基于Moran过程的矿工违章行为惩罚机制分析.pdf
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1、第 38 卷第 4 期2023 年 8 月系 统 工 程 学 报JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERINGVol.38 No.4Aug.2023基于 Moran 过程的矿工违章行为惩罚机制分析杨雪,田阳,柴瑞瑞,邢琦钰(华北水利水电大学管理与经济学院,河南 郑州 450046)摘要:针对外部环境的高度不确定性对矿工行为的干扰,基于 Moran 过程构建了惩罚机制下的矿工违章行为的随机演化模型,分别计算了随机因素主导和期望收益主导两种情形下,矿工生产行为策略的均衡解,讨论了静态“连坐”和动态“连坐”惩罚机制对不同风险等级违章行为的规制效果.研究表明:静态“连坐”惩罚机制对违章行
2、为的规制效果与违章行为风险等级相关,可以有效遏制矿工高风险违章行为;动态“连坐”惩罚机制对违章行为的规制效果与违章行为风险等级无关,能够有效规避静态“连坐”惩罚机制对低风险违章行为约束无效的现象.关键词:矿工违章行为;随机演化博弈;Moran 过程;“连坐”惩罚机制中图分类号:C931文献标识码:A文章编号:10005781(2023)04047413doi:10.13383/ki.jse.2023.04.004Punishment mechanism for miners violation behaviors based onMoran processYang Xue,Tian Yang,
3、Chai Ruirui,Xing Qiyu(School of Management and Economics,North China University of Water Resources and Electric Power,Zhengzhou450046,China)Abstract:Aiming at the interference of highly uncertain external environment on miners behavior,a randomevolution model of miners violation behaviors under puni
4、shment mechanism is constructed based on Moranprocess.The equilibrium solutions of the miners production behavior strategy under the stochastic factordominance and expected payoff dominance are calculated and the regulatory effects of static and dynamic col-lective punishment mechanisms on violation
5、 behaviors of different risk levels are discussed.The results showthat the regulatory effect of the static collective punishment mechanism is related to the risk level of violationbehaviors,which could effectively curb high-risk violation behaviors of miners.The regulatory effect of thedynamic colle
6、ctive punishment mechanism is independent on the risk level of violation behaviors,which couldeffectively avoid the phenomenon that the static collective punishment mechanism is ineffective in restraininglow-risk violation behaviors.Keywords:miners violation behaviors;stochastic evolutionary game;Mo
7、ran process;collective punishmentmechanism1引引引言言言煤炭是我国的主体能源,煤矿安全生产关系煤炭工业持续发展和国家能源安全,关系数百万矿工生命财产安全.在企业和矿工的共同努力下,煤矿安全生产形势持续稳定好转.2020 年全国煤矿安全事故总数收稿日期:20210428;修订日期:20210906.基金项目:国家自然科学基金资助项目(71573086);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(22YJC630002).通信作者第 4 期杨雪等:基于 Moran 过程的矿工违章行为惩罚机制分析475和死亡人数已降到 123 起/228 人1.相比发达国家,
8、我国煤矿事故总量仍然偏大,其中我国的煤矿安全事故的 90%是由人的不安全行为所致1,在人因煤矿重大事故中,直接由矿工违章行为导致的占 55.37%2.不同于地面作业,煤矿井下作业场所是在不断发生改变,往往伴随着瓦斯、透水或冲击地压等多变、危险的作业环境.随着煤矿开采技术的提高和开采装备的改进,井下地质自然环境一般不会直接导致事故发生,而是这种不确定性地质环境与矿工不安全行为的正向耦合3.2016 年国务院安委会发布的实施遏制重特大事故工作指南构建双重预防机制的意见规定,煤矿企业应对矿工违章行为进行风险分级评定,对不同风险等级违章行为进行分级管控.在矿工作业环境的高度不确定性和消极情绪的随机因素
9、影响下,哪些因素决定了矿工采取“安全策略”或“违章行为”的行为策略?如何设计激励机制规范矿工不同风险等级违章作业?这是煤炭行业高质量发展亟需解决的关键问题.规范矿工违章行为是煤矿安全管理的难点问题,受到了学术界日益广泛的关注.关于煤矿安全监管和矿工违章行为问题,现有研究运用系统动力学、结构方程模型以及实证分析方法,侧重于矿工安全行为影响约束因素4,5、形成机制6,7、以及煤矿安全规制有效性8,9的研究.然而,煤矿安全监管矿工作业行为问题实则表现为多方相关利益主体策略交互的博弈过程.博弈论被广泛地应用到煤矿企业监管和规范矿工违章行为的对策问题中.主要研究成果包括:矿工反生产行为控制的重复博弈模型
10、10、煤矿安全事故产生机理的静态博弈问题11、基于动态博弈的煤矿安全监管机制设计12及煤矿企业对矿工安全规制效果比较13等.上述煤矿企业与矿工的博弈模型多集中在一次性选择(如静态博弈和动态博弈),或者基于高度遇见能力前提下的总体规划框架(如重复博弈),尚未考虑到煤矿安全主体在长期共生状态下由于内外部环境的变化持续性地策略调整问题.针对群体间参与主体相互学习、策略适应性调整特征,演化博弈理论为其提供了合理的分析框架,被广泛应用到技术溢出14、协同合作15、舆情演化16等领域.其中对于煤矿安全监管问题,研究学者采用经典的演化博弈模型,多集中于研究煤矿企业规避矿工违章行为的行为演化规律及激励机制选择
11、17,18.然而煤矿安全监管矿工行为问题中仍然存在着以下两方面现实特征:一方面,煤矿企业的安全生产主体人员多以群组单元的形式出现(如班组、区队等),其成员数量是有限的;而经典的演化博弈理论是建立在总体无限的基础上所进行的适应性策略调整;另一方面,冲击地压、瓦斯突出、透水等造成了矿工井下作业环境的高度不确定性19,与此同时参与者的行为还会受到消极情绪等随机因素的影响20,由此造成了矿工违章行为的随机性,而经典演化博弈理论并未考虑不确定环境下随机因素对均衡的影响.基于此,有限群体环境下的随机演化博弈动态模型被提出21.在随机演化动态模型中,有限群体中个体行为选择及策略演化被当作一个随机过程,主要包
12、括成对比较过程、Wright-Fisher 过程和 Moran 过程等22.其中,Moran 更新过程是研究和应用中最为广泛的一种随机过程机制,刻画了有限群体的演化动态23,以及每个时间步个体都以正比于其适应度的比率被选择,被选择的个体产生一个后代个体,该后代个体采取与母体相同的策略,取代种群中另外一个被随机选择的个体.关于 Moran 过程的理论研究较为丰富,最具代表性的包括 Corradi 等22使用连续逼近的方法,分析随机演化博弈中个体选择比例随时间的变化趋势;Nowak 等24推导出 Moran 过程中前后时间间隔中种群数量变化概率.另外,现有研究学者将基于 Moran 过程的随机演化
13、博弈模型广泛应用到管理学等领域解决实际问题,主要包括电子商务25、应急反恐26,27、企业质量改进策略28、制造商生产策略29和消费者众筹30等,但对于受内外部不确定性因素随机扰动下有效规制矿工违章行为惩罚机制分析鲜有涉及.针对井下外在作业环境的高度不确定性和消极情绪等内在随机因素对矿工行为的干扰,本文提炼出矿工违章行为所具有的长期演化性和外部随机性两个基本特征和假设,基于 Moran 过程构建了“连坐”惩罚机制下的矿工违章行为随机演化模型,分析了矿工安全作业的边界条件,探究了静态“连坐”惩罚机制和动态“连坐”惩罚机制对不同风险等级违章行为的安全规制效果,以此达到对现有“连坐”惩罚机制规制效果
14、的分析.12020 年全国煤矿发生事故 123 起、死亡 228 人.https:/ 统 工 程 学 报第 38 卷2基基基本本本假假假设设设与与与模模模型型型构构构建建建2.1基基基本本本假假假设设设假假假设设设1 煤矿安全管理者和矿工策略调整的学习行为.煤矿安全管理者和矿工会依据变化的形式不断调整自己的策略.例如,煤矿会定期开展“安全生产月”活动2,结合具体的事故案例给矿工做安全生产行为的学习和培训,矿工通过规范自身生产行为,从而达到安全生产目标.同时,煤矿管理者通过定期的隐患排查和事故案例学习等,达到对企业生产状态清晰的认识,从而调整自身的监管力度或出台新的管理条例等.假假假设设设2 矿
15、工井下作业的内、外部环境具有高度不确定性的随机特征.煤矿井下高温、高湿的恶劣作业环境伴随着冲击地压等不确定性地质灾害对矿工生理和心理都会造成巨大影响,加之井下密闭、狭小的作业空间,矿工很容易滋生消极情绪.而情绪具有诱发性、潜伏性和多变性等特点31,对矿工的安全生产带来了高度不确定性.假假假设设设3 井下作业的矿工群体由有限个矿工成员组成.通常矿工以班组的形式下井作业,2019 年国家煤矿安全监察局发布的煤矿井下单班作业人数限员规定(试行)规定,煤矿企业应制定井下作业限员制度,如对灾害严重矿井,综掘工作面的单班人数不得超过 25 人.这里假设有限数量的矿工参与井下作业.假假假设设设4 矿工面临着
16、采取“安全作业”或“违章行为”两种生产行为策略.矿工采取安全作业时,将会获得正常的净收益(如工资).而矿工采取违章行为,多是出于省时、省力或从众心理,违章行为将带来多于正常收益的超额收益32.假假假设设设5 煤矿企业采用“连坐”惩罚制度有效规制矿工违章行为.煤矿企业采用正向激励与负向激励相结合的方式规制矿工的违章行为,现有研究多集中于负向激励规制效果的研究.“连坐”惩罚制度相比传统责任制处罚有更强的威慑力33,已在煤矿企业规制矿工安全作业管控中广泛应用3.由此,本文研究集中于“连坐”惩罚机制的效果分析,并不涉及与非连坐惩罚机制的对比.“连坐”惩罚指的是违章作业的当事人会受到处罚,其所在班组的其
17、他矿工也会受到连带处罚.另外,每名矿工的行为策略选择除了影响自身收益外,还将直接影响其余矿工的收益,即矿工之间存在着策略选择的博弈.2.2要要要素素素博博博弈弈弈模模模型型型同一班组矿工成员面临着可行策略集,安全作业,违章行为,记为S,C.当某矿工采取“安全作业”策略,若其他矿工也采取“安全作业”策略,此时达成安全生产合作,双方各自获得正常净收益R;若其他矿工采取“违章行为”策略,在正常净收益R的基础上,安全作业的矿工会因其他矿工的违章行为而受到“连坐”惩罚f,此时违章作业矿工会受到惩罚P34,其值存在惩罚上下限L6P6U,L为惩罚下限,U为惩罚上限.由于惩罚力度依赖于违章行为的风险等级k,若
18、以惩罚上限U为分析基准,则惩罚力度与风险等级关系为P=kU,其中风险等级取值范围满足LU6k61.除了受到惩罚外,矿工违章行为导致矿工作业时投入的成本(时间、精力等)的减少,从而获得额外生理、心理等超额净收益35,记为V(V 0).为了有效规制矿工违章行为,煤矿企业对矿工的违章惩罚大于违章带来的超额收益,即PV.煤矿生产中,超额收益与行为风险等级成正相关4,矿工违章行为所带来的额外收益与风险等级满足V=kR.当矿工均采取“违章行为”策略时,煤矿企业为确保安全生产会加大对矿工的惩罚力度,处罚为P,其中,为惩罚系数(1).单班矿工总人数记为N,由于每名矿工的收益除与自身行为相关外,还受到其他矿工行
19、为的影响,导致矿工间存在不同行为策略的选择问题.因此,本文主要考虑同一班组内矿工的行为选择问题,因此构建了表1 所示的单班矿工间的要素博弈22对称支付矩阵.可以看出,矿工均采用“安全作业”成为纳什均衡.22021 年全国“安全生产月”活动结束.http:/ 4 期杨雪等:基于 Moran 过程的矿工违章行为惩罚机制分析477表 1单班矿工间 22 对称随机演化博弈模型Table 122 symmetrical random evolution game model between single miner矿工 2矿工 1安全作业S违章行为C安全作业 SR,RRf,R+V P违章行为 CR+V
20、P,RfR+V P,R+V P3基基基于于于频频频率率率依依依赖赖赖 Moran 过过过程程程的的的矿矿矿工工工违违违章章章随随随机机机演演演化化化博博博弈弈弈矿工的效用函数不仅取决于采取不同生产行为策略的期望收益,还受到诸多不确定性的随机因素影响.外在不确定性因素主要指矿工井下作业时所面临的复杂、多变的地质环境;内在随机因素主要指矿工在危险的作业环境中所滋生的消极情绪,会对矿工行为认知判断产生极大干扰.外在环境的不确定性与内在消极情绪等随机因素的耦合,使得矿工的行为策略选择呈现出高度不确定性.在单班作业人数为N的班组中,假设采取“安全作业”行为策略的矿工数量为i,其余矿工采取“违章行为”策略
21、.采取这两种策略的矿工期望收益分别为Es=R(i 1)+(R f)(N i)N 1,i=1,2,.,N 1,(1)Ec=(R+V P)i+(R+V P)(N i 1)N 1,i=1,2,.,N 1.(2)在演化博弈动力学框架中,适应度取决于期望收益.在随机演化博弈模型中,矿工选择违章行为策略除了考虑期望收益外,也需要考虑内外部随机干扰因素.基于 Moran 过程的策略选择,需要引入一个外生变量(0661),即选择强度25,28,30.其中,在高选择强度下,效用与期望收益高度相关;在低选择强度下,效用几乎完全取决于其他外部随机干扰因素;介于两种状态之间,方便起见将效用设置为随着选择强度均匀变化3
22、6.此时构建基于随机演化博弈 Moran 过程的参与者效用函数为如下线性函数Fs=1 +Es,(3)Gc=1 +Ec.(4)基于 Moran 过程进行分析,采取“安全作业”策略的个体增加一个的概率为iFsiFs+(Ni)Gc,经过每一时间步的演化,采取“安全作业”策略的个体数量可能减少一个、不变或增加一个.其转移概率分别如下Pi,i+1=iFsiFs+(N i)GcN iN,(5)Pi,i1=(N i)GciFs+(N i)GciN,(6)Pi,i=1 pi,i1 pi,i+1.(7)在矿工生产行为策略随机演化过程中,矿工选择“安全作业”策略的人数可能增加一个、减少一个或者不变,并无其他策略选
23、择,因此选择“安全作业”策略从状态转移到其他状态i的概率为 0,参考现有研究25,Moran 过程的一步转移概率矩阵表示为P0,0P0,10.00P1,0P1,1P1,2.000 P2,1P2,2.00.000.PN1,N1PN1,N000.PN,N1PN,N.(8)478系 统 工 程 学 报第 38 卷该过程有两个稳定状态,i=0和i=N,即全部矿工均选择“安全作业”策略或“违章行为”策略.如果群体收敛到任何一个状态,则群体将一直稳定在此状态.下面分别计算收敛到这两种状态的概率.令Xi表示选择“安全作业”策略的矿工数量从初始状态i演化到终点N的概率,由全概率公式可得Xi=Pi,i+1Xi+
24、1+Pi,iXi+Pi,i1Xi1,i=1,2,.,N 1.(9)边界值为X0=0,XN=1.将式(5)、式(6)、式(7)代入式(9)可得Xi=1+i1j=1jk=1GkFk1+N1j=1jk=1GkFk.(10)考虑只有一名矿工选择“安全作业”策略时,最终“安全作业”策成为所有矿工稳定策略概率,由式(10)可得s=Xi=11+N1j=1jk=1GkFk.(11)同理,当只有一名矿工选择“违章行为”策略,其余N 1个个体都选择“安全作业”策略,最终“违章行为”成为单班所有矿工稳定策略概率为c=1 XN1=(G1F1G2F2.GN1FN1)/(1+G1F1+G1F1G2F2+G1F1G2F2.
25、GN1FN1)=1/(F1G1F2G2.FN1GN1+F2G2.FN1GN1+FN1GN1+1)=11+N1j=1N1k=jFkGk.(12)分析“安全作业”策略成为稳定均衡的概率式(11)和式(12)可知,当单班矿工人员数越多,采取“违章行为”策略的效用函数G越小,采取“违章行为”策略的效用函数F越大,则“安全作业”策略成为稳定均衡的概率越大.否则,则“违章行为”策略成为稳定均衡的概率越大.由式(1)式(11)可知,效用函数G依赖于矿工安全作业收益R、矿工违章作业获得的额外收益V及受到的惩罚P,;效用函数F依赖于矿工安全作业收益R、矿工安全作业受到的“连坐”惩罚f.4演演演化化化均均均衡衡衡
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