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资源环境经济领域政策模拟综述

时间:2013-01-19来源:易品期刊网 点击:
  资源环境经济领域政策模拟综述
  摘 要:经济发展对资源依赖程度逐年增强,而政策制定和实施风险的加大使得对资源环境经济领域政策模拟成为学者研究的热点.文章对国内外有关资源环境经济领域政策模拟的研究方法进行了梳理和总结,从CGE模型、系统动力学和基于主体的建模3个方面对现有文献进行了论述和分析.研究发现,这些政策模拟建模方法在前提假设、模型构建、数据依赖性和预测精度方面各有利弊,需要依据具体研究对象和数据的可获得程度选用合适的建模方法进行政策模拟;由于政策的复杂性及政策制定过程中涉及的影响因素众多,因此多种方法工具的集成应用成为了一个新趋势.
  关键词:政策模拟;CGE;系统动力学;主体建模
  0 引言随着经济的发展,各种自然资源和社会物资日益稀缺,经济发展对于资源的依赖程度越来越高.
  制定高效合理的政策,保证各种资源的合理、高效利用,加速社会经济发展成了各个国家一项重要的管理任务.关于政策的研究已经成了当今社会经济领域的热点,尤其是关于油气、电力、区域发展、农林经济、金融市场等各个领域.
  任何政策的实施都是一次性的,具有很大的风险和较长的时间周期.随着计算机技术的发展,政策的模拟研究逐渐兴起并不断发展.政策模拟可以实现较低的成本对实施效果进行比较准确的预测和分析,而且在虚拟环境下可以进行重复的多次实验,帮助决策者制定正确的方针政策,最大程度上减小政策实施的风险和成本.
  通过对相关文献的查阅,发现各个领域都有关于政策模拟的研究,如能源政策、农林政策、人口政策、金融政策、科技创新政策等等.本文主要关注资源环境经济领域以及与其密切相关的政策模拟研究,通过对文献的分类整理,得知与资源环境经济领域相关的政策模拟的研究使用的方法工具主要有:可计算一般均衡模型、系统动力学理论和基于主体的建模.这里主要针对这三种方法工具分类阐述其在相关领域的应用情况.
  1 可计算一般均衡模型可计算一般均衡模型
  (CGE模型)以阿罗一德布鲁一般均衡理论为基础,明确定义了经济主体的生产函数和效用函数,从而反映多个部门、多个市场之间的相互依赖和相互作用的关系,揭示比部分均衡模型或宏观计量经济模型更为广泛的经济联系.通过CGE模型,研究者能够估计某一个特殊的政策变化所带来的直接和间接影响及其对经济系统整体的全局性影响,因此,CGE模型被广泛运用在政策模拟中[1].CGE模型把宏观经济体系划分成很多可计算的部分,它不是使用解析分析的方法,而是通过计算模拟来研究一般均衡框架下,价格参数的变动对经济体系的作用和影响[2].
  1970年以后,CGE模型的开发得到突飞猛进的发展,逐渐成为经济学家们进行政策分析的标准工具之一,被广泛地应用于税收、国际贸易、收入分配和发展战略的研究上.Pedregal          [3]建立了5个最重要的原油产品需求计量经济模型,基于这些需求弹性区间估计,应用一般均衡模型,使之用于更广泛的能源需求预测框架中,得出实际收入取决于主要因素驱动的需求,对能源消耗的影响不大.蔡文彬[4]运用CGE模型,模拟了技术进步、能源税以及能源价格对单位GDP经济增长和消耗的能源数量的影响.孙翊等[5]基于多区域经济学理论,应用可计算一般均衡技术与方法构建了一个后危机背景下的中国多区域支付政策模型及模拟系统来进行相关政策模拟.该模型采用8区域8部门的社会核算矩阵,考虑人口分组与流动、资本流动和区域均衡机制,针对不同的区域支付方案进行了模拟研究.谭显东[6]等详细介绍了用于电力政策模拟的CGE模型,该模型采用描述性的社会核算矩阵,并以汇率变动为例,分析了汇率降低对各行业用电量的影响,为电力政策模拟提供了一定理论基础和有效手段.并指出对于具体的电力政策模拟分析,需要改进CGE模型结构并对SAM 进行细化或合并,全面地分析有关政策对电力行业的影响,构建一个动态的电力政策模拟CGE模型.张越扶[7]建立了中国环境CGE模型,并利用该模型进行了经济政策调控对环境影响的模拟,对提高污染排放收费标准的影响进行了模拟分析.段志刚[8]基于新古典经济学的一般均衡理论,在吸收借鉴国内外成功的CGE模型基础上,建立了用于我国省级区域经济与政策分析的双区域递推动态可计算性一般均衡模型(Provincial Dual Region Computable GeneralEquilibrium Model),并运用此模型分析地区经济增长、结构变化及其能源环境效应,以及跨地区资源调配的宏观影响等问题.
  虽然CGE在经济系统各个研究领域的政策研究中十分常用,但是CGE模型部分前提假设,如主体完全理性、代表性主体、契约约束、主体在计算能力上的无限性、规模报酬不变、无成本完全信息、企业产出的最大化、新古典总量及生产函数等方面与现实不太相符,再加上真实的经济系统具有政策冲击应变性,所以CGE模型对政策变动效应预测在精度上也不可避免地存在误差.甚至有的学者认为虽然CGE模型具有严谨的理论结构,不过它本身并不具有良好的预测能力,该模型精确性主要依赖于投入产出数据的不断更新、准确地对产业进行分解和产业统计含义的正确理解[9].
  2 系统动力学理论系统动力学理论
  (System Dynamics,SD)是建立在控制论、系统论和信息论基础上研究反馈系统的结构、功能和动态行为的一种方法,适用于中长期社会经济分析和预测,被誉为"战略与决策实验室".
  王海燕等[10]运用系统动力学原理和建模方法阐述了我国中长期的粮食供求现状.利用因果关系图研究和分析了粮食生产、需求、价格以及库存等因素之间的因果反馈关系,运用计量经济学方法对参数进行了估计,建立了一个系统动力学模型.该模型模拟了国家投入、个人投入、国家政策及自然条件对粮食供求情况的影响,给政府决策部门粮食预测和政策仿真提供了参考依据,为我国粮食供求的预测、预警以及政策分析等提供了理论支持.罗平等[11]利用系统动力学的方法,构建了深圳市房地产模拟仿真系统模型,并根据现状,仿真和预测模拟了1997-2010年深圳市房地产系统,做了一系列不同的可操作政策模拟实验,包括人口、土地、通关及金融等方面,最后分析政策模拟结果并提出相应的措施手段和政策建议.张宝生等[12]根据中国煤层气产业系统动态预测及政策模拟研究系统分析了煤层气产业的社会经济、市场、政策、资源环境及煤层气产业5个子系统,构建了中国煤层气产业系统动力学模型,并对社会经济环境变化、国家政策的变化、投资方式的变化、国家能源市场控制的变化等几个主要方面进行模拟预测分析,从降低单位国民经济产值能耗的变化、改变煤层气定价方式、调整国家煤层气价格补贴等方面提出政策建议.安贵鑫等[13]剖析油气资源与社会经济系统之间的关系,基于系统动力学理论,建立了我国油气资源-社会经济系统协调发展系统动力学模型,并通过了一致性检验、结构验证以及合理性和有效性验证,运用所建系统动力学模型进行了政策分析以及系统动态仿真,通过对比各种方案的仿真结果,寻求我国油气资源-社会经济系统协调发展的方向.在基于系统动力学的中国石油需求系统模型及预测中,陈海涛[14]利用GM (1,1)灰色模型对部分因素进行预测,再将灰色系统模型的预测值导入模型,从而对2008-2020年我国石油消费对外依存度和石油需求量进行了预测,通过改变模型中政策变量进行模拟,分析不同经济发展速度对石油需求量的影响.肖教燎[15]综合土地经济、土地管理、协整理论、系统论分析了土地宏观调控的科学性,构建了土地政策传导机制框架.对土地调控中的阻滞和协调问题,采用信息经济学的委托代理理论设计了在土地政策执行博弈中对地方政府的线性问责机制,并从TU 和NTU 合作博弈视角研究了土地与其他政策的协调搭配;而后运用系统动力学理论和关联数字矩阵反馈环计算法,分析了土地政策传导路径及其反馈复杂性.并以江西省为例,使用系统动力学建模技术对江西省土地政策传导系统和路径进行仿真,通过灵敏度分析得出调控方案,最后提出了一些相应的对策建议.
  在很少集CGE模型、政策模拟和DSS决策系统于一体研究背景下,李志刚等以政策模拟的视觉,提出、建立了一个政策决策的模拟系统原型,一个基于数理经济集成的CGE模型政策模拟系统PSSBCGE (Policy Simulation System Based onCGE),把计算机技术用于构建经济系统及政策模拟中,把CGE模型作为模拟系统核心驱动力,将CGE模型和DSS统一纳入至政策模拟框架中,对政策进行模拟并进行有效分析,发挥DSS优势为构建、维护CGE模型提供了有效系统工具,并充分发挥了数理经济模型作用.之后,用构建的集成模拟计算系统对我国农业补贴政策问题进行了模拟,研究我国农业补贴政策参数变化对国民经济的作用和影响.模拟实验和结果分析显示:该模拟系统模型基本达到期望目标,其运行速度较快,能直观地反映政策参数对经济指标的作用和影响,可为政策制定的决策者提供有效参考依据[16].
  3 基于主体的建模
  随着复杂性科学的快速发展和人们对社会系统的复杂性认识的深入,基于主体的建模(Agent-Based Modeling,ABM)方法越来越多地用于研究政策领域.Gilber等[17]认为,社会科学仿真模型经历了系统动力学、微观模拟、自适应主体模型等几  个阶段.ABM 模型的4个假设前提分别是无中央权威情景下主体之间的交互、主体遵从简单的行为规则、主体之间互相依存以及主体具有适应性并能不断学习和积累历史经验[18].ABM 模型与其他模型相比,在连结主体的不同信息、环境中存在的异质行为、决策规则以及系统的宏观行为等方面具有绝对优势[19].
  Moss[20]提出,制定和减轻极端事件的影响策略是政策分析主要目标;ABM 仿真和传统的研究方法不同,它以观察现实为基础,设计和进行实证检验,而不是建立某些一般性理论框架的特定模型.赵志刚[21]等在对比CGE模型和基于主体建模方法的特点和应用的基础上,提出一个基于Agent建模的金融政策研究基本框架.再以一个具体模型为例,分析该模型结果,得出"基于主体建模方法能为金融政策设计与评价提供一种有效、科学、更加逼近现实的方法"的结论.
  1996年,美国Sandia实验室研制了一个基于主体的美国经济模型(ASPEN).诺贝尔经济学奖获得者Klein教授认为它是最好的经济模型,这标志着一个新的经济实验平台已经出现.ASPEN 原型用于分析经济周期波动现象,扩展版本用于分析货币政策的政策效应模拟[22].Deguchi[23]提出了一个开发巨型ABM 框架,自下向上地重构了国民经济核算体系.这类政策仿真的集成模型能为政策分析提供一种具有突破性的新思路,同时,对科学地制定金融政策提供了重要的理论及实践意义.
  国内运用基于主体建模的方法进行政策模拟的研究也很多.毕贵红等[24]构建了基于Agent固体废弃物管理模型,并详细设计和描述了模型中各类主体及他们之间的相互作用规则.认为此模型能用于不同废弃物管理政策及其组合的模拟与仿真,特别是社会交流与沟通的影响.石艳丽[25]利用复杂适应系统理论分析了原油市场的复杂性,构建了石油开发政策仿真模型,在Swarm 平台下进行仿真实验,分析不同的税费政策对原有价格和石油公司的影响.赵光华等[26]在Swarm 平台下构建了企业与政府之间关于环境保护的博弈,模拟了多个企业给环境带来不同危害的盈利情况,清晰的展现了企业和政府之间的博弈过程.赵泽斌[27]在Starlogo仿真平台下进行了基于Multi-Agent的道路拥挤定价收入再分配仿真模拟,并以邢台道路拥挤定价收入分配为例进行了仿真研究,分别在不考虑道路拥挤定价、考虑道路拥挤定价和考虑道路拥挤定价分配问题的3种模式下进行了仿真实验,发现道路拥挤定价和道路拥挤定价的合理分配都有利于提升城市交通的综合运输效率.李杨[28]在政府财政平衡理论模型和基于主体建模方法的特点及应用的基础上,构造了基于主体财政政策仿真模型在Swarm仿真环境下的实现框架,并主张将统计方法贯穿于仿真研究过程中,充分利用仿真模型数据,发挥仿真模型的政策模拟功能,指出基于主体建模仿真可为财政政策的制定提供一种更具时效性和科学性的方法.
  在金融市场研究中,基于主体的建模也非常有前景.传统的政策分析与理论研究工具都是高度典型化的、易于分析处理的模型,隐含了诸多关于市场行为等的简化假设,分析的结果也比较单调,这限制了政策理论分析的实用性.比如经典的经济均衡模型研究的是市场行为的长期均衡结果,而政策分析者和制定者更关心的是市场的暂态情形与中短期演化过程.从这一点来看,基于主体的建模更有优势.因此,以人工金融市场为代表的基于Agent的计算金融学建模方法几年来发展迅速[29].
  目前的研究表明,基于Agent的仿真方法是研究经济社会系统的有效的手段.将Agent仿真方法应用于政策研究时,由于所研究政策涉及的相关参数众多、变化范围较大,采用传统的Agent仿真方法只能检验某一假定政策的可行性,而不能反映这一政策是否为优化政策.因此,彭敏晶等[30]介绍了传统的Data Farming 技术,构建了基于遗传Data Farming公共政策优化的仿真模型.对公共政策作用效果的影响因素作了分析,然后从仿真目标、模型框架、算法等3方面介绍了所提出的优化仿真模型.最后进行了实验,证明了所提出模型的有效性,解决了公共政策优化仿真时考察点不全面及耗费时间大的问题.与传统的基于Agent的仿真建模方法相比,基于遗传Data Farming政策优化仿真模型能够全面的考察输入参数空间中各输入参数水平对应的输出响应,以保证找到优化的政策,同时也加速了优化解的求解过程.
  4 结语
  以上阐述的3种政策模拟的常用方法各有利  弊.可计算一般均衡具有完整的建模理论依据,建模难度相对较小,但是由于其理想化的前提假设和对数据的依赖性,使得政策预测的准确性下降.系统动力学理论和基于主体的建模皆有一套完整的理论作为建模指导,但是需要对研究对象进行深入的分析和挖掘,构建出合理的模型,模型构建具有一定的难度,它们不是依据数学逻辑的推演而获得答案,而是依据对系统的实际观测信息建立动态的仿真模型,并通过计算机试验来获得对系统未来行为的描述.
  国内关于政策模拟的研究绝大部分属于应用性研究,多为结合具体的地区或者行业,使用现有的模型进行应用研究,理论研究相对很少.从另一个方面来看,早期大多数研究仅仅使用了单一的方法或工具,没有多种工具方法实现有机的结合和互补.近年来,由于政策本身的复杂性和政策实施的影响因素众多,逐渐出现了多种理论有机结合、交叉应用的建模方式,与现实联系更加密切,模拟结果可信度提升,成为一个新的研究趋向.
  
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