大型公共项目投资决策中公众参与行为的激励演化博弈研究

吴 璇，刘景矿，庞永师

（广州大学 管理学院，广东 广州 510006，E-mail：ljkgowell@163.com）

大型公共项目的建设对促进经济快速发展、改善居民生活环境、维护社会安定团结等方面起到十分重要的作用。投资决策过程中的公众参与保证了决策的科学性，也是实现公众民主权利的重要体现。然而，我国目前的大型公共投资项目主要依靠政府决策，现有的决策机制往往存在多元主体参与不足、主体间缺乏有效沟通和协作等问题[1~4]。近年来，由于大型公共投资项目方案决策没有充分考虑公众利益、缺乏广泛公众参与而引起的群体抗议事件频发，反映了公众迫切想要参与到公共项目投资决策过程中，表达自己合理利益需求。

发达国家对于公共资金的使用非常慎重，十分强调决策的民主化和科学化。Cantarelli等[5]认为决策者在大型基础设施建设决策过程中面临的主要问题是成本信息不对称。Bauman[6]指出灵活的组织文化有助于推动公众参与进程；René e等[7]认为政策制定者应采取方法措施引导公众通过社区参与公共项目投资决策工作。国内研究主要集中在投资决策机制和决策方法方面。如陈舒等[8]认为应加强政府投资项目决策在预算评审阶段的监管；李丁等[9]认为公众群体通过网络参与发表意见，社会舆论导向可以为政府制定相关政策提供帮助。综上，国内外学者都取得了很好的研究成果，但对大型公共项目投资决策中激励公众参与行为研究甚少。本文将公众这一利益群体引入到大型公共项目投资决策博弈过程中，研究在政府激励视角下政府、公众、企业策略选择问题，为地方政府及相关部门激励公众群体实质参与项目决策、监管建设企业行为提供方法措施。

1 大型公共项目投资决策公众参与演化博弈模型构建

大型公共项目投资决策利益相关者众多，每个利益相关者都有着不同的利益诉求。本文所述的大型公共项目投资决策的利益主体为政府、公众、企业，三者之间通过相互博弈焦点动态调整自身的策略选择。

1.1 演化博弈模型的基本假设

为了便于构建和分析公众参与大型公共项目投资决策激励演化博弈模型，作出如下假设：

（1）博弈中只存在三类群体：政府、公众和企业，三方均是有限理性的主体，主体之间存在动态博弈关系。

（2）假设政府有两种策略选择：{激励；不激励}，政府策略选择取决于该种策略状态下是否超过预期收益和收益是否达到最大。引入概率分布（x，1-x）（0≤x≤1）表示政府选择激励和不激励策略的比例，当x=1时代表政府采取实施激励的策略，而当x=0时则代表政府完全不激励。

（3）假设公众有两种策略选择：{参与；不参与}，在策略选择时，公众也会充分比较两种策略带来的收益大小进行策略选择。引入概率分布（y，1-y）（0≤y≤1）表示公众选择参与和不参与策略的比例，当y=0时代表公众不参与大型公共项目决策，当y=1时代表公众参与大型公共项目决策。

（4）假设企业有两种策略选择：{努力；不努力}，作为一个追求利益最大化的代建企业，代建也会根据自身收益进行选择。引入概率分布（z，1-z）（0≤z≤1）表示企业选择努力考虑公众利益诉求和不努力考虑公众利益诉求策略的比例。

（5）假设大型公共项目投资决策系统中的一切成本、费用、收益等都是可量化的，且为正值；激励政策均是符合社会、经济、环境的发展要求的。

1.2 演化博弈模型参数与支付矩阵

根据演化博弈模型的构建原则，假设政府、公众、企业三方主体参数含义如表1所示。

表1 博弈模型参数含义说明

根据以上基本假设和参数设置，结合大型公共项目投资决策政府、公众、企业群体三方策略的依存性，计算政府对公众采取激励和不激励策略情况下支付收益矩阵，结果如表2和表3所示。

表2 政府对公众采取激励策略（x）情况下三方博弈支付收益矩阵

表3 政府对公众采取不激励策略（1-x）情况下三方博弈支付收益矩阵

1.3 演化博弈三方收益

设U11为政府采取激励策略时的期望收益，U12为政府不采取激励策略时的期望收益，为政府采取时和不采取激励策略时的平均收益。

政府的平均期望收益为：

政府选择激励公众和企业的期望收益函数为：

政府选择不激励公众和企业的期望收益函数为：

设U21为公众参与决策时的期望收益，U22为公众不参与时的期望收益，为公众参与和不参与决策时的平均收益。

公众的平均期望收益为：

公众选择参与决策时的期望收益函数为：

公众选择不参与决策时收益函数为：

设 U31为企业努力考虑公众利益时的期望收益，U32为企业不努力考虑公众利益时的期望收益，为企业努力和不努力考虑公众利益时平均收益。

企业的平均期望收益为：

企业选择努力的期望收益函数为：

企业选择不努力的期望收益函数为：

2 三方演化稳定性分析

2.1 政府群体

由式（1）~式（3），政府部门采取激励策略的复制方程为：

对于演化稳定策略，稳定状态必须对微小扰动具有稳健性，即演化稳定策略的稳定点不仅要求F(x)=0，并且要求同时满足F´(x)<0。

（2）当 y≠y*时，令 F(x)=0，得到 x=0，x=1两个稳定点，对 F(x)求导，得 F´(x)=(1-2x){y[z（B+P2-F1）+F1-B-P2]-zK+K-C1}。

若y*<0，恒有y＞y*，则x=1是演化稳定策略点；若y*>1，恒有y＜y*，则x=0是演化稳定策略点；若00，即 x=0是演化稳定策略点，表示公众参与决策的可能性足够小并呈减小趋势时，政府对公众参与激励引导的力度会越来越小，此时不激励或激励不强是政府的最优选择；当y＜y*时，F´(0)>0，F´(1)<0，即 x=1是演化稳定策略点，表示公众参与决策的可能性足够大并呈增大趋势时，政府选择激励政策的可能性也会越来越大，此时激励策略是政府的最优选择。

2.2 公众群体

由式（4）~式（6），公众采取参与策略的复制方程为：

（2）当z≠z*时，令 F(y)=0，得到y=0，y=1两个稳定点，对 F(y)求导，得 F´(y)=(1-2y){z[x(P1-P2)-P1]+x(P2-P1+B)+P1+R2-C2}。

若z*<0，恒有z＞z*，则y=1是演化稳定策略点；若z*>1，恒有z＜z*，则y=0是进化稳定策略点；若00，F´(1)<0，即 y=1是演化稳定策略点，表示公众选择参与决策的概率随着企业努力程度增强而增加，此时公众选择参与决策策略是最优选择；当 z＜z*时，F´(0)<0，F´(1)>0，即 y=0 是演化稳定策略点，表示企业努力考虑公众利益的意愿较弱并持续减小，公众选择参与的概率也越来越小，此时公众选择不参与策略是最优策略。

2.3 企业群体

由式（7）~式19），企业采取努力策略的复制方程为：

（2）当x≠x*时，令F(z)=0，得到z=0，z=1两个稳定点，对F(z)求导，得F´(z)=(1-2z)[x(-yP1+K)+yP1-C3]。

若x*＜0，恒有x＞x*，则z=1是进化稳定策略点；若x*>1，恒有x＜x*，则z=0是进化稳定策略点；若 00，F´(1)<0，即z=1是进化稳定策略点，表示政府实施激励策略监管企业行为达到一定程度并呈增大趋势时，企业努力的可能性逐步增加，最终努力考虑公众利益策略是其最优选择；当时，F´(0)<0，F´(1)>0，即z=0是进化稳定策略点，表示政府实施激励策略监管企业行为达不到一定程度并呈下降趋势时，企业努力的可能性逐步减小，最终不努力考虑公众利益策略是其最优选择。

2.4 三方演化均衡解分析

由式（10）~式（12）联立，可得大型公共项目投资决策演化博弈的群体复制动态方程组为：

令复制动态方程F=0，解得政府、公众、企业三者的局部均衡点为：

其中，D1~D8构成了演化博弈域的边界{(x，y，z)|x=0，1；y=0；z=0，1}，由此围成的区域M是三方博弈的均衡解域，即M={(x，y，z)|0≤x≤1，0≤y≤1，0≤z≤1}，在此域内还存在D9~D13满足条件的5个均衡点。

以上均衡点只是局部均衡点，未必是达到稳定状态的演化均衡点，需进一步分析判断。可用雅克比矩阵的行列式detJ>0和迹trJ<0判断演化博弈系统的局部稳定性，若符合要求则表示该均衡点趋向于稳定状态，属于演化均衡点。

对式（10）~式（12）依次求出关于x，y，z的偏导数，可得：

综上得雅可比矩阵：

detJ和迹trJ的值如表4所示，可知detJ和迹trJ的值取决于各个参数数值的大小，D9~D12均衡点更是不便于计算，因此，仅依据现有的条件还不能确定13个均衡点的稳定性。

表4 D1～D8均衡点的局部稳定性分析

3 系统动力学模型与仿真分析

3.1系统演化模型建立

根据表 1~表 3，结合系统动力学软件 Vensim建立大型公共项目投资决策激励演化博弈系统动力学模型，如图1所示。

图1 大型公共项目投资决策激励演化博弈系统动力学模型

模型中，x、y、z为 3个存量，分别表示政府采取激励政策的比例、公众选择参与决策的比例和企业努力考虑公众利益的比例；3个速率变量用来描述政府采取激励政策的比例变化、公众选择参与决策的比例变化和企业努力考虑公众利益的比例变化；U11、U12、U21、U22、U31、U32、为 6 个中间变量，由式（1）~式（9）确定。

系统动力学模型设置模拟周期为50，该模型中12个外部变量初始赋值：R1=50、C1=8、P1=6、F1=5、R2=10、B=3、C2=3、F2=4、P2=5、R3=20、C3=5、K=10，各外生变量的假设值并不是现实决策过程中的发生值，仅用作策略选择及敏感性分析。

将外部变量赋值代入由式（10）~式（12）组成的复制动态方程组中，令 F=[F(x)，F(y)，F(z)]T=0，可得有效解为：

这 13个均衡解中 D9、D11、D12和 D13不满足解域条件 0≤x，y，z≤1，故剔除，剩下 9个为有效均衡解，其中 D1~D8为纯策略组合，D10为混合策略组合。

3.2 模型有效性检验

构建了系统动力学模型后，还需要对模型进行检验，方便及时发现模型问题改进完善，并验证其正确性和适用性，本文选择模型系统的检测、积分误差检测和敏感性测试3种方式对模型进行检验，详细步骤参考文献[10]。

3.3 纯策略仿真分析

对8个纯策略均衡解进行数值仿真，发现政府、公众、企业三方演化路径随时间推移均无变化，策略不变，整个演化博弈系统处在一种无波动稳定状态。然而，当任意一方做出微小的策略改变，各方演化路径会随之发生变化，并朝着新的趋势演变，表明纯策略均衡状态不是绝对稳定的。如策略组合D5=(1，0，0)-1，模拟初始值为(0.99，0.01，0.01)-1，根据政府初始策略的选择，以及激励愿望的高低情况进行分析。

（1）激励意愿较高的情况。在该情况下，三方主体共有4种策略组合，演化路径如图2所示。由图 2（a）和图 2（b）可知，在政府初始选择主动激励策略下，企业选择不努力策略，公众最初参与意愿比较低，随后迅速趋向参与策略并到达稳定，这也符合政府激励的意愿；随着政府一直采取积极的激励策略，企业策略逐渐从不努力转为努力，此时政府的激励意愿也开始减弱，最终也将趋向不激励策略。通过对比图2（c）和图2（d）可知，公众策略的变化，对企业和政府策略的稳定影响较小，企业初始策略选择影响着系统达到稳定状态所需时间，企业越早采取努力策略，政府则越早达到稳定状态。当企业最初选择努力策略时，受到政府和公众的影响很小，几乎一直处于努力的策略状态。在政府初始激励意愿较强烈的情况下，政府、公众、企业最终会在D4=(0，1，1)-1处形成均衡。

图2 政府初始策略为激励时的策略演化路径

（2）政府激励意愿较低的情况。在该情况下，三方主体共有4种策略组合，策略演化路径如图3所示。由图 3（a）和图 3（b）可知，当企业初始选择不努力策略时，政府会保持一定的激励意愿，公众选择参与决策意愿迅速增强，当政府激励意愿达到一个小峰值时，企业随之积极采取努力策略，当企业努力意愿越来越强烈，并持续保持稳定，政府便逐渐减少激励意愿，直到达到不激励的状态，公众则始终处于积极参与状态。通过图3（c）和图3（d）可知，在政府激励意愿很弱时，企业初始策略选择对公众选择积极参与策略有很大影响，当企业始终保持努力状态，公众会一直处于参与的稳定状态，没有受到其他主体的影响，企业初始努力意愿较强，公众达到稳定状态的时间也越早，政府始终不改变其不激励的策略状态。三方主体最终形成D4=(0，1，1)-1的均衡状态。

图3 政府初始策略为不激励时的策略演化路径

通过纯策略仿真分析发现，政府、公众、企业最终都会形成D4=(0，1，1)-1的均衡状态，即政府不激励，公众参与，企业努力，与政府初始选择不激励策略相比，三方主体的演化路径趋势变化明显，且达成均衡状态的时间都相对较短，可知政府通过激励策略可以达到较好的参与效果。

同理，混合策略均衡解的仿真结果表明，在初始混合策略下，演化路径呈现出上下波动变化的情形，政府策略选择与企业策略选择相互影响，一方策略选择意愿增强或降低会反作用于另一方，但是这一状态也是不稳定的，任一博弈主体发生突变行为，现有均衡状态将被打破。

4 结语

研究发现公众参与行为不是单一的决策行为，而与多方利益主体、多重影响因素有关，任何一方博弈策略选择发生变化与调整，均有可能影响其他两方策略选择，并改变最终的演化稳定策略；对政府、公众、企业三方博弈群体局部均衡点进行策略突变仿真分析发现演化轨迹最终都处于稳定状态，即随时间推移最后将达成“不激励、参与、努力”稳定状态，政府初始选择激励策略三方演化路径趋势变化更加明显，在决策工作初期政府通过采取激励策略可以取得很好的公众参与效果；企业的努力行为有利于公众更快地进入参与稳定状态，政府的激励成本、公众参与的收益、企业不努力的惩罚力度是影响各主体策略选择最重要的因素。因此，大型公共项目投资在决策工作初期，政府应建立多元参与机制，发挥主导地位，引导和推进公众及各利益方参与到决策工作中；建立奖励补偿机制，专门设立补偿资金款项；建立监督管理机制，统筹安排各部门监管工作，明确各部门监管职能、优化人员分工，防止发生政策不一、权责不明等问题。