李新運(yùn)，王圓圓

（山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，山東 濟(jì)南250014）

一、引 言

自改革開放以來，我國城鎮(zhèn)化水平明顯提高，2013年達(dá)到了53.7%，進(jìn)入城鎮(zhèn)化發(fā)展的轉(zhuǎn)型期。2013年12月中央城鎮(zhèn)化會(huì)議中明確提出了推進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化、優(yōu)化城鎮(zhèn)化布局和形態(tài)、提高城鎮(zhèn)建設(shè)水平等城鎮(zhèn)化建設(shè)的六大任務(wù)；2014年3月國務(wù)院印發(fā)了《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014-2020年）》，提出了提升城鎮(zhèn)化水平和質(zhì)量、優(yōu)化城鎮(zhèn)化格局、科學(xué)合理化城市發(fā)展模式、完善城鎮(zhèn)化體制機(jī)制的目標(biāo)，將城鎮(zhèn)化改革提上日程，進(jìn)一步推動(dòng)了城鎮(zhèn)化發(fā)展。城鎮(zhèn)化是人類文明進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的大趨勢(shì)，是解決我國三農(nóng)問題的重要途徑，是推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的有力支撐，是現(xiàn)代化的必由之路。本文采用管理系統(tǒng)模擬方法，建立社會(huì)系統(tǒng)模型，動(dòng)態(tài)模擬我國2006-2020年城鎮(zhèn)化水平。

目前，城鎮(zhèn)化研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問題主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面是城鎮(zhèn)化發(fā)展的基本問題研究。李強(qiáng)等（2012）從城鎮(zhèn)化的動(dòng)力機(jī)制和空間模式兩個(gè)視角理解中國城鎮(zhèn)化的“推進(jìn)模式”特征，發(fā)現(xiàn)中國城鎮(zhèn)化的突出特征是政府主導(dǎo)、大范圍規(guī)劃、整體推動(dòng)、空間上有明顯的跳躍性、民間社會(huì)尚不具備自發(fā)推進(jìn)城鎮(zhèn)化的條件等［1］；簡新華等（2010）運(yùn)用數(shù)學(xué)模型對(duì)國城鎮(zhèn)化情況進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國城鎮(zhèn)化水平與同一收入水平下的常態(tài)城市化水平相比、與工業(yè)化水平相比、與非農(nóng)化水平相比，中國城鎮(zhèn)化水平是滯后的，估計(jì)中國城鎮(zhèn)化率仍將以年均提高1%的速度推進(jìn)［2］。另一方面是城鎮(zhèn)化相關(guān)問題的研究。王新等（2011）從農(nóng)村勞動(dòng)力城市化的邊際成本高于城市化的邊際收益的角度，解釋民工荒以及農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與城市化在空間上的不匹配［3］；王小魯（2010）通過計(jì)量模型分析，證明各國大城市的發(fā)展有規(guī)律可循，認(rèn)為各國城市的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平、人口密度、交通條件、地理位置等因素相關(guān)［4］。城鎮(zhèn)化是涉及社會(huì)系統(tǒng)多方面的復(fù)雜轉(zhuǎn)型和演化模式的過程，城鎮(zhèn)化研究也從靜態(tài)、均衡的范式向動(dòng)態(tài)模擬演化。20世紀(jì)80年代中期，智能體［5-6］（Agent）仿真是以復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)（Complexity Adaptive System，CAS）理論［7-8］和分布式人工智能為基礎(chǔ)，用于模擬微觀個(gè)體行為對(duì)系統(tǒng)宏觀層次的變動(dòng)。目前，智能體系統(tǒng)已被應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，應(yīng)用最早的領(lǐng)域是DVMT（Distributed Vehicle Monitoring）把每個(gè)監(jiān)測(cè)器作為智能體，將這些智能體分布在不同的區(qū)域，監(jiān)測(cè)通過它們區(qū)域的車輛，試圖提出關(guān)于通過全部區(qū)域的車輛的合理解釋并測(cè)出車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡［9］；YAMS（Yet Another Manufacturing System）是把每個(gè)工廠當(dāng)作一個(gè)智能體，通過協(xié)商來有效地管理這些工廠的生產(chǎn)流程［10］；薛領(lǐng)等（2009）通過Swarm仿真平臺(tái)構(gòu)建了基于自主體的單中心城市化模擬模型，通過人工可控的計(jì)算實(shí)驗(yàn)環(huán)境，提出人口流動(dòng)、擴(kuò)大內(nèi)需、集聚效應(yīng)等因素對(duì)城市化進(jìn)程有一定程度影響［11］；郭海湘等（2013）采用多Agent仿真方法，運(yùn)用NetLogo仿真平臺(tái)創(chuàng)建城市群競爭力演變模型，對(duì)城市群中不同主體選擇自我提升策略和學(xué)習(xí)、合作策略過程進(jìn)行模擬仿真，提出提升城市群競爭力的關(guān)鍵所在是加強(qiáng)城市與城市之間的學(xué)習(xí)與合作的觀點(diǎn)［12］。

以上研究偏重于城鎮(zhèn)化速度、特征、道路等理論和相關(guān)因素互動(dòng)機(jī)制，且多為靜態(tài)、單期的定量研究，研究顯得較為宏觀，未能從微觀動(dòng)態(tài)層面進(jìn)行系統(tǒng)的研究；而Agent研究理論研究居多，且多用于地理空間過程的動(dòng)態(tài)模擬，少用于社會(huì)系統(tǒng)模擬研究。本文參照相關(guān)研究成果對(duì)文獻(xiàn)中存在的不足進(jìn)行了彌補(bǔ)，擬從Agent理論視角下動(dòng)態(tài)模擬城鎮(zhèn)化水平。在構(gòu)建的多因素影響下的城鎮(zhèn)化過程的概念模型基礎(chǔ)上，將微觀個(gè)體抽象為具有一定屬性和行為的agent（智能體），從而在Anylogic仿真平臺(tái)上構(gòu)建了基于agent的演變模型，動(dòng)態(tài)模擬我國城鎮(zhèn)化過程中農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)人口轉(zhuǎn)變的運(yùn)行機(jī)制，在擬合2006-2013年城鎮(zhèn)化水平的基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)了2014-2020年我國城鎮(zhèn)化水平。

二、城鎮(zhèn)化模擬模型構(gòu)建

（一）建立概念模型

在采用智能體模擬方法模擬城鎮(zhèn)化過程方面，薛領(lǐng)等提出了戶籍制度、城鄉(xiāng)可支配收入、工業(yè)化水平等因素均對(duì)城市化進(jìn)程有一定程度影響［11］。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平提高，農(nóng)村生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；蜋C(jī)械化，減少了對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的需求，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)；城鄉(xiāng)收入分配不均，可支配收入差距擴(kuò)大，吸引了農(nóng)村人口轉(zhuǎn)變進(jìn)入城鎮(zhèn)生活；今年兩會(huì)政府出臺(tái)戶籍改革制度，提出到2030年破除城鄉(xiāng)二元格局，城、鄉(xiāng)人民可以享受同等的醫(yī)療、教育、社會(huì)保障，這一計(jì)劃的實(shí)施，加快了城鄉(xiāng)一體化的步伐；在農(nóng)村人口大量遷往城鎮(zhèn)的同時(shí)，企業(yè)獲得廉價(jià)勞動(dòng)力并提供了就業(yè)機(jī)會(huì)，從而農(nóng)村人可以立足于城市；至于環(huán)境等影響，將另文討論?；谝陨嫌绊懗擎?zhèn)化進(jìn)程的因素，建立了城鎮(zhèn)化過程的概念模型（見圖1）。

圖1 城鎮(zhèn)化過程的概念模型

在智能體系統(tǒng)模擬中，每個(gè)自然人是一個(gè)具有自主性、自治性、移動(dòng)性、反應(yīng)性和智能性的智能體（agent），且在系統(tǒng)中僅以一種狀態(tài)存在：農(nóng)村人或者城鎮(zhèn)人，在內(nèi)推力、外拉力及政府、企業(yè)的影響下發(fā)生了人口轉(zhuǎn)變。本模型的影響因素關(guān)系圖是基于系統(tǒng)、聯(lián)系的觀點(diǎn)，將城鎮(zhèn)化中智能體行為博弈選擇過程視為一個(gè)包括輸入、內(nèi)部構(gòu)造、輸出和反饋的系統(tǒng)：①輸入包括設(shè)定智能體屬性、初始值；②內(nèi)部構(gòu)造是多智能體組成的人工社會(huì)系統(tǒng)，在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城鄉(xiāng)收入差異、政府政策和企業(yè)影響四個(gè)變量共同作用下模擬城鎮(zhèn)化過程；③輸出是各類因素作用下不同狀態(tài)的智能體數(shù)量；④反饋是輸出仿真系統(tǒng)宏觀城鎮(zhèn)化水平的預(yù)測(cè)結(jié)果。

（二）指標(biāo)的選擇

（1）單位勞動(dòng)力糧食產(chǎn)量x1。隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化發(fā)展，在提高農(nóng)村居民生活水平的同時(shí)，減少了對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的需求，出現(xiàn)了大量剩余勞動(dòng)力，因而以單位勞動(dòng)力糧食產(chǎn)量作為衡量農(nóng)村人口轉(zhuǎn)變的內(nèi)推力。

（2）城鄉(xiāng)可支配收入相對(duì)差x2。隨著城鄉(xiāng)人均可支配收入差距的增大，吸引了大批農(nóng)村剩余勞動(dòng)力來城市就業(yè)，且農(nóng)村人口向城市流動(dòng)為單向，因而城鄉(xiāng)人均可支配收入差值越大，吸引力越大，以城鄉(xiāng)人均可支配收入相對(duì)差來衡量城鎮(zhèn)吸引農(nóng)村人口轉(zhuǎn)變的外拉力。

（3）城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口x3。隨著二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，企業(yè)因生產(chǎn)需要大量勞動(dòng)力，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力進(jìn)入城市，企業(yè)提供了就業(yè)機(jī)會(huì)及生存保障，推動(dòng)了農(nóng)村剩余勞動(dòng)力從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，因此用每年新增就業(yè)人口數(shù)來表示企業(yè)提供的就業(yè)機(jī)會(huì)，新增就業(yè)人口數(shù)越多，說明企業(yè)提供的就業(yè)機(jī)會(huì)越多，拉動(dòng)農(nóng)村人口轉(zhuǎn)變的概率越大。

（4）戶籍制度x4。2005年開始著手改革戶籍制度；2010年提出放寬中小城市和城鎮(zhèn)戶籍限制；2013第一次明確提出各類城市具體的城鎮(zhèn)化路徑；2014年兩會(huì)提出至2030年完成戶籍制度改革。隨著政府戶籍政策改革，城鄉(xiāng)一體化步伐的加快，人口轉(zhuǎn)變限制的逐步放寬，在城市可容納范圍內(nèi)，人口轉(zhuǎn)變概率越大。

根據(jù)影響人口轉(zhuǎn)變的四個(gè)主要因素，構(gòu)建多因素影響模型，采用幾何加權(quán)求和模型，即其中，C為常量，wj為第j項(xiàng)指標(biāo)，xtj的權(quán)重，pt為第t個(gè)時(shí)間點(diǎn)綜合影響人口轉(zhuǎn)變的概率。

（三）建立基于Anylogic平臺(tái)的模擬模型

關(guān)于多智能體模擬系統(tǒng)的開發(fā)，有Swarm、Net-Logo、Anylogic、Arena等平臺(tái)可供選擇，其中Anylogic是基于UML語言，支持一般的微分方程、代數(shù)方程以及兩者的結(jié)合的連續(xù)建模、離散建模以及混合建模，具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展性和友好的可視界面，因此，本文選取Anylogic作為多智能體模擬系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)工具。

本文在Anylogic平臺(tái)上構(gòu)建了一個(gè)基于agent的城鎮(zhèn)化過程的模擬模型Urbanization，其中系統(tǒng)初始運(yùn)行的智能體總數(shù)量為1 000，其中農(nóng)村人狀態(tài)的智能體為557，城鎮(zhèn)人狀態(tài)的智能體為443，即初始時(shí)間（2006年）的城鎮(zhèn)化水平為44.3%，設(shè)置模擬時(shí)間間隔為1年，至2020年。

三、2020年城鎮(zhèn)化水平模擬

（一）參數(shù)設(shè)置

根據(jù)2014年中國統(tǒng)計(jì)年鑒及政府相關(guān)公報(bào)的數(shù)據(jù)分別對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算，設(shè)置為系統(tǒng)內(nèi)影響智能體行為選擇的四個(gè)參數(shù)。

（1）P1-innerpushEffectiveness。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)，我國第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)減少，為保證我國糧食需求，政府在中央經(jīng)濟(jì)會(huì)議中提出堅(jiān)守18億畝耕地紅線，以確保糧食安全底線，因此即使第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)逐年減少，也不會(huì)低于一定水平［13］，在保持現(xiàn)有消費(fèi)模式的發(fā)展趨勢(shì)以及人口增長規(guī)模的情況下，基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力理論［14］，假設(shè)目前生產(chǎn)水平下單位勞動(dòng)力糧食產(chǎn)量不超過上限5噸/人，使用SPSS進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析預(yù)測(cè)，單位勞動(dòng)力產(chǎn)量越大，勞動(dòng)力剩余越多，模擬系統(tǒng)內(nèi)智能體選擇轉(zhuǎn)變行為概率越大。

（2）P2-outpullEffectiveness。托達(dá)羅認(rèn)為，由于城鎮(zhèn)人均可支配收入預(yù)期高于農(nóng)村，差異越大，流入城市的人口越多，在“推-拉”的作用下，農(nóng)村人口向城市單向轉(zhuǎn)變。城鄉(xiāng)人均可支配收入相對(duì)差越大，模擬系統(tǒng)中智能體選擇轉(zhuǎn)變行為的概率越大。

（3）P3-companyEffectiveness。托達(dá)羅認(rèn)為，在任一時(shí)期，轉(zhuǎn)變者在城市現(xiàn)代部門找到工作的概率與現(xiàn)代部門新創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會(huì)成正比，即企業(yè)提供就業(yè)機(jī)會(huì)越多，新增就業(yè)人口數(shù)越大。城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口數(shù)是指每年城鎮(zhèn)累計(jì)就業(yè)人數(shù)減去累計(jì)自然減員人數(shù)，據(jù)我國人力資源與社會(huì)保障事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公告可知2005-2013年城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口數(shù)。每年新增就業(yè)人口數(shù)不超過該年勞動(dòng)力適齡人口數(shù)，即2030年就業(yè)的適齡人數(shù)不超過2008年出生人數(shù)。依據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒中指標(biāo)解釋（出生人數(shù)=粗出生率×年平均人數(shù)）求得2008年出生人數(shù)，即2030年勞動(dòng)適齡人數(shù)不超過1 608萬，使用SPSS進(jìn)行2005-2030年數(shù)據(jù)logistic回歸分析預(yù)測(cè)。企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會(huì)越多越吸引農(nóng)村人轉(zhuǎn)變，模擬系統(tǒng)內(nèi)智能體選擇轉(zhuǎn)變行為的概率越大。

（4）P4-governmentEffectiveness。我國戶籍制度改革政策是由政府主導(dǎo)的，自1958年我國頒布了第一部戶籍制度《中華人民共和國戶口登記條例》，確立了一套嚴(yán)格的戶口管理制度至1978年，政府政策完全限制人口轉(zhuǎn)變，即1978年人口轉(zhuǎn)變概率為0。2005年底，中國開始著手改革戶籍制度；2009年放寬中小城市和城鎮(zhèn)戶籍限制；2013年十八屆三中全會(huì)中提出加快戶籍改革部署，提出在2030年基本完成戶籍改革，政府支持人口轉(zhuǎn)變，即2030年人口轉(zhuǎn)變概率為1。對(duì)時(shí)間1978-2030年序列數(shù)據(jù)利用SPSS對(duì)戶籍改革概率進(jìn)行線性擬合預(yù)測(cè)。隨著戶籍政策的改革，農(nóng)村人口轉(zhuǎn)變門檻變低，未達(dá)城市密度制約前，越來越多農(nóng)村人選擇到城市生活，因而模擬系統(tǒng)內(nèi)智能體選擇轉(zhuǎn)變行為的概率越來越大。

對(duì)以上4個(gè)影響因素使用最大最小值法進(jìn)行無量綱化處理，并利用SPSS擬合求出相關(guān)參數(shù)隨時(shí)間變動(dòng)的方程，見表1。

表1 參數(shù)數(shù)值

如表1所示，系統(tǒng)模擬中四個(gè)參數(shù)初始值分別為：0.042，0.063，0.152，0.04；參數(shù)隨時(shí)間變動(dòng)規(guī)律分別為：d P1/d t=0.043，d P2/d t=0.037，d P3/d t=0.046，d P4/d t=0.04；根據(jù)幾何加權(quán)求和模型，可得影響智能體轉(zhuǎn)變行為的概率為：。根據(jù)以上參數(shù)設(shè)置，在Anylogic中進(jìn)行Urbanization動(dòng)態(tài)模擬。

（二）模擬結(jié)果

在本文的Urbanization社會(huì)模擬系統(tǒng)中應(yīng)用定量驗(yàn)證方法，參考肖人彬的管理模擬系統(tǒng)中智能體相關(guān)理論［15］：設(shè)計(jì)樸素的模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)方案；模擬運(yùn)行得到相應(yīng)輸出；將輸入-輸出與常識(shí)比較，如果輸出與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)基本擬合，則模型有效，否則無效。模擬系統(tǒng)中，基于有限理性和信息的不完全性，各個(gè)因素對(duì)智能體行為和態(tài)度的影響都是局部、隨機(jī)的，在本文特定環(huán)境下，暫不考慮智能體鄰域內(nèi)對(duì)其他智能體行為的影響，只考慮智能體轉(zhuǎn)變的個(gè)體隨機(jī)博弈行為，從而預(yù)測(cè)宏觀城鎮(zhèn)化水平的變動(dòng)情況。進(jìn)行模型試驗(yàn)研究，考察內(nèi)驅(qū)力、外拉力、企業(yè)、政府四因素的影響，預(yù)測(cè)在2006年為初始狀態(tài)下的未來14個(gè)時(shí)間段城鎮(zhèn)化水平的演化趨勢(shì)，見圖2。

圖2 模擬結(jié)果

基于Agent仿真方法模擬的2006-2013年城鎮(zhèn)化水平數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)殘差平方和為0.000 54，模擬數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)擬合度很好，說明模擬系統(tǒng)模型有效。預(yù)測(cè)的2014-2020年城鎮(zhèn)化水平見表2。

表2 2014-2020年城鎮(zhèn)化水平

研究表明：

（1）現(xiàn)代化生產(chǎn)導(dǎo)致農(nóng)村勞動(dòng)力過剩，生存壓力推動(dòng)了農(nóng)村人口的轉(zhuǎn)變，剩余勞動(dòng)力越多，轉(zhuǎn)變概率越大；城鄉(xiāng)可支配收入相對(duì)差距，拉動(dòng)了農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)變，差距越大，轉(zhuǎn)變概率越大，以上兩影響因素導(dǎo)致2020年個(gè)體選擇轉(zhuǎn)變行為的概率分別為0.644、0.581，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)變是影響城鎮(zhèn)化水平的直接因素。

（2）隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，二、三產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，增加了企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求，企業(yè)提供就業(yè)機(jī)會(huì)增多，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力人口轉(zhuǎn)變概率變大；隨著政府戶籍制度的放寬，逐步破除“戶籍籬笆”，為農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)移到城鎮(zhèn)奠定了基礎(chǔ)，人口選擇轉(zhuǎn)變行為的概率越大，到2020年以上兩因素影響個(gè)體選擇轉(zhuǎn)變行為的概率分別為0.796、0.64，企業(yè)提供就業(yè)機(jī)會(huì)的增多及政府戶籍制度的改革是影響城鎮(zhèn)化水平的關(guān)鍵性因素，為農(nóng)村人口轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)人口提供了生存保障。

綜上所述，我國城鎮(zhèn)化水平到2020年可達(dá)63.8%左右，構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化，實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)均等化，形成公平的市場機(jī)制，在實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化發(fā)展速度的同時(shí)保證發(fā)展質(zhì)量，協(xié)調(diào)好城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)化、現(xiàn)代化的發(fā)展，保證我國城鎮(zhèn)化發(fā)展道路持續(xù)、健康。

四、結(jié)束語

傳統(tǒng)社會(huì)系統(tǒng)模型多以計(jì)量數(shù)學(xué)模型和系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型為主，忽略了社會(huì)系統(tǒng)演化過程。與以往研究不同，本文采用Agent模擬方法應(yīng)用于社會(huì)系統(tǒng)模擬，從微觀層面提出了基于agent的城鎮(zhèn)化過程仿真模型，通過動(dòng)態(tài)模擬大量智能體行為的選擇機(jī)制，來研究宏觀的城鎮(zhèn)化水平的演化過程，較為新穎。

本文在研究中還存在一些不足，第一，由于社會(huì)系統(tǒng)的規(guī)模性、復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性，本文涉及的社會(huì)模擬系統(tǒng)選取了可定量化的相關(guān)指標(biāo)作為代表性影響因素，抽象模擬現(xiàn)實(shí)社會(huì)系統(tǒng)，但要保證模型能夠完全映射真實(shí)世界是不可能的［16］，因而本文模型存在一定的局限性；第二，本文中只考慮了智能體自主選擇行為，未考慮相鄰區(qū)域內(nèi)智能體的交互作用對(duì)智能體選擇的影響，因而下一步擬從以上兩點(diǎn)繼續(xù)研究。

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