山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)—環(huán)境復(fù)合系統(tǒng)仿真與發(fā)展對(duì)策研究

董會(huì)忠++王格??

摘要：構(gòu)建了以山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)為例的經(jīng)濟(jì)—環(huán)境復(fù)合系統(tǒng)發(fā)展系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，運(yùn)用VENSIM軟件對(duì)區(qū)域未來發(fā)展情景進(jìn)行定量化動(dòng)態(tài)研究與模擬。通過調(diào)節(jié)復(fù)合系統(tǒng)的決策變量，設(shè)定了4種不同的發(fā)展情景方案，預(yù)測(cè)在不同情景方案下山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r，得出山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)—環(huán)境復(fù)合系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的最優(yōu)方案，為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)的規(guī)劃、治理和發(fā)展提供決策支持。

關(guān)鍵詞：山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)；系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)；決策變量；情景方案

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.02.22

中圖分類號(hào)：F205；F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-8409（2017）02-0103-06

Study on Simulation and Development Countermeasures of

Economyenvironment Composite System in

Shandong Peninsula Blue Economic Zone

DONG Huizhong，WANG Ge

（School of Business， Shandong University of Technology， Zibo 255012）

Abstract：This paper constructed a system dynamics model of composite system of environment and economic development taking Shandong Peninsula Blue Economic Zone as an example. It used the VENSIM software to do quantitative study and dynamic simulation on the future development situation of the region. By adjusting the composite decision variables of the system， it set up 4 different kinds of development scenarios and predicted the development status of Shandong Peninsula Blue Economic Zone in different scenarios， then get the optimal solution of Shandong peninsula blue economic zone on complex system of economy and environment coordinated development to provide decision support for the planning， management and development of Shandong Peninsula blue Economic Zone.

Key words：Shandong Peninsula Blue Economic Zone； system dynamics； decision variables； scenarios

區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展涉及到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境等諸多因素[1]，是多個(gè)子系統(tǒng)耦合演化的結(jié)果。許多地區(qū)在發(fā)展過程中僅僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，而忽視當(dāng)?shù)刭Y源與環(huán)境承載力，造成資源的嚴(yán)重短缺和生態(tài)環(huán)境的普遍惡化，區(qū)域發(fā)展處于失衡狀態(tài)，難以持續(xù)發(fā)展。當(dāng)前，人們已普遍意識(shí)到以犧牲資源環(huán)境為代價(jià)的發(fā)展不可持續(xù)，努力探求社會(huì)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的途徑已成為各國政府高度關(guān)注的焦點(diǎn)和眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。作為一個(gè)復(fù)雜巨系統(tǒng)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)—環(huán)境復(fù)合系統(tǒng)具有多變量、非線性、動(dòng)態(tài)性和多重反饋的特性，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是研究復(fù)雜巨系統(tǒng)的科學(xué)方法，能夠?qū)Σ煌榫胺桨赶碌膮^(qū)域發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行有效研究，并對(duì)未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)。該方法在國外廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)社會(huì)與生態(tài)環(huán)境研究領(lǐng)域[3-5]，代表文獻(xiàn)有《增長(zhǎng)的限制》和《趨向全球平衡》（以WORD Ⅲ模型為基礎(chǔ)）[2]。上世紀(jì)80年代初，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法被引入我國后普遍應(yīng)用于國民經(jīng)濟(jì)、區(qū)域合作、可持續(xù)發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新等領(lǐng)域[6-11]。本文采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真技術(shù)對(duì)山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)環(huán)境經(jīng)濟(jì)復(fù)合系統(tǒng)進(jìn)行仿真模擬，并對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，定量研究半島經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，對(duì)各種情景的作用和效果進(jìn)行比較和分析，從而作出合理選擇，為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展規(guī)劃的制定提供科學(xué)依據(jù)。

1系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建

11研究區(qū)域邊界確定

山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)陸域面積64萬平方千米，范圍包括青島、東營、煙臺(tái)、濰坊、威海、日照6市及濱州的無棣、沾化2個(gè)沿?？h所屬陸域，海域面積1595萬平方千米，包括山東全部海域。為研究方便，本文構(gòu)建的模型及相關(guān)數(shù)據(jù)分析界定在青島、東營、煙臺(tái)、濰坊、威海、日照及濱州市全部區(qū)域。

12區(qū)域復(fù)合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分析及子系統(tǒng)劃分

根據(jù)經(jīng)濟(jì)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展理論[12]，將山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境復(fù)合系統(tǒng)劃分為經(jīng)濟(jì)、人口、資源、環(huán)境四個(gè)子系統(tǒng)，各子系統(tǒng)內(nèi)部要素相互作用，相互關(guān)聯(lián)，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)，以系統(tǒng)各變量之間的相互關(guān)系為基本框架，建立山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)復(fù)合系統(tǒng)模型，通過調(diào)整決策變量，對(duì)預(yù)設(shè)發(fā)展模式進(jìn)行仿真模擬，進(jìn)而找到山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展的最佳模式。

（1）經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)

經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)把能夠反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的第一產(chǎn)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為流位變量（水平變量）；把第一產(chǎn)業(yè)GDP增加值、第三產(chǎn)業(yè)GDP增加值、建筑業(yè)GDP增加值和工業(yè)GDP增加值作為流率變量（速率變量）；把區(qū)域GDP、第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率、第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率、建筑業(yè)GDP增長(zhǎng)率和工業(yè)GDP增長(zhǎng)率等作為輔助變量。通過人均GDP、產(chǎn)業(yè)用水、工業(yè)COD排放量和工業(yè)氨氮排放量等輔助變量分別與人口、資源、環(huán)境子系統(tǒng)建立關(guān)聯(lián)?！叭a(chǎn)”比例是反映山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理性的指標(biāo)，因此以第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率、工業(yè)GDP增長(zhǎng)率和第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率作為經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)的決策變量。通過以上指標(biāo)建立經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)模型。包括14個(gè)方程和4個(gè)表函數(shù)，其中，主要方程有：

第一產(chǎn)業(yè)GDP=INTEG（第一產(chǎn)業(yè)GDP增加值，70731，單位：億元）

建筑業(yè)GDP=INTEG（建筑業(yè)GDP增加值，38204，，單位：億元）

工業(yè)GDP=INTEG（工業(yè)GDP增加值，317624，單位：億元）

第三產(chǎn)業(yè)GDP=INTEG（第三產(chǎn)業(yè)GDP增加值，21111，單位：億元）

區(qū)域GDP=第一產(chǎn)業(yè)GDP+第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)GDP+建筑業(yè)GDP+工業(yè)GDP（單位：億元）

工業(yè)GDP增長(zhǎng)率=工業(yè)GDP增長(zhǎng)率 LOOKUP（Time）

建筑業(yè)GDP增長(zhǎng)率=建筑業(yè)GDP增長(zhǎng)率 LOOKUP（Time）

第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率=第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率 LOOKUP（Time）

第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率=第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率 LOOKUP（Time）

（2）資源子系統(tǒng)

土地、水、能源及其他礦產(chǎn)等自然資源是人類社會(huì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，自然資源的合理開發(fā)和利用對(duì)于區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。在資源子系統(tǒng)中，把可用水資源量和耕地面積作為水平變量；國家基建占地、退耕還林還草占地、鄉(xiāng)村集體占地以及水資源可供量和工業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)用水量、生活用水量、水資源循環(huán)利用率，再用水回用率等作為輔助變量。通過生活用水量以及人均耕地面積與人口子系統(tǒng)建立關(guān)聯(lián)，以生活污水處理回用量作為資源子系統(tǒng)和環(huán)境子系統(tǒng)溝通的橋梁。通過引入耕地壓力指數(shù)模型[13]來考察山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)耕地壓力情況。耕地壓力指數(shù)——最小人均耕地面積與實(shí)際人均耕地面積之比，其算法如下：

K=SminS（1）

式中K為耕地壓力指數(shù)，Smin為最小人均耕地面積，即一定區(qū)域范圍內(nèi)保障食物需求的最小人均耕地面積，S為人均實(shí)際耕地面積。計(jì)算耕地壓力指數(shù)時(shí)，在給出人均實(shí)際耕地面積的情況下，最小人均耕地面積是影響耕地壓力指數(shù)的關(guān)鍵變量，其算法如下：

Smin=Gr×βP×Q×k（2）

式中，Smin為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)最小人均耕地面積，Gr為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域人均糧食需求量，β為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域糧食自給率，P為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域糧食單產(chǎn)，Q為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域糧食播種面積占總播種面積的比重，k為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域復(fù)種指數(shù)。

當(dāng)K>1時(shí)，表明耕地壓力明顯，容易出現(xiàn)糧食危機(jī)，需要采取緊急必要措施降低耕地壓力指數(shù)；當(dāng)K<1時(shí)，表明耕地壓力不明顯，糧食生產(chǎn)處于安全范圍之內(nèi)；K=1時(shí)，最小人均耕地面積等于實(shí)際人均耕地面積，表明耕地壓力開始顯現(xiàn)，應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注耕地面積的變化，采取措施避免耕地壓力變大，確保糧食生產(chǎn)的安全。資源子系統(tǒng)方程有22個(gè)，表函數(shù)6個(gè)，主要方程有：

水資源量=INTEG（生產(chǎn)量-消耗量，1101，單位：億立方米）

生活用水量=農(nóng)村生活用水量+城鎮(zhèn)生活用水量（單位：億立方米）

工業(yè)用水量=工業(yè)GDP×工業(yè)億元產(chǎn)值用水量（單位：億立方米）

再用水回用量=生活污水處理量×再用水回用率（單位：億立方米）

工業(yè)億元產(chǎn)值用水量=工業(yè)億元產(chǎn)值用水量 LOOKUP（Time）

城鎮(zhèn)人均生活用水量=城鎮(zhèn)人均生活用水量 LOOKUP（Time）

耕地面積=耕地增加量-耕地減少量（單位：公頃）

耕地壓力指數(shù)=最小人均耕地面積/實(shí)際人均耕地面積

（3）人口子系統(tǒng)

人口子系統(tǒng)建模過程中選取總?cè)丝谧鳛榱魑蛔兞浚ㄋ?/p>

平變量）；以年自然增長(zhǎng)人口和年凈遷入人口為流率變量（速率變量）；把農(nóng)村人口、城鎮(zhèn)人口、自然增長(zhǎng)率、人口凈遷入率作為輔助變量。人口子系統(tǒng)共有方程9個(gè)，3個(gè)表函數(shù)，主要方程有：

總?cè)丝?INTEG（年自然增長(zhǎng)人口+年凈遷入人口，528628，單位：萬人）

城鎮(zhèn)人口=總?cè)丝凇脸鞘谢剑▎挝唬喝f人）

農(nóng)村人口=總?cè)丝?城鎮(zhèn)人口（單位：萬人）

自然增長(zhǎng)率=自然增長(zhǎng)率 LOOKUP（Time）

人口凈遷入率=人口凈遷入率 LOOKUP（Time）

城鎮(zhèn)化水平=城鎮(zhèn)化水平 LOOKUP（Time）

（4）環(huán)境子系統(tǒng)

環(huán)境子系統(tǒng)建模過程中，選取COD存量和氨氮存量作為流位變量（水平變量）；以COD產(chǎn)生量、COD削減量，氨氮增加量、氨氮削減量為流率變量（速率變量）；以工業(yè)COD產(chǎn)生量、生活COD產(chǎn)生量、工業(yè)廢水COD削減量、工業(yè)氨氮產(chǎn)生量、工業(yè)廢水氨氮削減量、生活COD削減量、生活氨氮產(chǎn)生量、生活氨氮削減量、工業(yè)廢水處理量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢水治理費(fèi)用、工業(yè)億元產(chǎn)值廢水量等為輔助變量。選取COD和氨氮存量作為水環(huán)境污染程度的指示指標(biāo)。環(huán)境子系統(tǒng)共有方程22個(gè)，表函數(shù)11個(gè)，主要方程有：

COD存量=INTEG（COD產(chǎn)生量-COD削減量，539793，單位：噸）

氨氮存量=INTEG（氨氮產(chǎn)生量-氨氮削減量，53538，單位：噸）

工業(yè)廢水產(chǎn)生量=工業(yè)GDP×工業(yè)億元產(chǎn)值廢水量（單位：噸）

生活污水產(chǎn)生量=城鎮(zhèn)人口×城鎮(zhèn)居民人均生活污水產(chǎn)污系數(shù)（單位：萬噸）

工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP比重=工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP比重 LOOKUP（Time）

城鎮(zhèn)居民人均生活污水產(chǎn)污系數(shù)=城鎮(zhèn)居民人均生活污水產(chǎn)污系數(shù) LOOKUP（Time）

13經(jīng)濟(jì)—環(huán)境復(fù)合系統(tǒng)模型構(gòu)建

通過對(duì)山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源、環(huán)境子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分析，選取能夠合理描述各子系統(tǒng)的變量，建立復(fù)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型（如圖1所示）。

14模型有效性檢驗(yàn)

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)通過Vensim軟件建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)復(fù)合系統(tǒng)發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中模型的有效性檢驗(yàn)是模型預(yù)測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本模型模擬運(yùn)行時(shí)間為2013～2020年，以2013年為基準(zhǔn)年，仿真步長(zhǎng)為1年，模型有效性檢驗(yàn)采用的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各市統(tǒng)計(jì)年鑒。以2003～2012年歷史數(shù)據(jù)為檢驗(yàn)依據(jù)，其中某些指標(biāo)如年凈遷入率、自然增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)居民人均COD產(chǎn)污系數(shù)等是根據(jù)2003～2012年所收集數(shù)據(jù)計(jì)算得出，某些指標(biāo)隨著時(shí)間的推移而變化，這些指標(biāo)采用表函數(shù)的形式給出，而變量間關(guān)系不明確的指標(biāo)也是采用表函數(shù)形式給出。本文采用相對(duì)誤差法對(duì)半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)復(fù)合系統(tǒng)模型模擬的結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，以總?cè)丝诤虲OD存量?jī)蓚€(gè)水平變量為主要例證，檢驗(yàn)結(jié)果如表1，通過表1可以看出，2003～2012年總?cè)丝诤虲OD存量的仿真值和歷史值的相對(duì)誤差介于-1%～51295%之間，擬合精確度較高，相對(duì)誤差檢驗(yàn)結(jié)果比較理想。

2山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)模型預(yù)測(cè)與分析

21情景設(shè)定

在對(duì)2003～2012年數(shù)據(jù)有效性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文設(shè)定不同的決策變量來調(diào)控2013～2020年山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式。選取第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率、工業(yè)GDP增長(zhǎng)率、第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率作為調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的決策變量，將工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP的比重、再用水回用率以及農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量作為調(diào)控環(huán)境和資源的決策變量。由于實(shí)際人均耕地面積與人口基數(shù)有很大關(guān)系，在耕地面積逐年減少、人口不斷增加的情況下，實(shí)際人均耕地面積呈現(xiàn)逐年減少的狀況，因而最小人均耕地面積成為影響耕地壓力指數(shù)的關(guān)鍵變量；在糧食自給率為1，糧食單產(chǎn)保持2012年的水平上，復(fù)種指數(shù)成為影響最小人均耕地面積的關(guān)鍵變量。根據(jù)山東省三次產(chǎn)業(yè)比重調(diào)整戰(zhàn)略，提高第三產(chǎn)業(yè)比重，降低第一、二產(chǎn)業(yè)比重的方向，設(shè)定出四種發(fā)展模式情景：

情景Ⅰ：設(shè)定第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率降低25個(gè)百分點(diǎn)，從2013年的11%下降到2020年的85%；工業(yè)GDP增長(zhǎng)率增加17個(gè)百分點(diǎn)，從2013年53%增加到2020年的7%；第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率小幅度穩(wěn)步提高，增加29個(gè)百分點(diǎn)，從2013年的127%增加到2020年的156%；工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP的比重和復(fù)種指數(shù)以及農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量維持在2012年的水平，再用水回用率從2013年到2020年提高6個(gè)百分點(diǎn)。

情景Ⅱ：設(shè)定第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率2016年降低到情景Ⅰ2020年85%的水平，到2020年降低到62%；工業(yè)GDP增長(zhǎng)率略微降低，2013年到2020年降低08個(gè)百分點(diǎn)；第三產(chǎn)業(yè)GDP增速與情景Ⅰ相比較明顯，2016年達(dá)到情景Ⅰ2020年156%的水平，到2020年第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率達(dá)到175%；工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP的比重、再用水回用率、復(fù)種指數(shù)均穩(wěn)步提升；農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量略微降低。

情景Ⅲ：設(shè)定第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率降低幅度與情景Ⅰ相似；工業(yè)GDP增長(zhǎng)率明顯降低，2016年降低到情景Ⅱ2020年45%的水平，到2020年工業(yè)GDP增長(zhǎng)率降低到40%；第三產(chǎn)業(yè)GDP增速明顯提高，2016年達(dá)到164%，2020年達(dá)到185%；再用水回用率以及復(fù)種指數(shù)在情景Ⅱ的基礎(chǔ)上繼續(xù)提高，工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP的比重略微提升，與情景Ⅱ相似，農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量在情景Ⅱ的基礎(chǔ)上繼續(xù)降低。

情景Ⅳ：第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率、工業(yè)GDP增長(zhǎng)率顯著降低，降幅較情景Ⅱ相比較大。其中，第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率到2020年降低到43%，工業(yè)GDP增長(zhǎng)率降低到35%；第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率顯著提高，到2020年第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率達(dá)到268%，工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP比重顯著增加，再用水回用率、復(fù)種指數(shù)顯著提高，與情景Ⅲ相比提升幅度較大，農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量明顯減少。

22模擬結(jié)果分析

情景模擬結(jié)果分析目的在于找出適合山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)的較為理想的發(fā)展模式，因而指標(biāo)變量的選取至關(guān)重要，它能夠反映區(qū)域復(fù)合系統(tǒng)的基本情況。圖2至圖5為模型運(yùn)行得出的指標(biāo)變量變化趨勢(shì)圖，表3為模型運(yùn)行得出的各項(xiàng)指標(biāo)模擬值。

從仿真模擬出的結(jié)果可以看出：

情景Ⅰ發(fā)展模式是逐步降低第一產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率，略微增加工業(yè)GDP增長(zhǎng)率，同時(shí)第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率穩(wěn)步提高；工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP比重、復(fù)種指數(shù)、農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量維持在2012年的水平。從模擬結(jié)果可以看出，區(qū)域GDP增速從2016年開始增幅略高于目前發(fā)展模式；COD存量與目前發(fā)展模式相比無明顯差異；可用水資源量下滑趨勢(shì)明顯降低，低于目前發(fā)展模式下的水資源量，供水形勢(shì)嚴(yán)峻，2016年供水缺口為1375億立方米，2020年供水缺口達(dá)到2891億立方米；耕地壓力指數(shù)與現(xiàn)狀相比，無明顯變化，耕地壓力形勢(shì)嚴(yán)峻，容易產(chǎn)生糧食危機(jī)。

情景Ⅱ發(fā)展模式是在穩(wěn)步降低第一、二產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率的前提下，在情景Ⅰ的基礎(chǔ)上提高第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率的速度；同時(shí)工業(yè)廢水治理費(fèi)用占工業(yè)GDP比重、復(fù)種指數(shù)穩(wěn)步提高，再用水回用率從2013年的40%提高到2016年的45%、再到2020年的48%，農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量減少緩慢。從模擬結(jié)果可以看出，區(qū)域GDP與情景Ⅰ相比，無明顯差別，但增速略高于情景Ⅰ；COD存量增長(zhǎng)趨勢(shì)趨于平緩，明顯低于情景Ⅰ，到2020年COD存量為54741萬噸，明顯低于情景ⅠCOD存量2020年87036萬噸的水平；可用水資源量減少趨勢(shì)明顯低于情景Ⅰ，但供水缺口仍然存在，2016年供水缺口為105億立方米，2020年供水缺口為2211億立方米，耕地壓力指數(shù)呈現(xiàn)降低趨勢(shì)但依然高于1，耕地壓力依然明顯。

情景Ⅲ發(fā)展模式是第一、二產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率降幅與情景Ⅰ相似，但低于情景Ⅱ，第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率較情景Ⅱ相比增幅較大，2016年第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率為164%，2020年為185%；同時(shí)工業(yè)廢水治理費(fèi)用比重提高，與情景Ⅱ相比，無明顯差別，再用水回用率2016年提高到48%，2020年達(dá)到50%，農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量降低幅度高于情景Ⅱ。從模擬結(jié)果可以看出，區(qū)域GDP增速略高于情景Ⅰ和情景Ⅱ；COD存量增速明顯低于情景Ⅰ和現(xiàn)狀發(fā)展模式，但高于情景Ⅱ，可用水資源量降幅低于情景Ⅱ，耕地壓力指數(shù)明顯低于情景Ⅱ， 2020年耕地壓力指數(shù)為126，耕地壓力依然存在。

情景Ⅳ發(fā)展模式是明顯降低第一、二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率，同時(shí)大幅提高第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率，到2016年，第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率為185%，2020年達(dá)到268%；工業(yè)廢水治理費(fèi)用比重明顯加大，再用水回用率、復(fù)種指數(shù)明顯提高，農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量明顯降低。從模擬結(jié)果可以看出，區(qū)域GDP增長(zhǎng)幅度明顯高于情景Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ，區(qū)域GDP規(guī)模2016年為417429億元，2020年達(dá)到942623億元，人均GDP明顯提高；COD存量大幅度降低，從2016年開始COD存量開始降低，到2020年，COD和氨氮治理明顯，水環(huán)境明顯改善， 2016年供水缺口為695億立方米，2020年供水缺口為1176億立方米，間接提高了水資源可用量；耕地壓力指數(shù)2020年為098，低于1，耕地壓力明顯改善。

3結(jié)論與建議

根據(jù)以上分析可以得出在情景Ⅰ中雖注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整比例不明顯，COD和氨氮環(huán)境壓力形勢(shì)較現(xiàn)狀發(fā)展更加嚴(yán)峻，耕地壓力指數(shù)較大，耕地壓力明顯；情景Ⅱ調(diào)整了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，第一產(chǎn)業(yè)增速降低，第二產(chǎn)業(yè)增速小幅增高，第三產(chǎn)業(yè)增速較情景Ⅰ穩(wěn)步提高，同時(shí)提高環(huán)境治理費(fèi)用，提高再用水回用率，環(huán)境壓力明顯減小，但可用水資源量的緊張程度依然明顯，供水缺口比情景Ⅰ有所減少，耕地壓力指數(shù)與情景Ⅰ相比雖有所下降，但依然高于1，耕地壓力明顯；情景Ⅲ第一、二產(chǎn)業(yè)增速逐步降低，第三產(chǎn)業(yè)增速有較大提高，環(huán)境治理費(fèi)用比重、再用水回用率、復(fù)種指數(shù)提高，農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水有較明顯的減少，環(huán)境壓力比情景Ⅰ明顯縮小，與情景Ⅱ相比有小幅增加，供水缺口低于情景Ⅰ、Ⅱ，水資源緊張程度依然存在；情景Ⅳ是著重加大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，明顯降低第一、二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)速度，大幅提高第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)速度，環(huán)境治理投資比重增大，再用水回用率明顯提高，農(nóng)業(yè)億元產(chǎn)值用水量明顯較少，到2020年，區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值達(dá)到942623億元；COD存量2016年為471253萬噸，到2020年COD存量基本消除，COD和氨氮治理明顯，水環(huán)境壓力明顯改善；供水缺口2016年為695億立方米，2020年為1176億立方米，有效緩解了水資源緊張程度。通過以上結(jié)論，推薦情景Ⅳ為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展方向的最優(yōu)情景。

通過上述四種情景發(fā)展模式的仿真模擬結(jié)果，提出如下建議：（1）結(jié)合山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)6市差異，進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，降低第一、二產(chǎn)業(yè)的比重，大力提高第三產(chǎn)業(yè)比重，推動(dòng)宏觀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，形成合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展模式，以進(jìn)一步提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益；（2）以“保持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)、水資源消耗低增長(zhǎng)”為發(fā)展模式，推進(jìn)節(jié)水減排計(jì)劃，合理分配水資源用水量在各產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比例；（3）出臺(tái)相關(guān)的政策和提高排污標(biāo)準(zhǔn)，制定相應(yīng)的評(píng)價(jià)體系，通過增加工業(yè)廢水治理費(fèi)用，大力發(fā)展廢水再回用水的循環(huán)利用率，從而達(dá)到減少水環(huán)境污染、增加水資源量的雙重效果。

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（責(zé)任編輯：辜萍）