高铁四电建设工程信息共享演化博弈分析

陈雍君，王璐琳，王卫东 ，王劲 ，汪思成 ，邱实

(1. 北京建筑大学 城市经济与管理学院，北京 102616；2. 中南大学 土木工程学院，湖南 长沙 410075；3. 高速铁路建造技术国家工程研究中心，湖南 长沙 410075；4. 中南大学 轨道交通基础设施智能监控研究中心，湖南 长沙 410075)

高铁建设具有规模大、过程复杂、标准高、工程紧等特点，存在诸多不可预见性因素。高铁建设过程中的“四电”工程(包括通信工程、信号工程、电力工程和电气化工程)，具有隐蔽工程多、接口问题解决难、各专业之间协调困难等特征，其施工质量的好坏直接关系到建设工程整体质量。因此，如何有效管控施工过程中的质量，对于保障高铁四电建设工程的高效率、高质量安全建设具有十分重要的意义。国内外学者对于施工过程质量安全问题开展了相关研究，并取得了一定的成果。WANG等[1]基于BIM数据，借助词云可视化和聚类分析，利用循环神经网络和长短期记忆网络(RNN-LSTM)网络对建筑过程中的质量问题进行预测并进行精确定位。卢睿等[2]利用贝叶斯网络对实际过程安全质量影响因素进行风险识别和评估，确定影响铁路四电工程质量安全的19项关键风险因素。徐建军等[3]分析了铁路四电工程项目全生命周期质量控制流程，并在此基础上基于广义随机Petri网理论，构建铁路四电工程建设全过程质量控制LQC(Lifecycle Quality Control)模型并检验模型的有效性。LOVE等[4]分析569个建设项目的数据发现，NCRs(non-conformances)与安全事件呈正相关，且人为错误是导致质量和安全问题的关键因素。张梅[5]在总结和借鉴国内外铁路隧道修建技术的基础上，进行探索和创新，有效解决蒙华铁路隧道建设中一些突出的质量安全问题。敬永东等[6-7]对大型工程的施工质量安全隐患进行分析，提出相关的改进措施。现有研究大多是从施工整体的角度分析影响质量安全的因素，或者针对分部分项工程进行质量安全的研究，很少对某一种影响因素进行研究，比如信息沟通这种涉及到主观感情的因素。在实际高铁建设施工过程中，因信息沟通障碍而导致的质量安全问题不在少数。信息沟通作为影响高铁建设施工质量安全问题的关键因素之一，如何促进各参建方信息沟通，是保障施工过程质量安全的关键之一。信息共享的研究主要集中在传统供应链[8-10]、企业员工[11-12]、虚拟社区[13]和医疗信息[14]等方面，而对于建筑供应链，尤其是高铁四电项目研究得较少。因此，本文通过研究各参建方之间信息共享博弈行为，为促进信息共享提供新思路。

1 信息共享演化博弈模型分析

1.1 问题描述与假设

高铁四电工程是复杂的系统性工程，需要多方参与、多专业协调、多工种交叉工作。不同参与者的目标不尽相同。建设单位是以保证建设质量、在计划时间完成、减少成本为目标。而勘察、设计、施工、监理等单位则是在满足建设单位要求的基础上，追求自身的利益最大化。因为工作内容和性质的不同，不同群体间主要是靠信息流联系起来的。设计方根据基础资料和勘察资料进行方案设计，根据施工现场情况和资料进行设计变更，为施工提供服务工作；施工方根据设计图纸进行施工，对施工进度、隐蔽工程等进行记录，将资料提交给建设方和设计方；监理方做好现场监理，做好记录；建设方则连接各方，在各方之间进行协调, 为施工方提供施工材料、设备等资源。

高铁四电建设过程中，参建方在考虑信息共享会获得收益的同时，也会考虑信息共享消耗的成本、对工期的影响、潜在损失、与其他参建方之间的信任程度等因素，造成了信息共享迟缓，信息不对称等情况，对工程的安全质量产生影响。参建方结合自己目标后，会选择全部信息共享、部分信息共享或者信息不共享，产生信息共享的博弈行为。为了简化博弈关系，本文只考虑一个建设方、一个设计方和一个施工方之间的信息共享博弈关系；全部信息共享和部分信息共享都看作信息共享，只是共享比例不同。基于此，作出以下假设。

假设1：三方均是有限理性的，遵循利益最大化原则。建设方可选择的策略为{促进，不促进}，选择促进的概率为x，选择不促进的概率为1-x。建设方若选择促进，会积极促进、监督各参建方之间进行信息共享，为信息共享提供服务等；若选择不促进，则不进行监督、提供服务等。设计方策略为{积极，消极}，积极的概率为y，消极的概率为1-y。设计方若选择积极，则会积极提供全部信息和资料；反之，则只会提供基础信息和资料。施工方的策略为{积极，消极}，积极的概率为z，消极的概率为1-z。施工方若选择积极，则会积极提供全部信息和资料；反之，则只会提供基础信息和资料。其中0≤x,y，z≤1。

假设2：建设方选择促进策略时，促进信息共享成本为CA；对积极信息共享的设计方和施工方的奖励为JB和JC，对消极信息共享的设计方和施工方的惩罚为PB和PC；促进信息共享所带来的工期的缩短、成本的降低等看作获得的收益，为SA1。建设方选择不促进策略时，所带来的收益为SA2，此时可能为负值。

假设3：设计方与施工方消极信息共享所消耗的共享成本分别为CB1和CC1；积极信息共享所消耗的额外共享成本分别为CB2和CC2。因信任程度不同，设计方与施工方共享的信息占全部信息的比例分别为GB和GC。其中0≤GB，GC≤1。

假设4：设计方与施工方消极信息共享获得的收益为SB和SC。当设计方与施工方都选择积极信息共享时，全部信息共享所带来协同收益分别为RB和RC。当设计方选择积极信息共享，施工方选择消极共享时，施工方因信息不对称所获得的收益为DC。同理，当施工方选择积极信息共享，设计方选择消极共享时，设计方因信息不对称所获得的收益为DB。

1.2 博弈模型

根据上述假设建立三方博弈的收益矩阵，如表1所示。

表1 三方博弈矩阵Table 1 Three-way game matrix

1.3 演化路径

生物进化的本质是高适应度基因的增长率比低适应度基因更快。类似的，在经济活动中，高预期收益策略的增长率比低预期收益策略更高。生物进化过程中形状和行为特征变化机理的“复制动态”，也是经济分析中有限理性人学习博弈和策略调整的动态机制[15]。因此，建立复制动态方程分析各方的演化路径。

1.3.1 建设方演化路径分析

根据博弈收益矩阵，建设方采取促进策略的期望收益Ea1，采取不促进策略的期望收益Ea2和建设方平均收益Ea分别为：

则建设方的复制动态方程为：

1.3.2 设计方演化路径分析

同理可得，设计方的复制动态方程为：

1.3.3 施工方演化路径分析

同理可得，施工方的复制动态方程为：

1.4 系统稳定性

将8个均衡点代入JM中，得到各均衡点对应 的雅可比矩阵的特征值，结果如表2所示。

表2 各均衡点对应的特征值Table 2 Eigenvalues corresponding to each equilibrium point

通常情况下，建设方对积极信息共享的奖励和消极信息共享的惩罚是相等的，即JB=PB，JC=PC；信息协同收益大于信息不对称收益，即RB＞DB，RC＞DC。为确定各均衡点的稳定性，分3种情形对演化稳定策略讨论，如表3所示。

表3 均衡点稳定性分析Table 3 Analysis of the equilibrium point stability

情形1：SA1-SA2-CA+PB+PC＜0，即设计方和施工方都消极信息共享时，建设方促进信息共享的收益与成本的差值仍小于不促进信息共享的收益。

情形2：SA1-SA2-CA-JB+PC＞0，SA1-SA2-CA+PB-JC＞0，SA1-SA2-CA-JB-JC＜0，即设计方和施工方只有一方积极信息共享时，建设方促进信息共享收益与成本的差值大于不促进信息共享收益；都积极信息共享时，建设方促进信息共享收益与成本的差值小于不促进信息共享收益。

情形3：SA1-SA2-CA-JB-JC＞0，即设计方和施工方都积极信息共享时，建设方促进信息共享的收益与成本的差值仍大于不促进信息共享的收益。

本模型中，假定建设方促进信息共享收益SA1和不促进信息共享收益SA2为定值，促进信息共享成本CA的降低和奖励惩罚力度的变化，使得情形1变至情形3，得到以下结论。

结论1：情形1下，E1(0, 0, 0)即(不促进，消极，消极)是演化稳定策略；设计方和施工方信息协同收益与信息不对称收益的差值大于积极信息共享的成本时(GCRB-GBCB2-GCDB＞0，GBRCGCCC2-GBDC＞0)，E7(0, 1, 1)即(不促进, 积极, 积极)是演化稳定策略。

结论2：情形2下，奖罚力度小于积极信息共享的成本时(JB-GBCB2+PB＜0,JC-GCCC2+PC＜0)，E2(1, 0, 0)即(促进, 消极, 消极)是演化稳定策略；信息协同收益与信息不对称收益的差值大于积极信息共享的成本时(GCRB-GBCB2-GCDB＞0，GBRCGCCC2-GBDC＞0)，E7(0, 1, 1)即(不促进，积极，积极)是演化稳定策略。

结论3：情形3下，奖罚力度小于积极信息共享的成本时(JB-GBCB2+PB＜0,JC-GCCC2+PC＜0)，E2(1, 0, 0)即(促进，消极，消极)是演化稳定策略；信息共享的奖励和惩罚的力度大于信息协同收益与信息不对称收益和积极信息共享的成本的差值时(JB+GCRB-GBCB2-GCDB+PB＞0，JC+GBRCGCCC2-GBDC+PC＞0，E8(1, 1, 1)即(促进，积极，积极)是演化稳定策略。

除上述影响因素外，不难发现，设计方和施工方信息协同收益与信息不对称收益的差值、积极信息共享成本、信息共享的比例和信息利用率也会影响整个系统稳点演化策略的变化。

2 仿真模拟

为了验证系统稳定性的分析，对模型进行赋值，利用MATLAB R2020a进行仿真模拟。在满足基本条件和情形1所述的条件下，结合实际情况，且为了便于观察，调整优化后，将参数组1赋值为：SA1-SA2=150，CA=190，JB=PB=15，JC=PC=20，GB=0.7，GC=0.7，CB2=55，CC2=70，RB-DB=80，RCDC=90，将该参数组以不同初始策略组合出发随时间变化进行演化，结果如图1所示。参数组2为：SA1-SA2=150，CA=125，JB=PB=15，JC=PC=20，GB=0.7，GC=0.7，GB2=55，GC2=70，RB-DB=80，RC-DC=90，符合情形2，如图2所示。参数组3为：SA1-SA2=150，CA=60，JB=PB=15，JC=PC=20，GB=0.7，GC=0.7，CB2=55，CC2=70，RB-DB=80，RC-DC=90，符合情形3，如图3所示。

图1 情形1演化结果Fig. 1 Case 1 evolution result

图2 情形2演化结果Fig. 2 Case 2 evolution result

图3 情形3演化结果Fig. 3 Case 3 evolution result

上述结果与结论一致，且是在只改变建设方促进信息共享成本的情况下，由情形1变化到情形3。可见，仿真分析的结果与系统稳定性分析的结果一致且有效，对高铁四电建设工程信息共享具有一定的指导意义。现在在参数组3的基础上，假设初始策略为(0.5，0.5，0.5)，分析建设方促进信息共享获得的额外收益(SA1-SA2)、促进信息共享的成本(CA)、奖罚力度(JB，PB，JC，PC)、信息共享率(GB，GC)、积极信息共享的成本(CB2，CC2)、信息协同收益与信息不对称收益的差值(RB-DB，RC-DC)的变化对整个博弈过程和结果的影响。

为了分析建设方促进信息共享获得的额外收益的变化对整个博弈过程和结果的影响，在符合情形3的条件下，其他参数保持不变，在合理的范围内将SA1-SA2分别赋值为100，150，200，演化结果如图4所示。为了分析促进信息共享成本的变化对整个博弈过程和结果的影响，在符合情形3的条件下，其他参数保持不变，在合理的范围内将CA分别赋值为10，60，110，演化结果如图5所示。

由图4看出，随着SA1-SA2的增加，即建设方促进信息共享额外收益的增加，建设方促进信息共享的意愿提高，进而加强对设计方和施工方信息共享的服务和监督。由图5看出，随着CA的增加，即建设方促进信息共享的成本的增加，建设方促进信息共享的意愿降低。因此，建设方可以利用BIM，区块链等信息技术促进高铁建设过程中的信息共享，虽然在初期的花费更多，但从长期考虑，成本会降低，整体收益会有所提高。

图4 SA1-SA2对博弈的影响Fig. 4 Effect of SA1-SA2 on game

图5 CA对博弈的影响Fig. 5 Effect of CA on game

将JB分别赋值为15，10，5，结果如图6所示。将GB分别赋值为0.5，0.7，0.9，结果如图7所示。

由图6看出，随着JB的减少，即对设计方积极信息共享的奖励的减少，建设方促进信息共享的意愿提高，但设计方积极信息共享的概率降低，也就是说，奖罚力度的降低，使建设方更倾向于选择促进，设计方和施工方倾向于选择消极信息共享。由图7看出，随着GB的增加，即设计方信息共享率的提高，设计方积极信息共享的概率下降，但是施工方积极信息共享的概率上升。因此，制定合理的奖罚制度和选择适当的信息贡献率，可以最大限度地促进整体信息共享。

图6 JB对博弈的影响Fig. 6 Effect of JB on game

图7 GB对博弈的影响Fig. 7 Effect of GB on game

将CB2分别赋值45，60，75，如图8所示。将RB-DB分别赋值为40，80，120，如图9所示。

图8 CB2对博弈的影响Fig. 8 Effect of CB2 on game

由图8看出，随着CB2(设计方积极信息共享的成本)的增加，使得设计方积极信息共享的概率下降。由图9看出，随着RB-DB的增加，即设计方信息协同收益与信息不对称收益的差值的提高，设计方积极信息共享的概率上升。积极信息共享的成本和信息协同收益与信息不对称收益的差值的提高，会使设计方和施工方积极信息共享的意愿提高。因此，设计方和施工方可以利用信息技术或及时对资料等进行归档保存来降低信息共享的成本，提高自己的能力减少返工的情况来提高收益，以此提高整体效益。

图9 RB-DB对博弈的影响Fig. 9 Effect of RB-DB on game

3 结论

1) 基于有限理性的三方演化博弈理论，构建高铁四电建设项目建设方、设计方和施工方三方信息共享演化博弈模型，分析单个主体及整体的信息共享策略选择的演化过程，研究不同因素对选择策略的影响。研究表明：不同情形下，三方博弈存在的演化稳定策略不同；促进信息共享额外收益的增加，奖罚力度和促进信息共享成本的降低，都会提高建设方促进信息共享的意愿；奖罚力度和信息协同收益与信息不对称收益差值的增加，积极信息共享成本的降低，会提高设计方和施工方积极信息共享的意愿；信息贡献率的变化，会降低一方积极信息共享的意愿，提高另一方的意愿。

2) 为了促进各参建方能够积极加入到信息共享中，给出如下建议：利用BIM和区块链等信息技术帮助进行信息共享，以此提高信息共享的效率和质量，降低信息共享的成本；制定合理的奖罚制度，促进各方积极进行信息共享；加强设计和施工的质量，提高整体的收益。

3) 本文只考虑了高铁四电建设项目三方之间的信息共享，并没有考虑运维阶段。因此，在未来的研究中，基于演化博弈理论，考虑信息共享的先后顺序，建立模型研究高铁四电项目的建设方、设计方、施工方和运维方四方信息共享博弈行为，探索不同因素对博弈策略的影响。