基于演化博弈的大气污染防治主体行为分析

高　明，夏玲玲

(福州大学 经济与管理学院，福建 福州　350108)



基于演化博弈的大气污染防治主体行为分析

高明，夏玲玲

(福州大学 经济与管理学院，福建 福州350108)

近年来，我国大气污染形势日益严峻，给我国的经济和社会发展造成阻碍。基于演化博弈分析，从大气污染防治主体出发，从中央政府和地方政府，中央政府约束下地方政府之间，地方政府和企业，以及企业和公众四个层面建立演化博弈模型，根据复制动态方程分析大气污染防治主体间的策略演进规律及其影响因素。分析表明中央政府和地方政府间博弈只有一个演化稳定策略，即双方都进行环境监管，其余三组演化博弈模型均有两个演化稳定策略，且最终的策略选择受到一系列因素的综合影响。为了实现帕累托最优，促进各主体协同防治大气污染，建议加强技术创新从而降低政府监管成本以及企业治污成本；加大对排污企业的处罚力度；改革地方政府政绩考核体系；引入公众参与。

大气污染；主体行为；演化博弈

近年来，全国大范围的雾霾天气引起了公众的广泛关注，成为当前的环境热点问题。根据《中国低碳经济发展报告(2014)》，中国治理雾霾污染需要20-30年。《迈向环境可持续的未来——中华人民共和国国家环境分析(2013)》报告称，中国的空气污染每年造成的经济损失，基于疾病成本估算相当于国内生产总值的1.2%，基于支付意愿估算则高达3.8%。据环保组织测算，过去五年来由于大气污染造成的仅公众健康损失，已超过6000亿元。而亚洲开发银行与学术机构合作展开的一项研究显示，雾霾带给中国社会的经济损失，最高可达到每年20万亿元人民币以上。目前，我国大气污染形势十分严峻，有效进行大气污染防治刻不容缓。大气污染问题具有公共物品的属性，其有效防治需要包括政府、企业、公众在内的多方主体的共同努力，各防治主体间存在着利益博弈，为了促进各主体协同防治大气污染，运用演化博弈方法对其进行分析极具意义，因此，本文从演化博弈的视角分析大气污染防治中各主体的行为选择和策略演进路径。

运用博弈论探讨环境治理中参与主体的行为已经成为环境治理问题研究的重要领域之一。在政府和企业间的环境保护博弈方面，张芳芳和俞雅乖研究发现，在政府的环境管制政策下，企业基于自身竞争力、企业绩效等利益来实施环境保护，因此其行为具有滞后性,政府的环境规制由于规制政策的规范性和实施程度不够而难有效果[1]。姜博等认为地方政府和企业之间存在明显的利益一体化趋势，从而造成地方政府在污染领域采取监督策略的概率要大大低于博弈均衡的概率水平，企业采取寻租策略的概率也大大超过了博弈均衡水平，两者共同作用的结果是环境事故的出现越来越频繁[2]。韩贵锋等构建了政府与厂商的博弈模型并分析得出政府失灵导致政府与厂商的博弈无限次的循环下去，从而找不到纳什均衡，即政府与企业的环境博弈是一种动态不完全信息博弈[3]。在政府间的环境保护博弈方面，潘峰等通过建立地方政府间的演化博弈模型，分析得出未引入约束机制时地方政府会通过对环境规制的收益与成本的权衡进行策略选择，并很可能陷入环境规制决策的“囚徒困境”；约束机制的引入可以引导地方政府的环境规制决策向“帕累托改进”的方向演化[4]。崔亚飞和刘小川的研究表明地方政府的社会福利价值观制约着其环境污染治理策略，当地方政府追求社会福利最大化时，地方政府间可达成污染治理合作从而实现国家社会福利最大化，否则就会出现 “囚徒困境”和“政府失灵”，地方政府间的博弈只有在中央政府给予干预下才有可能实现帕累托改进[5]。三是企业间的环境保护博弈方面。王怡等研究表明在良好的约束性合约的条件下，环境污染治理战略联盟能使联盟内企业共享污染削减的信息，充分利用技术和资金的溢出效应，实现污染治理的规模效应[6]。黄琼认为，当无政府监管时，无论大企业如何行动，小企业的最佳策略都是不治理环境；而在政府的监管模式下，双方在利益权衡的驱动下，不论对方如何选择，都会积极地采取措施治理环境[7]。蔡玲如通过建立多人演化博弈模型，得出在一般惩罚策略条件下不存在演化稳定均衡策略；而采用动态惩罚策略不仅能有效抑制博弈过程波动性，也提高了生产排污企业超标排污行为的博弈均衡值[8]。

分析以上研究结果发现，目前的研究多以博弈方完全理性为前提分析环境治理参与主体间的博弈关系，并且主要集中在政府和企业之间的博弈上。具体到大气污染防治领域，相关研究还较为匮乏。鉴于现实中博弈方的完全理性难以达到，策略的选择往往是不断学习和调整的结果，本文利用有限理性的演化博弈方法，重点从中央政府和地方政府，中央政府约束下地方政府之间，地方政府和企业，以及企业和公众四个方面构建演化博弈模型，分析大气污染防治主体间的策略演进规律及其影响因素，以期为促进各主体协同防治大气污染提供理论依据。

一、 大气污染防治主体间的演化博弈分析

(一)模型参数设定

在建构演化博弈模型前，将有关参数定义如下：

(1)C1为中央政府对地方政府的监管成本；C2为地方政府对当地企业的监管成本；CA、CB分别为地方政府A、B的监管成本；

(2)R1为中央政府的一般收益；R2为地方政府的一般收益；

(3)R3为企业治理大气污染时的收益；C3为企业治理大气污染时的成本；R3’为企业非法排污时的收益，C3’为企业非法排污时的成本；上述两种情况下的收益差额△R3=R3’-C3’ - (R3-C3)；

(4)E1为中央政府给予实施监管的地方政府的奖励；E2为地方政府给予积极治理大气污染企业的奖励；

(5)F1，中央政府给予不实施监管的地方政府的罚金；F2为地方政府给予非法排污企业的罚金；

(6)L为对于政府来说(包括中央和地方)，大气污染物排放量增加带来的损失；LA、LB分别为地方政府A、B因大气污染物排放量增加带来的损失； l、l’分别为公众参与监督与不参与监督时大气污染物排放量增加带来的损失；

(7)Q为对于政府来说(包括中央和地方)，大气污染物排放量减少带来的效益；QA、QB分别为地方政府A、B因大气污染物排放量减少带来的效益； q、q’分别为公众参与监督与不参与监督时大气污染物排放量减少带来的效用；

(10)H为社会公众对中央政府就大气污染情况不实施监管而产生的不满给中央政府带来的负效益；

(11)I为企业大气污染治理投资；

(12)S为企业不治污从而成本降低利润上升导致地方政府的税收增加；

(13)θA地方政府A对地方政府B的外部效应系数；θB，地方政府B对地方政府A的外部效应系数；

(14)ß为大气环境质量指标在地方政府绩效考核中的权重系数，0<ß<1；

(15)F为地方政府A和地方政府B中只有一方采取监管措施时，中央政府给予不监管一方的处罚。

(16)ag为公众对地方政府满意度的提高从而给地方政府带来的正效益；ac，为公众对企业的认可给企业带来的正效益。

(17)bg为公众对地方政府满意度的降低从而给地方政府带来的负效益；bc，为公众对企业的不满给企业带来的负效益。

假定以上参数代表的数值均为正值，以便于下文的讨论分析。

(二)中央政府与地方政府之间的演化博弈分析

中央政府和地方政府在追求经济效益的同时都要考虑社会效益，相较于中央政府，地方政府作为独立的利益主体具有更强的经济性。假设在中央政府和地方政府的博弈中，中央政府追求总体利益的最大化，地方政府追求自身利益的最大化。中央政府对地方政府实施监管以及地方政府对当地企业实施监管，均要付出一定的成本。当地方政府监管时，因有效控制大气污染物非法排放给双方都带来一定的环境效益Q，如社会公众满意度的提高，政绩考核成绩的上升等；当地方政府不监管时，因大气污染物排放量增加给双方都带来一定的环境损失L。中央政府对地方政府实施监管时，对地方政府的行为实施奖惩；当中央政府不实施监管时，由于其地位的特殊性会引起社会公众的强烈不满，并对其收益造成严重的损失H。具体的博弈支付矩阵如下：

表1中央政府和地方政府的博弈支付矩阵

地方政府中央政府监管不监管监管R1-C1+Q,R2-C2+E1+QR1-C1+F1-L,R2-F1-L不监管R1-H+Q,R2-C2+QR1-H-L,R2-L

其中，H-C1>0，即中央政府因对地方政府不实施监管引起的社会公众的不满给其带来的损失远超过其进行监管的成本；E1-C2>0，即中央政府给予实施监管的地方政府的奖励超过地方政府的监管成本。

令中央政府选择监督策略的概率为x，选择不监管策略的概率为1-x；对于地方政府采取监管策略的概率为y，采取不监管策略的概率为1-y。

中央政府采取“监管”策略时的期望收益为：

u11=y (R1-C1+Q) + (1-y) (R1-C1+F1-L)=R1-C1+F1-L+y (Q-F1+L)。

中央政府采取“不监管”策略时的期望收益为：

u12=y (R1-H+L)+ (1-y) (R1-H-L)=R1-H-L+y (L+Q)。

中央政府的平均收益为：

ū1=xu11+ (1-x) u12。

地方政府采取“监管”策略时的期望收益为：

u21=x (R2-C2+E1+Q) + (1-x) (R2-C2+Q)=R2-C2+Q+xE1。

地方政府采取“不监管”策略时的期望收益为：

u22=x (R2-F1-L)+ (1-x) (R2-L)=R2-L-xF1。

地方政府的平均收益为：

ū2=yu21+ (1-y) u22。

分别对两类群体博弈进行复制动态分析，得到中央政府的复制动态方程为：

F(x)=dx/dt=x(u11-ū1)=x(1-x)(u11-u12)=x (1-x)(H-C1+F1-yF1)。

地方政府的复制动态方程为：

F(y)=dy/dt=y(u21-ū2)=y(1-y)(u21-u22)=y(1-y)(L-C2+Q+xE1+xF1)。

令F(x)=0，其中H-C1>0，0

令F(y)=0，得到y=0，y=1，x*=(C2-Q-L)/(E1+F1)。

由此得到四个局部均衡点，分别是O(0,0)，A(1,0)，B(1,1)，C(0,1)。根据Friedman提出的方法[9]，四个局部均衡点中B(1,1)是演化稳定策略[10]，对应于中央政府和地方政府的(监管，监管)这一策略。

图1　中央政府和地方政府之间演化博弈的复制动态相位图

图1描述了中央政府和地方政府间博弈的动态演化过程。在该演化博弈中，中央政府必须对地方政府实施监管，这是因为中央政府作为最高监管者必须从全局和长远利益出发进行决策。而在长期的演化过程中，地方政府中既有监管者也有不监管者，这是因为地方政府拥有相对独立的经济利益以及较大的资源配置权，从而能够在执行中央计划和地区利益之间进行相机抉择。该演化博弈也反映出中央和地方的委托代理关系，其中，中央是委托人，地方是拥有私人信息的代理人，二者之间由于利益不一致以及信息不对称，存在着代理风险问题。根据信息经济学和博弈论，信息不对称将导致委托人逆向选择代理人和代理人的道德风险问题，从而导致效率降低[11]。为了有效解决中央和地方的代理风险问题，扩大地方政府选择监管策略的比例，应设法将x*的位置左移，使SABDE的面积增大。影响x*的五个参数与x*均是单调关系，其对地方政府策略选择的影响如图2所示。

表2参数变化对地方政府策略选择的影响

参数变化鞍点变化相位面积变化与演化方向C2↓x*↓SABDE↑,地方政府选择监管的比例扩大Q↑x*↓SABDE↑,地方政府选择监管的比例扩大L↑x*↓SABDE↑,地方政府选择监管的比例扩大E1↑x*↓SABDE↑,地方政府选择监管的比例扩大F1↑x*↓SABDE↑,地方政府选择监管的比例扩大

从表2可以看出，地方政府的监管成本越低，大气污染物排放量的变化给地方政府收益带来的影响越大，地方政府越倾向于选择监管策略。同时中央政府提高对实施监管的地方政府的奖励，加大对不实施监管的地方政府的处罚力度，可以增大方政府选择监管策略的概率。该演化博弈只有一个演化稳定策略，如何确保该稳定策略是中央政府必须考虑的。所以，中央政府应确保地方政府进行监管时的收益比不监管时的收益大，这时演化稳定策略才能成为一个长时间的稳定均衡。

(三)中央政府约束机制下地方政府间的演化博弈分析

由于大气污染具有跨界性和区域性，在大气污染防治中地方政府间存在博弈关系。大气污染的负外部性和地方政府采取大气污染防治措施的正外部性使得区域内地方政府的策略选择对彼此的收益产生影响。同时，中央政府对地方政府的行为实施监管，将大气污染防治成果作为地方政府政绩考核的一部分，占一定的权重ß，当一方不监管时，给予不监管方经济上和行政上的处罚F。具体的博弈支付矩阵如表5所示。

表3中央政府约束下地方政府间的博弈支付矩阵

地方政府B地方政府A监管不监管监管-CA+ß(QA+θBQB),-CB+ß(QB+θAQA)-CA+ß(QA-θBLB),ß(-LB+θAQA)-F不监管ß(-LA+θBQB)-F,-CB+ß(QB-θALA)ß(-LA-θBLB),ß(-LB-θALA)

令地方政府A选择监督策略的概率为x，选择不监管策略的概率为1-x；对于地方政府B采取监管策略的概率为y，采取不监管策略的概率为1-y。

地方政府A采取“监管”策略时的期望收益为：

u11=y (-CA+ ß(QA+θBQB)) + (1-y) (-CA+ ß(QA-θBLB))=-CA+ ßQA-ßθBLB+ y(ßθBQB+ßθBLB)

地方政府A采取“不监管”策略时的期望收益为：

u12=y (ß(-LA+θBQB)-F)+ (1-y) (ß(-LA-θBPB))=-ßLA- ßθBLB+ y(ßθBQB+ ßθBLB -F)

地方政府A的平均收益为：

ū1=xu11+ (1-x) u12

地方政府B采取“监管”策略时的期望收益为：

u21=x (-CB+ ß(QB+θAQA)) + (1-x) (-CB+ ß(QB-θALA))=-CB+ ßQB- ßθALA+ x(ßθAQA+ ßθALA)

地方政府B采取“不监管”策略时的期望收益为：

u22=x (ß(-LB+θAQA)-F)+ (1-x) (ß(-LB-θALA))=-ßLB- ßθALA+x(ßθAQA+ ßθALA -F)

地方政府B的平均收益为：

ū2=yu21+ (1-y) u22

分别对两类群体博弈进行复制动态分析，得到地方政府A的复制动态方程为：

F(x)=dx/dt=x(u11-ū1)=x(1-x)(u11-u12)=x(1-x)( -CA+ ßQA+ ßLA+yF)

地方政府B的复制动态方程为：

F(y)=dy/dt=y(u21-ū2)=y(1-y)(u21-u22)=y(1-y)( -CB+ ßQB+ ßLB+xF)

令F(x)=0，得到x=0，x=1，y*=(CA- ßQA- ßLA)/F。

令F(y)=0，得到y=0，y=1，x*=(CB- ßQB- ßLB)/F

由此得到五个局部均衡点，分别是O(0,0)，A(1,0)，B(1,1)，C(0,1)，D(x*,y*)。其中O(0,0)，B(1,1)是演化稳定策略，对应于地方政府都不监管，或都监管两种策略。图2描述了在中央政府的约束下地方政府间博弈的动态演化过程。当初始状态落在区域ABCD时，演化博弈系统向B(1,1)收敛，最终地方政府都进行监管将是唯一的演化稳定策略。当初始状态落在区域ADCO时，演化博弈系统向O(0,0)收敛，最终地方政府都不监管将是唯一的稳定演化策略。为了使系统以更大的概率沿着BD路径向“帕累托最优”的(监管，监管)策略方向演化，应使鞍点D的位置向O点靠近，从而使区域ABCD的面积扩大。由图2可知区域ABCD的面积为：SABCD=1-(x*+y*)/2。影响SABCD的八个参数与SABCD均是单调关系，其对(监管，监管)策略演化方向的影响如表2所示。

图2　中央政府约束下地方政府间演化博弈的复制动态相位图

表4参数变化对地方政府间演化策略的影响

参数变化鞍点变化相位面积变化与演化方向CA↓y*↓SABCD↑,(监管,监管)CB↓x*↓SABCD↑,(监管,监管)QA↑y*↓SABCD↑,(监管,监管)QB↑x*↓SABCD↑,(监管,监管)LA↑y*↓SABCD↑,(监管,监管)LB↑x*↓SABCD↑,(监管,监管)F↑x*↓,y*↓SABCD↑,(监管,监管)ß↑x*↓,y*↓SABCD↑,(监管,监管)

由表4可以看出，地方政府间的外部效应不会对他们的策略选择产生影响。大气污染物排放量的变化对地方政府收益的影响越大，监管成本越低，则地方政府选择监管策略的概率就越大。地方政府监管成本包括两部分，一是执行成本，即执行监管过程中投入的人力、物力和财力等资源；二是经济成本，即实行监管对地方经济造成的负面影响。在目前的产业结构背景下，地方政府实行严格监管必然会给地方经济带来一定的损失，付出经济成本，并在短期内难以进行调整。大气污染物排放量的变化对地方政府收益的影响因由地方政府的固有属性决定，也难以进行调节。因此，中央政府的外部约束作用至关重要。在现行政绩考核体系下，中央政府偏重考核GDP等经济指标，环境指标所占权重偏低，在地方政府监管行为支付上则表现为较高的监管成本和较低的环境收益。为了实现帕累托改进，中央应提高政绩考核中大气污染指标权重，并加大对不实施监管的地方政府的处罚力度。

(四)地方政府与企业之间的演化博弈分析

地方政府和企业追求的利益目标不同，地方政府追求地区经济的发展和公众利益，而企业追求自身利润的最大化，在面对大气污染防治上，二者立场之间存在差异。地方政府必须要考虑大气污染对公众利益造成的影响，而企业为了追求利润可能进行非法排污，损害公众利益，企业若选择治污就需要进行环保投资，付出高额成本，对其利润造成损失。同时，企业税收又是地方政府财政收入的来源，企业利润的降低会对地方政府财政收入造成损失。地方政府作为企业行为最直接的监管者，与企业之间存在博弈关系，具体的博弈支付矩阵如表5所示。

表5地方政府与企业间的博弈支付矩阵

企业地方政府治污不治污监管R2+Q-C2+E1+ag,R3-C3-I+E2R2-C2-L+F2+S+ag,R3’-C3’-F2不监管R2+Q-F1-bg,R3-C3-IR2-L-F1+S-bg,R3’-C3’

令地方政府选择监督策略的概率为x，选择不监管策略的概率为1-x；对于企业采取治污策略的概率为y，采取不治污策略的概率为1-y。

地方政府采取“监管”策略时的期望收益为：

u11=y(R2+Q-C2+E1+ag)+(1-y)(R2-C2-L+F2+S+ag)=R2-C2-L+F2+S+ag+y (Q+E1+L-F2-S)。

地方政府采取“不监管”策略时的期望收益为：

u12=y (R2+Q-F1-bg)+ (1-y) (R2-L-F1+S-bg)=R2-F1-L+S-bg +y (Q+L-S)。

地方政府的平均收益为：

ū1=xu11+ (1-x) u12。

企业采取“治污”策略时的期望收益为：

u21=x (R3-C3-I+E2) + (1-x) (R3-C3-I)=R3-C3-I +xE2。

企业采取“不治污”策略时的期望收益为：

u22=x (R3’-C3’-F2)+ (1-x) (R3’-C3’)=R3’-C3’-xF2。

企业的平均收益为：

ū2=yu21+ (1-y) u22。

分别对两类群体博弈进行复制动态分析，得到中央政府的复制动态方程为：

F(x)=dx/dt=x(u11-ū1)=x(1-x)(u11-u12)=x(1-x)( F2-C2+F1+ag+bg+yE1-yF2)。

图3　地方政府与企业间演化博弈的复制动态相位图

地方政府的复制动态方程为：

F(y)=dy/dt=y(u21-ū2)=y(1-y)(u21-u22)=y(1-y)(R3-C3-R3’+C3’-I+xE2+xF2)=y(1-y)(-△R3-I+xE2+xF2)。

令F(x)=0，得到x=0，x=1，y*=(C2-F1-F2-ag-bg)/(E1-F2)。

令F(y)=0，得到y=0，y=1，x*=(I+△R3)/(E2+F2)。

由此得到五个局部均衡点，分别是O(0,0)、A(1,0)、B(1,1)、C(0,1)、D(x*,y*)。其中B(1,1)、O(0,0)是演化稳定策略，分别对应于地方政府和企业的(不监管，不治污)、(监管，治污)两种策略。图3描述了地方政府与企业间博弈的动态演化过程(与图2一致，在此不做赘述)。参数对地方政府和企业的(监管，治污)策略演化方向的影响如表6所示。

表6参数变化对地方政府与企业间演化策略的影响

参数变化鞍点变化相位面积变化与演化方向C2↓y*↓SABCD↑,(监管,治污)E1↑y*↓SABCD↑,(监管,治污)E2↑x*↓SABCD↑,(监管,治污)F1↑x*↓SABCD↑,(监管,治污)F2↑x*↓,y*↓SABCD↑,(监管,治污)ag↑y*↓SABCD↑,(监管,治污)bg↑y*↓SABCD↑,(监管,治污)I↓x*↓SABCD↑,(监管,治污)△R3↓x*↓SABCD↑,(监管,治污)

由表6可知，对于地方政府来说，结果与前文一致，监管成本越低，中央实施的奖惩力度越大，地方政府进行监管的概率越大。除此之外，公众对地方政府的评价也起着重要的作用，公众对政府的满意度和信任度反映了政府公信力的强弱，并对地方政府的公共行政效率产生影响，而这种影响作用越大，地方政府越倾向于进行监管。对于企业来说，地方政府对企业的奖惩力度越大，企业进行大气污染治理所需的投资越少，企业违法排污与积极治污两种情况下的净收益的差额越小，企业进行治污的概率越大。企业作为“经济人”，其治理大气污染的行为是一种被动行为。为了促进企业积极治污，政府就要通过政策驱动将治理大气污染转化为企业的内部行为，如通过转移支付补偿治污企业的大气污染治理投资，大力发展大气污染治理技术与产业等。

(五)企业与公众之间的演化博弈分析

公众作为企业行为负外部性的直接受害者，在企业非法排污时面临两种选择，一是向有关部门投诉或自己参与污染治理，这时公众会付出一定的成本，并得到一定的补偿；二是听之任之，不参与环境保护。当公众参与监督企业行为时，排污企业的社会信誉就会降低，以及遭受经济上和行政上的处罚。相反地，治污企业的社会信誉会提高，并接受经济上和行政上的奖励。二者之间的博弈支付矩阵如表7所示：

表7企业与公众间的博弈支付矩阵

公众企业参与监督不参与监督治理污染R3-C3+E2+ac,qR3-C3+E2,q’非法排污R3’-C3’-F2-bc,r-c-lR3’-C3’-F2,-l’

令企业选择治理污染策略的概率为x，选择非法排污策略的概率为1-x；对于公众参与监督的概率为y，不参与监督的概率为1-y。

企业选择“治理污染”策略的期望收益为：

u11=y (R3-C3+E2+ac) + (1-y) (R3-C3+E2)=R3-C3+E2+yac。

企业选择“非法排污”策略的期望收益为：

u12=y (R3’-C3’ -F2-bc)+ (1-y) (R3’-C3’-F2)=R3’-C3’-F2-ybc。

企业的平均收益为：

ū1=xu11+ (1-x) u12。

公众选择“参与监督”策略的期望收益为：

u21=xq + (1-x) (r-c-l)=r-c-l+ x(q-r+c+l) 。

公众选择“不参与监督”策略的期望收益为：

u22=x*q’+ (1-x) (-l’)=-l’+x (q’+l’)。

公众的平均收益为：

ū2=yu21+ (1-y) u22。

分别对两类群体博弈进行复制动态分析，得到企业的复制动态方程为：

F(x)=dx/dt=x(u11-ū1)=x(1-x)(u11-u12)=x(1-x)( -△R3+E2+F2+yac+ybc)。

公众的复制动态方程为：

F(y)=dy/dt=y(u21-ū2)=y(1-y)(u21-u22)=y(1-y)(r-c-△l +x(△q+△l+c-r))。

令F(x)=0，得到x=0，x=1，y*=(△R3-E2-F2)/(ac+bc)。

令F(y)=0，得到y=0，y=1，x*=(-△l+c-r)/( △q-△l+c-r)。

由此得到五个局部均衡点，分别是O(0,0)、A(1,0)、B(1,1)、C(0,1)、D(x*,y*)。其中B(1,1)，O(0,0)是演化稳定策略，分别对应于企业和公众的的(治理污染，参与监督)、(非法排污，不参与监督)两种策略。图4描述了企业与消费者之间博弈的动态演化过程(与图2一致，不做赘述)。参数对企业和公众的(治理污染，参与监督)策略演化方向的影响如表8所示。

图4　企业与公众之间演化博弈的复制动态相位图

表8参数变化对企业与公众间演化策略的影响

参数变化鞍点变化相位面积变化与演化方向△R3↓y*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)E2↑y*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)F2↑y*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)ac↑y*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)bc↑y*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)△q↑x*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)△l↑x*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)c↓x*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)r↑x*↓SABCD↑,(治理污染,参与监督)

由表8可知，对于企业来说，当治理污染与非法排污两种情况下净收益间的差额越小，地方政府对企业的奖惩力度越大，公众参与对企业造成的影响越大，企业进行治污的概率就越大。对于公众来说，若参与监督能有效遏制企业的非法排污行为，使q值增大，其参与监督的概率就越大。公众向有关部门投诉排污企业获得的收益越多，成本越低时，其参与监督的概率越大。由以上分析可知，政府管制和公众参与共同影响企业的行为，为了促进企业治污行为，政府应加大奖惩力度，支持公众参与，若公众参与监督则企业的损失更大，这就对企业造成一种心理威慑，降低企业投机行为的可能性。为了提高公众参与监督的积极性，应健全污染事件的举报、处理机制，制造良好的舆论氛围，从而减少公众参与监督的成本，也可给予参与举报者一定的经济奖励。

二、制定大气污染防治相关政策建议

在大气污染防治主体中，中央政府的约束作用至关重要。中央政府应完善大气污染防治相关法律法规建设，建立健全相应的规章制度，使地方政府的监管工作有法可依，并使违法排污企业受到法律严惩，有效遏制企业非法排污行为。地方政府既是中央计划的执行者，又是企业排污行为的直接监管者，因此其在大气污染防治中的作用十分关键。为了提高地方政府监管的积极性，中央要对不作为或监管不到位者给予处罚，对监管且有效实施大气污染防治政策者给予奖励，同时，提高政绩考核中大气污染等环境指标的权重，不断完善对地方政府承担大气污染防治责任的激励机制。企业不仅是排污主体也是大气污染治理投资的主体，政府必须对企业行为进行强有力的监管，并实施奖惩，不断完善对企业承担社会责任的激励机制。同时，为了降低企业治污投资成本，政府应大力发展大气污染防治技术与产业。公众是企业排污行为的直接受害者，同时又是企业产品或服务的购买者，公众参与对企业行为具有一定的制约作用，同时也会对政府行为产生一定的影响，公众参与在大气污染防治中的作用不容忽视。综上而言，中央政府，地方政府，企业以及公众在大气污染防治中存在着复杂的利益关系，如何处理好各主体间的利益关系，促进各主体协同防治大气污染至关重要。

据此我们提出以下建议，以期为制定大气污染防治相关政策提供借鉴：

(一)加强技术创新，降低政府监管成本以及企业治污成本

监测技术的进步能大大降低政府的监管成本，治污技术的进步能大大降低治污成本，技术进步还能提高企业生产效率，使企业以更少的资源消耗获得更多的产出。为了减少实施环境监管对企业和地方经济造成的损失，应为企业提供污染削减技术支持、鼓励节能减排产品创新，提高积极治污时的污染排放削减量，进而提高地方政府实施监管的预期收益。还可通过增加企业的环保补贴，降低企业的治污成本，通过财政转移支付等手段，降低地方政府监管成本。

(二)加大对排污企业的处罚力度，并对积极治污的企业实施奖励

一方面，对非法排污的企业加大处罚力度，如加倍罚款、勒令关闭、强制停产整顿、强制转行等措施，从而增加排污企业的污染成本；另一方面，对那些积极治污的企业给予奖励，即包括物质奖励措施，如政府优先采购、政府提供各种低息贷款或提供技术改造资金补贴等，也包括提高企业声誉的措施，如媒体表扬、授予产品环境质量标志等。这样奖惩分明的氛围有利于激励企业积极治污，并承担社会责任。

(三)改革地方政府政绩考核体系，加大对地方政府的奖惩力度

地方政府政绩考核体系中不仅要有GDP增长等经济指标，还应纳入大气污染排放增加量或削减量等环境质量指标，并适当提高政绩考核体系中环境质量指标所占权重，并将考核结果作为领导班子考核评价的重要内容，实施问责制，做到空气质量指标控制方面的“一票否决”制，加大对地方政府官员的处罚力度，对于积极开展大气污染防治工作并取得成效的地方政府给予奖励。

(四)引入公众参与，约束政府和企业的行为

公众参与环境监督，企业若非法排污会承担更高的声誉成本，公众参与使企业面临更高的社会约束，因此对企业行为有一定的制约作用。公众的监督也会使政府面临更直接的社会约束，地方政府若对污染企业不监管将会引起公众的不满，付出更高的政治成本。而且，通过公众的力量监督企业的排污行为有利于缓解政府和企业间的信息不对称，有利于降低政府的监督成本。

[1] 张芳芳,俞雅乖.环境保护中政府规制对企业行为的影响和博弈分析[J].科技与管理,2014(3).

[2] 姜博,童心田,郭家秀.我国环境污染中政府、企业与公众的博弈分析[J].统计与决策,2013(12).

[3] 韩贵锋,马乃喜.环境保护低效率的博弈分析[J].地理学与国土研究,2001(1).

[4] 潘峰,西宝,王琳.地方政府间环境规制策略的演化博弈分析[J].中国人口·资源与环境,2014(6).

[5] 崔亚飞,刘小川.中国地方政府间环境污染治理策略的博弈分析—基于政府社会福利目标的视角[J].改革与发展,2009(6).

[6] 王怡,罗杰,陈天鹏,尹志红.企业污染治理战略联盟的动态演化博弈分析[J].统计与决策,2011(17).

[7] 黄琼.境保护中的博弈思考与政策建议[J].发展研究,2009(1).

[8] 蔡玲如.基于SD的环境污染多人演化博弈问题研究[J].计算机应用研究,2011(8).

[9] Friedman D. Evolutionary games in economics [J].Econometric:JournaloftheEconometricSociety,1991:637-666.

[10] J. Maynard Smith.The Theory of Games and the Evolution of Animal Conflict[J].JournalofTheoryBiol,1974(47).

[11] 张维迎.博弈论和信息经济学[M].上海:上海人民出版社,1996.

(责任编辑：李潇雨)

Behavioral Analysis of the Principal Part of Atmospheric Pollution Control——Based on Evolutionary Game Theory

GAO Ming, XIA Ling-ling

(School of Economics and Administration, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China)

In recent years, the atmospheric pollution situation is increasingly serious, which has hampered the economic and social development in China. Considering the principal part of atmospheric pollution control, four evolutionary game models are constructed. They are relationships between the central government and local governments, between different local governments, between local governments and corporations and between corporations and the public. The behavioral evolution rules and the factors affecting the evolutionary process are given according to replicator dynamics equations. It is showed that there is only one ESS for the evolutionary game model between the central government and local governments, environmental regulation of both. Other three models have two ESSs, and the ultimate stable strategy is selected by the combined effect of a number of factors. To promote collaborative prevention and control of atmospheric pollution, we suggest strengthening technological innovation so as to reduce the cost of government regulation and of enterprises pollution treatment, increasing penalties for polluters, reforming local government performance evaluation system and introducing public participation.

atmospheric pollution; behavior of principal part; evolutionary game

2015-01-06

福建省社科规划项目“技术路线图导向的大气污染防治产业技术联盟形成与稳定性研究”(项目编号:2014A035);福建省软科学研究项目“福建省大气污染防治产业技术路线图制定与升级路径研究” (项目编号：2015R01010099)。

高明,男,福州大学经济与管理学院教授,博士生导师;夏玲玲,女,福州大学经济与管理学院硕士研究生。

F407.61

A

1008-2603(2015)02-0004-09