霧霾治理中的協作機制研究:基于演化博弈分析

高 明， 廖夢靈

(福州大學 經濟與管理學院，福建 福州 350116)

0 引言

據《中國統計年鑒(2002～2017)》數據顯示，2001年中國治理工業污染廢氣投資額為65.8億元，2013年上升至640.9億元，2016年為561.6億元，相對于2013年而言投資額有所下降，但卻是2001年投資額的8.5倍。不過與治理投入形成鮮明對比的是，2013年中國氣象局統計發現該年度中國25個省份，100多個大中型城市受到霧霾污染的威脅，全國平均霧霾日達29.9天，創52年來之最[1]。近年來，地方政府加大霧霾治理執行力度，污染情況有所改善，但效果并不顯著。從國家統計局、環境保護部等部委編印的《中國環境統計年鑒2017》和生態環境部發布的《2017年中國生態環境狀況公報》可知，2017年中國338個地級及以上城市中，空氣質量不達標城市占總數的70.7%，平均霧霾日仍有27.5天。霧霾的形成原因復雜、波及范圍廣闊，而且大氣環境屬于公共物品，具有非排他性和非競爭性[2]，這使得在霧霾治理過程中容易產生“公共地悲劇”、“囚徒困境”等問題，探究如何打破霧霾治理僵局是當前面臨的巨大挑戰。

通過文獻分析可知，目前較多學者從環境規制的角度探討霧霾污染的治理對策。比如，Oliva[3]對比分析不同時期墨西哥汽車污染氣體排放情況后，提出可以通過環境規制間接影響官員腐敗成本的方式改善空氣污染。Cole等[4]以英國制造業為例研究工業活動、環境規制和空氣污染之間的復雜關系，結果表明無論是正式的還是非正式的環境規制都能有效降低工業廢氣污染。劉晨躍等[5]運用中介效應方法研究中國30個主要城市2003～2014年面板數據，發現環境規制能有效促進產業結構升級和能源消耗結構優化。王書斌等[6]分析了不同環境規制工具對企業投資意向和霧霾脫鉤效應的影響，研究表明適當的提高環境管制力度和監管強度可以促進企業結構轉型，實現綠色經濟發展。王波等[7]將霧霾污染和現代環境責任理論結合，對當前環境規制政策進行了創新性研究并提出了完善建議。

也有學者從霧霾污染的跨域性和溢出性等特點出發，研究霧霾污染府際協同治理。比如，Kelly等[8]通過分析霧霾治理困境發現府際協同治理是必要的，并在此基礎上提出了建議。Gunningham[9]認為可以采取協同組織模式或者府際協議模式解決霧霾污染的跨域治理問題。Schleicher等[10]和Wang等[11]分別探討了府際協同治理措施對北京奧運會與APEC會議期間空氣質量的影響，研究表明聯合治理可以有效改善霧霾污染。蔡嵐[12]認為建立橫向政府和縱向政府之間的良好合作關系，有利于控制區域性的空氣污染。李根生等[13]研究了財政約束和區域霧霾污染的關系，發現無約束下區域間污染溢出會導致霧霾污染加重，而府際協同治理能解決這一問題。白俊紅等[14]和Sigman[15]發現環境分權制度可以改善本區域的霧霾污染，但會加重周邊地區的污染狀況，“聯防聯控”是減輕污染跨域和溢出危害的重要舉措。

與此同時，還有部分學者基于演化博弈論研究多元主體聯動治理機制，探討霧霾治理過程中使多方主體達成合作并長期保持穩定關系的條件。比如，Ma等[16]運用演化博弈理論分析參與主體在政府監督和非政府監督下的行為，闡述了政府參與霧霾治理的重要性。Guo[17]從合作利益的角度出發，探討了各利益主體在霧霾治理行動中的演化趨勢和穩定策略。高明等[18]通過建立中央政府和地方政府間的演化博弈模型，研究影響大氣污染合作治理聯盟形成的因素。王歡明等[19]在此基礎上引入企業主體，通過對比分析找出滿足霧霾治理行動中利益相關者需求的協作機制。徐瑩等[20]研究了霧霾背景下政府和交通企業的演化軌跡，Li等[21]認為無公眾參與的政府-企業治理模式不能使系統達到最優狀態，結果表明公眾參與程度確實會顯著影響治理效果[22～24]。

總的來說，國內外學者在霧霾治理方面取得了豐富的研究成果，也為本文提供了重要的理論基礎，但仍有其局限性：一方面，現有研究側重于從環境規制、企業結構轉型和府際協同治理等角度探討霧霾治理對策，缺乏對治理主體的行為選擇及其動力機制研究；另一方面，在基于演化博弈論的霧霾治理研究中，主要考慮的是政府和企業之間的博弈關系，忽略了公眾這一重要參與主體，即使部分研究涉及到公眾，也是通過兩兩博弈對主體策略進行演化分析，無法實時觀測條件變化對三方策略的影響，但現實中環境治理(包括霧霾治理)行為是三方治理主體共同作用過程。鑒于此，本文運用演化博弈基本理論，在有限理性的假設前提下，構建三方動態博弈模型，分析霧霾治理過程中地方政府、污染企業和公眾的動態特性，從而揭示各方形成協作機制的條件，為改善霧霾污染提供政策建議。

1 霧霾治理中的三方博弈模型構建

1.1 基本假設

(1) 地方政府與公眾之間的博弈

地區經濟增長率是地方官員晉升機制中的重要考核標準之一，在此背景下，地方官員會采取“騎蹺蹺板”的方式有選擇的對污染企業進行治理，以推動本地區經濟的增長，從而獲得快速升遷的機會[25,26]。隨著社會的發展和公眾對生活環境質量的重視，人們開始關注霧霾污染所帶來的嚴重后果，不再盲目推崇先經濟后環保的理念。以犧牲環境為代價的經濟增長，雖然可以幫助地方官員獲得晉升捷徑，但會對公眾身體健康產生威脅，降低幸福指數，引發公眾的不滿意感。且隨著中國政治制度不斷完善，公眾的想法和意見越來越受到重視[27]，公眾可以選擇信訪、舉報、聽證等方式表達訴求。

(2) 地方政府與污染企業之間的博弈

在追求經濟增長速度的時期，地方政府和污染企業之間的矛盾并不深。不過近年來，空氣質量嚴重下降，地方政府受到中央政府和公眾的雙重壓力，不得不重新考慮和污染企業之間的利益關系。原毅軍等[28]認為，地方政府對污染企業監察力度的改變會對霧霾污染的治理效果產生重要影響。一方面，若地方政府對污染企業進行嚴格治理，則需投入大量的時間和治理成本，但也會帶來地方政府形象提升等潛在收益，同時污染企業的經營利潤會減少，在此情況下污染企業會根據地方政府對直接排污的處罰力度調整自己的策略；另一方面，若地方政府對污染企業不進行嚴格治理，則可以讓污染企業獲得更大收益，但會對自身形象產生負面影響，且加重霧霾污染。

(3) 污染企業與公眾之間的博弈

在霧霾治理中，污染企業和公眾都站在自身利益最大化的角度來考慮問題。污染企業在政府進行嚴格治理且罰款成本較高時，傾向于采取凈化排污方式，這可能會減少企業利潤，但可以緩解霧霾污染狀況，此時污染企業和公眾形成一種良好的互惠關系；不過污染企業在政府不進行嚴格治理或者進行嚴格治理但罰款成本較低時，更喜歡選擇直接排污方式，從而使自己利潤最大化。此時公眾會綜合考量監督成本和良好生存環境帶來的潛在收益，通過舉報、上訪等方式來約束污染企業的行為。

根據上述分析，地方政府綜合考慮區域環境效益和污染帶來的負面影響，其行為策略可以選擇嚴格治理和不嚴格治理；污染企業綜合考慮自身經濟效益以及地方政府的懲罰力度，其行為策略可以選擇凈化排污和直接排污；公眾綜合考慮舉報污染企業所獲得的收益和監督污染企業排污所帶來的成本，其行為策略可以選擇監督和不監督。為了更好的建立地方政府、污染企業和公眾三方博弈模型，本文基于實際情況，設立如下假設：

假設1在博弈初始階段，地方政府選擇“嚴格治理”和“不嚴格治理”策略的概率分別為x、1-x；污染企業選擇“凈化排污”和“直接排污”策略的概率分別為y、1-y；公眾選擇“監督”和“不監督”策略的概率分別為z、1-z。其中0≤x≤1、0≤y≤1、0≤z≤1。

假設2從地方政府的角度分析，選擇嚴格治理策略付出的成本為C1，此刻若污染企業進行凈化排污的同時公眾選擇監督策略使得當地霧霾污染得到改善，會給地方政府帶來潛在的社會收益U1；相反，只要污染企業或公眾任一主體選擇不合作方式，都會加重霧霾污染，此時因上級政府懲罰和公信力下降帶來的負收益為P1。

假設3從污染企業的角度分析，在正常情況下其收益為R。當污染企業選擇凈化排污策略時，因購買凈化設備和環保材料所產生的成本為C2，同時若地方政府選擇嚴格治理策略，污染企業因采取凈化排污方式可獲得地方政府獎勵W1；當污染企業選擇直接排污策略時，可能會獲得額外收益，但由此造成的霧霾污染嚴重化給污染企業和公眾帶來的潛在損失為P2、P3，不過若此時地方政府進行嚴格治理或公眾采取監督策略，污染企業會受到政府罰款G。

假設4從公眾的角度來看，當公眾選擇監督策略時，舉報污染企業所產生的成本為C3，獲得的地方政府獎勵為W2，同時若地方政府進行嚴格治理或污染企業選擇凈化排污所形成的良好生活環境帶來的長遠收益為U2。

1.2 支付函數構建

根據以上假設和參數設定，可以得到八種不同策略組合下地方政府、污染企業和公眾的支付矩陣,如表1所示。

表1 三方博弈的支付矩陣

2 演化博弈分析

2.1 博弈主體的復制動態方程

通過對以上分析可知，地方政府選擇“嚴格治理”和“不嚴格治理”策略的期望收益及群體平均收益分別為:

U11=yz(-C1+U1-W1-W2)+y(1-z)(-C1-P1-W1)+

z(1-y)(-C1-P1-W2+G)+(1-y)(1-z)(-C1-P1+G)

U12=y(1-z)(-P1)+z(1-y)(-P1+G)+

(1-y)(1-z)(-P1)

根據Malthusian模型，構建地方政府選擇“嚴格治理”策略時的復制動態方程：

F(x)=x(1-x)(U11-U12)

=x(1-x)[y(-W1-G)+

z(-W2-G)+yz(G+U1)+G-C1]

(1)

同理，污染企業選擇“凈化排污”和“直接排污”策略的期望收益及群體平均收益分別為：

U21=xz(R-C2+W1)+x(1-z)(R-C2+W1)+

(1-x)z(R-C2)+(1-x)(1-z)(R-C2)

U22=xz(R+B-P2-G)+x(1-z)(R+B-P2-G)+

(1-x)z(R+B-P2-G)+(1-x)(1-z)(R+B-P2)

根據Malthusian方程，構建污染企業選擇“凈化排污”策略時的復制動態方程：

H(y)=y(1-y)(U21-U22)

=y(1-y)[x(W1+G)+zG-xzG-C2-B+P2]

(2)

同理，公眾選擇“監督”和“不監督”策略的期望收益及群體平均收益分別為：

U31=xy(-C3+W2+U2)+x(1-y)(-C3+W2-P3+U2)+

(1-x)y(-C3+U2)+(1-x)(1-y)(-C3-P3)

U32=x(1-y)(-P3)+(1-x)(1-y)(-P3)

根據Malthusian方程，構建公眾選擇“監督”策略時的復制動態方程：

E(z)=z(1-z)(U31-U32)

=z(1-z)[x(W2+U2)+yU2-xyU2-C3]

(3)

2.2 博弈三方主體策略的演化穩定性分析

由(1)～(3)式，可得地方政府、污染企業和公眾三方主體的動力系統：

(4)

為了求得系統平衡點，根據方程(4)，令：

(5)

對(5)式求解，可以得到8個特殊均衡點(0,0,0)、(0,0,1)、(0,1,0)、(0,1,1)、(1,0,0)、(1,0,1)、(1,1,0)、(1,1,1)。

李雅普諾夫穩定性理論認為通過建立方程的Jacobi矩陣，分析該矩陣在各均衡點處的特征值，可判斷系統的漸進穩定性。方程(4)的雅克比矩陣J為:

將8個特殊均衡點分別代入Jacobi矩陣中，由此可得對應Jacobi矩陣的特征值，表2所示為各均衡點對應的特征值。

表2 各均衡點的特征值

由表2分析可得：(0,0,1)只能是不穩定點，因為λ3=C3>0恒成立；(1,0,1)也只能是不穩定點，因為λ1=W2+C1>0恒成立；(1,1,0)也是不穩定點，因為λ1=W1+C1>0恒成立。在滿足表3穩定性條件的情況下，(0,0,0)、(0,1,0)、(0,1,1)、(1,0,0)、(1,1,1)可能是ESS。

表3 均衡點穩定性條件

3 數值實驗與仿真

3.1 不同條件下的情景分析

根據博弈模型穩定性分析可知，霧霾治理行動中地方政府、污染企業和公眾在不同穩定性條件下的策略選擇是有差別的。為了更直觀地研究所構建博弈模型，本文運用matlab對上述5種穩定性條件下策略組合的演化過程進行數值仿真。

情景1地方政府、污染企業和公眾采取(不嚴格治理、直接排污、不監督)策略演化

將參數取值為W1=2，W2=1,C1=6,U1=8,U2=5,G=4,B=4,P2=2,C3=3,U2=2。地方政府、污染企業和公眾策略初始值設定為x(0)=0.5,y(0)=0.5,z(0)=0.5。仿真結果如圖1所示。

圖1 博弈主體在穩定性條件①下的演化軌跡

從圖1可知，在參數取值滿足穩定性條件①-C1+G<0、-C2-B+P2<0且-C3<0，即地方政府嚴格治理成本大于污染企業直接排污的罰款金額、污染企業凈化排污成本大于污染企業直接排污的額外收益與潛在損失之差、公眾監督成本大于零時，三方博弈主體會傾向于采取(不嚴格治理、直接排污、不監督)策略，此時(0,0,0)是ESS。這說明只要地方政府嚴格治理成本過高或者污染企業直接排污的罰款金額過低，地方政府在治理行動中無利可圖便會選擇不嚴格治理策略。而地方政府放松治理又會減小污染企業排污的外在威脅和壓力，選擇直接排污策略能讓污染企業獲得更大利益。在地方政府和污染企業都進行消極治理的情況下，公眾在治理行動中付出的成本大于收益，只能選擇不監督策略。在這種情況下三方博弈主體皆采取消極治理態度，系統進入最糟糕狀態，霧霾污染變得更加嚴重。

情景2地方政府、污染企業和公眾采取(嚴格治理、直接排污、不監督)策略演化

將參數取值為W1=2,W2=1,C1=6,U1=8,C2=5,G=7,B=4,P2=2,C3=3,U2=2，相較于情景1，僅提高了污染企業直接排污罰款金額G的值。地方政府、污染企業和公眾策略初始值設定為x(0)=0.5,y(0)=0.5,z(0)=0.5。仿真結果如圖2所示。

圖2 博弈主體在穩定性條件②下的演化軌跡

從圖2可知，在參數取值滿足穩定性條件②C1-G<0,W1+G-C2-B+P2<0且U2+W2-C3<0，即污染企業直接排污的罰款金額大于地方政府嚴格治理成本，污染企業直接排污的額外收益、潛在損失與直接排污罰款之差大于污染企業凈化排污獎勵與成本之差，且公眾監督成本大于公眾監督帶來的長遠收益與政府給公眾監督的獎勵之和時，均衡點(1,0,0)是ESS。直接排污罰款于地方政府而言是嚴格治理行為下的收益，罰款金額的增加使地方政府在治理行動中受益，在利益最大化目標的驅使下自然會選擇嚴格治理策略。雖然直接排污罰款對污染企業策略選擇也會產生一定影響，但相對于直接排污收益和凈化排污成本，罰款金額還不足以迫使污染企業選擇凈化排污策略。

情景3地方政府、污染企業和公眾采取(不嚴格治理、凈化排污、不監督)策略演化

將參數取值為W1=2,W2=1,C1=6,U1=8,C2=5,G=4,B=4,P2=10,C3=3,U2=2,相較于情景1，加大了直接排污給污染企業帶來的潛在損失P2的值。地方政府、污染企業和公眾策略初始值設定為x(0)=0.5,y(0)=0,5,z(0)=0.5。仿真結果如圖3所示。

圖3 博弈主體在穩定性條件③下的演化軌跡

從圖3可知，在滿足穩定性條件③-W1-C1<0、C2+B-P2<0且U2-C3<0，即地方政府對污染企業凈化排污的獎勵與嚴格治理成本之和大于零、直接排污給污染企業帶來的潛在損失大于污染企業凈化排污成本與直接排污的額外收益之和、公眾監督成本大于公眾監督帶來的長遠收益時，均衡點(0,1,0)是ESS。這說明增加污染企業直接排污的潛在損失是迫使污染企業選擇凈化排污方式的重要舉措，這種損失可能是違法排污導致公司形象損壞和市場認可度降低等。但相對于地方政府和公眾而言，污染企業直接排污的潛在損失不會對他們造成太大影響，所以依然保持消極治理態度。

情景4地方政府、污染企業和公眾采取(不嚴格治理、凈化排污、監督)策略演化

將參數取值為W1=2,W2=1,C1=6,U1=8,C2=5,G=4,B=4,P2=10,C3=3,U2=3，相較于情景3，提高了公眾監督帶來的長遠利益U2的值，減小了公眾監督成本C3的值。地方政府、污染企業和公眾策略初始值設定為x(0)=0.5,y(0)=0.5,z(0)=0.5。仿真結果如圖4所示。

圖4 博弈主體在穩定性條件④下的演化軌跡

從圖4可知，在參數取值滿足穩定性條件④-W1-W2-C1+U1<0、-G+C2+B-P2<0且C3-U2<0，即地方政府給其他主體的治理獎勵與嚴格治理成本之和大于嚴格治理的潛在收益、污染企業直接排污的潛在損失與直接排污罰款之和大于凈化排污成本與直接排污的額外收益之和、公眾監督的長遠收益大于監督成本時，均衡點(0,1,1)是ESS。這說明公眾在作出策略選擇時會綜合考量自身收益和參與成本，提高收益、減少成本能有效推動公眾參與霧霾治理。

情景5地方政府、污染企業和公眾采取(嚴格治理、凈化排污、監督)策略演化

將參數取值為W1=2,W2=1,C1=6,U1=10,C2=5,G=4,B=4,P2=10,C3=3,U2=3，相較于情景4，提高了地方政府嚴格治理時的潛在收益U1的值。地方政府、污染企業和公眾策略初始值設定為x(0)=0.5,y(0)=0,5,z(0)=0.5。仿真結果如圖5所示。

從圖5可知，在參數取值滿足穩定性條件⑤W1+C1+W2-U1<0、-W1-G+C2+B-P2<0且C3-U2-W2<0，即地方政府嚴格治理的潛在收益大于給其他主體的治理獎勵與嚴格治理成本之和，污染企業凈化排污獎勵與成本之差大于污染企業直接排污的額外收益、潛在損失與直接排污罰款之差，且公眾監督帶來的長遠收益與地方政府給公眾監督的獎勵之和大于公眾監督成本時，均衡點(1,1,1)是ESS。這說明在污染企業和公眾都傾向于積極參與霧霾治理時，只要提高地方政府在霧霾治理中獲得的潛在收益，如公共形象和公信力的提升等，便可以使系統進入良性循環階段。

圖5 博弈主體在穩定性條件⑤下的演化軌跡

3.2 群體策略初值變化對演化結果的影響

由復制動態方程分析可知，一方博弈主體的演化均衡狀態會受到其他主體決策比例的影響。考慮到上述情景分析中三方博弈主體策略初值設定的單一性，本文通過調整初始值對群體策略演化結果進行檢驗，以消除初值選取對結果可信度的影響，增強結果的說服力。

首先研究參數取值滿足穩定性條件⑤時，三方博弈主體策略初值變化對演化結果的影響，如圖6至圖11所示，此時參數取值同情景5。

圖6、圖7考察了三方博弈主體策略初值變化對地方政府群體策略演化路徑的影響。從圖中可知，地方政府群體選擇嚴格治理策略比例越大，系統演化至x→1的時間就越短、速度越快，此外該群體演化速度還會受污染企業和公眾策略初值變化的影響。說明在滿足各方利益訴求的前提下，x、y、z初值設定的差異雖然會對地方政府群體策略演化路徑產生一定影響，但不會改變該群體的最終策略選擇。

圖6 x初值變化對地方政府群體策略演化的影響

圖7 y、z初值變化對地方政府群體策略演化的影響

圖8 y初值變化對污染企業群體策略演化的影響

圖9 x、z初值變化對污染企業群體策略演化的影響

圖8、圖9考察了三方博弈主體策略初值變化對污染企業群體策略演化路徑的影響。如圖所示，y值會隨著時間的變化先減小后增加，這可能是因為剛開始地方政府對直接排污行為不夠重視，污染企業對此抱有僥幸心理，希望通過直接排污策略獲得更大利益。后來隨著時間推移，地方政府加大監管力度，公眾參與意識逐漸加強，迫使越來越多污染企業采取凈化排污策略并最終演化至均衡狀態。

圖10、圖11考察了三方博弈主體策略初值變化對公眾群體策略演化路徑的影響。如圖所示，雖然三方博弈主體策略初值變化時公眾群體策略演化速度也不盡相同，但未改變z→1的演化結果。公眾在霧霾污染中一直扮演著受害者的角色，霧霾污染日益嚴重對公眾的生產生活影響也越來越大，因此公眾對于霧霾治理的態度也會更加積極。

圖10 z初值變化對公眾群體策略演化的影響

圖11 x、y初值變化對公眾群體策略演化的影響

綜上所述，在參數取值滿足穩定性條件⑤時，地方政府、污染企業和公眾的策略初值變化會影響主體演化速度，但不會改變博弈主體的最終策略選擇，此時均衡點(1,1,1)是ESS。

同理，參照上述方法考察其他四種穩定性條件下策略初值變化對演化結果的影響，發現演化穩定策略不會因初值選取的變化而變化，也就說情景分析中的結果是可信的。鑒于篇幅所限，另外四種情況未在文中進行詳細闡述。

4 結論及建議

在霧霾治理過程中，如何處理地方政府、污染企業和公眾的合作關系，是建立協作機制的關鍵所在。本文通過對博弈模型進行數值實驗和仿真分析，得出以下結論：

(1)地方政府、污染企業和公眾在不同穩定性條件下的策略選擇均不同。當系統處于三方博弈主體都不治理的情景下，可通過增加直接排污罰款金額與政府嚴格治理潛在收益、提高污染企業直接排污潛在損失、降低公眾參與成本與提高長遠收益等方式分別推動地方政府、污染企業和公眾采取積極治理策略，使系統向x→1,y→1,z→1的理想狀態演化。

(2)在參數取值確定的情況下，地方政府、污染企業和公眾任一博弈主體的策略演化速度會受到自身策略選擇比例及另外兩主體策略選擇比例的影響，但無論x、y、z取值如何變化，都不會改變博弈群體的最終策略決策。

根據上述研究結論，為了促進霧霾治理協作機制的形成，提出如下建議：

(1)積極構建地方政府為主導，污染企業為主體和公眾參與的三元主體聯動治理模式，降低地方政府嚴格治理成本、提高嚴格治理收益。一方面，地方政府要積極發揮帶頭作用，充分利用內部資源和信息，動員專家學者，為霧霾治理提出專業意見；另一方面，通過公共媒體積極宣傳全民參與霧霾治理的必要性，提高公眾環保意識，合理利用公眾的隱性監督功能，提高霧霾治理效率。

(2)加大對污染企業采取直接排污方式的打壓力度，降低污染企業直接排污的可能性。考慮到地方政府罰款是推動污染企業采用凈化排污技術的主要約束力，因此地方政府可以通過行政管制的方式來約束污染企業。同時增加對凈化排污企業的獎勵，向污染企業表明政府對霧霾治理的決心。

(3)制定相應的激勵政策，鼓勵企業和公眾積極參與霧霾治理。一是對企業進行激勵。在貫徹執行“污染者付費原則”的前提下，根據地方財政能力對污染企業的產業轉型和設備更新等進行激勵，如減免稅收制度、公共資金補助等。企業在激勵制度的引導下，會更加重視環境和經濟的平衡，有利于社會的長遠發展。二是對公眾個人和環保組織進行激勵。地方政府可以根據公眾對霧霾治理的貢獻值，給予適當的獎勵，提高他們的參與收益，降低參與成本。

本文探討了影響霧霾治理協作機制形成的條件，分析了不同情景下博弈主體的策略選擇，并根據實驗結果，為政策的制定和改善提供了建議。但是在實際的霧霾治理過程中，影響三方博弈主體演化至理想狀態的條件更加復雜，所以在后續的研究工作中，應該將更多的參數考慮到博弈模型中。