原创《群体履行道德责任的演化博弈与对道德责任教育》
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[摘 要] 人们履行道德责任的状况是一个长期演化的博弈结果.无标度网络中群体履行道德责任演化博弈结果显示：当不负责诱惑T值低于负责动力R值一半时,群体负责者密度和收益水平都处于较高水平；当不负责诱惑T值高于负责动力R值一半时,群体负责者密度和收益水平都处于较低水平；社会成本系数越低,负责者密度和平均收益的波动越大,社会成本系数对负责者密度和平均收益波动程度起着负向作用；上述结果不会受到群体集聚水平的显著影响.演化博弈结论表明,改善群体履行道德责任状况的途径主要有：提升群体负责动力,降低不负责诱惑力；降低负责的社会成本.
[关键词] 道德责任演化博弈无标度网络
在一些日常生活情境里,人们对道德责任的认知水平较高,但是道德行动水平较低.学术界较为一致的观点是,道德环境是道德认知与行动脱节的重要影响因素之一.道德环境如何影响人们履行道德责任,特别是我们如何科学合理地量化这种影响程度,这是以往研究较少涉及的问题.此外,一些学者忽略了一个问题：现在很少履行道德责任的人以前履行道德责任的状况可能非常好,群体从前履行道德责任的状况如何经过长期演化而达到现在这个稳定状态？针对上述问题,本文将限定演化博弈模型、假设和参数,在无标度网络中,群体按照一定规则进行博弈,其演化结果将会在一定程度上揭示出群体履行道德责任的影响因素.
一、演化博弈的基本思想
（一）无标度网络
马克思认为,人是一切社会关系的总和.在社会中,人与人不断地互动,形成了各种社会网络.在大部分人际互动的社会网络中,少数人非常活跃,与其互动的人数较多.而大部分人相对不够活跃,与其互动的人数相对较少.这种情况符合Zipf定律,即20%的人主导着80%的人际互动.上述复杂网络就是无标度网络.具体而言,无标度网络（scale-free net?work）是度分布符合幂律分布的复杂网络,“无标度特性的意义之一在于认识到网络的结构和演化不可分割,即真实的网络是动态的而非静态的,网络处在不断的变化之中.”[1]
（二）演化博弈
传统博弈理论常常假定参与人是完全理性的,且参与人在完全信息条件下进行,但在现实的经济生活中,参与人的完全理性与信息的完全呈现等条件是很难实现的.演化博弈论(Evolutionary Game Theory)不是把人看作完全理性的博弈者,而是认为人类行为是通过反复试错并逐渐达到博弈均衡.“在重复博弈中,由于没有哪一个行动一定是最后一次行动,所以局中人必须总是要考虑到其目前的行动对其余局中人将来的行动和信息所可能产生的影响.这种考虑可能会让局中人在重复博弈中比在局中人知道他们的关系何时结束的有限博弈中更加合作或更加好战.”[2]P212博弈均衡的形成是文化传统和情境变化等多种因素综合影响的结果,是参与人不断权衡博弈收益且不断选择博弈策略,逐渐形成的一种较为稳定的状态.
二、数学模型
（一）基本模型
囚徒困境模型（Prisoner’s Dilemma Game）是博弈论里最经典的例子.两个嫌疑犯被抓住,被分别和,并被告之：如果自己主动坦白交待,而另一个嫌疑犯绝坦白交待,自己将免于刑事处罚；如果另一个嫌疑犯主动坦白交待,而自己绝坦白交待,自己将被处以最重的处罚；如果两人都主动坦白交待,两人将被处以较重处罚；如果两人都不坦白交待,因为缺少有力证据,只能对两人处以较轻处罚.
牡鹿捕捉模型（Hunt Stag Game）源自法国卢梭在《论人类不平等的起源和基础》中讲述的狩猎者两难问题[3]P3.两个人一起狩猎,如果一起捕捉牡鹿,则自己的收益最多；如果自己放弃捕捉牡鹿而去捕捉兔子,但是另一人去捕捉牡鹿,则自己的收益较多；如果两人都放弃捕捉牡鹿而去捕捉兔子,则自己的收益较少；如果自己捕捉牡鹿而另一人去捕捉兔子,则自己的收益最少.
学生主动承担责任或绝承担责任的行为,很多时候是基于自己收益最大化的预期.一些学生决定是否承担责任时会考虑到其他学生的行为和各种可能结果,估计预期利益和损耗利益,权衡利弊得失.由此可见,囚徒困境模型和牡鹿捕捉模型可以用来描述学生们在人际交往过程中责任承担的博弈.
（二）模型假设
假设一：博弈收益涵盖物质和精神等方面的各种可能收益,例如自我心灵的安慰和满足、人际关系的增进、舆论的好评、物质方面的奖励等等.在一定程度上,博弈收益可以进行主观性比较和量化.
假设二：社会舆论和以往的各种可能结果会对学生是否采取行动构成影响,这些影响构成了社会关系成本系数.
假设三：学生之间的互动会影响学生道德责任的履行情况.
（三）符号说明
A与B代表校园学习和生活中的两名学生.R、T、P、S 是博弈过程中A和B采取行动后的可能收益.
a 为社会成本系数.a 值越大,表示越需要考虑社会成本.a 值越小,表示越不需要考虑社会成本.q 为无标度网络的集聚系数,代表学生之间的互动和紧密程度.q 值越大,表示集聚水平越高,即群体网络集团化程度越高.
（四）模型参数
博弈过程中,博弈者A与B都有负责和不负责两个博弈策略（如表1）.对于博弈者A来说,如果A选择负责而B也选择负责,那么博弈者A的收益是R；如果A选择负责而B选择不负责,那么博弈者A的收益是S；如果A选择不负责而B选择负责,那么博弈者A的收益是T；如果A选择不负责而B也选择不负责,那么博弈者A的收益是P.根据牡鹿捕捉模型和囚徒困境模型的博弈收益情况,当R>T>P>S 时,博弈矩阵是牡鹿捕捉模型；当T>R>P>S 时,博弈矩阵是囚徒困境模型.
为了构造牡鹿捕捉模型和囚徒困境模型,我们选取以下模型参数：R等于3,S等于-1,P等于0,T 是0.5到5变化的一个变量；当T 值在0.5到2.5之间变化时,模型为牡鹿捕捉模型；当T 值在3.5到5之间变化时,模型为囚徒困境模型.
a 值变化范围是0~1.当a等于1时,表示模型需要完全考虑社会成本.当a等于0时,表示模型需要完全不考虑社会成本.
q值变化范围是0到1.
（五）模型仿真的规则
根据以上的模型描述和参数设置,构建无标度网络,编写MATLAB程序,进行仿真实验.模型仿真的规则如下：无标度网络由100人集聚而成,每个博弈者与其有连接关系的所有个体进行重复博弈,总的博弈次数为1100次.在重复博弈的初始时刻,个体随机选择负责或不负责作为首次博弈的策略.博弈某一时刻负责者密度是负责者占群体总人数的比例.博弈者i 按照下面两个公式[4][5]P3计算第n 次博弈收益.
博弈不断反复进行,负责者密度随着仿真时间不断变化,逐渐达到一个动态平衡.对于固定的网络参数和博弈参数,负责者密度和负责者平均收益的结果取10次循环运行结果的均值.
三、仿真结果
（一）负责者密度情况
群体集聚系数q 值和社会成本系数a 值分别从0变化到1,负责者密度随之发生变化（图1~4）.当T 值介于0.5到1.5时,负责者密度都能达到90%以上；当T值介于1.5到4.5时,负责者密度呈现着快速下降趋势,逐渐趋于0；a 值越大,负责者密度逐渐趋于0的速度越快.
整体来看,a 值越小,即社会成本系数越小时,负责者密度越大.对于不同q 值,上述变化趋势基本相同.这意味着,群体的集聚水平对负责者密度影响不明显.
不同T 值下,社会成本系数a 值变化时,负责者密度出现了一定的波动（如表2）.
T 值从0.5到5,各个社会成本系数下,负责者密度的方差都是由小渐大,到2.5或3时达到最大值,然后由大渐小.由于T 等于3 是牡鹿捕捉模型和囚徒困境模型的分水岭,T 值与T 等于3 距离越远,表明某个模型的特征越明显.上述数据结果意味着,当牡鹿捕捉模型和囚徒困境模型当中的某个模型特征越明显时,负责者密度的波动越小.
社会成本系数a 值从大到小变化时,负责者密度的方差越来越大.这意味着社会成本系数越低,负责者密度波动越大,社会成本系数对负责者密度波动起着负向作用.
（二）负责者平均收益情况
群体集聚系数q 值和社会成本a 值分别从0变化到1,负责者平均收益随之发生变化（图5~8）.整体来看,社会成本系数a 值越低,负责者平均收益水平越高.社会成本系数a 值介于0.8到1时,即考虑社会成本较多时：T 值介于0.5和1.5之间时,各个社会成本系数对应的负责者平均收益变化非常小；T 值介于1.5和3之间时,负责者平均收益下降较快；T 值介于3.5和4之间时,负责者平均收益逐渐趋于0.
社会成本系数a 介于0到0.2时,即考虑社会成本较少时：T 值介于0.5和2.5之间时,各个社会成本系数对应的负责者平均收益变化非常小；T 值介于2.5和4之间时,负责者平均收益下降较快；T 值介于4和5之间时,负责者平均收益逐渐趋于0.
整体来看,a 值越小,即社会成本系数越小时,负责者平均收益越大.对于不同q 值,上述变化趋势基本相同,这意味着,群体的集聚水平q 值对负责者平均收益影响不明显.
不同T 值下,社会成本系数a 值变化时,负责者平均收益出现了一定的波动（表3）.
T 值从0.5到5,各个社会成本系数下,负责者平均收益的方差都是由小渐大,到3附近时达到最大值,然后由大渐小.由于T 等于3 是牡鹿捕捉模型和囚徒困境模型的分水岭,T 值与T 等于3 距离越远,表明某个模型的特征越明显.上述数据结果意味着,当牡鹿捕捉模型和囚徒困境模型当中的某个模型特征越明显时,负责者平均收益的波动越小.
社会成本系数a 值从大到小变化时,负责者平均收益的方差越大.这意味着社会成本系数越低,负责者平均收益波动越大,社会成本系数对负责者平均收益波动程度起着负向作用.
社会成本系数a 值越小时,负责者密度和平均收益越大；a 值越大,负责者密度和平均收益趋于0的速度越快.社会成本系数从大到小变化时,负责者密度和平均收益的方差越来越大.这意味着社会成本系数越低,负责者密度和平均收益波动越大,社会成本系数对负责者密度和平均收益波动程度起着负向作用,并且这样的结果不会受到群体集聚水平的显著影响.
四、演化博弈结论对道德责任教育的启示
无标度网络中群体履行道德责任的演化博弈结果表明,改善群体履行道德责任状况至少应该包括以下两种措施.
（一）提升群体负责动力,降低不负责诱惑力
道德责任的履行主要是依赖学生的自觉性,需要学生正确认知、自觉认同和认真履行.对于不履行道德责任的现象,学校、教师和同学的舆论和批评氛围能够对道德责任的履行起到明显的纠正作用.此外,学校应当适时出台《道德责任行为促进条例》,通过建立道德法案,将道德行为常态化、制度化.《道德责任行为促进条例》将弥补目前在道德责任促进规范化方面的空白.由学生和教师等共同研究制定《道德责任行为促进条例》,通过道德立法进一步推进德治与法治相结合,弘扬校园道德责任.坚持鼓励与惩戒相结合,对缺乏责任的行为以批评、通报等方式进行惩戒；对优良传统、凡人善举等将通过制定关爱政策、记入个人文明档案等物质奖励和名誉提升手段予以鼓励.
（二）降低负责的社会成本
在一些现实情境中,人们往往能够做出科学合理的道义责任和责任判断,但是道德认知和道德行动却产生了脱节.导致道德行动滞后的一个重要原因是人们负责时所需要付出的社会成本较高.例如,几乎所有人都认为应该扶起摔倒的老人,但是由于担心潜在的巨大社会成本因素,一些人放弃伸出援手.因此,提高社会负责氛围的一个关键途径就是降低负责的社会成本.不论从时展的需求看,还是从人道德发展的客观规律来看,推动人们从道德自律者成长为道德捍卫者都具有重要的时代价值.[6]对于学生可能出现的各种捍卫社会主义核心价值观的行为,学校应该有预期和预案,不仅在日常教育中提倡这些行为,更要明确一点：如果积极行为之下出现了非预期性的不良后果,学校将从物质和精神等各方面帮助实施积极行为的学生.北京大学和重庆大学曾发布类似声明,鼓励本校学生积极做好事,并且承诺：如果因为做好事而被讹诈,学校免费提供法律援助；如果败诉,学校将替学生赔偿.学校的正式声明体现了对道德捍卫者的人文关怀,最大限度地降低了学生搀扶摔倒老人之后潜在的巨大社会成本.社会成本的降低,必然带动更多学生积极履行道德责任,弘扬社会主义核心价值观,成为坚定的社会主义道德捍卫者.
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