垃圾处理PPP项目监管演化博弈分析

田 泽，肖 雯，庞庆华

(河海大学 商学院，江苏 常州 213022)

随着社会经济的不断发展，增长的垃圾排放与垃圾处理能力之间的矛盾日益严重，“垃圾围城” 成为现在亟待解决的问题。2017年财政部、住建部、农业部和环保部联合发布的《关于政府参与的污水、垃圾处理项目全面实施PPP模式的通知》，为垃圾处理提出一种新模式，即政府和社会资本合作模式(public private partnership，PPP)。目前，垃圾处理PPP项目监管质量令人堪忧，引发了一系列社会问题，如 “余杭中泰垃圾焚烧厂事件”“湖北仙桃垃圾焚烧发电事件”。垃圾处理场对未经合理分类的垃圾，一并填埋或焚烧，形成“一勺烩”现象，由此产生的废物废气形成二次污染，严重危害当地居民的生活健康。与其他PPP项目不同，垃圾处理PPP项目存在显著的外部性，因此政府监管至关重要。然而我国PPP模式存在“轻运营，轻监管”的质量问题，主要原因是垃圾处理企业的区域垄断性。垃圾处理企业，尤其是终端处理企业通常由当地政府通过特许经营的方式选出，垃圾处理PPP项目呈现“政府垄断买家、处理企业垄断卖家”的双边垄断市场结构。在政府和垃圾处理企业的博弈中，垃圾处理企业利用自身的信息优势违规操作，降低质量标准，损害社会福利；而政府受到成本约束和信息不对称约束，难以对企业实施及时有效的监管，最终导致垃圾处理PPP项目运营困难。

关于PPP项目监管问题与对策方面的研究，AKERLOF[1]首次提出信息不对称理论，认为信息不对称是监管问题产生的原因。吉富星等[2]认为在PPP项目中，信息不对称、信息时滞和缺乏可信性等会影响政府管理绩效。ZHOU等[3]指出在公共产品的博弈中，政府惩罚与激励措施能够抑制公共产品供应链中存在的“搭便车”行为。郭雪萌等[4]通过研究表明公众参与是提升政府监管绩效的有效方法。关于公众参与对政府监管绩效的影响研究，大多学者主要将社会公众参与和政府分别作为单个行为主体，研究主体间行为选择的影响,而忽视了公众参与对政府职能的替代作用和互补作用。如马亮[5]认为在PPP项目中，公众参与能够替代政府的监管职能，减少政府监管成本。王树文等[6]认为公众参与能弥补政企信息不对称的不足。关于演化博弈的应用,目前主要集中在工程建设管理[7]、合作竞争[8]、碳排放治理[9]方面，较少应用于垃圾治理领域。如卢梅等[10]通过对建筑垃圾产业链各节点行为主体的策略博弈分析，探求影响建筑垃圾资源化的影响因素。李达[11]分析了学校和学生参与垃圾分类回收的行为选择。但这些研究仅涉及垃圾分类和定价模式，缺乏演化博弈的思想。演化博弈认为主体通过观察学习不断调整自己的行为策略，博弈是一个反复调整的过程。综上，笔者在已有研究的基础上，假设博弈方的策略选择受公众参与和惩罚激励两个主要因素影响，基于公众参与和惩罚力度角度建立政府和垃圾处理企业的博弈模型，通过雅可比矩阵求解和数值仿真模拟得到系统的演化稳定策略和影响因素，以期为改善垃圾处理PPP项目的监管质量提供有效建议。

1 基本假设与模型构建

1.1 基本假设

两个博弈主体即政府部门和垃圾处理企业都是有限理性的，在博弈初期，双方策略并不是最优的，通过相互的学习和调整达到均衡的水平。政府部门存在积极监管和消极监管两种策略，垃圾处理企业存在合规操作和违规操作两种不同的策略。其中，合规操作指垃圾处理企业按照垃圾分类原则和垃圾处理标准处理，违规操作指垃圾处理企业未按垃圾分类原则和垃圾处理标准处理，而是对垃圾进行“一勺烩”处理。

笔者引入参数α(0≤α≤1)表示公众参与程度，为社会公众参与垃圾处理PPP项目的概率，其大小与社会公众的教育程度、对垃圾分类处理问题的敏感性、政策约束和激励相关。一方面，社会公众参与能弥补政企信息不对称的不足，当社会公众完全参与时，政府部门和垃圾处理企业达到信息对称的理想状态。另一方面，公众参与对政府监管具有替代作用，α越高，政府成本越低。引入变量Fs表示惩罚力度，即当垃圾处理企业发生违规行为时，遭受政府部门的惩罚金额。基于以上分析，笔者做出以下假设：

假设1政府部门积极监管的概率为x(0≤x≤1)，则政府部门消极监管的概率为1-x。政府积极监管时的基本收益为Rg(如上级政府的奖励、公信力的提升等)；政府的监管成本为Cg=Co+(1-α)/β，其中Co为固定成本，(1-α)/β为边际成本，β为常数，代表政府部门自身的监管能力。当公众参与程度α=0时，政府部门支付参与监管的成本包括固定成本和额外监管成本；当α=1时，政府部门只需支付一定的固定成本，此时社会公众完全代替政府行驶监管职能。

假设2垃圾处理企业行为是否合规会影响政府社会福利效益。当垃圾处理企业采取合规行为时，政府得到的社会福利效益提升为Mg；当垃圾处理企业采取违规行为时，政府得到的社会福利效益降低为Vg。当垃圾处理企业采取违规行为、政府消极监管时，政府部门遭受的社会福利损失为Ng，受到社会公众参与的影响，政府部门此时遭受的实际损失为αNg。

假设3垃圾处理企业行为合规的概率为y(0≤y≤1)，则垃圾处理企业行为不合规的概率为1-y。垃圾处理企业的基本收益为Rs。当垃圾处理企业行为合规时，需支付的成本为Cs(检验垃圾是否正确分类、重新对垃圾进行分类、标准化垃圾处理的成本)。当垃圾处理企业发生违规行为时，不需支付成本；若垃圾处理企业行为违规，则可从中端收运企业获得合谋利益Ds(中端收运企业为答谢垃圾处理企业不上报或拒收其未分类的垃圾而提供的报酬)。当垃圾处理企业行为违规且被政府查处时，企业遭受的政府惩罚金额为Fs，潜在损失为δs(社会责任成本增加、社会声誉下降)。

假设4垃圾处理企业被查处的可能性为Us，受政府查处的可能性和社会公众参与程度两方面影响，Us=θ+α(1-θ)，其中θ表示政府部门和垃圾处理企业之间信息不对称的程度。

1.2 模型构建

根据上述假设和主体利益最大化原则，建立政府部门和垃圾处理企业的博弈支付矩阵，如表1所示。

表1 政府部门和垃圾处理企业的博弈支付矩阵

2 演化博弈模型求解

2.1 模型构建

(1)政府部门选择“积极监管”和“消极监管”获得的期望收益分别为：

Ex=y[Rg-Cg+Mg]+(1-y)[Rg-Cg]

(1)

E1-x=yMg+(1-y)(-Vg-αNg)

(2)

则政府部门的平均期望收益为：

(3)

此时政府部门的复制动态方程为：

x(1-x)[Rg-Cg+αNg-αNgy]

(4)

(2)垃圾处理企业选择“合规”行为和“违规行为”获得的期望收益分别为：

Ey=x(Rs-Cs)+(1-x)(Rs-Cs)

(5)

E1-y=x[Rs-(UsFs+Usδs)+Ds]+

(1-x)(Rs+Ds)

(6)

则垃圾处理企业的平均期望收益为：

(7)

此时垃圾处理企业的复制动态方程为：

y(1-y)[-Ds-Cs+Vs(Fs+δs)x]

(8)

2.2 均衡点及稳定性分析

复制动态方程求出的均衡点不一定是系统稳定结果(ESS)，根据FRIEDMAN[12]提出的方法，构建雅可比矩阵J：

式中：a11=(1-2x)[Rg-Cg+αNg-αNgy]；a12=-x(1-x)αNg；a21=y(1-y)Us(Fs+δs)；a22=(1-2y)[-Ds-Cs+Us(Fs+δs)x]。

证明根据各均衡点的雅可比矩阵和行列式判定稳定性。当Fs>F0，α0<α<α1时，判别情况如表2所示，其他状态判别方法一致，不再详述。

表2 局部稳定性分析结果

结上可知，6种参数的不同取值会产生4种不同的状态，其均衡点和参数条件如表3所示。由表3可知，参数惩罚力度和社会公众参与程度取不同值时，系统的状态也在不断变化，表现为(消极监管，违规操作)-(积极监管，违规操作)-随机状态-(积极监管，合规操作)。系统不存在(消极监管，合规操作)的演化稳定结果，即政府部门积极有效监管是垃圾处理企业合规运营的基本前提，没有政府的积极监管，垃圾处理企业也不会合规操作。

表3 演化稳定结果及参数条件

3 演化博弈模型分析

根据上述分析，受关键参数α0、α1和F0的影响，系统演化稳定结果会发生改变。

(1)当α<α0，FsF0时，(消极监管，违规操作)是系统演化稳定结果。此时，公众参与程度较低，无论政府部门对垃圾处理企业惩罚力度如何，政府都消极监管而垃圾处理企业选择违规操作。当垃圾处理行业处于发展初期时，因为公众缺乏主动举报违规企业的意识和举报的渠道，所以社会公众参与程度不高，而政府选择监管时需要支付的人力、技术成本高于收益，故政府倾向选择消极监管。当政府消极监管时，垃圾处理企业被查处的可能性也减小，因此企业选择违规行为以减少企业成本。

(2)当α0<α<α1或α>α1，Fs

(3)当α0<α<α1，Fs>F0时，随机状态是系统演化的稳定结果。此时公众参与程度较高，政府部门惩罚力度较大。随着垃圾处理企业的发展，社会公众参与程度有所增强，但强度不大。此时，社会公众参与可减少政府监管成本，但不能保证政府部门积极监管成本小于积极监管收益(包括社会福利效力增加)，因此政府部门既可能选择积极监管也可能选择消极监管。虽然政府部门惩罚力度较大，垃圾处理企业可能选择合规行为，但由于政府部门的行为选择未定，垃圾处理企业可处于合规行为和违规行为之间。这种状态体现了企业受政策摇摆影响调整自身行为的策略模式，属于二维系统中双方行为相互影响演化的过渡期。

(4)当α>α1，Fs>F0时，(积极监管，合规操作)是系统演化的稳定结果。这时社会公众参与程度高，政府部门的惩罚力度大。当垃圾处理行业发展到一定程度，社会公众积极参与垃圾处理问题，政府建立健全社会公众监管体系和企业违规行为奖惩体系，政企之间的行为会趋于一种理想的状态，即(积极监管，合规操作)。

4 数值仿真

(1)同时考虑不同公众参与程度和惩罚力度对系统稳定性的影响。①当α<α0，FsF0时，取α=0.2，Fs=6，此时系统随时间演化结果如图2所示，可看出当惩罚力度较大而公众参与程度较低时，系统依旧向稳定点(0，0)演化。且相较于图1，随着惩罚力度变大，垃圾处理企业向违规行为演化的速度减缓。③当α0<α<α1，Fsα1，FsF0时，取α=0.5，Fs=6，此时系统随时间演化结果如图5所示，可看出当公众参与程度有所提高且惩罚力度较大时，系统的稳定点也在随机变化。⑥当α>α1，Fs>F0时，取α=0.8，Fs=6，此时系统随时间演化结果如图6所示，可看出当公众参与程度和政府惩罚力度均较大时，系统的最终会向稳定点(1，1)演化，达到理想状态。

图1 当α<α0，Fs

图2 当α<α0，Fs>F0时系统动态演化图

图3 当α0<α<α1，Fs

图4 当α>α1，Fs

图5 当α0<α<α1，Fs>F0时系统动态演化图

图6 当α>α1，Fs>F0时系统动态演化图

(2)考虑公众参与程度和惩罚力度一个变量固定、另一个变量变动对博弈方策略选择的影响。设置参数值y=0.4，α分别取0.2,0.4,0.5,0.6，得到x随α的变化情况，如图7所示，可看出随着公众参与程度的提高，政府部门越有可能采取积极监管策略。设置参数值x=0.5，α=0.5，Fs分别取2,6,9，得到y随Fs的变化情况，如图8所示，可看出惩罚力度越大，垃圾处理企业越有可能合规操作。

图7 公众参与对政府部门行为选择的影响

图8 惩罚力度对垃圾处理企业行为选择的影响

5 结论与建议

垃圾处理PPP模式有着“公众参与、政府主导、市场运作”的合作优势，能够实现市场可持续发展。笔者运用演化博弈理论，引入公众参与程度和惩罚力度两个参数，对垃圾处理PPP项目中政府和企业两个博弈方的行为选择进行分析，结果表明：①政府部门和垃圾处理企业的行为选择呈现4种不同的状态：(消极监管，违规操作)-(积极监管，违规操作)-随机状态-(积极监管，合规操作)。②政府的积极监管是企业合规行为的必要前提。垃圾处理企业“合规操作”行为的比例越低，政府越有可能采取“积极监管”。政府部门采取“积极监管”的比例越高，垃圾处理企业越有可能选择“合规操作”。若没有政府积极监管，则不存在企业合规行为。③只有当公众参与程度和惩罚力度满足α>α1且Fs>F0时，系统才会向理想状态演化。

基于上述结论，提出如下建议：①鼓励公众参与，强化社会监督。发挥各类社会公众主体在垃圾处理问题中的作用，如建立新闻媒体信息披露机制，曝光“一勺烩”企业的违规行为；行业协会识别垃圾处理企业违规行为，为政府部门提供有效信息。②加大经济性惩罚力度，实行经济性补贴。垃圾处理企业具有区域垄断性和稀缺性，对其惩罚不宜采用停整这类影响企业日常工作的措施，应加大经济惩罚力度，以起到威慑作用。同时，考虑到垃圾处理企业受技术水平约束和处理成本过高约束，应对垃圾处理企业实行经济性补贴。③完善举报机制，建立奖励制度。鉴于公众参与和政府监管存在互补关系，政府部门应完善公众参与举报机制，开设并公开电话、网站、微博、微信等投诉举报通道，加大对举报者的奖励力度，接受社会公众对垃圾处理问题的监督和关注。