賈書偉
(河南農(nóng)業(yè)大學 信息與管理科學學院,河南 鄭州 450002)
空氣污染是一種重大公眾健康危害源,據(jù)統(tǒng)計,因空氣質(zhì)量問題每年造成大約650萬人死亡,其經(jīng)濟損失達2282637.5億元(根據(jù)人生命的隱形價值國際標準換算)[1],對人類社會造成了巨大的“隱形”損失。現(xiàn)如今,擁堵也已成為城市交通發(fā)展的一種新常態(tài),不僅在大城市,其影響迅速蔓延到二、三線城市。對人們的出行、工作和生活帶來極大不便。特別的,因機動車的擁堵,又會增加尾氣排放量,因此,城市交通擁堵及其引發(fā)的空氣污染已成為當前迫切需要解決的問題。
近幾年,國內(nèi)外學者們對空氣污染(如霧霾污染)進行了大量的研究,現(xiàn)有研究主要集中在以下方面:霧霾污染的形成機理[2]及影響因素[3],治理霧霾的技術手段[4,5]、計量經(jīng)濟學方法[6~9]、環(huán)境政策[10~12]及交通政策[13~115]等。其中,在霧霾污染的形成機理及影響因素的研究方面,文獻[2]采用空間統(tǒng)計方法描述了霧霾污染的空間分布特征,利用空間計量模型分析了其影響因素。結果發(fā)現(xiàn): 產(chǎn)業(yè)結構、機動車保有量的快速增長和省會城市等因素加劇了霧霾污染?;诳臻g溢出效應視角,文獻[3]利用夜間燈光數(shù)據(jù)探究了人均GDP、產(chǎn)業(yè)結構、能源結構、人口規(guī)模、技術水平、交通運輸及對外開放等因素對霧霾污染的影響。在計量經(jīng)濟學方法的研究方面,文獻[7]以我國286個地級市的PM2.5濃度數(shù)據(jù)(2004~2013年)為依據(jù),使用勞動生產(chǎn)率指標來刻畫經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量,采用空氣流動系數(shù)和政府環(huán)境治理指標來度量地方政府的環(huán)境政策及其治理力度,進而得到霧霾污染降低了城市的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量,而政府治霾的環(huán)境手段有助經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展等結論。在環(huán)境政策的研究方面,文獻[10]探討了環(huán)境稅政策在短期和長期內(nèi)對工業(yè)產(chǎn)出和碳強度減排的影響,研究結果表明環(huán)境稅的開征還需與其它政策相結合,如稅收優(yōu)惠或減免以及稅收收入的再分配措施等。在交通政策研究方面,部分城市采用交通擁堵收費來緩解交通擁堵及其引發(fā)的環(huán)境污染,典型的城市有斯德哥爾摩、哥德堡及新加坡等。另外,也有部分研究者從城市化推進程度[16,17]、限行或限號政策[18~21]等多種措施來治理空氣污染。
以上研究從不同視角剖析了空氣污染產(chǎn)生的原因和特征,并提出了相應的政策建議,進而為空氣污染的全面治理提供了有益的借鑒。但現(xiàn)有研究往往依據(jù)歷史數(shù)據(jù),利用經(jīng)濟學或統(tǒng)計學原理方法從中探索規(guī)律,忽視了系統(tǒng)未來的動態(tài)發(fā)展趨勢。為此,在原有研究的基礎上,本文以機動車為研究對象,從減排、緩堵、提升健康影響指數(shù)等多層視角,探索了管控策略的不同作用效果,并做了以下拓展:(1)核算了收費、罰款和補貼的組合方案的多重績效,如污染損失(環(huán)境和經(jīng)濟效益)、死亡人口的生命價值(社會和經(jīng)濟效益)的降低及健康影響指數(shù)的有效提升(健康效益)。(2)分別從短期和長期視角探究了該政策對機動車非法出行量、交通擁堵程度、污染損失、死亡人口的生命價值、環(huán)境生態(tài)承載力及機動車PM總量的影響程度,進而展示了政策的多重紅利效應。(3)通過對新舊模型的比較分析,挖掘出單一罰款政策的“弱減排”效應。(4)通過對健康影響指數(shù)、城市吸引度和死亡人口的生命價值的中長期仿真,剖析了組合策略在短期內(nèi)的滯后效應以及長期內(nèi)所蘊藏的“褪色”效應和“反彈”效應,并提出相關政策建議,以優(yōu)化和完善現(xiàn)有方案。
根據(jù)文獻[22~24],針對APCF政策的局限性,本文引進罰款策略,通過對死亡人口的生命價值的核算及城市吸引度、經(jīng)濟和人口發(fā)展指數(shù)的度量來改進原模型,并構建了一種包含空氣污染收費(Air pollution charging fee,簡稱APCF)、罰款(penalty)和補貼(subsidy)政策(簡稱A-P-S策略)的系統(tǒng)動力學管理模型,如圖1所示,與原模型相比,改進模型中的部分關鍵變量以彩色標記。
1.1.1 交通子系統(tǒng)
城市交通是一個復雜的系統(tǒng),它由交通基礎設施、交通組織與管理及交通工具等因素構成。交通基礎設施主要指城市道路設備,交通工具主要指載客和載貨汽車出行。另外,本文還考慮了機動車非法出行量。利用懲罰機制來降低機動車非法出行,進而提高其社會安全績效。該子系統(tǒng)的關鍵變量有機動車非法出行增長量、機動車非法出行量、城市道路面積、載客和載貨汽車出行量及交通擁堵程度。
1.1.2 政策子系統(tǒng)
在原有研究政策 (如APCF政策和補貼政策)的基礎上,本文引入懲罰機制,通過嚴格的罰款措施來減少機動車非法出行,降低交通安全隱患發(fā)生的機率,進而維護社會和交通的安全秩序。三類政策各有其優(yōu)缺點,需要綜合使用,APCF政策旨在減少機動車出行總量,達到緩解交通擁堵和機動車污染物減排的目的,發(fā)揮其環(huán)境和社會效益;補貼政策是為了改善公共交通的服務質(zhì)量,提升其供給水平,進而實現(xiàn)該政策的社會效益;罰款政策主要是為了彌補APCF政策在增加機動車非法出行方面的不足。三種政策的聯(lián)合使用能夠綜合集成各種政策的優(yōu)點,彌補其缺點,進而減弱單一政策的缺陷。

圖1 組合策略下機動車污染物減排管控模
1.1.3 社會和經(jīng)濟子系統(tǒng)
社會和經(jīng)濟子系統(tǒng)主要包括人口、城市GDP總量及其所處環(huán)境所產(chǎn)生的污染損失等要素。因機動車污染物排放總量的不斷攀升,加劇了大氣污染程度,對人的身心健康也產(chǎn)生了一定的影響,甚至加速了部分人群的死亡速率。為此,本文利用發(fā)達國家(如英美國家)通常采用的生命的隱含價值 (表示個人針對死亡風險的微小變化而做出的支付意愿,它衡量的是“死亡風險和貨幣之間的邊際替代率”[25]),其計算方法是將個體對降低死亡率的支付意愿除以下降率,不同國家不同收入人口生命的隱含價值不同,美國的大多數(shù)部門采用的范圍為500萬~800萬美元,本文取500萬美元來核算政策的實施對死亡人口的生命價值的影響;通過機動車總量的減少量來衡量污染損失及GDP損耗量的降低程度;通過人口發(fā)展指數(shù)和經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)來綜合地度量人口發(fā)展和經(jīng)濟增長對城市吸引度產(chǎn)生的影響,通過以上分析來評估A-P-S政策的經(jīng)濟和社會績效。
1.1.4 環(huán)境子系統(tǒng)
環(huán)境子系統(tǒng)以機動車污染物為研究對象,主要考慮載客和載貨汽車CO、HC、NOx及顆粒物PM生成總量,以四類化合物的污染情況來共同刻畫空氣污染程度。以空氣污染程度的降低幅度來度量環(huán)境生態(tài)承載力的改善程度;以環(huán)境生態(tài)承載力、道路生態(tài)承載力、公共交通供給水平等變量的變化來綜合刻畫健康影響指數(shù)及其對城市人口發(fā)展的影響。
本研究采用VENSIM軟件建模,仿真周期為2005~2025年。數(shù)據(jù)來源主要包括以下三種:(1)借鑒現(xiàn)有文獻,如由文獻[25]可得到生命的隱形價值,由文獻[26]得到污染損失系數(shù),由文獻[27]得到載貨(客)汽車報廢率。(2)依據(jù)《中國機動車環(huán)境管理年報》、《中國統(tǒng)計年鑒》和《北京市統(tǒng)計年鑒》等官網(wǎng)數(shù)據(jù)經(jīng)簡單處理(如回歸分析)來獲取數(shù)據(jù)及方程。(3)利用“新陳代謝”模型來預測未來數(shù)據(jù),然后求其平均值,或者結合系統(tǒng)動力學方法原理構建表函數(shù)/邏輯函數(shù),以此來刻畫變量間的非線性關系。該方法可以計算經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)、死亡人口的生命價值變化率、死亡率及出生率預測值等變量和方程。
模型測試的目的是為了驗證模型的可用性,其種類包括系統(tǒng)邊界測試、量綱一致性測試、極端條件測試、敏感性測試、現(xiàn)實性測試及積分誤差測試等,本節(jié)以常用的極端條件測試和敏感性測試為例。
為確保所構建模型的有效性,本節(jié)選取GDP總量和城市道路面積兩個變量進行歷史檢驗,以考察模型與現(xiàn)實的相符程度,檢驗時間為2005~2017年,詳細結果見表1。

表1 模型的有效性檢驗
表1數(shù)據(jù)顯示:GDP總量和城市道路面積的平均相對誤差分別為1.8659%和1.7469%,GDP總量所有年份的相對誤差均小于5%,而城市道路面積的相對誤差除2006年以外,也均能控制在5%以內(nèi),這些結果說明城市道路面積和GDP總量的發(fā)展變化與現(xiàn)實情況基本一致。類似地,可對其它變量進行有效性檢驗,因此,從整體上來看,模型基本能夠接近現(xiàn)實系統(tǒng)的運行情況。
根據(jù)現(xiàn)有文獻研究(如文獻[23]和[24])可知:原模型(文獻[23])中APCF和補貼分別取60和40。在此基礎之上,本文引入罰款機制,APCF、罰款和補貼分別取60、1500和40,通過仿真分析來探究A-P-S組合策略的多重績效以及其可能隱藏的“悖論”效應。改進后的模型標記為新模型,具體仿真結果見圖2~4。
本節(jié)對新模型和原模型兩種方案進行動態(tài)仿真,結果見圖2。將仿真周期分為三段:前期→中期,中期→后期,后期→末期,分別以2015、2020和2025年為界,具體仿真結果見表2。

表2 A-P-S組合策略的經(jīng)濟、社會及環(huán)境效益分析
一方面,A-P-S組合策略具有多重績效,具體分析結果如下:圖2(a)和2(b)中曲線在一定時期內(nèi)都有了明顯的下降,說明新模型(A-P-S組合策略)能夠有效降低污染損失和死亡人口的生命價值,揭示了該策略的經(jīng)濟和社會效益。圖2(c)中曲線2在仿真中后期快速下降,說明該政策能有效降低交通擁堵程度(社會效益)。圖2(d)中曲線2的變化體現(xiàn)了A-P-S組合策略在抑制機動車非法出行量增長率方面的積極作用(社會安全績效)。圖2(e)中的曲線能夠長期保持較高水平,圖2(f)中的曲線呈不斷下降趨勢,進而彰顯了組合策略顯著的“減排”潛力(環(huán)境績效)。
另一方面,與原模型相比,新模型(新策略)在緩堵、降低污染損耗和機動車非法出行等方面有了較大的提升。特別地,圖2(a)和表2顯示,新模型與原模型相比,污染損失在中期、后期和末期分別下降了約14.25%、20.45%和25.94%。同理,死亡人口的生命價值在中后期分別降低了1.88%和1.47%;交通擁堵程度在中后期分別降低了32.40%和54.27%;非法出行量在三個階段分別下降了約54.28%、53.04%和52.16%。

另外,圖2(e)和2(f)中曲線1和2相比幾乎無變化,進而揭示了單一罰款政策具有“弱減排”效應,更進一步驗證了單一政策的局限性及APCF、補貼和罰款組合策略的綜合集成效應。
圖3(a)顯示:曲線在2009年之前仍快速下降,說明政策實施初期的作用效果并不明顯,2009~2017年期間,曲線呈快速上漲態(tài)勢,表明了政策的有效性,使得健康影響指數(shù)有了較大的提升。而在2017年之后,曲線的增長速度開始下降。由表3數(shù)據(jù)可得后期增長率分別為1.4938%、0.9136%和0.2540%。圖3(b)中曲線的變化與之類似,特別地,在2020年之后,曲線的快速增長受到了抑制。表3的數(shù)據(jù)顯示了后期的增長率分別為15.8386%、1.8940%和0.9507%,呈遞減狀態(tài)。

圖3 A-P-S組合策略的 “褪色”效應

表3 A-P-S組合策略的滯后效應、褪色效應及反彈效應分析
綜上,A-P-S策略在短期內(nèi)具有滯后性,其作用效果需經(jīng)過一段時間才能顯現(xiàn)出來;中期內(nèi)效果最顯著,而后期的作用效果將逐漸被削弱,進而又揭示了政策長期所帶來的“褪色”效應。
圖4中曲線的變化表明:在政策實施初期(2009年之前),人口死亡數(shù)量的變化仍保持上升態(tài)勢,而在2009~2017年間,其變化得到了顯著改善。但在后期(2017年之后),其變化趨勢出現(xiàn)了“反彈”,又開始緩慢增長,其原因可能是受到城市化進程的飛速推進及人口規(guī)模效應的影響。由表3數(shù)據(jù)可知:后期增長率分別為0.4499%、1.1697%、1.5506%和1.5873%,略呈逐年遞增狀態(tài)。這些結果揭示了:政策的實施對人口死亡數(shù)量的影響效果不會長期保持促減的“積極”狀態(tài),初期和后期分別具有“滯后”效應和“反彈”效應。即:從長期來看,A-P-S組合策略帶來的部分“紅利”效應將逐漸被快速的城市化發(fā)展節(jié)奏所“吞噬”,有時,甚至會出現(xiàn)促增的“消極”狀態(tài)。

圖4 A-P-S組合策略的 “反彈”效應
為了探究組合策略在緩堵、減排及提升健康影響指數(shù)和城市吸引度等方面的社會、經(jīng)濟、環(huán)境及健康效益,本文引入懲罰機制,構建一種包含收費、罰款和補貼三種政策的機動車污染物減排動態(tài)管控模型。通過仿真分析,得到以下結論:
(1)A-P-S組合策略具有多重績效。不但能夠顯著降低交通擁堵程度和減少機動車污染物排放,實現(xiàn)緩堵和減排的“雙贏”,而且能夠有效減少污染損失、機動車非法出行量,并在一定時期內(nèi)降低了死亡人口的生命價值,發(fā)揮其社會、環(huán)境和經(jīng)濟效益。
(2)改進模型與原模型相比,使污染損失、死亡人口的生命價值、交通擁堵程度和機動車非法出行量都有了較大的改善,進而體現(xiàn)了A-P-S組合策略的集成效益。
(3)從短期來看,組合策略具有滯后效應,從長期來看,該政策又具有“褪色”和“反彈”效應。
(4)另外,通過對環(huán)境生態(tài)承載力和機動車PM總量的比較分析,揭示了單一罰款政策的“弱減排”效應。
為了改善A-P-S組合策略的的運行效率,本文提出以下幾點建議:
(1)針對單一政策的局限性,應充分考慮三種政策的組合方案,以發(fā)揮其多重績效。
(2)針對前期的“滯后”效應,應加大宣傳力度,讓公民認識到空氣污染和交通擁堵治理的責任和意義,以提高政策的支持度。
(3)針對組合政策的“褪色”效應,應根據(jù)實情及時調(diào)整組合方案,達到優(yōu)化的目的。
(4)針對后期可能出現(xiàn)的“反彈”效應,應結合其它行政措施,如建立副中心城市,以減輕中心城區(qū)在人口、資源及環(huán)境等方面的承載壓力。