交通部门监管与交通参与人违法占用应急车道行为演化博弈分析

牟玲玲，涂家婷，付一帆

（1.河北工业大学经济管理学院，天津 300401；2.华中科技大学公共管理学院，湖北武汉 430074；3.天津大学管理与经济学部，天津 300072）

一、引 言

交通安全是公路交通治理的热点问题，公路车道的合法使用在很大程度上能降低交通安全事故率。现实生活中，城市环线、快速路及高速路两侧的应急车道往往会因为交通参与人的不当个人行为等原因被违法占用，其表现形式主要有两种：一种是非紧急情况下在应急车道上行驶；二是非紧急情况下在应急车道上停车［1］。社会车辆违法占用应急车道会导致紧急情况发生时疏导、应急作用受限，情况严重时，还会影响工程救险、消防救援、医疗救护等应急事务的处理。因此，了解交通参与人和交通部门在有限理性条件下的决策，对解决应急车道被违法占用问题有重要意义。

本文引入演化博弈理论的相关方法来进行研究。自从Maynard等［2］学者提出了进化稳定策略（Evolutionary Stable Strategy，ESS），演化博弈理论就广泛应用于政府与企业的策略选择研究中［3-5］。在交通领域，演化博弈理论主要集中运用在交通参与人出行方式的策略选择、政府对企业违法行为的监管等研究［6］。魏丽英等［7］（2018）基于博弈理论方法，为人车冲突演化方向的宏观调控提供理论。卢维科等［8］（2015）建立了以执行绿灯的相位和下一相位为联盟的合作博弈控制模型，并提出了基于拍照法的停车时间采集方法。在应急车道的研究中，主要是分析应急车辆对城市道路交通流的影响［9］和应急疏散路线问题［10-11］。对于占用车道现象，主要集中于车道占用对城市道路通行能力的影响［11-14］及交通部门制定更多措施条例来加强高速公路应急车道管理［6，15］，而鲜有学者深入研究车道占用行为发生前的演化博弈。交通参与人和交通部门是交通工程中的重要利益主体及核心相关者，因此，深入研究二者的演化博弈行为十分必要。

鉴于此，本文引入交通参与人和交通部门演化博弈模型，同时考虑第三方公众举报、电子监控抓拍等因素对交通参与人的监督作用和对交通部门的辅助作用，致力于为违法占用应急车道领域的研究提供新的思路，为交通部门的合理决策提供建议，从而提升公路应急车道交通安全治理效果。

二、模型构建前提及基本假设

在研究交通参与人违法占用应急车道问题时，交通部门和交通参与人分别作为博弈过程中的监管者和被监管者。对于交通参与人“违法占用”应急车道或“不占用”应急车道，以及交通部门选择“主动监管”或“被动监管”的策略选择，可以视作一个理性条件下的动态博弈过程。双方在各种不确定的可变因素下，获取的信息不完整，对彼此的选择策略无法进行确定判断，要形成双方的稳定博弈策略，需要进行反复的演化博弈，探讨影响其策略选择的影响因素。为建立演化博弈模型，做出以下假设：

假设1.设A为交通部门查处违法占用应急车道的收益。主要包括查处违法占用的罚款；B为交通部门主动监管成本，主要包括警车巡逻过程产生的油耗成本、时间成本等；C为交通部门被动监管成本，是获得证据及采取监管行动产生的成本，包括对违法占用举报者的奖励成本、核实举报信息的成本、接到举报后去往现场的油耗成本、时间成本等。

假设2.设P1为交通部门主动监管成功率，是指成功查处违法占用应急车道的概率；P2是交通部门被动监管成功率，是指交通部门接到第三方举报、电子监控抓拍后，成功查处违法占用应急车道的概率；θ为第三方举报率；i为电子监控抓拍率。

假设3.设被动监管成本要大于主动监管成本［6］。监管成本B、C和相应监管成功率P1、P2成正相

假设4.设D为交通参与人违法占用应急车道所获得的收益，包括违法占用应急车道节省的时间、油耗；E为交通参与人违法占用应急车道被查处所受到的惩罚，包括罚款、扣分以及行为恶劣可能导致的不良行为纪录、拘留等；F为交通参与人被查处后的配合调查成本，如时间成本；G为交通参与人不违法占用时的配合成本，如高速公路遇交通拥堵时的选择不违法占用而等待的时间成本等。

假设5.博弈双方的策略选择：交通参与人演化博弈策略为违法占用与不占用应急车道，交通部门为对违法占用应急车道行为进行主动监管与被动监管。设在交通参与群体中，有x比例的交通参与人以当前自身利益最大化为首要目标而选择违法占用车道；其余(1-x)比例的交通参与人选择不占用车道；交通部门选择主动监管的概率为y，被动监管的概率为(1-y)。其中，x、y均为时间的函数。

通过总结，得出参数定义表见表1。

表1 参数定义表

三、交通参与人与交通部门演化博弈模型分析

根据以上模型构建前提及基本假设，得到交通部门监管与交通参与人违法占用应急车道行为演化博弈收益矩阵，见表2。

表2 交通部门和交通参与人博弈的收益矩阵

（一）交通参与人演化博弈策略

基于表2博弈的收益矩阵，对交通部门演化博弈策略进行分析。

当交通参与人违法占用应急车道，收益表示为

当交通参与人不占用应急车道，收益表示为

综上，交通参与人平均收益为

交通参与人复制动态方程［16-17］表示为

引入a、b，得到 Fx=x(1-x)(a-by)。a、b表达式分别为

a为交通参与人在被动监管情况下违法占用应急车道相对于不占用的额外收益；b为交通参与人违法占用车道在被动监管相对于主动监管情况下获得的额外收益。

此时，演化稳定策略(ESS)还需满足

以下讨论a与b在不同取值的演化稳定策略，见表3。

表3 交通参与人演化稳定策略

（1）当0＜a，b＜0或0＜b＜a时，说明交通参与人被动监管和主动监管情况下违法占用应急车道相比不占用都能获得超额收益。不论交通部门采用主动监管还是被动监管，交通参与人都会倾向于违法占用车道以追求自身经济利益最大化；同样，当a＜0，b＞0或a＜b＜0说明交通参与人被动监管和主动监管情况下违法占用应急车道相比不占用都不能获得超额收益，因此，交通参与人会倾向于自觉遵守交通规则，不违法占用应急车道。

（2）若0＜a＜b，则意味着交通参与人违法占用应急车道在被动监管时有额外收益，但主动监管时明交通部门主动监管比例较大，交通参与人需要承担较大的风险。考虑到可能存在的风险，交通参与人一定程度上会选择不占用应急车道。主动监管比例较小，交通参与人可能存在侥幸心理，选择违法占用应急车道。若b＜a＜0，亦需要考虑超额收益与主被动监管比例分析决策。

结论1：

交通参与人的策略选择主要以主、被动监管下，违法占用应急车道相对于不占用所获得的超额收益为决策依据。需要协同考虑交通参与人在被动监管下违法占用应急车道的收益a=[D+GP2(i+θ-iθ)(E+F)]与交通参与人占用应急车道时被动监管与主动监管的收益之差b=(E+F)[P1-P2(i+ θ-iθ)]。

具体而言，考虑a、b的取值，交通参与人所获得的超额收益与下列因素有关：违法占用节省的时间、油耗等收益D；罚款、扣分以及行为恶劣可能导致的不良行为纪录、拘留等惩罚E；被查处后的配合调查成本如时间成本F；第三方举报率i、电子监控抓拍率θ、主、被动监管成功率P1、P2；不违法占用时高速公路遇交通拥堵时需等待的时间成本等配合成本G。

（二）交通部门演化博弈策略

基于表2博弈的收益矩阵，对交通部门演化博弈策略进行分析。

当交通部门主动监管，收益表示为

当交通部门被动监管，收益表示为

综上，交通部门平均收益为

交通部门的复制动态方程表示为

引入c、d，得到Fy=y(1-y)(dx-c)。c、d表达式分别为

c为交通部门主动监管与被动监管成本之差；d为交通参与人违法占用应急车道时交通部门主动监管与被动监管的收益之差。

此时，交通部门监管的演化稳定策略［18-20］还需满足

由于交通参与人违法占用应急车道时，交通部门主动监管与被动监管成本之差c＞0和交通部门主动监管与被动监管的收入之差d＞0不能同时成立，所以，仅需讨论c、d异号时的演化稳定策略，见表4。

表4 交通部门演化稳定策略

（1）当c＜0时，交通运输部门选择主动监管策略。此时第三方举报率θ较小、电子监控抓拍率i较低，同时，交通运输部门对违法占用举报者的奖励成本、核实举报信息或核对电子监控的成本、接到举报后去往现场的油耗成本、时间成本费用较高，因此，被动监管率收益低而成本较高。

（2）当c＞0时，交通部门选择被动监管策略。此时，第三方举报率θ较大、电子监控抓拍率i较高，被动监管获得的收益较高，若此时被动监管成本较低，收益将进一步增大。

结论2：

交通部门的演化博弈策略趋于收益最大化原则和成本最低原则，以主、被动监管下成本之差c=B-(i+θ-iθ)C为决策依据。

具体而言，主要与交通部门主动监管成本B、被动监管成本C、第三方举报率θ、电子监控抓拍率i有关。B、θ、i越小、C越大，交通部门越倾向于主动监管。反之，则越倾向于被动监管。

（三）演化博弈模型分析

进一步讨论动态系统的演化机制［21-22］，根据x，y的值，得到交通部门和交通参与人在博弈过程中存在 5 个复制动态均衡点为 (0，0)，(0，1)，(1，0)，(1，1)，(x*，y*)。根据雅克比矩阵的行列式和迹，判断这5个复制动态均衡点的演化稳定性。当雅克比矩阵的行列式的值为正值、迹为负值时，满足要求。

交通部门与交通参与人博弈系统的雅克比矩阵表示为

带入a、b、c、d的值，得到雅克比矩阵为

雅克比矩阵的行列式det K表示为

雅克比矩阵的迹trK表示为

将上述5个平衡点带入雅克比矩阵的行列式det K和迹trK中，可得到相对应的均衡点稳定性分析结果，见表5（其中“/”表示行列式的符号无法确定）。

表5 各平衡点稳定性分析结果

（1）当0＜a＜b时，说明交通参与人在被动监管下违法占用应急车道能获得超额收益。若c＞0，说明被动监管成本较低，此时，交通部门采用被动监管可能性较大，交通参与人选择违法占用应急车通部门采用主动监管可能性较大，同时，交通参与人选择不占用应急车道。

（2）当a＞0，b＜0或0＜b＜a时，说明交通参与人在被动监管情况下占用车道能获得超额收益足够大，不管c＞0或是c＜0，交通参与人都会占用车道以追求自身最大经济利益。此时，交通部门可以通过增大b来降低交通参与者的违法行为动机，加强主动监管、加大惩罚力度E、增加交通参与人被查处时的配合成本F、增加第三方公众举报率θ或增加电子监控抓拍率i来达到目的。

四、演化稳定策略及仿真分析

（一）演化稳定策略

在前面演化博弈模型的基础上，进一步引入φ1(y=1)、φ0(y=0)来分析交通部门和交通参与人的博弈行为及其演化稳定策略。φ1、φ0分别代表交通部门主动监管和被动监管情形时，交通参与人违法占用的相对收益与相对损失的比值，定义为“收益损失比”。φ1、φ0表达式分别为

结合雅可比矩阵，进一步对交通部门和交通参与人演化稳定策略分析，见表6。

表6 交通部门和交通参与人演化稳定策略分析

（1）当 P1＜(i+ θ-iθ)P2＜ φ1或者(i+ θ-iθ)P2＜ P1＜ φ0时，交通参与人选择违法应急车道，

对于交通参与人而言，在这两种情况下占用应急车道行为频发。此时占用应急车道所带来的收益都要大于不占用应急车道的收益，因此，交通部门无论采取主动监管或被动监管都不能有效制止占用应急车道行为。

对于交通部门而言，当初始条件为P1＜(i+θ-iθ)P2＜φ1时，若处于被动监管状态，应及时调整为主动监管策略，增加其公信力和威慑力，在一定程度上能降低交通参与人违法占用应急车道的概率。当初始条件为(i+θ-iθ)P2＜P1＜φ0时，交通部门应该转变管理思路，从自身出发加强监管力度，对于社会车辆占用应急车道行为采取更严厉的处罚措施，从制度层面增加监管的威慑力。具体来说，通过加大惩罚力度（即增加E）、增大交通参与人被查处时的配合成本（增大F），φ会随之减少，以达到降低交通参与人占用应急车道期望收益的目的，随之交通参与人占用应急车道的倾向也会降低。此外，还可以加大交通安全宣传力度，提升第三方公众举报意识（增大θ），增加电子监控数量（增大i），充分利用第三方以及电子警察的监督作用。

（2）当 φ0＜ P1＜(i+ θ-iθ)P2或者 φ1＜(i+ θ-iθ)P2＜ P1时，交通参与人选择不占用应急车道，此时，x3*=0，y3*=1；x4*=0，y4*=0。

交通参与人在这两种情况下风险大于收益，占用应急车道不会带来额外收益，客观情况下出于理性条件，会更倾向于遵守交通规则，没有特殊情况不会占用应急车道。

交通部门无论采取主动监管或被动监管都能有效监管非法占用应急车道行为。若采取主动监管策略，可以在有限监管成本内达到有效的规范、监督效果；若采取被动监管策略，既可以节约主动监管成本，又能提高查处成功率，同时可以培养交通参与人的守法意识。

（3）当 P1＜ φ1＜(i+ θ-iθ)P2或者(i+ θ-iθ)P2＜ φ1＜ P1时，双方博弈无法得到确定结果，且双方的策略选择相互关联，此时，交通部门应当分阶段采取不同的政策措施来有效管制社会车辆占用应急车道行为。

结论3：

当P1＜φ1＜(i+θ-iθ)P2时，交通部门应注重于提升主动监管的成功率P1、提高惩罚力度（即增加E）、增大交通参与人被查处时的配合成本（增大F），更有效率地监督管制社会车辆占用应急车道行为。

当(i+θ-iθ)P2＜φ1＜P1时，交通部门应加大交通安全宣传力度，提升第三方公众举报意识（增大θ），增加电子监控数量（增大i），充分利用第三方以及电子警察的监督作用，从而提高被动监管效率。

（二）仿真分析

（1）取初始状态下交通部门主动监管成功率P1=0.6，被动监管成功率高于主动监管成功率，设定为P2=0.8。根据法规，交通参与人违法占用应急车道被查处受到的惩罚E为罚款200元，扣6分；而交通参与人被查处后的配合调查成本（如时间成本）F、交通参与人违法占用应急车道获得的收益D、交通参与人不违法占用时的配合成本G不易量化，因此，选定三个较为适中的收益损θ=0.3。根据以上参数取值，模拟在不同收益损失比下，电子监控抓拍率i变化对交通部门监管演化结果的影响。

结论4：

运用软件分析得到图1，在收益损失比φ1一定时，随着电子监控抓拍率i增大，y*逐渐减小，说明交通部门更倾向于选择被动监管策略，在节约成本的同时获得较高的查处成功率；在收益损失比φ1逐渐减小的过程中，电子监控抓拍率i对y*的敏感度逐渐增大，说明当交通参与人收益损失比φ1减小时，交通部门越趋向于选择被动监管使自身利益最大化。

图1 不同收益损失比下电子监控抓拍率对交通部门监管演化结果的影响

（2）模拟不同主动监管成功率P1、被动监管成功率P2下，电子监控抓拍率i变化对交通部门监管演化结果的影响。综合考虑后，假定各参数值取值分别为θ=0.3，φ1=0.5，P1、P2相应三组取值分别为 P1=0.6，P2=0.85；P1=0.55，P2=0.8；P1=0.6，P2=0.8。运用软件分析得到图 2。

结论5：

对比图2中P1=0.6，P2=0.8和P1=0.6，P2=0.85两种情况，当主动监管成功率相同时，被动监管成功率越高，交通部门越倾向于被动监管。然而，对比图中P1=0.6，P2=0.8和P1=0.55，P2=0.8两种情况，当被动监管成功率相同时，即使主动监管成功率高，交通部门仍然更倾向于选择被动监管策略。这是因为被动监管成功率较高且始终高于主动监管成功率，交通部门理性决策，在保证较高监管成功率前提下，更倾向于节约主动监管成本使得收益最大化，从而选择被动监管策略。最后，随着i的增大，曲线逐渐靠近横轴，说明电子监控抓拍率越高，交通部门越倾向于选择被动监管。以上结果表明，监管成功率越高、电子监控抓拍率越高，交通部门越倾向于采取被动监管策略。

图2 不同监管成功率下电子监控抓拍率对交通部门监管演化结果的影响

五、结论及启示

（一）主要研究结论

本文针对社会车辆违法占用应急车道问题，构建了交通部门和交通参与人之间的演化博弈模型，通过演化稳定策略分析及仿真分析，得到不同情形下交通部门和交通参与人的演化稳定策略，结果表明：

1.交通部门与交通参与人的决策依据均趋向于收益最大化原则或成本最低原则。

交通参与人以主、被动监管下，违法占用应急车道相对于不占用所获得的超额收益为决策依据，即收益最大化原则；交通部门以主、被动监管下成本之差为决策依据，即成本最低原则。

2.第三方举报率越大、电子监控抓拍率越大、收益损失比越小，交通部门越趋向于被动监管。

当收益损失比一定时，第三方举报率增大、电子监控抓拍率增大，交通部门被动监管成功率就会增大，就更倾向于充分利用第三方以及电子警察的监督作用获得较高的查处成功率。在收益损失比逐渐减小的过程中，交通参与人超额收益降低，违法占用应急车道的动机减弱，交通部门更倾向于节约成本使得利益最大化。

3.被查处时交通参与人受到的惩罚力度越大、配合调查成本越高，交通部门主动监管成功率越高。

当违法占用应急车道被查处时的惩罚、配合调查成本增大时，交通参与人获得的期望收益降低，违法占用应急车道的倾向降低，交通部门主动监管成功率提高。

4.交通部门在保证较高监管成功率前提下，更倾向于选择被动监管策略。

由于被动监管成功率较高且始终高于主动监管成功率，交通部门理性决策，在保证较高监管成功率前提下，更倾向于节约主动监管成本，从而选择被动监管策略。

（二）启示

若想使得双方博弈策略朝着有利于交通部门监管的方向发展，交通部门可以从以下三方面入手：

1.采用新技术降本增效。交通部门可以考虑以主、被动监管下成本之差为决策依据，即采用成本最低原则，降低监管成本。比如在节假日等易拥堵时间，采用无人机航拍的新技术，即时锁定高速公路交通拥堵区域，抓拍违法占用应急车道行为。

2.倡导公众积极举报。第三方举报率越大，被动监管成功率越高。因此，交通部门首先应积极宣传应急车道是紧急事故发生时的“生命车道”，提高公众的重视程度；其次，可以设立有效奖励机制，促使公众广泛参与社会监督。

3.强化监管、处罚力度。电子监控抓拍率越大，被动监管成功率越高，惩罚力度越大、配合调查成本越高，主动监管成功率越高。因此，交通部门应广泛布设电子监控，同时，考虑在易拥堵区域增设电子监控；设置巡查人员不定时检查，加大违法行为查处率；提高惩罚力度、增大交通参与人被查处时的配合成本，如加大交通参与人被查处时学习交规的时间，从强化监管、处罚力度的角度提升主、被动监管成功率。