1 引言

目前，參展商與物流服務商之間面臨著供需不平衡、信息不對稱、服務質量參差不齊等問題。《2023年中國物流與采購聯合會》的調查顯示，由于參展商需求波動大，參展高峰期物流需求可達30%～50%，超過60%的物流服務商在展會高峰期遇到過運力緊張問題。德勤咨詢提供的《2023年參展物流服務市場調研報告》顯示，約有45%的參展商與物流服務商認為信息不對稱是供需匹配的主要障礙。中國消費者協會的數據顯示，關于《2023年年度消費者投訴分析報告》物流領域的投訴量近年持續上升，參會中近50%的參展商對目前的物流服務質量表示不滿意。展會經濟的健康發展對拉動地方經濟、促進貿易和投資都具有重要意義[1]。因此，解決參展商與物流服務商之間的供需矛盾尤為迫切。

目前，國內學者對于兩者之間關系的研究較少，大多集中在單個主體的概念特征與業務類型研究。關于會展供應鏈的研究，申強等(2014)基于制造供應商管理理論，構建會展供應鏈結構優化模型，促進會展供應鏈的發展[2]。同時，運用演化博弈對會展供應鏈上的主體進行研究分析主要集中在參展商、組展商和主辦方之間的關系上。例如，張曉明和周根貴(2018)通過演化博弈方法，得出組展商與參展商要基于長期穩定發展而積極創造條件加強友好合作[3]。從長遠來看，雙方應統籌協商，通過緊密合作，在會展產業生態化發展中起到積極作用。

國外學者關于兩者之間關系的研究主要集中于合作策略模式。例如，Lambert,D.M.和Cooper M.C.(2000)認為，有效的合作伙伴關系可以改變會展供應鏈績效[4];Mentzer,J.T.等(2000)結合結構方程模型，為供應鏈管理中的合作關系提供一個全面的理論框架[5]。

2 演化博弈問題描述

為確保參展時展品按時安全送達展廳并安裝到位，參展商需要一個提供實時信息流動的展會指定物流服務商，傾向選擇“合作”戰略[6][7]；但當參展商認為自行處理物流可以顯著降低成本的，尤其是在本地會展中，他們可能雇傭當地物流公司而不是展會指定物流服務商，此時參展商會選擇“不合作”戰略[4]。因此，參展商的博弈空間為(合作，不合作)。

展會指定物流服務商(以下簡稱物流服務商)的服務與參展商的需求相匹配，且能夠給物流服務商提供可持續的利潤與業務增長機會時，物流服務商會選擇“合作”戰略；而當參展商的需求無法提供足夠的利潤，或需要物流服務商投入過高成本時，此時則會選擇“不合作”戰略，以保證自身的經營效益。因此，物流服務商的博弈空間為(合作，不合作)。

3 模型構建

3.1 基本假設

基于博弈主體的有限理性構建參展商與物流服務商的演化博弈模型，本文提出以下基本假設：

H1：參展商與物流服務商都是有限理性主體，且都追求自身利益最大化；

H2：博弈雙方在參與成本和自身利益的抉擇下，參展商的博弈空間為(合作，不合作)。物流服務商的博弈空間為(合作，不合作)；

H3：假設參展商選擇合作的可能性為X(0≤x≤1)，選擇不合作的概率是(1-x)；物流服務商選擇合作的可能性是Y(0≤y≤1)，選擇不合作的可能性是(1-y)。

H4：參展商和物流服務商進行獨立決策獲得的基本收益分別為V1和V2。當雙方都進行合作時，參展商獲得的長期額外收益(時間效率的提高、運輸風險降低等)記為V11，合作成本[5]記為C1；物流服務商獲得的長期額外收益(合作關系、口碑和品牌建設等)記為V22，合作成本(運輸成本、倉儲成本等)記為C2。

H5：當參展商選擇合作，物流服務商選擇不合作時，參展商需要支付額外損失成本(展品延誤成本、緊急應對成本)，記為CA，物流服務商會獲得相應的背叛收益(節省運費)記為PA；物流服務商選擇合作，參展商選擇不合作時，物流服務商需要支付額外損失成本(預留倉儲資源浪費、管理協調成本)，記為CB，參展商會獲得背叛收益(節省物流運輸費用成本)記為PB，背叛收益大于違約金。

3.2 支付矩陣

參展商與會展物流服務商的支付矩陣如表1所示。

3.3 模型建立與分析

3.3.1 參展商演化穩定分析

參展商選擇合作時的收益：

參展商選擇不合作時的收益：

平均期望收益：

復制動態方程如式：

由復制動態方程可得是可能的穩定點，根據微分方程穩定性定理，為演化穩定策略。由于0≤y≤1，因此僅考慮0≤y*≤1時的情況；當y>y*時，即時，為正，此時。故x=1穩定，即物流服務商選擇合作的概率大于y*時，參展商趨于合作；當y

3.3.2 物流服務商演化穩定分析

物流服務商選擇合作時的收益：

物流服務商選擇不合作時的收益：

平均期望收益：

復制動態方程如式：

由復制動態方程可得是可能的穩定點，根據微分方程的穩定性定理，為演化穩定策略。由于0≤x≤1，因此只需考慮0≤x*≤1時的情況；當x>x*時，即時，為正。故y=1穩定，即參展商選擇合作的概率大于x*時，物流服務商趨于合作；當x

3.4 參展商與會展物流服務商博弈均衡點穩定性分析

對博弈過程進行穩定性分析，能夠確定經過多輪博弈之后，博弈方最終的策略選擇結果。由上述分析可知，該博弈系統的局部均衡點共有5個，分別為：A(0,0),B(0,1),C(1,0),D(1,1),E(x*,y*)，本文根據雅可比矩陣J的行列式Det(J)和跡Tr(J)來判斷各均值點的穩定性。

其中分別對x,y求偏導

則此系統的雅可比矩陣如下：

因為X=x*,Y=y*時，Tr(J)=0,所以(x*,y*)為非系統穩定均衡策略[8]，對各均衡點穩定性計算結果如表2所示。

當，時，雅可比矩陣分析結果如表3所示。

由雅可比矩陣分析結果可得以下結論：

當雙方都在合作中有利可圖時，即滿足時，雅可比分析結果如表3所示。(1,1)為ESS點；(1,0)、(0,1)、(0,0)為不穩定點，，)為鞍點。雙方演化策略是一個長期的動態過程，但雙方合作策略最終會在(1,1)時達到均衡，雙方傾向共同進行“合作”策略。

基于Matlab軟件的仿真動態相位圖(見圖1)可以看出，隨著演化時間的變長，博弈雙方最終都將穩定于(合作，合作)策略，這是一種理想狀態。

4 數值仿真試驗

為了更直觀地反映不同情況下參展商與物流服務商博弈的演化與穩定均衡策略，分析C1、C2、PA、PB、V11、V22對演化結果的影響[9]，本文設定初始參數V1=100,V2=80,V11=50,V22=40=,C1=20,C2=25,CA=15,CB=10,PA=20,PB=10[10]，此時鞍點為E(0.4,0.43)，分別在控制其他參數的基礎上，變化單一參數進行不同數值仿真實驗[11]。

本文使用Matlab R2024a對相關參數變化進行模擬仿真。

4.1 C(合作成本)對博弈雙方演化結果的影響

在其他參數不變的情況下，C1分別取值20、30、40時，其對系統演化的影響如圖2所示。當C1的取值從20增加到40時，參展商的演化曲線呈下降趨勢，并逐步向0靠近。同樣，對于物流服務商而言，當C2分別取值為15、30、45時，取值逐步超過物流服務商可接受的范圍，為降低成本追求利益最大化，物流服務商也會選擇“不合作”策略(見圖3)。這表明博弈雙方為了實現自身利益最大化，當合作成本大于可接受的范圍時，博弈雙方都傾向于選擇“不合作”策略。

4.2 P(背叛收益)對博弈雙方演化結果的影響

PA分別取20、40、60時，仿真結果如圖4所示，通過對比可知，當PA的背叛收益增加到60時，對參展商而言，不合作的概率增加，因為通過背叛收益其可以節省更多的物流運輸成本。同理，當PB分別取值10、40、70時，仿真結果如圖5所示。當背叛成本為40時，物流服務商相比參展商更容易傾向不合作策略，因為物流服務商在合作過程中需要投入大量成本(運輸、倉儲成本)，這些成本的變動對物流服務商的收益影響較大。因此，當物流服務商看到背叛收益可以立即彌補或超過長期合作收益時，其可能選擇短期內收益更高的不合作策略。

4.3 V11、V22(長期額外收益)對博弈雙方的影響

當V11系數分別取10、30、40時，仿真結果如圖6所示。通過對比方向，對參展商而言，當長期合作取得的收益越高時，合作傾向越大，當長期額外收益系數為40時，參展商合作概率演化曲線呈上升趨勢，向1靠近；對于物流服務商而言，當長期額外收益V22為30時，合作概率演化曲線也呈上升趨勢，逐步向1靠近。這表明隨著合作期間長期額外收益系數的增加，博弈雙方向其合作策略演化的速率就越大。

5 結語

本文構建了參展商與會展物流服務商的演化博弈模型，通過仿真得出3個因素對演化結果的影響：參展商和物流服務商的合作策略受合作成本(C)、背叛收益(P)及長期合作獲得的額外收益(V)的影響。在其他參數不變的情況下，合作成本越高，雙方選擇“合作，合作”的策略可能性越低；背叛收益越高，雙方選擇“不合作，不合作”策略的可能性越高；當額外收益增大時，雙方選擇“合作，合作”策略的可能性越高。

為有效促進雙方合作策略，參展商在選擇物流服務商時應綜合考慮成本與服務質量，簽訂長期合同，以獲得更多的附加服務，提高合作效益[12]，進一步識別物流服務商的背叛動機，并對這些背叛動機設計合理的獎勵機制；物流服務商在選擇參展商時也應合理定價，了解參展商的背叛動機，制定詳細的合作策略，提供差異化服務，幫助其優化供應鏈流程，從而吸引更多長期合作。