農(nóng)村生活垃圾分類治理的獎懲激勵機(jī)制——基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈模型

魏夕凱,馬 本

農(nóng)村生活垃圾分類治理的獎懲激勵機(jī)制——基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈模型

魏夕凱,馬 本*

(中國人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872)

充分考慮農(nóng)村"熟人社會"特點(diǎn),首次采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈模型,通過數(shù)值仿真分析了聲譽(yù)損失和獎勵政策對農(nóng)戶垃圾分類行為擴(kuò)散深度的動態(tài)影響.結(jié)果表明:政府不干預(yù)時(shí),垃圾分類將無法在農(nóng)村自發(fā)持續(xù)而普遍推廣;在一定范圍內(nèi)提高聲譽(yù)損失或獎勵均可顯著促進(jìn)農(nóng)戶分類;僅依靠單一政策,無法實(shí)現(xiàn)分類的深度擴(kuò)散,若依靠聲譽(yù)損失與獎勵相互配合,可實(shí)現(xiàn)低政策強(qiáng)度、高擴(kuò)散深度的合意效果;搭便車收益的提高會抑制垃圾分類擴(kuò)散深度;注重經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力的EWA學(xué)習(xí)策略更有助于促進(jìn)垃圾分類擴(kuò)散.上述結(jié)論廣泛適用于分類初始狀態(tài)、學(xué)習(xí)能力、人口規(guī)模不同的農(nóng)村,對中國農(nóng)村垃圾分類具有普遍性的啟發(fā)意義.最后,提出了充分利用"熟人社會"優(yōu)勢構(gòu)建與農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)特征相契合的垃圾分類激勵政策建議.

農(nóng)村；垃圾分類；熟人社會；獎懲激勵；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈

隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活水平提高,農(nóng)村垃圾呈現(xiàn)總量增多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、難降解的特點(diǎn)[1].由于農(nóng)村垃圾相對分散、處置規(guī)模小導(dǎo)致規(guī)模不經(jīng)濟(jì)[2]、政府監(jiān)管成本高[1]、農(nóng)戶環(huán)保意識淡薄[1]等制約,生活垃圾污染日益嚴(yán)重.在農(nóng)村推行垃圾分類是集中處置的重要前提,也是改善農(nóng)村人居環(huán)境、促進(jìn)低碳發(fā)展的重要舉措[2-3].研究契合中國農(nóng)村特點(diǎn)的農(nóng)戶生活垃圾分類激勵機(jī)制極具現(xiàn)實(shí)意義.

農(nóng)村的社會基礎(chǔ)和垃圾分類處理特點(diǎn)與城市迥異,不能照搬城市模式[4-5].農(nóng)村地域廣闊、農(nóng)戶居住密度低,導(dǎo)致垃圾分類的收集、監(jiān)督、運(yùn)輸成本高,難以形成垃圾處理的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),且不適用于城市社區(qū)強(qiáng)制分類措施[6-8].農(nóng)戶收入較低、分類意識薄弱,垃圾處理收費(fèi)難度大,政府激勵政策缺失,嚴(yán)重制約農(nóng)村垃圾分類工作持續(xù)推進(jìn)[9].但農(nóng)村垃圾分類治理較城市也具有一定潛在優(yōu)勢.特別是,中國鄉(xiāng)土社會是由關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和鄉(xiāng)規(guī)民約連接而成的"熟人社會"[10]."熟人社會"中農(nóng)戶的行為具有較強(qiáng)互相影響的網(wǎng)絡(luò)特性[11],且地方性社會規(guī)范對農(nóng)戶行為的約束作用不可忽視.因此,農(nóng)村垃圾分類政策的制定須與"熟人社會"等特點(diǎn)緊密結(jié)合,通過合理的激勵政策將具有外部性的垃圾分類行為內(nèi)部化,從源頭解決生活垃圾分類處理問題.

本文以"熟人社會"為切入點(diǎn),首次嘗試基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈模型,通過數(shù)值模擬和典型案例相結(jié)合的方法,分析聲譽(yù)損失和獎勵政策對農(nóng)戶垃圾分類行為擴(kuò)散深度的動態(tài)影響,提出充分利用"熟人社會"優(yōu)勢構(gòu)建與農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)特征相契合的垃圾分類激勵政策.

1 文獻(xiàn)綜述

隨著農(nóng)村生活垃圾污染問題突出,各地因地制宜探索農(nóng)村生活垃圾分類處理模式,包括村民自主供給、政府供給等模式[2].如,北京北溝村實(shí)行農(nóng)戶分類、公司收集、村兩委監(jiān)督的村民自主供給模式,成本低、效率高[2].浙江金華實(shí)行"兩次四分法",由農(nóng)戶初步分成"會爛"、"不會爛",再由分揀員細(xì)分、回收[12].不論采取何種模式,農(nóng)戶源頭分類習(xí)慣養(yǎng)成對降低成本、提升可持續(xù)性、形成分類處置長效機(jī)制至關(guān)重要.為調(diào)動農(nóng)戶自主分類積極性,部分農(nóng)村實(shí)行垃圾分類獎勵制度.如,浙江賀田村實(shí)行計(jì)分激勵制度,根據(jù)每戶的垃圾分類情況給予相應(yīng)獎勵[13];安徽歙縣通過設(shè)立垃圾兌換商品的生態(tài)美超市,賦予農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)激勵[14].

現(xiàn)有文獻(xiàn)在分析農(nóng)戶垃圾分類行為時(shí),大多將農(nóng)戶作為獨(dú)立個體,忽略了農(nóng)村社會固有的"熟人社會"特點(diǎn)及其影響.中國的鄉(xiāng)土社會是一個以親情、友情為紐帶,由面子、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和鄉(xiāng)規(guī)民約連接而成的"熟人社會"[10].在傳統(tǒng)文化與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)合作社制度的共同影響下,鄉(xiāng)規(guī)民約、地緣意識等令農(nóng)村具有一定的封閉性、集體性,使"熟人社會"觀念根植于農(nóng)戶的行為邏輯,對其行動影響較大[15].雖然隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展,大量青壯年勞動力外流,農(nóng)村體現(xiàn)出"半熟人社會"[16-17]、"無主體熟人社會"[18]特征,但相較城市陌生人社會,仍保留部分集體行動特征和較強(qiáng)的人情關(guān)系、面子觀念[4],因此"熟人社會"對農(nóng)戶垃圾分類行為的影響有待深入考察.

在農(nóng)村"熟人社會"中,社會環(huán)境相對封閉,鄉(xiāng)規(guī)民約、熟人關(guān)系網(wǎng)、面子觀念的影響更明顯,農(nóng)戶追求長期利益的動機(jī)更強(qiáng)[19].聲譽(yù)損失可有效增強(qiáng)農(nóng)戶行為的可預(yù)見性[11],從而抑制污染物廢棄行為,促進(jìn)農(nóng)戶垃圾分類[20].目前,少數(shù)村莊成功引入聲譽(yù)損失機(jī)制,成效顯著.如,浙江陸家嘴通過黨員、婦女代表等熟人勸導(dǎo)、幫助不分類農(nóng)戶,對每戶分類情況公開評比等,利用聲譽(yù)損失給不分類農(nóng)戶帶來較大的社會關(guān)系壓力[4,21].

在影響機(jī)制方面,由于農(nóng)村"熟人社會"中農(nóng)戶通過家族、友情等相互聯(lián)系,使同村個體行為呈現(xiàn)較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)特性[11].在對待公共問題的行為、態(tài)度上,農(nóng)戶常會通過與其他農(nóng)戶的一致性獲得集體認(rèn)同感與歸屬感[22-24],表現(xiàn)為"熟人社會"中農(nóng)戶的決策過程相互影響.同時(shí),垃圾分類政策的實(shí)施使農(nóng)戶決策過程具有重復(fù)博弈性質(zhì),使獎懲機(jī)制的激勵效果與一次博弈差異較大[25].因此,農(nóng)戶的總收益既包含與其他農(nóng)戶博弈的直接累積收益,又包含由網(wǎng)絡(luò)中選擇相同策略的農(nóng)戶帶來的網(wǎng)絡(luò)外部性收益.綜上,農(nóng)村"熟人社會"是一個由大量農(nóng)戶通過個體之間不斷地博弈、模仿、學(xué)習(xí),在尋找收益最大化策略過程中形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò).

針對參與人有限理性和重復(fù)博弈的特點(diǎn),使用演化博弈可對農(nóng)村"熟人社會"中農(nóng)戶的行為做出準(zhǔn)確預(yù)測[26].然而,傳統(tǒng)的演化博弈假定所有個體以均勻混合的方式隨機(jī)聯(lián)系,忽略了當(dāng)今"熟人社會"中農(nóng)戶之間的聯(lián)系是基于特定關(guān)系而非完全隨機(jī)的特點(diǎn)[27].因此,本文使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈模型,首次從農(nóng)村"熟人社會"角度探究農(nóng)戶生活垃圾分類行為的決策過程,并探究聲譽(yù)損失和獎勵兩種激勵政策對垃圾分類在農(nóng)村擴(kuò)散深度的影響.與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本文考慮了農(nóng)村"熟人社會"中農(nóng)戶垃圾分類行為決策過程相互影響的特點(diǎn),以及網(wǎng)絡(luò)外部性對農(nóng)戶行為的影響.由于生活垃圾分類政策出臺時(shí)間不長,探究政策強(qiáng)度對生活垃圾分類行為影響的文獻(xiàn)較少,而現(xiàn)有的少數(shù)研究未能有效回答政策強(qiáng)度變化對農(nóng)戶生活垃圾分類行為的影響,本文通過數(shù)值仿真彌補(bǔ)了以上不足.

2 模型設(shè)定

模型設(shè)定的研究框架如圖1所示.首先,構(gòu)建演化博弈模型,提出基本假設(shè),并將聲譽(yù)損失和獎勵納入農(nóng)戶的收益函數(shù);其次,構(gòu)建NW小世界網(wǎng)絡(luò)模型模擬農(nóng)村"熟人社會"中農(nóng)戶之間的博弈關(guān)系;最后,設(shè)定農(nóng)戶博弈的策略更新規(guī)則.

圖1 研究框架

2.1 演化博弈模型

博弈的3個基本要素是:參與人、策略、支付.演化博弈模型[28-29]中,參與人分別為農(nóng)村"熟人社會"中的任意兩位農(nóng)戶,農(nóng)戶、農(nóng)戶;二者的策略集均為(垃圾分類,垃圾不分類);基于現(xiàn)實(shí)案例、已有研究和公共物品理論,對參與人的支付提出如下基本假設(shè):

首先,提出演化博弈的第1個基本假設(shè):

H1:若農(nóng)戶垃圾分類,會產(chǎn)生分類成本.

農(nóng)戶在分類之前需要耗費(fèi)大量時(shí)間、精力學(xué)習(xí)生活垃圾分類的相關(guān)知識.并且,農(nóng)村生活垃圾的成分復(fù)雜,農(nóng)戶的分類意識總體淡薄,若每天都按要求完成分類投放將占用較多時(shí)間、精力,使農(nóng)戶對垃圾分類產(chǎn)生抵觸情緒[30-31].因此,農(nóng)戶分類時(shí)會產(chǎn)生不可忽視的時(shí)間成本和機(jī)會成本[32-33].

其次,提出第2個基本假設(shè):

H2:若農(nóng)戶垃圾分類,可獲得來自政府的獎勵.

由于農(nóng)戶普遍收入水平較低,通過罰款倒逼農(nóng)戶分類極有可能引發(fā)農(nóng)戶的不滿與抵觸情緒,導(dǎo)致垃圾分類在農(nóng)村推廣失敗.為充分提高農(nóng)戶垃圾分類的參與意愿和程度,本文假定政府可對已分類的農(nóng)戶給予一定的物質(zhì)或精神獎勵,并可根據(jù)分類情況調(diào)整獎勵價(jià)值.比如,安徽歙縣設(shè)立生活垃圾分類積分兌換的生態(tài)美超市,以鄉(xiāng)鎮(zhèn)干部、村干部等地方精英為主要發(fā)起者,帶動農(nóng)戶垃圾分類[14];浙江陸家村施行黨員聯(lián)系戶制度,每月對"黨員+農(nóng)戶"的垃圾分類小組整體和個體分別打分公示,對評分高的農(nóng)戶授予"垃圾分類小能手"、"美麗家庭戶"等榮譽(yù)稱號,并在每戶家門口的標(biāo)識欄公示,輔以一定的經(jīng)濟(jì)獎勵[4,21];安徽銅陵市合興村的每家垃圾桶上貼有包含戶主信息的二維碼,保潔員對其分類情況打分,分?jǐn)?shù)高的農(nóng)戶可在村莊美德銀行換購生活用品,并在村內(nèi)評優(yōu)時(shí)優(yōu)先考慮分?jǐn)?shù)高的農(nóng)戶[7].上述地區(qū)實(shí)行激勵政策以來,生活垃圾總量顯著減少,生態(tài)環(huán)境明顯改善.

然后,提出第3、4個基本假設(shè):

H3:若農(nóng)戶單方面垃圾不分類,會面臨周圍垃圾分類的農(nóng)戶的批評、指責(zé),給自身帶來聲譽(yù)損失.

H4:若農(nóng)戶雙方均垃圾不分類,則不會帶來聲譽(yù)損失.

在農(nóng)村"熟人社會"中,鄉(xiāng)規(guī)民約、社會規(guī)范、面子觀念在農(nóng)戶的日常行為準(zhǔn)則中發(fā)揮重要作用,個別違反鄉(xiāng)規(guī)民約的農(nóng)戶會受到他人指責(zé),承擔(dān)較大的社會壓力,帶來聲譽(yù)損失[15,20].因此,政府可利用"熟人社會"的聲譽(yù)損失機(jī)制有效促進(jìn)農(nóng)戶垃圾分類,并通過相應(yīng)措施調(diào)節(jié)聲譽(yù)損失強(qiáng)度[4,7,21,34],包括:(1)將垃圾分類編入村民文娛活動,提高垃圾分類在村中的熱度;(2)將垃圾分類納入鄉(xiāng)規(guī)民約,并建立農(nóng)村公共輿論,使農(nóng)戶相互監(jiān)督;(3)對農(nóng)戶分類情況量化排名,并設(shè)置榮辱榜公示,對不分類農(nóng)戶采取警告、嚴(yán)重批評等不同程度的通報(bào)批評;(4)依靠村干部、組長或已分類的好友、鄰居等"熟人"對不分類農(nóng)戶反復(fù)上門勸告、批評、指導(dǎo);(5)將不分類農(nóng)戶納入失信人員名單,并取消農(nóng)村合作醫(yī)療、評優(yōu)資格等.部分農(nóng)村采取上述措施并取得顯著成效.比如,陸家村實(shí)行"村民分類,專人收集",由于垃圾收集員為本村村民,多數(shù)農(nóng)戶礙于情面會規(guī)范分類,否則將被收集員勸說;同時(shí),設(shè)立垃圾分類榮辱榜,每月評出先進(jìn)農(nóng)戶和落后農(nóng)戶并公示[4,21].合興村村干部對垃圾分類分?jǐn)?shù)低的農(nóng)戶上門勸告、批評教育[7].

最后,提出第5個基本假設(shè):

H5:若農(nóng)戶單方面垃圾不分類,則會從周圍垃圾分類的農(nóng)戶行為中獲得搭便車收益.

垃圾分類可改善農(nóng)村環(huán)境,給全體農(nóng)戶帶來健康、收入、幸福感等多方面的綜合提升[2,35],具有較強(qiáng)的公共物品屬性和正外部性,為部分農(nóng)戶的搭便車行為創(chuàng)造了條件[36].理性的農(nóng)戶為追求個人收益最大化,會通過不分類的"搭便車"行為,從周圍已分類的農(nóng)戶行為中"坐享其成",使農(nóng)戶的實(shí)際行為與農(nóng)村的集體行動目標(biāo)背離,導(dǎo)致農(nóng)村環(huán)境質(zhì)量陷入加劇惡化的"囚徒困境"[37].

根據(jù)H1～H5,構(gòu)建農(nóng)戶間生活垃圾分類行為的博弈支付矩陣,見表1.

表1 博弈支付矩陣

2.2 NW小世界網(wǎng)絡(luò)

雖然"熟人社會"中農(nóng)戶彼此較為熟悉,但在公共品供給等重要問題的決策時(shí),農(nóng)戶更易觀察到日常聯(lián)系最密切的少部分農(nóng)戶的行為,并將其作為行為決策的主要參考[16-17,20].小世界網(wǎng)絡(luò)的特性指一些彼此關(guān)系不緊密的個體可通過一條很短的熟人鏈條被聯(lián)系在一起.根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論[38-39],小世界網(wǎng)絡(luò)的初始狀態(tài)中每個節(jié)點(diǎn)與其臨近的個節(jié)點(diǎn)連邊,在此基礎(chǔ)上,Watts-Strogatz(WS)小世界網(wǎng)絡(luò)以一定的概率隨機(jī)斷開并重新連接各邊,但這破壞了網(wǎng)絡(luò)原有的連通性,而Newman-Watts(NW)小世界網(wǎng)絡(luò)在不改變網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)原有關(guān)系的基礎(chǔ)上,通過隨機(jī)加邊機(jī)制增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的連通性.因此,NW小世界網(wǎng)絡(luò)可更貼切地模擬"熟人社會"中農(nóng)戶間生活垃圾分類行為決策的演化博弈關(guān)系.

2.3 EWA學(xué)習(xí)算法

每期博弈中,農(nóng)戶和所有相鄰農(nóng)戶博弈并獲得累積收益,然后隨機(jī)選擇一位相鄰農(nóng)戶進(jìn)行收益比較,若對方收益高于自己,則下期博弈將以一定的概率模仿其當(dāng)期策略.由于農(nóng)戶是具有適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力的異質(zhì)性獨(dú)立個體,可根據(jù)過去博弈的策略、收益及時(shí)調(diào)整下期策略.因此,農(nóng)戶的策略更新規(guī)則使用綜合考慮過去經(jīng)驗(yàn)和信息學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)加權(quán)吸引力(EWA)學(xué)習(xí)算法計(jì)算,即EWA定義了一個衡量策略吸引力的中間過程,用于更新農(nóng)戶每期選擇各個策略的概率[40-42].

EWA中選擇策略的概率取決于吸引力指數(shù).首先,計(jì)算第期策略對農(nóng)戶的吸引力指數(shù),即:

式中:表示上期吸引力指數(shù)的貼現(xiàn)系數(shù),取值越大則上期吸引力指數(shù)對當(dāng)期影響越大;()表示第期的經(jīng)驗(yàn)權(quán)重,每期根據(jù)上期權(quán)重修正,即:

然后,使用Logit概率響應(yīng)函數(shù)將策略的吸引力指數(shù)轉(zhuǎn)化為農(nóng)戶下期選擇策略的概率[42],即:

式中:表示吸引力指數(shù)的敏感程度,其倒數(shù)的含義為決策噪聲,用于判斷決策者的理性程度,取值越高則噪聲越小,決策者的理性程度越高[41].

3 結(jié)果與討論

3.1 仿真步驟與初始值設(shè)置

基于模型設(shè)定,將NW小世界網(wǎng)絡(luò)上第期農(nóng)戶演化博弈過程分為以下6個步驟.

步驟1:=0時(shí),生成位農(nóng)戶的NW小世界網(wǎng)絡(luò),每位農(nóng)戶都與位相鄰農(nóng)戶連邊,按網(wǎng)絡(luò)中選擇"垃圾分類"農(nóng)戶的初始比例隨機(jī)分配各農(nóng)戶的初始策略,每位農(nóng)戶的(0)和(0)分別為取值范圍[1,2]和[1,3]的隨機(jī)數(shù)[41].

步驟2:=1時(shí),每位農(nóng)戶以概率與任一非相鄰農(nóng)戶建立新聯(lián)系,并按EWA學(xué)習(xí)算法調(diào)整下期策略.

步驟3:=2時(shí),每位農(nóng)戶斷開上期的新連接,再以概率與非相鄰農(nóng)戶建立新聯(lián)系,并按EWA學(xué)習(xí)算法選擇下期策略.

步驟4:重復(fù)步驟3,直到=100.

步驟5:對步驟1～4重復(fù)模擬20次,以減少隨機(jī)過程造成的誤差,確保仿真結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性.

步驟6:在每次重復(fù)模擬中,對第90～100期網(wǎng)絡(luò)中已分類農(nóng)戶的比例求平均數(shù),以得到不同政策強(qiáng)度下的擴(kuò)散深度.

表2 參數(shù)初始值設(shè)置

為直觀展示農(nóng)戶博弈的演化過程,利用MATLAB R2021b分別對不同情形下聲譽(yù)損失、獎勵對垃圾分類擴(kuò)散深度的影響進(jìn)行仿真.為不失一般性,結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[45],設(shè)置參數(shù)初始值,見表2.

3.2 聲譽(yù)損失和獎勵對擴(kuò)散深度的影響

聲譽(yù)損失和獎勵影響擴(kuò)散深度的數(shù)值仿真結(jié)果如圖2所示.圖2a展示了當(dāng)=0.3,=10,=0,依次取0、5、10、15、20時(shí),不同聲譽(yù)損失對應(yīng)的擴(kuò)散深度.當(dāng)政府不干預(yù),即=0,=0時(shí),經(jīng)過100期博弈后,擴(kuò)散深度不足0.05,說明實(shí)現(xiàn)垃圾分類擴(kuò)散需要政策干預(yù).當(dāng)固定時(shí),隨聲譽(yù)損失增加,擴(kuò)散深度先增加,后趨于穩(wěn)定,即邊際作用先遞增后遞減.可能的原因是,聲譽(yù)損失對農(nóng)戶的激勵作用存在"X負(fù)效率".一方面,由于政府依聲譽(yù)損失倒逼農(nóng)戶分類的目標(biāo),未充分考慮分類成本、搭便車收益等因素,與農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)個人收益最大化的目標(biāo)不一致,導(dǎo)致激勵不相容,從而使高強(qiáng)度聲譽(yù)損失的作用降低[46].另一方面,受生活習(xí)慣、非理性程度影響,部分農(nóng)戶分類行為的努力程度和效用程度呈"倒U型"關(guān)系,即存在一段無論努力程度大小,效用程度均不變的"惰性區(qū)域"[47].因此,適當(dāng)提高聲譽(yù)損失強(qiáng)度,農(nóng)戶會通過選擇分類獲得收益,但當(dāng)強(qiáng)度超過農(nóng)戶體能、心理承受能力的極限后,選擇任一策略的收益均不會增加,因此未分類農(nóng)戶沒有改變策略的動力[48].

獎勵由0提高至15,相同聲譽(yù)損失對應(yīng)的擴(kuò)散深度增加,表明提高獎勵可促進(jìn)農(nóng)戶分類;而由15提高至20時(shí),擴(kuò)散深度無明顯變化,可能的原因是獎勵同樣存在邊際作用遞減.說明在一定范圍內(nèi)提高獎勵可顯著促進(jìn)農(nóng)戶自覺分類.當(dāng)=0時(shí),即僅存在聲譽(yù)損失、不存在獎勵時(shí),聲譽(yù)損失提高至50,擴(kuò)散深度只增加至0.5;而當(dāng)=0時(shí),即僅存在獎勵、不存在聲譽(yù)損失時(shí),獎勵提高至20,擴(kuò)散深度只增加至0.4,效果較差.這表明,僅靠單一政策激勵,即便強(qiáng)度較高,擴(kuò)散深度也較低;需要正向和負(fù)向激勵相配合,方可實(shí)現(xiàn)高程度擴(kuò)散.該結(jié)論與基于822份農(nóng)戶調(diào)研樣本的實(shí)證結(jié)果一致[49],即"獎勵+處罰"的獎懲組合方式更有助于農(nóng)村生活垃圾處理.

圖2b展示了當(dāng)=10,=10,依次取0,5,10,15,20時(shí),不同聲譽(yù)損失對應(yīng)的擴(kuò)散深度.可見,圖2a中的結(jié)論依然成立.對比圖2a,當(dāng)固定時(shí),相同聲譽(yù)損失在=10對應(yīng)的擴(kuò)散深度更低,說明提高搭便車收益會抑制擴(kuò)散.因?yàn)榇畋丬囀找孑^強(qiáng)時(shí),雖然聲譽(yù)損失可產(chǎn)生正向激勵,但強(qiáng)度較低,不足以改變農(nóng)戶的行為.

3.3 敏感性分析

3.3.1 初始比例 為檢驗(yàn)初始比例改變對上述結(jié)論的影響,分別對取0.3、0.6時(shí)數(shù)值仿真(圖3).可見,初始比例增加,上文結(jié)論依然成立,并且初始比例較高時(shí),相同聲譽(yù)損失或獎勵對應(yīng)的擴(kuò)散效果更好.

圖3 初始比例的敏感性分析

3.3.2 熟人社會程度 為檢驗(yàn)熟人社會程度對結(jié)論的影響,分別對隨機(jī)加邊概率取0.1、0.2時(shí)仿真(圖4).在不同熟人社會程度中,上文結(jié)論仍成立.并且,熟人社會程度越高,聲譽(yù)損失和獎勵的政策效果越好.

圖4 熟人社會程度的敏感性分析

3.3.3 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模 為檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大小對結(jié)論的影響,分別對取100,200,400數(shù)值仿真(圖5).上文結(jié)論仍成立.并且,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對政策效果影響較小.因此,相同政策在不同規(guī)模的村莊取得的效果相似.

圖5 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的敏感性分析

3.3.4 EWA學(xué)習(xí)算法參數(shù) 為檢驗(yàn)EWA學(xué)習(xí)算法的參數(shù)改變對結(jié)論的影響,按表3設(shè)置7種參數(shù)初始值情形.其中,情形1為上文使用的基準(zhǔn)情形,作為對照組,即其余情形為基于情形1改變某一參數(shù)的初始值.情形2考察吸引力指數(shù)的敏感程度增大,即農(nóng)戶決策時(shí)噪聲降低對結(jié)論的影響.情形3考察上期經(jīng)驗(yàn)權(quán)重的貼現(xiàn)系數(shù)增大,即上期經(jīng)驗(yàn)在當(dāng)期影響程度變大的影響.情形4考察上期吸引力指數(shù)的折現(xiàn)因子減小,即上期吸引力指數(shù)在當(dāng)期影響程度降低的影響.情形5考察網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)參數(shù)減小,即網(wǎng)絡(luò)外部性的程度降低的影響.情形6考察外生的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)指數(shù)增大的影響.情形7考察期望調(diào)整因子減小,即上期選擇策略的實(shí)際數(shù)目在當(dāng)期預(yù)期數(shù)目中比重降低的影響.

表3 EWA學(xué)習(xí)算法參數(shù)設(shè)置

7種情形在=0或10時(shí)的數(shù)值仿真結(jié)果見圖6.可見,情形2～6的擴(kuò)散深度均在情形1附近波動,說明改變EWA學(xué)習(xí)算法參數(shù)改變對上述結(jié)論影響不明顯.

3.3.5 策略更新規(guī)則 考慮到農(nóng)戶學(xué)習(xí)、適應(yīng)能力有限,或受制于村中垃圾分類信息更新滯后、公布渠道不完善,不能有效觀察到網(wǎng)絡(luò)中所有農(nóng)戶歷史選擇,而僅根據(jù)當(dāng)期相鄰農(nóng)戶的策略收益選擇下期策略,因此策略更新規(guī)則的選擇可能會影響仿真結(jié)果[25,50-51].為檢驗(yàn)上述結(jié)論是否具有穩(wěn)健性,使用Fermi-Dirac分布函數(shù)替代EWA學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)值仿真[52-53].其含義是,每期博弈結(jié)束后,農(nóng)戶隨機(jī)選擇一位相鄰農(nóng)戶進(jìn)行收益比較,并計(jì)算模仿農(nóng)戶當(dāng)期策略的概率,若大于0.5則選擇模仿,否則不改變原策略.Fermi-Dirac函數(shù)如下:

式中:S、S分別表示農(nóng)戶農(nóng)戶當(dāng)期策略,r()、r()分別表示農(nóng)戶農(nóng)戶當(dāng)期博弈的直接收益,表示環(huán)境干擾因素,反映了農(nóng)戶在策略更新中的非理性程度,取值越大代表農(nóng)戶處于干擾較大的環(huán)境中,無法做出理性決策.

圖6 EWA學(xué)習(xí)算法參數(shù)的敏感性分析

圖7 策略更新規(guī)則的敏感性分析

當(dāng)=10,=10時(shí),仿真結(jié)果如圖7.結(jié)果表明,更換策略更新規(guī)則后結(jié)論仍成立,但EWA學(xué)習(xí)算法的擴(kuò)散深度更高,說明注重經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力的EWA學(xué)習(xí)算法比只注重當(dāng)期收益的Fermi-Dirac函數(shù)更有效率.因此,村委會應(yīng)及時(shí)記錄并公布已分類、未分類的農(nóng)戶數(shù)量及獎懲情況,增加垃圾分類信息的持續(xù)性、透明度,以便農(nóng)戶充分掌握村中垃圾分類進(jìn)展并及時(shí)調(diào)整策略.

表4 參數(shù)敏感性比較分析

4 結(jié)論

4.1 當(dāng)政府不干預(yù)垃圾分類在農(nóng)村的推廣時(shí),垃圾分類將無法在農(nóng)村自發(fā)持續(xù)并普遍推廣.當(dāng)已分類農(nóng)戶的初始比例為0.3時(shí),不使用聲譽(yù)損失或獎勵政策,最終垃圾分類策略在農(nóng)村的擴(kuò)散深度不足0.05.

4.2 在一定范圍內(nèi)提高聲譽(yù)損失或獎勵的政策強(qiáng)度,均可顯著促進(jìn)垃圾分類策略在農(nóng)村"熟人社會"中的擴(kuò)散.

4.3 僅靠單一政策,即便激勵強(qiáng)度較高,擴(kuò)散深度依然較低.若靠聲譽(yù)損失與獎勵兩種政策相互配合,最終可實(shí)現(xiàn)低政策強(qiáng)度、高擴(kuò)散深度的效果.

4.4 提高農(nóng)戶垃圾不分類的搭便車收益,會抑制垃圾分類策略擴(kuò)散.當(dāng)搭便車收益較強(qiáng)時(shí),即使聲譽(yù)損失可產(chǎn)生正向激勵,但強(qiáng)度較低,不足以改變農(nóng)戶不分類的"搭便車"行為.

4.5 注重經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力的EWA學(xué)習(xí)策略相較于只注重當(dāng)期收益的Fermi-Dirac函數(shù),更能促進(jìn)垃圾分類策略擴(kuò)散.

4.6 上述結(jié)論廣泛適用于已分類農(nóng)戶初始比例、熟人社會程度、規(guī)?；蜣r(nóng)戶學(xué)習(xí)能力不同的農(nóng)村,對中國不同類型和地區(qū)的農(nóng)村垃圾分類均有啟發(fā)意義.

5 政策建議

5.1 對于地方政府,采取積極措施干預(yù)農(nóng)村垃圾分類,促進(jìn)農(nóng)戶源頭分類行為,以解決鄉(xiāng)村垃圾處置公共品供給不足問題.政策措施應(yīng)綜合采用聲譽(yù)損失和獎勵制度,完善村級分類的管理機(jī)制和政策體系,加強(qiáng)資金和人力配置、提升管理能力.

5.2 對于基層政府和村委會,建立健全農(nóng)戶垃圾分類的考核、評比、獎懲制度,結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際,充分利用"熟人社會"制定合適的聲譽(yù)損失政策,綜合實(shí)行精神與物質(zhì)獎勵.

5.3 為推進(jìn)農(nóng)村生活垃圾分類,管理部門可采取如下具體措施:(1)通過微信、宣傳冊、上門示范等,加強(qiáng)對垃圾分類的宣傳力度,推動垃圾分類納入鄉(xiāng)規(guī)民約、融入農(nóng)戶生活,增強(qiáng)農(nóng)戶對垃圾分類的道德、榮辱觀念,提高農(nóng)戶主動分類的責(zé)任意識,以減少"搭便車"行為.(2)注重建立農(nóng)戶垃圾分類的"熟人社會"輿論氛圍,使農(nóng)戶相互監(jiān)督,設(shè)置榮辱榜、紅黑榜并量化排名,對農(nóng)戶給予相應(yīng)的獎勵或聲譽(yù)懲罰.(3)保障垃圾分類考核、評比等信息的及時(shí)公開、真實(shí)有效,發(fā)揮"熟人社會"對農(nóng)戶分類的激勵作用.

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Reward and punishment incentive mechanism of domestic waste classification in rural China: Based on complex network evolutionary game model.

WEI Xi-kai,MA Ben*

(School of Environment & Natural Resources,Renmin University of China,Beijing 100872,China).,2022,42(8)：3822～3831

Based on the characteristics of rural "acquaintance society",this paper adopts the complex network evolutionary game model for the first time to analyze the dynamic impacts of reputation loss and reward policy on the diffusion depth of farmers' waste classification behavior through numerical simulation. The results show that,if the government does not intervene,garbage classification will not be spontaneously,continuously and widely popularized in rural areas. Within a certain range,improving reputation or reward can significantly promote the classification of farmers. Only relying on a single policy cannot achieve deep diffusion for classification. If both reputation loss and reward incentives are used,desirable effect of high diffusion depth can be achieved based on low policy intensity. An increase in free-ride earnings will inhibit the diffusion depth of waste classification. EWA learning strategy focusing on experience learning and adaptability is more helpful to promote the diffusion of waste classification. The above conclusions are not only comprehensively applicable to rural areas with different initial classification state,learning abilities and population sizes,but have universal implication significance for rural waste classification in China. Finally,this paper puts forward the choice of waste classification incentive policy by fully taking the advantages of "acquaintance society" and building a waste classification incentive policy consistent with the socio-economic characteristics of rural areas.

rural areas；refuse classification；acquaintance society；reward and punishment incentive；evolutionary game in complex network

X21,F062

A

1000-6923(2022)08-3822-10

2022-01-17

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(72103194)

*責(zé)任作者,副教授,maben@ruc.edu.cn

魏夕凱(1999-),男,山東棗莊人,中國人民大學(xué)碩士研究生,研究方向?yàn)椴┺恼?環(huán)境經(jīng)濟(jì)與管理.