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动可以部分传递信息时，生态补偿协商可视为一种信号传递博弈。PBE 确保了参与者在预测对手反应
及更新自身信念时的理性与一致性。
为捕捉长期互动和声誉效应，本文构建了“可观察行动的不完全信息多阶段博弈”模型。假设参
与者 i（如上游或下游）的私有信息（如生态保护成本 c）为 θ ，且其取值属于有限集合 Θ 。联合类型 θ=
i
i
i
（θ ，…，θ）的概率分布 p（θ）被假定为各参与者类型边缘分布的乘积形式（即独立性假设）：
1 I
p( θ) = ∏ p i( ) （9）
I
θ i
i = 1
式中 p（θ）为参与者 i 类型为 θ 的概率。
i
i
i
博弈按时期 t=0，1，…，T 进行。每一时期，参与者根
表 1 双方博弈条件下参与人收益列表
据历史信息和当前状态做出影响当期及未来收益的决策。
行为选择 提供 不提供
以一个两参与者（i=1，2）、两时期（t=0，1）的 ESV 供给博弈
提供 1-c ，1-c 1-c ，1
为例：每期参与者同时决定是否投入成本 c（私有信息，从 1 2 1
i
不提供 1，1-c 0，0
分布 P（⋅）中抽取，c ∈［0，c］，c>1）提供生态系统服务（0-1 2
i
决策）。若至少一方提供，则双方各获益 1；均不提供则收
益为 0。参与者 i 的收益如表 1 所示。
参与者的总效用为当期收益加上 δ（0<δ<1，贴现因子）乘以未来期收益。此方法可用于分析重复互
动中合作（提供生态系统服务）的可能性及均衡策略。
4.2 流域生态补偿标准的讨价还价机制设计 在确定具体的生态补偿标准时，流域上下游的协商过程
可模型化为讨价还价问题。为实现有效率（整体利益最大化）且激励相容（参与者自愿接受）的补偿协
议，本文分析了几种经典的讨价还价机制 ［34］ 。
一个激励相容机制（g， x）（其中，g 表示交易概率，x 表示转移支付）被认为是有效率的，当且仅
当不存在其他激励相容机制 ( g ̂ ，x ̂ )，能够在至少某一类型组合（v ，v ）上实现严格帕累托改进，同时对
1 2
所有类型组合均不产生帕累托恶化（基于参与者期望效用 U（v ，g，x））
i
i
1 1
∫ U i ( v i ，g ̂ ，x ̂ )dv j ≥ ∫ U i ( v i ，g，x)dv j ∀v i ∈ [ 0，1]，i ≠ j （10）
0 0
考虑以下三种具体机制（设上游为卖方，成本/保留价值 v ；下游为买方，收益/支付意愿 v ）进行具
1 2
体分析：
1）卖方定价：流域上游卖方有权对他的标的要求任意一个价格，然后流域下游买方可以接受或者

拒 绝 这 个 标 准 。 在 博 弈 过 程 中 ， 卖 方 的 最 优 价 格 是 q 1 = (1 + v 1 )/2， 价 格 的 期 望 利 润 最 大 化 为 (1 -
q 1 )(q 1 - v 1 )。此时，这个机制可以用（g ，x ）来表示，其中
1
1
ì 1 + v 1 ì 1 + v 1 1 + v 1
ï ï1 v 2 ≥ ï ï v 2 ≥
ï ï
ï ï
g ( v 1 ，v 2 ) = í 2 ； x ( v 1 ，v 2 ) = í 2 2 （11）
1
1
ï ï 1 + v 1 ï ï 1 + v 1
ï ï 0 v 2 < 2 ï ï 0 v 2 < 2
î
î
依托 Holmström & Myerson 的研究成果，机制（g ，x ）是有效率的。
1
1
2）买方定价：流域下游买方可对标的承诺任意一个报价，然后流域上游卖方只能接受或者拒绝这
个报价。在此博弈中，买方的最优价格是 q 2 = (1 + v 2 )/2，价格的期望利润最大化为 q 2 ( v 2 - q 2 )。因此，
此机制可以用（g ，x ）来表示，其中
2
2
ì v 2 ì v 2 v 2
ï ï1 ≥ v 1 ï ï ≥ v 1
ï ï
ï ï 2
g ( v 1 ，v 2 ) = í 2 x ( v 1 ，v 2 ) = í 2 （12）
2
2
ï ï v 2 ï ï v 2
ï ï 0 2 < v 1 ï ï 0 2 < v 1
î
î
议价博弈均衡解的求解过程表明，机制（g ，x ）是有效率的。
2
2
3）双向拍卖：流域上下游同时进行报价。如果流域上游卖方的报价低于下游买方的报价，那么买
方按照两个报价的平均值进行补偿。如果卖方的报价高于买方的报价，则交易不成立。博弈的均衡报
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