萬曉榆,趙思齊
(重慶郵電大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,重慶 400065)
網(wǎng)絡(luò)直播是通過互聯(lián)網(wǎng)將即時(shí)狀況展示給用戶、并與用戶實(shí)現(xiàn)即時(shí)互動(dòng)交流的一種互聯(lián)網(wǎng)新業(yè)態(tài),網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)近年呈現(xiàn)井噴式的發(fā)展[1-2]。無論是以淘寶、拼多多為代表的電商平臺(tái),還是以抖音、快手為代表的短視頻平臺(tái),甚至是以百度、搜狐為代表的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司,都陸續(xù)加大了對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播的布局力度,網(wǎng)絡(luò)直播在短時(shí)間內(nèi)聚集了大量人才、資金和媒體資源,使得網(wǎng)絡(luò)直播成為發(fā)展勢頭最為迅猛的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之一。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的第48次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,2021年上半年,全國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.11億,較2020年12月增長2 175萬,其中,我國網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模達(dá)6.38億,占網(wǎng)民整體的63.1%,電商直播用戶規(guī)模為3.84億,占網(wǎng)民整體的38.0%[3]。龐大的網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模為我國網(wǎng)絡(luò)直播市場的爆發(fā)性增長奠定了基礎(chǔ)。
在網(wǎng)絡(luò)給人們帶來發(fā)布、傳遞和獲取信息的自由與便利的同時(shí),網(wǎng)絡(luò)直播“亂象”也給社會(huì)帶來了惡劣影響,阻礙了網(wǎng)絡(luò)文化的勃興[4]。根據(jù)網(wǎng)經(jīng)社“電訴寶”數(shù)據(jù)表明,2020年,網(wǎng)絡(luò)直播由于商品貨不對(duì)板、網(wǎng)絡(luò)售假、商品質(zhì)量差、退款難、退換貨不及時(shí)等現(xiàn)象而被消費(fèi)者投訴。主要表現(xiàn)為主播展示的產(chǎn)品信息與消費(fèi)者實(shí)際收到的產(chǎn)品質(zhì)量不一致,或是刻意夸大產(chǎn)品功效,在消費(fèi)者中引起諸多負(fù)面連鎖反應(yīng),使得消費(fèi)者在享受網(wǎng)絡(luò)購物便利的同時(shí)仍面臨著商品質(zhì)量差、虛假宣傳及售后服務(wù)的一系列問題[5-6]。由于網(wǎng)絡(luò)直播對(duì)各平臺(tái)主播的門檻要求較低和直播平臺(tái)管理審核的責(zé)任缺失,主播專業(yè)化程度參差不齊,導(dǎo)致了違規(guī)違法的潛在隱患。同時(shí),因?yàn)橹鞑サ牟划?dāng)行為可以引起更多的社會(huì)關(guān)注,為平臺(tái)帶來高流量,所以利益驅(qū)動(dòng)下的直播平臺(tái)會(huì)選擇對(duì)部分大流量主播進(jìn)行包庇。因此,網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)在不斷發(fā)展的同時(shí),也衍生了一系列社會(huì)問題。
目前,網(wǎng)絡(luò)媒體十分發(fā)達(dá),負(fù)面消息傳播速度極快,易對(duì)社會(huì)穩(wěn)定造成不良影響。近年來,政府部門高度重視對(duì)網(wǎng)絡(luò)亂象的治理,相繼出臺(tái)了《關(guān)于辦理網(wǎng)絡(luò)詐騙等刑事案件使用法律若干問題的意見》《互聯(lián)網(wǎng)直播服務(wù)管理規(guī)定》等文件,對(duì)違規(guī)平臺(tái)收取高額罰金甚至關(guān)停,旨在引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)直播朝著健康正確的道路發(fā)展。對(duì)于政府部門而言,如何在信息不對(duì)稱的條件下,對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)進(jìn)行規(guī)制,以降低其機(jī)會(huì)主義行為帶來的負(fù)面影響,是亟待解決的一個(gè)問題。
網(wǎng)絡(luò)直播作為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的產(chǎn)物,與互聯(lián)網(wǎng)一樣存在著兩面性,而且由于其“曖昧經(jīng)濟(jì)”的特殊性,網(wǎng)絡(luò)直播環(huán)境比傳統(tǒng)直播更加復(fù)雜混亂[7]。已有學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管的相關(guān)問題進(jìn)行了研究。任丙強(qiáng)[8]從管制機(jī)構(gòu)、管制立法以及管制方式3個(gè)方面對(duì)如何管制網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行了研究,該研究結(jié)論對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管有著一定的借鑒作用。付業(yè)勤等[9]提出網(wǎng)絡(luò)直播在其產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成、用戶特征、平臺(tái)類型、內(nèi)容生產(chǎn)和盈利模式等方面有獨(dú)特規(guī)律。曾一昕等[10]從平臺(tái)分類、主播特點(diǎn)、傳播特點(diǎn)、觀眾目的等4個(gè)方面解剖網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè),提出網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)存在的問題與規(guī)范化治理策略。禹玉琳[11]從政府部門監(jiān)管主體不明、平臺(tái)監(jiān)管力度不足、行業(yè)監(jiān)管幅度不夠和群眾監(jiān)管機(jī)制不完善4個(gè)方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管的難題進(jìn)行了闡述。也有學(xué)者運(yùn)用博弈的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播的監(jiān)管進(jìn)行了分析,李亞兵等[12]基于利益相關(guān)者視角,運(yùn)用演化博弈理論探討了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管部門、平臺(tái)以及直播用戶三者間的決策演化過程。張濤[13]分析了政府部門與網(wǎng)絡(luò)表演者、網(wǎng)絡(luò)表演經(jīng)營單位間的博弈關(guān)系,探究政府處罰力度、監(jiān)管成本以及違規(guī)表演的發(fā)現(xiàn)概率對(duì)博弈模型的影響機(jī)制。
通過對(duì)以上文獻(xiàn)分析可以發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有研究大多從定性角度出發(fā)進(jìn)行分析,在涉及博弈論的研究領(lǐng)域中僅有少部分學(xué)者從靜態(tài)博弈視角對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管問題進(jìn)行了探究。實(shí)際上,網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管是一個(gè)多方參與的、隨著時(shí)間演化的動(dòng)態(tài)博弈問題。演化博弈論是把博弈理論分析和動(dòng)態(tài)演化過程結(jié)合起來的一種理論,它從系統(tǒng)出發(fā),把個(gè)體、群體行為的調(diào)整過程看作為一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng),可以把影響到均衡的各種因素都納入到演化博弈模型中去,構(gòu)成一個(gè)具有微觀基礎(chǔ)的宏觀模型,因此能夠真實(shí)反映經(jīng)濟(jì)主體行為的多樣性和復(fù)雜性[14]。目前,演化博弈理論在監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用已較為成熟,主要涉及環(huán)境污染監(jiān)管[15-17]和互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)管[18-20]等領(lǐng)域,對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的監(jiān)管起到了一定的借鑒作用。
網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管是政府部門、網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)、主播等主體間進(jìn)行利益配置的博弈活動(dòng)。本文嘗試從動(dòng)態(tài)演化博弈的角度對(duì)直播平臺(tái)監(jiān)管進(jìn)行分析,假定主播存在違規(guī)行為,若網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)對(duì)主播違規(guī)行為持縱容包庇態(tài)度,則認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)與主播存在合謀行為。由于網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)在與主播之間的博弈中占據(jù)主導(dǎo)地位,故本文主要研究政府部門與網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)之間的博弈關(guān)系,構(gòu)建政府部門與網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)間的演化博弈模型,討論在網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)與主播合謀的情形下,政府部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的監(jiān)管策略問題。
在政府部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)進(jìn)行監(jiān)管的過程中,兩者均追求自身利益最大化,在策略和利益相互依存的狀況下,每一方所得到的利益取決于自己選擇的策略,也取決于另外一方所選擇的策略。本文選取政府部門和網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)為演化博弈主體。
政府部門主要包括對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播進(jìn)行監(jiān)管治理的相關(guān)政府機(jī)構(gòu),例如工信部、網(wǎng)信辦、公安部和新聞出版廣電總局等,其策略集合為(積極監(jiān)管,消極監(jiān)管);網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)(以下簡稱平臺(tái))主要是為主播提供表演即時(shí)節(jié)目相關(guān)條件的平臺(tái),包括且不限于PC端、移動(dòng)端(如斗魚直播、映客直播等),其策略集合為(合規(guī),違規(guī))。雙方均為有限理性者,需要通過多次重復(fù)博弈才能確定自身最優(yōu)策略,基本假設(shè)如下:
假設(shè)1:若政府部門對(duì)平臺(tái)采取消極監(jiān)管策略,同時(shí)平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營,則政府部門可獲得社會(huì)福利提升F。平臺(tái)基本經(jīng)濟(jì)收益及常規(guī)經(jīng)濟(jì)收益增加為d,平臺(tái)對(duì)主播違規(guī)行為進(jìn)行檢測付出的成本為m,平臺(tái)合規(guī)行為可為自身帶來潛在社會(huì)收益δ(比如社會(huì)責(zé)任履行、平臺(tái)正面評(píng)價(jià)提升等)。政府部門與平臺(tái)二者的收益分別為(F,d+δ-m)。
假設(shè)2:若政府部門對(duì)平臺(tái)采取消極監(jiān)管策略,同時(shí)平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營,政府部門遭受社會(huì)福利損失f。則平臺(tái)獲得的違規(guī)經(jīng)濟(jì)收益(如主播間用戶非常規(guī)增長、主播直播收益突增等)為βA,其中,β為平臺(tái)與主播的收益分成比例;A為違規(guī)經(jīng)濟(jì)收益總和;平臺(tái)減少的潛在社會(huì)收益為ω;政府部門與平臺(tái)二者的收益分別為(-f,d+βA-ω)。
假設(shè)3:若政府部門對(duì)平臺(tái)采取積極監(jiān)管策略,同時(shí)平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營,則政府部門需要支付的監(jiān)管成本為M,政府監(jiān)管帶來的社會(huì)福利大小提升仍為F,平臺(tái)的潛在收益數(shù)值為δ。政府部門與平臺(tái)二者的收益分別為(F-M,d+δ-m)。
假設(shè)4:若政府部門對(duì)平臺(tái)采取積極監(jiān)管策略,同時(shí)平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營,政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營進(jìn)行查處并處以罰金的大小為T0。由于政府部門監(jiān)管有力,獲得的社會(huì)福利仍為F,對(duì)社會(huì)造成的負(fù)面影響由f減小為αf(0<α<1)。政府部門與平臺(tái)二者的收益分別為(F+T0-αf-M,d+βA-ω-T0)。
根據(jù)研究假設(shè)列出政府部門與網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)間的行為交互支付矩陣如表1所示。
表1 博弈雙方行為交互支付矩陣
本文采用“復(fù)制動(dòng)態(tài)”機(jī)制研究網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管的演化博弈問題?!皬?fù)制動(dòng)態(tài)”機(jī)制的主要思想是下階段種群中采用某種策略所在比例的群體與當(dāng)前階段種群中的支付呈正相關(guān),隨著時(shí)間的推移,支付高的種群所在比例會(huì)越來越高,支付低的種群所在比例會(huì)越來越低,直至逐漸消亡[21-24]。對(duì)于博弈開始而言,需要對(duì)政府部門和平臺(tái)選擇不同策略的概率做一個(gè)假設(shè)。本文假定政府部門積極監(jiān)管的概率為p1(0 1.政府部門的演化博弈策略 當(dāng)政府部門選擇積極監(jiān)管的時(shí)候,期望收益值為 Ea1=p2(F-M)+(1-p2)(F+T0-αf-M) (1) 當(dāng)政府部門選擇消極監(jiān)管時(shí),期望收益值為 Ea2=p2F-f(1-p2) (2) 因此,政府部門選擇監(jiān)管相關(guān)策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為 [(1-p2)(F+T0+(1-α)f)-M] (3) F′(p1)=(1-2p1) [(1-p2)(F+T0+(1-α)f-M] (4) (a)當(dāng)時(shí) (b)當(dāng)時(shí) (c)當(dāng)時(shí) 2.平臺(tái)的演化博弈策略 當(dāng)平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營的時(shí)候,期望收益值為 Eb1=d+δ-m (5) 當(dāng)平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營的時(shí)候,期望收益值為 Eb2=d+βA-ω-p1T0 (6) 平臺(tái)選擇合規(guī)與否相關(guān)策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為 (7) F′(p2)=(1-2p2)(p1T0+δ+ω-m-βA) (8) (a)當(dāng)時(shí) (b)當(dāng)時(shí) (c)當(dāng)時(shí) 3.演化博弈的進(jìn)一步分析 (9) 此雅可比矩陣的行列式(detJ)和跡(trJ)分別如式(10)、(11)所示。 (10) (11) 在幾何二維坐標(biāo)的第一象限中,對(duì)A、B、C、D、E五個(gè)點(diǎn)的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,分別計(jì)算這五個(gè)點(diǎn)的行列式(detJ)和跡(trJ),得出均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的行列式(detJ)與跡(trJ)的數(shù)值如表2所示。 表2 均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的行列式(detJ)與跡(trJ)的數(shù)值 由表2可知,此博弈系統(tǒng)存在一個(gè)鞍點(diǎn)E(p1*,p2*)。其中,p2*>1的條件顯然不成立。對(duì)p1*和p2*的取值進(jìn)行分情況討論。 情況一,p1*<0,p2*<0 ,則有δ+ω-m-βA>0,F+T0+(1-α)f-M<0,此時(shí)C(0,1)為ESS點(diǎn)。 情況二,p1*<0,0 情況三,0 情況四,0 情況五,p1*>1,p2*<0,則有δ+ω-m-βA<-T0,F+T0+(1-α)f-M<0,此時(shí)A(0,0)為ESS點(diǎn)。 情況六,p1*>1,0 證明:根據(jù)各個(gè)均衡點(diǎn)處雅可比矩陣的跡(trJ)及行列式(detJ)的值判斷穩(wěn)定性。當(dāng)變量滿足情形p1*<0,p2*<0時(shí),其判別情況如表3所示。其他情形判別方法一致,后文不再詳述。 表3 p1*<0,p2*<0時(shí)系統(tǒng)的局部穩(wěn)定性分析結(jié)果 系統(tǒng)最終演化結(jié)果對(duì)應(yīng)的均衡點(diǎn)以及所滿足的參數(shù)條件如表4所示,6種情況分別對(duì)應(yīng)的演化圖如圖3所示。 表4 演化穩(wěn)定結(jié)果及參數(shù)條件 (a)當(dāng)p1*<0,p2*<0時(shí) (b)當(dāng)p1*<0,0 基于上文分析,系統(tǒng)的演化穩(wěn)定結(jié)果取決于相關(guān)參數(shù)的初始條件及變動(dòng)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(duì)演化穩(wěn)定結(jié)果的影響,本節(jié)根據(jù)政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營行為的懲罰力度、平臺(tái)潛在收益和違規(guī)收益的大小設(shè)置了4種場景,分別運(yùn)用軟件Matlab 7.0對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行數(shù)值仿真分析,得到系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化圖(圖4-圖7),其中,橫軸表示系統(tǒng)的演化時(shí)間,縱軸表示政府部門積極監(jiān)管的比例和平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營的比例。 博弈初期,網(wǎng)絡(luò)直播作為一類新興事物,由于法律的滯后性,且政府對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播這一行業(yè)的發(fā)展持培育寬容態(tài)度,對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的違規(guī)經(jīng)營行為打擊力度較小。此時(shí),社會(huì)公眾對(duì)綠色網(wǎng)絡(luò)直播的偏好不高,平臺(tái)對(duì)主播違規(guī)行為進(jìn)行監(jiān)測并查處所獲得的潛在社會(huì)收益與違規(guī)經(jīng)營損失的潛在社會(huì)收益之和較小,即為模型中δ+ω與T0較小的情況。此時(shí)滿足δ+ω-m-βA<0,F+T0+(1-α)f-M<0條件(場景1)。參數(shù)取值為δ+ω=5,m=4,βA=15,F=5,T0=5,(1-α)f=5,M=20,系統(tǒng)仿真模擬結(jié)果如圖4所示。 圖4 場景1系統(tǒng)仿真圖 由圖4可知,當(dāng)懲罰力度與平臺(tái)潛在社會(huì)收益均較低時(shí),假定政府部門群體選擇積極監(jiān)管策略和平臺(tái)群體選擇合規(guī)經(jīng)營策略的初始比例為0.8,隨著時(shí)間的推移和雙方博弈次數(shù)的增加,政府部門群體傾向于選擇消極監(jiān)管,而平臺(tái)群體傾向于選擇違規(guī)經(jīng)營。此種情況下,政府部門選擇消極監(jiān)管的收益大于積極監(jiān)管的收益,消極監(jiān)管成為政府部門在博弈中的占優(yōu)策略。而平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營的期望收益小于違規(guī)經(jīng)營的期望收益,利益驅(qū)動(dòng)下的平臺(tái)將選擇對(duì)主播的違規(guī)行為持縱容包庇態(tài)度,違規(guī)經(jīng)營成為平臺(tái)在博弈中的占優(yōu)策略,此時(shí)博弈系統(tǒng)向穩(wěn)定結(jié)果(0,0)演進(jìn)。 隨著政府部門相關(guān)政策法規(guī)的不斷完善,以及技術(shù)的改進(jìn),此時(shí),相比于場景1的懲罰力度有了一定幅度的增加,但是增加幅度有限,并不足以使平臺(tái)改變自身策略。隨著網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的興起,用戶基數(shù)大幅增加,平臺(tái)與主播合謀所形成的利益結(jié)合體愈發(fā)堅(jiān)固。此時(shí)主播違規(guī)行為所獲得的利益較大,而平臺(tái)若選擇對(duì)主播的違規(guī)行為進(jìn)行包庇,則可以得到可觀的收益,此時(shí)滿足δ+ω-m-βA<-T0,F+T0+(1-α)f-M>0條件(場景2)。參數(shù)取值為δ+ω=10,m=4,βA=30,F=10,T0=10,(1-α)f=5,M=20,系統(tǒng)仿真模擬結(jié)果如圖5所示。 圖5 場景2系統(tǒng)仿真圖 由圖5可知,當(dāng)政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營的懲罰力度有了較小程度的增加,而平臺(tái)的違規(guī)經(jīng)營收益比起合規(guī)經(jīng)營收益大時(shí),假定政府部門群體選擇積極監(jiān)管策略和平臺(tái)群體選擇合規(guī)經(jīng)營策略的初始比例為0.8,隨著時(shí)間的推移和雙方博弈次數(shù)的增加,政府部門的策略選擇趨向于積極監(jiān)管,平臺(tái)的策略選擇趨向于違規(guī)經(jīng)營。此時(shí),政府部門選擇進(jìn)行積極監(jiān)管的收益大于消極監(jiān)管的收益;但由于懲罰力度不夠,平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營的期望收益大于合規(guī)經(jīng)營的收益,違規(guī)經(jīng)營成為平臺(tái)在博弈中的占優(yōu)策略。此時(shí)博弈系統(tǒng)向穩(wěn)定結(jié)果(1,0)演進(jìn)。 網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)日趨成熟,政府部門對(duì)于直播行業(yè)的相關(guān)利弊已經(jīng)有了充分了解,技術(shù)手段也有著對(duì)應(yīng)的提升,涉及主播各種違規(guī)行為的相關(guān)法律法規(guī)已經(jīng)完善,政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營的懲罰力度大大增加,此時(shí)的懲罰力度對(duì)平臺(tái)具有一定的約束性,但這種約束作用有限,并不足以使政府部門的監(jiān)管收益大于監(jiān)管成本,卻已足夠使監(jiān)管收益與積極監(jiān)管所挽回的社會(huì)福利損失之和大于監(jiān)管成本,此時(shí),政府部門群體積極監(jiān)管與消極監(jiān)管行為并存;而隨著網(wǎng)絡(luò)直播的普及化,社會(huì)公眾對(duì)綠色網(wǎng)絡(luò)直播的偏好提高,主播違規(guī)行為的收益比起場景2已經(jīng)有所下降。此時(shí)條件滿足-T0<δ+ω-m-βA<0,F+T0+(1-α)f-M>0(場景3)。參數(shù)取值為δ+ω=10,m=4,βA=23,F=10,T0=20,(1-α)f=5,M=15,系統(tǒng)仿真模擬結(jié)果如圖6所示。 圖6 場景3系統(tǒng)仿真圖 由圖6可知,當(dāng)政府部門的懲罰力度增加到一個(gè)處于決定性的數(shù)值之時(shí),整個(gè)系統(tǒng)的演化策略發(fā)生了改變。假定政府部門群體選擇積極監(jiān)管策略和平臺(tái)群體選擇合規(guī)經(jīng)營策略的初始比例為0.8,隨著時(shí)間的推移和雙方博弈次數(shù)的增加,政府部門的策略與平臺(tái)的策略呈現(xiàn)出一種周期性的變化。此時(shí),由于政府部門懲罰力度較大,平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營的收益大于違規(guī)經(jīng)營的利益,但由于政府部門群體積極監(jiān)管與消極監(jiān)管并存,從而導(dǎo)致了平臺(tái)群體合規(guī)與違規(guī)的并存。此時(shí),政府部門群體和平臺(tái)的行為選擇相互依賴,表現(xiàn)出一種特定的周期行為模式,此情形多存在于政府實(shí)施相關(guān)政策或發(fā)布相關(guān)法規(guī)的過程中,是現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的一個(gè)常見現(xiàn)象,即平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營的比例與政府部門積極監(jiān)管的比例變化趨勢一致,出現(xiàn)政府部門公共治理中的“搖擺現(xiàn)象”[25]。此時(shí)系統(tǒng)無演化穩(wěn)定結(jié)果。 隨著網(wǎng)絡(luò)直播的逐漸規(guī)范化和社會(huì)公眾對(duì)綠色網(wǎng)絡(luò)直播偏好的提高,此時(shí),平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營所帶來的潛在收益比起違規(guī)經(jīng)營所帶來的潛在收益已經(jīng)大大增加。當(dāng)平臺(tái)的策略趨向于合規(guī)經(jīng)營,會(huì)促使整個(gè)平臺(tái)的直播內(nèi)容更加多元化,觀眾類型隨之增加,平臺(tái)培養(yǎng)的主播數(shù)量也與日俱增,延續(xù)了網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的生命力,擴(kuò)大了行業(yè)的影響力。這一系列帶來的變化導(dǎo)致政府部門放松了對(duì)平臺(tái)的管制,采取消極監(jiān)管策略,由于不存在政府部門的外部監(jiān)管,平臺(tái)在巨大利益引誘下出現(xiàn)違法意愿,選擇進(jìn)行違規(guī)經(jīng)營。此時(shí),條件滿足δ+ω-m-βA>0(場景4)。參數(shù)取值為δ+ω=25,m=4,βA=15,F=10,T0=5,(1-α)f=5,M=15,系統(tǒng)仿真模擬結(jié)果如圖7所示。 圖7 場景4系統(tǒng)仿真圖 由圖7可知,直播平臺(tái)的合規(guī)經(jīng)營行為使得其獲得的潛在社會(huì)收益較大,隨著網(wǎng)絡(luò)直播亂象問題導(dǎo)致的社會(huì)福利損失越來越小,政府部門對(duì)平臺(tái)違規(guī)行為的懲罰力度不斷減小。假定政府部門群體與平臺(tái)群體策略選擇的初始比例為0.8,隨著時(shí)間的推移和雙方博弈選擇次數(shù)的增加,政府部門的策略選擇趨向于消極監(jiān)管,平臺(tái)的策略選擇趨向于合規(guī)經(jīng)營。此時(shí),平臺(tái)選擇合規(guī)經(jīng)營的期望收益大于平臺(tái)選擇違規(guī)經(jīng)營的期望收益。而由于網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的規(guī)范化,政府部門對(duì)平臺(tái)進(jìn)行監(jiān)管的重視程度下降,無法從中收取罰金,反而浪費(fèi)了人力物力,因此消極監(jiān)管成為政府部門在博弈中的占優(yōu)策略。這種情況是網(wǎng)絡(luò)直播治理的最理想情況,此時(shí)博弈系統(tǒng)向穩(wěn)定結(jié)果(0,1)演進(jìn)。但在實(shí)際情形中,若政府部門對(duì)平臺(tái)放松管制,由于不存在政府部門的外部監(jiān)管,直播平臺(tái)采取違規(guī)行為不僅能節(jié)約檢測成本,而且還可以獲得來自主播的額外收益,在利益的驅(qū)動(dòng)下將選擇違規(guī)經(jīng)營。為防止此種情況發(fā)生,政府可以引入第三方監(jiān)管的機(jī)制,以降低政府部門“積極監(jiān)管”的成本;同時(shí),隨著直播行業(yè)市場規(guī)模的不斷擴(kuò)大,政府部門可以考慮優(yōu)化改革,促進(jìn)“合規(guī)”平臺(tái)增加收益,加大對(duì)“違規(guī)”平臺(tái)的處罰力度。 在對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播的治理過程中,網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)與主播往往存在著合謀的傾向,且在現(xiàn)有制度不夠完善的情況下時(shí)有發(fā)生。本文基于博弈主體有限理性假設(shè),運(yùn)用博弈論的思想構(gòu)建了政府部門與平臺(tái)的行為選擇動(dòng)態(tài)演化模型,圍繞懲罰力度、平臺(tái)潛在社會(huì)收益以及違規(guī)收益這3個(gè)關(guān)鍵參數(shù),深入剖析博弈雙方的行為選擇互動(dòng)機(jī)制,揭示了不同條件下系統(tǒng)的演化穩(wěn)定結(jié)果及演化路徑,并通過Matlab仿真模擬軟件對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。 研究結(jié)果表明:第一,政府部門和平臺(tái)的策略選擇隨著懲罰力度和潛在社會(huì)收益以及違規(guī)收益3個(gè)參數(shù)的取值變化分別呈現(xiàn)出3種穩(wěn)定狀態(tài)(0,0),(1,0),(0,1),以及一種周期性的隨機(jī)狀態(tài);第二,系統(tǒng)不存在演化穩(wěn)定結(jié)果(1,1),即當(dāng)網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的規(guī)范性達(dá)到一定的程度之后,政府會(huì)將監(jiān)管的權(quán)責(zé)交付給平臺(tái),對(duì)平臺(tái)的監(jiān)管力度將會(huì)減弱;第三,可通過引入第三方監(jiān)管機(jī)制或優(yōu)化政府改革的途徑來改變網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的風(fēng)氣;第四,除了關(guān)鍵參數(shù)懲罰力度T0、平臺(tái)潛在社會(huì)收益δ+ω以及平臺(tái)違規(guī)收益βA之外,政府監(jiān)管成本M、平臺(tái)監(jiān)管成本m、社會(huì)福利F、監(jiān)管挽回的社會(huì)損失(1-α)f均會(huì)對(duì)系統(tǒng)的演化結(jié)果產(chǎn)生影響。 基于研究結(jié)論提出如下對(duì)策與建議。 第一,加大政府部門懲罰力度,降低平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營收益。在網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)尚未形成規(guī)范良好的風(fēng)氣之前,政府部門應(yīng)加大對(duì)平臺(tái)違規(guī)經(jīng)營行為的懲罰力度,健全相關(guān)法律法規(guī),對(duì)主播相關(guān)違規(guī)行為進(jìn)行界定。若發(fā)現(xiàn)平臺(tái)對(duì)違規(guī)主播保持沉默、縱容甚至鼓勵(lì)態(tài)度,政府部門將對(duì)平臺(tái)收取高額罰金,對(duì)個(gè)別情節(jié)極其惡劣的平臺(tái)查封關(guān)停,強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)招募主播時(shí)必須實(shí)行實(shí)名制,并通過官方媒體如中央電視臺(tái)、官方微博等渠道從輿論方面對(duì)違規(guī)經(jīng)營的直播平臺(tái)進(jìn)行警告,并嚴(yán)令整改,從而改善網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的風(fēng)氣,減少平臺(tái)的違規(guī)經(jīng)營收益,以達(dá)到網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)治理的最理想效果。 第二,增大平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營潛在收益。政府部門對(duì)合規(guī)經(jīng)營的平臺(tái)應(yīng)采取一定的激勵(lì)措施,在相關(guān)的政策方面給予一定的傾斜,在相關(guān)文件中對(duì)合規(guī)經(jīng)營的平臺(tái)進(jìn)行扶持,提高該類平臺(tái)的曝光率,樹立優(yōu)秀者為典范,為優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的發(fā)育成長提供更好的環(huán)境,使平臺(tái)合規(guī)經(jīng)營者的潛在收益增長,促使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)直播的環(huán)境向合規(guī)經(jīng)營轉(zhuǎn)化。當(dāng)合規(guī)經(jīng)營平臺(tái)可以在規(guī)范化的直播運(yùn)營中獲得更多的利益時(shí),網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)就能得到很好的發(fā)展,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)直播監(jiān)管也會(huì)越來越理想化。 第三,降低政府監(jiān)管成本與平臺(tái)監(jiān)察成本。政府部門應(yīng)降低自身的監(jiān)管成本,在監(jiān)管平臺(tái)時(shí)應(yīng)明確主體權(quán)責(zé),厘清各部門的職能,合理分工,建立稅收、工商、文化和新聞出版等部門的聯(lián)動(dòng)機(jī)制,組建統(tǒng)一的市場監(jiān)管部門,建立統(tǒng)一的市場監(jiān)管機(jī)構(gòu),避免出現(xiàn)監(jiān)管主體不明、政策文件重合等情況。同時(shí),敦促平臺(tái)精簡機(jī)構(gòu),提高技術(shù),降低平臺(tái)對(duì)違規(guī)主播的監(jiān)察成本,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)直播大環(huán)境。 由于仿真數(shù)值實(shí)驗(yàn)在模擬的條件下進(jìn)行,故下一步可以進(jìn)行實(shí)證分析,通過實(shí)證采集到的數(shù)據(jù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播的監(jiān)管進(jìn)行進(jìn)一步分析。四、數(shù)值仿真模擬
(一)政府部門懲罰力度與平臺(tái)潛在社會(huì)收益均較小的博弈模型
(二)政府部門懲罰力度較小、平臺(tái)違規(guī)收益較大的博弈模型
(三)政府部門懲罰力度較大的博弈模型
(四)平臺(tái)潛在社會(huì)收益較大的博弈模型
五、結(jié) 論
重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2022年1期
——從新型權(quán)利轉(zhuǎn)向新型法益談起*