外文题目： Modeling Indonesiarsquo;s Rice Supply and Demand Using System Dynamics
A System Dynamic Model – based Model for Making Decision to Run PPP Projects in Malaysia
2017年 2 月 28 日
基于系统动力学的印度尼西亚的大米供需模型
摘要：
稻米是大约95％的印度尼西亚人口消费的主要食物。 因此，稻米成为战略问题之一，所有关于稻米的决定都影响人口。 印度尼西亚政府的目标是实现粮食安全和水稻充足，这是可以实现的，因为每年国内稻米产量超过国家总消费量。 将干稻、水稻转化因子、气候异常和延迟收获时间等因素作为系统变量的系统动力学模型已经被用来模拟大米供应和需求。 然而，研究结果显示，鉴于目前情况没有改善，仍需要大米进口以满足2020年的需求。 因此，为了实现水稻自给自足，提出了三种情景。 情形1，提高生产率，提供最有希望的结果。
关键词：大米，供需，系统动力学
1、简介
米是印度尼西亚人的主食之一。 2010 - 2014年水稻平均消费量为每年87.32公斤。 这个数量是与其他主食相比最大的，例如玉米和木薯，这是每年0.67至4.26公斤[1]。
2015年，政府重申了在三年内实现水稻自给自足的目标，为农民提供更多的激励措施以实现目标[2]。 粮食自给自足目标实际上是在三十年前制定的，但在1984年和2008年只实现了两次。从粮食可获得性的角度来看，粮食自给自足计划是粮食安全的指标之一[3]。
从生产能力来看，印度尼西亚的稻谷产量每年达到7500万吨，2006-2015年期间平均增长率超过3.4％[1]。 每年大米消费量约为97公斤，而大米消费量的趋势在下降，2003 - 2013年平均每年为0.88％[4]。 一般来说，比较年产量和消费量，可以得出结论，印度尼西亚每年都处于盈余状态，因为年度稻米消费总量低于年度稻米总产量。 因此，适当地提及可以再次实现稻自给自足条件[11]。
2011年，印度尼西亚甚至达到了最高水稻进口水平：2,750,476.2吨在过去5年[1]。
通过考虑一些因素，如湿地转化趋势，作物指数，水稻生产力，人口增长和人均稻米消费量，利用系统动力学在国家一级开展的水稻可用性研究表明，可以实现水稻自给自足 如果稻田转化可以控制为零，水稻生产力提高到每年2％[5]。 可持续水稻自给自足的类似研究表明，政府应停止农用土地转换，以维持国家粮食安全[3]。 此外，通过土地集约化，土地扩张和稻米进口也可以改善粮食安全[6]。
过去的研究有助于开发动态模型。 这项研究结合了在文献[5]，[6]之前开发的动态模型，同时还增加了一些新的变量。
这项研究有助于确保如何可持续地实现水稻自给自足。 这种米自给自足还考虑了政府设定的3个月安全库存要求[7]。 这项研究还承诺了另一个贡献，本研究中建立的模型可以用于其他商品，如木薯和玉米，更新参数的数量即可。
2、研究方法
常用的几种类型的模拟：离散事件模拟（DES），系统动力学模拟（SDS）和基于代理的模拟（ABS）。 这三种方法在目的上具有相似性 - 以理解系统的行为。 问题的特点是确定适当方法的决定因素。
SDS是一种用于理解复杂系统的方法。 通常，观察系统由几个相关联的变量组成。 变量之间的相互作用导致系统的输出。 系统本身随时间动态变化。
图1、因果循环图
与其他两种方法相比，系统动力学提供了几个优势—见文献[8，9]。 这种方法通常用于战略问题级别，它使用自上而下的方法而不是自下而上的方法。 它还更侧重于系统的结构。
基于其中所包含的因素的高度复杂性，稻米供应需求系统是复杂的。 此外，它也是战略性的，因为关于这个系统的决定将影响人口。 选择SDS是因为该方法可以捕获所观察到的系统的本质。
SDS的发展遵循遗传步骤：问题表达，动态假设的表达，模拟模型的制定，测试，策略设计和评估[10]。 动态假设的公式开始于利用模型边界图（MBD），总结了模型的范围。 MBD将关键变量分为三类：内生的，外生的和排除的。 因果循环图（CLD）然后用于显示系统的结构，如图1所示。它包括由箭头连接的几个变量，标记变量之间的因果关系。 R环是加强环，意味着人口增长的增加将增加人口，反之亦然。 B环是平衡环，意味着转换字段的增加将减少稻田面积。
如图2所示，库存和流程图（SFD）用于量化动态模型。 一旦创建了概念模型，就确定系统的参数，方程和初始条件。 矩形表示积累变量，管道（箭头）表示流入或流出，云表示从模型边界之外或到模型边界之外的积累变量。 需要通过在可以使用模型之前比较模拟模型与真实系统的行为来进一步测试模拟模型[11]。
动态模型代表印度尼西亚水稻生产和大米消费的系统。 这个模型中使用的一些变量是从以前的研究文献[5，6]获取的，如稻田面积，水稻生产力，人口增长，人均稻米消费，干稻转换和水稻转换因子。
图2、库存和流程图
本研究中使用的二次数据集主要来自印度尼西亚中央统计局[1]。 文献[1]没有提供的一些数据，如气候异常：厄尔尼诺和拉尼娜，取自文献[12]，人均消费率取自文献[13]。
一些假设用于建立动态模型。该模型基于2015年人口初始值，水田和收获面积变量的数据构建。从种植时间到收获期有4个月的延迟[14]。该模型中使用的干稻转换因子为86.02％，稻转换因子为62.74％。生产力，气候异常，转换率和消耗率使用Powersim中利用历史数据的GRAPH函数。气候异常包括厄尔尼诺和拉尼娜因素。厄尔尼诺的影响使稻谷产量减少3.06％，而拉尼娜的影响使稻谷产量增加1.08％[12]。
模型的结构验证是通过将模型假设与文献中决策和组织关系的描述进行比较。参数验证测试通过比较模型参数来确定参数是否在概念和数值上与现实生活相对应而执行,从文献[15]中可知此方法的有效性。
执行模型验证以检查仿真模型是否表示真实系统。 配对t检验以2011 - 2015年稻谷生产和稻米消费为比较变量进行。 验证结果如表1所示。两个变量显示p值大于alpha;= 0.05，因此可以得出结论，模拟输出和实际数据之间的差异不显着。
执行模型验证是通过检查仿真模型是否表示真实系统。 配对t检验以2011 - 2015年稻谷生产和稻米消费为比较变量进行。 验证结果如表1所示。两个变量显示p值大于alpha;= 0.05，因此可以得出结论，模拟输出和实际数据之间的差异不显着。
表1、验证结果
3、结果
A.基线情况
图3描述了未来10年的大米供应需求。 它表明，随着人口增加，3个月的长期库存和预期的大米库存也在增加。 然而，人口增长率高于水稻生产增长率。 剩余将减少，在模拟的第五年后，大米剩余将低于预期大米。 因此，如果从目前的状况没有改善，需要进口稻米以满足2020年的需要。 在这种情况下，稻米进口仍被视为满足需求的替代方式[16]。
图3、未来十年的大米供需
B.改进方案
开发了各种情景以改进大米供需系统，如表2所述。 这些情景旨在保持不进口条件，以便实现水稻自给自足。 这些情景是基于一些容易控制或由政府设定的因素建立的，例如生产力，土地转化率和水稻消费率。
表2、情景描述
表2中的这些情况的结果示于表3中。 可以得出结论，可以实现不进入条件。 在基准情景下，2020年，2022年，2023年和2024年将需要进口大米。在三种拟议方案中，所有剩余都高于预期大米，因此不需要进口。
图4、净盈余图
表3、模拟结果
图4解释了基准条件和三个拟议方案的净盈余比较。 净盈余是通过从盈余中减去预期稻米数量计算的。 对于开始的模拟年份（2015-2016），第一个场景与其他两个场景呈现出相对不同的模式，即使在后几年，第一个场景显示与其他两个场景相似的模式。 总体来说，第一种情景每年有更高的净盈余。 然而，净盈余与库存量相等。 这成为应该考虑的场景之间的折衷。
4、讨论
第一种情况是提高生产率，如果生产率水平为5.1吨/公顷，可以保持非进口情况，在最低水平，目前为4.62-5.33。平均稻田生产力为4.9。通过向农民提供更好质量的种子和肥料，可以实现稻田生产力的这种提高。还可以通过向农民提供更多的农具来实现，例如拖拉机。此外，建设更多的灌溉线将增加稻田生产力，因为种植期取决于季节，由于水的可用性。这些步骤实际上符合政府的政策。为了实现粮食自给自足，政府应当停止进口大米，并为农民提供更多的支持，通过分发手推拖拉机和水泵来增加生产。政府还将通过增加种子和肥料分配来消除通常需要45-60天的拍卖系统[2]。政府还将复制生产性耕作方法，同时还在全国改造灌溉网络[17]。
第二种情况是降低从农业土地到非农业土地的转换率。保持不进口的情况下，转换率不应高于-0.78％。为了减少农业向非农业土地的转换率而制定的各种法规由于执法非常低而变得不太有效[18]。随着非农业部门在国民经济中的作用也在增加，向非农业土地的转变继续增加。
第三种情况与利用食物多样化减少大米消费量有关。这种情况在减少对特定作物（即大米）的粮食安全对其他商品如玉米和木薯的依赖性方面提供了额外的优点。此外，这种情况将利用印度尼西亚不适合种植稻米的田间地区。水平多元化很大程度上受需求方的影响，但仍然可以通过政府政策来改善供给方的水平多样化[19]。
5、结论
根据为稻米供需建立的SDS模型，表明如果不努力增加稻米产量和/或减少稻米消费，今后不能避免稻米进口。 在这个基准条件下，不能实现水稻自给自足。
有三种可用于实现水稻自给自足的拟议方案。 情景＃1试图提高生产力，情景＃2降低了从农业土地到非农业土地的土地转化率，情#3促进了食物多样化以降低水稻消费率。 情景1具有最高的净盈余，它被认为是库存，它符合当前政府的政策。
基于系统动态模型 - 决定在马来西亚开展PPP项目的模型
摘要：
建议一个决策系统在马来西亚运行建筑项目，被称为系统动态模型。该项目是为公私合作大学的学生宿舍服务。当私营部门在确定某些财务变量（例如建筑租赁费用）时未能做出决策，因为它影响项目内部收益率，因此存在这个问题。这个IRR是一个成功项目的重要标志。然而，它是由公共部门决定的，这延迟了决策过程。此外，在确定这个变量的矛盾可能出现在部门之间。在决定变量的决策过程中，将重复修订以前的系统（财务模型），包括重新计算和重组建筑租赁费用金额，它使得过程太复杂和缓慢。因此，本文旨在开发系统动态模型（SDM）作为一种替代方法，在确定建筑租赁费用和促进决策过程时更快地做出决策。此外，该SDM可以模拟和分析建筑租赁费用对IRR的敏感性。该方法基于定量技术。收集数据，并使用PPP大学的学生宿舍项目的案例研究。从研究结果来看，影响项目内部收益率的建筑租赁费用在16％范围内的参数为RM38-RM39。灵敏度直方图产生21个模拟，其中在时间23，项目IRR在17.6％和21％之间，以及约2个模拟，其中在-2.8％和0.60％之间。结果给出比预期项目IRR做出判断。证明SDM可以解决建筑物租赁费用相关确定的问题。预期SDM可以在解决复杂情况管理，特别是在真正的大型开发，投资和商业项目中，研究人员之间产生知识。
关键词：系统动力学、管理、决策、公私合营
1、简介
公私伙伴关系（PPP）是政府和私营部门之间的合同协议。 欧洲机构（EU）定义，公私合作伙伴关系（PPP）是公共部门和私营实体之间的合作，其完全目标是资助，建设，管理或维护和服务。公共私营伙伴关系在欧洲，美国，加拿大，日本，新西兰，澳大利亚，南非等
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