吳 靜，朱潛挺

(1.中國(guó)科學(xué)院 科技戰(zhàn)略咨詢研究院， 北京 100190; 2.中國(guó)石油大學(xué)(北京)， 北京 102249)

2011年，國(guó)家發(fā)改委辦公廳發(fā)布了《關(guān)于開展碳排放權(quán)交易試點(diǎn)工作的通知》，正式批準(zhǔn)上海、北京、廣東、深圳、天津、湖北、重慶等7省市開展碳交易試點(diǎn)工作。重慶市作為重要的試點(diǎn)城市之一，其碳市場(chǎng)于2014年6月正式開市。在未來長(zhǎng)期的運(yùn)行中，重慶碳市場(chǎng)將對(duì)重慶市未來的碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生何種影響？這需要展開定量的模擬研究。

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)開展了較多的關(guān)于碳市場(chǎng)的研究，從研究方法加以區(qū)分，大致可分為兩類模型：一為自頂向下的建模；二是自底向上的建模。

在自頂向下的建模研究中，主要的建模方法是基于CGE的建模，所謂CGE建模是采用一組方程來描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，以分析各種政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響?；贑GE模型的碳市場(chǎng)分析的主要工作包括： McLibbin等采用多區(qū)域多部門跨期一般均衡模型來考察碳交易及其資金流[1]；Baron利用8個(gè)模型對(duì)國(guó)際碳交易的配額分配和交易機(jī)制進(jìn)行分析，從而評(píng)價(jià)發(fā)展中國(guó)家參與國(guó)際碳交易的可能方式[2]；Leimbach基于ICLIPS(Integrated Assessment of Climate Protection Strategies)模型以社會(huì)福利最大化為目標(biāo)對(duì)碳交易的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行評(píng)估，得出未來中國(guó)對(duì)碳排放權(quán)的需求巨大，并將成為碳交易市場(chǎng)的主要買方[3]；Ellerman等采用CGE模型，對(duì)幾種不同碳交易情景下的邊際減排成本進(jìn)行分析和評(píng)估，并得出有碳交易的減排成本要低于無碳交易的減排成本，碳交易潛力巨大[4]；Nijkamp等在GTAP-E模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建了國(guó)際排放權(quán)交易模型來分析全球氣候變化政策的影響[5]；Szabó等建立一個(gè)水泥行業(yè)全球動(dòng)態(tài)模擬系統(tǒng)(CEMSIM)對(duì)歐盟以及其他國(guó)家CO2排放交易進(jìn)行模擬分析[6]；Cho等基于CGE建模分析了4種不同分配原則和排放權(quán)存儲(chǔ)機(jī)制對(duì)韓國(guó)工業(yè)的影響[7]。

在自底向上的建模中，基于自主體建模(Agent-based Simulation，ABS)是主要的建模方法。所謂ABS是以若干自主體模擬現(xiàn)實(shí)中的個(gè)體，通過自主體之間以及自主體與環(huán)境之間的交互推動(dòng)系統(tǒng)的演化，分析自主體行為對(duì)系統(tǒng)整體的影響?；谧灾黧w模擬的碳交易研究主要包括：Chappin基于自主體技術(shù)來模擬歐盟碳交易對(duì)荷蘭電力部門投資的影響[8]；Bakam等基于自主體模擬構(gòu)建了蘇格蘭地區(qū)的農(nóng)業(yè)部門碳交易系統(tǒng)[9]；Mizuta等基于自主體技術(shù)建立了一個(gè)拍賣機(jī)制下的國(guó)際溫室氣體排放交易模型，但該模型的缺陷是沒有結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)[10]；Zhang等基于自主體模擬建立了江蘇省二氧化硫排放權(quán)交易市場(chǎng)模擬系統(tǒng)，分析了交易費(fèi)用對(duì)排放權(quán)交易市場(chǎng)的影響[11]。這些研究一方面展示了基于自主體模擬對(duì)多個(gè)異質(zhì)主體參與的公共拍賣建模、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)建模具有良好的建模能力，另一方面也為碳交易市場(chǎng)的自主體模擬在主體選擇、交易機(jī)制設(shè)計(jì)等方面提供了大量的經(jīng)驗(yàn)借鑒。

因此，本文將采用自底向上的基于自主體的模擬方法對(duì)重慶市碳排放權(quán)交易市場(chǎng)展開建模研究。

一、模型構(gòu)建

本文的模型是借鑒吳靜等所建立的將基于自主體模擬和投入產(chǎn)出模型相結(jié)合的建模方法，擴(kuò)展建立碳交易模塊。因此，鑒于篇幅所限，關(guān)于模型的宏觀經(jīng)濟(jì)模塊、微觀企業(yè)技術(shù)進(jìn)步模塊、能源-碳排放模塊的詳細(xì)建模請(qǐng)參見參考文獻(xiàn)[12]，本文將主要介紹碳排放權(quán)配額分配模塊和碳交易模塊的構(gòu)建。

(一)碳排放權(quán)配額分配

在碳交易的過程中，配額的分配是第一步。國(guó)內(nèi)外對(duì)于配額分配的研究已經(jīng)較多，這些研究雖然是國(guó)家層面的配額分配，但可以為重慶市碳排放權(quán)配給提供參考。

Rose等[13]，Cazorla等[14]就氣候保護(hù)政策中排放權(quán)分配的公平性做了綜合比較研究，基于對(duì)公平性定量分析的角度不同，將配額分配的公平原則分為三大類：基于分配公平的標(biāo)準(zhǔn)、基于產(chǎn)出公平的標(biāo)準(zhǔn)、基于過程公平的標(biāo)準(zhǔn)，具體分配原則如表1所示。雖然基于產(chǎn)出公平和基于過程公平的標(biāo)準(zhǔn)具有較好的動(dòng)態(tài)性和靈活性，但是這兩種標(biāo)準(zhǔn)在實(shí)施的過程中都離不開各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)、技術(shù)水平、減排成本、排放權(quán)交易市場(chǎng)等相關(guān)事實(shí)的估計(jì)，而這些估計(jì)目前仍具有較大的不確定性、不完善性，容易產(chǎn)生爭(zhēng)端。因此，基于產(chǎn)出公平和過程公平的配額分配標(biāo)準(zhǔn)的使用頻率仍小于基于分配公平的標(biāo)準(zhǔn)。例如，歐盟在聯(lián)合履約機(jī)制中就是采取了基于分配公平的原則在國(guó)家間完成排放權(quán)的初始分配。

在我國(guó)，自2011年11月，國(guó)家發(fā)展改革委批準(zhǔn)北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東、深圳“兩省五市”開展碳排放交易試點(diǎn)以來，各個(gè)試點(diǎn)都推出了各自的配額分配機(jī)制。其中，重慶市于2014年6月發(fā)布的《重慶市碳排放配額管理細(xì)則》規(guī)定：以配額管理單位既有產(chǎn)能2008—2012年最高年度排放量之和作為基準(zhǔn)配額總量，2015年前，按逐年下降4.13%確定年度配額總量控制上限，2015年后根據(jù)國(guó)家下達(dá)本市的碳排放下降目標(biāo)確定。配額管理單位在2011—2012年擴(kuò)能或新投產(chǎn)項(xiàng)目，其第一年度排放量按投產(chǎn)月數(shù)占全年的比例折算確定。2015年前配額實(shí)行免費(fèi)分配。因此，在配額模塊中，模型將遵照重慶市的實(shí)際配額機(jī)制進(jìn)行構(gòu)建。

根據(jù)企業(yè)的能源消費(fèi)總量Enk,i,t和企業(yè)中各種能源的消費(fèi)比重Hk,i,t，結(jié)合各種能源的碳排放系數(shù)，可以計(jì)算得到每個(gè)企業(yè)每年的碳排放量：

(1)

根據(jù)重慶市碳市場(chǎng)的配額機(jī)制，計(jì)算得到2014年的配額量，并在2014年之后，逐年下降4.13%：

Qk,i,t=0.041 3n*max{Ek,i,2008,Ek,i,2009,Ek,i,2010,Ek,i,2011,Ek,i,2012}

(2)

其中，n=1,2,3,…

表1 基于不同公平原則的配額分配[13]

(二)碳排放權(quán)交易建模

在配額分配模塊基礎(chǔ)上，交易模塊對(duì)重慶市碳交易覆蓋行業(yè)的企業(yè)在碳市場(chǎng)中的交易行為進(jìn)行模擬。交易模塊中最關(guān)鍵的問題是對(duì)企業(yè)邊際減排成本的計(jì)算，根據(jù)朱潛挺等的研究[15]，得到企業(yè)的邊際減排成本為：

(3)

其中：b1和b2為參數(shù)，σk,i,t為企業(yè)碳排放強(qiáng)度，μk,i,t為企業(yè)減排率。

由式(3)進(jìn)一步轉(zhuǎn)變得到企業(yè)的減排率為：

(4)

式(4)表明，在企業(yè)碳排放強(qiáng)度和碳價(jià)格(即邊際減排成本)給定的情況下，我們可以計(jì)算得到所有企業(yè)各自的減排控制率。

對(duì)于任意企業(yè)來說，每一年都有一定的配額量Qk,i,t，且在配額總量控制下總有：

Trk,i,t=Qk,i,t-Ek,i,t

(5)

其中，Trk,i,t為企業(yè)的碳交易量，并且，每一期碳市場(chǎng)出清，即所有交易量之和為零：

(6)

如式(4)中已經(jīng)給出的，在碳價(jià)格一定的情況下，企業(yè)可以計(jì)算得到自身的減排率，從而再進(jìn)一步核算可以交易的配額量。當(dāng)重慶市整體的配額量等于所有企業(yè)排放量之和時(shí)，碳市場(chǎng)的交易價(jià)格為均衡價(jià)格。此時(shí)，所有企業(yè)的邊際減排成本均相等且都等于碳交易均衡價(jià)格，即：

Pt=Mac1,1,t=Mac1,2,t=…=Mack,i,t

(7)

碳交易中，區(qū)域碳交易額應(yīng)等于區(qū)域碳交易量乘以碳交易均衡價(jià)格，于是，t時(shí)期各企業(yè)的碳交易額可用方程表示為：

Tvk,i,t=Trk,i,tPt

(8)

二、重慶碳市場(chǎng)運(yùn)行政策模擬分析

為了獲得實(shí)施碳交易后對(duì)經(jīng)濟(jì)、排放的影響的評(píng)估，研究假設(shè)了兩個(gè)情景，即：無碳交易的情景1和有碳交易的情景2。通過對(duì)兩個(gè)情景下重慶市經(jīng)濟(jì)與排放的比較，進(jìn)而分析重慶碳市場(chǎng)對(duì)各方面將產(chǎn)生的影響。

在情景2中，根據(jù)重慶市當(dāng)前的碳排放權(quán)交易相關(guān)機(jī)制，我們將模型中碳市場(chǎng)的交易機(jī)制做如下假設(shè)：① 關(guān)于配額機(jī)制的假設(shè)。重慶市碳市場(chǎng)規(guī)定以2008—2012年最高年度排放量作為基準(zhǔn)配額總量，2015年前，按逐年下降4.13%確定年度配額總量控制上限，而2015年以后如何確定配額尚不明確，因此本研究暫且假設(shè)至2050年重慶市將繼續(xù)執(zhí)行逐年下降4.13%的配額控制機(jī)制。② 關(guān)于碳市場(chǎng)覆蓋行業(yè)的假設(shè)。根據(jù)重慶市碳排放配額管理細(xì)則，主要工業(yè)企業(yè)納入到配額交易的體系中，因此結(jié)合本文對(duì)投入產(chǎn)出表的17個(gè)部門的劃分，模擬的碳市場(chǎng)的微觀交易企業(yè)主要包括：采掘業(yè)、食品制造業(yè)、紡織縫紉及皮革制造業(yè)、其他制造業(yè)、電力及蒸汽熱水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、煉焦煤氣及石油加工業(yè)、化學(xué)工業(yè)、建筑材料及其他非金屬礦物制品業(yè)、金屬制造業(yè)以及機(jī)械設(shè)備制造業(yè)。

(一)碳市場(chǎng)下重慶市產(chǎn)出變化

模擬得到，在碳交易的情景下，從重慶市整體GDP看，情景2的全市GDP值與情景1持平，其中的原因在于兩個(gè)方面：① 雖然進(jìn)行了碳交易，但每期交易額相對(duì)于每個(gè)部門的產(chǎn)出而言僅占很小的一部分，圖1為2015—2050年各部門碳交易額占本部門總產(chǎn)出比例的平均絕對(duì)值，可以看出，碳交易額占部門產(chǎn)出的比例絕對(duì)值基本在0.1%左右，比例最高的為紡織、縫紉及皮革制造部門的份額，約為0.35%。因此，總體而言，碳交易對(duì)部門的經(jīng)濟(jì)影響并不顯著。② 由于是區(qū)域內(nèi)的碳交易，并不存在由于碳交易而造成的資金外流，因此從全市經(jīng)濟(jì)整體而言，碳市場(chǎng)交易造成的資金流在參與企業(yè)的買方流向賣方，這僅為區(qū)域內(nèi)部的資金流動(dòng)，對(duì)全市GDP水平影響較小。

雖然碳市場(chǎng)對(duì)重慶市GDP水平影響較小，但由于在實(shí)施碳交易之后，部門的產(chǎn)出將發(fā)生一定的變化，這種變化也將導(dǎo)致重慶市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。比較情景2與情景1，重慶市三大產(chǎn)業(yè)的比重如表2所示。分析可知，在碳市場(chǎng)的作用下，至2050年，第三產(chǎn)業(yè)的比重較情景1略有上升，第二產(chǎn)業(yè)和第一產(chǎn)業(yè)的比重略有下降，表明碳市場(chǎng)將有助于重慶市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)一步促進(jìn)服務(wù)業(yè)的擴(kuò)張。

(二)碳市場(chǎng)下重慶市部門產(chǎn)出變化

雖然在全市層面上，碳市場(chǎng)交易對(duì)重慶市GDP的影響較小，但企業(yè)將參與碳市場(chǎng)的碳排放權(quán)買或賣，使得企業(yè)資金在部門間流動(dòng)，從而造成部門的產(chǎn)出在有碳市場(chǎng)或無碳市場(chǎng)的情況下發(fā)生波動(dòng)。圖2展示了在情景2(即有碳交易的情景)下，各部門產(chǎn)出相對(duì)于情景1(即無碳交易的情景)的變化率?？梢钥闯觯谔际袌?chǎng)的作用下，各部門的產(chǎn)出均發(fā)生了一定的波動(dòng)，這種波動(dòng)不僅限于參加了碳交易的工業(yè)企業(yè)，而且波及到了經(jīng)濟(jì)整體的各個(gè)部門，其中的原因在于經(jīng)濟(jì)各部門存在內(nèi)在的中間投入關(guān)系，但工業(yè)企業(yè)進(jìn)行碳交易時(shí)，其生產(chǎn)成本的變化間接影響了產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格，從而作用于與之存在投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)的其他部門企業(yè)[16]。

圖1 部門碳交易額占部門總產(chǎn)出的平均比例絕對(duì)值

時(shí)間一產(chǎn)占比/%二產(chǎn)占比/%三產(chǎn)占比/%情景120205.0347.9946.9820303.1940.8355.9820402.1133.9563.9420501.5328.9469.53情景220205.0048.0346.9820303.1340.7756.1020402.0933.7364.1720501.5228.6469.85

圖2 2015—2050年情景2下各部門產(chǎn)出相對(duì)情景1的年變化率

按照產(chǎn)出受碳市場(chǎng)影響的變化方向的不同，可以將部門分為以下幾種類型：① GDP始終收益的部門，即在實(shí)施碳交易后，情景2下部門的產(chǎn)出較情景1有所增長(zhǎng)，這類部門包括食品制造業(yè)、化學(xué)工業(yè)、機(jī)械設(shè)備制造業(yè)、運(yùn)輸郵電業(yè)、金融保險(xiǎn)業(yè)、其他服務(wù)業(yè)。2015—2050年，以上各部門的平均產(chǎn)出增幅分別為0.85%、0.25%、0.53%、0.95%、0.47%、0.26%，可以看出，在碳交易作用下運(yùn)輸郵電業(yè)和食品制造業(yè)受益較大。② 始終受損的部門，即在實(shí)施碳交易后，情景2下部門的產(chǎn)出較情景1有所下降，這類部門包括農(nóng)業(yè)、采掘業(yè)、紡織縫紉及皮革制造業(yè)、電力及蒸汽熱水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、其他制造業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)飲食業(yè)。2015—2050年，以上各部門的平均產(chǎn)出降幅分別為-0.54%、-1.78%、-1.50%、 -1.95%、-1.80%、-1.20%、-0.16%，可以看出，電力部門將在碳市場(chǎng)運(yùn)行后受到較大的負(fù)面沖擊，其產(chǎn)出下降幅度最為顯著，其他制造業(yè)次之。而電力部門之所以受到如此顯著的沖擊，是因?yàn)楫?dāng)前重慶市發(fā)電仍以火電為主，碳排放較大，而實(shí)施碳排放控制之后，該行業(yè)需要較大的資金投入到碳排放權(quán)的買賣中，從而降低了部門的產(chǎn)出。同時(shí)，在碳排放控制作用下，其他部門對(duì)電力部門的需求也將有所降低，從而進(jìn)一步促使電力部門產(chǎn)出下降。③ 初期受損后期受益的部門，即在實(shí)施碳交易后，在初始階段部門的產(chǎn)出較情景1有所下降，但隨著碳市場(chǎng)的發(fā)展部門產(chǎn)出較情景1上升，這類部門主要包括：煉焦煤氣及石油加工業(yè)、建筑材料及其他非金屬礦物制品業(yè)、金屬產(chǎn)品制造業(yè)、公共事業(yè)及居民服務(wù)業(yè)。這些部門2015—2050年平均產(chǎn)出變化率分別為0.02%、1.25%、0.95%、0.13%，可以看出，基本上這類部門均可在長(zhǎng)期的碳交易中獲益，其中至2050年產(chǎn)出增幅較大的為建筑材料及其他非金屬礦物制品業(yè)，其增幅甚至超出了第一類中始終受到正面影響的郵電運(yùn)輸業(yè)。整體而言，在碳市場(chǎng)影響下，產(chǎn)出受益較大的是建筑材料及其他非金屬礦物制品業(yè)，產(chǎn)出受損最大的是采掘業(yè)、電力及蒸汽熱水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。

圖3 碳交易下重慶市三大產(chǎn)業(yè)累積產(chǎn)出變化率

而從三大產(chǎn)業(yè)在碳市場(chǎng)中的平均受影響程度分析，與情景1比較，實(shí)施碳交易后，2015—2050年，一產(chǎn)的累積產(chǎn)出降低0.62%，二產(chǎn)的累積產(chǎn)出降低0.66%，三產(chǎn)的累積產(chǎn)出上升0.12%(見圖3)。這與前文分析得到的碳市場(chǎng)將促進(jìn)重慶市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的結(jié)論一致。

(三)重慶市碳市場(chǎng)的構(gòu)成

在碳市場(chǎng)中，鑒于對(duì)成本效益的考慮，參與企業(yè)將根據(jù)邊際減排成本與碳市場(chǎng)交易價(jià)格的權(quán)衡考慮，對(duì)配額的買賣進(jìn)行決策，因此將分別形成碳市場(chǎng)的買方與賣方。模擬得到2015—2050年重慶市各部門在碳市場(chǎng)中的交易量如圖4所示，其中，作為賣方存在的部門主要有采掘業(yè)、食品制造業(yè)、建筑材料及其他非金屬礦物制品業(yè)、機(jī)械設(shè)備制造業(yè)；買方部門主要包括紡織縫紉及皮革產(chǎn)品制造業(yè)、其他制造業(yè)、電力及蒸汽熱水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、煉焦煤氣及石油加工業(yè)、化學(xué)工業(yè)、金屬產(chǎn)品制造業(yè)。需要說明的是，這里買方與賣方部門的劃分是在行業(yè)層面上的整體統(tǒng)計(jì)特征，而在實(shí)際的交易中同一部門內(nèi)可能同時(shí)包含買配額的企業(yè)和賣配額的企業(yè)。

國(guó)內(nèi)主要脫硫技術(shù)主要分為濕法煙氣脫硫、干法煙氣脫硫和半干法煙氣脫硫等三大類。具體包括：石灰石/石灰-石膏法、雙堿法煙氣脫硫工藝、氨法煙氣脫硫、雙氧水脫硫、有機(jī)胺法、干式吸收劑噴射法、金屬氧化物脫硫法、噴霧干燥法脫硫等技術(shù)。

進(jìn)一步細(xì)分買方與賣方市場(chǎng)(見圖5),在買方市場(chǎng)中，2015—2050年累積購買量最大的為電力部門，占碳市場(chǎng)總交易量的30%，其次為其他制造業(yè)，占29%，這種買方市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)也印證了前文對(duì)各部門產(chǎn)出變動(dòng)的分析，電力部門和其他制造業(yè)為購買排放權(quán)支付了較多的資金，從而對(duì)本部門的產(chǎn)出產(chǎn)生負(fù)面影響；而在賣方市場(chǎng)中，2015—2050年累積出售量最大的為機(jī)械設(shè)備制造業(yè)，占出售量的42%，其次為采掘業(yè)，占32%。但同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)，在賣方中，雖然機(jī)械設(shè)備制造業(yè)和采掘業(yè)占據(jù)了主要的市場(chǎng)份額，但是這兩個(gè)部門的產(chǎn)出并沒有因此而較情景1有顯著上升，機(jī)械設(shè)備制造業(yè)的產(chǎn)出增幅為0.53%，而采掘業(yè)的產(chǎn)出增幅為-1.78%，表明這兩個(gè)行業(yè)雖然在碳交易中為資金流入方，但在產(chǎn)業(yè)部門聯(lián)動(dòng)作用下，由于碳排放控制引起的中間需求降低基本抵消了這兩個(gè)部門在碳市場(chǎng)中的收益，采掘業(yè)甚至出現(xiàn)產(chǎn)出降低。

圖4 2015—2050年重慶市各部門交易量

圖5 重慶市碳市場(chǎng)買方與賣方市場(chǎng)構(gòu)成

(四)重慶市碳排放與碳市場(chǎng)運(yùn)行

在碳市場(chǎng)的作用下，情景2下重慶市的排放量較情景1發(fā)生了較大的變化，見圖6。若碳市場(chǎng)的排放權(quán)配額如情景2所假設(shè)，即至2050年每年配額遞減4.13%，則未來重慶市的碳排放軌跡將發(fā)生顯著的變化，碳排放在實(shí)施碳交易之后逐年下降，至2050年排放量為15.73百萬噸碳，比未實(shí)施碳交易時(shí)減少約10百萬噸碳；2015—2050年累積減少碳排放933百萬噸碳，減排量占原排放總量的36.69%。

圖6 情景1、情景2下重慶市碳排放總量變化

而各部門的碳排放與全市總排放的軌跡略有不同(見圖7)，特別是對(duì)于不參加碳市場(chǎng)的部門來說，他們的碳排放高峰將普遍晚于參加碳市場(chǎng)的工業(yè)部門，甚至在服務(wù)業(yè)內(nèi)的一些部門的排放量至2050年仍呈現(xiàn)持續(xù)上升的狀態(tài)。

圖7 情景2下重慶市部門碳排放軌跡

排放量的下降得益于碳排放總量的控制，排放配額盈余或短缺的企業(yè)在碳市場(chǎng)進(jìn)行交易，模擬顯示，隨著市場(chǎng)的發(fā)展，碳交易量將呈現(xiàn)先上升后略有下降的趨勢(shì)，如圖8所示。至2050年，累積交易量將達(dá)到58.6百萬噸碳。在2032年左右，碳交易量達(dá)到峰值，隨后交易量將出現(xiàn)略微下降，并伴隨不穩(wěn)定的起伏。交易量峰值的出現(xiàn)反映了企業(yè)技術(shù)進(jìn)步與碳交易之間的相互作用關(guān)系，在碳市場(chǎng)初期，交易量較小，交易價(jià)格較低(見圖9)，企業(yè)傾向于通過購買排放權(quán)來實(shí)現(xiàn)排放控制目標(biāo)，但隨著碳價(jià)格的上升以及企業(yè)自身技術(shù)水平的進(jìn)步，企業(yè)由購買排放權(quán)轉(zhuǎn)變?yōu)樽孕袦p排，從而降低了排放權(quán)的交易量，但市場(chǎng)價(jià)格相對(duì)于交易量而言具有一定的滯后期，其達(dá)到價(jià)格高峰的年份大約在2045年前后。

圖8 情景2下重慶市碳市場(chǎng)交易量變化

圖9 情景2下重慶市碳市場(chǎng)價(jià)格變化趨勢(shì)

三、結(jié)論

在碳市場(chǎng)中，微觀企業(yè)是市場(chǎng)的主體，在市場(chǎng)機(jī)制的作用下，企業(yè)將基于自身異質(zhì)性的條件對(duì)市場(chǎng)運(yùn)行狀態(tài)做出反饋，參與碳交易；同時(shí)，碳市場(chǎng)的存在也刺激了企業(yè)開展低碳技術(shù)創(chuàng)新，取得市場(chǎng)先機(jī)并在碳交易中獲益。在微觀企業(yè)行為的作用下，碳市場(chǎng)的宏觀狀態(tài)發(fā)生演變，從而構(gòu)成一個(gè)自底向上的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。針對(duì)碳市場(chǎng)的這種自底而上的演化特征，我們需要采用自底而上的建模方法展開有效的模擬，而基于自主體模擬方法正好滿足了這種需求。

[1] MCLIBBIN W J，ROSS M T，SHACKLETON R，et al.Emissions trading，capital flows and the Kyoto protocol[EB/OL].(1999-12-19)[2017-05-15].http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?/.

[2] BARON R.International emission trading:From concept to reality[M].Paris:Intemational Energy Ageney，2001.

[3] LEIMBACH M.Equity and carbon emissions trading:A model analysis[J].Energy Policy，2003，31(10):1033-1044.

[4] ELLERMANA D，SUE W I.Absolute versus intensity-based emission caps[J].Climate Policy，2003(32):7-20.

[5] NIJKAMP P，WANG S L，KREMERS H.Modeling the impacts of international climate change policies in a CGE context:The use of the GTAP-E model[J].Economic Modelling，2005，22:955-974.

[6] SZABO′ L，HIDAGO I，CISCAR J C，et al.CO2emission trading within the European Union and Annex B countries:The cement industry case[J].Energy Policy，2006，34(1):72-87.

[7] CHO G L，KIM H，KIM Y D.Allocation and banking in Korean permits trading[J].Resource Policy，2010，35:36-46.

[8] CHAPPIN E J L.Carbon dioxide emission trade impact on power generation portfolio:Agent-based modelling to elucidate influences of emission trading on investments in dutch electricity generation [EB/OL].(2006-11-26)[2017-05-12].http://repository.tudelft.nl/view/ir/uuid:3b04ec6b-f8b0-4a4b-8cc0-dc92c9388006/.

[9] BAKAM I，MATTHEWS R B.Emission trading in agriculture:A study of design options using an agent-based approach[J].Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change，2009，14:755-776.

[10]MIZUTA H，YAMAGATA Y.Agent-based simulation and greenhouse gas emissions trading[C]//Simulation Conference，2001.Proceedings of the Winter.IEEE，2001:535-540.

[11]ZHANG B，ZHANG Y，BI J.An adaptive agent-based modeling approach for analyzing the influence of transaction costs on emissions trading markets[J].Environmental Modelling & Software，2011，26(4):482-491.

[12]吳靜，王錚，朱潛挺，等.微觀創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)下的我國(guó)能源消費(fèi)與碳排放趨勢(shì)研究[J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)，2016，13(4):68-79.

[13]ROSE A，STEVENS B，EDMONDS J，et al.International equity and differentiation in global warming policy[J].Environmental and Resource Economics，1998，12(1):25-51.

[14]CAZORLA M，TOMAN M.International equity and climate change policy[G].Climate Change Economics and Policy:An RFF Anthology，2001:235.

[15]朱潛挺，吳靜，王錚.基于自主體的全球碳交易模擬[J].地理研究，2012，31(9):1547-1558.

[16]祝靜,林金釵.供應(yīng)鏈企業(yè)間碳排放權(quán)共享協(xié)調(diào)策略研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)),2015(8):49-53,104.