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甘肃省“资源—环境—经济系统”动态仿真研究
李勇进 1，陈兴鹏 1，拓学森 1，蒋晓娟 2
1兰州大学资源环境学院，（730000）
2兰州交通大学建筑与城市规划学院，（730070）
摘 要：要研究“资源—环境—经济系统”的发展是否可持续，需要从复杂性科学的视角入手，
将资源、环境、经济这 3个传统上进行孤立研究的系统，利用系统科学方法耦合成一个复杂
系统进行研究。本文立足于生态经济学，利用系统模型方法，对甘肃省“资源—环境—经济”
系统运行规律进行探索和实证研究，以构建对有关区域发展政策的可能结果进行动态仿真的
模拟实验室，旨在描述甘肃省“资源—环境—经济系统”可能的运行情景，为甘肃省的可持续
发展决策提供参考。本文所构建的甘肃省“资源—环境—经济”系统动态模型的基本结构是一
个规模报酬不变的柯布—道格拉斯生产函数。在这个生产函数中，包括产出、技术、人力资
本投入、人造资本、可更新资源投入、不可更新资源投入这 6个变量，这 6个变量对应于模
型的 6个子系统。另外，模型中还包括人口和环境 2个子系统。模型运行的结果表明甘肃省
目前的发展模式是不可持续的；技术对自然资源表现为弱可替代性；转变经济发展模式是实
现甘肃省可持续发展的唯一途径。
关键词：生态经济，动态模型，资源—环境—经济系统，甘肃省
1. 引 言
许多新古典主义经济学家把技术进步被看作是经济增长的源动力[1]，并且认为，在技
术允许的情况下，环境服务可以被替代[2]。但很多的自然科学家并没有上述经济学家那么
乐观，他们认为，在生命支撑功能中，可能的替代是非常有限的[3]。在环境经济理论中，
传统上将自然资源分为可更新资源和不可更新资源。对于可更新资源，如果资源消耗速度大
于其增长速度，其是可恢复的亦即可持续的。而对于不可更新资源，其消耗是不可逆的，那
么判断是否持续的标准，就是那条具有广泛影响力的“哈特维克—索卢可持续性准则”，即消
费在代际间非下降[3]。对于研究自然资源、环境问题与经济系统的相互关系，生态经济学
家已经敦促建立一门使自然科学和经济学紧密结合的更完整的学科。
动态模型方法[4][5]，不同于传统的统计模型方法。它从实际存在的系统运行规律出发
描述实在存在的现象以及预测可能发生的现象[6]。由于其独特的研究方式，使得其近十年
来，被广泛应用于生态经济系统研究[7][8][9]。本文立足于生态经济学的视角，从环境与自
然资源经济学的有关基本理论出发，综合考虑资源、环境系统的运行规律，利用动态模型方
法，将资源、环境和经济三个系统耦合为一个复杂“资源—环境—经济系统”，构造有关区域
发展政策的可能结果动态模拟实验室[10]，旨在描述甘肃省“资源—环境—经济系统”可能的
运行情景，为甘肃省的可持续发展决策提供参考。
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2. “资源—环境—经济系统”动态模型构建
模型结构及变量介绍
Woodwell J. C.构造了一个关于生态经济系统内资源消耗、产品和生产要素的反馈系统
仿真理论模型[11]。该模型从理论上较好的揭示了“资源—经济”系统的动态规律以及不同区
域发展政策的可能结果。但该模型仅仅是一个理论模型，在将其应用于实证研究还存在一定
的差距。本文对甘肃省进行实证研究，有利于促进将复杂系统理论应用于实际问题的研究进
程。为了使模型结构更接近于现实系统的运新规律，本文在 Woodwell 构建的模型基础上
[11]，增加了环境系统，并对系统结构及各变量之间的关系作了调整。
模型采用了一个柯布——道格拉斯生产函数：
Y = H * La * Kb * Rc * Nd
式中各个变量代表的含义为：Y——产出水平；H——生产中的技术；L——人力资本投
入；K——人造资本；R——可更新资源投入；N——不可更新资源投入；a，b，c，d 分别
代表 L，K，R，N 四种投入要素的边际产出率。a+b+c+d =1，代表该生产函数为规模报酬
不变的生产函数。
在该模型中有 8 个子系统，产出（Y）作为维持人力资本的必需投入、发展人造资本的
投入、技术发展的投入、治理污染的投入等而被消耗；所有的资源在生产增长的同时都是减
少的；污染物随着产出的增长、人口的增加而加大。随着经济产出的增长，资源消耗速度增
加。当自然资源变得越来越缺乏时，其减少速度也在降低。
在该模型中除运用到柯布 ——道格拉斯生产函数的假设外，还运用了一个
Michaelis-Menton 方程，
max[ ]
[ ]M
V SV
K S
= + ，来表征“边际值递减”规律，在该模型中，用来表
征某些要素具有最大上限值，且增长速度递减。模型中各系统间的关系流图如“图 1：甘肃
省人口、资源、环境、经济系统流程图”所示。
模型中的参数说明
模型中用到的参数全部取自《甘肃省统计年鉴》。由于统计资料中的部分数据采用的统
计指标和统计口径在 2000 年前后有所变动，故本文采用甘肃省 2000 年的数据作为模型运行
基础年份的数据进行模拟[12]。采用的数据有：人口数量 万人；出生率 ；死亡
率 ；人力资本投资比率 ；总人口中的劳动力比率 ；折旧率 （采用当
年人民币一年定期储蓄利率）；国民生产总值 亿元；科技投资 亿元；文、教、
卫投资 亿元；固定资产投资 亿元；农业投资 亿元；能源矿产资源消费
亿元。由于目前尚没有一种统一的，取得一致认可的资源价值衡量手段，同时查清
全部资源存量无论从耗费的人力、物力、财力还是实现的科技手段来讲，都是非常困难的，
因此，在本文构建的系统动力学模型中，以能源、矿产资源的相关数据作为不可更新资源的
原始数据，以农、林、牧、副、渔大农业的相关数据代表可更新资源的状况。
在建立的系统动力学模型中，建立其核心值——流位变量必须具备的一个条件就是建模
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者能获得其初始值数据，但是由于基础模型的复杂性，至今仍难以找到一种肯定的、准确的
方法确定各种非市场要素的价格[3]。Woodwell 认为，系统动力学模型的最大价值不在于对
未进行预测，而在于建立和加深我们对于系统内各变量之间关系的理解[11]。系统动力学模
型是用来反映系统结构内部要素间的相互作用的。系统内部各要素间的因果联系及水平变量
相对于一些初始常量或趋势函数的不同而得到不同的变化趋势才是系统动力学的精髓[13]。
系统动力学的重点是研究系统内部变量之间的因果关系。是在数据比较缺乏的情况下使用
的。如果想通过每个变量的准确值来确定系统的界限或系统内部变量间的关系问题，那么不
如采用统计分析的方法更适合。因此，本文在建立系统动力学模型的过程中，模型中所采用
的部分变量初始值（可更新资源、不可更新资源存量的初始值）为根据实际情况的估计值，
但这并不影响模型对人口、资源、经济系统间相互作用的反映。
模型中各子系统的简要说明
人力资本子系统
劳动力是总人口的一部分，人力资本投资增加使人力资本存量增加，但其边际增长量递
减。人力资本的增加促进了产出的增加，与此相对，人力资本投资的减少，使得产出减少。
人造资本子系统
人造资本的增加是投资的线性函数，减少是指数衰减。人造资本的增加受自然资源存量
的限制。
不可更新资源子系统
不可更新资源的初始量是固定的，并随时间的推移呈指数减少。不可更新资源的消耗由
产出（生产消耗）和人口（生活消耗）两部分引起，随着产出的增加，生产所消耗的不可更
新资源增加，但增加的速度逐渐减少。随着人口数量的增长，不可更新资源消耗量也随之增
加，实现的机制是 Michaelis-Menton 方程。
人口子系统
人口增长和减少都是指数形式的。总人口数量对人口的出生率和死亡率存在使其减少的
反馈效应。人口出生率随污染物的增加而减少，死亡率则随污染物的增加而增加，实现的机
制是 VENSIM 中的 LOOK UP 函数。
生产子系统
该部分采用的是柯布——道格拉斯生产函数的形式，所有的指数和为 1，表明规模报酬
不变。所有的要素均采用价值流的形式（均以货币表示）。任何生产要素都具有边际生产力
递减规律，任何两种生产要素之间都具有边际技术替代率递减规律。该部分使用了一个“产
出延迟值”，用在其他部分，以避免模型中出现无限循环。
从产出中扣除技术投入、人造资本增长、人力资本投入、污染治理投入后得到净产出，
我们以人均净产出的变化表示经济系统的可持续性。
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可更新自然资源子系统
可更新资源存在更新速度，当更新速度大于消耗速度时，可更新资源的存量是增加的。
可更新自然资源的消耗同样由两部分构成，由产出带来的生产消耗和人口带来的生活消耗，
其实现机制是 Michaelis-Menton 方程。
技术子系统
生产中的技术是度量产出整体效率的。在该模型的基础模型中技术的增长是指数增长。
其动力来源是产出。
环境污染子系统
环境污染主要考虑废水、废气、固体废弃物的排放。污染物的产生同样从生产和生活两
方面考虑。由于污染物排放量是产出和人口的函数，技术进步带来的污染物排放量减少通过
单位产值的污染排放量和单位治理资金的污染治理量体现，技术进步则单位产值的污染排放
量减少，单位治理资金的污染治理量增加，所以，技术对环境污染的作用没有单独列出。
3. 模型运行结果及分析
基础运行结果
根据以上分析，收集相关资料，在计算机上用系统动力学专用模拟分析软件 VENSIM
PLE [14]对甘肃省“资源—环境—经济系统”模型进行运行，检验模型与实际情况的吻合程
度，对存在的问题进行改进，在对历史数据的模拟结果达到误差允许的范围之内后，开始对
甘肃省“资源—环境—经济系统”进行仿真模拟。首先对该模型进行基础运行，即各项调控参
数按照甘肃省目前的发展模式确定，模拟结果见图 2 所示。
由图 2 可以看出：甘肃省目前发展模式只能使经济保持 20 年左右的增长势头，在 2030
年附近，产出的增长将达到最大值，随着资源的枯竭，此后经济规模将呈指数衰减；甘肃经
济发展对自然资源特别是不可更新资源的依赖性极强（不可更新资源的消耗量大于可更新资
源的消耗量，不可更新资源的消耗速度也快于可更新资源的消耗速度），在最初的十年里对
资源进行的掠夺式开发导致了资源存量的迅速下降，资源消耗速度最初以指数增长，但随着
资源存量的减少，资源消耗速度下降，人均资源指标也随着资源存量的减少和人口数量的增
加而呈现下降的趋势；环境质量持续恶化，环境污染治理资金随着产出的降低而减少，工业
废气、废水和固体废弃物明显增加；技术对经济增长的贡献十分突出，从图中我们不难发现，
当技术的增长速度加快时，产出以更快的速度增加，表现在图中 2015 年～2028 年对应于技
术快速增长下的产出迅速增加。在资源和人力资本都迅速减少后，产出仍然维持了短暂的增
长并达到历史最大值，这与技术进步对产出增长的贡献密不可分。然而，随着自然资源存量
的不断减少，技术以及其他生产要素对自然资源的替代能力越来越弱，最终，经济停止了增
长。
模型的基础运行结果表明，甘肃省目前的发展模式是一种严重依赖于自然资源消耗的不
可持续的发展模式，在这种发展模式下，自然资源迅速枯竭，环境污染持续加剧，而经济系
统最终也会迅速走向崩溃。
- 5 -
图 1：甘肃省“资源—环境—经济系统”结构流图
Fig. 1. System Flow Diagram about “Resources—Environment—Economic System” Structure of Gansu Province
不可更新资源存量
生产中的技术
人造资本可更新资源存量
不可更新资
源的消耗量
人造资本
增长量
人造资本
减少量
由产出带来的不可更新资源退化率
由产出带来的不可更
新资源退化率最大值
由人口带来的不可更新资
源退化率的半饱和常数
人造资本
增长潜力
人造资本
投资速率 折旧率
由人口带来的不可更新资源退化率
技术年增长量
技术年自发
增长量
技术自发
增长速率
因激励而产生
的技术增长量
技术投资
增长因子
技术投
资速率
技术投资
技术投资最大值
技术投资半饱和常数
去除投资
的净产出
人力资本
增长最大值
人力资本增长
半饱和常数
人力资本
投资比率
年出生人数 年死亡人数
死亡率出生率
人口数量对出生
率、死亡率的反
馈效应
总人口中的
劳动力比率
可更新资
源增加量
可更新资
源消耗量可更新
资源更
新速率
由产出带来的可
更新资源退化率
由产出带来的
可更新资源最
大退化速率
由产出带来的可更新资
源退化半饱和常数
不可更新
资源指数
人力资本指数
人造资本指数
<人造资本增长量>
<可更新资源消耗量>
可更新资
源指数
土地指数
人造资本年
增长极限
产出延迟值
人力资本
人力资本
增长量
年人均人
力资本投资
劳动力
人力资本投资
产出
固体废弃物
排放量
废水排放量
废气排放量
废气产生量 废气治理量
废水治理量废水产生量
固废产生量 固废治理量
单位产出废
气产生量
单位治理资金
废气治理量
单位产出废
水产生量
年均人口废
水产生量
单位产出固废产生量
年均人口固废产生量
单位治理资金
废水治理量
单位治理资金
固废治理量
污染治
理资金
污染治理资金
占总产值比重
污染治理资金占总产
值比重最大值
污染治理资金占总产
值比重半饱和常数
<产出延迟值> 由人口带来的可更新资
源退化率
由人口带来的
可更新资源最
大退化速率
由人口带来的可更新资
源退化半饱和常数
由人口带来的不可更新资
源退化率的最大值
由产出带来的不可更新资
源退化率的半饱和常数
人口
<人口>
<产出延迟值>
<污染治理资金>
污染排放量
相对于污染排放的出
生率变化趋势
相对于污染排放的
死亡率变化趋势
<人口>
<人口>
<产出延迟值>
<产出延迟值>
<产出延迟值>
- 6 -
资源指标变化
80 M 万元/年
20 M 元/年
100 M 万元/年
20 M 万元/年
40,000 万元/(人*年)
40,000 万元/(人*年)
0 万元/年
0 元/年
0 万元/年
0 万元/年
0 万元/(人*年)
0 万元/(人*年)
6
6 6 6 6
5
5 5 5 5 5
4
4
4 4 4 4
3
3
3 3 3 3
2
2
2 2 2 2
1
1
1 1 1 1
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Time (Year)
不可更新资源存量 : current 万元/年1 1 1 1 1
不可更新资源消耗量 : current 元/年2 2 2 2 2
可更新资源存量 : current 万元/年3 3 3 3 3 3
可更新资源退化量 : current 万元/年4 4 4 4 4 4
年人均可更新资源量 : current 万元/(人*年)5 5 5 5 5
年人均不可更新资源量 : current 万元/(人*年)6 6 6 6 6
社会经济指标变化
4e+013 元/年
4,000 万人/年
4,000 元/年
40 M 元/年
4 B 元/年
0 元/年
1,000 万人/年
1,000 元/年
0 元/年
0 元/年 5 5 5
5
5
5
5
4
4
4
4
4
4
4
3 3
3 3
3 3
3
2 2
2 2
2 2
2 2
1 1
1
1
1
1
1
1
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Time (Year)
产出 : current 元/年1 1 1 1 1 1 1 1
劳动力 : current 万人/年2 2 2 2 2 2
人力资本 : current 元/年3 3 3 3 3 3
人造资本 : current 元/年4 4 4 4 4 4 4
生产中的技术 : current 元/年5 5 5 5 5 5
环境指标变化
200 B 万标立方米/年
400 B 万吨/年
80 B 万吨/年
400 B 元/年
0 万标立方米/年
0 万吨/年
0 万吨/年
0 元/年
4 4
4
4
4
4
4
4
3 3 3
3
3
3
3
3
2 2 2 2
2
2
2
2 2
1 1 1 1
1
1
1
1
1
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Time (Year)
废气排放量 : Current 万标立方米/年1 1 1 1 1 1 1
废水排放量 : Current 万吨/年2 2 2 2 2 2 2
固体废物排放量 : Current 万吨/年3 3 3 3 3 3 3
污染治理资金 : Current 元/年4 4 4 4 4 4 4
图 2.模型基础运行结果
Fig. 2. The Results of Base Run
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降低经济系统对自然资源的依赖性的模拟结果
经济系统对自然资源的依赖性主要体现在模型采用的柯布——道格拉斯生产函数中相
应资源的指数变化上，下面我们将模型中所采用的生产函数中的资源指数降低为基础运行状
态的 1/2，同时提高人力资本指数值（柯布——道格拉斯生产函数中为了保持规模报酬不变，
规定所有指数之和等于 1，当我们降低部分指数，相应的其余指数会升高），其运行结果如
图 3 所示。
由图 3 所示的运行结果可以看出：当我们降低经济增长对自然资源的依赖度后，经济系
统仍然要走向崩溃，但较之基础运行结果，经济系统走向崩溃的时间将明显延缓，经济增长
速度显著放慢，经济增长量也较之原来有明显的减少；同时，自然资源消耗速度（包括可更
新资源和不可更新资源）显著减缓，但是仍然不可持续，自然资源衰竭趋势不可避免；污染
物的排放量较基础运行结果也有了大幅的下降，但仍呈指数上升。
由此表明，通过改变经济发展的模式，降低经济系统对自然资源的依赖程度，虽然会在
短期内减缓经济增长速度，但长期来看将会促使经济系统向可持续状态演进。
资源指标变化
80 M 万元/年
8 M 元/年
100 M 万元/年
8 M 万元/年
40,000 万元/(年*人)
40,000 万元/(年*人)
0 万元/年
0 元/年
0 万元/年
0 万元/年
0 万元/(年*人)
0 万元/(年*人)
6
6 6 6 6
5
5
5 5 5 5
4
4
4 4 4 4
3
3
3 3 3 3
2
2
2 2 2 2
1
1
1 1 1 1
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Time (Year)
不可更新资源存量 : 指数改变 万元/年1 1 1 1 1
不可更新资源消耗量 : 指数改变 元/年2 2 2 2 2
可更新资源存量 : 指数改变 万元/年3 3 3 3 3 3
可更新资源退化量 : 指数改变 万元/年4 4 4 4 4 4
年人均可更新资源量 : 指数改变 万元/(年*人)5 5 5 5 5
年人均不可更新资源量 : 指数改变 万元/(年*人)6 6 6 6 6
社会经济指标变化
2e+013 元/年
4,000 万人/年
4,000 元/年
20 M 元/年
1 B 元/年
0 元/年
1,000 万人/年
1,000 元/年
0 元/年
0 元/年 5 5 5 5
5
5
5
4
4
4
4
4
4
4
3 3
3 3
3 3
3
2 2
2 2
2 2
2 2
1 1 1
1
1
1
1
1
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Time (Year)
产出 : 指数改变 元/年1 1 1 1 1 1 1
劳动力 : 指数改变 万人/年2 2 2 2 2 2
人力资本 : 指数改变 元/年3 3 3 3 3 3
人造资本 : 指数改变 元/年4 4 4 4 4 4
生产中的技术 : 指数改变 元/年5 5 5 5 5 5
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环境指标变化
60 B 万标立方米/年
80 B 万吨/年
40 B 万吨/年
4e+012 元/年
0 万标立方米/年
0 万吨/年
0 万吨/年
0 元/年
4 4 4 4
4
4
4
4
3 3 3 3 3
3
3
3
2 2 2 2 2
2
2
2
1 1 1 1 1
1
1
1
1
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Time (Year)
废气排放量 : 指数改变 万标立方米/年1 1 1 1 1 1
废水排放量 : 指数改变 万吨/年2 2 2 2 2 2 2
固体废物排放量 : 指数改变 万吨/年3 3 3 3 3 3
治理污染所需资金 : 指数改变 元/年4 4 4 4 4 4
图 3.降低经济系统对自然资源依赖性的模拟结果
. The Simulative Results of Decreasing the Dependence Degree of Economic System on Nature Resource
只改变人造资本折旧率的运行结果
折旧率反映人们对眼前利益的偏好，折旧率越高，表明人们对于眼前利益越看重。改变
折旧率，会使产出发生明显的变化，图 4、图 5 分别表示的是增加折旧率和降低折旧时，去
除投资的净产出的变化。从图 4 可以看出，如果只降低折旧率，也只能带来产出短期的增长，
在其他条件都不变的情况下，依然不能改变经济系统不可持续发展的趋势。从图 5 可以看出，
如果提高人造资本的折旧率，会导致系统更快的走向崩溃。由此表明，只注重短期利益的提
前消费型政策或者说提前消费的消费观念会加速系统的崩溃，直接导致经济系统的不可持
续。因此，要实现生态环境与资源的可持续利用，并最终实现社会经济系统的可持续发展，
就必须以长远利益为重，倡导节约型消费，坚决制止对资源环境的提前消费行为。
去除投资的净产出
4e+013
+013
+013
+012
-6e+012
2 2 2 2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1 1 1 1
1
1
1
1 1
1
1
1
1
1
2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Time (Year)
去除投资的净产出 : 指数改变 元/年1 1 1 1 1 1 1 1
去除投资的净产出 : 基础运行 元/年2 2 2 2 2 2 2 2
图 4 降低折旧率时去除投资的净产出的变化
. The Change of Production Net of Investment When Decrease Depreciation Rate
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去除投资的净产出
4e+013
+013
+013
+012
-6e+012
2 2 2 2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1 1 1 1
1
1
1 1
1
1 1 1 1 1
2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Time (Year)
去除投资的净产出 : 指数改变 元/年1 1 1 1 1 1 1 1
去除投资的净产出 : 基础运行 元/年2 2 2 2 2 2 2 2
图 5 增加折旧率时去除投资的净产出的变化
. The Change Production Net of Investment When Increase Depreciation Rate
单方面增加环境投资的运行结果
影响环境质量的因素主要有技术水平、污染治理力度（污染治理投资水平）、经济规模、
人口数量等。图 6 表示的是改变环境投资水平时，环境指标和产出的变化趋势，我们可以
发现，在只增加污染治理资金投入的情况下，经济系统也要走向崩溃，但污染排放量显著减
少，去除投资的净产出有一定程度的增加，减缓了系统崩溃的速度。
单方面增加技术进步速度的运行结果
当我们提高技术水平，模型模拟的结果类似于增加污染治理资金投入的变化：污染排放
量同样会显著减少，同时，环境质量的提高减缓了系统崩溃的速度，有助于系统向可持续发
展的方向演进（见图 7 所示）。这一结果表明：采取有利于环境的政策，不仅不会降低产出、
还会减缓由于资源不可持续利用导致的净产出减少的速度，有利于经济系统的可持续发展。
环境指标变化
40 M 万标立方米/年
40,000 万吨/年
2,000 万吨/年
2 B 元/年
-8 B 万标立方米/年
-8e+012 万吨/年
-4 B 万吨/年
-4e+012 元/年
4 4 4
4
4
4
4 4
3 3 3
3
3
3
3
3
2 2 2
2
2
2
2
2
1 1 1
1
1
1
1
1
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Time (Year)
废气排放量 : 指数改变 万标立方米/年1 1 1 1 1 1
废水排放量 : 指数改变 万吨/年2 2 2 2 2 2 2
固体废物排放量 : 指数改变 万吨/年3 3 3 3 3 3
治理污染所需资金 : 指数改变 元/年4 4 4 4 4 4
- 10 -
去除投资的净产出
4e+013
+013
+013
+012
-6e+012
2 2 2 2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1 1 1 1
1
1
1
1 1
1
1
1
1
1
2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Time (Year)
去除投资的净产出 : 指数改变 元/年1 1 1 1 1 1 1 1
去除投资的净产出 : 基础运行 元/年2 2 2 2 2 2 2 2
图 6 增加环境投资的运行结果
Fig. 6 The Results of Increasing the Environment Investment
环境指标变化
40 M 万标立方米/年
40,000 万吨/年
2,000 万吨/年
2 B 元/年
-20 B 万标立方米/年
-100 B 万吨/年
-10 B 万吨/年
-2e+012 元/年
4 4 4
4
4
4
4 4
3 3 3
3
3
3
3
3
2 2 2
2
2
2
2
2
1 1 1
1
1
1
1
1
2000 2010 2020 2030 2040 2050
Time (Year)
废气排放量 : 指数改变 万标立方米/年1 1 1 1 1 1
废水排放量 : 指数改变 万吨/年2 2 2 2 2 2 2
固体废物排放量 : 指数改变 万吨/年3 3 3 3 3 3
治理污染所需资金 : 指数改变 元/年4 4 4 4 4 4
去除投资的净产出
4e+013
+013
+013
+012
-6e+012
2 2 2 2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1 1 1 1
1
1
1
1 1
1
1
1
1
1
2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Time (Year)
去除投资的净产出 : 指数改变 元/年1 1 1 1 1 1 1 1
去除投资的净产出 : 基础运行 元/年2 2 2 2 2 2 2 2
图 7 增加技术进步速度的运行结果
Fig. 7 The Results of Increasing the Rate of Technology Progress
- 11 -
4. 结论
我们运用系统动力学方法，通过调控相关参数值模拟了甘肃省“资源—环境—经济系统”
在不同情景下的可能演进趋势，旨在为甘肃省的资源可持续利用、环境良性演进、经济可持
续发展提供情景分析和决策依据，同时，也从实证的角度揭示了“资源—环境—经济系统”
的动态演进规律和作用机制。根据以上分析，我们得出以下主要结论：
甘肃省目前的发展模式是不可持续的
甘肃省的经济发展对自然资源，特别是不可更新资源表现出极强的依赖性，说明甘肃省
的产业结构比较原始、经济水平落后，经济发展只有总量扩张，缺乏质的提升和结构改善，
这种资源消耗型经济发展模式是以牺牲长远利益为代价的，在短期内可以保持经济的较快增
长，但是长期将会使经济系统走向崩溃，是以一种极不可持续的经济发展模式。
技术对自然资源表现为弱可替代性
技术与自然资源之间表现为一种弱可替代性关系，而并非像新古典经济学理论所认为的
那样技术进步可以保持经济的持续增长而忽视自然资源的因素。技术进步对经济持续增长的
贡献是显著的，但这一点必须在保持自然资源可持续利用的条件下实现；无论如何，人类的
生产资料始终都来自于自然界，在自然资源存量阈值的范围内，我们可以通过科技水平的提
高增加产出，但是，由于自然资源资本对人造资本存在限制，进而限制了经济的增长和技术
的进步，自然资源的损耗会带来产出的下降，当自然资源消耗速度过快，资源存量不足以维
持经济系统的发展时，经济系统将迅速崩溃。
转变经济发展模式是实现甘肃省可持续发展的唯一途径
通过单方面的减少生产系统对自然资源的依赖；降低人造资本的折旧率（有利于人们看
重未来收益）；增加环保资金投入、增加技术进步速度等政策和手段，都不能扭转甘肃省经
济系统崩溃的趋势。只有通过多种政策的配套使用，彻底转变经济增长方式，减轻对自然资
源尤其是不可更新资源的依赖；通过科技进步和提高人口素质（即增加人力资本投资）来提
高区域核心竞争力；倡导节约型消费为主旨消费模式，坚决制止对生态环境与自然资源的提
前消费行为；变环境问题的“末端治理”为“过程控制”，推行清洁生产，在生产、分配、消费
等各个方面，全面推行循环经济，才能保证甘肃省资源－环境－经济系统的可持续发展。
参考文献
[1] 黄亚钧，袁志刚．宏观经济学[M]．北京：高等教育出版社，2000．pp. 53-75.
[2] Tietenberg, T.． Environmental and Natural Resource Economics [M]. Addison Wesley Longman, Inc., 2000,
-15
[3] 珀曼·罗杰，马越，麦吉利夫雷·詹姆斯，等（Perman R., Ma Y., McGilvray J., etc.）．自然资源与环境
经济学[M]．侯元兆，等．译．北京：中国经济出版社，2002．
[4] 王其藩．系统动力学[M]．北京：清华大学出版社．1988．
[5] 徐建华．现代地理学中的数学方法[M]．北京：高等教育出版社．1996．pp. 224-250．
[6] Costanza R., Ruth M., Using Dynamic Modeling to Scope Environmental Problems and Build Consensus [J].
- 12 -
Environmental Management．1998．22 (2): 183–195.
[7] Costanza, R., Duplisea, D., Kautsky, U. Modelling ecological and economic systems with STELLA [J].
Ecologcial Modelling, 1998. 110: 1–4.
[8] Costanza R., Gottlieb S., Modelling ecological and economic systems with STELLA: Part II [J]. Ecological
Modelling. 1998. 112: 81–84.
[9] Costanza R., Alexey V. , Modelling ecological and economic systems with STELLA: Part III [J]. Ecological
Modelling. 2001. 143: 1–7
[10] Shi T., Gill R., Developing effective policies for the sustainable development of ecological agriculture in
China: the case study of Jinshan County with a systems dynamics model [J]. Ecological Economics. 15 April
2005, Volume 53, Issue 2: 223-246.
[11] Woodwell J. C. A simulation model to illustrate feedbacks among resource consumption, production, and
factors of production in ecological-economic systems [J]. Ecological Modelling. 1998, 112: 227-247.
[12] 《甘肃年鉴》编委会．甘肃年鉴[Z]．北京：中国统计出版社．2000．
[13] Woodwell J. C. Dynamic Modeling of Ecological-economic systems – an introduction for International
Resources Group and the United States Agency for International Development Africa Bureau [EB/OL].
2000.
[14] Ventana Systems, Inc. Vensim user’s guide. 1989-2004
Dynamic Simulation of Resources-Environmental-Economic
System of Gansu Province, China
Li Yongjin1, Chen Xingpeng1, Tuo Xuesen1, Jiang Xiaojuan2
1College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, 730000, China.
2College of Architecture & Urban Planning, Lanzhou JiaoTong University, 730070, China.
Abstract
To study the sustainability of Resources-Environmental-Economic system (REES) needs to unite
resources, environmental and economic systems, they are isolated studied traditionally, into an
integrated complex one, then the platform for utilization of dynamic modeling had been created also.
In this paper, we construct a simulation laboratory to demonstrate the REES’s probable development
scenarios stimulated by special regional developing polices based on dynamic modeling (DM). The
results of the modeling could offer some advises for sustainable development of Gansu Province. The
core of DM in this paper is a Cobb-Douglas production function which is constant returns to scale.
There are six variables in the production function, which denote Production, Technology, Human
capital, Man-made capital, Input of renewable natural resource, Input of unrenewable natural resource
separately, and they are corresponded to the six sub-systems separately in the whole REES. In addition
to the six sub-systems, there are two other sub-systems in parallel, which are Population and
Environment. The eight sub-systems determine the REES’s probable scenarios together by interaction
and feed back each other. The results could tell three points, which are: the temporal development
mode of Gansu province is not sustainable; the substitution rate of technology for natural resources is
lower; and, the only way to realize sustainable development of Gansu province is to change the
economic development mode.
Keywords: Ecological Economics, dynamic modeling (DM), Resources - Environmental -
Economic system (REES), Gansu Province
作者简介：李勇进（1978-），男，博士研究生，主要研究方向为资源与环境管理。
