基于前景理论的施工安全事故网络舆论监督演化博弈分析*

杨耀红，曾 怡，代 静，刘 盈

(华北水利水电大学 水利学院，河南 郑州 450046)

0 引言

随着我国经济水平的提高，工程建设投资逐渐增大，安全生产管控的压力越来越大。据我国住房城乡建设部统计[1]，2015—2018年间建筑施工安全事故发生数量大幅度增加，其他行业如矿山、化工等也是安全事故频发，因此，安全生产监管成为学界关注的热点问题。有关学者从安全人员[2]、安全生产监管激励机制[3]角度开展研究，并结合煤矿行业和食品行业的特点，研究监管机制和监管策略[4]。实际上，社会公众对安全生产监管和安全事故处理有很大的影响，一方面社会公众舆论对安全生产监管和安全事故处理形成压力，具有正面促进作用；另一方面，社会公众舆论甚至谣言传播也有负面作用，易造成社会混乱。所以，社会舆论管理是国家治理体系和治理能力的重要组成部分。彭小兵等[5]以天津港“8·12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故为例研究发现社会公众信息不对称是引发生产安全事故的内因。王循庆等[6]把公众参与纳入化工企业安全生产监管中，分析政府、化工企业和公众演化博弈策略选择的影响因素。王朋举[7]通过分析安全生产过程中企业寻租行为，发现社会公众监督效率提高能有效阻止企业和政府监管部门的寻租行为。

随着移动网络和自媒体的高速发展，网络舆论成为社会公众表达民意的主要载体。网络舆情传播分为3个阶段：初始阶段、发展阶段和恢复阶段[8]，孟骊超等[9]通过对不同阶段涉及的主体分别构建演化博弈模型，发现网民的心理满足程度影响网民的策略选择，甚至改变网络舆情的发展走向。胡欢等[10]在重大疫情背景下建立政府、网络运行商和造谣者3方演化博弈模型，为疫情期间网络谣言监管提供了对策和建议。而生产安全事故原因以及事故后续的责任认定和处罚容易成为舆论关注的焦点，促使网络舆论快速发酵。如2019年12月4日湖南省浏阳市碧溪烟花制造有限公司发生重大爆炸事故，该公司瞒报、谎报事故伤亡人数[11]；2020年3月13日，合肥市包河区茂悦花园2期项目工地，发生1起高处坠落事故，该施工承包公司瞒报了该起事故[12]。周领[13]基于2018年政府被动回应长春长生疫苗事件导致的网络舆论爆发事件，说明网络舆论能促动政府强化监管，促进政府积极主动回应舆论。

网络舆论监督较之其他传统的公众监督方式传播速度更快、影响力更大，政府如何有效应对处理施工安全事故和有效管控网络舆论，施工承包商如何回应社会公众关切，社会公众如何发挥网络舆论监督作用，避免传谣造成社会恐慌，都是亟待解决的问题。因此网络舆论监督是加强政府施工安全监管、约束承包商安全生产行为的重要监管机制，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容。基于前景理论建立政府、承包商和公众施工安全事故舆论监管演化博弈模型，讨论各方的策略选择，并基于SD仿真分析社会公众舆论监督对政府、承包商应对施工生产安全事故行为的影响。

1 基本假设和建立模型

(1)

式中：α为安全风险追求系数；β为损失规避系数。

3方主体的安全风险追求系数分别为α1，α2，α3，损失规避系数为β1，β2，β3。

假设2：政府的决策空间为主动回应和被动回应。主动回应包括政府积极调查施工安全事故的具体情况，以及主动发布事故调查信息。政府选择主动回应的概率为x，被动回应的概率为1-x。承包商为了降低事故等级或降低处罚可能会选择向政府和公众隐瞒信息，包括财产损失、人员伤亡和事故原因等施工安全事故信息。承包商如实公布信息的概率为y，隐瞒信息的概率为1-y。公众在知晓施工安全事故后，观察到政府和承包商关于应对施工安全事故的行为，为了利益公众可能会选择舆论监督政府和承包商行为。公众舆论监督的概率为z，不进行舆论监督的概率为1-z。

假设3：政府积极调查施工安全事故需要付出成本C1，政府以敷衍的态度调查事故的成本为C2；政府主动回应会使公众对政府的公信力提升，获得感知收益V(G1)，而被动回应公信力降低，政府造成感知损失V(-G2)；生产安全事故发生后，政府对承包商处罚H，政府调查发现承包商隐瞒信息时，政府对承包商加大惩罚力度F。

假设4：生产安全事故发生后对承包商造成损失S，承包商隐瞒信息，需要付出感知成本V(-P)。公众选择舆论监督与不舆论监督时，政府发现承包商隐瞒信息的概率分别为a和b，政府敷衍调查施工安全事故一定不会发现承包商隐瞒信息。

假设5：当公众选择舆论监督时，可以获得关注、点击率等收益，政府主动回应会让舆论在舆情发酵之前慢慢消落，公众的感知收益为V(R1)，政府被动回应时公众的感知收益为V(R2)。承包商隐瞒信息没有被发现时，施工安全隐患未清除，工程项目可能会因为同样的原因再次发生施工生产安全事故，导致公众的社会效益感知损失V(-J)。政府主动回应与被动回应时，公众造谣的概率分别为g和f。网络运行商监控公众舆论的概率为h，网络运行商监控到公众造谣时，会对公众进行删帖或封号处理，对公众造成感知损失V(-D)。

基于以上假设，建立政府、承包商和公众3方的收益支付感知矩阵，如表1所示。

表1 收益感知矩阵Table 1 Revenue perception matrix

2 演化博弈分析

当政府主动回应的概率为1时，政府公信力提升G1，政府被动回应时，政府公信力下降，造成损失G2，政府的感知收益，如式(2)～(3)所示：

(2)

(3)

同理可得：V(-P)=-β2Pα2；V(R1)=R1α3；V(R2)=R2α3；V(-J)=-β3Jα3；V(-D)=-β3Dα3。

根据Taylor[15]提出的复制动态模型。政府选择主动回应的复制动态方程，如式(4)所示：

(4)

承包商选择如实公布信息的复制动态方程，如式(5)所示：

(5)

公众选择舆论监督策略的复制动态方程，如式(6)所示：

(6)

令F(x)=0，F(y)=0，F(z)=0，解得(0,0,0)、(0,0,1)、(0,1,0)、(0,1,1)、(1,0,0)、(1,0,1)、(1,1,0)和(1,1,1)8个特殊均衡点和1个混合策略均衡解(x*,y*,z*)，如式(7)所示。多种群演化博弈的演化稳定均衡一定为严格纳什均衡，混合策略纳什均衡不能抵抗多次累积的微小干扰，最终向纯策略演化，因此不讨论混合策略均衡点的稳定性[16]。根据Friedman[17]提出的方法，通过分析微分方程组Jacobi矩阵的局部稳定性来判断均衡点的稳定性。3方博弈复制动态方程组的Jacobi矩阵如式(8)所示：

(7)

(8)

把8个特殊均衡点代入Jacobi矩阵，解得8个局部均衡点分别对应的3个特征值，如表2所示。

表2 均衡点特征值Table 2 Eigenvalues of equilibrium points

由于C1>C2，因此(1,1,0)为不稳定点，意味着公众选择不进行舆论监督时，随着时间的改变，政府和承包商不会趋向于选择主动回应和如实公布信息，表明在施工安全事故发生之后，公众对政府和承包商施工安全事故处理的监督至关重要。G1>0且G2>0，所以(0,1,1)为不稳定点，说明仅依靠公众舆论监督，承包商在施工安全事故发生后不会选择如实公布信息。

当aF-H+β2Pα2>0，(1+g)R1α3-ghβ3Dα3>0时，承包商选择如实公布信息的期望收益大于隐瞒信息的期望收益，公众选择舆论监督获得的收益大于选择舆论监督需要付出的成本，此时(1,1,1)是稳定点。

当-H+β2Pα2>0，(1+f)R2α3-fhβ3Dα3<0时，(0,1,0)是稳定点。即使当公众不监督，政府被动回应时，承包商依然会在施工安全事故发生后趋向于选择如实公布信息，此时不会由于舆情造成社会恐慌或公众为了利益造谣。

3 演化博弈SD模型及仿真分析

3.1 演化博弈SD模型

系统动力学通过建立模型进行仿真分析，提供解决问题的方法或决策。系统动力学与演化博弈方法结合更适合解决长期性、周期性问题，因此借助系统动力学能更好地判断系统复制动态方程组的稳定点，分析演化博弈主体策略选择的影响因素。

运用Vensim软件，构建系统动力学演化博弈流率基本模型，演化博弈SD模型见图1。

图1 演化博弈SD模型Fig.1 Evolutionary game SD model

3.2 数值仿真分析

设x,y,z的初始值为x0=y0=z0=0.5，假定C1=5,C2=3,G1=4,G2=4,H=7,F=10,P=4,S=10,a=0.5,b=0.4,R1=3,R2=5,J=6,D=10,g=0.5,f=0.6,h=0.8[10,18]，期望效益中价值函数的安全风险追求系数、损失规避系数分别设置为：α1=α2=α3=0.88，β1=β2=β3=2.25[19]。得到图2所示仿真结果。

图2 基本演化过程Fig.2 Basic evolutionary process

1)博弈主体安全风险追求系数和风险规避系数敏感性分析

在不改变基本演化博弈图其他变量的前提下，分别改变政府、承包商和公众的安全风险追求系数与损失规避系数，分析政府、承包商和公众3方主体对价值的敏感性。

取α1=0.2,β1=1.3进行数值仿真，结果如图3所示。根据仿真结果发现，改变政府的安全风险追求系数和损失规避系数并不会改变政府、承包商和公众的演化稳定策略。

图3 α1和β1对系统演化的影响Fig.3 Influence of α1 and β1 on system evolution

取α2=0.2,β2=1.3进行仿真，结果如图4(a)所示，发现3方的演化稳定结果变成(1,0,0)。这是由于承包商对价值的敏感性减弱或比起损失更在意收益。同时令a=0.8，数值仿真结果如图4(b)所示。此时政府选择主动回应策略，承包商和公众2个博弈主体的策略选择反复波动，不存在稳定策略。

图4 α2和β2对系统演化的影响Fig.4 Influence of α2 and β2 on system evolution

在α2=0.2,β2=1.3且a=0.8的前提下，令F=15进行仿真，结果如图4(c)所示。通过仿真结果发现，增大政府对承包商隐瞒信息的处罚，最终演化博弈3方主体稳定结果变成(1,1,0)。说明政府积极主动调查施工安全事故具体情况及原因，导致承包商隐瞒事故信息被发现时，承包商受到的处罚加大，承包商选择隐瞒信息策略的收益小于损失。

取α3=0.2,β3=1.3进行仿真，结果如图5所示。公众相对于损失来说更在意收益，公众感知的选择舆论监督且造谣获得的利益大于损失，因此公众选择舆论监督，而公众的策略选择影响政府的决策，最终为了利益也趋向于选择主动回应。

图5 α3和β3对系统演化的影响Fig.5 Influence of α3 and β3 on system evolution

2)公众选择造谣概率敏感性分析

在其他初始参数值不变的情况下，取g=0.2进行仿真，结果如图6(a)所示。同时改变f=0.2进行仿真，结果如图6(b)所示。发现政府主动回应时，公众选择造谣的概率降低，不能改变演化稳定策略。但是当f=0.2时，公众认识到选择舆论监督的收益大于损失，逐渐趋向于选择舆论监督。

图6 公众造谣概率对系统演化的影响Fig.6 Influence of probability of public spread rumors on system evolution

3)公众舆论监督获得收益敏感性分析

在其他初始参数值不改变的情况下，取R2=8进行仿真，结果如图7(a)示。通过观察仿真结果图发现，随着R2的增大，短期内政府和公众的行为表现出很大的反复波动现象。政府短期内会冒险尝试被动回应，但最终会选择主动回应策略。公众选择舆论监督的期望收益小于不监督的期望收益，公众最终稳定于不监督。同时增大R1=7进行仿真，结果如图7(b)所示。发现R1同时增大的情况下，公众通过不断学习，意识到选择舆论监督的期望收益大于不监督的期望收益，很快达到舆论监督的稳定，且有效抑制了政府和公众策略反复波动。

图7 公众监督的收益对系统演化的影响Fig.7 Influence of probability of public rumor spreading on system evolution

4 结论

1)政府对感知收益与损失并不敏感，但承包商和公众对收益和损失的敏感程度对其策略选择的影响比较大，说明心理作用对博弈主体的策略选择有较大影响。

2)对于风险追求型承包商，提高政府发现承包商隐瞒信息的概率及政府对承包商的处罚能使承包商在施工安全事故发生后趋向于选择如实公布信息。对于风险规避型社会公众，减小公众选择造谣概率和增大公众舆论监督获得的收益能使公众趋向于选择舆论监督。

3)政府和承包商的策略选择会随着公众策略的改变而改变，说明有效的公众舆论监督能有效促使政府积极主动回应公众关切，促使承包商如实公布信息。