萬曉榆，蔣 婷

(重慶郵電大學 經(jīng)濟管理學院,重慶 400065)

0 引言

《中華人民共和國2017年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示，2017年我國快遞業(yè)務量為400.6億件，同比增長28.06%，快遞業(yè)務收入為4957億元，較上年增加了983億元。快遞行業(yè)在電子商務背景下取得了令人矚目的進步，實現(xiàn)了“量”的飛躍發(fā)展。但作為服務業(yè)之一，近年來快遞行業(yè)在重視“量”的同時卻忽略“質(zhì)”的保證。2018年1月國家郵政局發(fā)布了《國家郵政局關于2017年快遞服務時限準時率測試結果的通告》和《國家郵政局關于2017年快遞服務滿意度調(diào)查結果的通告》。從數(shù)據(jù)上來看，部分指標呈現(xiàn)了蕭條的態(tài)勢。2017年全程時限均值為56.02小時，較上年增加了0.61小時，同時72小時準時率均值為78.67%，較上年降低了2.72%；快遞服務總體滿意度得分為75.7分，較上年有所下降，時測滿意度得分為70.7分，下降0.4分且為4年來首次下降?？爝f業(yè)務量和快遞業(yè)務收入呈現(xiàn)逐年上升的趨勢而消費者滿意度卻在降低。究其原因，是因為派件延遲、操作不規(guī)范等。而此類現(xiàn)象多存在于包含通達系在內(nèi)的加盟式快遞企業(yè)中。由于加盟式企業(yè)存在其固有的缺點，諸如內(nèi)部管理薄弱、員工素質(zhì)普遍較低等，造成了客戶滿意度低等不良影響。為提升快遞行業(yè)整體服務水平，實現(xiàn)企業(yè)良好發(fā)展，商界、學界紛紛表示加盟式快遞企業(yè)應向直營式轉型。韻達、申通等大型快遞企業(yè)均試圖收回加盟商的經(jīng)營權，轉加盟經(jīng)營為直營，但遭到各級加盟商強烈反對并以罷工等形式予以抵抗。并且，直營模式管理不同于加盟模式，轉型后還需考慮人才引進，同時囿于融資等問題，部分企業(yè)終止了轉型計劃，保留了加盟模式。因此當前局面下，如何在保留加盟模式的基礎上提高快遞公司總部和加盟商之間的合作穩(wěn)定性，提升客戶滿意度進而增加企業(yè)效益顯得尤為重要。

1 文獻回顧及理論基礎

目前國內(nèi)外學者就加盟模式已做了大量的研究并取得了豐碩的成果。聚焦于某一品牌的實證研究：吳佩勛等先后以臺南的咖啡店[1]、廣州的連鎖便利店[2]和臺灣的全家便利連鎖店[3]為例進行實證研究，分別探討了加盟者可能存在的加盟動機、主要動機和加盟者信任的影響因素和影響方式。陳衛(wèi)平從資源依賴理論的角度，探究了連鎖農(nóng)家店的加盟總部服務支持與加盟關系質(zhì)量間的關系，并采用實證的方式證實了當加盟者資金能力更強時，加盟者感知到的服務支持對加盟關系質(zhì)量的影響更強[4]。張永等認為全聚德連鎖加盟經(jīng)營的產(chǎn)品標準化、設備和人才標準化、制度標準化和良好的品牌管理、營銷管理和資本運作是其順利擴張的主要原因[5]。劉文綱等以慶豐包子鋪、全聚德等多家餐飲服務店的體系為例，通過分析發(fā)現(xiàn)連鎖體系社會責任的整體績效實現(xiàn)和加盟商的社會責任實現(xiàn)主要受連鎖總部的社會責任意識、社會責任管理能力和連鎖體系成熟度的影響[6]。系統(tǒng)性的模型研究：李慶文等通過構建不同狀態(tài)的博弈模型分析特許經(jīng)營發(fā)展加盟商存在的問題并提出相應的治理方法[7]。呂承超等在考慮品牌建設外部效應的基礎上構建模型，采用逆向選擇的方法討論了特許商和加盟商不同階段的最優(yōu)選擇行為[8]。周建亨等建立了單一電子渠道、零售商與制造商獨立競爭以及零售商加盟制造商三種渠道結構，討論基于產(chǎn)品體驗性的供應鏈渠道運營組合及合作條件[9]。Arturs Kalnins通過建模分析發(fā)現(xiàn)特許經(jīng)營商處于較低層次時價格反而更高[10]。另外也有學者以“利益相關者交易結構”為視角，從交易主體等角度，分析了麥當勞加盟經(jīng)營模式的發(fā)展歷程及升級內(nèi)容[11]。Babich和Tang認為為實現(xiàn)利益最大化，特許人應使用特許權實現(xiàn)現(xiàn)金流動，而非從總部獲取價值[12]。

國內(nèi)外對非快遞行業(yè)的加盟模式進行了深層次的探討。而國內(nèi)針對快遞業(yè)中加盟模式的研究主要集中其特征、現(xiàn)狀問題和解決措施的探究。快遞企業(yè)發(fā)展初期大多采用加盟模式來獲取市場，具有投資門檻低、擴張速度快[13]、利于品牌建設與資金回收[14]、避免市場風險[15]的優(yōu)勢。但隨著企業(yè)經(jīng)營范圍的壯大，逐漸暴露出的內(nèi)部管理薄弱[16]、末端投遞服務差、效率低、服務產(chǎn)品同質(zhì)化等[17,18]問題，引發(fā)了學術界對解決措施的探討。例如王玉燕聚焦于加盟商加入連鎖總部之后可能出現(xiàn)的“道德風險”，采用演化博弈理論對我國連鎖加盟的發(fā)展展開了研究[15]。陳偉等運用委托代理模型深入探討了快遞公司總部分別與收件代理和派件代理之間的委托代理關系，發(fā)現(xiàn)了加盟商服務水平低下的根本原因是總部對代理的激勵不足或者缺失[19]。也有學者關注到快遞企業(yè)中加盟者間的橫向性[20]、加盟連鎖經(jīng)營的全網(wǎng)性[14]、加盟商與總部間的縱向性特點即涉及的利益方眾多。據(jù)此提出了從加盟者和總部兩方解決快遞加盟經(jīng)營問題的對策。由于國外尚無快遞企業(yè)采用加盟模式進行業(yè)務拓展，因此鮮有研究涉及加盟式快遞。

通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，有關加盟式快遞的研究雖取得了一定的成果，但仍存在一定的局限性。已有研究大多從定性的角度出發(fā)，停留在特征、現(xiàn)狀分析，研究層次尚淺。而加盟商與快遞公司總部之間日益突出的矛盾，嚴重影響了雙方之間的合作穩(wěn)定性。同時，從經(jīng)濟學、管理學的角度來看，合作穩(wěn)定性是加盟商和快遞公司總部經(jīng)過長期博弈的特定結果，整個博弈過程具有動態(tài)性和重復性的特點。演化博弈理論廣泛應用于各類聯(lián)盟[21～26]、加盟[7,9,15,21]等，該理論在各研究領域的成熟應用為研究提供了理論支撐。因此本文擬從厘清快遞公司總部和加盟商間的利益關系著手，剖析影響兩者合作穩(wěn)定性的重要因素，構建總部和加盟商之間的收益模型并對重要參數(shù)進行探討和分析；然后以申通公司為例，采用MATLAB軟件對重要參數(shù)進行數(shù)值仿真分析；最后提出針對性的建議以提高總部和加盟商之間的合作穩(wěn)定性。

2 演化博弈模型構建

2.1 參數(shù)描述

演化博弈理論認為參與博弈的雙方——加盟商和快遞公司總部均為有限理性的“經(jīng)濟人”。通常他們會通過不完全的信息進行不完全理性地行為策略選擇[27]。在不完全信息下，加盟商的行為策略為集合ω1(積極合作，消極合作)。其中，積極合作即提供高質(zhì)量服務，消極合作即提供低質(zhì)量服務?？爝f公司總部的行為策略為集合ω2(信任，不信任)，信任策略下總部的監(jiān)管力度會減弱，該部分成本較小因此可忽略；不信任策略下總部的監(jiān)管力度會加大，因此會產(chǎn)生較大的監(jiān)督成本。雙方的行為集合構成2×2交互矩陣。為分析快遞公司總部和加盟商之間長期的穩(wěn)定合作關系，可根據(jù)演化因素的分析設置參數(shù)以及參數(shù)之間的關系。

表1 參數(shù)設置

2.2 研究假設與參數(shù)設定

據(jù)此提出便于問題分析且符合生活實際的基本假設：

假設1博弈初期，加盟商提供高質(zhì)量服務的比例為λ(0≤λ≤1)，提供低質(zhì)量服務的比例為1-λ；快遞公司總部信任的比例為α(0≤α≤1)，不信任的比例為1-α。

假設2加盟商的初始加盟費為C0，總部的培訓成本為C2，每單業(yè)務的價格為Ρ。

假設3加盟商向快遞公司繳納的后續(xù)加盟費為qP，加盟商提供低質(zhì)量服務時，業(yè)務量為Q，反之則為Q1且Q1=Q+ΔQ；加盟商提供低質(zhì)量服務時，平均服務成本為C，反之則為C1且C1=C+ΔC。

假設4由于加盟式快遞具有橫向性和全網(wǎng)性特點，若其中一個加盟商出現(xiàn)服務問題將損害眾多加盟商的利益。但涉及加盟商眾多，無法逐一衡量，因此將這部分損失轉移到總部。即加盟商提供低質(zhì)量服務時，會影響其他網(wǎng)點的業(yè)務量，造成一定的經(jīng)濟損失L，這部分損失由總部承擔。

假設5快遞公司總部不信任時會采取監(jiān)督行為，監(jiān)督成本為V；信息不對稱程度為m，罰金為f。

根據(jù)研究假設列出加盟商與快遞公司總部間的行為交互支付矩陣，如表2。

3 演化博弈模型求解

3.1 復制動態(tài)方程

根據(jù)演化原理，若某一行為的支付比種群的平均支付高，那么該行為就會在種群中發(fā)展，即選擇該行為的個體在種群中所占比例的增長率大于零，可用如下微分方程表示[28]:

(1)

其中，s為種群的行為集合，k為s中的一種行為，xk為種群選擇行為k的比例，u(k,s)為種群選擇行為k的支付，u(s,s)為種群的平均支付，K為不同的行為總數(shù)。

由表2可知，加盟商在積極合作策略下的收益為:

v1=α[PQ1(1-q)-C1Q1-C0]+

(1-α)[PQ1(1-q)-C1Q1-C0]

(2)

消極合作策略的收益為:

v2=α[PQ(1-q)-CQ-C0]+

(1-α)[(PQ(1-q)-CQ-C0-mf]

(3)

加盟商的期望總收益為:

(4)

快遞公司總部在信任策略下的收益為:

u1=λ(PQ1q+C0-C2)+

(1-λ)(PQq+C0-C2-L)

(5)

不信任策略下的收益為：

u2=λ(PQ1q+C0-C2-V)+

(1-λ)(PQq+C0-C2-V-L+mf)

(6)

快遞公司總部的期望總收益為：

(7)

表2 博弈雙方行為交互支付矩陣

=λ(1-λ)(M+mf-αmf)

(8)

令M=[P(Q+ΔQ)(1-q)-(Q+ΔQ)(C+ΔC)]-

[PQ(1-q)-CQ]

(9)

M即在未考慮消極合作時加盟商支付的罰金成本情況下，積極合作的收益與消極合作收益之差。

=α(1-α)(V+λmf-mf)

(10)

(11)

3.2 均衡點及穩(wěn)定性分析

復制動態(tài)方程求出的均衡點不一定是系統(tǒng)的演化穩(wěn)定結果ESS，根據(jù)Friedman提出的雅克比Jacobian矩陣求解法計算出博弈系統(tǒng)的雅克比Jacobian矩陣(記為J)為：

(12)

其中：a11=(1-2λ)[M+mf-αmf],

a12=-λ(1-λ)mf,a21=α(1-α)mf,

a22=(1-2α)(V+λmf-mf)

(13)

此雅克比矩陣的行列式detJ和跡trJ為:

(14)

(15)

當同時滿足detJ>0且trJ<0時，復制動態(tài)方程求出的均衡點即為演化穩(wěn)定點，各均衡點對應的detJ和trJ如表3。

表3 均衡點對應的行列式(detJ)與跡(trJ)的數(shù)值

由表3可知，該博弈系統(tǒng)存在一個鞍點(λ0,α0)，且顯然λ0>1不成立，因此對λ0和α0的取值進行分情況討論：

①當λ0<0且α0<0時，即M+mf<0且mf

②當λ0<0且0<α0<1時，即0

③當λ0<0且α0>1時，即M>0且mf

④當0<λ0<1且α0<0時，即M+mf<0，且mf>V，此時(0,0)為系統(tǒng)的ESS點。

⑤當0<λ0<1且0<α0<1時，即0V，此時系統(tǒng)沒有穩(wěn)定點。

⑥當0<λ0<1且α0>1時，即M>0且mf>V，此時(1,1)為系統(tǒng)的ESS點。

證明以條件λ0<0，α0<0為例，根據(jù)各均衡點的行列式detJ和跡trJ的值判定其穩(wěn)定性，判定結果如表4，其他情況判定方法一致，不再詳述。系統(tǒng)最終的演化結果所對應的均衡點以及相應的參數(shù)條件如表5，六種情形對應的演化相圖見圖1。

表4 局部穩(wěn)定性分析結果

圖1 加盟商和快遞公司總部行為選擇的演化相圖

表5 演化穩(wěn)定結果及參數(shù)條件

4 演化博弈模型分析

4.1 演化路徑分析

基于表5和圖1，加盟商選擇積極合作策略時增加的收益、快遞公司總部的罰金收入mf和監(jiān)督成本V是影響系統(tǒng)演化的關鍵參數(shù)。根據(jù)各狀態(tài)所滿足的關鍵參數(shù)取值條件，可得出以下結論：

結論1當M+mf<0且mf>V時，狀態(tài)I是系統(tǒng)演化穩(wěn)定結果，加盟商采取消極合作，快遞公司總部對其不信任而產(chǎn)生監(jiān)督行為，從而進行相應的懲罰。狀態(tài)I不利于加盟雙方合作穩(wěn)定的健康發(fā)展?；诮Y論1，對加盟商來說，積極合作但并無收益的提升(加盟商提供積極合作所獲得的收益與消極合作所獲得收益之差低于0)，因此會選擇消極合作策略；對快遞公司總部來說，當不信任策略下的監(jiān)督成本低于罰金收入，會導致總部選擇不信任策略來提高收入(即罰金)。因此，在各自利益的驅(qū)動下，系統(tǒng)朝著方向(0,0)演進。

結論2當M+mf<0，mf

結論3當0V時，系統(tǒng)不存在演化穩(wěn)定結果，呈現(xiàn)出一種周期性的隨機狀態(tài)。基于結論3，加盟商有一定的收益但積極合作的收益與消極合作收益之差低于罰金，此時加盟商在周期內(nèi)提供的服務質(zhì)量水平高、低兩類并存；同時快遞公司總部的罰金收入大于監(jiān)督成本，但由于加盟商積極、消極合作并存，導致快遞公司總部信任、不信任并存。此時，加盟商和快遞公司總部的行為選擇相互依賴，表現(xiàn)出一種特定的周期模式，加盟商選擇積極合作策略的比例與快遞公司總部選擇信任策略的比例變化趨勢一致。狀態(tài)III需引入其他約束條件或改變參數(shù)的取值才能擺脫這種循環(huán)狀態(tài)，此時系統(tǒng)無演化穩(wěn)定結果。

結論4M>0時，狀態(tài)IV是系統(tǒng)的演化穩(wěn)定結果，此時加盟商提供了積極合作，同時快遞公司總部在考慮監(jiān)督成本的付出下選擇信任策略。基于結論4，對加盟商來說，在未計算低質(zhì)量的罰金成本情況下，提供積極合作的收益仍高于消極合作的收益，加盟商會選擇積極合作策略；對快遞公司總部來說，其最優(yōu)選擇為信任加盟商。此時是快遞行業(yè)加盟模式的理想狀態(tài)，系統(tǒng)由(0,1)朝著(1,1)方向演進。

4.2 狀態(tài)Ⅲ的模型參數(shù)分析

基于表5和圖1，當參數(shù)滿足0V時，系統(tǒng)的收斂情況與其他參數(shù)的取值有關。根據(jù)上文的復制動態(tài)方程和狀態(tài)III的演化相圖，可得出以下結論：

結論5其他參數(shù)取值不變時，快遞公司總部信任的比例越低，加盟商越是傾向選擇積極合作。同理，加盟商積極合作的比例越高，快遞公司總部越是傾向選擇信任策略。

證明由式(8)～(10)復制動態(tài)方程可得:

(16)

(17)

結論6其他參數(shù)值固定不變，信息不對稱程度m越小，罰金f越小，監(jiān)督成本V越大，快遞單價P越大，系統(tǒng)越容易向理想狀態(tài)(1,1)收斂。

證明由狀態(tài)III的演化相圖可知，系統(tǒng)最終的演化結果與初始條件密切相關。當初始點落入?yún)^(qū)域A的概率越大，系統(tǒng)向理想狀態(tài)(1,1)演化的概率就越大。區(qū)域A的概率即為區(qū)域面積。區(qū)域A的面積為:

(18)

5 案例研究及數(shù)值分析

5.1 案例背景介紹

本節(jié)將以典型加盟模式的公司——申通快遞為例進行案例研究?？爝f加盟模式自1993年由申通公司創(chuàng)立以來，為申通公司的拓寬市場規(guī)模、降低管理成本起到了不可忽視的作用。2014年，申通的市場份額高達16.5%，在三通一達中位居第一；2015年，申通以12.4%的市場份額占比位列快遞行業(yè)的第二位。但隨著企業(yè)的不斷壯大以及電商件的迅速增多，加盟模式的弊端逐漸顯現(xiàn)。從現(xiàn)象上看，2015年申通三林分公司員工罷工拒絕派件、停擺、爆倉等，給總部帶來的聲譽損失不容小覷。從數(shù)據(jù)上看，2016年，申通的市場份額已下滑到10.4%，在三通一達中，排名下滑到第三；2017年，申通的量件完成38.98億件(同比增長約19.64%，但遠低于行業(yè)平均的28%)，落后于中通(62.19億件)、圓通(50.64億件)和韻達(47.20億件)；2017年申通的快遞服務總體滿意度排名第六，僅74.10分，2018年第三季度排名第七。綜上，加盟模式給申通總部帶來的經(jīng)濟損失也不容忽視。

申通快遞董事長陳德軍認為與加盟商的合作所帶來的弊端在一定程度上制約了公司的發(fā)展。因此2018年初，申通快遞公司進行了收購加盟商的計劃。但收購之路并不順暢。由于各級加盟商的抵抗、轉型的后繼問題和融資難的困境導致企業(yè)難以完全實施轉型計劃，因此保留加盟模式。在當前局面下，申通公司在保留加盟模式的基礎上，如何提升總部和加盟商之間的合作穩(wěn)定性，提升消費者滿意度進而增加企業(yè)效益是值得探究的問題。

因此本節(jié)以申通快遞為例，探究加盟商與總部合作穩(wěn)定性問題?；谏衔姆治觯到y(tǒng)的演化穩(wěn)定結果取決于相關參數(shù)的初始條件及變動情況，為更直觀地反映主體的行為演化路徑以及參數(shù)取值對演化穩(wěn)定結果的影響，本節(jié)將運用Matlab 7.0仿真軟件對模型結果進行數(shù)值仿真分析，得到系統(tǒng)的動態(tài)演化圖(如圖2～圖15所示)，其中橫軸表示系統(tǒng)的演化時間，縱軸表示總部信任的比例或加盟商積極合作的比例。對于該案例的博弈系統(tǒng)，支付矩陣中部分參數(shù)的真實數(shù)據(jù)獲取難度較大，例如非合作方無法知曉分成比例、服務成本等，但在實際應用中，決策者(申通加盟商、申通總部)知曉這些數(shù)據(jù)。同時，研究主要關注博弈關系中的支付在不同策略組合下的相對大小[29]。因此為研究方便，在不改變本質(zhì)的條件下，結合實際情況和變量之間的大小關系對參數(shù)值進行了適度假設。

5.2 演化相圖數(shù)值仿真分析

(1)狀態(tài)I

當M+mf<0且mf>V時，不妨取值P=15,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=2,m=0.7,f=0.6,V=0.3。圖2刻畫了加盟商提供積極合作時并無收益的提升，快遞公司總部的監(jiān)督成本低于罰金收入時的行為演化軌跡。隨著時間t的增加，系統(tǒng)最終向穩(wěn)定點(0,0)演化。驗證了結論1。

圖2 狀態(tài)I系統(tǒng)動態(tài)仿真圖

(2)狀態(tài)II

①當M+mf<0且mf

②當0

圖3 狀態(tài)II系統(tǒng)動態(tài)仿真圖

圖4 狀態(tài)II系統(tǒng)動態(tài)仿真圖

(3)狀態(tài)III

當0V時，不妨取值P=40,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,m=0.7,f=0.6,V=0.22。圖5刻畫了加盟商有一定的收益但積極合作的收益與消極合作收益之差低于罰金，且快遞公司總部的罰金收入高于監(jiān)督成本時的行為演化軌跡。加盟商和快遞公司總部二者的行為選擇相互依賴，具有周期性的特點。此時系統(tǒng)無演化穩(wěn)定結果，驗證了結論3。

圖5 狀態(tài)III系統(tǒng)動態(tài)仿真圖

(4)狀態(tài)IV

①M>0且mf

②當M>0且mf>V時，不妨取值P=15,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,m=0.7,f=0.6,V=0.3。圖7刻畫了在未計算低質(zhì)量的罰金成本情況下，加盟商提供積極合作的收益仍高于消極合作的收益，快遞公司總部的罰金收入高于監(jiān)督成本(雖罰金收入較高，但在加盟商提供積極合作時，總部采取的最優(yōu)策略仍是信任)時的行為演化軌跡。在此情況下，隨著時間t的增加，系統(tǒng)最終向穩(wěn)定點(1,1)演化，驗證了結論4。

圖6 狀態(tài)IV系統(tǒng)動態(tài)仿真圖

圖7 狀態(tài)IV系統(tǒng)動態(tài)仿真圖

5.3 狀態(tài)Ⅲ影響因素數(shù)值仿真分析

本節(jié)針對狀態(tài)Ⅲ中初始條件改變以及信息不對稱程度、罰金、監(jiān)督成本和快遞單價四個參數(shù)對演化穩(wěn)定結果的影響情況進行數(shù)值仿真模擬。

(5)初始群體比例

①若λ<0.476，不妨取值λ=0.3，假設總部群體信任行為比例的初始值α=0.2,0.5,0.8，在滿足λ小于閾值λ0的條件下，總部群體行為隨時間變動的動態(tài)演化軌跡如圖8所示。由圖可知，不同的初值λ隨時間的變動均呈現(xiàn)單調(diào)遞減的趨勢。即使總部群體信任行為的初始比例高達0.8，最終均會收斂于0，且收斂速度隨初始比例增加而減緩。因此，當加盟商選擇積極合作的比例小于0.476時，快遞公司總部群體行為最終會趨于不信任。

圖8 λ=0.3時總部行為的動態(tài)演化過程

②若λ>0.476，不妨取值λ=0.8，假設總部群體信任行為比例的初始值α=0.2,0.5,0.8，在滿足λ大于閾值λ0的條件下，總部群體行為隨時間變動的動態(tài)演化軌跡如圖9所示。由圖可知，不同的初值λ隨時間的變動均呈現(xiàn)單調(diào)遞增的趨勢，即使總部群體信任行為的初始比例僅為0.2，最終均會收斂于1，且收斂速度隨初始比例增加而增快。因此，當加盟商選擇積極合作的比例大于0.476時，快遞公司總部群體行為最終會趨于信任。

圖9 λ=0.8時總部行為的動態(tài)演化過程

(6)信息不對稱程度m

①信息不對稱程度m取值對加盟商積極合作比例λ的影響

固定各參數(shù)值α=0.4,P=40,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,f=0.6,V=0.22，得到λ隨m值變動的演化曲線，如圖10所示?？梢钥闯觯寒斝畔⒉粚ΨQ程度較高，即消極合作被發(fā)現(xiàn)的概率較低，m=0.1時，加盟商群體行為趨于消極合作。而隨著信息不對稱程度的不斷降低，即消極合作被發(fā)現(xiàn)的概率上升，直至m=0.7時，加盟商群體行為由消極合作向積極合作轉變，且信息不對稱程度越低，加盟商群體行為向積極合作演化的速度越快。由結論6可知，信息不對稱程度影響加盟商行為選擇的臨界值為m0=0.56，即m>0.56時，加盟商群體行為向積極合作策略演化，當m<0.56時，加盟商群體行為向消極合作策略演化。

圖10 信息不對稱程度對加盟商行為影響的仿真圖

②信息不對稱程度m取值對總部信任比例α的影響

固定各參數(shù)值λ=0.4,f=0.6,V=0.22得到α隨m值變動的演化曲線，如圖11?？梢钥闯觯寒斝畔⒉粚ΨQ程度較高，即消極合作被發(fā)現(xiàn)的概率較低，m=0.4時，總部群體行為趨于信任，且信息不對稱程度越高，即消極合作被發(fā)現(xiàn)的概率越低時，總部群體行為向信任行為演化的速度越快。而隨著m的不斷增加，直至m=0.8時，總部群體行為由信任向不信任轉變。由結論5可知，信息不對稱程度影響總部行為選擇的臨界值為m0=0.61，即m>0.61時，總部群體行為向不信任策略演化，當m<0.61時，總部群體行為向信任策略演化。較高的信息不對稱程度會使得總部采取不信任策略。

圖11 信息不對稱程度對總部行為影響的仿真圖

(7)罰金f

①罰金f取值對加盟商積極合作比例λ的影響

固定各參數(shù)值α=0.6,P=40,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,m=0.7,V=0.22得到加盟商積極合作比例λ隨罰金f值變動的演化曲線，如圖12?？梢钥闯觯寒斄P金較低，f=0.4時，加盟商群體行為趨于消極合作，且罰金越低，加盟商群體行為向消極合作演化的速度越快。而隨著罰金f的不斷增加，直至f=0.9時，加盟商群體行為由消極合作向積極合作轉變。由結論6可知，罰金影響加盟商行為選擇的臨界值為f0=0.71，即f>0.71時，加盟商群體行為向積極合作策略演化，當f<0.71時，加盟商群體行為向消極合作策略演化。

圖12 罰金對加盟商行為影響的仿真圖

②罰金f取值對總部信任比例α的影響

固定各參數(shù)值λ=0.6,m=0.7,V=0.22得到總部信任比例α隨罰金f值變動的演化曲線，如圖13?？梢钥闯觯寒斄P金較低，f=0.4時，總部群體行為趨于信任，且罰金越低，總部群體行為向信任行為演化的速度越快。而隨著罰金f的不斷增加，直至f=0.9時，總部群體行為由信任向不信任轉變。由結論6可知，罰金影響總部行為選擇的臨界值為f0=0.78，即f>0.78時，總部群體行為向不信任策略演化，當f<0.78時，總部群體行為向信任策略演化。

由以上f取值對λ和α的仿真分析可知，罰金在一定程度上能促進加盟商積極合作的意愿，但并非越高越好，罰金的增加會促使總部采取不信任行為進而對加盟商實施過度的監(jiān)督和懲罰，在較高罰金的壓力下，加盟商或許會采取積極合作策略，但現(xiàn)實生活中更為常見地是加盟商退出合作，這損害了合作穩(wěn)定性。

圖13 罰金對總部行為影響的仿真圖

(7)快遞單價P

固定各參數(shù)值α=0.6,Q=2,ΔQ=0.1,q=0.4,C=5,ΔC=1,m=0.7,f=0.6,V=0.22，得到λ隨P值變動的演化曲線，如圖14?？梢钥闯觯寒斂爝f平均單價較低，P=15時，加盟商群體行為趨于消極合作，且單價越低，加盟商群體行為向消極合作演化的速度越快。而隨著快遞單價的不斷增加，直至P=45時，加盟商群體行為由消極合作向積極合作轉變。由結論6可知，快遞單價影響加盟商行為選擇的臨界值為P0=40.5，即P>40.5時，加盟商群體行為向積極合作策略演化，當P<40.5時，加盟商群體行為向消極合作策略演化。

從快遞單價取值對加盟商積極合作的仿真分析可見，較高的價格會提升加盟商積極合作的概率，同時也能提高總部的后續(xù)加盟費收入。因此在不會大幅度影響業(yè)務量的前提下，在合理范圍內(nèi)提升價格有助于提高快遞加盟商和總部之間的合作穩(wěn)定性。

圖14 快件單價對加盟商行為影響的仿真圖

(8)監(jiān)督成本V

固定各參數(shù)值λ=0.6,m=0.7,f=0.6,V=0.22得到總部信任比例α隨監(jiān)督成本V值變動的演化曲線，如圖15?？梢钥闯觯寒敱O(jiān)督成本較低，V=0.1時，總部群體行為趨于不信任，而隨著監(jiān)督成本V的不斷增加，直至V=0.3時，總部群體行為由信任向不信任轉變，且監(jiān)督成本越高，總部群體行為向信任行為演化的速度越快。由結論6可知，監(jiān)督成本影響總部行為選擇的臨界值為V0=0.168，即V<0.168時總部群體行為向不信任策略演化，V>0.168時，總部群體行為向信任策略演化。

圖15 監(jiān)督成本對總部行為影響的仿真圖

6 結論

總之，加盟商與快遞公司總部之間無法實現(xiàn)合作穩(wěn)定性，主要在于兩者各自的收入不匹配。本研究基于博弈主體有限理性假設，運用博弈論的思想構建了加盟商與快遞公司總部的行為選擇動態(tài)演化模型，圍繞罰金收入、監(jiān)督成本和加盟商積極合作后利益的提升等深入剖析了博弈雙方的行為選擇互動機制，揭示了不同條件下系統(tǒng)的穩(wěn)定結果和演化路徑，并運用Matlab 7.0仿真軟件對模型結果進行了驗證。研究結果表明：①加盟商和快遞公司總部的行為選擇與總部的罰金收入、監(jiān)督成本和加盟商提升的收益之和M的取值密切相關。系統(tǒng)呈現(xiàn)出三種演化穩(wěn)定結果(0,0)、(0,1)、(1,1)以及一種周期性的隨機狀態(tài)；②系統(tǒng)不存在演化穩(wěn)定結果(1,0)，即加盟商積極合作提供高質(zhì)量服務而快遞公司總部選擇不信任進而采取監(jiān)督行為；③當滿足加盟商積極合作時提升的收益之和大于0(即M>0)時，系統(tǒng)才會向理想狀態(tài)(1,1)演化。除了以上條件會影響系統(tǒng)穩(wěn)定性結果外，信息不對稱程度、罰金、監(jiān)督成本以及快遞單價等因素也會影響系統(tǒng)的演化結果。為此，本文提出以下建議以促進加盟式快遞合作穩(wěn)定性。

(1)降低快遞加盟商服務成本，提高服務質(zhì)量

快遞加盟商通過低質(zhì)量服務所節(jié)約的成本越多或為提高服務質(zhì)量所付出的額外成本越高，那么積極合作的概率就會越低，進而提供的服務水平就越低。因此，降低快遞服務成本是積極合作的內(nèi)生動力。作為服務行業(yè)，一線服務人員是與客戶接觸最多的對象，因此軟實力方面，總部需嚴格對一線員工進行服務意識、操作流程等培訓，提高服務效率降低服務成本。硬實力方面，總部需指導并輔助加盟商升級設備、系統(tǒng)。

(2)建立適度的違約懲罰制度，完善利潤分配機制

通過理論分析和數(shù)值仿真分析發(fā)現(xiàn)，加盟商積極合作與消極合作時的收益之差會影響加盟商的策略選擇，其中罰金成本和收益分配是主要的影響因素。一方面，罰金雖在一定程度上能提高加盟商積極合作的意愿，但并非罰金越高越好。從發(fā)展的眼光來看，總部會因高額的罰金收入選擇不信任策略，同時現(xiàn)實生活中加盟商會因高額的罰金而選擇退出合作，導致合作破裂。因此總部需要在一定的范圍內(nèi)協(xié)調(diào)罰金額度。另一方面，由于加盟商積極合作的意愿會正向影響快遞公司總部選擇信任策略的概率，因此作為加盟關系的主動方，總部需要完善利潤分配機制。總部可通過相應的指標對加盟商的合作狀態(tài)進行考核，積極合作時予以一定的激勵或在后續(xù)加盟費的分配比例上進行調(diào)整。當積極合作能為加盟商帶來更多的利潤收益時，加盟商的能動性將會提高，此時總部可采取信任策略來降低監(jiān)督成本，最終促進兩者的合作穩(wěn)定性。

(3)加強平臺信息共享，促進信息透明化

由本研究的結論可知，信息不對稱程度越高，表明加盟商采取消極合作策略的概率越大，越不利于加盟商和總部之間的合作穩(wěn)定性的建立。因此需要加強平臺信息交流，促進信息共享。一方面，加盟商可利用已有的平臺和設備實時、真實準確地向總部更新接單量、快件損壞率、客戶滿意度等反映加盟商合作狀態(tài)的指標數(shù)據(jù)。另一方面，總部可通過顧客回訪、網(wǎng)絡調(diào)查、暢通投訴渠道等方式及時了解各加盟商的快遞服務質(zhì)量，并引導消費者參與快遞服務監(jiān)督，掌握實時數(shù)據(jù)。同時也需要在平臺上向加盟商提供總部的指導流程、制度規(guī)定以及公司動態(tài)等信息。在這種情況下，總部采取的措施和加盟商采取的合作狀態(tài)均將透明化。在考慮成本和收益的基礎上，總部采取信任策略的概率和加盟商采取積極合作的概率均會上升，最終促進兩者之間的合作穩(wěn)定性。

(4)營造良好的競爭氛圍，避免無謂的價格戰(zhàn)

在對價格取值進行仿真時發(fā)現(xiàn)，不考慮消費者接受能力的情況下，價格越高，加盟商積極合作的意愿越強。由此可見盲目地以低價占領市場份額是不可取的。但現(xiàn)實生活中，各加盟式企業(yè)為獲得更多的電商業(yè)務量而一味地打價格戰(zhàn)，同時因企業(yè)的成本并未降低，因此造成了量多而利潤少的局面。當利益降低甚至入不敷出時，加盟商的合作能動性將減弱，甚至退出合作，嚴重影響加盟商與總部之間的合作穩(wěn)定性。整個行業(yè)需形成良好的競爭氛圍，堅決杜絕以盲目低價的方式來獲得市場份額，進而導致加盟商與總部之間合作穩(wěn)定關系的破裂。

本研究在考慮橫向性所帶來的損失時，因牽扯的網(wǎng)點過多無法細化且損失難以計量，為此本文將這部分損失L取定值且轉移到總部。但分析結果時發(fā)現(xiàn)固定損失L卻對加盟商與總部的合作穩(wěn)定性未產(chǎn)生影響，這與眾多學者的觀點并不相符。剖析原因可能存在L取定值的缺陷。因此在今后的研究中需進一步改善。