我国旅行社业挂靠经营现象的市场监管博弈分析.doc

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1、我国旅行社业挂靠经营现象的市场监管博弈分析  摘要我国旅行社行业的挂靠经营现象屡禁不止,成为危害旅行社经营环境和损害旅游者合法权益的一大顽症。本文从博弈论的角度出发,建立起挂靠经营现象博弈模型和挂靠经营监管博弈模型,并运用这些模型对旅行社和挂靠者在挂靠经营合作中的策略选择、政府部门与旅行社及其合作伙伴的期望收益、旅游市场监管效果等进行了深入的分析,并在此基础上提出了政策建议。  关键词旅行社;挂靠经营;市场监管;博弈  收稿日期:2005-11-27  作者简介:梁智(1955-),男,天津财经大学旅游系教授,博士,主要研究方向

2、:旅游企业管理。  中图分类号F592.6文献标识码A文章编号1006-575(2006)-04-0029-04    一、引言    近年来,我国一些地方的旅行社,为了扩大其自身的利益,不惜违反国家的相关法规,擅自向不具备旅行社经营资质的单位或个人出借旅行社业务的经营许可,让后者用其名义在旅游市场上开展旅行社业务,并使双方都得到各自的利益。这种行为被称为“挂靠经营”,是一种违法的行为。它不仅损害了那些未进行挂靠经营活动的其他旅行社的合法利益和旅游消费者的正当权益,而且破坏了旅游市场的经营秩序。为此,我国的旅游行政管理部门出台了

3、一些措施,以加强对挂靠经营行为的治理,并收到了一些效果。但是,总体上看,挂靠经营现象并未得到根本遏制,在一些地方甚至出现了蔓延的势头。挂靠经营现象已经成为当前困扰旅行社行业的一个顽症。本文试图从博弈论的角度,对我国的旅行社行业挂靠经营现象的旅游市场监管不力的原因进行理论上的剖析,并提出一些应对建议,供相关的管理部门参考。    二、旅游市场监管的博弈模型    1.基本模型的描述  模型的假设。在本模型中,共有两个参与人:监管者G和被监管者W。其中,监管者G包括在旅游市场上能够对挂靠经营的违法行为行使监管权力的各个政府部门。这些

4、部门同属于市场监管者,构成了一个利益共同体;被监管者W则包括旅行社和挂靠者。他们同为监管对象,并且都能够通过挂靠经营获得经济利益,属于同一个利益共同体。因此,挂靠经营被监管者W挂靠经营不挂靠经营监管者G监管-C,-L-C,0不监管-P,E0,0图2挂靠经营监管的博弈模型监管的博弈,实质上就是监管者G与被监管者W两个利益共同体之间的博弈。  监管者G可以选择的行动集合为A1={监管,不监管};被监管者W可以选择的行动集合为A2={挂靠经营,不挂靠经营}。  G的支付为:对W进行监管,将付出一定的监管成本C;在W未进行挂靠经营而采取

5、不监管的行动时,G无须付出监管成本,其收益为0;在W进行挂靠经营而未采取监管行动时,将受到上级部门的惩罚为P。  TourismScience旅游科学我国旅行社业挂靠经营现象的市场监管博弈分析W的支付为:进行挂靠经营,可以获得额外的收益E;采取不挂靠经营策略而从事正当的经营活动,无额外收益,其支付为0;因进行挂靠经营活动受到监管者的没收违法收入、罚款、停业整顿等处罚所蒙受的损失为L。    2.博弈模型的纳什均衡  由图2可以看出,这不是一个纯战略的纳什均衡。然而,由纳什均衡的存在性可知,此时必然存在混合战略纳什均衡[1]。  

6、  三、模型均衡的指导意义    1.被监管者W均衡概率的指导意义  模型的均衡表明,��γ*为W实施挂靠经营的最优概率,亦为监管者G能够容忍其挂靠行为的底线。如果W越过此底线,以��γ>γ*的概率进行挂靠经营活动,其行为所造成的后果将为G将所不能够容忍。在此情况下,实施市场监管,制止并处罚W的挂靠经营活动将成为G的最优选择。反之,如果W以��γ<γ*的概率进行挂靠经营活动,其行为所产生的后果则能够为G所容忍。在此情况下,G的最优选择就是不对其实施监管。当W以��γ=γ*的概率进行挂靠经营活动时,G对其行为的容忍程度已达到了极限

7、。从G的角度看,此时实施监管与不实施监管所得到的利益相等。因此,G的最优选择是随机地对W实施监管或不实施监管。由此可见,在市场监管的条件下,当W以��γ*的概率进行挂靠经营活动时,可能获得最大的期望收益。  从式可知,W的最优概率��γ*与G为实施监管所付出的成本C正相关,而与G因失职而受到上级部门惩罚的代价P负相关。因此,降低G的监管成本和加大对G失职行为的处罚力度,将能够刺激其实施市场监管行动的积极性,从而有效地降低W进行挂靠经营活动的概率。    2.监管者G均衡概率的指导意义  模型的均衡表示,给定W实施挂靠经营活动的概

8、率为��γ*,G将选择以��θ*的概率对其实施监管,并得到最大化的期望收益。如果G以��θ>θ*的概率实施监管,则W的最优选择是不进行挂靠经营活动。反之,如果G以��θ<θ*的概率对W实施监管,则W的最优选择是进行挂靠经营。当G以��θ=θ*的概率实施监管时,W

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