公共治理视域下政府行为与公众响应的演化博弈<span class="superscript">*</span>

摘要：公共治理强调公众的主动参与意愿，其有效性取决于政府和公众二者演化博弈的结果。利用演化博弈理论剖析公共治理过程中政府和公众的行为逻辑，构建群体视角下的政府和公众行为演化模型，并通过演化博弈的方法对双方的行为进行说明，从而提出正确引导公众参与、控制政府公共治理成本、建立公共治理惩罚机制等对策建议，为政府公共治理的科学决策提供参考。

关键词：公共治理；政府行为；公共响应；行为逻辑；演化博弈；公众参与；治理成本

一、问题的提出

自20世纪70年代开始，以美国为代表的西方国家在政府管理中出现了由“统治”到“治理”的过渡，公共治理开始成为学术界研究的热点。公共治理理论的产生与蓬勃发展是对传统治理范式的革新和超越，在一定程度上缓解了公共需求增长与公共服务供给不足的现实矛盾[1]。由于历史原因，我国公共治理的研究起步比较晚，政策积淀薄弱。随着互联网的兴起，特别是在当今创新、协调、绿色、开放、共享新发展理念的引领下，对公共治理应进行更为深入的探讨和研究，以期为公共管理层面的供给侧改革提供决策支持。

公民参与是公共治理的要义之一。公民积极有序的参与对于提高政府公共治理能力、增加政府社会资本的意义显著[2]。近年来，各级政府通过政务信息公开、打造透明政府和网络群众路线等多种措施为公众参与社会治理提供了契机。但由于公众参与的整体水平有限以及普遍存在的政治冷漠，致使公共治理中公众参与效率不高。比如，2014年北京市和上海市位列政府网站绩效评估的前两名，其日均IP访问量约为13 000次，但仅为日本东京政务网站浏览量的7.7%，公民对政府工作的关注度有待提高。与此同时，公共治理体系与公共问题的契合性、政府对公众合理期待的有效回应也是我国政府必须予以关注的全新课题。魏娜通过在北京和青岛对影响公众参与政府决策的因素进行实地调研，指出“政府的积极回应”所占比重高达61%[3]。

目前国内学者重点研究政府公共治理的机制创新[4]，或建立数学模型评估政府公共治理水平及公众对公共服务的满意度，如基于模糊数学的政府公共治理绩效测度[5]和基于PSPSI-SEM的公共服务满意度测评[6]等，而有关政府与公众关系对公共治理影响的研究几乎一片空白。本文聚焦政府和公众的行为特征，运用演化博弈理论(evolutionary game theory)找出其中的规律并给出相应的政策建议。

二、公共治理过程中政府与公众的演化稳定策略和复制动态方程

演化博弈与经典博弈相比，其突出特点是融入了生物进化的思想，以个体的有限理性为出发点，把种群作为研究对象，在相互学习、彼此影响中获得最优解。在公共治理中，博弈双方(政府和公众)之间的博弈也是一个动态缓慢的过程，双方在不断的认知中达到一种理想均衡状态[7-8]。

1. 演化博弈的基本假设

(1) 博弈的双方是具有有限理性的政府和公众，并且该博弈是有一定数量的群体博弈。需要说明的是，公众不仅包括自然人，还包括企业、非营利组织等社会团体[9]。

政府作为博弈的决策人(先行动的一方)，其策略空间S1={积极表现(PP)，消极表现(NP)}[10]。“积极表现”是政府充分主动地履行自己的职责，通过调控民意调动公众参与热情，对民众提出的诉求给出满意的答复；“消极表现”是政府制定政策时基于自身利益或少数人利益，消极应对民众诉求，不能妥善处理舆情危机，在公共管理中存在懒政、慵政和不作为现象。设p(p∈[0，1])为政府积极表现的概率，则其消极表现的概率为1-p。需要说明的是，当政府数量较多时，将p理解为具有“积极表现”的政府的比例显得更有意义[11]。

公众的策略空间S2={积极响应(PR)，消极响应(NR)}。考虑到“不响应”的得益函数与“消极响应”类似，为了便于分析讨论，“不响应”不单独作为策略空间。“积极响应”是指公众通过各种渠道参与到公共治理政策制定中，积极反映诉求，对政府的表现能够给出客观公正的评价；“消极响应”是指公众不愿意参与公共事务，对政府公共治理表现给出的评价比较随意。假设公众积极响应的概率是q(q∈[0，1])，那么消极响应的概率为1-q。

(3) 演化博弈双方的得益。由上述假设条件和双方策略的依存性，得到公共治理过程中政府和公众非对称博弈的支付矩阵，如表1所示。

表1政府行为与公众响应的非对称博弈支付矩阵

其中：r1为政府因公共治理有效性而收获的社会效益(包括社会资本、政府公信力、政府形象等)，还包括由于公众建议反馈而推动的行政机构精简、审批流程优化、办事效率提升，以及政府在管理和运营上降低的成本(即增加的净收益)；r2为政府治理失常时的利益(通常表现为政府制定的政策与公共利益偏离)，即公众的有效参与能够减少政府治理的无效性，降低政府官员怠政、慵政的可能性；r3为政府积极治理所引起的社会整体福利的增加；r4为公众与政府有效互动而增加的额外经济、社会收益(如社会福利、幸福感等)；c1为政府积极表现所付出的治理成本，投入的社会资源以及机会成本；c2为公众积极参与公共事务而付出的时间、精力，对政府治理作出响应付出的学习成本；c3为政府权威、形象等的损失。

2. 演化稳定策略和复制动态方程

首先分析政府一方的行为。政府在公共治理过程中积极表现的期望为upp，消极表现的期望是unp，平均收益为

即

其次分析公众的行为。公众在这一博弈过程中有两种选择——积极响应和消极响应，积极响应的期望得益为vpr，消极响应的期望得益为vnr，平均期望得益为

即

由微分方程的稳定性定理可知，演化稳定策略必须满足的条件为

那么，p*为演化稳定策略。同理可得q*为演化稳定策略。由式(2)、(4)、(5)可以得到5个可能的稳定状态，即

其稳定性可由Jacobi矩阵得出，具体情况如图1～4所示，并分析如下：

(1)r1-r2-c1+c3>0>r4-c2的情况，即政府积极治理的收益大于消极治理的收益，同时公众积极参与公共事务能够获得理想的社会收益。由图1可以看出，不论博弈的初始状态如何，最终结果将回归到E1(0，0)点。其内涵是如果公众的积极反馈不能换来更多的获得感，那么公众的政治参与度就会降低，而政府由于缺乏有效的反馈，单方面就难以制定出有针对性的政策措施，作为有限理性博弈主体经过不断调整后，最终的演化稳定策略为{消极表现，消极响应}。

图1r1-r2-c1+c3>0>r4-c2的情况

(2)r4-c2>0>r1-r2-c1+c3的情况，即公众积极响应获得了相应的社会收益，而政府的积极表现并没有取得理想的效果。由图2可以看出，最终的状态将收敛于E1(0，0)点。这表明，尽管公众开始的参与意愿很强，但由于政府方面的积极治理并没有得到认同，所以政府将率先调整策略，经过不断互动之后，公众的策略也将改变。

图2r4-c2>0>r1-r2-c1+c3的情况

(3)r1-r2-c1+c3<0，r4-c2<0的情况，即博弈主体双方的积极表现(响应)都没有取得理想的效果。由图3可以看出，系统最终将稳定在E1(0，0)点。这说明，如果博弈双方的积极行为没有得到预期的结果，政府和公众基于理性判断最终会改变原有策略。

图3r1-r2-c1+c3<0，r4-c2<0的情况

通过上述分析不难发现，若政府和公众有一方积极表现(响应)的收益小于消极表现(响应)的收益，最终的演化稳定策略均为{消极表现，消极响应}。

(4)r1-r2-c1+c3>0，r4-c2>0的情况，即博弈双方的积极表现(响应)都取得了理想的收益。由图4可以看出，系统存在两个演化稳定策略，不稳定状态点E2、E3及鞍点E5的连接线为两种不同稳定状态的临界线，在临界线的右上方区域E4E2E5E3系统收敛于点E4(1，1)，而在临界线的左下方系统收敛于点E1(0，0)。其中E1(0，0)为演化博弈双方均处于消极模式，而E4(1，1)点为博弈双方均处于积极模式。点E5与点E1(0，0)距离越小，区域E2E5E3E4的面积越大，E4(1，1)为演化稳定策略均衡点的可能性就越大，即在公共治理中政府倾向于选择采取积极的治理方式，与此同时公众也会积极反馈。

图4r1-r2-c1+c3>0，r4-c2>0的情况

其一，参数r1，r2，c3，c4。由图4可以看出，当r1，c3增大或者r2减小时E5向下移动，区域E1E2E5E3的面积减小而区域E2E5E3E4的面积增大，E4作为演化稳定策略稳定点的概率就会增加。同样，当r4增大时，系统演化到E4的可能性也会增加。由此可以看出，不论对于政府还是公众，在公共治理过程中获得的收益越大、失去的利益越小，他们的积极性就越高，政府治理、公众响应的动力就越强，从而越容易达到双赢的局面。

其二，参数c1，c2。c1为政府在治理过程中投入的成本，c2为公众参与治理投入的成本。c1，c2越小则区域E2E5E3E4的面积越大，演化博弈收敛到点E4的概率就会增加。由此可以看出，对于政府和公众来说，成本的投入是影响其在公共治理中表现的重要因素，过高的成本投入将影响政府和公众在公共治理过程中的互动效果，使稳定状态向消极演化的可能性增大。

综上所述，政府公共治理与公众参与是一个相互影响的动态过程，系统的均衡策略不仅取决于两者相对收益的大小，还与政府获得的社会收益、政府消极治理的负面效应、公众参与成本以及公众积极参与信息福利的增加等因素息息相关。此外，由于该博弈属于动态博弈，政府、公众在博弈过程中行为的转变可以促使博弈从一个稳定策略向另一个稳定策略演化。

三、政策建议

通过建立公众参与的政府公共治理演化博弈模型，并对复制动态系统和演化相位图进行分析，表明政府公共治理能力的提升有赖于作为治理主体的政府与公众之间的相互配合、相互作用[13]。政府作为公共治理的主导者，其主要职责是制定合理的政策，改善公共治理的演化路径。因此，要提高公共治理能力，政府应当选择适当的政策手段对演化过程进行合理干预，以保证演化博弈最终达到政府积极表现、公众积极响应的稳定状态。

(1) 正确引导公众参与——政府公众治理的着眼点。首先，应通过信息公开使政府工作流程透明化，减少信息不对称性，培养公众积极参与公共事务的思维习惯[14]。其次，应注重公众参与制度化平台建设，保证参与主体覆盖社会各阶层，并建立多样的公共利益诉求渠道。再次，应注重建立公众诉求回应机制，将公众意见落实到具体单位，并对整改方案进行跟踪[15]。最后，应探索实现公众参与的法制化，使公众参与不只局限在制度层面，而是将公共治理的参与主体、参与方式以及相关程序以法律法规的形式固定下来。

(2) 控制政府公共治理成本。政府公共治理效益、成本两个参数中，前者具有一定的不可控性，因为其主要取决于公众对政府公共服务的认可，而成本则具有较强的可控性。一是应该确立治理成本理念，将目标管理、成本核算纳入公共治理领域，提升政府工作效率。二是可以尝试吸纳社会组织参与治理，提升公共治理的专业性，同时推动公共服务的有效递送，打破政府独家垄断，实现公共服务的多元化供给[16]。三是把治理创新与政治改革结合起来，因为公共治理成本与政治体制有着密切的关系，良好的机制是政府治理创新的土壤。

(3) 建立公共治理惩罚机制。政府公共治理绩效评估可以委托专业的第三方机构完成[17]，如果测评结果低于事先设定的阈值，就意味着该领域治理不到位，应当追究主管部门的治理责任。同时，为了最大限度地挽回政府形象，还应对治理不力的领域进行补救，并对补救效度进行考核[18]。

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Evolutionarygameongovernmentbehaviorandpublicresponsefromperspectiveofpublicgovernance

Abstract：Public governance emphasizes the active participation will of the public, and its effectiveness depends on the outcome of evolutionary game between the government and the public. The behavioral logic of the government and the public during the process of public governance is analyzed by applying evolutionary game theory, and the behavioral evolutionary models of the government and the public are constructed from perspective of group. The behaviors of them are explained by applying the method of evolutionary game. Accordingly, countermeasures and suggestions are proposed of correctly guiding public participation, controlling the cost of government public governance, establishing punishment mechanism of public governance, etc., so as to provide reference for the scientific decision-making of government public governance.

Keywords：public governance; government behavior; public response; behavioral logic; evolutionary game; public participation; governance cost

网络出版地址：http：∥kns.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20180111.1427.016.html

作者简介：胡志明(1992-)，男，山东聊城人，硕士生，主要从事政府公共服务能力等方面的研究。