Research on Competitive and Cooperative Strategies of Agricultural Product Marketing Based on Game Theory
Notice bibliographique
Résumé
In the face of the traditional agricultural marketing model is difficult to continue the status quo, agricultural marketing competition -cooperation relationship for agricultural enterprises of commodity marketing and long-term development is also increasingly important.In this paper, game theory is introduced into the study of competition and cooperation strategy of agricultural products marketing, the strategic behavior of two agricultural products enterprises in the agricultural products industry cluster is constructed into the corresponding matrix, and evolutionary dynamic stability analysis is carried out to establish the replication dynamic equations and Jacobi matrix to solve the evolutionary stability strategy (ESS), so as to provide reference for the formulation of the competition and cooperation strategy of the enterprise's agricultural products marketing.Using simulation to explore the influencing factors of the evolutionary direction of the marketing competition and cooperation strategy of agricultural products enterprises.When the probability of winning the joint bidding is greater than 0.8, it will evolve into a cooperative strategy, and when it is less than 0.7, it will evolve into a competitive strategy, and with the increase of the allocation coefficient of the investment amount of the project construction, the agricultural products enterprise 1 and the agricultural products enterprise 2 will gradually shift from a competitive strategy to a cooperative strategy.The lower the cost allocation coefficient is, the higher the probability that enterprises will evolve to cooperative strategy.The increase of cooperative transaction cost then accelerates the evolution of enterprise 1 and enterprise 2 to competitive state.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».