劉作偉，李永福

（山東建筑大學(xué) 管理工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250101，E-mail：1379476315@qq.com）

被動式建筑作為建筑領(lǐng)域綠色發(fā)展的重要方式，可以使建筑行業(yè)徹底擺脫高能耗的困境，使建筑本身做到保溫隔熱，有著較好的舒適度，可實(shí)現(xiàn)超低甚至零能耗的目標(biāo)。從長遠(yuǎn)角度看，被動式建筑契合當(dāng)下可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，推動其廣泛應(yīng)用可促進(jìn)我國建筑行業(yè)快速擺脫傳統(tǒng)高能耗的困境，實(shí)現(xiàn)被動式建筑的高質(zhì)量、快速發(fā)展。

國內(nèi)眾多學(xué)者針對被動式建筑展開細(xì)致深入的研究，在被動式建筑經(jīng)濟(jì)性評價及可行性研究方面：叢為一等[1]引入工程經(jīng)濟(jì)學(xué)中回收期的概念，研究被動式建筑成本效益，并以此為投資者提供參考。崔國游等[2]分析了被動式建筑的增量成本及效益，并通過各種實(shí)例證明了被動式建筑在我國的可行性。祁永成等[3]為研究被動式建筑增量成本效益，采用模糊綜合評判及貨幣化方法，表明了被動式建筑的增量成本可降低，提升效益。在被動式建筑推廣與應(yīng)用方面：王志強(qiáng)等[4]構(gòu)建了政府-開發(fā)商-代理的三方博弈模型來研究被動式建筑政府在其中所起的激勵作用與策略。葉青等[5]基于政府視角，構(gòu)建了被動式建筑推廣的演化博弈模型，并結(jié)合Matlab工具進(jìn)行仿真，得出相應(yīng)激勵策略。王建廷等[6]通過構(gòu)建決策模型，從消費(fèi)者角度為政府合理有效地完善激勵政策并以此提高消費(fèi)者選擇綠色建筑的意愿提供參考。崔國游[7]針對目前推廣超低能耗建筑規(guī)?；嬖诘膯栴}，對市場參與方的需求、心理等關(guān)系進(jìn)行分析，預(yù)判行業(yè)發(fā)展軌跡。在被動式建筑政府激勵研究方面：黃理達(dá)等[8]基于政府視角，提出政府制定有效激勵合同應(yīng)從多方位激勵，并進(jìn)行政府約束及風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)。黃理達(dá)[9]又以地方政府視角建立被動房初始推廣下委托代理模型，分析了在此機(jī)制作用下，政府應(yīng)如何有效制定激勵合同才可達(dá)到最理想激勵效果。

針對被動式建筑的推進(jìn)與推廣機(jī)制，部分學(xué)者采取定性分析的方法對被動式建筑推廣的影響因素分析，提出相對應(yīng)的解決措施；另有學(xué)者采用定量分析方法，探討被動式建筑推廣影響因素的權(quán)重值，從中找出關(guān)鍵的影響因素并提出對應(yīng)解決措施。但依據(jù)現(xiàn)實(shí)情況，各個影響因素間不是相互獨(dú)立的關(guān)系，很有可能一個因素的變化會引起其他各個因素的改變，因此，在對被動式建筑推進(jìn)機(jī)制進(jìn)行分析時，需考慮到被動式建筑整個推進(jìn)系統(tǒng)內(nèi)各因素間的因果關(guān)系。本文考慮到被動式建筑推廣影響因素間的關(guān)聯(lián)性，以動態(tài)的原理利用 Vensim軟件梳理出關(guān)鍵影響因素，通過專家訪談及調(diào)查數(shù)據(jù)的方法將提出的關(guān)鍵影響因素賦值進(jìn)行仿真模擬，根據(jù)確定的關(guān)鍵因素進(jìn)行敏感性分析，進(jìn)一步研究系統(tǒng)中每個關(guān)鍵影響因素對被動式建筑推廣機(jī)制的影響程度大小，據(jù)此制定推廣措施，以期能夠?yàn)楸粍邮浇ㄖ耐茝V研究提供參考與借鑒。

1 被動式建筑產(chǎn)量提升驅(qū)動因素分析

被動式建筑產(chǎn)量提升會受到來自政府、開發(fā)商、市場、全民意識等因素的影響。通過大量文獻(xiàn)和相關(guān)性分析，分別對被動式建筑產(chǎn)量提升的4個子系統(tǒng)進(jìn)行研究，并采取與專家面對面訪談形式進(jìn)一步確定各系統(tǒng)中因素選擇的合理性，最終形成了23個驅(qū)動因素，4個子系統(tǒng)，包括5個狀態(tài)變量即被動式建筑市場需求水平、被動式建筑政府政策水平、開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益水平、節(jié)能環(huán)保意識水平、被動式建筑產(chǎn)量水平；5個速率變量即被動式建筑市場需求變化率、被動式建筑政府政策完善率、開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)收益率、節(jié)能環(huán)保意識轉(zhuǎn)變率、被動式建筑產(chǎn)量提升率；14個輔助變量即財(cái)政補(bǔ)貼力度、對開發(fā)被動式建筑企業(yè)稅收減免程度、被動式建筑帶來增量收益、開發(fā)商開發(fā)被動式建筑意愿、開發(fā)商社會責(zé)任感、被動式建筑建造成本、被動式建筑從業(yè)人員經(jīng)驗(yàn)和能力、被動式建筑施工技術(shù)水平、南北地區(qū)認(rèn)知差異、宣傳力度、被動式建筑銷售價格、消費(fèi)者購買被動式建筑意愿、城市人口數(shù)量、被動式建筑施工技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)；5個常量即城市發(fā)展競爭力、居住環(huán)境污染程度、被動式建筑相關(guān)人才投入、普通住宅商品房價格、被動式建筑設(shè)計(jì)費(fèi)用。具體因果關(guān)系分析如下：

（1）被動式建筑市場需求系統(tǒng)分析。構(gòu)成被動式建筑市場需求系統(tǒng)的因素主要有城市人口數(shù)量、普通住宅商品房價格、消費(fèi)者購買被動式建筑意愿。同時，被動式建筑市場需求又影響被動式建筑銷售價格及被動式建筑產(chǎn)量水平。

（2）被動式建筑政府政策系統(tǒng)分析。構(gòu)成被動式建筑政府政策系統(tǒng)的因素主要有城市發(fā)展競爭力、被動式建筑市場需求水平。同時，被動式建筑政府政策又影響財(cái)政補(bǔ)貼力度、對開發(fā)被動式建筑企業(yè)稅收減免程度、開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)收益水平、被動式建筑產(chǎn)量水平。

（3）開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益系統(tǒng)分析。構(gòu)成開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益系統(tǒng)的因素主要有對開發(fā)被動式建筑企業(yè)稅收減免程度、被動式建筑帶來增量收益、被動式建筑建造成本、被動式建筑政府政策水平、被動式建筑設(shè)計(jì)費(fèi)用、被動式建筑銷售價格、財(cái)政補(bǔ)貼力度。同時，開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益水平又影響開發(fā)商開發(fā)被動式建筑意愿。

（4）節(jié)能環(huán)保意識系統(tǒng)分析。構(gòu)成節(jié)能環(huán)保意識系統(tǒng)的因素主要有南北地區(qū)認(rèn)知差異、開發(fā)商社會責(zé)任感。同時節(jié)能環(huán)保意識水平又影響被動式建筑產(chǎn)量水平、消費(fèi)者購買被動式建筑意愿、開發(fā)商開發(fā)被動式建筑意愿。

根據(jù)以上4個子系統(tǒng)繪制因果關(guān)系圖，并通過查閱文獻(xiàn)及參考群體共同智慧，得出帶有反饋關(guān)系的因果回路圖如圖1所示。

圖1 被動式建筑產(chǎn)量提升因果關(guān)系圖

2 系統(tǒng)動力學(xué)模型的構(gòu)建與分析

系統(tǒng)動力學(xué)可根據(jù)變量之間的邏輯關(guān)系，解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)動態(tài)系統(tǒng)問題[10]。

2.1 因果反饋模型分析

在 Vensim中，對被動式建筑產(chǎn)量提升系統(tǒng)因果反饋模型進(jìn)行分析，可以得到5條系統(tǒng)回路，其中，1條為負(fù)反饋回路，4條為正反饋回路，表明被動式建筑產(chǎn)量提升系統(tǒng)可進(jìn)行一定的自我調(diào)節(jié)。

2.2 被動式建筑產(chǎn)量提升存量流量模型

對圖1因果關(guān)系中市場需求系統(tǒng)、政府政策系統(tǒng)、節(jié)能環(huán)保意識系統(tǒng)、開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益系統(tǒng)進(jìn)行整合，建立完整的存量流量圖，如圖2所示。

圖2 被動式建筑產(chǎn)量提升存量流量圖

2.3 確定系統(tǒng)動力學(xué)方程

2.3.1 G1法確定各個驅(qū)動因素指標(biāo)權(quán)重

G1法相比AHP法，計(jì)算量更少，也無需進(jìn)行一致性檢驗(yàn)[11]。

當(dāng)某指標(biāo)xi在某評價準(zhǔn)則中的重要程度大于xj時，記xi>xj，若所有評價指標(biāo)都按大小順序排列完成，則稱評價指標(biāo)間確定序關(guān)系。對整個評價指標(biāo)集合{x1，x2，…，xm}按步驟建立序關(guān)系：

（1）在m個指標(biāo)中選擇最重要指標(biāo)xi。

（2）在余下m-1個指標(biāo)中選擇次重要指標(biāo)xj。

（3）將余下最后一個指標(biāo)記為xk。則確定出集合唯一序關(guān)系，而后確定相鄰指標(biāo)間重要程度情況。

相鄰指標(biāo)重要程度之比采用ap=p-1/p，p=m，m-1，…，3，2，當(dāng)指標(biāo)數(shù)量較多時，取最次要指標(biāo)為1。ap的取值如表1所示。

表1 標(biāo)度參考

該方法適合指標(biāo)多的模型，因此采用G1法與專家進(jìn)行面對面訪談形式確定出多個原因因素對應(yīng)一個結(jié)果因素的情況中各原因因素的權(quán)重值，最終結(jié)果由5位行業(yè)相關(guān)專家協(xié)商一致后得出。5位行業(yè)專家分別來自地產(chǎn)方、施工方、高校學(xué)者、政府方及消費(fèi)者方。權(quán)重賦值情況如表2所示。

表2 模型中影響因素權(quán)重賦值情況

而當(dāng)只有一個原因因素對應(yīng)某一結(jié)果因素時，往往該原因因素對結(jié)果因素產(chǎn)生的影響會有所折扣，因此會出現(xiàn)主觀系數(shù)評判該原因因素對結(jié)果因素產(chǎn)生的影響，該主觀系數(shù)仍由上述5位行業(yè)專家打分確定，具體如表3所示。

表3 單一因素專家打分情況

2.3.2 確定系統(tǒng)動力學(xué)初始數(shù)據(jù)

（1）城市發(fā)展競爭力。此常量依據(jù)某城市GDP確定，查詢某城市2010~2021年統(tǒng)計(jì)年鑒，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，后對這 12年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸方程擬合，預(yù)測出2022~2030年GDP情況，作為城市發(fā)展競爭力基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，選取其中部分年份數(shù)據(jù)作為表函數(shù)，單位（億元）。如表4所示。

表4 城市發(fā)展競爭力表函數(shù)值

（2）普通住宅商品房價格。此常量依據(jù)相同城市每年2月份房價確定，根據(jù)安居客網(wǎng)站提供的2010~2022年該城市2月份商品房價格，對未來8年數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，作為普通住宅商品房價格基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，選取其中部分年份數(shù)據(jù)作為表函數(shù)，單位（元）。如表5所示。

表5 普通住宅商品房價格表函數(shù)值

（3）被動式建筑設(shè)計(jì)費(fèi)用。由于此常量數(shù)據(jù)不易量化，但又不會一直不變，考慮現(xiàn)實(shí)情況，將其設(shè)定為 STEP函數(shù)，初始值設(shè)定為 40，到 2014年上漲5，2018年上漲5，2022年上漲5，單位：百萬元。

（4）居住環(huán)境污染程度。此常量依據(jù)相同城市 2010~2021年 PM2.5情況確定，查詢該城市2010~2021年統(tǒng)計(jì)年鑒，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對未來情況進(jìn)行預(yù)測，選取部分年份數(shù)據(jù)作為表函數(shù)，單位（mg/m3），如表6所示。

表6 居住環(huán)境污染程度表函數(shù)值

（5）被動式建筑相關(guān)人才培養(yǎng)投入。此常量依據(jù)相同城市建筑工程投資額確定，查詢該城市2010~2021年統(tǒng)計(jì)年鑒，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對未來情況進(jìn)行預(yù)測，選取部分年份數(shù)據(jù)作為表函數(shù)，單位（億元）。如表7所示。

表7 相關(guān)人才培養(yǎng)投入表函數(shù)值

（6）狀態(tài)變量初始值情況。為統(tǒng)一量綱，將狀態(tài)變量初始值全部劃歸為0~1之間，由上述5位專家打分完成初始值的確認(rèn)，運(yùn)行模型具體初始數(shù)據(jù)如下：被動式建筑市場需求水平初始值：0.4；被動式建筑政府政策水平初始值：0.3；節(jié)能環(huán)保意識水平初始值：0.2；由于在2010年我國被動式建筑還尚未發(fā)展，因此，將被動式建筑產(chǎn)量水平及開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益水平初始值暫定為0。

2.3.3 建立系統(tǒng)方程式

系統(tǒng)動力學(xué)仿真模型的建立，需根據(jù)被動式建筑產(chǎn)量提升體系、因果關(guān)系圖、存量流量圖及確定的各因素性質(zhì)，確定模型中的參數(shù)及方程。根據(jù)各變量性質(zhì)，狀態(tài)變量如：被動式建筑市場需求水平a1=INTEG（被動式建筑市場需求變化率×調(diào)整系數(shù)，0.4），需指出的是，被動式建筑市場需求水平、被動式建筑政府政策水平、開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益、節(jié)能環(huán)保意識水平4個狀態(tài)變量的調(diào)整系數(shù)皆暫定為0.05，在后續(xù)進(jìn)行敏感性分析時，調(diào)整狀態(tài)變量公式中此系數(shù)即可看出對應(yīng)變化趨勢；速率變量如：節(jié)能環(huán)保意識轉(zhuǎn)變率=（-南北地區(qū)認(rèn)知差異×0.417+開發(fā)商社會責(zé)任感×0.583）；輔助變量如：財(cái)政補(bǔ)貼力度=被動式建筑政府政策水平×0.6。同時需考慮不同因素間量綱的不同，將對其作量綱一致化處理。例如：消費(fèi)者購買被動式建筑意愿=宣傳力度×0.216+居住環(huán)境污染程度×0.189+普通住宅商品房價格×0.216/20000+節(jié)能環(huán)保意識水平×0.135+被動式建筑銷售價格×0.243/20000，此式中將普通商品房價格及被動式建筑銷售價格均做了量綱一致化處理，使消費(fèi)者購買被動式建筑意愿結(jié)果值在（0，1）區(qū)間內(nèi)。

2.4 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

本文通過改變系統(tǒng)仿真步長達(dá)到對系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)的目的，將TIMESTEP=0.5設(shè)定為情景1，將TIMESTEP=1設(shè)定為情景2，將TIMESTEP=2設(shè)定為情景3，以變量“被動式建筑產(chǎn)量水平”“被動式建筑市場需求變化率”作為參考，觀察在三種不同仿真步長狀態(tài)下模擬結(jié)果雖然有細(xì)微差別，但總趨勢水平變化不顯著，證明穩(wěn)定性良好，如圖3所示。

圖3 穩(wěn)定性檢驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果

2.5 模型極端情況檢驗(yàn)

本文采用將某變量原因因素權(quán)重取極限方法對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，驗(yàn)證模型個別數(shù)據(jù)在極端變化下對結(jié)果產(chǎn)生的變動情況。將“開發(fā)商開發(fā)被動式建筑意愿”方程由“開發(fā)商社會責(zé)任感×0.349+開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益水平×0.418+節(jié)能環(huán)保意識水平×0.233”改為“開發(fā)商社會責(zé)任感×0+開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益水平×1+節(jié)能環(huán)保意識水平×0”，意味著此時開發(fā)商開發(fā)被動式建筑意愿完全由開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益決定，不受開發(fā)商自身社會責(zé)任感及節(jié)能環(huán)保意識水平的影響，由圖4可以發(fā)現(xiàn)，此極端情況下，被動式建筑產(chǎn)量規(guī)模相對于初始情況，增長預(yù)期放緩，但并未朝著不合理方向演變，證明系統(tǒng)的可靠性良好。

圖4 極端情況檢驗(yàn)?zāi)M結(jié)果

3 系統(tǒng)動力學(xué)模擬仿真

3.1 模擬結(jié)果與分析

設(shè)定模型初始時間為2010年，結(jié)束時間為2030年，時間的步長為1年，利用Vensim模擬得到被動式建筑產(chǎn)量提升隨時間變化的動態(tài)曲線圖、4個子系統(tǒng)各自速率變量變化的曲線圖，如圖5、圖6所示。

圖5 被動式建筑產(chǎn)量提升隨時間變化動態(tài)曲線圖

圖6 4個子系統(tǒng)各自速率變量曲線圖

（1）被動式建筑產(chǎn)量水平。隨著市場需求及政府政策水平的不斷提高、開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益水平及節(jié)能環(huán)保意識水平的不斷增強(qiáng)，導(dǎo)致其產(chǎn)量水平在2010~2030年內(nèi)，穩(wěn)步提升。

（2）被動式建筑市場需求率。圖中出現(xiàn) 5個拐點(diǎn)，在 2010年初，被動式建筑剛剛被大家熟知時，市場需求變化率迅猛增加，隨著大家的廣泛了解，市場沖勁放緩，在 2014、2015年，隨著城市人口數(shù)量及普通商品房價格的迅速上漲，被動式建筑市場需求變化率又迎來急劇上漲，2020年左右，由于新冠疫情沖擊，導(dǎo)致普通商品房價格回落，消費(fèi)者購置房產(chǎn)的需求降低，市場需求變化率緩慢上漲，預(yù)計(jì)在 2023年左右，隨著國內(nèi)新冠疫情的控制穩(wěn)定，被動式建筑市場需求變化率將又迎來快速上漲趨勢，在 2028年左右，隨著被動式建筑市場逐步擴(kuò)大，最終市場需求變化率保持在穩(wěn)定水平。

（3）被動式建筑政府政策完善率。圖中出現(xiàn)兩個拐點(diǎn)，在2018年，隨著城市發(fā)展競爭力水平（GDP）迅速上漲，引起政府對被動式建筑政策進(jìn)行深入研究，致使政府政策完善率迅速提升，在 2020年，隨著新冠疫情的影響，政府集中精力對防疫政策做出針對性調(diào)整，被動式建筑扶持政策放緩，導(dǎo)致政策完善率緩慢上漲。

（4）開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)收益率。圖中出現(xiàn)兩個拐點(diǎn)，在2017~2018年，國內(nèi)被動式建筑設(shè)計(jì)費(fèi)用提升，導(dǎo)致開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)收益率上漲情況稍有暫緩，后續(xù)適應(yīng)了設(shè)計(jì)費(fèi)用提升情況，開發(fā)商進(jìn)行針對性調(diào)整，使自身獲得經(jīng)濟(jì)效益收益率不斷提高。

（5）節(jié)能環(huán)保意識轉(zhuǎn)變率。圖中在2012年左右迎來拐點(diǎn)，查數(shù)據(jù)可知，2012年 PM2.5排放情況為近10年最高，達(dá)到0.154，致使公眾對于節(jié)能環(huán)保意識的呼吁迅速提高，后續(xù)隨著政府針對污染的積極作為，公眾的節(jié)能環(huán)保意識變化率也在持續(xù)走高。

3.2 敏感性分析

由于初期被動式建筑產(chǎn)量為 0，開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益水平也將為 0，暫不將開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益水平作為敏感性因素，因此本文將從市場、政府政策、公眾意識角度對被動式建筑產(chǎn)量提升進(jìn)行敏感性分析，根據(jù)分析結(jié)果判斷敏感性程度，為被動式建筑推進(jìn)與推廣提供參考。

控制其他變量不變，將被動式建筑市場需求水平、政府政策水平、節(jié)能環(huán)保意識水平的調(diào)整系數(shù)分別變化±50%，如圖7所示。

圖7 市場需求、政府政策、節(jié)能環(huán)保意識水平初始值分別變化±50%時被動式建筑產(chǎn)量變化

在仿真初期，由于被動式建筑體量較小，市場需求、政府政策及節(jié)能環(huán)保意識對被動式建筑產(chǎn)量提升的影響效果并不顯著。在 2020年左右，隨著被動式建筑體量規(guī)模的不斷擴(kuò)大，市場需求、政府政策及節(jié)能環(huán)保意識對被動式建筑產(chǎn)量影響的效果開始顯現(xiàn)，由圖7可以看到，市場需求、政府政策對被動式建筑產(chǎn)量的敏感性高于節(jié)能環(huán)保意識，這是由于公眾文化水平不斷提高，宣傳力度無論如何投入擴(kuò)大，公眾對于節(jié)能環(huán)保意識都將達(dá)到一個相對穩(wěn)定的水平。相比之下，市場需求及政府政策還將會對被動式建筑產(chǎn)生更為廣泛而深入的影響。

4 結(jié)語

通過模擬系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)，市場需求及政府政策水平對被動式建筑產(chǎn)量的促進(jìn)作用大于節(jié)能環(huán)保意識水平，考慮現(xiàn)實(shí)，當(dāng)開發(fā)商開發(fā)被動式建筑獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益時，顯然會大范圍開發(fā)被動式建筑，因此被動式建筑產(chǎn)量也將隨著開發(fā)商獲得經(jīng)濟(jì)效益提高而上升。由仿真結(jié)果可以看出，各系統(tǒng)對于被動式建筑產(chǎn)量提升作用的明顯程度分別為：市場需求>政府政策>節(jié)能環(huán)保意識。隨著未來城市發(fā)展競爭力的不斷提升，城市人口數(shù)量也將陸續(xù)增多，近幾年新冠疫情的沖擊導(dǎo)致國民經(jīng)濟(jì)受到較大程度的影響，相信在未來更好地控制疫情的情況下，被動式建筑產(chǎn)量將會不斷提升。政府在被動式建筑產(chǎn)量提升過程中扮演著至關(guān)重要的角色，制定被動式建筑發(fā)展的利好政策，更有利于開發(fā)商獲得更高經(jīng)濟(jì)效益，提升公眾對綠色低碳環(huán)保的意識，會進(jìn)一步推動被動式建筑產(chǎn)量上升。