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[导读] 耶鲁大学的校友对“博弈论”一词一定不会陌生,因为耶鲁大学在2007年开设的经济学159号公开课Game Theory(博弈论)被制成视频分享后,曾在互联网上引起学习热潮。说起博弈论中国人一定会想到田忌赛马,从古至今博

耶鲁大学的校友对“博弈论”一词一定不会陌生,因为耶鲁大学在2007年开设的经济学159号公开课Game Theory(博弈论)被制成视频分享后,曾在互联网上引起学习热潮。说起博弈论中国人一定会想到田忌赛马,从古至今博弈的思想一直在人类的历史长河中闪烁其锋芒,但博弈论作为科学的理论体系是近代才出现的,它的理论创始人包括大家都熟悉的计算机之父——冯·诺依曼。现如今博弈论在经济学领域运用尤广,不论是华尔街的分析师还是硅谷的职业经理人都或多或少地知道并运用着这一古老而又年轻的知识。

业界的商业博弈每天都在如火如荼地上演,人们总喜欢对博弈的结果大肆渲染评论,而对于过程则只字不提。因为博弈本身就是一个复杂的过程,有太多人为想不到的地方,之所以会有一个结果,那是天时地利与人谋共同作用下的市场演化结果,因此HTC王雪红的那句“尽人事,听天命”笔者甚为认同。尽管如此,博弈论依然是一个有用的知识,它能够一定程度上预测个体行为和演化结果。从博弈论的角度去观察业界竞争,也是一件有趣的事。

耶鲁大学Ben Polak教授在公开课Game Theory第一讲时就提出“饭桶恶魔”和“愤怒天使”的角色概念,前者指为了利益可以选择背叛的竞争者;后者则积极寻求合作,但遭遇背叛时会因“愤怒”而采取一种叫“以牙还牙”策略的竞争者。

三星和台湾面板商的风波为例:三星和鸿海等积怨由来已久,在TFT LCD面板价格垄断案中完全爆发。本来一条产业链你做你的我做我的,大家各有收益,合作欢快,但三星一反水,各自的收益就变了:

(四个有数据的格子里前一个数字代表三星的收益,后一个数字代表台商的收益,这里的数据仅作比喻用,与实际无关)

上图的表格是一种范式博弈,原本双方合作状态下各自收益都为3,但三星在台商还在合作的情况下做出了反水,因而三星的收益变为5,而台商的收益变为-1,三星无疑做了一次“饭桶恶魔”的角色。而台商(愤怒天使)在遭遇背叛后,因“愤怒”而采取了“以牙还牙”的策略,最终双方的收益定格在(1,1)。

实际上这是一种典型的“囚徒困境”案例,博弈双方在经过多轮博弈之后,为避免对方背叛而导致自身收益变为-1,因而都采取了不合作的策略,(1,1)的收益也就成了整个博弈相对稳定的状态,这种状态叫纳什均衡。

再来说说国内的BAT。大家都知道BAT有其各自的基因和主营业务,百度的是搜索,阿里是电商,腾讯是社交,一开始大家都只专注自己的饭碗,后来慢慢地就变了,百度不只做搜索,也做社交和电商;腾讯不只做社交,也做电商和搜索;阿里亦是如此,最后大家都吃着碗里看着锅里,彼此争抢用户不亦乐乎。实际上,这种结果就是博弈的纳什均衡。

我们用范式博弈分析一下。起初大家都不抢对方主营领域的用户,各自收益是相对均衡的。后来锅大了,肉多了,几位都嘴馋了,就产生了如下博弈心理:

1、假如别人在抢用户,我不抢,那么我就亏大了;我也抢,至少不会吃亏。所以我的策略是抢。

2、假如别人没在抢用户,我不抢,那么维持现状;我去抢,那么我就赚大了。所以我的策略还是抢。

有了这样的心理,就有第一位敢于做“饭桶恶魔”,随后的“愤怒天使”马上“以牙还牙”,几轮博弈下来,立马形成了纳什均衡。

其实,博弈论中除了纳什均衡,还有帕累托最优,这是一种资源分配的理想状态,在市场竞争中是一种多赢的局面。让我们再来看之前三星和台商的那张表格,表格中第一个数据格中的收益(3,3),就是一种帕累托最优,它显示了长期合作的优越性:

1、假设博弈双方在原本合作的情况下有一方选择背叛策略,那么它的第一轮收益为5;第二轮对方采取“以牙还牙”,双方收益都为1;第三轮已进入纳什均衡,双方继续背叛,收益为1,三轮下来先背叛的一方总收益为5 1 1=7

2、假设博弈双方一直选择合作策略,那么三轮下来,双方各自的总收益都为3 3 3=9

很明显,长期来看,对抗不如合作,单打独斗不如拉拢抱团,在WP与安卓手机的竞争中,微软一次次向HTC、三星、华为抛出橄榄枝,就是这个理。 看了上面两个案例,也许有人会说:表格中的数据不科学!如果换一组数据,博弈的结果完全可能不一样。的确如此,表格中的数据代表的是收益,在博弈中,收益是事先给定的,如何给出科学的收益,必须经过科学地分析,尽可能地将案例在纸面上理想化地呈现出来,这不是一件容易的事,就算是哈佛、斯坦福的高材生也难以办到,所以我们只能“尽人事,听天命”嘛。

值得注意的是,博弈论知识的运用有一个前提,就是博弈各方都必须是“完全理性”的参与者。假如对方采取了“背叛”策略,你还选择“合作”,这就是不理性。但事实上,现实中的市场存在许多不理性的因素,因此过于“迷信”博弈论的理性前提,反而会做出错误的判断。下面用“饿狮博弈”来说明:

题设为A、B、C、D、E、F、G七只狮子(强弱依次排序)和一只绵羊,当狮子A吃掉绵羊后,就会午睡,这时比A稍弱的狮子B就会吃掉狮子A,然后B也会睡着,那么C就会吃掉B,以此类推。问题是狮子A敢不敢吃那只绵羊?

为简化说明,笔者先给出解题方法,该题须采用逆向思维,也就是从最弱的狮子G开始分析。假设狮子F睡着了,那么狮子G肯定会吃掉狮子F,因为在G的后面没有其他狮子了,因此可以推出F为了避免睡着后被G吃掉,它就不会去吃E;当E知道F不敢吃它,E就认为它可以放心吃掉D;D知道E敢吃它后,D就不敢吃掉C。以此类推:结果就是G吃、F不吃、E吃、D不吃、C吃、B不吃、A吃,得出答案:狮子A可以放心吃掉绵羊。

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经过分析,我们得到结论:狮子A敢不敢吃绵羊,与整个狮群的数量有关,如果狮群的数量是奇数,那么A就敢吃;如果是偶数,A就不敢吃。这里请注意,“饿狮博弈”是一个经典的博弈论模型,我们得出的结论,其成立的前提条件就是参与博弈的每一只狮子必须是“完全理性”的狮子,但“完全理性”的模型在实际中是不存在的。也就是说,狮子A想要吃掉绵羊,必须冒着极大的风险,因为后面的狮子中只要有一只做出“非理性”的判断,狮子A就极有可能被狮子B吃掉。

市场永远不可能是“完全理性”的市场,就像乔布斯说的:消费者永远不知道自己想要什么。微软设计的WP系统,高端大气上档次,这就是消费者想要的吗?再看看那一脸屌丝样的安卓,就是有那么多人追捧;还有诺基亚最新的Lumia,手机中的照相机!就是不如人家土豪金。。

因此,在建立博弈的“理想化模型”时,须把“非理性”因素也考虑在内,包括其他竞争者的策略和消费者心理,这将对最终的收益产生影响。

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