全面从严治党对构建良好政治生态的积极影响----基于主体行为建模与模拟（ABM）仿真实验的结论

全面从严治党对构建良好政治生态的积极影响----基于主体行为建模与模拟（ABM）仿真实验的结论

周冬, 陈萌

四川省社会科学院     四川成都 610072

摘要：政治生态是一个地方或部门党风、政风、民风的综合体现，是政治生活现状和政治发展环境的集中反映，它不仅决定着全党的价值取向、行为准则、理想信念，而且影响和制约着整个社会的正常运转。本文基于主体行为建模与模拟对全面从严治党构建与维护政治生态进行仿真实验，研究认为在全面从严治党条件下，对政治生态进行准确评估、严肃执纪将有效改善或维护地方或部门的政治生态，抓早抓小、容错纠错应因地方部门的政治生态不同而差异化实施。

关键词：政治生态 腐败网络 agent-based model ABM

一、研究问题的提出

（一）全面从严治党与政治生态

从严治党是我们党的一大政治优势，什么时候党的纪律严格了、执行有力了、治党严明了，什么时候革命、建设和改革就能取得胜利，党的事业就能从一个胜利走向另一个胜利。全面从严治党，基本要求是“全面”，核心要义是“从严”。“全面”就是管党治党要全天候、全方位、全覆盖。“从严”就是要有踏石留印、抓铁有痕的劲头，坚持“严”字当头。十八大以来，以习近平为总书记的党中央，高瞻远瞩、励精图治，开创了全面从严治党、重塑政治生态的历史新时期。习近平总书记指出：“党要管党、从严治党，靠什么管、凭什么治？就要靠严明纪律。”

政治生态是一个地方党风、政风、民风的综合体现，是政治生活现状和政治发展环境的集中反映，它不仅决定着全党的价值取向、行为准则、理想信念，而且影响和制约着整个社会的正常运转。从某种意义上来说，政治生态是全部社会生态的“源头”，关乎党的肌体健康、关乎党的精神状态，更直接决定着人心向背，关系着中华民族的前途命运。因此，净化政治生态，必须坚持全面从严治党，以问题为导向，聚集重点、全力攻关，强化队伍、优化班子，以此营造风清气正的政治生态。

（二）腐败网络对政治生态的破坏

“权力导致腐败，绝对权力导致绝对腐败”。权力是一种能让人对它产生依赖的稀缺资源，权力越大，人们对它的依赖感就越强。（罗宾斯，库尔特2008）随着经济社会的发展，政府职能进一步扩展，官员权力得到极大的膨胀，为权力设租寻腐提供了可能。Krueger（1974）提出腐败是寻租行为的结果。政府通过对生产要素的管制使其拥有设租的特权，而企业为达到独占市场资源的目的，通过向政府官员行贿获得特许权，以此获取高额利润。（布坎南 2008）。腐败本质是一种交换行为，官员利用手中的公共权力从私人部门那里换取个人利益。官员控制的权力越大，其获得的个人利益也就越多，寻租和腐败就可能越严重。（Shleifer、Vishny，1993）

一旦形成部门腐败，其他部门官员可能由于攀比心理的心理，也会加入到腐败的行列中，进而形成集体腐败。实际上，当潜在的贿赂者和接受者观察到别人也在从事类似的活动时，他们会设法寻求额外的寻租机会，继续从事腐败行为，这种腐败传染会进一步提高腐败的需求能力（魏锋，2010）。根据声誉迭代效应，政府如果存在集体腐败，公众就会认为所有政府官员都是贪污腐败分子，此时，未曾贪腐的官员就会发现即使自己保持廉洁也无济于事，廉洁奉公是低收益的行为，所以也会选择腐败。腐败经常发生，全社会对腐败容忍度上升后，参与腐败的成本和风险就会下降，从而进入一个腐败的恶性循环（刘启君、彭亚平，2012）。近年来我国地方政府官员的腐败开始出现了地方权力整体上向所谓“黑帮化”演变的趋势，从而至少在地方层级正在把所谓的“发展型国家”或“地方国家合作主义”逐渐改变为“掠夺型国家”，直接造成了国家与社会关系的紧张和冲突（吴国光，2008）。

二、腐败网络演化的模型建构

本文针对腐败网络形成、演化规律及其对政治生态的破坏进行研究，由于腐败网络的形成演化具有较强的隐蔽性，难以在现实世界中进行实验，因此采用计算机建模与仿真方法是最有效的途径。基于Agent的建模与仿真是一种“自下而上”的建模方法，通过对Agent个体及其相互之间(包括与环境)的行为进行刻画，描述微观行为的涌现过程及其对宏观现象的影响。该方法根据系统内部的不同个体，明确建模对象，并将关键属性抽象出来建立个体Agent模型，设定Agent属性、行为、交互规则和相关约束条件，通过系统的运行研究个体行为对系统整体特性产生的影响。

研究设定一地或一部门的社会关系网络，社会上的每个人是网络的节点，人与人之间的互动关系是网络的边。结点(个体)和边(个体之间的交互)的演化就是腐败与反腐败的斗争过程。在初始条件下，个体在地方或部门的社会网络中交互活动，根据有限经济人的假设，决定自己是否实施腐败行为，及其被纪检监察机关查处后的行为态度。经过多次腐败与反腐败的争斗后,从个体行为观察结构社会网络中的宏观政治生态。

  （一）社会网络

  马克思说，人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和。因此本文从“社会网络”切入研究腐败网络演化趋势。社会网络对社会系统进行建模，通过模拟社会网络的结构演化，研究事件中基于网络拓扑结构和人口基本信息的人群交互，为解决复杂系统建模和仿真问题提供了新的途径。建模和仿真技术具有可控、安全、无破坏性、可多次重复、不受气候条件和空间与时间的限制等特点。随着基于 Agent 的建模和仿真技术的发展，通过研究人工社会系统中 Agent 与环境以及 Agent 之间的交互，从而使社会系统的整体特征的涌现成为现实。近 20 年兴起和广泛发展的社会网络以及人工社会技术为研究复杂系统，尤其是涉及人口迁移、个体心理、人际交互以及各种复杂自然社会环境的非常规突发事件，提供了坚实的理论和实践基础。其中，人与人之间的关系网络，如朋友关系、同事关系、亲属关系，社交关系等社会网络的构建是人工社会建模仿真的重要组成部分。

当前，复杂系统与社会网络已在全球掀起一股研究热潮，已成为 21 世纪跨学科交叉研究的重要科学。上世纪末，美国圣塔菲研究所高举复杂系统研究的旗帜，经过近十多年的快速发展，复杂系统研究已从早期的哲学思辨到计算机建模，最后到基于现实社会系统的实证研究(如复杂网络、社会计算、经济物理等)。网络作为一门学科，从图论学科开始兴起，由 Solomonoff和 Rapoport 引入随机网络。之后，在统计物理学中出现的“小世界网络”和“无标度网络”。根据 Newman 对社会网络的研究，社会网络的研究可以概括为三个方面：通过实证方法度量网络的拓扑统计性质；构建相应的网络模型来理解这些性质何以如此；在此基础上预测网络行为。社会网络与信息网络、技术网络和生物网络一样，具有以下三个共同特征：小世界效应、无标度特性和高聚集性。

（二）主体行为建模与模拟（ABMS）

本研究采用ABMS社会网络建模与仿真方法。该方法的基本思想是: 将地方或部门的领导干部模拟成计算机中的行为主体（Agent）;领导干部与领导干部之间产生的交互腐败行为模拟成Agent的属性和行为，该方法能够有效解答微观的个体行为如何涌现出宏观政治生态。根据实际的地方或部门的组织结构和权力运行情况设置一定的模型参数，如人际关系网络结构、个体间行为交互规则、系统初始状态、个体基本特性等，通过建模与仿真方法来研究反腐与腐败斗争中的各种因素对政治生态形成和演化过程的影响。

实验模型的主体由三部分组成，分别为节点，边和环境。节点表示领导干部，边表示领导干部间的交互关系，环境表示地方或部门的政治生态。研究设定地方或部门初始的政治生态为随机生成的社会网络，模拟的领导干部人数为100人，其中3人为具有腐败行为的领导干部（红色节点表示），97人为在初始状态下不具有腐败行为的领导干部（绿色节点表示）。网络中各领导干部的中心度大小有别，代表干部权力的不同。模型按照时间演进动态模拟腐败网络的生成，腐败与反腐败的斗争过程。

研究通过控制三个参数进行动态模拟实验。三个参数分别为：领导干部发生违纪的概率、纪检监察部门查处违纪的力度、具有违纪行为的领导干部经查处改正后再次违纪的概率。初始时间设置为0，每经过一个时间周期，违纪的领导干部试图影响具有边连接的其他领导干部，领导干部遭受影响，发生违纪行为的概率可以调控。

对于领导干部发生违纪概率，模型设定两种情况，1%的概率代表较好的政治生态，10%的概率代表较差的政治生态。随着时间周期的变化，新产生违纪行为的领导干部由绿色变为红色，但由于违纪情节较轻，被纪检监察部门查处后，继续从事工作，再次面对利益诱惑，将作出不同的选择，一、坚定抗击违纪行为的将变为灰色节点，二、经不住诱惑，再次违纪的将变为红色。纪检监察部门查处违纪的力度设置三个指标，分别为0、50%、100%。违纪领导干部再次违纪的概率设置为0、50%、100%。

三、仿真实验

对较好的政治生态系统和较差的政治生态系统分别进行两次实验，两个系统的查处力度参数都选择50%、再次违纪参数同样选择50%。两个政治生态系统初始状态如图一：
 

（一）良好政治生态系统实验

由于政治生态较好，纪检监察机关查处力度适中，腐败网络没有形成，经过73个时间周期，腐败现象被消灭，见图二。                                   

将再次违纪概率调整至100%，经过80个时间周期，腐败现象被消灭；将再次违纪概率下调至0%，经过70个时间周期，腐败现象被消灭；将再次违纪概率调整回50%，查处力度参数调整到100%，经过55个时间周期，腐败现象被消灭。实验结果表明在良好政治生态的地方或部门，纪检监察机关只要保持违纪必查，执纪必严，就算违纪改正干部再次违纪，同时将不当利益传导给清正廉洁的干部，也难以形成腐败网络。

（二）较差政治生态系统实验

由于初始政治生态较差，腐败网络逐步形成，在时间进行到35个周期时， 50个节点变为红色，即50位领导干部具有违纪行为。经过168个时间周期，腐败现象被消灭，最终结果有90位领导干部曾经违纪。（见图三）               

将再次违纪概率调整至100%，经过12000个时间周期，实验仍未收敛，腐败与反腐败斗争依然激烈，且违纪干部人数远大于廉政干部人数；将再次违纪概率下调至0%，经过120个时间周期，腐败现象被消灭；将再次违纪概率调整回50%，查处力度参数调整到100%，经过71个时间周期，腐败现象被消灭。

实验结果表明，纪检监察部门执行纪律的力度对改善地方或部门政治生态有着重要的作用。在较差政治生态环境下，违纪干部重返工作岗位再次违纪将加速腐败网络的形成，恶化地方或部门政治生态。

四、研究结论

根据实验结果，研究认为在良好政治生态的地方或部门，治理腐败相对容易，一定程度上的抓早抓小和容错纠错将促进违纪干部认识问题、转变态度、改进作风，即使小部分违纪干部再度违纪，在风清气正的政治环境中，受廉洁干部的影响，最终也会成为反腐倡廉的坚定践行者。而在较差政治生态的地方或部门，则需谨慎实行容错机制，因为违纪者再度违纪将促进腐败网络的发展壮大，腐败与反腐的长期对峙使得地方或部门的政治生态遭受持续破坏。因此，准确评价地方或部门政治生态，根据评价结果，差异化实施抓早抓小、容错纠错机制尤为重要。

本次基于ABMS的仿真实验也存在一定的不足。一、建模相对简单。在设置社会网络时，没有按照地方或部门的权力运行和人际交往考虑节点的方向性、边的强弱性、政治等级中心度和网络协变量的影响。但只要掌握由纪检监察部门提供的实证数据，则可对模型进行完善，使其趋近真实的政治生态系统。二、未考虑严重违纪的领导干部。严重违纪的领导干部被查处后，节点将被删除或取代，现有的网络结构可能发生改变。因此，基于实证数据，细化违纪类型参数，使模型更接近于真实的政治生态环境。

总之，对地方或部门政治生态的仿真实验是运用计算社会科学研究方法进行廉政和腐败治理研究的初步尝试，笔者希望在纪检监察部门的支持下，充分收集实证数据，通过主体行为建模与模拟（ABMS）还原真实，在复杂腐败现象中，发现腐败行为的成因，找到腐败网络的传导机理和演变过程，寻求有效治理腐败的现实路径。

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作者简介：周冬（1981-），男，汉族，四川成都人，四川省社会科学院助理研究员，从事廉政建设研究。陈萌（1986-），男，汉族，陕西西安人，四川省社会科学院助理研究员，从事廉政建设研究。

项目课题：该论文为四川省科技计划项目“党内政治生态评估指标体系构建及实践优化研究”（2021JDR0362）阶段成果。