基于主體可計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)的經(jīng)濟(jì)能源環(huán)境建模研究

朱潛挺，曹曉雪，吳　靜

(1.中國(guó)石油大學(xué)(北京)，北京　102249； 2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院 數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所，北京　100732;3.中國(guó)科學(xué)院 科技政策與管理科學(xué)研究所，北京　100190)

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朱潛挺1,2，曹曉雪1，吳靜3

(1.中國(guó)石油大學(xué)(北京)，北京102249； 2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院 數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所，北京100732;3.中國(guó)科學(xué)院 科技政策與管理科學(xué)研究所，北京100190)

摘要：基于主體可計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)是對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)政策研究方法的重大突破。針對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)能源環(huán)境領(lǐng)域的相關(guān)問(wèn)題所表現(xiàn)出的復(fù)雜性特征，基于主體可計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)角度進(jìn)行重新認(rèn)識(shí)，重點(diǎn)闡述基于主體可計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)能源環(huán)境建模過(guò)程需關(guān)注的交互作用和涌現(xiàn)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制、分叉與突變等重要主體行為特征，在此基礎(chǔ)上，提出基于主體可計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)能源環(huán)境建模的實(shí)現(xiàn)步驟。

關(guān)鍵詞：基于主體可計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)；自主體模擬；經(jīng)濟(jì)能源環(huán)境模型

為此，一些復(fù)雜科學(xué)領(lǐng)域的開(kāi)拓者開(kāi)始尋找新的方法，基于主體的可計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)(Agent-based Computational Economics，ACE)由此被引入到經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的研究當(dāng)中，并成為除歸納和演繹之外重要的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究思想[3]。一般而言，ACE所具有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)可歸納為兩個(gè)方面：第一，近乎理想的真實(shí)模擬，即它能模擬系統(tǒng)中每一分散異構(gòu)個(gè)體的物理位置、信息應(yīng)激和交互作用，同時(shí)做出實(shí)時(shí)反饋；第二，開(kāi)放而靈活的規(guī)則，以適應(yīng)自主體的異質(zhì)性屬性及復(fù)雜的交互機(jī)制。正因?yàn)檫@種優(yōu)勢(shì)的存在，使得微觀行為對(duì)宏觀結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的效應(yīng)能夠被監(jiān)控，也使得目標(biāo)導(dǎo)向的跨期優(yōu)化和政策調(diào)整成為可能[4]。Tesfatsion認(rèn)為：ACE存在的意義是要提供全方位整合的人工經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，而隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和對(duì)信息處理的精細(xì)化要求，更要提供一套可以將經(jīng)濟(jì)政策規(guī)則作為“輸入”，并能隨之“輸出”經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行描述的實(shí)用決策指導(dǎo)解決方案[5]。總之，ACE的這種思想為解決3E問(wèn)題的需求提供了可能，是實(shí)現(xiàn)3E問(wèn)題所需要的新型經(jīng)濟(jì)思維方式。

本文的研究思路是，首先從ACE角度重新認(rèn)識(shí)3E問(wèn)題，接著闡述ACE在3E建模中需重點(diǎn)關(guān)注的如交互作用和涌現(xiàn)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制、分叉與突變等核心問(wèn)題，然后就ACE在3E建模及實(shí)現(xiàn)提出研究思路，最后是總結(jié)。

一、從ACE的角度重新認(rèn)識(shí)3E問(wèn)題

作為研究跨學(xué)科復(fù)雜性問(wèn)題的一個(gè)重要方法，雖然ACE已被廣泛采用，但其作為一個(gè)獨(dú)立學(xué)科而被普遍認(rèn)同的概念定義尚未統(tǒng)一。

盡管ACE的具體內(nèi)涵會(huì)隨經(jīng)濟(jì)模型、跨學(xué)科對(duì)象和建模目標(biāo)的變化而有所區(qū)別，但其核心操作理念依然能夠被明確辨識(shí)。一般認(rèn)為，ACE模型是能將整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中交互作用的自主體包含在內(nèi)的、將經(jīng)濟(jì)過(guò)程作為開(kāi)放式動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的計(jì)算模型[6]。

在眾多定義之中，Tesfatsion的ACE理念以其比較完備清晰的概念界定和不斷豐富更新的時(shí)代性而成為相比之下被引用得最多的定義。他認(rèn)為，ACE即模擬計(jì)算實(shí)驗(yàn)室，它允許用戶隨著時(shí)間的推移探索如何改變結(jié)構(gòu)條件、制度安排，以通過(guò)人類的決策過(guò)程影響系統(tǒng)結(jié)果，而這一探索過(guò)程類似于在培養(yǎng)皿中培養(yǎng)生物的實(shí)驗(yàn)[5]。根據(jù)這一定義，ACE系統(tǒng)構(gòu)建可分解為3個(gè)步驟：首先，在系統(tǒng)中設(shè)置代理場(chǎng)景中個(gè)體行為的自主體、系統(tǒng)環(huán)境初始條件和必要的出清機(jī)制；其次，將該系統(tǒng)封閉，使其作為一個(gè)獨(dú)立的虛擬世界開(kāi)始運(yùn)行，在此過(guò)程中，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為將完全由自主體及其交互驅(qū)動(dòng)形成，不會(huì)受到外界干預(yù)；最后，記錄下所有自主體的狀態(tài)、反應(yīng)行為和宏觀結(jié)構(gòu)變化?？梢钥闯?，與傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)建模思想相比，ACE除了針對(duì)獨(dú)立個(gè)體在系統(tǒng)中的靜態(tài)位置、平面狀態(tài)的行為之外，更加側(cè)重于社會(huì)動(dòng)態(tài)交互和學(xué)習(xí)行為。

從ACE的角度來(lái)認(rèn)識(shí)3E問(wèn)題，可從企業(yè)自主體入手。企業(yè)是3E系統(tǒng)的核心。它不僅是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)者，也是能源使用者。企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)需要消耗能源，而能源使用將會(huì)導(dǎo)致環(huán)境污染，環(huán)境污染反過(guò)來(lái)影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。顯然，這個(gè)過(guò)程與ACE理念相一致。參照Wooldridge和Jennings，Tesfatsion等對(duì)ACE自主體特征的總結(jié)[4，7]，3E系統(tǒng)中的企業(yè)自主體具有如下3個(gè)特征：一是適應(yīng)性，即企業(yè)自主體能夠在環(huán)境影響下調(diào)整其行為；二是社交性，即企業(yè)自主體能夠在系統(tǒng)中與其他自主體產(chǎn)生交互并根據(jù)彼此的行為做出反饋；三是決策性，即通過(guò)信息交流和交互作用，企業(yè)自主體能夠在目標(biāo)引導(dǎo)下做出決策行為；四是交互作用下的內(nèi)生演化，即宏觀系統(tǒng)會(huì)受到來(lái)自微觀企業(yè)自主體的動(dòng)態(tài)影響，整個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)會(huì)由此產(chǎn)生變化。

需要強(qiáng)調(diào)的是，對(duì)于企業(yè)自主體的研究必須考慮企業(yè)技術(shù)的進(jìn)步和擴(kuò)散。Porter和Christensen認(rèn)為：與宏觀經(jīng)濟(jì)政策相比，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，尤其是技術(shù)進(jìn)步，同樣重要甚至更重要，它是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的微觀經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)[8]。就傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)建模而言，對(duì)交互和學(xué)習(xí)過(guò)程的忽視是可以理解的。因?yàn)樵诜治龉ぞ叩南拗葡?，它將保證傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模型的易于管理。然而，這一過(guò)程同時(shí)也忽略了技術(shù)進(jìn)步和擴(kuò)散，而技術(shù)進(jìn)步和擴(kuò)散正是宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)演化的最直接動(dòng)因和不確定性的來(lái)源[2]。相比較而言，ACE卻能很好地刻畫(huà)企業(yè)主體的這種技術(shù)進(jìn)步和擴(kuò)散。

總的來(lái)說(shuō)，在3E問(wèn)題研究中，ACE能夠刻畫(huà)的是能源使用、是環(huán)境約束下的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑；而作為宏觀與微觀之間的交互作用樞紐，宏觀政策、社會(huì)資本和技術(shù)擴(kuò)散正是自主體模擬的關(guān)鍵。結(jié)合David A.Robalino關(guān)于經(jīng)濟(jì)與生態(tài)系統(tǒng)耦合的分析，以上3點(diǎn)構(gòu)成了替代傳統(tǒng)模型的新仿真分析框架[2]。它能夠真實(shí)呈現(xiàn)3E體系中自主體的動(dòng)態(tài)交互，并使得在此基礎(chǔ)上尋找對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境改善的跨期權(quán)衡政策成為可能。

二、ACE在3E建模中需解決的重要問(wèn)題

從ACE的角度來(lái)看，建模主要是對(duì)具有自主體行為能力的分散異構(gòu)個(gè)體進(jìn)行分解，并反映多主體間的交互作用。在3E系統(tǒng)中，自主體受其他自主體和信息交流的影響而改變其行為，這些行為所產(chǎn)生的共同期望會(huì)改變宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，并改變自主體所采納的新技術(shù)決策，最終影響整個(gè)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在此機(jī)制作用下，系統(tǒng)中自主體所表現(xiàn)出的交互作用和涌現(xiàn)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制、分叉與突變3個(gè)重要特征備受關(guān)注。

(一)交互作用和涌現(xiàn)

就ACE系統(tǒng)而言，交互可被理解為自主體本身、其他自主體和它們所在的外部環(huán)境間的相互影響及影響反饋。在這個(gè)過(guò)程中，外部環(huán)境提供了交互作用的空間介質(zhì)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而交互的關(guān)鍵動(dòng)力，根據(jù)Epstein和Axtell，即一個(gè)由底層自主體交互所產(chǎn)生的穩(wěn)定宏觀機(jī)制，可用于刻畫(huà)交叉環(huán)境下自主體所受到的作用力和反饋[9]。除此之外，復(fù)雜系統(tǒng)有時(shí)會(huì)呈現(xiàn)出一種特殊的系統(tǒng)形態(tài)，其特征更多是基于系統(tǒng)意義而非個(gè)體意義，這種現(xiàn)象被稱為涌現(xiàn)[10]。當(dāng)這類現(xiàn)象出現(xiàn)時(shí)，應(yīng)將其作為一個(gè)整體并采取系統(tǒng)化研究方法，而不應(yīng)將各自主體行為分開(kāi)研究。Grimm和Railsback提議，可采用一種全新的模式化策略對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部特征進(jìn)行重新定義，以幫助解釋關(guān)鍵的進(jìn)程和結(jié)構(gòu)[11]。在3E問(wèn)題中，異質(zhì)性企業(yè)自主體會(huì)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、環(huán)境政策以及不對(duì)稱信息的作用下，隨時(shí)調(diào)整其決策行為，而這些自主體在每一時(shí)點(diǎn)的自主決策和反饋都將在下一時(shí)點(diǎn)共同構(gòu)成一個(gè)新的復(fù)雜場(chǎng)域，刺激資源重分配和技術(shù)再更新。因此，針對(duì)3E問(wèn)題的研究需要考慮系統(tǒng)內(nèi)不同自主體間的交互作用以及系統(tǒng)作為一個(gè)整體可能表現(xiàn)出的涌現(xiàn)現(xiàn)象。

(二)自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制

自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制是指，在自主體執(zhí)行完某種行為之后，可以在某種程度上得到對(duì)該行為的積極或消極反饋，從而影響它此后的應(yīng)激行為。進(jìn)一步地，通過(guò)多次從環(huán)境中獲得這樣的反饋，自主體可以不斷優(yōu)化其行為選擇，對(duì)其所處的環(huán)境有新的認(rèn)識(shí)，并將這些經(jīng)驗(yàn)積累為下次行動(dòng)的判斷基礎(chǔ)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制是模型出現(xiàn)不確定性的主要原因之一。在現(xiàn)實(shí)生活中，自主體都是在基于有限信息的前提下做出決策。然而，隨著所獲取信息的增多，其決策行為也往往會(huì)隨之而改變[12]，也因此增加了系統(tǒng)結(jié)果的不確定性。在3E問(wèn)題中，企業(yè)自主體可能會(huì)因其技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的排放減少而獲益，或因其擴(kuò)張規(guī)模帶來(lái)的排放增加而受到處罰。在這種情況下，企業(yè)自主體必須在綜合考量長(zhǎng)期利益和短期利益的基礎(chǔ)上，對(duì)選擇減排還是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出決策。而這個(gè)決策過(guò)程往往涉及減排技術(shù)和生產(chǎn)技術(shù)的不確定性。事實(shí)上，自主體在每一時(shí)期獲得的決策反饋將會(huì)影響它在下一時(shí)期的決策選擇；多次反復(fù)之后，會(huì)使它們對(duì)所處的政策環(huán)境認(rèn)識(shí)更為深刻，從而完成自主體的自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程。

(三)分叉與突變

本質(zhì)上，ACE所要解決的都是復(fù)雜科學(xué)問(wèn)題。當(dāng)復(fù)雜問(wèn)題中出現(xiàn)難以被理解的現(xiàn)象時(shí)，往往是因?yàn)橄到y(tǒng)中出現(xiàn)了分叉與突變，即政策和規(guī)則的實(shí)施得到了意外結(jié)果甚至相反結(jié)果。從系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的角度來(lái)看，分叉往往表現(xiàn)為由參量值跨越臨界值(分叉值)所導(dǎo)致穩(wěn)定定常狀態(tài)定性變化的現(xiàn)象，而系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的整體性突變，則表現(xiàn)為過(guò)程連續(xù)而結(jié)果不連續(xù)。這種分叉與突變的現(xiàn)象通?？梢詮膬蓚€(gè)方面來(lái)解釋：一是由于系統(tǒng)中出現(xiàn)了相互矛盾的政策和規(guī)則，二是由于異質(zhì)性主體特征因其先定條件的變化而表現(xiàn)出不確定性。在3E問(wèn)題中，企業(yè)自主體也會(huì)因?yàn)槟撤N臨界參數(shù)值的跨越而表現(xiàn)出分叉和突變特性。例如，企業(yè)自主體的創(chuàng)新過(guò)程并非都能成功，只有當(dāng)創(chuàng)新成功時(shí)，其生產(chǎn)成本或者是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力才能發(fā)生飛躍；在創(chuàng)新失敗的情景下，其創(chuàng)新支出無(wú)法得到回報(bào)，而創(chuàng)新成功與否在某種程度上卻具有相當(dāng)?shù)牟淮_定性。顯然，這種由不確定性導(dǎo)致的分叉和突變現(xiàn)象在3E建模過(guò)程中必須高度重視。

三、ACE在3E建模中的實(shí)現(xiàn)

與傳統(tǒng)的建模方法不同，ACE建模的主要思想是以分析微觀異質(zhì)性自主體的個(gè)體屬性及多主體間交互行為規(guī)則為基礎(chǔ)。結(jié)合3E問(wèn)題，ACE建模主要分為以下5個(gè)步驟。

(一)明確模型目標(biāo)，形成模型總體框架

為了對(duì)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題進(jìn)行建模，首先要對(duì)現(xiàn)實(shí)原型進(jìn)行抽象，明確模型的邊界，在此基礎(chǔ)上形成擬構(gòu)建模型的總體框架。例如，在碳排放權(quán)交易建模過(guò)程中，研究以碳交易對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和減排效果研究為目標(biāo)，可將模型劃分為4個(gè)子模型塊，其中配額分配和配額交易為實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)的兩大核心模塊，而經(jīng)濟(jì)模塊和氣候模型用于刻畫(huà)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與氣候系統(tǒng)間的內(nèi)在聯(lián)系。

(二)提取模型自主體，完成模型設(shè)計(jì)

在明確模型目標(biāo)和形成模型框架之后，需要從原型系統(tǒng)中提取出相關(guān)自主體。仍以碳排放權(quán)模型為例，為了分析碳交易對(duì)代表性區(qū)域的影響，該研究將全球按收入水平分為n大區(qū)域，并根據(jù)研究目標(biāo)從中提取出m個(gè)代表性自主體區(qū)域，用于進(jìn)行具體分析。一般而言，在3E問(wèn)題中，可提取的模型主體主要有企業(yè)自主體、消費(fèi)者自主體、市場(chǎng)自主體等。在此基礎(chǔ)上，模型設(shè)計(jì)需要重點(diǎn)分析各主體的屬性及行為規(guī)則。例如，企業(yè)自主體往往需要考慮其投資成本、產(chǎn)出、價(jià)格、利潤(rùn)等屬性，以及產(chǎn)品生產(chǎn)、定價(jià)、計(jì)算利潤(rùn)等行為。此外，模型設(shè)計(jì)過(guò)程需要時(shí)刻關(guān)注其交互作用機(jī)制、自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制、分叉與突變等重要特征。值得一提的是，由于所構(gòu)建模型是對(duì)現(xiàn)實(shí)原型的抽象，因而模型設(shè)計(jì)過(guò)程中可以忽略一些與研究目標(biāo)無(wú)關(guān)的屬性和規(guī)則，而僅保留相關(guān)元素。

(三)選擇軟件工具，開(kāi)發(fā)模型系統(tǒng)

ACE系統(tǒng)開(kāi)發(fā)是通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，擬采用的軟件平臺(tái)可根據(jù)開(kāi)發(fā)者的編程能力而有所區(qū)別。對(duì)于專業(yè)的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，一種兼顧效率和實(shí)用的選擇是采用高級(jí)編程語(yǔ)言如C#，JAVA等，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)SQL，以及其他一些專業(yè)軟件Matlab，ArcGIS等進(jìn)行源代碼開(kāi)發(fā)。這種開(kāi)發(fā)方法，優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)具有強(qiáng)大的兼容性和可擴(kuò)展性，而缺點(diǎn)是對(duì)軟件開(kāi)發(fā)者的編程能力要求較高。對(duì)于普通的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)者而言，可采用一些提供類庫(kù)的平臺(tái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，這類平臺(tái)可被嵌入到與其開(kāi)發(fā)語(yǔ)言相匹配的開(kāi)發(fā)環(huán)境中，使用時(shí)通過(guò)類庫(kù)中的函數(shù)接口來(lái)調(diào)用類庫(kù)中封裝的函數(shù)進(jìn)行基于自主體模擬開(kāi)發(fā)，如Swarm，Repast等[13]；甚至可采用更為簡(jiǎn)便的一類不依賴于其他的底層編程開(kāi)發(fā)環(huán)境，且易于操作的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，如NetLogo，StarLogo等。需要指出的是，為確保模型的正確性和可靠性，無(wú)論采用哪種方法，模型的檢驗(yàn)、驗(yàn)證、校準(zhǔn)都是系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的一個(gè)不可或缺的部分[14]。

(四)估計(jì)模型參數(shù)，分析敏感性

一般而言，參數(shù)估計(jì)的方法主要有經(jīng)濟(jì)計(jì)量法和校準(zhǔn)法。其中，經(jīng)濟(jì)計(jì)量法是指通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的回歸分析得出所需的參數(shù)值[15]，然而，采用這種方法的缺陷是必須獲取長(zhǎng)時(shí)間段的數(shù)據(jù)；校準(zhǔn)法是利用基準(zhǔn)情景的數(shù)據(jù)來(lái)確定模型參數(shù)的方法，它克服了經(jīng)濟(jì)計(jì)量法的不足[16]。此外，一些研究在解決模型參數(shù)時(shí)還可以根據(jù)不同情況采用特殊方法。如smajgl和bohensky[17]采用迭代方法，通過(guò)結(jié)合家庭調(diào)查數(shù)據(jù)和專家建議，將家庭對(duì)燃料價(jià)格變化的反應(yīng)行為進(jìn)行了參數(shù)化。Caillault等采用基于案例的推理算法，對(duì)農(nóng)民對(duì)平均利潤(rùn)的反應(yīng)差異進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，并實(shí)現(xiàn)對(duì)政策激勵(lì)的參數(shù)估計(jì)[18]。在參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)上，需要對(duì)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，即從定量分析的角度研究有關(guān)因素發(fā)生某種變化對(duì)某一個(gè)或一組關(guān)鍵指標(biāo)的影響程度，其目的是通過(guò)分析參數(shù)變動(dòng)對(duì)系統(tǒng)其他變量的沖擊程度，甄別各參數(shù)與系統(tǒng)不確定性的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。一般而言，可通過(guò)確定敏感性分析指標(biāo)、計(jì)算基準(zhǔn)情景、選取不確定因素、計(jì)算不確定因素變動(dòng)時(shí)對(duì)分析指標(biāo)的影響程度、找出敏感因素進(jìn)行分析這5個(gè)步驟進(jìn)行。此外，也有學(xué)者使用計(jì)算機(jī)貝葉斯分析方法來(lái)識(shí)別模型參數(shù)的靈敏度[19]，該方法可對(duì)輸入?yún)?shù)和輸出數(shù)據(jù)給出充分評(píng)估，為可視的參數(shù)靈敏度定量分析提供了可能。

(五)通過(guò)情景模擬，提供政策建議

在確保模型運(yùn)行準(zhǔn)確性和可靠性的基礎(chǔ)上，可以開(kāi)展相應(yīng)的情景模擬。一般來(lái)講，情景分析需要首先設(shè)定一個(gè)基準(zhǔn)情景作為其他比較情景的參照對(duì)象，這個(gè)基準(zhǔn)情景通常被設(shè)定為與現(xiàn)實(shí)觀測(cè)值最為接近的一組模擬輸出數(shù)據(jù)，通過(guò)設(shè)定不同的比較情景，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)比較情景的政策評(píng)價(jià)。例如，在對(duì)技術(shù)進(jìn)步確定條件下我國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放趨勢(shì)演化研究中，可將基準(zhǔn)情景設(shè)定為現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)步水平驅(qū)動(dòng)下我國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放趨勢(shì)估計(jì)情景，而將比較情景設(shè)定為不同技術(shù)進(jìn)步水平驅(qū)動(dòng)下我國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放趨勢(shì)估計(jì)情景作為比較情景，進(jìn)而比較各情景下的結(jié)構(gòu)特征、排放特征等，最終提出政策建議。

四、總結(jié)與展望

ACE已成為3E問(wèn)題建模的一個(gè)重要方法。與傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)建模方法相比，ACE使得以復(fù)雜性為主要特征的3E問(wèn)題被系統(tǒng)化和動(dòng)態(tài)化，表現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)力。針對(duì)3E問(wèn)題的ACE建模實(shí)際上是對(duì)具有自主體行為能力的分散異構(gòu)個(gè)體進(jìn)行抽象，同時(shí)反映其在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與自然系統(tǒng)間的交互影響。大量研究表明：自主體所表現(xiàn)出的交互作用和涌現(xiàn)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制、分叉與突變需要在ACE的建模過(guò)程中重點(diǎn)關(guān)注。一般而言，針對(duì)3E問(wèn)題的ACE建模過(guò)程可歸結(jié)為5個(gè)主要步驟，即明確模型目標(biāo)，形成模型總體框架；提取模型自主體，完成模型設(shè)計(jì)；選擇軟件工具，開(kāi)發(fā)模型系統(tǒng)；估計(jì)模型參數(shù)，分析敏感性；通過(guò)情景模擬，提供政策建議。

當(dāng)然，作為一門(mén)新興且熱門(mén)的學(xué)科，ACE亟待完善之處也依然存在。首先，其細(xì)節(jié)化的參數(shù)范圍設(shè)計(jì)，使得要實(shí)現(xiàn)可靠的評(píng)價(jià)結(jié)果需要經(jīng)常進(jìn)行強(qiáng)化實(shí)驗(yàn)；其次，由于路徑依賴的存在，多峰值而非趨近單峰值結(jié)果分布可能出現(xiàn)，一定程度上提高了決策難度；最后，為在多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)模型遷移，其建模平臺(tái)的獨(dú)立性很難得到保障。而這些問(wèn)題都有可能會(huì)出現(xiàn)在研究3E問(wèn)題的過(guò)程中，因此，需要在未來(lái)重點(diǎn)關(guān)注。

參考文獻(xiàn)：

[1]JIANGUO LIU,THOMAS D,CARPENTER S R,et al.Complexity of coupled human and natural systems[J].Science,2007,317:1513-1516.DOI:10.1126/science.1144004.[2]ROBALINO D A.Social capital,technology diffusion,and sustainable growth in the developing world[D/OL].http://www.rand.org/pubs/rgs_dissertations/RGSD151.html.RAND Report,2000:151.[3]王錚，吳靜，楊念.多自主體在地理學(xué)中應(yīng)用的回顧與展望[J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)，2015(3):52-60.

[4]SINITSKAYA E,TESFATSION L.Macroeconomies as constructively rational games[J].Journal of economic dynamics and control,2015,61(12):152-182.

[5]TESFATSION L.Modeling behavior,learning,and social interactions in dynamic economic systems:an agent-based computational approach to behavioral economics[J/OL].http://www2.econ.iastate.edu/tesfatsi/BehEconAndACE，2007.

[6]TESFATSION L.Agent-based computational economics:growing economies from the bottom up[J].Artificial life,2002(8):55-82.

[7]WOOLDRIDGE M， JENNINGS N R.Intelligent agents:theory and practice[J].Knowledge engineering review,1995,10(2):115-152.

[8]PORTER M E,CHRISTENSEN C R.Measuring the microeconomic foundations of economic development[R].Geneva report on economic development,1999:50-63.

[9]EPSTEIN J M,AXTELL R.Growing artificial societies:social science from the bottom up[M].Cambridge,MA:MIT Press,1996.

[10]HECKBERT S,BAYNES T,REESON A.Agent-based modeling in ecological economics[J].Annals of the New York academy of sciences,2010,1185(1):39-53.

[11]GRIMM V,RAILSBACK S F.Individual-based modeling and ecology[M].Princeton,NJ:Princeton University Press,2005:480.

[12]KAHNEMAN D,TVERSKY A.Choices,values,and frames[J].Amer psyc，1984,39:341-350.

[13]GILBERT N,BANKES S.Platforms and methods for agent-based modeling[J].Proceedings of the national academy of sciences of the United States of America,2002，3:7197-7198.

[14]KENNEDY R,XIANG X,COSIMANO T F,et al.Verification and validation of agent-based and equation-based simulations:a comparison[J].Simulation series,2006,38(2):95.

[15]JORGENSON D.Econometric methods for applied general equilibrium analysis[M].Cambridge:Cambridge University Press,1984.

[16]黃衛(wèi)來(lái)，張子剛．CGE模型參數(shù)的標(biāo)定與結(jié)果的穩(wěn)定性[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1997(6)：45-48.

[17]SMAJGL A,BOHENSKY E.Behaviour and space in agent-based modelling:poverty patterns in East Kalimantan,Indonesia[J].Environmental modelling & software,2013,45:8-14.

[18]CAILLAULT S,MIALHE F,VANNIER C,et al.Influence of incentive networks on landscape changes:a simple agent-based simulation approach[J].Environmental modelling & software,2013,45:64-73.

[19]PARRY H R,TOPPING C J,KENNEDY M C,et al.A Bayesian sensitivity analysis applied to an agent-basedmodel of bird population response to landscape change[J].Environmental modelling & software,2013，45：104-115.

(責(zé)任編輯魏艷君)

Economy-Energy-Environment Modeling Research Based on Computational Economics

ZHU Qian-ting1, 2, CAO Xiao-xue1, WU Jing3

(1.China University of Petroleum (Beijing), Beijing 102249, China;2.Institute of Quantitive & Technical Economics, Chinese Academy of Socical Sciences, Beijing 100732, China; 3.Institute of Policy and Management,Chinese Academy of Socical Sciences, Beijing 100190, China)

Abstract:Based on that the computational economics main body is a major breakthrough of the traditional economic policy research methods, and in view of the complexity characteristics of current economy-energy-related problems in the environmental field, we rediscovered it based on the computational economics perspective, and expounded the important main body behavior characteristic such as interaction, the emergence, adaptive learning mechanism and bifurcation and mutation, etc., that we should focus on in modeling process of economy-energy-environment model in agent-based computational economics. On this basis, we put forward the realization steps of agent-based computational economics economy-energy-environment modeling.

Key words:based on computational economics; agent-based simulation; economy-energy-environment model

文章編號(hào)：1674-8425(2016)04-0035-06

中圖分類號(hào)：F069.9; N949

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.04.006

作者簡(jiǎn)介：朱潛挺(1981—)，男，浙江溫州人，講師，博士，研究方向：氣候變化經(jīng)濟(jì)學(xué); 通訊作者：吳靜(1981—)，女，浙江溫州人，副研究員，博士，研究方向：基于自主體建模。

基金項(xiàng)目：國(guó)家重大科學(xué)研究計(jì)劃973項(xiàng)目“氣候變化經(jīng)濟(jì)過(guò)程的復(fù)雜性機(jī)制、新型集成評(píng)估模型簇與政策模擬平臺(tái)研發(fā)”(2012CB955800)；國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目“實(shí)現(xiàn)2030年碳峰值承諾：基于演化經(jīng)濟(jì)學(xué)的減排路徑模擬研究”(41501127)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“增長(zhǎng)‘尾效’及碳減排雙重約束下的區(qū)域增長(zhǎng)路徑選擇研究”(41271145)；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“中國(guó)參與全球氣候變化談判的地緣政治經(jīng)濟(jì)博弈模擬及戰(zhàn)略研究”(14CGJ025)

收稿日期：2015-09-15

引用格式：朱潛挺，曹曉雪，吳靜.基于主體可計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)的經(jīng)濟(jì)-能源-環(huán)境建模研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué))，2016(4):35-40.

Citation format：ZHU Qian-ting, CAO Xiao-xue, WU Jing.Economy-Energy-Environment Modeling Research Based on Computational Economics[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(4):35-40.