□孙韶阳

一、引言

随着我国网络市场快速发展，市场规模的急剧扩大、市场组织和经营特征的较大转变对中国既有的市场监管体系带来巨大冲击，使我国的市场监管与社会管理体系面临着快速的适应与转型问题。在此背景下，人们关注到网络平台这一特殊的市场主体在网络市场秩序构建上发挥的重要作用，对网络平台展开了持续深入的研究。一部分研究重点关注网络平台对其所构建的平台型网络市场的治理机制，探求网络平台如何开展网络交易的私人秩序治理，以及其中涉及的有效性问题和相关法律问题，并对平台因规则制定和纠纷裁决而形成的准公共权力性质加以探讨[1-3]。另一部分研究关注网络平台在市场治理中的责任和义务[4]，从法律角度对网络服务提供商的注意义务[5]、删除义务[6]、协助执法义务[7]等展开探讨，并重点对政府与网络平台合作治理进行研究，认为政府与平台作为市场治理的双元主体的管理范式是未来平台型网络市场治理的发展趋势，并提出理想的合作规制模式[8-11]。

网络平台，特别是体量巨大的超级网络平台公司正在网络市场治理中扮演着越来越重要的角色。网络平台在网络市场治理体系中实际上存在着身份上的双重属性——既包括“企业-市场”的二重性[12]，也包括“运动员-裁判员”的双重属性。在基础规则体系普遍缺失的网络市场发育阶段，先发互联网企业出于自身发展的需要以平台规则等市场规则的建构弥补了网络市场基础交易规则和规制框架的空白，并在网络市场治理体系的建构过程中不断被法律体系和政府治理框架吸纳和整合，从而使网络平台作为市场中竞争主体的同时，也成为网络市场中的重要治理主体。网络平台就此在传统的治理主体政府与被治理主体市场参与者之间形成了一个中间地带，网络市场治理逐渐演变为“政府规制平台，平台规制用户”的“政府-平台-用户”分层治理结构，本文称之为“平台-政府”双层治理模式。

尽管平台与政府的协同治理是平台型网络市场治理演进的趋势，但在现实情况中平台企业与政府在市场治理中往往合作与博弈并存。在双方围绕网络市场治理的博弈中，是否能形成稳定的“平台-政府”双层治理结构？ 哪些因素影响着“平台-政府”双层治理模式的稳定性？ 本文引入演化博弈论的分析工具，以政府和电子商务平台对平台商家售卖假货的治理为例，对群体层面进行治理决策的动态演化分析，以期对“平台-政府”双层治理模式的策略选择、稳定机理和模式优化进行探讨。

二、“平台-政府”双层治理的演化博弈模型构建

（一）问题描述与模型假设

在演化博弈对行动者有限理性的基本假设下[13]，政府与平台都各自受到多重理性因素的制约，并在学习的过程中不断进行着策略的调整。由于双方群体均处于不完全信息状况之下，对博弈双方的策略不能进行快速精准地判断，因此理性稳定策略的形成需要在不断地反复博弈过程中才能逐步形成。目前，学界已有多项研究针对政府与企业之间的监管与被监管关系展开演化博弈研究[14-17]。而在网络市场治理视域下政府与平台企业博弈的特殊之处在于，互联网平台企业既是网络市场中的“运动员”，又是平台型网络市场的“裁判员”，即互联网平台企业本身既是被监管对象，又是平台型网络市场的监管者，决定了政府监管与平台治理间博弈局面的复杂性。

电子商务交易是网络市场最典型的表现形式，以全国最大的电子商务平台淘宝网为例，地方政府市场监管部门将部分市场治理的规制性任务打包交给淘宝网平台，淘宝网平台通过行使资质审查、事中监管、信誉管理和提供协查报告等方式进行假冒伪劣等平台用户违法违规行为治理，并在此过程中拥有较为充分的自由裁量权和执行权。目前，淘宝网公示的现行各类平台规则共190 条，实施细则223 条，形成了包括基础规则、行业规范、营销规则、公告通知以及实施细则在内的十分庞大的规则体系，对平台各类用户行为进行有效地约束和治理，成为网络交易监管体系的重要组成部分。与此同时，地方政府市场监管部门在接受消费者举报对淘宝平台中各类用户进行监管的同时，也会通过加大对平台的监管力度，督促平台进一步履行治理责任。政府对平台的监管主要有两种形式，一种是依据法律法规对平台做出罚款、责令整改、停业整顿甚至关停等直接处罚措施；另一种是向平台施加声誉压力，利用媒体曝光等形式使平台在市场中的声誉受到影响，从而迫使平台加大规制力度。2015 年，工商总局发布的一份网购监测报告中关于淘宝网平台抽检假货比例的内容，引发了阿里巴巴市值两天内缩水300 亿美元，足可见声誉压力对于平台的负向激励作用。

为对平台与政府间的治理博弈进行深入剖析，本文提取电子商务交易市场中的假货治理情境，构建演化博弈模型。政府市场监管部门和电子商务平台是具有有限理性的博弈双方，双方围绕对平台商家售假的规制进行策略博弈。对于政府来说，对网络市场售卖假货现象有两种治理策略：一种是“被动监管”，即通过消费者举报获得商家售假线索，进而对售假商家进行查处，同时对商家所在的网络平台进行相应的连带责任惩处；另一种是“平台监管”，即政府不直接对平台上的商家进行监管，而是通过监管网络平台，要求平台对自身入驻商家的售假行为进行规制，即采用政府监管平台、平台治理商家的“平台-政府”双层治理模式。对于互联网平台公司来说，同样也存在两种治理策略：一种是花费一定的成本对平台商家的售假行为进行严格治理，以期提升平台声誉并获取长远发展利益；另一种是对平台商家的售假行为进行消极治理甚至放任，获取短期内较高的经济效益，但也存在着相应的风险，包括因政府发现平台监管失职而进行的惩罚以及因平台假货泛滥而造成的声誉损失等。为便于分析，对参数设置作出以下说明：

设RG为政府监管部门规制电子商务交易市场售假行为所获得的收益，主要包括收缴的罚款以及市场良性健康发展对政府治理绩效的增进；C1为政府监管网络平台的成本，λ1为当平台没有履行售假的规制责任时，政府对平台监管的成功率；C2为政府通过消费者举报监管商家售假所需的成本，θ 为消费者在买到假货后进行举报的概率，λ2为政府被动监管的成功率；CP为网络平台进行平台内商家售假行为的规制所需的成本，主要包括监管所需的技术、人力和财力成本、关闭商家所失去的佣金成本、设定规则所需的规则成本等；μ 为网络平台对平台商家售假进行治理的治理效率；RT为网络平台进行假货治理所获得的收益，主要包括平台声誉提升带来的效益以及平台良性发展的长远利益；RF为网络平台不进行假货治理时所获得的收益，主要是短期可见的经济利益；PF为平台不进行假货治理被政府查处时所受到的处罚；PR为平台不进行假货治理时因声誉损毁而受到的损失。主要参数及定义如表1 所示。

表1 假货治理中平台与政府博弈模型参数及定义说明

该演化博弈模型相关假设如下：

假设1：网络平台选择不进行假货治理的概率为x（0≤x≤1），则其选择进行假货治理的概率为1-x；同理，政府监管部门选择平台监管策略的概率为y（0≤y≤1），则其选择间接监管策略的概率为1-y。

假设2：政府无论采用何种监管策略，其付出的监管成本和监管成功率都成正比，但两种不同监管方式的成本/成功率比例不同，即C1=k1λ1（0＜λ1＜1），C2=k2λ2（0＜λ2＜1），且k1，k2＞0，k1≠k2。

假设3：网络平台进行假货治理所需的治理成本和其治理效率成正比，即CP=k3μ（0＜μ＜1），且k3＞0；消费者发现购买到假货后进行举报的概率θ 满足0＜θ＜1。

假设4：考虑我国目前电子商务市场假货治理的现实情况，政府与平台各项收益、损失均为正，RG，RT，RF，PF，PR＞0。且在目前政府监管受技术和信息不对称制约的情况下，政府采取平台监管途径的成本要低于采取间接监管途径，而监管成功率则高于采取间接监管途径，即C1＜C2，λ1＞λ2。

（二）模型构建

依据上述对于博弈模型的假设及相关参数的定义，可以得出政府部门和网络平台关于假货治理问题的博弈收益矩阵（如表2 所示）。

表2 政府和平台博弈的收益矩阵

令互联网平台企业采取不治理策略和治理策略时的期望收益分别为U1、U2，群体平均收益为U；政府部门在采取平台监管策略和间接监管策略时的期望收益分别为V1、V2，群体平均收益为V。

根据演化博弈理论，可构建平台和政府的复制动态方程为：

令Ut=0，Vt=0 对复制动态方程进行求解，可以得到5 个复制动态均衡点：（0，0），（0，1），（1，0），（1，1），（x0，y0），其中：

（三）政府监管与平台治理的演化博弈分析

在上述构建模型的基础上，对平台与政府间的演化博弈进行稳定性分析，由复制动态方程描述的群体动态的演化稳定策略可以从其雅克比矩阵的局部稳定性分析中得到。上述复制动态方程组的雅可比矩阵为：

各个平衡点是否为演化稳定策略（ESS）可以用雅可比矩阵的行列式和迹进行判定。具体而言，当det J＞0且tra J＜0 时，可以判定该平衡点为ESS；当det J＞0 且tra J＞0 时，该平衡点为不稳定点；当det J＜0 时，可以判定该平衡点为鞍点；当det J＞0 且tra J=0，并同时满足（x0，y0）∈（0，1）时，可以判定该平衡点为中心点，否则当tra J＝0 时可视该平衡点为鞍点。

在此基础上，将各平衡点依次代入雅可比矩阵得到矩阵行列式det J 和迹tra J 的值。为分析方便起见，对各均衡点的矩阵行列式和迹表达式作出以下设定，令：

则矩阵行列式和迹表达式可以简化表示为表3 所示，进而可以通过对A1，A2，B1，B2的不同取值状态，得到各均衡点的稳定性分析结果（略）。

表3 各均衡点det J 和迹tra J 值简化表达

在对政府部门与平台企业的博弈行为和演化稳定策略进行进一步分析时，需要考虑不同的参数取值对博弈结果的影响。根据五个均衡点的矩阵行列式和迹表达式，进行以下设定，令：

其中，Ψ 为互联网平台企业不进行假货治理时的收益损失比，RF+μPF为互联网平台企业不进行假货治理被政府部门查处（相对于未被查处时）时的损失，RF+CP-μ（RT+PR）为互联网平台企业不进行假货治理（相对于治理）时的超额收益。对于平台与政府的博弈来说，政府采取平台监管策略时的监管成功率λ1、政府采取间接监管策略时的总体监管成功率θλ2以及Ψ 的取值关系决定了A1和A2的取值符号；同理，政府采取两种监管方式的总体成功率之差λ1-θλ2与α、β 之间的取值关系决定了B1和B2的取值符号。通过组合可以得出政府采取两种监管方式的成功率λ1、θλ2不同以及采取两种监管方式的成本C1、C2不同的情况下，A1、A2、B1、B2的取值情况。经过逐个推算，得出可能的组合及取值情况如见表4 所示。

表4 λ1、θλ2 及C1、C2 不同取值下A1、A2、B1、B2 的取值情况

由表4 可知，当各参数取值范围不同时，一共存在24 种不同的具体情况，涵盖16 种不同的演化稳定策略。在对网络市场监管部门的实地调研中发现，现阶段由于网络市场的跨地域性和网络交易的隐匿性，政府监管部门对于商家售假的监管因管辖地域限制、技术限制等一系列制度和技术问题的制约而存在取证难、监管成功率低、监管成本高的情况。相比之下，将监管商家售假的任务转移给辖区内的网络平台，通过监管网络平台实现对网络市场商家售假行为的监管是提高监管成功率并降低监管成本的有效选择。因此，在现阶段的实际情况下，λ1＞θλ2且C1＜C2。本文以此作为平台与政府演化博弈的限定条件，分析平台与政府的博弈中可能存在的演化稳定策略情况。

由表4 可知，在λ1＞θλ2，C1＜C2条件下存在以下三种情形：

情形1：当Ψ＜θλ2＜λ1且λ1-θλ2＞max（α，β）时，A1＜0，A2＜0，B1＞0，B2＞0，则det J（x0，y0）＞0。但在此情况下，x0＜0，y0＜0 即（x0，y0）∉（0，1），（x0，y0）不是系统的均衡点，故只存在4 个均衡点，复制动态相位图如图1（a）所示。其中，（0，1）是系统的局部渐进稳定点，（1，0）是不稳定点，（0，0）和（1，1）是两个鞍点。（0，1）成为系统的演化稳定策略（ESS）（平台治理假货，政府监管平台）。这表明，在现阶段λ1＞θλ2，C1＜C2的情况下，当互联网平台企业不进行假货治理时的收益损失比小于政府采取任意一种监管策略的监管成功率时，互联网平台企业群体会逐步选择进行假货治理，政府监管部门群体会逐步选择采取监管平台的方式进行电子商务交易市场的假货治理，即形成稳定的“平台-政府”双层治理模式。

情形2：当时θλ2＜Ψ＜λ1且λ1-θλ2＞max（α，β）时，A1＞0，A2＜0，B1＞0，B2＞0 则det J（x0，y0）＜0。但在此情况下，x0＞0，y0＜0 即（x0，y0）∉（0，1），（x0，y0）不是系统的均衡点，此种情况只存在4 个均衡点，复制动态相位图如图1（b）所示。其中，（0，1）是系统的局部渐进稳定点，（0，0）是不稳定点，（1，0）和（1，1）是两个鞍点。（0，1）成为系统的演化稳定策略（ESS）（平台治理假货，政府监管平台）。这表明，在现阶段λ1＞θλ2，C1＜C2的情况下，当互联网平台企业不进行假货治理时的收益损失比大于政府采取间接监管策略的监管成功率且小于政府采取平台监管策略的监管成功率时，互联网平台企业群体会逐步选择进行假货治理，政府监管部门群体会逐步选择采取监管平台的方式进行电子商务交易市场的假货治理，即形成稳定的“平台-政府”双层治理模式。

情形3：当θλ2＜λ1＜Ψ 且λ1-θλ2＞max（α，β）时，A1＞0，A2＞0，B1＞0，B2＞0，则det J（x0，y0）＞0。但在此情况下，x0＜0，y0＜0 即（x0，y0）∉（0，1），（x0，y0）不是系统的均衡点，故只存在4 个均衡点，复制动态相位图如图1（c）所示。其中，（1，1）是系统的局部渐进稳定点，（0，0）是不稳定点，（0，1）和（1，0）是两个鞍点。（1，1）成为系统的演化稳定策略（ESS）（平台不治理假货，政府监管平台）。这表明，在现阶段λ1＞θλ2，C1＜C2的情况下，当互联网平台企业不进行假货治理时的收益损失比大于政府采取任意一种监管策略的监管成功率时，互联网平台企业群体会逐步选择不进行假货治理，政府监管部门群体会逐步选择采取监管平台的方式进行电子商务交易市场的假货治理，即政府的监管处于无效状态，电子商务交易市场中的平台商家售假行为得不到任何有效地治理。

图1 不同情形下的动态演化相位图

三、博弈动态的数值仿真与分析

（一）数值仿真

为了更清楚直观地展现以上三种可能存在的情况，进一步分析论证网络平台与政府部门演化博弈模型及其结果的有效性，本研究运用MATLAB 软件对博弈模型进行数值仿真研究。

根据上文的分析，现阶段的实际情形下，λ1＞θλ2且C1＜C2，三种情况的不同取决于Ψ，λ1，θλ2的取值关系。设λ1=0.8，λ2=0.5，θ=0.8，μ=0.6，C1=1，C2=3，同时由于在模型假设中平台的治理成本CP与治理成功率μ 成正比，因此设CP=5μ，在此基础上对三种情况展开仿真分析：

情形1：令RF=2，CP=3，RT=2，PR=3，PF=10，RG=2，则Ψ，λ1，θλ2的取值关系满足Ψ＜θλ2＜λ1，仿真结果如图2（a）所示。可以看出，当互联网平台企业不进行假货治理的收益损失比小于政府采取任意监管策略的总体成功率的情况下，即平台企业在不进行假货治理时获得的收益与其遭受的惩罚、声誉等损失相比较小时，互联网平台企业群体会逐渐倾向于选择进行假货治理策略，而政府在现阶段进行平台治理成本较低、成功率较高的情况下，自然会选择进行平台治理策略。从而在这种情况下，平台与政府博弈的结果是最终双方会形成稳定的“平台-政府”双层治理结构，能够对平台型网络市场中商家售假现象进行一定程度上的控制，防止因电子商务交易市场假货泛滥而造成的市场失灵现象发生，从某种程度上可以说是在现实条件的制约基础上，能够实现对网络交易市场中的售假现象进行有效治理。

情形2：令RF=3，CP=3，RT=2，PR=3，PF=5，RG=2，则Ψ，λ1，θλ2的取值关系满足θλ2＜Ψ＜λ1，仿真结果如图2（b）所示。可以看出，当互联网平台企业不进行假货治理的收益损失比大于政府采取间接监管策略的总体成功率但小于政府采取平台监管策略的成功率的情况下，互联网平台企业群体会逐渐倾向于选择进行假货治理策略，政府依然如情形1 一样会选择平台治理策略。在此情况下，平台与政府博弈的结果与情形1 相同，都是最终双方会形成稳定的“平台-政府”双层治理结构。情形2 与情形1 的不同之处在于，情形2 的演化过程中，网络平台选择假货治理策略的倾向先是经历了一个缓慢增加的过程，然后进入快速增加阶段进而最终达到选择假货治理策略的演化稳定均衡。

情形3：令RF=3，CP=3，RT=1，PR=2，PF=3，RG=2，则Ψ，λ1，θλ2的取值关系满足θλ2＜λ1＜Ψ，仿真结果如图2（c）所示。可以看出，当互联网平台企业不进行假货治理的收益损失比小于政府采取任意一种监管策略的总体成功率时，互联网平台企业群体会逐渐倾向于选择不进行假货治理的策略。在这种情况下，虽然政府依然会选择进行平台监管的治理策略，但由于平台不治理假货而产生的损失相对于治理假货所付出的成本处于较低水平，平台在理性决策下仍然会倾向于不进行假货治理。这时无论是平台还是政府，实际上对于电子商务交易市场售假现象的治理都是无效的，市场中假货泛滥的现象将会较为突出。但在现实情况中，RF，PR并非恒定不变，随着假货泛滥对市场健康环境的恶劣影响加重以及对平台声誉的影响愈来愈大，网络平台不进行假货治理获得的收益RF将会越来越小，同时声誉损毁造成的损失PR会越来越大，从而倒逼互联网平台转为对平台商家售假进行治理。

在对Ψ，λ1，θλ2因取值不同可能出现的三种情况进行数值仿真后，接下来进一步分析网络平台进行假货治理的治理效率与消费者的举报率对演化博弈过程的影响：

θ 的影响：令λ1=0.8，λ2=0.5，C1=1，C2=3，μ=0.6，RF=3，CP=3，RT=2，PR=3，PF=5，RG=2，此时θλ2＜Ψ＜λ1，分析此情况下的取值对演化博弈过程的影响。图3（a）为当θ 分别为0.8、0.6、0.4 时的演化过程仿真结果。由仿真结果可知，当消费者的举报率降低时，政府接到举报进而对售假现象进行查处并对平台进行处罚的概率就会降低，互联网平台企业倾向于进行假货治理策略的转变速度就会变慢，而同时政府倾向于采取平台治理策略的转变速度则会增加。消费者举报率的变化不会影响平台与政府演化博弈的结果，而会通过改变博弈双方的策略演化速度的方式对演化过程产生影响。

μ 的影响：令λ1=0.8，λ2=0.5，C1=1，C2=3，CP=5μ，RF=3，CP=3，RT=2，PR=3，PF=5，RG=2，此时Ψ，λ1，θλ2的取值不能确定，分析此情况下μ 的取值对演化博弈过程的影响。图3（b）为当μ 分别为0.6、0.4、0.2 和0.1 时的演化仿真结果。由结果可知，当平台进行假货治理的治理效率较高时，网络平台群体将更加快速地向进行假货治理的稳定策略演化。μ 越低，网络平台向进行假货治理的稳定策略演化的速度就越慢，当μ 低于某个阈值，使Ψ＞λ1时，网络平台的演化稳定策略将从进行假货治理转变为不进行假货治理。与此同时，μ 的取值对政府的演化稳定策略及演化过程几乎没有影响。

图2 不同情形的演化过程仿真

（二）结果分析

综合以上数值仿真结果，可以对“平台-政府”双层治理模式的演化进行一个总体性的分析。在现阶段的网络空间特性、网络市场环境、技术条件等现实因素的制约下，政府监管部门倾向于采取对平台进行监管的方式进行网络市场的假货治理，而网络平台是否能够形成进行假货治理的演化稳定策略并与政府合作形成网络市场假货治理的“平台-政府”双层治理模式，则取决于平台进行假货治理的收益和损失情况。为防止平台与政府间形成（平台不治理假货，政府监管平台）无效治理状态，可以采取的措施包括提高对平台不进行假货治理被查处时的惩罚力度，通过营造消费者拒绝假冒伪劣产品的社会风气从而提高平台因假货泛滥对其声誉产生的负面影响所带来的损失，对积极开展假货治理的平台进行正向激励以提升其治理收益和治理积极性，以及通过大数据等现代技术的革新降低平台达成单位治理效率所需的成本等。

四、网络市场有效治理的建构路径

图3 θ 和μ 取值对演化过程的影响

尽管“平台-政府” 双层治理模式在现行制度环境下对网络市场的秩序治理起到了一定程度的积极作用，但政府-平台-用户的治理结构中不可避免地存在委托-代理的信息不对称等问题。未来网络市场有效治理导向下的治理模式改进路径，应立足中国的网络市场治理情境，从政府治理转型、政企协同演进以及平台权力法治等角度，探索网络市场乃至网络社会有效治理的建构路径。

（一）治理思维：从线下治理走向线上治理

政府从线下治理到线上治理的治理转型，是政府治理体系的网络化延伸，但政府治理体系的网络化延伸与数字化转型不能仅局限于运用信息技术和网络媒介提升传统政府服务的效率和便捷度这一框架内，而是应从网络社会和市场本身存在的问题出发，针对性地解决由于网络市场的存在而衍生出的与传统市场截然不同的新问题，并对网络市场和传统市场中同时存在的问题进行协调一致的解决。实现政府从线下治理到线上治理的治理转型，需探索构建有中国特色的纵向秩序协调机制与横向网络市场治理机制，立足于中国社会的现实情境，进而利用网络空间的多中心、扁平化特征，实行网络市场的横向治理、分类治理，并在治理机制上体现公平价值与民主价值。

（二）合作方式：从压力治理走向协同治理

相比目前网络市场治理中普遍存在的压力型治理现象，如何激发非政府主体参与治理的积极性、发挥多元主体参与治理的优越性、保障各治理主体的合法权益，成为网络市场治理需进一步探索的治理之路。应从由政府到平台的单向的任务派发变为政府行政资源与企业技术资源的双向供给，构建规范有效的治理权力授权机制、信息资源共享机制与平台治理激励机制，在平台型网络市场治理中形成政府与网络平台的强强联合。以完善的法律保障、主体间的治理协同以及市场发育和公共理性的推动，实现网络市场的协同治理。

（三）控权逻辑：从“野蛮生长”走向权力法治

在网络经济快速兴起而网络市场治理体系尚未相应形成的阶段，网络平台经历了一段“野蛮生长”时期，为我国网络经济的发展提供了自由宽松的环境和先发机遇。但在网络平台的野蛮生长之后，人们不得不对超级网络平台背后的权力集中问题感到担忧。因此，从网络市场有效治理的角度，还需关注互联网平台企业的权力控制，将对公权力体系的法治化实践和经验运用到网络平台“数据寡头”的权力约束中，将权力法治精神内化到网络平台的经营运作过程中，是遏制平台权力过分集中、为消费者提供完善的制度保障、实现网络市场治理法治化和现代化的有效途径。