產業結構調整對環境污染影響的系統動力學仿真預測

韓　楠

(燕山大學經濟管理學院，河北　秦皇島　066004)

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產業結構調整對環境污染影響的系統動力學仿真預測

韓楠

(燕山大學經濟管理學院，河北秦皇島066004)

本文從產業結構和環境污染兩大系統以及影響這兩大系統的各個子系統出發，構建反映產業結構對環境污染影響的系統動力學模型。在對模型進行有效性檢驗后，預測中國環境污染的發展變化趨勢。在此基礎上，通過系統參數變量的適當調控，分析調整產業結構、科技投入強度和能源消費強度等不同調控方案對未來環境污染變化的影響。研究結果表明：①按照現有系統發展規律，至2022年，工業廢氣排放量、廢水排放量和固體廢物產生量分別預計達到1176190億標立方米、146.98億噸和115.57億噸。②適當調整產業結構、增加科技投入強度和降低能源消費強度能夠使得環境污染物排放顯著下降。

產業結構；環境污染；系統動力學；仿真預測

1　引言

學者們從不同角度對產業結構調整的環境污染效應進行了研究，研究內容主要集中在以下兩個方面：第一，基于歷史數據分析產業結構調整對環境污染的影響效應。如應用環境投入產出法、效應分解等方法實證分析了產業結構的變化及其對環境污染的影響[1-3]。第二，通過擬合歷史數據模擬預測產業結構調整對未來環境污染變化的影響。應用情景分析法研究產業結構調整對環境污染物排放量可能帶來的影響[4-5]；運用LEAP 模型和彈性系數法預測不同情景下山東省和廣東省產業結構變化對碳排放的影響[6-7]。

現有文獻大多基于歷史數據分析產業結構調整對環境污染的影響，在擬合歷史數據的基礎上模擬預測產業結構調整所帶來的環境污染未來變化趨勢的文獻卻很少。少量文獻基于產業結構調整模擬預測對未來碳排放的影響，但只考慮到產業結構單一因素變化所導致的環境污染變化，并未綜合考慮產業結構和環境污染及其影響因素之間的相互作用。事實上，產業結構與環境污染會受到許多因素影響，并且各因素間也相互影響。產業結構調整不僅會導致環境污染的變化，也對經濟、科技、能源等產生影響進而使得環境污染發生變化。

2　產業結構對環境污染影響的系統動力學模型構建

2.1系統邊界界定

系統動力學(System Dynamics，SD)是將自然科學和社會科學相結合的跨學科系統科學，最適用于分析和處理社會、經濟和生態等領域復雜的系統問題[8]。在構建產業結構對環境污染影響的系統動力學模型前應先準確劃分系統邊界，將與建模目的關系密切的變量劃入系統，并保證系統的封閉性。

本文從產業結構和環境污染兩大系統出發，分別找出影響這兩大系統的各個子系統并相應地界定出納入各個子系統的主要變量。

(1)環境污染系統及其影響子系統。參考目前學者對環境污染影響因素的研究成果，環境污染的影響因素主要包括經濟發展、人口規模、科技水平、能源消費等因素[9-12]。因此，本文根據影響環境污染系統的因素設置經濟、人口、科技和能源子系統。

(2)產業結構系統及其影響子系統。本文旨在考慮從環境污染視角分析產業結構的影響因素，研究由于生產要素的投入所帶來的產業結構變化，進而導致環境污染物排放的變化。因此，借鑒Cobb-Douglas(CD)生產函數Y=AKαLβ，從影響產業結構的基本要素投入出發，設置科技、資本投入和勞動力投入作為影響產業結構的三個子系統。

2.2因果反饋關系分析

通過對產業結構和環境污染的系統層次及結構分析，依據環境污染、經濟、人口、能源、科技、產業結構、資本投入、勞動力投入各個系統要素之間相互制約關系及其動態變化趨勢，利用系統動力學仿真軟件Vensim5.6a，可以繪制出產業結構對環境污染影響的系統因果關系模型，該模型中有以下4個主要因果關系反饋回路：

①回路一。GDP→財政收入→財政支出→科技經費支出→科技水平→工業三廢排放量→總人口→社會勞動力→GDP。該反饋回路為正反饋關系回路。國內生產總值的增加使得政府財政收入和財政支出增加，同時會相應地增加對科技經費的支出比重；科技投入的增加使得科技水平隨之提高，科技發展能夠降低工業三廢排放量進而減少環境污染；環境質量的改善使得死亡人口降低進而導致總人口增加，從而增加社會勞動力，最終促進國內生產總值提升，形成正反饋回路。

②回路二。總人口→社會勞動力→三次產業從業人員數→三次產業增加值→GDP →財政支出→教育經費支出→受教育人數→科技水平→工業三廢排放量→總人口。該反饋回路為正反饋關系回路。總人口的增加使得社會勞動力增加，同時會相應地增加三次產業就業人員數進而導致三次產業增加值和國內生產總值的提高；國內生產總值的增加使得政府財政收入、財政支出和教育經費支出相應提高；教育經費投入的增加使得受教育人數隨之增加，帶動科技進步；科技進步能夠改善環境污染使得總人口數增加，形成正反饋回路。

③回路三。GDP→能源消費→工業三廢排放量→總人口→社會勞動力→GDP。該反饋回路為負反饋關系回路。國內生產總值的增加使得對能源消費需求隨之提升，進而提高能源消費量；能源消費量的增加會產生更多的環境污染物排放量，使得環境惡化，死亡人數增加進而導致總人口和社會勞動力的下降，最終使得國內生產總值下降，形成負反饋回路。

④回路四。GDP→全社會固定資產投資→三次產業固定資產投資→三次產業增加值→GDP。該反饋回路為正反饋關系回路。國內生產總值的增加會使得政府加大全社會固定資產投資，相應地提高三次產業固定資產投資數額，進而增加三次產業增加值，最終促進國內生產總值的提升，形成正反饋回路。

除上述所列示的主要反饋關系回路以外，該系統中還存在許多具有輔助作用的反饋關系回路。

2.3系統參數確定

模型系統的歷史數據為2003—2012年，以2003年作為系統仿真模擬的基期，模型參數主要通過平均值法、直接賦值法、回歸分析法以及比率分析法等方法計算得到。原始數據來源于《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》(2004—2013年)。

(1)總人口數= INTEG(出生人口數-死亡人口數，129227)，該式表示總人口數的初始值(即2003年的數值)為129227萬人，且總人口數=∑(出生人口數-死亡人口數)

(2)GDP= INTEG(年增加值，135822.76)，該式表示GDP的初始值(即2003年的GDP)為135822.76億元，且GDP=∑年增加值

(3)工業廢氣排放量=EXP(9.6535-1.908×ln科技水平+0.258×ln(第二產業占GDP比重×100)+0.611×ln人均GDP+1.756×ln能源消費量)

(4)工業廢水排放量= EXP(45.012-3.207×ln科技水平+0.526×ln(第二產業占GDP比重×100)+1.826×ln人均GDP+0.037×ln能源消費量)/10000

(5)工業廢物產生量= EXP(54.737-9.267×ln科技水平+0.968×ln(第二產業占GDP比重×100)+1.59×人均GDP+3.869×ln能源消費量)

3　模型仿真預測

3.1模型有效性檢驗

為了驗證所建立的模型是否可以準確地反映實際系統的特征以及解決系統問題，在仿真模擬之前要進行系統有效性檢驗，以保證系統模型仿真和分析結果的可靠性。

基于上文系統模型和參數設置結果，運用Vensim軟件對所建立的系統模型進行有效性歷史檢驗。仿真時間區間從2003年到2012年，仿真步長為1年，共10年。將模型運行結果與變量真實值進行比較，通過分析2003—2012年參數的擬合程度判斷系統模型的有效性。若仿真結果與其真實值誤差較小，則說明模型是合理的，可以準確地體現出系統的未來狀態。通過系統運行，模型對所有變量均進行仿真檢驗，本文僅列示出兩個輸出響應指標即GDP和總人口。圖1為GDP和總人口的仿真值與真實值擬合結果。

圖1　GDP和總人口仿真值與真實值擬合圖

圖1顯示，GDP和總人口的仿真結果與真實值之間擬合程度較高，其中總人口仿真值與真實值曲線基本重合。系統模型運行結果的精確度基本控制在5%以內。因此，所建立的系統模型能夠準確地反映變量之間的相互作用關系和系統運行狀況，說明該模型的系統結構和參數設置是合理的，能夠滿足本文的研究目的，可以對未來的環境污染、經濟和產業結構的發展趨勢進行仿真預測。

3.2現有系統行為的仿真預測

通過模型有效性檢驗，證實了模型設計的合理性和準確性。在此基礎上，對2013—2022年中國環境污染、經濟和產業結構的發展情況進行仿真預測，仿真步長為1年。

根據十八大報告提出的“兩個翻番”的要求，即2020年GDP比2010年翻一倍的增長速度計算，2013—2022年期間的年均GDP增速必須達到6.932%。因此，本文將2013—2022年均GDP增長速度設定為6.932%。

在GDP保持年均增速6.932%下，按照2003—2012年的現有系統發展規律，并以2012年的實際數據為初始變量值，對2013—2022年的發展趨勢進行仿真預測，反映出慣性趨勢下未來可能產生的結果。圖2～圖4為現有系統行為下，工業廢氣排放量、工業廢水排放量、工業固體廢物產生量以及GDP等主要變量指標的仿真預測圖。表1為主要變量指標的預測值。

從圖2可以看出，按照2003—2012年的現有系統發展規律預測出來的2013—2022年的GDP呈現穩定增長態勢。表1顯示，到2020年，GDP預計可以達到561053億元，比2010年翻了近一倍。圖3～圖5顯示，按照過去的經濟發展趨勢，2013—2022年工業廢氣排放量和工業固體廢物產生量將呈現快速增長趨勢。表1顯示，至2022年工業廢氣排放量和工業固體廢物產生量預計分別達到1176190億標立方米和1155700萬噸；工業廢水排放量將保持穩定下降趨勢，預計2022年下降到146.98億噸。

圖2　GDP仿真預測圖

圖3　工業廢氣排放量仿真預測圖

圖4　工業廢水排放量仿真預測圖

圖5　工業固體廢物產生量仿真預測圖

年份工業廢氣排放量(億標立方米)工業廢水排放量(億噸)工業固體廢物產生量(萬噸)GDP(億元)2012658228222.8393197973351992013705512217.1063522823579572014754220210.5903896153822222015804187203.452433171408022

續表1

3.3不同調控方案下的系統行為仿真預測

本文通過改變三次產業結構、科技投入強度、能源消費強度等一些關鍵系統參數值來模擬預測三種調控政策下中國環境污染的發展變化趨勢。

首先，調整三次產業結構(方案一)。在降低第二產業固定資產投資比重，加大第三產業固定資產投資比重的基礎上，調整三次產業就業人員比重，即適當地降低第一、二產業就業人員比重，提高第三產業就業人員比重。將第二和第三產業固定資產投資比重分別降低和提高5%；同時，將第一、二產業就業人員比重分別降低5%、第三產業就業人員比重提高10%，模擬三次產業結構變化對GDP和三廢排放量的影響。

其次，調整三次產業結構同時提高科技投入強度(方案二)。在方案一的基礎上，進一步提高科技投入強度分析預測環境污染物排放量以及GDP的變化情況。即，通過調整第一、二、三次產業固定資產投資比重和就業人員比重改變三次產業結構的同時，加大科技投入強度。參考目前中國的科技投入強度，將科技投入強度提高10%。

最后，調整三次產業結構同時提高科技投入強度和降低能源消費強度(方案三)。在方案二的基礎上，進一步降低能源消費強度分析對GDP和環境污染物排放量的影響。即，不僅調整第一、二、三次產業固定資產投資比重和就業人員比重改變三次產業結構，并且同時加大科技投入強度和降低能源消費強度。參考目前中國的能源消費強度，將能源消費強度降低15%。

三種調控方案與現有系統行為的系統參數變化見表2。

根據三種調控方案的系統參數對2013—2022年的發展趨勢進行仿真預測。圖6～圖9為三種不同方案下，工業廢氣排放量、工業廢水排放量、工業固體廢物產生量以及GDP等主要變量指標的仿真預測圖。三種調控方案與現有系統行為相比，環境污染物排放量均呈現下降趨勢，同時使得GDP呈現增加態勢。

方案一是在現有系統行為的基礎上，調整三次產業結構，改變第一、二、三次產業固定資產投資比重和就業人員比重。圖6～圖9顯示，根據方案一的環境污染物排放量仿真預測結果，與現有系統相比，方案一使得環境污染物排放量呈現較大幅度的下降。其中，工業廢氣排放量平均降幅9.41%；工業廢水排放量平均降幅30.6%；工業固體廢物產生量平均降幅32.09%。方案一中GDP與現有系統相比，不但沒有下降反而呈現增加態勢，平均年增幅為6.74%。

表2　不同調控方案的系統參數

續表2

方案二是在方案一的基礎上，提高科技投入強度。方案二與方案一相比，提高科技投入強度使得環境污染物排放量呈現明顯的下降趨勢，其中，工業廢氣排放量、工業廢水排放量和工業固體廢物產生量平均降幅分別為9.7%、16.55%和40.72%。方案二中GDP的預測結果與方案一相比，也呈現小幅提升，平均年增幅為0.63%。

圖6　各方案GDP變化趨勢圖

圖7　各方案工業廢氣排放量變化趨勢圖

圖8　各方案工業廢水排放量變化趨勢圖

方案三是在方案二的基礎上，進一步降低能源消費強度。方案三中GDP的預測結果與方案二相比，基本持平。降低能源消費強度以后，工業廢氣排放量及工業固體廢物產生量出現明顯下降，工業廢水排放量呈現小幅降低趨勢。根據仿真預測結果，與方案二相比，方案三使得工業廢氣排放量、工業廢水排放量和工業固體廢物產生量平均降幅分別為24.48%、0.27%和46.18%。

圖9　各方案工業固體廢物產生量變化趨勢圖

4　研究結論

(1)產業結構對環境污染的影響作為非線性的復雜系統，應用系統動力學模型進行分析具有合理性和可行性。根據模型有效性檢驗證實，所建模型的歷史數據擬合誤差小，能夠有效地反映出中國產業結構對環境污染影響的復雜行為。

(2)按照現有系統發展規律，2013—2022年工業廢氣排放量和工業固體廢物產生量將呈現快速增長趨勢；至2022年，工業廢氣排放量和工業固體廢物產生量預計分別達到1176190億標立方米和1155700萬噸。工業廢水排放量則保持穩定下降趨勢，預計2022年將下降到146.98億噸。

(3)通過系統參數變量的適當調控，模擬預測調整產業結構、科技投入強度和能源消費強度等不同調控方案對未來環境污染變化的影響。預測結果顯示：適當調整產業結構、增加科技投入強度和降低能源消費強度能夠使得GDP提升的同時帶來環境污染物排放量的大幅下降。

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(責任編輯劉傳忠)

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

河北省社會科學基金青年項目、燕山大學青年教師自主研究計劃課題“京津冀區域產業結構與環境質量耦合機理及模擬調控研究”(HB14YJ009、13SKB002),河北省教育廳科學研究計劃項目河北省高等學校人文社會科學研究青年基金項目“京津冀一體化戰略背景下產業結構調整對環境污染的優化調控研究”(SQ161110)。

F061.5

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