風險集聚類鄰避沖突事件隨機演化情景分析

陳 恒，盧 巍，杜 蕾

(哈爾濱工程大學經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

1 引言

現代城市制度變遷，社區制取代單位制成為新興組織模式。居民在社區中的利益沖突日益增多，如物業沖突、開發沖突、鄰避沖突[1]，其中由公共設施興建引發的鄰避沖突問題愈發凸顯。陶鵬和童星[2]在“預期損失-不確定性”二維分析框架下對多起鄰避沖突事件特征進行分析，并將其劃分為污染類、風險集聚類、污名化類及心理不悅四種類型。而在公民權利意識覺醒與社會風險頻發的時代背景下，鄰避沖突事件呈現出以風險集聚類為核心的特點和趨勢。陶鵬和童星[2]認為風險集聚類鄰避沖突事件是指由高風險、低發生概率和高損失設施興建引致的民眾反對情形。陳璇[3]也提出了類似觀點，認為風險集聚類鄰避運動是由具有隱形負外部性，意外發生概率低，但意外發生危害程度大的設施建設引發的民眾拒斥感。綜合上述研究及管在高[4]對鄰避沖突事件的定義，本研究將具有高度預期損失、高度不確定性、高度風險性和低發生概率特征的化工能源類準公共項目(如核電站、加油站、發電廠)興建引發，以居民自發為主，采取理性或非理性渠道向黨政機關和項目實施單位表達自身意愿和要求，并且對社會正常秩序產生一定影響的行為活動，稱之為“風險集聚類鄰避沖突”。

目前，國外學者針對“鄰避”的研究已初具規模，研究側重于鄰避的基礎理論、合理性探討、歸因總結及路徑探尋等方面。其中，部分學者從公眾反對視角對鄰避沖突進行解釋，如LULU(Locally Unwanted Land Used)、NOPE(Not On Planet Earth)、BIYBYTIM(Better In Your Backyard Than In Mine)等。隨著對鄰避沖突概念性理解的不斷深入，學者通過對傳統鄰避理論的逆向研究提出NIMFY(NotIn My FrontYard)、Post-NIMBY(Post-Not In My Back Yard)、Visibility(能見度)等，打破了傳統鄰避理論研究的局限性，開啟了對鄰避沖突的全新嘗試。對于鄰避抗爭合理性探討，部分學者認為對鄰避沖突的發起者很難進行理性說服[5]，其鄰避抗爭行為是一種自私自利的意識形態或泛政治化的非理性行為[6]。而更多學者則肯定了鄰避抗爭的正當性，認為持有“不要建在我家前院”態度的民眾往往是積極參與政府決策并能掌握諸多信息的自愿人，他們對鄰避設施風險有清晰認識，在探討有損生存環境鄰避項目時，能夠理性對待，體現出更為強烈的犧牲精神[7]。對于鄰避沖突的成因，部分國外學者提出公眾對鄰避設施風險的認知偏見是沖突爆發的導火索，而制度設計的扭曲和制度資本的低效也是誘發鄰避沖突的重要原因[8]。公眾作為一系列公共事務決策的基層群體[9]，其參與渠道的不足被廣為詬病，因而鄰避沖突蛻變為公民在訴求無門、信任喪失后與政府發生的一種不合作策略選擇[10]。此外，政府信息的封閉性與尋租的社會現實觸碰了公眾對政府的信任底線，導致沖突升級。基于此，國外研究指出作為鄰避設施興建的關鍵監管主體，政府應做好溝通對話工作[11]，自下而上地建立多元參與模式[12]，轉變政策制定過程中公民參與理念與實踐模式，采取“參與/自愿/合作”等方式減少設施興建阻力[13]，最終構建政府、企業、民眾及第三方組織等社會力量協同應對機制[14]。

與此同時，國內學界也興起了一場對“中國式鄰避沖突”的探討，在我國特定政治體制與社會生態下尋求鄰避沖突事件的內在發展演化機理[15]。不同于國外鄰避沖突直線上升為大規模、集體性抗議的演化路徑，“中國式”鄰避沖突的演進則更為曲折，呈螺旋式上升態勢[16]。20世紀90年代開始，演化博弈理論將鄰避沖突事件納入理論分析視野，突破了傳統博弈論“超理性”假設局限，為分析鄰避沖突事件演化過程提供了新范式。如鄭君君等[16]運用演化博弈論考察了環境污染類群體性事件演化特征。劉德海和王維國[17]針對群體性突發事件中強弱勢兩類群體爭奪優先行動權情景進行了演化分析。王循慶等[18]也基于演化博弈理論分析了群體性突發事件中不同社會群體策略選擇演化過程，并試圖進行情景推演模擬。晏永剛等[19]也從不同社會群體出發，構建公眾和投資企業利益動態演化博弈模型，并討論四種情景下博弈雙方的行為策略選擇。更有學者綜合運用博弈論、利益相關者理論、風險理論及空間生產理論等對鄰避沖突演化過程及演化機理的解釋框架展開研究[20-22]，探尋轉型期中國鄰避沖突解決機制，為城市公共突發事件的治理提供新路徑。

國內外學者在鄰避沖突基礎理論、成因、演化機制、治理對策等方面的研究取得了一系列成果。其中，對于鄰避沖突演化機制的研究主要運用理論推演、案例分析、數理模型等方法，忽視了鄰避事件的多樣性和動態性，尚未將不確定狀態下鄰避沖突事件發展演化的隨機干擾問題納入研究范疇。基于此，本研究在演化博弈論為理論基礎的前提下，引入高斯白噪聲隨機干擾項，系統考察在不確定環境下風險集聚類鄰避沖突事件中鄰避設施營建企業(以下簡稱為“營建企業”)與周邊民眾兩類群體的策略選擇，比較分析無政府監管與政府監管情景下營建企業與周邊民眾行為選擇隨機演化過程和演化穩定策略，并利用Matlab對演化模型進行數值仿真，最終基于研究結果提出相應政策建議，實現對“中國式”風險集聚類鄰避沖突事件隨機演化規律的突破性嘗試與探索。

2 無政府監管情景下隨機演化博弈模型構建與分析

2.1 確定性演化博弈模型構建

在中國社會轉型關鍵期，基于國家重點發展戰略的風險集聚類鄰避項目大量開展。由于其準公共性特征，民眾在日常生活中很難切身感受其益處，更多的是對其高風險性和高不確定性的恐慌和抵制。反之，作為這類鄰避項目的主要提供者，營建企業則大力推動該項目的建成。二者的利益沖突導致“風險集聚類鄰避沖突”成為新時期的主要社會問題之一。傳統鷹鴿博弈作為研究人類社會沖突、競爭現象的經典模型，對于探究風險集聚類鄰避設施建設過程中民眾與企業的博弈行為具有重要借鑒意義[23]。但需注意的是傳統“鷹鴿博弈”暗含了博弈主體完全理性和博弈主體實力對等的假設[24]，這顯然與現實不符[25-26]。在風險聚集類鄰避事件主體博弈過程中，周邊民眾與營建企業均屬于有限理性個體，且周邊民眾在財力、物力、社會地位等方面明顯處于弱勢地位，與營建企業實力嚴重不對等。因此，人們開始嘗試使用演化博弈模型中的演化穩定策略(ESS)[27]對鷹鴿博弈模型進行修正[28]，突破了鷹鴿博弈主體完全理性的假設，主張行為主體的“有限理性”，強調各行為主體在學習和模仿過程中，通過不斷試錯調整各自行為策略選擇，尋求最佳策略組合[29-30]。因此，本文基于傳統的鷹鴿博弈理論，提出在風險集聚類鄰避沖突事件中，營建企業有兩種行為選擇策略，合作策略C和強硬策略T，策略集合為STE={C,T}；周邊民眾有兩種行為選擇策略，妥協策略S和抗爭策略F，策略集合為STR={S,F}。同時，本文進一步借鑒演化博弈論提出如下假設，并構建風險集聚類鄰避沖突演化博弈模型。

2.1.1 基本假設

假設1：在群體利益博弈過程中，營建企業選擇強硬策略T的概率為p，采取合作策略C的概率為(1-p),p∈[0,1]；周邊民眾選擇抗爭策略F的概率為q，采取妥協策略S的概率為(1-q),q∈[0,1]。

假設2：當營建企業選擇合作策略C，周邊民眾接受營建企業鄰避設施建設方案，選擇妥協策略S時，營建企業獲得收益U，周邊民眾獲得收益V。由于擁有社會資源及風險承受能力的差異性，在同等條件下，營建企業獲取的收益高于周邊民眾，即U>V。因此，營建企業選擇合作策略C與周邊民眾選擇妥協策略S的收益分別為CSE和CSR：

CSE=U

CSR=V

假設3：當營建企業選擇合作策略C，周邊民眾不接受營建企業鄰避設施建設方案，選擇抗爭策略F時，營建企業因周邊民眾反抗而造成的停工甚至停建成本為ΔL；周邊民眾的抗爭成本為Cp，獲得規避風險收益ΔV。因此，營建企業選擇合作策略C的收益與周邊民眾選擇抗爭策略F的收益分別為CFE和CFR：

CFE=U-ΔL-ΔV

CFR=V-CP+ΔV

假設4：當營建企業選擇強硬策略T，處于弱勢地位的周邊民眾被迫接受營建企業的鄰避設施建設方案時，營建企業因選擇強硬策略T需付出額外成本Cg，獲得額外收益ΔU；周邊民眾因被迫采取妥協策略S而獲得營建企業補償額度γ。因此，營建企業選擇強硬策略T的收益與周邊民眾選擇妥協策略S的收益分別為TSE和TSR：

TSE=U-Cg-γ+ΔU

TSR=V+γ-ΔU

假設5：當營建企業選擇強硬策略T，周邊民眾R因自身利益受損而不接受營建企業鄰避設施建設方案采取抗爭策略F時，出于弱勢一方的周邊民眾在雙方對抗過程中遭受損失φ。因此，營建企業E選擇強硬策略T與周邊民眾R選擇抗爭策略F的收益分別為TFE和TFR：

TFE=U-Cg-ΔL-ΔV+ΔU

TFR=V-CP-φ+ΔV-ΔU

依據上述分析，得出收益矩陣，如表1所示。

表1 營建企業與周邊民眾純策略博弈收益矩陣

2.1.2 模型構建

社會群體性沖突事件中，群體行為具有較強的從眾性[31]，加之風險集聚類鄰避沖突事件的高度不確定性和高預期損失，周邊民眾在這類設施沖突事件中極易受到謠言、傳聞等的影響，產生從眾和模仿行為。而依據生物進化復制動態理論，復制動態方程作為分析演化博弈模型的有效手段，是用以反映低收益策略博弈主體通過學習和模仿調整自身策略，進而采取高收益策略的過程，能較好地描繪和預測有限理性個體群體行為的演變趨勢[32-33]。對此，本文構建了風險集聚類鄰避沖突事件中營建企業與周邊民眾兩類異質群體的復制動態方程以剖析二者的行為演化規律與演化穩定策略。

(1)無政府監管情景下營建企業復制動態方程。假設營建企業選擇合作策略C的平均收益為EC，選擇強硬策略T的平均收益為ET，策略選擇平均收益為EE，復制動態方程為d(p)。

營建企業選擇合作策略和強硬策略的平均收益分別為：

EC=(1-q)CSE+qCFE=(1-q)U+q(U-ΔL-ΔV)

ET=(1-q)TSE+qTFE=(1-q)(U-Cg-γ+ΔU)+q(U-Cg-ΔL-ΔV+ΔU)

則營建企業的平均收益為：

EE=(1-p)EC+pET

(1)

則營建企業的復制動態方程為：

d(p)=p(ET-EE)d(t)=p(1-p)(ET-EC)d(t)=p(1-p)[ΔU-Cg-(1-q)γ]d(t)

(2)

(2)無政府監管情景下周邊民眾復制動態方程。假設周邊民眾選擇妥協策略S的平均收益為ES，選擇抗爭策略F的平均收益為EF，策略選擇平均收益為ER，復制動態方程為d(q)。

周邊民眾選擇妥協策略和抗爭策略的平均收益分別為：

ES=(1-p)CSR+pTSR=(1-p)V+p(V+γ-ΔU)

EF=(1-p)CFR+pTFR=(1-p)(V-CP+ΔV)+p(V-CP-φ+ΔV-ΔU)

則周邊民眾的平均收益為：

ER=(1-q)ES+qEF

(3)

則周邊民眾的復制動態方程為：

d(q)=q(EF-ER)d(t)=q(1-q)(EF-ES)d(t)=q(1-q)[ΔV-Cp-p(φ+γ)]d(t)

(4)

2.2 隨機演化博弈模型構建

盡管演化博弈論摒棄了傳統鷹鴿博弈理論的苛刻理性前提條件，實現了博弈理論與動力學理論的有效結合，確定性地體現了博弈決策隨時間的動態演化過程。但其更多地是在確定性系統內討論群體策略選擇。然而，在現實博弈中，博弈局中人決策必然遭受一些不可忽視的隨機因素的干擾，如社會矛盾、社會利益等外部環境因素，群體組織、群體情緒等內部環境因素都對群體決策的穩定性產生影響。鑒于此，為精確刻畫出博弈過程中不確定因素對風險聚集類鄰避沖突事件發展演化穩定性產生的隨機擾動[34-35]，對演化博弈模型進行適當修改顯得很有必要。常見修正演化博弈模型的方式即添加滿足高斯假設且服從正態分布的隨機干擾項。這摒棄了傳統演化博弈模型中干擾強度恒定或特殊化的缺陷，進而體現諸多出未知因素的隨機影響，使原確定性系統擴展為隨機系統，深層次完善了本文設定的演化博弈模型。

對此，本文在采用演化博弈復制動態方程描述風險集聚類鄰避沖突事件演化過程的同時，加入高斯白噪聲反映隨機擾動帶來的影響，具體地，將高斯白噪聲引入式(2)、式(4)，修改如下，(5)、(6)分別為營建企業和周邊民眾的隨機演化復制動態方程：

(5)

(6)

2.3 隨機演化博弈模型穩定性分析

隨機干擾項的引入，必然會使得博弈局中人策略的穩態發生分岔，出現“上下”波動，致使演化到穩定決策的過程更為復雜。對此，本文重點研究不確定環境下風險聚集類鄰避沖突事件的穩定性問題。下面將對營建企業與周邊民眾博弈主體的動態演化趨勢和穩定性進行分析，尋找鄰避沖突演化均衡點。

聯立式(5)、式(6)可得營建企業與周邊民眾的二維復制動力系統I：

(7)

利用雅克比矩陣局部穩定分析法探討動力系統I的鄰域穩定性，雅可比矩陣為：

J=[(1-2p)[ΔU-Cg-(1-q)γ]+δ′dω(t)

q(1-q)[-(φ+γ)]p(1-p)γ(1-2q)[ΔV-CP-p(φ+γ)]+δ′dω(t)]

(8)

則對應的雅可比矩陣的行列式為：

detJ={(1-2p)[ΔU-Cg-(1-q)γ]+δ′dω(t)}

{(1-2q)[ΔV-Cp-p(φ+γ)]+δ′dω(t)}-{p(1-p)γ}{q(1-q)[-(φ+γ)]}

(9)

雅可比矩陣的跡為：

trJ={(1-2p)[ΔU-Cg-(1-q)γ]+δ′dω(t)}+{(1-2q)[ΔV-CP-p(φ+γ)]+δ′dω(t)}

(10)

在系統I中，分別令d(p)和d(q)為零，可得O (0,0)、A(1,0)、B(0,1)、C(1,1)四點均為營建企業與周邊民眾采取純策略的均衡點。其中，O(0，0)表示營建企業與周邊民眾選擇(合作，妥協)策略；A(1，0)表示營建企業與周邊民眾選擇(強硬，妥協)策略；B(0，1)表示營建企業與周邊民眾選擇(合作，抗爭)策略；C(1，1)表示營建企業與周邊民眾采取(強硬，抗爭)策略。將系統均衡點值代入式(9)和式(10)，整理后得到矩陣行列式和跡的表達式如表2。

表2 系統I均衡點對應的矩陣行列式和跡的表達式

依據演化博弈理論，可知滿足detJ>0、trJ<0的點為系統演化均衡點，以下對不同約束條件下二維復制動力系統I的穩定性進行分析。

(1)當ΔU-Cg-γ0且ΔV-CP-(φ+γ)0時，系統存在唯一演化穩定策略均衡點O(0，0)，即營建企業與周邊民眾選擇(合作，妥協)策略組合以維護各自利益不受損。

(2)當ΔU-Cg?0且ΔV-CP-(φ+γ)0時，系統存在唯一演化穩定策略點A(1，0)，即營建企業與周邊民眾選擇(強硬，妥協)均衡策略組合。

(3)當ΔU-Cg-γ0且ΔV-CP?0時，系統存在唯一演化穩定策略點B(0，1)，即營建企業與周邊民眾選擇(合作，抗爭)均衡策略組合。

(4)當ΔU-Cg?0且ΔV-CP?0時，系統存在唯一演化穩定策略均衡點C(1，1)，即營建企業與周邊民眾采取(強硬，抗爭)策略組合。

綜合上述分析發現，在無政府監管情景下的二維博弈系統中，當營建企業采取強硬策略帶來的行動成本及補償成本大于利益獲取時，合作策略是其最佳策略選擇。同理，當周邊民眾采取抗爭策略帶來的抵抗成本過高時，妥協策略是其最佳策略選擇。由此增加營建企業強硬策略選擇成本，提高周邊民眾妥協策略選擇補償收益均可有效推動營建企業與周邊民眾做出(合作，妥協)穩定策略的選擇。

3 政府監管情景下隨機演化博弈模型構建與分析

3.1 確定性演化博弈模型構建

基于演化博弈論及相關經濟學假設，上述模型僅考慮了風險集聚類鄰避沖突中營建企業與周邊民眾兩類異質群體的行為策略選擇。而具有準公共項目屬性的風險集聚類鄰避設施建設是經由政府審批的，政府行為勢必對營建企業與周邊民眾的利益博弈關系產生關鍵性影響。因此，加入政府這一主體對先前模型進行擴展和延伸，探究政府監管在風險集聚類鄰避沖突演化過程中扮演的角色和發揮的作用。其中，對于政府監管邊界，本文將其框定為設施建設過程中的政府監管行為，并假設政府對營建企業采取強硬策略與周邊民眾采取抗爭策略進行監管，并給予懲罰W。在政府監管情景下，二者的博弈收益具體見表3。

表3 群體混合策略博弈收益矩陣

(1)政府監管情景下營建企業復制動態方程。同理式(2)可得到政府監管情景下營建企業復制動態方程為：

d(p)=p(ET-EE)d(t)=p(1-p)[(1-q)(TSE-CSE-W)+q(TFE-CFE-W)]d(t)=p(1-p)[-Cg+ΔU-W-(1-q)γ]d(t)

(11)

(2)政府監管情景下周邊民眾復制動態方程。同理式(4)可得政府監管情景下周邊民眾復制動態方程為：

d(q)=q(EF-ES)d(t)=q(1-q)[(1-p)(CFR-CSR-W)+P(TFR-TSR-W)]d(t)=q(1-q)[-CP+ΔV-W-p(φ+γ)]d(t)

(12)

3.2 隨機演化博弈模型構建

同理式(5)、式(6)，將高斯白噪聲引入式(11)和式(12)，修改為如下，(13)、(14)分別為政府監管情景下營建企業和周邊民眾的隨機演化復制動態方程：

(13)

(14)

3.3 隨機演化博弈模型穩定性分析

由式(13)和式(14)可得營建企業與周邊民眾的二維復制動力系統II：

(15)

利用雅克比矩陣局部穩定分析法探討動力系統II的鄰域穩定性，雅可比矩陣為：

J=

(16)

則對應的雅可比矩陣的行列式為：

detJ={(1-2p)[-Cg+ΔU-W-(1-q)γ]+δ′dω(t)}{(1-2q)[-Cp+ΔV-W-p(φ+γ)]+δ′dω(t)}-{p(1-p)γ}{q(1-q)[-(φ+γ)]}

(17)

雅可比矩陣的跡為：

trJ={(1-2p)[-Cg+ΔU-W-(1-q)γ]+δ′dω(t)}+{(1-2q)[-CP+ΔV-W-p(φ+γ)]+δ′dω(t)}

(18)

在系統II中，分別令d(p)和d(q)為零，可得均衡點O (0,0)、A(1,0)、B(0,1)、C(1,1)，將其值代入式(17)和式(18)，整理后得到矩陣行列式和跡的表達式，如表4所示。

依據演化博弈理論，可知滿足detJ>0、trJ<0的點為系統演化穩定點，以下對不同約束條件下二維復制動力系統II的穩定性進行分析。

(1)當ΔU-Cg-W-γ0且ΔV-Cp-W-(φ+γ)0時，系統存在唯一演化穩定策略均衡點O(0，0)，即營建企業與周邊民眾選擇(合作，妥協)策略組合。

(2) 當ΔU-Cg-W?0且ΔV-Cp-W-(φ+γ)0時，系統存在唯一演化穩定策略點A(1，0)，即營建企業與周邊民眾選擇(強硬，妥協)均衡策略組合。

表4 系統II均衡點對應的矩陣行列式和跡的表達式

(3)當ΔU-Cg-W-γ0且ΔV-Cp-W-?0時，系統存在唯一演化穩定策略點B(0，1)，即營建企業與周邊民眾選擇(合作，抗爭)均衡策略組合。

(4)當ΔU-Cg-W?0且ΔV-Cp-W?0時，系統存在唯一演化穩定策略均衡點C(1，1)，即營建企業與周邊民眾采取(強硬，抗爭)策略組合。

綜合上述分析可知，在政府監管情景下的二維博弈系統中，當政府監管力度高于營建企業采取強硬策略收益與采取合作策略收益之差，且政府監管力度高于周邊民眾采取抗爭策略收益與采取妥協策略收益之差時，營建企業與周邊民眾均會放棄強硬策略和抗爭策略，轉而選擇合作策略和妥協策略，實現雙方收益共贏。這為實踐中政府監管鄰避設施，治理鄰避沖突提供了理論依據。

4 情景分析

情景分析是指對具有高度不確定性事件演變的關鍵要素和所有可能的未來發展態勢進行科學預測和推理，對事件的不同狀態進行模擬仿真，有助于獲得對事件內在動態演化過程更為直觀的認識[36]。對復雜多變的風險集聚類鄰避沖突事件具有較高適用性。對此，本研究利用Matlab對無政府監管和政府監管兩種情景下風險集聚類鄰避沖突事件中營建企業與周邊民眾兩類群體策略選擇確定性和隨機演化過程進行情景仿真分析。在風險集聚類鄰避沖突事件中，(強硬，抗爭)策略組合極易誘發沖突，(合作，妥協)策略組合則可有效避免沖突。因此，本研究重點對這兩種策略進行情景仿真。

4.1 無政府監管情景下營建企業與周邊民眾策略選擇演化仿真分析

4.1.1 營建企業與周邊民眾采取(合作，妥協)策略演化仿真分析

依據無政府監管情景下，營建企業與周邊民眾(合作，妥協)策略選擇條件ΔU-Cg-γ0且ΔV-CP-(φ+γ)0，設定風險集聚類鄰避沖突事件隨機演化模型中相關參數初始值U=20;V=15;ΔU=7;ΔV=4;γ=2;φ=1;Cg=6;Cp=6。營建企業與周邊民眾的策略選擇概率p和q分別取0.3，0.5，0.7，Time取[0，10]。在風險集聚類鄰避沖突中，營建企業與周邊民眾采取(合作，妥協)策略的確定性演化模型與隨機演化模型演化仿真對比結果分別如圖1、圖2所示。

圖1 營建企業采取合作策略的確定性與隨機系統演化軌跡比較圖

圖2 周邊民眾采取妥協策略的確定性與隨機系統演化軌跡比較圖

圖1、圖2顯示，受隨機因素干擾，營建企業與周邊民眾群體(合作，妥協)策略選擇演化過程呈現出一定幅度的波動，但其演化發展趨勢仍與確定性演化模型相一致。具體地，圖1表明在確定性和隨機系統中，營建企業策略選擇演化至均衡點的時間均隨企業策略選擇初始概率值p的增大而不斷增加。同理，由圖2可知，在確定性和隨機系統中，周邊民眾策略選擇演化至均衡點的時間也均隨周邊民眾策略選擇初始概率值q的增大而增加。進一步比較圖1、圖2可以發現，無論是在確定性系統中，還是在隨機系統中，基于相同初始策略選擇概率值，周邊民眾策略選擇演化至均衡點的速度快于營建企業策略選擇演化至均衡點的速度。這表明在群體采取合作策略概率值較高的前提下，周邊民眾相對于營建企業更傾向于采取合作和協商的方式。這由于周邊民眾在社會分層中屬于弱勢群體，策略選擇易受他人影響，當大多數人進行某種行為選擇時，剩余的少數人在群體壓力影響下，產生從眾和模仿行為，選擇與所在群體一致的傾向或行為。因此，在合作策略占主導情景下，周邊民眾極易采取妥協策略。

4.1.2 營建企業與周邊民眾采取(強硬，抗爭)策略演化情景分析

依據無政府監管情景下，營建企業與周邊民眾(強硬，抗爭)策略選擇條件ΔU-Cg?0且ΔV-CP?0，設定風險集聚類鄰避沖突事件隨機演化模型中相關參數初始值U=20;V=15;ΔU=12;ΔV=8;γ=2;φ=1;Cg=5;Cp=4。營建企業與周邊民眾的策略選擇概率p和q分別取0.3，0.5，0.7，Time 取[0，10]。在風險集聚類鄰避沖突中，營建企業與周邊民眾采取(強硬，抗爭)策略的確定性演化模型與隨機演化模型仿真對比結果分別如圖3、圖4。

圖3 營建企業采取強硬策略的確定性與隨機系統演化軌跡比較圖

圖4 周邊民眾采取抗爭策略的確定性與隨機系統演化軌跡比較圖

由圖3、圖4可以看出，受隨機因素影響的營建企業與周邊民眾(強硬，抗爭)策略選擇波動地演化至均衡點，演化發展趨勢與確定性演化模型仿真結果保持一致。具體地，由圖3可知，在確定性和隨機系統中，當營建企業策略選擇初始概率值p增大時，營建企業策略演化至均衡點的時間縮短。同理，由圖4可知，在確定性和隨機系統中，當周邊民眾策略選擇初始概率值q增大時，周邊民眾策略演化至均衡點的時間也縮短。進一步對比圖3、圖4仿真結果可以發現，基于相同初始策略選擇概率值，周邊民眾演化至均衡點的時間少于營建企業演化至均衡點的時間。這表明在群體采取強硬策略概率值較高前提下，相比于強勢群體的營建企業，弱勢群體的周邊民眾極易放棄協商合作方式而采取非理性暴力途徑獲取利益。這是由于風險集聚類鄰避設施邊際成本、邊際收益在周邊民眾與營建企業間存在巨大偏差。這種不均等導致了當前博弈情景中常呈現出公眾角色的缺失，公眾被排除在制度體制之外。加之作為社會弱勢群體的周邊民眾利益表達渠道不暢，在高度“受害者意識”的影響下極易采取制度外的非理性方式表達自身利益訴求，引發鄰避沖突。

4.2 政府監管情景下營建企業與周邊民眾策略選擇演化仿真分析

依據政府監管情景下，營建企業與周邊民眾(強硬，抗爭)策略選擇條件ΔU-Cg-W?0且ΔV-Cp-W?0，設定風險集聚類鄰避沖突事件隨機演化模型相關參數值U=25;V=13;ΔU=22;ΔV=5;γ=4;φ=3;Cg=5;Cp=4。營建企業與周邊民眾策略選擇概率p、q均為0.5，Time取[0，10]。政府監管力度W分別取值15，20和25，分析不同政府監管力度對營建企業選擇合作策略與周邊民眾選擇妥協策略選擇的影響，具體確定性演化模型與隨機演化模型仿真對比結果分別如圖5、圖6所示。

圖5 不同政府監管力度下營建企業合作策略的確定性與隨機系統演化軌跡比較圖注：由于原隨機系統仿真圖波動不明顯，遂附上放大圖

圖6 不同政府監管力度下周邊民眾妥協策略的確定性與隨機系統演化軌跡比較圖注：由于原隨機系統仿真圖波動不明顯，遂附上放大圖

圖5、圖6顯示，隨機因素對不同政府監管力度下營建企業與周邊民眾群體行為策略演化產生了一定的干擾，但演化發展趨勢并未發生實質性變化，仍與確定性演化模型仿真結果相一致。需要注意的是，在政府監管情景下，隨機因素對營建企業策略選擇產生了幾乎可以忽略的擾動，這表明擁有更多資源、更高社會地位的營建企業能更加理性的作出決策，較少受到外部不確定因素的干擾。而政府監管情景下周邊民眾的策略選擇穩定性則受隨機因素干擾產生較大波動，這是由于風險集聚類鄰避沖突具有群體性事件的一般特征[37]，群體中個體間存在情緒感染和行為模仿，會對周邊民眾策略選擇產生擾動，導致沖突的加劇和爆發。具體地，由圖5可知，在確定性和隨機系統中，隨政府監管力度W的加大，營建企業演化至策略均衡點的速度均不斷加快。這表明，政府監管對營建企業合作策略選擇影響顯著，政府監管會有效促使營建企業放棄強硬策略而采取合作策略。鄰避設施公共物品屬性決定了政府與營建企業二者間存在緊密關系。政府擁有鄰避項目的審批與監管權，而營建企業則受政府支持委托建設鄰避項目，其行為必然受到政府的制度約束。因此，作為以追求組織價值最大化為終極目標的市場主體，營建企業為避免政府懲罰給其帶來經濟及信譽損失，必然遵從政府管制，傾向于合作策略的選擇。而由圖6則發現，在確定性和隨機系統中，不同于營建企業，政府監管對周邊民眾妥協策略的選擇均無顯著影響，周邊民眾策略選擇演化至均衡點的速度隨政府監管力度的加大無顯著變化。究其原因，作為社會弱勢群體的周邊民眾，“經濟利益貧困性、生活質量低層次性、社會權利缺失性、心理承受能力脆弱性及信息獲取不確定性和碎片性”導致其行為策略選擇考慮單一。即使政府監管力度不斷增強仍不會改變其原有策略選擇。

5 結語

在現代城市治理中，風險集聚類鄰避事件環境的不確定性、參與主體的異質性和情景的多元性都增加了沖突治理的復雜性。本文結合無政府監管和政府監管兩種情景下的確定性和隨機演化仿真結果，從政府、營建企業及周邊民眾三方利益主體視角對風險集聚類鄰避沖突治理提出如下政策建議：

作為風險集聚類鄰避設施建設的監管主體，政府應建立完善的監管機制，為風險集聚類鄰避沖突治理提供制度保障。依據仿真結果，政府監管力度對營建企業策略選擇有顯著影響，隨政府監管力度的加大，營建企業更傾向于合作策略的選擇。對此，政府除傳統意義上對企業引進環保設備、采取環保技術等行為制定獎勵政策外，更應對其暴力推進鄰避項目建設，忽略企業社會責任，損害弱勢群體利益，引發社會風險等行為給予懲罰。更為重要的是，政府應賦予公民參與權，為風險集聚類鄰避沖突治理提供政治基礎。長久以來，政府習慣于用維穩和管控的思維應對鄰避沖突，而本文研究表明政府監管對處于社會弱勢地位周邊民眾妥協策略的選擇無顯著影響。對此，政府應針對體制性因素進行調整，轉變傳統剛性決策模式，主動吸納民眾參與，構建一種具備鼓勵社會良性行為功能的制度性參與工具，這也是有效緩解不確定性因素對民眾策略選擇穩定性影響的舉措之一。

作為風險集聚類鄰避設施建設的實施單位，企業應構建“柔性”沖突協調機制，為風險集聚類鄰避沖突治理提供現實條件。情景演化結果顯示，周邊民眾因抗爭策略成本較高而傾向于合作，這導致營建企業通過暴力強硬手段提高民眾抵抗成本而迫使其妥協。但暴力強硬的手段勢必會造成民眾不滿情緒集聚引發群體性沖突事件。在當代社會，成熟理性成為解決沖突的最佳姿態。對此，營建企業應避免暴力推進鄰避項目，暢通企業與民眾的溝通渠道，制定科學合理的鄰避設施規劃運營方案和“柔性”的鄰避沖突協調機制。

而作為風險集聚類鄰避設施負外部性的主要承擔者，周邊民眾則應合法表達利益訴求，為風險集聚類鄰避沖突治理提供外在支持。仿真結果顯示隨機擾動因素會造成沖突事件中周邊民眾行為策略演化過程的波動。同時，情景演化結果表明周邊民眾策略演化與初始策略選擇概率密切相關。這些研究結論本質上反映了風險集聚類鄰避沖突事件中周邊民眾的從眾和模仿行為。因此，在風險集聚類鄰避事件初發期，應避免“羊群效應”，積極培養民眾意見領袖，發揮其非正式組織的作用，引導民眾通過合法渠道表達訴求，最大程度上降低不確定性因素對民眾行為策略選擇的干擾及降低民眾抗爭策略選擇意向，實現鄰避沖突利益相關主體的合作協商。

本文基于隨機演化博弈模型和情景數值仿真對風險集聚類鄰避沖突事件中異質社會群體策略選擇行為進行了分析，厘清了不確定環境下風險集聚類鄰避沖突事件中關鍵利益主體營建企業與周邊民眾的策略演化過程，明晰了政府監管在沖突治理過程中的重要功能及作用。但研究仍存在一定局限及不足：(1)本文尚未構建風險集聚類鄰避沖突復雜模型，尚未將沖突中第三方組織、社會媒體、專家學者等行為主體納入同一綜合研究范疇；(2)盡管本文試圖引入隨機干擾補充了原演化博弈模型的不足，但在實際中，不同策略選擇所受的隨機干擾必然更加復雜，對于隨機項仍需進一步全面考察。未來將在上述方面做進一步研究。