应急管理能力建设：监督还是投入？——基于动态博弈的路径分析研究

○樊晶晶 吴 健

（武汉大学政治与公共管理学院，湖北武汉 430072）

一、引言

在突发事件应急管理的处置端和善后端，属地化的应急财政预算充足是应对与化解突发事件的重要后勤保障工具[1]10-17[2]139-143[3]45-52。然而既有研究表明，现阶段我国应急管理体系在预防端的应急投入力度以及重视程度不够[4]77-82[5]52-60。根据政府间理论，中央政府对地方政府的监督能够有力地防止地方政府的过度消费行为或在执行职责时动力不足，有利于提高地方应急财政预算的有效性[6]49-56。但鉴于应急管理纵向府际间的委托-代理关系中的信息不对称、利益关系等，央地政府之间存在着动态博弈关系。那么，在以属地管理为主的原则下，中央政府的监督策略选择是否能提高地方政府应急财政投入的充足性？显然，研究参与主体（中央政府与地方政府）之间的行为交互机理及演化趋势对于提升地方政府应急管理能力具有重大意义[7]33-40。

地方政府的应急财政投入与中央政府的监督责任之间存在相互影响的交互作用，且受到其他因素的影响。央地政府之间的信息不对称、利益关系、契约关系等是影响其委托代理关系的重要因素[8]5-9，致使央地政府行为选择不再是以传统官僚制那种完全服从上级为主，而是自身利益最大化原则的策略性产物，利益包括经济利益、政治利益等[9]804-809，因此，为了提升地方应急管理能力，需要完善央地政府间交互机理。同时，政策的制定和执行过程也是政府利益选择和博弈的过程[10]118-126，地方政府应急财政投入的动态变化会联动中央政府的监督强弱度。一方面，中央政府行为策略受到地方政府的自主行为影响。地方政府通过增加在预防端的应急财政投入可以提高地方的应急管理能力，从而影响中央政府的监督意愿。当地方政府的应急财政投入意愿高时，中央政府可能会采取弱监督策略；当地方政府的应急财政投入意愿低时，中央政府可能采取强监督方案。另一方面，地方政府行为在中央政府行为的影响下，呈现出双向不确定性。地方政府在中央政府的强监督下，可能会选择增加应急财政投入，也可能因为风险机会主义[11]175-183而选择不增加应急财政投入，只保持基本的应急财政投入；地方政府在中央政府的弱监督下，可能会意识到突发事件的严重性而选择增加应急财政投入以提高地区应急管理能力。另外，央地政府在不同历史时期的策略行为也受到外界环境的影响，诸如公众压力、自然环境等因素。随着不同时期参与主体在预防端的行为变化，参与主体的行为策略呈现出一种交互作用关系，一方策略行为会随着另一方策略行为的变动而改变，参与主体之间不再是一种静态博弈或动态博弈关系，而是随之呈现出一种演化的博弈关系。

演化博弈作为一种分析工具被广泛地应用于针对参与主体之间互动机理与演化趋势研究[12]149-157[13]180-187。异于传统博弈论分析方法，演化博弈更适用于分析有限理性博弈方法之间的学习与策略调整过程[14]55-70。目前，越来越多的研究开始尝试利用演化博弈方法研究突发事件：如政府部门监管下谣言传播过程中当事人和网民之间的博弈关系[15]22-29；多情景下网民和政府之间的博弈关系[16]59-70；上级政府干预下地方政府与公众之间的信息公开影响机制分析[17]161-168等。然而，上述研究未考虑到博弈主体本身的主观感知行为特点（如参考依赖和损失规避等），近年来，前景理论因能较好解决传统经济学中的一些悖论（如Allais 悖论[18]503-546、Ellsberg 悖论[19]643-669等）而得到广泛的关注[20]57-64，并被应用到演化博弈分析中，如谭德庆和徐浩[21]161-170运用前景理论构建了环境污染企业与周边群众对收益及损失的感知价值的演化博弈模型；王治莹等[22]71-79基于前景理论构建了抢购事件中政府与公众之间的博弈关系，并分析了参与主体之间的协同作用。

总体而言，现有研究缺乏对央地政府之间行为策略的交互机理及演化趋势探究。基于此，本文探讨基于前景理论的参与主体之间行为的交互机理以及演化趋势。首先，运用前景理论刻画地方政府的应急财政投入行为在常态情境和突发情境下的感知价值；其次，分析应急管理预防端中参与主体策略行为之间的相互影响作用以及博弈关系，并给出基于地方政府感知价值的博弈支付矩阵；然后，构建参与主体的演化博弈模型并推导模型的平衡点及其稳定性条件，并结合不同历史时期突发事件的形态对博弈均衡进行分析；最后，通过模拟仿真对理论推导结果进行验证，并分析中央政府改变不同策略下参数变化对地方政府行为的影响。

二、不同情境下应急财政投入的感知价值分析

（一）常态情境

以常态应急财政投入为参照点，风险的潜在性会造成地方政府心理感知的损失。突发事件未发生时，地方政府的应急财政投入趋于常态，当投入超过常态时，超过的部分对于地方政府来说是多余的，浪费了地方政府在其他方面的投资资金。在现实实践中，由于突发事件的应急预防阶段的投入无法被量化，以及尚未建立对突发事件应急预防阶段的绩效评估体系，可能导致地方政府注重短期的绩效而忽视应急管理能力的提升。因此，地方政府常常会以常态应急财政投入作为参考点，当地方政府当年的实际支出大于常态应急财政投入时，其心理感知为损失，即地方政府的应急财政投入感知价值为：

其中，ν0为地方政府对实际投入的感知价值，λ(λ＞1)为损失规避系数；β为地方政府对损失的敏感程度，采用Kahneman & Tversky 测定的λ=2.25，β= 0.92[23]263-291；I0为常态情形下的应急财政投入（主要指地方政府根据往年的突发事件发生情况所确定的应急财政投入），I1为实际的应急财政投入。由于近些年的突发事件频发以及政府在应急救援领域的预防意识觉醒，地方政府实际应急财政投入会逐年增加，则I1≥I0成立。由此，可得常态情境下地方政府应急财政投入感知价值曲线，如图1 所示。

（二）突发情境

突发事件频发情境下，地方政府在应急预防阶段对所投入的应急财政拥有更高的心理预期。当地方政府在发生突发事件时的应急财政投入大于实际应急财政投入，其心理感知为收益，即感知价值为：

其中，ν1为地方政府在突发事件发生时对应急预防阶段中应急财政投入的感知价值；α为收益敏感程度，一般有α= 0.89[23]263-291。I2为地方政府在突发情境下增加的应急财政投入；I1为常态应急财政投入。突发情形下地方政府应急财政投入的感知价值曲线如图2 所示。

三、应急财政投入的演化博弈分析

（一）理论假设

根据演化博弈相关理论确定模型成立的以下条件，具体如下：

前提1：模型涉及两个有限理性的博弈参与主体（中央政府、地方政府），两者都有一定的学习、模仿和策略选择能力。随着时间的推移和外部环境的变化，央地政府均会根据其认知和所处环境不断调整各自的行为策略。

（图1）常态情境下地方政府应急财政投入的感知价值曲线

（图2）突发情境下地方政府应急财政投入的感知价值曲线

前提2：每个参与主体都有两个可供选择的策略。当中央政府要求地方政府进行应急预防和演练，地方政府可以选择积极应对，降低地方突发事件发生时的损失；也可以选择消极应对策略。针对地方政府的策略选择行为，中央政府可以选择强监督，如考察地方政府的应急预防支出、评估地方的脆弱性等，对消极应对的地方政府采取制裁（政治惩罚等）；也可以选择弱监督。将中央政府的策略集合设定为“强监督”与“弱监督”策略集合。根据应急管理的属地化管理原则，且在中央与地方的事权和支出责任分散情形下，地方政府负责应急管理预防阶段的策略选择，因此地方政府有“增加应急财政投入”和“不增加应急财政投入”两种策略集合。

前提3：考虑到双方博弈为2 × 2 非对称重复博弈，将中央政府在t时刻对地方政府采取“强监督”的概率设为x，则采取“弱监督”的概率为1-x；地方政府在t时刻选择“增加应急财政投入”的概率设为y，采取“不增加应急财政投入”的概率为1-y，并满足条件0≤x≤1，0≤y≤1。

进一步结合中央政府和地方政府的实际状况，提出以下模型假设：

假设1：中央政府的主要支付-收益包括社会的奖励或信用损失、转移支付、应急财政投入、突发事件造成的损失、对地方政府的奖励。

假设由于中央政府采取“强监督”策略，强化了地方政府的风险意识，从而提高了应急预防和准备能力，减少突发事件造成的损失R1。

假设2：中央政府在地方政府积极进行应急预防与准备的情况下，“强监督”意味着对地方政府的监督比较积极，需要付出一定的监督成本C1；当发生突发事件时，转移支付为T；同时由于地方政府的应急预防与准备能力提升，可以减少突发事件造成的损失R2。“弱监督”意味着监督不到位，所付出监督成本为C2(C2＜C1)，当发生突发事件时，转移支付为T，应急预防和准备的能力未提升，则不能减少损失。

假设3：当地方政府选择“增加应急财政投入”策略时，将增加投入大量的人力、物力，产生应急财政投入I2(I2＞I1)，受到上级政府的奖励为u1。当地方政府选择采取“不增加应急财政投入”策略时，由于应急救援领域中地方政府事权和支出责任的明确划分，地方政府将维持正常的基础应急财政投入I1(I1≥I0)，当发生突发事件时，没有减少相对损失，受到上级政府奖励或惩罚为δ1。

随着突发事件发生概率ω(0≤ω≤1)的变化，ω越大，则突发事件的发生概率越高，地方政府对应急财政投入的感知价值也不尽相同。当不发生突发事件时，地方政府对于应急财政投入支出的感知价值为ν0；当突发事件发生时，地方政府对应急财政投入支出感知价值为ν1。因此，地方政府的综合支付为ωυ1+(1-ω)ν0，基于此，有以下假设4：

假设4：地方政府的支付为突发事件发生与不发生时对应急财政投入支出感知价值的加权值，即ων1+(1-ω)ν0。

由于地方政府在应急预防阶段的应急财政投入增加，应急管理能力上升，可以使得突发事件的发生率降低，因此，有以下假设5：

假设5：地方政府增加应急财政投入时的突发事件发生概率ω1不高于地方政府不增加应急财政投入时的概率ω2，即ω1≤ω2。

假设6：中央政府强监督和弱监督的监督程度不同，假定强监督的监督程度λ1不低于弱监督的监督程度λ2，即λ1≥λ2。

（二）策略集合

基于以上前提和假设，针对所出现的四种策略组合下中央政府和地方政府的支付进行具体分析：

1.策略组合1（强监督，增加应急财政投入）。假设中央政府监督成本为C1，突发事件发生时的转移支付为T1，受到社会的奖励为u，给予地方政府的奖励为u1，减少突发事件造成损失为R1，则中央政府的支付为-λ1C1+ω1(u+R1-T-u1)。由于地方政府选择增加应急财政投入，则突发事件的发生概率减小，假定突发事件的发生概率为ω1(0≤ω1≤1)。由于地方政府采取“增加应急财政投入”，则在地方突发事件频发时，地方政府选择增加应急财政投入I2，其感知价值为ω1ν1，其中ν1=(I2-I1)α。在常态情境下，地方政府应急财政投入为I2，超出的投入部分为I2-I0，其感知价值为(1-ω1)ν2，其中ν2= -λ(I2-I0)β。由于中央政府的强监督策略的监督程度λ1越大，地方政府对收益感知价值越大，因此，地方政府的综合支付为(1-λ1)ω1ν1+(1-ω1)ν2+ω1(R2+u1-δ1)。

2.策略组合2（强监督，不增加应急财政投入）。中央政府采取强监督策略的成本为C1，受到社会奖励为u，且减少损失为R1，故中央政府的支付为-λ1C1+ω2（R1+u-T）。地方政府采取“不增加应急财政投入”策略，其应急财政投入为I1，由于地方政府没有增加应急财政投入，故地方政府的应急预防能力未能得到改善，因此，当突发事件发生时，受到的社会惩罚为δ1。在常态情境下，地方政府的感知价值为(1-ω2)ν3，其中ν3= -λ(I1-I0)β，因 此 ，地 方 政 府 的 综 合 支 付 为(1-ω2)ν3-ω2δ1。

3.策略组合3（弱监督，增加应急财政投入）。若中央政府选择“弱监督”，则监督成本会比“强监督”要低，即C2(C2＜C1)。设政府社会信任损失风险为δ1（由于中央政府没有监督责任，没有落实政策，具有一定信任损失风险），突发事件发生时的转移支付为T，由于地方政府增加了应急财政投入，一定程度上减少了突发事件的损失，因此给予地方政府的奖励为u1，故中央政府的支付为-λ2C2+ω1(-δ1-T1+R1-u)。由于地方政府采取“增加应急财政投入”，减少突发事件造成损失为R2，且在中央政府的弱监督策略的监督程度λ2越小的情况下，其收益感知价值会越小，则地方政府的综合支付为:

4.策略组合4（弱监督，不增加应急财政投入）。若中央政府采取“弱监督”策略，监督成本为C2(C2＜C1)，政府信任损失风险为δ，突发事件发生时的转移支付为T，故中央政府的支付为-λ2C2+ω2(-T-δ)。由于地方政府采取“不增加应急财政投入”策略，且在中央政府的弱监督下，其损失感知价值越高，地方政府的综合支付为λ2(1-ω2)ν3-ω2δ1。

综上所述，双方博弈的支付矩阵，如下表1 所示。

（三）参数设置

在各个博弈策略组合下，构建中央政府和地方政府的支付矩阵，参数设定如表2 所示。

（四）模型推导与分析

由前提3 可知，中央政府选择“强监督”的概率为x(0≤x≤1)，选择“弱监督”的概率为1-x，地方政府选择“增加应急财政投入”的可能性为y(0≤y≤1)，选择“不增加应急财政投入”的可能性为1-y，则中央政府选择强监督的适应度函数为：

（表1）中央政府与地方政府的博弈支付矩阵

（表2）双方博弈的参数设置

（五）平衡点及其稳定性分析

令上述二维动力系统方程组的右端等于0，可得：

命题：系统存在5 个复制动态均衡点，即(0,0),(0,1),(1,0),(1,1),(x*,y*)。

其中，

根据Friedman 的研究[24]15-43，演化系统均衡点的稳定性可以通过雅可比矩阵局部渐进稳定性分析法判定，对二维动力系统方程组求偏导，得Jacobian 矩阵：

（表3）平衡点处的行列式detJ 和迹trJ

推论1：当λ2C2-λ1C1+ω2(u+R1+δ) ＜0 且ω2δ1+λ2[(1-ω1)ν2-(1-ω2)ν3]+ω1(R2+u1-δ1+ν1)＜0（记为条件一），此时博弈均衡点为(0,0)，即（弱监督，不增加应急财政投入）。其含义是当中央政府选择弱监督时，地方政府选择不增加应急财政投入比增加应急财政投入的收益更大；当地方政府选择不增加应急财政投入时，中央政府选择弱监督比强监督的收益更大。此种情况可能出现在突发事件发生率低的阶段，该演化阶段地方政府对风险感知能力较弱，且对应急预防阶段财政投入的感知价值较低，故在应急预防阶段选择不增加应急财政投入。同时，在突发事件发生率较低的阶段，若中央政府选择强监督，不仅可能会付出更多的监督成本，还会增加地方政府工作量，造成地方政府的麻痹。因此，中央政府在突发事件发生率较少时期应加强对突发事件的预警和实时检测，为地方政府解困。

推论2：当ω1(u+δ+R1)+λ2C2-λ1C1＜0 且ω2δ1+λ2[(1-ω1)ν2-(1-ω2)ν3]+ω1(R2+u1-δ1+ν1)＞0 时（记为条件二），此时均衡点是（0,1），即（弱监督，增加应急财政投入）。其含义是当中央政府选择弱监督时，地方政府选择增加应急财政投入比不增加应急财政投入的收益更大；亦即当地方政府选择增加应急财政投入时，中央政府选择弱监督比强监督收益更大。此种情况最有可能出现在地区性突发事件少发且转化为全域性突发事件较少的阶段，该演化阶段中地区性突发事件部分开始转化为全域性突发事件，地方政府对应急财政投入的感知价值逐渐增大，从而更愿意增加应急财政投入。同时，由于全域性突发事件的发生率较低，中央政府对突发事件带来的损失估值较低，因此中央政府认为强监督会因监督成本的增加而损失收益，从而选择弱监督行为并寄希望于地方政府的自我强化。

推 论3 ：当λ2C2-λ1C1+ω2(u+R1+δ) ＞0且 [(1-ω1)ν2-(1-ω2)ν3]+ω2δ2+ω1(R2+u1-δ1+(1-λ1)ν1)＜0（记为条件三），此时博弈均衡点为(1,0)，即（强监督，不增加应急财政投入）。其含义是当中央政府选择强监督时，地方政府选择不增加应急财政投入的收益比选择增加应急财政投入的收益好，当地方政府选择不增加应急财政投入时，中央政府选择强监督比弱监督的收益更好。此种情况最有可能出现在地区性突发事件少发但转化为全域性事件较多的时期，中央政府选择对地方政府的应急财政投入采取强监督策略，促进地方政府增加应急预防投入，降低地区性突发事件发生的概率进而减少全域性事件的发生率，以此减少突发事件发生造成的损失。

推论4：当ω1(u+δ+R1)+λ2C2-λ1C1＞0 且[(1-ω1)ν2-(1-ω2)ν3]+ω2δ2+ω1(R2+u1-δ1+(1-λ1)ν1)＞0 时（记为条件四），此时演化稳定策略点为（1,1），即（强监督，增加应急财政投入）。其含义是当中央政府选择强监督时，地方政府选择增加应急财政投入比不增加应急财政投入的收益更大；另外，当地方政府选择增加应急财政投入时，中央政府选择强监督比弱监督的收益更大。此种情况最有可能发生在地区性突发事件多发且转化为全域性突发事件多发时期，此时期内，地区性突发事件和全域性突发事件的发生率均较高。此阶段，随着突发事件的发生以及影响范围越来越广，不仅中央政府采取强监督的行为，而且地方政府对应急财政投入的感知价值较高，从而选择增加应急财政投入的收益更大。

四、数值仿真

为了更为直观地分析不同监督力度和不同应急财政投入程度下，中央和地方政府策略选择的动态演化过程，运用Matlab 2020b 仿真工具分别模拟不同情形下不同初始值点向各自演化稳定策略点的动态演化轨迹。

（一）情形1：弱监督、不增加应急财政投入

假定参数I0= 50,I1= 60,I2= 100,C1= 70,C2=40,R1= 15,R2= 15,δ= 20,δ1= 20,λ1= 0.7,λ2= 0.5,u= 20,u1= 20,ω1= 0.3,ω2= 0.5，此时满足条件一。假设系统演化的初始点为[0.7,0.7]，时间段 为[0,6]，横轴表示时间段，纵轴表示中央政府(x)和地方政府(y)。根据图3，中央政府选择弱监督、地方政府选择不增加应急财政投入的博弈策略点为(0,0)。相应地，x值自初始点急速下降，y值也是自初始点后较地方政府缓慢下降，然后共同趋向博弈稳定策略点(0,0)。此种情况可能发生于突发事件发生率低的阶段，假定中央政府和地方政府均有较高概率采取强监督策略和增加应急财政投入，但地方政府发现增加应急财政投入的成本大于收益时而放弃增加应急财政投入，此时中央政府观察到地方政府的行为之后，鉴于当下的突发事件发生率低且监督成本大于收益，从而选择采取弱监督策略。

（图3）弱监督，不增加应急财政投入下的演化博弈图

（图4）弱监督，增加应急财政投入下的演化博弈图

（二）情形2 ：弱监督、增加应急财政投入

假定参数I0= 50,I1= 60,I2= 150,C1= 70,C2=40,R1= 15,R2= 15,δ= 20,δ1= 20,λ1= 0.7,λ2= 0.3,u= 20,u1= 20,ω1= 0.4,ω2= 0.7，此时满足条件二。假设系统演化的初始点为[0.4,0.6]，时间段 为[0,4]，横轴表示时间段，纵轴表示中央政府(x)和地方政府(y)。根据图4，中央政府选择弱监督、地方政府选择增加应急财政投入的博弈策略点为(0,1)。相应地，x值自初始点急速下降，随后上升，y值自初始点后缓缓下降，然后趋向博弈稳定策略点(0,1)。此种情况可能存在于地区性突发事件多发、全域性突发事件少发阶段，一开始地方政府可能没有意识到突发事件的危害，但随着突发事件的增多，开始发现增加应急财政投入所产生的收益高于不增加应急财政投入的收益，因此地方政府会主动愿意增加应急财政投入；而中央政府观察到地方政府的主动行为之后，开始慢慢地放松监督，采取宽松监管策略，此时收益大于成本。

（图5）强监督，不增加应急财政投入下的演化博弈图

（图6）强监督，增加应急财政投入下的演化博弈图

（三）情形3 ：强监督、不增加应急财政投入

假定参数I0= 50,I1= 60,I2= 100,C1= 70,C2=40,R1= 15,R2= 15,δ= 20,δ1= 20,λ1= 0.7,λ2= 0.5,u= 20,u1= 20,ω1= 0.3,ω2= 0.6，此时满足条件三。假设系统演化的初始点为[0.2,0.5]，时 间段 为[0,6]，横轴表示时间段，纵轴表示中央政府(x)和地方政府(y)。根据图5，中央政府选择强监督、地方政府选择不增加应急财政投入的博弈策略点为(1,0)。相应地，x值也是自初始点先下降后上升，y值自初始点开始下降，然后趋向博弈稳定策略点(1,0)。此种情况可能发生于地区性突发事件发生率低但转化为全域性突发事件较多的阶段，中央政府一开始以为地区性突发事件发生率较低而选择弱监督策略，随后发现地区性突发事件较多地转化为全域性突发事件，从而采取强监督策略，此时强监督的收益大于成本；另外，由于地区性突发事件少发，地方政府对投入的感知价值下降，且观察到中央政府对应急管理能力提升关注过高，而选择获得高收益的不增加应急财政投入策略。

（四）情形4 ：强监督、增加应急财政投入

假定参数I0= 50,I1= 60,I2= 150,C1= 70,C2=40,R1= 100,R2= 100,δ= 30,δ1= 50,λ1= 0.5,λ2=0.3,u= 50,u1= 50,ω1= 0.5,ω2= 0.6，此时满足条件四。假设系统演化的初始点为[0.4,0.5]，时间段为[0,0.5]（为使图形更加美观，将时间段减小），横轴表示时间段，纵轴表示中央政府(x)和地方政府(y)。根据图6，两个不同的初始点组合下，中央政府选择弱监督、地方政府选择增加应急财政投入的博弈稳定策略点均为(1,1)。相应地，x值自初始点急速上升，y值自初始点后急速上升，然后共同趋向博弈稳定策略点(1,1)。此种情况可能存在于地区性突发事件多发且全域性突发事件多发阶段，此时央地两级政府都会选择积极的态度，即中央政府选择强监督，地方政府选择增加应急财政投入策略。在这种情况下，中央政府选择强监督所带来的收益大于弱监督，并在学习到地方政府的积极性后，更倾向于监督地方政府的行为。另外，通过两组不同初始点组合的演化博弈结果来看，即便初始的中央政府监督意愿与地方政府增加应急财政投入的意愿都很小，但是受到外界环境的影响，央地政府都会选择积极的行为来提升应急管理能力，降低突发事件可能带来的损失。

（图7）增加对地方政府的奖励时央地政府策略选择的演化过程

五、不同参数变化对地方政府策略选择的影响仿真分析

为分析中央政府采取的不同策略变化对地方政府应急能力提升的影响，本文从奖励、惩罚以及监管力度三个角度来分析不同参数变化对地方政府增加应急财政投入意愿的影响，下面以策略组合(1,1)，即（强监督，增加应急财政投入）为例。

（一）奖励变动对地方政府行为的影响

（图8）减少对地方政府的奖励时央地政府策略选择的演化过程

（图9）增加对地方政府的惩罚时央地政府策略选择的演化过程

1.增加奖励。假定参数I0= 50,I1= 60,I2=150,C1= 70,C2= 40,R1= 100,R2= 100,δ= 30,δ1=50,λ1= 0.5,λ2= 0.3,u= 50,u1= 80,ω1= 0.5,ω2=0.6，其他参数保持不变，将奖励由50 调整至80，此时仍满足条件四。

从图7 中可以发现，增加对地方政府的奖励，中央政府的策略选择行为没有受到影响，而地方政府则选择更快速地趋向于均衡点。结果表明，增加对地方政府的奖励，可以激励地方政府增加应急财政投入，体现在其反应速率上的提升。

2.降低奖励。假定参数I0= 50,I1= 60,I2=150,C1= 70,C2= 40,R1= 100,R2= 100,δ= 30,δ1=50,λ1= 0.5,λ2= 0.3,u= 50,u1= 20,ω1= 0.5,ω2=0.6，其他参数保持不变，将奖励由50 调整至20，此时仍满足条件四。

从图8 中可以发现，减少对地方政府的奖励，中央政府的策略选择行为没有受到明显影响，而地方政府则选择更慢地趋向于均衡点。另外，对比图7 和图8 可以发现，增加对地方政府的奖励，可以激励地方政府增加应急财政投入，体现在其反应速率上的提升。

（二）惩罚变动对地方政府行为的影响

1.增加惩罚。假定参数I0= 50,I1= 60,I2=150,C1= 70,C2= 40,R1= 100,R2= 100,δ= 30,δ1=80,λ1= 0.5,λ2= 0.3,u= 50,u1= 50,ω1= 0.5,ω2=0.6，其他参数保持不变，将中央政府对地方政府的惩罚由50 调整至80，此时仍满足条件四。

从图9 中可以发现，增加对地方政府的惩罚，中央政府的策略选择行为没有受到影响，而地方政府的策略选择更快地趋向于均衡点。结果表明，增加对地方政府的惩罚，可以促使地方政府增加应急财政投入，体现在其反应速率上的提升。可能因为地方政府察觉到不增加应急财政投入的成本比收益更大，因此地方政府选择更快地增加应急财政投入。

2.减少惩罚。假定参数I0= 50,I1= 60,I2=150,C1= 70,C2= 40,R1= 100,R2= 100,δ= 30,δ1=20,λ1= 0.5,λ2= 0.3,u= 50,u1= 50,ω1= 0.5,ω2=0.6，其他参数保持不变，将中央政府对地方政府的惩罚由50 调整至20，此时仍满足条件四。

（图10）减少对地方政府的惩罚时央地政府策略选择的演化过程

从图10 中可以发现，减少对地方政府的惩罚，中央政府的策略选择行为没有受到影响，而地方政府则选择更慢地趋向于均衡点，结果表明，减少对地方政府的惩罚，地方政府增加应急财政投入的意愿降低，体现在其反应速率上的迟缓。另外，对比图9 和图10 可以发现，增加对地方政府的惩罚相对于减少对地方政府的惩罚，对地方政府的增加应急财政投入策略选择的刺激效果更佳。

（三）中央政府的监管力度对地方政府的行为影响

1.强化监管力度。假定参数I0= 50,I1= 60,I2= 150,C1= 70,C2= 40,R1= 100,R2= 100,δ= 30,δ1= 50,λ1= 0.7,λ2= 0.5,u= 50,u1= 50,ω1= 0.5,ω2= 0.6，其他参数保持不变，将强监督的监管力度与弱监督的监督力度分别由0.5 增至0.7、0.3 增至0.5，此时仍满足条件四。

（图11）增加监管力度时央地政府策略选择的演化过程

（图12）减少监管力度时央地政府策略选择的演化过程

从图11 中可以发现，增加监管力度，对中央政府的策略选择无影响，但降低了地方政府的积极性，表现在地方政府选择增加应急财政投入策略达到均衡的速度较慢。结果表明，增加监管力度，一定程度上抑制了地方政府采取增加应急财政投入的积极性。

2.弱化监管力度。假定参数I0= 50,I1= 60,I2= 150,C1= 70,C2= 40,R1= 100,R2= 100,δ= 30,δ1= 50,λ1= 0.4,λ2= 0.2,u= 50,u1= 50,ω1= 0.5,ω2= 0.6，其他参数保持不变，将强监督的监管力度和弱监督的监管力度分别由0.5 降至0.4、0.3 降至0.2，此时仍满足条件四。

从图12 中可以发现，中央政府降低监管力度，对中央政府的策略选择无影响，却一定程度上增加了地方政府的积极性，地方政府更快地选择增加应急财政投入，体现在达到均衡状态的时间缩短。结果表明，中央政府降低监管力度，一定程度上促进了地方政府采取增加应急财政投入的积极性，其内在逻辑可能是，当中央政府降低监督力度时，突发事件应急管理的属地化管理原则促使地方政府增加应急财政投入。

六、结论与启示

本文通过构建风险演化视角下央地政府策略行为的演化博弈模型，分析了参与主体之间在不同历史时期下行为的交互机理与演化趋势，结合理论研究与数值仿真，得到如下结论：

1.风险演化视角下双方演化博弈模型存在不同的演化稳定策略。在（弱监督，不增加应急财政投入）情景下达成演化稳定均衡的条件如下:

在（弱监督，增加应急财政投入）情景下达成演化稳定均衡的条件如下：

在（强监督，增加应急财政投入）情景下达成演化稳定均衡的条件如下：

2.通过模拟仿真的结果可以发现，在（弱监督，不增加应急财政投入）情景下地方政府以更快的速度达到均衡，在（强监督，增加应急财政投入）情景下中央政府以更快的速度达到均衡。总的来说，在（强监督，增加应急财政投入）情景下，参与主体双方将以最快速度达成有效的稳定均衡点。进一步，通过参数变化对地方政府策略选择影响的仿真分析发现：①中央政府增加对地方政府的奖励和惩罚对地方政府具有正向影响，会促使地方政府更快地达到演化稳定均衡点；②中央政府增加监管力度具有反向作用，会抑制地方政府达到演化稳定均衡点的速度；③同等条件下，增加奖励对地方政府的促进作用比增加惩罚效果更佳。因此，增加奖励、增加惩罚以及降低监管力度均会促使地方政府更快地达到演化稳定均衡点，有助于应急管理能力的提升。

现有中央政府的监督策略和地方政府增加应急财政投入的策略行为选择，目的是增强预防能力，增强对灰犀牛事件的应对能力，而不应该以黑天鹅事件作为一个节点进行后期的应急管理。应急财政投入策略行为对于提升地方政府应急管理能力至关重要，本文从预防端的央地政府两大参与主体博弈着手，构建双方在应急财政投入策略选择中的非对称动态博弈模型。首先，基于前景理论刻画了常态情境和突发情境下地方政府对于应急财政投入的感知价值。其次，在引入演化博弈论的前提下得到四种策略组合下央地政府的博弈支付矩阵，并进一步探究央地政府间的博弈均衡。最后，通过模拟仿真分析四种不同情形下央地政府的演化结果以及奖励、惩罚与中央政府监管三个参数变动对地方政府策略选择的影响。研究央地政府之间行为策略的交互机理及演化趋势并通过对比分析可得到如下启示：

1.不同的风险演化阶段对于实现央地政府策略均衡具有十分重要的参照作用。在风险社会中，突发公共事件所引发的社会风险不断地耦合和动态演化，这需要央地政府采取协同策略以形成应急协同力量。一是在突发事件发生风险较低的时期，央地政府可以采取相对消极的策略（弱监督，不增加应急财政投入）。二是在地域性和全域性突发事件频发的阶段，央地政府都必须采取积极应对策略（强监督，增加应急财政投入）以降低突发事件造成的损失。三是当地域性突发事件转化为全域性突发事件时，则视情况选取策略。若地域性突发事件频发，但较少转化为全域性突发事件，则地方政府要履行属地管理职能，积极增加应急财政投入；若地域性突发事件大多转化为全域性突发事件，则中央政府要承担相应责任，进一步强化监管力度。对风险演化态势的准确判断是实现策略均衡的重要基础，这要求央地政府间建立通畅的信息沟通机制，实现突发事件相关信息共享，以科学研判事件风险，合理制定应急策略。

2.中央政府加大监管力度并不利于提升地方政府的应急管理能力。为了地方政府的策略选择更快实现演化稳定均衡，可考虑从强化奖惩机制与弱化监管入手。具体来看，一方面，完善地方政府应急财政投入奖惩机制。一是适当增加激励，可考虑在央地政府事权划分基准之上对超出地方政府应急管理事权的部分给予适当的成本补偿，对积极增加应急财政投入的地方政府予以一定的宣传表彰与物质奖励等，通过提升积极应对的收益以充分调动其积极性。二是加大惩罚力度，进一步细化应急管理纵向府际关系的责任划分、监督与绩效评估体系，强化对地方政府避责行为与应急财政投入不合理现象的问责，通过提高消极应对的惩罚成本以杜绝地方政府存在的风险机会主义行为。另一方面，适当弱化对地方政府的应急财政投入监督力度。监督机制的建立与完善是规范地方政府应急财政投入的重要外部保障，一般认为中央政府强化监管力度可倒逼地方政府提升应急管理能力，而笔者通过模拟仿真发现监管力度的提升反而会降低地方政府应急财政投入的积极性，进而导致地方政府应急管理能力的下降。需要明确的是，我国应急管理遵循属地化管理原则，以地方政府为主，中央政府起到辅助作用。若中央政府强化监管，地方政府会产生过度依赖心理，忽视自身属地管理责任；而高强度的监管不仅会增加中央政府的负担，还会对地方政府的应急财政支出秩序造成过度干扰，加剧道德风险与依赖心理。因此，采取适度宽松的监管更有助于发挥地方政府自主性，积极提升应急管理能力。

应急财政投入策略行为是一个复杂动态系统，在未来的研究中，可进一步从突发事件的处置端和善后端出发，并考虑将自然环境、公众压力、决策者的认知等因素纳入，探究相关参与主体的相互作用规律，这对于全过程强化应急管理能力建设具有重要意义。