基于前景理論的環(huán)境污染群體事件演化均衡分析

譚德慶, 徐 浩

(西南交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,四川 成都 610031)

0 引言

我國(guó)近年來(lái)工業(yè)發(fā)展迅速，環(huán)境污染也愈發(fā)嚴(yán)重，環(huán)境污染型企業(yè)由于片面追求利潤(rùn)而直接排放污染物導(dǎo)致企業(yè)周邊的群眾集體抗議，甚至發(fā)生游行、靜坐、集體鬧事等群體性突發(fā)事件，嚴(yán)重影響了我國(guó)社會(huì)的穩(wěn)定與發(fā)展，這類群體性突發(fā)事件具有矛盾對(duì)抗性、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、人群行為演化的復(fù)雜等非常規(guī)特征，在實(shí)踐中缺少緊急應(yīng)對(duì)的有效手段[1]。如2017年5月發(fā)生的略陽(yáng)鋼鐵廠環(huán)境污染案，鋼廠污染嚴(yán)重，對(duì)周邊村民造成了嚴(yán)重影響，鋼廠與村民協(xié)商，給周邊群眾發(fā)放“低?！眮?lái)當(dāng)作“排污費(fèi)”私下和群眾解決污染損失以抑制群眾集體抗議的情緒，后來(lái)因“低?！卑l(fā)放不均及停發(fā)引發(fā)利益糾紛導(dǎo)致群眾不滿，造成群體突發(fā)事件，給社會(huì)造成了極大的不良影響[2]。這類環(huán)境群體事件需要環(huán)境污染企業(yè)、周邊群眾、政府等多方面合作解決，包括利益的協(xié)調(diào)、環(huán)境污染的控制與治理方案、政府的補(bǔ)助等等。為此，深入分析這類事件背后的發(fā)生機(jī)理與演化規(guī)律對(duì)從根本上控制這類群體性突發(fā)事件具有重要的意義。

環(huán)境污染所導(dǎo)致的群體性突發(fā)事件引起了有關(guān)政府和學(xué)者的高度關(guān)注，國(guó)外學(xué)者通常運(yùn)用集群行為(Collective Behavior)、社會(huì)沖突(Social Conflicts)以及大規(guī)模緊急事件(Mass Emergency)等詞匯來(lái)表述群體突發(fā)事件，并且主要集中于自然災(zāi)難與突發(fā)事件的群體疏散模型及最優(yōu)資源調(diào)度與控制[3～5]、全球突發(fā)公共衛(wèi)生事件的預(yù)警機(jī)制及傳播機(jī)制研究[6,7]、恐怖襲擊突發(fā)事件非防范機(jī)制與危機(jī)事件的管理[8,9]等領(lǐng)域，我國(guó)的環(huán)境污染群體事件和西方社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的鄰避沖突理論類似，Michael Dear[10]認(rèn)為，“不要建在我家后院”這種鄰避現(xiàn)象是城市里沖突的主要形式，Levinson[11]研究了美國(guó)有害污染物處理的稅收模式，探究征稅水平對(duì)污染物數(shù)量的影響，發(fā)現(xiàn)征收“鄰避稅”會(huì)明顯減少流入本地的污染物數(shù)量。相較于國(guó)外的研究，我國(guó)的學(xué)者主要從政府、環(huán)境企業(yè)與群眾之間的博弈關(guān)系、群體事件的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型、環(huán)境群體事件發(fā)生后的優(yōu)化與資源調(diào)度優(yōu)化、信息傳播機(jī)制、風(fēng)險(xiǎn)感知等角度分析此類問(wèn)題，其中，鄭君君等[12]運(yùn)用演化博弈同時(shí)結(jié)合優(yōu)化理論綜合分析了環(huán)境污染群體事件，考慮了長(zhǎng)遠(yuǎn)影響和整體利益并存這一情況下政府如何處置這類事件，研究表明政府監(jiān)管部門(mén)加強(qiáng)輿情引導(dǎo)、避免發(fā)布錯(cuò)誤信號(hào)、提高其公信力有助于環(huán)境污染群體事件的解決。陳靜鋒等[13]考慮了博弈雙方信息不對(duì)稱與認(rèn)知差異所導(dǎo)致的誤對(duì)策，在此基礎(chǔ)上建立了化工企業(yè)與周邊居民的博弈誤對(duì)策模型，結(jié)合大連PX事件分析了雙方存在認(rèn)知差異的演化均衡，并給出相關(guān)政策建議。羅植和楊冠瓊[14]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算社會(huì)學(xué)模型檢驗(yàn)了環(huán)境群體事件中個(gè)體對(duì)政府信任程度、個(gè)體利益訴求渠道等內(nèi)生性因素構(gòu)成的整體環(huán)境要素與個(gè)體之間通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)聯(lián)和相互作用對(duì)群體事件產(chǎn)生的影響，研究得到了部分內(nèi)生性因素在其他條件不變時(shí)引發(fā)群體事件的臨界條件，具有一定的參考價(jià)值。沈焱等[15]研究了環(huán)境污染群體事件發(fā)生之后政府的兩種補(bǔ)償控制問(wèn)題，結(jié)論表明經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償策略具有事態(tài)惡化風(fēng)險(xiǎn)小的優(yōu)點(diǎn)，而部署警力策略經(jīng)濟(jì)成本較小的特點(diǎn)，地方政府應(yīng)該在具體情境權(quán)衡兩種應(yīng)急處置策略。劉德海等[16,17]研究了環(huán)境群體事件中的信息傳播問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染群體事件中存在信息匱乏、信息過(guò)剩及虛假信息三種情況，并存在當(dāng)?shù)卣推髽I(yè)暗箱操作的情況，分別采用了演化博弈及社會(huì)仿真分析對(duì)此進(jìn)行了研究。汪偉全[18]指出群體風(fēng)險(xiǎn)放大是環(huán)境類群體事件暴力抗?fàn)幍倪壿嬈瘘c(diǎn)，而暴力抗?fàn)幍难葑冞^(guò)程，經(jīng)歷了不滿情緒形成、發(fā)酵、焦點(diǎn)事件和沖突與對(duì)抗四個(gè)階段，論文根據(jù)上述分析得出了塑造風(fēng)險(xiǎn)溝通的新型合作關(guān)系、從壓制式管理向回應(yīng)型治理模式轉(zhuǎn)變、構(gòu)建相互信任的風(fēng)險(xiǎn)文化三點(diǎn)啟示。

根據(jù)以上的綜述發(fā)現(xiàn)目前環(huán)境污染群體事件的文獻(xiàn)主要集中于信息傳播、政府處置與控制優(yōu)化機(jī)制等領(lǐng)域，研究的具體問(wèn)題大多是大型污染企業(yè)選址造成群眾的集體抗議沖突，在研究的方法上，主要運(yùn)用博弈論及優(yōu)化等方法，雖然演化博弈分析可以有效放寬對(duì)博弈參與者的理性假設(shè)，但經(jīng)典的演化博弈方法仍然缺乏對(duì)參與者主觀認(rèn)知層面的構(gòu)建，尤其是環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾對(duì)收益與損失的主觀感知等方面，Kahneman和Tversky提出的前景理論正是一個(gè)有限理性決策理論，根據(jù)前景理論[19]，決策者對(duì)不確定風(fēng)險(xiǎn)的收益不僅僅是靠期望效用函數(shù)來(lái)決定，決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度是由價(jià)值函數(shù)與權(quán)重函數(shù)共同決定的，人們對(duì)財(cái)富的感知并非財(cái)富的絕對(duì)值，體現(xiàn)在價(jià)值函數(shù)V(Δr)，其中r表示決策者的實(shí)際收益，r0是決策者的某一個(gè)參考點(diǎn)，決策者根據(jù)心理感受而做出的判斷，如下面的價(jià)值函數(shù)所示：

其中，λ是損失規(guī)避系數(shù)，表示決策者對(duì)于損失的厭惡程度，η為決策者對(duì)收益的邊際敏感程度。價(jià)值函數(shù)具有損失規(guī)避(Loss Aversion)、收益偏好等特征，當(dāng)Δr<0時(shí)，V″(Δr)>0，當(dāng)Δr>0時(shí)，V″(Δr)<0。決策權(quán)重函數(shù)π(pi)為主觀概率pi的函數(shù)，權(quán)重函數(shù)具有行為經(jīng)濟(jì)學(xué)中參與人的認(rèn)知偏差，具有如下特征，即π(0)=0,π(1)=1。

前景理論的提出豐富了行為科學(xué)與決策分析方面的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者將前景理論運(yùn)用到運(yùn)營(yíng)管理[20]、決策分析[21]、市場(chǎng)科學(xué)[22]、消費(fèi)者行為[23]、以及微觀經(jīng)濟(jì)分析[24]等諸多領(lǐng)域，使得加入前景理論的模型更加符合人們的現(xiàn)實(shí)行為，鄭君君等[25]將前景理論引入到股權(quán)拍賣(mài)競(jìng)價(jià)機(jī)制中，將參照依賴、認(rèn)知差異、損失規(guī)避等心理因素融入到競(jìng)價(jià)策略的動(dòng)態(tài)演化模型，刻畫(huà)了更加貼近現(xiàn)實(shí)的有限理性投標(biāo)者的認(rèn)知與決策。張婕和劉枚蓮[26]將前景理論引入到地方政府與企業(yè)合謀的問(wèn)題，考慮了水污染治理中的地方政府、企業(yè)以及中央政府的心理特征，辨別出合謀主體對(duì)名譽(yù)損失系數(shù)、懲罰系數(shù)以及厭惡損失系數(shù)等的敏感性，提出了有效降低企業(yè)和地方政府合謀的條件。王治瑩和李勇建[27]運(yùn)用了累積前景理論與演化博弈論研究了貨車(chē)事故中民眾哄搶現(xiàn)象，將前景理論的價(jià)值函數(shù)與權(quán)重函數(shù)帶入到人們對(duì)收益的不確定性上，發(fā)現(xiàn)博弈在一定條件下不存在演化均衡而是一個(gè)極限環(huán)，博弈結(jié)果的不確定性大小取決于雙方對(duì)各自得失的認(rèn)知價(jià)值。

上述文獻(xiàn)都將前景理論運(yùn)用到模型分析中，有效放松了相關(guān)假設(shè)，使得模型更加接近現(xiàn)實(shí)的行為，而在群體性突發(fā)事件的研究中類似的文獻(xiàn)較少，現(xiàn)有的群體突發(fā)事件文獻(xiàn)一方面運(yùn)用期望收益理論建立模型，與有限理性的假設(shè)不符，其次忽視了博弈各方的價(jià)值感受，未能表現(xiàn)出現(xiàn)實(shí)中博弈各方的策略選擇及均衡，而前景理論能夠解釋企業(yè)與周邊群眾在決策時(shí)的收益與損失偏好。因此，本文嘗試將前景理論的價(jià)值函數(shù)引進(jìn)入到演化博弈并擴(kuò)充了支付矩陣，運(yùn)用Kahneman和Tversky通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到的參數(shù)值對(duì)前景理論下的環(huán)境企業(yè)與周邊群眾博弈進(jìn)行分析[28]，使得模型更加與現(xiàn)實(shí)的實(shí)際情況相關(guān)，本研究完善了群體性事件相關(guān)的研究成果，對(duì)政府有效控制類似環(huán)境污染引發(fā)的群體突發(fā)事件具有一定的意義。

1 環(huán)境污染群體突發(fā)事件的演化博弈模型

1.1 基本假設(shè)及模型

假設(shè)1在不考慮其他外部因素的情況下，環(huán)境污染群體事件的參與主體涉及環(huán)境污染企業(yè)(E)、周邊群眾(M)以及政府，其中，政府通過(guò)對(duì)環(huán)境污染企業(yè)采用新技術(shù)的成本補(bǔ)貼以及雙方和解提升社會(huì)總效用時(shí)對(duì)雙方的補(bǔ)助對(duì)博弈系統(tǒng)產(chǎn)生影響，環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾都具有有限理性，其策略選擇主要基于自身對(duì)策略損益的感知，并且這種感知符合前景理論的價(jià)值函數(shù)，為方便分析，我們假設(shè)原始參考點(diǎn)為0，環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾對(duì)事件發(fā)生的主觀概率為1[25]，為此，π(1)=1。在群體博弈中，環(huán)境污染企業(yè)可以采取經(jīng)過(guò)技術(shù)處理后排放和直接排放兩種策略，周邊群眾可以選擇妥協(xié)接受和集體抗議(爆發(fā)群體事件)兩種策略，假設(shè)x為環(huán)境污染企業(yè)選擇處理后排放的概率，y代表周邊群眾選擇妥協(xié)接受的概率。

假設(shè)2當(dāng)環(huán)境污染企業(yè)選擇經(jīng)過(guò)技術(shù)處理排放污染物時(shí)，由于引入的成本巨大，為此，政府對(duì)企業(yè)進(jìn)行成本的補(bǔ)助，假設(shè)存在一個(gè)補(bǔ)助系數(shù)α，若企業(yè)選擇直接排放，周邊群眾可以選擇妥協(xié)接受或者集體抗議，爆發(fā)群體突發(fā)事件，上述兩種情況都會(huì)造成企業(yè)損失或者對(duì)周邊群眾補(bǔ)償，且爆發(fā)群體事件的損失大于周邊群眾妥協(xié)接受的支付。

假設(shè)3周邊群眾在參與群體事件時(shí)也會(huì)存在成本[15,18]，并且在企業(yè)直接排放污染物時(shí)通過(guò)集體抗議會(huì)為自身爭(zhēng)取利益，政府為了控制群體突發(fā)事件，當(dāng)環(huán)境污染企業(yè)選擇經(jīng)過(guò)技術(shù)處理排放且周邊群眾妥協(xié)接受時(shí)，社會(huì)總福利將會(huì)得到提高，政府對(duì)這種狀態(tài)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，類似的做法如降低稅負(fù)等，為便于分析，此處假設(shè)政府直接提供獎(jiǎng)勵(lì)，并且環(huán)境污染企業(yè)和周邊群眾雙方受益，存在一個(gè)份額系數(shù)β。因此，雙方的博弈矩陣如表1：

表1 基于前景理論的環(huán)境企業(yè)與周邊群眾博弈矩陣

各參數(shù)含義如表2所示：

表2 博弈參數(shù)符號(hào)及其含義

1.2 模型的建立與求解

演化博弈理論強(qiáng)調(diào)參與者是有限理性的，群體隨著事件的演化并且隨著條件的改變出現(xiàn)不同的行為，因此，本文采用演化博弈中的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程來(lái)描述群體行為的演化過(guò)程。

根據(jù)1.1的假設(shè)，環(huán)境污染企業(yè)選擇經(jīng)過(guò)技術(shù)處理后排放的收益為:

UE1=y(RE-CE+V(β·Δq)+

α·CE)+(1-y)(RE-CE+α·CE)

(1)

環(huán)境污染企業(yè)選擇直接排放的收益為：

UE2=y[RE+V(-S1)]+

(1-y)[RE+V(-S2)-FE]

(2)

根據(jù)式(1)與(2)，環(huán)境污染企業(yè)的平均收益為：

UE=xUE1+(1-x)UE2

=x{y[RE-CE+V(β·Δq)+α·CE]+

(1-y)(RE-CE+α·CE)}+

(1-x){y[RE+V(-S1)]+

(1-y)[RE+V(-S2)-FE]}

(3)

同理，周邊群眾選擇妥協(xié)接受和集體抗議時(shí)的收益為：

UM1=x{RM+V[(1-β)·Δq]}+

(1-x)[RM-LM+V(W1)]

(4)

UM2=x[RM+V(-CM)]+

(1-x)[RM+V(-CM)-LM+V(W2)]

(5)

因此，周邊群眾的平均收益為：

UM=yUM1+(1-y)UM2

=y{x[RM+V(1-β)·Δq]+

(1-x)[RM-LM+V(W1)]}+

(1-y){x[(RM+V(-CM)]+

(1-x)[RM+V(-CM)-LM+V(W2)]}

(6)

根據(jù)Weibull的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程[29]，博弈參與者在不斷試錯(cuò)的過(guò)程中表明某一特定策略的平均支付高于整個(gè)混合策略的平均支付，則博弈參與者將傾向于這種策略，為此，可以得到環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾的非對(duì)稱復(fù)制動(dòng)態(tài)方程:

y+(α-1)CE-V(-S2)+FE}

(7)

x-V(-CM)+V(W1)-V(W2)}

(8)

由(7)和(8)式可得到復(fù)制動(dòng)態(tài)方程的均衡點(diǎn)為E1(0,0),E2(0,1),E3(1,0),E4(1,1)以及混合均衡點(diǎn)

根據(jù)Friedman提出的計(jì)算微分方程組動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的群體動(dòng)態(tài)，其系統(tǒng)平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析可以通過(guò)分析該系統(tǒng)雅可比矩陣局部穩(wěn)定得到，為此，該復(fù)制動(dòng)態(tài)方程的雅可比矩陣為：

將E1，E2，E3，E4，E5分別帶入上述的雅可比矩陣，可以得到穩(wěn)定性判別的行列式和矩陣的跡，如表3:

表3 行列式和矩陣的跡

V1=V[(1-β)Δq],V2=V(β·Δq),V3=V(-S1),V4=V(-S2),V5=V(-CM),V6=V(W1),V7=V(W2)

根據(jù)前景理論價(jià)值函數(shù)，可知：V1=[(1-β)Δq)]η,V2=(β·Δq)η,V3=-λ·(S1)η,V4=-λ·(S2)η,V5=-λ·(CM)η,V6=(W1)η以及V7=(W2)η,將其帶入表3各式，可以得到以下均衡：

(1)多重均衡

對(duì)于環(huán)境污染企業(yè)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程(7)，當(dāng)滿足下列條件時(shí)：

(W2)η-(W1)η+[(1-β)·Δq]η>(W2)η-(W1)η-λ·(CM)η>0

(9)

同理，對(duì)于周邊群眾的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程(8)，當(dāng)滿足下列條件時(shí)：

-(β·Δq)η-λ·(S1)η+λ·(S2)η

+FE>α·CE-CE+FE+λ·(S2)η

(10)

為此，在滿足式(9)和式(10)的前提下，可以得到系統(tǒng)的多重均衡(0, 0)和(1, 1)，當(dāng)滿足下列條件時(shí)：

λ·(S2)η+FE<(1-α)·CE<(β·Δq)η+λ·(S1)η且

λ·(CM)η<(W2)η-(W1)η

(11)

由Lyapunov穩(wěn)定性定理，將E1,E2,E3,E4,E5分別帶入雅可比矩陣，并且滿足上述條件下得到系統(tǒng)判別矩陣如表4，此時(shí)(0, 0)和(1, 1)都為系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略。

表4 滿足條件(11)的系統(tǒng)局部穩(wěn)定分析

當(dāng)系統(tǒng)滿足條件(11)時(shí)，環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾的博弈均衡為(企業(yè)經(jīng)過(guò)技術(shù)處理后排放，周邊群眾妥協(xié)接受)和(企業(yè)直接排放，周邊群眾集體抗議)，如圖1所示，具體演化結(jié)果取決于政府對(duì)環(huán)境污染企業(yè)引入新技術(shù)的補(bǔ)助系數(shù)、環(huán)境企業(yè)的補(bǔ)償額大小、周邊群眾的抗議成本等復(fù)雜因素。當(dāng)初始點(diǎn)在區(qū)域ABEC時(shí)，系統(tǒng)將會(huì)向A即(0, 0)收斂，博弈雙方將會(huì)采取(處理后排放，妥協(xié)接受)，反之，若初始點(diǎn)落在區(qū)域BDCE時(shí)，系統(tǒng)會(huì)向D收斂，此時(shí)博弈雙方的策略為(直接排放，集體抗議)，這將會(huì)引發(fā)周邊群眾能夠爆發(fā)群體性突發(fā)事件，對(duì)社會(huì)穩(wěn)定造成嚴(yán)重不良影響。

圖1 系統(tǒng)多重均衡演化相圖

(2)唯一均衡

與多重均衡分析方法同理，當(dāng)式(7)和(8)構(gòu)成的微分動(dòng)力系統(tǒng)滿足條件：

(β·Δq)η+λ·(S1)η+(α-1)·CE<0

(12)

(W2)η-(W1)η-λ·(CM)η<0

(13)

系統(tǒng)存在唯一均衡點(diǎn)(0, 1)，此時(shí)環(huán)境污染企業(yè)采取直接排放污染物，而周邊群眾選擇妥協(xié)接受，上述均衡在現(xiàn)實(shí)中不符合，因此不做具體分析。

2 環(huán)境污染群體事件的影響因素及演化均衡分析

全國(guó)不同地區(qū)因環(huán)境污染所引發(fā)的群體性突發(fā)事件中，分別存在著經(jīng)過(guò)技術(shù)處理后排放和直接排放兩種模式，因此，本文重點(diǎn)分析多重均衡的演化結(jié)果，以及引入前景理論下影響演化結(jié)果的因素。根據(jù)第二節(jié)的模型分析，當(dāng)系統(tǒng)滿足條件(11)時(shí)，環(huán)境污染群體事件演化博弈存在多重演化穩(wěn)定策略(經(jīng)過(guò)技術(shù)處理排放，妥協(xié)接受)和(直接排放，集體抗議)，而后一種將誘發(fā)群體突發(fā)事件，最終演化結(jié)果取決于圖一演化相圖中面積SABEC和SBDCE的大小，當(dāng)SABEC>SBDCE時(shí)，博弈雙方采取(直接排放，集體抗議)策略的概率更大，反之，當(dāng)SABEC

(14)

該面積的大小取決于混合均衡點(diǎn)ES的位置以及Δq,S1,S2,CM,α,β等參數(shù)的綜合影響。當(dāng)上式滿足(11)式的多重均衡存在的條件時(shí)，可得到如下命題：

命題1當(dāng)其他因素一定時(shí)，環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾采取(直接排放，集體抗議)從而引發(fā)群體事件的策略的概率隨著雙方在合作時(shí)政府給予的補(bǔ)助Δq的增大而降低，并且根據(jù)前景理論的分析，隨著政府的補(bǔ)助越大，雙方對(duì)此越發(fā)不敏感，即政府補(bǔ)助增加的斜率會(huì)降低。

證明將面積SABEC對(duì)Δq,求偏導(dǎo)數(shù)可得：

(15)

當(dāng)滿足條件λ·(S2)η+FE<(1-α)·CE<(β·Δq)η+λ·(S1)η，λ·(CM)η<(W2)η-(W1)η，且價(jià)值函數(shù)中的λ和η都為正值，可以發(fā)現(xiàn)(15)式小于0，即隨著雙方合作時(shí)政府的補(bǔ)助Δq越大，相圖ABEC的面積越小，表明環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾采取(直接排放，集體抗議)的概率越小。

由于環(huán)境污染群體突發(fā)事件涉及到政治、個(gè)人隱私等各群體之間的復(fù)雜互動(dòng)，其中既有經(jīng)濟(jì)利益因素，社會(huì)因素，心理因素，難以精確分析，尤其是我國(guó)的這類群體突發(fā)事件存在著政治性和社會(huì)穩(wěn)定等原因使得實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析難以進(jìn)行，為此，數(shù)值分析成為一種可行的手段和工具。當(dāng)滿足條件(11)時(shí)，假設(shè)環(huán)境污染企業(yè)引入新技術(shù)的成本CE∈[300,330]，環(huán)境污染企業(yè)直接排放污染物且周邊群眾妥協(xié)接受時(shí)企業(yè)的支付損失S1∈[80,90]，當(dāng)周邊群眾集體抗議時(shí)企業(yè)的支付損失S2∈[95,110]，環(huán)境企業(yè)直接排放污染物引發(fā)周邊群眾集體抗議(爆發(fā)群體性事件)對(duì)企業(yè)聲譽(yù)、社會(huì)上的不良影響FE=30，政府因雙方合作給予的補(bǔ)助Δq∈[205,220]，周邊群眾參與集體抗議所需的成本CM∈[45,65]，周邊群眾參與群體事件為自己爭(zhēng)取的利益W2=120，而當(dāng)企業(yè)直接排放且周邊群眾妥協(xié)時(shí)獲得的收益W1∈[25,40]，政府對(duì)環(huán)境污染企業(yè)進(jìn)入新技術(shù)的成本補(bǔ)助系數(shù)α∈[0.45,0.55]，企業(yè)獲取政府補(bǔ)助系數(shù)β∈[0.45,0.65]，前景價(jià)值函數(shù)中λ和η分別取Kahneman和Tversky[27]實(shí)驗(yàn)中的數(shù)值2.25及0.88。根據(jù)以上參數(shù)取值及變量的取值范圍，政府補(bǔ)助對(duì)環(huán)境群體事件爆發(fā)的影響如圖2所示。

由圖2可以明顯看出，當(dāng)政府對(duì)雙方達(dá)成和解時(shí)的補(bǔ)助Δq越大，在企業(yè)獲得補(bǔ)助β在一定區(qū)間變化時(shí)，SABEC的面積隨之減少，此時(shí)，群體突發(fā)事件爆發(fā)的概率降低，并且從圖中可以看出，首先，政府對(duì)雙方和解時(shí)的補(bǔ)助對(duì)群體事件具有明顯的抑制作用，當(dāng)企業(yè)所獲得的補(bǔ)助系數(shù)在0.5到0.55之間的變化幅度遠(yuǎn)大于之后變化的幅度，尤其在補(bǔ)助金額較小時(shí)，其次，隨著政府補(bǔ)助以及環(huán)境企業(yè)所獲補(bǔ)助的增大，群體事件爆發(fā)概率的變化幅度隨之變小，在圖2中表現(xiàn)為曲線的斜率變小，這表明當(dāng)政府補(bǔ)助一定時(shí)，能對(duì)環(huán)境企業(yè)與周邊群眾的和解起到至關(guān)重要的作用，能大幅降低群體突發(fā)事件爆發(fā)的概率，但隨著補(bǔ)助的增加，雙方對(duì)此的敏感性有所降低，這符合前景理論的推導(dǎo)，即在價(jià)值函數(shù)的圖形變化中，收益增加的斜率明顯小于損失增加的斜率。

圖2 政府補(bǔ)助與企業(yè)所占份額對(duì)S影響

圖3 政府承擔(dān)成本與企業(yè)支付S2對(duì)S影響

命題2當(dāng)其他條件一定時(shí)，環(huán)境群體事件發(fā)生的概率隨著環(huán)境企業(yè)直接排放引發(fā)周邊群眾集體抗議時(shí)所付出的損失S2的變大而變小，并且隨著損失的變大，企業(yè)對(duì)此的敏感性越大，即曲線的斜率會(huì)變大，群體事件發(fā)生的概率會(huì)明顯降低。

證明同命題1同理，將面積SABEC對(duì)C2求偏導(dǎo)數(shù)可得:

(16)

當(dāng)滿足λ·(S1)η+FE<(1-α)·CE<(β·Δq)η+λ·(S1)η且λ·(CM)η<(W2)η-(W1)η條件時(shí)，上式小于0，即隨著環(huán)境污染企業(yè)直接排放污染物所引發(fā)周邊群眾集體抗議時(shí)所造成的損失(如停產(chǎn)整頓、對(duì)周邊群眾的補(bǔ)償?shù)?越大，面積SABEC越小，環(huán)境群體突發(fā)事件爆發(fā)的概率越小。當(dāng)周邊群眾集體抗議時(shí)企業(yè)的損失S2由95變化到100時(shí)的數(shù)值分析如圖3所示，如果政府對(duì)環(huán)境企業(yè)承擔(dān)的技術(shù)引入成本一定時(shí)，企業(yè)選擇直接排放引發(fā)周邊群眾集體抗議時(shí)給企業(yè)造成的損失S2越大，環(huán)境群體突發(fā)事件發(fā)生的概率越小，這與命題2符合，并且隨著損失S2越大，其曲線的斜率變大，表明企業(yè)對(duì)周邊群眾抗議時(shí)的損失很敏感，驗(yàn)證了Kahneman和Tversky提出的“損失規(guī)避效應(yīng)”(Loss Aversion)[19]，即因周邊群眾集體抗議給環(huán)境企業(yè)造成的損失增加值比獲得收益時(shí)的負(fù)效用更加明顯，在Kahneman和Tversky的價(jià)值函數(shù)圖中，表現(xiàn)為損失時(shí)的感知曲線斜率更大。

命題3當(dāng)其他條件一定時(shí)，環(huán)境群體突發(fā)事件發(fā)生的概率隨著企業(yè)直接排放且周邊群眾妥協(xié)接受時(shí)所付出的支付S1增大而降低，但與周邊群眾集體抗議時(shí)環(huán)境企業(yè)支付的損失S2不同，隨著S1的變大，群體事件發(fā)生概率的曲線斜率逐漸變小，效果愈發(fā)不明顯。

證明與前述分析相同，將面積SABEC對(duì)S1求偏導(dǎo)數(shù)可得：

(17)

當(dāng)滿足條件λ·(S2)η+FE<(1-α)·CE<(β·Δq)η+λ·(S1)η且λ·(CM)η<(W2)η-(W1)η，上式小于0，即當(dāng)企業(yè)直接排放并且周邊群眾妥協(xié)接受時(shí)所支付的損失越大，環(huán)境群體事件爆發(fā)的概率越小。當(dāng)S1取值80到95時(shí)對(duì)群體事件的影響如圖4。由圖4可以看到，當(dāng)政府對(duì)企業(yè)成本補(bǔ)貼系數(shù)一定時(shí)，群體事件爆發(fā)的概率隨著S1的增大而減小，這與命題3相符，但與圖2有著不同的是，隨著企業(yè)的支付S1變大，環(huán)境群體事件爆發(fā)概率的變化變小，從現(xiàn)實(shí)的情況判斷，當(dāng)企業(yè)直接排放時(shí)并且通過(guò)給群眾發(fā)放補(bǔ)貼，如略陽(yáng)鋼鐵廠環(huán)境污染案，企業(yè)給周邊群眾發(fā)放所謂的“低保”來(lái)抑制群眾的情緒，通過(guò)這種方式使周邊群眾選擇妥協(xié)接受，但隨著企業(yè)的排放變大，給周邊群眾的損失變大時(shí)，一方面企業(yè)對(duì)此補(bǔ)助的金額不太敏感，因?yàn)闆](méi)有造成集體抗議，另一方面，單純的增加補(bǔ)助使得周邊群眾的收益感知變小，也就是對(duì)收益的敏感性低于損失，這兩方面使得增加對(duì)周邊群眾的補(bǔ)助對(duì)降低群體事件的概率的作用越來(lái)越小。

圖4 政府承擔(dān)成本與企業(yè)支付S1對(duì)S影響

圖5 群眾參與成本與其獲得補(bǔ)貼W1對(duì)S影響

命題4當(dāng)其他條件一定時(shí)，環(huán)境群體事件發(fā)生的概率隨著群眾如果參與集體抗議的成本CM的增大而減小，而隨著周邊群眾若集體抗議時(shí)為自身爭(zhēng)取的利益W2的增大而變大，隨著企業(yè)直接排放時(shí)若周邊群眾妥協(xié)接受時(shí)獲得的補(bǔ)助W1增大而減小，但W2的變化對(duì)群體事件發(fā)生概率的變化不明顯。

證明面積SABEC分別對(duì)CM、W1、W2求偏導(dǎo)數(shù)可得：

(18)

(19)

(20)

當(dāng)滿足條件(11)時(shí)，可以得知(16)與(17)式為負(fù)，(18)式為正。由圖5可以看到，當(dāng)周邊群眾若參與集體抗議時(shí)的成本CM變大時(shí)，曲線呈下降趨勢(shì)，環(huán)境群體事件發(fā)生的概率變小，當(dāng)環(huán)境企業(yè)直接排放且周邊群眾獲得企業(yè)補(bǔ)償金W1越大，環(huán)境群體事件發(fā)生的概率會(huì)降低，但由圖5可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)W1由25變化到30時(shí)，群體事件發(fā)生的概率只下降了0.01，變化的幅度極小，命題4得到驗(yàn)證。在略陽(yáng)鋼鐵污染案中[2]，污染企業(yè)通過(guò)給周邊村民發(fā)放所謂的“低?！眮?lái)抑制群眾的情緒，雖然暫時(shí)控制了周邊群眾集體抗議的情緒，隨著補(bǔ)助的金額上漲，群體事件爆發(fā)的概率卻變化不大，但根據(jù)前景理論的分析，人們對(duì)損失的敏感性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于收益，為此，當(dāng)略陽(yáng)鋼鐵廠對(duì)周邊群眾的補(bǔ)助分配不均以及利益糾紛，導(dǎo)致有部分群眾“低保”暫停時(shí)，周邊群眾到當(dāng)?shù)卣块T(mén)、鋼鐵廠進(jìn)行集體抗議，給社會(huì)穩(wěn)定造成了嚴(yán)重的不良影響，為此，環(huán)境企業(yè)單純依靠給周邊群眾發(fā)放補(bǔ)貼不能從根本上抑制群體沖突。

上述分析在考慮前景價(jià)值時(shí)得到了更符合現(xiàn)實(shí)行為的結(jié)論，但當(dāng)未考慮前景價(jià)值情況下，雙方收益和損失的變化對(duì)群體事件發(fā)生概率的變化與考慮前景價(jià)值時(shí)存在明顯差異，與前述分析同理，得到如下命題5：

命題5當(dāng)其他因素一定且未考慮前景價(jià)值情況下，環(huán)境污染企業(yè)和周邊群眾相關(guān)收益和損失的增加對(duì)群體突發(fā)事件爆發(fā)概率的影響效應(yīng)相對(duì)平穩(wěn)，即雙方對(duì)收益和損失的敏感程度比在考慮前景價(jià)值情況下較低，不存在顯著的“損失規(guī)避”效應(yīng)。

證明在相關(guān)參數(shù)變化與前述假設(shè)相同時(shí)，假設(shè)SN為不考慮前景價(jià)值函數(shù)時(shí)環(huán)境污染群體突發(fā)事件發(fā)生的概率，與前述計(jì)算和數(shù)值分析同理，得到圖6～圖9：

圖6 政府補(bǔ)助與企業(yè)所占份額對(duì)SN影響

圖7 政府承擔(dān)成本與企業(yè)支付S2對(duì)SN影響

對(duì)比不考慮前景價(jià)值函數(shù)時(shí)的數(shù)值分析圖2～圖5和考慮前景價(jià)值函數(shù)時(shí)數(shù)值分析圖6～圖9可以發(fā)現(xiàn)，考慮前景價(jià)值函數(shù)時(shí)，政府補(bǔ)助增加對(duì)環(huán)境污染群體事件爆發(fā)的影響呈邊際遞減效應(yīng)，即圖2中補(bǔ)助曲線的斜率減小，而不考慮前景價(jià)值函數(shù)時(shí)政府補(bǔ)助增加對(duì)群體事件爆發(fā)的影響效應(yīng)較為平穩(wěn)，對(duì)比圖6中補(bǔ)助曲線的斜率變化不顯著，同理，對(duì)比圖3和圖7可以看到，考慮前景價(jià)值函數(shù)時(shí)，圖3中周邊群眾集體抗議給企業(yè)帶來(lái)的損失S2的增加對(duì)群體事件爆發(fā)的影響呈邊際遞增狀態(tài)，斜率不斷變大，而對(duì)應(yīng)圖7可以發(fā)現(xiàn)損失S2的增加對(duì)事件爆發(fā)概率降低的影響平緩，斜率沒(méi)有明顯變化，圖4和圖8具有和上述相同的原理，對(duì)比圖5和圖9也可以發(fā)現(xiàn)不考慮前景理論時(shí)周邊群眾在企業(yè)直接排放時(shí)獲得的補(bǔ)助變化幅度大于考慮前景價(jià)值函數(shù)下的變化幅度，這與略陽(yáng)鋼鐵污染案中企業(yè)對(duì)群眾補(bǔ)助的金額上漲，群體事件爆發(fā)的概率卻變化不大這一現(xiàn)象相符。上述分析表明，考慮前景價(jià)值函數(shù)時(shí)模型更加接近現(xiàn)實(shí)的行為，從而有效為政府和相關(guān)部門(mén)提供決策參考。

圖8 政府承擔(dān)成本與企業(yè)支付S1對(duì)SN影響

圖9 群眾參與成本與其獲得補(bǔ)貼W1對(duì)SN影響

3 結(jié)論與管理啟示

加強(qiáng)并創(chuàng)新社會(huì)管理，妥善處理并預(yù)防各類群體性突發(fā)事件我國(guó)各級(jí)政府面臨的重大挑戰(zhàn)，正確分析環(huán)境污染群體事件企業(yè)、周邊群眾與政府之間的關(guān)系及演化均衡特征，對(duì)我國(guó)政府和管理部門(mén)有效預(yù)防和處理此類群體性突發(fā)事件有著十分重要的意義。本文在前景理論的框架下分析了環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾的利益博弈關(guān)系，而政府通過(guò)補(bǔ)貼及鼓勵(lì)雙方合作的參與者對(duì)博弈產(chǎn)生影響，建立了環(huán)境污染群體事件的演化博弈模型，研究事件發(fā)生的機(jī)理及演化均衡并通過(guò)對(duì)比分析得到如下結(jié)論及啟示：

(1)政府在環(huán)境群體事件中具有十分重要的作用，首先，通過(guò)命題1可知，政府應(yīng)積極促成環(huán)境污染企業(yè)與周邊群眾達(dá)成合作，并給予雙方一定的補(bǔ)貼，在開(kāi)始能明顯降低群體事件發(fā)生的概率，不僅達(dá)到了(企業(yè)經(jīng)過(guò)處理后排放，群眾妥協(xié)接受)這種博弈最優(yōu)狀態(tài)，還提高了社會(huì)的總福利，實(shí)現(xiàn)了帕累托最優(yōu)，但值得注意的是，根據(jù)命題1的分析，政府適當(dāng)?shù)难a(bǔ)助能有效降低環(huán)境群體事件發(fā)生的概率，但隨著金額提高，群體事件發(fā)生概率下降的越發(fā)不明顯，為此，政府補(bǔ)助應(yīng)控制在一定金額，并且注意雙方獲得補(bǔ)助的份額。其次，政府對(duì)環(huán)境企業(yè)引入新技術(shù)處理污染物的成本補(bǔ)助對(duì)此類群體事件的爆發(fā)也具有一定作用，由命題2及命題3及相關(guān)的數(shù)值圖可以看到，當(dāng)政府承擔(dān)的成本補(bǔ)助增加時(shí)，對(duì)群體事件發(fā)生的概率具有非常明顯的抑制作用，補(bǔ)助的形式可以通過(guò)國(guó)家出臺(tái)的相關(guān)政策如進(jìn)行稅收優(yōu)惠、節(jié)能環(huán)保專項(xiàng)基金等方式對(duì)企業(yè)成本補(bǔ)償。

(2)環(huán)境企業(yè)通過(guò)對(duì)群眾一味補(bǔ)貼并不能從根本上解決群體事件，通過(guò)命題綜合分析可以看到，首先，若企業(yè)想通過(guò)給周邊群眾發(fā)放補(bǔ)貼，如略陽(yáng)鋼鐵污染案所述的“低?！眮?lái)抑制群眾的集體抗議情緒雖然暫時(shí)能控制事件，但隨著企業(yè)污染的擴(kuò)大，周邊群眾對(duì)此收益的感知有所降低，在圖4中表現(xiàn)為斜率的減小，單純依靠補(bǔ)助來(lái)抑制集體抗議效果愈發(fā)變小，并且根據(jù)前景理論的收益感知理論，若一旦其中有利益分配不均或者停發(fā)，周邊群眾的損失將會(huì)十分明顯，直接導(dǎo)致大規(guī)模沖突[2]。其次，由命題3可以發(fā)現(xiàn)，若爆發(fā)群體事件，企業(yè)的損失將會(huì)變得巨大，這包括企業(yè)的社會(huì)不良影響、停產(chǎn)整頓等一系列事件，環(huán)境企業(yè)對(duì)此損失十分敏感，由圖2也可以發(fā)現(xiàn)，的變大使得群體事件發(fā)生的概率明顯下降。最后，若周邊群眾的參與群體事件的成本很小也會(huì)使群體事件發(fā)生的概率變大。為此，政府應(yīng)積極構(gòu)建相關(guān)法律法規(guī)，使群眾通過(guò)合法途徑反映述求，完全依法處置，有效杜絕與此事件無(wú)關(guān)的群眾通過(guò)打便車(chē)趁機(jī)獲得額外收益。