政府双重管理行为下的共享单车停放问题演化博弈研究

张蓓佳

（安徽大学 管理学院，安徽 合肥230601）

一、引言

共享单车是指企业在交通站点、校园、商业区、居民区等场所提供的自行车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。它借助网络APP和无桩的便利性解决了用户“最后一公里”的出行问题，既能缓解交通压力，又能实现节能降耗，大力推广共享单车已成为实现城市可持续发展的有效途径[1]。然而在共享单车的快速扩张过程中所暴露出的不规范停放问题却为城市管理带来了新的压力，共享单车的不规范停放行为会造成对城市交通和环境秩序的破坏，最终将增加公众的社会出行成本、企业的回收管理成本及政府的城市治理成本。因此研究如何能够让用户规范自身的停放行为，就成为减少各类成本，实现共享单车行业及城市健康长效发展的必然需求。

综观现有研究成果可以发现，围绕共享单车规范停放问题的研究大多从共享单车不规范停放的原因及其治理路径两个方面展开。一方面，针对共享单车不规范停放的原因，众多学者从共享单车的物品属性出发，分析共享单车使用过程中的负外部性问题。比如，姜宁（2017）、欧立国和王东雪（2017）、郑家昊和李庚（2018）的研究中都根据萨缪尔森对物品属性的界定，将共享单车归属为私人企业提供的一种准公共物品，准公共物品具有的排他性和不完全竞争性决定了其在使用过程中容易产生负外部性，会因不当使用，例如用户乱停乱放而引发严重的社会治理问题[2-4]；另一方面，学术界针对共享单车规范停放问题也提出了相应的治理策略。有研究指出共享单车的不规范停放行为所导致的外部性问题仅依靠企业是无法解决的，谭袁（2017）发现共享单车企业之间存在“底线竞争”现象，即企业期望抢占更多的用户实现规模效益，建立竞争壁垒，从而倾向于去迎合部分用户而纵容其各种违规行为（例如不规范停放行为）的现象[5]。朱富强（2017）也进一步指出即使企业愿意积极制定及执行监管规则，实际上这种单单依靠企业自身的力量进行的监管由于需要投入较高的成本，效果也十分有限[6]。因此学者们更加关注研究政府在共享单车规范停放问题中能够采取的措施，相关研究大多采用定性分析的方法总结出政府可以采取的管理行为，包括完善规制体系[7-8]、塑造公序良俗[9]、引入奖惩机制[2]和构建信用体系[2][10]等。

综上所述，虽然现有研究在一定程度上解释了共享单车不规范停放的原因，也相应地提出了若干政府治理的建议，希望通过政府治理来规范用户停放行为，但仍然存在一些不足之处，具体体现在两个方面：第一，多数文献采用定性分析方法，运用演化博弈论方法研究政府管理行为在共享单车规范停放问题中的作用的文献很少；第二，在关于政府管理行为的研究中，均认同政府对共享单车平台企业的管理对促进企业实行用户监管措施具有正向作用，但关于政府对不规范停放行为实施主体，即用户的管理行为的研究还较为匮乏，实际上为了提升治理效果，目前已有城市（例如深圳）除了针对企业出台奖惩条例外，还开始对不规范停放的用户收取罚金。

鉴于此，本文将在共享单车企业和用户之间的演化博弈过程中分别引入政府对平台企业及用户的双重管理行为，构建双方关于共享单车停放行为的演化博弈模型，分析在政府双重管理行为下的博弈演化过程及稳定策略，并且运用MATLAB软件进行数值仿真模拟，探讨政府管理行为参数的变动对共享单车停放行为演化结果的影响，从而针对性地提出规范共享单车用户停放行为的策略。

二、演化博弈模型假设与构建

共享单车停放过程中的直接行为主体为共享单车企业和用户，共享单车企业对用户停放行为的策略选择为{监管，不监管}，x为监管概率（0 ≤x≤1）；而用户自身的停放行为策略选择为{规范停放，不规范停放}，y为规范停放的概率（0 ≤y≤1）。在明确企业及用户行为特征和引入政府双重奖惩机制的基础上作出如下基本假设：

（1）R1和R2分别为共享单车企业监管及不监管时的基本收益，由于共享单车企业对用户停放行为的监管，有些用户会觉得用车的便利性下降，这会造成部分用户的流失，因此R1＜R2。C1为共享单车企业实施监管的成本。

（2）R3和R4分别为用户规范及不规范停放时所获得的收益，由于用户不规范停放能够得到更多的停放便利，因此R3＜R4。C2为用户规范停放的成本。

（3）企业通过定位技术手段实施监管，用户的停放状态信息被企业完全掌握，当企业发现用户的不规范停放行为时会给予用户一定的处罚P，而当企业发现用户的规范停放行为时也会给予用户一定的奖励B。

（4）政府会对共享单车企业的监管行为进行监督，但由于信息的不对称及政府对监督成本的考虑，如果共享单车企业没有实施监管仅有一定的概率会被政府发现，该概率为α(α≥0)。一旦被政府发现，企业将得到处罚P1，如若未被政府发现，政府将默认企业是在实施监管，则企业可得到政府的奖励B1。

（5）此外，政府也会对用户的停放行为加以监督，例如安排交警、城管巡逻监察，同样的，用户不规范停放共享单车的行为也仅有一定的概率会被政府抓到，该概率为β(β≥0)。一旦被政府抓到，用户就会获得处罚P2。

根据模型假设构建共享单车停放行为演化博弈收益矩阵，如表1所示。

表1 共享单车停放行为演化博弈收益矩阵

三、演化博弈模型稳定性分析

（一）模型局部均衡点求解

根据表1中的收益矩阵可知，企业监管和不监管时的期望收益以及企业的平均收益分别用Ux1、Ux2和-Ux表示：

构建企业选择监管策略和用户选择规范停放策略的复制动态方程分别为：

为了使得演化博弈各参与方有稳定策略，需满足条件：F(x)=F(y)=0，因此求得系统五个可能的均衡点分别为O（0，0）、A（0，1）、B（1，0）、C（1，1）和D（x*，y*）

（二）均衡点稳定性分析

Friedman提出系统均衡点的稳定性可由雅克比矩阵的局部稳定性分析得到[11]。根据式（7）和（8）可以求出雅克比矩阵J：

当均衡点同时满足雅克比矩阵J的行列式det(J)和迹tr(J)的条件时，该均衡点为系统演化的稳定点，能够形成演化的稳定策略。需满足条件为：

将五个均衡点带入式（10）和（11）中进行计算，显然在均衡点D（x*，y*）处有tr(J)=0，不满足tr(J)＜0 的条件，因此D（x*，y*）不是系统的稳定点，只需判断其他四个点的稳定性即可，具体结果如表2所示。

根据表2内容，发现按照参数大小关系的不同，共享单车企业与用户之间的博弈存在九种情形下的五种演化结果，分别为ESS（1，1）、ESS（0，1）、ESS（1，0）、ESS（0，0）及没有稳定的演化策略。

在ESS（1，1）和ESS（0，1）下用户均会选择规范停放共享单车，达到共享单车停放行为治理的目标。其中ESS（0，1），即（不监管，规范停放）策略的实现减轻了共享单车企业的负担，使得企业不用监管就能让用户规范停放共享单车。该策略的实现条件为同时满足R1-B-C1-R2+α(P1+B1)＜0 和R3-C2-R4+βP2＞0，对于用户来说，需要提高用户规范停放的收益R3和政府对用户违规停放行为处以的罚款P2，增加政府发现用户违规停放行为的概率β，同时降低用户不规范停放的收益R4和用户规范停放的成本C2，这样才能提升用户规范停放的主动性。（不监管，规范停放）策略的实现在很大程度依赖政府对用户行政性监督和处罚力度的提高，然而由于我国共享单车行业才刚刚起步，过多的行政干预虽然在短期内可以有效地约束用户的行为，但考虑到行政成本的负担，政府不能将本来应该由企业承担的责任全权包揽，因此该策略通常不能长期维持。从长远角度看，在政府与企业协同治理下所达成的ESS（1，1）才是最符合实际的理想策略。

表2 共享单车企业与用户演化博弈系统均衡点稳定性分析

四、演化博弈模型数值模拟

为了更直观地验证政府管理行为参数变化对演化结果的影响，本文运用MABLAB软件进行数值模拟，分析在政府管理行为参数的变动下，共享单车企业和用户之间动态演化结果的变化规律。首先对模型中的基本参数赋值，令初始值R1=8 ，R2=10 ，R3=5，R4=7 ，C1=4 ，C2=2 ，p=2 ，B=1，P1=8 ，B1=4 ，P2=6，α=7，β=0.7，符合情形一的全部条件，演化过程如图1所示。可以看出，在此种情况下，无论共享单车企业和用户处于何种初始状态，C（1，1）均为其演化稳定点，即该博弈结果逐渐收敛于（监管，规范停放）行为策略，该策略是政府及社会的期望策略。该演化过程说明在共享单车停放过程中，政府同时对企业和用户的行为进行激励约束，能够使得博弈结果向着政府和社会所期望的方向逐渐转化。

接下来，假设演化的初始状态均为（x，y）=（0.5，0.5），改变某个政府管理行为参数时，其余参数保持不变，分析不同参数变化对演化结果的影响。

（一）政府对企业的管理行为参数变化对演化结果的影响

政府对企业监管或不监管的管理行为参数包括奖励值B1、处罚值P1和监督发现概率α。在保持其他参数初始值不变，一次仅改变一个参数的情况下，依次改变B1、P1和α值。先令B1分别取值1、4和6，其变化对演化博弈结果的影响如图2所示。再设置P1值为4、8和9，其变化对演化博弈结果的影响如图3所示。最后给α赋值0.2、0.7和0.9，其变化对演化博弈结果的影响如图4所示。由图2 ∼图4可知，B1、P1和α均存在使ESS（0，1）转变为ESS（1，1）的临界值，当B1、P1和α分别小于该临界值时，x收敛于0，y收敛于1；当B1、P1和α分别大于该临界值时，x会改变其演化路径转而收敛于1，而y的演化路径则不会受到影响，仍然收敛于1，并且此时随着B1、P1和α的各自增大，x收敛于1的速度加快，但对y的收敛速度影响并不显著。值得注意的是，这里的影响不显著是指当参数值达到了能够保证ESS（1，1）为演化稳定策略的临界值之后，参数值的增加对演化速度的影响不显著。模拟结果表明政府给予共享单车企业的奖励值和处罚值的增加，以及在监督过程中发现共享单车企业不监管的概率α的增大，能够显著改变企业的演化路径，使其朝着政府及社会期望的方向转变，并且促使企业加快选择监管策略的速度，对企业的监管行为能够起到良好的激励约束作用，但对用户行为的影响并不显著。

图1 政府双重管理行为对演化结果的影响

图2 B1 对演化结果的影响

（二）政府对用户的管理行为参数变化对演化结果的影响

政府对用户规范或不规范停放行为的管理行为参数包括处罚值P2和监督发现概率β。在保持其他参数初始值不变，一次仅改变一个参数的情况下，依次改变P2和β值。先令P2分别取值1、6和7，其变化对演化博弈结果的影响如图5所示。再设置β值为0.1、0.7和0.9，其变化对演化博弈结果的影响如图6所示。由图5和图6可知，P2和β均存在使ESS（1，0）转变为ESS（1，1）的临界值，当P2和β分别小于该临界值时，y收敛于0，x收敛于1；当P2和β分别大于该临界值时，y会改变其演化路径转而收敛于1，而x的演化路径则不会受到影响，仍然收敛于1，并且此时随着P2和β的各自增大，y收敛于1的速度加快，但对x的收敛速度影响并不显著。模拟结果表明政府对于用户处罚值的增加，以及在监督过程中发现用户不规范停放的概率β的增大，能够显著改变用户的演化路径，使其朝着政府及社会期望的方向转变，并且促使用户加快选择规范停放策略的速度，对用户起到良好的约束作用，但对企业行为的影响并不显著。

图3 P1 对演化结果的影响

图4 α 对演化结果的影响

图5 P2 对演化结果的影响

图6 β 对演化结果的影响

五、结论与建议

本文将政府对平台企业和用户的双重管理行为分别纳入共享单车企业和用户的演化博弈过程中，构建双方关于共享单车停放行为的演化博弈模型，分析在政府双重管理行为下的模型演化稳定策略及实现条件，同时运用MATLAB软件进行数值仿真模拟，探讨不同政府管理行为参数的变动对共享单车停放行为演化结果的影响，得出以下结论：

1.共享单车企业和用户之间关于共享单车停放行为的博弈，在九种情形条件下，存在五种演化结果，分别为ESS（0，0）、ESS（0，1）、ESS（1，0）、ESS（1，1）和无ESS。从长远角度看，ESS（1，1）即（监管，规范停放）为最符合实际的理想策略。

2.在博弈过程中，能够通过调节政府管理行为，改变企业和用户的博弈演化路径，影响双方收敛于演化稳定策略的速度。对共享单车企业而言，增大政府对企业的奖励和处罚，提高在监督过程中发现共享单车企业不监管的概率，能够促使企业转而去选择“监管”策略，并不断加快监管策略选择的速度；而对用户来说，增大政府对于用户处罚，提高在监督过程中发现用户不规范停放的概率，能够促使用户转而去选择“规范停放”策略，并且不断加快用户规范停放策略选择的速度。

为了更好地发挥政府管理行为在共享单车停放问题中的作用，提出以下建议：

1.制定健全的法律法规。目前共享单车行业处于快速发展时期，但由于共享单车出现的时间较短，迄今为止还没有适用于全国的正式法律法规，关于共享单车的停放问题仅依靠国家和地方出台的各种“指导意见”“试行办法”“团体标准”等来进行指导和约束，存在威慑力不足的问题，使企业和用户滋生违规行为动机，因此需要政府尽快制定并实施约束力高的法律法规。

2.制定合理的奖惩机制。根据前述结论，当政府提高对于企业和用户的奖罚力度时，能够促成企业的“监管”行为和用户的“规范停放”行为，加速共享单车停放问题的解决。但如果政府的奖励和处罚都是以货币形式体现的话，数额会受到财政预算和法律法规的限制，因此需要试算出合理的金额数，此外还可以信用积分的增减引入奖罚机制，改变货币化奖罚机制的单一性。例如政府可以将企业对于共享单车停放的监管或不监管行为纳入企业信用积分体系，信用分低的共享单车企业会受到减少投放份额的处罚，严重者甚至可责令其退出市场；而针对用户，政府需要完善公民个人信用体系，加快信用数据库的建设，将用户的规范或不规范停放行为纳入个人信用体系，信用分过低的用户将被限制使用其他公共服务。

3.构建科学的监管机制。根据结论，在引入政府管理行为后，当提高在监督过程中发现共享单车企业不监管及用户不规范停放的概率，即加强监管力度，能够促成企业的“监管”行为和用户的“规范停放”行为，加速共享单车停放问题的解决。但这样做必然会增加政府的行政成本，因此政府为了不过多地增加自身负担，有必要去借助第三方的力量，例如发挥自行车行业协会的力量，促进其构建完善的行业自律机制，协助政府部门加强行业管理；鼓励社会公众积极监督及举报企业的不作为和用户的不道德行为，形成全民监督机制等，最终构建“企业监管、政府管理、第三方监督”三位一体的立体式监管机制。