陆敏 苍玉权 李岩岩
摘要 强制减排交易机制和自愿减排交易机制都是解决气候变化问题的有效市场手段。目前中国的强制减排交易机制纳入了部分行业进行管制促使企业自主性降低碳排放,在试点范围内, 企业整体履约率保持较高水平,碳排放总量和强度呈现双降趋势,但强制减排交易机制外依然存在大量企业,激励这些企业参与自愿减排交易机制主动降低碳排放,有利于国家碳减排目标的顺利实现,有利于推动经济绿色发展和生态文明建设进程。本文从现实背景出发,以强制减排交易机制外企业为研究对象,引进政府强制减排概率和财政补贴参数,构建动态博弈理论模型,分析企业和政府的行为选择,根据不同类型企业市场势力大小,研究促进企业参与自愿减排交易机制的可能策略选择。研究结果发现:①自愿减排交易机制是政府管理部门和企业的成本有效的选择,自愿减排机制可以促进企业降低二氧化碳排放,但企业的市场势力会影响企业执行自愿减排的效率;②自愿减排交易机制下,需要政府管理部门发挥重要作用,促使企业改进自愿减排的效果;③对企业的补贴政策在社会福利损失较小时,可以发挥辅助性作用,提高企业自愿减排的积极性和减排水平。因此,对于强制减排交易机制外的企业,增强企业参与自愿减排的积极性,提高企业自愿减排水平,政府管理部门需要根据企业的行业类型和特点,制定精准、细化的自愿减排减排政策,需要保持一定的潜在管制压力进行协调和引导,在必要的时候还可以借助一定的财政补贴手段来提升企业自愿减排水平。
关键词 自愿减排交易;动态博弈;强制减排概率;企业市场势力;补贴政策
中图分类号 F062.9;F205 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2019)05-0021-09 DOI:10.12062/cpre.20181120
碳交易机制按照减排强制程度不同,可以分为京都议定书体系和自愿减排交易体系[1],京都议定书体系属于强制减排类型,主要包括全球各个碳排放交易市场,自愿减排交易体系则是参与者自行选择、自觉减少温室气体排放完成减排的自我约束体系。
1 引 言
中國的碳排放交易市场就属于强制减排体系,自2013年启动试点以来,截至2018年9月,7个碳排放权交易试点省市已有电力、钢铁、水泥等多个行业近3 000家重点排放单位纳入交易,累计配额成交量突破2.5亿吨二氧化碳当量,累计成交额超过55亿元人民币,企业整体履约率保持较高水平[2]。有关中国碳交易市场的学术研究也非常多,大量文献从机制设计、政策规定和经济效应等角度全面分析了中国碳市场[3]。
国家“十三五”规划纲要和国务院“十三五”节能减排综合工作方案都明确提出了健全碳交易机制,培育和发展碳交易市场,除了发展强制减排市场外,自愿减排交易机制的作用也不容忽视。但与强制碳交易市场的火热程度相比,中国的自愿减排交易市场涉及范围和整体规模都比较小。从2009年第一笔自愿碳减排交易开始,中国的自愿减排交易市场从政策法规、功能设置、监管机制和保障措施等已逐步完善,2012年6月,国家发展改革委颁布了《温室气体自愿减排交易管理办法》。随着碳交易市场的快速发展,中国的自愿减排交易也从清洁发展机制(CDM)项目为主变成以中国自愿核证减排量(CCER)为主要项目的交易,截止2017年3月,经公示审定的温室气体自愿减排交易项目已经累计达2 871个,备案项目1 047个, 实际减排量备案项目约400个,备案减排量约7 200 万t二氧化碳当量,呈现出较好的发展势头[4]。作为强制减排交易市场的重要补充,低成本履约的自愿减排交易机制的加入可以加快实现2020年约束性减排目标。
事实上,一方面,有学者认为单纯依靠碳交易市场完成中国节能减排目标是不够的,要发挥碳交易机制和其他政策的组合作用[5-6],也有学者提出将碳税纳入碳交易机制形成整体系统进一步降低碳排放[7],但中国的碳交易市场开始阶段不搞碳税[8],因此,必须充分发挥自愿减排交易机制的减排作用。另一方面,强制减排交易机制的覆盖范围非常有限,比如,成熟的欧盟碳交易机制,最初只纳入5个高耗能的行业,覆盖的范围仅占二氧化碳排放量总数的50%左右,中国的强制减排交易机制在试点阶段,7个区域市场仅覆盖了1 800家企业[9],在2017年5月公布的国家碳市场配额分配草案中,也只纳入电力、水泥和电解铝3个行业,约占碳排放总量的40%,很多行业和大量企业不在强制减排范围之内,虽然,这些行业和企业未达到国家划定的强制减排交易机制的基准线,他们可以选择参与自愿减排交易机制,也可以不作任何选择,但由于企业数量众多,涉及行业广泛,碳排放总量也较高,激励这些企业参与自愿减排交易机制,主动降低碳排放,有利于国家碳减排目标的顺利实现,有利于推动经济绿色发展和生态文明建设进程。
陆 敏等:强制减排交易机制外企业会自愿减排么?
中国人口·资源与环境 2019年 第5期2 文献综述
由于中国碳交易体系起步较晚,有关自愿减排交易的文献大部分是研究国外自愿减排交易市场。从时间上来看,Lutsey 和 Sperling[10]评价了加拿大2005年汽车制造业自愿减排交易情况,发现即使企业完全遵从,自愿减排降低的排放量也远远低于设想,很可能是零。Yamaguchi[11]发现日本航空业的二氧化碳自愿减排交易计划显著降低了碳排放强度,与1998年计划开始时相比,降低了大约3%~4%。之后,Rezessy 和 Bertoldi[12]系统研究了欧盟国家自愿减排交易计划的基本框架、减排目标和部门、权利和义务、减排动机和效果等,提出了恰当运用这一政策工具的建议。Benessaiah[13]则提出与强制减排市场相比,自愿减排交易市场某种程度上来说更容易绕开政府管制。 Ari[14]发现土耳其自愿减排碳交易市场中能源效率、可再生能源和固体废弃物项目潜在的减排量约为10.71亿t的二氧化碳当量,同期的核证减排量价值在197.75亿~333.86亿美元。Bento et al.[15]建立自愿减排交易市场上企业和管制者模型,认为只要充分提高监管水平,碳抵消价格可以超过社会成本。Gallo et al.[16]通过分析意大利可再生能源、能源效率和运输部门143个自愿减排项目后,提出能源效率项目只要解决了额外的一些问题,对公共实体来说是最有前途的项目。Karhunmaa[17]也关注自愿减排市场,他研究了发达国家自愿碳减排市场中家庭能源技术三种类型的协同收益问题。2017年, Prasad 和 Mishra[18]基于印度钢铁行业76个企业2006年7月到2011年12月的统计数据,发现33%的样本企业自愿遵守ISO14001环境管理规定,自愿遵从和环境质量改善存在显著的正相关关系。Linder[19]则研究了美国洛杉矶和长滩港自愿减排机制成功降低空气污染的主要因素,发现企业自愿减排行为受社区对排放的关注和管制压力等外部因素影响。
仅有少许几篇文献聚焦中国自愿减排交易市场。丁浩等[20]简要介绍了自愿减排交易市场的特点和重要作用,提出了中国发展自愿减排交易市场的建议。学者Chen和 Hu[21]基于台湾6个工业部门198个企业2004—2008年的数据,认为参与温室气体自愿减排交易五年间减排5.35公吨,降低了7.8%的温室气体排放量。陈晓红等[22]选择芝加哥气候交易所2003—2010的样本数据实证研究自愿减排碳交易市场的价格影响因素,提出了中国自愿减排交易市场建设的参考建议。
与已有文献相比,本文的主要贡献是:第一,首次定量研究中国自愿减排交易市场。从上述国内外学者的研究可以发现,大量文献研究了不同国家的自愿减排交易市场,但关于中国自愿减排交易市场的文献比较少见,缺乏有关中国自愿减排交易市场的定量分析。第二,从微观角度分析中国强制减排碳交易机制外企业面对自愿减排交易机制的策略行为。已有研究主要是一些宏观描述,尚未有学者将强制碳交易机制外污染企业的策略行为抽象为理论模型展开研究。第三,根据现实问题提取三个重要变量纳入理论模型分析。首先,每个省份都面临着强制减排的约束性目标,地方政府为完成这些刚性目标,存在着对未纳入强制减排交易机制的企业,进行强制减排的潜在可能,这是强制减排概率变量;其次,地方政府也可能会出台相关鼓励政策(比如,在现实中对某些行业设计补贴式的减排政策),激励企业参与自愿减排交易机制,这是自愿减排补贴参数;最后,未纳入强制减排碳交易机制的企业中,某些企业拥有市场势力,他们的策略选择也因此不同,这是企业市场势力变量。2017年12月中国统一的碳交易市场体系已经正式开启,未纳入这一强制减排交易机制的大量企业,他们会主动加入自愿减排交易机制么?企业选择自愿减排交易的动力来自哪里?本文的研究正是以此为切入点,从现实问题中抽象出理论模型,引进强制减排概率和补贴参数,从企业市场势力分析自愿减排交易中企业和政府管理部门的策略行为,试图发现促进企业参与自愿减排交易的动力和机制。
本文后面的结构如下:第3部分,具体描述问题,提出基本假设,构建模型;第4部分,求解初始博弈均衡,并分析影响因素;第5部分,探讨补贴政策是否改进均衡结果;最后是研究结论与启示。
3 模型基本假设
本文描述的问题是,强制减排交易背景下,政府管理部门和未纳入强制减排交易体系的污染企业就自愿减排交易展开的博弈。具体而言,政府管理部门首先行动,对自愿减排交易机制设置基本条件和准入门槛,筛选出合格企业,让企业决定是否参与自愿减排交易机制,由于没有强制减排任务,企业自行决定是否参与自愿减排交易,若企业选择不参与自愿减排交易机制,或者企业不在政府管理部门筛选名单中,进而无法参与自愿减排交易机制,则政府管理部门迫于临时性的减排约束目标压力,也可能根据不同行业和企业的特点,以一定的概率选择让企业完成强制性减排水平。政府管理部门和污染企业的博弈时序关系如图1所示。
本文研究的基本假设如下:
(1)政府管理部门G和F污染企业,均为理性的参与人。政府管理部门的决策不仅要最大化自己的收益,还要最大化整个社会的总效用;污染企业的决策只是最小化自己的总成本,该企业没有被纳入国家强制减排交易机制,他可以选择参与或者不参与自愿减排交易机制。
(2)污染企业和政府管理部门的成本函数。在自愿减排机制和强制减排机制下,企业完成减排水平(目标)a需要付出的交易成本分别是CV(a)和CM(a),为研究简单起见,本文假设成本函数是线性函数,即Ci(a)=cia,i=V,M。政府管理部门在减排水平a下的交易成本分别是TV(a)和TM(a),显然,随着减排水平的增加,政府管理部门的成本不会降低,但减排水平的边际成本是递减的,T(a)是单调不减上凸函数,满足T′(a)≥0,T″(a)<0,于是,自愿减排机制和强制减排机制下的社会总成本分别是TCV(a)=CV(a)+TV(a),TCM(a)=CM(a)+TM(a) 。
(3)强制减排交易机制下的各项成本均高于自愿减排交易机制。在自愿减排交易机制下,由于簡化了交易程序,省略了纷繁的规则,降低了各项管理成本,企业获得较大的柔性,提高了交易效率,因此,自愿减排交易机制下的成本均小于强制减排机制下的成本,即CV(a) (4)政府管理部门的目标是最大化社会福利,不存在利益寻租、监管捕获等短视行为。无论是自愿减排还是强制减排,只要完成减排水平a,政府管理部门的收益为U(a),随着减排水平的增加,政府的收益不会降低,U(a)是单调不减函数,即U′≥0,但减排水平的边际收益是递减的,U(a)须同时满足U″<0,即U(a)是上凸函数。在自愿减排交易机制下,政府管理部门的总效用函数为GUV(aV)=U(aV)-TCV(aV),在强制减排机制下,总效用函数为GUM(aM)=U(aM)-TCM(aM)。 (5)政府管理部门强制减排的可能策略选择形成对污染企业的潜在压力。显然,若企业接受自愿减排交易,则完成自愿减排交易机制下的减排水平aV,并最小化其成本CV(aV);若企业放弃自愿交易,则政府管理部门可能对所有强制减排机制之外、没有参与自愿减排交易的企业以概率p(0≤p≤1)采取强制减排行动aM,进而让企业完成强制减排水平,这在现实中是存在的,比如,地方政府部门在特定时期为了完成调控目标选择对高耗能行业(企业)突然实行强制减排,此时的企业产生了期望成本pCM(aM)。 在强制减排机制下,政府管理部门最大化总效用,求解最优化一阶条件,GU′M(aM)=0,即U′(aM)-TC′M(aM)=0,从中求出强制减排机制下最优减排水平a*M,满足U′(a*M)=TC′M(a*M),此时,政府管理部门的总效用为GUM(a*M)。显然,政府管理部门在强制减排机制下没有动机偏离这个最优水平,过高的减排水平损伤企业减排积极性,过低的减排水平则会损害社会总效用。在企业没有接受自愿减排交易时,政府管理部门可能选择强制减排,所以期望总效用为pGUM(a*M),相应的企业期望成本为pCM(a*M)。
4.1 自愿减排交易的参与约束
对企业而言,在政府管理部門提出自愿减排水平aV时,只要自愿减排交易的成本不超过强制减排的成本,企业就会接受,即CV(aV)≤pCM(a*M),根据成本函数的线性假设,上式可以进一步化简为,cVaV≤pcMa*M,即aV≤pcMa*McV。若其他条件不变,则自愿减排交易机制下企业愿意接受的最大减排水平为pcMa*McV,即:
(1)式表明,在其余变量给定时,amaxV和p呈同向变化关系,政府管理部门选择强制减排的概率p越大,企业自愿减排水平的最大值也会增加,从而p的变动会影响企业选择自愿减排交易的动力。另外,由于自愿减排交易机制下的各项成本均较低,所以企业愿意接受的最大减排水平amaxV可能会超过强制减排下的最优水平a*M。
对政府管理部门而言,要让企业参与自愿减排交易,须满足GUV(aV)≥pGUM(a*M),即,自愿减排交易机制下的总效用不小于强制减排机制下的期望效用,U(aV)-TCV(aV)≥p(U(a*M)-TCM(a*M)),从上式可以求解出政府管理部门偏好的自愿减排水平aV的变化范围,不妨设为aminV 同理,根据总成本不等式TCV(a) 4.2 博弈均衡结果分析 若政府管理部门愿意提供的最小减排水平不超过企业愿意接受的最大值,此时博弈双方都没有动机偏离自愿减排交易机制,即: aminV≤amaxV 当政府管理部门没有选择强制减排机制(p=0)时,只要企业选择自愿减排机制,且自愿减排水平aV>0,管理部门都愿意接受,但根据(1)式,若p=0,则amaxV=0,即企业愿意接受的减排水平最大值为零,这说明,只要不存在强制减排的压力,理性化的企业就不会选择自愿减排交易机制,强制减排策略选择的存在提高了企业选择自愿减排交易的动机。 结论1 当p>0时,博弈的均衡结果是政府管理部门为企业提供自愿减排交易机制,企业选择接受。 证明:只要证明aminV 若pcMcV≥1,则amaxV≥a*M,利用式(2)可得到,aminV 在自愿减排交易机制下,一定存在政府管理部门和企业都愿意接受的减排水平aV,使得博弈达到均衡状态,双方都可以最大化各自的利益。若aV的值过大,企业会承担较高的减排成本,若aV太小,政府管理部门社会福利损失过多,因此,减排水平aV的取值影响博弈均衡结果和博弈双方利益的分配。下面根据企业的市场势力大小不同,来具体研究。 若企业不具有市场势力,企业可能处于国家“关停并转退”政策的边缘,或者是某个行业若干企业中的规模较小者,此时的政府管理部门拥有绝对地位,比如,地方政府管理部门执行环保督察时的“一刀切”(生态环境部在2018年5月制定了《禁止环保“一刀切”工作意见》,8月又印发文件将严格禁止“一刀切”纳入深化环保领域“放管服”改革的重要内容),在此情形下,管理部门可以选择任意减排水平以最大化其总效用。 结论2 当企业不具有市场势力时,若均衡结果是最优减排水平,此时,自愿减排交易下的均衡水平超过了强制减排,自愿减排交易是企业的自觉行动;若均衡结果不是最优减排水平,此时,均衡结果不超过最优水平,尽管均衡减排水平可能大于也可能小于强制减排水平,但肯定大于强制减排水平的期望值。 证明:因为aminV是政府管理部门愿意提供的减排水平的最小值,所以,根据式(3),aV的可能取值范围只有两种,(Ⅰ)aminVa*M,说明自愿减排交易下的最优水平超过了强制减排下的水平,故而,企业会自觉选择自愿减排交易;(Ⅱ)aminV
若企业拥有市场势力,比如,没有纳入强制减排机制的行业垄断者,在此情形下,追求成本最小化的企业一定会选择最小的减排水平,即管理部门愿意提供的最小值aminV作为均衡结果,又因为aminV 结论3 若企业拥有市场势力,则自愿减排交易下的最优水平不是均衡结果,此时的均衡减排水平小于自愿减排交易下的最优值和强制减排下的最优值。 4.3 强制减排压力的潜在作用 下面分析概率p对减排水平的影响。 影响减排水平的变量有a*V,a*M,amaxV,aminV这四个,其中最优解a*V来自于方程GU′V(aV)=U′(aV)-TC′V(aV)=0,由于该方程中没有出现参数P,所以概率P与a*V无关;而强制减排下的最优值a*M由方程GU′M(aM)=U′(aM)-TC′M(aM)=0得到,也与概率p无关;此外,(1)式表明amaxV是关于概率p的线性递增函数,aminV是关于p的单调递增下凸函数,且根据(2)式,对所有的概率p有aminV 图2 减排水平aV和强制减排概率p的关系图结论4 不管企业是否具有市场势力,当均衡结果不是最优减排水平时,提高强制减排的压力可以提升自愿减排水平。 证明:若企业不具有市场势力,图2(a)描述的是(Ⅱ)aminV 若企业拥有市场势力,则均衡减排水平是aminV,不论在图2的哪种情况下,aminV的值会随着概率p的增加而增加。证毕。 5 补贴政策下的自愿减排交易策略 强制减排压力的潜在威胁虽然可以促使企业选择自愿减排交易机制,但政府管理部门有时也会选择通过财政补贴政策来激励企业选择自愿减排,从而提高企业自觉选择自愿减排交易的概率,实现减排目标。 5.1 补贴政策下的博弈模型 对于参与自愿减排交易企业完成减排水平aV时,提供补贴额S,即管理部门提供给企业一个契约组合(aV,S)。特别地,若S=0,就退化成前面讨论的模型。 在自愿减排交易机制下,政府管理部门总效用为:GUV(aV)=U(aV)-TCV(aV)-αS,系数α反映了管理部门对企业的补贴造成的社会福利损失程度,如补贴挤占了其他财政支出,对某个行业的补贴损害了其他行业,或者是补贴政策诱使更多潜在进入者进入该行业等。为了后续计算方便,此处的讨论假设交易成本为0(该假设不影响均衡结果),管理部门总效用为GUV(aV)=U(aV)-cVaV-αS,企业的成本函数为cVaV-S。 政府管理部门的参与约束为,U(aV)-cVaV-αS≥p(U(a*M)-cMa*M),即,管理部门愿意提供自愿减排交易契约组合(aV,S),必须满足: S≤1α(U(aV)-cVaV-p(U(a*M)-cMa*M)) 企业的参与约束为:cVaV-S≤pcMa*M,即,企业愿意接受自愿减排交易契约组合(aV,S),必须满足: S≥cVaV-pcMa*M 下面通过坐标系来直观描述自愿减排交易水平aV和补贴S的关系。上述式(4)对应的曲线方程S=1α(U(aV)-cVaV-p(U(a*M)-cMa*M))的斜率为S′=1α(U′(aV)-cV),截距分别是aminV和S=-pα(U(a*M)-cMa*M),如图3所示,在式(4)所对应的区域在该曲线下方,随着强制减排概率p的增大,该曲线整体向下方平移,政府管理部门愿意提供自愿减排交易组合的区域变小,而α的增大会使得图像趋向平坦,特别地,若α无限大,则管理部门愿意提供的补贴额为零。直线方程S=cVaV-pcMa*M在aV轴和S轴的截距分别是amaxV和-pcMa*M,式所对应的区域在该直线左上方,随着概率p的增大,该直线向右下方平移,企业愿意接受自愿减排交易契约组合的区域在不断扩大,但补贴S的变化,无法改变企业愿意接受的范围。同时满足不等式(4)和(5)的是图中的阴影部分。 5.2 博弈的均衡结果 因为aminV 若企业不具有市场势力,政府管理部门一定选择最大化其总效用U(aV)-cVaV-αS,對应的约束条件为cVaV-S≤pcMa*M和S≥0。若S≥0成立,则从总效用表达式可以发现,最大化的解对应着S=0,即政府不提供补贴,对应的最优减排水平为a*V,均衡结果跟前面一样;若cVaV-S≤pcMa*M成立,则L=U(aV)-cVaV-αS+λ(cVaV-S- Lλ=0,很容易求出此时的最优解a*S,满足等式U(aV)aV=(1+α)cV,相应的补贴额S*=cVa*S-pcMa*M>0,这说明,只要强制减排压力存在(p>0),最优的补贴额应该是企业成本和强制减排下的期望成本之差,即p>0时,政府管理部门只需要补贴企业的部分减排成本cVa*S-pcMa*M,不必对企业过度补贴;若cVaV-S≤pcMa*M且S≥0成立,则总效用最大化要求S=0,此时aV≤pcMa*McV,所以,均衡结果是(amaxV,0)。
[2]寇江泽.少排可以卖配额 多排就要掏钱买[N].人民日报,2018-09-15(9).
[3]JIANG J, XIE D, YE B,et al. Research on Chinas capandtrade carbon emission trading scheme: overview and outlook[J]. Applied energy, 2016, 178:902-917.
[4]张昕,马爱民,张敏思,等.中国温室气体自愿减排交易体系建设[OL].北京:中国社会科学网,2018-02-06[2018-08-07].http://www.cssn.cn/jjx/xkjjx_yyjjx/csqyhlllx/201802/t201806_3842575. shtml.
[5]孙睿, 况丹, 常冬勤. 碳交易的“能源-经济-环境”影响及碳价合理区间测算[J]. 中国人口·资源与环境, 2014(7):82-90.
[6]CHANG Y, WANG N. Environmental regulations and emissions trading in China[J]. Energy policy, 2010, 38(7):3356-3364.
[7]孙亚男. 碳交易市场中的碳税策略研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2014(3):32-40.
[8]解振華.中国碳市场目前不搞期货不考虑碳税[OL].北京:中国新闻网,2017-11-14[2018-08-07].http://www.chinanews.com/ny/2017/11-14/8376511.shtml.
[9]GOULDER L H, MORGENSTERN R D, MUNNINGS C,et al. Chinas national carbon dioxide emission trading system: an introduction[J]. Economics of energy & environmental policy,2017, 6(2).
[10]LUTSEY N, SPERLING D. Canadas voluntary agreement on vehicle greenhouse gas emissions: when the details matter[J]. Transportation research part D: transport and environment,2007, 12(7):474-487.
[11]YAMAGUCHI K. Voluntary CO2 emissions reduction scheme: analysis of airline voluntary plan in Japan[J]. Transportation research part D: transport and environment,2010, 15(1):46-50.
[12]REZESSY S, BERTOLDI P. Voluntary agreements in the field of energy efficiency and emission reduction: review and analysis of experiences in the European Union[J]. Energy policy, 2011, 39(11):7121-7129.
[13]BENESSAIAH K. Carbon and livelihoods in PostKyoto: assessing voluntary carbon markets[J]. Ecological economics, 2012, 77:1-6.
[14]ARI Ⅰ. Voluntary emission trading potential of Turkey[J]. Energy policy, 2013, 62:910-919.
[15]BENTO A, HO B, RAMIREZBASORA M. Optimal monitoring and offset prices in voluntary emissions markets[J]. Resource and energy economics. 2015, 41:202-223.
[16]GALLO M, DEL BORGHI A, STRAZZA C,et al. Opportunities and criticisms of voluntary emission reduction projects developed by public administrations: analysis of 143 case studies implemented in Italy[J]. Applied energy, 2016, 179:1269-1282.
[17]KARHUNMAA K. Opening up storylines of cobenefits in voluntary carbon markets: an analysis of household energy technology projects in developing countries[J]. Energy research & social science, 2016, 14:71-79.
[18]PRASAD M, MISHRA T. Lowcarbon growth for Indian iron and steel sector: exploring the role of voluntary environmental compliance[J]. Energy policy, 2017, 100:41-50.
[19]LINDER A. Explaining shipping company participation in voluntary vessel emission reduction programs[J]. Transportation research part D: transport and environment, 2018, 61: 234-245.
[20]丁浩, 张朋程, 霍国辉. 自愿减排对构建国内碳排放交易市场的作用和对策[J]. 科技进步与对策, 2010(22):149-151.
[21]CHEN L, HU A H. Voluntary GHG reduction of industrial sectors in Taiwan[J]. Chemosphere, 2012, 88(9):1074-1082.
[22]陈晓红, 胡维, 王陟昀. 自愿减排碳交易市场价格影响因素实证研究——以美国芝加哥气候交易所(CCX)为例[J]. 中国管理科学, 2013(4):74-81.