不同利益集团间环境行为选择博弈探究

不同利益集团间环境行为选择博弈探究

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1、不同利益集团间环境行为选择博弈探究  一、引言  环境污染的防治具有跨区域、跨部门的特性。我国的环境污染的防治体制经历了从统一管理与分级、分部门管理相结合到流域管理与行政区域管理相结合,制度的每一个阶段的变革都取决于当事人之间能否就制度达成一致同意,而并非政府单方面的意愿,这种制度的变迁是利益相关者之间不断反复博弈的结果。我国环境保护的法律法规明确规定地方政府对本区域环境质量负责,我国的环境污染防治政策基本由地方政府负责执行,地方政府环境责任的履行直接影响着整个国家的环境质量状况。因此,中央政府通过纵向问责机制推动地方政府履行环境责任,社会公众强烈要求地方政府尽职履责。地方政

2、府全面履行公共受托环境责任业已成为相关利益各方的共识。而地方政府在履行环境责任过程中,往往会跟据自己对其他利益集团环境行为的预期来决定自己的行为选择,所以,地方政府环境行为会出现多重均衡解。为了引导博弈动态均衡走向有利于环境可持续发展的方向,本文对地方政府之间、地方政府与地方环保部门之间、地方政府与社会公众之间就环境行为博弈过程进行了分析;并结合中国政府环境责任制度现状,寻找中央政府问责机制下的地方政府环境行为策略选择及其影响因素;探索地方政府与环保部门如何陷入环境责任履行的穷途困境以及社会公众在何种条件下对政府环保的不作为进行反对诉讼,以为我国政府环境责任制度改革提供依据。

3、  二、中央政府问责机制下地方政府间的环境行为博弈分析  1.博弈的现实背景  中央政府高度重视地方政府环境目标责任的落实,建立纵向问责机制,对地方政府环境目标责任履行情况实施监督和追责。由于污染防治具有相对的无边界性,一方治理污染,其他相关各方都会收益,这就为地方政府搭便车创造了条件。而且环境责任履行成本与污染治理收益的悬殊对比,使得地方政府间对环境行为策略选择存在激烈的博弈,一方选择履行环境责任会对另一方是否履行环境责任产生影响。因此,可以用博弈模型分析有限理性条件下,地方政府间如何在中央政府纵向问责机制下互相博弈。由于地方政府之间的博弈是其相关各方之间随机的、关联的重复

4、博弈,可以借助复制动态机制来模拟。  环境污染的扩散性与流动性带来污染治理的跨行政区域性。地方政府间存在同向外部效应,即一方破坏了生态环境,需要对方共同来承担危害,而一方履行责任治理了环境,则对方可共同受益。正是这种复杂背景,为地方政府环境行为博弈策略选择提供了多种可能。当博弈双方都选择履行环境保护责任时,双方获取的收益对等。当博弈双方选择不同的环境行为策略时,履行环境保护责任的地方政府不仅要承担履行环境责任产生的污染治理成本,而且还要承担对方不履行环境责任的负外部效应;不履行环境责任的地方政府不仅没有污染治理成本的负担,而且还能坐享对方履行环境责任的正外部效应。同时地方政府

5、履行环境责任时在空间上表现出相关性,地方政府A履行了环境责任,则在空间上与其相邻的地方政府也倾向于履行环境责任,反之相邻地方政府倾向于不履行环境责任。  基于上述原因,虽然中央政府非常重视推动地方政府环境责任的履行,但环境问题依然是目前社会经济可持续发展的主要障碍。因此,有必要用一定模型推演该类复杂博弈的过程,重点分析在此过程中中央政府的监督与问责措施对促进地方政府履行环境责任的重要现实意义。同时,还可还原我国环境政策执行的本质过程,纠正政策制定执行过程中的偏差,发现可能的最终均衡解及影响博弈走向的相关因素。解释目前污染治理政策的失灵现象,以为相关环保政策措施制定提供参考借鉴

6、,进一步提高区域环境治理效率。  2.博弈模型参数  根据是否履行环境保护责任,主体的策略集分为{履行、不履行}。虽然有时博弈主体可能有很多,可能是几个地方政府在共同博弈,这里简化为只有两类地方政府群体参加博弈。C1是地方政府A的责任履行成本,包括政府在责任履行过程中的组织成本、人力成本以及监督成本,同时包括责任履行在短期内对经济增长一些负面作用。L1为地方政府A履行环境责任后污染物的减排量,H1是地方政府A不履行环境责任时污染物的增排量,η表示环境责任履行绩效在中央政府政绩考核体系中占的比重,f是中央政府对地方政府A不履行环境责任的问责。同理,C2是地方政府B的责任

7、履行成本,L2是地方政府B履行环境责任后污染物的减排量,H2是地方政府B不履行环境责任时污染物增排量,f是中央政府对地方政府B不履行环境责任的问责,θ1代表地方政府A相对于地方政府B的外部效系数,反之θ2是地方政府B相对于地方政府A的外部效应系数。由此,可以得到中央政府纵向问责机制下地方政府A和地方政府B互相博弈的支付矩阵。  三、环保部门与地方政府环境行为动态博弈分析  1.地方环保部门的两难分析  地方环保部门在双重领导体制下履行环保责任时处于两难境地。其作为地方环境执法检查

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