谭德庆, 徐 浩

(西南交通大学 经济管理学院,四川 成都 610031)

0 引言

我国近年来工业发展迅速，环境污染也愈发严重，环境污染型企业由于片面追求利润而直接排放污染物导致企业周边的群众集体抗议，甚至发生游行、静坐、集体闹事等群体性突发事件，严重影响了我国社会的稳定与发展，这类群体性突发事件具有矛盾对抗性、结构复杂、人群行为演化的复杂等非常规特征，在实践中缺少紧急应对的有效手段[1]。如2017年5月发生的略阳钢铁厂环境污染案，钢厂污染严重，对周边村民造成了严重影响，钢厂与村民协商，给周边群众发放“低保”来当作“排污费”私下和群众解决污染损失以抑制群众集体抗议的情绪，后来因“低保”发放不均及停发引发利益纠纷导致群众不满，造成群体突发事件，给社会造成了极大的不良影响[2]。这类环境群体事件需要环境污染企业、周边群众、政府等多方面合作解决，包括利益的协调、环境污染的控制与治理方案、政府的补助等等。为此，深入分析这类事件背后的发生机理与演化规律对从根本上控制这类群体性突发事件具有重要的意义。

环境污染所导致的群体性突发事件引起了有关政府和学者的高度关注，国外学者通常运用集群行为(Collective Behavior)、社会冲突(Social Conflicts)以及大规模紧急事件(Mass Emergency)等词汇来表述群体突发事件，并且主要集中于自然灾难与突发事件的群体疏散模型及最优资源调度与控制[3～5]、全球突发公共卫生事件的预警机制及传播机制研究[6,7]、恐怖袭击突发事件非防范机制与危机事件的管理[8,9]等领域，我国的环境污染群体事件和西方社会学领域的邻避冲突理论类似，Michael Dear[10]认为，“不要建在我家后院”这种邻避现象是城市里冲突的主要形式，Levinson[11]研究了美国有害污染物处理的税收模式，探究征税水平对污染物数量的影响，发现征收“邻避税”会明显减少流入本地的污染物数量。相较于国外的研究，我国的学者主要从政府、环境企业与群众之间的博弈关系、群体事件的复杂网络模型、环境群体事件发生后的优化与资源调度优化、信息传播机制、风险感知等角度分析此类问题，其中，郑君君等[12]运用演化博弈同时结合优化理论综合分析了环境污染群体事件，考虑了长远影响和整体利益并存这一情况下政府如何处置这类事件，研究表明政府监管部门加强舆情引导、避免发布错误信号、提高其公信力有助于环境污染群体事件的解决。陈静锋等[13]考虑了博弈双方信息不对称与认知差异所导致的误对策，在此基础上建立了化工企业与周边居民的博弈误对策模型，结合大连PX事件分析了双方存在认知差异的演化均衡，并给出相关政策建议。罗植和杨冠琼[14]基于社会网络的计算社会学模型检验了环境群体事件中个体对政府信任程度、个体利益诉求渠道等内生性因素构成的整体环境要素与个体之间通过社会网络之间的关联和相互作用对群体事件产生的影响，研究得到了部分内生性因素在其他条件不变时引发群体事件的临界条件，具有一定的参考价值。沈焱等[15]研究了环境污染群体事件发生之后政府的两种补偿控制问题，结论表明经济补偿策略具有事态恶化风险小的优点，而部署警力策略经济成本较小的特点，地方政府应该在具体情境权衡两种应急处置策略。刘德海等[16,17]研究了环境群体事件中的信息传播问题，发现环境污染群体事件中存在信息匮乏、信息过剩及虚假信息三种情况，并存在当地政府和企业暗箱操作的情况，分别采用了演化博弈及社会仿真分析对此进行了研究。汪伟全[18]指出群体风险放大是环境类群体事件暴力抗争的逻辑起点，而暴力抗争的演变过程，经历了不满情绪形成、发酵、焦点事件和冲突与对抗四个阶段，论文根据上述分析得出了塑造风险沟通的新型合作关系、从压制式管理向回应型治理模式转变、构建相互信任的风险文化三点启示。

根据以上的综述发现目前环境污染群体事件的文献主要集中于信息传播、政府处置与控制优化机制等领域，研究的具体问题大多是大型污染企业选址造成群众的集体抗议冲突，在研究的方法上，主要运用博弈论及优化等方法，虽然演化博弈分析可以有效放宽对博弈参与者的理性假设，但经典的演化博弈方法仍然缺乏对参与者主观认知层面的构建，尤其是环境污染企业与周边群众对收益与损失的主观感知等方面，Kahneman和Tversky提出的前景理论正是一个有限理性决策理论，根据前景理论[19]，决策者对不确定风险的收益不仅仅是靠期望效用函数来决定，决策者对风险的态度是由价值函数与权重函数共同决定的，人们对财富的感知并非财富的绝对值，体现在价值函数V(Δr)，其中r表示决策者的实际收益，r0是决策者的某一个参考点，决策者根据心理感受而做出的判断，如下面的价值函数所示：

其中，λ是损失规避系数，表示决策者对于损失的厌恶程度，η为决策者对收益的边际敏感程度。价值函数具有损失规避(Loss Aversion)、收益偏好等特征，当Δr<0时，V″(Δr)>0，当Δr>0时，V″(Δr)<0。决策权重函数π(pi)为主观概率pi的函数，权重函数具有行为经济学中参与人的认知偏差，具有如下特征，即π(0)=0,π(1)=1。

前景理论的提出丰富了行为科学与决策分析方面的研究，国内外学者将前景理论运用到运营管理[20]、决策分析[21]、市场科学[22]、消费者行为[23]、以及微观经济分析[24]等诸多领域，使得加入前景理论的模型更加符合人们的现实行为，郑君君等[25]将前景理论引入到股权拍卖竞价机制中，将参照依赖、认知差异、损失规避等心理因素融入到竞价策略的动态演化模型，刻画了更加贴近现实的有限理性投标者的认知与决策。张婕和刘枚莲[26]将前景理论引入到地方政府与企业合谋的问题，考虑了水污染治理中的地方政府、企业以及中央政府的心理特征，辨别出合谋主体对名誉损失系数、惩罚系数以及厌恶损失系数等的敏感性，提出了有效降低企业和地方政府合谋的条件。王治莹和李勇建[27]运用了累积前景理论与演化博弈论研究了货车事故中民众哄抢现象，将前景理论的价值函数与权重函数带入到人们对收益的不确定性上，发现博弈在一定条件下不存在演化均衡而是一个极限环，博弈结果的不确定性大小取决于双方对各自得失的认知价值。

上述文献都将前景理论运用到模型分析中，有效放松了相关假设，使得模型更加接近现实的行为，而在群体性突发事件的研究中类似的文献较少，现有的群体突发事件文献一方面运用期望收益理论建立模型，与有限理性的假设不符，其次忽视了博弈各方的价值感受，未能表现出现实中博弈各方的策略选择及均衡，而前景理论能够解释企业与周边群众在决策时的收益与损失偏好。因此，本文尝试将前景理论的价值函数引进入到演化博弈并扩充了支付矩阵，运用Kahneman和Tversky通过实验得到的参数值对前景理论下的环境企业与周边群众博弈进行分析[28]，使得模型更加与现实的实际情况相关，本研究完善了群体性事件相关的研究成果，对政府有效控制类似环境污染引发的群体突发事件具有一定的意义。

1 环境污染群体突发事件的演化博弈模型

1.1 基本假设及模型

假设1在不考虑其他外部因素的情况下，环境污染群体事件的参与主体涉及环境污染企业(E)、周边群众(M)以及政府，其中，政府通过对环境污染企业采用新技术的成本补贴以及双方和解提升社会总效用时对双方的补助对博弈系统产生影响，环境污染企业与周边群众都具有有限理性，其策略选择主要基于自身对策略损益的感知，并且这种感知符合前景理论的价值函数，为方便分析，我们假设原始参考点为0，环境污染企业与周边群众对事件发生的主观概率为1[25]，为此，π(1)=1。在群体博弈中，环境污染企业可以采取经过技术处理后排放和直接排放两种策略，周边群众可以选择妥协接受和集体抗议(爆发群体事件)两种策略，假设x为环境污染企业选择处理后排放的概率，y代表周边群众选择妥协接受的概率。

假设2当环境污染企业选择经过技术处理排放污染物时，由于引入的成本巨大，为此，政府对企业进行成本的补助，假设存在一个补助系数α，若企业选择直接排放，周边群众可以选择妥协接受或者集体抗议，爆发群体突发事件，上述两种情况都会造成企业损失或者对周边群众补偿，且爆发群体事件的损失大于周边群众妥协接受的支付。

假设3周边群众在参与群体事件时也会存在成本[15,18]，并且在企业直接排放污染物时通过集体抗议会为自身争取利益，政府为了控制群体突发事件，当环境污染企业选择经过技术处理排放且周边群众妥协接受时，社会总福利将会得到提高，政府对这种状态进行奖励，类似的做法如降低税负等，为便于分析，此处假设政府直接提供奖励，并且环境污染企业和周边群众双方受益，存在一个份额系数β。因此，双方的博弈矩阵如表1：

表1 基于前景理论的环境企业与周边群众博弈矩阵

各参数含义如表2所示：

表2 博弈参数符号及其含义

1.2 模型的建立与求解

演化博弈理论强调参与者是有限理性的，群体随着事件的演化并且随着条件的改变出现不同的行为，因此，本文采用演化博弈中的复制动态方程来描述群体行为的演化过程。

根据1.1的假设，环境污染企业选择经过技术处理后排放的收益为:

UE1=y(RE-CE+V(β·Δq)+

α·CE)+(1-y)(RE-CE+α·CE)

(1)

环境污染企业选择直接排放的收益为：

UE2=y[RE+V(-S1)]+

(1-y)[RE+V(-S2)-FE]

(2)

根据式(1)与(2)，环境污染企业的平均收益为：

UE=xUE1+(1-x)UE2

=x{y[RE-CE+V(β·Δq)+α·CE]+

(1-y)(RE-CE+α·CE)}+

(1-x){y[RE+V(-S1)]+

(1-y)[RE+V(-S2)-FE]}

(3)

同理，周边群众选择妥协接受和集体抗议时的收益为：

UM1=x{RM+V[(1-β)·Δq]}+

(1-x)[RM-LM+V(W1)]

(4)

UM2=x[RM+V(-CM)]+

(1-x)[RM+V(-CM)-LM+V(W2)]

(5)

因此，周边群众的平均收益为：

UM=yUM1+(1-y)UM2

=y{x[RM+V(1-β)·Δq]+

(1-x)[RM-LM+V(W1)]}+

(1-y){x[(RM+V(-CM)]+

(1-x)[RM+V(-CM)-LM+V(W2)]}

(6)

根据Weibull的复制动态方程[29]，博弈参与者在不断试错的过程中表明某一特定策略的平均支付高于整个混合策略的平均支付，则博弈参与者将倾向于这种策略，为此，可以得到环境污染企业与周边群众的非对称复制动态方程:

y+(α-1)CE-V(-S2)+FE}

(7)

x-V(-CM)+V(W1)-V(W2)}

(8)

由(7)和(8)式可得到复制动态方程的均衡点为E1(0,0),E2(0,1),E3(1,0),E4(1,1)以及混合均衡点

根据Friedman提出的计算微分方程组动态系统的群体动态，其系统平衡点的稳定性分析可以通过分析该系统雅可比矩阵局部稳定得到，为此，该复制动态方程的雅可比矩阵为：

将E1，E2，E3，E4，E5分别带入上述的雅可比矩阵，可以得到稳定性判别的行列式和矩阵的迹，如表3:

表3 行列式和矩阵的迹

V1=V[(1-β)Δq],V2=V(β·Δq),V3=V(-S1),V4=V(-S2),V5=V(-CM),V6=V(W1),V7=V(W2)

根据前景理论价值函数，可知：V1=[(1-β)Δq)]η,V2=(β·Δq)η,V3=-λ·(S1)η,V4=-λ·(S2)η,V5=-λ·(CM)η,V6=(W1)η以及V7=(W2)η,将其带入表3各式，可以得到以下均衡：

(1)多重均衡

对于环境污染企业的复制动态方程(7)，当满足下列条件时：

(W2)η-(W1)η+[(1-β)·Δq]η>(W2)η-(W1)η-λ·(CM)η>0

(9)

同理，对于周边群众的复制动态方程(8)，当满足下列条件时：

-(β·Δq)η-λ·(S1)η+λ·(S2)η

+FE>α·CE-CE+FE+λ·(S2)η

(10)

为此，在满足式(9)和式(10)的前提下，可以得到系统的多重均衡(0, 0)和(1, 1)，当满足下列条件时：

λ·(S2)η+FE<(1-α)·CE<(β·Δq)η+λ·(S1)η且

λ·(CM)η<(W2)η-(W1)η

(11)

由Lyapunov稳定性定理，将E1,E2,E3,E4,E5分别带入雅可比矩阵，并且满足上述条件下得到系统判别矩阵如表4，此时(0, 0)和(1, 1)都为系统的演化稳定策略。

表4 满足条件(11)的系统局部稳定分析

当系统满足条件(11)时，环境污染企业与周边群众的博弈均衡为(企业经过技术处理后排放，周边群众妥协接受)和(企业直接排放，周边群众集体抗议)，如图1所示，具体演化结果取决于政府对环境污染企业引入新技术的补助系数、环境企业的补偿额大小、周边群众的抗议成本等复杂因素。当初始点在区域ABEC时，系统将会向A即(0, 0)收敛，博弈双方将会采取(处理后排放，妥协接受)，反之，若初始点落在区域BDCE时，系统会向D收敛，此时博弈双方的策略为(直接排放，集体抗议)，这将会引发周边群众能够爆发群体性突发事件，对社会稳定造成严重不良影响。

图1 系统多重均衡演化相图

(2)唯一均衡

与多重均衡分析方法同理，当式(7)和(8)构成的微分动力系统满足条件：

(β·Δq)η+λ·(S1)η+(α-1)·CE<0

(12)

(W2)η-(W1)η-λ·(CM)η<0

(13)

系统存在唯一均衡点(0, 1)，此时环境污染企业采取直接排放污染物，而周边群众选择妥协接受，上述均衡在现实中不符合，因此不做具体分析。

2 环境污染群体事件的影响因素及演化均衡分析

全国不同地区因环境污染所引发的群体性突发事件中，分别存在着经过技术处理后排放和直接排放两种模式，因此，本文重点分析多重均衡的演化结果，以及引入前景理论下影响演化结果的因素。根据第二节的模型分析，当系统满足条件(11)时，环境污染群体事件演化博弈存在多重演化稳定策略(经过技术处理排放，妥协接受)和(直接排放，集体抗议)，而后一种将诱发群体突发事件，最终演化结果取决于图一演化相图中面积SABEC和SBDCE的大小，当SABEC>SBDCE时，博弈双方采取(直接排放，集体抗议)策略的概率更大，反之，当SABEC

(14)

该面积的大小取决于混合均衡点ES的位置以及Δq,S1,S2,CM,α,β等参数的综合影响。当上式满足(11)式的多重均衡存在的条件时，可得到如下命题：

命题1当其他因素一定时，环境污染企业与周边群众采取(直接排放，集体抗议)从而引发群体事件的策略的概率随着双方在合作时政府给予的补助Δq的增大而降低，并且根据前景理论的分析，随着政府的补助越大，双方对此越发不敏感，即政府补助增加的斜率会降低。

证明将面积SABEC对Δq,求偏导数可得：

(15)

当满足条件λ·(S2)η+FE<(1-α)·CE<(β·Δq)η+λ·(S1)η，λ·(CM)η<(W2)η-(W1)η，且价值函数中的λ和η都为正值，可以发现(15)式小于0，即随着双方合作时政府的补助Δq越大，相图ABEC的面积越小，表明环境污染企业与周边群众采取(直接排放，集体抗议)的概率越小。

由于环境污染群体突发事件涉及到政治、个人隐私等各群体之间的复杂互动，其中既有经济利益因素，社会因素，心理因素，难以精确分析，尤其是我国的这类群体突发事件存在着政治性和社会稳定等原因使得实验和数据分析难以进行，为此，数值分析成为一种可行的手段和工具。当满足条件(11)时，假设环境污染企业引入新技术的成本CE∈[300,330]，环境污染企业直接排放污染物且周边群众妥协接受时企业的支付损失S1∈[80,90]，当周边群众集体抗议时企业的支付损失S2∈[95,110]，环境企业直接排放污染物引发周边群众集体抗议(爆发群体性事件)对企业声誉、社会上的不良影响FE=30，政府因双方合作给予的补助Δq∈[205,220]，周边群众参与集体抗议所需的成本CM∈[45,65]，周边群众参与群体事件为自己争取的利益W2=120，而当企业直接排放且周边群众妥协时获得的收益W1∈[25,40]，政府对环境污染企业进入新技术的成本补助系数α∈[0.45,0.55]，企业获取政府补助系数β∈[0.45,0.65]，前景价值函数中λ和η分别取Kahneman和Tversky[27]实验中的数值2.25及0.88。根据以上参数取值及变量的取值范围，政府补助对环境群体事件爆发的影响如图2所示。

由图2可以明显看出，当政府对双方达成和解时的补助Δq越大，在企业获得补助β在一定区间变化时，SABEC的面积随之减少，此时，群体突发事件爆发的概率降低，并且从图中可以看出，首先，政府对双方和解时的补助对群体事件具有明显的抑制作用，当企业所获得的补助系数在0.5到0.55之间的变化幅度远大于之后变化的幅度，尤其在补助金额较小时，其次，随着政府补助以及环境企业所获补助的增大，群体事件爆发概率的变化幅度随之变小，在图2中表现为曲线的斜率变小，这表明当政府补助一定时，能对环境企业与周边群众的和解起到至关重要的作用，能大幅降低群体突发事件爆发的概率，但随着补助的增加，双方对此的敏感性有所降低，这符合前景理论的推导，即在价值函数的图形变化中，收益增加的斜率明显小于损失增加的斜率。

图2 政府补助与企业所占份额对S影响

图3 政府承担成本与企业支付S2对S影响

命题2当其他条件一定时，环境群体事件发生的概率随着环境企业直接排放引发周边群众集体抗议时所付出的损失S2的变大而变小，并且随着损失的变大，企业对此的敏感性越大，即曲线的斜率会变大，群体事件发生的概率会明显降低。

证明同命题1同理，将面积SABEC对C2求偏导数可得:

(16)

当满足λ·(S1)η+FE<(1-α)·CE<(β·Δq)η+λ·(S1)η且λ·(CM)η<(W2)η-(W1)η条件时，上式小于0，即随着环境污染企业直接排放污染物所引发周边群众集体抗议时所造成的损失(如停产整顿、对周边群众的补偿等)越大，面积SABEC越小，环境群体突发事件爆发的概率越小。当周边群众集体抗议时企业的损失S2由95变化到100时的数值分析如图3所示，如果政府对环境企业承担的技术引入成本一定时，企业选择直接排放引发周边群众集体抗议时给企业造成的损失S2越大，环境群体突发事件发生的概率越小，这与命题2符合，并且随着损失S2越大，其曲线的斜率变大，表明企业对周边群众抗议时的损失很敏感，验证了Kahneman和Tversky提出的“损失规避效应”(Loss Aversion)[19]，即因周边群众集体抗议给环境企业造成的损失增加值比获得收益时的负效用更加明显，在Kahneman和Tversky的价值函数图中，表现为损失时的感知曲线斜率更大。

命题3当其他条件一定时，环境群体突发事件发生的概率随着企业直接排放且周边群众妥协接受时所付出的支付S1增大而降低，但与周边群众集体抗议时环境企业支付的损失S2不同，随着S1的变大，群体事件发生概率的曲线斜率逐渐变小，效果愈发不明显。

证明与前述分析相同，将面积SABEC对S1求偏导数可得：

(17)

当满足条件λ·(S2)η+FE<(1-α)·CE<(β·Δq)η+λ·(S1)η且λ·(CM)η<(W2)η-(W1)η，上式小于0，即当企业直接排放并且周边群众妥协接受时所支付的损失越大，环境群体事件爆发的概率越小。当S1取值80到95时对群体事件的影响如图4。由图4可以看到，当政府对企业成本补贴系数一定时，群体事件爆发的概率随着S1的增大而减小，这与命题3相符，但与图2有着不同的是，随着企业的支付S1变大，环境群体事件爆发概率的变化变小，从现实的情况判断，当企业直接排放时并且通过给群众发放补贴，如略阳钢铁厂环境污染案，企业给周边群众发放所谓的“低保”来抑制群众的情绪，通过这种方式使周边群众选择妥协接受，但随着企业的排放变大，给周边群众的损失变大时，一方面企业对此补助的金额不太敏感，因为没有造成集体抗议，另一方面，单纯的增加补助使得周边群众的收益感知变小，也就是对收益的敏感性低于损失，这两方面使得增加对周边群众的补助对降低群体事件的概率的作用越来越小。

图4 政府承担成本与企业支付S1对S影响

图5 群众参与成本与其获得补贴W1对S影响

命题4当其他条件一定时，环境群体事件发生的概率随着群众如果参与集体抗议的成本CM的增大而减小，而随着周边群众若集体抗议时为自身争取的利益W2的增大而变大，随着企业直接排放时若周边群众妥协接受时获得的补助W1增大而减小，但W2的变化对群体事件发生概率的变化不明显。

证明面积SABEC分别对CM、W1、W2求偏导数可得：

(18)

(19)

(20)

当满足条件(11)时，可以得知(16)与(17)式为负，(18)式为正。由图5可以看到，当周边群众若参与集体抗议时的成本CM变大时，曲线呈下降趋势，环境群体事件发生的概率变小，当环境企业直接排放且周边群众获得企业补偿金W1越大，环境群体事件发生的概率会降低，但由图5可以发现，当W1由25变化到30时，群体事件发生的概率只下降了0.01，变化的幅度极小，命题4得到验证。在略阳钢铁污染案中[2]，污染企业通过给周边村民发放所谓的“低保”来抑制群众的情绪，虽然暂时控制了周边群众集体抗议的情绪，随着补助的金额上涨，群体事件爆发的概率却变化不大，但根据前景理论的分析，人们对损失的敏感性远远大于收益，为此，当略阳钢铁厂对周边群众的补助分配不均以及利益纠纷，导致有部分群众“低保”暂停时，周边群众到当地政府部门、钢铁厂进行集体抗议，给社会稳定造成了严重的不良影响，为此，环境企业单纯依靠给周边群众发放补贴不能从根本上抑制群体冲突。

上述分析在考虑前景价值时得到了更符合现实行为的结论，但当未考虑前景价值情况下，双方收益和损失的变化对群体事件发生概率的变化与考虑前景价值时存在明显差异，与前述分析同理，得到如下命题5：

命题5当其他因素一定且未考虑前景价值情况下，环境污染企业和周边群众相关收益和损失的增加对群体突发事件爆发概率的影响效应相对平稳，即双方对收益和损失的敏感程度比在考虑前景价值情况下较低，不存在显著的“损失规避”效应。

证明在相关参数变化与前述假设相同时，假设SN为不考虑前景价值函数时环境污染群体突发事件发生的概率，与前述计算和数值分析同理，得到图6～图9：

图6 政府补助与企业所占份额对SN影响

图7 政府承担成本与企业支付S2对SN影响

对比不考虑前景价值函数时的数值分析图2～图5和考虑前景价值函数时数值分析图6～图9可以发现，考虑前景价值函数时，政府补助增加对环境污染群体事件爆发的影响呈边际递减效应，即图2中补助曲线的斜率减小，而不考虑前景价值函数时政府补助增加对群体事件爆发的影响效应较为平稳，对比图6中补助曲线的斜率变化不显著，同理，对比图3和图7可以看到，考虑前景价值函数时，图3中周边群众集体抗议给企业带来的损失S2的增加对群体事件爆发的影响呈边际递增状态，斜率不断变大，而对应图7可以发现损失S2的增加对事件爆发概率降低的影响平缓，斜率没有明显变化，图4和图8具有和上述相同的原理，对比图5和图9也可以发现不考虑前景理论时周边群众在企业直接排放时获得的补助变化幅度大于考虑前景价值函数下的变化幅度，这与略阳钢铁污染案中企业对群众补助的金额上涨，群体事件爆发的概率却变化不大这一现象相符。上述分析表明，考虑前景价值函数时模型更加接近现实的行为，从而有效为政府和相关部门提供决策参考。

图8 政府承担成本与企业支付S1对SN影响

图9 群众参与成本与其获得补贴W1对SN影响

3 结论与管理启示

加强并创新社会管理，妥善处理并预防各类群体性突发事件我国各级政府面临的重大挑战，正确分析环境污染群体事件企业、周边群众与政府之间的关系及演化均衡特征，对我国政府和管理部门有效预防和处理此类群体性突发事件有着十分重要的意义。本文在前景理论的框架下分析了环境污染企业与周边群众的利益博弈关系，而政府通过补贴及鼓励双方合作的参与者对博弈产生影响，建立了环境污染群体事件的演化博弈模型，研究事件发生的机理及演化均衡并通过对比分析得到如下结论及启示：

(1)政府在环境群体事件中具有十分重要的作用，首先，通过命题1可知，政府应积极促成环境污染企业与周边群众达成合作，并给予双方一定的补贴，在开始能明显降低群体事件发生的概率，不仅达到了(企业经过处理后排放，群众妥协接受)这种博弈最优状态，还提高了社会的总福利，实现了帕累托最优，但值得注意的是，根据命题1的分析，政府适当的补助能有效降低环境群体事件发生的概率，但随着金额提高，群体事件发生概率下降的越发不明显，为此，政府补助应控制在一定金额，并且注意双方获得补助的份额。其次，政府对环境企业引入新技术处理污染物的成本补助对此类群体事件的爆发也具有一定作用，由命题2及命题3及相关的数值图可以看到，当政府承担的成本补助增加时，对群体事件发生的概率具有非常明显的抑制作用，补助的形式可以通过国家出台的相关政策如进行税收优惠、节能环保专项基金等方式对企业成本补偿。

(2)环境企业通过对群众一味补贴并不能从根本上解决群体事件，通过命题综合分析可以看到，首先，若企业想通过给周边群众发放补贴，如略阳钢铁污染案所述的“低保”来抑制群众的集体抗议情绪虽然暂时能控制事件，但随着企业污染的扩大，周边群众对此收益的感知有所降低，在图4中表现为斜率的减小，单纯依靠补助来抑制集体抗议效果愈发变小，并且根据前景理论的收益感知理论，若一旦其中有利益分配不均或者停发，周边群众的损失将会十分明显，直接导致大规模冲突[2]。其次，由命题3可以发现，若爆发群体事件，企业的损失将会变得巨大，这包括企业的社会不良影响、停产整顿等一系列事件，环境企业对此损失十分敏感，由图2也可以发现，的变大使得群体事件发生的概率明显下降。最后，若周边群众的参与群体事件的成本很小也会使群体事件发生的概率变大。为此，政府应积极构建相关法律法规，使群众通过合法途径反映述求，完全依法处置，有效杜绝与此事件无关的群众通过打便车趁机获得额外收益。