基于熵控原理的多目標第三產業(yè)結構優(yōu)化模型
——以北京市為例

董雪璠，劉怡君,廉 瑩

(1．中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院，北京 100090；2.中國科學院大學，北京 100090)

基于熵控原理的多目標第三產業(yè)結構優(yōu)化模型
——以北京市為例

董雪璠1,2，劉怡君1,廉 瑩1,2

(1．中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院，北京 100090；2.中國科學院大學，北京 100090)

“十三五”時期(2016-2020年)是全面建成小康社會的關鍵期，要求各地方政府摒棄“唯GDP論”，以“新常態(tài)”的經濟轉型為基準，加大第三產業(yè)比重，從整體上提升我國產業(yè)競爭力。因此，如何有效且快速地完成我國經濟結構的轉型已受到人們的廣泛關注。在該背景之下，本文以第三產業(yè)結構為研究主體，將投資組合理論及熵控原理引入產業(yè)結構優(yōu)化問題中，建立了一種新型的多目標產業(yè)結構分析模型，選取北京市為研究對象，利用多目標Pareto遺傳算法對模型進行求解，得出若干組投資比例組合。實證結果顯示，相對于實際數據，模型所得結果在經濟增長、能源消耗、碳排放量、就業(yè)人數及產業(yè)分布公平性方面均較優(yōu)。

第三產業(yè)結構；投資組合理論；熵控原理；投入產出表；多目標優(yōu)化；遺傳算法

1 引言

隨著“十三五”時期的到來，中國經濟已經由原來的高速增長狀態(tài)逐步轉換為相對穩(wěn)定且高效率、低成本、可持續(xù)的新常態(tài)[1]。其中，產業(yè)結構的調整是該轉型時期的重要環(huán)節(jié)。2014年11月9日，習近平總書記在亞太經合組織(APEC)工商領導人峰會上指出，“新常態(tài)”要求經濟結構不斷優(yōu)化升級，第三產業(yè)逐步成為主體。2016年9月3日，習近平總書記在2016年二十國集團工商峰會(B20峰會)開幕式上發(fā)表題為《中國發(fā)展新起點 全球增長新藍圖》的主旨演講，該演講中同樣提及了優(yōu)化要素配置和調整產業(yè)結構在解決中國當前經濟發(fā)展中的主要矛盾的重要性。同時，“十三五”規(guī)劃也將發(fā)展節(jié)能環(huán)保低碳產業(yè)作為我國未來5年內的重點規(guī)劃目標之一。

然而，中國現階段的高速增長在很大程度上是依靠大量高碳產業(yè)所推動的[2]，2016年全年，我國第二產業(yè)生產總值為296236億元，所占國內生產總值744127億元的比例仍高達近40%。同時，有學者指出，第二產業(yè)每增加1%，能源效率就將降低1.05%[3]，這意味著以第二產業(yè)為主導的產業(yè)結構將無疑制約我國“十三五”時期的綠色發(fā)展目標。隨著轉型期的到來，現有經濟結構與以低碳經濟為主體的發(fā)展目標之間的矛盾必然會愈加突出。如何在不大幅度降低經濟增長速度的情況下完成產業(yè)結構轉型已成為國內外眾多學者所探討的焦點。例如，Chivu等[4]從國際的角度分析了羅馬尼亞產業(yè)結構分解和重組的過程，提出應以提高資源利用率，發(fā)展低碳產業(yè)的方式提高經濟增長；Sochirca等[5]建立了一個擴展型定向技術變化模型來揭露經濟增長率、技術知識偏差和產業(yè)結構之間的內部聯系。劉軼芳等[6]以福利經濟學理論中的生產帕累托最優(yōu)條件為基礎，提出了"結構偏差系數"指標，用于度量產業(yè)結構與水資源消耗結構的關聯關系；雷西洋等[7]從系統(tǒng)論角度出發(fā)，基于滿意度max-min公平原則和帕累托有效原則提出了一種資源分攤模型，并利用我國2008年31個省市或地區(qū)三大產業(yè)的相關數據驗證了該模型的有效性。也有文獻研究了中國產業(yè)結構轉型對碳排放量以及經濟增長速度的影響[8-17]。其中，Peter等[8]以利用投入產出數據及結構分解法對中國CO2排放總量的影響因素做了深入分析；同時Mi Zhifu等[9]指出，以北京市為例，從2010到2020，產業(yè)結構的調整后，人均國內生產總值的年增長率可達到8.29%，同時可以節(jié)省能源39.42%，并減少二氧化碳排放量46.06%；Chen Lei等[10]則以大連市為對象，提出經濟增長效應是影響工業(yè)碳排放的最重要因素，而產業(yè)結構效應是影響工業(yè)碳排放的最大負相關因素。郭常蓮和王學萌[11]利用多維灰色評估模型，結合我國1990、1995、2000、2005、2010年5個年度的國民經濟投入產出表，從產業(yè)技術經濟關聯、產業(yè)最終使用功能、產業(yè)投入產出效益三個方面共16個指標對第一、二、三產業(yè)中各部門的發(fā)展狀況進行了評估，結果顯示我國第三產業(yè)不僅在整體比重上呈現上升趨勢，其投入產出效益優(yōu)勢也越發(fā)突出。王露和張素[12]，巫慶美[13]，杜瓊[14]，關偉等[15]，劉杰[16]，渠立權等[17]分別對我國河北省、廣東省、云南省、遼寧省、山東省以及江蘇省產業(yè)結構的特點及成因進行研究，并為未來規(guī)劃提出合理性建議。另外，一些學者針對第三產業(yè)也進行了相關研究。吳振信和石佳[18]利用STIRPAT模型和灰色模型分別對北京市碳排放強度影響因素進行了分析與預測，并提出加大第三產業(yè)所占比例可有效抑制碳排放；Chen Hongxia和Li Guoping[19]對京津冀地區(qū)在2000-2008年期間產業(yè)結構與經濟增長的關系做了深入研究，發(fā)現第三產業(yè)的GDP貢獻率已占主導地位；李俊[20]檢驗了我國不同區(qū)域第三產業(yè)內部結構變化對經濟增長的影響；殷春武[21]提出了一種基于灰關聯度的組合權重模型，并將其應用于預測第三產業(yè)的發(fā)展趨勢；張海鵬[22]基于對第三產業(yè)發(fā)展規(guī)律、內在要求的理論分析，構建了第三產業(yè)發(fā)展指數，共包含3個評價要素，9個評價子要素，18個評價指標；汪發(fā)元和鄧娜[23]則針對城鎮(zhèn)化與第三產業(yè)發(fā)展的關系進行實證分析，結果顯示，城鎮(zhèn)化進程的推進可直接、快速地提高第三產業(yè)產值，但第三產業(yè)產值對城鎮(zhèn)化的影響則具有滯后性；

綜上所述，已有文獻大多以宏觀層面上的三大產業(yè)在總體結構中所占比例為重點進行了探討，并對我國以第三產業(yè)為主導的發(fā)展趨勢予以了證實及建議。然而，由于缺乏對該產業(yè)內各行業(yè)在轉型階段的投資比例的辨識，因此無法對具體行業(yè)如何有依據地開展政策扶持與經濟投資提供合理性及準確性建議。同時，在現有相關研究中，往往僅以總量等直觀因素對產業(yè)結構是否合理進行判斷，從而忽視了其內在穩(wěn)定性的關注，這無疑將導致所得結論的局限性與片面性。鑒于此，本文以第三產業(yè)結構為研究主體，提出了一種基于狹義投資組合理論與熵控原理的多目標產業(yè)結構優(yōu)化模型，意在從投資比例與分布穩(wěn)定性兩個新角度重新審視該優(yōu)化問題。同時，利用多目標Pareto遺傳算法進行求解，以期為各地方相關部門制定產業(yè)結構優(yōu)化政策提供輔助的決策幫助。

2 模型原理的描述

2.1狹義投資組合理論

狹義投資組合理論是由Markowitz于1952年提出的。該理論使得分散投資和組合中各有價證券之間的關系成為了投資者所關注的焦點。同時，均值-方差模型同樣在該理論中被構建。模型可表示為：

minXTCX

(1)

式(1)中r=(r1,r2,…,rN)T表示N種證券的投資收益率，X=(x1,x2,…,xN)T表示投資于每種證券的投資比例，C表示r的協(xié)方差矩陣。該模型核心思想可歸納為：利用投資組合收益率的期望與方差分別度量投資收益與風險，目的是在給定期望風險水平下對期望收益進行最大化，或者在給定期望收益水平下對期望風險進行最小化的條件下得出一攬子有價證券的投資比例。

2.2熵控原理

傳統(tǒng)理論多數情況下僅以總量等直觀特點來描述一個包含多個個體的系統(tǒng)，而忽視了其內在分布對該系統(tǒng)所產生的影響。然而，分布往往是系統(tǒng)是否穩(wěn)定的關鍵性判斷標準。具體來說，當分布絕對均勻時，系統(tǒng)最穩(wěn)定，即處于最健康的狀態(tài)；反之，當分布偏離均勻過大時則會導致系統(tǒng)的崩潰。因此，合理地度量一個系統(tǒng)的價值應綜合考慮其總量與分布。基于此，夏樹濤等[24]提出了二元性熵控網絡理論模型，可表示為：

(2)

(3)

CH(X)=S(X)+H(X) (i=1,2,…,n)

(4)

其中，xi為一個分量非負的實向量。式(2)為總量的對數，用于度量系統(tǒng)的總量；式(3)為分布熵，用于度量系統(tǒng)分布狀態(tài)；式(4)為合熵，可從綜合角度表示一個系統(tǒng)的價值。該模型繼承了熵的可加性，為定量計算復雜系統(tǒng)提供了可行性依據。

3 基于熵控原理的多目標產業(yè)結構優(yōu)化模型

基于狹義投資組合理論與熵控原理，本文提出了一種新型的多目標產業(yè)結構優(yōu)化模型。其中，將第三產業(yè)各行業(yè)視為一組有價證券，通過對各行業(yè)的投資比例進行調整使得整個組合針對不同側重點的目標值達到相對最優(yōu)。同時，利用合熵對該組合各目標的總量與分布進行綜合度量。

首先，提出如下假設：

(1)假設地區(qū)i的第三產業(yè)總體情況可由j個產業(yè)所表示，即預測期內地區(qū)i第三產業(yè)不會出現新型行業(yè)或消除已有行業(yè)；

(2)預測期內各能源與標準煤及碳排放轉化系數不發(fā)生變化；

(3)預測期內各行業(yè)的產值、能源消耗量、碳排放總量、就業(yè)能力與投資值之間的關系不發(fā)生變化；

(4)產值、能源消耗量、碳排放總量、就業(yè)能力以及行業(yè)分布五個目標函數可作為評判產業(yè)結構調整方案的基本。

3.1目標函數的設定

(1)經濟目標

雖然提高經濟增長速度會不可避免的給完成低碳產業(yè)轉型與降低能源消耗目標帶來困難與壓力，但作為我國發(fā)展主要任務，它是提高人民生活質量以及增強我國國力必要途徑。本文利用產值的對數形式對經濟的總量進行度量指標，并設定其最大化，從而得到第一個目標函數：

(5)

其中，qij為第i個地區(qū)對于第三產業(yè)中第j個產業(yè)的投資比例；Ci0為第i個地區(qū)第三產業(yè)基期的總投資；η為投資增長率；t為預測期與基期之間的時間差；Rij表示第i個地區(qū)第三產業(yè)中第j個行業(yè)的投入產出比。

(2)能源目標

當前我國能源消耗總量已大幅度超過資源承載力，早自“十一五”規(guī)劃中，減少能源消耗就已成為我國經濟社會發(fā)展的核心約束條件之一。因此，應以能源消耗量最小化為優(yōu)化目標之一，以對數形式表示能源消耗總量，即提出第二個目標函數：

(6)

(3)碳排放目標

碳排放量是生產活動中所產生的平均溫室氣體排放量。 “十三五”規(guī)劃中，明確了應對氣候變化低碳發(fā)展的戰(zhàn)略方向，即加大了各地區(qū)、各行業(yè)對碳排放總量的控制力度，同時將其強制性地納入未來五年發(fā)展的重點目標。因此，應以最小化碳排放為優(yōu)化目標，以對數形式表示碳排放總量指標，可得第三個目標函數：

(7)

(4)就業(yè)提供力目標

目前，我國就業(yè)形勢極為嚴峻，已成為主要民生問題之一。同時，該問題關系到我國和諧社會的構建以及人民生活的長治久安，因此，應以就業(yè)水平最大化為優(yōu)化目標，以對數形式表示就業(yè)人數總量，得第四個目標函數：

(8)

式(8)中，qij，Ci0，η和t的含義與上述相同；EQij為第i個地區(qū)第三產業(yè)中第j個行業(yè)每單位投資可提供的就業(yè)人數。

(5)產業(yè)分布目標

根據熵控原理，系統(tǒng)在分布絕對均勻時最穩(wěn)定，即處于最健康的狀態(tài)；反之，如果分布偏離均勻程度過大時系統(tǒng)則會崩潰。另外，只有當系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)時，科技創(chuàng)新與制度創(chuàng)新才會以較大概率出現，從而推動整個社會不斷前進。其中，分布可視為系統(tǒng)的發(fā)展質量，其與以對數形式表達的總量往往是矛盾的[23]。本文將合熵模型分配于不同目標函數中，以第五個目標函數代表第三產業(yè)各行業(yè)分布，同時在優(yōu)化過程中令其最大化，如式(9)所示：

(9)

3.2約束條件設定

(1)投入產出約束

投入產出表體現的是國民經濟各部門生產與分配使用之間的平衡關系，根據某地區(qū)的經濟系統(tǒng)投入產出表，可計算各部門之間的直接消耗系數azj，表達式為：

azj=Xzj/Xj

(10)

其中，Xzj和Xj分別表示第j部門生產經營中所直接耗的第z部門的產品或服務的數量和該部門的總投入。另外，從生產消耗的觀點看，部門之間的直接消耗，加上部門之間的間接消耗，為完全消耗。因此，bzj就是國民經濟中第j個部門生產單位產品對第z個部門的完全消耗量。完全消耗系數的表達式是：

(11)

可求出完全消耗系數矩陣B：

B=(I-A)-1-I

(12)

完全消耗系數是從最終產品的角度考察了部門之間的消耗關系。它說明每生產一個單位最終產品，對各部產品的消耗量。基于此，可得投入產出平衡約束條件:

(I-A)QCtR≥Y

(13)

其中，I為單位矩陣；A為直接消耗系數矩陣；Q為各行業(yè)投資比例，Q=(qij,i∈m,j∈n)；Ct為目標期第三產業(yè)總投資；R為投入產出比，R=(Rij,i∈m,j∈n)；Y為最終使用量矩陣。該約束條件揭示了行業(yè)間生產消耗的投入產出復雜聯系及內部平衡性。

(2)行業(yè)投資比例約束

一個地域的產業(yè)結構優(yōu)化一般不能僅局限于一個或幾個行業(yè)，而應從整體上提升產業(yè)綜合競爭力。同時，在短時間內，一個地域的產業(yè)分布不會發(fā)生巨大變化[9]，因此應對各行業(yè)在優(yōu)化過程中的投資比例上限與下限進行約束，如式(14)所示：

qij(1+λ1)t≤qij≤qij(1+λ2)t

(14)

其中，qij(1+λ1)t與qij(1+λ2)分別為第i個地區(qū)第三產業(yè)中第j個行業(yè)的投資比例下限與上限。λ1和λ2分別為各行業(yè)年均最大降低和上升比率；t為預測期與基期之間的時間差。

(3)經濟目標和就業(yè)目標約束

現階段，經濟增長、提高人民生活水平以及達到共同富裕仍是我國未來很長一段時期內發(fā)展的主要任務。同時，由于我國人口量眾多，當前就業(yè)形勢嚴峻，且就業(yè)是否充分直接影響到我國社會穩(wěn)定。因此，在降低能源消耗和碳排放總量的基礎之上，同樣要保證一定比例的產值增長和就業(yè)增長。本文對該目標做如下約束：

(15)

(16)

其中，φ1和φ2分別為經濟增長和就業(yè)增長的年均限制變動比率；t為預測期與基期之間的時間差。

(3)能源消耗與碳排放總量約束

針對能源消耗和碳排放總量，本文作出如下約束：

(17)

(18)

其中，φ1和φ2分別為能源消耗總量和碳排放總量的年均限制變動比率；t為預測期與基期之間的時間差。

(4)非負約束

模型中，需要對第i個地區(qū)第三產業(yè)中各行業(yè)的投資比例qij進行非負約束，如式(19)所示：

玉敏在和雨落交接，聽花奴叫自己，就去了鉆石柜。花奴和玉敏低聲說了，玉敏不相信，兩人把所有鉆石又逐個核對了一遍，證實了花奴的猜想。玉敏賣出去的那枚鉆戒，不是三萬七千五百八，而是三十七萬五千八。就是說，這件三十多萬的鉆戒，被玉敏當作三萬五賣了。當這個事實被無情地證明了時，玉敏傻了，花奴也傻了。連雨落都傻了。羅蘭金店開業(yè)這些年，頭一回遇上這么荒唐的事。雨落問這單誰做的，玉敏剛要開口，花奴說是玉敏做的。李琳正好走過來，聽花奴這么說，小聲對李雪微道，這回不爭了。花奴轉過臉，朝李琳瞪了一眼。李琳伸伸舌，閉了嘴。雨落數落玉敏，你二百五啊，鉆戒價格不都是幾千幾百的，哪有帶八十零頭的？

qij≥0 (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(19)

3.3基于熵的產業(yè)結構優(yōu)化模型構造

綜上所述，可得最終產業(yè)結構優(yōu)化模型，如模型(20)所示：

(20)

該模型的意義為：利用合熵度量某區(qū)域第三產業(yè)整體發(fā)展數量與質量，其中以log形式度量各目標函數總量、以分布熵度量產業(yè)分布。模型要求在不違背原有的投入產出關系、不大幅度調整特殊第三產業(yè)行業(yè)投資比例以及滿足能源消耗和碳排放總量約束條件下，優(yōu)化第三產業(yè)結構的投資組合，令整體產值最大化、能源消耗最小化、碳排放總量最小化、就業(yè)水平最大化且產業(yè)結構分布最大化。

3.4模型的求解

本文所提出的模型為多目標優(yōu)化模型。遺傳算法是進化算法的一種，該算法具有特有的隨機性、隱含并行性以及良好的全局搜索能力，從而被廣泛應用于多目標優(yōu)化領域中[25-26]。同時，Pareto解集可被定義為多目標規(guī)劃問題的有效解[27]。已有文獻將二者結合，提出多目標Pareto遺傳算法，并證實其在解決多目標優(yōu)化問題中的有效性[25-29]。因此，本文采用該算法對模型進行求解。其中心思想是：首先將初始的群體按目標函數個數等分為若干組子群體，之后對每個子群體分配一個子目標函數，各子目標函數在相應的子群體中單獨進行選擇運算，從而篩選出適應函數高的一組新子群體，之后再將該若干組新子群體合并成一個整體，進行交叉和變異運算，生成下一代群體，如此重復運算，直到達到目標函數期望值或最大迭代代數，最終得出多目標優(yōu)化問題的Pareto解集。

具體模型求解步驟如下所示：

第一步，對樣本地區(qū)進行調研，針對目標確定產業(yè)種類并收集相關數據；

第二步，確定基期，計算該基期的直接消耗系數矩陣及完全消耗系數矩陣，同時確定模型中各參數值的設定；

第四步，將標準化后的數據代入模型，利用多目標Pareto遺傳算法對模型求解進行求解；

4 實證分析

4.1數據來源

北京市作為中國首都，已經基本實現了由以重工業(yè)為主的產業(yè)結構向以第三產業(yè)發(fā)展為主導的新型產業(yè)結構模式的轉變，據北京市統(tǒng)計局頒布的數據，第三產業(yè)占GDP比例已高達77.9%，且高端化趨勢明顯。然而，隨著北京市城市空間規(guī)模的不斷擴張，能源消耗總量呈穩(wěn)步增長態(tài)勢，促使生態(tài)壓力與環(huán)境污染程度不斷加深，據已有文獻統(tǒng)計，全市能源消耗總量由2005年的5521.9萬噸標準煤增長到2012年的7177.7萬噸，年均增長率為3.8%[30]。而現今也正處于重要經濟轉型期，迫切需要從整體上對全市產業(yè)結構進行合理調整以在保證穩(wěn)態(tài)經濟增長的前提下降低能源消耗和污染物排放。同時，北京的產業(yè)結構優(yōu)化對全國范圍內“新常態(tài)”轉型的帶頭作用也愈來愈突出，這也使得北京成為了提升我國綜合競爭力的動力先導，因此，對北京產業(yè)結構優(yōu)化進行研究就有著重要的現實意義。

基于以上背景，本文以北京市為例，設定2013年為基期，利用所提出的模型對北京市2014年的產業(yè)結構投資比例進行預測，從而驗證模型有效性。根據《北京市統(tǒng)計年鑒2013》設定第三產業(yè)共包含14個產業(yè)，涉及能源種類共9個，分布如表1和表2所示。

選取《北京市統(tǒng)計年鑒2012》中的投入產出表，計算北京市第三產業(yè)中各行業(yè)間的直接消耗系數，如表3所示。

4.2參數設定

針對能源消耗和碳排放總量計算問題，本文采用《綜合能耗計算通則》(GB T 2589-2008)和IPCC-2006《國家溫室氣體排放清單指南》所提出的各能源與標準煤和二氧化碳排放之間的轉化系數，如表4所示。另外，根據《北京市統(tǒng)計年鑒》2009-2013中的歷史數據及北京市“十二五”規(guī)劃全文，本文對模型中其余參數進行設定，如表5所示。

4.3結果分析

以北京市為例，利用多目標Pareto遺傳算法對模型求解(模型參數設置：種群個數：1000；最大迭代次數：600；交叉率：0.6；變異率：0.05)，可得8組北京市2014年第三產業(yè)產業(yè)結構預測投資組合，如表6所示，同時，所得投資組合的目標函數值與2014年北京市第三產業(yè)的實際數據比較結果如表7和圖1所示。

表1 北京市第三產業(yè)行業(yè)類型

表2 能源分類

表3 北京市2012年第三產業(yè)各行業(yè)間直接消耗系數

表4 各能源與標準煤、碳排放量轉化系數

注：本文是宏觀的行業(yè)性的研究，其中，電力屬于二次能源，其碳排放可以從電力行業(yè)的化石能源消耗來計算。因此，為了避免重復計算，故將電力的碳排放系數設為0。

表5 模型參數設定

表6 基于優(yōu)化模型的第三產業(yè)投資組合

圖1 投資組合預測數據與實際數據對比圖

表7 投資組合預測數據與實際數據對比

根據圖1和表7可得，所求得的8組第三產業(yè)產業(yè)結構投資組合較實際值在5個優(yōu)化方向均具有較好的表現：平均可產出17184.19億元，較實際產出值16519.98億元增加4.02%；可分別降低能源消耗和碳排放量227.33萬t和94.99萬t，下降率分別為7.02%和14.83%；可平均創(chuàng)造就業(yè)13742120人，較實際值可提升1.86%；平均分布熵值為1.44，較實際值增加11.72%。其中，第4組組合可以在保證提高經濟產值15.54%和就業(yè)人數5.49%的前提下降低能源消耗總量和碳排放量8.95%和20.84%，同時使分布熵值增加了14.73%。而第6組組合雖小幅度降低了就業(yè)人數(4.36%)，但可以另能源消耗和碳排放總量分別下降高達21.74%和37.39%的同時增加經濟產值802.87億元、提高分布熵值1.55%。另外，所得實證結果同樣證實了通過合理調整產業(yè)結構來提高經濟產值、就業(yè)人數及產業(yè)分布公平性的同時降低能源消耗和碳排放總量的宏觀目標在理論上是可以實現的，該結論與Mi等人[9]所提出的結論一致。

4 結語

本文以第三產業(yè)為研究主體，將金融領域的狹義投資組合思想與信息論經濟學中的熵控理論引入產業(yè)結構優(yōu)化問題中，并結合投入產出關系，提出了一種新型的多目標產業(yè)結構分析模型：利用合熵綜合度量產業(yè)結構發(fā)展的數量與質量，并將第三產業(yè)中各行業(yè)視作一組有價證券，通過調整模型中各個體的投資比例來最大限度地同時滿足最大經濟產值、最小能源消耗總量、最小碳排放量、最大就業(yè)人數以及最大行業(yè)分布公平性共五個方面的目標。同時，以北京市為例，2013年為基期，利用多目標Pareto遺傳算法對北京市2014年第三產業(yè)結構進行預測與調整，所得結果在5個方面均優(yōu)于實際數據，從而驗證了該模型的有效性及合理性。另外，該模型也從理論上證實了通過合理調整地域產業(yè)結構，可以在保證降低能源消耗和碳排放總量的前提下，提高經濟總產值、就業(yè)人數以及分布公平性的結論。

同時，以北京市2014年預測結果為依據，本文針對“十三五”期間全國各地區(qū)第三產業(yè)未來規(guī)劃提出如下建議：

(1)摒棄“唯GDP論”等片面性原則，從整體角度度量第三產業(yè)發(fā)展的“數量”與“質量”，即在保證穩(wěn)態(tài)經濟與就業(yè)增長目標的同時關注能源消耗、碳排放及產業(yè)分布公平性等因素，合理降低城市生態(tài)壓力，為科技創(chuàng)新與制度創(chuàng)新提供更加合理、公平、健康的環(huán)境；

(2)在“十三五”時期發(fā)展第三產業(yè)過程中，應加大信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)和金融業(yè)等低能耗、低碳型行業(yè)的投資力度，同時合理地逐步降低批發(fā)和零售業(yè)、房地產業(yè)及租聘和商業(yè)服務業(yè)等高能耗、高碳型行業(yè)的投資比例；

(3)優(yōu)化學科專業(yè)布局和人才培養(yǎng)機制，著力發(fā)現、培養(yǎng)、集聚“高精尖缺”人才資源，在發(fā)展第三產業(yè)的同時使其逐漸向高端化靠近。同時，提高科技研發(fā)轉化為實際生產力的效用，從根本上整體降低各行業(yè)能源利用及污染物處理效用、提高投入產出比。

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Abstract： China’s 13th Five-Year period (2016-2020) is the critical period for building a moderately prosperous society,requiring local governments to abandon the only GDP rate theory and cite the" new normal "economic transformation as the kernel in development.In addition,the proportion of the Tertiary Industry should be increased as well in order to integral elevate the industrial competitiveness of China.Therefore,how to effectively and quickly complete the transformation of the economic structure in China has been paid widespread attention by scholars.However,previous studies focusing on this problem are mostly lack of the identifications of input proportion for various industries and the entire stability of the industrial structure distribution.Based on this background,the optimization of the Third Industry structure is taken as the research subject,and the investment portfolio theory and Entropy-Controlled principle are introduced into this problem,in order to provide decision support for government departments to establish scientific industrial structure policies in accordance with the 13th Five-Year Plan.Meanwhile,a new multi-objective industrial structure optimization model solved by the Pareto based GA algorithm is developed,in which the synthesis entropy is used to comprehensively measure the quantity and quality of the industrial structure development,and the industries within the Third Industry are seen as a group of securities.In addition,five aspects,including the economic output,energy consumption,carbon emissions,employment level,and the equity of industrial distribution,are taken into account.Moreover,a case study of Beijing City is also implemented,in which the authors used the proposed model,adopting the data from 2013,to predict and adjust the tertiary industry structure in 2014.The results show that the gained several groups of industrial structural portfolios are relatively better than the actual data with respects to above five considered aspects,accordingly proving the effectiveness of the proposed model and the conclusion that through reasonable adjustment of industrial structure it is possible to improve the economic output,employment level and the equity of industrial distribution without increasing energy consumption and carbon emissions.

Keywords： tertiary industry structure;portfolio theory;entropy-controlled principle；I-O table；multi-objective optimization；GA

Entropy-Controlled Principle based Multi-objective Industrial Structure Optimization Model in the Tertiary Industry: A Case Study of Beijing

DONGXue-fan1,2,LIUYi-jun1,LIANYing1,2

(1.Institutes of Science and Development,Chinese Academy of Sciences，Beijing 100090，China;2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100090，China)

F012；F121.3；O221.6

A

1003-207(2017)09-0053-10

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.09.007

2015-11-23；

2017-03-13

國家自然科學基金資助項目(71573247，91024010,91324009)；中國科學院青年創(chuàng)新促進會項目(2014139)

劉怡君(1978-)，女(漢族)，遼寧沈陽人，中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院研究員，博士，研究方向：社會發(fā)展戰(zhàn)略、新型城鎮(zhèn)化、社會治理等,E-mail:yijunliu@casipm.ac.cn.