引言

《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》中提出在“十四五”期间，上海将全面深化“五个中心”建设、继续加快建设具有世界影响力的社会主义现代化国际大都市。科学实施“十四五”规划和2035年远景目标，对于上海的发展具有重要意义。上海作为中国的特大城市，经济发展水平处于全国前列，但生态环境存在空气污染、工业排放污染和水质污染等问题，在“十四五”规划中提出了大气治理、新能源和水环境治理等多方面的建设目标。因此，结合上海市“十四五”规划的建设目标，对上海市绿色发展影响因素的研究意义重大。

当前对绿色发展的研究主要分为绿色指标评价和情景分析两个方向。陈运平等^[2] 研究并总结了影响区域绿色竞争力的六个影响因子。赵冬青等^[3] 对甘肃省进行了系统动力学模拟仿真，得到了对甘肃省经济绿色发展影响最为显著的几大要素。郝芳等^[4] 基于系统动力学，发现必须全面提升各领域的生态创新能力才能实现绿色发展的目标。顾明瑞等^[5] 采用系统动力学构建了中国经济—资源—环境的模型，总结出绿色发展需要加大环境投资、协调系统发展，以整体的眼光制定绿色发展政策。燕波^[6] 为江苏省建立了绿色指标评价体系并用系统动力学模拟仿真分析了江苏省在不同发展情境下，绿色发展系统产生的影响，从而提出提升绿色发展潜力的合理建议。现有文献对于发展情景的参数选择基本是主观调控，对于情景产生的结果缺少相应的分析，考虑到影响上海市绿色发展的多项因素，依据《上海市服务业发展“十四五”规划》《中共上海市委上海市人民政府关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的实施意见》《上海市建设具有全球影响力的科技创新中心“十四五”规划》等政府文件，将2025年和2030年的发展目标作为各个情景下变量调控为分析研究的方向，基于绿色工程原则并参照《上海市绿色发展指标体系》文件，本文筛选并甄别了上海市绿色发展的主要指标，深入分析各个子系统自身和彼此之间的关系，通过统计年鉴、政府报告等获取数据，基于系统动力学构建模型，利用回归分析法确定模型方程式，围绕着产业结构、能源消耗、研发支出和环境建设等发展情景，建立上海市绿色发展系统，并根据“十四五”规划的建设目标调整指标参数，以达成上海市政府对2030年设定的预期发展目标，为决策者提供决策依据，促进上海市的可持续发展。

1 上海市绿色发展系统的确定 1.1 系统的基本结构

一般而言，系统边界内包含了研究问题有关的全部对象，但上海市绿色发展系统是一个相对具象而又宏观庞大的复杂系统，运用系统动力学方法研究上海市绿色发展需要对上海市绿色发展系统进行严谨的系统分析与模型设计。

上海市绿色发展系统涉及经济发展、能源消费、碳排放、生态环境等。本文借鉴了燕波《基于系统动力学模型的江苏省绿色发展潜力研究》中设定的系统动力学模型^[6]，基于区域可持续发展系统强调经济、社会、资源与环境的和谐发展，将区域可持续发展系统抽象为经济子系统、社会子系统、环境子系统与资源子系统^[7]，主要研究上海市绿色发展的驱动因素，因此将研究区域定为上海市，故而忽略其他行政区域对上海的经济、资源、环境等影响。

各子系统内部的指标选取上，参照上海市发展和改革委员会发布的《上海市绿色发展指标体系》 ^[8]，结合国家发展和改革委员会发布的《“十四五”循环经济发展规划》中的核心三原则^[9]——减量化、再利用、资源化，将《上海市绿色发展指标体系》中各一级指标下的二级指标纳入系统模型，并忽略部分已经出现的、可替代的及部分难以获取的指标。同时，根据上海市与其他省份之间的差别，因地制宜地遴选指标。此外，本文还参照顾明瑞等的研究，引入环境和资源系统中的部分指标^[5]。特别地，为响应“双碳”目标，在环境子系统中加入地区碳排放等指标，在资源子系统中加入清洁能源消费量占比等指标，以此衡量碳排放在不同情景下的作用。

模型以2012—2030年作为有效区间，2012—2019年为设定和检验的区间，2020—2030年为预测的区间，仿真步长为1年。基本结构如图 1所示。

经济子系统：包括国内生产总值（GDP）、二产增加值、三产增加值、科技研究与试验发展（R&D）经费支出、固定资产投资和生态建设支出。① GDP指上海市的国内生产总值；②各产业就业、投资比重决定经济发展的效益和环境的污染情况；③ R&D经费能够提高能源利用效率，减少伴随经济发展产生的污染排放；④固定资产投资的结构会影响各产业的占比，从而影响人均可支配收入、资源消耗和环境质量；⑤生态环境的建设支出则能有效减少碳排放，保护环境。

社会子系统：包括以人口为主的就业，医疗相关的变量，对其他子系统的作用如下：①人口会以就业的形式带动经济发展；②人口消耗资源，增加生活能耗，影响资源子系统；③人口会产生日常生活的垃圾，垃圾处理产生的废弃物带来环境污染。

资源子系统：以能源消费总量和各种能源的消费结构为主。①能源消费总量以及能源消费结构的变化会影响地区碳排放；②清洁能源占比的提高能够减少碳排放，保护环境；③工业固体废物综合利用是资源循环利用的核心问题，推进固体废弃物再利用，对改善环境质量、促进循环经济发展具有重要意义。

环境子系统：①森林、水质和空气等变量，反映了环境对污染的承载情况。相比之下，环境子系统产生的对外影响小于自身受到的外界影响，然而环境子系统如果运行情况良好，经济发展的空间会有所拓展。②城镇生活垃圾无害化处理量是一个地区科学化处理生活垃圾的能力体现，垃圾无害化处理率越高，则说明该地区资源循环能力越强，循环经济发展水平越高。

1.2 系统的因果关系

上海市绿色发展系统因果关系如图 2所示。模型涉及的反馈回路（→后的+ 或-表示随着因果链首个变量的增加，该变量的增减情况）：

（1）户籍人口→ + 出生人数→ + 户籍人口（+）

（2）户籍人口→ + 死亡人数→ + 户籍人口（+）

（3）户籍人口→ + 常住人口→ + 各产业从业人口→ + 产业增加值→ +GDP → + 生态环境建设投入→ + 环境质量→-死亡人数→ + 户籍人口（+）

（4）户籍人口→ + 常住人口→ + 生活垃圾产生量→ + 垃圾焚烧量→ + 垃圾焚烧碳排放→ + 地区碳排放→-环境质量→ + 死亡人数→-户籍人口（+）

（5）户籍人口→ + 常住人口→ + 生活能耗→ + 能源消耗总量→-环境质量→ + 死亡人数→-户籍人口（-）

（6）GDP → +GDP增加→ + GDP（+）

（7）GDP → + 各产业固定资产投资→ + 产业产值→ +GDP（+）

（8）GDP → + 产业增加值→ + 生产能耗→ + 能源消耗总量→ + 地区能耗→-环境质量→ + 环境约束→ -GDP（-）

（9）GDP → +R&D支出→ + 能耗效率→-生产能耗→-能源消费总量→-能源消耗产生的碳排放→-地区碳排放→ + 环境质量→-环境约束→ +GDP（+）

（10）GDP → +R&D支出→ + 能耗效率→-生产能耗→-能源消费总量→ + 环境质量→-环境约束→ +GDP（+）

（11）R&D支出→ + 研发支出提升→ +R&D经费支出（+）

2 上海市绿色发展系统动力学模型的构建 2.1 模型的模拟程序

使用VensimPLE仿真平台进行模拟，通过输入变量的函数模拟运行，检验通过后根据不同政策下的情景修改参数，输入政策下的指标数据模拟运行。

2.2 模型的基本假设

（1）假设上海市在预测的年份内各变量的数据变动相对稳定，即预测的年份内没有突发事件带来影响。突发事件会严重影响系统动力学模型的预测能力。

（2）假设上海市的发展和环境可以被视作独立个体，忽略污染转移和资源能源调动的情况。虽然上海市的发展环境和其他地区关系紧密，但是由于数据量有限，无法把经济交易、污染转移、外部能源供给等因素放入该模型。因此，该模型对外部作用的预测能力有局限性。

（3）假设有效区间内上海市的出生率和一产能耗在预测区间的未来几年中都会像检验区间的几年内一样稳定，可视作常量。

2.3 系统动力学流图的建立

在因果关系图的基础上，进一步绘制系统动力学流图来实现对各指标运行情况的仿真模拟，绘制结果见图 3。模型包含了因果关系图中的所有反馈回路，并呈现基本结构中的四个子系统，完善各个变量间的模型方程式。流图的左上部分对应经济子系统、左下部分对应资源子系统、右侧对应环境子系统、中央部分对应社会子系统。

2.4 模型方程式的选择

模型方程式的类型包括常数值、表函数、回归函数和初始值等。构建方程式需要的数据来源于数据调查，以历年上海市统计年鉴以及社会发展和环境等各类公报为主。

常数值一般用于随时间变化不甚显著的变量，比如上海市的第一产业能耗常年稳定在66.118万吨标准煤左右，变量的方程式就以该常数代替，如此处理也可以简化模型。

表函数根据已有数据列表，根据线性插值法求其余不在表中的因变量的值，在此模型中多用于与时间直接相关的变量。如果表函数的因变量数据截至2019年，则后面的预测数据都会停留在2019年。因此表函数需要人为增添预测区间右端的2030年的数据，本模型中大部分通过拟合2012—2019年的数据曲线来判断2030年的情况。比如通过拟合2012—2020年的GDP增速曲线，预测其在2030年的数据为1.768%。除此之外，工业增加值占比会以2030年二产增加值的预测数据和GDP的预测数据的比值作为其2030年的预测值。

回归函数分为一元回归和多元线性回归，由SPSS软件分析数据，通过观测数据散点图、比较决定系数R²的大小来选取合适的回归方程式。

初始值的INTEG函数用于随时间稳定积累的变量，如户籍人口、GDP等。

以下方程式是通过文献推论得到。能源消费碳排放的方程式根据《上海市能源消费碳排放分析》 ^[10] 得出：能源消费碳排放（万t）=0.7559×煤炭消耗（万t）+0.855×焦炭消耗（万t）+0.586× [汽油消耗（万t）+ 柴油消耗（万t）+ 煤油消耗（万t）+ 燃料油消耗（万t）+0.448×天然气能耗（万t）。森林固碳量的方程式则通过袁立嘉等^[11] 的研究结论得出：森林固碳量（万t）=0.36×新增活立木蓄积量（万m³）+78.8×新增森林面积（万hm²）。垃圾焚烧的碳排放量通过严薇等^[12] 的文献得出：垃圾焚烧碳排放量（万t）=垃圾焚烧量（万t）× 0.2× 0.39× 0.95。

此外，由于公众环保意识直接影响着国家环境保护政策的制定^[13]，因此本文研究了公众环保意识和新技术产品销售收入的关系，结合相关公众环保意识研究结论，得出公众的环保意识和人们的受教育水平正相关^[14-16]，其中受教育程度可以由公民的平均受教育年限来反映。本文直接引用了第六、七次人口普查中“上海市15岁以上公民平均受教育年限”一栏的统计结果。同时，分析有关企业绿色技术创新的研究，发现新技术产品销售收入与二产能耗的比值和公民环保意识正相关^[17]，将上海市15岁以上公民平均受教育年限作为自变量，新技术产品销售收入与二产能耗的比值作为因变量，拟合出如下关系：

GPI=—94.172 + 8.965×平均受教育年限，模型R²为0.981。

2.5 模型历史性检验

模型建立以后还需对模型的精确性进行检验，本文主要采用了历史性检验。围绕绿色发展的要求，对指标做如下选取：针对经济发展选用生产总值，社会发展选用万人拥有医师数、常住人口两个指标；针对环境质量发展选用了COD排放量、能源消费碳排放量两个指标，进行模型的行为检验。需要说明的是，本文计算的碳排放中能源消耗所产生的碳排放占比最大，而对于其他产生或减少碳排放量的因素仅占能源消耗产生碳排放量的1%（以2020年的1.79% 为例），因此也选择能源消费碳排放量作为检验的指标。检验的起始时间为2012年，终止时间为2019年，检验误差率如表 1所示。表中各变量的仿真值和真实值之间的误差基本在5% 以内，误差最大不超过9.05%。依据已有研究经验^[18]，误差在10% 以内，证明有效，与系统真实情况基本吻合，因此可以用于模拟和预测。

3 上海市绿色发展情景分析 3.1 绿色发展的情景设定

绿色发展的情景分析的作用是比较不同政策下上海市绿色发展系统的行为变化，在情景设定中以前面的模型为基础设计了五种情景：基础情景、产业结构优化情景、促进科技创新情景、生态环境建设情景和综合情景。基础情景是对照情景，通过设定后的情景和基础情景的比较，研究整个模型在保持一定的经济和人口环境下，实行不同政策后二氧化硫排放、地区碳排放和化学需氧量排放的变化情况。

3.1.1 基础情景

该情景保留原有发展政策，通过回归分析得出2030年的预测数据，带入表函数得出。用于和其他情景做比较。

3.1.2 产业结构优化情景

产业结构是政策调控的传统手段。上海市第三产业较为发达，第二产业仍占有一定比例。依据《上海市服务业发展“十四五”规划》，2025年上海市广义的服务业GDP占比应为全市的75%。由于第三产业泛指广义的服务业，为了让2025年三产增加值达到全市GDP的75%，可以通过调控三产投资占比和三产从业比实现。这里分为两种具体调整情景。

其一：保持三产投资占比不变，改变三产就业比，将2030年三产投资占比保持预测的87.11%，三产从业占比从78.83% 调至83%。根据分析发现，2030年二产增加值因此降低了7.47%，对应地，将工业增加值从预测的18.85% 调至16.85%。

其二：保持三产就业比不变，改变三产投资占比，将2030年三产就业比保持预测的78.83%，三产从业占比从87.11% 调至91%。分析发现2030年二产增加值因此降低了5.63%，对应地将工业增加值从预测的18.85% 调至13.22%。由于二产增加值出现明显减少，需将GDP增速从1.768% 调至0.45%。

3.1.3 促进科技创新情景

根据Yang等^[19] 建立的技术创新和环境质量的投入产出指标体系，我们发现全社会研发经费支出的增加能够推动科技发展，从而实现高效使用能源并减少伴随经济效益提高产生的污染。根据《上海市建设具有全球影响力的科技创新中心“十四五”规划》，上海市把全社会研发经费支出在2025年达到GDP的4.5% 作为目标，因此相应的2030年研发支出增长率应改为6.3%。

3.1.4 生态环境建设情景

该情景通过增加生态建设支出来实现环境保护。通过增加城市环境基础设施建设费用来提高森林覆盖率和清洁能源利用率，确保低碳排放。通过增加污染源治理费用降低化学需氧量和二氧化硫排放，保护环境。

根据《中共上海市委上海市人民政府关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的实施意见》，上海市森林覆盖率在2030年应达到21%，非化石能源消费占比力争在2030年达到25%。根据这两个要求，将城市环境基础设施建设支出占比由1.071% 改为2%，节能环保支出占比由4.58% 改为11.2%。为了让清洁能源占比从9.9% 提高到25%，对应地将煤炭消耗从21.49% 降低到11.49%，燃料油的消耗从8.22% 降低到3.22%。依据《上海市生态空间建设和市容环境优化“十四五”规划》，将2030年垃圾焚烧量占比从85% 改为70%。

此外，由于我国现阶段环境污染治理占比不超过GDP的2% ^[20]。但上海市作为特大城市，经济实力雄厚，据此将上海市2030年的污染源治理投资占比由0.6% 改为2%。

3.1.5 综合调整情景

考察在上述政策的共同作用下上海市的绿色发展情况，基于固定资产投资的产业结构调整明显减缓了GDP增速，从而对研发支出和环境支出产生负面影响，因此选择基于调整就业的产业结构优化代入综合情景。

3.1.6 各情景参数调控情况

表 2是上述各情景上海市绿色发展系统指标参数的调控情况，P1表示基础情景，P2.A和P2.B分别表示基于固定资产投资结构调整和从业结构调整的产业结构优化情景，P3表示促进科技创新情景，P4表示生态环境建设情景，P5表示综合情景。

3.2 情景模拟与分析

各情景调控参数后基于流图中以下路径作用于绿色发展，括号内数值为该情景相对于基础情景变化量。（→后的+ 或-表示随着因果链首个变量的增加，该变量的增减情况）

（1）基于产业结构调整的产业结构优化情景（P2.A）。

化学需氧量：工业增加值占比（18.85% → 16.85%）→ + 工业增加值→ + 工业废水COD排放→ +COD排放量（6.02万t → 5.98万t）。

地区碳排放：三产就业比（78.83% → 83%）→-二产就业比→-二产从业人员→-二产增加值→-二产能耗→-能源消耗总量→-能源消费碳排放量→-地区碳排放（4069万t → 4039万t）。

二氧化硫排放量：工业增加值占比（18.85% → 16.85%）→ + 单位GDP二氧化硫排放量（0.13万t → 0.092万t）。

（2）基于投资结构调整的产业结构优化情景（P2.B）。

化学需氧量：工业增加值占比（18.85% → 13.22%）→ + 工业增加值→ + 工业废水COD排放→ +COD排放量（6.02万t → 5.91万t）。

地区碳排放：三产投资比（78.83% → 83%）→-二产投资比→-二产固定投资→-二产增加值→-二产能耗→-能源消耗总量→-能源消费碳排放量→-地区碳排放（4069万t → 3451万t）。

二氧化硫排放量：工业增加值占比（18.85% → 13.22%）→ + 单位GDP二氧化硫排放量（0.13万t → 0.039万t）。

由于投资调整的产业结构优化情景二产增加值相比从业结构的调整减少较多（8173亿元→ 6074亿元），三产增加值也少（37 821亿元→ 34 314亿元），因此分析结果得出调整就业优于调整投资结构。

（3）科技创新情景（P3）。

化学需氧量：无作用。

地区碳排放：研发支出增长率（0.57% → 6.3%）→ + 研发支出增加→ +R&D支出→ + 产业能耗效率→-能源消耗总量→-能源消费碳排放量→-地区碳排放（4069万t → 3206万t）。

二氧化硫排放量：研发支出增长率（0.57% → 6.3%）→ + 研发支出增加→ +R&D支出→-单位GDP二氧化硫排放量（0.13万t → 0.085万t）。

（4）生态建设支出情景（P4）。

化学需氧量：污染源防治投资占比（0.69% → 2%）→ + 污染源防治投资→ + 工业污染源治理投资→ + 工业污染源废水治理投资→ + 工业污染源废水COD排放系数→ + 工业污染源废水COD排放量→ +COD排放量（6.02万t → 5.59万t）。

地区碳排放：城市环境基础设施投资占比（1.07% → 2%）→ + 园林绿化市政建设投资→ + 新增森林面积→ + 森林固碳量→-地区碳排放（4069万t → 3658万t）。此外，节能支出在能源消费总量不变的情况下减少了非清洁能源带来的碳排放。

二氧化硫排放量：污染源防治投资占比（0.69% → 2%）→ + 污染源防治投资→ + 工业污染源治理投资→ + 工业污染源废气治理投资→-单位GDP二氧化硫排放量（0.13万t → 0.045万t）。

3.3 模拟结果与分析

根据不同政策下化学需氧量、碳排放量和二氧化硫排放量的仿真结果（图 4），得出环境政策下能通过增加环境建设支出明显影响污染物的排放量。除了环境政策以外，化学需氧量排放主要受产业结构优化和污染源防治支出的影响，碳排放量主要受科技创新的政策和节能环保支出的影响，二氧化硫排放量同时受科技创新政策、产业结构调整政策和污染源防治支出的影响。

另外，P2.B基于固定投资结构调整的产业结构优化虽然对于碳排放和二氧化硫排放有较好的抑制作用，但引起了二产增加值急剧下降，GDP不能保持基础情景里预测的增速，存在明显缺陷。而P2.A基于从业结构的产业结构优化虽然效果微弱，但是保证了经济发展，从而确保在科技创新、环境治理上充分投入，因此在综合情景里能发挥重要作用。

上述结果说明，促进科技创新、提升能耗效率、投入生态环境建设资金对于绿色发展的作用最为明显，而这些举措实行的前提是上海市保持现有的经济发展速度。

表 3至表 5为仿真结果中各年份绿色发展相关指标变化的具体数据。

4 结语

本文利用上海市2012—2019年有关绿色发展的指标数据，采用了系统动力学的研究方法构建了上海市绿色发展模型，依据上海市政府对于我国“十四五”规划中有关绿色发展的目标规划，模拟预测出不同指标优化情景下对环境污染的治理效果，根据模型中不同发展方向的仿真结果，本文得出以下结论：

（1）相比于投资结构调整，上海市针对从业人员进行结构调整对经济与环境的平衡作用更大。产业结构调整包括投资结构调整和从业人员结构调整，产业结构的优化往往会对产值和环境污染产生影响。对比上海市的两种结构调整方式可以发现，虽然通过投资结构调整改善环境污染的效果优于从业人员结构调整，但是前者严重影响了第二产业和第三产业增加值的预期发展，极有可能导致经济发展受阻；相反，后者可以在促进产业增加值高水平上升的同时使环境得到优化。因此考虑到经济与环境协同发展，在进行产业结构优化时，应优先考虑对从业人员的结构调整。上海市的科技创新能够提高产业能耗效率，对碳排放的抑制效果很好。

（2）科技进步可以有效缓解环境污染，对碳排放的控制尤其突出。随着上海市研发支出增长率的不断提高，城市可再生能源逐渐开始规模化的利用，对于煤炭等传统能源的替代效率也会逐年提高，使得地区碳排放大幅度下降。相较于对碳排放的治理，科技创新对于二氧化硫、COD排放的控制作用比较微弱，因此加大控制碳排放技术研发力度会带来更好的效益。

（3）提高污染源防治在生态环境建设投入中的占比，是保障上海市绿色发展的重要之举。优化产业结构和提高科研支出虽然对碳排放的抑制作用明显，但对废水中的有机污染物、二氧化硫这类化学污染物的治理效率不高。相比于花费大量资金处理已经产出的污染物，上海市可以提高污染源防治在生态环境建设投入中的占比，以此有效治理化学污染物。例如为工厂投资废水废气净化设备，这种从源头进行根治的做法既保证了污染的高效处理，又符合绿色发展的可持续性理念。