摘要:环境污染事故涉及的利益主体包括中央政府、地方政府、污染企业、社会公众四个方面,文章通过对四者之间博弈的分析,揭示了我国环境污染事故发生的根本原因,提出了相应的政策建议。
　　关键词:环境污染;博弈论;政府;企业
　　
　　一、 引言
　　
　　近年来,我国各地方各部门在环境保护方面工作力度不断加强,伴随着经济增长方式的转变,环境保护工作取得了积极的进展。但是目前国内环境形势依然严峻,不断发生的污染事故给国民生产生活带来了严重的影响。
　　面对多发的环境污染事故,国内外学者们从不同的角度研究其发生的原因。由于每一起环境事故背后都涉及到若干主体,而这些主体之间又存在明显的利益关系,所以可以运用博弈论来进行深入探讨。熊鹰和徐翔等运用博弈分析方法对不同制度安排下政府环境监管与企业污染治理的决策过程进行了分析,周国雄认为由地方政府的逐利行为所导致的中央与地方政府间利益博弈是形成政策执行难问题的主要根源。卢方元用演化博弈论的方法对产污企业之间、环保部门和产污企业之间相互作用时的策略选择行为进行分析。
　　上述学者的博弈分析仅就我国环境污染防治规制链条中的局部环节展开,但仅就局部环节的博弈分析还不能系统地解释我国环境事故频发的根本原因,因此必须从我国整个环境安全规制链条出发寻求合适的治理之路。本文对环境保护问题的分析以中央政府、地方政府、排放企业、社会公众四个利益主体为对象,构造了三组博弈模型,用以刻画我国环境污染防治问题的复杂性与系统性,解释环境污染与破坏事故发生的内在机理,并在此基础上提出相应的政策建议。
　　
　　二、 中央政府与地方政府之间的环境安全博弈
　　
　　在计划经济时代,中央政府掌握所有权力,地方政府必须完全服从中央政府制定的所有政策,所以在当时的条件下不会产生博弈。改革开放以后,中央政府为了发展市场经济,对部分权力进行了下放,从而使地方政府拥有了更多的自主权。地方政府为了自身利益和发展需要,从很多方面开始与中央政府进行博弈,对于环境污染的防治也在其博弈的范围内。
　　中央政府为了保护环境,发布了《关于落实科学发展观加强环境保护的决定》、《国家突发环境事故应急预案》、《全国污染源普查条例》等一系列规定,还将环境绩效纳入政府考核的范围内,目的就是希望通过制度的建设来保护环境,降低环境污染事故的发生率。但是地方政府对环境保护的态度却与中央并不一致,很多地方政府都认为环境保护与经济发展是矛盾关系,环境保护是经济发展的巨大障碍,因此地方政府在执行中央政府政策的时候,会更多地会考虑其自身利益,从而与中央政府形成了博弈。
　　中央政府与地方政府在博弈中都是理性的经济人,分别代表政策的制定者与执行者。中央政府要使自身的利益最大化,就需要制定相关政策使其自身的成本最小化。由于每一起环境事故对经济和社会产生的负面影响都是中央政府所要支付的成本,因此,中央政府会制定各种政策,最大程度地降低环境事故的发生率。而地方政府作为政策的执行者,往往通过各种途径来获取相关信息,如中央政府的惩罚强度、监管力度等,并且在综合考虑各种变量之后采取对其自身发展最有利的行动。
　　为简化分析,假定中央政府只与一个地方政府进行博弈,用Ua表示中央政府的效用,Ub表示地方政府的效用。环境事故的发生率会直接影响到中央的收益,不仅包括财政收入,还包括人民对中央政府的信任、国际社会对其的评价等方面。设中央政府收入函数为I (m1;p),m1是指中央政府对地方政府的监督力度,p是指环境事故的发生概率。一般而言,环境事故发生率增大,中央政府对地方政府的监督力度会有所增加,即m1是p的函数m1(p)。因此,中央政府的最大化效用函数可表示为maxUa=I(m1;p)-i(m1)-t(p)。其中,i(m1)+t(p)是中央政府所需支付的总成本,i(m1)是指中央政府对地方政府进行监督所发生的成本,即随着m1的增大,i(m1)会增加;t(p)是指环境事故的发生使中央政府发生的损失,随着环境事故发生率增加而增加。
　　与此同时,地方政府作为理性人,在博弈中也会使自身利益最大化,它的最大化效用函数可以表示为maxUb=E(m2;m1)-e(m1)-s(m2)。E(m2;m1)为地方政府收入函数,m2为地方政府对污染企业的监督力度,并且m2是的m1函数m2(m1),即地方政府对污染企业的监督力度与中央政府的监督力度有直接的关系,如果中央政府监督力度或处罚力度加大,必然会使地方政府对污染企业的监督力度增强。e(m1)+s(m2)是地方政府所发生的总成本,其中e(m1)是由于中央政府的监督力度而使其发生的额外监督成本,或者说是由于地方政府的监督力度不够被中央政府发现而对其进行处罚所发生的成本,可视为一种间接成本;s(m2)是地方政府对污染企业进行监督所发生的成本,即随着监督力度的加大,监督成本会随之增加,是地方政府所发生的直接成本。
　　中央政府与地方政府都在追求自身效用的最大化,因此必然会存在一组均衡值,使中央政府与地方政府的博弈达到均衡关系:
　　因此,p与m1之间可能存在一组最优值,可表示为m1*=A(p*);同理,m1与m2之间可能存在一组最优值,可表示为m2*=B(m1*)。公式表明,中央政府的监督力度与环境事故发生率之间存在一组最优值,中央政府的监督力度与地方政府的监督力度之间也存在一组最优值,只有同时达到最优值的时候,中央政府和地方政府才能同时实现最大化效用。然而,我国目前的现实情况是中央政府和地方政府均没有达到自身效用最大化,频繁发生的环境污染事故就是证明。所以,当前中央政府与地方政府的监督力度之间,中央政府监督力度与环境事故发生率之间两组相关变量都偏离了理论上的最优值,处于一种配置失当的状态。
　　
　　三、 地方政府与污染企业之间的博弈
　　
　　一般而言,地方政府的行为与所在地的区域经济发展状况有直接的关系。当人们认识到需要由地方政府采取行动对所谓的“市场失灵”进行补救时,往往倾向于将“失灵的市场”与“理想的政府”相结合,即通常把地方政府想象成没有偏差、没有特殊利益的机构,认为其有能力掌握充分的信息。实际上,地方政府在处理相关问题时,会由于其自身的缺陷而出现偏差。而且,地方政府往往涉及不同的利益集团,而且地方财政收入很大程度上来自于辖区内企业的贡献,因此地方政的决策不可能完全大公无私,在执行中央政策时往往会从自身利益出发,与辖区内的企业有更多的特殊关系。为了充分了解地方政府与污染企业之间这种既密切又微妙的关系,需从博弈角度出发对二者行为进行分析。
　　假设博弈中只有一个地方政府与一家污染企业。地方政府在此博弈中有两种选择:对污染企业的环保投入进行监督或者不进行监督。污染企业自身又存在两种选择:对地方政府进行寻租以便在不进行环保投入的情况下继续在本行业生存牟利,或者选择不进行寻租从而承担其本应投入的环境治理费用以及罚款。地方政府对污染企业进行监督需要成本,污染企业的寻租行为也需要成本。设C1为地方政府对污染企业进行监督所发生的成本,C2为地方政府不对污染企业进行监督所承担的成本(包括中央政府对其的惩罚以及自身政绩减少等)。R为污染企业在正常生产情况下的正常收益,S1为污染企业正常生产时进行的环保投入(如果污染企业对政府进行寻租,则此支出不发生,反而成为污染企业的额外收益),S2为污染企业对地方政府进行寻租而发生的成本,S3为地方政府选择监督策略时对污染企业的处罚。一般情况下,S1会大于S2与S3之和,否则污染企业也不会选择对地方政府进行寻租。假设S1> S2+S3,在此条件下,不存在纯战略的纳什均衡,因此分析求解混合战略下的纳什均衡,如图1所示。
　设地方政府对污染企业进行监督的概率为x,则不进行监督的概率为1-x;污染企业对地方政府进行寻租的概率为y,则不进行寻租的概率为1-y。令Eb为地方政府的期望收益,Ec为污染企业的期望收益,分析如下:
　　若x为固定值,则污染企业对地方政府进行寻租(y=1)和不进行寻租(y=0)时,污染企业的期望收益分别为Ec(x,1)=R+S1-S2-xS3;Ec(x,0)=R+S1-xS1,解Ec(x,1)=Ec(x,0),可得x*=S2/(S1-S3),即如果地方政府监督的概率大于S2/(S1-S3),污染企业的最优选择是进行寻租;如果地方政府监督的概率小于S2/(S1-S3),污染企业的最优选择是不进行寻租;如果地方政府监督的概率等于S2/(S1-S3),污染企业可随机选择是否寻租。
　　若y为固定值,则地方政府对污染企业进行监督(x=1)和不进行监督(x=0)时,地方政府的期望收益分别Eb(1,y)=yS2+yS3-C1;Eb(0,y)=yS2-C2,解Eb(1,y)= Eb(0,y),可得y*=(C1-C2)/S3,即如果污染企业寻租的概率小于(C1-C2)/S3,地方政府的最优选择是不监督;如果污染企业寻租的概率小于(C1-C2)/S3,地方政府的最优选择是监督;如果污染企业寻租的概率等于(C1-C2)/S3,地方政府可随机选择是否监督。
　　因此,混合战略的纳什均衡是x*=S2/(S1-S3),y*=(C1-C2)/S3,即地方政府对污染企业以S2/(S1-S3)的概率进行监督,污染企业以(C1-C2)/S3对政府进行寻租。地方政府在博弈中的均衡值x*与污染企业的寻租成本S2、污染企业的正常生产时的环保投入金额S1、地方政府对污染企业的处罚金额S3有直接关系:当(S1-S3)为固定值时,若x*增加,S2也会随之增加,即当地方政府的监督力度提高时,污染企业会通过增加寻租金额来保持均衡;如果S1、S2为固定值,S3会随着x*的提高而提高,即地方政府的监督力增强会使得其对污染企业的罚金增加。
　　污染企业在博弈中的纳什均衡值y*与地方政府的监督成本C1、地方政府不对污染企业进行监督时所承担的成本C2、地方政府选择监督策略时对污染企业的处罚S3有直接关系:当(C1-C2)为固定值时,y*会随着S3的增大而减小,即污染企业的寻租概率会与地方政府的处罚金额成反比;如果C2、S3为固定值,则y*会随着C1的增加而增加,说明地方政府对污染企业的监督投入越大,污染企业的寻租概率也就越高,反之,如果地方政府对污染企业的监督投入越少,则污染企业的寻租概率也就越低。
　　由于目前我国仍以GDP作为地方政府的绩效评价指标,地方政府的财政收入也与企业的经济利益密切相关,所以,地方政府与企业之间的利益一体化倾向越来越强。因此,目前地方政府对污染企业的监督概率远小于均衡概率x*,而污染企业的寻租概率也远高于均衡值y*,最终直接导致环境事故发生。
　　
　　四、 污染企业与社会公众之间的博弈
　　
　　污染企业的基本选择可以分为两种:一种是环保投入充足,利润相对减少但实现了排放达标;另一种是环保投入不足,节省的环保投资转变为利润,但排放不达标。当污染企业排放达标时,社会公众与污染企业和平相处;当污染企业排放不达标时,社会公众的健康等利益将受到直接影响,为了维护自身利益,社会公众会通过各种方式来影响污染企业的行为,目前通过诉讼获得赔偿是最为有效的方式之一。
　　设企业的利润为R,减少的环保投入金额为F,因此导致被社会公众诉讼被地方政府处罚金额为G,同时需赔偿社会公众金额为P;社会公众受污染影响的利益损失为L,社会公众的诉讼的总成本为C(当诉讼成本较低时表示为C1,成本较高时表示为C2,因此C1　　在信息不完全的情况下,社会公众处于信息弱势,公众无法准确了解诉讼的成本,而且得到的赔偿收益可能不足以弥补诉讼的高成本,即出现C1V2时社会公众就可以选择诉讼,即x(C1-C2)-C1+P-L>-L,求解得x<(P-C1)/(C2-C1),所以当高成本的发生概率满足x<(P-C1)/(C2-C1)时,社会公众就会选择诉讼。
　　在信息完全通畅的情况下,社会公众能够明确了解诉讼的成本。由于各地方政府对于所辖区内的污染企业的监督管理程度不同,而且地方法规的健全程度也不同。因此会出现两种情况,即赔偿收益小于诉讼成本,或者赔偿收益达于诉讼成本。
　　当赔偿收益小于诉讼成本时,即P　　当赔偿收益大于诉讼成本时,即C1-L,且P-C2-L>-L,此时居民显然会选择诉讼。当居民选择诉讼时,企业的两种选择,分别为排放不达标时的R-P-G,和排放达标时的R-F。当R-FR-P-G时,企业会选择排放不达标。
　　
　　五、 降低环境污染事故的政策建议
　　
　　上述三组博弈模型的仅仅是简单博弈条件下的理论分析,还有一些博弈条件没有考虑,现实情况中会更复杂。但这三组模型提供的一些启示,可以作为我国降低环境污染事故的政策建议。
　　首先,为了减少环境污染事故的发生,中央政府必须进一步完善强化相关的环境法律法规,加强对地方政府的监督力度和处罚力度,同时还应该设立一些正面的激励措施,使中央政府与地方政府之间的利益一致性增强。最终使中央政府的监督力度与地方政府的监督力度达到最优状态。
　　其次,应打破地方政府与企业之间的利益关系,加强地方政府对污染企业的监督处罚力度。须要求地方政府进一步完善地方环境法规制度,制定严格的污染物排放标准,提高对企业的环境安全监督力度,加大对超标排放企业的处罚力度,增加企业的排污成本,使企业在主观上控制排放。同时,当企业发现寻租无效以后,自然会把寻租成本转移到环保投入方面,不但能够直接降低环境污染事故发生率,还有利于减少地方政府的腐败行为。
　　最后,加强环境信息的公开化、透明化,引导社会公众参与环境监督。中央和地方政府应该发挥社会公众和媒体的监督作用,建立健全环境问题举报制度,对举报违规生产、违规排放、隐瞒事故的公众给予奖励。提高公众的环保意识,降低环境问题的诉讼成本,提高污染企业环境赔偿的额度。这种策略能够吸引社会公众积极参与,在一定程度上降低了政府部门的环境监督成本,实现了从外部约束污染企业排放,从而使污染企业达到自觉达标排放。
　　
　　参考文献:
　　1. Raquel S, Ferenc S, Emery C. Application of game theory for a groundwater conflict in Mexico. Journal of Environment Management,2007, 84(4):560-571.
　　2. 熊鹰,徐翔.政府环境监管与企业污染治理的博弈分析及对策研究.云南社会科学,2007,(4):60-63.
　　3. 周国雄.公共政策执行阻滞的博弈分析.同济大学学报,2007,(8):91-96.
　　4. 卢方元.环境污染问题的演化博弈分析.系统工程理论与实践,2007,(9):148-152.
　　基金项目:国家自然科学基金(70871018)。
　　作者简介:武春友,大连理工大学管理学院教授、博士生导师;王乐,大连理工大学管理学院博士生;蒋兵,大连理工大学管理学院博士生。