港口多式聯運“公轉鐵”的三方演化博弈研究

張 慧,周信哲,陳月艷

(1.杭州電子科技大學 管理學院,浙江 杭州 310018;2.杭州電子科技大學 信息工程學院,浙江 杭州 311305)

一、研究背景與文獻綜述

(一)研究背景

2020年9月,習近平在第75屆聯合國紀念峰會上提出“雙碳”目標。次年10月,中共中央、國務院發布相關文件,指出要大力推動節能降碳,提升低碳發展水平[1]。多式聯運通過綜合公、水、鐵等多種運輸方式,調整交通運輸結構,在降本增效和低碳環保等方面效果顯著[2,3]。為普及推廣多式聯運,國務院辦公廳發布《推進多式聯運發展優化調整運輸結構工作方案(2021—2025年)》,鼓勵港口航運、鐵路貨運、貨物運輸代理及平臺型企業加快向多式聯運經營人轉型。此后,依托國內港口碼頭為集疏節點的多式聯運企業如雨后春筍般冒出,構建以港口水運為主的“主從”協同格局,其組織模式主要有:“鐵-水聯運”模式和“公-水聯運”模式[4]。相較兩種模式,鐵路單位貨物周轉量的能耗和碳排放量僅為公路的1/7和1/13,政府希望大宗貨物運輸以“公轉鐵”“公轉水”為突破點,改善綜合性交通運輸網絡,“公轉鐵”低碳轉型已成大勢所趨。然而,我國現階段兩者模式選擇和貨運量相差懸殊,鐵水聯運模式展開仍舊遭受巨大阻力。這主要源于:港口多式聯運企業考慮到鐵水聯運業務流程和數據信息不同導致的組織協同復雜,模式轉變需要與新承運人溝通,定價所造成的成本投入,以及運輸方式銜接配套站臺設備設施不夠完善等問題[5];貨物托運人則更青睞于公水聯運在各個物流環節的銜接靈活和提供“門到門”的個性化服務。若要解決以上問題,不能單靠港口多式聯運企業或貨物托運人節能降碳的自覺意識,做到政策響應、積極合作,還需要地方政府的外在激勵和引導,并隨著時間推移采取動態調整。因此,探究港口多式聯運企業“公轉鐵”的作用因素具有現實意義。

(二)文獻綜述

作為一個新興的研究領域,多式聯運在過去的20年里獲得越來越多的研究興趣[6]。港口多式聯運是指以港口作為重要樞紐,區別于單一方式運輸、由兩種或兩種以上運輸方式相互銜接的聯合運輸方式[7],其節能減排效果受到許多學者的關注,趙宇哲等[8]開發海運網絡重建成本模型,同時設計求解算法,以降低二氧化碳排放;鄧學平等[9]考慮多種不確定性,同時最小化碳排放、風險和運輸成本的多目標模型,提出基于“見證”軟件模擬的多模態線路參數動態計算方法來減少碳排放。港口多式聯運推動交通運輸結構的低碳轉型,有助于實現可持續和環保的貨物運輸,符合全球對減少碳排放和應對氣候變化的需求[10]。

目前,國內外許多學者對低碳轉型的演化博弈研究主要包括博弈方的選擇、博弈主體的低碳轉型策略以及各博弈方的策略選擇穩定性等。(1)在博弈方的選擇方面,李丹丹和侯敬[11]對鐵水聯運的演化博弈進行定量研究目的是為鐵路與水路運輸企業協調發展;Hu和Dong[12]構建物流服務集成商(MC)與物流服務提供商(AC)演化博弈模型,研究航運業中MC和AC之間的合作行為如何解決航船的低效運營。后又有加入政府這一博弈方的研究[13-15],如李春發等[16]發現政府規制是促進金融機構投資企業綠色創新的必要手段,并創建地方政府、企業和金融機構三方的演化博弈;李存芳等[17]希望通過國家和地方政府的監察監管系統推動我國資源型企業綠色轉型。不難發現政府制定相應的規則、制度都能強化博弈主體的低碳轉型。(2)在博弈主體的低碳轉型策略方面,柴瑞瑞和李綱[18]考慮把傳統能源的潔凈利用以及對可再生潔凈能源的節能改造作為電力企業能源結構低碳化轉型的策略著力點;陸菊春等[19]從多利益主體視角出發,考慮用政府的低碳消費補償和企業研究投入低碳生產的額外技術來推動建筑企業低碳轉型;王強強等[20]認為“拉閘限電”將幫助地方政府控制高耗能企業節能降耗。綠色轉型策略還包括低碳生產[21,22]、節能降碳[23]、廢舊電子產品回收[24]、綠色技術[25-27]等。由此可見,博弈主體一旦擁有高效可行的策略,就能加快推進主體的低碳轉型。(3)在各博弈方的策略選擇穩定性方面,Zhang Yi等[28]構建大眾物流、大眾物流平臺(CLP)和托運人的三方演化模型,運用Lyapunov第一法分析純策略組合演化穩定性;Lyapunov第一法是現代控制論中分析微分方程穩定性的基本方法,廣泛應用于系統穩定性分析中[29]?，F有研究大多僅局部分析了純策略均衡點的穩定性,忽視了混合策略均衡點的分析。

綜上所述,現有文獻認可港口多式聯運發揮的碳減效用,卻未有將“公轉鐵”所推廣的鐵水聯運模式納入演化博弈的低碳轉型策略,在低碳運輸的演化博弈中也鮮少加入政府這一博弈方。本文在政府做出支持行為的背景下,構建地方政府、貨物托運人和港口多式聯運企業之間的三方演化博弈模型,利用Lyapunov第一法對復制動態系統的純策略和混合策略均衡點,探討分析各博弈方策略的穩定性以及各要素對低碳轉型策略選擇的影響,為港口多式聯運“公轉鐵”的低碳轉型之路提供結論與建議。

二、模型假設與構建

在港口多式聯運企業“公轉鐵”的過程中,涉及到的主要利益方包括地方政府、貨物托運人和港口多式聯運企業。三方演化博弈中各博弈方之間的邏輯關系如圖1所示。

圖1 三方演化博弈邏輯關系圖

(一)模型假設

為建立博弈模型,并對參與者的策略、均衡點的穩定性、各因素之間的相互影響進行研究,提出以下假說:

1.地方政府面臨的兩種行為策略包括高力度支持和低力度支持;貨物托運人面臨的兩種行為策略包括積極合作和消極合作;港口多式聯運企業面臨的兩種行為策略包括選擇“鐵水聯運”模式和“公水聯運”模式。三者均是有限理性的參與方,策略選擇隨時間逐漸演化穩定于最優策略。

2.地方政府采用高力度支持的概率為x,則低力度支持的概率為1-x;貨物托運人采用積極合作的概率為y,采用消極合作的概率為1-y;港口多式聯運企業采用“鐵水聯運”模式運輸的概率為z,采用“公水聯運”模式運輸的概率為1-z,x,y,z∈[0,1]。

3.地方政府為提升港口集疏運網絡“公轉鐵”的轉化率,增加社會效益,會根據合作態度和多式聯運模式分別對貨物托運人的引導和港口多式聯運企業的補貼采取不同的支持力度。

地方政府實行高力度支持策略時,對積極合作的貨物托運人提供更多的引導G1,對消極合作的貨物托運人提供較多的引導G2(G1>G2);而地方政府實行低力度支持策略時,對積極合作的貨物托運人提供較少的引導G3和對消極合作的貨物托運人提供更少的引導G4(G3>G4),選擇“鐵水聯運”模式合作的貨物托運人才享有惠鐵政策的柔性引導,并且在高力度支持和低力度支持下的兩種引導差距較小。同理,地方政府實行高力度支持策略時,對“鐵水聯運”模式的港口多式聯運企業提供補貼S1;而地方政府實行低力度支持策略時,對“鐵水聯運”模式的港口多式聯運企業提供補貼S2(S1>S2)。

當港口多式聯運企業選擇“鐵水聯運”模式運輸時會為地方政府帶來社會效益,這種社會效益主要包括提升港口集疏運“公轉鐵”的轉化率帶來的減排、政績和聲譽收益。地方政府高力度支持時獲取社會效益D1,低力度支持時獲取社會效益D2。此外,當港口多式聯運企業因選擇“公水聯運”模式運輸的轉型落后,地方政府會付出懲罰成本P。

4.貨物托運人由于委托港口多式聯運企業托運貨物需投入的基礎成本Cm,當選擇“公水聯運”模式時,基礎成本Cmh;選擇“鐵水聯運”模式時,基礎成本Cmr(Cmh>Cmr)。同時已選擇“公水聯運”模式的貨物托運人仍舊積極合作,說明個人配合“公轉鐵”的意愿更為強烈(θ為合作系數,θ∈(0,1]),后續會有概率選取“鐵水聯運”模式,而獲得潛在收益θIe1。

5.港口多式聯運企業組織多式聯運過程中,需投入基礎成本Cn。當選擇“公水聯運”模式時,基礎收益Rnh(Rnh=Cmh),該模式下簽署多式聯運合同意味著企業必須承擔公路運輸安全隱患、環境代價和擁堵成本等負外部性風險可能帶來的損失πRnh=πCmh,其中損失與風險成正比,π為風險系數,π∈[0,1]?；A成本Cnh,其中包含直接運輸成本Cha、碳排放成本Chb。

6.當選擇“鐵水聯運”模式時,基礎收益Rnr(Rnr=Cmr),基礎成本Cnr,其中包含直接運輸成本Cra、碳排放成本Crb。企業業務“公轉鐵”低碳轉型,重選承運人需付出成本Ce,但這種低碳運輸模式會增加企業聲譽、知名度等潛在收益Ie2。在兩種多式聯運模式都不出現負外部性風險且起始地、目的地和貨物重量相同情況下,Chi>Cri,a,b∈i。

(二)收益矩陣構建

基于上述模型假設,得到三方博弈收益矩陣,具體如表1所示。其中,博弈三方的收益分別為π1、π2、π3。

表1 三方博弈收益矩陣

三、模型分析

(一)地方政府的期望收益及穩定性分析

(1)

由此,可以得到地方政府的復制動態方程為:

(2)

(二)貨物托運人的期望收益及穩定性分析

(3)

由此,可以得到貨物托運人的復制動態方程為:

(4)

(三)港口多式聯運企業的期望收益及穩定性分析

(5)

由此,可以得到港口多式聯運企業的復制動態方程為:

(6)

(四)三方演化博弈系統的穩定性分析

1.演化博弈均衡點求解

由地方政府、貨物托運人、港口多式聯運企業三方的復制動態方程式(2)、(4)、(6)可得到三維動態系統,如下所示:

設F(x)=0,F(y)=0,F(z)=0,解得復制動態方程組存在以下12個均衡點,其中包括8個純策略解:(0,0,0)、(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)、(1,1,0)、(1,0,1)、(0,1,1)、(1,1,1);4個混合策略解(x0,y0,z0),x0,y0,z0∈[0,1]。

2.均衡點的穩定性分析

根據復制動態方程構建三方演化博弈系統的雅克比矩陣J為:

j11=(1-2x)[yz(-G1+G2+G3-G4)+z(D1-D2-G2+G4-S1+S2)];

j12=x(1-x)z(-G1+G2+G3-G4);

j13=x(1-x)[y(-G1+G2+G3-G4)+(D1-D2-G2+G4-S1+S2)];

j21=y(1-y)z(G1-G2-G3+G4);

j22=(1-2y)[xz(G1-G2-G3+G4)+z(G3-G4-θIe1)+θIe1];

j23=y(1-y)[x(G1-G2-G3+G4)+(G3-G4-θIe1)];

j31=z(1-z)(S1-S2);j32=0;

j33=(1-2z)[x(S1-S2)+S2+Cmr-Cmh-Cnr+Cnh+πCmh-Ce+Ie2]。

引用Lyapunov第一法,測試雅克比矩陣中均衡點的穩定性。當雅克比矩陣的全部特征值都為負實部,那么該均衡點就是漸進穩定點(ESS);當雅克比矩陣的全部特征值,其中有一個含有正實部,那么該均衡點就是不穩定點;當雅克比矩陣全部特征值將實部為零的除外,其余特征值都含有負實部,那么該均衡點的穩定性暫時無法確定。求得動態系統各均衡點的特征值,如表2所示。

純策略均衡點(0,0,0)、(1,0,0)、(0,1,0)、(1,1,0)和4個混合策略均衡點均有特征值λi≥0,實部為零,則所列均衡點都不是漸進穩定點,在均衡點的演化穩定策略中以上8個均衡點不再展現。

推論1：已知G3>G4,G4-G3<0。當D1-D2-G1+G3-S1+S2<0,-(S2+Cmr-Cmh-Cnr+Cnh+πCmh-Ce+Ie2)<0時,復制動態系統僅存在漸進穩定點(0,1,1),即策略組合(低力度支持,積極合作,鐵水聯運)為該系統經過演化后唯一的穩定策略。

推論1表明：如表3所示,此時系統漸進穩定點是(0,1,1),而其余均衡點特征值的都至少有一個正實部,都為不穩定點。從D1-D2G4可知,當貨物托運人對地方政府引導認可較大時,即使地方政府對鐵路貨運柔性引導力度較小,其最終也會積極與港口多式聯運企業加深合作程度,配合業務轉變;從S2+(Cmr-Cnr)-Ce+Ie2>(Cmh-Cnh)-πCmh可知,不同情境下,當運輸風險π過大,極有可能導致企業損失報價部分損失;或者企業因低碳轉型收獲較大的知名度,都會增加潛在客戶,激發潛在收益。從收益角度分析,前者模式收益大于后者,企業改用“鐵水聯運”模式。

表3 均衡點的演化穩定策略

推論2：當D2-D1+G1-G3+S1-S2<0,-(S1+Cmr-Cmh-Cn+Cnh+πCmh-Ce+Ie2)<0時,復制動態系統僅存在漸進穩定點(1,1,1),即策略組合(高力度支持,積極合作,鐵水聯運)為該系統經過演化后唯一的穩定策略。

推論2表明：如表3所示,此時系統漸進穩定點是(1,1,1),而其余均衡點特征值的都至少有一個正實部,都為不穩定點。從D1-D2>G1-G3+S1-S2可知地方政府發現采取高、低力度支持獲得的社會效益差值大于其投入引導、補貼的成本差值時,其樂于對另兩方演化方采取高力度支持策略;從G1>G2可知,當貨物托運人積極合作的引導更大時,“鐵水聯運”模式對貨物托運人的更有吸引力;從S1+(Cmr-Cnr)-Ce+Ie2>(Cmh-Cnh)-πCmh可知,在該情境下,地方政府的高力度補貼會極大地增加“公轉鐵”帶來的收益;或者企業與鐵路承運人順暢對接,投入的轉型成本較小。從收益角度分析,兩種多式聯運模式相比,前者收益大于后者,企業亦會選擇“鐵水聯運”模式。

四、仿真分析

為驗證演化穩定性分析的有效性,并探究相關因素的參數變動對各方策略行為的作用,在模型中賦以根據面板數據計算得來的真實數據,運用Matlab2020a開展數值仿真。

(一)均衡點檢驗仿真

通過參考相關文獻[30]和查閱碳K線網站,得出不同聯運模式下,運行基價(￥/km.t)分別為0.29/0.20,單位碳排放量(t/t.km)分別為4.2*10-5/2.7*10-5,碳交易價格(￥/t)為323。通常情況下,港口多式聯運企業業務的利潤率是10%-30%[31],現取不同聯運方式的利潤率在25%?？傻酶劭诙嗍铰撨\企業“公水聯運”模式和“鐵水聯運”模式的成本Cni、直接運輸成本Cia、碳排放成本Cib、收益Cmi和利潤Cmi-Cni且r,h∈i的固定參數取值,而S、G、D等其余收益、成本參數都選擇文獻[32-34]中摘取政府補貼、引導、社會效益等真實數據,并加以調整。

數組1、2符合推論1、2中的所有條件,其仿真參數賦值為數組1、2:G1=60,G2=55,G3=40,G4=35,S1=60,S2=40,Cmr-Cnr=53-40=13,Ie1=15,Ie2=8,Ce=5,θ=0.9,π=0.1,但數組1的D1=150,D2=120;數組2的D1=180,D2=100。

仿真結果表明,符合所有條件后,仿真結果得(0,1,1)為漸進穩定均衡點,系統此時僅存在一個演化穩定策略組合(低力度支持,積極合作,鐵水聯運)與推論1結論一致;在滿足條件下,仿真結果得(1,1,1)為漸進穩定均衡點,此時系統僅存在(高力度支持,積極合作,鐵水聯運)策略組合與推論2結論一致。以上兩個模型計算結果都可驗證模型切實有效。

(二)參數敏感性分析

在數組2的基礎上,符合推論2中的所有條件,于Matlab2020a設置博弈三方的策略選擇概率(x,y,z)的初始值為(0.2,0.2,0.2),三方策略最終到達ESS點(1,1,1),即無論參數如何變化,博弈三方演化最終都會達到均衡。剖析S1-S2、G1-G3、π、Ce、Cib這些參數變化對演化博弈過程和結果的作用。其中,S1-S2和G1-G3的參數變化都與博弈雙方的收益或成本直接掛鉤,而π、Ce、Cib僅與博弈一方的收益或成本直接掛鉤,間接影響博弈的另兩方。

1.博弈雙方掛鉤參數的敏感性分析

(1)地方政府高、低力度支持下對港口多式聯運企業補貼差值(S1-S2)的敏感性分析

為分析S1、S2不同取值變化對演化博弈過程和(高力度支持,鐵水聯運)結果的作用,將S1、S2分別賦以60、40,70、30,70、20,復制動態方程組在時間推移下,圖2a顯示其演化50次的仿真結果。

圖2 博弈雙方掛鉤參數的敏感性分析

圖2a表明,在系統演化至穩定點的過程中,隨著S1-S2增加,政府發現高力度支持所負擔的財政補貼遠高于低力度支持時,會減緩政府采取高力度支持策略的演化速度,其選擇概率也會下降。但企業能得到實質性補貼,其選擇“鐵水聯運”模式的概率會上升。如果政府希望加快企業“公轉鐵”效率,就需要增加補貼力度。在實施低碳補貼措施時,政府也應當綜合自身財政狀況,適當調整補貼機制,保證其常態化運行。

(2)地方政府高、低力度支持下對積極合作貨物托運人引導差值(G1-G3)的敏感性分析

為分析G1、G3不同取值變化對演化博弈過程和(高力度支持,積極合作)策略組合結果的作用,將G1、G3分別賦以60、40,70、40,90、50,復制動態方程組在時間推移下,圖2b顯示其演化50次的仿真結果。

圖2b表明,在演化過程中,隨著G1-G3增大,政府發現對積極合作的貨物托運人,高力度支持與低力度支持之間引導的差額較大時,選擇高力度支持策略的概率下降,但貨物托運人能享受鐵路服務質量提升、運價下浮,運輸效率上升等紅利,其選擇“鐵水聯運”模式的概率會上升。相較于圖2a的演化曲線可發現,有積極合作傾向的貨物托運人在長期演變的過程中,即使最終做出積極合作的決定,但圖2b曲線爬升至積極合作策略概率Y=1較為緩慢。這表明,在現實雙方博弈中,貨物托運人可能對政府的引導政策持有謹慎態度,需要通過長期觀察企業“公轉鐵”的運輸效果,以逐漸建立政策信任。

2.博弈單方掛鉤參數的敏感性分析

(1)“公水聯運”模式風險系數(π)的敏感性分析

滿足推論2中的條件,將π分別賦以0.1,0.3,0.5,從圖3-1會發現π的不同取值變化,博弈三方的策略組合依舊趨于(高力度支持,積極合作,鐵水聯運),但演化博弈過程中各策略選擇概率(X,Y,Z)的演化曲線會產生波動,復制動態方程組在時間推移下,圖3-1(a,b,c)顯示其演化50次的仿真結果。

公路運輸所處環境復雜,安全風險較多。當“公水聯運”模式在運輸途中風險系數π越高,相同演化時間下,地方政府高力度支持策略的概率會上升,面對這種情況,政府會采取加快推動鐵路入港口、物流園區和大型礦企,推動大宗及中長途貨物運輸向鐵路轉移等措施,以應對公路日益復雜的運輸環境和安全風險;貨物托運人積極合作的概率反而下降,觀察圖3-1b的三條曲線,發現曲線之間較為接近,且以一種均速到達積極合作策略概率Y=1。合理推測是貨物托運人作為甲方與企業簽訂多式聯運合同,按照相關法律規定,多式聯運經營人要對貨物損毀進行賠償,致使貨物托運人對運輸方式的風險系數并不敏感;企業對風險系數π更為敏感,圖3-1c中取值π=0.5,演化曲線幾乎在演化時間=0時,企業即刻選擇“鐵水聯運”模式,而且圖3-1c的演化曲線也比圖3-1a反應速度更快,側面證明企業作為市場化運營的博弈主體,對運輸決策存在的風險最為敏感。

(2)港口多式聯運企業重選承運人成本(Ce)的敏感性分析

為分析Ce的不同取值變化對演化博弈過程和結果的作用,將Ce分別賦以5,35,65,從圖3-2d會發現其中設置的特殊參數取值Ce=65,不滿足推論2中的條件,會使系統穩定均衡點從(1,1,1)轉變為(0.4,1,0),博弈三方的策略組合(高力度支持,積極合作,鐵水聯運)同時發生變動。圖3-2呈現復制動態方程組在時間推移下,演化50次的仿真結果。

重選承運人成本Ce的存在,一定程度上會對“公轉鐵”效率造成阻礙。隨著成本Ce越高,相同演化時間下,地方政府高力度支持策略概率會下降,在圖3-2a中Ce=65的線條顯示策略選擇X≤0.4,這表明Ce雖是企業期望收益中的成本支出,但成本過高也會間接導致政府決策的不確定性;貨物托運人即使在圖3-2b中Ce=65時,積極合作策略概率最終也會是Y=1,但演化時間t∈[0,0.2]這段曲線中政府高力度支持策略的概率快速上升,顯然貨物托運人不愿面對因Ce過高,企業停止“公轉鐵”低碳轉型,取消“鐵水聯運”模式的可能性;港口多式聯運企業由于Ce過高,突破企業的心理閾值,策略選擇仍舊保持“公水聯運”模式。例如,鐵路承運人資源緊張、鐵路運價高昂或合作難度大等問題都會導致企業錯失與鐵路承運人建立新合作伙伴關系的機會。

(3)兩種聯運模式產生的碳排放成本差值(Chb-Crb)的敏感性分析

以Chb-Crb的差值變化來分析碳排放成本Cib對演化博弈過程和博弈三方的策略組合(高力度支持,積極合作,鐵水聯運)結果的作用,將兩種模式下的Crb和Chb分別賦以5、10,10、20,15、30,復制動態方程組在時間推移下,圖3-3顯示其演化50次的仿真結果。

在全國碳市場中,碳排放配額交易價格作為市場的風向標,實時反映市場的供給與需求,碳交易市場成交價格γ隨時間變化呈現無規律波動的趨勢。已知單位的碳排放量β,“公水聯運”模式遠高于“鐵水聯運”模式,并且起始地、目的地和貨物重量相同情況下,Crb

隨著Chb-Crb的差值增加,相同演化時間下,博弈三方的策略組合(高力度支持,積極合作,鐵水聯運)的概率都呈現上升趨勢,政府和企業的策略概率X,Z=1時,演化時間分別是ta=0.2,tc=0.1,證明兩方在“公轉鐵”演化前期就對參數Cib極為重視,積極響應國家“雙碳”理念。故而,Chb-Crb差值越大,政府采取高力度支持加快聯運模式“公轉鐵”低碳轉型,企業則更為傾向碳排放成本較少的“鐵水聯運”模式。

五、結論與建議

本文綜合考慮了影響港口多式聯運企業“公轉鐵”低碳轉型的因素,構建地方政府、貨物托運人和港口多式聯運企業三方演化博弈模型。通過求解均衡點、分析均衡點穩定性和參數敏感性后,研究結論如下:(1)地方政府制定支持力度的高低取決于其所能回報的社會效益與投入的引導、補貼成本之間的差值大小;(2)地方政府支持力度的高低不干擾貨物托運人和港口多式聯運企業“公轉鐵”的選擇結果,但可以加速另兩方的策略選擇理想化。該研究結論與政府采取支持、補貼或獎懲措施加速策略選擇的結論[15,22,35]相一致;(3)貨物托運人對待“公轉鐵”存在先天意愿偏好,策略選擇會隨著演化時間的推移,均速地趨向積極合作;(4)港口多式聯運企業作為博弈三方的核心,隨著影響因素變化,其演化時間縮短且波動最為劇烈。該研究結論與核心企業在博弈系統演化中相較其他主體變動幅度最大[24]的結論相符。公路運輸風險上升、企業重選承運人成本下降或碳排放成本升高都會拉動企業“鐵水聯運”的市場需求。研究肯定了地方政府支持在推動聯運模式“公轉鐵”中發揮的效用,并豐富了以“公轉鐵”作為港口多式聯運企業低碳轉型路徑的演化博弈研究。

基于上述研究結論,從博弈三方各自利益角度為推動“公轉鐵”提出對策建議:(1)地方政府盲目地高力度支持,可能陷入財政入不敷出、社會效益回報低下的兩難窘境。為防止上述狀況出現,一方面,政府需要全面考慮自身財政和受益企業增量規模等內外因素,動態調整引導、補貼機制,避免過度依賴政策扶持。另一方面,科學分析和預測公、鐵兩種運輸方式的市場供需,避免兩者的市場規模失衡,致使回報政府的社會效益降低。(2)貨物托運人已經意識到未來港口集疏運的運輸結構將向鐵路端傾斜,但受慣性思維和政策走向不明干擾,大部分時間處于搖擺階段。為吸引托運人貨源從公路轉向鐵路,政府引導應從兩個方面下手。一方面,通過擴充貨物品類和空間、創新物流服務、下浮鐵路運價等有利舉措,讓托運人看到具體效益,滿足實際需求。另一方面,將宣傳重點放在“公轉鐵”的長遠作用和戰略地位,讓托運人知曉運輸結構供給側改革是未來交通運輸發展的必由之路。(3)港口多式聯運企業需從法律層面警惕公路風險逐年遞增帶來的巨大賠償隱患;政府通過合理手段調控企業碳配額、碳核查力度或者碳排放超支懲罰等,碳排放成本一定程度地升高,反而能倒逼企業“公轉鐵”;重選承運人成本過高,可以視作企業與新的鐵路承運人達成合作伙伴關系的協商中,出現鐵路運營商資源缺乏、信息溝通不暢等阻礙,為使企業對“鐵水聯運”模式恢復信心,維持運輸服務多樣性。政府也應增設公共信息平臺,輔助企業尋找合適承運人,并且完成托運人、承運商、多式聯運企業之間的信息共享,打造高效、無縫對接機制。

本文也存在一定的局限性:(1)本文對模擬仿真中各參數賦以真實數據,但除多式聯運企業運輸成本數據外,其余數據大多是直取文獻中的變量數據,加以推測賦值,未避免主觀性偏誤,仍不夠準確。(2)本研究分析僅側重于在演化條件成立后,成本與收益參數對三方博弈中各主體是否產生影響、敏感性如何,并沒有思考臨界狀態下讓演化條件成立所付出的轉換代價。下一步可在三方演化博弈模型中引入海關、鐵路局等參與者,構建多主體的動態、重復博弈模型,使其更符合現實。