Chương VII.
TRÒ CHƠI ĐỘNG
? Biểu diễn dạng mở rộng của một trò chơi
? Nếu ta biết những người chơi, các quy tắc, các kết cục và các thu hoạch, thì ta có thể biểu diễn trò chơi một cách hình thức theo cái mà ta gọi là dạng mở rộng.
Dạng mở rộng thâu tóm việc ai đi khi nào, mỗi người chơi có thể làm hành động gì, những người chơi biết gì
khi đi, kết cục như một hàm của các hành động thực hiện bởi các những người chơi là gì, và thu hoạch của
những người chơi từ mỗi kết cục có thể.
48 trang |
Chia sẻ: thanhtuan.68 | Lượt xem: 911 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Chương VII. Trò chơi động, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Chương VII.
TRÒ CHƠI ĐỘNG
BiÓu diÔn d¹ng më réng cña mét trß ch¬i
NÕu ta biÕt nh÷ng ngêi ch¬i, c¸c quy t¾c, c¸c kÕt côc
vµ c¸c thu ho¹ch, th× ta cã thÓ biÓu diÔn trß ch¬i mét
c¸ch h×nh thøc theo c¸i mµ ta gäi lµ d¹ng më réng.
D¹ng më réng th©u tãm viÖc ai ®i khi nµo, mçi ngêi
ch¬i cã thÓ lµm hµnh ®éng g×, nh÷ng ngêi ch¬i biÕt g×
khi ®i, kÕt côc nh mét hµm cña c¸c hµnh ®éng thùc
hiÖn bëi c¸c nh÷ng ngêi ch¬i lµ g×, vµ thu ho¹ch cña
nh÷ng ngêi ch¬i tõ mçi kÕt côc cã thÓ.
Thí dụ về cây trò chơi
Cây gồm các đỉnh theo thứ tự của nước đi
Nhánh thể hiện các chiến lược hay nước đi có
thể có
Thu hoạch nhận được sau khi kết thúc nước đi
Cây trò chơi
.
A
L
H
B
L
L
H
H
B
7.5
5.4
6.4
6.3
Trß ch¬i qu¶ng c¸o
H×nh 1 minh ho¹ c¸c chi tiÕt ®Æc trng cña trß ch¬i
qu¶ng c¸o. Trong “c©y” trß ch¬i nµy, hµnh ®éng ®i
tõ tr¸i sang ph¶i, vµ mçi “nót” biÓu diÔn mét quyÕt
®Þnh ®èi víi c«ng ty ®îc chØ ra t¹i ®ã.
Níc ®i thø nhÊt trong trß ch¬i nµy thuéc vÒ c«ng
ty A: Nã ph¶i chän møc chi tiªu qu¶ng c¸o cña nã,
H hoÆc L.
V× c¸c quyÕt ®Þnh cña c«ng ty B x¶y ra bªn ph¶i
quyÕt ®Þnh cña c«ng ty A, c©y nµy chØ ra r»ng c«ng
ty B ra quyÕt ®Þnh cña m×nh sau c«ng ty A.
Trß ch¬i qu¶ng c¸o
ë giai ®o¹n nµy, cã thÓ cã hai phiªn b¶n cña trß
ch¬i tuú thuéc B cã ®îc gi¶ thiÕt lµ biÕt lùa chän
cña A hay kh«ng.
§Çu tiªn, ta sÏ xÐt trêng hîp B kh«ng cã th«ng
tin nµy.
H×nh oval lín bao quanh hai nót quyÕt ®Þnh cña B
chØ r»ng c¶ hai nót cã th«ng tin nh nhau (cïng
kh«ng cã).
C«ng ty B ph¶i chän H hoÆc L mµ kh«ng biÕt A
®· lµm g×. Sau nµy ta sÏ xÐt trêng hîp mµ B cã
th«ng tin nµy.
Trß ch¬i qu¶ng c¸o
.
AA
AL
AH
AB
AL
AL
AH
AH
AB
7.5
5.4
6.4
6.3
Trß ch¬i qu¶ng c¸o ë d¹ng chuÈn
C¸c chiÕn lîc cña B
L H
C¸c chiÕn lîc cña A L 7 , 5 5 , 4
H 6 , 4 6 , 3
Trò chơi liên tiếp
Cho đến nay chúng ta đã nghĩ về các trò chơi trong
đó cả hai đấu thủ đều hành động đồng thời.
Nhưng trong nhiều tình huống, một đấu thủ có
quyền đi trước và đấu thủ khác phản ứng lại.
Một thí dụ về tình huống này là mô hình
Stackelberg, trong đó một đấu thủ là người chỉ
đạo, còn đấu thủ kia là người ăn theo.
Trß ch¬i qu¶ng c¸o hai thêi kú
Nh÷ng nhËn xÐt nµy gîi ý r»ng c¸c trß ch¬i lÆp, cã lÏ
víi mét sè kiÓu giao tiÕp hoÆc hîp t¸c, cã thÓ dÉn ®Õn
nh÷ng kÞch b¶n phøc t¹p ph¶n ¸nh c¸c thÞ trêng thÕ
giíi thùc tèt h¬n so víi c¸c m« h×nh mét thêi kú ®¬n
gi¶n mµ ta ®· xÐt ®Õn lóc nµy.
§Ó minh ho¹ c¸c khÝa c¹nh h×nh thøc cña c¸c trß ch¬i
nh vËy, ta sÏ trë l¹i mét phiªn b¶n ®îc tr×nh bµy l¹i
cña trß ch¬i qu¶ng c¸o. Ta tr×nh bµy trß ch¬i ®Çu tiªn ë
d¹ng më réng vµ ®Ó hiÓu c¸c khÝa c¹nh thêi gian cña
chóng.
Trß ch¬i qu¶ng c¸o hai thêi kú
H×nh2. lÆp l¹i trß ch¬i ®ã, nhng b©y giê ta gi¶ thiÕt
r»ng c«ng ty B biÕt møc chi phÝ qu¶ng c¸o mµ A chän.
ë d¹ng ®å thÞ, oval xung quanh c¸c nót cña B ®· bÞ bá
®i ®Ó chØ th«ng tin bæ sung nµy.
C¸c lùa chän chiÕn lîc cña B b©y giê ph¶i ®îc diÔn
®¹t theo c¸ch mµ th«ng tin ®ã ®îc xÐt ®Õn.
Trong B¶ng sau, ta chØ ra mét ph¸c ho¹ më réng nh
vËy cña c¸c chiÕn lîc. TÊt c¶ cã bèn chiÕn lîc nh
vËy bao trïm c¸c t×nh huèng th«ng tin cã thÓ.
Mçi chiÕn lîc ®îc ph¸t biÓu nh mét cÆp hµnh ®éng
chØ ra hµnh ®éng mµ B sÏ lµm phô thuéc vµo th«ng tin
cña nã.
Trß ch¬i qu¶ng c¸o hai thêi kú
ChiÕn lîc (L,L) chØ r»ng B chän L nÕu A chän L
(chiÕn lîc thø nhÊt cña A) vµ còng chän L nÕu A chän
H (chiÕn lîc thø hai cña A). T¬ng tù, (H,L) chØ ra
r»ng B chän H nÕu A chän L vµ chän L nÕu A chän H.
MÆc dï b¶ng nµy mang th«ng tin nhiÒu h¬n mét chót
so víi d¹ng chuÈn tríc ®èi víi trß ch¬i qu¶ng c¸o,
viÖc xem xÐt têng minh vÒ lùa chän chiÕn lîc theo
t×nh huèng t¹o ®iÒu kiÖn gióp ta nghiªn cøu nh÷ng kh¸i
niÖm c©n b»ng ®èi víi c¸c trß ch¬i ®éng trong mét
c¸ch thiÕt ®Æt ®¬n gi¶n ho¸.
B¶ng 2.C¸c chiÕn lîc theo t×nh
huèng trong trß ch¬i qu¶ng c¸o
C¸c chiÕn lîc cña B
L, L L, H H, L H, H
C¸c chiÕn lîc
cña A
L 7 , 5 7 , 5 5 , 4 5 , 4
H 6 , 4 6 , 3 6 , 4 6 , 3
.
7.5
5.4
6.4
6.3
Trò chơi động
.
A
L
H
B
L
L
H
H
B
7.5
5.4
6.4
6.3
Phân tích cân bằng
Cã ba c©n b»ng Nash trong trß ch¬i nµy: (1) A:L,
B:L,L; (2) A:L, B:L,H; vµ (3) A:H, B:H,L. Mçi trong
c¸c cÆp chiÕn lîc nµy ®¸p øng tiªu chuÈn tèi u ®èi
víi mçi ngêi ch¬i khi ®· cho chiÕn lîc cña ngêi
ch¬i kia.
Tuy nhiªn, c¸c cÆp (2) vµ (3) kh«ng cã vÎ hîp lý, v× v×
nã ®a vµo mét ®e do¹ kh«ng ®¸ng tin mµ c«ng ty B sÏ
kh«ng tiÕn hµnh nÕu nã ë vÞ thÕ ®Ó lµm nh vËy. ThÝ
dô, xÐt cÆp A:L, B:L,H. Díi lùa chän nµy B høa hÑn
ch¬i H nÕu A ch¬i H.
Phân tích cân bằng
Lít nh×n H×nh 2. chØ ra r»ng ®e do¹ nµy kh«ng ®¸ng
tin.
NÕu B ®îc biÓu diÔn víi sù kiÖn lµ A ®· chän H, nã sÏ
kiÕm lîi nhuËn 3 nÕu nã chän H, nhng 4 nÕu nã chän
L.
Do ®ã, ®e do¹ Èn trong chiÕn lîc L,H kh«ng ®¸ng tin.
Cho dï chiÕn lîc L,H cña B lµ mét thµnh phÇn cña
c©n b»ng Nash, c«ng ty A cã kh¶ n¨ng suy luËn tÝnh
kh«ng ®¸ng tin cña ®e do¹ Èn trong nã.
Phân tích cân bằng
B»ng c¸ch lo¹i bá c¸c chiÕn lîc chøa c¸c ®e do¹
kh«ng ®¸ng tin, ta cã thÓ kÕt luËn r»ng B kh«ng bao
giê ch¬i L,H hoÆc H,L.
§i theo c¸ch nµy, trß ch¬i qu¶ng c¸o rót gän vÒ ma
trËn thu ho¹ch ®îc chØ ra ban ®Çu trong B¶ng 1 vµ,
nh ta ®· th¶o luËn tríc ®©y, trong trêng hîp ®ã
L,L (lu«n lu«n ch¬i L) lµ mét chiÕn lîc tréi ®èi
víi B. C«ng ty A cã thÓ nhËn ra ®iÒu nµy vµ sÏ
chän chiÕn lîc L.
Phân tích cân bằng
Do ®ã, c©n b»ng Nash A:L, B:L,L
chøng tá lµ c©n b»ng duy nhÊt trong ba
c©n b»ng trong b¶ng 2 kh«ng chøa
nh÷ng ®e do¹ kh«ng ®¸ng tin.
C©n b»ng nh vËy ®¬c gäi lµ mét
“c©n b»ng hoµn h¶o” mµ ta sÏ ®Þnh
nghÜa mét c¸ch h×nh thøc h¬n nh sau.
§Þnh nghÜa: C©n b»ng hoµn h¶o
Mét c©n b»ng Nash trong ®ã c¸c lùa chän chiÕn
lîc cña mçi ngêi ch¬i kh«ng chøa nh÷ng ®e do¹
kh«ng ®¸ng tin. NghÜa lµ kh«ng cã chiÕn lîc nµo
trong c©n b»ng nh vËy ®ßi hái mét ngêi ch¬i tiÕn
hµnh mét hµnh ®éng mµ kh«ng cã lîi cho nã vµo
lóc ®ã.
Mét ®Þnh nghÜa kh¸c vÒ tÝnh hoµn h¶o tËp trung
vµo “c¸c trß ch¬i con” Èn trong bÊt kú mét trß
ch¬i d¹ng më réng. Mét “trß ch¬i con” lµ mét trß
ch¬i b¾t ®Çu t¹i mét nót quyÕt ®Þnh vµ bao gåm tÊt
c¶ c¸c hµnh ®éng t¬ng lai b¾t nguån tõ c¸c quyÕt
®Þnh t¹i nót nµy.
§Þnh nghÜa: C©n b»ng hoµn h¶o
§Ó mét lùa chän chiÕn lîc c©n b»ng Nash lµ mét
c©n b»ng hoµn h¶o trß ch¬i con, c¸c chiÕn lîc
®uîc chØ ®Þnh ph¶i t¹o thµnh mét c©n b»ng Nash
trong mçi trß ch¬i con gÆp ph¶i trong khi ch¬i.
Trong H×nh 2 c©n b»ng Nash A:L, B:L,L lµ mét c©n
b»ng hoµn h¶o bëi v× khi trß ch¬i ®¹t ®Õn nót quyÕt
®Þnh cña B, lùa chän B:L lµ mét c©n b»ng Nash.
C©n b»ng Nash A:L, B:L,H kh«ng lµ mét c©n b»ng
hoµn h¶o v× lùa chän B:H kh«ng lµ mét c©n b»ng
Nash ®èi víi trß ch¬i con b¾t ®Çu t¹i nót quyÕt ®Þnh
cña B sau khi A ch¬i H.
Quy nạp giật lùi
Quy nạp giật lùi trong các trò chơi hữu hạn
thông tin hoàn hảo
Để áp dụng tư tưởng quy nạp giật lùi trong các
trò chơi hữu hạn thông tin hoàn hảo, ta bắt đầu
bằng việc xác định những hành động tối ưu đối
với các nước đi tại các nút quyết định cuối cùng
trong cây
(các nút mà đối với chúng nút kế sau duy nhất
là những nút cuối).
Quy nạp giật lùi
Khi đó, nếu đây là những hành động tại những
nút quyết định cuối cùng, ta có thể tiếp tục
chuyển lên các nút quyết định kế tiếp nút cuối
cùng và xác định những hành động tối ưu cần
làm ở đó bởi những người chơi dự đoán đúng
những hành động sẽ theo sau tại các nút quyết
định cuối cùng, và cứ thế giật lùi qua cây trò
chơi.
Quy nạp giật lùi
Tại mỗi giai đoạn, sau khi giải để tìm những
hành động tối ưu tại nút quyết định cuối cùng
hiện thời,
ta có thể rút ra một trò chơi rút gọn mới bằng
cách xoá phần của trò chơi sau các nút quyết
định này và gán cho nút này các thu hoạch
mang lại từ cách chơi tiếp tục đã xác định.
Cây trò chơi và quy nạp giật lùi
. A
P
B
P
A
T
T
T
4
1
1
3
0
4
7
0
Mô hình với hai công ty độc
quyền của Stackelberg
Stackelberg (1914) đề nghị một mô hình động
với hai công ty độc quyền cùng cung cấp một
loại sản phẩm nào đó , với hàm cầu thị trường
là p(Q) trong đó một công ty trội (A) ra quyết
định về lượng q1 trước, công ty phụ thuộc (B)
sau khi quan sát thấy quyết định q1 của A rồi
mới ra quyết định của mình là q2.
Vấn đề đặt ra là hãy tìm cân bằng của trò chơi
này
Thuật toán quy nạp giật lùi tìm lời giải
của trò chơi
Trước hết xác định bài toán của người ăn theo
(đấu thủ 2) để tìm hàm phản ứng của 2 khi 1 ra
quyết định q1.
Thế hàm phản ứng của 2 vào hàm mục tiêu của
người đi trước và giải bài toán này sẽ cho cân
bằng của trò chơi
Phương pháp giải mô hình
Stackelberg
Hàm lợi nhuận của công ty i là
qi[P(Q)- C],
trong đó P(Q)=a- Q là giá cân bằng thị trường
khi tổng lượng trên thị trường là
Q= q1 + q2, và
c là hằng số chi phí biên của sản xuất (chi phí
cố định bằng không).
Phương pháp giải
Để tìm kết cục theo quy nạp giật lùi của trò chơi
này, trước hết ta tính toán phản ứng của công ty 2
Trước một lượng tuỳ ý của công ty 1. Giải để tìm
hàm phản ứng R2(q1) nghĩa là công ty 2 phản ứng
khi công ty 1 chọn lượng q1 từ bài toán sau
max q2 [a- q1- q2 -c],
cho ta R2(q1) = (a-q1-c)/2
Khác với mô hình Cournot
Mặc dầu kết quả này giống kết quả ở mô hình
Cournot nhưng
Khác nhau ở đây là chỗ R2(q1) đích thực là
phản ứng của công ty 2 đối với lượng của công
ty 1 mà 2 quan sát thấy,
còn trong phân tích của Cournot R2(q1) là phản
ứng tốt nhất của công ty 2 đối với lượng giả
thuyết được chọn cùng lúc bởi công ty 1.
Kết cục quy nạp giật lùi
Vì công ty 1 có thể giải bài toán của công ty 2 cũng
như công ty 2 có thể giải nó, công ty 1 hẳn sẽ đoán
rằng chọn lượng q1 sẽ gặp phản ứng R2(q1). Như
vậy, bài toán của công ty 1 trong giai đoạn thứ nhất
của trò chơi quy về
max q1[a-q1- R2(q1)-c]
= max q1 (a-q1-c)/2 ,
cho ta q*1 = (a-c)/2 và R2 (q*1) = (a-c)/4
là kết cục theo quy nạp giật lùi của trò chơi
Stackelberg với hai công ty độc quyền.
Gia nhËp, ra khái vµ chiÕn lîc
Nghiªn cøu cña chóng ta vÒ gia nhËp vµ ra khái c¸c thÞ
trêng c¹nh tranh vµ kh«ng c¹nh tranh trong c¸c
ch¬ng tríc ®Ó l¹i kho¶ng kh«ng rÊt nhá cho nh÷ng
c©n nh¾c chiÕn lîc.
Mét c«ng ty gia nhËp tiÒm n¨ng ®îc coi lµ chØ quan
t©m ®Õn quan hÖ gi÷a gi¸ thÞ trêng thÞnh hµnh vµ chi
phÝ (trung b×nh vµ biªn duyªn) cña chÝnh nã.
Ta gi¶ thiÕt r»ng viÖc thùc hiÖn sù so s¸nh ®ã kh«ng
®ßi hái vÊn ®Ò ®Æc biÖt nµo.
Gia nhËp, ra khái vµ chiÕn lîc
T¬ng tù, ta ®· gi¶ thiÕt c¸c c«ng ty sÏ nhanh chãng rêi
khái thÞ trêng mµ hä thÊy lµ kh«ng sinh lîi. Tuy
nhiªn, xem xÐt kü h¬n, vÊn ®Ò gia nhËp vµ ra khái cã
thÓ trë nªn phøc t¹p ®¸ng kÓ.
Bµi to¸n c¬ b¶n lµ mét c«ng ty muèn gia nhËp hay rêi
khái mét thÞ trêng ph¶i cã mét pháng ®o¸n nµo ®ã vÒ
hµnh ®éng cña nã sÏ ¶nh hëng lªn gi¸ c¶ thÞ trêng
thÕ nµo trong nh÷ng thêi kú sau.
ViÖc h×nh thµnh nh÷ng dù ®o¸n nh vËy râ rµng ®ßi hái
c«ng ty xem xÐt nh÷ng g× mµ ®èi thñ sÏ lµm.
Chi phÝ gia nhËp (sunk costs) vµ sù cam kÕt
NhiÒu m« h×nh lý thuyÕt trß ch¬i vÒ qu¸ tr×nh gia nhËp
nhÊn m¹nh tÇm quan träng cña cam kÕt cña mét c«ng
ty ®èi víi mét thÞ trêng cô thÓ.
NÕu b¶n chÊt cña s¶n xuÊt ®ßi hái c¸c c«ng ty thùc
hiÖn nh÷ng ®Çu t vèn cô thÓ ®Ó ho¹t ®éng trong mét
thÞ trêng vµ nÕu kh«ng thÓ dÔ dµng dÞch chuyÓn c¸c
®Çu t nµy sang c¸c sö dông kh¸c, mét c«ng ty thùc
hiÖn mét ®Çu t nh thÕ ®· cam kÕt lµ mét thµnh viªn
tham gia thÞ trêng.
Nh÷ng chi tiªu ®èi víi nh÷ng ®Çu t nh vËy ®îc gäi
lµ chi phÝ gia nhËp, ®îc ®Þnh nghÜa mét c¸ch h×nh thøc
nh sau:
Chi phí gia nhập
Chi phÝ gia nhËp lµ ®Çu t mét lÇn ph¶i ®îc tiÕn
hµnh ®Ó gia nhËp thÞ trêng. Nh÷ng ®Çu t nh vËy cho
phÐp c«ng ty s¶n xuÊt trong thÞ trêng nhng kh«ng cã
gi¸ trÞ cßn d nµo nÕu c«ng ty ra khái thÞ trêng.
Nh÷ng ®Çu t vµo chi phÝ gia nhËp cã thÓ gåm nh÷ng
chi tiªu nh nh÷ng lo¹i thiÕt bÞ ®Æc biÖt (thÝ dô, mét
m¸y in b¸o) hoÆc viÖc ®µo t¹o chuyªn theo c«ng viÖc
®èi víi c¸c c«ng nh©n (ph¸t triÓn c¸c kü n¨ng sö dông
m¸y in b¸o míi).
Chi phí gia nhập
Chi phÝ gia nhËp cã nhiÒu ®Æc trng t¬ng tù
nh c¸i mµ ta gäi lµ “chi phÝ cè ®Þnh” theo
nghÜa c¶ hai chi phÝ nµy b¾t ph¶i chÞu ngay c¶
nÕu kh«ng s¶n xuÊt output nµo.
Tuy nhiªn, kh«ng ph¶i lµ x¶y ra thêng kú nh
nhiÒu chi phÝ cè ®Þnh (sëi Êm nhµ m¸y), chi
phÝ gia nhËp chØ ph¶i chÞu mét lÇn g¾n víi qu¸
tr×nh gia nhËp
Chi phÝ gia nhËp, nh÷ng thuËn lîi cña
ngêi ®i tríc vµ sù ng¨n c¶n gia nhËp
MÆc dï ho¹t nh×n cã thÓ cã vÎ lµ viÖc ph¶i chÞu chi phÝ
gia nhËp b»ng viÖc cam kÕt phôc vô mét thÞ trêng ®Æt
c«ng ty vµo mét bÊt lîi, trong hÇu hÕt c¸c m« h×nh ®iÒu
®ã kh«ng x¶y ra.
§óng h¬n, mét c«ng ty thêng cã thÓ n¾m quyÒn khai
th¸c mét thÞ trßng b»ng viÖc cam kÕt phôc vô nã vµ
trong qu¸ tr×nh ®ã h¹n chÕ c¸c lo¹i hµnh ®éng mµ c¸c
®èi thñ cña nã thÊy lµ cã lîi.
Do ®ã, nhiÒu m« h×nh lý thuyÕt trß ch¬i nhÊn m¹nh
thuËn lîi cña viÖc ®i tríc.
.
ThÝ dô, xÐt trß ch¬i cÇm ®Çu Stackelberg
ChiÐn lîc cña B
CÇm ®Çu
(qB = 60)
Theo sau
(qB = 30)
ChiÕn lîc cña A CÇm ®Çu
(qA = 60)
A: 0
B: 0
A: 1.800 $
B: 900 $
Theo sau
(qA = 30)
A: 900 $
B: 1.600 $
A: 1.600 $
B: 1.600 $
ThÝ dô, xÐt trß ch¬i cÇm ®Çu Stackelberg
Gi¶ sö ta coi quyÕt ®Þnh output lµ ph¶n ¶nh c¸c cam kÕt cña c¸c
c«ng ty ®èi víi mét møc cô thÓ kh¶ n¨ng s¶n xuÊt, mµ hä sÏ duy
tr× trong c¸c thêi kú t¬ng lai.
Víi c¸c níc ®i ®ång thêi, mçi trong c¸c cÆp theo sau-cÇm ®Çu
trong ma trËn thu ho¹ch biÓu diÔn mét c©n b»ng Nash cã thÓ.
Tuy nhiªn, nÕu mét c«ng ty (ch¼ng h¹n, c«ng ty A) cã c¬ héi ®i
tríc trong trß ch¬i nµy, nã sÏ chän lµ cÇm ®Çu (qA = 60) vµ b»ng
c¸ch ®ã giíi h¹n lùa chän cña c«ng ty B.
ViÖc c«ng ty A chän n¨ng lùc lóc ®Çu t¬ng ®èi lín cho nã mét
thuËn lîi - ®¬n gi¶n lµ kh«ng cã nhiÒu “chç trèng” cßn l¹i trong
thÞ trêng cho c«ng ty B. NÕu ®· cho c«ng ty A cã lîi trong viÖc
®i tríc, quyÕt ®Þnh cã lîi nhÊt cña B lµ lµm ngêi theo sau
Trß ch¬i cÇm ®Çu Stackelberg
Nh÷ng t×nh huèng kh¸c mµ trong ®ã mét ngêi
®i níc tríc cã thÓ cã thuËn lîi bao gåm ®Çu
t vµo nghiªn cøu vµ ph¸t triÓn hoÆc theo ®uæi
c¸c chiÕn lîc ph©n biÖt s¶n phÈm.
ThÝ dô trong lý thuyÕt th¬ng m¹i quèc tÕ, ®«i
khi ngêi ta cho r»ng b¶o hé hoÆc trî cÊp mét
ngµnh trong níc cã thÓ cho phÐp nã gia nhËp
ngµnh tríc, b»ng c¸ch ®ã thu ®îc thuËn lîi
chiÕn lîc.
Trß ch¬i cÇm ®Çu Stackelberg
T¬ng tù, viÖc theo ®uæi c¸c chiÕn lîc “ph¸t triÓn
nh·n hiÖu” cña c¸c c«ng ty thuèc ®¸nh r¨ng hoÆc ®å ¨n
nhanh ®ang ho¹t ®éng cã thÓ g©y khã kh¨n h¬n cho
nh÷ng c«ng ty ®Õn sau trong viÖc ph¸t triÓn mét s¶n
phÈm ®ñ kh¸c ®Ó ®¶m b¶o mét vÞ trÝ trong thÞ trêng.
Tuy nhiªn, kh«ng cã g× b¶o ®¶m sù thµnh c«ng cña c¸c
chiÕn lîc ®i tríc nh vËy.
§ßi hái ph¶i m« h×nh ho¸ cÈn thËn t×nh huèng chiÕn
lîc ®Ó x¸c ®Þnh viÖc ®i níc tríc cã cho mét thuËn
lîi thùc nµo kh«ng.
Trß ch¬i cÇm ®Çu Stackelberg
Trong mét sè trêng hîp, thuËn lîi ®i níc
tríc cã thÓ ®ñ lín ®Ó ng¨n tÊt c¶ c¸c ®èi thñ
gia nhËp. Mét c¸ch trùc quan, cã vÎ hîp lý lµ
ngêi ®i níc tríc cã thÓ lùa chän chiÕn lîc
n¨ng lùc s¶n xuÊt rÊt lín vµ b»ng c¸ch ®ã ng¨n
c¶n tÊt c¶ c¸c c«ng ty kh¸c gia nhËp thÞ trêng.
Tuy nhiªn, tÝnh hîp lý kinh tÕ cña quyÕt ®Þnh
nh vËy kh«ng ph¶i lµ døt kho¸t.
Trß ch¬i cÇm ®Çu Stackelberg
ThÝ dô, trong m« h×nh Stackelberg ®· ®a vµo, c¸ch
ch¾c ch¾n duy nhÊt ®Ó mét chñ suèi ng¨n tÊt c¶ c¸c ®èi
thñ gia nhËp lµ lµm tho¶ m·n toµn bé cÇu thÞ trßng t¹i
chi phÝ biªn duyªn vµ trung b×nh cña c«ng ty – nghÜa lµ,
mét c«ng ty sÏ ph¶i ®a ra møc q t¹i gi¸ 0 ®Ó cã mét
chiÕn lîc ng¨n c¶n gi¸ nhËp hoµn toµn thµnh c«ng. Râ
rµng, lùa chän nh vËy dÉn ®Õn lîi nhuËn 0 ®èi víi
c«ng ty ®ang ho¹t ®éng vµ sÏ kh«ng biÓu thÞ cùc ®¹i
ho¸ lîi nhuËn.
Thay v× nh vËy, tèt h¬n lµ c«ng ty ®ã chÊp nhËn mét
sù gia nhËp nµo ®ã theo chiÕn lîc cÇm ®Çu
Stackelberg.
Trß ch¬i cÇm ®Çu Stackelberg
Víi tÝnh kinh tÕ nhê quy m« trong s¶n xuÊt, kh¶
n¨ng ng¨n c¶n gia nhËp t¨ng lªn. NÕu c«ng ty
®i níc tríc cã thÓ theo mét quy m« ho¹t ®éng
®ñ lín, nã cã thÓ cã kh¶ n¨ng h¹n chÕ quy m«
cña c«ng ty gia nhËp tiÒm n¨ng. Do ®ã, c«ng ty
gia nhËp tiÒm n¨ng sÏ kinh qua chi phÝ trung
b×nh cao ®Õn nçi viÖc nã gia nhËp thÞ trêng
kh«ng cã thuËn lîi g×. ThÝ dô minh ho¹ kh¶
n¨ng nµy trong trêng hîp c¸c suèi thiªn nhiªn
Cournot.
ThÝ dô: Ng¨n c¶n gia nhËp trong bµi to¸n
suèi thiªn nhiªn cña Cournot
NÕu nh÷ng ngêi chñ suèi thiªn nhiªn trong thÝ
dô tríc cña ta cã tÝnh kinh tÕ nhê quy m«
trong s¶n xuÊt, viÖc ng¨n c¶n gia nhËp trë thµnh
mét chiÕn lîc cã lîi ®èi víi c«ng ty chän n¨ng
lùc s¶n xuÊt tríc.
C¸ch ®¬n gi¶n nhÊt ®Ó ®a tÝnh kinh tÕ nhê quy
m« vµo m« h×nh Cournot lµ gi¶ thiÕt mçi chñ
suèi ph¶i tr¶ mét chi phÝ ho¹t ®éng cã ®Þnh.
ThÝ dô: Ng¨n c¶n gia nhËp trong bµi to¸n
suèi thiªn nhiªn cña Cournot
NÕu chi phÝ cè ®Þnh ®ã ®îc cho bëi 784 ®« la,
râ rµng r»ng chiÕn lîc cÇm ®Çu-theo sau c©n
b»ng Nash vÉn lµ cã lîi ®èi víi c¶ hai c«ng ty
(xem B¶ng 3).
Tuy nhiªn, khi c«ng ty A ®i níc tríc vµ n¾m
vai trß cÇm ®Çu, lîi nhuËn cña B kh¸ nhá (900
– 784 = 116), vµ ®iÒu nµy gîi ý r»ng c«ng ty A
cã thÓ ®Èy c«ng ty B hoµn toµn khái thÞ trêng
®¬n gi¶n b»ng viÖc h¬i hung h¨ng h¬n.
Ng¨n c¶n gia nhËp trong bµi to¸n suèi
thiªn nhiªn cña Cournot
V× hµm ph¶n øng cña B kh«ng bÞ ¶nh hëng bëi nh÷ng xem
xÐt chi phÝ cè ®Þnh, c«ng ty A biÕt r»ng
(1)
vµ r»ng gi¸ thÞ trêng ®îc cho bëi
P = 120 – qA – qB. (2)
V× vËy, A biÕt r»ng lîi nhuËn cña B lµ
B = P qB – 784, (3)
2
q120
q AB
Ng¨n c¶n gia nhËp trong bµi to¸n suèi
thiªn nhiªn cña Cournot
mµ khi B lµ mét ngêi theo sau (nghÜa lµ khi B
®i níc thø hai), chØ phô thuéc qA. ThÕ
ph¬ng tr×nh 1 vµo 3 mang l¹i .
(4)
Do ®ã, c«ng ty A cã thÓ ®¶m b¶o lîi nhuËn
kh«ng d¬ng ®èi víi c«ng ty B b»ng c¸ch
chän
qA 64.
784
2
q120
2
A
B
Ng¨n c¶n gia nhËp trong bµi to¸n suèi
thiªn nhiªn cña Cournot
Víi qA = 64, c«ng ty A trë thµnh nhµ cung cÊp níc
suèi thiªn nhiªn duy nhÊt. V× trong trêng hîp nµy gi¸
thÞ trêng lµ 56 ®« la (= 120 – 64), lîi nhuËn cña c«ng
ty A là
A = (56 . 64) – 784 = 2.800,
mét c¶i thiÖn ®¸ng kÓ so víi kÕt côc cÇm ®Çu-theo sau.
Dã ®ã, trong trêng hîp nµy kh¶ n¨ng ®i níc tríc
cïng víi chi phÝ cè ®Þnh gi¶ thiÕt ë ®©y lµm cho viÖc
ng¨n c¶n gia nhËp trë thµnh mét chiÕn lîc kh¶ thi.