閆盛華, 陳為公

(青島理工大學(xué)管理工程學(xué)院, 山東 青島 266520)

截至2020年, 中國(guó)城市化率已達(dá)63.9%[1], 為滿足城市居民生產(chǎn)和生活的需要, 發(fā)電廠、加油站、核電站等公共設(shè)施建設(shè)的數(shù)量不斷擴(kuò)大．這類公共設(shè)施一方面是維持城市功能正常運(yùn)行所必需的設(shè)施, 能夠使區(qū)域內(nèi)廣大群眾獲得效益, 另一方面其產(chǎn)生的負(fù)外部性卻由附近居民承擔(dān), 同時(shí)具有高風(fēng)險(xiǎn)性與高危害性的特點(diǎn), 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)必然造成嚴(yán)重的環(huán)境和經(jīng)濟(jì)損失, 故此類設(shè)施被稱為風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施．由于風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施本身存在收益與損失承擔(dān)的不公平性, 故其規(guī)劃建設(shè)涉及到多方利益, 各利益相關(guān)方對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施的規(guī)劃建設(shè)會(huì)采取最有利于自身的行為, 當(dāng)利益相關(guān)方行為動(dòng)機(jī)不一致時(shí)就可能引起鄰避沖突, 造成社會(huì)生態(tài)的不和諧, 因此對(duì)各利益相關(guān)方的行為展開(kāi)研究是十分必要的．鄰避設(shè)施的概念自O(shè)’Hare[2]首次提出以來(lái)受到了廣泛的關(guān)注, 對(duì)于鄰避沖突產(chǎn)生的原因, 學(xué)者們提出了不同的看法, Furst等[3]指出當(dāng)居民認(rèn)為他們的安全或財(cái)產(chǎn)受到損害時(shí)會(huì)引起鄰避沖突; Xu等[4]認(rèn)為鄰避設(shè)施的社會(huì)接受度是引發(fā)沖突的關(guān)鍵．鄰避沖突的發(fā)生會(huì)阻礙城市化進(jìn)程,影響社會(huì)和諧．于是,一些學(xué)者嘗試運(yùn)用補(bǔ)償機(jī)理來(lái)治理鄰避沖突,例如Sun等[5]建議從經(jīng)濟(jì)、必要的交通和教育以及健康和安全三方面對(duì)周邊民眾進(jìn)行環(huán)境補(bǔ)償來(lái)緩解群眾的鄰避情緒．環(huán)境補(bǔ)償雖然能在一定程度上解決沖突問(wèn)題,但對(duì)于核廢料庫(kù)等風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施常規(guī)補(bǔ)償措施難以奏效, 須采取創(chuàng)造性的緩解措施[6]．然而補(bǔ)償牽扯到的范圍及程度界定問(wèn)題十分復(fù)雜,處理不好也會(huì)引發(fā)沖突．考慮到公眾作為鄰避設(shè)施的關(guān)鍵利益相關(guān)者, Lu[7]提出公眾參與是解決鄰避沖突的有效途徑; Scally等[8]調(diào)查了美國(guó)鄰避沖突對(duì)經(jīng)濟(jì)適用住房發(fā)展的影響程度, 結(jié)果表明公眾參與能有效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)適用住房的選址障礙; Magnani[9]通過(guò)分析意大利公眾對(duì)可再生能源生產(chǎn)設(shè)施的社會(huì)接受度, 探討了公眾參與對(duì)環(huán)境沖突的影響; Uji等[10]研究了公眾參與在日本核反應(yīng)堆建造過(guò)程中的作用,結(jié)果發(fā)現(xiàn)其對(duì)環(huán)境影響、視覺(jué)外觀和噪音、財(cái)產(chǎn)價(jià)值降低、場(chǎng)所附著破壞、政治偏好等有重要影響．因此,學(xué)者們開(kāi)始對(duì)鄰避設(shè)施利益相關(guān)者展開(kāi)研究,以期找到解決鄰避沖突新的突破口, 趙銳等[11]探究了在鄰避沖突整個(gè)過(guò)程中利益相關(guān)者的貢獻(xiàn)情況, 指出解決鄰避沖突的關(guān)鍵是明確各方的利益訴求．故分析利益相關(guān)者行為及其影響因素是避免和處理鄰避沖突的重要途徑．

針對(duì)鄰避沖突中利益相關(guān)者行為的研究,一些學(xué)者基于博弈理論視角進(jìn)行了分析[12]．Eguchi[13]通過(guò)構(gòu)建與分析政府與居民之間正則形式的博弈,為處理鄰避設(shè)施選址問(wèn)題提供了新的見(jiàn)解．上述研究雖然探尋了鄰避沖突中各利益相關(guān)者之間的互動(dòng)關(guān)系,明晰了作用機(jī)理,但相關(guān)研究均以利益相關(guān)者完全理性的假設(shè)為前提,采用的多是傳統(tǒng)靜態(tài)博弈方法．演化博弈理論則以博弈主體是有限理性為前提,認(rèn)為參與主體的行為策略選擇是動(dòng)態(tài)調(diào)整的過(guò)程, 彌補(bǔ)了經(jīng)典博弈理論的不足．Tian等[14]以談判問(wèn)題為重點(diǎn),將政府和社會(huì)視為博弈主體, 基于有限理性假設(shè),建立了談判決策的演化博弈模型, 并模擬了博弈主體戰(zhàn)略演化的過(guò)程和結(jié)果; Li等[15]構(gòu)建了參與者A、B的雙方演化博弈模型,從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度分析了公眾參與核鄰避事件沖突演變的驅(qū)動(dòng)因素．在公民法律意識(shí)不斷提高和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)頻發(fā)的時(shí)代背景下, 鄰避沖突事件呈現(xiàn)出以風(fēng)險(xiǎn)集聚類為核心的特點(diǎn)和趨勢(shì)[16]．同時(shí)考慮到風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施在城市發(fā)展中的必要性, 本文擬通過(guò)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施規(guī)劃中“政府-企業(yè)-公眾”三方演化博弈模型, 探討主要利益相關(guān)者之間的演化均衡策略, 在此基礎(chǔ)上運(yùn)用MATLAB 2020a軟件進(jìn)行仿真模擬, 分析風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施規(guī)劃中利益相關(guān)者的策略選擇行為及其影響因素, 為風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施項(xiàng)目成功建設(shè)運(yùn)行提供對(duì)策建議．

1 模型

1.1 預(yù)備知識(shí)

在風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施規(guī)劃博弈模型的構(gòu)建過(guò)程中,本文將政府的策略分為積極或消極監(jiān)督,投資企業(yè)的策略分為考慮或忽視公眾訴求,公眾的策略分為參與或不參與, 其中公眾參與到風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施的規(guī)劃中是指公眾通過(guò)聽(tīng)證會(huì)、社會(huì)監(jiān)督等形式對(duì)設(shè)施的建設(shè)進(jìn)行抵制或監(jiān)控,不參與則是指公眾由于沒(méi)有參與意識(shí)或不知該如何參與等原因不參與鄰避設(shè)施的決策規(guī)劃．鄰避設(shè)施能否成功建設(shè)由政府、投資企業(yè)和公眾共同決定,三者通過(guò)相互模仿、學(xué)習(xí)構(gòu)成博弈關(guān)系．為了建立相應(yīng)的三方演化博弈模型,本文作如下假設(shè):

(H1)若政府積極監(jiān)督, 則其收益Rg主要包含上級(jí)政府的經(jīng)濟(jì)獎(jiǎng)勵(lì)和公眾對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施建設(shè)的投訴減少等, 此時(shí)政府監(jiān)督成本為Cg; 若采用消極監(jiān)督, 則其監(jiān)督成本為C′g．因風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施具有監(jiān)督成本高的特點(diǎn), 故有C′g

(H2)投資企業(yè)因立項(xiàng)而做的環(huán)境評(píng)估、辦理相關(guān)手續(xù)等的成本為B, 考慮公眾訴求所提供參與便利措施產(chǎn)生的費(fèi)用為Ce, 因信任度提高而在后續(xù)建設(shè)運(yùn)營(yíng)中獲得的收益為Re; 當(dāng)投資企業(yè)不考慮公眾利益訴求時(shí)的收益為R′e, 且R′e

(H3)企業(yè)考慮或忽視公眾利益訴求時(shí), 公眾的參與成本分別為Cep和Cp, 且Cep

(H4) 博弈過(guò)程中,政府選擇積極監(jiān)督行為的概率為x, 則選擇消極監(jiān)督行為的概率為1-x;企業(yè)考慮公眾訴求的概率為y,不考慮公眾利益訴求的概率為1-y; 公眾采取參與行為的概率為z, 不參與行為的概率為1-z, 且x,y,z∈[0,1]．

1.2 博弈三方的期望收益和平均收益

根據(jù)假設(shè)(H1)～(H4)可得, 政府積極監(jiān)督時(shí)的期望收益

EA1=z(Rg-Cg-M)+(1-z)(Rg-Cg)=Rg-Cg-zM,

(1)

政府消極監(jiān)督時(shí)的期望收益

EA2=-yC′g-(1-y)(C′g+Pg)=-C′g-(1-y)Pg,

(2)

則政府的平均收益

(3)

企業(yè)考慮公眾訴求時(shí)的期望收益

EB1=Re-B-Ce+(1-x)(Re-B-Ce)=Re-B-Ce,

(4)

忽視公眾訴求時(shí)的期望收益

EB2=x(R′e-B-Pe)+(1-x)(R′e-B)=R′e-B-xPe,

(5)

則企業(yè)的平均收益

(6)

公眾參與時(shí)的期望收益

EC1=y(Rp+xM-Cep)+(1-y)(Rp+xM-Cp)=xM+y(Cp-Cep)+Rp-Cp,

(7)

不參與時(shí)的期望收益

EC2=-xyPp-(1-x)yPp-x(1-y)Pp-(1-x)(1-y)Pp=-Pp,

(8)

則公眾的平均收益

(9)

2 三方主體演化博弈穩(wěn)定性分析

2.1 三方主體的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程和演化穩(wěn)定性分析

在實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施項(xiàng)目中,政府、企業(yè)和公眾在博弈的過(guò)程中知道自己選擇不同策略所獲得的收益,并且會(huì)隨著對(duì)方策略的改變而調(diào)整自身的策略, 故三方主體選擇相應(yīng)策略的概率x,y,z是關(guān)于時(shí)間t的函數(shù)．結(jié)合式(1)～(3),可得政府采取積極監(jiān)管策略的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

(10)

若z=[(1-y)Pg+Rg+C′g-Cg]/M, 則F(x)≡0, 此時(shí)對(duì)于任意時(shí)刻t, 所有的x均處于穩(wěn)定狀態(tài); 若z≠[(1-y)Pg+Rg+C′g-Cg]/M, 令F(x)=0, 可得x=0,1兩個(gè)穩(wěn)定點(diǎn)．根據(jù)微分方程的穩(wěn)定性原理, 當(dāng)F′(x)<0時(shí), 該均衡點(diǎn)所示策略為演化過(guò)程中主體的穩(wěn)定策略．對(duì)式(10)求導(dǎo),得

F′(x)=(1-2x)[(1-y)Pg-Mz+Rg+C′g-Cg],

(11)

記三維空間A1={S(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,0≤z≤1}, 其中S是x,y,z所有取值的集合, 截面G1:z=[(1-y)Pg+Rg+C′g-Cg]/M．圖1(a)為政府行為策略的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)圖, 其中箭頭為演化趨勢(shì)．從圖1(a)可以看出, 截面G1把空間A1分為上下兩個(gè)部分, 分別記為空間N11和N12, 當(dāng)博弈的初始狀態(tài)位于截面上部, 即在空間N11內(nèi)時(shí), 系統(tǒng)經(jīng)過(guò)演化后政府的最終策略為積極監(jiān)督; 反之, 若初始狀態(tài)位于N12內(nèi)時(shí), 則政府的最終策略為消極監(jiān)督．

圖1 三方主體的行為策略動(dòng)態(tài)趨勢(shì)圖Fig.1 Dynamic trends of the behavior strategies of the three subjects

由式(4)(5)可得到投資企業(yè)考慮公眾利益訴求策略時(shí)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

(12)

當(dāng)x=(R′e+Ce-Re)/Pe時(shí),F(y)≡0, 此時(shí)y取任意值均為穩(wěn)定策略; 當(dāng)x≠(R′e+Ce-Re)/Pe時(shí),y=0,1為穩(wěn)定策略點(diǎn)．對(duì)式(12)求導(dǎo),得

F′(y)=(1-2y)(xPe+Re-R′e-Ce),

(13)

則當(dāng)x>(R′e+Ce-Re)/Pe,y=1為穩(wěn)定策略點(diǎn), 即企業(yè)考慮公眾利益訴求; 當(dāng)x<(R′e+Ce-Re)/Pe,y=0為穩(wěn)定策略點(diǎn), 即企業(yè)不考慮公眾利益訴求．圖1(b)為企業(yè)行為策略動(dòng)態(tài)趨勢(shì)圖．從圖1(b)可以看出, 直線G2:x=(R′e+Ce-Re)/Pe將策略空間分為N21和N22兩部分, 當(dāng)政府選擇積極監(jiān)督的概率大于(R′e+Ce-Re)/Pe時(shí), 投資企業(yè)會(huì)考慮公眾的利益訴求; 否則, 投資企業(yè)將不會(huì)考慮公眾訴求．

由式(7)(8)可得到公眾群體采取參與策略時(shí)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

(14)

F′(z)=(1-2z)[y(Cp-Cep)+Mx+Rp+Pp-Cp],

(15)

記三維空間A2={S(x,y,z)|0≤x≤1, 0≤y≤1, 0≤z≤1}, 截面G3:y=(Cp-Mx-Rp-Pp)/(Cp-Cep)．圖1(c)為公眾策略選擇的演化博弈相位圖．從圖1(c)可以看出, 截面G3把空間A2分為前后兩個(gè)部分, 當(dāng)博弈的初始狀態(tài)落在空間N31內(nèi)時(shí), 公眾選擇參與; 當(dāng)落在空間N32內(nèi)時(shí), 公眾將不會(huì)參與．

2.2 博弈系統(tǒng)的均衡分析

為研究風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施規(guī)劃中利益相關(guān)者演化博弈系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性, 將式(10)(12)(14)聯(lián)立得

令復(fù)制動(dòng)態(tài)方程等于0, 則可解得8個(gè)特殊的均衡點(diǎn)為(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0),(1,0,0),(1,1,0),(1,0,1),(0,1,1),(1,1,1)．除了這8個(gè)純策略納什均衡點(diǎn)之外, 還存在1個(gè)混合策略納什均衡解

由文獻(xiàn)[17]可知, 非對(duì)稱博弈中僅須討論純策略納什均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性, 故本文不考慮E*(x*,y*,z*)．Friedman[18]提出可通過(guò)分析博弈系統(tǒng)的雅可比矩陣來(lái)探究局部均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性, 當(dāng)trJ<0和detJ>0同時(shí)滿足時(shí), 局部均衡點(diǎn)趨向于達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài), 因此構(gòu)造演化博弈系統(tǒng)的雅可比矩陣

其中k=y(Cp-Cep)+Mx+Rp+Pp-Cp．

由風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施實(shí)際規(guī)劃建設(shè)及運(yùn)營(yíng)的情況可知, 最理想的狀態(tài)為公眾積極提供建議并參與決策; 投資企業(yè)考慮公眾群體的利益訴求, 為公眾參與提供便利措施;政府積極監(jiān)督企業(yè)和公眾, 一方面激勵(lì)公眾的參與, 另一方面督促企業(yè)考慮群眾訴求, 即在局部均衡點(diǎn)(1,1,1)處趨于穩(wěn)定是博弈系統(tǒng)的最優(yōu)解, 故本文僅選擇在(1,1,1)處對(duì)三方演化博弈模型的穩(wěn)定性及影響因素進(jìn)行分析．該點(diǎn)處的雅可比矩陣為

則有

detJ1=(M+Cg-C′g-Rg)(Ce+R′e-Re-Pe)(Cep-Rp-Pp-M),

(16)

trJ1=Cg-C′g-Rg+Ce+R′e-Re-Pe+Cep-Rp-Pp．

(17)

因公眾參與的動(dòng)力來(lái)源于對(duì)獲得的收益Rp和參與成本Cep的估計(jì), 當(dāng)參與獲得的收益高于成本時(shí), 公眾傾向于參與決策, 否則公眾將不會(huì)參與．在現(xiàn)實(shí)情境中, 公眾不參與的直接原因往往是因?yàn)镃ep-Rp<0, 從而易知Cep-Rp-Pp<0, 故當(dāng)M+Cg-C′g-Rg<0,Ce+R′e-Re-Pe>0, |Ce+R′e-Re-Pe|0, 使博弈系統(tǒng)在局部均衡點(diǎn)(1,1,1)處趨于{政府積極監(jiān)督, 投資企業(yè)考慮公眾訴求, 公眾參與決策}的演化穩(wěn)定狀態(tài)．風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施利益相關(guān)者行為演化是緩慢且復(fù)雜的過(guò)程, 為更直觀地分析不同的參數(shù)對(duì)政府、投資企業(yè)和公眾策略選擇的影響, 下面將對(duì)三方行為選擇的動(dòng)態(tài)演化進(jìn)行仿真模擬．

3 數(shù)值仿真

運(yùn)用MATLAB 2020a軟件對(duì)政府、企業(yè)、公眾三方主體的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行數(shù)值分析．鄰避沖突的爆發(fā)一般不會(huì)超過(guò)2個(gè)月[19], 故設(shè)仿真開(kāi)始時(shí)間為0, 結(jié)束時(shí)間為20．為使演化博弈系統(tǒng)在(1,1,1)處趨于穩(wěn)定, 相關(guān)變量須滿足M+Cg-C′g-Rg<0,Ce+R′e-Re-Pe>0, |Ce+R′e-Re-Pe|

在所有的變量之中, 政府對(duì)公眾參與的激勵(lì)M、企業(yè)不考慮公眾利益訴求時(shí)受到的懲罰Pe、政府積極監(jiān)督的成本Cg能夠在相當(dāng)程度上影響博弈主體的行為, 在風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施利益相關(guān)者的策略選擇中起到非常關(guān)鍵的作用, 故本文重點(diǎn)討論政府對(duì)公眾參與的激勵(lì)、企業(yè)所受懲罰和政府積極監(jiān)督的成本等因素對(duì)三方行為策略選擇的影響．

3.1 政府對(duì)公眾參與激勵(lì)的影響

其他參數(shù)初始數(shù)值不變,M取0,1,2,3時(shí)各方策略演化趨勢(shì)如圖3所示．仿真結(jié)果顯示, 當(dāng)M=0時(shí), 即政府對(duì)公眾是否參與決策不予關(guān)心, 不采取激勵(lì)措施, 博弈系統(tǒng)在點(diǎn)(1,1,0)處趨于穩(wěn)定, 即達(dá)到{政府積極監(jiān)督, 投資企業(yè)考慮公眾訴求, 公眾不參與決策}的穩(wěn)定狀態(tài);M=1時(shí), 公眾需要經(jīng)過(guò)更長(zhǎng)時(shí)間的博弈, 最終選擇不參與; 當(dāng)M=2時(shí), 表明政府的激勵(lì)措施更完善,激勵(lì)的力度更大, 此時(shí)三方主體的均衡穩(wěn)定點(diǎn)為(1,1,1),即達(dá)到{政府積極監(jiān)督,投資企業(yè)考慮公眾訴求,公眾參與決策}的穩(wěn)定狀態(tài);隨著激勵(lì)程度的增加,M=3時(shí),三方主體收斂于均衡穩(wěn)定點(diǎn)(1,1,1)所需的時(shí)間進(jìn)一步減少．因此,隨著政府對(duì)公眾群體態(tài)度的轉(zhuǎn)變(由不關(guān)心到開(kāi)始關(guān)心再到更加關(guān)心),公眾對(duì)參與風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施規(guī)劃決策的態(tài)度也隨之改變;當(dāng)M值過(guò)小時(shí),系統(tǒng)無(wú)法演化到最優(yōu)穩(wěn)定點(diǎn)(1,1,1),而隨M值的增大,各主體行為選擇逐漸趨于均衡點(diǎn)(1,1,1),且M值越大,三方主體行為達(dá)到最優(yōu)均衡穩(wěn)定狀態(tài)所需的時(shí)間越短．這表明政府對(duì)公眾參與的激勵(lì)對(duì)博弈系統(tǒng)的穩(wěn)定性有重要影響．

圖3 政府激勵(lì)M對(duì)各主體行為策略演化趨勢(shì)的影響Fig.3 The influence of government incentive M on the evolution trend of behavioral strategies of each subject

3.2 企業(yè)所受懲罰的影響

其他參數(shù)初始數(shù)值不變,Pe取3,4,5,6時(shí)的仿真結(jié)果如圖4所示．圖4結(jié)果顯示, 當(dāng)Pe=3時(shí), 三方博弈主體的均衡穩(wěn)定點(diǎn)為(1,0,1), 即處于{政府積極監(jiān)督,投資企業(yè)不考慮公眾訴求,公眾參與決策}的演化穩(wěn)定狀態(tài), 此時(shí)相較于企業(yè)的成本與收益, 政府對(duì)企業(yè)的懲罰力度過(guò)小, 因此投資企業(yè)寧愿冒著被政府懲罰的風(fēng)險(xiǎn), 也不會(huì)采取考慮公眾群體利益訴求的行為策略;Pe=4時(shí), 企業(yè)出于對(duì)自身形象的維護(hù), 開(kāi)始關(guān)注公眾的部分訴求, 但由于存在利益最大化的目標(biāo), 因此多數(shù)情況下企業(yè)仍會(huì)選擇忽略公眾訴求; 隨政府對(duì)企業(yè)不合理行為懲罰力度的進(jìn)一步增大, 企業(yè)出于對(duì)利益的考量, 最終會(huì)選擇考慮公眾的訴求, 此時(shí)政府、投資企業(yè)、公眾三方的演化趨勢(shì)最終穩(wěn)定在均衡點(diǎn)(1,1,1)處, 即達(dá)到{政府積極監(jiān)督, 投資企業(yè)考慮公眾訴求, 公眾參與決策}的演化穩(wěn)定狀態(tài)．仿真結(jié)果表明, 政府對(duì)企業(yè)忽略公眾訴求的懲罰Pe與系統(tǒng)演化到均衡穩(wěn)定點(diǎn)(1,1,1)所需時(shí)間呈負(fù)相關(guān)性, 故隨著懲罰力度的增加, 企業(yè)選擇考慮公眾訴求所需的時(shí)間更短, 使演化博弈系統(tǒng)能夠快速達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)．

圖4 企業(yè)受到的懲罰Pe對(duì)各主體行為策略演化趨勢(shì)的影響Fig.4 The influence of punishment Pe on the evolution trend of behavior strategy of each subject

3.3 政府積極監(jiān)督成本的影響

其他參數(shù)初始數(shù)值不變,Cg取7,9,11,13時(shí)的仿真結(jié)果如圖5所示．仿真結(jié)果顯示,Cg=13時(shí), 由于積極監(jiān)督的成本高于積極監(jiān)督獲得的收益, 故政府不一定會(huì)選擇積極監(jiān)督, 此時(shí)企業(yè)會(huì)忽略公眾的訴求; 當(dāng)Cg=11時(shí), 政府選擇積極監(jiān)督的概率由最初的0.5提升到約為0.8, 由于監(jiān)督成本降低的幅度較小, 故政府仍然有一定的概率選擇消極監(jiān)督, 此時(shí)企業(yè)考慮到自身利益最大化,所以仍會(huì)忽略公眾的訴求, 但此時(shí)公眾最終會(huì)選擇積極參與; 當(dāng)Cg=9時(shí), 博弈系統(tǒng)無(wú)法達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài), 政府和企業(yè)的策略選擇也充滿了不確定性; 當(dāng)Cg=7時(shí), 三方博弈主體的均衡穩(wěn)定點(diǎn)為(1,1,1), 即達(dá)到{政府積極監(jiān)督,投資企業(yè)考慮公眾訴求,公眾參與決策}的穩(wěn)定狀態(tài), 監(jiān)督成本大幅下降, 政府能夠獲取一定的收益, 同時(shí)公眾也更愿意發(fā)揮自己的才能和創(chuàng)造性而選擇積極參與策略．因此,政府選擇進(jìn)行積極監(jiān)督,投資企業(yè)在察覺(jué)到政府的態(tài)度之后,也會(huì)選擇考慮公眾訴求．模擬結(jié)果表明,政府積極監(jiān)督的成本與系統(tǒng)演化到均衡穩(wěn)定點(diǎn)(1,1,1)的可能性呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,即積極監(jiān)督的成本越小, 三方積極合作的可能性就越大,而且隨著監(jiān)督成本的減少,系統(tǒng)達(dá)到最佳狀態(tài)(1,1,1)所需的時(shí)間就越短．與此同時(shí), 無(wú)論政府積極監(jiān)督成本Cg如何變化, 公眾都會(huì)選擇積極參與決策, 這是因?yàn)楣娨庾R(shí)到不參與決策會(huì)受到損失, 而參與決策可以將損失降到最低, 甚至能從中獲利．

圖5 政府積極監(jiān)督的成本Cg對(duì)各主體行為策略演化趨勢(shì)的影響Fig.5 The influence of the cost Cg of government active supervision on the evolution trend of behavioral strategy of each subject

4 結(jié)論

1) 政府積極監(jiān)督的得益高于消極監(jiān)督的得益,企業(yè)不考慮公眾訴求遭受的懲罰高于企業(yè)提供便利措施的成本時(shí),整個(gè)系統(tǒng)處于{政府積極監(jiān)督,投資企業(yè)考慮公眾訴求,公眾參與決策}的穩(wěn)定狀態(tài),風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施規(guī)劃建設(shè)能以最佳方式進(jìn)行．

2) 政府積極監(jiān)督成本的降低有利于博弈系統(tǒng)達(dá)到{政府積極監(jiān)督,投資企業(yè)考慮公眾訴求,公眾參與決策}的演化穩(wěn)定狀態(tài),且成本越低,演化到穩(wěn)定狀態(tài)所需的時(shí)間越短;企業(yè)不考慮公眾利益訴求時(shí)受到的懲罰、政府對(duì)公眾參與的激勵(lì)能夠正向影響博弈系統(tǒng)往穩(wěn)定狀態(tài)演化．然而,公眾是否積極參與不受政府監(jiān)督的影響．

3) 政府加大對(duì)企業(yè)不考慮公眾利益訴求的懲罰力度會(huì)促進(jìn)三方達(dá)成有效合作．

4) 在實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)聚集類鄰避設(shè)施規(guī)劃中,企業(yè)對(duì)待公眾的態(tài)度會(huì)隨著政府態(tài)度的轉(zhuǎn)變而轉(zhuǎn)變．當(dāng)政府選擇積極監(jiān)督時(shí),投資企業(yè)傾向于考慮公眾利益訴求;而當(dāng)政府消極監(jiān)督時(shí),投資企業(yè)更可能選擇不考慮公眾的訴求,從而更可能引發(fā)鄰避沖突．