將這些行為反應到了博弈過程中,在策略部分 設定a表示交易主體本人上次的行為,b表示如果對方選擇守信我將選擇的交易 行為,c代表如果對方選擇失信我將選擇的交易行為。0、1則分別表示守信和不 守信的行為,在博弈樹的建模中,最后仿真反映岀8中狀態:0-0-0表示主體上 次的交易行為選擇守信,如果對方選擇守信我的行為為守信行為,如果對方選擇 失信我也選擇守信行為;0-0-1表示在上次交易中交易的一方選擇守信行為,如 果對方選擇守信我將選擇守信行為,如果對方選擇失信我將選擇實行行為;0-1-0 表示一方上次選擇守信行為,如果對方選擇守信我將選擇失信行為,如果對方選 擇失信我的行為選擇為守信;0-1-1表示一方上次的交易行為選擇守信行為,如 果對方選擇守信我的行為選擇為失信,如果對方選擇失信我這次的行為也選擇失 信;1-0-0表示一方上次的行為為失信,本次交易中如果對方選擇守信的行為是 選擇守信,如果對方選擇失信我的行為表現為守信;1-0-1表示我上次的行動為 失信,這次交易中如果對方表現守信,我的行為表示為守信,如果對方表現為失 信,我的行為表現為失信;1-1-1表示我上次的行為表現為失信行為,本次交易 中如果對方選擇守信那我的行為為失信,如果對方選擇失信我的行為為失信。在 反復動態博弈的過程中,交易主體雙方不斷通過修正自身的行為來達到收益最大 化。
      同時由于跨境電子商務的留痕機制存在,因此模型的建立上加入了 credit這 一驅動量來反應交易主體的下一次行為,即交易主體的下一次交易行為的守信與 失信行為將會根據上一次的信用留痕來驅動,主要表現在,交易主體交易主體的 上一次守信行為將以較髙的概率復制到下一次,并且在下一次交易中該主體的信 用值會加1,而上一次交易的失信行為也將以較高的失信概率留在下次的交易 中,在下次交易中交易主體信用將會減1。主體間通過多次動態博弈來達到信用 的優化。
      522編寫仿真源代碼
      在動態博弈下的仿真程序主要包含以下幾個模塊:DynamicStatic.java、 DynamicBehave.java^ DynamicNormPossibility. Java、 DynamicnetTraderjava. DynamicProfitMatrix.java > DynamicStrategy.java. DynamicModelSwarm.java > DynamicObserverSwarm.java、DynamicTypesCount.java. SwarmUtils.java^
      —、SwarmUtils.java
      SwarmUtils.java是一個附屬文件,它承載了選擇器selector類的功能極大程度 的簡化了代碼的長度,從而有利于ModelSwarm和ObserverSwarm程序編輯工作。
      二、主體Agent的相關類文件
      主體 Agent 的相關類文件主要有 DynamicBehave.java、 DynamicNormPossibility. java、DynamicStrategyjava DynamicnetTraderjava DynamicProfitMatrix.java這四個文件,交易主體及交易行為是整個程序的主體核 心,定義了微觀主體的屬性和方法,表明了主體進行學習和模擬的相關機理,對此, 交易主體具有一定的自適應性,能夠通過定義好的離散事件進行交互,其策略部 分的核心部分代碼如下:
      int a;
      intb;
      intc;
      double probabilityOflnitial;
      double probabilitylfTrust;
      double probabilityIfUntrst;
      int action;
      String name;
      public StrategyO
      {
      NormPossibility P=new NormPossibility(Globals.env.globalZone);
      P.setMean$setVariance(0.5, 1); probabilityOflnitial=P.GetNormPossibility();
      }
      public void setStrategy(int oppisiteLastActionJnt my]astAction,int Action)
      {//
      a=mylastAction;//a代表交易一方上次交易的對策
      if (oppositeAction=Behave.TRU ST) {
      b=action;//如果對方選擇選擇守信,本主體的信用行為選擇
      }else if (oppositeAction==Behave.Untrust){
      enaction;//如果對方選擇失信,本主體的信用行為選擇
      }
      public int initialActionQ
      {
      if(Globals.env.uniformDblRand.getDoubleWithMin$withMax(O.OJ .0)<probabilit
      yOflnitial)
      {
      action-Behave.TRUST;
      }
      else
      {
      action=Behave.Untrust;
      }
      return action;
      }
      public int nextActionBasedOnOppisite(int oppisiteLastAction)
      {
      if(ProfitMatrix.getProfitMatrixValue(otherLastAction,Behave.TRUST)>=
      ProfitMatrix.getProfitMatrixValue(oppisiteLastAction5Behave.Untrust))
      {
      probabilityIfTrust=this.setnextPossibility(probabilityOflnitial5 1);
      if(Globals.env.unifdrmDblRand.getDoubleWithMin$withMax(0.0,1.0)<probabilit ylfTrust)
      {
      action=Behave.TRUST;
      }
      else
      {
      action^Behave.Untrust;
      }
      }
      else
      {
      probabilityIfUntrust=this.setnextPossibiIity(probabilityOflnitial5 -1);
      if(Globals.env.unifdrmDblRand.getDoubleWithMin$withMax(0.0,1.0)<probabilit ylfUntrust)
      {
      action=Behave.TRUST;
      }
      else
      {
      action =Behave.Untrust;
      return action;
      }
      public int compare(Strategy sObject)
      {
      return name.compareTo(sObject.getNameO);
      }
      public String getName()
      {
      return name;
      }
      public void setName(String sName)
      {
      name=sName;
      }
      public void printNameO{
      System.out.println(probabilityOfInitial+,,-,'+probabiIityIfTrust+,,-,,+probabilityIf
      Untrust);
      }
      在策略的選擇中,我們可以將以上代碼內容歸結為下面表格中所示的解釋:
      表5.6動態博弈的策略選擇情況
      0-0-0 mylastmove^守 信;oppositemove =守 信,mymove =守 信;oppositemove=失信,mymove =守 信
      0-0-1 mylastmove =守信;oppositemo¥e=守信,mymove=^^ ; oppositemove=失信,mymove=失信
      0-1-0 mylastmove =守信;oppositemove =守信,mymove=失信;oppositemo¥e=失信,mymove =守信
      0-1-1 mylastmove =守信:oppositemove =守信,mymove=:^1^; oppositemo¥e=失信,mymove=失信
      1-0-0 mylastmove=失信;oppositemove=守信,mymove=守信;oppositemo¥e=失信,mymove =守信
      1-0-1 mylastmove=^ilW ; oppositemove=£^ , mymove^1?1 ft: oppositemove=失信,mymove=失信
      1-1-0 mylastmove=失 信;oppositemove=r?信, mymove=^t 信:oppositemove=^ 信,mymove =守 信
      1-1-1 mylastmove=失信;oppositemove=^#, mymove=失信;oppositemove=^ fs . mymove=失 信
      三、DynamicModelSwarm.java
      在動態博弈模型中,DynamicSwarm.java定義了交易主體選擇守信和失信交 互環境的相關屬性和方法,創建了交易主體行為,并動態模擬了交易雙發選擇守信 和失信的過程。與靜態博弈模型的選擇不同的是,動態博弈模型中加入了信用評 價,以信用來驅動交易者選擇守信與失信行為,以下列出動態博弈模型run部分 的核心流程為如下圖所示:
       
      圖5.4動態博棄仿真模型的ModelSwarm流程圖
      四、DynamicObserverswarm.java
      為了 便于人機交互,DynamicObserverswarm.java 創建了 DynamicModelswarm 對象,定義了探測器(probe)來觀察DynamicModelswarm中各主體對象的變化狀態, 并創建了記錄社會總收益、收信人數、不守信人數的圖表(分別為Total Profit Graph, Number of netTrader)以輸出程序仿真演化的結果,用于分析動態博弈過 程。
      五、StartDynam ic .j ava
      StartDynamic.java是本程序的運行主程序文件,它通過在 DynamicObserverswarm中創建觀察者對象將模型最終的結果加以輸出,使得整 個程序得以運行,其相關內容的代碼在各個仿真模型下大致相同。
      5.2.3實證結果分析
      將程序在Eclipse SDK 3.1中運行后,其結果會自動生成6個窗口,其中有3 個是用來顯示動態博弈中信用情況的輸出曲線圖,分別為交易累計信用圖表、交 易體住行為選擇圖表及社會總收益圖表,將仿真模擬程序運行起來,得到的結果 如圖5.5、5.6所示。
       
      圖5.5動態博弈中交易主體累積信用的變化情況
       
      從上圖可知,交易主體之間的累計信用值是處于不斷上升態勢,由于跨境電 子商務存在留痕機制,這一機制一方面促進了交易主體雙方進行動態博弈,另一 方面信用的留痕評價體系有給予了賣買雙方對其信譽進行累加的機制,通過這種 信用機制的累加我們可以看到在博弈主體數量輸出結果中交易雙方更傾向于選 擇守信行為,這種守信行為會根據信用而不斷累積。從該圖我們發現在跨境電子 商務中,這一留痕機制對信用具有極其重要的優化作用,通過留痕,電商交易主 體的總信用值不斷加大。
       
      圖5.6動態博弈中交易主體信用選擇情況
      如上圖所示,在交易主體進行動態博弈的過程中其交易的行為過程產生了 8 種情況,從輸出結果中能夠清楚的看到,在起始時刻選擇0-0-0及0-0-1行為的 交易主體是最多的,0-0-1表示的是在跨境電子商務交易市場中選擇以牙還牙、 以眼還眼行為的交易主體,其在交易開始成迅猛上升態勢,占據主動性地位,這 與密歇根大學社會學家羅伯特•阿克塞爾羅(Robert Axelrod)提出的重復囚徒困 境(Reiterated Prisoner's Dilemma)的最優戰略相符,他通過許多對象的反復博 弈研究提出以牙還牙策略,并成為解決囚徒困境的最佳策略。0-0-0表示交易主 體在整個交易的過程中始終選擇守信行為,由于信用留痕機制的影響該部分人數 會隨著累積信用的變化而發生變化,對比圖5.4和圖5.5可清楚看到,在圖5.4 中信用不斷上升,而圖5.5中的0-0-0交易主體的數量也是成逐步上升態勢,并 且和累計信用保持大致的上升趨勢,這一趣事不斷持續,其變化是非線性和動態 的過程,這一發展態勢無法從傳統的博弈均衡上解釋,但其符合布萊恩•阿瑟
      (William Brian Arthur, 1983 )的鎖定思想,該理論最早由謝林(Tomas C-Schelling,1978)W “經濟結果嚴重依賴于行為發生時的秩序”的思想研究而來。 并由布萊恩•阿瑟在他的《Increasing Returns and the New world of business》明確 提出鎖定概念,指出鎖定是系統到達某種極難退出的狀態。自他以后‘Joseph Farrell (1992)等經濟學家都參與了鎖定原理的相關研究。許多主流經濟學家也將 研究的目光投向了鎖定原理。在動態博弈這一信用模型中,交易主體的信用存在 鎖定狀態,在信用的影響下他們更傾向與選擇守信的行為。選擇1-1-0和1-1-1 交易行為的數量是最少的,從0時刻時不斷下降,趨近于0狀態,這一類人多半 是在交易中一直選擇失信行為的人,在重復博弈中,隨著信用的主導力加強,這 部分人無法在交易中一直維持下去,最總被剔除交易。而處于中間狀態的四類人 1-0-1與1-0-0維持在一定水平,0-1-1和0-1-0的交易主體數來彼此波動維持在 較低水平。
       
      圖5.6動態博弈中交易主體社會總收益的變化情況
       
      觀察上述結果,在第2時刻時社會總收益急劇上升,但此后社會總收益呈現 穩定態勢,這與靜態博弈模型的社會總收益輸出結果明顯不同。這表明在信用不 斷增加的影響下,交易主體的策略選擇行為更傾向守信而致,從而使交易主體獲 得更大的收益,在交易雙方策略選擇趨于穩定時,社會總收益也趨于穩定狀態, 維持了一種良性發展的態勢。該結果這也說明了,跨境電子商務交易主體遵守信 用行為有利于電子商務企業的利益。
      6結論、對策建議及展望
      6.1結論
      本文基于主體的計算經濟學,運用Swarm軟件包和Java編譯器,通過對跨 境電子商務信用的研究建立了兩個博弈模型,即靜態博弈模型與動態博弈模型, 在靜態博弈模型中的假設主要以信息不對稱理論為由,并在Swarm仿真中建立 相關模型。在靜態博弈中,交易主體由于信息的不對稱性,交易中至少有一方對 另一方的信息存在一定的未知性,從而使得交易的過程中選擇失信行為的交易主 體明顯多于選擇守信行為的交易主體數。由于跨境電子商務留痕機制的影響,減 少了交易主體認識對方行為(即選擇守信行為還是選擇失信行為)選擇的交易成 本,使一方更傾向與選擇上一次交易中對方體現的信用行為,從而使交易主體不 斷選擇守信行為,跨境電子商務市場整體信用得以優化。在動態模型中,分析可 知隨著交易的不斷進行,信用的不斷累積,選擇守信行為交易主體不斷增多,超 過以牙還牙的交易主體行為,這體現出跨境電子商務交易中的交易主體鎖定理 論,即隨信用累計,交易雙方會不斷選擇上次交易中守信的行為,體現在實際的 跨境電子商務中為買賣雙方更傾向于信譽度高的企業并與之不斷交易。通過對仿 真輸出結果的分析,本文認為跨境電商的留痕機制對交易主體的信用行為存在很 大的導向作用,因此需建立起長效的信用評級機制及保障交易參與主體動態博弈 的實名制,并加大對欺詐行為的懲罰力度,才能夠保證跨境電子商務信用得以優 化,通過上述仿真模型的建立,可以發現實驗經濟學方法對于跨境電子商務的信 用優化研究存在必然性,能夠通過復雜適應系統理論對交易主體行為進行動態仿 真模擬。
      6.2建議對策
      利用上述有關靜態和動態博弈模型分析信用的Swarm仿真中可知在跨境電 子電子商務交易中,留痕機制對電子商務的信用的優化起著至關重要的作用,通 過跨境電子商務信用評價,評價結果有利于保持其在主要交易中修改重復動態博 弈過程中的行為,使其朝著守信的目的進行交易,從而優化了買賣雙方的信用。 為加強跨境電子商務的這一留痕機制,使其產生多次博弈效果優化信用機制可從 以下幾個方面加以完善,營造出跨進電商誠信體系:
      6.2.1推進跨境電子商務實名制建立
      跨境電子上午的實名制建設可提高交易合作的持久性。在靜態博弈的情況 下,交易的人根據實現自身效益,通常不會選擇守信行為,和動態博弈形成的通 過反復博弈來提高他們的信用不同,動態博弈更容易從“囚徒困境“中釋放。在確 立電子商務的實名制上應對網絡交易者實施嚴格的準入制度,網商必須提供企業 市場準入許可、稅務登記證明、品牌商標證等資質證明文件和商品證明資料,經 過嚴格審核后方可入駐跨境電商平臺,同時也應對買方建立相應的實名庫,記錄 其交易情況。要求交易主體提供實名注冊信息,將網絡購物市場打造成一個透明、 誠信的交易平臺,進而影響人們的購物消費習慣,推動線下市場的發展。
      6.2.2提高跨境電子商務第三方約束
      不斷完善的第三方約束機制,規范經濟體制,同時明確良好的信用政策,建 立行之有效的懲罰機制,讓守信者可以從守信中獲得收益,讓失信者收到違約帶 來的處罰,規范雙方交易體系。應切實高效的推進第三方約束機制體系,對跨境 電子商務中不遵守規范的交易者實行嚴厲制裁,并設定相應體制加強對其的監 督,使其在交易中付岀較大的違約成本,從而提高其整體信用水平,完善網絡市 場的行為規范。
      6.2.3建立健全的信用信息披幫制度
      跨境電子商務尚未建立健全信用系統,此系統滯后減緩了跨境電子商務的有 序發展。為此跨境電子商務信用體系亟待完善,這樣才可使跨境電子商務的動態 博弈對信用機制的優化發揮出最好的效果,促使市場主體選擇守信行為。建立健 全的信用制度在于設立具有系統性和規范性的信用評價等級。將交易主體的信用 行為分等級、分層次的加以建設,確保交易雙方能夠明確對方的信用等級,使交 易者的信用更加直觀可見。目前我國的跨境電子商行平臺所建立的評價信用等級 的機制還相對簡單,無法對交易主體的信用設立相應的等級體系,從而不能有效 收集交易主體的累積信用。通過建立第三方信用評估反饋平臺,可以使平臺專業 知識的內部信用評估模型更好的評估交易主體的信用,鑒于該信用評級,交易主 體可以通過該平臺便捷的查詢到對方的信用狀況,從而規范了跨境電子商務的交 易行為。
      6.2.4完善跨境電子商務信息傳導體系
      在重復博弈過程中,交易主體可通過反復的交易掌握對方的信息,從而更有 利于產生守信行為,在網絡市場上,由于其匿名性及虛擬性,市場中的信息變得 越發不透明,但通過建立一個高效、便捷的信息傳遞系統可以較好的減少網絡信 息不對稱給交易主體帶來的信用缺失行為。跨境電商的信息傳導機制就好像斯賓 塞在傳統市場研究勞動力信號的問題,電商的信息傳導很好的在網絡市場上給我 們發出了信號,通過這一信號交易主體可以更好的認識到對方的交易行為及其信 用。并且通過信息的傳導可有效提高信用的透明性、市場的自凈功能,營造良性 的循環信用機制。
      6.2.5完備跨境電子商務信用法律體系
      法律法規的建設可維護電跨境電子商務合理有效的發展,只有通過嚴厲的法 律法規體系去約束交易主體的行為,我國的跨境電子商務才能長足發展。只有建 立一個適用于國際法律規范的跨境電子商務法,才能保持跨境電子商務良好發展 態勢,激發跨境電子商務的活力與潛力。我國的跨境電子商務發展目前已處于世 界電子商務發展的前列,因此借鑒國外電商法律的有利方面并結合我國實際情況 優先制定相應的跨境電子商務國際法是我國目前在建立跨境電子商務法律中亟 待解決的課題。針對于跨境電子商務的不同形式其設立的法律條文也將不同,如 在B2C模式下要區別傳統包裹與B2C模式跨境電子商務的法律設定。■隨著計算 機和互聯網技術的快速發展,跨境電子商務相關法律的完善必將推動新的貿易發 展,B2B和B2C跨境電子商務模型將成為國家最需關注的領域之一。
      6.3展望
      隨著時代的發展,跨境電子商務正處于迅猛發展階段,本文突破了傳統的經 濟學理論的建模方式,將極具抽象性的電商交易主體的信用優化問題通過Swarm 仿真加以實現。電子商務市場的交易行為由于更具復雜性,因此用復雜自適應系 統理論可以很好地解決該領域的問題。目前對于電子商務領域使用復雜自適應系 統仿真手段加以研究的文獻還比較少,希望通過復雜自適應理論的廣泛運用可以 開啟電子商務研究的新篇章。
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