基于系統動力學的帽兒山實驗林場可持續發展水平預測

李泓瑩，董靈波，劉兆剛

(森林生態系統可持續經營教育部重點實驗室(東北林業大學)，哈爾濱 150040)

0 引言

自森林可持續發展理論提出至開始進行實質性研究以來，建立可持續發展評價指標體系一直都是重要的研究內容之一。篩選建立評價指標體系，可以得到量化的結果評估區域可持續發展水平，為區域的可持續發展提供理論和政策依據[1-3]。中國2020年新施行的《森林法》提出應以培育穩定、健康、優質、高效的森林生態系統為目標，發揮森林的多種功能，實現森林資源可持續發展，這也進一步明確和體現了可持續發展規劃的重要性[4]。因此，建立可持續發展評價體系，了解研究區域在經濟、環境和社會方面的表現，并通過科學合理的方式量化指標間的相互作用是十分必要的。

近年來，國內外許多學者針對可持續發展從指標體系構建、內容特點等方面做了大量研究工作。曹安等[5]構建可持續發展評價體系，運用可拓模型從微觀視角開展典型案例實證，最終得到雅瑪里克山可持續發展等級，并從3個方面提出建議；李思勤[6]基于國有三門江林場現狀，建立可持續發展評價體系，得到綜合評價結果并進行分析，為林場可持續發展水平的提高策略提供理論依據和正確方向；伍珊[7]通過構建福建連城林場的評價指標體系，發現其經營良好，但在管理方面仍有可改進之處；韓慧翔[8]構建4個層次的指標體系，根據2009年和2014的結果，認為湖南省林業可持續水平發展態勢較好，討論并給出了針對性發展對策；Zhu等[9]以中國福建省的和坑村為研究對象，深入了解農村生態系統及歷史背景，建立評價指標體系，并基于參考指標提供了促進農村系統可持續發展的建議；Lu等[10]為研究中國長江經濟帶的森林生態系統可持續性，構建評價體系，收集2010年和2015年相關數據，分析結果，并給出具體改進措施。前人的研究使得在建立評價體系時更容易確定指標和計算方法，但也存在一定的局限，如建立的可持續評價指標體系為某一年的數據，不能體現出林場或地區的可持續發展趨勢；建立多期數據評估可持續發展水平，其數據的時間跨度對于森林的發展來說相對較短，難以從中分析出林場或地區長期發展的弊端或優勢；在觀察分析研究區域的發展狀態變化及趨勢時，只能根據現有時間節點的數據指標值給出發展建議。系統動力學適用于復雜的非線性關系、因果循環和信息反饋等動態問題，廣泛應用于各領域的仿真分析，但是，目前將系統動力學應用于森林可持續發展水平預測的研究較少。

為此，本研究以帽兒山實驗林場森林資源二類調查數據為基礎，構建可持續發展評價體系，借助系統動力學方法，采用Vensim PLE軟件構建了仿真模型，并通過控制變量設計5種發展路徑，量化了不同發展路徑對研究區域未來(至2035年)可持續發展水平的影響，為研究區域的可持續發展對策提供理論依據和技術支撐。

1 研究區概況及數據收集

1.1 研究區概況

帽兒山實驗林場(127°29′～127°44′ E，45°14′～45°29′ N)位于黑龍江省尚志市的西北部，地處哈爾濱市東南部。帽兒山實驗林場始建于1958年，共劃分為10個施業區，施業區內有1鎮1鄉15個自然屯。林場總面積為26 496 hm2，其中林權屬性分為國有(面積約占16%)和集體所有(面積約占84%)。林場森林覆蓋率達95.7%，在2016年其活立木總蓄積量為337.9萬m3，其森林資源豐富，在維持地區生態平衡方面具有重要作用；有濱綏鐵路、哈牡客運專線、301國道穿鎮而過，交通較為便利；其一二三產業產值比約為28∶25∶47，人均生產總值約37 914元，林場社會經濟比較繁榮。

1.2 數據收集來源

本研究可持續發展評價體系中的森林資源與環境指標來自2004年和2016年2個時期的帽兒山實驗林場森林資源二類調查數據資料以及中國科學院地理科學與資源研究所公布的植被指數空間分布數據集；經濟、社會數據及城市建設與環境指標的實際值及參照值均參考了2004—2016年的《哈爾濱統計年鑒》(其中包含尚志市數據)及尚志市國民經濟和社會發展統計公報等數據，見表1。收集過程中確保指標數據來源權威、準確，且各年份間的數據具有比較意義。在采用系統動力學方法進行模擬時經濟相關數據已通過年鑒中的相關平減指數換算為2004年可比價。

2 研究方法

2.1 可持續發展指標體系

可持續發展評價指標體系是較為復雜的系統，建立的指標體系不但要在經濟、環境和社會等方面分別收集篩選數據，而且必須既要體現這3個方面可持續的現狀，又能反映其發展潛力[11-13]；評價結果可以為日后區域森林資源的合理利用給出適當建議，也可以從經濟、環境和社會等方面為區域的可持續發展提供對策。

表1 指標數據收集來源Tab.1 Indicators data collection sources

由于我國幅員遼闊，地勢多樣，在實際進行可持續發展評價研究時應以能夠綜合反映研究區域可持續發展水平為目標，在可持續發展理論的指導下，因地制宜。指標體系常見的構建方法有系統法、目標法、歸類法和專家咨詢法等一種或幾種的組合，本研究采用了目標法。在構建評價體系時，參考了蒙特利爾進程以及劉代漢等[14]和梁會民等[15]所建立的評價體系指標，刪除由于時間關系已經沒有比較意義的指標，結合數據收集情況及近年國內外相關文獻[16-19]，從林場的經濟、環境和社會等方面的條件出發，綜合考慮科學性、針對性、操作性、時空性和整體協調性這5個原則選取指標，構建了一個含有4個層次(目標層、系統層、類別層和指標層)，共包含23個指標的可持續發展評價指標體系，見表2。

2.2 指標權重的確定

由于每個指標的單位、量綱等不同，無法直接比較其好壞，故需要指標標準化計算。收集指標值(Di)和參照值(Si)來計算評價值(Pi)，對指標體系中的正效指標，Pi=Di/Si，當Di>Si時，取Pi=1；對于負效指標，Pi=Si/Di，當Di

確定指標標準化值(即指標層的評價值)后，需要結合相應權重值進行計算得出不同層級的評價值。在本研究中確定體系指標權重值時運用了熵權法和AHP法，即主客觀結合的方式。因為指標的層次分析權重排序與熵權重排序有較大差別，用公式修正(其中α∈[0,1]，α取0.5[20])，計算得該研究的熵-AHP權重。

φj=μjα+ωj(1-α)。

(1)

式中：φj為熵-AHP權重；μj和ωj分別為熵權法和AHP法得出的權重。

在計算各層次指標的評價值時，考慮評價體系層級中的構成成分及各個層級之間均有著較強的關聯性，因此，本研究選擇了指數加權法[21]。其模型表達式為

(2)

式中：A為本層的某個因素綜合評價值；Pn為第i個指標的評價值；wi為第i個指標相對于該因素的權重；n為該因素包含的指標個數。

2.3 系統動力學模型構建

系統動力學通過分析系統中變量間的因果關系建立數學模型，以實現對系統的仿真模擬。這種方法將研究對象從單純的技術問題拓展至經濟社會等較為復雜的問題，其應用范圍逐漸擴大，遍及各個領域，最終形成成熟的學科。

本研究根據已建立的可持續發展評價指標體系，通過Vensim PLE軟件建立因果關系圖，如圖1所示。由圖1可知，系統各要素間的相關關系，但模擬區域可持續發展水平仍需進一步細化變量類型。收集2004—2016年共13 a的經濟、社會、城市建設與環境等數據構建系統動力學流程圖，其中涉及到的變量類型有水平變量、速率變量、輔助變量及常量等；其中森林資源與環境指標由于只有兩期的森林資源二類調查資料，缺失數據用線性插值法補全。在系統模型中，變量間一般由方程式聯系起來。本研究中系統動力學模型設置的時間邊界為2004—2035年，其中2004—2016年為歷史驗證時期，2017—2035年為仿真預測時期，時間步長為1 a。

表2 帽兒山實驗林場可持續發展評價指標體系

“+”及藍色表示正相關關系，“-”及紅色表示負相關關系。

由于本研究同時對研究區域和參照區域的數據進行模擬，涉及到的變量更多，完整的系統動力學流程圖較為復雜。因此，以其中一條關系鏈為例：根據年份的變化，固定資產投資占GDP的比例有所不同，結合當年GDP計算出固定資產投資的數值，再通過查找資料得到第三產業固定投資額占當年總固定資產投資額的比例，計算出第三產業的固定資產投資額；第三產業固定資產總額初始值加上本年投資額，去除固定損耗，即為當年產業固定資產總額的實際值。第三產業就業人員占比與總人口結合得到第三產業就業人員數，再結合第三產業固定資產總額，通過關系式計算得出第三產業產值，最終得出第三產業所占比重，如圖2所示。

圖2 關系鏈示意圖Fig.2 Schematic diagram of relationship chain

2.4 系統動力學模型優化路徑的確定

參考已有文獻[22]并結合研究內容，選擇對模型有重要影響的5個研究區域變量調整其參數來進行路徑優化，本研究共選擇了5條路徑進行優化如下。

(1)保持現狀型路徑：假設研究區域各項指標發展無較大變化，仍保持原增長速度，因此各控制變量值為研究區域歷史數據近5 a的算術平均值。將此路徑結果作為其他路徑結果參照值。

(2)人口發展型路徑：重點關注人口的發展，因此人口自然增長率變量取值參考研究區域的歷史數據最高值。

(3)產業調整型路徑：通過改變3次產業的固定資產投資比例從而改變研究區域可持續發展水平，按參照區域近5 a投資比例的平均水平確定控制變量的取值。

(4)經濟突出型路徑：重點發展經濟，因此GDP增速變量按近5 a參照區域平均值確定。

(5)綜合發展型路徑：在增加人口自然增長率的前提下，發展經濟并調整產業固定資產投資，即綜合以上幾種調整思路選擇控制變量。其變量取值及組合見表3。

表3 優化路徑變量及取值組合Tab.3 Optimized route variables and their value combinations %

3 結果與分析

3.1 可持續發展評價結果

可持續發展評價體系指標層評價值及權重見表4。將表4中帽兒山實驗林場可持續發展評價體系中指標層評價值和熵-AHP綜合權重值代入公式(2)中，得到類別層的評價值；將此評價值與類別層相應權重代入公式(2)得到系統層的評價值；再以同樣方法代入系統層的評價值與權重，最終得出帽兒山實驗林場可持續發展評價值，見表5。

表4 可持續發展評價體系指標層評價值及權重

表5 帽兒山實驗林場可持續發展評價值Tab.5 Sustainable development evaluation value of Maoershan Forest Farm

將得到的可持續發展評價值(表5)與可持續發展等級劃分表(表6)對比可知，研究區域2004年可持續發展評價值0.597，處于弱可持續狀態；到了2016年評價值為0.833，已經到達初級可持續狀態，在指標體系中，環境可持續指標評價值為0.875，已率先進入中級可持續狀態，經濟可持續評價值0.768和社會可持續評價值0.790均處于初級可持續狀態的階段。對比兩期可持續發展評價值，林業經濟指標和森林資源與環境指標發展均較好；2004—2016年，產業平均工資(D2)評價值增長明顯，森林的齡組結構(D9)更加合理，而混交林蓄積量占比(D11)降低；國民經濟指標的評價值整體由0.672下降至0.623，指標層中的人均地區生產總值(D4)指標評價值下降尤為突出，說明研究區域的經濟發展未能和參照區域同步增長，其差距逐漸拉大導致評價值降低，因此應重視經濟發展，促進地區生產總值的提高；城市建設與環境指標和文教衛生指標評價值的升高與我國倡導的發展精神文明和物質文明步伐一致，其中道路占有率(D14)、集中供熱普及率(D15)和醫療服務指數(D20)提升幅度均大于60%；人民生活指標評價值略有提升，指標變化與實際相符。

對總體層(A)的評價值結果，按表6的標準劃分等級[23]。

3.2 系統動力學模型歷史檢驗

以2004年數據為初始值，將參數輸入模型后得到的仿真數值與歷史真實值對比，計算誤差率，若結果誤差率在±10%以內，代表能較好反映變量的變化趨勢；在±20%以內，能大致反映變量變化趨勢[18]。選取人均GDP、總負擔系數、恩格爾系數、第一產業產值及可持續發展評價值等5個變量檢驗歷史誤差率，見表7。其中98%的指標誤差率在10%以內，88%的指標誤差率在5%以內，表明模型仿真效果較好，與實際情況基本吻合，認為模型能夠對當地發展趨勢做出較為真實、準確的模擬，可應用于未來發展的預測和優化調控。

表6 可持續發展等級劃分

表7 歷史誤差率Tab.7 Historical error rates %

3.3 系統動力學模型仿真模擬結果

未來5種優化路徑結果如圖3所示。由圖3可以看出，5種路徑綜合可持續評價值均在2021年左右增長減緩，保持現狀型、人口發展型和產業調整型路徑的可持續發展評價值均在2031年增長再次放緩，其可持續發展評價值到達瓶頸期，從2031年到2035年基本保持不變。

以保持現狀型路徑2035年的模擬結果0.899為參照值，整體來看：人口發展型路徑結果略降低，原因在于選取評價指標時為了能夠具有對比性，包含許多人均指標，人口增多會導致最終評價值略微合理下降。但從兩期評價體系可以看出，總負擔系數在增高，結合歷史數據中人口自然增長率總體呈下降趨勢，說明當前青壯年人口不足，人口老齡化較為嚴重，因此，人口發展型路徑模擬結果雖沒有增加可持續發展水平，但鼓勵生育，提高人口自然增長率仍有其必要性。產業調整型發展路徑模擬評價值高于前者，但不會影響發展趨勢，說明選擇的產業調整方向大體正確，研究區域應該降低一、二產業的固定資產投資比例并提高第三產業固定資產投資，優化產業結構。第三產業消耗資源少，和第二產業對比，環境污染少，可以減輕環境負擔，且第三產業的就業彈性較高，能促進產業結構高度化，改善經濟結構，從根本上提高善經濟質量；另外，第三產業產值增長更加平穩，能有效緩解經濟的波動。

從經濟突出型路徑結果(在2035年以前可持續發展水平持續增長)來看，研究區域的經濟水平與參照區域的均值差距較大，改善經濟后2035年的整體評價值從0.899升到0.919，有明顯提升；且從兩期的指標體系評價結果也可以觀察到經濟可持續指標的評價值從2004年的0.753提高至2016年的0.768，提升緩慢，制約了可持續發展水平的提高。由圖3可以看出，綜合發展型路徑表現最好，2035年模擬評價值可達0.924，與經濟突出型路徑結果(0.919)相比仍有提高，因此，在鼓勵人口生育、提升地區生產總值增速的同時需減少一、二產業的固定資產投資比例，此為最優的發展路徑。

圖3 優化路徑仿真預測結果Fig.3 Prediction results of optimization route simulation

4 討論

在可持續發展評價體系中計算權重的方法有很多，包括層次分析法[24]、德爾菲法[25]和主成分分析法[26]等。其中層次分析法應用最為廣泛，但因其結果完全由主觀因素決定，因此需引入客觀的熵權法與層次分析法共同確定指標權重。結果表明研究區域的經濟和社會可持續評價值較低是制約林場可持續發展水平增長的主要原因。本研究主要對經濟、社會可持續指標和城市建設與環境指標進行仿真模擬并預測。目前在區域發展預測上有多種方法，主要分為結構化預測和非結構化預測。結構化預測的方法主要尋找各評價因素間的關系，運用物理原型或數學方法建立模型進行預測，常用的有回歸預測法[27]、人工神經網絡[28]、馬爾可夫預測法[29]和灰色預測模型[30-31]等，非結構化預測主要依靠經驗判斷進行，比如專家會議法、德爾菲法等。

系統動力學是通過分析系統內部各變量之間的反饋結構關系來研究整個系統整體行為的理論，適用于處理長期性和周期性的問題，因此常被學者用以對系統行為結果的預測。王奕淇等[32]采用此方法評測渭河流域的水資源承載力，在設計5種仿真優化路徑中得到最大化改善水資源承載力的方案為協調發展經濟、保護環境并節約水資源；李靜靜[33]借助系統動力學方法預測貴陽市若能夠控制建設用地擴張、加大環保資金投入和合理城鎮化進程，其土地資源承載力將在2032年達到較高水平；魯宏旺[34]采用系統動力學方法模擬了2025年長株潭城市群的景觀格局，對比了4種發展情境下的組合方案，兼顧各方面效益的協調發展方案最符合長株潭城市群的可持續發展目標。

本研究采用系統動力學這種基于多變量解決復雜大系統問題的方法，根據已建立的評價指標體系繪制系統動力學流程圖，對研究區域可持續發展水平的未來發展情況進行模擬及預測。同時預測了指標的實際值與參照值，即以動態視角觀測一個地區的發展。結果表明研究區域應該重視人口發展、大力發展經濟并進行產業結構調整，以便更好地提高研究區域的可持續發展水平。李福香等[35]認為招遠市若提升可持續發展潛力需要注意人口問題；賈雪慧[18]和燕波[22]認為研究區域模擬的優化路徑均需要調整產業結構。然而從系統動力學角度出發進行預測可持續發展水平時，涉及到的指標較多，數據需求量較大，存在部分年份統計口徑不完全一致的問題，一定程度上會降低預測的準確性，如能夠獲取更為完善的統計數據，則能夠進一步提升研究的模擬精準度。

5 結論

本研究以帽兒山實驗林場森林資源二類調查數據為基礎，對構建可持續發展的指標體系進行評價及預測，得出以下結論。

(1)研究區域2004年的可持續發展評價值為0.597，處于弱可持續發展水平；2016年評價值為0.833，處于初級可持續發展水平。

(2)構建系統動力學模型并進行歷史檢驗，發現88%的指標誤差率在5%以內，確認其模擬水平較好，可以進行仿真預測。

(3)分析模型的預測結果，發現按照現有趨勢發展，研究區域在2035年評價值可達0.899；以保持現狀型路徑為參照，若著重發展人口，則評價值會略微下降至0.897；調整產業固定資產投資，評價值可提升至0.901；重視經濟發展對評價值提升影響較明顯，可達0.919；結合以上幾種調整策略的綜合發展型模擬結果為0.924，為最優的發展路徑。

根據綜合評價結果，發現林場可持續發展的優勢在于環境可持續性較高，尤其森林資源與環境可持續性方面發展較好，2004—2016年，森林的齡組結構更加合理，森林蓄積量仍在增加，但值得注意的是，混交林蓄積量占比有所下降，因此在人工造林時應注意避免營造人工純林，需增加混交林面積。而經濟和社會可持續性仍有較大上升空間，通過各路徑分析，發現應大力發展經濟并增大第三產業固定資產投資，增加第三產業比重，如發展旅游業等；且其人口有老齡化趨勢，因此，應增加人才引進，同時提高工資，留住現有人才，增加青壯年人口，并為未來長遠發展考慮，應響應國家號召，鼓勵生育。如此，符合綜合發展路徑策略，林場可持續發展水平可在2035年達到0.924。