潘 秋 惠, 宋 悅 銘, 俞 思 韻, 王 挺, 賀 明 峰
(1.大連理工大學(xué) 創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)學(xué)院,遼寧 大連 116024;2.大連理工大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,遼寧 大連 116024)
只要一個(gè)群體中有兩個(gè)或以上的人,那么財(cái)富就存在分配問(wèn)題.人類社會(huì)中有關(guān)財(cái)富分配的問(wèn)題涉及一個(gè)地區(qū)的政治、經(jīng)濟(jì)、文化等多個(gè)方面,成為國(guó)家與社會(huì)公眾普遍關(guān)注的問(wèn)題.當(dāng)前財(cái)富分配問(wèn)題的研究也較為廣泛.
Dragulescu等從物理學(xué)的觀點(diǎn)出發(fā),在分配因子固定的情況下,建立了基于Monte Carlo規(guī)則的動(dòng)能財(cái)富交換模型[1].Patriarca等也在分配因子固定的情況下,通過(guò)保守因子概念,對(duì)參與者進(jìn)行分類,分別對(duì)同類和異類現(xiàn)象給出了具體的規(guī)則,建立了基于動(dòng)能交換機(jī)制的財(cái)富交換模型[2].
另一類關(guān)于分配因子的確定是采用隨機(jī)的方式,Chakraborti等在動(dòng)能交換機(jī)制的基礎(chǔ)上,在分配因子隨機(jī)的情況下,分析了保守因子對(duì)參與者最終所得財(cái)富的影響[3].Chatterjee等在總?cè)藬?shù)、總財(cái)富量固定的條件下,利用隨機(jī)分配因子,對(duì)每對(duì)進(jìn)行財(cái)富交換的參與者加入保守因子,并在每次交易完成后隨機(jī)改變保守因子大小,研究保守因子對(duì)財(cái)富分配的影響[4].Gupta提出了一般的交換機(jī)制,在分配因子隨機(jī)的情況下,建立了從兩人參與到多人參與,再到帶保守因子的財(cái)富交換模型[5].Ding等討論了多人參與時(shí),個(gè)別人具有優(yōu)先性條件下的財(cái)富分布問(wèn)題[6].Chatterjee等在分配因子隨機(jī)分布的前提下,討論了保守因子關(guān)于不同的函數(shù),在不同的機(jī)制下,對(duì)財(cái)富分配的影響[7].
Cherkashin等提出了一種基于博弈的整體財(cái)富分配模型[8],該模型中每位參與者先將個(gè)人財(cái)富按個(gè)人策略押到事件A上,A發(fā)生的概率為q,若A發(fā)生,則將押在A上的財(cái)富按給定方式重新分配,若A未發(fā)生,將其余財(cái)富重新分配.本文將基于博弈的整體財(cái)富分配方式應(yīng)用到兩人博弈時(shí)的財(cái)富分配,從而確定相應(yīng)的分配因子,以此為基礎(chǔ)討論不含保守因子[1]及含保守因子[3]時(shí)的財(cái)富分配問(wèn)題.
設(shè)有N個(gè)人,在t時(shí)刻,任選兩人i、j.首先進(jìn)行博弈游戲[8],二人按各自的策略分別將自己擁有的財(cái)富量ωi(t-1)和ωj(t-1)按一定比例押在a、b兩種結(jié)果上,記Si、Sj為個(gè)體i、j的策略,即i個(gè)體押a的比例為Si,押b的比例為1-Si,j個(gè)體押a、b的比例分別為Sj和1-Sj.該賭局最終發(fā)生的結(jié)果為a的概率是q,發(fā)生的結(jié)果為b的概率是1-q.稱q為客觀影響因子,其一定程度上反映了外在環(huán)境對(duì)系統(tǒng)的影響作用.二人在博弈結(jié)束后根據(jù)結(jié)果重新進(jìn)行財(cái)富分配.
若最終結(jié)果為a,則
同理,若最終結(jié)果為b,則
在此模型基礎(chǔ)上,又建立了引入保守因子λ的財(cái)富交換模型,即二人在博弈中,并未拿出全部財(cái)產(chǎn),而是按比例保留部分財(cái)產(chǎn)[3].
同理可得到i、j個(gè)體t時(shí)刻的財(cái)富值
在不含保守因子時(shí),分別取q=0.2、0.5、0.7.迭代停止時(shí),相應(yīng)的財(cái)富分布結(jié)果見(jiàn)圖1(R為相應(yīng)財(cái)富值人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例).
圖1 t=2 000時(shí)財(cái)富量的分布Fig.1 Wealth distribution at t=2 000
從圖1可見(jiàn),q=0.2、0.5、0.7三種情況下,財(cái)富量的分布趨勢(shì)非常相近,表現(xiàn)為占有財(cái)富量多的人數(shù)很少,說(shuō)明在現(xiàn)在的交易規(guī)則中,大部分人擁有很少的財(cái)富,很少的人擁有多數(shù)財(cái)富,呈兩極化狀態(tài),這與文獻(xiàn)[1]的結(jié)論相似.說(shuō)明就總體財(cái)富分布而言,基于博弈的財(cái)富交換沒(méi)有導(dǎo)致新的財(cái)富分布規(guī)律.這也是這種財(cái)富分布規(guī)律普遍性的一個(gè)體現(xiàn).
為了討論博弈對(duì)個(gè)體財(cái)富的影響,下面考察給定q值時(shí),具有不同策略Si的個(gè)體的財(cái)富分布情況,見(jiàn)圖2.
如圖2(b)顯示,當(dāng)q=0.5,個(gè)體策略Si趨于0.5時(shí),對(duì)應(yīng)的群體在交易中可獲得更多的財(cái)富,個(gè)體策略Si距離0.5較遠(yuǎn)的群體在交易中失去較多的財(cái)富;同樣,圖2(a)、(c)中峰值分別位于Si=0.2和Si=0.7附近.即財(cái)富相對(duì)集中于具有與q相趨近的策略的人群中.
綜合圖1和2可知,當(dāng)q取不同值時(shí),盡管整體財(cái)富的分布趨勢(shì)基本相同,但群體中擁有財(cái)富量多少的人員構(gòu)成卻是不同的,這是博弈作用的體現(xiàn).
在包含保守因子的模型下,仍取q=0.2、0.5、0.7,λi=λ(i=1,2,…,N).
取λ=0.5,此時(shí)不同策略的個(gè)體的財(cái)富分布見(jiàn)圖3.
由圖3可以看出,在λ=0.5時(shí),取不同q值,財(cái)富量隨Si變化的分布與圖2的財(cái)富分布趨勢(shì)相似.說(shuō)明保守因子沒(méi)有影響策略值越接近q值,財(cái)富量越多這個(gè)性質(zhì).
下面討論保守因子λ對(duì)財(cái)富分布的影響,取q=0.5,λ不同時(shí),財(cái)富分布如圖4所示.
從圖4可見(jiàn),財(cái)富分布的集散程度與保守因子有關(guān),λ越小,財(cái)富的分布相對(duì)越集中,同等財(cái)富值對(duì)應(yīng)橫軸上的跨度越??;而當(dāng)λ較大時(shí),跨度較大,即財(cái)富分布在較多的個(gè)體手中.且隨著λ的增加,個(gè)體財(cái)富的最大值變小.在迭代終止時(shí),對(duì)給定的λ,記個(gè)體的最大財(cái)富量為ωmax(λ),即的變化趨勢(shì)見(jiàn)圖5.
圖2 不同策略的個(gè)體的財(cái)富分布Fig.2 Wealth distribution of agents with different strategies
圖3 λ=0.5時(shí)不同策略的個(gè)體的財(cái)富分布Fig.3 Wealth distribution of agents with different strategies whileλ=0.5
圖4 q=0.5時(shí)不同策略的個(gè)體的財(cái)富分布Fig.4 Wealth distribution of agents with different strategies while q=0.5
圖5 ωmax(λ)隨λ的變化趨勢(shì)Fig.5 ωmax(λ)as the function ofλ
從圖5可見(jiàn),在迭代終止時(shí),隨著給定λ的不斷增大,ωmax(λ)不斷減小.說(shuō)明當(dāng)保守因子增大時(shí),個(gè)體財(cái)富的最大值變小.即保守程度的增加使參與交易的財(cái)富值份額減少,從而財(cái)富在個(gè)體之間的交易量減少,這有利于財(cái)富的平均分布,不利于財(cái)富在少數(shù)個(gè)體中聚集,這是ωmax(λ)減小的一個(gè)原因.
對(duì)給定的λ,將個(gè)體財(cái)富量從大到小累加,記累加值占總財(cái)富量20%時(shí)的人數(shù)為n(λ),n(λ)隨λ的變化趨勢(shì)見(jiàn)圖6.
從圖6可見(jiàn),隨著λ的不斷增大,n(λ)的值不斷增大.說(shuō)明當(dāng)保守因子增大時(shí),擁有很多財(cái)富的人數(shù)在減少,表明隨著λ增大財(cái)富分配相對(duì)更加分散.從n(λ)的增長(zhǎng)方式可以看出,當(dāng)λ從較小值開(kāi)始增加時(shí),n(λ)的增加是緩慢的,說(shuō)明此時(shí)λ增加對(duì)財(cái)富聚集程度的減少效果是不明顯的,而λ從較大值開(kāi)始增加時(shí),n(λ)增加很快,說(shuō)明此時(shí)λ增加,可有效防止財(cái)富的過(guò)度聚集.
圖6 n(λ)隨λ的變化趨勢(shì)Fig.6 n(λ)as the function ofλ
本文在封閉系統(tǒng)財(cái)富交換模型基礎(chǔ)上通過(guò)引入博弈游戲確定分配因子,分別討論不含保守因子和包含保守因子兩種情形下系統(tǒng)的財(cái)富分配.
不含保守因子時(shí),盡管整體財(cái)富的分布趨勢(shì)基本相同,但群體中擁有財(cái)富量多少的人員構(gòu)成卻是不同的,這是博弈作用的體現(xiàn).
包含保守因子時(shí),財(cái)富分布的集散程度與保守因子有關(guān),且保守因子越小,財(cái)富的分布相對(duì)越集中,隨著保守因子增大財(cái)富分配相對(duì)更加分散.這主要是由于當(dāng)保守因子增大時(shí),個(gè)人財(cái)富的最大值變小.即保守程度的增加使參與交易的財(cái)富值份額減少,從而財(cái)富在個(gè)體之間的交易量減少,這有利于財(cái)富的平均分布,不利于財(cái)富在少數(shù)個(gè)體中聚集.
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