王循慶,孫曉羽

(山東工商學(xué)院 公共管理學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264005)

0　引言

隨著我國化工行業(yè)的不斷發(fā)展，更多的化工產(chǎn)品被運(yùn)用到社會(huì)生活和生產(chǎn)中，促進(jìn)了國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。然而，由于大多數(shù)化工產(chǎn)品具有易燃、易爆、毒害、放射性等危險(xiǎn)特性，在生產(chǎn)、儲(chǔ)運(yùn)和使用過程中，若處置不當(dāng),易發(fā)生重大安全事故，進(jìn)而造成嚴(yán)重的人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失和環(huán)境污染等。如2013年6月2日，中石油大連石化分公司發(fā)生儲(chǔ)罐爆炸事故，造成4人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失697萬元；2015年9月18日，河南平頂山中鴻煤化公司發(fā)生合成爆炸，致使氨泄漏，造成廠區(qū)附近20名人員中毒；2016年12月5日，洛陽市高新區(qū)洛陽智邦石化設(shè)備有限公司發(fā)生一起液化石油氣爆炸生產(chǎn)安全事故，造成1人死亡、5人受傷。以上這些化工生產(chǎn)安全事故暴露出化工行業(yè)的安全管理與安全監(jiān)管尚存在較多問題需要解決，因此，對(duì)化工行業(yè)企業(yè)開展安全監(jiān)管治理問題研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

化工企業(yè)生產(chǎn)安全事故頻發(fā)的一個(gè)重要原因是安全監(jiān)管體制還不健全，即在化工產(chǎn)品的生產(chǎn)、運(yùn)輸、存儲(chǔ)、使用等環(huán)節(jié)存在嚴(yán)重的監(jiān)管縫隙，導(dǎo)致監(jiān)管漏洞[1-2]。Wachter和Yorio[3]從企業(yè)內(nèi)部安全管理角度，分析了安全生產(chǎn)監(jiān)管制度的建立對(duì)員工行為的影響；Makin和Winder[4]指出，提高政府的監(jiān)管力度能夠?qū)ζ髽I(yè)的安全生產(chǎn)產(chǎn)生重要影響，并分析了外部環(huán)境對(duì)提升安全生產(chǎn)管理水平的作用；師立晨等[5]指出，危險(xiǎn)化學(xué)品存在政府監(jiān)管和企業(yè)管理界限不清晰的問題，同時(shí)重大危險(xiǎn)源建設(shè)項(xiàng)目公眾參與不足；Smith等[6]提出，需要加強(qiáng)企業(yè)從事危險(xiǎn)工作員工的安全培訓(xùn)和指導(dǎo)，及時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別易受到傷害的員工信息。從博弈論的角度，化工企業(yè)安全生產(chǎn)涉及多個(gè)利益主體，針對(duì)參與主體的利益博弈問題，現(xiàn)有研究主要借助博弈理論分析企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管問題。沈斌[7]基于博弈模型分析政府安監(jiān)部門監(jiān)管效果，認(rèn)為政府安監(jiān)部門在企業(yè)發(fā)生生產(chǎn)安全事故后進(jìn)行的處罰金額大小對(duì)演化效果的影響比較顯著；劉素霞等[8]在考慮產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)安全生產(chǎn)行為及其監(jiān)管特點(diǎn)基礎(chǔ)上，通過對(duì)企業(yè)群體間交互過程的演化模型分析，揭示企業(yè)安全生產(chǎn)行為選擇的演化規(guī)律。

在實(shí)際中，化工企業(yè)監(jiān)管涉及的多方博弈主體具有信息不確定性、有限理性等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的博弈理論已不能適用分析。演化博弈理論不同于傳統(tǒng)博弈假設(shè)博弈參與者都是完全理性的，而是以具有有限理性的博弈參與者作為分析，開拓了博弈論的一個(gè)新研究角度，該理論是由Smith 和Price[9]對(duì)生物進(jìn)化過程現(xiàn)象進(jìn)行分析時(shí)提出的，是具有某種適應(yīng)性學(xué)習(xí)能力的漸近演化過程，適應(yīng)度高的個(gè)體將會(huì)被保留下來，并給出了演化博弈理論中的演化穩(wěn)定策略。Binmore等[10]考慮演化過程中的隨機(jī)突變問題，并將個(gè)體動(dòng)態(tài)進(jìn)入種群、退出種群以及模仿等機(jī)制進(jìn)行了綜合探討，由此得到了演化博弈理論中的動(dòng)態(tài)模仿者概念；Sethi[11]考慮到策略被模仿學(xué)習(xí)的可能性不同，有些策略幾乎很難被觀察，所以會(huì)更難被模仿學(xué)習(xí)，提出了一般化的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程。由于演化博弈理論克服了傳統(tǒng)博弈理論的局限，將有限理性參與者納入到研究中。因此，運(yùn)用演化博弈理論分析化工企業(yè)監(jiān)管治理問題更加貼近實(shí)際。

盡管上述研究對(duì)化工企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管治理的影響因素和演化過程進(jìn)行了大量研究，但現(xiàn)有研究還存在一些不足，主要包括：大多數(shù)現(xiàn)有研究主要基于博弈主體完全理性來探討化工企業(yè)監(jiān)管治理問題，缺乏考慮博弈主體的有限理性及主體間的交互影響；已有研究成果大多未考慮公眾的參與行為對(duì)化工企業(yè)的監(jiān)督作用，沒有將公眾納入到博弈模型中進(jìn)行分析。因此，本文針對(duì)上述不足，基于公眾參與的角度，將地方政府、化工企業(yè)、公眾3方同時(shí)作為博弈主體，運(yùn)用演化博弈理論分析不同博弈主體參與行為策略的演化穩(wěn)定均衡問題。

1　化工企業(yè)監(jiān)管演化博弈模型建立

1.1　模型假設(shè)

在不考慮外部環(huán)境因素的條件下，可以將化工企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管治理過程看作是地方政府、化工企業(yè)、公眾3方博弈的結(jié)果。本文的基本假設(shè)如下：

1)假設(shè)1：地方政府、化工企業(yè)、公眾等各個(gè)博弈主體均具有有限理性特征。其中，化工企業(yè)可以采取重視安全投入或者不重視安全投入2種策略；針對(duì)化工企業(yè)的安全生產(chǎn)投入情況，公眾可選擇參與監(jiān)督或者不參與監(jiān)督2種參與行為策略；地方政府可采取嚴(yán)格監(jiān)管或者不嚴(yán)格監(jiān)管2種策略。多個(gè)參與主體博弈過程中，假設(shè)化工企業(yè)采取重視安全投入策略的比例為α，則采取不重視安全投入策略的比例為1-α，α∈[0,1]；地方政府采取嚴(yán)格監(jiān)管策略的比例為β，則采取不嚴(yán)格監(jiān)管策略的比例為1-β，β∈[0,1]；公眾采取參與監(jiān)督策略的比例為γ，則采取不參與監(jiān)督策略的比例為1-γ，γ∈[0,1]。

2)假設(shè)2：若化工企業(yè)重視安全生產(chǎn)，安全生產(chǎn)的投入成本為cH,化工企業(yè)獲得收益為W；若地方政府嚴(yán)格監(jiān)督執(zhí)法時(shí)，政府從化工企業(yè)安全生產(chǎn)中獲得收益為R，監(jiān)管成本為cG；若化工企業(yè)不重視安全生產(chǎn)，只要政府部門和公眾任何一方發(fā)現(xiàn)化工企業(yè)不重視安全生產(chǎn)投入，存在重大安全事故隱患時(shí)，則對(duì)其不重視安全投入的行為處以罰款S；如果地方政府未采取嚴(yán)格監(jiān)管，公眾參與監(jiān)督發(fā)現(xiàn)化工企業(yè)的不重視安全投入行為，對(duì)其進(jìn)行上訪，上級(jí)政府將對(duì)地方政府的安全監(jiān)管疏忽行為進(jìn)行處罰F。

3)假設(shè)3：若公眾參與到化工企業(yè)的安全生產(chǎn)投入監(jiān)督，其監(jiān)督成本為cP，地方政府則對(duì)公眾的監(jiān)督舉報(bào)行為進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，其獎(jiǎng)勵(lì)為δ。

1.2　博弈收益矩陣

根據(jù)以上假設(shè)和分析，可以得到化工企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管治理過程中，地方政府、化工企業(yè)、公眾3個(gè)參與主體之間的博弈收益矩陣，如表1所示。

表1　博弈收益矩陣Table 1　Game payoff matrix

2　化工企業(yè)監(jiān)管治理演化博弈均衡分析

2.1　期望收益函數(shù)

2.1.1化工企業(yè)期望收益函數(shù)

基于上文建立的演化博弈模型，可以得到不同策略下的化工企業(yè)期望收益。

1)化工企業(yè)采取重視安全投入的期望收益為：

V11=βγ(-cH+W)+(1-γ)β

(-cH+W)+γ(1-β)(-cH+W)+

(1-γ)(1-β)(-cH+W)

(1)

2)化工企業(yè)采取不重視安全投入的期望收益為：

V12=βγ(W-S)+(1-γ)β

(W-S)+γ(1-β)(-S+W)+

(1-γ)(1-β)W

(2)

3)化工企業(yè)的平均期望收益為：

(3)

2.1.2地方政府期望收益函數(shù)

同理，可以得出不同策略下的地方政府期望收益。

1)地方政府采取嚴(yán)格監(jiān)管的期望收益為：

V21=αγ(R-cG-δ)+(1-γ)α

(R-cG)+γ(1-α)(R-cG-δ+S)+

(1-γ)(1-α)(R-cG+S)

(4)

2)地方政府采取不嚴(yán)格監(jiān)管的期望收益為：

V22=αγR+(1-γ)αR+

γ(1-α)(R+S-F)+

(1-γ)(1-α)R

(5)

3)地方政府的平均期望收益為：

(6)

2.1.3公眾期望收益函數(shù)

同理，可以得出不同策略下的公眾期望收益。

1)公眾采取參與監(jiān)督行為策略的期望收益為：

V31=αβ(-cG+δ)+(1-β)α

(-cP)+β(1-α)(-cP-δ)+

(1-β)(1-α)(-cP)

(7)

2)公眾采取不參與監(jiān)督行為策略的期望收益為：

V32=αβ·0+(1-β)α·0+β(1-α)·0+

(1-β)(1-α)·0

(8)

3)公眾的平均期望收益為：

(9)

2.2　博弈的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程及演化穩(wěn)定策略分析

由于公眾、地方政府、化工企業(yè)等博弈參與主體多表現(xiàn)為有限理性，因此采用演化博弈中的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程[12-13]來描述其演化過程。

2.2.1化工企業(yè)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程

化工企業(yè)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為：

(10)

式中：

F(α)=(-βγS+βS+γS-cH)α(1-α)

(11)

F′(α)=(-βγS+βS+γS-cH)(1-2α)

(12)

依據(jù)以上過程，化工企業(yè)的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)及穩(wěn)定性如圖1所示。

圖1　化工企業(yè)動(dòng)態(tài)趨勢(shì)示意Fig.1　Dynamic trend of chemical enterprise

2.2.2地方政府復(fù)制動(dòng)態(tài)方程

地方政府的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為：

(13)

式中：

G(β)=(αγ(-F+S)+α(-cG)+

γ(-δ+F-S)+(-cG+S))

β(1-β)

(14)

G′(β)=(αγ(-F+S)+α(-cG)+

γ(-δ+F-S)+(-cG+S))

(1-2β)

(15)

根據(jù)以上過程，地方政府的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)及穩(wěn)定性如圖2所示。

圖2　地方政府動(dòng)態(tài)趨勢(shì)示意Fig. 2　Dynamic trend of local government

2.2.3公眾復(fù)制動(dòng)態(tài)方程

公眾的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為：

(16)

式中：

H(γ)=(-cP+βδ)γ(1-γ)

(17)

H′(γ)=(-cP+βδ)(1-2γ)

(18)

根據(jù)以上過程，公眾行為的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)及穩(wěn)定性如圖3所示。

圖3　公眾行為動(dòng)態(tài)趨勢(shì)示意Fig. 3　Dynamic trend of public participationbehavior

根據(jù)上述3方博弈演化穩(wěn)定性分析可以得出：

1)化工企業(yè)策略選擇的演化穩(wěn)定狀態(tài)受到地方政府嚴(yán)格監(jiān)管的比例β和公眾選擇參與監(jiān)督的比例γ變化影響；

2)地方政府策略選擇的演化穩(wěn)定狀態(tài)受到化工企業(yè)重視安全投入的比例α和公眾選擇參與監(jiān)督的比例γ變化影響；

3)公眾策略選擇的演化穩(wěn)定狀態(tài)是受到化工企業(yè)重視安全投入的比例α和地方政府嚴(yán)格監(jiān)管的比例β變化影響。

由此可以發(fā)現(xiàn)，化工企業(yè)監(jiān)管3方博弈過程中，某個(gè)博弈主體策略選擇的演化趨勢(shì)都與其他2個(gè)博弈主體的策略選擇密切相關(guān)，這3者的行為是相互作用和影響的。可以通過調(diào)整或控制相關(guān)變量促使化工企業(yè)、地方政府、公眾3方博弈最終演化到重視安全投入、嚴(yán)格監(jiān)管、參與監(jiān)督的穩(wěn)定狀態(tài)。

3　混合策略的均衡解分析

由式(11)、(14)和(17)可以得到一個(gè)化工企業(yè)、地方政府和公眾3方構(gòu)成的動(dòng)力系統(tǒng)(I)為：

(19)

依據(jù)Friedman[14]提出的方法，其動(dòng)力系統(tǒng)平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性是根據(jù)雅克比矩陣局部穩(wěn)定性分析得到，系統(tǒng)(I)的雅克比矩陣為：

(20)

根據(jù)式(12)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，系統(tǒng)(I)必然存在8個(gè)純策略平衡點(diǎn)，即(0,0,0)，(0,0,1)，(0,1,0)，(0,1,1)，(1,0,0)，(1,0,1)，(1,1,0)，(1,1,1)。這里以平衡點(diǎn)(1,1,1)為例，分析其滿足漸進(jìn)穩(wěn)定的條件。系統(tǒng)(I)在平衡點(diǎn)(1,1,1)的雅克比矩陣為：

(21)

矩陣J的特征值為λ1=-s+cH，λ2=-s+δ+2cG，λ3=-δ+cP。若3方共同參與到化工企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管治理，此時(shí)系統(tǒng)(I)的平衡點(diǎn)(1,1,1)是演化穩(wěn)定均衡解，則必須滿足條件λ1,λ2,λ3都小于0。由λ1<0，λ2<0，λ3<0，即-s+cH<0，-s+δ+2cG<0，-δ+cP<0可知：當(dāng)化工企業(yè)安全投入的成本小于其不安全投入的罰款，政府的安全監(jiān)管成本和對(duì)公眾監(jiān)督舉報(bào)的獎(jiǎng)勵(lì)小于政府對(duì)不重視安全投入化工企業(yè)的罰款，且公眾監(jiān)督的成本小于其監(jiān)督舉報(bào)的獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)，會(huì)促使化工企業(yè)、政府和公眾3方最終選擇重視安全投入、嚴(yán)格監(jiān)管和參與監(jiān)督策略，進(jìn)而最大限度地避免重大化工企業(yè)生產(chǎn)安全事故的發(fā)生。

4　結(jié)論

1)化工企業(yè)是否重視安全生產(chǎn)投入很大程度上取決于政府對(duì)不重視安全投入化工企業(yè)的罰款力度、企業(yè)的安全投入成本和政府對(duì)化工企業(yè)嚴(yán)格監(jiān)管的概率。這需要地方政府通過綜合采用法律和行政手段，對(duì)嚴(yán)重忽視安全投入的化工企業(yè)進(jìn)行停產(chǎn)、停業(yè)等整頓懲處，加大對(duì)違規(guī)企業(yè)的懲罰力度。同時(shí)，對(duì)重視安全投入的化工企業(yè)進(jìn)行政策支持和獎(jiǎng)勵(lì)，降低企業(yè)安全投入成本。

2)地方政府嚴(yán)格監(jiān)管策略選擇主要取決于政府的監(jiān)管成本、上級(jí)政府的問責(zé)力度、對(duì)疏忽安全投入企業(yè)的罰款。而地方政府部門可以通過運(yùn)用信息技術(shù)手段降低監(jiān)管成本，與此同時(shí)，上級(jí)政府要加大對(duì)疏忽監(jiān)管的地方政府的問責(zé)力度，提高地方政府的安全生產(chǎn)監(jiān)管意識(shí)。

3)公眾參與監(jiān)管策略行為的選擇取決于監(jiān)督舉報(bào)的成本和對(duì)公眾監(jiān)督舉報(bào)行為的獎(jiǎng)勵(lì)。這說明可以通過建立多種暢通的投訴渠道(包括網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、投訴電話等)，降低公眾的監(jiān)督舉報(bào)成本，完善公眾的監(jiān)督參與機(jī)制。此外，對(duì)參與監(jiān)督的公眾給予較高的獎(jiǎng)勵(lì)，能夠提高公眾參與化工企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管治理過程的動(dòng)力。

4)“地方政府—化工企業(yè)—公眾”的3方演化博弈模型可用于分析我國化工企業(yè)的安全生產(chǎn)監(jiān)管治理問題，可為相關(guān)監(jiān)管治理機(jī)制的建立提供對(duì)策和建議。

[1]佟淑嬌，吳宗之，王如君，等.2001～2013年危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)較大以上事故統(tǒng)計(jì)分析及對(duì)策建議[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2015，11(3)：129-134.

TONG Shujiao, WU Zongzhi, WANG Rujun,et al. Statistical analysis and countermeasures on larger and above grades accidents of dangerous chemical enterprises from 2001 to 2013 [J]. Journal of Safety Science and Technology, 2015, 11(3):129-134.

[2]SILVESTRE B S, GIMENES F A, NETO R E. A sustainability paradox? Sustainable operations in the offshore oil and gas industry:The case of Petrobras[J]. Journal of Cleaner Production, 2017, 142(1, SI):360-370.

[3]WACHTER J K, YORIO P L. A system of safety management practices and worker engagement for reducing and preventing accidents:An empirical and theoretical investigation[J]. Accident; Analysis and Prevention, 2014, 68(SI):117-130.

[4]MAKIN A M, WINDER C. A new conceptual framework to improve the application of occupational health and safety management systems[J]. Safety Science, 2008, 46(6):935-948.

[5]師立晨，王如君，多英全.我國危險(xiǎn)化學(xué)品重大危險(xiǎn)源安全監(jiān)管存在問題及建議[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2014，10(12)：161-166.

SHI Lichen, WANG Rujun, DUO Yingquan. Problems and suggestions of safety supervision of dangerous chemicals major hazard in China[J]. Journal of Safety Science and Technology, 2014, 10(12):161-166.

[6]SMITH P M, SAUNDERS R, LIFSHEN M, et al. The development of a conceptual model and self-reported measure of occupational health and safety vulnerability[J]. Accident; Analysis and Prevention, 2015, 82(8):234-243.

[7]沈斌.基于演化博弈理論的安全生產(chǎn)監(jiān)管效果研究[J].工業(yè)安全與環(huán)保，2013，39(2)：68-70, 74.

SHEN Bin.Study on Safety Production Supervision Effect Based on Evolutionary Game Theory[J]. Industrial Safety and Environmental Protection, 2013, 39(2):68-70,74.

[8]劉素霞, 徐建飛, 梅強(qiáng),等. 產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)安全生產(chǎn)行為演化與監(jiān)管[J]. 工業(yè)工程與管理, 2016, 21(1):52-59.

LIU Suxia, XU Jianfei, MEI Qiang ,et al. Evolution and supervision of the production safety behavior of enterprise in industrial cluster[J]. Industrial Engineering and Management, 2016, 21(1), 52-59.

[9]SMITH J M, PRICE G R. The Logic of Animal Conflict[J]. Nature, 1973, 246(11):15-18.

[10]BINMORE K G, SAMUELSON L, VAUGHAN R. Musical Chairs:Modeling Noisy Evolution[J]. Games & Economic Behavior, 1995, 11(1):1-35.

[11]SETHI R. Strategy-Specific Barriers to Learning and Nonmonotonic Selection Dynamics [J]. Games & Economic Behavior, 1998, 23(2):284-304.

[12]WU Dan, ZHOU Liang, CAI Yu-eming, et al. Energy-Aware dynamic cooperative strategy selection for Relay-Assisted cellular networks:an evolutionary game approach[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2014, 63(9):4659-4669.

[13]LIU De-hai, XIAO Xing-zhi, LI Hong-yi, et al. Historical evolution and benefit-cost explanation of periodical fluctuation in coal mine safety supervision:An evolutionary game analysis framework[J]. European Journal of Operational Research, 2015, 243(3):974-984.

[14]FRIEDMAN D. Evolutionary Games in Economics[J]. Econometrica, 1991, 59(3):637-666.