基于演化博弈的煤炭资源绿色开采监管策略研究*

张　伟，张金锁，刘　杰

(1.西安科技大学 能源经济与管理研究中心，陕西 西安 710054；2.延安大学 经管学院，陕西 延安 716000；3.西安科技大学 理学院，陕西 西安 710054)



基于演化博弈的煤炭资源绿色开采监管策略研究*

张伟1，张金锁2，刘杰3

(1.西安科技大学 能源经济与管理研究中心，陕西 西安 710054；2.延安大学 经管学院，陕西 延安 716000；3.西安科技大学 理学院，陕西 西安 710054)

基于演化博弈理论与方法，建立了煤炭绿色开采监管博弈模型，运用动态分析方法解析了政府监管部门与煤炭企业之间策略互动及其动态调整过程，并验证了参数变化对博弈结果的影响，研究结果表明：强化政府机构监管能力、加大对煤炭企业违规的处罚力度、提高政府机构监管意愿、降低政府监管成本、强化对政府机构失职的问责力度，可以使博弈结果走向良好的收敛状态。根据分析结果，提出了若干优化中国煤炭资源绿色开采监管的政策建议。

煤炭；绿色开采；演化博弈；监管

2.SchoolofEconomicandManagement,Yan’anUniversity，Yan’an716000,China;

3.CollegeofSciences，Xi’anUniversityofScienceandTechnology，Xi’an710054，China)

0　引　言

煤炭作为中国的主体能源，在推动中国经济社会发展和保障能源安全中起着不可或缺的作用，但是煤炭开发所伴生的生态环境破坏，特别是在煤炭开采环节所引发的地表塌陷、水资源破坏、地表荒漠化等问题已经严重制约了煤炭产业的健康发展和煤炭矿区的可持续发展。目前，生态文明在中国已成为与经济增长同样重要的价值诉求，为了顺应这一发展趋势，中国煤炭工业必须转变发展模式，从以牺牲矿区生态环境为代价的粗放型开采模式，转变为资源高效开采与矿区生态环境有效保护并重的绿色开采模式。实现这一转变必须建立健全煤炭绿色开采监管体系，为此，有必要对中国煤炭绿色开采监管关系进行解析，进而通过合理的监管政策设计，理顺监管体制与机制，引导和改善煤炭企业和政府的策略选择，提高政府监管的有效性，促使煤炭企业走上绿色开采的路径。

在中国政府各职能部门中，有多个部门涉及煤炭绿色开采监管事务，如矿区国土资源部门主要负责对煤矿地质环境损害开展监管，矿区环境保护部门主要对煤矿污染物排放情况进行监管；矿区水利(水务)管理部门主要对煤矿地表水和地下水的损害情况和水土保持工程建设情况进行监管。从博弈论的视角看，上述政府部门对煤矿企业的监管关系实质上是一种特定的博弈关系，已有许多学者采用博弈论的分析方法，从不同侧面对这一领域的监管问题进行了解析，并提出了有价值的政策建议，如龙如银，董洁(2005)分析了中国煤炭企业绿色开采动力不足的原因及相关提升对策[1]；徐水太、朱国平(2008)研究了政府监管矿山企业发展循环经济的对策[2]。吕雁琴，慕君辉等(2013)研究了新疆煤炭资源开发生态补偿机制和政策[3]。但是，这些文献多采用静态博弈分析方法，没有描述和刻画博弈过程中博弈方的有限理性、博弈方的交互影响以及博弈方策略调整的动态过程。演化博弈论以博弈方具有有限理性为基础，研究博弈方组成的群体成员采用特定策略比例的变化趋势和稳定性，从而揭示博弈方之间的交互影响和策略调整过程，在解析政府与企业在特定监管领域内的博弈关系具有独特的优势和作用。目前，演化博弈理论与方法在中国环境污染监管、安全生产监管、食品安全监管等领域已得到了广泛的应用，如卢方元(2007)分析了环保部门和排污企业之间交互作用时的博弈策略选择问题[4]，顾鹏、杜建国等(2013)研究了政府环境监管与排污企业治理行为演化问题[5]，梅强、马国建等(2009)研究了中小企业安全生产管制路径演化问题[6]；茆翠红，钱钢(2009)讨论了政府监管部门和食品生产企业相互作用过程中的策略选择[7]，李娟、胡振琪(2008)研究了矿山开采生态补偿监管机制与政策建议[8]。但是，在煤炭绿色开采监管领域，相关的研究和文献仍然较为缺乏。为此，本研究采用演化博弈分析方法，在政府监管部门、煤炭企业具有有限理性的假设下，构建政府监管部门与煤炭企业绿色开采的博弈模型，分析2类主体之间的动态博弈过程和策略调整，提出优化相关监管政策的策略，为政府部门有针对地出台调控政策提供理论依据。

1　煤炭绿色开采监管博弈模型

1.1博弈关系描述

本研究构建一个由政府监管部门和煤炭企业参与的煤炭绿色开采监管博弈模型，2个博弈方各有2个策略可供选择：政府监管部门可以选择按政策法规要求开展“严格监管”，也可能出于主客观原因选择“放松监管”；煤炭企业可以选择与环境友好“绿色开采”，也可能选择以牺牲生态环境为代价的“传统开采”，双方的策略选择主要受政府监管部门的监管意愿和监管能力、政府部门的监督成本、对政府监管部门的问责力度、煤炭企业的开采成本、对煤炭违规行为的处罚力度等因素的影响，具体分析如下

1)政府监管部门的监管能力和监管意愿。监管能力和监管意愿分别刻画了政府在“客观上能够”和“主观上愿意”实施严格监管的程度。用α表示政府监管能力、β表示政府监管意愿，满足β，α∈[0，1]，当政府的监管措施能够完全落实时，α=1，否则0≤α<1；当政府选择“严格监管”时，β=1，否则0≤β<1；

2)政府监管部门的监管成本。政府监管成本受企业策略选择和政府监管意愿的双重影响。令Gt为企业“绿色开采”时的政府监管成本，Gf为企业“传统开采”时的政府监管成本，则βGt和βGf分别表示政府实际付出的监管成本，满足βGt<βGf；

3)对政府监管部门的问责力度。通过有效的再监督并强化行政问责力度可以提高政府监管部门尽责履职的积极性，模型中用Pg表示对政府监管部门的问责力度；

4)煤炭企业的开采成本。煤炭企业的开采成本主要受其自身策略选择的影响，假定Ct为企业“绿色开采”时的成本，Cf为企业“传统开采”时的成本，满足Ct>Cf；

5)对煤炭企业违规行为的处罚力度。在现实中，煤炭企业违反相关政策法规、采用对环境不友好的开采方式时，将受到政府部门的行政处罚，实际处罚程度除了受名义处罚力度(用Pe表示)影响外，还要受政府监管能力和监管意愿的影响，用αβPe表示。

不失一般性，假定以上因素的符号均为正。假定政府监管部门中，采用“严格监管”策略的比例为x，采用“放松监管”策略的比例为1-x；同时，在煤炭企业中，采用“绿色开采”策略的比例为y，采用“传统开采”策略的比例为1-y.可以得到政府监管部门与煤炭企业的博弈矩阵，见表1.

表1　政府监管机构与煤炭企业策略交互的支付矩阵

1.2演化博弈模型的求解

在现实中，政府监管部门和煤炭企业是一个有限理性主体，需要在多次的博弈过程中学习，即通过评价不同策略下自身收益的变化，找到理想的策略。假定Vt和Vf为政府监管部门采用“严格监管”和“放松监管”的期望利益，Va为2种策略下的平均收益，则根据博弈矩阵，可以得到政府监管部门不同策略下的期望收益及平均收益，如式(1)、式(2)和式(3)。

Vt=y(-Gt)+(1-y)(-Gf+αPe),

(1)

Vf=y(-βGt-Pg)+(1-y)(-βGf-Pg+αβP3),

(2)

Va=xVt+(1-x)Vf.

(3)

同理，可以得到煤炭企业采用“绿色开采”和“传统开采”的期望利益Ut和Uf，以及2种策略下的平均收益Ua，如式(4)、式(5)和式(6)。

Ut=x(-Ct)+(1-x)(-Ct),

(4)

Uf=x(-Cf-αPe)+(1-x)(-Cf-αβPe),

(5)

Ua=yUt+(1-y)Uf.

(6)

根据Malthusian动态方程，即策略的增长率等于它的相对适应度，只要采取这个策略的个体适应度比群体的平均适应度高，随着时间推移这个策略就会增长，成为演化稳定策略[9]。因此，可以通过构建博弈方特定策略的动力学方程，分析博弈演化的条件和稳定性。根据表1支付矩阵的相关参数，可以得到政府监管部门“严格监管”的动力学方程为

(7)

同理，可以得到煤炭企业群体“绿色开采”的动力学方程为

(8)

上述5个均衡点的得出仅为寻找博弈双方的演化稳定策略提供了一个初步范围，还需要在此基础上，根据现实条件对博弈双方策略选择的相关参数进行必要的限制，使博弈模型更加符合现实，以深入讨论这些均衡点的性质，最终得到煤炭绿色开采监管博弈中政府与企业的演化稳定策略，相应的限制条件见式(9)和式(10)

αβPe

(9)

Gt-βGt

(10)

式(9)规定了煤炭企业策略选择的限制条件，其中，Ct-Cf<αPe表示煤炭企业实施“绿色开采”增加的成本小于政府严格监管时企业受到的实际处罚，这使得煤炭企业有“绿色开采”的激励；αβPe

同理，式(10)规定了在政府监管部门策略选择的限制条件，其中，Pg

在条件(9)和(10)的约束下，根据Friedman提出演化博弈局部均衡点的稳定分析方法[10]，可以进一步通过雅可比矩阵分析博弈的稳定性，该博弈的雅可比矩阵为

(11)

根据雅可比矩阵的行列式和迹，可以分析得出博弈过程的稳定性(见表2)，并得到博弈演化的相图(图1)，从表2和图1可看出，点O(0,0)和点B(1,1)是博弈的演化稳定点，而点A(1,0)和点C(0,1)是不稳定点，而点S是鞍点。

表2　演化博弈局部稳定分析

图1　政府监管部门与煤炭企业博弈的演化相图Fig.1　Phase diagrams of game between environmental supervision agency and coal enterprises

根据图1所示，由不平衡点A，C和鞍点S连成的折线是该博弈结构收敛于不同结果的分界线，该折线可以将平面s={(x,y)|0≤x,y≤1}分成2个性质不同的区域，即区域(OASC)和区域(CDBS)。进而可知，由鞍点(S)所决定的2个区域的面积将决定博弈的不同演化结果，当区域Ⅰ面积较大时，博弈结果将收敛于O(0，0)，即政府选择“放松监管”，企业选择“传统开发”，这是一种不良的锁定状态；当区域Ⅱ面积较大时，博弈结果将收敛于B(1，1)，即政府监管部门选择“严格监管”，企业选择“绿色开采”，这是一种理想状态。

1.3参数变化对收敛结果的影响分析

根据上述分析，政府监管部门和煤炭企业博弈的演化稳定策略为：(放松监管，传统开发)和(严格监管，绿色开发)，演化结果向哪个策略发展，由鞍点的位置决定。根据鞍点的表达式可知，影响鞍点位置、进而影响博弈最终收敛结果的因素有6个，即政府的监管成本、政府监管意愿、政府监管能力、对政府监管部门的问责力度、企业的绿色开发成本、对企业违规的处罚力度，进一步分析鞍点坐标受这些因素变动影响的方式，可以得到因素变动对博弈均衡结果的影响。假定因素正向变动，如果鞍点向上方、向右方平移，则图1中区域I的面积将增大，区域II的面积将减少，博弈结果将收敛于O(0，0)；反之，如果鞍点向下方、向左方平移，则图1中区域II的面积将增大，区域I的面积将减少，博弈结果将收敛于B(1，1)，分析结果见表3.

2　数值模拟

在以上对各影响因素变动对鞍点位置的影响分析中，可以看出从监管体制和机制层面出发，降低政府监管成本，提高政府监管意愿，强化政府监管能力，加大对政府监管部门的问责力度，以及加大对企业违规的处罚力度等政策取向，有利于煤炭绿色开发监管博弈向理想的模式演化。为了进一步分析不同政策取向是否能够将煤炭企业群体导入到绿色开采的路径，并比较它们的不同政策效果，有必要对各因素变动对博弈均衡结果的影响进行数值模拟，具体思路是：先设定一组可供比较的参数取值并模拟其收敛结果并作为基准状态，进而通过特定参数调整后的数值模拟结果与之进行比较，分析不同政策取向的效果。在满足约束条件(9)和(10)的情况下，估算了各参数取值范围，并从中进行了参数取值，假定Gf=5.5，Gt=2，α=0.5，β=0.5，Pg=1.1,Pe=4.2，并且假定政府监管群体选择“严格监管”的初始比例(x)为0.5，在煤炭企业群体选择“绿色开采”的初始比例(y)分别为0.2,0.4,0.6,0.8的条件下，数值模拟结果如图2所示，可以看到在上述参数条件下，煤炭企业的选择均为“传统开采”，博弈结果向不良锁定状态收敛。

表3　因素变动对博弈均衡结果的影响Fig.3　Effect of parameters variance on the result of game equilibrium

图2　特定参数条件下的博弈均衡结果： 一个供比较的初始状态Fig.2　Evolutionary results under particular parameters setting：an initial state for comparison

2.1降低政府监管成本

其他因素保持不变，在基准状态基础上降低政府监管成本，假定Gf=3,Gt=1，数值模拟结果如图3所示。通过图3和图2的比较可以看出，降低政府监管成本后，经过一个短暂的波动，煤炭企业群体将选择“绿色开采”作为稳定策略，并且，煤炭企业采用绿色开采的初始比例越大，博弈收敛到理想模式的所需的时间越短。

图3　政府监管成本降低对博弈均衡结果的影响Fig.3　Effect of the change of government supervision costs on the evolutionary result

2.2提高政府机构监管能力

假定其他因素保持不变，在基准状态基础上提高政府监管机构的监管能力，假定α=0.8，数值模拟结果如图4所示。通过图4和图2的比较可以看出，提高政府机构的监管能力，可以很快将煤炭企业的行为选择引导到“绿色开采”的路径之中，表明强化政府监管能力具有良好的政策效力。

图4　政府监管能力提高对博弈均衡结果的影响Fig.4　Effect of strengthening the capacity of government supervisory agencies on the evolutionary result

2.3提高政府机构监管意愿

假定其他因素保持不变，在基准状态基础上提高政府监管机构监管意愿，假定β=0.8，数值模拟结果如图5所示。通过图5和图2的比较可以看出，提高政府监管机构的监管意愿，在经过一定的波动后，煤炭企业群体将选择“绿色开采”作为均衡策略。但是值得注意的是，该政策取向的效果不及强化政府监管能力的效果。

图5　政府监管意愿提高对博弈均衡结果的影响Fig.5　Effect of increasing the willingness of government supervisory agencies on the evolutionary result

2.4加强对政府监管部门的问责力度

假定其他因素保持不变，在基准状态基础上加大对政府监管部门的问责力度，假定Pg=1.8.数值模拟结果如图6所示。通过图6和图2的比较可以看出，加大对政府监管部门的问责力度，在经过一定的波动后，能够将煤炭企业群体的行为选择引导到“绿色开采”的路径之中，同时也能看出，煤炭企业采用“绿色开采”的初始比例对收敛的速度也具有一定影响，这一比例越高，收敛的速度越快。

图6　加大政府监管部门问责对博弈均衡结果的影响Fig.6　Effect of strengthening the accountability of government agencies on the evolutionary result

2.5加大对企业违规的处罚力度

假定其他因素保持不变，在基准状态基础上，加大对违规企业的处罚力度，假定Pg=6，数值模拟的结果如图7所示。通过图7和图2的比较可以看出，加强对违规企业的处罚力度，可以很快将煤炭企业的行为选择引导到“绿色开采”的路径之中，表明这一政策取向具有良好的效力。

图7　加大违规企业处罚力度对博弈均衡结果的影响Fig.7　Effect of increasing the penalties for coal enterprises wrongdoing on the evolutionary result

3　结论与政策建议

煤炭资源绿色开采监管主要涉及政府监管部门群体和煤炭企业群体之间的策略交互，文中构建了2个群体之间的演化博弈模型，分析了博弈的演化稳定性以及参数变化对博弈均衡结果的影响。发现煤炭绿色开采博弈存在2个演化稳定点，即“放松监管，传统开采”和“强化监管，绿色开采”，前者是一种不良锁定状态，后者是一种良好状态，2种结果最终出现的概率取决于政府监管成本、政府监管机构的监管能力和监管意愿、对政府监管部门的问责力度、煤炭企业开发成本、对煤炭企业违规行为的处罚力度等相关参数的变化。

根据数值模拟的结果可以看出，在诸多政策取向中，强化政府监管能力、加大对企业违规行为的处罚力度具有良好的政策效力，因此这2个政策取向是优化中国煤炭绿色开采监管体制机制应优先考虑的举措；同时，降低政府监管成本、提高政府监管意愿、加强对政府监管部门的问责也对改善监管绩效具有积极作用，在这些方面也应出台相应政策措施。为此，提出如下政策建议

1)着力强化政府监管能力。大力完善相关法律法规体系，提高监管执法的可操作性；改革现行的监管体制，借鉴美国的煤矿土地复垦管理经验与办法，在中央政府相关部委层面设立专门的监管机构，并建立中央、地方联动监管机制，以加强对包括中央企业在内的煤炭企业的监管能力；

2)加强对企业违规的处罚力度。在经济处罚层面，要进一步加大对违规企业的处罚力度，改变煤炭企业以接受经济处罚换取责任免除的不良局面；此外，还要进一步丰富并规范处罚形式，建立多部门协调配合的处罚机制，使限期治理、停产停业、追究企业法人代表行政责任和法律责任等处罚形式得到贯彻和落实；

3)着力降低政府监管成本，包括建立健全煤炭企业环境信息披露制度，加强对煤炭企业的环境审计；优化国土资源管理、环保、水利等多部门联动机制和协调机制，避免政出多门、交叉执法，提高监管工作效率；加强对政府监管部门与高等院校和科研机构的合作，为监管工作提供有效的技术支持，提高监管工作效能；

4)着力提高政府部门的监管意愿，包括采用基于可持续发展观的政府绩效考核与评价体系，加入反映矿区生态环境变化的特定评价指标，有针对性地加强对煤炭产区政府的环境绩效考核与评价；理顺煤炭开发收益的转移支付机制，实现各类基金的集中统一管理，强化资金收支信息披露，杜绝资金违规挪用，有效阻断地方政府与煤炭企业的直接利益关联；

5)加大对政府监管部门的问责力度。建立健全对政府监管部门的再监督机制，特别是要畅通矿区公众、新闻舆论、非政府组织等主体和组织的监管渠道和方式，着力加强问责力度，坚决按照相关法律法规追究监管部门负责人和工作人员懒政怠责的行政责任。

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Supervision strategy of coal green exploitation based on the evolutionary game

ZHANG Wei1，ZHANG Jin-suo2，LIU Jie3

(1.ResearchCenterforEnergyEconomyandManagement，Xi’anUniversityofScienceandTechnology，Xi’an710054，China；

An evolutionary game model of supervision on the coal green exploitation that evolved the government agencies and coal enterprises were established firstly，then dynamic analysis method were used to analyze the strategic interaction and its dynamic adjustment between government supervisors agencies and coal enterprises，and the influence of parameters change that delegate different supervision policy，was analyzed by numerical simulation method.The results show that reducing the government supervisory costs，increasing government supervisory willingness，strengthening government supervisory capacity，strengthening the accountability of government agencies，and increasing the penalties for coal enterprises wrongdoing，can make the game converge to good results，among them，strengthening government supervisory capacity and increasing the penalties for coal enterprises wrongdoing have better effect than other measures.Finally，some political proposals were put forward to optimize China’s supervision of coal green exploitation system.

coal；green exploitation；evolutionary game；supervision

10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2016.0309

1672-9315(2016)03-0349-07

2016-03-11责任编辑：李克永

国家软科学研究计划项目(2013GXS4D151)；陕西省软科学研究计划重点项目(2012KR2-01)；陕西省软科学研究计划项目(2014KRM86)

张金锁(1962-)，男，陕西凤翔人，教授，博士生导师，E-mail:mark562zhang@163.com

F 062；F 224

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