文摘

流域生态补偿已被广泛接受为一个系统来促进各利益相关者的合作来解决跨界水污染的问题,但现有的研究并没有充分考虑不同政府支付的赔偿费用的影响利益相关者的决策。因此,本文构造上游政府之间的三方博弈模型,下游政府和中央政府利用进化博弈理论的影响,并确定不同因素对每个玩家通过模拟的决策过程。结果显示如下:(1)初始概率显著影响每个玩家的决策行为;(2)日常监督中央政府和环保成本的降低可以促进流域生态补偿的实施;(3)罚款下游政府使中央政府的决策和下游政府周期性变化;和(4)敦促下游生态补偿费用的增加政府选择非赔偿金,支付和补偿费用由中央政府有一个临界值。

1。介绍

随着人类社会文明的发源地,分水岭是一种人类可用的淡水资源的主要来源和自然生态系统的重要组成部分1]。然而,随着社会经济的快速发展,流域生态系统的破坏,水污染越来越严重2]。由于水资源的流动,上游很容易转移到下游所产生的污染,导致整个流域的生态环境造成的破坏(3,4]。这个过程涉及多个行政区域的形式跨界水污染的盆地(5]。因此,如何有效地解决这一问题的跨界水污染问题已成为各国政府和学者关注的焦点。

由于盆地不同地区有不同的需求,为了最大化自己的利益,上游和下游地区经常有利益冲突的发展,分布,利用水资源,导致“公地悲剧”(6]。例如,如果上游地区保护水资源,当地政府需要付出高昂成本;同时享受良好的水下游地区;他们不赔偿上游地区。这将最终导致区域经济发展和生活水平的异化,导致冲突7]。自跨界水污染通常涉及许多不同的地区,他们很难采取统一行动来解决这个问题(8]。近年来,许多学者进行了深入研究如何解决跨界水污染问题和提出了许多解决方案(9]。其中,支付流域生态系统服务(pw),作为一个有效的系统,可以促进上游和下游地区的合作保护流域生态环境,吸引了世界各地的广泛关注(10,11]。因此,pw提供了一种可行的方法来有效解决跨界水污染问题。pw的应用程序支付生态系统服务(PES)的盆地,这是通常被称为流域生态补偿(WEC)在一些国家。因为WEC的优势促进上游和下游之间的合作领域,广泛应用在世界各地的主要水域12- - - - - -14),如长江和黄河在中国15- - - - - -17),德国的易北河,在澳大利亚墨累达令盆地。

WEC,学者们做了大量研究补偿识别(18,19),标准(20.- - - - - -22),和模式23,24),而关键影响因素和决策的变化补偿主体和客体一直高度关注(25,26]。影响因素的研究,学者们把补偿主体为研究对象,结合计量经济学和条件价值法来识别它们。人口特征的研究发现,水消费模式之间的密切依赖上游和下游地区,改善饮用水服务的意识,等等的关键影响因素(27,28),但这些研究大多集中在补偿主体和较少关注补偿对象。此外,学者只解释了影响结果,但不会显示各种因素的影响过程。决策的研究,学者们把多级政府(多级政府是指政府与不同级别政府管理的层次结构。本文主要指的是中央政府和地方政府,地方政府的主要是指长江沿岸省级政府)为研究对象,用博弈理论进行分析。一些学者通过构建静态博弈模型分析了决策行为之间的上游和下游政府,发现它们之间很难建立WEC自发(29日,30.]。然而,由于静态博弈假设球员是完全理性的,很难实现在现实世界中。因此,一些学者引入进化博弈理论(5,31日),但学者们主要集中在如何促进上游和下游政府同级政府之间建立横向补偿,而忽略的作用垂直上级和下级政府之间的补偿。此外,现有的研究并没有讨论水平补偿和垂直补偿之间的匹配关系。

基于这些研究空白,本文构造了一个三方进化博弈模型包括上游政府、下游政府和中央政府在WEC,分析他们的决策行为,并识别关键影响因素。创新和贡献如下:(1)探讨了影响因素从多个代理的角度,并使用模拟显示变化的决策过程。(2)本文还分析垂直补偿,补偿水平,和他们比,为WEC提供了一个新的想法。结果不仅可以优化现有补偿机制,也为国家或地区提供参考,还没有建立起WEC。

本文的其余部分安排如下。部分2介绍了理论背景和研究框架;部分3结构模型;部分4进行了仿真实验并得到结果;部分5讨论了结果;部分6得出结论并提出建议。

2。理论背景和研究框架

2.1。理论背景

进化博弈论是博弈论的一个重要分支32]。它突破完全理性的假设的球员在经典博弈论,整合生物学中的进化理论,并使用有限理性的假设研究玩家的决策行为(33,34]。这个理论有很大的影响在多个代理之间的交互的研究。一个完整的进化博弈理论的研究范式通常包括以下部分:(1)确定的策略设置:可替换主体游戏,不同的球员有不同的选择策略。然后,确定每个玩家的选择策略,形成相应的策略起着重要的作用。(2)建设游戏矩阵:游戏矩阵是一个矩阵组成的回报不同的球员在不同的战略组合。矩阵的结构可以清楚地反映每个玩家在不同条件下的具体成果。(3)建立复制动态系统:复制动态系统是一组一组微分方程组成的方程组。它反映了比例的玩家选择不同的策略组和反映了整个集团的决策变化通过比例的变化。(4)确定演化稳定策略(ESS): ESS的组合策略当每个玩家达到一种稳定状态。这种策略组合下,每个玩家都可以获得自己的最优效用和不会改变自己的策略。寻找ESS是进化博弈理论的核心35,36]。

WEC,各利益相关者的需求是不同的,并且很难在比赛中保持完整的理性过程,所以它是不可能确定一个游戏的最佳策略。因此,进化博弈理论适用于研究WEC [18,37),这一理论的应用可以识别决策行为的变化和关键影响因素。

2.2。研究框架

有效建立和实施WEC需要多级政府的全面合作,但他们有不同的利益需求10]。因此,当构建WEC机制,上游政府、下游政府和中央政府构成游戏。游戏过程如图1。

根据图1,中央政府有两个集体策略:日常监督和随机抽样检查。当它选择日常监督,它希望生态、经济、和社会效益盆地将改进的同时,以实现高质量的盆地的发展。然而,日常监督将使中央政府付出巨大的成本,这将使它承受巨大的资金压力。因此,它会选择随机抽样检查,以降低成本和监督WEC的建立。之后,上游政府也有两个可选的策略,也就是说,保护水环境,不保护水环境。当上游政府选择保护水环境,这不仅可以提高整个流域的生态效益,还提供优质的水资源下游政府,但它将上游政府成本。当他们选择其他策略,这些成本可以用来发展经济的地区,以提高当地居民的生产和生活水平。最后,下游政府的可选策略是否补偿上游的。当下游政府赔偿费用,这可以促进上游政府不断保护水环境,使下游不断获得优质的水资源。相比之下,下游使用优质水资源政府认为是他们自己的权利和保护水环境是上游的责任政府,所以他们选择不去补偿他们。

基于游戏涉及多级政府,深入分析他们的决策行为和识别关键影响因素,为设计提供参考适当的WEC机制。研究框架如图2。

3所示。模型

3.1。假设

为了充分解释的不同政府决策行为的变化WEC和识别关键影响因素,本文构建之前需要设置必要的假设模型。假设如下:(1)每个玩家是有限理性,而不是完整的合理性。这意味着它是困难的为每一个球员在一场比赛中找到自己的最佳策略,但是它可以在多个游戏通过学习找到最优策略。(2)每个玩家的目标是最大化自己的利益。(3)当上游政府保护水环境,各级政府可以获得生态效益。

3.2。进化博弈模型

3.2.1之上。变量

游戏模型包含许多变量,如表所示1。

3.2.2。收益矩阵

因为不同球员有两个可选的策略,每个玩家的收益是不同的在不同的策略组合(表2和3)。(1)当中央政府选择日常监督,上游政府选择保护水环境和下游政府选择补偿。上游政府的回报 下游政府的回报 中央政府的回报 (2)当中央政府选择日常监督,上游政府选择保护水环境和下游政府选择任何补偿。上游政府的回报 下游政府的回报 中央政府的回报 (3)当中央政府选择日常监督,上游政府选择不保护水环境和下游政府选择补偿。上游政府的回报 下游政府的回报 中央政府的回报 (4)当中央政府选择日常监督,上游政府选择不保护水环境和下游政府选择任何补偿。上游政府的回报 下游政府的回报 中央政府的回报 与日常监督政府的支付矩阵如表所示2。(5)当中央政府选择随机检查,上游政府选择保护水环境和下游政府选择补偿。上游政府的回报 下游政府的回报 中央政府的回报 (6)当中央政府选择随机检查,上游政府选择保护水环境和下游政府选择任何补偿。上游政府的回报 下游政府的回报 中央政府的回报 (7)当中央政府选择随机检查,上游政府选择不保护水环境和下游政府选择补偿。上游政府的回报 下游政府的回报 中央政府的回报 (8)当政府选择随机抽查,上游政府选择不保护水环境和下游政府选择任何补偿。他们的回报是0,分别。随机检查中央政府的支付矩阵如表所示3。

3.3。复制动态方程

根据假设,每个玩家最大化自身利益通过学习在多个游戏。因此,本文运用 ,y,( ,y, )代表最初的上游政府合作的可能性,下游政府和中央政府的策略选择保护水环境、生态补偿、分别和日常监督。

此外,它假定代表的预期回报每个玩家选择不同的策略,和是指每个玩家的平均回报。米每个球员的代表,米= 1,2,3表示上游政府、下游政府和中央政府,分别;n是指为每个球员不同的策略,在哪里n= 1和2表示第一个策略和第二个策略,分别。每个符号的描述中列出的表4。

根据上面的收益矩阵的分析,我们可以得到每个玩家在不同策略下的收益,如下所示。

上游政府的回报

基于 , ,和 ,上游政府的复制动态方程如下:

下游政府的回报

同样,基于 , ,和 ,下游政府的复制动态方程如下:

对于中央政府来说,回报

同样,基于 , ,和 ,中央政府的复制动态方程如下:

复制动态系统可以通过联立方程(23),(25)和(27),见以下方程:

3.4。进化稳定策略

因为每个球员都需要多次玩游戏为了实现ESS,初始概率随时间变化;也就是说, ,y,是时间的函数,所以他们用吗 , ,和 。为了获得ESS的复制动态系统,我们使微分方程(28)分别等于0。因为 , ,和 ,复制动态系统的解决方案的空间是一个立方体边长为1。通过求解上述微分方程,九个平衡点( , , , , , , , ,和 )可以获得。 可以得到解决

虽然九平衡分得到本文不确定他们是否ESS。由于ESS必须一个纯策略纳什均衡,不得ESS,因为代表一个混合策略均衡。然后,我们只需要判断是否ESS另8分。根据李雅普诺夫的系统稳定性理论(38,39),动态系统的系数矩阵的特征值可以判断系统的稳定性。当所有特征值是负的,系统达到稳定状态;非负特征值时,系统处于不稳定的状态。因此,首先,本文计算复制动态系统的雅可比矩阵;其次,从坐标来替换成雅可比矩阵来获取相应的特征值。最后,ESS决定根据李雅普诺夫稳定性理论。雅可比矩阵与每个平衡点可以获得(来 ),如附件所示。

根据来 , 的和 ,和的是积极的(指的是特征值所示行和矩阵的列),所以 , ,和不是ESS。其他平衡点不能直接判断ESS但需要引入约束进一步判断。相比之下,只有是最符合实际情况,因为WEC费用主要是由中央政府支付,和最下游政府不积极参与WEC。因此,本文以为深入研究的对象。为了使系统达到稳定状态,约束方程(30.))。

4所示。仿真的结果

根据上面的分析,最终的复制动态系统的稳定性 。根据方程(30.),本文采用数值模拟技术研究和每个运动员的决策和影响因素。每个参数的初始值如表所示5。

4.1。初始概率

由于每个玩家的初始概率是时间的函数,以分析其对每个球员的决策过程的影响,本文将初始概率划分为高概率组和低概率组进行比较分析。结果如图所示3。

在图3,我们可以发现,无论是在高概率组或低概率组,系统最终稳定在(1,0,- 1);即,上游政府选择保护水环境,下游政府选择不进行生态补偿,和中央政府选择的日常监督。此外,它可以观察到,上游和下游政府政府的时间达到一个稳定状态较短,而中央政府达到稳定状态的时间更长。高概率组的初始概率中央政府已经经历了一个变化过程,首先降低,然后增加,这表明中央政府最初倾向于选择随机抽样检查,然后转向日常监督。

4.2。环境保护成本

为了反映环境成本的影响( )在每个球员,本节将它作为一个变量和值1,3,5,分别而其他参数常量(如表所示6)。在此设置,设置两个高概率组和低概率组模拟系统,和结果如图所示4。

根据图4,它可以发现环境保护成本影响上游政府和中央政府在低概率组(初始概率是0.4),但对下游政府几乎没有影响。在数据4(一)和4 (c),环境保护成本的影响上游政府和中央政府是相反的。对上游政府、环保成本的增加将延长时间达到一个稳定状态。对于中央政府来说,环保成本缩短了时间的增加达到一个稳定状态的概率较低。

4.3。细

为了说明罚款的影响,本文以罚款(和 )分别作为变量的值5,7,9,设置其他参数为常量(如表所示7)。在此基础上,本文还进行了系统仿真对高初始概率组和低初始概率组,结果如图所示5。

根据图5(一个),在上游政府( )对自己有一定的影响。是否初始概率是高或低,好增加时,上游政府达到稳定状态的时间1是缩短。在图5 (c),只影响中央政府的决策在初始概率较低组;当罚款增加,中央政府达到稳定状态的时间1是在一定程度上缩短了。相比之下,对下游政府几乎没有影响。同样,数据显示5 (d)- - - - - -5 (f),几乎没有影响上游政府和有很大影响下游政府和中央政府。当从5到7,下游政府达到稳定状态的时间增加0。当= 9,下游政府决策的周期性波动,很难达到一种稳定状态。在图5 (f),当从5到7,中央政府从0到状态1。当增加到9,中央政府的决策也显示周期性变化。

4.4。生态补偿由下游政府支付

在本节中,生态补偿支付的下游政府被认为是一个变量,作为6,8日和10日,分别,而其他参数作为常量(如表所示8)。此外,该系统模拟高初始概率和较低的初始概率组,分别,结果如图所示6。

从图可以看出6(一)、生态补偿支付的下游政府( )对上游政府几乎没有影响。相比之下,在数字6 (b)和6 (c),当下游生态补偿支付政府增加,下游政府和中央政府的速度达到稳定状态明显缩短。这时,下游政府将选择任何补偿,而中央政府将选择日常监督。

4.5。生态补偿由中央政府支付

在本节中,生态补偿支付由中央政府( )被认为是一个变量,作为2,4,6,而其他参数作为常量(如表所示9)。此外,该系统模拟高初始概率和较低的初始概率组,分别,结果如图所示7。

从图7、生态补偿支付的中央政府对上游政府影响不大,但对下游影响更大政府和中央政府。在图7 (b),当增加,下游政府达到稳定状态的时间0是缩短。在图7 (c),当改变从2到4,中央政府达到稳定状态的时间1扩展。然而,当增加到6,中央政府的稳定状态变化在状态1 0 0和稳定状态。因为中央政府的稳定状态,已经有了很大的改变,本文进一步模拟 ,把值从4到5.4,步的值是0.2。在图7 (d),当等于5,中央政府的决策曲线变得水平直线,表明5的临界值是中央政府的策略的改变。

5。讨论

5.1。初始概率

从部分3.4,可以看出初始概率是决定ESS的关键因素。因此,模拟的初始概率将有助于理解每个玩家的决定的敏感性。结果显示部分4.1在不同的初始概率组,每个玩家的最终稳定状态是相同的;即上游政府选择保护水环境,选择不补偿,下游政府和中央政府选择的日常监督。然而,也有一些差异,每个玩家的趋势达到一种稳定状态。上游政府时间达到一个稳定状态高概率组明显短于在低概率组。下游政府、时间达到稳态低概率组短于在高概率。对于中央政府来说,时代达到一个稳定状态接近在不同的组,但是,在高概率组,曲线显示了一个下降的趋势,然后一个向上的趋势。可以看出,上游政府有强烈的意愿参与WEC,下游政府参与意愿薄弱,日常监督和中央政府选择。目前,水资源保护基金的上游政府包括中央政府的转移支付和上游政府的自筹资金。由于经济发展缓慢和上游政府的融资能力薄弱,水资源保护基金主要是由中央政府承担。这反映出垂直补偿WEC在中国的主流。 At this stage, the central government hopes to build horizontal compensation between upstream and downstream governments to supplement vertical compensation, but, from the simulation results, the downstream governments are the key to establish horizontal compensation, and their willingness to participate is not high. Therefore, downstream governments need to fully understand the contribution of upstream governments protecting water resources and improve their willingness to participate in WEC, which will change the current situation of the lack of horizontal compensation.

5.2。环境保护成本

建立和实施WEC需要各级政府的合作,和上游政府需要投资多的直接成本和机会成本在保护水环境。因此,该WEC成本是关键因素。根据分析部分4.2环境保护成本越高,时间越长上游政府达到稳定状态。下游政府几乎没有影响。低概率组中,中央政府会达到一个稳定状态快随着环境保护成本的增加。上述变化的原因如下:首先,保护水环境时,上游政府不仅要支付很多费用环保基础设施的建设,还需要实现其他措施来保持水环境的保护效果,如限制污染企业的扩张和当地农业种植结构的变化。因此,上游政府支付的成本越高,就越难实现可持续的水环境保护。其次,由于环境成本的不断增加,上游政府有动机选择不保护水环境。为了确保健康的流域水环境,中央政府已经要求上游政府保护水环境,日常监督支付一定的赔偿。因此,有效地减少上游政府的环境保护成本的关键是促进可持续水资源的保护。目前,中国政府正减少水环境保护的成本通过以下方法:(1)引入新的绿色技术帮助上游政府提高污水处理的效率。例如,中央政府选择污水处理技术和经验的公司通过投资来帮助上游政府在建设污水处理厂。 (2) Establish enclaves in the downstream areas and relocate high polluting enterprises in the upstream areas to enclaves and give them corresponding tax relief. On the one hand, it can ensure the normal operation of these polluting enterprises, and, on the other hand, it can reduce the amount of local sewage.

5.3。细

中央政府很好上游和下游政府环境管制的方法之一来推广它们参与WEC。根据仿真结果部分4.3对上游的罚款,政府没有对球员的影响,而对下游政府的罚款产生巨大影响下游政府和中央政府。好增加到一定程度时,下游政府和中央政府的决策提供定期改变。上述现象的原因如下:首先,下游政府的罚款将会增加额外的成本,增加中央政府的收入。因此,下游政府和中央政府之间的决策变化具有很强的相关性。其次,当上游政府选择保护水环境,下游政府试图“搭便车”不支付补偿上游政府,因为它不仅可以获得高质量的水资源也没有付出代价。然而,确保连续的水环境保护上游政府,中央政府将采取日常监督敦促下游政府对上游政府支付一定的赔偿费用。这个时候,为了处理中央政府的日常监督,下游政府赔偿的倾向。因此,下游政府将权衡的影响“搭便车”和“日常监督,”所以他们定期决策曲线波动。最后,中央政府将做出相应调整的战略改变下游政府最后形成周期性变化。然而,中央政府对下游政府的罚款更敏感,因为当增加到9,中央政府的战略定期曲线变化,可以看到从图5 (f)。根据上述分析,中央政府建立WEC机制是必不可少的。如果下游政府很敏感很好,他们可以选择补偿通过建立严格的惩罚机制。然而,目前,没有在中国生态补偿立法,所以上游和下游之间的横向补偿政府主要是通过协商建立,而中央政府只有指南。这使得它不可能惩罚下游政府的任何补偿。2021年9月12日,中华人民共和国国务院办公厅发布了意见深化生态保护补偿制度改革,明确强调了使用法律手段来规范生态保护补偿。因此,WEC法律将有利于建立惩罚机制,这将促进下游政府参与WEC建设。

5.4。生态补偿费用

生态补偿费用是核心,确保长期WEC的实现。由于实施WEC,下游政府和中央政府都将受益,因此如何确定补偿基金的比例是关键问题。

根据仿真结果部分4.4和4.5,补偿支付上游政府几乎没有影响,但对下游的影响更大政府和中央政府。首先,当补偿费用增加,上游政府几乎不受影响,这不同于常识,因为上游政府补偿费用是额外的好处;增加时,上游政府应该达到一个稳定状态更快,但这不是反映在模拟。这表明上游政府需要付出巨大的成本,保护水环境,无法得到补偿的补偿费用。然而,由于中央政府的政策压力,上游政府必须保护水环境。因此,上游政府不敏感,有限的补偿费用。第二,为下游政府补偿费用是额外的支出。当补偿费用增加,下游政府将选择不补偿,仿真结果是一样的。最后,当下游政府(支付的赔偿费用 )增加,中央政府将达到一个稳定状态(图快6 (c)),也不同于常识,因为如果下游政府赔偿费用,这会形成一个良性循环的保护水资源之间的上游和下游地区,因此中央政府不再需要日常监督。然而,实践中WEC下游政府相信使用优质的水资源是自己的权利,所以他们不愿意支付赔偿费用,继续选择任何补偿策略(图6 (b))。然后,中央政府只能继续采取日常监督要求上游政府保护水环境。此外,当中央政府的赔偿( )从2增加到4,时间达到稳定状态1将扩展。当进一步增加到6,中央政府将从每日随机检查监督。这表明,中央政府有一个上限赔偿费用(图7 (d))。一旦补偿费用超过上限,中央政府将改变策略。这是符合WEC的现实。目前,支付补偿费用由中央政府保持WEC资金的主要来源,这将给自己带来巨大的财务压力。因此,中央政府也在加强研究如何促进自发建设的上游和下游流域生态补偿机制,以自由的巨大压力的补偿费用。目前,中国政府进行了横向补偿试点项目在新安江,赤水河畔,其他流域和得到了很多实践经验。此外,它先后发布了指导支持建立横向补偿大长江、黄河等流域。吸引社会资本(如企业和公众)加入横向补偿增加补偿基金是一种有效的方法。改善之间的水权和排放权交易的上游和下游地区也是一个重要的方式来有效地促进横向补偿。

6。结论和建议

6.1。结论

本文以上游政府、下游政府和中央政府为研究对象,分析了决策过程和关键影响因素的变化。这是具有重要意义的理性WEC的设计和实现。我们的研究结果表明,初始概率显著影响每个玩家的决策行为。日常监督中央政府和水环境保护的成本建立WEC发挥重要作用。下游政府的罚款将会导致周期性的改变自己和中央政府的决策。有一个临界值为生态补偿支付的中央政府,这意味着合理确定垂直补偿和横向补偿之间的匹配关系可以有效地促进建立和长期WEC的实现。虽然本文取得了一些有趣的结果,仍然存在以下局限性:(1)本文不包括污染企业和公众的分析框架;(2)本文使用仿真技术来研究每个主体的决策过程在WEC但不引入实际案例比较分析。在未来,我们将使用可替换主体模拟包括污染企业和居民等利益相关者的研究框架。与此同时,我们将通过问卷调查获得实际WEC案例的数据结合计量经济学和统计分析,进一步验证本文理论模型和结论。

6.2。建议

根据本文,提出以下建议:(1)在这个阶段,中央政府应继续实施日常监督,以确保WEC的实施;(2)提高各级政府的最初意愿参与WEC显著提高其成功率;(3)上游政府应该研究新的方法和路径,以减少水环境保护的成本;(4)中央政府应加强监督罚款下游政府;(5)中央政府应该建立一个新的计划来促进上游和下游政府自发建立横向补偿机制。以上建议的实现将有效地促进WEC的建立和实施。

附录

八个平衡点的雅可比矩阵如下:

数据可用性

本文中使用的所有仿真数据列出的手稿。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作由江苏省水利科技项目(没有。2018034)。