疫情防控常态化下社区交通网格化管理博弈模型分析

魏思源，丛子皓，谢梦婷，王 喆

（武汉理工大学，湖北 武汉 430070）

0 引言

2020年，一场新型冠状病毒肺炎疫情防控战在全国打响。此次的新冠疫情是对中国治理体系和治理能力的又一次大考，面对此类传播能力极强的新型呼吸道传染病，切断传播途径对控制疾病的意义重大。随着疫情形势日益严峻，学者们认识到疫情期间的交通管控是疫情防控的基础和关键性问题。

疫情爆发以来，部分学者展开了疫情下的交通应急管控策略分析和探讨。买媛媛，等[1]梳理了美国“规划引领、分级响应”的应急物流系统、日本“预防为主、多式联运”的应急配送体系，提出了规划先行、完善交通应急管理体制与配套保障措施方面的建议。周继彪，等[2]以宁波市为例讨论了新冠肺炎疫情下城市公共交通非常规防疫策略。张改平，等[3]针对新冠肺炎疫情防控暴露的问题，提出了完善应急运输体系顶层设计方面的建议。周健[4]分析了新冠肺炎疫情对客货运输的影响，提出了加强交通运输疫情防控、健全行业突发危机管理机制等方面的建议。韩善剑，等[5]从我国疫情发展变化过程出发，根据不同阶段国家的防控政策，研究了每个阶段对应的交通管控策略，并分析了交通需求特点。代磊磊，等[6]在交通管控分级影响因素的基础上，构建了基于“五色灯图”的分级管控体系和具体流程的交通管控分级触发机制。为此，本文提出采用博弈论的方法来处理疫情期间的交通管控问题，通过博弈论的方法从社区角度出发，分析在不同疫情情况下车辆的处罚奖励措施对社区的影响，从而有效应对复杂的资源需求，更为切合实际情景的需要。

现阶段，国内外众多学者以演化博弈理论为基础，深入研究了政府或公共非营利性组织的监管问题，包括食品安全监管[7]、环境监管[8]等。而在交通领域，管理者制定的策略往往是基于系统最优准则[9]，但是在大多数的情况下管理方与车辆方往往都是对立的非合作关系[10]，每个“博弈者”的目的都是自身收益的最大化，并非社会总收益最大。邵祖峰[11]通过构建静态博弈模型研究了用户与管理人员之间的混合战略均衡，制定了用户出行策略。云美萍，等[12]建立了stackelberg博弈模型，分析了政府的交通管理决策目标与出行者的出行选择目标，选择效用最大化方案。韩格，等[13]认为需要制定相应的惩罚措施等进行交通管控，以达到缓解交通拥堵目的的博弈策略方法。Mineta[14]通过分析博弈模型，提出了通过制定奖励措施来激励交通出行车辆以达到缓解交通拥堵的目的。Lindsey，等[15]提出通过车辆收费的方法以达到维持交通秩序的目标。朱成娟，等[16]从政府的角度出发，通过研究博弈模型分析车辆的分配与定价问题，来制定策略对车辆进行管理。张卫华，等[17]通过以多种决策群体收益最大化为研究目标，创建了对应的车辆停车规划博弈模型。

由以上研究可知，提出疫情防控需求的交通管控策略尤为必要。本文运用博弈论的相关理论，从社区的角度出发，探讨社区与车辆之间的关系，构建演化博弈模型，并以社区为主体提出车辆管控策略，以保证社区方积极参与对车辆方进行监督，保证社区防疫工作的正常开展。

1 现状及概念分析

1.1 新冠肺炎疫情中社区交通应急管理情况分析

传统的社区应急管理模式主要有四种类型，分别是行政主导模式、单位主导型模式、半行政半自治型模式和自治型模式，该传统模式在实践中存在不少问题及薄弱环节[18]。近年来，社区网格化管理作为一种新型的社会治理形式，尤其是在此次对抗疫情过程中起到了重大作用。社区网格化应急管理模式相对于传统社区应急管理模式，实现了管理服务方式、组织结构、工作流程三方面的创新。以社区为单位进行网格化应急管理，降低了城市道路的复杂性，提高了道路的效能和可靠性，对于疫情期间的交通也做到了有效管控，使社会上的物流车辆、医疗车辆甚至警车有序出入社区，有利于防疫工作的顺利开展。

1.2 网格化概念

网格化概念是借鉴电力网的概念提出的，网格的英文单词为Grid，来源于电力网格Power Grid的拆分，是近年来国际上兴起的一种重要信息技术[19]。网格化管理的核心思想就在于网格化部门可以简化用户提交业务需求的复杂性流程，并提升处理用户需求的快捷性与准确性。

现阶段，我国众多学者在网格化管理等领域已经有了一些突破性的研究成果，然而，对于“网格化管理”这一概念的定义及其应用的场景，目前还没有形成一个统一的标准。其中，池忠仁，等[20]认为，作为一种新兴管理模式，“网格化管理”主要用于处理动态复杂的问题，保证信息资源共享，简化用户需求提交流程，有效提升系统工作的效率。向春玲，等[21]有另一种观点，认为“网格化管理”是属于数字化管理模式，这种模式通过电子网格地图技术开展运作，将管理的区域按照网络状单元进行划分，并对每一个网格实施精细化、动态化以及全方位的管理。杨海涛[22]则指出“城市社区网格化管理”模式的主要内容包括信息共享、协同办公和资源整合，可以为公共服务提供更为优质、高效、便捷化的处理方式。

1.3 网格化流程

本文的网格化应急管理是在保持原有街道和社区应急管理体制不变的基础上，将社区划分为若干“网格”单元，当用户车主进入社区时，车主的行为会被社区网格巡查员接收上传到检查部门，社区根据检查部门的信息进行业务处理，并将处理结果输出到管理部门，管理部门会对车辆进行管理。社区的所有部门会同时共享所有信息，并配备专门负责检查的网格巡查员，依靠网格巡查员的检查工作，建立起一种新型的社区指挥与社区监督分离的社区网格化管理模式，如图1所示。

图1 社区网格化管理模式

2 模型构建与参数设定

社区管控措施能够得到有效实施的关键在于社区不同管理部门之间可以积极传递信息，充分发挥社区网格化信息共享的有效性。本文在构建车辆方与社区方博弈模型的基础上，对双方的策略选择进行分析。

2.1 模型基本假设与支付矩阵

模型设计参数意义说明见表1。

表1 模型参数说明

社区中的监管部门和社区车辆方代表的利益主体不同，在参与博弈的过程中，选择策略的依据是实现自身收益最大化。该博弈模型中的两个参与人分别是社区方和车辆方，社区方在此次博弈中的两个策略分别为检查与不检查；而车辆方在此次博弈中的两个策略分别为违章与不违章。

假设1：在疫情期间，社区疫情严重成为高风险社区的概率为θ，社区疫情不严重成为低风险社区的概率为1-θ。

假设2：社区方以x(0≤x≤1)的概率进行管理工作，主要是对社区中车辆是否存在违章行为进行检查，x表示社区方的检查力度，x=1表示社区方对车辆方进行检查，x=0表示社区方不进行检查工作。车辆以y(0≤y≤1)的概率在社区进行违章行为，y表示车辆违章的概率，y=1表示车辆在社区中出现违章行为，y=0表示车辆在社区中没有违章行为。

假设3：社区中车主违章和不违章时的收益分别为W1、W2，W1>W2。

假设4：社区为高风险社区的情况下，社区检查需要投入一定人力物力，花费一定的管理成本c1；社区不检查不作为的行为将会被罚款Fg；违章车主的违章行为被发现就会被处以一定的罚款F1，同时社区将会获得这部分罚款F1。

假设5：社区为低风险社区的情况下，社区检查需要投入一定人力物力，花费一定的管理成本c2；车主的违章行为被发现就会被处以一定的罚款F2，同时社区将会获得这部分罚款F2。

根据对社区方与车辆方参数的假设与分析，构建双方之间的演化博弈模型，得到双方的博弈收益矩阵，见表2。

表2 博弈收益矩阵

2.2 演化均衡分析

社区选择检查时的收益πx为：

社区选择不检查时的收益π1-x为：

车主选择违章时的收益πy为：

车主选择不违章时的收益π1-y为：

根据马尔萨斯方程模型，得到系统复制动态方程为:

令式（7）等于0，式（8）等于0，此时求出复制动态系统的5个均衡点，分别为O(0,0)、A(1,0)、B(1,1)、C(0,1)、D(x*,y*)。

在此基础上，利用雅克比矩阵对上述求出的复制动态系统的5个均衡点的局部渐进稳定性进行分析，并由此得到演化稳定策略。根据上述公式，求得此系统的雅克比矩阵J为：

进而得到矩阵J的行列式(detJ)和迹(trJ)，在此基础上求出各局部均衡点处，矩阵J中各元素的具体取值，整理后见表3。

表3 局部均衡点处具体取值

同时，将均衡点取值带入矩阵，得到矩阵detJ和trJ的表达式，整理后见表4。

表4 复制动态系统均衡点对应的表达式

2.3 均衡点及稳定性分析

只有同时满足雅克比矩阵中的行列式detJ>0以及迹trJ<0时，此时所确定的均衡点才为博弈系统的演化稳定策略。经过整理得出该系统稳定性可能存在的演化状态，整理后总结为以下3类情景。

（1）当M>0，Q<0时，点A(1,0)为系统的ESS，此时社区与车辆双方的策略选择分别为检查，不违章。此时有θ(Fg-c1)>(1-θ)c2，θ(W1-F1)+(1-θ)(W1-F2)

（2）当N<0，Q>0时，点B(1,1)为系统的ESS，此时社区与车辆双方的策略选择分别为检查，违章。此时θ(F1-c1+Fg)+(1-θ)(F2-c2)>0，θ(W1-F1)+(1-θ)(W1-F2)>W2。当社区为高风险社区时，由于社区对于车辆检查的罚款以及不检查对于自身的罚款高于社区检查管理的成本，因此社区会主动履行检查管理职责；而车辆方违章的收益远高于车辆违章时的罚款，会促使车辆方选择违章策略。当社区为低风险社区时，社区对于违章车辆的罚款高于其检查管理成本，导致社区检查的积极性上升，这会造成社区方选择检查策略；而车辆方违章的收益高于车辆违章时的罚款，会促使车辆方选择违章策略。

（3）N>0，P>0时，点C(0,1)为系统的ESS，此时社区与车辆双方的策略选择分别为不检查，违章。此时有θ(F1-c1+Fg)+(1-θ)(F2-c2)<0，W1>W2。当社区为高风险社区时，由于社区检查管理的成本高于社区对车辆罚款和不检查时对自身的罚款，因此社区不会主动履行检查管理职责，促使社区选择不检查的策略；而车辆方违章的收益远高于车辆违章时的罚款，会促使车辆方选择违章策略。当社区为低风险社区时，社区检查管理的成本高于其检查管理成本，导致社区检查的积极性下降，这会造成社区方选择不检查策略；而车辆方违章的收益高于车辆违章时的罚款，会促使车辆方选择违章策略。如果社区长时间处于不检查管理的状态，亦会造成不良的社会影响，严重影响社区秩序。

因此可以得出社区与车辆在博弈过程中存在3种稳定均衡状态，点A(1,0)、B(1,1)、C(0,1)是博弈过程中可能存在的演化稳定策略。

社区的检查管理成本、社区对违章车辆的罚款、社区不进行检查管理工作的行政处罚以及车辆的违章收益等，都是影响车辆方策略演化结果的主要因素。为了控制疫情维持社区秩序，特别是在面对高风险社区时，可以采用减少社区应急管理成本，优化管理结构，合理使用检查所需的人力与物力，增加罚款等措施，促进社区选择检查策略。而在低风险社区，可以采用加强安全宣传教育，减少车辆采取违章与不违章策略的效用差别，增加对违章车辆的罚款等措施，促进车辆选择不违章策略。

3 对策建议

通过上述分析可以看出，社区方通过制定有效的交通管控策略能够有效降低车辆在社区中违章的概率，保护人民群众的生命健康，保障社区防疫工作的正常开展。具体的实现措施如下：

3.1 降低管理成本，优化社区结构

精简社区部门，防止社区系统复杂、社区人数进一步增多的趋势。增强社区方的检查力度，减少社区部门对车辆管理的成本，充分发挥社区在网格化管理中的作用。社区对社区中的用户实施全方位、全过程的可持续管理，从而形成封闭式管理体系。

3.2 提升监督能力，构建监督体系

社区方要对社区的各个部门进行监督，对出现问题以及不作为的部门加大处罚力度，打造更为专业的监督团队，帮助社区更好的掌握各部门的工作，及时准确地了解用户的业务需求，使社区方对于车辆方的决策策略更加准确，更加具有针对性。与此同时还可以针对社区的网格化管理措施研发更为专业的信息化系统，进一步提高社区方的办事能力。

3.3 防范虚假信息，制定奖惩制度

对不按照规定执行违章的车辆方，社区管理人员在检查过程中一旦查实要及时通报给社区，对车辆方进行严惩，而对于遵守秩序的车辆方，可以给予一定的声誉宣传及奖励。社区方在平时要加强对车辆方的安全宣传教育，提高车辆方的道德水平。

3.4 建立全面的社区网格化体系

在传统的社区中，社区方与用户之间是分裂自闭的关系，因此用户在业务办理过程中会遇到业务流程复杂繁琐的问题，各个环节在应对突发事件时不能快速解决，导致突发事件造成的不良后果进一步加剧。为此，建立全面的社区网格化体系迫在眉睫。

4 结语

目前我国疫情形式仍然严峻，社区安全监管的现状不容乐观，而社区管理人员的检查工作是社区监管过程中的重要一环，对加强车辆管理、维持社区秩序至关重要。本文从社区的角度出发，探讨社区与车辆之间的关系，构建演化博弈模型，并以社区为主体提出车辆管控策略，以保证社区方积极参与对车辆方的监督，保证社区防疫工作的正常开展。本文社区仅用惩罚机制管理车辆，未来可以考虑社区采用惩罚与激励两种手段管理车辆。