平臺經濟視域下的商家舞弊治理：博弈模型與政策建議

易開剛 張 琦

(1.浙江工商大學 旅游與城鄉規劃學院，浙江 杭州 310018；2.浙江工商大學 浙商研究中心，浙江 杭州 310012；3.浙江工商大學 工商管理學院，浙江 杭州 310018；4.浙江工商大學 杭州商學院，浙江 杭州 311508)

一、引 言

在經濟全球化、價值網絡重構等復雜背景下，平臺經濟的興起和發展在創造社會經濟效益的同時也促生了新型舞弊形式，如在購物平臺上刪除差評、刷單等。在平臺經濟語境下，新型舞弊可被定義為一個或多個平臺的經營主體利用欺騙性的手段來獲取不正當或非法的經濟利益,或故意誤導信息使用者對企業信息或產品信息等的判斷的行為[1]。隨著平臺經濟的發展和互聯網應用的常態化，平臺式生態圈內的企業數量不斷增加，其屬性更為復雜，其關聯性更為密切，由此產生的商家舞弊類型更加多樣，影響更為廣泛與惡劣，治理難度也不斷加大。平臺經濟視域下的商家舞弊治理目前存在立法不足和效率不高的問題。鑒于平臺經濟具有行業交叉屬性，且成熟的相關法律法規建設過程比較復雜，商家多、監管難、技術和執法人員數量有限等現實困境使得政府監管無法有效解決平臺上的商家舞弊問題。

《網絡商品交易及有關服務行為管理暫行辦法》和《第三方電子商務交易平臺服務規范》都明確規定，提供網絡交易平臺服務的經營者應積極協助工商部門對網店經營主體進行監管。其中，“提供網絡交易平臺服務的經營者”就是平臺提供者，即平臺企業，是以互聯網信息技術為基礎，為雙邊或多邊用戶提供平臺服務的組織結構[2]，如提供淘寶、天貓等電商服務平臺的阿里巴巴集團等。網店經營主體則是平臺的供應方用戶，即平臺上的商家，是指在第三方互聯網平臺上從事商品或服務交易的自然人或經濟組織[3]。第三方監管是政府監管的有效補充，能與政府監管以及市場調節形成良好的互動機制[4-5]，平臺企業作為商家的直接管理者，在商家舞弊治理方面應承擔制約和監管責任，因此，研究如何平衡第三方平臺企業的監管力度和商家的自律尤為必要，同時，平臺企業對商家的制約和監管過程實質上也是相關主體的博弈過程。

因此，本文將從平臺企業和商家的視角出發，在考慮互聯網平臺經濟的背景下，采用經典博弈和演化博弈的方法構建平臺監管和商家舞弊的博弈模型，分析采取什么措施來遏制商家舞弊。

二、文獻綜述

現階段已有的平臺經濟研究文獻主要是理論層面的探索，學者們重點開展與平臺經濟運行和治理相關的理論研究。在基礎理論層面，以雙邊市場理論[6-8]和商業生態系統理論[9-10]為主：前者聚焦微觀分析，從平臺經濟參與者的視角研究平臺經濟中平臺企業和不同用戶之間的互動；后者聚焦宏觀分析，從商業生態的視角研究平臺商業模式的成長與發展。在平臺經濟的治理研究中，現有文獻主要圍繞“平臺—政府”雙元管理范式[11]進行分析。其中，平臺主導的自我治理研究主要從管理和技術兩個視角展開[12-13]。在管理方面，有學者從平臺權力入手，認為平臺提供者擁有對平臺各要素的掌控力，對平臺用戶享有壟斷權、數據控制權、管制權，為滿足自身營利需求，可以通過定價、授信等方式對核心利益主體進行管理和控制[12]；在技術方面，有學者從保障平臺信息安全入手，認為平臺應提供實時的入侵檢測及相應的防護手段，如建立科學數據網絡防病毒體系和平臺網絡安全監控中心等[13]。政府主導的平臺治理研究則聚焦制度視角，且大都是缺乏理論和模型建構的對策建議，如政府必須健全管理制度，由國家成立專門的部門進行監管，并輔以國家法律政策等[14]。由此可見，現有文獻奠定了良好的理論基礎，但平臺經濟中各主體的互動“黑箱”還有待深入挖掘；同時，現有文獻提出的針對平臺經濟發展的治理對策大多缺少相應的理論和模型支撐。

在已有的商業舞弊研究文獻中，舞弊行為在企業管理情境下的研究以財務和審計舞弊為主，但隨著資本市場中企業惡性舞弊事件的不斷出現以及舞弊不再限于財務部門和企業內部的現實，學界對財務舞弊和企業舞弊的研究慢慢演化為更廣泛的商業舞弊研究。商業舞弊行為從屬于舞弊行為，現有主流文獻主要對舞弊的成因、識別和治理進行研究。在舞弊成因方面，學者主要從組織和個體兩個維度構建成因框架[15-17]，較少涉及外部因素，但國內也有學者開始關注政府監管、文化等外部因素對舞弊的影響(1)參見于成永《管理層舞弊的誘因、互動機制與監管研究》，南京大學2005年碩士學位論文;張禮文《我國上市公司財務舞弊外部監管探析》，江西財經大學2010年碩士學位論文。。在舞弊識別和治理方面，研究重心主要是公司內部財務舞弊和管理者舞弊[18]。其中，舞弊識別研究主要從財務舞弊的特征和征兆以及建立舞弊識別模型兩個方面展開，舞弊治理研究主要從組織和政府視角分析如何最大限度地減少舞弊的發生[19]。由此可見，現有文獻對傳統舞弊的研究較為豐富，然而，移動互聯時代下的新型舞弊在特征、表現、危害等方面與傳統舞弊明顯不同，因此，亟須對新情境下的商業舞弊進行探索，但相關研究還較為缺乏[20]。

現有文獻中對平臺經濟新情境下的商業舞弊的關注較少，即與平臺經濟視域下商家舞弊直接相關的研究還較為缺乏，但是，為促進平臺經濟的健康發展，我國已有少數學者就平臺經濟中相關主體的策略行為和互動展開研究。從研究對象看，相關文獻涉及不同平臺類型，包括電商平臺[3]、金融平臺[21]、租車平臺[22]、訂餐平臺[23]等，且這些研究分別涉及平臺上不同的主體，如平臺企業、商家和消費者以及政府或其他監管機構等，其中，對電商平臺上商家和消費者的互動研究所占比重較大。從研究方法看，一是借助博弈論分析平臺經濟視域下不同主體間的互動，其中，靜態博弈模型的應用較多[24]；二是理論演繹分析，如基于舞弊三角理論研究P2P網貸平臺的道德風險[25]。從研究內容看，一方面，學者重點關注電商平臺上的信用模式和誠實行為，通過買賣雙方以及政府和賣家之間的博弈分析，探索電商平臺中信用問題的成因和解決對策[26]；另一方面，與平臺經濟視域下商家舞弊最為相關的文獻卻沒有在模型構建中考慮互聯網平臺經濟的特性，如網絡效應[5]，同時，對博弈模型中平臺策略的監管和不監管的假設脫離了現實[23]。

通過上述文獻回顧可知，現有平臺經濟視域下的商業舞弊研究在內容和方法上還有較大的提升空間。在研究內容上，首先，對平臺經濟中各要素主體間的博弈的分析不夠全面和均衡，缺乏對平臺企業和商家在監管策略和舞弊行為中的互動分析。其次，對互聯網平臺經濟的情境特性的考慮還不夠深入，沒有在具體分析中探索互聯網平臺的網絡效應等特性是否對平臺企業和商家的互動產生影響。在研究方法上，首先，以往研究多數以博弈方完全理性為基本假設來分析平臺經濟中商家和消費者之間的互動，但在現實中，完全理性難以達到。其次，既有研究中的博弈模型大多假設平臺企業的行為策略為監管和不監管，然而平臺完全不監管在現實中是不可能的。再次，在現有研究中所占比重較大的靜態博弈模型不能很好地用來分析現實中愈來愈普遍的群體舞弊行為。靜態博弈模型假設下的分析往往局限于個體行動和個體利益，而非群體策略和群體利益，但現實中的平臺企業和商家的博弈策略往往是在群體互動中不斷學習和調整的。所以，演化博弈模型更適合群體商家舞弊研究，通過對群體博弈的復制動態分析，可以發現在不同策略情況下博弈雙方的利益支付和穩定演化狀態。

鑒于已有研究的局限性，在充分考慮平臺企業自身的發展階段、平臺的網絡效應等體現平臺經濟獨有特征的因素的前提下，本文構建了平臺企業監管和商家舞弊的博弈模型，試圖探明平臺經濟視域下影響平臺監管和商家舞弊的關鍵變量。本文的創新之處在于：第一，本文嘗試突破財會視角的商業舞弊理解，從平臺經濟這一新視角重新認識商家舞弊，豐富了舞弊的情境研究。第二，本文突破了以政府為主導的單一治理思路，將平臺經濟這一情境具化為與商家博弈的實體對象——平臺企業，從平臺企業內外協同的視角探索商家舞弊治理，完善了舞弊的治理研究。第三，本文將平臺企業和商家的互動置于監管和舞弊的具體博弈問題中，深入挖掘平臺經濟中主要主體間的互動“黑箱”，豐富了平臺經濟的治理研究。第四，本文構建了體現平臺經濟特征的博弈模型。在平臺經濟視域下，一方面，平臺企業的發展仍遵循生命周期理論，平臺企業和商家的行為會受到平臺企業自身發展階段的影響；另一方面，作為商家的直接管理者，平臺企業理應承擔制約和監管商家的責任。因此，本文在假設中充分考慮有限理性和平臺企業的雙重屬性等因素，構建了更符合現實的演化博弈模型。

三、個體視角下商家的舞弊行為——靜態博弈分析

基于社會網絡理論，在平臺經濟視域下，平臺和商家中的個體或組織以各種連接或相互作用模式構成網絡[27]。在平臺交易網絡中，平臺與商家以及商家與商家之間通過社會傳染、觀察學習以及互惠互利等機制建立關系，商家個體的舞弊行為才會演化為群體行為。本節首先聚焦個體視角，以理性假設構建靜態博弈模型來分析平臺經濟視域下商家舞弊行為為什么會發生。

(一)基本假設

為簡化分析，本節假設博弈方包括一個平臺企業和一個商家，且都完全理性，此外，商家提供一類產品或服務，故產品的生命周期和商家的生命周期保持一致。假設平臺企業的策略集是{強監管，弱監管}，強監管指平臺企業積極建立事前、事中和事后的監管體系且執行有力，弱監管指平臺企業沒有建立完善的監管體系且執行力弱；商家的策略集是{舞弊，不舞弊}。假設平臺和商家同時行動，在做出決策前彼此都不清楚對方的具體行動。

(二)參數設置

在平臺企業的參數設置方面，K(K≥0)為平臺對商家收取的服務費、入駐費、廣告費等；C(C≥0)為平臺強監管時相比弱監管多投入的總成本；F(F>0)為弱監管下，若商家舞弊，平臺受到來自政府的行政處罰；G(可正可負)為強監管下，平臺因良好的信譽口碑而獲得的擴張和成長影響，即正向網絡效應帶來的更快的用戶規模增長速度V1和對當前平臺用戶規模S的影響；L(可正可負)為弱監管下，平臺因商家舞弊而遭受的負面信用影響，即負向網絡效應帶來的降低的用戶規模增長速度V2(V2

在商家的參數設置方面，H(H>0)為商家進入平臺的初始成本；Di(Di>0)為商家在不同生命周期階段的正常經營成本；Ri(可正可負)為不舞弊商家在不同生命周期階段所獲得的銷售收益；W(W>0)為商家在不舞弊時因信譽口碑而獲得的收益，即商家舞弊的機會成本；E(E>0)為商家舞弊時獲得的額外收益；Mi(Mi>0)為商家舞弊時，不同類型和程度的舞弊實施成本；N(N>0)為不論是否被查處，商家舞弊時遭受的物質損失(如因處理信用和口碑排名下降等而產生的額外成本)和非物質損失(如信譽口碑下降)；P(0≤P≤1)為商家舞弊時被查處的概率；A和B(A>0，B>0)分別為舞弊商家被查處后承擔的行政處罰和需賠償消費者的損失。

(三)模型建立

商家舞弊時，若平臺監管強，商家在一般經營獲利的基礎上獲得額外收益，但同時也要付出正常經營成本以及與舞弊實施、查處相關的額外成本，商家的支付函數為Ri+E-H-Di-Mi-N-PA-PB；若平臺監管弱，商家暫時不需要考慮與舞弊查處相關的成本，其支付函數為Ri+E-H-Di-Mi-N。商家不舞弊時，在一般獲利和正常經營成本付出的基礎上將獲得與誠信相關的收益，其支付函數為Ri+W-H-Di。

平臺監管強時，若商家不舞弊，平臺在獲取基本收益的基礎上要支付更大的監管成本，但也會因有所作為而產生正反饋的網絡效應，平臺的支付函數為K+G-C；若商家舞弊，在上述支付函數的基礎上，平臺因為有商家承擔違法損失而避免了更大的損失，其支付函數為K+G-C+PA+PB。平臺監管弱時，若商家不舞弊，平臺獲得基本收益，其支付函數為K；若商家舞弊，平臺在獲取基本收益的基礎上會因不作為而遭受處罰，同時產生負反饋的網絡效應，其支付函數為K-F-L。

基于以上分析，平臺和商家的博弈矩陣如表1所示。

表1 平臺和商家的靜態博弈矩陣

(四)模型求解

假定平臺強監管的概率為q，平臺弱監管的概率為1-q，且0≤q≤1，那么，商家舞弊時和不舞弊時的期望收益分別為E1=Ri+E-H-Di-Mi-N-q(PA+PB)和E2=Ri+W-H-Di。在均衡時，商家舞弊時和不舞弊時的收益應相同，即E1=E2，通過對q的一元一次方程求解，可得：

(1)

假定商家舞弊的概率為u，則商家不舞弊的概率為1-u，且0≤u≤1，那么，平臺強監管時和弱監管時的期望收益分別為E3=u(PA+PB)+K+G-C和E4=K-u(F+L)。在均衡時，平臺強監管時和弱監管時的收益應相同，即E3=E4，通過對u的一元一次方程求解，可得：

(2)

(五)結果討論

根據公式(1)，平臺的強監管概率與商家因舞弊獲得的額外收益(E)成正比，與商家的舞弊實施成本及因舞弊而遭受的后續物質和非物質損失(Mi+N)成反比，與商家舞弊的機會成本(W)成反比，與舞弊商家受到的行政處罰及需賠償消費者的損失(PA+PB)成反比。由此說明：第一，平臺的正反饋網絡效應不好時，平臺更有動力進行強監管。即當商家的舞弊實施成本及因舞弊遭受的后續物質和非物質損失不變時，如果平臺的網絡效應不能充分發揮作用，那么平臺的監管意向更強。第二，舞弊的實施成本越小，平臺的強監管概率越大，即平臺傾向于積極監管技術含量低、隱蔽性差的舞弊行為。第三，對舞弊商家的處罰越大，平臺積極監管的概率越小。當處罰大時，平臺認為理性商家在面臨較大處罰力度時會因規避風險而放棄舞弊，那么平臺就沒有必要花費額外成本進行強監管。

根據公式(2)，商家的舞弊概率與平臺強監管下付出的額外成本及獲得的平臺擴張收益之差(C-G)成正比，與舞弊商家受到的行政處罰及需賠償消費者的損失(PA+PB)成反比，和平臺在弱監管下受到的行政處罰及信譽損失(F+L)成反比。由此說明：第一，平臺強監管所需的額外成本越高或平臺收益越小，商家的舞弊概率越大；只有當平臺的強監管成本和由此帶來的網絡效應收益相等時，商家才不舞弊。第二，對舞弊的處罰越大，商家的舞弊概率越小，即理性商家認為在強監管的情況下舞弊風險太大。第三，政府對平臺的處罰和平臺企業間競爭越大，商家的舞弊概率越小。因為此時平臺的強監管態度更積極，商家對是否舞弊會更加謹慎。

結合公式(1)和(2)發現，舞弊商家受到的行政處罰和需賠償消費者的損失越大，商家的舞弊概率和平臺的強監管概率都會更小。此外，對平臺弱監管的處罰越大，商家的舞弊概率越小。同時，因為平臺不斷發展，只有在平臺的強監管成本與由此帶來的網絡效應收益相等的時候才會出現商家舞弊概率為零的情況，這意味著在博弈均衡下，遏制商家舞弊只有一個條件，但該條件會隨著平臺的成長發生變化，具有很大的不確定性。

四、群體視角下商家的舞弊行為——演化博弈分析

一方面，隨著時間的推移，平臺的監管成本和網絡效應收益不斷變化，商家的行為策略也會隨之受到影響；另一方面，個體商家的舞弊決策會通過觀察學習等機制受到網絡群體決策的影響[27]，個體舞弊行為會演化為群體舞弊行為。具體來說，依據社會網絡理論，平臺中商家網絡的形成主要有三個影響因素：互惠互利、社會傳染和觀察學習(2)參見肖邦明《社會化商務中基于多重關系的社會網絡形成機制及其對產品銷售的影響》，武漢大學2015年博士學位論文。。其中，互惠互利的動機主要存在于商家和平臺之間的博弈過程中，在商家舞弊的前提下，平臺是否強監管、是否舉報、是否選擇同謀等都會影響商業舞弊行為在平臺經濟視域下的擴散。社會傳染和觀察學習主要存在于商家與商家之間的博弈和競合關系中，在一方實施舞弊的情況下，另一方可能通過分析進而模仿和學習其行為，從而使商業舞弊現象擴散開來。除此之外，不同商家在平臺網絡中處于不同的結構位置，因而具有不同的網絡權力，但不論是強關系力量還是弱關系力量，商家在平臺和消費者之間發揮了橋梁作用，即商家分別與平臺、消費者發生直接聯系，在平臺和消費者的信息溝通上占據了更多的“結構洞”，也因此更有影響力，這也使得商家的行為更不容易受到限制，從而導致某些行為的滋生和蔓延，如舞弊行為的擴散。基于以上機制，商家個體的舞弊行為會轉化為群體舞弊行為，使群體舞弊行為在現實中越來越普遍。因此，有必要從群體角度出發建立演化博弈模型，分析影響平臺經濟視域下商家舞弊行為擴散的關鍵變量。

(一)假設擴展

為了更符合實際地分析平臺企業和商家在時間和群體因素下的動態博弈穩定策略，本節放松了一些假設。在上一節博弈參與者假設的基礎上，本節假設存在平臺企業和商家兩類群體，每次在平臺企業群體和商家群體中各隨機選取一個彼此配對博弈，平臺企業和商家均為有限理性，他們會通過學習和模仿最優者來調整自身策略，直至穩定均衡。

(二)平臺和商家的復制動態方程

E'1=Ri+E-H-Di-Mi-N-x(PA+PB)

(3)

E'2=Ri+W-H-Di

(4)

(5)

E'3=y(PA+PB)+K+G-C

(6)

E'4=K-y(F+L)

(7)

(8)

=x(1-x)[y(PA+PB+F+L)+G-C]

(9)

(10)

(三)演化穩定性分析

依據Friedman提出的方法，演化系統均衡點的穩定性由該系統的雅可比矩陣的局部穩定性分析得到，基于公式(9)和(10)可以得出演化系統的雅可比矩陣，如下所示。

其中，行列式為Det(J)，跡為Tr(J)：

Det(J)=(1-2x)[y(PA+PB+F+L)+G-C](1-2y)[E-Mi-N-W-x(PA+PB)]-

x(1-x)(PA+PB+F+L)y(y-1)(PA+PB)

Tr(J)=(1-2x)[y(PA+PB+F+L)+G-C]+(1-2y)[E-Mi-N-W-x(PA+PB)]

表2 系統均衡點對應的行列式和跡表達式

令π1=E-Mi-N-W，π2=E-Mi-N-W-(PA+PB)，π3=G-C，π4=PA+PB+F+L+G-C，其中，π1表示平臺弱監管時商家舞弊的凈收益，π2表示平臺強監管時商家舞弊的凈收益，π3表示商家不舞弊時平臺強監管的凈收益，π4表示商家舞弊時平臺強監管的凈收益，由表達式可知π1>π2。根據演化博弈理論，同時滿足Det(J)>0且Tr(J)<0的均衡點才是系統的演化穩定點(ESS，即evolutionarily stable strategy)，其中，情形1至情形10的演化博弈穩定策略分析如表3所示，情形11、12的討論則如下文所示。

表3 不同情形下平臺和商家博弈的均衡點穩定性分析

表4 情形11和情形12下系統均衡點的穩定性分析

情形11和情形12下，系統的演化博弈相位圖如圖1所示。系統初始狀態在區域1時，博弈收斂于均衡點(0,1)；系統初始狀態在區域2時，博弈收斂于均衡點(1,1)；系統初始狀態在區域3時，博弈收斂于均衡點(1,0)；系統初始狀態在區域4時，博弈收斂于均衡點(0,0)。情形11中，區域3的面積越大，系統的演化穩定策略越傾向于收斂至(1,0)，此時監管有效；區域1的面積越大，系統的演化穩定策略越傾向于收斂至(0,1)。情形12中，區域1和2的面積越大，商家越傾向于舞弊；區域3和4的面積越大，商家越傾向于不舞弊。此時系統的演化軌跡是圍繞中心點的閉軌線環，平臺和商家處于“敵退我進、敵進我退”的狀態。

圖1 情形11、情形12下系統的演化博弈相位圖

(四)結果討論

不同情形下平臺和商家博弈的演化穩定策略如表5所示，(0,0)、(0,1)、(1,0)和(1,1)都有可能成為系統的演化穩定策略。這些局部均衡點中，(0,0)是平臺期望達到的最優目標，此時，商家不舞弊，平臺弱監管，雙方形成良好的信任關系，平臺利益最大化；(1,0)代表平臺強監管，商家不舞弊，更符合從現實出發設定的目標。因此，分析如何提高系統的演化策略收斂于(0,0)和(1,0)的概率，對平臺企業更加具有指導意義。

表5 不同情形下平臺和商家博弈的演化穩定策略

基于以上分析，本文得出以下命題：

命題1：平臺強監管的額外成本大于其對應的網絡效應收益(即π3<0)時，降低平臺弱監管下商家舞弊的凈收益(π1)和平臺群體中選擇強監管的比例臨界值，可以促使商家不舞弊。

命題2：平臺強監管的額外成本小于其對應的網絡效應收益(即π3>0)時，降低平臺強監管下商家舞弊的凈收益(π2)、平臺群體中選擇強監管的比例臨界值以及商家群體中選擇舞弊的比例臨界值，可以促使商家不舞弊。

根據命題1，增加平臺強監管的額外成本C、降低平臺強監管后的正反饋網絡效應收益G、降低商家因舞弊獲得的額外收益E、提升商家舞弊的機會成本W、提升舞弊的實施成本Mi、增加商家因舞弊而遭受的物質和非物質損失N、提高對舞弊的查處概率P、加大對舞弊商家的處罰A+B，可以降低π3、π1和x從而使商家向不舞弊的方向演化(見表6)。

表6 參數變化對商家策略的影響(命題1)

根據命題2，降低平臺強監管的額外成本C、提升平臺強監管后的正反饋網絡效應收益G、降低商家因舞弊獲得的額外收益E、提升商家舞弊的機會成本W、提升舞弊的實施成本Mi、增加商家因舞弊而遭受的物質和非物質損失N、提高對舞弊的查處概率P、加大對舞弊商家的處罰A+B、加大對平臺的處罰F、加大平臺弱監管下遭受的連帶損失L，可以提升π3，降低π2、x和y從而使商家向不舞弊的方向演化、平臺向強監管的方向演化(見表7)。

表7 參數變化對商家策略的影響(命題2)

五、研究結論與政策建議

平臺經濟視域下，有的商家會采用一種或多種欺騙性手段來獲取不正當或非法的經濟利益，或者故意誤導消費者對企業信息、產品信息、評價信息等的判斷來增加自己的收益。其中，平臺企業和商家間存在監管和舞弊的非合作博弈，采取何種措施使商家在博弈中不舞弊這一難題亟須破解。對此，本文首先在理性假設下構建平臺和商家的靜態博弈模型，從個體視角解析商家為什么舞弊。結果發現，商家個體是否舞弊和其所在平臺收取的廣告、入駐費用及該商家的發展階段沒有關系，而是與平臺的強監管成本、網絡效應收益以及商家和平臺可能受到的處罰有關。

在現實中，平臺和商家的博弈受到時間和群體因素的影響，所以本文隨后放松假設并建立演化博弈模型，從群體視角解析商家舞弊為什么擴散。以平臺經濟可持續發展為出發點，平臺和商家的演化博弈穩定策略中商家最好朝不舞弊的方向演化，本文提出兩個命題來闡述(強監管，不舞弊)和(弱監管，不舞弊)這兩個穩定策略的演化條件，發現調整平臺的監管成本和網絡效應收益、商家因舞弊獲得的額外收益、舞弊商家的機會成本、舞弊的實施成本、商家因舞弊而遭受的物質和非物質損失、對舞弊的查處概率以及對舞弊商家和弱監管平臺的處罰力度可以影響商家的舞弊策略選擇。

基于前文分析，同時考慮到現實性和操作性，本文提出如下限制商家舞弊的建議：

1.平臺企業依據其發展階段調整監管策略，政府制定針對平臺企業的彈性獎懲制度

平臺經濟的突出特征是網絡效應，是指“某種產品或服務對用戶的價值取決于使用該產品的其他用戶的數量”[28]，平臺通過吸收大量用戶作為資源基礎，不斷創造更大價值(3)參見王節祥《互聯網平臺企業的邊界選擇與開放度治理研究：平臺二重性視角》，浙江大學管理學院2016年博士學位論文。。已有研究顯示，隨著平臺發展階段的推進，平臺企業的成本曲線會變化，同時平臺的網絡效應被激發的程度(大/小)和方向(正/負)不同。在平臺的網絡效應達到臨界點之前，負反饋效應顯著(一般對應平臺初創期)；在網絡效應達到臨界點之后，正反饋效應顯著(一般對應平臺引爆期)[29]。對平臺企業來說，若處于初創期，平臺強監管的成本較高，對應的正反饋效應較小，此時應盡可能通過提高監管效率以降低監管成本，通過實施擴張戰略以擴大平臺用戶規模和提升正反饋網絡效應；若處于引爆期，則應增加在舞弊監管方面的投入以威懾商家。對政府來說，相關部門需及時關注平臺的利潤、成本、用戶規模等數據，對平臺的發展階段進行判斷，從而制定和執行針對平臺企業的彈性獎懲制度。在平臺初創期，政府應對平臺執行嚴格的監管和懲處制度，比如，可以在主流媒體上公開相關平臺的不作為以及平臺上的舞弊事件以降低公眾對該平臺的認可和加大對平臺弱監管的處罰；在平臺初創期以后，可以適當放松對平臺的管制，多提供政策獎勵和優惠。

2.聚焦事前和事中，平臺需應用技術手段對不同類型的舞弊加強技術監管

基于研究結論，商家是否舞弊與舞弊的實施成本成反比，同時，與平臺的強監管概率和舞弊的實施成本及可能的后續補救成本成反比。當政府對平臺的獎懲不明確時，在通過技術手段增加商家舞弊的實施成本的情形下，平臺為控制成本傾向于不再實施強監管，但是商家會在重復博弈中發現這一點，所以商家更可能采用新手段去舞弊。因此，平臺首先應將前沿信息技術應用在平臺技術監管上，提高商家在平臺上的舞弊操作難度和實施成本；其次，應嚴格規范新入駐商家的準入審查，使舞弊監管和查處形成制度并貫徹實施，制度內容要涵蓋不同類型的舞弊，既包括技術含量高、隱蔽性高的舞弊，也包括技術含量低、隱蔽性低的舞弊。

3.聚焦事后，平臺需對舞弊商家和不舞弊商家分別制定懲處制度和獎勵制度

基于研究結論，商家是否舞弊與舞弊的機會成本以及因舞弊而遭受的物質、非物質、查處損失成反比。在運營中，一方面，平臺可探索新的、有效的舞弊監管方式，充分利用大數據完善舞弊識別模型和加強平臺誠信系統建設，還可以加大對被查處商家的懲罰力度。比如，平臺對商家進行公開處罰、追責，或者考慮使用“一票否決”制，即一旦發現某商家舞弊，就將其移除出平臺，還要將其錄入行業內舞弊商家大數據并將該信息在行業內共享。另一方面，平臺可以多出臺對評價高、信用高的不舞弊商家的獎勵制度和措施，比如給予補貼優惠、加大宣傳力度等，這既可以吸引更多的同類商家入駐平臺以激發正向的網絡效應和提升商家舞弊的機會成本，也可以支持他們與舞弊商家的競爭對抗，分流舞弊商家通過舞弊獲得的額外收益。