“互联网+政务服务”信息共享博弈问题研究
2019-07-11李亚东李俊雅张炎亮
李亚东 李俊雅 张炎亮
【摘 要】 为加快各级政务信息系统互联互通和政务数据共享，推动“互联网+政务服务”，文章针对政务信息共享中的主管部门和政务部门的博弈行为构建SD演化博弈模型，引入静态和动态奖惩机制对二者的策略选择和系统稳定性进行分析;然后运用系统动力学软件（Vensim PLE）进行模拟仿真，分析表明，主管部门对政务部门的奖惩力度、主管部门检查成本以及政务部门积极共享的收益与成本，对博弈结果有直接影响，且在动态奖惩机制下演化博弈模型存在演化稳定策略;最后从主管部门和政务部门两个方面提出相应的建议，以期为推动政务信息共享工作提供借鉴。
【关键词】 互联网+政务服务; 政务信息共享; 演化博弈; 系统动力学
【中图分类号】 G203 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2019）13-0123-06
一、引言
自2016年李克强总理在国务院《政府工作报告》中提出“互联网+政务服务”以来，中国政府对电子政务平台的建设给予高度重视，先后出台《推进“互联网+政务服务”开展信息惠民试点的实施方案》《关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》《“互联网+政务服务”技术体系建设指南》等重要文件。2018年3月5日第十三届全国人民代表大会第一次会议上，李克强总理进一步提出深入推进“互联网+政务服务”，使更多事项在网上办理，必须到现场办的也要力争做到“只进一扇门”“最多跑一次”。2018年3月20日，两会后的答记者问中总理再次提到关于放宽市场准入要在“政务服务一网办通”方面下硬功夫。由此可见，“互联网+政府服务”已经成为各级政府推进“放管服”改革的有力抓手，是中国政府由管理型政府转变为服务型政府的重要途径。
为实现让“群众少跑腿，数据多跑路”，有效提升企业和群众的办事体验，根据国家政策要求，各级政府部门须依托国家电子政务网络和政务数据共享交换平台（以下简称“共享平台”）进行非涉密政务信息资源共享交换活动，并设立专门的主管部门负责组织、协调、指导和监督政务信息资源共享工作[1]。然而，由于前期缺少统一的规划协调，政府部门的信息化建设长期以来的各自为政、条块分割，且发展不均衡，出现了较严重的“信息孤岛”现象，导致政务信息资源“跨部门、跨地域、跨层级”的共享交换存在较大困难。同时，由于缺乏长效监督考核机制，部分政务部门出于自身利益考虑，出现了不按时、不全面提供数据资源，消极对待共享平台建设等现象。这些问题严重阻碍了政务信息系统互联互通和“互联网+政务服务”的快速发展。
目前，国内外不少学者对该问题进行了研究。在政务信息共享影响因素方面，吕欣等[2]认为政务信息共享受信息安全和便利程度影响最大。杨会良等[3]研究发现，影响跨部门政务信息共享的主要是人员因素、共享部门因素和共享环境因素。Bigdeli et al.[4-5]认为，政府部门间的信息共享受环境、组织和技术因素的共同影响。还有些学者认为，信息共享成本、部门收益阻碍了政务信息共享[6-7]，因此有学者采用博弈论对政务信息共享问题进行研究。Wang et al.[8-9]基于博弈论对同级政府部门、上下级部门、政府与公众之间的利益进行分析，研究了地方政府和公众的博弈行为规律。龙怡等[10]通过构建信息供需和公民三方博弈模型，研究发现信息共享难的原因是信息共享后供需双方收益会降低，提出了用户付费和信息共享考核两种策略。董凌峰等[11]构建了政务云平台信息共享的三方博弈模型，提出建立奖惩补偿、明确信息共享的分类标准等解决信息共享问题的对策。
总体上看，上述文献对政务信息共享影响因素进行了大量研究，有不少文献认识到演化博弈是分析政务信息共享问题的重要工具，对政府部门间以及政府与公众间的关系进行了有益的探索，但鲜有研究注意到政策变化后主管部门对政务信息共享的关键影响作用;而且只有少数学者提出具体解决信息共享问题的政府政策，并未对政策的实施力度深入探讨。而在其他领域的研究中有学者提出动态的政府政策，如焦建玲等[12]在地方政府与制造企业碳减排演化博弈分析中，提出动态奖惩机制可以有效引导企业的减排行为。演化博弈理论突破了经典博弈论完全理性的假说，强调动态的平衡，但其中的演化稳定策略无法体现系统均衡与动态选择过程之间的关系;系统动力学是一种研究复杂系统中信息反馈行为的仿真方法，可以在非完全信息情況下求解复杂问题，将以上两种方法结合可以更好地描述动态博弈现象[13]。如Zhang[14]基于演化博弈论和系统动力学对中小企业闭环供应链的财务体系研究发现，闭环供应链融资体系本身具有较强的刚性和协奏性。
鉴于此，本文在“互联网+政务服务”的背景下，重点对政务信息共享主管部门和政务部门间的博弈关系进行研究，建立二者的演化博弈模型，并采用系统动力学进行建模仿真，研究静态和动态奖惩机制对主管部门和政务部门行为的影响，从新的视角提出解决政务信息共享问题的对策。
二、演化博弈模型的假设和构建
（一）模型假设
1.博弈主体。该博弈模型参与主体包括政务信息共享主管部门和政务部门，其中政务信息资源共享主管部门一般由发改委担任，具体负责组织、协调、指导和监督全省政务信息资源共享工作，政务部门是指政府部门及法律、法规授权具有行政职能的事业单位和社会组织[1]，双方均追求自身利益最大化。
2.参与者的行为策略集合。政务信息共享主管部门需要根据国家相关条令规定对政务部门的信息共享情况进行监督检查，其策略集合为A1={检查，不检查}。政务部门考虑到信息共享成本，为了维护部门利益采取的策略集合为A2={积极共享，消极共享}。
3.指标假设。C1：主管部门检查时付出的人力、物力、财力等成本;C2：政务部门消极共享带给主管部门的损失;R：政务部门积极共享带给主管部门的收益;Q：上级政府拨付给主管部门的建设运维费用;F1：政务部门积极共享政务信息资源的成本;F2：政务部门消极共享政务信息资源的成本;F3：政务部门消极共享政务信息资源时，被主管部门通知整改付出的成本;S1：政务部门积极共享政务信息资源的收益;S2：政务部门消极共享政务信息资源的收益。
此外，用户满意度是衡量服务质量水平最直接的表述[15]。考虑到实际问题中共享平台用户也是政务信息共享主体之一，因此以用户满意度M作为衡量政务部门信息共享的指标，并将该项指标纳入各政务部门的绩效考核体系中，主管部门可根据政务部门绩效考核得分决定给予其相应的奖励L（额外补贴）或惩罚P（缩减该部门信息化项目预算资金），即L=M× ，P=M×δ，其中M为一定时间节点下的用户满意度， 、δ为固定常数。博弈双方的支付矩阵如表1所示。
（二）演化博弈模型的构建
有限理性条件下，假设主管部门选择“检查”的概率为x（0≤x≤1），选择不检查的概率为1-x;政务部门选择“积极共享”的概率为y（0≤y≤1），选择“消极共享”的概率为1-y。
令Eg1、Eg2和Eg分别表示主管部门选择检查和不检查的期望收益及平均收益，根据表1支付矩阵计算可得：
则主管部门策略的复制动态方程F（x）为：
令Ew1、Ew2和Ew分别表示政务部门选择积极共享和消极共享的期望收益及平均收益，根据支付矩阵计算可得：
则政务部门策略的复制动态方程F（y）为：
由公式1、公式2得到系统的复制动态方程：
（三）演化博弈的系统动力学模型
根据上文建立的演化博弈模型，本文采用Vensim PLE建立主管部门和政务部门演化博弈的系统动力学模型，如图1所示。
三、静态奖惩机制下演化博弈模型分析
（一）静态奖惩机制下的系统稳定性分析
令F（x）=0F（y）=0，得到系统的四个纳什均衡点λ1（0，0）、λ2（0，1）、λ3（1，0）、λ4（1，1）。当0≤ ≤1，0≤ ≤1时，存在第五个纳什均衡点λ5（ ， ）。
从实际情况来看，主管部门往往会考虑自身利益而提高对消极共享政务部门的惩罚，从而避免收益低于成本，并且主管部门设立奖惩机制是为了使政务部门选择积极共享政务信息。若F1+S2-F2-S1>L+P+F3，表示政务部门消极共享的收益大于积极共享的收益，则政务部门会选择消极共享策略，这与设立奖惩机制的初衷不符。因此下文主要讨论C1 根据Friedman[16]提出的方法可知，通过分析系统的雅克比矩阵可以得到演化系统均衡点的稳定性。公式3表示的系统的雅克比矩阵为： 当满足det（G）>0，tr（G）<0时，可以判定系统均衡点是稳定的，即存在演化稳定策略。对上文中得到的五个均衡点进行稳定性分析，所得结果如表2所示。 由表2可知，该博弈模型存在四个鞍点和一个中心点，分别是λ1（0，0）、λ2（0，1）、λ3（1，0）、λ4（1，1）和λ5（ ， ）。 令（x1，y1）=（ ， ），点（x1，y1）对应的特征根β1、β2是一对纯虚根，根据文献[17]的研究可知，点（x1，y1）是系统的稳定均衡点，但不是渐进稳定的。系统演化轨迹线是围绕着中心点（x1，y1）的闭环，未经过该点。 （二）静态奖惩机制下模型仿真分析 在滿足C1 对图2分析可得，当主管部门检查概率x的初始值是混合策略的纳什均衡值时，任意给定y的初始值，政务部门选择积极共享的概率存在波动，系统不会自动稳定到均衡点（x1，y1），即此点不是系统的演化稳定策略，与上文分析结果一致。而且波动幅度的大小与y的初始值有关，y=0.9时的波动幅度大于y=0.3时的波动幅度，且随着时间和博弈次数的增加，y的波动幅度越来越大至最大振幅。 当C1 四、动态奖惩机制下演化博弈分析 （一）动态奖惩机制下的系统稳定性分析 假设主管部门对政务部门的惩罚和奖励与政务部门的策略选择有关，假设政务部门的奖励为f（y）=ya（0 将f（y）=ya代替公式3中的L，g（y）=yb代替公式3中的P，得到动态奖惩机制下系统的复制动态方程： F（x）= =x（1-x）（-y2a-2yb+y2b-C1+b）F（y）= =y（1-y）（xya+xb-yb+xF3+S1-F1-S2+F2） 同理可得系统的五个纳什均衡点λ'1（0，0）、λ'2（0，1）、λ'3（1，0）、λ'4（1，1）、λ'5（ ， ），并且满足0< < 1、0< <1，此时系统的雅克比矩阵为： =（1-2x）（y2b-y2a-C1+b） x（1-x）（2yb-2ya-2b）y（1-y）（L+P+F3） （1-2y）[x（ya+b+F3）-yb3+S1- F1-S2+F2]+y（1-y）（xa-b）] 同理求出均衡点λ'1—λ'4对应的det（G'）均小于零，tr（G'）正负不定，所以λ'1—λ'4均是鞍点。 令（x2，y2）=（ ， ），点（x2，y2）对应的特征根β1'、β2'是一对具有负实部的特征复根，根据文献[17]可知，此时系统具有渐进稳定性，λ5'是稳定的均衡点，系统的演化轨迹逐渐趋向于均衡点（x2，y2）。 （二）动态奖惩机制下系统的均衡点分析 由以上分析可知，λ5'是系统演化的稳定均衡点，其中x2= ，y2= 。已知C1 对x2求导，可得：x2'（F1）>0，x2'（S2）>0，x2'（F2）<0，x2'（S1）<0，x2（'F3）<0，x2'（a）<0，x2'（b）<0，x2'（C1）<0; 对y2求导，可得：y2'（a）<0，y2'（b）>0，y2'（C1）<0。 由此可知，奖励上限a、惩罚上限b和主管部门的检查成本C1同时影响x2和y2的大小，当奖励上限a减小时，x2和y2同时增大，意味着主管部门检查的概率和政务部门积极共享的概率同时提高;当惩罚上限b增大时，x2减小，y2增大，意味着主管部门检查的概率降低，而政务部门积极共享的概率提高;当主管部门的检查成本C1减小时，x2和y2同时增大;对于主管部门而言，帮助政务部门降低积极共享的成本F1和消极共享的收益S2、提高政务部门积极共享的收益S1和消极共享的成本F2，可以降低主管部门检查的概率。 （三）动态奖惩机制下模型仿真分析 当0< <1、0< < 1时，使用Vensim PLE仿真得到动态奖惩机制下主管部门和政务部门策略的演化过程，如图4所示。 由图4可以看出，随时间和博弈次数的增加，系统的博弈演化轨迹曲线螺旋收敛，最后稳定在均衡点（x2，y2），此时系统具有渐进稳定性。图5为政务部门积极共享的概率分别在静态奖惩和动态奖惩下的演化过程，可以看出，在静态奖惩机制下，政务部门积极共享的概率随着时间和博弈次数的增加上下振荡且振幅越来越大;而在动态奖惩机制下，政务部门积极共享的概率逐渐趋于稳定。显然，模型仿真结果与上文分析一致，验证了在动态奖惩机制下系统具有渐进稳定性。 五、结论与建议 本文综合运用演化博弈理论与系统动力学结合的方法，对静态和动态奖惩机制下政务信息资源共享主管部门和政务部门博弈的演化轨迹和系统的稳定性进行了分析，比较了不同的计算与仿真结果，主要得到以下研究结论和相关建议： 1.当主管部门对政务部门实施静态奖惩机制时，若0≤ ≤1、0≤ ≤1，系统存在四个鞍点和一个中心点，不存在演化稳定策略，通过仿真得到系统的演化趋势曲线是围绕着中心点的闭轨线环，意味着主管部门和政务部门的博弈过程呈现出一种周期行为模式。 2.当主管部门对政务部门实施动态奖惩机制时，若0< <1、0< < 1，系统存在四个鞍点和一个稳定焦点，通过仿真得到系统的演化趋势曲线是螺旋收敛最后稳定在焦点，意味着在动态奖惩机制下，主管部门和政务部门的博弈可以达到均衡状态。为此，建议各级政务主管部门协同财政部门将政务信息共享纳入各政务部门绩效考核指标，合理配置权重，并将考评结果与各政务部门信息化项目预算掛钩，对积极推进政务信息共享的部门予以预算倾斜，对消极部门予以预算削减，形成完善有效的奖惩机制，从而有效激励各政务部门主动推进政务信息共享工作。 3.图3和图4中的均衡点是在一定数值下仿真得到的，在现实中应明确主管部门和政务部门的收益与成本，调整动态的奖惩机制，使均衡点中主管部门检查的概率尽量低且政务部门积极共享的概率尽量高。根据上文分析可知： （1）x2'（a）<0、x2'（C1）<0且y2'（a）<0、y2'（C1）<0，降低主管部门检查成本，x与y的值同时增大。对此，通过制定完善的政务信息共享考核制度，提高检查人员的专业水平，通过信息化系统进行电子监察等措施，可以提高主管部门检查效率，降低检查成本，从而提高政务部门积极共享的概率。 （2）x2'（F）>0、x2（S1）<0、x2'（b）<0且y2'（b）>0，提升政务部门积极共享的收益，降低积极共享的成本，并提高最高惩罚力度b，x值减小，y值增大。从主管部门的角度来说，可以牵头建设可供各政务部门共享使用的应用支撑平台，有效降低政务部门自身信息化系统建设的投入和信息共享成本，并通过提供相关技术支持和服务等方式提高政务部门的收益，从而降低主管部门群体检查概率，提高政务部门群体积极共享的比例。从政务部门的角度来说，由主管部门负责协调其他政务部门进行数据资源共享，客观上可有效降低本部门协调成本，提高本部门业务能力和服务质量。同时，奖惩机制需根据政务部门的信息共享行为进行适时的调整，将其控制在一个合理的范围内，从而引导政务部门积极共享政务信息。 【参考文献】 [1] 中华人民共和国中央人民政府.政务信息资源共享管理暂行办法[EB/OL].（2016-09-05）[2018-06-27].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2016-09/19/ content_5109486.htm. [2] 吕欣，裴瑞敏，刘凡.电子政务信息资源共享的影响因素及安全风险分析[J].管理评论，2013，25（6）：161-169. [3] 杨会良，陈兰杰.基于扎根理论的跨部门政务信息共享影响因素实证研究[J].情报杂志，2016，35（11）：158-164. [4] BIGDELI A Z，KAMAL M M，CESARE S D.Electronic information sharing in local government authorities：factors influencing the decision-making process[J].International Journal of nformation Management，2013，33（5）：816-830. [5] AKBULUT-BAILEY A Y.Information sharing between local and state governments[J].Data Processor for Better Business Education，2015，51（4）：53-63. [6] 孔守斌，王妙微，王博涵，等.基于云平臺的地方政务信息资源共享平台建设模式研究[J].电子政务，2017（12）：46-53. [7] CIOFFI M，et al.Martone.Pareto optima and Nash equilibria：An effective approach to the shape design in electromagnetics[J].COMPEL：The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering，2008，27（4）：845-854. [8] WANG T Y，GAO G，WANG Q Q，et al.The analysis of the government information sharing based on the game theory[J].Applied Mechanics and Materials，2013，2308（303）. [9] 王绍东，陆敬筠，朱晓峰.电子政务服务中地方政府与公众行为的演化博弈研究[J].科技管理研究，2014，34（9）：215-219. [10] 龙怡，李国秋.“互联网+政务”视域下G2C电子政务中信息共享的合作博弈研究[J].情报科学，2017，35（5）：34-41. [11] 董凌峰，李永忠，吴真玮.政务云平台信息共享的三方博弈模型及对策分析[J].统计与决策，2016（19）：49-53. [12] 焦建玲，陈洁，李兰兰，等.碳减排奖惩机制下地方政府和企业行为演化博弈分析[J].中国管理科学，2017，25（10）：140-150. [13] 程敏，刘彩清.基于系统动力学的拆迁行为演化博弈分析[J].运筹与管理，2017，26（2）：35-41. [14] ZHANG C.Small and medium-sized enterprises closed-loop supply chain finance risk based on evolutionary game theory and system dynamics[J].Journal of Shanghai Jiaotong University （Science），2016，21（3）：355-364. [15] 张晓娟，刘亚茹，邓福成.基于用户满意度的政务微信服务质量评价模型及其实证研究[J].图书与情报，2017（2）：41-47，83. [16] FRIEDMAN D.Evolutionary games in economics[J].Econometrica，1991，59（3）：637-666. [17] TAYLOR P D，JONKER L B.Evolutionary stable strategies and game dynamic[J].Mathematical Bioscience，1978，40（1/2）：145-156.
