生态工业园共生网络脆弱性研究

向鹏成，李 博，胡鸣明，3，，李 佳，董 亮（1. 重庆大学建设管理与房地产学院，重庆 0005；2. 重庆大学可持续建设国际研究中心，重庆 0005；3. 重庆大学建设经济与管理中心，重庆 0005；. 莱顿大学环境研究院，荷兰莱顿 2300 RA）



生态工业园共生网络脆弱性研究

向鹏成1，2，李 博1，2，胡鸣明1，2，3，4，李 佳1，2，董 亮4
（1. 重庆大学建设管理与房地产学院，重庆 400045；2. 重庆大学可持续建设国际研究中心，重庆 400045；3. 重庆大学建设经济与管理中心，重庆 400045；4. 莱顿大学环境研究院，荷兰莱顿 2300 RA）

摘 要：工业共生网络具有高度的复杂性，共生网络能否安全稳定运行直接关系到生态工业园的成败。本文提出脆弱性定义，利用复杂网络理论，构建了北渡铝产业园园内企业相互影响的邻接矩阵，以及共生网络的拓扑结构，通过对节点介数、网络效率等网络拓扑参数的计算定量分析了生态共生网络的脆弱性。随后，通过单节点失效和节点对失效两种模式的仿真分析，衡量了各个节点企业失效对整个网络造成的破坏性，并得出了该工业园的重要节点企业。最后，根据园区真实情况对仿真结果进行分析和反馈，找出园区实际的脆弱性因素并提出解决方案，指出了复杂网络理论在生态共生网络领域进一步的研究方向。

关键词：工业共生网络；生态工业园；脆弱性；复杂网络理论；拓扑参数

1　引言

我国工业园区的发展前后经历了三个阶段，其中第一代工业园仅是企业的单纯集聚，企业多为劳动密集型，技术含量低；第二代工业园是高新技术园区。这两代工业园虽然把企业聚集在了一起，节约了运输成本，但园区内的企业彼此之间独立经营、没有有效的物质能量交流，也没有相互的协同合作，导致资源整体利用率较低且环境污染严重。第三代园区是生态工业园（Ecoindustrial Parks，EIPs）。1995年，美国Indigo发展研究所主任 Lowe教授首次提出这一概念：生态工业园是指按照循环经济理念的工业生态学原理及清洁生产要求来规划和建设的产业园区［1］。在生态工业园内，企业成员之间可以通过废物和副产物的交换，物质、能量和水的逐级利用，以及基础设施的共享等手段来实现园区整体经济效益与环境效益的双赢［2］。近年来，有学者提出生态工业园的定义还应该包括“知识、信息、专业知识的交流”，认为这些因素“定然会对生态工业园的物质能量流造成积极的影响，并且是工业园自我革新的动力”［3］。

生态工业园的概念被提出以来，世界上许多国家开始积极探索并建立各种类型的生态工业园区，目前，全球的生态工业园区已超过12000个。截止到2016年1月，我国有31个园区被批准命名为生态工业示范园区，77个园区通过了国家生态工业示范园区建设规划认证。这种工业生产方式带来了显著的经济效益，然而，生态工业园的运行要受到大量的外界和内在因素的影响［4， 5］，因此对园区管理者提出了更高的要求。生态工业园的成功与否很大程度上取决于园区管理者，因为园区要向企业提供政策和管理的支持、服务和基础设施等［6］。管理者需要合适的决策工具来帮助其识别和筛选企业，同时监控和改善园区的运行［7-9］。最常用的决策工具有生命周期分析（Life Cycle Assessment，LCA）［10， 11］、物质流分析（Material Flow Analysis，MFA）［12， 13］和环境指标分析（Environmental Indicator Analysis）［14-16］，这些工具能够实现生态工业园废弃物资源化水平、环境影响和生态效率的定量化评估［17］，为管理者分析物质流和各个公司的环境影响带来了极大的便利，同时也能帮助管理者筛选入驻企业。然而，目前对于生态工业园运行过程中存在的风险及其脆弱性的研究还很少，使得管理者不能及时发现园区运行中存在的潜在问题而造成无法挽回的损失。本文尝试从案例出发，建立一个生态共生网络脆弱性识别工具，为生态工业园风险管理提供技术支持。

2　生态工业园共生网络的脆弱性

2.1 生态共生网络的复杂性

生态产业共生网络（Eco-industrial Symbiosis Network，EISN）是指由各种类型的企业在特定的利益驱使下，为追求经济效益、社会效益和环境效益的最大化而彼此合作形成的企业之间关系的集合［18］。共生网络中的企业可能拥有不同的规模，来自不同的地区，提供不同的产品，有各自的发展规划。企业之间相互作用又互相联系，影响着外部环境也受到外部环境的影响。生态工业共生网络的复杂性体现在网络结构的复杂性和节点企业行为的复杂性：从结构上看，生态共生网络的类别多种多样，各个类别企业担任的功能也不尽相同，有产品生产类、基础设施类、能源提供类等多种功能的交叉耦合；从节点企业的行为来看，工业共生网络是一个多主体系统，每个企业都是系统的一个主体。各个主体的组织结构、人员素质、管理水平等情况差异很大，但他们的目标都是希望合作共赢以保证整体最优。在生态工业园的运行过程中，各个企业需要不断地与其他企业开展合作，优势互补，并且随着整个共生网络的变化进行自我优化，及时发现外部不确定因素带来的影响并做出快速反应，否则就会失去它在共生网络中的位置而被更具实力的竞争对手所替代。另一方面，每个企业都有自身的利益追求，这就难免会导致整体利益和个体利益产生冲突，因而节点企业间的协同和合作具有高度的复杂性。

2.2 生态共生网络的脆弱性

由于资源与市场变化日趋复杂快速［19］，工业园区内部不同企业、不同过程的生产原料难以长期稳定，生产活动难以协调一致，企业间缺乏物质流、能量流、信息流的有效整合，造成产业链下游企业不能预知其上游输入物料规模、组份等的变化，不能及时应对物质流波动带来的产业链断裂、过程操作改变、产品质量安全等风险，难以实现产业链的稳定运行，严重影响了生态工业园的发展。就算是世界范围内生态工业园的典型——丹麦卡伦堡工业园也存在一定程度的脆弱性。比如在1995年，园区内的Gyproc石膏厂在进行产品组分的常规分析中发现生产的石膏中含有大量的钒，这种金属元素可能对人有害。经过研究人员的仔细调查，最终发现石膏被钒污染的原因是Asnaes发电厂使用了从委内瑞拉新采购的一种廉价燃料，研究人员在这种燃料中发现了钒，钒元素经过共生网络的物质流，从上游企业一直流动到下游企业。最终解决方案是改进Asnaes发电厂的设备以防止钒的大量累积，并遏制脱硫装置生产的石膏污染其他产品，这不仅耗费了大量的时间和金钱，还使石膏厂的信誉大打折扣［20］。Baldwin对此事的评价为，“对卡伦堡工业园而言，技术变化、革新、外部的新压力、企业的接管和合并等变化都会使工业共生系统承受显著影响，甚至有可能使系统坍塌［20］”。我国生态工业园失败的案例也屡见不鲜，比如内蒙古鄂尔多斯地区某工业园依据本地煤炭富含铝、镓的特点，形成了煤炭开采→煤电转化→煤化工转化→粉煤灰提取氧化铝/氧化镓→硅钙尾渣制备环保材料的代表性产业链。然而由于市场变化过快，园区某些企业无法正常生产而退出，最终导致整个工业共生网络瘫痪，基本陷入僵局。

共生网络存在一定的脆弱性，时刻威胁着生态工业园的正常运行。国内外学者对生态工业园的共生网络做出了大量的探索和研究。Lowitt通过对美国马萨诸塞州生态工业园进行研究，发现议事方式、经济措施、融资手段、信息公布等都会影响生态工业园共生网络的稳定性［21］。Catherine Hardy 和 Thomas E. Graedel深入研究了生态工业园的共生网络内部结构，认为即使共生网络内部企业之间的关联程度得到提高，共生网络对外部环境造成的影响和其稳定性也不一定会得到改善［22］。李小鹏对生态工业园共生网络不同共生模式进行了归类分析，运用 Logistic增长模型，对不同产业共生模式下的稳定性条件进行求解和分析，提出了生态工业园产业共生网络的治理方法［23］。张艳建立了生态工业园共生系统理想的运作模式及风险体系，提出竞争模式和共生模式是生态工业园中企业关系的两种典型模式，构建了生态工业园共生系统的风险结构模型，提出了实现共生系统稳定性的控制原理与对策［24］。秦颖从生态工业网络运作中存在的问题和障碍入手，从社会学和经济学的角度对共生网络进行了柔性化分析［25］。

1998年，美国学者Watts和Strogatz在Nature杂志上发表了题为《“小世界”网络的集体动力学》［26］一文，提出“小世界”概念并建立了“小世界”网络模型。1999年美国的 Barabasi和 Albert在Science杂志上发表了题为《随机网络中无标度的出现》一文，建立了一个无标度网络模型［27］，推动了研究者由简单的规则网络深入到复杂网络的研究，进而使得复杂网络在各个领域得到了广泛的应用。在工业共生网络领域，传统的脆弱性分析大多只注重对节点的脆弱性进行定性分析，而肖忠东［28］、李湘梅［29］、宋雨萌［30］、黄训江［31］等人都运用了复杂网络理论，从网络拓扑结构出发分析了共生网络的拓扑性质，做出了开拓性的贡献。然而这些研究由于没有获取节点间的物质、能量交换数据，因此都没有考虑节点间的物质、能量交换，只是构建了无向无权的拓扑图，结果难免出现偏差；同时也没有考虑生态工业园的实际情况，使得管理者很难准确、全面的识别生态工业园共生网络的脆弱性因素，从而降低了风险管理的效率，严重时甚至会导致共生网络瘫痪。因此，在用复杂网络理论进行定量分析时，将企业间的相关关系考虑在内，并对工业园实际运行状况进行分析，对于进一步认识系统脆弱性进而识别风险、提高风险管理的科学性而言具有重要的意义。

根据系统脆弱性的一般定义和特征，生态工业园共生网络系统的脆弱性可被定义为在外在威胁的作用下系统功能的下降比例。即生态工业园共生网络系统 S在威胁T的攻击下，其脆弱性V可定义为：式中，S表示生态工业园内企业所组成的系统；T表示这个系统可能遭受的威胁的集合，本文讨论的威胁是指生态工业园内某企业出现问题而无法正常运转的情况；f是系统功能的测度函数；f（S）表示整个系统的功能；f ［S（t）］表示系统S在遭到威胁t的攻击后的网络功能；系统功能的下降比例 Δf/f表示遭受攻击的子系统 t的脆弱性，其中Δf=f（S）-f［S（t）］≥ 0，V（S，T）的取值范围为［0，1］。

3　工业园共生网络的构建

3.1 北渡工业园简介

本文运用复杂网络理论，以重庆綦江北渡铝产业园为例，经过多次实地调研充分了解了该园区的运行状况，以及各个企业的物质能量流，在此基础上对企业间的影响进行赋权，并构建该园区共生网络的有向加权拓扑图，依此进行拓扑性质分析，并采用系统仿真分析节点失效情况，最后结合该工业园的实际运行情况进行反馈并提出建议。对北渡铝产业园的研究为提高我国生态工业园共生网络的稳定性和抗风险力提供了实践依据，也为我国生态工业园产业链规划、建设和发展提供了一定的技术指导。

北渡铝产业园区是重庆綦江工业园区重要组团之一，园区依托旗能电铝78万吨电解铝项目，发展以铝精深加工为重点的汽车用铝、轨道用铝、高端建筑用铝、工业用铝等新型材料产业。同时园区已形成多条循环经济产业链：①脱硫石膏→建筑石膏产品；②石灰石烟气→硫酸铵→化肥；③粉煤灰→混凝土砌块；④铝废材→再生铝。该工业园区各链条之间通过物质、能量、信息的流动和共享，彼此交错、横向耦合，使整个共生体形成了复杂的网状结构。图1为该生态工业园简图，以园区为系统边界，以园区中的企业为节点，其中废水处理厂与所有企业关联。

图1　北渡?铝产业园简图

3.2 企业间相互影响赋权

为分析企业之间的相关关系，笔者整理了2015年园区内各个企业副产物及废物交换表、电力平衡表，计算企业向下游输出的产品（副产物）占该企业生产的总产品（总副产物）比例或者下游企业用的资源占其上游企业的比例 P，定义企业间的影响权重aij=5*P 。以该结果为依据构建邻接矩阵A（见表1）。其中当i=j时aij=5。

3.3 共生网络拓扑图构建

要用复杂网络理论分析生态工业园共生网络的脆弱性，首先要建立工业共生网络的网络关系。论文以生态工业园内的企业为网络的节点，以节点企业之间的物质能量交流为网络的边，根据表1的影响权重建立生态工业园共生网络脆弱性网络拓扑结构（见图2）。由于企业间关系同相似权网络关系性质相近，因此论文采用相似权为两企业之间的相关关系进行赋值。权数越大表示两企业之间的关系越紧密，一个企业被威胁而产生的风险对另一个企业的影响越大，负影响传递越明显，其距离越短。

表1　北渡铝产业园企业邻接矩阵A

图2　北渡铝产业园拓扑结构图

4　系统仿真及分析

4.1 生态工业园共生网络失效模式

生态工业园共生网络的失效模式有单个企业遇到威胁而失效的单节点失效模式，多个企业同时遇到威胁而失效的多节点失效模式，和两企业之间的相关关系受到威胁而失效的边失效模式。由于工业园区内企业间物质能量交流非常便捷且稳定，基本不会存在边失效现象，因此本文仅对单节点失效模式和节点对失效模式进行仿真分析。

论文在进行生态工业园共生网络脆弱性分析时，首先分别计算各种失效模式下的脆弱性（即V（S，T）值）和相应的网络拓扑参数，然后将脆弱性值与网络拓扑参数进行对比分析，从而研究脆弱性因素复杂网络与拓扑结构的关系。根据失效模式，论文将通过 Dijkstra算法分析节点介数这种拓扑参数，并对单节点失效模式进行分析。

节点介数 bv（i）表示网络中经过节点的最短路径的数量占所有最短路径数量的比例。设节点m与n通过节点k相连，在相异权网络中，权值与距离成正比，即有而在相似权网络中，权值越大，节点间的关系越密切，物质、能量、信息传播越容易，即权值与距离成反比，亦即在论文中节点介数表示两企业通过某一确定企业的最短路径的数量占所有最短路径数量的比例，表征某企业对其他企业的影响力［32］。式中：gs，t表示节点vs到vt的所有最短路径的数量；gs，t（i）表示从节点vs到 vt的 gs，t条最短路径中经过节点 vi的最短路径的数量，其中最短路径可用Dijkstra算法求得。

4.2 生态工业园共生网络功能测度

传统的网络功能测度指标有连通度、凝聚度和韧性度，但这三个指标均不能独立地对网络功能进行全面的测度。因此，论文选择网络效率作为生态工业园共生网络功能测度函数。根据Latora对网络效率的定义，两节点（i，j）间的网络效率可以定义为这两个点之间距离的倒数，即eij=1/dij。因此，整个网络的全局效率（Global Efficiency）可定义为［33］：

4.3 单节点失效模式下的共生网络脆弱性分析

网络节点依次失效，根据式（1）、式（2）和式（4）计算网络脆弱性指标（V（S，T）值）及相关网络拓扑参数——节点介数，计算结果如表 4所示。以脆弱性降序排序来看一些节点对网络效率影响很大，如 f5、f6、f8等，而有些节点对网络效率的影响很小，如f10、f7等。节点失效对网络效率的影响差异很大，如节点f6失效后网络功能下降了44.36%，而节点f10失效后网络功能只下降了 0.14%。这说明在共生网络的企业中发电厂具有很大的脆弱性，在管理工业园时应重点监控，保证其运行不受到影响。以节点介数降序来看，一些节点在网络中具有非常大的影响力，如f5、f6、f8等，而有些节点在共生网络中的重要程度则很小，如f1、f2、f3、f4、f7等。这表明，在共生网络中，发电厂、污水处理厂、电解铝厂对整个系统的影响很大，而下游企业对系统的影响相对较小。这是因为发电厂担负着为整个工业园所有企业供电的职责，污水处理厂则为所有企业处理废水，电解铝厂给下游企业提供原材料，这三个节点一旦出现问题整个系统将无法运行，陷入瘫痪状态。值得一提的是，发电厂失效对电解铝厂造成的影响是难以逆转的，因为如果电解铝厂在 4小时内没有电力补充，电解槽内的铝液将会冷凝附着在电解槽上，对设备造成极大的破坏。

表2　单节点失效模式下的脆弱性及网络拓扑参数

图3　节点介数与脆弱性散点图

从图3可以看出，在北渡铝产业园共生网络这个相似权网络中脆弱性与节点介数大体呈正相关关系，这在节点介数较大时是成立的。但是这种现象在节点介数很小时不够明显，并且有特例出现，如 f1、f2、f3这些点。造成这种现象的原因有以下三点：一是在这个网络关系中一个企业脆弱性的大小受与其相连的节点数目、相应权值的综合作用，只有当二者都相对大时才可能出现脆弱性与节点介数均大的情况；二是北渡铝产业园的企业节点只有17个，数量不够大，导致结果具有一定的偶然性；三是由于在对企业间相互影响进行赋权时仅对有物质交换的企业进行了赋权，对无物质交换的企业赋权为 0，但实际上有些企业对与其没有直接物质交流的其他企业是有影响的，甚至影响重大。比如锦旗碳素为电解铝厂提供阳极炭块，如果锦旗碳素生产出现问题将会直接导致电解铝厂无法生产铝液，进而导致其他铝深加工企业无法正常生产。因此，当这种状况在一个相似权网络中出现时应引起注意并要结合园区实际进行分析。

4.4 分析与建议

通过系统仿真可以发现北渡铝产业园共生网络中最重要的企业是发电厂、电解铝厂、污水处理厂，与实际相符。经过以上的分析可知，锦旗碳素在整个共生网络里也占有很重要的地位，一旦其出现问题，整个共生网络也将陷入瘫痪。但是经过对园区管委会的访谈，我们发现园区并没有这一方面的担忧，如果锦旗碳素退出园区或生产出现问题，阳极炭块将会由园区外的其他企业进行补充。真正令园区管委会担心的是，发电厂生产的粉煤灰以及脱硫石膏是否含有有害元素，用作建筑材料时是否会对人体产生危害，这需要对关键物质流波动下资源化产品质量风险与模拟系统、物质流波动而导致产业链风险的预警预案技术进行更深入的研究，其中，开发和构建物质流监控网络是关键的技术解决方案。

基于以上分析，本文对北渡铝产业园提出以下几点建议，以降低共生网络的脆弱性：

1）重点关注园区关键企业运行，推进园区整体的信息化建设，实现共生网络的数据收集和处理。数据是实施监控和管理的基础，目前园区正在建设国家B级信息化平台，投资1.2亿元，依托龙头企业旗能电铝公司建立大数据中心，借助地理信息、数据挖掘等技术，实现信息的分析、评估，并挖掘数据的潜在信息价值。然而园区内只有旗能电铝一家企业进行了信息化改造，园区其他企业大多属于离散状态，因考虑成本而不愿意积极主动地进行信息化建设。园区应该向其他小型企业展示信息管理平台的优势，比如旗能电铝在实时监控企业生产线运行状况后，可节省20个巡检人员，一年节约人力成本费用260万；此外，实时监控系统比人力监控更为精确，发现问题更及时，能极大地帮助管理者尽早发现风险并进行有效的规避。园区应向其他企业加大宣传力度，鼓励其进行信息化建设，最终实现园区整体的信息化。

2）开发和应用物质流监控网络布局技术。数据收集是信息化管理的基础，而对收集的数据进行恰当的处理才能为管理者所用，因此，开发和应用物质流监控网络布局技术尤为重要。旗能电铝公司投资600万元建立了185个企业内部计量监控点，能随时了解企业的运行状况（如每个电解槽的电流、电压、铝矿供应量），及时发现任何部位出现的问题，对企业和园区的管理者及时发现风险并作出迅速反应、实现动态风险管理有着重要的作用。

3）对废弃物资源化关键组分进行实时监控，重点关注产业链上废弃物资源化关键组分波动、有害元素转移而导致产业链产品质量不稳定的问题。生态工业园将废弃物资源化，为人类所利用，这固然是循环经济的实际体现，但人们往往不太关注资源化的废弃物中原有的有害元素、或者多次加工处理后产生的新的有害物质对人类可能造成的潜在危害。在北渡铝产业园中存在脱硫石膏→建筑石膏产品、石灰石烟气→硫酸铵→化肥、粉煤灰→建筑混凝土砌块等产业链，园区管委会也担心这些产品是否会对人体或农作物造成危害。比如粉煤灰中含有大量的二氧化硅粉尘，这种粉尘极细，比表面积达到 100m2/g以上，并且可以悬浮在空气中，如果人长期吸入含有二氧化硅的粉尘，就会罹患硅肺病。因此对废弃物资源化关键组分进行实时监控，对于维护共生网络的稳定运行有着重要的意义。

5　结语

生态工业共生网络不仅是提高生态工业园效率的有效途径，也是生态工业园内企业间合作的主要组织形式［35］。工业园共生网络能否安全稳定运行直接关系到生态工业园的成败。本文运用Ucinet和Matlab软件，利用复杂网络理论构建了北渡铝产业园园内企业相互影响的邻接矩阵，并构建了共生网络有向加权拓扑结构；提出了脆弱性定义，通过对节点介数、网络效率等网络拓扑参数以及网络的脆弱性进行仿真分析，得出了该工业园的重要节点企业。最后，根据实际情况对仿真结果进行了分析和反馈，找出了园区内实际的脆弱性因素，并提出加快园区及企业的信息化建设、开发和构建物质流监控网络布局技术和应用、对废弃物资源化关键组分进行实时监控等建议。

论文提出的模型充分考虑了生态工业园共生网络的复杂性及脆弱性因素间的相互关系，实现了生态工业园共生网络脆弱性的定量化计算，能够有效识别共生网络的关键节点企业，具有较为普遍的适用性，可以为生态工业园的共生网络建设、生态工业园稳定运行的维护、园区管委会的风险决策与管理提供参考。由于该案例节点企业数量不够大，使得仿真结果带有一定的偶然性，同时，对没有物质交流的企业是否进行赋权、赋权的标准等问题在此文中没有解答。我们将在后续工作中对这些问题以及是否有必要构建园区外围企业与园区内部共生网络的联动模型等问题进行进一步的深入研究。

参考文献

［1］ Lowe E A， Evans L K. Industrial ecology and industrial ecosystems［J］. Journal of Cleaner Production， 1995，3（1-2）：47-53.

［2］ Côté R， Hall J. Industrial parks as ecosystems［J］. Journal of Cleaner Production， 1995，3（1-2）： 41-46.

［3］ Lombardi D R， Laybourn P. Redefining Industrial Symbiosis［J］. Journal of Industrial Ecology， 2012， 16（1）：28-37.

［4］ Mannino I， Ninka E， Turvani M， et al. The decline of eco-industrial development in Porto Marghera， Italy［J］. Journal of Cleaner Production， 2015， 100： 286-296.

［5］ Veleva V， Todorova S， Lowitt P， et al. Understanding and addressing business needs and sustainability challenges：lessons from Devens eco-industrial park［J］. Journal of Cleaner Production， 2015， 87（1）： 375-384.

［6］ Gibbs D， Deutz P. Reflections on implementing industrial ecology through eco-industrial park development［J］. Journal of Cleaner Production， 2007， 15（17）： 1683-1695.

［7］ Oh D S， Kim K B， Jeong S Y. Eco-Industrial Park Design：a Daedeok Technovalley case study［J］. Habitat International， 2005， 29（2）： 269-284.

［8］ Chiu A S F， Geng Y. On the industrial ecology potential in Asian Developing Countries［J］. Journal of Cleaner Production， 2004， 12（8-10）： 1037-1045.

［9］ Sopha B M， Fet A M， Keitsch M M， et al. Using systems engineering to create a framework for evaluating industrial symbiosis options［J］. Systems Engineering， 2010，13（2）： 149-160.

［10］ Sokka L， Lehtoranta S， Nissinen A， et al. Analyzing the Environmental Benefits of Industrial Symbiosis： Life Cycle Assessment Applied to a Finnish Forest Industry Complex［J］. Journal of Industrial Ecology， 2011， 15（15）：137-155.

［11］ Sokka L， Pakarinen S， Melanen M. Industrial symbiosis contributing to more sustainable energy use - an example from the forest industry in Kymenlaakso， Finland［J］. Journal of Cleaner Production， 2011， 19（4）： 285-293.

［12］ Yong G， Pan Z， Côté R P， et al. Assessment of the National Eco-Industrial Park Standard for Promoting Industrial Symbiosis in China［J］. Journal of Industrial Ecology，2009， 13（1）： 15-26.

［13］ Geng Y， Fu J， Sarkis J， et al. Towards a national circular economy indicator system in China： an evaluation and critical analysis［J］. Journal of Cleaner Production， 2012，23（1）： 216-224.

［14］ Zhu L， Zhou J， Cui Z， et al. A method for controlling enterprises access to an eco-industrial park［J］. Science of the Total Environment， 2010， 408（20）： 4817-4825.

［15］ Pakarinen S， Mattila T， Melanen M， et al. Sustainability and industrial symbiosis—The evolution of a Finnish forest industry complex［J］. Resources Conservation & Recycling， 2010， 54（12）： 1393-1404.

［16］ Kurup B， Stehlik D. Towards a model to assess the sustainability implications of industrial symbiosis in eco-industrial parks［J］. Progress in Industrial Ecology，2009， 6（2）： 103-119.

［17］ Felicio M， Amaral D， Esposto K， et al. Industrial symbiosis indicators to manage eco-industrial parks as dynamic systems［J］. Journal of Cleaner Production， 2016.

［18］ 袁增伟， 毕军. 生态产业共生网络形成机理及其系统解析框架［J］. 生态学报， 2007， （08）： 3182-3188.

［19］ Felicio M， Amaral D， Esposto K， et al. Industrial symbiosis indicators to manage eco-industrial parks as dynamic systems［J］. Journal of Cleaner Production， 2016.

［20］ Baldwin J S， Ridgway K， Winder B， et al. Modelling industrial ecosystems and the problem of evolution［J］. Progress in Industrial Ecology， 2004， 1（1-3）： 39-60.

［21］ Lowitt P C. Devens Redevelopment - The Emergence of a Successful Eco-Industrial Park in the United States［J］. Journal of Industrial Ecology， 2008， 12（4）： 497-500.

［22］ Catherine H， Graedel T E. Industrial Ecosystems as Food Webs［J］. Journal of Industrial Ecology， 2002， 6（6）： 29-38.

［23］ 李小鹏. 生态工业园产业共生网络稳定性及生态效率评价研究［D］. 天津大学， 2011.

［24］ 张艳. 生态工业园工业共生系统的构建与稳定性研究［D］. 华中科技大学管理科学与工程， 2006.

［25］ 秦颖， 武春友， 武春光. 生态工业共生网络运作中存在的问题及其柔性化研究［J］. 软科学， 2004（02）： 38-41.

［26］ Watts D J， Strogatz S H. Collective dynamics of ‘smallworld' networks［J］. Nature， 1998，393（6684）： 440-442.

［27］ Barabasi A L， Albert R. Emergence of Scaling in Random Networks［J］. Science， 1999， 286（5439）： 509-512.

［28］ 肖忠东， 查仲朋， 徐琛. 复杂网络理论在生态工业系统的应用研究［J］. 系统工程， 2010（5）： 58-63.

［29］ 李湘梅， 肖人彬， 曾宇， 等. 生态工业园共生网络的脆弱性［J］. 生态学报， 2014（16）： 4746-4755.

［30］ 宋雨萌， 石磊. 工业共生网络的复杂性度量及案例分析：循环经济与生态工业学术研讨会， 2006［C］.

［31］ 黄训江. 生态工业园生态链网建设激励机制研究——基于不完全契约理论的视角［J］. 管理评论， 2015， （06）：111-119.

［32］ Albert R， Barabasi A L. Statistical Mechanics Of Complex Networks［J］. Review of Modern Physics， 2002， 26（1）：47-97.

［33］ Latora V， Marchiori M. Efficient behavior of small-world networks［J］. Physical Review Letters， 2001， 87（19）： 8701.

［34］ 田柳， 狄增如， 姚虹. 权重分布对加权网络效率的影响［J］. 物理学报， 2011， 60（2）： 797-802.

［35］ 王治莹， 李春发. 超网络视角下生态工业共生网络稳定性研究［J］. 大连理工大学学报（社会科学版）， 2013， （01）：14-18.

李博（1993-），男，硕士研究生，主要从事生态工业园风险控制、可持续建设方面的研究。E-mail： 503335950@qq.com

中图分类号：TU19

文献标识码：A

文章编号：1674-4969（2016）03-0332-10

DOI：10.3724/SP.J.1224.2016.00332

收稿日期：2016-04-14； 修回日期： 2016-05-15

基金项目：中荷主题科研合作项目（2015DFG62270）、荷兰科学院 NWO项目（467-14-003）、国家中央高校项目（106112015 CDJXY030004）

作者简介：向鹏成（1974-），男，博士，教授，研究方向为项目管理、风险管理、可持续发展、房地产经济与住房政策。E-mail：pcxiang@cqu.edu.cn

Study on Vulnerability of Symbiosis Network in Eco-industrial Parks

Xiang Pengcheng1，2， Li Bo1，2， Hu Mingming1，2，3，4， Li Jia1，2， Dong Liang4
（1. School of Construction Management and Real Estate， Chongqing University， Chongqing 400045， China； 2. International Research Center for Sustainable Built Environment， Chongqing University， Chongqing 400045， China； 3. Chongqing University Center for Construction Economics and Management， Chongqing University， Chongqing 400045， China； 4. Institute of Environmental Sciences， Leiden University， Leiden 2300 RA， Netherlands）

Abstract:Many countries are actively exploring and establishing Eco-industrial parks of various types. This method of manufacturing has brought significant economic benefits， while also generating a series of problems because the establishment of an eco-industrial park is influenced by numerous internal and external factors. However， market changes and technological advancement could undermine the level of symbiosis during operations. Eco-industrial symbiosis network （EISN） is highly complex， and its safe and stable operation directly relates to the success of Eco-industrial Park （EIP）. In this paper， definition of vulnerability is put forward. Based on the theory of complex network， the enterprise mutual influence of adjacency matrix of Beidu aluminum industrial park and the symbiosis network topology are set up. Through the simulation analysis of the parameters of network topology，such as node betweenness and network efficiency， and the vulnerability of network analysis， measure each node or node pair enterprise's destructive effect on the entire network， thus the most important node enterprises of the industrial park can be worked out， i.e. power plant， sewage treatment plant， electrolytic aluminum plant. Finally， on the analysis and feedback to the simulation result in accordance with the real situation of the parks， the real vulnerable factors are found out and three solutions are provided which are （1） focus on the operation of the key nodes， and promote the informationization construction of the industrial park， to realize the data collection and processing of the symbiosis network； （2） exploit and apple material flow monitoring network layout technology；（3） monitor the key components of the recycled products in real time， and focus on the unstable quality problem caused by the volatility of the key components and transfer of harmful element .The further research direction of complex network theory in ecological symbiosis network is also pointed out.

Keywords:symbiosis network； eco-industrial parks； vulnerability； complex network theory； topological parameter