基于区块链的农产品溯源体系的演化博弈

王爱荣，郭晓林，何志星

（成都信息工程大学 物流学院，四川 成都 610225）

0 引言

农产品的质量安全关乎百姓的菜篮子，是关乎民生大计的要事。近年来，由于对生厂商、加工商等供应链节点的把握管控力度不到位，农产品供应链从生产、加工、运输配送、储存直到销售到顾客手中的每一个环节都存在食品质量安全隐患。生产环节，农户可能降低生产成本，以次充好；加工环节，可能因为加工技术以及加工环境从而影响农产品品质；流通环节，不正确的储存会影响农产品的质量；消费环节，消费者没有足够的能力辨别质量的好坏，可能因信息不对称买到假冒伪劣产品。当农产品从供应链的生产环节到销售环节时，一旦发生质量问题，很难确定具体哪个环节出现的问题，这也使得农产品的信任风险增加。在农产品供应链中实施可追溯体系，可以从原材料到产成品的全过程中形成与农产品安全属性相关的连续、可靠的信息流，确保农产品具有可追溯信息，从而实现对农产品的全过程监管。

但现阶段传统的农产品溯源系统基本依赖于中心数据库，其负责储存和管理信息，中心化严重，极易被篡改，缺乏真实可靠性。其次，由于农产品供应链涉及环节较多，数据没有公开共享，上下游企业容易产生信任问题；最后，农产品供应链的信息传递效率低，且溯源信息容易丢失，丢失后难以找回，当发生质量问题时，难以找到是哪个环节出现问题，无法明确责任主体。区块链技术具有不可篡改性、独特的哈希算法加密技术和较高的安全性，可以弥补原有农产品溯源系统的不足，为农产品物流溯源体系提供保障。区块链技术可以保证整个农产品供应链信息的透明和真实，当农产品发现质量问题时，可以迅速确定责任主体以及召回控制，有效预防应对突发的各类食品安全危害事件,杜绝各类食品安全危害事故的发生，切实保障消费者权益，同时也为政府监管提供了决策依据。

目前，已有众多学者对区块链下的农产品可追溯问题进行了探讨，主要集中在以下几个方面：首先是溯源方案的研究。Bettin-Diaz，等提出一种新的将区块链技术集成到食品工业供应链中，以实现整个过程可追溯性的方案，最终客户根据提供的溯源信息做出明智的购买决策。Wu，等总结了将区块链技术引入供应链数据管理系统的关键技术，并研究探讨了基于区块链的食品可追溯系统的案例。其次是基于区块链的食品供应链溯源模型设计。Malik，等提出了包括政府和监管机构在内的关键食品供应链实体区块链框架，以追溯食品来源。朱建明，等提出了区块链下的B2B+B2C的供应链交易结构简图及动态多中心协同认证模型，设计了基于区块链的食品供应链溯源系统；Suzuki，等通过实验检验了可追溯食品供应链的可行性，构建了一个基于区块链的食品供应链管理系统，通过该系统，区块链技术可以在没有第三方代理的情况下实现高度可靠的数据管理。Wang，等提出了基于区块链技术的产品可追溯系统，通过记录产品转移历史的分布式分类账形成了一个具有追溯信息的链条，还设计了为保证交易有效性而验证身份的响应机制。最后，系统安全性分析和实验结果证明了解决方案是可行的。Chan，等主要介绍了基于区块链技术的可追溯和透明的马来西亚食品部门供应链管理系统。但关于区块链下的食品信息透明度的博弈研究较少。徐健，等构建了基于区块链的食品信息透明度博弈模型，探讨食品企业与消费者在食品质量安全中的策略选择问题。但还未有学者研究区块链下政府与农产品企业在农产品溯源体系的博弈关系。本文基于区块链技术，考虑政府的奖惩行为以及农产品企业的行为，以此构建农产品企业和政府的博弈模型，研究双方在农产品溯源体系中的策略选择，并分析消费者的支付意愿以及政府的监管行为对双方策略选择的影响。

1 基本假设与模型建立

基于演化博弈理论，随机从农产品企业和政府两个有限理性的群体中选取一个成员进行博弈，通过不断学习与进化，最终达到演化均衡。农产品企业在生产、运输、加工、销售等供应链环节中，选择（区块链技术，传统溯源技术）提供溯源信息，而政府的行为策略为（积极监管，消极监管）。

区块链技术可以为农产品企业、政府以及消费者提供溯源服务以及更详细、透明的溯源信息，保证了从农场到消费者的农产品质量，当农产品发现质量问题时，可以尽快召回，尽可能地减少对消费者的影响。而政府的监管行为则可以进一步保证农产品质量，提高农产品企业选择区块链技术提供溯源信息的比例，增加消费者对于农产品企业的信任。据此建立农产品企业与政府的博弈模型，分析二者的均衡问题，假设如下：

假设1：农产品企业使用传统溯源技术提供溯源信息的基本收益为R,选择区块链技术增加的额外成本为C，因此增加的额外收益为βR，β的大小取决于消费者对于使用区块链技术的溯源农产品的支付意愿。例如，通过调查发现受教育程度较低和健康状况相对不佳的消费者相比普通消费者对可溯源信息详细的食品有更高的支付意愿。

假设2：消费者对政府监管的信任程度会正向影响消费者对可溯源食品的支付意愿。即当政府积极监管时，消费者会更青睐于选择溯源农产品，农产品企业因此获得的额外收益为T。

假设3：农产品企业选择提供溯源信息时，政府获得的基本收益为R，农产品企业选择区块链技术提供溯源信息时政府获得的收益为（1+α）R，α为政府的收益系数,具体体现为政府的名誉提升以及未来的潜在收益等。

假设4：政府的监管成本为C。当农产品企业选择传统的溯源技术时，由于信息可靠性低，农产品发现质量问题时无法明确责任主体，政府需要消耗治理成本C来处理相关纠纷以及安抚消费者等。

假设5：当政府积极监管时，会针对选择区块链技术的农产品企业实施激励政策，提供政府补贴或贷款优惠，记农产品企业获得的激励收益为E。而针对选择传统技术提供溯源信息的农产品企业，则会相对应的征收税费，记为Z。

假设6：农产品企业选择区块链技术策略的比例为x（x∈[0,1]）,选择传统溯源技术的比例为1-x；政府选择积极监管的比例为y(y∈[0,1]),消极监管的比例为1-y，则相对应的收益矩阵见表1。

表1 农产品企业与政府的收益矩阵

2 演化模型分析

2.1 演化稳定过程策略求解

当C-βR＞0时，即成本增量大于收益增量，农产品企业亏损，结合复制动态方程可得，当政府选择积极监管的比例y=y*时,此时农产品企业选择区块链技术提供溯源信息的比例x为稳定状态；当政府选择积极监管的比例y≠y*时，农产品企业选择区块链技术与选择传统溯源技术都为稳定状态。演化经济学表明，当政府积极监管比例yy*时，农产品企业选择区块链技术是稳定状态，这表明政府监管的态度影响企业是否选择区块链技术提供溯源信息，即政府越倾向于积极监管，则农产品企业越有可能选择区块链技术。

当C-βR<0时，此时成本增量小于收益增量，农产品企业盈利，结合复制动态方程可得x=1是系统唯一的演化稳定策略。此时，无论政府采取何种策略，选择区块链技术策略始终是农产品企业群体的演化稳定策略。

2.2 演化博弈分析

由上述分析可得一个二维动力系统(O)：

在轮滑运动教学中，教师应该指导学生学会正确的摔倒方式，使其在发生摔倒事件时能够将身体的损伤程度降到最低。轮滑教师要指导学生在摔倒时候应该尽量保持冷静，努力将自身的膝盖先行着地，之后是手肘，最后是手掌，以此来减少身体与地面的接触面积。在摔倒时候避免身体部位直接与地面接触而产生严重的身体损伤，在向前摔倒时应将头部向后仰，向后摔倒时应将头部向前仰，尽量避免伤害到头部。

在二维动态系统中，如果一个局部平衡点满足detJ>0，trJ<0,那么这个点就是局部渐进平衡点，称为演化博弈的稳定策略，即ESS。下面根据雅克比矩阵进行系统的稳定分析，见表2。

表2 局部稳定性分析

根据分析结果可以看出，（0,0）、（1,1）为ESS点，（1,0）、（0,1）是不稳定点，（x*,y*）是鞍点，此时的演化稳定策略为农产品企业选择区块链技术的同时政府积极监管，又或者农产品企业选择传统溯源技术而政府消极监管。但是系统演化到哪一种状态与其原始状态和支付矩阵相关，由（0，1）、（x*，y*）和（1，0）的连接线构成了两个状态的临界线，系统相应的演化相位图如图1所示。

图1 演化相位图

第一，农产品企业选择区块链的额外成本C。y*是C的单调增函数，当其他因素不变时，使用区块链技术成本越低，S就越大，此时该系统收敛于（1，1）的概率不断增大，双方选择（区块链技术，积极监管）策略的概率增大，即企业越有动力去选择区块链技术，政府也有动力积极监管。

第二，消费者的支付意愿β。y*是β、R的单调减函数，消费者的支付意愿越高，则S就越大，此时该系统收敛于（1，1）的概率不断增大，双方选择（选择区块链技术，积极监管）策略的概率增大。

第三，政府对农产品企业征收的税费Z。x*与y*是Z的单调减函数，由此可见，其他因素不变时，随着政府加大税收力度，S也就越大，此时该系统收敛于（1，1）的概率不断增大，双方选择（区块链技术，积极监管）策略的概率增大。

第四，政府对农产品企业的补贴E。E对S的影响是非单调的。因此对S求关于E的二阶导数，得到二阶导数恒大于0，即当其他条件不变时，随着E的变化，S将取得极小值，此时系统收敛于（1，1）的概率最大。

3 仿真模拟

本文主要分析区块链的额外成本C、消费者的支付意愿β以及政府的补贴E与税费Z变化时的演化趋势。首先对x∈[0,1]，y∈[0,1]时各博弈主体策略的演化稳定性进行仿真分析，假设初始值为：β=0.5，Z=80，E=80，R=300，C=250，C=100，R=300，α=0.7，结果如图2所示。

图2 初始系统演化相位图

首先分析消费者支付意愿对演化结果的影响，讨论消费者不同支付意愿下的演化路径，如图3所示，随着消费者支付意愿的提高，农产品企业会选择区块链技术提供溯源信息以及政府会积极监管。

图3 不同消费者支付意愿的系统演化轨迹

其次分析使用区块链技术的额外成本C对演化结果的影响，讨论不同的额外成本下的演化路径，如图4所示，随着使用区块链技术的额外成本降低，农产品企业会倾向于选择区块链提供溯源信息。

图4 不同的额外成本值的系统演化轨迹

最后是政府征收的税费与补贴行为对演化结果的影响，讨论不同的补贴与惩罚行为下的演化路径，如图5所示。随着政府征收税费的增加，农产品企业会选择区块链技术提供溯源信息。此外，政府征收税费的初始值越小，则收敛速度越快。但是政府不能没有节制地对农产品企业进行补贴，应当掌握好对农产品企业支持的力度，如图6所示。

图5 政府征收不同税值的系统演化轨迹

图6 不同补贴值的系统演化轨迹

4 结语

基于演化博弈理论研究了农产品供应链企业和政府之间的演化博弈问题，通过分析可以得出二者博弈的稳定策略为选择（区块链技术，积极监管）和（传统溯源技术，消极监管），而最终的演化结果取决于农产品企业选择区块链技术的成本、消费者的支付意愿以及政府的行为。研究结果表明：（1）农产品企业和政府的策略选择与双方的成本密切相关，当政府的监督成本以及企业选择区块链技术的成本发生变化时，会出现不同的演化结果；（2）消费者的支付意愿会影响政府以及农产品企业的策略选择，消费者支付意愿越高，则农产品企业更愿意选择区块链技术，政府也会积极监管；（3）政府不同的惩罚和补贴力度会影响企业的策略选择，因此政府应该根据实际情况制定合适的政策。

根据以上结论，本文对建立全面有效的区块链下的农产品可追溯体系提出以下建议:（1）构建严格的监督惩罚机制。当政府加大对企业的惩罚力度时，强制性税收政策可以消除不选择区块链技术的外部不经济性，提高边际成本，增加选择传统溯源技术的“惩罚成本”，从而约束企业行为，促使企业选择区块链技术来实现信息公开化、透明化。（2）科学化的补贴政策。当前农产品供应链运作已高度成熟，而选择区块链技术会增加供应链各成员的负担，影响其选择区块链的意愿。因此，政府部门需要提供有力的支持措施，对于积极使用区块链技术的农产品企业进行鼓励，如给予技术指导和补贴等，以降低企业的生产成本。针对大规模企业，由于其基础设施完善，信息化水平高，相比较更容易使用区块链技术实行农产品的可追溯，政府只需要在政策上、技术上稍加引导、扶持以及指导；针对中小型企业，则需要重点帮助扶持，不仅仅要在技术上引导，更需要提供资金支持，从而提高农产品企业的积极性。（3）引导消费者充分了解区块链下农产品追溯体系的功能。为更好地解决农产品可追溯体系建立过程中面临的难题，首先需要了解市场中消费者的偏好。随着对农产品可追溯体系增加了解，消费者对溯源农产品的支付意愿也会同步增长，农产品企业提供溯源信息的基本收益也会不断增加。此外，消费者只有充分了解区块链下食品追溯体系的功能，充分认可区块链在农产品追溯体系中的作用，支付意愿才会相应提高，从而扩大区块链技术的市场需求，激励企业积极选择区块链技术提供可追溯信息产品。