“數字化集中倉”模式下危化品倉儲安全監管的演化博弈分析*

王 偉，劉曉雅，盧菊花，丁黎黎，張文思

（1.中國海洋大學經濟學院，山東 青島 266100；2.青島恒星科技學院機械與汽車工程學院，山東 青島 266100）

0 引言

由于危化品大多具有易燃易爆特點，稍有不慎易引發重大事故，因此危化品生產、運輸、倉儲等環節的安全監管問題受到相關政府部門高度重視[1]。各地方政府部門雖然已出臺眾多關于危化品倉儲管理的行政法規，但是危化品倉儲事故仍時有發生。因此，政府部門仍需進一步加強對危化品倉儲企業的安全監管[2]。回顧以往發生的危化品倉儲事故，不難發現事故頻發的原因主要有以下2 個方面：1）政府監管不到位、責任缺失。在實際監管過程中，政府部門很難做到24 h 實時掌握和監控危化品企業的倉儲動態。2）危化品企業倉儲水平有待提高。危化品倉儲基礎設施投資成本大、技術門檻高，制約危化品企業倉儲水平提高。很多危化品企業倉儲管理水平落后、安全倉儲意識較差，普遍存在“黑倉庫”，具有嚴重安全隱患[3]。因此，如何提升政府監管效能、創新政府監管方式、改善危化品企業倉儲現狀是當前危化品倉儲安全監管領域亟待解決的問題。

國內外學者圍繞危化品倉儲安全監管問題展開大量研究，主要集中在危化品倉儲技術監測與預警、危化品倉儲政府監管等方面。在危化品倉儲技術監測與預警方面，Li等[4]構建實時動態風險監測模型，識別危化品存儲過程中存在的風險。胡鵬等[5]通過設計算法跟蹤危化品倉儲矢量，準確識別危化品發生事故范圍。劉學君等[6]對危化品立體倉庫各貨位進行火災溫度監測及高溫點定位，實現危化品倉儲安全預警。戴波等[7]提出1 種利用利用超寬帶（ultra wide band，UWB）定位技術的虛擬力算法，提高危化品倉庫堆垛監測精度。

在危化品倉儲政府監管方面，許多學者運用演化博弈理論，研究政府監管下的危化品倉儲安全問題。韓震等[8]為研究港口危化品安全管理問題，構建由政府、資源提供商和物流服務商3 方組成的演化博弈模型。Gao等[9]利用演化博弈的方法研究政府與港口危化品企業之間的行為博弈，并指出動態懲罰機制和補貼是有效的監管手段。張季平[10]認為通過加大對違規企業的懲罰力度，在短時間內可以保證危化品物流企業合法運營，但是長期內并不能完全消除違法行為，反而還會使政府監管部門放松警惕。實質上，危化品倉儲監管是政府和危化品倉儲企業之間的動態博弈過程。演化博弈理論以有限理性的群體作為研究對象，利用動態分析法把影響參與主體行為的因素納入模型，使其更好地反映參與主體的策略演化趨勢[11-12]。近5年來（2018—2022年），演化博弈理論常被應用于危化品行業監管領域，如危化品生產、運輸、倉儲等[13-15]。

然而，現有關于危化品倉儲監管的研究大部分考慮采用傳統監管方式，如：提高政府監管力度、加強行政處罰、引入第3 方監管等，上述監管方式基本沒有減輕政府繁重的監管任務和危化品企業安全倉儲成本。隨新興信息技術、智能識別技術、大數據應用技術等飛速發展，智能監管、數字化網絡監管平臺等新的倉儲監管方式紛紛涌現。在數字經濟時代，政府部門采取新的監管技術模式勢在必行，但少有學者從該角度進行危化品倉儲安全監管研究。相關政府部門如何合理利用新監管技術指導危化品倉儲企業安全倉儲，實現監管效能提升？ 危化品倉儲企業是否可以通過新技術降低倉儲運營成本，實現倉儲效果優化？ 解決上述問題對于促進危化品倉儲行業可持續發展具有重要意義。

本文運用演化博弈理論，引入政府搭建“危化品集中式倉儲中心+數字化網絡監管平臺”（簡稱“數字化集中倉”）策略，構建政府監管部門與危化品倉儲企業之間的演化博弈模型，將建倉策略（建數字化集中倉，不建數字化集中倉）、監管策略（嚴格監管，寬松監管）以及倉儲策略（合規倉儲，違規倉儲）進行組合研究，探討政府和危化品倉儲企業的動態博弈過程，研究不同建倉概率下政府監管行為、企業倉儲行為的演化趨勢，為政府推行智能化監管技術模式和危化品倉儲企業實施智慧化倉儲管理模式提供相關決策參考。

1 模型假設及構建

1.1 模型假設

在危化品倉儲監管過程中，政府部門和危化品倉儲企業之間的策略相互影響，是1 種動態博弈過程。本文模型作出如下假設：

假設1 政府選擇建數字化集中倉概率為x，0 ≤x≤1，選擇不建數字化集中倉概率為1-x。政府選擇嚴格監管概率為y，0 ≤y≤1，選擇寬松監管概率為1-y。危化品倉儲企業選擇合規倉儲概率為z，0≤z≤1，選擇違規倉儲概率為1-z。

假設2 政府建數字化集中倉成本為CW，數字化集中倉建成后，危化品倉儲企業均選擇數字化集中倉儲，假設企業數量有n 個；若政府不建數字化集中倉，則危化品倉儲企業僅選擇各自獨立倉儲。

假設3 倉儲活動給危化品倉儲企業帶來的經濟收益為Rp。危化品倉儲企業選擇獨立倉儲時，企業承擔的倉庫自建或租賃費用為Wp，合規倉儲過程中的運營費用（如：對倉儲設備的維護保養、場地運營、倉儲人員定期培訓等投入資金）為Cp，違規倉儲過程中的運營費用為0；危化品倉儲企業選擇集中倉儲時，向政府支付的倉儲托管費用為Wg，且Wp＞Wg。由于集中倉由政府和企業共同運營，因此集中倉可以降低企業在倉儲過程中的投入資金，即合規倉儲運營費用為βCp，β 為成本降低系數，0≤β≤1，違規倉儲過程中的運營費用為0。

假設4 政府付出一定監管成本對危化品倉儲企業進行嚴格監管時，基本上會發現企業的違規倉儲行為，從而可以有效避免一部分危險事故發生。假設不建集中倉時嚴格監管成本為Cg。政府建集中倉后，可方便監管，此時政府嚴格監管成本為αCg，α為監管便利程度系數，0≤α≤1。若危化品倉儲企業違規倉儲，政府監管部門在監督檢查過程中，發現危化品倉儲存在重大安全事故隱患，則對其進行停產停業等整頓并處以罰款F。但政府監管部門作為公共管理部門，其本身不獲得監管收入，因此罰款不作為其經濟收益。

假設5 政府寬松監管時，投入成本為0。在政府寬松監管與危化品倉儲企業違規倉儲情況下，發生危險事故的概率為θ。一旦發生事故，對危化品倉儲企業造成的經濟損失為Sp，同時也會使地方政府公信力下降，給政府帶來聲譽損失Sg；如果建集中倉后發生事故，不僅會對政府造成聲譽損失，還會破壞集中倉設施，給政府帶來的總聲譽損失為Sg′，且Sg′＞Sg。由于危化品倉儲事故發生概率通常處于較低水平，即θ為較小值，因此假定F-θSp＞0 成立。

1.2 收益矩陣和復制動態方程

根據上文假設，可得政府部門和危化品倉儲企業在不同策略下的收益矩陣，如表1所示，表中逗號前的公式為政府部門的收益，逗號后的公式為危化品倉儲企業的收益。

表1 政府部門和危化品倉儲企業的收益矩陣Table 1 Revenue matr ix of government departments and hazardous chemicals warehousing enterprises

根據收益矩陣，可以得到政府嚴格監管的期望收益如式（1）所示：

政府寬松監管的期望收益如式（2）所示：

政府部門選擇監管策略的平均收益如式（3）所示：

則政府監管部門的復制動態方程如式（4）所示：

危化品倉儲企業合規倉儲的期望收益如式（5）所示：

危化品倉儲企業違規倉儲的期望收益如式（6）所示：

危化品倉儲企業選擇倉儲策略的平均收益如式（7）所示：

則危化品倉儲企業的復制動態方程如式（8）所示：

2 演化博弈模型

2.1 政府的演化穩定性分析

1）當z0≤0 時，由于解得

2）當0＜z0＜1 時，由于解得

3）當z0≥1 時，由于此時無解。

2.2 危化品倉儲企業的演化穩定性分析

1）當y0≤0 時，根據假設可知F-θSp＞0，所以（xβ+1-x）Cp-θSp≤0，解得因此，在x∈情況下，當z*=1 時，滿足＜0，此時z*=1 是穩定策略，危化品倉儲企業選擇合規倉儲。

2）當 0＜y0＜1 時，由于 F-θSp＞0，所以，解得因此，在的情況下，當y＞y0時，有z*=1 滿足，此時z*=1 是穩定策略，危化品倉儲企業選擇合規倉儲；當y＜y0時，有z*=0 滿足＜0，此時z*=0 是穩定策略，危化品倉儲企業選擇違規倉儲。

3）當 y0≥1 時，由于 F-θSp＞0，所以，解得因此，在的情況下，當z*=0 時，滿足＜0，此時z*=0 是穩定策略，危化品倉儲企業選擇違規倉儲。

2.3 混合策略的均衡點及穩定性分析

根據上文可知，政府監管部門和危化品倉儲企業的策略選擇會受到政府建倉概率的影響。設 x1=

假設在情形1 中，有0≤x1＜x2＜x3≤1。

當x∈[0，x1]時，政府監管部門的穩定策略為y*=0，危化品倉儲企業的穩定策略為z*=0。因此，當x∈[0，x1]時，政府監管部門和危化品倉儲企業的混合均衡策略為（0，0）。

當x∈（x1，x2]時，政府監管部門的穩定策略為y*=1，危化品倉儲企業的穩定策略為z*=0＜z0。因此，當x∈（x1，x2]時，政府監管部門和危化品倉儲企業的混合均衡策略為（1，0）。

當x∈（x2，x3）時，無穩定點，政府監管部門或危化品倉儲企業無法實現1 個穩定策略。

當x∈[x3，1]時，政府監管部門的穩定策略為y*=0，危化品倉儲企業的穩定策略為z*=1＞z0。因此，當x∈[x3，1]時，政府監管部門和危化品倉儲企業的混合均衡策略為（0，1）。同理，可得出情形2（0 ≤x2＜x1＜x3≤1）和情形3（0≤x2＜x3＜x1≤1）中政府監管和危化品倉儲企業的混合均衡策略。

3 演化仿真分析

本文使用MATLAB模擬系統動態演化，通過數值仿真實驗驗證上文的均衡策略和博弈結論（以情形1 為例）。由于涉及決策主體及相關策略比較復雜，難以在實際中獲取全部相關數據。為保證參數取值合理性，本文借鑒文獻[8，10，13]中的參數設定經驗，結合本文中參數的定義及約束條件，對模型相關參數進行初始賦值，并通過現實調研和咨詢相關領域專家，對參數取值進行適當調整。

設定參數值為：θ=0.2，Sg′=200，Sg=100，Cg=30，α=0.2，F=12，Cp=25，Sp=40，β=0.2。那么x1=0.23，x2=0.65，x3=0.85。建倉概率x分別取0.2，0.5，0.7，0.9 得到政府部門和危化品倉儲企業的演化仿真如圖1～4 所示，圖1～4 中縱坐標概率指政府部門選擇嚴格監管概率及危化品倉儲企業選擇合規倉儲概率。

圖1 當x=0.2 時的演化仿真示意Fig.1 Evolution simulation when x=0.2

圖2 當x=0.5 時的演化仿真示意Fig.2 Evolution simulation when x=0.5

由圖1～4 可知，當建倉概率較小時（0＜x＜x1），由于政府嚴格監管需要付出較高成本，因此政府選擇寬松監管。危化品倉儲企業合規倉儲成本高于政府罰款與發生事故可能造成的損失之和，因此危化品倉儲企業管理者會存有僥幸心理，選擇違規倉儲。

隨著建倉概率進一步提高（x1＜x＜x2），政府部門提高監督力度，選擇嚴格監管，但不足以使危化品倉儲企業向合規倉儲策略演化。

圖3 當x=0.7 時的演化仿真示意Fig.3 Evolution simulation when x=0.7

圖4 當x=0.9 時的演化仿真示意Fig.4 Evolution simulation when x=0.9

當建倉概率處于中等水平時（x2＜x＜x3），政企的演化策略是無限循環的。若政府寬松監管，則企業選擇違規倉儲；若政府嚴格監管，則企業選擇合規倉儲；但當企業選擇合規倉儲時，政府寬松監管的收益高于嚴格監管時，故政府選擇寬松監管策略，如此循環往復，無法實現1 個穩定策略。

當建倉概率很高時（x＞x3），危化品倉儲企業通過入駐集中倉，降低企業合規倉儲運營成本，從而自覺選擇合規倉儲，而政府監管部門則采取寬松監管策略。

4 結論

1）當建倉概率很低時（0＜x＜x2），政府監管部門和危化品倉儲企業都會消極對待。危化品倉儲企業由于合規倉儲成本較高，大概率會選擇違規倉儲，政府監管部門因為不愿投入監管成本，大概率會選擇寬松監管。

2）當建倉概率處于中等水平時（x2＜x＜x3），政企演化過程循環往復，無法實現均衡。政府在監管過程中會交替出現監管過嚴和過松的周期性波動情景，而危化品倉儲企業也出現“合規倉儲—違規倉儲—合規倉儲”的周期性波動現象。

3）當建倉概率很高時（x＞x3），若集中倉帶來的合規倉儲成本降低程度較低時，危化品倉儲企業依舊會選擇違規倉儲；只有當成本降低程度超過一定閾值時，危化品倉儲企業才會自愿選擇合規倉儲。

4）當政府不建設數字化集中倉時，其不僅要強化監管職責，防止出現懶政怠政等現象，還要對危化品倉儲企業給予政策支持和財政補貼，鼓勵企業按標準化流程開展倉儲活動，而對于執行較差的企業應嚴格處罰。

5）當政府建設數字化集中倉時，其可以將危化品倉儲從零散式監管轉化為集中式監管。通過打造數字化網絡監管平臺，全面掌握轄區內危化品倉儲企業動態，對企業進行分級、分類監管，對日常監管中出現的問題做到及時處理。同時還應下調入駐企業的托管費用，從而降低企業的運營成本。