生态移民安置风险演化系统动力学模型研究

江 新，费 凡，姚 成 铭，王 婧 雯，王 耀 威，杨 尚 取

(1.三峡大学 水利与环境学院，湖北 宜昌 443002； 2.三峡大学 水库移民研究中心，湖北 宜昌 443002)

0 引 言

生态移民安置是为了降低迁出区生态风险、缓解并消除经济贫困，而将位于生态脆弱区以及自然环境受到严重威胁地区的贫困人口迁移至其它稳定地区的过程，其本质是多重因素在稳定地区内的空间重构[1-2]。但随着生态移民安置工程的不断进展，迁入地的人口密度逐渐增大和迁出区生态压力转移，对安置区原系统造成不同程度干扰，甚至破坏，使该地区的安置稳定性受到严峻考验。

生态移民现已成为水电工程移民之外的第二大移民群体，大规模的移民搬迁为迁入区的安置稳定带来冲击，安置风险和矛盾日益凸显[3]。且由于生态移民安置区内不同利益相关者在生态移民安置方面存在利益冲突，加大了生态安置风险管理的难度。韩晓佳等[4]运用模糊认知图模型和人工神经网络分析生态移民安置区生态风险，提出减少垃圾污染和加强基础设施建设等措施降低风险；邰秀军等[5]采用FGT贫困测度指标、偏相关分析法探究生态移民安置模式，认为移民户集中但不连片的安置方式有利于减贫和脱贫；苗红等[6]为分析复杂人地耦合的生态移民安置区整体系统的脆弱性，构建了脆弱性整合评价模型；胡西武等[7]以搭建生态移民定居意愿和行为的计划行为理论模型(TPB)研究框架，识别出影响生态移民定居意愿和行为的关键要素为地理要素；冯伟林等[8]结合Multinomial Logit(MNL)模型对生态移民的风险应对策略的影响因素进行实证分析，认为从农业转化为非农业的生产方式既能缓解日常生活因素的影响，又能达到生态防护的效果。

以上研究主要集中于生态环境脆弱性、生态移民安置模式和生态移民定居意愿和行为等，鲜有生态移民安置风险演化研究。因此，笔者结合利益相关者和系统动力学理论，从利益相关者的视角出发，构建适用于生态移民安置风险的指标体系，并用vensim软件模拟生态移民安置风险的演化趋势，以期为生态移民安置规划、移民政策的制定与实施提供理论支撑和可行性建议。

1 生态移民安置风险影响因素识别与分析

1.1 利益相关者识别与分析

著名学者Freeman[9]在《战略管理：一种利益相关者的方法》中提出利益相关者这一概念。通过对国内外学者成果的不断总结和研究，综合对比分析后，笔者认为，生态移民安置区的利益相关者是指对生态移民安置区社会、生态环境、资源与经济协调可持续发展的实现产生直接影响或间接影响的群体或组织机构。

以生态移民安置区建设发展为研究视角，从经济利益性和影响力两个维度将利益相关者分为四大类：关键利益相关者、主要利益相关者、次要利益相关者与一般利益相关者，其中，移民管理者主要指参与生态移民安置工作相关的中高层管理人员，具有高经济利益性、高影响力的特征，常充当关键利益相关者的角色；经济活动者指的是参与安置区投资建设的社会资本方和金融机构，具有高经济利益性、低影响力的特征，常充当主要利益相关者的角色；环境保护者指的是环境保护公益组织和环境保护企业，具有低经济利益性、高影响力的特征，常充当次要利益相关者的角色；原住民群体是指原来居住在安置区周围的居民人群，移民群体是指迁移至安置区的人群，具有低经济利益性、低影响力的特征，常充当一般利益相关者的角色[10]。生态移民安置区的利益相关者二维矩阵如图1所示。

图1 生态移民安置区的利益相关者二维矩阵

1.2 利益相关者视角下风险因素分析

查阅生态移民安置风险的相关文献[4，6，10-11]，以及采用半结构化访谈方式，调查生态移民安置区内4类不同利益相关者群体对安置风险问题的关注及了解程度，其中移民管理者认为造成生态移民安置风险的主要风险因素为：社会信任失范、社会组织结构解体、自然灾害、失业率增加、医疗教育水平低、土地资源供给不足以及就业扶持及培训不足；环境保护者认为造成生态移民安置风险的主要风险因素是：水土流失、生活环境污染以及自然灾害；经济活动者认为造成资源风险的主要风险因素是：基础设施建设不全面、产业升级空间不足、产业就业结构不平衡和失业率增加；移民、原住民群体认为引发生态移民安置风险的主要风险因素是：宗教信仰冲突、文化冲突、医疗教育水平低、安置区生活成本增加、人均收入偏低、移民心理失衡和移民边缘化。

1.3 生态移民安置风险指标体系构建

对利益相关者视角下识别的风险因素按照社会、生态环境、资源与经济风险进行筛选和分类，建立生态移民安置风险指标体系，如图2所示。

图2 生态移民安置风险指标体系

根据生态移民安置风险的特点对图2中18个二级风险指标进行选择性说明：R11为移民群体被排斥在社交网络外围，与迁入区人群难以融为一体，尤其表现在适应能力差的人群；R13为移民与原住民群体，或移民群体之间由于文化习俗的差异而引发冲突；R21为暴雨、洪涝、干旱、病虫害等自然灾害；R31为安置区现有人口相比安置前人口增多，人均土地资源分配供给不足；R32为交通、园林绿化和公共生活服务等基础设施统筹规划建设难度较大，无法普及到所有移民；R41为安置区失业人数占总人数的比例增加；R43为安置区生活水准较高，维持生计的费用较高；R44为产业与就业供需不均衡，引起产业、就业结构不平衡；R45为安置区技术创新能力不足，造成产业升级空间不足。

2 生态移民安置风险因果关系构建

生态移民安置风险是由多种因素相互作用组成的动力学系统，内部因素具有相互交叉、耦合度高等特点，为更好分析其反馈机理，将生态移民安置风险划分为社会风险子系统、生态环境风险子系统、资源风险子系统和经济风险子系统，并对各子系统内风险因子间的因果关系论述分析。

2.1 社会风险子系统因果关系分析

移民在迁入安置区后，原来的社会群体被集中或分散安置，其中有部分移民处于未完全脱离原有社会关系网络，也未完全融入新安置区的“中间状态”[12]。在多重因素的影响下，小部分移民难以较快融入新的社会群体，逐渐被边缘化，由此产生对社会信任失范等负面心理影响，引发社会风险。社会风险子系统的因果关系如图3所示。

图3 社会风险子系统因果关系

移民在原居民排斥和自我封闭的双重影响下，产生心理失衡，来自不同地区的部分移民所拥有的语言文化和宗教信仰存在些许差异，造成基于原有血缘、地缘等因素建立的社会人际网络迟延和社会关系功能弱化，具体表现出移民群体之间的走动来往活动逐渐减少。加之习惯的延续和滞后，部分移民在安置区新场域的适应和发展中难以较快获得所需的社会资源，产生社交和心理隔阂，导致他们处于社会“边缘化”状态[13]。综上，移民在边缘化和社会组织结构解体的双重压力下，将逐步对社会信任失范，最终促使社会风险发生。

2.2 生态环境风险子系统因果关系分析

生态环境状况是安置区可持续发展的重要影响因素之一，在追求经济效益的同时，容易忽视生态环境的重要性，往往对地区生态环境造成干扰，引发生态环境风险。环境风险子系统的因果关系如图4所示。

图4 生态环境风险子系统因果关系

自然因素方面，泥石流、洪涝、虫灾害等自然灾害对生态环境风险具有一定的影响。人为因素方面，随着安置区人口密度增加，人地关系相对紧张，从事种植业及畜牧业的部分移民家庭所拥有的林地面积、耕地面积、鱼塘面积相对减少。农户为弥补自然资本损失和维持日常生计，人为砍伐来增加耕作面积，造成安置区内森林面积减少，植被覆盖率降低引起水土流失，对生态环境造成不良影响。与此同时，人们的日常活动也会对环境造成不同程度的影响，例如生活污水过度排放，工业废气排放等。以上风险因素的累积会直接或间接影响安置区生态环境稳定性，不利于安置区可持续发展。

2.3 资源风险子系统因果关系分析

资源风险主要是指因基础设施建设不全面、贷款渠道少、就业扶持及培训不足、医疗教育水平低和土地资源供给不足等原因造成部分移民群体很难获得所需社会资源的风险。资源风险子系统的因果关系如图5所示。

图5 资源风险子系统因果关系

政府部门和相关企业提供的就业渠道和信息不够通畅，且劳动技能培训针对性不够强，移民群体较慢获得足够谋生的生产技能，在面对新的生活环境时，原有的生产技能、经验和见识不能完美展现出来，出现了不同程度的人力资本失灵现象[14]。

经济恢复期安置区的GDP较低，政府引进外来投资较为不足，当地安置区的基础设施建设发展缓慢，部分青壮年选择将土地流转给当地企业，去异地外出打工或另谋出路。此外，当地医疗教育水平较低也会对家庭劳动力产生部分影响，因病返贫、因病致贫的现象时有发生。

2.4 经济风险子系统因果关系分析

“搬得出、稳得住、逐步能致富”是安置搬迁的主要目的，但在迁入安置区后，前期部分地区产业发展速率略微缓慢，安置区内移民的脱贫致富处境仍较为严峻。经济风险子系统的因果关系如图6所示。

图6 经济风险子系统的因果关系

迁入区经济发展与三大产业(农业、工业、服务业)的发展状况紧密相关，当地产业为移民群体提供大量就业机会，然而文化程度偏低和社会适应性较慢的一部分移民难以较快胜任相应工作岗位，会造成安置区整体失业率偏高，对产业发展产生影响[15]。

移民安置前期，外来企业投资和技术科研资金较为短缺，造成当地三大产业的发展空间较小和发展速率缓慢，同时也对不同产业之间的升级转换造成干扰，该地区不同产业所占比例发生变化，导致当地产业结构不平衡。在城镇化进展相对缓慢的地区，第一产业产值所占比例较大，第二、第三产业产值所占的比例相对较少。在安置区GDP增长缓慢和生活成本增加的共同作用下，人均收入偏低，为精准扶贫工作推进带来考验。

3 系统动力学总流图模型构建

3.1 模型边界确定与基本假设

以生态移民安置风险为建模对象进行演化分析，确定包括社会风险子系统、生态环境风险子系统、资源风险子系统和经济风险子系统在内的系统模型边界。为简化建模过程，同时提出如下3条假设：① 模型仅考虑社会风险子系统、生态环境风险子系统、资源风险子系统和经济风险子系统4个子系统中的风险相互作用而导致的安置风险，不考虑子系统之间变量相互作用，其他变量均作为外变量不予考虑；② 模型不考虑战争、地震等不可抗力而导致的系统仿真失灵情形；③ 管理者对风险具有调节作用，但不能通过强制性行为来消除各风险因素的不良影响。

3.2 确定生态移民安置风险指标权重

由各风险子系统因果关系图可知，风险指标之间具有相互作用且非独立存在的特点，选用ANP法对风险指标进行权重计算能更加体现科学准确性。为了加强权重合理性，邀请了7位生态移民方面的专家，他们分别从事规划(3人)、生态(2人)、经济(2人)等相关领域的工作。依据1.2节中建立的风险因素体系制定相应的问卷，将问卷数据结果导入超级决策软件(Super Decision)中，算出未加权超矩阵、加权超矩阵及极限超矩阵，最终得出风险因素指标的权重，底层指标权重系数分别为：社会风险子系统底层指标权重系数WR1=(WR11，WR12，WR13，WR14，WR15，WR16)=(0.083 2，0.009 8，0.013 1，0.032 7，0.077 7，0.031 4)；生态环境风险子系统底层指标权重系数WR2=(WR21，WR22，WR23)=(0.030 7，0.070 7，0.118 9)；资源风险子系统底层指标权重系数WR3=(WR31，WR32，WR33，WR34)=(0.041 4，0.026 7，0.079 1，0.124 7)；经济风险子系统底层指标权重系数WR4=(WR41，WR42，WR43，WR4，WR45)=(0.096 9，0.071 6，0.028，0.049 2，0.142)，风险评价指标网络结构如图7所示。

图7 风险评价指标网络结构

3.3 构造生态移民安置风险系统动力学总流图

根据上述各风险子系统的因果关系图，利用Vensim PLE软件构造出生态移民安置风险系统总流图，其中包括描述风险积累状况的状态变量、风险累积效应变化快慢的速率变量以及承担信息传递功能的中间变量，系统动力学总流图如图8所示。

图8 生态移民安置风险系统动力学总流图

3.4 主要变量间函数关系式的建立

(1)移民心理失衡=原居民排斥×0.5+移民自我封闭×0.5-干预措施

(2)社会组织结构解体=移民心理失衡×WR15+(文化冲突+宗教冲突)×WR12

(3)安置风险增加量=社会风险×权重1+生态环境风险×权重2+资源风险×权重3+经济风险×权重4

(4)生态移民安置风险=INTEG(安置风险增加量-安置风险减少量，Initial Value)

(5)风险消除率1=IF THEN ELSE(社会风险>=0，DELAY1I(社会风险×权重+风险管控×权重，0.5，0)，0)

(6)风险消除率2= IF THEN ELSE(生态环境风险>=0，DELAY1I(生态环境风险×权重+风险管控×权重，0.5，0)，0)

(7)风险消除率3= IF THEN ELSE(经济风险>=0，DELAY1I(经济风险×权重+风险管控×权重，0.5，0)，0)

(8)风险消除率4= IF THEN ELSE(资源风险>=0，DELAY1I(资源风险×权重+风险管控×权重，0.5，0)，0)

(9)社会风险= INTEG(风险发生率1-风险消除率1，Initial Value)

(10)生态环境风险= INTEG(风险发生率2-风险消除率2，Initial Value)

(11)资源风险= INTEG(风险发生率3-风险消除率3，Initial Value)

(12)经济风险= INTEG(风险发生率4-风险消除率4，Initial Value)

4 算例分析

在2001年初，A湿地的百姓开展生产经营活动，引起湿地功能严重衰退，各类珍稀动植物生存环境遭受到破坏，生物多样性面临严峻考验。为了使生态脆弱区得到修复，并排除人为活动带来的干扰，2013年对A湿地实施整体生态移民搬迁工作。搬迁工作阻力巨大，历经8 a时间的人口迁移，448户1 377名村民离开故土，陆续集中搬迁至20 km外的生态移民安置点B区。

安置点B区生产安置的移民管理者，建设投资和融资机构，环境保护公益组织和环境保护企业以及移民、原住民群体等4类利益相关者各自面临着不同的风险因素。例如：生产安置的移民管理者面临社会信任失范和社会组织结构解体等问题；建设投资和融资机构面临基础设施建设不全面和产业升级空间不足等风险；环境保护公益组织和环境保护企业受水土流失、生活环境污染以及自然灾害等困扰；移民、原住民群体面临宗教信仰冲突和文化冲突等风险。

4.1 风险演化模型参数初值确定

依据算例基本资料及安置区内4类不同利益相关者面临的18项风险指标的影响程度，邀请从事移民领域的7位专家对其进行评估打分，对分数进行无量纲化处理，得到各底层风险因素的风险程度初值，以社会风险子系统为例，结果如表1所列。

表1 社会风险子系统风险指标的风险程度初值

同理得出其他风险子系统中风险指标R21，R22，R23，R31，R32，R33，R34，R41，R42，R43，R44，R45的风险程度初值分别为5.1，5.9，6.6，5.9，5.7，6.1，6.3，6，5.7，5.3，5.6，4.6。

4.2 安置风险演化仿真分析

将模型风险程度初始值及权重输入演化模型中，对该案例数据值进行仿真研究分析，设置初始时间值为0，其单位为a，以0.5 a演化步长和15 a演化时间演化其间生态移民安置风险动态变化，得到生态移民安置风险演化趋势仿真结果与各风险子系统的仿真结果。

4.2.1生态安置风险仿真分析

根据安置风险演化仿真结果，生态移民安置风险演化周期可分为诱发、平缓和衰退3个阶段。风险诱发期，即前4 a，安置区内的社会、生态环境、资源及经济4个方面都受到不同程度的干扰，且风险量随着时间在不断增加，风险值在该期间整体呈现上升趋势；风险平缓期，即4～7 a，风险值在该期间内总体处于平缓状态，风险值特征具体表现为上下略微波动，在第6.5 a风险值达到峰值；风险衰退期，即7 a后，风险值缓慢下降并处于稳定状态，仿真值与实际情况基本相符，生态移民安置风险演化结果趋势如图9所示。

图9 生态移民安置风险演化趋势

4.2.2各子系统仿真结果分析

(1)社会风险子系统。在移民搬迁工作前期，移民群体被搬迁至异地，对安置区情况了解甚少，无法较快适应陌生环境，与安置区原住民群体不能较快相处融洽，且对后期的居住生活表示困惑和不知所措，造成移民心理失衡和社会信任失范。前8 a的风险值逐渐上升。随着移民管理者的安全措施不断实施，例如：① 移民管理者加强安置区的内部社会支持网络建设，提高移民群体的生活关注度和生活参与感，能有效避免他们陷入社会融合困境；② 移民管理者建立专业化的移民心理疏导中心，减轻心理负担，有效缓解心理失衡；③ 移民管理者增加移民政策的宣传力度，移民对地方管理产生信任和好感，能有效缓解社会风险，即在第9～15年期间，风险上升速率减缓并趋向于0，其具体风险变化如图10所示。随着安全投入增加，风险消除率逐步上升，说明这些措施能有效防止社会风险发生，其仿真结果如图11所示，风险被控制后呈现平缓下降趋势，目前当地居民对安置区的移民安置规划工作充满信心和期待，且风险演化趋势与现实情况相一致。

图10 社会风险仿真结果

图11 风险消除率1仿真结果

(2)生态环境风险子系统。随着安置区内人口密度的增加，人为活动对当地的生态环境承载力造成干扰，从而水土流失、自然灾害和饮水污染等现象频频发生，风险值在前2 a迅速上升，其仿真结果如图12所示。随着移民管理者和环境保护者对生态环境问题的逐渐重视，采取加强移民环境保护意识和加大日常监督管理力度，以及增加生态修复工程的投入，从而减少水土流失和生活环境污染，能有效缓解安置区的生态修复压力，使移民、原住民群体居住的周边生态环境得到整体改善，风险值在第3年后逐渐下降，风险消除率如图13所示。如今安置区内的生态环境明显改善，生态功能得到明显提升，且生态环境风险仿真趋势和现实情况相符。

图12 生态环境风险仿真结果

图13 风险消除率2仿真结果

(3)资源风险子系统。移民安置前期，一系列规划项目未及时实施，对当地资源的分配和共享造成干扰，因此前2 a的资源风险值迅速上升，具体仿真结果如图14所示。随着移民管理者的安全措施不断投入，例如：① 移民管理者加大当地基础教育投入，提高生态移民、原住民群体的整体素质水平；② 移民管理者积极宣传农村合作医疗政策，引导移民参加新型农村合作医疗，降低移民、原住民群体患病致贫的风险；③ 移民管理者加强岗位培训针对性，提高适应工作岗位的能力等，能有效消除资源风险，在第3～4年期间风险迅速下降，第5年后风险值缓慢下降，风险消除率表现出先增加，然后下降，最后平缓的趋势，风险消除率如图15所示。如今安置区内移民管理者合理统筹资源，逐步完善基础设施，合理开发土地资源，提高水资源利用率和提升医疗教育水平，资源风险得到控制且风险预测值与实际情况基本符合。

图14 资源风险仿真结果

图15 风险消除率3仿真结果

(4)经济风险子系统。安置区内的移民、原住民群体无法胜任当地工作，当地失业率增加，造成经济风险在前5 a上升速率较快，且受安置区内产业结构不平衡，产业升级空间不足因素的影响，造成安置区生产总值偏低，前7 a期间经济风险呈上升趋势，在第8年风险值达到峰值。随着安置区内移民管理者对经济活动者的不断引入，使安置区的金融体制得到不断优化改革和外来资金不断增加，第8年后风险值缓慢下降，但是经济风险值仍处于偏高状态，直接会影响移民、原住民群体的幸福感和满意度，故安全投入仍在不断持续增加，风险消除率呈现上升趋势，具体仿真结果如图16～17所示。当前安置区内的居民基本实现搬得出、住得下、能致富的目标，经济条件相对安置前期得到不断提升，且经济风险仿真趋势基本符合实际情况。

图16 经济风险仿真结果

图17 风险消除率4仿真结果

5 结 论

(1)本文运用了利益相关者理论，确定风险评价指标、构建生态移民安置风险指标体系图，并结合系统动力学理论，深度解析生态移民安置风险系统内各因素间的风险演化机制，为生态移民安置管理提供理论依据和思路。

(2)通过依次分析社会、生态环境、资源和经济这4个风险子系统内部之间的因果反馈关系，得出各子系统的因果关系图，运用ANP法计算各风险权重，并构建生态移民安置风险演化SD模型，确定风险因素间的函数关系，结合算例仿真验证了此模型的合理性与科学性。

(3)结合生态移民安置工程算例进行风险演化仿真分析，结果表明：过渡期内的生态移民安置风险值逐渐累积并可能突破风险阈值，引发安置风险。针对风险因素进行安全投入和管控，能及时控制风险并保证生态移民安置区稳定。