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    環(huán)境規(guī)制與企業(yè)治污創(chuàng)新
    ——基于多 Agent模型

    2020-07-01 11:32:04
    關(guān)鍵詞:交易價(jià)格規(guī)制數(shù)量

    (新疆大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,烏魯木齊 830046)

    引 言

    環(huán)境規(guī)制是指國(guó)家為了保護(hù)環(huán)境而采取的對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)具有限制性的一切法律、政策、措施及其實(shí)施過(guò)程[1],根據(jù)執(zhí)行方式可分為命令控制型、市場(chǎng)激勵(lì)型與自愿?jìng)鬟f型[2]。命令控制型對(duì)企業(yè)而言多為費(fèi)用型成本,難以起到提高競(jìng)爭(zhēng)力與盈利能力的作用;市場(chǎng)激勵(lì)型對(duì)企業(yè)而言多為投資型成本,在一定條件下可幫助企業(yè)獲得更高的盈利能力[3]。目前我國(guó)的自愿?jìng)鬟f型環(huán)境規(guī)制政策并不成熟,在適用度和普遍性上都不具有代表性,故本文重點(diǎn)研究命令控制型與市場(chǎng)激勵(lì)型規(guī)制政策[4]。

    表1 環(huán)境規(guī)制類型及內(nèi)容

    如何合理地制定政策并使其達(dá)到預(yù)期效果是一項(xiàng)十分困難的工作,因?yàn)檎叩慕Y(jié)果有時(shí)是不可預(yù)測(cè)的,針對(duì)同一項(xiàng)政策的效果研究也可能得出相悖的結(jié)論[5]。以本文研究的企業(yè)治污創(chuàng)新為例,企業(yè)投入成本研發(fā)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)力在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都被認(rèn)為是市場(chǎng)的需求和技術(shù)的普及,很少涉及環(huán)境方面的法律法規(guī)[6]。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)認(rèn)為增加的環(huán)境規(guī)制對(duì)于企業(yè)屬于額外成本,而經(jīng)濟(jì)損失最終會(huì)導(dǎo)致企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的下降[7]。 波特[8,9]于1995年提出了著名的 “波特假說(shuō)”:設(shè)計(jì)合理的環(huán)境監(jiān)管可以促進(jìn)企業(yè)從事創(chuàng)新活動(dòng),從而部分或完全抵消因環(huán)境規(guī)制所帶來(lái)的成本增加,而且這些 “創(chuàng)新補(bǔ)償”效應(yīng)可能會(huì)使企業(yè)更具備競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。近年來(lái)諸多國(guó)內(nèi)外學(xué)者就 “波特假說(shuō)”的正確性進(jìn)行了大量論證:Testa等[10]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)可以刺激企業(yè)進(jìn)行技術(shù)研發(fā),Rassier和Earnhart[11]通過(guò)對(duì)化工企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)監(jiān)管體系會(huì)促進(jìn)企業(yè)新技術(shù)研發(fā)并對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效有積極影響,國(guó)內(nèi)學(xué)者景維民和張璐[12]與沈能和劉鳳朝[13]的研究也印證了這一點(diǎn);但同時(shí)也有諸多學(xué)者得出了相反的結(jié)論:Lanoie等[14]通過(guò)對(duì)制造業(yè)的研究指出其付出的環(huán)境規(guī)制成本遠(yuǎn)高于 “創(chuàng)新補(bǔ)償”,Rexhaeuser和 Rammer[15]也指出環(huán)境規(guī)制會(huì)導(dǎo)致企業(yè)盈利能力的下降,“波特假說(shuō)”是否成立或在何種條件下及多大程度上可以成立,一直是環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)持續(xù)討論的話題。

    經(jīng)濟(jì)社會(huì)是一個(gè)非線性的復(fù)雜系統(tǒng),當(dāng)來(lái)自不同視角的不同政策作用于同一個(gè)系統(tǒng)時(shí),旨在促進(jìn)某一特定方面的措施往往會(huì)產(chǎn)生意想不到的結(jié)果[16]。前人的研究大都著眼于通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)的顯著性特征論證不同環(huán)境規(guī)制政策對(duì)企業(yè)的影響,本文從微觀企業(yè)出發(fā),構(gòu)建多Agent主體模型,探究一段時(shí)期內(nèi)微觀Agent主體 (企業(yè))相互之間及微觀Agent主體與市場(chǎng)環(huán)境的交互作用,以模擬和評(píng)估不同政策所帶來(lái)的結(jié)果,試圖為政府在環(huán)境規(guī)制方面的政策制定帶來(lái)新的研究思路與觀察視角。

    1 問(wèn)題描述與多Agent模型仿真構(gòu)建

    1.1 問(wèn)題描述

    大量的文獻(xiàn)證明,只有在 “建立靈活和動(dòng)態(tài)的監(jiān)管框架”的前提下, “波特假說(shuō)”的情況才能成立:Sartorius和 Zundel[17]指出在進(jìn)行環(huán)境規(guī)制的過(guò)程中政府要給予市場(chǎng)中的企業(yè)相對(duì)寬裕的“演化時(shí)間”使其做出行為選擇并進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng),這對(duì)于正確評(píng)估環(huán)境規(guī)制手段的影響是非常重要的;Ramanathan等[18]指出企業(yè)在面臨必須強(qiáng)制執(zhí)行的命令控制型規(guī)制手段和可以發(fā)揮逐利特性的市場(chǎng)激勵(lì)型規(guī)制手段時(shí),其選擇會(huì)有較大的差異與不確定性,Bergquist等[19]的研究同樣證實(shí)了這一點(diǎn);張平等[20]的研究表明費(fèi)用型環(huán)境規(guī)制政策對(duì)企業(yè)的自主研發(fā)投入產(chǎn)生了擠出效應(yīng),而投資型環(huán)境規(guī)制政策并未出現(xiàn)這一趨勢(shì);謝喬昕[21]的研究證明我國(guó)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度正逐年提高,且有一定的波動(dòng)性,這種趨勢(shì)不利于我國(guó)企業(yè)的自主創(chuàng)新投入,Blyth等[22]也認(rèn)為環(huán)境規(guī)制政策的變動(dòng)與不確定性提升了企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

    基于上述研究,我們將在模型中重點(diǎn)考察3方面內(nèi)容:

    (1)演化時(shí)間:市場(chǎng)內(nèi)的Agent主體能否在一定時(shí)期內(nèi)實(shí)現(xiàn)預(yù)期的演化結(jié)果?如果能,需要多久達(dá)到預(yù)期,達(dá)到預(yù)期的時(shí)間與環(huán)境規(guī)制政策有什么樣的關(guān)系?如果不能,會(huì)處于什么樣的結(jié)果,無(wú)法實(shí)現(xiàn)理想預(yù)期的原因是什么?

    (2)固定性與不確定性 (主要對(duì)于費(fèi)用型環(huán)境規(guī)制政策而言):固定成本與不斷增加的成本對(duì)于Agent主體的行為選擇有什么樣的影響?更高強(qiáng)度的漸進(jìn)規(guī)制能否取得更為顯著的效果?

    (3)費(fèi)用型與投資型:對(duì)企業(yè)而言,多為費(fèi)用型成本的強(qiáng)制命令與多為投資型成本的市場(chǎng)激勵(lì)環(huán)境規(guī)制政策的效果有何不同?哪一種更能達(dá)到預(yù)期??jī)煞N環(huán)境規(guī)制手段是否會(huì)相互干擾?

    與其他建模方法 (如系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型)相比,基于Agent主體的模型并不要求存在確定的函數(shù)關(guān)系,取而代之的是多個(gè)可以根據(jù)環(huán)境選擇行為決策的Agent主體,通過(guò)設(shè)定Agent之間的關(guān)系 (如競(jìng)爭(zhēng)、合作)、Agent與市場(chǎng)環(huán)境的交互關(guān)系 (如Agent的平均報(bào)價(jià)會(huì)影響市場(chǎng)交易價(jià)格)可以觀測(cè)到各項(xiàng)因素之間的相互影響隨著時(shí)間的推移如何改變Agent的經(jīng)濟(jì)行為,并研究多個(gè)Agent的行為決策構(gòu)成的總體特征,多Agent模型已被廣泛應(yīng)用于包括經(jīng)濟(jì)在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域以評(píng)估政策影響[23]。

    1.2 建模參數(shù)

    根據(jù)上述相關(guān)研究,結(jié)合多主體模型的算法原則,本文對(duì)Agent主體進(jìn)行建模:

    (1)模型對(duì)污染物總量恒為10000的社會(huì)進(jìn)行時(shí)長(zhǎng)7300天 (20年)的政策評(píng)估模擬;

    (2)假定排污處理的市場(chǎng)是準(zhǔn)入的:不產(chǎn)生污染物的企業(yè)也可以作為排污處理Agent進(jìn)入排污處理市場(chǎng);產(chǎn)生污染物并進(jìn)行排污處理的企業(yè)既是污染物生產(chǎn)企業(yè),同時(shí)也可選擇成為排污處理Agent;

    (3)排污處理Agent分為兩類:僅付出費(fèi)用型成本的非創(chuàng)新Agent,與既付出費(fèi)用型成本又付出投資型成本的創(chuàng)新Agent,在環(huán)境規(guī)制政策僅涉及費(fèi)用型成本時(shí),創(chuàng)新Agent數(shù)量恒為0;

    (4)排污處理Agent的行為規(guī)范:在供給總量為10000的污染物交易市場(chǎng)購(gòu)入污染物 (因非創(chuàng)新Agent與創(chuàng)新Agent的生產(chǎn)方式不同,故兩類Agent購(gòu)入污染物的價(jià)格不同),付出一定成本處理污染物,其中創(chuàng)新Agent額外獲得市場(chǎng)激勵(lì)型環(huán)境規(guī)制政策的經(jīng)濟(jì)獎(jiǎng)勵(lì);

    (5)排污處理Agent具有逐利性,僅當(dāng)有盈利能力時(shí)才進(jìn)入市場(chǎng);并設(shè)置 “資產(chǎn)余額”,即進(jìn)入市場(chǎng)后的所有資產(chǎn)虧空為0時(shí)退出市場(chǎng);

    (6)模型所需的其他基礎(chǔ)設(shè)定:資產(chǎn)余額的核算周期=1天,Agent最大連接數(shù)=4,Agent進(jìn)入或退出市場(chǎng)的頻率=15 天/個(gè), 突變率=0 等[24,25]。

    2 多Agent模型仿真結(jié)果與分析

    本文在未引入市場(chǎng)激勵(lì)時(shí),對(duì)政府采用固定強(qiáng)度 (本文參數(shù)設(shè)定恒為20)與漸進(jìn)強(qiáng)度 (本文參數(shù)設(shè)定由20遞增至100)的強(qiáng)制性命令下的環(huán)境污染進(jìn)行模擬;之后引入市場(chǎng)激勵(lì),并沿用上文的漸進(jìn)強(qiáng)度進(jìn)行環(huán)境污染仿真,更符合現(xiàn)實(shí)情況。

    2.1 未引入市場(chǎng)激勵(lì)的社會(huì)污染仿真

    無(wú)論是固定強(qiáng)度或漸進(jìn)強(qiáng)度,未經(jīng)處理的污染物數(shù)量均隨著時(shí)間的推移由初始的總量逐漸下降,并逐漸各自趨于一個(gè)均衡值 (見(jiàn)圖1),文中的參數(shù)設(shè)定總量為10000,均衡值約為6000,其具體數(shù)值與實(shí)際環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度有關(guān)。

    圖1 強(qiáng)制命令下的未處理污染物數(shù)量

    但是,從未處理污染物的數(shù)量來(lái)看,更高的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度并沒(méi)有起到很明顯的效果,其主要原因:(1)在總量固定的前提下,已處理污染物的數(shù)量取決于污染物的交易價(jià)格,而后者是由污染物的供應(yīng)者與排污處理Agent共同決定的市場(chǎng)價(jià)格。故當(dāng)供應(yīng)者有意交易更多的污染物時(shí),便會(huì)降低其所要付出的成本,因污染物的交易價(jià)格為負(fù),即會(huì)表現(xiàn)為污染物交易價(jià)格的上升 (見(jiàn)圖2)。而在未引入市場(chǎng)激勵(lì)的前提下,排污處理A-gent唯一的收入來(lái)源即為交易污染物時(shí)的收入,交易價(jià)格的上升會(huì)使得排污處理Agent的交易意愿下降;(2)初始的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度一定程度上決定了初始的污染物交易價(jià)格,而初始較低的交易價(jià)格會(huì)使得逐利的排污處理Agent數(shù)量快速上升,進(jìn)而拉低了排污處理Agent的利潤(rùn)空間 (見(jiàn)圖3)。排污處理Agent的交易意愿下降,最終表現(xiàn)為未處理污染物數(shù)量處于均衡值。

    圖2 強(qiáng)制命令下的污染物交易價(jià)格

    圖3 強(qiáng)制命令下的處理污染物Agent數(shù)量

    從圖2與圖3的時(shí)間對(duì)比中,我們可以看到,排污處理Agent的數(shù)量變動(dòng)大致與污染物交易價(jià)格變動(dòng)相一致,且有一定的遲滯性。其主要原因:(1)在未引入市場(chǎng)激勵(lì)的前提下,排污處理A-gent唯一的收入來(lái)源即進(jìn)行污染物的交易,故污染物的交易價(jià)格決定了未進(jìn)入市場(chǎng)的排污處理A-gent是否有意愿進(jìn)入市場(chǎng)及已進(jìn)入市場(chǎng)的排污處理Agent是否有經(jīng)濟(jì)收益; (2)排污處理Agent在進(jìn)入市場(chǎng)后, “資產(chǎn)余額”的存在使其在退出市場(chǎng)時(shí)具有一定的延遲性:在盈利時(shí)期積累的資產(chǎn)可用于彌補(bǔ)蕭條時(shí)期的虧損,使得排污處理A-gent不會(huì)在價(jià)格下降時(shí)立刻退出市場(chǎng),這有助于Agent在短期無(wú)法盈利時(shí)仍存活于市場(chǎng),也有助于一個(gè)市場(chǎng)的成熟、穩(wěn)定與發(fā)展。

    從污染物交易價(jià)格來(lái)看,漸進(jìn)強(qiáng)度的環(huán)境規(guī)制下交易價(jià)格波動(dòng)幅度更大,排污處理Agent數(shù)量變動(dòng)幅度也更大,其主要原因:(1)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度在短期內(nèi)降低了污染物交易價(jià)格,導(dǎo)致排污處理Agent迅速增加,這一定程度上也導(dǎo)致了未處理污染物數(shù)量的快速減少與污染物交易價(jià)格的大幅變動(dòng);(2)市場(chǎng)進(jìn)出壁壘、不對(duì)稱信息、交易成本等因素以及 “資產(chǎn)余額”的存在使得市場(chǎng)內(nèi)的排污處理Agent數(shù)量變動(dòng)滯后于價(jià)格變動(dòng)并繼承了其更大的波動(dòng)幅度。

    由上文可知,在僅實(shí)行強(qiáng)制命令的前提下,漸進(jìn)強(qiáng)度的效果與固定強(qiáng)度差距并不明顯,且會(huì)帶來(lái)一定的意外效應(yīng),如加劇交易價(jià)格波動(dòng)情況與增加Agent相互競(jìng)爭(zhēng)使排污處理Agent更頻繁地進(jìn)入或退出市場(chǎng);且實(shí)際情況中,大多數(shù)排污處理Agent都是相似的,其進(jìn)入市場(chǎng)的時(shí)間、生產(chǎn)規(guī)模、盈利能力、抗風(fēng)險(xiǎn)能力、行為決策具有很高的相似度,這意味著一旦市場(chǎng)條件惡化到一定程度,排污處理Agent的數(shù)量及相關(guān)指標(biāo)的變動(dòng)是非線性或難以用確切的方程表示的,這進(jìn)一步印證了基于多主體模型探究多個(gè)微觀決策主體行為的宏觀擴(kuò)散效應(yīng)的優(yōu)勢(shì)。

    2.2 引入市場(chǎng)激勵(lì)的社會(huì)污染仿真

    對(duì)上文各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析可得,未處理污染物數(shù)量、排污處理Agent數(shù)量、污染物交易價(jià)格等均在第1000天 (3年)前后到達(dá)均衡值,并在此后圍繞均衡值波動(dòng)。故本文選擇于第1001天引入市場(chǎng)激勵(lì)環(huán)境規(guī)制政策,并根據(jù)激勵(lì)強(qiáng)度的不同,設(shè)立對(duì)于進(jìn)行自主創(chuàng)新排污處理的市場(chǎng)激勵(lì)系數(shù)μ=1、2、3、4(μ=0即為上文中未引入市場(chǎng)激勵(lì)的漸進(jìn)強(qiáng)度仿真結(jié)果),激勵(lì)系數(shù)越高,表明企業(yè)從創(chuàng)新活動(dòng)中取得的收益越高。

    因引入創(chuàng)新市場(chǎng)激勵(lì),排污處理Agent現(xiàn)可分為進(jìn)行創(chuàng)新Agent與非創(chuàng)新Agent。其中前者享受創(chuàng)新市場(chǎng)激勵(lì),但因生產(chǎn)方式不同,進(jìn)行創(chuàng)新處理所需污染物的交易價(jià)格為μ=1、2、3、4的價(jià)格;后者不享受創(chuàng)新市場(chǎng)激勵(lì),因生產(chǎn)方式不變,故污染物的交易價(jià)格仍與μ=0時(shí)保持一致。

    在模擬的前1000天內(nèi),仿真結(jié)果與上文中無(wú)市場(chǎng)激勵(lì)的結(jié)果相同:隨著漸進(jìn)強(qiáng)度的實(shí)施,污染物的交易價(jià)格升高,非創(chuàng)新Agent數(shù)量隨著價(jià)格滯后波動(dòng),使得未處理的污染物數(shù)量持續(xù)下降。隨著創(chuàng)新市場(chǎng)激勵(lì)的引入,創(chuàng)新Agent也開(kāi)始出現(xiàn) (見(jiàn)圖4)。

    圖4 引入市場(chǎng)激勵(lì)下的創(chuàng)新Agent數(shù)量

    隨著時(shí)間的推移,創(chuàng)新Agent數(shù)量在μ=1時(shí)持續(xù)為0,與不引入市場(chǎng)激勵(lì) (μ=0)時(shí)相同,μ=2及以上時(shí)則情況不同,說(shuō)明市場(chǎng)激勵(lì)強(qiáng)度存在門(mén)檻值,較低的激勵(lì)強(qiáng)度下并不能增加社會(huì)對(duì)污染物的自主創(chuàng)新處理;μ=3與μ=4時(shí)的創(chuàng)新A-gent數(shù)量增長(zhǎng)趨勢(shì)大致相同,均在較短時(shí)間內(nèi)達(dá)到了市場(chǎng)能容納的最大數(shù)量;μ=2時(shí)情況與前兩種略有不同,雖然在足夠長(zhǎng)的時(shí)間后能夠達(dá)到預(yù)期的規(guī)制效果,但其是否能滿足環(huán)境規(guī)制計(jì)劃的時(shí)效性有待商榷。

    現(xiàn)對(duì)于污染物交易價(jià)格進(jìn)行考察 (見(jiàn)圖5),在μ=0即不引入市場(chǎng)激勵(lì)時(shí),僅存在非創(chuàng)新A-gent,而非創(chuàng)新Agent的唯一收入來(lái)源為交易污染物時(shí)的收入,故μ=0時(shí)的交易價(jià)格始終為負(fù);但當(dāng)引入市場(chǎng)激勵(lì)后,污染物一定程度上成為了創(chuàng)新Agent用于創(chuàng)新處理并獲得市場(chǎng)激勵(lì)的生產(chǎn)資料,故其交易價(jià)格一度出現(xiàn)了正值,這意味著產(chǎn)生污染物的企業(yè)在將污染物轉(zhuǎn)移給創(chuàng)新Agent時(shí)不但不需要向創(chuàng)新Agent支付處理費(fèi)用,甚至可以通過(guò)產(chǎn)生污染物而獲利。原計(jì)劃為促進(jìn)污染處理技術(shù)、提升污染處理水平的措施反而使得各企業(yè)更有意愿加大排污力度,這種意外效應(yīng)在μ=3、μ=4等市場(chǎng)強(qiáng)度較高的情況下尤為明顯。此后污染物交易價(jià)格的持續(xù)升高使得創(chuàng)新Agent失去盈利能力,一部分創(chuàng)新Agent在資產(chǎn)余額為0時(shí)退出市場(chǎng),引起了創(chuàng)新Agent數(shù)量的下降與之后污染物交易價(jià)格的下降,可見(jiàn)污染物交易價(jià)格與市場(chǎng)內(nèi)創(chuàng)新Agent數(shù)量將長(zhǎng)時(shí)間處于周期較長(zhǎng)的波動(dòng)中。

    圖5 引入市場(chǎng)激勵(lì)下的污染物交易價(jià)格

    在繼續(xù)假定社會(huì)污染物總量為10000的前提下,考察不同的市場(chǎng)激勵(lì)強(qiáng)度對(duì)社會(huì)未處理污染物總量的影響 (見(jiàn)圖6)。我們同樣可以看到較為明顯的門(mén)檻效應(yīng):低激勵(lì)強(qiáng)度μ=1時(shí),未處理污染物數(shù)量與未引入市場(chǎng)激勵(lì)μ=0時(shí)變化不大,均為在原均衡值附近波動(dòng);而在較高的激勵(lì)強(qiáng)度μ=3、μ=4下,社會(huì)未處理污染物數(shù)量明顯下降,而且變動(dòng)幅度更小,均衡狀態(tài)為平穩(wěn);μ=2時(shí)情況與前兩種略有不同,在模擬周期的前半段 (前3600天),污染物數(shù)量與變動(dòng)情況與μ=0、μ=1大致相同,但在足夠長(zhǎng)的演化時(shí)間后,其最終結(jié)果與μ=3、μ=4相近。這說(shuō)明適中的激勵(lì)強(qiáng)度μ=2可以達(dá)到預(yù)期結(jié)果,但需要相當(dāng)長(zhǎng)的見(jiàn)效周期。

    圖6 引入市場(chǎng)激勵(lì)下的未處理污染物數(shù)量

    最后考察引入市場(chǎng)激勵(lì)對(duì)非創(chuàng)新Agent數(shù)量的影響 (見(jiàn)圖7)。結(jié)果與上文多項(xiàng)指標(biāo)的變動(dòng)情況大致相同:低激勵(lì)強(qiáng)度μ=1時(shí)與不引入市場(chǎng)激勵(lì)幾乎一致;高激勵(lì)強(qiáng)度μ=3、μ=4時(shí),創(chuàng)新A-gent對(duì)非創(chuàng)新Agent產(chǎn)生擠出效應(yīng),非創(chuàng)新Agent在較短時(shí)間內(nèi)退出市場(chǎng),此時(shí)市場(chǎng)內(nèi)Agent類型全部成為創(chuàng)新Agent;激勵(lì)強(qiáng)度適中μ=2時(shí)的情況與前兩種略有不同,短期內(nèi)非創(chuàng)新Agent數(shù)量依然保持一定水平,但在足夠長(zhǎng)的演化時(shí)間后,非創(chuàng)新Agent全部退出市場(chǎng)。

    圖7 引入市場(chǎng)激勵(lì)下的非創(chuàng)新Agent數(shù)量

    由上文可知,在引入市場(chǎng)激勵(lì)后,其政策效果根據(jù)激勵(lì)強(qiáng)度的不同呈現(xiàn)門(mén)檻效應(yīng)并具有最優(yōu)區(qū)間:在低激勵(lì)強(qiáng)度μ=1下,該政策沒(méi)有造成意外效應(yīng),但同時(shí)也無(wú)法達(dá)到政策預(yù)期效果,更廣泛地說(shuō),一個(gè)較低水平的激勵(lì)強(qiáng)度可能不足以促進(jìn)特定市場(chǎng)的建立與發(fā)展;在高激勵(lì)強(qiáng)度μ=3、μ=4下,該政策能在較短時(shí)間內(nèi)達(dá)到預(yù)期效果,但會(huì)引起意外效應(yīng),如鼓勵(lì)企業(yè)產(chǎn)生更多的污染物、創(chuàng)新Agent將同樣對(duì)污染處理有積極作用的非創(chuàng)新Agent擠出市場(chǎng)等問(wèn)題。所以,就政府而言,以較小的意外效應(yīng)和財(cái)政支出來(lái)建立污染物交易市場(chǎng),理論上是可行的,但要嚴(yán)格把控政策強(qiáng)度的最優(yōu)區(qū)間 (如控制在本文參數(shù)中μ=2),且要有足夠長(zhǎng)的時(shí)間使其中的各類Agent演化出政策預(yù)期的結(jié)果,并使該市場(chǎng)成熟、穩(wěn)定地發(fā)揮預(yù)定的作用。

    3 結(jié)論與啟示

    本文通過(guò)多Agent主體模型的構(gòu)建與仿真對(duì)不同的強(qiáng)制命令型與市場(chǎng)激勵(lì)型環(huán)境規(guī)制政策及其組合的影響結(jié)果進(jìn)行研究,通過(guò)對(duì)演化時(shí)間、規(guī)制強(qiáng)度的確定性、規(guī)制政策的類型3個(gè)方面的考察,得出以下結(jié)論:

    (1)以較少的政府投入促進(jìn)特定市場(chǎng)的建立和發(fā)展是可行的,但因?yàn)槭袌?chǎng)激勵(lì)存在一定的門(mén)檻效應(yīng),要避免無(wú)效的低強(qiáng)度激勵(lì)。且即使激勵(lì)強(qiáng)度被證明是有效的,市場(chǎng)內(nèi)的微觀主體仍然需要相對(duì)寬裕的演化時(shí)間做出選擇并予以行動(dòng),這就導(dǎo)致了政府在預(yù)計(jì)政策效果時(shí)要有時(shí)間概念,特定市場(chǎng)的建立與成熟可能要經(jīng)過(guò)數(shù)十年或以上的時(shí)間,對(duì)其的激勵(lì)行為要有一定的持續(xù)性。

    (2)高強(qiáng)度激勵(lì)會(huì)縮短微觀主體行為選擇的擴(kuò)散時(shí)間,能更快速地達(dá)到預(yù)期成效,但高強(qiáng)度的政策往往會(huì)帶來(lái)意外效應(yīng):以強(qiáng)制命令型與市場(chǎng)激勵(lì)型環(huán)境規(guī)制政策為例,更高強(qiáng)度的命令手段有利于減少社會(huì)污染物排放總量,但會(huì)破壞自主創(chuàng)新的市場(chǎng)環(huán)境;較強(qiáng)的市場(chǎng)激勵(lì)會(huì)提高企業(yè)的創(chuàng)新排污處理意愿,但同時(shí)會(huì)鼓勵(lì)污染物生產(chǎn)者排放更多的污染物以獲取利益,還會(huì)因競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系而從市場(chǎng)擠出非創(chuàng)新排污處理主體。

    (3)政策的不確定性與變動(dòng)性會(huì)影響微觀主體的決定,而且會(huì)放大市場(chǎng)內(nèi)交易價(jià)格與微觀個(gè)體的波動(dòng)情況。頻繁的激勵(lì)變動(dòng)旨在能夠靈活地調(diào)整政策主要作用領(lǐng)域的情況,雖然從宏觀視角上,更大幅度的波動(dòng)能夠更快地達(dá)到預(yù)期效果,但這也意味著市場(chǎng)上的微觀主體可能會(huì)面對(duì)不切實(shí)際的交易價(jià)格以及有可能出現(xiàn)的資產(chǎn)虧空,不利于一個(gè)市場(chǎng)的建立、成熟與穩(wěn)定。

    從政策設(shè)計(jì)角度來(lái)看,我們無(wú)法對(duì)一項(xiàng)環(huán)境規(guī)制政策或任何宏觀政策在多個(gè)領(lǐng)域的影響進(jìn)行全面預(yù)測(cè)[26],這有可能會(huì)導(dǎo)致作用于多個(gè)領(lǐng)域的政策或作用于同一領(lǐng)域不同目標(biāo)的政策相互掣肘,通過(guò)社會(huì)復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部的聯(lián)系相互干擾,使多項(xiàng)政策產(chǎn)生意外效應(yīng)或無(wú)法達(dá)到預(yù)期的成效[27],所以合理地制定政策并使其達(dá)到預(yù)期效果是一項(xiàng)十分困難的工作,我們需要更為微觀與復(fù)雜的研究思路與觀察視角。

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