基于演化博弈的建设项目承包商道德风险及防范机制

吴光东1,杨慧琳2

(1.江西财经大学 旅游与城市管理学院,江西 南昌 330013;2.中南财经政法大学 金融学院,湖北 武汉 430073)

在建设项目实施过程中,如何防范承包商的道德风险行为对项目顺利交付至关重要。针对施工阶段承包商的道德风险行为,运用演化博弈理论,首先分析了在业主不采取激励措施或惩罚措施的情况下承包商的策略选择。其次,根据博弈结果,从业主角度构建承包商的道德风险防范机制,分别在激励机制、惩罚机制以及激励与惩罚双重机制下,分析承包商道德风险行为演化过程。研究表明,业主和承包商之间的稳定策略组合取决于业主的监督成本、承包商的投机收益、罚款额度、奖励金额度等因素,不同机制对承包商行为的约束效果不尽相同。最后,对演化博弈模型进行数值仿真与算例分析,验证模型结果,并提出抑制承包商道德风险的建议。

关键词演化博弈;建设项目;承包商;道德风险;防范机制

0 引言

在建设项目实施阶段,承包商为追求超额利润,往往采取一些道德风险行为损害业主方利益,包括未按合同要求施工、以次充好、消极怠工、恶意索赔、偷工减料等手段。从短期看,这些行为有助于获取项目、增加利益以及自我保护,而长期看,不仅损害业主利益,而且破坏整个建筑市场发展秩序。首先,增加了合同主体的交易成本,浪费市场资源,降低行业乃至整个国民经济市场的运行效率。其次,易引发工程质量安全事故。即承包商偷工减料、粗制滥造等行为极易引发工程质量安全事故,轻则导致建筑质量瑕疵,重则威胁人身安全。再者,影响建筑市场信用体系构建。承包商的道德风险是市场诚信缺失的一个具体表现。部分施工企业违规操作,加之业主疏于监督、政府行政效率低下等因素,共同造成了建筑市场的信用风险。

针对承包商道德风险发生原因,已有诸多文献给出了较为合理的解释。邓世杰[1]认为业主与承包商的利益差距提高了双方委托—代理问题产生的可能性,引发了两者的逆向选择与道德风险。陈浩杰[2]提出业主方的组织结构调整和人员流动也可导致项目管理脱节,诱发承包商的败德行为。范琼琼[3]认为薪酬激励体制完善与否影响施工方、业主的利益及双方可能采取的决策。Zacks[4]提出合同起草阶段的信息不对称和控制不对称也可引发合同主体的机会主义行为。Ceric[5]认为业主和承包商双方的信息不对称可导致逆向选择、道德风险和成本阻碍等问题。Eisenkopf等[6]指出由于技术及制度等条件限制,业主和承包商之间的合同契约不完全,易引发承包商以道德风险为主的投机主义行为。

在抑制承包商道德风险的措施方面,众多国内外学者也提出了自己的见解。邓晓利 [7]采用一次和多次博弈剖析了承包商道德风险的形成路径,表明强监督力度、强惩罚力度、适度奖励可有效控制承包商信用风险。杨杰等[8]分析了DB模式特点及内部关系,提出引入因素激励函数、监督函数以及相对信息强度来规范总承包商行为,并提倡加强市场环境建设和拓宽业主监督渠道等建议。乜凤亚[9]通过实证表明,BIM技术可有效地将业主与承包商之间的利益冲突关系转化为协同合作关系,实现低投入和高效益的最优状态。Nawaz和Ali Ikram[10]对巴基斯坦建筑业展开调查,提出制定道德守则、提供高质量道德培训、由最高管理层树立个人榜样等防范措施。Nafiz Tamim[11]总结了索纳特船舶故障、实验室爆炸等工程安全事故的教训,指出施工质量控制与安全管理的重要性,并强调业主应与承包商保持协调一致的互动关系。Pooria Rashvand等[12]建立了一个针对承包商的全面评估模型,包括对其时间和成本表现的评价等,为业主挑选承包商提供借鉴,有利于激励承包商集中精力提升项目绩效。

总体而言,在承包商行为约束机制研究中,许多学者仅是直接得出委托—代理优化方案,而未与博弈论结合,与实际工程项目管理仍有一定差异。因此,本文结合委托—代理理论,构建业主和承包商之间的贝叶斯静态博弈模型,并探讨不同情境下承包商道德风险行为演化路径,有助于优化建设项目管理机制和约束激励机制,减少承包商道德风险行为的发生。

1 不完全信息下建设项目业主方与承包商的博弈分析

1.1 模型假设与构建

假设1:在博弈中,业主和承包商均为有限理性,且承包商掌握差额的非对称信息。业主在有限信息下选择对承包商行为进行监督或不监督,承包商也可选择采取道德风险行为或遵守合约。

假设2:在业主不采取任何防范措施且承包商履行合约、规定施工的情况下,业主可获得收益E1,承包商获得收益E2,其中E1,E2>0。

假设3:p1∈[0,1]为业主采取监督的概率,需支付的监督费用为c

假设4:p2=[0,1]为承包商采取道德风险行为的概率,获得的额外收益b,为简化模型,设业主因此遭受的损失也为b

据此,业主和承包商的收益矩阵如下:

表1 业主与承包商演化博弈收益矩阵

承包商采取道德风险行为(p2)不采取道德风险行为(1-p2)业主监督(p1)不监督(1-p1)E1-b-c,E2+bE1-c,E2E1-b,E2+bE1,E2

1.2 模型求解与分析

业主进行监督与不监督的期望收益和平均收益分别为:

Ep1=p2(E1-b-c)+(1-p2)(E1-c)=

E1-c-p2b

E1-p1=p2(E1-b)+(1-p2)(E1)=E1-p2b

p1(E1-c-p2b)+(1-p1)(E1-p2b)=E1-p1c-p2b

承包商采取与不采取道德风险行为的期望收益和平均收益分别为:

Ep2=p1(E2+b)+(1-p1)(E2+b)=E2+b

E1-p2=p1E2+(1-p1)E2=E2

p2(E2+b)+(1-p2)E2=E2+p2b

因此,业主监督概率p1和承包商发生道德风险概率p2的复制动态方程分别为:

F(p1)=0,F(p2)=0,得到均衡点:(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)。对F(p1)、F(p2)分别关于p1p2求偏导数,可得雅可比矩阵为

则矩阵的行列式detJ和迹trJ分别为:

detJ=(2p1-1)(1-2p2)bc

trJ=(2p1-1)c+(1-2p2)b

根据演化博弈原理,若某均衡点满足detJ>0,trJ<0,则该点为局部演化稳定策略点,即ESS点,在该点达到博弈稳定状态。此时均衡状态的稳定点见表2。

表2 一般状态下稳定点分析

均衡点detJtrJ(0,0)(0,1)(1,0)(1,1)-bcbcbc-bcb-c-c-bc+bc-b

分别令b>cb<c,可得无论在何种情况下,(0,1)均为稳定点,双方的稳定策略组合为(不监督,采取道德风险行为)。利用Matlab软件对复制动态方程各参数赋值,并进行数值模拟。设定业主监督概率p10与承包商道德风险概率p20的初始值均为0.5,循环步长为0.1,分析在[0,10]的运行时间内双方演化博弈稳定组合的变化情况。

一般状态下均衡点演化路径和数值模拟情况如图1所示。

图1 一般状态下均衡点演化路径及数值模拟

2 建设项目业主对承包商道德风险的防范机制

2.1 激励机制下承包商道德风险分析

2.1.1 模型假设与构建

基于1.1的假设,增加假设5。

假设5:若承包商采取了道德风险行为,则不能获得激励金;反之,可获得激励金为G,该激励金将作为一项工程费用计入业主总成本。

据此,业主和承包商的收益矩阵如表3所示。

表3 激励机制下业主与承包商的演化博弈收益矩阵

承包商采取道德风险行为(p2)不采取道德风险行为(1-p2)业主监督(p1)不监督(1-p1)E1-b-c,E2+bE1-c-G,E2+GE1-a,E2+aE1-G,E2+G

2.1.2 模型求解与分析

基于1.2的解法,得到均衡点:(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)。对各参数进行分析,得出激励机制下各均衡点的稳定性情况见表4。

表4 激励机制下各均衡点稳定性

参数大小情况稳定点b>G(0,1)b<G(0,0)

b>G时,点(0,1)为稳定点。一旦激励金低于承包商的投机收益,其定会采取道德风险行为。此时业主监督无效,为节省费用业主将不监督。故双方的稳定策略组合是(不监督,采取道德风险行为)。

b<G时,点(0,0)为稳定点。一旦激励金高于承包商的投机收益,其选择诚信履约将获得更多激励金,业主也将选择不作为。故双方的稳定策略组合是(不监督,不采取道德风险行为)。

因此,激励机制下均衡点演化路径和数值模拟情况如图2所示。

图2 激励机制下均衡点演化路径及数值模拟

2.2 惩罚机制下承包商道德风险分析

2.2.1 模型假设与构建

基于1.1的假设,增加假设6。

假设6:如果承包商采取了道德风险行为,且业主进行了监督,承包商需支付罚款额f,其可计入业主的项目收益。

据此,业主和承包商的收益矩阵如表5所示。

表5 惩罚机制下业主与承包商的演化博弈收益矩阵

承包商采取道德风险行为(p2)不采取道德风险行为(1-p2)业主监督(p1)不监督(1-p1)E1-b-c+f,E2+b-fE1-c,E2E1-b,E2+bE1,E2

2.2.2 模型求解与分析

基于1.2的解法,得到均衡点:其中即满足cf,bf时,均衡点存在。对各参数进行分析,得出惩罚机制下各均衡点的稳定性情况见表6。

表6 惩罚机制下各均衡点稳定性

参数情况稳定点c>f(0,1)b>f>c(1,1)f>b,c不存在稳定点,围绕中心点bf,cf 运动

c>f时,点(0,1)为稳定点。一旦业主的监督成本高于罚款所得,其倾向于不监督以节约费用。承包商意识到这一点,必然采取败德行为以获利。因此,双方的稳定策略组合为(不监督,采取道德风险行为)。

b>f>c时,点(1,1)为稳定点。一方面业主通过监督以获取高额罚金,另一方面承包商会追逐高于罚款的投机收益。故双方的稳定策略组合为(监督,采取道德风险行为)。

f>bc时,点为演化博弈的中心点。此时,罚款额度高于承包商的投机收益和业主的监督成本。由于同时存在差额收益与成本损失,业主对于是否进行监督难以定夺,承包商也面临高风险和高收益的艰难抉择,两者处于不断博弈之中。

因此,惩罚机制下均衡点演化路径和数值模拟情况如图3所示。

图3 惩罚机制下均衡点演化路径及数值模拟

2.3 激励与惩罚双重机制下承包商道德风险分析

2.3.1 模型假设与构建

融合激励机制与惩罚机制的假设,得出双重机制下业主和承包商的收益矩阵如表7所示。

表7 双重机制下业主与承包商的演化博弈收益矩阵

承包商采取道德风险行为(p2)不采取道德风险行为(1-p2)业主监督(p1)不监督(1-p1)E1-b-c+f,E2+b-fE1-c-G,E2+GE1-b,E2+E1-G,E2+G

2.3.2 模型求解与分析

基于1.2的求解方法,得到均衡点:即满足cf,(b-G)≤f时,均衡点存在。对各参数进行分析,得出双重机制下各均衡点的稳定性情况如表8所示。

表8 双重机制下各均衡点稳定性分析

参数情况稳定点G>b(0,0)G<b,f>c,且(b-G)>f(1,1)G<b,f<c,且(b-G)>f(0,1)G<b,f>c,且(b-G)<f不存在稳定点,围绕中心点bf,cf 运动G<b,f<c,且(b-G)<f(0,1)

G>b时,点(0,0)为稳定点。一旦激励金高于承包商的投机收益,其将诚信履约,业主倾向于不作为。故双方的稳定策略组合是(不监督,不采取道德风险行为)。

G<b,f>c,且(b-G)>f时,点(1,1)为稳定点。投机行为被揭发还可获得额外收益,承包商必然违反合约。当罚款所得高于其监督成本,业主也将选择监督以获取差额收益。故双方的稳定策略组合是(监督,采取道德风险行为)。

G<b,f<c,且(b-G)>f时,点(0,1)为稳定点。承包商的投机行为即使被发现也可获得额外收益,而业主所得罚款金无法覆盖其监督成本,将倾向于不监督。故双方的稳定策略组合是(不监督,采取道德风险行为)。

G<b,f>c,且(b-G)<f时,点为中心点,各策略组合围绕中心点调整,但更偏向稳定点(1,0)或(1,1)。此时承包商行为取决于两种策略下的期望收益。由于业主罚款所得高于监督成本,故多数情况下选择监督。

G<b,f<c,且(b-G)<f时,点(0,1)为稳定点。即使业主发现承包商道德风险行为,还是会有额外监督费用,其更倾向于不进行监督。而承包商作为投机者,无论收益如何,都将冒险采取道德风险行为。故双重机制下均衡点演化路径和数值模拟情况如图4。

图4 双重机制下均衡点演化路径及数值模拟

2.4 讨论

基于上述博弈结果,探讨了激励机制、惩罚机制和激励与惩罚双重机制下,承包商道德风险行为的演化过程。结果如下:①当激励金额度高于承包商投机收益时,激励机制可有效约束承包商行为,同时也可降低业主监督成本,提高项目整体收益;②若能满足一定的罚款额度-投机收益关系,惩罚机制也能抑制承包商的败德行为,但更多时候该机制作用难以保证;③相对于单一惩罚机制,双重机制对承包商道德风险行为的抑制效果更显著,但仍弱于单一激励机制下的效果,因此,承包商的道德风险行为依然存在较大的不确定性。

因此,在建设项目施工过程中,利用激励机制约束承包商的道德风险行为,比利用惩罚机制或者双重机制的效果更好。

3 演化博弈模型数值仿真与算例分析

3.1 演化博弈模型仿真分析

为进一步分析初始状态和各参数变化对业主、承包商策略的影响,利用Matlab软件进行数值仿真,分析业主监督与承包商道德风险的初始概率以及参数变化时双方策略选择的演化路径。

3.1.1 初始概率对稳定策略的影响仿真分析

选取双重机制下,当G<b,f<c,且(b-G)<f时,给各参数赋值:G=4、b=8、f=5、c=6,选取循环步长为0.1,运行区间为[0,10]。随机设定业主监督和承包商道德风险的初始概率[p10,p20]为:[0.6,0.8]、[0.9,0.2]、[0.5,0.5]、[0.3,0.7]、[0.4,0.9],仿真结果如图5所示。

图5 初始概率对稳定策略组合的影响仿真分析

可知,当其它条件不变时,业主进行监督或承包商发生道德风险的初始概率变化并不改变双方最终的策略选择,但将对双方策略选择的稳定时间产生一定影响。

3.1.2 各参数对稳定策略的影响仿真分析

在初始概率和其余参数不变的条件下,分析参数Gfbc对业主和承包商演化博弈稳定策略的影响。设定业主监督和承包商道德风险行为的初始概率[p10,p20]=[0.5,0.5],改变各参数大小,得出数值仿真分析如图6-图9所示。

图6 参数b的影响仿真分析

图7 参数c的影响仿真分析

图8 参数G的影响仿真分析

图9 参数f的影响仿真分析

当其它条件不变时,调整单一参数,可出以下结论:①承包商道德风险的发生概率与投机收益的高低成正比,与激励金额度成反比;②业主的监督意愿强度与罚款额度成正比,与监督费用成反比;③激励金的选取对承包商行为的约束效果较明显,而惩罚金的使用对承包商行为的约束效果并不确定。

3.2 演化博弈模型算例分析

3.2.1 项目概况

某建设项目的一个单项工程以工程量清单计价方式确定了承包商。双方签订了施工合同,约定工期为6个月。其分部分项工程项目费用共计200万元,单项措施项目费为8万元,将各项管理费、税费汇总后,业主需支付的工程款项为285.34万元。

3.2.2 演化博弈算例结果分析

已知E2=285.34,重点分析两种情况,以进一步验证激励金的有效性。

情形一:承包商投机收益b大于激励金G。给各参数赋值:c=20、b=50、G=20、f=25,取承包商监督概率p1=0.8,得到承包商道德风险行为的演化路径如图10所示。可知无论业主的监督积极性多高,承包商违约概率都趋近于1,且发生道德风险的初始概率越高,选择该策略的决策速度越快。

情形二:承包商投机收益b小于激励金G。给各参数赋值:c=30、b=20、G=30、f=25,取承包商监督概率p1=0.2,得到承包商道德风险行为的演化路径如图11所示。可知无论业主是否监督,承包商都将诚信履约,且承包商发生道德风险的初始概率越低,其决定履约的时间越短。

图10 情形一中承包商稳定策略演化路径

图11 情形二中承包商稳定策略演化路径

依据情形一中的参数设置,得到业主与承包商的演化博弈收益矩阵如表9所示,双方演化博弈稳定组合为(监督,采取道德风险行为),与上述分析一致。

表9 情形一中业主与承包商的演化博弈收益矩阵

承包商采取道德风险行为不采取道德风险行为业主监督不监督-45 310.34-40 305.34-50 335.34-30 305.34

4 结论与展望

本文结合我国建设项目施工过程特点,以非对称信息理论、委托-代理理论、静态贝叶斯博弈理论等为指导,探讨了不同防范机制下承包商道德风险行为演化路径。模型结果表明,激励机制对承包商行为的约束效果最好,双重机制次之,惩罚机制最弱。在此基础上,利用Matlab软件进行数值仿真与算例分析,进一步验证了奖励金的有效性,得出承包商的策略选择与业主监督与否不存在密切关联,更大程度上取决于投机收益和激励金额的高低。

根据博弈模型与仿真模型结果,为有效抑制承包商道德风险行为,需从市场、承包商与业主三方共同发力。首先,应建立健全信息共享平台以及信用评价体系,完善信息传播机制,营造健康有序的建筑市场环境。其次,承包商应提升自身的行业道德和素养水平,加强企业内部监督与约束,促进企业文化良性发展。同时,业主应选取科学高效的承包商激励水平,创新奖惩机制,加强双方互信合作,合理把控双方利益关系。

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An Evolutionary Game Model for Contractor's Moral Hazard and Prevention Mechanism in Construction Projects

Wu Guangdong1, Yang Huilin2

(1.School of Tourism and Urban Management, Jiangxi University of Finance & Economics, Nanchang 330013,China; 2.School of Finance, Zhongnan University of Economics & Law, Wuhan 430073,China)

AbstractDuring the project implementation process, how to prevent the contractor's moral hazard is critical to the success of a construction project. According to the ethical risk behavior of the contractor, the evolutionary game theory is used to analyze the contractor's strategy under the circumstances of the owner not taking any incentive or punishment. Next, the contractor's moral hazard prevention mechanisms are built from the perspective of the owner. The evolution process of the contractor's behavior is analyzed under the dual mechanism of incentive mechanism, punishment mechanism and both. Research has shown that stable strategy combination between the owner and the contractor depends on the owner's supervision costs, contractor's speculative gains, fines and bonus. The different mechanism exerts different effect on the contractor's action. Lastly, the evolutionary game model is simulated using Matlab software to verify its results, and some suggestions are put forward to restrain the moral hazard of the contractor.

Key Words:Evolutionary Game; Construction Project;Contractor;Moral Hazard;Prevention Mechanism

DOI10.6049/kjjbydc.2018GC0033

中图分类号F062.4

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2018)24-0056-08

收稿日期2018-07-18

基金项目国家自然科学基金项目(71561009,71301065)

作者简介吴光东(1984-),男,江西赣州人,博士,江西财经大学旅游与城市管理学院副教授,研究方向为建设项目冲突管理、知识管理;杨慧琳(1996-),女,江西赣州人,中南财经政法大学硕士研究生,研究方向为建设项目管理。

(责任编辑:胡俊健)