基于MAS仿真的畜禽養殖污染治理政策研究

林學杰，陳秋強

（廈門大學嘉庚學院，福建 漳州 363100）

在全面深化經濟體制改革的環境下，我國作為傳統農業大國正逐步向規?；r業方向發展，其中畜禽的規模化養殖是傳統農業升級的一個重要方面[1]。相較于傳統散養方式，規?；B殖由于大量糞污不能被及時合理地處理所造成的環境污染，已經成為我國主要的農業面源污染源之一?！兜诙稳珖廴驹雌詹楣珗蟆凤@示，2017年畜禽養殖業水污染物化學需氧量高達1000.53×104t，并且高于其他污染源。

表1 畜禽養殖業與其他污染源污染物排放量對比表

如何在規?；男笄蒺B殖行業中實行有效的排污監管與控制，減少畜禽養殖企業和農戶的違規排污行為是實現有效治理畜禽養殖生態的關鍵。因此本文從多主體博弈的角度出發，基于多主體仿真技術，通過構建包含農戶、監管者在內的多主體仿真世界，并以動態演化博弈映射現實中的監管-違規對抗行為，最終探討不同的政策參數對治理效果帶來的影響，從而識別關鍵政策設計要點，為監管部門的政策制定與實施提供建議。

1 模型假設與參數設定

本文假定存在2種Agent，即養殖戶Agent和監管者Agent。其中養殖戶Agent可以選擇違規排污或是遵守排污規定進行凈化處理的兩種主體行為，而監管者Agent將在自己的視野范圍內對所發現的違規養殖戶Agent施以懲戒。

1.1 養殖戶Agent行為假設及參數設定

與現實一致，作為市場主體的畜禽養殖戶或企業，在其日常經營過程中，存在一個由其自身主觀意愿和客觀環境所決定的、與監管政策對抗，從而以較低成本排放養殖廢棄物的違規傾向[2]。在本文的仿真模型中，以criminal參數代表該傾向，養殖戶Agent的顏色越深，代表其違規傾向越大。其數值受到兩方面控制因素的影響：每個養殖戶個體對監管政策的反感和利益對抗程度PERCEIVED-POLICY與總體環境中政府監管政策的權威性POLICY-LEGITIMACY。本文設定其為：Criminal=PERCEIVED-POLICY※ (1-POLICY-LEGITIMACY)，即監管政策權威性越高，違規冒險傾向越低；對政策的反感程度越高、利益對抗越嚴重，其違規冒險傾向越強。由于畜禽養殖過程中的環保要求往往與養殖戶的直接利益相沖突，而這種沖突的程度及養殖戶對政府監管政策的反感程度往往各不相同，因此在本文的仿真中將每個養殖戶Agent的PERCEIVED-POLICY設定為0～1間的隨機小數，以體現我國養殖行業中廣泛存在的個體差異。

養殖戶Agent存在違規傾向后，其是否會做出違規排放行為，還存在一個重要的環境因素，即其對自身違規被查處概率的判斷，在本文中設定為養殖戶Agent基于其對視野內其他養殖戶狀態的觀察所推斷出的自己被查處的概率ESTIMATED-ARRESTPROBABILITY參數。每一輪仿真開始前，養殖戶Agent將觀察在既定視野內違規排放的養殖戶個數Fv和視野內出現的監管人員的個數Sv，并依此計算如果自己違規排放會帶來的被查處風險。其值為：

ESTIMATED-ARREST-PROBABILITY=1-e(-k×Sv/1+Fv)

從公式可知，視野內監管人員數量越多，被查處的風險概率越大。視野內違規排放的養殖戶群體越多，基于監管人員的查處速度有限，被查處的風險概率越小。同時，令k表示監管人員的執法力度，該參數越大，代表當監管人員查獲違規排放行為時能夠杜絕徇私包庇，并嚴格貫徹政府的治理政策。

最后，每個人都有一定的風險厭惡性，類同于金融投資，不同的養殖戶Agent，即便存在同樣的違規傾向，并且對自身違規后的被查處概率有一樣的估計，但由于其風險厭惡程度不一樣，最終是否會做出違規決定的概率也不同。因此本文以一個0～1的隨機數來代表每個養殖戶Agent的風險厭惡因素RISKAVERSION，并最終得到每個養殖戶Agent是否會違規排放畜禽養殖污染物的決定函數：

Pollute=criminal-RISK-AVERSION※ESTIMATED-ARREST-PROBABILITY

當某個養殖戶Agent做出違排行為時，其Agent顏色由綠色變為紅色，被查處后的停產整頓期間，其顏色變為黑色。

1.2 監管者Agent行為假設及參數設定

隨著環保監管執行力度的加大，我國畜禽養殖行業的污染整治力度也在加強。本文以一定數量的監管者Agent仿真現實世界中的環保部門執法者，在仿真世界中，監管者Agent將在全域范圍內隨機移動，并在其視野范圍內尋找違規排污的違法養殖戶Agent，一旦發現違排，便從視野中的違規養殖戶Agent中隨機選取一個，對其進行懲罰。被查處的養殖戶Agent將進入整改狀態，并持續一定的輪數，本文設定其為0到MAX-RECTIFICATION-TERM間的一個隨機整數。

1.3 仿真全局參數設定

本文以一個40×40的二維棋盤作為仿真主體所在的環境，在仿真模型演進過程中，所有的養殖戶Agent和監管者Agent都處在該二維棋盤中的某個位置，并且不允許兩個Agent站立在同一個棋格中。此外，仿真過程中各個Agent的視野為一個可控整數Vision，以Vision為半徑的圓形區域內的情況，包括是否有人違排、是否有人被查處以及是否有監管者正在附近檢查。另一方面，在仿真開始前，養殖戶Agent和監管者Agent的數量作為全局參數，可以由控制者進行設置以反映不同地區的環保執法密度、養殖產業規模的不同配置。最后，本文還設計了一個控制參數Movement，用以控制養殖戶Agent是否可以移動，從而反映一些非大規?；B殖區域內違法企業通過轉移違排地點，以規避檢查與懲處的現實情況對治理政策效果的影響[3]。

2 仿真演進流程設計

本文基于多主體仿真理論，從現實世界的演進邏輯出發，將畜禽養殖戶與監管者之間的博弈演進過程分為初始化階段—設定模型控制參數、養殖戶行為，選擇階段—養殖戶根據自己狀態決定是否違規排放，監管施效執行階段—監管者巡查并懲處違規養殖戶，且在每一輪仿真結束后統計養殖戶群體中合規經營、違規排放、停產整頓的個體的數量。

2.1 模型初始化階段

在仿真模型初始化階段，控制者首先完成對模型演進控制參數的設定，包括反映地區產業特點的養殖戶密度、地區財政所能負擔的執法監督者密度、每個個體的視野、監管者的執法公正力度、排污規范政策的權威性、最大停產整頓時長，以及養殖戶是否可以轉移經營[4]。系統將依據這些參數形成初始化的仿真世界，養殖戶以牛作為標記，顏色反映其不滿程度；監管者為配槍小人，可以在二維棋盤中巡查執法。

2.1養殖戶行為選擇階段

在每一輪仿真開始時，如果模型允許養殖戶轉移經營，則每一個未處在停業整頓階段的養殖戶Agent都可以移動到一個隨機的空棋盤內。完成移動或是停留在原地的養殖戶Agent將根據自己視野內違排養殖戶的數量和監管者的數量計算自己的被查處風險，并根據自己獨有的風險厭惡因子和違規傾向決定自己是否進行違規排放。如果決定違規排放，則自身顏色變為紅色。為了更加貼近現實，系統同時允許上一輪違規排放卻未被查處的養殖戶在新一輪仿真中更新自己的被查處風險。如果養殖戶Agent決定停止違規排放，允許其將顏色變回綠色，代表養殖戶自覺停止了違排行為。

圖1 畜禽養殖污染治理仿真系統初始化示意圖

圖2 在執法力量密度較小的情況下不同治理政策執行效果對比圖

圖3 在執法力量配備充足的情況下不同治理政策執行效果對比圖

2.2 監管施效執行階段

每一輪仿真中養殖戶群體完成其行為決策及可能的運動后，監管者Agent將隨即進行運動巡查，到達新的位置后，將巡視其視野內是否存在紅色的違排養殖戶Agent。如果有，則隨機選取一家將其查處并要求其停產整頓，停產時長為整數T輪，T∈[0,MAXRECTIFICATION-TERM]，被查處的處在停產整頓狀態的養殖戶Agent將變為黑色。

3 仿真結果分析及應用

基于前述MAS仿真系統，針對我國不同地區的畜禽養殖行業和各個不同地區的環保監管力度的狀況，本文設計了不同的參數組合以對比在不同情況下，影響監管部門畜禽養殖污染治理效果的關鍵要素，從而找出養殖污染治理綜合機制中的重要環節。根據仿真結果，本文得到的主要發現包括：

3.1 提高巡查密度，防患于未然

長期以來，我國污染治理領域一直存在基層環保執法力量弱、執行人員配備不足的問題，基層環保部門“小馬拉大車”現象較為普遍。因此本文以960戶養殖戶Agent、80名監管者 Agent，視野為 5、執法力度為 2.3、政策權威性為0.3、最大停產整頓時長為15輪的普通環境仿真結果作為原始參考序列，對比監管者數量、視野、執法力度、政策權威性和最大停產整頓時長分別增加50%時的結果，發現在執法人員較少、執法密度不夠的情況下，污染治理政策的改進無法產生顯著的效果；并且如果以增加停產整頓時長為重點措施進行污染治理，在未能提高合規企業比例的情況下，僅僅是將一定比例的違規企業轉換成停產企業，這將對地方養殖業的發展帶來不利影響。因此在現有國情下，增加環保執法人員的數量和環保巡查力度是顯著提高守法企業比例，保障養殖行業健康發展的最主要方法。

在我國養殖污染問題依然嚴重的情況下，各級政府部門應當努力達成執法力量下沉的目標，做到以事前防范替代事后重罰，有效完成對畜禽養殖污染的治理。

3.2 強化法治，創新監察手段

在保障執法人員較高密度的情況下，本文以960戶養殖戶和160名監管者作為原始序列，在視野為5、執法力度為2.3、政策權威性為0.3、最大停產整頓時長為15輪的條件下，通過調整不同治理政策所代表的控制參數進行政策執行成效對比。如圖2所示，本文發現，相較于其他治理政策，提高政策權威性的治理效果最為明顯；另一方面提高監管者和養殖戶的視野雖然無法提升治理效果，但是可以有效抑制具有違規排放傾向的養殖戶的僥幸心理，因此在該仿真環境中違規企業數量的波動非常小。分析不同的治理政策執行效果可以發現，提高治理政策的權威性，將以往強制力較低的污染治理政策提升到法律層級，是治理畜禽養殖違規排放的最有力手段。同時，為避免違規排放行為的反復，借助現今的互聯網+等新型媒介手段，如微博、微信、短視頻媒體等進行企業違規排放監控，可以有效鞏固治理效果。

圖4 依法治污與互聯網環境下執法力量不足時不同治理政策效果對比圖

自2014年新《環保法》立法以來，全國人大常委會共完成了包括土壤污染防治法、長江保護法、生物安全法等法案在內的12部生態環境保護法律的立法工作。同時，最高人民檢察院與環保部、公安部聯合出臺了《環境保護行政執法與刑事司法銜接工作辦法》。我國立法機構已經將生態環境保護作為立法的重點領域統籌謀劃、扎實推進，這將極大地改善畜禽養殖領域的污染治理狀況，給養殖業環保水平的提升提供關鍵的助力。此外，各地環保部門也應當探索新型環保監管手段，推動“互聯網+環?！本珳时O管手段創新，保障和鞏固環保監察效果[5]。

3.3 警惕反彈，倡導優勝劣汰，提高行業集中度

本文以執法力量不足狀態下的960戶養殖戶和80名監管者作為原始序列，將視野提升至7.5、政策權威性提升至0.6，保持其他條件不變作為原始序列，并調整映射治污政策的控制參數，結果發現，無論執法力度翻倍還是延長整頓時間，都無法改變畜禽養殖戶違規排污行為周期性反彈的問題，唯一起效的手段是降低養殖戶Agent的數量。

由此可知，在我國立法趨嚴、社會輿論高度發達但執法力量還不充足的特殊時期，畜禽養殖業污染問題反彈將是常態[6]。為了有效控制反彈，降低反彈頻率，延長治污政策有效性的持續時間，本文認為監管部門可以協同資本市場，引導畜禽養殖行業通過兼并等方式，使小微散養戶和企業有序退出，提高行業集中度和產業規?；潭?。

3.4 淡化區域壁壘，減少企業流動限制

作者在仿真模型運行過程中發現，無論仿真模型以何種參數進行組合，是否允許養殖戶Agent在仿真世界中移動這一控制參數均不會對違規排放現象和實施治理政策的效果帶來影響。由此可以認為，在仿真模型中養殖戶Agent轉移自己的經營地點或養殖位置，并不影響畜禽養殖排污治理博弈的結果。

在畜禽養殖污染治理過程中，各個地區無需在違規排污治理政策設計中構建針對養殖企業流動的區域壁壘，并且不應僅僅出于環保治理的目的而設置一些有關企業流動的限制性政策，因為該措施對于降低畜禽養殖企業的違規排污風險并無幫助。

4 結論

經過仿真論證可知，在畜禽養殖業污染治理過程中，加強執法力量和提高執法密度是最為關鍵的政策舉措。其次，我國立法部門應當持續加強立法，完善環保機制。而地方政府在執法過程中應當借助互聯網等新技術手段擴展自身的執法視野和觸達范圍。再者，在眼下我國立法趨嚴但執法力量有待補充的情形下，加強市場引導、鼓勵優勝劣汰，從而提升行業集中度，不失為一種有效的補充辦法。最后，各地政府應當摒棄固有的壁壘思維，減少對企業地域性流動的限制。