激励视角下供应链金融监管效用演化博弈分析
［关键词］ ＤＯＩ ［ ］张 源７３００００）
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激励视角下供应链金融监管效用演化博弈分析 １０ １３９３９／ ｊ ｃｎｋｉ ｚｇｓｃ ２０１７ １７ １９３
供应链金融以供应链核心企业的信用为担保，转变银行信用评级方式，从以主体评级为主转变为以债项评级为主，降低了中小企业的贷款门槛。区别于传统金融模式，供应链金融中银行将质押物的价值评估、日常管理、出入仓监督等监管业务外包给第三方物流，通过其对质押物的严格控制保证信贷操作的封闭性。第三方物流企业监管的能力和意愿直接影响到银行信贷的回收，银行有必要对监管方和借贷方施以合适的奖惩措施，以其外在的驱动力促成监管方与被监管方在博弈关系中达成合作共赢。
文献回顾
２００７年胡跃飞提出被学界广泛认可的供应链金融概念：供应链金融是银行根据特定产品在供应链上的真实贸易背景和供应链主导企业的信用水平，以企业贸易行为所产生的确定未来现金流为直接还款来源，配合银行的短期金融产品和封闭贷款操作所进行的单笔授信额度方式的融资业务。供应链金融中各参与主体的博弈研究是基于供应链金融的融资模式，在不同约束条件和特定背景下研究各参与主体的行为选择，从博弈内容可以分为四个研究方向：一是从合作视角去探究参与主体的合作竞争机制。马娟、万解秋２０１５） ２ ［］ （ 从异业协作视角分析了银行和第三方物流的合作机制，认为双方博弈是否能得到最优策略取决于一方退出对另一方造成损失的大小。二是针对各参与方的融资决策行为２００８） ３ ［］展开的博弈分析。弯红地 （ 通过银行、核心企业与中小企业的博弈，证明了核心企业是否担保是供应链金融得以实现的基础，银行需要与核心企业保持紧密的合作关系。２００９） ４ ［］肖奎喜、徐世长和熊剑 （ 在供应链金融的银企博弈中引入了麦克米伦“融资缺口”和“协议利率”的概念，研究了中小企业的融资决策和理性突围问题。三是不同供应２０１１） ５ ［］链金融业务模式下的博弈分析。严广乐 （ 在其研究中运用博弈方法分析了供应链金融融资方式的有效性，认为在供应链金融融资系统中引入第三方物流对中小企业扩大融资规模，银行缩小信贷风险，提升物流企业产品附加值都起到了积极作用。四是对博弈增加特殊的约束条件后对博弈行２０１５） ６ ［］为选择变化的探究。罗勇、陈治亚 （ 认为在监管合同中增加奖励和惩罚措施，纳什均衡点将远离原点，第三方物流和借贷企业将以更大概率选择合作。综上所述，现有研究主要集中在银行是否借贷，借贷方是否违约，核心企业是否担保这几个范畴，少有针对供应链 金融中监管方与被监管方的博弈研究。有鉴于此，本文运用有限理性的演化博弈方法，分析在不同的激励方式下第三方物流企业与借贷企业的行为选择。
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供应链金融中的“委托—代理”问题
“委托—代理”问题是经济学研究的重要课题，由于信息不对称和双方目标函数不同，代理方凭借信息优势极易在委托关系中产生逆向选择和道德风险。经济学的激励理论是将代理方和委托方的利益协调问题转化为激励机制的设计问
２０ ８０题。 世纪年代初，激励理论被应用于监管领域，衍生出了激励监管理论，该理论在信息不完全的分析框架下进行研究，克服逆向选择和道德风险的有效激励机制。
供应链金融业务模式中的融通仓和保兑仓业务，在实际操作中会涉及区别于一般融资模式的特殊参与者— ——第三方物流企业。银行由于其业务能力限制，不能对货物类的质押物做出准确估值，也不能在质押期间对这些质押物进行日常管理，而货物类质押物稍有保管不慎就会产生价值损失，有鉴于此，将此类业务委托给专门从事仓储的物流企业是最好的选择。此外，在封闭的信贷操作中，物流企业需要依据银行指示，凭借自己的专业团队和信息系统，实现交易行为和程序的实时准确控制以及对物的精确管理，实际上承担起了供应链金融业务中的监管和贷后风险控制的职责。在供应链金融中，银行属于委托方，第三方物流企业属于代理方，依据 “委托—代理”理论，双方目标函数不同掌握信息的优势不同，必然会产生道德风险，物流企业在收货、放货、保管、盘点、启动质押、解除质押、权证审核等流程中是否尽职监管，直接影响到银行封闭性信贷操作的实施。银行可以设计一套针对代理方的有效激励机制，防范第三方物流的道德风险。
监管方与借贷企业的演化博弈模型构建
演化博弈演化博弈放松了传统博弈论中 “理性人”的假设，分析框架建立在有限理性的基础上。有限理性下的博弈方不会在一开始就得出最优策略，而是通过学习和试错一次次调整，最终得到动态稳定均衡解。博弈模型的基本假设３ ２ １ 博弈双方及其行为选择博弈双方是第三方物流企业和借贷企业。第三方物流企
［摘要］以供应链金融中第三方物流企业对借贷企业的监管为研究对象，运用演化博弈方法，探究在激励机制下如何促成双方合作共赢。经研究，双方的监管博弈是一个循环往复的过程，不能实现稳定；激励措施对提高供应链金融监管效用有积极作用；奖励与惩罚并举且惩罚大于奖励的激励措施效果最好。供应链金融；激励监管；演化博弈
业可以选择严格监管或不严格监管；借贷企业的行为选择是投机或不投机。３ ２ ２ 博弈策略及参数设置如果监管方选择严格监管，贷款企业选择不投机，则双πｌ πｓ， πｌ方获得自己的正常支付 和 的构成为银行此项贷款所获得利息与物流企业监管费率的乘积，再减去物流企业πｓ的监管成本， 的构成是贷款项目的收益减去付给银行的利息再减去其项目成本；如果监管方选择不严格监管而贷款ＵＳ，企业选择投机，则贷款企业获得投机收益 投机收益来源于贷款企业欺骗银行所谋取到的超额收益，监管方由于监ＦＬ， ＦＬ管失职形成一笔损失 在不考虑银行奖罚的情况下，为因其名誉受损，失去银行长期合作机会的潜在损失；如果监管方选择严格监管借贷企业选择投机，此时投机失败，借ＳＳ，贷企业付出投机成本 投机成本是贷款企业为便利其投机掩监管方耳目而付出的成本，一旦投机被发现这部分成本就损失掉了，此时监管方支付不变化；如果监管方不严格监管借贷企业不投机，此时监管方搭了贷款企业不投机行为的ＵＬ便车，增加了一笔额外收益 。为进行演化博弈分析，假Ｘ，设在第三方物流企业群体中选择严格监管的企业比例为１－ Ｘ，不严格监管的比例为 借贷企业群体中选择不投机的Ｙ， １－ Ｙ， Ｘ（ ｔ）， Ｙ（ ｔ）比例是 选择投机的企业比例为 均ｔ Ｘ Ｙ是时间 的函数， 和 随时间的变化而变化。３ ３ 不考虑激励措施下的监管方与贷款企业博弈
nd１， ＥＬ（如表 设 严格监管）为监管方严格监管的期望ＥＬ（收益， 不严格监管）为监管方不严格监管的期望收益。ＥＬ（ ＝（ １－ Ｙ） πｌ ＋ ＹΠＬ ＝ πｌ １）严格监管） （ ＥＬ（ ＝（ １－ Ｙ）（ πｌ ＋ ）＋ Ｙ（ πｌ － Ｕ不严格监管） ） Ｌ ＝ πｌ ＋ － Ｙ（ ＵＬ ＋ Ｕ ２） ） Ｌ （ Ｅ＝珔 Ｘ×ＥＬ（ ＋（ １－ Ｘ） ×ＥＬ（严格监管） 不严格监管） ３） （可以得到监管方严格监管的基因复制动态方程为： ｄｘ Ｆ（ ｘ）＝ － ＝ ｘ（ １－ ｘ） ｙ（ ＵＬ ｄｔ＝ ｘ ＥＬ（ ［ 严格监管） Ｌ ］ ［ ）－ Ｕ ４） ］ Ｌ （ ＵＬ ｙ＝ Ｆ（ ｘ）≡ ０， ｘ ＵＬ ＋当 时， 此时 的任何取值都是ＵＬ ｙ≠ ＵＬ ＋稳定均衡状态；当ｘ＝ １或 时取得稳定状态。ｄｆ（ ｘ） Ｆ（ ｘ） Ｕ ＝（ １－ ２ｘ） ｙ（ ＵＬ ＋ ｄｘ给 Ｌ求导 ［
ＵＬ ｙ＞ ＵＬ ＋此时有两种情况：当
）－
ｘ＝ １时， 是为演化均 ＵＬ ｙ＜ ＵＬ ＋衡点，即监管方群体趋于严格监管；当０是为演化均衡点，即监管方群体趋于不严格监管。
时监管方选个严格监管的概率会增加，反之减少。同理可得，借贷企业不投机的复制动态方程是： ｄｙ － Ｆ（ ｙ）＝ － ＝ ｙ（ １－ ｙ） ｘ（ ＳＳ ＋ ｄｔ＝ ｙ ＥＳ（ ［ 不投机） ］ ［ ＵＳ）－ ６） ］ （ ＵＳ ｘ＝ Ｆ（ ｙ）≡ ０， ｙ ＵＳ ＋当 时， 此时 的任何取值都是ＵＳ ｘ≠ ＵＳ ＋稳定均衡状态；当ｙ＝ １或 时取得稳定状态。ｄｆ（ ｙ） Ｆ（ ｙ） ＝（ １－ ２ｙ） ｘ（ ＵＳ ＋ ）－Ｓ Ｕ ｄｙ给 求导 ［ ］ ７） （ ｙ＝ ０时， 是
ｄｙ ｄｔ复制动态模型反映了监管方的策略行为选择过程， ｄｙ ｄｔ表示随时间变化，借贷企业选择不投机策略的变动速度， ＞ ０时借贷企业选择不投机的概率会增加，反之减少。３ ４ 激励方式一：对借贷企业施加惩罚在银行的信贷合同中，借贷企业不投机是其应当履行的义务，反之投机行为必须受到惩罚，在二者关系中只有惩罚不需要奖励。相较之下，银行对监管方的激励措施则必须有奖有罚。从银行的成本考虑，如果银行可以绕过第三方物流的监管，那么银行就失去对监管方施加激励措施的动力。当贷款企业存在投机行为时，不论投机是否成功，银行都会对Ｔ其罚款，罚款金额为 。监管方支付不变。此时博弈矩阵见２表 。 按上述演化博弈方法得到新的借贷企业不投机策略的复制动态方程为： ｄｙ Ｆ（ ｙ）＝ － ＝ ｙ（ １－ ｙ） ｘ（ ＳＳ ＋ ｄｔ＝ ｙ ＥＳ（ ［ 不投机） ］ ［ Ｕ
８） （ ）－ ｙ（ Ｋ＋ ＋ Ｕ Ｌ ］ １０） （ Ｔ＋ Ｋ＋ Ｔ＋ Ｋ＋ ＋ ｘ＝ １时， 是为演化
施依然有效。处于激励成本考虑，银行倾向于奖励小于惩罚的方案。
结 论
本文用演化博弈模型探讨供应链金融中的监管博弈行为，并在博弈中增加奖励和惩罚的激励机制，分析了博弈中的参数，通过三种激励措施间的比较，得出以下结论：第一，第三方物流企业与借贷中小企业之间的博弈不存在演化稳定均衡解，两者之间的博弈是循环往复的过程，即使加入奖惩措施也不会改变；第二，添加激励后，博弈双方更趋向于 （严格监管，不投机）的最优策略，供应链金融中监管效率提高，有利于信贷回收；第三，选择激励措施时，若只考虑对博弈双方中的一方施加激励，则对借贷企业施加激励对银行更有利；第四，同时对博弈双方激励比单独对一方激励的效果好，激励措施中奖罚并举的激励效果优于单独奖励或惩罚，奖罚数额不一定相同，惩罚大于奖励的措施效果更好。
Ｐ１８１） （上接 弥补，共同发展与进步。其因材施教更为重要。当然此中的 “因材施教”被给予了新的内涵：其一，收集及汇聚大学生喜欢，可利用全面发展之内容；其二，不同年级、不同基础、不同智能的学生在教育教学时，要在所用时间上、累积强度及运用模式要因个性区隔而有所区分；其三，创设平台，提供多元化的模拟实践场景，引导学生学会相互间的包容与合作，相互间的差异补缺，形成一股正向的合力，共同培育及拓宽学生自身的智能长项。
高校可以以课程与教材改革为新契机，为大学生个性化的量身定做课程及教材。高校推出学生自选课程，可以跨学科、跨专业的学习，积极倡导学生寒暑假参加社会实践的智能交叉培育，就很好地践行了这一方式，取得了较好的效果。３ ３ 活动提升：提供启智素材，引领学生参与加德纳提倡学生深入触及其成长的环境，并在接触环境中开启多种智能元素，让多种元素融入智力活动之中。高等教育要发展进步，必须接纳有益的多元智能理论成果，引领与激励教师在教育教学的进程中向学生供给专业领域的实践场地，让学生不担心 “在场” ，而且人之实践 “在场”。换言之，就是高校以教材及教学内容的改革及创新为契机，通过纵向及横向维度，拓展学生的知识面及层次，丰富学生的知识厚度，获得更多、更全面的感性知识，获取一定的理性认识与理性思维。但这只是学生自身知识层面的丰盈，更需实践层面— ——活动的参与，对知识进行相关方面的检验，以实践促进认识，让认识进入理性思维的范畴，在实践中拓展智能发展范围，引领智能全面、深入的推进。同时，让学生积极参与自己擅长与兴趣度高的活动，以活动中实践累积促进 参考文献： １ Ｊ ． ［ ］胡跃飞 供应链金融— ——极富潜力的全新领域 ［ ］ 我国２００７（ ２２）．金融， ２ ［ ］马娟，万解秋 银行与第三方物流合作供应链异业协作的Ｊ ． ２０１５（ ３）．演化博弈 ［ ］ 天津财经大学学报， ３ Ｊ ． ［ ］弯红地 供应链金融的风险模型分析研究 ［ ］ 经济问２００８（ １１）．题， ４ ［ ］肖奎喜，徐世长，熊剑 群态融资机理与路径演绎— ——基Ｊ ． ，２００９于博弈分析的中小企业融资决策与理性突围 ［ ］ 财经科学５）： ３９— ４７ （ ５ Ｊ ． ［ ］严广乐 供应链金融融资模式博弈分析 ［ ］ 企业经济， ２０１１（ ４）． ６ ［ ］罗勇，陈治亚 基于博弈论的供应链金融监管合同奖惩研Ｊ ． ２０１５（ １） ．究 ［ ］ 华东交通大学学报，檶檶檶檶檶檶檶檶檶１９９２—）， ［作者简介］张源 （研究方向：金融学。
学生职能的快速发展，使活动成为高校教育教学的新常态。３ ４ 评估反馈：以评促智能进步加德纳深刻地提出：现行的评价功利性太强，遮蔽了评估的真正目标。评估的本质应当为反馈找对症结，引领进步。当前的高等教育倚重多种考试作为评估手段，常常以成绩的高低来评价，显失偏颇。以分数高低为唯一手段，它只能反馈知识掌握的程度，是学习效果的一个方面。它难以统筹的反映多元智能的发展状况，动态差别，更不能全面地体现与映射实践活动的过程、实践活动的目标及实践活动的结果。简而言之，这种评价方式是应试教育的路径依赖，不能全面反映学生智能的多维发展，为教育教学提供有价值的指导，具有片面性的缺陷及不足。在多元智能理论的引领及指导下，高校应转变评估观，设立多元化的评估通道，引入实践动手能力的考察，让实践成为学生评价的最终要场景与手段之一。同时，结合学业成绩，二者依据学生的实际状况及社会的需要，设计合适的比例，让创新等现代理念充分融入，多元智能理念交融于内，实现教育的本真与目标。
参考文献： １ ［ ］梁艳珍 多元智能理论对高职院校职业素质教育的启示Ｊ ． ２０１５（ １２）． ［ ］ 继续教育研究， ２ Ｍ ． ［ ］霍华德·加德纳 多元智能 ［ ］ 沈致隆，译 北京：新２００４ 华出版社， ３ Ｊ ． ［ ］陈文琦 高等教育应引入多元智能理论的新理念 ［ ］ 中２０１１（ １１） ．国成人教育，檶檶檶檶檶檶檶檶檶１９７９—）， ［作者简介］阿依帕坦木·阿不都 （ 女，维吾尔族，哈密师范学校讲师。研究方向：教育管理。