考慮聲譽的微政務信息公開質量監管研究

朱曉峰，黃曉婷，邊高峰（南京工業大學經濟與管理學院）

隨著微政務信息公開的不斷深入，信息公開的數量越來越多，信息公開的質量日益成為研究的焦點。早在2015年，莫祖英等就從信息生產者和管理者、信息使用者、信息公開過程三個角度分析了政府公開信息質量的概念及內涵。［1］此后，關于信息公開質量的文章不斷涌現。楊峰等從主體認知的角度對政府的信息質量進行綜合評價。［2］王云娣探討了政府信息公開質量的影響因素并構建了政府信息公開質量的保障體系。［3］唐瓊等分析美國聯邦政府信息質量保障政策的內容，并討論了我國政府信息質量保障政策設計與優化的路徑。［4］

由于信息質量、信息公開的監管力度應與考核掛鉤，［5-6］如何考核和評價信息公開質量成為必然。已有的相關研究主要集中于信息質量的影響因素［7-9］和微政務信息質量實證分析［10-13］兩個方面。這些研究大多數是對信息質量進行績效評價，屬于事后監管，往往落后于實際發展。微政務信息公開工作迫切需要建立新型的考核和評價機制，在信息公開的事前、事中和事后各個階段都能發揮監管作用。

時茜茜等通過構建雙重聲譽模型，發現聲譽激勵機制可以起到更好的激勵效用。［14］而且在微政務信息公開的過程中，管理者、供給者根據彼此行為相互學習、調整策略，形成一種動態演化的博弈關系，這種關系正好滿足Kreps所提出的標準聲譽模型發生作用的基本條件——存在“多階段博弈”。［15］因此，相對于傳統的事后績效考核，通過聲譽機制對供給者的行為（公眾對供給者服務的認知滿意度、是否有尋租行為）的聲譽水平進行事中評估，及時給予供給者獎勵，并約束供給者行為，使其自覺提供高質量微政務信息。

綜上，本文擬引入聲譽機制，將微政務信息公開視為“多階段博弈”，在此基礎上構建演化博弈模型，研究聲譽對信息質量監管的影響，探究在考慮聲譽的情況下管理者如何制定合理的監管策略。

1 微政務信息公開質量監管演化博弈模型的建立與分析

演化博弈理論整合了理性經濟學和演化生物學的思想，是博弈理論分析和動態演化過程分析的結合，該模型不再假設博弈雙方都是完全理性的個體，認為人都是通過試錯達到博弈均衡的，它的核心概念是“演化穩定策略”和“復制動態方程”。［16］

在微政務信息公開中，由于信息的不對稱，推理判斷能力的局限性，以及周圍環境的動態變化，管理者和供給者都是有限理性的個體，彼此之間的博弈是一個動態演化的過程。

1.1 微政務信息公開質量監管演化博弈模型的建立

在本演化博弈模型中，有兩個博弈方：微政務信息公開供給者A與微政務信息公開管理者B。對于供給者A而言，可供選擇的策略有提供高質量的微政務信息和提供低質量的微政務信息；對于管理者B而言，可供選擇的策略有監管和不監管。因此，總策略集為：（提供高質量微政務信息，監管）、（提供低質量微政務信息，監管）、（提供低質量微政務信息，不監管）、（提供高質量的微政務信息，不監管）。

假設微政務信息公開供給者A以X的概率提供高質量的微政務信息，以1-X的概率提供低質量的微政務信息。其中，提供高質量微政務信息的成本為C1，提供低質量微政務信息的成本為C2，可實現的收益為R1。對于微政務信息公開管理者B而言，以y的概率選擇對供給者A進行監管，以1-y的概率選擇不監管；當選擇監管策略時，B可獲得收益記為R2（包括中央政府對管理者的額外激勵和公眾對管理者的信任），需要付出的成本為C3；當供給者提供低質量的微政務信息并被微政務信息公開管理者發現時，遭受的懲罰為F1；同時，假設供給者可能會以概率α（0＜α＜1）選擇尋租行為，所需的尋租成本為S（尋租成本指的是供給者為了免遭懲罰而支付的禮品和金錢，以及管理者為供給者支付的金錢幫助其隱瞞公眾所耗費的精力、時間和資源）；當供給者提供低質量微政務信息、管理者選擇不監督而以η（0＜η＜1）的概率被社會公眾曝光時，微政務信息公開管理者應受到的懲罰為F2。

根據上述假設，當供給者提供高質量微政務信息，而且微政務信息公開管理者選擇監管策略時，供給者的收益為R1-C1，微政務信息公開管理者的收益為R2-C3；當供給者選擇提供高質量微政務信息而管理者選擇不監管時，供給者的收益為R1-C1，微政務信息公開管理者的收益為0；當供給者提供低質量的微政務信息、微政務信息公開管理者選擇監管策略時，供給者的收益為 R1-C2-α（S-F1）-（1-α）F1，微政務信息公開管理者的收益為R2-C3+αS；當供給者提供低質量微政務信息、管理者選擇不監管策略時，供給者的收益為R1-C2-ηF1，微政務信息公開管理者的收益為-ηF2。由此可得微政務信息公開供給者與管理者的博弈支付矩陣（見表1）。

表1 微政務信息公開供給者和管理者博弈支付矩陣

由上述博弈支付矩陣可知，微政務信息公開供給者A，選擇提供高質量的微政務信息的期望收益為

提供低質量微政務信息的期望收益為

同時，供給者平均期望收益為

由此可得，微政務信息公開供給者的復制者動態方程為

同理可得，微政務信息公開管理者的復制者動態方程為

令dx/dt=0，dy/dt=0，分析得出五個相應的均衡點為 F1（0,0），F2（0,1），F3（1,0），F4（1,1），F5（x*,y*）。同時：

對公式（4）、（5）依次求關于x和y的偏導數，可以得出雅克比矩陣為

其中：a11=（1-2x）（C2-C1+ηF1-y（α（F1-S）-（1-α）F1+ηF1）），a12=-x（1-x）（α（F1-S）-（1-α）F1+ηF1），a21=-y（1-y）（α S+ ηF2）， a22=（1-2y）（R2-C3+ α S+ηF2-x（αS+ηF2））

由此，可得該雅克比矩陣的解為

與此同時，可得該矩陣的跡為

1.2 管理者、供給者之間演化策略穩定性分析

根據公式（4）、（5）求出的均衡點，不一定是管理者和供給者之間演化穩定策略（Evdutionarily Stable Strategy，ESS）。只有同時滿足 tr J＜0（跡條件）和det J＞0（雅克比行列式條件），該均衡點才是演化穩定策略。因此，需要分別對管理者和供給者之間的局部穩定性進行分析，找出四種情形所對應的演化策略穩定點（ESS）并展開相關討論。

情形一：當 R2＜C3時，系統的局部穩定性分析如表2所示。微政務信息公開管理者和供給者演化策略的穩定點只有F1（0,0），即當管理者的監管收益無法彌補監管成本、對供給者的懲罰小于某一范圍，并且供給者的尋租成本較低的時候，最終會演化成為供給者提供低質量的微政務信息，而管理者選擇不監管。

表2 情形一的局部穩定性分析結果

表3 情形二的局部穩定性分析結果

情形三：當 R2＜C3，時，系統的穩定性分析如表4所示。

表4 情形三的局部穩定性分析

由表4可以看出，管理者和供給者的演化策略的穩定點只有F3（1,0），即當管理者的監管收益小于監管成本、對供給者的懲罰高于某一水平，并且供給者尋租成本較低時，即使管理者選擇不監管策略，供給者依然提供高質量的微政務信息公開。

情形四：當 R2＜C3，時，系統的穩定性分析如表5所示。

表5 情形四的局部穩定性分析

由表5可以得出，管理者和供給者的演化策略的穩定點只有F4（1,1），即當管理者的監管收益大于監管成本，且供給者付出的尋租成本較低時，最終會演化成為供給者提供高質量的微政務信息而管理者選擇監管策略。

2 考慮聲譽的微政務信息公開質量監管模型構建與分析

2.1 考慮聲譽的微政務信息公開質量監管演化博弈模型構建

在微政務信息公開中，管理者、供給者由于彼此間的信息不完全對稱，管理者對供給者所完成的工作了解有限，管理者進行監管時要花費大量的監管成本，根據前述的情形一和情形二，當管理者的監管收益小于監管成本時，會發生管理者不監管或者出現供給者賄賂管理者的情況。為了防止上述情形的發生，在雙方博弈過程中考慮供給者的聲譽，除了利用懲罰機制對供給者的行為進行約束之外，還利用聲譽機制對供給者的行為進行正向的引導，促使供給者提供高質量的微政務信息。在這一博弈過程中，管理者增加（減少）對較高（低）聲譽水平的供給者的財政補貼，從而形成新的博弈關系。

假設供給者提供高質量的微政務信息可以獲得較高的聲譽水平E，此時，管理者對供給者的績效考核水平較高，供給者會獲得更多的財政補貼，因此將供給者的聲譽水平轉化為預期收益Rt=γE（其中γ≥0，為聲譽水平轉化系數，即聲譽水平越高，供給者績效考核水平也越高，可以獲得更多的政策獎勵、名聲獎勵和財政補貼）。綜上，考慮聲譽時管理者與供給者的博弈支付矩陣如表6所示。

表6 考慮聲譽時管理者、供給者之間的博弈支付矩陣

由表6可以得出，供給者的復制者動態方程為

管理者的復制者動態方程為

分別令dx/dt=0，dy/dt=0，則管理者、供給者之間信息質量演化博弈有五個相應的均衡點為F1（0,0）、F2（0,1）、F3（1,0）、F4（1,1）、C（x*,y*）。同時：

對微分方程組（8）、（9）依次求關于x和y的偏導數，可以得出雅克比矩陣為

其中：

a11=（1-2x）（C2-C1+η（F1+γE）-y（α（F1-S）-（1-α）F1+ηF1-（1-η）γE））

a12=-x（1-x）（α（F1-S）-（1-α）F1+ηF1-（1-η）γE）

a21=-y（1-y）（αS+ηF2）

a22=（1-2y）（R2-C3+αS+ηF2-x（αS+ηF2））

由此可得：該雅克比矩陣的解為

該雅克比矩陣的跡為

2.2 考慮聲譽的微政務信息公開質量監管演化策略穩定性分析

表7 情形五的局部穩定性分析

3 實證分析

3.1 初始參數設置

本文以“共青團微博賬號影響力排行榜（2017年5月、6月）”為依據，將總分排名第一的“共青團中央”在2018年5月份發布的博文總量縮小倍數后作為“高質量信息成本C1”的實證數值；將總分排名倒數第一的“甘肅共青團”在2018年5月發布的博文總量縮小倍數后作為“低質量信息成本C2”的實證數值。與此同時，通過“清博網”中的“輿情監控”功能，對上述榜單中總分排名后五位政務微博中的負面評論進行實時監控，將2018年5月6日當天負面評論的具體數值進行均值處理作為“提供低質量微政務信息的懲罰F1”的實證數值；將“甘肅共青團”政務微博在2018年5月6日“@管理者”的數量占整個評論數量的比值，作為“實施不監管策略被曝光的懲罰F2”的實證數值；將“甘肅共青團”2018年3-5月“@管理者”評論的回復數，作為“監管成本C3”的實證數值；將“甘肅共青團”2018年3-5月管理者回復“@管理者”所得點贊數，作為“監管收益R2”的實證數值；將2018年3-5月“甘肅共青團”中“@管理者”不回復的數量除以同時期負面評論數量所得比值，作為“供給者選擇尋租行為的概率α”數值參考；對于“社會公眾曝光的概率η”，根據經驗值設為1%（見表8）。

表8 演化博弈相關參數設置

3.2 是否考慮聲譽情形下的演化博弈軌跡

基于表8的不同參數設置，在有無聲譽的情形下，本文利用MATLAB對微政務信息的供給者和管理者之間的演化博弈進行實證研究，得到圖1和圖2的演化軌跡。

圖1 未考慮聲譽的演化軌跡

圖2 考慮聲譽的演化軌跡

基于圖1可知：在未考慮聲譽的情況下，隨著供給者愿意付出的尋租成本的增加，整個系統的狀態逐步從F1（0,0）點趨向于F2（0,1），將會出現管理者包庇供給者的情況。

基于圖2可知：在考慮聲譽的情況下，隨著供給者的聲譽轉化系數γ不斷提高，達到一定水平γ=0.7時，。此時，聲譽機制可以起到正向引導作用，為了獲得更高的績效考核結果，供給者會自覺地提供高質量的微政務信息，系統會自動演化成為F3（1,0）的穩定狀態。

3.3 不同聲譽水平情形下的演化博弈軌跡

為了分析不同聲譽水平情形下的演化博弈軌跡，首先需要設置一個聲譽懲罰系數FK，FK=1表示已有懲罰的倍數，即標準聲譽懲罰系數。當供給者提供低質量微政務信息時，在標準聲譽懲罰系數FK=1的基礎上，縮小或者擴大懲罰系數，即在已有的懲罰面前減輕或者加重懲罰，通過實證研究，分析能否對供給者的行為起到正向引導作用。本實證在其他參數設置不變的條件下，分別在E=210和E=400的情況下進行仿真，探究不同懲罰系數對供給者行為的影響。

圖3 聲譽水平E=210時的演化博弈軌跡

圖4 聲譽水平E=400時的演化博弈軌跡

將圖3、圖4通過迭代算出變化軌跡，通過觀察，分別得出了E在210和400時，對于FK的不同取值時的演化博弈軌跡的穩定點，如表9和表10所示。

表9 E=210時演化博弈軌跡的穩定點

由表9可以看出，FK取不同值的時候，對應演化博弈軌跡的穩定點都可以近似的看作是F1（0,1）點。

表10 E=400時演化博弈軌跡的穩定點

由表10可以看出，當FK取1.4時，最終的穩定點可以近似看作是F1（0,1）點，當FK取其他值時，最終的穩定點近似為F3（1,0）點。

基于圖3和表9可知：在聲譽水平E=210的情況下，隨著FK的增大，整個系統的穩定點都由F1（0,0）逐步趨向于F2（0,1）點，即在聲譽水平較小的情況下，增大懲罰將會出現管理者包庇供給者的情況。

基于圖4和表10可知：在聲譽水平E=400的情況下，當FK=1.4時，演化博弈軌跡最終近似穩定在F2（0,1）點，說明當懲罰過重時，聲譽懲罰機制無法發揮正向的作用。而當FK的取值為0.2到1.1之間時，FK的穩定點都近似趨向于F3（1.0），說明當懲罰適量或者減輕懲罰的情況下，都可以起到正向的作用，供給者可以自覺提供高質量微政務信息。

4 結論和建議

4.1 結論

本文通過建立演化博弈模型，分析了微政務信息公開質量監管中聲譽機制如何影響管理者和供給者的策略選擇，通過實證分析發現以下幾點。

（1）在未考慮聲譽的情況下，若管理者的監管收益無法彌補監管成本且供給者愿意支付的尋租成本S≥30，即供給者為了免受懲罰支付給管理者禮金的金額超過管理者監管收益30%的時候。此時，演化博弈曲線的穩定點為F1（0,1）點，即可能會出現管理者包庇供給者的情況。

（2）在考慮聲譽的情況下，隨著聲譽轉換系數γ越來越大，當γ=0.7時，此時演化博弈軌跡的穩定點為F3（1,0）點。即若將聲譽轉化系數設置為0.7，此時管理者不僅對供給者聲譽激勵所用的成本最小，而且，供給者提供高質量信息的動力也沒有明顯減弱。演化博弈的最終結果為供給者自覺提供高質量微政務信息。

（3）當供給者聲譽水平E較低時，管理者無論擴大還是縮小FK的數值，供給者行為的演化博弈曲線的穩定點都是F1（0,1）點，此時聲譽懲罰機制無法發揮正向作用。

（4）當供給者聲譽水平E較高時，若管理者將聲譽懲罰系數FK設置為1.4，此時的穩定點近似看作是F1（0,1）點。由于懲罰過重，無法對供給者起到正向引導作用。若將FK設置為1.1時，此時的穩定點近似看作是F3（1,0）點，聲譽懲罰機制已經可以發揮正向作用。若將FK設置為0.2到0.8之間，此時到達的穩定點坐標值完全一致，可以近似看作是F3（1,0）點，聲譽懲罰機制不僅可以發揮正向作用，而且所達到的效果也是最顯著的。

4.2 建議

（1）重視聲譽機制建設，降低尋租機會。首先，應提高公眾的反腐意識，可以設立相應的獎勵機制，鼓勵群眾曝光尋租行為；其次，對選擇尋租行為的供給者和包庇供給者的管理者都應適當加大懲罰力度；最后，通過完善信息系統、健全信息公開法律及監督制度，從而提高政務信息發布的公開性和透明度，為民眾監督政務工作提供方便、快捷的通道，從根本上降低尋租機會。

（2）強化聲譽激勵效果，提高聲譽轉換系數。通過強化聲譽激勵的效果，設置較高的聲譽轉換系數，確保聲譽好的供給者可以獲得更多的財政補貼，從而更加自覺提供高質量微政務信息。筆者通過實證研究發現管理者所設置的聲譽轉換系數應該≥0.7。即管理者在職權范圍內盡量提高聲譽轉換系數，使得供給者提供的高質量微政務信息越多，獲得的名聲、評價、信任等獎勵越多。

（3）提升聲譽水平，注重聲譽懲罰實效。在聲譽機制建設和聲譽激勵的推動下，聲譽水平的提升勢在必行。與此同時，對于不同聲譽水平的微政務信息供給者而言，管理者需要設置合理的聲譽懲罰系數。當供給者聲譽水平E較高時，管理者設置的聲譽懲罰系數應該小于標準聲譽懲罰系數FK=1，即針對高聲譽水平的供給者，應該適當降低對供給者的懲罰。聲譽懲罰發揮的正向作用更加顯著，同時，微政務信息供給者也更加有動力提供高質量微政務信息。