许长新,范东君,陆永泉
(河海大学商学院,江苏 南京 211100)
输水工程与港航经济系统的耦合[1],是指输水工程与其所处的港航经济系统间各自耦合元素之间相互作用彼此影响,并对区域经济结构或者规模产生根本的扩散效应的现象。由于系统动力学可以解决复杂系统的多重反馈、非线性等问题,而且适宜解决具有长期性和周期性的问题,因此,笔者采用系统动力学方法和理论解决输水工程与港航经济耦合系统形成机制问题。
系统的边界并不是地理的边界,而是从建模的目的出发,把重要关系的变量包括进系统。这时的系统仍然是开放的系统,与外界的部分仍有信息和物质的输入及输出[2]。输水工程与港航经济耦合系统仅是复杂的社会经济系统中的一个子系统,除了系统内部的关联,还与其他外部系统发生联系,因此系统的边界很模糊,不易确定。
为了研究的方便,确定模型的研究对象为江苏省连云港市。模型的模拟的时间为2003年至2012年,基准年为2003年,模拟时间间隔为1 a。
主因素在影响耦合系统及其子系统演化时起着关键性的作用,它决定了输水工程及港航经济系统演化过程及演化方向。序参量对系统演化起着支配的作用,因此在耦合系统动力学模型中,主因素应当包含序参量[3]。通过分析和归纳,输水工程系统、港航经济系统的序参量主要体现在以下方面。
输水工程系统,主要包括水运需求、产业生产总量、人均消费水平、总人口量、劳动力、其他运输方式供给、其他运输投资和输水工程投资。
港航经济系统,主要包括港航运输需求、港航供给、货物积压情况、区域经济总量、人均GDP、技术进步和资源承载力。
1.3.1 输水工程系统
从输水工程的角度来看,水运需求、输水工程投资等主要因素和区域经济总量、其他运输方式的投资和供给的关联性较高,由此导致生产总量、人均GDP的增加。输水工程主要与城市区域经济水平、人口量有关。如果经济水平提高(本文以GDP的增加显示),则会产生很大的输水工程需求,通过需求影响系数来表现(图1)。具体分析如下:
① 区域经济总量增加→(+净迁移率提高)→(+总人口量增加)→(+劳动力增加)→(+其他运输方式供给增加)。
② 区域经济总量增加→(+产业生产总量增加)→(+水运需求提高)。
③ 区域经济总量增加→(+其他运输投资提高)→(+其他运输方式供给增加)。
④ 区域经济总量增加→(+人均GDP增加)→(+人均消费水平提高)→(+水运需求增加)。
图1 输水工程系统主因素
图2 港航经济系统主因素
1.3.2 港航经济系统
港航经济系统作为一个与社会经济发展关联度很大的系统,效率主要体现为社会效益。因此,为了使经济能够全面发展,政府必须保证港航经济的投入,才能增加港航供给。另外,还要考虑货物积压、投资短缺等会对港航经济系统产生阻碍作用的因素,保证港航经济系统合理有序的发展(图2)。具体分析如下:
a.经济水平提高→+运输需求增加→+港航运输需求增加→+港航运输能力短缺增加→+货物积压→-经济水平下降。
b.经济水平提高→+输水工程投资增加→+港航投资增加→+港航能力增强→一港航运输短缺减少→+货物积压减少→-经济水平提高。
c.港航供给增加→+港航运输需求增加→+港航经济收益增加→+港航供给增加。
d.港航运输需求增加→+港航运输短缺增加→+港航运输需求增加。
e.港航收益增加→+港航投资增加→+港航运输能力提高→+资源占用量增加→-资源承载力降低→+港航供给降低→+港航收益降低。
系统的构造产生了系统的行为是系统动力学的基本观点,而因果关系环是系统构造的基础[4]。因而系统动力学建模的关键是因果关系分析。因果关系能否准确、全面地分析,也是解决所研究的输水工程与港航经济系统的发展面临问题的基础[5]。通过分析输水工程与港航经济系统发展[6],可以看出输水工程与港航经济系统涉及到技术、经济、资源、人才等方面的要素。根据输水工程与港航经济耦合系统的SD总体框架,给出整个系统的因果反馈图,再对各个反馈环分别进行分析(图3)。
图3 基本因果关系
确定输水工程与港航经济系统耦合系统SD模型的参数。然后根据模型的运行目的,将系统动力学模型分为3个阶段进行[7]。
a.运用模型运行2003—2012年的数据资料,检验SD模型的有效性和真实性。
b.通过对系统模型运行过程中耦合程度的分析和评价,确定制约和影响系统耦合发展的因素。
c.确定了影响输水工程与港航经济系统耦合发展的主要因素后,设计不同模式以改善耦合度。通过模拟运行不同的模式,预测2013—2020年耦合系统发展的情况。
变量的初始值以2003年为准,模拟步长为1年。
系统动力学模型建立在大量数据的基础上,模型数据的准确性、真实性和稳定性是分析、解决问题的前提条件,将直接影响分析结果[8]。对数据的搜集、估计和加工是耦合模型运行的基础,SD模型中的各种参数的搜集、估计和加工是建模的基础[9]。SD模型中的各种数据,在输水工程与港航经济耦合系统中包括各种变化率、增加比等,有常数值、初始值等形式。为简化模型参数,随时间变化不显著的数据取常数值。采用如下估算方法[10]。
a.采用历史统计资料的平均数[11]。如人口的出生率和死亡率、水运需求增长率、水运投资比转换系数、非水运运输方式投资比转换系数等采用阶段平均的方法得到。初始区域经济总量受多种因素影响的指标,用表函数表示。
b.利用借鉴、类推、咨询及修正方法[12]。采用类比推算、同性质系统参数的借鉴及专家咨询。由于没有准确的资料,运输方式投资延迟时间、科技成果应用增长值、港航运输需求阻碍率等数据,通过对全国同类型城市的资料,根据连云港市的特点进行适当的修正。
由于我国尚无有航运功能的输水系统统计数据,笔者只能根据连云港市的区域历史值,用时间序列法、回归分析法等方法来预测[13],并采用预测值的均值作为推荐值。
采用上述方法测算出输水工程与港航经济耦合系统的参数见表1。
表1 输水工程与港航经济耦合系统参数
上述一些指标说明如下:
①差异延迟:运输方式的差异对经济发展而造成的延迟
②港航供给=港航供给增长率-港航供给消耗率
③运输方式投资量=区域经济总产值×投资比率表
④运输需求量=运输需求增长率-运输需求阻碍率
⑤需求系数:GDP相对于运输需求量的比例关系
⑥运输投资效果=投资额×投资效果系数
⑦运输能力消耗率=运输供给×消耗系数
⑧运输需求增长率=区域经济总量×需求系数表(运输供给能力,运输需求量)
⑨运输需求阻碍率=运输需求增长率×运输成本影响因子表(运输成本)
⑩总运输需求量=GDP×需求系数表
在实际社会经济的运行中,表函数的确定存在许多延迟和滞后,因而引入延迟函数和平滑函数[14]。如投资和产出之间就存在时滞,所以引入DELAY函数。
应用模型之前,需要检验所建模型是否能够客观反映实际系统的状况,对模型的有效性、真实性和可信度进行评估[15]。为保证检验的公正性和全面性,在两个子系统中根据输水工程与港航经济系统的主要因素选取如下检验指标。
港航经济系统子系统:港航供需情况、经济发展水平、技术进步。
输水工程与港航经济系统耦合的SD模拟结果见表2。
从表2中可以看出,大多数指标的误差比不超过士5%,说明所建的输水工程与港航经济耦合系统的SD模型比较正确地反映了我国输水工程与港航经济系统的实际结构和功能。模型具有有效性、真实性和可信性[16]。
运用调整系统参数的方法调整系统结构,对调整后的数据进行SD模拟分析[17],通过Vensim程序的运行结果,分析影响耦合系统发展的最主要因素。
表2 输水工程与港航经济耦合系统SD的运行结果与实际数据比较
运输投资额对耦合系统的影响见图4。
图4 运输投资额对耦合系统的影响
通过对港航运输需求和港航供给量及运输投资额之间的计算,运行系统后发现,运输投资额的增加会带来港航供给量以及水运供给量的增加,由此影响连云港市的经济总量。调整运输投资额,即说将每年的运输投资额增加50%,那么在不同年份的结果如图4所示。运输投资额对经济具有刺激作用,主要体现在:运输投资额增加引起了港航供给和水运供给的增加,促使有关部门扩大生产、提高效益,使得劳动者收入增加,收入增加后必然将自己的一部分增加收入用于消费,就使社会需求最终增加,其中也包括港航需求和水运需求的增加,这必然刺激各部门进一步扩大生产,由此增加连云港市的GDP。调整每年的运输投资额后的模式,经济增长最高时达到3.25%。对于调整后的参数低于原模式的值,是由于运输投资额参数在未调整之前就已经低于其他年份,增加1倍的情况下也同样低于原模式的值,因此调整后的参数对连云港市区域经济总量的影响会有低于原模式的情况。
一个地区的社会活动、经济活动与地区经济总量密切相关,同时也反映了其经济发展水平,因此,一个地区经济发展水平决定了输水工程和港航经济系统的发展,必然地与其经济总量有密切的关系。连云港市的整个地区的发展阶段可以分为两个阶段,2007年前和2007年后,2008—2012年市经济总量的发展比较迅速,5年经济增长率分别达到21.4%、25.5%、26.8%、18.2%以及27.7%。
由于连云港市地处中国沿海中部的海州湾西南岸、江苏省的东北端,北倚长6 km的东西连岛天然屏障,南靠巍峨的云台山,为横贯中国东西的铁路大动脉——陇海、兰新铁路的东部终点港,被誉为新亚欧大陆桥东桥头堡和新丝绸之路东端起点,是中国中西部地区最便捷、最经济的出海口。特别是随着西部大开发战略的深入实施,中西部经济发展和对外贸易运输量会更加迅猛增长,而从运输线路合理、运输时间节约、运输成本降低等因素综合考虑,连云港是与西部开发相配套的最佳外贸运输口岸。因此对水运需求以及港航供给的需求较高,将区域经济总量做一下调整来说明其对港航供给的影响。
在保证其他参数不变的情况下,将区域经济总量每年增加10%,然后通过SD程序运行得到图5的结果。结果显示,当连云港市区域经济总量增加时,港航总额同比增加,货运量也相应地上升。根据连云港市2012年统计年鉴,年港航供给量为82 187.2万t。SD运行结果还表明,港航供给和水运供给的关联系数较大,是由于港航运输产品绝大多数采用水运。
图5 区域经济总量对耦合系统的影响
通过模型的运行发现,劳动力数量以及人口总量对于输水工程以及港航经济系统的影响相对稳定,根据系统动力学“模型结构决定行为”的理论,初步判断出相对稳定的区域经济总量增长比等参数就是决定耦合系统行为的模型结构变量,如果对耦合系统作一些调整,改变这些参数,就会很大程度上影响对系统的GDP、港航供给等决定耦合系统程度的评价结果的关键参数,通过系统动力学的辅助关联模型分析,运输投资额影响因素关联度较大的除区域经济总量外还有运输方式投资额。这是由于连云港市正处于经济快速发展阶段,社会固定资产投资总额占GDP的比重较大,投资额要转化为现实的投资设备需要通过运输,同时这些投资设备又转化为下一期的现实生产能力,生产大量成品。其他各项经济指标关联系数不大,其原因是由于港航投资额受外界大环境影响干扰度小,这些不便于用数量表示的环境因素尚未考虑。
[1]张萍,严以新,许长新.区域港城系统演化的动力机制分析[J].水运工程,2006(2):48-51.
[2]刘耀彬,李仁东,宋学锋.中国区域城市化与生态环境耦合的关联分析[J].地理学报,2005(2):22-25.
[3]周勇.E-learning过程能力成熟度模型研究[D].上海:华东师范大学,2009:65-89.
[4]张福庆,胡海胜.区域产业生态化耦合度评价模型及其实证研究:以鄱阳湖生态经济区为例[J].江西社会科学,2010(4):219-224.
[5]王晓鸣,汪洋,李朋,等.城市发展政策决策的系统动力学研究综述[J].科技进步与对策,2009,26(22):197-200.
[6]STERMAN J D.Exploring the next great frontier: system dynamics at fifty[J].System Dynamics Review,2007,23(2):89-93.
[7]郁亚娟,郭怀成,刘永,等.城市生态系统的动力学演化模型研究进展[J].生态学报,2007,27(6):2603-2614.
[8]ANTHONY H.Developing a dynamic systems model for the sustainable development of the Canadian oil sands industry [J].Environmental Technology and Management,2008,8(l):3-22.
[9]冯海燕,张听,李光永,等.北京市水资源承载力系统动力学模拟[J].中国农业大学学报,2006,11(6):106-110.
[10]胡睿,佘健,彭颖,等.北湖流域水质改善系统动力学研究[J].环境科学与技术,2012,35(5):194-197.
[11]王莉芳,陈春雪.济南市水环境承载力评价研究[J].环境科学与技术,2011,34(5):199-202.
[12]DYSON J,CHANG N B.Forecasting municipal solid waste generation in a fast-growing urban region with system dynamics modeling[J].Waste Management,2005,25(7):669-679.
[13]陈书忠,周敬宣,李湘梅,等.城市环境影响模拟的系统动力学研究[J].生态环境学报,2010,19(8):1822-1827.
[14]GUAN D J.Modeling and dynamic assessment of urban economy-resource-environment system with a coupled system dynamics-geographic in formation system model [J].Ecological Indicators,2006,11(5):1333-1344.
[15]王丽琼,王铁骊,楚燕婷.煤炭资源型城市可持续发展的系统动力学模型及应用[J].工业技术经济,2010,29(7):97-101.
[16]JORGE A,DURAN E,ALBERTO P C.System dynamics urban sustainability model for Puerto Aurain Puebla,Mexico[J].Systemic Practice and Action Research,2009,22(2):77-99
[17]赵妍,田强,尚金城.城市生态工业系统模拟、优化调控方法研究[J].生态环境学报,2010,19(6):1416-1421.