碳交易下我国工业部门间碳减排成本研究

摘要：论文以行业间减排成本研究为视角，利用方向性距离函数测算了我国工业部门间的减排成本，根据边际减排成本曲线构建了行业间碳交易模型，探讨了在我国碳交易试点排放权分配办法下，要实现2020年减排目标，碳交易市场对行业间减排成本和市场交易价格的影响。研究结果显示：减排成本随着排放强度的降低呈现了上升趋势，上升速度随着排放强度的减小而增加；减排潜力大的在碳排放强度较高的部门，其减排成本较低，而碳排放强度较低的行业，其减排成本较高；要实现2020年降低45%的减排目标，比减排40%时要多消耗近三倍的减排成本。

关键字：工业部门；减排成本；减排成本曲线；碳交易；方向性距离函数

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.

中图分类号：F426；X24文献标识码： 文章编号：

Abstract： From the perspective of industry emission reduction costs， this paper use the direction distance function to measure carbon reduce marginal cost among China's industrial sectors. Based on the marginal cost curve， we build a carbon trading modeling. According to China current carbon trading pilot emission allocation system， we distribute carbon emissions quota to industrial departments and discuss the influence of the carbon reduce cost and market transaction price in carbon trading market. The results show that： with the increase of emission reduction， the cost of emission reduction shows a rising trend. Lower emissions intensity means higher emission reduction cost. To achieve the reduction of 45% of the 2020 emission reduction targets， it will take three times more cost of reducing emissions than that of 40%.

Keywords： industrial sector； reduction costs； reduction cost curves； carbon trading； direction distance function

引言

伴随经济的高速增长，我国碳排放总量也在持续增长，环境承载能力已经达到上限，经济发展面临瓶颈，如何协调二氧化碳减排与经济发展这对矛盾是我国面临的主要问题。2009年我国就宣布在2020年单位国内生产总值的二氧化碳排放量要比2005年下降40% 45%，并将“加快推进资源节约和环境保护”纳入到国家经济发展战略上。2013年上海、深圳等七省市的碳交易试点陆续成立，现已进入到了配额发放与排放权交易阶段，经过一年多试点，在推动节能减排和带动低碳环保产业发展等方面取得了显著成效，但也存在诸如企业参与度不高、碳交易机制不完善、市场交易量小、流动性不均衡等问题。通过部门间减排成本测算构建碳交易模型，对完善我国碳交易机制、推进碳交易政策制定、测算实现2020年减排目标所需要付出的成本具有重要的理论和实践价值。

碳交易机制设计就是通过设定减排目标，按照分配的碳排放许可，企业在碳交易市场进行配额交易并形成交易价格。很多学者在减排成本测算、减排成本曲线拟合及碳排放权初始分配机制方面做了研究。减排成本有微观和宏观层面的定义。微观层面是指减少单位排放而需要增加的技术资金投入，主要用能源优化模型和MARKAL-MACRO模型等进行测算。如我国学者陈文颖等[1]通过建立MARKAL-MACRO模型测算了减排边际成本。吴力波等[2]构建了中国多区域动态一般均衡模型，模拟分析了省市边际减排成本曲线。但范英等[3]认为宏观减排成本（各生产单元通过各种手段进行节能减排时所导致的经济增长的损失）更能准确地反映不同行业和地区的经济联系。方向性距离函数由于能够识别出环境污染等坏产出不同于好产出的负外部性，被用来估算污染物等坏产出的影子价格[4]。如Fare等[5]测算了美国发电厂二氧化硫减排价格，发现影子价格呈增高趋势。涂正革[6]基于方向性环境生产前沿函数估算了我国各地区工业二氧化硫影子价格。刘明磊等[7]运用DEA产出距离函数测算了我国各省市二氧化碳减排成本。陈诗一[5]采用参数和非参数方法估计了我国不同工业行业二氧化碳平均影子价格。秦少俊等[8]构建了火电行业方向性生产前沿面函数，拟合出减排成本曲线。魏楚[9]基于参数化的方向距离函数，分析了我国城市二氧化碳边际减排成本。可采用二次曲线、对数函数、指数函数和幂函数 [10] [11] [12] 等对减排成本曲线进行拟合。很多学者都认同减排成本随着减排量的增加呈现单增的凸函数性质。我国学者陈文颖等[1]、李陶等[13]和崔连标等[14]、夏炎等[15]就分别使用二次函数、对数函数、指数函数刻画了边际减排成本曲线。在不完全竞争市场中，排污权的初始分配会影响排污权交易的效率，李凯杰等[16]对初始排放权分配机制的研究进行了归纳。碳排放初始分配主要有免费分配、有偿分配和混合分配三种形式。目前，使用比较多的是免费分配方式，如我国学者李寿德等[17]构建了多目标决策模型研究初始排污权免费分配问题。吴征帆等[18]提出了排污权免费分配结构设计框架。谢传胜等[19]对不同火电厂的碳排放权进行了免费分配。

  综上，减排成本的测算主要是按照地区、城市或者某一具体行业展开的，针对行业间减排成本测算的相对较少，各地区生产技术结构相同的假设也不符合实际情况；按照地区进行的减排成本测算使各地区对碳交易机制和规则的制定不尽相同，不利于碳交易市场的建设和完善；基于历史排放数据的分配模式在实践中对碳交易市场的影响程度如何的研究也不多见。

基于此，本文以行业间减排成本研究为视角，把相同行业数据放在一起构造生产前沿面，提高了测算的准确性；采用方向性距离函数测算减排成本，将不同行业的减排强度和减排成本拟合出整个工业行业的减排成本曲线，使用坐标平移等方法测算不同部门的减排成本曲线；按照我国碳交易试点排放权分配办法，将初始碳排放权的配额模拟分配给工业各部门，以2020年的减排目标为约束，构建碳交易模型，讨论碳交易市场对行业间减排成本和交易价格的影响，这对在实践中完善碳交易机制具有一定的指导意义。

1.部门间排放权交易模型

1.1减排成本测算

宏观减排成本在距离函数中体现为减少一单位非期望产出对期望产出的影响。本文采用方向性距离函数处理含有非期望产出的单元效率测算，即根据各个单元目前投入产出数据的最优生产前沿面计算各个单元离这个面的距离。

假定生产单元共有K个，第k地区经济产值用y_k表示，二氧化碳排放量用b_k 表示，X_k=（x_k^E，x_k^L，，x_k^CS）代表第k地区能源消耗量、劳动投入及资本投入组成的投入向量。根据fare[4]的研究，产出集定义为：

上面的约束分别为测算的第i个单元的期望产出要小于生产前沿面的最优产出，非期望产出和投入要素则要大于生产前沿面的最少排放和投入，λ表示强度列向量，根据文献[4]的相关研究，我们需要假设产出为非规模递增，即λ的和要小于等于1。

要计算减排成本，必须求出方向性距离函数分别对好坏产出的导数，而这可以通过求出好坏产出限制条件所对应的拉格朗日乘子来计算，分别用f（.）和g（.）表示。Fare指出要估算非期望产出影子价格的绝对值，最直接的方法是假设好产出的价格p等于1元，那么第k个单元的影子价格其实就等于两个拉格朗日乘子之比。即

由此可以看出：碳交易价格p ?和行业i的实际减排量（A_i ） ?都与该行业的初始分配无关，与减排比例存在正相关关系，但是不同的减排额度分配会影响该行业的减排成本和社会总成本。

2.数据处理与结果分析

2.1 数据处理

本文的数据来源于2004 2012年《中国统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》。文中涉及到的行业为39个工业部门。在投入向量中，把规模以上工业分行业固定资产净值年平均余额作为资本投入；以工业部门规模以上企业全部从业人员年终人数作为劳动投入；以能源消耗总量代替能源投入。在产出向量中，以相应行业工业总产值作为期望产出，把各种能源消耗（燃烧排放、电力和热力排放）采用排放因子法核算成二氧化碳排放量作为非期望产出。固定资本投入和工业总产值做了以2003年为基准的可比价调整。

免费分配有两种模式：一是基于历史排放进行分配，二是依据现实产量水平或排放量来分配。考虑到数据可得性和基于历史排放分配模式更容易被政府付诸实施，本文将行业间排放额分配方法设定为基于2009 2011年三年排放量免费分配的初始分配机制。假设至2020年工业总产值每年按8%的速度增长，将二氧化碳排放量预测至2020年，得到各个行业在2020年的碳排放强度。将2009 2011年各行业平均排放量作为权重系数，在计算出2020年需要的减排量之后，将减排配额分配给各个行业，计算出的减排配额约占各行业在2020年估计排放量的6%到10%。

2.2 碳排放强度与减排成本

依据减排成本核算模型，利用Lingo9.0求出2012 2020年间各行业的减排成本，核算出二氧化碳和减排成本研究跨度期间的平均值（见表1），测算的减排成本变动范围与陈诗一核算的结果比较接近。拟合出碳排放强度（自然对数值）和减排成本的曲线如图1所示，点的大小是根据方向性距离函数计算出的减排潜力，代表该生产单元达到生产前沿面时可以减少的排放比例。

从表1和图1可以看出：（1）减排成本随着排放强度的降低呈现了上升趋势，上升速度随着排放强度的减小而增加，呈现单增的凸函数性质；（2）减排潜力大的点多数来自排放强度高的数据点，其能源利用效率有很大的改善空间；（3）碳排放强度较高的如电力、热力的生产和供应业、石油加工、炼焦及核燃料加工业等行业，其排放强度均在3吨/万元以上，但每吨的减排成本都不足千元，而碳排放强度较低的如文教体育用品制造业、仪器仪表及文化、办公用机械等行业，其排放强度均在0.8吨/万元以下，但减排成本较高，在2-10万元之间，表明其减排空间要远远低于高能耗的行业。

2.3 碳交易下减排所需的成本

通过统计软件Eviews对减排成本曲线进行拟合，得到我国工业部门减排成本曲线：

P值均在0.05以下，在95%的置信区间拟合结果比较理想。利用碳交易模型，计算碳排放强度降低40%时的减排量与总成本，结果表明：（1）我国要实现2020年的减排目标，需要继续减排15.3亿吨二氧化碳，付出的社会总成本为2266亿元，约占当年估算工业总产值的0.16%，这个结论与崔连标的研究结果接近。碳交易价格为296元/吨，高于目前上海市实际38元/吨的价格，主要原因可能是目前的碳排放强度比2020年设定的标准高，另外论文使用的是宏观减排成本，可能要大于微观减排成本；（2）在行业间减排责任分配上，主要减排行业为电力、热力的生产和供应业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、煤炭开采和洗选业，这几个行业均承担着千万吨以上的减排责任，其减排量分别为71668.64、59859.06、12468.03、4786.69万吨，减排成本相对较低，他们作为减排主力能够实现社会减排成本的最优化。但仪器仪表及文化、办公用机械、通用设备制造业、皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业、印刷业和记录媒介的复制等行业的排放量比较低，分别为0.04、0.12、0.18、10.25万吨，减排成本较高，为了降低减排成本，他们会倾向于在碳交易市场上购买排放权配额；（3）减排45%时需要付出8593亿元减排成本，交易价格为580元/吨，较40%时有非常显著的增长；而减排35%时只需要付出877亿元减排成本，交易价格为184元/吨。

  3.结论与建议

本文利用方向性距离函数测算边际减排成本，拟合出整个工业行业的减排成本曲线，使用坐标平移等方法测算不同部门的减排成本曲线；将初始碳排放权配额模拟分配给工业各部门，根据碳交易模型，探讨了碳交易市场对行业间减排成本和交易价格的影响。得出的结论如下：

（1）随着减排量的增加，减排成本呈现单增的凸函数性质；（2）工业部门间排放强度和减排成本差异较大。排放强度较高的如电力、热力的生产和供应业、燃气生产和供应业等行业，其减排成本较低，而排放强度较低的如纺织服装、鞋、帽制造业、通信设备、计算机及其他电子设备等行业，其减排成本较高；（3）要实现2020年减排40%的目标，工业部门需要再减排15.3亿吨二氧化碳，付出的社会总成本为2266亿元，交易价格为296元/吨。实现降低45%的减排目标，要比减排40%时多消耗近三倍的减排成本。

本文仅仅研究了基于历史免费分配模式下的碳交易模型，今后将对其他分配模式下的碳交易模型做进一步的探讨。

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