多目标决策模型下洱海流域产业结构优化
2016-10-20孙颖朱丽霞丁秋贤余斌
孙颖，朱丽霞，丁秋贤，余斌
（1. 华中师范大学，a. 地理过程分析与模拟湖北省重点实验室，b. 城市与环境科学学院，湖北 武汉 430079）
多目标决策模型下洱海流域产业结构优化
孙颖，朱丽霞*，丁秋贤，余斌
（1. 华中师范大学，a. 地理过程分析与模拟湖北省重点实验室，b. 城市与环境科学学院，湖北 武汉 430079）
欠发达地区如何在不牺牲环境的前提下发展经济，实现可持续发展，产业结构的优化是关键。以洱海流域水环境承载力为基础条件，立足“最优化原理”，运用多目标动态规划模型确定流域主要污染物总量控制目标，寻求流域社会经济结构和发展速度等在资源环境指标约束下的最适配置。研究结果表明，平衡型增长方案是适合洱海流域社会经济发展的方案，既能使污染物排放量得到有效控制，又能保证近期、中期、远期经济稳定协调发展。根据研究结果，结合流域实际，制定重点产业、行业调整规划，优化集成流域三次产业结构调整方案，为洱海流域水环境保护及经济社会可持续发展提供决策依据。
多目标决策；水环境；产业结构；水污染防治；洱海流域
孙颖， 朱丽霞， 丁秋贤， 余斌. 多目标决策模型下洱海流域产业结构优化［J］. 农业现代化研究， 2016， 37（2）： 247-254.
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改革开放以来，伴随人口的持续增长及经济的快速发展，我国水环境恶化问题日益显现，水环境已成为制约我国经济、社会和生态环境综合持续发展的关键因素之一。党的十八大和十八届三中全会提出大力推进生态文明建设，形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式和生活方式，从源头上扭转环境恶化，为人民创造良好的生产、生活环境，为全球生态安全做出贡献。
国外学者于20世纪60年代就开始关注社会、经济、资源与环境的协调［1］。1966-1969年里昂惕夫（Wassily Leontief）通过研究美国西部各州各产业部门的水资源供需问题，建立了投入产出分析与水资源优化管理模型；1971年福来斯特（J. Forresters）在《世界动态学》一书中提出了“产业环境”的概念，主张政府在实施产业结构调整的过程中要充分考虑产业发展与环境保护的相互协调性；70年代末期起，关于水资源的研究主要集中于水资源模型最优化的应用研究［2-5］，如遗传算法、基因算法、多目标决策和系统动力学模型等。国内对产业结构与资源环境之间的关系研究主要集中于两方面，一类是对产业结构演变的环境效应分析［6-8］，一类是资源与环境约束下产业结构调整的研究［9-11］，但内容主要局限于三次产业的“粗线条”分析，产业结构不够细化，如何进行产业结构深度调整以达到环境污染少、经济发展好、生态效益高的系统分析较少。本文在借鉴前人的研究成果及对洱海流域实地调研的基础上，细化产业内部结构，构建多目标决策模型，动态地对洱海流域水环境约束下产业结构调整进行研究，提出覆盖全局并能兼顾社会经济发展和水污染控制的产业结构调整的参考方案，为洱海流域产业结构优化升级过程中经济发展规划、生态环境保护和水资源可持续利用提供依据。
1 洱海流域概况
洱海是云南省第二大高原淡水湖泊，位于大理白族自治州境内，是大理市主要引用水源地，具有调节气候，提供工农业生产用水、水生生物多样性等多种功能，是整个流域乃至大理州经济社会可持续发展的重要基础。十多年来，洱海流域三次产业发展速度迅猛，尤其是第二、第三产业，其总产值分别年均增长10.5%、14.5%；尽管流域第一产业总产值年均增长6.1%，但其占地区总产值的比重由2000年的17.86%下降为2012年的8.57%，产业结构逐渐优化。流域地区总产值由2000年的66.79亿元增长到2012年的262.17亿元，增幅达292.53%，经济实力得到有效提升（表1）。
表1 洱海流域三次产业结构变化情况Table 1 Three industry structure changes of Erhai watershed
值得关注的是，由于人口不断增加，对自然资源的开发不断加剧，流域富营养化问题日渐突出。2000年总氮（Total Nitrogen， TN）、总磷（Total Phosphorus，TP）、化学需氧量（Chemical Oxygen Demand， COD）入湖量分别达到588.70 t/a、94.70 t/a、1 874.60 t/a［12］；至2012年TN、TP、COD入湖量分别达到3 791.3 t/a、652.84 t/a、21 789.12 t/a［13-14］。在10多年里，TN、TP、COD入湖量分别增加了5.44倍、6.89倍、10.62倍。根据《云南洱海绿色流域建设与水污染防治规划》计算结果，洱海Ⅱ类水质特征1 964.69 m水位时水环境承载力TN为2 721.68 t/a，TP为436.25 t/a，COD为14 648.02 t/a；最低水位（1 964.30 m）时水环境承载力TN为2 545.7 t/a，TP为425.9 t/a，COD 为14 048.02 t/a。由此可见，目前洱海流域污染负荷入湖量较大，已经超出洱海Ⅱ类水质的水环境承载能力。通过分析，农田径流污染、农村畜禽粪便、农村生活污水和水土流失是造成洱海流域水环境污染的主要原因。从污染物入湖贡献率分析，农田径流污染、农村畜禽粪便、农村生活污水和干湿沉降是TN的主要贡献源，占TN入湖总量的85%；农田径流污染、农村畜禽粪便、农村生活污水和水土流失是TP的主要贡献源，占TP入湖总量的85%；农田径流污染、农村畜禽粪便和农村生活污水是COD入湖负荷的主要贡献源，占COD入湖总量的90%［15］（图1）。因此，要改善流域水环境质量，有必要对产业结构，尤其是农业结构进行详细的规划调整。
2 研究方法和数据来源
2.1 研究方法
经济发展和水环境条件是一个互动的过程，因此需要动态地考虑二者的相互制约关系。动态规划方法是将多阶段最优决策问题分解为一系列单阶段最优决策问题，以使系统运行的整个过程的总效果最优的方法。“最优化原理”是动态规划的核心，其实质是不论初始状态（第一步决策）如何，以第一步决策所形成的阶段和状态作为初始条件来考虑时，余下的决策对余下的问题而言也必构成最优策略。结合洱海流域产业结构的实际情况，在水环境承载力约束条件下，区分近期（2015-2020年）、中期（2020-2025年）、远期（2025-2035年）不同的发展目标和方向，并将“最优化原理”应用到动态规划模型的设计中，改进并构建动态规划模型，使模型更加符合实际。多目标决策模型构建如下。
图1 洱海流域污染源入湖贡献结构图（2000-2012）Fig. 1 Component chart of pollution contribution to lake in the Erhai watershed （2000-2012）
2.1.1 决策变量 由于渔业和林业在流域经济中所占比重较小且污染较少，故不将其列入产业结构调整范围内。结合产业结构调整目标，选取流域实际的种植业（X）、畜牧业（Y）、工业行业（I）和旅游业人数（T）为研究对象。选择参与优化的决策变量见表2。
表2 动态规划模型的决策变量Table 2 Decision variables in dynamic programming model
2.1.2 目标函数 在既定环境容量和现有经济水平发展下，为尽可能减少经济发展对水资源的污染，本文以社会经济产出和污染物排放量为双重标准，建立以下五个目标函数。通过模型的构建及计算，实现资源的合理分配。
1）模型假定。由于产业结构的优化配置问题是复杂多变的，要想将其转化为数学模型并顺利求解，就要对其进行合理的假设。本文参考崔凤花的研究成果［16］，提出：a. 假定每个行业只生产一种产品，即每个行业只有一个相同的投入消费结构；b. 假定每一个行业生产一个单位的产出所需要的资源、能源消耗以及污染物的排放是不变的；c. 假定在产业结构调整中投入费用为零；d. 假定在规划期内产品市场价格不变。
2）社会经济目标。国内生产总值（Gross Domestic Product， GDP）可以描述一个地区经济效益的增长和经济发展的总规模，且不存在重复计算问题，也可以直观方便地与世界其他地区进行横向比较。因此，模型选取农业、工业、旅游业三次产业增加值总和最大化为目标函数之一，以三次产业结构最优化为目标之二。
①社会总体经济收益最大化目标函数：
式中：Xik表示k阶段第i种种植业种植面积；Yjk表示k阶段第j种畜牧业饲养量；Ivk表示k阶段第v种工业行业净收益；Tk表示k阶段游客流量；aik表示k阶段第i种种植业单位面积净收益；ajk表示k阶段第j种畜牧业单位出栏净收益；atk表示k阶段旅游业单位净收益。
②社会总体经济结构最优化目标函数：
式中：cik表示k阶段第i种种植业影响系数；cjk表示k阶段第j种畜牧业影响系数；cvk表示k阶段第v种工业影响系数；ctk表示k阶段旅游业影响系数。
③污染物排放量目标。同一地区不同的发展时期具有不同的社会生产力，决定了不同的资源消耗量和污染物排放量。Grossman和Krueger［17］提出经济增长从两方面对环境质量产生负面影响：一方面经济增长要增加投入，进而增加资源的使用；另一方面更多产出也带来污染排放的增加，当资源供应量无法与经济增长速度相匹配时，产出便会减少。因此，控制污染物排放量的增加对经济增长具有重要意义，故选取TN、TP、COD排放量最小化作为目标函数。
①TN污染排放最小化目标函数。根据调研得知，洱海流域工业废水经污水处理厂处理后，出水水质达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB 1998—2002）一级A标，故在目标函数及约束条件中没有加入工业产业对总氮、总磷排放量影响（下同）［18］。
式中：Ekmn表示k阶段第m种农田的总氮源强系数；Lin表示第i种种植业总氮流失系数；Rjk表示k阶段第j种畜禽的规模化养殖比例；Djn表示第j种畜禽的总氮排泄系数；tjk表示k阶段第j种畜禽的污染物处理率；Ljn表示第j种畜牧业总氮流失系数；Ntk表示k阶段旅游业单位氮排放量。
②TP污染排放最小化目标函数。
式中：Ekmp表示k阶段第m种农田的总磷源强系数；Lip表示第i种种植业总磷流失系数；Djp表示第j种畜禽的总磷排泄系数；Ljp表示第j种畜牧业总磷流失系数；Ptk表示k阶段旅游业单位磷排放量。
③COD污染排放最小化目标函数。
式中：Ekmc表示k阶段第m种农田的总COD源强系数；Lic表示第i种种植业总COD流失系数；Djc表示第j种畜禽的总COD排泄系数；Ljc表示第j种畜牧业总COD流失系数；Cvk表示k阶段第v种工业单位COD排放量；Ctk表示k阶段旅游业单位COD排放量。
2.1.3 约束条件 为了更合理地确定各产业产值，最大程度满足资源优化配置目标，需要通过一定的约束条件对上述目标函数进行适当地修正。
1）经济约束。经济增长应该保持在合理增速范围内。以2000-2012年流域GDP的平均增长率预测各阶段经济总量［19］。
式中：GDPk表示k阶段流域总GDP。
2）环境约束。根据《云南洱海绿色流域建设水污染防治规划》和《洱海流域保护治理规划（2003-2020）》中各规划期洱海水质达到II-III类水的目标要求，确定流域近期、中期、远期污染物排放阀值。
式中：TNk、TPk、TCk分别表示k阶段流域允许的总氮、总磷、总COD最大排放量。
3）资源约束。①可供水量约束：用水结构包括农业、工业、城镇生活用水等多个部分。根据《云南洱海绿色流域建设水污染防治规划》及调研结果，洱海流域农业用水占总用水量的60%；工业生产由于各产业发展速度、工艺过程、用水管理等方面的不同也会造成大量用水；城镇生活用水紧张的原因在于各用水单位对废污水的净化处理不到位。故将流域可供用水量作为约束条件之一。
式中：Wik表示k阶段第i种种植业单位用水量；Wjk表示k阶段第j种畜牧业单位用水量；Wvk表示k阶段第v种工业单位用水量；Wtk表示k阶段旅游业单位用水量；Wuk表示k阶段流域最大供水量。
②耕地总面积约束：农田径流污染物的排放主要取决于流域内农业用地方式及面积、施肥量及耕作制度等，为控制污染物排放量的增加，就有必要对流域耕地总面积上限进行约束。同时，耕地保有量直接关系到流域粮食安全，故对流域耕地总面积下限进行约束［20］。
式中：Xdk表示k阶段流域种植业总面积下限；Xuk表示k阶段流域种植业总面积上限。
4）劳动力约束。在水资源数量有限的情况下，人口和劳动力越多，对水资源的需求量越大，水资源的承载能力越低。故将流域劳动力增长作为约束条件之一。
式中：eik表示k阶段第i种种植业万元产值所需劳动力；ejk表示k阶段第j种畜牧业万元产值所需劳动力；evk表示k阶段第v种工业万元产值所需劳动力；etk表示k阶段旅游业万元产值所需劳动力；Luk表示k阶段流域就业人数上限。
5）社会需求约束。产业结构优化前提是保持并改善居民生活需要。流域规划期粮食消费按单位面积粮食产量与粮食规划种植面积的乘积不小于人均粮食消费目标与规划期人口数的乘积进行约束，其他农产品消费按肉类、蔬菜、奶类、蛋类产品的单位产量与规划种养规模的乘积不小于人均农产品消费目标与规划期人口数的乘积进行约束，同时参照2014年国务院颁布实施的《中国食物与营养发展纲要（2014-2020年）》中相应指标进行对比研究［21］。
①粮食安全约束：
②肉类、蛋类、奶类安全约束：
式中：bik表示k阶段第i种种植业单位面积产量；Gk表示k阶段流域总人口数；Vpk表示k阶段流域人均粮食消费量；hjk表示k阶段流域肉类、蛋类、奶类产量；Mpk表示k阶段流域人均肉类、蛋类、奶类消费量。
6）变量非负约束。各变量均大于0。
2.1.4 参数、系数的确定 产业结构优化是一个多目标、多关联、多约束的复杂系统，参数值、系数值等规划指标的选取具有不确定性。根据2000-2012年《大理白族自治州年鉴》中有关洱海流域（大理市和部分洱源县）经济增长、人口变动状况、畜禽养殖变化等资料进行污染负荷增长驱动因子的历史和现状分析，依据大理州政府各部门提供的统计评估资料及相关标准得到相应的参数与系数。
2.2 数据来源
本文依托国家水体污染控制与治理科技重大专项“洱海流域社会经济结构调整控污减排研究”课题，数据来源为当地各级政府、管理部门统计数据及实地调研数据。
3 结果与分析
3.1 多目标决策模型结果分析
经过多次测算和优化相关参数与系数，将上述模型确定的各目标函数值输入Lingo规划软件进行求解，得到计算结果（表3），具体为高经济增长方案中各产业产值较高，污染物排放量也随之较大。第一产业比重先于近期下降，但在中期有较大幅度回升，远期比重则再次回落，增长率变化不稳定；第二产业比重先下降后上升，在远期一直上升到59.63%；第三产业比重在中期下降后于后期上升至31.19%。总体来说，三次产业结构不合理且增长率变化不稳定，由此产生的污染物TN、TP、COD排放总量远大于《大理州污染物排放总量控制标准》中规定的洱海Ⅱ类水质中相应污染物最大排放量，严重污染洱海水环境。
表3 三种情景方案的指标分析结果Table 3 Indicator analysis results of three scenarios
低环境污染型是以流域控污减排作为首要目标，同时保证经济增长的方案。该方案中第一产业、第二产业的比重都有所下降，因此污染物TN、TP、COD的排放量有较大程度的减少，但是该方案的控污减排是以牺牲经济增长为前提，从长远看，并不适合流域发展。
平衡增长型方案是力求经济增长与控污减排能够同时兼顾的方案。在该方案下，三次产业的增长率相对稳定，并适度提高了对环境污染较小的第三产业比重，控制了对环境有较大影响的第一、第二产业的发展，因此污染物TN、TP和COD的排放量总体控制在洱海水环境承载力范围之内。经调整后，平衡增长型方案下流域主要污染物削减率见表4。
表4 平衡增长型方案下洱海流域污染物削减率（%）Table 4 Pollutant reduction rate under balanced growth-oriented scenario of Erhai watershed （%）
综上所述，高经济增长方案三次产业总产值较高，但盲目追求GDP的过快增长，不仅会带来较为严重的环境污染，也会造成治污成本的增加，将损害洱海生态保护及流域环境治理的效果；低环境污染方案虽然可以一定程度减少污染物的排放与入湖量，但较低的经济发展速度使人口分散于农村，不利于污染的集中治理；平衡增长型方案在产业结构调整过程中适当降低了第一产业的比重，控制了第二产业的增长速度，将更多的力量致力于发展第三产业，既保证了经济得到优化协调发展，又有效控制了污染物的排放量。因此，洱海流域的产业结构调整更适合采用平衡增长型方案。
3.2 平衡增长型方案下产业结构优化分析
3.2.1 农业结构优化分析 1）种植业。依据Lingo软件计算结果，流域内玉米、露地蔬菜、大蒜、薯类种植面积分别减少21.50%、86.95%、23.20%、49.15%，水稻、大麦、烤烟、茶果、大棚蔬菜种植面积分别增加35.76%、20.48%、27.16%、35.21%、70.00%（表5）。参照2014年国务院颁布实施的《中国食物与营养发展纲要（2014-2020年）》中相应指标，到2020年，全国人均全年粮食消费135 kg/人，而规划期流域粮食产量增加到26.3万t，人均粮食占有量为300 kg/人以上，能够满足流域居民粮食营养需要。
表5 平衡增长型方案下洱海流域农业结构优化结果Table 5 Results of agricultural structure optimization under balanced growth-oriented scenario of Erhai watershed
2）畜牧业。由前文分析知，农村畜禽污染是造成流域水环境污染的原因之一。因此，在污染物总量约束条件下，减少畜禽养殖规模是目前较为合理的选择。在流域居民营养需求的约束条件基础上，经畜牧业结构的优化调整，肉牛、奶牛、羊的养殖规模分别缩减16.74%、4.56%、10.29%，生猪的养殖规模基本保持不变，蛋禽、肉禽的养殖规模分别增加5.20%、14.28%。结构优化后，畜禽污染总体消减 15.8%（表5）。
3.2.2 工业结构优化分析 根据模型计算结果，流域近期、中期、远期工业产值比基期（2012年）分别增长125.81%、185.71%、207.69%（表6）。各行业调整建议如下：将饮料制造、食品制造、农副食品作为重点调整行业；对纺织、印刷、造纸行业采取限制发展的方式；重点支持烟草、机械、电力、建材行业；鼓励发展生物开发产业、以新能源、新材料为主的高新技术产业。
表6 平衡增长型方案下洱海流域主要工业COD预测排放量汇总（t/a）Table 6 The emissions prediction of main industrial COD under balanced growth-oriented scenario of Erhai watershed（t/a）
3.2.3 旅游业结构优化分析 根据模型计算结果，流域近期、中期、远期游客人次比基期（2012年）分别增长50%、70%、150%，总体经济效益分别增长155%、223%、650%，所占比重逐年增高。可以看出，旅游业的快速发展，对洱海流域的经济增长也会起到越来越重要的作用。因此，依托流域独特的资源优势，规划形成下关风都、大理古都、喜洲蝴蝶情都、上关花都、洱源热都和苍山-洱海茶马古道、上关-茈碧湖休闲走廊的“五都一道一廊”旅游发展区，形成人文景观与自然景观互补、体验参与与静态参观互补、自然生态与文化生态互补，观光旅游与专题旅游互补的旅游产品结构，满足不同层次的游客需求。
3.3 三次产业环境-经济效益分析
万元产值污染物排放量是一项环境规划总量指标，可用于产业结构调整的环境-经济效益的评价标准之一［23］。如表7所示，实施平衡增长型方案后，洱海流域万元产值污染物排放量得到大幅削减，结合表3，污染负荷也被控制在洱海水环境承载力的范围内，确保洱海水质可以长期保持在Ⅱ类标准。
表7 平衡增长型方案下洱海流域环境-经济效益（基准年：2012年）Table 7 Environmental-economic analysis under balanced growth-oriented scenario of Erhai watershed （based year： 2012）
4 结论
1）本文在分析洱海流域三次产业结构、水环境污染状况的基础上，考虑社会经济、资源利用等多方面因素，构建多目标优化模型，预测不同污染约束下洱海流域产业发展的不同方案。经过分析比较，高经济增长方案追求经济过快增长，同时造成严重的环境污染；低经济增长方案以牺牲经济发展为代价，并不适合流域实际情况；平衡增长型方案能够实现经济协调发展与环境保护的双赢。
2）在上述理论研究和实证分析的基础上，提出流域三次产业结构调整思路，即种植业应鼓励水稻、大麦、烤烟、茶果、大棚蔬菜等产业发展，同时控制玉米、露地蔬菜、大蒜、薯类种植面积的扩大；畜牧业应扩大蛋禽、肉禽养殖规模，限制肉牛、奶牛、羊等产业发展；重点调整饮料制造、食品制造、农副食品、纺织、印刷等工业产业，扶持“低投入、低污染、低耗能、高效益”的优势产业，培育新兴产业集群；打造洱海旅游文化精品，促进流域经济生态双发展。
5 洱海流域产业结构优化调整政策建议
5.1 调整农业产业内部结构，因地制宜发展特色农业
调整农作物现有结构，大力发展山地高效经济作物，发展烤烟、特色花卉、优势中药材，建设农产品生产基地，扶持农产品精深加工和销售。充分发挥盆地及河谷平地优势，打造高、稳产农业基地；利用山区地理环境的多样性，构建地区特色鲜明的特色生态农业；支持优势产区发展油料和茶叶等经济作物，打造油料与茶叶知名品牌。发展水产养殖和水产品加工，实施休渔、禁渔制度，控制捕捞强度。将农业与旅游相结合，发展具有生态、民族、文化、观光、科普等特色的旅游农业。
优化种养结构，促进农牧结合。对大型畜禽养殖场要合理配套用地，“以地定畜”，使粪便就近还田。借助农牧结合的饲养方式，实现奶牛-粪肥-饲料间的循环。改进畜禽饲养方式，节粮型畜产品，提高规模化、集约化和标准化水平，恢复和培育传统牧区可持续发展能力。
5.2 转变经济增长方式，推进传统工业向生态工业升级
根据上文分析，饮料制造、食品制造和农副食品加工业是流域污染排放强度最大的行业，其次纺织、造纸、印刷也是污染排放强度较大的行业，这些产业大多是流域的传统优势产业，也是流域工业规划调整的重点。在发展培植新型工业的同时，可加大传统产业整合和企业重组力度，实施技术改造，在减少污染排放的前提下加快这些产业的发展，谋求新型工业和传统产业的共同发展；同时实施企业搬迁集聚等空间调整措施，实行园区化发展，集中和规模化治理污染。
5.3 丰富旅游产品，加快旅游体系建设
以洱海流域旅游市场需求为导向，构建多样化、复合型的旅游产品和产业体系：一是加强旅游产品体系建设，做精湖泊观光旅游、古镇文化旅游、民族风情旅游三大基础旅游产品；做大养生休闲、温泉度假、会议商务三大主题旅游精品；做强户外运动、乡村生态、宗教文化三大特色旅游产品。二是加强旅游产业体系建设，通过加强旅游住宿业、旅行社业、餐饮业、购物业、景观业、文化娱乐业和旅游新兴业态建设，推动大理旅游产业由粗放型向集约型、观光型向休闲度假型转变，由注重规模扩张向扩大规模和提升效益并重转变，由注重经济功能向发挥综合功能转变。三是加强旅游城镇体系建设，按照建设最佳旅游城市、旅游经济强县、旅游名镇、旅游特色村四个层次，构建城镇旅游体系，统筹城乡发展。四是加强旅游公共服务体系建设，抓好游客服务中心、旅游厕所、公共标识系统和自驾车营地等公共服务设施建设，形成多功能、高质量的公共服务体系，为旅游者提供方便、快捷、舒适、安全的服务。
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（责任编辑：王育花）
Optimization of the industry structure based on a multi-objective decision model in Erhai watershed
SUN Ying， ZHU Li-xia， DING Qiu-xian， YU Bin
（1. Central China Normal University， a. Hubei Key Laboratory for Geographical Process Analysis & Simulation，b. School of Urban and Environmental Science， Wuhan， Hubei 430079， China）
How to optimize the industrial structure without slowing down the development speed and increasing pollution is a key issue for the underdeveloped areas. Based on the water carrying capacity in Erhai watershed and the optimization theory and applying a multi-objective dynamic programming model， this paper seeks to identify the total amount target of major pollutants and the optimal resource distribution model to balance both social economic structure and economic development. Results show that the balanced growth-oriented scenario is suitable for socioeconomic development program in Erhai watershed， in which not only the emissions of pollutants can be effectively controlled， but also the economic stability and development can be maintained in short， medium and long terms. This research provides a theoretical support for sustainable development policies of Erhai region such as establishing leading industries， improving industry structural adjustment， enhancing industry integrations， etc.
multi-objective decision model； water environment； industrial structure； water pollution control； Erhai watershed
The National Water Pollution Control and Treatment Science and Technology Major Project （Erhai Lake Part） （2013ZX07105-005-04）
ZHU Li-xia， E-mail： julia1108@mail.ccnu.edu.cn
10 April， 2015； Accepted 21 September， 2015
F127
A
1000-0275（2016）02-0247-08
10.13872/j.1000-0275.2016.0013
国家水体污染控制与治理科技重大专项洱海项目（2013ZX07105-005-04）。
孙颖（1989-），女，河南鹤壁人，硕士研究生，主要从事城市与区域经济方面的研究，E-mail：sunying0412@163.com；
朱丽霞（1969-），女，湖北阳新人，博士，副教授，主要从事城市与区域经济方面的研究，E-mail：julia1108@mail.ccnu.edu.cn。
2015-04-10，接受日期：2015-09-21
