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BPPhoto在搜索结果列表中的价格信息确实在午夜就消失了，这意味着亚马逊的任何反击都只是止住一天的损失而已。相比之下，如果进行报复性反击，此举所造成的秩序混乱和代价也许更得不偿失。个中原因，我们来一探究竟。假设亚马逊在BPPhoto提出409美元的报价伊始就立即紧随其后，也提出同样的报价。其他老练的商家立刻就会发现亚马逊的举动并理解其动机，并且我们可以合理猜测，他们也会迅速跟上亚马逊的脚步，也推出同样的价格。
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现在，假设你就是一家相机零售小店店主，你也使用PriceGrabber这样的网站，但很少有时间去琢磨网站上的价格信息。那么，鉴于亚马逊的“价格领导”地位，下面这条经验法则是说得过去的：“我会时不时地关注PriceGrabber网站，而且会把价格定得和亚马逊一致。”如果在亚马逊对BPPhoto进行报复性反击期间，有好几个这样的店主访问了PriceGrabber网站，那么他们也会紧随其后，将价格设定为409美元，并错误地认为这个低价已是“新常态”。更糟糕的是，由于这些店主未来几天都不会再次查看PriceGrabber网站，加上没人愿意率先把价格定回原先的499美元，因此，市场会停留在409美元的低价，或许还会持续相当一段时间。所以，亚马逊即便注意到BPPhoto下调价格也会不为所动，其中缘由也就不难理解了。
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一种可能存在的情况是，499美元是佳能EOS相机“真正有竞争力的价格”，BPPhoto则只是急需抛售相机的倒霉销售商。另一种可能是，409美元的售价仍然有利可图，但是亚马逊能够利用PriceGrabber等网站提供的动态响应使价位高于依然具有竞争力的低价水平。关于这个问题，我们尚需进行更深入研究才能回答。但是如果不久后的某天，你听闻美国司法部将对线上比价网站展开调查，也不必太过惊讶。
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为线上零售商改变博弈局势
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假设你是PriceGrabber网站的首席执行官，对于线上零售商可能利用你的网站使价格处于高位这一说法，你大感震惊。你知道这并非事实，但是你也知道，哪怕是一场毫无根据的反托拉斯调查也能毁了你的生意。你要如何规避这一风险呢？幸运的是，只要你从博弈论的角度来看这个问题，不难找出你的商业模型中需要做出简单改进的地方，以减少人们对你的网站上各零售商暗中合谋的现象盛行的担忧——或者至少很有说服力地表明，你的网站设计初衷并不是为了促成合谋。
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请思考下面这个双管齐下的方法。第一，不要让零售商随心所欲地发布和修改价格信息，而是仅允许他们一天更新一次价格信息，更新时间在午夜。9第二，确保PriceGrabber网站继续维持现有的政策，即任何零售商都可以在网站上注册并发布价格信息，不对他们所提供的价格信息加以任何限制或处罚。这样的方法将消除很大一部分关于暗中合谋行为的潜在担忧，因为网站鼓励新的零售商进入市场，哪怕发生了合谋行为。
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我们来看看为什么。假设我经营着一家小打小闹的相机专卖店，特别希望能够打乱亚马逊的计划，只要能从中赚一小笔。如果亚马逊和其他大型线上销售商对我的任何折扣都能立刻做出回应，那么，我的顾客将寥寥无几，因为在同等条件下，大部分人还是更愿意通过拥有较好声誉的大型专卖店购买东西。这样的话，当前的系统已经预先做好了准备，有效地阻止新商家入场。但另一方面，如果那些巨头的响应稍有延迟，哪怕只是一天，我也能在此期间转换出一些销售额，至少能赚取一小笔，而且（也许还是最重要的一点）我能通过极佳的服务建立起自己的声誉，最终加入巨头行列。
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当然，这么做会面临着激怒亚马逊的风险。如果我是一家大型专卖店，也许甚至还是几个产品类别中的领军者，那么亚马逊可能会通过瞄准这几个产品类别提供折扣来向我发出一条清晰的信息——正如在达美航空提供了达拉斯——芝加哥航线的机票折扣之后，美国航空就瞄准了达美航空赖以生存的达拉斯——亚特兰大航线这一做法一样。这样的“多市场接触”可以有效地让市场巨头们进行自我监督，避免低价竞争的诱惑。然而，我并不是一家大型专卖店，只是一家小店——而且还是一个“打游击战”的移动目标。在PriceGrabber这类网站上，要提供折扣价格，我可以从成千上百种产品中进行挑选。只要亚马逊的回应有延迟，我就可以在不同产品类别中打游击，每次都赚一小笔。而且，亚马逊无法在第二天精准地回击我，因为那时我可能已经把战场转移到其他任何地方了。
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亚马逊这样的大玩家有很强烈的动机去消除小玩家和新手的这种扰乱性竞争，也许最简单的方法就是说服PriceGrabber网站把这些讨厌的竞争者从网站上剔除。而且，要激励PriceGrabber网站这么做并不需要花费太多。毕竟，小商家的商业模式是基于窃取大商家的链接的点击率，而用户点击亚马逊等精选零售商的链接时，PriceGrabber网站赚取的费用更多。这正是“开放存取”政策在打击比价网站上的暗中合谋行为中发挥重要作用的原因所在。这也是美国司法部可能很自然地将这些网站上任何限制商家参与的行为视为相当明显的具有反竞争意图的迹象的原因。10
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博弈思考法：麻省理工学院最受欢迎的商业课 [:1704325318]
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博弈思考法：麻省理工学院最受欢迎的商业课 档案2鳕鱼数量骤减
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多个世纪以来，加拿大纽芬兰的鳕鱼一直是令世人瞩目的一大奇迹。1497年，第一批发现这些鳕鱼的欧洲人向外人说着“海里全是鱼，不仅用渔网可以捕鱼，就是用鱼篮都可以”。100年后，英国渔船船长们汇报称，鳕鱼“鱼群在海岸边相当密集，我们几乎无法从中划船穿行”。1到了20世纪初期，这里的鳕鱼业依然产量颇丰，每年出产近100万吨。实际上，唯一的捕鱼限制就是人们的胃口，由于纽芬兰地处偏远的北部地区，很少有人尝过新鲜鳕鱼。不幸的是，对鳕鱼业而言，当时所有为人所知的保存鱼肉的方法都会改变其风味。这一切在1924年发生了变化，那一年，克拉伦斯·伯宰向世界推出了速冻技术。
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伯宰是美国博物学家，他在北极工作期间观察了当地的美洲原住民保存鱼肉的方法。当地人综合利用冰、风和零下低温等因素将刚刚捕捞的鲜鱼瞬间完全冰冻起来。更妙的是，这样的鱼经过烹饪被人食用时，其味道和肌理与鲜鱼无异。伯宰发现，速冻过程时间非常短暂，甚至还来不及形成冰晶就已结束。而一般速冻鱼肉之所以失去鲜鱼风味，罪魁祸首就在于这些冰晶损坏了鱼肉的细胞结构。全世界的渔业因为这一发现而发生转变，使得任何鱼无论在何处捕捞，在何处食用，味道都仿佛是刚从渔网里取出来时那般新鲜。
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到1944年，伯宰的公司已经在出租冷藏货车，将冷冻食品运往全美各地。美国人的饮食发生了转变，无数的美国人现在可以吃到新鲜鱼肉了，甚至更重要的是，他们可以吃上各种各样的新鲜蔬菜了[16]。速度技术使得需求飞涨，渔民们投钱购买了大型拖网渔船，最终，从海里捕捞的鳕鱼数量超出了渔业可持续的水平。可以料想到，大西洋西北部的鳕鱼鱼群数量最终骤减（20世纪70年代中期），随后捕鱼量下降到了此前水平的一半。
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遗憾的是，鳕鱼数量骤减对世界渔业来说并不是什么新鲜事。鱼类种群有一个自身快速恢复的临界点，如果过度捕捞或者其他因素使鱼群数量低于这一临界值，那么，再进一步的捕捞就会导致鱼群数量急剧下跌。例如，在20世纪60年代，冰岛和挪威附近的海域人为过度捕捞，从而导致了70年代大西洋鲱鱼和大西洋东北部鳕鱼数量的骤减。
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图24 1950~2010年大西洋鳕鱼和鲱鱼的年捕捞量
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渔民的困境
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若鱼群数量骤减，渔民群体将面临毁灭性的灾难。然而，我们并不能依靠渔民来保护鱼类种群，尽管这是他们的生计所系。原因在于，渔民们身陷囚徒困境之中，每一个渔民的占优战略都是尽可能捕捞最多数量的鱼，但如果捕捞过度造成鱼群数量骤减，所有渔民都会得到更糟糕的结果。这就是为什么渔业管理部门很大程度上依赖管制措施，而不仅仅只是依赖基于市场的激励措施。
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渔民们身陷囚徒困境之中，他们的过度捕捞会造成鱼群数量骤减。这就是为什么渔业管理部门很大程度上依赖管制措施，而不仅仅只是依赖基于市场的激励措施。
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大西洋鲱鱼和大西洋东北部鳕鱼的数量出现骤减之后，欧洲的管制措施成功限制了鲱鱼和鳕鱼的捕捞水平，从而稳定住了种群数量。鲱鱼数量甚至还有所回升，目前每年产量超过300万吨。相比之下，对于纽芬兰周边大西洋西北部鳕鱼的管制措施则是彻头彻尾的失败。虽然在20世纪80年代，鳕鱼数量明显趋于稳定，但是在此后的90年代初，其数量又出现灾难性的骤减，监管部门在1993年全面叫停鳕鱼捕捞。
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不幸的是，就连这一纸禁令似乎也不足以恢复纽芬兰的鳕鱼数量。一般来说，捕食者——猎物的生态系统受到扰乱后，一旦停止了扰乱行为，人们会寄希望于生态系统自行恢复平衡。例如，如果农夫捕狼，导致狼的数量降到较低水平，鹿的种群数量就会因此激增，而狼也由此获得比平时更多的食物。只要农夫在狼完全灭绝之前停止捕猎，狼的种群数量通常会恢复，并反过来抑制住鹿的种群数量。但现实状况并非总是如此。如果鹿的食物中包含了狼维系生存所必需的东西，那么，鹿的数量的激增很有可能意味着狼的末日，哪怕禁止人们对狼再行猎捕。
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纽芬兰的鳕鱼似乎正是这种情况。一个海洋科学家团队曾于2005年在《科学》上发表报告称：“将处于食物链顶端的捕食者从生态系统中移除，会对处于其下的营养级造成连锁效应，导致食物链完全重组。”2在这个案例中，捕食者——猎物的关系实际上是反转过来的。鳕鱼的捕食者（比如鲱鱼）一般来说都是以鳕鱼的鱼卵和鱼苗为食。过去，这对于整个鳕鱼鱼群都是无关痛痒的，因为鳕鱼种群数量庞大。然而，一旦鳕鱼数量骤减，这一关系本身发生了逆转。现在，鲱鱼是凶残的捕食者，在鳕鱼还未成熟产卵回报它们之前就把鳕鱼尽数吞食，而少数存活下来的成年鳕鱼相比整个鲱鱼种群而言，也已是无关痛痒的存在。3
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纽芬兰的鳕鱼种群数量可能会不可逆转地完全崩溃，而欧洲却成功地维持住了鳕鱼的数量，人们不禁要问：加拿大和美国的监管部门是睡着了没看见这个数量转变，还是屈服在这个目光短浅的行业之下？从某种意义上说，这个故事最糟糕的部分就在于，我只能说，监管部门应用了最好的科学技术，态度也很诚恳，但还是搞砸了。问题在于，他们太过于相信自己的数学模型而几乎没有意识到真实的博弈情况。