考虑多影响因素的社区成员参与非遗旅游开发行为的演化博弈研究

方兴林

（黄山学院经济管理学院，安徽黄山245021）

非物质文化遗产（下文简称“非遗”）是特定群体及其社区在历史沉淀中慢慢形成的民族技艺和符号［1］，是其“文化”认同的重要组成部分［2］。非遗源于社区，更是传承在社区，在非遗资源旅游开发背景下，积极引导社区成员有效参与，才能使非遗更加有效地融于现代社会生活环境。社区成员既是非遗旅游产品的生产者，又是消费者，社区成员深度参与对非遗旅游开发的经济、社会效益和实现利益相关者价值共创具有重要作用。但是社区成员参与非遗旅游开发会有一定的时间、精力耗费及机会成本，而社区中“搭便车”成员的存在也会影响其他成员参与的积极性。鉴于此，本文运用演化博弈理论分析社区成员在非遗旅游开发过程中参与行为的演化机制及相关因素对演化路径的影响，并基于研究结果提出促进社区成员深度、有效参与非遗旅游开发的建议。

一、文献综述

在非遗旅游开发过程中，社区成员参与的重要性得到越来越多的关注和认可。胡凡等分析了非遗社区群体参与旅游权能差异，研究通过把握非遗社区群体参与旅游的权能特征，为实现非遗社区群体参与旅游差异化发展提供借鉴［3］。邹一婧基于社区参与系统理论，提出非遗保护与旅游融合发展是推动社区发展的必要选择，社区参与是推动非遗保护与旅游融合发展的必要保障［4］。黄益军认为，在非遗旅游开发中，应树立以社区为中心的非遗旅游发展理念、构建涵盖各利益相关者的非遗旅游协调机制、丰富社区参与非遗旅游的方式［5］。田东曌认为社区参与是促进非遗保护传承和价值实现的有效方式［6］。杨利慧认为社区以及构成社区的群体和个人是非遗项目保护和传承的主体［7］。Ananya Bhattacharya 等认为，应增强社区认同感和自豪感，使社区成员拥有并管理旅游业而非成为旅游业的低端工作人员［8］。江娟丽等认为，在构建非遗传承与非遗旅游的融合机制时，要创新社区居民参与机制，拓宽居民多元参与渠道［9］。宋立中认为在利用非遗旅游资源过程中，建构“社区参与”和“原生态利用”机制会有效地保护、利用、传承非遗资源［10］。赵金金认为，安徽省非遗旅游资源开发模式应该采取“核心+带状+片区”分区分类模式以及“政府+企业+传承人+社区居民”利益相关者共同开发模式［11］。

目前，已有研究成果主要基于管理学、组织行为学和心理学视角对社区成员参与非遗旅游开发感知、规划及影响因素等方面展开研究，聚焦于社区参与模式、动力机制、社区增权等，相关研究以静态研究为主。社区成员参与非遗旅游开发是一个动态过程，“活态性”是非遗资源的显著特点，因此不断获取内外部创新源的知识和技术是非遗旅游开发可持续创新的本质。社区成员参与非遗旅游开发本质上是一种知识共享行为，因此内外部创新源亟须构建一个有效的知识共享社会网络，社区成员通过共享知识实现知识重组和再造，从而实现协同创新效应，研究重点应是如何在社区成员间建立可靠信任机制来实现知识共享。社区成员是有限理性的，追求自身利益最大化是其根本目的，如何处理社区成员在参与非遗旅游开发过程中出现的冲突和矛盾？在长期博弈学习过程中，社区成员参与的演化机制如何？鉴于此，本文运用演化博弈理论对社区成员参与非遗旅游开发时知识共享行为展开研究，分析多影响因素对社区成员参与非遗旅游开发演化路径的影响。

二、演化博弈模型

社区成员在参与非遗旅游开发时由于家庭环境、职业经历、教育程度等背景的不同，所能共享的知识在质和量上均存在差异，因此社区成员在共享非遗旅游开发相关知识时互为供需。本文将参与非遗旅游开发的社区成员分为两类，即社区成员1 和社区成员2，他们均是有限理性的经济人，基于自身利益不断调整策略选择，策略集为｛共享知识，获取知识｝，社区成员选择不同策略对应收益不同。

1.研究变量

知识存量。社区成员已拥有的非遗旅游开发相关知识的总量，记为ki(ki＞0)。

信任系数。社区成员彼此间的信任度，记为γi(1≥γi≥ 0)。

互补系数。社区成员彼此间的互补性知识比例，记为ηi(1≥ηi≥ 0)。

转化系数。社区成员对新知识的吸收再创造能力，记为μi(1≥μi≥ 0)。

常规收益。非遗旅游开发给社区成员带来的经济、社会收益的总和，记为pi(pi≥0)。

协同创新效益。在非遗旅游开发过程中，社区成员均选择“共享知识”策略时会形成协同创新效应，产生协同创新收益，记为e(e＞0)。

协同创新效益分配系数。社区成员获得协同创新效益的占比，记为λi(λi≥ 0)，且λ1+λ2＝ 1。

共享成本。社区成员在进行知识共享时会产生一定的成本，表现在时间成本、人力成本以及机会成本，记为ci(ci＞ 0)。

风险系数。社区成员选择“共享知识”策略时会面临一定的风险，表现在知识共享量与获取量不对等风险，以及因共享知识而丧失自身核心竞争优势风险等，风险值与社区成员共享知识量成正比，记为v(v≥ 0)。

奖励系数。在非遗旅游开发过程中，非遗旅游开发主导者会制定系列政策来奖励积极参与的社区成员，奖励值与社区成员共享知识量成正比，记为r(r≥ 0)。

投机惩罚值。非遗旅游开发主导者为了营造积极、健康的知识共享环境，一旦发现有投机行为，会对取得投机收益的一方予以一定的惩罚，记为f(f＞ 0)。

2.收益矩阵

基于上述研究变量设定，非遗旅游开发社区成员参与博弈收益矩阵见表1。

表1 非遗旅游开发社区成员参与博弈收益矩阵

3.稳定性分析

假设社区成员1 选择“共享知识”策略的初始概率为x(x∈[0，1])，则选择“获取知识”策略的初始概率为1-x；社区成员2 选择“共享知识”策略的初始概率为y(y∈[0，1])，则选择“获取知识”策略的初始概率为1-y。

社区成员1 选择“共享知识”“获取知识”策略的期望收益及平均收益见公式（1）（2）（3）：

社区成员1 选择“共享知识”策略的复制动态方程为：

社区成员2 选择“共享知识”“获取知识”策略的期望收益及平均收益见公式（5）（6）（7）：

社区成员2 选择“共享知识”策略的复制动态方程为：

此时可得演化博弈模型的五个局部均衡点，分别 是e1(0，0)、e2(1，1)、e3(0，1)、e4(1，0)、e5(x*，y*)。因为x*∈[0，1])、y*∈[0，1])，所以可得：

分别对F(x)、F(y)求偏导数，可得动态演化系统的雅克比（Jacobian）矩阵［15-16］：

当某个局部均衡点能够使雅克比矩阵的行列式det(J)＞0 且迹tr(J)＜0 时，就可以认定该局部均衡点为博弈系统的演化稳定策略（Evolutionarily Stable Strategy，ESS）。上述五个局部均衡点的行列式值和迹值见表2。

表2 非遗旅游开发社区成员参与博弈雅克比矩阵行列式值和迹值

基于条件约束不等式（9）和（10），对雅克比矩阵进行局部稳定性分析，均衡结果见表3。

表3 非遗旅游开发社区成员参与博弈雅克比矩阵局部稳定性结果

图1 为非遗旅游开发社区成员参与博弈相位图。e3、e4两个不稳定均衡点和鞍点e5连接而成的折线表示系统收敛于不同状态的临界线。当社区成员1 和社区成员2 策略选择初始值落在e1e3e5e4四点围成的区域S1内时，演化最终结果向e1(0，0)逐渐收敛，对应策略组合为（获取知识，获取知识）；当社区成员1 和社区成员2 策略选择初始值落在e3e2e4e5四点围成的区域S2内时，演化最终结果向e2(1，1)逐渐收敛，对应策略组合为（共享知识，共享知识）。

图1 非遗旅游开发社区成员参与博弈相位图

4.模型参数分析

非遗旅游开发社区成员参与博弈系统演化结果对社区成员1 和社区成员2 初始选择具有显著依赖性，最终结果取决于S1和S2两个区域的面积大小。如果S1＞S2，系统向（获取知识，获取知识）结果演化的概率更大；如果S1＜S2，系统向（共享知识，共享知识）结果演化的概率更大。

根据图1，可以得出区域S1的面积为：

基于式（12）可得：S1值与μi、pi取值无关。当e、f、ki、γi、ηi、r取值越大，S1值越小，系统向（共享知识，共享知识）结果演化的概率越大。当ci、v取值越大，S1值越大，系统向（获取知识，获取知识）结果演化的概率越大。因为λ1+λ2＝ 1，不难证明S1对λ1二阶求导结果大于零，存在极小值，即至少存在一个使得S1取极小值，系统向（共享知识，共享知识）结果演化的概率取极大值。

三、数值算例仿真分析

为了直观展示参数变化对社区成员策略选择的演化过程，运用MATLAB 软件对演化博弈模型进行仿真。选取“徽州非遗夜市”为研究案例，访谈非遗传承人、商户、游客、本地居民、地方政府等参与者，并征询相关领域专家意见后，最终选定仿真参数默认值（见表4）。

表4 非遗旅游开发社区成员参与博弈模型参数默认初始值

1.初始概率

仿真社区成员策略选择不同初始概率对博弈系统演化结果的影响，结果如图2 所示。

图2 社区成员策略选择不同初始概率的状态演化图

社区成员1 选择“共享知识”策略的概率x的收敛趋势和收敛速度既与自身策略选择初始概率值有关，又与社区成员2 策略选择初始概率值有关，当社区成员1 选择“共享知识”策略的初始概率小于阈值x＝0.5375 时，社区成员1 策略的最终演化结果为“获取知识”，且当x值越小，演化收敛至“获取知识”的速度越快；反之，当社区成员1 选择“共享知识”策略的初始概率大于阈值x＝0.5375 时，社区成员1 策略的最终演化结果为“共享知识”，且当x值越大，演化收敛至“共享知识”的速度越快。

社区成员2 选择“共享知识”策略的概率y的收敛趋势和收敛速度既与自身策略选择初始概率值有关，又与社区成员1 策略选择初始概率值有关，当社区成员2 选择“共享知识”策略的初始概率小于阈值y＝0.5125 时，社区成员2 策略的最终演化结果为“获取知识”，且当y值越小，演化收敛至“获取知识”的速度越快；反之，当社区成员2 选择“共享知识”策略的初始概率大于阈值y＝0.5125 时，社区成员2 策略的最终演化结果为“共享知识”，且当y值越大，演化收敛至“共享知识”的速度越快。

2.协同创新效益

仿真协同创新效益对社区成员共享知识策略选择的影响，结果如图3 所示。

图3 不同协同创新效益下社区成员1和社区成员2 的状态演化图

协同创新效益e的阈值在8～9 之间，当协同创新效益e小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当协同创新效益e大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

3.协同创新效益分配系数

仿真协同创新效益分配系数对社区成员共享知识策略选择的影响，结果如图4 所示。

图4 不同协同创新效益分配系数下社区成员1和社区成员2 的状态演化图

基于约束条件式（9）、式（10）可得0.205 ＜λ1≤1、0.3225 ＜λ2≤ 1，且λ1+λ2＝ 1。

协同创新效益分配系数λ1有两个阈值其 中在 0.38～0.41 之 间在 0.47～0.50 之 间 。当时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

4.投机惩罚值

仿真投机惩罚值对社区成员共享知识策略选择的影响，结果如图5 所示。

图5 不同投机惩罚值下社区成员1 和社区成员2 的状态演化图

投资惩罚值f的阈值在0.8～1.1 之间，当投资惩罚值f小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当投资惩罚值f大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

5.风险系数和奖励系数

风险系数和奖励系数均与社区成员共享知识量成正比关系，当且仅当社区成员选择“知识共享”策略时，风险系数与奖励系数才有现实意义，因此本文对二者组合取值仿真。

仿真风险系数和奖励系数对社区成员共享知识策略选择的影响，结果如图6 所示。

图6 不同风险系数和奖励系数下社区成员1 和社区成员2 的状态演化图

当风险系数v保持不变时，奖励系数r的阈值在0.45～0.55 之间，当奖励系数r小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当奖励系数r大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

当奖励系数r保持不变时，风险系数v的阈值在0.25～0.35 之间，当风险系数v大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当风险系数v小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

6.共享成本

仿真共享成本对社区成员共享知识策略选择的影响，结果如图7 所示。

图7 不同共享成本下社区成员1 和社区成员2 的状态演化图

当社区成员1 共享成本c1保持不变时，社区成员2 共享成本c2的阈值在3.5～4.5 之间，当社区成员2 共享成本c2大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当社区成员2 共享成本c2小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

当社区成员2 共享成本c2保持不变时，社区成员1 共享成本c1的阈值在2.5～3.5 之间，当社区成员1 共享成本c1大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当社区成员1 共享成本c1小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

7.信任系数

仿真信任系数对社区成员共享知识策略选择的影响，结果如图8 所示。

图8 不同信任系数下社区成员1 和社区成员2 的状态演化图

当社区成员1 信任系数γ1保持不变时，社区成员 2 信任系数γ2的阈值在 0.18～0.21 之间，当社区成员2 信任系数γ2小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当社区成员2 信任系数γ2大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

当社区成员2 信任系数γ2保持不变时，社区成员 1 信任系数γ1的阈值在 0.28～0.31 之间，当社区成员1 信任系数γ1小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当社区成员1 信任系数γ1大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

8.互补系数

仿真互补系数对社区成员共享知识策略选择的影响，结果如图9 所示。

图9 不同互补系数下社区成员1 和社区成员2 的状态演化图

当社区成员1 互补系数η1保持不变时，社区成员 2 互补系数η2的阈值在 0.65～0.75 之间，当社区成员2 互补系数η2小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当社区成员2 互补系数η2大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

当社区成员2 互补系数η2保持不变时，社区成员 1 互补系数η1的阈值在 0.55～0.65 之间，当社区成员1 互补系数η1小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当社区成员1 互补系数η1大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

9.知识存量

仿真知识存量对社区成员共享知识策略选择的影响，结果如图10 所示。

图10 不同知识存量下社区成员1 和社区成员2 的状态演化图

当社区成员1 知识存量k1保持不变时，社区成员2 知识存量k2的阈值在14～16 之间，当社区成员2 知识存量k2小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当社区成员2 知识存量k2大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

当社区成员2知识存量k2保持不变时，社区成员1知识存量k1的阈值在9～11之间，当社区成员1知识存量k1小于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（获取知识，获取知识）；当社区成员1知识存量k1大于阈值时，社区成员策略演化最终结果为（共享知识，共享知识）。

四、结论与启示

从促进社区参与非遗旅游开发的视角出发，综合考虑社区成员的知识存量、信任系数、互补系数、转化系数、常规收益、协同创新效益、协同创新效益分配系数、共享成本、风险系数、奖励系数、投机惩罚值等多影响因素，在社区成员有限理性前提条件下，构建在非遗旅游开发中社区参与知识共享演化博弈模型，求解该模型得到两个演化稳定策略，即（共享知识，共享知识）、（获取知识，获取知识），并借助于MATLAB 软件进行数值算例仿真，进一步探究模型相关参数对博弈演化结果的影响。基于构建的理论模型及仿真结果，得到以下管理启示：

第一，营造学习型社区组织文化，进一步健全社区成员参与非遗旅游开发的奖惩机制。社区成员的知识存量、信任系数、互补系数、协同创新效益、奖励系数、投机惩罚值对社区成员知识共享行为具有正向影响，其取值越大，社区成员选择“共享知识”策略的概率越大。非遗资源所属社区不定时开展一系列学习型活动，不断提升社区成员自我学习能力，社区成员一旦形成终身学习习惯，可以不断提升社区成员的知识存量，社区成员积极参与学习型活动，有利于增强彼此间的信任，知识的互补性将不断优化，从而形成稳定的合作关系，进一步提高协同创新效益。充分发挥非遗旅游开发主导者及相关第三方组织的监管作用，特别是需要量化惩罚机制，对积极参与非遗旅游开发的社区成员，建立“积分榜”并给予多样化的激励，对一味获取而从不共享的社区成员，纳入“黑名单”并加大投机惩罚力度，完善的惩罚机制能够激发社区成员共享知识意愿，减少“搭便车”等投机主义行为的发生。

第二，构建知识交流平台，强化风险评估与防范。社区成员的共享成本、风险系数对社区成员知识共享行为具有负向影响，其取值越大，社区成员选择“获取知识”策略的概率越大。积极为社区成员搭建科学合理的线上或线下知识交流平台，社区成员间基于平台开展有效的沟通协作可以减少知识共享成本。建立并不断完善非遗类知识产权保护制度，在社区成员不断共享知识促进非遗旅游开发的同时，充分保障其合法的知识产权收益，防止其他社区成员窃取自身知识导致共享知识的社区成员不断丧失核心竞争优势。

第三，协同创新效益分配系数是影响社区成员知识共享的先决要素，其中一方的协同创新效益分配系数过大或过小均会导致博弈系统演化收敛至（获取知识，获取知识），只有当协同创新效益分配系数在合理的区间时，博弈双方才会选择“共享知识”策略，且存在最优的协同创新效益分配系数。由于参与非遗旅游开发的社区成员背景差别较大，他们更加追求协同创新效益分配的公平性和合理性，因此，寻找合理的协同创新效益分配系数是社区成员积极参与非遗旅游开发的基础，有利于达成博弈双方的稳定状态，避免出现利益纠纷，助力非遗旅游开发的可持续发展。