碳減排的經濟影響分析
前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇碳減排的經濟影響分析范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。
碳減排的經濟影響分析范文第1篇
關鍵詞：EKC曲線；經濟增長；經濟發展權；國際碳減排合作機制；二氧化碳排放；碳減排義務；碳減排效果；京都議定書
中圖分類號：F064.2；F113 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8131（2012）02-0066-06
International Comparison of the Carbon Emissions
Reduction Based on Fair Development RightsLI Jun-jun, ZHOU Li-mei
（Economics School, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China）
Abstract: Developed countries and developing countries have a lot of controversies about historical responsibility for carbon emissions and the task for carbon emission reduction, which make international cooperation mechanism uncertain for international carbon emission reduction responding to global climate change. This paper consturcts an international panel data model to analyze the influence of carbon dioxide emission on economic growth in 32 developed countries and 17 developing countries during 1971―2009, the results show that the income elasticity coefficient of carbon emissions is increasing, that the income elasticity coefficient of carbon emission in developed countries is continuously bigger than that of developing countries, that the developed countries have not strictly fulfilled the obligation for carbon emission reduction, meanwhile, dual policy under “Kyoto Protocol” has not made abnormal transfer of industry. Based on economic development rights owned by each country, it is unfair to require developing countries for taking carbon emission reduction obligation currently, the income elasticity coefficient of carbon emission should be used to evaluate carbon emission reduction effects of each country.
Key words：EKC Curve; economic growth; economic development rights; global carbon emission reduction cooperation mechanism; carbon dioxide emission; carbon emission reduction obligation; carbon emission reduction effect; Kyoto Protocol
一、引言
溫室效應導致氣候異常變化，已經引起國際社會廣泛關注，國際碳減排合作機制正在不斷完善之中，以圖遏制碳排放量的過快增長。但世界工業發展方式還未實現根本性轉變，在維持經濟持續增長的壓力下，各國都在繼續大量使用化石能源，碳排放的增長趨勢短期內難以扭轉。同時，由于各國經濟發展水平的差異和受氣候變化的影響程度不同，實施碳減排的經濟基礎和發展低碳經濟的動機也不同，碳減排任務的分配將是一個長期的利益博弈過程。《聯合國氣候變化框架公約》（簡稱《公約》）規定了發達國家和發展中國家應對氣候變化的不同責任，即“共同但有區別的責任”原則，就是考慮到發展中國家經濟發展水平較低，碳減排壓力太大。2005起年生效的《京都議定書》進一步要求發達國家在2008年到2012年第一承諾期內的溫室氣體排放量比1990年平均減少5.2％，大多數國家要求在1990年基礎上減排8%，而澳大利亞、冰島和挪威則允許一定幅度的上升。但事實上，包括美國、日本等國在內的大多數發達國家都沒有完成既定的碳減排目標，并企圖拋棄《京都議定書》，要求中國等發展中國家也承擔硬性碳減排義務，其理由是發展中國家的碳排放總量迅速增長，占全球比重越來越高，對發達國家和發展中國家不同要求的雙重政策不公平。
李軍軍，周利梅:基于公平發展視角的碳減排國際比較按照“污染避難假說”，在不同國家的碳減排政策標準和實施力度有差距的情況下，碳減排壓力較大的國家，政策措施更為嚴格，對產業的影響就越大；同時，為了避免能源約束和碳稅等低碳政策帶來的不利影響，資本就會轉移到碳減排政策更寬松的國家，導致產業非正常轉移，二氧化碳排放也隨之轉移。為了吸引外資，低收入國家可能競相放松碳排放管制，從而破壞碳減排國際合作機制。積極應對氣候變化，是人類面臨公共環境問題和可持續發展問題的共同選擇，如果不能建立各方都認可的碳減排國際合作機制，全球氣候環境就可能陷入“公地悲劇”。那么，《京都議定書》是否真的是約束了發達國家的碳排放，而提高了發展中國家的碳排放增速？發展中國家是否由于寬松的碳減排政策而獲得額外經濟增長？
從公平角度來看，發達國家和發展中國家都需要發展，都有保持經濟增長的權利，但經濟結構和發展階段不同，經濟增長過程中碳排放量也不同，要正視這種差異。按照環境庫茲涅茨曲線（EKC），二氧化碳排放量和收入之間存在一個倒U形曲線的關系：在相對較低的收入水平，隨著收入的增加，能源的消費量增加并引起二氧化碳排放量增長，此時，兩者呈正相關關系；隨著收入增長到一定的高水平，因為環境保護意識增強，提高了環境政策的調控和傳導效果，二氧化碳排放量將減少，兩者呈負相關關系。因此，在建立和完善國際碳減排合作機制過程中，應該考慮經濟增長對碳排放的影響，科學評價各國經濟增長過程的碳減排效果。
自從Grossman 等（1991）較早發現空氣污染和人均GDP之間存在倒U曲線關系后，當前多用EKC曲線研究碳排放和經濟增長的關系，如：Ang（2007）、Zhang等（2009）、Fodha等（2010）分別建立向量自回歸模型、自回歸分布滯后模型（ARDL）或者向量誤差修正模型（VECM）檢驗二氧化碳排放和GDP之間因果關系，Azomahou（2006）和Romero-ávila（2008）等人用面板數據模型（Panel Data）驗證EKC曲線。但這些研究大多數都基于單個國家或局部區域；也有一些文獻選擇經合組織或大量國家（Wang，2011）作為樣本的，但也都是側重于驗證EKC曲線，沒有從國際對比的角度分析不同碳減排義務的國家。有鑒于此，本文將從經濟發展對碳排放影響的角度分析處于不同發展階段的國家碳減排效果。
二、面板數據模型與數據分析
不失一般性，假設碳排放主要來自化石能源消耗，影響二氧化碳排放增長的主要原因是經濟增長，據此建立雙對數面板數據模型：
如果β>1，說明碳排放增長速度超過經濟增長速度，碳減排形勢惡化，碳排放強度上升；如果β
為了比較發達國家和發展中國家經濟增長對碳排放的影響程度，可以把面板數據的樣本分成發達國家和發展中國家兩部分，分別估計以后比較彈性系數，根據彈性系數的大小來判斷碳減排政策的作用。如果發達國家的彈性系數小于發展中國家，說明經濟發展程度高的國家碳減排形勢好于發展中國家。盡管《京都議定書》規定了發達國家2008年至2012年的強制性碳減排義務，但協議是從2005年開始生效，此后發達國家之間的碳排放交易非常活躍，清潔發展機制（CDM）也允許發達國家和發展中國家進行項目級的碳減排量的轉讓，在發展中國家實施溫室氣體減排項目，CDM項目數量和規模都增長迅速。因此，要判斷碳減排協議的簽訂對各國碳減排效果的影響，可以把2005年作為分水嶺，分別估計并比較前后兩個期間的彈性系數，如果彈性系數下降，說明碳減排政策取得實質性效果。
《京都議定書》規定41個發達國家具有強制性碳減排義務，由于9個國家缺失部分碳排放統計數據，本研究把具有完整數據的32個發達國家納入分析范圍，包括澳大利亞、奧地利、比利時、保加利亞、加拿大、捷克、丹麥、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、冰島、愛爾蘭、意大利、日本、盧森堡、馬耳他、摩洛哥、荷蘭、新西蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、羅馬尼亞、斯洛伐克、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英國、美國。由于發展中國家較多，本研究選擇其代表性國家，選擇依據是2009年二氧化碳排放量超過一億噸，符合這個標準的國家共17個，分別為中國、印度、伊朗、韓國、沙特、墨西哥、印尼、南非、巴西、泰國、埃及、阿根廷、馬來西亞、委內瑞拉、阿拉伯聯合酋長國、巴基斯坦和越南。二氧化碳排放和GDP數據都采集自國際能源署（IEA）的能源統計年鑒，時間跨度為1971年至2009年。其中二氧化碳排放（CO2）單位是百萬噸；GDP以十億美元為單位，按匯率（GDPE）和按購買力評價（GDPP）兩種方法折算為2000年不變價格。
數據測算表明，2009年世界各國二氧化碳排放總量為290億噸，是1990年的1.38倍，比1971年翻了一倍。樣本中49個國家碳排放總量為238.3億噸，占全球總量的82.2%，具有較好的代表性。其中，17個發展中國家碳排放總量從1990年的47.9億噸快速增長到2009年的126.9億噸，年均增長5.26%，占全球總量的比重從1990年的22.9%上升到2009年的43.9%。同期32個發達國家的碳排放總量則從108.1億噸上升到111.3億噸，上漲了3%，比重從51.6%下降到38.4%。據此來看，近年來全球碳排放總量的快速增長主要歸因于發展中國家，只有發展中國家實施嚴格的碳減排措施，才能有效控制全球碳排放總量的過快增長，這也是近年來在全球氣候峰會上，發達國家強硬要求發展中國家承擔硬性碳減排義務的主要原因。但是從碳排放和經濟發展的關系來看，發展中國家的經濟發展水平較低，大多處于工業化起步階段，增長速度普遍高于發達國家，碳排放增速較快是正常的；而發達國家基本完成工業化，經濟增長速度普遍放緩，碳排放增速理應降低。如果不顧這個事實，強行要求發展中國家承擔嚴格的碳減排義務，不但忽視了發達國家碳排放的歷史責任，也會剝奪發展中國家的經濟增長的權利，加大發達國家和發展中國家的差距，對發展中國家而言是極不公平的。衡量發展中國家碳減排效果，重要的是看經濟增長過程中碳排放的收入彈性，如果彈性系數和碳排放強度下降，就說明其碳減排政策的有效性。
三、檢驗與參數估計
1.單位根檢驗
由于每個時間序列都是由多個國家組成，其檢驗方法要考慮到截面的差異。LLC方法是應用于面板數據模型時間序列單位根檢驗較早的方法，假設各截面序列具有一個相同的單位根，仍采用ADF檢驗形式（Levin et al，2002）；而IPS檢驗則是對每個截面成員進行單位根檢驗以后，利用參數構造統計量檢驗整個面板數據是否存在單位根（Im et al，2003）。Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗也是對不同截面進行單位根檢驗，利用參數的p值構造統計量，檢驗整個面板數據是否存在單位根。分別用四種方法對CO2、GDPE和GDPP三個序列進行單位根檢驗，檢驗時的滯后階數都按AIC最小化準則確定，結果如表1所示。表1 面板數據序列的單位根檢驗
四種方法的檢驗結果非常接近，通過對原序列和一階差分的單位根檢驗結果進行判斷，在1%顯著性水平下三個變量都是非平穩序列，都有單位根，并且是一階單整。因此，可以對三個變量進行協整檢驗。
2.協整檢驗
協整檢驗是判斷變量之間是否存在長期穩定關系的方法，Engle和Granger最早提出的協整檢驗方法是判斷兩個或多個變量回歸后的殘差是否平穩，如果殘差是平穩的，說明變量之間存在協整關系；對于面板數據的協整檢驗，Pedroni（1999）的檢驗方法是假設各截面的截距項和斜率系數不同，Kao（1999）的檢驗方法卻規定第一階段回歸中的系數相同；Maddala等（1999）提出根據單個截面序列的協整檢驗結果構建新的統計量，從而判斷整個面板數據的協整關系。表2列出了采用不同方法分別對CO2和GDPE、CO2和GDPP兩組變量協整檢驗的結果。檢驗結果一致拒絕不存在協整關系的原假設，表明CO2和GDPE、CO2和GDPP兩組變量之間存在長期的穩定關系，據此可以對模型（1）進行參數估計。
表2 面板數據變量的協整檢驗
CO2與 GDPECO2 與GDPPPanel v-Statistic-0.40-0.39Panel rho-Statistic-2.53**-2.53**Panel PP-Statistic-4.36***-4.36***Panel ADF-Statistic-5.27***-5.27***Kao（Engle-Granger）6.49***4.20***Johansen FisherTest trace statistic 163.00*** 163.30***Max-eigenvalue statistic 159.90*** 159.70***
3.參數估計
由于各國經濟發展程度不同，碳排放水平有很大差異，參數估計應該選擇面板數據的變截距模型；至于選擇固定效應還是隨機效應，盡管樣本國家只有49個，但僅僅用于分析這些個體，不涉及其他國家，因此選擇固定效應模型更為合適。另外，截面隨機效應的Hausman檢驗p值為0.94，也不支持采用隨機效應模型。考慮到存在截面異方差，采用加權廣義最小二乘法（GLS）估計參數，并處理序列相關性，參數估計結果如表3所示。
方程1的解釋變量是按匯率計算的國內生產總值（GDPE），方程2的解釋變量是按購買力平價計算的國內生產總值（GDPP），方程擬合優度較高，除截距項外參數都能通過1%顯著性檢驗，兩個方程的系數比較接近，說明以不同方式換算的GDP對結果影響不大。考察不同期間的系數，1971―2009年碳排放的收入彈性系數0.607
D.W.2.0982.1362.571.8991.8741.759Chow-F1.72***0.79方程3的樣本由32個發達國家組成，方程4的樣本由17個發展中國家組成，方程擬合優度較高，除截距項外參數都能通過1%顯著性檢驗。方程3的系數0.712大于方程4的系數0.574，在兩個不同時期內，發達國家的碳排放的收入彈性系數都超過發展中國家。按照公式（2），方程3的分割點檢驗Chow-F值在1%顯著性水平下通過檢驗，也是明顯大于2005年以前的彈性系數。而發展中國家的彈性系數雖然也有上升，但沒有通過分割點檢驗。
四、結論
在環境和能源約束下維持經濟持續穩定增長，無疑是各國經濟政策的重要目標。旨在應對氣候變化的國際碳減排合作機制能否發揮作用，關鍵在于碳減排目標的設定對經濟增長的影響程度以及碳減排任務的分配能否得到各國認可。只有在碳減排任務合理、公平分配的前提下，兼顧到處于不同發展階段國家的承受能力，才能得到廣泛認可，形成合作的基礎。碳排放的收入彈性系數反映經濟增長對碳排放的影響程度，彈性系數的大小和變化趨勢能夠說明一個國家應對氣候變化的努力程度和碳減排效果，也可以作為碳減排任務分配的依據之一。利用面板數據模型分析1971―2009年主要國家經濟增長對碳排放的影響，彈性系數為0.6，碳排放增幅低于經濟增幅，碳減排政策發揮了一定的作用。但是分割點檢驗判定彈性系數有明顯上升趨勢，說明近年來經濟增長過程中碳減排力度在減小。對比發達國家和發展中國家，盡管發達國家的碳排放總量增長緩慢，部分國家的碳排放總量甚至下降，而發展中國家的碳排放總量增長比較快，但發達國家碳排放的收入彈性系數在各個階段一直大于發展中國家，2005年以后也沒有明顯改變。這一方面說明發達國家碳減排政策實施力度不夠，效果還不甚明顯；另一方面也說明《京都議定書》規定發達國家和發展中國家不同的碳減排義務形成的政策差異，并沒有造成資本因為規避碳排放約束而發生明顯的非正常轉移。
因此，從各國公平擁有經濟發展權的角度來看，應該堅持“共同但有區別的責任”原則，在明確發達國家碳排放歷史責任前提下，發揮發達國家良好經濟基礎和先進技術優勢，確實降低碳排放強度。同時，加強國際合作交流，加大技術轉讓和資金援助力度，擴大碳排放權交易范圍，完善清潔發展機制，提高發展中國家的碳減排積極性，降低發展中國家的碳排放增速。只有建立在公平、合理基礎上的國際碳減排合作機制，才能發揮各國碳減排的積極性，有效控制全球碳排放過快增長。
參考文獻：
ANG J B. 2007. CO2 emissions, energy consumption, and output in France［J］. Energy Policy（10）:4772-4778.
AZOMAHOU T，LAISNEY F，VAN P N. 2006. Economic development and CO2 emissions: a nonparametric panel approach［J］. J Public Econ，90:1347-1363.
FODHA M，ZAGHDOUD O. 2010. Economic growth and pollutant emissions in Tunisia: an empirical analysis of the environmental Kuznets curve［J］. Energy Policy，38:1150-1156.
GROSSMAN G M，KRUEGER A B. 1991. Environmental impacts of a north American free trade agreement［R］. National Bureau of Economic Research，working paper，No.3914:1-38.
IEA.2011. CO2 Emissions from Fuel Combustion 2011［EB/OL］.省略.
IM K S，PESARN M H，SHIN Y. 2003. Testing for unit roots in heterogeneous panels［J］. J Economet，115:53-74.
KAO C.1999. Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data［J］. J Economet，90:1-44.
LEVIN A，LIN C F，CHU C. 2002. Unit root tests in panel data: asymptotic and finite-sample properties［J］. J Economet，108:1-24.
MADDALA G S，WU S.1999. A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test［J］. Oxford Bull Econ Stat，61：631-652.
PEDRONI P.1999. Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors［J］. Oxford Bull Econ Stat， 61:653670.
ROMERO-AVILA D.2008. Convergence in carbon dioxide emissions among 37 industrialised countries revisited［J］. Energy Econ，30:2265-2282.
碳減排的經濟影響分析范文第2篇
自1979年召開第一次世界氣候大會以來，隨著公約框架下全球多邊氣候談判的不斷推進，氣候變化問題也日益成為國際社會普遍關注的焦點，同時國內外學術界也掀起了低碳經濟的研究熱潮。其實早在1896年，瑞典科學家Svante Arrhenius 就提出了“溫室氣體效應”的科學假說，但后來歷經學者百余年的考證和質辯，直至2007年IPCC才科學地證實：全球氣候變暖是由溫室氣體排放造成的。期間，各國學者雖對能源消耗、經濟發展與溫室氣體排放等問題開展了研究，但真正首次提出低碳經濟概念的是英國。基于對氣候變暖和能源短缺的雙重憂慮，英國在2003年頒布的能源白皮書中率先提出將以實現低碳經濟作為其未來能源戰略的首要目標。此后，更多的學者運用不同的研究方法從不同的視角對低碳經濟理論做了更加全面、深入的探析與研究，以下本文擬就主要研究成果進行梳理與述評。
二、主要研究方向和內容介紹
（一）經濟發展、能源消耗與碳排放的關系
Ugur Soytas，et al(2007，2009)采用VAR模型對美國和土耳其的實證研究均表明，碳排放增長的格蘭杰成因并非GDP，而是能源消耗，并據此提出了降低能源強度、增加使用清潔能源等措施來實現碳減排的政策。Xingping Zhang (2009)基于多元模型對中國的實證研究顯示，GDP對能源消耗量存在單向格蘭杰因，能源消耗量對碳排放存在單向格蘭杰因，而碳排放量和能源消耗量都不是經濟增長的格蘭杰因。碳排放與經濟發展之間的關系也是國外學者研究的重點。Schmalesee(1998)、Gale Ahuja (1999)均證實了人均收入和碳排放量間存在著倒U型曲線關系，Grubb(2004)對早期英國的實證研究也得出了兩者間類似的對應關系。Huang(2008)對21個發達國家的GDP與溫室氣體排放關系進行了分析，發現有7個國家出現了EKC現象。OECD(2002)對比分析了脫鉤指標的國家差異后，發現環境與經濟脫鉤的現象普遍存在于OECD國家中，而且還有可能實現環境與經濟的進一步脫鉤。Tapio(2005)通過脫鉤指標體系的設計，將脫鉤現象進一步細分為相對脫鉤和絕對脫鉤，前者指GDP 增長率高于碳排放增長率，而后者則指GDP穩定增長時碳排放量反而減少的情形。其實，EKC曲線反映的就是經濟增長與環境污染的關系從不脫鉤到相對脫鉤、再到絕對脫鉤的動態變化軌跡。
（二）碳排放的影響因素
首先，Kaya Yoichi (1990) 提出了著名的KAYA恒等式， 即一國或地區碳排放量的增長主要取決于人口、人均GDP、能源強度和能源結構等4個因素的推動。而后，Salvador Puliafito (2008)與Michael Dalton (2008)分別采用L-V模型和PET模型的研究，均驗證了人口數量與結構、GDP及能源消耗對碳排放量的影響。但Lantz V、Feng Q(2006)對加拿大1970-2000年的數據進行回歸分析后，得出的結果卻表明人均GDP與 CO2 排放不相關，人口與 CO2 排放呈倒 U型關系，而技術與 CO2 排放呈U型關系。Fan Ying等(2006)利用 STIRPAT模型分析了不同經濟發展水平的國家后，客觀地指出人口、經濟和技術水平等因素對不同發展水平國家碳排放的影響是不同的。國際貿易也是影響碳排放的一個不可忽略的因素。Paul B Stretesky (2009)以1989-2003年世界169個國家的面板數據為樣本，采用了固定效應模型進行估計，其結果顯示：各國人均碳排量與對美國出口量之間存在顯著關系。YanYunfeng、et al(2010)基于對中國因出口而增加碳排放的實證研究表明，國際貿易具有促進碳排放在各貿易國間自由轉移的作用。
（三）國民經濟中的高碳產業
由于不同產業使用能源的種類、強度與方式與不同，國民經濟中不同產業排放溫室氣體的數量與特征有很大差異。T.C Chang (1999)采用灰色關聯分析法測算了臺灣34個行業產值、各種能源使用量與碳排放量之間的灰色關聯系數，其結果顯示：造紙、橡膠、石化與金屬制品等11個行業屬于能耗強度、碳強度與碳排放系數 “三高”的碳密集型行業。Marco Mazzarino(2000)采用比較靜態法和貨幣估值技術研究后發現，運輸業是OECD國家碳排放量最大的行業，約占到碳排放總量的1/3。R. Rehan (2005)指出，水泥制造業是高碳排的主要行業，在京都議定書三種碳交易機制下水泥業的發展前景值得進一步探討。Keith Paustian(1998)認為農業生產對碳循環的影響具有“雙刃劍”的作用，一方面農業生產使自然生態系統轉換成農業土地利用，增加了大氣中CO2排放；另一方面也可通過土地利用變化、土地整治等增加碳“匯”，從而減少碳排放。
（四）發展低碳經濟的政策工具
開征碳稅和推行碳交易被認為是最有效的減排政策工具。Toshihiko Nakata(2001)研究發現，能源稅和碳稅的征收能使碳排放下降到預計目標水平，同時也使能耗結構由煤向天然氣轉換。Annegrete Bruvoll(2004)對碳稅征收先行國挪威的研究也發現，1990-1999年挪威平均單位GDP的碳排放降低了12個百分點，但碳稅對碳減排的貢獻只有2.3%，因此碳稅的效果并不理想。Cheng F Lee(2007)基于灰色理論和投入―產出理論，運用模糊目標規劃法構建模型，模擬預測了3種碳稅方案下碳減排的力度和經濟影響，以期為各國選擇碳稅方案增強碳稅效果提供依據。Andrea Baranzini (2009)進一步分析指出，當前各國碳稅稅率的差別仍然很大，要達到減排目的，必須協調各國稅率并對能源稅制進行改革。目前世界上最大的碳交易項目是基于《京都議定書》架構下的三種排減機制，即清潔發展機制(CDM)、聯合履行(JI)、排放交易(ET)。J Liski (2000) 指出，CDM機制下的項目型碳交易不僅有利于發展中國家吸收發達國家的資金和技術，也是發達國家降低減排成本的有效途徑之一。Wara(2007)也認為，CDM不僅是全球碳交易市場的主要部分，而且也是一種變通的旨在援助發展中國家的政治機制。在“限額-貿易”排放交易機制中，初始排放權的分配直接影響到各國的發展權利和濟福利水平，所以其有效、公平的分配一直是國外學者研究的焦點。當前比較認可的三種分配原則是：按人均碳排放量分配、按GDP排放強度分配以及按歷史責任分配。Grubb和Sebenius (1992)則基于上述原則提出了“混合”分配原則，即以人均碳排量為基準進行分配時，兼顧各國經濟總量和單位GDP排放強度。Smith，Swisher 和 (1993)都主張在分配初始排放權時，應同時考慮一國能夠且愿意支付的可用資源和基于人均累積排放的歷史責任兩個因素。
（五）碳減排的經濟成本
OECD（1992）、Manne（1992）、Ha-Duong（1997）都對減少碳排放的經濟代價和社會影響進行了研究，結果表明，嚴厲的碳減排措施將影響經濟發展，但減排強度與經濟風險呈非線性相關。Danny Harvey(1996)在分析了無管制排放的危害后，也論述了碳減排的經濟風險，諸如擠占緊缺資源、減緩經濟增長、政府過多干預造成市場扭曲、減排措施產生副效應或成本高于預期或減排措施失靈等。但也有一些研究結論認為，碳減排的成本并非想象的那么高，也不一定會帶來經濟衰退，證據是1998年中國、歐盟和日本的經濟發展與碳排放均實現了不同程度的絕對脫鉤。LARS H?KONSEN(1997)通過引入外部性和碳稅兩個變量對經濟福利模型進行擴展分析后，也指出在當代實施碳減排的成本其實是負的，因此減排屬于無悔政策。Reyer Gerlagh(2004)則構建了以技術為內生變量并基于兩種能源的宏觀經濟模型，分析后指出若要將全球升溫控制在2度以內，必須盡早采取減排措施，而且減排成本也是很低的。
三、結語
碳減排的經濟影響分析范文第3篇
關鍵詞 低碳經濟;經濟增長;制度安排;國別研究
中圖分類號 F205 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104(2010)09-0018-06 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2010.09.004
隨著世界工業經濟的發展、人口的劇增、人類欲望的無限上升和生產生活方式的無節制 ,世界氣候面臨著越來越嚴重的問題。尤其是由化石燃料過度消耗所導致的全球變暖,引起了世界范圍的廣泛關注。全球變暖嚴重危害了社會經濟的發展,深刻觸及到能源安全、生態安全、水資源安全和糧食安全,甚至威脅到人類的生存。這一現象亦引發了國際社會對現有經濟發展模式的反思,在此背景下,“低碳經濟”(lowcarbon economy)的概念應運而生,并越來越受到國際社會的重視。
“低碳經濟”的概念最早由英國政府在2003年發表的《能源白皮書》中提出,題為“我們能 源的未來:創建低碳經濟” 。《能源白皮書》指出,“低碳經濟是通過更少的自然資源消 耗和更少的環境污染,獲得更多的經濟產出;低碳經濟是創造更高的生活標準和更好的生活質量的途徑和機會,也為發展、應用和輸出先進技術創造了機會,同時也能創造新的商機和更多的就業機會。”
低碳經濟發展模式提出后,各國紛紛相應。學術界圍繞低碳經濟的研究也不斷地發展和豐富。國外學者對低碳經濟的研究起步較早,研究成果也頗為豐富。總結國外現有的研究成果, 主要可以歸納為三個方面:一是低碳經濟與經濟增長,研究重點在碳排放的影響因素,碳排放與經濟增長的關系及碳減排對行業發展的影響等;二是低碳經濟實現的制度安排,研究主要集中對碳稅(carbon tax)和碳交易(carbon trading)的討論;三是不同國家發展低碳經濟的進程。
1 低碳經濟與經濟增長
關注“低碳經濟”的一個重要方面就是對碳排放量(carbon emission)的控制,碳排放量受到哪些因素的影響一直是學者們研究的一個熱點。通過對現有文獻的分析發現,碳排放量的影響因素不僅包括Kaya公式所揭示的人口、GDP和能源消耗[1],還包括國際貿易,兩國的商品貿易為碳排放創造了一種轉移機制。
1.1 人口規模、結構對碳排放量的影響
不言而喻,人口越多,碳排放量就越多。即便中國超過美國成為全球碳排放最多的國家,也不足為怪,因為中美人口相差4倍多。此外,人口結構對碳排放量也有影響。Salvador Enrique Puliafito, et al采用LotkaVolterra模型對人口、GDP、能源消耗與碳排放量的相互關系的探析,Michael Dalton, et al采用PET模型(PopulationEnvironmentTechnology model)的研究,均驗證了上述結論。隨著世界人口轉型,人口老齡化現象逐漸凸顯,發達國家將在2020年前后進入老齡化社會,人口老齡化因素會降低碳排放量,這一效果與技術變革的效果相當[2-3]。
1.2 GDP、能源消耗與碳排放量的因果關系
低碳經濟不是貧困的經濟,因此不能通過降低GDP實現碳減排。碳排放最主要的來源是能源的消耗,能源強度和碳強度是衡量能源消耗的兩個重要指標。“能源強度”(Energy Intensity)是指單位GDP的能源用量。不同產業的能源強度不同,一般第二產業的能源強度最高,而第二產業中,重化工的能源強度又遠高于一般制造業。能源強度還受到技術的影響,同一行業中技術水平低則能源強度高。因此降低能源強度,提高技術水平是減排的有效方向之一。而單位能源用量的碳排放量,則稱為“碳強度”(Carbon Intensity)。能源種類不同,碳強度差異很大。化石能源中,煤的碳強度最高,石油次之,天然氣較低。可再生能源中,生物質能有一定的碳強度,而水能、風能、太陽能、地熱能、潮汐能等都是零碳能源。
尹希果等:國外低碳經濟研究綜述
中國人口•資源與環境 2010年 第9期學者也對GDP、能源消耗與碳排放量的關系進行了定量研究。Ramakrishnan Ramanathan采用DEA方法(Data Envelopment Analysis,數據包絡分析法)同時分析了GDP、能源消耗、碳排放量之間的聯系。他指出以往研究的缺陷是,只分別分析了GDP對碳排放量的影響或者能源消耗對碳排放量的影響,沒有對三者的聯系進行分析。在指標選取上,他以化石能源消耗釋放的二氧化碳代表碳排放量,化石能源包括了石油、天然氣和煤炭;以全球生產總值衡量經濟增長;能源消耗中只選取了非化石能源消耗量,包括水利、核能和地熱能,沒有包括化石能源消耗量是為了避免與第一個指標的重復。在DEA分析效率指標構建中,將GDP和碳排放量作為產出,非化石能源消耗作為投入。結果顯示效率指標在1980年時最高,接下來的7年急劇下降,隨后呈現反復震蕩下跌趨勢,1996年開始回升。基于DEA分析的技術預測(technology forecasting)得到了碳排放量與能源消耗量的曲線圖[4]。
Ugur Soytas, et al采用包含GDP、能源消耗、二氧化碳排放量、勞動力和固定資本總額等變量的VAR模型研究了美國能源消耗、GDP與碳排放量之間的因果關系。研究發現碳排放量的格蘭杰成因不是GDP增長,而是能源消耗。并提出碳減排政策的制定應該從降低能源強度角度考慮,還應該增加如風能、太陽能等清潔能源的使用,提高可再生能源的利用率[5]。后來,Ugur Soytas, et al對土耳其的實證研究也得到類似的結論[6]。
XingPing Zhang, XiaoMei Cheng研究了中國能源消耗、碳排放量與經濟增長之間的格蘭杰因果關系及方向。他建立了一個包含GDP、能源消耗量、碳排放量、資本和城市人口指標的多元模型,以1960-2007年的實證結果顯示,GDP對能源消耗量存在單向格蘭杰成因,能源消耗量對碳排放量存在單向格蘭杰成因,而碳排放量和能源消耗量都不是經濟增長的格蘭杰成因。這意味著,從長遠來看,中國政府可以推行漸進的能源政策和碳減排政策,而不會妨礙經濟增長[7]。
定量分析的結果表明,低碳經濟是經濟增長與化石能源消耗脫鉤的經濟。化石能源消耗是碳排放的主要來源,在低碳經濟模式下,經濟增長不依賴于化石能源的消耗。從長期來看, 經濟增長與碳排放量也不存在因果關系,而能源消耗是碳排放量的重要影響因素。因此碳減排政策應關注能源消耗:通過技術改革、產業結構 升級,降低能源強度;增加清潔能源的使用和可再生能源的利用率,降低碳強度。
1.3 行業碳排放量存在差異
碳減排的重要措施是降低能源強度和碳強度,而由于行業差異以及不同行業使用能源的差異,不同行業的碳排放量相差很大。因此將行業分類,并研究其在低碳經濟下的發展是一個不可忽視的問題。
T C Chang, S J Lin采用灰色關聯分析(Grey Relation Analysis)測算了臺灣34個行業產值與碳排放量的灰色關聯系數、總能源使用量以及各種能源使用量與碳排 放量的灰色關聯系數。研究結果顯示,在分辨系數取0.5的情況下,從34個行業的平均情況來看,產值與碳排放量的灰色關聯系數為0940,總能源使用與碳排放量的灰色關聯系數為-0912,單個能源與碳排放量的灰色關聯系數分別為電力0913、煤炭0.800、石油-0.79、天然氣0.513。這些結果說明了臺灣經濟依賴于二氧化碳密集型的行業,電力能源在臺灣經濟發展中起著越來越重要的作用。分行業來看,根據產值與碳排量的灰色關聯系數、能源使用與碳排量的灰色關聯系數的正負及其大小關系,可以將行業分成兩種不同的類型。其中,采礦業、有色金屬、電力和發電業、公路運輸業為“三低行業”,即能源強度低、碳強度低、碳排放系數低。而農林漁業、食品業、紡織業、皮革業、造紙業、石化原料業、橡膠業、化工產品業、金屬制品業、運輸設備業、燃氣及水供應業、建筑業等11個行業為“三高行業”,它們的能源強度高、碳強度高、碳排放系數高,因此減排政策的制定應主要關注這些行業[8]。
此外,Marco Mazzarino采用比較靜態方法(comparative static approach)和貨幣估值技術的研究發現運輸業是OECD國家碳排放量最大的行業,約占到總碳排放量的三分之一[9]。R. Rehan, M. Nehdi(2005)認為水泥業也是溫室氣體排放的主要行業,并探討了在清潔發展、聯合履行、排放交易三種機制下水泥業的發展前景[10]。
1.4 碳排放量隨國際貿易而轉移
關于碳排量的影響因素,不僅有國內因素,如人口、GDP、行業等,同時國際貿易也是影響 碳排放量的一個重要因素。Paul B Stretesky , Michael J Lynch以1989-2003年世界169個國家的面板數據為樣本,研究了各國人均碳排量與對美國出口量之間的關系。以人均二氧化碳排放量為因變量,各國對美國的出口量為自變量,人口密度、GDP和FDI為控制變量,采用固定效應模型的估計結果顯示:人均碳排放量與出口有著顯著的關系。細分產業后的分析結果顯示在出口行業中,天然氣、石油和煤炭、化工產品和再進口產品等四個行業對人均碳排放量的影響最大。這意味著,在控制了人口密度、GDP和FDI的情況下,一國對美國出口越多,人均碳排放量也越大,出口產品中天然氣、石油和煤炭、化工產品和再進口產品所占的比重越大,人均碳排放量就越大[11]。
Yan Yunfeng, Yang Laike提出,國際貿易創造了一種轉移機制,不僅使產品可以在世界各國之間自由流動,同時也使得碳排放可以自由轉移。1997-2007年,中國碳排放量的10.03%-26.54%是由出口產品的生產所引致的,進口產品的碳排放量僅占到4.40%(19 97年)和9.05%。世界其他國家因轉移機制減排的二氧化碳從1997年的150.18Mt增加到2007年的593Mt,而中國在1997-2007年間因生產出口產品而凈增的二氧化碳達到4 894Mt。他們的研究為近年來中國碳排放量激增找到了一個新的解釋視角,同時這些數據也印證了中國在國際貿易中處于世界工廠的地位。對這一領域的研究,正催生著像在國際貿易中征收碳關稅這樣的動議,有學者擔憂這會引發新一輪的貿易保護主義[12]。
2 低碳經濟實現的制度安排
低碳經濟是在全球氣候惡化的背景下提出的,是世界經濟發展的新模式。為實現經濟發展中的“低碳”,各國主要的制度安排有征收碳稅和碳交易制度。前者是由政府通過稅率來確定進行碳排放的活動要付出多少代價;后者是在《京都議定書》的規定下,通過碳排放權的交易實現全球范圍內碳減排的目的。
2.1 碳稅
碳稅是指針對二氧化碳排放所征收的稅,它通過對燃煤和石油下游的汽油、航空燃油、天然氣等化石燃料產品,按其碳含量的比例征稅,以實現減少化石燃料消耗和二氧化碳排放的目的。碳稅最早由芬蘭于1990年開征,此后,瑞典(1991年)、挪威(1991年)、荷蘭(1992年)、丹麥(1992年)、斯洛文尼亞(1997年)、意大利(1999年)、德國(1999年)、英國(2001年)、法國(2001年)等國也相繼開征。近年來,為履行《京都議定書》義務,一些國家如日本、加拿大、瑞士等國也紛紛開征碳稅。
關于這些國家實施碳稅的經驗,Andrea Baranzini, et al在分析了各國能源產品的碳稅稅率后指出:各國的能源稅(energy tax)稅率差別相當大,從而碳稅稅率各不相同,這成為國際協調碳稅的一個主要障礙;從理論上說,征收碳稅的目的在于提供一種碳減排的激勵機制,但在實踐中存在其他目的,如基于財政(籌集資金)的目的,對需求彈性很小的產品征收很高的碳稅;對于某些能源產品,如煤炭,有些國家的碳稅稅率相當低,有些國家還實行補貼,因而還不是真正意義上的碳稅;要達到減少碳排放的目的,實施碳稅的同時要對能源稅進行改革[13]。
在此之后,日本的研究發現,能源稅和碳稅的使用能夠使碳排放下降到預計目標水平,同時也使能源種類的使用發生了變化,即由煤到天然氣[14]。對碳稅征收先行國挪威的研究發現,1990-1999年挪威平均每單位GDP的碳排放降低了12個百分點,但碳稅對碳減排的貢獻只有2.3%,碳稅的效果并不理想。原因在于挪威對不同的產業實行差 別稅率,且不同類型燃料的碳含量與稅額的比率也不相同[15]。Cheng F Lee, et al在 灰色理論(grew theory)和投入―產出理論(inputoutput theory)的基礎上,運用模糊目標規劃(fuzzy goal programming)方法構建模型,模擬了三種碳稅方案下碳減排的力度和經濟影響。預測碳稅實施的影響有助于各國碳稅方案的選擇,也能更好的發揮碳稅的效果[16]。
2.2 碳交易
碳交易是為促進全球溫室氣體減排,減少全球二氧化碳排放所采用的市場機制,即把二氧化碳排放權作為一種商品,從而形成了二氧化碳排放權的交易[17]。其興起源于《京都議定書》所制定的三種減排機制:一是排放貿易機制(ET,Emission Trade),允許附件 一國家(主要是發達國家)之間相互轉讓它們的部分“容許的排放量”(“排放配額單位”);二是聯合履行機制(JI,Joint Implementation),允許附件一國家從其在其他工業化國家的投資項目產生的減排量中獲取減排信用,實際結果相當于工業化國家之間轉讓了同等量的“減排單位”;三是清潔發展機制(CDM,Clean Development Mechanism),允許附件一國家的投資者從其在發展中國家實施的、并有利于發展中國家可持續發展的減排項目中獲取“經核證的減排量”。即允許附件一國家出資支持無減排義務的國家通過工業技術改造、造林等活動,降低溫室氣體的排放量并抵頂附件一國家的減排指標。
根據以上三種機制,碳交易可以分為兩種形態:基于配額的交易和基于項目的交易。配額型交易指總量管制下所產生的排減單位的交易,主要是《京都議定書》規定的附件一國家之間超額排減量的交易,通常是現貨交易。項目型交易指因進行減排項目所產生的減排單位的交易,如清潔發展機制下的“排放減量權證(CERs)”、聯合履行機制下的“排放減量單位(ERUs)”,主要是通過國與國合作的排減計劃產生的減排量交易,通常以期貨方式預先買賣。自2005年《京都議定書》正式生效后,碳交易市場發展迅速。根據世界銀行的數據,2008年碳交易市場成交總額為1 263.45億美元;預計2012年成交總額將達到1 500億美元,有望超過石油市場成為世界第一大市場。
清潔發展機制是《京都議定書》中唯一涉及到發展中國家的機制,并且《京都議定書》還承認了森林碳匯(carbon sink)對減緩氣候變暖的貢獻,并要求加強森林可持續經營和植被恢復及保護,允許發達國家通過向發展中國家提供資金和技術,開展造林、再造林碳匯項目,將項目產生的碳匯額度用于抵消其國內的減排指標[18]。這些規定的出現在發達國家和發展中國家之間開啟了一個巨大的碳交易市場。CDM項目和碳匯CDM項目成為發展中國家的一個新的經濟增長點。
3 低碳經濟的國別研究
3.1 發達國家的低碳經濟
英國作為第一次工業革命的先驅,正從自給自足的能源供應走向主要依靠進口的時代,按傳統的消費模式,預計2020年英國80%的能源都必須進口。因此英國于2003年首次以政府文件的形式正式提出“低碳經濟”概念,并積極推動世界范圍的低碳經濟。隨后,Johnton D et.al(2005)探討了英國大量減少住房二氧化碳排放的技術可行性,認為利用現有技術到本世紀中葉實現1990年基礎上減排80%是可能的[19]。Treffers T, et al探討了德國在2050年實現1990年基礎上減少溫室氣體排放80%的可能性,認為通過相關政策措施,經濟的強勁增長和溫室氣體排放減少的共同實現是可能的[20]。Koji Shimada , et al構建了一種描述城市尺度低碳經濟長期發展情景的方法,并將此方法應用到日本滋賀地區[21]。
在實踐中,低碳經濟發展模式受到各國政府組織的廣泛關注和青睞,向低碳經濟轉型成為世界經濟發展的大趨勢。英國把發展低碳經濟置于國家戰略高度,2008年頒布實施的“氣候變化法案”使英國成為世界上第一個為溫室氣體減排目標立法的國家。按照該法律,到2050年英國要達到減排80%的目標。另外,政府大力促進商用技術的研發推廣,以占領低碳產業的技術制高點。在低碳生活上,英國社會運用多種手段引導人們生活方式的轉變。比如,要求所有新蓋房屋在2016年達到零碳排放,新建房屋中至少有三分之一要體現碳足跡減少計劃,不使用一次性塑料袋,等等。在潔凈能源的開發上,英國發揮其海島國家的自然優勢,注重利用海洋資源,在發展海上風能、海藻能源等低碳能源方面居于全球領先水平。
同樣是島國的日本也在向低碳經濟發展模式轉變。日本內閣會議于2008年7月通過的“低碳社會行動計劃”闡述了在未來三五年內將家用太陽能發電系統的成本減少一半等多項有關減排的措施,其重要內容都與開發新能源有關。根據日本內閣政府2008年9月的數字,在科學技術相關預算中,僅單獨列項的環境能源技術的開發費用就達近100億日元,其中創新性太陽能發電技術的預算為35億日元。2009年4月,日本又公布了名為《綠色經濟與社會變革》的政策草案,目的是通過實行減少溫室氣體排放等措施,強化日本的低碳經濟。
為帶動歐盟經濟向高能效、低排放的方向轉型,2007年3月歐盟委員會提出一攬子能源計劃,承諾到2020年將可再生能源占能源消耗總量的比例提高到20%,將煤炭、石油、天然氣等一次能源的消耗量減少20%,將生物燃料在交通能耗中所占的比例提高到10%。此外,2007年年底,歐盟委員會通過了歐盟能源技術戰略計劃,明確提出鼓勵推廣低碳能源技術,促進歐盟未來能源可持續利用機制的建立和發展。歐盟國家利用其在可再生能源和溫室氣體減排技術等方面的優勢,積極推動應對氣候變化和溫室氣體減排的國際合作,力圖通過技術轉讓為歐盟企業進入發展中國家能源環保市場創造條件。
3.2 發展中國家的低碳經濟
《京都議定書》是旨在限制發達國家二氧化碳排放的國際協議,發展中國家未被規定必須承擔減排義務。但是隨著發展中國家的工業化和城市化進程加速,其二氧化碳排放量也迅速增加。雖然歷史排放量和人均排放量還相對較低,但是在后京都時展中國家尤其是中國的減排壓力已經越來越大。在2009年的哥本哈根會議上,中國是否應該承擔減排義務及能否獲得資金支持成為會議爭論的一個焦點。
發展中國家中尤其是中國,被指責為一個“搭便車者”,在降低碳排放、延緩氣候變暖上毫無貢獻。ZhongXiang Zhang(2000)通過分析中國1980-1997年間二氧化碳排量的歷史演變,以及中間燃料轉換、能源消耗、經濟增長和人口規模增長對二氧化碳排量的影響,指出上述指責是沒有根據的。實際上,中國在能源節約上采取了一系列的措施,1997年單位GDP能耗只有1980年的一半。如果沒有這些努力,1997年的能耗總量將比實際排量多出50% [22-23]。Walter V Reid, José Goldemberg的研究也指出,發展中國家已經采取了有效措施遏制二氧化碳的排放。他指出中國從80年代開始實行能源價格改革,碳補貼從1984年的37%下降到1995年的29%,石油補貼從1990的55%下降到2%。另外,中國在提高能源利用率,開發可再生能源上也取得了一定的成效[24]。Paul B. Stretesky, Michael J. Lynch(2009)、YanYunfeng, Yang Laike(2010)的研究則指出兩國之間的商品貿易為碳排放提供了一種轉移路徑。中國為美國的碳減排做出了很大的潛在貢獻,因此美國等發達國家應該為中國等發展中國家提供切實有效的氣候與環境友好型技術援助。
盡管中國的碳歷史排放量和人均排放量相對較低,但是其排放總量的激增引起了世界各國的關注。中國的碳排放受到哪些因素的影響,為邁入低碳經濟中國應如何改進措施,Hu Chuzhi, et al的研究比較具有代表性。他基于EKC模型,采用平均分配余量的分解方法,構建了中國碳排放的因素分解模型,定量分析了1990-2005年經濟規模、產業結構和碳排放強度對碳排放的貢獻,即規模效應、結構效應和技術效應。結果表明:①采用EKC曲線模擬結果顯示,我國碳排放量呈現“N”型,并沒有呈現嚴格的倒“U”型特征,這與規模效應具有一致性。說明我國經濟增長并不會自發導致碳排放量的減少,經濟增長也并不一定引發碳排放的增加,關鍵是我國的環境治理的機制、市場和政策不完善,若不施行合理有效的控制措施,未來在降低碳排放方面面臨著許多風險。②我國的碳排放政策的缺失,節能減排政策實施滯后,這是導致我國碳排放持續上升的又一重要因素。③在規模效應、結構效應和技術效應中,只有結構效應的平均值為負,表明經濟結構優化能降低碳排放,是減少碳排放的有效手段。④我國碳排放技術效應具有隨意性,這說明技術在降低碳排放方面并未發揮優勢,現行技術應用主要目的是提高勞動生產率,許多技術進步并非與提高環境質量有關,盡管技術進步非常快,但對降低碳排放的作用并不大。在此基礎上,他提出了控制碳排放的政策性建議:建立和實施不同時間尺度上的環境調控政策;積極推進產業結構向節能型、高級化發展,并大力發展環保產業;推行削減碳排放的技術,提高能源利用效率;發展低碳能源和可再生能源,改善能源結構[25]。
Guo Ru, et al以上海為例,采用情景分析法(scenarios analysis)對上海2010-2020年的碳排放量進行了估計,并提出了一些碳減排建議。研究結論顯示:①上海的主要能源消耗在過去的15年呈現不斷上升的趨勢。②上海的能源主要是用于生產,而第二產業的能源消耗占比最大。③上海2005年的碳排放量達到58.05 Mt Ceq,是1990年的兩倍。④在“十一五”計劃指導下,上海的碳減排量將分別達到17.26 Mt Ceq(2010年)和111.04 Mt Ceq(2020年)。作為中國的發達城市之一,上海在碳減排上要承擔起更多的責任,基于以上分析上海可以通過以下措施實現低碳經濟:①上海的碳排放主要來自于第二產業,因此提升產業結構是第一要務。發展能耗低且產品附加值高的行業,同時加快第三產業的發展。②優化能源結構和能源效率,結合地域優勢開發使用清潔能源,如上海可以開發風能。③加強碳匯建設,樹木、綠化帶、濕地、農田是上海重要的碳匯。擴大城市樹木和綠化帶的范圍,對崇明和南匯的濕地要加強保護[26]。
4 結 語
“低碳經濟”概念的提出源于全球氣候惡化的背景,從《京都議定書》到“巴厘島路線圖”,及至最近的哥本哈根會議,世界各國都在為解決氣候問題而努力。圍繞低碳經濟,學者們從不同視角、運用不同方法、對不同區域(全球、國家、地區)進行了研究。
關于低碳經濟與經濟增長,目前比較一致的結論有:①影響碳排放量的因素有人口、能源消耗、技術水平等,國際間的商品貿易也可以導致碳排放的轉移。②經濟增長對碳排放量的影響是通過能源消耗來實現的,為實現低碳經濟,應該增強能源強度及碳強度,逐漸由化石能源過度到清潔能源的使用。③不同行業的碳排放量有顯著差異,一個國家或地區應該在總體層面上規劃產業發展,提升產業結構。在研究方法上,灰色關聯分析法、數據包絡分析法以及對人口經濟學中LotkaVolterra模型的應用等,值得國內研究者的借鑒。在實踐中,實現低碳經濟的制度安排主要有征收碳稅和碳交易制度。發達國家是低碳經濟發展模式的倡導者,在向低碳經濟的轉變進程中,推出了各種法案措施。低碳經濟已成為一種國際潮流,也影響著發展中國家的經濟社會發展進程。各國都致力于向低碳經濟的轉變,并從中尋找新的經濟增長點。
參考文獻(References)
[1]省略/anglais/documentationa/greenhouse/kayaequation.htm
[2]Salvador Enrique Puliafito, José Luis Puliafito, Mariana Conte Grand. Modeling population dynamics and economic growth as competing species: An application to CO2 global emissions[J]. Ecological Economics, 2008,(65): 602-615.
[3]Michael Dalton, Brian O'Neill, Alexia Prskawetz, Leiwen Jiang, John Pitkin. Population aging and future carbon emissions in the United States[J]. Energy Economics, 2008,(30): 642-675.
[4]Ramakrishnan Ramanathan. A multifactor efficiency perspective to the relationships among world GDP, energy consumption and carbon dioxide emissions[J]. Technological Forecasting & Social Change, 2006,(73): 483-494.
[5]Ugur Soytas, Ramazan Sari, Bradley T. Ewing. Energy consumption, income, and carbon emissions in the United States[J]. Ecological Economics, 2007,(62): 4 82-489.
[6]Ugur Soytas, Ramazan Sari. Energy consumption, economic growth, and carbon emissions: Challenges faced by an EU candidate member[J]. Ecological Economics, 2009,(68): 1667-1675.
[7]Zhang XingPing, Cheng XiaoMei. Energy consumption, carbon emissions, and economic growth in China[J]. Ecological Economics, 2009,(68): 2706-2712.
[8]T C Chang, S J Lin. Grey relation analysis of carbon dioxide emissions from industrial production and energy uses in Taiwan[J]. Journal of Environmental Management, 1999,(56): 247-257.
[9]Marco Mazzarino. The economics of the greenhouse effect: evaluating the climate change impact due to the transport sector in Italy[J]. Energy Policy, 2000,(28): 957-966.
[10]R Rehan, M Nehdi. Carbon dioxide emissions and climate change: policy implications for the cement industry[J]. Environmental Science & Policy, 2005,(8): 105-114.
[11]Paul B Stretesky, Michael J Lynch. A crossnational study of the a ssociation between per capita carbon dioxide emissions and exports to the United States[J]. Social Science Research, 2009,(38): 239-250.
[12]YanYunfeng, Yang Laike. China's foreign trade and climate change: A case study of CO2 emissions[J]. Energy Policy, 2010,(38): 350-356.
[13]Andrea Baranzini, José Goldemberg, Stefan Speck. A future for carbon taxes[J]. Ecological Economics, 2009,(32): 395-412.
[14]Toshihiko Nakata, Alan Lamont. Analysis of the impacts of carbon ta xes on energy systems in Japan[J]. Energy Policy, 2001,(29): 159-166.
[15]Annegrete Bruvoll, Bodil Merethe Larsen. Greenhouse gas emissions in Norway: do carbon taxes work?[J]. Energy Policy, 2004,(32):493-505.
[16]Cheng F Lee, Sue J Lin, Charles Lewis, Yih F. Chang. Effects of carbon taxes on different industries by fuzzy goal programming: A case study of the petrochemicalrelated industries, Taiwan[J]. Energy Policy, 2007,(35): 4051-4058.
[17]John A Mathews. How carbon credits could drive the emergence of renewable energies[J]. Energy Policy, 2008,(36): 3633- 3639.
[18]J Liski, T Karjalainen, A Pussinen, GJ Nabuurs, P Kauppi. Trees as carbon sinks and sources in the European Union[J]. Environmental Science & Policy, 2000,(3): 91-97.
[19]Johnston D, Lowe R, Bell M. An Exploration of the Technical Feasibility of Achieving Carbon Emission Reductions in Excess of 60% Within the UK Housing Stock by the Year 2050[J]. Energy Policy, 2005,(33): 1643-1659.
[20]Treffers T, Faaij APC, Sparkman J, Seebregts A. Exploring the Possibilities for Setting up Sustainable Energy Systems for the LongTerm: Two Visions for the Dutch Energy System in 2050[J]. Energy Policy, 2005,(33): 1723-1743.
[21]Koji Shimada, Yoshitaka Tanaka, Kei Gomi, Yuzuru Matsuoka. Developing a Longterm Local Society Design Methodology Towards a Lowcarbon Economy: An Application to Shiga Prefecture in Japan[J]. Energy Policy, 2007,(35): 4688-4703.
[22]Zhong Xiangzhang. Decoupling China's Carbon Emissions Increase from Econo mic Growth: An Economic Analysis and Policy Implications[J]. World Development, 2000,(28): 739-752.
[23]Zhong Xiangzhang. Can China afford to commit itself an emissions cap? Aneconomic and political analysis[J]. Energy Economics, 2000,(22): 587-614.
[24]Walter V Reid, José Goldemberg. Developing countries are combating climate change:Actions in developing countries that slow growth in carbon emissions[J]. Energy Policy, 1998,(26): 233-237.
[25]Hu Chuzhi, Huang Xianjin. Characteristics of Carbon Emission in Chi na and Analysis on Its Cause[J]. Chn Popu Res Envi, 2008, 18(3): 38-42.
[26]Guo Ru, Cao Xiaojing, Yang Xinyu, Li Yankuan, Jiang Dahe, Li Fengting. The strategy of energyrelated carbon emission reduction in Shanghai[J]. Energy Policy, 2010,(38): 633-638.
A Synthesis of Foreign Scholars' Research on Low Carbon Economy
YIN Xiguo HUO Ting
(Institute of Population Resource and Environmental Economy, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
碳減排的經濟影響分析范文第4篇
關鍵詞：碳稅工具；碳交易體系；碳金融市場；制度設計；效應評價
中圖分類號：F062.2文獻標識碼：A文章編號：1008-2670（2014）02-0045-13
一、引言
從1896年Arrhenius首次發現大氣中的CO2對地球溫度的影響開始，氣候變化問題逐漸演變成為全球性的生態危機，也成為全球經濟發展的難題。斯特恩（Stern）報告[1]中指出經濟發展繼續依賴能源消耗、“照常營業”的做法不可取，在氣候變化問題上盡早采取有力行動的收益要大于成本。若各國能夠做出有力而周詳的政策選擇，如碳定價、發展低碳技術，就有可能實現所需的“去碳”規模來實現氣候安全，并保持經濟增長。自20世紀90年代國際氣候談判以來，從《聯合國氣候變化框架公約》到《京都議定書》，從后京都時期“巴厘島路線圖”到哥本哈根談判協議，經歷無數沖突與磨合，各國都在逐漸形成經濟發展與全球減排的統一認識，多國經濟經歷了不同程度的低碳化。在環境壓力和政治博弈中，全球經濟向低碳化綠色經濟方向轉型。
盡管我國對碳稅、碳交易、碳金融等的研究起步較晚，但隨著我國經濟發展模式的轉型，我國也在積極探索促進經濟低碳發展的理論與實踐。低碳經濟機制的研究也日益受到重視。本文就碳稅、碳交易和碳金融等促進經濟社會綠色發展的低碳工具的國內外實踐及研究進行歸納與述評，并對下一步研究進行展望。
二、碳稅
（一）碳稅的引入與內涵
碳稅的引入基于庇古稅（Pigovian Tax）概念。由于大氣層屬于公有資源，具備競爭性和非排他性特征，極容易被濫用破壞，產生負外部性。庇古（Pigou）[2]在其著作《福利經濟學》中首次提出庇古稅概念，他認為自然環境存在市場缺失和價格缺失，這種不完全信息帶來外部性效果，政府可以通過對產生負外部性的活動征稅和對正外部性的物品給予補貼把外部性內在化，即對邊際私人純產值大于邊際社會純產值的部門課稅，使其產品價格提高，產銷量降低；對邊際私人純產值小于邊際社會純產值的部門實行補貼，減少邊際私人純產值與邊際社會純產值之間的差距，進而增加社會福利。Baumo和Oates[3]認為，信息的缺乏導致導致邊際社會成本難以測量，無法確定最優稅收水平，庇古稅存在實用性限制。他們運用一般均衡分析方法，從環境政策、污染控制、污染稅與統一排污成本等方面進行研究，提出了“標準定價法”，依據一個可接受性強的標準定量收稅，達成環保目標。隨著“污染者付費原則”理念的深入，Burrows提出了逐步控制法，即在信息不充分情況下，政府為達到環境效益最優可以逐步、連續地對庇古稅稅率調高或調低進行調整，最終找到最優稅率。
碳稅的內涵和外延在實踐中不斷豐富和發展。Hoeller和Wallin[4]認為給碳定價是對投資減碳新技術的激勵，碳稅是碳定價的一種形式。蘇明等人[5]認為碳稅與中國現有能源稅在對化石燃料的征稅上存在一定的重合，且都具有對CO2的減排功用，但碳稅與能源稅的最大區別在于碳稅的征稅對象、計稅依據等方面都是專門針對碳排量設計的。崔軍[6]提出碳稅是以減少CO2排放為目的，對化石燃料按照其碳含量或碳排放量征收的一種稅。碳稅與能源稅、硫稅、氮稅、污水稅等稅種共同構成了環保稅體系。
（二）碳稅實踐
碳稅在諸多排放稅中居首要地位，是世界上許多國家應對氣候變化的重要政策工具。
以芬蘭、丹麥為代表的北歐國家從1990年開始逐次推行碳稅，到了20世紀末，基本上構建起較為完備的碳稅制度。丹麥碳稅由能源消費稅演化而來，從1992 年開始，丹麥正式對家庭和企業一并開征碳稅，稅基較廣，包括了除汽油、天然氣和生物燃料以外的所有CO2排放，稅率并非基于碳排放的邊際成本，而是結合了政治和經濟方面的考慮。在征收碳稅的同時，丹麥實行稅收返還和循環機制，將稅收的一部分用于補貼工業企業的節能項目，同時工業企業還能通過稅收返還和減免來減輕實際稅負。挪威對石油、天然氣、煤、焦炭、商用柴油等都征收碳稅，涉及航空、汽車多個領域，擁有品種繁多的碳稅及相關稅種，但對面臨國際競爭的空運、海運和漁業予以豁免。瑞典碳稅稅率一直處在較高水平并逐步調高家庭碳稅稅率，同時降低勞動收入稅率。不同于嚴苛的家庭碳稅，瑞典對本國企業尤其是能源密集型產業，如采礦、造紙、電力等行業給予稅收減免。
北歐國家碳稅實踐的特點：一是征收的碳稅多從固有的環境稅種過渡而來，在征稅對象、稅率等方面進行了相應調整；二是稅基廣泛，盡可能擴大碳稅的覆蓋面；三是對不同行業特別是對高耗能行業和出口依賴型行業實施差別稅率和補貼政策，以保護本國產業的核心競爭力。
以美國、德國、加拿大為代表的歐美發達國家碳稅起步較晚，在OECD組織的帶動下相繼開征碳稅。碳稅在美國并未全面征收，僅在個別地區進行試點。由于美國93%的煤炭用于電力生產，科羅拉多州的博爾德市2007年對除風力發電以外的電力這一中間排放源征收碳稅，稅率按電費比例征收并逐步上調。碳稅收入一般用于提高建筑能源效率以及清潔能源開發等方面。德國能源結構與中國類似，富煤少氣，為引導能源消費結構轉型，德國設計了復雜的碳稅體系，對不同種類和用途的燃料設定不同的稅率，制造業、農林漁牧業只需支付稅率的20%，其稅收循環偏向工業。自2004年德國進行了新一輪碳稅改革，稅收優惠逐步減小。2008年加拿大不列顛哥倫比亞省開始在能源最終消費環節征稅開征碳稅，征稅對象幾乎涵蓋所有化石燃料，不同燃料稅率有所差別，且逐步提高。當地的家庭住戶是主要納稅義務人，繳納的碳稅稅收的一部分用于抵消家庭或企業的其他稅負如勞動收入稅。
歐美發達國家碳稅實踐的特點：一是量體裁衣，根據本國實際設計稅制。各國碳稅稅率大都采用固定稅率，同時根據能源的不同類別實行差別稅率。二是逐步推行、循序漸進，構建動態調整機制。在初期為順利推行碳稅，多數國家設計較低碳稅稅率和配套的優惠政策，在順利引導家庭和企業改變能源消費選擇后逐步提高稅率，減少乃至取消某些暫時性補償。
近年來為履行京都議定書義務，以中國、南非、印度等為代表的發展中國家政府和學者正在積極探索碳稅制度構建之路。蘇明等人提出中國碳稅可以對生產環節中因消耗化石燃料產生的CO2估算排放量作為計稅依據，采用從量計征的定額稅率形式。碳稅在起步的時候定價可放低，對受碳稅影響較大的能源密集型行業建立合理的稅收減免與返還機制，對低收入群體進行減免優惠，在條件成熟時期漸進提高稅率。南非政府擬從2015年1月起開征碳稅，并對汽車行業碳稅的標準進行調整。為減緩碳稅給企業帶來的沖擊，南非政府還將企業碳排放量前60%的部分免稅，同時對出口行業、碳排放強度大的行業給予額外補貼。印度是發展中國家開展碳稅的積極探索者，自2010年7月首先在全國范圍內對生產和進口的煤炭征收碳稅。
發展中國家碳稅實踐的特點：一是審慎對待，充分考慮國內和國際的政治、經濟條件，聯系本國減排形勢，結合與化石燃料相關的稅制改革進程，在前提條件成熟后，選擇適時開征碳稅。二是在碳稅要素、實施路徑、調整機制選擇上參考國際碳稅經驗，并結合本國實際進行創新探索。三是注重建立激勵機制，對開展節能項目的企業實施稅收減免與返還，對低收入群體給予稅收補貼，實現稅收中性，避免產生消費扭曲。
（三）碳稅效應評價
碳稅影響廣泛而深刻，涉及生態環境、政治經濟等諸多方面。國內外學者分析征收碳稅的效果，主要對CO2減排效果、國家經濟發展、產業競爭力、收入分配效應等進行了研究。
Jorgenson和Wilcoxen[7]認為，相比于能源稅，碳稅更具成本效益比，也滿足全球減排的成本最小化條件，當碳稅等于CO2減排的邊際成本，就會由碳價因素引發節能行為及對燃料消費的重新選擇。不考慮消費者行為變化，Labandeira和Labeaga[8]利用IO（Input-output Model）微型模型，研究碳稅在西班牙的環境效應，發現在西班牙財政收入大幅增加的情況下，碳稅在減少碳排放方面的影響是溫和有效的。Bruvoll和Larsen[9]使用1990-1999年數據，運用Divisia指數分解法和一般均衡模擬方法，指出挪威碳稅覆蓋大約60%的能源消耗產生的CO2排放，可減少挪威2.3%的CO2排放量。Floros和Vlachou[10]利用希臘1982年至1998年期間時間序列數據，研究碳稅對該國制造業和煤炭、石油等能源行業CO2排放量的影響，發現餐飲業、紡織業、冶金業最容易受碳稅影響，減少碳排放，開征碳稅可以減緩氣候變暖的速度。
中國氣候變化國別研究組采用一種可計算的一般均衡ERI-SGM模型，結合我國實際試算了兩種碳稅稅率方案，分別為100元/噸碳和200元/噸碳。其結果顯示：征收碳稅可顯著地降低能源消費的增長，改善能源的消費結構，并能有效削減溫室氣體的排放。魏濤遠和格羅姆斯洛德[11]利用CNAGE（China General Equilibrium Model）模型定量分析了對每噸碳排放量征收5美元及10美元碳稅對中國短期、長期經濟和CO2排放的影響，研究表明，征收碳稅將使中國經濟在短期內承受損失，但碳排放量將有所下降，長期來看碳稅的負面影響將小得多。
Pearce[12]在對碳稅的研究中提出雙重紅利（Double Dividend）理論，所謂雙重紅利是指若導致稅收扭曲的稅種能被環境稅所替代，將產生雙重紅利，一能通過糾正市場負外部性，改善生態環境得到綠色紅利；二能通過減少稅制扭曲，提高效率，進而帶來社會福利形成藍色紅利。Feldstein進一步指出碳稅不僅通過減少污染物排放達成環境紅利，而且還額外具有減少整體經濟的成本，提高政府收入的紅利。Meng等人[13]根據澳大利亞數據的模擬結果，提出碳稅可以有效削減排放，但會造成經濟溫和收縮。由于GNP中包括本國企業在外國的產值（不受本國碳稅約束），不包括外國企業在本國的產值，因而較GDP受碳稅影響更小。若碳價格信號機制暢通，碳稅補償計劃不會對減排造成重大影響，同時會大大減輕碳稅對經濟的負面影響。
王金南等人[14]采用國家發改委能源研究所自主開發的我國能源政策綜合評價模型――能源經濟模型，根據中國目前的CDM價格及外國碳稅稅率，模擬了三種功能不同碳稅方案對中國國民經濟、能源節約和 CO2排放量的影響，結果表明即使忽略中國減少進口、增加新興產業投資等利好因素，三種方案對中國GDP的影響也不會超過0.5%，近期在中國征收碳稅是一種可行的選擇。同時隨著稅率的提升，碳稅對能源消費的影響愈加顯著。當2030年碳稅價格為200元/噸碳時，與基準情形相比節能率可達20%，節能效益也將近3%。
Karki等人的[15]分析表明，用非化石燃料替代化石燃料（如核能和可再生能源）可完成全球二分之一的碳減排目標，碳定價政策如碳稅更能促進這種替代帶來減排效應。征收化石燃料碳排放稅，可以提高化石燃料發電價格，減少客戶對此方面的能源需求，同時提高可再生能源發電量，這被稱為碳稅的“收入效應”和 “替代效應”。兩種效應疊加影響一國能源產業的格局，風能、生物能等產業有可能占據主導地位。Baker和Shittu[16]研究了企業在不確定的碳稅的情景下為實現利潤最大化的研究與發展（Research & Development，R&D）投入選擇。面對兩個不同的研發項目：實現降低低碳能源技術成本研發和現有技術的減排研發，他們發現最優的R&D并不單純因碳稅的征收而遞增，一般而言，企業面臨碳稅壓力時對傳統能源技術的研發會經歷先升后降的過程，那些靈活的企業在面對不確定的碳稅稅率時會選擇研發能源替代技術，實現能源轉型。
Zhang和Baranzini[17]認為相對于勞動力成本、國際匯率變動等宏觀因素而言，碳稅對一國企業的競爭力影響比通常認知要更為微弱。碳稅在增加了無碳和低碳產業的競爭力、保護環境的同時，可增加國民收入。稅收循環政策比退稅和免稅措施對貿易和能源密集型產業的成本效益比要高，且更具減排效應。考慮到未來碳稅可能以較高的利率征收，其所產生的經濟影響如對收入分配、社會福利等的影響可能比當前更加尖銳。
事實上早在1994年，Symons等人就從不同角度探討了碳稅對不同收入階層的影響，其分析結果顯示，碳稅具有累退性，碳稅導致家用能源、交通、食品價格上漲，相對高收入家庭而言，低收入家庭對家用能源的支出占收入比重更大，會承受更多的負面影響。Metcalf等人也發現碳稅的稅率增長實際影響著社會福利成本，但其累退性在短期一般均衡中被高估了，碳稅的福利損失每年減小0.5%。進一步研究中，Metcalf和Weisbach[18]指出應在碳稅征收中考慮通過調整所得稅等稅收制度改革來平滑碳稅的再分配效應。
（四）簡要述評
國內外學者多從庇古稅角度研究碳稅，并提出初步的碳稅設計方案。歐美國家相繼開征碳稅對碳稅的效應研究逐漸增多，研究者大多通過構建CGE等相關理論模型，利用數值模擬和情景分析等方法，分析碳稅的總體效應和不同的碳稅方案產生的效應。碳稅效應可分為直接和間接兩個方面，直接效應是指征收碳稅通過碳定價對能源消耗、CO2排放和氣候環境造成的影響，間接效應是指碳稅雖不對末端收入征稅，但間接對經濟發展、產業格局、福利分配等方面造成影響。在對碳稅效應的研究中學者們的觀點可分為兩類：一種觀點認為，碳稅減排效果明顯，對經濟、企業競爭力、社會福利等的負面影響小，甚至還能通過稅收返還制度使低收入者受益；另一種觀點認為，碳稅減排的激勵效果并不理想，反而會導致化石能源和電力價格上漲，顯著拉低國民的生活水平，碳稅的累退效應甚至會擴大收入差距，削弱國民的動力。由于存在國家和地區差異，加之可用數據缺乏，各項碳稅效應研究結果有所不同，但碳稅的負面影響說明對碳稅稅制進行反思和動態調整是非常必要的。
三、碳交易
（一）碳交易的引入與內涵
碳排放權交易的理念可追溯到污染權交易。排污權交易源于科斯（Coase）定理，科斯[19]最早指出外部性產生的根源在于模糊的產權，只要明確界定產權（在交易成本為零的條件下），就可以最小的成本解決外部性問題。Dales[20]首次提出排污權交易的概念，并指出排污權交易應包括兩方面內容：實行排污許可證制度及準許排污許可證轉讓、買賣制度。Montgomery[21]證明了基于市場機制的排污權交易均衡是存在的，排污權交易體是一種兼具成本優勢和公平性的環保手段。Manne和Richel[22]進一步闡釋了交易對排放權體系的必要性，認為無論初始排放權如何分配，不同區域的排放權價值很有可能存在偏差，限制交易會導致比較優勢的扭曲。Stavins[23]認為排放權交易制度應考慮八方面因素：總量控制目標、分配機制、排污許可、市場運行、市場定義、監督與實施、分配和政治性問題、與現行法律和制度的整合。
1992年，政府間氣候變化專業委員會（IPCC）通過談判，達成了《聯合國氣候變化框架公約》（UNFCCC，簡稱《公約》）。1997年12月《公約》的第一個附加協議《京都議定書》正式通過，提出將市場機制作為減排以CO2為代表的溫室氣體的新路徑，將CO2排放權作為一項商品進行交易。《京都議定書》同時建立了三種靈活交易機制，即國際排放交易機制（International Emission Trading，IET）、聯合履約機制（Joint Implementation，JI）以及清潔發展機制（Clean Development Mechanism，CDM）。IET機制規定具有減排義務的特定締約方可以轉讓碳排放權配額（Assigned Amount Unit，AAU），并形成相應的基于配額的碳金融市場；JI機制允許特定締約方之間通過投資節能減排項目獲取減排單位（Emission Reduction Unit，ERU），相當于在工業國家間轉化減排單位；CDM 則允許特定締約方用在發展中國家推行減排項目獲得的經核證的減排量（Certified Emission Reductions，CER）來抵減其減排指標，同時也為發展中國家實現可持續發展，參與國際碳金融市場提供了機遇。
（二）碳交易實踐
排放權交易機制可以三種模式建立：限額交易模式、基準線信用模式和混合模式。按照交易的原生產品（CO2排放權）的來源，可分為基于配額的市場（Allowance-based Market）和基于項目的市場（Project-based Market）。配額市場在碳交易市場中占據主導地位，其交易原理為限額交易制度（Cap & Trade），由管理者指定總的排放配額，并在參與者間進行分配，參與者根據自身的需求來進行排放配額的買賣。《京都議定書》中的國際排放交易IET機制、歐盟排放交易體系（European Union Emission Trading Scheme，EU ETS）及一些自愿交易機制均屬此類市場。項目市場的交易原理為基準線交易（Baseline & Trade），這類交易主要涉及具體項目的開發，低于基準排放水平的項目或碳吸收項目在經過認證后可獲得減排單位。項目市場主要分為JI市場和CDM市場。本文以碳交易市場中的典型代表EU ETS、CDM和芝加哥氣候交易所（Chicago Climate Exchange，CCX）自愿減排機制為例進行介紹。
EU ETS屬于強制性的配額市場，涵蓋整個歐盟層面的區域排放交易體系，它以限額交易為基礎，以CO2為管制氣體，以能源活動、黑色金屬生產與處理、采礦等為管制對象，覆蓋電力、熱力、鋼鐵、航空等高排放行業。基于總量控制原則，歐盟評估各成員國的減排目標并分配給各國CO2可排放量（在EU ETS初期配額都是以祖父式分配無償取得，自2013年起逐漸變為拍賣）。根據歷史排放、預期排放等因素，這些配額又被分配到各國的排放企業。經第三方認證機構核準，在區域內CO2排放總量低于允許排放量的條件下，區域內各排放源之間可通過排放配額交易方式調劑余裕排放量。同時歐盟許可其成員國使用JI和CDM項目帶來的核證減排量折抵其CO2排放量，形成核證減排交易。
CDM屬于項目市場的重要組成部分，是發達國家與發展中國家各自發揮比較優勢的雙贏選擇，核心是發達國家企業實體經發展中國家批準利用資金和技術優勢在東道國實施減排項目換取CERs。CDM可分為兩級市場：一級市場基本由發展中國家提供，由于風險較大，CERs價格偏低；二級市場囊括了遠期合約簽訂而CERs尚未生成時的交易，市場效率較高，交易額度較大。CDM項目涉及能源工業、化學工業、交通、采礦等十三大項，一方面通過垃圾填埋等清潔技術減少溫室氣體的排放，另一方面通過改善土地運用和造林等方式增加對大氣中溫室氣體的吸收。項目流程包括論證、設計、審批、注冊、實施、核查核證等多個環節，項目設計是其中關鍵。目前中國是全球 CDM 項目市場的重要參與者，占據簽發的 CERs 的半壁江山。
CCX自愿減排市場是全球笫一個運用法律約束力和市場機制來進行溫室氣體減排的國際性平臺。該交易所開展的減排交易項目涉及電力、能源、制造等行業產生的CO2、CH4、N2O、HFCs、PFCs和SF6等六種溫室氣體，提供溫室氣體排放配額、經核證的排放補償量和經核證的先期行動補償量三種基本產品。目前CCX有四百多個會員實體，會員分別來自航空、汽車、電力等數不同的行業，可分為兩類：一類是必須遵守其承諾的減排目標的企業、城和其它減排單位，其義務是在事先設立的減排目標基礎上每年減少1%，四年減排4%，若沒有完成目標就需向其他會員購買排放許可證，或通過投資減排項目產生的抵扣性碳信用額抵減原來的減排量；另一類則是該交易所的參與者，通過將減排項目集成打包出售、直接出售碳排放權等方式參與交易。
（三）碳交易制度研究
CO2排放權是一種稀缺資源，其初始分配的公平性和有效性是碳交易順利推行的基礎。排放權初始分配主要有兩種形式：免費分配和公開拍賣。免費分配包括依據排放企業的歷史排放標準獲取一定比例排放權的祖父制分配及依據企業當前產量和單位產量獲得排放權的分配。由于排放權具有同質多物品屬性，公開拍賣多采用標準密封投標方式，包括單價拍賣、首價拍賣和維克里拍賣三類。此外拍賣還可以采用增價拍賣，該拍賣方式具有較好的價格發現機制。多數研究者更傾向于公開拍賣。Goulder等人[24]、Fullerton和Metcalf[25]等運用一般均衡模型分析認為非拍賣的配額方式帶來的成本大于其他分配方式，若進行拍賣分配并將所得用來削減排放稅帶來的稅收扭曲，則會帶來祖父制分配二倍的成本效益。拍賣可以提高企業革新技術的積極性，減少政治摩擦。同時拍賣方式保障了新進入的企業與原有企業在取得排放權配額方面平等一致。Venmans[26]認為免費分配帶來的意外收益將使財富由消費者向企業轉移，降低了收入分配的公平性。不過也有學者如Vesterdal和Svendsen[27]認為祖父制分配更適應當前不完備的市場現狀。
碳價格是影響碳交易市場的主要力量之一，關于碳價格的研究集中在價格驅動因素等方面。Christiansen等人[28]提出政府政策、技術指標、市場基本面乃至氣候等因素都在一定程度上影響了排放權價格，宏觀經濟狀況則決定了市場的均衡價格。Mansanet-Bataller等人[29]運用多元分析法研究了電價和天然氣價格與碳價格的關系，發現二者互為因果，極端氣候也對排放權價格具有一定影響。Hintermann[30]證實，極端寒冷氣候與碳價格存在非線性相關。Chevallier[31]通過EGARCH模型分析，指出企業年度減排的違規情況以及后京都議定書時代國際協議不確定性的增加，可以解釋碳價格的不穩定波動。Nazifi[32]通過對EUAs和CERs的動態價格變化的參數分析指出交易限制、監管變化和CERs的不確定性是影響排放權價格的重要因素。在對EU ETS碳價格的研究中，Benz和Hengelbrock[33]依據EU ETS 中排放權價格動態機制指出存貸機制和交易的時間間隔對價格也具有影響。Bredin和Muckley[34]使用靜態和遞歸的Johansen多變量協整近似比率檢驗，發現在EU ETS的第二階段產生了新的排放權定價機制，并由市場基本面要素推動價格走向成熟。
在碳交易系統設計方面，一些學者認為熱點（hot spots）是限制排放權進行空間覆蓋的主要原因，如果不考慮時間熱點（temporal hot spots）的風險，一個具有成本效益的排放權交易體系應具備時間柔性，即排放權可以儲存和借用。Vesterdal和Svendsen在對于歐洲溫室氣體排污權交易進行分析，發現管理者在計劃初始期間應避免覆蓋太多行業，以盡量減輕對經濟的負面影響和減少反對者。Perdan和Azapagic[35]認為在克服技術和非技術障礙后，應在政治支持和經濟穩定條件下逐步在地域、時間和覆蓋行業等范疇擴大排放交易。
各國在實施減排計劃的同時，也面臨著碳交易所帶來的行業管制、經濟安全、法律等多方面的風險，以CDM機制為例，Dutschke等人[36]認為CDM項目存在基準線評估風險、商業風險、經營風險、自然災害等風險，馬建平和莊貴陽[37]指出CDM 項目開發過程中可能發生審批失利、審定退回、注冊失敗、報告偏差和協議違約等五大風險事件和宏觀經濟不確定性風險，給業主造成經濟損失或減少其減排收益，業主須通過關注宏觀政策動態、科學確定基準線、加強環境治理等方式規避風險。
（四）碳交易效應評價
有關碳交易效應的研究集中在CO2減排效果、經濟發展、行業格局等方面。Babiker等人運用CGE模型和EPPA模型分析認為，國際碳排放交易機制可能導致貿易國的福利損失。通過對印度經濟學家Bhagwati提出的貧困化增長國家案例進行分析，他們發現貿易條件惡化和扭曲性稅收的交互作用抵消了一國在碳排放交易因低減排成本獲得的收益。Silva和Zhu[38]認為由于富裕國家的排放許可證價格更高，國際貿易將導致污染產業由富國轉移到較貧窮的國家。同時沒有參與《京都議定書》的國家會因排放更多的國際污染和更低的本地污染而獲得雙重收益。但也有眾多學者發出反對聲音，Stankeviciute等[39]通過研究歐洲部分部門的邊際減排成本曲線，比較不同國家和地區在2010和2020年兩種不同的碳交易市場結構下ET EUS的有效性后認為，在短期內超過50%的CO2減排量都是在歐盟排放交易體系中的行業部門尤其是電力部門中實現的。
Bode[40]認為在免費分配機機制中，因引入碳交易導致電價上漲，電力部門從此獲益最多。Bunn的研究也證實得出碳排放權確實可以影響天然氣或電力的價格。Lee等[41]指出在石化部門，上游行業從碳排放交易中賺取利潤，而下游行業因未能實現其減排目標不得不購買額外的排放權。Gulbrandsen和Stenqvist[42]的研究發現，EU ETS通過影響電力價格對紙漿和造紙業產生沖擊，造紙業在CO2減排技術的研發和應用方面進行大量投入。Tuerk等人[43]提出具有碳中性特征、零減排成本的生物能源將來會成為碳交易計劃的重中之重，對農業和林業部門的政策偏移可以有效引導對碳價格反應敏感的企業發展生物能源。
（五）碳交易與碳稅的比較研究
碳稅屬于價格調節型市場化工具，碳排放權交易制度是數量控制型市場化工具，關于二者的比較研究一直是學界熱點。早期受庇古和科斯啟發，人們認為只要邊際排放成本與碳價格相等即可達到減排作用，碳排放權交易與碳稅實質上是等效的。但Weitzman發現，由于政策制定者在決定稅率或確定排放許可數量的不確定性，排污邊際成本曲線的斜率與邊際效率曲線斜率不同，導致兩種工具不再等效。Newell和Pizer[44]修改了Weitzman模型并將其應用到環境問題上，發現價格工具比數量工具更加靈活，稅收政策所產生的的社會凈福利更高。Goldblatt[45]認為考慮到福利沖擊、政策的長期穩定性等因素，碳稅比碳交易更適合中等收入的發展中國家。但是由于碳稅的減排效果確定性較差和政治阻力，碳稅并不比碳交易更受國際社會歡迎，《京都議定書》最終選擇碳排放權交易制度作為全球減排的主要機制。
也有學者探討碳稅與碳交易綜合運用成為復合工具或雙軌機制的可能性。McKibbin和Wilcoxen[46]提出混合利用碳稅和碳交易政策具有單一措施不具備的優點：可以避免碳稅的再分配問題、提供內在的監督與實施機制，還可以獲得真實邊際減排成本的信息。Tamura和Kimura[47]也提倡碳稅與碳交易的結合，他們認為對于日本等工業能耗已經極具效率的國家，僅靠碳稅難以實現減排目標，加入排放權交易后，碳稅對企業利潤的不良影響將減少50%，并且通過貿易的增加獲取更多利益。
（六）簡要評述
碳交易的研究初期集中在制度設計上，如交易模式、排放總量確定、初始額度分配、交易監管等。在ET EUS、CDM等機制付諸實踐后，學者對上述機制的效應評價、制度改進等方面的研究越來越多，對電力、石化、造紙等行業予以特別關注。普遍認為碳交易帶來的影響是復雜的，碳交易制度對節能減排有明顯作用，但對行業格局、國家福利與發展卻有利有弊。多位學者對價格的驅動因素進行了分析，但由于碳交易實踐期間短、碳價格數據缺乏，現有的實證研究無法給出碳價格形成機制的有力證明。隨著碳交易在各國實踐的深化，英國、澳大利亞相繼走上碳稅與碳交易綜合運作的探索之路。在下一步研究中，碳交易與碳稅的結合、碳交易的國際流動與協調、交易風險的識別與規避、交易創新機制等都是探討的新方向。
四、碳金融
（一）碳金融的引入與內涵
從演進進程看，碳金融是環境金融的一個重要分支。Sandor首次提出環境金融定義后，Salazar[48]對環境金融進行了較為深入的研究，認為環境金融是金融業為服務環境產業的新需求而進行的升級和創新，存在體系差異的金融業和環境產業通過環境金融銜接起來，實現保護環境的功用。Cowan[49]認為環境金融解決的是社會推行的環保事項的資金融通問題，并不涉及干預社會決策。金融業在促進資金融通的同時也能從發展環境產業中受益。此外他探討了實現環境金融的途徑，如發展環保基金、小規模排污權交易、債務掉期合約等。Labatt和White[50]將環境金融分為兩部分，一是可持續發展與金融績效的關系，二是環境金融中銀行和金融服務的實現。在此基礎上他們定義了環境金融產品，認為它是所有為實現保護環境，規避環境風險而開發的、市場化運作的金融產品。
《京都議定書》簽訂后，三種碳交易市場機制的出現使得溫室氣體排放權由免費的公共資源變成具有交換價值的私有物品，具備金融資產屬性，極大推動碳交易市場與碳金融的形成和發展。世界銀行在的研究報告中指出，碳金融為購買產生（或估計產生）溫室氣體減排量的項目所提供的資源，其定義應為碳減排項目投融資。我國學者王遙[51]也給出碳金融的解釋，認為碳金融是應對氣候變化的金融解決方案，包含市場、機構、產品和服務等因素，是實現可持續發展、減緩和適應氣候變化、災害管理三重目標的低成本途徑。碳金融市場可理解為狹義和廣義兩個層次：狹義碳金融市場僅指由國際上溫室氣體排放權指標及其衍生產品的標準化市場；廣義碳金融市場還包括與碳交易市場發展緊密相關的CDM投融資市場及節能減排項目融資市場等，本文所指的碳金融市場為廣義概念的市場。
（二）碳金融實踐
經濟低碳化的重點在于節能減排和發展可再生資源，碳金融的功用正在于減排項目的投融資和金融工具的創造。目前碳金融市場集中在歐盟碳排放交易體系和北美碳減排交易體系，本文主要從碳金融市場的參與者與產品角度觀察碳金融市場實踐。
衍生品交易占到碳金融市場70%以上，歐洲氣候交易所（ECX）以EUAs和CERs為基礎產品，在2005年4月首次引進EUAs期貨合約交易，目前發展相對成熟，引進了具有標準格式、明確規范的碳金融交易合同。紐約―泛歐證券交易集團BlueNext環境交易所現已成為全球規模最大的碳信用額現貨交易市場，交易產品有CERs與EUAs的現貨和期貨。目前全球主要的期貨和期權產品為限定于歐盟排放交易體系下的ECX金融合約、EUAs期貨及期權、CERs期貨及期權。紐約商業交易所（NYMEX）旗下的綠色交易所（Green Exchange）和芝加哥氣候期貨交易所（CCFE）都是碳金融衍生品交易的活躍平臺。
銀行業是碳金融市場的主要參與者，綠色信貸是其較早參與的碳金融項目，依據“赤道原則”商業銀行在進行貸款投放時，審慎評估貸款方項目的環境破壞風險，有選擇性地對可再生資源和清潔燃料項目予以傾斜。荷蘭銀行、巴克萊銀行、花旗銀行、興業銀行等銀行已經開展了包括低碳項目融資、商業建筑貸款、綠色汽車貸款等多門類的綠色信貸工作。此外，在碳金融市場上商業銀行提供的產品和服務還包括：投資參股低碳企業；對CDM等碳項目應收賬款融資，并促成排放權交易；為低碳項目交易雙方提供咨詢、擔保、融資租賃、信用增級等中間服務；提供CERs二級市場交易平臺，增強碳交易的流動性；推出氣候信用卡等個人“碳中和”業務；開發各種與碳交易價格、氣候指數掛鉤的金融產品，為碳排放權買家提供有效的風險管理工具，為投資者提供新的投資渠道。
為了推進國際碳交易活動，一些國際金融組織實施了專項集合投資計劃，設立碳基金。低碳投資的載體一般可分為三類：項目機構、政府購買計劃和碳基金，一般而言以上三類都可算作碳基金。按投資主體的不同，碳基金可以分為由國際組織或政府設立管理的公共基金（如英國碳基金、亞太碳基金），由政府、投資銀行和企業聯合設立實行企業化管理的混合基金（如日本碳基金、德國碳基金）和企業為投資獲利而出資設立管理的私人基金（如瑞銀綠色投資基金、德銀氣候保護基金）。目前世界銀行管理著12個碳基金以及相關機構，主要有碳原型基金、生物碳基金等特別基金和意大利碳基金、歐洲碳基金等國別基金，特別基金主要功能在于培育京都機制下碳市場的形成和發展，國別基金的主要功能在于購買Jl或者CDM項目的溫室氣體減排額度，幫助相關工業化國家完成減排目標。
碳金融發展需要金融服務業全方位支持。從碳排放權的產生到最終進入二級市場，過程中資金需求大，未來收益不確定，瑞士再保險創造了具備或有上線的減排交易遠期保險產品，美國保險公司已經推出了碳排放信用保險、碳交易保險產品，為碳交易雙方提供保障。近年來還出現巨災債券和天氣衍生金融產品規避天氣變化對企業運營和銷售等造成的不利影響。
（三）碳金融市場研究
碳金融產品價格是吸引和激勵投資者與企業關注氣候變化，投資碳減排的重要機制。在現貨與期貨價格的相關性研究中，Wagner和Uhrig-Homburg[52]認為碳期貨是合適的風險對沖工具，期貨與現貨的價格差別在于持有成本，即期貨價格是現貨價格加上應計利息，風險中性定價理論可運用于碳期貨估值。在現貨價格與期貨價格的關系研究上，Rittler[53]分析EUA現貨與期貨的短期動態價格和長期價格，發現價格波動傳遞結構被擴大至高頻水平，期貨價格最先反映市場信號，后影響現貨價格，具有價格發現功能。Arouri 等人[54]也通過VAR模型和STR-EGARCH模型對第二期EUA碳現貨和期貨價格間的關系進行研究，發現二者的收益和波動性是不對稱和非線性的，非線性模型可作為預測EUA價格的有效手段。
碳金融交易是否能夠有效運行，市場是否有效，核心在于碳金融產品價格在信息可獲得條件下是否有效。Benz和Hengelbrock利用向量誤差修正模型對EUA期貨市場的ECX和Nord Pool交易平臺2005-2007年數據進行分析，發現隨著交易強度增加，即使是交易成本較高，流動性較差的期貨市場也有助于價格發現。Daskalakis和Markellos[55]對歐盟碳排放交易體系的三個主要交易市場Powernext、Nord Pool和ECX的碳金融資產現貨價格和期貨價格建模分析，發現現貨價格具有跳躍性與非平穩性的特征，碳金融市場是弱勢有效的，主要原因在于歐盟碳交易體系尚未成熟，以及政府對短期投資和碳配額融資的限制。
在市場風險方面，Blyth等人[56]采用隨機模型分析，發現氣候政策不僅對碳金融產品預期價格有直接影響，也強影響碳市場的風險特征。市場設計影響市場風險，同時也影響投資行為。政府在制定碳金融市場規則，預期投資者對價格信號反應程度時應綜合考慮風險因素，同樣，企業在制定投資和交易時也要區分驅動因素和風險因素。Fankhauser和Hepburn[57]從允許碳排放額度的跨期儲藏和跨期借貸等方面對碳金融交易市場進行多角度設計，以此達到碳排放權交易市場具有靈活性和碳排放權價格波動能夠具有可預測性。
創新是碳金融不斷發展的動力，Fankhauser和Hepburn基于當前碳市場靈活性最大化和成本最小化要求的挑戰，從碳排放額度的跨期儲藏和跨期借貸等方面進行多角度創新設計。在創新和完善碳市場的研究中，Knox-Hayes[58]提出發達國家碳市場已相對成熟，碳交易可通過現代虛擬的平臺實現，但仍需要一個真實的社會連通和人際網絡，對于建立未來新型市場，出于社會協調互補和降低沉沒成本的考量，可以在現有市場基礎上發展倫敦和紐約市場并加強這些金融中心的重要性。
（四）碳金融效應評價
由于具有交易迅捷、流動性高、風控成熟等優勢，碳金融衍生品市場在吸引市場參與者、防范碳交易風險方面發揮重要作用。Benz和Klar認為衍生品的價格發現功能可以使投資者對碳交易產品價格做出更合理的估計，制定更加有效的交易策略與風險管理決策。碳金融衍生產品的出現和發展無疑成為碳市場更好發揮資源配置作用的重要推動力量。
相較于傳統模式，Haigler[59]認為碳金融通過對溫室氣體排放權定價的方式提供了更加環保、健康、經濟高效的減排機制，可以極大促進發展中國家的清潔能源技術發展。Hogarth[60]對烏拉圭太陽能計劃低碳信貸項目的研究得出結論貸款改變當地居民的能源結構，顯著降低太陽能使用家庭的系統成本。
杜莉等人[61]還從理論和實證角度分析碳金融的溢出效應，認為碳金融體系的不斷拓展，推動減排成本收益的轉化，推進能源鏈轉型的資金融通，促進低碳產業發展技術的國際傳導，同時轉移和管理氣候風險，對低碳產業發展發揮重要的助推效能。Kozlecka等人[62]對國際碳基金的研究也從側面證實國際碳市場的發展和歐盟交易體系的存在提高了投資者特別是歐洲投資者對碳交易的積極性。
（五）簡要述評
碳金融已成為低碳研究中一個十分引人注目的新領域。國外研究少見“碳金融”字眼，多以碳市場代替，且研究多基于微觀層面（如碳金融產品設計和定價、市場效率、政策設計等），重點關注EU ETS平臺和CDM機制，對金融業、工業、農業等各個行業，歐盟、北美、發展中國家均有涉及。由于碳金融僅處在試點階段，缺乏實踐經驗，國內研究集中于宏觀領域（如市場發展步驟、交易制度選擇等），重點研究CDM機制，多為定性分析，定量研究相對缺乏。國內外研究者對碳金融的影響、市場效率等問題有較一致的認識，認為碳金融促成了更規范、安全的碳交易平臺，但在微觀層面如碳衍生產品定價模式、風險監管等方面莫衷一是。當前的理論研究還難以適應多元發展的碳金融實踐，迅速發展的碳金融市場需要加豐富的、前瞻性的理論研究來支撐。
五、主要結論及研究展望
低碳經濟實踐及低碳研究已經持續數十年，基于上述實踐掃描和文獻述評可以發現，國內外學者均對以上三種低碳經濟工具從不同角度進行了分析和探討，特別是國外學者對各種工具的優劣、工具和產品定價、制度設計、影響效應等方面已經進行了兼具深度和廣度的研究。但囿于實踐歷史短、數據匱乏、視野狹窄、創新缺乏等原因，各項研究尚未形成一個系統的理論體系，仍存有較多缺陷。為實現低碳實踐良性發展，低碳經濟理論還有廣闊的發展空間。
碳稅研究應構建邏輯明晰的因果模型，分析碳稅決策者和納稅主體所期望達到的目標、面臨的約束及可能的選擇，進而對碳稅的影響進行科學評價。由于碳稅具有累退性，如何在征稅同時實現公平是個難題，碳稅的設計應著重考量稅率上限設定、動態調整、稅收返還等方面實現稅收中性。單純依靠征稅減排不可避免存在局限性，下一步還應探討各種減排工具之間的交叉效應及混合工具的設計，以實現最佳成本效益。
碳交易研究中碳排放權配給是起點，隨著碳交易市場成熟，分配制度改革是必然趨勢，需要更加科學的模型和數據進行理論支持。近年來對碳價格的研究多限于價格驅動因素分析，對價格形成機制、價格波動和調控機制的研究還未深入，歐盟碳排放體系目前處于供大于求狀態，且經過金融危機后價格不斷下跌，亟需進行價格管理機制的研究。眾多文獻分析了碳交易市場對電力、能源、造紙等產業的影響，還需隨著市場的發展擴展視野，將區域乃至全球層面的產業結升級納入碳交易市場效應分析架構中。此外歐盟倡議的碳關稅充滿爭議，其正當性辨析和影響分析也有待研究。
因實踐起步較晚，國際碳金融市場建設還處于新生階段，如何設計和建立發展中國家碳金融市場，如何完善發達國家和地區碳金融市場，乃至如何在全球層面建立跨地域、多層次、高效率的市場體系將成為研究重點。在微觀層面，碳金融產品定價仍是核心問題，需利用金融學如行為金融、復雜性金融等前沿理論進行研究，形成具有普適性的定價分析范式。金融機構是碳金融市場主要參與者和產品研發者，對其經營模式評價、風險管控進行研究具有重要意義。值得一提的是，隨著交易鏈的不斷延展和碳資產證券化，碳掉期交易、碳交易CDs 等創新衍生品將不斷涌現，碳金融產品創新設計需要學界給予更多關注。
同時，國內學者應加強對國外經驗和理論的學習與反思，考察現行政策和試點實踐，結合我國實際，設計我國可行政策組合及實現流程，提出全方位、深層次、多角度的低碳經濟實現機制。
參考文獻：
[1]STERN N. The Economics of Climate Change： the Stern Review[M]. Cambridge University Press，2007.
[2]PIGOU A C. The Economics of Welfare（4th）[M]. Transaction Publisher，1924.
[3]BAUMOL W J，OATES W E. The Use of Standards and Prices for Protection of the Environment[J]. The Swedish Journal of Economics，1971： 42-54.
[4]HOELLER P，WALLIN M. Energy Prices，Taxes and Carbon Dioxide Emissions[M]. Paris： OECD，1991.
[5]蘇明，傅志華，許文，等. 我國開征碳稅問題研究[J]. 經濟研究參考，2009（72）：2-16.
[6]崔軍.關于我國開征碳稅的思考[J]. 稅務研究，2010（1）：41-44.
[7]JORGENSON D W，WILCOXEN P J. Reducing US Carbon Emissions： An Econometric General Equilibrium Assessment[J]. Resource and Energy Economics，1993，15（1）： 7-25.
[8]LABANDERIRA X，LABEAGA J. Combining Inputoutput Analysis and Micro-simulation to Assess the Effects of Carbon Taxation on Spanish Households[J]. Fiscal Studies，1999，20（3）： 305-320.
[9]BRUVOLL A，LARSEN B M. Greenhouse Gas Emissions in Norway： Do Carbon Taxes Work？[J]. Energy Policy，2004，32（4）： 493-505.
[10]FLOROS N，VLACHOU A. Energy Demand and Energyrelated CO2 Emissions in Greek Manufacturing： Assessing the Impact of A Carbon Tax[J]. Energy Economics，2005，27（3）： 387-413.
[11]魏濤遠，格羅姆斯洛德. 征收碳稅對中國經濟與溫室氣體排放的影響[J]. 世界經濟與政治，2002（08）：47-49.
[12]PEARCE D. The Role of Carbon Taxes in Adjusting to Global Warming[J]. The Economic Journal，1991，101（407）： 938-948.
[13]MENG S，SIRIWARDANA M，MCNEILL J. The Environmental and Economic Impact of the Carbon Tax in Australia[J]. Environmental and Resource Economics，2013： 1-20.
[14]王金南，嚴剛，姜克雋，等. 應對氣候變化的中國碳稅政策研究[J]. 中國環境科學，2009（01）：101-105.
[15]KARKI S，MANN M D，SALEHFAR H. Substitution and Price Effects of Carbon Tax on CO2 Emissions Reduction from Distributed Energy Sources[C]//Power Systems Conference： Advanced Metering，Protection，Control，Communication，and Distributed Resources，2006. PS'06. IEEE，2006： 236-243.
[16]BAKER E，SHITTU E. Profitmaximizing R&D in Response to A Random Carbon Rax[J]. Resource and Energy Economics，2006，28（2）： 160-180.
[17]ZHANG Z X，BARANZINI A. What Do We Know about Carbon Taxes？ An Inquiry into Their Impacts on Competitiveness and Distribution of Income[J]. Energy Policy，2004，32（4）： 507-518.
[18]METCALF G E，WEISBACH D. The Design of A Carbon Tax[J]. Harvard Environmental Law Review，2009，33（2）： 499.
[19]COASE R H. Problem of Social Cost[M]. JL & Econ，1960：1-44.
[20]DALES J H. Pollution，Property and Prices： An Essay in Policy-making and Economics[M]. Edward Elgar Publishing，1968.
[21]MONTGOMERY W D. Markets in Licenses and Efficient Pollution Control Programs[J]. Journal of Economic Theory，1972，5（3）： 395-418.
[22]SUSSMANN A，RICHELS R G. Buying Greenhouse Insurance： The Economic Costs of Carbon Dioxide Emission Limits[M]. The MIT Press，1992.
[23]STAVINS R N. Transaction Costs and Tradeable Permits[J]. Journal of Environmental Economics and Management，1995，29（2）： 133-148.
[24]GOULDER L H，PARRY I W H，WILLIAMS Ⅲ R C，et al. The Costeffectiveness of Alternative Instruments for Environmental Protection in a Secondbest Setting[J]. Journal of Public Economics，1999，72（3）： 329-360.
[25]FULLERTON D，METCALF G E. Environmental Controls，Scarcity Rents，and Pre-existing Distortions[J]. Journal of Public Economics，2001（80）： 249-267.
[26]VENMANS F. A Literaturebased Multicriteria Evaluation of The EU ETS[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2012，16（8）： 5493-5510.
[27]VESTERDAL M，SVENDSEN G T. How Should Greenhouse Gas Permits Be Allocated in The EU？[J]. Energy Policy，2004，32（8）： 961-968.
[28]CHRISTIANSEN A C，ARVANITAKIS A，TANGEN K，et al. Price Determinants in The EU Emissions Trading Scheme[J]. Climate Policy，2005，5（1）： 15-30.
[29]MANSANET-BATALLER M，PARDO A，VALOR E. CO2 Prices，Energy and Weather[J]. The Energy Journal，2007： 73-92.
[30]HINTERMANN B. Allowance Price Drivers in The First Phase of The EU ETS[J]. Journal of Environmental Economics and Management，2010，59（1）： 43-56.
[31]CHEVALLIER J. Detecting Instability in The Volatility of Carbon Prices[J]. Energy Economics，2011，33（1）： 99-110.
[32]NAZIFI F. Modelling The Price Spread between EUA and CER Carbon Prices[J]. Energy Policy，2013，56：434-445.
[33]BENZ E，HENGELBROCK J. Liquidity and Price Discovery in The European CO2 Futures Market： An Intraday Analysis[C]. 21st Australasian Finance and Banking Conference. 2008： 16-18.
[34]BREDIN D，MUCKLEY C. An Emerging Equilibrium in The EU Emissions Trading Scheme[J]. Energy Economics，2011，33（2）： 353-362.
[35]PERDAN S，AZAPAGIC A. Carbon Trading： Current Schemes and Future Developments[J]. Energy Policy，2011，39（10）： 6040-6054.
[36]DUTSCHKE M，SCHLAMADINGER B，WONG J L P，et al. Value and Risk of Expiring Carbon Credits from CDM Afforestation and Reforestation[J]. Hamburg Institute of International Economics，2005，5（1）：109-125.
[37]馬建平，莊貴陽. CDM項目開發的風險因素識別與規避對策[J]. 華中科技大學學報（社會科學版），2011（2）：87-92.
[38]SILVA E C D，ZHU X. Emissions Trading of Global and Local Pollutants，Pollution Havens and Free Riding[J]. Journal of Environmental Economics and Management，2009，58（2）： 169-182.
[39]STANKEVICIUTE L，KITOUS A，CRIQUI P. The Fundamentals of the Future International Emissions Trading System[J]. Energy Policy，2008，36（11）： 4272-4286.
[40]BODE S. Multiperiod Emissions Trading in The Electricity Sectorwinners and Losers[J]. Energy Policy，2006，34（6）： 680-691.
[41]LEE C F，LIN S J，LEWIS C. Analysis of The Impacts of Combining Carbon Taxation and Emission Trading on Different Industry Sectors[J]. Energy Policy，2008，36（2）： 722-729.
[42]GULBRANDSEN L H， STENQVIST C. The Limited Effect of EU Emissions Trading on Corporate Climate Strategies： Comparison of A Swedish and A Norwegian Pulp and Paper Company[J]. Energy Policy，2013，56：516-525.
[43]TUERK A， COWIE A， LEOPOLD A. The Influence of Emissions Trading Schemes on Bioenergy Use[C]. IEA Bioenergy Task，2011.
[44]NEWELL R G，PIZER W A. Regulating Stock Externalities under Uncertainty[J]. Journal of Environmental Economics and Management，2003，45（2）： 416-432.
[45]GOLDBLATT M. A Comparison of Emissions Trading and Carbon Taxation as Carbon Mitigation Options for South Africa[R]. Putting A Price on Carbon： Economic Instruments to Mitigate Climate Change in South Africa and Other Developing Countries： Papers Read at The Energy Research Centre，University of Cape Town，Held in Cape Town on，2010（24）： 181-195.
[46]MCKIBBIN W J，WILCOXEN P J. The Role of Economics in Climate Change Policy[J]. The Journal of Economic Perspectives，2002，16（2）： 107-129.
[47]TAMURA H，KIMURA T. Modeling and Policy Assessment of Carbon Tax and Emissions Trading for Preserving Global Environment[C]. World Congress. 2008，17（1）： 15505-15510.
[48]SALAZAR J. Environmental Finance： Linking Two World[C]. A Workshop on Financial Innovations for Biodiversity Bratislava，Slovakia. 1998： 112-117.
[49]COWAN E. Topical Issues In Environmental Finance[R]. Economy and Environment Program for Southeast Asia （EEPSEA），1998.
[50]LABATT S，WHITE R R. Environmental Finance [M]. New York： John Wiley and Sons，2003.
[51]王遙. 碳金融：全球視野與中國布局[M]. 北京：中國經濟出版社，2010.
[52]UHRIG-HOMBURG M，WAGNER M. Futures Price Dynamics of CO2 Emission Allowances： An Empirical Analysis of The trial Period[J]. The Journal of Derivatives，2009，17（2）： 73-88.
[53]RITTLER D. Price Discovery and Volatility Spillovers in The European Union Emissions Trading Scheme： A High-frequency Analysis[J]. Journal of Banking & Finance，2012，36（3）： 774-785.
[54]AROURI M E H，JAWADI F，NGUYEN D K. Nonlinearities in Carbon Spot-futures Price Relationships during Phase II of The EU ETS[J]. Economic Modelling，2012，29（3）： 884-892.
[55]DSDKALAKIS G，MARKELLOS R. Are The European Carbon Markets Efficient？[J]. Review of Futures Markets？，2008，17（2） 103-128.
[56]BLYTH W， BUNN D， KETTUNEN J， et al. Policy Interactions， Risk and Price Formation in Carbon Markets[J]. Energy Policy， 2009， 37（12）： 5192-5207.
[57]FANKHAUSER S， HEPBURN C. Designing Carbon Markets. Part I： Carbon Markets in Time[J]. Energy Policy，2010，38（8）： 4363-4370.
[58]KNOX-HAYES J. The Developing Carbon Financial Service Industry： Expertise，Adaptation and Complementarity in London and New York[J]. Journal of Economic Geography，2009，9（6）： 749-777.
[59]HAIGLER E. Carbon Finance for Development： An Efficient Cookstove Case Study[J]. Colo. J. Int'l Envtl. L. & Pol'y，2011（22）： 283.
[60]HOGARTH J R. Promoting Diffusion of Solar Lanterns Through Microfinance and Carbon Finance： A Case Study of FINCA-Uganda's Solar Loan Programme[J]. Energy for Sustainable Development，2012，16（4）：430-438.
碳減排的經濟影響分析范文第5篇
關鍵詞：碳排放權分配；碳博弈；完全信息；激勵政策
中圖分類號：F713 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）010-000-02
據IPCC第四次報告指出，1970年至2004年期間，全球二氧化碳排放量已經增加了大約80%。由此引發溫度上升、冰雪圈消退、海平面上升、生物圈變化等一系列氣候變化。而中國正處于經濟快速發展階段，能源消耗不斷上升，二氧化碳排放量也急劇上漲，現今中國已成為僅次于美國的世界第二大二氧化碳排放國。針對二氧化碳排放問題，2009年12月在哥本哈根會議上，中國提出至2020年將在2005年基礎上削減碳密度40%-50%。然而在近幾十年內，一方面由于經濟發展所需能源量上漲且以煤炭為主的能源消費結構仍在我國占主導地位，另一方面由于企業自覺進行節能減排的動力不足，因此在市場化體制下政府必須實施有效經濟激勵手段實現減低碳排放的目標。經濟激勵手段是指利用價格機制，通過影響成本和收益，采取管制和激勵機制，促使污染者減少或消除污染，從而實現污染外部性內部化的目標。因此本文將通過企業與政府的節能減排博弈分析，討論政府應如何實施碳稅（管制）和補償（激勵）機制刺激企業進行節能減排以緩解我國碳排放壓力，并討論在管制下的政府與企業收益。
一、問題的描述及假設
現今中國60%～70%的碳排放來自企業生產活動中的能源消耗，然而企業不愿意花費大量財物在于削減碳排放。其主要問題在于碳排放的公共性與負外部性，企業追求利潤最大化，社會追求社會總福利最大化，企業的私人收益與社會收益不一致，從而導致了碳排放配額的最優而非社會最優，這通常會導致環境污染、資源消耗，從而表現出市場失靈[1]。而市場與社會效益的不一致單純依靠市場本身無法得到有效解決，因此需由國家采取干預手段促使外部污染內部化，最終實現“帕累托”最優，實現企業私人利益最大化與社會福利最大化的統一[2]。
關于環境內部化的政府經濟激勵手段，奧斯徹（Opschoor）和沃斯（Vos）將其分為收費、補貼、押金-退款、建立市場和執行刺激五大類，據統計意大利、瑞典、美國、法國、德國、荷蘭六國的污染控制手段中50%是通過稅收收費，30%是通過補貼促進設備更新和技術更新，剩下的為押金-退款和排污權交易等機制[3]。稅收收費手段旨在通過對碳排放中二氧化碳的排放以及碳處理等征收一定的費用，從而造成外部性的主體（即企業等排污者）承擔相應的外部成本或外部效果。即企業承擔部分污染的環境凈化處理費用，從而將部分外部成本轉化為內部成本。目前芬蘭、瑞典、英國、荷蘭、加拿大等國已實行碳稅征收政策。補貼主要是政府根據企業用于設備更新或污染物處理中的支出費用進行相應補貼，補貼的金額為邊際社會成本與邊際私人成本之差[4]。我國學者也論證了實行碳稅和補貼政策可顯著削減二氧化碳的排放，且對未來經濟無明顯的負面影響[5～6]，但現今我國關于碳稅和補貼的尺度問題并為形成統一定論，因此，本文主要是從碳稅和政府補貼兩個方面分析政府的經濟激勵手段并對其進行定量分析。為了分析博弈過程，本如下假設：
（1）假設在某個高碳消耗的行業中存在兩類特征相同的企業，設為企業1和企業2。即企業1與企業2提供的產品對消費者而言效用一致，在無其他干擾項時，其在產品、利潤一致。現企業1為了企業長遠發展及于環境協調采取了設備更新、技術投入等一系列節能減排措施；企業2仍保持原先生產模式。設企業1和企業2的需求量分別為q1和q2，產品價格為p，a，b為常數，則
（2）企業與政府都是“理性經濟人”，政企之間博弈為完全信息博弈。即在動態博弈中，企業的價格對競爭對手和政府是透明的；政府政策對企業之間也是透明的。
（3）單位產品單位產品成本為C0，采用新技術或稅收促使單位產品降低成本CX，其中CX=f（I），I為企業用于設備更新和技術等的投資水平。
二、模型的建立與分析
1.基于政府補貼的動態完全信息碳博弈
本模型為三階段動態博弈描述企業與政府之間的博弈：第一階段，政府宣布對企業節能減排的設備更新進行補貼，補貼率為β，即政府與企業對設備更新分擔比率分別為βI和（1-β）I。第二階段，企業在政府政策引導下決定節能減排的設備更新和技術投入水平I，假設設備更新可使企業單位產品成本降低CX=dI，其中d反應的是投資節能減排對污染物排放量的降低效益，設為設備更新效益，則d越大則減排效果越明顯，那么企業節能減排的成本越大。第三階段，假設兩個效用一致的企業1與企業2，對企業間進行Cournot產量競爭[7]。
（1）K=3：企業1進行節能減排，對設備更新、碳處理等的投資金額為I；企業2保持傳統生產，則企業利潤為：
令，，則可得
（2）K=2：企業1決定其投資水平I，
令則
（3）K=1：政府基于政企福利最大化的角度對補貼率β進行確定，且假設企業1投資I為每單位產品增加環境福利C1，則政企總福利W為：
令則可得：
通過對以上各均衡結果的分析我們得到如下結論：
一、企業的最佳投資金額與d成反比關系，即如果單位投資對二氧化碳減排效果明顯企業對設備更新的投資熱情并不足。現今我國多數新設備含有很高技術含量，節能減排效果明顯，尤其在溫室氣體排放的處理上，但是大多數企業對更新設備熱情不高，不愿花費大量投資在于節能減排設備上。二、政府的最佳補貼率與d成正比，即投資對Cx影響大則政府會通過補貼刺激企業增大投資，每單位投資對二氧化碳減排效果越明顯則政府的補貼率越高。補貼率的制定和最佳投資金額反應了政府與企業之間的博弈關系。如果補貼率過高則企業會積極響應投資，但是這會降低了社會總福利，而補貼率太低，則企業投資的動機明顯不足。
2.基于碳稅的動態碳博弈
本模型采用三階段逆序求解法，第一階段，政府決定對企業的二氧化碳排放進行收稅，每單位產品征收稅款t；第二階段，企業選擇研發水平I，假設投資I可使單位產品的碳稅等節約成本Cx，假設Cx=DI；第三階段，企業在市場中進行Cournot競爭[7]。
（1）K=3：企業1和企業2的利潤分別為：
令，則可得
（2）K=2：企業一決定其投資水平I，
令則可得：C
（3）K=1：政府決定碳稅水平t，則政企總福利為：
其中eI為碳排放的減少量對政府福利的增進量
令則可得：
通過對以上均衡結果的分析可得：首先企業的最佳投資金額與碳稅成反比，即碳稅制定高投資金額反而少，這表明即使碳稅征收并不是促使企業節能減排的唯一措施且過高碳稅對企業節能減排起到了反作用。其次，碳稅t與d呈正比，則若單位投資對碳排放減排力度越大，則政府越有必要提高其碳稅。因此可知碳稅的制定與d相關，d越高則會促進政府提高t，但是d過高，則會降低企業I的投入，因此碳稅制定必須合理制定，否則不僅起不到節能減排效果還會減慢企業更新設備的步伐。
三、結論
在碳排放權分配中，因為二氧化碳排放的負外部性原則和企業追求自身利益最大化，所以企業更新設備降低二氧化碳排放量的動機不足。因此政府必須通過管制和激勵手段促使企業的節能減排行為。本文通過構造三階段動態博弈模型分析政府通過補貼和碳稅機制促進企業進行設備更新與技術改造從而降低碳排放。從博弈模型分析得到：第一，當政府采取設備更新補貼時，補貼率與d呈正比，則當單位投資對碳減排效益越高，政府越有必要提高補貼率；第二，單位投資對碳減排效益高，則政府越有必要提高碳稅征收標準，這樣可以促進企業更新設備節能減排。第三，企業的投資金額與d呈反比，即使單位投資對碳減排效益高，但是企業投資熱情并不高，這解釋了為何我國現大多數企業排污技術設備落后。因此，單純依靠市場的調節作用并不能有效使企業節能減排，需要通過政府的經濟激勵手段激發企業進行排污設備更新，而現階段大多數企業排污設備落后，應先通過補貼提高企業技術研發能力和設備更新能力，通過補貼從而使企業進行技術革新，提高單位投資的碳減排效率，減少能源消耗。當企業減排效率和設備水平提高至一定階段后，采取稅收手段強迫企業采用減排效果更高的設備、工藝并進一步增進企業研發水平。
二氧化碳的不斷排放激發了溫室效應、冰川融化等問題又威脅到人類的生存。節能減排刻不容緩，首先必須依靠科技的進步，只有科技的進步才能提高單位投資的碳減排效率，提高設備和技術效益，促使企業積極降低碳排放。其次，必須采取有效經濟激勵手段，我國現今應實施碳補貼政策，通過補貼促使企業更新設備，提高單位投資的碳減排效率，繼而實施碳稅征收，更進一步促進企業設備更新水平。再次，必須實行有效的經濟激勵機制和政策法令，只有通過經濟手段與政府法令的結合才能促使企業實行節能減排。最后，從點滴做起，培養節能減排意識。
參考文獻：
[1]庇古.福利經濟學[M].1920.
[2]Tom Tietenberg.環境與自然經濟學（第五版）[M].經濟科學出版社，2003.
[3]Opschoor J.B and Vos. Economic Instruments for Environmental Protection . OECD，Paris，1989.
[4]趙曉兵.污染外部性的內部化問題[M].南開經濟研究.1999（04）：14-17.
[5]中國氣候變化國別研究組.中國氣候變化國別研究[M].北京：清華大學出版社，2000.
[6]魏濤遠，格羅姆.斯洛德.征收碳稅對中國經濟與溫室氣體排放的影響[J].世界經濟與政治，2002（8）：47-49.
