社会信用背景下政府与交易者的博弈研究金融研究论文.doc

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社会信用背景下政府与交易者的博弈研究_金融研究论文摘要：建立健全社会信用体系，是规范市场经济秩序的治本之策。国内外专家学者在研究信用问题时较多针对市场交易买卖方之间和卖方之间的博弈研究，但现实中政府也参与了博弈。文章从博弈论的视角，将政府作为虚拟市场的一个参与者，使其参与交易者的博弈，并分析其对健全社会信用体系的影响，揭示出政府在面对不同信用问题的情况下如何做出最优行为选择。

关键词：社会信用；政府监管；博弈论一、引言从市场经济中政府和交易者的关系看，社会信用问题的实质则是政府对交易者信用监管的有效性问题，特别是随着互联网等信息技术的不断发展，这一点显得尤为突出。有关学者的研究报告指出（Wright，2001）：有40%的在线买家参与在线拍卖时遇到了这种网上欺诈和信用缺失问题，主要是因为欺诈能带来巨额收益。我国学者（吴联生，2002）则运用简单模型计算分析了中国企事业负责人和会计人员违背会计规则的成本与收益，认为对企事单位负责人的处罚口径过窄，力度不够，政府加强监管能有效提高企事业负责人和会计人员的信用。这种分析虽然针对的是传统实体市场的信用问题，但对虚拟市场也是适用的。虚拟市场欺诈行为盛行，使得社会信用难以建立，除了如前述学者分析的原因外，还在于政府对交易者缺乏有效的信用监管（许进、刘明华，2007）。因此，从博弈论的视角看，社会信用的形成不仅是买卖双方之间和卖方之间博弈的结果，也是交易者和政府博弈的结果。

二、交易者和政府博弈模型的建立（一）有关博弈情境的假设第一，政府和交易者的博弈是一个两阶段的动态博弈。二者行动的时间顺序如下：政府决定一个监管力度；交易者决定守信程度。

第二，政府的发现概率（即监管力度，）为p（0≤p≤1）；交易者的失信收入为Φf（0≤Φf≤1），同时，它给社会带来的损失为αΦf（α≥1）。

第三，如果交易者的失信行为被发现，政府对他的惩罚与他失信程度的平方成正比，即βΦ2f（β＞0），β为惩罚因子，表示对交易者失信程度的惩罚度；其中的μβΦ2f（0＜μ≤1）成为政府的净收入，μ为转移因子，表示惩罚中转移为政府净收入的比例；政府的监管成本为c（c>0）。

第四，设交易者的折现因子为δ（0≤δ≤1），折现因子是交易的时间偏好和时间长度的函数，交易者越看中当前的利益，δ就越小；时间越长，也δ就越小；政府的折现因子为1。

第五，交易者所有失信行为，只要政府进行监管就能查得出来。由于受到监管成本和其他不确定因素的制约，现实中无法做到这一点；但可以通过无限加大监管成本c而等效地实现。

（二）交易者和政府博弈的基本模型当交易者失信时，设交易者和政府的期望收益分别为Et和Ea，根据前述分析和上述第二、三、四项假设，则有：Et=Φf-βΦ2fPδ①Ea=-αΦf+μβΦ2fp-cp②②式对Φf求一阶导数并令其等于0，可得交易者最优失信值为：Φf*=③③式表明，最优的失信程度与惩罚力度、交易者的贴现因子以及政府的监管概率成反比，即政府监管的力度越大，政府对失信交易者的惩罚越大，交易者的失信程度越低；而交易者越看中当前利益，其失信程度则越高。

将③式代入②式，可以得到：Ea=--cp④④式对p求一阶导数并令其等于0，可得政府最优的监管力度（发现概率）为：p*2=⑤⑤式表明，在给定对交易者失信程度的理性预期的情况下，所需要的监管力度（发现概率）的平方与惩罚力度、交易者贴现因子的平方以及政府的监管成本成反比。即惩罚力度和政府的监管成本越大，所需要的监管力度就越小，交易者越看中当前，政府对其监管力度也应该越大。

三、交易者和政府博弈模型的求解及讨论前面建立了交易者和政府博弈的基本模型，现对上述模型在不同条件下的解进行讨论。上述基本博弈模型中，交易者的折现因子是一个不确定变量，因此，这里讨论折现因子不同时模型的解。

第一，当2αδ-μ<0时，根据⑤式，p*2<0，显然不存在这样的p值；同时，=-c<0，则Ea是关于p的减函数。由于0≤p≤1，故最优的监管力度p*=0（即不监管，无为而治），此时，最优的交易者失信程度Φ*f→∞。据此，可以得到模型的最优解，并定义如下：（p*，Φ*f）＝（0，k）（k→∞）⑥⑥式也是2αδ-μ＜0时模型纳什均衡解。根据⑥式，在δ＜的情况下，即使惩罚因子β→∞，政府最优的监管概率仍然为0，而此时这些交易者就会肆意失信，从而使失信程度Φ*f→∞。也就是说，对于看中当前利益程度在0，的交易者，最优的事后信用监管无法控制其失信行为。控制其失信行为唯一的对策就是改变δ值，使他们的δ≥，从而使δ＜的交易者不复存在。而δ值取决于交易者的时间偏好和时间长度，一般而言，交易者的时间偏好是一种个人特质，是一个慢变量，政府无法改变交易者的类型。因此，改变δ值的唯一途径在于改变时间长度，即交易者获得失信收入与接受惩罚的时间间隔。因此，对交易者进行更加及时的事后信用监督，甚至变事后信用监管为事前信用监管或事中信用监管理，是降低这类更看中当前利益至δ＜程度的交易者失信行为的有效途径。当然，事前信用监管相当困难，所以提高信用监管的时效性，实行实时信用监管，是控制δ＜的交易者欺诈行为的唯一措施。可见，对此类交易者信用监管的主旨是研究并实施有效的实时监管模式。

根据⑥式，显然，这种情况下，即使政府实行了最优的信用监管，交易者的最优失信程度总是大于零，可见，这种情况下，不存在完全杜绝交易者失信行为的监管。

第二，当2αδ-μ≥0时，根据⑤式，可以分两种情况来讨论：当＞1时，则（β＜），P*2＝＞1，显然，无法取到满足条件的p值。此时，=-c＞c（-1）≥0，Ea是关于p的增函数。由于0≤p≤1，故最优的信用监管力度p*=1，相应地，最优的交易者失信程度Φ*f=＝。据此可以得到模型的纳什均衡和最优解：当δ≥且β＜时，可得：（p*，Φ*f）＝（1，）⑦当≤1时（即β≥），由公式⑤，最优的信用监管力度，p*＝此时，交易者的最优失信程度Φ*f＝＝。据此，可以得到模型的纳什均衡：当δ≥且β≥时，可得：（p*，Φ*f）＝（，）⑧⑦式和⑧式决定，即使政府实行了最优的事后信用监管，交易者的最优失信程度总是大于零。此时，也不存在杜绝交易者失信行为的信用监管；最优的事后信用监管不是杜绝交易者的失信行为，而是将其控制在一定的范围内，在β＜和β≥的两种情况下，可以将对δ≥的交易者失信行为分别控制在不超过和）不超过的范围之内。

四、不同条件下博弈双方的收益与行为选择（一）不同情况下交易者的收益将上述不同情况下模型的解代入基本模型①中，可分别得到政府和交易者采用最优决策时交易者的收益：第一，当δ＜时，可知（p*，Φ*f）＝（0，k）（k→∞），则：Et（｜p*，Φ*f）＝βΦ*2fp*δ＝k（k→∞）⑨第二，当δ≥且β＜时，可知（p*，Φ*f）＝（1，），则：Et（｜p*，Φ*f）＝Φ*f-Φ2fp*δ＝⑩第三，当δ≥且β≥时，可知（p*，Φ*f）＝（，），则：。