Swarm環(huán)境下基于主體建模的財(cái)政政策仿真框架研究

李楊

(首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，北京100026)

Swarm環(huán)境下基于主體建模的財(cái)政政策仿真框架研究

李楊

(首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，北京100026)

文章在政府財(cái)政平衡理論模型和基于主體建模方法的特點(diǎn)及應(yīng)用的基礎(chǔ)上，探討了基于主體建模的財(cái)政政策研究的基本方法，構(gòu)造了基于主體財(cái)政政策仿真模型在Swarm仿真環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)框架，并主張將統(tǒng)計(jì)方法貫穿于仿真研究過程中，充分利用仿真模型數(shù)據(jù)，發(fā)揮仿真模型的政策模擬功能，指出基于主體建模仿真可以為財(cái)政政策的制定提供一種更具時(shí)效性和科學(xué)性的方法。

基于主體建模；財(cái)政政策；仿真；Swarm

0 引言

近年來，隨著復(fù)雜性科學(xué)和系統(tǒng)仿真技術(shù)的發(fā)展，基于主體建模(Agent-Based Modeling)的系統(tǒng)仿真方法逐漸被引入到社會科學(xué)研究領(lǐng)域，社會科學(xué)的仿真模型大體上經(jīng)歷了系統(tǒng)動力學(xué)、微觀模擬、自適應(yīng)主體模型等階段。基于主體建模假定主體具有自適應(yīng)性，并會從歷史中學(xué)習(xí)以完善自身行為，從而達(dá)到利益最大化，因此，使用這種研究方法往往可以了解特定條件下主體的最佳反應(yīng)與行為模式，為我們的研究提供科學(xué)可靠的依據(jù)。同時(shí)，基于主體建模的系統(tǒng)仿真方法有著成本低、易于控制、研究周期短等優(yōu)點(diǎn)，因此特別適合政策研究。

本文意在以財(cái)政平衡理論模型為基礎(chǔ)，探討基于主體建模的財(cái)政政策研究的基本方法，并構(gòu)造基于主體的財(cái)政政策仿真模型在Swarm仿真平臺上的實(shí)現(xiàn)框架，將財(cái)政政策的傳統(tǒng)研究方法與目前較為前沿的仿真方法結(jié)合使用，充分發(fā)揮研究對象的自適應(yīng)特點(diǎn)，探討基于主體建模的系統(tǒng)仿真方法對于我國財(cái)政政策研究的適用性以及所得結(jié)論的可靠性和現(xiàn)實(shí)性，為財(cái)政政策的研究提供一種新的方法。

1 基于主體建模的財(cái)政政策仿真模型

政府財(cái)政平衡理論模型是財(cái)政政策研究的基礎(chǔ)模型，目前對政府財(cái)政政策的研究都是以該模型為基礎(chǔ)，本文涉及的基于主體建模的財(cái)政政策仿真模型的基本觀點(diǎn)取自該模型。該模型的研究對象假設(shè)有兩級政府，即中央政府和地方政府。模型還假設(shè)中央政府總是保持預(yù)算平衡的，中央政府的收入全部來源于稅收，假定匯率為τ，它是中央政府的調(diào)控因子。中央政府支出由兩個(gè)部分組成，即一部分用于直接投資，另一部分是對地方政府的轉(zhuǎn)移支出。因此，中央政府的決策變量也就是最終要求得的財(cái)政政策為稅率τ和中央政府用于直接投資的比率τc，即地方政府的決策變量為地方政府的稅率τs。對于中央政府和地方政府的目標(biāo)，實(shí)際上并不是完全一致的。中央政府制定財(cái)政政策的目標(biāo)即包括總體經(jīng)濟(jì)增長又包括地方發(fā)展的均衡，而地方政府的主要目的僅僅在于地方經(jīng)濟(jì)增長。地方政府單一的經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo)有可能使得各省市的經(jīng)濟(jì)差距進(jìn)一步增大，使得全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡。因此，中央政府在制定財(cái)政政策的時(shí)候既要考慮各地區(qū)經(jīng)濟(jì)的全面增長，又要考慮地方經(jīng)濟(jì)間的均衡。有了上述理論基礎(chǔ)，我們就可以進(jìn)行在Swarm仿真平臺上基于主體建模的財(cái)政政策仿真模型框架的設(shè)計(jì)。

在Swarm仿真環(huán)境下基于主體建模的仿真模型有三類主體，第一類是仿真主體，該類主體是現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)體在仿真模型中的映射，也稱為“個(gè)體”；第二類是功能主體，該類主體是為了實(shí)現(xiàn)仿真模型的功能而設(shè)，在現(xiàn)實(shí)中不一定有其原型；第三類是控制主體，這類主體在Swarm仿真平臺中是固定的，分別是ObserverSwarm和ModelSwarm，其作用是控制模型的運(yùn)行和提供模型與研究人員的信息交互。

根據(jù)對理論模型的分析，在財(cái)政政策仿真模型中包含兩種仿真主體，即中央政府和地方政府，而且現(xiàn)實(shí)中這兩類主體是具有經(jīng)濟(jì)人性質(zhì)的自利性主體。為了使仿真模型適用于對我國財(cái)政政策的研究，設(shè)定仿真模型中包括一個(gè)中央政府和31個(gè)地方政府，來表示我國的區(qū)域結(jié)構(gòu)。中央政府要選擇最佳的財(cái)政政策，即稅率τ和中央政府用于直接投資的比率τc，來確保全國的經(jīng)濟(jì)增長和地區(qū)均衡發(fā)展。另外31個(gè)地方政府主體，即我國的各省市，其結(jié)構(gòu)完全相同，有區(qū)別的僅在于主體中的具體屬性，如經(jīng)濟(jì)狀況等。地方政府要選擇最佳的稅收收入稅率τs來保證地方經(jīng)濟(jì)最大程度的增長。

中央政府和地方政府主體在確定其最優(yōu)財(cái)政政策和稅率時(shí)，需要根據(jù)仿真環(huán)境實(shí)時(shí)地調(diào)整其行為模式，所以仿真模型框架中還必須包含一個(gè)可以賦予仿真主體自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力的功能主體，即遺傳算法學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)（簡稱GALCS，它的運(yùn)行原理將在后文介紹）。那么在Swarm仿真平臺下的基于主體建模的財(cái)政政策仿真模型框架可由圖1表示。

2 遺傳算法學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)

一個(gè)仿真模型的價(jià)值就在于其模擬現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)體行為的能力，而該能力很大程度上得自于遺傳算法的引入。遺傳算法可以根據(jù)仿真虛擬經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，使得仿真主體自我動態(tài)地調(diào)整自身行為特征，使之適應(yīng)當(dāng)前的環(huán)境。在本仿真模型中用到了用于美國ASPEN模型的遺傳算法學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)（Genetic Algorithm Learning Classifier System,GALCS），這就是遺傳算法的一個(gè)較為簡單的形式。GALCS功能主體的引入將賦予中央政府和地方政府主體自我學(xué)習(xí)、自我調(diào)整的能力，使得模型中主體體現(xiàn)出的行為更加接近現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)行為。

GALCS的思想是在一個(gè)仿真主體運(yùn)行時(shí)，我們以它的若干個(gè)屬性為指標(biāo)，通過觀察這些指標(biāo)在每一個(gè)運(yùn)行周期的不同狀態(tài)的組合，將仿真主體在每一期可能的運(yùn)行結(jié)果劃分為若干個(gè)狀態(tài)。主體通過不斷“學(xué)習(xí)”，積累在各種狀態(tài)的概率就會出現(xiàn)分別，更有利的行為選擇概率會逐漸增大，如此就賦予了仿真?zhèn)€體“學(xué)習(xí)進(jìn)化”的能力。

在本文設(shè)計(jì)的仿真模型框架中，中央政府作為調(diào)整行為決策的指標(biāo)屬性是經(jīng)濟(jì)增長狀況（可以使用全國GDP等指標(biāo)來表示）以及地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差異（可以使用代表地方政府主體經(jīng)濟(jì)狀況的GDP的差異量數(shù)等指標(biāo)來表示）；地方政府作為調(diào)整決策變量的指標(biāo)屬性是地方經(jīng)濟(jì)增長，即地方GDP等。這些指標(biāo)都有三個(gè)狀態(tài)，分別是與上一個(gè)周期相比增加、減少和持平。對于經(jīng)濟(jì)增長，增加表示中央和地方政府的主體行為有利；對于地區(qū)差異，降低表示中央政府的主體行為有利，以此為依據(jù)令仿真主體自主調(diào)整行為模式，使得積累在最佳決策的概率逐漸增大，直至收斂，主體最終達(dá)到策略均衡，這時(shí)主體行為表現(xiàn)出來的財(cái)政政策就是可以實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)政策。

該仿真模型的仿真環(huán)境和信息流與控制流可以如圖2表示，其中GALCS1和GALCS2分別表示中央政府和地方政府的遺傳算法學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)，它們是保證主體行為進(jìn)化及最優(yōu)策略形成的關(guān)鍵。

3 統(tǒng)計(jì)方法與仿真方法的結(jié)合使用

在通常的仿真研究當(dāng)中，仿真模型的主要流程是基于：初始數(shù)據(jù)→仿真模擬→主體最優(yōu)行為，三個(gè)模塊進(jìn)行的。我們主要關(guān)注的是主體的最優(yōu)行為，影響主體最優(yōu)行為的因素，以及這些因素對于主體行為的影響程度。實(shí)際上在這個(gè)流程當(dāng)中，我們忽略了統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用。造成這種情況的主要原因在于，一般的仿真模型使用的都是具有特定分布的虛擬隨機(jī)數(shù)據(jù)，按照遺傳算法的功能，雖然具體的數(shù)據(jù)會有所不同，但是只要這些虛擬數(shù)據(jù)的分布相同，那么最終得到的主體最優(yōu)行為應(yīng)當(dāng)是一致的。但是，在仿真過程中產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)，以及主體屬性和行為的變動數(shù)據(jù)就不再具有科學(xué)性，不能夠用于統(tǒng)計(jì)分析。

對于本文所建立的財(cái)政政策仿真模型框架，其初始數(shù)據(jù)使用現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此，可以保證仿真模型和使用模型進(jìn)行政策模擬時(shí)產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)是具有現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)，并且可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從中得到的結(jié)論是具有科學(xué)性的。在仿真模型的每一個(gè)周期，中央政府和地方政府主體的行為選擇、積累在各種行為上的選擇概率等指標(biāo)可以通過Swarm的特定模塊進(jìn)行搜集，而后我們可以通過對這些中間數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步地統(tǒng)計(jì)分析，來研究主體行為的變動規(guī)律，最優(yōu)決策的形成過程，以及主體屬性的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

將統(tǒng)計(jì)方法穿插于仿真研究的整個(gè)過程中來分析主體的行為和屬性的變動規(guī)律，可以更加充分地利用仿真方法，更好地研究各種因素和主體屬性之間具體的數(shù)量與統(tǒng)計(jì)關(guān)系。

4 結(jié)論

目前，基于主體建模的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)仿真方法與財(cái)政政策研究領(lǐng)域的結(jié)合還不是很緊密，仿真方法在財(cái)政政策領(lǐng)域的研究還主要集中于理論模型的正確性檢驗(yàn)，這僅僅發(fā)揮了仿真方法相當(dāng)有限的一部分功能。仿真方法的真正作用在于對理論的拓展以及對現(xiàn)實(shí)中研究困難的領(lǐng)域提供虛擬環(huán)境的模擬支持。財(cái)政政策理論亟待要求創(chuàng)新，而且對研究結(jié)論的科學(xué)性和實(shí)際操作性要求更高，因此，仿真方法用于理論拓展和政策模擬的功能也亟待發(fā)揮。

在Swarm仿真平臺上建立的基于主體建模的財(cái)政政策仿真框架是政府財(cái)政平衡理論模型在仿真環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)和擴(kuò)展，該仿真框架有著嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撝С?，遺傳算法的引入，同時(shí)賦予了仿真主體在現(xiàn)實(shí)中具有的自利性和自適應(yīng)性。在財(cái)政政策的制定與實(shí)施中，中央政府與地方政府是具有自利意識的主體，將其置于開放的、隨機(jī)風(fēng)險(xiǎn)仿真環(huán)境中，既可以從微觀角度觀察主體行為特征和主體“有限理性”的經(jīng)濟(jì)人特征帶給中央財(cái)政政策的影響，也可以借助具有嚴(yán)謹(jǐn)理論框架的政府財(cái)政平衡理論模型和相應(yīng)統(tǒng)計(jì)手段獲得定量結(jié)果，最終實(shí)現(xiàn)對財(cái)政政策的檢驗(yàn)與模擬。這種集成的政策仿真模型會給政策分析帶來較為新穎的研究手段，同樣對于財(cái)政政策制定的科學(xué)化也具有重要的理論和實(shí)踐意義。

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（責(zé)任編輯/易永生）

F812.0

A

1002-6487（2011）06-0056-02

教育部人文社會科學(xué)研究項(xiàng)目（09YJA790143）；首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)研究生科技創(chuàng)新資助項(xiàng)目

李楊(1982-)，女，河北樂亭人，博士研究生，研究方向：應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)。