基于公平原则的航空公司碳排放配额分配研究

巴云雨, 陈俣秀

(中国民航大学交通科学与工程学院, 天津 300300)

温室气体排放引起的全球变暖已成为21世纪的重大挑战,二氧化碳(CO2)排放是主要原因,控制CO2排放已成为减缓全球变暖的重点[1]。改革开放以来,中国民航业蓬勃发展。根据中国民航局统计,1980—2019年,航空运输周转量从4.3亿RTKs(收入吨公里)增长到1 294亿RTKs,年均增长15.8%,是世界平均水平的3倍。中国民航的快速发展带来的环境问题日益突出,中国民航CO2排放量从1980年的107万t增长到2019年的1.2亿t,尽管占全国CO2排放量的比例相对较小(约1.5%),但目前提高航空燃油效率还很困难,航空运输的需求又不断增加,带来的环境影响不容小觑[2]。2022年民航局在《“十四五”民用航空发展规划》中要求统筹国内、国际碳市场建设,推动建立运输航空飞行活动基于市场的碳减排机制。

1 文献综述

在碳市场的建设中碳排放配额分配是核心也是难点问题[3]。配额分配直接关系到减排效率,也影响各排放单位参与减碳工作的主动性和市场交易活跃程度[4]。目前,国内外学者根据不同的分配原则对碳排放权的合理分配进行了大量研究,其中公平原则被认为是最重要的原则。

公平原则指的是政府的碳权管理部门依据平等合理无偏向的标准,将碳排放权分配给各主体[5]。从发展的角度来讲,碳排放配额是一种稀缺的资源,配额的分配其实就是对发展资源的分配,也是对发展权利的分配[6]。各个企业的发展程度和发展基础不同,不公平的分配结果会导致市场的不公平竞争,甚至影响企业的正常发展。因此在分配方案制定中应综合考虑航空公司的先期减排行动和减排能力等因素。

根据研究者侧重点的不同,常见的几种分配原则包括平等主义原则、污染者自负原则、祖父原则、支付能力原则、经济活动原则。这些原则从不同角度解读了公平原则,但只考虑某一个原则,很难综合考虑航空公司的先期减排行动和减排能力等因素。为此,在实际的碳配额分配方案中,通常需要综合考虑多个公平原则。为了弥补单一方法在分配过程中存在的问题,张博和何明洋[7]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,并针对政策制定者的选择偏好进行了多情境分析。Han等[8]构建了综合评价指标,应用综合加权法模拟北京、天津、河北 3地之间的碳配额分配。Tang和Hu[9]比较了基于祖父原则分配、基于基准法分配、基于综合指标法分配、基于多目标规划分配4种方法,对比发现,基于多目标分配的方法减排效果更优而且减排成本更小。

2 模型构建与数据来源

根据不同公平原则的分类,其中平等主义原则、污染者自负原则、经济活动原则会严重影响航空市场平衡竞争。祖父原则单纯依据航空公司的历史排放量进行分配,对于采取过减排措施的航空公司并不公平,不利于促进航空公司积极采取减排措施,但其优势是可以较公平地进行分配,使得航空公司更容易接受。基于支付原则的分配简单依据航空公司经济能力承担相应的减排义务,对于以盈利为目的的航空公司来说是不公平的,但其可以避免航空公司因减排成本太高而不能正常运行。这两种分配方式各有利弊,为此本文选择采用多目标规划模型,以祖父原则为基础,同时考虑航空公司的支付能力,争取在碳排放与航空公司收益之间找到一个平衡点,能够尽可能地使碳排放最小,又能使航空公司获得更大的收益。基于以上两个原则,选择采用多目标规划模型进行基于公平原则的配额分配。

对于目标函数的构建,根据民航的可持续发展规划,政府希望航空公司最大限度地降低排放量;而航空公司则试图使收益最大化,航空公司想要达到更多的收益,需要增加周转量,但周转量增加会导致排放量增加,故两个决策变量可以在相互制约的情况下找到一个平衡时的最优解。以上可以表示为

(1)

式中:Ei为航空公司i的排放量;Ti为航空公司i的运输总周转量,t·km;Qi为航空公司i的单位吨公里二氧化碳排放量;pi为航空公司i的单位吨公里收益;ci为航空公司i的单位营业成本;pc为交易碳价;p′c为拍卖碳价;EFi为航空公司i得到的免费分配的配额量;wi为航空公司i购买的政府预留拍卖量。

对于约束条件的构建。首先对免费配额总量、免费配额分配量、拍卖配额量之间的数量关系进行描述。其次描述配额总量的计算方式。配额总量的约束式为

(2)

式中:Ec为配额总量;G为《“十四五”民航绿色发展专项规划》中吨公里CO2排放量目标;w为政府预留拍卖量;T为2025年10家航空公司总周转量。其中配额总量Ec等于政府预留拍卖量和免费分配配额量的总和,计算方法为《“十四五”民航绿色发展专项规划》中吨公里CO2排放量与总周转量的乘积。

模型中,基于祖父原则,航空公司历史排放量越大将获得相对多的配额量,同时考虑航空公司的发展,留有一定的发展空间。其约束式为

(3)

式中:Eimin为航空公司i的最小排放量;a为范围限制系数。以上公式表明,免费配额不能超过实际的排放量的a倍,同时为了保证航空公司的发展,免费配额不能低于航空公司i的历史最小排放量。

模型中,航空公司可以决策周转量的大小达到收益最大的目的,但航空公司周转量不会在短时间内发生大幅度的增长和减少,为使结果符合事实依据,需要对航空公司的周转量进行上下限约束,其中考虑到中国民航业处于发展阶段,为此需要预留一定的发展空间。对周转量的约束公为

(4)

最后,一些非负约束式为

Ti≥0,EFi≥0,i=1,2,…,10

(5)

模型中共有两个决策变量。第一个是航空公司的免费配额量,由政府决定,其目标是尽量减少排放,还有一个是周转量,由航空公司决定,航空公司希望通过升级技术来确保提高周转量同时降低排放成本,以实现效益最大化。

整体模型如式(6)所示,参数和变量见表1。

(6)

表1 模型中的符号含义以及计算方法

通常采用遗传算法解决多目标问题。遗传算法是基于遗传迭代的方式来寻找最优解[10-11]。此外,遗传算法也应用于多目标优化领域,并经历了较为系统的发展,由于多目标优化问题的复杂性,该方法也不断得到改进[12-13]。本文采用改进的非支配排序算法进行求解。该算法被Majumdar和Bhunia[14]用于求解广义分配问题。多目标遗传算法的求解过程包括初始化群体、计算目标值、排序、比较同级别的拥挤距离,然后选择非劣解进入交叉、变异、迭代,最后求出最优解。使用MATLAB软件进行多目标规划模型求解,其中部分参数设置:迭代次数为500;个体维度为20;染色体大小为30;目标为2 个;变量为20;交叉概率为0.6;突变概率为0.02。经过 300 次迭代后,得到 58 个非支配解,根据支付能力原则选择最优解,即在相同条件下,选择Ti(pi-ci)越小、EFi越大的解作为最优解。

由于2020—2022年新冠肺炎疫情爆发,故在预测时,不参考2020—2022年的数据,将2019年的数据顺延至2023年,预测未来两年的结果作为2025年的数据。

在考虑运输量和收益的基础上,选择10家航空公司进行实证分析,其中7家是国有航空公司,3家是发展最好的民营航空公司。这10家航空公司占据了航空业70%的总运输量。

航空公司周转量、燃油消耗量数据来源于《从统计看民航》《民航统计年鉴》,碳排放量计算方法按照《中国民航总公司温室气体排放核算方法》和《报告指南》,航空公司的运营成本来自航空公司年报(2005—2019年),运输收益单价来自《民航业发展统计公报》(2005—2019年),航空减排目标来自《“十四五”民航绿色发展专项规划》。

3 实证结果分析与讨论

3.1 配额总量的计算

根据灰色预测模型,预计2025年航空公司周转量分别为303.36、233.10、180.10、119.17、75.05、77.68、66.81、54.61、63.18、42.48亿t·km。如图1所示,由于中国经济的持续增长,民航业还处于高速发展阶段,未来几年10家航空公司的周转量呈现较快速的增长趋势。

图1 周转量预测(以ZGNF为例)

为了验证周转量预测是否可靠,采用后验差检验对模型(包括PER后验差和SEP小误差概率)的准确性进行检验,结果见表2,可以发现PER远小于0.45,SEP均等于1,大于0.7。因此,可以认为GM(1, 1)模型对2025年周转量的预测较为可靠。

表2 后验差检验结果

《“十四五”民用航空发展规划》中对2025年运输总周转量预期为1 750亿t·km,根据《2019年民航行业发展统计公报》可知,2019年运输总周转量1 293.25亿t·km,计算10家航空公司在2019年与2025年周转量在全国占比确定预测结果的可靠性。

2019年10家航空公司周转率的全国占比分别是18.10%、14.21%、11.48%、6.41%、4.27%、4.25%、3.93%、2.81%、2.65%、1.94%,预测值占比为17.33%、13.32%、10.29%、6.81%、4.29%、4.44%、3.82%、3.12%、3.61%、2.43%。由此可得,10家航空公司在2019年和2025年周转量占比差异不大,符合客观事实,由此可确定基于灰色预测模型的预测结果是可信的。

基于灰色预测模型的结果,根据式(3)可计算出配额总量为10 769.66万t,其中政府预留拍卖量为323.1万t。

3.2 基于公平原则的初始碳配额分配结果

基于多目标规划模型[式(6)]对10家主要航空公司进行碳排放配额分配,结果如图2所示。

图2 基于多目标规划的10家航空公司配额分配量

将最佳周转量和碳配额分配量变化趋势绘制在同一张图中,如图3所示,其变动趋势几乎一致,可知基于公平原则的分配方式下航空公司的周转量越多,获得的碳排放配额就越多。相比之下,ZGNF将获得最高的碳配额,而SHJX将获得最低的碳配额。

图3 10家航空公司最佳周转量和碳配额量变化趋势对比

根据分配结果,可以计算出基于公平原则下航空公司减排量(图4)。不难发现,若要达到《“十四五”民航绿色发展专项规划》减排目标,10家航空公司都需要做出相应的减排措施。其中,ZGDF航空公司需要的减排量最大,其次是ZGNF,而ZGGJ和SHJX所需的减排量较少。

图4 基于公平原则的10家航空公司减排量

根据航空公司的历史排放量数据可以发现,ZGDF的历史吨公里排放量最高,这也是导致ZGDF减排量最高的主要原因。相对来说SHJX、CQHK等需要的减排量更少,主要是这些小而新的公司在机队规模上一般采用了新一代的飞机,新飞机有着排放量更少、排放效率更高的优势。对于航空公司来说,采用新型飞机、优化燃油效率等手段降低排放强度是最有效的减排方式。

综上所述,基于多目标规划模型的分配结果,能够综合考虑航空公司的先期减排行动和减排能力等因素,较公平地处理航空公司之间的配额分配问题。

4 结论与建议

基于多目标规划的分配方法可以平衡减排与经济的关系,保障航空公司和政府双方的利益,较为公平地分配碳配额。基于公平原则的分配结果可知,若要达到《“十四五”民航绿色发展专项规划》减排目标,中国大部分航空公司还需要作出相应的减排措施。对于航空公司来说,降低排放强度是最有效的减排方式,在目前可持续航空燃料开发还不成熟的阶段,可以通过以下几种方式降低航空公司的碳排放强度。

(1)优化机队。采用像A320NEO、A321NEO等新一代高效机型,淘汰 B733、B77A等老旧机型,可以有效提升机队整体航油使用效率。对飞机的发动机进行节油升级改造、飞机加装翼尖小翼等也可以降低飞机油耗。

(2)提高飞机载客率。尽量确保每次飞行都以更高的载客率运营,从而分摊碳排放。优化航班计划、增加座位利用率,都是有效的方法。

(3)改进飞行路径和技术。采用更智能的航线规划、更先进的航空交通管理系统,以及采用节油技术,都可以降低碳排放。

(4)使用地面电源。在飞机停靠时使用地面电源,而不是使用发动机提供的电力,可以减少待机过程中的碳排放。

(5)推动碳抵消和碳中和计划。航空公司可以投资于碳抵消项目,如植树计划或其他可再生能源项目,以抵消其自身难以避免的碳排放。

(6)优化货运运输方式。对于货运航空公司,优化货物运输方式,采用更高效的货运计划和装载方法,有助于减少碳排放。