公眾合作與人類衛(wèi)生健康共同體建設(shè)的演化博弈分析

李 婧，姜雪晴

首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100070

新冠肺炎疫情的暴發(fā)是第二次世界大戰(zhàn)結(jié)束以來最嚴(yán)重的全球公共衛(wèi)生突發(fā)事件之一，對人類健康和經(jīng)濟(jì)增長造成前所未有的損害，共克時(shí)艱成為恢復(fù)生產(chǎn)和生活秩序的關(guān)鍵。2020年5月18日，習(xí)近平總書記在第73屆世界衛(wèi)生大會(huì)開幕式上呼吁各國共同構(gòu)建人類衛(wèi)生健康共同體，反映了全球抗擊公共衛(wèi)生危機(jī)的強(qiáng)烈愿望和對人類命運(yùn)共同體的基本訴求。

然而，各國政府和公眾對公共衛(wèi)生危機(jī)的認(rèn)知和反應(yīng)是不同的。牛津大學(xué)對新冠肺炎疫情期間政策響應(yīng)的追蹤結(jié)果顯示，自2020年以來，中國各省一直保持著輕級措施和指導(dǎo)方針的基線，例如核酸檢測、佩戴口罩和檢測體溫等要求[1]；美國各地區(qū)的抗疫嚴(yán)格程度和政治差異一直存在，東北部和民主黨領(lǐng)導(dǎo)的州采取了比中西部和共和黨領(lǐng)導(dǎo)的州更嚴(yán)格的防疫政策，且自2021年初以來，對新冠肺炎疫情的政策反應(yīng)程度降低[2]。輿觀(YouGov)調(diào)查網(wǎng)對疫情下的行為追蹤結(jié)果顯示，2020年7月之前，英國人戴口罩的比例尚不到40%；意大利在2020年3月9日宣布“封城”之后，公共場所戴口罩的人數(shù)快速增加，之后一直保持不低于80%的戴口罩率(1)Personal measures taken to avoid COVID-19[EB/OL]. (2021-03-07) [2021-09-08]. https://yougov.co.uk/topics/international/articles-reports/2020/03/17/personal-measures-taken-avoid-covid-19.。由此可見，政府的權(quán)威性、規(guī)章制度的明確統(tǒng)一性、監(jiān)督的力度和個(gè)人習(xí)慣等因素可以影響公眾對公共衛(wèi)生管理的認(rèn)知和行為選擇。

應(yīng)對公共衛(wèi)生危機(jī)需要龐大的公共服務(wù)支出，包括增加醫(yī)療衛(wèi)生投入、保障居民的基本生活需求和為企業(yè)提供融資。許多發(fā)達(dá)國家開始實(shí)施全民基本收入式的經(jīng)濟(jì)救助政策(2)全民基本收入是由政府直接平等發(fā)放給所有公民財(cái)政補(bǔ)助的一項(xiàng)制度安排，幫助維持其基本生活，人人有份。。如2020年3月27日，特朗普簽署2萬億美元經(jīng)濟(jì)救助法案，其中年收入低于7.5萬美元的每個(gè)單身成年人均可獲得1 200美元的援助[3]。研究表明，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)為抗擊疫情將產(chǎn)生至少17萬億美元的額外負(fù)擔(dān)[3]，其后果是發(fā)展中的重債國經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重的衰退，疫情的疤痕效應(yīng)(scarring effect)可能持續(xù)存在(3)疤痕效應(yīng)形容低迷的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對勞動(dòng)力市場產(chǎn)生長期的負(fù)面影響，這里指疫情下失業(yè)的增加使未來失業(yè)的可能性增加或后續(xù)工資減少。。國際貨幣基金組織2021年10月發(fā)布的《世界經(jīng)濟(jì)展望》顯示，2022年全球?qū)嶋HGDP增速預(yù)測值顯著低于疫情前水平，發(fā)展中國家尤甚。然而，病毒的頑固和變異使抗疫異常艱難。當(dāng)前，新冠病毒變異毒株迅速在全球傳播，全球經(jīng)濟(jì)和生活秩序恢復(fù)需要更長的時(shí)間。因此，提高公眾防控意識、支持政府防疫措施、確保公眾合作參與是實(shí)現(xiàn)疫情成本最小化的關(guān)鍵。

達(dá)成合作和集體行動(dòng)是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重要問題。奧爾森[4]62-67指出，大多數(shù)情況下，小集團(tuán)比大集團(tuán)更有凝聚力，更具有效性。在國際社會(huì)這個(gè)“大集團(tuán)”內(nèi)部，雖然各國和地區(qū)具有共同的利益追求，但并不一定會(huì)自愿和自動(dòng)地組織起來采取集體行動(dòng)。應(yīng)對新冠肺炎疫情作為一項(xiàng)集體選擇，起先是權(quán)宜之計(jì)，而后成為慣例，最后成為決定經(jīng)濟(jì)績效的制度安排[5]118-123。中國取得的抗疫成果來之不易，得益于中國自上而下的統(tǒng)一行動(dòng)。首先是有法可依?！吨腥A人民共和國傳染病防治法》《突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急條例》等為疫情治理提供了可靠的法律法規(guī)依據(jù)，政府可依法應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件，對不主動(dòng)及時(shí)如實(shí)報(bào)備、不按照規(guī)定居家健康監(jiān)測或集中隔離、不配合防控措施和不配合調(diào)查等妨礙疫情防控工作的行為依法予以嚴(yán)懲。公民能夠自覺做到不聚集扎堆、配合體溫檢測、出門戴口罩等防控措施就是守法遵規(guī)?？梢哉f，法治正在成為中國全民戰(zhàn)“疫”的公約數(shù)以及同心抗疫的關(guān)鍵詞(4)在戰(zhàn)“疫”大考中不斷進(jìn)步：中國抗疫治理能力的生動(dòng)實(shí)踐[EB/OL]. (2020-04-28)[2021-04-26]. http://politics.people.com.cn/n1/2020/0428/c1001-31690423.html.。其次是公眾積極合作。公民能夠自覺做好防護(hù)、保持社交距離，這些要求起初都是社會(huì)倡導(dǎo)，隨后成為疫情期間的行為準(zhǔn)則和公民習(xí)慣。政府號召力作為一種柔性力量，凝聚、動(dòng)員并引導(dǎo)各個(gè)階層、各類群體和各方力量參與到疫情防控工作中。中國正是以這種剛?cè)岵?jì)的方式較早形成了穩(wěn)定且有效的全民抗疫模式。政府依法治理、社會(huì)正面倡導(dǎo)、公民積極響應(yīng)是中國戰(zhàn)勝疫情的“三重奏”。2020年10月國際貨幣基金組織發(fā)布的《世界經(jīng)濟(jì)展望》指出，較早采取積極抗疫措施的國家承擔(dān)較小的疫情成本，較快地恢復(fù)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)秩序，實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)。中國也因此取得了2020年全球唯一經(jīng)濟(jì)正增長和2021年經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇企穩(wěn)的成就。

當(dāng)前，世界各國抗擊疫情基本上還是以自救為主，將中國抗疫的舉國體制，特別是將公眾合作的經(jīng)驗(yàn)分享給全世界，是實(shí)現(xiàn)國際間守望相助、取得抗疫勝利的關(guān)鍵。為此，本文將新冠肺炎疫情作為公共衛(wèi)生事件的典型案例，基于演化博弈模型，探討在零約束和懲罰機(jī)制下的不同演化穩(wěn)定策略，研究公眾在疫情期間行為選擇的不同場景，提出建立全球衛(wèi)生健康共同體的合作機(jī)制。

一、問題描述和研究假設(shè)

(一)問題描述

新冠肺炎病毒傳染率高、隱蔽性強(qiáng)、影響范圍廣，新冠肺炎疫情是一場具有典型特征的公共衛(wèi)生危機(jī)。公共衛(wèi)生事件中的公眾合作博弈適用于新冠肺炎疫情下公眾選擇的場景。在社會(huì)倡導(dǎo)下，個(gè)人有自主權(quán)選擇合作策略(共同參與防護(hù)，如戴口罩、測體溫、居家隔離等)或非合作策略。非合作情況下公眾感染病毒的風(fēng)險(xiǎn)增加，地區(qū)的疫情防控局勢持續(xù)緊張，社會(huì)成本增加。但某些人也會(huì)采用非合作策略，即利用“搭便車”享受疫情風(fēng)險(xiǎn)降低的好處。

演化博弈模型最初是為了解決進(jìn)化生物學(xué)中的實(shí)質(zhì)性問題產(chǎn)生的[6]。在生物學(xué)中，模型自然地假設(shè)動(dòng)物短視、隨機(jī)匹配和遺傳傳播[7]。演化博弈論的優(yōu)勢體現(xiàn)在三個(gè)方面。一是突破了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)人假設(shè)。傳統(tǒng)博弈理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)人是完全理性的，而演化博弈對行為人理性的要求較低，即有限理性，如自然界的動(dòng)物群體，有能力學(xué)習(xí)或模仿，這一假設(shè)符合當(dāng)前社會(huì)現(xiàn)實(shí)。在該模型中，行為人總是缺少確定或完備的信息，缺少預(yù)見、優(yōu)化分析與決策能力，但是他們會(huì)通過對上一期的學(xué)習(xí)和模仿決定本期的選擇，個(gè)體的選擇過程受周圍環(huán)境影響，最后差異化的個(gè)體趨向于選擇同一個(gè)策略，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)均衡。二是關(guān)注重復(fù)博弈，即動(dòng)態(tài)過程。靜態(tài)博弈是一場所有博弈方同時(shí)或可看作同時(shí)選擇策略的博弈，是類似田忌賽馬的一次性博弈，而演化博弈是一場重復(fù)博弈，用動(dòng)態(tài)的框架來分析系統(tǒng)均衡及達(dá)到均衡的過程，從而更準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)的發(fā)展變化。三是可呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整過程和路徑依賴。傳統(tǒng)博弈強(qiáng)調(diào)行為主體達(dá)到的是瞬間均衡，而演化博弈下的均衡是在多次博弈后實(shí)現(xiàn)的，整個(gè)過程不斷地進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，且存在路徑依賴。因此，演化博弈在模擬實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題方面有相當(dāng)大的潛在優(yōu)勢，會(huì)比傳統(tǒng)博弈模型提出更豐富的預(yù)測[7]。

此外，演化博弈還具有適用于研究群體行為特征的其他優(yōu)勢。教育心理學(xué)認(rèn)為，行為人在“處群”中才能學(xué)習(xí)和模仿，即“相觀而善”。同時(shí)，大規(guī)模行為人的參與可以容納個(gè)別參與者的突變行為。正如在生物進(jìn)化中，只有一種基因的突變在種群中流行時(shí)才會(huì)持續(xù)存在。本文選擇演化博弈模型來分析公眾合作，正是基于其在行為人假設(shè)、動(dòng)態(tài)模擬等方面的優(yōu)勢。在研究一國的公眾合作時(shí)，個(gè)體的自我防疫活動(dòng)會(huì)形成行為的自動(dòng)化序列，最后演化發(fā)展成集體行為，而集體的行為不會(huì)突然發(fā)生變化?？梢姡莼┺哪Ｐ颓『眠m應(yīng)本文分析的場景。

演化博弈論應(yīng)用范圍廣泛，特別適用于研究不同場景下的社會(huì)合作。例如，Zhang等[8]曾運(yùn)用該假說研究綠色發(fā)展中的合作問題，證明了若要保證地方政府間合作治霾的穩(wěn)定性，上級政府的監(jiān)管和行政處罰是必須的。也有研究將該模型應(yīng)用于國際合作領(lǐng)域，如李鵬[9]基于合作意愿差異化的視角，利用該模型判斷中國與中亞各國家能源合作的可能性，得出需要重點(diǎn)加強(qiáng)中國與哈薩克斯坦合作的結(jié)論。此外，演化博弈模型還可用于討論企業(yè)決策，如孔令夷[10]應(yīng)用演化博弈工具研究了非對稱內(nèi)外資方專利權(quán)交易和商業(yè)化應(yīng)用的合作行為，以及不同成本、不同資助等條件對雙方互惠交易的影響?；谝陨涎芯?，本文將繼續(xù)發(fā)揮演化博弈模型的優(yōu)勢，將合作場景拓展到一國之內(nèi)的公共衛(wèi)生合作，并從單個(gè)民眾的選擇出發(fā)，探索微觀行為特征及導(dǎo)致的宏觀結(jié)果。

(二)研究假設(shè)

基于以上分析，本研究有以下前提假設(shè)：

假設(shè)1：一國之內(nèi)存在兩個(gè)群體的博弈。

異質(zhì)性是演化模型中的重要因素。個(gè)體雖然眾多，但只有合作或不合作兩種選擇，該研究可簡化為兩個(gè)群體之間的雙方博弈。兩個(gè)群體的劃分是隨機(jī)的，但最終形成的兩個(gè)群體肯定存在差別。正如同樣的居家隔離場景對不同的人意味著不同的成本和收益，這是將現(xiàn)實(shí)中的個(gè)體差異凝聚為兩個(gè)群體的異質(zhì)性。這樣既考慮了公眾間的差異，又能簡化模型使二維演化博弈模型適用于合作場景，滿足研究需要。

假設(shè)2：個(gè)體通過“搭便車”獲得的收益比例是相同的。

在“搭便車”的假設(shè)基礎(chǔ)上，本文繼續(xù)假設(shè)“搭便車”收益占社會(huì)總收益的份額不變。首先，在一個(gè)復(fù)雜的群體系統(tǒng)中，社會(huì)很難監(jiān)測到每個(gè)人的行為，社會(huì)公眾是一個(gè)共同體，疫情的蔓延干擾每一個(gè)人的正常生活，產(chǎn)生不必要成本，控制疫情自然是群體訴求。然而，抗疫成功后的整體收益是公共可分的，人人有份，因此總有些未嚴(yán)格自我防護(hù)的“投機(jī)者”幸運(yùn)地享受到疫情管制放松后自由出入和經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的社會(huì)收益?！按畋丬嚒眴栴}威脅群體聯(lián)盟的穩(wěn)定性[11]205-221。本文在此基礎(chǔ)上假設(shè)“搭便車”獲得的收益比例不變，這說明社會(huì)整體收益越高，“搭便車”收益也越高。兩者的線性關(guān)系簡化了“搭便車”收益的函數(shù)形式，方便支付矩陣的計(jì)算，且這種函數(shù)形式的變化不影響整體分析的邏輯。

假設(shè)3：研究區(qū)域是一個(gè)封閉的系統(tǒng)。

本文排除系統(tǒng)外部因素的影響，只討論一國內(nèi)部博弈，假設(shè)境外輸入可控。事實(shí)上，嚴(yán)防境外輸入本就是現(xiàn)實(shí)中的防疫要求。自2020年2月起，由于國際旅行通道限制，跨國人員流動(dòng)有限，防疫重點(diǎn)是本土疫情，這一假設(shè)符合中國的抗疫實(shí)際。

假設(shè)4：個(gè)體之間不存在懲罰或獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。

強(qiáng)調(diào)參與者受到的懲罰或者激勵(lì)只來自第三方，包括不限于政府、社區(qū)對不合作者的懲罰，不考慮參與者之間的互相評價(jià)機(jī)制。合作方不會(huì)對非合作方進(jìn)行道德評判、施加輿論壓力等。首先，由于個(gè)人隱私信息受到保護(hù)，因此人與人之間互相不了解具體行程及健康情況。其次，在公共場合，通常相關(guān)單位或部門會(huì)安排專門的工作人員對佩戴口罩和測量體溫進(jìn)行監(jiān)督和管理，如地鐵和公交車的執(zhí)勤人員。當(dāng)前，有很多場合還會(huì)免費(fèi)發(fā)放口罩，體現(xiàn)防護(hù)第一的理念與規(guī)則。部門管理表現(xiàn)得比個(gè)人之間的互相監(jiān)督及評價(jià)更加突出，是防疫強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)。誠然，在防疫過程中，其他人的負(fù)面評價(jià)能一定程度約束不合作者，增加其拒絕合作的成本，但從中國的防疫經(jīng)驗(yàn)來看，普通民眾相互評價(jià)總是出現(xiàn)在疫情暴發(fā)后，如埋怨感染者出行時(shí)間不合適、不該聚會(huì)等。

假設(shè)5：個(gè)體感染病毒的可能性相同。

設(shè)定每個(gè)人感染新冠肺炎病毒的概率是一樣的，不考慮個(gè)體間年齡、健康狀況等差異。假設(shè)疫情傳播速度很快，每個(gè)人幾乎都會(huì)被感染，且被感染的概率趨于一致。

(三)變量設(shè)定

本文所有變量的定義和取值范圍見表1。

表1 變量設(shè)定

首先，因兩個(gè)群體之間存在異質(zhì)性，疫情防控的態(tài)度、采取的措施、社會(huì)角色都不相同，所以從整體收益中獲得的比例也不一樣。若整體收益為1，將獲得較高收益的群體記為A，其異質(zhì)性程度為m，合作時(shí)獲得的收益為m；將獲得較低收益的群體記為B，其異質(zhì)性為1-m，合作時(shí)獲得的收益為1-m。數(shù)量關(guān)系上，0.5≤m<1，0<1-m≤0.5。

然后，考察某一群體內(nèi)部決定合作或非合作的概率。設(shè)群體A選擇進(jìn)行自我防護(hù)的概率為x，群體B的合作概率為y。變量x、y的數(shù)值會(huì)隨著博弈過程的動(dòng)態(tài)演進(jìn)發(fā)生變化。當(dāng)兩個(gè)群體合作時(shí)，該國會(huì)獲得疫情控制下社會(huì)的凈收益，設(shè)為r。而當(dāng)兩個(gè)群體均拒絕合作，都不參與疫情防控工作，自然帶來社會(huì)的沖突成本，設(shè)為c1。例如，雙方均不自我防護(hù)，社會(huì)陷入防控?zé)o序狀態(tài)，政府和有關(guān)部門需要投入更多的防控成本。一旦個(gè)體受到感染，必須盡快隔離治療，由此產(chǎn)生治療成本c2。不進(jìn)行自我隔離等行為無疑會(huì)增加感染的概率，設(shè)為δ。由此，公眾拒絕自我隔離時(shí)的社會(huì)總成本為沖突成本和感染成本之和，表示為c1+δc2。考慮到不合作行為的嚴(yán)重影響，均不合作時(shí)的總體成本大于合作時(shí)的凈效益，即c1+δc2>r。

此外，“搭便車”獲得的收益會(huì)隨著凈收益的增加而增加，本文將“搭便車”收益占總凈收益的比例設(shè)為λ。通過“搭便車”獲得的收益應(yīng)該小于合作策略下任一方的收益，因此，λ的取值滿足0<λ<1-m。在存在懲罰機(jī)制的演化模型中，將政府對拒絕參與防疫的群體進(jìn)行的懲罰設(shè)為K，該值大于0。

二、疫情防控下的演化博弈模型

(一)零約束條件下的演化博弈模型

1. 演化穩(wěn)定策略的求解

假設(shè)無外力干擾，兩個(gè)群體的成本收益將按照雙方的異質(zhì)性程度進(jìn)行分?jǐn)偂１疚膶⒘慵s束條件下的演化博弈模型稱為模型一，此時(shí)的支付矩陣見表2。

表2 模型一的支付矩陣

公眾相信疫情和自然災(zāi)害一樣是一次性的，但必須考量社會(huì)損失。學(xué)理上，經(jīng)濟(jì)人總是通過衡量預(yù)期成本和收益選擇最優(yōu)策略。同樣地，疫情下的公眾通過權(quán)衡自己能在疫情更快控制后獲得的凈收益做出選擇。表2展示了公眾在不同場合下能獲得的凈收益分布。已知兩個(gè)群體將按照各自的異質(zhì)性程度，即m和1-m的比例共享社會(huì)總預(yù)期凈收益。若一方合作，而另一方拒絕合作，“搭便車”會(huì)使合作方受損，此時(shí)選擇自我防護(hù)的群體的凈收益減少了λr，為mr-λr，λr是“搭便車”一方獲取的額外收益。因此，非合作方獲得的凈收益則為(1-m+λ)r。最壞的情況是雙方都拒絕合作，那么疫情傳播就會(huì)產(chǎn)生“多米諾骨牌”效應(yīng)，導(dǎo)致更高的社會(huì)損失，群體A和B根據(jù)異質(zhì)性程度承擔(dān)各自的損失。

(1)

(2)

當(dāng)群體A以x的概率選擇合作策略，則以1-x的概率選擇非合作策略時(shí)，其獲得的平均預(yù)期收益(UA)為

(3)

將式(1)～(3)代入群體A的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程(replicator dynamics equation)，得到式(4)。其中，復(fù)制動(dòng)態(tài)方程是演化博弈模型的核心，表現(xiàn)了在長期動(dòng)態(tài)變化過程中某一群體采取合作策略的人數(shù)比例的動(dòng)態(tài)變化速度，或該群體在動(dòng)態(tài)演化過程中選擇具體演化策略的概率變化。

x(1-x)[(1-y)m(c1+δc2)-λr]

(4)

(5)

(6)

當(dāng)群體B以y的概率選擇合作策略，以1-y的概率選擇非合作策略時(shí)，其獲得的平均收益(UB)為

(7)

將式(5)～(7)代入群體B的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，得到

y(1-y)[(1-x)(1-m)(c1+δc2)-λr]

(8)

均衡狀態(tài)下，群體A和B選擇結(jié)果局部穩(wěn)定，即合作概率x，y不再隨著時(shí)間的變化而變化，表示為F(x)=F(y)=0。

當(dāng)F(x)=dx/dt=0時(shí)，x=0,x=1,y*=1-λr/[m(c1+δc2)]。

當(dāng)F(y)=dy/dt=0時(shí)，y=0,y=1,x*=1-λr/[(1-m)(c1+δc2)]。

由方程解可知，模型一的均衡點(diǎn)共有5個(gè)，即(0，0)、(1，0)、(0，1)、(1，1)和(x*，y*)，分別對應(yīng)群體A和群體B的合作概率，前4個(gè)均衡點(diǎn)依次代表(不合作，不合作)、(合作，不合作)、(不合作，合作)和(合作，合作)的策略組合，(x*，y*)表明群體A選擇合作概率為x*，群體B選擇合作的概率為y*的選擇組合。本文將通過雅可比矩陣(Jacobi matrix)判斷演進(jìn)過程中動(dòng)態(tài)系統(tǒng)均衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性，最終確定演化穩(wěn)定策略(evolutionary stable strategy，ESS)。

雅可比矩陣是將一階偏導(dǎo)數(shù)以一定方式排列形成的矩陣，模型一對應(yīng)的雅可比矩陣為

(9)

該矩陣的行列式值為

DetJ=(1-2x)[(1-y)m(c1+δc2)-λr](1-2y)[(1-x)(1-m)(c1+δc2)-λr]-

x(1-x)m(c1+δc2)y(1-y)(1-m)(c1+δc2)

(10)

該矩陣的跡為

trJ=(1-2x)[(1-y)m(c1+δc2)-λr]+(1-2y)[(1-x)(1-m)(c1+δc2)-λr]

(11)

模型一的演化穩(wěn)定結(jié)果見表3。

表3 模型一中均衡點(diǎn)的演化穩(wěn)定結(jié)果

將均衡點(diǎn)依次代入式(10)(11)，結(jié)果顯示當(dāng)(x，y)等于(1，0)或(0，1)時(shí)，符合雅可比矩陣行列式值大于0且跡小于0的要求，這是該點(diǎn)為ESS的充分條件。(0，1)和(1，0)均為零約束條件下的演化穩(wěn)定策略解，這意味著在零約束條件下，最終演化結(jié)果為群體A和群體B總有一方選擇合作，積極參與疫情防護(hù)，而另一方拒絕合作，不愿約束自我行為，同時(shí)總有部分公眾存在“搭便車”行為。模型一對應(yīng)的相圖如圖1所示。

圖1 模型一的相圖：混合策略

橫軸為x(t)，是群體A選擇合作策略的概率；縱軸為y(t)，是群體B選擇合作策略的概率。O(0，0)、A(1，0)、B(1，1)、C(0，1)、D(x*，y*)(5)D(x*，y*)的位置是不確定的，但其肯定位于封閉區(qū)域OABC內(nèi)。本文只是近似選擇了中心一點(diǎn)，以便繪制的相圖較為直觀。是該模型的5個(gè)局部均衡點(diǎn)，其中O(0，0)代表雙方都不選擇合作，B(1，1)代表雙方都選擇合作。OABC圍成的區(qū)域是該模型的混合策略空間。當(dāng)初始狀態(tài)點(diǎn)落入OABD區(qū)域內(nèi)時(shí)，最終系統(tǒng)會(huì)演化至A(1，0)的穩(wěn)定狀態(tài)；當(dāng)初始狀態(tài)點(diǎn)落入OCBD區(qū)域內(nèi)時(shí)，系統(tǒng)最終會(huì)演化至C(0，1)的穩(wěn)定狀態(tài)。在沒有第三方介入的情況下，兩個(gè)群體的選擇策略并沒有向B(1，1)移動(dòng)，表明兩方均不選擇合作抗疫。雙方都不合作的點(diǎn)O(0，0)意味著高昂的社會(huì)成本，該情景不會(huì)發(fā)生。在尋優(yōu)的過程中，博弈系統(tǒng)最終向一方選擇合作策略而另一方選擇非合作策略的方向發(fā)展，雙方合作策略沒有形成。

雖然疫情防控利國利民，符合個(gè)人和群體利益要求，但自我防護(hù)帶來的集團(tuán)收益是公共可分的，國民共同享有，不管其之前是否有效參與了防控。個(gè)體行為的利益最大化并不能保證集體行動(dòng)利益的最大化。國家作為“大集團(tuán)”，集團(tuán)規(guī)模越大，分享收益的人越多，為實(shí)現(xiàn)集體利益而自我努力的人就會(huì)越少，以至于最終無法形成穩(wěn)定的合作策略。只有將所有人置于“無知之幕”(6)“無知之幕”由約翰·羅爾斯提出，指只有當(dāng)每一個(gè)人都忘記自己的社會(huì)角色，才能保證每個(gè)人都受到無社會(huì)差異的對待，正義才會(huì)出現(xiàn)。，不對合作方案預(yù)設(shè)立場，才能使集體利益成為利益標(biāo)準(zhǔn)的自然選擇[11]。

2. 零約束下的系統(tǒng)仿真分析

為了直觀觀察零約束下的演化博弈過程，本文利用Matlab軟件，對群體A的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程式(4)和群體B的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程式(8)進(jìn)行數(shù)值仿真，觀察系統(tǒng)的演化路徑。在滿足數(shù)值取值范圍的前提下，本文設(shè)定演化系統(tǒng)中群體A和B初始選擇合作概率均為0.5，其他參數(shù)值設(shè)為r=10、λ=0.2、c1=8、δ=0.8、c2=5、m=0.6，故“搭便車”收益設(shè)定為λr=2(7)因參數(shù)λ和r均通過正向影響“搭便車”收益，進(jìn)而影響兩個(gè)群體的博弈概率，其作用路徑一致，故在后續(xù)分析中不單獨(dú)考慮λ或r的變動(dòng)，而是選擇其乘積“搭便車”收益展開研究。，不合作抗疫下的社會(huì)總成本為c1+δc2=12。分別討論以下情形：

情形一：x(0)=0.5,y(0)=0.5,m=0.6,其余變量不變，如圖2所示。

圖2 情形一的ESS分析

情形二：x(0)=0.5,y(0)=0.5,m=0.75,其余變量不變，如圖3所示。

圖3 情形二的ESS分析

情形三：x(0)=0.5,y(0)=0.5,λr=5,其余變量不變，如圖4所示。

圖4 情形三的ESS分析

情形四：x(0)=0.5,y(0)=0.5,c1+δc2=15,其余變量不變，如圖5所示。

圖5 情形四的ESS分析

情形五：x(0)=0.3,y(0)=0.7,m=0.6,其余變量不變，如圖6所示。

圖6 情形五的ESS分析

情形六：x(0)=0.7,y(0)=0.3,m=0.6,其余變量不變，如圖7所示。

圖7 情形六的ESS分析

仿真圖中橫軸表示時(shí)間，縱軸是群體選擇合作的概率。取值為1，代表該群體的民眾都選擇合作，即合作概率為100%；取值為0表示該群體選擇合作可能性為0，即拒絕合作。兩條線分別描繪群體A和群體B選擇合作概率的變化路徑。曲線的陡峭程度表示系統(tǒng)向演化穩(wěn)定策略演化的速度，曲線越陡峭，速度越快。

將圖2表示的情形一視為對照組，采用控制變量法，依次改變某一參數(shù)值，觀察情形二～情形五的仿真結(jié)果，如圖3～6所示。將圖3～6與圖2對照，可以得出如下結(jié)論：第一，不同情形下的系統(tǒng)發(fā)展方向都是一方傾向合作策略，最終合作概率為100%，另一方選擇非合作策略，最終合作概率為0，與上述模型分析結(jié)果一致。第二，模型中參數(shù)值r、λ、c1、δ、c2、m的變化并不會(huì)影響最優(yōu)演化博弈策略的最終結(jié)果，仍為(0，1)或(1，0)，即總有一方合作，而另一方不合作，但會(huì)影響系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定的速度。

首先，由圖2和圖3可知，短時(shí)間內(nèi)兩條線距離迅速拉大，博弈的利益結(jié)構(gòu)決定博弈方行為取向。異質(zhì)性更高，即m更大的情況下，實(shí)力較強(qiáng)的一方會(huì)更快地推動(dòng)對自身有益的博弈進(jìn)程。其次，“搭便車”收益rλ越小，社會(huì)成本c1+δc2越大，參與者會(huì)權(quán)衡合作利弊(如戴口罩的成本收益)更快做出決策，系統(tǒng)也就更快地實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定。再次，圖2和圖4的差別在于“搭便車”收益由2增加至5，兩圖對比結(jié)果表明，“搭便車”收益的增加不僅延緩演化穩(wěn)定策略的實(shí)現(xiàn)，還會(huì)短暫地降低群體A的合作意愿，使群體A合作抗疫的概率下降。同樣地，圖2和圖5體現(xiàn)了雙方拒絕合作時(shí)社會(huì)成本的增加，由12增加至15，會(huì)在短期推升群體B合作的概率。但雙方長期決策并沒有改變，系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略仍然是一方合作，而另一方不合作。最后，對照圖6和圖7的仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在零約束下，群體最初的選擇意愿會(huì)不斷增強(qiáng)，初始意愿就是最終選擇，演化博弈中群體A和B的選擇都具有路徑依賴的特點(diǎn)。

(二)懲罰機(jī)制下的演化博弈模型

1. 演化穩(wěn)定策略的求解

由上述分析可知，在沒有第三方干預(yù)的情況下，異質(zhì)性群體之間不會(huì)形成穩(wěn)定的雙方合作策略，現(xiàn)引入來自第三方的懲罰機(jī)制，如政府、社區(qū)等部門對拒絕戴口罩、拒絕自我隔離等不合作行為的“懲罰”，這種懲罰包括罰金、道德譴責(zé)等，這一場景下的模型稱為模型二。任何個(gè)人都會(huì)對其面臨的激勵(lì)做出反應(yīng)，這種社會(huì)激勵(lì)加上個(gè)人偏好影響個(gè)人選擇和行為。結(jié)果可能或者不可能與公共利益沖突[11]。該部分將研究激勵(lì)下的個(gè)人選擇是否與公共利益有沖突，模型二的支付矩陣見表4。

表4 模型二的支付矩陣

其中，“懲罰”的對象僅針對拒絕合作的參與者，若將懲罰的力度用“罰金”K表示，則拒絕合作的一方獲得的凈收益將減少K。

模型二中群體A的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

x(1-x)[(1-y)m(c1+δc2)-λr+K]

(12)

群體B的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程式為

y(1-y)[(1-x)(1-m)(c1+δc2)-λr+K]

(13)

均衡時(shí)，雙方的選擇概率不再隨時(shí)間而變化，即G(x)和G(y)的值都等于0。當(dāng)G(x)=dx/dt=0時(shí)，方程解為x=0,x=1,y*=1-(λr-K)/[m(c1+δc2)]。

當(dāng)G(y)=dy/dt=0時(shí)，方程解為y=0,y=1,x*=1-(λr-K)/[(1-m)(c1+δc2)]。

其中，λr-K表示權(quán)衡“搭便車”與懲罰成本的凈收益。當(dāng)存在懲罰機(jī)制時(shí)，上述均衡解共有5個(gè)，即(0，0)、(1，0)、(0，1)、(1，1)、(x*，y*)。下文將再次使用雅可比矩陣判斷穩(wěn)態(tài)，尋找ESS點(diǎn)，模型二5個(gè)均衡點(diǎn)的演化穩(wěn)定結(jié)果見表5。

表5 模型二中均衡點(diǎn)的演化穩(wěn)定結(jié)果

最終結(jié)果顯示，只有均衡點(diǎn)(1，1)能夠成為演化均衡策略解，且只有滿足懲罰成本大于“搭便車”收益，即K>λr的條件時(shí)，演化穩(wěn)定策略點(diǎn)才會(huì)出現(xiàn)，雙方合作才得以實(shí)現(xiàn)。這意味著，只有當(dāng)對拒絕自我防護(hù)的公眾處以的罰金大于“搭便車”獲得的收益時(shí)，演化系統(tǒng)的穩(wěn)定均衡解為(合作，合作)，最終公眾全體合作抗疫。

滿足條件K>λr時(shí)模型二對應(yīng)的相圖如圖8所示，橫軸為群體A選擇合作策略的概率，縱軸為群體B選擇合作策略的概率。O(0，0)、A(1，0)、B(1，1)、C(0，1)、D(x*，y*)是該模型的5個(gè)局部均衡點(diǎn)，B(1，1)是雙方合作的均衡點(diǎn)，在存在嚴(yán)厲懲罰機(jī)制的情況下，無論初始狀態(tài)點(diǎn)落在OABC區(qū)域內(nèi)的任意位置，選擇組合策略會(huì)逐漸向B點(diǎn)移動(dòng)，最終演化至B(1，1)的穩(wěn)定狀態(tài)，且該穩(wěn)定狀態(tài)唯一，這正是公眾合作的理想結(jié)果。

圖8 模型二的相圖(K>λr)：合作策略

奧爾森[4]70-77設(shè)計(jì)出一種動(dòng)力機(jī)制，為“有選擇性的激勵(lì)”，即“賞罰分明”，可以解決集體及個(gè)人之間的利益相關(guān)問題。懲罰機(jī)制便是這樣一種反向激勵(lì)，正是這種強(qiáng)制引導(dǎo)大集團(tuán)的成員為實(shí)現(xiàn)公共利益而行事，否則自我防護(hù)作為一種公共物品，面臨供給困難。模型二的最終穩(wěn)定策略證明在懲罰機(jī)制下公眾才可能合力提供公共物品，實(shí)現(xiàn)公共利益，類似于“污染者付費(fèi)”的原則[11]。

2. 懲罰機(jī)制下的系統(tǒng)仿真分析

本文把上述引入懲罰機(jī)制下的模型進(jìn)行系統(tǒng)仿真分析，只討論懲罰成本大于“搭便車”收益，即K>λr時(shí)，穩(wěn)定策略存在的情況。各參數(shù)與模型一中情形一的設(shè)定值一致，在滿足K>λr的前提下，本文僅討論以下兩種情形(8)其他參數(shù)值變化對模型二的影響與對模型一的影響是相同的，只是兩個(gè)模型本身達(dá)到的穩(wěn)定狀態(tài)不同，故在此不再贅述，只討論新引入?yún)?shù)K的變化。：

情形七：K=3，其余變量為設(shè)定值，如圖9所示。

圖9 情形七的ESS分析

情形八：K=7，其余變量為設(shè)定值，如圖10所示。

圖10 情形八的ESS分析

從圖9和圖10可知，懲罰機(jī)制下，群體A和B均朝著合作概率為100%的方向演化。合作意愿不斷增強(qiáng)的結(jié)果是兩個(gè)群體均選擇合作，演化穩(wěn)定策略實(shí)現(xiàn)時(shí)的均衡點(diǎn)是(1，1)，與表5中的理論結(jié)果一致。同時(shí)，K的大小，即懲罰力度的大小會(huì)影響該系統(tǒng)趨向穩(wěn)定策略的速度。懲罰力度越大，群體A和B達(dá)到演化穩(wěn)定策略的速度越快，自我防護(hù)越快，越能盡早形成全民抗疫的場景。

三、結(jié)論及啟示

新冠肺炎疫情是典型的公共衛(wèi)生危機(jī)，本文以此為場景，在群體異質(zhì)性、“搭便車”和沖突成本等假設(shè)前提下，建立新冠肺炎疫情期間公眾合作行為的二維演化博弈模型。演化博弈模型是一場在有限理性假設(shè)下的重復(fù)博弈，比傳統(tǒng)博弈下的完全理性經(jīng)濟(jì)人更貼近現(xiàn)實(shí)，更能反映動(dòng)態(tài)演變過程并克服靜態(tài)博弈的局限。此外，該模型適用于研究群體行為，可以容納個(gè)別參與者的行為突變及選擇時(shí)形成的路徑依賴。因此，演化博弈模型更適用于研究公共危機(jī)事件下的公眾合作問題。

在5個(gè)基本假設(shè)的前提下，本文建立了國內(nèi)社會(huì)環(huán)境零約束下和存在第三方懲罰機(jī)制的演化博弈模型。結(jié)果顯示，零約束時(shí)，博弈系統(tǒng)向一方選擇合作策略，另一方選擇非合作策略的方向發(fā)展。非合作方通過“搭便車”獲得額外收益。群體異質(zhì)性程度、社會(huì)成本和“搭便車”收益等參數(shù)不會(huì)影響最終穩(wěn)定策略結(jié)果，但會(huì)影響該博弈系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的速度。異質(zhì)性越強(qiáng)，系統(tǒng)就會(huì)越快實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定；成本越高，“搭便車”收益越高，初期的選擇概率越會(huì)發(fā)生輕微反向波動(dòng)。

引入第三方懲罰機(jī)制(如城市治理和社區(qū)治理中的懲罰機(jī)制)后，有可能使博弈系統(tǒng)朝著雙方共同選擇合作的方向發(fā)展，但必要條件是政府的懲罰應(yīng)大于公眾通過“搭便車”獲得的額外收益，并且懲罰力度的加大會(huì)促使系統(tǒng)更快達(dá)到穩(wěn)態(tài)。雖然“搭便車”沒有根除，但它降低了群體選擇非合作策略的可能性。在嚴(yán)厲的處罰機(jī)制下，合作策略是博弈雙方的最佳選擇，穩(wěn)定的舉國合作防疫模式由此形成，這是政府引導(dǎo)公眾合作抗疫的一種有效途徑?？挂叩牧己眯Чl(fā)送的積極信號強(qiáng)化了公眾自覺采取防護(hù)措施，社會(huì)各界的倡導(dǎo)增強(qiáng)了公眾對合作策略的偏好，中國的抗疫過程和成果足以說明合作抗疫的有效性。

作為一場公共衛(wèi)生危機(jī)，新冠肺炎疫情不僅增加了人們對病毒的認(rèn)知，更推動(dòng)了相關(guān)制度的建構(gòu)和演化，提高了政府和民眾應(yīng)對危機(jī)的能力，進(jìn)而對社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[5]118-123。公眾行為選擇是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，是否合作共同抗疫涉及公共秩序的恢復(fù)和重建。從個(gè)別選擇的權(quán)衡到集體行動(dòng)的過程與面臨的場景直接相關(guān)，作為管理者需要關(guān)注個(gè)體行為變化的過程。在集體選擇理論中，任何經(jīng)濟(jì)人的行動(dòng)，只要實(shí)現(xiàn)了任一公共目標(biāo)或滿足了任一公共利益，就已經(jīng)代表他向該系統(tǒng)提供了一件公共物品[4]15。事實(shí)再次證明，“自愿行動(dòng)尚未在任何領(lǐng)域成功地解決過公共產(chǎn)品供給不足的問題”[11]。本文據(jù)此得出以下政策啟示：

第一，公眾合作是構(gòu)建人類衛(wèi)生健康共同體的微觀基礎(chǔ)，可以通過設(shè)計(jì)合作機(jī)制促進(jìn)全民抗疫。社區(qū)、小區(qū)治理的成功經(jīng)驗(yàn)再次證明了“集體行動(dòng)的邏輯”。社區(qū)作為“小集團(tuán)”，具有較強(qiáng)的組織集體行動(dòng)的能力。特別在疫情防控的關(guān)鍵時(shí)期，中國充分調(diào)動(dòng)社區(qū)力量，守住了疫情聯(lián)防聯(lián)控的第一線。此外，集團(tuán)越大，越不可能增進(jìn)其共同利益。因此，對于一個(gè)國家，意識形態(tài)引領(lǐng)、共同文化維系和法律法規(guī)制度是維護(hù)共同利益之必需。獲得公眾的持續(xù)支持和配合體現(xiàn)了中國的國家治理能力，最終克服了復(fù)雜外部經(jīng)濟(jì)和政治環(huán)境帶來的沖擊，促進(jìn)各種正式和非正式的制度安排的結(jié)合，恢復(fù)正常生產(chǎn)和生活秩序。2020年，中國是世界上唯一有效控制疫情并實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)正增長的國家，國內(nèi)生產(chǎn)總值比上年增長2.3%(9)突破100萬億！11個(gè)數(shù)看懂2020年中國經(jīng)濟(jì)[EB/OL]. (2021-01-28)[2021-04-26]. http://www.gov.cn/xinwen/2021-01/18/content_5580880.htm.。

第二，中國抗疫的舉國體制模式和效果具有國際示范效應(yīng)。截至2022年3月17日，全球累計(jì)新冠肺炎確診人數(shù)已高達(dá)4.59億人，突破了公眾心理防線，多國開始反思抗疫過程。中國抗疫的結(jié)果給世界人民帶來了信心。事實(shí)證明，社區(qū)治理下的聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制值得推廣，其可以超越國情限制，適應(yīng)不同國家、民族的文化特征、價(jià)值理念和人際交往關(guān)系，形成同質(zhì)但不同形式的“小集團(tuán)”。中國公眾每個(gè)人的防疫行為就是一種公共物品，利我利他，利國利民。中國國內(nèi)如此，國際亦是如此。每一個(gè)國家為疫情防控做出努力和成效便是為國際社會(huì)提供了一份公共物品，最終產(chǎn)生公共收益。當(dāng)人們能在疫情防控成功的國家之間流動(dòng)時(shí)，經(jīng)濟(jì)交往就會(huì)被激活，有益于促進(jìn)雙邊或多邊合作。這種事后收益會(huì)成為各國合作抗擊疫情的正向激勵(lì)，從而為抗疫不力的國家提供示范效應(yīng)。

第三，在國際公共衛(wèi)生合作中需要引入第三方機(jī)制。新冠肺炎疫情再次給人類社會(huì)敲響“警鐘”，人類已形成“一榮俱榮，一損俱損”的局面，公共利益是人類生存的基礎(chǔ)。中國國內(nèi)第三方機(jī)制的有效介入說明，在全球性公共物品的提供上，為實(shí)現(xiàn)公共利益，國際社會(huì)的合作同樣需要第三方機(jī)制的參與。雖然世界上并不存在一個(gè)超越主權(quán)國家的權(quán)威機(jī)構(gòu)，但是可以設(shè)想以下兩種方案減少“搭便車”行為。方案一：簽訂國際協(xié)定。受到疫情困擾的國家和地區(qū)可通過協(xié)商簽訂有約束力的國際衛(wèi)生協(xié)議。為避免空洞的承諾，協(xié)議應(yīng)尊重各國實(shí)情，明確各國義務(wù)和制定獎(jiǎng)懲機(jī)制等。方案二：加強(qiáng)現(xiàn)有國際組織對國際事務(wù)的管理，間接促進(jìn)抗疫合作。國際衛(wèi)生組織是對國際公共衛(wèi)生事件最直接的管理和執(zhí)行部門，中國始終堅(jiān)定地支持聯(lián)合國及世界衛(wèi)生組織在完善全球公共衛(wèi)生治理中發(fā)揮核心作用?！秶H衛(wèi)生條例》是當(dāng)發(fā)現(xiàn)疾病事件和應(yīng)對公共衛(wèi)生事件時(shí)，為國際社會(huì)更好管理集體防護(hù)措施而制定的法律框架[12]。受疫情影響的國家和地區(qū)應(yīng)及時(shí)通報(bào)和共享疾病信息，聽取世界衛(wèi)生組織的建議和應(yīng)對指南[13]。世界衛(wèi)生組織應(yīng)對國家的公共衛(wèi)生績效進(jìn)行評估，向世界衛(wèi)生大會(huì)提交關(guān)于《國際衛(wèi)生條例》實(shí)施情況的年度報(bào)告并相應(yīng)地報(bào)告其調(diào)查結(jié)果[12]，公開為人類衛(wèi)生健康共同體做出重大貢獻(xiàn)的國家名單。在當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)體系下，各國都重視對外貿(mào)易和援助，對因控制疫情而較快恢復(fù)經(jīng)濟(jì)的國家，世界貿(mào)易組織可倡導(dǎo)其成員適當(dāng)降低對該國產(chǎn)品的進(jìn)口關(guān)稅，國際貨幣基金組織可考慮減輕其債務(wù)負(fù)擔(dān)或者放松貸款條件。這一機(jī)制的設(shè)立可以給控制疫情得力的國家?guī)磉B帶收益，以此形成正向激勵(lì)。在整個(gè)過程中，國際組織應(yīng)保持其客觀和公正。

第四，倡導(dǎo)大國責(zé)任、擔(dān)當(dāng)和主動(dòng)作為，補(bǔ)充全球公共物品。在國際合作中，大國作為集團(tuán)內(nèi)的“大成員”[4]，更需負(fù)擔(dān)集體物品，向醫(yī)療人員、物資缺乏的國家和地區(qū)提供人道主義救助，配合世界衛(wèi)生組織的行動(dòng)。大國的責(zé)任、擔(dān)當(dāng)和主動(dòng)作為，就是公共物品。在新冠肺炎疫情蔓延最嚴(yán)峻的時(shí)刻，中國提供醫(yī)療物資和經(jīng)驗(yàn)，派遣專家團(tuán)隊(duì)，向世界衛(wèi)生組織捐款，援助對象遍布亞非國家和歐美國家。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021年中國已向154個(gè)國家和國際組織提供抗疫物資，向120多個(gè)國家和國際組織提供超過21億劑新冠病毒疫苗，并將繼續(xù)向非洲國家無償援助6億劑疫苗，向東盟國家提供1.5億劑疫苗(10)中國有力開展國際抗疫合作[EB/OL]. (2022-02-22)[2022-03-17]. http://m.ce.cn/yw/gd/202202/22/t20220222_37347019.shtml.。此外，中歐班列在2021年累計(jì)開行15 183列，其中累計(jì)運(yùn)送防疫物資1 362萬件，共計(jì)10.5萬噸(11)2021年中歐班列開行再創(chuàng)佳績成為暢通亞歐供應(yīng)鏈的一條大通道[EB/OL]. (2022-02-21)[2022-03-17]. https://www.ndrc.gov.cn/fzggw/jgsj/zys/sjdt/202202/t20220221_1316067.html?code=& state=123.。中國一直務(wù)實(shí)有力地開展國際抗疫合作，克服“免疫鴻溝”，積極兌現(xiàn)將新冠病毒疫苗作為全球公共產(chǎn)品的承諾，肩負(fù)起“大成員”的擔(dān)當(dāng)，中國倡議、中國方案和中國實(shí)踐都在表明中國對人類命運(yùn)共同體的深刻理解和執(zhí)行。

同應(yīng)對氣候風(fēng)險(xiǎn)一樣，應(yīng)對全球公共衛(wèi)生危機(jī)事件也是為人類共同利益服務(wù)，需要公眾之間、國家之間團(tuán)結(jié)合作，使集體利益成為參與者行為的標(biāo)準(zhǔn)?！叭祟愋l(wèi)生健康共同體”是所有人的健康利益訴求，是構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的基礎(chǔ)。促進(jìn)合作，傳播中國經(jīng)驗(yàn)，盡快幫助其他國家恢復(fù)生活秩序和生產(chǎn)秩序，將是中國為人類衛(wèi)生健康共同體建設(shè)做出的重要貢獻(xiàn)。