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赵士南, 孙采云, 张光明, 吕 娜, 金陆雅
(江苏科技大学 经济管理学院,江苏 镇江 212100)
目前，我国正处于经济发展的转型期和社会矛盾的多发期，中美贸易战、大气污染争端、医患冲突、跨界水污染纠纷、知识产权纠纷等各类冲突问题日益频发，对我国经济发展、社会稳定、环境可持续发展等造成了严重影响。在战略冲突中，各冲突主体(也称决策者)之间由于目标不一致或利益矛盾，进行着复杂的动态博弈和交互。决策者对冲突局势(或状态)的偏好会对冲突事件的趋势发展和冲突主体博弈的均衡结果产生重要影响，是决定冲突事件能否及时防控和妥善解决的关键所在。如何准确获取冲突中决策者的真实偏好信息成为国内外学者关注的重点研究问题之一。
冲突分析图模型(Graph Model for Conflict Resolution，GMCR)[1,2]是在亚对策论[3]和偏对策理论[4]的基础上发展起来的对冲突行为进行正规有效分析的决策理论方法。该方法通过提炼冲突中的决策者、策略、状态及偏好信息进行冲突建模，并利用各种稳定性概念来系统反映冲突主体之间动态复杂的交互博弈行为，能有效预测冲突博弈的均衡结果以及未来的局势发展情况。与经典博弈论相比，图模型方法只需要决策者对状态的相对偏好信息，且对冲突主体复杂博弈行为的刻画更加丰富[5]。经过三十多年的不断发展和完善，图模型理论已形成了从冲突建模、稳定性分析、稳定后分析到决策支持系统等一整套系统完备、科学有效的冲突分析理论与方法体系。图模型理论最早用于解决军事冲突和水资源冲突，现已被广泛应用于分析和调解经济、社会、环境、能源等领域中的各类冲突问题[6～11]。
决策者对冲突状态的偏好信息是冲突建模和局势分析的关键要素之一。在冲突分析图模型中，偏好信息主要分为简单偏好、强度偏好、不确定偏好和混合偏好四种类型。其中，简单偏好刻画了决策者对冲突状态的优于或等价于两种偏好关系[1]。而强度偏好进一步考虑到冲突中决策者对状态偏好的强弱之分[12]。冲突环境的不确定性和个体主观认知能力的局限性会导致偏好信息的不确定性，为此有些学者构造了不确定性偏好结构，包括未知偏好[13]、模糊偏好[14]、灰偏好[15]和概率偏好[16]。在此基础上，Xu等提出了由简单偏好、强度偏好和不确定偏好构成的混合偏好概念[2]。目前，偏好的排序方法主要包括直接排序法、策略权重法和策略优先权排序法。国内外学者对策略优先权排序方法的研究相对较多。侯宇航和徐海燕提出了强度偏好和混合偏好下的策略优先权排序方法[17]。为获取冲突中的不确定偏好，Yu等提出了求解未知偏好的策略优先权排序法[18]。Zhao和Xu首先提出了获取灰偏好的策略优先权排序方法，然后基于偏好相似性提出了Best-Worst偏好排序方法，但策略权重的取值仍需依赖当局者的主观判断[19,20]。
现有文献对决策者状态偏好排序方法的研究主要基于决策者对冲突状态、策略权重、策略声明等信息的主观判断和理解，缺乏客观的数据来源支撑。具体来说，直接偏好排序法主要通过两两比较的方式对决策者在各个冲突状态的偏好情况进行排序，主观性较强，不适合状态数量众多的大规模冲突问题。策略权重法则通过决策者对各个策略的主观权重赋值进行状态偏好排序，缺乏客观的数据支撑。而策略优先权排序主要根据决策者的策略声明信息来获取偏好序列。然而，由于个体认知的主观性，该方法很难给出客观统一的策略声明序列。与直接排序法和策略优先权排序法相比，策略权重法仅需获取决策者对冲突策略的权重赋值信息，但权重数值的获取是一个难点。
为此，本文提出了一种新的冲突状态偏好排序方法——分段策略评分法。一方面，提出通过实证调查方法获取冲突主体的策略、状态、偏好等基本信息，弥补了冲突建模要素和状态偏好排序依赖个人主观判断、缺乏客观数据支撑的短板。另一方面，提出基于分段策略评分的冲突状态偏好排序方法，通过策略重要度互评来获取决策者对冲突状态的偏好排序信息，丰富和完善了冲突分析图模型偏好排序的理论方法体系。文章最后以医患纠纷问题为例，进行了案例应用研究，拓展了图模型理论在医疗管理领域的应用范围。
在图模型中，一个冲突事件可以记为[1,2]G=
O={o1,o2,…,or}表示所有决策者的策略集合；
S={s1,s2,…,sm}表示所有可能的冲突状态集合；
A⊆S×S表示决策者的状态转移弧线集合；
{≻i,～i}表示决策者i∈N对冲突状态的偏好信息(优于“≻”和等价于“～”)。假设状态p,q∈S，决策者i对p和q的偏好有两种情况：p≻iq和p～iq。其中，前者表示对i来说状态p优于状态q，后者表示对i来说p等价于q。
在冲突分析图模型理论中，传统策略权重偏好排序方法主要依靠当局者对冲突中所有策略重要度的主观判断，分别对每个策略进行权重赋值。然后再根据各个状态点的决策者策略选择情况，分别计算每个状态的综合偏好评分值。最后根据每个状态点的评分数值大小得出决策者对各个冲突状态的偏好排序结果[1]。下面将介绍传统策略权重法的偏好排序过程。
设决策者i∈N，状态s∈S，策略ok∈O，则i在状态s处对第k个策略的真值可以表示为
(1)
(2)
根据公式(2)，可以计算出决策者i在每个冲突状态点的综合偏好评分。然后，通过比较各个状态点的分值大小，即可求出i的状态偏好排序结果。
由上述分析可知，传统策略权重法计算状态偏好排序的过程较为简单快速，但由于每个策略的权重赋值都依赖于当局者对策略重要度的主观判断和理解，所以状态偏好排序结果的主观性较强。
实际上，冲突事件中利益相关者的策略选择、权重数值、策略声明、偏好倾向等信息可以通过问卷调查、调研或访谈等手段进行获取。在传统策略权重法的基础上，本文提出了基于分段策略评分的冲突主体偏好排序方法。主要思路是：首先，根据决策者类型将冲突主体的所有策略进行分段划分；
然后，通过问卷调查、调研或访谈等方式获取每个决策者对其他决策者分段策略的重要度评分和权重信息，并对分段策略评分数据进行标准化处理；
在此基础上，根据状态中的决策者策略选择情况，计算每个决策者对各个状态的综合偏好评分；
最后，根据状态的累计偏好评分进行偏好排序。冲突中决策者的策略及其重要度等数据采用实际调查渠道获取，确保了冲突状态偏好排序的准确性和客观性，且该方法也适合策略和状态点数量较多的大规模冲突问题。
2.1 分段策略评分的问卷获取
在问卷调查中，被调查者需要对每个冲突主体的所有策略进行重要度排序。令决策者i的策略集合为oi={oi1,oi2,…,oil,…,oia}。如果某策略oil被调查者排在所有策略中第1位，则对应的分值记为a, 被排在第2位时的分值记为(a-1)，以此类推,oil被排在第a位时的分值记为1。假设oil被调查者排在第1位的次数记为b1, 排在第2位的次数为b2, …, 排在第a位时的次数为ba，则决策者i的第l个策略的综合评分可以表示为
(3)
2.2 分段策略评分的标准化
(4)
2.3 冲突状态的综合偏好评分值计算
(5)
根据上述公式，可以计算出决策者i在每个冲突状态的综合偏好评分值，进而得出i对所有状态的偏好排序结果。
近年来，医患矛盾不断加剧，医疗纠纷事件频发，暴力伤医事件此起彼伏，严重干扰了正常的医疗秩序，对我国医患关系的和谐发展和社会稳定构成了重大威胁。在医患纠纷中，医方和患方的利益诉求和行为偏好有所不同，双方进行着复杂的利益博弈和动态交互，使得冲突主体的偏好获取、冲突局势预测以及纠纷调解困难重重。而GMCR理论可以通过模拟冲突主体之间的动态交互博弈过程，能够准确预测冲突局势的发展趋势，并提供科学有效的冲突消解方案，很适合用于分析和调解医患纠纷问题。该部分主要以医患纠纷为例，综合运用图模型理论和分段策略评分法进行冲突建模和稳定性分析研究，为医患冲突事件的局势研判和调解对策制定提供重要的决策参考信息。
3.1 医患纠纷的问卷调查研究
问卷调查的目的是收集医患双方在冲突博弈过程中的策略选择以及对策略重要度的排序信息，为医患纠纷冲突建模和局势分析提供重要的数据来源。参考文献[21,22]，分别设计了医方和患方的调查问卷。根据问卷调查结果，得到医方对己策略以及对患方策略的重要度排序(由高到低)，进一步计算可得医方对己策略以及对患方策略的综合评分和标准化后的评分数值(表1)。同样，可得患方对己策略和对医方策略的重要度排序、综合评分和标准化后的评分数值(表2)。
表1 医方对己策略和对患方策略的重要度排序与评分
表2 患方对己策略和对医方策略的重要度排序与评分
3.2 医患纠纷的冲突模型构建
在冲突建模阶段，需要识别出决策者及其可采取的策略或行动方案，冲突博弈的状态集合，以及决策者的状态转移情况。
3.2.1 医患双方的策略选择与博弈状态识别
医患纠纷的主要利益相关者是医方和患方，根据表1和表2中的问卷调查数据，分别得到医方和患方在利益纠纷中的策略选择：
(1)医方有6种策略选择方案：法律诉讼(o11)，私下协商(o12)，诉诸医调委(o13)，接受高价赔偿要求(o14)，未赔偿或低赔偿(o15)，拖延(o16)。
(2)患方有5种策略选择方案：诉诸医调委(o21)，私下协商(o22)，法律诉讼(o23)，通过医闹等手段索取高价赔偿(o24)，放弃(o25)。
在医患纠纷中，每个策略均有两种状态：被选择(Y)和不被选择(N)。当医方和患方都选定了自己的策略方案之后，就形成了一个冲突博弈的局势或状态。由于医患双方共有11种可选策略，理论上应有211个冲突状态，但有些状态在实际中不会发生，需要剔除。不可行状态的剔除遵循以下几个原则：(1)医方当且仅能从6种策略中选择一个；
(2)患方当且仅能从5种策略中选择一个；
(3)当患方选择“放弃”策略时，医患纠纷停止，故可以将类似状态进行合并。在剔除不可行状态和状态合并之后，最后剩下25个可行状态，如表3所示，其中符号 “-”表示“Y”或“N”。
表3 医患纠纷博弈的可行状态
3.2.2 状态转移图的绘制
在医患纠纷中，决策者可以通过改变自身的策略使得冲突博弈的局势发生变化，即实现状态的转移。在冲突分析图模型中，状态转移是指当局者在其他决策者策略选择保持不变的情况下，通过改变自身的策略选择使得冲突博弈状态从某一状态转移到其他状态的过程。根据表3中的医患纠纷可行状态，可以绘制出医方和患方的状态转移图，如图1所示。
图1 医方和患方的状态转移情况
在图1中，黑色圆点表示医患纠纷的博弈状态，箭头表示状态转移的方向，双向箭头表示状态之间可以双边转移，虚线和实线分别表示医方和患方的状态转移情况。
3.2.3 医患双方偏好信息的获取
在医患纠纷中，医方和患方对各个冲突博弈状态具有不同的偏好。假定医方和患方对各个策略的主观权重赋值分别为(1、0.9、0.9、0.5、0.2、0.1、0.9、0.7、0.8、0.3、0.4)和(0.8、1、0.9、0.6、0.15、0.3、0.75、0.55、0.65、0.35、0.2)，则运用传统策略权重法计算可得医方和患方的偏好排序结果(表4)。
表4 医方和患方的偏好排序结果(传统策略权重法)
由表4可知，传统策略权重法得到的状态偏好排序中等价偏好关系较多，比如“s2～s3～s7，s8～s9～s13，s20～s21～s10…”。问卷调查结果发现，医方和患方对这些状态的偏好并不是等同的。医方更倾向于采取私下协商的方式，故而对状态s2的偏好要优于对状态s3的偏好。下面将结合问卷调查的数据信息，使用分段策略评分法获取医患双方的状态偏好。
根据问卷调查可知，医方对自己和患方的策略重要度评分分别为0.7143和0.2857，患方对自己和医方的策略重要度评分分别为0.2647和0.7353。结合表1和表2中的重要度评分值，使用分段策略评分法可以分别得到医方和患方的状态偏好排序，如表5所示。
表5 医方和患方的偏好排序结果(分段策略评分法)
对比表4和表5可以发现，分段策略评分法能有效规避传统策略权重法中等价偏好关系过多的问题，且计算得到的医方和患方的状态偏好排序结果与实际情况基本相符。以患方对状态s2和s8的偏好为例，表4结果中显示患方对状态s2的偏好程度要优于对s8的偏好(s2≻s8)，而根据表5中的结果可知患方对状态s2的偏好程度要劣于对s8的偏好(s2s8)，这和实际问卷调查结果是相符的。
3.3 医患纠纷冲突局势的稳定性分析
在医患纠纷中，医方和患方的利益博弈行为可以通过稳定性进行刻画。冲突分析图模型中主要包含Nash、GMR、SMR、SEQ四种基本稳定性[1,2]。由于医方在利益博弈过程中普遍是理性的，会考虑长远利益以及患方可能的反击情况，故医方的决策行为可以通过SEQ进行刻画。而患方的决策行为有短视的自利行为，也有考虑长远利益的，故患方的行为可以采用Nash、GMR和SEQ进行刻画。现将医患纠纷的利益主体、策略选择、可行状态、偏好信息以及医患双方的决策行为等信息输入到冲突分析决策系统GMCRⅡ[1,2]中，即可得到传统策略权重法和分段策略评分法两种情况下医患纠纷的稳定性结果，如表6所示。
表6 两种偏好求解方法的稳定性结果对比分析
从表6中可以看出：
(1)当医方的决策行为是SEQ、患方是Nash稳定时，传统策略权重法求得的医患纠纷冲突博弈均衡解为s1；
当医方的决策行为是SEQ、患方是GMR稳定性类型时，使用传统策略权重法得到的冲突均衡解为s1、s7、s8、s9、s13、s19；
当医患双方的决策行为均为SEQ稳定性类型时，使用传统策略权重法得到的冲突均衡解为s1、s8、s9。综上，传统策略权重法计算得到的所有可能的冲突均衡解为E1={s1,s7,s8,s9,s13,s19}，而使用分段策略评分法得到的冲突均衡解为E2={s8}，其中s1,s7,s9,s13和s19与医患纠纷的实际博弈结果不符。
(2)不论患方的稳定性类型是Nash、GMR或SEQ，使用分段策略评分法得到的医患纠纷冲突博弈均衡解均为s8(医患双方都选择私下协商赔偿)，这和问卷调查的实际情况(50%医方或患方都选择私下协商赔偿)是相符的，预测结果较为稳健、准确。
偏好信息的准确获取是防控和化解我国各类冲突事件的关键要素。为此，本文在传统策略权重法的基础上，提出了一种新的冲突状态偏好排序方法——基于实际调查法的图模型分段策略评分法。通过问卷调查、调研访谈、文本挖掘等方法获取决策者对分段策略的评分数据，然后进行状态偏好的排序，使得获取的冲突偏好信息更加客观准确。并以医患纠纷为例，对决策者策略及相关问题设计调查问卷，得到了相应策略及评分数据，在此基础上建立医患冲突模型，并对比分析两种不同偏好排序方法下的偏好排序关系和稳定性分析结果，弥补了现有偏好排序方法中决策者策略及其权重或偏好声明给出的主观性和缺乏科学数据支撑的不足。
研究结果表明，分段策略评分法比传统策略权重法得出的偏好排序信息更为科学合理，且由其得出的稳定性分析结果更加稳健，也更符合事实。本文仅对冲突中的简单偏好信息排序问题进行了探究，由于偏好信息类型多样，可以将本文提出的分段策略评分法进一步拓展到强度偏好、不确定偏好和混合偏好等情况。也可运用于解决能源冲突、环境冲突、专利纠纷等诸多实际问题。
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