| 标题 | 激励视角下供应链金融监管效用演化博弈分析 |
| 范文 | 张源 [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。 [关键词]供应链金融；激励监管；演化博弈 [DOI]1013939/jcnkizgsc201717193 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。 1文献回顾 2007年胡跃飞[1]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展开的博弈分析。弯红地（2008）[3]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。肖奎喜、徐世长和熊剑（2009）[4]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。三是不同供应链金融业务模式下的博弈分析。严广乐（2011）[5]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为选择变化的探究。罗勇、陈治亚（2015）[6]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為选择。 2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题。20世纪80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。 3监管方与借贷企业的演化博弈模型构建 31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。 32博弈模型的基本假设 321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。 322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，则双方获得自己的正常支付πL和πS，πL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，再减去物流企业的监管成本，πS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企业选择投机，则贷款企业获得投机收益US，投机收益来源于贷款企业欺骗银行所谋取到的超额收益，监管方由于监管失职形成一笔损失FL，在不考虑银行奖罚的情况下，FL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，借贷企业付出投机成本SS，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便车，增加了一笔额外收益UL。为进行演化博弈分析，假设在第三方物流企业群体中选择严格监管的企业比例为X，不严格监管的比例为1-X，借贷企业群体中选择不投机的比例是Y，选择投机的企业比例为1-Y，X（t），Y（t）均是时间t的函数，X和Y随时间的变化而变化。 33不考虑激励措施下的监管方与贷款企业博弈 给F（x）求导[SX（]dF（x）[]dx[SX）]=（1-2x）[y（UL+FL）-UL]（5） 此时有两种情况：当y>[SX（]UL[]UL+FL[SX）]时，x=1是为演化均衡点，即监管方群体趋于严格监管；当y<[SX（]UL[]UL+FL[SX）]时，x=0是为演化均衡点，即监管方群体趋于不严格监管。 复制动态模型反映了监管方的策略行为选择过程， [SX（]dx[]dt[SX）]表示随时间变化，监管方选择严格监管的变动速度， [SX（]dx[]dt[SX）]>0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： F（y）=[SX（]dy[]dt[SX）]=y[ES（不投机）-ES[DD（]-[DD）]]=y（1-y）[x（SS+US）-US]（6） 當x=[SX（]US[]US+SS[SX）]时，F（y）≡0，此时y的任何取值都是稳定均衡状态；当x≠[SX（]US[]US+SS[SX）]时，令F（y）=0，则y=0或y=1时取得稳定状态。 给F（y）求导[SX（]dF（y）[]dy[SX）]=（1-2y）[x（US+SS）-US]（7） 此时有两种情况：当x>[SX（]US[]US+SS[SX）]时，y=1是为演化均衡点，即借贷企业趋于不投机；当x<[SX（]US[]US+SS[SX）]时，y=0是为演化均衡点，即借贷企业趋于投机。 复制动态模型反映了监管方的策略行为选择过程， [SX（]dy[]dt[SX）]表示随时间变化，借贷企业选择不投机策略的变动速度，[SX（]dy[]dt[SX）]>0时借贷企业选择不投机的概率会增加，反之减少。 34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，银行都会对其罚款，罚款金额为T。监管方支付不变。 35激励方式二：对第三方物流企业施加奖惩 借贷企业是否投机有明确的判断标准，但第三方物流是否尽职监管则很难判定。当借贷企业选择投机而监管方选择严格监管时，判定为投机失败，此时银行对第三方物流企业给予监管奖励K，反之若借贷企业选择投机监管方选择不严格监管，则投机成功，银行施加失职惩罚T。其博弈矩阵变动见表3。 <[SX（]K+FL[]K+UL+FL[SX）]时，x=1是为演化均衡点。（2）当K=0时，即只对监管方失职行为惩罚不对其尽职行为奖励，如果此时激励效果优于对监管企业只奖不罚、有奖有罚，那么银行趋向于选择这种激励成本更小的激励方法。从复制动态方程中得到，将1中的K换成T就是2的计算结果，因此若K=T，则单独对第三方物流奖励或惩罚的激励措施效果是一样的。在博弈分析中将进一步讨论K≠T的情况。 （3）K≠0，T≠0即同时存在奖惩时，当y=[SX（]T+K+FL[]T+K+UL+FL[SX）]（11），F（x）≡0，此时x的任何取值都是稳定均衡状态；当y>[SX（]T+K+FL[]T+K+UL+FL[SX）]时，x=1是为演化均衡点，当y<[SX（]T+K+FL[]T+K+UL+FL[SX）]时，x=0是为演化均衡点。可知奖励K和惩罚T对监管方是否选择严格监管都有正向的作用，且这种作用力由于同时存在K和T变得更强。由于K和T之间的关系为相加而非相减，此时K≠T不会改变作用方向，假设K+T总量不变，此时K 4博弈分析 41增加激励措施对监管效率的作用 按照方案一增加激励措施后，博弈仍然不能实现演化稳定均衡，但在x的分母中增加了惩罚T，此时相位图中与Y轴平行的x直线可以向左或向右移动，如果x向左移动会增加相位图右上角博弈双方同时选择1的面积，即方案一中的x若小于不激励时的x，则双方选择（严格监管，不投机）策略的概率就会增加，此时US 0 方案一、方案二都可以促使博弈双方以更大的概率选择（严格监管，不投机）这一最佳选择，且因为两个方案激励对象不同，所以两个方案互不影响不能比较孰强孰弱。如果两个方案二选一则银行倾向于选方案一，两个方案同时使用则效果更强，由于可控制的参数更多实际操作性也比单独使用一种方案好。 42奖励策略和惩罚策略之间的比较 在方案二中，分别考虑了T=0，K=0，K=T，K≠T几种情况，计算可知，如果只考虑单一惩罚或单一奖励，K=T时效果一样，如果K≠T，对y=[SX（]K+FL[]K+UL+FL[SX）]，y=[SX（]T+FL[]T+UL+FL[SX）]相减作比较，得到：若K>T则直线y向上移动，此时选择严格监管的第三方物流减少；若K 5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。 参考文献： [1]胡跃飞供应链金融——极富潜力的全新领域[J].我国金融，2007（22）. [2]马娟，万解秋银行与第三方物流合作供应链异业协作的演化博弈[J].天津财经大学学报，2015（3）. [3]弯红地供应链金融的风险模型分析研究[J].经济问题，2008（11）. [4]肖奎喜，徐世长，熊剑群态融资机理与路径演绎——基于博弈分析的中小企业融资决策与理性突围[J].财经科学，2009（5）：39—47 [5]严广乐供应链金融融资模式博弈分析[J].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究[J].华东交通大学学报，2015（1）. |
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