基于演化博弈理論的智慧工地激勵策略研究

王文鐸

(江西理工大學經濟管理學院，江西 贛州 341000)

0 引言

《關于推動智能建造與建筑工業化協同發展的指導意見》[1]（以下簡稱“指導意見”）指出，建造產業要圍繞建筑業高質量發展總體目標，以大力發展建筑工業化為載體，以數字化、智能化升級為動力，形成涵蓋科研、設計、生產加工、施工裝配、運營等全產業鏈融合一體的智能建造產業體系。該指導意見對建筑工程項目提出了具體的要求，即強調了信息化和智能化在工程項目上的重要性。智慧工地作為新興概念逐漸進入主流視野，為工程項目建設期的信息化和智能化提供了明確的發展方向。

智慧工地是指運用信息化手段對工程項目進行精確設計和施工模擬，圍繞施工過程管理建立施工項目信息化生態圈，并將此數據在虛擬現實環境下與物聯網采集到的工程信息進行數據挖掘分析，提供過程趨勢預測及專家預案，實現工程施工可視化智能管理，以提高工程管理信息化水平，從而逐步實現綠色建造和生態建造。其優勢在成本控制、風險控制、質量控制上均有體現。

但是目前智慧工地建設仍存在諸多不足，需要著力開展相關研究工作。基于此，本文以演化博弈理論為基礎，對政府與建設方決策及其帶來的利益變化進行計算分析，以期為政府和建設方在智慧工地推廣激勵方面提供有效建議。

1 智慧工地研究現狀

目前，國內對智慧工地的研究發展以工程實踐中的管理系統升級、精益建造方向的信息化應用為主，結合云端BIM技術、神經網絡法、綜合評價法、動態計價等內容。主要研究內容集中在智慧工地技術應用研究、應用障礙因素研究、智慧工地管理系統研究等。其中智慧工地的應用研究方面，趙羽[2]提出基于輕量級神經網絡的智慧工地視頻監控系統，解決了數據收集、追蹤軌跡等多個問題；王浩楠[3]通過研究制備兩種不同探測波段探測器，提出有機光探測器在智慧工地中的應用。在智慧工地應用障礙因素研究方面，賈美珊和徐友全等[4]在多個案例學習的基礎上，綜合實地調研，確定了20項因素指標，結合ISM+AHP方法識別因素之間的層次關系及影響力；劉琪和劉利煒等[5]通過對智慧工地技術異化過程中存在的倫理風險的分析，提出在開發、技術、應用方之間存在的權益矛盾，及其相配套的法律與制度保障問題。而在智慧工地管理系統研究方面，黃建城和徐昆等[6]結合施工現場項目監管要求設計智慧工地管理平臺管理架構，其中包含的七種功能要求對智慧工地管理建設提供了參考意見；曾凝霜和劉琰等[7]通過對智慧建設理念下的BIM運用模式的分析，提出了基于BIM的智慧工地管理體系框架，構建基于多維信息動態決策的工地智慧環境。

在世界范圍的研究中，智慧工地是在長達12年的快速發展中逐漸實現精準細化的，正是龐大的建設規模催生著智慧工地的探索和研發。由智慧城市衍生出智慧工地項目水到渠成，成為建筑行業信息化發展的必然趨勢。林鵬基于因子分析定義的8個障礙因子指標，建立了智能工地障礙物推廣的解釋結構模型(ISM)。Edirisinghe Ruwini批判性地分析了感知未來建筑工地領域現有的研究空白，基于技術準備水平(TRL)模型對智慧工地數字皮膚的發展作出研究。Seong-JinKim和HyunOk調查了移動研究和移動應用開發的趨勢，以及它們在建筑領域的應用，提出了適用于建筑工地的移動服務和工作流程改進計劃。

智慧工地雖然優勢眾多，但作為新興產業對政府和眾多建設方而言依然有許多顧慮之處，例如智慧工地改造成本及其導致的施工管理成本增加，缺乏相關標準、規范，法律責任界限不明確，配套軟硬件不夠成熟等都是非常實際的問題。

2 演化博弈模型構建

2.1 基本假設

智慧工地產業發展過程中參與主體眾多。其中政府作為智慧工地的主要推手，負責工程建設相關法律法規與政策建議的發布、執行、監督工作；建設方作為智慧工地的應用管理者，是智慧工地落實到應用層面的關鍵一環。這兩者是智慧工地發展實施過程中權重最高的主要行為體，其利益訴求與其角色定位息息相關，在當前發展政策下都希望實現自身主體的利益最大化。下文分別對政府與建設方的行為與利益進行假設。

假設1：政府的行為策略可以分為激勵與不激勵兩種，其中激勵的概率假設為x(0＜x＜1)，不激勵的概率假設為(1-x)；建設方的行為策略即分為智慧工地與傳統工地兩種，其中采用智慧工地的概率為y(0＜y＜1)，采用傳統工地的概率為(1-y)。

假設2：政府采取激勵政策時，其管理成本為C G1；若建設方采用智慧工地，則給予其補貼為E，產生額外的社會、環境效益為I G，因符合中央政策受到上級政府嘉獎為A；若建設方采用傳統工地，則給予其罰金為F。若政府不采取激勵策略，其管理成本為C G2；此時若建設方采用智慧工地，仍有一定的概率θ(0＜θ＜1)獲得上級政府嘉獎A。

假設3：建設方采用智慧工地施工時，其成本為C P1，可以獲得政府補貼為E，并獲得更多承包機會、社會口碑等潛在收益為I P；若建設方采用傳統工地施工，成本為C P2，此時若政府采用激勵政策則會受到罰金為F。無論建設方采用何種方法施工，其工程項目收益均為G。

2.2 演化博弈矩陣

基于以上3項假設構建政府-建設方雙方演化博弈矩陣如表1所示。

表1 政府-建設方演化博弈矩陣

3 演化博弈模擬結果分析

3.1 均衡點計算分析

根據表1演化博弈收益矩陣設政府采取激勵政策時的期望收益、采取不激勵政策時的期望收益、政府平均收益分別為

根據Malthusian動態方程可得政府在激勵策略下的復制動態方程為：

令U(x)=0可得x1=0，x2=0，

相應地，設建設方采用智慧工地時的期望收益、采用傳統工地時的期望收益、建設方平均收益分別為N1、N2、

可得建設方在采用智慧工地策略下的復制動態方程為：

令V(y)=0可得

綜上所述該博弈系統均衡點為：(0,0)，(0,1)，(1,0)，(1,1)，(x3,y3)，其中

對上述平衡點分析該博弈系統的演化穩定策略，根據Friedman提出的判定標準，構建該博弈系統的雅可比矩陣為：

且滿足：

條件時達到均衡點。

代入得到該系統的雅可比矩陣為：

因此該系統局部平衡點對應的跡條件trJ與行列式條件detJ如表2所示。

表2 局部平衡點對應trJ及det J

由表中(x3,y3)處跡條件trJ=0可知該點不滿足均衡點條件，故該局部均衡點顯然不為ESS。

3.2 均衡點穩定性分析

對除(x3,y3)外4個局部均衡點取值，通過討論博弈雙方策略發生變化時受決策影響的各種因素的取值變化，分析各均衡點隨之變化的結果，進而得出在不同決策情況下的博弈結果。

（1）當(1-θ)A+F-E＜C G1-C G2且E+I P＜C P1-C P2時，系統的演化穩定點ESS為(0,0)。(0,1)、(1,1)為鞍點，(1,0)為不穩定點。此時對政府和建設方而言智慧工地所增加的成本均超過其相應的罰款收益、嘉獎收益、額外收益的總和，由于博弈雙方的有限理性假設，其對智慧工地的推進工作均易采取消極策略，政府激勵意愿低下，企業也不愿意冒著虧損風險選擇智慧工地施工。最終博弈系統演化為[不激勵，傳統工地]組合。

（2）當(1-θ)A+F-E＜C G1-C G2且I P-F＞C P1-C P2時，系統的演化穩定點ESS為(0,1)。(0,0)、(1,0)為鞍點，(1,1)為不穩定點。此時對政府而言，其獲得上級政府嘉獎、罰款收益總和扣除給予建設方的補貼外無法覆蓋其增加的管理成本，因此政府傾向于選擇不激勵。但對建設方而言即使政府的補貼數額不足，其獲得的額外收益總和依然超過采用智慧工地所增加的成本，因此其對智慧工地的推進工作將采取積極策略，最終演化為[不激勵，智慧工地]組合。此時在不耗費或耗費極少公共資源與行政成本的情況下，依然能夠達成對智慧工地的推廣目標，從社會綜合效益角度來看該組合對目標的實現是最有利的。

（3）當F-E＞C G1-C G2且I P-F＜C P1-C P2時，系統的演化穩定點ESS為(1,0)。(0,0)、(1,1)為鞍點，(0,1)為不穩定點。此時建設方即使被罰款其收益也無法覆蓋其采取智慧工地所增加的成本，即便政府采取激勵政策建設方依然傾向于選擇傳統工地。該情況最終演化為[激勵，傳統工地]組合，對政府而言盡管獲得的收益大于采取激勵政策所增加的成本，但其實現推廣智慧工地的目標未能實現，屬于不理想的情況。

（4）當(1-θ)A+F-E＞C G1-C G2且I P-F＞C P1-C P2時，系統的演化穩定點ESS為(1,1)。(1,0)、(0,1)為鞍點，(0,0)為不穩定點。由于政府與建設方均可得到超過增加成本的收益值，因此均傾向于做出積極推廣智慧工地的選擇，最終演化為[激勵，智慧工地]組合，該情況有利于最終目標的達成，但比起情況（3）依然需要耗費更多的社會資源與行政管理成本。

（5）當(1-θ)A+F＞C G1-C G2＞E且F＞C P1-C P2＞I P時，系統所有平衡點都無法滿足條件，此時系統不存在穩定策略ESS。

4 結束語

本文通過對政府與建設方在推廣智慧工地過程中的利益取舍建立演化博弈模型，得到該博弈系統4個均衡點的策略分析。基于推廣智慧工地目標的綜合社會效益，最優的博弈結果應考慮為［不激勵，智慧工地］組合，即政府只需少量甚至不給予補貼措施的情況下，依靠有限的獎勵措施以及有效的宣傳政策提升智慧工地項目的社會效益與企業口碑，來提升建設方對采用智慧工地的興趣，最終達成推廣智慧工地、提升建筑行業信息化和智能化的目標。模擬過程中可以發現，在智慧工地尚處藍海的情況下，比起純粹的政府補貼，上級政府給予的獎勵支持與企業采用智慧工地產生的額外的形象收益與社會效益同樣助力巨大。由此考慮到未來可以著重于多方面的敏感性分析研究，細化多項正負反饋對政府、建設方的影響；或加入涉及智慧工地產業的其他主體進行多方演化博弈分析，為政府調控產業鏈提供更多的參考思路。