邻避设施规划中利益相关者行为演化博弈分析

闫盛华, 陈为公

(青岛理工大学管理工程学院, 山东 青岛 266520)

截至2020年, 中国城市化率已达63.9%[1], 为满足城市居民生产和生活的需要, 发电厂、加油站、核电站等公共设施建设的数量不断扩大．这类公共设施一方面是维持城市功能正常运行所必需的设施, 能够使区域内广大群众获得效益, 另一方面其产生的负外部性却由附近居民承担, 同时具有高风险性与高危害性的特点, 风险发生时必然造成严重的环境和经济损失, 故此类设施被称为风险聚集类邻避设施．由于风险聚集类邻避设施本身存在收益与损失承担的不公平性, 故其规划建设涉及到多方利益, 各利益相关方对待风险聚集类邻避设施的规划建设会采取最有利于自身的行为, 当利益相关方行为动机不一致时就可能引起邻避冲突, 造成社会生态的不和谐, 因此对各利益相关方的行为展开研究是十分必要的．邻避设施的概念自O’Hare[2]首次提出以来受到了广泛的关注, 对于邻避冲突产生的原因, 学者们提出了不同的看法, Furst等[3]指出当居民认为他们的安全或财产受到损害时会引起邻避冲突; Xu等[4]认为邻避设施的社会接受度是引发冲突的关键．邻避冲突的发生会阻碍城市化进程,影响社会和谐．于是,一些学者尝试运用补偿机理来治理邻避冲突,例如Sun等[5]建议从经济、必要的交通和教育以及健康和安全三方面对周边民众进行环境补偿来缓解群众的邻避情绪．环境补偿虽然能在一定程度上解决冲突问题,但对于核废料库等风险聚集类邻避设施常规补偿措施难以奏效, 须采取创造性的缓解措施[6]．然而补偿牵扯到的范围及程度界定问题十分复杂,处理不好也会引发冲突．考虑到公众作为邻避设施的关键利益相关者, Lu[7]提出公众参与是解决邻避冲突的有效途径; Scally等[8]调查了美国邻避冲突对经济适用住房发展的影响程度, 结果表明公众参与能有效应对经济适用住房的选址障碍; Magnani[9]通过分析意大利公众对可再生能源生产设施的社会接受度, 探讨了公众参与对环境冲突的影响; Uji等[10]研究了公众参与在日本核反应堆建造过程中的作用,结果发现其对环境影响、视觉外观和噪音、财产价值降低、场所附着破坏、政治偏好等有重要影响．因此,学者们开始对邻避设施利益相关者展开研究,以期找到解决邻避冲突新的突破口, 赵锐等[11]探究了在邻避冲突整个过程中利益相关者的贡献情况, 指出解决邻避冲突的关键是明确各方的利益诉求．故分析利益相关者行为及其影响因素是避免和处理邻避冲突的重要途径．

针对邻避冲突中利益相关者行为的研究,一些学者基于博弈理论视角进行了分析[12]．Eguchi[13]通过构建与分析政府与居民之间正则形式的博弈,为处理邻避设施选址问题提供了新的见解．上述研究虽然探寻了邻避冲突中各利益相关者之间的互动关系,明晰了作用机理,但相关研究均以利益相关者完全理性的假设为前提,采用的多是传统静态博弈方法．演化博弈理论则以博弈主体是有限理性为前提,认为参与主体的行为策略选择是动态调整的过程, 弥补了经典博弈理论的不足．Tian等[14]以谈判问题为重点,将政府和社会视为博弈主体, 基于有限理性假设,建立了谈判决策的演化博弈模型, 并模拟了博弈主体战略演化的过程和结果; Li等[15]构建了参与者A、B的双方演化博弈模型,从复杂网络的角度分析了公众参与核邻避事件冲突演变的驱动因素．在公民法律意识不断提高和社会风险频发的时代背景下, 邻避冲突事件呈现出以风险集聚类为核心的特点和趋势[16]．同时考虑到风险聚集类邻避设施在城市发展中的必要性, 本文拟通过构建风险聚集类邻避设施规划中“政府-企业-公众”三方演化博弈模型, 探讨主要利益相关者之间的演化均衡策略, 在此基础上运用MATLAB 2020a软件进行仿真模拟, 分析风险聚集类邻避设施规划中利益相关者的策略选择行为及其影响因素, 为风险聚集类邻避设施项目成功建设运行提供对策建议．

1 模型

1.1 预备知识

在风险聚集类邻避设施规划博弈模型的构建过程中,本文将政府的策略分为积极或消极监督,投资企业的策略分为考虑或忽视公众诉求,公众的策略分为参与或不参与, 其中公众参与到风险聚集类邻避设施的规划中是指公众通过听证会、社会监督等形式对设施的建设进行抵制或监控,不参与则是指公众由于没有参与意识或不知该如何参与等原因不参与邻避设施的决策规划．邻避设施能否成功建设由政府、投资企业和公众共同决定,三者通过相互模仿、学习构成博弈关系．为了建立相应的三方演化博弈模型,本文作如下假设:

(H1)若政府积极监督, 则其收益Rg主要包含上级政府的经济奖励和公众对于风险聚集类邻避设施建设的投诉减少等, 此时政府监督成本为Cg; 若采用消极监督, 则其监督成本为C′g．因风险聚集类邻避设施具有监督成本高的特点, 故有C′g

(H2)投资企业因立项而做的环境评估、办理相关手续等的成本为B, 考虑公众诉求所提供参与便利措施产生的费用为Ce, 因信任度提高而在后续建设运营中获得的收益为Re; 当投资企业不考虑公众利益诉求时的收益为R′e, 且R′e

(H3)企业考虑或忽视公众利益诉求时, 公众的参与成本分别为Cep和Cp, 且Cep

(H4) 博弈过程中,政府选择积极监督行为的概率为x, 则选择消极监督行为的概率为1-x;企业考虑公众诉求的概率为y,不考虑公众利益诉求的概率为1-y; 公众采取参与行为的概率为z, 不参与行为的概率为1-z, 且x,y,z∈[0,1]．

1.2 博弈三方的期望收益和平均收益

根据假设(H1)～(H4)可得, 政府积极监督时的期望收益

EA1=z(Rg-Cg-M)+(1-z)(Rg-Cg)=Rg-Cg-zM,

(1)

政府消极监督时的期望收益

EA2=-yC′g-(1-y)(C′g+Pg)=-C′g-(1-y)Pg,

(2)

则政府的平均收益

(3)

企业考虑公众诉求时的期望收益

EB1=Re-B-Ce+(1-x)(Re-B-Ce)=Re-B-Ce,

(4)

忽视公众诉求时的期望收益

EB2=x(R′e-B-Pe)+(1-x)(R′e-B)=R′e-B-xPe,

(5)

则企业的平均收益

(6)

公众参与时的期望收益

EC1=y(Rp+xM-Cep)+(1-y)(Rp+xM-Cp)=xM+y(Cp-Cep)+Rp-Cp,

(7)

不参与时的期望收益

EC2=-xyPp-(1-x)yPp-x(1-y)Pp-(1-x)(1-y)Pp=-Pp,

(8)

则公众的平均收益

(9)

2 三方主体演化博弈稳定性分析

2.1 三方主体的复制动态方程和演化稳定性分析

在实际的风险聚集类邻避设施项目中,政府、企业和公众在博弈的过程中知道自己选择不同策略所获得的收益,并且会随着对方策略的改变而调整自身的策略, 故三方主体选择相应策略的概率x,y,z是关于时间t的函数．结合式(1)～(3),可得政府采取积极监管策略的复制动态方程为

(10)

若z=[(1-y)Pg+Rg+C′g-Cg]/M, 则F(x)≡0, 此时对于任意时刻t, 所有的x均处于稳定状态; 若z≠[(1-y)Pg+Rg+C′g-Cg]/M, 令F(x)=0, 可得x=0,1两个稳定点．根据微分方程的稳定性原理, 当F′(x)<0时, 该均衡点所示策略为演化过程中主体的稳定策略．对式(10)求导,得

F′(x)=(1-2x)[(1-y)Pg-Mz+Rg+C′g-Cg],

(11)

记三维空间A1={S(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,0≤z≤1}, 其中S是x,y,z所有取值的集合, 截面G1:z=[(1-y)Pg+Rg+C′g-Cg]/M．图1(a)为政府行为策略的动态趋势图, 其中箭头为演化趋势．从图1(a)可以看出, 截面G1把空间A1分为上下两个部分, 分别记为空间N11和N12, 当博弈的初始状态位于截面上部, 即在空间N11内时, 系统经过演化后政府的最终策略为积极监督; 反之, 若初始状态位于N12内时, 则政府的最终策略为消极监督．

图1 三方主体的行为策略动态趋势图Fig.1 Dynamic trends of the behavior strategies of the three subjects

由式(4)(5)可得到投资企业考虑公众利益诉求策略时的复制动态方程为

(12)

当x=(R′e+Ce-Re)/Pe时,F(y)≡0, 此时y取任意值均为稳定策略; 当x≠(R′e+Ce-Re)/Pe时,y=0,1为稳定策略点．对式(12)求导,得

F′(y)=(1-2y)(xPe+Re-R′e-Ce),

(13)

则当x>(R′e+Ce-Re)/Pe,y=1为稳定策略点, 即企业考虑公众利益诉求; 当x<(R′e+Ce-Re)/Pe,y=0为稳定策略点, 即企业不考虑公众利益诉求．图1(b)为企业行为策略动态趋势图．从图1(b)可以看出, 直线G2:x=(R′e+Ce-Re)/Pe将策略空间分为N21和N22两部分, 当政府选择积极监督的概率大于(R′e+Ce-Re)/Pe时, 投资企业会考虑公众的利益诉求; 否则, 投资企业将不会考虑公众诉求．

由式(7)(8)可得到公众群体采取参与策略时的复制动态方程为

(14)

F′(z)=(1-2z)[y(Cp-Cep)+Mx+Rp+Pp-Cp],

(15)

记三维空间A2={S(x,y,z)|0≤x≤1, 0≤y≤1, 0≤z≤1}, 截面G3:y=(Cp-Mx-Rp-Pp)/(Cp-Cep)．图1(c)为公众策略选择的演化博弈相位图．从图1(c)可以看出, 截面G3把空间A2分为前后两个部分, 当博弈的初始状态落在空间N31内时, 公众选择参与; 当落在空间N32内时, 公众将不会参与．

2.2 博弈系统的均衡分析

为研究风险聚集类邻避设施规划中利益相关者演化博弈系统的整体稳定性, 将式(10)(12)(14)联立得

令复制动态方程等于0, 则可解得8个特殊的均衡点为(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0),(1,0,0),(1,1,0),(1,0,1),(0,1,1),(1,1,1)．除了这8个纯策略纳什均衡点之外, 还存在1个混合策略纳什均衡解

由文献[17]可知, 非对称博弈中仅须讨论纯策略纳什均衡点的稳定性, 故本文不考虑E*(x*,y*,z*)．Friedman[18]提出可通过分析博弈系统的雅可比矩阵来探究局部均衡点的稳定性, 当trJ<0和detJ>0同时满足时, 局部均衡点趋向于达到稳定状态, 因此构造演化博弈系统的雅可比矩阵

其中k=y(Cp-Cep)+Mx+Rp+Pp-Cp．

由风险聚集类邻避设施实际规划建设及运营的情况可知, 最理想的状态为公众积极提供建议并参与决策; 投资企业考虑公众群体的利益诉求, 为公众参与提供便利措施;政府积极监督企业和公众, 一方面激励公众的参与, 另一方面督促企业考虑群众诉求, 即在局部均衡点(1,1,1)处趋于稳定是博弈系统的最优解, 故本文仅选择在(1,1,1)处对三方演化博弈模型的稳定性及影响因素进行分析．该点处的雅可比矩阵为

则有

detJ1=(M+Cg-C′g-Rg)(Ce+R′e-Re-Pe)(Cep-Rp-Pp-M),

(16)

trJ1=Cg-C′g-Rg+Ce+R′e-Re-Pe+Cep-Rp-Pp．

(17)

因公众参与的动力来源于对获得的收益Rp和参与成本Cep的估计, 当参与获得的收益高于成本时, 公众倾向于参与决策, 否则公众将不会参与．在现实情境中, 公众不参与的直接原因往往是因为Cep-Rp<0, 从而易知Cep-Rp-Pp<0, 故当M+Cg-C′g-Rg<0,Ce+R′e-Re-Pe>0, |Ce+R′e-Re-Pe|0, 使博弈系统在局部均衡点(1,1,1)处趋于{政府积极监督, 投资企业考虑公众诉求, 公众参与决策}的演化稳定状态．风险聚集类邻避设施利益相关者行为演化是缓慢且复杂的过程, 为更直观地分析不同的参数对政府、投资企业和公众策略选择的影响, 下面将对三方行为选择的动态演化进行仿真模拟．

3 数值仿真

运用MATLAB 2020a软件对政府、企业、公众三方主体的相关参数进行数值分析．邻避冲突的爆发一般不会超过2个月[19], 故设仿真开始时间为0, 结束时间为20．为使演化博弈系统在(1,1,1)处趋于稳定, 相关变量须满足M+Cg-C′g-Rg<0,Ce+R′e-Re-Pe>0, |Ce+R′e-Re-Pe|

在所有的变量之中, 政府对公众参与的激励M、企业不考虑公众利益诉求时受到的惩罚Pe、政府积极监督的成本Cg能够在相当程度上影响博弈主体的行为, 在风险聚集类邻避设施利益相关者的策略选择中起到非常关键的作用, 故本文重点讨论政府对公众参与的激励、企业所受惩罚和政府积极监督的成本等因素对三方行为策略选择的影响．

3.1 政府对公众参与激励的影响

其他参数初始数值不变,M取0,1,2,3时各方策略演化趋势如图3所示．仿真结果显示, 当M=0时, 即政府对公众是否参与决策不予关心, 不采取激励措施, 博弈系统在点(1,1,0)处趋于稳定, 即达到{政府积极监督, 投资企业考虑公众诉求, 公众不参与决策}的稳定状态;M=1时, 公众需要经过更长时间的博弈, 最终选择不参与; 当M=2时, 表明政府的激励措施更完善,激励的力度更大, 此时三方主体的均衡稳定点为(1,1,1),即达到{政府积极监督,投资企业考虑公众诉求,公众参与决策}的稳定状态;随着激励程度的增加,M=3时,三方主体收敛于均衡稳定点(1,1,1)所需的时间进一步减少．因此,随着政府对公众群体态度的转变(由不关心到开始关心再到更加关心),公众对参与风险聚集类邻避设施规划决策的态度也随之改变;当M值过小时,系统无法演化到最优稳定点(1,1,1),而随M值的增大,各主体行为选择逐渐趋于均衡点(1,1,1),且M值越大,三方主体行为达到最优均衡稳定状态所需的时间越短．这表明政府对公众参与的激励对博弈系统的稳定性有重要影响．

图3 政府激励M对各主体行为策略演化趋势的影响Fig.3 The influence of government incentive M on the evolution trend of behavioral strategies of each subject

3.2 企业所受惩罚的影响

其他参数初始数值不变,Pe取3,4,5,6时的仿真结果如图4所示．图4结果显示, 当Pe=3时, 三方博弈主体的均衡稳定点为(1,0,1), 即处于{政府积极监督,投资企业不考虑公众诉求,公众参与决策}的演化稳定状态, 此时相较于企业的成本与收益, 政府对企业的惩罚力度过小, 因此投资企业宁愿冒着被政府惩罚的风险, 也不会采取考虑公众群体利益诉求的行为策略;Pe=4时, 企业出于对自身形象的维护, 开始关注公众的部分诉求, 但由于存在利益最大化的目标, 因此多数情况下企业仍会选择忽略公众诉求; 随政府对企业不合理行为惩罚力度的进一步增大, 企业出于对利益的考量, 最终会选择考虑公众的诉求, 此时政府、投资企业、公众三方的演化趋势最终稳定在均衡点(1,1,1)处, 即达到{政府积极监督, 投资企业考虑公众诉求, 公众参与决策}的演化稳定状态．仿真结果表明, 政府对企业忽略公众诉求的惩罚Pe与系统演化到均衡稳定点(1,1,1)所需时间呈负相关性, 故随着惩罚力度的增加, 企业选择考虑公众诉求所需的时间更短, 使演化博弈系统能够快速达到最优状态．

图4 企业受到的惩罚Pe对各主体行为策略演化趋势的影响Fig.4 The influence of punishment Pe on the evolution trend of behavior strategy of each subject

3.3 政府积极监督成本的影响

其他参数初始数值不变,Cg取7,9,11,13时的仿真结果如图5所示．仿真结果显示,Cg=13时, 由于积极监督的成本高于积极监督获得的收益, 故政府不一定会选择积极监督, 此时企业会忽略公众的诉求; 当Cg=11时, 政府选择积极监督的概率由最初的0.5提升到约为0.8, 由于监督成本降低的幅度较小, 故政府仍然有一定的概率选择消极监督, 此时企业考虑到自身利益最大化,所以仍会忽略公众的诉求, 但此时公众最终会选择积极参与; 当Cg=9时, 博弈系统无法达到稳定状态, 政府和企业的策略选择也充满了不确定性; 当Cg=7时, 三方博弈主体的均衡稳定点为(1,1,1), 即达到{政府积极监督,投资企业考虑公众诉求,公众参与决策}的稳定状态, 监督成本大幅下降, 政府能够获取一定的收益, 同时公众也更愿意发挥自己的才能和创造性而选择积极参与策略．因此,政府选择进行积极监督,投资企业在察觉到政府的态度之后,也会选择考虑公众诉求．模拟结果表明,政府积极监督的成本与系统演化到均衡稳定点(1,1,1)的可能性呈现负相关性,即积极监督的成本越小, 三方积极合作的可能性就越大,而且随着监督成本的减少,系统达到最佳状态(1,1,1)所需的时间就越短．与此同时, 无论政府积极监督成本Cg如何变化, 公众都会选择积极参与决策, 这是因为公众意识到不参与决策会受到损失, 而参与决策可以将损失降到最低, 甚至能从中获利．

图5 政府积极监督的成本Cg对各主体行为策略演化趋势的影响Fig.5 The influence of the cost Cg of government active supervision on the evolution trend of behavioral strategy of each subject

4 结论

1) 政府积极监督的得益高于消极监督的得益,企业不考虑公众诉求遭受的惩罚高于企业提供便利措施的成本时,整个系统处于{政府积极监督,投资企业考虑公众诉求,公众参与决策}的稳定状态,风险聚集类邻避设施规划建设能以最佳方式进行．

2) 政府积极监督成本的降低有利于博弈系统达到{政府积极监督,投资企业考虑公众诉求,公众参与决策}的演化稳定状态,且成本越低,演化到稳定状态所需的时间越短;企业不考虑公众利益诉求时受到的惩罚、政府对公众参与的激励能够正向影响博弈系统往稳定状态演化．然而,公众是否积极参与不受政府监督的影响．

3) 政府加大对企业不考虑公众利益诉求的惩罚力度会促进三方达成有效合作．

4) 在实际的风险聚集类邻避设施规划中,企业对待公众的态度会随着政府态度的转变而转变．当政府选择积极监督时,投资企业倾向于考虑公众利益诉求;而当政府消极监督时,投资企业更可能选择不考虑公众的诉求,从而更可能引发邻避冲突．