乡村基础设施项目全过程工程咨询推广演化博弈

陈 群，汪琦钦，陈 哲，胡智临

(1. 福建工程学院 管理学院， 福建 福州 350118； 2. 宁德职业技术学院， 福建 宁德 355000)

在党的十九大报告中，习总书记强调了乡村振兴的重要性，改善农村问题是缓解民生问题的重要路径。加强乡村基础设施建设有利于改善城乡差距[1]，是改善民生的必要条件，由此加强乡村基础设施供给能力显得尤为重要。早期的乡村基础设施主要依靠政府供给，虽然对农村地区有了长足改善[2]，但仍然存在一些问题，导致部分农村地区的基础设施供给数量不足，质量有待提高[3～5]，且总体投资效率低下。而近年来政府为了拓展融资渠道大力发展政企合作模式[6,7]，仍然延续传统的管理模式，不利于提高投资效率，由此亟需管理模式的改革创新。

全过程工程咨询是一种新的项目管理模式，高度整合了传统模式下碎片化的管理特征，可助力乡村基础设施项目加强前期规划，提高建设效率，优化后期运维等[8,9]，以实现更小风险、更省投资和更高品质等管理目标，为乡村基础设施提升投资效率和项目增值提供了新路径。虽然我国的全过程咨询服务模式正处于起步阶段，但是目前已有广东、江苏、浙江等多个省市出台了全过程工程咨询的技术标准与合同示范文本，为企业制定了初步规范。琚娟[8]建立基于VETS(Value-Events-Task-Stage)的评估体系，对全过程工程咨询优势进行整体价值的定量化；严玲等[9]以全过程工程咨询的交易特征为切入点，针对合同条款进行了分析讨论；孙继德等[10]对全过程工程咨询的组织模式进行了分析讨论；沙俊强等[11,12]分别结合电网工程对全过程工程咨询的取费进行了探讨；白庶等[13,14]认为国内的全过程工程咨询企业能帮助业主解决许多潜在的问题；王小玲等[15]结合政企合作的全过程工程咨询项目进行实例分析，认为全过程工程咨询对项目增值具有一定成效。综上所述，全过程工程咨询已经具备了在更广泛领域应用的理论研究基础，鉴于上述对乡村基础设施总体投资效率低下问题的分析，本文讨论全过程工程咨询在乡村基础设施中的应用，对乡村振兴具有积极意义。由此，本文结合乡村基础设施问题，对全过程工程咨询在乡村的推广应用进行进一步探讨和博弈分析。

1 乡村基础设施全过程工程咨询推广博弈机理

全过程工程咨询是针对工程建设项目前期决策、工程项目实施和运营等全生命周期一体化的工程咨询服务，能在一定程度上提高乡村基础设施项目的投资效率，提升企业对工程的管理能力，但在我国仍处于探索阶段，服务类型、委托方式和实施规范等政府文件仍有不足，合同范本也有待完善[16]。熟悉掌握全过程工程咨询的人才也很稀缺，难免引起社会资本的投入顾虑。同时，在乡村推广的过程中，运用全过程工程咨询模式必然产生额外成本，所以政府需要采取一定的激励措施来减少社会资本的投入顾虑。由此通过构建乡村全过程工程咨询推广的演化博弈模型，结合案例分析双方合作的博弈过程，为推动全过程工程咨询在乡村基础设施项目的实施提供理论依据。

在乡村基础设施的建设中，企业的决策者并非完全理性，其对收益的感知不仅与合同约定的金额相关，而且还会受到自身特征和所处的现实具体情境影响，所以其行为更多的与其感知价值有关。演化博弈虽然可以对决策者的行为进行演化研究，但是缺乏对作为有限理性决策者的主观感知行为特点和感知行为量化模型的考虑。前景理论用感知收益来代替客观收益，更加真实地刻画了在决策过程中博弈者对收益及损失的实际感知。由此，本文通过在演化博弈模型中引入前景理论，从决策者的感知价值角度分析政府与企业的决策演化过程，最后利用全过程工程咨询的相关案例进行仿真分析。

2 全过程工程咨询在乡村基础设施推广的博弈模型构建

2.1 模型假设

假设1：对政府来说，具有“积极”或“消极”推广全过程工程咨询模式两种策略；相应地，企业具备“应用”或“拒绝”全过程工程咨询模式两种策略。

假设2：企业对全过程工程咨询选择“应用”策略的概率为x， “拒绝”的概率为1-x；政府对全过程工程咨询选择“积极”策略的概率为y，“消极”的概率为1-y。

假设3：双方皆不考虑引入全过程工程咨询，则企业收益为a，政府收益为b；政府“积极”策略下，政府补助成本为d，政府前期工作所需成本为g；企业“应用”策略下，企业额外成本为c；不考虑风险，企业“应用”策略下，政府额外社会效益为e，企业额外经济收益为f。

假设4：在乡村地区推广全过程工程咨询是有意义的，企业采取“应用”策略的收益为f大于其成本c；全过程工程咨询项目的成功率α在0～1之间，企业期望收益为αf，政府期望收益为αe。

此外，根据前景理论，博弈双方对于客观确定的收益和损失存在感知价值和实际价值的偏差感知价值为v(ΔU)，其公式如下：

(1)

式中：ΔU为决策者对该策略的主观感知价值，ΔU≥0表示决策者对该策略的主观感知价值为“收益”，ΔU<0表示决策者对该策略的主观感知价值为“损失”；β(0≤β≤1)为决策者感知价值函数的风险态度系数，与决策者冒险倾向相关；λ为决策者对损失的规避程度，数值越大则表示决策者对损失越敏感[17]。为便于分析，本文假设价值函数中参照点的价值为0，收益和损失的绝对值由相应的离差代替。

2.2 模型构建及稳定性分析

根据政府和企业的策略选择空间，他们一共有四种博弈策略组合，如表1所示。

表1 博弈矩阵

由表1的政府与企业博弈演化矩阵可知，式(2)表示企业“应用”收益，式(3)表示企业“拒绝”收益，两者的平均期望收益如式(4)所示。

P11=y(a+αf+v(-c)+v(d))+
(1-y)(a+αf+v(-c))

(2)

P12=ya+(1-y)a

(3)

P1=xP11+(1-x)P12

(4)

式(5)表示政府“积极”收益，式(6)表示政府“消极”收益，两者的平均期望收益如式(7)所示。

P21=x(b+αe+v(-g)+v(-d))+
(1-x)(b+v(-g))

(5)

P22=x(b+αe)+(1-x)b

(6)

P2=yP21+(1-y)P22

(7)

复制动态方程如式(8)(9)所示。

(8)

即

(9)

令F(x)=0，F(y)=0，得到5个复制动态平衡点：(0,0) (0,1) (1,0) (1,1)和(x*,y*)。其中x*=-gβ/dβ，y*=(λcβ-αf)dβ。由此，可得雅克比矩阵为：

表2 雅克比矩阵在各均衡点处的迹和行列式的值

均衡点的稳定性如表3所示。

表3 均衡点的稳定性

当λcβ>αf，αf+dβ>λcβ时，(0,0)是系统的演化稳定点。企业成本高于期望收益，企业不依靠政府补助支持难以盈利。从企业感知价值的角度考虑，虽然依靠政府补助可以盈利，但成本过高，不适合持续推广。由此，政府也会放弃补助，系统将演化至(0,0)稳定点。

当λcβ<αf，αf+dβ>λcβ时，(1,0)是系统的演化稳定点。企业成本低于期望收益，企业不依靠政府补助也可以盈利。政府的补助不是影响企业决策的关键因素，由此，政府也会放弃补助，系统将演化至(1,0)稳定点。

当λcβ>αf，αf+dβ<λcβ时，(0,0)是系统的演化稳定点。企业成本过高，即企业期望收益加上政府补助也不足以盈利，不利于持续推广。由此，系统将演化至(0,0)稳定点。

3 案例分析

为了更贴合实际，本文结合文献[8]对相关参数进行赋值。案例中，深圳地区某项目总投资约81亿元，通过引入全过程工程咨询管理节约成本约6.43亿元，投入费用参考广东省住房和城乡建设厅《建设项目全过程工程咨询服务指引(咨询企业版)》的收费标准测算为0.9亿元。由此，设全过程工程咨询收益f=6.43；全过程工程咨询成本c=0.9；其中考虑到农村地区不同地域的基层政府财政实力不尽相同，结合部分地区的农村基础设施建设项目财政扶贫资金安排表，政府的支持力度设为全过程工程咨询成本c的50%即d=0.40，g=0.05；基于Tversky等的研究，设价值函数中风险态度系数β取值为0.88，损失规避程度λ取值2.25[19]；设政府演化初始概率y=0.5，企业演化初始概率x=0.5。

(1)项目成功率α的敏感性分析

图1表示项目成功率α取值为0.1，0.3，0.5，0.7，0.9时的系统演化情况。

图1 系统对α值的敏感性

由图1可知，当项目成功率小于0.4时，企业向拒绝策略演化，而政府也采取消极策略；而当项目成功率逐渐增大，向1接近时，即使政府采取消极策略，企业也会积极推广应用。

(2)风险态度系数β的敏感性分析

当全过程工程咨询项目成功率α=0.4，0.7时，将β分别取值0.2，0.4，0.6，0.8，0.88，1，系统对β值的敏感性分别如图2，3所示。

图2 系统对β值的敏感性(α=0.4)

图3 系统对β值的敏感性(α=0.7)

由图2可知，当项目成功率为0.4时，随着感知价值的风险态度系数的增大，企业向应用策略的演化逐渐加快。由图3可知，随着项目成功率的增大，企业向应用策略的演化速率逐渐加快，与图2相比，系统对感知价值的风险态度系数并不敏感。

(3)损失规避程度λ的敏感性分析

当全过程工程咨询项目成功率α=0.4，0.7时，将λ分别取值1，1.5，2.25，3，3.5，4，系统对λ值的敏感性分别如图4,5所示。

图4 系统对λ值的敏感性(α=0.4)

由图4可知，系统对损失规避程度系数非常敏感，当项目成功率为0.4时，随着风险规避程度的增大，特别是λ≥3时，企业开始向拒绝策略演化，这意味着当项目成功率不高时，高损失敏感性的企业会选择拒绝策略，而此时由于企业对损失非常敏感而导致政府走向消极策略。由图5可知，当项目成功率较高时，高损失敏感性的企业依然会向应用策略演化，只是相对演化较慢。

(4)政府补助d的敏感性分析

设政府补助d为0.2，0.4，0.6，0.8，1。系统对d值的敏感性如图6，7所示。

图6 系统对d值的敏感性(α=0.4)

图7 系统对d值的敏感性(α=0.7)

由图6，7可知，随着项目成功率的提高，企业会更快地向应用策略演化，随着政府补助系数的逐渐增大，政府在一定程度上可以激励企业推动应用，引导企业加快速度向应用策略的方向演化。

4 结 论

本文在演化博弈模型中引入前景理论，用决策者的主观感知价值代替客观期望价值，在此基础上对全过程工程咨询在乡村基础设施项目的推广进行了分析，最后利用Python软件模拟了各参数对企业决策行为的影响，结果表明：

(1)只有当企业选择应用全过程工程咨询项目的期望收益高于其感知的成本价值，企业才会自发选择应用策略，但这需要较高的项目收益f与项目成功率α。而乡村基础设施的难点在于其准公益的社会属性难以为企业创造高额利润，由此需要政府与企业双管齐下，提高项目管理水平，进而提高项目成功率。

(2)系统对感知价值的风险态度系数α的变化敏感性较弱，对损失规避程度λ的变化敏感性较强，即相比于高收益的项目，企业会青睐收益稳定、成功率高的项目进行投资。由此，政府应该完善乡村全过程工程咨询法律法规，加强乡村全过程工程咨询市场监管，从而减低管理风险，以此提高企业决策者的信心。

(3)政府补助对企业选择应用策略有一定的激励效果，虽然效果并不显著，但依然具有积极推动作用。政府对项目的帮扶虽然较难起到决定性作用，但可以缓解企业在乡村基础设施实施全过程工程咨询初期的投资压力，缓解企业心理负担，进一步增强企业信心，实现互惠双赢。