基于演化博弈的区域突发事件组织合作治理策略分析

徐松鹤，韩传峰，邵志国

(1.浙江师范大学经济与管理学院，浙江 金华 321004；2.同济大学 经济与管理学院，上海 200092)

基于演化博弈的区域突发事件组织合作治理策略分析

徐松鹤1，韩传峰2，邵志国2

(1.浙江师范大学经济与管理学院，浙江 金华 321004；2.同济大学 经济与管理学院，上海 200092)

伴随我国区域经济一体化进程的推进，区域性突发事件日益增多，组织合作治理成为区域地方政府的必然选择。本文针对区域突发事件合作治理，从演化博弈论的研究视角探讨了区域地方政府组织行为的演化过程，建立了考虑组织决策固定成本和组织社会资本的地方政府组织行为演化博弈模型，得到地方政府组织合作的行为演化规律和演化稳定策略，分析了地方政府组织行为演化路径的初始敏感性。研究结果表明，区域突发事件组织合作治理的演化博弈系统具有复杂的演进路径，演化稳定状态取决于地方政府组织策略选择的初始状态和区域内政府组织的社会资本存量及固定成本。研究结论可以为区域突发事件组织合作治理机制优化提供指导。

演化博弈；区域突发事件；合作治理；社会资本

1 引言

区域突发事件是指发生或影响范围跨越行政辖区的突发事件。中国处于经济快速增长和社会深度转型期，影响国家安全和社会稳定的不利因素激增。突发事件逐渐超越单一性特征，呈高频次、多领域发生的复杂态势，造成混沌、无序等“对称破缺”效应[1]，超出单一应急主体的风险认知范围和常规手段的可控程度，跨地域跨部门跨功能的处置需求增强[2]。区域内地方政府组织间压力巨大、权利共享、责任分担、资源分散，合作是最佳选择[3]。如美国基于《州际应急管理互助协议》(EMAC)构建的跨区域应急合作框架，构成美国国家应急管理体系的重要组成部分，在突发事件应对中发挥日益重要的作用。SARS事件以来，我国逐步建立了“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”的应急管理体制，日益重视区域突发事件合作应对，强调区域内地方政府组织的协同，如泛珠三角区域应急管理合作、环渤海地区应急管理协调联动等机制的建立，但一直难以形成有效合力，区域突发事件合作治理能力饱受诟病[4]。

目前，区域突发事件合作治理研究已成为应急管理领域的重要课题之一。Green和Kolesar[5]通过梳理管理科学的理论方法在应急管理体系中的应用，指出应急管理的跨区域合作是未来的重要发展方向。Calixto和Larouvere[6]以巴西的应急管理体系为例，研究探讨了区域突发事件应急联动协同的必要性，提出多部门跨区域协同应急管理模式。以Comfort和Kapucu[7]为代表的研究团队，通过对卡特里娜飓风等灾害事件的应急管理实践研究，认为组织合作是有效应对区域突发事件的根本保证，并进一步探讨了应急管理组织合作网络建立的方式，以及合作网络维持的影响因素等。

区域突发事件应急管理往往涉及地方政府间交通、电信、医疗、公安、能源等多组织，区域突发事件合作治理的本质即政府组织间的合作与协调，客观上需要打破政府部门间的行政壁垒，统筹部署，整合资源。因此，诸多学者将区域应急治理视为应急资源(信息、能量、物资等)的协调调配。Kutanoglu和Mahajan[8]研究指出，区域应急治理是为解决紧急状况下区域内邻近城市应急物资共享问题，建议设置区域性仓库，满足区域应急的物资需求。Toro-Daz等[9]建议应急医疗服务设施应实现跨区域联合选址，并建立应急医疗资源的联合配送模式。曹杰和朱莉[10]以超网络视角研究城市群应急协同问题，针对区域灾害中单个城市资源紧缺情形，提出多层级城市群应急协调超网络模型，研究决策偏好下多种应急调配方式的随机选择问题。Li Juan等[11]认为信息沟通在区域应急管理中具有不可替代的作用，应构建区域应急信息协同共享平台。合作是区域突发事件应急响应的主要模式，也有学者从主体行为的视角研究区域突发事件治理中的组织合作行为。孔静静和韩传峰[12]基于社会网络分析方法，以汶川地震应对为例，从命令传递、信息沟通和资源流动三维度研究区域应急组织合作的结构逻辑与运行机制。张乐等[13]引入合作效用概念，运用蜈蚣博弈模型构建了突发水灾害应急管理中异质性组织的合作行为，探讨了合作效用对突发水灾害应急管理中多组织达成合作可能性的影响。陈兴等[14]基于多目标优化，构建多阶段多目标多组织应急协同模型，研究多组织应急决策问题。包兴[15]以2006年中国电信海底光缆震断后的应急管理实践为例，探讨了能力共享对降低突发事件应急组织合作成本的影响。

上述研究成果多从静态分析视角，以典型案例分析为主，研究区域突发事件合作治理的影响因素、合作模式、微观结构，以及信息交换与资源流动的作用等，较少从组织行为的动态博弈视角研究区域突发事件合作治理中的组织策略选择。区域突发事件治理具有公共物品属性，区域内政府组织的行为具有外部性，加之激励机制、制度规则的等组织行为约束的缺失，作为合作主体的地方政府组织多基于自身利益最大化的理性考量，将搭便车视为最优选择而导致集体行动困境[16]。可见，区域突发事件合作治理并非单纯的技术难题，而是复杂社会条件和主体利益冲突等交互作用的结果。基于此，本文基于演化博弈的基本原理，以有限理性的地方政府组织作为决策主体，建立考虑主体决策固定成本和社会资本的演化博弈模型，揭示区域突发事件合作治理行为的动态演化特征。

2 地方政府策略选择的演化博弈模型

2.1 问题描述

公共选择理论奠基人布坎南认为政府也是自利的，是追求自身利益最大化的组织，只是这种利益不一定是财富[17]。尤其在区域突发事件治理过程中，资源具有稀缺性的客观现实，行政区域内的资源总是有限的，且常常不均衡地分布在各个政府组织，条块分割的存在必然引起各地方政府组织之间的竞争与合作。伴随经济市场化和政治民主化进程的不断推进，分权化改革持续深入，地方政府的自主权力不断扩大，加之地方政府权力合法性的稀缺性，更加剧了区域突发事件治理中地方政府组织之间非合作博弈的几率。

演化博弈是博弈理论与动态演化过程分析相结合的理论，源于进化论中生物进化过程的研究，已广泛应用于主体社会习惯、规范、制度或体制形成及演化过程的研究[18-19]。刘德海等[20]建立了振荡型群体性突发事件中信息传播的演化博弈模型，研究政府和弱势群体的博弈过程。王循庆等[21]基于演化博弈理论，研究惩罚机制对群体性突发事件异质群体策略选择的影响。李勇建和王冶莹[22]考虑传播主体的认知差异，研究了社会公众之间及其与政府部门之间舆情传播的演化博弈关系。

演化博弈以群体为研究对象，通过有限理性的行为主体反复进行的博弈活动，不断模仿和改进较有利的策略，以达到稳定的均衡点。作为有限理性经济人，区域突发事件治理主体即政府部门，拥有独特的资源和信息，彼此对所掌控的资源需求较高，促使部门间的合作与竞争，经过反复磨合，达到博弈均衡，实现优势互补和资源共享。因此，宜采用演化博弈理论剖析区域突发事件治理中地方政府部门间博弈策略的竞合过程，厘清影响地方政府部门合作的关键环节和制约因素，优化区域突发事件的合作治理模式。

社会资本(Social Capital)的概念由皮埃尔·布迪厄于1980年正式提出，是在经济学资本概念拓展的基础上发展起来的。社会资本是存在于社会结构中有别于物质资本、人力资本的实际或潜在资源的集合，能够为结构之内的行为者提供便利，主要体现为规范、信任和网络三种[23]。社会资本理论认为，组织合作的维系并不仅限于组织所拥有的资源储备，更在于资源跨组织流动的可达性。基于社会资本理论，研究如何改善组织间关系、增强组织合作，已成为应急管理领域新的热点问题[24]。对跨区域应急管理中的政府组织而言，组织的社会资本体现为应急管理组织历来所形成的组织规范、组织信任和组织网络。组织规范是应急管理组织为节约交易费用，经组织间长期博弈过程而形成的约束双方行为的规则，包括正式制度与非正式规则。组织信任是应急管理组织在长期互动中所形成的相互预期与认可水平。组织网络即组织间关系网络，是区域应急管理组织长期以来所形成的关系的集合。应急管理组织的社会资本是无形的，存在于组织间结构网络之中，是跨区域应急管理得以形成的基础和纽带。

应急管理的组织规范、组织信任和组织网络等组织社会资本反映了组织间的关系水平，对应急管理组织合作行为具有关键影响，决定着组织合作的支付成本。高度的组织信任意味着跨区域组织彼此较高的预期和认可，组织采取不合作行为给对方带来的落差越大，受到对方的惩罚亦越大，支付成本越高。组织规范提供了跨区域应急管理合作的参与规则，组织网络构成了应急管理组织合作的参与机制，二者共同保障组织合作行为的有序性和有效性，有助于降低组织合作的支付成本。

2.2 模型建立

跨区域突发事件治理中，将地方政府组织人格化为理性人，是各自行政区域的利益主体，具有独立的利益诉求，按照各自的目标函数，以自身效用的最大化为决策依据。有限理性条件下，地方政府组织间博弈是一个相互学习、动态自适应的重复博弈过程，其策略调整可以用复制动态演化机制来模拟。

假设1突发事件涉及相邻的两个地方政府，博弈主体为地方政府中的应急管理相关组织，分别记为地方政府组织群体A和地方政府组织群体政府B，政府组织的策略集为{合作，不合作}。在时刻t，组织群体A中选择合作策略的比例为x(t)，组织群体B中选择合作策略的比例为y(t)，满足0

(1)

同理得地方政府组织群体B的复制动态方程：

(2)

由此可得演化博弈的二维动力系统：

(3)

2.3 均衡点及其稳定性分析

根据Friedman的方法，微分系统中均衡点的稳定性可由该系统的雅可比矩阵的局部稳定性分析得到。系统(3)的雅可比矩阵：

(4)

雅可比矩阵的行列式：

detJ=[(1-2x)(μ1+α1x+ν1y)+α1x(1-x)][(1-2y)(μ2+ν2x+β2y)+β2y(1-y)]-ν1ν2xy(1-x)(1-y)

(5)

雅可比矩阵的迹：

trJ=(1-2x)(μ1+α1x+ν1y)+(1-2y)(μ2+ν2x+β2y)+α1x(1-x)+β2y(1-y)

(6)

依据演化博弈理论，如果在某均衡点处满足detJ>0且trJ<0，则复制动态方程的均衡点是系统的演化稳定点(evolutionarily stable strategy，ESS)。系统(3)在各个均衡点处的行列式和迹，见表1。

根据前文假设与表1中均衡点处行列式和迹，可判断系统(3)的局部稳定性。

定理1 对于系统(3)，①当μ1<0，μ2<0时，(0,0)是系统的ESS；②当μ1+ν1<0，μ2+β2>0时，(0,1)是系统的ESS；③当μ1+α1>0，μ2+ν2<

0时，(1,0)是系统的ESS；④当μ1+α1+ν1>0，μ2+ν2+β2>0时，(1,1)是系统的ESS；⑤无论何种情况下其余五个均衡点都不可能是系统的ESS。

表1 系统(3)均衡点处行列式和迹

2.3 系统ESS的演化路径分析

根据演化模型的均衡点及其稳定性条件可知，系统演化具有多重复杂性，对可能的演化情形进行分析，可得如下定理。

定理2 当μ1<-(α1+ν1)时，系统(3)可能存在(0,0)和(0,1)两个ESS，①当μ2<-β2时，存在唯一的ESS(0,0)；②当-β2<μ2<0时，同时存在两个ESS (0,0)和(0,1)；③当μ2>0时，存在唯一的ESS(0,1)。

证明：由μ1<-(α1+ν1)条件下均衡点的稳定性，见表2，易知定理2成立。

定理3 当-(α1+ν1)<μ10时，同时存在两个ESS(0,1)、(1,1)。

证明：由-(α1+ν1)<μ1

定理4 当min{-α1,-ν1}<μ10时，存在唯一的ESS(1,1)。

证明：由min{-α1,-ν1}<μ1

定理5 当max{-α1,-ν1}<μ1<0时，系统(3)可能存在(0,0)、(1,0)、(1,1)三个ESS，①当μ2<-(ν2+β2)时，同时存在两个ESS (0,0)和(1,0)；②当-(ν2+β2)<μ2<-ν2时，同时存在三个ESS (0,0)、(1,0)、(1,1)；③当-ν2<μ2<0时，同时存在两个ESS (0,0)、(1,1)；④当μ2>0时，存在唯一的ESS(1,1)。

证明：由max{-α1,-ν1}<μ1<0条件下均衡点的稳定性，见表5，易知定理5成立。

表2 μ1<-(α1+ν1)条件下均衡点的稳定性

表3 -(α1+ν1)<μ1

表4 min{-α1,-ν1}<μ1

表5max{-α1,-ν1}<μ1<0条件下均衡点的稳定性

表6 μ1>0条件下均衡点的稳定性

定理6 当μ1>0时，系统(3)可能存在(1,0)、(1,1)两个ESS，①当μ2<-(ν2+β2)时，存在唯一的ESS(1,0)；②当-(ν2+β2)<μ2<-ν2时，同时存在两个ESS(1,0)和(1,1)；③当μ2>-ν2时，存在唯一的ESS(1,1)。

证明：由μ1>0条件下均衡点的稳定性，见表6，易知定理6成立。

μ1+α1+ν1=(η1+τ1)-(λ1-α1-β1)表示地方政府双方完全采取合作策略时地方政府组织群体A中组织所能获得收益增加的最大值。由定理2可知，在区域突发事件合作治理行动中，当地方政府组织群体A中组织选择合作策略相较于不合作策略的固定收益小于一定数值(μ1<-(α1+ν1))，即全部选择合作策略所能获得的最大收益μ1+α1+ν1仍然小于0时，不管系统初始状态如何，地方政府组织群体A中组织选择不合作都是严格占优策略。此时，只有当地方组织群体B中组织选择合作策略相较于不合作策略的固定收益μ2大于0时，才能保证地方组织群体B中组织最终选择合作策略。否则，亦可能采取不合作行为。在此情形下，最好的结果也只能使得单方面采取合作策略，显然不利于区域突发事件治理中的组织协同与合作。

由定理3、4、5可知，在区域突发事件合作治理行动中，当地方政府组织群体A中组织采取合作策略所能获得收益增加的最大值μ1+α1+ν1大于0时，只要地方政府组织群体B中组织选择合作策略相较于不合作策略的固定收益μ2大于0，采取合作策略就是双方唯一的演化均衡策略。否则，若地方政府组织群体B中组织选择合作策略相较于不合作策略的固定收益小于0，系统演化的稳定策略具有初值敏感性，可能存在两个或三个ESS共存的情形，而最终的演化稳定策略由双方的初始状态及相互关系决定。

μ2+ν2=(η2+τ2)-(λ2-α2)表示地方政府组织群体B中组织选择不合作策略可能带来的最大成本增加值。定理6表明，在区域突发事件合作治理行动中，只要地方政府组织群体A中组织选择合作策略相较于不合作策略的固定收益大于0(μ1>0)，不管系统初始状态如何，选择合作策略都是其严格占优策略。此时，只要地方政府组织群体B中组织选择不合作策略存在额外增加支付成本的可能性，最终也将选择合作策略；否则，可能选择不合作策略，且当地方政府组织群体B中组织采取合作策略所能获得收益增加的最大值μ2+ν2+β2大于0时，合作策略必然是其严格占优策略。此种情形下，演化稳定策略最差也至少有一方选择合作策略，有助于区域突发事件治理中的组织协同与合作。

依据前文假设中各参数的含义可知，λ1,λ2,η1,η2表示地方政府组织选择合作策略和不合作策略所需支付的固定成本，α1,α2,β1,β2,τ1,τ2表征区域内政府组织间各类社会资本存量，则α1+ν1，ν2+β2分别表示区域内地方政府组织群体A和地方政府组织群体B中组织的社会资本存量情况。结合前文分析，则有以下结论。

结论1固定收益是地方政府组织合作策略选择的重要考量，当地方政府组织选择合作策略相较于不合作策略的固定收益大于0时，必然选择合作策略。

结论2区域内组织社会资本存量对不合作策略有直接影响，当政府组织合作的固定成本保持不变，区域内社会资本存量较少时，地方政府组织终将采取不合作策略。

由结论1和结论2可知，提高地方政府组织采取不合作行为的固定成本、降低合作行为的固定成本，可有效促进地方政府组织在区域突发事件治理中的合作行为。增加区域内政府组织间网络、规范、信任等组织社会资本存量，有助于提高地方政府组织合作行为倾向。

然而，在区域突发事件合作治理的现实工作中，政府组织之间往往存在条块分割、机制割裂，组织间合作受行政制度约束，使得采取合作行为所需的支付成本高企。同时，行政壁垒导致政府组织间沟通不畅、各自为政，地方政府间缺乏制度化、常态化的合作平台与机制，组织间缺乏相互信任，致使区域内政府组织社会资本的存量不足。因此，区域突发事件合作治理的现实中，地方政府组织虽掌握一定的社会资本，但存量有限，且在区域突发事件合作治理中往往要付出一定的固定成本。此即结论3所示的情形。

结论3当地方政府组织采取合作策略相较于不合作策略需付出一定的固定成本，且区域内组织社会资本存量有限时，地方政府组织的行为选择不存在唯一有效的稳定策略，最终的策略分布依赖于双方初始状态的行为选择。

3 系统演化稳定策略的初始敏感性分析

为进一步分析结论3情形下地方政府组织行为的演化路径，以及地方政府组织初始行为选择对稳定策略演化路径的影响，对同时存在多个ESS的系统演化进行情景仿真，系统演化的可能路径见图1。

(1)取μ1=-5,α1=2,ν1=2,β2=5,ν2=2,μ2=-3，满足定理2中μ1<-(α1+ν1)，-β2<μ2<0，系统的演化路径见图1a。此时，地方政府组织群体A的社会资本存量较少，且选择合作策略所需付出的固定成本较高，系统的演化稳定策略受地方政府组织群体B的初始策略选择影响显著，受组织群体A的初始策略选择影响较小。地方政府组织群体A的演化稳定策略与组织群体B的选择无关，无论地方政府组织群体B策略选择占比如何，不合作总是组织群体A的演化稳定策略。地方政府组织群体B的演化稳定策略具有初始依赖性，只要选择合作策略的部门初始占比超过一定的数值(y>0.6)，选择合作都是其演化稳定策略。

(2)取μ1=-3,α1=2,ν1=2,β2=2,ν2=3,μ2=-4，满足定理3中-(α1+ν1)<μ10.7,y>0.7)，选择合作才是双方的稳定均衡策略，否则双方最终均选择不合作策略。

(3)取μ1=-3,α1=2,ν1=2,β2=2,ν2=3,μ2=-1，满足定理3中-(α1+ν1)<μ1

(4)取μ1=-3,α1=2,ν1=2,β2=2,ν2=3,μ2=1，满足定理3中-(α1+ν1)<μ10，系统的演化路径见图1d。此时地方政府组织群体B在选择合作策略能够获得一定的固定收益，其策略演化不受地方政府组织群体A策略选择的影响，而系统的演化稳定策略依赖于地方政府组织群体A的初始策略选择。无论地方政府组织群体A的初始策略分布如何，选择合作都是地方政府组织群体B的演化稳定策略；而只有当地方政府组织群体A选择合作策略的初始占比多于半数时，合作策略才是双方的演化稳定策略。

(5)取μ1=-3,α1=2,ν1=4,β2=1,ν2=2,μ2=-2，满足定理4中-(ν2+β2)<μ2<0，min{-α1,-ν1}<μ1

图1 系统演化路径图

政府组织群体B有一定的社会资本存量，选择合作策略需付出一定的固定成本，系统的演化稳定策略受双方共同影响。由图1e明显可以看出，当地方政府组织群体双方的初始策略选择处于左下方区间时，不合作策略是双方的演化稳定策略；当地方政府组织群体双方的初始策略选择处于右上方区间时，合作策略是双方的演化稳定策略，且两区间分布比较对称，双方策略的初始状态对演化路径的影响具有随机性。

(6)取μ1=-1,α1=3,ν1=3,β2=2,ν2=2,μ2=-5，满足定理5中max{-α1,-ν1}<μ1<0，μ2<-(ν2+β2)，系统的演化路径见图1f。此时地方政府组织群体B的社会资本存量较少，选择合作策略需付出较高的固定成本，系统的演化稳定策略受地方政府组织群体A的初始策略选择影响显著，受地方政府组织群体B的初始策略选择影响较小。不论地方政府组织群体A的策略选择如何，不合作总是组织群体B的演化稳定策略；不论地方政府组织群体B初始策略为何种分布，只要组织群体A选择合作策略的初始占比超过一定的数值(x>0.3)，合作策略都是组织群体A的演化稳定策略。

(7)取μ1=-1,α1=3,ν1=3,β2=2,ν2=2,μ2=-3，满足定理5中max{-α1,-ν1}<μ1<0，-(ν2+β2)<μ2<-ν2。系统的演化路径见图1g。此时地方政府组织群体A的社会资本存量相对较少，相较于地方政府组织群体B在选择合作策略时需要付出更多的固定成本，系统的演化稳定策略对地方政府组织群体A的初始状态更为敏感。当地方政府组织群体A的合作策略初始占比少于0.3时，不合作策略是双方的占优策略，而当地方政府组织群体A选择合作策略的初始占比大于0.3时，选择合作是组织群体A的稳定策略，系统的演化稳定策略为(1,0)。只有地方政府组织群体双方选择合作策略的初始占比均较高时，系统演化才会趋于(1,1)的ESS。

(8)取μ1=-1,α1=3,ν1=3,β2=2,ν2=2,μ2=-1，满足定理5中max{-α1,-ν1}<μ1<0，-ν2<μ2<0，系统的演化路径见图1h。此时地方政府组织群体A和地方政府组织群体B拥有一定的社会资本存量，选择合作策略需付出的固定成本较少，系统的演化稳定策略受双方共同影响。只要地方政府组织群体A和地方政府组织群体B选择合作策略的初始占比高于一定比例(x>0.3,y>0.3)，合作策略都是双方的稳定均衡策略，否则双方的稳定均衡策略均为不合作策略。

(9)取μ1=1,α1=2,ν1=2,β2=2,ν2=1,μ2=-2，满足定理6中μ1>0，-(ν2+β2)<μ2<-ν2，系统的演化路径见图1i。此时地方政府组织群体A选择合作策略能够获得一定的固定收益，地方政府组织群体B社会资本存量有限，选择合作策略需付出一定的固定成本，系统的演化稳定策略依赖于地方政府组织群体B的初始策略选择。当地方政府组织群体B的合作策略初始占比少于半数时，不合作策略是其占优策略；当地方政府组织群体B的合作策略初始占比多于半数时，合作策略是其占优策略。不论地方政府组织群体B的初始策略如何分布，合作策略都是地方政府组织群体A的严格占优策略。

综合系统稳定策略的演化情景仿真，可得如下结论：

结论4当区域内地方政府的组织社会资本整体存量较少，且双方的社会资本存量差别较大，其中一方社会资本存量明显不足时，系统演化的稳定策略取决于社会资本存量较大一方的初始状态。反之，当区域内地方政府的组织社会资本存量较多，且双方的社会资本存量差别较大，其中一方社会资本存量充足时，系统演化的稳定策略取决于社会资本存量较少一方的初始状态。

结论5当区域内地方政府组织群体双方的社会资本存量相当时，系统演化的稳定策略受双方共同影响。其中，区域内社会资本总量较少时，系统演化的稳定策略趋向双方不合作；区域内社会资本总量较多时，系统演化的稳定策略趋向双方合作。

结论6当区域内地方政府组织社会资本整体存量一般，且双方的社会资本存量不同但差别不明显时，系统演化的稳定策略敏感依赖于双方的初始策略选择。

4 结语

本文针对区域突发事件应急管理问题，突破了已有研究的静态分析视角，基于演化博弈模型分析了地方政府合作治理组织行为的动态演化。同时将固定成本、组织社会资本引入地方政府组织行为的支付函数，考察固定成本、组织社会资本因素对区域内地方政府合作治理组织行为的影响。研究表明，区域突发事件合作治理组织行为的演化博弈系统具有复杂的演化路径，系统的稳定状态取决于地方政府组织策略选择的初始状态和区域内政府组织的社会资本存量及固定成本。提高区域突发事件合作治理水平，应建立政府组织信任机制，增强组织行为约束力；完善组织合作治理的制度建设，有效指引及整合各方行为；构建完善组织网络体系，提高组织合作效能。为便于简化分析，本文建模所考虑的假设条件较为理想，将区域内政府组织视为同质性主体，未考虑行为主体的异质性偏好对主体行为的影响。此外，模型所涉及主体只考虑了政府组织，未来可进一步研究社会组织参与对区域突发事件合作治理策略的影响。

[1] Comfort L K, Kapucu N. Inter-organizational coordination in extreme events: The World Trade Center attacks, September 11, 2001[J]. Natural Hazards, 2006, 39(2): 309-327.

[2] Bharosa N, Lee J, Janssen M. Challenges and obstacles in sharing and coordinating information during multi-agency disaster response: Propositions from field exercises[J]. Information Systems Frontiers, 2010, 12(1): 49-65.

[3] 徐浩,张永理. 灾害救援中非营利组织的自合作趋势及其行动逻辑[J]. 中国行政管理, 2014,(10): 64-68.

[4] 林鸿潮. 公共应急管理中的横向府际关系探析[J]. 中国行政管理, 2015,(1): 39-44.

[5] GreenL V, KolesarPJ. Improving emergency responsivenesswith management science[J]. Management Science, 2004, 50(8):1001-1014.

[6] CalixtoE, Larouvere E L. The regional emergency plan requirement: application of the best practices to the Brazilian Case[J]． SafetyScience, 2010, 48(8):991-999.

[7] Kapucu N, Garayev V. Designing, managing, and sustaining functionally collaborative emergency management networks[J]. The American Review of Public Administration, 2013, 43(3): 312-330.

[8] KutanogluE, MahajanM. An inventory sharing and allocation method for multi-location service parts logistics network with time-based service levels[J]. EuropeanJournal of Operational Research, 2009, 94(3):728-742.

[9] Toro-DazH, MayorgaME, ChantaS, et al. Joint locationand dispatching decisions for emergency medical services[J]. Computers&Industrial Engineering, 2013, 64(4):917-928.

[10] 曹杰,朱莉. 考虑决策偏好的城市群应急协调超网络模型[J]. 管理科学学报, 2014, 17(11): 33-42.

[11] Li Juan, Li Qingrui, Liu Chao, et al. Community-based collaborative information systemfor emergency management[J]. Computers &Operations Research, 2014,42:116-124.

[12] 孔静静, 韩传峰. 应急组织合作的结构逻辑及运行机制——以2008年汶川地震应对为例[J]. 公共管理学报, 2013, 10(4): 88-103.

[13] 张乐, 王慧敏, 佟金萍. 突发水灾害应急合作的行为博弈模型研究[J]. 中国管理科学, 2014, 22(4): 92-97.

[14] 陈兴, 王勇, 吴凌云, 等. 多阶段多目标多部门应急决策模型[J]. 系统工程理论与实践, 2010, 30(11): 1977-1985.

[15] 包兴. 能力共享可降低服务运作系统的应急成本么？——基于两种能力支援的应急决策模型研究[J]. 中国管理科学, 2012, 20(1): 123-128.

[16] 金帅, 杜建国, 盛昭瀚. 区域环境保护行动的演化博弈分析[J]. 系统工程理论与实践, 2015, 35(12): 3107-3118.

[17] Downs A. A theory of bureaucracy[J]. American Economic Review, 1965,55(112): 439-446.

[18] Semasinghe P, Hossain E, Zhu Kun. An evolutionary game for distributed resource allocation inself-organizing small cells[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2015, 14(2): 274-287.

[19] Liu Dehai, Xiao Xingzhi, Li Hongyi, et al. Historical evolution and benefit-cost explanation of periodical fluctuation in coal mine safety supervision: An evolutionary game analysis framework[J]. European Journal of Operational Research, 2015, 243(3): 974-984.

[20] 刘德海, 苏烨, 王维国. 振荡型群体性突发事件中信息特征的演化博弈分析[J]. 中国管理科学, 2012,20(S1): 172-178.

[21] 王循庆, 李勇建, 孙华丽. 基于情景推演的群体性突发事件演化博弈分析[J]. 管理科学, 2015, 28(6): 133-143.

[22] 李勇建, 王治莹. 突发事件中舆情传播机制与演化博弈分析[J]. 中国管理科学, 2014, 22(11): 87-96.

[23] Posner D N, Boix C. Socialcapital: Its origins and effects on governmental performance[J]. British Journal of Political Science, 2016,(2): 686-693.

[24] 刘智勇. 柔性组织网络建构: 基于政府, 企业, NPO, 市民之间参与与合作的公共服务供给机制创新研究 [J]. 公共管理研究, 2008,(2): 170-170.

Analysis on Collaborative Governance of Regional Contingencies based on Evolutionary Game Theory

XU Song-he1, HAN Chuan-feng2, SHAO Zhi-guo2

(1.College of Economics and Management, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, China;2.School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China)

Regional contingencies are becoming more frequent occurrences along with the advancement of China's regional economic integration. Collaborative governance becomes the inevitable choice of local government in one area. China's increasing emphasis on regional cooperation in response to emergencies, emphasizing the coordination of local government organizations within the region, but with little success. For the collaborative governance of regional contingencies, evolutionary process of decision among local government from the perspective of evolutionary game theory is discussed. The evolutionary game model considering fixed cost and social capital of decision between local governments is established. Behavioral evolutionary law and evolutionarily stable strategies are given. The sensitive to initial value in evolutionary paths of local government behavior is analyzed. The results show that the evolutionary paths of collaborative governance of regional contingencies are complicated. Evolutionary stable state depends on the initial status of the strategy and social capital and fixed costs of local government. The organizational behavior in regional emergent event cooperation governance is studied from the perspective of dynamic game. The conclusion of this study can provide guidance for the optimization ofcollaborative governance mechanism.

evolutionary game; regional contingencies; collaborative governance; social capital

1003-207(2017)08-0123-11

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.08.013

2016-06-26；

2016-12-31

国家自然科学基金资助项目(91224003，71403186)

徐松鹤(1987-)，男(汉族)，河南商丘人，浙江师范大学经济与管理学院，博士，讲师，研究方向：公共安全与区域治理等，E-mail：songheyouxiang@163.com.

C934

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