【摘要】：隨著我國(guó)畜禽養(yǎng)殖業(yè)規(guī)�；潭鹊奶岣�,畜禽養(yǎng)殖污染問(wèn)題凸顯,現(xiàn)已成為我國(guó)最主要的農(nóng)業(yè)污染源,畜禽養(yǎng)殖污染治理刻不容緩。本文針對(duì)目前規(guī)模養(yǎng)殖業(yè)存在的廢棄物環(huán)境污染問(wèn)題,利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法和演化博弈理論,對(duì)規(guī)模養(yǎng)殖企業(yè)、地方政府、下游農(nóng)戶的行為演化進(jìn)行研究。首先對(duì)三者組成的博弈演化模型進(jìn)行了分析,并用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)演化過(guò)程進(jìn)行了模擬,結(jié)果表明三方博弈不存在穩(wěn)定均衡點(diǎn);其次,通過(guò)已有文獻(xiàn)的研究和對(duì)模型的分析,提出了優(yōu)化的動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)懲罰措施,該措施使得政府對(duì)完全治污企業(yè)的獎(jiǎng)勵(lì)、政府對(duì)不完全治污企業(yè)的罰款、企業(yè)對(duì)農(nóng)戶損失的賠償都與企業(yè)完全治污的概率相關(guān),該措施重視獎(jiǎng)勵(lì)給企業(yè)的引導(dǎo)效用和受損失農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償,并利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型再次進(jìn)行模擬,結(jié)果表明,優(yōu)化后的三者博弈演化過(guò)程中的波動(dòng)不僅得到有效抑制而且向理想的穩(wěn)定均衡點(diǎn)演化,然后對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)控,研究發(fā)現(xiàn)同時(shí)提高政府對(duì)完全治污企業(yè)的獎(jiǎng)勵(lì)、政府對(duì)不完全治污企業(yè)的罰款、企業(yè)對(duì)農(nóng)戶的賠償可以使博弈系統(tǒng)演化收斂于更理想狀態(tài),而且降低企業(yè)完全治污成本可以使優(yōu)化結(jié)果更理想,降低農(nóng)戶舉報(bào)企業(yè)所需成本不會(huì)提高企業(yè)完全治污概率,但可以縮短博弈達(dá)到穩(wěn)定均衡點(diǎn)的時(shí)間,提高農(nóng)戶舉報(bào)企業(yè)政府給予的獎(jiǎng)勵(lì)不會(huì)對(duì)博弈產(chǎn)生影響;最后,本文基于江西省生豬規(guī)模養(yǎng)殖污染現(xiàn)實(shí)情況,提出更有針對(duì)性和更具體的政策建議。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：X713;F224.32
【圖文】：

圖 1.1 研究技術(shù)路線圖1.5 論文取得的創(chuàng)新之處本文的創(chuàng)新之處主要在研究視角的創(chuàng)新。本文通過(guò)建立企業(yè)、農(nóng)戶、政府三方博弈模型，并利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流率基本入樹(shù)建模法分析模型均衡點(diǎn)及均衡點(diǎn)穩(wěn)定性，最后根據(jù)已有研究的動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)懲罰策略，優(yōu)化設(shè)計(jì)出使模型均衡點(diǎn)具有穩(wěn)定性的方案，該方案不僅從政府對(duì)污染企業(yè)懲罰的角度出發(fā)，而且還增加了政府對(duì)完全治污企業(yè)獎(jiǎng)勵(lì)、企業(yè)對(duì)受損農(nóng)戶的賠償，使三者均與企業(yè)完全治污概率相關(guān)，重視了政府對(duì)完全治污企業(yè)獎(jiǎng)勵(lì)、企業(yè)對(duì)受損農(nóng)戶的賠償在規(guī)模養(yǎng)殖污染治理中的作用，這是本文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處。本文還從生豬規(guī)模養(yǎng)殖大省——江西省實(shí)際情況出發(fā)，結(jié)合前文對(duì)策措施提出相應(yīng)的政策建議。

企業(yè)、農(nóng)戶、政府三方博弈演化SD模型

TIME STEP=0.01。以初始策略 TP 0. 3,0.5,0.4為例，對(duì) SD 模型進(jìn)行仿真分析，仿真結(jié)果如下圖4.2 所示。4.3 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真分析

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2794233