产业结构调整对环境污染影响的系统动力学仿真预测

韩　楠

(燕山大学经济管理学院，河北　秦皇岛　066004)



产业结构调整对环境污染影响的系统动力学仿真预测

韩楠

(燕山大学经济管理学院，河北秦皇岛066004)

本文从产业结构和环境污染两大系统以及影响这两大系统的各个子系统出发，构建反映产业结构对环境污染影响的系统动力学模型。在对模型进行有效性检验后，预测中国环境污染的发展变化趋势。在此基础上，通过系统参数变量的适当调控，分析调整产业结构、科技投入强度和能源消费强度等不同调控方案对未来环境污染变化的影响。研究结果表明：①按照现有系统发展规律，至2022年，工业废气排放量、废水排放量和固体废物产生量分别预计达到1176190亿标立方米、146.98亿吨和115.57亿吨。②适当调整产业结构、增加科技投入强度和降低能源消费强度能够使得环境污染物排放显著下降。

产业结构；环境污染；系统动力学；仿真预测

1　引言

学者们从不同角度对产业结构调整的环境污染效应进行了研究，研究内容主要集中在以下两个方面：第一，基于历史数据分析产业结构调整对环境污染的影响效应。如应用环境投入产出法、效应分解等方法实证分析了产业结构的变化及其对环境污染的影响[1-3]。第二，通过拟合历史数据模拟预测产业结构调整对未来环境污染变化的影响。应用情景分析法研究产业结构调整对环境污染物排放量可能带来的影响[4-5]；运用LEAP 模型和弹性系数法预测不同情景下山东省和广东省产业结构变化对碳排放的影响[6-7]。

现有文献大多基于历史数据分析产业结构调整对环境污染的影响，在拟合历史数据的基础上模拟预测产业结构调整所带来的环境污染未来变化趋势的文献却很少。少量文献基于产业结构调整模拟预测对未来碳排放的影响，但只考虑到产业结构单一因素变化所导致的环境污染变化，并未综合考虑产业结构和环境污染及其影响因素之间的相互作用。事实上，产业结构与环境污染会受到许多因素影响，并且各因素间也相互影响。产业结构调整不仅会导致环境污染的变化，也对经济、科技、能源等产生影响进而使得环境污染发生变化。

2　产业结构对环境污染影响的系统动力学模型构建

2.1系统边界界定

系统动力学(System Dynamics，SD)是将自然科学和社会科学相结合的跨学科系统科学，最适用于分析和处理社会、经济和生态等领域复杂的系统问题[8]。在构建产业结构对环境污染影响的系统动力学模型前应先准确划分系统边界，将与建模目的关系密切的变量划入系统，并保证系统的封闭性。

本文从产业结构和环境污染两大系统出发，分别找出影响这两大系统的各个子系统并相应地界定出纳入各个子系统的主要变量。

(1)环境污染系统及其影响子系统。参考目前学者对环境污染影响因素的研究成果，环境污染的影响因素主要包括经济发展、人口规模、科技水平、能源消费等因素[9-12]。因此，本文根据影响环境污染系统的因素设置经济、人口、科技和能源子系统。

(2)产业结构系统及其影响子系统。本文旨在考虑从环境污染视角分析产业结构的影响因素，研究由于生产要素的投入所带来的产业结构变化，进而导致环境污染物排放的变化。因此，借鉴Cobb-Douglas(CD)生产函数Y=AKαLβ，从影响产业结构的基本要素投入出发，设置科技、资本投入和劳动力投入作为影响产业结构的三个子系统。

2.2因果反馈关系分析

通过对产业结构和环境污染的系统层次及结构分析，依据环境污染、经济、人口、能源、科技、产业结构、资本投入、劳动力投入各个系统要素之间相互制约关系及其动态变化趋势，利用系统动力学仿真软件Vensim5.6a，可以绘制出产业结构对环境污染影响的系统因果关系模型，该模型中有以下4个主要因果关系反馈回路：

①回路一。GDP→财政收入→财政支出→科技经费支出→科技水平→工业三废排放量→总人口→社会劳动力→GDP。该反馈回路为正反馈关系回路。国内生产总值的增加使得政府财政收入和财政支出增加，同时会相应地增加对科技经费的支出比重；科技投入的增加使得科技水平随之提高，科技发展能够降低工业三废排放量进而减少环境污染；环境质量的改善使得死亡人口降低进而导致总人口增加，从而增加社会劳动力，最终促进国内生产总值提升，形成正反馈回路。

②回路二。总人口→社会劳动力→三次产业从业人员数→三次产业增加值→GDP →财政支出→教育经费支出→受教育人数→科技水平→工业三废排放量→总人口。该反馈回路为正反馈关系回路。总人口的增加使得社会劳动力增加，同时会相应地增加三次产业就业人员数进而导致三次产业增加值和国内生产总值的提高；国内生产总值的增加使得政府财政收入、财政支出和教育经费支出相应提高；教育经费投入的增加使得受教育人数随之增加，带动科技进步；科技进步能够改善环境污染使得总人口数增加，形成正反馈回路。

③回路三。GDP→能源消费→工业三废排放量→总人口→社会劳动力→GDP。该反馈回路为负反馈关系回路。国内生产总值的增加使得对能源消费需求随之提升，进而提高能源消费量；能源消费量的增加会产生更多的环境污染物排放量，使得环境恶化，死亡人数增加进而导致总人口和社会劳动力的下降，最终使得国内生产总值下降，形成负反馈回路。

④回路四。GDP→全社会固定资产投资→三次产业固定资产投资→三次产业增加值→GDP。该反馈回路为正反馈关系回路。国内生产总值的增加会使得政府加大全社会固定资产投资，相应地提高三次产业固定资产投资数额，进而增加三次产业增加值，最终促进国内生产总值的提升，形成正反馈回路。

除上述所列示的主要反馈关系回路以外，该系统中还存在许多具有辅助作用的反馈关系回路。

2.3系统参数确定

模型系统的历史数据为2003—2012年，以2003年作为系统仿真模拟的基期，模型参数主要通过平均值法、直接赋值法、回归分析法以及比率分析法等方法计算得到。原始数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》(2004—2013年)。

(1)总人口数= INTEG(出生人口数-死亡人口数，129227)，该式表示总人口数的初始值(即2003年的数值)为129227万人，且总人口数=∑(出生人口数-死亡人口数)

(2)GDP= INTEG(年增加值，135822.76)，该式表示GDP的初始值(即2003年的GDP)为135822.76亿元，且GDP=∑年增加值

(3)工业废气排放量=EXP(9.6535-1.908×ln科技水平+0.258×ln(第二产业占GDP比重×100)+0.611×ln人均GDP+1.756×ln能源消费量)

(4)工业废水排放量= EXP(45.012-3.207×ln科技水平+0.526×ln(第二产业占GDP比重×100)+1.826×ln人均GDP+0.037×ln能源消费量)/10000

(5)工业废物产生量= EXP(54.737-9.267×ln科技水平+0.968×ln(第二产业占GDP比重×100)+1.59×人均GDP+3.869×ln能源消费量)

3　模型仿真预测

3.1模型有效性检验

为了验证所建立的模型是否可以准确地反映实际系统的特征以及解决系统问题，在仿真模拟之前要进行系统有效性检验，以保证系统模型仿真和分析结果的可靠性。

基于上文系统模型和参数设置结果，运用Vensim软件对所建立的系统模型进行有效性历史检验。仿真时间区间从2003年到2012年，仿真步长为1年，共10年。将模型运行结果与变量真实值进行比较，通过分析2003—2012年参数的拟合程度判断系统模型的有效性。若仿真结果与其真实值误差较小，则说明模型是合理的，可以准确地体现出系统的未来状态。通过系统运行，模型对所有变量均进行仿真检验，本文仅列示出两个输出响应指标即GDP和总人口。图1为GDP和总人口的仿真值与真实值拟合结果。

图1　GDP和总人口仿真值与真实值拟合图

图1显示，GDP和总人口的仿真结果与真实值之间拟合程度较高，其中总人口仿真值与真实值曲线基本重合。系统模型运行结果的精确度基本控制在5%以内。因此，所建立的系统模型能够准确地反映变量之间的相互作用关系和系统运行状况，说明该模型的系统结构和参数设置是合理的，能够满足本文的研究目的，可以对未来的环境污染、经济和产业结构的发展趋势进行仿真预测。

3.2现有系统行为的仿真预测

通过模型有效性检验，证实了模型设计的合理性和准确性。在此基础上，对2013—2022年中国环境污染、经济和产业结构的发展情况进行仿真预测，仿真步长为1年。

根据十八大报告提出的“两个翻番”的要求，即2020年GDP比2010年翻一倍的增长速度计算，2013—2022年期间的年均GDP增速必须达到6.932%。因此，本文将2013—2022年均GDP增长速度设定为6.932%。

在GDP保持年均增速6.932%下，按照2003—2012年的现有系统发展规律，并以2012年的实际数据为初始变量值，对2013—2022年的发展趋势进行仿真预测，反映出惯性趋势下未来可能产生的结果。图2～图4为现有系统行为下，工业废气排放量、工业废水排放量、工业固体废物产生量以及GDP等主要变量指标的仿真预测图。表1为主要变量指标的预测值。

从图2可以看出，按照2003—2012年的现有系统发展规律预测出来的2013—2022年的GDP呈现稳定增长态势。表1显示，到2020年，GDP预计可以达到561053亿元，比2010年翻了近一倍。图3～图5显示，按照过去的经济发展趋势，2013—2022年工业废气排放量和工业固体废物产生量将呈现快速增长趋势。表1显示，至2022年工业废气排放量和工业固体废物产生量预计分别达到1176190亿标立方米和1155700万吨；工业废水排放量将保持稳定下降趋势，预计2022年下降到146.98亿吨。

图2　GDP仿真预测图

图3　工业废气排放量仿真预测图

图4　工业废水排放量仿真预测图

图5　工业固体废物产生量仿真预测图

年份工业废气排放量(亿标立方米)工业废水排放量(亿吨)工业固体废物产生量(万吨)GDP(亿元)2012658228222.8393197973351992013705512217.1063522823579572014754220210.5903896153822222015804187203.452433171408022

续表1

3.3不同调控方案下的系统行为仿真预测

本文通过改变三次产业结构、科技投入强度、能源消费强度等一些关键系统参数值来模拟预测三种调控政策下中国环境污染的发展变化趋势。

首先，调整三次产业结构(方案一)。在降低第二产业固定资产投资比重，加大第三产业固定资产投资比重的基础上，调整三次产业就业人员比重，即适当地降低第一、二产业就业人员比重，提高第三产业就业人员比重。将第二和第三产业固定资产投资比重分别降低和提高5%；同时，将第一、二产业就业人员比重分别降低5%、第三产业就业人员比重提高10%，模拟三次产业结构变化对GDP和三废排放量的影响。

其次，调整三次产业结构同时提高科技投入强度(方案二)。在方案一的基础上，进一步提高科技投入强度分析预测环境污染物排放量以及GDP的变化情况。即，通过调整第一、二、三次产业固定资产投资比重和就业人员比重改变三次产业结构的同时，加大科技投入强度。参考目前中国的科技投入强度，将科技投入强度提高10%。

最后，调整三次产业结构同时提高科技投入强度和降低能源消费强度(方案三)。在方案二的基础上，进一步降低能源消费强度分析对GDP和环境污染物排放量的影响。即，不仅调整第一、二、三次产业固定资产投资比重和就业人员比重改变三次产业结构，并且同时加大科技投入强度和降低能源消费强度。参考目前中国的能源消费强度，将能源消费强度降低15%。

三种调控方案与现有系统行为的系统参数变化见表2。

根据三种调控方案的系统参数对2013—2022年的发展趋势进行仿真预测。图6～图9为三种不同方案下，工业废气排放量、工业废水排放量、工业固体废物产生量以及GDP等主要变量指标的仿真预测图。三种调控方案与现有系统行为相比，环境污染物排放量均呈现下降趋势，同时使得GDP呈现增加态势。

方案一是在现有系统行为的基础上，调整三次产业结构，改变第一、二、三次产业固定资产投资比重和就业人员比重。图6～图9显示，根据方案一的环境污染物排放量仿真预测结果，与现有系统相比，方案一使得环境污染物排放量呈现较大幅度的下降。其中，工业废气排放量平均降幅9.41%；工业废水排放量平均降幅30.6%；工业固体废物产生量平均降幅32.09%。方案一中GDP与现有系统相比，不但没有下降反而呈现增加态势，平均年增幅为6.74%。

表2　不同调控方案的系统参数

续表2

方案二是在方案一的基础上，提高科技投入强度。方案二与方案一相比，提高科技投入强度使得环境污染物排放量呈现明显的下降趋势，其中，工业废气排放量、工业废水排放量和工业固体废物产生量平均降幅分别为9.7%、16.55%和40.72%。方案二中GDP的预测结果与方案一相比，也呈现小幅提升，平均年增幅为0.63%。

图6　各方案GDP变化趋势图

图7　各方案工业废气排放量变化趋势图

图8　各方案工业废水排放量变化趋势图

方案三是在方案二的基础上，进一步降低能源消费强度。方案三中GDP的预测结果与方案二相比，基本持平。降低能源消费强度以后，工业废气排放量及工业固体废物产生量出现明显下降，工业废水排放量呈现小幅降低趋势。根据仿真预测结果，与方案二相比，方案三使得工业废气排放量、工业废水排放量和工业固体废物产生量平均降幅分别为24.48%、0.27%和46.18%。

图9　各方案工业固体废物产生量变化趋势图

4　研究结论

(1)产业结构对环境污染的影响作为非线性的复杂系统，应用系统动力学模型进行分析具有合理性和可行性。根据模型有效性检验证实，所建模型的历史数据拟合误差小，能够有效地反映出中国产业结构对环境污染影响的复杂行为。

(2)按照现有系统发展规律，2013—2022年工业废气排放量和工业固体废物产生量将呈现快速增长趋势；至2022年，工业废气排放量和工业固体废物产生量预计分别达到1176190亿标立方米和1155700万吨。工业废水排放量则保持稳定下降趋势，预计2022年将下降到146.98亿吨。

(3)通过系统参数变量的适当调控，模拟预测调整产业结构、科技投入强度和能源消费强度等不同调控方案对未来环境污染变化的影响。预测结果显示：适当调整产业结构、增加科技投入强度和降低能源消费强度能够使得GDP提升的同时带来环境污染物排放量的大幅下降。

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(责任编辑刘传忠)

Simulation and Prediction on the Effect of Industrial Structure Adjustment to Environmental Pollution in China Based on System Dynamics

Han Nan

(School of Economics& Management,Yanshan University,Qinhuangdao 066004,China)

The system dynamics model on the effect of industrial structure to environmental pollution is built based on the systems of environmental pollution,industrial structure and their influencing subsystems.The future development trend of environmental pollution in China can be predicted after the effectiveness test of model.Furthermore,through the proper regulations of system parameters,the future changes of environmental pollution can be simulated and predicted in different control schemes such as adjusting industrial structure,scientific and technological intensity and energy intensity.The results indicate that industrial waste gas emissions,industrial waste water emissions and industrial solid waste outputs in China would be expected to reach 117 619 billion standard cubic meters,14.698 billion tons and 11.557 billion tons respectively by 2022,according to the existing law of development.In addition,adjusting industrial structure,increasing scientific and technological intensity and reducing energy intensity will lead to the obvious decrease of environmental pollution emissions.

Industrial structure;Environmental pollution;system dynamics;Simulation and prediction

河北省社会科学基金青年项目、燕山大学青年教师自主研究计划课题“京津冀区域产业结构与环境质量耦合机理及模拟调控研究”(HB14YJ009、13SKB002),河北省教育厅科学研究计划项目河北省高等学校人文社会科学研究青年基金项目“京津冀一体化战略背景下产业结构调整对环境污染的优化调控研究”(SQ161110)。

F061.5

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