公共政策概論--第六章公共政策定性分析(參考版)
2025-01-08 20:29本頁面
【正文】 事實上，我們對公共政策進行博弈分析后發(fā)現(xiàn)，政策之間博弈比較的結(jié)果，不一定是 “ 我贏你輸 ” ，而且有可能是同時大贏，或同時大輸，或有贏有輸。在這種情況下，首先，要根據(jù)各參加博弈的政策方案建立博弈矩陣；其次，要設(shè)定各政策方案可能的損益概率，并列出各政策方案期望收益值的表達式；最后，根據(jù)這個連列期望表達式，求得各政策方案相應(yīng)條件下可能有的損益概率，然后再找出獲得最大收益值的政策方案。只有找到了鞍點，就找到了零和條件下可取的政策方案。 如果兩個方案中，各政策方案的可能損益值是直接關(guān)聯(lián)的，即 “ 你輸我贏 ” 的；并且，有得益的政策方案的得益值，減去有損失的政策方案的損失值正好為零，那么可以進一步用二人零和博弈方法進行公共政策分析，這時又要按兩種情況來進行。因為在這些情況下，無法有真正的競爭的賽局。這就使得人們總是自覺或不自覺地用零和博弈方法，來進行公共政策分析。早在 19世紀初，隨著資本主義的發(fā)展，財富分配問題，尤其是有限資源固定情況下的分配問題，就已經(jīng)成為經(jīng)濟學的焦點問題。這些都可以簡化為零和博弈分析。今天我們正面臨著人口、資源、環(huán)境等諸多問題的壓力，這些問題制約著人類經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。 三、公共政策的博弈分析方法 博弈方法，是公共政策分析非常重要的方法。 第三，雙方是在互信的基礎(chǔ)上，通過充分交換意見和信息，以對方的策略為依據(jù)，來決定自己與之相彌合的策略。 與不合作非零和博弈相比，合作非零和博弈的特點是： 第一，合作非零和博弈是要增加整體（所有參賽者）或社會的利益。人類社會整體、根本的利益，需要更多的合作的博弈。 （一）不合作的非零和博弈 合作的零和博弈是基于 “ 互信 ” 基礎(chǔ)上的，沒有互信存在的情況都只能用不合作博弈的方法去尋求方案的解決。那么，將如何才能獲得最佳對策？雙方都陷入了二難選擇的境地。 如果兩人都坦白，他們都將受到起訴，但只判低于最高刑法的罪，每人被處 10年監(jiān)禁；如果一人坦白而另一人不坦白，坦白者將從寬定罪，處 1年監(jiān)禁，不坦白者將處以重罪，處 20年監(jiān)禁。法庭認定這兩個都犯了罪。我們以著名的“ 囚犯二難博弈模型 ” 為例來說明。 二人非零和博弈是只有兩個參賽者參加的博弈。不過，在非零和博弈的條件下，為求兩利，博弈雙方可能于賽前或賽時彼此溝通，甚至達成協(xié)議，其結(jié)果對全局可能不是最佳的。通常，如果參加博弈的各方完全采取敵對的態(tài)度，總得益減少的機會較增大的機會多。在非零和博弈中，競爭策略對參與博弈的各方不一定是最佳策略，允許他方得益不一定會使自己受損。他們組成的矩陣為： [b1] [b2] [b3] [b4] [b5] [b6] (上中下 ) （上下中） （中上下） （中下上） （下中上） （下上中） a1（ 上 、 中 、 下 ） 3 1 1 1 1 1 a2（ 上 、 下 、 中 ） 1 3 1 1 1 1 a3（ 中 、 上 、 下 ） 1 1 3 1 1 1 a4（ 中 、 下 、 上 ） 1 1 1 3 1 1 a5（ 下 、 中 、 上 ） 1 1 1 1 3 1 a6（ 下 、 上 、 中 ） 1 1 1 1 1 3 田忌的策略 齊王的支付 齊王的策略 根據(jù)純策略判斷，本例沒有鞍點，需要求出齊王與田忌各自的最優(yōu)混合策略。對齊王來說，共有（）（）（）（）（）（）幾個策略。已經(jīng)知道齊王擁有的三個 等級的馬都比田忌所對應(yīng)的等級的馬強些。每匹馬都需要參賽，且僅賽一次。 我國戰(zhàn)國時期的 “ 齊王與田忌賽馬 ” ，就是一個典型的無鞍點的二人零和博弈的例子。這時采取的 策略是隨機的，這種隨機性服從自己損失最小的原則。但在許多零和博弈中，不一定存在這種鞍點，即一方 不會死守某一策略，一旦得知對方策略要改變，就馬上改變自己的策略，從而出現(xiàn)無窮回合的改變策略的局面。這類零和博弈問題，除遵守最大利益原則之外，所施展的策略會收到對方策略與行為的影響，其前提是雙方必須了解對方的可行策略及其條件效果；雙方都不愿為爭取更好的結(jié)果而收到最大損失。很顯然，鞍點存在的意義是：對政策制定者來說，先從行中求最小，再從列中求 最大；對對手來說，先從列中求最大，再從行中求最小。找到鞍點，就找到了博弈的結(jié)局。這樣博弈的最后結(jié)局是，一方大中取小的值等于另一方小中取大的值。在兩方敵對的情況下， A所能求得的最大利益是小中取大的得益，而 B所不可避免的最小損失是大中求小的支付值。 （一）有鞍點的二人零和博弈
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