基于前景理论的绿色矿山多主体协同建设研究

Research on Multi-agent Collaborative Construction of Green Mines Based on Prospect Theory

摘要

为深入研究财政分权背景下绿色矿山建设的驱动因素，探明绿色矿山多主体协同建设的作用机理和演化过程，结合前景理论，构建地方政府、矿山企业和社会公众的三方演化博弈模型，分析绿色矿山多主体协同建设行为。研究发现：适度减少政府监管力度，能够促使建设主体选择积极的行动策略；矿山行业景气程度与矿山企业决策具有显著的正向关系，但政府决策受多重因素的影响，与行业景气程度无法简单对应；社会公众环境意识水平对地方政府及矿山企业的影响较小。同时，社会监督成本、企业建设成本和环境修复成本对地方政府、矿山企业和社会公众策略选择均产生负向影响。企业风险态度系数和损失规避系数与绿色矿山建设决策具有显著的正向关系。基于此，提出应建立绿色矿山建设长效机制，强化政府监管的正向预期；加大政策及典型案例的宣传力度，提升矿山企业技术创新能力，增强社会公众的环境意识，提供多元沟通渠道。

Abstract

The development of green mining practices is essential for the sustainable advancement of the mining industry.In recent years，China has made significant strides in the green mine construction，yielding positive outcomes across various dimensions.However，the actual process of green mine development faces several challenges.Local governments sometimes establish standards that are either unreasonable or lack scientific，rigor，and occasionally lower these standards during the selection process.Additionally，certain mining enterprises engage in fraud ulent activities to secure government subsidies or neglect the interests of the general public.Furthermore，influenced by subjective perceptions，some members of the public focus solely on the visible environmental damage caused by pollution，overlooking the importance of fulfilling social responsibilities.Consequently，the establishment of a comprehensive green mining framework involving local governments，mining enterprise s，and the public，alongside the exploration of driving factors for green mining，development and the analysis of the impact of risk attitudes and loss aversion on its evolution，has become a critical focal point for advancing green mining practices.This article employs prospect theory，utilizing the value function and weight function to develop a perceived benefit matrix within the framework of evolutionary game theory.It examines the evolutionary dynamics of green mine construction involving the government，mining enterprises，and the public，while analyzing the constraints and factors influencing this process.In modeling，the study considers the performance expectations of central government on local governments，as well as the incentives and penalties related to green mine construction imposed by local governments.It also accounts for both the direct and indirect benefits accruing to mining enterprises as primary stakeholders in green min e development.Additionally，the analysis considers the reputational impacts on local governments and mining enterprises under.public scrutiny.Numerical simulations are conducted using MATLAB R2018b，reflecting the real-world context of green mine construction.The simulation results corroborate the theoretical findings.Research indicates that a moderate reduction in government regulatory efforts can incentivize construction entities to adopt proactive strategies.The prosperity of the mining industry significant ly influences the decision-making processes of mining enterprises.However，the factors influencing local government decisions are numerous and complex，and cannot be solely attributed to the industry’s prosperity.Public environmental awareness exerts a relatively minor impact on both local governments and mining enterprises.There is a significant.positive correlation between the risk attitude of enterprises，their aversion to loss，and their decisions regarding green mining construction.In light of these findings，it is recommended to establish a long-term mechanism for green mine construction and to enhance the positive expectations of government oversight.Additionally，it is important to strengthen policy and exemplary publicity to boost the technological innovation capabilities of mining enterprises，as well as to cultivate public environmental awareness and provide diverse communication channels.

Graphical abstract

关键词

绿色矿山 / 演化博弈 / 前景理论 / 多主体协同

Key words

green mines / evolutionary game / prospect theory / multi agent collaboration

在推进生态文明建设、加快绿色发展的进程中，建设绿色矿山是保障我国矿产资源行业可持续发展的重要途径。绿色矿山建设是一个系统工程，要求在矿山开采利用的全生命周期中，实现矿山资源、环境、经济及社会效益的最优化。因此，应采取政府引导、矿山企业主体广泛参与的方式，围绕矿产资源勘查、开发利用、保护和监督全过程，落实绿色发展理念，推进绿色矿山建设。2017年，原国土资源部、财政部等部门联合印发《关于加快建设绿色矿山的实施意见》之后，各级政府自然资源及相关部门以资源合理利用、节能减排、生态环境保护和矿地和谐为主要目标，积极开展绿色矿山遴选工作。至2022年底，全国授予“绿色矿山”称号的矿山企业共计4 306家，包括国家级、省级、市级和县级4个级别。然而，在绿色矿山建设的实际过程中，由于未能充分考量政府、矿山企业和社会公众三方的风险偏好和心理感知的影响，导致建设目标与实际成效之间存在较大差距，且这一问题日益凸显。

当前，关于政府、矿山企业和社会公众协同建设驱动因素的研究主要聚焦在政府管制、企业绿色技术和管理以及社会公众监督3个方面。（1）政府管制因素。部分学者聚焦绿色矿山的政府激励及监管机制，提出政府应制订绿色矿山相关税收、金融和矿业权等优惠政策，并完善绿色矿山标准体系来加快绿色矿山建设（丁国峰等，2023）。此外，部分学者认为应结合多种环境法规，如环境税、污染税、金融补贴和激励措施等，来鼓励绿色创新、减少排放（冯羽生等，2021；Nazir et al.，2023）。在改进和完善绿色矿山建设政策方面，相关研究发现政府出台的部分绿色矿山建设政策，因忽视异质性矿山企业的绿色发展差异导致作用有限（于立宏等，2022）；市场激励环境规制对矿山企业的技术创新具有显著的激励作用（Wei et al.，2021；焦兵等，2024）。（2）企业绿色技术及管理因素。以往研究发现，通过提升矿山企业的绿色技术、扩大矿山企业的规模和规范矿山企业的绿色管理，有助于促进矿业绿色发展（Zhou et al.，2021）。也有学者运用内容分析和案例分析的方法，针对区域绿色矿山建设标准的实施效果进行了总结，认为企业绿色矿山技术和相关知识产权能够提升矿产资源开发使用效率（刘立顺等，2020；黄健敏等，2022）。（3）社会公众监督因素。研究发现，加强社会公众监督大大减少了制造企业污染排放，并反过来促进了信息的监管（Koehler，2007）。有学者提出，为促进绿色矿山建设，地方政府应整合社会公众力量，提高公众监督的能力和水平（刘亦晴等，2020；徐水太等，2023）。综上所述，国内外学者对绿色矿山建设驱动因素进行了大量研究，为本研究奠定了良好的基础。

针对绿色矿山协同建设的决策影响，有学者借助演化博弈对地方政府和矿山企业的多主体联动机制建设进行了研究（吴信科等，2019；Mahdevari et al.，2023）。在此基础上，提出绿色矿山建设的政府奖惩机制，并通过演化博弈分析地方政府和矿山企业的动态决策过程（陈婉菁等，2021）。但上述研究侧重于分析博弈主体的行为机理，在构建博弈模型收益矩阵时，采用期望效用理论计算客观收益，未考虑主体行为背后的心理动机，无法真实反映博弈主体的感知收益，因此难以全面绘制绿色矿山建设的现实图景。值得关注的是，前景理论可以弥补以上缺陷，该理论通过将心理学研究引入行为经济学，依据决策者对于策略损益值的心理判断，用价值函数取代期望效用函数（Kahneman et al.，1979），已成功运用于动态电价推广（Dong et al.，2022）、药品质量安全监管（赵哲耘等，2022）和海洋牧场技术创新（孙亚路等，2023）等领域。鉴于此，本文基于前景理论，利用价值函数和权重函数，构建演化博弈的感知收益矩阵，研究政府、矿山企业和社会公众协同作用的绿色矿山建设演化过程，分析影响绿色矿山建设的约束条件及因素，为绿色矿山建设提供有效的决策支持。

1 三方博弈模型

1.1 模型假设

在中国财政分权制度背景下，中央政府要求地方政府监管绿色矿山建设，并将绿色矿山建设绩效纳入地方政府考核体系。地方政府作为激励和监管方，在财政上主要通过财政补贴、税收优惠和提供公共服务等方式对绿色矿山建设予以支持，并通过征收环境税和制定排污标准等方式对矿山企业的环境污染行为进行规制。社会公众作为监督方，主要发挥以下3个方面的作用：一是监督地方政府及矿山企业行为，对地方政府不作为的行为进行曝光；二是通过选择绿色矿山企业的产品，使绿色矿山建设企业获得“绿色溢价”；三是举报不按绿色矿山标准建设、污染环境的矿山企业。因此，地方政府面临2种选择，即监管策略（以下简称“监管”）和不监管策略（以下简称“不监管”）；矿山企业也面临2种选择，即建设绿色矿山（以下简称“建设”）和不建设绿色矿山（以下简称“不建设”）；社会公众也有监督地方政府及矿山企业行为（以下简称“监督”）和不监督（以下简称“不监督”）2种选择。基于此，作如下假设：

假设1：在自然环境中，博弈中的决策主体包括地方政府子群体、矿山企业子群体和社会公众子群体，假设各参与主体均为有限理性且掌握的信息不对称；博弈各方处在初始阶段，博弈过程中不考虑外部影响。

假设2：根据前景理论，设V为决策主体对损益的感知价值，V由价值函数v(\mathrm{\Delta }{u}_i)和权重函数\pi (p_i)共同决定。 计算公式如下：

V={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}\pi (p_i)v\left(\Delta \right.u_i)（1）

（2）

（3）

式中：Δu_i 为结果i相对参考点u₀的损失或收益值，Δu_i =u_i -u₀，其中u_i 为事件的第i种结果（i=1，2，…，n），u₀为参考点，Δu_i ≥0反映结果u_i相对参考点u_{\mathrm{0}}存在收益，Δu_i <0则说明存在相对损失，取参考点u₀=0；p_i 为结果i发生的概率，显然p₀=0，p₁=1；α和β反映感知收益与损失价值函数的风险偏好程度，值越大则越偏好风险，α>0，β<1；λ（λ≥1）为博弈主体对损失的规避系数，该值越大表明博弈主体对损失越敏感；γ和θ为函数的调节参数，体现决策权重函数曲线的曲率，γ>0，θ<1。一般取α=β=0.88，λ=2.25，γ=0.61，θ=0.69。

假设3：假设地方政府监管绿色矿山建设所耗费的成本为C_g，在地方政府监管过程中，会对矿山企业的绿色矿山建设行为给予财政补贴（M_m1）和税收优惠（M_m2）。矿山企业建设绿色矿山，地方政府因此获得环境绩效（I）。社会公众监督地方政府行为，对地方政府不监管的行为进行曝光，此时地方政府的公信力发生损失（F_g）。

假设4：假设矿山企业建设绿色矿山，有设备购入和员工培训等直接投入成本（C_m1），矿山企业因寻求技术指导和申报绿色矿山等活动产生间接成本（C_m2）。矿山企业建设绿色矿山，能够通过提升资源开采效率、提高资源综合利用率及企业竞争力带来直接效益（R_m1），绿色矿山建设通过引进绿色矿山人才和提升技术开发边际效益等获得间接收益（R_m2）。矿山企业不建设绿色矿山和规避环境保护责任获得额外收益（ΔR）。矿山企业不建设绿色矿山，企业生态恢复保证金（P_m）被没收（地方政府监管时），矿山企业需要承担环境修复投入（H）。社会公众监督矿山企业时，建设绿色矿山的企业可以获得“绿色溢价”（J_m）。

假设5：假设社会公众监督成本为C_n，地方政府给予社会公众监督奖励为M_n，社会公众举报矿山企业不建设绿色矿山，造成企业经营利润损失（ S_m1）和声誉损失（S_m2）。矿山企业不建设绿色矿山，对社会公众造成环境损失（L）。

假设6：假定政府监管矿山企业建设绿色矿山的概率为x，不监管绿色矿山建设的概率为1-x；矿山企业建设绿色矿山的概率为y，不建设的概率为1-y；社会公众监督政府及矿山企业行为的概率为z，不监督的概率为1-z，且x、y、z∈［0，1］。

1.2 模型构建与求解

基于前文假设和参数设定，根据前景理论，对于确定的收益或损失，不存在实际效用与感知价值的偏差，为确定性支出，包括： C_g、C_n、M_m1、M_m2、C_m1、C_m2、R_m1、P_m、H、S_m1和M_n；对于不确定的损益，则具有心理感知特征，用感知价值表示，包括：I、F_g、R_m2、ΔR、J_m、S_m2和L。

为行文方便，设M_m=M_m1+M_m2，C_m=C_m1+C_m2，V（R_m）=R_m1+ V（R_m2）， V（S_m）= S_m1+ V（S_m2）。感知收益矩阵如表1所示。其中，在策略组合｛监管，建设，监督｝下，地方政府需要投入建设成本（C_g），给予矿山企业财政补贴（M_m）和社会公众监督奖励（M_n），获得环境绩效为V（I），总收益为-C_g-M_m-M_n+V（I）；矿山企业建设绿色矿山的总成本为C_m，获得收益为V（R_m），财政补贴为M_m，“绿色溢价”为 V（J_m），总收益为-C_m+V（R_m）+M_m+V（J_m）；社会公众监督成本为 C_n，收益为政府监督奖励（M_n），总收益为-C_n+M_n。策略组合｛监管，建设，监督｝对应的三方收益见表1，其他类似。

根据表1博弈收益矩阵，求得政府、矿山企业和社会公众三方主体的期望收益及行为策略复制动态方程，联立得到三方复制动态方程组：

\left\{\begin{array}{c}F(x)=x(\mathrm{1}-x)\left[-C_g+P_m-M_{m}y-P_{m}y-M_{n}z+V(-F_g)z\right]\\ F(y)=y(\mathrm{1}-y)\left[-C_m+V(R_m)-V(\mathrm{\Delta }R)+M_{m}x+P_{m}x+Hx+V(S_m)z+V(J_m)z\right]\\ F(z)=z(\mathrm{1}-z)(-C_{\mathrm{n}}+M_{\mathrm{n}}x)\end{array}\right.（4）

1.3 演化过程的平衡点分析

求解方程组（4），当F（X）=0，F（Y）=0，F（Z）=0时，得到以下命题：

命题1：方程组（4）必然存在8个3种群纯策略平衡点（0，0，0）、（0，0，1）、（0，1，0）、（1，0，0）、（1，1，0）、（1，0，1）、（0，1，1）和（1，1，1），可能存在4个单种群纯策略平衡点\left(\frac{C_{\mathrm{n}}}{M_{\mathrm{n}}},\mathrm{0},\frac{-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}}{M_{\mathrm{n}}-V(-F_{\mathrm{g}})}\right)、\left(\frac{C_{\mathrm{n}}}{M_{\mathrm{n}}},\mathrm{1},\right.\left.\frac{-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}-M_{\mathrm{m}}-P_{\mathrm{m}}}{M_{\mathrm{n}}-V(-F_{\mathrm{g}})}\right)、\left(-\frac{-C_{\mathrm{m}}+V\left(R_{\mathrm{m}}\right)-V\left(\mathrm{\Delta }R\right)}{M_{\mathrm{m}}+P_{\mathrm{m}}+H}\right.,\left.\frac{-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}}{M_m+P_{\mathrm{m}}},\mathrm{0}\right)和\left(-\frac{-C_m+V\left(R_m\right)-V\left(\Delta R\right)+V\left(S_m\right)+V\left(J_m\right)}{M_m+P_m+H}\right.，\left.\frac{-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}-M_{\mathrm{n}}+V\left(-F_{\mathrm{g}}\right)}{M_{\mathrm{m}}+P_{\mathrm{m}}},\mathrm{1}\right)。其中，单种群平衡点\left(\frac{C_{\mathrm{n}}}{M_{\mathrm{n}}},\mathrm{0},\frac{-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}}{M_{\mathrm{n}}-V(-F_{\mathrm{g}})}\right)的存在条件为：，且，同理可得其他单种群平衡点存在的条件。

证明：当x=0或1，y=0或1，z=0或1时， F（X）=0，F（Y）=0，F（Z）=0，因此（0，0，0）、（0，0，1）、（0，1，0）、（1，0，0）、（1，1，0）、（1，0，1）、（0，1，1）和（1，1，1）为系统的平衡点；当y=0且0<x<1，0<z<1时，若-C_g+P_m-M_my-P_my-M_nz+V（-F_g）z=0且-C_n+M_nx=0时，同样有F（X）=0，F（Y）=0，F（Z）=0。据此，若满足，且，则\left(\frac{C_{\mathrm{n}}}{M_{\mathrm{n}}},\mathrm{0},\frac{-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}}{M_{\mathrm{n}}-V(-F_{\mathrm{g}})}\right)为系统的平衡点。同理可证明其他单种群平衡点的存在。

其次，若F（X）=0，F（Y）=0，F（Z）=0且x、y、z均不等于0或1，可得：

命题2：系统可能存在混合策略均衡点（x^*，y^*，z^*），且x^*、y^*、z^*∈（0，1）。

证明：当0<x<1，0<y<1，0<z<1时，由方程组（4）可得方程组（5）。若O（x^*，y^*，z^*）=P（x^*，y^*，z^*）=Q（x^*，y^*，z^*），则有 F（X）≡0，F（Y）≡0，F（Z）≡0成立。

\left\{\begin{array}{c}O(x^{*},y^{*},z^{*})=-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}-M_{\mathrm{m}}y-P_{\mathrm{m}}y-M_{\mathrm{n}}z+V(-F_{\mathrm{g}})z=\mathrm{0}\\ P(x^{*},y^{*},z^{*})=-C_{\mathrm{m}}+V(R_{\mathrm{m}})-V(\mathrm{\Delta }R)+M_{\mathrm{m}}x+P_{\mathrm{m}}x+Hx+V(S_{\mathrm{m}})z+V(J_{\mathrm{m}})z=\mathrm{0}\\ Q(x^{*},y^{*},z^{*})=-C_{\mathrm{n}}+M_{\mathrm{n}}x=\mathrm{0}\end{array}\right.（5）

求解式（5），可得（x^*，y^*，z^*）的解如式（6）所示。

此时， F（X）≡0，F（Y）≡0，F（Z）≡0，且（x^*，y^*，z^*）均在（0，1）之间，则（x^*，y^*，z^*）为方程组（4）可能存在的平衡点，命题2得证。

1.4 平衡点的稳定性分析

根据式（4）得到动态方程的雅各比矩阵［式（7）］。

\left\{\begin{array}{l}{x}^{*}=\frac{C_{\mathrm{n}}}{M_{\mathrm{n}}}\\ y^{*}=\frac{M_{\mathrm{n}}(-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}})[V(S_{\mathrm{m}})+V(J_{\mathrm{m}})]+M_{\mathrm{n}}[-M_{\mathrm{n}}+V(-F_{\mathrm{g}})][-C_{\mathrm{m}}+V(R_{\mathrm{m}})-V(\mathrm{\Delta }R)]+C_{\mathrm{n}}[-M_{\mathrm{n}}+V(-F_{\mathrm{g}})](M_{\mathrm{m}}+P_{\mathrm{m}}+H)}{M_{\mathrm{n}}(M_{\mathrm{m}}+P_{\mathrm{m}})[V(S_{\mathrm{m}})+V(J_{\mathrm{m}})]}\\ z^{*}=\frac{M_{\mathrm{n}}[-C_{\mathrm{m}}+R_{\mathrm{m}}-V(\mathrm{\Delta }R)]+C_{\mathrm{n}}(M_{\mathrm{m}}+P_{\mathrm{m}}+H)}{M_{\mathrm{n}}[V(S_{\mathrm{m}})+V(J_{\mathrm{m}})]}\end{array}\right.（6）

\left[\begin{array}{ccc}\begin{array}{l}(\mathrm{1}-\mathrm{2}x)[-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}-M_{\mathrm{m}}y\\ -P_{\mathrm{m}}y-M_{\mathrm{n}}z+V(-F_{\mathrm{g}})z]\end{array}& x(\mathrm{1}-x)(-M_{\mathrm{m}}-P_{\mathrm{m}})& x(\mathrm{1}-x)[-M_{\mathrm{n}}+V(-F_{\mathrm{g}})]\\ y(\mathrm{1}-y)(M_{\mathrm{m}}+P_{\mathrm{m}}+H)& \begin{array}{l}(\mathrm{1}-\mathrm{2}y)[-C_{\mathrm{m}}+V(R_{\mathrm{m}})-V(\mathrm{\Delta }R)\\ +M_{\mathrm{m}}x+P_{\mathrm{m}}x+Hx+V(S_{\mathrm{m}})z+V(J_{\mathrm{m}})z]\end{array}& y(\mathrm{1}-y)[V(J_{\mathrm{m}})+V(S_{\mathrm{m}})]\\ z(\mathrm{1}-z)M_{\mathrm{n}}& \mathrm{0}& (\mathrm{1}-\mathrm{2}z)(-C_{\mathrm{n}}+M_{\mathrm{n}}x)\end{array}\right]（7）

以平衡点E₁（0，0，0）和 E₂（0，0，0）为例，判定平衡点的演化稳定性。在点（0，0，0）处，复制动态方程形成的雅各比矩阵{\mathit{D}}_{\mathrm{1}}：

{\mathit{D}}_{\mathrm{1}}=\left[\begin{array}{ccc}-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}& \mathrm{0}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0}& -C_{\mathrm{m}}+V(R_{\mathrm{m}})-V(\mathrm{\Delta }R)& \mathrm{0}\\ \mathrm{0}& \mathrm{0}& -C_{\mathrm{n}}\end{array}\right]（8）

对应雅各比矩阵的特征值为ε₁=-C_g+P_m，ε₂=-C_m+V（R_m）-V（ΔR），ε₃=-C_n，-C_n<0恒成立，若满足条件-C_g+P_m<0且-C_m+V（R_m）-V（ΔR）<0，即特征值均小于0，则E₁（0，0，0）为渐进稳定点。E₃、E₅、E₆和E₈等其他平衡点的稳定性同理。

在点（0，0，0）处，复制动态方程形成的雅各比矩阵{\mathit{D}}_{\mathrm{2}}：

{\mathit{D}}_{\mathrm{2}}=\left[\begin{array}{ccc}-C_{\mathrm{g}}+P_{\mathrm{m}}-M_{\mathrm{n}}+V(-F_{\mathrm{g}})& \mathrm{0}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0}& -C_{\mathrm{m}}+V(R_{\mathrm{m}})-V(\mathrm{\Delta }R)+V(S_{\mathrm{m}})+V(J_{\mathrm{m}})& \mathrm{0}\\ \mathrm{0}& \mathrm{0}& C_{\mathrm{n}}\end{array}\right]（9）

此时，ε₁=-C_g+P_m-M_n+V（-F_g），ε₂=-C_m+V（R_m）- V（ΔR）+V（S_m）+V（J_m），ε₃=C_n，显然ε₃>0，因此E_{\mathrm{2}}点不具有演化稳定性。若ε₁和ε₂均大于0，则E₂为不稳定点；若ε₁和ε₂中至少有一个小于0，则E₂为鞍点。同理可判断E₄和E₇的稳定性。借鉴三群体2×2×2 非对称演化博弈的稳定性分析，单群体纯策略纳什均衡是线性策略收敛，混合策略纳什均衡为鞍点（马本江等，2022）。因此，方程组（4）的13个均衡点中，E₉、E₁₀、E₁₁、E₁₂和E₁₃不是演化稳定点ESS，只有E₁、E₃、E₅、E₆和E₈可能为稳定点。分别将8个纯策略博弈均衡点代入雅各比矩阵中，得到对应的特征值ε₁、ε₂和ε₃，如表2所示。

2 绿色矿山建设演化博弈的数据仿真

江西省赣州市蕴藏着丰富的矿产资源，其中，中重稀土和黑钨矿分别是在中国及世界具有优势的矿种。近年来，赣州市通过政府引导、企业主体、绿色理念传播和公众参与等举措，深入开展绿色矿山建设工作。到2023年底，赣州市共有59个绿色矿山，其中国家级18个、省级38个和市级3个。本文选用江西省政府和赣州市政府作为地方政府方，赣州市章源钨业股份有限公司淘锡坑钨矿（以下简称“章源钨业”）作为矿山企业方，淘锡坑钨矿附近居民、章源钨业消费者及其他社会成员作为社会公众方。参考绿色矿山建设的现实情景，使用MATLAB 2018b软件，探讨模型中参数变化对多主体策略选择的影响，直观展示和表征政府监管力度、行业景气程度、社会公众环境意识强度、社会监督成本、企业建设绿色矿山成本和环境修复投入对博弈主体策略的演化效应。

按照模型中参数的特性，可将参数划分为3组，其中，每组参数之间均存在正相关关系。第一组参数体现政府监管力度。包括：中央政府给地方政府的环境绩效（I）、地方政府给矿山企业的财政补贴（M_m1）及税收优惠（M_m2）、地方政府给社会公众的监督奖励（M_n）和地方政府收取矿山企业的生态恢复保证金（P_m）。第二组参数体现行业景气程度。包括：矿山企业建设绿色矿山获得的直接效益（R_m1）、间接收益（R_m2）和矿山企业不建设绿色矿山获得的额外收益（ΔR）。第三组参数体现社会公众环境意识。包括：地方政府的公信力损失（F_g）、矿山企业建设绿色矿山获得的“绿色溢价”（J_m）、矿山企业被举报带来经营利润损失（S_m1）和声誉损失（S_m2）。

参数以《江西省绿色矿山管理办法》、赣州市政府相关政策文件及巨浪资讯网（www.cninfo.com.cn）中披露的数据为基础进行赋值（单位均为百万元），在不影响研究结果的前提下，对相关数据进行了调整：I=4，C_g=2，M_m1=4，M_m2=4，M_n=2，P_m=3， R_m1=4，R_m2=4，ΔR=4，F_g=14，J_m=2，S_m1=2，S_m2=3，C_n=0.5，C_m1=8，C_m2=4，H=2，L=2。

2.1 政府监管力度对演化结果的影响

由图1（a）可知，政府监管力度增加，此时参数I=8，C_g=4，M_m1=8，M_m2=8，M_n=4，P_m=6，地方政府、矿山企业和社会公众三方博弈演化无法达到稳定状态。由图1（a）中蓝色曲线可知，政府监管力度增加，促使矿山企业向建设绿色矿山演化，但在地方政府过度的财政压力下，地方政府迅速向不监管演化。此时，矿山企业及社会公众的策略选择，也随之向不建设和不监督策略演化；之后，受公信力损失的影响，地方政府转而采取积极的环境规制策略；矿山企业由于不建设绿色矿山，需要承担生态恢复保证金、环境修复投入、经营利润损失及声誉损失，在地方政府的补贴及不建设绿色矿山将承担损失的共同作用下，矿山企业又转而采取积极的环境规制策略，进而社会公众也向对自己有利的监督策略演化；随后，地方政府又迅速向不监管策略演化，矿山企业及社会公众也向不建设和不监管策略演化，并重复这一系列过程，最终形成在积极与消极之间波动的状态。目前，地方环境治理多“重形式轻实际”，仅采用企业补贴、税收优惠及行政罚款方式，而从长期治理角度，引导地方政府、矿山企业和社会公众协同监督管理等实施不足，上述现象与数据仿真一致（政府补贴增幅为100%，而三方博弈演化不稳定）。

由图1（a）红色曲线可知，政府监管力度减弱，此时参数I=2，C_g=1，M_m1=2，M_m2=2，M_n=1，P_m=1.5，地方政府、矿山企业和社会公众三方的行为选择向监管、建设和监督方向演化，且演化速度为地方政府最快，矿山企业次之，社会公众最慢。究其原因，近年来，中央通过产业重组、并购和建设中国稀土产业大数据平台等方式推动江西赣州稀土产业高质量发展，地方政府通过探索自然资源智慧化视频监管新模式，建设智能视频监控平台等方式推动章源钨业等绿色矿山建设；出于自身利益考虑，矿山企业也倾向于建设绿色矿山；随着生态文明价值观的逐步形成，章源钨业所处的崇义县居民越来越关注矿山企业的社会责任，积极参与当地矿山企业的决策。

2.2 行业景气程度对演化结果的影响

由图1（b）可知，行业景气程度增加，此时参数R_m1=12，R_m2=4，ΔR=8，地方政府、矿山企业和社会公众三方博弈演化无法达到稳定状态。观察图1（b）中蓝色曲线可知，起初，为了追求高额收益，矿山企业快速向建设绿色矿山演化，而在财政压力的作用下，地方政府则快速向不监管演化，并影响矿山企业及社会公众的选择，三者趋向（不监管，不建设，不监督）策略；当t=12时，地方政府考虑到公信力损失，改变选择，并在t=15后迅速向监管策略演化，强权的地方政府又将矿山企业拉向建设绿色矿山策略；当t=19时，在巨大的财政压力下，地方政府迅速选择不监管策略。此时，矿山企业的策略选择随之向不建设演化，而社会公众由于获得的收益较小，始终倾向选择不监督策略；之后，三方无法达到稳定状态，地方政府和矿业企业在（监管，建设）和（不监管，不建设）之间徘徊，而社会公众不监督的意向较大。表明该种情形下，影响地方政府和矿山企业决策的因素多而复杂，公众监督治理的能力与基础尚不完备，无法达到三方演化博弈均衡。

由图1（b）红色曲线可知，行业景气程度减弱，此时参数R_m1=3， R_m2=1，ΔR=2，地方政府、矿山企业和社会公众三方的行为向监管、建设和监督方向演化，且演化速度为矿山企业最快，社会公众次之，而地方政府在经历一次向下的波动后，也紧随社会公众一起收敛于1。稀土是我国战略性矿产资源，自2011年中央对稀土行业开展秩序治理和组织结构调整以来，稀土行业进入集约化发展，矿山企业的自生能力增强。面对近年来稀土价格的较大波动，章源钨业经营所获得的经济收益较少，但不影响企业继续经营；此时，章源钨业更加注重企业的品牌形象，选择建设绿色矿山；社会公众重视生态环境，选择监督策略；虽然地方政府对矿山企业及社会公众进行奖补导致决策时有较小幅度的波动，但仍着力于提升政府公信力，选择积极的监管策略。

2.3 社会公众环境意识强度对演化结果的影响

由图1（c）蓝色曲线可知，社会公众环境意识增强，此时参数F_g=28，J_m=4，S_m1=4，S_m2=6，地方政府、矿山企业和社会公众三方的行为向监管、建设和监督方向演化，且演化速度为矿山企业最快，地方企业次之，社会公众最慢。表明在此情形下，地方政府不堪公信力损失的重负，选择监管策略；矿山企业为减少损失、获得“绿色溢价”，选择建设绿色矿山；社会公众虽未获得监督奖励，但仍选择监督策略。

由图1（c）红色曲线可知，社会公众环境意识减弱，此时参数F_g=7，J_m=1，S_m1=1，S_m2=1.5，地方政府、矿山企业和社会公众三方博弈演化无法达到稳定状态。由图1（c）中红色曲线可知，起初，地方政府为了不向矿山企业和社会公众支付奖补，选择向不监管演化，矿山企业为了不承担建设绿色矿山的成本，通过“搭便车”获得额外收益，紧随地方政府之后向不建设演化，社会公众因环境破坏承担的损失不变，选择向监督策略演化；随后，地方政府受到公信力损失的影响，转而选择监管策略，矿山企业紧随其后选择建设策略，而社会公众受二者影响，向监督策略演化的幅度减小；之后，地方政府在财政压力下，又向不监管演化，并带动矿山企业选择不建设策略，如此在（监管，建设）和（不监管，不建设）之间往复，由于社会公众的收益不变，因此以阶梯式增长的态势向监督策略演化。表明在此情形下，约束地方政府和矿山企业的损益减少，地方政府和矿山企业的决策具有波动性，三方无法达到演化博弈均衡。

综合以上分析可知，章源钨业矿区居民的环境意识水平对赣州市政府的监督策略和章源钨业的绿色矿山建设策略选择具有重要的影响。说明社会公众越来越看重产品的环保性能，关注企业ESG理念的践行，社会公众的话语权日益增大。

2.4 社会公众监督成本、企业建设成本及环境修复成本对演化结果的影响

社会公众监督成本对系统演化的影响如图1（d）所示。由图1（d）蓝色曲线可知，社会公众监督成本较高（C_n=1.5）时，即使矿山企业收到地方政府给予的监督奖励，也无法获得正向收益，因而选择不监督策略；地方政府虽可节约社会公众监督奖励成本，起初选择不监管策略，但为了获得政府环境绩效转向监管策略，最终在监管与不监管之间波动；受社会公众和地方政府影响，矿山企业的选择也相应出现波动，无法达到平衡。由图1（d）红色曲线可知，社会公众监督成本较低（C_n=0.2）时，三方演化结果不变，并以更快的速率收敛于（监管，建设，监督）策略，说明较低的社会公众监督成本促进了社会公众向监督策略演化，这种行为或因地方政府带来的公信力损失以及矿山企业带来的“绿色溢价”和损失，使得三方以更快的速率收敛于（监管，建设，监督）策略。表明社会公众监督成本的降低，能够促进绿色矿山的多主体协同建设。

矿山企业建设绿色矿山的成本对系统演化的影响如图1（e）所示。由图1（e）可知，矿山企业建设绿色矿山的成本对企业的策略选择产生负向影响，对地方政府和社会公众的策略选择产生正向影响。由图1（e）蓝色曲线可知，当建设绿色矿山的成本增加为36时，矿山企业快速向不建设策略演化，这与现实情况相符。此时，地方政府为了规避公信力损失，快速向监管策略演化；社会公众为了获得地方政府给予的监督奖励，也紧随其后，向监督策略演化。由图1（e）红色曲线可知，当建设绿色矿山的成本减少为较低值（C_m=4）时，矿山企业快速向收益更大的建设策略演化；地方政府和社会公众为获得正收益，先后向不监管和不监督策略演化。究其原因，章源钨业绿色矿山建设成本是影响矿山企业选择建设绿色矿山的重要因素。高强度的行政监管和针对性的财政补贴，与矿山企业的选择呈正向关系，然而，矿山企业一旦有较大的技术突破，大大降低建设成本，则将改变“强政府、弱企业”的格局。

矿山企业承担的环境修复成本对系统演化的影响如图1（f）所示。由图1（f）可知，矿山企业承担的环境修复成本对地方政府、矿山企业和社会公众策略选择均产生负向影响，其原因在于环境修复成本提高了章源钨业的经营成本压力。由此可知，要实现赣州市政府、章源钨业和社会公众主体协同绿色矿山建设，需要切实解决矿山企业修复资金的不足，强化矿山企业修复的底气。

近年来，中央对民生问题的持续关注、新媒体技术对社会舆论场的影响日益深入，促使赣州市政府在关注经济增长和政绩考核的同时，开始关注社会舆论的影响。但社会公众抗争环境违法行为的成本和难度仍然较高，削弱了章源钨业矿山所在地居民对地方政府策略选择的影响。

2.5 风险态度系数（α）和损失规避系数（λ）对企业的影响

保持其他参数初始值不变，改变风险态度系数（α）和损失规避系数（λ）的值，分析二者对矿山企业演化的影响，结果如图2所示。由图2（a）和图2（b）可知，随着α和λ的增加，矿山企业以更短的时间趋近于1，即企业选择建设策略的时间变短。表明在章源钨业建设初期，由于绿色矿山建设技术不成熟和管理经验不足等原因，使建设成本过高且收益不确定，导致企业出现资金风险，为确保企业的正常运营，只能采取不建设策略。此外，在激烈的竞争环境下，由于政策法规尚未完善，非绿色矿山企业产品充斥市场，导致出现“劣币驱逐良币”的现象，绿色矿山建设企业处于亏损状态。因此，在企业处于收益不确定状态时，可以通过提高企业风险态度系数和损失规避系数，增强企业对绿色矿山建设投资回报的信心，促进企业进行绿色矿山建设。

现实中，矿山企业决策者由于心理认知不足，存在抑制或诱发机会主义行为的现象，不利于矿山企业的运营。2021年，中国稀土产业大数据平台在赣州“稀金谷”揭牌，该平台旨在推动稀土产业各企业在绿色创新、新材料研究应用和定价机制等领域实现优势互补和资源共享，打破“信息差”，由此增强企业对绿色矿山建设投资回报的信心，促进矿山企业进行绿色矿山建设。

3 结论与政策建议

3.1 研究结论

通过构建地方政府、矿山企业和社会公众的三方演化博弈模型，分析表征政府监管力度、行业景气程度和社会公众环境意识强度的参数，以及社会监督成本、企业建设绿色矿山成本和环境修复投入参数变化下，三方博弈主体策略演化的影响效应，得出以下结论：

（1）地方政府策略的选择基于公信力评价。在信息化社会，社会公众的策略选择对地方政府的行为选择影响显著。由研究可知，随着社会公众环境意识的增强，地方政府迅速向监管策略演化，表明地方政府公信力可以直接通过社会公众舆论呈现出来，并对地方政府的政绩考核产生重大影响继而影响地方政府决策。地方政府的补贴政策对地方政府的策略选择影响有限，这是因为过度的地方政府财政压力，使地方政府失去监管积极性。此外，政府的监管力度减少、行业景气程度不高时，市场机制作用凸显，地方政府、矿山企业和社会公众三方的行为向理想状态演化。说明在此情境下，公民社会正在形成，行业市场程度较高，监督绿色矿山建设的基础要素日趋完备。

（2）矿山企业策略的选择主要源于企业的自生能力。研究表明，当影响矿山企业的外部因素不利，即地方政府监管力度减少、社会公众环境意识不强时，矿山企业受内生动力驱动，快速选择建设策略，并影响地方政府及社会公众的选择，使三方行为选择向监管、建设和监督方向演化。此外，行业景气程度对矿山企业的决策影响作用复杂，表现为行业景气程度对矿山企业的决策影响没有达到显著性水平。因此，影响矿山企业博弈选择的关键是提升企业的核心竞争力，其次是完善财政补贴、税收减免和行政处罚等环境规制政策，以及提高矿山企业的风险态度系数和损失规避系数。

（3）社会公众策略的选择可以通过公众监督成本进行调控。通过数据仿真可知，社会公众监督策略的选择与社会公众监督成本呈负相关关系。社会公众环境意识越强，其行动策略越倾向于监督，且社会公众环境收益的影响超过环境规制的外在激励。说明社会公众感知收益低、监督环境结果的不确定性，使社会公众监督策略的选择与环境监督成本密切相关。因此，影响社会公众博弈选择的主要因素是社会公众的环境监督成本，其次是地方政府监管时给予社会公众的监督奖励。

3.2 政策建议

（1）建立绿色矿山建设长效机制，强化政府监管的正向预期。一方面，政府应理顺中央和地方的权责关系，完善绿色矿山优惠政策。建立绿色矿山建设长效机制，调整中央和地方财政收入的分成比例，增加对绿色矿山建设的转移支付，平衡政府政绩考核中的经济绩效与环境绩效指标；另一方面，探索政企合作模式，如政府主导搭建协同攻关、开放共享的绿色技术创新平台，通过产学研结合的方式引导矿山企业进行绿色技术创新，提高矿山企业绿色创新能力，形成“矿山企业补贴—绿色矿山建设—提高全要素生产率—区域经济增长—地方政府加大绿色矿山建设投入—矿山企业的绿色转型及高质量发展”的良性循环。

（2）加强政策及典型案例宣传，提升矿山企业技术创新能力。首先，通过政策、法律法规的宣传，加深矿山企业对绿色矿山建设的理解和认识，引导企业将绿色发展理念贯穿于矿山开采利用全过程；其次，在全社会加大对绿色矿山典型案例的广泛宣传，树立绿色矿山建设榜样，提升矿山企业声誉；最后，矿山企业以绿色科技创新为驱动，从顶层设计、统一标准、技术创新和管理升级等方面进行统筹规划，如利用人工智能监管技术，加强舆情监管和风险预警等信息化建设，提升矿山企业对环境污染行为的甄别与处置能力。一方面满足部分安全生产环节的应用需求，另一方面推进智能矿山建设背景下的智能化进程，为矿山企业安全作业提供保障。

（3）增强社会公众的环境意识，提供多元沟通渠道。首先，强化社会公众的环境意识，促进社会公众积极参与监督，合理划分政府监管与社会监督的边界，推动绿色矿山的协同建设。其次，借助现代科技提供多元沟通渠道，增强绿色矿山建设信息的透明度，降低社会公众监督成本。最后，政府应为社会公众建立畅通的信息收集渠道和反馈机制，降低社会公众的信息反馈成本，对提供有价值信息的社会公众给予适当奖励，促进绿色矿山建设的社会监督体系形成。

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基金资助

国家社会科学基金项目“战略性关键金属贸易网络特征与产业国际竞争力提升研究”(23XGL013)

江西省高校人文社科重点研究基地重大招标课题“双循环格局下战略性关键金属产业国际竞争力提升路径研究”(KYZX2022-3)