基于存储机制和企业违约行为的碳交易效率研究.docx

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基于存储机制和企业违约行为的碳交易效率研究

基于存储机制和企业违约行为的碳交易效率研究

魏琦王樱晓

摘要：

以我国碳交易市场数据为基准情形，基于碳排放權跨期存储和违约罚款机制，建立企业最优减排策略模型。

通过汉密尔顿函数分析各变量关系，利用遗传算法推导出企业成本最小化条件下的最优减排函数、最优碳排放函数和最优碳交易函数，并计算出违约惩罚系数。

将最优解与基准情形对比发现，我国碳交易市场存在诸多不足，如：

碳排放权初始分配过多，企业参与碳交易积极性较低等。

关键词：

碳排放权交易；存储机制；违约成本；碳交易效率

F272.3：

A：

1003-3890（2018）06-0080-07

一、引言

自欧盟碳排放交易体系（EUETS）启动以来，碳排放权交易（以下简称碳交易）被广泛推行，已成为各国控制大气污染的主要市场手段。

目前全球共建立17个碳交易体系，覆盖30多个国家及地区，这些体系的经济总量占全球GDP的40%。

截至2015年4月1日，全球所有ETS的成交额为340亿美元。

中国作为一个负责任的发展中大国，虽无强制减排义务，但积极承担节能减排重任。

2009年11月25日，中国向世界做出承诺：

到2020年，我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。

为实现这一目标，中国积极推进碳交易机制。

2011年，国务院出台《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》，确定于2013年设立北京、上海、天津和广东等七个碳交易试点省市。

截至2015年底，七个碳交易试点市场共纳入2000多家企事业单位，年发放配额总量约12亿吨，累计成交量逾4800万吨二氧化碳，累计成交额超14亿元。

2015年CCER第一、二、四类项目年均减排量达10814.5万吨，第三类项目减排量达8921.9万吨。

碳交易推行以来，虽然得到世界范围内的广泛认可，但在实际运行中也暴露出诸多问题。

例如，EUETS第一阶段（2005—2007年）末碳价突然暴跌、接近于零。

其主要原因是第一阶段的碳排放权不能跨期存储到第二阶段使用，导致第一和第二阶段完全分割，失去时间上的连续性。

碳价崩溃使欧盟认识到碳排放权跨期存储对欧盟碳交易体系的重要性。

为了维持第二阶段末期碳价的平稳，EUETS允许第二阶段的剩余碳排放权转入第三阶段继续使用，从而对第二阶段末期碳价起到支撑作用。

国际经验已经证明碳排放权跨期存储机制具有可行性，但国外碳交易市场大多由发达国家主导，我国市场基础和市场条件与其差距甚大。

因此，碳排放权跨期存储机制在我国的引入及实践方式亟待研究。

此外，宏观政策能否有效运行依赖于微观个体的反应，我国引入和设计碳排放权存储机制时，需考虑企业的决策方式和行为模式。

在上述背景下，探讨我国的碳交易效率对进一步建设和完善我国碳交易市场具有重要意义。

二、文献综述

为了提高碳交易效率，国内外专家和学者对碳交易进行了深入研究，提出了众多改进方案。

关于碳排放权交易市场中存储机制的研究，Tietenbery[1]计算出随时间推移在给定污染总量时，累积污染物的最低联合成本。

同时可跨期存储的碳交易市场存在竞争均衡，可以以最低系统成本实现总减排目标。

Cronshawetal.[2]使用离散时间模型，证明在完全竞争市场中对于可跨期存储的碳排放权，企业会将碳排量在交易期限内进行调配，以实现减排成本最低。

随后，Jonathan[3]研究了碳市场中所有企业的联合成本问题，对Tietenbery[1]、Cronshawetal.[2]的工作进行延伸，利用最优控制模型提出连续时间下更具普适性的碳交易方案；概括并延伸了当企业可以存储碳排放权时的连续时间模型并且推导出碳价和碳排量的显式时间路径。

Newelletal.[4]通过建立模型，证明在一定条件下企业可通过存储机制将价格冲击转化为数量冲击，有效减少甚至消除价格波动对企业决策的影响，并且企业可以通过碳交易跨期套利。

Joachimetal.[5]对EUETS和美国清洁机制等方案的实证研究表明碳排放权存储机制有利于增强跨期交易的灵活性，降低整体合规成本。

同时为未来具有不确定性的高需求提供安全保证，因此碳排放权存储可以抑制碳价波动。

还有学者对碳排放权存储机制进行了补充和拓展。

Richardetal.[6]研究了美国二氧化硫排放权交易体系中的存储机制，发现存在高额违约罚金和连续排放检测时，存储机制可有效提高企业减排效率。

段茂盛等[7]根据已有碳排放权交易体系的运行经验分析，当市场运行历史数据充分、碳排放量预测经验充足且碳交易体系上限目标具有连续性时，允许碳排放权存储可以获得更好的市场效果。

他们还提出中国碳排放权存储机制要与宏观碳排放权控制考核匹配，应将预先存储的碳排放权计入当期排放量。

王文举等[8]认为欧盟碳排放权市场取消对碳排放权存储的限制不仅扩大了企业使用跨期碳排放权的自由，更增强了碳交易市场供给需求的自我调节能力。

关于碳排放权存储机制与减排成本关系的研究，学者对不同市场进行实证分析均发现碳排放权存储机制能够有效降低减排成本。

纵观国内外的研究成果和现状，学者们大多从宏观层面论证了碳排放权跨期存储交易有利于降低社会总成本及抑制碳价波动；或通过研究欧盟碳排放权交易市场，分析我国建立碳排放权存储机制时应注意的问题。

也有部分学者从企业的角度论证了在允许碳排放权跨期存储的碳交易市场中，企业可以通过灵活调配碳排放权以降低减排成本并通过碳交易获利；并且高额违约排放罚款可提高企业减排效率。

但目前鲜少有学者将碳排放权跨期存储机制和企业违约行为结合起来研究企业最优减排策略及碳交易效率问题。

Jonathan[3]虽建立了允许碳排放权跨期存储时企业最优减排决策模型，但并未给出企业具体最优减排量和碳交易量，而是仅对各变量的数理关系进行了研讨，且没有把企业违约行为考虑在内。

因此，本文在Jonathan[3]的基础上，将违约成本考虑在内，在允许碳排放权跨期存储的情况下，建立企业最优减排策略模型。

在该模型中，企业可以通过出售多余碳排放权获得收益用以补偿减排成本和生产成本。

本文利用该模型对企业成本最小化条件下最优减排函数、最优碳排放函数、最优碳交易函数和违约惩罚系数进行测算，研究企业降低减排总成本的最优决策组合，给出企业调整方向；同时与碳交易机制的发展现状作对比，研究碳交易效率，发现目前的不足，对碳排放权机制构建提出建议。

三、仿真实验模型构建

（一）主体假設

假定某特定区域内有一个政府监管机构负责碳交易管理，市场中有N家排放同一类型均匀混合污染物的企业参与碳交易。

企业的碳排放权来源于3个方面：

政府分配、碳市场交易和企业自己净化减排节约的碳排放权。

政府监管机构依据“祖父原则”免费分配初始碳排放权，即：

依据历史产量和排污水平进行分配和依据现实产量或排污量来分配[9]。

每单位碳排放权代表1当量污染，企业可将分配的碳排放权存放在碳交易所中，视需求进行使用或交易。

有限时间区间X内共12个交易期，碳排放权允许跨期存储，即在每期结束时，碳排放权存储额不清零，但企业要在有限时间区间X内根据市场变化情况做出相应的交易或存储决策。

企业可以通过投资先进生产设备直接减少污染物排放量，也可以后期对生产过程中排放的污染物进行净化处理，投资先进设备和后期污染净化的费用均为减排成本。

交易产品为碳排放权，并且根据EUETS的实践经验，认定企业碳排放量超过持有碳排放权数量，即超额排放时，就存在违约排放行为。

如若企业违约排放，则会被监管机构的连续排放检测装置发现并处以高于单位碳交易市价的罚款。

该罚款就成为企业的违约成本。

在上述碳排放权交易制度下，作出如下假设：

（10）e-rx为折现因子。

企业i存储的碳排放权可以通过折现因子体现在当期收益中。

在模型的仿真模拟中，交易期时间跨度很短，因此将e-rx进行简化，令e-rx=1。

在允许碳排放权跨期存储情况下，企业作为理性人，它的目标是实现利润最大化或成本最小化，设它的成本最优值函数为J*。

由于，企业违约排放会被监管部门检测到，且违约罚款大于碳价，所以当企业有碳排放权存量时，企业不会违约排放。

但当分配给企业的碳排放权不足以满足生产需要，企业碳排放权存量为零时，企业要想继续排放污染，可以选择交易碳排放权、不违约排放，也可以选择不再参与碳交易、违约排放。

因此建立模型时，根据不同条件将企业策略分两种情况讨论：

有违约行为时和无违约行为时。

（二）企业无违约行为时的策略

企业无违约行为时，根据企业是否有碳排放权存量会有两种不同情况。

企业没有碳排放权存量时的成本最小值函数为：

1.模型框架。

企业参与碳交易市场的碳排放权存储机制，成本最小值函数为

企业自行减排净化的污染物越多，碳排放权存量越多，交易的碳排放权有利于企业降低总成本。

企业为达到最低总成本面临自行减排卖出碳排放权或减少自我净化买入碳排放权的抉择。

其中，碳排放权存储量等于碳排放权初始配额量加碳交易量减去企业实际碳排量。

即

2.成本最小化理论分析。

利用汉密尔顿函数对最优值函数J*进行分析：

式（7）中，λ（Bi）为企业i碳排放权存量的边际值。

企业存储碳排放权用于将来某期使用或卖出以降低后期的减排成本，并通过折现因子体现现值总成本的降低。

因此，λ（Bi）为负值。

由于Bi遵守非负性约束，所以（λ（Bi））为正值，每单位碳排放权存量的边际值会上升（从左侧趋于零或者说是绝对值变小）。

也就是说随着减排量的增加，每单位减排量减少的总成本越来越少。

（三）企业有违约行为时的策略

下面对企业无未使用的碳排放权且有违约行为时的策略进行详细分析。

1.模型框架。

企业有违约行为时的成本最小值函数为

此时，企业买入碳排放权和自行减排净化的污染物越多，违约排放量越小。

企业可以通过调节减排量和碳排放权交易量，达到成本最小化。

违约碳排量等于企业实际碳排量减去碳排放权初始配额量减去碳排放权交易量。

即：

2.最优化理论推导。

利用汉密尔顿函数对企业存在违约情况下的最优值函数J*进行分析：

综上，在允许碳排放权存储的情况下，参与碳交易的企业将面临如下选择，即是否违约排放，是否交易碳排放权。

接下来通过仿真实验，研究企业以成本最小化为目标时的最优决策。

四、企业视角下碳排放权存储机制仿真实验

在允许碳排放权存储和企业可能存在违约行为的前提下，利用资料中得到的我国碳交易市场的现行情况作为基准情形代入仿真实验模型中，通过最优化仿真模拟得出最优解，将最优解与基准情形作对比，研究我国碳交易效率。

根据对EUETS和美国酸雨计划等实践经验的研究发现，碳排放权交易初期存在诸多问题，如：

碳排放权初始分配过多，企业参与碳交易的积极性不高，违约罚款不合理等。

因此在研究我国碳交易效率问题时着重论证我国碳交易市场目前是否存在上述问题。

（一）基准情形下企业成本最小化仿真实验数据及过程

利用MATLAB软件的遗传算法对方程

（1）、

（2）、（12）进行最优化仿真模拟，设di、ei、yi是关于时间x的二次函数，共12期。

第1期即为基准情形下的交易现状，第12期即为经过动态调整后的最优情况。

在此，给定平均排污水平企业的基准情形：

在仿真优化过程中，给企业排污量和减排量设定较宽松的标准，但若不对排污量ei（x）和减排量di（x）进行最低限制，企业为实现成本最低，会出现ei（x）极小或为零的情况。

因此设：

ei（x）≥0.7Si（x），di（x）≥0.05Si（x）。

（二）实验结果分析

在12期的期限内，企业有违约行为时的成本最小值函数变化趋势如图1中J1所示：

由于此时企业没有碳排放权存量增加贴现收益，违约罚款会增加成本，因此其减排成本为正值；并且随着排放量的增多，企业需要购买更多的碳排放权或缴纳更多违约罚款，企业总成本逐渐上升。

企业无违约行为且企业有碳排放权存量时，企业成本最小值函数变化趋势如图中J2所示：

在高碳排放权配额和低排