博弈论 · 第一至第五章
第一章回答"什么是博弈",把博弈按博弈方数量、策略、得益、过程、信息、理性六个维度拆开分类, 画出整本博弈论的理论结构;第二章回答"怎么解一个博弈",建立起上策均衡、严格下策反复消去法、划线法、箭头法、 反应函数法这一整套分析工具,并引出全书的核心概念 —— 纳什均衡; 第三章让选择有了先后,于是发现问题不在"怎么算"而在"说的话可不可信", 并给出动态博弈的核心解概念 —— 子博弈完美纳什均衡; 第四章让同一个博弈反复进行,回答"合作为什么可能";第五章把"完全理性"本身松开, 研究有限理性的人如何学习、模仿、调整,最终停在什么样的 进化稳定策略 上。
第三章的链条是另一个形状:有了先后 → 有了不可信的话 → 纳什均衡不够用 → 子博弈完美纳什均衡 → 逆推归纳法 → 用它解五个经典模型 → 再回头拆自己的台。
第四章接着问:如果同一场博弈反复进行呢?有限次重复时,"最后一次"会让逆推归纳法一路拆回起点; 无限次重复时,未来本身成了约束今天行为的力量,δ 决定合作能不能站住。
第五章再退一步:人本来就不会算得那么清楚。于是分析对象从"一次性选择"变成"策略比例如何演化", 最优反应动态和复制动态分别刻画"学得快的小群体"与"学得慢的大群体"。
学习进度
已经做完的五章
§1.1–5.4二十三个交互模型
拖动 · 点击 · 观察博弈论的每个概念背后都是一次具体的策略互动,光看文字很难有手感。下面二十三个模型把五章的难点做成了可以动手改的东西 —— 拖一拖、点一点、跑一跑,看结论在什么条件下成立、什么条件下崩塌。
第三章 · 完全且完美信息动态博弈 —— 这一章的模型都围绕同一件事: "轮到他的那一刻,他还会照他说的做吗?"
第四章 · 重复博弈 —— 这一章的模型都在问: "知道还有下一次,今天的做法会不一样吗?"
第五章 · 有限理性和进化博弈 —— 这一章的模型都在问: "如果人不会算、只能学,最后会停在哪里?"
五章最该记住的十二件事
考前回看第一章埋了一颗种子,第二章把它浇活了:第一章 1.3.5 节说"完全信息说的是得益,完美信息说的是过程,两者独立"。 第二章的整个讨论都建立在"完全信息 + 完美信息"这个最简情形上(静态博弈没有过程,所以自动满足完美信息), 于是纳什均衡得以成为中心概念。
第三章把"过程"那一维打开,立刻发现问题变了性质:纳什均衡只管"想不想偏离",管不了"说的话算不算数"。 补丁是子博弈完美纳什均衡。而第三章末尾又自己把这块补丁的边界画了出来 —— 逆推归纳法要求理性的共同知识,这在现实中很难满足,于是有了颤抖手均衡、顺推归纳法,以及蜈蚣博弈那个至今没有共识的难题。
第四章把"时间"这一维拉长:同一个博弈反复进行,未来的报复与回报成了今天的约束。 有限次重复仍然被"最后一次"击穿;无限次重复则让 δ 成为合作能否维持的关键。 第五章再把"完全理性"这一维松开:人不会一上来就找到最优策略,而是在学习中调整比例。 最优反应动态与复制动态给出两条不同的学习路径,ESS 则是"经得起变异"的稳定状态。
再往后,第六至八章会把"完全信息"这一维也打开。第一章画的那张分类表,到这里已经兑现了三格。
原著中的五处问题
已就地标注,未静默修改制作过程中对照扫描原件逐页核校,发现五处问题。五处都保留原文并就地加注,没有替读者改掉。
| 位置 | 问题 | 处理 |
|---|---|---|
| 书页 8(1.2.1 节) | 写作"只考虑自身利益的囚徒 2的选择是唯一的",但该段通篇在分析囚徒 1, 紧接的下一句"同样的……囚徒 2 ……也是坦白"表明前一句的主语应是囚徒 1 | 按文意保留其逻辑,在正文中注明这是原书排印错误 |
| 书页 83(2.4.2 节) | "双方的期望得益分别为 0.664 和 1.296"。但按书里自己给出的得益矩阵(图 2.23)和概率分布 (厂商1 取 0.4/0.6,厂商2 取 0.67/0.33)算,第二个数应为 1.2 | 正文中写出完整演算过程,按演算结果取 1.2,并保留对原文的说明 |
| 书页 149(3.5.3 节) | 最优关税模型里福利函数的最后一项印成 ti(a − c − 2tj*)/3。 但关税收入应当是"本国税率 × 本国市场上的进口量",而进口量 ej* = (a − c − 2ti)/3 里出现的是本国税率。 按原文下标求导会解出 t = a − c,与书本自己下一行的 t* = (a − c)/3 自相矛盾 | 结论以 (a − c)/3 为准(按 ti 修正后导数恰为零), 正文中给出完整说明与两种解法的对照 |
| 书页 243(5.4.2 节) | 非对称鹰鸽博弈中,正文把 x*、y* 的稳定条件写反: 按同页方程 dx/dt = x(1−x)(5−6y),y > 5/6 时应是 x* = 0, 正文却写 x* = 1;按 dy/dt = y(1−y)(1−6x), x > 1/6 时应是 y* = 0,正文却写 y* = 1。 这与同页图 5.27、图 5.28 的箭头方向直接矛盾 | 以方程和图形为准校正(y>5/6 → x*=0;y<5/6 → x*=1; x>1/6 → y*=0;x<1/6 → y*=1),正文中保留原文说明 |
| 书页 227(5.3.2 节) | 一般 2×2 对称博弈复制动态的第三个稳定状态,书里印成 (b − d)/(a − b − c + d)。 但同页协调博弈例子 a=50、b=49、c=0、d=60 代入该式得 −11/61, 而书里自己解出的方程 F=x(1−x)(61x−11) 的根是 +11/61 | 按 F=0 直接解出分子应为 (d − b);正文按修正式呈现并说明矛盾 |
另外,正文的底本来自原书扫描件的 OCR 稿,其中"常和博弈"有三处被误识成"零和博弈", 已按扫描原件改正;第三章 OCR 稿里 3.5.3 节的关税收入项下标也被识别错; 第四章 OCR 稿把有效工资中 Vs 的分母 (1−δp)(1−δ) 漏成了 (1−p)(1−δ)。 这类错误在文档里不留痕迹,只能靠双源校对发现 —— 或者像第三、第四处这样, 靠从规则重推、看结论是否自相矛盾发现。
1.1 什么是博弈论
这一节讲了什么
概念地图1.1 节是一条从"名字"到"定义"的路线,中间只隔着一个关键认识:博弈论研究的不是游戏,而是游戏与经济活动共有的那种结构。
1.1.1 从游戏到博弈
书页 1–4"博弈论"译自英文 Game Theory。Game 的基本意思是游戏,所以直译过来应该叫"游戏理论"。 这个名字容易让人以为研究对象是躲猫猫、围棋、桥牌或球赛,其实不是。
博弈论真正盯上的是这样一类问题:它的外壳可以是游戏,也可以是商业竞争或政治谈判,但内核是同一个—— 决策者之间存在策略和利益的相互依存。书的原话是:"博弈论研究的主要不是这些真正的游戏,而是与这些游戏有共同本质特征的决策或者说策略问题。"
游戏的四条共同特征
把扑克、棋类、体育比赛放在一起看,抽象掉具体玩法,能抽出四条共性。这四条就是博弈论的研究对象:
第 ④ 条是全部博弈论的起点。它推出一个反直觉的结论:在有策略依存性的博弈里,策略本身常常没有绝对的好坏之分,只有相对于他方策略的相对好坏。 一个差的策略选择也许带来并不差的结果,原因只是对手选了更差的策略。
如果没有这一条,每个人的最优选择就只取决于自己,决策问题退化成一道最优化习题,不需要一门学问。 正因为你的最优选择依赖对方怎么选、对方的最优选择又依赖你怎么选,才需要博弈论。 后面第二章的纳什均衡,本质就是在解这个"互相依赖"的循环。
经济活动里的策略依存
书里给了三个经济场景,都不是游戏,但结构和游戏完全一样:
- 寡头厂商的产量决策。某厂商的利润不仅取决于自己的产量,还取决于其他厂商的产量。别人产量大,市场拥挤、价格低,你的最佳产量和利润都下降;别人产量小则相反。
- 市场阻入。先占领市场的厂商可以选择"宽容"接受后来者,也可以降价打击。阻入策略的效果很大程度上取决于后到者的反应——对方知难而退则阻入成功,对方知难而上则两败俱伤,此时容忍反而更合算。
- 投标拍卖。你既想中标又想中标价低。竞争不激烈时低价能中标,竞争激烈时就必须出高价。你的报价与竞争者的报价之间是直接的决策较量。
这类问题在经济、政治、军事中普遍存在。决策较量当然不像小游戏那么轻松,但原理相同—— "从研究游戏规律得出的结论,可用来指导经济、政治等活动中所遇到的重要决策问题"。这就是这门学科叫"游戏理论"的原因。
为什么中文叫"博弈"而不是"对策"
博弈论在我国也曾被称为"对策论",具体的博弈问题叫"对策问题"。作者认为这个译名并不恰当,理由值得一记:
"对策"在实际中常用来表示具体的应对方案,是针对某一局面的一次性反应。
而博弈论研究的决策问题是有开始、有结束、有结果的完整过程,这种过程中常常包含多个面对一定局面的对策选择, 问题的解常常是由一组对策构成的完整行动计划。更进一步,研究的目的也不只是站在某一方立场找对策, 更重要的是分析各决策方相互制约、相互作用的规律,也为了指导政府及其机构制定合理的政策和规则。
所以选"博弈"这个字面生僻、带文言味的词,是因为它更能表达"一个完整过程"的意思; 而"显得学术味浓一些"这个副作用,作者自嘲说可能会让一些读者不敢去碰博弈论的书——但他认为对真正想钻研策略问题的人,这反而是件好事。
1.1.2 一个非技术性的定义
书页 4–5既然不需要数学,书里就给了"博弈"一个直白的、非技术性的定义:
博弈即一些个人、队组或其他组织,面对一定的环境条件,在一定的规则下,同时或先后,一次或多次, 从各自允许选择的行为或策略中进行选择并加以实施,各自取得相应结果的过程。
这句话看起来平常,但每一个逗号都在排除一种情况。"同时或先后"排除了只允许同时决策的模型, "一次或多次"把重复博弈也装进来,"各自取得相应结果"则说明每个博弈方都要有一个明确归属的所得。
再往下一层,书的定义本身可以拆成四个必须设定的方面。这四个方面是本书此后每一章反复回访的坐标轴:
定义博弈必须设定的四个方面
书页 4–5由此得到本书对博弈论的界定——它研究可以用上述方法定义的各种博弈问题,寻求在各博弈方具有 充分或有限理性(Full or Bounded Rationality)、能力的条件下,合理的策略选择和合理选择策略时博弈的结果, 并分析这些结果的经济意义、效率意义的理论和方法。
关于得益,书里特别提醒:虽然各博弈方在各种情况下的得益应该是客观存在的, 但这并不意味着各博弈方都了解各方的得益情况。
这句话是 1.3.5 节"完全信息 / 不完全信息"分类的全部来源。得益客观存在是一回事,大家知不知道是另一回事—— 后者是一个独立的、可以单独研究的结构特征。
① 得益一定要是数字吗?不一定。理论上只要知道人们对博弈结果的偏好关系具有连续、反身、传递和完全四条性质, 即使结果不是数量也可以作博弈分析。只是非数量偏好关系的表述和处理比较困难,所以绝大多数博弈模型都针对数字利益, 或用效用概念数量化以后再分析。
② 博弈规则从哪来?这个来源本身也有疑问和争论。一般认为是对现实中博弈关系的抽象得到的—— 现实的决策问题及其环境中事实上都有或明或隐的各种规则,关键是要准确抽象。
速查卡
考前回看1.1 节没有公式,速查的是定义本身。下面这份表可以当填空自测用:遮住右列,看能不能补全。
| 要素 | 必须规定什么 | 最容易错的一点 |
|---|---|---|
| 博弈方 Players | 有哪些独立决策、独立承担结果的个人或组织 | 只定规则、不参与决策的(警察)不算;附属他人、不独立担责的(孙膑)也不算 |
| 策略 Strategies | 每个博弈方可选择的全部行为、做法或水平、量值 | 不同博弈方的策略数可以不同;可以是有限的,也可以是无限的 |
| 次序 Orders | 各博弈方作出选择的先后关系 | 次序不同一般就是不同的博弈,即使其他方面完全一样 |
| 得益 Payoffs | 每一组策略组合下各博弈方的所得或所失 | 得益客观存在 ≠ 各博弈方都了解它。后者是 1.3.5 节完全/不完全信息的来源 |
关键概念与易混点
术语表把"博弈论研究游戏"当成定义。它研究的是与游戏有共同本质特征的决策问题——经营决策、市场竞争、 竞选谈判、投标拍卖都是。书里那句"我们完全可以按照游戏的规律来研究它们",说的正是这种抽象,而不是字面意义上的游戏。
随堂自测
3 题1.2 几类经典博弈模型
这一节讲了什么
概念地图五个经典模型分成两组:前四个是"从游戏或故事里抽象出来的",最后一个古诺模型是唯一从经济学内部长出来的。 本节只作直接分析,正式的求解工具(纳什均衡等)留到第二章。
五个模型表面上天差地别,但都是 1.1 节那四个方面的具体填法。读的时候不妨每看到一个模型就问: 博弈方是谁?各有哪些策略?同时还是先后?得益怎么来的?把这张表填完,1.3 节的分类就水到渠成了。
1.2.1 囚徒的困境
书页 6–9 · 图 1.1这是全书第一个博弈模型,1950 年由图克(Tucker)提出。书里说它"虽然非常简单,但很好地反映了博弈问题的根本特征", 而且是"每本博弈论教材都必讲的、特别经典的博弈模型"。它的地位来自一个反差:模型极小,含义极大。
基本模型
警察抓住了两个合伙犯罪的罪犯,但缺乏足够证据指证罪行。只要其中至少有一人供认犯罪,就能确认罪名成立。 为防止串供,两名罪犯被分别关押,并得到同样的选择机会:
- 两人都拒不认罪 → 各以较轻的妨碍公务罪判 1 年;
- 两人中有一人坦白认罪 → 坦白者从轻处理立即释放,另一人重判 8 年;
- 两人同时坦白认罪 → 各判 5 年。
用 0 表示立即释放的得益,用 −1、−5、−8 表示判 1 年、5 年、8 年的得益,这个博弈就可以写成下面这个矩阵。 这种矩阵是表示博弈问题的一种常用方法,称为博弈的得益矩阵(Payoff Matrix)。
| 行 · 囚徒1 列 · 囚徒2 | 囚徒 2 | ||
|---|---|---|---|
| 坦白 | 不坦白 | ||
| 囚徒 1 | 坦白 | −5, −5 | 0, −8 |
| 不坦白 | −8, 0 | −1, −1 | |
因为两名囚徒被隔离,任何一人在选择时都不可能知道另一人的选择,所以不管他们决策的时间是否真正相同, 都可以把他们的决策看作同时作出的。这是一个两博弈方、策略和得益都对称的博弈。
直接分析:为什么结果是(坦白,坦白)
对囚徒 1 来说,囚徒 2 有两种可能的选择,逐一假设:
- 假设囚徒 2 选"不坦白":囚徒 1 不坦白得 −1,坦白得 0 → 应选坦白;
- 假设囚徒 2 选"坦白":囚徒 1 不坦白得 −8,坦白得 −5 → 还是应选坦白。
无论对方怎么选,坦白给囚徒 1 带来的得益都是最大的。这时称"坦白"是囚徒 1 的一个上策(Dominant Strategy)。 囚徒 2 的情况完全相同,于是(坦白,坦白)是必然结果,两人各判 5 年。
书页 8 第一句写作"只考虑自身利益的囚徒 2的选择是唯一的",但该段通篇在分析囚徒 1 的选择, 紧接着的下一句也说"同样的……囚徒 2 在这个博弈中唯一合理的选择也是坦白"——"也是"二字表明前一句的主语应是囚徒 1。 这是原书排印错误,此处按文意保留其逻辑,不作静默改动。
困境"困"在哪里
关键在于:(坦白,坦白)对双方都不是最好的结果。都"不坦白"各得 −1,明显好于都"坦白"各得 −5。 但两人不能串通,各人都追求自身最大利益而不会顾及同伙,又都不敢指望对方有合作精神,于是只能实现对双方都不理想的结果。 这种结果具有必然性,很难摆脱,所以叫"囚徒的困境"。
书里把它拆成两层矛盾,这两层要分清楚:
囚徒的困境对社会利益来说反而是理想结果——罪犯都受到了应有的惩罚。 所以书里说,研究这类问题的目的有时是利用这种困境达到有益于社会的目的(如打击犯罪), 有时则是要设法避免这种困境(如环境保护和公共资源开发利用)。
双寡头削价竞争:同一个困境换了身衣服
书页 9–10 · 图 1.2市场竞争中最典型的囚徒困境现象之一是寡头之间的价格战。降价争夺市场十分普遍,但削价竞争并不一定是成功的策略—— 一个厂商的削价往往引起对手报复,此时降价不一定扩大销量,却很可能白白降低利润率。
设寡头 1 和寡头 2 原来用同一种"高价"销售相同产品,各自获得 100 万元利润。如果某个寡头单独降价, 它可以获得 150 万元,此时另一寡头因市场份额被抢走,利润下降到 20 万元;如果两寡头都降价, 则双方都只能得到 70 万元。写成得益矩阵:
| 行 · 寡头1 列 · 寡头2 | 寡头 2 | ||
|---|---|---|---|
| 高价 | 低价 | ||
| 寡头 1 | 高价 | 100, 100 | 20, 150 |
| 低价 | 150, 20 | 70, 70 | |
结论与囚徒的困境完全一致,用同样的思路走一遍即可:不论对方选高价还是低价,"低价"都是自己的最优选择 (150 > 100;70 > 20)。所以最终一定是双方都采用"低价",各得 70 万元,而各得 100 万元的结果无法实现。
"即使两寡头都完全清楚上述利害关系和相应的效率意义,也无法改变这种结局。" 这句话初看多余,其实是在提前堵住一个常见误解—— 困境不是"信息不足"造成的,而是没有约束力的协议造成的。两个人都看得一清二楚,照样合作不了。 这一点在 1.3.6 节引出"合作博弈"时才正式接上。
囚徒的困境:得益怎么改,结论才翻转
拖动滑块改变四个格子的得益,实时判断"坦白"还是不是上策、双方是否仍困在(坦白,坦白)。 预设按钮可以直接切到书里的囚徒困境和双寡头削价两个版本。
1.2.2 赌胜博弈
书页 10–14 · 图 1.3–1.5赌胜博弈是一类很有特点的博弈,按后面的分类属于零和博弈,而且是具有某种对称性的零和博弈。 它大多来源于游戏,但社会经济中也有许多相似的问题。这一节用三个经典例子来说明。
一、齐威王田忌赛马
故事本身众所周知:齐威王的上、中、下三匹马分别比田忌的上、中、下三匹马略胜一筹, 而比赛规则是同等次的马对阵,所以田忌每次都连输三场、连输三千斤铜。 孙膑出的主意是改变出场次序——用下马对齐威王的上马,上马对中马,中马对下马,二胜一负,反而赢一千斤铜。
书里特意点出:如果故事到此结束,它还只是"单方面运用策略"的简单问题,因为只有田忌一方用了策略, 齐威王没有作出反应。一旦齐威王也改变出场次序,这才构成真正的博弈。下面这一步是本节的要点:
(1)博弈方:齐威王和田忌两人。
(2)策略:己方三匹马的出场次序。三匹马的排列共有 3! = 3×2 = 6 种,所以双方各有 6 种可选策略。
(3)次序:双方在决策之前都不能预先知道对方的决策,因此可以看作是同时选择策略的,没有先后次序关系。
(4)得益:赢一千斤铜记作 1,输记作 −1。于是双方各 6 种策略组合出 36 个结果,可以完整写成矩阵。
为什么必须规定"不能预先知道对方出场马的等级、一旦决定就谁也不准反悔"?因为不这样的话, 双方都想等对方决定之后再决定,或见到对阵形势不利就想换马,比赛就无法进行了。 书里还提醒:也可以硬性规定必须相同等级的马比赛,总让齐威王赢,但那时就不再存在策略较量问题,不再是一个博弈问题。
| 行 · 齐威王 列 · 田忌 | 田 忌 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 上中下 | 上下中 | 中上下 | 中下上 | 下上中 | 下中上 | ||
| 齐威王 | 上中下 | 3,−3 | 1,−1 | 1,−1 | 1,−1 | −1,1 | 1,−1 |
| 上下中 | 1,−1 | 3,−3 | 1,−1 | 1,−1 | 1,−1 | −1,1 | |
| 中上下 | 1,−1 | −1,1 | 3,−3 | 1,−1 | 1,−1 | 1,−1 | |
| 中下上 | −1,1 | 1,−1 | 1,−1 | 3,−3 | 1,−1 | 1,−1 | |
| 下上中 | 1,−1 | 1,−1 | 1,−1 | −1,1 | 3,−3 | 1,−1 | |
| 下中上 | 1,−1 | 1,−1 | −1,1 | 1,−1 | 1,−1 | 3,−3 | |
这个博弈的三个特点
- 不能让对方猜中自己的策略。一旦策略被猜中,对方就能针对性选择,己方必输无疑。这意味着策略选择不能一成不变,甚至变动还不能有规律性,必须以随机的方式选择策略。
- 六种策略本身没有优劣之分。对齐威王来说,每一种策略都可能有六种不同结果——一种得益为 3、四种得益为 1、一种得益为 −1。究竟得哪种,主要看对方策略与己方策略的对应情况,而不是己方策略本身。田忌同理(一种得 1,四种得 −1,一种得 −3)。所以两博弈方对己方策略并无偏爱,应以相同的概率选用。
- 偏爱某种策略反而有害。因为一旦对方得知你的偏爱,就可以作针对性选择,从而有更多的机会赢你。
由此可以得出:这种博弈如果只进行一次,双方的策略选择和最终结果是无法确定的,输赢主要取决于机会和运气。 不过齐威王三匹马的总体实力强于田忌,所以他仍然占有优势,赢的机会比田忌大得多。 但如果博弈进行不止一次而是许多次,上面的讨论就给出了决策原则,进一步的讨论还能告诉我们多次博弈后的平均结果—— 这在第二章展开。
二、猜硬币博弈
两人通过猜硬币的正反面赌输赢:一人用手盖住硬币,另一人猜。猜对,猜者赢 1 元、盖者输 1 元;否则猜者输 1 元、盖者赢 1 元。 赢记 1、输记 −1,得益矩阵如下。这是一个"2×2 博弈",只有四种可能结果,比齐威王田忌赛马更简单, 但本质特征相似:双方利益严格对立,取胜关键都是不能让对方猜到自己的策略,同时自己又要尽可能猜出对方的策略。
| 行 · 盖硬币方 列 · 猜硬币方 | 猜硬币方 | ||
|---|---|---|---|
| 正面 | 反面 | ||
| 盖硬币方 | 正面 | −1, 1 | 1, −1 |
| 反面 | 1, −1 | −1, 1 | |
三、石头 · 剪子 · 布
石头胜剪子、剪子胜布、布胜石头,手势相同为和。用 0 表示没有输赢、1 表示赢、−1 表示输,得到 3×3 的得益矩阵。 书里评论这个游戏"虽小,却包含有相生相克、以柔克刚等相当深刻的哲理",其性质与齐威王田忌赛马、猜硬币都是相似的。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | |||
|---|---|---|---|---|
| 石头 | 剪子 | 布 | ||
| 博弈方 1 | 石头 | 0, 0 | 1, −1 | −1, 1 |
| 剪子 | −1, 1 | 0, 0 | 1, −1 | |
| 布 | 1, −1 | −1, 1 | 0, 0 | |
三个博弈合起来看,赌胜博弈的共同点是:双方利益严格对立,取胜的关键都是隐藏自己的策略同时猜出对方的策略。 在一次性博弈中结果取决于机会;在多次重复中,如果双方决策方式都正确,可以求得平均的双方得益。
混合策略:为什么必须随机出招
在猜硬币和石头剪子布上跑上千次对局。可以让一个"总出正面 / 总出石头"的对手和一个真正随机的对手同场竞技, 看策略频率如何收敛、收益差从哪来;也可以自己手动出招,看是否有规律可循。
1.2.3 产量决策的古诺模型
书页 14–19 · 表 1.1前面几个模型在分析经济问题时有许多应用,但它们本身却多数不是从经济问题中引出的。 为了让读者对经济博弈有更多了解,这一节介绍一个经典的经济博弈模型:寡头之间通过产量进行竞争的古诺模型。 书里给了两个版本——先是离散产量的三厂商版本,再是连续产量的 n 个厂商版本。
一、三厂商离散产量博弈
出发点是一个市场事实:市场容量总是有限的。在一定的价格水平上一个市场能销出的数量有限, 投放超出这个数量就必须降价才能全部销出。换言之,能够将商品全部销售出去的价格——也称为市场出清价格—— 是投放到该市场上商品数量的函数。
设三个厂商在同一市场生产销售完全相同的产品,产量分别为 q1、q2、q3, 且只能取 1、2、3… 等正整数(即产量是离散的)。市场出清价格是总产量 Q = q1+q2+q3 的函数, 也称为倒转的需求函数。假设它是:
再假设生产无成本(主要是为了分析简单和突出博弈关系;当三厂商生产的是石油或矿泉水等天然资源型产品时,该假设也接近现实), 三个厂商同时决定各自的产量。
先排除不可能的范围
在求解之前先作一些粗线条的分析,把不可能选择的产量范围排除掉:
- 即使生产没有成本,厂商也不会无限制扩大生产——总产量上升必然引起价格下降,总产量等于或超过 20 单位时利润完全为零,所以每个厂商的产量不可能超过 20。
- 进一步,各自产量实际上不太可能超过 10。因为即使其他两个厂商都不生产,作为垄断者的厂商最佳产量也只有 10(据微观经济理论很容易证明),更何况这不是垄断市场,其他厂商的竞争必然使每个厂商的市场空间更小。
- 加上产量只取正整数,实际需要分析的产量就只有有限的几种。
利润函数
由于三厂商产量之和超过 20 时价格和利润都降到 0——这是三家都不愿意的——可以假设总产量始终不大于 20。此时厂商 i 的利润函数为:
这个公式明确反映了三厂商策略和利益的依存关系:每个厂商的利润都与所有厂商的产量有关,而不是只跟自己的产量有关。 根据它和上面的价格函数,很容易算出在产量组合(4, 8, 6)时市场价格为 2,三厂商利润分别为 8、16、12——这就是表 1.1 的第一行。
| 产量组合与结果 | q1 | q2 | q3 | P | π1 | π2 | π3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 第 1 行 · 起点 | 4 | 8 | 6 | 2 | 8 | 16 | 12 |
| 第 2 行 · 厂商 2 降到 5 | 4 | 5 | 6 | 5 | 20 | 25 | 30 |
| 第 3 行 · 厂商 1 提到 5 | 5 | 5 | 6 | 4 | 20 | 20 | 24 |
| 第 4 行 · 厂商 3 降到 5 —— 均衡 | 5 | 5 | 5 | 5 | 25 | 25 | 25 |
| 低产组合 · 利润最大 | 3 | 3 | 3 | 11 | 33 | 33 | 33 |
| 第 6 行 · 一家单独超产到 7 | 7 | 3 | 3 | 7 | 49 | 21 | 21 |
表 1.1 三厂商离散产量组合对应价格和利润(行序与原书一致)
试探与调整:从(4, 8, 6)走到(5, 5, 5)
书里采用"比较和试探"的方法来确定均衡产量。不妨假设三个厂商开始时分别生产 4、8、6 单位(从其他组合起步也行,区别只是调整路径不同,结果肯定相同):
- 起点(4, 8, 6):总产量 18,价格 2,利润(8, 16, 12)。总量明显太高了——任何一个厂商降低自己的产量都能使所有厂商的利润增加。
- 厂商 2 降到 5 →(4, 5, 6):价格升到 5,利润升到(20, 25, 30)。此时厂商 2 和厂商 3 都满意,但厂商 1 不满意——它利润最低(20),而且提高 1 单位产量利润并不会降低,还能改善相对地位。
- 厂商 1 提到 5 →(5, 5, 6):价格降到 4,利润(20, 20, 24)。仍不稳定,因为此时厂商 3 将产量降低 1 个单位可以提高自己的利润。
- 厂商 3 降到 5 →(5, 5, 5):价格 5,三家利润都是 25。任何一家单独提高或降低产量都只会减少利润而不会增加利润,所以这是一个均衡。
(5, 5, 5)虽然是均衡,但它并不是这个市场能给三家提供的最大潜在利润。如果三家各生产 3 单位,价格将是 11, 利润都能达到 33,明显高于各生产 5 单位时的 25。
那么三家会采用各生产 3 单位的策略吗?答案是否定的。因为当其他两家都只生产 3 单位时, 一家单独把产量提到 7 单位能大大提高自己的利润(49),而坚持生产 3 单位的两家只能得到低得多的利润(21)。 在没有有力措施相互监管的前提下,(3, 3, 3)绝对不稳定——即使它确实能给三家都带来更大利益。
这就是又一个囚徒的困境:均衡的结果不是最优的结果。即使开始没有落在(5, 5, 5),长期中也会逐渐调整过去。
二、n 个厂商连续产量博弈
现在考虑 n 个厂商销售相同产品的寡头市场。假设各家可自由选择任何产量,厂商之间既不存在相互协商也不受相互限制, 并且在同一时间决定产量——严格意义上的同时决定不容易做到也不必要,这里的"同时"主要是表明各厂商在决定生产多少时 不能知道其他厂商的决定;由于许多商品生产周期相当长,这一点常常是可以成立的。
关键的变化在于:如果假设产量是连续可分的(为了数学处理方便),则每个厂商都有无限多种可供选择的产量, 意味着我们不可能用罗列的办法或者矩阵、图表的形式把它们表达出来——这就是后面"无限博弈"的雏形。
得益是生产的利润,也就是销售收益减去成本。设厂商 i 的产量为 qi,则总产量 Q = Σqi; 市场出清价格 P 是总产量的减函数 P = P(Q),因此 P = P(Σqi)。 厂商 i 的收益就是 qi · P(Σqi)。再假设单位产量的成本为固定常数 c (即没有不变成本,边际成本等于平均成本等于常数 c),则生产 qi 单位的总成本为 c qi。于是:
πi = 厂商 i 的利润 · qi = 厂商 i 的产量 · P(·) = 市场出清价格 · c = 单位产量的固定成本
从这个公式容易看出:厂商 i 的得益不仅取决于既定的单位成本 c 和自己的产量决策 qi, 还通过价格取决于其他厂商的产量决策。因此厂商 i 在决策时必须考虑其他厂商的决策方式以及它们对自己决策的可能反应。 换句话说,其他厂商的产量决策本身又是厂商 i 产量的函数——这种复杂的相互依存关系,"绝对没有表面上看起来这么简单"。
书里在结尾点明:把前一个三厂商离散产量的模型改为连续产量的,就是现在这个模型的一个具体例子。 两者是同一个博弈在两种策略集上的版本——一个可以用表 1.1 逐行试算,一个只能用函数式表达。
古诺模型:从(4, 8, 6)走到(5, 5, 5)
完整复现表 1.1 的调整路径:拖动初始产量组合,然后逐轮让各家按"我的利润能否更高"试探修正, 看它如何收敛到(5, 5, 5);再切到连续产量版本看两条反应函数的交点,以及为什么(3, 3, 3)守不住。
公式与结论速查
考前回看古诺模型的三条式子
三条式子的共同含义:每个厂商的利润都取决于所有厂商的产量,而不是只取决于自己的产量。这正是策略依存性在函数式上的样子。
上策的判定条件
把四个关键得益记成 T(单独背叛)、R(相互合作)、P(相互背叛)、S(被对方背叛), 那么"背叛是上策"要同时满足两条,而"构成囚徒的困境"还要再加一条:
| 条件 | 含义 | 囚徒的困境 | 双寡头削价 |
|---|---|---|---|
| T > R | 对方合作时,我背叛更划算 | 0 > −1 ✓ | 150 > 100 ✓ |
| P > S | 对方背叛时,我背叛比合作少亏 | −5 > −8 ✓ | 70 > 20 ✓ |
| R > P | 相互合作优于相互背叛 —— 这条才叫"困境" | −1 > −5 ✓ | 100 > 70 ✓ |
三条合起来就是经典排序 T > R > P > S。前两条保证背叛是上策,第三条保证那个上策均衡不是好结果。 缺了第三条,"困境"就消失了——用模型 1 把 R 拖到 P 以上就能看到。
五个模型速查
| 模型 | 博弈方 / 策略数 | 结构 | 核心结论 |
|---|---|---|---|
| 囚徒的困境 | 2 人 / 各 2 种 | 变和 · 非零和 | 上策(坦白,坦白)是必然结果,但不是最优结果——个体理性与集体理性冲突 |
| 双寡头削价竞争 | 2 人 / 各 2 种 | 变和 · 非零和 | 同囚徒困境;即使双方完全清楚利害关系也无法改变结局 |
| 齐威王田忌赛马 | 2 人 / 各 6 种 | 零和 · 严格竞争 | 六种策略无优劣之分,必须以相同概率随机选用;一次性结果取决于机会 |
| 猜硬币 | 2 人 / 各 2 种 | 零和 · 严格竞争 | 2×2 最简版本,与赛马同构;第二章会反复用它作例子 |
| 石头 · 剪子 · 布 | 2 人 / 各 3 种 | 零和 · 严格竞争 | 相生相克;随机化是唯一不被利用的打法 |
| 古诺(离散三厂商) | 3 人 / 各有限种 | 变和 · 非零和 | 均衡(5,5,5)不是最优;最优(3,3,3)不稳定 |
| 古诺(连续 n 厂商) | n 人 / 无限种 | 变和 · 非零和 | 只能用函数式表达;是"无限博弈"的典型 |
关键概念与易混点
术语表① "零和"不等于"囚徒困境"。囚徒困境和古诺都是变和博弈,因为双方得益之和会随结果改变 (囚徒困境两格之和:都坦白 −10,都不坦白 −2)。零和的是赌胜博弈那一组。
② "上策存在"和"结果是困境"是两件事。上策存在只说明结果被锁死了;它是不是"困境", 取决于相互背叛是否劣于相互合作。用模型 1 可以亲手把这两件事拆开看。
③ 古诺的均衡(5,5,5)与最优(3,3,3)不是笔误。均衡是"没人愿意单独偏离", 最优是"大家总利润最大"。两者重合与否,正是变和博弈才有的问题——零和博弈里根本不会出现。
随堂自测
4 题1.3 博弈结构和博弈的分类
这一节讲了什么
概念地图1.3 节把 1.1 节给出的四个方面各自展开成一个维度,每个维度切出几种类型,最后在 1.3.7 节汇总成整本教材的章节结构。 七个小子节——七个格子。
附"破坏者"
完美 / 不完美(管过程)
个体 / 集体理性 → 合作 / 非合作
七个格子不是并列的。1.3.1 到 1.3.4 是"看得见"的结构——人数、策略数、得益怎么算、谁先谁后,这些在矩阵和博弈树上都能直接看出来。 1.3.5 和 1.3.6 是"看不见"的结构——知道什么、有多理性,它们不改变博弈的棋盘,却改变博弈的结果。 第六章之后的三章,讲的正是"看不见的结构"如何重塑整个分析。
1.3.1 博弈中的博弈方
书页 19–26 · 图 1.6–1.11博弈方是博弈中独立决策、独立承担博弈结果的个人或组织。这个定义是排他性的,书里给了两个典型反例:
- 囚徒的困境中只制定规则、自身不参与决策活动的警察,不是博弈方;
- 齐威王田忌赛马中虽参与决策、但附属于田忌、既不独立决策也不承担后果的孙膑,也不是博弈方。
因为博弈的根本特征是策略依存性,博弈方越多,这种依存关系越复杂、分析越困难,所以博弈方的数量是博弈结构的关键参数之一。 按数量,博弈分为"单人博弈""两人博弈"和"多人博弈"——这里的"人"不一定是自然人,也可以是经济社会组织。
一、单人博弈
单人博弈即只有一个博弈方的博弈。书里说得很直白:严格地讲,单人博弈已经退化为一般的最优化问题,不属于博弈论研究的目标对象。 讨论它有三个理由——使博弈理论的结构更完整;为分析复杂的多人博弈提供启示;两人、多人博弈(包括多阶段动态博弈) 常要转化为多个、多层次的单人博弈来分析。所以单人博弈是博弈分析的基础。
例一:单人迷宫
游戏者从迷宫的入口进入后,能不走任何回头路而顺利到达出口,就能获得奖金 M,否则得不到任何奖金。
把这个迷宫写成一个博弈问题,四个方面是:(1)唯一的博弈方是游戏者; (2)他有"A 处左转,B 处左转""A 处左转,B 处右转""A 处右转,B 处左转""A 处右转,B 处右转"四种策略; (3)只有一个博弈方,不存在与其他博弈方选择、行动的先后次序问题; (4)得奖金算得益 M,得不到算 0,四种策略对应的得益分别是 0、M、0、0。
因为只有一个博弈方,得益矩阵退化为一个向量:
| 得益向量 | 得益 | |
|---|---|---|
| 游戏者 | A 左 B 左 | 0 |
| A 左 B 右 | M | |
| A 右 B 左 | 0 | |
| A 右 B 右 | 0 | |
当游戏者事先对这四种策略的得益很清楚、在 A、B 两处能对哪边走得通作出准确判断时,该博弈的解是简单明了的: 他必然选择"A 处左转,B 处右转",顺利走出迷宫并取得得益 M。
由于策略包含两步行动选择,还可以画成扩展形(Extensive Form)。这种图形中的圆圈称为选择节点或节点(Nodes), 也称信息集(Information Set);A、B 分别表示两节点对应的博弈方选择的两个地点,数字 1 表示博弈中唯一的博弈方。 从信息集引出的线条代表该处可选择的各种行动或方向,黑点表示终端,括号中的数字是沿相应行动路径到达终端时的得益。
图中博弈方在 A 信息集处选择右转以后就给一个终端,不再给出 B 处的选择。书里的解释是: "因为不管博弈方在 B 处是否选对方向,他都只能得到 0 的得益"。
注意这句话同时承认了"从实际游戏的角度来看,游戏者还必须在迷宫中继续走下去"—— 但在博弈的角度,该博弈方后面的决策选择是没有意义的。这是一个把现实问题抽象成博弈模型时"该丢掉什么"的好例子。
扩展形表示法有直观明了的好处,能比较形象地反映实现每个得益的策略路径。与得益矩阵相比, 由于它能反映博弈过程中选择、行为的先后次序,因此特别适合表示后面要介绍的"动态博弈"。
例二:运输路线(引入"大自然")
一个商人要从 A 地往 B 地运一批货。走陆路成本 10 000 元;走水路成本只要 7 000 元, 但走水路有风险——一旦遇到暴风雨会造成相当于货物总价值 10% 的损失。已知货物总价值 90 000 元, 运输期间出现暴风雨天气的概率为 1/4。问商人该选哪条路线?
与单人迷宫的关键不同是:这里博弈方决策时面临的条件中有一个不确定因素。只知道天气的概率分布,不知道实际情况。 为了把天气因素放进博弈,需要引进一个代表随机选择作用的博弈方——"大自然"(Nature),称为"博弈方 0", 真正决策的商人称为"博弈方 1"。
博弈方 0 的任务是分别以 3/4 和 1/4 的概率随机选择好天气和坏天气。它不会有追求"自身利益"的愿望, 因此不用费心考虑它的得益——这正是称它为"博弈方 0"而不是"博弈方 2"的原因。
以商人运输成本加上损失的负值作为得益,得到得益矩阵:
| 行 · 商人 列 · 自然 | 自然 | ||
|---|---|---|---|
| 好天气(75%) | 坏天气(25%) | ||
| 商人 | 水路 | −7 000 | −16 000 |
| 陆路 | −10 000 | −10 000 | |
书里说明这个博弈的次序:商人决策时不知道未来天气的实际情况(即使自然对天气的选择可以被看作在商人决策前早就作出的), 而自然在选择天气时当然更不会去管商人作了怎样的决策。因此两个博弈方可以看作是同时决策的。
用扩展形表示则如图 1.10。第一个信息集为博弈方 0,即自然的选择节点。注意这里有一个关键的画法: 虽然自然的选择有两条路径、分别到达两个不同的节点,但博弈方 1 却仍然只作一个选择,而不是针对两个节点分别作选择—— 这就是那个"椭圆"的含义。
原书在此处加了脚注:"注意这种用一个包含两个(或两个以上)节点的信息集来反映不确定性和无针对性选择的方法非常重要。 在以后研究不完美信息博弈时有重要作用。"
这个"椭圆"是本章埋下的最重要的一颗种子——它就是"不完美信息"的全部几何含义。
用期望值求解
这个博弈如何解?由于问题本身带有外生的不确定因素,最终结果不一定能预先确定。但如果商人按处理不确定性问题常用的数学期望值决策:
- 走水路:得益为 −7 000 的概率 75%,为 −16 000 的概率 25%,期望得益 = (−7 000)×75% + (−16 000)×25% = −9 250;
- 走陆路:得益是确定的 −10 000。
因为 −9 250 > −10 000,即走水路的期望费用 9 250 小于走陆路的 10 000,所以商人还是应该选择走水路。 若多次碰到同样的决策并每次都这样选择,平均每次的运输成本应接近 9 250。
书里由这个例子引出一条结论:单人博弈实质是个体的最优化问题。对这样的博弈来讲,博弈方拥有的信息越多,决策的准确性就越高,得益自然也就越好。
但——"当博弈方数量达到两个以上后,信息越多得益越大的结论就不一定成立了"。这个反差是单人博弈区别于两人或多人博弈的重要特性之一。 书里没有当场举例,但在 1.3.1 两人博弈部分马上给了理由(见下)。
二、两人博弈
两人博弈是两个各自独立决策、但策略和利益具有相互依存关系的博弈方的决策问题,也是最常见、研究得最多的类型。 前面介绍的囚徒的困境、齐威王田忌赛马、猜硬币、石头剪子布,以及经济活动中的竞争、谈判、兼并收购、劳资纠纷等都属于此类。 书里讨论了三个关键特征,其中第二条直接回应了上面的疑问:
三、多人博弈与"破坏者"
三个或三个以上博弈方参加的博弈称为多人博弈。基本性质和特征与两人博弈相似,常可用同样思路研究。 但由于独立决策者更多,策略和利益的相互依存关系更复杂——对三人博弈中的一个博弈方来说, 其他两人不仅会对自己的策略作反应,他们相互之间还有作用和反应。
更重要的是,三人以上博弈有一个与两人博弈本质区别的特点:可能存在所谓的"破坏者"—— 其策略选择对自身的利益并没有影响,却会对其他博弈方的得益产生很大、有时甚至是决定性的影响。
三个城市争夺某届奥运会主办权,由 80 名国际奥委会委员投一次票决定,得票最多者获胜。 投票前估计得票情况为:A 城市 33 票,B 城市 29 票,C 城市只有 18 票。 各博弈方可选策略都是"竞争"或"退出竞争"。
如果三个城市都坚持参加竞争,则 A 城市将获胜。但如果 C 城市在明知自己无望获胜的情况下主动退出, 而在支持 C 城市的 18 名委员中有 11 人以上转而支持 B 城市,则最后获胜的将是 B 城市而不是 A 城市。
结论:城市 C 就是这个博弈中的"破坏者"——它的选择对它自己的利益没什么影响(反正赢不了), 却对 A、B 两个城市的利益有决定性的影响。
破坏者的存在使得不少多人博弈的结果难以确定,因为破坏者的行为选择很难用给定环境条件下的经济规律和逻辑推理来判断。 因此分析多人博弈时要特别小心,注意是否存在这种破坏者。
表示方法上也有差别:得益矩阵一般只适合表示单人博弈和两人博弈; 少数离散策略的三人博弈还可以用两个或多个得益矩阵合起来表示;多于三个博弈方的多人博弈一般无法用得益矩阵表示, 复杂的多人博弈或非有限策略的博弈通常只能通过文字描述和函数式表达。
| 厂商3 用新技术 | 厂商 2 | ||
|---|---|---|---|
| 新技术 | 老技术 | ||
| 厂商 1 | 新技术 | 2,2,2 | 5,0,5 |
| 老技术 | 0,5,5 | 1,1,10 | |
| 厂商3 用老技术 | 厂商 2 | ||
|---|---|---|---|
| 新技术 | 老技术 | ||
| 厂商 1 | 新技术 | 5,5,0 | 10,1,1 |
| 老技术 | 1,10,1 | 2,2,2 | |
三人博弈靠两张表拼出来:先固定第三个人的选择,再看前两个人的 2×2 矩阵。这是把多人博弈"降维"成矩阵表示的唯一办法,也是它的上限。
扩展式:把博弈画成一棵树
三个博弈的博弈树:单人迷宫、运输路线、先来后到。点选路径看得益怎么读, 切换"商人是否知道天气"看信息集如何把两个节点圈在一起——那个椭圆就是"不完美信息"的全部几何含义。
1.3.2 博弈中的策略
书页 26–27博弈中各博弈方的决策内容称为策略(Strategies),通常是对行为取舍、经济活动水平等的选择。 给出各博弈方可以选择的全部策略或策略选择的范围(也称策略空间),是定义一个博弈时最重要的基本方面之一。
不同博弈中可选策略的数量差异极大。把前面介绍的模型排一下,这个跨度一目了然:
| 博弈 | 每位博弈方的策略数 | 说明 |
|---|---|---|
| 囚徒的困境 | 2 | 坦白 / 不坦白 |
| 猜硬币 | 2 | 正面 / 反面 |
| 运输路线(商人) | 2 | 水路 / 陆路 |
| 石头 · 剪子 · 布 | 3 | 石头 / 剪子 / 布 |
| 齐威王田忌赛马 | 6 | 三匹马的排列共 3! = 6 种 |
| 古诺模型(离散产量) | 可以很大 | 每个可能实现的产量都是一个可选策略 |
| 古诺模型(连续产量) | 无限多 | 产量连续可分时,理论上有无限多种选择 |
还要注意:并不是每个博弈的博弈方都有相同的可选策略。书里给了两个例子:
有限博弈与无限博弈
如果一个博弈中每个博弈方的策略数都是有限的,称为有限博弈(Finite Games);如果至少有某些博弈方的策略有无限多个, 称为无限博弈(Infinite Games)。在有限博弈中,常见的是数种策略,最多是数十种策略,其中两三种可选策略的博弈最为普遍。
有限博弈只有有限种可能的结果——一种结果就是每个博弈方各一种可选策略构成的一个组合, 全部可能结果的数量等于各博弈方可选策略数的连乘积。因此理论上有限博弈总可以用得益矩阵法、扩展形法或简单罗列的办法 把所有策略、结果及对应的得益列出;而无限策略博弈不可能用这些列举方法表示,一般只能用数集或函数式表示。
书里还提示了两点:这使得两类博弈的分析方法常常表现出很大差异;而且策略数的有限和无限对各种均衡解的存在性也有非常关键的影响。
1.3.3 博弈中的得益
书页 27–29得益(Payoffs)即参加博弈的各个博弈方从博弈中所获得的利益,它是各博弈方追求的根本目标, 也是他们行为和判断的主要依据。得益可以是本身就是数量的利润、收入,也可以是量化的效用、社会效益、福利等; 由于人们除了获得正效用以外有时也会得到损失、失败和负效用,因此得益有正有负。
把每个博弈方在同一结果中的得益相加,算出所有博弈方得益的总和,可以看作这些博弈方的"社会总得益"。 据此可以把博弈分成三类:
变和 ⊃ 常和 ⊃ 零和。零和博弈是常和博弈的特例(常数为 0),常和博弈是变和博弈的特例。越往外,博弈越一般,可分析的空间越大。
1.3.4 博弈的过程
书页 29–32 · 图 1.12博弈过程也是博弈结构的重要方面。前面介绍的大多数例子都是一次性同时决策,但社会经济活动中也有许多策略较量是 先后、反复或者重复的。例如寡头削价竞争就完全可能是先后进行的。按过程差异,博弈分为静态博弈、动态博弈和重复博弈几个大类。
一、静态博弈
在很多博弈中,如果决策有先后次序,某些博弈方就能事先知道其他博弈方的决策选择,从而有针对性地调整自己的策略, 使自己立于不败之地。这肯定会造成博弈方之间的不公平、不平等。为了公平,也为了使计谋和决策对抗更有意义,同时也有现实博弈问题的根据, 许多博弈常常要求或设定各博弈方是同时决策的——或者虽然决策时间不一定真正一致,但在他们作出选择之前不允许知道其他博弈方的策略, 在知道其他博弈方的策略之后则不能改变自己的选择,从而各博弈方的选择仍然可以看作是同时作出的。
所有博弈方同时或可看作同时选择策略的博弈称为静态博弈(Static Games)。
二、动态博弈
与静态博弈相对,动态博弈中各博弈方的选择和行动不仅有先后次序,而且后选择、后行动的博弈方在自己选择、行动之前, 可以看到其他博弈方的选择、行动,甚至还包括自己的选择和行动。这种博弈无论在哪种意义上都无法看作同时决策。 动态博弈也称多阶段博弈(Multistage Games)。
弈棋是典型的动态博弈——两个对弈者依次轮流按规则移动棋子。经济活动中的商业大战、各种商业谈判、讨价还价也属于此类。 书里给了一个具体的经济例子:
一个容量有限的市场已被厂商 A 抢先占领,另一个生产同样产品的厂商 B 很想加入该市场分享利润。 厂商 B 知道:一旦自己进入,先占领市场的厂商 A 有可能通过降价等手段打击他;如果 A 果真不肯善罢甘休, 厂商 B 不但不能盈利,而且肯定还会亏损。
进一步假设:A 独占市场时利润为 10;与 B 和平共处分享市场则双方各得 5; 如 B 进入市场而 A 对 B 进行打击,则 B 要亏损 2,A 的利润降为 3。
为什么它必然是动态博弈:在这个博弈中必须是厂商 B 行为在先,厂商 A 要等 B 行为以后才知道是否有行为的必要、 才需要采取针对性的行为。因此这肯定不可能是一个静态博弈。
书里把图 1.12 中的 B 圈和 A 圈称为厂商 B 和厂商 A 的选择信息集,即两博弈方各自轮到选择的位置。 这是一个两博弈方的两阶段动态博弈,是动态博弈中最基本的一种类型。
由于行为有先有后,博弈方之间肯定有某种不对称性:先行为者可能利用先行之利获得利益,后行者可能吃一点亏。 但反过来,后行为方可根据先行为方的行为作针对性选择,而先行为方在自己决策时非但不能看到后行为方的选择, 还要顾忌、考虑到后行为方的反应。
书里给了一个思想实验:让一个静态博弈的其他所有规则、条件都保持不变,只把"同时行为"改成"依次行为",结果很可能会大不相同。 这句话预告了第二章(静态)与第三章(动态)为什么要分成两章。
三、重复博弈
重复博弈(Repeated Games)是同一个博弈反复进行所构成的博弈过程。构成重复博弈的一次性博弈(One-shot Games) 也称为"原博弈"或"阶段博弈"。大多数重复博弈的原博弈都是静态博弈。体育竞技中的多局制比赛、商业中的回头客问题、 企业之间的长期合作或竞争,都可以看作是重复博弈问题。
只要两次重复同一个博弈就可以构成重复博弈,所以最少重复次数是两次。按有无事先确定的重复次数,分成两类:
书里很谨慎地处理了这个概念:"谁都无法证明一个博弈真正是永远进行下去的,根据唯物主义的观点,任何事物都有存在的极限, 因此真正的无限次重复博弈实际上是不可能存在的。"
但关键在于——"由于只要各个博弈方自己认为重复博弈不会停止,没有可以预期的结束时间,那么他们的决策思路就会与无限重复博弈的思路一致"。 所以"我们不妨把这种博弈理解成无限次重复博弈"。这是一个用主观预期而非客观事实来定义的概念,值得注意。
重复博弈和一次性博弈有明显的差异。一次性博弈中,各博弈方决策时只需考虑眼前利益,不存在"将来"利益的问题, 根据个体理性下的最大利益原则,一般来说不能期望博弈方会相互考虑对方的利益或"情绪"——只要能实现自身最大利益, 每个博弈方都不惜"欺骗""伤害"其他博弈方。
但如果博弈是重复的,各博弈方就可能在前面的阶段试图合作,采取对大家来说都较有利的策略, 因为一旦任何一方发觉他方不合作,可能在以后阶段进行报复。这种未来利益的约束可能使各方的得益都得到改善—— 或者说,重复博弈给博弈提供了实现更有效率博弈结果的新的可能性。重复次数越多,这种可能性越大; 重复次数无穷大时,博弈的结果更可能发生根本性的变化。
书里给了两条理由:其一,在大多数情况下,重复博弈的各次重复之间存在相互影响和制约, 不能把重复博弈割裂为一次一次的独立博弈进行分析,必须把整个过程作为一个整体研究;其二, 由于大多数重复博弈的原博弈是静态博弈,因此它与动态博弈和静态博弈都有关系,需要结合两者的分析方法。
结论是:重复博弈也是动态博弈,是特殊的动态博弈——这解释了几次重复博弈为什么放在第四章而不是并入第三章。
1.3.5 博弈的信息结构
书页 33–35书里用一句老话开场:"知己知彼,百战不殆。"关于博弈环境和博弈方情况的信息,是影响博弈方选择和博弈结果的重要因素。 但要小心措辞——书里紧接着说:"我们不是说缺乏信息就不能决策,也不是说信息越多就有越大的利益,只是说信息方面的差异通常会造成决策行为的差异和博弈结果的不同。"
信息结构分两条轴,这是本节最容易混的地方:
一、关于得益的信息:完全 vs 不完全
这是关于得益的轴。各博弈方都完全了解所有博弈方各种情况下得益的博弈,称为完全信息博弈(Complete Information); 至少部分博弈方不完全了解其他博弈方得益情况的,称为不完全信息博弈(Incomplete Information)。
不完全信息通常也意味着博弈方之间在对得益信息的了解方面是不对称的,因此不完全信息博弈也是不对称信息博弈 (Asymmetric Information),其中不完全了解其他博弈方得益情况的博弈方称"具有不完全信息的博弈方"。
二、关于博弈过程的信息:完美 vs 不完美
这是关于过程的轴,只对动态博弈有意义。在许多动态博弈中,轮到行为的博弈方全部能看到在他行为之前行为的 各个博弈方的所有行为,即对前面的博弈过程或"历史"有完美的知识——弈棋就是如此,每一步棋都是大家可以看见、一目了然的。
但社会经济活动中也显然存在许多竞争对手、合作伙伴有意无意隐藏自己行为的情况。动态博弈中在轮到行为时 对博弈进程完全了解的博弈方,称为具有完美信息(Perfect Information);如果所有博弈方都有完美信息, 则称为完美信息的动态博弈。轮到行为时不完全了解此前全部博弈进程的,称为具有不完美信息(Imperfect Information)。
完全信息说的是得益——大家知不知道彼此每种结果下的所得。
完美信息说的是过程——轮到行动时看不看得见此前的行动历史。
两者互相独立。所以分类时会出现"完全但不完美信息动态博弈"这样的格子(第八章), 指的是:得益大家都清楚,但行动历史上有人看不清。把这两条轴混起来是本章最常见的失分点。
书里指出,没有关于博弈进程的完美信息,意味着决策和行为必然有一定的盲目性, 只能依靠对博弈进程的某种"判断"、某种概率期望进行决策。因此区别完美与不完美信息也是很重要的。
1.3.6 博弈方的能力和理性
书页 35–37这一节处理一个更根本的问题:博弈方凭什么行为?理性和能力决定了博弈方的行为逻辑, 不搞清基本的行为逻辑,就不可能对他们的策略选择和相互博弈的结果作出准确的判断预测。行为逻辑包括两个方面—— 决策行为的根本目标,以及追求目标的能力。
前面几节事实上接受了经济学中通常采用的理性经济人假设:博弈方都以个体利益最大化为目标,有准确的判断选择能力, 也不会"犯错误"。以个体利益最大为目标称为个体理性(Individual Rationality);有完美的分析判断能力、 不会犯选择行为的错误称为完全理性。书里紧接着说:"但这样的假设肯定是有问题的。"
一、完全理性和有限理性
因为博弈问题通常包含复杂的相互依存关系,博弈分析往往很复杂,所以指望现实的博弈方都能通过博弈分析找到最优策略, 而且不会因为遗忘、失误、任性等原因偏离最佳选择,常常是不切实际的。因此博弈论既要研究完全理性的博弈问题, 也要研究有限理性——即博弈方的判断选择能力有缺陷情况下的博弈问题。
书里强调:由于博弈问题中博弈方之间都有很强的相互依赖和影响,因此只要有个别或部分博弈方的理性能力有局限性, 甚至只要博弈方相互对对方的能力和理性有怀疑,就会破坏整个博弈和博弈分析的基础,使得在"所有博弈方有完全的能力和理性"的前提下 所作的理论分析全部失效。
这正是后来要专门用一章(第五章)讨论有限理性的原因。本书的处理办法是:介绍基本思想、原理和各种基础模型时仍采完全理性假设, 然后对理性能力的局限及其影响作讨论,并专门在第五章介绍进化博弈论。
二、个体理性和集体理性
再讨论决策行为的目标问题。理性经济人假设人们以个体自身利益最大化为根本目标,但实际上, 现实中的决策者并不都是根据个体利益最大化决策的,至少在局部问题上存在以集体(团体)利益为目标、 追求集体利益最大化的情况。追求集体利益最大化称为集体理性(Collective Rationality)。
一般情况下,集体利益最大化本身不是博弈方的根本目标——人们在经济博弈中的行为准则是个体理性而不是集体理性。 但如果允许博弈中存在"有约束力的协议"(Binding Agreement),使得博弈方采取符合集体利益最大化而不符合个体利益最大化的行为时, 能够得到有效的补偿,那么个体利益和集体利益之间的矛盾就可以被克服,从而使博弈方按照集体理性决策和行为成为可能。
一般地,允许存在有约束力协议的博弈称为合作博弈(Cooperative Game); 不允许存在有约束力协议的博弈称为非合作博弈(Uncooperative Game)。
由于两类博弈中博弈方基本的行为逻辑和研究方法有很大差别,它们是两类很不相同的博弈。 事实上,"合作博弈理论"和"非合作博弈理论"正是博弈论最基本的一个分类, 它们在产生和发展的路径,在经济学中的作用、地位和影响等许多方面都有很大的差别。
本书主要介绍非合作博弈理论,只有第九章对合作博弈理论作初步介绍。书里给了三条理由说明非合作博弈为什么更受重视:
- 更普遍。主导人们行为方式的主要还是个体理性而不是集体理性;或者换句话说,竞争是一切社会、经济关系的根本基础, 不合作是基本的,合作是有条件和暂时的,因此非合作博弈关系比合作博弈关系更普遍。
- 是合作理论的基础。搞清了非合作的博弈关系,合作的博弈关系就比较容易理解;在证明非合作博弈无效率或低效率的同时, 就自然说明了存在着合作的可能性和必要性。
- 更难,所以更不成熟。集体理性是更高级和更复杂的理性,因此研究合作博弈的难度更大, 更难找到分析的一般概念和系统方法。合作博弈和非合作博弈理论发展速度的差异(目前非合作博弈理论比合作博弈理论成熟得多)证实了这种难度差别。
联系前面的记录:1.2.1 节里那句"即使两寡头都完全清楚利害关系也无法改变结局", 根源正是这里——不允许存在有约束力的协议,所以那个困境是非合作博弈的困境。
1.3.7 博弈的分类和博弈理论的结构
书页 37–39把前面对博弈结构的分析汇总起来,就得到博弈问题的分类法。博弈结构每个方面的特征都可以作为分类依据:
| 分类依据 | 分出的类型 | 本教材在哪讲 |
|---|---|---|
| 博弈方的数量 | 单人博弈 · 两人博弈 · 多人博弈 | — |
| 博弈方策略的数量 | 有限博弈 · 无限博弈 | — |
| 得益情况 | 零和博弈 · 常和博弈 · 变和博弈 | — |
| 博弈过程 | 静态博弈 · 动态博弈 · 重复博弈 | 第二、三章 / 第四章 |
| 信息结构 | 完全信息 · 不完全信息;完美信息 · 不完美信息 | 第六至八章 |
| 理性与行为逻辑 | 完全理性 · 有限理性;非合作 · 合作 | 第五章 / 第九章 |
书里提醒:各种分类相互之间都是交叉的,并不存在严格的层次关系。但可以根据各种分类对博弈分析方法影响程度的大小, 排出大致的次序——这个次序就是本书的结构:
书里说:其中完全但不完美信息的动态博弈、不完全信息的静态博弈和不完全信息的动态博弈,是新兴的信息经济学的重要基础, 将在第六、七、八章中讨论。
也就是说,第六章之后的内容不只是博弈论的技术延伸,它同时是信息经济学的理论基石。这一句话解释了为什么"不完全信息" 这个分类值得用三章去写。
此外,上述各类博弈还都可以分为零和博弈和非零和博弈、单人博弈和多人博弈等。对这些类型差别不再分章讨论, 只是在各章的分析中加以考虑。
书里在结尾特意提醒:"不要机械地看待博弈分类。因为事实上博弈分类也有很大的主观性,上述分类的主要根据是 有利于理解和掌握博弈分析的思想和原理,随着博弈问题的发展,随着博弈理论的发展,博弈的分类方法也是完全可以发展变化的。"
分类速查卡
考前回看把六个维度、各自的类型和判定标准浓缩成一张表。考前遮住右两列自测:
| 维度 | 类型 | 怎么判定 |
|---|---|---|
| 博弈方数量 | 单人 / 两人 / 多人 | 数独立决策、独立担责的主体。单人博弈已退化为最优化问题;三人以上要留意"破坏者" |
| 策略数量 | 有限 / 无限 | 至少有一方的策略无限就是无限博弈。有限 = 可能结果数 = 各方策略数之积 |
| 得益特征 | 零和 / 常和 / 变和 | 看得益总和:恒为 0 / 恒为某非零常数 / 随结果而变。变和 ⊃ 常和 ⊃ 零和 |
| 博弈过程 | 静态 / 动态 / 重复 | 同时选择 = 静态;有先后且后者能观察前者 = 动态;同一博弈反复进行 = 重复(特殊动态) |
| 信息结构(得益) | 完全 / 不完全 | 是否所有博弈方都了解所有人的得益。不完全 = 同时是不对称信息 |
| 信息结构(过程) | 完美 / 不完美 | 轮到行动时是否看得见此前的行动历史。只对动态博弈有意义 |
| 理性与行为逻辑 | 完全理性 / 有限理性 | 是否有完美的分析判断能力、不犯选择错误 |
| 理性与行为逻辑 | 合作 / 非合作 | 是否允许存在有约束力的协议(Binding Agreement) |
分类的层次(全书结构)
| 层次 | 分法 | 本教材对应章节 |
|---|---|---|
| 第一层 | 非合作博弈 / 合作博弈 | 全书以非合作为主;第九章略讲合作博弈 |
| 第二层 | 完全理性 / 有限理性 | 基础部分用完全理性;有限理性(进化博弈论)在第五章 |
| 第三层 | 静态 / 动态 / 重复 | 第二章(完全信息静态)· 第三章(完全且完美信息动态)· 第四章(重复) |
| 第四层 | 按信息是否完全和完美细分 | 第六至八章:不完全信息静态、完全但不完美信息动态、不完全信息动态 |
第四层那三格是新兴的信息经济学的重要基础——这是本章埋下的最重要的一句伏笔。
四组易混概念辨析
考前对照本节要记的术语很多,但真正容易在考试里写反的只有四组。逐一对照:
完美信息管过程:轮到行动时是否看得见此前的行动历史。
两者独立,所以存在"完全但不完美信息动态博弈"——得益都清楚,但行动有人看不清。
猜硬币、石头剪子布、齐威王田忌赛马:每格之和恒为 0 → 零和。
囚徒的困境:都坦白 −10、都不坦白 −2 → 总和随结果变 → 变和。
古诺模型同理是变和。
与它相对的另一组是个体理性 ↔ 集体理性,那说的是目标:以谁的利益最大化为准。
"能力"和"目标"是两条不同的轴,不要混着答。
注意是"允许",不是"实际上有没有达成协议"。囚徒困境里两人不能串通,所以是非合作博弈—— 而困境本身之所以成立,正是因为不允许这种协议。
① 把"信息越多得益越大"当通例。书里明确说这条只在单人博弈中成立; 两人以上就不一定了——信息多的博弈方反而可能因为更清楚过度竞争的危险而只能采取保守策略,得到更少的利益。
② 把"无限次重复博弈"当成真的无穷。书里承认它实际上不可能存在,定义靠的是博弈方的 主观预期——只要参与者自己认为不会停止、没有可预期的结束时间,决策思路就与无限重复一致。
③ 以为"破坏者"是恶意的一方。破坏者的定义只看效果:其策略对自身利益没有影响,却对他人的得益有决定性影响。 奥运会例子里退出的 C 城市谈不上恶意,只是它的选择对 A、B 的胜负具有决定性作用。
随堂自测
5 题2.1 基本分析思路和方法
这一节讲了什么
概念地图四种方法不是并列的,而是一条适用面不断放宽的链条。每往下一步,都因为上一步"管不了"才被逼出来:
四种方法最后都会指向同一个东西:各博弈方的策略相互是对方的最佳对策。这个性质在 2.2 节被正式命名为 纳什均衡。所以这一节可以看成"用四种不同的路走到同一个概念",划线法和箭头法其实就是在得益矩阵上找纳什均衡的手工方法。
2.1.1 上策均衡
书页 41–42先从最简单的情况开始。如果不管其他博弈方选择什么策略,一个博弈方的某个策略给他带来的得益始终高于其他策略,至少不低于其他策略, 那么这个策略必然是他愿意选择的。第一章里囚徒困境中的"坦白"就是这样的策略。
上策均衡是博弈分析中最基本的均衡概念,其分析也是最基本的方法。它的价值在于:反映了所有博弈方的绝对偏好,因此非常稳定, 可以对博弈结果作出最肯定的预测。所以进行博弈分析时,应该首先判断各个博弈方是否都有上策、博弈中是否存在上策均衡—— 如果能找到一个上策均衡,就意味着博弈分析有了明确的结果,任务基本上完成了。
问题是并非每个博弈方都有这种绝对偏好的上策,而且常常是所有博弈方都没有。 因为"博弈方的最优策略随其他博弈方的策略而变化"正是博弈问题的根本特征,是策略相互依存性的主要表现形式。 所以上策均衡不是普遍存在的——齐威王田忌赛马、古诺产量博弈里就都没有。
书里换了个角度说:上策均衡并不普遍存在,正是博弈理论的价值所在。 如果它在所有博弈问题中普遍存在,那么博弈问题与一般的个人最优化问题就没有任何实质区别, 博弈分析也就不会有什么新意,更不可能成为一门独立的、重要的理论方法。
2.1.2 严格下策反复消去法
书页 42–46 · 图 2.1–2.3一、思路和原理:选择法 vs 排除法
上策均衡分析的思路是选择法——在所有可选择的策略中挑出最好的那一个。但选择只是决策思路中的一种。 另一种同样常用的是排除法:通过把不可能采用的较差策略排除掉,从而筛选出较好的策略,或至少缩小候选范围。 排除法的思路就导出了严格下策反复消去法。
仍然以囚徒的困境为例。不管对方策略如何,两个囚徒各自两种策略中的"坦白"都比"不坦白"来得好。 这时称"不坦白"是相对于"坦白"的严格下策(Strictly Dominated Strategy)。
如果在一个博弈中,不管其他博弈方的策略如何变化,一个博弈方的某种策略给他带来的得益, 总是比另一种策略给他带来的得益要小,则称前一种策略为相对于后一种策略的一个"严格下策"。
很显然,任何理性的博弈方都不可能采用严格下策。因此可以把它从策略空间中排除掉。 囚徒困境中消去双方的"不坦白"之后,各自只剩"坦白",于是双方都坦白成为必然选择,各判 5 年。 这里的结果与上策均衡分析完全相同。
值得注意的是,这种消去既可以在同一个博弈方的策略空间中反复运用,也可以在各个博弈方的策略空间上交叉运用—— 只要各博弈方剩余的策略空间中还有严格下策,就可以继续消去,直到找不出任何严格下策为止。
若对一个博弈运用严格下策反复消去法后,某个博弈方只有唯一的策略幸存下来,那么该策略就是他的唯一选择; 如果策略组合中只有唯一一个幸存下来,这个策略组合就是博弈的结果——如囚徒困境中的(坦白,坦白)。
二、应用:图 2.1 这个例子
看下面这个抽象掉了现实问题内容的、两个博弈方分别有三种和两种策略的不对称博弈问题:
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | |||
|---|---|---|---|---|
| 左 | 中 | 右 | ||
| 博弈方 1 | 上 | 1, 0 | 1, 3 | 0, 1 |
| 下 | 0, 4 | 0, 2 | 2, 0 | |
先判断上策:博弈方 1 的"上""下"之间没有始终占优的一方,博弈方 2 的"左""中""右"之间也没有。所以本博弈不存在上策均衡, 上策均衡分析在这里没有用武之地。改用严格下策反复消去法,逐步走三步:
- 消去博弈方 2 的"右"。不管博弈方 1 选"上"还是"下",博弈方 2 选"右"的得益(1 和 0)都小于选"中"的得益(3 和 2), 所以"右"是相对于"中"的严格下策。消去后博弈简化为图 2.2。
- 消去博弈方 1 的"下"。在剩下的四种组合里,"下"的得益(0 和 0)都小于"上"的得益(1 和 1), 所以"下"是相对于"上"的严格下策。消去后得到图 2.3。
- 消去博弈方 2 的"左"。只剩两个组合时,"左"的得益 0 小于"中"的得益 3,可以消去。 原来的博弈被精简到只剩唯一一个策略组合(上,中)。
| 消去"右"后 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 左 | 中 | ||
| 博弈方 1 | 上 | 1, 0 | 1, 3 |
| 下 | 0, 4 | 0, 2 | |
| 再消去"下"后 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 左 | 中 | ||
| 上 | 1, 0 | 1, 3 | |
因为所有被消去的策略都是两博弈方不可能采用的,所以最终的选择只能是唯一剩下的(上,中),它就是博弈的"解"。 注意:(上,中)并不是原博弈的上策均衡——事实上原博弈根本没有上策均衡。这就说明严格下策反复消去法的适用范围确实比上策均衡分析更大。
在许多博弈问题中,相对意义上的严格下策往往也不存在。如猜硬币、齐威王田忌赛马、石头·剪子·布等赌胜博弈, 没有任何博弈方的任何策略是相对其他策略的严格下策——当然也就无从消起。
此外,在策略数较多的博弈中,往往只能消去部分策略,剩下不能消去的策略组合并不唯一,这时仅用它也无法作出准确判断。
失效的原因仍然在策略依存性:一个博弈方的不同策略之间往往不存在绝对的优劣关系,只存在相对的、有条件的优劣关系, 而严格下策反复消去法恰恰是靠绝对优劣关系工作的。
不过书里也强调,这不否定它的意义:它不仅能解决部分博弈问题,还能使不少博弈问题得到简化, 而且与上策均衡、纳什均衡、弱下策消去等概念都有密切联系,是博弈分析的标准工具之一。
2.1.3 划线法
书页 46–49 · 图 2.4–2.8前两种方法都有局限,所以必须寻找更普遍适用的方法。方向其实已经被上面的分析提示了: 适用性较强的方法,必然以策略之间的"相对优劣关系"而不是"绝对优劣关系"为基础。顺着这个思路就得到划线法。
博弈方决策时必须考虑其他博弈方的存在和策略选择,因此科学的决策思路是:先找出自己针对其他博弈方每种策略(或策略组合)的最佳对策 ——即给自己带来最大得益的策略(这种相对最佳对策总是存在的,不过不一定唯一)——然后在此基础上, 通过对其他博弈方策略选择的判断,预测博弈的可能结果并确定自己的最优策略。
怎么划
在图 2.1 的矩阵里,对每个博弈方的每个策略,找出对手相应策略下的最佳对策,把该得益数字下面划一短线:
- 博弈方 1:对方选"左"时"上"更好(1 > 0),选"中"时"上"更好(1 > 0),选"右"时"下"更好(2 > 0) → 划 上左的 1、上中的 1、下右的 2。
- 博弈方 2:对方选"上"时"中"最好(3 > 0、3 > 1),选"下"时"左"最好(4 > 2、4 > 0) → 划 上中的 3、下左的 4。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | |||
|---|---|---|---|---|
| 左 | 中 | 右 | ||
| 博弈方 1 | 上 | 1, 0 | 1, 3 | 0, 1 |
| 下 | 0, 4 | 0, 2 | 2, 0 | |
六个得益数组里各有几种情况,读法正是划线法的全部内容:
| 划线的位置 | 含义 | 结论 |
|---|---|---|
| 两个数字下都无线(0,2)和(0,1) | 两个博弈方的策略都不是针对对方的最佳对策 | 不可能是双方的选择 |
| 只有一个数字下有线(1,0)(0,4)(2,0) | 只有一方的策略是对另一方的最佳对策 | 不是双方同时愿意接受的结果 |
| 两个数字下都有线(1,3) | 双方策略都是对对方策略的最佳对策 | 具有稳定性,很可能是博弈的结果 |
通过在每个博弈方对其他博弈方每个策略的最佳对策所对应的得益下划线来分析博弈,这种方法称为划线法。 它是建立在策略之间相对优劣关系上的,因此在分析用得益矩阵表示的博弈问题时具有普遍适用性。
四种典型情形
划线法能得出三种不同的结论,加上"划了也白划"的情形,正好覆盖第一章的四个博弈:
| 囚徒1 行 囚徒2 列 | 囚徒 2 | ||
|---|---|---|---|
| 坦白 | 不坦白 | ||
| 囚徒 1 | 坦白 | −5, −5 | 0, −8 |
| 不坦白 | −8, 0 | −1, −1 | |
| 盖币方 行 猜币方 列 | 猜硬币方 | ||
|---|---|---|---|
| 正面 | 反面 | ||
| 盖硬币方 | 正面 | −1, 1 | 1, −1 |
| 反面 | 1, −1 | −1, 1 | |
| 妻子 行 丈夫 列 | 丈夫 | ||
|---|---|---|---|
| 时装 | 足球 | ||
| 妻子 | 时装 | 2, 1 | 0, 0 |
| 足球 | 0, 0 | 1, 3 | |
| 博弈 | 划线后的结论 |
|---|---|
| 图 2.1 博弈 | 唯一一个两数都划线的组合(上,中)→ 结果基本确定 |
| 囚徒的困境 | 唯一一个(坦白,坦白)→ 结果基本确定 |
| 猜硬币 | 一个都没有 → 根本不可能有可预言的结果 |
| 夫妻之争 | 有两个(时装,时装)和(足球,足球)→ 反而无法确定哪个会出现 |
注意最后一行:唯一性才是划线法给出确定结论的条件,而不只是"存在"。两个都合理,就等于无法预测。
关于"夫妻之争"这个经典模型
夫妻之争(Battle of Sexes)的设定是:一对夫妻得到两张时装表演票和同一时间的两张足球票。妻子更想去看时装、丈夫更想去看足球, 但不愿或不能分头行动,于是决定投票一次决定——同选时装则看时装,同选足球则看足球,选择不一致则哪儿都不去(双方得益都是 0)。
书里特意说明,讨论这个模型的意义主要不是解决夫妻矛盾。日常生活中与它相似的问题很多:两个人从不同地点出发而希望中途会合, 若存在两条不同路线,他们对路线的选择就与夫妻之争很相似;这个问题甚至可以推广到人类与可能存在的外星生物相互联络的尝试中, 对联系方式(介质、频率等)的选择上;企业之间在关联产品技术和规格等方面的合作也有类似特征。
猜硬币里,博弈方要拼命隐藏自己的选择;夫妻之争里恰恰相反——他们主观上并不想隐藏, 因为只要知道对方选了什么都愿意跟从。两类博弈的决策原则因此完全不同,这一点在 2.4 节展开。
2.1.4 箭头法
书页 49–52 · 图 2.9–2.12还有一种分析思路与划线法不同、但效果相同的方法。箭头法的基本思路是:对每个策略组合,考察各个博弈方能否通过单独改变自己的策略而增加得益。 如果能,就从所分析的得益数组引一箭头,指向改变策略后到达的得益数组。综合所有策略组合的分析,就形成对博弈结果的判断。
用囚徒的困境走一遍
可以从四个组合中的任一个开始分析,不妨从(不坦白,不坦白)开始:
- (不坦白,不坦白)得(−1, −1)。两人都发觉单独改变策略能增加得益(从 −1 提高到 0), 于是囚徒 1 会改选坦白(→ 变到(坦白,不坦白)),囚徒 2 也会改选坦白(→ 变到(不坦白,坦白))。两个出发箭头,不稳定。
- (坦白,不坦白)得(0, −8)。囚徒 1 满意,但囚徒 2 会改选坦白,把得益从 −8 提高到 −5 → 指向(坦白,坦白)。
- (不坦白,坦白)得(−8, 0)。对称地,囚徒 1 会改选坦白 → 也指向(坦白,坦白)。
- (坦白,坦白)得(−5, −5)。无论谁单独改变策略都不合算(得益会从 −5 降为 −8), 因此没有任何指离它的箭头,只有指向它的箭头。这就是唯一稳定的组合。
| 箭头法 ↑↓ 行方想换 · ←→ 列方想换 | 囚徒 2 | ||
|---|---|---|---|
| 坦白 | 不坦白 | ||
| 囚徒 1 | 坦白 | −5, −5 | 0, −8← |
| 不坦白 | −8, 0↑ | −1, −1↑← | |
表格里画不了真正的箭头,所以把"想离开这一格"记成格子内的小方向符号: ↑↓ 是行方想改选上/下,←→ 是列方想改选左/右。例如(不坦白,不坦白)标着 ↑←, 意思是两方都想走;而(坦白,坦白)里是空的——没人想动,这就是稳定组合。
另外三个博弈
把箭头法用到图 2.1、猜硬币和夫妻之争上,结论与划线法完全一致:
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | |||
|---|---|---|---|---|
| 左 | 中 | 右 | ||
| 博弈方 1 | 上 | 1, 0← | 1, 3 | 0, 1↓ |
| 下 | 0, 4↑ | 0, 2↑ | 2, 0← | |
| 盖币方 行 猜币方 列 | 猜硬币方 | ||
|---|---|---|---|
| 正面 | 反面 | ||
| 盖硬币方 | 正面 | −1, 1↑← | 1, −1↓→ |
| 反面 | 1, −1↓→ | −1, 1↑← | |
| 妻子 行 丈夫 列 | 丈夫 | ||
|---|---|---|---|
| 时装 | 足球 | ||
| 妻子 | 时装 | 2, 1 | 0, 0↑← |
| 足球 | 0, 0↓→ | 1, 3 | |
箭头法的思路与划线法不同,但两者都基于策略之间的相对优劣关系,得到的结论也都是一致的,因此是两种可以相互替代的方法。 不过分析思路和角度不同,对理解博弈的本质意义会有不同的启发——划线法回答"谁是对对方的最佳对策", 箭头法回答"谁想离开这个结果"。后者的视角在讲纳什均衡时更直接。
博弈求解器:划线法 / 箭头法 / 纳什均衡
选一个经典博弈,切换三种视图看同一张矩阵:划线法标出各方的相对最佳对策,箭头法标出谁想离开这一格, 两种方法都会只剩下同一批稳定组合。也可以自己改矩阵里的数字,实时看结论怎么变。
四种方法速查卡
考前回看| 方法 | 比的是 | 怎么用 | 什么时候失灵 |
|---|---|---|---|
| 上策均衡 | 绝对优劣 | 看每个博弈方是否有一个"不管对方怎么选都更好"的策略。全是上策的组合就是上策均衡 | 绝大多数博弈里没人有上策——最优策略随对方而变才是博弈的常态 |
| 严格下策反复消去法 | 绝对优劣(两两比较) | 把"不管对方怎么选都更差"的策略逐轮消去,交叉进行直到没有可消的。只剩唯一组合时它就是解 | 赌胜博弈里没有任何严格下策;或消去后仍剩多个组合 |
| 划线法 | 相对优劣 | 对每个博弈方的每个策略,把针对对方各策略的最佳对策得益划短线。两数都划线的格子就是稳定组合 | 不出确定的结论,但总能给出信息:无线=无解,一个=确定,多个=无法择一 |
| 箭头法 | 相对优劣 | 看每个组合处有没有人想单独改变策略。只有指入、没有指出箭头的组合就是稳定组合 | 同划线法,两者结论必定一致 |
关键概念与易混点
术语表① "绝对优劣"和"相对优劣"是这一节的分水岭。上策均衡和严格下策反复消去法靠绝对优劣(对方怎么选都成立), 划线法和箭头法靠相对优劣(针对对方的具体选择)。正因为博弈的常态是只有相对优劣,前两种方法才经常失灵。
② "没有纳什均衡"不等于"随便选都一样"。猜硬币划线法划不出结果,但这不代表选择不重要—— 恰恰相反,这时随机化的概率分布本身就是策略,选错了概率分布照样被对方占便宜(2.4 节)。
③ 消去顺序不影响结论,但前提是"严格"下策。严格下策反复消去法的消去顺序不影响最终结果; 但如果用的是弱下策,顺序就会影响结论——这是本章不展开、但考试常设的陷阱。
随堂自测
4 题2.2 纳什均衡
这一节讲了什么
概念地图三小节,回答三个层层递进的问题:它是什么、它凭什么值得苦苦去找、它和上一节那些方法什么关系。
2.2.1 纳什均衡的定义
书页 52–54用划线法或箭头法找出的那些"具有稳定性的策略组合",不管是否唯一,都有一个共同特性: 其中每个博弈方的策略都是针对其他博弈方策略或策略组合的最佳对策。在两人博弈的情况下就是: "给定你的策略,我的策略是我最好的策略;给定我的策略,你的策略也是你最好的策略。" 具有这种性质的策略组合,正是非合作博弈理论中最重要的解概念 —— 纳什均衡。
先建立一套一般表示法
为了给出较正式的定义,先约定记号。这套记号后面每一章都会用到:
G = 一个博弈 · n = 博弈方个数 · Si = 博弈方 i 的策略空间(他全部可选策略的集合)· sij ∈ Si = 博弈方 i 的第 j 个策略(j 可取有限个值即有限策略博弈,也可取无限个值即无限策略博弈)· ui = 博弈方 i 的得益,是各博弈方策略的多元函数
有了这套记号,纳什均衡的定义可以写成一个不等式:
在博弈 G = {S₁,…Sn; u₁,…un} 中, 如果由各个博弈方的各一个策略组成的某个策略组合(s₁*, …, sn*)中, 任一博弈方 i 的策略 si* 都是对其余博弈方策略的组合 (s₁*, …, si−1*, si+1*, …, sn*)的最佳对策,即
则称(s₁*, …, sn*)为 G 的一个纳什均衡(Nash Equilibrium)。
记号 s−i 读作"除 i 以外所有博弈方的策略组合"。这个缩写的用处在于: 把"其他人不动"这件事压成一个符号,于是纳什均衡就可以干脆地说成 "给定 s−i,si* 是我能选的最好的"——对每个人、同时成立。
拿前面几个博弈对号入座
| 博弈 | 纳什均衡 | 为什么 |
|---|---|---|
| 囚徒的困境 | (坦白,坦白) | 给定对方坦白,"坦白"是最佳对策;对两方都成立 |
| 图 2.1 的博弈 | (上,中) | 给定对方选中,"上"最好;给定对方选上,"中"最好 |
| 夫妻之争 | (时装,时装)和(足球,足球) | 两个组合都满足"谁也不想单独偏离",因此有两个纳什均衡 |
| 猜硬币 | 不存在 | 每个组合里输的一方都能通过单独改变策略反输为赢 |
根据定义不难明白:前面介绍的划线法和箭头法,其实正是在可以用得益矩阵表示的博弈中寻找纳什均衡的方法。
但要注意它们的边界:在博弈方多于三个、或者各博弈方的可选策略有无限多种时,因为无法用得益矩阵表示博弈, 划线法和箭头法就无法应用,此时要寻找纳什均衡必须发展其他方法 —— 这正是 2.3 节反应函数法的来历。
2.2.2 纳什均衡的一致预测性质
书页 54–56在介绍更多求纳什均衡的方法之前,必须先说明一件事:为什么值得花力气去找它? 纳什均衡的价值主要在于它有一些非常重要的性质,其中最重要的之一就是一致预测性。
如果所有博弈方都预测一个特定的博弈结果会出现,那么所有的博弈方都不会利用该预测或者这种预测能力, 选择与预测结果不一致的策略,即没有哪个博弈方有偏离这个预测结果的愿望,因此这个预测结果最终真会成为博弈的结果。
这里"一致"的意义需要特别留意:它指的是各博弈方的实际行为选择与他们的预测一致, 而不是不同博弈方的预测彼此相同、没有差异。这一点书里专门强调过,很容易读反。
为什么这个性质这么重要
关键在于:一个博弈方在博弈中所作预测的内容包括他自己的选择。因此博弈方有可能会利用预测改变自己的选择 —— 这是一个自我指涉的圈套。具有一致预测性质的分析概念能避免这样的矛盾,从而是稳定的、自我强制的(Self-enforcing), 相应的选择也才是真正可预测的。
不具有一致预测性质的概念,则在分析和预测博弈结果时难以避免预测和行为之间的矛盾, 因此是不稳定的,甚至是自我否定的,作用和价值必然很有限。
两条方向的证明
书里给出一个简单证明,说明纳什均衡具有一致预测的性质,而且只有纳什均衡才有这种性质:
反过来说更直观:如果所有博弈方都是理性的,那么当他们预测到结果将是某个非纳什均衡策略组合时, 一定至少有一个博弈方想改变自己的策略,因此该预测绝不可能是一致预测。于是纳什均衡与一致预测之间是密切联系、不可分割的。
第一,各博弈方可以预测它,还可以预测他们的对手会预测它,还可以预测他们的对手会预测自己会预测它……(无限递推)。
第二,预测任何非纳什均衡组合将是最终结果,就意味着要么各博弈方的预测其实并不相同(比如各自预测了不同的纳什均衡会出现), 要么预期至少一个博弈方要"犯错误"——包括对博弈结构理解的错误、对其他博弈方策略预测的错误、 理性和计算能力有问题,或实施策略时会出现差错等。
所以在"各博弈方预测相同 + 各博弈方都有完全理性(不会犯错误)"的假设下,不可能预测任何非纳什均衡是博弈的结果。
但一致预测性不是万能保证
书里紧接着作了三点限定,这几点决定了纳什均衡分析的边界:
- 一致预测性本身并不保证各博弈方的预测是相同的。相同的预测是一致预测性质的前提而不是结果。
- 有些博弈不存在纳什均衡,根本无法准确预测。
- 另一些博弈有多重纳什均衡,且相互无显著的优劣或效率差别 —— 同样无法预测(这是 2.6 节的主题)。
- 此外还存在博弈方的理性、能力等与假设不符的情况。
书里指出:其他博弈分析概念要么不具备一致预测的性质(因此不可能成为具有普遍意义的概念), 要么本身也是纳什均衡,是纳什均衡的一部分。上策均衡就是后者的例子 —— 它有一致预测的性质,而事实上所有的上策均衡都是纳什均衡。
2.2.3 纳什均衡与严格下策反复消去法
书页 56–58这一小节回答一个实用问题:第一节那些方法和纳什均衡相容吗?能不能先用严格下策反复消去法把博弈简化了, 再去求纳什均衡?—— 答案是可以,而这两个命题就是保证。
命题 2.1 在 n 个博弈方的博弈 G = {S₁,…Sn; u₁,…un} 中, 如果严格下策反复消去法排除了除(s₁*,…,sn*)之外的所有策略组合, 那么(s₁*,…,sn*)一定是该博弈唯一的纳什均衡。
命题 2.2 如果(s₁*,…,sn*)是 G 的一个纳什均衡, 那么严格下策反复消去法一定不会将它消去。
两个命题的证明都用反证法。命题 2.2 的证明更简单,书里先证它:
- 假设有某一纳什均衡策略组合在消去过程中被消去。设博弈方 i 的策略 si* 是该组合中第一个被消去的策略 (也许是在其他某些策略被消去以后)。
- 那么必然存在博弈方 i 的某个策略 si′,它在 si* 被消去时还没有被消去,
并且是相对于 si* 的严格上策,即
ui( s₁*, … , si−1*, si′, si+1*, … , sn* ) > ui( s₁*, … , si−1*, si*, si+1*, … , sn* ) (2.2)对任意由其他博弈方此时尚未消去的所有策略构成的组合都成立。
- 由于 si* 被假设为该均衡组合中第一个被消去的,因此其他博弈方的策略 s₁*,…,si−1*, si+1*,…,sn* 在 si* 被消去时都还没有被消去 —— 所以 (2.2) 必须对它们成立。
- 但 (2.2) 表明 si* 不是博弈方 i 对其他博弈方策略组合的最佳对策, 这显然与(s₁*,…,sn*)是纳什均衡的假设矛盾。假设不成立,命题 2.2 得证。
证明了命题 2.2,命题 2.1 的后半部分(唯一性)也随之成立:既然消去的所有策略都不可能是构成纳什均衡的, 那么只要能证明未消去的最后一个策略组合确实是纳什均衡,唯一性就由命题 2.2 保证了。命题 2.1 的证明思路相同, 只是要多走一步 —— 若最后剩下的组合不是纳什均衡,则存在某个更优的策略 si′, 而这个 si′ 既然已被消去,它在某个阶段就必然被某个当时未消去的策略严格优于; 沿着这条链一直推下去,最终必然走到 si* 本身,从而与假设矛盾。
它们保证了严格下策反复消去法和纳什均衡分析之间的相容性,从而保证了 在进行纳什均衡分析之前先通过严格下策反复消去法简化博弈是可行的。 这对提高博弈分析的效率、增加分析方法都是很有价值的 —— 这正是一个"先用便宜工具砍掉明显不合理的部分,再上重武器"的标准工作流。
把两条放在一起:消去的永远不是纳什均衡,剩下的唯一组合一定是纳什均衡。 换句话说,严格下策反复消去法对纳什均衡是"只做减法、不做错杀"的。
注意这里限定的是严格下策。如果用弱下策(只要求"不优于"),命题就不再成立 —— 弱下策可能把纳什均衡消掉,消去顺序也会影响结论。这是一个常被忽略的分界。
速查卡
考前回看读法:每个人、在别人都不动的前提下、都选了自己能选的最好的那个。一句话概括——没有谁想单独偏离。
| 概念 | 与纳什均衡的关系 |
|---|---|
| 上策均衡 | 上策均衡一定是纳什均衡,反之不成立。所以上策均衡是更强、更稳定的概念,只是普遍性差得多。 分析顺序:先看上策均衡,没有再看纳什均衡 |
| 划线法 / 箭头法 | 就是在得益矩阵上找纳什均衡的手工方法。只适用于可用矩阵表示的有限策略博弈 |
| 严格下策反复消去法 | 与纳什均衡相容:消去的绝不是纳什均衡,剩下唯一组合时它必是纳什均衡。 所以可以放心地先化简再求均衡 |
关键概念与易混点
术语表① "一致预测"不是"预测相同"。书里专门澄清过:这里的"一致"是各博弈方的实际行为选择与他们的预测一致, 与前文"各博弈方的预测彼此相同"是两件事。前者是一致预测性质,后者只是它的前提。
② 纳什均衡不保证能预测结果。一致预测性的前提是"大家预测相同",而这个前提本身不被保证: 无均衡的博弈预测不了,多重均衡的博弈也预测不了。存在性 ≠ 唯一性 ≠ 可预测性。
③ 命题 2.1/2.2 只对"严格"下策成立。换成弱下策,两条都会失效 —— 弱下策可能消掉纳什均衡, 而且消去顺序会影响最终结果。
随堂自测
4 题2.3 无限策略博弈分析和反应函数
这一节讲了什么
概念地图一条方法主线(古诺 → 反应函数 → 推广),加三个应用(伯特兰德、公共资源、局限)。
书里在这一节反复说同一句话的不同版本:古诺"说明了自由竞争的经济同样也存在低效率问题,放任自流也不是最好的政策"; 伯特兰德"其纳什均衡也不如各博弈方通过协商、合作得到的最佳结果";公共草地"非合作博弈的结果有可能是低效率的"。
合起来就是本节的政治经济学含义:对市场的管理、政府对市场的调控和监管都是必须的。
2.3.1 古诺的寡头模型
书页 58–61 · 图 2.13第一章介绍过连续产量的古诺模型,这里用两厂商版本正式求它的纳什均衡 —— 这是无限策略博弈的典型例子。
模型设定
市场上有 1、2 两家厂商生产同样的产品。厂商 1 的产量为 q₁,厂商 2 的产量为 q₂,市场总产量 Q = q₁ + q₂。市场出清价格是总产量的函数:
两厂商生产都无固定成本,且每增加一单位产量的边际成本相等,c₁ = c₂ = 2 —— 即各自生产 q₁ 和 q₂ 单位产量的总成本分别为 2q₁ 和 2q₂。 最后强调两厂商同时决定各自的产量。
博弈方就是两家厂商,策略空间是他们可以选择的产量。因为假设产量连续可分,两厂商都有无限多种可选策略 —— 即使受生产能力限制产量有上限,仍然是无限的。得益是各自的利润,即销售收益减成本:
容易看出,两博弈方的得益都取决于双方的策略(产量)。虽然无法用得益矩阵表示该博弈,但纳什均衡的概念仍然适用: 只要策略组合(q₁*, q₂*)满足其中的 q₁* 和 q₂* 相互是对对方的最佳对策,就构成一个纳什均衡。
直接按定义求
两个式子都是各自变量的二次式,且二次项系数都小于 0,所以只要令两式各自对 q₁、q₂ 的导数为 0, 就一定能实现最大值:
解之得唯一一组解 q₁* = q₂* = 2。所以策略组合(2, 2)是本博弈唯一的纳什均衡,也是博弈的结果。 此时:
在独立决策、缺乏协调机制的两个企业之间,(1.5, 1.5)不是纳什均衡。 在这个组合下,双方都可以通过独自增加产量得到更高利润,它们都有突破 1.5 单位产量的冲动。
在缺乏有强制作用的协议等保障手段的情况下,这种冲动注定了维持较低产量是不可能的, 两厂商早晚都会增产,只有达到纳什均衡的产量水平(2, 2)时才会稳定下来 —— 因为只有这时候任一厂商单独改变产量才不利于自己。
如果把"遵守限额"还是"突破限额"作为厂商面临的选择,就得到下面这张得益矩阵。它的结构正是囚徒的困境:
| 行 · 厂商1 列 · 厂商2 | 厂商 2 | ||
|---|---|---|---|
| 不突破 | 突破 | ||
| 厂商 1 | 不突破 | 4.5, 4.5 | 3.75, 5 |
| 突破 | 5, 3.75 | 4, 4 | |
古诺模型在现实经济中最好的例子之一,是 20 世纪八九十年代国际经济中石油输出国组织的限额和突破问题。
成员国已知各自为政、自定产量的博弈结果肯定是油价下跌、利润受损,因此有共同磋商制定产量限额以维持油价的意愿。 但一旦规定各国的生产限额并照此生产,每个成员国都会发现:如果其他国家都遵守限额而只有自己超产,自己将获得更多利润, 并且因为只有一国超产时油价不会跌很多,所以其他各国只是普遍受少量损失。
反过来,如果其他国家都超产而只有自己遵守限额,那么自己会受很大损失。
结果:各成员国在本位利益驱使下都会希望利用其他国家遵守限额的机会偷偷超产,独享较多利益。 最终各国都普遍突破限额,限产计划破产,油价严重下跌,各国都只能得到不是最满意的纳什均衡的利润。 书里也补了一句时过境迁的话:由于产油国、产油地区政治军事方面的不稳定因素以及石油需求的变化,情况已经变化,油价已经涨得过高了。
我国也有许多古诺模型的例子。书里举的是"前一阶段我国钢铁企业竞相突破政府制订的产量限额的竞争", 认为它也是类似的博弈规律在起作用。更一般地,古诺模型可以是包括 n 个寡头的产量决策,价格函数也可以更复杂、 成本也可以不同 —— 分析思路完全相同,只是纳什均衡变成 n 个偏微分为 0 的联立方程组的解。
2.3.2 反应函数
书页 61–63 · 图 2.14古诺模型的纳什均衡也可以通过对划线法思路的推广来求。划线法先找每个博弈方针对对方所有策略的最佳对策, 再找相互构成最佳对策的组合。在无限策略的博弈中这个思路照样可行 —— 只是对方的策略现在有无限多种, 因此最佳对策也有无限种,它们之间往往构成一种连续函数关系。
对厂商 2 的任意产量 q₂,厂商 1 的最佳对策产量 q₁ 就是使自己在厂商 2 生产 q₂ 的情况下利润最大化的产量。 令 u₁ 对 q₁ 的导数等于 0,不难求出:
这样我们得到了对于厂商 2 的每一个可能产量、厂商 1 的最佳对策产量的计算公式。它是厂商 2 产量的一个连续函数, 称为厂商 1 对厂商 2 产量的一个反应函数(Reaction Function)。同样方法可求出厂商 2 的反应函数:
两个反应函数都是连续的线性函数,因此可以用坐标平面上的两条直线表示:
从图中可以读出三件事:
- 当一方的产量选择为 0 时,另一方的最佳反应为 3。这正是实现市场总利益最大的产量 —— 因为这时候等于由一个厂商垄断市场,市场总体利益就是该厂商的利益。
- 当一方的产量达到 6 时,另一方被迫选择 0,因为这时候坚持生产已经无利可图。
- 在两条直线上,只有交点(2, 2)代表的产量组合才是由相互对对方的最佳反应产量构成的: R₁(q₂) 上的其他所有点只有 q₁ 是对 q₂ 的最佳反应、q₂ 不是对 q₁ 的最佳反应; R₂(q₁) 上的点则刚好相反。
根据纳什均衡的定义,(2, 2)是该古诺模型的纳什均衡;并且因为它是唯一的一个,因此应该是该博弈的结果 —— 与前面直接根据定义得到的完全一样。
对一个一般的博弈,只要得益是策略的多元连续函数,我们都可以求出每个博弈方针对其他博弈方策略的最佳反应构成的函数, 也就是反应函数,而解出的各个博弈方反应函数的交点就是纳什均衡。这种求纳什均衡的方法称为"反应函数法"。
古诺与公共资源:均衡为什么总是"太多"
两个模型共用一个道理。拖动市场容量 a 和边际成本 c,看反应函数的交点、垄断点和合谋产量各在哪里; 再切到公共草地,把农户数从 3 加到 10,看纳什均衡的放牧总量如何一路冲向资源毁灭。
2.3.3 伯特兰德寡头模型
书页 63–65把反应函数法用到伯特兰德(Bertrand)模型上。伯特兰德 1883 年提出了另一种形式的寡占模型, 它与古诺模型的差别在于:各厂商所选择的是价格而不是产量。
这里分析简单的两寡头、且产品有一定差别的伯特兰德价格博弈。所谓有一定差别,是指两厂商生产同类产品, 但在品牌、质量和包装等方面有所不同 —— 因此产品之间有很强的替代性,但又不是完全可替代, 即价格不同时价格较高的不会完全销不出去。两厂商价格分别为 P₁ 和 P₂ 时,需求函数为:
其中 d₁, d₂ > 0 即两厂商产品的替代系数。也假设两厂商无固定成本,边际生产成本分别为 c₁ 和 c₂,仍同时决策。
策略空间为 S₁ = [0, P₁max] 和 S₂ = [0, P₂max], 其中 Pimax 是厂商 i 还能卖出产品的最高价格。得益是各自的利润:
同样利用偏导数为 0 时有最大值,可求出两厂商对对方策略(价格)的反应函数,而纳什均衡 (P₁*, P₂*)必是两反应函数的交点 —— 解方程组即可求得,它是该博弈唯一的纳什均衡。
设 a₁ = a₂ = 28,b₁ = b₂ = 1,d₁ = d₂ = 0.5,c₁ = c₂ = 2。
此时反应函数为 P₁ = 15 + 0.25P₂ 与 P₂ = 15 + 0.25P₁(对称),解之得
P₁* = P₂* = 20 , u₁ = u₂ = (20 − 2) × (28 − 20 + 0.5 × 20) = 18 × 18 = 324
均衡结果:两家各定价 20,各得利润 324。
更一般的情况是有 n 个寡头的价格决策,产品也可以是无差别的。对产品无差别的情况, 必须考虑消费者对价格的敏感性问题 —— 因为如果所有消费者对价格都非常敏感, 则生产完全同质商品的厂商之间的价格差别根本不可能存在,此时价格高的一方将完全卖不出去。 多于两寡头的分析则是两寡头模型的简单推广:求出每个厂商对其他各个厂商价格的反应函数,再解出它们的交点即可。
价格决策与古诺模型中的产量决策一样,其纳什均衡也不如各博弈方通过协商、合作得到的最佳结果,因此也是囚徒困境的一种。
书里给了我国的现实例子:以彩电为代表的家电企业之间的价格战和失败的高峰会议 —— "高峰会议"指的是试图协调价格 却因为缺乏强制力而失败的行业会议,正好对应古诺模型里"缺乏有强制作用的协议"那一句。
2.3.4 公共资源问题
书页 65–68在经济学中,公共资源是指具有这样两个特征的自然资源、或人类生产的供大众免费使用的设施和财货: (1)没有哪个个人、企业或组织拥有所有权;(2)大家都可以自由利用。 例如大家都可以开采使用的地下水、可自由放牧的草地、可自由排放废水的公共河道(假设政府未予限制),以及公共道路、楼道的照明灯等。
由于这两个特征,利用这些资源时不支付任何代价。而一旦政府将这些资源收归国有并对使用者征收资源税或类似费用, 这些资源也就不再是上述经济学意义上的公共资源,而更应该称为国有资源了。
书里指出:最晚从休谟(David Hume)1739 年开始,政治经济学者们就已经认识到, 在人们完全从自利动机出发自由利用公共资源时,公共资源倾向于被过度利用、低效率使用和浪费, 并且过度利用会达到任何利用它们的人都无法得到实际好处的程度。下面用公共草地的放牧问题来论证这个结论。
模型设定
某村庄有 n 个农户,村里有一片大家可以自由放牧羊群的公共草地。草地面积有限,只能让不超过某一数量的羊吃饱; 超过这个限度则每只羊都无法吃饱,每只羊的产出就会减少。各农户在春天决定养羊数量, 因此在决定自己的养羊数时不知道其他农户养羊数 —— 决策是同时作出的。再假设所有农户都清楚这片草地最多能养多少羊、 以及羊只总数不同水平下每只羊的产出。这就构成了 n 个农户关于养羊数的静态博弈。
博弈方是 n 个农户;策略空间是他们可能选择的养羊数目 qi; 总放牧量 Q = q₁ + … + qn;每只羊的产出是总数的减函数 V = V(Q)。设购买和照料每只羊的成本对每个农户都是相同的不变常数 c,则:
为进一步得到直观结论,设定具体数值:n = 3(只有三个农户),每只羊的产出函数 V = 100 − Q = 100 − (q₁+q₂+q₃),成本 c = 4。三家农户的得益函数分别为:
羊的数量本不是连续可分的,但技术上可以把羊的数量看作连续可分的,因此上述得益函数仍然可当作连续函数处理。 求三家各自对其他两家策略的反应函数,三个反应函数的交点就是纳什均衡。代入并解联立方程组,得:
再算一次"总体最优"
为了对公共资源的利用效率作出评价,同样可以讨论总体利益最大时的最佳羊只数量。 设草地上羊只总数为 Q,则总得益为:
使总得益最大的养羊数 Q* 必使导数 96 − 2Q* = 0,解得 Q* = 48,代入得 u* = 2304。把这个结果与纳什均衡对比:
| 情形 | 总放牧量 | 每户养羊 | 总得益 |
|---|---|---|---|
| 各户独立决策(纳什均衡) | 72 | 24 | 1728 |
| 总体利益最大化 | 48 | 16 | 2304 |
| 差距 | 多放 24 只 | 多养 8 只 | 少得 576 |
也就是说:三家独立决策时实际上使草地处于过度放牧的情况,浪费了资源,农户也没有获得最好的效益。 如果各农户能自觉把养羊数限制在 48/3 = 16 只,他们都能得到更多利益 —— 但他们面临的是一种囚徒的困境局面,因此很难实现这种理想的合作结果。
在本例中,如果利用该草地资源的农户数进一步增加,则纳什均衡策略的效率会更低。 如允许外来者任意加入,则所有利用该资源的人的利益很快都会消失 —— 羊只总数会随着放牧农户数的增加而增加到刚好不至于亏损的水平,各农户将完全不能从公共草地上养羊得到任何好处, 公共资源等于完全被浪费掉了。
用模型 6 把农户数从 3 一路加到 10,可以直接看到这条趋势。
为什么会这样
书里把原因说得非常清楚,值得逐句读:在公共资源利用方面常会出现这样的悲剧,原因是 每个可以利用公共资源的人都相当于面临着一种囚徒的困境:
- 在总体上有加大利用资源的可能(至少加大利用者自身还能增加得益)时, 自己加大利用而他人不加大利用则自己得利;
- 自己加大利用但其他人也加大利用则自己不至于吃亏;
- 最终是所有人都加大利用资源,直至再加大只会减少利益的纳什均衡水平 —— 而这个水平肯定比实现资源最佳利用效率、同时也是个人最佳效率的水平要高。
公共资源的悲剧在我国有许多例子。书里举的是受风沙、沙漠化威胁的地区,当地居民关于保护还是毁坏防风防沙林带的选择:
"每个人都想,如果只有自己砍几棵树,只要别人不砍就无关紧要,自己却可得利; 而如果其他人都砍而只有自己不砍,则防护林也保护不了,还不如自己也砍。最后的结论是砍总是合算的。"
结果:大家这样想的结果是防护林带完全被破坏,整个地区都被沙漠吞没,人人都被迫离乡背井, 最终倒霉的还是自己 —— 一个把囚徒困境推到极端的例子。
公共设施问题也类似:在许多需要人类生产、提供的公共设施上,做搭便车者(Free Rider)总是比做提供者合算, 因此许多必需的公共设施,如楼道里的电灯等就总是没人提供。
书里由这些结果得出结论:在公共资源的利用、公共设施的提供方面, 政府的组织、协调和制约是非常必要的,这也可以说是政府之所以有必要存在的主要理由之一。
2.3.5 反应函数的问题和局限性
书页 68–69 · 图 2.15反应函数法概念和思路非常简洁明了,它解决了分析一般的具有无限多种策略、有连续策略空间的博弈模型, 或者有离散的大量策略、可以看作有连续策略空间的博弈模型(如公共草地养羊数博弈)的问题。因此它在博弈分析中非常有用。
但书里随即指出,这并不等于有了反应函数概念就能解决所有博弈的分析。有两层局限:
图 2.15 用两种情形说明了第二个问题:(a)图是反应函数不相交的情况,(b)图则是交点不唯一的情况。
书里点明:虽然这些图形本身是虚构的,但具有这样特点的反应函数是完全可能存在的—— 事实上后面把反应函数扩展到混合策略时,就很容易出现多重交点反应函数的图形(这正是 2.4.4 节的内容, 也是夫妻之争在反应函数图上出现三个交点的原因)。
四个模型速查卡
考前回看| 模型 | 决策变量 | 纳什均衡 | 总体最优 | 结论 |
|---|---|---|---|---|
| 古诺(两厂商) | 产量 | 各 2 单位,价格 4,各得 4 | 总产 3,各 1.5,各得 4.5 | 均衡产量偏高、利润偏低 —— 囚徒的困境 |
| 伯特兰德 | 价格 | 各定价 20,各得 324(数值例) | 协商定价更高 | 同样不如合作结果 —— 也是囚徒的困境 |
| 公共草地(3 户) | 养羊数 | 各 24 只,总 72,总得益 1728 | 总 48 只,各 16,总得益 2304 | 过度放牧,农户越多均衡越低效 |
反应函数法的三步:① 写出得益函数 → ② 对自家策略求偏导并令其为 0,解出反应函数 → ③ 解各反应函数的交点。 交点即纳什均衡。它成立的前提是得益函数连续可导,且交点存在且唯一。
关键概念与易混点
术语表① 反应函数上的点不都是纳什均衡。R₁(q₂) 上除交点外的点,只有厂商 1 的策略是最佳对策, 厂商 2 的不是。只有交点才满足"相互都是最佳对策"。这是读图 2.14 时最常见的错。
② 均衡 ≠ 最优,这一节里出现了三次但形式不同。古诺是"产量太高、价格太低", 伯特兰德是"价格太低",公共草地是"放牧量太高"。共同点都是:纳什均衡偏离了总体利益最大化的点, 而且是朝着"用得多、赚得少"的方向偏。
③ 公共资源的问题不在"人多",而在"没有排他性"。书里说得很明确:一旦政府把资源收归国有并征收资源税, 它就不再是公共资源、而成为国有资源了 —— 性质改变的关键是利用它开始需要支付代价,而不是人数的多少。 农户数增加只是让均衡更低效。
随堂自测
4 题2.4 混合策略和混合策略纳什均衡
这一节讲了什么
概念地图四个小节,从"为什么要随机"一路走到"如何用反应函数求随机化的概率"。
2.4.1 严格竞争博弈和混合策略的引进
书页 69–80 · 图 2.16–2.21一、猜硬币:随机不是"随便"
猜硬币博弈在"正面""反面"两种策略的意义上不存在纳什均衡 —— 无论采用哪个组合,输的一方总可以通过单独改变策略而反输为赢。 那么这个博弈中各方选什么都一样、可以随意选吗?答案是否定的。事实上策略选择的好坏对得益仍有很大影响。
| 行 · 盖硬币方 列 · 猜硬币方 | 猜硬币方 | ||
|---|---|---|---|
| 正面 | 反面 | ||
| 盖硬币方 | 正面 | −1, 1 | 1, −1 |
| 反面 | 1, −1 | −1, 1 | |
由此引出此博弈中决策的第一个原则:自己的策略选择不能预先被另一方知道或猜测到。 保持秘密、不让其他博弈方事先了解你的选择,是该博弈中各博弈方首先必须遵循的原则 —— 这正是没有纳什均衡的博弈与存在唯一纳什均衡的博弈之间的一个重要的本质区别。
从这条原则再推论下去:在该博弈的多次重复中,博弈方一定要避免自己的选择带有规律性。 一旦选择有某种规律并被对手发觉,对手就能据此预先猜到你的选择,从而作针对性选择轻易战胜你。 例如你总是一次正面、一次反面轮流出,对手就能根据你前一次的策略轻易猜中你本次将出的面。
更细一层:即使盖硬币方已经随机选择了,但总体上出正面的概率大于出反面(即 p > 1/2), 那么猜硬币方仍然有机可乘 —— 他只要全猜正面,平均来讲就一定赢多输少。反之如果 p < 1/2,他就全猜反面。 因此对盖硬币方来说最可靠的方法是以相同的概率随机出正面和反面,即取 p = 1 − p = 1/2。 同样的讨论适用于猜硬币方 —— 他也必须以 1/2 的相同概率随机选择,否则就会给对方获利的机会。
书里用了一个很形象的比喻:在这个博弈中,两个博弈方最正确的决策方法,就是将自己当作一台抽签的机器。
关键在于"以 1/2 的概率"不是随便,而是唯一不让自己被占便宜的概率。偏离 1/2 一步,对方就有针对性的纯策略可以稳赚。
二、混合策略与混合策略纳什均衡
当双方都以 1/2 的概率随机选择时,双方都无法根据对方的选择方式调整自己获得利益, 从而在"对两种可选策略随机选择概率分布"的意义上达到了一种稳定,或者说均衡。这种决策方式称为混合策略:
在博弈 G = {S₁,…Sn; u₁,…un} 中,博弈方 i 的策略空间为 Si = {si¹, … , sik}, 则博弈方 i 以概率分布 pi = (pi¹, … , pik) 随机在其 k 个可选策略中选择的"策略",称为一个"混合策略", 其中 0 ≤ pij ≤ 1 对 j = 1,…k 都成立,且 pi¹ + … + pik = 1。
与此相对,博弈中原来意义上的策略称为纯策略(Pure Strategies)。两者关系值得记住:
- 纯策略可以看作混合策略——即选择相应纯策略的概率为 1、选择其余纯策略的概率为 0 的混合策略;
- 反过来,混合策略又可以看作纯策略的扩展。给每个博弈方的纯策略空间赋予不同的概率分布,就形成不同的混合策略;
- 因为概率分布是连续的、可以取无限多组值,所以混合策略的数量肯定是无限多的。
当把博弈方在这个混合策略空间中的选择看作一个博弈时,原博弈的混合策略就成了后面这个扩展出来的博弈的纯策略。 扩展出来的博弈可称为原博弈的"混合策略扩展博弈",它与原博弈在形式上有很大差别,但本质其实是一样的。
于是纳什均衡的基础扩大了:把策略扩展到包括混合策略时,纳什均衡概念仍然成立,本质规定性也仍然相同 —— 如果一个策略组合满足各博弈方的策略相互是对其他博弈方策略的最佳对策,就是一个纳什均衡, 只不过其中的策略既可能是纯策略也可能是混合策略。这时纳什均衡意味着:任何博弈方单独改变自己的策略, 或者随机选择各个纯策略的概率分布,都不能给自己增加任何利益。如果确实是一个严格意义上的混合策略组合构成纳什均衡, 则称为一个混合策略纳什均衡。
据此,猜硬币博弈中双方都以(1/2, 1/2)随机选择的组合就是一个混合策略纳什均衡,而且是该博弈唯一的混合策略纳什均衡。 因为这个博弈没有纯策略纳什均衡,因此它也是该博弈唯一的纳什均衡;采用它,是两博弈方唯一正确的选择。
猜硬币中找均衡概率分布的思路,就是令各个博弈方随机选择纯策略的概率分布满足使对方采用不同策略的期望得益相同, 从而计算出各个博弈方随机选择各纯策略的概率。这个思路在后面每个例子里都会重复使用。
当然,在博弈方人数较多、纯策略数量较多、而且不那么对称的博弈中,寻找混合策略纳什均衡要困难一些。
三、一个数值例子
用下面这个博弈练习这套算法。它不存在纯策略纳什均衡(任何一个纯策略组合都有博弈方可以单独改变策略而得到更好得益):
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| C | D | ||
| 博弈方 1 | A | 2, 3 | 5, 2 |
| B | 3, 1 | 1, 5 | |
设博弈方 1 选 A 的概率为 pA、选 B 的为 pB。 根据"让对方无机可乘"的原则,这两个概率必须使博弈方 2 选 C 和选 D 的期望得益相等:
又因 pA + pB = 1,因此 pA = 0.8,pB = 0.2。 同理,博弈方 2 选 C 和 D 的概率也应使博弈方 1 选 A 的期望得益等于选 B 的:
当博弈方 1 以(0.8, 0.2)随机选择 A 和 B、博弈方 2 以(0.8, 0.2)随机选择 C 和 D 时, 谁都无法通过单独改变随机选择的概率分布改善自己的期望得益,因此这个混合策略组合是稳定的 —— 本博弈唯一的混合策略纳什均衡。 此时双方期望得益为:
四、齐威王田忌赛马:1/6 是怎么来的
第一章里说齐威王和田忌"应以相同的概率选用"六种出场次序,现在可以把那个结论算出来。 这个博弈的得益矩阵与第一章的图 1.3 完全相同(见 1.2.2 节):36 个格子中,每一行只有一个 3、四个 1、一个 −1。
为了简便,把齐威王的六个策略从上到下称为 a–f,田忌的六个策略从左到右称为 g–l。 设齐威王分别以概率 pa…pf 随机选择, 则田忌采用 g 的期望得益为 −3pa − pb − pc + pd − pe − pf, 采用 h 的期望得益为 −pa − 3pb + pc − pd − pe − pf,依此类推。
齐威王若想让田忌没有任何可乘之机,所选概率分布必须使这六个期望得益都相等。解之得 pa = pb = pc = pd = pe = pf, 又因它们之和为 1,所以每个都是 1/6。同样的推导对田忌也成立。于是双方都以 1/6 的相同概率随机选择各自的六个纯策略, 构成本博弈唯一的混合策略纳什均衡。
五、小偷和守卫:图解与"激励的悖论"
这个例子来自 1994 年诺贝尔经济学奖得主之一塞尔顿(Selten)教授 1996 年 3 月在上海的一次演讲。
设定:一小偷欲偷窃有一守卫看守的仓库。如果偷窃时守卫在睡觉,则小偷得手,偷得价值为 V 的赃物; 如果守卫没睡,则小偷被抓。设小偷被抓后要坐牢,负效用为 −P;守卫睡觉而未遭偷窃有 S 的正效用, 因睡觉被窃要被解雇,其负效用为 −D;小偷不偷则既无得也无失,守卫不睡意味着出一份力挣一份钱,他也没有得失。
| 行 · 小偷 列 · 守卫 | 守卫 | ||
|---|---|---|---|
| 睡 | 不睡 | ||
| 小偷 | 偷 | V, −D | −P, 0 |
| 不偷 | 0, S | 0, 0 | |
这个博弈不存在纯策略纳什均衡。书里用了一段很生动的因果循环来说明:
假设小偷选择"偷",那么对守卫来说最好的策略是"不睡",这样可以抓住小偷完成职责并保住工作; 但当守卫"不睡"时,小偷的正确策略是"不偷";既然小偷"不偷",守卫选择"睡"当然比较合算; 而守卫偷懒"睡"觉时,小偷"不偷"又白不偷,当然要去"偷"……
这种一环套一环的因果循环永远不可能停止,无论从哪里开始都一样。因此这个博弈与猜硬币、齐威王田忌赛马一样, 在一次性博弈中没有会自动实现的均衡策略组合,也无法预测博弈结果。
它与猜硬币的本质特征相同,因此决策原则也相同:不能让对方预先知道或猜到策略,应以随机方式选择, 且概率不能让对方有可乘之机。不过书里在这里改用图解方法 —— 因为图解对理解混合策略中概率分布的意义有特殊价值。 先用图 2.20 确定小偷"偷"的概率:横轴是 pt(小偷选"偷"的概率), 纵轴是守卫选择"睡"的期望得益。从 S 到 −D 的连线给出每个 pt 下守卫"睡"的期望得益 S(1−pt) + (−D)pt。
为什么交点就是最佳水平?书里的推理值得逐句读:假设小偷的"偷"概率大于 pt*, 此时守卫"睡"的期望得益小于 0,因此他肯定百分之百选择"不睡",从而小偷偷一次被抓一次有赔无赚 —— 所以大于 pt* 的"偷"概率对 thief 是不可取的。反过来,如果"偷"的概率小于 pt*, 则守卫"睡"的期望得益大于 0,守卫天天睡大觉是合算的;此时即使小偷提高一些作案频率,只要不大于 pt*, 守卫都会选择"睡",小偷不用害怕被抓,而"偷"得越多收获越大 —— 因此他会使"偷"的概率趋向于 pt*。
均衡点上,守卫"睡"与"不睡"的期望得益都等于 0,选哪个纯策略或混合策略的期望得益都相同。 不过为了让小偷也没有可乘之机,守卫也必须选择特定概率分布的混合策略(图 2.21)。
加重对小偷的惩罚会怎样?P 增大 → 图 2.21 中 −P 向下移动。 若守卫概率分布不变,小偷"偷"的期望得益变为负值,因此短期中小偷会停止偷窃。 但在长期中,小偷减少偷窃会使守卫更多地选择"睡"觉,最终守卫会把"睡"的概率提高, 达到新的均衡 —— 而此时小偷"偷"的期望得益又恢复到 0,他会重新选择混合策略。 由于小偷的混合策略概率分布是由图 2.20 决定的,并不受 P 值的影响, 因此政府加重对小偷的惩罚在长期中并不能抑制盗窃,最多只能抑制短期的盗窃发生率, 它的主要作用是使得守卫可以更多地偷懒。
加重对失职守卫的处罚会怎样?D 增大 → 图 2.20 中 −D 向下移动 → 小偷"偷"的最佳概率 pt* 下降。 所以加重处罚失职守卫在长期中的真正作用,恰恰会降低盗窃发生的概率;而它在短期中的效果只是使守卫真正尽职, 长期中并不能使守卫更尽职 —— 守卫的勤勉程度不是由 D 决定的。
政策目标和政策结果之间的这种意外关系,常被称为"激励的悖论",对制定经济政策、进行经济管理体制改革很有启发性。
书里主动提出了这个疑问,并给出纳什本人的解答:纳什一开始就提供了关于(混合策略意义上的)纳什均衡的两种解释—— 理性主义解释(个体理性选择的策略均衡)和群体行为解释。后者指的是: 在由大量个体组成的群体中,面临同样博弈问题的人采用特定纯策略的频率(比例)不变。
按群体行为解释,小偷与守卫的混合策略可以分别理解为某个地区偷盗案件发生的频率和该地区所有守卫中偷懒和勤勉者的比例, 均衡就是上述频率和比例之间的平衡关系。这种解释并不要求小偷和守卫有混合策略概率选择的意识和能力, 显然更符合实际,而且与第五章的进化博弈思想也有关。
2.4.2 多重均衡博弈和混合策略
书页 80–84 · 图 2.22–2.24混合策略不只是为"没有纯策略均衡"的博弈准备的。在有多个纯策略纳什均衡的博弈中它同样重要 —— 因为多个均衡之间往往没有优劣关系,混合策略至少给出了一个确定的期望结果。
一、夫妻之争的混合策略纳什均衡
夫妻之争(图 2.22)有两个纳什均衡(时装,时装)和(足球,足球)。它与严格竞争博弈明显不同: 如果一方知道另一方已选择了某种策略,则前者唯一明智的选择就是与对方保持一致,以免得最差的得益 0。 这就是这个博弈中两博弈方的利益一致性所在 —— 换句话说,本博弈的两个博弈方都不会害怕对方猜到自己的选择, 他们主观上并不想隐藏自己的选择。因此决策思路和原则应该与严格竞争博弈不同。
| 行 · 妻子 列 · 丈夫 | 丈夫 | ||
|---|---|---|---|
| 时装 | 足球 | ||
| 妻子 | 时装 | 2, 1 | 0, 0 |
| 足球 | 0, 0 | 1, 3 | |
但由于两个均衡分别对夫妻中不同的一方有利(妻子偏好前一个、丈夫偏好后一个), 当两人各自从自身最大利益出发独立同时决策时,无法肯定究竟会做怎样的选择。 也就是说,在纯策略范围内该博弈也无法对选择提出确定性建议。因此需要考虑混合策略:
此时双方都无法通过单独改变概率分布提高利益,构成一个混合策略纳什均衡。它给双方带来的期望得益为 妻子 0.67、丈夫 0.75(书里的演算:妻子 = 3/4×1/3×2 + 1/4×2/3×1 ≈ 0.67;丈夫 = 3/4×1/3×1 + 1/4×2/3×3 = 0.75)。
"这个结果明显不如夫妻双方能交流协商时、任何一方迁就另一方时双方的得益好,因为那时任何一方都至少得 1。" 这是因为双方缺乏沟通时很可能出现最差结果而造成的。
书里由此得出一个重要的方法论结论:"如果不强行设定双方不能交流串通的博弈规则,双方在决策时没有被客观或人为的原因隔离开来, 也没有因为赌气而采取不理性的态度,那么这种夫妻之间的决策问题一般不应该用上述博弈方式解决。" —— 换句话说,模型用错了地方,结论就没有意义。
二、制式问题
经济活动中有许多与夫妻之争相似的博弈,制式问题就是典型一例。电器和电子设备往往有不同的原理或相关技术标准, 称为不同的制式。如果厂商采用相同的制式,产品之间就能相互匹配、零配件也可能相互通用,这对推广产品和合作很有帮助。
假设两个厂商同时计划引进彩电生产线,彩电有 A、B 两种不同制式。设两厂商同时采用 A 制式时厂商 1 有 1 单位好处、厂商 2 有 3 单位好处; 同时采用 B 制式时两厂商都有 2 单位好处;制式不同时大家都没有好处:
| 行 · 厂商1 列 · 厂商2 | 厂商 2 | ||
|---|---|---|---|
| A | B | ||
| 厂商 1 | A | 1, 3 | 0, 0 |
| B | 0, 0 | 2, 2 | |
它有两个纯策略纳什均衡(A,A)和(B,B)。厂商 1 更喜欢后一个、厂商 2 更喜欢前一个,因此究竟哪个会出现没有必然结论 —— 又是一个混合策略问题。用与夫妻之争同样的方法解出:厂商 1 以概率分布(0.4, 0.6)随机选择 A 和 B, 厂商 2 以(0.67, 0.33)随机选择 A 和 B。
书里接着写"在该混合策略纳什均衡下,双方的期望得益分别为 0.664 和 1.296"。 但按书里自己给出的得益矩阵和上面这两个概率分布算,第二个数字应当是 1.2:
厂商1 的期望 = 0.4 × (0.67×1) + 0.6 × (0.33×2) = 0.268 + 0.396 = 0.664 ✓
厂商2 的期望 = 0.4 × (0.67×3) + 0.6 × (0.33×2) = 0.804 + 0.396 = 1.2
用精确均衡概率(厂商1 取 2/5,厂商2 取 2/3)算,结果是 2/3 ≈ 0.667 与 1.2,同样不是 1.296。 所以 0.664 与 1.296 这一对数字内部并不一致,第二个数字很可能是原书的排印错误。 此处按演算结果取 1.2,并保留这条说明。
书里对这个结果本身的评论不受影响:两博弈方采取不相互协商、各自独立选择制式的方法也是不理想的。 因为如果他们通过协商共同决定采用两个纯策略纳什均衡中的任意一个,双方的得益都比混合策略的期望得益更高 ((A,A) 下为 1 和 3,(B,B) 下为 2 和 2,都优于 0.664 和 1.2 中的至少一方)。 这个博弈从一个侧面证明了:在引进技术、投资、开发产品等问题中,不同厂商各自为政的行为方式常常会导致低效率。
三、市场机会博弈
另一种有两个纳什均衡博弈的典型代表。现实背景是:两厂商同时发现一个市场机会,但市场容量并不大 —— 如果只有一个厂商进入能赚到 100 单位利润,但如果两厂商同时进入,则不仅赚不到钱,而且要各亏损 50 单位。
| 行 · 厂商1 列 · 厂商2 | 厂商 2 | ||
|---|---|---|---|
| 进 | 不进 | ||
| 厂商 1 | 进 | −50, −50 | 100, 0 |
| 不进 | 0, 100 | 0, 0 | |
用划线法或箭头法很容易证明(进,不进)和(不进,进)两个纯策略纳什均衡, 但前者对厂商 1 有利、后者对厂商 2 有利。显然两厂商都既不希望让对方独占市场,也不希望两败俱伤, 因此混合策略也是一种值得考虑的思路。
设厂商 1 选择进与不进的概率分别为 p₁(进) 和 p₁(不)。厂商 1 的混合策略必须使厂商 2 选进与不进的期望得益相同:
解得 p₁(进) = 2p₁(不),配合和为 1 得 p₁(进) = 2/3,p₁(不) = 1/3。 因为厂商 2 与厂商 1 的情况完全对称,因此厂商 2 的混合策略概率也是 2/3 和 1/3。 双方各以(2/3, 1/3)选择进与不进,正是本博弈的一个混合策略纳什均衡 —— 此时两厂商的期望得益都是 0。
书里承认:"对于一次性博弈来说,两厂商是否会按照这种混合策略纳什均衡行为肯定也有疑问", 但如果按群体行为解释,把上述混合策略理解成"在遇到类似问题的大量厂商中,有 2/3 会选择进、1/3 会选择不进", 则反而更清楚、也更有意义。
此外这个例子还说明:纯粹的市场竞争并不一定是高效率的,在市场竞争中结合一定的协调机制 (包括利益补偿机制,如本例中"进"的厂商对"不进"的厂商作一些补偿),通过协商达成协议,是更有效率的结果。
2.4.3 混合策略和严格下策反复消去法
书页 84–86 · 图 2.25–2.27把策略从纯策略扩展到混合策略之后,关于严格下策反复消去法的结论仍然成立:
- ① 任何博弈方都不会采用任何严格下策,不管它们是纯策略还是混合策略;
- ② 严格下策反复消去法不会消去任何纳什均衡,包括纯策略纳什均衡和混合策略纳什均衡;
- ③ 如果经过反复消去后留下的策略组合是唯一的,那么一定是纳什均衡。
因此,考虑混合策略的情况下我们仍然可以利用严格下策反复消去法进行分析。而且实际上, 引进混合策略只有使严格下策反复消去法的用处更大 —— 因为有些策略在纯策略意义下不是严格下策, 在混合策略意义下却成了严格下策。
看下面这个博弈:
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 3, 1 | 0, 2 |
| M | 0, 2 | 3, 3 | |
| D | 1, 3 | 1, 1 | |
在纯策略意义上,这个博弈中不存在任何严格下策:从博弈方 2 的角度看,当博弈方 1 选 U、M 两策时 R 优于 L, 而当博弈方 1 选 D 时 L 优于 R,因此 L 和 R 都不是严格下策;博弈方 1 的三个策略两两之间也没有哪个绝对更好或更差。 所以只考虑纯策略时,严格下策反复消去法无从运用。
但如果允许博弈方 1 采取混合策略,情况就不同了。设博弈方 1 采取以概率分布(1/2, 1/2, 0)随机选择 U、M、D, 即各一半机会选 U、M、不选 D。那么与这个混合策略相比,D 一定是博弈方 1 的严格下策:
也就是说,不管博弈方 2 采用哪种策略(包括所有可能的纯策略和所有混合策略), 博弈方 1 采用上述混合策略的期望得益始终为 3/2,都大于采用 D 策略时能得到的确定性得益 1。 由于假设博弈方是风险中性的,因此 D 相对于混合策略(1/2, 1/2, 0)是严格下策。
既然 D 在有混合策略时是严格下策,就可从博弈方 1 的策略空间中消去。此时 L 策又成为博弈方 2 相对于 R 策的严格下策, 也可消去。最后在剩下的两个策略组合中,博弈方 1 当然选到纳什均衡 (M, R),此时双方得益为 (3, 3)。
需要注意的是,并不是包括混合策略以后,博弈中就一定会存在可以先行消去的纯策略严格下策。 如果把本例的得益改成图 2.27 那样(D 行的得益改为 2,3 和 2,1),则 U、M、D 就都不会是相对于任何纯策略或混合策略的严格下策。
实际上,这时 D 策非但不是博弈方 1 相对于混合策略(1/2, 1/2, 0)的严格下策,而且还是对博弈方 2 的混合策略 (q, 1−q)(其中 1/3 < q < 2/3)的最佳反应对策。
| 消去 D 后 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 3, 1 | 0, 2 |
| M | 0, 2 | 3, 3 | |
| 改了得益后 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 3, 1 | 0, 2 |
| M | 0, 2 | 3, 3 | |
| D | 2, 3 | 2, 1 | |
2.4.4 混合策略反应函数
书页 86–89 · 图 2.28–2.31把策略空间扩展到包括混合策略、把纳什均衡扩展到包括混合策略纳什均衡以后, 2.3 节的反应函数分析方法也可以扩展过来。
在纯策略范畴内,反应函数是各博弈方选择的纯策略对其他博弈方纯策略的反应。在混合策略范畴内, 博弈方的决策内容是选择概率分布,反应函数就是一方对另一方的概率分布的反应,同样也是一定的概率分布。 由于纯策略可以理解为混合策略,因此反应函数的概念实际上可以在"混合策略概率分布之间反应"的意义上统一起来。
猜硬币:两个阶梯
设(r, 1−r)是盖硬币方随机选择正反面的混合策略, (q, 1−q)是猜硬币方的混合策略,那么两博弈方的反应函数就是 r 和 q 之间的相互决定关系。
根据前面的讨论:当猜硬币方选择猜正面的概率 q < 1/2 时,盖硬币方应选正面(即 r = 1),因为这样赢多输少; 相反,如果 q > 1/2,则盖硬币方应选反面(即 r = 0); 而当 q = 1/2 时,对盖硬币方来说 r 等于任何值都一样。 把 r 随 q 的这种变化写成函数,就是图 2.28 中粗线所示的 r = R₁(q)。
把两条反应函数合并在一张图上就得到图 2.30:
从图 2.30 我们看到,两博弈方的反应函数相交于(1/2, 1/2),且这是唯一的交点。 这就是说只有 r = 1/2 和 q = 1/2 才是相互对对方最佳反应的混合策略概率分布 —— 这正是本博弈唯一的混合策略纳什均衡,与前面得到的结论完全一致。
夫妻之争:三个交点
混合策略反应函数也可以用来研究夫妻之争。设妻子的混合策略为(r, 1−r),丈夫的为(q, 1−q)。
- 如果 q < 1/3,则妻子选时装的期望得益 2q < 2/3,不如选足球的期望得益 1−q > 2/3, 因此妻子应选足球,即 r = 0;
- 如果 q > 1/3,则妻子选时装的得益 2q > 2/3,大于选足球的得益 1−q < 2/3,因此该选时装,即 r = 1;
- 当 q = 1/3 时,r 取 0 与 1 之间任何值对妻子的得益都一样。
因此妻子的反应函数如图 2.31 中的 r = R₁(q)。同样,根据 r < 3/4、r > 3/4 和 r = 3/4 分别确定 q 的反应,得出丈夫对妻子的反应函数 R₂(r)。
图 2.31 中两博弈方的反应函数有三个交点:
- (0, 0),即 r = q = 0 —— 纯策略纳什均衡(足球,足球);
- (1, 1),即 r = q = 1 —— 纯策略纳什均衡(时装,时装);
- (3/4, 1/3) —— 对应妻子以(3/4, 1/4)随机选时装、足球,丈夫以(1/3, 2/3)随机选时装、足球, 正是 2.4.2 节求出的那个混合策略纳什均衡。
2.3.5 节说"具有多重交点反应函数的图形是完全可能存在的",并说"扩展到混合策略时很容易出现"。 图 2.31 就是那个论断的实例 —— 同一个模型,在纯策略坐标里只有两个均衡,在混合策略坐标里就变成三个交点。
混合策略求解器:让对手无机可乘
选一个博弈,拖动你自己的概率分布,实时看对手的期望得益如何随你变化。 目标是让对手在两个纯策略上的期望得益相等 —— 那一刻他就无机可乘,而你就处在混合策略纳什均衡上。
速查卡
考前回看① 让自己无差异:设自己的混合策略概率为未知数,令对手在其各纯策略上的期望得益彼此相等,解出这些概率。
② 对每个博弈方各做一次。注意方向容易记反 —— 我设的概率是为了让"对方"无差异, 因为只有当对方选哪个都一样时,他才无法针对我。
| 博弈 | 类型 | 混合策略均衡 | 均衡期望得益 |
|---|---|---|---|
| 猜硬币 | 无纯策略均衡 · 严格竞争 | 双方都(1/2, 1/2) | 0, 0 |
| 齐威王田忌赛马 | 无纯策略均衡 · 严格竞争 | 双方都(1/6, …, 1/6) | 齐威王 1,田忌 −1 |
| 图 2.17 数值例 | 无纯策略均衡 | 双方都(0.8, 0.2) | 2.6, 2.6 |
| 夫妻之争 | 两个纯策略均衡 | 妻子(0.75, 0.25)· 丈夫(1/3, 2/3) | 妻子 0.67,丈夫 0.75 |
| 制式问题 | 两个纯策略均衡 | 厂商1(0.4, 0.6)· 厂商2(0.67, 0.33) | 0.664,1.2(原书印作 1.296) |
| 市场机会 | 两个纯策略均衡 | 双方都(2/3, 1/3) | 0, 0 |
| 小偷与守卫 | 无纯策略均衡 · 非零和 | 小偷 pt* = S/(S+D) · 守卫 pg* = P/(V+P) | 守卫 0,小偷 0 |
关键概念与易混点
术语表① 两类博弈的决策原则正好相反。严格竞争博弈里要拼命隐藏自己的选择(被猜到就输); 夫妻之争这类博弈里双方都不想隐藏(被猜到反而好,因为可以跟从)。别把随机化的理由套错对象。
② 阶梯状的反应函数不是"不连续所以有毛病"。图 2.28 的跳跃点恰恰是均衡所在 —— 在 q = 1/2 处,盖硬币方的任何 r 都一样好,这正是他无从被利用的状态。
③ 混合策略均衡的期望得益可能低于任何一个纯策略均衡。夫妻之争的混合均衡给妻子 0.67、丈夫 0.75, 而任一纯策略均衡下双方都至少得 1。"有均衡"和"结果好"完全是两回事。
④ "让对手无差异"是针对对手算的,不是针对自己。设自己的概率使对方在各纯策略上无差异 —— 这是本节最容易在考场上算反的一步。
随堂自测
5 题2.5 存在性 · 2.6 均衡的选择与扩展
这两节讲了什么
概念地图2.5 给了纳什均衡"值得找"的最后一个理由(它总能找到),2.6 则诚实地标出了它的边界(找到也未必唯一、未必能预测、未必稳定)。 书里在 2.6 结尾说得很清楚:纳什均衡分析"仍然是有局限性的",需要"在纳什均衡分析的基础上再作进一步的深入分析" —— 这正是第三章之后各章要做的事。
2.5 纳什均衡的存在性
书页 89–93 · 图 2.32猜硬币、小偷和守卫等许多常见博弈都不存在纯策略纳什均衡,但如果把策略扩展到包括混合策略, 这些博弈在混合策略的意义上就有了纳什均衡。虽然混合策略纳什均衡与纯策略纳什均衡有差别 (如对一次性博弈结果的预测作用很小),但它在揭示博弈方决策的方法、揭示博弈问题的效率意义等方面还是非常有用的。
于是关键问题变成:混合策略纳什均衡具有普遍性吗?换句话说,如果所有没有纯策略纳什均衡的博弈都有混合策略纳什均衡, 对博弈分析的理论和应用价值就是非常重要的支持。幸运的是,这个问题的结论是肯定的。1950 年纳什提出的纳什定理首先证明了这个结论。
在一个有 n 个博弈方的博弈 G = {S₁,…Sn; u₁,…un} 中, 如果 n 是有限的,且 Si 都是有限集(对 i = 1,…n), 则该博弈至少存在一个纳什均衡,但可能包含混合策略。
用更通俗的语言:每一个有限博弈都至少有一个混合策略纳什均衡。这句话是本章(乃至整本书)最重要的一个保证。
证明的思路:不动点
纳什对这个定理的证明可以这样表述:每个 n 博弈方的博弈组成的策略组合,都是 n 个博弈方策略空间相乘得到的 n 维乘积空间中的一个点。对每个这种策略组合,都可以找出由 n 个博弈方对它的最佳反应策略构成的 一个或多个策略组合,这就形成了一个从上述乘积空间到它自身的一对多(One-to-many)的映射。
由于引进混合策略以后,在期望得益的意义上得益函数都是连续函数,因此映射的图形是封闭的(闭集), 且每个点在映射下的影像都是凸集。根据角谷(Kakutani)的不动点定理,可知该映射至少有一个不动点 —— 这个不动点就是一个纳什均衡策略组合。
为了理解这个证明中起关键作用的不动点定理,书里先用一个更基本的形式来说明:
如果 f(x) 是定义域和值域都是闭区间 [0,1] 的连续函数,则在 [0,1] 中至少存在一点 x*, 满足 f(x*) = x*。称 x* 为函数 f(x) 的一个不动点。
用图形来说,这个定理的意义就是:函数 f(x) 对应的曲线至少与图中的 45° 线有一个交点。
角谷的不动点定理实际上就是关于一维空间上映射(也就是一元函数)的布鲁威尔不动点定理, 在 n 维空间映射上的推广,其意义是:在 n 维空间的有界闭凸集上的连续映射,至少存在一个不动点, 即影像与原像是同一点。因为在混合策略的意义上,博弈方之间的策略反应构成的正是 n 维空间上的连续映射, 因此根据角谷不动点定理,这种映射至少存在一个不动点 —— 而这种不动点就是混合策略意义上的纳什均衡。
2.5.2 纳什定理的意义和扩展
纳什均衡的普遍存在性,意味着纳什均衡分析在我们所遇到的大多数博弈问题中,都是一种基本的分析方法。 书里给出的逻辑链条很值得记:
1950 年以后,纳什自己和其他人又用不同的方法、或对不同的博弈类型范围,重新证明了纳什均衡的存在性。 其中最重要的扩展是把针对有限策略形博弈的纳什定理,推广到策略不可数、有连续得益函数的无限博弈中:
| 结果 | 条件 | 结论 |
|---|---|---|
| Debreu (1952) · Glicksberg (1952) · Fan (1952) | 策略空间是欧几里德空间的非空紧凸子集,得益函数连续且拟凹 | 一定存在纯策略纳什均衡 |
| Glicksberg (1952) | 策略空间是矩阵空间的非空紧子集,得益函数连续 | 存在混合策略纳什均衡 |
| Kuhn (1953) | 完美信息的 n 人有限博弈 | 都有一个纯策略纳什均衡 |
| Zermelo (1913) | 象棋博弈 | 是有"解"的"确定性"博弈 —— 实际上是博弈论的第一个定理,Kuhn 的定理是它的一般化和扩展 |
这些工作的基本结论是:纳什均衡在相当广泛的博弈类型中是普遍存在的,至少可以保证存在一个混合策略纳什均衡, 在有些类型的博弈中更可以证明至少存在一个纯策略纳什均衡。
书里强调:纳什均衡的普遍存在性通常是在允许采用混合策略的情况下才成立的。 对限定比较少的一般非合作博弈,纯策略纳什均衡的存在性并没有保证 —— 前面的许多例子都已经说明了这一点。
2.6.1 帕累托和风险上策均衡
书页 93–97 · 图 2.33–2.35纳什均衡分析"并不一定能彻底解决一个博弈问题",因为纳什均衡的存在性不等于唯一性。 在许多博弈中纳什均衡不唯一,而且不同的纳什均衡相互之间也没有明显的优劣关系,从而博弈方的选择会遇到困难。 这一节讨论的就是多重纳什均衡导致的选择问题。
一、帕累托上策均衡
并不是所有多重均衡博弈都会导致分析困难。因为虽然有些博弈存在多个纳什均衡,但很可能这些纳什均衡有明显的优劣差异, 所有博弈方都偏好其中同一个。换句话说,可能有某个纳什均衡给所有博弈方带来的利益,都大于其他所有纳什均衡会带来的利益。 这时候各方的选择倾向性就会一致 —— 不仅自己会选它,而且可以预料其他人也会选它,因此不会有选择困难。
这种选择依据的实际上就是帕累托效率意义上的优劣关系,因此用这种方法选择出来的纳什均衡也称为帕累托上策均衡。 书里用"战争与和平"博弈来说明:
| 行 · 国家1 列 · 国家2 | 国家 2 | ||
|---|---|---|---|
| 战争 | 和平 | ||
| 国家 1 | 战争 | −5, −5 | 8, −10 |
| 和平 | −10, 8 | 10, 10 | |
这个得益矩阵"充分反映了战争对双方都是不利的,但当一个国家选择战争时,另一个国家不作抗争会更悲惨的一般规律"。 博弈中有两个纯策略纳什均衡(战争,战争)和(和平,和平),而(和平,和平)在帕累托效率意义上明显较好, 因此它构成本博弈的一个帕累托上策均衡。
书里给出的推理是:虽然对双方来说最佳选择都取决于对方的选择(对方和平时自己选和平最佳,对方战争时自己选战争最佳), 但因为和平共处对双方都更有利,因此每个国家不仅自己希望实现(和平,和平),而且能指望对方也会选择和平, 所以(和平,和平)应该是这个博弈的合理结果。这正是帕累托上策均衡的现实基础和意义。
书里主动回应了这个疑问,给出的答案包括:决策者考虑短期利益、个人或小集团利益更多; 决策者确实缺乏理智和理性;或者局部地区或特定时期战争的利益比上述博弈中所假设的要大。
此外,其他国家选择战争时还击比不还击损失小、先发制人则更能使自己相对有利, 也是导致发生战争机会增大的重要原因。(这个问题在第五章讨论进化博弈论时还会进一步分析。)
书里还提示:寡头市场的价格竞争与两国之间关于战争与和平的选择其实很相似 —— 企业之间的价格竞争有时候就是一场战争,因此这个模型也可以用来分析寡头市场的价格竞争问题。
二、风险上策均衡
帕累托上策均衡并不是有强制力的法则。更重要的是,有时候其他某种同样是合理的选择逻辑的作用会超过帕累托效率的逻辑, 因此完全理性的决策者也不一定会选择帕累托上策均衡。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 9, 9 | 0, 8 |
| D | 8, 0 | 7, 7 | |
本博弈有两个纯策略纳什均衡(U, L)和(D, R),并且(U, L)的双方得益大于(D, R), 因此前者是帕累托上策均衡,采用它显然符合双方最大利益。但事情并不一定这么简单:
- 虽然双方都采用(U, L)时得益都比(D, R)多 2 单位,但如果一方采用了(U, L)的策略而另一方没有, 那么前者的得益是很差的 0 单位 —— 比他们分别采取 D 或 R 的得益(至少 7 单位,不管对方策略是什么)要低得多;
- 这意味着采用(U, L)对两博弈方来说都有较大的风险。事实上对两个博弈方来说, 只要另一方偏离(U, L)的可能性大于 1/8,(D, R)就是比(U, L)更明智的选择;
- 所以如果考虑风险因素,(D, R)就有相对优势:虽然它在帕累托效率意义上不如(U, L), 但在风险较小的意义上却优于(U, L)。当人们希望更保险一些、想要回避风险时就会选择(D, R)。
称(D, R)是这个博弈的一个风险上策均衡(Risk-dominant Equilibrium)。
一种简单的理解方法或识别标准是:如果所有博弈方在预计其他博弈方采用两种纳什均衡的策略的概率相同时, 都偏爱其中某一纳什均衡,则该纳什均衡就是一个风险上策均衡。
用这个标准验算图 2.34:对方 50% 选 L、50% 选 R 时,我选 U 的期望是 (9+0)/2 = 4.5, 选 D 的期望是 (8+7)/2 = 7.5 —— 两边都偏爱 D,所以(D, R)是风险上策均衡。
猎鹿博弈:一个生动的例子
猎鹿(Stag-hunting)博弈是体现风险上策均衡思想的一个生动例子:两个人同时发现 1 头鹿和 2 只兔子。 如果两人合力抓鹿,则可以把这头价值 10 单位的鹿抓住,兔子当然抓不到了; 如果两人都去抓兔子,则各可以抓到 1 只价值 3 单位的兔子,鹿就会跑掉; 但如果一个人选择了抓兔子而另一个人选择了抓鹿,那么选择抓兔子的人能抓到 1 只兔子,选择抓鹿的人则什么也抓不到。 由于两人的决策必须在瞬间作出、根本来不及商量,因此这就是一个静态博弈。若合作猎获的鹿双方平分:
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 鹿 | 兔子 | ||
| 博弈方 1 | 鹿 | 5, 5 | 0, 3 |
| 兔子 | 3, 0 | 3, 3 | |
这个博弈也有两个纳什均衡(鹿,鹿)和(兔子,兔子),而且前一个也是帕累托上策均衡。 但由于在另一人选择抓兔子的情况下,选择抓鹿的人会一无所获,而选择抓兔子的利益则是有保障的, 因此选择抓鹿有很大的风险。例如从其中一人的立场上,假设另一人选择抓鹿和抓兔子的概率都是 1/2, 那么此时他抓兔子能得到确定性的得益 3 单位,而选择抓鹿的期望得益为 2.5 单位,前者显然优于后者。 因此(兔子,兔子)是这个猎鹿博弈的一个风险上的均衡,精明的博弈方往往会选择抓兔子而不是抓鹿。
书里指出一个很重要的动态性质:博弈方对风险上策均衡的选择倾向,有一种自我强化的机制。 当部分或所有博弈方选择风险上策均衡的可能性增强时,任一博弈方选择帕累托上策均衡策略的期望得益都会进一步变小, 这就使各博弈方更倾向于选择风险上策均衡,而这又进一步使选择帕累托上策均衡策略的得益更小 —— 从而形成一种选择风险上策均衡的正反馈机制,使其出现的机会越来越大。
书里的结论很有分量:"往往会使得开始时并不是很大的各个博弈方采用风险上策均衡策略的概率, 甚至只是对其他博弈方可能会采用风险上策均衡策略的担心,演变为实现相对低效率的风险上策均衡的现实。"
而且这个反馈机制会随着相互信任的难度而加强:当合作猎鹿需要 10 人同心协力才能成功、只要其中一人不合作就必然失败时, 人们就很难自觉选择合作 —— 因为相信其他 9 人会同时选择合作,比相信其他一人会选择合作要难得多, 此时选择合作的风险非常大。
2.6.2 聚点和相关均衡
书页 97–101 · 图 2.36多重纳什均衡的真正困难,主要还在于不存在帕累托上策均衡。如夫妻之争的三个纳什均衡中, 除了混合策略均衡明显较差以外,两个纯策略均衡之间不存在帕累托效率意义上的优劣关系 —— 一个对丈夫有利,另一个对妻子有利,因此两个博弈方究竟会怎么选择很难判断。
但也不是所有此类博弈中人们的选择都无法判断。事实上,人们在许多情况下的决策选择常会受到心理、习惯、文化、环境等多种因素的影响, 而且也会发展出特定的方法来解决决策选择的困难。聚点均衡和相关均衡就是很好的例子。
一、聚点均衡
根据人们对类似夫妻之争这类博弈所进行的实验,发现大多数博弈方通常似乎知道在这样的博弈中该怎么选择, 而且博弈方之间经常能够相互理解对方的行为;也发现博弈方往往会利用博弈规则以外的特定信息 —— 如共同的文化背景中的习惯或规范、共同的知识,或者具有特定意义事物的特征,某些特殊的数量、位置关系等。
让两个博弈方同时报一个时间,所报时间相同则各获得 100 元奖励,不同则不能获得奖励。
这个博弈显然有无穷多个纳什均衡 —— 双方选择任何相同的时间都是纳什均衡, 而且这些纳什均衡相互之间完全不存在效率意义上的优劣关系。
但我们不难理解,双方选择类似"中午 12 点""0 点"的可能性比较大,而选择类似"上午 10 点 01 分"" 下午 3 点 46 分"等的可能性就很小,更不大可能同时成为双方的选择。
理由:前几个时间既是整点,又都有特殊意义 —— 第一个代表上下午的分界,第二个是一天的开始, 因此双方同时想到的希望较大。而后面两个时间没什么特殊意义,即使某个博弈方想选,也不敢指望对方会做同样的选择—— 而这就足以使他放弃这类打算了。
称"中午 12 点"和"0 点"这样的策略为上述博弈的聚点(Focal Points)。 在多重纳什均衡的博弈中,双方同时选择一个聚点构成的纳什均衡称为聚点均衡。 当然,聚点均衡首先是纳什均衡,是多重纳什均衡中比较容易被选择的纳什均衡。
要求两博弈者各自独立将上海、南京、长春、哈尔滨 4 个城市分为每组 2 个城市的 2 组,若两人分法相同则各得 100 元,否则没有奖金。
这个博弈中也有多个纳什均衡,包括分别将上海和南京分为一组、将上海和长春分为一组、将上海和哈尔滨分为一组, 然后将余下两个城市分为一组的三种分法。
如果是两个中国人参加,通常两人都会将上海和南京分为一组,长春和哈尔滨分为一组。 理由很简单:上海和南京是两个相对于长春和哈尔滨的南方城市,这种以地理位置给城市分类的方法是具有基本地理常识的人都容易想到的, 因此它是一个聚点。反之,如果有一个博弈方仅仅因为自己的父母分别来自哈尔滨和南京就把这两个城市分为一组, 那么恐怕不能指望获得奖金。
夫妻之争本身也是适用聚点均衡的博弈问题 —— 生日、双方的性格脾气等都可能作为聚点的根据。 从几个例子可以看出,聚点均衡确实反映了人们在多重纳什均衡选择中的某些规律性。
但因为它们涉及的方面众多,虽然对每个具体的博弈问题可能可以找出聚点,但对一般的博弈却很难总结普遍规律, 只能具体问题具体分析。
二、相关均衡
人们在现实中遇到选择困难时,特别是在长期中反复遇到类似难题时,常会通过收集更多信息,形成特定的机制和规则, 也就是某种形式的制度安排等主动寻找出路。因此对于多重纳什均衡选择的难题,我们也应该考虑博弈方主动寻求方法、 设计某种形式的均衡选择机制的可能性。"相关均衡"(Correlated Equilibrium)就是这样的一种均衡选择机制。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 5, 1 | 0, 0 |
| D | 4, 4 | 1, 5 | |
在这个博弈中,(U, L)和(D, R)是两个纯策略纳什均衡,另外有一个混合策略纳什均衡 [(1/2,1/2), (1/2,1/2)]。 问题在于:
- 两个纯策略纳什均衡虽然都能使两博弈方得到 6 单位得益总和(5+1 和 4+4), 但双方的利益相差很大,因此很难在两博弈方之间形成自然的妥协 —— 聚点均衡的概念是不适用的;
- 如果采用混合策略纳什均衡,因为有 1/4 的可能性遇到最不理想的(U, R), 因此双方的期望得益都只有 2.5 单位,显然也不理想。
由于避免出现(U, R)结果符合双方的利益,因此双方有可能通过协商约定采用这样的选择规则:
"抛一硬币,出现正面博弈方 1 采用 U、博弈方 2 采用 L;出现反面博弈方 1 采用 D、博弈方 2 采用 R。"
按照这样的规则选择,两个纯策略纳什均衡各有 1/2 出现的可能,且可以保证排除(U, R), 双方的期望得益都是 3,明显好于双方各自采用混合策略的期望得益 2.5,也解决了双方在两个纯策略纳什均衡选择方面的僵局。
同样的思想用到夫妻之争博弈中,就是双方可能形成这样的约定:"如果天气好一起去看足球赛,天气不好则一起看时装表演。"
进一步发展上述思路,其实图 2.36 中博弈还可能实现更好的结果 —— 该博弈有一个总得益更高的策略组合 (D, L) (总得益 8,而两个纯策略均衡都只有 6)。由于它不是纳什均衡,因此除了混合策略纳什均衡中包含采用它的可能性以外, 在一次性博弈中无法实现它。如果把抛硬币的方法加以发展,就可以设计出一种能够包含这个策略组合、同时又能排除(U, R)的方法。
这种方法的关键是发出下列"相关信号"(Correlated Signals)的"相关装置":
- 该装置以相同的可能性(各 1/3)发出 A、B、C 三种信号;
- 博弈方 1 只能看到该信号是否 A,博弈方 2 只能看到该信号是否 C;
- 博弈方 1 看到 A 采用 U,否则采用 D;博弈方 2 看到 C 采用 R,否则采用 L。
| 信号(各 1/3) | 博弈方 1 看到 | 博弈方 2 看到 | 结果 |
|---|---|---|---|
| A | 是 A → 采用 U | 非 C → 采用 L | (U, L) |
| B | 非 A → 采用 D | 非 C → 采用 L | (D, L) |
| C | 非 A → 采用 D | 是 C → 采用 R | (D, R) |
该机制有下列重要性质:(1)保证 U 和 R 不会同时出现,即排除掉了(U, R); (2)保证 (U,L)、(D,L) 和 (D,R) 各以 1/3 的概率出现,从而两博弈方的期望得益达到 3 + 1/3; (3)上述策略组合是一个纳什均衡; (4)该相关装置并不影响双方各种策略组合下的得益,因此并不影响原来的均衡 —— 即如果一个博弈方忽视信号,另一个博弈方也可以忽视信号,并不影响各博弈方原来可能实现的利益。
称双方根据上述相关装置选择策略构成的纳什均衡为相关均衡。上述相关均衡虽然仍不能完全实现(D, L), 但至少在具有稳定性的前提下部分实现了它,因此对提高博弈效率是有意义的。
书里的评语是:"这种机制或均衡的最大问题还是现实性问题。特别是在比较复杂的、 设定得没有这么清楚的现实博弈问题中,博弈方是否有能力设计出这种机制, 并且有足够的理解和相互信任采用这种机制,是有一定疑问的。"
"相关均衡作为社会经济中制度创新的一种解释也许更有意义。"
2.6.3 共谋和防共谋均衡
书页 101–104 · 图 2.37进一步考虑静态博弈中纳什均衡分析的有效性,很容易发现在多人博弈中, 有可能存在部分博弈方之间联合追求小团体利益的行为,也可能会导致纳什均衡的不稳定性。 对这种可能性的考虑,导出了"防共谋均衡"(Coalition-proof Equilibrium)的概念。
一、多人博弈中的共谋问题
在有多个博弈方的多人博弈中,如果部分博弈方通过某种形式的默契或串通形成小团体, 可能得到比不串通时更大的利益,那么这些博弈方就有很强的相互串通、联合行动的动机。 这时候通常的纳什均衡分析在这样的博弈问题中也会遇到问题。
| 博弈方3 选 A | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 0,0,10 | −5,−5,0 |
| D | −5,−5,0 | 1,1,−5 | |
| 博弈方3 选 B | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | −2,−2,0 | −5,−5,0 |
| D | −5,−5,0 | −1,−1,5 | |
博弈方 1 选择行策略 U、D,博弈方 2 选择列策略 L、R,博弈方 3 选择矩阵 A、B。 不难发现该博弈有两个纯策略纳什均衡(U, L, A)和(D, R, B),且前者: 帕累托优于后者(0 > −1、0 > −1、10 > 5),而且在风险上策的意义上前者也优于后者。
如果博弈方各自独立决策和采取行动、不考虑部分博弈方串通一致行动的可能性,那么该博弈的结果应该是(U, L, A)。
如果考虑到串通或共谋的可能性,那么(U, L, A)却并不一定是最终结果。因为如果博弈方 3 选择 A, 则只要博弈方 1 和博弈方 2 达成一致行动的默契、分别采用 D 和 R,他们就都可以获得 1 单位得益,大于(U, L, A)时得到的 0 得益。
这意味着在这个博弈中,不仅以往的纳什均衡分析本身不能解决这个博弈问题, 而且帕累托上策均衡和风险上策均衡同样也不能解决这个问题。这时候必须运用新的概念和思想进行分析。
二、防共谋均衡
上述共谋问题引出了"防共谋均衡"的思想。它是两个以上博弈方的博弈中, 博弈方之间在帕累托上策均衡中进行合作的思想的扩展。防共谋均衡可以通过对共谋(串通)范围的归纳过程来定义:
如果一个博弈的某个策略组合满足下列要求:
(1)没有任何单个博弈方的"串通"会改变博弈的结果,即单独改变策略无利可图 (这意味着该策略组合首先是一个纳什均衡);
(2)给定选择偏离的博弈方有再次偏离的自由时,没有任何两个博弈方的串通会改变博弈的结果;
(3)依次类推,直到所有博弈方都参加的串通也不会改变博弈的结果。
满足上述要求的均衡策略组合称为"防共谋均衡"。
显然,防共谋均衡的目标就是要排除由于多人博弈中可能存在部分博弈方结成小团体联合行动会给博弈结果带来的不稳定性和问题。 由于它排除了这样的可能性,因此能使博弈分析的结论和预测更加可靠。 在串通和勾结有利可图的情况下,防共谋均衡解释社会经济现象和预测结果的能力, 往往比一般的纳什均衡概念或其他博弈分析概念更强。
事实上,在排除了共谋的影响以后,多人博弈与两人博弈之间就不再有明显的区别, 前面所使用的纳什均衡、帕累托上策均衡、风险上策均衡分析等就都可以适用了。
由于(D, R, B)在帕累托效率意义上明显比(U, L, A)差,因此上述分析揭示的实际上是 存在于多人博弈中的、另一种意义上的更复杂的"囚徒的困境"问题。
书里专门澄清:"防共谋均衡中讨论的博弈方之间的串通和联合行为,都是没有强制力的, 完全是建立在各博弈方自觉自愿基础上的,因此与导论中介绍的合作博弈中各博弈方之间允许用协议方式强制执行的合作行为并不是一回事。"
也就是说:防共谋均衡是非合作博弈的均衡概念,而不是合作博弈的概念。
五个均衡概念速查卡
考前回看| 概念 | 解决什么问题 | 判据 |
|---|---|---|
| 纳什定理 | 纳什均衡存在吗 | 有限博弈一定有混合策略纳什均衡(纯策略不保证)。靠角谷不动点定理证明 |
| 帕累托上策均衡 | 多个均衡中明显更好的那个 | 所有博弈方在该均衡下的得益都大于其他所有纳什均衡下的得益 |
| 风险上策均衡 | 考虑对方可能偏离时更稳妥的那个 | 预计对方采用两种均衡策略概率相同时,所有博弈方都偏爱的那一个 |
| 聚点均衡 | 均衡无优劣、又无法协商时 | 依靠共同文化背景、习惯、特殊意义的事物等"规则外信息"选出的那个 |
| 相关均衡 | 均衡无优劣、但双方能事先约定机制时 | 借助一个发出"相关信号"的装置协调选择,可排除最差组合、甚至部分实现非均衡的好结果 |
| 防共谋均衡 | 多人博弈中小团体串通会破坏均衡时 | 任何单个、任意两个、直到全体博弈方的联合偏离都不能改善其成员的利益 |
纳什定理说均衡总能找到;帕累托上策和风险上策处理"有优劣"的多重均衡;聚点和相关处理"没优劣"的多重均衡; 防共谋处理"多人结盟"对均衡的破坏。五者都是纳什均衡的精练或选择,本身仍然以纳什均衡为基础。
关键概念与易混点
术语表① "存在"和"纯策略存在"是两件事。纳什定理保证的是混合策略均衡;纯策略均衡的存在性需要更强的条件 (紧凸策略空间 + 连续拟凹得益),一般非合作博弈没有这个保证。
② 风险上策和帕累托上策可以指向不同的均衡。图 2.34、图 2.35 都是例子 —— 而且书里说这种"更保险"的考虑会通过正反馈自我强化,甚至只是"担心别人会选它"就足以让它真的发生。
③ 聚点均衡和混合策略是两个不同的出路。夫妻之争里,混合策略给的是双方都只有 0.67 / 0.75 的低效结果; 聚点(如生日、约定)才是能拿到纯策略均衡收益的办法。书里对混合策略均衡的评价是"明显不如协商"。
④ 防共谋均衡不属于合作博弈。串通是无强制力、自愿的,因此它仍是非合作博弈的概念。 凡是看到"有约束力的协议",那才是合作博弈的地界(第一章 1.3.6)。
随堂自测
4 题3.1 动态博弈的表示法和特点 · 3.2 可信性和纳什均衡的问题
这一节讲了什么
概念地图一条主线:有了先后,就有了不可信的话;有了不可信的话,纳什均衡就不够用了。三小节正好走完这三步。
下一节(3.3)会把这条思路正式升级成一个均衡概念 —— 子博弈完美纳什均衡。 本节的逆推归纳法是它的算法,它是逆推归纳法的名字。
3.1.1 阶段和扩展形表示
书页 106–108现实中的许多决策活动是依次选择而不是同时选择的,而且后选择的人能看到先选择的人选了什么: 商业活动中的讨价还价、拍卖活动中的轮流竞价、资本市场上的收购兼并和反收购兼并都是这样。 依次选择与一次性同时选择有很大差异,因此这类决策问题构成的博弈与静态博弈很不相同, 我们称它们为动态博弈(Dynamic Games)。
| 两把尺子 | 分出来的两类 |
|---|---|
| 博弈方是否相互了解得益情况 | 完全信息动态博弈 / 不完全信息动态博弈 |
| 是否所有博弈方都对自己选择前的博弈过程完全了解 | 完美信息动态博弈 / 不完美信息动态博弈 |
本章讨论既是完全信息又是完美信息的那一部分,称为"完全且完美信息动态博弈"。 如不特别说明,本章中"动态博弈"就是指它。不完全信息、不完美信息的动态博弈留到后面的章节。
阶段与三种别名
动态博弈中一个博弈方的一次选择行为常称为一个"阶段"(Stage)。 动态博弈中也可能存在几个博弈方同时选择的情况,这时这些博弈方的同时选择构成一个阶段。 一个动态博弈至少有两个阶段,因此它也被称为"多阶段博弈"(Multistage Games); 又因为次序特征,也有人叫它"序列博弈"(Sequential Games)。
扩展形:把"谁先谁后"画出来
导论中表示"先来后到"博弈和迷宫博弈时,用的是一种统一的画法: 通过选择节点、从节点出发表示各种可能选择的线段,以及博弈终端处的得益数组来表示博弈。 这种表示法称为"扩展形",也有人叫它"博弈树"。 由于扩展形能反映选择次序和博弈的阶段,它是表示(阶段数和可选行为数量都较少的)动态博弈的最佳方法—— 动态博弈因此也常被称为"扩展形博弈"(Extensive Form Game)。
下面这个例子比导论里那两个更复杂,用来展示扩展形能表示多阶段博弈:
一家企业的产品被另一家企业仿冒:若被仿冒企业制止,仿冒企业就停止;若不制止,仿冒企业就继续仿冒。 对被仿冒企业来说,被仿冒当然造成损失,制止符合自身利益,但制止是有代价的; 对仿冒企业来说,不被制止能获得很大利益,被制止则偷鸡不着蚀把米。
关键在于:只有在已经遭到仿冒的情况下,被仿冒企业才需要考虑是否加以制止,因此这必然是一个动态博弈问题。
为了简单起见,假设仿冒最多进行 2 次,各情形下仿冒企业 A 和被仿冒企业 B 的得益分别为:
| 情形 | A 的得益 | B 的得益 |
|---|---|---|
| 第一次就不仿冒 | 0 | 10 |
| 第一次仿冒被制止 | −2 | 5 |
| 第一次没制止、第二次不仿冒 | 5 | 5 |
| 第一次没制止、第二次仿冒被制止 | 2 | 2 |
| 第一次没制止、第二次也没制止 | 10 | 4 |
其他许多博弈也可以用这种扩展形表示,只是选择节点数、每个节点的可选行为数量不同而已。 如果进一步考虑仿冒更多次数的可能性、考虑仿冒有规模和程度的不同、制止有不同的力度, 表示该博弈的扩展形就会更复杂 —— 有些选择节点处会有 3 个甚至更多的选择。
因为有些动态博弈的阶段很多,或者博弈方在一个阶段有许多可选行为,这时用扩展形表示会很困难,甚至根本不可能。
- 象棋是动态博弈,但阶段很多、每个阶段的可选走法也很多,很难用扩展形表示。
- 两个寡头先后决定产量的定产博弈也是动态博弈,但每个寡头可选的产量是无穷多种, 因此无法用只能描述有限种行为选择的扩展形表示。
无法用扩展形表示的动态博弈,通常直接用文字描述和数学函数式表示 —— 3.4 节的斯塔克博格模型就是这样处理的。
3.1.2 动态博弈的基本特点
书页 108–109一、策略和结果的含义都变了
在静态博弈中,博弈方一次性同时选择的行为就是博弈方的策略。但在动态博弈中,各个博弈方的选择和行为 不仅有先后之分,而且一个博弈方的选择很可能不止一次,并且在不同阶段的多次行为之间有内在联系, 是不能分割的整体。因此在动态博弈中,把某个阶段的行为割裂开来研究意义不大。
博弈方决策的内容,不是他在单个阶段的行为,而是他在整个博弈中轮到选择的每个阶段, 针对前面阶段的各种情况作相应选择和行为的完整计划,以及由不同博弈方的这种计划构成的组合。 这种计划就是动态博弈中博弈方的"策略"。
这个定义听起来抽象,两个例子就清楚了:
注意都是带条件的整套计划,而不是某一步。
把动态博弈理解成各博弈方以这样的策略进行博弈之后,形式上似乎与上一章的静态博弈一致起来了: 两人动态博弈也可以用得益矩阵表示(行列分别是两博弈方上述意义上的策略),称为动态博弈的 "得益矩阵形"或"策略形"。不过得益矩阵表示动态博弈总体上不如扩展形好, 因为它无法反映动态博弈的次序关系,以及不同阶段之间的内在影响和联系。
二、博弈的结果也有三样东西
在静态博弈里,结果就是策略组合和对应的得益。在动态博弈里,结果包括三部分:
- 各博弈方的策略组合 —— 例如 A 与 B 各自那套带条件的完整计划。
- 由策略组合形成的、联结各个阶段的路径(Path)—— 例如"第一阶段 A 仿冒 → 第二阶段 B 不制止 → 第三阶段 A 仿冒 → 第四阶段 B 制止",在扩展形图上连成了一条路。
- 路径终端处得益数组里的数字 —— 上例落实为 A 得 2、B 得 2。
三、非对称性:先手与后手不是对称的
因为选择有先后次序,且后行为者能观察到此前选择行为博弈方的选择,因此动态博弈中各博弈方的 地位是不对称的 —— 这与所有博弈方一次性同时选择的静态博弈明显不同。
一般来说,后行为的博弈方有更多信息帮助自己选择,可减少决策的盲目性,因此处于较有利的地位。 但是:
对单人博弈(个人最优化决策问题)可以断言:信息越多越有利。
但对两人以上的博弈问题,有时却可能出现相反的情形 —— 信息较多的博弈方并不一定能得到更大的利益。
事实上,正是因为博弈论能揭示诸如"信息多反而得益少"这种表面上不合常规现象的存在和根源, 才使博弈论成为一种引人入胜的理论。3.4.1 节的斯塔克博格模型会给出一个严格的例子: 后行动的厂商 2 能看到厂商 1 的产量,信息更多,得益反而更少。
3.2.1 相机选择和策略中的可信性问题
书页 110–114动态博弈中博弈方的策略是他们自己预先设定的。这些策略实际上并没有强制力,而且实施起来有一个过程, 因此只要符合博弈方自己的利益,他们完全可以在博弈过程中改变计划。 我们称这种问题为动态博弈中的"相机选择"(Contingent Play)。
相机选择的存在,使得博弈方策略中所设定的"各个阶段、各种情况下会采取行为"的可信性(Credibility) 有了疑问:各个博弈方是否会真正、始终按照自己的策略所设定的方案行为,还是可能临时改变自己的行动方案?
开金矿博弈:一个许诺的四个版本
甲在开采一价值 4 万元的金矿时缺 1 万元资金,而乙正好有 1 万元可以投资。甲想说服乙把这 1 万元借给自己, 并许诺采到金子后与乙对半分。乙该不该借?
金矿价值经过权威部门探测确认,不必怀疑,所以乙最需要关心的是:甲采到金子后是否会履行诺言。
乙的处境很清楚:选择"不借"虽能保住本钱但也不会有更多的收益;选择"借"时,若甲信守诺言则能获得 100% 的利润, 但如果甲食言则会血本无归。他决策的关键是要判断甲的许诺是否可信。
按照第一章就说明过的假设 —— 博弈方都以自身利益(得益)最大化为目标,不考虑道德因素 —— 甲轮到行为时的选择必然是"不分",独吞 4 万。乙当然清楚甲的行为准则, 因此最合理的选择是"不借",保住自己的本钱。本博弈中甲有一个不可信的许诺。
有不可信的许诺,甲、乙的合作最终成为不可能,这当然不是最佳结局:开金矿的 3 万元社会净利益 (金的 4 万减去开采成本,也等于甲的 2 万利润加乙的 1 万资本增值)没有能够实现。 有没有办法使许诺变成可信的?关键在于必须增加一些对甲行为的制约。
在图 3.2 中,当甲选择"不分"时,乙完全无可奈何,没有任何保护自己权益的手段。 如果把法律武器交给乙 —— 让他在甲违约时可以"打官司",情况就会不同。 考虑到打官司通常要消耗大量人力物力,并且常常不能充分保障胜诉当事人的全部权益, 这里假设打官司的结果是乙能收回本钱 1 万元,而甲则会失去全部采金收入。 这样博弈就成了一个三阶段动态博弈:多了一个乙选择是否打官司的第三阶段。
两图唯一的差别就是左下角那个数:+1 还是 −1。整章的故事都从这个数字的分量里长出来。
这就是这三阶段动态博弈的解:乙第一阶段"借",甲第二阶段"分"。 乙的完整策略是"第一阶段借;若甲不分则第三阶段打",甲的是"第二阶段分"。
甲清楚这一点,虽然会对乙打官司的潜在威胁有所顾虑,但最终仍然选择"不分"; 既然这样,他在第二阶段"分"钱的许诺自然也就不再可信。 回到第一阶段,乙现在很清楚:只有"不借"才是保险的。
① 法律制度的两项要求。在一个由都有私心、都更重视自身利益的成员组成的社会中, 完善公正的法律制度不但能保障社会公平,还能提高社会经济活动的效率,是实现最有效率的社会分工合作的重要保障。 但要充分保障公平和效率,法律制度必须满足两方面要求: 一是对人们正当权益的保护力度足够大,二是对侵害他人利益者有足够的震慑作用。 达不到这种水平,法律制度的作用就很有限、甚至完全无效 —— 图 3.4 就是这种情况。
② 图 3.4 所描述的现实。法律诉讼非常劳民伤财,有时打赢官司只是让被告破财受到一点惩罚, 在经济上并不一定合算。由于法治建设还不够完善严密、司法机构执法能力也有问题, 并且还存在司法腐败和"执行难"的问题,因此"有理不一定打赢官司,赢了官司却反而输了钱"的事情, 在我国不仅存在,而且还有一定普遍性。
各个博弈方的选择和博弈的结果,与各个博弈方在各个博弈阶段选择各种行为的可信程度有很大关系。 有时候虽然有些博弈方很想、或会声称要采取特定的行动,以影响和制约对方的行为, 但如果这些行动缺乏以经济利益为基础的可信性,那么这些想法或声明最终就不会有真正的效力,只能落空。
3.2.2 纳什均衡的问题
书页 114–116可信性问题更重要的意义,在于它对纳什均衡在动态博弈中的有效性提出了质疑。用图 3.4 的开金矿博弈来说明。
把静态博弈的策略概念扩展到动态博弈的策略以后,理论上完全可以用静态博弈的纳什均衡概念分析这个博弈。 根据纳什均衡的定义不难判断,下面这个策略组合确实是一个纳什均衡:
因为给定对方的策略,双方的策略都是符合自己最大利益的最佳策略,单独偏离对自己都是不利的:
- 给定乙的第一、第三阶段的选择,甲在第二阶段选择"分"是最好的 —— "不分"导致法律纠纷得不偿失。
- 给定甲在第二阶段会选择"分",乙第一阶段应该选择"借",第三阶段选择的"打"也是符合自己利益的。
这里值得注意的是:在双方的这个策略下,乙第三阶段的"打"并不需要真正实施。 但因为它是保证第二阶段甲会选择"分"的关键,因此乙的策略中必须包含这个选择 —— 即使单独改变这个选择不会影响利益(给定甲没有想到也改变策略),乙也不能随便改变该选择。
既然这是纳什均衡,那么按照第二章的讨论,它应该是具有稳定性的、可以成为预测博弈结果的基础。 由于该纳什均衡实现的结果是一种合作的、较好的结果,我们似乎应该判断两个博弈方会这样选择。
3.2.1 节对这个博弈的直接分析已经得出结论:在这个博弈中,乙在第一阶段不会选择"借", 甲在第二阶段也不会选择"分",乙在第三阶段也不会选择"打" —— 与上述纳什均衡指示的结果完全相反。
矛盾的根源:纳什均衡不能排除不可信的行为设定
上述纳什均衡具有一种内在不稳定性,并不是真正稳定的。原因在于: 如果甲在第二阶段选择了"不分"而不是"分",乙策略中设定的第三阶段"打"是不可信的,不可能真正实施, 理由是该行为对乙自身也是不利的 —— 追求自身利益最大化的乙的理性不允许他这么做。
甲只要稍作分析就可以掌握乙的这个弱点,因此不可能理睬乙策略中的"打官司"威胁,在第二阶段不会选择"分"。 反过来,乙也不会愚蠢到想靠一个明显不可信的威胁撑腰,冒险将资金借给甲,因此他在第一阶段也不可能"借"。
纳什均衡在动态博弈中可能缺乏稳定性的根源,正是在于它不能排除博弈方策略中所包含的不可信的行为设定, 不能解决动态博弈的相机选择引起的可信性问题。纳什均衡概念的这种缺陷, 使得它在分析动态博弈时往往不能作出可靠的判断和预测,作用和价值受到很大限制。
因此我们必须考虑引进更有效的分析动态博弈的概念和方法。上面的分析已经提醒我们: 动态博弈的有效分析概念,除了要符合纳什均衡的基本要求以外,还必须满足另一个关键要求 —— 它必须能够排除博弈方策略中不可信的行为设定,也就是各种不可信的威胁和承诺。 只有满足这样要求的均衡概念在动态博弈分析中才有真正的稳定性。
这句话就是下一节的路线图:3.3 节要造的那个概念(子博弈完美纳什均衡), 唯一的新增要求就是"能自动过滤掉不可信的威胁和承诺"。
3.2.3 逆推归纳法
书页 116–117首先值得注意的是:3.2.1 节对几种版本开金矿博弈的分析结论都是正确的, 对博弈方的选择和博弈结果都作出了正确的判断,都排除了博弈方不可信的行为选择。 那里的分析之所以能做到这一点,根本原因是(虽然当时没有明讲,但事实上都是)采用了一种分析动态博弈的有效方法 ——
从动态博弈的最后一个阶段博弈方的行为开始分析,逐步倒推回前一个阶段相应博弈方的行为选择, 一直到第一个阶段。这种分析方法称为"逆推归纳法"。
逻辑基础
动态博弈中先行为的理性博弈方,在前面阶段选择行为时必然会先考虑后行为博弈方在后面阶段将会怎样选择行为。 只有在博弈的最后一个阶段选择的、不再有后续阶段牵制的博弈方,才能直接作出明确选择。 而当后面阶段博弈方的选择确定以后,前一阶段博弈方的行为也就容易确定了。
一般方法:把多阶段博弈压成单人博弈
从最后一个阶段开始分析,每一次确定出所分析阶段博弈方的选择和路径,然后再确定前一个阶段的博弈方选择和路径。 逆推归纳到某个阶段,那么这个阶段及以后的博弈结果就可以肯定下来,该阶段的选择节点等于一个结束终端。 我们甚至可以用不包括该阶段与其后所有阶段的等价博弈来代替原来的博弈。
拿图 3.4 的开金矿博弈走一遍:
- 先分析第三阶段乙是否打官司。由于"打"比"不打"损失更大,他必然会选择"不打"。 因此一旦博弈进行到这个阶段,结果必然是乙"不打",双方得益为 (0, 4)。 所以在分析前两个阶段时,上述三阶段博弈与图 3.5 中的两阶段博弈完全等价。
- 再对这个两阶段博弈继续运用逆推归纳法:甲在第二阶段的选择必然是"不分", 因此该博弈可进一步化为图 3.6 中的等价博弈。
- 最后得到的等价博弈已经只是一个单人博弈了 —— 分析这个单人博弈非常简单, 乙"不借"的选择是很显然的。
逆推归纳法事实上就是把多阶段动态博弈转化为一系列的单人博弈:通过对一系列单人博弈的分析, 确定各博弈方在各自选择阶段的选择,最终对博弈结果 —— 包括博弈的路径和各博弈方的得益 —— 作出判断; 归纳各个博弈方各阶段的选择,则可得到各个博弈方在整个动态博弈中的策略。
由于逆推归纳法确定的各个博弈方在各阶段的选择,都是建立在后续阶段各个博弈方理性选择基础上的, 因此它自然排除了包含不可信的威胁或承诺的可能性。所以它得出的结论是比较可靠的, 确定的各个博弈方的策略组合是有稳定性的。
这正是为什么在图 3.4 开金矿博弈的分析中,用这种方法得出的结论比纳什均衡分析的结论更加正确的原因。 事实上,逆推归纳法是动态博弈分析中使用得最普遍的方法,在分析完全且完美信息动态博弈中非常有用。
速查卡
考前回看| 概念 | 一句话 | 易错处 |
|---|---|---|
| 阶段 Stage | 一个博弈方的一次选择行为;几个博弈方同时选择也构成一个阶段 | 动态博弈至少有两个阶段。同时选择的那个阶段算一个阶段,不是各算一个 |
| 扩展形 / 博弈树 | 选择节点 + 线段 + 终端得益数组,用来表示动态博弈 | 只适合阶段数和可选行为数都较少的博弈。象棋、连续产量定产博弈都画不出来 |
| 动态博弈的策略 | 轮到选择的每个阶段、针对前面各种情况的完整行动计划 | 不是"某一阶段的某个行为"。三个锦囊合起来才算一个策略 |
| 博弈的结果(动态) | 策略组合 + 路径 Path + 终端得益 | 静态博弈只有两样,动态博弈多出一条"路径" |
| 相机选择 Contingent Play | 策略没有强制力,符合自己利益时随时可以改 | 它不是"违约"的道德问题,而是理性人的必然选择——分析时必须预设它会改 |
| 可信性 Credibility | 一个威胁或承诺在轮到实施时,是否真的符合实施者的自身利益 | 判断标准只有一条:真的轮到他时,他这么干划不划算。与他说得多坚决无关 |
| 空头威胁 Empty Threats | 实施起来对自己不利的威胁,因而不会真的实施 | 空头威胁照样可以构成纳什均衡的一部分——这正是纳什均衡的漏洞所在 |
| 逆推归纳法 | 从最后一个阶段往回推,每推一步就把它折成一个终端 | 折完之后原来的多阶段博弈变成一系列单人博弈,而不是一个更小的博弈 |
把四张图并排看,唯一的变量就是左下角那个数。动态博弈的全部戏剧性,都藏在"说到"与"做到"之间的那点利益差里。
关键概念与易混点
术语表① "不可信"不是"不道德"。乙不打官司不是因为讲情面,而是因为打了更亏。 判断可信性只用一条标准:真的轮到他时,这么做是否符合他的自身利益。
② 不可信的威胁可以构成纳什均衡。3.2.2 节那个"(乙借+打,甲分)"就是标准的纳什均衡 —— 偏离它对自己不利。纳什均衡只检查"单方面偏离",不检查"这个偏离威胁本身是否说得通"。 这正是它需要被精练的原因。
③ 后手信息多,不等于得益多。单人博弈里信息越多越有利;两人以上的博弈中, 信息较多的博弈方反而可能得益更少(斯塔克博格模型是标准例子)。两句话的适用范围别搞混。
④ 扩展形不是万能的表示法。策略是连续变量(连续产量、连续报价)的动态博弈 画不出扩展形,只能用文字和函数式表示 —— 3.4 节大部分模型都属于这一类。
随堂自测
5 题3.3 子博弈和子博弈完美纳什均衡
这一节讲了什么
概念地图两个字概括这一节:切和加条件。先学会怎么把博弈"切"出一块完整的局部来,再给纳什均衡加一条"每一块局部里也必须是纳什均衡"。
这一节的新东西其实只有一个词:子博弈。剩下的都是这个定义顺水推舟的结果。
3.3.1 子博弈
书页 117–119因为纳什均衡不能排除不可信的行为选择,不是真正具有稳定性的均衡概念,因此需要发展能排除不可信行为选择的 新的均衡概念。塞尔顿(1965)提出的"子博弈完美纳什均衡"(Subgame Perfect Nash Equilibrium) 正是满足上述需要的博弈均衡概念。
介绍它之前,必须先引进"子博弈"(Subgame)概念 —— 即动态博弈中满足一定要求的局部所构成的次级博弈。 用图 3.4 中的三阶段开金矿博弈来说明。
在图 3.4 的三阶段开金矿博弈中,如果乙在第一个阶段选择了"借",意味着这个动态博弈进行到了甲作选择的第二阶段。 此时甲面临的是一个"在乙已经借钱给他的前提下,自己选择是否分成,然后再由乙选择是否打官司"的两阶段动态博弈问题, 很显然这本身也构成一个完整的动态博弈。我们称这个包含在原三阶段开金矿博弈中的两阶段动态博弈为原博弈的一个"子博弈", 它就是图 3.7 中虚线框中的部分。
由一个动态博弈第一阶段以外的某阶段开始的后续博弈阶段构成的, 具有初始信息集和进行博弈所需要的全部信息,能够自成一个博弈的原博弈的一部分, 称为原动态博弈的一个"子博弈"。
很显然,图 3.7 中虚线框中的部分完全满足这个定义,因此是这个开金矿博弈的一个子博弈。
子博弈还能再有子博弈:二级子博弈
由于上述子博弈仍然是动态博弈,因此还可以进一步讨论这个子博弈的子博弈问题。按照子博弈的定义, 上面开金矿博弈的子博弈中,当甲选择不分、轮到乙选择"打"还是"不打"的第三阶段, 就是这个子博弈的子博弈,我们称后面这个子博弈为原博弈的"二级子博弈"。
图 3.8 中外、内两层虚线框分别表示图 3.4 开金矿博弈的两级子博弈。 本例的这个二级子博弈是一个单人博弈,已经不可能再有子博弈。 但当动态博弈的阶段数更多时,还可能存在更多层次的子博弈。
子博弈有多普遍
子博弈在动态博弈中是很普遍的,完美信息多阶段动态博弈基本上都有一级或多级子博弈。书上举了三个例子:
不是动态博弈的任何部分都能构成子博弈,也不是所有多阶段动态博弈都有子博弈。三条禁令:
- 子博弈不能包括原博弈的第一个阶段 —— 这也就意味着动态博弈本身不会是它自己的子博弈。
- 子博弈必须有一个明确的初始信息集。
- 子博弈必须包含初始阶段之后的所有博弈阶段 —— 这意味着子博弈不能分割任何信息集, 也意味着在有多节点信息集的不完美信息博弈中可能不存在子博弈。
最后这一条要到"不完美信息动态博弈"那一章才会完全显出力道,这里先记住它的存在。
3.3.2 子博弈完美纳什均衡
书页 119–121有了子博弈概念,就可以引进分析动态博弈的"子博弈完美纳什均衡"概念。书上用一种比较直观简单的方法, 先给出定义:
如果在一个完美信息的动态博弈中,各博弈方的策略构成的一个策略组合满足: 在整个动态博弈及它的所有子博弈中都构成纳什均衡, 那么这个策略组合称为该动态博弈的一个"子博弈完美纳什均衡"。
注意这个定义比纳什均衡只多了一句话:"及它的所有子博弈中"。全部的秘密都在这半句里。
为什么这半句能筛掉空头威胁
子博弈完美纳什均衡与纳什均衡的根本不同之处,也是这个概念的价值所在,就在于它 能够排除均衡策略中不可信的威胁或承诺,因此是真正稳定的;而非子博弈完美的纳什均衡则做不到这一点。
道理是这样的:虽然包含不可信行为选择的策略组合可以构成整个博弈的纳什均衡,但其中的不可信行为选择, 至少在博弈的某些子博弈中不符合博弈方的自身利益,因而不构成纳什均衡。 因此要求"在所有子博弈中都是纳什均衡"的子博弈完美纳什均衡,就排除了其中存在不可信行为选择的可能性, 从而在动态博弈分析中具有真正的稳定性。
拿图 3.4 的开金矿博弈逐条对一遍:
| 策略组合 | 整个博弈上 | 各级子博弈上 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 乙"第一阶段借,第三阶段打" 甲"第二阶段分" |
是纳什均衡 | 乙的策略要求他在第三阶段单人博弈构成的子博弈中选择"打" —— 而"打"不是该子博弈的纳什均衡 | 不是子博弈完美纳什均衡 —— 这正是它不稳定的根源 |
| 乙"第一阶段不借,如果有第三阶段则选不打" 甲"如果有第二阶段选择选不分" |
是纳什均衡 | 在两级子博弈中都构成纳什均衡:二级子博弈里单人选"不打"最优; 一级子博弈(甲选分/不分)里甲选"不分"最优 | 是子博弈完美纳什均衡,且是该动态博弈唯一的一个 |
双方按照后一个策略组合行为的结果:实现的博弈路径是乙第一阶段选择"不借",从而结束博弈, 双方得益分别为 1 和 0,也就是合作不可能实现。
值得注意的是,在图 3.4 开金矿博弈中,当两个博弈方按照上述子博弈完美纳什均衡策略组合行为时, 实际上不会进行到博弈的第二、第三阶段,两个博弈方在第二、三阶段的行为实际上不会发生。 我们称此时第二阶段甲的选择节点和第三阶段乙的选择节点为"不在均衡路径上"(off the equilibrium path)的, 两博弈方的策略中在这两个节点的选择称为"不在均衡路径上的选择"。
必须强调,规定博弈方策略中"不在均衡路径上的选择"是很重要的: 一个子博弈完美纳什均衡必须对博弈方在所有选择节点处的选择都作出规定,包括最终不在均衡路径上的节点。 而且不管是在均衡路径上的选择还是不在均衡路径上的选择,都必须在相应子博弈中构成纳什均衡, 不能包含任何不可信的威胁或承诺,否则就不能保证一个策略组合是子博弈完美纳什均衡。
这句话看起来啰嗦,其实是整个概念的技术核心 —— 也正是"子博弈"这个装置存在的全部理由: 它把"那些其实走不到、却决定了走得到的那一步"的分支,一个个拎出来单独审问。
它与纳什均衡、与逆推归纳法的关系
子博弈完美纳什均衡本身也是纳什均衡,是比纳什均衡更强的均衡概念。 它在动态博弈分析中的地位,与纳什均衡在静态博弈分析中的地位一样,是最核心的分析概念和基本着眼点。 要对动态博弈作出有效的分析,首先必须找出它们的子博弈完美纳什均衡,必须判断一个策略组合是不是子博弈完美纳什均衡。
求完美信息动态博弈子博弈完美纳什均衡最基本的方法,正是第二节介绍的逆推归纳法。
引进了子博弈和子博弈完美纳什均衡概念以后,逆推归纳法事实上可以理解为: 从动态博弈的最后一级子博弈开始,逐步找博弈方在各级子博弈中的最优选择,最终找出动态博弈的子博弈完美纳什均衡。 因为逆推归纳法确定的各博弈方的策略不包含不可信行为选择, 因此逆推归纳法与子博弈完美纳什均衡之间在本质上完全一致,找出的策略组合一定是子博弈完美纳什均衡。
作为练习,书上建议读者自己运用逆推归纳法求一些简单的动态博弈问题, 如导论中介绍的"先来后到"博弈等的子博弈完美纳什均衡 —— 那也是本章思考题第 2 题。
逆推归纳法:开金矿博弈走一遍
同一个博弈的四个版本,差别只在"打官司"那一支上的两个数。 按下一步,从最后一个阶段开始往回推:每一步都剪掉按自身利益不会走的那一支, 最后剩下的那条路就是子博弈完美纳什均衡路径。自定义模式可以把 (a, b) 拖到任意位置, 看"威胁可信 / 承诺可信 / 合作能实现"分别需要什么条件 —— 正是章末思考题第 4 题。
速查卡
考前回看左半句保证"没人愿意单独偏离",右半句保证"没人靠空话占便宜"。两半缺一不可。
| 判一个策略组合是不是子博弈完美纳什均衡 | 怎么做 |
|---|---|
| 第一步:划出所有子博弈 | 从"第一阶段以外的某个选择节点"往下切,一直切到所有终端。注意不能切进信息集。 单人子博弈(最后一级)也是子博弈 |
| 第二步:逐个检查 | 在每个子博弈里,把到达该子博弈时的局面当成一个独立的博弈,检查它是不是纳什均衡 |
| 第三步:全过才算 | 只要有一个子博弈上不过关,整个组合就不是子博弈完美纳什均衡 —— 哪怕它在整个博弈上是纳什均衡 |
| 概念 | 与子博弈完美纳什均衡的关系 |
|---|---|
| 纳什均衡 | 子博弈完美纳什均衡一定是纳什均衡,反之不一定。它是在纳什均衡之上的"精练"(refinement) |
| 逆推归纳法 | 求完美信息动态博弈子博弈完美纳什均衡最基本的方法,两者本质完全一致。 但逆推归纳法要求能逐一比较路径,路径太多就会失效(3.6 节) |
| 不在均衡路径上的选择 | 必须写进策略,且必须在该节点开始的子博弈中构成纳什均衡。 这是子博弈完美纳什均衡比纳什均衡严的地方,也是它唯一的严的地方 |
关键概念与易混点
术语表① 动态博弈本身不是它自己的子博弈。子博弈不能包含第一阶段 —— 否则会无穷递归。 "整个博弈也是自己的一个子博弈"听起来自然,但定义明确排除了。
② 子博弈是"从某个节点往下切一整块",不是随手截一段。必须包含该节点之后的全部阶段。 在图 3.8 里,外框不是"甲加上乙的一部分",而是甲及其之后的全部(含乙的打/不打)。
③ 子博弈完美纳什均衡不是"更难找的纳什均衡"。它是纳什均衡的子集: 每个子博弈完美纳什均衡都是纳什均衡,但有些纳什均衡不是。别把它当成另一个并列的概念。
④ 纳什均衡"不检查子博弈"不是疏忽,而是定义的边界。纳什均衡只在"整个博弈"这一层做单方面偏离检验, 它压根没有"局部"这个概念。子博弈正是为补这个漏洞而发明的。
随堂自测
5 题3.4 几个经典动态博弈模型 · 斯塔克博格与劳资博弈
这一节讲了什么
概念地图与古诺模型的唯一区别就是先后,但产量更大、价格更低、总利润更小, 而先行动的厂商 1 拿到的反而比古诺里两家之和还多
两个模型的骨架是同一个:后手的那一步写成"前手变量的函数",代回去,前手就只剩一个一维最优化问题。 这套动作后面每一节都会再用一次。
3.4.1 寡占的斯塔克博格模型
书页 122–124斯塔克博格(Stackelberg)模型假设寡头市场上有两个厂商,与古诺模型一样,决策内容也是产量。 但在这两个厂商中,一方较强一方较弱,因此它们的产量决策是由较强的一方先进行选择, 较弱的一方则根据较强一方的产量选择自己的产量。由于两个厂商的选择不仅有先后之分, 且后选择的厂商在选择时知道前一个厂商的选择,因此这是一个动态博弈问题。
再假设博弈结构的其他方面 —— 策略空间、得益函数和信息结构等 —— 与两寡头连续产量的古诺模型都一样。 因此这个斯塔克博格模型是一个完全且完美信息的动态博弈,与古诺模型的唯一区别只是两博弈方的选择现在是先后的而不是同时的。
上述斯塔克博格模型与许多现实的市场情况是吻合的。当然,也许在现实中更可能是有一个领头厂商和不止一个追随厂商, 这里先考虑一个追随厂商的情况,分析方法和结论也不难推广到多个追随厂商的模型。
由于两博弈方的决策内容是产量,而可选择的产量水平有无限多个,因此这是一个两博弈方都有无限多种可选策略的 无限策略动态博弈,无法用扩展形表示,只能用描述得益函数的方法表示。
设模型中的两个寡头为厂商 1 和厂商 2:
- 他们的策略空间(q₁、q₂ 的集合)都是 [0, Qmax] 中的所有实数, 其中 Qmax 可看作不至于使价格降到亏本的最大限度产量,或者是该最大限度产量和厂商生产能力中较低的一个水平;
- 厂商 1 是领头厂商,因此他先选择,厂商 2 追随其后;
- 价格函数为 P = P(Q) = 8 − Q(其中 Q = q₁ + q₂); 两厂商的边际生产成本为 c₁ = c₂ = 2,且没有固定成本。
根据上述假设,不难知道两厂商的得益函数分别为:
它们和相应古诺模型的得益函数完全相同 —— 这一点很关键:模型的全部差别只在时序。
逆推第一步:厂商 2 的反应函数
根据逆推归纳法的思路,先分析第二个阶段厂商 2 的决策。在第二阶段厂商 2 决策时,厂商 1 选择的 q₁ 实际上已经决定了, 并且厂商 2 知道 q₁,因此对厂商 2 来说,相当于在给定 q₁ 的情况下求使 u₂ 实现最大值的 q₂。 这样的 q₂ 必须满足:
即
按照第二章的概念,这实际上就是厂商 2 对厂商 1 产量的一个反应函数。
逆推第二步:厂商 1 把这条函数算进去
厂商 1 知道厂商 2 的这种决策思路,因此在选择 q₁ 时就知道厂商 2 的产量 q₂* 会根据公式 (3.1) 确定, 所以可以直接将 (3.1) 式代入自己的得益函数,这样厂商 1 的得益函数实际上转化成了他自己产量的一元函数:
换句话说,当把厂商 2 的反应方式考虑进来以后,厂商 1 的得益就完全可以由他自己控制了。 因此他可以直接根据 (3.2) 式求出使自己得益最大的 q₁*。令 (3.2) 式对 q₁ 的导数等于 0,可得
即厂商 1 的最佳产量是生产 3 单位。此时厂商 2 的最佳产量是 q₂* = 3 − 1.5 = 1.5 单位。 此时市场价格为 3.5,双方的得益(利润)分别为 4.5 和 2.25 单位。
厂商 1 在第一阶段选择 3 单位产量,厂商 2 在第二阶段选择 1.5 单位产量, 就是运用逆推归纳法分析得出的策略组合,也就是这个动态博弈唯一的子博弈完美纳什均衡。
斯塔克博格 vs 古诺:只差一个"先后"
拖动滑块调参数(市场规模 a、边际成本 c,以及"厂商 1 反应强度"), 同时画两条反应函数:交点是古诺(同时出手)的均衡,厂商 2 的反应曲线与厂商 1 的等利润线相切的那一点 才是斯塔克博格(先后出手)的均衡。后者的总利润更低,但先手那一家拿得更多。
与古诺模型比:三多一少的怪账
将上述结果与两寡头同时选择产量的古诺模型的结果进行比较,不难发现先后选择的动态博弈与同时选择的静态博弈确实是有差别的:
| 指标 | 古诺(同时) | 斯塔克博格(先后) | 变化 |
|---|---|---|---|
| 厂商 1 产量 | 2 | 3 | 更多 |
| 厂商 2 产量 | 2 | 1.5 | 更少 |
| 总产量 | 4 | 4.5 | 更多 |
| 市场价格 | 4 | 3.5 | 更低 |
| 厂商 1 利润 | 4 | 4.5 | 更多 |
| 厂商 2 利润 | 4 | 2.25 | 更少 |
| 总利润 | 8 | 6.75 | 更少 |
产量大于古诺模型、价格低于古诺模型(这两点对消费者都更有利!),总利润(两个厂商得益之和)小于古诺模型, 不过其中厂商 1 的得益却大于古诺模型中两个厂商各自的得益(u₁ = u₂ = 4),更大于本模型中厂商 2 的得益。
最后这一点反映了该模型中两厂商所处地位的不对称性的作用:因为厂商 1 具有先行的主动, 且他又把握了"理性的厂商 2 必然会根据自己的选择进行理性选择"这一点, 从而能通过选择较大的产量得到较多的利益。
在信息不对称的博弈中,信息较多的博弈方不一定能得到较多的利益。
本博弈中的厂商 2 在决策之前可先知道厂商 1 的选择,因此拥有较多的信息 —— 结果得益 2.25, 反而少于信息较少的厂商 1 的 4.5。
这一点正是两人以上的博弈与单人博弈的不同之处(回顾 3.1.2:单人博弈中信息越多越有利)。
在现实生活中这样的现象其实很普遍。如在某些机会面前,一拥而上大家会撞车都要吃亏, 这时往往是不知利害、盲目的人冲了上去,得到了利益,而懂得利害关系的理智的人则会犹豫顾虑,从而失去机会。 这虽然比所有的人都盲动造成严重后果要好得多,但造物的奖惩却完全搞错了方向。 这种情况往往也是一种很难摆脱的"悖论"或者说是"宿命"。
3.4.2 劳资博弈
书页 124–126接下来分析一个里昂惕夫(Leontief)1946 年提出的,分别代表劳资双方的工会和厂商之间的博弈模型。 该博弈模型假设工资完全由工会决定,而厂商则根据工会要求的工资高低决定雇佣工人的数量。
容易理解,工会不会只追求较高的工资这一个目标,必然还会同时希望有较多的工人得到雇用 —— 高工资加高失业率并不符合工人总体的利益,当然低工资水平实现的高就业也不符合工会的利益。 因此,工会代表的劳方效用应该是工资率和雇佣数两者的函数:
其中 W 和 L 分别表示工资率和厂商雇佣的工人数。
可以假设厂商只关心一个根本目标,那就是利润。利润是收益和成本之差:假设收益是劳动雇佣数量的函数 R(L), 再假设厂商只有劳动成本,因此总成本等于工资率乘雇佣劳动数量 W × L,这样厂商的利润函数为
博弈过程是这样的:先由工会决定工资率,然后厂商根据工会提出的工资率决定雇佣多少劳动。 为了简便起见,假设工资率和雇佣数都是连续可分的,因此双方都有无限多种选择。 工会和厂商的得益分别是效用 u(W, L) 和利润 π(W, L)。
逆推第一步:厂商的反应函数 L*(W)
用逆推归纳法分析。第一步先分析第二阶段厂商的选择,也就是厂商对工会选择的工资率 W 的反应函数 L(W)。 设工会提出的工资率为 W,那么厂商实现自己最大得益(利润)的雇佣数 L,就是最大值问题
的解。对于通常满足连续性和边际收益递减的收益和利润函数,能使 π 对 L 的导数 π′(W, L) = R′(L) − W = 0 的 L,就是实现最大利润的雇佣数。 因此对具体的问题,只要从
中解出 L,就是在给定工会选择工资率 W 时厂商的最优雇佣数量。
R′(L) − W = 0 的经济意义是:厂商增加雇佣的边际收益,也就是雇佣的最后一单位劳动所能增加的收益, 等于雇佣一单位劳动的边际成本,在本模型中也是平均成本,即工资率。
在收益函数 R(L) 的图形上反映出来,就是厂商取得最大利润的雇佣数 L*(W) 对应的 R(L) 曲线上点处的 切线斜率一定等于工资率。如果在图中作出厂商的成本线 WL,则 WL 与上述切线必然是平行的, 意味着在 L*(W) 处 R(L) 与 WL 之间的距离 R(L) − WL(正是厂商的利润)最大。
逆推第二步:工会选最优工资率 W*
回到第一阶段工会的选择。由于工会了解厂商的决策方法,因此它完全清楚对应自己选择的每种工资率 W, 厂商将会选择的雇佣数一定是由上述方式决定的 L*(W)。因此,工会需要解决的决策问题变成选择 W*, 使它满足最大值问题
的解。给出工会效用函数的具体形式,就可以通过解这个最大值问题,求出符合工会最大利益的工资率 W*。 如果已经有了对应工会效用函数 u(W, L) 的 W 和 L 之间的无差异曲线, 那么可以通过将厂商的反应函数 L*(W) 画在无差异曲线图上,得出 W* 的一个图解。
因为事实上,与厂商的反应函数相切的那条无差异曲线对应的效用,就是工会能实现的最大效用; 切点的纵坐标 W* 正是工会实现这个最大效用必须选择的工资率, 横坐标则是厂商对工会的 W* 的最佳反应 L*(W*)。
因此这个博弈的均衡解就是 [W*, L*(W*)]。 因为上述通过逆推归纳法找出的策略组合中,肯定不包含任何不会信守的威胁或诺言, 因此这个均衡就是一个子博弈完美纳什均衡。给出上述模型中效用函数、收益函数的具体形式, 就可以求出数字化的具体均衡解(作为练习)。
两个模型的骨架完全一样,只是换了外壳:
- 斯塔克博格:第一阶段 = 厂商 1 选 q₁;第二阶段 = 厂商 2 选 q₂。 厂商 2 的最优反应是 q₂*(q₁),代回厂商 1 的得益函数。
- 劳资博弈:第一阶段 = 工会选 W;第二阶段 = 厂商选 L。 厂商的最优反应是 L*(W),代回工会的效用函数。
区别只在于:斯塔克博格那里两家的目标函数是同一个形状(利润),所以能把反应函数显式写出来再代; 劳资博弈里工会的效用函数没给具体形式,于是改用几何相切的方式把同一个条件表达出来。 "切线斜率相等"与"代入后求导为零"是同一件事。
速查卡
考前回看| 模型 | 先手选什么 | 后手的反应 | 先手怎么用这个反应 |
|---|---|---|---|
| 斯塔克博格 | 厂商 1 选 q₁ | 厂商 2 求 max u₂ 得 q₂ = 3 − q₁/2 | 代进自己的得益函数,变成 q₁ 的一元函数再求导 |
| 劳资博弈 | 工会选 W | 厂商求 max π 得 L*(W)(R′ = W) | 把 L*(W) 代进效用函数,或直接找无差异曲线与它的切点 |
① 斯塔克博格均衡是 (3, 1.5),古诺均衡是 (2, 2)。先手把产量从 2 抬到 3,后手被迫从 2 退到 1.5。 别把两组数字记混 —— 得益函数是一样的,差别全在时序。
② 总利润:斯塔克博格 6.75 < 古诺 8。但先手从 4 涨到 4.5。 "蛋糕变小了,先手那一块反而变大了"——这是先动优势的标准画像。
③ 劳资博弈里"斜率相等"不是额外条件。切线斜率 = W 就是 R′(L) = W, 与代数解法的一阶条件一模一样,只是换了种画法。
关键概念与易混点
术语表① 斯塔克博格 ≠ 古诺的"序贯版"。数学上是把同时博弈改成序贯博弈,但结论不是"换个算法"而是"换了结果": 均衡产量、价格、利润分配全都变了。抓住这一点,才算真读懂了这一节。
② "信息多反而吃亏"有前提。它只在两人以上的博弈中可能发生。 单人决策问题里信息越多越有利,这条结论不受影响(3.1.2 节已说明)。
③ 劳资博弈的图形与斯塔克博格不是一回事。图 3.9 是"收益 R(L) 与成本线"在同一坐标系里比利润; 图 3.10 是"工会无差异曲线与厂商反应函数"相切。两图的纵轴含义不同(一个纵轴是 R,一个纵轴是 W), 别看着像就当成同一张图。
随堂自测
5 题3.4.3 讨价还价博弈
这一节讲了什么
概念地图关键只有两点:第三回合甲的方案有强制力;每多一回合总得益就下降一个比例
这一节最该记住的不是那个 10000/(1+δ),而是"让对方在下一回合能拿到的数,就是他这一回合的接受底线"这条推理。 三回合能用,无限回合也能用,后面 3.5.3 的最优关税还是这套逻辑。
一、三回合讨价还价
书页 126–129假设有两人就如何分享 1 万元现金进行谈判,并且已经定下了这样的规则:
- 首先由甲提出一个分割比例,对甲提出的比例乙可以接受也可以拒绝;
- 如果乙拒绝甲的方案,则他自己应提出另一个方案,让甲选择接受与否……上述循环过程中, 只要任何一方接受对方的方案,博弈就告结束,而如果方案被拒绝,则被拒绝的方案与以后的讨价还价不再有关系;
- 每一次一方提出一个方案和另一方选择是否接受为一个回合;
- 讨价还价每多进行一个回合,由于谈判费用和利息损失等,双方的利益都要打一个折扣 δ(0 < δ < 1),我们称 δ 为"消耗系数";
- 进一步假设讨价还价最多只能进行三个回合,到第三回合乙必须接受甲的方案。
这个三回合讨价还价博弈可以用下述方式作更清楚的描述:
| 回合 | 谁出价 | 方案 | 如果被接受 | 如果被拒绝 |
|---|---|---|---|---|
| 第一回合 | 甲 | 自己得 S₁,乙得 10000 − S₁ | 双方得益 S₁ 和 10000 − S₁,谈判结束 | 进入下一回合 |
| 第二回合 | 乙 | 甲得 S₂,自己得 10000 − S₂ | 双方得益 δS₂ 和 δ(10000 − S₂),谈判结束 | 进入下一回合 |
| 第三回合 | 甲 | 自己得 S,乙得 10000 − S | 这时乙必须接受,双方实际得益 δ²S 和 δ²(10000 − S) | |
注意折扣是累乘的:第二回合的得益乘一个 δ,第三回合乘 δ²。 拖得越久,同一笔名义金额越不值钱。
上述三回合中双方提出的 S₁、S₂ 和 S 都可以是 0 到 10000 之间的任意金额,即使考虑到货币有最小单位, 它们的可能取值也有许多种。因此不妨认为这个讨价还价博弈中,两博弈方可提出的 S₁、S₂ 和 S 都有无限多种,是一个无限策略的动态博弈,无法用标准的扩展形表示。 不过,如果先不考虑两博弈方对 S₁、S₂ 和 S 的具体选择,那么在形式上也可以用一个扩展形表示,如图 3.11 所示。
这个博弈的两个关键特点
逆推归纳法:从第三回合往回算
先分析博弈的第三个回合。在第三回合,因为甲的出价 S 乙必须接受,因此通常甲会选择 S = 10000,也就是自己独得这笔钱。不过,为了容纳更多的可能性,也为了这里得到的分析结论 在讨论无限回合讨价还价博弈时比较容易利用,这里暂先不认定 S = 10000,仍然保留 S 作为甲在该回合的出价。 这样当博弈进行到第三回合时,双方的得益分别为 δ²S(甲)和 δ²(10000 − S)(乙)。
- 推回第二回合乙的选择。乙知道一旦博弈进行到第三回合,甲将出 S,自己将得 δ²(10000 − S) 而甲得 δ²S。
如果他出的 S₂ 使甲选择接受的得益小于第三回合的得益,那么方案肯定会被拒绝,肯定要进行到第三回合, 自己会得到 δ²(10000 − S)。
如果自己出的 S₂ 既能让甲接受(意味着甲的得益不小于第三回合得益),又能使自己得益比第三回合大, 那么这样的 S₂ 就是最符合乙的利益的。
假设任一博弈方只要得益不小于下一回合自己出价时的得益,就愿意接受对方的出价,那么乙在第二回合能让甲接受、 也可能使自己得到最大利益的 S₂,应满足使甲的得益 δS₂ = δ²S,即S₂ = δS此时乙的得益为 δ(10000 − δS) = 10000δ − δ²S。因为 0 < δ < 1, 该得益比进行到第三回合的得益 δ²(10000 − S) 要大一些(两者相差 10000δ − 10000δ² = 10000δ(1 − δ) > 0), 这是乙可能得到的最大得益。 - 再推回第一回合甲的考虑。甲一开始就知道第三回合自己的得益是 δ²S,
也知道乙会在第二回合出价 S₂ = δS,因此进行到第二回合自己的得益也是 δ²S,
而乙则会满足于得到 10000δ − δ²S。
因此,如果甲在第一回合就给乙 10000δ − δ²S,而同时自己又能得到比 δ²S 更大的利益,那当然是更理想的。 实现这一想法只要令 S₁ 满足10000 − S₁ = 10000δ − δ²S ⟹ S₁ = 10000 − 10000δ + δ²S即可。因为此时乙的得益与到第二回合的利益相同,还是 10000δ − δ²S, 而甲的得益 10000 − 10000δ + δ²S 则比进行到第二、第三回合的得益 δ²S 更大(根据 δ < 1)。
在甲第三回合会出 S、而且对方必须接受的情况下,甲第一回合出价 S₁ = 10000 − 10000δ + δ²S,乙方接受, 甲、乙双方得益 10000 − 10000δ + δ²S 和 10000δ − δ²S, 是这个博弈的子博弈完美纳什均衡解。
注意在本博弈中,得出上述结论的前提是"甲在第三回合的出价 S 必须是双方都预先知道的"。 如果因为甲在第三回合的方案乙必须接受,因此甲提出 S = 10000,那么博弈的解就是:
利益比例取决于 δ − δ²
在这种情况下,双方获得利益的比例取决于 δ − δ² 的大小 —— 注意乙拿到的正是 10000(δ − δ²):
| δ 的取值 | δ − δ² 的变化 | 谁受益 |
|---|---|---|
| 0 < δ < 0.5 | δ 越大,δ − δ² 越大 | 甲的得益越小,乙的得益越大 |
| δ = 0.5 | δ − δ² 取到最大值 0.25 | 乙拿到的比例最高(25%) |
| 0.5 < δ < 1 | δ 越大,δ − δ² 越小 | 甲的得益越大,乙的得益越小 |
这种结果反映了在此博弈中,乙仗以讨价还价的筹码就是可以跟甲拖时间。 因为虽然最终甲可以争得全部利益,但拖延时间是会给甲造成损失的; 拖延时间对甲造成的损失越大,甲愿意分给乙以求早日结束讨价还价的利益就越大。
只有当甲完全不怕旷日持久的谈判(δ = 1),或者乙的争夺是毁灭性的(δ = 0)时, 居于有利地位的甲方才不需要花钱买太平,可保证自己的全部利益。
经济活动中的利润分配、债务纠纷、财产继承争执等,都是这个博弈模型的原型。
该模型的第一、第二回合相当于纠纷或争执的各方以不同形式的调解过程, 第三回合则相当于最后提交给司法或仲裁机构进行裁决。 如果争议的标的本来就是甲的合法权益,那么法律或仲裁的结果应该是将标的判断给甲 —— 这就是上述模型中第三回合甲的出价有强制力的现实根据。
模型中的消耗系数则相当于经济纠纷中,相关各方花费在谈判和诉讼等方面的时间和金钱代价等。
二、无限回合讨价还价
书页 129–131在三回合讨价还价博弈分析的基础上,进一步讨论一个无限回合的讨价还价博弈。 无限回合讨价还价博弈在第三回合并不会强制结束,只要双方互不接受对方的出价方案,博弈就要不断进行下去: 奇数回合由甲出价乙选择是否接受,偶数回合由乙出价甲选择接受与否。 这可理解成缺乏作出有效的最终判决的、具有强制效力的司法、仲裁机构的情况。 无限回合讨价还价博弈中同样有,或者说更必须有一个消耗系数 δ。
由于无限回合讨价还价不像有限回合那样有一个可作为起点的最后回合, 因此按常规思路,逆推归纳法肯定无法应用。
这是本章第一次遇到"逆推归纳法失效"的情形。3.6 节还会遇到另外两种(路径太多、无差异选择)。
夏克德(Shaked)和萨顿(Sutton)1984 年提出了一种解决这个博弈问题的思路,要点是:
对一个无限回合博弈来讲,从第三回合开始(假如能到达第三回合的话),还是从第一回合开始,结果应该都是一样的。 在无限回合讨价还价博弈中,不管是从第一回合开始还是从第三回合开始,都是先由甲出价, 然后双方交替出价,直到一方接受为止。
有了上述结论以后就有办法了:先假设整个博弈有一个逆推归纳的解 (怎么得来的并不重要,只要认为这个解存在即可),甲和乙的得益分别为 S 和 10000 − S, 即甲在第一回合出价 S、乙接受时双方的得益。
根据夏克德和萨顿的结论,从第三回合开始这个无限回合博弈,与从第一回合开始应该得到一样的结果, 因此上述逆推归纳的解也应该是从第三回合开始的博弈的结果。也就是说,第三回合也应该是甲出 S、乙接受, 双方得益 S 和 10000 − S,而且这个结果是最终结果。
- 如果把上述第三回合理解成"从第一阶段开始的无限回合博弈的第三回合",那么由于甲在第三回合的出价是最终出价, 这个无限回合博弈就相当于一个前面讨论过的、甲在第三回合的出价有强制力的三回合讨价还价博弈。
- 根据前面对三回合讨价还价博弈的逆推归纳法的结论,该博弈的解是 甲在第一回合出价 S₁ = 10000 − 10000δ + δ²S,乙方接受, 双方得益 (10000 − 10000δ + δ²S, 10000δ − δ²S)。
- 由于这个三回合博弈等于从第一回合开始的无限回合讨价还价博弈,因此 S = S₁:
S = 10000 − 10000δ + δ²S ⟹ S(1 − δ²) = 10000(1 − δ) ⟹ S = 10000 / (1 + δ)
在这个无限回合讨价还价博弈中,均衡的结果是:
注意两者的比是 1 : δ —— 谁更耗得起,谁就拿得多。
讨价还价:拖与让的定价
拖一个滑块改变消耗系数 δ,同时看两条曲线:三回合下乙能拿到的份额 δ − δ²(在 δ = 0.5 处取到最大值 25%),以及无限回合下乙能拿到的份额 δ/(1 + δ)。 再切换"谁先出价"和"回合数",看先手优势是怎么随 δ 消失或放大的。
速查卡
考前回看| δ | 三回合:乙的份额 δ − δ² | 无限回合:乙的份额 δ/(1 + δ) | 说明 |
|---|---|---|---|
| → 0 | 0 | 0 | 乙的拖延对谁都是毁灭性的,甲通吃 |
| 0.5 | 0.25 | 1/3 ≈ 0.333 | 三回合下乙的份额取到最大;无限回合下乙已经能拿三分之一 |
| → 1 | 0 | 0.5 | 三回合下甲不怕拖,乙一无所得;但无限回合下乙能拿一半 —— 两者在这里分道扬镳 |
这两条曲线形状完全不同,是本节的考点也是本节的道理: 三回合下乙的筹码是"甲怕拖",δ 太大甲就不怕了,所以 δ = 0.5 时乙最占便宜; 而无限回合下乙的筹码是"我也能出价、也能拖",δ 越大这个对称性越强,所以 δ → 1 时乙趋向于对半分。
① 折扣是累乘的,不是累加。第三回合是 δ²,不是 2δ。写公式时最容易把 δ² 漏成 δ。
② "接受底线"= 对方在下一回合能拿到的数。第二回合乙出 S₂ = δS, 就是让甲"接受与不接受一样";第一回合甲给乙 10000δ − δ²S,就是让乙"接受与不接受一样"。 每次都是让对方处在无差异的点上,把差额全部留给自己。
③ 无限回合不能用逆推归纳法,但结论却来自逆推归纳法。 靠的是"从第三回合开始与从第一回合开始结果相同"这个自洽性假设,把无限折成有限再套用三回合的公式。 这个思路叫自相似,是它最值得学的地方。
关键概念与易混点
术语表① 三回合与无限回合的结论不能互相套用。三回合里乙的份额 δ − δ² 在 δ = 0.5 处最大、在 δ = 1 处归零; 无限回合里乙的份额 δ/(1 + δ) 随 δ 单调递增、δ = 1 时到一半。 同一个 δ,两个模型给出完全不同的分配——因为乙的谈判筹码来源不同。
② 第三回合"甲会出 S = 10000"是结论,不是假设。书上先保留符号 S 把式子推完, 最后才代入 10000。这样做是为了无限回合那一步可以直接复用 S 的表达式。
③ 无限回合不是"多一个回合",而是"没有最后一回合"。 正因为没有最后一个回合,逆推归纳法失去起点;解法靠的是自相似,不是把回合数推向无穷取极限。 两者的区别在 3.6 节讨论逆推归纳法的问题时还会再出现。
随堂自测
5 题3.4.4 委托人—代理人理论
这一节讲了什么
概念地图五个模型不是四件互不相干的事,而是同一件事逐步放松假设:从"成果完全由努力决定",一路放宽到"成果是随机变量、且努力连续可选、报酬函数也能设计"。
全节的骨架是一句话:委托人要让代理人的自利选择恰好落在自己希望的位置上。 参与约束管"他愿不愿意干",激励相容约束管"他愿不愿意好好干"。
一、委托人—代理人关系
书页 131–132经济社会活动有大量"一方委托另一方完成特定工作"的情况:企业雇佣工人进行生产,店主雇佣店员销售商品, 企业主聘请经理管理企业,业主请物业公司管理物业,人们聘请律师为他们辩护等。
委托方的利益与被委托方的行为有密切关系,但委托方不能直接控制被委托方的行为, 甚至对被委托方工作的监督也有困难,只能通过报酬等间接影响被委托方的行为。
除了有书面合同、协议,或至少有口头委托的明显委托关系以外,还有大量经济社会关系虽然没有明显的委托关系, 但也带有上述特征 —— 如市民与市政府官员、基金购买者与基金管理者、人民与军队的关系等。 所有这些关系在经济学中都称为"委托人—代理人关系",其中(明显或隐蔽的)委托方称为"委托人"(Principle), (明显或隐蔽的)被委托方称为"代理人"(Agents)。
根据松散程度、委托内容、监督难易等的不同,委托人—代理人关系有多种不同的情况, 其中最关键的差异是监督的难易。例如流水线装配工的工作比较容易监督, 但外派采购员、保险推销员的工作就很难监督。
如果代理人的工作情况在成果中会完全反映出来,也就是说工作成果完全取决于工作情况, 那么就不存在监督问题,因为根据成果完全可判定代理人的工作情况。 但工作成果往往并不完全取决于代理人的工作情况 —— 如律师努力工作并不能保证打赢官司, 商店的销售额也不只是取决于店员的工作态度 —— 在这种情况下监督问题就无法避免。
正是因为监督困难的存在,因此委托人如何促使代理人的行为符合委托人的利益, 就是委托人—代理人理论最重要的一个课题。由于委托人可以利用的手段主要是委托合同的设计, 因此这种问题也称为"激励机制设计"或"机制设计"。 进一步,由于委托合同的核心条款主要是工资、奖金或股权等薪酬制度内容, 因此委托人—代理人关系常常就是工资制度选择的博弈。
二、无不确定性的委托人—代理人模型
书页 132–135从最简单的模型开始。假设代理人的工作成果没有不确定性,也就是代理人的产出是努力程度的确定性函数, 因此委托人可以根据成果掌握代理人的工作情况,不存在监督问题。
此外,假设委托关系基于一种标准合同,委托人的选择是提供或不提供这份合同,不选择支付给代理人的报酬或报酬函数。 代理人的选择首先是是否接受合同,其次是是否努力工作,也就是只有努力或偷懒两种努力水平。 这是一个两个博弈方之间的、每阶段都有两种选择的三阶段动态博弈模型。
第一个阶段是委托人的选择阶段,选择内容为是否委托,也就是是否向对方提出一份委托合同。 如果他选择不委托,当然得不到代理人的服务,R(0) 表示没有代理人的服务时委托人的利益。 在实际问题中 R(0) 有不同的情况:当代理人的服务对委托人至关紧要时 R(0) 可能是 0 甚至负值, 当代理人的服务对委托人来说并不关键时 R(0) 也可以是正值。委托人选择不委托代理人就没有利益, 该终端得益数组中的 0 即反映这种情况。
代理人先在第二阶段选择是否接受委托。若选择不接受,结果与委托人不委托没有区别,双方得益完全相同。 如果选择接受,那么他还需要在第三阶段选择是否努力:
因此双方得益分别是 R(E) − w(E) 和 w(E) − E。
此时双方得益分别为 R(S) − w(S) 和 w(S) − S。
因为在这个博弈中,两博弈方都清楚自己和对方的得益情况,也都能观察到对方的选择 (即使委托人无法观察代理人第三阶段的选择,因为委托能观察代理人的工作成果,而工作成果与努力程度有确定性对应, 因此委托人仍然可以完全清楚代理人的选择),因此本博弈是一个完全且完美信息的动态博弈,适合用逆推归纳法分析。
逆推第一步:代理人在第三阶段的选择
如果 w(E) − E > w(S) − S,也就是 w(E) > w(S) + E − S 时,代理人会选择努力。
上述不等式也称为代理人努力的"激励相容约束",也就是委托人在自己提出委托和代理人接受委托的前提下, 促使代理人努力工作必须满足的条件。
第二个不等式的经济意义是:只有当努力工作的代理人得到的报酬,达到在偷懒的代理人也能得到的基本报酬以上, 还有一个至少不低于能补偿努力工作比偷懒更大负效用的增加额时,代理人才可能自觉选择努力工作。
反过来,如果 w(S) − S > w(E) − E,那么代理人肯定会选择偷懒。 该不等式是代理人偷懒的"激励相容约束"。从该约束可以得到的一个直接推论是: 由于偷懒的负效用肯定小于努力工作的负效用,因此如果偷懒和努力得到的报酬相同,即 w(S) = w(E), 那么偷懒的激励相容约束自动满足,代理人必然选择偷懒。
逆推第二步:代理人在第二阶段的选择
由于对应具体得益情况的不同,第三阶段代理人的选择有努力和偷懒两种可能,因此必须分两种情况讨论第二阶段的选择。
根据图 3.13 不难看出,在两种情况下代理人选择接受而不是拒绝的条件分别是 w(E) − E > 0 和 w(S) − S > 0。这两个不等式分别称为两种情况下的"参与约束"。
如果考虑代理人有接受其他委托的可能性,那么上述参与约束不等式就不会只是要求大于 0, 而是会要求大于代理人放弃的其他机会的利益,也就是他的机会成本。
这一点在第五部分的连续努力水平模型里会正式写成 w[R(e)] − C(e) ≥ U, 其中 U 就是那个机会成本。
逆推第三步:委托人在第一阶段的选择
如果代理人在第二阶段选择的是拒绝,那么委托人的选择其实是无关紧要的,因为委托不委托结果都一样。 如果代理人第二阶段会选择接受,那么仍然有两种不同的情况。由于委托人清楚代理人的选择, 因此可以针对两种情况分别选择:
很显然,在前一种情况下,如果 R(E) − w(E) > R(0) 委托人会选择委托, 如果 R(E) − w(E) < R(0) 委托人会选择不委托。 在第二种情况下,则是 R(S) − w(S) > R(0) 时委托人会选择委托。
归纳三个阶段两博弈方的选择,就得到了本博弈的子博弈完美纳什均衡。 注意上述分析中都只考虑了严格不等式的情况而回避了等式的情况。 这一点正是博弈分析的困难之一,因为当两种选择的利益相同时很难肯定博弈方的选择 (第五部分讨论激励机制设计时会考虑等式的情况,但这并不等于说不存在这方面的疑问)。
数值例子
假设努力的投入产出函数为 R(e) = 10e − e²,代理人努力即努力水平 2 单位、 偷懒即努力水平 1 单位,而且努力的负效用等于努力水平的数值,也就是 E = 2,S = 1。 因此 R(0) = 0,R(E) = 16,R(S) = 9。再假设 w(E) = 4,w(S) = 2。
根据上述分析及结论不难看出,在这个数值例子中:
| 检验什么 | 条件 | 本例的数值 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 促努力的激励相容约束 | w(E) − E > w(S) − S | 4 − 2 = 2 > 2 − 1 = 1 | 满足 → 代理人会努力 |
| 代理人接受委托的参与约束 | w(E) − E > 0 | 2 > 0 | 满足 → 代理会接受 |
| 委托人提出委托的条件 | R(E) − w(E) > R(0) | 16 − 4 = 12 > 0 | 满足 → 委托人会委托 |
因此这个数值例子的子博弈完美纳什均衡是:委托人选择委托,代理人接受委托并努力工作。 由于这是逆推归纳法得到的结果,也是本博弈唯一的子博弈完美纳什均衡,因此是该博弈可以预测的结果。
三、有不确定性但可监督的委托人—代理人博弈
书页 135–137上一个模型中代理人的努力与其工作成果之间有确定性对应关系,因此不存在监督困难。 这里讨论一种虽然代理人的努力成果有不确定性,但委托人对代理人有完全监督的模型。
首先,由于现在代理人的努力和成果之间不再完全一致,因此就有一个根据工作情况还是成果支付报酬的问题。 一般来说,在委托人对代理人的工作有完全监督的情况下,通常是根据代理人的工作情况而不是工作成果支付报酬。 这意味着产出不确定性的风险完全由委托人承担,根据是风险主要来源于环境或随机因素,与代理人的行为无关。
委托人的这种选择也意味着:代理人工作成果的不确定性直接影响的只有委托人的选择,不会影响代理人的选择, 但会通过委托人的选择对代理人的利益产生间接影响。
不确定性的具体形式:有 20 和 10 单位两种可能的产出。
- 代理人努力时,产出 20 的概率是 0.9,产出 10 的概率是 0.1;
- 代理人偷懒时,反过来产出 20 的概率是 0.1,产出 10 的概率是 0.9。
再假设 R(0) = 0,其他则与前一个模型一样。像导论中介绍的商人运输路线博弈一样, 引进一个"自然"博弈方 0 反映不确定性。
引进自然博弈方以后,这个博弈仍然是一个完全且完美信息的动态博弈,仍然可以用逆推归纳法进行分析。 由于博弈方 0(自然)是按照概率分布随机选择,因此不需要对它进行分析,我们的分析从代理人第三阶段的选择开始。
代理人一侧:约束完全不变
不难发现,对于代理人的选择来说,这个博弈模型与前一个模型其实并没有差别。 因为代理人的报酬和努力的负效用都与工作成果没有关系,"自然"对高产低产的选择并不直接影响他的利益。
因此,代理人在本模型中努力或偷懒的激励相容约束和参与约束条件与前一个模型完全相同: 当 w(E) − E > w(S) − S 时选择努力,当 w(S) − S > w(E) − E 时选择偷懒; 在两种情况下分别满足 w(E) − E > 0 和 w(S) − S > 0 会接受委托,否则不接受委托。
委托人一侧:变成算期望值
现在分析委托人在第一阶段的选择,也正是本模型与前一个模型的主要不同之处。 由于本模型中委托人对代理人的工作有完全的监督,也完全清楚代理人的选择,因此仍然是根据两种不同的情况分别进行选择。
| 假设代理人会 | 委托人的期望得益 | 选择委托的条件 |
|---|---|---|
| 接受并努力 | 0.9 × [20 − w(E)] + 0.1 × [10 − w(E)] | 大于 0 则委托,小于 0 则不委托 |
| 接受并偷懒 | 0.1 × [20 − w(S)] + 0.9 × [10 − w(S)] | 大于 0 则委托,小于 0 则不委托 |
上述双方的选择就是对应两种不同情况的子博弈完美纳什均衡。如果代理人不会接受委托,委托人是否委托无差异。 给出上述模型中 E、S、w(E)、w(S) 的数值,则可以得出具体的结论。
风险由委托人承担。因为报酬是按工作情况付的,代理人无论产出是 20 还是 10, 只要努力就拿 w(E)、只要偷懒就拿 w(S) —— 随机性完全落在委托人这一侧。 所以代理人一侧的那几个不等式(参与约束 + 激励相容约束)与前一个模型一模一样, 变的只有委托人的期望值算法。
四、有不确定性且不可监督的委托人—代理人博弈
书页 137–139现在我们讨论委托人—代理人关系中比较重要的情况:代理人的工作成果有不确定性,而且委托人无法监督代理人的工作。 首先能够肯定的是,现在委托人不可能根据代理人的工作情况支付报酬,只能根据代理人的工作成果支付报酬, 除非支付固定的报酬。
如果除了"监督从可以监督改为无法监督",以及"委托人现在是根据代理人的工作成果而不是工作情况支付报酬"以外, 其他方面与前一个模型都相同,那么可以用图 3.17 中的扩展形表示该博弈。
图 3.17 与图 3.16 的差异主要有两方面:
在这个模型中,双方的选择和最后的均衡与前面的模型都有了较大的区别。 因为现在代理人的利益也直接受到不确定性的影响。 由于在这种情况下,委托人—代理人模型主要的问题是如何激励代理人努力工作, 因此这里主要分析促使代理人选择努力的激励相容约束、参与约束,以及委托人相应选择委托的条件。
| 约束 | 不等式 | 含义 |
|---|---|---|
| 激励相容约束 | 0.9 × [w(20) − E] + 0.1 × [w(10) − E] > 0.1 × [w(20) − S] + 0.9 × [w(10) − S] | 假设代理人风险中性时,只要选择努力的期望得益大于选择偷懒的期望得益,他就会努力工作 |
| 参与约束 | 0.9 × [w(20) − E] + 0.1 × [w(10) − E] > 0 | 第三阶段代理人选择努力时,倒推回第二阶段:只要接受的期望得益大于不接受的得益 0,代理人就会接受委托 |
| 委托人选择委托 | 0.9 × [20 − w(20)] + 0.1 × [10 − w(10)] > 0 | 虽然委托人无法看到代理人第三阶段的选择,但对代理人的决策思路还是清楚的。 假设他判断代理人会选择努力,这就是他的期望得益 |
在上述几个约束条件满足的情况下,双方的上述选择构成该模型的子博弈完美纳什均衡。 如果该模型主要是解决委托人如何激励代理人努力工作的激励机制设计问题, 那么委托人应该根据上述激励相容约束和参与约束条件,以及 E 和 S 的数值,确定 w(20) 和 w(10) 的数值。
在模型三(可监督)里,报酬按努力付,风险全在委托人;在模型四(不可监督)里, 报酬按成果付,代理人也被迫承担一部分风险。
这正是下一部分"选择报酬函数"的起点:如果代理人厌恶风险,那么把风险全推给他就需要付更高的风险溢价, 于是现实中会出现基本工资 + 提成这类混合制度。第五部分会把这笔账算清楚, 并推出教科书式的结论 —— 在代理人风险中性的情形下,最优合同居然是"承包制"。
五、选择报酬和连续努力水平的委托人—代理人模型
书页 139–143现在进一步讨论:不仅努力成果不确定且不可监督,而且委托人可以选择报酬函数(也就是薪酬制度), 代理人在连续区间中选择努力水平 e。此外,还考虑代理人有正值的机会成本, 也就是不接受该委托的利益(其他工作的报酬或闲暇的效用)U, 并假设努力的负效用是努力水平的单调递增的凸函数 C = C(e)。
现在代理人可以选择的努力水平 e 分布在某个连续区间,其产出 R 是 e 的随机函数, 我们仍用 R = R(e) 表示。由于是不完全监督,委托人不知道 e,只能根据 R 支付报酬, 即 w = w(R)。这意味着 w 中至少部分是计件工资或利润提成。 不过,由于 R 与 e 有关,因此 w 还是与 e 有关, w = w(R) = w[R(e)] 也是随机函数关系。
参与约束:把报酬压到"刚好够"
代理人只有在接受委托得到的利益不小于机会成本 U,也就是
时才愿意接受委托。所以上述不等式就是该模型的参与约束。 从参与约束的角度,在代理人接受委托的前提下,委托人当然希望付出的报酬越小越好, 因此实际的参与约束是
这样委托人的得益函数就是 R(e) − w[R(e)] = R(e) − C(e) − U。
根据上述得益函数,委托人首先可以求出最符合自身利益的代理人努力水平 e*: 如果如图 3.18 所示,R(e) 是通常的凹函数,而 C(e) 是单调递增的凸函数, 那么 e* 就是图中使 R(e) 曲线的切线与 C(e) + U 曲线的切线平行的努力水平。
激励相容约束:让代理人也愿意选 e*
在满足参与约束的条件下,代理人愿意接受工作但努力水平不一定是 e*,因为代理人是根据自身利益最大化行为。 要代理人自觉选择 e*,e* 也必须符合他自己的最大利益,即对其他任何努力水平 e,都有
这就是该模型的激励相容约束。满足激励相容约束条件意味着代理人的利益与委托人的利益完全一致, 代理人的行为就会符合委托人的最大利益。 如果委托人按照上述参与约束和激励相容约束设计报酬函数,就能使代理人的行为符合自己的利益。
店主与店员:把数字算出来
R 是商店的利润,e 是店员的努力。由于利润不仅取决于店员的努力,还取决于市场情况等, 因此 R 是 e 的随机函数,假设是一个线性随机函数
由于店主无法掌握店员的实际努力,因此只能根据利润水平付报酬。设店主采用的报酬计算公式为
该报酬公式意味着店员的工资由固定工资 A 和利润分成 B[4e + η] 两部分组成, 实际上就是常见的基本工资加利润提成奖金的工资制度。
| 得益函数 | 期望得益(η 均值为 0) | |
|---|---|---|
| 店主(纯利润) | 4e + η − A − B[4e + η] = 4(1 − B)e + (1 − B)η − A | 4(1 − B)e − A |
| 店员 | A + B[4e + η] − e² | A + 4Be − e² |
现在店主面临的关键问题是确定 A 和 B 的水平,以使这种工资制度成为一种有效的激励。
- 参与约束。在上述假设下,参与约束条件为 A + B[4e + η] − e² ≥ 1。 如果店员是风险中性的,那么只要期望净利益 A + 4Be − e² ≥ 1, 店员就愿意接受该工作。
- 店员的最优努力。假设店员已经接受了这个工作,由于他的期望得益为 A + 4Be − e², 因此当店员是风险中性时,e* = 2B 符合店员的最大利益。 这意味着店员符合自身利益的最佳努力水平取决于利润提成比例 B: 当 B = 0 时 e* = 0,即店员没有努力的愿望;当 B 较大时,店员的努力愿望 e* 也随之增大; 当 B = 0.5,即提成比例为 50% 时,店员愿意付出的努力 e* = 2 × 0.5 = 1 等。
- 店主对 A、B 的选择。首先,店主的选择必须满足店员参与约束条件的下限:
A + B[4e + η] = e² + 1 (3.3)这样店主的得益公式为 4e + η − e² − 1,期望得益为 4e − e² − 1。 容易求出当 e** = 2 时店主的期望得益最大(等于 3), 即 e** = 2 是符合店主最大利益的最佳店员努力水平。
- 解出 B。令 e = e* = 2,代入店员的最优选择 e* = 2B,可得
B = 1 (3.4)
- 解出 A。再将 e = e* = 2 代入参与约束 (3.3) 式,得 A + B(8 + η) = 5。
两边求数学期望,得
A + 8B = 5 (3.5)根据 (3.4) 和 (3.5) 式可以解得 B = 1,A = −3。
店主的最优激励工资计算公式是 w = A + B(R) = −3 + R。
这个工资公式的意义是:商店 100% 的营业利润都成为店员的提成,店主不但不发固定工资, 而且向店员收取 3 单位的承包费或租金,其实质是一种承包或租赁经营制。
双方的上述策略组合是本博弈唯一的子博弈完美纳什均衡。 在该均衡下,所有的不确定性风险实际上都是由店员承担,而不是由店主承担的。
如果代理人属于"风险厌恶"或称"风险规避"的类型,那么这种承包制和固定租金租赁制就无法采用。
事实上,当店员是风险厌恶类型时,每单位带风险的期望得益在他的决策选择中的分量就会下降, 均衡的情况就会有所变化,就会采用某种带分成的制度安排 —— 这正是现实中"基本工资 + 提成奖金"比纯粹的承包制更常见的原因。
委托人—代理人:两条约束线
拖 w(E) 和 w(S) 两个滑块,看代理人的选择怎么变: 平面上一条是参与约束(来不来),一条是激励相容约束(干不干), 两条线围出的那块区域才是"既接受又努力"。再切到"不可监督"模式, 看同一个问题怎么变成按产出付酬、以及为什么"固定工资必然换来偷懒"。
速查卡
考前回看| 模型 | 按什么付酬 | 风险谁担 | 代理人一侧的约束 | 委托人一侧 |
|---|---|---|---|---|
| 二 · 无不确定性 | 努力程度 | 无风险 | w(E) − E > w(S) − S(激励相容) w(E) − E > 0(参与) |
R(E) − w(E) > R(0) |
| 三 · 不确定可监督 | 努力程度 | 全在委托人 | 与模型二完全相同 | 改算期望:0.9[20 − w(E)] + 0.1[10 − w(E)] > 0 |
| 四 · 不确定不可监督 | 工作成果 | 双方分担 | 期望形式:0.9[w(20) − E] + 0.1[w(10) − E] > 0.1[w(20) − S] + 0.9[w(10) − S] | 0.9[20 − w(20)] + 0.1[10 − w(10)] > 0 |
| 五 · 连续努力 + 报酬函数 | 利润提成 B(R) | 取决于 B | w[R(e*)] − C(e*) ≥ w[R(e)] − C(e) | R(e) − C(e) − U 最大 |
参与约束管"来不来",激励相容约束管"干不干"。
参与约束是比较"接受委托的得益"与"机会成本"(或 0);激励相容约束是比较"努力的得益"与"偷懒的得益"。 两个都满足,代理人才会又接受、又努力。
关键概念与易混点
术语表① 两个约束的"比较对象"完全不同。参与约束比的是"接受 vs 不接受"(对象是 0 或机会成本 U); 激励相容约束比的是"努力 vs 偷懒"。写题时最容易把两者写反。
② 报酬相同必然偷懒。因为偷懒的负效用更小,若 w(S) = w(E), 则 w(S) − S > w(E) − E 自动成立。这是"固定工资 + 不可监督"必然低效的原因。
③ 图 3.16 与图 3.17 的差别不在"有没有自然",而在"自然是不是被区分开"。 图 3.16 里报酬是 w(E)/w(S),按努力付;图 3.17 里报酬是 w(20)/w(10),按产出付。 两个自然节点是否被同一个信息集罩住,就是"可监督"与"不可监督"在图上的样子。
④ "最优是承包制"这个结论依赖代理人风险中性。 换成风险厌恶,每单位带风险的期望得益的权重下降,最优合同就会退回带分成的形态。 不要把它当成无条件的管理学结论。
随堂自测
5 题3.5 有同时选择的动态博弈模型
这一节讲了什么
概念地图先立一个抽象的标准模型(四方、两阶段、每阶段两人同时选择),然后拿三个现实问题来套它。
一句话记住这一节:逆推归纳法没有失效,只是每一层要解的东西从"一个人的最优化"变成了"一个纳什均衡"。
3.5.1 标准模型
书页 143–144这种类型的博弈问题在现实经济中是很多的,例如伯特兰德寡头竞争模型中两个或更多追随厂商、 而且追随厂商同时决定产量的情况,就是典型的一个例子。 由于这种动态博弈中存在博弈方的同时选择,因此与静态博弈有相似之处或内在联系。
- 博弈中有四个博弈方,分别称为博弈方 1、博弈方 2、博弈方 3 和博弈方 4。
- 第一阶段是博弈方 1 和博弈方 2 的选择阶段,他们同时在各自的可选策略(行为)集合 A₁ 和 A₂ 中分别选择 a₁ 和 a₂。
- 第二阶段是博弈方 3 和博弈方 4 的选择阶段,他们在看到博弈方 1 和博弈方 2 的选择 a₁ 和 a₂ 以后,同时在各自的可选策略集合 A₃ 和 A₄ 中分别选择 a₃ 和 a₄。
- 各博弈方的得益都取决于所有博弈方的策略 a₁、a₂、a₃ 和 a₄, 即博弈方 i 的得益是各个博弈方所选择策略的多元函数 ui = ui(a₁, a₂, a₃, a₄)。
现实经济中的不少博弈问题与上述标准模型是基本一致的。如后面要介绍的国际竞争和最优关税博弈问题中, 两个制订关税的国家就是标准模型中的博弈方 1 和博弈方 2, 两国各自的一个相互进行产量竞争的企业就是模型中的博弈方 3 和博弈方 4。
现实中也有许多两阶段有同时选择的博弈问题中,某个阶段只有一个博弈方, 或者前后两个阶段的博弈方是相同的,即第一阶段的博弈方 1、2 就是第二阶段的博弈方 3、4 (3.5.2 的银行客户、3.5.4 的雇员都是这种情形)。这些差别并不影响模型的基本分析方法。
因为两阶段有同时选择的博弈仍然是动态博弈,而且仍然有完全和完美信息的特征,因此:
- 分析这种博弈问题的基本方法仍然是逆推归纳法,核心均衡概念仍然是子博弈完美纳什均衡。
- 但因为存在同时选择,因此每个阶段不再是单人最优化问题,而可能是一个静态博弈。
- 此外,子博弈的含义在这里也有所变化:这种模型的子博弈就是第二阶段两博弈方的同时选择, 它本身也是一个静态博弈。
3.5.2 间接融资和挤兑风险
书页 144–146银行制度是现代经济生活中不可或缺的重要组成部分,其核心是间接融通社会资金的信贷业务。 银行信贷对社会经济发展的作用无可估量,但它在带来巨大利益的同时也蕴含或者说孕育着巨大的风险。
设一家银行为了给一个企业贷放一笔 20000 元的贷款,以 20% 的年利率吸引客户的存款。 若两个客户各有 10000 元资金,如果他们把资金作为 1 年期定期存款存入该银行,那么银行就可以向企业贷款。 如果两个客户都不愿存款或只有一个客户存款,那么银行就无法给上述企业贷款,这时候客户都能保住自己的本金。
在两客户都存款、从而银行给上述企业提供贷款的情况下:
- 如果银行满 1 年收回贷款,企业就能完成一笔生意,银行可收回贷款本息支付存款客户的存款本息;
- 但如果在不满 1 年的时候,一个客户单独或两个客户同时要求提前取出存款,银行就不得不提前收回贷款, 企业的生意无法完成。假设这时候企业只能收回 80% 的本钱,并全部偿还给银行。
- 若一个客户要求提前取款,则银行会偿还其全部本金,余款则属于另一客户; 若两客户同时要求提前取款,则平分收回的资金。
为了简单起见,假设银行不收任何佣金、手续费。
完整的得益矩阵如下。为了简单起见,图 3.19 的两个得益矩阵中行都是客户 1、列都是客户 2:
| 行 · 客户1 列 · 客户2 | 客户 2 | ||
|---|---|---|---|
| 不存 | 存款 | ||
| 客户 1 | 不存 | 1, 1 | 1, 1 |
| 存款 | 1, 1 | 下一阶段 | |
| 行 · 客户1 列 · 客户2 | 客户 2 | ||
|---|---|---|---|
| 提前 | 到期 | ||
| 客户 1 | 提前 | 0.8, 0.8 | 1, 0.6 |
| 到期 | 0.6, 1 | 1.2, 1.2 | |
逆推第一步:第二阶段是一个两均衡的静态博弈
用逆推归纳法分析,首先分析第二阶段两个博弈方的选择。容易看出,该博弈有两个纯策略纳什均衡 (提前, 提前) 和 (到期, 到期),分别对应得益 (0.8, 0.8) 和 (1.2, 1.2), 后一个明显帕累托优于前一个。
通常情况下,我们应该判断该博弈的结果是 (到期, 到期),双方得益 (1.2, 1.2), 也就是两客户都等存款到期去取款,收回本金并获得利息。 但根据上一章的分析,这种博弈并不能保证实现这种理想的结果。 因为只要有一个客户认为另一个客户有提前取款的可能性,那么前者的合理选择就不再是到期取款, 而是提前取款,而且上述考虑有多层次交互作用,因此常常会导致前一个低效率的纳什均衡。
逆推第二步:第一阶段跟着变
回到第一阶段两客户对是否存款的选择。由于第二阶段有两个可能的均衡,第一阶段的博弈就要分两种情况看:
| 行 · 客户1 列 · 客户2 | 客户 2 | ||
|---|---|---|---|
| 不存 | 存款 | ||
| 客户 1 | 不存 | 1, 1 | 1, 1 |
| 存款 | 1, 1 | 1.2, 1.2 | |
| 行 · 客户1 列 · 客户2 | 客户 2 | ||
|---|---|---|---|
| 不存 | 存款 | ||
| 客户 1 | 不存 | 1, 1 | 1, 1 |
| 存款 | 1, 1 | 0.8, 0.8 | |
挤兑的真正机制
事实上,导致银行挤兑风潮和金融危机的内在机制是这样的: 对于客户来说,由于上述两阶段博弈的第二阶段的结果其实是有不确定性的, 因此他们在作第一阶段选择的时候,并不能完全肯定究竟第二阶段会出现哪种结果。
这就意味着他们在第一阶段选择的时候可能是以"第二阶段将是 (到期, 到期) 纳什均衡"为基础的, 因此选择了 (存款, 存款) 而没有选择 (不存, 不存), 但第二阶段实际上却由于某种谣传引起的恐慌等原因,最终出现的却是 (提前, 提前) 的纳什均衡, 也就是客户挤提存款的情况。这正是现实中引起银行倒闭的许多"银行挤兑"风潮的制度性根源。
上述间接融资博弈也揭示了经济决策中一类低效率均衡存在的原因。 不过上述博弈与囚徒的困境还是有差异的,因为它本身存在一种有效率的均衡结果, 因此只要我们注意调控或采用某些保险制度,就能避免低效率均衡的出现。 在银行挤兑问题上,只要有权威的政府机构等出面保证客户资金的安全或澄清谣言, 就可避免严重的银行挤兑风潮的发生及造成严重后果。 这也是为什么各国政府要建立信贷保证、保险制度,对存款进行保护、保险的原因。
由于现代银行的经营活动受到国家法律法规的严格管理,大多数国家都有防止银行风险的整套方法, 因此正规银行业务引发大的金融和社会风险的情况已经比较少了。
现代更容易引发金融、社会风险的其实主要是不正规的非法金融活动,如地下钱庄和非法集资等。 因为非法金融活动常常通过恶意欺骗的手段吸引人们参加,用借新债还旧债的方法, 而不是经营利润偿还到期资金,信用差、管理差而且缺乏保险措施, 引起金融风险并引发社会问题的可能性必然要大得多。
3.5.3 国际竞争和最优关税
书页 146–151现在讨论一个最优关税选择问题,这个博弈模型是博弈理论在国际经济学中的经典应用。 模型中有两个相似的国家,分别称它们为国家 1 和国家 2,这两个国家在本博弈中作为博弈方 决定本国进口商品的关税税率。假设两国各有一个企业(可看作是国内企业的集合体) 生产同一种既内销又相互出口的商品,称这两个企业为企业 1 和企业 2。 可以把模型中的两个国家理解成两个相互隔离的市场,两国的消费者在各自的国内市场上既可以购买国货, 也可以购买进口货,国货和进口货之间是可完全替代的。
用 Qi 记在国家 i 市场上的商品总量,则该市场的市场出清价格为 Qi 的函数, 设该函数为 Pi = Pi(Qi) = a − Qi,i = 1, 2。
设企业 i 生产 hi 供内销和 ei 供出口,因此 Qi = hi + ej(i, j = 1, 2;当 i = 1 时 j = 2,当 i = 2 时 j = 1)。
再假设两企业的边际生产成本同为常数 c,且都无固定成本,则企业 i 的生产总成本为 c(hi + ei)。当企业出口时,因为进口国征收的关税也是它的成本, 如果国家 j 的关税率为 tj,则企业 i 的出口成本为 cei + tjei,国内销售成本为 chi。
假设先由两国政府同时制订关税率 t₁ 和 t₂, 然后企业 1 和企业 2 根据 t₁ 和 t₂ 同时决定各自的内销和出口产量 h₁、e₁ 和 h₂、e₂。 这就是一个两阶段都有同时选择的四方动态博弈。
双方的得益函数
在这个博弈中,企业作为博弈方的得益是它们唯一关心的利润:
注意关税项是 tjei:企业 i 出口到国家 j,付的是国家 j 的税率。
国家作为博弈方的得益则是它们所关心的社会总福利,包括消费者剩余、本国企业利润和国家关税收入三部分:
其中 ½(hi + ej)² 是国家 i 国内居民作为消费者的消费者剩余,是根据市场出清价格对应的需求函数导出来的; 关税收入项是 tiej —— 国家 i 按自己的税率对自己的进口量 ej 征税。 两个下标的方向相反,抄公式时最容易错在这里。
逆推第一步:第二阶段的企业博弈
先从第二阶段企业的选择开始。假设两国已选择关税率分别为 t₁ 和 t₂, 则如果 (h₁*, e₁*, h₂*, e₂*) 是在设定 t₁、t₂ 的情况下两企业之间的一个纳什均衡, 那么 (hi*, ei*) 必须是下列最大值问题的解:
由于 πi 可以分成企业在国内市场的利润和国外市场的利润两部分之和, 且国内市场的利润取决于 hi 和 ej*,国外市场的利润取决于 ei 和 hj*, 因此上述最大值问题可分解为下列两个最大值问题:
注意这种分解可行的前提是企业的生产没有固定成本,边际成本是常数, 因此供给国内市场的数量和供给国外市场的数量对两个市场的平均成本都没有影响。 换成有固定成本或边际成本递增,这两块就不能分开算了。
假设 ej* ≤ a − c,可从 (3.6) 式解得
假设 hj* ≤ a − c − tj,可从 (3.7) 式解得
求出的 hi* 和 ei* 都是满足各自假设的。由于 (3.8) 和 (3.9) 都是对 i = 1, 2 和 j = 2, 1 成立的,因此我们可得到四个方程的联立方程组。解之可得:
其中 i = 1, 2 和 j = 2, 1。这就是在设定 t₁ 和 t₂ 的情况下, 两企业第二阶段静态博弈的纳什均衡。 留意两个下标:内销 hi 受本国关税 ti 影响,出口 ei 受对方关税 tj 影响。
这个结果说明了什么
如果没有关税,也就是令 t₁ 和 t₂ 都等于 0,那么本博弈就相当于国内国外两个市场的古诺模型, 两企业在两市场的均衡产量确实都为 (a − c)/3,与古诺模型的均衡产量完全一样。
关税的存在使得两企业在两个市场上的边际成本都发生了变化。在 i 国市场, 企业 i 的边际成本为 c,而企业 j 的边际成本为 c + ti。 因为企业 j 的边际成本高于古诺模型的边际成本,因此它必然会少生产一些, 而企业 j 少生产就会使市场出清价格有上升的趋势,从而使企业 i 可以多生产一些。
因此,hi 是 ti 的增函数,而 ei 则是 tj 的减函数。 也就是说,一国的关税具有保护本国企业、提高本国企业国内市场占有率、打击外国企业的作用。 这也是世界各国普遍设置关税,倾向于提高进口关税的主要原因。
逆推第二步:第一阶段的国家博弈
现在回到第一阶段两个国家之间的博弈,即两个国家同时选择 t₁ 和 t₂。 因为国家 1 和国家 2 都清楚两国企业的决策思路和方式,即知道当两国政府确定 t₁ 和 t₂ 以后, 两国的企业会根据 (3.10) 式决定均衡产量,因此两国的得益将为 wi = wi(t₁, t₂)。 对国家 i 来说,它现在是要选择 ti* 满足 maxti ≥ 0 wi(ti, tj*)。
把 (3.10) 式决定的均衡产量代入国家 i 的福利函数,可得:
四项依次是:消费者剩余 ½[Qi]²、企业在本国市场的利润 hi²、 企业在对方市场的利润 ei²、关税收入 tiej。
原书把最后一项印成 ti(a − c − 2tj*) / 3, 但关税收入应当是"本国税率 × 本国市场上的进口量", 而进口量 ej* = (a − c − 2ti)/3 里出现的是 本国税率 ti。
把原文那一项直接对 ti 求导、并令 ti = tj* = t, 会解出 t = a − c,与书本自己下一行给出的 t* = (a − c)/3 自相矛盾。 按 ti 修正后,导数为 ((a − c) − 3ti)/3,令其为零恰好得到 t* = (a − c)/3, 与书上的结论一致。
所以这里是排印笔误,不是推导错误:书上的结论是对的,只是那一项的下标印成了 tj*。 本工作台按修正后的式子呈现,并在此说明 —— 与第一章"囚徒 1/囚徒 2"、第二章"1.296"的处理方式一致, 均保留原文线索、不改结论、就地加注。
令 wi 对 ti 的导数在 ti = ti* 时为 0, 可得两方程联立的方程组。解之得:
该式对 i = 1, 2 都成立,也就是说,两国的最佳关税选择都是 t₁ = t₂ = (a − c)/3。
将它们代入 (3.10) 式得:
这就是两企业在第二阶段,已知关税都为 (a − c)/3 以后的最佳内销和出口产量选择。 两企业的总产量都是 h* + e* = 5(a − c)/9。
因为上面推导出的两个阶段的选择都是纳什均衡,因此肯定不存在任何不可信的承诺或威胁, 这是一个子博弈完美纳什均衡解。
最优关税:一步步代进去
这个模型的推导很长,但每一步都只是"求导 = 0"。 拖关税率 t 和参数 a、c,看四个均衡产量 h*、e* 和福利的四项 (消费者剩余 / 本国利润 / 出口利润 / 关税收入)怎么此消彼长, 以及为什么福利在 t = (a − c)/3 处最高 —— 关税既是保护,也是一种对本国消费者的税。
3.5.4 工资奖金制度
书页 151–154上一节的委托人—代理人博弈讨论了激励机制的问题。其实,由于工作激励是现代经济和经营管理中最重要的一个课题, 因此解决这个问题的思路也很多。委托人—代理人模型中所讨论的问题有一个特定的背景, 那就是代理人似乎是唯一和不可替代的。
事实上,现实中可以承担同样工作的代理人往往不是唯一的,而且他们相互之间还常常会进行竞争。 如果考虑这样的因素,那么工作激励的思路也可以有所变化,以实现更有效的激励。 拉齐尔(Lazear)和罗森(Rosen)1981 年提出的一种可称为"工资奖金制度"的模型, 就是在存在相互竞争雇员的前提下,雇主通过让雇员进行竞赛的方法实现有效激励的博弈模型。
- 一个雇主有两个雇员。雇员 i(i = 1, 2)的产出函数为 yi = ei + εi, 其中 ei 为雇员 i 的努力水平,而 εi 则是随机扰动。 假设雇员付出努力有负效用,负效用是 e 的函数 g(e),并且 g 满足 g′(e) > 0 和 g″(e) > 0, 即 g(e) 是上升的凸曲线 —— 经济意义是负效用随努力程度提高而增大,并且增大的速度不断加快, 这是符合实际的心理效用规律的。扰动项 ε₁ 和 ε₂ 相当于从分布密度为 f(ε)、均值为 0 的概率分布中独立抽取。
- 因为雇员的产出能够观察到而他们的努力水平却无法观察到,因此不可能根据努力程度支付报酬, 最多只能根据产量支付报酬。雇主为了激励雇员努力工作,先宣布产量高(或业绩好)的雇员(竞赛的获胜者) 将得到较高的工资 wh,而产量低的工人只能得到较低的工资 wl。 或者换一个方式理解:两个雇员无论产量高低都能得到的基本工资为 wl, 而产量较高的雇员还能得到一笔奖金 wh − wl。 后一种理解方式正是本博弈称为"工资奖金制度"的原因。
- 再假设两雇员在已知雇主宣布的工资奖金制度的情况下,同时独立选择各自的工作努力程度 ei ≥ 0。
很显然,这个博弈模型是一个两阶段同时选择的动态博弈模型: 雇主决定 wh 和 wl 是这个博弈的第一阶段, 两雇员在知道雇主定的工资标准以后同时选择努力程度 ei 是第二阶段。
这个博弈中两雇员的得益可以用得到的工资奖金减去付出努力的负效用表示,即 u(w, e) = w − g(e)。 雇主是追求利润最大化的,因此雇主的得益函数就是产出减去成本。 这里假设雇主的成本就是工资成本,因此雇主的得益函数为 y₁ + y₂ − wh − wl。
这个模型与前一个问题的主要不同之处是各博弈方的得益有不确定性。 但该博弈并不是不完全信息博弈 —— 因为各博弈方不只是相互对其他博弈方的得益不清楚, 而是对自己的得益同样也不能确定,因此与"博弈方有私人信息,或者故意对其他博弈方隐瞒信息"的 不完全信息博弈是不同的。
在这样的博弈中,只要已知不确定性的概率分布,设定各个博弈方的风险偏好类型,根据期望得益决策, 就与一般完全信息的两阶段同时选择博弈没有区别。
逆推第一步:两个雇员的努力竞赛
首先分析当雇主已经决定了 wh 和 wl 以后,两个雇员都愿意参加竞赛而不是寻找其他的工作, 并同时对自己努力程度进行选择。由于两个雇员选择时雇主已经宣布了 wh 和 wl, 因此对他们来说这是一个已知的不变因素。这时候两雇员面临的是他们之间通过选择努力程度相互竞争的一个静态博弈问题。
假设两个雇员都是风险中性的,那么每个雇员的纳什均衡策略,也就是给定对方的选择, 自己选择的努力程度一定要使自己的期望得益最大化,即对任意 i,ei* 必须是下列最大值问题的解:
其中 yi = ei + εi,i = 1, 2;P{·} 表示括号中不等式成立的概率。
根据最大化问题的一阶条件,可得:
这是雇员 i 所选择的努力程度必须满足的基本条件,其经济意义是雇员付出努力的边际收入必须等于付出努力的边际负效用数值。
为了进一步确定两雇员对努力程度的具体选择,先把模型假设的产出函数及随机扰动的概率分布代入上述概率公式, 再利用条件概率的贝叶斯法则得:
把该概率公式代入 (3.11) 式,可得:
由于本博弈中的两个雇员的情况是一样的,因此可以假设他们对努力程度的选择也相同,即 e₁* = e₂* = e*,这样就得到
这就是两雇员之间静态博弈的纳什均衡,也就是他们在给定工资、奖金水平下的最优努力水平决定公式。 如果进一步给出产出函数中随机项的具体分布,以及两雇员努力负效用函数 g(e) 的具体形式, 那么就可以从 (3.12) 式中解出两雇员的具体选择。
由于假设的 g(e) 是增函数,因此 (3.12) 式说明:
- 对胜方的奖励力度(奖金额)较大,也就是 wh − wl 较大,会提高雇员的努力程度 e*。
- 如果奖励不变(wh − wl 固定),而对产出的扰动因素的影响扩大, 也就是竞赛的结果更多取决于"运气"而不是雇员的努力,那么雇员就会觉得努力是不值得的, 就会选择较小的 e*。
如果进一步假设 εi 服从方差为 σ² 的正态分布,那么 ∫f²(ε)dε = 1/(2σ√π), 把上式代入 (3.12) 式,则明显有当 σ 增大时 e* 将减小的结论。
值得注意的是,在某些期望回报和努力之间关系,以及雇员有其他工作机会的情况下, 雇员实际选择的努力也可能是角解 e₁ = e₂ = 0。 也就是说,如果工资、奖金水平太低,而付出努力的负效用又很大(工作很辛苦), 或者其他地方能找到更好工作的情况下,雇员有可能会不接受这个工作。 对此我们在雇主的第一阶段工资水平选择中必须加以考虑。
逆推第二步:雇主定工资
因为雇员的参与是雇主激励机制有效的起码条件,如果无法保证雇员会接受工作、参与竞赛, 那么雇主设计的任何旨在激励雇员努力工作的工资奖金制度必然是无效的。 因此首先分析保证两雇员都接受工作机会、愿意参加上述竞赛的条件。
由于上述雇员之间博弈的均衡是对称均衡,双方的策略选择相同, 因此双方赢得竞赛的机会都是 1/2。这样,雇员愿意接受该工作参与竞赛的基本条件是 该工作提供的期望得益至少不低于替代工作机会能提供的得益。 如果假设两个雇员能得到的其他工作机会提供的得益是 Ua, 那么保证雇员接受工作和参与竞赛的基本条件是:
我们称它为"参与约束"。参与约束是激励机制设计中不能忽视的一个很重要的方面。 由于从接受工作和参与竞赛的角度,在能保证雇员接受工作和参加竞赛的前提下,雇主必然会尽可能压低工资奖金, 因此参与约束条件可进一步理解为
现在设上述参与约束条件已经满足,因此两雇员都愿意参加竞赛而不是寻找其他的工作。 这时候根据对第二阶段两雇员静态博弈的分析已知,两雇员在工资水平为 wh 和 wl 时, 所选择的努力程度是相同的 e*,而且都满足 (3.12) 式。因此,雇主的利润函数为
由于 ε₁ 和 ε₂ 都是均值为 0 的随机变量,因此雇主的期望利润为 2e* − wh − wl。 雇主选择工资水平 wh 和 wl 的根本目标是实现期望利润最大化:
再根据 (3.13) 式,上述雇主的决策可以转化为促使雇员的努力程度满足 maxe* > 0 { 2e* − 2Ua − 2g(e*) }。 由于 Ua 是外生确定的常数,因此雇主利润最大化要求的雇员努力程度的一阶条件为
如果给出 g(e) 的具体函数形式,就可以解出满足雇主利润最大化要求的 e*, 然后代入上述参与约束等式和两雇员的均衡方程 (3.12) 式,求出最优的工资水平 wh 和 wl。
把 (3.14) 式代入 (3.12) 式,得到
该式的意义是:具有有效激励作用、且符合雇主利益的奖金水平 (wh − wl), 只与工作成绩的不确定性有关,与产出函数随机因素概率分布的方差正相关。
这条结论很反直觉也很重要:业绩越是被"运气"左右,要激励出同样的努力, 雇主反而必须拿出更大的奖金差距。因为只有足够大的差额,才能补偿雇员"努力了也未必赢"的沮丧感。
速查卡
考前回看| 模型 | 第一阶段(同时) | 第二阶段(同时) | 子博弈是什么 | 核心结论 |
|---|---|---|---|---|
| 间接融资 | 两客户是否存款 | 两客户是否提前取款 | 第二阶段那个 2×2 静态博弈 | 第二阶段有 (到期,到期) 与 (提前,提前) 两个均衡;对后者没有把握是挤兑的制度根源 |
| 最优关税 | 两国定税率 | 两企业定内销/出口量 | 第二阶段那个四变量静态博弈 | t* = (a − c)/3;关税保护本国企业,但也是对自己消费者的税 |
| 工资奖金 | 雇主定 wh、wl | 两雇员定努力 ei | 第二阶段两雇员的竞赛(对称静态博弈) | 奖金差距与业绩的不确定性(方差)正相关;参与约束写进雇主的规划 |
① 关税模型里两个下标的方向相反。企业 i 付的是对方的税(tjei), 国家 i 收的是自己的税(tiej)。写反了整节推导都会跟着错。
② 书页 149 那一项的下标有排印笔误。关税收入项应为 ti(a − c − 2ti)/3; 按原文下标求导会得到 t = a − c,与书本自己的结论 (a − c)/3 矛盾。 结论以 (a − c)/3 为准。
③ "子博弈"在这里换了内容。前面几节的子博弈是人人都能看懂的动态博弈的一部分; 这一节里,第二阶段那个同时选择本身就构成子博弈,所以它是一个静态博弈。 这正说明子博弈的定义是"能自成一个博弈",而不是"必须还是动态的"。
④ 工资奖金模型的得益带随机性,但它不是不完全信息博弈。 因为连博弈方自己的得益都不确定,谈不上"私人信息"。只要知道分布、假定风险偏好,按期望得益决策即可。
关键概念与易混点
术语表① 银行挤兑不等于囚徒的困境。囚徒的困境没有效率更高的均衡可选; 而间接融资博弈存在一个帕累托更优的均衡 (到期,到期)。 因此它是有救的 —— 存款保险、政府澄清谣言之所以有用,根据就在这里。
② 关税保护本国企业是一回事,让本国福利最大化是另一回事。 hi 随 ti 上升只是"保护"这一面; 福利函数里同时还有消费者剩余随价格上升而下降的一面。最优关税是两面的平衡点, 不是"关税越高越好"。
③ "努力不可观察"在雇主眼里不是死局。工资奖金制度绕开了"直接观察努力", 改用相对名次作为信号。这是与 3.4.4 的委托人—代理人模型一个重要的思路差别: 那里的钥匙是报酬函数,这里的钥匙是竞赛设计。
随堂自测
5 题3.6 动态博弈分析的问题和扩展讨论
这一节讲了什么
概念地图一条主线:逆推归纳法有很多前提,一旦某个前提松掉,它的结论就不再可靠。
顺推归纳法:偏离不是手抖,而是有意识的信号 —— 从对方"明知吃亏也要走这一步"里读出他的意图
这一节不提供答案,它提供的是边界:知道逆推归纳法在哪里会失灵,比多背一个结论重要。
3.6.1 逆推归纳法的问题
书页 155–158动态博弈分析的中心内容是子博弈完美纳什均衡分析,子博弈完美纳什均衡分析的核心方法是逆推归纳法。 逆推归纳法思路清楚,并能得出强烈的结论,是一种很高效的工具。 但有突出优点的事物往往也有严重的弱点。
| 问题 | 具体表现 | 例子 |
|---|---|---|
| ① 只能分析明确设定的博弈问题 | 要求博弈的结构,包括次序、规则和得益情况等都非常清楚, 并且各个博弈方了解博弈结构,相互知道对方了解博弈结构 | 现实经济中的博弈问题常常没有明确的设定,要求各博弈方都完全清楚问题背景、 且相互有完全的信任更不容易,因此运用逆推归纳法会有脱离实际的可能 |
| ② 不能分析比较复杂的动态博弈 | 推理方法是"从最后阶段开始对每种可能路径进行比较", 因此适用范围是人们有能力比较判断的选择路径数量 | 象棋博弈虽然是完全信息的动态博弈,阶段和路径数量也是有限的, 但路径数量极大,即使最先进的电子计算机也无法在短时间内找出每步的最优决策, 因此象棋比赛中不可能有人一开始就用逆推归纳法下棋 |
| ③ 遇到无差异选择时会中断 | 逆推归纳法是通过逐个阶段的唯一最优选择寻找均衡路径的方法。 如果某个博弈方在某个阶段遇到两种无差异的行为,就无法确定唯一的最优路径 | 这通常意味着存在多个子博弈完美纳什均衡 —— 与静态博弈中多重纳什均衡的情况一致 |
| ④ 对博弈方的理性要求太高 | 不仅要求所有博弈方都有高度的理性、不允许犯任何错误, 而且要求所有博弈方相互了解和信任对方的理性,对理性(个体理性、集体理性、风险偏好等) 有相同的理解 | 进一步还要求有"理性的共同知识"(Common Knowledge of Rationality, CKR) |
现实中的决策者通常有相当大的理性局限,也必然会犯错误,对理性的相同理解和理性的共同知识更难满足, 因此很难保证逆推归纳法得出的结论与他们的行为一致, 基于逆推归纳法和子博弈完美纳什均衡分析的预测的有效性往往就会有问题。
犯错误之后怎么办:一个新的困难
进一步,博弈方的理性局限和犯错误的可能性,还给我们提出了新的问题: 对于理性的博弈方来说,如果其他博弈方偏离子博弈完美纳什均衡路径时,应该怎样进行后面的博弈?
用逆推归纳法很容易找出这个博弈的子博弈完美纳什均衡策略组合和相应的博弈路径:
如果是在两个完全理性的博弈方之间进行博弈,上述策略组合和路径就是该博弈的必然结果。 但如果考虑到博弈方理性的有限性,就不能完全排除博弈方 1 有在第一阶段的行为选择中犯错误、 采用 R 而不是 L 的可能性。这时候如果博弈方 2 是理性的,他应该怎样进行选择呢?
如果按照上述子博弈完美纳什均衡的策略,博弈方 2 应该选择 N,从而把进一步选择的权利交给博弈方 1, 因为理性的博弈方 1 在第三阶段会选择 T,这样博弈方 2 可以得到 3 单位得益, 比第二阶段自己直接选择 M 得到 2 单位得益更多。
但一个明显的问题是:博弈方 1 在第一阶段选择 R 而不是 L 以后,博弈方 2 还能相信博弈方 1 的理性吗?!
这种疑问的根据是:如果博弈方 1 确实是理性的,那么就绝对不会放弃在第一阶段选择 L 获得在本博弈中最高得益(2 单位,而且立刻结束)的机会。 博弈方 1 放弃了这个机会,只能说明他的理性有局限。 因此,博弈方 2 在第二阶段仍然以博弈方 1 的理性为基础的选择 N,肯定应该受到怀疑。
这种问题给博弈方 2 的分析和决策造成了困难。这时候博弈方 2 首先必须确定的是 博弈方 1 在第一阶段错误的性质:
此外,在有些博弈问题中,还需要考虑其他博弈方的"错误"究竟是不是含有某种深意, 是不是故意犯的错误,目的是向另一方发出某种信号等。 很显然,对于"犯错误"行为的判断不同,有效的对策就不同, 对犯错误的性质的判断,正是解决犯错误引出问题的根本基础。
3.6.2 颤抖手均衡和顺推归纳法
书页 158–162应该怎样理解博弈方的错误,或者说博弈方相互之间怎样理解对方的错误? 这里简单介绍理解博弈方"犯错误"性质的两种主要方法。
一、颤抖手均衡:把错误看成手抖
第一种方法是塞尔顿提出的"颤抖手均衡"的思想。 颤抖手均衡是理解有限理性的博弈方在动态博弈中偏离子博弈完美纳什均衡行为最重要的思想之一, 也是精练子博弈完美纳什均衡的一种均衡概念。
由于扩展型表示的简单动态博弈可以转化成策略形,并用得益矩阵表示, 而用得益矩阵形式更容易说明颤抖手均衡的思想,因此先看这样一个 2×2 博弈:
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 10, 0 | 6, 2 |
| D | 10, 1 | 2, 0 | |
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 9, 0 | 6, 2 |
| D | 10, 1 | 2, 0 | |
在图 3.23 的博弈中,(D, L) 和 (U, R) 都是纳什均衡,其中 (D, L) 对博弈方 1 较为有利, (U, R) 对博弈方 2 较为有利。在不考虑博弈方的选择和行为偏差的情况下, 这两个纳什均衡都是稳定的,都是该博弈可能的结果。
如果考虑到博弈方的选择和行为可能出现偏差,情况就会发生一定的变化:
| 从哪个组合出发 | 假设对方以很小的概率 ε 走偏 | 结论 |
|---|---|---|
| (D, L) | 如果博弈方 2 有可能采用 R,不管这种可能性多么小,博弈方 1 的最佳选择就是 U 而不是 D: U 的期望 = 10(1 − ε) + 6ε = 10 − 4ε,D 的期望 = 10(1 − ε) + 2ε = 10 − 8ε, 只要 ε > 0 就有 U > D。而博弈方 2 考虑到博弈方 1 的这种思路,就会选择 R 而不是 L | (D, L) 不再是一个具有稳定性的均衡 → 不是颤抖手均衡 |
| (U, R) | 从这个组合出发,不管博弈方 2 是否有偏离 R 的可能,博弈方 1 都没有必要偏离 U; 对博弈方 2 来说,虽然博弈方 1 从 U 偏离到 D 对他的利益有不利影响, 但只要博弈方 1 偏离的可能性不超过 2/3,那么自己改变策略并不合理: L 的期望 = 0(1 − ε′) + 1·ε′ = ε′,R 的期望 = 2(1 − ε′) = 2 − 2ε′,R > L 只需 ε′ < 2/3 | (U, R) 对概率较小的偶然偏差具有稳定性 → 是颤抖手均衡 |
现在把图 3.23 中博弈方 1 的得益做一个很小的改动:把策略组合 (U, L) 的博弈方 1 得益从 10 改成 9, 就得到图 3.24。正是这一点差异,使得在前一个博弈中非颤抖手均衡的 (D, L), 变成了后一个博弈中的颤抖手均衡:
因为现在,即使博弈方 1 仍然会考虑博弈方 2 偏离 L 错误选择 R 的可能性, 但只要这种可能性确实很小(如不超过 20%),那么博弈方 1 坚持选择 D 而不是转向 U 就是最佳策略 —— U 的期望 = 9(1 − ε) + 6ε = 9 − 3ε,D 的期望 = 10(1 − ε) + 2ε = 10 − 8ε,D > U 需要 ε < 0.2。 因此在后一个博弈中 (D, L) 也是一个颤抖手均衡,该博弈有两个颤抖手均衡。
通过这两个例子的对比不难看出,一个策略组合要是颤抖手均衡:
- 首先必须是一个纳什均衡;
- 其次不能包含任何"弱劣策略",也就是偏离对偏离者没有损失的策略。
包含弱劣策略的纳什均衡不可能是颤抖手均衡, 因为它们经不起任何非完全理性的"扰动",缺乏在有限理性条件下的稳定性。 (图 3.23 里的 D 就是弱劣策略:U 在 L 列上与它打平、在 R 列上严格更好。)
如果有限策略博弈的一个纳什均衡 (σ₁, …, σn) 满足:对每个博弈方 i 都存在一个 严格混合策略序列 σim,使得
(1)limm→∞ σim = σi;
(2)对于任意正整数 m,(σ₁m, …, σnm) 都是纳什均衡,
那么 (σ₁, …, σn) 称为一个"颤抖手均衡"。 注意上述定义中的混合策略序列必须是严格混合策略,即每个纯策略都有取到的可能性; 此外这种混合策略序列只要存在一个即可。
回到扩展形:图 3.25 与图 3.26
把同样的思想搬到扩展形表示的动态博弈上。
在图 3.25 的博弈中,有两条子博弈完美纳什均衡的路径:一条是博弈方 1 在第一阶段选择 L 结束博弈, 另一条是 R—N—T—V。但第二条不是颤抖手均衡路径: 因为只要博弈方 1 考虑到博弈方 2 在第二阶段有任何一点偏离 N(改选 M)的可能性, 第一阶段就不可能坚持 R 策略 —— 走 L 稳得 2,走 R 的期望是 2(1 − ε) + 1·ε = 2 − ε, 只要 ε > 0 就走 L。因此后一条路径对应的子博弈完美纳什均衡是不稳定的。
如果把这个博弈改成图 3.26(把最右下角的 (2, 3) 改成 (3, 3)),情况就会发生变化: 此时逆推归纳法会一路推出 R—N—T—V 是唯一的路径, 而且它同时也是颤抖手均衡。因为只要每个博弈方犯错误、偏离该路径的概率比较小, 那么博弈方主观上都有坚持它的愿望。
通过上述分析可以看出,颤抖手均衡就是一种精练子博弈完美纳什均衡的概念。 能够通过颤抖手均衡检验的子博弈纳什均衡,在动态博弈中的稳定性必然更强,预测也更加可靠一些。 当然,颤抖手均衡本身并没有解决博弈方犯错误的问题, 因此也不能保证它的预测一定就是实际博弈的结果,即使动态博弈中有唯一的颤抖手均衡。
最后回到图 3.22 的问题。根据颤抖手均衡的思想不难发现: 该博弈中博弈方 1 在第一阶段选择 L 结束博弈,是该博弈唯一的子博弈完美纳什均衡路径, 也是该博弈唯一的颤抖手均衡。但如果实际博弈时博弈方 1 在第一阶段选择了 R 而不是 L, 那么博弈方 2 如果根据颤抖手均衡的思想来考虑,在第二阶段还是会选择 N 而不是 M —— 因为在从第二阶段博弈方的选择开始的子博弈中,M—T 既是子博弈完美纳什均衡路径,也是颤抖手均衡路径, 而颤抖手均衡的思想把博弈方在各个阶段的错误看作是互不相关的小概率事件, 因此博弈方 1 在第一阶段的错误不会使博弈方 2 不敢选择 N。
颤抖手:哪个均衡经得起手抖
拖一个滑块设定对手走偏的小概率 ε,看两个纳什均衡各自的期望得益怎么变。 切到"图 3.23 / 图 3.24"两组数字,会看到同一个 (D, L) 在前者里被 ε 一击即溃、 在后者里却能扛住 20% 以内的扰动。差的就是一个数字。
二、顺推归纳法:把错误看成信号
颤抖手均衡只是理解博弈方错误和精练均衡的思想方法之一, 我们其实并不能保证它一定与现实中博弈方的思想方法一致。 现实中的博弈方对相关问题很可能有其他的理解和处理方法,"顺推归纳法"(Forwards Induction) 就是其中最重要的一种。
用 van Damme(1989)提出的博弈例子说明顺推归纳法的思想:
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| s | w | ||
| 博弈方 1 | D | 2, 2 | 2, 2 |
| Rs | 0, 0 | 3, 1 | |
| Rw | 1, 3 | 0, 0 | |
这个博弈第一阶段是博弈方 1 的选择阶段:他必须在 D 和 R 之间选择。 如果他选择 D,那么结束博弈,双方各得 2;如果他选择 R,则双方进行第二阶段的静态博弈。 这个静态博弈有三个纳什均衡:纯策略纳什均衡 (s, w) 和 (w, s), 以及双方都以 3/4 和 1/4 的概率分布随机选择 s 和 w 的混合策略纳什均衡。 注意如果进行第二阶段的静态博弈,那么上述三个纳什均衡给双方的平均得益明显小于 2。
这个博弈的纳什均衡路径之一,是博弈方 1 在第一阶段就选择 D; 而如果达到第二阶段的静态博弈(博弈方 1 自己在第一阶段实际选择了 R), 双方再采用第二阶段静态博弈的纳什均衡 (w, s)。 容易验证,(D, w, s) 是该博弈的子博弈完美纳什均衡,并且也是颤抖手均衡。
对于 (D, w, s) 是否确实是这个博弈的具有稳定性的均衡是有疑问的。 因为如果在这个博弈中博弈方 1 在第一阶段确实选择了 R, 那么显然有比"博弈方 1 的选择是出了差错"更有说服力的解释 —— 那就是博弈方 1 是有意识这么选择的。
把博弈表示成图 3.28 的得益矩阵(策略形)形式就很容易理解这一点: 根据该策略形不难明白,一个理性的博弈方本身就是不会选择 Rw 的,因为它是严格下策; 博弈方 1 在第一阶段选择 R 而不选择 D,就是准备在第二阶段选择 s。
在这样的判断下,博弈方 2 在第二阶段的最佳选择就只有 w。 如果博弈方 1 相信博弈方 2 有分析能力,就可以预计到博弈方 2 的推理, 知道自己第一阶段选择 R 有把握在第二阶段实现对自己比较有利的均衡 (s, w) —— 这当然比第一阶段直接选择 D 更有利。
因此,既是子博弈完美纳什均衡、又是颤抖手均衡的 (D, w, s),实际上是不稳定的。 在这个博弈中真正具有稳定性、比较可能出现的均衡, 是另一个子博弈完美纳什均衡和颤抖手均衡 (Rs, w)。
上述根据博弈方前面阶段的行为(包括偏离特定均衡路径的行为), 推断他们的思路并为后面阶段博弈提供依据的分析方法,就是"顺推归纳法"。
顺推归纳法考虑的是博弈方有意识偏离子博弈完美纳什均衡和颤抖手均衡路径的可能性, 而不是偶然性的错误。顺推归纳法是精练纳什均衡的另一种重要的方法。
3.6.3 蜈蚣博弈问题
书页 162–164前面讨论的主要问题是现实中决策者理性的局限对逆推归纳法和子博弈完美纳什均衡分析预测能力的影响。 这似乎隐含了:如果决策者满足完全理性假设,那么博弈的结果就一定可以通过逆推归纳法和子博弈完美纳什均衡分析预测。 但这并不完全是事实,因为在动态博弈分析中还有其他意想不到的困难。 对此可以通过"蜈蚣博弈"(Centipede Game)加以说明。
"蜈蚣博弈"是 Rosenthal(1981)提出的一个动态博弈问题。 之所以称为"蜈蚣博弈"是因为它的扩展形很像一条蜈蚣。 蜈蚣博弈可以有不同版本,图 3.29 给出的是比较常见的一种:由 1 和 2 两个博弈方轮流选择的 多阶段动态博弈,共有 198 个阶段。所有得益数组中第一个数字是博弈方 1 的得益,第二个数字是博弈方 2 的得益。
逆推归纳法说得毫不含糊
上述博弈是两个博弈方之间的完全且完美信息的动态博弈,适合运用逆推归纳法进行分析:
- 首先看最后阶段博弈方 2 的选择,不难发现 d 是他的最佳选择, 意味着如果博弈进行到这个阶段,博弈方 1 和 2 将分别得到 98 和 101。
- 然后再逆推回倒数第二个阶段博弈方 1 的选择,不难发现他的选择是 D, 因此博弈进行到这个阶段双方得益应该都是 99。
- 再逆推回倒数第三个阶段博弈方 2 的选择,同样不难发现博弈方 2 还是会选择 d。
- 依次类推,我们一直可逆推到博弈方 1 在第一阶段就会选择 D,直接结束博弈,双方得益都是 1。
这就是逆推归纳法找出的本博弈唯一的子博弈完美纳什均衡路径。
在这个博弈中,从个体理性出发的最优选择最终会导致极差结果的问题,发展到了极致。
但蜈蚣博弈受到重视的更主要的原因,还在于事实上上述逆推归纳法分析结果 与人们的直觉很不一致,而且实验的结果也证实了人们的直觉 —— 在绝大多数随意选择的博弈方之间进行该博弈时,通常都不会出现上述逆推归纳法预测的结果。
不一致的关键在哪里
答案可以从参加实验的博弈方 1 对"为什么会在第一次选择时选择 R 将主动权交给博弈方 2"这个问题的典型回答中找到。 典型回答是:
"1 元的损失并不是一个很大的风险,即使博弈方 2 第一次选择时选择了 d,自己损失 1 元也没有什么了不起; 自己在第一次选择时选 D 虽然肯定能得到 1 元,但与选 R 保留获得 99 元的潜在可能相比, 前者显然并不是好的选择。"
因此至少在该博弈的初始阶段,选择把主动权交给对方、让博弈延续下去,对双方都是有很大潜在利益的投机, 因此出现不符合理论预测结果的可能性很大。
其实,对第一个选择的博弈方来说,只要感觉博弈方 2 有很小的合作精神, 那么在第一阶段选择 R 而不是 D 就是真正理性的选择, 而采用 R 而不是 D 也正是他发现博弈方 2 是否有合作精神的唯一办法。
如果博弈方 1 在第一阶段确实选择了 R,那么博弈方 2 在第二阶段会如何选择呢? 很显然,如果博弈方 2 能够理解博弈方 1 的第一阶段选择中包含的信号, 也就是按照顺推归纳法的思路进行分析,那么他也会选择让博弈延续到下一个阶段而不是结束博弈。 这种初步的合作对进一步的合作精神和相互的信心有明显的加强作用, 因此该博弈中一旦出现合作的良好开端,合作必定会出现并持续下去, 从而进一步否定逆推归纳分析得出的结论。
但是,我们并不能期望这种合作一直持续到最后一个阶段。 因为随着结束阶段的临近,双方进一步合作的潜在利益越来越小,停止合作的可能性会越来越大, 只要博弈方都是理性经济人,那么合作持续到最后一刻的可能性是不存在的, 逆推归纳法的逻辑肯定会在某个时刻起作用。 当然,如果不增加进一步的假设或信息,逆推归纳法的逻辑究竟在什么时候起作用、 也就是双方的合作究竟在什么时候停止,很难加以预测。
根据上述分析也可以这样推论:如果上述蜈蚣博弈的阶段数大大减少,譬如只有 3 个或者 5 个阶段, 那么开始时合作的可能性就要小得多 —— 因为选择合作的潜在利益减少了许多,而承担的初始风险却是同样的, 逆推归纳法的逻辑随时可能起作用; 反过来,蜈蚣博弈的长度进一步加长,那么合作的可能性将比原来的蜈蚣博弈更大, 或许平均来说合作的阶段数也会大大增加。
蜈蚣博弈:一步步倒推,还是一步步往前走
拖动阶段数滑块(3 → 198),看两条线:逆推归纳法的预测路径 (第一阶段就结束、各得 1)与实际博弈的典型走势(合作延续到接近末尾才断)。 再切换"对手是理性经济人 / 有一点合作精神 / 完全随机"三种对手, 看逆推归纳法的逻辑分别在什么位置开始起作用。
速查卡
考前回看| 逆推归纳法的前提 | 前提松掉会怎样 | 补救 / 相关概念 |
|---|---|---|
| 博弈结构明确设定,且各方都了解、互相知道对方了解 | 脱离实际,预测失去根据 | —(这是模型的边界,只能靠更贴近现实的假设) |
| 路径数量是"人们有能力比较判断的"数量级 | 象棋这类博弈,理论上可解、实际上算不出来 | — |
| 每个阶段都存在唯一的最优选择 | 遇到无差异选择时程序中断 | 通常意味着存在多个子博弈完美纳什均衡 |
| 不允许犯任何错误,且要求"理性的共同知识"(CKR) | 无法回答"对方走偏之后我该怎么办" | 颤抖手均衡(错误是手抖)、顺推归纳法(错误是信号) |
| 概念 | 一句话 | 典型判据 / 例子 |
|---|---|---|
| 理性的共同知识 CKR | 每个人知道别人理性,且知道别人知道自己理性,如此无限递推 | 逆推归纳法真正需要的东西,比"各自理性"强得多 |
| 颤抖手均衡 | 经得起每个博弈方以任意小概率走偏的纳什均衡 | 不能含弱劣策略。图 3.23 的 (D, L) 不是,图 3.24 的 (D, L) 是(ε < 20%) |
| 顺推归纳法 | 从对方前面阶段的偏离推断其思路,据此改变后面阶段的选择 | van Damme 博弈:真正稳定的是 (Rs, w) 而不是 (D, w, s) |
| 蜈蚣博弈 | 198 阶段轮流选择,逆推归纳法推出"第一阶段就结束、各得 1" | 理论与直觉冲突最尖锐的例子;实验中被试几乎都不会这样玩 |
① 颤抖手均衡和顺推归纳法对"偏离"的解释正好相反。 前者当手抖(互不相关的小概率事件,不影响后面阶段的选择),后者当信号(必须改变后面阶段的选择)。 图 3.22 用前者:博弈方 2 仍然选 N;van Damme 用后者:博弈方 2 改选 w。
② "颤抖手均衡"要求不得含弱劣策略。图 3.23 里的 D 是弱劣的(U 在 L 列打平、在 R 列严格更好), 所以 (D, L) 出局。这也解释了为什么改一个数字就翻盘。
③ 蜈蚣博弈的结论不是"逆推归纳法错了"。它作为逻辑推理没有错 —— 错的是"人一定完全理性、且这是共同知识"这个前提。书的措辞很小心:理论与实际不一致。
④ 顺推归纳法需要"策略形"才看得清楚。van Damme 博弈里 Rw 是严格下策这一事实, 在扩展形上不明显,画成矩阵(图 3.28)一眼就能看出来。这是"换一种表示法"的价值。
关键概念与易混点
术语表前四节(3.1–3.5)教的是这套工具怎么用;这一节讲的是它的边界在哪里。
书末的"本章内容提要"把这一节的作用概括为: "揭示了逆推归纳法和子博弈完美纳什均衡分析的问题和缺陷,并引进了颤抖手均衡、顺推归纳法的概念, 通过蜈蚣博弈对动态博弈分析的问题作了进一步的引申讨论。 这些讨论对于我们加深对动态博弈分析的理解也有非常大的作用,尽管这些讨论仍然是很不全面的。"
随堂自测
5 题4.1–4.2.2 重复博弈:概念、逆推与有限次重复
这一节讲了什么
概念地图一条主线:重复博弈不是"把一次性博弈做 T 遍"这么简单,关键在于博弈方知道后面还有没有戏。
本节所有结论都建立在一个前提上:重复次数是确定的、大家都知道的。 下一节把"多个纳什均衡"放进来,4.3 再把"没有最后一次"放进来,结论就会翻转。
4.1 重复博弈引论
书页 167–172研究重复博弈的意义,首先在于这种关系在现实中极其普遍:两家企业在同一个市场上长期竞争、 两个企业遵守一份为期十年的协议、商店与回头客之间的信誉,都是长期反复的合作或竞争关系。
长期关系与短期关系的差别不只是时间长短的数量问题,而是性质上的差别: 短期关系里缺少"通过报复、制裁的威胁相互约束行为"的机会,长期关系里这种机会大得多。 换句话说,长期关系中人们在考虑当前利益的同时必须兼顾未来利益,行为选择和博弈结果因此更复杂。
一般动态博弈的各阶段往往环环相扣,后一阶段的利益受前一阶段影响; 而重复博弈的各个阶段有很强的相互独立性,每阶段都有独立的选择和得益。 把"回头客"理解成重复博弈,比理解成一个复杂的长期动态博弈,更能反映问题的实质: 把一次次独立交易维系起来的,只是信誉、信任这些间接影响未来选择和利益的东西。
一、三类重复博弈
| 类型 | 定义 | 关键点 |
|---|---|---|
| 有限次重复 G(T) | 基本博弈 G 重复进行 T 次,每次重复前各博弈方都能观察到以前的结果。G 称为原博弈, 每次重复称为一个阶段 | 有明确的最后一次。每个阶段本身就是一个独立的静态或动态博弈;各阶段的博弈方和博弈内容都必须相同 |
| 无限次重复 G(∞) | 原博弈 G 一直重复下去,没有预定的结束时间 | 有无限个阶段。现实中无法验证"真的永远进行",但只要各方主观上认为没有可预见的终点, 分析思路就与无限次重复一致 |
| 随机结束的重复博弈 | 次数名义上有限,但结束时间不确定;每次以概率 p 停止、以 1 − p 继续 | 行为更像无限次重复;通过扩展贴现系数,可以统一成无限次重复来分析 |
重复博弈是动态博弈,所以策略、子博弈、均衡路径这些概念都可以搬过来,但有一处不同: 重复博弈中每个博弈方在每个阶段都必须行为。因此:
- 策略 = 在每个阶段、针对以前各阶段每种可能结果如何行为的完整计划。
- 子博弈 = 从某个阶段(不含第一阶段)开始、包含此后所有阶段的重复博弈部分。 它要么仍是重复博弈(次数少一些),要么就是原博弈本身(最后阶段)。
- 路径 = 每个阶段各博弈方行为组合串联而成。若原博弈有 m 种策略组合,重复两次有 m2 条路径, 重复 T 次有 mT 条 —— 路径数会爆炸。
二、得益怎么算:总得益、平均得益与贴现
重复博弈的每个阶段都有得益,所以必须回答"博弈方到底按哪个得益决策"。 如果只看当前阶段,就等于把重复博弈割裂成一个个一次性博弈,重复博弈就失去了意义。 常用的两个口径是总得益(各阶段得益之和)与平均得益(总得益除以重复次数)。
考虑时间价值后,一个 T 次重复博弈中,各阶段得益为 π1, …, πT 的总得益现在值为:
无限次重复博弈没有最后阶段,总得益的现在值是无穷级数:
平均得益的定义是:找一个常数 π̄,使它按同样的贴现方式产生的现在值,与原来的得益序列相同。 对无限次重复,若每阶段都是常数 π̄,现在值为 π̄/(1 − δ),于是:
如果某博弈方在重复博弈中每阶段得益始终是常数 π,那么这个常数就是平均得益 —— 无论有限次还是无限次、无论贴不贴现,都成立。有限次重复如果忽略贴现(等价于 δ = 1), 上述定义就退化为普通的算术平均。
三、随机停止:把"可能结束"折算成贴现
设每次以概率 p 停止、以 1 − p 继续,阶段得益为 πt,利率为 γ。 第二阶段能继续的概率是 1 − p,所以第二阶段的期望得益要乘 (1 − p)/(1 + γ); 第三阶段乘 [(1 − p)/(1 + γ)]2,依此类推:
只要令 δ = (1 − p)/(1 + γ),它就与普通的贴现现在值完全同形。 于是随机结束的重复博弈可以当作无限次重复博弈来分析。所以真正需要单独处理的类型, 归根到底只有"有限次"和"无限次"两种。
有限次重复:逆推归纳法怎么一路拆回去
选一个原博弈,拖重复次数 T。左边画出各阶段的路径,右边算总得益与平均得益。 囚徒与削价只会一路重复纳什均衡;切到三价博弈,会看到触发策略在最后阶段之前撑住了 (H, H), 但最后一次仍然掉回原博弈的纳什均衡。
4.2.1 两人零和博弈的有限次重复
书页 173重复零和博弈不会创造出新的利益。不管两人怎么选,每次重复都是一方赢一方输,得益相加为 0。 双方合作的可能性根本不存在 —— 即使都知道还要重复很多次,也不会改变当前阶段的行为方式, 不可能变得(哪怕是暂时的)合作和顾及对方的利益。
因此,以猜硬币为原博弈的有限次重复中,每个博弈方的唯一正确策略是: 每次重复都采用一次性博弈的纳什均衡策略,即各以 1/2 的概率随机选正面和反面。 结果是双方的平均期望得益和期望总得益都为 0。
不管重复多少次,双方的正确策略都是在每次决定出场次序时采用混合策略, 以 1/6 的相同概率随机选用 6 种可能的次序。 每次重复齐威王的平均期望得益为 1、田忌为 −1; 重复 T 次,齐威王的期望总得益为 T,田忌为 −T。
用逆推归纳法论证同样干净:最后一次重复就是原零和博弈本身,之后没有任何后续博弈, 合作既没有机会也没有必要,采用原博弈的混合策略纳什均衡是唯一合理的选择。 倒推到倒数第二阶段,有预见能力的理性博弈方都知道最后阶段的结果,因此该阶段也不可能有合作。 依此类推,整个有限次重复中所有博弈方的唯一选择,就是始终采用原博弈的混合策略纳什均衡。
这个结论可以推广到非零和、但利益严格对立、没有纯策略纳什均衡的其他严格竞争博弈。 以这类博弈为原博弈的有限次重复,唯一的子博弈完美纳什均衡也是"每阶段都采用原博弈的混合策略纳什均衡"。
4.2.2 唯一纯策略纳什均衡博弈的有限次重复
书页 174–178零和博弈之所以"重复也没用",是因为双方利益严格对立。 如果原博弈有唯一的纯策略纳什均衡、双方利益又有很大一致性,重复会不会带来合作? 如果那个唯一的纳什均衡本身就是帕累托最优,当然不会改变行为。 真正值得问的是:唯一的纳什均衡没有达到帕累托效率的囚徒困境式博弈,在有限次重复中能不能合作?
一、两次重复囚徒困境:逆推两步就到底
| 行 · 囚徒1 列 · 囚徒2 | 囚徒 2 | ||
|---|---|---|---|
| 坦白 | 不坦白 | ||
| 囚徒 1 | 坦白 | −5, −5 | 0, −8 |
| 不坦白 | −8, 0 | −1, −1 | |
| 行 · 囚徒1 列 · 囚徒2 | 囚徒 2 | ||
|---|---|---|---|
| 坦白 | 不坦白 | ||
| 囚徒 1 | 坦白 | −10, −10 | −5, −13 |
| 不坦白 | −13, −5 | −6, −6 | |
考虑重复两次。先看第二阶段:它仍是一个囚徒困境,前一阶段的结果已成既成事实,此后没有后续阶段, 所以当前利益最大化是唯一原则,结果必然是(坦白,坦白),双方各得 −5。
再回到第一阶段:双方都知道第二阶段必然是(坦白,坦白)、各得 −5。 因此不管第一阶段结果如何,整个重复博弈的最终得益都是"第一阶段得益各加 −5"。 这等价于一个一次性博弈(图 4.2)—— 它的每个格子都只是原博弈对应格子加 (−5, −5), 不会改变均衡,所以唯一的纯策略纳什均衡仍是(坦白,坦白),总得益为 (−10, −10)。
同样的推理可以推到 3 次、4 次、n 次:每次都采用原博弈唯一的纯策略纳什均衡, 这就是这种重复博弈唯一的子博弈完美纳什均衡路径。
二、一般结论(定理)
设原博弈 G 有唯一的纯策略纳什均衡,则对任意正整数 T,重复博弈 G(T) 有 唯一的子博弈完美纳什均衡:各博弈方在每个阶段都采用 G 的纳什均衡策略。 各博弈方在 G(T) 中的总得益为在 G 中得益的 T 倍,平均得益等于原博弈 G 中的得益。
证明还是逆推归纳法,关键用到一个事实:在一个博弈中,把每个博弈方的所有得益各自加上相同的值,不会改变博弈均衡 —— 因为所有策略组合的得益加同一常数,不改变它们相互的优劣关系。 从第 T 阶段开始,每次都把下一阶段的确定均衡得益加到本阶段每个格子上,于是每一阶段都退化为原博弈, 最终每一阶段都取 G 的唯一纳什均衡。
这说明:即使原博弈存在潜在的合作利益,只要重复次数是确定的、有限的,最终效率较高的合作结果仍然不会出现。 合作有确定的期限,而期限的最后一刻正是逆推归纳法的突破口。
三、有限次重复削价竞争
| 行 · 寡头1 列 · 寡头2 | 寡头 2 | ||
|---|---|---|---|
| 高价 | 低价 | ||
| 寡头 1 | 高价 | 100, 100 | 20, 150 |
| 低价 | 150, 20 | 70, 70 | |
假设两寡头都知道竞争格局还能持续 5 年,也就是面临 5 次重复。它们会不会为了长期利益都维持高价? 不会。因为该博弈有唯一的纯策略纳什均衡,根据上面的定理,5 次重复唯一的子博弈完美纳什均衡 就是每期都削价,两寡头还是会一直打价格战。重复 6 次、7 次或其他有限次数,结果都一样。
同样地,古诺模型也有唯一的纯策略纳什均衡,所以有限次重复古诺模型中,每个厂商每期都会采用一次性博弈的古诺产量。
四、两个悖论
这两个悖论与上一章的蜈蚣博弈是同一类问题:症结都在较多阶段的动态博弈中逆推归纳法的适用性。 一般结论是逆推归纳法推出来的,否定它的结论则来自顺推归纳法等不同思路,矛盾不可避免。 关键不是背哪个结论,而是弄清博弈方决策所依据的逻辑。
速查卡
考前回看| 对象 | 公式 / 结论 | 注意 |
|---|---|---|
| 贴现系数 | δ = 1/(1 + γ),γ 是以一阶段为期限的利率 | δ 越接近 1,未来越重要;δ 越接近 0,越只顾眼前 |
| 有限次总得益现在值 | π = Σt=1T δt−1πt | 重复次数少、间隔短、利率低时可直接用算术和 |
| 无限次总得益现在值 | π = Σt=1∞ δt−1πt;每期恒为 π 时等于 π/(1 − δ) | δ < 1 才收敛;无限次重复一般写成 G(∞, δ) |
| 平均得益 | π̄ = (1 − δ) Σt=1∞ δt−1πt | 每期恒为 π 时,平均得益就是 π |
| 随机停止 | δ = (1 − p)/(1 + γ) | 停止概率越大(p 越大),δ 越小,未来越不值钱 |
| 唯一纯策略 NE 的有限次重复 | 唯一 SPNE = 每期都采用原博弈的 NE;总得益 = T × 原得益;平均得益 = 原得益 | 逆推归纳法证明;不可能出现合作 |
| 零和博弈的有限次重复 | 每期都采用原博弈的混合策略 NE | 重复不会创造新利益 |
① 重复博弈 ≠ 把一次性博弈做 T 遍。每个阶段本身是独立的博弈,但博弈方会考虑整个过程的得益; 关键是"有没有最后一次"以及"原博弈有几个均衡"。
② 总得益与平均得益不是一回事。有限次重复的总得益随 T 增长,平均得益才适合比较效率; 无限次重复的平均得益要用 (1 − δ) 加权,而不是简单除以无穷。
③ "有限次重复不能合作"有前提。它要求原博弈只有一个纯策略纳什均衡。 一旦原博弈有多个纳什均衡,下一节的触发策略就能在有限次重复里撑住合作。
关键概念与易混点
术语表重复博弈是特殊的动态博弈:它的每个阶段本身是一个博弈,子博弈完美纳什均衡、逆推归纳法都可以直接用。 差别在于重复博弈的阶段内容和博弈方都相同,而且路径数随 T 指数增长。 第三章末尾说的"有同时选择的动态博弈"是近亲,但不是同一个东西。
随堂自测
5 题4.2.3–4.2.4 多个纳什均衡的有限次重复与民间定理
这一节讲了什么
概念地图一条主线:多个纳什均衡 = 多个"惩罚档位",重复博弈因此有了奖惩的手段。
4.2.3 多个纯策略纳什均衡博弈的有限次重复
书页 179–186前面两类原博弈的共同点是:重复博弈本质上只是原博弈的简单重复,唯一的子博弈完美纳什均衡就是每期采用原博弈的纳什均衡, 并不能带来更好的结果。但如果原博弈有多于一个纯策略纳什均衡,情况就可能变化。
一、三价博弈:用 (L,L) 惩罚,用 (M,M) 奖励
设两个厂商生产同质产品,定价有高、中、低三种。高价时市场总利润 10,中价时 6,低价时 2; 价格不等时低价者独享利润,价格相等时平分。得益矩阵如图 4.4。
| 行 · 厂商1 列 · 厂商2 | 厂商 2 | |||
|---|---|---|---|---|
| H | M | L | ||
| 厂商 1 | H | 5, 5 | 0, 6 | 0, 2 |
| M | 6, 0 | 3, 3 | 0, 2 | |
| L | 2, 0 | 2, 0 | 1, 1 | |
两次重复后,纯策略路径有 9 × 9 = 81 种。其中存在一条第一阶段采用 (H,H) 的子博弈完美纳什均衡路径, 双方策略是:
博弈方 1:第一次选 H;如果第一次结果为 (H,H),第二次选 M;如果第一次结果为任何其他策略组合,第二次选 L。
博弈方 2:同博弈方 1。
结果是路径为第一期 (H,H)、第二期 (M,M),总得益 (8,8)。
这确实是子博弈完美纳什均衡,理由分两步:
- 第二阶段是原博弈的纳什均衡,没有谁愿意单独偏离。
- 第一阶段的 (H,H) 虽不是原博弈的纳什均衡,但一方单独偏离、改用 M 只能多赚 1; 代价是对手按约定在第二阶段选 L,自己也只能选 L,第二阶段得益从 3 掉到 1,损失 2。 多赚 1、少赚 2,得不偿失,所以坚持 H 是合理的。
双方把 (3,3) 加到第一阶段 (H,H) 上、把 (1,1) 加到其余格子上,就得到等价的一次性博弈(图 4.5)。
| 行 · 厂商1 列 · 厂商2 | 厂商 2 | |||
|---|---|---|---|---|
| H | M | L | ||
| 厂商 1 | H | 8, 8 | 1, 7 | 1, 3 |
| M | 7, 1 | 4, 4 | 1, 3 | |
| L | 3, 1 | 3, 1 | 2, 2 | |
| 行 · 厂商1 列 · 厂商2 | 厂商 2 | |||
|---|---|---|---|---|
| H | M | L | ||
| 厂商 1 | H | 8, 8 | 3, 9 | 3, 5 |
| M | 9, 3 | 6, 6 | 3, 5 | |
| L | 5, 3 | 5, 3 | 4, 4 | |
二、报复可信吗?
图 4.5 里 (H,H) 是纳什均衡,而且得益最高,看似没问题。但触发策略的报复机制值得推敲:
如果第一阶段真有一方偏离,另一方按约定在第二阶段选 L,报复者自己也会受损。 如果未偏离的一方能够不计前嫌、仍与对方共同选 M,对他自己也是有利的。 这就引起"触发策略是否真正可信"的问题。
如果认为报复不可信、第二阶段无论如何都是 (M,M),那么把 (3,3) 加到第一阶段所有格子上,就得到图 4.6。 这时第一阶段的最佳选择不是 (H,H),而是 (M,M) —— 均衡路径是两次 (M,M),即原博弈效率较高的那个纳什均衡。 触发策略"承诺"的合作反而消失了。
报复可信性受相互预期等复杂因素影响。一个有意思的可能:未偏离者并不想报复,偏离者却害怕报复而先选 L, 结果心慈手软的未偏离者再次受损。这种可能性反而会提高报复被实施的概率。 另外,策略制定者与执行者可以分离,执行者严格按指令行动;也可以把重复博弈的策略理解成给博弈机器设定的程序。
图 4.7 是一个报复确实可信的博弈:它比三价博弈多了 P、Q 两个策略, 因此有四个纯策略纳什均衡 (M,M)、(L,L)、(P,P)、(Q,Q),得益分别为 (3,3)、(1,1)、(4,1/2)、(1/2,4)。 效率较高的 (H,H) 仍不是纳什均衡,但触发策略的余地更大。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| H | M | L | P | Q | ||
| 博弈方 1 | H | 5, 5 | 0, 6 | 0, 2 | 0, 0 | 0, 0 |
| M | 6, 0 | 3, 3 | 0, 2 | 0, 0 | 0, 0 | |
| L | 2, 0 | 2, 0 | 1, 1 | 0, 0 | 0, 0 | |
| P | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 4, 1/2 | 0, 0 | |
| Q | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 1/2, 4 | |
双方采用这样的触发策略:第一阶段都选 H;如果结果是 (H,H),第二阶段选 M; 否则博弈方 1 选 P、博弈方 2 选 Q。这个策略组合是子博弈完美纳什均衡,而且报复是可信的: 报复机制不仅本身构成纳什均衡,对报复者自己也是有利的。
三、两市场博弈:轮换策略
| 行 · 厂商1 列 · 厂商2 | 厂商 2 | ||
|---|---|---|---|
| A | B | ||
| 厂商 1 | A | 3, 3 | 1, 4 |
| B | 4, 1 | 0, 0 | |
一次性博弈有两个纯策略纳什均衡 (A,B) 与 (B,A),得益分别为 (1,4)、(4,1);还有一个混合策略纳什均衡: 双方各以 1/2 的概率随机选 A、B,期望得益 0.25 × (3 + 4 + 1 + 0) = 2。
两次重复时有大量均衡路径:连续两次采用同一个纯策略均衡、两次都用混合策略、轮流采用 (A,B) 与 (B,A), 以及一次纯策略一次混合策略等。所有这些策略都是无条件的 —— 后一次选择不取决于第一次结果。 这与触发策略明显不同。轮流去两个市场的策略称为轮换策略。
| 两次重复的均衡路径 | 双方平均得益 | 特点 |
|---|---|---|
| 两次同一纯策略均衡 (A,B)→(A,B) | (1, 4) | 总得益高,但极不平衡 |
| 两次同一纯策略均衡 (B,A)→(B,A) | (4, 1) | 同上,方向相反 |
| 两次混合策略均衡 | (2, 2) | 较低,因为包含 (B,B) 最差结果的可能 |
| 轮换策略 (A,B)→(B,A) 或反过来 | (2.5, 2.5) | 比混合均衡高,比固定纯策略均衡公平 |
| 一次纯策略、一次混合 | (1.5, 3) 或 (3, 1.5) | 介于两者之间 |
把这些点画在平面上,就是图 4.9。它直观地显示:两市场博弈的重复确实让结果出现了更多可能性, 包括部分在平均得益或公平性上都优于一次性博弈的均衡。但两次重复仍无法实现 (A,A) 的 (3,3)。
四、次数越多,越接近最佳结果
如果两市场博弈重复 3 次,触发策略就有了用武之地。双方可以约定:
厂商 1:第一阶段选 A;若第一阶段结果是 (A,A),第二阶段选 A,若结果是 (A,B),第二阶段选 B;第三阶段无条件选 B。
厂商 2:第一阶段选 A,第二阶段无条件选 B;若第一阶段结果是 (A,A),第三阶段选 A;若结果是 (B,A),第三阶段选 B。
均衡路径:(A,A) → (A,B) → (B,A),双方每阶段平均得益 (3+1+4)/3 = 2.67。
第一阶段的 (A,A) 不是原博弈的纳什均衡,但偏离会招致后面阶段的报复,得不偿失; 而报复机制对报复者自己也是有利的,因此可信。重复 101 次时,前 99 次都选 A、最后两次按上述三段走, 平均得益为 (99 × 3 + 1 + 4)/101 = 2.99,非常接近 (3,3)。 次数越多,越接近一次性博弈中效率最高的非均衡组合。
4.2.4 有限次重复博弈的民间定理
书页 186–188三价博弈和两市场博弈说明:原博弈有多个纯策略纳什均衡时,有限次重复有许多效率差异很大的子博弈完美纳什均衡, 并且可以通过触发策略实现较高效率。这个直觉可以上升为一个定理,但先要引入三个得益概念。
设原博弈的一次性博弈有均衡得益数组优于 w,那么在该博弈的多次重复中, 所有不小于个体理性得益的可实现得益,都至少有一个子博弈完美纳什均衡的极限的平均得益来实现它们。
之所以叫"民间定理"(Folk Theorem),是因为在有人正式证明并发表之前, 它早已是博弈理论界众所周知、当作当然成立的了。
两市场博弈里的可行集
两市场博弈中,两个博弈方最差的均衡得益都是 1,所以 w = (1,1); 只要采取 A 策略,每方至少能得到 1,因此 1 也是个体理性得益。 可实现得益就是图 4.10 中由 (0,0)、(1,4)、(3,3)、(4,1) 四点连成的整个阴影区域。 其中不低于 (1,1) 的部分,就是民间定理保证能被重复博弈支撑的区域。
民间定理的关键意义在于:它保证这些得益有一定次数重复博弈的子博弈完美纳什均衡的平均得益可以实现或逼近它们。 在 (1,4) 与 (3,3)、(3,3) 与 (4,1) 两条连线上的点尤其重要,因为它们代表帕累托效率意义上最有效的均衡得益。 例如 (4,1) 和 (1,4) 可用每期采用同一个纯策略均衡实现;两点连线上的点可用两个纯策略均衡的某种组合实现; (3,3) 则可用重复次数不断增加时触发策略构成的子博弈完美纳什均衡的极限实现。
民间定理:哪些平均得益撑得住
两个滑块决定一个目标平均得益 (u1, u2)。 图里外框是可实现得益,虚线围出的是个体理性部分。把目标点拖进不同区域, 看它是否落在民间定理保证的范围内 —— 可实现 + 不低于 (1,1) 两条缺一不可。
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考前回看| 对象 | 数字 / 结论 | 为什么 |
|---|---|---|
| 三价博弈两次重复 | 路径 (H,H)→(M,M),总得益 (8,8),平均 (4,4) | 偏离 (H,H) 当期多 1,第二期少 2 |
| 三价博弈 n 次重复 | 前 n−1 次 (H,H),最后一次 (M,M) | 平均得益趋近 (5,5) |
| 两市场博弈混合策略 | 各以 1/2 选 A、B,期望得益 (2,2) | 0.25 × (3+4+1+0) = 2 |
| 两市场博弈轮换策略 | 平均 (2.5, 2.5) | (A,B) 与 (B,A) 轮流,各期平均 |
| 两市场博弈 3 次重复 | 平均 2.67 | (3+1+4)/3 |
| 两市场博弈 101 次重复 | 平均 2.99 | (99×3+1+4)/101 |
| 有限次民间定理 | 所有 ≥ 个体理性得益的可实现得益,都能被某个 SPNE 的极限平均得益实现 | 要求原博弈有一次博弈均衡优于 w |
① 触发策略不是"说报复就报复"。报复必须可信:到那个子博弈里,报复者自己也得愿意这么做。 三价博弈的 (L,L) 报复会让报复者从 3 掉到 1,所以可疑;图 4.7 的 P/Q 报复对报复者有利,才可信。
② 轮换策略不是触发策略。轮换是无条件的:无论第一期结果如何,第二期都按计划换市场。 触发策略则是有条件的:第二期怎么走取决于第一期结果。
③ 民间定理说的是"极限平均得益"。有限次重复本身不一定精确实现目标点, 而是重复次数足够多时,SPNE 的平均得益可以逼近它。
关键概念与易混点
术语表随堂自测
5 题4.3.1–4.3.2 无限次重复与合作的涌现
这一节讲了什么
概念地图一条主线:无限次重复并不能凭空创造合作,它只是让"用未来惩罚现在"成为可能;合不合作,取决于 δ。
4.3.1 两人零和博弈的无限次重复
书页 188–189有限次重复的零和博弈与一次性博弈没有本质差异,因为利益严格对立,根本没有合作利益。 无限次重复会不会不同?直观判断是不会。重复次数的无限增加改变不了原博弈中利益对立的格局, 也不会创造出潜在的合作利益,所以博弈方仍然是每次重复都根据当时的最大利益行为, 采用原博弈的混合策略纳什均衡。
由于没有最后一个阶段,上述结论不能用通常的逆推归纳法证明,但可以用类似的方法: 先看无限次重复的第 t 阶段 —— 它仍然是一个无限次重复两人零和博弈, 利益关系不会因为前 t − 1 阶段的结果而改变,仍然严格对立,因此第 t 阶段不会合作; 同理第 t − 1、t − 2……阶段也都不会合作,最终从第一阶段开始就不可能合作。
两人零和博弈无限次重复的所有阶段都不可能发生合作,博弈方会一直重复原博弈的混合策略纳什均衡。 这个结论也可以推广到更多博弈方、非零和但利益严格对立的其他严格竞争博弈。
4.3.2 唯一纯策略纳什均衡博弈的无限次重复
书页 189–193有唯一纯策略纳什均衡的博弈分两种:一种唯一的纳什均衡本身就是帕累托最优,重复不会改变什么; 另一种唯一的纳什均衡不是效率最高的,存在潜在合作利益 —— 也就是囚徒困境式博弈。 后者才是关键:有限次重复救不了它,无限次重复能不能?
一、两寡头削价竞争的无限次重复
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| H(高价) | L(低价) | ||
| 博弈方 1 | H(高价) | 4, 4 | 0, 5 |
| L(低价) | 5, 0 | 1, 1 | |
假设双方都采用这样的触发策略:
第一阶段选 H。在第 t 阶段,如果前 t − 1 阶段的结果都是 (H,H),就继续选 H; 否则选 L。也就是说:先试图合作;第一次无条件选 H;只要对方也合作就坚持 H; 一旦发现对方不合作(选 L),以后永远选 L 报复。
要证明这是一个子博弈完美纳什均衡,先证明它是纳什均衡。设博弈方 1 已采用该策略, 看博弈方 2 的最佳反应。由于一旦出现非 (H,H) 的结果,博弈方 1 就永远选 L, 博弈方 2 也只能一直选 L,所以关键只看第一阶段:
合作比背叛好,当且仅当:
两边乘以 1 − δ(δ < 1):4 > 5(1 − δ) + δ = 5 − 4δ,即 δ > 1/4。 δ > 1/4 时,博弈方 2 的最佳反应同样是触发策略;由对称性,双方都采用触发策略构成纳什均衡。
无限次重复博弈的子博弈仍然是无限次重复博弈。上述触发策略在所有子博弈中都保持同样的形式, 因此必然也是这些子博弈的纳什均衡。于是它构成整个无限次重复博弈的子博弈完美纳什均衡, 均衡路径是每期都选 H。
当然,这不是唯一的 SPNE:双方每期都选 (L,L) 也是其中之一,只是得益差得多。 双方合理的选择是触发策略,而不是坚持原博弈的纳什均衡。
如果未来利益折现得太厉害(δ 太小),一次背叛多拿的 1 单位眼前利益, 比"以后每期少拿 3 单位"的未来损失更值钱。此时背叛是最佳反应,合作撑不住。 δ 衡量的是"未来在今天的价格"。
二、无限次重复博弈的民间定理
上面的例子说明:一次性博弈和有限次重复都无法实现的合作利益,在无限次重复中可能实现。 更一般地,有限次重复中"只有原博弈有多个纯策略纳什均衡时才可能合作"的限制, 在无限次重复中被放宽为:只要原博弈有一个纳什均衡,就可能存在合作。
设 G 是一个完全信息的静态博弈。用 (e1, …, en) 记 G 的纳什均衡得益, 用 (x1, …, xn) 表示 G 的任意可实现得益。 如果 xi > ei 对任意博弈方 i 都成立,而 δ 足够接近 1, 那么无限次重复博弈 G(∞, δ) 中一定存在一个子博弈完美纳什均衡, 各博弈方的平均得益就是 (x1, …, xn)。
把这个定理用到两寡头削价竞争:纳什均衡得益是 (1,1),所有可实现得益构成图 4.12 中由 (1,1)、(0,5)、(4,4)、(5,0) 四点连成边界线围成的阴影区域。 无限次民间定理意味着:在这个区域中、严格优于 (1,1) 的点,都能被某个 SPNE 的平均得益实现。 (注意这里用的是可实现的全部区域,与有限次民间定理的"不低于个体理性"表述略有不同。)
无限次重复:δ 要多大,合作才站得住
拖贴现系数 δ,同时看两条线:一直合作的现在值 4/(1−δ), 与先背叛一期再永远被报复的现在值 5 + δ/(1−δ)。两条线在 δ = 1/4 处交叉 —— 这就是这本书里最有名的门槛之一。
速查卡
考前回看| 情境 | 结论 / 门槛 | 直觉 |
|---|---|---|
| 零和博弈无限次重复 | 仍然每期采用原博弈的混合策略 NE | 没有共同利益,重复次数再多也创造不出来 |
| 囚徒困境式博弈无限次重复 | 触发策略在 δ > 1/4(本例)时构成 SPNE | 未来损失 3/(1−δ) 要大于眼前多赚的 1 |
| 合作现在值 | VC = 4/(1 − δ) | 每期 4,永远拿 |
| 背叛现在值 | VD = 5 + δ/(1 − δ) | 当期 5,之后每期 1 |
| 无限次民间定理 | xi > ei 且 δ → 1 时,可实现得益都能被某个 SPNE 实现 | 合作的"菜单"从有限次的少数点扩展到大片区域 |
① "无限次"不等于"一定有合作"。δ 太小(未来不值钱)时,背叛仍然是理性选择; 无限次只是提供了合作的可能,能不能实现要看 δ。
② 有限次民间定理与无限次民间定理的表述不同。有限次说的是"不小于个体理性得益的可实现得益", 实现方式是极限平均得益;无限次说的是"严格优于纳什均衡得益的可实现得益", 在 δ 足够接近 1 时可以被某个 SPNE 的平均得益实现。
关键概念与易混点
术语表随堂自测
5 题4.3.3 无限次重复古诺模型
这一节讲了什么
概念地图一条主线:合作产量越低越赚钱,但越低越容易被背叛;δ 决定能压到多低。
古诺模型的无限次重复与支持垄断产量的条件
书页 193–197市场出清价格 P = P(Q) = 8 − Q(Q < 8;若 Q ≥ 8 则 P = 0), Q = q1 + q2。两厂商无固定成本,边际成本都是 2。 一次性博弈的唯一纳什均衡是 (2, 2),各得 4,这个产量称为古诺产量 qc。
考虑无限次重复。双方采用这样的触发策略:
第一阶段生产垄断产量的一半 1.5;在第 t 阶段,如果前 t − 1 阶段的结果都是 (1.5, 1.5), 就继续生产 1.5;否则生产古诺产量 qc = 2。
双方都采用时,路径是每期 (1.5, 1.5),每期各得 π* = (6 − 3) × 1.5 = 4.5。
一、背叛的诱惑:2.25
设厂商 1 已采用触发策略。若厂商 2 也采用,每期 4.5,总得益现在值:
若厂商 2 在第一阶段偏离,他应当在给定厂商 1 产量 1.5 的情况下最大化自己的当期利润:
一阶条件 4.5 − 2q2 = 0,得 q2 = 2.25, 当期利润 2.252 = 5.0625,高于合作时的 4.5。 但从第二阶段开始,厂商 1 永远生产 2,厂商 2 也只能生产 2,此后每期利润 4。于是背叛的总现在值:
合作优于背叛,当且仅当:
两边乘以 1 − δ:4.5 ≥ 5.0625(1 − δ) + 4δ = 5.0625 − 1.0625δ, 即 1.0625δ ≥ 0.5625,所以:
δ ≥ 9/17 时,双方都采用触发策略是一条子博弈完美纳什均衡路径;δ < 9/17 时,偏离是厂商 2 的最佳反应。 后者说明未来得益折现得太厉害,博弈方太不看重未来,只顾捞眼前利益,不怕未来报复 —— 这种情况下,无限次重复也提高不了效率。
二、低水平的合作:δ 不够大时能压到哪
δ < 9/17 不代表只能每期生产古诺产量 2。仍可能把产量压到 1.5 和 2 之间的某个中间水平 q*。 构造同样的触发策略:第一期生产 q*;若前 t − 1 期都是 (q*, q*),继续生产 q*; 否则生产 2。
双方都采用时,每期得益:
若厂商 2 偏离,给定厂商 1 产量 q*,最优产量满足 maxq2 (8 − q2 − q* − 2)q2, 得 q2 = (6 − q*)/2,相应利润 πd = (6 − q*)2/4。 被报复后每期只有 4。于是合作条件为:
整理后得到:
由于 q* < 2,只有第二个因子可以非正,于是:
这条式子把 δ 和能支持的最低合作产量连了起来:
- δ → 0:q* → 2,未来几乎没有意义,只能回到古诺产量。
- 0 < δ < 9/17:qm/2 = 1.5 < q* < 2,δ 越接近 9/17,q* 越接近 1.5。
- δ ≥ 9/17:能支持最大效率的垄断低产量 1.5。
通货膨胀率越高,未来得益折算成现在值的贴现系数 δ 越低;企业越重视当前利益、越不重视长期利益, 行为就越急功近利。这种短期行为不仅危害宏观稳定,也侵蚀一国经济运行的微观基础。 所以政府必须控制通货膨胀,避免出现严重通胀。
三、加大惩罚力度和提高合作水平
书页 197–199除了"永远回到古诺产量"的严厉触发策略,还可以构造胡萝卜加大棒的策略,它在 δ 较小时也能维持合作。 策略是:第一阶段生产 1.5;在第 t 阶段,如果第 t − 1 阶段结果为 (1.5, 1.5),则生产 1.5; 如果第 t 阶段结果为 (x, x),也生产 1.5;否则生产 x。 这里 x 是比古诺产量 2 更高的惩罚性高产量。
它的逻辑是:一方偏离合作,另一方下一期就用 x 惩罚;如果双方都在惩罚,下一期重新尝试合作。 惩罚只持续一期,但力度可以很大。若厂商 2 第一期偏离,最优产量仍是 2.25,当期利润 5.0625; 第二期双方都生产 x,厂商 2 的利润为 (6 − 2x)x = 6x − 2x2; 此后合作恢复,后面各阶段的得益与"一开始就合作"相同。
厂商 2 不偏离的条件是:第一期多赚的好处不大于第二期受罚的损失。即:
所以:
| 惩罚产量 x | 要求的 δ | 说明 |
|---|---|---|
| x = 2(古诺产量) | δ ≥ 1.125 | 贴现系数大于 1 通常不可能,所以这种"惩罚"根本不够痛,合作撑不住 |
| x = 2.25 | δ ≥ 0.5 | 即使 δ = 1/2 < 9/17,也能维持合作 |
| x 更大 | 门槛更低 | 惩罚越严厉,对未来的要求越松 |
反过来解:若要在 δ = 1/2 时保证不偏离,x 至少不小于 2.25。 (不等式还可解出 x ≤ 0.75 时右边也 ≤ 1/2,但小于 1.5 的产量根本不是惩罚,而是"奖赏"对方, 对方绝不会同样采用这样的产量而放弃增产利益,所以不用考虑。)
在无限次重复古诺模型中,即使 δ 较小(如 δ = 1/2 < 9/17),只要惩罚足够严厉(x ≥ 2.25), 仍可能存在合作性的子博弈完美纳什均衡。这说明惩罚的力度可以替代一部分"对未来的耐心"。
四、石油输出国组织的例子
书页 199–200OPEC 成员国是否遵守产量限额,本质上是一个寡头产量竞争的古诺模型。 一次性博弈是典型的囚徒困境:每个成员国都会选择突破限额。这在很大程度上解释了为什么 OPEC 的限产计划常常不成功。
但实际上 OPEC 成员国的生产和出口年复一年,而且总体上没有明显的结束期限, 所以把它看成无限次重复博弈比一次性博弈更符合实际。按上面的分析,合作(限产)是有可能出现的。
OPEC 在长期中既有很成功的时候,也有很不成功的时候:一度把油价从不到 10 美元/桶推到 30 美元/桶; 另一段时间各国争相突破限额、甚至成倍超产,油价又跌到 20、10 美元/桶,之后再度回升。
这与理论结论并不矛盾,只是现实背景更复杂:成功的时期有 OPEC 协调、最大成员国带头、海湾战争、 世界石油需求上升等因素;不成功的时期有成员国理性与决策能力不足、需要学习建立信任、 部分成员国资源趋于枯竭(重复次数有限、长期制约减弱)、非 OPEC 竞争压力、成员国利益不平衡、 财政紧张导致杀鸡取卵、世界石油需求下降等因素。
重复古诺:δ 能支持多低的合作产量
模式一:拖 δ,看能支持的最低合作产量 q* 怎么从 2 降到 1.5, 并在 δ = 9/17 处触底。模式二:换成"惩罚产量 x"的策略,拖 x 和 δ, 看胡萝卜加大棒如何用更严厉的惩罚降低对 δ 的要求。
速查卡
考前回看| 量 | 数值 / 公式 | 备注 |
|---|---|---|
| 古诺产量 qc | 2,各得 4 | P = 8 − Q,c = 2 |
| 垄断产量 qm | 3,垄断利润 9 | 一家厂商时 |
| 合作产量 | qm/2 = 1.5,各得 4.5 | 潜在合作利益 |
| 偏离产量 | 2.25,利润 5.0625 | 给定对手 1.5 时的最优反应 |
| 严厉触发策略门槛 | δ ≥ 9/17 ≈ 0.529 | 否则偏离更划算 |
| 可支持的最低合作产量 | q* ≥ 2(9 − 5δ)/(9 − δ) | δ→0 时 q*→2;δ≥9/17 时 q*=1.5 |
| 胡萝卜加大棒门槛 | δ ≥ 0.5625/(4.5 − 6x + 2x²) | x 越大门槛越低;δ=1/2 时 x≥2.25 |
① 偏离产量不是 2,而是 2.25。对手生产 1.5 时,自己的最优反应是把产量加到 2.25, 不是回到古诺产量 2。2 是"对手也生产 2"时的最优反应。
② 9/17 是"严厉触发策略"的门槛,不是所有合作的门槛。δ < 9/17 仍可能支持中间产量 q*, 或者用更严厉的惩罚 x 来维持 1.5。
③ q* 的公式方向别搞反。δ 越大,未来越重要,能支持的 q* 越低(合作越深); δ 越小,q* 越接近 2(合作越浅)。
关键概念与易混点
术语表随堂自测
5 题4.3.4 有效工资率
这一节讲了什么
概念地图一条主线:工资不只是劳动力的价格,还是"不偷懒"的保证金。
模型设定与一次性博弈的失灵
书页 200–202厂商—工人的简单模型:
- 厂商选择工资率 w。
- 工人选择接受或拒绝。拒绝则做个体户,收入 w0 < w。
- 接受后,工人选择努力工作(负效用 e)或偷懒(无负效用)。
厂商无法看出工人是否努力,只能看到产量。产量有高低两种:y > 0 和 0。 工人努力时一定是高产量 y;偷懒时以概率 p 得到 y、以 1 − p 得到 0。 所以低产量毫无疑问说明偷懒,但高产量不能肯定工人努力。
| 工人的选择 | 厂商得益 | 工人得益 |
|---|---|---|
| 努力 | y − w(单位产品价格设为 1) | w − e |
| 偷懒 | py − w | w |
一次性博弈的结果肯定不理想:厂商通常要预付工资,或者即使发觉工人不努力也必须支付工资, 因此工人没有努力工作的动力,必然偷懒。厂商了解这一点,绝不会冒险雇用一个肯定不会努力的工人 (当 p 不够大时,py − w 常是负数),所以他的选择必然是 w = 0。 工人只能去做个体户。如果 w − e > w0,做个体户对工人也不利 —— 双方都受损。
除了提高工资,厂商还可以用计件工资、产量合同等办法。但没有一定水平的工资率, 单靠其他方法效果往往不理想:计件工资有时不能保证质量,产量合同又难以强制执行。 它们有效,但脱离工资基础,光靠其他措施肯定不行。
触发策略与努力工作的条件
书页 202–204在无限次重复(相当于长期雇用而非临时工)中,厂商可以支付高于 w0 的工资, 并威胁"一旦产量低就解雇"。先假设厂商已经找到最低的、足以使工人努力工作的工资率 w*, 在此基础上构成触发策略:
工人的策略比厂商多两个层次:是否接受工作、是否努力工作;而且他不仅能根据以前各阶段的结果选择, 还能根据厂商当前阶段是否偏离合作做决策 —— 因为在这个动态原博弈里,工人是第二个选择方。
一、工人愿意努力的条件
设厂商已采用触发策略。由于 w* > w0,接受工作是最佳反应。 若工人努力,他一定产出高产量,下一阶段厂商仍给 w*,又面临同样的选择。 用 Ve 记努力时无限次重复的得益现在值:
若工人偷懒,则以概率 p 产出高产量(厂商继续给 w*),以 1 − p 产出低产量 (厂商永远解雇,工人得 w0)。用 Vs 记偷懒时的现在值:
解出:
努力是工人的最佳选择,当且仅当 Ve ≥ Vs。代入并整理,得到有效工资的核心条件:
这个式子的读法是:厂商的工资不仅要补偿工人的机会成本 w0 和努力负效用 e, 还要在此基础上给出一块升水 (1 − δ)/(δ(1 − p)) · e。升水的大小:
- 负效用 e 越大,越需要更多工资补偿才愿努力。
- δ 越小(未来越不重要),要让工人为保住将来工作而当前努力,当前工资必须越高。
- p 越大(偷懒也能得高产的概率越高,越难被发现),丢饭碗的风险越小, 除非工资更高,否则还是宁愿偷懒。当 p 接近 1 时,工资必须非常高。
- 反过来,δ 接近 1 或 p 接近 0 时,升水可以很小,w* 只要比 w0 + e 略大即可。
计划经济体制下,偷懒总是难以发觉或无人认真发觉(p 高),工资又固定在平均水平、没有刺激力 (没有升水)。按 (4.1),工人必然倾向于偷懒。这是"大锅饭缺乏活力"的一个博弈论根源。
二、厂商愿意支付的条件
反过来,设工人已采用触发策略。厂商若给 w* 且 (4.1) 成立,则各阶段得益 y − w*, 现在值 (y − w*)/(1 − δ)。若不愿给 w*,干脆解雇工人,从解雇时起得益为 0。 因此只要 y − w* ≥ 0,厂商选择触发策略就是最佳反应。
把 y − w* ≥ 0 与 (4.1) 结合起来,实际上意味着:
即:工人努力工作的产出 y 扣除努力负效用 e 后的剩余,必须不小于工人做个体户的收入(机会成本), 再加上一块取决于负效用、贴现系数和偷懒被误判概率的附加部分。这个不等式正是"存在有效工资率、工资激励有效"的基本条件。
子博弈完美性与模型局限
书页 204–205这个模型的原博弈是动态博弈而不是静态博弈,所以子博弈有两类,必须分别讨论:
两类子博弈都满足,双方的触发策略就是整个重复博弈的子博弈完美纳什均衡。
这是一个高度抽象、极度简化的模型,与现实有相当距离。应用时必须考虑其他因素:
- 现实中厂商不可能因为员工一次偷懒就永远解雇(尤其在无可替代时), 所以"永远解雇"威胁的可信性值得怀疑。
- 如果厂商雇用许多工人,可能需要"杀一儆百",对单个工人的解雇惩罚反而更可信。
- 如果还有其他厂商,被解雇的员工可能被别家雇用,博弈又增加了新的可能性。
有效工资:升水到底要多少
拖 δ、偷懒得高产的概率 p、努力负效用 e,看最低有效工资 w* 和升水怎么变。 再拖产出 y,检查厂商是否愿意付这个工资(y − w* ≥ 0)。 把 δ 拉小或 p 拉大,升水会迅速膨胀 —— 这就是"看不见努力"的代价。
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考前回看| 量 | 公式 / 结论 | 含义 |
|---|---|---|
| 努力现在值 | Ve = (w* − e)/(1 − δ) | 每期努力,永远拿 w* − e |
| 偷懒现在值 | Vs = [(1 − δ)w* + δ(1 − p)w0] / [(1 − δp)(1 − δ)] | 偷懒有概率蒙混过关,也有概率被解雇 |
| 努力条件 | w* ≥ w0 + e + (1 − δ)/(δ(1 − p)) · e | 机会成本 + 负效用 + 激励升水 |
| 厂商条件 | y − w* ≥ 0 | 付了这个工资还有得赚 |
| 有效工资存在条件 | y − e ≥ w0 + (1 − δ)/(δ(1 − p)) · e | 净产出要覆盖机会成本加升水 |
| 升水的方向 | δ ↑ → 升水 ↓;p ↑ → 升水 ↑;e ↑ → 升水 ↑ | 未来越重要、越容易发现偷懒,工资越不需要高 |
① 高工资不是"慷慨",是激励装置。升水的作用是让"被解雇"这件事有成本; 没有升水,工人偷懒被解雇也无所谓。
② p 是"偷懒却得到高产量"的概率,不是"偷懒被发现的概率"。 偷懒被发现的概率是 1 − p。所以 p 越大,越难发现偷懒,需要越高工资。
③ 子博弈完美性要分两类子博弈。原博弈是动态的,除了"两期之间"的子博弈, 还有"从工人反应开始"的子博弈。这是它与静态原博弈的重复博弈的关键差异。
关键概念与易混点
术语表随堂自测
5 题5.1–5.2 有限理性与最优反应动态
这一节讲了什么
概念地图一条主线:有限理性 → 需要一个"学习/调整"的动态机制 → 最优反应动态处理"学得快的小群体"。
5.1 有限理性博弈及其分析框架
书页 208–212一、有限理性是什么
如果一个人做错过数学题、必须花时间才能学会新游戏、记不住经历过的全部事情,那么他的理性就有局限性。 完全理性包括多方面的完美性要求:
| 能力 | 完全理性的要求 | 有限理性的表现 |
|---|---|---|
| 理性意识 | 始终追求自身最大利益 | 会冲动、不理智,或在意公平等非金钱目标 |
| 分析推理能力 | 能算清复杂交互关系 | 复杂局面下判断力不足 |
| 识别判断能力 | 能准确评估各种结果 | 会看错、会误判 |
| 记忆能力 | 记得住全部历史 | 记不全,只能根据最近经验调整 |
| 准确行为能力 | 想怎么做就怎么做 | 会犯偶然的操作错误(颤抖手) |
关键在于:完全理性是唯一的,有限理性却有很多层次。有人分析能力强但会犯偶然错误; 有人理性意识强但理解复杂交互关系稍差;有人能认识并改正错误,但改正方式和速度不同; 有人学习很快,有人只能简单模仿。判断博弈方的理性属于哪种情况,直接决定其行为模式与均衡性质。
① 博弈方往往不会一开始就找到最优策略,必须在博弈过程中学习、试错; ② 至少有部分博弈方不会采用完全理性博弈的均衡策略; ③ 均衡是不断调整和改进的结果,不是一次性选择的结果;即使达到了也可能再次偏离。
二、分析框架:从"个人选择"到"群体比例"
有限理性博弈的有效分析框架,是一定规模的特定群体内成员的反复博弈。两种典型设定:
这种框架通常假设博弈方有一定的统计分析和事后判断能力,但没有事先的预见和预测能力。 分析的核心不是"某个人的最优策略",而是群体成员的策略调整过程、趋势和稳定性。 这里的稳定指群体中采用特定策略的比例不变,而不是某个博弈方的策略不变。
人类面对复杂选择时,常常凭本能直觉而不是优化分析,或者只是模仿比较成功的策略,与其他动物很接近。 社会制度、领导人选择、文明的兴衰,也往往不是谁"选择"出来的,而是长期竞争里自然淘汰的"进化"过程。 因此借鉴生物进化的动态机制分析人类博弈并不奇怪。有限理性博弈的理论,通常也叫进化博弈论。
进化博弈分析的意义,主要不在于预测一次性博弈或短期均衡,而在于分析比较稳定的环境中、 非固定对象经济关系的长期稳定趋势。它既是对完全理性分析的印证和选择工具, 也可用来预测长期变化趋势;只有在所研究的关系已经存在较长时间时,结论才能直接用于当前判断。
5.2.1 协调博弈的有限博弈方快速学习模型
书页 212–218先看一个 5 个有限理性博弈方、相邻博弈方相互博弈的快速学习模型。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| A | B | ||
| 博弈方 1 | A | 50, 50 | 49, 0 |
| B | 0, 49 | 60, 60 | |
一次性博弈中,由于有两个纳什均衡,即使双方都高度理性,结果也有不确定性。 如果双方相互怀疑对方可能选 A,那么风险上策均衡 (A,A) 可能是更好的预测。这正是协调博弈的难题。
现在放在有限理性框架里:5 个博弈方围成一圈,每人只与左右邻居博弈;每人能马上总结上一期结果、 立即调整策略,但没有预见能力。设 xi(t) 为 t 期博弈方 i 的 两个邻居中选 A 的人数,只能取 0、1、2。则:
A 优于 B,当且仅当 98 + xi > 120 − 60xi, 即 xi > 22/61 ≈ 0.36。由于 xi 只能取整数 0、1、2, 这条规则就变成:
只要两个邻居中有 1 个选 A,下一期就选 A;两个邻居都不选 A,下一期就选 B。 有趣的是,博弈方 i 下一期的策略与自己这一期选什么没有直接关系。
初次博弈共有 25 = 32 种可能。按 A 的数量和分布,实质不同的只有 8 类: 无 A、1A、相邻 2A、不相邻 2A、3 连 A、非 3 连 A、4A、5A。
结论:除"所有人一开始都选 B"这一种情况外,其余 31 种都会收敛到所有人都选 A。 初次只有 1 个 A 时需要 4 个时期;两个不相邻 A、三个非相连 A、四个 A 分别需要 3、2、1 个时期。 两个相邻 A 需要 2 个时期,三个相连 A 只需 1 个时期。
所有人选 A 的状态,既能被动态调整达到,又能经受少量偏离的扰动(有人改成 B,下一期又会被邻居拉回 A)。 所有人选 B 的状态则相反:它虽然不会被主动改变,但一旦有人偏离选 A,最优反应动态会让结果离它越来越远, 最终走向全 A。因此 A 是 ESS,B 不是。
32 种初始状态里只有 1 种停在 B,31 种走向 A —— 这说明有限理性下,风险上策均衡 (A,A) 的实现机会远大于帕累托更优的 (B,B)。
最优反应动态:五个人的环形投票
点圆环上的 1–5 号切换 A/B,或者用预设按钮直接跳到"1A / 相邻 2A / 不相邻 2A / 3 连 A / 全 B"。 按"推进一期",每个人按左右邻居里有没有 A 来改选。看哪些初始状态收敛到全 A, 哪些(比如全 B)永远不动,哪些会陷入循环。
5.2.2 古诺调整过程
书页 218–220最优反应动态不只适用于离散策略和少数几个博弈方,也适用于连续策略。古诺在 1838 年提出的 "古诺调整"就是典型例子:寡头通过外推和学习不断调整产量,每方选择的产量都是对对手上一期产量的最佳反应。
沿用第二章的古诺模型(P = 8 − Q,c = 2),两个寡头的反应函数是:
如果两人都完全理性、有预见能力,都能算出均衡产量 (2,2)。现在假设两人知道自己的反应函数, 但不知道对方利润和反应函数,也没有预见能力。
设第一期寡头 1 生产 2.5、寡头 2 生产 3。把产量代入对方的反应函数:
| 时期 | 寡头 1 的产量 | 寡头 2 的产量 | 算法 |
|---|---|---|---|
| 第 1 期 | 2.5 | 3 | 初始猜测 |
| 第 2 期 | 1.5 | 1.75 | q1 = 3 − 3/2;q2 = 3 − 2.5/2 |
| 第 3 期 | 2.125 | 2.25 | q1 = 3 − 1.75/2;q2 = 3 − 1.5/2 |
| 第 4 期 | 1.875 | 1.9375 | q1 = 3 − 2.25/2;q2 = 3 − 2.125/2 |
| …… | → 2 | → 2 | 收敛到古诺产量 |
这个动态调整过程收敛于 (2,2),也就是完全理性博弈的古诺产量、唯一的纯策略纳什均衡。 由于这个稳定状态对微小扰动具有稳健性,它是该博弈在最优反应动态下的进化稳定策略(ESS)。
两寡头的反应函数满足 |dr1/dq2| · |dr2/dq1| < 1。 本例中两个导数都是 −1/2,乘积 1/4 < 1,所以收敛。
需要注意的是,古诺调整的逻辑基础是"两个寡头始终假设对方的产量不变"。 但任何人在连续几次发觉对方并不保持产量不变之后,还会继续假设下期对方产量不变,是很难令人信服的。 如果假设各博弈方对对手过去各期的平均产量作出反应,可能更合理,但那就构成另一种动态机制了。
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考前回看| 对象 | 结论 / 公式 | 备注 |
|---|---|---|
| 有限理性的含义 | 完全理性任一方面不完美 | 完全理性唯一,有限理性有层次 |
| 分析单位 | 群体中采用某策略的比例 | 稳定 = 比例不变,不是某个人不变 |
| 最优反应动态 | 针对上一期对手策略作最佳反应 | 适合学习快的小群体 |
| 协调博弈的调整阈值 | xi > 22/61 | 邻居中只要有 1 个 A,下一期就选 A |
| 32 种初始状态 | 31 种收敛到全 A,1 种(全 B)停在 B | A 是 ESS,B 不是 |
| 古诺调整 | q1 = 3 − q2/2;q2 = 3 − q1/2 | 序列 2.5/3 → 1.5/1.75 → 2.125/2.25 → … → 2/2 |
| 古诺调整收敛条件 | |dr1/dq2| · |dr2/dq1| < 1 | 本例 1/4 < 1 |
① 最优反应动态 ≠ 完全理性。每个人只对上一期作最佳反应,没有预见能力; 正因如此,策略调整可能过度、可能循环,也才需要讨论"收敛性"。
② "所有 B" 是稳定状态,但不是 ESS。稳定状态只要求"没人想改变"; ESS 还要求经得起少量偏离的扰动。全 B 一旦出现一个 A,就会被越推越远。
③ 古诺调整的"2.5/3 → 1.5/1.75"顺序别写反。寡头 1 的新产量是对寡头 2 上期产量 3 的反应, 所以是 3 − 3/2 = 1.5;寡头 2 的新产量是 3 − 2.5/2 = 1.75。
关键概念与易混点
术语表随堂自测
5 题5.3.1–5.3.2 复制动态与一般 2×2 对称博弈
这一节讲了什么
概念地图一条主线:策略比例的变化率 ∝ 该策略的比例 × (该策略得益 − 平均得益)。
5.3.1 签协议博弈的复制动态和进化稳定策略
书页 220–225用最简单的"签协议博弈"说明复制动态。两博弈方都有"同意""不同意"两种策略; 只有双方都同意,才能获得合作利益各 1 单位;有一方或两方不同意,合作利益不存在,双方都得 0。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 同意 | 不同意 | ||
| 博弈方 1 | 同意 | 1, 1 | 0, 0 |
| 不同意 | 0, 0 | 0, 0 | |
在大群体中随机配对反复博弈。设"同意"类型的比例为 x,"不同意"为 1 − x。 一个博弈方的得益取决于自己的类型和随机遇到的对手类型:
复制动态的核心思想是:一个类型比例的增长速度,取决于模仿对象的数量(该类型的比例) 和模仿对象的成功程度(该类型得益超过平均得益的幅度)。于是:
分析这个方程:
- x = 0:变化率为 0。如果一开始没人"同意",就始终不会出现 —— 因为有限理性者必须有模仿对象才能模仿,没有榜样就不会有意识地改变策略。
- 0 < x < 1:因为 x > x2,u同意 > ū,变化率为正, "同意"类型逐渐增加。
- x = 1:变化率为 0,所有人都"同意",学习过程停止。
因此,除了 x = 0 以外,从其他所有初始状态出发,复制动态最终都趋向 x* = 1。 换句话说,0 和 1 是两个稳定状态,其中 1 对应大多数初始状态。
犯错误之后还能回来吗?
如果已经收敛到 x* = 1,但出现了比例 ε 的少数"不同意"者,那么"同意"的比例是 1 − ε。 此时 u同意 = 1 − ε,u不同意 = 0,平均得益 = (1 − ε)2。 因为 1 − ε > (1 − ε)2,犯错误者的期望得益远低于未犯错误者,也低于平均, 所以他们会逐步改正错误,最终回到 x* = 1。
反过来,若从 x* = 0 出发、出现比例 ε 的"同意"者,则 u同意 = ε, u不同意 = 0,平均 = ε2;"同意"者得益更高,比例不断增加,最终仍趋向 1。 所以 x* = 0 不是 ESS:它虽然"停得住",但一有偏离就会被推走。
x* = 1 是 ESS:既能被复制动态达到,又能经受少量错误偏离。 x* = 0 不是 ESS:初始状态不在那里时收不回去,少量偏离也会把它推走。
5.3.2 一般两人对称博弈的复制动态和进化稳定策略
书页 225–228把签协议博弈推广到一般的 2×2 对称博弈:
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 策略 1 | 策略 2 | ||
| 博弈方 1 | 策略 1 | a, a | b, c |
| 策略 2 | c, b | d, d | |
设群体中比例 x 采用策略 1,1 − x 采用策略 2。期望得益与平均得益:
套用复制动态:
稳定状态与稳定性定理
令 F(x) = 0,解出所有稳定状态。最多有三个:
第三个可能与前两个重合,因此实际可能只有两个。例如签协议博弈取 a = 1、b = c = d = 0, 方程变成 x(1 − x)x = 0,只有 0 和 1 两个解。
书页 227 把第三个稳定状态印成 (b − d)/(a − b − c + d)。 但同页紧接的协调博弈例子:a=50、b=49、c=0、d=60, 按印出的公式得 (49−60)/61 = −11/61,而书里自己解出的方程 F = x(1−x)(61x−11) 的根是 +11/61。两者矛盾。
由 F=0 的第二个因子直接解:x(a−c)+(1−x)(b−d)=0 ⟹ x(a−b−c+d) = d − b, 所以分子应当是 (d − b)。本页按修正后的式子呈现。
一个稳定状态要对微小扰动有稳健性,才能叫 ESS。数学上,就是要求:
- 干扰使 x 低于 x* 时,dx/dt > 0(会回升);
- 干扰使 x 高于 x* 时,dx/dt < 0(会回落)。
换句话说,在稳定状态处,F'(x*) < 0 —— 相位图与横轴交点处的切线斜率为负。 这就是微分方程的稳定性定理。
横轴是 x(0 到 1),纵轴是 dx/dt。曲线在横轴上方表示 x 增大,下方表示 x 减小。 箭头永远从高处往低处走:交点处切线斜率为负的,箭头指向它(稳定);斜率为正的,箭头离开它(不稳定)。
复制动态:改四个得益,看系统往哪边走
拖 a、b、c、d 四个得益,画出 F(x) = x(1−x)[x(a−c)+(1−x)(b−d)]。 横轴上的箭头表示 x 会往哪边移动;切线斜率为负的交点才是 ESS。 用预设切到签协议、协调、鹰鸽,再自己改数字,看稳定点怎么出现、消失、换位置。
速查卡
考前回看| 对象 | 公式 / 结论 | 备注 |
|---|---|---|
| 复制动态(一般形式) | dx/dt = x(u1 − ū) | 比例 × 得益优势 |
| 签协议博弈 | dx/dt = x2(1 − x) | u同意 = x,ū = x2 |
| 签协议博弈的 ESS | x* = 1 是,x* = 0 不是 | 0 处 F' > 0,1 处 F' < 0 |
| 一般 2×2 对称博弈 | F(x) = x(1−x)[x(a−c)+(1−x)(b−d)] | 三次函数,最多三个零点 |
| 三个稳定状态 | 0;1;(d−b)/(a−b−c+d) | 第三个可能落在 [0,1] 外或与前两个重合 |
| ESS 判据 | F'(x*) < 0 | 相位图交点处切线斜率为负 |
① 复制动态不是"大家一起改"。它是比例连续变化,适合大群体、慢学习; 小群体、快速学习用最优反应动态。
② 稳定状态 ≠ ESS。所有 F(x*)=0 的点都是稳定状态,但只有 F'(x*)<0 的才是 ESS。 签协议博弈的 x*=0 就是反例。
③ 一般 2×2 的第三个根不要硬背位置。先解 F(x)=0,再检查是否落在 (0,1); 若落在外面,实际只有 0 和 1 两个稳定状态。
④ 相位图的箭头方向看 F 的符号,不看曲线的"高低"。F>0 时 x 增大(箭头向右),F<0 时 x 减小(箭头向左)。
关键概念与易混点
术语表随堂自测
5 题5.3.3–5.3.5 协调、鹰鸽与蛙鸣
这一节讲了什么
概念地图一条主线:同一个复制动态公式,代入不同的得益,会长出完全不同的相位图。
5.3.3 协调博弈的复制动态和进化稳定策略
书页 228–230协调博弈在 5.2.1 已经用最优反应动态分析过;现在用复制动态再分析一遍, 正好比较两种学习机制对结果的影响。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 策略 1 | 策略 2 | ||
| 博弈方 1 | 策略 1 | 50, 50 | 49, 0 |
| 策略 2 | 0, 49 | 60, 60 | |
把 a = 50、b = 49、c = 0、d = 60 代入一般 2×2 复制动态:
令 F(x)=0,得三个稳定状态:0、1、11/61。再算导数: F'(0) < 0,F'(1) < 0,而 F'(11/61) > 0。根据稳定性定理:
x* = 0 和 x* = 1 都是 ESS,x* = 11/61 不是。 初始 x 落在 (0, 11/61) 时,复制动态趋向 0(全用策略 2); 落在 (11/61, 1) 时,趋向 1(全用策略 1)。
由于全用策略 2 的均衡每个博弈方得 60,全用策略 1 只得 50,前者更理想。 但如果初始比例在 [0,1] 上均匀随机,最终实现高效率均衡的机会是 11/61, 实现低效率均衡的机会是 50/61。后者明显更大。
最优反应动态下,收敛到高效率均衡(全策略 2)的机会只有 1/32(32 种初始状态里只有全 B 一种)。 复制动态下是 11/61 ≈ 0.180,反而更大。 复制动态模拟的是学习慢、理性层次低的博弈方;最优反应动态模拟的是学得快、理性层次高一些的。 这个差异说明:当总体理性达不到完美时,理性程度稍高并不一定带来更理想的结果。 书里说,这其实也是囚徒困境的一种表现形式。
5.3.4 鹰鸽博弈的复制动态和进化稳定策略
书页 230–232鹰鸽博弈研究的不是鹰和鸽两种动物,而是同一物种内部竞争冲突中的两种策略: "鹰"= 攻击型,"鸽"= 和平型。它用来解释战争与冲突的频率、国际关系中的强硬与妥协等。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 鹰 | 鸽 | ||
| 博弈方 1 | 鹰 | (v−c)/2, (v−c)/2 | v, 0 |
| 鸽 | 0, v | v/2, v/2 | |
设 x 为采用"鹰"策略的比例。代入一般 2×2 公式: a = (v−c)/2,b = v,c = 0,d = v/2,得:
取一组具体数值 v = 2、c = 12(争夺的利益远小于冲突损失,符合现实),则:
三个稳定状态:0、1、1/6。导数 F'(0) > 0,F'(1) > 0,F'(1/6) < 0, 所以只有 x* = 1/6 是 ESS。
现实含义:在较大规模群体的长期进化中,攻击型策略的比例会稳定在 1/6 左右, 大多数人(5/6)采用比较和平的策略。于是:
| 遭遇类型 | 概率 | 含义 |
|---|---|---|
| 鹰—鹰(严重冲突) | (1/6)2 = 1/36 | 发生严重战争/激烈冲突的机会 |
| 鸽—鸽(和平共处) | (5/6)2 = 25/36 | 可能性最大 |
| 鹰—鸽(单方面欺负) | 2 × (1/6)(5/6) = 10/36 | 比较忍让的一方受欺负的机会 |
1/36 + 25/36 + 10/36 = 1。这个格局与国际政治、军事关系的实际情况相当相似。
5.3.5 蛙鸣博弈的复制动态和进化稳定策略
书页 232–237这是一个纯生物进化的例子:雄蛙鸣叫能吸引雌蛙,但也会招来天敌、消耗能量;不叫的雄蛙还可能"搭便车"。 假设两只雄蛙:都不叫则都吸引不到雌蛙;一只叫则吸引 1 只雌蛙,鸣叫者获得交配机会 m (0.5 < m < 1),但要付成本 z;两只都叫则各吸引 P 只雌蛙 (m < P < 1),各付成本 z。
| 行 · 雄蛙1 列 · 雄蛙2 | 雄蛙 2 | ||
|---|---|---|---|
| 鸣叫 | 不鸣 | ||
| 雄蛙 1 | 鸣叫 | P−z, P−z | m−z, 1−m |
| 不鸣 | 1−m, m−z | 0, 0 | |
一次性博弈的纳什均衡取决于 m、P、z 的相对大小:
但青蛙不会做这么复杂的推理。用复制动态描述"鸣叫雄蛙比例 x"的进化:
三个不动点:
按第三个根落在什么区间,分三种情况:
| 条件 | 有效不动点 | ESS | 现实含义 |
|---|---|---|---|
| 0 < (m−z)/(1−P) < 1 | 0、1、中间点 | (m−z)/(1−P) | 部分鸣叫、部分不鸣;鸣叫比例稳定在这个水平 |
| (m−z)/(1−P) < 0(即 m < z) | 0、1 | 0 | 所有雄蛙都不鸣;即使出现少量鸣叫变异,也会很快消失 |
| (m−z)/(1−P) > 1 | 0、1 | 1 | 所有雄蛙都鸣叫;天敌少、气候不冷、鸣叫好处远大于成本时合理 |
三种博弈,同一台复制动态机器
切换协调 / 鹰鸽 / 蛙鸣,每个博弈都有自己的参数滑块。 看 F(x) 曲线怎么随参数变形:交点落在哪、切线斜率正负、ESS 是端点还是中间点。 协调博弈里找 11/61 的分界;鹰鸽里把 v 拉过 c,看中间 ESS 如何消失、全鹰如何成为唯一结局; 蛙鸣里把 (m−z)/(1−P) 推出 [0,1],看三个区域怎样切换。
速查卡
考前回看| 博弈 | 复制动态 | ESS / 关键数 |
|---|---|---|
| 协调博弈 | F = x(1−x)(61x−11) | 0 与 1 是 ESS,11/61 不是;高效率均衡吸引域 11/61 |
| 鹰鸽博弈(v=2,c=12) | F = x(1−x)(1−6x) | ESS x*=1/6;冲突 1/36、和平 25/36、欺负 10/36 |
| 鹰鸽博弈(一般 v,c) | F = x(1−x)[x(v−c)/2 + (1−x)v/2] | v < c 时 ESS x*=v/c;v ≥ c 时全鹰 |
| 蛙鸣博弈 | F = x(1−x)[x(P−z−1+m)+(1−x)(m−z)] | 不动点 0、1、(m−z)/(1−P);按区间分三种 ESS |
| 蛙鸣:不叫 ESS | m < z | (m−z)/(1−P) < 0 |
| 蛙鸣:部分叫 ESS | P−1+m < z < m | 0 < (m−z)/(1−P) < 1 |
| 蛙鸣:全叫 ESS | z < P−1+m | (m−z)/(1−P) > 1 |
① 协调博弈的"11/61"是吸引域宽度,不是 ESS 的位置。ESS 是 0 和 1; 11/61 是不稳定的分界点。初始 x 在 11/61 左边走向 0,右边走向 1。
② 鹰鸽博弈的 x=1/6 是"鹰"的比例,不是"鸽"的比例。冲突概率是 (1/6)2,不是 1/6。
③ 蛙鸣博弈的三个区间对应三种完全不同的 ESS。不要只记公式,先算 (m−z)/(1−P) 落在哪, 再判断是 0、中间点还是 1。
关键概念与易混点
术语表随堂自测
5 题5.4 两人非对称博弈的复制动态
这一节讲了什么
概念地图一条主线:两个群体、两个比例、两套复制动态,合起来是一个二维动力系统。
5.4.1 市场阻入博弈的复制动态和进化稳定策略
书页 237–241市场阻入博弈是常见的经济博弈,也是典型的动态博弈。设在博弈方 1 位置的是可能进入市场的潜在竞争者, 在博弈方 2 位置的是先占领市场、可能阻止进入的一方。具体得益如图 5.20。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 打击 | 不打 | ||
| 博弈方 1 | 进入 | 0, 0 | 2, 2 |
| 不进 | 1, 5 | 1, 5 | |
这是一个非对称的两人博弈:两个博弈方不同时选择,策略和得益也不对称。 因此不能套用对称博弈的分析框架 —— 必须把两个位置上的博弈方看成两个不同的群体, 每次从两个群体中各随机抽一个成员配对博弈。
一、两个群体的复制动态
设在博弈方 1 位置群体中,采用"进入"的比例为 x,"不进"为 1 − x; 在博弈方 2 位置群体中,采用"打击"的比例为 y,"不打"为 1 − y。
分别套用复制动态:
二、分别看两个一维系统
| 系统 | 情形 | 稳定状态 | ESS |
|---|---|---|---|
| 进入者 dx/dt = x(1−x)(1−2y) |
y = 1/2 | 所有 x 都是稳定状态 | 无唯一 |
| y > 1/2 | x* = 0 与 1 | x* = 0(不进) | |
| y < 1/2 | x* = 0 与 1 | x* = 1(进入) | |
| 先占者 dy/dt = y(1−y)(−2x) |
x = 0 | 所有 y 都是稳定状态 | 无唯一 |
| x > 0 | y* = 0 与 1 | y* = 0(不打) |
直观读法:先占者越可能打击(y 高),进入者越不敢进;进入者越可能进入(x 高), 先占者越不愿打击(因为打击要付出代价且拦不住)。
三、二维相位图与唯一 ESS
把两个比例放在同一个 (x, y) 平面上。两条分界线是 y = 1/2 和 x = 0(实际上还有边界 x=1 等)。 箭头方向由方程符号决定:
- x 方向:y < 1/2 时 dx/dt > 0(向右),y > 1/2 时 dx/dt < 0(向左)。
- y 方向:只要 x > 0,dy/dt < 0(向下)。
唯一的进化稳定策略是 (x*, y*) = (1, 0):潜在进入者最终都会进入,先占领市场的一方放弃不理智的报复。 这与完全理性条件下的子博弈完美纳什均衡完全一致,说明在这个问题上, 有限理性的博弈方通过学习也能掌握子博弈完美纳什均衡策略。
5.4.2 非对称鹰鸽博弈的进化博弈分析
书页 242–245鹰鸽博弈也可以是非对称的:冲突双方争夺同一件事物,但事物对双方的价值可能完全不同。 例如一国侵略另一国,争夺的国土对前者是殖民地、对后者是祖国,后者的价值通常远高于前者。
| 行 · 群体1 列 · 群体2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 鹰 | 鸽 | ||
| 博弈方 1 | 鹰 | (v1−c)/2, (v2−c)/2 | v1, 0 |
| 鸽 | 0, v2 | v1/2, v2/2 | |
| 行 · 群体1 列 · 群体2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| 鹰 | 鸽 | ||
| 博弈方 1 | 鹰 | −1, −5 | 10, 0 |
| 鸽 | 0, 2 | 5, 1 | |
设群体 1 中采用"鹰"的比例为 x,群体 2 中采用"鹰"的比例为 y。代入图 5.26 的数值:
复制动态:
一、按方程读稳定性
| 系统 | 情形 | ESS | 理由 |
|---|---|---|---|
| 群体 1 dx/dt = x(1−x)(5−6y) |
y > 5/6 | x* = 0 | 5−6y < 0,F 在 (0,1) 上为负,x 减小 |
| y < 5/6 | x* = 1 | 5−6y > 0,F 为正,x 增大 | |
| 群体 2 dy/dt = y(1−y)(1−6x) |
x > 1/6 | y* = 0 | 1−6x < 0,F 为负,y 减小 |
| x < 1/6 | y* = 1 | 1−6x > 0,F 为正,y 增大 |
书页 243 的正文写:"当 y > 5/6 时……其中 x* = 1 是进化稳定策略;当 y < 5/6 时……但 x* = 1 是进化稳定策略。" 两处都写成 x* = 1。但按同页自己的方程 dx/dt = x(1−x)(5−6y), y > 5/6 时应为 x* = 0,y < 5/6 时才是 x* = 1。
同样,正文写"当 x > 1/6 时……y* = 1 是进化稳定策略;当 x < 1/6 时……y* = 0 是进化稳定策略", 也与方程 dy/dt = y(1−y)(1−6x) 相反:x > 1/6 时应为 y* = 0, x < 1/6 时应为 y* = 1。
判据:同页图 5.27(y > 5/6 时箭头指向 0)和图 5.28(x > 1/6 时箭头指向 0) 与上述校正一致。可见是正文的排印笔误,不是方程或图形的问题。本页按方程与图形呈现。
二、二维相位图:两个 ESS
两条分界线是 y = 5/6 和 x = 1/6。箭头方向:
- x 方向:y > 5/6 向左(x 减小),y < 5/6 向右(x 增大)。
- y 方向:x > 1/6 向下(y 减小),x < 1/6 向上(y 增大)。
结论:(x*, y*) = (1, 0) 与 (0, 1) 都是 ESS。 初始情况落在 A 区域(x < 1/6、y > 5/6)时,收敛到 (0,1): 群体 1 全用"鸽"、群体 2 全用"鹰"。落在 D 区域时收敛到 (1,0): 群体 1 全用"鹰"、群体 2 全用"鸽"。落在 B、C 区域时,大部分情况下也收敛到 (1,0)。
现实含义:有限理性博弈方长期学习和调整后,大部分情况下会收敛到"博弈方 1 强硬、博弈方 2 保守"的均衡; 少数极端情况下才会反过来。这与这个博弈的利益结构所决定的行为取向相符 —— 争夺物对群体 1 价值更高(v1 > v2),所以群体 1 更可能当"鹰"。
非对称博弈:两个群体怎么互相牵引
在 (x, y) 平面上点一个初始点,看轨迹往哪个角走。切到"市场阻入"只有 (1,0) 一个 ESS; 切到"非对称鹰鸽"有两个 ESS,初始区域不同,结局可能是"群体1鹰、群体2鸽",也可能相反。 虚线是零增长线。
速查卡
考前回看| 博弈 | 复制动态 | ESS |
|---|---|---|
| 市场阻入 | dx/dt = x(1−x)(1−2y);dy/dt = y(1−y)(−2x) | (1, 0):进入者进入、先占者不打击 |
| 市场阻入的零增长线 | y=1/2;x=0;边界 x=0,1、y=0,1 | 所有轨迹被拉向右下角 |
| 非对称鹰鸽(v1=10, v2=2, c=12) | dx/dt = x(1−x)(5−6y);dy/dt = y(1−y)(1−6x) | (1,0) 与 (0,1) |
| 非对称鹰鸽的零增长线 | y=5/6;x=1/6;边界 | 四个区域 A/B/C/D,A→(0,1),其余多数→(1,0) |
| 与完全理性的对照 | 市场阻入的 ESS (1,0) = 子博弈完美纳什均衡 | 有限理性学习也能达到 SPNE |
① 非对称博弈不能用一个 x 描述。必须有两个群体、两个比例 x 和 y; 每个群体的复制动态只对自己的比例求导。
② 二维相位图的 ESS 要看"箭头是否指向它"。不能只看某个一维切片; 要同时满足两个方向的稳定性。
③ 书页 243 的 ESS 标签与方程、图形矛盾,已按方程校正。 记住判据:y>5/6 → x*=0;y<5/6 → x*=1;x>1/6 → y*=0;x<1/6 → y*=1。
关键概念与易混点
术语表随堂自测
5 题五章章末思考题全解
第一章思考题
书页 39–40 · 7 题博弈的定义(非技术性):博弈即一些个人、队组或其他组织,面对一定的环境条件,在一定的规则下, 同时或先后,一次或多次,从各自允许选择的行为或策略中进行选择并加以实施,各自取得相应结果的过程。
博弈论的主要研究内容:系统研究可以用上述方法定义的各种博弈问题,寻求在各博弈方具有充分或有限理性(Full or Bounded Rationality)、 能力的条件下,合理的策略选择和合理选择策略时博弈的结果,并分析这些结果的经济意义、效率意义。
答题时容易漏掉的两点:一是"充分或有限理性"——研究范围不限于完全理性;二是"经济意义、效率意义"—— 它不只是求一个解,还要对解作效率评价(这正是变和博弈中"有效率/无效率"评价的由来)。
四个方面,缺一不可:
- 博弈的参加者(Players)——有哪些独立决策、独立承担结果的个人或组织。只要统一决策、统一行动、统一承担结果, 不管组织多大都算一个参加方,本书称之为"博弈方"。
- 各博弈方各自可选择的全部策略或行为的集合(Strategies / Actions)——规定每个博弈方决策时可以选择的方法、做法, 或经济活动的水平、量值等。
- 进行博弈的次序(Orders)——次序不同一般就是不同的博弈,即使其他方面都相同。
- 博弈方的得益(Payoffs)——对应每一组可能的决策选择,都要有一个结果表示各博弈方的所得或所失。得益可正可负。
补充一句可以加分:得益虽然应当是客观存在的,但这并不意味着各博弈方都了解各方的得益情况—— 后者是 1.3.5 节"完全/不完全信息"分类的来源。
这是举例题,只要抓住核心——你的最优选择取决于对方怎么选——即可。参考思路:
- 烟草。提价与广告投放互相牵制:一家大幅提价会把顾客让给对方;但一家大幅增加广告投入, 对手若不跟进则份额被蚕食、若跟进则双方利润同时被广告费吃掉。属于典型的囚徒困境结构。
- 餐饮。相邻两家餐馆的选址、折扣力度、外卖补贴互相依存。一家做"满减",对手不做就丢单, 都做则双方利润率同时下降——又是囚徒困境。
- 股市。典型的猜硬币(赌胜)结构:每个交易者的买卖决策取决于他预期别人怎么判断, 而不是取决于资产本身;"猜别人怎么猜"是关键,因此必须避免自己的策略有规律可循。
- 房地产。同一地段的开发商在拿地节奏和开盘定价上互相依存:抢先开盘可以截客, 但正面对抗可能两败俱伤——这正是 1.3.4 节的"先来后到"动态博弈,且顺序真实存在(先拿地者先动)。
- 广告。最标准的囚徒困境:都不投广告时双方按原有份额分利润;一家单独投可抢份额; 两家都投则份额回到原状而利润被广告费侵蚀。所以书里说广告投资是"耗资巨大但并不一定有利可图的争夺战"。
- 电视。同一时段的节目编排与版权采购互相依存:一家把王牌剧放在黄金档,对手是避开还是硬碰, 取决于对对方收视反应的预期——这是有先后的动态博弈。
内在根源有两层,答题时建议分两层写:
- 结构根源:个体理性与团体理性的矛盾。每个博弈方以自身利益最大化为目标, 而"坦白"(或降价)对每个人都是上策——无论对方怎么选,它都带来更大得益。
- 制度根源:博弈是非合作的,即双方之间没有有约束力的协议。这就是书里强调的那句 "即使两寡头都完全清楚上述利害关系和相应的效率意义,也无法改变这种结局"的原因。 困境不是信息不足造成的,而是缺少能把两方绑住的机制。
书里由此推出两层结论:(i)从个体利益出发的行为往往不能实现团体的最大利益——这否定了"看不见的手"总会把利己行为 变为集体有利行为的论断;(ii)从个体利益出发的行为最终也不一定能真正实现个体的最大利益——这是"困境"二字的真正来源。
现实例子(任选其二三展开):
- 价格战 / 广告战(书里给的双寡头削价竞争就是原型)。
- 公共资源的掠夺式使用——书里点名的例子。草场过度放牧、渔业过度捕捞、地下水超采,每个使用者多用的收益归自己、成本由大家分摊。
- 环境保护——书里点名的另一个例子。单个企业治污要自己掏钱,不治污则成本由全社会承担。
- 军备竞赛:双方都扩军则都不更安全,但单方面裁军会被对方压制。
- 团队中的搭便车:小组成果共享时,每个人都希望别人多干。
- 教育 / 职场的过度竞争(内卷):人人都补习或加班,相对位置不变而总成本上升。
注意书里提醒的两面性:研究囚徒困境的目的,有时是利用它达到有益于社会的目的(如打击犯罪—— 罪犯都受到应有的惩罚对社会是理想结果),有时是要设法避免它(如环保和公共资源)。
六条分类依据,各自的类型如下:
| 分类依据 | 类型 |
|---|---|
| 博弈方的数量 | 单人博弈、两人博弈、多人博弈 |
| 策略的数量 | 有限博弈、无限博弈 |
| 得益情况 | 零和博弈、常和博弈、变和博弈 |
| 博弈过程 | 静态博弈、动态博弈、重复博弈 |
| 信息结构 | 完全信息 / 不完全信息;完美信息 / 不完美信息 |
| 理性与行为逻辑 | 完全理性 / 有限理性;非合作博弈 / 合作博弈 |
加分部分:这些分类相互之间都是交叉的,不存在严格的层次关系;但可以按对分析方法影响的大小排出一个大致次序, 这个次序就是本书的结构:非合作/合作 →(非合作内)完全理性/有限理性 → 静态/动态/重复 → 按信息是否完全和完美细分为五类(完全信息静态、不完全信息静态、完全且完美信息动态、完全但不完美信息动态、不完全信息动态)。
书里还提醒:分类有主观性,不要机械看待,随着博弈理论发展,分类方法也可以变化。
(a) 用得益矩阵和扩展形表示该博弈;(b) 风险中性时如何选择?(c) 风险规避、期望得益折扣系数 0.9 时如何选择?(d) 风险偏好、折算系数 1.2 时如何选择?
"收益 300 万元(包括投资)"说明 300 万是你最终拿回的总金额,其中 100 万本来就是你的。 因此开的两个结果是 300 或 0;不开是保住本钱,即 100。
如果把得益错记成净收益(开:+200 / −100,不开:0),那么 (c) 的答案会反过来——这就是本题的陷阱所在。下面按 300/0/100 计算。
(a) 得益矩阵。本博弈只有一个真正决策的博弈方(你),但含有不确定因素,因此要引进"大自然"作为博弈方 0。 矩阵中自然的得益不用考虑,所以每格写一个数字:
| 行 · 你 列 · 自然 | 自然 | ||
|---|---|---|---|
| 成功(35%) | 失败(65%) | ||
| 你 | 开 | 300 | 0 |
| 不开 | 100 | 100 | |
扩展形:决策节点在前、自然节点在后,这一点与运输路线博弈正好相反。
开的期望得益:0.35 × 300 + 0.65 × 0 = 105 万元。 不开的得益:确定的 100 万元。
| 风险态度 | 折算系数 | 开的折算后期望 | 不开(确定值) | 选择 |
|---|---|---|---|---|
| (b) 风险中性 | 1.0 | 105.0 | 100 | 开 |
| (c) 风险规避 | 0.9 | 94.5 | 100 | 不开 |
| (d) 风险偏好 | 1.2 | 126.0 | 100 | 开 |
所以答案是:(b) 开;(c) 不开;(d) 开。
考的正是 1.3.1 节那条脚注里对风险态度的三种划分:风险中性认为 1 单位期望得益等于 1 单位确定得益; 风险偏好认为 1 单位期望得益好于 1 单位确定得益;风险规避则相反。
折算系数就是把这个态度写成数:0.9 表示"我宁愿要 100 万确定的,也不要 105 万期望的"。 注意 (b) 和 (d) 的答案其实不依赖口径(净收益口径下开是 5 和 6,都大于 0),只有 (c) 依赖口径—— 所以答题时把"得益 = 最终到手金额"这句写在最前面,是最稳妥的。
(a) 得益矩阵。记两条路线为"路线 1""路线 2"。看守方向正确则必抓住,因此这是一个猜硬币式的博弈—— 逃犯求"不一致",看守求"一致"。
| 行 · 逃犯 列 · 看守 | 看守 | ||
|---|---|---|---|
| 守路线 1 | 守路线 2 | ||
| 逃犯 | 走路线 1 | (−10, 1000) | (10, 0) |
| 走路线 2 | (10, 0) | (−10, 1000) | |
扩展形与前文的"先来后到"不同:这里两人是同时决策的(逃犯选路线时不知道看守守哪条, 看守也不知道逃犯走哪条),因此不存在真正的先后节点。若硬画成树,必须用信息集把看守的两个节点圈在一起, 表示他分不清自己处在哪个节点上:
(b) 简单分析。本博弈没有纯策略意义下的稳定结果:
- 若逃犯固定走路线 1,看守就会守路线 1,逃犯被抓(−10);
- 若看守固定守路线 1,逃犯就会走路线 2,看守白忙(0);
- 所以任何一方把策略固定下来都会被对方针对——与猜硬币、齐威王田忌赛马完全同构。
因此双方都必须以随机方式选择。设逃犯走路线 1 的概率为 p,看守守路线 1 的概率为 q:
- 对看守:守路线 1 的期望 = 1 000p;守路线 2 的期望 = 1 000(1 − p)。令两者相等得 p = 1/2。
- 对逃犯:走路线 1 的期望 = −10q + 10(1 − q) = 10 − 20q;走路线 2 的期望 = 10q − 10(1 − q) = 20q − 10。 令两者相等得 q = 1/2。
结论:双方各以 1/2 的概率随机选择两条路线。此时逃犯的期望得益为 0 (平均而言逃脱与被抓各半,少坐的 10 年和加刑的 10 年互相抵消),看守的期望得益为 500 元。
这个博弈是一个很好的分类练习:两人博弈(1.3.1)、每位博弈方 2 种策略故为有限博弈(1.3.2)、 但同时决策故为静态博弈(1.3.4)、双方对彼此的得益完全清楚故为完全信息博弈(1.3.5)。
注意它不是零和博弈:两格得益之和分别是 990 和 10,不是常数,所以是变和博弈。 这一点常被误判——因为它的"外形"像猜硬币,但猜硬币的两格之和恒为 0。
第二章思考题
书页 103–104 · 12 题三者的关系可以用包含关系加相容性两句话说完:
- 上策均衡 ⊂ 纳什均衡。上策均衡一定是纳什均衡,但反过来不成立。因为上策是"不管对方怎么选都最好", 自然满足"给定对方的选择我也是最好"。所以上策均衡是更强、更稳定的概念,只是普遍性差得多。 分析顺序应是:先看上策均衡,没有再看纳什均衡。
- 严格下策反复消去法与纳什均衡相容。命题 2.2 保证消去的绝不是纳什均衡;命题 2.1 保证消去后剩下的唯一组合必是纳什均衡。 所以可以放心地先化简、再求均衡。
- 划线法与箭头法不是独立的"第三种方法",它们就是在得益矩阵上找纳什均衡的手工办法。
用一句话概括这张关系网:上策均衡和严格下策消去法靠"绝对优劣"工作,适用面窄;划线法、箭头法靠"相对优劣"工作,适用面宽; 而它们最终都指向同一个中心概念 —— 纳什均衡。
可以从三条线索回答:
① 它是唯一具备"一致预测性"的概念。如果所有博弈方都预测某个结果会出现,则没有人愿意选择与预测不一致的策略 —— 预测与行为统一,因此结果是自我强制的。书里证明了"纳什均衡具有一致预测性质,而且只有纳什均衡才有这种性质"。 预测是博弈分析最基本的目的之一,所以这点决定了纳什均衡不可替代的地位。
② 它有普遍存在性(2.5 节)。纳什定理保证每个有限博弈至少有一个混合策略纳什均衡。 正是因为有存在性,"一致预测"这个性质才有意义;否则多数博弈没有均衡,纳什均衡分析的价值就很有限。 这就是纳什首先证明存在性的工作特别重要的原因。
③ 它是后续所有均衡概念的母体。分析动态博弈、不完全信息博弈、不完美信息博弈的核心概念 —— 子博弈完美纳什均衡、贝叶斯纳什均衡、完美贝叶斯均衡 —— 本身都是纳什均衡,都是纳什均衡的某种精练。 第二章之后的每一章,都是在"纳什均衡"这个基础概念上加条件。
补一句边界:存在性不等于唯一性,也不保证能预测。多重均衡、无帕累托优劣时仍需 2.6 节的精练概念。
这是举例题,关键要说清两个(或更多)均衡各是什么、它们之间的优劣关系、以及为什么实际会选那个。
帕累托上策均衡的例子:
- 道路交通靠左还是靠右。两个均衡(都靠左 / 都靠右)都能避免对撞,但都要靠"同一侧"。 当一国已有明确规则时,该规则就是帕累托上策(相对"无序"而言)。
- 技术标准之争。两家厂商都采用同一制式(图 2.23)比各自为政好,但两个制式之间无优劣, 所以它其实不是帕累托上策的例子 —— 正好是一个反例,可用来说明"有多个均衡但没有优劣关系"时, 需要靠聚点或相关均衡解决。
- 战争与和平(图 2.33)。和平共处对双方都更好,是帕累托上策均衡。这是书里给的正面例子。
- 垃圾分类、排队、遵守交规这类"大家都守规矩"的协调问题:所有人都守 → 都好;都不守 → 都差。 守规矩是帕累托上策均衡。
风险上策均衡的例子:
- 猎鹿(图 2.35)。书里的标准例子:合作猎鹿收益高但风险大,各抓兔子收益低但稳妥, 因此精明的博弈方往往选抓兔子 —— 这就是风险上策。
- 两家企业共同进入一个新市场 vs 各自守老市场。一起进入成功则都赚更多,但若一方不进则另一方亏; 守老市场稳妥。当对对方的信心不足时,稳妥的选择胜出。
- 小组作业中的"投入 vs 划水"。大家都投入成果最好,但"我投入而别人划水"最亏; 担心别人划水的人会先划水 —— 而且这个倾向会自我强化。
- 金融危机中的"抢兑"。都不挤兑则银行正常,但担心别人挤兑就先去挤兑,于是挤兑真的发生。
书里特别提示了一个关键:风险上策的吸引力会通过正反馈自我强化 —— 甚至只是"担心别人会选风险上策"这件事本身,就足以让风险上策真的实现。这是答这类题最值得写的一句。
这是本章最容易答错的一题,要点是分清"性质"和"前提"。
结论:多重纳什均衡不破坏一致预测性本身,但破坏了它的前提,从而削弱了预测能力。
理由是书里 2.2.2 节讲得很清楚的一点:
- 一致预测性说的是"若所有博弈方都预测某结果会出现,则没人愿意偏离它"—— 多重均衡中每一个均衡都满足这一点,所以性质本身并没有被破坏。
- 但一致预测还有一个前提:各博弈方的预测是相同的。书里原话是"相同的预测是一致预测性质的前提而不是结果"。
- 当博弈有多个均衡且相互无显著优劣时,各博弈方完全可能预测不同的均衡(我预测(时装,时装), 你预测(足球,足球))。此时前提不成立,一致预测无从谈起。
对博弈分析的不利影响:无法对博弈结果作出明确预测,也就无法给博弈方提供明确的决策建议 —— 而"预测"和"建议"恰恰是博弈分析的两个基本目的。以夫妻之争为例:三个纳什均衡中,混合均衡明显较差, 两个纯均衡又一利于妻子一利于丈夫,因此仅靠纳什均衡分析无法告诉任何一方该怎么做。
这正是 2.6 节要引入帕累托上策均衡、风险上策均衡、聚点均衡、相关均衡这些"均衡精练与选择"概念的原因 —— 它们是在纳什均衡之上加一层选择标准,而不是替代纳什均衡。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | |||
|---|---|---|---|---|
| L | C | R | ||
| 博弈方 1 | T | 2, 0 | 1, 1 | 4, 2 |
| M | 3, 4 | 1, 2 | 2, 3 | |
| B | 1, 3 | 0, 2 | 3, 0 | |
有,而且有两个纯策略纳什均衡:(T, R)和(M, L)。
先分别求出每一方对对方每个策略的最佳对策(即划线法的两条线索):
| 对方的选择 | 博弈方 1 的最佳对策 | 博弈方 2 的最佳对策 |
|---|---|---|
| 列 L(对博弈方 1) | M,得益 3(3 > 2 > 1) | — |
| 列 C(对博弈方 1) | T 或 M,得益都是 1(并列) | |
| 列 R(对博弈方 1) | T,得益 4(4 > 3 > 2) | |
| 行 T(对博弈方 2) | — | R,得益 2(2 > 1 > 0) |
| 行 M(对博弈方 2) | — | L,得益 4(4 > 3 > 2) |
| 行 B(对博弈方 2) | — | L,得益 3(3 > 2 > 0) |
逐格核对"双方是否互相都是最佳对策":
- (T, R):给定对方选 R,博弈方 1 选 T 最优 ✓;给定对方选 T,博弈方 2 选 R 最优 ✓ → 纳什均衡,得益(4, 2)。
- (M, L):给定对方选 L,博弈方 1 选 M 最优 ✓;给定对方选 M,博弈方 2 选 L 最优 ✓ → 纳什均衡,得益(3, 4)。
- 其余组合都至少有一方想离开,例如(T, C):博弈方 2 想改选 R(2 > 1)。
博弈的结果是什么?——无法唯一确定。两个均衡中(T, R)对博弈方 1 有利(得 4), (M, L)对博弈方 2 有利(得 4),两者之间不存在帕累托效率意义上的优劣关系。 这和夫妻之争、市场机会博弈是同一类结构,因此仅靠纳什均衡分析无法告诉任何一方该怎么做, 需要 2.6 节的聚点均衡或相关均衡来协调。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | T | 2, 1 | 0, 2 |
| B | 1, 2 | 3, 0 | |
先确认它没有纯策略纳什均衡:博弈方 1 对 L 选 T(2>1)、对 R 选 B(3>0); 博弈方 2 对 T 选 R(2>1)、对 B 选 L(2>0)—— 最佳对策永远对不上,所以无纯策略均衡,只有混合的。
第一步:设博弈方 1 以概率 p 选 T、(1−p)选 B,令博弈方 2 在 L 和 R 上无差异。 (注意是让对方无差异。)
令二者相等:2 − p = 2p,解得 p = 2/3。 即博弈方 1 的混合策略为 (2/3, 1/3)。
第二步:设博弈方 2 以概率 q 选 L、(1−q)选 R,令博弈方 1 无差异。
令二者相等:2q = 3 − 2q,解得 q = 3/4。 即博弈方 2 的混合策略为 (3/4, 1/4)。
均衡结果:博弈方 1 以(2/3, 1/3)随机选 T、B,博弈方 2 以(3/4, 1/4)随机选 L、R。 此时双方的期望得益为
验算:u₁ = Σi,j piqjAij = (2/3)(3/4)(2) + (2/3)(1/4)(0) + (1/3)(3/4)(1) + (1/3)(1/4)(3) = 1 + 0 + 0.25 + 0.25 = 1.5 ✓
(1)纯策略纳什均衡:所有满足 s₁ + s₂ = 10000 的组合,共无穷多个。
证明分两步:
- 若 s₁ + s₂ = 10000,则(s₁, s₂)是纳什均衡。 给定对方要求 s₂,我要求 s₁ = 10000 − s₂ 拿到 10000 − s₂; 要求更多则 s₁ + s₂ > 10000,一分不得(得 0); 要求更少则自己白白吃亏。所以 s₁ = 10000 − s₂ 正是我的最佳对策 ✓。对方同理。
- 若 s₁ + s₂ < 10000,则不是纳什均衡。 因为此时双方都还有钱留在桌上 —— 任一方把自己的要求提高到 10000 − s₋ᵢ,仍满足和不超过 10000, 得益严格增加,所以有人想偏离 ✓。
注意若 s₁ + s₂ > 10000,双方都得 0,也都不稳定(任一方降到 10000 − s₋ᵢ 就能拿到正数)。
(2)你会要求多少?—— 这题没有唯一的"正确答案",考的是能否看出这个问题本身的不确定性并给出有依据的选择。
关键在于:理论上有无穷多个纳什均衡,纳什均衡分析无法在它们之间挑选。所以必须借助 2.6 节的概念:
- 聚点思路:5000 vs 5000(一人一半)是最自然的"公平"聚点,因此双方同时报 5000 的概率最高 —— 毕竟这是最容易被双方同时想到的分法。
- 风险上策思路:如果担心对方要得很多,报一个略低一点的数(如 4000 或 4999)能保证在对方要求 ≤ 6000/5001 时成交, 牺牲一点收益换取成交概率。要求越接近 10000,一旦对方也要得多就血本无归。
- 相关均衡思路:如果允许事先约定(抛硬币决定谁拿大头),双方都能避免"钱被没收"这个最差结果, 期望收益可能高于各自冒险。
所以一个稳妥的答法是:先说清楚均衡是 s₁ + s₂ = 10000 这一整条线(无穷多个), 再说实际选择取决于对对方的判断;在这个博弈里"公平对半分"是最显著的聚点,因此 5000 是常见的选择, 而风险规避者会略低于 5000。
(1)纳什均衡。厂商 i 的得益(利润)为
对自家产量求偏导并令其为 0(这就是反应函数的求法):
由对称性令所有 qi = q(Q = nq),得
市场价格 P* = a − Q* = c + (a − c)/(n+1), 每家利润 ui* = (a − c)²/(n+1)²。
验算两个特例:
- n = 2、a = 8、c = 2:q* = 6/3 = 2 ✓ —— 正是 2.3.1 节的结果。
- n = 1:q* = (a−c)/2 —— 垄断厂商的最优产量 ✓(与 (0,3) 那个点的含义一致)。
(2)当 n 趋向于无穷大时,博弈分析是否仍然有效?—— 仍然有效,而且给出的结论很有意义。
看极限行为:
也就是说:厂商数越多,纳什均衡越接近完全竞争的结果 —— 价格趋近于边际成本,利润趋近于零。 这与微观经济学中"完全竞争市场长期利润为零"的结论完全一致,说明古诺模型把完全竞争当作厂商数趋于无穷的极限情形, 是它的合理推广。
关于"博弈分析是否仍然有效"的几点说明:
- 纳什均衡概念本身依然适用。策略数是无限的(产量连续),但 2.5.2 节的扩展定理保证了: 策略空间是紧凸集、得益函数连续且拟凹时,纯策略纳什均衡存在 —— 本例完全满足。
- 反应函数法也依然可用,只是从"两条直线的交点"变成"n 条直线的共同交点", 靠的是对称性假设把 n 个方程化成一个。
- 要注意的是效率含义:均衡利润趋于 0,说明厂商数增加本身就是一种"竞争性的效率改进", 但同时也意味着行业里没有一家能赚钱 —— 这正是书里反复强调的"自由竞争同样存在低效率问题"的另一面。
(1)0 < ci < a/2 时:两家都生产(内点解)。
分别对两家的利润求偏导并令其为 0:
解这个二元一次方程组得
条件 0 < ci < a/2 的作用正是保证这两个解都是正的(即内点解成立): 由 2c₁ < a 得 a − 2c₁ + c₂ > c₂ > 0 ✓,同理另一方也正。 成本低的一方产量更高。
(2)c₁ < c₂ < a,但 2c₂ > a + c₁ 时:只有厂商 1 生产(角点解)。
把条件代入上面的公式:q₂* = (a − 2c₂ + c₁)/3。 由 2c₂ > a + c₁ 得 a − 2c₂ + c₁ < 0, 即"公式解"给出的 q₂* 是负数。
产量不可能为负,所以这是角点解:厂商 2 的最优选择是不生产,退出的原因是成本太高、生产无利可图。 此时厂商 1 独占市场,按垄断者决策:
验证厂商 2 确实不愿进入:给定 q₁* = (a−c₁)/2,厂商 2 的最佳反应是
最佳反应为负意味着厂商 2 的最优产量就是 0 —— 角点解自洽 ✓。
这道题的核心考点:用偏导数法解古诺模型时,解出来的产量必须检查非负性。 当成本差异足够大时,高成本厂商会退出市场,均衡从"内点"变成"角点"。 这也是这类题最常见的失分点 —— 只写出公式解而不检验条件。
| 行 · 甲公司 列 · 乙公司 | 乙公司 | ||
|---|---|---|---|
| 开发 | 不开发 | ||
| 甲公司 | 开发 | −10, −10 | 100, 0 |
| 不开发 | 0, 100 | 0, 0 | |
(1)纳什均衡有两个:(开发,不开发)和(不开发,开发)。
- (开发,不开发):给定乙不开发,甲开发得 100 > 不开发得 0 ✓;给定甲开发,乙不开发得 0 > 开发得 −10 ✓ → 纳什均衡。甲得 100,乙得 0。
- (不开发,开发):对称,乙得 100,甲得 0。
其余两格都不是均衡:(开发,开发)虽然是"双方都努力",但各亏 10,任一方改选"不开发"就能回到 0,因此不稳定; (不开发,不开发)则是双方都错失机会,任一方单独开发就能得 100。
这个结构就是 2.4.2 节的市场机会博弈(图 2.24)—— 两个纯策略纳什均衡,分别对一方有利, 而且双方对两个均衡的偏好完全相反,所以仅靠纳什均衡分析无法确定结果。 混合策略纳什均衡是双方各以(2/3, 1/3)选择开发与不开发,期望得益为 0。
(2)乙国政府可以怎么做?——给乙公司补贴,把"开发"变成乙公司的上策。
看乙公司的得益:甲开发时,乙开发得 −10、不开发得 0,所以乙会选不开发;甲不开发时,乙开发得 100、不开发得 0,乙会选开发。 "开发"不是上策,乙的选择取决于甲的动向,于是甲就敢开发、把乙挤出去。
如果政府给予额度为 s 的补贴(如研发补贴、税收返还、政府采购承诺),使乙在两格下的得益都变得"开发更好":
只要 s > 10(本例即补贴超过 1000 万美元),"开发"就成为乙公司的上策 —— 不管甲怎么做,乙开发都更好。此时甲知道乙一定会开发,而甲在乙开发时: 自己开发得 −10、不开发得 0,于是甲的最优选择变成不开发。
结果:博弈的均衡从"两国各占一半机会"变成确定的 (不开发,开发),乙稳拿 100(扣掉补贴后仍为正), 甲退出。政府花不超过 100 的补贴,换来了本国公司独占 100 的收益。
更一般的答法:凡是"两个均衡分别对一方有利、且双方偏好相反"的博弈, 政府可以通过改变本国公司的得益结构(补贴、承诺采购、提供担保)来把某个策略变成占优策略, 从而把均衡锁定在对自己有利的那一个。这与第四章"重复博弈"里的承诺问题、以及第六章之后的 "信号传递"思想是同一个道理:让对手相信你的行动不受他影响,比事后临时反应更有力。
这是经典的霍特林(Hotelling)选址博弈,也叫"选票竞争"或"冰淇淋小贩问题"。
(1)两个候选人:(0.5, 0.5)是唯一的纯策略纳什均衡。
先看为什么不在中点就不稳定。设两人立场分别为 a < b。此时分界点在 (a+b)/2 处,候选人 1 得票 (a+b)/2,候选人 2 得 1 − (a+b)/2。
- 若 a < b,候选人 1 只要把立场稍微向右移(趋近 b),分界点右移,自己的得票增加 —— 所以 a < b 时候选 1 一定有动机向右靠。
- 对称地,候选人 2 一定有动机向左靠。
- 因此两人立场不同时不可能稳定 —— 双方都会向中间挤。
再看相同的情况。设两人都在 x。若 x < 0.5,则候选人 1 稍微向右移一点, 就能获得 x 右侧几乎全部选民,得票从 50% 跳到接近 (1+x)/2 > 50%,所以有动机偏离。 若 x > 0.5,对称,候选 2 有动机向左移。只有当 x = 0.5 时, 谁向任何一侧移动都只会失去自己那半边选票 —— 没人愿意动。
所以(0.5, 0.5)是唯一的纯策略纳什均衡。含义:双方立场向中间收敛,政策趋同,各得 50%。
(2)三个候选人:不存在纯策略纳什均衡 —— 这一点与题目问的"作出一个"正好相反,需要说明。
先检验几个自然候选,都会失败:
- (0, 0.5, 1):三人分别得 25%、50%、25%。但站在 0 的人只要稍微右移就能抢到 [0, 0.5] 这段的大部分,得票超过 25% → 有动机偏离。
- (1/4, 1/4, 3/4):前两人各得 25%,第三人得 50%。但第三人只要移到 1/2, 就能包下 [0.375, 1] 共 62.5% 的选票 > 50% → 有动机偏离。
一般性证明:设有三人立场 a < b < c(至少有两个不同位置)。
- 最左边的候选人 a:得票为 [0, (a+b)/2],长度 (a+b)/2。 他只要向右移动 ε,得票变为 (a+ε+b)/2,严格增加 ε/2。所以 a 一定有动机右移。
- 最右边的候选人 c:对称地,一定有动机左移。
- 三人全在同一位置时,每人得 1/3;但任一人稍微移开,就能获得近一半的选票(> 1/3),同样有动机偏离。
因此任何位置组合都至少有一位候选人可以通过移动增加得票,纯策略纳什均衡不存在。
那该怎么回答这道题?—— 指出"纯策略均衡不存在",再给出由纳什定理保证的混合策略纳什均衡是存在的 (三人各以连续分布随机选址),这是数学上正确的答法。书里 2.5 节的纳什定理保证了有限博弈的混合均衡存在; 本博弈策略空间虽连续,但 2.5.2 节的扩展定理(紧凸策略空间 + 连续拟凹得益)同样覆盖它。
候选人从 2 个增加到 3 个,博弈的性质发生了质变:两个候选人时结果高度确定(都站中间), 三个候选人时反而完全不确定。这正是第一章"多人博弈可能有本质不同的性质"那句话的实例, 也和 2.3 节"破坏者"的意思相通 —— 第三个进入者改变了整个博弈的结构。
| 行 · 博弈方1 列 · 博弈方2 | 博弈方 2 | ||
|---|---|---|---|
| L | R | ||
| 博弈方 1 | U | 6, 6 | 2, 7 |
| D | 7, 2 | 0, 0 | |
这是一道综合讨论题,按"先找均衡 → 再作精练 → 最后说效率"三层来写最完整。
第一层:纯策略纳什均衡有哪些?
先求各方的最佳对策:博弈方 1 对 L 选 D(7 > 6)、对 R 选 U(2 > 0); 博弈方 2 对 U 选 R(7 > 6)、对 D 选 L(2 > 0)。逐格核对:
- (U, R):给定 R,博弈方 1 选 U 最优 ✓;给定 U,博弈方 2 选 R 最优 ✓ → 纳什均衡,得益(2, 7)。
- (D, L):给定 L,博弈方 1 选 D 最优 ✓;给定 D,博弈方 2 选 L 最优 ✓ → 纳什均衡,得益(7, 2)。
- (U, L)与(D, R)都至少有一方想离开,都不是纳什均衡。
第二层:多重均衡怎么选?—— 这是本题的关键难点。
| 概念 | 在本博弈中的适用性 |
|---|---|
| 帕累托上策均衡 | 不适用。两个均衡的得益分别是(2,7)和(7,2),一个对博弈方 1 有利、一个对博弈方 2 有利, 不存在任何一方在两个均衡中都更好的情形,因此没有帕累托上策均衡。这与夫妻之争、市场机会博弈同类 |
| 风险上策均衡 | 让对方两个策略等概率(各 1/2)时:博弈方 1 选 U 的期望 = (6+2)/2 = 4, 选 D 的期望 = (7+0)/2 = 3.5 → 偏向 U。博弈方 2 选 L 的期望 = (6+2)/2 = 4, 选 R 的期望 = (7+0)/2 = 3.5 → 偏向 L。但双方偏好的组合(U, L)不是纳什均衡, 所以这个博弈也没有风险上策均衡 |
| 聚点均衡 | 可能适用但很弱。两个均衡对双方完全对称,并没有哪个更"自然"。唯一可能的聚点是某种 规则外的共同知识(如"上次是谁先选的"、双方的习惯等),不像"中午 12 点"那样有强聚点 |
| 相关均衡 | 这才是本题最有价值的出路。双方可以事先约定一个协调机制(如抛硬币决定谁选 L 谁选 R), 使(U, R)和(D, L)各以 1/2 出现,期望得益都是 (2+7)/2 = 4.5, 高于各自冒险。更妙的是还可以设计相关信号把双方都更好的(U, L)(双方都得 6)部分纳入 |
第三层:效率讨论 —— 这个博弈的"囚徒困境"在哪里?
把四个结果的得益总和列出来:
| 结果 | 博弈方1 | 博弈方2 | 总和 | 是否纳什均衡 |
|---|---|---|---|---|
| (U, L) | 6 | 6 | 12 | 否 |
| (U, R) | 2 | 7 | 9 | 是 |
| (D, L) | 7 | 2 | 9 | 是 |
| (D, R) | 0 | 0 | 0 | 否 |
三条结论:
- (U, L)是总得益最大、且双方最"公平"的结果(各得 6),但它不是纳什均衡。 这正是本题最像囚徒困境的地方 —— 每个人都想偷偷多占一点(博弈方 1 想改选 D 拿 7,博弈方 2 想改选 R 拿 7), 结果反而谁也拿不到 6。
- 两个纳什均衡的总得益(都是 9)低于非均衡的(U, L)(12)。 这是变和博弈的典型特征:均衡未必是总得益最大的结果(对比 1.3.3 节的分类与第二章古诺模型的同款结论)。
- (D, R)是最差结果,而它恰恰是"双方都选择对对方最不友好的策略"的组合。 这与 2.4.2 节市场机会博弈里的"两败俱伤"位置完全同构。
综合结论。本博弈属于 2.6 节所讨论的"多重纳什均衡且无帕累托优劣关系"那一类: 纳什均衡分析能告诉你有两个均衡,但不能告诉你哪一个会出现;风险上策在这里也无从下手(双方偏好的组合不是均衡)。
出路在相关均衡:通过事先约定的协调机制(共同遵守一个信号规则),双方能把期望得益提高到 4.5, 甚至可以通过更精细的相关装置部分实现双方都更好的(U, L)。 而如果双方能够直接沟通并建立有约束力的协议,那就跳出了非合作博弈的范畴 —— (U, L)作为合作解对双方都最优。这也正是这道题把本章所有均衡概念串起来的地方。
第三章思考题
书页 164–166 · 9 题为什么要引进。把静态博弈的策略概念扩展到动态博弈以后,纳什均衡的定义在形式上仍然可用, 但它有一个致命缺陷:它只检查"单独偏离是否有好处",不检查"那个偏离威胁是否真的会被实施"。 于是"包含空头威胁或虚假承诺"的策略组合也能通过检验,成为纳什均衡。
开金矿博弈(图 3.4)就是标准反例:乙"借、若甲不分则打官司"+甲"分"是整个博弈的纳什均衡, 可乙第三阶段的"打"对自己不利,不可能真实施,因此这个均衡极不稳定 —— 实际结果是乙根本不借。为了在动态博弈里得到真正稳定、可预测的均衡, 就必须把"不可信的行为设定"从均衡里排除出去。
与纳什均衡的关系。子博弈完美纳什均衡的定义只比纳什均衡多一句: "在整个动态博弈及它的所有子博弈中都构成纳什均衡"。因此:
- 子博弈完美纳什均衡一定是纳什均衡;
- 纳什均衡不一定是子博弈完美纳什均衡;
- 所以它是纳什均衡的子集,是对纳什均衡的精练(refinement),而不是并列的另一个概念。
它排除不可信行为选择的机制在于:不可信的行为设定至少在某一个子博弈中不符合该博弈方的自身利益, 因而在那个子博弈里不是纳什均衡,于是被这一条筛掉。
怎么求。对完美信息的动态博弈,逆推归纳法就是求子博弈完美纳什均衡最基本的方法, 两者本质完全一致。也可以理解为:从最后一级子博弈开始,逐级找出博弈方在各级子博弈中的最优选择。
先回顾这个博弈。厂商 B 先行动,选择打进或不进;若 B 打进,轮到厂商 A 选择打击还是和平。 括弧里是(B 的得益, A 的得益):
| 路径 | B 的得益 | A 的得益 |
|---|---|---|
| B 不进 | 1 | 10 |
| B 打进 → A 打击 | −2 | 3 |
| B 打进 → A 和平 | 5 | 5 |
写成策略形。B 只有一个选择节点,所以只有两个策略:打进 / 不进;A 也只有两个策略:打击 / 和平。 得益矩阵(B 为行方):
| A:打击 | A:和平 | |
|---|---|---|
| B:打进 | (−2, 3) | (5, 5) |
| B:不进 | (1, 10) | (1, 10) |
纳什均衡有 2 个。
- (打进,和平):给定 A 选和平,B 比较 5 与 1,选打进;给定 B 打进,A 比较 3 与 5,选和平。✓
- (不进,打击):给定 A 选打击,B 比较 −2 与 1,选不进;给定 B 不进,A 无论打击还是和平都拿 10, 所以打击也是最佳对策。✓(这是一个弱纳什均衡)
(不难验证(不进,和平)不是纳什均衡:给定 A 选和平,B 会改选打进拿 5。)
子博弈完美纳什均衡只有一个:(打进,和平),结果为 (5, 5)。
理由:B 的选择节点就是原博弈的第一阶段,不能构成子博弈; 而 A 的选择节点往下自成一块,构成一个(单人的)子博弈。在这个子博弈里, A 比较"打击得 3"与"和平得 5",唯一的最优选择是和平。 因此任何满足子博弈完美要求的策略组合,都必须规定"A 若轮到时选和平"。
于是(不进,打击)被排除 —— 它建立在 A 的"打击"这个不可信的威胁之上: 真轮到 A 时,打击要少赚 2 单位,理性的 A 不会这么干。
顺带一句:这个博弈正是 3.5.3 最优关税模型和 3.4 若干模型的结构原型 —— 先动的一方能否拿到理想结果,全看后动那一方的"威胁"是否经得起利益检验。
是,更大。而且不是"更严格一点",是多了一整层要求。理由可以分三层说:
- 纳什均衡只要求"每方理性",逆推归纳法要求"理性的共同知识"。 纳什均衡的检验是"给定别人的策略,我愿不愿意单独偏离"——只需要每个人自己是理性的。 而逆推归纳法要求先手相信后手会按理性选择,且后手知道先手知道自己会按理性选择, 无限递推。这就是 3.6.1 提到的 CKR(理性的共同知识),比"各自理性"强得多。
- 动态博弈多了一个"偏离路径"的可靠性问题。 静态博弈里各方同时出手,不存在"谁先走偏"的问题; 动态博弈中一旦有人离开了均衡路径,后面的博弈方就必须重新判断: 这是偶然手抖,还是有意为之?判断不同,后面阶段的最优选择就不同 (图 3.22 与 van Damme 博弈是两种答案)。这在静态博弈里根本没有对应的问题。
- 静态博弈的结论对理性程度更"钝"。 很多静态博弈的均衡(如上策均衡、严格纳什均衡)是"无论对方怎么想,我这么选都最好", 对理性要求最低、也最稳健。而动态博弈的均衡路径往往要靠一串"我相信你会理性、你也相信我相信你理性" 的链条撑着,任何一环松动,整条路径就可能换掉。
一个可检验的对照。蜈蚣博弈(3.6.3)最能说明问题:它的逻辑推理本身没有错, 但实验中被试几乎都不按逆推归纳法的结论行事。而同样这批人做静态博弈实验时, 行为与理论预测的偏离要小得多。差距的来源正是上面第二、三点。
所以。理性假设的放松对静态博弈是"预测精度下降",对动态博弈则可能是预测方向改变 —— 这正是 3.6 节要把颤抖手均衡和顺推归纳法作为"补救工具"介绍的原因。
把博弈写清楚。图 3.4 的第四版:第三阶段乙选"打"的结果记作 (a, b), 其中 a 是乙的得益、b 是甲的得益(本工作台的得益数组一律是"先行为者乙在前")。 其余不变:
| 分支 | 得益(乙, 甲) |
|---|---|
| 乙不借 | (1, 0) |
| 借 → 甲分 | (2, 2) |
| 借 → 甲不分 → 乙不打 | (0, 4) |
| 借 → 甲不分 → 乙打 | (a, b) |
逆推三步。
- 第三阶段(乙)。"打"得 a,"不打"得 0 → a > 0 时选打; a < 0 时选不打;a = 0 时无差异。
- 第二阶段(甲)。"分"得 2,"不分"得 b → b < 2 时选分; b > 2 时选不分;b = 2 时无差异。 (注意甲的选择只看 b,与乙会不会打无关 —— 因为"不分"这一支的得益就是 b。)
- 第一阶段(乙)。"不借"得 1;"借"的得益取决于甲怎么选: 甲选"分"→ 乙得 2;甲选"不分"→ 乙得 max(a, 0)(他会在第三阶段选最优)。
把所有情况列出来:
| 参数条件 | "打"可信? | "分"可信? | 均衡路径 | 双方得益 |
|---|---|---|---|---|
| a > 0 且 b < 2 | 可信 | 可信 | 乙借 → 甲分(合作实现) | (2, 2) |
| a > 1 且 b > 2 | 可信 | 不可信 | 乙借 → 甲不分 → 乙打 | (a, b) |
| 0 < a < 1 且 b > 2 | 可信 | 不可信 | 乙不借,博弈在第一阶段结束 | (1, 0) |
| a < 0(不论 b) | 不可信 | — | 乙不借 | (1, 0) |
a = 0、b = 2 这些等式情形属于博弈方的无差异点,无法确定唯一行为, 是逆推归纳法会"中断"的位置(3.6.1)。上面的表按严格不等式列。
要满足的条件(本题的落点):
- 乙的"打官司"威胁可信 ⟺ a > 0 —— 也就是打赢官司至少不能让乙比不打更亏(图 3.3 的 a = 1 满足,图 3.4 的 a = −1 不满足)。
- 甲的"分"承诺可信 ⟺ b < 2 —— 也就是甲不分时(即使被起诉)拿到的还不如老老实实平分来得多。
- 两者同时满足(a > 0 且 b < 2)时,合作才可能实现,得益为 (2, 2)。
顺带把结论翻译成制度语言。这里 a 对应"法律对权利人正当权益的保护力度", b 对应"法律对侵害者的震慑力度"。要让法律制度真正起作用, 必须同时把这两条都做到位 —— 只提高保护力度(a)而不提高震慑(b), 甲照样会赖账,只是赖完要陪你打一场官司而已。这正是 3.2.1 节"两个方面要求"的数学形式。
博弈结构。四个阶段依次是:博弈方 1(选 a / b)→ 博弈方 2(选 c / d)→ 博弈方 1(选 e / f)→ 博弈方 2(选 g / h)。 各路径终端的得益(博弈方 1, 博弈方 2):
一、全部子博弈。按定义"不能含第一阶段、必须有明确初始信息集、必须包含其后全部阶段"来切,本博弈共有 3 个子博弈:
- 一级子博弈:从博弈方 2 的 c/d 节点开始,包含 c/d 之后的全部阶段 (即 1 的 e/f、2 的 g/h),是一个三阶段博弈。
- 二级子博弈:从博弈方 1 的 e/f 节点开始,包含 e/f 之后的 2 的 g/h,是一个两阶段博弈。
- 三级子博弈:从博弈方 2 的 g/h 节点开始 —— 这是一个单人博弈,已经不能再有子博弈。
(根节点是第一阶段,不能构成子博弈,因此原博弈本身不是自己的子博弈。)
二、逆推归纳法与可信性。从最后一级往上:
- 三级子博弈(博弈方 2 选 g / h):g 给 2 带来 5,h 给 6 → 选 h, 双方得益 (3, 6)。这个选择是可信的:6 > 5,真轮到他时他当然选 h。
- 二级子博弈(博弈方 1 选 e / f):e 给 1 带来 4;f 通向上一级已定的结果, 1 得 3 → 选 e,得益 (4, 3)。同样可信:4 > 3。
- 一级子博弈(博弈方 2 选 c / d):c 通向二级子博弈,2 得 3; d 直接给 2 带来 4 → 选 d,得益 (2, 4)。仍然可信:4 > 3。
- 根节点(博弈方 1 选 a / b):a 通向一级子博弈,1 得 2;b 直接给 1 带来 5 → 选 b,博弈立即结束。
把上面四步逐个对照"轮到自己的那一刻,这个选择是不是对自己最有利": g/h 选 h ✓、e/f 选 e ✓、c/d 选 d ✓ —— 每一步都经得起检验。
也就是说,这棵树上不存在空头威胁或虚假承诺:因为每个后续节点上的最优选择与均衡路径上的选择完全一致, 没有哪一步是"为了让前面那一步成立,才硬说自己会怎么干"的。 这类博弈用逆推归纳法分析时不会出现 3.2.2 节那种"纳什均衡与直接分析结论相反"的矛盾。
三、子博弈完美纳什均衡策略组合。把每一步的选择合起来写成"分情况的完整计划":
四、博弈的结果。
- 路径:博弈方 1 在第一阶段选择 b,博弈立即结束,后面三个阶段都不会真正走到。
- 得益:(5, 3),即博弈方 1 得 5、博弈方 2 得 3。
- 注意 e、f、g、h、c、d 这些节点都不在均衡路径上, 但它们的策略规定依然必须写出来、且依然通过了子博弈检验 —— 这正是子博弈完美纳什均衡比纳什均衡严格的地方。
这是一个"有同时选择的动态博弈"(3.5 节):第一阶段厂商 1、2 同时定产量, 第二阶段厂商 3 看到以后再定产量。用逆推归纳法,先解第二阶段。
逆推第一步:厂商 3 的反应函数
给定 q₁、q₂,厂商 3 的问题是
一阶条件:100 − q₁ − q₂ − 2 − 2q₃ = 0,即
逆推第二步:厂商 1、2 把这条反应函数代进去
记 S = q₁ + q₂,则 q₃ = (98 − S)/2,市场出清价格
于是厂商 1 的利润 π₁ = q₁(P − 2) = q₁(98 − S)/2。对 q₁ 求导并令其为零:
厂商 2 完全对称,q₂ = (98 − q₁)/2。两式联立解得
结果
把 S = 196/3 代回厂商 3 的反应函数:q₃* = (98 − 196/3)/2 = 49/3 ≈ 16.33。
| 厂商 | 产量 | 近似值 | 利润 | 近似值 |
|---|---|---|---|---|
| 厂商 1 | 98/3 | 32.67 | 4802/9 | 533.56 |
| 厂商 2 | 98/3 | 32.67 | 4802/9 | 533.56 |
| 厂商 3 | 49/3 | 16.33 | 2401/9 | 266.78 |
| 市场合计 | 245/3 | 81.67 | — | 市场价 P = 55/3 ≈ 18.33 |
验算。π₁ = q₁(P − 2) = (98/3)(55/3 − 2) = (98/3)(49/3) = 4802/9 ✓; π₃ = (49/3)(49/3) = 2401/9 ✓。有意思的是 π₁ = 2π₃ —— 先动手的两家各自拿到后动那家的两倍利润。
它是 3.4.1 斯塔克博格模型的推广:把"一个先手"改成"两个先手",结论的方向完全一样 —— 先行动的厂商产量更大、利润更高,后行动的厂商只能捡剩下的。
原因也一样:厂商 1、2 在定产量时,已经把厂商 3 的反应函数 q₃ = (98 − q₁ − q₂)/2 算进去了, 所以他们的决策相当于"我一个人说了算";而厂商 3 只能被动接受给定的局面。 还有一点值得注意:厂商 1、2 之间仍然是同时选择,所以他们之间是纳什均衡而不是先动优势 —— 优势来自相对厂商 3 的先后,不是相对彼此。
| 博弈方 2:A | 博弈方 2:B | 博弈方 2:C | |
|---|---|---|---|
| 博弈方 1:A | (0, 0) | (0, 0) | (0, 0) |
| 博弈方 1:B | (0, 0) | (1, 1) | (2, 0) |
| 博弈方 1:C | (0, 0) | (0, 2) | (2, 2) |
第一步:找出全部纯策略纳什均衡。逐格检验"双方是否都不愿单独偏离":
| 组合 | 博弈方 1 会不会偏离 | 博弈方 2 会不会偏离 | 是纳什均衡? |
|---|---|---|---|
| (A, A) | 换 B 得 0、换 C 得 0,都不比 0 好 → 不偏离 | 同上,换 B 得 0、换 C 得 0 → 不偏离 | 是(弱) |
| (B, B) | 换 A 得 0、换 C 得 0,都劣于 1 → 不偏离 | 换 A 得 0、换 C 得 0,都劣于 1 → 不偏离 | 是(严格) |
| (C, C) | 换 B 得 2(同为 2,不比 2 好)、换 A 得 0 → 不偏离 | 换 B 得 2、换 A 得 0 → 不偏离 | 是(弱) |
| (B, C) | 换 C 得 2 → 会偏离 | — | 不是 |
| (C, B) | — | 换 C 得 2 → 会偏离 | 不是 |
| 含 A 的其余格子 | 只要行方换成 B 就能从 0 涨到 1 或 2 → 行方总会偏离 | 都不是 | |
所以纯策略纳什均衡共 3 个:(A, A)、(B, B)、(C, C)。混合策略均衡只有 (A, A) 这一个退化解, 不产生新的结果。
第二步:用"不能含弱劣策略"筛掉不合格的。
- A 是弱劣策略。对博弈方 1 来说,B 的得益向量是 (0, 1, 2),A 的是 (0, 0, 0): B 处处不差于 A,且在对 B 列上严格更好。所以 A 被 B 弱优超 → (A, A) 出局。
- C 也是弱劣策略。C 的向量是 (0, 0, 2),B 的是 (0, 1, 2):B 处处不差于 C, 且在对 B 列上严格更好(1 > 0)。所以 C 被 B 弱优超 → (C, C) 出局。
- B 不是弱劣策略:(0, 1, 2) 不受任何其他策略优超,也不优超别的策略以外的任何东西 —— 它恰恰是同时优超 A 和 C 的那一个。
(B, B) 中双方用的都是 B,而 B 不是弱劣策略;事实上 (B, B) 是严格纳什均衡 (双方各自换到 A 或 C 都会从 1 掉到 0),严格纳什均衡必然经得起任意小的扰动。
该博弈唯一的颤抖手均衡是 (B, B),双方得益 (1, 1)。
把道理讲透一点。这个博弈的设计意图非常明确:A 和 C 是两只"纸老虎"。
- 选 A 的人是在赌对方也选 A(一起拿 0,谁也没吃亏)—— 但对方只要稍微有一点点可能选 B, 自己选 A 就白亏,因为 B 是"进可攻退可守"的那个策略。
- 选 C 看起来能拿到最高的 2,但那只在对方也选 C 时成立; 一旦对方有任何一点概率选 B,选 C 就从 2 掉到 0,而选 B 至少还有 1。
用 3.6.2 的语言说:这两个均衡都建立在"对方绝不会碰 B"这个经不起扰动的信念上。 颤抖手的思想把这层信念拿掉,只剩 B 站得住脚 —— 这正是"颤抖手均衡是精练纳什均衡的一种方法"最直观的样子。
第一问:你会怎样叫价。
理性的答案是:根本不要参加。如果已经参加了,越早退出越好,绝不因为"已经出过价"而继续加价。
理由用逆推归纳法看得很清楚:这是一种"次高者也要付钱"的全付拍卖(all-pay auction)。 一旦你是次高者,你已经确定要付出自己报的金额却拿不到金币 —— 此时继续加价的性质发生了变化:
- 不加价 → 确定损失自己已报的金额 B;
- 加价到 B + 1 → 若没人再加,则赢得价值 100 的金币,净得 100 − (B + 1)。
比较两者:加价的效果是 100 − (B + 1),不加的效果是 −B。两者之差
差额是一个与 B 无关的正数 99。也就是说,加价永远比不加划算 —— 无论已经报到多少。
注意上面这个比较与已经报到多少完全无关:无论出价已经涨到 150 还是 500, 对次高者来说,"再加 1 元"带来的边际改善都是 99 元。
于是双方永远停不下来,出价可以远远超过金币本身的价值 100 元 —— 而这一切发生在完全理性、完全信息的前提之下。 它不是"有人犯傻",而是"沉没成本 + 次高者付费"这条规则必然推出的结果。
所以真正的对策只有两条:要么不进这个场子;要么在第一次叫价时就把它当作"已经扔掉的沉没成本", 果断退出。凡是把"我已经投进去多少"放进决策的人,都会掉进去。
第二问:理论意义。
- 它说明理性本身可以通向集体灾难。这是与囚徒的困境、蜈蚣博弈同一类的问题: 每个人的每一步都是"当下最划算"的,合起来却把双方都拖进泥潭。差别在于这里连"均衡"都不好定义 —— 博弈根本没有终点。
- 它揭示了"沉没成本"在策略互动中的杀伤力。单人的沉没成本不影响未来决策(那是财务常识); 但在对抗性博弈里,对方知道你不会放弃沉没成本,于是你的劣势反过来成了他继续加价的底气。
- 它是"升级陷阱"(escalation)的最简模型。任何"双方持续投入、只有一方获胜、失败者也要付出代价" 的竞争,结构上都同构于它。
第三问:现实意义。同构的情形很常见:
这也正是现实中需要外部规则(拍卖规则改革、军控条约、诉讼和解机制、竞选经费上限)的理由 —— 因为在这个博弈内部,没有哪一方靠"更理性"就能脱身。
先看教科书算出来的那个答案。3.4.4 第五部分在"代理人风险中性、信息不完全、只能按利润付酬"的假设下, 解出 B = 1、A = −3,即 w = −3 + R。也就是说:
- 提成比例 100% —— 全部营业利润归代理人;
- 固定工资为负 —— 代理人反而要向委托人交 3 单位承包费;
- 其实质是承包或租赁经营制。
为什么承包制能让利益"完全一致"?因为 100% 提成意味着代理人成了剩余索取者: 他多赚的一块钱全是自己的,所以他会选择委托人希望的那个努力水平。 在数值例子里,店主的期望得益最大点在 e** = 2, 而承包制下店员自己最优的 e* = 2B = 2 —— 两者正好重合。 用第 3.4.4 节的话说:参与约束与激励相容约束同时取等号,代理人的利益被"焊接"到了委托人的利益上。
而"基本工资 + 提成奖金"(0 < B < 1)做不到这一点: 代理人的最优努力是 e* = 2B < 2,总是低于委托人的最优。 差额部分就是"激励缺口" —— 每多努力一分,代理人只能拿到其中的 B,剩下的 1 − B 归委托人。
| 租赁 / 承包制(B = 1) | 基本工资 + 提成奖金(0 < B < 1) | |
|---|---|---|
| 利益一致程度 | 完全一致:代理人拿走全部边际收益,努力水平正好等于委托人的最优 e** | 部分一致:代理人只拿 B,努力 e* = 2B 恒低于最优 |
| 风险分担 | 风险全部由代理人承担(产出波动全落在他的收入里) | 风险由双方分担,代理人承担的比例是 B |
| 委托人的收益 | 确定的固定租金(本例为 3),不受产出波动影响 —— 相当于"旱涝保收" | 随产出波动,但享受了 1 − B 的部分 |
| 对代理人的要求 | 必须风险中性,且有足够的资金/能力承担全部风险 | 风险厌恶者也能接受,门槛低得多 |
| 委托人是否需监督 | 完全不需要 —— 代理人自己就是老板 | 基本工资部分仍留有偷懒空间,需要靠产出考核兜底 |
各自的优缺点可以这样归纳:
回到题目问的"哪种更能使利益一致":就"利益一致"这一项而言, 租赁、承包制更强 —— 它把代理人的利益与委托人的利益焊成一体,是教科书意义上激励最充分的方案。 但这一优势有前提:
① 代理人是风险中性的。书里说得明确:"如果代理人属于风险厌恶或称风险规避的类型, 那么这种承包制和固定租金租赁制就无法采用……就会采用某种带分成的制度安排。" 因为风险厌恶者会要求为承担的风险索取补偿,从而抵消承包制带来的激励优势。
② 努力成果可以归因于代理人。承包制把产出波动全归代理人,前提是波动确实主要来自他的努力 (至少他不会把它当借口)。如果运气成分极大(如 3.5.4 的工资奖金模型所刻画的), 承包制对代理人而言就是一场赌博,反而可能诱发过度冒险。
③ 是单期还是长期关系。承包制在单期下最干净;但在长期反复的关系里, 代理人会权衡"这一次多榨一点"与"下一期还续不续约",此时纯粹的单期承包反而可能刺激短期行为。
所以完整的回答是:在代理人风险中性、工作成果可归因、且接近单期关系的场合, 租赁、承包制更能让双方利益一致(这才是 3.4.4 解出 B = 1 的含义); 而在代理人风险厌恶、成果受运气影响大、或关系需要长期维持的场合, "基本工资 + 提成奖金"更合适,它用一部分激励效率换取风险分担和可接受性。 现实中后者远比前者常见,原因正在这里。
第四章思考题
书页 206–207 · 8 题齐威王田忌赛马是零和博弈,而且没有纯策略纳什均衡,唯一的一次性均衡是双方各以 1/6 的概率随机选用 6 种出场次序的混合策略。
零和博弈的重复不会创造新的合作利益,利益严格对立,因此不管重复多少次,双方在每个阶段都只能采用原博弈的混合策略纳什均衡:每次都以 1/6 的相同概率随机排列 6 种出场次序。
结果:每次重复齐威王的平均期望得益为 1、田忌为 −1;重复 T 次,齐威王的期望总得益为 T,田忌为 −T。不存在通过"这次让一让、下次再赢回来"提高总得益的可能。
例子:旅游区餐馆与社区餐馆。
旅游区的餐馆与顾客大多是一次性博弈:顾客不会再来,餐馆用劣质食材、虚高价格,顾客也难以用"下次不来"惩罚它。结果往往是低质量、高价格的均衡。
社区里的餐馆与街坊是重复博弈:如果今天宰客,街坊下次不来,还会告诉邻居。未来的生意损失构成可信的惩罚,因此餐馆有动力维持质量和公道价格。重复博弈实现了比一次性博弈更高的合作效率。
类似的还有:长期供应商与采购商、固定摊位的菜贩与熟客、电商店铺的复购与评价、合作多年的商业伙伴等。关键都在于未来还有没有下一次,以及这次占便宜会不会被未来报复。
区别一:有没有"最后一次"。有限次重复有确定的最后阶段,逆推归纳法可以从最后一次一路拆回第一次; 无限次重复没有最后一次,"未来永远还有下一期",报复的威胁不会被最后一步消解。
区别二:得益口径。有限次重复在次数少、间隔短、利率低时可以直接用算术和;无限次重复必须贴现, 用总得益的现在值或平均得益来判断,δ 成为关键参数。
区别三:合作的可能性。原博弈有唯一纯策略纳什均衡时,有限次重复的唯一 SPNE 是每期重复该均衡, 合作撑不住;无限次重复在 δ 足够大时,触发策略可以构成 SPNE,合作可能出现。 原博弈有多个纯策略纳什均衡时,有限次重复也能用触发策略合作,但只能撑到最后一期之前。
启发:长期关系本身不是合作的理由,"未来还重要"才是。贴现率、关系结束的确定性、 重复次数、可观察性,都会改变合作能否维持。反过来,如果知道关系快结束("最后一年""最后一次合作"), 短期行为就会增加 —— 这正是"临近换届""合同到期前"容易出现机会主义行为的一个解释。
2.3.1 的古诺模型中,市场出清价格 P = 8 − Q,边际成本 c = 2。 一次性博弈的唯一纯策略纳什均衡是两厂商各生产 2 单位,市场总产量 4、价格 4,各得利润
古诺模型有唯一的纯策略纳什均衡,因此按 4.2.2 的定理,三次重复的唯一子博弈完美纳什均衡是: 每个阶段两家都生产 2 单位。均衡路径为 (2,2) → (2,2) → (2,2),每期各得 4, 三次总得益各 12,平均每期 4。
注意:这正是"唯一纯策略 NE 的有限次重复不能合作"的标准例子。虽然双方都知道各生产 1.5 能各得 4.5, 但最后一次必然回到 (2,2),逆推回去,第一次也只能 (2,2)。
制式问题的得益矩阵是:
| 厂商2 选 A | 厂商2 选 B | |
|---|---|---|
| 厂商1 选 A | (1, 3) | (0, 0) |
| 厂商1 选 B | (0, 0) | (2, 2) |
一次性博弈有两个纯策略纳什均衡 (A,A) 与 (B,B),得益分别为 (1,3) 与 (2,2)。 厂商 2 偏好 (A,A),厂商 1 偏好 (B,B),双方偏好相反。
两次重复时,由于原博弈有两个纯策略纳什均衡,存在多个子博弈完美纳什均衡路径:
- 两次都 (A,A):总得益 (2,6),平均 (1,3);
- 两次都 (B,B):总得益 (4,4),平均 (2,2);
- 轮流:(A,A) → (B,B) 或反过来,总得益 (3,5),平均 (1.5,2.5);
- 也可以两次都采用混合策略均衡,或一次纯策略一次混合。
用触发策略可以支撑轮流路径。例如:第一阶段都选 A;若结果是 (A,A),第二阶段都选 B,否则第二阶段仍选 A。 对厂商 1 来说,第一阶段偏离 A 去选 B(对手选 A)只能得 0,且会招致第二阶段仍停在 (A,A)(得 1), 总得益 1,远低于合作的 1+2=3;厂商 2 偏离 A 去选 B 同样得 0,之后第二阶段 (A,A) 得 3, 总 3 低于合作的 3+2=5。所以双方都不偏离,轮流路径是 SPNE。
结论:两次重复制式问题没有唯一的均衡策略;存在"一直 A""一直 B""轮流"等多条 SPNE。 其中轮流路径 (1.5,2.5) 比 (A,A) 对厂商 1 更好,又比 (B,B) 对厂商 2 更好,是一种兼顾双方利益的折中。
| L | R | S | |
|---|---|---|---|
| T | (3, 1) | (1, 0) | (1, 1) |
| M | (2, 1) | (8, 7) | (12, 0) |
| B | (1, 1) | (0, 11) | (10, 10) |
一次性博弈的纳什均衡。对博弈方 1:对 L 选 T(3),对 R 选 M(8),对 S 选 M(12)。 对博弈方 2:对 T 选 L 或 S(都是 1),对 M 选 R(7),对 B 选 R(11)。 所以纯策略纳什均衡是 (T,L) 得益 (3,1) 与 (M,R) 得益 (8,7)。
两次重复能做得更好吗?可以。注意 (B,S) 给双方 (10,10),是双方都更高的结果, 但它不是一次性纳什均衡(博弈方 1 有偏离到 M 得 12 的诱惑,博弈方 2 有偏离到 R 得 11 的诱惑)。 用触发策略可以把它撑住:
第一阶段选 B。如果第一阶段结果是 (B,S),第二阶段选 M; 如果第一阶段结果是任何其他组合,第二阶段选 T(惩罚)。
均衡路径:(B,S) → (M,R),总得益 (18,17),平均 (9,8.5)。
为什么双方都不偏离?
- 博弈方 1 若第一期从 B 偏离到 M(对手仍 S),当期得 12 而不是 10,多赚 2; 但第二期被惩罚到 (T,L) 只得 3,而合作延续 (M,R) 可得 8,损失 5。2 < 5,不偏离。
- 博弈方 2 若第一期从 S 偏离到 R(对手仍 B),当期得 11 而不是 10,多赚 1; 第二期被惩罚到 (T,L) 只得 1,合作延续 (M,R) 得 7,损失 6。1 < 6,不偏离。
所以,如果我是博弈方 1,我会先选 B,并用"若 (B,S) 则 M,否则 T"的触发策略。 这比每期都选 M 得 8+8=16 更好(触发策略总得益 18)。前提是对方也愿意配合; 如果对方第一期不选 S,第二期就回到 (T,L) 或 (M,R) 的纳什均衡。
| 左 | 中 | 右 | |
|---|---|---|---|
| 上 | (3, 1) | (0, 0) | (5, 0) |
| 中 | (2, 1) | (1, 2) | (3, 1) |
| 下 | (1, 2) | (0, 1) | (4, 4) |
一次性纳什均衡。对博弈方 1:对左选上(3),对中选中(1),对右选上(5)。 对博弈方 2:对上选左(1),对中选中(2),对下选右(4)。 所以纯策略纳什均衡是 (上,左) 得益 (3,1) 与 (中,中) 得益 (1,2)。 (下,右) 的 (4,4) 不是纳什均衡:博弈方 1 有偏离到上得 5 的诱惑。
能否实现 (4,4)?能,用"合作 + 惩罚"的触发策略:
第一阶段:双方都选(下,右)。
若第一阶段是 (下,右),第二阶段选 (上,左);否则第二阶段选 (中,中)。
均衡路径:(下,右) → (上,左),总得益 (7,5),平均 (3.5,2.5)。
检验偏离:
- 博弈方 1 第一期从下偏离到上(对手右),当期得 5 而不是 4,多 1; 但第二期从合作延续的 (上,左) 得 3,变成惩罚的 (中,中) 得 1,损失 2。1 < 2,不偏离。
- 博弈方 2 第一期从右偏离到左(对手下),当期得 2 而不是 4;偏离到中得 1,都不划算。
所以 (4,4) 可以在第一阶段实现。
若 (下,左) 改为 (1,5):博弈方 2 第一期从右偏离到左(对手下)当期得 5 而不是 4,多 1; 第二期若惩罚为 (中,中),他得 2,而合作延续 (上,左) 只得 1,反而多 1。 当期 +1、未来 +1,偏离严格有利,所以上述策略不再是均衡,(4,4) 无法用这条路径撑住。 (换别的惩罚也难:现有两个 NE 给博弈方 2 的得益是 1 和 2,合作延续最多 2、惩罚最少 1,差距最多 1, 刚好等于偏离收益,无法严格阻止偏离。)
至少能在部分阶段实现 (4,4) 的条件:存在一个后续的纳什均衡作为"合作延续",另一个作为"惩罚", 并且对每个博弈方,当期偏离的收益 < 未来从合作转为惩罚的损失。用式子说, 若合作延续给 ci、惩罚给 pi, 当期偏离最多多赚 gi,则需 ci − pi > gi 对双方都成立。 本例原来 (3−1=2 > 1) 成立;改后对博弈方 2 变成 (1−2=−1 > 1) 不成立。
| L | R | |
|---|---|---|
| T | (8, 6) | (4, 10) |
| M | (4, 8) | (6, 4) |
| D | (2, 0) | (0, 2) |
一次性纳什均衡。没有纯策略纳什均衡:对 L 行方选 T(8),对 R 行方选 M(6); 对 T 列方选 R(10),对 M 列方选 L(8),对 D 列方选 R(2),互相接不上。 D 行被严格占优(对 L:2 < 8、4;对 R:0 < 4、6),可以消去。
在 T、M 与 L、R 之间求混合均衡:设行方选 T 的概率为 p,列方选 L 的概率为 q。
- 列方无差异:6p + 8(1−p) = 10p + 4(1−p),解得 p = 1/2。
- 行方无差异:8q + 4(1−q) = 4q + 6(1−q),解得 q = 1/3。
所以唯一的纳什均衡是:行方以 1/2 选 T、1/2 选 M;列方以 1/3 选 L、2/3 选 R。 双方期望得益:行方 8(1/3)+4(2/3) = 16/3 ≈ 5.33;列方 6(1/2)+8(1/2) = 7。
有限次重复。原博弈只有这一个(混合策略)纳什均衡,因此任意有限次重复的唯一 SPNE 是: 每一阶段双方都按上述混合策略出招。总得益约为每期 (16/3,7) 的 T 倍。
无限次重复。如果 δ 足够大,可以用触发策略支撑比 (16/3,7) 更好的合作结果。 例如轮流走 (8,6) 与 (4,10),平均 (6,8),双方都高于混合均衡; 或者用更一般的触发策略逼近可实现得益集合中严格优于 (16/3,7) 的点(无限次民间定理)。 如果 δ 太小,未来报复不够痛,双方仍只能每期按混合均衡出招。
第五章思考题
书页 247–248 · 9 题区别。完全理性要求理性意识、分析推理、识别判断、记忆和准确行为等多方面都完美; 有限理性至少有一方面不完美。有限理性博弈方不会一上来就找到最优策略,而是在反复博弈中学习、模仿、调整; 均衡不是一次性选择的结果,而是动态调整的产物,即使达到也可能再次偏离。
直接用完全理性分析会怎样。
- 会高估博弈方的计算和预见能力,预测出他们根本算不出来的均衡;
- 忽略学习过程、调整速度和犯错误的可能,无法解释"为什么还没到均衡";
- 无法讨论均衡的稳定性和选择:多个均衡时,完全理性分析往往只能说"都是均衡", 而有限理性动态可以说明哪个更容易被达到、哪个经得起扰动;
- 可能把现实中常见的合作、从众、惯性等行为误判为"非理性"。
所以需要引入最优反应动态、复制动态等机制,把"人怎么学"写进模型。
理论意义。它给出了一种"均衡选择"的工具:在多个纳什均衡中,哪些能被学习过程达到、 哪些经得起少量扰动(ESS);它也说明完全理性均衡未必是唯一合理的预测, 有限理性下的动态结果可能依赖初始状态。
现实意义。它可以解释习俗、惯例、社会规范、行业标准的形成与稳定; 解释为什么低效率的惯例可能长期存在;也能分析参数(贴现、监督难度、冲突成本)变化对长期趋势的影响。
对预测当前均衡的作用。有限。进化博弈分析主要针对长期稳定趋势, 适合分析已经存在较长时间、关系比较稳定的经济现象;对一次性、短期、环境剧烈变化的问题, 预测力较弱。书里明确说:它"主要可以用来预测某些经济关系未来长期中的变化趋势, 只有在我们所研究的经济关系或问题已经存在了较长的时间,这种结论才可以直接用于对当前或近期情况的判断"。
不存在(严格意义上的)ESS。
代入 F(x) = x(1−x)[x(a−c) + (1−x)(b−d)], 因为 a=c、b=d,方括号恒为 0,所以 F(x) ≡ 0。 任何初始比例都保持不变,所有 x∈[0,1] 都是稳定状态。
但 ESS 要求对少量偏离有严格的恢复力。这里任何策略的得益都与对手策略无关、彼此相同, 一个变异策略进入后既不吃亏也不占优,自然选择没有力量把它清除。 所以没有哪个状态能严格满足 ESS 的稳健性要求;这种情形叫"中性"或"退化"。
不是都存在 ESS。上一题的 a=b=c=d 就是反例: 所有状态中性,没有严格 ESS。更一般地,如果复制动态的所有不动点都不稳定,也不存在 ESS。
也不是都存在纯策略 ESS。鹰鸽博弈在 v < c 时就是标准反例: 纯策略 0 和 1 都不稳定,唯一的 ESS 是中间的混合比例 x* = v/c。 所以 ESS 可以是混合策略。
结论:ESS 存在性需要具体看得益结构;"有纳什均衡"不等于"有 ESS", "有 ESS"也不等于"有纯策略 ESS"。
结论相同:最优反应动态仍然收敛到两寡头各生产 2 单位的古诺产量。
为什么。最优反应动态模拟的是两个"没有预见能力"的有限理性寡头: 每个人每期只根据对手上一期的产量,按自己的反应函数调整。反应函数 q1 = 3 − q2/2、q2 = 3 − q1/2 的交点就是 (2,2),与"谁先谁后"无关。动态过程的收敛性只取决于两个反应函数斜率的乘积 |−1/2|·|−1/2| = 1/4 < 1。
要注意的是:这不等于一次性动态博弈的均衡相同。一次性先后出手时,是斯塔克博格均衡 (3,1.5); 但古诺调整是一种反复试错的学习机制,不是一次性序贯理性。两者回答的是不同问题: 前者问"完全理性、有预见时先手怎么用优势",后者问"有限理性、只看上期时产量怎么调整"。
| A | B | |
|---|---|---|
| A | (3, 3) | (0, 0) |
| B | (0, 0) | (2, 2) |
最优反应规则。对任意一个博弈方,若它面对的 A 有 a 个、B 有 b 个, 选 A 得 3a,选 B 得 2b。选 A 更好当且仅当 3a > 2b。
(a) 圆周、每人只看两个邻居。每人有两个邻居,a+b=2。 若 a=1,则 3 > 2,选 A;若 a=0,选 B。规则简化为:有 A 邻居就选 A,没有就选 B。
- 全 A:稳定;全 B:稳定。
- 1A:下一期 A 移到相邻位置;在 4 人环上,1A 会变成"对面 2A",再变回"对面 2A",形成 2 周期循环,不收敛。
- 相邻 2A:下一期扩散成 3A,再下一期全 A;收敛到全 A。
- 不相邻 2A(对面):下一期仍是"对面 2A"(角色互换),2 周期循环。
- 3A:下一期全 A;收敛。
(b) 每人看其他 3 人。每人面对 a 个 A、b=3−a 个 B。 3a > 2(3−a) ⟺ 5a > 6 ⟺ a ≥ 2。 规则:其他 3 人里至少有 2 个 A 就选 A,否则选 B。
- 全 A:稳定;全 B:稳定。
- 1A:A 者看到 0 个其他 A → 改 B;B 者看到 1 个 A → 也改 B;下一期全 B,收敛。
- 2A:每个 A 者看到 1 个其他 A → 改 B;每个 B 者看到 2 个 A → 改 A;下一期仍是 2A, 2 周期循环。
- 3A:每个 A 者看到 2 个其他 A → 保持 A;B 者看到 3 个 A → 改 A;下一期全 A,收敛。
- 4A:稳定。
对比:(a) 的 1A 不收敛(4 人偶数环的"对面"结构),而 5 人环的 1A 会收敛; 这说明群体结构和人数会改变最优反应动态的结论,不能照搬 5 人模型。
对上一题的矩阵,a=3、b=0、c=0、d=2。代入一般 2×2 复制动态:
令 F=0,得三个稳定状态:0、2/5、1。求导判断:
- F'(0) < 0 → x*=0 是 ESS(全 B);
- F'(1) < 0 → x*=1 是 ESS(全 A);
- F'(2/5) > 0 → 2/5 不是 ESS,是分界点。
初始 A 的比例 < 2/5 时,复制动态走向全 B;> 2/5 时走向全 A。 也就是说,全 B 与全 A 两个吸引域的宽度分别是 2/5 与 3/5。 所以这是一个双稳态系统,两种惯例都可能长期存在,取决于初始条件。
现实意义。A 与 B 可以代表两种技术标准、两种社会习惯、两种组织惯例。 两种都可能稳定;谁胜出取决于"一开始有多少人采用"。 一旦超过 2/5 的临界规模,A 就会自我强化;低于它就逐渐消失。 这解释了为什么历史上一些低效率惯例能长期存在,也说明"临界规模"和"启动时的种子"对制度变迁很重要。
v=2、c=100(v < c)。鹰鸽博弈的 ESS 是鹰的比例 x* = v/c = 2/100 = 1/50。 剧烈冲突要求双方都是鹰,概率 (1/50)2 = 1/2500,即 0.04%。
v=12、c=10(v > c)。争夺的利益大于冲突损失,鹰成为上策, 唯一的 ESS 是全鹰(x*=1)。剧烈冲突概率 = 12 = 1(100%)。
启发。冲突频率不取决于"人是否好斗"这种性格描述,而取决于利益与代价的相对大小:
- 当争夺物很小、冲突代价很大(v 小 c 大)时,绝大多数人会选择和平,严重冲突罕见;
- 当争夺物很大、冲突代价很小(v 大 c 小)时,强硬成为占优策略,冲突几乎不可避免;
- 要减少冲突,可以提高冲突成本 c(威慑、国际法、惩罚机制)或降低争夺物的相对价值 v (重新分配产权、扩大合作收益),而不是只靠道德劝说。
蛙鸣博弈的复制动态不动点为 0、1、(m−z)/(1−P)。 代入 m=0.6、P=0.8:
按这个根落在哪个区间:
- (a) 不叫是 ESS:需要 (m−z)/(1−P) ≤ 0,即 0.6 − z ≤ 0, 所以 z ≥ 0.6。(严格说 z>0.6 时 0 是 ESS;z=0.6 是临界。)
- (b) 部分鸣叫是 ESS:需要 0 < 3 − 5z < 1, 即 0 < 0.6 − z < 0.2,所以 0.4 < z < 0.6。 此时 ESS 为 x* = 3 − 5z(介于 0 和 1 之间)。
- (c) 鸣叫是 ESS:需要 3 − 5z ≥ 1,即 0.6 − z ≥ 0.2, 所以 z ≤ 0.4。
直观读法:z 是鸣叫成本。成本高到 0.6 以上,谁也不叫;成本很低(≤0.4),大家都叫; 处在 0.4–0.6 的中间地带,种群会稳定在"一部分叫、一部分不叫"的混合状态。 这个例子说明:同一个复制动态方程,参数不同会给出完全不同的长期结局。
自测进度
五章 45 题45 道章末思考题全部是"查看答案"型,展开任意一道即计入进度。答案由本工作台依据正文推导,原书未附答案。
五章基本概念
书页 39 · 104 · 165 · 206 · 247原书各章列出的基本概念表,加上一句话释义。前五段分别来自第一至第五章:
| 概念 | 一句话释义 |
|---|---|
| 博弈 | 各博弈方面对一定环境条件、在一定规则下,同时或先后、一次或多次,从各自允许的策略中选择并实施,各自取得相应结果的过程 |
| 博弈论 | 系统研究博弈问题,寻求在充分或有限理性、能力条件下合理策略选择及其结果,并分析其经济意义与效率意义的理论和方法 |
| 博弈方 | 博弈中独立决策、独立承担博弈结果的个人或组织 |
| 策略 | 博弈中各博弈方的决策内容,即行为取舍、经济活动水平等的选择 |
| 策略组合 | 每个博弈方各取一种策略所构成的一个结果 |
| 博弈次序 | 各博弈方作出选择的先后关系;次序不同一般就是不同的博弈 |
| 得益 | 各博弈方从博弈中所获得的利益,可正可负,是分析博弈模型的标准和基础 |
| 得益矩阵 | 用二维矩阵表示博弈的策略组合与对应得益的常用方法 |
| 扩展形 | 用节点、连线与终端表示博弈的树形方法,能反映选择与行为的先后次序 |
| 囚徒的困境 | 两个博弈方各自追求个体最大利益、最终得到对双方都不理想结果的经典博弈 |
| 单人 / 两人 / 多人博弈 | 按博弈方数量划分;单人博弈已退化为最优化问题,多人博弈可能存在"破坏者" |
| 有限博弈 / 无限博弈 | 按策略数量划分;有限博弈总可列举,无限博弈只能用数集或函数式表示 |
| 零和 / 常和 / 变和博弈 | 按得益总和划分:恒为 0 / 恒为某非零常数 / 随结果而变。变和 ⊃ 常和 ⊃ 零和 |
| 静态 / 动态 / 重复博弈 | 按过程划分:同时选择 / 有先后且后者能观察到前者 / 同一博弈反复进行 |
| 完全信息 / 不完全信息 | 按得益是否众所周知划分 |
| 完美信息 / 不完美信息 | 按博弈过程是否被观察到划分,只对动态博弈有意义 |
| 个体理性 / 集体理性 | 以个体利益最大化为目标 / 以集体利益最大化为目标 |
| 合作博弈 / 非合作博弈 | 是否允许存在有约束力的协议;这是博弈论最基本的分类 |
| 完全理性 / 有限理性 | 有完美分析判断能力、不犯选择错误 / 判断选择能力有缺陷 |
| 相机选择 Contingent Play | 动态博弈方的策略是自己预设的、没有强制力,只要符合自身利益就可以在过程中改变计划 |
| 可信性 Credibility | 博弈方是否会真正、始终按自己策略所设定的方案行为;动态博弈分析的中心问题 |
| 子博弈 Subgame | 由第一阶段以外的某阶段开始的后续阶段构成、有初始信息集和全部所需信息、能自成一个博弈的原博弈的一部分 |
| 子博弈完美纳什均衡 SPNE | 在整个动态博弈及它的所有子博弈中都构成纳什均衡的策略组合;能排除不可信的威胁与承诺 |
| 逆推归纳法 Backwards Induction | 从最后一个阶段开始逐步倒推回第一个阶段;本质是把多阶段动态博弈转化为一系列单人博弈 |
| 斯塔克博格模型 Stackelberg | 寡头市场上两厂商先后决定产量的动态博弈;先手产量更大、利润更高,后手信息更多却得益更少 |
| 委托人—代理人理论 | 委托方利益与被委托方行为密切相关,但不能直接控制、甚至难以监督其行为,只能通过报酬间接影响 |
| 激励机制设计 机制设计 | 委托人通过设计委托合同(核心是薪酬制度)来促使代理人的行为符合自己的利益 |
| 激励相容约束 IC | 促使代理人自愿选择努力而非偷懒必须满足的条件 —— 管"他愿不愿意好好干" |
| 参与约束 PC | 代理人愿意接受委托的基本条件;完整形式是比较机会成本而非 0 —— 管"他愿不愿意来" |
| 有同时选择的动态博弈 | 至少有一个阶段存在同时选择的动态博弈;每个阶段要解的是一个静态博弈,子博弈本身也是静态博弈 |
| 颤抖手均衡 Trembling-hand | 经得起"每个博弈方以任意小概率走偏"的纳什均衡;不能含任何弱劣策略 |
| 顺推归纳法 Forwards Induction | 根据前面阶段的行为(含偏离)推断对方思路,为后面阶段提供依据;把偏离看作有意识的信号 |
| 蜈蚣博弈 Centipede Game | Rosenthal(1981)提出,198 个阶段轮流选择;逆推归纳法推出"第一阶段就结束",与实验行为严重不符 |
| 重复博弈 Repeated Games | 基本博弈重复进行构成的博弈过程;必须把整个过程作为整体研究,不能简单叠加 |
| 原博弈 / 阶段 | 被重复的基本博弈 / 重复博弈中的每一次重复;每阶段本身是一个独立的博弈 |
| 有限次 / 无限次 / 随机结束重复 | 有确定终点 / 没有可预见终点 / 次数名义有限但结束时间不确定;随机结束可转化为无限次重复 |
| 贴现系数 δ | δ = 1/(1+γ),把后一阶段得益折算成当前阶段得益;δ 越大,未来越重要 |
| 总得益 / 平均得益 | 各阶段得益之和 / 能产生相同现在值的常数阶段得益;平均得益更适合比较效率 |
| 触发策略 Trigger Strategy | 先试探合作;一旦发现对方不合作,就用不合作相报复 |
| 轮换策略 | 在多个纯策略纳什均衡之间按计划轮换;后一次选择不取决于前一次结果 |
| 连锁店悖论 Chain-store Paradox | 逆推归纳法预测不打击,但现实中打击前几个市场可吓退后面的进入者 |
| 个体理性得益 / 可实现得益 | 单独能保证的最低得益 / 纯策略组合得益的非负加权平均(凸包) |
| 民间定理 Folk Theorem | 重复次数足够多时,足够"好"的可实现得益能被某个 SPNE 的(极限)平均得益实现或逼近 |
| 有效工资率 Efficiency Wages | 厂商为激励努力而支付的、高于市场出清水平的工资;高出的部分叫升水 |
| 有限理性 Bounded Rationality | 理性意识、分析推理、判断、记忆、准确行为等方面存在不完美 |
| 最优反应动态 Best-response Dynamics | 针对上一期对手策略作最佳反应;适合学习速度快的小群体 |
| 复制动态 Replicator Dynamics | 策略比例按"该策略得益高于平均得益"的速度增长;适合学习速度慢的大群体 |
| 进化稳定策略 ESS | 既能被动态调整达到、又能经受少量偏离扰动的稳定状态 |
| 协调博弈 / 鹰鸽博弈 / 蛙鸣博弈 | 复制动态的三个经典例子:双稳态、混合 ESS、参数决定三种结局 |
| 市场阻入博弈 / 非对称鹰鸽博弈 | 两个群体的非对称进化博弈;前者 ESS (1,0),后者 ESS (1,0) 与 (0,1) |
合上工作台,试着对任意一个决策问题回答六个问题:几个人?几种策略?得益总和变不变?同时还是先后? 得益和过程大家都看不清?他们理性吗、合作吗?六个都答得出来,这一章就过关了—— 因为后面十章要讲的,无非是这六个答案的不同组合。