摘要

在人工智能加速融合農(nóng)業(yè)的背景下，農(nóng)業(yè)無人機(jī)服務(wù)供應(yīng)鏈的協(xié)同效率已成為制約智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。本文以農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機(jī)服務(wù)商與農(nóng)資供應(yīng)商三方為主體，構(gòu)建有限理性演化博弈模型，并借助系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)Vensim PLE軟件開展仿真分析。研究表明，監(jiān)管凈收益與違規(guī)成本共同構(gòu)成協(xié)同演化的閾值邊界，監(jiān)管強(qiáng)度突破臨界值時(shí)，三方策略可收斂至全合作均衡；激勵(lì)機(jī)制需通過收益補(bǔ)償實(shí)現(xiàn)策略穩(wěn)定。本文揭示了監(jiān)管、激勵(lì)與風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)三維機(jī)制的動(dòng)態(tài)耦合效應(yīng)，為破解“低協(xié)同陷阱”提供理論支撐和量化決策依據(jù)，對(duì)智慧農(nóng)業(yè)服務(wù)供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化具有重要實(shí)踐價(jià)值。

關(guān)鍵詞

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)；農(nóng)業(yè)無人機(jī)服務(wù)；供應(yīng)鏈協(xié)同；演化博弈；激勵(lì)機(jī)制

Abstract

Under the background of artificial intelligence accelerating the integration of agriculture, the collaborative efficiency of the agricultural drone service supply chain has become a key bottleneck restricting the development of smart agriculture. This paper takes agricultural enterprises, unmanned aerial vehicle service providers and agricultural materials suppliers as the three main bodies to construct a bounded rationality evolutionary game model, and conducts simulation analysis with the help of the Vensim PLE software of system dynamics. Research shows that the net regulatory benefit and the cost of violations jointly constitute the threshold boundary of co-evolution. When the regulatory intensity breaks through the critical value, the tripartite strategy can converge to the full cooperative equilibrium. The incentive mechanism needs to achieve strategic stability through revenue compensation. This paper reveals the dynamic coupling effect of the three-dimensional mechanism of supervision, incentives and risk sharing, providing theoretical support and quantitative decision-making basis for cracking the “l(fā)ow synergy trap”, and has important practical value for the collaborative optimization of the smart agricultural service supply chain.

Keywords

System dynamics；Agricultural drone service；Supply chain collaboration；Evolutionary game；Incentive mechanism

1 引言

自2020年以來，我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)在數(shù)字技術(shù)的推動(dòng)下迅速發(fā)展，使得傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐步呈現(xiàn)平臺(tái)化與智能化的特征。而農(nóng)業(yè)無人機(jī)已經(jīng)成為這一進(jìn)程的重要推動(dòng)力。它已經(jīng)通過其極高的效率滲透至農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的所有環(huán)節(jié)，并在智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮了核心作用。

然而，系統(tǒng)內(nèi)部仍存在顯著矛盾。無人機(jī)服務(wù)商可能出于利潤(rùn)最大化而縮減作業(yè)流程，這樣會(huì)帶來農(nóng)藥使用失衡和無人機(jī)炸機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)資供應(yīng)商的逐利行為同樣削弱了合作基礎(chǔ)，低質(zhì)量的農(nóng)業(yè)物資增加了生產(chǎn)的不確定性，使資源配置的效率進(jìn)一步受限。長(zhǎng)期而言，這種不均衡互動(dòng)破壞了協(xié)同環(huán)境，也降低了整體產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)性。

因此針對(duì)上述問題,本文構(gòu)建農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機(jī)服務(wù)商與農(nóng)資供應(yīng)商的有限理性演化博弈模型，將演化博弈與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)深度融合，突破傳統(tǒng)靜態(tài)分析局限，動(dòng)態(tài)刻畫策略互動(dòng)的復(fù)雜性特征，揭示監(jiān)管凈收益與違規(guī)成本對(duì)策略選擇的作用邊界。本文核心目標(biāo)在于破解低協(xié)同陷阱，為智慧農(nóng)業(yè)服務(wù)供應(yīng)鏈的優(yōu)化提供可量化的決策依據(jù)。

2 文獻(xiàn)綜述

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)協(xié)同研究中，Zhi Ping Zuo[1]基于三方博弈指出獎(jiǎng)懲與監(jiān)管可促進(jìn)技術(shù)推廣；Luo Jianli等[2]揭示低碳農(nóng)業(yè)合作與補(bǔ)貼對(duì)發(fā)展作用；韓正濤等[3]用演化博弈表明利益分配與知識(shí)互補(bǔ)影響共享策略；Jinpeng Dong等[4]強(qiáng)調(diào)政府監(jiān)管與市場(chǎng)協(xié)同可降本增效；孫煜等[5]證實(shí)賞罰協(xié)同能引導(dǎo)輿情演化；Shuang Yao等[6]指出過度溢出抑制合作。

在無人機(jī)領(lǐng)域，黃方毅等[7]將演化博弈與鏈長(zhǎng)理論結(jié)合，表明三方?jīng)Q策動(dòng)態(tài)互動(dòng)；劉學(xué)達(dá)等[8]總結(jié)促進(jìn)集群協(xié)同機(jī)制；徐嫣等[9]與吳思俊[10]強(qiáng)調(diào)無人機(jī)推動(dòng)農(nóng)業(yè)智能化；張雪娟[11]指出推廣受技術(shù)、政策、市場(chǎng)制約；陳釗等[12]發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)推動(dòng)技術(shù)升級(jí)。

在演化博弈理論與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法的交叉應(yīng)用方面，陳思思等[13]、趙丹等[14]、沈俊輝等[15]、彭頻等[16]、王偉等[17]、張萌等[18]及李玥等[19]運(yùn)用演化博弈與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)探討多方互動(dòng)、參數(shù)設(shè)定及數(shù)智化整合的作用。

現(xiàn)有文獻(xiàn)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究多集中于技術(shù)采納或單一環(huán)節(jié)協(xié)同，缺乏對(duì)智慧農(nóng)業(yè)服務(wù)供應(yīng)鏈中三方主體動(dòng)態(tài)互動(dòng)的系統(tǒng)性分析；在方法上，雖有演化博弈與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的結(jié)合應(yīng)用，但針對(duì)農(nóng)業(yè)無人機(jī)場(chǎng)景的參數(shù)設(shè)計(jì)與策略穩(wěn)定性研究仍屬空白。因此,本文將對(duì)三方主體進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，探究監(jiān)管機(jī)制、激勵(lì)措施對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)同的影響。

3 模型構(gòu)建

3.1模型假設(shè)

本研究博弈主體為智慧農(nóng)業(yè)服務(wù)供應(yīng)鏈中的主要相關(guān)利益者：農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機(jī)服務(wù)商、農(nóng)資供應(yīng)商，且三方主體均為有限理性，其策略選擇會(huì)隨博弈過程動(dòng)態(tài)調(diào)整。

農(nóng)業(yè)企業(yè)在博弈中存在的行為策略：（1）監(jiān)管；（2）不監(jiān)管。策略空間SX={監(jiān)管,不監(jiān)管}，兩種策略選擇的概率分別為(p)和(1-p)，其中(p∈[0,1])。 無人機(jī)服務(wù)商在博弈中存在的行為策略：（1）標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)；（2）敷衍作業(yè)。策略空間為SY={標(biāo)準(zhǔn)作業(yè),敷衍作業(yè)}，兩種策略選擇的概率分別為(q)和(1-q)，其中(q∈[0,1])。 農(nóng)資供應(yīng)商在博弈中存在的行為策略：（1）誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)；（2）不誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)。策略空間為SZ={誠(chéng)信經(jīng)營(yíng),不誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)}，兩種策略選擇的概率分別為(z)和(1-z)，其中(z∈[0,1])。

3.2參數(shù)設(shè)定

依據(jù)演化博弈和本文假設(shè)，本文所涉及的參數(shù)符號(hào)和含義見表1。

表1 博弈模型參數(shù)含義說明

3.3支付矩陣

基于表1的參數(shù)假設(shè)以及演化博弈的利潤(rùn)架構(gòu)，構(gòu)建出農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機(jī)服務(wù)商和農(nóng)資供應(yīng)商三方的支付矩陣（如表2和表3所示）。該矩陣展示了三個(gè)博弈主體在不同行為策略下的支付結(jié)果。所有支付結(jié)果均基于成本收益平衡原則設(shè)計(jì)，符合現(xiàn)實(shí)決策邏輯，為研究各策略組合的動(dòng)態(tài)演化和長(zhǎng)期穩(wěn)定性提供支撐。

表2 農(nóng)業(yè)企業(yè)選擇監(jiān)管時(shí)的支付矩陣(P)

表3 農(nóng)業(yè)企業(yè)選擇不監(jiān)管時(shí)的支付矩陣(1-P)

3.4期望收益函數(shù)與復(fù)制動(dòng)態(tài)方程

3.4.1農(nóng)業(yè)企業(yè)的期望收益

（1）監(jiān)管策略的期望收益：

（2）不監(jiān)管策略的期望收益：

（3）復(fù)制動(dòng)態(tài)方程：

3.4.2無人機(jī)供應(yīng)商的期望收益

（1）標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)策略的期望收益：

（2）敷衍作業(yè)策略的期望收益：

（3）復(fù)制動(dòng)態(tài)方程：

3.4.3農(nóng)資供應(yīng)商的期望收益

（1）誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的期望收益：

（2）不誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)的期望收益：

（3）復(fù)制動(dòng)態(tài)方程：

4 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建

4.1三方系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建

基于前文的模型構(gòu)建，利用Vensim PLE 10.2.2軟件構(gòu)建了農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機(jī)服務(wù)商、農(nóng)資供應(yīng)商三方的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。在動(dòng)力模型中，本文設(shè)置存量為 p、q、z。借鑒Barman[21]等學(xué)者相關(guān)參數(shù)設(shè)定，結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況及模型約束條件，設(shè)置初始參數(shù)數(shù)值如：U1=0.8、C1=0.25、C2=0.2、B1=0.2、F1=0.25、L1=0.15、S1=0.1、F2=0.16、U2=0.4、ΔC3=0.25、L2=0.1、ΔU2=0.3、U3=0.4、ΔC4=0.1、L3=0.15、L4=0.26、ΔU3=0.25。在軟件中對(duì)模型進(jìn)行仿真，構(gòu)建的模型如圖1所示。仿真模擬周期為100，起始時(shí)間INITIAL TIME=0，仿真時(shí)長(zhǎng)FINAL TIME=300，步長(zhǎng)TIME STEP=0.5，時(shí)間單位為a。

圖1 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型圖

由穩(wěn)定性分析可知，農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機(jī)服務(wù)商、農(nóng)資供應(yīng)商三者必然會(huì)達(dá)到一個(gè)均衡狀態(tài)，但是達(dá)到均衡狀態(tài)的過程和原因以及均衡狀態(tài)的唯一性和穩(wěn)定性無法確定。針對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)軟件以及學(xué)者鄭生欽[22]的觀點(diǎn)，本文對(duì)純策略仿真值做出改變，將0的值調(diào)整為0.01，將1的值調(diào)整為 0.9。

4.2模型整體仿真分析

以純策略（0,0,0）為例，仿真結(jié)果如圖2所示。當(dāng)p由0變?yōu)?.01時(shí)，演化結(jié)果如圖3所示，可以看到該策略下，農(nóng)業(yè)企業(yè)平衡狀態(tài)很不穩(wěn)定，結(jié)果演化突變到1。按同樣的方式演化，純策略（1,0,0），（0,1,0），（0,0,1）和（0,0,0）一樣不穩(wěn)定。

圖2 純策略（0,0,0）圖3 策略（0.01,0,0）

以（1,1,1）為例，仿真結(jié)果如圖4所示。當(dāng)z由1變?yōu)?.9時(shí)，演化結(jié)果如圖5所示，結(jié)果發(fā)生突變，可以看到該純策略下，農(nóng)資供應(yīng)商平衡狀態(tài)很不穩(wěn)定，結(jié)果演化也會(huì)突變。按同樣的方式演化，純策略（0,1,1），（1,0,1），（1,1,0）和（1,1,1）一樣不穩(wěn)定。

圖4 純策略（1,1,1） 圖5 策略（1,1,0.9）

如圖6和圖7所示，無論農(nóng)業(yè)企業(yè)監(jiān)管概率p為0或1，只要無人機(jī)服務(wù)商和農(nóng)資供應(yīng)商存在初始合作意愿，系統(tǒng)最終都將向全合作狀態(tài)演化。然而必須指出，當(dāng)監(jiān)管缺位時(shí)，市場(chǎng)化增量收益ΔU2和企業(yè)對(duì)供應(yīng)商的支持S1雖然能通過正反饋機(jī)制推動(dòng)合作進(jìn)程，但其演化速度卻顯著滯后于存在監(jiān)管的場(chǎng)景。

圖6 策略（0,0.01,0.01） 圖7策略（1,0.01,0.01）

如圖8和圖9所示，當(dāng)農(nóng)資供應(yīng)商不誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)或無人機(jī)服務(wù)商敷衍作業(yè)時(shí)，即便農(nóng)業(yè)企業(yè)有微弱的監(jiān)管，系統(tǒng)仍會(huì)向低協(xié)同狀態(tài)演化。這是因?yàn)楣?yīng)鏈中任一主體的機(jī)會(huì)主義行為，都會(huì)通過效率損失L2等傳導(dǎo)機(jī)制破壞供應(yīng)鏈整體穩(wěn)定性。

圖8 策略（0.01,0.01,0）圖9 策略（0.01,0,0.01）

圖10中，三方行為主體的初始合作概率均為0.01。然而，在監(jiān)管、激勵(lì)和風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)機(jī)制的共同作用下，策略演化呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢(shì)。經(jīng)過初期震蕩后，三方行為最終趨于全合作穩(wěn)定點(diǎn)。

圖10 策略（0.01,0.01,0.01）

圖11描繪了三方初始合作概率為0.9的情形。系統(tǒng)策略收斂速度提升超過50%，且路徑幾乎無擾動(dòng)，最終穩(wěn)定于全合作均衡態(tài)。這類高效協(xié)同狀態(tài)不僅具備高度的可控性與收斂性，而且呈現(xiàn)出對(duì)外部擾動(dòng)的強(qiáng)免疫能力。

圖11 策略（0.9,0.9,0.9）

5 結(jié)論及建議

5.1結(jié)論

研究證明當(dāng)監(jiān)管凈收益覆蓋治理成本與潛在損失時(shí)，三方策略才收斂至全合作均衡。激勵(lì)機(jī)制必須補(bǔ)償其額外投入，并且風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)需阻斷投機(jī)行為的泛濫。

本研究通過融合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)與三方演化博弈，首次量化了監(jiān)管、激勵(lì)、風(fēng)險(xiǎn)三維機(jī)制的交互邊界。所構(gòu)建的動(dòng)態(tài)閾值模型突破傳統(tǒng)靜態(tài)分析局限，為多主體協(xié)同研究提供新范式。其理論價(jià)值在于揭示非線性突變成因，填補(bǔ)農(nóng)業(yè)無人機(jī)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)建?？瞻住?/p>

但研究也存在局限，如仿真參數(shù)的場(chǎng)景特定性限制了外推適用性，且未納入政策變動(dòng)等宏觀因素對(duì)協(xié)同機(jī)制的影響?；谏鲜霾蛔?，未來研究可向多維度拓展，還可融合行為經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，進(jìn)一步提升模型對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的普適性。

5.2建議

5.2.1深化數(shù)字化賦能與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中必須考慮不同地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施差異性對(duì)實(shí)施效果的影響。所以可以搭建農(nóng)業(yè)無人機(jī)服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，整合農(nóng)田實(shí)景、氣象數(shù)據(jù)等實(shí)時(shí)信息，為服務(wù)商提供精準(zhǔn)作業(yè)指導(dǎo)，同時(shí)制定無人機(jī)作業(yè)與農(nóng)資質(zhì)量行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等核心指標(biāo)。

5.2.2創(chuàng)新收益共享與風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的市場(chǎng)化機(jī)制

鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)企業(yè)、服務(wù)商與供應(yīng)商建立長(zhǎng)期合作機(jī)制，采用增產(chǎn)收益分成的模式。服務(wù)商通過精準(zhǔn)作業(yè)提升農(nóng)作物產(chǎn)量，可與企業(yè)共享增產(chǎn)收益；供應(yīng)商因提供高質(zhì)量農(nóng)資獲得品牌溢價(jià)。

5.2.3 多方協(xié)同博弈模型的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

基于區(qū)塊鏈構(gòu)建政企協(xié)同監(jiān)管聯(lián)盟鏈平臺(tái)。農(nóng)業(yè)企業(yè)上傳作業(yè)數(shù)據(jù)后，由監(jiān)管部門部署的AI系統(tǒng)自動(dòng)核查合規(guī)性。此外，平臺(tái)嵌入了服務(wù)溯源模塊，該模塊持續(xù)計(jì)算消費(fèi)者與溯源信息的交互程度，最終形成一種由消費(fèi)者偏好驅(qū)動(dòng)的監(jiān)管激勵(lì)機(jī)制。

本文系湖北省高等學(xué)校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：22ZD046）；中國(guó)物流學(xué)會(huì)、中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)課題（項(xiàng)目編號(hào)：2025CSLKT3-421）；武漢科技大學(xué)研究課題（項(xiàng)目編號(hào)：2022H20537、2024H10143、2024H20281）的部分成果

作者簡(jiǎn)介

王勇 武漢科技大學(xué)服務(wù)科學(xué)與工程中心副主任、瑞典皇家理工學(xué)院ITM 學(xué)院訪問教授

秦 奔 武漢科技大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生

參考文獻(xiàn)