賈書偉

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息與管理科學(xué)學(xué)院,河南 鄭州 450002)

0 引言

空氣污染是一種重大公眾健康危害源，據(jù)統(tǒng)計，因空氣質(zhì)量問題每年造成大約650萬人死亡，其經(jīng)濟(jì)損失達(dá)2282637.5億元(根據(jù)人生命的隱形價值國際標(biāo)準(zhǔn)換算)[1]，對人類社會造成了巨大的“隱形”損失?，F(xiàn)如今，擁堵也已成為城市交通發(fā)展的一種新常態(tài)，不僅在大城市，其影響迅速蔓延到二、三線城市。對人們的出行、工作和生活帶來極大不便。特別的，因機(jī)動車的擁堵，又會增加尾氣排放量，因此，城市交通擁堵及其引發(fā)的空氣污染已成為當(dāng)前迫切需要解決的問題。

近幾年，國內(nèi)外學(xué)者們對空氣污染(如霧霾污染)進(jìn)行了大量的研究，現(xiàn)有研究主要集中在以下方面：霧霾污染的形成機(jī)理[2]及影響因素[3]，治理霧霾的技術(shù)手段[4,5]、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法[6～9]、環(huán)境政策[10～12]及交通政策[13～115]等。其中，在霧霾污染的形成機(jī)理及影響因素的研究方面，文獻(xiàn)[2]采用空間統(tǒng)計方法描述了霧霾污染的空間分布特征，利用空間計量模型分析了其影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)： 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、機(jī)動車保有量的快速增長和省會城市等因素加劇了霧霾污染。基于空間溢出效應(yīng)視角，文獻(xiàn)[3]利用夜間燈光數(shù)據(jù)探究了人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模、技術(shù)水平、交通運(yùn)輸及對外開放等因素對霧霾污染的影響。在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的研究方面，文獻(xiàn)[7]以我國286個地級市的PM2.5濃度數(shù)據(jù)(2004～2013年)為依據(jù)，使用勞動生產(chǎn)率指標(biāo)來刻畫經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，采用空氣流動系數(shù)和政府環(huán)境治理指標(biāo)來度量地方政府的環(huán)境政策及其治理力度，進(jìn)而得到霧霾污染降低了城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，而政府治霾的環(huán)境手段有助經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展等結(jié)論。在環(huán)境政策的研究方面，文獻(xiàn)[10]探討了環(huán)境稅政策在短期和長期內(nèi)對工業(yè)產(chǎn)出和碳強(qiáng)度減排的影響，研究結(jié)果表明環(huán)境稅的開征還需與其它政策相結(jié)合，如稅收優(yōu)惠或減免以及稅收收入的再分配措施等。在交通政策研究方面，部分城市采用交通擁堵收費(fèi)來緩解交通擁堵及其引發(fā)的環(huán)境污染，典型的城市有斯德哥爾摩、哥德堡及新加坡等。另外，也有部分研究者從城市化推進(jìn)程度[16,17]、限行或限號政策[18～21]等多種措施來治理空氣污染。

以上研究從不同視角剖析了空氣污染產(chǎn)生的原因和特征，并提出了相應(yīng)的政策建議，進(jìn)而為空氣污染的全面治理提供了有益的借鑒。但現(xiàn)有研究往往依據(jù)歷史數(shù)據(jù)，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)原理方法從中探索規(guī)律，忽視了系統(tǒng)未來的動態(tài)發(fā)展趨勢。為此，在原有研究的基礎(chǔ)上，本文以機(jī)動車為研究對象，從減排、緩堵、提升健康影響指數(shù)等多層視角，探索了管控策略的不同作用效果，并做了以下拓展：(1)核算了收費(fèi)、罰款和補(bǔ)貼的組合方案的多重績效，如污染損失(環(huán)境和經(jīng)濟(jì)效益)、死亡人口的生命價值(社會和經(jīng)濟(jì)效益)的降低及健康影響指數(shù)的有效提升(健康效益)。(2)分別從短期和長期視角探究了該政策對機(jī)動車非法出行量、交通擁堵程度、污染損失、死亡人口的生命價值、環(huán)境生態(tài)承載力及機(jī)動車PM總量的影響程度，進(jìn)而展示了政策的多重紅利效應(yīng)。(3)通過對新舊模型的比較分析，挖掘出單一罰款政策的“弱減排”效應(yīng)。(4)通過對健康影響指數(shù)、城市吸引度和死亡人口的生命價值的中長期仿真，剖析了組合策略在短期內(nèi)的滯后效應(yīng)以及長期內(nèi)所蘊(yùn)藏的“褪色”效應(yīng)和“反彈”效應(yīng)，并提出相關(guān)政策建議，以優(yōu)化和完善現(xiàn)有方案。

1 機(jī)動車污染物減排管控模型

根據(jù)文獻(xiàn)[22～24]，針對APCF政策的局限性，本文引進(jìn)罰款策略，通過對死亡人口的生命價值的核算及城市吸引度、經(jīng)濟(jì)和人口發(fā)展指數(shù)的度量來改進(jìn)原模型，并構(gòu)建了一種包含空氣污染收費(fèi)(Air pollution charging fee，簡稱APCF)、罰款(penalty)和補(bǔ)貼(subsidy)政策(簡稱A-P-S策略)的系統(tǒng)動力學(xué)管理模型，如圖1所示，與原模型相比，改進(jìn)模型中的部分關(guān)鍵變量以彩色標(biāo)記。

1.1 系統(tǒng)動力學(xué)模型分析

1.1.1 交通子系統(tǒng)

城市交通是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，它由交通基礎(chǔ)設(shè)施、交通組織與管理及交通工具等因素構(gòu)成。交通基礎(chǔ)設(shè)施主要指城市道路設(shè)備，交通工具主要指載客和載貨汽車出行。另外，本文還考慮了機(jī)動車非法出行量。利用懲罰機(jī)制來降低機(jī)動車非法出行，進(jìn)而提高其社會安全績效。該子系統(tǒng)的關(guān)鍵變量有機(jī)動車非法出行增長量、機(jī)動車非法出行量、城市道路面積、載客和載貨汽車出行量及交通擁堵程度。

1.1.2 政策子系統(tǒng)

在原有研究政策 (如APCF政策和補(bǔ)貼政策)的基礎(chǔ)上，本文引入懲罰機(jī)制，通過嚴(yán)格的罰款措施來減少機(jī)動車非法出行，降低交通安全隱患發(fā)生的機(jī)率，進(jìn)而維護(hù)社會和交通的安全秩序。三類政策各有其優(yōu)缺點(diǎn)，需要綜合使用，APCF政策旨在減少機(jī)動車出行總量，達(dá)到緩解交通擁堵和機(jī)動車污染物減排的目的，發(fā)揮其環(huán)境和社會效益；補(bǔ)貼政策是為了改善公共交通的服務(wù)質(zhì)量，提升其供給水平，進(jìn)而實現(xiàn)該政策的社會效益；罰款政策主要是為了彌補(bǔ)APCF政策在增加機(jī)動車非法出行方面的不足。三種政策的聯(lián)合使用能夠綜合集成各種政策的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)其缺點(diǎn)，進(jìn)而減弱單一政策的缺陷。

圖1 組合策略下機(jī)動車污染物減排管控模

1.1.3 社會和經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)

社會和經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)主要包括人口、城市GDP總量及其所處環(huán)境所產(chǎn)生的污染損失等要素。因機(jī)動車污染物排放總量的不斷攀升，加劇了大氣污染程度，對人的身心健康也產(chǎn)生了一定的影響，甚至加速了部分人群的死亡速率。為此，本文利用發(fā)達(dá)國家(如英美國家)通常采用的生命的隱含價值 (表示個人針對死亡風(fēng)險的微小變化而做出的支付意愿，它衡量的是“死亡風(fēng)險和貨幣之間的邊際替代率”[25])，其計算方法是將個體對降低死亡率的支付意愿除以下降率，不同國家不同收入人口生命的隱含價值不同，美國的大多數(shù)部門采用的范圍為500萬～800萬美元，本文取500萬美元來核算政策的實施對死亡人口的生命價值的影響；通過機(jī)動車總量的減少量來衡量污染損失及GDP損耗量的降低程度；通過人口發(fā)展指數(shù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)來綜合地度量人口發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長對城市吸引度產(chǎn)生的影響，通過以上分析來評估A-P-S政策的經(jīng)濟(jì)和社會績效。

1.1.4 環(huán)境子系統(tǒng)

環(huán)境子系統(tǒng)以機(jī)動車污染物為研究對象，主要考慮載客和載貨汽車CO、HC、NOx及顆粒物PM生成總量，以四類化合物的污染情況來共同刻畫空氣污染程度。以空氣污染程度的降低幅度來度量環(huán)境生態(tài)承載力的改善程度；以環(huán)境生態(tài)承載力、道路生態(tài)承載力、公共交通供給水平等變量的變化來綜合刻畫健康影響指數(shù)及其對城市人口發(fā)展的影響。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究采用VENSIM軟件建模，仿真周期為2005～2025年。數(shù)據(jù)來源主要包括以下三種：(1)借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)，如由文獻(xiàn)[25]可得到生命的隱形價值，由文獻(xiàn)[26]得到污染損失系數(shù)，由文獻(xiàn)[27]得到載貨(客)汽車報廢率。(2)依據(jù)《中國機(jī)動車環(huán)境管理年報》、《中國統(tǒng)計年鑒》和《北京市統(tǒng)計年鑒》等官網(wǎng)數(shù)據(jù)經(jīng)簡單處理(如回歸分析)來獲取數(shù)據(jù)及方程。(3)利用“新陳代謝”模型來預(yù)測未來數(shù)據(jù)，然后求其平均值，或者結(jié)合系統(tǒng)動力學(xué)方法原理構(gòu)建表函數(shù)/邏輯函數(shù)，以此來刻畫變量間的非線性關(guān)系。該方法可以計算經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)、死亡人口的生命價值變化率、死亡率及出生率預(yù)測值等變量和方程。

1.3 模型測試

模型測試的目的是為了驗證模型的可用性，其種類包括系統(tǒng)邊界測試、量綱一致性測試、極端條件測試、敏感性測試、現(xiàn)實性測試及積分誤差測試等，本節(jié)以常用的極端條件測試和敏感性測試為例。

1.4 模型檢驗

為確保所構(gòu)建模型的有效性，本節(jié)選取GDP總量和城市道路面積兩個變量進(jìn)行歷史檢驗，以考察模型與現(xiàn)實的相符程度，檢驗時間為2005～2017年，詳細(xì)結(jié)果見表1。

表1 模型的有效性檢驗

表1數(shù)據(jù)顯示：GDP總量和城市道路面積的平均相對誤差分別為1.8659%和1.7469%，GDP總量所有年份的相對誤差均小于5%，而城市道路面積的相對誤差除2006年以外，也均能控制在5%以內(nèi)，這些結(jié)果說明城市道路面積和GDP總量的發(fā)展變化與現(xiàn)實情況基本一致。類似地，可對其它變量進(jìn)行有效性檢驗，因此，從整體上來看，模型基本能夠接近現(xiàn)實系統(tǒng)的運(yùn)行情況。

2 仿真結(jié)果分析

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究(如文獻(xiàn)[23]和[24])可知：原模型(文獻(xiàn)[23])中APCF和補(bǔ)貼分別取60和40。在此基礎(chǔ)之上，本文引入罰款機(jī)制，APCF、罰款和補(bǔ)貼分別取60、1500和40，通過仿真分析來探究A-P-S組合策略的多重績效以及其可能隱藏的“悖論”效應(yīng)。改進(jìn)后的模型標(biāo)記為新模型，具體仿真結(jié)果見圖2～4。

2.1 A-P-S策略的多重績效

本節(jié)對新模型和原模型兩種方案進(jìn)行動態(tài)仿真，結(jié)果見圖2。將仿真周期分為三段：前期→中期，中期→后期，后期→末期，分別以2015、2020和2025年為界，具體仿真結(jié)果見表2。

表2 A-P-S組合策略的經(jīng)濟(jì)、社會及環(huán)境效益分析

一方面，A-P-S組合策略具有多重績效，具體分析結(jié)果如下：圖2(a)和2(b)中曲線在一定時期內(nèi)都有了明顯的下降，說明新模型(A-P-S組合策略)能夠有效降低污染損失和死亡人口的生命價值，揭示了該策略的經(jīng)濟(jì)和社會效益。圖2(c)中曲線2在仿真中后期快速下降，說明該政策能有效降低交通擁堵程度(社會效益)。圖2(d)中曲線2的變化體現(xiàn)了A-P-S組合策略在抑制機(jī)動車非法出行量增長率方面的積極作用(社會安全績效)。圖2(e)中的曲線能夠長期保持較高水平，圖2(f)中的曲線呈不斷下降趨勢，進(jìn)而彰顯了組合策略顯著的“減排”潛力(環(huán)境績效)。

另一方面，與原模型相比，新模型(新策略)在緩堵、降低污染損耗和機(jī)動車非法出行等方面有了較大的提升。特別地，圖2(a)和表2顯示，新模型與原模型相比，污染損失在中期、后期和末期分別下降了約14.25%、20.45%和25.94%。同理，死亡人口的生命價值在中后期分別降低了1.88%和1.47%；交通擁堵程度在中后期分別降低了32.40%和54.27%；非法出行量在三個階段分別下降了約54.28%、53.04%和52.16%。

另外，圖2(e)和2(f)中曲線1和2相比幾乎無變化，進(jìn)而揭示了單一罰款政策具有“弱減排”效應(yīng)，更進(jìn)一步驗證了單一政策的局限性及APCF、補(bǔ)貼和罰款組合策略的綜合集成效應(yīng)。

2.2 A-P-S策略的“褪色”效應(yīng)

圖3(a)顯示：曲線在2009年之前仍快速下降，說明政策實施初期的作用效果并不明顯，2009～2017年期間，曲線呈快速上漲態(tài)勢，表明了政策的有效性，使得健康影響指數(shù)有了較大的提升。而在2017年之后，曲線的增長速度開始下降。由表3數(shù)據(jù)可得后期增長率分別為1.4938%、0.9136%和0.2540%。圖3(b)中曲線的變化與之類似，特別地，在2020年之后，曲線的快速增長受到了抑制。表3的數(shù)據(jù)顯示了后期的增長率分別為15.8386%、1.8940%和0.9507%，呈遞減狀態(tài)。

圖3 A-P-S組合策略的 “褪色”效應(yīng)

表3 A-P-S組合策略的滯后效應(yīng)、褪色效應(yīng)及反彈效應(yīng)分析

綜上，A-P-S策略在短期內(nèi)具有滯后性，其作用效果需經(jīng)過一段時間才能顯現(xiàn)出來；中期內(nèi)效果最顯著，而后期的作用效果將逐漸被削弱，進(jìn)而又揭示了政策長期所帶來的“褪色”效應(yīng)。

2.3 A-P-S策略的“滯后”效應(yīng)和“反彈”效應(yīng)

圖4中曲線的變化表明：在政策實施初期(2009年之前)，人口死亡數(shù)量的變化仍保持上升態(tài)勢，而在2009～2017年間，其變化得到了顯著改善。但在后期(2017年之后)，其變化趨勢出現(xiàn)了“反彈”，又開始緩慢增長，其原因可能是受到城市化進(jìn)程的飛速推進(jìn)及人口規(guī)模效應(yīng)的影響。由表3數(shù)據(jù)可知：后期增長率分別為0.4499%、1.1697%、1.5506%和1.5873%，略呈逐年遞增狀態(tài)。這些結(jié)果揭示了：政策的實施對人口死亡數(shù)量的影響效果不會長期保持促減的“積極”狀態(tài)，初期和后期分別具有“滯后”效應(yīng)和“反彈”效應(yīng)。即：從長期來看，A-P-S組合策略帶來的部分“紅利”效應(yīng)將逐漸被快速的城市化發(fā)展節(jié)奏所“吞噬”，有時，甚至?xí)霈F(xiàn)促增的“消極”狀態(tài)。

圖4 A-P-S組合策略的 “反彈”效應(yīng)

3 結(jié)論

為了探究組合策略在緩堵、減排及提升健康影響指數(shù)和城市吸引度等方面的社會、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境及健康效益，本文引入懲罰機(jī)制，構(gòu)建一種包含收費(fèi)、罰款和補(bǔ)貼三種政策的機(jī)動車污染物減排動態(tài)管控模型。通過仿真分析，得到以下結(jié)論：

(1)A-P-S組合策略具有多重績效。不但能夠顯著降低交通擁堵程度和減少機(jī)動車污染物排放，實現(xiàn)緩堵和減排的“雙贏”，而且能夠有效減少污染損失、機(jī)動車非法出行量，并在一定時期內(nèi)降低了死亡人口的生命價值，發(fā)揮其社會、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)效益。

(2)改進(jìn)模型與原模型相比，使污染損失、死亡人口的生命價值、交通擁堵程度和機(jī)動車非法出行量都有了較大的改善，進(jìn)而體現(xiàn)了A-P-S組合策略的集成效益。

(3)從短期來看，組合策略具有滯后效應(yīng)，從長期來看，該政策又具有“褪色”和“反彈”效應(yīng)。

(4)另外，通過對環(huán)境生態(tài)承載力和機(jī)動車PM總量的比較分析，揭示了單一罰款政策的“弱減排”效應(yīng)。

為了改善A-P-S組合策略的的運(yùn)行效率，本文提出以下幾點(diǎn)建議：

(1)針對單一政策的局限性，應(yīng)充分考慮三種政策的組合方案，以發(fā)揮其多重績效。

(2)針對前期的“滯后”效應(yīng)，應(yīng)加大宣傳力度，讓公民認(rèn)識到空氣污染和交通擁堵治理的責(zé)任和意義，以提高政策的支持度。

(3)針對組合政策的“褪色”效應(yīng)，應(yīng)根據(jù)實情及時調(diào)整組合方案，達(dá)到優(yōu)化的目的。

(4)針對后期可能出現(xiàn)的“反彈”效應(yīng)，應(yīng)結(jié)合其它行政措施，如建立副中心城市，以減輕中心城區(qū)在人口、資源及環(huán)境等方面的承載壓力。