區塊鏈背景下綠色農產品供應鏈主體上鏈演化博弈研究

李弘　尚洲金　梁加昕　楊麗

關鍵詞：綠色農產品供應鏈；區塊鏈技術；演化博弈；TOE框架；系統動力學

中圖分類號：F224 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7934（2024）05-0058-17

一、引言

近年來，隨著人民生活水平的提高，綠色農產品日益受到消費者青睞。但綠色農產品具有信任品特性［1］，在供應鏈產銷環節難以通過外觀感知產品的質量信息，加之供應鏈產銷兩端跨度長、信息透明度低，導致產銷主體間信息不對稱缺陷普遍存在。此外，綠色農產品具有高溢價利益回報特性。因此，供應鏈產銷主體會在自身利益最大化驅使下，利用主體間信息不對稱缺陷進行信息造假，在利益博弈中形成道德風險和逆向選擇，引發供應鏈主體間利益沖突及信任危機問題。區塊鏈技術因具有信息透明化特征，為從根源上彌補綠色農產品供應鏈主體間信息不對稱缺陷，進而解決利益沖突及信任問題提供了途徑。2019年習近平總書記指出，要積極推動區塊鏈技術在商品防偽、食品安全等民生領域的應用。作為民生之本的農業領域，自2020年起，中央連續發布的1號文件均要求推進農業與區塊鏈技術融合，但區塊鏈技術作為新興技術，供應鏈主體對該技術的采納即上鏈決策受多種因素影響，如成本投入與產出情況、市場情況等，存在不確定性。此外，農業在信息技術應用方面的弱質性使區塊鏈應用尚處于探索階段［2-3］。鑒于此，針對綠色農產品供應鏈產銷主體間信息不對稱引起的主體間利益博弈及其信任問題，分析主體上鏈的利益博弈演化過程，揭示主體上鏈決策的影響因素及影響機理，成為推進綠色農產品供應鏈的區塊鏈應用與保障產品質量安全的關鍵。

綠色農產品供應鏈產銷主體間信息不對稱是主體間利益沖突及信任危機問題的根源［1］，而利益沖突及信任危機兩者中，利益沖突是主體間博弈出現矛盾的直接表現。因此，對利益沖突及利益協調的研究受到學界廣泛關注。該領域的研究因對利益均衡結果與過程各有側重而分為兩類。一類側重利益均衡結果狀態，即供應鏈主體間利益協調決策的相關研究；另一類側重利益達到均衡過程，即供應鏈主體間利益演化及穩態策略的相關研究［4］。圍繞主體間的利益沖突，前者如王（Wang）等［5］、花均南等［6］、杜建國等［7］考慮產端主體的綠色研發成本和產品綠色度，以及銷端主體的保鮮努力投入及市場隨機需求，構建集中和分散決策下供應鏈主體的利潤模型，設計收益共享契約，協調供應鏈主體利益實現利益均衡。后者如吳絨等［8］、蘇（Su）等［9］從農產品綠色供應鏈產銷主體博弈演化過程角度，建立演化博弈模型并求解演化均衡點，分析演化趨勢、穩定性條件及利益協調穩態策略。兩類研究中，前者存在對博弈主體完全理性與完全信息的理想化假設要求，及利益均衡靜態狀態的研究局限，而后者突破理想化假設約束，并在主體間利益達到均衡動態過程中探討利益演化及穩態策略。因此，在經濟環境變化復雜的利益博弈沖突現實情境下，后者在研究現實性和演變機理層面更具優勢。

上述研究表明，圍繞綠色農產品供應鏈主體利益沖突問題的解決已形成諸多成果。而對于利益沖突的前因與后果，即信息不對稱與信任危機的研究，因區塊鏈技術具有信息透明化、防篡改及可追溯特性，在技術層面為信息不對稱與信任危機問題的解決提供了研究思路。相關研究成果集中在區塊鏈技術應用層面，由技術實現向應用效果深入。如白（Bai）等［10］設計了基于區塊鏈的綠色數據供應鏈，開發信任管理功能提升數據供應鏈的透明度和信任度；崔占峰等［1］指出主體間信息不對稱導致信任問題，進而將區塊鏈技術應用于追溯與信任體系，實現重塑主體間信任關系的效果；彭（Peng）等［11］、

麥克（Mike）等［12］的研究也印證了區塊鏈技術對解決主體間信任關系問題的有效性。雖然區塊鏈技術可用于解決供應鏈主體間信息不對稱與信任危機，但作為新興技術，正如吳（Wu）［13］研究指出的，供應鏈主體對區塊鏈技術的采納并不總是最佳決策，對技術的采納即上鏈決策受成本、市場等多種因素影響，存在因搭便車投機行為引發的利益沖突，致使上鏈決策具有不確定性。因此，考慮信息不對稱與信任危機的利益沖突問題，轉化為基于區塊鏈技術采納的利益沖突問題。基于區塊鏈技術采納的利益沖突研究仍可因利益均衡結果與過程各有側重分為兩類。圍繞前者，范（Fan）等［14］、林強等［15］均基于采用和不采用區塊鏈技術場景構建供應鏈利潤模型，對比兩種場景下供應鏈主體的最優利潤，分析區塊鏈技術采納決策的影響因素，如區塊鏈應用成本及其價值增益、消費者追溯意識等。圍繞后者，霍紅等［16］、王旭坪等［17］分別構建演化博弈模型、分析演化穩定策略，論證了區塊鏈技術采納決策的影響因素，如采納后市場需求增加率、價格敏感系數、質量成本系數及需求質量彈性等。兩類研究中，雖然后者更具現實性且關注博弈的演化過程，但對區塊鏈技術采納決策及其影響因素的研究在以下兩方面有待深入：一是影響因素選取的規范性不足，缺乏體系性影響因素分析框架；二是對供應鏈主體上鏈的演化博弈決策、上鏈影響因素及其交互性變化過程缺乏動態化分析，對演化機理的探討有待深入。針對第一方面，托爾納茨基（Tornatzky）等［18］提出技術—組織—環境（Technology-Organization-Environment，以下簡稱“TOE”）理論框架，將創新技術采納的因素分為技術、組織和環境三類。近年來，已有文獻將TOE框架應用于供應鏈，對新技術采納的影響因素進行探討。如奇蒂帕卡（Chittipaka）等［19］依據TOE框架，研究供應鏈中區塊鏈技術采納的影響因素，將其歸納為新技術安全性、新技術采納后的優勢及收益與成本、企業自身因素、供應鏈中合作伙伴因素、同行競爭及政府監管等11種因素。貝克（Baker）等［20］在應用TOE框架研究新技術采納的影響因素時指出，需根據新技術的特點及其對組織與環境影響的差異進行具體情況分析，以調整及設定采納決策影響因素。上述研究可為區塊鏈技術采納決策影響因素選取提供理論支持。針對第二方面，因系統動力學能夠以非線性結構的多種影響因素變量間交互、因果反饋及功能關系模擬系統的動態行為與決策［21-22］，并通過影響因素變化揭示其對系統行為與決策的作用機制［23-24］。所以，可利用系統動力學模擬供應鏈主體間區塊鏈技術采納決策的演化過程，明確影響因素及其相互之間的關系對博弈決策的動態化影響及演化博弈達到均衡的作用機理。

綜上所述，本研究擬圍繞綠色農產品供應鏈產銷主體利益沖突及其前因后果即信息不對稱和信任危機進行探討。依托區塊鏈在化解信息不對稱及信任危機方面的技術優勢，將待解決問題轉化為基于區塊鏈技術采納的利益沖突問題。依托TOE框架，分析供應鏈主體上鏈決策中的影響因素，構建演化博弈模型并分析演化穩定策略，進而對琯溪蜜柚供應鏈進行系統動力學仿真，揭示影響因素間的內在聯系及其對系統動態演化的影響機理，為解決綠色農產品供應鏈主體間利益沖突及信任危機提供支持。本研究的邊際貢獻體現在兩方面：一是依據TOE框架分析上鏈決策影響因素，使影響因素的選取體系化；二是將上鏈演化博弈與系統動力學結合，從動態交互層面探究上鏈影響因素間內在聯系及其對系統動態演化的影響機理。

二、綠色農產品供應鏈主體上鏈分析

（一）綠色農產品供應鏈主體間存在問題根源分析

以家庭為單位的小農生產模式，規模小且生產分散，難以融入大市場，這種小生產與大市場的矛盾制約著農產品的有效供需。因此，組織化產銷主體對接的農產品供應鏈運作方式成為解決小生產與大市場矛盾的必然選擇。

國家出臺一系列政策推進高效的農產品供應鏈運作模式。2008年開始農超對接試點，2010年全面推廣該模式，2015年提出農社對接、農超對接等供應鏈現代運作模式。通過政策推動及實踐發展，培育起連接農戶的組織化產端主體農業合作社（以下簡稱合作社），及連接市場的組織化銷端主體超市。由農業合作社+超市構成的農產品供應鏈，減少產銷間環節，并依托組織規模化，發揮規模效應，實現降本增效［24］，該農超對接模式成為現代農產品供應鏈運作的重要模式。尤其對綠色農產品供應鏈而言，其鏈上產銷主體均需獲得綠色農產品認證才能進行生產及銷售活動。因此，經營主體需滿足在生產標準、先進技術應用、質量管理、渠道合作穩定性方面的門檻要求，這使規模化組織成為經營主體的基本條件。所以，農業合作社+超市具有主體適應性。作為綠色農產品供應鏈運作主體，合作社負責為超市提供符合綠色標準的農產品，超市負責銷售相應農產品并與合作社共享市場信息。但由于綠色農產品具有高溢價利益回報及信任低感知特性，雙方主體在利益博弈中存在信息不對稱缺陷，驅使主體以追求自身利益最大化為目標，利用信息不對稱缺陷進行信息造假，在利益博弈中形成道德風險和逆向選擇（如表1所示），引發供應鏈主體間利益沖突及信任危機問題。因此，主體間信息不對稱成為利益沖突及信任危機問題的根源。

表1 合作社和超市之間的道德風險和逆向選擇

（二）區塊鏈對解決綠色農產品供應鏈主體間信息不對稱的適應性分析

區塊鏈技術的信息透明化特征，保證了信息的可追溯性。綠色農產品供應鏈雙方主體通過上鏈，實現產銷信息透明，可防范上鏈主體間的信息造假與篡改，同時也提升了消費者對綠色農產品的辨識能力及認可度，獲得更好的市場預期。因此，區塊鏈可從技術層面彌補主體間的信息不對稱缺陷，進而解決由該缺陷引發的主體間利益沖突及信任危機問題。供應鏈主體上鏈過程如圖1所示。

圖1 供應鏈主體的上鏈過程

（三）綠色農產品供應鏈主體上鏈利益沖突問題分析及解決思路

1.綠色農產品供應鏈主體上鏈利益沖突問題及博弈關系分析

綠色農產品供應鏈主體間由信息不對稱缺陷引發的利益沖突及信任危機問題，通過主體對區塊鏈技術的采納可以解決，具體內容表現為可避免信息造假，彌補主體間的信息不對稱缺陷，防范道德風險和逆向選擇機會主義行為，化解信任危機。但主體對區塊鏈新技術的采納受利益成本及市場等多種因素影響，存在因投機行為引發的利益沖突，導致主體上鏈博弈決策存在不確定性。主體間的問題從上鏈前因信息不對稱引發的利益沖突及信任危機問題，轉化為基于區塊鏈技術采納的利益沖突問題。

區塊鏈技術作為新興技術，主體對其認知有限，具有探索周期長及不確定性風險特點，主體行為策略均衡難以通過一次性選擇達到，而是在探索中不斷調整與改進的結果。各主體在上鏈過程中，會出現雙方上鏈或單方上鏈“搭便車”情況，雙方需根據新技術應用產生的收益與成本變化以及對方的決策，做出自身的決策。隨著時間推移，主體通過學習和模仿不斷調整自身策略。因此，主體上鏈受到區塊鏈技術本身及技術之外因素的影響，主體間會相互影響并通過多次博弈后達到演化穩定。雙方達到穩態的過程是一種動態演化過程，是通過不斷學習模仿以追求各方收益提升的過程。所以，雙方上鏈決策的利益博弈關系為演化博弈關系。

2.綠色農產品供應鏈主體上鏈利益演化博弈決策的解決思路

鑒于主體間為利益演化博弈關系，綠色農產品供應鏈主體上鏈利益沖突問題應采用演化博弈理論解決。主體在上鏈演化過程中，其利益博弈決策受區塊鏈技術采納時多種因素的影響，且因素間交互變化，進而影響主體博弈決策的動態演化。因此，主體上鏈的演化博弈決策的解決思路包括兩部分：一方面，基于TOE框架的主體上鏈影響因素分析、演化博弈模型構建及分析；另一方面，基于系統動力學的主體上鏈博弈動態演化仿真模擬及影響機理探究。

三、基于TOE影響因素的主體上鏈演化博弈模型構建及穩定性分析

（一）基于TOE影響因素分析的主體上鏈演化博弈模型構建

1.基于TOE的主體上鏈影響因素分析

基于TOE理論，從技術、組織、環境維度分析綠色農產品供應鏈主體上鏈的影響因素。

（1）技術維度。上鏈會使主體產生與技術相關的成本投入，如技術部署及運營成本、技術配套設施、技術人員報酬及培訓費用。同時，技術應用也會帶來因產品質量信息透明產生的品牌效應、價格提升、市場銷量增加等收益。因此，技術因素可由區塊鏈技術的收益及成本構成。

（2）組織維度。影響因素主要體現為基于組織競爭力的上鏈意愿，對綠色農產品而言，其競爭力主要體現在產品質量及成本的控制能力，而上鏈意愿可通過雙方對上鏈成本的分擔情況體現。因此，組織因素可由反映組織對產品質量控制能力的綠色度、反映組織對產品成本控制能力的綠色成本系數及反映上鏈意愿的上鏈成本分擔系數構成。

（3）環境維度。雖存在競爭者行為、政府政策、消費市場等多種環境影響因素，但均可通過對消費市場的影響體現。而消費市場除受市場基礎需求影響外，還會因消費者對綠色產品敏感程度、綠色產品價格敏感系數影響而變化。因此，環境因素可由市場基礎需求、綠色產品敏感程度和價格敏感系數構成。

2.模型假設

假設1：合作社（記為c）和超市（記為s）均為有限理性主體。博弈過程中，雙方主體間信息不完全對稱，均以自身利益最大化為目標。雙方的策略集合均為{上鏈B，不上鏈N}。其中，合作社上鏈概率為x（0≤x≤1），不上鏈概率為1－x；超市上鏈概率為y（0≤y≤1），不上鏈概率為1－y。

假設2：區塊鏈技術對產端主體合作社c生產的綠色農產品質量具有促進作用，即不上鏈策略N下農產品綠色度gN小于上鏈策略B下農產品綠色度gB；相應地，不上鏈策略N下的生產成本cN和批發價格wN小于上鏈策略B下的生產成本cB和批發價格wB。反映綠色度對合作社生產成本影響程度的綠色成本系數記為γ（0≤γ≤1），則不上鏈策略N下的生產成本cN=1／2γgN2，上鏈策略B下的生產成本cB=1／2γgB2。反映綠色度變動引起市場需求變動程度的綠色度敏感程度記為β（0≤β≤1）。

假設3：銷端主體超市s根據是否上鏈設定綠色農產品的銷售價格，不上鏈策略N下的銷售價格pN小于上鏈策略B下的銷售價格pB。消費者需求隨綠色農產品銷售價格變動而變化的程度，即價格敏感系數記為α（0≤α≤1）。

假設4：當合作社c和超市s雙方共同上鏈時，該情況記為o；當僅合作社上鏈時，該情況記為t；當僅超市上鏈時，該情況記為e。在情況o下，上鏈成本F由雙方主體共同分擔，記合作社的上鏈成本分擔系數為λ（0≤λ≤1），則合作社c承擔的上鏈成本為λF，超市s承擔的上鏈成本為（1－λ）F；合作社c上鏈所獲收益為Roc，超市s上鏈所獲收益為Ros。在情況t下，上鏈成本由合作社c單獨承擔，記為Fc；合作社c上鏈收益為Rtc，超市s“搭便車”收益為Rts。在情況e下，上鏈成本由超市s單獨承擔，記為Fs；超市s上鏈收益為Res，合作社c“搭便車”收益為Rec。

假設5：合作社c和超市s共同上鏈時產生溢出效應，即此時雙方主體的收益大于任一主體上鏈時該主體的收益，且大于雙方均不上鏈時各自的收益；由于“搭便車”現象的存在，僅單方主體上鏈時，上鏈方主體的收益低于雙方主體均不上鏈時該主體的收益。

假設6：市場基礎需求記為a，因市場需求函數受價格敏感系數α和綠色度敏感程度β等環境因素的影響，故市場需求函數表示為Dij=a－αpi+βgj（i，j=B，N），例如：DBB=a－αpB+βgB表示合作社c和超市s都上鏈時的市場需求。

根據假設5，可得式（1）。

3.博弈收益矩陣

基于上述假設及主體間的博弈關系，構建合作社及超市主體的演化博弈收益矩陣，如表2所示。

表2 演化博弈收益矩陣

（二）主體上鏈演化博弈模型分析

2.均衡點穩定性分析

復制動態方程求出的平衡點不一定是系統的演化穩定策略（ESS），根據福瑞曼（Friedman）［27］提出的方法，雅可比矩陣的局部穩定性是分析演化博弈5個均衡點穩定性的依據。根據式（4）和式（5）可求得雅可比矩陣如式（7）所示。

可得該雅可比矩陣J的行列式detJ和跡trJ，當且僅當detJ>0且trJ<0時，該平衡點就是演化穩定策略（即ESS），如式（9）所示。

將E1（0，0）、E2（0，1）、E3（1，0）、E4（1，1）、E5（x*，y*）分別帶入式（7）的雅可比矩陣，并根據式（1）及式（9）對5個均衡點的穩定性進行判斷。其中，將均衡點E1（0，0）帶入時，detJ>0且trJ<0，故E1（0，0）為系統的演化穩定策略（ESS）；將均衡點（x*，y*）帶入時，trJ=0，可知（x*，y*）為鞍點，故（x*，y*）在［0，1］內不會成為系統的演化穩定策略；將均衡點E2（0，1）、E3（1，0）和E4（1，1）帶入時，detJ和trJ正負無法判斷，這三點的detJ和trJ正負性由式（10）決定。

根據博弈收益矩陣，式（10）分別表示雙邊上鏈時合作社收益減去超市單邊上鏈時合作社期望收益、雙邊上鏈時超市收益減去合作社單邊上鏈時超市期望收益。為便于分析，令H=DBB（wB－cB）+Roc－λF，I=DNB（wN－cN）+Rec，J=DBB（pB－wB）+Ros－（1－λ）F，K=DBN（pN－wB）+Rts。L=H－I，M=J－K。根據式（10），分4種情況討論均衡點局部穩定性，如表3所示。

表3 均衡點局部穩定性分析

情況1：當L>0，M>0，即H>I，J>K時，雙方均上鏈時的合作社收益，大于超市單方上鏈時的合作社收益；雙方均上鏈時的超市收益，大于合作社單方上鏈時的超市收益。演化博弈相位圖如圖2（a）所示。

情況2：當L>0，M<0，即H>I，J

情況3：當L<0，M>0，即HK時，雙方均上鏈時的合作社收益，小于超市單方上鏈時的合作社收益；雙方均上鏈時的超市收益，大于合作社單方上鏈時的超市收益。演化博弈相位圖如圖2（c）所示。

情況4：當L<0，M<0，即H

根據圖2，情況1中，雙方演化穩定策略（ESS）為點E1（0，0）和點E4（1，1）。點E1（0，0）表示雙方都不上鏈，點E4（1，1）表示雙方都上鏈。情況1的穩定狀態受博弈起始點狀態的影響：當博弈起始點落在E1、E2、E5、E3區域內，則演化穩定策略為E1；當博弈起始點落在E2、E4、E3、E5區域內，則演化穩定策略為E4。其他三種情況下，不論博弈起始狀態在策略區域的何處，最終都將演化至E1處，即雙方都不上鏈。

圖2 演化博弈相位圖

四、基于系統動力學的主體上鏈博弈動態演化仿真及影響機理

運用系統動力學仿真軟件Vensim，針對綠色農產品供應鏈主體上鏈的演化過程，構建系統動力學仿真模型。在此基礎上，結合琯溪蜜柚實際案例，進行仿真模型的數值模擬，探究主體上鏈影響因素間關系及對系統演化的影響機理。

（一）主體上鏈博弈動態演化系統動力學仿真模型構建

根據合作社和超市的博弈收益矩陣及演化博弈模型中雙方的復制動態方程公式，建立雙方演化博弈的系統動力學模型。該模型包括兩個狀態變量，表示合作社和超市主體中選擇上鏈策略的概率；兩個速率變量，表示合作社和超市選擇上鏈策略的變化率（如表4所示）；30個與博弈收益矩陣中變量相對應的輔助變量（圖中變量因軟件要求，對前述參數的上下標做復原處理，如參數pN在圖中顯示為pN，如圖3所示）。

表4 狀態變量及速率變量方程設計

圖3 合作社和超市雙方演化博弈的系統動力學流程

（二）數值實驗及結果分析

1.實證案例介紹

1995年，國際零售連鎖集團家樂福進入中國，以“超市+合作社”為主要供應鏈運營模式，但因主體間存在信息不對稱缺陷，導致信息造假、篡改及隱瞞的現象頻發，如違規使用農藥及化肥、與假冒綠色農產品進行產品互混等機會主義行為，造成的農產品質量安全事件影響了供應鏈主體信譽。2014年，家樂福超市在中國推出其第一個“家優鮮”項目——福建平和縣琯溪蜜柚項目，3萬噸“家優鮮”蜜柚供應全國200多家家樂福門店。2018年年底，家樂福采用區塊鏈技術對琯溪蜜柚賦能，推出首款區塊鏈產品——琯溪蜜柚，利用區塊鏈技術實現對綠色農產品琯溪蜜柚從田間到門店的整個過程進行追蹤。

2.模型初始值設置及運行參數說明

（1）模型初始值設置說明。依據綠色農產品琯溪蜜柚供應鏈實例，通過實地調研，獲得區塊鏈應用前后產品的采購價、銷售價及收益。此外，參考相關文獻［17］［28-29］中對水平變量及速率變量等的賦值原則，對系統動力學模型變量進行初始賦值，如表5所示。

表5 變量的初始值

（2）模型運行參數說明。設置系統動力學模型的運行參數包括：初始時間為0，結束時間為15，時間間隔為0.0625，時間單位為月。

3.仿真系統影響因素及影響機理分析

根據前文對均衡點穩定性的分析，只有情況1的演化穩定策略存在（1，1）和（0，0）兩種可能，其他三種情況最終都趨于雙方主體均不上鏈策略。因此，為分析關鍵參數的影響因素對雙方上鏈策略的影響及其機理，針對情況1，通過控制變量對模型進行數值仿真。

（1）初始上鏈概率。設定超市初始上鏈概率y=0.5，改變合作社的上鏈概率x，取x=0、0.2、0.4、0.52、0.6、0.8、1。雙方策略演化結果如圖4所示，超市的上鏈決策受到合作社初始上鏈概率的影響。

圖4 初始上鏈概率x對主體上鏈演化的影響

設定合作社初始上鏈概率x=0.5，改變超市上鏈概率y，取y=0、0.2、0.4、0.52、0.6、0.8、1。雙方策略演化結果如圖5所示，合作社的上鏈決策受到超市初始上鏈概率的影響。

圖5 初始上鏈概率y對主體上鏈演化的影響

根據仿真結果，合作社選擇上鏈策略的初始概率越大，超市最終演化結果趨向上鏈策略的概率也越大，反之亦然，即：超市選擇上鏈策略的初始概率越大，合作社最終演化結果趨向上鏈策略的概率也越大。

（2）價格敏感系數α。其他變量取值不變，改變價格敏感系數α，取α=0.5、0.6、0.75、0.8、0.9、1，觀測其對雙方上鏈決策演化趨勢的影響。如圖6所示，價格敏感系數在0.75與0.8之間存在一個臨界值，是雙方策略改變的臨界點；當α∈［0，臨界值）時，雙方主體趨向于上鏈策略；當α∈（臨界值，1］時，雙方主體趨向于不上鏈策略。并且，達到演化穩定策略的速度與α取值有關，當α在0和臨界點之間，α越小，主體上鏈策略的演化速度越快；當α在臨界點和1之間，α越大，主體不上鏈策略的演化速度越快。

圖6 價格敏感系數α對主體上鏈演化的影響

根據仿真結果，當價格敏感系數較小時，綠色農產品的市場需求量不會因為雙方上鏈策略所導致的綠色農產品價格上漲而大幅降低，其需求仍然能使雙方上鏈收益大于不上鏈收益，故雙方傾向于上鏈；當價格敏感系數超過臨界值時，上鏈策略導致綠色農產品價格激增，消費者對綠色農產品的需求大幅降低，雙方主體均向不上鏈策略演化。總體來看，主體的上鏈決策受價格敏感系數的負向影響。

（3）綠色度敏感程度β。其他變量取值不變，改變綠色度敏感程度β，取β=0、0.37、0.52、0.67、0.8、1，觀測其對雙方主體上鏈決策演化趨勢的影響。如圖7所示，綠色度敏感程度在0.37與0.52之間存在一個臨界值，是雙方策略變化的臨界點；當β∈［0，臨界值），雙方主體趨向于不上鏈策略；當β∈（臨界值，1］時，雙方主體趨向于上鏈策略。并且，達到演化穩定策略的速度與β取值有關，當β在0和臨界點之間，β越小，主體不上鏈策略的演化速度越快；當β在臨界點和1之間，β越大，主體上鏈策略的演化速度越快。當β∈（0.67，1］時，隨著β增大，主體上鏈策略的演化速度幾乎不再改變，即綠色度敏感程度在這一區間內，隨著β增大，上鏈策略的演化速度出現明顯的邊際遞減效應。

圖7 綠色度敏感程度β對主體上鏈演化的影響

根據仿真結果，當綠色度敏感程度較小時，消費者并不關注主體上鏈策略對綠色農產品綠色度的影響，市場需求不會因綠色度的差異大幅改變，故合作社和超市均不采取上鏈策略。隨著消費者綠色度敏感程度提升，促使雙方均采取上鏈策略并提升產品綠色度，刺激市場需求增加，由此獲得更多的市場收益。但隨著綠色度敏感程度提升，主體上鏈策略的演化速度出現邊際遞減效應，這意味著在區間［0.67，1］中，主體上鏈策略的演化速度幾乎不再受綠色度敏感程度提升的影響。

（4）綠色成本系數γ。取兩組不同且滿足情況1的參數賦值，改變綠色成本系數γ，觀測其對雙方主體上鏈決策演化趨勢的影響。取α=0.1，β=0.1，γ=0、0.3、0.6、0.9、1，雙方主體趨向于上鏈策略，如圖8所示。γ越小，合作社上鏈策略的演化速度越快，如圖8（a）所示；超市上鏈策略的演化速度不受γ取值的影響，如圖8（b）所示。

圖8 α=β=0.1時，綠色成本系數γ對主體上鏈演化的影響

取α=0.9，β=0.9，γ=0、0.5、1，雙方主體趨向于不上鏈策略，如圖9所示。且γ越大，合作社不上鏈策略的演化速度越快，如圖9（a）所示；超市不上鏈策略的演化速度不受γ取值的影響，如圖9（b）所示。

圖9 α=β=0.9時，綠色成本系數γ對主體上鏈演化的影響

根據仿真結果，綠色成本系數γ變化會影響合作社達到演化穩定策略的速度。由于綠色農產品的生產成本由合作社承擔，故綠色成本系數γ對超市的演化穩定策略無明顯影響，超市的決策只受到博弈主體學習模仿機制產生的羊群效應的影響，超市的決策最終與合作社的決策趨于一致。兩組不同的α、β取值下，綠色成本系數γ越小，合作社上鏈策略的演化速度越快或者不上鏈策略的演化速度越慢。

五、結論與建議

本文以綠色農產品供應鏈為研究對象，基于TOE框架分析其主體上鏈的影響因素，構建主體上鏈決策演化博弈模型，并結合系統動力學仿真，在主體動態演化過程中分析綠色農產品供應鏈主體的上鏈決策。研究發現：①只有在雙方主體均上鏈時，合作社收益大于超市單方上鏈時合作社的收益，且超市收益大于合作社單方上鏈時超市的收益，合作社和超市的演化穩定策略為（上鏈，上鏈）或（不上鏈，不上鏈）。其他情況下，雙方主體均采取不上鏈策略。②主體的上鏈決策受另一主體初始上鏈概率正向影響。這體現了主體間動態學習和模仿機制下產生的羊群效應：當一方選擇上鏈策略概率增大時，另一方通過模仿學習進而選擇上鏈策略的概率也會變大，反之亦然。③主體的上鏈決策受綠色度敏感程度的正向影響。消費者的綠色度敏感程度正向促進了市場需求，主體因市場需求增加而獲得更多收益，因而選擇上鏈策略。同時，綠色度敏感程度對主體上鏈策略演化速度有促進作用，但存在邊際遞減效應。④主體的上鏈決策受價格敏感系數的負向影響。價格敏感系數較大時，消費者對綠色農產品的需求大幅減少，當需求減少至主體上鏈收益小于不上鏈收益時，主體傾向于不上鏈策略，反之亦然。⑤綠色成本系數僅對合作社上鏈策略的演化速度有抑制作用。合作社上鏈驅使其提高農產品綠色度并為此付出更高的生產成本。當合作社為提高綠色度付出的生產成本越高，即綠色成本系數越大時，若其付出的生產成本高于上鏈策略帶來的收益，則合作社收斂到不上鏈策略的演化速度加快；反之，合作社收斂到上鏈策略的演化速度加快。超市不承擔生產成本，故綠色成本系數對超市的上鏈決策沒有影響。由于羊群效應，超市在學習模仿合作社決策的基礎上做出自身決策。

根據上述結論，針對綠色農產品供應鏈主體上鏈決策，提出如下五點建議。

（1）提升供應鏈主體對于區塊鏈技術的認知，引導其運用區塊鏈技術解決主體間的信息不對稱缺陷，有助于主體初始上鏈概率提升，可正向影響合作主體的上鏈策略，為綠色農產品供應鏈的可持續發展提供支持。

（2）在綠色農產品“精品”產業重點推廣區塊鏈技術。該特定市場的產品不僅具有更高的綠色度，且因產品價格較高，所以價格彈性較弱。因主體上鏈決策受綠色度敏感程度的正向影響，受價格敏感系數的負向影響，意味著主體在面對以上特定市場時，更具上鏈積極性。因此，可在此類“精品”產業率先推廣區塊鏈技術，獲得良好的應用效果后，再進一步擴大應用范圍。

（3）積極做好市場調研。區塊鏈技術的采納需要精準把握市場。通過積極做好市場調研，精準了解“特定”消費市場，促進區塊鏈技術應用。超市作為直接與綠色農產品消費市場對接的主體，可通過其銷售數據對消費市場進行定位，并結合線上線下問卷調查及數據分析，了解消費者行為，精準定位消費市場，探索適宜區塊鏈技術應用的市場。

（4）合作社和超市加強合作。當綠色成本系數過高時，合作社將不適合上鏈，此時超市若想采納區塊鏈技術，那么超市可采取一定措施保證合作社的收入，例如，雙方簽訂收益共享契約等。

（5）政府對區塊鏈采納實行補貼策略。區塊鏈采納成本對綠色農產品供應鏈主體的采納決策有很大影響，通過政府的區塊鏈采納補貼，一定程度上減少技術采納者的成本支出，提高技術采納者的積極性。

參考文獻：

［1］崔占峰，徐冠清，王瑾瓏.信任重建：有機農業追溯——信任體系的區塊鏈嵌入探索［J］.科技管理研究，2021，41（16）：130-137.

［2］譚硯文，李叢希，宋清.區塊鏈技術在農產品供應鏈中的應用——理論機理、發展實踐與政策啟示［J］.農業經濟問題，2023（1）：76-87.

［3］夏輝，劉江秦哲.區塊鏈技術如何與農業融合發展？——基于日本經驗的啟示［J］.農村經濟，2022（1）：20-29.

［4］謝識予.經濟博弈論［M］.上海：復旦大學出版社，2002.

［5］WANG G L， DING P Q， CHEN H R， et al.Green fresh product cost sharing contracts considering freshness-keeping effort［J］.Soft computing，2020，24（4）：2671-2691.

［6］花均南，丁顯博.隨機需求下綠色農產品三級供應鏈協調［J］.工業工程，2020，23（3）：51-58.

［7］杜建國，蒲天峰，朱曉雯.產需雙重不確定情形下綠色農產品供應鏈的協調研究［J］.生態經濟，2021，37（1）：103-110.

［8］吳絨，白世貞.農產品綠色供應鏈協同演化與協同保障措施研究［J］.商業研究，2015（10）：174-179.

［9］SU X， SHI X J， GENG L Y， et al.Complex evolution game and system dynamics simulation on the impact of coevolution on the stability of the fresh agricultural products green supply chain［J］.International journal of bifurcation and chaos，2023，33（7）：2350081.

［10］BAI Y H， FAN K， ZHANG K， et al.Blockchain-based trust management for agricultural green supply：a game theoretic approach［J］.Journal of cleaner production，2021，310：127407.

［11］PENG Y， CHEN X， WANG X J.Enhancing supply chain flows through blockchain：a comprehensive literature review［J］.International journal of production research，2023，61（13）：4503-4524.

［12］MIKE B， GLENN P.The impact of a blockchain platform on trust in established relationships：a case study of wine supply chains［J］. Supply chain management，2022，27（7）：128-146.

［13］WU X Y， FANZ P， CAOB B.An analysis of strategies for adopting blockchain technology in the fresh product supply chain［J］.International journal of production research，2020，189（9）：1-19.

［14］FAN Z P， WU X Y， CAO B B.Considering the traceability awareness of consumers：should the supply chain adopt the blockchain technology？［J］.Annals of operations research， 2022，2（309）：837-860.

［15］林強，劉名武，王曉斐.嵌入區塊鏈信息傳遞功能的綠色供應鏈決策［J/OL］.計算機集成制造系統，（2021-10-08）.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.5946.tp.20211006.1222.006.html.

［16］霍紅，鐘海巖.農產品供應鏈質量安全中區塊鏈技術投入的演化分析［J］.運籌與管理，2023，32（1）：15-21.

［17］王旭坪，馬睿澤，阮俊虎，等.區塊鏈環境下農戶和合作社上鏈行為網絡演化博弈［J］.管理工程學報，2022，36（3）：225-235.

［18］TORNATZKY L， FLEISCHER M.The processes of technological innovation［M］.Lexington mass：lexington books，1990.

［19］CHITTIPAKA V， SATISH S， UTHAYASANKAR B， et al.Blockchain technology for supply chains operating in emerging markets：an empirical examination of technology-organization-environment（TOE）framework［J］.Annals of operations research，2022，327（1）：465-492.

［20］BAKER J.The technology-organization-environment framework［J］.Information systems theory，2012：231-245.

［21］福雷斯特.工業動力學［M］.北京：科學出版社，1985.

［22］方昶.Anylogic建模與仿真［M］.安徽：安徽師范大學出版社，2018.

［23］祁玉青，趙田東杰，趙興雷.考慮消費者信息處理過程的團購市場系統動力學仿真［J］.管理評論，2023，35（3）：183-195.

［24］陳曦，李軍.Anylogic8系統建模仿真與分析［M］.北京：中國財富出版社，2019.

［25］耿獻輝，薛洲，陳凱淵.我國生鮮農產品流通渠道研究［M］.北京：經濟管理出版社，2020.

［26］WEBULL J.Evolutionary game theory［M］.Princeton：princeton press，1995.

［27］FRIEDMAN D.Evolutionary game in economics［J］.Econometrica，1991，59（3）：637-666.

［28］TAN Y H， HUANG X Y， LI W.Does blockchain-based traceability system guarantee information authenticity？ an evolutionary game approach［J］.International journal of production economics，2023，264.

［29］寧宇新，榮倩倩.農業產業化視角下“農超對接”收益分配研究［J］.財經科學，2015，331（10）：102-111.

Study on the Evolutionary Game of On-chain of Green AgriculturalProducts Supply Chain in the Context of Blockchain

LI Hong，SHANG Zhou-jin，LIANG Jia-xin，YANG Li

（School of Economics and Management， Inner Mongolia University of Technology， Hohhot，Inner Mongolia 010051）

Abstract：In the game of interests between production and sales entities in the green agricultural product supply chain， the information asymmetry defect caused by the low perception and high premium return characteristics of products is the root of interest conflicts and trust crises.Blockchain technology has the characteristic of information transparency， which can compensate for the information asymmetry defect.But the adoption of technology by the subject is influenced by multiple factors， resulting in uncertainty in the decision-making process of the on-chain game.In view of this， the study analyzes the influencing factors of the entitiesdecision-making based on the TOE framework， constructs an evolutionary game model， analyzes the evolutionary stability strategy and reveals the internal connections between the influencing factors and their impact mechanism on the dynamic evolution of the system through system dynamics simulation.The results indicate that the entitiesdecisions of on-chain are positively influenced by the opponents initial probability of on-chain and the sensitivity of market greenness， and negatively influenced by the price sensitivity coefficient;the sensitivity of greenness has a promoting effect on the evolution speed of the entitieson-chain strategies，but with diminishing marginal effect;the green cost coefficient has a restraining effect on the evolution speed of the on-chain strategy of the production entities.

Keywords：green agricultural product supply chain;blockchain technology;evolutionary game;TOE;system dynamics

基金項目：內蒙古自治區自然科學基金“供應鏈場景化視角下蔬菜價格的影響特征提取、智能化預測及穩態機制”（2023LHMS07012）；內蒙古自治區直屬高校基本科研業務費項目（JY20240047）；內蒙古工業大學教育教學改革項目“基于智能評價的學生認知能力躍升動力機制及工具設計研究”（2021230）