祝凌瑶, 周 丽, 柳虎威
(1.首都经济贸易大学 经济学院,北京 100070; 2.北京物资学院 信息学院,北京 101149 3.首都经济贸易大学 管理工程学院,北京 100070)
数字经济时代，数据信息成为各行业领域的重要资源。2020年4月国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中提出“要提升社会数据资源价值，培育数字经济新产业、新业态和新模式，加快培育数据要素市场，探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性”，说明建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量已成为数字经济发展的首要任务。当前我国数字政府建设已进入全面提升阶段，大量政府数据应运而生，数据质量管理问题随之而来。因此，推进政府进行数据质量管理成为了现阶段数字政府建设的重要手段。
政府数据质量管理是通过研究数据质量管理体系，明晰政府数据质量管理的架构、标准等，建立健全政府数据质量的管控机制，指导数据质量的提升。它是推进数字政府建设发展的重要支撑，是实现数字治理所要解决的基本问题。目前我国政府数据质量的管控机制还不完善，由于各地方政府管理机制不尽相同，管理水平参差不齐，各地方政府对于数据质量管理还在探索中，而数据质量管理是推进国家治理体系和治理能力现代化发展的迫切要求，推进地方政府进行数据质量管理势在必行。因此，如何推进地方政府进行政府数据质量管理，紧跟中央政府领导的管理步伐，实现政府数据质量的提高，是提升公众对政府服务满意度、促进政府数字化水平建设、推动数字经济发展所要解决的重大问题。
通过已有文献的回顾，学者们对于数据质量的问题成因[1]、数据质量定义[2,3]、数据质量管理[4,5]都有一些研究。而关于数据质量管理机制问题的研究，刘文奇[6]对公共数据数据库质量管理进行博弈建模分析。王娟[7]分析了在政府监督下数据提供者和数据使用者的行为，研究数据提供者和数据使用者之间关于优质数据提供和获取的演化博弈。魏益华[8]等应用演化博弈研究了政府参与下企业间的数据共享行为及共享数据质量问题。盛小平[9]讨论了在数据开放共享中的质量管理问题，对共享过程中产生的数据质量问题进行解决。以上研究从不同角度对数据质量管理问题进行了分析，而对于政府数据的质量管理机制研究甚少，本文将从政府的角度出发对政府数据质量管理机制问题进行深入探讨。
与此同时，政府数据质量管理是一个持续动态的过程，贯穿于数据生命周期的每一个阶段，数据质量管理并非一蹴而就。而演化博弈相较于传统博弈，以有限理性代替完全理性的假设，博弈群体通过不断的学习和相互影响，使得群体策略选择趋于一个稳定状态，达到系统均衡。在演化博弈运用方面，宋妍[10]等运用演化博弈探讨了地方政府关于环境合作治理的行为决策，提出环境监督约束机制、政府激励机制的建议。杨朝均[11]运用演化博弈研究政府监管成本对企业绿色创新扩散的影响。赵艳[12]等运用演化博弈探讨了数字内容产品原创主体对仿冒行为的容忍以及版权保护策略的选择。聂丽[13]等应用演化博弈对大气污染的跨区域流动性、治理以及中央政府监管下的地方政府合作模式进行了研究。王全红[14]等基于大学图书馆的三个内部利益相关者对其共同治理策略进行了探讨。朱立龙[15]等运用三方演化博弈基于药品检测中的寻租现象探讨了药品生产企业、第三方检测机构及监管部门的策略选择及影响关系。卢艳秋[16]等应用三方演化博弈探讨了新创科技型企业、集群在位企业、政府间的演化稳定策略。司红运[17]等就生产责任延伸制和征收环保税两种模式下研究了政府、企业、消费者三方主体间废弃共享单车回收治理问题。林艳丽[18]等分析了企业、贫困户、政府三方参与的扶贫模式中多元主体行为选择的因素及长期演化路径。常乐[19]等分析了企业、消费者、监管机构三方共治下食品企业失信经营问题中的博弈演化路径。邓春生[20]探讨了监管机构、P2P平台及借款人不同情况下的演化稳定策略。因此本文运用演化博弈理论，将中央政府和各地方政府作为博弈主体进行博弈分析，在有限理性的基础上进行决策选择。
综上所述，演化博弈广泛应用于决策机制研究，以中央政府和各地方政府同时作为博弈主体进行博弈的研究较少，从政府角度出发对政府数据质量管理问题的研究也较少。因此，本文针对政府数据质量管理问题，构建中央政府和各地方政府之间的动态演化博弈模型，探讨中央政府如何推进各地方政府进行数据质量管理以及达到稳定状态的稳定条件，并进行数值仿真分析，讨论各因素对演化稳定状态的影响，进一步提出相应的政策建议。这对促进我国数字政府建设、发展数字经济有着重要意义。
政府数据质量管理是一个复杂的过程，各地方政府进行数据质量管理的私人边际收益小于社会边际收益，在没有中央政府的监管下，各地方政府数据质量管理的进度不一，管理和统筹力度也不尽相同。因此，中央政府参与管理与监督是实现政府数据高质量发展的有效方式。本文构建中央政府和多个地方政府的演化博弈模型，由于地方政府之间的博弈关系相同，本文设定多个地方政府为地方政府1和地方政府2，各地方政府决策行为同质无差异，但地方政府选择政府数据质量管理与否的自身收益和管理成本各不相同。
1.1 提出假设
本文进行重复动态演化博弈，讨论中央政府与地方政府1、地方政府2的数据质量管理的演化博弈过程。本文的建模假设如下：
假设1中央政府在数据质量管理过程中有两种策略选择，参与管理策略和不参与管理策略(参与管理，不参与管理)；
地方政府1的策略选择为进行数据质量管理和不进行数据质量管理(管理，不管理)；
地方政府2的策略选择为进行数据质量管理和不进行数据质量管理(管理，不管理)。
假设2中央政府选择参与管理的概率为z(0≤z≤1),选择不参与管理的概率为1-z；
地方政府1选择进行数据质量管理的概率为x(0≤x≤1)，选择不进行数据质量管理为1-x；
地方政府2选择进行数据质量管理的概率为y(0≤y≤1)，选择不进行数据质量管理为1-y。
假设3中央政府参与政府数据质量管理的收益为πc，成本为Cg，在各地方政府都进行数据质量管理时获得社会效益πp；
地方政府1进行数据质量管理的成本为C1，所获得的社会效益为πp，原始收益π1；
地方政府2进行数据质量管理的成本为C2，所获得的社会效益为πp，原始收益π2。
假设4中央政府参与政府数据质量管理时，会对进行管理的地方政府给予奖励，对不作为的地方政府进行处罚，对地方政府1的奖励为S1，处罚为P1，对地方政府2的奖励为S2，处罚为P2。
1.2 模型构建
根据利益最大化的原则，写出中央政府参与管理和不参与管理、地方政府进行管理和不进行管理的三方博弈收益矩阵，结果如表1所示。
表1 博弈的效用矩阵
2.1 地方政府1的收益期望函数及复制动态方程
假设地方政府1进行政府数据质量管理的期望收益为E11，选择不进行政府数据质量管理的期望收益为E12，平均期望收益为E1，则有
E11=zS1+π1+πp-C1
(1)
E12=π1-zp1
(2)
E1=xE11-(1-x)E12
(3)
所以地方政府1的复制动态方程为：
=x(1-x)(zS1+πp-C1+zP1)
(4)
2.2 地方政府2收益期望函数及复制动态方程
假设地方政府2进行政府数据质量管理的期望收益为E21，选择不进行政府数据质量管理的期望收益为E22，平均期望收益为E2，则有:
E21=zS2+π2+πp-C2
(5)
E22=π2-zP2
(6)
E2=yE21+(1-y)E22
(7)
所以地方政府2的复制动态方程为:
=y(1-y)(zS2+πp-C2+zP2)
(8)
2.3 中央政府的收益期望函数及复制动态方程
假设中央政府选择参与政府数据质量管理的期望收益为Eg1，选择不参与政府数据质量管理的期望收益为Eg2，平均期望收益为Eg，则有:
Eg1=xyπp-xS1-yS2+πc-Cg+P1+P2-xP1-yP2
(9)
Eg2=xyπp
(10)
Eg=zEg1+(1-z)Eg2
(11)
所以中央政府的复制动态方程为:
=z(1-z)[πc-x(S1+P1)-y(S2+P2)-Cg+P1+P2]
(12)
2.4 三方演化博弈的均衡点及稳定性分析
对于中央政府、地方政府1和地方政府2三方主体的策略选择演化过程，系统最终会趋向于哪个均衡点，是无法直观判断的。由复制动态方程求得的均衡点不一定是稳定均衡点，即不一定是演化稳定策略(ESS)，各均衡点的稳定性可由动态系统所对应的雅可比矩阵的特征值进行判断，当矩阵的所有特征值均为负数时，该均衡点才为渐进稳定均衡点[21]。
根据以上理论基础分析，得出博弈的复制动态系统如下:
(13)
该动态系统的雅可比矩阵可表示为:
(14)
当动态系统策略选择变化率为0时，有F(x)=0，F(y)=0，F(z)=0，求得系统的8个平衡点，即M1(0,0,0)、M2(0,0,1)、M3(0,1,0)、M4(0,1,1)、M5(1,0,0)、M6(1,0,1)、M7(1,1,0)、M8(1,1,1)。接下来，本文将讨论这8个点的渐进稳定性，稳定性分析如表2所示。
表2 均衡点的稳定性分析
下面以点M1(0,0,0)为例进行具体分析，讨论其渐进稳定条件，复制动态系统在点M1(0,0,0)处的雅可比矩阵为:
(15)
矩阵的特征值为：λ1=πp-C1，λ2=πp-C2，λ3=πc-Cg+P1+P2。
情形1当πp 情形2当πp>C1，πp>C2，πc>Cg-P1-P2时，λ1>0，λ2>0，λ3>0，不满足特征值全为负的条件。此时M1为不稳定点，即中央政府参与管理时所获得的自身净收益小于对地方政府1和地方政府2处理惩罚所得之和，这种情形不存在，因此该点不稳定。 情形3当πp-C1，πp-C2，πc+P1+P2-Cg<0中有一负两正或者一正两负时，λ1，λ2，λ3不满足全为负的条件。此时M1为鞍点，也是不稳定的。 同理，其他点的分析亦如此，因此下文只分析稳定状态所需满足的条件。 对于点M2(0,0,1)，当S1+πp+P1 对于点M3(0,1,0)，当πp 对于点M4(0,1,1)，当S1+πp+P1 对于点M5(1,0,0)，当πp>C1，πp 对于点M6(1,0,1)，当S1+πp+P1>C1，S2+πp+P2 对于点M7(1,1,0)，当πp>C1，πp>C2，πc 对于点M8(1,1,1)，当S1+πp+P1>C1，S2+πp+P2>C2，πc>S1+S2+Cg时，M8是一个稳定点，即当地方政府1、地方政府2进行数据质量管理所获得的社会效益、中央政府对其进行管理的奖励和不作为的惩罚三者之和高于进行管理所需的成本，中央政府参与政府数据质量管理所获得的收益高于对各地方政府给予的奖励补贴和管理成本之和时，地方政府1、地方政府2进行数据质量管理，中央政府对各地方政府进行监督与管理。 本文选择M8(1,1,1)进行数值仿真分析，从上表2中可以得出，有5个稳定点为：M1(0,0,0)、M2(0,0,1)、M4(0,1,1)、M6(1,0,1)、M8(1,1,1)，从中可知，M1(0,0,0)、M2(0,0,1)、M4(0,1,1)、M6(1,0,1)表示中央政府和地方政府及地方政府之间并没有达成进行数据质量管理的意见。M1(0,0,0)表示中央政府不参与数据质量管理，地方政府也不进行数据质量管理，这种情形与国家发展数字政府的现状相悖，仿真缺乏现实意义。M8(1,1,1)表示中央政府参与数据质量管理，各地方政府也进行数据质量管理，三方达到稳定状态，达到纳什均衡。鉴于此，运用MATLAB对中央政府、地方政府1、地方政府2三方的演化行为进行数值仿真。 进行仿真之前需设置相关参数，仿真参数的设定需要满足以下条件：以地方政府进行数据质量管理所获得的社会效益少于进行数据质量管理所需的成本为前提，即πp 根据上述参数设置，进行仿真结果分析，如图所示，图1为地方政府1的策略选择演化趋势图，从图中可以看出随着时间的迭代，地方政府1选择进行政府数据质量管理的概率不断增加，渐进趋近于1。图2为地方政府2的策略选择演化趋势图，同样可以从中看出随着时间的迭代，地方政府2选择进行政府数据质量管理的概率在增加并渐进趋近于1。从图1和图2也可以发现，地方政府1和地方政府2的策略选择演化趋势略有差异，这说明不同的地方政府在不同的管理成本和收益、惩罚和奖励措施下，策略选择演化的过程也是不同的，但总体演化趋势是相同的，都渐进趋近于1。图3为中央政府的策略选择演化趋势图，从图3中可以看出中央政府选择参与政府数据质量管理的概率随着时间的迭代渐进趋近于1，并且收敛速度快。图4为地方政府1、地方政府2、中央政府策略选择演化趋势的三维仿真图，从图4中可以看出三方博弈的最优稳定状态是趋近于(1,1,1)点的。对比图1、图2、图3，可以发现地方政府2收敛速度最慢，中央政府收敛速度最快，说明中央政府作为政策的制定者和监督者可以更快的改变自身的策略选择，而各地方政府作为政策实施者需要更长时间的适应和调节，从另一方面而言，也说明各地方政府对于中央政策的实施具有一定的滞后性。 图1 地方政府1策略选择演化趋势图 图2 地方政府2策略选择演化趋势图 图3 中央政府策略选择演化趋势图 图4 三方策略选择演化趋势图 本文通过构建中央政府和各地方政府演化博弈模型，针对政府数据质量管理机制问题，进行三方主体的演化博弈分析及数值仿真，对于中央政府而言，政府数据质量管理本身具有正外部效应的，参与地方政府的政府数据管理带来的社会效益肯定会高于其管理成本，设立惩罚和奖励机制对各地方政府起到监督和推进作用。对于各地方政府而言，由于管理水平不一，各地方政府对于长期效益和短期效益的侧重点也不尽相同，而有效的奖罚机制可以推进在政府数据质量管理方面达到同一水平。总而言之，从以上理论分析中可以得出以下结论： (1)政府数据质量管理具有正外部效应，但各地方政府对于社会效益获得所需付出的代价并不相同，这就使得各地方政府难以达到自发进行政府数据质量管理这一均衡状态。本文的博弈动态复制动力系统中有三个不稳定点M3(0,1,0)，M5(1,0,0)，M7(1,1,0)，表示中央政府在政府数据质量管理的问题上不进行监督和管理时，由于地方政府进行政府数据质量管理所获得的社会效益无法弥补其管理成本，地方政府会在政府数据质量管理问题上不作为，各地方政府在进行政府数据质量管理所获得的社会效益高于其管理成本才会进行数据质量管理。 因此，地方政府长期管理成本下降是进行政府数据质量管理的重要条件，如何有效的进行政府数据质量管理是地方政府当前重要任务。由于政府数据质量管理问题在短期内管理成本难以下降，需要通过中央政府的统一监督和管理，制定数据质量管理标准，明确政府数据统筹管理机构和数据管理范畴，继续加强多元化管理制度，对不同地区制定专项政府数据管理政策。 (2)中央政府的奖励和惩罚力度是影响各地方政府进行政府数据质量管理的关键因素。M6(1,0,1)、M4(0,1,1)和M2(0,0,1)表示中央政府参与政府数据质量管理时，只要对各地方政府的惩罚和奖励达到一定的力度，即各地方政府进行政府数据质量管理所获得的社会效益、惩罚和奖励之和高于其管理成本，就会在政府数据质量管理问题上有所作为。同理，对于稳定点M8(1,1,1)，各地方政府在进行政府数据质量管理时所获得的社会效益与中央政府对其的惩罚和奖励之和大于管理成本，地方政府才会选择进行政府数据质量管理。 因此，应加大中央政府对地方政府的奖励和惩罚力度。首先，政府数据质量管理是政府实现数字化和智能化的重要支撑，也是推进数字经济发展的关键，中央政府对于地方政府数据质量管理有监督和管理责任，实施奖励和惩罚措施是行之有效的。其次，中央政府是可以推动演化向稳定状态发展的，加重奖励和惩罚力度，可以促进各地方政府管理机制形成，促使各地方政府主动选择管理策略，各自承担数据质量责任。 (3)中央政府强制采取奖惩措施可以促进政府数据质量管理的推进。稳定点M1(0,0,0)的满足条件是在中央政府不参与政府数据质量管理，且各地方政府进行数据质量管理所获得的社会效益低于管理成本时，各地方政府选择不作为，这也是演化博弈系统中最不理想的状态。M8(1,1,1)满足条件是在中央政府所获得的社会效益远高于其监管成本时，中央政府才会在政府数据质量问题上采取监管措施，同时，从仿真分析中可以得出中央政府奖励和惩罚等监管措施对于促成地方政府进行政府数据质量管理具有一定的滞后性。 因此，应制定数据质量管理相关法律法规，完善各地方政府管理机制。一方面规范政府数据质量管理流程，中央政府应在加强宏观层面的政策约束的同时，对政府数据质量管理制定相应的权责制度，进行严格监督和管理，促进政府数据质量管理体系的建立和发展。另一方面，各地方政府对于政府数据管理所设置的机构类型各不相同，管理统筹力度也不尽相同，建立中央政府主导下的数据质量管理的统筹部门，形成数据质量管理职责体系，提高地方政府对政府数据质量管理的参与程度和执行力。通过中央政府政策的指导和推动，使得我国政府数据质量管理体系得到长足发展，从而促进数字化进程，实现数字经济发展。
