基于MAS仿真的畜禽養(yǎng)殖污染治理政策研究

林學(xué)杰，陳秋強(qiáng)

（廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院，福建 漳州 363100）

在全面深化經(jīng)濟(jì)體制改革的環(huán)境下，我國(guó)作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國(guó)正逐步向規(guī)?；r(nóng)業(yè)方向發(fā)展，其中畜禽的規(guī)?；B(yǎng)殖是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)升級(jí)的一個(gè)重要方面[1]。相較于傳統(tǒng)散養(yǎng)方式，規(guī)模化養(yǎng)殖由于大量糞污不能被及時(shí)合理地處理所造成的環(huán)境污染，已經(jīng)成為我國(guó)主要的農(nóng)業(yè)面源污染源之一?！兜诙稳珖?guó)污染源普查公報(bào)》顯示，2017年畜禽養(yǎng)殖業(yè)水污染物化學(xué)需氧量高達(dá)1000.53×104t，并且高于其他污染源。

表1 畜禽養(yǎng)殖業(yè)與其他污染源污染物排放量對(duì)比表

如何在規(guī)模化的畜禽養(yǎng)殖行業(yè)中實(shí)行有效的排污監(jiān)管與控制，減少畜禽養(yǎng)殖企業(yè)和農(nóng)戶的違規(guī)排污行為是實(shí)現(xiàn)有效治理畜禽養(yǎng)殖生態(tài)的關(guān)鍵。因此本文從多主體博弈的角度出發(fā)，基于多主體仿真技術(shù)，通過構(gòu)建包含農(nóng)戶、監(jiān)管者在內(nèi)的多主體仿真世界，并以動(dòng)態(tài)演化博弈映射現(xiàn)實(shí)中的監(jiān)管-違規(guī)對(duì)抗行為，最終探討不同的政策參數(shù)對(duì)治理效果帶來的影響，從而識(shí)別關(guān)鍵政策設(shè)計(jì)要點(diǎn)，為監(jiān)管部門的政策制定與實(shí)施提供建議。

1 模型假設(shè)與參數(shù)設(shè)定

本文假定存在2種Agent，即養(yǎng)殖戶Agent和監(jiān)管者Agent。其中養(yǎng)殖戶Agent可以選擇違規(guī)排污或是遵守排污規(guī)定進(jìn)行凈化處理的兩種主體行為，而監(jiān)管者Agent將在自己的視野范圍內(nèi)對(duì)所發(fā)現(xiàn)的違規(guī)養(yǎng)殖戶Agent施以懲戒。

1.1 養(yǎng)殖戶Agent行為假設(shè)及參數(shù)設(shè)定

與現(xiàn)實(shí)一致，作為市場(chǎng)主體的畜禽養(yǎng)殖戶或企業(yè)，在其日常經(jīng)營(yíng)過程中，存在一個(gè)由其自身主觀意愿和客觀環(huán)境所決定的、與監(jiān)管政策對(duì)抗，從而以較低成本排放養(yǎng)殖廢棄物的違規(guī)傾向[2]。在本文的仿真模型中，以criminal參數(shù)代表該傾向，養(yǎng)殖戶Agent的顏色越深，代表其違規(guī)傾向越大。其數(shù)值受到兩方面控制因素的影響：每個(gè)養(yǎng)殖戶個(gè)體對(duì)監(jiān)管政策的反感和利益對(duì)抗程度PERCEIVED-POLICY與總體環(huán)境中政府監(jiān)管政策的權(quán)威性POLICY-LEGITIMACY。本文設(shè)定其為：Criminal=PERCEIVED-POLICY※ (1-POLICY-LEGITIMACY)，即監(jiān)管政策權(quán)威性越高，違規(guī)冒險(xiǎn)傾向越低；對(duì)政策的反感程度越高、利益對(duì)抗越嚴(yán)重，其違規(guī)冒險(xiǎn)傾向越強(qiáng)。由于畜禽養(yǎng)殖過程中的環(huán)保要求往往與養(yǎng)殖戶的直接利益相沖突，而這種沖突的程度及養(yǎng)殖戶對(duì)政府監(jiān)管政策的反感程度往往各不相同，因此在本文的仿真中將每個(gè)養(yǎng)殖戶Agent的PERCEIVED-POLICY設(shè)定為0～1間的隨機(jī)小數(shù)，以體現(xiàn)我國(guó)養(yǎng)殖行業(yè)中廣泛存在的個(gè)體差異。

養(yǎng)殖戶Agent存在違規(guī)傾向后，其是否會(huì)做出違規(guī)排放行為，還存在一個(gè)重要的環(huán)境因素，即其對(duì)自身違規(guī)被查處概率的判斷，在本文中設(shè)定為養(yǎng)殖戶Agent基于其對(duì)視野內(nèi)其他養(yǎng)殖戶狀態(tài)的觀察所推斷出的自己被查處的概率ESTIMATED-ARRESTPROBABILITY參數(shù)。每一輪仿真開始前，養(yǎng)殖戶Agent將觀察在既定視野內(nèi)違規(guī)排放的養(yǎng)殖戶個(gè)數(shù)Fv和視野內(nèi)出現(xiàn)的監(jiān)管人員的個(gè)數(shù)Sv，并依此計(jì)算如果自己違規(guī)排放會(huì)帶來的被查處風(fēng)險(xiǎn)。其值為：

ESTIMATED-ARREST-PROBABILITY=1-e(-k×Sv/1+Fv)

從公式可知，視野內(nèi)監(jiān)管人員數(shù)量越多，被查處的風(fēng)險(xiǎn)概率越大。視野內(nèi)違規(guī)排放的養(yǎng)殖戶群體越多，基于監(jiān)管人員的查處速度有限，被查處的風(fēng)險(xiǎn)概率越小。同時(shí)，令k表示監(jiān)管人員的執(zhí)法力度，該參數(shù)越大，代表當(dāng)監(jiān)管人員查獲違規(guī)排放行為時(shí)能夠杜絕徇私包庇，并嚴(yán)格貫徹政府的治理政策。

最后，每個(gè)人都有一定的風(fēng)險(xiǎn)厭惡性，類同于金融投資，不同的養(yǎng)殖戶Agent，即便存在同樣的違規(guī)傾向，并且對(duì)自身違規(guī)后的被查處概率有一樣的估計(jì)，但由于其風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度不一樣，最終是否會(huì)做出違規(guī)決定的概率也不同。因此本文以一個(gè)0～1的隨機(jī)數(shù)來代表每個(gè)養(yǎng)殖戶Agent的風(fēng)險(xiǎn)厭惡因素RISKAVERSION，并最終得到每個(gè)養(yǎng)殖戶Agent是否會(huì)違規(guī)排放畜禽養(yǎng)殖污染物的決定函數(shù)：

Pollute=criminal-RISK-AVERSION※ESTIMATED-ARREST-PROBABILITY

當(dāng)某個(gè)養(yǎng)殖戶Agent做出違排行為時(shí)，其Agent顏色由綠色變?yōu)榧t色，被查處后的停產(chǎn)整頓期間，其顏色變?yōu)楹谏?/p>

1.2 監(jiān)管者Agent行為假設(shè)及參數(shù)設(shè)定

隨著環(huán)保監(jiān)管執(zhí)行力度的加大，我國(guó)畜禽養(yǎng)殖行業(yè)的污染整治力度也在加強(qiáng)。本文以一定數(shù)量的監(jiān)管者Agent仿真現(xiàn)實(shí)世界中的環(huán)保部門執(zhí)法者，在仿真世界中，監(jiān)管者Agent將在全域范圍內(nèi)隨機(jī)移動(dòng)，并在其視野范圍內(nèi)尋找違規(guī)排污的違法養(yǎng)殖戶Agent，一旦發(fā)現(xiàn)違排，便從視野中的違規(guī)養(yǎng)殖戶Agent中隨機(jī)選取一個(gè)，對(duì)其進(jìn)行懲罰。被查處的養(yǎng)殖戶Agent將進(jìn)入整改狀態(tài)，并持續(xù)一定的輪數(shù)，本文設(shè)定其為0到MAX-RECTIFICATION-TERM間的一個(gè)隨機(jī)整數(shù)。

1.3 仿真全局參數(shù)設(shè)定

本文以一個(gè)40×40的二維棋盤作為仿真主體所在的環(huán)境，在仿真模型演進(jìn)過程中，所有的養(yǎng)殖戶Agent和監(jiān)管者Agent都處在該二維棋盤中的某個(gè)位置，并且不允許兩個(gè)Agent站立在同一個(gè)棋格中。此外，仿真過程中各個(gè)Agent的視野為一個(gè)可控整數(shù)Vision，以Vision為半徑的圓形區(qū)域內(nèi)的情況，包括是否有人違排、是否有人被查處以及是否有監(jiān)管者正在附近檢查。另一方面，在仿真開始前，養(yǎng)殖戶Agent和監(jiān)管者Agent的數(shù)量作為全局參數(shù)，可以由控制者進(jìn)行設(shè)置以反映不同地區(qū)的環(huán)保執(zhí)法密度、養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)規(guī)模的不同配置。最后，本文還設(shè)計(jì)了一個(gè)控制參數(shù)Movement，用以控制養(yǎng)殖戶Agent是否可以移動(dòng)，從而反映一些非大規(guī)?；B(yǎng)殖區(qū)域內(nèi)違法企業(yè)通過轉(zhuǎn)移違排地點(diǎn)，以規(guī)避檢查與懲處的現(xiàn)實(shí)情況對(duì)治理政策效果的影響[3]。

2 仿真演進(jìn)流程設(shè)計(jì)

本文基于多主體仿真理論，從現(xiàn)實(shí)世界的演進(jìn)邏輯出發(fā)，將畜禽養(yǎng)殖戶與監(jiān)管者之間的博弈演進(jìn)過程分為初始化階段—設(shè)定模型控制參數(shù)、養(yǎng)殖戶行為，選擇階段—養(yǎng)殖戶根據(jù)自己狀態(tài)決定是否違規(guī)排放，監(jiān)管施效執(zhí)行階段—監(jiān)管者巡查并懲處違規(guī)養(yǎng)殖戶，且在每一輪仿真結(jié)束后統(tǒng)計(jì)養(yǎng)殖戶群體中合規(guī)經(jīng)營(yíng)、違規(guī)排放、停產(chǎn)整頓的個(gè)體的數(shù)量。

2.1 模型初始化階段

在仿真模型初始化階段，控制者首先完成對(duì)模型演進(jìn)控制參數(shù)的設(shè)定，包括反映地區(qū)產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)的養(yǎng)殖戶密度、地區(qū)財(cái)政所能負(fù)擔(dān)的執(zhí)法監(jiān)督者密度、每個(gè)個(gè)體的視野、監(jiān)管者的執(zhí)法公正力度、排污規(guī)范政策的權(quán)威性、最大停產(chǎn)整頓時(shí)長(zhǎng)，以及養(yǎng)殖戶是否可以轉(zhuǎn)移經(jīng)營(yíng)[4]。系統(tǒng)將依據(jù)這些參數(shù)形成初始化的仿真世界，養(yǎng)殖戶以牛作為標(biāo)記，顏色反映其不滿程度；監(jiān)管者為配槍小人，可以在二維棋盤中巡查執(zhí)法。

2.1養(yǎng)殖戶行為選擇階段

在每一輪仿真開始時(shí)，如果模型允許養(yǎng)殖戶轉(zhuǎn)移經(jīng)營(yíng)，則每一個(gè)未處在停業(yè)整頓階段的養(yǎng)殖戶Agent都可以移動(dòng)到一個(gè)隨機(jī)的空棋盤內(nèi)。完成移動(dòng)或是停留在原地的養(yǎng)殖戶Agent將根據(jù)自己視野內(nèi)違排養(yǎng)殖戶的數(shù)量和監(jiān)管者的數(shù)量計(jì)算自己的被查處風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)自己獨(dú)有的風(fēng)險(xiǎn)厭惡因子和違規(guī)傾向決定自己是否進(jìn)行違規(guī)排放。如果決定違規(guī)排放，則自身顏色變?yōu)榧t色。為了更加貼近現(xiàn)實(shí)，系統(tǒng)同時(shí)允許上一輪違規(guī)排放卻未被查處的養(yǎng)殖戶在新一輪仿真中更新自己的被查處風(fēng)險(xiǎn)。如果養(yǎng)殖戶Agent決定停止違規(guī)排放，允許其將顏色變回綠色，代表養(yǎng)殖戶自覺停止了違排行為。

圖1 畜禽養(yǎng)殖污染治理仿真系統(tǒng)初始化示意圖

圖2 在執(zhí)法力量密度較小的情況下不同治理政策執(zhí)行效果對(duì)比圖

圖3 在執(zhí)法力量配備充足的情況下不同治理政策執(zhí)行效果對(duì)比圖

2.2 監(jiān)管施效執(zhí)行階段

每一輪仿真中養(yǎng)殖戶群體完成其行為決策及可能的運(yùn)動(dòng)后，監(jiān)管者Agent將隨即進(jìn)行運(yùn)動(dòng)巡查，到達(dá)新的位置后，將巡視其視野內(nèi)是否存在紅色的違排養(yǎng)殖戶Agent。如果有，則隨機(jī)選取一家將其查處并要求其停產(chǎn)整頓，停產(chǎn)時(shí)長(zhǎng)為整數(shù)T輪，T∈[0,MAXRECTIFICATION-TERM]，被查處的處在停產(chǎn)整頓狀態(tài)的養(yǎng)殖戶Agent將變?yōu)楹谏?/p>

3 仿真結(jié)果分析及應(yīng)用

基于前述MAS仿真系統(tǒng)，針對(duì)我國(guó)不同地區(qū)的畜禽養(yǎng)殖行業(yè)和各個(gè)不同地區(qū)的環(huán)保監(jiān)管力度的狀況，本文設(shè)計(jì)了不同的參數(shù)組合以對(duì)比在不同情況下，影響監(jiān)管部門畜禽養(yǎng)殖污染治理效果的關(guān)鍵要素，從而找出養(yǎng)殖污染治理綜合機(jī)制中的重要環(huán)節(jié)。根據(jù)仿真結(jié)果，本文得到的主要發(fā)現(xiàn)包括：

3.1 提高巡查密度，防患于未然

長(zhǎng)期以來，我國(guó)污染治理領(lǐng)域一直存在基層環(huán)保執(zhí)法力量弱、執(zhí)行人員配備不足的問題，基層環(huán)保部門“小馬拉大車”現(xiàn)象較為普遍。因此本文以960戶養(yǎng)殖戶Agent、80名監(jiān)管者 Agent，視野為 5、執(zhí)法力度為 2.3、政策權(quán)威性為0.3、最大停產(chǎn)整頓時(shí)長(zhǎng)為15輪的普通環(huán)境仿真結(jié)果作為原始參考序列，對(duì)比監(jiān)管者數(shù)量、視野、執(zhí)法力度、政策權(quán)威性和最大停產(chǎn)整頓時(shí)長(zhǎng)分別增加50%時(shí)的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)在執(zhí)法人員較少、執(zhí)法密度不夠的情況下，污染治理政策的改進(jìn)無法產(chǎn)生顯著的效果；并且如果以增加停產(chǎn)整頓時(shí)長(zhǎng)為重點(diǎn)措施進(jìn)行污染治理，在未能提高合規(guī)企業(yè)比例的情況下，僅僅是將一定比例的違規(guī)企業(yè)轉(zhuǎn)換成停產(chǎn)企業(yè)，這將對(duì)地方養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展帶來不利影響。因此在現(xiàn)有國(guó)情下，增加環(huán)保執(zhí)法人員的數(shù)量和環(huán)保巡查力度是顯著提高守法企業(yè)比例，保障養(yǎng)殖行業(yè)健康發(fā)展的最主要方法。

在我國(guó)養(yǎng)殖污染問題依然嚴(yán)重的情況下，各級(jí)政府部門應(yīng)當(dāng)努力達(dá)成執(zhí)法力量下沉的目標(biāo)，做到以事前防范替代事后重罰，有效完成對(duì)畜禽養(yǎng)殖污染的治理。

3.2 強(qiáng)化法治，創(chuàng)新監(jiān)察手段

在保障執(zhí)法人員較高密度的情況下，本文以960戶養(yǎng)殖戶和160名監(jiān)管者作為原始序列，在視野為5、執(zhí)法力度為2.3、政策權(quán)威性為0.3、最大停產(chǎn)整頓時(shí)長(zhǎng)為15輪的條件下，通過調(diào)整不同治理政策所代表的控制參數(shù)進(jìn)行政策執(zhí)行成效對(duì)比。如圖2所示，本文發(fā)現(xiàn)，相較于其他治理政策，提高政策權(quán)威性的治理效果最為明顯；另一方面提高監(jiān)管者和養(yǎng)殖戶的視野雖然無法提升治理效果，但是可以有效抑制具有違規(guī)排放傾向的養(yǎng)殖戶的僥幸心理，因此在該仿真環(huán)境中違規(guī)企業(yè)數(shù)量的波動(dòng)非常小。分析不同的治理政策執(zhí)行效果可以發(fā)現(xiàn)，提高治理政策的權(quán)威性，將以往強(qiáng)制力較低的污染治理政策提升到法律層級(jí)，是治理畜禽養(yǎng)殖違規(guī)排放的最有力手段。同時(shí)，為避免違規(guī)排放行為的反復(fù)，借助現(xiàn)今的互聯(lián)網(wǎng)+等新型媒介手段，如微博、微信、短視頻媒體等進(jìn)行企業(yè)違規(guī)排放監(jiān)控，可以有效鞏固治理效果。

圖4 依法治污與互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下執(zhí)法力量不足時(shí)不同治理政策效果對(duì)比圖

自2014年新《環(huán)保法》立法以來，全國(guó)人大常委會(huì)共完成了包括土壤污染防治法、長(zhǎng)江保護(hù)法、生物安全法等法案在內(nèi)的12部生態(tài)環(huán)境保護(hù)法律的立法工作。同時(shí)，最高人民檢察院與環(huán)保部、公安部聯(lián)合出臺(tái)了《環(huán)境保護(hù)行政執(zhí)法與刑事司法銜接工作辦法》。我國(guó)立法機(jī)構(gòu)已經(jīng)將生態(tài)環(huán)境保護(hù)作為立法的重點(diǎn)領(lǐng)域統(tǒng)籌謀劃、扎實(shí)推進(jìn)，這將極大地改善畜禽養(yǎng)殖領(lǐng)域的污染治理狀況，給養(yǎng)殖業(yè)環(huán)保水平的提升提供關(guān)鍵的助力。此外，各地環(huán)保部門也應(yīng)當(dāng)探索新型環(huán)保監(jiān)管手段，推動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)保”精準(zhǔn)監(jiān)管手段創(chuàng)新，保障和鞏固環(huán)保監(jiān)察效果[5]。

3.3 警惕反彈，倡導(dǎo)優(yōu)勝劣汰，提高行業(yè)集中度

本文以執(zhí)法力量不足狀態(tài)下的960戶養(yǎng)殖戶和80名監(jiān)管者作為原始序列，將視野提升至7.5、政策權(quán)威性提升至0.6，保持其他條件不變作為原始序列，并調(diào)整映射治污政策的控制參數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論執(zhí)法力度翻倍還是延長(zhǎng)整頓時(shí)間，都無法改變畜禽養(yǎng)殖戶違規(guī)排污行為周期性反彈的問題，唯一起效的手段是降低養(yǎng)殖戶Agent的數(shù)量。

由此可知，在我國(guó)立法趨嚴(yán)、社會(huì)輿論高度發(fā)達(dá)但執(zhí)法力量還不充足的特殊時(shí)期，畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染問題反彈將是常態(tài)[6]。為了有效控制反彈，降低反彈頻率，延長(zhǎng)治污政策有效性的持續(xù)時(shí)間，本文認(rèn)為監(jiān)管部門可以協(xié)同資本市場(chǎng)，引導(dǎo)畜禽養(yǎng)殖行業(yè)通過兼并等方式，使小微散養(yǎng)戶和企業(yè)有序退出，提高行業(yè)集中度和產(chǎn)業(yè)規(guī)?；潭取?/p>

3.4 淡化區(qū)域壁壘，減少企業(yè)流動(dòng)限制

作者在仿真模型運(yùn)行過程中發(fā)現(xiàn)，無論仿真模型以何種參數(shù)進(jìn)行組合，是否允許養(yǎng)殖戶Agent在仿真世界中移動(dòng)這一控制參數(shù)均不會(huì)對(duì)違規(guī)排放現(xiàn)象和實(shí)施治理政策的效果帶來影響。由此可以認(rèn)為，在仿真模型中養(yǎng)殖戶Agent轉(zhuǎn)移自己的經(jīng)營(yíng)地點(diǎn)或養(yǎng)殖位置，并不影響畜禽養(yǎng)殖排污治理博弈的結(jié)果。

在畜禽養(yǎng)殖污染治理過程中，各個(gè)地區(qū)無需在違規(guī)排污治理政策設(shè)計(jì)中構(gòu)建針對(duì)養(yǎng)殖企業(yè)流動(dòng)的區(qū)域壁壘，并且不應(yīng)僅僅出于環(huán)保治理的目的而設(shè)置一些有關(guān)企業(yè)流動(dòng)的限制性政策，因?yàn)樵摯胧?duì)于降低畜禽養(yǎng)殖企業(yè)的違規(guī)排污風(fēng)險(xiǎn)并無幫助。

4 結(jié)論

經(jīng)過仿真論證可知，在畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染治理過程中，加強(qiáng)執(zhí)法力量和提高執(zhí)法密度是最為關(guān)鍵的政策舉措。其次，我國(guó)立法部門應(yīng)當(dāng)持續(xù)加強(qiáng)立法，完善環(huán)保機(jī)制。而地方政府在執(zhí)法過程中應(yīng)當(dāng)借助互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)手段擴(kuò)展自身的執(zhí)法視野和觸達(dá)范圍。再者，在眼下我國(guó)立法趨嚴(yán)但執(zhí)法力量有待補(bǔ)充的情形下，加強(qiáng)市場(chǎng)引導(dǎo)、鼓勵(lì)優(yōu)勝劣汰，從而提升行業(yè)集中度，不失為一種有效的補(bǔ)充辦法。最后，各地政府應(yīng)當(dāng)摒棄固有的壁壘思維，減少對(duì)企業(yè)地域性流動(dòng)的限制。