基于全国统一碳市场下的中国各省市初始碳排放权分配方案研究

张 博，何明洋

(北京大学 经济学院，北京 100871)

基于全国统一碳市场下的中国各省市初始碳排放权分配方案研究

张 博，何明洋

(北京大学 经济学院，北京 100871)

碳交易是实施绿色低碳发展战略、促进经济转型升级的重要机制之一。中国已向国际社会做出减排承诺，并正在积极推动全国统一碳市场的建立，其中的首要任务就是解决各省市初始碳排放权的分配问题。然而，在以往有关初始碳排放权分配方案的研究工作中环境承载力这一关键因素并未考虑在内。因此，提出一种综合考虑包含环境承载力在内的多因素的初始碳排放权分配方案便显得尤为重要。不仅如此，方案还针对政策制定者的选择偏好进行了多情境分析，所得结论对于国家制定相关政策具有重要的参考价值和意义。

统一碳市场；初始碳排放权分配；环境承载力；生态系统服务价值

一、引言

工业革命以来，人类经济取得了迅猛的发展，然而与之相伴随的则是诸如资源短缺、环境污染、生态破坏等一系列严峻的问题和挑战。改革开放三十多年来，中国经济以平均每年10%以上的增长速度实现了超高速发展，经济总量已经超越日本成为世界第二大经济体，创造了“经济增长的奇迹”。然而毋庸讳言，我国经济增长的质量仍亟待提高，粗放型增长是我国经济发展的主要特征，高污染、高能耗已成为我国工业化进程特别是重化工业化阶段的显著问题。发达国家所遇到的环境问题是在其200多年的发展历程中逐步出现、分阶段解决的，而我国却是在30多年的快速发展中集中出现的，因此中国的资源、环境问题呈现出压缩性、综合性等一系列特征，面临的压力和挑战更为紧迫。当前全球气候变化的严峻问题和国际能源资源的供给形势，使得发展中国家已经不可能沿着西方发达国家的老路顺利实现工业化、现代化的发展目标，目前已经没有足够的资源及环境容量用以承载原有的高碳、高增长的发展模式。如何实现低碳转型，走绿色经济、循环经济的可持续发展之路，已经成为摆在我们面前亟待解决的重大课题。

国际经验表明，市场机制的运用，尤其是碳排放权交易体系的建立不仅对温室气体的减排有积极作用，同时可以促进能源利用效率的逐步提高、经济结构的不断优化，从而使得我国经济向着低碳化的方向发展。因此，碳排放权交易市场的建立刻不容缓，这也是我国所面临的一系列问题和形势的客观要求。首先，经济转型和产业发展的需要促使我们必须采取相关措施。我国能源利用效率仅为33%，比发达国家落后20年，相差约10个百分点，目前中国已成为世界上单位GDP能耗最高的国家之一，2004年中国每万元GDP能耗是日本的8倍、欧盟的4.5倍、美国的2.3倍以及世界平均水平的2.2倍。与此同时，在快速工业化、城市化的背景之下，我国能源消费和能源需求持续较快增长，给能源供给造成了很大的压力，供求矛盾长期存在，严重制约着未来的可持续发展。不仅如此，我国的石油对外依存度已经连续数年超过50%，过多依靠国际市场的状况使得我国的能源安全形势不容乐观。我国的环境污染状况同样十分严峻：全国1/5的城市空气污染严重，70%江河水系受到污染，而其中有40%更是受到严重污染，1/3的国土面积受到酸雨影响，近1/5的土地面积存在不同程度的沙化现象，近1/3的土地面临水土流失，90%以上的天然草原退化。可以说，我国的经济增长有很大一部分是建立在透支生态环境的基础之上，目前的经济增长模式将为子孙后代进行环境修复带来沉重的负担。其次，现有的命令—控制型环保手段逐渐失灵。单纯的命令—控制型手段并不能很好地改善我国的总体环境质量，中国当前正处于重度工业化阶段，对高排放产品的刚性需求导致高排放产能的过度集中，这种集中造成即使单独企业达到标准，也无法改变环境整体下降的问题。同时单纯依靠排放标准把技术选择强加给企业，可能存在技术选择错误的问题，干扰企业自身的研发。企业对管制的规避动机强烈，因此还可以通过寻租等手段逃避环境治理的责任。与此同时，对于另一市场化手段的环境税政策一直存在着较大争议，使得这一手段受到了一定程度的质疑，例如征税能否量化出对环境保护的作用、缺乏正面激励机制、各个部门之间权责和利益分配机制不明确等。碳排放权市场的建立可以在一定程度上较好地规避上述问题，因此对于传统的命令—控制型手段是一个重要的补充。最后，国际气候谈判的政治需要以及国际碳金融竞争的战略部署也要求碳排放权交易体系的尽快建立。

针对上述挑战，我国政府采取了积极的应对措施。在哥本哈根气候变化大会前夕，中国向世界做出了庄严的承诺：到2020年我国单位国内生产总值的二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%。这一目标的实现需要一系列配套机制的建立和运行，因此作为节能减排最为重要的手段之一的碳排放权交易体系的建立便被提上了议程，并在2年多的时间里进行了快速地推进。从2011年10月国家发展改革委员会印发《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》至今，我国已有北京、上海、天津、湖北、广东、深圳、重庆共7个省市成为碳排放交易试点，截至2014年10月底，共完成二氧化碳交易1375万吨，累计成交金额突破5亿元，碳市场规模明显扩大。从政府层面来看，2014年5月份国务院办公厅印发了《2014～2015年节能减排低碳发展行动方案》，要求推动碳排放权交易试点，研究建立全国碳排放交易市场。同年12月，国家发展和改革委员会公布了《碳排放权交易管理暂行办法》，这也是我国第一部国家碳市场法规，对国家层面的碳市场建设给出了相关政策及思路。《办法》主要对碳排放交易中各主管部门的管理职能进行了相应的安排，在两级管理的框架下，分别对覆盖范围确定、配额总量确定和配额分配、碳排放权交易、注册登记系统、碳排放核算报告和核查、配额清缴的管理进行了部署，将为2016～2020年全国碳市场的全面启动及完善提供重要支撑。该《办法》中第八条指出：国务院碳交易主管部门将根据国家控制温室气体排放目标的要求，综合考虑国家和各省、自治区和直辖市温室气体排放、经济增长、产业结构、能源结构，以及重点排放单位纳入情况等因素，确定国家以及各省、自治区和直辖市的排放配额总量。作为碳排放权交易体系建立的核心环节，初始排放权的分配对于整个市场的有效运行起着至关重要的作用，若无法合理的将整体减排目标分配到各省、自治区和直辖市当中，碳排放权交易市场的效果将大打折扣。

为此，本文基于公平及效率原则，在结合各省市减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载力等因素的基础之上，构建起表征各项因素综合效应的复合指标，在实现到2020年我国单位国内生产总值的二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%的总体目标之下，对于全国30个省、自治区和直辖市(除西藏及港澳台地区)的初始排放权分配问题进行了研究。文章第二部分首先对国内外有关碳排放权交易及初始排放权分配的相关研究工作进行了综述，第三部分介绍了本文各项指示因子的选取与复合指标的构造方法，初始排放权分配模型的建立及对该模型结果的详细分析和讨论将分别在第四和第五部分予以展开，最后对全文进行总结并给出相关政策建议。

二、文献综述

碳排放权交易是一个复杂的制度体系，其建立与运行涉及到诸多方面，例如排放权的设定、排放权的分配以及排放权的存储与管理等一系列环节。曾刚和万志宏(2010)[1]54指出：从其本质来看，排放权是对环境容量资源的限量使用权。排放权交易制度以此为基础，是指政府确定污染物的排放总量或标准，随后进行排放权初始分配(界定产权)，由企业在排放权交易市场上自由交易排放权，即由市场确定排放权的价格，并实现资源的优化配置。这一交易制度本质上属于基于市场的环境政策工具，它鼓励环境主体通过市场信号做出行为决策，而不是为环境主体规定明确的减排任务或方法，在促使厂商和个人在追求自身利益的同时，客观上导致减排任务的实现。排放权交易的理论基础是环境污染的外部性和科斯定理(Coase, 1960;Dales, 1968; Montgomery, 1972)[2-4]。目前，在各个国家的规划之中，建立以排放权交易为核心的金融机制已经成为促进低碳经济发展最为核心的手段[1]55。

理论上而言，在完全竞争、无交易成本的条件下，碳排放交易体系可以以最低成本实现既定的减排目标，初始排放权分配不影响排放权交易体系的成本有效性[4]412。然而实际情况并非如此，交易成本(Stavins, 1995; Cramton and Kerr,2002;Cason and Gangadharan. 2003; Hahn and Stavins, 2010)[5-8]和市场势力(Godby, 2000; Montero, 2009;Tanaka,2012)[9-11]的广泛存在使得初始排放权的分配会对碳排放交易市场的运行效率产生影响，因此设计合理的初始排放权分配方案成为了排放权交易的核心(李凯杰和曲如晓, 2012)[12]130。

Stavins[5]134指出了排放权交易市场中的三个潜在的交易成本来源：(1)搜索和信息；(2)讨价还价并作出决策；以及(3)监督和实施。其中第一种来源由于公共物品的自身信息属性而变得最为显著，其余两种来源的影响则相对较小。值得注意的是，交易成本在两种情况下将变得尤为高昂，从而使得初始排放权的分配对市场的有效运行产生十分重要的影响，它们分别是：(1)由于技术原因导致交易成本昂贵；以及(2)组织和机构故意阻碍交易的正常进行。不同形式的交易成本下，初始排放权的分配对于市场运行效率的影响也各不相同，例如边际交易成本不变[5]141、边际交易成本递增(Liski, 2001)[13]以及边际交易成本递减[5]142时，初始排放权与最终市场达到均衡时的配额分配方案便存在较大的差别。边际交易成本不变时二者相互独立，递增时初始排放权的分配将显著影响交易市场的运行效率，而在递减时若初试排放权的分配同成本有效分配相差越大，则其同零交易成本竞争性均衡之间的偏离就越小。

与此同时，市场势力同样包含两个方面，即(1)排放权市场的市场势力；以及(2)产品市场的市场势力，二者对于市场运行效率的影响各不相同[12]132。当排放权市场存在市场势力时，该势力作为排放权出售方时，其将有激励扮演垄断卖方的角色，通过减少市场上可供交易的排放权配额推高排放权价格，而当其作为排放权购买方时，其同样有激励扮演垄断买方的角色，通过减少排放权配额的购买而人为的压低排放权价格，最终凭借其自身市场势力获得超额利润[8]6。当产品市场存在市场势力时，即使此时排放权市场处于完全竞争的状态之下，初始排放权的不合理分配同样会导致排放权市场运行效率的损失(Malueg, 1990)[14]。而当排放权市场和产品市场同时具有市场势力时，大型企业通过初始排放权的分配进一步巩固了其市场地位，凭借着自身的资源优势同时影响排放权和产品两个市场并从中获利，导致市场均衡价格高于处在竞争状态下的价格，最终导致了整体市场的低效运行(Montero, 2009[10];Calford et al.,2010[15];Tanaka, 2012[11])。

初始排放权分配方案的比较分析同样是目前有关该方面研究的一个热点问题[12]132。前人对此分别在其价格发现功能(Lopomo et al., 2011;Wrake et al., 2012; Zetterberg et al., 2012)、[16-18]减排成本(Grainger and Kolstad, 2010; Parry and Williams III, 2010; Fullerton, 2011;)[19-21]及促进创新(Fadaee and Lambertini, 2011;Rogge et al., 2011; Calel and Dechezlepretre, 2012)[22-24]等方面开展了大量的研究工作。这些工作有助于在不同维度上对各类初始排放权分配方案的优劣进行分析和比较，从而利于实际政策制定过程中对于大量的初始排放权分配模型和方案进行合理的筛选和甄别，并最终找到符合各个国家或地区自身特征的具体分配政策。

前人针对我国碳排放交易市场的初始排放权分配问题同样开展了部分富有意义的研究工作并取得了较好的研究成果。Yi et al.(2011)[25]2407通过考察我国31个省、自治区和直辖市的减排能力、减排责任及减排潜力，对我国碳减排指标的分配问题进行了研究，最终给出了各个地区的减排水平并进行了聚类分析。郑立群(2012，2013)[26-27]分别通过构建投入导向的零和收益DEA模型及公平与效率权衡模型研究了我国30个省区的碳减排责任分配问题，通过迭代计算及规划求解的方法分别得到了达到统一DEA有效边界及公平偏离指数最小的各省区碳减排责任分摊方案。然而，目前针对我国碳排放交易市场初始排放权分配问题的研究工作仍十分有限，尤其是针对我国近期刚刚提出的建立全国统一的碳排放交易市场的相关研究工作尚未跟进，而对于这一问题若想取得更为系统全面的认识则需要大量研究工作的进一步展开。

三、指示因子的选取与复合指标的构造

(一)指示因子的选取

各省、自治区和直辖市的初始排放权分配问题需要将多种因素纳入考虑范畴，例如各地区的财富水平、历史排放情况、减排成本以及环境承载力等。首先，Arrow et al.(1995)28指出：随着经济的发展和居民财富水平的增加，人们愿意为更好的环境条件支付更多的费用，即减排能力的提高，人均GDP便是这一方面的理想指示因子，同时其体现了责任分配问题中的横向及纵向平等原则。其次，毫无疑问历史排放量较大的地区理应承担更大的减排份额，即负有更多的减排责任，而历史排放量相对较小的地区则无需承担过多的减排负担，因此CO2的历史排放情况是衡量一个地区减排责任的合理指标，同时其体现了责任分配问题中的历史平等原则。最后，Vadas et al.(2007)[29]研究了不同减排方法的潜力及成本，能源利用效率是其中一项重要的指标，一般情况下能源利用效率较低的地区减排成本也相对较小，而具有较高能源利用效率的地区则存在着较大的减排成本，即表现出了边际减排成本递增的特征，因此反映能源利用效率的相关指标能够很好地表征一个地区的减排潜力，同时其体现出了责任分配问题中的“谁污染谁治理”原则。基于上述研究，Yi et al.(2011)[25]2408通过选取人均GDP、CO2累计排放量及单位工业增加值的能耗三项指标分别表征了各个地区的减排能力、减排责任及减排潜力，并对碳减排指标的分配问题进行了研究，取得了较好的效果。遗憾的是，环境承载能力这一重要因素并没有包含在模型当中。毋庸置疑，一个地区的资源禀赋状况或称之为环境承载能力，是这个地区经济发展的重要依托和保障，甚至可以被看作是最为重要的决定性因素之一，因此其对于碳交易初始排放权分配的影响同样至关重要。如何准确的表征各个地区环境承载能力的差别是保证研究工作进一步展开的重要因素。生态系统服务价值这一概念包含了某一特定地区几乎所有类型的资源及其各项功能价值，能够很好地反映一个地区的资源禀赋状况，故本文选择该指标作为衡量环境承载能力的指示因子。

本文指示因子的各项指标详述如下：

1．减排能力(2005年各省市人均GDP)

人均GDP是衡量各地区财富水平的有效指标，其可以较好地体现一个地区应对环境污染时所具备的能力大小，为此我们专门选取了2005年各省市的人均GDP作为衡量减排能力的指示因子。具有较高人均GDP的地区对应着较强的减排能力，而人均GDP较低的地区则表明了其应对环境污染时存在着能力上的相对不足。数据引自《中国统计年鉴·2006》，单位：元/人。

2．减排责任(2001～2005年各省市累计CO2排放量)

根据“谁污染谁治理”的责任分配原则，累计CO2排放量是衡量一个地区历史排放情况的核心指标，相应的也表征了一个地区应对节能减排问题时所对应的责任大小，为此我们专门选取了2001～2005年各省市的累计CO2排放量作为衡量该地区减排责任的指示因子。较高的累计CO2排放量对应着较大的减排责任，而较低的累计CO2排放量则意味着这一地区的减排责任相对并不迫切。2001～2005年各年份的人均CO2排放情况引自黄伦云等(2011)[30]的研究结果，各省市各年份的人口数量引自《中国统计年鉴·2002～2006》，二者经各年份相乘并累加后计算得到为期5年的累计CO2排放量，单位：万吨。

3．减排潜力(2005年各省市单位工业增加值能耗)

根据边际效用递减的原则，具有较高能耗水平时降低单位CO2排放量所需要的投入较低，而具有较低能耗水平的地区在相同条件下则需要投入更多以取得相同的减排效果，故能耗水平是衡量一个地区减排潜力的重要指标，为此我们专门选取了2005年各省市单位工业增加值能耗作为表征各地区减排潜力的指示因子。较高的单位工业增加值能耗意味着较大的减排潜力，与之相反，较低的单位工业增加值能耗则意味着较小的减排可能性。数据引自《中国统计年鉴·2006》，规模以上，当量值，单位:吨标准煤/万元。

4.环境承载力(各省市生态系统服务价值)

环境承载力这一概念在不同的语境下所指的内涵是不同的。此处的环境承载力指的是环境对人类活动的承受能力，更确切地，是指环境对人类活动所导致的对环境破坏的自身修复能力。在这种意义上，环境承载力单单采用环境所能容纳的最高人口数量这一标准并不恰当，而更恰当的衡量方式是采用环境中的自然资源禀赋状况及其纳污能力。在现有的文献之中，与此含义较为契合的环境承载力衡量标准是Costanza et al.(1997)[31]253提出的生态系统服务价值这一概念。我们可以看到，在多数情形下，生态系统服务价值越高，自然资源禀赋便越好，其环境的纳污能力也就越强。因此，采用生态系统服务价值衡量环境承载力的强弱具有相当的合理性。Costanza et al.(1997)[31]254,256提出生态系统服务价值这一概念，对16种生态系统类型以及各自的共17种生态系统服务价值进行了估算，较为系统全面的对一个地区的整体资源禀赋状况进行了衡量及估值。此后，生态系统服务价值逐渐成为衡量各地区资源状况的核心标准。陈仲新和张新时(2000)[32]利用相同的方法和经济参数，结合中国科学院植物研究所的生态信息系统等相关数据资料对我国31个省、自治区和直辖市的生态系统功能与效益进行了价值估算。本文专门引用了上述研究结果作为衡量各地区环境承载能力的指示因子，较高的生态系统服务价值意味着较好的环境承载能力以及相应的较小的减排压力，而较低的生态系统服务价值则意味着这一地区资源相对匮乏并因此具有更为迫切的减排必要，数据以1994年人民币为基准，单位：亿元人民币/年。

(二)复合指标的构造

为综合考虑各项因素对于全国统一碳排放交易市场初始排放权分配方案的影响，特构造如下复合指标：

Ri=WAAi+WBBi+WCCi+WDDi

WA+WB+WC+WD=1

(1)

其中Ai、Bi、Ci及Di分别为i省份的2005年人均GDP(单位:元/人)百分比(衡量减排能力)、2001～2005年累计CO2排放量(单位:万吨)百分比(衡量减排责任)、2005年单位工业增加值能耗(规模以上，当量值，单位:吨标准煤/万元)百分比(衡量减排潜力)以及生态系统服务价值(以1994年人民币为基准，单位:亿元人民币/年)百分比的相反数(衡量环境承载能力)。各项指标均通过计算百分比的方式进行了无量纲化，在消除了不同计量单位影响的同时保证了各指示因子的权重贡献度相等。

全国30个省、自治区和直辖市(西藏及港澳台地区除外)的四项指示因子分布状况如图1所示。首先，在减排能力方面北京、天津、上海、江苏、浙江、广东等经济较发达的地区具有较强的减排能力，可以看到这些省份主要分布在我国东部沿海地区，与之形成鲜明对比的是贵州、云南、甘肃等西部省份，这些地区经济较为薄弱，人均GDP显著低于全国平均水平，因此在减排方面可能存在力不从心的问题。其次，在减排责任方面河北、江苏、山东、河南、广东等地由于经济体量较大且经济结构上的不合理，经济发展过程中造成了对资源环境的较大破坏，对应着较高的历史排放水平及更大的减排责任。而北京、天津、上海、重庆、甘肃、青海、宁夏、新疆等地历史累计排放量较小，这些地区主要可以分为两类，其中北京、天津、上海、重庆等地由于经济结构的优化使得一、二产业占比下降，第三产业对整体经济的拉动水平显著提升，从而降低了总体历史排放水平，还需注意的是上述四个地区均为直辖市，整体经济体量较小或许也是其累计排放总量较小的重要原因；而甘肃、青海、宁夏、新疆等地则主要是由于经济发展较为落后，经济体量的不足直接导致了这些地区的累计排放水平显著低于全国平均水平。再次，在减排潜力方面河北、山西、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等地具有较大的提升空间，这些地区经济结构往往不甚合理，过多依靠第二产业的发展使得单位GDP的能耗水平过高，严重影响了经济的可持续发展，而北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、广东等地由于大多数已经走过工业化进程中大量依赖能源消耗而实现经济发展的初级阶段，逐步进入了工业化后期，因此对于资源的利用效率相对于其他省份而言有一个显著的提升。最后，在环境承载能力方面内蒙古、黑龙江、四川、云南、青海、新疆等地凭借着良好的资源禀赋优势脱颖而出，而内蒙古、黑龙江及新疆三地的环境承载能力更是显著高于全国的其他地区，新疆更是凭借着广袤的面积和良好的资源优势拔得头筹，对于这些地区而言通过在一定程度上更好的利用自身资源禀赋优势实现经济的快速赶超或许是一种合理的选择。而北京、天津、河北、山西、辽宁、上海、江苏、浙江、安徽、山东、河南、海南、重庆、贵州、陕西、宁夏等地则面临着资源禀赋较为匮乏的问题，因此对于这些地区中诸如河北、山西、贵州、宁夏等具有较高单位GDP能耗的省份所面临的减排压力则更为迫切和显著。

WA、WB、WC、WD为各项指示因子的权重系数，对应于不同的政策偏好将对不同指标分配不同的权重系数值，本文共设计了5种权重系数的分配情境，分别对应了5种全国统一碳排放交易市场初始排放权的分配方案，依次为等权重、偏好减排能力、偏好减排责任、偏好减排潜力以及偏好环境承载能力，具体分配方案见表1。

表1 5种分配方案下的复合指标权重系数分配情境

四、初始排放权分配模型

(一)总量政策目标

为实现到2020年我国单位国内生产总值的二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%的总体目标，兑现哥本哈根气候变化大会前夕我国政府向世界所做出的承诺，特设定如下总量政策目标：

I2020=C·I2005

(2)

其中I2005、I2020分别为2005年及2020年的CO2排放强度，C为剩余系数，为实现45%的总体减排目标需使得C取为0.55，即1减45%。

(二)各省市政策目标

总体目标的实现需要将总量减排任务分配到各个省、自治区及直辖市，因此各省市面临的政策约束为：

Ii2020=ci·Ii2005

(3)

其中Ii2005、Ii2020分别为第i个省份2005年及2020年的CO2排放强度，ci为该省份的剩余系数，由于各个省份所面临的减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载能力各不相同，而这些差异将会通过复合指标构造过程中的权重系数的分配情况体现在Ri之中，并最终通过建立复合指标Ri及各省市剩余系数ci之间的函数关系转换为各个省市所获得的排放权份额。

(三)剩余系数与复合指标之间的函数关系

根据复合指标的构造方法可以知道，较大的复合指标Ri值对应于更强的减排能力、更多的减排责任、更大的减排潜力以及更小的环境承载能力，因此对应着更大的减排压力，在我们的模型中具体表现为更小的剩余系数ci。与此同时，根据边际效用递减的原则，当复合指标Ri的数值逐渐增加的过程中，单位复合指标的增加所引起的剩余系数的减小程度将逐渐降低，对数函数可以较好地体现上述特征，为此我们专门建立了如下的函数关系：

(4)

其中ci为各省市的剩余系数，Ri为本文第2部分构造的复合指标，a为待定常数，下文将通过总量守恒的等式关系对其进行求解。

(四)总体排放量守恒

根据上文所建立的初始排放权分配模型，计算2020年CO2的总体排放量存在两种方法。第一种方法是根据总体政策目标首先计算得到2020年的CO2排放强度I2020，再通过与估计的2020年全国GDP总量GDP2020相乘即可得到，即如下式所示：

E2020=GDP2020·I2020

(5)

另一种是分别计算各个省、自治区和直辖市的CO2排放量，随后对其进行加总，即如下式所示：

(6)

其中n为30，即本文共对30个省份进行了计算，其余各项含义同前。文中所涉及到的2020年各省份的GDP总量由《2012年中国统计年鉴》中公布的各省份GDP结果按每年7%的增长速度计算得到。上述两种不同的计算方法所得到的2020年CO2总体排放量应该相等，故联立上述方程，最终可解得：

(7)

其中各项含义同前，将a回代即可分别求得ci、I2020i及E2020i。

五、结果及讨论

上文通过构造复合指标并建立初始排放权分配模型的方法计算得到了5种不同权重系数分配情境下的全国统一碳市场初始排放权的分配方案，下面我们将对模型的计算结果进行详细的分析和讨论，讨论主要从两个方面展开，首先利用2020年的CO2排放强度针对初始排放权分配方案的整体效果进行说明，随后将利用剩余系数的分布情况考察各个分配方案的具体结果及相互之间的差异。

(一)整体效果

图2给出了2005及2020年全国30个省、自治区和直辖市(除西藏及港澳台地区外)的CO2排放强度，由图中我们可以看到：相对于2005年而言，各省市所实现的排放强度均有显著的减少，其中河北、山西、江苏、山东、河南、广东等地的削减程度相对较高，超过全国平均水平，由(1)式复合指标的构造部分中所给出的全国30个省、自治区和直辖市(除西藏及港澳台地区外)的四项指示因子分布状况可以知道，上述地区往往伴随着较大的历史累计排放量及较高的单位GDP能耗，与此同时其资源禀赋并不突出，因此环境承载能力同样面临着较大的压力，故为实现到2020年我国单位国内生产总值的二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%的总体目标，对这些地区需要采取更为严格的减排措施，相应的对应着初始排放权分配份额的减少。与此相反的是，内蒙古、吉林、黑龙江、福建、江西、湖南、广西、海南、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、新疆等地所应分配的排放份额相对较多，这些地区经济发展相对落后，且西部省份占了相当大的份额，自身资源禀赋良好，具有较强的环境承载能力，排放份额的增加使得其在经济发展过程中面临的环境压力相对较小，从而利于其经济的快速发展，值得指出的是，内蒙古、黑龙江及新疆三地由于具有突出的资源优势，使得其所分配到的排放权份额显著高于其它地区。排放权分配方案的采用使得各地区的排放强度差异显著减小，原有排放强度较大的地区如河北、山西、山东、河南等地面临着更为严格的减排压力，而原有排放强度较小的地区如内蒙古、黑龙江、新疆等地则获得了更多的政策支持。

(二)不同偏好下的分配方案

不同的权重系数分配情境体现了决策者的不同政策偏好，也在很大程度上影响着全国统一碳排放交易市场的初始排放权分配结果，为此我们将在下文对5种不同分配方案的结果进行逐一的详细分析和讨论，以期找到各自的特征及相互之间的差异。图3给出了5种分配方案下的剩余系数分布情况，具体讨论将在下文逐一展开。

① 其中2020年共给出了5种分配方案下的排放情况，依次为等权重、偏好减排能力、偏好减排责任、偏好减排潜力及偏好环境承载能力，单位：吨/万元。

② 5种分配方案依次为等权重、偏好减排能力、偏好减排责任、偏好减排潜力及偏好环境承载能力。

1．等权重

等权重意味着政策制定者对于减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载能力4个方面无明显偏好，对4种因素赋予了相同的权重系数值0.25。根据图3的结果我们可以看到：内蒙古、吉林、黑龙江、福建、江西、湖南、广西、海南、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、新疆获得的剩余系数相对较高，这意味着这些地区所面临的减排压力相对较轻，在经济的发展过程中相对于其他省份而言具有更大的主动权及资源优势。而河北、山西、江苏、山东、河南、广东等地获得的剩余系数相对较低，因此在经济发展的过程中对单位GDP的CO2排放强度提出了更高的要求，在强调经济发展速度的同时还需要在经济发展的质量上下功夫，因此鼓励创新、加快产业结构的优化调整而不是继续依靠传统“摊大饼”的方式实现经济的可持续发展便成为了这些地区决策者的优先选择。

2．偏好减排能力

偏好减排能力意味着政策制定者在减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载能力4个方面中对减排能力采取了更为积极的政策偏好，赋予其0.55的权重系数值并将剩余的0.45平均分配给了其余三种因素。这一政策偏好的差异导致最终的初始排放权分配结果出现了相应的调整，由图3我们可以看到：相对于等权重情境而言，河北、山西、安徽、山东、河南、湖北、贵州、甘肃、宁夏等地所获得的剩余系数有所增加，其中河北、山西、山东、河南四地增加的最为显著，这主要与复合指标对于剩余系数的影响效果边际递减有关，这些地区往往具有较低的财富水平，因此减排能力不足。与之相反的是，其余21个省份相对于等权重情境的结果均有不同程度的下降，其中北京、天津、上海等人均GDP较高的地区表现的最为显著，这与其自身减排能力较强密不可分，与此同时内蒙古、黑龙江和新疆等地也出现了较大幅度的调整，这些省份并不具有较高的财富水平，但是环境承载能力方面权重系数的减少对其造成了显著地影响。

3．偏好减排责任

偏好减排责任意味着政策制定者在减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载能力4个方面中对减排责任采取了更为积极的政策偏好，赋予其0.55的权重系数值并将剩余的0.45平均分配给了其余三种因素。通过对图3的分析可知：相对于等权重的情境而言，北京、天津、山西、内蒙古、辽宁、吉林、上海、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏等23个省份的剩余系数均有所增长，在总体目标不变的前提下，多余的减排责任将由剩余的7个省份进行承担，在这7个省份当中河北、山东、河南、广东等历史排放大户最终承担了较多的份额，影响最为显著的是累计排放总量远超其他省份的山东省。

4．偏好减排潜力

偏好减排潜力意味着政策制定者在减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载能力4个方面中对减排潜力采取了更为积极的政策偏好，赋予其0.55的权重系数值并将剩余的0.45平均分配给了其余三种因素。对于减排潜力的政策偏好使得最终的分配结果出现了一定程度的调整，具体结果如图3所示：相对于等权重的情境而言，北京、天津、上海、江苏、浙江、山东、广东等地有不同程度的提高，这些地区往往由于经济发展已进入工业化后期而较少的依赖具有较大能源消耗的第二产业，转而通过第三产业的拉动实现了资源集约型的发展模式，其余23个省份则伴随着剩余系数的相应减小，这意味着这些地区需要承担更多的减排份额，通过观察我们发现这些地区的经济结构往往不甚合理，过多依赖资源消耗的经济发展模式使得这些地区在创造“金山银山”的同时失去了宝贵的“绿水青山”，因此经济发展方式的转变成为了其需要重点关注的关键问题。

5．偏好环境承载能力

偏好环境承载能力意味着政策制定者在减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载能力4个方面中对环境承载能力采取了更为积极的政策偏好，赋予其0.55的权重系数值并将剩余的0.45平均分配给了其余三种因素。由图3我们可以清楚的看到，环境承载能力的考察对于初始排放权的分配结果具有极其重要的影响：相对于等权重的情境而言，内蒙古、黑龙江、山东、广东、四川、云南、青海、新疆等地的剩余系数有所增加，其中内蒙古、黑龙江及新疆由于资源禀赋状况显著优于其他省份而获得了较大幅度的提高，新疆的增长幅度最为显著，这也在一定程度上意味着这些地区可以利用其自身资源优势利用相对传统的方式首先发展经济，即相对于其他地区而言具有得天独厚的发展条件。其余各地区的剩余系数均存在着不同程度的减少，北京、天津、上海、宁夏等资源禀赋较为薄弱的地区减少的幅度最为显著，因此环境承载能力不足的地区面临的减排压力自然相对较大，初始排放权的分配份额也随之减少。

六、总结及政策建议

本文综合考虑了全国30个省、自治区和直辖市(除西藏及港澳台地区外)的减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载能力，通过构建表征各项因素综合效应的复合指标及初始排放权分配模型，给出了基于全国统一碳排放权交易市场下的中国各省市初始排放权分配方案。相对于以往的分配方案而言，本文的主要创新性在于引入了生态系统服务价值这一概念，从而可以通过定量的方式将一个地区的环境承载能力考虑在内，在确保禀赋平等原则的基础之上极大地提升了复合指标的表现能力，进一步保证了初始分配方案的合理性。

初始排放权分配模型的结果表明：总体而言，各省市的排放强度相对于2005年均有显著的减少。其中河北、山西、江苏、山东、河南、广东等“排放大户”的削减程度相对较高，这与其自身资源禀赋不佳和产业结构不甚合理密切相关。与此同时，内蒙古、吉林、黑龙江、福建、江西、湖南、广西、海南、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、新疆等地的减排压力相对较小，这些地区往往具有较好的环境承载能力，但经济体量有限且发展相对落后，我们可以清楚地看到西部省份在其中占据了很大的份额。除此之外，上述分配方案的结果显示各个地区CO2排放强度之间的差异显著减小。造成这一现象的原因主要是根据复合指标的构造及模型的计算原则，原有排放强度较大的地区面临着更为严格的减排要求，而原有排放强度较小的地区则获得了更多的政策支持。分情境讨论的结果表明：政策制定者的偏好对于全国统一碳排放交易市场初始排放权分配结果的影响是显著的。对于减排能力、减排责任、减排潜力及环境承载能力4个方面的侧重不同有时会导致部分省份的排放份额存在着质的差别，但总体而言，对于河北、山西、江苏、山东、河南、广东等地的排放权分配方案在各个情境下均较为一致，即这些地区需要花费更大的力气促进当地发展方式的调整并减少对环境的进一步污染。我们认为，通过加大对各个地区环境承载能力的考量，并以此作为初始排放权分配方案的重要参考指标，可以在促进经济持续快速发展的同时，兼顾各个地区自身的资源禀赋状况，从而利于我国整体发展战略的合理布局。

本文的研究结果表明，构建全国统一的碳排放权交易市场不仅可以通过市场这只“看不见的手”对环境资源进行合理的配置，促进企业减排技术的创新及整个社会减排能力的提升，同时在设定合理的初始排放权分配方案的基础之上，这一政策在一定程度上还有利于减少东西部地区的贫富差距，加快西部地区的经济发展速度并促进东部地区的产业转型升级。全国统一碳排放权交易市场的建立使得各个省份所分配到的初始排放权份额能够在该平台上进行自由交易，西部地区由于分配到了更多的排放权便可以通过这一交易系统出售其多余的排放配额，而东部地区则由于经济发展的需要只能通过这一交易系统购买其所需的额外配额，在实现了资源环境这一生产要素有效配置和定价的同时，在一定程度上促进了东部地区对于西部地区的转移支付。因此，可以说上述方案的采用能够在多个层面上解决我国目前所面临的诸如环境污染、经济结构不合理、东西部地区贫富差距过大等诸多亟待解决的重大问题，具有十分重要的意义及价值。

[1] 曾刚，万志宏．碳排放权交易：理论及应用研究综述 [J]．金融评论，2010, (4)：54-67．

[2] Coase R H. The Problem of Social Cost [J]. Journal of Law and Economics, 1960,3(10): 1-44.

[3] Dales J. Pollution, Property, and Prices [M]. Toronto: University of Toronto Press, 1968.

[4] Montgomery D. Markets in Licenses and Efficient Pollution Control Programs [J]. Journal of Economic Theory, 1972,5(3):395-418.

[5] Stavins R N.Transaction Costs and Tradable Permits[J].Journal of Environmental Economics and Management,1995,29(2):133-148.

[6] Cramton P,Kerr S.Tradable Carbon Permit Auctions:How and Why to Auction not Grandfather[J].Energy Policy,2002,30(4):333-345.

[7] Cason T N,Gangadharan L.Transactions Costs in Tradable Permit Markets[J].Journal of Regulatory Economics,2003,23(2):145-165.

[8] Hahn R W,Stavins R N.The Effect of Allowance Allocations on Cap-and-Trade System Performance [C]. Discussion Paper 2010-13,Cambridge,Mass:Harvard Environmental Economics Program, 2010.

[9] Godby R. Market Power in Laboratory Emission Permit Markets[J].Environmental and Resource Economics,2000,23(3):279-318.

[10] Montero J P.Market Power in Pollution Permit Markets [J].The Energy Journal,2009,30(2):115-142.

[11] Tanaka M.Multi-sector Model of Tradable Emission Permits [J].Environmental and Resource Economics,2012,51(1):61-77.

[12] 李凯杰，曲如晓．碳排放交易体系初始排放权分配机制的研究进展 [J]．经济学动态，2012，(6):130-138．

[13] Liski M.Thin Versus Thick CO2Market[J].Journal of Environmental Economics and Management,2001,41(3):295-311.

[14] Malueg D.Welfare Consequences of Emission Credit Trading Programs[J].Journal of Environmental Economics and Management,1990,18(1):66-77.

[15] Calford E M,Heinzel C，Betz R.Initial Allocation Effects in Permit Markets with Bertrand Output Oligopoly [R].Environmental Economics Research Hub Research Report No.59, 2010.

[16] Lopomo G, et al. Carbon Allowance Auction Design:An Assessment of Options for the United States [J]. Review of Environmental Economics and Policy,2011,5(1):25-43.

[17] Wrake M, et al. What Have We Learnt from the European Union’s Emission Trading System? [J].Ambio:a Journal of Human Environment,2012,41(s1):12-22.

[18] Zetterberg L,et al. Short-run Allocation of Emissions Allowances and Long-term Goals for Climate Policy[J].Ambio:Journal of Human Environment,2012,41(s1):23-32.

[19] Grainger G A,Kolstad C D.Who Pays a Price on Carbon?[J].Environmental and Resource Economics,2010,46(3):359-376.

[20] Pary I W,Wiliams III R C.What are the Costs of Meeting Distributional Objectives for Climate Policy?[C].NBER Working Paper No.16486,2010.

[21] Fulerton D.Six Distributional Effects of Environmental Policy[C].NBER Working Paper No.16703,2011.

[22] Fadaee M,Lambertini L.Using Auctions for Pollution Rights as Indirect Incentives for Investments in Green Technologies[C].Quaderni Working Paper DSE No.729,2011.

[23] Rogge K S,Schneider M，Hofmann V H.The Innovation Impact of the EU Emission Trading System Findings of Company Case Studies in the German Power Sector [J].Ecological Economics,2011,70(3):513-523.

[24] Calel R,Dechezlepretre A.Environmental Policy and Directed Technological Change:Evidence from the European Carbon Market[C].London School of Economics and Political Science Working Paper,2012.

[25] Yi W J,et al.How Can China Reach its CO2Intensity Reduction Targets by 2020? A Regional Allocation Based on Equity and Development [J].Energy Policy,2011,39(5):2407-2415.

[26] 郑立群．中国各省区碳减排责任分摊——基于零和收益DEA模型的研究 [J]．资源科学，2012，34(11):2087-2096．

[27] 郑立群．中国各省区碳减排责任分摊——基于公平与效率权衡模型的研究 [J]．干旱区资源与环境，2013, 27(05): 3-8．

[28] Arrow K, Bolin B,Costanza R,et al.Economic Growth,Carrying Capacity,and the Environment[J].Ecological Applications,1995,15(2):91-95.

[29] Vadas T,Fahey T,et al.Approaches for Analyzing Local Carbon Mitigation Strategies:Tompkins County, New York,USA[J].International Journal of Greenhouse Gas Control,2007,1(3):360-373.

[30] 黄伦云，赵丁，李文静．我国二氧化碳排放量的测算与影响因素分析——基于省级面板数据 [R].北京：全国大学生统计建模大赛,2011.

[31] Costanza R,et al.The Value of the World’s Ecosystem Services and Natural Capital [J].Nature,1997,387(5):253-260.

[32] 陈仲新，张新时.中国生态系统效益的价值 [J].科学通报，2000,45(1):17-23．

责任编辑、校对：王 旭

Study on the Plan of Allocating the Initial Carbon Emission Rights Across Provinces in China Based on the Unified National Carbon Market

ZHANG Bo, HE Ming-yang

(SchoolofEconomics,PekingUniversity,Beijing100871,China)

Carbon trading is one of the most important mechanisms in implementing environment-friendly low carbon development strategy and promoting the transformation and upgrading of the economy. Chinese government has committed to reduce carbon emissions, and is actively promoting the establishment of a unified national carbon market. The primary task is to solve the allocation problem of initial carbon emission rights across provinces. However, researches on the allocation plan in the past did not take environmental carrying capacity into consideration. Therefore, a comprehensive consideration of multiple factors, including the environmental carrying capacity, to solve the initial allocation problem of carbon emission rights becomes very important. Meanwhile, scenario analysis is made in the plan of the authors based on the choice preferences of policy makers. The conclusions can be valuable references for China to formulate policies.

Unified Carbon Market;Allocation of Initial Carbon Emission Rights; Environmental Carrying Capacity;Service Value of Ecosystem

2015-09-06

张博(1965-)，男，河南郑州人，北京大学经济学院教授，博士，博士生导师，研究方向为环境与资源经济学、生态经济学、保险及精算等领域；何明洋(1989-)，男，河北承德人，北京大学经济学院博士研究生，研究方向为环境与资源经济学、能源经济学等领域。

F062.2

A

1674-4543(2015)06-0102-12