碳限额与碳交易机制研究现状及趋势展望

□淳伟德 张业霞 陈 威

[成都理工大学 成都 610059]

引言

温室气体的过度排放给环境和社会造成了诸多不利影响，并威胁着人类社会的可持续发展。因此国际社会一直致力于减少温室气体的排放，并出台了不少具有法律约束力的文件，主要有《联合国气候变化框架公约》《京都议定书》《哥本哈根协议》和《巴黎协议》。在此背景下，多数经济体采取碳限额与碳交易机制来响应上述文件：芬兰、波兰和丹麦在1992年便开始实施碳交易机制。美国于2005年建立碳交易机制。中国在借鉴国际碳限额与碳交易机制发展经验的基础上，采用先试点后推广的做法：2011～2017年，中国在北京市、天津市、上海市、重庆市、广东省、深圳市、湖北省、福建省启动八个碳交易试点区域，在此阶段以地方碳配额交易为主。2020年9月22日，中国政府在第七十五届联合国大会上提出：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”①2021年7月，全国统一的碳排放权交易市场开市。从碳规制政策的历史演化路径来看，碳限额与碳交易机制是实现“30·60” 目标的重要举措。

碳限额与碳交易机制是指政府将碳排放权的总额度分解为一定单位的碳排放权，通过总量方式或者单位方式将排放权分配给企业，并允许其在碳交易市场买卖碳排放权[1]。截至2021年8月，我国的八个区域碳交易试点覆盖了电力、钢铁、水泥等多个行业，全国碳市场碳排放配额累计成交量达651.88万吨，累计成交额超3.29亿元②。因此，在应对全球气候变化的时代背景下，碳限额与交易被认为是最有效的碳减排市场激励手段[2]，研究碳限额与碳交易机制有着一定的实践价值。

目前，针对碳限额与碳交易机制的研究，国内外学者均取得了丰硕的成果。但大多集中于对碳减排机制的研究，鲜有文献对此方向进行文献梳理，对其研究现状及趋势进行总结。鉴于此，本文将从区域层面、行业层面以及企业运营层面对碳限额与碳交易机制的相关文献进行总结和分析，并提出几点研究展望供学者们参考。

本文的主要研究过程如下：首先，根据碳限额与碳交易机制相关指标，在WOS数据库中，选取54篇SCI或SSCI的重要英文文献，在CNKI数字出版平台中，选取53篇国家自然科学基金委员会管理科学部认定的重要期刊文献。其次，对这107篇文献进行描述性统计分析，主要维度包括出版物来源、发表时间、研究相关机构、作者、研究方向和方法等。最后，系统地总结和分析碳限额与碳交易机制的研究现状和趋势展望。上述研究工作弥补了该领域文献综述缺失的问题，对于丰富和推动以碳限额与碳交易机制为核心的碳交易市场体系的发展具有重要的理论意义和实践价值。

表 1 碳限额与碳交易机制的不同定义

一、定义与描述

（一）碳限额与碳交易机制定义

现有文献对碳限额与碳交易机制进行了定义（见表1），学者们基本上都认为碳限额与碳交易机制是既有政府管制行为，又有市场调控行为，并通过减排防止全球气候持续恶化的系统或机制。借鉴现有文献对碳限额与碳交易机制的定义，本文认为，碳限额与碳交易机制是配额制和交易制的结合体，是政府设定排放限额的标准，通过碳交易市场来降低整个国家或地区碳排放总量的机制。其中，配额制是指国家给企业发放配额来限制企业的碳排放；交易制是在碳配额制存在的前提下，企业可以在碳市场上买卖碳排放配额的一种机制。

（二）描述性分析

本文主要采用文献综述展开分析。文献综述通过定义、精炼和总结参数与关键字，为学者们理解某一领域或方向的发展现状和未来趋势提供总体信息，便于学者搜索相关文献[8]。对所选文献进行描述性分析有两个步骤：第一步，详细介绍文献选取的依据；第二步，对碳限额与碳交易机制研究出版时间、出版物来源、主要研究方向、作者所属国家、研究相关机构、研究相关学者、文献的研究方法等展开描述性分析。

以“碳限额与碳交易机制”为主题而建立了相关的指标体系（见表2）。具体而言，以碳限额与交易为一级指标时，构建了碳限额与碳交易机制，碳限额与碳交易，碳限额与交易市场，碳限额与交易价格，碳限额与交易政策等作为二级指标，从而进一步构建出三级指标。在指标构建完成之后，选取其中具有代表性的文献进行描述性分析及研究发展趋势。

表 2 碳限额与交易相关关键词

首先，本文对已发表的54篇英文文献和53篇中文文献的发表时间进行统计，如图1所示。由图1可知，从2012年开始，国内外学者对碳限额与碳交易机制关注明显增加，研究速度持续增快。究其原因在于2012年中国开始启动碳交易试点，同时其他国家的碳中和目标也陆续宣布，从而使得该领域的研究价值进一步凸显和提升。

图 1 2012年～2021年文献数量分布图

其次，如表3所示，从出版物来源的统计来看在所选英文文献中，文献数量最多的期刊是《Journal of Cleaner Production》，占比达57.41%，其次是《International Journal of Production Economics》，占比为16.67%；中文文献中，文献数量最多的期刊则是《中国管理科学》，占比达50.94%，其次是《系统工程理论与实践》，占比为20.75%。

表 3 碳限额与碳交易机制的出版物来源

再次，对碳限额与碳交易机制研究方向的统计显示（见表4），中文文献和英文文献对碳限额与碳交易机制的研究方向较多，各有侧重，又互有交集。中文文献相关研究涵盖环境科学与资源利用、经济理论及经济思想史、企业经济、宏观经济管理与可持续发展、金融等多个方向。其中，环境科学与资源利用、经济理论及经济思想史、企业经济为主要研究方向，研究占比分别高达71.70%、66.04%、54.72%。英文文献相关研究涵盖工程、环境科学与生态学、科技-其他主题、运筹学与管理科学以及商业与经济等多个方向。其中，工程、环境科学与生态学以及科技-其他主题为主要方向，研究占比分别高达74.07%、61.11%、59.26%。可以看出，中英文文献都较为重视环境科学。此外，这些文献研究涉及多个领域，表明碳限额与碳交易机制研究所涉及学科范围较广、领域交叉性较强。

表 4 碳限额与碳交易机制主要研究方向

从次，对作者所属国家分布的统计显示（见表5），54篇英文文献的作者主要来源于中国，其研究占比为74.07%，美国和印度位列第二和第三，占比分别为9.26%、5.56%。中国作者发表的文献数量远多于其他国家，第一个原因是中国早在2008年便发布碳补偿标识，并在2020年向世界宣布我国的碳中和目标；第二个原因是全球一体化进程中，国内外学者均积极研究中国碳中和前景，进而对碳限额与碳交易机制更为重视。

表 5 碳限额与碳交易机制研究作者所属国家

然后，对研究相关机构的统计显示（见表6），107篇文献中，共有57个中国研究机构、12个外国研究机构，表6展示了文献的第一作者所属机构占比较高的十二个机构。由表6可知，中国科学技术大学、华南理工大学的学术成果相对较多，占比均为4.67%。无论是这些学校还是本文所选期刊，在国内甚至国际上都有一定的影响力，这在一定程度上体现了研究碳中和、碳限额与碳交易机制的重要性。

表 6 碳限额与碳交易机制研究相关机构

接着，本文统计了所选文献中，文献数量超过两篇（含两篇）的作者及其所属机构和发文数量（见表7）。据统计，这107篇文献有94个作者，其中陈晓红、夏良杰、陈威等在此方向的研究成果相对较多。从表6和表7可以看出，在该领域发表论文的机构基本都是中国排名靠前的学校，发文较多的学者也基本来自中国排名靠前的学校，这反映出该领域的研究资源集中在顶尖学校。因此，本文建议我国应加强机构间的合作交流，加大对碳中和领域人才的培育，进一步释放研究的空间。

表 7 碳限额与碳交易机制研究相关学者

最后，本文对研究方法进行统计描述（见图2）。经统计，有65篇实证类文献（占比60.75%）、16篇模型类文献（占比14.95%）、26篇混合类文献（占比24.30%）。其中，实证和模型混合的文献有21篇，实证和案例混合的文献有4篇，实证、案例和模型混合的文献有1篇。本文所选文献中没有纯案例的研究，实证和案例结合的文章也很少，这表明案例研究是未来研究的机遇。

图 2 所选文献的研究方法分布图

二、基础理论及研究现状

（一）碳限额与碳交易机制发展历程

美国、欧盟、新西兰等国家和地区是较早构建碳交易市场的区域。在美国的碳限额与碳交易机制下，只要排污企业在到期时所拥有的排污权配额能够覆盖排污总量即可。欧盟最早将排放权交易的模式运用到温室气体排放的控制中，从而构建欧盟排放权交易机制。新西兰自2008年起构建排放权交易机制。我国在“十二五”期间（2011～2015年）加快碳排放权交易机制的探索进度，并批准在北京、天津、上海、重庆、深圳、湖北、广东和福建等八个省市开展碳排放权交易。在“十三五”初期开始启动和建设全国统一碳市场。2015年，习近平主席在《中美元首气候变化联合声明》中正式宣布“将于2017年启动全国碳排放交易体系” 。2017年，国家发改委公布有关全国体系交易总量设定与配额分配的初步方案。2018年，生态环境部稳步推进全国碳市场基础支撑工作，不断完善全国碳市场制度体系，发布了《碳排放权交易管理暂行条例（征求意见稿）》，标志着全国碳市场立法工作和制度建设取得重要进展。2020年底，《全国碳排放权交易管理办法（试行）》和《2019～2020年全国碳排放权交易配额总量设定与分配实施方案（发电行业）》等一系列重磅文件出台，标志着全国碳市场在2021年正式拉开帷幕③。各个国家都在积极探索减少温室气体排放的方法。

（二）碳限额与碳交易机制研究现状

本文将文献以宏观层面和微观层面进行分类总结，宏观层面包括区域层面和行业层面、微观层面主要是企业运营层面。接下来，将对上述三个方面的文献展开详细的总结和分析。

1. 区域层面

区域是碳限额与碳交易机制路径的规划者，通过对文献梳理总结，本文主要从碳价及碳价预测、社会福利、经济与环境的影响等三个视角进行阐述。

首先，对碳价及预测的研究，主要有碳价对碳排放量影响的研究，单个国家或区域的碳价格预测研究，多个区域的碳价预测研究。具体而言，在碳价对碳排放量的影响方面，例如，陈晓红等为探求价格形成交易机制的核心问题，采用面板回归和AR(1)-GARCH(1,1)模型对美国芝加哥气候交易所相关数据开展实证研究，研究结果表明，影响配额价格的主要因素是配额供需，且随时间推移不同年份产品的影响度有增强趋势[48]。Yang等建立多阶段混合整数非线性规划模型，研究了如何实施绿色技术使发电企业的成本尽可能最低，研究结果表明，较高的碳排放价格会激励发电企业实施绿色技术，从而降低企业的碳排放，使企业以尽可能低的成本实现减排目标[61]。Li等研究了单一的碳限额与交易机制政策、碳限额与交易机制和碳税结合下的联合政策这两种情形下的二级供应链生产与运输问题，比较了无政策、碳限额与交易机制政策、碳限额与交易机制和碳税的联合政策下的减排问题，研究结果表明，引入碳政策更有利于减排，且碳价格提高，减排效果逐渐趋于平稳[102]。单个国家或区域的碳价格预测方面，例如，杨星等采用分形特征、关联维数、Lyapunov等检验对欧盟碳排放权市场的价格行为特征进行刻画，研究结果表明，欧盟碳排放权市场是一个具有分形与混沌特征的非线性动力系统，因此不能用线性范式来研究市场价格行为，但可能可以实现短期的预测[85]。张晨等为研究碳价预测的问题，构建了多频率组合预测模型，研究结果发现，多频率组合预测模型的精度和有效性比NAR、GARCH等单模型高[93]。Sun和Huang为降低碳价预测的误差，提出一种新的碳价预测混合模型，主要涉及经验模态分解、变分模态分解、偏自相关分析、BP神经网络模型以及二次分解算法，研究结果表明，该模型更稳健且有效，能够更准确地预测碳价格[96]。多个区域的碳价预测方面，例如，Lu等利用6个机器学习模型对八个试点碳市场的每日碳价进行了预测，研究结果表明，较高的预测精度并不意味着更好的预测稳定性，但采用了完全集成自适应经验模态分解数据去噪方法的神经网络（RBFNN）模型和GWO-KNEA模型在多数数据集中仍能保证较高的预测稳定性[88]。Hao等提出基于特征选择和多目标优化算法的碳价格预测混合模型来预测中国和欧盟的碳价，研究结果表明，该模型的预测效果更好[95]。综上所述，我们主要有以下四点发现：一是大部分文献主要采用实证研究范式，模型以及案例研究还有所欠缺；二是对碳价的研究仍处于单周期，动态多周期的研究仍不多；三是对碳价预测模型的研究只考虑了历史数据，尚未考虑行业间或经济体间的相互影响；四是上述大多学者都采用混合模型来进行碳价预测，或是完善现有模型，模型的创新有待进一步研究。

其次，对社会福利的研究，主要有碳限额与碳交易机制对社会福利影响和不同碳机制下社会福利的比较等方面。在碳限额与碳交易机制对社会福利的影响方面，例如， Zhu等在考虑碳排放总量的情况下，研究了碳限额与交易政策对社会福利的影响，研究结果表明，碳限额与碳交易机制对社会福利的影响是不确定的[20]。Du等研究了关于减少碳排放所需要的成本和采取祖父法进行配额发放产生不利影响的两个问题，采用Stackelberg博弈模型进行研究，研究结果表明，从政府视角能确定最佳的祖父法，从而使社会福利最大化[30]。Zhu等和Du等研究结论是不同的，主要原因在于Du等从政府视角考虑考虑了碳减排成本。Li等运用博弈论模型，把碳限额与交易市场分为低碳偏好市场和高碳偏好市场，研究结果表明，当消费者表现出适度的低碳偏好水平时，社会福利优化与低碳技术升级之间发生显著冲突，因此他们建议，若要进行低碳技术升级，就要以政策为基础，提高消费者低碳偏好水平，才能使社会总福利最大化[63]。谢鑫鹏等研究了碳排放规制下，国有大型制造商企业如何与上下游企业进行生产和减排决策，对企业减排过程中的社会福利比较进行深入分析，研究结果表明，若企业要追求利润最大化就会产生更多的碳排放，此时社会福利无法最大化[92]。在不同碳机制下的社会福利方面的比较方面，例如，Xu等研究了碳限额与碳交易机制和碳税规制对社会福利的影响，研究结果表明，碳税监管下的社会福利不低于碳限额与碳交易机制下的社会福利，但无法确定哪种碳机制对企业利润和碳排放量的影响更大[5]。Ji等比较了祖父法和基准法对社会福利的影响，研究结果表明，基准法更利于可持续发展[74]。综上所述，我们发现以上文献主要是实证与模型相结合的研究范式，案例研究仍未涉及。而研究对象大多局限在单时期、单企业或单产品上，对多时期、多企业同时经营决策以及考虑多个产品的替代效应的研究还有所欠缺。此外，大多文献集中在对称信息下的公司经营决策，对企业信息不对称情况下的经营决策研究相对缺乏，因此，未来可以涉及上述研究领域。

最后，在地区经济与环境方面，许多学者认为碳限额与碳交易机制促进了经济发展、提高了环境质量。例如，余萍等运用双向固定效应模型，研究了碳交易市场规模对经济与环境的影响，研究结果表明，扩大碳交易市场规模有利于改进环境质量、促进经济增长[45]。廖文龙等对碳限额与碳交易机制和绿色经济增长之间的关系进行了实证分析，研究结果表明，中国试点城市实施的碳限额与碳交易机制显著促进了绿色经济的增长[57]。汪明月等基于不对称纳什谈判合作收益分配模型，以京津冀合作减排系统为对象，研究了修正的合作减排收益分配方案，研究结果表明，修正后的方案更符合成员所承担的风险越大，减排绩效越好，获得收益越多[101]。Xu等从博弈论的角度出发，研究低碳偏好下的双渠道供应链决策与协调问题，研究结果表明，政府应当制定碳限额与交易机制，来降低碳排放，从而使得经济与环境协调发展[15]。Ji等利用Stackelberg博弈模型研究了不同渠道下的供应链减排问题，分析了碳限额与交易机制和消费者偏好一同考虑的情形，研究结果表明，低碳推广有助于实现减排目标，促进经济发展和社会进步[62]。当然，也有学者得出完全不同的结论，如张俊荣等构建京津冀碳排放交易政策仿真模型，研究了不同的碳交易机制设计对京津冀地区经济和环境的影响，研究结果表明，减少总量碳配额、减少单位碳配额发放以及提高碳交易价格均会增大碳减排力度，并同时加剧对经济的抑制作用[49]。产生不同结论的主要原因是，上述研究主要考虑的是碳排放成本对企业生产决策及利润的影响，忽略了碳足迹和碳循环等方面，未来应考虑更多的影响因素来完善该领域的研究。

2. 行业层面

行业是碳限额与碳交易机制路径实现的载体，碳限额与碳交易机制对不同的行业具有不同影响。本文总结出碳限额与碳交易机制对电力行业、物流运输行业和化石能源行业的影响。

关于碳限额与碳交易机制对电力行业的影响研究，主要有可再生能源投资决策的研究、绿色技术实施的研究和配额分配方式的比较研究等三个方面。在可再生能源决策方面，例如，陈威等通过构建Stackelberg模型，研究了电价和可再生能源投资决策问题，研究结果表明，售电商投资可再生能源相比发电商投资可再生能源有更多的投资量、需求量、利润和更低的价格[9]。在绿色技术实施方面，例如，Du等将碳限额与交易问题和公司因降低碳排放而产生的额外成本纳入同一个Stackelberg博弈模型，研究结果表明，社会最优排放水平取决于低碳技术水平和环境恢复成本[30]。何华等建立了三种不同情形下的定价策略模型，分别是企业在碳限额政策，碳限额与交易政策以及碳限额与交易机制下进行绿色技术投入，研究结果表明，在碳限额与交易政策下，适当的绿色技术投入可以增加企业的期望利润[54]。Yang等建立了一个多阶段混合整数非线性规划模型来最小化绿色技术投资，研究结果表明，是否投资绿色技术取决于投资成本和由此产生的减排效益间的平衡，且较高的碳价和单位持有成本将激励发电企业实施绿色技术[61]。进一步，Xu等在制造商利用绿色技术可以减少单位产品的碳排放的前提下，研究了订单型供应链的生产和减排决策问题[75]。在碳配额分配方式比较的方面，陆敏等基于动态博弈模型，研究历史碳排放的分配方式、基于产出的配额分配方式对碳排放配额市场交易价格和碳交易企业收益的影响，研究结果表明，基于产出的配额方式更有利于企业收益[14]。Chen等为了讨论祖父法和基准法对可再生能源投资量的影响，构建了由作为领导者的发电商和作为跟随者售电商组建的两级电力供应链，研究结果表明，基准法更有利于可再生能源的投资[28]。Ji等建立了无碳限额与交易机制、基于祖父制的碳限额与交易机制和基于标杆制的碳限额与交易机制下的决策模型，比较祖父制和标杆制对企业决策的影响，研究结果表明，标杆制可以更有效推动制造商生产低碳产品，零售商更偏爱祖父制，政府对低碳排放企业采用祖父制，对高碳排放企业采用标杆制对实现社会福利最大化有好处[74]。综上所述，我们有以下发现：一是上述文献主要从实证和模型视角考虑电力行业，尚无文献从案例视角分析电力行业；二是上述文献多是基于信息对称条件下考虑电力供应链企业的决策，而信息不对称仍未涉及；三是仅考虑了碳限额与碳交易机制下绿色技术的投资，但未涉及不确定性或具有风险偏好时的绿色技术投资。

关于物流运输行业的研究，主要是碳限额与碳交易机制对物流运输行业的路径、库存、选址、多目标经济成本等方面的研究。具体而言，在路径决策方面，例如，葛显龙等为研究如何在物流配送中降低碳排放量的问题，建立了具有带时间窗的多车型车辆路径模型，研究结果表明，车速、车型的变化对配送成本影响较大，且相关参数的波动对物流配送成本的影响也较大[13]。李进等为研究碳限额与碳交易机制下的物流配送路径的问题，建立碳交易机制下的物流配送路径优化模型，研究结果表明，碳配额和碳价格对企业的配送路径决策和碳排放具有较大影响[41]。程兴群等引入鲁棒优化建模方法，对碳交易政策下多式联运路径选择问题进行研究，研究结果表明，运输时间和单位运费率的不确定性都会影响多式联运路径决策[100]。在库存优化方面，例如，Arun等采用混合整数线性规划模型，研究了碳排放影响下的库存批量问题，研究结果表明，增加碳价格可降低总成本、总排放量和总库存[22]。Marthy等探讨了环境立法对库存控制政策的影响，在无限库存系统中引入碳限额与碳交易机制，研究结果表明，绿色库存政策在遵守环境法规方面可以发挥重要作用[64]。Shu等研究了碳限额与碳交易机制和运输方式对制造商成本的影响，建立了含碳约束的库存成本模型，研究结果表明，有碳限额与碳交易机制约束下的再制造商的总成本和碳排放量都低于没有碳限额与碳交易机制约束时的值[108]。在选址方面，例如，杨珺等为研究不同碳排放政策对物流企业配送模式的影响，建立了基于碳排放的多容量等级配送中心选址模型，研究结果表明，企业在碳限额与碳交易机制下的减排效果最好[52]。此外，唐金环等构建了考虑碳配额差值和选址-路径-库存经济成本多目标模型，来解决产供销一体化企业的选址-路径-库存系统联合优化问题，可为决策者的环保偏好选择最佳的方案[107]。综上所述，我们发现，目前的研究主要考虑了单个企业、单个低碳政策、单个模式配送决策以及确定性需求、确定环境下的企业决策，而对于碳价格依赖于碳限额与碳交易机制下的多个企业合作博弈、多个低碳机制结合、多种模式下的配送决策以及不确定需求、不确定环境下企业决策的研究有待深化。其次，考虑供应链成员的减排意愿、个体减排动力和减排收益情况以及供应链成员集体减排偏好对个体成员的影响值得进一步研究。

关于化石能源行业的研究，主要有可再生能源系统、能源消费、化石能源行业的碳排放分配权分配。在可再生能源系统方面，Donald等为提高能源效率和减少碳排放，在不同规模的部门调查了技术创新和政策干预带来的影响，调查结果表明，提高能源效率和实现低化石有利于碳排放量的减少，且碳限额与碳交易机制是促进低化石碳产品开发的必要组成部分[25]。在能源消费方面，Zhang和Sun等采用了GARCH模型和BEKK-GARCH模型，对碳价格与化石能源价格的时变相关性和动态波动溢出进行了研究，研究结果表明，煤炭市场向碳市场、碳市场向天然气市场存在显著的单向波动溢出效应，且碳市场与化石能源市场在时间上存在显著正相关关系[89]。在化石能源行业的碳排放权分配方面，骆瑞玲等为研究我国石化行业碳排放权分配，以及碳交易对经济发展和减排水平影响的问题，构建了碳排放权分配模型，研究结果表明，历史排放水平偏好型的碳配额分配方案对GDP总量影响最小[105]。综上所述，我们有以下三点发现：一是对不同波动状态下碳市场与能源市场的动态相互作用的研究有所欠缺；二是多个制造商和多个零售商之间的博弈以及政府-制造商-零售商三者之间的博弈也有待更深入的研究；三是市场和能源市场受到相关经济和金融事件冲击时，二者之间的风险溢出效应值得研究。

此外，学者们也对建筑行业和汽车生产行业进行了研究。例如，Shen等应用MICMAC技术对建筑行业实施碳限额与交易制度的影响因素进行了识别和分类，为政策制定者提供了有价值的参考[23]，但对影响因素之间的相关需要更深层次的研究。程永伟等为研究燃料消耗量积分和新能源汽车积分“双积分制”下汽车生产商生产决策问题，建立了传统能源车和新能源汽车联合决策模型，研究结果表明，控制积分交易限量将改变最优生产计划[43]，但对传统能源车与新能源汽车间的竞争性与替代性问题需要进一步的研究。

3. 企业运营层面

企业是碳限额与碳交易机制实现的实施者，碳限额与碳交易机制对企业生产运营有诸多方面的影响。学者们研究了碳限额与碳交易机制对单个企业和多个企业的影响。其中，对多个企业的影响又包括了碳限额与碳交易机制对二级供应链的减排投资、三级供应链的减排投资等的影响。

关于单个企业的研究，主要从定价、生产、利润等方向进行研究。在定价方面，例如，Xu等研究了碳限额与交易制度和碳税制度下的多产品制造企业联合定价问题，比较不同的规制对企业碳排放总量和企业利润的影响，研究结果表明，在两种碳规制政策下，企业的最优产品生产数量是由碳排放交易价格和碳限额税率决定的[5]。马秋卓等主要研究了碳限额与碳交易机制下单企业低碳产品的最优定价和碳排放策略问题，以使企业自身利润最大化，给碳配额交易体系下企业低碳产品定价策略提供了合理建议[39]。何华等为研究碳限额与碳交易机制下如何进行绿色技术投入的定价策略，建立了不同情形下的定价策略模型，研究结果表明，在碳限额与交易政策下进行绿色技术投入后的最优定价低于无该政策下的最优定价，且适当的绿色技术投入能够增加生产企业期望利润[54]。在生产方面，Zhang和Xu为研究碳限额与碳交易机制下的多产品生产规划问题，构建了利润最大化模型来分析最优化问题，研究结果表明，碳限额与碳交易机制下，企业倾向于生产低碳产品，从而促使企业减少碳排放[27]。黄帝等为研究碳限额与碳交易机制下企业的最优动态批量生产、碳排放权交易和减排投资联合决策问题，建立了多周期决策模型，研究结果表明，减少配额或改变其分配方式不会影响企业的碳排放水平，影响企业的碳排放水平和减排投资规模的关键因素是碳价格[40]。Krishnan等通过建立寡头垄断企业模型，比较了碳限额与碳交易机制和碳税政策下企业的生产能力和减排程度，研究结果表明，相比没有碳限额与碳交易机制的情况，碳限额与碳交易机制不仅能减少企业对环境的污染，还能提高企业的生产利润[66]。在利润方面，Andrew和James提出了一种新的前瞻性购买启发式方法，即通过拍卖方式购买排放限额，以降低排放限额收购对企业财务绩效的影响，企业还可以通过公开市场获得碳配额来提高公司利润[19]。Zhu等建立了垄断公司模型，研究了再制造补贴和碳监管对再制造企业产品需求、企业利润的影响，研究结果表明，再制造补贴提高了企业利润，而碳管制则可能损害企业利润，在碳排放总量上，强制征收碳税有助于降低碳排放总量[20]。Tong等采用系统动力学方法，构造了Stackelberg博弈模型研究制造商和零售商的最优决策，模拟结果表明，零售商和制造商应该做出共同可持续的决策来增加他们的长期利润[21]。Ji等比较了祖父法和基准法对企业决策、利润和社会福利的影响，研究结果表明，基准法相比祖父法而言，更利于推进制造商生产低碳产品、促进零售商推广低碳产品[74]。综上所述，我们发现：首先，主要针对单个企业的单周期生产定价问题，今后可研究单个企业进行多周期生产定价问题，或者考虑两个甚至多个竞争性企业之间的生产定价问题；其次，现有文献对称信息下的战略决策较多，而对碳信息不对称下的研究仍不多。

关于多个企业研究，在碳限额与碳交易机制下研究由制造商和零售商组建供应链时的减排策略较多，主要从定价、减排决策、生产、投资等方面进行研究。在定价方面，例如，杨磊等基于采用逆向归纳法对不同渠道结构下企业的最优定价决策进行研究，研究结果表明，越多的碳配额越能激励制造商减排的积极性[3]。邹清明等研究公平关切对低碳供应链的最优定价和碳减排技术决策的影响，研究结果表明，批发价和零售价与制造商公平关切系数都正相关，零售价只与零售商公平关切系数正相关[34]。谢鑫鹏等运用新古典经济学和博弈论的方法，分析了上、下游企业在不同合作情况下，碳价对减排效果的影响,研究结果表明，在减排和定价均合作时供应链的各主体的利润与减排效果是最优[92]。在减排决策方面，例如，Xu等建立了由一个制造商和一个零售商组成的集中式和分散式供应链的决策模型，研究了低碳偏好和渠道替代导致的双渠道供应链决策与协调的问题，研究结果表明，企业根据消费者的低碳偏好进行减排决策可使供应链获得更大的利润[15]。Yang等研究了考虑碳排放约束条件下制造商的渠道选择和减排决策，研究结果表明，影响制造商渠道选择和减排决策的关键因素是产品属性和消费者渠道偏好[16]。骆瑞玲等构建了由单制造商和单零售商组成的供应链，探讨了消费者碳足迹敏感系数、碳限额及碳减排成本系数对供应链成员最优决策及减排效果的影响，研究结果表明，当消费者支付意愿依赖于产品碳足迹时，企业可以加大对碳减排技术的投资，此时企业既可以减少碳排放量，又可以获取更大的利润[35]。陈晓红等研究了供应链分散决策模式和集中决策模式下碳价格对碳排放量的影响，研究结果表明，从最优单位碳排放量方面来看, 制造商最优单位碳排放量在集中决策模式下更低[90]。在减排决策和生产方面，例如，Xu等研究了订单型供应链的生产与减排决策问题，研究结果表明，随着碳交易价格的增加，最优产量先减少后保持不变，最优减排水平先增加后保持不变[75]。在投资方面，例如，Dong等研究了分散式和集中式供应链下，排放规制的可持续性产品投资问题，推导出最优订货量和可持续性投资效率[17]。Xia等研究制造商碳减排策略和零售商低碳促销策略下社会偏好的问题，研究结果表明，消费者低碳意识的提高激励企业进行减排和推广等方面的投资[70]。上述研究主要集中在一对一的供应链上，而较少文献涉及多对多的供应链，例如，张桂涛等构建了一个碳交易中心，高排放和低排放两类制造商以及多个消费市场组建的闭环供应链网排络模型，研究企业的生产与碳减策略的问题，研究结果表明，该企业利润目标与政府减排目标一致时，可最大限度实现碳减排的目标[37]。马秋卓等基于供应链子网及碳交易子网构建了一个超网络模型，以解决由多个供应商、多个制造商和多个市场组成供应链系统中产品最优定价与产量决策的问题[46]。综上所述，我们发现，针对单个制造商-零售商研究很多，而对随机需求下的生产决策问题、下游供应链成员的减排决策问题、消费者对环保型产品的偏好以及供应链成员在减少碳排放方面的合作等方面的研究仍较少，且对动态预测碳市场碳需求的研究更少。

此外，在个人或家庭层面上，现有文献对个人碳交易的研究较少，多是从消费者福利方向入手。例如，李军等构建了个人碳交易机制下消费者能源选择模型，研究了碳交易市场均衡问题，研究结果表明，个人碳交易机制额能促进消费者的低碳行为，且初始碳配额需设定在合理范围内才能保证交易实现[58]。王善勇等为研究个人碳交易视角下消费者能源消费与福利变化，构建了个人碳交易体系下消费者能源消费效用优化模型和福利变化测度模型，研究结果表明，个人碳交易体系下，高排放者是福利受损方，低排放者是福利的获益方，这可实现高污染者向低污染者进行补贴[59]。Li等为减少家庭部门的碳排放，提出了个人碳交易的均衡模型，研究结果表明，个人交易计划在总体上是渐进式的，为能源价格和补贴价格之间提供缓冲余地[84]。对个人层面的碳交易研究在各方面都应加强。

三、研究展望

本文首先对107篇文献进行描述性分析，总结了碳限额与碳交易机制的研究现状，其次采用文献综述法从区域层面、行业层面、企业层面对现有文献进行归纳和总结，阐明了碳限额与碳交易机制的基础理论和研究发展现状。研究发现，目前国内外有关碳限额与碳交易机制的研究成果虽然非常丰富，但仍有进一步研究的空间。本文将从以下四个方面提出研究展望，分别是碳限额与碳交易机制中碳价格预测的研究、碳限额与碳交易机制对供应链决策影响的研究、实施多种碳减排政策研究以及碳限额交易机制中碳减排技术的研究。

1. 碳限额与碳交易机制中碳价预测的研究。准确的碳价预测对环境和能源政策的制定具有深远的影响，也有利于建立合理稳定的碳市场。目前，中国是世界上碳排放量最大的国家，因此，碳价的预测对中国的碳价趋势、碳交易量趋势和政策取向具有重要意义。因此，关于碳价格研究的主要方向是碳价的预测。事实上，影响碳价的因素既有宏观因素也有微观因素，主要包括政策和国内外经济发展等，又包括市场参与者行为、经济指标和能源价格等方面，碳价格预测模型应充分考虑这些影响因素。此外，现有研究的预测结果只是符合碳价发展趋势，缺乏保证未来碳价预测精度，因此，未来研究，一方面中可考虑采用事件研究法来研究突发事件对碳价影响，丰富碳价预测的内容，另一方面可采用不同的降噪与预测模型相结合的方法，来提高碳价预测的精度。

2. 碳限额与碳交易机制对供应链决策影响的研究。现有文献主要集中在一对一供应链模式下的探讨，对多对多供应链模式研究稍显不足，因此，本文认为未来的研究方向主要有以下几点：一是研究多个制造商和多个零售商间或供应链间的碳减排技术投资。现有文献大多采用Stackelberg博弈模型对由单个制造商和单个零售商组成二级供应链碳减排投资进行研究，缺乏多对多模型的研究。因此，本文建议可先对多个制造商和多个零售商构成的供应链进行研究，并逐渐深入探索多供应链和多供应链间研究，此时可采用多主体研究方法来刻画多对多博弈主体的模型。二是考虑供应链合作减排策略的问题，现有文献大多是对单个企业或供应链中成员的碳减排策略进行研究，可进一步延伸到供应链企业间合作减排的研究，此时需要解决减排责任分担以及利润分配的问题。三是可进一步研究供应链协调机制，可从社会责任、消费者偏好以及减排时期选择等视角切入。具体做法，既可采用传统供应链合同设计的方法来解决，也可采用扎根理论将多企业纳入案例进行研究，从而设计合理协调机制。

3. 多种碳机制的研究。现有文献基本都是对单机制（主要是碳限额与碳交易机制）的研究，而将碳限额与碳交易机制和其他碳减排制度结合起来研究的文献并不多。虽然，目前我国以碳限额与碳交易机制为主，但是从碳机制演化历史来看，未来将会采取更多的碳机制，例如碳税政策、碳补贴政策、可再生能源配额制等。因此，未来研究可聚焦在以下几点：一是将多种碳机制纳入到企业碳减排决策和供应链协同的框架中。考虑多种碳机制对企业碳减排和供应链协同的影响，这对碳中和战略的实现将提供一定的理论基础。二是从时间和空间等维度来考虑碳限额于交易机制与其他碳机制的效果比较。除了对不同碳机制协同影响的研究外，还可以将不同碳机制作用效果进行对比，尤其是空间溢出效用方面的研究，进而量化各机制的作用效果，为国家制定政策提出有价值的建议。

4. 碳限额与碳交易机制中碳减排技术的研究。通过对上述文献的总结与归纳，发现现有文献忽略了碳减排技术成熟的问题。碳减排技术成熟将降低碳减排成本，进而对碳交易市场发展的产生影响，如碳捕捉技术，随着碳捕捉技术的成熟应用，一方面会减低碳排技术投资成本，另一方面会将碳排放量固定进而转为经济价值。此外，现有文献缺乏将企业自身的资金、技术、能力等方面纳入到碳减排技术框架中，因此，可研究禀赋和融资等约束时的碳减排技术选择问题。

注释

① https://mbd.baidu.com/ma/s/W6MjyfzQ.

② https://mbd.baidu.com/ma/s/Omaxc3EX.

③ https://huanbao.bjx.com.cn/news/20210311/1140948.shtml.