基于前景理论的重大工程多主体利益博弈与行为演化机理
2020-04-02何寿奎梁功雯蒙建波
何寿奎，梁功雯，蒙建波
(1.重庆交通大学经济与管理学院，重庆 400074；2.重庆市江北区发展和改革委员会，重庆 400020)
1 研究背景
近二十年来，我国陆续建设了三峡工程、港珠澳大桥、北京新机场等重大工程。2017年11月，国家发改委印发《铁路“十三五”发展规划》，2018年批复了多个城市关于轨道交通工程的建设规划，2019年8月国家发改委印发《西部陆海新通道总体规划》，到2035年西部陆海新通道全面建成。重大工程是一类投资规模大、复杂程度高、影响范围广且多元主体参与建设过程的一类工程，重大工程建设在促进社会经济发展的同时，也带来生态环境和社会利益分配结构的变化。部分重大工程建设决策由于没有兼顾多主体利益引发了公共事件或者项目中止，如2012年“四川什邡钼铜事件”、2013年“云南昆明PX事件”、2014年“广东博罗垃圾焚烧厂选址事件”“史上最拖沓高速公路”的渝蓉高速四川段段停工2年。因此，重大工程建设除了开展社会经济与环境影响评价外，也必须重视重大工程建设带来的利益冲突问题。在积极推行投资主体多元化的时代背景下，重大工程的投资决策、建设与运营管理涉及政府、社会资本及社会公众多方利益。曾赛星[1]认为重大工程的复杂性加大了项目相关方利益协调的难度，主要包括了决策与治理、组织行为分析与设计、利益相关者的权责划分等方面。为了保证重大工程项目的顺利实施，研究重大工程多主体利益冲突与行为演化机理具有重要意义。
关于重大工程项目决策方法及利益协调机制研究。丰静等[2]从方法论的视角论述了重大工程的决策，以青藏铁路为例，通过价值、认知与过程三个维度对决策过程进行解析，围绕认知与价值的复杂性纵横比较，归纳出了重大工程的决策路径。王雪青等[3]考虑到重大工程的复杂性，提出了重大工程主体决策两种冲突的群体聚类方法，通过基于欧式空间的冲突测度模型，量化了各主体间各类冲突的冲突水平，提出了综合考虑价值与冲突方案的比选方法。徐婧等[4]、燕雪等[5]为了高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题，引入了大数据分析，将智能决策引入了重大工程决策过程，在大数据的基础上构建了重大工程智能群体决策支持系统，并以港珠澳大桥为例分析该决策系统的优势。针对利益相关者利益冲突相互影响乃至最终对重大工程项目绩效方面，王德东等[6]、陈震等[7]、房韶泽[8]建立公民行为对重大工程项目绩效影响的演化模型，并采用多Agent仿真的方法讨论其影响过程，最终发现公民行为促进绩效实现需要多方协调以及增强公民成本意识。向鹏成等[9]建立了民营企业与政府方的博弈模型，发现民营企业投资降低的原因是投资回报率低，融资成本高等，基于演化结果对双方行为提出了建议。在多元主体间的利益冲突及解决方法方面，Bahadorestani Ami等[10]、孙蕾等[11]从农户、项目法人以及地方政府三个经济利益主体兴奋分析的基础上建立了三方博弈模型，通过分析项目法人及地方政府的最有报价，研究了造成利益冲突的因素，分析了博弈结果，对地方政府及项目法人提出了相应的建议。陈树荣等[12]、Yu Tao等[13]围绕广珠铁路三个阶段多元主体利益博弈过程分析来探讨造重大工程项目中各主体在冲突中扮演的角色及地位，以及各主体冲突与协作的过程。苗军霞等人[14]从演化博弈的角度分析了重大工程项目中利益主体业主与承包商的双方博弈模型，并且根据重大工程的不确定性加入了高斯白噪声，来进行演化，最终给出了演化稳定的充分条件以及仿真分析。
传统的重大工程多主体利益分析中，多数分析的都是政府、项目业主与施工方，但作为社会公众，在重大工程建设完成后从中受益颇深，参与了重大工程的利益分享。那么公众也应该作为重大工程建设过程中不可忽视的一个部分，公众的参与能在很大程度上促进重大工程的建设。本文在传统的双方博弈基础上加上了在重大工程建设中的第三方社会公众，建立政府、社会资本、公众方的三方演化博弈模型，研究多主体利益冲突的演化机理。同时由于传统博弈理论中采用期望效益理论的客观收益来计算，不完全符合有限理性假设。因此，本文加入前景理论，用感知收益来代替客观收益，更加真实地刻画了在决策过程中博弈者对收益及损失的实际感知。
2 三方主体博弈分析
政府在重大工程建设的过程中扮演着监管者的角色，由于重大工程往往对带动社会经济发展以及改善人民生活具有重大的影响力，政府方对重大工程的建设态度都是极力促进。因此政府不仅要抓好重大工程建设的前期工作，还要对建设全过程进行监管，那么政府就必须付出一定的人力与物力。若是政府积极监管整个项目建设过程，则需要缩短监管间隙，增大监管投入，监管成本因此而增大。但若是政府积极监管，工程顺利建设或者监管到社会资本的消极行为并对其进行处罚与纠正，那么重大工程项目最终高质量建设完成，政府方不仅可以从项目本身得到收益，还可以获得社会公众的认可。同时政府也可以减少监管投入，若是工程项目不需要监管也高质量完成，政府同样可以从中获得收益。若是在建设过程中，出现问题并由公众方发现并且举报，那么政府同样需要对社会资本采取措施，但是由于政府作为监管者没有很好的尽到监管职责，公信力必然会降低。对于政府的利益而言，期望在低成本的监管下使社会资本方积极合作，以收取最大利益。
社会资本合作参与项目建设，是重大工程建设的建设主体。由于重大工程建设周期长，投资巨大，因此承受的风险也比较高。社会资本在建设过程中可已通过积极与消极合作两种方法来获取利益，消极合作成本低，收益大。对于社会资本方而言同样希望通过低成本的方式进行建设并从中获利。
公众在重大工程的建设中受到的影响十分大，许多公众在重大工程建设中改变了生活质量，但是公众的监督意识薄弱，往往期望直接从重大工程建设成果中分得利益。
三方利益主体都希望用最低的成本获取最大的利益，但各方获利都与其余的主体行为相关，在信息不对称的情况下，三方利益主体各自的策略选择与期望收益并不相符，产生了利益冲突。因此，本文建立了三方的感知期望收益矩阵，通过博弈的方式来找出各方利益冲突下的稳定决策。
3 重大工程多主体利益博弈与行为演化模型分析
3.1 模型假设
假设1：重大工程博弈主体为政府方、社会资本方与公众方，各方都是不完全理性的，各方的决策依据都是自身的感知损益。因此长期以来被广为接受的期望效益理论，在人们心理感知不确定的情况下，并不适用于此。20世纪70年代卡尼曼和特维斯基提出了前景理论，成功地描述了有限理性的实际行为；同时提出了两个模型来描述不确定情况下人们的决策行为。在该模型中使用了价值函数(V(x))来替代期望效益模型的效用模型，权重模型(π(p))将期望效益理论中的概率转化成为了权重。在前进理论中期望的价值就由“价值函数”与决策函数共同决定，即：
其中π(pi)是决策权重，是一种概率评价性的单调递增函数 ；Pi为事件i发生的客观概率，而决策权重π(pi)则为主观Pi的函数。人们倾向于高估低概率事件、低估中高概率事件，而在中间阶段对概率的变化相对不敏感，但对极低概率赋予0的权重，而对极高概率赋予1的权重。所以有π(0)=0,π(1)=1；当Pi较小时，有π(Pi)>Pi；当Pi较大时，有π(Pi) V(xi)是决策者主观感受所形成的价值，就是价值函数。价值函数一般形式可以表示如下： 其中，α和β分别代表收益、损失区间价值函数的凹凸程度，即博弈方面对收益、损失时的敏感度；α和β越大，表示博弈者对损益的敏感程度越低，风险效用函数图如图1所示。 图1 风险效用函数 假设2：政府、社会资本与公众三方均为有限理性，他们的决策会受到个人偏好、能力以及信息获得与分析能力等因素的影响。 假设3：作为社会资本方，合作参与重大工程的建设，可以选择积极合作或者消极合作。而政府方作为重大工程建设的监管部门也可以选择积极监管与不积极监管。针对前两方的行为，作为第三方的监督主体公众可以选择监督他们，也可以选择不监督他们。因此，政府的策略合集为(积极监管，不积极监管)，记为Z=(Z1，Z2)；社会资本的策略合计为(积极合作，消极合作)，记为H=(H1，H2)；公众的策略合集为(监督，不监督)，记为G=(G1，G2)。 假设4：公众监督到社会资本的消极行为并进行举报，只要反应到政府部门即认为当事人所举报的情况为真实情况，不存在虚假举报的情况。当政府积极监管的同时公众选择监督社会资本方的消极行为时，政府总是能在公众之前发现社会资本方的消极行为并对其进行处罚。 基于以上假设可以得到政府、社会资本以及公众三方博弈的感知矩阵，如表1所示。 当博弈方做出选择就能确定的收益与成本，我们将其定义为确定性成本，而那些需要根据其余博弈者的决策来进行判断的收益与损失，我们将其称为感知收益与感知损失。 政府对于重大工程具有监管的职责，因此将要付出相应的人力与物力资源。若是社会资本方积极合作，政府因为重大工程项目建设工程质量好，完成时间快，获得感知收益为V1；若是社会资本方消极合作，政府获得的感知收益则为V2。政府选择积极监管的概率为P1，此时需要付出的监管成本为C1，若是政府监管到了社会资本的消极合作行为，就将对社会资本方进行惩罚，罚款为B。同时由于政府的监管得力，获得社会公众的认可，提高了政府的公信力，此时政府获得的社会感知收益为V13。而政府选择不积极监管的概率为1-P1，节省人力物力资源，此时的监管成本为C2。如果此时社会资本的消极合作行为遭到了公众的举报，政府同样需要收取罚款B，同时要给予举报的公众奖励为D，但是由于政府未能主动及时承担起监管的责任，将会遭到公众的质疑，公信力降低，对政府造成的感知损失为S1。 对于社会资本而言，在重大工程建设过程中选择积极合作建设的概率为P2，因为积极合作获得的收益为V3。社会资本选择消极合作的概率为1-P2，此时可能会出现偷工减料、拖延工期等问题，此时的合作成本为C4，获得的收益为V4。但是社会资本消极合作存在被发现的风险，若是被政府方监管到或者公众举报，那么将会被收取罚款，其感知损失为B。 对于公众而言，选择监督的概率为P3，当其监督到社会资本的消极行为，向政府举报，需要花费时间与人力成本为C5，此时获得奖励，公众的感知收益为D。当公众选择不监督，而社会资本方消极作为没被发现，导致工程质量出现问题，公众的利益也会受到感知损失为S2。 表1 三方博弈收益感知矩阵 3.3.1 政府方监督行为的复制动态方程及其平衡点 政府监管的期望前景价值U11,，选择不积极监管的期望前景价值U12，平均期望前景价值U1分别为： 则政府监管的复制动态方程为： 对FZ求导可得： 图2 政府监管行为动态趋势 3.3.2 社会资本方参与行为的复制动态方程及其平衡点 设社会资本方积极合作的期望前景价值U21，选择消极合作的期望前景价值U22，平均期望前景价值U2分别为： 则社会资本方积极合作的复制动态方程为： 对FH求导可得： 即在P2=0点时，社会资本方行为的演化速度是递减的，随着P2增大到1时，社会资本方行为的演化速度单调递增，由于P2=0与P2=1时都为稳定点，复制动态方程都0，说明在随着社会资本方选择积极参与合作重大工程建设的概率增大过程中，社会资本方的行为演化速度一直为负，社会资本方的行为演化在时就已经达到平衡，社会资本方选择消极合作参与重大工程的建设。 即在P2=0点时，社会资本的演化速度是递增的，随着P2的增大，当P2增大到1时，社会资本的演化速度单调递减的，由于P2=0与P2=1时，复制动态方程都等于0，说明在随着社会资本方选择积极参与重大工程建设的概率增大过程中，社会资本方的行为是在不断进行演化，最终稳定在点，社会资本方会选择积极合作参与监管重大工程项目的建设。 图3 社会资本行为动态演化趋势图 3.3.3 社会公众参与监督行为的复制动态方程及其平衡点 设社会公众选择参与监督的期望前景价值U31，选择不参与监督的期望前景价值U32，平均期望前景价值U3分别为： 则社会公众选择监督重大工程项目建设的复制动态方程为： 若有P1=1或者P2=1时，FG≡0，即P3取任何值都是稳定策略。否则令FG=0，得到P3=0和P3=1两个稳定点。 对FG求导可得： 根据Ritzberger等[15]提出的结论，对于政府，社会资本以及公众三方的演化博弈系统我们只需要对八个渐进稳定点进行讨论。而根据李雅普诺夫第一方法可知，我们可以通过判断雅克比矩阵的特征根来对渐进稳定点的稳定性进行讨论。李雅普诺夫第一方法告诉我们，在线性定常系统中，所有的特征值都小于等于零，在李雅普诺夫意义下就是稳定的，若是有一个特征大于零，或者有零的重根存在，那么我们称之为不稳定。我们将正的特征根标记为(+)，负的特征根标记为(-)，不确定的特征根记为(u)。我们将八个渐进稳定点及其特征根分析情况如表2。 表2 稳定点及其特征根 对上述八个稳定点进行分析，由于政府积极监管付出的成本大于消极监管付出的成本，即C1>C2,E1与E2为鞍点；由于社会资本积极合作参与重大工程建设的收益大于成本，即V3>C3,E3与E4为鞍点；当社会资本消极合作被罚款时的收益小于社会资本积极合作时的收益时，即在V3-C3>V4-C4-B条件下，E5是稳定点，稳定策略合集为(不积极监管，积极合作，监督)。当社会资本消极合作不被举报或者罚款的收益小于社会资本积极合作时的收益，即V3-C3>V4-C4时，E6是稳定点，稳定策略合集为(不积极监管，积极合作，不监督)。当社会消极合作且被惩罚的收益大于积极合作的收益,即V3-C3 本文旨在分析重大工程利益相关三方存在利益冲突时，提出政府正向调控、社会资本积极合作且公众积极配合监督的理想的重大工程建设模式，即鼓励三方博弈演化至理想状态E1(1,1,1)。结合稳定点分析的稳定条件，当条件V3-C3 针对理想稳定点的稳定条件，当社会资本选择消极合作并受到政府惩罚的时候，社会资本将会有一个感知损失B，基于我们前景理论可知，博弈者总是高度低概率损失而低估高概率收益。社会资本选择积极合作的概率为P2，而在博弈中，社会资本选择积极合作的概率P2是一个趋近于1的值，那么社会资本选择消极合作的概率接近0，选择消极合作的感知损失B大于实际损失。在实际条件下， 是不稳定存在的。针对这种情况，政府可以通过增大惩罚力度，使社会资本方的实际损失增大达到促使其积极合作参与重大工程的建设，提高重大工程项目建设的工程质量。 为了更加直观地观察系统的演化趋势，对上述模型进行仿真数据分析。为了使系统最终能演化到E(1,1,1)，需要满足稳定条件C2>C1，V3-C3>V4-C4-B。由于影响因素较多，在讨论其中一个因素影响稳定策略的变化时，将其余因素设置成满足条件状态，便于观察某一个因素变化对理想稳定状态的影响。考虑到重大工程项目影响范围大，影响因素复杂。政府部门对重大工程项目损益的感知更加强烈。因此，政府部门会更加注重监管其建设过程，可设P1=0.6，P2=0.5，P3=0.6。本文参数初始值设定：C1=5，C2=7，C3=20，C4=18，C5=0.5，V1=20，V2=30，V13=4，V3=60，V4=55，B=2，D=2，S1=5，S2=1。政府的监管成本C1与C2的大小关系能直接影响到系统的最终演化结果，在设定条件V3-C3>V4-C4-B的同时设定C1的值，对C2进行反复的赋值，改变C1与C2的大小关系。观察演化结果的变化，其影响结果如图4所示。 随着政府监管成本C2的增大，政府方的演化均衡结果会随着监管成本C2的增大而从选择不积极监管演化到积极监管。对于政府方而言，当其不积极监管的成本逐渐变大，使得V1-C2 图4 不同监管成本C下政府监管行为演化 从稳定条件分析过程可知，社会资本方的感知损失B同样也是一个可以影响其演化结果的关键的因素。感知损失B的设置，可以影响社会资本在消极合作时的收益从而影响社会资本在消极合作时的期望收益，进一步影响社会资本前期对比时采取的决策。因此，在上述分析基础上，设置的初始值C1 图5 感知损失B对社会资本合作行为演化的影响 通过上述仿真模型，可以验证，在设定的条件下，三方博弈主体都能演化至理想状态。结合两图，当C1>C2,且B较小满足V3-C3 本文结合重大工程建设中，三个博弈主体利益博弈分析，建立三方博弈矩阵，用过复制动态方程，得到8个均衡点且进一步分析了其稳定条件。运用Matlab工具，对三方博弈进行了仿真数据分析，考虑部分参数对系统演化过程的影响，分析三方行为演化的影响因素及机理如下： (1)政府方的策略选择及其监管成本与社会资本方的惩罚力度有关。通常情况下政府方选择监管成本较小的策略以增大自身的收益，且当政府进行积极监管，监管到社会资本方的消极行为并对其进行惩罚，惩罚力度过低，影响政府收益的同时还不能达到约束社会资本方行为的目的。增大政府消极监管成本，加大罚款力度，使政府方的稳定策略从消极监管转化成为积极监管。 (2)社会资本方的收益与自身决策选择有关，但通过政府方与公众方的介入，加入了惩罚机制，在低惩罚力度的罚款下，社会资本方仍有可能会选择消极合作。随着惩罚力度的增高，使社会资本方收益在积极合作的情况下最高，社会资本方策略转化成为积极合作。当同时满足政府消极监管成本增加的条件时，三方行为演化至理想状态。 (3)社会公众方的策略选择不会受到政府监管成本变化以及社会资本消极行为惩罚力度的影响。 (4)三方博弈演化至理想状态与政府监管成本的差额大小，以及社会资本感知损失B有关。重大工程建设中，要使三方都积极配合，提高重大工程建设质量，同时增大监管成本的差额以及适当加大社会资本方的感知损失加快决策速度，提高重大工程建设效率。 (5)在三方演化博弈过程中，社会资本方参与重大工程项目建设的积极性与政府及社会公众双方的策略选择有关。社会资本会尽可能地选择对自己有利的策略。为了促使社会资本方积极建设高质量的工程项目，政府就需要采取措施，增大社会资本方消极参与建设的成本，即使政府没有监管到社会资本的消极建设态度，政府也需要加大对社会公众的奖励，提高公众监督重大工程建设状况的积极性，从而减小社会资本消极合作的可能性。因此，本文对政府监管和社会公众参与提出以下对策与建议。 一是提高政府的监管水平。政府是重大工程建设中的一个重要主体，兼顾效率与公平，要充分地保障各方在利益驱动下达到均衡。要提高政府的监管水平，可以通过制定相应的法律法规来实现，构建有效的激励约束机制，以确保各个利益主体在利益驱动下的预期与最终目标相一致。加大监控力度，针对社会资本的消极行为制定专门的法规，增强惩罚力度，增大政府的震慑力，增大社会资本消极合作成本，使社会资本方积极合作的预期收益比消极合作大，从根本上解决重大工程的建设质量问题。另外制订有效的约束机制，完善重大工程政府监督体系，促使政府积极投入到监管过程中去。 二是增大社会公众在重大工程建设中的参与度。重大工程建设对公众的影响深远，如三峡发电站的建设，不仅解决了长江上游的洪水问题，还缓解了我国用电紧张的问题，而社会公众从重大工程项目中受益而不自知。政府首先要做的就是通过网络媒体积极宣传重大工程项目建设对公众生活的积极影响，提高社会公众的参与意识。同时政府也要设立有效的奖励机制，促使公众积极参与重大工程的质量安全及环保监督，甚至可以出台相应的法规，使公众监督有法可依，敢于监督与举报。 重大工程多元利益主体不仅仅包括上述三方，还有许多与重大工程利益相关者，其中的利益冲突问题远不止于此，相关问题有待继续深入研究。
3.2 多主体支付矩阵的建立
3.3 多主体行为演化模型构建与求解
3.4 博弈行为的演化稳定分析
4 政府和社会资本行为演化仿真数据分析
5 结论与政策建议
