海洋牧场蓝色碳汇激励性补贴研究*

沈金生 王泽鹏 王选奇

(1.中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100；2.中国海洋大学 信息科学与工程学院，山东 青岛 266100)

全球气候变化是当今人类社会可持续发展最严峻的挑战之一,中国是CO2排放大国,积极应对气候变化、减排增汇已经成为中国经济社会发展的战略共识。海洋是地球上最大的碳库。根据联合国《蓝碳》报告，地球上超过一半(55%)的生物碳或是绿色碳捕获是由海洋生物完成的。[1]海洋牧场依靠经济生物，拥有强大的蓝色碳汇(简称“蓝汇”)，对主动应对全球气候变化、修复海洋生态系统，具有明显的生态正外部性，是国家生态安全屏障建设的重要内容。当前我国已实施的“海洋牧场专项”补贴，集中在山东、浙江、广东、海南等渔业大省，致力于保护和修复渔业资源的部分，重点以渔业资源增殖放流、人工渔礁投放、水产种质资源保护区建设为主，缺少针对蓝色碳汇的补贴项。为此，本文围绕政府激励补贴模型，探讨补贴额度、可行域、期限等关键点研究，以期调动海洋牧场建设经营者积极性，助力国家海洋牧场示范区建设规划(2016-2025)实践，实现海洋经济绿色发展。

一、文献综述

碳汇补贴能够调动受偿者的积极性，有效地应对气候变化、修复生态系统已成为学术界的共识。唐启升院士明确提出蓝色碳汇，[2]即海洋牧场生物吸收大气二氧化碳，通过生长利用方式和食物网传递方式被捕获而移出的碳，对降低二氧化碳浓度、修复海洋生态同样具有重要价值。[3]“蓝色碳汇”理念是近年才提出的，其研究正处于起步阶段，因此针对蓝色碳汇功能的补贴研究还未十分成熟。于洪贤等在对生物碳汇的研究中,提到水生生物碳汇对温室气体的减排增汇具有不可忽视的潜力；[4]林光纪等在思考今后如何发展渔业低碳经济时，通过对以往经济政策和措施的梳理,提出了要运用蓝色碳汇和减排减碳两个手段；[5]虞宝存等将海洋牧场建设与碳汇渔业相结合，对贝藻类碳汇功能及其在牧场建设中的重要性进行了论述。[6]

海洋牧场是增殖保护渔业资源、修复改善海洋水生生态环境的大型人工渔场。[7]海洋牧场拥有强大的蓝色碳汇。以獐子岛海洋牧场虾夷扇贝为例，碳汇测算数据表明，2010年虾夷扇贝所带来的碳减排效果相当于53.136万棵大树一年在大气中的碳移除量；2015年虾夷扇贝总共能带来的碳汇效果为193567.34tCO2e(吨二氧化碳当量)，相当于约841.5971万棵树一年在大气中的碳移除量，这比2010年的碳汇效果增长了15倍。海洋植物的碳捕获能量极为强大和高效，虽然它们的总量只有陆生植物的0.05%，但它们的碳储量却与陆生植物相当,[8]效用比更高。

二、政府激励性补贴模型构建

政府与海洋牧场之间通常存在信息不对称，政府不清楚海洋牧场的蓝色碳汇情况，处于信息不完全的一方。政府与海洋牧场的决策有先后次序，政府通常被动决策，行动在后，海洋牧场自主决策，行动在前。后行动方可以观测到先行动方的行动决策，并依据先行动方的决策来选择自身行动；同时先行动方预测到自己的行动会被后行动方利用，所以会设法传递对自身最有利的信息，二者间呈现动态博弈。因此，本文运用不完全信息动态博弈理论，构建政府激励补贴模型来研究基于蓝色碳汇的海洋牧场政府激励补贴。

(一)模型假设

(1)海洋牧场政府激励补贴的参与主体为中央地方政府和海洋牧场，双方采取合作策略。

(2)中央地方政府和海洋牧场博弈的前提是双方均符合理性人假定，且为个体理性而非集体理性。根据理性经济人假设，中央地方政府追求蓝色碳汇的净社会效益最大化而海洋牧场追求经济利润最大化。

(4)蓝色碳汇作为海洋牧场的孳生资产，其所有权属于海洋牧场，故海洋牧场为被补贴方。中央地方政府作为整个社会的代理人应为此付出代价，故中央地方政府为补贴方，将蓝色碳汇的经济社会价值归于中央地方政府，构建经济社会价值函数为：

(1)

其中，k>0表示将海洋牧场蓝色碳汇总量转化为经济社会价值的参数，α表示补贴指数。

(5)非对称信息境况下，二者均为风险中性，即双方都不存在风险成本。但海洋牧场在正常运营及蓝色碳汇产出过程中会产生一系列的成本。为了不失一般性，假设成本为蓝色碳汇总量的二次函数为：

(2)

其中，系数i是第n年海洋牧场营业成本及销售费用、管理费用、财务费用等占总成本的比重，其值不影响各变量间关系。

(二)设计激励补贴

中央地方政府的补贴为S，且政府补贴分为基准补贴S0和激励补贴S1。基准补贴S0的意义在于促使海洋牧场经营者重视蓝色碳汇的存在并将蓝色碳汇这一指标纳入到海洋牧场的整体发展战略中。中央地方政府的补贴对象是海洋牧场，补贴依据是蓝色碳汇，而当前我国的海洋牧场主要分布在东部沿海地区，且由于地理位置和纬度的差异，不同海洋牧场的主要生物品种也存在差异，因此政府补贴应采取差异化的标准方式，即激励补贴。激励补贴S1为政府根据不同海洋牧场蓝色碳汇的产出量不同以及地域生物的不同所作的动态调整项。

激励补贴系数根据海洋牧场在实际收益Rn和蓝色碳汇收益R0的关系得出，β为每单位蓝色碳汇收益，得政府补贴函数为：

(3)

在式(3)中，我们加入了一个变量——每单位蓝色碳汇收益β。究其原因在于：一是碳排放市场的碳交易价格和蓝色碳汇价格从本质上来说是碳源和碳汇的问题，因此将碳排放价格作为海洋牧场蓝色碳汇价格缺乏合理性；二是蓝色碳汇价格和每单位蓝色碳汇收益的概念和作用不同。当蓝色碳汇实现市场变现时，蓝色碳汇交易市场可直接用蓝色碳汇价格和蓝色碳汇产出相乘得到其经济价值。但在当前市场变现不可行的情况下，政府补贴如果只是按照蓝色碳汇价格乘以蓝色碳汇产出作为补贴依据，便背离了政府想要激励海洋牧场增加蓝色碳汇的目的。海洋牧场可能会安于现状，能生产多少蓝色碳汇就接受多少的补贴，而这对提高社会福利和改善生态环境而言是不利的，也无法实现政府净社会效益最大化的博弈目标。

(三)政府激励补贴模型设立

立足于模型假设条件，建立海洋牧场的净利润函数和中央地方政府的净社会效益函数，以此构建政府激励补贴模型。

不考虑资金的时间价值，第n年海洋牧场的净利润函数表达式为：

π(S,Cn)=Rn+S-M(Cn)

(4)

其中，M(Cn)表示在蓝色碳汇总量为Cn时海洋牧场的成本。π(S,Cn)表示海洋牧场在接受政府补贴后的净利润函数，为海洋牧场的实际收益和政府补贴之和减去成本。

考虑补贴社会成本，第n年政府的净社会效益函数表达式为：

V(S,Cn)=W(Cn)+Rn-M(Cn)-λS

(5)

其中，λ(λ>1)代表中央地方政府补贴造成的社会成本，政府补贴来源于税收等公共财政资金，而征收公共财政资金通常会发生无谓损失，[9]造成额外社会成本。V(S,Cn)表示政府的净社会效益为蓝色碳汇的经济社会价值与海洋牧场净利润之和减去政府补贴的社会成本。

已知第n年的海洋牧场净利润函数和中央地方政府的净社会效益函数，展开二者间动态博弈，政府激励补贴模型为：

maxE[V(S,Cn)]=W(Cn)+Rn-M(Cn)-λS

(6)

s.t.maxE[π(S,Cn)]=Rn+S-M(Cn)

(7)

E[π(S,Cn)]≥Rn

(8)

该模型表示政府的蓝色碳汇净社会效益最大化受约束于海洋牧场的净利润最大化和海洋牧场的理性约束。目标函数为maxE[V(S,Cn)],式(7)和式(8)分别为政府和海洋牧场最大化函数表达式。E[π(S,Cn)]≥Rn表示海洋牧场参与约束，根据理性经济人的假设，海洋牧场在满足净利润不小于其实际收益Rn的前提下才会调动自身积极性增加蓝色碳汇产出。

三、确定政府激励补贴额度

由前所述，政府补贴分为政府基准补贴和激励补贴，求得资金规模为基准补贴额度和激励补贴额度。其中政府激励补贴额度是我们研究的重点之一。本文采用逆向归纳法，求解中央地方政府激励补贴模型。

首先考虑海洋牧场为实现净利润最大化所作决策。海洋牧场利润最大化是目标函数maxE[V(S,Cn)]的约束条件之一，因此将海洋牧场决策代入到模型的目标函数maxE[V(S,Cn)]，可通过求解政府净社会效益最大化函数得第n年政府补贴决策如下：

(9)

(10)

求得第n年政府对海洋牧场的基准补贴额度和激励补贴额度，可为政府决策提供一定的科学参考。政府激励补贴模型的第一个约束条件maxE[π(S,Cn)]成立，第二个约束条件即海洋牧场参与约束可助于研究政府补贴可行域的求解。

四、确定政府补贴可行域

在中央地方政府激励补贴模型中E[π(S,Cn)]≥Rn表示海洋牧场参与约束，即海洋牧场净利润不小于其实际收益Rn时，海洋牧场才会有增加蓝色碳汇的积极性。同理，在满足海洋牧场参与约束下，政府补贴的净社会效益非负时，政府补贴才有效。

(11)

(12)

(13)

解得：

(14)

式(14)为政府补贴的社会效益约束，也就是说政府对海洋牧场的补贴是存在边界的。当政府实际补贴超过补贴边界时，政府给予海洋牧场的补贴便会使得蓝色碳汇所带来的净社会效益为负数，此时政府补贴无效，则政府补贴的可行域为：

(15)

政府激励补贴额度和政府补贴可行域为第n年政府对海洋牧场的补贴提供了科学参考，强调年度补贴变动。同时，政府补贴的激励效果将不断递减，因而政府的最优激励补贴期限问题，随之而产生。

五、确定政府最优激励补贴期限

从政府激励补贴时间角度，中央地方政府之所以作为海洋牧场蓝色碳汇的补贴主体，现实原因是当前我国蓝色市场尚未建立，市场变现不符合当前实际。但不可否认的是，只有蓝色碳汇通过市场实现价值才是未来永续发展的方向。中央地方政府对海洋牧场蓝色碳汇的激励补贴是有时间限制的，即补贴存在期限。

参考Hartman提出的模型，[10]考虑海洋牧场蓝色碳汇的经济价值和生态价值，建立t年来累积蓝色碳汇价值函数，表达式为：

(16)

令maxU的一阶条件为零，得：

(17)

从式(17)解得t，即为政府对海洋牧场蓝色碳汇的最优激励补贴期限T*。

六、獐子岛海洋牧场虾夷扇贝碳汇激励补贴的实证分析

獐子岛集团于20世纪80年代开始建设海洋牧场，经过30多年的发展，在黄海北部国家一类清洁海域建成了2000平方公里的现代海洋牧场。2015年4月22日，我国最大的海洋牧场——獐子岛海洋牧场获得了世界最严谨的MSC(海洋管理委员会)可持续渔业标准认证，成为中国首家获得MSC认证的渔场，其主要经济性生物为虾夷扇贝。

(一)数据来源及参数估计

数据来源于本人对獐子岛集团近十年即2007-2016年年度报告中虾夷扇贝的数据进行整理和汇总，销售费用、管理费用、财务费用按照虾夷扇贝的营业成本占总营业成本的比例计算而得，具体见表1。

表1 獐子岛海洋牧场虾夷扇贝成本构成

参数估计是根据《2016中国碳金融市场研究》，北京碳价格的中值水平为50元/吨，同时考虑到蓝色碳汇的社会价值，则经济社会价值参数k取100；政府补贴的出发点是发挥补贴资金的杠杆性，即一定比例的补贴可以最大限度地激励和调动海洋牧场增加蓝色碳汇的积极性，故补贴指数α取0.2；社会成本即公共资金边际成本(MCF)，λ取定为2；蓝色碳汇的政府激励补贴模型中参照森林碳汇，取年折现率4%。

(二)政府激励补贴额度及补贴可行域

虾夷扇贝的价格存在一定浮动范围，因此我们取单位时间内虾夷扇贝(干重)价格的算术平均数。獐子岛官方购买渠道的价格表中1.2kg虾夷扇贝组合为112元，则1kg约为93元，价格月份变动不大。虾夷扇贝的产量为营业收入除以平均价格。将产量代入蓝色碳汇总量Cn公式可得：

(18)

该公式是依据主要经济性生物捕获量(吨)与各自固碳系数(%)，测算海洋牧场蓝色碳汇总量(吨)，Qa表示不同藻类品种的捕获量，Qb表示贝类干重。参考严立文,黄海军,陈纪涛等对国内三类主导性藻固碳系数的测度31.2%、24.5%和27.39%；[11]参考黄继红、唐启升对贝类化学构成分析结果，[12]得出的贝类中软组织的碳含量通常是其干重的44%，躯壳的碳含量为干重的12%。

经过测算，可得虾夷扇贝的蓝色碳汇量，然后将各方程和数据代入式(9)和式(10)，可得政府激励补贴额度，结果见表2。

由表2可知，在近十年来，獐子岛海洋牧场虾夷扇贝的基准补贴额度在210万-790万元区间内，激励补贴额度在15万-20万元区间内。政府基准补贴额度远高于政府激励补贴额度，一是由于当前獐子岛海洋牧场基础建设还在不断的完善中，因此需要的投入金额比较高，大部分是用于海洋牧场设施建设及人工鱼礁的投放等；二是由于海洋牧场极易受自然突发状况的影响，如2014年海上大风使得獐子岛海洋牧场主要经济性生物底播虾夷扇贝收获量急剧减少，这也导致了獐子岛集团2014年和2015年连续两年的亏损，因此政府扶助作用十分重要。

表3 獐子岛海洋牧场虾夷扇贝政府补贴可行域(元)

由表3可知，中央地方政府给予海洋牧场补贴额度的年度极大值。当政府补贴在可行域内时才能满足政府激励补贴模型中政府方的目标，即政府补贴使得海洋牧场蓝色碳汇所带来的净社会效益为正，此时政府补贴是有效的。其中，2015年政府补贴可行域值为负是由于獐子岛集团受虾夷扇贝影响使得营业收入锐减，因此通过模型计算所得数为负数，在国家积极推进海洋牧场示范区建设的过程中可暂不考虑特殊值现象。

(三)獐子岛海洋牧场激励补贴期限的确定

测度出政府激励补贴额度和可行域变化值后，分析并确定政府最优激励补贴期限，为政府决策的制定提供选择空间。

根据表2，海洋牧场蓝色碳汇价值与年份呈现二次方程的关系，因此用EVIEWS对二者进行回归分析，得到：

F(t)=412.54+48.78t-3.79t2

(19)

其中，R2=0.80，且F=13.88在1%的置信度下通过显著性检验。

另外对虾夷扇贝的产量与时间进行回归分析得：

Q(t)=-103.72+3422.93t-272.85t2

(20)

其中，R2=0.73，且F=9.34在5%的置信度下通过显著性检验。

将全部已知条件代入式(18)，化简可得：

(21)

用MATLAB工具，可以得出t≈6.35，则虾夷扇贝的最优激励补贴期限为7年。

七、结论

本文从中央地方政府与海洋牧场建设经营者信息上的不对称为前提，构建了海洋牧场蓝色碳汇的政府激励补贴模型，通过模型解得政府对于海洋牧场的激励补贴额度、补贴可行域和最优激励补贴期限T*。最后，以獐子岛海洋牧场虾夷扇贝作实证模拟，求得近十年来中央地方政府的激励补贴额度、补贴可行域，且解得政府对獐子岛海洋牧场虾夷扇贝的最优激励补贴期限为7年。

本文为中央地方政府激励补贴提供了理论参考和借鉴，便于各级政府在一个科学的时间段内合理地分配补贴资金。深化其研究将对构建生态安全屏障、打造“海上粮仓”、落成“海底银行”，以及推动当前渔业经济转型过程中动能转换，产生重大影响。

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