陳 陶,馮文剛

(中國人民公安大學(xué)國家安全學(xué)院,北京 100038)

0 引言

當(dāng)前,中國的民航安檢主要依照企事業(yè)單位內(nèi)部保衛(wèi)的單位負責(zé)方針,由機場自身實施、負責(zé),機場公安扮演的則主要是政府監(jiān)管部門的角色,對機場的行為進行獎懲,對違反法規(guī)的旅客實施處罰。而根據(jù)民航局的統(tǒng)計,每年七成以上的民航安保事件發(fā)生于安檢現(xiàn)場,這也說明,即便在機場和政府投入大量資源在旅客安檢當(dāng)中的當(dāng)下,仍然會出現(xiàn)旅客違反民航安檢規(guī)定的安檢低效現(xiàn)象。如何進一步減少安檢低效情況,提高安檢有效性,成為民航安防領(lǐng)域不可忽視的重點。

在當(dāng)前民航安防領(lǐng)域的研究中,通過建立模型、模擬仿真的方法對安檢工作進行分析,提高安檢效率的研究成為學(xué)者們重點關(guān)注的內(nèi)容。在民航安檢領(lǐng)域,國內(nèi)外學(xué)者們主要運用排隊論、概率論等方法研究如何優(yōu)化安檢通道的配置,降低成本、提高旅客通過量,從而達到提升安檢效率的目的。例如胡艷敏等[1]基于Petri網(wǎng)和排隊論給出開放安檢通道數(shù)量優(yōu)化的措施,降低安檢的成本。趙振武等[2]運用排隊論和概率論分析國外學(xué)者提出的2階段安檢系統(tǒng)的有效性。Lee等[3]對多級機場檢查站安全系統(tǒng)的排隊過程進行了建模,將最大安全性和吞吐量雙重目標(biāo)的問題用非線性規(guī)劃來解決。Doran等[4]認為,對安檢人員進行培訓(xùn)、更新設(shè)備器材雖然能有效在保證安全的前提下提升安檢的速度,但額外需要投入的費用使得這樣的方式不切實際,于是提出基于離散時間馬爾可夫鏈(DTMC)分析的端到端完成時間模型,捕獲通過安全檢查點體系結(jié)構(gòu)的概率客流,期望提升現(xiàn)有安檢點的效率、預(yù)測旅客進入到離開安檢點的時間。Sankaranarayanan等[5]比較美國的亞特蘭大、芝加哥以及洛杉磯3座城市機場的航班到達、乘客數(shù)量等數(shù)據(jù),根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測旅客安檢等待時間,并將其可視化,從而達到提升旅客對安檢的滿意度、提高安檢效率的目的。

排隊論、概率論等方法主要聚焦的是如何削減實施安檢所需的成本,如何使通道能夠通過更多旅客,從而發(fā)揮理想狀態(tài)下安檢通道的效率,應(yīng)用該方法過程中,研究者不一定會考慮到安檢過程中旅客可能出現(xiàn)違反安檢規(guī)定的情況。民航旅客安檢領(lǐng)域?qū)Υ朔矫娴难芯坎⒉簧钊?但在其他領(lǐng)域的類似問題中,有學(xué)者采用博弈的方法對被監(jiān)督、管理者的違規(guī)行為的成因與制止進行了探討。文軍等[6]研究了機場與政府監(jiān)管部門的策略選擇對機場安全運行的影響。李德龍等[7]構(gòu)建了地鐵安檢部門與潛在襲擊者之間的地鐵安檢反恐博弈模型。得到地鐵安檢中,針對不同情況安檢部門適宜采取的策略方法,從而達到保證安全性的前提下減少安檢成本的目的。馮文剛等[8]構(gòu)建了民航公安、風(fēng)險旅客和機場航司三方的民航安保演化博弈模型,得出民航安保中需要機場公安與機場航司協(xié)作打擊旅客不守法行為的結(jié)論。張穎等[9]運用動態(tài)演化博弈,以一線礦工和安檢員等有限理性的群體作為參與方,將參與者對策略得失的感知作為前景價值,作出相應(yīng)模型假設(shè)、構(gòu)建演化博弈模型,尋求抑制曠工違章行為的方法。譚欽文等[10]構(gòu)建政府監(jiān)管部門與工貿(mào)企業(yè)之間的博弈模型,發(fā)現(xiàn)社會監(jiān)督率大于2/3時能有效改善安全監(jiān)管博弈系統(tǒng)。Chen Hong等[11]就煤炭行業(yè)監(jiān)管尋租機制構(gòu)建三方博弈模型進行分析,根據(jù)博弈仿真結(jié)果給出降低監(jiān)管成本、提升政府部門工資等建議來避免煤炭行業(yè)的尋租行為。

相對其他領(lǐng)域來說,目前針對民航旅客安檢中監(jiān)管部門、安檢實施主體以及旅客三方之間具體如何相互影響的研究很少,這不利于我們對各個安檢參與主體行為的理解、不利于我們從整個安檢過程上分析造成安檢低效的制因機理?？梢悦鞔_的是,通過改進設(shè)備器材、調(diào)整安檢流程能夠起到加快安檢速度提升安檢效率、效能的作用。但安檢速度加快是基于旅客的配合實現(xiàn)的,如果旅客趨向于實施攜帶違禁物品等違反安檢規(guī)定的行為,那么安檢的實施從根本上還是低效的。因此,本文擬采用演化博弈理論,同時將機場公安、安檢員、旅客三者之間在機場安檢中的關(guān)系納入考慮,對旅客是否遵守民航旅客安檢規(guī)定,機場公安是否加強監(jiān)管,并進行處罰,安檢員是否嚴(yán)格實施安檢的三方策略選擇通過演化博弈來進行分析研究,從而更好地理解旅客安檢中三者在不同情境下作出的抉擇,為機場公安監(jiān)管制度與方式的調(diào)整提供依據(jù),最終達到減少旅客違反規(guī)定造成安檢低效的情況,使旅客安檢更加高效,保證機場與空中的安全與治安秩序穩(wěn)定。

1 民航旅客安檢的演化博弈模型

演化博弈是演化理論與博弈理論的結(jié)合,不同于傳統(tǒng)博弈論(假設(shè)博弈主體完全理性),它從有限理性的角度找到突破口[12],能夠更好地分析和解決問題[8]。筆者基于演化博弈理論研究機場公安與旅客在旅客安檢中相互影響的機制,首先需要模擬現(xiàn)實中影響機場公安與旅客策略選擇的因素,構(gòu)建博弈模型。根據(jù)模型進行計算得到模擬旅客和機場公安行為不再變化、趨于穩(wěn)定的均衡點,進而分析得到不同情況下模型的演化穩(wěn)定策略(ESS)。

1.1 模型假設(shè)

根據(jù)傳統(tǒng)條件下民航旅客安檢的規(guī)定和實施方式作出假設(shè):

假設(shè)1旅客為參與人1,機場公安為參與人2,機場安檢員為參與人3。三方均是有限理性的參與主體,策略選擇隨時間逐漸演化穩(wěn)定于最優(yōu)策略。

假設(shè)2旅客的策略空間α=(α1,α2)=(遵守民航旅客安檢規(guī)定,違反民航旅客安檢規(guī)定),其中選擇α1的概率為x(0≤x≤1),選擇α2的概率為(1-x)。機場公安的策略空間β=(β1,β2)=(加強監(jiān)管,放松監(jiān)管),機場公安以y(0≤y≤1)強度對機場的安檢狀況進行監(jiān)管,(1-y)的值代表機場公安工作的懈怠程度。機場安檢員的策略空間γ=(γ1,γ2)=(高強度安檢,放松安檢),其選擇γ1的概率為z(0≤z≤1),選擇γ2的概率為(1-z)。

假設(shè)3旅客的選擇遵守民航旅客安檢規(guī)定,例如將攜帶的打火機、酒精等違禁物品寄存、丟棄,可能損失的成本為Cp。旅客違反民航旅客安檢規(guī)定時,實施違反民航旅客安檢規(guī)定,逃避、擾亂安全檢查的投機行為需要投入相應(yīng)投機成本Ct,Ct

假設(shè)4機場公安履行監(jiān)管職責(zé),加強監(jiān)管需要承擔(dān)更多的監(jiān)管成本Cg,此時機場安檢員的放松安檢行為會被機場公安發(fā)現(xiàn)。若發(fā)現(xiàn)安檢員的違規(guī)行為則會告知其所屬單位,并相應(yīng)對違規(guī)行為作出處罰Pga。若機場公安放松監(jiān)管,則無法獲知機場安檢員的策略選擇信息,此時機場公安不對安檢員作獎懲。若安檢員發(fā)現(xiàn)旅客的違規(guī)行為,并通知機場公安,機場公安則會對違規(guī)旅客作出相應(yīng)處罰Pgp。

假設(shè)5機場安檢人員實施安檢工作獲得的工資收入為R,安檢人員合規(guī)實施安檢時旅客的違規(guī)行為能夠被機場安檢部門檢出。安檢員違規(guī)進行安檢、放松安檢要求時消耗的勞力更少,減少的勞力消耗為L。機場安檢員違規(guī)實施安檢時會接受違規(guī)旅客的賄賂Cb,Cb

假設(shè)6安檢中所有安全隱患被檢出,沒有發(fā)生由于機場安檢問題造成的不安全事件,機場公安會獲得名譽或上級獎勵等收益,可獲得的收益為Rg,機場則會因安全性高得到旅客的好評和青睞,機場安檢員也會因其檢出旅客的不安全行為而受到獎勵,安檢員檢出旅客不安全行為可獲得的收益為Ra。安檢員放松安檢,無法檢出旅客的不安全行為,存在概率θ發(fā)生不安全事件,安檢員工作存在的漏洞會被查明,相應(yīng)安檢員需要擔(dān)責(zé),安檢員為此付出的成本為Da;機場公安還需要進一步支付成本Dg來進行不安全事件的處理;此外旅客也需要承擔(dān)發(fā)生不安全事件的責(zé)任Dp。

表1 模型參數(shù)說明

1.2 模型構(gòu)建

在1.1假設(shè)的基礎(chǔ)上可以構(gòu)建出機場公安、旅客與安檢員的策略博弈矩陣,如表2所示。

表2 策略博弈矩陣

1.3 模型分析

在表2博弈矩陣的基礎(chǔ)上,分析每個參與主體對不同策略選擇的適應(yīng)度(即選擇該純策略期望獲得的收益,博弈主體將不同情境下期望收益/成本相加即可得到),進一步根據(jù)復(fù)制動態(tài)方程[13]可得到博弈主體對不同策略選擇的變化率。

根據(jù)表2,旅客選擇遵守民航旅客安檢規(guī)定時,旅客對安檢員高強度安檢、機場公安加強監(jiān)管這一情景的適應(yīng)度為[zy(-Cp)];旅客對安檢員放松安檢、機場公安加強監(jiān)管這一情景的適應(yīng)度為[(1-z)y(-Cp)];旅客對安檢員高強度安檢、機場公安放松監(jiān)管這一情景的適應(yīng)度為[(1-y)z(-Cp)];旅客對安檢員放松安檢、機場公安放松監(jiān)管這一情景的適應(yīng)度為[(1-z)(1-y)(-Cp)]。旅客選擇遵守民航旅客安檢規(guī)定的適應(yīng)度為Eα,則

Eα=zy(-Cp)+(1-z)y(-Cp)+(1-y)z(-Cp)+(1-z)(1-y)(-Cp)=-Cp

(1)

同理,選擇違反民航旅客安檢規(guī)定的適應(yīng)度為E1-α:

E1-α=yz(-Pgp-Ct)+(1-y)z(-Pgp-Ct)+y(1-z)(-Ct-θDp)+

(1-y)(1-z)(-Ct-θDp)=z(θDp-Pgp)-Ct-θDp

(2)

旅客策略選擇的平均適應(yīng)度Ex為

Ex=xEα+(1-x)E1-α

(3)

根據(jù)Malthusian動態(tài)方程,旅客選擇遵守民航旅客安檢規(guī)定的增長率為旅客選擇遵守民航旅客安檢規(guī)定的適應(yīng)度Eα與旅客策略選擇的平均適應(yīng)度Ex之差。設(shè)時間為t,則表示旅客策略選擇變化率的復(fù)制動態(tài)方程為

(4)

同理可計算得出機場公安和安檢員的策略選擇變化率。

機場公安選擇加強監(jiān)管的適應(yīng)度為Eβ,選擇放松監(jiān)管的適應(yīng)度為E1-β,有

Eβ=x(Rg+θDg)+z(Rg+Pgp+θDg-Pga)-xz(Rg+θDg+Pgp)+Pga-Cg-θDg

(5)

E1-β=x(Rg+θDg)+z(Rg+Pgp+θDg)-xz(Rg+Pgp+θDg)-θDg

(6)

機場公安策略選擇的平均適應(yīng)度Ey為

Ey=yEβ+(1-y)E1-β

(7)

由此,表示機場公安策略選擇變化率的復(fù)制動態(tài)方程為

(8)

安檢員選擇高強度安檢的適應(yīng)度為Eγ,選擇放松安檢的適應(yīng)度為E1-γ,則有

Eγ=R+Ra(1-x)

(9)

E1-γ=y(-Pga-Ca)+x(θDa-Cb)+R+L+Cb-θDa

(10)

安檢員策略選擇的平均適應(yīng)度Ez為

Ez=zEγ+(1-z)E1-γ

(11)

因此,表示安檢員策略選擇變化率的復(fù)制動態(tài)方程為

F(z)=z(1-z)[y(Pga+Ca)+x(Cb-θDa-Ra)-L-Cb+θDa+Ra]

(12)

綜上,式(4)、(8)和(12)等3個復(fù)制動態(tài)方程組成了傳統(tǒng)旅客安檢的演化系統(tǒng):

(13)

傳統(tǒng)旅客安檢的演化系統(tǒng)描述了整個傳統(tǒng)旅客安檢流程中各主體博弈演化的群體動態(tài),各復(fù)制動態(tài)方程反映了不同博弈主體策略變化的速度和方向,當(dāng)其數(shù)值為零時表明博弈主體的策略選擇不再變化,此時博弈達到一種相對穩(wěn)定的均衡狀態(tài)。令F(x)=0,F(y)=0,F(z)=0,得到傳統(tǒng)旅客安檢博弈系統(tǒng)的8個純策略均衡解,分別為:X1=(0,0,0),X2=(1,0,0),X3=(0,1,0),X4=(0,0,1),X5=(1,1,0),X6=(1,0,1),X7=(0,1,1),X8=(1,1,1)。

根據(jù)Friedman理論可構(gòu)建該傳統(tǒng)旅客安檢的演化系統(tǒng)的雅克比矩陣:

其中,A=z(Pgp-θDp)+Ct+θDp-Cp,B=0,C=(Pgp-θDp),D=0,E=-zPga+Pga-Cg,F=-Pga,G=Cb-θDa-Ra,H=Pga+Ca,I=y(Pga+Ca)+x(Cb-θDa-Ra)-L-Cb+θDa+Ra

根據(jù)李雅普諾夫間接法,當(dāng)均衡點的值帶入雅可比矩陣時,若矩陣的特征值均為負實部,則該均衡點漸進穩(wěn)定點;若只有值為0和負實部的特征值,則該均衡點穩(wěn)定性不能根據(jù)特征值符號確定;若矩陣有為正實部的特征值,則該均衡點不穩(wěn)定。各均衡解的局部穩(wěn)定性分析如表3所示。

表3 均衡解的局部穩(wěn)定性分析

根據(jù)表3,可以得到推論1～推論6:

推論1當(dāng)Pga

推論1表明:若機場公安加強監(jiān)管需要付出的成本高于對放松安檢員的懲罰額,同時旅客遵守安檢規(guī)定的損失大于投機成本與其需承擔(dān)的發(fā)生不安全事件的損失之和,并且安檢員選擇放松安檢時可以減少耗費的精力與可能收受的賄賂之和大于其可能因違規(guī)行為不能查出旅客違反民航旅客安檢規(guī)定情況時承擔(dān)的發(fā)生不安全事件的損失與未能獲取的績效獎勵之和,機場公安的選擇會朝向放松監(jiān)管發(fā)展,安檢員的策略選擇也會朝著放松安檢的方向發(fā)展,旅客的策略最終也會是違反民航旅客安檢規(guī)定。

推論2當(dāng)PgaCp時,系統(tǒng)存在均衡點X2=(1,0,0)。

推論2表明:若機場公安加強監(jiān)管需要付出的成本高于對放松安檢員的懲罰額,同時旅客遵守安檢規(guī)定的損失小于投機成本與其需承擔(dān)的發(fā)生不安全事件的損失之和,旅客的的策略選擇會朝向遵守民航安檢規(guī)定發(fā)展,機場公安以及安檢員則分別會趨向于放松監(jiān)管和放松安檢。該情況是十分理想的狀態(tài),不需要機場的高強度安檢工作也不需要機場公安的嚴(yán)格監(jiān)管,就能夠達到旅客遵守安檢規(guī)定的狀態(tài)。

推論3當(dāng)Pga>Cg,(θDp+Ct)(Pga+Ca+θDa+Ra)時,系統(tǒng)存在均衡點X3=(0,1,0)。

推論3表明:若機場公安加強監(jiān)管需要付出的成本低于對放松安檢員的懲罰額,并且旅客遵守安檢規(guī)定的成本大于違反安檢規(guī)定的投機成本與發(fā)生不安全事件的損失之和,此外安檢員放松安檢減少的精力消耗與可能收受的賄賂之和大于其違規(guī)行為不能查出旅客違反民航旅客安檢規(guī)定情況時受到的行政處罰額、績效處罰額、承擔(dān)的發(fā)生不安全事件的損失以及未能獲取的績效獎勵之和,機場公安的選擇會朝向加強監(jiān)管發(fā)展,安檢員的策略選擇則會朝著放松安檢的方向發(fā)展,旅客的策略則最終會朝著違反民航旅客安檢規(guī)定發(fā)展。

推論4當(dāng)(θDa+Ra)>(L+Cb),(Pgp+Ct)

推論4表明:若安檢員選擇放松安檢時可以減少耗費的精力與可能收受的賄賂之和小于其可能因其違規(guī)行為不能查出旅客違反民航旅客安檢規(guī)定情況時承擔(dān)的發(fā)生不安全事件的損失與未能獲取的績效獎勵之和,同時旅客遵守安檢規(guī)定的成本大于違反安檢規(guī)定的投機成本與發(fā)生不安全事件的損失之和,安檢員的策略選擇則會朝著高強度安檢的方向發(fā)展,旅客的策略則最終會朝著違反民航旅客安檢規(guī)定發(fā)展,機場公安的選擇最終會朝向放松監(jiān)管發(fā)展。

推論5Pga>Cg,(θDp+Ct)>Cp,L>(Pga+Ca)時,系統(tǒng)存在均衡點X5=(1,1,0)。

推論5表明:若機場公安加強監(jiān)管需要付出的成本低于對放松安檢員的懲罰額,并且旅客遵守安檢規(guī)定的成本小于違反安檢規(guī)定的投機成本與發(fā)生不安全事件的損失之和,同時安檢員放松安檢減少的精力消耗大于其違規(guī)行為不能查出旅客違反民航旅客安檢規(guī)定情況時受到的行政處罰額、績效處罰額之和,機場公安的選擇會朝向加強監(jiān)管發(fā)展,安檢員的策略選擇則會朝著放松安檢的方向發(fā)展,旅客的策略則最終會朝著遵守民航旅客安檢規(guī)定發(fā)展。此狀態(tài)下,旅客不會違反安檢規(guī)定,安檢員也能夠輕松地實施安檢,是我們相對希望達到的安檢狀態(tài)。

推論6當(dāng)Pga>Cg,(θDp+Ct)>Cp>(Pgp+Ct),(θDa+Ra-Cb)>L>(Pga+Ca)時,系統(tǒng)存在穩(wěn)定均衡點X5=(1,1,0)和穩(wěn)定均衡點X4=(0,0,1)。

推論6表明:推論4與推論5的條件可以同時滿足,當(dāng)二者同時滿足時,均衡點X5=(1,1,0)和X4=(0,0,1)均可能達到穩(wěn)定狀態(tài),具體會因主體策略初始選擇的變化而有所不同。如果此時要避免博弈主體的策略選擇朝向(違反旅客安檢規(guī)定,放松監(jiān)管,加強安檢)的狀態(tài)發(fā)展,機場公安必須加大對違規(guī)旅客的處罰額度、使旅客認識到違反安檢規(guī)定的嚴(yán)重后果,從而使條件不再滿足穩(wěn)定點X4達到均衡的要求。

綜上,旅客安檢中機場公安、安檢員、旅客三方的行為策略選擇主要受到Cg,Pgp,L,Cb,Pga,Ca,Da,Ra,Cp,Dp、Ct,θ等12個參數(shù)的影響。要想避免旅客傾向選擇違反民航旅客安檢規(guī)定的安檢低效情況的發(fā)生,就需要盡可能使博弈向穩(wěn)定均衡點X2=(1,0,0)或X5=(1,1,0)方向發(fā)展,根據(jù)表示旅客策略選擇變化的公式(4),Cp,Dp,θ等因素大都是由旅客可能實施的違反民航旅客安檢規(guī)定行為的類型所決定,很難通過采取措施來調(diào)整。Pgp,Ct等參數(shù)卻能夠通過政府、機場采取措施等外力來改變,因此初步認為可能可以采取如下措施來實現(xiàn)博弈趨向穩(wěn)定均衡點X2=(1,0,0)或X5=(1,1,0):適當(dāng)提高對安檢員放松安檢行為的處罰力度;嚴(yán)厲處罰違反民航安檢規(guī)定的旅客;增加旅客違規(guī)行為不被檢出的難度,使旅客違規(guī)的投機成本提高。

2 演化仿真

上述促使旅客傾向選擇遵守旅客安檢規(guī)定的措施是否有效,需要通過仿真模擬來證實。

2.1 穩(wěn)定策略仿真

為了更加直觀、準(zhǔn)確地分析旅客安檢中造成安檢低效的影響因素的作用,本文基于專家建議以及現(xiàn)實情況,設(shè)定了兩數(shù)組,具體為

數(shù)組1Cg=100,Pgp=150,L=500,Cb=50,Pga=200,Ca=200,θDa=200,Ra=20,Cp=200,θDp=150,Ct=100。該數(shù)組滿足推論4、不滿足推論3的要求。

數(shù)組2Cg=100,Pgp=50,L=500,Cb=50,Pga=200,Ca=200,θDa=250,Ra=350,Cp=200,θDp=150,Ct=100。該數(shù)組滿足推論5的要求。

將模型賦予數(shù)組1與數(shù)組2的數(shù)值,用MATLAB R2016b分別從不同初始策略組合出發(fā)隨時間演化50次,仿真結(jié)果如圖1和圖2所示。

圖1 數(shù)組1模擬結(jié)果

圖2 數(shù)組2模擬結(jié)果

由圖1可知,推論5要求下,隨著時間的變化,機場公安、旅客與安檢員三方的策略選擇趨向于(遵守民航旅客安檢規(guī)定,加強監(jiān)管,放松安檢)的穩(wěn)定狀態(tài)。而由圖2可知,隨時間變化,機場公安、旅客與安檢員三方的策略選擇根據(jù)初始策略的不同而分別趨向于(遵守民航旅客安檢規(guī)定,加強監(jiān)管,放松安檢)、(違反民航旅客安檢規(guī)定,放松監(jiān)管,高強度安檢)的穩(wěn)定狀態(tài)。綜上仿真結(jié)果可見,仿真分析與各方策略穩(wěn)定性分析結(jié)論均一致且具有有效性。

2.2 影響旅客策略選擇主要因素的變化

在現(xiàn)實影響旅客策略選擇的因素中,本文在數(shù)組1的基礎(chǔ)上,分別調(diào)整參數(shù)Pgp、Ct,起始策略設(shè)置為(0.2,0.8,0.8),觀察旅客策略選擇變化的情況。

設(shè)置Pgp的數(shù)值分別為350,250,200,150,50,仿真結(jié)果見圖3和圖4所示。此時博弈主體的策略選擇趨向于(1,1,0),各參數(shù)數(shù)值滿足前文中推論3的條件,結(jié)果與推論3相符。雖然能夠使旅客的選擇更快趨向于遵守民航旅客安檢規(guī)定,但變化的幅度卻并不明顯。此外,調(diào)整的數(shù)值大小也不會出現(xiàn)旅客傾向于選擇不遵守民航旅客安檢規(guī)定的情況,也即Pgp的數(shù)值無法影響旅客策略選擇的整體趨勢。總體來說,在當(dāng)前的安檢模式中要克服安檢低效問題,加大對旅客的處罰力度的效果并不明顯。

圖3 Pgp對參與主體策略的影響

圖4 Pgp對旅客策略的影響

設(shè)置Ct的數(shù)值分別為120,90,60,30,0,仿真結(jié)果如圖5和圖6所示。越大的Ct能夠?qū)崿F(xiàn)旅客選擇越快地向遵守民航旅客安檢規(guī)定發(fā)展,而過小的Ct值則會致使旅客不遵守民航旅客安檢規(guī)定。因此,如果尋求方法提高旅客違反民航旅客安檢規(guī)定的難度,使其投機成本增加,傾向選擇違反民航旅客安檢規(guī)定的安檢低效穩(wěn)定狀態(tài)。達到這一目的,一方面在于提升安檢設(shè)備器材的靈敏度與精度,另一方面在于通過培訓(xùn)、考核等方式提高安檢人員整體識別旅客異常行為的能力和對違禁物品敏感性等。

圖5 Ct對參與主體策略的影響

3 結(jié)論

根據(jù)前述分析和仿真結(jié)果,得出結(jié)論及建議:1)根據(jù)對復(fù)制動態(tài)方程的分析,民航旅客安檢中,旅客策略選擇主要受到Pgp,Cp,Dp,Ct,θ等5個參數(shù)的影響。其中Cp、Dp和θ受旅客實施的違規(guī)行為類型的影響較大,相對固定,不易受機場安檢、機場公安管理的影響,而Pgp、Ct等參數(shù)則能夠通過機場公安、機場對機場安檢的管理手段、設(shè)備的調(diào)整來改變。2)機場公安對旅客違規(guī)行為實施的處罰Pgp的大小,并不像直觀上我們認為的,能夠大幅影響到旅客的策略選擇,Pgp的大小在仿真中僅僅使旅客的策略選擇產(chǎn)生了小幅度的變化,并且不能直接改變旅客的策略選擇傾向。因此旅客安檢現(xiàn)狀下,對旅客的處罰數(shù)額并不需要作過多調(diào)整。需要注意的是,Pgp數(shù)值較小時,參數(shù)可能符合推論6的條件,數(shù)值較小時有可能隨著各個參與主體初始策略的變化而趨向策略(0,0,1),這顯然不是我們希望達到的目標(biāo),適當(dāng)提高Pgp數(shù)值可以使參數(shù)不再滿足推論6,轉(zhuǎn)而僅僅符合推論5,從而避免旅客違反安檢規(guī)定的低效安檢穩(wěn)定狀態(tài)的出現(xiàn)。因此在民航旅客安檢實踐中,為了預(yù)防安檢低效的發(fā)生,我們可以提高對違規(guī)旅客的處罰力度,以避免旅客違反安檢規(guī)定穩(wěn)定狀態(tài)的出現(xiàn)。3)旅客付出的投機成本Ct雖然一定程度上受到旅客選擇遵守規(guī)定的損失Cp的限制,但盡可能提高旅客成功逃避安檢所需的Ct的值不僅能夠避免旅客違規(guī)的穩(wěn)定情況出現(xiàn),也能夠更有效地促使旅客選擇遵守安檢規(guī)定。利用新興技術(shù)手段、創(chuàng)新安檢管理方法,促進人防、物防水平,提高安檢準(zhǔn)確度,是提升安檢有效性的關(guān)鍵方法。