0 引言

利润最大化一直是所有企业追求的目标，这涉及到企业的效率、员工的素养、企业的文化和运作、企业执掌人的决策等。当企业发展到相当规模，成为行业中的佼佼者时，不得不考虑同行业中其他企业战略选择的影响，根据他们的决策作出相应的应对策略，这其中尤为重要的就是企业间的产量选择博弈。国内已经有一些学者从不同的角度对企业间的最优产量选择做了相应的研究，其中大部分还是在纳什均衡的基础上加入不同的限制以及元素进行研究。赵坚等（2012）［1］建立了博弈模型，分析了高校管理中心与基层学科院系以及各基层学科院系之间的关系。张会娟、张强（2009）［2］在古诺模型的基础上引入模糊环境约束，分析双寡头竞争情况下，各企业的最优生产量选择。李彦、王喜成（2008）［3］讨论市场随机环境下的最优产量，通过引入库存成本函数、缺货损失函数以及成本期望函数实证研究，认为安全库存量非常关键。叶泽等（2013）［4］考虑了限制性定价情况，运用罗伯茨定价模型分析已有厂商阻止潜在对手进入市场的最优产量选择，结果表明只有当产量小于垄断产量时，已有厂商的利益才能保证，但相对利润会减少。

因为每一项资产的方差是有限量，∃C≥0，使得当N→+∞时，明显有以下结论：但第二项不会趋于0，因为其中为资产i与资产j协方差的算术平均值，将上式代入公式(2)后变型，显然可得：

以上学者对于不同情况、不同环境下企业最优产量的分析都具有一定的合理性，但是，在产量选择分析中忽略了企业存在先后战略选择的情况。本文在考虑双寡头竞争的情况下，得出两个企业同时选择产量时的纳什均衡结果，以及两个企业中存在先后选择产量时的子博弈精炼纳什均衡结果。

1 完全信息博弈

完全信息博弈作为博弈的一种，具有其固有的特点，也就是信息的公开性，博弈的各方对其他参与者的信息（包括优势、劣势以及战略决策）都非常熟悉。完全信息博弈又有两种不同的情况，即完全信息的静态和动态博弈。本文将从静态和动态两个角度分析双寡头竞争情况下的产量最优选择。对于博弈的基本情况有如下几点设定：

（1）假定有两个寡头企业，用字母i=1,2分别表示为企业1和企业2。

（2）企业1和企业2的产品具有同质性，战略性选择均为产量，且比较的对象均为企业利润，具有相同的产量函数。

2 最优产量选择模型

同行业中的企业1和企业2的决策者为了确定最终企业的产量选择需要与对方进行博弈。本文在库诺寡头竞争模型的基础上，引入了静态和动态两个方面的完全信息下的博弈，并给出这两种情况下各自企业最优产量的选择。本文设定q1,q2分别表示企业1和企业2生产某种相同产品的产量，Ci表示成本函数，Ci(qi)表示两个企业的成本函数，P代表的是价格，Q(P)表示的是需求函数，πi表示两个企业的收益，P=P(q1+q2)表示的是需求函数的逆函数，两个企业的净收入（利润）可以表示为：

 

2.1 完全信息静态博弈

我注定要为我的固执付出惨痛的代价。不过有时我也会这样想，这或许是上天的有意安排，也是冥冥之中早已注定了的。不然，我怎么会去省城？又怎么会认识蒋利学？我若不去省城，蒋利学这辈子岂不是要空等我一场？

在营利性养老服务机构里，入住老年人不仅需要日常生活照顾、疾病诊治、身体康复训练，还需要健康咨询、心理安慰、营养指导、临终关怀等，因此需要有大量的专业人才来提供专业服务。但是目前广西此类人才相当缺乏，具有养老护理职业资格证书的服务人员更少。目前广西养老机构服务人员多数为40岁以上妇女，她们的文化程度普遍较低，没有受过正规的专业护理培训，提供的服务基本属于简单的日常照料和护理。

 

从完全信息静态博弈和完全信息动态博弈的均衡结果可以看出，两种情况下的结果是不同的。而且完全信息静态博弈下企业1和企业2的总产量要小于完全信息动态博弈下两个寡头企业同种产品的总产量，其中企业1在完全信息静态博弈下的产量要低于完全信息动态博弈下的产量，企业2在完全信息静态博弈下的产量要高于完全信息动态博弈的产量。这也说明企业2在完全信息静态博弈下的利润更高，企业1在完全信息动态博弈下的利润更高。在完全信息动态博弈的情况下，先行动的企业占有一定的优势，能够把握主动权，而拥有信息优势的后者很有可能使自身处于被动的状态。

 

重新定义式（3）分别表示为：

 

对企业2的产量q2进行一阶求导，并令其求导结果为零，得到关于企业1选择不同产量时企业2的最优产量选择函数，可以表示为式（10）：

 

对企业1和企业2的产量进行一阶求导，并令其结果为零后的形式为式（6）：

众所周知，经费是开展一切工作的前提和基础，然而经过调查，我国当前基层农机推广中存在严重缺乏经费的现象，从根本上限制基层农机推广服务体系，直接对推广工作的效果产生不良影响。由于经费不足难以对农机技术进行全面演示及推广，导致农民无法认识到其作用，极大地降低农民的购置积极性。除此之外，经费的匮乏还对员工的培训和农机试验等工作产生一定的阻碍，在一定程度上严重制约了基层农机推广服务工作的发展。

 

式（6）中的结果即为两个企业的纳什均衡产量结果函数，记为式（7）：

 

式（7）说明，无论是企业1还是企业2，只要对方增加1个单位的产量，另一个企业就会相应减少0.5个单位的产量。对式（7）进行求解，可以得到两个企业在单位成本相同，完全信息静态博弈情况下的纳什均衡产量和利润具体数值结果。

从结果很容易看出双寡头竞争的行业总产量要明显高于单个企业垄断时行业的总产量，主要还是因为单个企业垄断不会考虑外部的影响因素。

 

通常来说，公路是以线性状态分布的，是带状建筑物。然而山区地形复杂，修筑公路时经常会遇到山凹或鸡爪沟等特殊地势，在这种地形区进行勘察和设计的难度极大，不过目前我国公路测绘水平有了极大提高，已基本可以完成这些任务。在完成勘察工作后，可以先绘制出相应的地形地势图，模拟出可施工的路线，再从中挑选出最适合的路线，进行后续施工。

目前，大数据、云计算等新技术的出现，使得企业的财务数据平台化已成为财务管理的必经之路。管理平台的出现使得企业的发展迈向了多元化的进程，同时将财物管理的共享之路变得更加优质化。管理人员借助网络实现数据的共享，同时实行远程控制，极大提高了企业的工作效率。基于信息技术的创新，将企业内部的数据与资金进行整合，并与财务管理人员的时间相协调。使整个管理平台的资源得到优化，充分发挥了平台的价值所在。

2.2 完全信息动态博弈

与完全信息静态博弈不同，完全信息动态博弈中的企业1和企业2存在先后的行动顺序，其次在完全信息的情况下，先行动企业的各种信息都会被另外一个企业获知，这就存在另外一个企业获知对手的信息后做相应产量调整的情况，这样可以确保自身利益的最大化。单纯使用纳什均衡方法很难求解此类博弈问题，这里需要使用泽尔腾的子博弈精炼纳什均衡思想方法，从均衡中去除不可置信威胁战略的纳什均衡，并给出合理的预测结果。一般而言，子博弈精炼纳什均衡要求每个信息集上的均衡结果均为最优选择。

与静态博弈的寡头竞争模型相同的是，动态博弈下的寡头竞争模型观测的也是产量，不同的是企业1首先选择自己的产量，企业2观察到企业1的情况后选择自己的产量。

假定企业1需要生产某样产品并首先制定了企业的产量计划，记为q1，q1大于0，企业2在得知企业1的产品生产战略后，也决定生产该产品，并且制定本公司的产量计划，记为q2，q2大于0。以下采用泽尔腾总结的逆向归纳法求解此类博弈，假定需求函数的逆函数形式为式（8）：

πi(q1,q2)=qi(P(Q)-c),i=1,2 （8）

式（8）是在企业1和企业2具有相同的单位成本情况下假定的，考虑到企业2是在获知企业1的产量选择下做出的最优选择，给定q1，企业2的利润函数（也就是需求函数的逆函数）可以表示为式（9）：

在完全信息静态博弈的情况下，企业1和企业2同时选择产品的产量，假定)表示两个企业的均衡产量。两个企业都希望得到的均衡产量符合利润最大化的原则，也就是如式（2）：

 

式（4）表示两个企业最优产量选择的纳什均衡函数，这两个函数因为斜率不同，并有一个相交点，这个相交点所代表的就是两个企业的纳什均衡产量，也就是完全信息静态博弈情况下两个企业的最优产量选择。如果假定企业1和企业2的单位成本是相同的，而且不变，也就是式（5），同时将需求函数也在式（5）中表示出来：

 

得到企业2的产量选择战略方程后，可以将其带入企业1的利润方程中去，也就是式（11）：

 

对式（11）进行一阶求导，并令其结果为零，得到企业1的子博弈精炼纳什均衡结果，并将其代入式（10）得到企业2的子博弈精炼纳什均衡结果。

 

2.3 两种博弈比较分析

企业1和企业2同时选择产量，没有前后差别，那么两者的利润分别可以表示为式（1）所示的形式。要找出这两个企业的纳什均衡结果，首先可以对两个利润函数进行一阶求导，并令其结果为零。表达形式为式（3）：

基于大数据的互联网金融为当今经济社会的发展做出了巨大贡献，但其自身也存在弊病，如在网络遭受黑客或病毒侵袭时，用户的大量信息泄露，如果被不法分子利用，后果严重。数据的共享和用户隐私泄露显然存在尖锐的矛盾，且亟待解决，各企业积极规范自身使用用户信息时进行保密，国家法律也对此进行了严格要求。基于大数据技术的自我完善和法律保障体系的完备均有助于构建良性、和谐的互联网金融服务体系。

这一现象可以这样理解，企业1首先采取行动，制定了本企业的生产计划，并制定了产量目标，先期进行产品生产，造成既有的产品积累事实。这一产品积累事实威胁到了企业2生产该种同类产品的市场需求，并对其最终的利润构成相应影响。

为了保持和提高评估专业人员的专业能力，胜任评估工作，需要完成规定的继续教育，包括但不限于本法第三十六条规定的应由评估行业协会组织开展的会员继续教育。

3 结论

本文在研读以往文献的基础上进行相应的改进，从完全信息静态博弈与完全信息动态博弈两种情况下分析企业的最优产量选择，结果显示：在双方毫不知情的情况下，两个企业的最优产量选择是一样的；在一方知道另一方的产量然后采取行动的情况下，先行动的企业占有一定的优势，先制定产量计划并进行生产的企业提前产生了积淀成本，拥有无法改变的既成事实，这样后行动的企业不得不考虑已经存在的可置信威胁。在现实环境中，大多数属于完全信息动态博弈的情况，这就要求企业能够敏锐地察觉机会，并提前制定出合理的产量计划。

［参考文献］

［1］赵坚，赵海伟，刘江.基于博弈理论的高校组织变革模式选择探析［J］.廊坊师范学院学报（自然科学版），2012，12（3）：62-65.

［2］张会娟，张强.基于模糊机会约束规划的最优产量决策［J］．运筹与管理，2009，18（6）：89-96．

［3］李彦，王喜成．随机需求条件下企业最优产量确定模型及应用［J］.统计与决策，2008，（21）：57-59．

［4］叶泽，袁玮志，张新华，等．限制性定价策略中在位厂商的最优产量选择［J］.中国管理科学，2013，21（3）：88-95．