中国绿证市场的现状分析与交易机制优化.docx

中国绿证市场的现状分析与交易机制优化.docx

《中国绿证市场的现状分析与交易机制优化.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国绿证市场的现状分析与交易机制优化.docx（16页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

中国绿证市场的现状分析与交易机制优化

中国绿证市场的现状分析与交易机制优化

0 引言

绿色电力证书（tradablegreencertificates,TGC）（以下简称绿证）交易机制是发展可再生能源的重要机制，目的在于弥补可再生能源补贴缺口[1-2]。

2017年2月6日，国家发改委、财政部和国家能源局三部委联合发布了《关于试行可再生能源绿色电力证书核发及自愿认购交易制度的通知》（发改能源[2017]132号）[3]。

2017年11月8日，国家发改委和国家能源局发布了《解决弃水弃光问题实施方案》，该方案提到在2018年适时启动可再生能源配额制，促进可再生能源消纳和相应绿证的出售，以法律强制措施提高需求侧的认购积极性[4]。

为促进可再生能源的发展，许多国家也实行绿证交易机制：

美国建立了绿证自愿购买市场和强制购买市场[5]；北欧国家建立了多国统一绿证市场，将绿证作为金融产品在纳斯达克商品交易所交易[6]。

2017年中国建立了绿证自愿认购市场，但是并没有实施可再生能源配额制。

因此研究中国绿证市场的运行情况，探讨现行绿证交易机制是否存在改进的可能，可以为实施可再生能源配额制提供建议和参考，也是我国绿证交易市场发展中的重要环节和广大学者的研究重点。

现在国内外绿证市场的研究主要集中在以下方面：

1）绿证实施政策评价。

文献[7]结合中国国情从国际经验、经济学和制度学角度验证了中国实施基于配额制的绿证制度的可行性并提出了政策建议；文献[8]考虑可再生能源配额制，评价绿证制度对于解决中国实际问题的积极作用；文献[9]从经济与环境效益方面分析了绿证市场的可行性。

2）绿证市场和其他市场的相互作用。

文献[10-12]分别运用系统动力学方法、均衡理论与软件仿真的方法研究了绿证市场、碳交易市场和电力市场的相互影响机理，结果表明随着配额比例的增加，绿证价格和电力价格会上升，但是碳价会下降。

3）研究绿证价格机制。

文献[13]建立了考虑补贴和消费者偏好等因素的绿证价格模型，通过仿真验证了模型的实用性；文献[14]建立了绿证价格随机动态模型，使用新泽西州的太阳能价格数据进行校验和灵敏度分析，最后对市场设计提出了政策建议；文献[15]提出了惩罚与目标动态分配调整（adjustabledynamicassignmentofpenaltiesandtargets,ADAPT）机制，通过建立随机动态规划模型仿真采用ADAPT机制的绿证市场，最后证明了ADATP机制具有稳定绿证价格的作用。

综上，国内外并没有针对中国绿证市场初级阶段运行情况进行深入分析，同时对于绿证交易机制研究也较少。

现阶段我国绿证市场采用挂牌交易。

从国际经验来看，北欧和印度绿证市场采用双边交易[6,16]。

同时，文献[17-19]表明双边交易与挂牌交易相比具有市场效率高、成交价格低和成交量大的优点。

虽然文献[20]提出了绿证市场的单一回合的双边交易机制，但是市场效率和社会福利有待提高，这是因为在单一回合的双边交易中买卖双方不能根据市场信息调整竞价策略，而在多回合的集合竞价机制下，可以实时调整报价，具有更高的市场效率[21]。

由于多回合集合竞价的交易模式具有复杂性和随机性等特点，因此需要选取合适的竞价策略。

文献[22]最早提出零信息（zerointelligencewithconstrain,ZI-C）策略，但是ZI-C策略与市场中信息和拍卖参与方学习能力无关，市场效率较低。

随后文献[23]提出了具有自学习能力增强零信息（zerointelligenceplus,ZIP）策略，实验仿真表明ZIP策略虽然可以得到更高的市场效率,但是其存在收敛速度慢且对初始值要求高的缺点。

本文分析中国现阶段绿证市场的运行情况，指出现行机制存在的问题，从定价和交易方式上作出改进，提出多回合集合竞价机制，从而实现绿证供应方和需求方的多回合双边交易，最大程度地撮合交易双方，提高市场效率。

在该交易机制下，提出粒子群优化（particleswarmoptimization,PSO）自适应竞价策略，买卖双方通过自适应学习机制动态调整价格并且通过供应函数和需求函数适时调整数量。

最后，通过实验仿真分析交易原理和竞价过程，验证交易机制和竞价策略的优越性。

1 绿证交易机制与现状分析

1.1 绿证交易机制

中国的绿证交易机制如图1所示。

可再生能源发电商根据自己的上网电量向可再生能源信息中心（以下简称信息中心）申请绿证。

信息中心根据其发电类型、上网时间、生产地和项目名称向合格的可再生能源发电商发放具有唯一标识的绿证，一张绿证代表1MW·h的可再生能源电力。

绿证供应方在绿证交易平台上挂牌出售绿证，标明出售价格和出售数量，但是标价不得高于对应的补贴价格。

认购参与方根据自身的需求在交易平台上摘牌，但是不能进行二次出售。

在交易过程中，信息中心需要做好信息披露的工作，力求降低各市场主体获取市场信息的成本并且消除买卖双方信息的不对称性以提高市场配置资源的效率；追踪并记录绿证交易；同时需要监督市场交易维持绿证市场的公平和安全。

国家能源局和财政部根据信息中心报送的信息考察各配额主体的配额完成情况并且向可再生能源发电商发放补贴，其中发放补贴的原则是出售绿证对应的电量不再享受国家的补贴。

图1绿证交易机制

Fig.1ThetrademechanismofTGC

1.2 中国绿证市场的现状分析

对于我国绿证市场初期阶段的现状研究，本文选取绿证认购平台网站（）的数据资源，基于2017年7月1日—2018年6月30日的数据进行统计分析，从定价行为和市场绩效两方面分析我国绿证交易机制的运行情况。

1.2.1 绿证定价行为

由于认购价格不高于证书对应电量的补贴金额，对于未出售证书对应的绿色电量依然可以享受补贴，所以这些绿证的价格为相应电量对应的补贴金额。

根据财建[2012]102号文件[24]规定的补贴标准，补贴金额由可再生能源的上网电价减去脱硫燃煤机组标杆电价计算得到。

截止到2018年6月30日，我国共核发绿证5102320张。

其中，467个风电项目共核发了风电绿证4931477张；80个光伏项目共核发光伏绿证170843张。

风电绿证价格和光伏绿证价格的具体信息如表1所示。

从价格区间来看，单张风电绿证的价格在[137.2，330]元/个，单张光伏绿证价格在[586.6，852.2]元/个。

从表1可以看出，光伏绿证价格比风电绿证价格要高出300～500元/个，其主要原因是参加绿证市场的风电项目和光伏项目分别于2009年初至2014年末和2011年初至2015年末并网运行，时间先后导致各自的标杆电价出入很大，2011—2015年的光伏标杆电价高出2009—2014年的风电标杆电价0.3～0.5元/（kW·h），对应绿证要高出300～500元/个，具体信息见表2。

表1风电和光伏绿证价格的描述性统计

Table1ThedescriptivestatisticsonthepriceofTGC

表2风电和光伏标杆电价

Table2Thepowertariffbenchmarkofwindandphotovoltaicpower

对于同种类型绿证，同一地区的绿证价格相同，不同地区的绿证价格差异较大，主要原因是受区域可再生能源标杆电价和各省份的脱硫燃煤的价格影响。

以风电绿证为例，不同区域风电绿证的平均价格不同，如图2所示。

其中河北省承德市和张家口市的绿证平均价格最低，为177.77元/个，新疆的巴音郭楞州的绿证价格最高，为330元/个。

同一个省份不同地区的风电绿证价格不同是由于风电绿证的标杆电价不同。

例如，新疆乌鲁木齐市与新疆巴音郭楞州的风电绿证价格差值（70元/个）正是对应的电量Ⅰ类与Ⅲ类风电资源区标杆电价的差值。

1.2.2 市场绩效

市场绩效是指在一定市场结构和市场行为下市场运行的经济效果。

本文选取绿证的成交情况来研究。

截止到2018年6月30日共核发了5102320个绿证，认购了27170个绿证，其中在线上（信息中心的网站）成交了2445个绿证，在线下交易了24725个绿证。

由于线下交易信息为买卖双方的私有信息，本文仅搜集到线上交易的信息。

在自愿的情况下，绿证的认购情况并不乐观，总结为以下几点原因：

1）购买绿证只能证明消费了绿色电力，并没有实质性的奖励，多用于自我宣传；2）绿证价格偏高；3）企业使用绿色电力的意识尚处于萌芽阶段，认购积极性不高。

1）风电绿证的成交情况。

绿证的购买者偏向于购买价格较低的绿证。

风电绿证成交价格和成交的数量如表3所示，共成交了2369个绿证，以176.6元/个价格成交的绿证数量占所有出售风电绿证总量的95.8%，风电绿证的平均成交价格为176.2元/个。

2）光伏绿证成交情况。

光伏绿证成交量较少，光伏绿证与风电绿证相比在价格上缺乏竞争力，很难通过绿证市场促进光伏项目发展。

光伏绿证成交价格和成交的数量如表4所示，共成交了76个绿证。

成交的平均价格为710.17元/个。

从表4可以看出光伏绿证的成交不仅与绿证的价格有关，还与光伏绿证的其他属性有关，如生产绿证的企业、并网时间等。

其中大唐集团投资建造的光伏项目生产的标价为772.3元/个的绿证出售了33个。

图2我国各地区风电绿证的平均价格

Fig.2AveragePriceofwindTGCindifferentregionsofChina

表3中国风电绿证成交价格和数量

Table3TransactionpricesandquantitiesofwindTGC

表4光伏绿证成交价格和数量

Table4TransactionpricesandquantitiesofphotovoltaicTGC

2 多回合集合竞价机制

上文分析了绿证市场的运行情况，由于绿证市场的交易模式（挂牌交易）和市场定价规则导致同一地区同类绿证价格相同、绿证价格区域差异性较大和不同地区的绿证成交量悬殊等问题。

总体上我国现行绿证市场的流通性差、市场效率低并且市场缺乏激励机制。

文献[17-19]的研究表明双边拍卖与挂牌交易相比具有市场效率高、成交价格低和成交量大的优点。

若实施可再生能源配额制，采用双边交易机制将比采用挂牌交易获得更高的市场绩效，例如印度、韩国和北欧国家就采用双边交易的模式[6,16]。

因此本文设计了多回合集合竞价交易模式和竞价策略以期提高绿证市场绩效。

2.1 交易流程

绿证市场的多回合集合竞价流程如图3所示，其中t表示集合竞价的回合数。

步骤1：

买卖双方竞价。

若当前是第1回合（t=1），则可根据原则一竞价，即按照成本信息和市场规定的最高价估计绿证的价格和相应的购买或出售数量。

若t>1，则可根据原则二竞价，即根据市场公布的上一轮成交信息并且应用自适应定价策略确定绿证价格和相应的购买或出售数量。

步骤2：

市场出清。

市场根据买卖双方提交的竞价信息，当前轮的短期内供给和需求迅速达到均衡状态，确定达到均衡条件下每个竞价参与方可以成交的绿证数量。

步骤3：

匹配和定价。

根据匹配规则，匹配买家与卖家进行交易并确定成交价格。

步骤4：

市场公布交易信息。

市场公布第t回合交易的最优竞价价格s（t）。

对于供应商，ss（t）是第t回合成功交易的卖方的最高报价；对于需求方，sb（t）是第t回合成功交易的买方最低投标价。

步骤5：

进行下一回合集合竞价。

图3多回合集合竞价流程

Fig.3TheprocessofMulti-roundaggregateauction

2.2 自适应竞价策略

自适应竞价策略是根据市场信息自动地调整竞价价格，然后根据供应函数和需求函数得到相应的竞价数量。

自适应竞价策略主要由自适应学习机制和供给、