复杂性网络理论用于工业共生系统脆弱性研究.docx
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复杂性网络理论用于工业共生系统脆弱性研究
前言
随着世界消耗水平的增长，迅速发展的城市化进程和日益增加的人口数量给自然资源带来了巨大的压力，伴随着资源消耗的环境污染也给人类带来了无数灾难，可持续发展的概念由此应运而生。
这一概念主要是考虑到人类未来的生存和后代的延续，我们现在必须对自然资源进行可持续的利用和保护。
对企业来讲，也就是要提高资源的管理和应用水平，为自身及其所在地谋取客观的经济效益和环境效益。
在经历了从末端治理到清洁生产的发展过程后，人类在深刻反思传统工业化道路的过程中，不断从理论和实践上寻找着新的发展模式，以模仿自然生态系统的工业生态系统成为人们寻求可持续发展战略的一个重大选择。
工业生态学概念的提出为企业的发展指明了方向，而作为工业生态学的实践和具体体现，生态工业园成了政府和企业的选择。
从许多国家的实践结果来看，生态工业园确实为地区经济的发展和当地的环境保护事业做出了很大的贡献。
通过工业共生的实施，可使区域内不同企业间、企业居民与自然生态系统之间的物质能源的输入与输出优化，从而达到物质与能量的高效利用，废物产生量最小化，人们的生活质量不断提高，成为可持续发展的区域综合体。
因此，工业共生的提出为环境的保护和企业的污染治理提出了一条新路线。
工业共生体系具有一定的复杂性是工业生态学领域的普遍观点，也是进行生态工业系统分析与规划的前提。
复杂网络理论为其提供了一个全新的视角和研究方法。
将工业共生系统看成是一个复杂性网络，在构建网络时，节点选为企业、市政府等产业组织单元，关系选为物质流动，根据复杂性网络的建模方式来建立工业共生系统的稳定性模型，再对模型进行计算分析。
运用复杂性网络理论，研究工业共生系统的网络复杂性，对深入考察工业系统与自然生态系统的类比关系，指导生态工业体系建设，推动循环经济发展具有理论意义和实际价值。
近年来关于工业共生基本理论与方法的研究与建设的实践正在工业化国家蓬勃展开，我国应在学习国外生态工业园理论与实践经验的基础上，结合我国实际，在生态城市和科技工业园建设等方面，把工业共生的理论纳入规划之中，这样就有可能跨越发达国家在解决环境与发展的过程中走过的漫长弯路，真正走出具有中国特色的环境与发展相协调的道路。
1.文献综述
1.1工业共生系统
1.1.1工业共生系统的概念
工业共生，指一种工业组织形式，从某一生产过程的废物可以用作另一生产过程的原料，从而最高效地利用资源和最大减少工业废物。
以生态工业理论为指导，着力于园区内生态链和生态网的建设，最大限度地提高资源利用率，从工业源头上将污染物排放量减至最低，实现区域清洁生产。
与传统的“设计——生产——使用——废弃”生产方式不同，生态工业园区遵循的是“回收——再利用——设计——生产”的循环经济模式。
它仿照自然生态系统物质循环方式，使不同企业之间形成共享资源和互换副产品的产业共生组合，使上游生产过程中产生的废物成为下游生产的原料，达到相互间资源的最优化配置。
随着研究的深入，一些学者对这一概念进行了修正，其中工业共生系统代表性的概念如表1-1所示：
表1-1工业共生系统代表性的概念[1]
Table1-1Theconceptofindustrialsymbiosissystemrepresentation
人名
年代
主要观点
EngbergH
1993
工业共生是指不同企业之间的合作，通过这种合作，共同提高企业的生存和获利能力，同时，通过这种共生实现对资源的节约和对环境的保护，在这里这个词被用来说明相互利用副产品的工业合作关系。
Reid、Lifset
1997
工业共生不仅是关于共处（co—location）企业之间的废物交换，而且是一种全面合作。
Boons、Baas
1997
工业共生是由不对称的资源优势驱动的。
企业间的合作并非单纯的合作而是一种竞争与合作的并存。
Sehlarb、Alfred
2001、2002
企业之间建立物资和能量交换的共生关系或者在企业、社区、政府等多方之间建立物资流、能量流信息流、人才流等方面的合作关系。
lambert、Boons
2002
企业之间开展的设备共享、废物流集中和废弃物、多余能量的交换。
Ehrenfeld
2004
如果工业共生仅停留在副产品交换上则没有任何新意，工业共生的研究应包括技术创新知识共享、学习机制等内容。
1.1.2工业共生系统的内涵
综括有关工业共生的定义，我们认为企业共生的内涵主要包括以下主要内容：
第一，工业共生是现代工业企业模仿自然生态系统的组织创新模式。
它模仿自然界生物种群的共生关系交互作用原理，在企业之间建立起生产者-消费者-消解者生态产业链，彼此之间通过废弃物交换而达到资源循环利用和物质使用的减量化与污染低排放甚至零排放；第二，工业共生是指企业之间竞合关系。
它不仅包含合作，同时包括竞争和优胜劣汰。
生态工业园中企业共生网络可以看作是一个系统，一个完整的系统最鲜明的标志在于系统与外部环境的协调性，这种协调性最主要体现在系统自身的稳定性。
生态工业园区企业共生网络的稳定性是指整个网络所构成的生态链系统内外部环境出现不同程度的变动时，系统维持稳定状态的能力。
稳定是指该系统有序，良性的循环状态，系统内外部环境的变动是指由于系统内部的构成要素发生改变及外部环境（包括市场环境、经济环境、政策、法律环境等）发生变化时，整个系统运行机制上出现的某种波动[2]。
1.1.3工业共生系统稳定性的概念
工业生态系统稳定性是指系统的内外部环境发生一些改变时，能够及时的反应和适应这些变化，使系统仍然保持有序、良性运行的原有状态。
工业生态系统如同自然生态系统一样，不是一种静止的孤立的，而是一种开放的、动态的系统。
研究工业生态系统的稳定性最终是为了要提高或保证工业生态系统的稳定运行。
关于影响其稳定的因素，很多专家学者认为园区内企业的多样性、技术的状况、管理水平以及政府对工业生态园区的干预是最主要的影响因素。
1.1.4工业共生系统稳定性的特征
从系统论角度出发，工业生态系统的稳定性是一种开放的、动态的、相对的、整体的稳定。
①开放的稳定性。
工业生态系统稳定是一个开放的系统，一个典型的耗散结构，它不断与外界环境进行资源交换，获取负熵来抵消正熵的不断增加，维持工业系统的稳定与有序[3]。
②动态的相对的稳定性。
工业生态系统稳定性调节功能是指工业生态系统通过管理系统针对不断变化的内、外环境因素，为维持工业生态系统的正常功能所做出的一系列系统结构和功能的改变，其目的在于通过反馈调节机制和系统自组织，使各种变化限定在允许的范围内，以保持工业生态系统具有正常的功能，保持工业生态系统动态的、相对稳定的状态。
③整体的稳定性。
工业生态系统的稳定性，不是指系统中个别要素、个别部分、个别层次的稳定性，而是指工业生态系统整体的稳定性[4]。
从IES实践形式生态工业园（或称工业共生网络）入手，其稳定性表现在如下几个方面：
①产业匹配。
物资从多个公司流入和流出，这些业务不属于同一个行业，存在多种原材料、产品和副产品，在园区内总能找到一家企业成为其上下游的合作伙伴，在客观上促进了工业共生网络的形成。
②规模匹配。
企业供需规模匹配并不一定指企业的规模大小一样，而是指企业在材料的需求和供应上相匹配，能够相互满足对方的物料需求。
很多案例表明，供需规模的匹配有利于工业共生关系的建立和稳固发展。
当供方与买方规模差别较大时，会增加规模大的一方另外再安排剩余物料的复杂程度。
③多样性。
网络组织结构的多样性可以提高整个网络抵抗风险的能力，产业的多样性是工业共生网络稳定的关键因素[5]。
1.2工业共生系统在国内外的发展情况
1.2.1工业共生系统在国外的发展情况
90年代中期，生态工业园的研究与实践在北美[6]、欧洲一些发达国家得到长足的进展，其中尤以美国的研究最为活跃，工作较为系统。
1995年，美国可持续发展总统委员会指定了四个示范区进行实际应用研究，它们是马里兰州的巴尔的摩、弗吉尼亚州的查尔斯、得克萨斯州的布朗斯，田纳西州的恰塔努加。
截止1996年，美国的生态工业园发展为十几个[7]。
从20世纪90年代开始，国外研究生态工业园的著述逐渐增多，内容涉及范围广，包括生态系统性质，能量梯级利用、物质循环利用、生态工业园的设计与操作，生态工业园案例研究，生态工业园与环境保护之间的关系，生态工业园的规划设计，生态工业园的发展趋势等方面。
图1-1卡伦堡EIP示意图（丹麦）
Fig1-1StructureofEIPinKalundborg（Denmark）
（1）丹麦
生态工业园区最早也是最著名的雏形是丹麦的卡伦堡工业园区，各企业间通过贸易方式利用对方生产过程中产生的废弃物和副产品，不仅减少了废物产生量和处理费用，还产生了较好的经济效益，形成了经济发展和环境保护的良性循环。
其具体区域共生体系见图[8]（1-1）。
（2）美国
美国是当前世界上最积极投身于生态工业园区规划和建设的国家。
20世纪70年代初，在美国环境保护署和可持续发展总统委员会的支持下，就开始研究生态工业园区的概念、设计原则、方法等。
从1993年开始，美国已有20个城市的市政当局与大公司合作规划建立生态工业园区。
1994年美国总统可持续发展委员会指定了4社区作为生态工业园区的示范点，即马里兰州的巴尔的摩、弗吉尼亚州的查尔斯、得克萨斯州的布朗斯，田纳西州的恰塔努加，其中查尔斯项目已于1996年投入运行。
美国环境署（环保署）还于1999年资助了两个生态工业园区计划。
1.2.2国外工业共生系统发展特点和趋势
从美国，丹麦等国家的生态工业园实例和发展现状可看出，它们都有共同的特点:
（1）建立和发展的行业多以化工、能源和农业为主体。
这类工业所需的原材料较多，耗能多，而相对应的产品数量和体积较小，所以产生的“废物”多，这有利于其他行业和部门对该体系“排泄物”的再次利用，这样易形成工业生态链，为生态工业网络的形成提供了基础。
（2）在上述大多数的生态工业园中，企业之间的合作与协调多以市场经济为导向，各自的经济利益为驱动力而形成的。
（3）在国外现存的生态工业园中，生态工业体系相对理想的生态工业园和自然生态系统都较为简单，脆弱。
（4）国外的生态工业园由于政府和部门的宏观调控较微弱，使内部企业仅考虑自身利益，这样并不能保证整个园区系统的最大利益，为此这样的生态工业园并没有完全真正发挥其最大作用。
总体说来，国外的生态工业园正逐步走向成熟，区内成员愈来愈多，愈来愈复杂，促进了生态工业园的完整性；许多生态工业园的成员和有关部门都意识到自身的不足，并进一步加大对体系的宏观调控，实现真正意义上的经济、社会、环境协调发展的可持续性。
国外生态工业园的建立，尤其是发达国家的较为完整的生态工业体系的形成为现代工业的发展指明了道路。
1.2.3工业共生系统在国内的发展情况
我国生态工业园起步于02世纪末，相对较晚但是以广西贵港最早，现今以天津泰达、苏州高新区、新疆石河子等为代表的工业园建设极大的推动了我国生态工业园的探索和实践。
在我国，最具权威性的工业园就是国家生态工业示范园。
国家环境保护总局从1990年开始启动了生态工业示范园建设试点工作。
并在“十五”期间准备确立一批国家级的生态工业示范园。
截至2004年底，国家生态工业园主要有贵港国家生态工业（制糖）建设示范园、包头国家生态工业（铝业）建设示范园、南海国家生态工业建设示范园暨华南环保科技产业园等十几个国家生态工业示范园.
（1）安阳高新工业园区
图1-2安阳高新区工业共生系统
Fig.1-2TheindustrialsymbiosissysteminAnyangHigh-techPark
安阳高新区在区位、体制、机制、产业集聚等方面具有一定的比较优势，包括机械设备产业园、电子信息产业园生物医药技术产业园和新能源产业园，其主导产业涵盖机械加工、生物医药、新型能源，该区拥有较为完善的产业链条，基本形成了高效运转机制和封闭式管理体制。
（2）广西贵港国家生态工业（制糖）示范园区
这是我国第一个循环经济试点。
该园区以上市公司贵港（集团）股份有限公司为核心，以蔗田系统、制糖系统、酒精系统、造纸系统、热电联系统、环境综合处理系统为框架建设的生态工业（制糖）示范园区。
该示范园区的6个系统分别有产品产出，各系统之间通过中间产品和废弃物的相互交换而相互衔接，形成一个较完整和闭合的生态工业网络。
园区内资源得到最佳配置，废弃物得到有效利用，环境污染减少到最低水平。
园区内主要生态链有两条：
一是甘蔗用来制糖，产生的废糖蜜制酒精，产生的酒精废液制复合肥，复合肥返回田种甘蔗；二是制糖产生的蔗渣用来造纸，造纸产生的白泥生产水泥，制浆产生的废水通过节水工程净化后送至锅炉，锅炉房排出的废水经防污处理达标后排放.这些生态链间是横向耦合关系，并在一定程度上形成网络结构。
物流中没有废物概念，只有资源概念，各环节实现了充分的资源共享，变污染负效益为资源正效益。
其具体区域共生体系见图（1-3）。
图1-3广西贵港生态工业示范园结构图
Fig1-3GuangxiGuigangeco-industrialparkstructureoftheModel
1.2.4我国工业共生系统的发展特点、不足及趋势
我国生态工业园区建设起步较晚，大多处于规划建设阶段。
从我国的安阳高新工业园区、南海生态工业示范园区、广西贵港生态工业示范园等具体实例来看，我国生态工业园区已形成了自己的特点:
（1）我国的生态工业园处在社会主义市场经济的大环境下，有较强的宏观调控性，能使整个园区的经济、社会和环境效益达到最优化状态。
（2）我国生态工业园区的核心工业生态链复杂多样，不仅具有一般特征的EIP核心工业生态链-以化工行业为主导（如南海生态工业园区等）；还有生态农业，环保企业等为主工业生态链的EIP（广西贵港等）[9]。
（3）管理部门在协调企业利益和企业与社区利益方面的能力有限，造成许多企业对自己的原料来源、数量、性质，能源的种类和消耗量以及排放物的种类和数量对存在着一定的隐瞒，使整个生态工业园的管理和资源的协调不够透明。
这种管理组织上的缺陷导致生态工业园的运作存在不少问题。
1.3复杂性网络的介绍
1.3.1复杂性网络的研究内容
复杂网络的研究可以简单概括为三方面密切相关却又依次深入的内容[10]:
通过实证方法度量网络的统计性质；构建相应的网络模型来理解这些统计性质何以如此；在已知网络结构特征及其形成规则的基础上，预测网络系统的行为。
1.3.2复杂性网络研究的进展
作为复杂系统等复杂性科学有力的研究工具，复杂性网络为复杂性科学、特别是复杂系统的相关研究提供了全新的思想方法和视角。
经过十年的蓬勃发展，复杂性网络已成为一门学术界公认的研究最广泛的交叉学科之一[11]。
国际物理科学、计算机科学、控制科学、管理科学等学术界分别在各自领域的权威期刊上出版了复杂网络的专刊，展示了网络科学在不同学科中的广泛应用，将复杂性网络提到方法论的高度，给予了特别的关注与重视。
目前，复杂性网络已不同程度的广泛应用于网络工程、社会、政治、医药、经济、管理等众多领域，并已成为当前学术界的一个研究热点课题[12]。
1.3.3复杂性网络理论研究的前景
全面认识复杂系统、进而掌握复杂系统的内在规律，迫切地需要新的研究工具。
近年来，随着计算机领域的迅速发展，计算机的计算能力大幅提高，同时大规模数据逐渐可以获得[13]。
正是在这一背景下，与复杂性科学和非线性科学融合在一起，复杂性网络成为一门全新的广泛交叉的新兴学科。
在复杂性网络研究的各个分支中，复杂性网络的确定性模型是一个十分活跃的研究方向。
总之，面对这一全新而富有前景的领域，我们应该把握机遇，结合相关研究领域将其深入开展下去，为推动我国社会和经济的持续发展作出应有的贡献!
大量的实证研究表明复杂网络无处不在。
各种复杂网络的建模方法虽然含有人工设计的痕迹，但也标志着人们已经认识了某些复杂事物发生、发展的若干重要规律。
复杂网络理论已经在社会学、生物学、工程与科学等领域得到应用并取得许多重要的研究成果。
各种人工构造的复杂网络越来越靠近真实世界中的网络系统[15]，为人们开展复杂科学的研究，为探索真正“难解问题”提供了新的视角和新的思路，复杂性网络的研究对实际有重要的指导意义。
1.4本论文的研究目的和内容
本论文的研究重点是在复杂性网络理论的基础上建立工业共生系统的稳定性模型以研究系统的脆弱性。
具体研究内容是查阅文献，了解工业共生系统的概念及国内外发展现状，熟悉复杂性网络系统，掌握复杂性网络的模型及各种度量指标。
然后在复杂性网络模型的基础上，结合具体的实例，建立工业共生系统稳定性模型，并对该模型进行计算，计算出各种度量指标。
最后根据计算结果进行分析，得出结论。
2.复杂性网络的理论基础
2.1复杂性网络的统计性质
目前，复杂网络理论中衡量网络特性的基本参数特征量包括最短路径、聚类系数、度数、度分布、介数等，这些参数从不同方面表现了网络的特性。
（1）平均距离（也称平均路径）L
在一个网络中，任意两个节点间的距离被定义为连接这两个节点的最短路径dij。
对所有节点对的距离求平均值，就得到该网络的平均距离。
平均距离反映了网络中节点之间信息传播的平均长度。
（2）聚类系数C
聚集系数C用来描述网络中节点的聚集情况，即网络有多紧密，比如在社会网络中，你朋友的朋友可能也是你的朋友或者你的两个朋友可能彼此也是朋友。
其计算方法为:
假设节点i通过ki条边与其它ki个节点相连接，如果这ki个节点都相互连接，它们之间应该存在ki（ki-1）/2条边，而这ki个节点之间实际存在的边数只有Ei的话，则它与ki（ki-1）/2之比就是节点i的聚集系数。
网络的聚集系数就是整个网络中所有节点的聚集系数的平均。
显然，只有在全连通网络（每个节点都与其余所有的节点相连接）中，聚集系数才能等于1，一般均小于1。
在完全随机网络中，C:
N-1，然而实证结果却表明大部分大规模真实网络中的节点倾向于聚集在一起，尽管聚集系数C远远小于1，但都远比N-1大。
（3）度ki及度分布P（k）
节点i的度ki为节点i连接的边的总数目，所有节点i的度ki的平均值称为网络的平均度，定义为。
网络中节点的度分布用分布函数P（k）来表示，其含义为一个任意选择的节点恰好有k条边的概率，也等于网络中度数为k的结点的个数占网络结点总个数的比值。
（4）介数si及介数分布Pcum（s）
介数分为节点介数和边介数两种，它是一个全局变量，反映了节点或边的作用和影响力。
如果一对节点间共有B条不同的最短路径，其中有b条经过节点i，那么节点i对这对节点的介数的贡献为b/B。
把节点i对所有节点对的贡献累加起来，就可得到节点i的介数。
类似地，边的介数定义为所有节点对的最短路径中经过该边的数目。
用P（S）表示介数为S′的节点个数占节点总数的百分比。
（5）效能函数E（G）
一般用以上那些参数来表现网络结构特性，但是仍不能比较全面地描述网络性能。
目前，普遍使用的衡量网络特性的指标是效能函数E（G）。
（6）复杂性网络的其它统计性质
上述五种统计特性是复杂网络研究的基础，随着研究的深入，人们逐渐发现真实网络还具有一些其它重要的统计性质，例如:
网络弹性、度和聚集系数之间的相关性、模块性、加速增长、谱性质等。
2.2复杂性网络的模型
2.2.1小世界网络（Small-worldnetworks）
实证结果表明，大多数的真实网络具有小世界性（较小的最短路径）和聚集性（相对较大的聚集系数），见表2-1所示。
然而，规则网络虽具有聚集性，平均最短路径却较大；随机图则正好相反，具有小世界性，但聚集系数却很小。
可见规则网络和随机网络并不能很好展现真实网络的性质，这说明现实世界既不是完全确定的也不是完全随机的。
Watts和Strogatz在1998年提出了一个兼具小世界性和高聚集性的网络模型，它是复杂网络研究中的重大突破!
他们通过将规则网络中的每条边以概率p随机连接到网络中的一个新节点上，构造一种介于规则网络和随机网络之间的网络（简称WS网络），它同时具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数，而规则网络和随机网络则分别是WS网络在p为0和1时的特例。
模型构造过程如图（2-1）所示。
表2-1实际网络的Small-world现象
Table2-1actualnetworkSmall-worldphenomena
Network
Size
l
lrand
C
Crand
WWW，sitelevel
153127
35.21
3.1
3.35
0.1078
0.00023
Internet，domainlevel
3015～6209
3.52～4.11
3.7～3.76
6.36～6.18
0.18～0.3
0.001
Movieactors
225226
61
3.65
2.99
0.79
0.00027
MEDLINEco-authorship
1520251
18.1
4.6
4.91
0.066
1.1×10-5
Math.Co-authorship
70975
3.9
9.5
8.2
0.59
5.4×10-5
E.coli，reactiongraph
315
28.3
2.62
1.98
0.59
0.09
SilwoodParkfoodweb
154
4.75
3.40
3.23
0.15
0.03
Workds，synonyms
22311
13.48
4.5
3.84
0.7
0.0006
Powergrid
4941
2.67
18.7
12.4
0.08
0.005
C.Elegans
282
14
2.65
2.25
0.28
0.05
注:
下标rand为随机网络模型下的计算，通过对比实际网络与相应随机网络（相同的节点数和边数）的性质，可以发现真实网络具有小世界和较高聚集系数的性质。
图2-1WS小世界网络模型的构造
Figure2-1WSConstructionofsmall-worldnetworkmodel
WS模型提出后，很多学者在此基础作了进一步改进，其中应用最多的是Newman和Watts提出的NW小世界模型。
NW模型不同于WS模型在于它不切断规则网络中的原始边，而是以概率p重新连接一对节点。
NW模型的优点在于其简化了理论分析，因为WS模型可能存在孤立节点，但NW不会。
事实上，当p很小而N很大的时候，这两个模型理论分析的结果是相同的，现在我们统称它们为小世界模型。
2.2.2无标度网络（Scale-freenetworks）
尽管小世界模型能很好的刻画现实世界的小世界性和高聚集性，但对小世界模型的理论分析表明其节点的度分布仍为指数分布形式。
实证结果却表明对于大多数大规模真实网络用幂率分布来描述它们的度分布更加精确，
即P（k）∶k-r，见表2-2所示。
表2-2实际网络的Scale-free现象
Table2-2actualnetworkScale-freephenomena
Network
Size
rout
rin
lreal
lrand
lpow
WWW，site
325729
4.51
2.45
2.1
11.2
8.32
4.77
Internet，router
150000
2.66
2.4
2.4
11
12.8
7.47
Movieactors
212250
28.78
2.3
2.3
升级会员 