交通部門監管與交通參與人違法占用應急車道行為演化博弈分析

牟玲玲，涂家婷，付一帆

（1.河北工業大學經濟管理學院，天津 300401；2.華中科技大學公共管理學院，湖北武漢 430074；3.天津大學管理與經濟學部，天津 300072）

一、引 言

交通安全是公路交通治理的熱點問題，公路車道的合法使用在很大程度上能降低交通安全事故率?，F實生活中，城市環線、快速路及高速路兩側的應急車道往往會因為交通參與人的不當個人行為等原因被違法占用，其表現形式主要有兩種：一種是非緊急情況下在應急車道上行駛；二是非緊急情況下在應急車道上停車［1］。社會車輛違法占用應急車道會導致緊急情況發生時疏導、應急作用受限，情況嚴重時，還會影響工程救險、消防救援、醫療救護等應急事務的處理。因此，了解交通參與人和交通部門在有限理性條件下的決策，對解決應急車道被違法占用問題有重要意義。

本文引入演化博弈理論的相關方法來進行研究。自從Maynard等［2］學者提出了進化穩定策略（Evolutionary Stable Strategy，ESS），演化博弈理論就廣泛應用于政府與企業的策略選擇研究中［3-5］。在交通領域，演化博弈理論主要集中運用在交通參與人出行方式的策略選擇、政府對企業違法行為的監管等研究［6］。魏麗英等［7］（2018）基于博弈理論方法，為人車沖突演化方向的宏觀調控提供理論。盧維科等［8］（2015）建立了以執行綠燈的相位和下一相位為聯盟的合作博弈控制模型，并提出了基于拍照法的停車時間采集方法。在應急車道的研究中，主要是分析應急車輛對城市道路交通流的影響［9］和應急疏散路線問題［10-11］。對于占用車道現象，主要集中于車道占用對城市道路通行能力的影響［11-14］及交通部門制定更多措施條例來加強高速公路應急車道管理［6，15］，而鮮有學者深入研究車道占用行為發生前的演化博弈。交通參與人和交通部門是交通工程中的重要利益主體及核心相關者，因此，深入研究二者的演化博弈行為十分必要。

鑒于此，本文引入交通參與人和交通部門演化博弈模型，同時考慮第三方公眾舉報、電子監控抓拍等因素對交通參與人的監督作用和對交通部門的輔助作用，致力于為違法占用應急車道領域的研究提供新的思路，為交通部門的合理決策提供建議，從而提升公路應急車道交通安全治理效果。

二、模型構建前提及基本假設

在研究交通參與人違法占用應急車道問題時，交通部門和交通參與人分別作為博弈過程中的監管者和被監管者。對于交通參與人“違法占用”應急車道或“不占用”應急車道，以及交通部門選擇“主動監管”或“被動監管”的策略選擇，可以視作一個理性條件下的動態博弈過程。雙方在各種不確定的可變因素下，獲取的信息不完整，對彼此的選擇策略無法進行確定判斷，要形成雙方的穩定博弈策略，需要進行反復的演化博弈，探討影響其策略選擇的影響因素。為建立演化博弈模型，做出以下假設：

假設1.設A為交通部門查處違法占用應急車道的收益。主要包括查處違法占用的罰款；B為交通部門主動監管成本，主要包括警車巡邏過程產生的油耗成本、時間成本等；C為交通部門被動監管成本，是獲得證據及采取監管行動產生的成本，包括對違法占用舉報者的獎勵成本、核實舉報信息的成本、接到舉報后去往現場的油耗成本、時間成本等。

假設2.設P1為交通部門主動監管成功率，是指成功查處違法占用應急車道的概率；P2是交通部門被動監管成功率，是指交通部門接到第三方舉報、電子監控抓拍后，成功查處違法占用應急車道的概率；θ為第三方舉報率；i為電子監控抓拍率。

假設3.設被動監管成本要大于主動監管成本［6］。監管成本B、C和相應監管成功率P1、P2成正相

假設4.設D為交通參與人違法占用應急車道所獲得的收益，包括違法占用應急車道節省的時間、油耗；E為交通參與人違法占用應急車道被查處所受到的懲罰，包括罰款、扣分以及行為惡劣可能導致的不良行為紀錄、拘留等；F為交通參與人被查處后的配合調查成本，如時間成本；G為交通參與人不違法占用時的配合成本，如高速公路遇交通擁堵時的選擇不違法占用而等待的時間成本等。

假設5.博弈雙方的策略選擇：交通參與人演化博弈策略為違法占用與不占用應急車道，交通部門為對違法占用應急車道行為進行主動監管與被動監管。設在交通參與群體中，有x比例的交通參與人以當前自身利益最大化為首要目標而選擇違法占用車道；其余(1-x)比例的交通參與人選擇不占用車道；交通部門選擇主動監管的概率為y，被動監管的概率為(1-y)。其中，x、y均為時間的函數。

通過總結，得出參數定義表見表1。

表1 參數定義表

三、交通參與人與交通部門演化博弈模型分析

根據以上模型構建前提及基本假設，得到交通部門監管與交通參與人違法占用應急車道行為演化博弈收益矩陣，見表2。

表2 交通部門和交通參與人博弈的收益矩陣

（一）交通參與人演化博弈策略

基于表2博弈的收益矩陣，對交通部門演化博弈策略進行分析。

當交通參與人違法占用應急車道，收益表示為

當交通參與人不占用應急車道，收益表示為

綜上，交通參與人平均收益為

交通參與人復制動態方程［16-17］表示為

引入a、b，得到 Fx=x(1-x)(a-by)。a、b表達式分別為

a為交通參與人在被動監管情況下違法占用應急車道相對于不占用的額外收益；b為交通參與人違法占用車道在被動監管相對于主動監管情況下獲得的額外收益。

此時，演化穩定策略(ESS)還需滿足

以下討論a與b在不同取值的演化穩定策略，見表3。

表3 交通參與人演化穩定策略

（1）當0＜a，b＜0或0＜b＜a時，說明交通參與人被動監管和主動監管情況下違法占用應急車道相比不占用都能獲得超額收益。不論交通部門采用主動監管還是被動監管，交通參與人都會傾向于違法占用車道以追求自身經濟利益最大化；同樣，當a＜0，b＞0或a＜b＜0說明交通參與人被動監管和主動監管情況下違法占用應急車道相比不占用都不能獲得超額收益，因此，交通參與人會傾向于自覺遵守交通規則，不違法占用應急車道。

（2）若0＜a＜b，則意味著交通參與人違法占用應急車道在被動監管時有額外收益，但主動監管時明交通部門主動監管比例較大，交通參與人需要承擔較大的風險?？紤]到可能存在的風險，交通參與人一定程度上會選擇不占用應急車道。主動監管比例較小，交通參與人可能存在僥幸心理，選擇違法占用應急車道。若b＜a＜0，亦需要考慮超額收益與主被動監管比例分析決策。

結論1：

交通參與人的策略選擇主要以主、被動監管下，違法占用應急車道相對于不占用所獲得的超額收益為決策依據。需要協同考慮交通參與人在被動監管下違法占用應急車道的收益a=[D+GP2(i+θ-iθ)(E+F)]與交通參與人占用應急車道時被動監管與主動監管的收益之差b=(E+F)[P1-P2(i+ θ-iθ)]。

具體而言，考慮a、b的取值，交通參與人所獲得的超額收益與下列因素有關：違法占用節省的時間、油耗等收益D；罰款、扣分以及行為惡劣可能導致的不良行為紀錄、拘留等懲罰E；被查處后的配合調查成本如時間成本F；第三方舉報率i、電子監控抓拍率θ、主、被動監管成功率P1、P2；不違法占用時高速公路遇交通擁堵時需等待的時間成本等配合成本G。

（二）交通部門演化博弈策略

基于表2博弈的收益矩陣，對交通部門演化博弈策略進行分析。

當交通部門主動監管，收益表示為

當交通部門被動監管，收益表示為

綜上，交通部門平均收益為

交通部門的復制動態方程表示為

引入c、d，得到Fy=y(1-y)(dx-c)。c、d表達式分別為

c為交通部門主動監管與被動監管成本之差；d為交通參與人違法占用應急車道時交通部門主動監管與被動監管的收益之差。

此時，交通部門監管的演化穩定策略［18-20］還需滿足

由于交通參與人違法占用應急車道時，交通部門主動監管與被動監管成本之差c＞0和交通部門主動監管與被動監管的收入之差d＞0不能同時成立，所以，僅需討論c、d異號時的演化穩定策略，見表4。

表4 交通部門演化穩定策略

（1）當c＜0時，交通運輸部門選擇主動監管策略。此時第三方舉報率θ較小、電子監控抓拍率i較低，同時，交通運輸部門對違法占用舉報者的獎勵成本、核實舉報信息或核對電子監控的成本、接到舉報后去往現場的油耗成本、時間成本費用較高，因此，被動監管率收益低而成本較高。

（2）當c＞0時，交通部門選擇被動監管策略。此時，第三方舉報率θ較大、電子監控抓拍率i較高，被動監管獲得的收益較高，若此時被動監管成本較低，收益將進一步增大。

結論2：

交通部門的演化博弈策略趨于收益最大化原則和成本最低原則，以主、被動監管下成本之差c=B-(i+θ-iθ)C為決策依據。

具體而言，主要與交通部門主動監管成本B、被動監管成本C、第三方舉報率θ、電子監控抓拍率i有關。B、θ、i越小、C越大，交通部門越傾向于主動監管。反之，則越傾向于被動監管。

（三）演化博弈模型分析

進一步討論動態系統的演化機制［21-22］，根據x，y的值，得到交通部門和交通參與人在博弈過程中存在 5 個復制動態均衡點為 (0，0)，(0，1)，(1，0)，(1，1)，(x*，y*)。根據雅克比矩陣的行列式和跡，判斷這5個復制動態均衡點的演化穩定性。當雅克比矩陣的行列式的值為正值、跡為負值時，滿足要求。

交通部門與交通參與人博弈系統的雅克比矩陣表示為

帶入a、b、c、d的值，得到雅克比矩陣為

雅克比矩陣的行列式det K表示為

雅克比矩陣的跡trK表示為

將上述5個平衡點帶入雅克比矩陣的行列式det K和跡trK中，可得到相對應的均衡點穩定性分析結果，見表5（其中“/”表示行列式的符號無法確定）。

表5 各平衡點穩定性分析結果

（1）當0＜a＜b時，說明交通參與人在被動監管下違法占用應急車道能獲得超額收益。若c＞0，說明被動監管成本較低，此時，交通部門采用被動監管可能性較大，交通參與人選擇違法占用應急車通部門采用主動監管可能性較大，同時，交通參與人選擇不占用應急車道。

（2）當a＞0，b＜0或0＜b＜a時，說明交通參與人在被動監管情況下占用車道能獲得超額收益足夠大，不管c＞0或是c＜0，交通參與人都會占用車道以追求自身最大經濟利益。此時，交通部門可以通過增大b來降低交通參與者的違法行為動機，加強主動監管、加大懲罰力度E、增加交通參與人被查處時的配合成本F、增加第三方公眾舉報率θ或增加電子監控抓拍率i來達到目的。

四、演化穩定策略及仿真分析

（一）演化穩定策略

在前面演化博弈模型的基礎上，進一步引入φ1(y=1)、φ0(y=0)來分析交通部門和交通參與人的博弈行為及其演化穩定策略。φ1、φ0分別代表交通部門主動監管和被動監管情形時，交通參與人違法占用的相對收益與相對損失的比值，定義為“收益損失比”。φ1、φ0表達式分別為

結合雅可比矩陣，進一步對交通部門和交通參與人演化穩定策略分析，見表6。

表6 交通部門和交通參與人演化穩定策略分析

（1）當 P1＜(i+ θ-iθ)P2＜ φ1或者(i+ θ-iθ)P2＜ P1＜ φ0時，交通參與人選擇違法應急車道，

對于交通參與人而言，在這兩種情況下占用應急車道行為頻發。此時占用應急車道所帶來的收益都要大于不占用應急車道的收益，因此，交通部門無論采取主動監管或被動監管都不能有效制止占用應急車道行為。

對于交通部門而言，當初始條件為P1＜(i+θ-iθ)P2＜φ1時，若處于被動監管狀態，應及時調整為主動監管策略，增加其公信力和威懾力，在一定程度上能降低交通參與人違法占用應急車道的概率。當初始條件為(i+θ-iθ)P2＜P1＜φ0時，交通部門應該轉變管理思路，從自身出發加強監管力度，對于社會車輛占用應急車道行為采取更嚴厲的處罰措施，從制度層面增加監管的威懾力。具體來說，通過加大懲罰力度（即增加E）、增大交通參與人被查處時的配合成本（增大F），φ會隨之減少，以達到降低交通參與人占用應急車道期望收益的目的，隨之交通參與人占用應急車道的傾向也會降低。此外，還可以加大交通安全宣傳力度，提升第三方公眾舉報意識（增大θ），增加電子監控數量（增大i），充分利用第三方以及電子警察的監督作用。

（2）當 φ0＜ P1＜(i+ θ-iθ)P2或者 φ1＜(i+ θ-iθ)P2＜ P1時，交通參與人選擇不占用應急車道，此時，x3*=0，y3*=1；x4*=0，y4*=0。

交通參與人在這兩種情況下風險大于收益，占用應急車道不會帶來額外收益，客觀情況下出于理性條件，會更傾向于遵守交通規則，沒有特殊情況不會占用應急車道。

交通部門無論采取主動監管或被動監管都能有效監管非法占用應急車道行為。若采取主動監管策略，可以在有限監管成本內達到有效的規范、監督效果；若采取被動監管策略，既可以節約主動監管成本，又能提高查處成功率，同時可以培養交通參與人的守法意識。

（3）當 P1＜ φ1＜(i+ θ-iθ)P2或者(i+ θ-iθ)P2＜ φ1＜ P1時，雙方博弈無法得到確定結果，且雙方的策略選擇相互關聯，此時，交通部門應當分階段采取不同的政策措施來有效管制社會車輛占用應急車道行為。

結論3：

當P1＜φ1＜(i+θ-iθ)P2時，交通部門應注重于提升主動監管的成功率P1、提高懲罰力度（即增加E）、增大交通參與人被查處時的配合成本（增大F），更有效率地監督管制社會車輛占用應急車道行為。

當(i+θ-iθ)P2＜φ1＜P1時，交通部門應加大交通安全宣傳力度，提升第三方公眾舉報意識（增大θ），增加電子監控數量（增大i），充分利用第三方以及電子警察的監督作用，從而提高被動監管效率。

（二）仿真分析

（1）取初始狀態下交通部門主動監管成功率P1=0.6，被動監管成功率高于主動監管成功率，設定為P2=0.8。根據法規，交通參與人違法占用應急車道被查處受到的懲罰E為罰款200元，扣6分；而交通參與人被查處后的配合調查成本（如時間成本）F、交通參與人違法占用應急車道獲得的收益D、交通參與人不違法占用時的配合成本G不易量化，因此，選定三個較為適中的收益損θ=0.3。根據以上參數取值，模擬在不同收益損失比下，電子監控抓拍率i變化對交通部門監管演化結果的影響。

結論4：

運用軟件分析得到圖1，在收益損失比φ1一定時，隨著電子監控抓拍率i增大，y*逐漸減小，說明交通部門更傾向于選擇被動監管策略，在節約成本的同時獲得較高的查處成功率；在收益損失比φ1逐漸減小的過程中，電子監控抓拍率i對y*的敏感度逐漸增大，說明當交通參與人收益損失比φ1減小時，交通部門越趨向于選擇被動監管使自身利益最大化。

圖1 不同收益損失比下電子監控抓拍率對交通部門監管演化結果的影響

（2）模擬不同主動監管成功率P1、被動監管成功率P2下，電子監控抓拍率i變化對交通部門監管演化結果的影響。綜合考慮后，假定各參數值取值分別為θ=0.3，φ1=0.5，P1、P2相應三組取值分別為 P1=0.6，P2=0.85；P1=0.55，P2=0.8；P1=0.6，P2=0.8。運用軟件分析得到圖 2。

結論5：

對比圖2中P1=0.6，P2=0.8和P1=0.6，P2=0.85兩種情況，當主動監管成功率相同時，被動監管成功率越高，交通部門越傾向于被動監管。然而，對比圖中P1=0.6，P2=0.8和P1=0.55，P2=0.8兩種情況，當被動監管成功率相同時，即使主動監管成功率高，交通部門仍然更傾向于選擇被動監管策略。這是因為被動監管成功率較高且始終高于主動監管成功率，交通部門理性決策，在保證較高監管成功率前提下，更傾向于節約主動監管成本使得收益最大化，從而選擇被動監管策略。最后，隨著i的增大，曲線逐漸靠近橫軸，說明電子監控抓拍率越高，交通部門越傾向于選擇被動監管。以上結果表明，監管成功率越高、電子監控抓拍率越高，交通部門越傾向于采取被動監管策略。

圖2 不同監管成功率下電子監控抓拍率對交通部門監管演化結果的影響

五、結論及啟示

（一）主要研究結論

本文針對社會車輛違法占用應急車道問題，構建了交通部門和交通參與人之間的演化博弈模型，通過演化穩定策略分析及仿真分析，得到不同情形下交通部門和交通參與人的演化穩定策略，結果表明：

1.交通部門與交通參與人的決策依據均趨向于收益最大化原則或成本最低原則。

交通參與人以主、被動監管下，違法占用應急車道相對于不占用所獲得的超額收益為決策依據，即收益最大化原則；交通部門以主、被動監管下成本之差為決策依據，即成本最低原則。

2.第三方舉報率越大、電子監控抓拍率越大、收益損失比越小，交通部門越趨向于被動監管。

當收益損失比一定時，第三方舉報率增大、電子監控抓拍率增大，交通部門被動監管成功率就會增大，就更傾向于充分利用第三方以及電子警察的監督作用獲得較高的查處成功率。在收益損失比逐漸減小的過程中，交通參與人超額收益降低，違法占用應急車道的動機減弱，交通部門更傾向于節約成本使得利益最大化。

3.被查處時交通參與人受到的懲罰力度越大、配合調查成本越高，交通部門主動監管成功率越高。

當違法占用應急車道被查處時的懲罰、配合調查成本增大時，交通參與人獲得的期望收益降低，違法占用應急車道的傾向降低，交通部門主動監管成功率提高。

4.交通部門在保證較高監管成功率前提下，更傾向于選擇被動監管策略。

由于被動監管成功率較高且始終高于主動監管成功率，交通部門理性決策，在保證較高監管成功率前提下，更傾向于節約主動監管成本，從而選擇被動監管策略。

（二）啟示

若想使得雙方博弈策略朝著有利于交通部門監管的方向發展，交通部門可以從以下三方面入手：

1.采用新技術降本增效。交通部門可以考慮以主、被動監管下成本之差為決策依據，即采用成本最低原則，降低監管成本。比如在節假日等易擁堵時間，采用無人機航拍的新技術，即時鎖定高速公路交通擁堵區域，抓拍違法占用應急車道行為。

2.倡導公眾積極舉報。第三方舉報率越大，被動監管成功率越高。因此，交通部門首先應積極宣傳應急車道是緊急事故發生時的“生命車道”，提高公眾的重視程度；其次，可以設立有效獎勵機制，促使公眾廣泛參與社會監督。

3.強化監管、處罰力度。電子監控抓拍率越大，被動監管成功率越高，懲罰力度越大、配合調查成本越高，主動監管成功率越高。因此，交通部門應廣泛布設電子監控，同時，考慮在易擁堵區域增設電子監控；設置巡查人員不定時檢查，加大違法行為查處率；提高懲罰力度、增大交通參與人被查處時的配合成本，如加大交通參與人被查處時學習交規的時間，從強化監管、處罰力度的角度提升主、被動監管成功率。