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      關(guān)于空氣污染治理成本分配的博弈研究

      2015-05-09 18:26:15衛(wèi)永紅
      天津經(jīng)濟(jì) 2015年4期
      關(guān)鍵詞:邊際省份京津冀

      ◎文/衛(wèi)永紅 孫 策

      關(guān)于空氣污染治理成本分配的博弈研究

      ◎文/衛(wèi)永紅 孫 策

      空氣污染已經(jīng)成為當(dāng)前無(wú)法逃避的問(wèn)題,需要各地區(qū)的聯(lián)合協(xié)作,而在區(qū)域合作治理中,成本如何分配是影響合作成功與否的關(guān)鍵,本文依據(jù)合作博弈中的Shapley模型,提出合作治理污染的成本分配方案,并建議中央政府在此基礎(chǔ)上發(fā)放治理補(bǔ)貼。

      空氣污染;合作博弈;Shapley模型;京津冀

      北京曾在2014年APEC期間實(shí)現(xiàn)短暫的藍(lán)天白云,雖然會(huì)議結(jié)束之后空氣污染依舊,但是仍讓我們看到了空氣污染治理的希望,習(xí)總書(shū)記也發(fā)出了讓“APEC藍(lán)”留住的號(hào)召,可以說(shuō)這為空氣污染治理打好了上層基礎(chǔ)。但“APEC藍(lán)”的實(shí)現(xiàn)是靠中央政府頒布的強(qiáng)制條例,其中包括各地工廠與企業(yè)停工停產(chǎn),汽車限行,北京地區(qū)甚至對(duì)所有公務(wù)人員放假7天,其成本巨大,也非長(zhǎng)久之計(jì)。治理空氣污染真正需要的是優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、社會(huì)能源結(jié)構(gòu)等,這是一個(gè)長(zhǎng)期的工程,離不開(kāi)各地區(qū)的長(zhǎng)期配合。而我們知道環(huán)境治理具有很強(qiáng)的外部性,作為理性人的各個(gè)地方政府都趨向于搭便車而非參與治理,各地方政府之間的博弈容易陷入囚徒困境。

      表1 地方政府污染治理博弈矩陣

      如表1所示,假設(shè)有A、B兩省面臨空氣污染的狀況,他們都有參與治理或者不參與兩種選擇,括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)則是他們做出選擇后面臨的各自收益,很明顯A、B兩省的占優(yōu)策略均為不參與,但此時(shí)的總收益是最低的。而共同參與治理雖然總收益最高,卻并非兩省的選擇,那么如何讓沒(méi)有行政隸屬關(guān)系的地方政府展開(kāi)協(xié)作,走出囚徒困境,正是中央需要解決的問(wèn)題。我們假定參與治理的合作成本為c,而獲得的收益為π,當(dāng)合作時(shí)的c>π時(shí),合作當(dāng)然無(wú)法完成,這時(shí)就需要中央政府給予一定的資金補(bǔ)助s使得c<π+s,本文要討論的正是在區(qū)域協(xié)作治理空氣的基礎(chǔ)上,治理成本c以及中央補(bǔ)助s應(yīng)該如何在區(qū)域之間分配才能保證區(qū)域合作可以公平公正的進(jìn)行。

      關(guān)于這個(gè)問(wèn)題本文用了合作博弈理論中的Shapley模型進(jìn)行分析,該模型是由諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主LloydS.Shapley提出的,被用來(lái)解決聯(lián)盟合作對(duì)策的問(wèn)題。在Shapley模型中按照每個(gè)參與人對(duì)他所參與的所有聯(lián)盟的邊際貢獻(xiàn)平均值作為其應(yīng)得的收益或應(yīng)該承擔(dān)的成本,是基于各個(gè)參與人在經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生或成本減少過(guò)程中的重要程度來(lái)進(jìn)行分配的,這樣既可以提高效率,又保證了公平合理。

      一、Shapley模型簡(jiǎn)介

      Shapley模型是合作博弈中最重要的解概念。合作博弈與非合作博弈很大的不同之處就是合作博弈沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的解的概念,人們很難從解集中選取一個(gè)即有效率又不失公平的解,而Shapley值就是這樣一個(gè)能夠解決這些問(wèn)題的解。它以聯(lián)盟中每個(gè)參與人的邊際貢獻(xiàn)平均值作為其應(yīng)得的收益或應(yīng)該承擔(dān)的成本,是基于各個(gè)參與人在經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生或成本減少過(guò)程中的重要程度來(lái)進(jìn)行分配的,因此它是公平的,也因此在政治、經(jīng)濟(jì)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,尤其在計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈合作的收益分配中起到了很大的作用。

      Shapley從有效性公理、對(duì)稱性公理、和可加性公理出發(fā),提出合作對(duì)策解的概念。依據(jù)本文的研究目的,在這里作者只從成本分?jǐn)偟慕嵌冉榻B模型,對(duì)收益的分?jǐn)偨?jīng)過(guò)相應(yīng)的簡(jiǎn)單變型即可得到,因此在這里不再贅述。

      成本分配中的合作博弈定義是以特征函數(shù)(N,C)的形式給出的。假設(shè)集合N={1,2,…,n},n為集合中參與人的個(gè)數(shù)。設(shè)S是N的子集,用來(lái)表示N集合中部分參與人所組成的一個(gè)集合。C是每個(gè)組合相對(duì)應(yīng)的特征函數(shù),C(S)是S子集的成本值,相應(yīng)的,C(N)表示全部參與人都在內(nèi)的集合的總成本值,C(i)表示第i個(gè)人獨(dú)立完成全部工作時(shí)的成本值,Xi表示的是成員i在合作中所承擔(dān)的成本值。根據(jù)之前一些學(xué)者的研究,我們可以歸納出以下幾點(diǎn)沙普利模型需滿足的條件:

      ①C(S)+C(T)≥C(S∪T),?S,T?N,S∩T=Φ;即由兩個(gè)聯(lián)盟所組成的新聯(lián)盟,其合作成本不大于原來(lái)兩個(gè)聯(lián)盟的成本之和。否則合作不成立。這是合作得以成立的必要條件之一。

      ②C(i)≥Xi,??N;即成員i在合作聯(lián)盟中所承擔(dān)的成本不大于其單干時(shí)成本,體現(xiàn)了個(gè)人理性。

      ③∑i∈NXi=C(N),?i∈N;即總成本應(yīng)在n個(gè)參與人之間完全分配。

      ④∑i∈SXi≤C(S),?S∈N;即某一聯(lián)盟內(nèi)的個(gè)體單獨(dú)工作的成本之和應(yīng)不大于組成的這一聯(lián)盟的成本值,體現(xiàn)了合作聯(lián)盟的集體理性

      滿足以上幾個(gè)條件的成本分配方案的解被認(rèn)為在合作博弈中是穩(wěn)定的,而Shapley模型符合以上條件。在模型中,計(jì)算出參與人i承擔(dān)的成本等于該參與人對(duì)所參加的每個(gè)聯(lián)盟的邊際貢獻(xiàn)的平均值。用φi(C)表示成員i在大聯(lián)盟中所承擔(dān)的成本,其結(jié)果由以下公式求得:

      |s|表示的是聯(lián)盟中成員的個(gè)數(shù),C(S)表示聯(lián)盟S的成本,C(s/ i)表示聯(lián)盟中除去成員i后的成本,w(|s|)是成本的加權(quán)項(xiàng),C(s)-C(s/i)表示成員i在包含i的聯(lián)盟S中的邊際貢獻(xiàn),即邊際成本。對(duì)于w(|s|)是從概率角度分析的,對(duì)集合N來(lái)說(shuō),每個(gè)參與人在不同的位置就是一個(gè)不同的排列,如(i1,i2,…,in)是一種序列,倒過(guò)來(lái)(in,in-1,…,i1)又是一個(gè)序列,n個(gè)成員就有n!種排序,S為某個(gè)包含成員i的集合,令第i個(gè)成員排在第|s|個(gè)位置,(|s|-1)!就表示排在該成員前面的所有成員的全排列,(n-|s|)!表示排在該成員后面的全排列,w(|s|)即為成員i出現(xiàn)在這個(gè)位置的概率。

      φi(C)本質(zhì)就是i在每個(gè)聯(lián)盟s的邊際成本的期望值。

      二、Shapley模型在合作治理空氣污染中的應(yīng)用

      我們假設(shè)一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明Shapley模型在空氣污染成本分配中的應(yīng)用。假設(shè)對(duì)空氣污染的治理需要三個(gè)區(qū)域的協(xié)作完成,這三個(gè)區(qū)域分別為X、Y、Z省,三個(gè)區(qū)域按照其污染治理成本的大小依次分為高中低三個(gè)層次且cX=1000億、cY=800億、cZ=600億,總成本為 C1=800+600+1000= 2400億;如果兩兩省份聯(lián)盟進(jìn)行霧霾治理,其成本依次為 cXY= 1600億、cXZ=1300億、cYZ=1200億;當(dāng)三個(gè)省份組成大聯(lián)盟進(jìn)行治理時(shí)的成本為cXYZ=2000億。詳情如表2。

      表2 省份聯(lián)合成本(億元)

      顯然通過(guò)上述計(jì)算分析,采用三省份聯(lián)合方式來(lái)治理霧霾可以達(dá)到治理成本最低的目的,如果此時(shí)仍按照各省份單獨(dú)治理時(shí)的成本所占比例來(lái)分配中央政府的補(bǔ)助顯然是不合理的,而應(yīng)該按照三省聯(lián)合時(shí)各省份所承擔(dān)的成本比例來(lái)分配補(bǔ)助更為公平,我們可以通過(guò)合作博弈并利用Shapley值的計(jì)算來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題,先計(jì)算出2000億的成本中三省份各自承擔(dān)的份額,即可按照份額比例來(lái)計(jì)算出補(bǔ)助的分配方式。

      將上述分析用公式表示:

      N={X,Y,Z},C (X)=1000,C(Y)=800,C(Z)=600,C (X,Y)= 1600,C (X,Z)=1300,C (Y,Z)= 1200,C(X,Y,Z)=2000。關(guān)于聯(lián)盟中X省份承擔(dān)的治理成本φi(V)計(jì)算如表3所示,其中X參與的集合包括X,X∪Y,X∪Z,X∪Y∪Z。

      在表3中,C(S)為集合s所產(chǎn)生的成本;C(s/i)為除去省份i的省份集s所產(chǎn)生的成本;C(s)-C(s/i)為省份i對(duì)集合s的邊際貢獻(xiàn)。將w(|s|)[C(s)-C(s/i)]的各值相加,就是省份i對(duì)包含它的所有省份集合的邊際貢獻(xiàn)的均值。可得φx(C)=850。同理φY(C)、φZ(yǔ)(C)計(jì)算如表4與表5所示。φY(C)=700,φZ(yǔ)(C)=450。

      表3 X省份成本(億元)

      表4 b省份成本(億元)

      表5 c省份成本(億元)

      根據(jù)以上分析可以驗(yàn)證,φX(C)、φY(C)、φZ(yǔ)(C)的數(shù)值滿足沙普利模型的四個(gè)條件。按照此方法,X、Y、Z三省在合作后所承擔(dān)的成本,比單獨(dú)治理時(shí)的成本要低,且依次承擔(dān) 42.5%、35%、22.5%的空氣污染治理成本。相比原來(lái)的41.47%、33.33%、25%有所改變,這樣的結(jié)果更為合理,在保證總成本降低的基礎(chǔ)上兼顧了公平,那么按照計(jì)算出的這個(gè)比例來(lái)分配中央政府的補(bǔ)貼,也更加合理。

      三、結(jié)論

      通過(guò)分析,本文提出了區(qū)域合作成本按照Shapley模型進(jìn)行分配、國(guó)家按比例調(diào)節(jié)補(bǔ)貼的戰(zhàn)略,這樣既兼顧了公平,又有利于監(jiān)管。

      空氣污染問(wèn)題不是一朝一夕可以得到解決,因此制定一個(gè)切實(shí)可行、穩(wěn)定有效的長(zhǎng)期戰(zhàn)略顯得尤為重要。合作博弈的理論就為區(qū)域合作打好了一定的理論基礎(chǔ)。當(dāng)前中國(guó)的空氣污染問(wèn)題中,京津冀區(qū)域最為嚴(yán)重,也最受關(guān)注,天津市作為其中一員,在合作治理空氣污染的進(jìn)程中擔(dān)任重要角色,在京津冀一體化的戰(zhàn)略里,天津應(yīng)發(fā)揮其區(qū)位優(yōu)勢(shì)、科技優(yōu)勢(shì)、創(chuàng)新優(yōu)勢(shì),積極承擔(dān)其責(zé)任,為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)貢獻(xiàn)自己的力量。

      [1]中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)部,數(shù)據(jù)中心.http://www.zhb.gov.cn/.

      [2]施錫銓.合作博弈引論[M].北京:北京大學(xué)出版社,2012:65-94.

      [3]吳博.霧霾協(xié)同治理的府際合作研究——以“京津冀”及“珠三角”為例[D]湖北:華中師范大學(xué)碩士論文.

      [4]馬士華,王鵬.基于Shapley值法的供應(yīng)鏈合作伙伴間收益分配機(jī)制[J].工業(yè)工程與管理2006,(4):43-49.

      責(zé)任編輯:張麗恒

      F224.32

      A

      1006-1255-(2015)04-0034-03

      衛(wèi)永紅(1990—),天津財(cái)經(jīng)大學(xué)理工學(xué)院。郵編:300202

      孫 策(1991—),天津財(cái)經(jīng)大學(xué)理工學(xué)院。郵編:300202

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