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復(fù)合碳政策下政府與化工企業(yè)行為博弈分析

2020-03-27 12:11戴廣旻
中國集體經(jīng)濟 2020年7期
關(guān)鍵詞:碳稅演化博弈

戴廣旻

摘要:針對碳稅和碳交易相結(jié)合的復(fù)合碳約束政策下化工企業(yè)的策略選擇問題,構(gòu)建地方政府和化工企業(yè)的行為演化博弈模型,求出政府和化工企業(yè)行為的復(fù)制動態(tài)方程和均衡點,分析各均衡點的局部穩(wěn)定性,得到了在一定條件下的策略演化趨勢。研究表明:影響化工企業(yè)采取低碳方式生產(chǎn)的因素主要有企業(yè)低碳生產(chǎn)時的收益、企業(yè)進入碳交易平臺的費用、碳稅費用。并在此基礎(chǔ)上,提出相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞:碳稅;碳交易政策;演化博弈;低碳生產(chǎn)

一、引言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展,由此帶來的溫室效應(yīng)對整個地球生態(tài)系統(tǒng)造成的負(fù)面影響愈發(fā)凸顯,環(huán)境問題也越來越受到全體社會的重視。近些年我國政府也開始關(guān)注到可持續(xù)的經(jīng)濟發(fā)展模式,出臺了一系列的政策?;て髽I(yè)是能源消耗和碳排放的大戶,是碳減排的直接參與者,找出地方政府行為與企業(yè)行為的影響機制,實現(xiàn)政府與企業(yè)之間的平衡對我們的碳減排具有重大意義。

目前很多研究都是針對單一的碳減排政策,但由于現(xiàn)在環(huán)境問題的嚴(yán)峻,政府急需尋求多種政策來有效促進整個社會的低碳減排行為。本文分析在碳稅與碳交易相結(jié)合的復(fù)合碳政策下政府與化工企業(yè)之間的博弈策略,通過數(shù)值模擬分析,可以在政府碳約束政策中找出影響化工企業(yè)低碳生產(chǎn)行為的因素。

二、模型的建立

(一)博弈主體

地方政府與化工企業(yè)兩個主體,且這兩個主體具有有限理性,擁有學(xué)習(xí)模仿能力。

(二)博弈主體行為策略集

地方政府的行為集合是(高碳排放配額,低碳排放配額),高碳排放配額是指政府向化工企業(yè)發(fā)放高碳排放配額,且初始碳配額足夠企業(yè)使用,企業(yè)無需進入碳交易平臺購入碳排放權(quán),低碳排放配額是指政府發(fā)放低碳排放配額;化工企業(yè)的行為集合是(低碳方式生產(chǎn),傳統(tǒng)方式生產(chǎn)),低碳方式生產(chǎn)是指化工企業(yè)進行技術(shù)革新或者設(shè)備更新后進行生產(chǎn),從而減少了碳排放量,傳統(tǒng)方式生產(chǎn)是指企業(yè)依照原有生產(chǎn)方式進行生產(chǎn),無任何促進碳排放減少的措施。

(三)基本假設(shè)

假設(shè)1:地方政府選擇“發(fā)放低碳排放配額”策略的概率為x,選擇“發(fā)放高碳排放配額”策略的概率為1-x。企業(yè)進行“低碳方式生產(chǎn)”的概率是y,進行“傳統(tǒng)方式生產(chǎn)”的概率是1-y。

假設(shè)2:政府與企業(yè)的行為集合為(高碳排放配額,傳統(tǒng)方式生產(chǎn))時,企業(yè)的碳排放量剛好與政府發(fā)放的碳配額相等;政府與企業(yè)的策略集合為(低初始碳排放配額,低碳方式生產(chǎn))時,企業(yè)還有碳排放額度的剩余。政府與化工企業(yè)的博弈圖見圖1。

假設(shè)3:企業(yè)進入碳交易平臺所付出的成本由碳交易第三方機構(gòu)收取,且企業(yè)在碳排放量超出或者低于初始分配碳排放額時,均會進入碳交易平臺購買或者出售碳排放權(quán)。

假設(shè)4:政府向化工企業(yè)發(fā)放高碳排放配額時獲得的收益Π1,政府向化工企業(yè)發(fā)放低碳排放配額時獲得的收益Π2;政府設(shè)定的碳稅率t,政府因企業(yè)進行傳統(tǒng)方式生產(chǎn)對環(huán)境造成污染所付出的治理成本CG;政府發(fā)放低初碳排放配額時因政府形象提升獲得的潛在收益a,主要是由于政府低碳理念帶來的政府形象和民眾滿意度的提升;政府發(fā)放低初始配額且企業(yè)進行低碳方式生產(chǎn)時,政府給企業(yè)的獎勵S。

假設(shè)5:企業(yè)進行傳統(tǒng)方式生產(chǎn)時的碳排放量e1,采用傳統(tǒng)方式生產(chǎn)獲得的收益E1,在碳交易平臺購入碳排放額度所付出的成本CD;企業(yè)因碳排放量超出發(fā)放的碳配額所受到政府的罰款T2;企業(yè)進行低碳方式生產(chǎn)時的碳排放量e2,采用低碳生產(chǎn)方式獲得的收益E2,企業(yè)在碳交易平臺上出售碳排放額度的收益E3;進入碳交易平臺花費的成本CF。博弈雙方需要的相關(guān)參數(shù)見表1。

根據(jù)圖1,可以得到地方政府與化工企業(yè)在不同組合策略下的收益函數(shù)。

當(dāng)政府選擇發(fā)放高碳排放配額,化工企業(yè)選擇傳統(tǒng)方式生產(chǎn),即選擇的策略集合為(高碳排放配額,傳統(tǒng)方式生產(chǎn)),地方政府的收益函數(shù)為:Π1-CG+e1t,化工企業(yè)的收益函數(shù)為:E1-e1t。

當(dāng)政府選擇發(fā)放高碳排放配額,化工企業(yè)選擇低碳技術(shù)生產(chǎn),即選擇的策略集合為(高碳排放配額,低碳方式生產(chǎn))時,地方政府的收益函數(shù)為:Π1+e2t,化工企業(yè)的收益函數(shù)為:E2-CF+E3-e2t。

當(dāng)政府選擇發(fā)放低初始碳排放配額,化工企業(yè)選擇傳統(tǒng)方式生產(chǎn),即選擇的策略集合為(低碳排放配額,傳統(tǒng)方式生產(chǎn))時,地方政府的綜收益函數(shù)為:Π2+a-S+e2t,化工企業(yè)的收益函數(shù)為:E1-CD-CF-T2-e1t。

當(dāng)政府選擇發(fā)放低碳排放配額,化工企業(yè)選擇低碳技術(shù)生產(chǎn),即選擇的策略集合為(低碳排放配額,低碳方式生產(chǎn))時,地方政府的收益函數(shù)為:Π2+a-S+e2t,化工企業(yè)的收益函數(shù)為:E2+S+E3-CF-e2t。政府與化工企業(yè)演化博弈的收益矩陣見表2。

四、數(shù)值模擬分析

由表3可知,復(fù)合碳約束政策下,政府與化工企業(yè)的演化博弈系統(tǒng)有4個穩(wěn)定策略,這4個穩(wěn)定策略都有各自的穩(wěn)定條件,當(dāng)參數(shù)取值變化時,政府與化工企業(yè)的策略也有變化。

為了找出參數(shù)取值如何影響政府和企業(yè)的策略選擇,運用MATLAB對演化博弈系統(tǒng)進行分析,仿真參數(shù)設(shè)置:政府發(fā)放高碳排放配額獲得的收益Π1=130,政府發(fā)放低碳排放配額獲得的收益Π2=110,政府發(fā)放低碳排放配額且企業(yè)進行低碳方式生產(chǎn)時,政府給企業(yè)的獎勵S=20,政府發(fā)放低初碳排放配額時因政府形象提升獲得的潛在收益a=15;企業(yè)進行傳統(tǒng)方式生產(chǎn)獲得的收益E1=180,化工企業(yè)采用低碳方式生產(chǎn)所獲得的收益E2=130,化工企業(yè)因碳排放量超出碳配額所受到政府的罰款T2=25,化工企業(yè)進入碳交易平臺付出的成本CF=15,企業(yè)在碳交易平臺購入碳排放額度付出的成本CD=25,企業(yè)在碳交易平臺出售多余碳排放額度獲得的收益E3=30。在此次仿真中,結(jié)合上述分析結(jié)果,對參數(shù)CF、T2、S進行多次取值,并分析參數(shù)變化對策略選擇的影響。化工企業(yè)進入碳交易平臺付出的成本對策略選擇比例的影響見圖2所示。

1.由圖2可知,化工企業(yè)進入碳交易平臺付出的成本的增加幾乎不會對政府行為選擇產(chǎn)生影響,但會對減少化工企業(yè)選擇低碳生產(chǎn)行為的比例。政府的罰款對策略選擇比例的影響見圖3所示。

2.從圖3可以看出,政府對碳排放超出碳配額的化工企業(yè)的罰款的增加將減少政府發(fā)放低碳排放額的比例,但可以促使化工企業(yè)選擇低碳生產(chǎn)行為。

五、結(jié)果分析

根據(jù)以上關(guān)于穩(wěn)定策略和數(shù)值仿真分析,得到結(jié)論:企業(yè)進入碳交易平臺的費用不會影響政府策略,但會對企業(yè)的策略選擇產(chǎn)生影響,費用越高,越會抑制企業(yè)的低碳生產(chǎn)行為;企業(yè)采用低碳技術(shù)生產(chǎn)后節(jié)約的碳稅成本的增加會促進企業(yè)選擇低碳方式生產(chǎn);政府的罰款的提高會減少政府選擇發(fā)放低碳排放額的比例,但能促進化工企業(yè)的低碳生產(chǎn)行為。

六、結(jié)語

本文通過對政府與化工企業(yè)的策略演化博弈模型進行分析,并用MATLAB進行仿真分析,找出政府對企業(yè)低碳減排行為產(chǎn)生影響的政策因素,從而為政府政策的制定提供一定的理論依據(jù)。政府可以利用政策對企業(yè)進行調(diào)控,從而保證經(jīng)濟發(fā)展的同時,促進企業(yè)向節(jié)能減排的方向發(fā)展。

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(作者單位:江蘇大學(xué)管理學(xué)院)

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