物業(yè)服務(wù)收費(fèi)難點(diǎn)
時(shí)間:2022-05-04 03:28:00
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一、假設(shè)
在物業(yè)服務(wù)行業(yè)中,主要的參與者是業(yè)主和物業(yè)服務(wù)企業(yè):業(yè)主交納物業(yè)費(fèi),物業(yè)服務(wù)企業(yè)為業(yè)主提供服務(wù)。但在物業(yè)服務(wù)行業(yè)中最大的難題就是物業(yè)收費(fèi)問(wèn)題。本文將博弈論理論應(yīng)用到對(duì)物業(yè)收費(fèi)問(wèn)題的探討中,在完全信息條件下,分析業(yè)主和物業(yè)服務(wù)企業(yè)的“靜態(tài)”和“動(dòng)態(tài)”博弈。假設(shè)l,博弈局中人有兩方,局中人1表示業(yè)主,局中人2表示物業(yè)服務(wù)企業(yè)。假設(shè)2,S={S,S。)表示局中人1的行動(dòng)空間,s表示交納物業(yè)費(fèi)h,s表示交納的物業(yè)費(fèi)為0。M={M,M}代表物業(yè)服務(wù)企業(yè)的行動(dòng)空間,M表示提供優(yōu)質(zhì)服務(wù),M表示提供劣質(zhì)服務(wù)。行動(dòng)空間是雙方的共同知識(shí)。假設(shè)3,業(yè)主從物業(yè)服務(wù)中得到的效用為U。為便于分析,用財(cái)富值W來(lái)衡量業(yè)主效用的大小:w表示優(yōu)質(zhì)服務(wù)帶來(lái)的效用財(cái)富值,w表示劣質(zhì)服務(wù)得到的效用財(cái)富值,w,>w。提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的成本為C,提供劣質(zhì)服務(wù)的成本為c,C>c,業(yè)主完全可以依靠對(duì)服務(wù)質(zhì)量的判斷來(lái)獲知企業(yè)的成本支出,即雙方的收益函數(shù)是共同知識(shí)。
二、博弈論分析
1、靜態(tài)博弈分析對(duì)“囚徒困境”模型的分析已經(jīng)很多,在此就不再描述。通過(guò)劃線法,得到參與者的納什均衡是(w,一C2)。但這卻不是最好的結(jié)果,甚至是最壞的結(jié)果。這是因?yàn)殡p方參與者同時(shí)行動(dòng),而且以后也不存在懲罰的機(jī)會(huì)(只考慮一個(gè)合同期限),都只追求短期利益最大化,所以會(huì)采取不合作的態(tài)度。
2、有限次重復(fù)博弈分析在現(xiàn)實(shí)中,這種“靜態(tài)”博弈是不常發(fā)生的。現(xiàn)實(shí)是業(yè)主選擇物業(yè)服務(wù)企業(yè),在合同中規(guī)定物業(yè)費(fèi);物業(yè)服務(wù)企業(yè)按照周期(月或季度)收取物業(yè)費(fèi)。在這種情況下,物業(yè)服務(wù)企業(yè)首先行動(dòng),業(yè)主會(huì)根據(jù)物業(yè)服務(wù)企業(yè)提供的服務(wù)質(zhì)量來(lái)選擇交納還是不交納費(fèi)用(即h或者0);然后,企業(yè)再根據(jù)業(yè)主交納物業(yè)費(fèi)的情況來(lái)選擇下一階段的行動(dòng)方案。在有限次重復(fù)博弈中,選擇第一階段的博弈分析。在第一階段,物業(yè)服務(wù)企業(yè)可以選擇合作(提供優(yōu)質(zhì)服務(wù))和不合作(提供劣質(zhì)服務(wù))。業(yè)主在觀察到企業(yè)的行動(dòng)后再選擇自己的行動(dòng)方案:交納或者不交納費(fèi)用。利用逆向歸納法可以得到,參與者l的兩個(gè)子博弈的最優(yōu)選擇都是“不交納”;由于參與者2也是理性的,他知道參與者1總會(huì)選擇不交納物業(yè)費(fèi),所以也會(huì)選擇不合作的態(tài)度,提供劣質(zhì)服務(wù)以降低費(fèi)用。該階段博弈存在唯一的納什均衡解,子博弈精煉納什均衡為(w,,一C,)。我們知道,如果階段博弈有唯一的納什均衡解,則對(duì)任意有限的T,重復(fù)博弈有唯一的子博弈精煉納什均衡,其結(jié)果是階段博弈納什均衡重復(fù)T次。在本例模型中,重復(fù)多次的階段博弈(在合同期內(nèi)每月或每季度重復(fù)一次),其子博弈精煉納什均衡無(wú)非就是把(w。,一c。)重復(fù)多次,直至合同期滿。所以,只要有合同和期限存在,理性的業(yè)主和物業(yè)服務(wù)企業(yè)總會(huì)選擇不合作的態(tài)度。
3、無(wú)限次重復(fù)博弈分析在重復(fù)博弈中,理性參與者在當(dāng)前階段博弈中的行動(dòng)選擇必須在眼前利益和長(zhǎng)遠(yuǎn)利益之間進(jìn)行權(quán)衡,不僅重視眼前利益,還要關(guān)注總收益。這就是說(shuō)在一次博弈中不可能出現(xiàn)的合作行為在重復(fù)博弈的階段博弈中可能出現(xiàn)。我們繼續(xù)探討在無(wú)限次重復(fù)博弈中業(yè)主和物業(yè)服務(wù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)“合作”的可能性。由于是無(wú)限階段,人們會(huì)考慮到長(zhǎng)遠(yuǎn)的利益,因此對(duì)于無(wú)限階段博弈的討論,要引入貼現(xiàn)因子6(i>6>0)。在這里6可以反映參與者對(duì)未來(lái)利益的重視程度:當(dāng)6較大時(shí),說(shuō)明對(duì)于未來(lái)的利益比較看重;當(dāng)6較小時(shí),說(shuō)明比較重視眼前的利益。當(dāng)6足夠大時(shí)(6足夠接近i),參與者就會(huì)有動(dòng)機(jī)在均衡戰(zhàn)略的基礎(chǔ)上尋求帕累托改進(jìn)的戰(zhàn)略組合,試探進(jìn)行合作。定義以下觸發(fā)戰(zhàn)略:在第一階段參與者2選擇提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)(進(jìn)行合作性試探)。第t階段,如果前面t一1個(gè)階段兩個(gè)參與者都進(jìn)行合作,則繼續(xù)提供優(yōu)質(zhì)服務(wù),否則將選擇報(bào)復(fù)(提供劣質(zhì)的服務(wù))。物業(yè)服務(wù)企業(yè)首先選擇合作性試探,如果業(yè)主不首先偏離合作,合作將一直保持下去(合同沒(méi)有期限)。這樣,業(yè)主在每一階段博弈中獲得收益為W廣h。在無(wú)限階段博弈中獲得的利潤(rùn)現(xiàn)值為V:(w_h)(1+6+62…)=‘l一6如果業(yè)主追求當(dāng)前利益最大化,選擇偏離合作(不交納費(fèi)用),獲得收益是W。從第二期開(kāi)始,物業(yè)服務(wù)企業(yè)就會(huì)選擇報(bào)復(fù),提供劣質(zhì)服務(wù),業(yè)主獲得w。業(yè)主只好也選擇不合作,每一期的利潤(rùn)都是W。因此,業(yè)主從第一階段開(kāi)始的無(wú)限階段重復(fù)博弈所得到的利潤(rùn)現(xiàn)值為V=W+W,(i+6+6…)=W1+6。l一6要使采取的上述觸發(fā)戰(zhàn)略成為納什均衡,必須使下式成立。.+6也就是6刈。△h是業(yè)主交納的費(fèi)用的變化量,從物業(yè)服務(wù)企業(yè)角度考慮,則可以看成是企業(yè)的收益(或者產(chǎn)量):同理,△w=W1-W:可看做是企業(yè)的成本變化(c會(huì)給業(yè)主帶來(lái)W的價(jià)值,C。產(chǎn)生w,的價(jià)值。△w代表企業(yè)成本的增加量)。無(wú)論是從邊際效用遞減規(guī)律還是邊際產(chǎn)量遞減規(guī)律出發(fā),都可以認(rèn)為h.b△W>△h,即—WL-—W2<,所以1≥6志>o也就是說(shuō)在6。o的條件下,參與者的觸發(fā)戰(zhàn)略就是最優(yōu)的反應(yīng),參與者走出“囚徒困境”。可以看到,在無(wú)限次業(yè)主和物業(yè)服務(wù)重復(fù)博弈中,業(yè)主和企業(yè)均會(huì)采取觸發(fā)戰(zhàn)略,是能夠?qū)崿F(xiàn)“合作”的。
三、結(jié)論
雖然對(duì)行業(yè)的博弈論分析只是理論性的,存在很多的假設(shè)前提,也有很多不符合實(shí)際的地方。但我們可以從中得到以下幾點(diǎn)啟示:
(1)應(yīng)盡量簽訂長(zhǎng)期的服務(wù)合同,引導(dǎo)各方重視長(zhǎng)期的利益而不是短期的利益。在長(zhǎng)期的服務(wù)合同中,理性的行動(dòng)者會(huì)考慮自己的長(zhǎng)期利益,而不是只看眼前利、選擇不科學(xué)的行為損害自己和他人的利益。
(2)提倡物業(yè)費(fèi)用分期繳納,而不是一次性繳納。雖然一次性繳納費(fèi)用的現(xiàn)象在實(shí)際中并不常見(jiàn),但是也要避免其他的變相做法。
(3)在合同中約定對(duì)不合作行為進(jìn)行懲罰,增大對(duì)違約行為的懲罰力度、并認(rèn)真執(zhí)行,讓雙方都知道違背“合作”策略是要受到懲罰的,并成為共同的認(rèn)識(shí)。這樣,理性的業(yè)主和物業(yè)服務(wù)企業(yè)就會(huì)有動(dòng)力采取合作行為。雙方實(shí)現(xiàn)共贏,整體利益也達(dá)到最大化。