风险感知驱动的垃圾焚烧发电项目利益主体博弈分析

赵 锐，俞 阳，闵雪峰，黄雨欣

（西南交通大学 地球科学与环境工程学院，四川 成都 611756）

0 引言

城市化的快速推进，导致生活垃圾产生量逐年递增[1]。垃圾焚烧发电因减容效果好且能产生发电效益，在近20a内得到大量推广[2]。尽管发展迅速，但在运营过程中潜在的环境影响，如二噁英、臭气等[3]，可能导致公众抵制[4]，这种抵制主要源于个体对项目的风险感知。

风险感知是公众对某事物表达的担心或忧虑，也是公众对目标风险的主观评价[5]。对于邻避项目而言，不同利益主体的风险感知程度各不相同[6]。其中，公众受个体特征、风险源性质和中介载体等影响，易对风险后果主观放大，触发投诉等自我维权行为[7]。政府作为公共服务的提供者和管理者，旨在通过多种政策手段引导企业采取有效的环境管理措施，积极回应公众环境诉求[8]。但企业在运营过程中，往往将成本效益作为生存底线，不愿额外增加改善环境质量的投入，忽略公众诉求，引发邻避危机[9]。在此背景下，政府环境监管和公众环保维权共同影响企业的环境行为，形成了一个三方博弈局势。

2010年，张向和[10]利用Bertrand博弈，首次探讨了城市垃圾处理面临的邻避问题，提出适宜的补偿机制可协调邻避利益主体的诉求关系，为从博弈角度分析邻避冲突中各利益主体的策略行为交互奠定了基础。刘素霞[11]构建了政府、非政府组织和企业的三方博弈模型，对政府奖惩机制下的三方利益关系进行了均衡分析，提出了规制企业环境行为的政策建议。余红辉[12]从污染控制与治理的角度出发，建立了政府、企业和公众的动态博弈理论模型，获取了企业实施环境治理的最佳策略。刘勤[13]建立了政府-企业-居民多维演化博弈模型，分析了不同财税政策对企业绿色技术研发策略的影响，得出最优补贴方案。但Frey B S[14]在1996年就首次报道了公众并不会因为补偿款的提高，增加其对废物处置类邻避项目的接受程度。这也加速了强制性行政手段，如行政处罚干预措施在化解邻避冲突中的探索。代峰[15]基于三方演化博弈模型分析了中央政府、地方政府和焚烧发电企业的最优垃圾处理决策，指出处罚措施可刺激焚烧发电企业在处理垃圾过程中采用绿色生产。类似的结论也反映在Yu Y[16]的研究中，与政府的补贴措施相比，行政处罚对激励企业改善环境质量更为有效。在此基础上，Jia S[17]在建筑垃圾管理中，建议引入奖惩机制，应用博弈获得合理的奖惩区间，以提升建筑企业的废物循环利用效率。Sheng J[18]也基于演化博弈探讨了奖惩激励相容的环境规制政策对企业排污行为的影响。但政府主导下的奖惩激励机制，在实施后期可能会因监管缺位、边际成本上升等，导致执行力度下降[16]，[19]。基于此，徐浩[20]将媒体监督作为三方演化博弈的驱动因子，探究社会力量参与下邻避冲突各方策略演化的稳定条件，以强化环境监管力度，避免冲突发生。Jin S[21]认为，邻避问题呈螺旋演进态势是由于利益关联主体间的信息不对称所导致，通过引入信号博弈，企业主动公开环境信息配合公众有效参与，是解决邻避问题的关键。俞武扬[22]在邻避问题演化博弈中，通过增加沟通机制、减少封闭决策等条件，可以有效疏导公众的对立情绪，减小冲突发生的可能性。

上述研究多是在政府主导环境监管下，通过考察项目运营企业与公众的策略交互，提出解决邻避问题的途径。但尚未考虑公众风险感知对政府/企业/公众三者策略行为交互的影响，同时垃圾焚烧发电项目因垃圾减容及能源利用产生的普惠性及经济性[23]，[24]，往往易忽略公众的风险接受水平，引发邻避冲突[25]。基于此，本研究以城市垃圾焚烧发电项目为典型邻避案例，通过质性分析识别项目中的公众风险感知因子，以环境风险管控为目标，构建企业、政府、公众三方动态博弈模型，并应用系统动力学对三方策略行为交互进行仿真，讨论奖惩激励融合的手段对3个利益主体策略的影响，以期为改善项目运营环境质量、缓解邻避冲突提供科学依据。

1 模型构建

1.1 风险因子识别

本文选择四川省成都市某大型焚烧厂作为研究对象，该厂于2011年建成，目前已运营11a。本研究结合问卷调查和深度访谈进行质性分析，识别公众的主要风险感知因子，为博弈建模奠定基础。问卷调查是通过设计一系列问题，以快速了解被访者的想法或观点，具有成本低、信息量大、覆盖面广的特点，但不能精确反映出受访个体的感受[26]。深度访谈则是研究者和受访者面对面接触，基于某个话题进行有目的性的对话，从而对受访者进行全面考察和了解，其优势在于用小样本获取深度的信息反馈[27]。二者结合可以在保障信息充分覆盖的基础上，更加有效了解受访对象对焚烧厂运营的真实感受。

调查问卷主要分为两部分：受访者基本情况调查和对垃圾焚烧发电风险感知调查。其中：受访者基本情况主要涵盖受访者的人口统计特征，如性别、年龄、工作类型、年收入及教育程度；风险感知主要来自风险源感知和风险沟通感知两个维度，前者主要反映公众对能够带来风险的目标对象所产生的主观认知过程[28]，后者关注公众与利益关联主体就风险本质、风险控制等信息沟通与交流所产生的忧虑[29]。在此基础上，本研究设计了一定的开放性问题辅助访谈开展，如表1所示。

本研究调查对象选择垃圾焚烧厂半径3km范围内的居民，并结合随机抽样法确定受访样本，共97人，样本特征如表2所示。受访者男女比例相当，其中年收入低于5万元人民币、未受过高等教育的中青年人员（30～40岁）居多。

表2 样本特征Table2 Sample characteristics

通过对调查结果（图1）进行初步分析，有61.60%的被访居民对垃圾焚烧发电项目呈现极高的风险源感知，主要表现为因垃圾焚烧发电运营对自身身心健康产生担心；有33.50%的被访居民产生了极高的风险沟通感知，即表现为因自身感觉信息不对称，导致对项目产生了较高的不信任度。

图1 调查结果Fig.1 Results of survey

在上述分析基础上，采用基于机器学习的词频分析法对深度访谈的音频资料进行自动解译，通过对关键词频数进行统计分析，获取公众关注的热点问题，识别出邻避冲突中公众高度关注的风险感知因子。将访谈调查获得的音频数据转化为文本语料，利用ROST CM分析软件对访谈数据进行词频分析，获得关键词频见图2。由图2可知，影响焚烧发电厂邻避公众风险感知的主要因素有政府、臭气、居住距离、健康、环境污染、烟气、小孩、心理压力等关键词，进一步反映出被访公众对身体和心理健康关注程度最高。为此，从关键词中抽取臭气和烟气作为公众风险感知的主要风险因子，以此驱动焚烧运营企业、政府和公众三方博弈模型构建，以各方的经济收益作为行为决策的判断依据，对其行为策略进行均衡分析。

图2 词频分析结果Fig.2 Results of word frequency analysis

1.2 博弈模型构建

根据风险感知分析，本研究认为垃圾焚烧发电企业排放的臭气和烟气是触发公众采取自我保护行为的关键因素；发电企业需要考虑到公众对环境风险的应对策略，采取相应的预防和治理措施以降低臭气和烟气的排放；政府作为公共服务的管理者，除了对企业环境行为进行严格监督外，还需采取行政手段以预防潜在社会稳定风险事件的发生，从而形成企业-政府-公众三方博弈的基础。博弈模型假设如下。

①政府主要通过财政补贴的方式激励企业采取更有效的环境管理措施，同时对企业的环境污染行为施加行政处罚，促使企业持续改善环境质量；公众以维护自身环境健康为目标，对企业的环境侵权行为进行上报。各博弈参与人均为理性经济人，其策略选择均以自身收益最大化为目标。

②企业可能通过升级管控措施，诸如加大臭气和烟气的治理成本等，持续改善环境质量，也可能选择不升级，其策略集 ΦM=（不升级，升级）；政府对企业具有监管责任，策略选择为对企业采取定期检查或者不定期检查，即 ΦN=（定期检查，不定期检查）；公众作为社会群体，对企业可能选择环境健康维权，也可能选择不维权，即 ΦP=（维权，不维权）。

③假设企业选择“不升级”的概率是x，则“升级”的概率是1-x；政府选择“定期检查”的概率是y，“不定期检查”的概率是1-y；邻近公众以z的概率选择“维权”，以1-z的概率选择“不维权”。其中，0≤x≤1，0≤y≤1，0≤z≤1。

④企业、政府和公众三方策略行为博弈树如图3所示。企业收益主要来自发电收益Ba和垃圾处理收入Bb，同时企业存在运营成本Ae和纳税支出T。政府收益除了T以外，还存在不定期检查成本支出Ag。当政府对企业进行检查时，会对未按环境管理流程作业的企业处以罚金Dg，同时政府额外产生检查成本Ag2；公众会因企业潜在的环境风险蒙受健康损失E，若公众选择维权，公众会产生维权成本Ap，企业会产生补偿Dp，而政府对矛盾进行协调和化解，也会产生调解成本Ag1。若企业选择升级环境管控设施，会产生额外成本Aeu。上述各参数均大于0。

图3 企业、政府、公众三方博弈树Fig.3 Game tree of enterprise，government and public

2 基于系统动力学的博弈模型构建

2.1 三方博弈均衡分析

企业选择“不升级”和“升级”的期望收益分别为M1，M2，则 有：

政府选择“定期检查”与“不定期检查”的期望收 益 分 别 为N1，N2，则 有：

公众选择“维权”与“不维权”的期望收益分别为P1，P2，则 有：

当企业、政府和公众的期望收益相等时，博弈达到稳定均衡状态，此时可得：

企业会以1-x的概率选择升级环境管控措施，政府以y的概率选择定期检查，公众以z的概率选择维权。由此可知，企业行为由政府检查成本、公众维权成本、罚金和居民补偿款所决定；政府行为由企业升级成本、居民补偿款、企业罚金和公众选择维权的概率决定；公众行为则由企业升级成本、企业罚金、居民补偿款和政府选择定期检查的概率所决定。

2.2 系统动力学模型

由博弈均衡分析可知：焚烧企业的策略行为以盈利为目标，由发电收益、垃圾处理费、企业运行成本、环境管控设施更新成本、缴纳税收、公众补偿及行政罚款决定；政府收益主要由企业缴纳的税收、行政罚款、不定期检查成本、严格监督成本和调解支出所决定；公众的收益则主要由企业补偿、维权成本和可能的健康损失决定。基于上述分析，本文构建基于系统动力学的企业-政府-公众的博弈模型，如图4所示。

图4 企业、政府和公众三方动态博弈系统动力学模型Fig.4 Dynamic game-based system dynamics model for enterprise,government and public

其中，主要的增强回路包含以下3条：

①企业升级环境管控措施的概率→公众健康损失→企业行政罚款→企业升级环境管控措施的期望收益→企业升级环境管控措施的概率；

②公众健康损失→企业行政罚款→政府定期检查的期望收益→政府实施定期检查的概率→企业升级环境管控措施的概率→公众健康损失；

③公众维权的概率→政府实施定期检查的概率→企业升级环境管控措施的概率→公众健康损失→公众维权的期望收益→公众维权的概率。

平衡回路包含以下3条：

①企业升级环境管控措施的概率→公众健康损失→政府定期检查期望的收益→政府实施定期检查的概率→企业升级环境管控措施的概率；

②政府实施定期检查的概率→企业升级环境管控措施的概率→公众健康损失→政府定期检查期望的收益→政府实施定期检查的概率；

③公众维权的概率→企业升级环境管控措施的概率→公众健康损失→公众维权期望的收益→公众维权的概率。

该模型包括3个水平变量、3个速率变量和26个辅助变量。其中：3个水平变量分别代表企业、政府和公众的期望收益；3个速率变量分别代表企业、政府和公众的收益变化率；辅助变量包含影响博弈各方收益的关键因素，取值来源于相关研究和实地调研，详见表4。

表4 关键参数取值及说明Table4 Interpretation of the values for the key parameters

3 博弈仿真结果分析

3.1 初始博弈结果

假定企业选择升级环境管控措施、政府选择定期检查和公众选择维权的概率均为0，即以博弈 混 合 策 略（x，y，z）=（1，0，0）作 为 系 统 动 力 学 的输入初始值，得到各利益主体的初始仿真结果如图5所示。当采用混合策略时，所构建的动态博弈模型无法达到稳定均衡解，企业选择升级、政府选择定期检查和公众选择维权的概率曲线分别以0.6，0.1和0.1为中心上下振荡。其原因可能在于，三方在博弈过程中不断受对方行为策略影响，导致自身收益不断变化，从而反复调整策略以满足自身收益的最大化。

图5 三方动态博弈初始仿真结果Fig.5 Initial simulation results of the proposed dynamic game

3.2 情景分析

（1）降低企业环境升级成本

相关研究表明，通过政策激励可有效促进企业持续改进环境行为[16]。但过度补偿可能会导致企业片面追求经济补贴，忽略环境质量改善的实际效果[38]，[39]。为考察通过补贴降低企业环境管控升级成本的效果，图6反映了运营企业、政府和公众的策略变化趋势。当成本降低后，企业升级、政府定期检查和公众维权的概率振幅在仿真初期均降低，并随时间推移分别达到近似的均衡状态。这说明企业升级成本降低，确实在一定程度上提升了项目运营的环境质量，减少了政府和公众定期检查和维权的概率。但成本降低并未显著改变企业选择升级环保措施的概率，原因可能在于，环境违规产生的行政处罚相对成本较低，导致企业宁愿缴纳罚款也不愿主动在环境质量提升上有所作为。同时，长期的激励机制可能使企业过度依赖政策补贴，自身改善环境质量的意愿和执行力下降，甚至出现一定概率的投机行为，从而导致政府开展定期检查以及公众维权的概率呈现波动变化，图6也反映出邻避冲突的“螺旋式”演进特征。为此还需要考虑适度的行政处罚措施，遏制企业的环境投机行为。

图6 降低环境管控措施升级成本后三方动态博弈模型仿真结果Fig.6 The simulation results of the proposed dynamic game by reducing the upgrading cost of environmental facilities

（2）提高行政处罚力度

提高行政处罚力度可以增加企业环境违规的“犯罪”成本，迫使企业改变策略行为，提升环境质量[40]。图7反映了增加行政处罚，3个利益关联主体的策略行为变化。当罚金增加后，在初始时期各利益主体行为策略的波动较大，随时间推移逐渐达到稳定。处罚力度增加确实可驱使企业自愿升级环保管控措施，改善环境质量。但政府和公众并未因企业的环境友好行为而降低监管和维权力度，这也说明适度的行政处罚能促进企业-政府-公众形成共建、共治、共享的利益均衡状态。但若持续通过提升行政处罚力度驱动环境质量改善，也可能导致企业活力丧失，甚至引起企业违规排污的恶性问题[41]。此外，政府若长期保持较高强度的监管水平，也将支出大量的监管成本，当监管能力降低时，企业升级环境管控措施的概率以及公众维权的概率又会再次出现波动[42]。

图7 增加行政处罚后三方动态博弈模型仿真结果Fig.7 The simulation results of the proposed dynamic game by increasing the economic penalties

（3）提升公众接受度

公众通过参加企业开展的厂区开放参观活动，详细了解垃圾焚烧发电的相关流程，可在一定程度上降低风险感知水平，增加对项目的接受度[38]，[43]。图8反映了公众接受度变化对3个利益主体行为策略的影响。随着公众接受度的增加，各利益主体行为策略在短期内呈现较大波动，随后逐渐趋于稳定。公众接受度的提升也伴随着维权概率的降低，在一定程度上能够促进企业主动作为，强化环境质量提升，同时降低政府的监管成本。可以看出，在邻避项目运营期，若能开展公众环境风险感知的跟踪调查和评价，识别风险感知的影响因子，并及时采取有效的干预措施，可以在一定程度上提升公众对邻避设施的接受度，促进项 目 稳 定 运 行[44]，[45]。

图8 增加公众接受度三方动态博弈模型仿真结果Fig.8 The simulation results of the proposed dynamic game by increasing the public acceptances

4 结论

本文基于质性分析识别了焚烧发电项目的公众风险感知影响因子，在此基础上建立了运营企业、政府与公众三方动态博弈模型。利用系统动力学仿真模拟了各利益主体行为策略的演化过程，揭示了在激励和处罚政策下三者策略的动态变化，得到以下结论。

①臭气和烟气是公众对焚烧发电项目风险感知的关键影响因素，公众环保维权和政府环境监管是强化企业环境规制行为、提升环境质量的驱动力。

②博弈结果显示，公众补偿和企业行政处罚是影响企业、政府和公众行为策略的关键因素，前者对企业升级环境管控措施和政府监管行为具有负向影响，对公众不维权行为存在正向影响；后者对企业升级环境管控措施和公众不维权行为具有正向作用，但对政府选择检查行为存在负向影响。

③系统动力学仿真结果显示，降低企业成本、提高行政处罚力度以及提升公众接受度均能促进系统达到均衡，且企业升级环保管控措施、政府不定期检查及公众不维权是博弈混合策略的均衡点。相较而言，行政处罚对促进企业升级环境管控措施效果明显，而提升公众接受度能够有效降低政府监管成本，促进企业主动强化环境管控措施，对推动项目稳定运营有良好的效果。

基于上述结论，对企业而言，作为污染的责任主体，有必要规范自身环境行为，通过提升企业环保意识、优化项目治污技术等保障环境质量；对政府而言，作为公共责任主体，要深入开展项目运营期环境影响跟踪评价，积极探索公众环境风险感知调查与评价体系的构建，建立健全项目全生命周期公众参与机制，以化解潜在的邻避冲突；对于公众而言，作为环境风险感知的直接受体，在自觉维护自身环境知情权、参与权和监督权的同时，还要理性、客观地认知环境影响，避免因信息不对称放大风险后果。通过三方协同，逐步建立起企业-政府-公众共建、共治和共享的邻避项目全生命周期管理范式，促进社会与环境可持续发展。