环境规制下污染型企业区位决策多智能体模拟及应用

As the environment problem increasingly prominent, the location decision-making of pollutive enterprise is more and more influenced by the environmental regulation and local government. It is an urgent problem in the present studies that how to incorporate the regional factor endowments and local government. Moreover, the regression models based on statistical are still lacking of effective means to simulate and forecast the location decision-making process of pollutive enterprise. Thus, the six provinces of central China, which is the main recipient region of transferred pollutive industry, is selected as the study area based on the newly-built pollution enterprise data in 2006 in order to achieve two objectives. First of all, the study introduces the environmental regulation and government factors into the enterprise location decision-making process, and construct the pollution enterprises location decision-making model under "government-enterprise" gaming; Secondly, this study simulates the enterprise location decision-making process through the Agent-based Modeling, and predict the geographical distribution of pollution enterprises under different policy scenarios. The research both improves the theory of economic activity response under the environmental intervention and enrich the application of geographic simulation model in economic geography phenomenon studies. Furthermore, it also provides the scientific decisions support for the optimization of the central region to undertake pollution industry transfer.

随着环境问题的日益突出，污染型企业区位决策受到越来越多的环境规制与地方政府因素的影响。如何将区域要素和地方政府因素同时纳入污染型企业的区位决策模型是现有研究中亟待解决的问题。同时，基于统计的回归模型尚缺乏有效的模拟和预测手段。因而本项目选取污染产业转移的主要承接地（中部地区）作为研究区，基于2006年新建污染型企业微观个体数据，将区域要素和政府因素同时引入污染型企业区位决策过程，构建环境规制下“政府-企业”博弈的污染型企业区位决策模型，并采用多智能体方法模拟污染型企业的区位决策过程以及不同政策情景下污染产业的空间分布格局。进一步完善环境干预下经济活动响应的理论研究，丰富地理模拟模型在经济地理现象研究中的应用，为优化中部地区承接污染产业转移提供科学的决策支持。

新传统区位因素对污染型企业区位选择依然重要，但环境规制政策的区域差异使污染型企业区位选择问题变得更加复杂，加之污染型企业本身的异质性，如何对污染型企业的复杂区位选择行为进行模型模拟及预测成为亟待研究的重要命题。论文利用2005-2013年《工业企业普查数据库》，在界定污染型企业以及识别污染型新企业的基础上，采用高德地图API对企业进行地理编码，构建污染型新企业数据库，对中国污染型新企业的空间分布格局、演变特征及其行业异质性特征进行了空间统计分析。采用条件Logit区位选择模型探讨了影响污染型新企业区位选择的传统区位因素和政府环境制度因素。在此基础上，引入机器学习算法，基于Python语言自主开发了污染型新企业两阶段区位选择的多智能体模型，模拟了环境影响下污染型新企业的区位选择过程。设置不同的区域环境规制情景，模拟了污染型新企业区位选择结果的空间分布，定量探讨了传统区位因素与环境制度因素在污染型新企业区位选择中的互动关系。主要结论如下：（1）中部六省污染型新企业分布的空间格局及动态演化，在地市级尺度和资本密集型、劳动密集型不同行业上具有显著的行业、区域差异性。（2）环境规制、地方保护等因素对污染型新企业区位选择的影响在显著增强，集聚效应、市场化水平、分权化、交通成本和产业结构等传统区位因子的影响在弱化，但因企业、行业、区域而具有较大的差异性。（3）构建的污染型新企业区位选择多智能体模型具有较高的精度和稳定性，能够有效模拟政府审批污染型企业入驻申请的复杂机制。（4）区域间和区域内环境规制的多情景模拟发现，环境规制因素与传统区位因素呈现此消彼长的线性关系，在环境规制区域差异逐步缩小的情景下，传统区位因素将主导污染型企业的区位选择。