李 婧,姜雪晴
首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京 100070
新冠肺炎疫情的暴發(fā)是第二次世界大戰(zhàn)結(jié)束以來最嚴(yán)重的全球公共衛(wèi)生突發(fā)事件之一,對(duì)人類健康和經(jīng)濟(jì)增長造成前所未有的損害,共克時(shí)艱成為恢復(fù)生產(chǎn)和生活秩序的關(guān)鍵。2020年5月18日,習(xí)近平總書記在第73屆世界衛(wèi)生大會(huì)開幕式上呼吁各國共同構(gòu)建人類衛(wèi)生健康共同體,反映了全球抗擊公共衛(wèi)生危機(jī)的強(qiáng)烈愿望和對(duì)人類命運(yùn)共同體的基本訴求。
然而,各國政府和公眾對(duì)公共衛(wèi)生危機(jī)的認(rèn)知和反應(yīng)是不同的。牛津大學(xué)對(duì)新冠肺炎疫情期間政策響應(yīng)的追蹤結(jié)果顯示,自2020年以來,中國各省一直保持著輕級(jí)措施和指導(dǎo)方針的基線,例如核酸檢測、佩戴口罩和檢測體溫等要求[1];美國各地區(qū)的抗疫嚴(yán)格程度和政治差異一直存在,東北部和民主黨領(lǐng)導(dǎo)的州采取了比中西部和共和黨領(lǐng)導(dǎo)的州更嚴(yán)格的防疫政策,且自2021年初以來,對(duì)新冠肺炎疫情的政策反應(yīng)程度降低[2]。輿觀(YouGov)調(diào)查網(wǎng)對(duì)疫情下的行為追蹤結(jié)果顯示,2020年7月之前,英國人戴口罩的比例尚不到40%;意大利在2020年3月9日宣布“封城”之后,公共場所戴口罩的人數(shù)快速增加,之后一直保持不低于80%的戴口罩率(1)Personal measures taken to avoid COVID-19[EB/OL]. (2021-03-07) [2021-09-08]. https://yougov.co.uk/topics/international/articles-reports/2020/03/17/personal-measures-taken-avoid-covid-19.。由此可見,政府的權(quán)威性、規(guī)章制度的明確統(tǒng)一性、監(jiān)督的力度和個(gè)人習(xí)慣等因素可以影響公眾對(duì)公共衛(wèi)生管理的認(rèn)知和行為選擇。
應(yīng)對(duì)公共衛(wèi)生危機(jī)需要龐大的公共服務(wù)支出,包括增加醫(yī)療衛(wèi)生投入、保障居民的基本生活需求和為企業(yè)提供融資。許多發(fā)達(dá)國家開始實(shí)施全民基本收入式的經(jīng)濟(jì)救助政策(2)全民基本收入是由政府直接平等發(fā)放給所有公民財(cái)政補(bǔ)助的一項(xiàng)制度安排,幫助維持其基本生活,人人有份。。如2020年3月27日,特朗普簽署2萬億美元經(jīng)濟(jì)救助法案,其中年收入低于7.5萬美元的每個(gè)單身成年人均可獲得1 200美元的援助[3]。研究表明,經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)為抗擊疫情將產(chǎn)生至少17萬億美元的額外負(fù)擔(dān)[3],其后果是發(fā)展中的重債國經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重的衰退,疫情的疤痕效應(yīng)(scarring effect)可能持續(xù)存在(3)疤痕效應(yīng)形容低迷的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)勞動(dòng)力市場產(chǎn)生長期的負(fù)面影響,這里指疫情下失業(yè)的增加使未來失業(yè)的可能性增加或后續(xù)工資減少。。國際貨幣基金組織2021年10月發(fā)布的《世界經(jīng)濟(jì)展望》顯示,2022年全球?qū)嶋HGDP增速預(yù)測值顯著低于疫情前水平,發(fā)展中國家尤甚。然而,病毒的頑固和變異使抗疫異常艱難。當(dāng)前,新冠病毒變異毒株迅速在全球傳播,全球經(jīng)濟(jì)和生活秩序恢復(fù)需要更長的時(shí)間。因此,提高公眾防控意識(shí)、支持政府防疫措施、確保公眾合作參與是實(shí)現(xiàn)疫情成本最小化的關(guān)鍵。
達(dá)成合作和集體行動(dòng)是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重要問題。奧爾森[4]62-67指出,大多數(shù)情況下,小集團(tuán)比大集團(tuán)更有凝聚力,更具有效性。在國際社會(huì)這個(gè)“大集團(tuán)”內(nèi)部,雖然各國和地區(qū)具有共同的利益追求,但并不一定會(huì)自愿和自動(dòng)地組織起來采取集體行動(dòng)。應(yīng)對(duì)新冠肺炎疫情作為一項(xiàng)集體選擇,起先是權(quán)宜之計(jì),而后成為慣例,最后成為決定經(jīng)濟(jì)績效的制度安排[5]118-123。中國取得的抗疫成果來之不易,得益于中國自上而下的統(tǒng)一行動(dòng)。首先是有法可依?!吨腥A人民共和國傳染病防治法》《突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急條例》等為疫情治理提供了可靠的法律法規(guī)依據(jù),政府可依法應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件,對(duì)不主動(dòng)及時(shí)如實(shí)報(bào)備、不按照規(guī)定居家健康監(jiān)測或集中隔離、不配合防控措施和不配合調(diào)查等妨礙疫情防控工作的行為依法予以嚴(yán)懲。公民能夠自覺做到不聚集扎堆、配合體溫檢測、出門戴口罩等防控措施就是守法遵規(guī)??梢哉f,法治正在成為中國全民戰(zhàn)“疫”的公約數(shù)以及同心抗疫的關(guān)鍵詞(4)在戰(zhàn)“疫”大考中不斷進(jìn)步:中國抗疫治理能力的生動(dòng)實(shí)踐[EB/OL]. (2020-04-28)[2021-04-26]. http://politics.people.com.cn/n1/2020/0428/c1001-31690423.html.。其次是公眾積極合作。公民能夠自覺做好防護(hù)、保持社交距離,這些要求起初都是社會(huì)倡導(dǎo),隨后成為疫情期間的行為準(zhǔn)則和公民習(xí)慣。政府號(hào)召力作為一種柔性力量,凝聚、動(dòng)員并引導(dǎo)各個(gè)階層、各類群體和各方力量參與到疫情防控工作中。中國正是以這種剛?cè)岵?jì)的方式較早形成了穩(wěn)定且有效的全民抗疫模式。政府依法治理、社會(huì)正面倡導(dǎo)、公民積極響應(yīng)是中國戰(zhàn)勝疫情的“三重奏”。2020年10月國際貨幣基金組織發(fā)布的《世界經(jīng)濟(jì)展望》指出,較早采取積極抗疫措施的國家承擔(dān)較小的疫情成本,較快地恢復(fù)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)秩序,實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)。中國也因此取得了2020年全球唯一經(jīng)濟(jì)正增長和2021年經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇企穩(wěn)的成就。
當(dāng)前,世界各國抗擊疫情基本上還是以自救為主,將中國抗疫的舉國體制,特別是將公眾合作的經(jīng)驗(yàn)分享給全世界,是實(shí)現(xiàn)國際間守望相助、取得抗疫勝利的關(guān)鍵。為此,本文將新冠肺炎疫情作為公共衛(wèi)生事件的典型案例,基于演化博弈模型,探討在零約束和懲罰機(jī)制下的不同演化穩(wěn)定策略,研究公眾在疫情期間行為選擇的不同場景,提出建立全球衛(wèi)生健康共同體的合作機(jī)制。
新冠肺炎病毒傳染率高、隱蔽性強(qiáng)、影響范圍廣,新冠肺炎疫情是一場具有典型特征的公共衛(wèi)生危機(jī)。公共衛(wèi)生事件中的公眾合作博弈適用于新冠肺炎疫情下公眾選擇的場景。在社會(huì)倡導(dǎo)下,個(gè)人有自主權(quán)選擇合作策略(共同參與防護(hù),如戴口罩、測體溫、居家隔離等)或非合作策略。非合作情況下公眾感染病毒的風(fēng)險(xiǎn)增加,地區(qū)的疫情防控局勢持續(xù)緊張,社會(huì)成本增加。但某些人也會(huì)采用非合作策略,即利用“搭便車”享受疫情風(fēng)險(xiǎn)降低的好處。
演化博弈模型最初是為了解決進(jìn)化生物學(xué)中的實(shí)質(zhì)性問題產(chǎn)生的[6]。在生物學(xué)中,模型自然地假設(shè)動(dòng)物短視、隨機(jī)匹配和遺傳傳播[7]。演化博弈論的優(yōu)勢體現(xiàn)在三個(gè)方面。一是突破了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)人假設(shè)。傳統(tǒng)博弈理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)人是完全理性的,而演化博弈對(duì)行為人理性的要求較低,即有限理性,如自然界的動(dòng)物群體,有能力學(xué)習(xí)或模仿,這一假設(shè)符合當(dāng)前社會(huì)現(xiàn)實(shí)。在該模型中,行為人總是缺少確定或完備的信息,缺少預(yù)見、優(yōu)化分析與決策能力,但是他們會(huì)通過對(duì)上一期的學(xué)習(xí)和模仿決定本期的選擇,個(gè)體的選擇過程受周圍環(huán)境影響,最后差異化的個(gè)體趨向于選擇同一個(gè)策略,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)均衡。二是關(guān)注重復(fù)博弈,即動(dòng)態(tài)過程。靜態(tài)博弈是一場所有博弈方同時(shí)或可看作同時(shí)選擇策略的博弈,是類似田忌賽馬的一次性博弈,而演化博弈是一場重復(fù)博弈,用動(dòng)態(tài)的框架來分析系統(tǒng)均衡及達(dá)到均衡的過程,從而更準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)的發(fā)展變化。三是可呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整過程和路徑依賴。傳統(tǒng)博弈強(qiáng)調(diào)行為主體達(dá)到的是瞬間均衡,而演化博弈下的均衡是在多次博弈后實(shí)現(xiàn)的,整個(gè)過程不斷地進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,且存在路徑依賴。因此,演化博弈在模擬實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題方面有相當(dāng)大的潛在優(yōu)勢,會(huì)比傳統(tǒng)博弈模型提出更豐富的預(yù)測[7]。
此外,演化博弈還具有適用于研究群體行為特征的其他優(yōu)勢。教育心理學(xué)認(rèn)為,行為人在“處群”中才能學(xué)習(xí)和模仿,即“相觀而善”。同時(shí),大規(guī)模行為人的參與可以容納個(gè)別參與者的突變行為。正如在生物進(jìn)化中,只有一種基因的突變?cè)诜N群中流行時(shí)才會(huì)持續(xù)存在。本文選擇演化博弈模型來分析公眾合作,正是基于其在行為人假設(shè)、動(dòng)態(tài)模擬等方面的優(yōu)勢。在研究一國的公眾合作時(shí),個(gè)體的自我防疫活動(dòng)會(huì)形成行為的自動(dòng)化序列,最后演化發(fā)展成集體行為,而集體的行為不會(huì)突然發(fā)生變化??梢?,演化博弈模型恰好適應(yīng)本文分析的場景。
演化博弈論應(yīng)用范圍廣泛,特別適用于研究不同場景下的社會(huì)合作。例如,Zhang等[8]曾運(yùn)用該假說研究綠色發(fā)展中的合作問題,證明了若要保證地方政府間合作治霾的穩(wěn)定性,上級(jí)政府的監(jiān)管和行政處罰是必須的。也有研究將該模型應(yīng)用于國際合作領(lǐng)域,如李鵬[9]基于合作意愿差異化的視角,利用該模型判斷中國與中亞各國家能源合作的可能性,得出需要重點(diǎn)加強(qiáng)中國與哈薩克斯坦合作的結(jié)論。此外,演化博弈模型還可用于討論企業(yè)決策,如孔令夷[10]應(yīng)用演化博弈工具研究了非對(duì)稱內(nèi)外資方專利權(quán)交易和商業(yè)化應(yīng)用的合作行為,以及不同成本、不同資助等條件對(duì)雙方互惠交易的影響。基于以上研究,本文將繼續(xù)發(fā)揮演化博弈模型的優(yōu)勢,將合作場景拓展到一國之內(nèi)的公共衛(wèi)生合作,并從單個(gè)民眾的選擇出發(fā),探索微觀行為特征及導(dǎo)致的宏觀結(jié)果。
基于以上分析,本研究有以下前提假設(shè):
假設(shè)1:一國之內(nèi)存在兩個(gè)群體的博弈。
異質(zhì)性是演化模型中的重要因素。個(gè)體雖然眾多,但只有合作或不合作兩種選擇,該研究可簡化為兩個(gè)群體之間的雙方博弈。兩個(gè)群體的劃分是隨機(jī)的,但最終形成的兩個(gè)群體肯定存在差別。正如同樣的居家隔離場景對(duì)不同的人意味著不同的成本和收益,這是將現(xiàn)實(shí)中的個(gè)體差異凝聚為兩個(gè)群體的異質(zhì)性。這樣既考慮了公眾間的差異,又能簡化模型使二維演化博弈模型適用于合作場景,滿足研究需要。
假設(shè)2:個(gè)體通過“搭便車”獲得的收益比例是相同的。
在“搭便車”的假設(shè)基礎(chǔ)上,本文繼續(xù)假設(shè)“搭便車”收益占社會(huì)總收益的份額不變。首先,在一個(gè)復(fù)雜的群體系統(tǒng)中,社會(huì)很難監(jiān)測到每個(gè)人的行為,社會(huì)公眾是一個(gè)共同體,疫情的蔓延干擾每一個(gè)人的正常生活,產(chǎn)生不必要成本,控制疫情自然是群體訴求。然而,抗疫成功后的整體收益是公共可分的,人人有份,因此總有些未嚴(yán)格自我防護(hù)的“投機(jī)者”幸運(yùn)地享受到疫情管制放松后自由出入和經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的社會(huì)收益?!按畋丬嚒眴栴}威脅群體聯(lián)盟的穩(wěn)定性[11]205-221。本文在此基礎(chǔ)上假設(shè)“搭便車”獲得的收益比例不變,這說明社會(huì)整體收益越高,“搭便車”收益也越高。兩者的線性關(guān)系簡化了“搭便車”收益的函數(shù)形式,方便支付矩陣的計(jì)算,且這種函數(shù)形式的變化不影響整體分析的邏輯。
假設(shè)3:研究區(qū)域是一個(gè)封閉的系統(tǒng)。
本文排除系統(tǒng)外部因素的影響,只討論一國內(nèi)部博弈,假設(shè)境外輸入可控。事實(shí)上,嚴(yán)防境外輸入本就是現(xiàn)實(shí)中的防疫要求。自2020年2月起,由于國際旅行通道限制,跨國人員流動(dòng)有限,防疫重點(diǎn)是本土疫情,這一假設(shè)符合中國的抗疫實(shí)際。
假設(shè)4:個(gè)體之間不存在懲罰或獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。
強(qiáng)調(diào)參與者受到的懲罰或者激勵(lì)只來自第三方,包括不限于政府、社區(qū)對(duì)不合作者的懲罰,不考慮參與者之間的互相評(píng)價(jià)機(jī)制。合作方不會(huì)對(duì)非合作方進(jìn)行道德評(píng)判、施加輿論壓力等。首先,由于個(gè)人隱私信息受到保護(hù),因此人與人之間互相不了解具體行程及健康情況。其次,在公共場合,通常相關(guān)單位或部門會(huì)安排專門的工作人員對(duì)佩戴口罩和測量體溫進(jìn)行監(jiān)督和管理,如地鐵和公交車的執(zhí)勤人員。當(dāng)前,有很多場合還會(huì)免費(fèi)發(fā)放口罩,體現(xiàn)防護(hù)第一的理念與規(guī)則。部門管理表現(xiàn)得比個(gè)人之間的互相監(jiān)督及評(píng)價(jià)更加突出,是防疫強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)。誠然,在防疫過程中,其他人的負(fù)面評(píng)價(jià)能一定程度約束不合作者,增加其拒絕合作的成本,但從中國的防疫經(jīng)驗(yàn)來看,普通民眾相互評(píng)價(jià)總是出現(xiàn)在疫情暴發(fā)后,如埋怨感染者出行時(shí)間不合適、不該聚會(huì)等。
假設(shè)5:個(gè)體感染病毒的可能性相同。
設(shè)定每個(gè)人感染新冠肺炎病毒的概率是一樣的,不考慮個(gè)體間年齡、健康狀況等差異。假設(shè)疫情傳播速度很快,每個(gè)人幾乎都會(huì)被感染,且被感染的概率趨于一致。
本文所有變量的定義和取值范圍見表1。
表1 變量設(shè)定
首先,因兩個(gè)群體之間存在異質(zhì)性,疫情防控的態(tài)度、采取的措施、社會(huì)角色都不相同,所以從整體收益中獲得的比例也不一樣。若整體收益為1,將獲得較高收益的群體記為A,其異質(zhì)性程度為m,合作時(shí)獲得的收益為m;將獲得較低收益的群體記為B,其異質(zhì)性為1-m,合作時(shí)獲得的收益為1-m。數(shù)量關(guān)系上,0.5≤m<1,0<1-m≤0.5。
然后,考察某一群體內(nèi)部決定合作或非合作的概率。設(shè)群體A選擇進(jìn)行自我防護(hù)的概率為x,群體B的合作概率為y。變量x、y的數(shù)值會(huì)隨著博弈過程的動(dòng)態(tài)演進(jìn)發(fā)生變化。當(dāng)兩個(gè)群體合作時(shí),該國會(huì)獲得疫情控制下社會(huì)的凈收益,設(shè)為r。而當(dāng)兩個(gè)群體均拒絕合作,都不參與疫情防控工作,自然帶來社會(huì)的沖突成本,設(shè)為c1。例如,雙方均不自我防護(hù),社會(huì)陷入防控?zé)o序狀態(tài),政府和有關(guān)部門需要投入更多的防控成本。一旦個(gè)體受到感染,必須盡快隔離治療,由此產(chǎn)生治療成本c2。不進(jìn)行自我隔離等行為無疑會(huì)增加感染的概率,設(shè)為δ。由此,公眾拒絕自我隔離時(shí)的社會(huì)總成本為沖突成本和感染成本之和,表示為c1+δc2??紤]到不合作行為的嚴(yán)重影響,均不合作時(shí)的總體成本大于合作時(shí)的凈效益,即c1+δc2>r。
此外,“搭便車”獲得的收益會(huì)隨著凈收益的增加而增加,本文將“搭便車”收益占總凈收益的比例設(shè)為λ。通過“搭便車”獲得的收益應(yīng)該小于合作策略下任一方的收益,因此,λ的取值滿足0<λ<1-m。在存在懲罰機(jī)制的演化模型中,將政府對(duì)拒絕參與防疫的群體進(jìn)行的懲罰設(shè)為K,該值大于0。
1. 演化穩(wěn)定策略的求解
假設(shè)無外力干擾,兩個(gè)群體的成本收益將按照雙方的異質(zhì)性程度進(jìn)行分?jǐn)偂1疚膶⒘慵s束條件下的演化博弈模型稱為模型一,此時(shí)的支付矩陣見表2。
表2 模型一的支付矩陣
公眾相信疫情和自然災(zāi)害一樣是一次性的,但必須考量社會(huì)損失。學(xué)理上,經(jīng)濟(jì)人總是通過衡量預(yù)期成本和收益選擇最優(yōu)策略。同樣地,疫情下的公眾通過權(quán)衡自己能在疫情更快控制后獲得的凈收益做出選擇。表2展示了公眾在不同場合下能獲得的凈收益分布。已知兩個(gè)群體將按照各自的異質(zhì)性程度,即m和1-m的比例共享社會(huì)總預(yù)期凈收益。若一方合作,而另一方拒絕合作,“搭便車”會(huì)使合作方受損,此時(shí)選擇自我防護(hù)的群體的凈收益減少了λr,為mr-λr,λr是“搭便車”一方獲取的額外收益。因此,非合作方獲得的凈收益則為(1-m+λ)r。最壞的情況是雙方都拒絕合作,那么疫情傳播就會(huì)產(chǎn)生“多米諾骨牌”效應(yīng),導(dǎo)致更高的社會(huì)損失,群體A和B根據(jù)異質(zhì)性程度承擔(dān)各自的損失。
(1)
(2)
當(dāng)群體A以x的概率選擇合作策略,則以1-x的概率選擇非合作策略時(shí),其獲得的平均預(yù)期收益(UA)為
(3)
將式(1)~(3)代入群體A的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程(replicator dynamics equation),得到式(4)。其中,復(fù)制動(dòng)態(tài)方程是演化博弈模型的核心,表現(xiàn)了在長期動(dòng)態(tài)變化過程中某一群體采取合作策略的人數(shù)比例的動(dòng)態(tài)變化速度,或該群體在動(dòng)態(tài)演化過程中選擇具體演化策略的概率變化。
x(1-x)[(1-y)m(c1+δc2)-λr]
(4)
(5)
(6)
當(dāng)群體B以y的概率選擇合作策略,以1-y的概率選擇非合作策略時(shí),其獲得的平均收益(UB)為
(7)
將式(5)~(7)代入群體B的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程,得到
y(1-y)[(1-x)(1-m)(c1+δc2)-λr]
(8)
均衡狀態(tài)下,群體A和B選擇結(jié)果局部穩(wěn)定,即合作概率x,y不再隨著時(shí)間的變化而變化,表示為F(x)=F(y)=0。
當(dāng)F(x)=dx/dt=0時(shí),x=0,x=1,y*=1-λr/[m(c1+δc2)]。
當(dāng)F(y)=dy/dt=0時(shí),y=0,y=1,x*=1-λr/[(1-m)(c1+δc2)]。
由方程解可知,模型一的均衡點(diǎn)共有5個(gè),即(0,0)、(1,0)、(0,1)、(1,1)和(x*,y*),分別對(duì)應(yīng)群體A和群體B的合作概率,前4個(gè)均衡點(diǎn)依次代表(不合作,不合作)、(合作,不合作)、(不合作,合作)和(合作,合作)的策略組合,(x*,y*)表明群體A選擇合作概率為x*,群體B選擇合作的概率為y*的選擇組合。本文將通過雅可比矩陣(Jacobi matrix)判斷演進(jìn)過程中動(dòng)態(tài)系統(tǒng)均衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性,最終確定演化穩(wěn)定策略(evolutionary stable strategy,ESS)。
雅可比矩陣是將一階偏導(dǎo)數(shù)以一定方式排列形成的矩陣,模型一對(duì)應(yīng)的雅可比矩陣為
(9)
該矩陣的行列式值為
DetJ=(1-2x)[(1-y)m(c1+δc2)-λr](1-2y)[(1-x)(1-m)(c1+δc2)-λr]-
x(1-x)m(c1+δc2)y(1-y)(1-m)(c1+δc2)
(10)
該矩陣的跡為
trJ=(1-2x)[(1-y)m(c1+δc2)-λr]+(1-2y)[(1-x)(1-m)(c1+δc2)-λr]
(11)
模型一的演化穩(wěn)定結(jié)果見表3。
表3 模型一中均衡點(diǎn)的演化穩(wěn)定結(jié)果
將均衡點(diǎn)依次代入式(10)(11),結(jié)果顯示當(dāng)(x,y)等于(1,0)或(0,1)時(shí),符合雅可比矩陣行列式值大于0且跡小于0的要求,這是該點(diǎn)為ESS的充分條件。(0,1)和(1,0)均為零約束條件下的演化穩(wěn)定策略解,這意味著在零約束條件下,最終演化結(jié)果為群體A和群體B總有一方選擇合作,積極參與疫情防護(hù),而另一方拒絕合作,不愿約束自我行為,同時(shí)總有部分公眾存在“搭便車”行為。模型一對(duì)應(yīng)的相圖如圖1所示。
圖1 模型一的相圖:混合策略
橫軸為x(t),是群體A選擇合作策略的概率;縱軸為y(t),是群體B選擇合作策略的概率。O(0,0)、A(1,0)、B(1,1)、C(0,1)、D(x*,y*)(5)D(x*,y*)的位置是不確定的,但其肯定位于封閉區(qū)域OABC內(nèi)。本文只是近似選擇了中心一點(diǎn),以便繪制的相圖較為直觀。是該模型的5個(gè)局部均衡點(diǎn),其中O(0,0)代表雙方都不選擇合作,B(1,1)代表雙方都選擇合作。OABC圍成的區(qū)域是該模型的混合策略空間。當(dāng)初始狀態(tài)點(diǎn)落入OABD區(qū)域內(nèi)時(shí),最終系統(tǒng)會(huì)演化至A(1,0)的穩(wěn)定狀態(tài);當(dāng)初始狀態(tài)點(diǎn)落入OCBD區(qū)域內(nèi)時(shí),系統(tǒng)最終會(huì)演化至C(0,1)的穩(wěn)定狀態(tài)。在沒有第三方介入的情況下,兩個(gè)群體的選擇策略并沒有向B(1,1)移動(dòng),表明兩方均不選擇合作抗疫。雙方都不合作的點(diǎn)O(0,0)意味著高昂的社會(huì)成本,該情景不會(huì)發(fā)生。在尋優(yōu)的過程中,博弈系統(tǒng)最終向一方選擇合作策略而另一方選擇非合作策略的方向發(fā)展,雙方合作策略沒有形成。
雖然疫情防控利國利民,符合個(gè)人和群體利益要求,但自我防護(hù)帶來的集團(tuán)收益是公共可分的,國民共同享有,不管其之前是否有效參與了防控。個(gè)體行為的利益最大化并不能保證集體行動(dòng)利益的最大化。國家作為“大集團(tuán)”,集團(tuán)規(guī)模越大,分享收益的人越多,為實(shí)現(xiàn)集體利益而自我努力的人就會(huì)越少,以至于最終無法形成穩(wěn)定的合作策略。只有將所有人置于“無知之幕”(6)“無知之幕”由約翰·羅爾斯提出,指只有當(dāng)每一個(gè)人都忘記自己的社會(huì)角色,才能保證每個(gè)人都受到無社會(huì)差異的對(duì)待,正義才會(huì)出現(xiàn)。,不對(duì)合作方案預(yù)設(shè)立場,才能使集體利益成為利益標(biāo)準(zhǔn)的自然選擇[11]。
2. 零約束下的系統(tǒng)仿真分析
為了直觀觀察零約束下的演化博弈過程,本文利用Matlab軟件,對(duì)群體A的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程式(4)和群體B的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程式(8)進(jìn)行數(shù)值仿真,觀察系統(tǒng)的演化路徑。在滿足數(shù)值取值范圍的前提下,本文設(shè)定演化系統(tǒng)中群體A和B初始選擇合作概率均為0.5,其他參數(shù)值設(shè)為r=10、λ=0.2、c1=8、δ=0.8、c2=5、m=0.6,故“搭便車”收益設(shè)定為λr=2(7)因參數(shù)λ和r均通過正向影響“搭便車”收益,進(jìn)而影響兩個(gè)群體的博弈概率,其作用路徑一致,故在后續(xù)分析中不單獨(dú)考慮λ或r的變動(dòng),而是選擇其乘積“搭便車”收益展開研究。,不合作抗疫下的社會(huì)總成本為c1+δc2=12。分別討論以下情形:
情形一:x(0)=0.5,y(0)=0.5,m=0.6,其余變量不變,如圖2所示。
圖2 情形一的ESS分析
情形二:x(0)=0.5,y(0)=0.5,m=0.75,其余變量不變,如圖3所示。
圖3 情形二的ESS分析
情形三:x(0)=0.5,y(0)=0.5,λr=5,其余變量不變,如圖4所示。
圖4 情形三的ESS分析
情形四:x(0)=0.5,y(0)=0.5,c1+δc2=15,其余變量不變,如圖5所示。
圖5 情形四的ESS分析
情形五:x(0)=0.3,y(0)=0.7,m=0.6,其余變量不變,如圖6所示。
圖6 情形五的ESS分析
情形六:x(0)=0.7,y(0)=0.3,m=0.6,其余變量不變,如圖7所示。
圖7 情形六的ESS分析
仿真圖中橫軸表示時(shí)間,縱軸是群體選擇合作的概率。取值為1,代表該群體的民眾都選擇合作,即合作概率為100%;取值為0表示該群體選擇合作可能性為0,即拒絕合作。兩條線分別描繪群體A和群體B選擇合作概率的變化路徑。曲線的陡峭程度表示系統(tǒng)向演化穩(wěn)定策略演化的速度,曲線越陡峭,速度越快。
將圖2表示的情形一視為對(duì)照組,采用控制變量法,依次改變某一參數(shù)值,觀察情形二~情形五的仿真結(jié)果,如圖3~6所示。將圖3~6與圖2對(duì)照,可以得出如下結(jié)論:第一,不同情形下的系統(tǒng)發(fā)展方向都是一方傾向合作策略,最終合作概率為100%,另一方選擇非合作策略,最終合作概率為0,與上述模型分析結(jié)果一致。第二,模型中參數(shù)值r、λ、c1、δ、c2、m的變化并不會(huì)影響最優(yōu)演化博弈策略的最終結(jié)果,仍為(0,1)或(1,0),即總有一方合作,而另一方不合作,但會(huì)影響系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定的速度。
首先,由圖2和圖3可知,短時(shí)間內(nèi)兩條線距離迅速拉大,博弈的利益結(jié)構(gòu)決定博弈方行為取向。異質(zhì)性更高,即m更大的情況下,實(shí)力較強(qiáng)的一方會(huì)更快地推動(dòng)對(duì)自身有益的博弈進(jìn)程。其次,“搭便車”收益rλ越小,社會(huì)成本c1+δc2越大,參與者會(huì)權(quán)衡合作利弊(如戴口罩的成本收益)更快做出決策,系統(tǒng)也就更快地實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定。再次,圖2和圖4的差別在于“搭便車”收益由2增加至5,兩圖對(duì)比結(jié)果表明,“搭便車”收益的增加不僅延緩演化穩(wěn)定策略的實(shí)現(xiàn),還會(huì)短暫地降低群體A的合作意愿,使群體A合作抗疫的概率下降。同樣地,圖2和圖5體現(xiàn)了雙方拒絕合作時(shí)社會(huì)成本的增加,由12增加至15,會(huì)在短期推升群體B合作的概率。但雙方長期決策并沒有改變,系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略仍然是一方合作,而另一方不合作。最后,對(duì)照?qǐng)D6和圖7的仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn),在零約束下,群體最初的選擇意愿會(huì)不斷增強(qiáng),初始意愿就是最終選擇,演化博弈中群體A和B的選擇都具有路徑依賴的特點(diǎn)。
1. 演化穩(wěn)定策略的求解
由上述分析可知,在沒有第三方干預(yù)的情況下,異質(zhì)性群體之間不會(huì)形成穩(wěn)定的雙方合作策略,現(xiàn)引入來自第三方的懲罰機(jī)制,如政府、社區(qū)等部門對(duì)拒絕戴口罩、拒絕自我隔離等不合作行為的“懲罰”,這種懲罰包括罰金、道德譴責(zé)等,這一場景下的模型稱為模型二。任何個(gè)人都會(huì)對(duì)其面臨的激勵(lì)做出反應(yīng),這種社會(huì)激勵(lì)加上個(gè)人偏好影響個(gè)人選擇和行為。結(jié)果可能或者不可能與公共利益沖突[11]。該部分將研究激勵(lì)下的個(gè)人選擇是否與公共利益有沖突,模型二的支付矩陣見表4。
表4 模型二的支付矩陣
其中,“懲罰”的對(duì)象僅針對(duì)拒絕合作的參與者,若將懲罰的力度用“罰金”K表示,則拒絕合作的一方獲得的凈收益將減少K。
模型二中群體A的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為
x(1-x)[(1-y)m(c1+δc2)-λr+K]
(12)
群體B的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程式為
y(1-y)[(1-x)(1-m)(c1+δc2)-λr+K]
(13)
均衡時(shí),雙方的選擇概率不再隨時(shí)間而變化,即G(x)和G(y)的值都等于0。當(dāng)G(x)=dx/dt=0時(shí),方程解為x=0,x=1,y*=1-(λr-K)/[m(c1+δc2)]。
當(dāng)G(y)=dy/dt=0時(shí),方程解為y=0,y=1,x*=1-(λr-K)/[(1-m)(c1+δc2)]。
其中,λr-K表示權(quán)衡“搭便車”與懲罰成本的凈收益。當(dāng)存在懲罰機(jī)制時(shí),上述均衡解共有5個(gè),即(0,0)、(1,0)、(0,1)、(1,1)、(x*,y*)。下文將再次使用雅可比矩陣判斷穩(wěn)態(tài),尋找ESS點(diǎn),模型二5個(gè)均衡點(diǎn)的演化穩(wěn)定結(jié)果見表5。
表5 模型二中均衡點(diǎn)的演化穩(wěn)定結(jié)果
最終結(jié)果顯示,只有均衡點(diǎn)(1,1)能夠成為演化均衡策略解,且只有滿足懲罰成本大于“搭便車”收益,即K>λr的條件時(shí),演化穩(wěn)定策略點(diǎn)才會(huì)出現(xiàn),雙方合作才得以實(shí)現(xiàn)。這意味著,只有當(dāng)對(duì)拒絕自我防護(hù)的公眾處以的罰金大于“搭便車”獲得的收益時(shí),演化系統(tǒng)的穩(wěn)定均衡解為(合作,合作),最終公眾全體合作抗疫。
滿足條件K>λr時(shí)模型二對(duì)應(yīng)的相圖如圖8所示,橫軸為群體A選擇合作策略的概率,縱軸為群體B選擇合作策略的概率。O(0,0)、A(1,0)、B(1,1)、C(0,1)、D(x*,y*)是該模型的5個(gè)局部均衡點(diǎn),B(1,1)是雙方合作的均衡點(diǎn),在存在嚴(yán)厲懲罰機(jī)制的情況下,無論初始狀態(tài)點(diǎn)落在OABC區(qū)域內(nèi)的任意位置,選擇組合策略會(huì)逐漸向B點(diǎn)移動(dòng),最終演化至B(1,1)的穩(wěn)定狀態(tài),且該穩(wěn)定狀態(tài)唯一,這正是公眾合作的理想結(jié)果。
圖8 模型二的相圖(K>λr):合作策略
奧爾森[4]70-77設(shè)計(jì)出一種動(dòng)力機(jī)制,為“有選擇性的激勵(lì)”,即“賞罰分明”,可以解決集體及個(gè)人之間的利益相關(guān)問題。懲罰機(jī)制便是這樣一種反向激勵(lì),正是這種強(qiáng)制引導(dǎo)大集團(tuán)的成員為實(shí)現(xiàn)公共利益而行事,否則自我防護(hù)作為一種公共物品,面臨供給困難。模型二的最終穩(wěn)定策略證明在懲罰機(jī)制下公眾才可能合力提供公共物品,實(shí)現(xiàn)公共利益,類似于“污染者付費(fèi)”的原則[11]。
2. 懲罰機(jī)制下的系統(tǒng)仿真分析
本文把上述引入懲罰機(jī)制下的模型進(jìn)行系統(tǒng)仿真分析,只討論懲罰成本大于“搭便車”收益,即K>λr時(shí),穩(wěn)定策略存在的情況。各參數(shù)與模型一中情形一的設(shè)定值一致,在滿足K>λr的前提下,本文僅討論以下兩種情形(8)其他參數(shù)值變化對(duì)模型二的影響與對(duì)模型一的影響是相同的,只是兩個(gè)模型本身達(dá)到的穩(wěn)定狀態(tài)不同,故在此不再贅述,只討論新引入?yún)?shù)K的變化。:
情形七:K=3,其余變量為設(shè)定值,如圖9所示。
圖9 情形七的ESS分析
情形八:K=7,其余變量為設(shè)定值,如圖10所示。
圖10 情形八的ESS分析
從圖9和圖10可知,懲罰機(jī)制下,群體A和B均朝著合作概率為100%的方向演化。合作意愿不斷增強(qiáng)的結(jié)果是兩個(gè)群體均選擇合作,演化穩(wěn)定策略實(shí)現(xiàn)時(shí)的均衡點(diǎn)是(1,1),與表5中的理論結(jié)果一致。同時(shí),K的大小,即懲罰力度的大小會(huì)影響該系統(tǒng)趨向穩(wěn)定策略的速度。懲罰力度越大,群體A和B達(dá)到演化穩(wěn)定策略的速度越快,自我防護(hù)越快,越能盡早形成全民抗疫的場景。
新冠肺炎疫情是典型的公共衛(wèi)生危機(jī),本文以此為場景,在群體異質(zhì)性、“搭便車”和沖突成本等假設(shè)前提下,建立新冠肺炎疫情期間公眾合作行為的二維演化博弈模型。演化博弈模型是一場在有限理性假設(shè)下的重復(fù)博弈,比傳統(tǒng)博弈下的完全理性經(jīng)濟(jì)人更貼近現(xiàn)實(shí),更能反映動(dòng)態(tài)演變過程并克服靜態(tài)博弈的局限。此外,該模型適用于研究群體行為,可以容納個(gè)別參與者的行為突變及選擇時(shí)形成的路徑依賴。因此,演化博弈模型更適用于研究公共危機(jī)事件下的公眾合作問題。
在5個(gè)基本假設(shè)的前提下,本文建立了國內(nèi)社會(huì)環(huán)境零約束下和存在第三方懲罰機(jī)制的演化博弈模型。結(jié)果顯示,零約束時(shí),博弈系統(tǒng)向一方選擇合作策略,另一方選擇非合作策略的方向發(fā)展。非合作方通過“搭便車”獲得額外收益。群體異質(zhì)性程度、社會(huì)成本和“搭便車”收益等參數(shù)不會(huì)影響最終穩(wěn)定策略結(jié)果,但會(huì)影響該博弈系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的速度。異質(zhì)性越強(qiáng),系統(tǒng)就會(huì)越快實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定;成本越高,“搭便車”收益越高,初期的選擇概率越會(huì)發(fā)生輕微反向波動(dòng)。
引入第三方懲罰機(jī)制(如城市治理和社區(qū)治理中的懲罰機(jī)制)后,有可能使博弈系統(tǒng)朝著雙方共同選擇合作的方向發(fā)展,但必要條件是政府的懲罰應(yīng)大于公眾通過“搭便車”獲得的額外收益,并且懲罰力度的加大會(huì)促使系統(tǒng)更快達(dá)到穩(wěn)態(tài)。雖然“搭便車”沒有根除,但它降低了群體選擇非合作策略的可能性。在嚴(yán)厲的處罰機(jī)制下,合作策略是博弈雙方的最佳選擇,穩(wěn)定的舉國合作防疫模式由此形成,這是政府引導(dǎo)公眾合作抗疫的一種有效途徑??挂叩牧己眯Чl(fā)送的積極信號(hào)強(qiáng)化了公眾自覺采取防護(hù)措施,社會(huì)各界的倡導(dǎo)增強(qiáng)了公眾對(duì)合作策略的偏好,中國的抗疫過程和成果足以說明合作抗疫的有效性。
作為一場公共衛(wèi)生危機(jī),新冠肺炎疫情不僅增加了人們對(duì)病毒的認(rèn)知,更推動(dòng)了相關(guān)制度的建構(gòu)和演化,提高了政府和民眾應(yīng)對(duì)危機(jī)的能力,進(jìn)而對(duì)社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[5]118-123。公眾行為選擇是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程,是否合作共同抗疫涉及公共秩序的恢復(fù)和重建。從個(gè)別選擇的權(quán)衡到集體行動(dòng)的過程與面臨的場景直接相關(guān),作為管理者需要關(guān)注個(gè)體行為變化的過程。在集體選擇理論中,任何經(jīng)濟(jì)人的行動(dòng),只要實(shí)現(xiàn)了任一公共目標(biāo)或滿足了任一公共利益,就已經(jīng)代表他向該系統(tǒng)提供了一件公共物品[4]15。事實(shí)再次證明,“自愿行動(dòng)尚未在任何領(lǐng)域成功地解決過公共產(chǎn)品供給不足的問題”[11]。本文據(jù)此得出以下政策啟示:
第一,公眾合作是構(gòu)建人類衛(wèi)生健康共同體的微觀基礎(chǔ),可以通過設(shè)計(jì)合作機(jī)制促進(jìn)全民抗疫。社區(qū)、小區(qū)治理的成功經(jīng)驗(yàn)再次證明了“集體行動(dòng)的邏輯”。社區(qū)作為“小集團(tuán)”,具有較強(qiáng)的組織集體行動(dòng)的能力。特別在疫情防控的關(guān)鍵時(shí)期,中國充分調(diào)動(dòng)社區(qū)力量,守住了疫情聯(lián)防聯(lián)控的第一線。此外,集團(tuán)越大,越不可能增進(jìn)其共同利益。因此,對(duì)于一個(gè)國家,意識(shí)形態(tài)引領(lǐng)、共同文化維系和法律法規(guī)制度是維護(hù)共同利益之必需。獲得公眾的持續(xù)支持和配合體現(xiàn)了中國的國家治理能力,最終克服了復(fù)雜外部經(jīng)濟(jì)和政治環(huán)境帶來的沖擊,促進(jìn)各種正式和非正式的制度安排的結(jié)合,恢復(fù)正常生產(chǎn)和生活秩序。2020年,中國是世界上唯一有效控制疫情并實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)正增長的國家,國內(nèi)生產(chǎn)總值比上年增長2.3%(9)突破100萬億!11個(gè)數(shù)看懂2020年中國經(jīng)濟(jì)[EB/OL]. (2021-01-28)[2021-04-26]. http://www.gov.cn/xinwen/2021-01/18/content_5580880.htm.。
第二,中國抗疫的舉國體制模式和效果具有國際示范效應(yīng)。截至2022年3月17日,全球累計(jì)新冠肺炎確診人數(shù)已高達(dá)4.59億人,突破了公眾心理防線,多國開始反思抗疫過程。中國抗疫的結(jié)果給世界人民帶來了信心。事實(shí)證明,社區(qū)治理下的聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制值得推廣,其可以超越國情限制,適應(yīng)不同國家、民族的文化特征、價(jià)值理念和人際交往關(guān)系,形成同質(zhì)但不同形式的“小集團(tuán)”。中國公眾每個(gè)人的防疫行為就是一種公共物品,利我利他,利國利民。中國國內(nèi)如此,國際亦是如此。每一個(gè)國家為疫情防控做出努力和成效便是為國際社會(huì)提供了一份公共物品,最終產(chǎn)生公共收益。當(dāng)人們能在疫情防控成功的國家之間流動(dòng)時(shí),經(jīng)濟(jì)交往就會(huì)被激活,有益于促進(jìn)雙邊或多邊合作。這種事后收益會(huì)成為各國合作抗擊疫情的正向激勵(lì),從而為抗疫不力的國家提供示范效應(yīng)。
第三,在國際公共衛(wèi)生合作中需要引入第三方機(jī)制。新冠肺炎疫情再次給人類社會(huì)敲響“警鐘”,人類已形成“一榮俱榮,一損俱損”的局面,公共利益是人類生存的基礎(chǔ)。中國國內(nèi)第三方機(jī)制的有效介入說明,在全球性公共物品的提供上,為實(shí)現(xiàn)公共利益,國際社會(huì)的合作同樣需要第三方機(jī)制的參與。雖然世界上并不存在一個(gè)超越主權(quán)國家的權(quán)威機(jī)構(gòu),但是可以設(shè)想以下兩種方案減少“搭便車”行為。方案一:簽訂國際協(xié)定。受到疫情困擾的國家和地區(qū)可通過協(xié)商簽訂有約束力的國際衛(wèi)生協(xié)議。為避免空洞的承諾,協(xié)議應(yīng)尊重各國實(shí)情,明確各國義務(wù)和制定獎(jiǎng)懲機(jī)制等。方案二:加強(qiáng)現(xiàn)有國際組織對(duì)國際事務(wù)的管理,間接促進(jìn)抗疫合作。國際衛(wèi)生組織是對(duì)國際公共衛(wèi)生事件最直接的管理和執(zhí)行部門,中國始終堅(jiān)定地支持聯(lián)合國及世界衛(wèi)生組織在完善全球公共衛(wèi)生治理中發(fā)揮核心作用。《國際衛(wèi)生條例》是當(dāng)發(fā)現(xiàn)疾病事件和應(yīng)對(duì)公共衛(wèi)生事件時(shí),為國際社會(huì)更好管理集體防護(hù)措施而制定的法律框架[12]。受疫情影響的國家和地區(qū)應(yīng)及時(shí)通報(bào)和共享疾病信息,聽取世界衛(wèi)生組織的建議和應(yīng)對(duì)指南[13]。世界衛(wèi)生組織應(yīng)對(duì)國家的公共衛(wèi)生績效進(jìn)行評(píng)估,向世界衛(wèi)生大會(huì)提交關(guān)于《國際衛(wèi)生條例》實(shí)施情況的年度報(bào)告并相應(yīng)地報(bào)告其調(diào)查結(jié)果[12],公開為人類衛(wèi)生健康共同體做出重大貢獻(xiàn)的國家名單。在當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)體系下,各國都重視對(duì)外貿(mào)易和援助,對(duì)因控制疫情而較快恢復(fù)經(jīng)濟(jì)的國家,世界貿(mào)易組織可倡導(dǎo)其成員適當(dāng)降低對(duì)該國產(chǎn)品的進(jìn)口關(guān)稅,國際貨幣基金組織可考慮減輕其債務(wù)負(fù)擔(dān)或者放松貸款條件。這一機(jī)制的設(shè)立可以給控制疫情得力的國家?guī)磉B帶收益,以此形成正向激勵(lì)。在整個(gè)過程中,國際組織應(yīng)保持其客觀和公正。
第四,倡導(dǎo)大國責(zé)任、擔(dān)當(dāng)和主動(dòng)作為,補(bǔ)充全球公共物品。在國際合作中,大國作為集團(tuán)內(nèi)的“大成員”[4],更需負(fù)擔(dān)集體物品,向醫(yī)療人員、物資缺乏的國家和地區(qū)提供人道主義救助,配合世界衛(wèi)生組織的行動(dòng)。大國的責(zé)任、擔(dān)當(dāng)和主動(dòng)作為,就是公共物品。在新冠肺炎疫情蔓延最嚴(yán)峻的時(shí)刻,中國提供醫(yī)療物資和經(jīng)驗(yàn),派遣專家團(tuán)隊(duì),向世界衛(wèi)生組織捐款,援助對(duì)象遍布亞非國家和歐美國家。據(jù)統(tǒng)計(jì),2021年中國已向154個(gè)國家和國際組織提供抗疫物資,向120多個(gè)國家和國際組織提供超過21億劑新冠病毒疫苗,并將繼續(xù)向非洲國家無償援助6億劑疫苗,向東盟國家提供1.5億劑疫苗(10)中國有力開展國際抗疫合作[EB/OL]. (2022-02-22)[2022-03-17]. http://m.ce.cn/yw/gd/202202/22/t20220222_37347019.shtml.。此外,中歐班列在2021年累計(jì)開行15 183列,其中累計(jì)運(yùn)送防疫物資1 362萬件,共計(jì)10.5萬噸(11)2021年中歐班列開行再創(chuàng)佳績成為暢通亞歐供應(yīng)鏈的一條大通道[EB/OL]. (2022-02-21)[2022-03-17]. https://www.ndrc.gov.cn/fzggw/jgsj/zys/sjdt/202202/t20220221_1316067.html?code=& state=123.。中國一直務(wù)實(shí)有力地開展國際抗疫合作,克服“免疫鴻溝”,積極兌現(xiàn)將新冠病毒疫苗作為全球公共產(chǎn)品的承諾,肩負(fù)起“大成員”的擔(dān)當(dāng),中國倡議、中國方案和中國實(shí)踐都在表明中國對(duì)人類命運(yùn)共同體的深刻理解和執(zhí)行。
同應(yīng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)一樣,應(yīng)對(duì)全球公共衛(wèi)生危機(jī)事件也是為人類共同利益服務(wù),需要公眾之間、國家之間團(tuán)結(jié)合作,使集體利益成為參與者行為的標(biāo)準(zhǔn)。“人類衛(wèi)生健康共同體”是所有人的健康利益訴求,是構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的基礎(chǔ)。促進(jìn)合作,傳播中國經(jīng)驗(yàn),盡快幫助其他國家恢復(fù)生活秩序和生產(chǎn)秩序,將是中國為人類衛(wèi)生健康共同體建設(shè)做出的重要貢獻(xiàn)。
西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2023年1期