摘要

在人工智能加速融合農(nóng)業(yè)的背景下，農(nóng)業(yè)無人機服務供應鏈的協(xié)同效率已成為制約智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的關鍵瓶頸。本文以農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機服務商與農(nóng)資供應商三方為主體，構建有限理性演化博弈模型，并借助系統(tǒng)動力學Vensim PLE軟件開展仿真分析。研究表明，監(jiān)管凈收益與違規(guī)成本共同構成協(xié)同演化的閾值邊界，監(jiān)管強度突破臨界值時，三方策略可收斂至全合作均衡；激勵機制需通過收益補償實現(xiàn)策略穩(wěn)定。本文揭示了監(jiān)管、激勵與風險共擔三維機制的動態(tài)耦合效應，為破解“低協(xié)同陷阱”提供理論支撐和量化決策依據(jù)，對智慧農(nóng)業(yè)服務供應鏈協(xié)同優(yōu)化具有重要實踐價值。

關鍵詞

系統(tǒng)動力學；農(nóng)業(yè)無人機服務；供應鏈協(xié)同；演化博弈；激勵機制

Abstract

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

Keywords

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

1 引言

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

然而，系統(tǒng)內(nèi)部仍存在顯著矛盾。無人機服務商可能出于利潤最大化而縮減作業(yè)流程，這樣會帶來農(nóng)藥使用失衡和無人機炸機的風險。農(nóng)資供應商的逐利行為同樣削弱了合作基礎，低質(zhì)量的農(nóng)業(yè)物資增加了生產(chǎn)的不確定性，使資源配置的效率進一步受限。長期而言，這種不均衡互動破壞了協(xié)同環(huán)境，也降低了整體產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)性。

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

2 文獻綜述

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

在無人機領域，黃方毅等[7]將演化博弈與鏈長理論結合，表明三方?jīng)Q策動態(tài)互動；劉學達等[8]總結促進集群協(xié)同機制；徐嫣等[9]與吳思俊[10]強調(diào)無人機推動農(nóng)業(yè)智能化；張雪娟[11]指出推廣受技術、政策、市場制約；陳釗等[12]發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈基礎推動技術升級。

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

現(xiàn)有文獻在農(nóng)業(yè)領域的研究多集中于技術采納或單一環(huán)節(jié)協(xié)同，缺乏對智慧農(nóng)業(yè)服務供應鏈中三方主體動態(tài)互動的系統(tǒng)性分析；在方法上，雖有演化博弈與系統(tǒng)動力學的結合應用，但針對農(nóng)業(yè)無人機場景的參數(shù)設計與策略穩(wěn)定性研究仍屬空白。因此,本文將對三方主體進行動態(tài)分析，探究監(jiān)管機制、激勵措施對供應鏈協(xié)同的影響。

3 模型構建

3.1模型假設

本研究博弈主體為智慧農(nóng)業(yè)服務供應鏈中的主要相關利益者：農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機服務商、農(nóng)資供應商，且三方主體均為有限理性，其策略選擇會隨博弈過程動態(tài)調(diào)整。

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

3.2參數(shù)設定

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

表1 博弈模型參數(shù)含義說明

3.3支付矩陣

基于表1的參數(shù)假設以及演化博弈的利潤架構，構建出農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機服務商和農(nóng)資供應商三方的支付矩陣（如表2和表3所示）。該矩陣展示了三個博弈主體在不同行為策略下的支付結果。所有支付結果均基于成本收益平衡原則設計，符合現(xiàn)實決策邏輯，為研究各策略組合的動態(tài)演化和長期穩(wěn)定性提供支撐。

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

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

3.4期望收益函數(shù)與復制動態(tài)方程

3.4.1農(nóng)業(yè)企業(yè)的期望收益

（1）監(jiān)管策略的期望收益：

（2）不監(jiān)管策略的期望收益：

（3）復制動態(tài)方程：

3.4.2無人機供應商的期望收益

（1）標準作業(yè)策略的期望收益：

（2）敷衍作業(yè)策略的期望收益：

（3）復制動態(tài)方程：

3.4.3農(nóng)資供應商的期望收益

（1）誠信經(jīng)營的期望收益：

（2）不誠信經(jīng)營的期望收益：

（3）復制動態(tài)方程：

4 系統(tǒng)動力學模型構建

4.1三方系統(tǒng)動力學模型構建

基于前文的模型構建，利用Vensim PLE 10.2.2軟件構建了農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機服務商、農(nóng)資供應商三方的系統(tǒng)動力學模型。在動力模型中，本文設置存量為 p、q、z。借鑒Barman[21]等學者相關參數(shù)設定，結合現(xiàn)實情況及模型約束條件，設置初始參數(shù)數(shù)值如：U1=0.8、C1=0.25、C2=0.2、B1=0.2、F1=0.25、L1=0.15、S1=0.1、F2=0.16、U2=0.4、ΔC3=0.25、L2=0.1、ΔU2=0.3、U3=0.4、ΔC4=0.1、L3=0.15、L4=0.26、ΔU3=0.25。在軟件中對模型進行仿真，構建的模型如圖1所示。仿真模擬周期為100，起始時間INITIAL TIME=0，仿真時長FINAL TIME=300，步長TIME STEP=0.5，時間單位為a。

圖1 系統(tǒng)動力學模型圖

由穩(wěn)定性分析可知，農(nóng)業(yè)企業(yè)、無人機服務商、農(nóng)資供應商三者必然會達到一個均衡狀態(tài)，但是達到均衡狀態(tài)的過程和原因以及均衡狀態(tài)的唯一性和穩(wěn)定性無法確定。針對系統(tǒng)動力學軟件以及學者鄭生欽[22]的觀點，本文對純策略仿真值做出改變，將0的值調(diào)整為0.01，將1的值調(diào)整為 0.9。

4.2模型整體仿真分析

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

圖2 純策略（0,0,0）圖3 策略（0.01,0,0）

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

圖4 純策略（1,1,1） 圖5 策略（1,1,0.9）

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

圖6 策略（0,0.01,0.01） 圖7策略（1,0.01,0.01）

如圖8和圖9所示，當農(nóng)資供應商不誠信經(jīng)營或無人機服務商敷衍作業(yè)時，即便農(nóng)業(yè)企業(yè)有微弱的監(jiān)管，系統(tǒng)仍會向低協(xié)同狀態(tài)演化。這是因為供應鏈中任一主體的機會主義行為，都會通過效率損失L2等傳導機制破壞供應鏈整體穩(wěn)定性。

圖8 策略（0.01,0.01,0）圖9 策略（0.01,0,0.01）

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

圖10 策略（0.01,0.01,0.01）

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

圖11 策略（0.9,0.9,0.9）

5 結論及建議

5.1結論

研究證明當監(jiān)管凈收益覆蓋治理成本與潛在損失時，三方策略才收斂至全合作均衡。激勵機制必須補償其額外投入，并且風險共擔需阻斷投機行為的泛濫。

本研究通過融合系統(tǒng)動力學與三方演化博弈，首次量化了監(jiān)管、激勵、風險三維機制的交互邊界。所構建的動態(tài)閾值模型突破傳統(tǒng)靜態(tài)分析局限，為多主體協(xié)同研究提供新范式。其理論價值在于揭示非線性突變成因，填補農(nóng)業(yè)無人機領域的動態(tài)建模空白。

但研究也存在局限，如仿真參數(shù)的場景特定性限制了外推適用性，且未納入政策變動等宏觀因素對協(xié)同機制的影響?；谏鲜霾蛔?，未來研究可向多維度拓展，還可融合行為經(jīng)濟學理論與復雜網(wǎng)絡分析技術，進一步提升模型對現(xiàn)實場景的普適性。

5.2建議

5.2.1深化數(shù)字化賦能與標準化建設

數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中必須考慮不同地區(qū)基礎設施差異性對實施效果的影響。所以可以搭建農(nóng)業(yè)無人機服務大數(shù)據(jù)平臺，整合農(nóng)田實景、氣象數(shù)據(jù)等實時信息，為服務商提供精準作業(yè)指導，同時制定無人機作業(yè)與農(nóng)資質(zhì)量行業(yè)標準等核心指標。

5.2.2創(chuàng)新收益共享與風險共擔的市場化機制

鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)、服務商與供應商建立長期合作機制，采用增產(chǎn)收益分成的模式。服務商通過精準作業(yè)提升農(nóng)作物產(chǎn)量，可與企業(yè)共享增產(chǎn)收益；供應商因提供高質(zhì)量農(nóng)資獲得品牌溢價。

5.2.3 多方協(xié)同博弈模型的技術實現(xiàn)

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

本文系湖北省高等學校哲學社會科學研究重大項目（項目編號：22ZD046）；中國物流學會、中國物流與采購聯(lián)合會課題（項目編號：2025CSLKT3-421）；武漢科技大學研究課題（項目編號：2022H20537、2024H10143、2024H20281）的部分成果

作者簡介

王勇 武漢科技大學服務科學與工程中心副主任、瑞典皇家理工學院ITM 學院訪問教授

秦 奔 武漢科技大學管理學院碩士研究生

參考文獻