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基于随机规划的老工业区产业结构优化模型 　　[提要] 本文在分析老工业区产业结构发展现状的基础上，确定快速增长、充分就业、资源节约为优化目标，选取10大主要产业，采用随机规划方法，构建产业结构多目标优化模型。并以上街区为例进行实证分析，设计经济增长偏向型、充分就业偏向型、资源节约型和中性四种方案对其产业结构进行模拟分析，为老工业区产业结构优化提供参考。 　　关键词：老工业区；产业结构优化；随机规划 　　中图分类号：F42 文献标识码：A 　　原标题：基于随机规划的老工业区产业结构优化模型——以上街区为例 　　收录日期：2013年8月30日 　　一、引言 　　长期以来，老工业区为我国的工业经济发展做出了重要贡献，但是随着我国经济及城市化的发展及快速扩张，其产业结构的不合理引起经济发展的一系列问题。优化调整产业结构，确立合理的经济发展优化目标成为老工业区经济发展面临的主要问题，研究老工业区产业结构优化对促进其经济发展和转变经济增长方式具有十分重要的意义。 　　产业结构优化是每个国家或地区经济发展的必要过程，国内外学者对于产业结构优化方法研究也已形成了若干成果。Igor提出环境与产业结构系统动态模型。Bahn等研究经济增长和气候变换之间的关系，提出MERG模型，对现实经济进行模拟。王光净等以博弈论为分析工具，提出了基于合作博弈的产业结构优化模型与求解算法。马树才从产业结构技术进步、产业结构合理化方面研究产业结构调整优化问题，采用非线性规划方法构建产业结构调整优化模型。还有一些是从定性角度提出的产业结构优化对策，如培育主导产业的接替产业；合理利用金融发展、实物投资、技术创新和人口流动对区域产业结构优化升级的调节效应；提高科技水平等。但关于产业结构优化问题的研究偏重于定性分析，而在产业结构优化定量化评价方法比较片面，不能全面衡量产业结构的整体素质。此外，产业结构在长期演变过程中具有随机性和不确定性，受到自然资源、需求变化、投资决策、科技进步及生态环境等诸多因素的影响。因此，本文结合老工业区产业结构发展的实际情况，综合考虑经济发展、充分就业、低污染的发展目标和约束条件，采用随机规划方法构建产业结构优化模型，并以上街区为例进行实证分析，为产业结构优化决策提供科学的理论依据和技术支持。 　　二、老工业区产业结构优化模型 　　（一）随机规化基本原理。随机规划是处理随机数据的一种数学规划方法，它与确定性数学规划相比，最大的区别在于将随机变量引入到系数中，这使得随机规划对解决实际问题更具有实用价值。随机环境下建立模型时，可以将此类含有随机变量的函数通过以下三条途径进行处理： 　　1、建立期望值模型：原来的目标函数与约束中都含有不确定函数，而这些不确定函数就用期望值来代替。 　　2、建立机会约束规划模型：当约束条件中含有不确定变量时，且该变量在观测到之前需要对其进行判定决策，应该遵循以下原则：在一定程度上，所作决策可以不满足约束条件，表示仅需满足约束条件的机会不小于事先设定的置信水平即可。 　　3、建立相关随机规划模型：从必要性测度、可信性测度、信任测度等方面实现极大化。 　　（二）模型假设与决策变量确定。在产业结构优化的过程中，由于社会经济问题的随机波动性和不确定性，一些经济指标很难用常规方法确定，采用随机规划处理方式将其反映在模型的数据中。 　　1、模型假设 　　假设1：每个部门各种投入数量与该部门的总产出成正比例变动，即投入量是产出量的线性函数； 　　假设2：每个部门只有唯一的消耗结构，即仅用一种技术方式生产一种产品，且不同部门之间的产品不存在相互替代现象； 　　假设3：现有的科学技术水平不变，即直接消耗系数和投资系数在一定时期相对稳定； 　　假设4：本模型仅假设污染为随机变量； 　　假设5：随机变量服从正态分布，且置信区间设为95%。 　　2、决策变量。据实地调研可知，老工业区的发展主要包括农业、铝业、机械制造业、绿色新材料行业、通用航空业、服务业等产业，本文根据主导产业确定10个决策变量，定义Xj表示第j个产业的产值（j=1，2，…，10）。 　　X1：农业；X2：有色金属冶炼；X3：通用设备制造业；X4：非金属矿物制品业；X5：有色金属矿采选业；X6：交通运输和仓储业；X7：房地产业；X8：批发和零售业；X9：住宿和餐饮业；X10：文化、体育和娱乐业。 　　（三）目标函数与约束条件分析 　　1、目标函数确定。理论上衡量产业结构优化的目标准则较多，根据宏观经济发展战略和老工业区产业结构现状，在已有的产业结构优化模型基础上，为了提高模型的简明性和可操作性，本文选取经济增长、充分就业、资源节约为产业结构优化的目标函数。 　　（1）经济增长目标。选取某一年为基期，报告期的GDP与基期GDP的比率就