促销策略的政策针对食物浪费(PAFW):地方政府之间的演化博弈角度和大型超市

文摘

PAFW的实现是一个重要的方式来减少食物浪费。讨论如何更成功地实现PAFW减少食物浪费是实现可持续发展具有重要意义。不同于之前的文献,本文运用进化博弈理论建立地方政府和大型超市之间的战略互动收入矩阵,分析地方政府和大型超市之间的战略互动通过复制动态方程,揭示了战略选择两党之间的进化过程。基于仿真的方法是用于验证理论结果和分析关键参数的进化轨迹的影响。研究发现如下:(1)促进系统最优的进化稳定策略(ESS),有必要加强政策宣传,提高大型超市的意愿实现PAFW,和增加公众的热情或第三方组织监控系统;(2)利益相关者的最初意愿将影响进化的轨迹;和(3)加强地方政府监管机构的制度建设,提高地方政府的成就,减少地方政府的监管成本,提高政策支持大型超市实施PAFW,降低实施成本PAFW大型超市。

1。介绍

目前所面临的最具挑战性的问题之一在世界各地的社会是食物浪费的问题1,2]。12项联合国可持续发展目标设定的2015年,“确保可持续消费和生产模式,提出了实现减少食物浪费(3]。目前,食品体系的效率非常低。世界上三分之一的粮食生产每年都被浪费了,总计共有13亿吨(4,5]。在美国,大约每年有6300万吨的食物丢弃到垃圾填埋场而不被吃掉。超市和餐馆食物垃圾总量的40%。此外,产生的废物超市餐馆产生的比这高得多。可以看出超市占大部分的食物浪费6]。促进PAFW减少食物浪费是一个很重要的方法从超市7]。

中国,一个国家人口基数为14亿,还有一个严重的食物浪费问题。这个国家的食物扔掉的价值每年是280亿美元(8),帮助食物浪费问题的一个非常重要的政治和社会问题在中国9]。2020年8月,中国国家主席习近平强调了问题:“食物浪费的现象是令人震惊和令人心碎,尽管我们的连续的大丰收,我们必须意识到食品安全的危机,以及今年的全球的影响新型冠状病毒肺炎(敲响了警钟10]。“在这种政治背景下,中国政府的各部门制定和规划政策和提高意识关于食物的浪费11]。同时,引进国外先进管理技术发挥了重要作用在缓解食物浪费的现状在中国。法国已经开发出最先进的管理方法。自2013年以来,法国政府引入了若干法案限制食物浪费,最有效的是自然资源保护委员会2015年的“法国走向对食物浪费国家政策,“直接要求主要超市被禁止直接丢弃未售出但可食用的食物,他们被迫签订协议与慈善组织将这些食物捐赠给慈善组织。然后,在同一时期,它提出了大型超市与慈善组织400多平方米必须签署协议之前,7月的第二年12]。该法案实施以来产生了积极的影响,在一定程度上抑制食物浪费和生产的数量显著增加食物分发给穷人的慈善机构。国家,如意大利、秘鲁、法国和芬兰跟随率先采取类似措施(13]。

在当前的政治制度和强有力的执法,中国将实现好的结果如果采用法国模式的管理和发展及时解决食物浪费的政策。这种有效性的前提是,政策被广泛实施。具体政策是提升时,它还可能遇到一些阻力和大型超市不能实现政策因为费用高,不成熟的激励机制,缺乏政治动力。因此,在缺乏监管的情况下,大型超市不会自愿牺牲自己的利益来实现政策。鉴于地方政府和大型超市之间的相互作用,会有地方政府之间的利益冲突推动PAFW和大型超市在政策的实施。博弈论可以用来研究双方共同利益的战略决策(14]。

本文首先分析了大型超市和地方政府之间的利益冲突在中国实现PAFW和构造一个进化博弈模型对当地政府和大型超市权衡各自的策略为相应的动态优化的进化趋势。第二,仿真分析进行检查每个利益相关者的初始比例的策略如何影响进化的趋势和关键参数的影响最终的趋势向理想稳定的方向进化的游戏系统。目前,从进化的角度来看比赛,有PAFW研究相对较少,和新的研究清楚地揭示了复杂的动态演化博弈模型的有限理性,并分析地方政府和大型超市之间的动态博弈,这个过程提供了一种定性和定量模拟平台,为决策者提供有效的理论支持。

本文结构如下:部分2回顾了相关文献并突出的贡献。部分3描述了参与者之间的冲突和在游戏中需要的假设。节4模型的结果进行了分析,相关参数模拟和敏感性分析。最后,部分5做了一个结论,并提供政策建议。

2。文献综述

最近,学者们进行了广泛的“反对食物浪费研究管理。“Thyberg Tonjes探索社会、人口、文化、政治和经济驱动的食物浪费和强调全球食物垃圾不同的看法,认为政策的重要性,防止食物垃圾可持续发展(15]。Heikkilae等人研究了食物浪费的原因在餐厅和餐饮场所和食物的多样性决定食品服务行业的废物管理和综合方法可以预防和减少它。这一分析显示,食物浪费是可控的,应该控制通过管理工具16]。这两项研究证明了政策和管理方法的重要性来防止食物浪费。笨蛋等人使用结构方程建模分析之间的关系管理控制系统,食物垃圾信息,和餐厅的金融和非金融性能检查一个广泛的信息系统如何支持餐厅经理做决定关于食物浪费17]。Muriana讨论了供应链战略的重要性在对抗食物浪费和检测技术来减少食物浪费和管理系统来识别因素导致食物浪费和促进食品废物最少化(18]。他们开始考虑信息系统和供应链提供决策依据对食物垃圾管理政策。施耐德总结了进化的食物捐赠活动;研究了政治、法律、社会和后勤障碍,激励食品捐赠;提出了食品捐赠的概念网络;并讨论了生态、经济和社会影响(19]。Dolnicar等人提出了一个游戏,促进食物浪费的减少酒店在旅游领域通过交换“明确你的盘子”竞选集邮和证明其有效性20.]。这些研究从不同的角度提出了实际可行的方法来减少食物浪费。

目前的研究证实,管理措施和政策便利是不可或缺的,如果要减少食物浪费,提出一些方法来减少食物浪费从管理和实践的角度,分别。然而,那么文学关注PAFW便利化问题从一个微观经济的观点。采用PAFW机制必须分析之间交互的微程序级地方政府和大型超市。博弈论被用于研究不同目标利益相关者之间的冲突协调和交互模型(21]。博弈论可以满足利益相关者利益最大化的期望通过预测他人的行为来确定最有利的策略22]。经典的静态博弈认为利益相关者不仅是完全理性的,也有整体信息;然而,恰恰相反的实际情况23]。进化博弈理论提高了治疗的传统游戏参与者的策略选择是一个动态的调整过程基于有限理性的前提下(24]。

学者们的政府和企业之间的进化博弈理论的应用给这项研究带来启示。盛等人开发了一个三方进化博弈模型的实现环境监管政策在中国国家政府之间,地方政府和企业;研究了各种进化稳定策略和参数变化对这些策略的影响通过数值模拟;并得出结论,增加处罚不服从和合规激励措施可以鼓励地方政府更有效地执行环境法规,从而减轻负担不同的涉众和它们之间的利益冲突(25]。张和习研究地方政府监管的动态演化策略和企业静态和动态下的氮减排战略补贴政策使用进化博弈方法,发现企业的选择减排策略主要取决于氮排放成本和收益的比较,以及政府是否实现法规取决于公众舆论的比较成本和监督成本,补贴成本,和其他因素26]。歌等人分析了战略管理之间的互动效益矩阵和化学公司通过建立战略两党之间的交互和复制动态方程,揭示行为策略选择的进化过程管理和公司,并提供一个基础和对化学工程的安全管理的建议27]。通过回顾这些研究,我们发现对违规的罚款和合规激励的主要因素影响企业的战略选择。

进化博弈理论也被应用于其他领域,也提供了一些灵感。刘et al .,通过专有的深入研究医生和病人之间的进化博弈模型和数值模拟,发现医患关系最终会形成一个零和游戏或双赢的局面;在这种情况下是稳定的,这是密切相关的初始概率和参数设置的进化博弈模型(28]。冯和马构造非对称模型,基于服务的制造企业和服务提供商基于进化的游戏,并通过稳定性分析和数值模拟,他们发现,制造企业和服务提供商之间的合作与最初的选择不同的初始概率和参数设置的两种策略29日]。上述研究引导我们发现最初的选择概率和参与者的不同参数的变化影响其初始状态,因此进化趋势如果有两个不同的稳定点的进化过程。

3所示。模型

3.1。问题描述和参与者之间的冲突

中国占世界7%的耕地和世界上20%的人口,使食品问题中国政府的一个重要社会问题30.]。当前上下文的增加粮食浪费,中国习近平副主席的指示在这个问题上表明,中国政府高度重视食物浪费的问题,试图实现政策来缓解这种情况。在这种背景下,除了限制在餐饮业食物浪费,限制丢弃的食物大型超市也应该包含在可持续发展战略。然而,大型超市都不愿意承担的成本实施政策,包括联系慈善机构和物流。大型超市之间必须做出选择最大化自己的利润和实现策略,做出这个选择的时候,更重要的是,当地政府积极引导他们的支持和致力于环境保护,并提供一些管理功能。

法律、法规是PAFW推广的一个重要影响因素。2020年,由于COVID-19,国际粮食产量将减少20%以上,与国际社会正面临食品短缺的危机,也会影响中国,使其迫切需要促进PAFW[的实现31日,32]。然而,由于法规的实施将消耗很多人力,材料,和财政资源,当地政府也面临着许多困境有关法规的实现。

总之,政策制定者面临的挑战是如何帮助实现PAFW大型超市;大型超市决策者需要考虑是否要实施这些政策。他们是一些最重要的利益相关者PAFW的促进。

3.2。假设的进化游戏

之前进行地方政府之间的演化博弈和大型超市,我们需要指出的几个重要的假设。一般来说,我们建立如下5假设通过引用相关研究文献[33,34]。

假设1。游戏的主题在模型中是当地政府和大型超市,两人是有限理性的。

假设2。参与者可以互相学习和纠正他们的错误,不断提高自己的策略,因为它是困难的为他们选择最理想的战略利益最大化。

假设3。当地政府有两个策略——“积极监管”和“负监管”——概率x(0 <x< 1)和1 -x,分别。

假设4。大型超市有两个策略——“实现政策”和“nonimplementation政策”——概率y (0 <y< 1)和1 -y,分别。

假设5。大型超市的概率不执行其政策下负监管和暴露于公众或第三方机构ω(0 <ω< 1)。当大型超市不执行政策,地方政府选择“积极监管”的策略将获得政治上的成功和罚款,而地方政府选择“负监管”将负面影响,不接受罚款,将执行更高的权威。

4所示。当地政府和大型超市之间的进化游戏

4.1。进化博弈模型和参数

基于上述描述的问题和中国地方政府之间的冲突和大型超市,博弈模型的参数定义。当地方政府选择了“积极监管”战略和大型超市选择的策略实施政策,当地政府将减少食物浪费的问题,获得伟大的政治上的成功,将N。与此同时,当地政府将招致监管成本,表示Cr。当发现大型超市不落实政策,一定的惩罚是强加给他们,这是用P。

当大型超市选择“nonimplementation政策”,无论政策地方政府选择什么,好处是用rt,当大型超市选择”政策,实现“无论什么样的政策地方政府选择,大型超市将会承担额外的成本执行政策,用Ca,包括慈善机构捐赠食品的运输成本。同时,大型超市将获得一个良好的企业形象和一个隐藏的利益,将Ra。当地方政府选择“负监管”和大型超市选择“nonimplementation政策,”有一个公共或第三方的风险敞口。概率是记录ω;在这一点上,当地政府收到的负面影响时,记录F。大型超市将较高的政府的处罚,这也是P,但地方政府不接受这个罚款。

因此,参数的意义和好处的矩阵为当地政府和大型超市如表所示1和2。

4.2。系统的稳定性分析

最初,和表示预期收益时,地方政府选择“积极监管”和“负监管”策略,分别意味着当地政府的平均收入,描述如下:

同样,让和表示预期收益的大型超市时选择“实现政策”和“nonimplementation政策”策略,分别代表大型超市的平均回报率,描述如下:

因此,复制动态方程(35当地政府的“积极监管”战略和大型超市的“实现政策”策略

结果是,复制动态,通过方程(3)和(4),和当地平衡点(地蜡)也可以通过方程(3)和(4)= 0。因此,五地蜡系统(0,0)、(0,1),(1,0)、(1,1),( ),在这 和 ,在哪里 和 。弗里德曼(36)提出了描述群体动力学的微分方程,和其平衡点的稳定性可以得到的局部稳定性分析系统的雅可比矩阵,如下:

地蜡的复制动态系统判断为ESS如果它满足下列条件:侦破J> 0,trJ< 0。依据J和trJ为每个地蜡如表所示3。

为了简化分析,首先需要构建一个假设。 ,根据活跃的当地政府的规定,大型超市将会增加当地政府的政治表现时选择“实现政策”策略,和消极的监管下,大型超市将会增加他们的政治表现时选择“nonimplementation政策”战略是否涉及第三方。机构或公共接触之间的区别,从而对当地政府有负面影响,应该大于负监管好当地政府接收。否则,当地政府没有积极的动机调节。

从表3确定相同的符号J和trJ对不同地蜡的象征 , , ,和 应该讨论,在哪里ω问题将会暴露的概率是第三方监管或公开曝光下负监管(0 <ω< 1), 。

如表所示4要分析进化,有六个州,我们表达区域ABCD的混合策略空间进化游戏:(1)在场景1中,场景2,场景4:如表所示4点(0,0)的ESS系统,即{负监管、nonimplementation政策},进化路径如图1(一),1(b)1(d),这种情况不利于政策扩散。对于大型超市,实现政策的高成本阻碍了他们实施政策。为当地政府,接触几乎不会造成负面影响,对大型超市和处罚,无法实现政策太光补偿地方政府监管的巨大成本,和地方政府激励管理将大大气馁。(2)在场景3:如表所示4B点(0,1)的ESS系统,即{积极监管、nonimplementation政策},进化路径如图1(c),大型超市,高昂的罚款让他们执行政策。接触的小的负面影响和低的罚款将使当地政府选择“负监管”的策略。(3)场景5:如表所示4,A点(0,0)和D点(1,1)都是系统ESS{负监管、nonimplementation政策}和最优政策{积极监管、实现政策},分别与进化路径如图1(e)。在这种情况下,当地方政府积极调整,执行政策的大型超市的成本小于nonimplementation罚款的数额,但大于罚款由于公众的期望值或第三方接触时,地方政府负调节。地方政府监管的成本仍高于之和对大型超市的罚款不执行政策和受到的负面影响。如图1(e),最后ESS不仅取决于鞍点(x,y),而且在参与者的初始选择的比例。具体来说,如果一个参与者的初始状态是ABEC地区当参与者的初始状态收敛于一个(0,0),最后一个选择是{}负监督nonimplementation政策策略。如果参与者的初始状态是BECD地区当参与者的初始状态收敛到D(1, 1),最后一个选择是{积极监管、实现政策}的策略。(4)场景7:如表所示4,点C(1,0)的ESS系统,即{积极监管、nonimplementation政策},进化路径如图1(g)。在这种情况下,当地政府会选择“负监管”策略,因为好高,在大型超市不会选择“实现政策”策略,因为成本高于罚款。(5)在场景,场景中8,场景9:如表所示4点D(1,1)的ESS系统,即{积极监管、实现政策},进化路径如图1(f),1(h)和1(我)。在这种情况下,当地政府会选择积极的监管策略由于高好。然而,大型超市将被罚款这么多在选择“nonimplementation政策”策略在积极的监管情况下,他们只能选择“政策”实施积极的监管。然而,由于自由裁量权的存在,地方政府可以选择自己的罚款在标准范围内。因此,为了促进当地企业的发展,地方政府通常不执行罚款太严重。

4.3。系统仿真分析

为了验证模型的准确性的结果,使更清晰和更生动的动态演化趋势,2020年我们使用MATLAB软件模拟进化系统的动态演化轨迹。不同情况下的参数设置如下:(1)在场景1中,N= 16 Cr = 22 Ca = 17 Ra = 8 ,F= 6ω= 0.5,如图2(一),进化的轨迹将最终倾向于ESS(0, 0),模型的分析是一致的。(2)在场景2中,N= 16 Cr = 22 Ca = 17 Ra = 8 ,F= 6ω= 0.5,如图2(b),进化的轨迹将最终倾向于ESS(0,0)与模型的分析是一致的。(3)在场景3中,N= 16 Cr = 22 Ca = 17 Ra = 8 ,F= 6ω= 0.5,如图2(c),进化的轨迹将最终倾向于ESS B(0, 1)模型的分析是一致的。(4)在场景4中,N= 28 Cr = 22 Ca = 17 Ra = 8 ,F= 6ω= 0.5,如图2(d),进化的轨迹将最终倾向于ESS(0,0)与模型的分析是一致的。(5)场景5,N= 28 Cr = 22 Ca = 17 Ra = 8 ,F= 6ω= 0.5,如图2(e),进化的轨迹将最终倾向于ESS(0, 0)和D(1,1)模型的分析是一致的。(6)在场景6中,N= 28 Cr = 22 Ca = 17 Ra = 8 F= 6ω= 0.5,如图2(f),进化的轨迹将最终倾向于ESS D(1, 1)模型的分析是一致的。(7)在场景7中,N= 16 Cr = 3 = 12 Ra = 8 F= 2ω= 0.5,如图2(g),进化的轨迹将最终倾向于ESS C(1,0)与模型的分析是一致的。(8)场景8,N= 16 Cr = 3 = 12 Ra = 8 F= 2ω= 0.5,如图2(h),进化的轨迹将最终倾向于ESS D(1, 1)模型的分析是一致的。(9)在场景9,N= 16 Cr = 3 = 12 Ra = 8 F= 2ω= 0.5,如图2(我),最终进化的轨迹将会倾向于ESS D(1, 1)模型的分析是一致的。

4.4。系统灵敏度分析

根据上述分析,场景1的进化游戏系统,场景2,场景3,场景4,场景,场景,场景8,场景9都只有一个ESS。场景5 ESS{负监管、nonimplementation政策}和完美的一个,{积极监管、实现政策}。由于鞍点的位置( )每个参与者和最初的选择概率,进化游戏系统往往有不同的稳定点37]。因此,它具有重要意义,研究哪些因素会影响系统。

从图可以看出1(e),当初始状态ABEC地区点ESS (0, 0)。在BECD同样,当初始状态,然后点D(1, 1)将ESS。以达到进化的概率将趋向最优策略游戏系统{积极监管、实现政策},的位置点E应该倾向于点的方向来减少ABEC的面积,可以计算如下:

方程(6)表明,SABEC的面积变化的变化和 ,和的变化和七参数变化的变化:钙、铬、Ra, N, P, F,ω。凭直觉,Ca和Cr与SABEC呈正相关,和Ra, F,ω负相关。然而,其余的影响参数对SABEC是不确定的。因此,为了便于分析,数值模拟的方法用于场景5、初始选择的参与者和各种参数的变化影响进化的轨迹。

4.1.1。灵敏度分析的初始概率策略

首先,它讨论了最初的战略选择概率的影响地方政府和大型超市的ESS进行了探讨。选择的概率X和Y(0.5,0.5),(0.8,0.8),分别。仿真结果如图所示3。它可以知道不同的选择概率将进化游戏系统有不同的进化方向。仿真结果表明,该方法可以有效地改善系统的性能。初始概率,当地政府选择了“积极监管”战略和大型超市选择“实现政策”策略是0.5,和ESS{负监管、nonimplementation政策},如图3(一个)。然而,当初始概率上升到0.8和0.8,ESS{积极监管、实现政策},如图3(b)。这一发现证明了初始状态的参与者将立即影响最后的ESS。因此,要建立明确的指导措施改善地方政府的概率的概率选择积极的监管和大型超市最初选择实施的政策,促进具有重要指导意义的PAFW。

10/24/11。灵敏度分析的参数

在本节中,参数敏感性的参与者在场景5检查,也就是说,额外成本的大型超市实施政策(Ca),额外的利润(Ra),大型超市的点球没有实施政策(P),监控支出(Cr),和政治成就从主动监控(N)。在负面的监督下,由第三方监督或暴露的问题,政府的负面影响(F)和问题可以通过第三方监督或公众暴露在被动的监督下(ω)。我们假设当模拟的敏感性参数,其他参数的值在场景5保持不变,在最初的选择概率的利益相关者是0.538]:(1)图4显示了利益相关者支出成本的敏感性(Ca)的大型超市在实现政策通过设置Ca 15日17日和19日。当大型超市实施政策的支出成本很低(Ca = 15), ESS将趋向}{积极监管、实施政策。当Ca增加到17和19日ESS将倾向于{负监管、nonimplementation政策},Ca增加从17到19时,进化的速度增加,这表明超市会选择“nonimplementation政策”策略时,政策的执行成本高于一定水平。(2)图5显示了利益相关者的敏感性政治成就(N)时,地方政府正在积极实施规定,设置N 28、30、32。当地方政府的政治成就收到由于活动监管太低(N= 28),ESS将倾向于{负监管、nonimplementation政策}。当N增加30 - 32,ESS将倾向于{积极监管、实现政策},Ca增加从30 - 32,进化的速度增加,表明当地方政府的政治成就积极的监管是低于一定水平,当地政府将选择“负监管”的策略。(3)图6显示了利益相关者的额外收益的敏感性(Ra),大型超市选择实施政策,设置Ra 6、8、10。当地方政府的政治成功从主动监管太低(Ra = 6, 8), ESS将倾向于{负监管、nonimplementation政策}。当r= 6,进化得更快。当Ra增加到10,ESS将倾向于{积极监管、nonimplementation政策}。当Ra上升到10,ESS将倾向于{积极监管、实现政策},表明大型超市会选择“实现政策”策略时的额外收益执行上述政策一定程度。(4)图7显示了利益相关者的敏感地方政府监管的成本(Cr),设置Cr 22、24、26。ESS将进化向{负监管、nonimplementation政策},它随着Cr增加更快地发展,这进一步表明,应采取措施减少地方政府监管的成本。(5)图8显示了利益相关者的敏感性在大型超市(P)一个点球,设置P 12、14和16。当地方政府对大型超市(较低的处罚 ),ESS将{负监管、nonimplementation政策}。当P增加到14和16,ESS{积极监管、实现政策},P增加从14到16,进化的速度增加,这表明大型超市时倾向于选择“政策”实施战略的大型超市罚款(P)较高。(6)图9显示了利益相关者的负面影响的敏感性(F)当地政府在问题暴露于第三方机构或公共负监管下,设置F 5、6和7。ESS发展向{负监管、nonimplementation政策},这进化减缓随着F增加,表明越小的负面影响,政府更倾向于调节消极。(7)图10显示了利益相关者的概率的敏感性(ω),一个当地政府的问题将会暴露在一个第三方机构或公共负监管下,设置ω0.3、0.5和0.7。当接触的概率太低了(ω= 0.3,0.5),ESS将向{负监管、nonimplementation政策}进化,当接触的概率上升至0.7,ESS将进化向{积极监管、nonimplementation政策}。这进一步表明措施需要增加环境保护的宣传和公众意识使他们有更高的几率将大型超市不执行他们的政策。

4.5。仿真结果的讨论

从上面的仿真结果,可以得出的结论是,地方政府在促进中扮演着重要角色的有效实施PAFW在大型超市,和有效的和积极的监管PAFW是问题的关键。ESS{负监管、nonimplementation政策}如果当地政府花费巨大的监管成本和大型超市很轻的处罚,不执行政策。因此,地方政府可以使用公众监管的,非政府组织、媒体和互联网,以减少监管成本,获得了良好的声誉和政治上的成功。在大型超市的场景,策略取决于地方政府监管的程度,实现PAFW成本,获得额外的好处。因此有必要为当地政府增加对大型超市的惩罚,选择“nonimplementation政策”策略超出已经到位。此外,对食物浪费的危害,更清晰的认识的重要性PAFW将增加公众监管的大型超市和大型超市获得实施额外的好处。

5。结论和政策含义

5.1。结论

食物浪费不仅导致经济损失,还严重危及生存的人类所依赖的自然资源。因此,PAFW的实现是必要的。摘要地方government-large超市建立博弈模型探讨如何促进PAFW大型超市在中国从微观的角度来看。结果表明,实现的最有效的战略活动地方政府政策执行监管和大型超市,中国应该采取以下三个措施:(1)加强地方政府监管,包括提高当地政府的政治性能和减少监管成本;(2)实现PAFW提高大型超市的意愿,包括减少实施政策和增加的成本实现政策的好处,如当地政府给大型超市一定的免税政策的实施和建立一个良好的形象,和公众的欢迎,促进变化;(3)促进公众的和第三方风险敞口的大型超市未能落实政策。通过数值模拟,我们发现,增加当地政府的初始概率和大型超市选择活动的监管和实现策略的研究有指导意义。此外,为了获得更大的概率实现最优策略{积极监管、实现政策},关键是要降低地方政府的监管成本,提高大型超市的实现政策获得额外的好处,减少实施政策的成本,提高公众的和第三方的大型超市的风险敞口未能实现政策和暴露后对当地政府的负面影响。

5.2。政策影响

(1)当地政府应该提高公众对储蓄食物这样大型超市和公众掌握需要节约粮食;它还应该突出PAFW和相关政策的重要性在法国,意大利,芬兰,和其他国家的经济效益,社会效益和环境效益。有关部门应加强这方面的立法工作,发展法律针对食物浪费以及相应的特定标准,有必要加强地方政府监督大型超市的效率。同时,通过监督非政府组织、互联网、新闻媒体、公众和大型超市实施政策,政策将导致一个良好的企业形象。相反,当一个大型超市没有实现这些政党的政策和暴露,大型超市罚款,和当地政府的声誉就会受到影响,由高级政府严厉的惩罚;这将促进当地政府加强监督超市。(2)因为政策的实施可能涉及高成本和收入较低,大型超市可能不愿意选择“落实政策”的策略,和当地政府必须给予一些优惠政策,比如一定的税收减免,鼓励大型超市实施政策;它还应该鼓励非营利组织积极与大型超市合作,减少对大型超市实现政策的成本。加强政策的实施,提高大型超市的宣传,其他大型超市应该选择“实现政策”策略注入新的动力。(3)当地政府应加强监管体系的建设,优化结构,降低监督成本。首先,应加强管理,建立和完善监管机构的法律法规,建立金融标准。的基本原则和制度监管当局应该建立;工作需求应该澄清,监管当局应根据既定的原则,开展管理活动的实现系统应该实现,应执行的标准进一步提高规范化和制度化的程度。此外,获得最大的管理和服务的好处,应该使用物流服务资源;管理费用、能源消费和监管当局应该降低的运营成本;人力、资金和物质资源应该合理分配和使用;和需要消耗尽可能少的资源。

一般来说,促进条例》PAFW依赖于政府间的合作,公司,社会和公众。特别是,它可以间接地增加食品供应在中国顺利导入率快速增长的趋势,这有利于食品安全问题在中国。此外,它将释放来自中国的食品价格上涨的压力,使得某些贡献在控制通货膨胀。

5.3。限制

本研究认为与几个局限性。首先,促进PAFW涉及许多利益相关者,包括当地政府、大型超市、更高的政府,非政府组织和新闻媒体。当地政府和大型超市之间的游戏忽略其他游戏的前提下建立模型。其次,本文只使用模拟的场景,因为缺乏真正的数据。在未来的研究中,希望真正的数据可以用来测试政策推广过程中利益相关者的利益协调。第三,我们的游戏中使用的参数的假设模型是静态的。除了静态场景,动态参数可以丰富本文的内容。第四,除了进化游戏,数据驱动的方法可以提供有用的解决方案在解决超市的捐赠意愿的问题和不同的政策的实施成本39,40]。

数据可用性

没有数据被用来支持本研究的发现。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究由澳门科技大学的教员研究资助(批准号德意志联邦共和国- 19 - 040 msb)。

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