（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”：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)。近年來諸多國(guó)內(nèi)外學(xué)者就 “波特假說”的正確性進(jìn)行了大量論證：Testa等［10］通過研究發(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”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新的研究思路與觀察視角。

1 問題描述與多Agent模型仿真構(gòu)建

1.1 問題描述

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”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)量來看，更高的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度并沒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也開始出現(xiàn) （見圖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，說明市場(chǎng)激勵(lì)強(qiáng)度存在門檻值，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 （見圖6）。我們同樣可以看到較為明顯的門檻效應(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，該政策沒有造成意外效應(yīng)，但同時(shí)也無法達(dá)到政策預(yù)期效果，更廣泛地說，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)等問題。所以，就政府而言，以較小的意外效應(yīng)和財(cái)政支出來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)存在一定的門檻效應(yīng)，要避免無效的低強(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)角度來看，我們無法對(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。