碳核查尋租的區(qū)塊鏈治理隨機演化博弈研究

摘 要：碳核查制度中的信息不對稱問題導致了尋租現(xiàn)象的滋生，不僅損害了公眾權益，還嚴重阻礙了中國溫室氣體排放控制方案的實施。因此，迫切需要對碳核查中的尋租行為進行有效治理。針對這一問題，構建了基于區(qū)塊鏈技術的隨機演化博弈模型，利用IT隨機微分方程分析了政府、控排企業(yè)與核查機構三方博弈主體策略均衡的穩(wěn)定性條件，并通過數(shù)值模擬考察了企業(yè)上鏈成本、政府補貼、政府懲罰、尋租成本、隨機擾動等因素對參與主體策略選擇的影響。研究結果表明：區(qū)塊鏈技術有助于減少碳核查中的尋租現(xiàn)象，政府的獎懲措施有助于推進區(qū)塊鏈碳核查體系的建設，而區(qū)塊鏈所產(chǎn)生的掩飾成本能有效減弱碳核查中的尋租問題。研究豐富了碳核查尋租治理理論，并為碳核查尋租的有效治理提出了具體對策建議。

關鍵詞：區(qū)塊鏈；碳核查；尋租；演化博弈；政府行為

中圖分類號：G 301;F 224;F 49 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2024）06-0668-13

A Stochastic Evolutionary Game Study on Blockchain Governance of RentSeeking in Carbon Verification

LIU Shenghua1，JIANG Tao1，QIN Qiongxia

（1.School of Economics and Management，China Jiliang University，Hangzhou 310018，China；2.School of Economics and Management，Zhejiang SciTech University，Hangzhou310018，China；3.Zhejiang Ecological Civilization Academy，Hangzhou 310018，China）

Abstract：The asymmetry of information inherent in the carbon verification system has led to rentseeking behaviors，which not only infringe upon public interests but also severely impede the implementation of China’s greenhouse gas emission control plans.Therefore，it is imperative to effectively manage rentseeking behaviors within the carbon verification process.To address this issue，this study constructs a stochastic evolutionary game model based on blockchain governance.Using Ito stochastic differential equations，it analyzes the stability conditions of the equilibrium strategies among the three main actors：the government，emissionregulating enterprises，and verification institutions.Additionally，it examines the effects of factors such as enterprise onchain costs，government subsidies，government penalties，rentseeking costs，and random disturbances on the strategic choices of these actors through numerical simulations.The findings indicate that blockchain technology helps reduce rentseeking behaviors in carbon verification；that government incentives and penalties facilitate the construction of a blockchainbased carbon verification system，and the concealment costs generated by blockchain can effectively mitigate rentseeking issues.This research enriches the theoretical framework for managing rentseeking in carbon verification and offers practical policy recommendations for its effective governance.

Key words：blockchain；carbon verification；rentseeking；evolutionary game；government behavior

0 引言

隨著全球經(jīng)濟快速發(fā)展，溫室氣體排放導致的全球氣候變暖問題形勢日益嚴峻，為此各國相繼出臺各類控排措施。中國政府提出了2030年達到碳達峰、2060年實現(xiàn)碳中和的“雙碳”目標，“碳中和”已成為中國各級政府與企業(yè)關注的焦點之一。碳排放權交易制度是中國政府開展節(jié)能減排工作，實現(xiàn)雙碳目標的基礎性制度，也是提高碳排放效率的關鍵舉措。自2011年中國宣布啟動碳市場試點建設以來，中國碳市場取得長足發(fā)展。2021年，中國碳市場制度已進入全國運行階段，全國碳市場正式上線交易。至此，全球最大碳交易市場已在中國初步建立起來。

控排企業(yè)是中國碳排放的主要源頭，更是碳交易的主要參與主體。因此，碳交易實質(zhì)上是一種政府引導下的企業(yè)行為。碳排放數(shù)據(jù)作為企業(yè)參與碳交易的基礎數(shù)據(jù)，是整個碳交易的核心內(nèi)容。確保碳排放數(shù)據(jù)準確性是整個碳交易成敗的關鍵。為確保碳交易的真實性與準確性，政府部門建立了碳核查制度。碳核查制度是保證碳交易順利進行的基礎性工作。鑒于碳核查頻率和碳核查效率，政府部門通常委托第三方的核查機構開展周期性的核查、驗證與評估工作（碳市場MRV流程）。但是第三方核查機構在核查過程中容易出現(xiàn)委托代理問題：核查機構會因為利益驅使實施索賄或接受控排企業(yè)行賄以隱瞞或篡改實際碳排放數(shù)據(jù)。這使得碳交易市場中的“尋租”現(xiàn)象屢禁不止，出現(xiàn)了多起核查機構參與的碳排放數(shù)據(jù)造假案件。以全國碳市場首例數(shù)據(jù)造假案為例，中碳能投作為一家核查機構，被發(fā)現(xiàn)篡改并偽造煤質(zhì)檢測報告數(shù)據(jù)及關鍵信息，同時指使控排企業(yè)鄂爾多斯高新材料公司制作虛假煤樣。據(jù)估算，該控排企業(yè)通過偽造報告的行為使其2019年的碳排放配額缺口減少了近200萬t，同時減少了近1億元的開支，由此可見，第三方碳核查制度存在嚴重漏洞，對碳核查中尋租行為進行有效治理迫在眉睫。

陳曉紅等針對碳排放配額分配中的尋租問題，運用SWARM的碳交易仿真模型分析了不同環(huán)境下尋租行為對碳交易市場運行效率的影響。王丹丹、武小平等、馬歆等運用博弈論方法針對碳核查中的尋租問題構建了多方演化博弈模型，探究了碳核查主體在尋租過程中的決策行為。但是，如何構建一個有效的碳核查治理機制依然是減少碳交易尋租現(xiàn)象、提升碳交易效率，推進碳交易市場機制建設的重要議題。具有去中心化、公開透明，全節(jié)點參與數(shù)據(jù)記錄等特點的區(qū)塊鏈技術則成為了應對碳交易尋租問題的有效方法。

在2021年發(fā)布的“十四五”規(guī)劃中，區(qū)塊鏈被列為七大新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)之一。近年來區(qū)塊鏈技術逐步應用到了能源、環(huán)保、電商和政府行為研究等諸多領域。有文獻針對區(qū)塊鏈技術的碳交易機制開展了初步研究。葉強等基于區(qū)塊鏈技術設計了“公鏈+側鏈”的雙鏈型碳交易系統(tǒng)架構。杜曉麗等將區(qū)塊鏈技術應用于電力行業(yè)碳市場，構建了電力行業(yè)碳交易體系整體框架，并通過算例分析證明了該交易體系的有效性。SADAWI等設計了一個基于智能合約的三階段分層區(qū)塊鏈框架，以實現(xiàn)透明、自動化的碳排放交易機制。RICHARDSON等基于歐盟現(xiàn)有的排放交易系統(tǒng)（ETS）構建了一個互聯(lián)、透明、防篡改和高流動性的ETS模型，推進區(qū)塊鏈技術在ETS中的應用。KIM等基于區(qū)塊鏈的碳排放權驗證系統(tǒng)，嘗試運用治理系統(tǒng)和區(qū)塊鏈主引擎來解決碳排放權計量問題。嚴振亞等則發(fā)現(xiàn)，區(qū)塊鏈技術在提升交易效率的同時對碳交易數(shù)據(jù)造假等行為起到了抑制作用。

上述文獻對于區(qū)塊鏈技術在碳交易中的應用進行了初步研究，但是現(xiàn)有的文獻對于如何運用區(qū)塊鏈技術解決碳核查制度中的尋租問題尚未開展系統(tǒng)研究。對于基于區(qū)塊鏈技術的碳交易與碳核查過程中多主體間的演化博弈均衡更鮮有涉及。為此，研究擬在上述文獻基礎上進一步引入隨機演化博弈模型開展碳核查尋租的區(qū)塊鏈治理研究。將政府、控排企業(yè)、核查機構作為博弈主體，據(jù)此構建三方隨機演化博弈模型，通過隨機演化博弈模型的均衡點及穩(wěn)定性分析，探究碳核查尋租行為的區(qū)塊鏈治理機制的有效性。最后，通過數(shù)值分析進行仿真研究，揭示上鏈成本、政府獎懲、隨機擾動等因素對博弈均衡的影響。

1 隨機演化博弈模型構建

1.1 問題描述與模型假設

博弈模型根據(jù)碳核查基本流程設計。在政府部門按照相關規(guī)則將碳排放配額分配給企業(yè)后，企業(yè)根據(jù)碳排放測量方法對自身碳排放數(shù)據(jù)進行測度并形成審計報告，再經(jīng)由第三方機構進行核查后上報政府有關部門作為參與碳市場交易的依據(jù)。在此環(huán)節(jié)中，由于核查機構的委托代理屬性及控排企業(yè)的排放沖動，核查機構與企業(yè)之間容易發(fā)生尋租行為。為此，研究假設在政府推動下實施碳核查尋租的區(qū)塊鏈治理。區(qū)塊鏈治理一方面由于區(qū)塊鏈的不可篡改、可追溯的特性使得碳市場中尋租行為的成本極大提高，另一方面其去中心化的架構及共識機制也使得碳核查監(jiān)督與運行效率提升，從而有效減少了尋租行為的發(fā)生。

據(jù)此，首先從利益相關者角度構建了碳核查尋租問題的區(qū)塊鏈治理基本分析框架，如圖1所示。圖1中涉及的利益相關者為控排企業(yè)、政府（生態(tài)環(huán)境部）、核查機構。

政府和控排企業(yè)之間博弈。兩者是碳核查尋租的區(qū)塊鏈治理系統(tǒng)建設主體，對這一系統(tǒng)建設起決定性作用。從控排企業(yè)的角度來看，目前中國大部分碳交易活動都依靠行政方法撮合達成，實施過程出現(xiàn)低效率和信息不透明等問題，無法有效發(fā)揮市場機制的作用。而基于區(qū)塊鏈技術的碳核查制度可以有效運用區(qū)塊鏈的去中心化設計和共識機制實現(xiàn)由多市場主體共同監(jiān)督的碳交易和碳核查，減少了碳核查與碳交易過程中的尋租問題。但是，排控企業(yè)需要支付一筆費用加入?yún)^(qū)塊鏈系統(tǒng)。因此從控排企業(yè)角度看，企業(yè)選擇區(qū)塊鏈治理機制一方面使得企業(yè)的碳交易過程得到有效規(guī)范，提高了碳排放治理效率，還能得到政府的專項補貼；另一方面，排控企業(yè)需要承擔一部分區(qū)塊鏈系統(tǒng)建設成本。故此，企業(yè)將權衡以上利益得失選擇區(qū)塊鏈治理決策。從政府角度看，引入?yún)^(qū)塊鏈技術一方面可以活躍碳交易市場，充分發(fā)揮市場機制在節(jié)能減排中作用，另一方面可以減輕政府在碳排放和碳交易中的管制壓力，提升監(jiān)管效率。故此，有效推進碳核查尋租的區(qū)塊鏈治理機制需要政府和控排企業(yè)的共同合作。

政府和核查機構之間博弈。在現(xiàn)行碳核查制度中，政府將碳核查業(yè)務外包給外部核查機構。核查基本流程為：企業(yè)自行提交報告，核查機構審查報告，政府部門復查報告的形式。上述委托代理過程安排容易產(chǎn)生政府監(jiān)管不足、碳交易信息不對稱和核查結構的尋租問題。當引入?yún)^(qū)塊鏈技術進行治理時，由于核查機構是政府下放的代理機構，所以核查機構被默認為上鏈狀態(tài)，此情形下政府和核查機構均處于上鏈狀態(tài)。由此，核查機構的尋租行為將得到有效遏制。

控排企業(yè)和核查機構之間博弈。兩者是產(chǎn)生碳核查尋租行為的主體，尋租行為的發(fā)生需要雙方達成一致才會發(fā)生。研究專注于碳核查的尋租行為治理，因此假定控排企業(yè)存在接受尋租意愿，故側重于對核查機構的決策行為進行分析。當控排企業(yè)選擇上鏈時，碳核查的區(qū)塊鏈條完整，對尋租行為抑制作用顯著。但是，當碳價上漲時，接受尋租的收益大于上鏈收益時，控排企業(yè)為了收益最大化而選擇不上鏈，此情形下，碳核查的區(qū)塊鏈治理建設受阻。

以上3點闡述了碳交易博弈中3個利益相關者之間交互作用。進一步假定，在推進碳核查的區(qū)塊鏈治理過程中3個主體的決策行為會進行動態(tài)調(diào)整，進而契合了演化博弈的理論邏輯。

假設1：參與博弈的主體：控排企業(yè)、政府、核查機構。在t時間內(nèi)，控排企業(yè)的策略空間為（上鏈，不上鏈），選擇加入?yún)^(qū)塊鏈概率為x（t），x（t）∈［0，1］，選擇不加入?yún)^(qū)塊鏈概率為1-x（t）。政府的策略空間為（推進，不推進），選擇推進區(qū)塊鏈治理的概率為y（t），y（t）∈［0，1］，選擇不推進區(qū)塊鏈治理的概率為1-y（t）。核查機構的策略空間為（尋租，不尋租），選擇實施尋租概率為z（t），z（t）∈［0，1］，選擇不實施尋租概率為1-z（t）。

假設2：在生產(chǎn)過程中，制造企業(yè)在生產(chǎn)中需要付出一定成本C參與碳排放工作。當企業(yè)選擇上鏈策略時，還需要付出一定成本C加入?yún)^(qū)塊鏈系統(tǒng)，此時如果政府選擇推進區(qū)塊鏈治理，則企業(yè)可獲政府補貼C。加入碳交易的區(qū)塊鏈治理系統(tǒng)使得企業(yè)參與碳交易流程簡化、效率提升，故此，企業(yè)獲得上鏈收益C；當企業(yè)選擇不加入?yún)^(qū)塊鏈策略，而政府選擇推進區(qū)塊鏈治理時，政府則會給予企業(yè)不上鏈的處罰C。

假設3：碳交易市場中尋租行為的發(fā)生不但會降低政府部門公信力，還會影響中國節(jié)能減排政策實施，造成環(huán)境效益損失，設此為G；政府推進區(qū)塊鏈治理規(guī)制所付出的成本G，同時區(qū)塊鏈技術助力碳交易市場，提升碳交易市場效率與政府公信力，降低了政府運維成本，設政府收益為G；當政府選擇不推進區(qū)塊鏈治理策略時而發(fā)生尋租現(xiàn)象，此時該政府機構則會受到上級部門處罰G5，若核查機構與企業(yè)之間尋租行為被政府查實，則政府給予控排企業(yè)罰金C7，給予核查機構罰金T5。

假設4：核查機構尋租所獲收益為T；T為核查機構不尋租時工作成本，如購買先進的檢測設備，聘用專業(yè)的檢測人員，出具準確的檢測報告等；T為核查機構尋租時工作成本，具體表現(xiàn)為采用未達標準的檢測設備，雇傭人員開展虛假的檢測工作，出具虛假的檢測報告等；T為核查機構在政府推進區(qū)塊鏈治理時實施尋租行為所需付出掩飾成本。各參數(shù)與變量設置見表1。

1.2 構建支付矩陣與復制動態(tài)方程

基于以上模型假設與參數(shù)設置，構建政府、控排企業(yè)和核查機構三個行為主體間策略選擇的支付矩陣見表2。

基于表2中支付矩陣，通過計算可知，控排企業(yè)、政府、核查機構策略選擇的復制動態(tài)方程分，參考徐巖等學者的做法，采用如下的復制動態(tài)方程形式

dx（t）=x（t）（E11－1）dt=x（t）[1－x（t）]（E11－E12）dt=x（t）（1－x（t））G（y）dt（1）

dy（t）=y（t）（E21－2）dt=y（t）（1－y（t））（E21－E22）dt=y（t）（1－y（t））G（z）dt（2）

dz（t）=z（t）（E31－3）dt=z（t）[1－z（t）]（E31－E32）dt=z（t）（1－z（t））G（x）dt（3）

式中，式（1）～式（3）為復制動態(tài)方程；E、E、E為控排企業(yè)上鏈時收益、政府推進時收益、核查機構尋租時收益；

1、、分別為企業(yè)、政府、核查機構的平均收益；為簡化模型，令E-E=G（y）、E-E=G（z）、E-E=G（x）。

1.3 隨機演化博弈模型求解

隨機動力系統(tǒng)是一種通過隨機分析理論對隨機過程演化機制進行研究的工具。式（1）～（3）均為確定性動力學，但是研究設計碳核查為復雜經(jīng)濟系統(tǒng)。在碳核查的現(xiàn)實背景下控排企業(yè)、政府、核查機構三者之間的博弈具有不確定性，群體之間的博弈除了受到上文中所涉及參數(shù)之外還會受社會輿論、機會主義等不確定因素的影響。部分博弈主體具有一定的投機心理可能會影響博弈主體策略選擇；部分博弈主體受利益主導存在不同策略選擇的可能性；另外，不同地區(qū)試點的碳核查體系也與當?shù)氐恼邆戎攸c、經(jīng)濟環(huán)境等緊密關聯(lián)。由此可見，碳核查體系所處的是一個復雜系統(tǒng)，博弈環(huán)境中充滿不確定性。考慮到上述隨機擾動對三方博弈主體的影響，特在演化過程中引入高斯白噪聲，以反映不確定性因素對博弈系統(tǒng)干擾，即

dx（t）=x（t）（E11－1）dt=x（t）[1－x（t）]（E11－E12）dt+bx（t）dω（t）（4）

dy（t）=y（t）（E21－2）dt=y（t）[1－y（t）]（E21－E22）dt+by（t）dω（t）（5）

dz（t）=z（t）（E31－3）dt=z（t）[1－z（t）]（E31－E32）dt+bz（t）dω（t）（6）

式（4）-式（6）為一維IT隨機微分方程，分別表示控排企業(yè)、政府、核查機構的隨機演化復制動態(tài)方程。其中：ω（t）是一維的布朗運動，布朗運動是一種無規(guī)則的隨機漲落現(xiàn)象，它能反映隨機干擾因素在群體性突發(fā)事件過程中所造成的影響；dω（t）表示高斯白噪聲；當t>0，步長h>0時，其增量Δω（t）=ω（t+h）-ω（t）服從正態(tài)分布N（0，h）；b為隨機擾動強度。

相比于式（1）～式（3），式（4）～式（6）后半部分的bx（t）dω（t）、by（t）dω（t）、bz（t）dω（t）意義如下。

1）增量Δω（t）服從正態(tài)分布，使得影響控排企業(yè)、政府、核查機構三者決策的每一個因素均不起到?jīng)Q定性作用。

2）以bx（t）dω（t）為例，bx（t）取值越大，擾動影響越大。這決定了當選擇上鏈主體比例越大時，其決策穩(wěn)定性越容易受到隨機因素干擾，這反映了經(jīng)濟群體的從眾心理所帶來的隨機干擾。

1.4 均衡解的存在性分析

對于式（4）～式（6），當系統(tǒng)的初始狀態(tài)為控排企業(yè)方采取不上鏈策略、政府采取消極規(guī)制策略、核查機構采取不尋租策略，即x（t）=0，y（t）=0，z（t）=0時，聯(lián)立式（4）～式（6）有解，表示在系統(tǒng)未受到隨機干擾因素影響時始終保持在穩(wěn)定的狀態(tài)。零解為系統(tǒng)均衡解。但是以上均衡解僅限于理論模型，現(xiàn)實中的經(jīng)濟系統(tǒng)必然會受外部因素干擾而產(chǎn)生系統(tǒng)內(nèi)部的不穩(wěn)定性。

動態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性可理解為系統(tǒng)達成的均衡點在受外界因素干擾情況下表現(xiàn)出的自我調(diào)節(jié)能力，使得先前處于不穩(wěn)定狀態(tài)下的系統(tǒng)在自然狀態(tài)或受隨機干擾之后仍然向均衡點移動并保持平穩(wěn)狀態(tài)的特征。因此需要基于上述給定的隨機演化模型對系統(tǒng)內(nèi)的均衡點穩(wěn)定性及穩(wěn)定條件進行分析。

給定一個隨機微分方程

dx（t）=f（t，x（t））dt+g（t，x（t））dω（t）（7）

式中，x（t）=x，記x（t）=x（t，x）為上述方程的解，設存在光滑函數(shù)V（t，x）與正常數(shù)c、c使得

c|x|≤V（x，t）≤c|x|。

若存在正常數(shù)γ，使得LV（t，x）≤-γV（t，x），則方程式（7）的零解ｐ階矩指數(shù)穩(wěn)定，且

Ex（t，x）≥ccxe

式中，LV（t，x）=V（t，x）+V（t，x）f（t，x）+12g（t，x）V（t，x）

針對式（4）、式（5）、式（6），取V（t，x）=x，x∈［0，1］，c=c=1，p=γ=1，則

LV（t，x）=f（t，x）=x（t）[1－x（t）]（E11－E12）（8）

LV（t，y）=f（t，y）=y（t）[1－y（t）]（E21－E22）（9）

LV（t，z）=f（t，zTO68qUaMZyg7iRgx+uK1/WskEF1WzYxwuJj2+zZsM3Q=）=z（t）[1－z（t）]（E31－E32）（10）

根據(jù)上述引理可知式（4）、式（5）、式（6）的零解矩指數(shù)穩(wěn)定條件

x（t）[y（t）（C5+C8）+z（t）C7+C6－C4]≤－x（t）（11）

y（t）[x（t）（－C5）+z（t）G5+G4－G2]≤－y（t）（12）

z（t）[x（t）（－T5）+y（t）（T3－T4）+T2－T3]≤－z（t）（13）

1.5 演化方程的泰勒展開式

由于隨機微分方程無法直接求出其解析解，因此參考楊揚等的做法，使用隨機Taylor展開式與IT公式對式（4）、式（5）、式（6）進行展開并求解。

dx（t）=f（t，x（t））dt+g（t，x（t））dω（t）

式中，t∈［t，T］，x（t）=xx∈R，ω（t）服從一維正態(tài)分布，為標準Winner過程。

令h=（T-t）N，t=t+nh，對上式進行Taylor展開，可得

x（tn+1）=x（tn）+I0f（x（tn））dt+I1g（x（tn））+I11L1g（x（tn））+I00L0f（x（tn））+R（14）

式中，R為余項，算子L和L分別為L=f（x）x+12g（x）x，L=g（x）x，I=h，I=bΔω，I=12h，I=12（Δω）-h。

式（7）可進一步表示為

x（tn+1）=x（tn）+hf（x（tn））+Δωng（x（tn））+12［（Δωn）2－h(huán)］g（x（tn））g′（x（tn））+12h2［f（x（tn））f′（x（tn））+12g2（x（tn））f″（x（tn））］+R+I11L1g（x（tn））+I00L0f（x（tn））+R（15）

接下來基于式（15），使用Milstein方法對各個博弈主體的隨機Taylor展開式進行數(shù)值求解，具體的隨機TaylorTaylor展開式如下所示。

x（tn+1）=x（tn）+h［y（tn）（C5+C8）+z（tn）C7+C6－C4］x（tn）+12h2［y（tn）（C5+C8）+z（tn）C7+C6－C4］2x（tn）+12［（Δωn）2－h(huán)］b2x（tn）+Δωnbx（tn）+R1（16）

y（tn+1）=y（tn）+h［x（t）（－C5）－G2+z（t）G5+G4］y（tn）+12h2［x（t）（－C5）－G2+z（t）G5+G4］2y（tn）+12［（Δωn）2－h(huán)］b2y（tn）+Δωny（tn）+R2（17）

z（tn+1）=z（tn）+h22［x（t）（－T5）－T3+y（t）（T3－T4）+T2］2z（tn）+h［x（t）（－T5）－T3+y（t）（T3－T4）+T2］z（tn）+12［（Δωn）2－h(huán)］b2z（tn）+Δωnz（tn）+R3（18）

2 數(shù)值模擬

基于上述數(shù)學模型，對IT隨機微分方程進行數(shù)值求解，通過數(shù)值模擬考察不同參數(shù)變化對博弈主體策略選擇的影響。

采用Matlab軟件進行數(shù)值仿真。由于本研究主題在現(xiàn)實中尚未正式實施，故缺乏真實準確的第一手數(shù)據(jù)。有學者指出對于仿真模型的考量，其模型結構準確性需優(yōu)先于參數(shù)選擇真實性。鑒于對控排企業(yè)、政府、核查機構的三方隨機演化博弈模型現(xiàn)實中一手數(shù)據(jù)難以獲得，為了在保持模型仿真合理性前提下繼續(xù)深入對碳核查尋租的區(qū)塊鏈治理隨機演化過程的分析，仿真在設置參數(shù)時，首先考慮數(shù)值設置滿足式（11）-式（13）的零解矩指數(shù)穩(wěn)定條件，以保證模型均衡解的存在；其次參考李利華等的賦值思想，結合碳交易尋租問題描述：C（尋租時企業(yè)被查的處罰）必然大于C（企業(yè)不上鏈的處罰）、T（核查機構尋租時工作成本）必然大于T（核查機構不尋租時工作成本）等。

相關變量設置如下：C=3，C=1，C=5，C=5，C=2.3，G=10，G=15，G=2，T=2，T=3，T=2.5，T=2，b=0.5C=3，C=1，C=5，

C=2，C=5，G=10，G=15，G=2，T=3，T=2，T=2.5，T=2，σ=3。其中，b為隨機干擾強度。

結合研究背景，設定初設策略為x=0.1，y=1，z=1，表示控排企業(yè)在碳核查的區(qū)塊鏈機制體系啟動階段，碳交易過分依靠政府調(diào)控，交易效率低，尋租現(xiàn)象頻發(fā)，嚴重削弱了減排效果與公眾利益；上鏈成本、信息不對稱等問題致使控排企業(yè)不主動選擇上鏈策略；政府意識到尋租問題開始實施區(qū)塊鏈治理。其中，數(shù)值仿真參數(shù)數(shù)值設置從0至10；演化時間從0至1.2。

2.1 企業(yè)上鏈成本

根據(jù)收益矩陣可知，企業(yè)上鏈成本C是影響控排企業(yè)策略選擇的重要因素，對于控排企業(yè)上鏈乃至整個區(qū)塊鏈治理機制建設的推進具有重要意義。由圖2可知，企業(yè)上鏈成本的變化對控排企業(yè)產(chǎn)生異質(zhì)性的影響，且對企業(yè)和對政府的策略選擇影響具有方向性差異。由圖2（a）可知，C對企業(yè)的策略選擇產(chǎn)生了兩端波動的“異質(zhì)性”差異特征，當數(shù)值較小時，企業(yè)策略選擇的波動較小且穩(wěn)定收斂于不上鏈策略；當數(shù)值較大時，企業(yè)策略選擇呈現(xiàn)較大幅度波動。由圖2（b）與2（c）可知，C隨著時間的演進對政府策略選擇概率呈現(xiàn)大幅度波動狀態(tài)，此時主體行為呈現(xiàn)較強投機性且政府對C變化更為敏感。

具體而言，企業(yè)上鏈成本C對控排企業(yè)與政府策略雖然均呈現(xiàn)出較大的波動性影響，但兩者存在明顯差異，當C4數(shù)值較小時，企業(yè)對上鏈成本的敏感性較低，且穩(wěn)定收斂于不上鏈策略，但隨著數(shù)值增加其概率波動幅度顯著增大，并緩慢地收斂于不上鏈策略，而政府則在C4數(shù)值較大時表現(xiàn)出較大的波動性，隨時間演化最終收斂于不推行技術策略。

綜上可知，當控排企業(yè)對上鏈成本的敏感性較低時，企業(yè)仍會選擇不上鏈策略。對于政府來說，在推進區(qū)塊鏈治理機制建設前期，政府穩(wěn)定收斂于積極規(guī)制策略；在演化后期則收斂于消極規(guī)制，此時碳核查的區(qū)塊鏈治理體系較為完備，政府甚至開始逐漸減少補貼。

2.2 上鏈時企業(yè)受政府補貼

由圖3（a）～3（c）可知，三方參與主體對于上鏈時企業(yè)受政府補貼具有方向性差異。具體而言，隨著C的變化，政府與核查機構的策略選擇變動具有一致性，控排企業(yè)則與其相反;當政府的上鏈補貼水平較低時，企業(yè)支出C成本高，企業(yè)方穩(wěn)定收斂于不上鏈策略。隨著補貼水平的提升，以Y=1.2為例，當C=1時，企業(yè)上鏈概率僅有0.36，但當補貼水平增加至C=2時，其上鏈概率增至0.99，穩(wěn)定于采取上鏈策略。因此較低的政府補貼水平對企業(yè)的上鏈行為缺乏激勵效應，且C對企業(yè)策略影響存在特定閾值；當C位于1至2的區(qū)間內(nèi)時，企業(yè)演化策略波動較小，呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢，但當C大于2時，在時間演進至Y=0.2時企業(yè)方策略呈現(xiàn)劇烈波動。此外，當Y=0.5直到Y=1.2，企業(yè)策略呈現(xiàn)小幅度波動，此時控排企業(yè)可能會因為較高的政府補貼而出現(xiàn)“騙補”行為。因此，政府對上鏈企業(yè)的補貼水平較低時無法發(fā)揮其激勵作用，對控排企業(yè)選擇上鏈策略推動作用小，而當補貼水平過高時，控排企業(yè)又可能產(chǎn)生“騙補”行為，其同樣使得政府的高補貼政策達不到預期效果。故此，政府對上鏈企業(yè)補貼C應遵從適度原則，當C位于1至2時對控排企業(yè)選擇上鏈策略的政策激勵效果最佳。

2.3 政府對不上鏈企業(yè)處罰

由圖4可知，C（政府對不上鏈企業(yè)處罰）同樣對各主體策略選擇影響存在著方向性差異。具體而言，政府與核查機構的策略選擇變動隨著C的變化具有一致性，且控排企業(yè)與之相反；C對企業(yè)策略影響同樣具有特定閾值，隨著處罰力度提升，以Y=1.2為例，當C=1時，企業(yè)上鏈概率僅有0.27，但當補貼水平增加至C=4時，其上鏈概率增加至1，穩(wěn)定于采取上鏈策略。因此政府對不上鏈企業(yè)處罰力度較低時，對企業(yè)的上鏈行為影響較小。因此政府在推進區(qū)塊鏈碳核查體系建設時，需對C控制保持在一定的合理水平上，以達到最佳的推進效果。

2.4 政府對尋租行為處罰

圖5可知，在系統(tǒng)演化至穩(wěn)定點的過程中，企業(yè)采取上鏈策略的演化速度隨C（政府對尋租活動中的企業(yè)處罰）的增大而加快，但變動幅度較小，且企業(yè)策略隨數(shù)值變動仍然穩(wěn)定于不上鏈策略，這說明C對企業(yè)策略影響小；對于政府策略選擇而言，C具有較大的影響力。隨著C的增加，政府選擇不積極規(guī)制策略的概率上升。這意味著隨著處罰力度的提升，即使政府不實施區(qū)塊鏈系統(tǒng)，碳核查中的尋租行為也能得到較好的控制。隨時間演化，企業(yè)最終不會選擇加入?yún)^(qū)塊鏈系統(tǒng)，同時政府也不會選擇積極推進區(qū)塊鏈建設。此時雖然尋租行為得到一定控制，但基于區(qū)塊鏈系統(tǒng)的碳核查機制建設將無法實現(xiàn)。

圖6可知，企業(yè)采取上鏈策略的演化速度隨T（政府對核查機構尋租行為處罰）的增大而加快，但變動幅度較小，且企業(yè)策略隨數(shù)值變動仍然穩(wěn)定于不上鏈策略，這說明T對企業(yè)策略影響小；對于政府策略選擇而言，T敏感性較低。而對于核查機構而言，T的增加反而減緩了演化至不尋租策略的速度，這說明政府單純依靠懲罰機制對核查機構的尋租行為進行治理的效果并不佳。

2.5 核查機構尋租時工作成本

本部分T取值（0.5，1，2），其靈敏度分析由圖7所示。由圖7可知，T的變化對政府主體策略選擇影響較小，而對企業(yè)與核查機構具有較高的敏感性，且不同額度的數(shù)值導致企業(yè)與核查機構策略選擇出現(xiàn)一定幅度的波動；由圖7（c）所示，核查機構選擇尋租策略的概率同T反向變動，且隨著T增加，核查機構的策略演化過程波動時區(qū)相對愈短且其演化軌跡波動幅度愈小，這使得核查機構的主體更快地趨向于演化至不尋租策略；由圖7（a）所示，對于控排企業(yè)而言，T對控排企業(yè)的影響通過核查機構間接產(chǎn)生。隨著T增加，其主體策略選擇波動幅度增加，使其更加偏向于選擇上鏈策略。這說明對核查機構的尋租成本把控是碳核查尋租行為治理過程中的關鍵因素，且能有效推進區(qū)塊鏈碳核查體系的構建。因此，政府在進行尋租問題治理時可通過增大媒體披露能力、增加企業(yè)聲譽影響力等措施，以增加核查機構尋租成本。

2.6 核查機構掩飾成本

由收益矩陣可知，T4（核查機構掩飾成本）對核查機構策略選擇有所關聯(lián)，可能會對碳核查尋租問題的治理產(chǎn)生影響。本部分T4取值為（0，2.5，5），其靈敏度分析如圖8所示。

由圖8可知，T4的變化對政府主體策略選擇影響較小，而對企業(yè)與核查機構具有較高的敏感性，且不同額度的成本導致企業(yè)與核查機構的行為主體策略出現(xiàn)一定幅度的波動；由圖8（c）所示，核查機構選擇不尋租策略概率同T4數(shù)值呈反向變動。在核查機構的策略演化過程中演化速度愈短且其演化軌跡波動幅度愈小，這使得核查機構主體更快地趨向于演化至不尋租策略；由圖8（a）所示，對于控排企業(yè)而言，T4對控排企業(yè)在模型中通過核查機構間接產(chǎn)生影響，其演化至上鏈策略的速度隨著T4數(shù)值而同步增長。說明掩飾成本的增加能抑制碳核查機構的尋租行為，并促進控排企業(yè)方選擇上鏈策略，加快區(qū)塊鏈碳核查體系的建設。

2.7 隨機擾動強度

在碳核查尋租問題的治理過程中，各個主體的期望收益不僅受參與主體的預期收益決定，還受機會主義、投機行為等經(jīng)濟系統(tǒng)中不確定因素的影響，這使得參與主體的演化路徑產(chǎn)生偏離，表現(xiàn)出更大的波動性。由圖9所示，企業(yè)和核查機構演化至穩(wěn)定點速度同b呈同向變動，而政府策略演化隨b數(shù)值增加呈現(xiàn)更大的反向波動，且更緩慢地演化至積極規(guī)制策略。這說明政府在隨機擾動因素多、投機行為充斥的環(huán)境中面對區(qū)塊鏈治理機制的推進會更加保守。總體來看，隨機擾動強度b對企業(yè)與核查機構敏感性較低，對政府敏感性高，政府策略受到隨機擾動影響大，且擾動強度越大，政府越趨向于不推進區(qū)塊鏈治理策略。由于政府是區(qū)塊鏈治理機制建設的主導方，而企業(yè)與核查機構是參與方。

在推進區(qū)塊鏈治理時政府受社會輿論、機會主義、經(jīng)濟形勢等隨機因素影響大。因此，在尋租行為的區(qū)塊鏈治理中，政府策略具有一定脆弱性，故此政府需要格外關注隨機性沖擊的負面影響。

3 結語

針對碳核查中的尋租行為，構建了一個由政府、控排企業(yè)、核查機構構成的區(qū)塊鏈治理演化博弈模型，分析各博弈主體的行為策略及其策略均衡，并運用數(shù)值仿真方法研究了企業(yè)上鏈成本、政府補貼、政府懲罰、尋租成本、隨機擾動等因素對參與主體策略選擇的影響。

1）區(qū)塊鏈治理有助于減少核查機構尋租現(xiàn)象。企業(yè)上鏈成本對控排企業(yè)上鏈決策影響較大，且呈現(xiàn)出兩端波動的“異質(zhì)性”差異。在政府針對不上鏈企業(yè)的處罰方面，也存在特定的處罰區(qū)間，處罰太低或太高均不利于企業(yè)上鏈。政府針對尋租現(xiàn)象對企業(yè)進行處罰時，企業(yè)的上鏈策略變化較小，而對核查機構進行處罰時，反而減緩了機構不尋租的速度，這意味著單純依靠懲罰機制進行尋租治理效果不佳。

2）在政府補貼方面，政府補貼對于企業(yè)上鏈行為具有積極作用，但補貼的激勵效應具有閾限性，較低的補貼水平無法產(chǎn)生激勵效應，較高的補貼水平則容易產(chǎn)生“騙補”行為，故適度補貼的激勵效果最佳。在推進區(qū)塊鏈治理技術的初期，由于區(qū)塊鏈系統(tǒng)建設及維護成本高，再加上區(qū)塊鏈治理有效治理尋租，因此多數(shù)控排企業(yè)會對上鏈行為持觀望態(tài)度。此時僅依靠企業(yè)自身的利益導向難以推進區(qū)塊鏈治理體系建設。此時，適度的政府獎懲措施可以有效助力控排企業(yè)上鏈，推進碳核查尋租的區(qū)塊鏈治理體系建設。

3）在成本的仿真分析方面，核查機構的尋租成本和掩飾成本與尋租策略呈反向變化，這意味著掩飾成本能有效弱化碳核查尋租問題。區(qū)塊鏈治理可以提升核查機構的掩飾成本進而能進一步抑制碳核查尋租問題。在傳統(tǒng)的碳核查尋租問題治理過程中，由于監(jiān)管機制的不完善使尋租行為發(fā)生后核查機構不用付出高昂成本進行掩飾，而區(qū)塊鏈技術的引入增加了核查機構方尋租行為所產(chǎn)生的掩飾成本，進而對尋租行為產(chǎn)生有效抑制。

4）在推進區(qū)塊鏈治理過程中，各方也要關注政府策略行為的脆弱性，隨機性沖擊的可能會對政府推進區(qū)塊鏈治理產(chǎn)生負面影響。在碳核查尋租行為的區(qū)塊鏈治理中，企業(yè)與核查機構的策略選擇與隨機擾動強度呈正向變動，而政府的策略選擇同隨機擾動強度呈反向變動關系。這說明在隨機因素干擾下的政府行為具有一定脆弱性。

5）積極構建基于區(qū)塊鏈技術的碳核查尋租治理機制。演化博弈分析顯示，演化至穩(wěn)定點的速度隨懲罰增加而變慢，故此，單純依靠政府的懲罰機制治理碳核查中的尋租行為效果有限。針對核查機構的尋租行為，政府應將重心放至推進區(qū)塊鏈治理這一策略上，通過減少企業(yè)上鏈成本，適度實施企業(yè)上鏈補貼和不上鏈處罰，增加核查機構尋租成本等措施推進碳核查尋租問題的區(qū)塊鏈治理進程，充分發(fā)揮區(qū)塊鏈技術特性，使核查機構的策略選擇穩(wěn)定于不接受尋租的策略均衡點。

6）基于補貼政策對企業(yè)上鏈行為的激勵效應及其閾限性，政策建議應注重設定適度的補貼水平，避免補貼過低導致激勵不足或過高引發(fā)“騙補”行為。政府應在區(qū)塊鏈治理體系建設初期，結合區(qū)塊鏈系統(tǒng)的高建設和維護成本，實施合理的獎懲措施，通過適度的補貼鼓勵控排企業(yè)積極上鏈，并引入必要的監(jiān)督機制防范騙補行為。仿真模擬分析顯示，企業(yè)上鏈補貼系數(shù)在（1，2）區(qū)間、企業(yè)不上鏈的處罰系數(shù)在（3，5）區(qū)間時，政府推進企業(yè)采取上鏈策略的效果最佳。同時，補貼政策應與企業(yè)上鏈后的績效掛鉤，以確保補貼資源的有效使用，助力區(qū)塊鏈技術在碳核查尋租治理中的推廣與應用。

7）基于尋租成本和掩飾成本的反向關系，政府應側重于提高核查機構的掩飾成本以有效抑制尋租行為。具體而言，應加快完善碳核查的監(jiān)管機制，通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術，提升核查過程的透明度和數(shù)據(jù)可追溯性，從而增加尋租行為的掩飾難度和成本。同時，政府應制定明確的懲罰措施，確保核查機構一旦被發(fā)現(xiàn)尋租行為，將面臨高昂的法律和經(jīng)濟代價。這一舉措有助于有效減少核查機構的尋租動機，提升碳核查過程的公正性與透明性。

8）針對政府策略行為在推進區(qū)塊鏈治理過程中受到隨機性沖擊影響的脆弱性，政策建議應聚焦于提高政府應對隨機擾動的能力和決策彈性。具體而言，政府應建立健全應急預案和風險管理機制，增強對隨機性沖擊的預測和應對能力，確保在外部擾動較大時依然能夠有效推進區(qū)塊鏈治理。同時，應加強政府決策的透明度和公眾參與，提升決策的穩(wěn)定性和適應性，以減少短期的外生沖擊對區(qū)塊鏈治理體系建設的負向沖擊，力營造良好的碳減排社會輿論環(huán)境以減少外生負向沖擊的發(fā)生率，確保碳核查尋租行為的有效抑制和治理。

參考文獻：

[1] 袁瑛，宋筱，潘文婧.中國企業(yè)需規(guī)避這五大誤區(qū)以實現(xiàn)“碳中和”[J].新能源科技，2021（06）：20-23.

[2]蔡烏趕，李廣培.碳交易框架下企業(yè)生態(tài)創(chuàng)新策略研究[J].中國管理科學，2018，26（12）：168-176.

[3]本刊.全國碳排放權交易體系最終覆蓋八個行業(yè)[J].新疆鋼鐵，2021（01）：46.

[4]孫文媛，葉興藝，王建新.多元主體協(xié)同環(huán)境治理視角下的企業(yè)綠色發(fā)展演化博弈[J].技術與創(chuàng)新管理，2024，45（03）：275-284.

[5]岳鉑雄，熊厚博，郭亦宗，等.碳交易機制推動電力行業(yè)低碳轉型[J].電氣自動化，2022，44（04）：1-3+7.

[6]MIRZAEE H，SAMARGHANDI H，WILLOUGHBY K.A threeplayer game theory model for carbon capandtrade mechanism with stochastic parameters[J].Computers & Industrial Engineering，2022，169：108285.

[7]王丹丹，菅利榮，付帥帥.基于多方參與的“碳核查”業(yè)務權利尋租行為監(jiān)管及控制研究[J].運籌與管理，2022，31（09）：225-231.

[8]中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部.生態(tài)環(huán)境部公開中碳能投等機構碳排放報告數(shù)據(jù)弄虛作假等典型問題案例（2022年第一批突出環(huán)境問題）[EB/OL].（2022-03-14）[2024-09-06].https：//www.mee.gov.cn/ywgz/ydqhbh/wsqtkz/202203/t20220314_971398.shtml.

[9]陳曉紅，汪靜，胡東濱.碳配額免費分配法下尋租對市場運行效率影響[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2018，38（01）：93-101.

[10]武小平，劉鵬，楊琳，等.基于第三方核查的物流企業(yè)碳排放監(jiān)管演化博弈分析[J].統(tǒng)計與決策，2022，38（01）：184-188.

[11]馬歆，霍猛.碳數(shù)據(jù)核查三方演化博弈與穩(wěn)定性控制研究[J].生態(tài)經(jīng)濟，2020，36（01）：26-33.

[12]袁勇，王飛躍.區(qū)塊鏈技術發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J].自動化學報，2016，42（04）：481-94.

[13]王宇倩，李軍祥，徐敏.區(qū)塊鏈框架下基于前景理論的微網(wǎng)分布式能源協(xié)同優(yōu)化[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2022，42（09）：2551-2564.

[14]趙楠，盛昭瀚，嚴浩.基于區(qū)塊鏈的排污權交易創(chuàng)新機制研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2021，31（05）：131-140.

[15]王靜，李永林.區(qū)塊鏈賦能下電商平臺的網(wǎng)絡效應重構與定價研究[J].技術與創(chuàng)新管理，2023，44（01）：69-76.

[16]邢恩博，江濤，彭玉波，等.政府行為、區(qū)塊鏈技術與產(chǎn)品標準鏈建設演化博弈分析[J].技術與創(chuàng)新管理，2024，45（01）：49-59.

[17]葉強，高超越，姜廣鑫.大數(shù)據(jù)環(huán)境下我國未來區(qū)塊鏈碳市場體系設計[J].管理世界，2022，38（01）：229-249.

[18]杜曉麗，梁開榮，李登峰.基于區(qū)塊鏈技術的電力行業(yè)碳減排獎懲及碳交易匹配模型[J].電力系統(tǒng)自動化，2020，44（19）：29-35.

[19]SADAWI A，MADANI B，SABOOR S，et al.A comprehensive hierarchical blockchain system for carbon emission trading utilizing blockchain of things and smart contract[J].Technological Forecasting and Social Change，2021，173：121124.

[20]RICHARDSON A，XU J.Carbon trading with blockchain proceedings of the mathematical research for blockchain economy[C]//Springer International Publishing，2020：105-124.

[21]KIN S K，HUH J H. Blockchain of carbon trading for un sustainable development goals [J/OL]Sustainability，2020，12（10）： 4021.

[22]何清素，韓慶芝，劉志遠，等.區(qū)塊鏈技術在碳交易中的應用研究[J].綜合智慧能源，2022，44（03）：23-28.

[23]徐巖，胡斌，錢任.基于隨機演化博弈的戰(zhàn)略聯(lián)盟穩(wěn)定性分析和仿真[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2011，31（05）：920-926.

[24]胡適耕，黃乘明，吳付科.隨機微分方程[M].北京：科學出版社，2008.

[25]楊揚，高凡，徐新?lián)P.融合發(fā)展下物流與制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新的隨機演化分析[J].生態(tài)經(jīng)濟，2023，39（09）：75-84.

[26]汪萬，蔡三發(fā).開放式創(chuàng)新平臺知識共創(chuàng)機制研究：隨機演化博弈視角[J].系統(tǒng)工程，2024，42（03）：11-22.

[27]李利華，王瑤，鄧亞軍，等.碳稅政策下綠色物流發(fā)展的三方演化博弈[J].鐵道科學與工程學報，2023，20（10）：3715-3726.

（責任編輯：王強）

基金項目：浙江省自然科學基金項目“基于區(qū)塊鏈技術的產(chǎn)品標準鏈創(chuàng)新機制研究”（LY21G020005）

作者簡介：劉晟華（2001—），男，湖南湘鄉(xiāng)人，碩士研究生，主要從事低碳經(jīng)濟方向的研究。