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FEM 碳排放配额该如何拍卖？面向时空异质性的动态仿真分析 |
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论文标题：How to auction carbon emission allowances? A dynamic simulation analysis of spatiotemporal heterogeneity
期刊：Frontiers of Engineering Management
作者：Xianyu YU, Luxi XU, Dequn ZHOU, Qunwei WANG, Xiuzhi SANG, Xinhuan HUANG
发表时间：15 Sep 2024
DOI：10.1007/s42524-023-0295-8
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作者：虞先玉1,2，许麓西1，周德群1,2，王群伟1,2,*，桑秀芝1,*，黄新焕3
单位：
1.南京航空航天大学经济与管理学院
2.南京航空航天大学能源软科学研究中心
3.福建师范大学经济学院
引用：
Xianyu YU, Luxi XU, Dequn ZHOU, Qunwei WANG, Xiuzhi SANG, Xinhuan HUANG. How to auction carbon emission allowances? A dynamic simulation analysis of spatiotemporal heterogeneity. Frontiers of Engineering Management, 2024, 11(3): 430–454 https://doi.org/10.1007/s42524-023-0295-8
文章链接：
https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-023-0295-8
https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-023-0295-8
导语：
中国各省市当前面临着差异显著的碳减排需求，这使得实施省市级碳排放配额拍卖调控机制的必要性逐渐凸显。相对于免费碳排放配额分配机制，碳排放配额拍卖机制具有更符合 “谁污染谁付费”责任归属原则的优势。为了探索碳排放配额拍卖机制在各省市的最佳引入时机和政策实施强度，本研究针对宁夏、北京和浙江等省市的特征数据，结合时空异质情景分析和系统动力学分析构建集成仿真模型，研究碳排放配额拍卖机制导入的碳排放交易与绿色证书交易集成市场效应。仿真结果表明：（1）各省市引入碳排放配额拍卖机制的最佳时机存在差异，建议北京应立即实施，宁夏和浙江可随后实施；(2）碳排放配额拍卖机制的实施有助于宁夏在2040年实现碳排放量减少21.59%的同时推动GDP增长6.20%，显示出碳排放配额拍卖机制协调宁夏环境目标和经济目标的有效性；(3）碳排放配额总量和可再生能源配额的敏感性扰动对碳排放配额拍卖最佳策略选择有显著影响，但对碳排放配额拍卖价格则影响甚微。
关键词：碳配额；碳配额拍卖；碳排放交易；可再生能源配额制；系统动力学
1.引言
气候变化是21世纪的一项重大环境挑战。为应对这一问题，全球正在积极采取行动以实现碳达峰、碳中和的目标。中国政府承诺到2030年前实现碳达峰，到2060年前实现碳中和，并通过推动经济结构的绿色转型，在实现中长期经济增长目标的同时，遵循降低碳强度的约束性目标。实现碳达峰和碳中和目标的关键措施之一是持续推动顶层设计，并不断制定和完善碳减排政策。
近年来，碳排放交易（Carbon Emissions Trading , CET）市场因其灵活性和成本效益而成为实现碳减排目标的一种重要手段（Wang等，2018），这是中国实现碳达峰的重要途径。在碳交易市场中，企业在自上而下的碳核算和分配框架下交易碳排放配额（Carbon Emission Allowance , CEA）。碳配额的估值与市场供需动态一起决定了碳价格。中国于2011年通过八个碳交易试点地区启动了碳交易体系，并于2021年7月16日正式启动全国碳市场。
建立统一的CET市场的首要问题是CEA的初始分配，这是实现减排目标的基础，需要同时考虑经济公平和效率目标。2020年12月30日，中国国家生态环境部发布了《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）》，该方案概述了全国 CET 市场初期阶段确定重点排放单位CEA分配数量的基准方法。这些配额的总和确定了各省的总量，随后将其汇总以确定全国的CEA总量。值得注意的是，2019-2020年的所有CEA都是免费分配的。
在最初阶段，免费配额分配旨在使企业更容易接受CET；然而，这种方法表现出若干缺点。CET试点市场显示，免费配额分配往往会导致配额浪费、碳定价不力和交易不理想（Yu等，2018）。这是由于零成本或低成本获取不太可能在碳价格中反映与碳排放相关的真正外部成本（Weng等，2021）。CEA拍卖是分配碳排放配额的一种优越方法。企业可以参与碳排放配额拍卖，由市场决定拍卖价格和每个企业的碳排放权分配。这种方法更符合 “谁污染谁付费 ”的原则，同时最大限度地减少了负面影响和对CET市场的扭曲。无论企业排放数据的可用性和可靠性如何，拍卖分配都能使企业独立决定一级市场中的CEA 供应量（Abrell等，2022）。这种自主性有助于引导碳价格、增强市场流动性、促进碳减排技术进步以及缓解监管缺陷。因此，引入 CEA 拍卖是中国 CET 市场向前迈出的关键一步，可确保碳价格准确反映与碳减排相关的成本，从而推进碳达峰和碳中和的目标（Cong和Wei，2012）。
由于潜在的损失（Hubler等，2014），目前在中国全面实施碳排放配额拍卖机制较为困难，且向碳拍卖过渡似乎仍需较长时间。尽管政策允许拍卖分配，但在八个试点市场中，只有广东、上海和湖北涉足拍卖配额，现行政策仍然以免费分配为主。
美国加利福尼亚州碳限额交易（California carbon cap-and-trade，CA CAT）市场的表现表明，最初的免费分配方式可以逐步过渡到通过拍卖分配更高的比例（Schmalensee和Stavins，2017）。就中国而言，在向碳市场过渡的过程中，预计将采用混合分配模式来分配碳配额。混合模式要求在初始阶段免费分配全部或大部分配额，以促进企业快速接受碳排放交易。随着CET系统的成熟，它可以挽回经济产出损失（Xian等，2020；Wei等，2021），从而允许逐步增加CEA的比例，并自然过渡到完全碳拍卖模式。
混合模式对政策规划提出了具体要求，从而引发了一个问题：在CET市场发展的哪个阶段应该实施CEA拍卖？这个问题对于实现日益紧迫的2030年和2060年双碳目标尤为关键。过早实施CEA拍卖可能会对企业造成巨大的财务压力，阻碍减排努力。相反，延迟拍卖或拍卖比例不当可能会危及减排目标的实现。因此，研究引入CEA拍卖的最佳时机和方法至关重要。
中国目前正在推动可再生能源配额制（Renewable Portfolio Standard, RPS）和绿色证书（Tradable Green Certificate, TGC）与CET并行实施。这些是新一轮电力系统改革中的重要举措。RPS要求电力企业在其电力销售或购买中，必须有一定比例来自可再生能源。TGC允许跨区域交易清洁能源电力，以缓解各地区资源禀赋的差异（Feng等，2021）。中国的可再生能源集中在西北和西南地区，因此该政策可能会鼓励跨省清洁能源交易（Feng等，2018）。CET系统抑制传统能源发电，而RPS和TGC系统通过增加可再生能源的外部收益来促进其发电（Yu等，2021；Huang等，2020）。CET和TGC直接影响市场主体的决策，其协同作用可能会推动电力行业竞争格局的形成。因此，在研究碳拍卖时，有必要考虑RPS和TGC政策，并探讨如何协调这两项政策以最大限度地提高其有效性。
本研究开发了一个包括CET和TGC市场在内的区域碳排放模拟模型，以探索引入CEA拍卖的最有效方法。此外，还进行了情景分析，对碳价格和可再生能源配额制等政策要素进行了评估，从而为中国的CET市场结构合理、高效地向拍卖过渡提出建议。
本文的其余部分安排如下：第2节回顾了相关文献，第3节介绍了研究方法和研究框架，第4节概述了系统动力学（system dynamics，SD）模型的构建和验证，第5节讨论了模型模拟和情景分析的结果。最后，第6节介绍了结论和政策影响。
2.文献综述
本节回顾并比较了以往关于CEA分配和地区异质性影响的研究。我们指出了研究空白，并探索填补这些差距的方法。
2.1 碳排放配额拍卖
碳排放权的分配在中国碳排放交易市场的效率和经济动态发展中发挥着至关重要的作用，引起了学者们的极大关注。Wang等（2019）建立了一个融合公平与效率原则的CEA分配模型，目标是最小化公平偏差。Yang等（2020）通过多目标非线性编程模型，设计了一个兼顾公平与效率的CEA分配框架，确定了中国全部30个省份的最优CEA分配。同时，He等（2021）仔细研究了15种分配方案，评估了它们对经济增长和节能的影响，最终主张采用一种兼顾效率和可负担性的方案。这些研究主要关注以自由分配为前提的分配方法。
相比之下，尽管中央能源机构拍卖在定价和分配方面非常有效，但人们对其关注有限。由于拍卖具有信息激励和分配效率的属性，配额拍卖在定价和分配方面比免费分配更具优势（Narassimhan等，2018）。CEA拍卖在成本分配方面提供了更大的灵活性，并对创新提供了更强的激励，从而减少碳排放、优化产业结构，并避免排放者的逆向选择（Cramton等，2002；Wu等，2016）。此外，拍卖提高了碳排放交易（CET）市场的效率，并体现了公平原则。宏观调控下的CEA拍卖为中国的排放交易体系（ETS）提供了一种有效的市场化工具（Wang等，2019），而碳价只有在拍卖规则下才能成为有效的市场调节器（Zhang等，2021）。
国外的研究概述了碳排放配额（CEA）拍卖的发展情况，这些研究可能为中国提供有益的参考。随着碳市场的发展和成熟，更多的市场可能会引入CEA拍卖，并逐步提高拍卖配额的比例，直到拍卖完全取代免费分配。例如，在欧盟排放交易体系（EU ETS）的第三阶段，CEA拍卖被引入以避免企业通过免费分配获得的暴利（Carratu等，2020）。如今，全球主要碳市场，包括欧盟碳市场、美国区域温室气体倡议（RGGI）、美国西部气候倡议（WCI）、加州碳市场（CA CAT）、加拿大魁北克碳市场以及韩国碳市场，均以CEA拍卖为主。在大多数欧盟ETS成员国中，发电设施的配额已实现100%的拍卖。
Zhang等（2019）回顾了欧盟、加州、澳大利亚以及中国碳交易试点市场的拍卖机制，并提出了关于中国拍卖机制的要素设计、平台建设和资金管理的建议。Qi等（2019）研究了全球碳金融市场，并从拍卖比例、拍卖频率等方面分析了欧盟的碳排放配额（CEA）拍卖机制，为中国碳市场提供了有益的参考。这些研究帮助我们总结了碳市场发展的总体路径。以欧盟排放交易体系（EU ETS）为例，我们建立了一个CEA拍卖系统，主要分为四个阶段，如表1所示。该系统对于中国逐步实施CEA拍卖机制而言，似乎是一条可行且安全的路径。
表1. 欧盟碳市场的发展 (Schiavo, 2012)
许多研究集中于确定CEA拍卖的最优机制并比较不同的拍卖规则。Cong和Wei（2012）进行了比较分析，包括统一价格、歧视性价格和英文时钟拍卖，评估了碳价格、拍卖效率、需求预扣和电力供应波动等方面的表现。Wang等（2016）探讨了各种CEA拍卖机制的分配效率，发现不同的拍卖规则会促使投标人采取不同的投标策略。Tang等（2017）提出了一个基于多代理的ETS仿真模型，用于设计中国的CEA拍卖，结果表明，统一价格设计在经济后果和减排量两方面实现了适度平衡。相比之下，He等（2021）发现，Maskin拍卖机制需要从固定补贴预算中支出最高的费用，从而实现最大的减排量；然而，与其他分配补贴的拍卖机制相比，该机制产生了更高的单位减排成本。Avval等（2021）采用多代理Q-learning比较了统一价格法和歧视价格法，认为前者在企业利润和拍卖效率方面更具优势。
许多学者为CET市场量身定制了拍卖规则或模型。Chen和Meng（2016）考虑了特定实体的碳预算，提出了一种以利用投标人信息估算边际减排成本（Marginal Abatement Cost , MAC）为前提的收入分配方案。Ramli等（2017）采用机制设计方法为马来西亚的碳排放配额拍卖建立了模型。Wang等（2020）综合企业的投标策略和政府法规，提出了一种多轮拍卖模式，旨在获得更高和更稳定的结算价格，鼓励企业参与。Wang等（2020）将重点放在设计初始限额的拍卖分配比例上，采用多代理模型探讨了CET市场与中长期电力市场之间的相互作用。Liu等（2016）在分析拍卖比例设置时发现，较高的拍卖率会导致碳减排成本的增加。5%的CEA拍卖率给中国的发电行业增加了大量负担，可能会阻碍增加拍卖的进展。Luo等（2022）使用亚太综合模型/终端使用模型确定了粤港澳大湾区CEA拍卖率和价格的最佳组合，指出只有当拍卖率达到50%时，碳排放限制才会生效。因此，粤港澳大湾区电力行业的低碳转型完全可以通过100%的拍卖比例来实现。
很少有研究探讨推进碳配额拍卖的理想机制。Weng等（2021）建议在现有的CET市场中，将电力行业内的自由分配和碳拍卖结合起来。他们建议，到2025年，拍卖配额应超过50%，到2030年，通过拍卖或其他方式达到100%。然而，这些结论基于作者的个人经验，而非实证研究结果。
一些研究考察了CEA拍卖中的企业战略。Zeng等（2010）将拍卖分配引入CET市场，分析了不同排放比例的企业采用不同策略所带来的企业利润。同样，Wang等（2019）将拍卖纳入CET市场，研究了非对称均衡投标策略和拍卖前的减排投资决策。Hu等（2019）引入了自适应定价模型，并改进了粒子群优化算法，以模拟投标价格的动态变化。Dormady等（2019）发现，与非寄售拍卖市场相比，寄售拍卖的短期利润较低。在寄售模型中，企业不太可能获得符合项目要求的必要许可，因此有必要在拍卖中多报需求量。
2.2 区域时空异质性
中国幅员辽阔，地区差异巨大，这凸显了碳排放配额分配的复杂性和重要性。由于各地区在碳减排成本和潜力方面存在差异，因此有必要采取细致入微的分配策略。值得注意的是，考虑到中国各地区之间的经济差异和碳排放效率的不同，碳减排成本需要采取区别对待的方法。中西部省份经济欠发达，碳排放效率相对较低，因此应按照Zhan（2021）的建议，减少分配的CEA。相反，东部沿海省份的CEA应该增加。
中国高耗能行业的澳门银河娱乐场官网差异显著，呈现出从东向西逐渐下降的趋势（Jiang等，2018；Xian等，2022）。此外，在评估碳减排潜力时，东部地区显然比西部地区拥有更高的碳生产力（Sun等，2023）。这种较高的碳生产率为东部省份投资碳减排措施提供了更大的空间。然而，西部地区在减排方面也具有优势。当地丰富的可再生资源使西部地区能够通过提高可再生资源的利用率来承担额外的减排责任，从而促进长期经济发展（Tan等，2020）。
总之，与中部和东部地区相比，中国西部各省在减排方面面临的挑战相对较少（Cui等，2021）。因此，各省应承担不同的减排负担，以反映地区差异。碳减排政策必须考虑这些地区差异，制定共同但有区别的战略，以公平地实现国家碳减排目标。
2.3 文献综述和研究空白
有关碳配额拍卖的大部分研究主要集中在其实施方面，对其发展建议的关注有限。因此，亟需结合模拟和评估技术开展研究，以确定实施碳配额拍卖的最佳方法。此外，确定有效、协同的政策也非常重要，这些政策涉及CET和TGC，以促进中国碳交易市场的可持续发展。
针对这些知识空白，本研究将行业特征、CEA拍卖实施策略和政策设计系统地整合到一个全面的概念框架中，如图1所示。该框架包括四个层次：行业特征、政策情景、政策结果和政策分析。行业特征层涉及与电力行业相关的机制。政策方案的制定基于对CET和TGC市场的考虑，以及相关的区域属性。政策结果来自可持续发展模型中的仿真，包括经济、能源和政策子系统。政策分析层包括对各种方案产生的环境和经济效益进行评估，并使用“理想解相似度排序法”（TOPSIS）方法对这些方案进行比较和评估。通过分析这些相互关联的层面，可以得出有意义的结论，从而制定有价值的政策建议。该理论框架具有提供政策指导的潜力，可促进中国碳市场的转型和进步，从而产生巨大价值。
图1. 研究概念框架
本研究通过模型的仿真和分析，重点回答了三个主要问题：（1）何时实施CEA能够带来最佳的经济和环境效益？为此，我们设置了一系列场景进行仿真。（2）资源的时空异质性如何影响最佳实施时机？我们通过比较三个具有代表性的省份进行了分析。（3）随着CET和TGC政策的发展，最佳实施时间可能会如何变化？我们基于三个相关参数进行了敏感性分析：碳价格、碳排放配额的总量，以及可再生能源的吸收比例。
本研究在该领域做出了三个关键贡献：（1）从政策实施的角度研究了CEA拍卖。以往的研究主要集中在碳配额拍卖政策的最终形式，而本研究则考虑了从免费分配到拍卖的过渡，探索了实施碳拍卖的最佳解决方案，从而为CET市场向更成熟和高效市场转型提供了理论支持。（2）通过结合CET和TGC市场，利用SD仿真分析了CET政策，以考虑未来可能的变化和调整。这种方法使模型与现实情况更好地对接。（3）通过纳入经济、社会和资源禀赋的区域差异，考察了政策制定中的时空异质性，增强了研究结果的相关性和针对性。
3.研究方法
图1采用了SD和TOPSIS将最外层的行业特征层与最内层的政策分析层连接起来。具体方法详见下文。
3.1 系统动力学
系统动力学是研究复杂系统内部动态变化和因果关系的重要方法（Dong等，2012）。Forrester（2007）全面介绍了SD方法的历史，该方法在处理复杂系统方面非常有效，并在碳减排领域得到了广泛应用。它在跟踪碳排放趋势和模拟碳减排结果方面发挥了重要作用（Du等，2018；Wu等，2022；Luo，2023）。SD方法包括确定研究目标、划定系统边界、制定系统因素之间的因果联系，以及随后模拟各种情景。
电力行业的碳排放系统本身就很复杂，包括众多经济、能源和环境因素。通过定性分析，我们确定了系统的边界和组成要素，促进了包括区域碳排放在内的综合SD模型的构建，尤其是在CET和TGC框架内。该模型是研究CEA拍卖实施最佳时机和评估关键政策参数效果的重要工具。然而，需要注意的是，仅使用SD方法可能无法对模拟结果进行完全精确的评估。针对这一局限性，我们在分析过程中采用了TOPSIS方法。
3.2 TOPSIS
TOPSIS是一种根据多个评估对象与最优解和劣解的接近程度对其优劣进行排序的方法（Hwang等，1981）。最佳解决方案是同时最接近理想结果和最远离劣质结果的解决方案。该方法在多目标决策分析领域被广泛应用，效果显著，为碳市场成熟度、风险评估等动态方面的研究做出了巨大贡献（Liu等，2019；Zhu等，2019）。
本研究采用TOPSIS方法对各方案进行评估，确定最有利的CEA拍卖实施方案。然而，要对这些方案进行全面的动态分析，尤其是在确定拍卖实施的最佳时机方面，仅采用TOPSIS方法已证明是不够的。因此，我们采用了基于SD分析获得的系统状态的TOPSIS方法。用于评估各种方案的主要指标是二氧化碳排放量和国内生产总值（GDP）。因为CEA拍卖应同时考虑环境和经济效益，因此要获得准确的结果，就必须为这些指标分配适当的权重。
通常情况下，减排与经济发展并不总是齐头并进，因为前者通常伴随某种形式的经济损失。因此，我们对这两个因素进行了加权，以确定最佳平衡。随后，我们采用TOPSIS方法对结果进行评估。首先，使用最小-最大标准化方法对两个指标进行标准化。在这些指标中，CO2排放是一个基于成本的变量，因此目标是最小化其值，同时最大化GDP。CO2排放的标准化公式为：
GDP是一个基于收入的变量，因此指标越大，效果越好。其标准化公式为：
各方案与最优方案的距离d(si,S+)为：
各方案与最差方案的距离d(si,S-)为：
经济和环境方面的问题是一并考虑的，因此我们给这两个指标的权重相同。每个方案的最终评分Ci为：
通过实施 TOPSIS 评估流程，本研究全面考虑了碳配额拍卖带来的经济和环境影响。研究结果为选择最合适的拍卖方案提供了科学依据。
3.3 方法流程图
SD模型与TOPSIS方法的结合有助于模拟和分析有关CEA拍卖实施的政策方案。这种综合方法能够评估相关效益，并产生有价值的政策建议，旨在推动中国CET市场的转型和发展。
图2. 研究框架
图2说明了该方法的流程图，包括两个主要阶段。第一阶段概述政策方案，并根据这些方案进行仿真。第二阶段是利用TOPSIS模型评估与每个方案相关的整体效益。这一过程的最终结果是确定有效的战略提案并提出政策建议。
4.模型构建
4.1 因果回路图
SD模型包括四个不同的子系统：CET、TGC、经济以及能源和排放。在碳排放交易子系统中，考虑了拍卖比例、碳排放权总额、碳交易价格和碳交易量等变量。在TGC子系统中，主要变量包括可再生能源和电力消费比例、TGC价格和TGC交易量。经济子系统考虑了国内生产总值、企业利润和碳排放成本。最后，能源和排放子系统包括二氧化碳排放量、二氧化碳排放系数、能源效率、电力消耗、可再生能源和电力消耗等变量。
图3. 因果回路图
图3显示了区域碳排放的因果循环图。四个主要反馈回路如下。
（1）GDP→（+）能源效率→（-）CO2排放→（+）环境治理成本→（+）GDP
经济发展刺激了电力行业的技术投资，与传统发电方式相比，二氧化碳排放量得以减少。碳排放量的减少反过来又导致环境污染和相关环境治理成本的降低。因此，这些变化会对GDP产生有利影响。
（2）GDP→（+）总用电量→（+）可吸收的可再生能源→（+）未吸收量→（+）吸收成本→（-）利润→（+）GDP
GDP的增长对应于电力需求的增长。为了满足所需的可再生能源电力消费比例，该省必须吸收更多的可再生能源。因此，该省的可再生能源消费量和未满足的CEA消费量都会增加。消纳成本的上升对利润产生了下行压力，导致GDP下降。
（3）GDP→（+）能源效率→（-）CO2排放→（+）免费CEA→（-）碳交易→（+）碳成本→（-）利润→（+）GDP
随着经济发展，电力行业的能源效率提高，二氧化碳排放量减少。因此，自由分配的CEA数量减少。免费CEA的减少，加上碳交易量的大幅增加，大大提高了排放成本。随之而来的利润下降阻碍了GDP的增长。
（4）GDP→（+）可再生能源消费→（-）TGC交易量→（+）吸收成本→（-）利润→（+）GDP
随着整体经济发展水平的上升，技术进步和环保意识的增强变得更加普遍。这导致可再生电力消费增加，TGC交易减少，与可再生电力消费相关的成本降低。最终，消纳成本的降低有助于提高利润，从而对整个GDP产生直接和积极的影响。
图4所示的存量流量图是图3中因果循环图的衍生图。采用该图是为了便于对系统进行更复杂的定量分析。
图4. 存量流量图
4.2 主要变量和参数
本研究选择了代表不同经济水平和资源条件的省份进行数据收集和模型构建，对政策情景进行了针对具体地区的模拟。通常情况下，经济较发达的地区往往拥有较少的资源禀赋。图5显示了2021年各省（不包括西藏）的GDP以及光伏和风能资源类型。这两种资源都被划分为资源区：I类代表资源最丰富的地区。根据经济发展水平和可再生能源开发潜力，这些省份可大致分为三类地区：“高-低”地区的特点是经济水平高，但可再生能源开发潜力低；“中-中”地区的特点是经济水平中等，可再生能源开发潜力大；“低-高”地区的特点是经济水平低，但可再生能源开发潜力大。对每一个地区都进行了模拟和分析，从而提出了准确和有针对性的政策建议。
图5. 省级经济水平和资源禀赋
在仔细考虑数据可用性后，选择了三个省（市）作为数据收集和模型构建的代表：宁夏代表“低-高”区域，北京代表“中-中”区域，浙江代表“高-低”区域。SD模型利用了各自的CET和TGC市场数据，这些数据来自中国碳排放交易网、《中国统计年鉴》、中国绿色电力证书认购和交易平台以及《全国可再生能源发展监测评估报告》。表2全面介绍了相关数据及其各自的来源。
表2. 主要变量和参数的设置
4.3 模型验证
分析的第一步是使用AnyLogic软件构建一个初步的SD模型，确保其运行无误。随后，对模型进行严格的验证测试，以消除可能影响预测可靠性的结构和数量差异。在确认模型符合模拟分析条件后，进行了实际模拟。
有效性评估依据的主要指标包括宁夏、北京和浙江的国内生产总值、可再生能源消费量和用电量。它将2015-2019年期间的模拟结果与实际数据进行了比较，以评估模型的精度和准确性。如表3所示，比较结果表明，模拟GDP的平均绝对误差为1.17%，最大误差为-4.64%。同样，可再生能源和电力消耗的平均误差为1.70%，最大误差为-6.84%。所有绝对误差均低于7%，在可接受范围内。这些结果证明，该模型与宁夏、北京和浙江的实际环境和经济发展情况密切相关，有助于进入后续分析阶段。
表3. 有效性测试结果
4.4 情景设计
为研究实施CEA拍卖的最佳时机，本研究设计了15种不同的情景，分别称为S1至S15，每种情景的实施时间各不相同。这些方案以两年为一个阶段，循序渐进，从2022年到2030年逐步提高CEA拍卖的比例。每个阶段的分配比例以欧盟排放交易计划市场的经验为指导。第一阶段涉及100%的CEA免费分配，第二阶段引入10%的CEA拍卖试验分配，第三阶段拍卖比例升级至50%，第四阶段最终完全拍卖所有CEA。为评估CEA拍卖的效果，设定了一个基线情景（BAU），其特点是完全自由分配CEA。详细说明请参见表4。
表4. 实施时间的情景设置
模拟情景A1至C2用于评估不同水平的RPS和CET政策对宁夏、北京和浙江CEA拍卖实施时间的影响。情景A1至A4考察了碳价格波动的影响，即碳价格：（1）在当前价格基础上下降20%；（2）下降10%；（3）上升10%；（4）上升20%。为了与有效减少碳排放的主要目标保持一致，通过逐步减少CEA总量来确定CEA总量的变化，模拟市场参与者的减排行动。减排率也相应增加。因此，情景B1至B3确定了CEA总量每年减少1%、2%和3%。根据国家发展和改革委员会（NDRC）的指示，三个省份作为基准，各自具有不同的RPS值，因此分析了提高RPS的情景。具体情景设置请参见表5。
表5. 政策模拟情景
5.结果与讨论
模型验证后，如第2.4节所述，对三个省份进行了情景模拟。分析和比较了各种变量，包括GDP、可再生能源电力消耗、二氧化碳排放量和碳交易量。随后的章节分析了宁夏、北京和浙江的模型仿真数据。
5.1 仿真结果
5.1.1 宁夏的仿真结果
图6展示了宁夏在15种情景下的二氧化碳排放量。将这些情景与所有CEA均自由分配的基准情景相比，拍卖CEA比例的增加对减少宁夏的二氧化碳排放有显著作用。值得注意的是，在情景1、2、3、4、5、6、8、9、10和12中，宁夏在2030年之前就达到了碳排放峰值。相反，在方案7、11、13、14和15中，由于没有进入碳市场的第四阶段，即没有完全过渡到以拍卖为基础的CEA分配，因此没有达到排放峰值。
图6. 不同情景下的二氧化碳排放趋势
随后，我们仔细研究了导致宁夏出现碳排放峰值的10个情景，并从中选出了一组最佳情景。然后，我们对其环境和经济优势进行评估，以确定CEA拍卖的最佳时机。表6列出了所有备选方案的TOPSIS评估得分。
表6. TOPSIS 评估结果
表6清楚地表明，引入CEA拍卖的最佳时机与方案5相符。该方案包括在2022年进入第Ⅱ阶段，拍卖分配比例为10%，在2026年过渡到第Ⅲ阶段，拍卖比例为50%，最后在2030年达到第Ⅳ阶段，届时全面实施CEA拍卖。图7比较了这一最优方案和基准方案的模拟结果。从图中可以看出，方案5中的二氧化碳排放量大幅减少，并在2022年达到峰值。此外，国内生产总值也有所减少，但碳交易量却显著增加，表明碳交易市场更具活力。
图7. BAU 和 S5 的二氧化碳排放量、GDP 和碳交易
5.1.2北京的仿真结果
图8展示了北京在15种情景下的二氧化碳排放量和GDP增长趋势。经过仔细考虑，方案1、2、3和4显然会在2030年前达到碳排放峰值。因此，我们将这四个方案确定为潜在的备选方案，并采用TOPSIS方法对其进行评估。
图8. 北京的二氧化碳排放量
表7列出了通过TOPSIS得出的评估结果。方案3是引入CEA拍卖的最佳时机。在该方案中，北京在2022年进入第Ⅱ阶段，拍卖比例为10%，随后在2024年进入第Ⅲ阶段，拍卖比例增至50%。最后，在2030年达到第Ⅳ阶段，实现全部CEA拍卖。这一方案表明，由于北京强大的经济基础和减排潜力，在北京尽早实施CEA拍卖是有利的。引入一定的政治监管压力可以有效抑制碳排放，同时减轻对经济的不利影响。
表7. TOPSIS评估结果
图9展示了情景3中二氧化碳排放量、GDP和碳交易量的变化趋势。在该情景中，实施CEA拍卖可显著减少二氧化碳排放量，成功实现北京地区的碳封顶。然而，随之而来的是GDP增长放缓。尽管如此，碳交易量仍高于基准情景，表明碳交易市场非常活跃。
图9. BAU 和 S3 的二氧化碳排放量、GDP 和碳交易
5.1.3 浙江的仿真结果
图10展示了浙江在15种情景下的二氧化碳排放量和GDP增长趋势。根据图17所示结果，没有一个情景会导致浙江在2030年前达到碳排放峰值，因此选择标准是在尽可能保持经济发展的同时大幅减少碳排放。
图10. 浙江的二氧化碳排放量
然后，采用 TOPSIS 方法对这些方案进行评估。评估结果如表8所示。
表8. TOPSIS评估结果
方案12代表了最佳时机，即在2026年第Ⅱ阶段开始实施CEA拍卖，拍卖比例为10%，随后在2028年第Ⅲ阶段将拍卖比例提高到50%，最终在2030年第Ⅳ阶段实现全面CEA拍卖。浙江经济发达，电力需求量大，面临着碳减排和经济发展的双重挑战。分析表明，在该地区推迟实施CEA拍卖对经济的影响较小。此外，当100%的CEA拍卖后，即使碳排放峰值没有达到，也能有效抑制二氧化碳排放量的增长。因此，最佳方案12是在过渡到第Ⅳ阶段的同时，延迟引入碳分配拍卖。虽然这一方案可能无法使浙江在2030年达到二氧化碳排放峰值，但它确实有效地限制了排放量，并促进了碳交易市场的活跃。图11是情景12与基准情景的对比图。
图11. BAU 和 S12 的二氧化碳排放量、GDP 和碳交易
由于地区差异，各地区的最佳方案也不尽相同。对于宁夏来说，最好在中期实施碳配额拍卖，而北京则应尽早实施。而浙江则应考虑在后期实施。尽管如此，综合仿真结果表明，当政府将CEA分配给每一个碳减排主体时，无论地区差异如何，到2030年完全过渡到CEA拍卖是至关重要的。这一过渡是实现碳峰值的关键措施。
5.2 碳拍卖价格情景分析
5.2.1 宁夏碳拍卖价格波动情况
采用前述方法对A1至A4（碳价格分别为49.68、55.89、68.31和74.52）四种碳拍卖价格情景的模拟结果进行了分析。结果表明，碳拍卖价格对宁夏CEA各阶段拍卖时间的决策没有影响。在所有五个碳拍卖价格方案中，方案5仍然是最优选择。虽然碳拍卖价格的变化会影响政策实施的效果，但不会影响时间的选择。图12显示，当碳拍卖价格下降20%或10%，或上升10%或20%时，二氧化碳排放量会随着碳拍卖价格的上升而减少。这是因为当所有或大部分碳配额被免费分配时，反映在拍卖价格中的碳排放成本并没有转嫁给市场。
图12. 宁夏的二氧化碳排放量
5.2.2 北京的碳拍卖价格波动
如图13所示，在碳拍卖价格波动为-20%、-10%、+10%和+20%的情况下，模拟预测北京的碳排放，结果与宁夏类似。碳拍卖价格并不影响北京引入CEA拍卖的最佳时机。相反，它主要影响碳减排政策的效果，碳拍卖价格的变化会导致政策结果的相应变化。
图13. 北京的二氧化碳排放量
5.2.3 浙江碳拍卖价格的波动
在考虑碳拍卖价格变化-20%、-10%、+10%和+20%的情况下，模拟浙江未来的碳排放量，结果显示碳拍卖价格并不影响CEA拍卖的最佳实施时机。如图14所示，在引入CEA拍卖后，碳拍卖价格的提高立即成为减少二氧化碳排放的关键。具体而言，当碳拍卖价格分别提高10%和20%时，浙江分别在2026年和2028年达到碳排放峰值。
图14. 浙江的二氧化碳排放量
总之，碳拍卖价格的波动会影响政策结果，但不会影响CEA拍卖的最佳时机和分配比例的确定。因此，在制定政策时，不应将拍卖价格作为主要的政策要素。尽管如此，值得注意的是，碳拍卖价格确实会对CEA拍卖实施后的碳减排量产生重大影响。拍卖分配的比例越高，效果越明显，这说明CEA拍卖是传递碳拍卖价格信号的重要手段。
5.3 碳配额总量变化的情景分析
5.3.1 宁夏碳配额总量
当宁夏碳排放配额总量以每年1%、2%和3%的速度递减时，最优情景分别为情景4、3和3。这意味着CEA总量的快速减少与CEA拍卖最佳实施时间的提前有关。图15展示了这些最佳方案在CEA总量不同的情况下的GDP和CO2排放模拟结果。图7显示，随着CEA数量的减少，宁夏的二氧化碳排放量也相应减少。此外，这一过程不仅没有对宁夏经济产生负面影响，反而带来了GDP的增长。CEAs总量的减少迫使电力公司转向可再生能源发电，从而减少排放。宁夏可再生能源资源丰富，可再生能源发电潜力巨大，可降低碳排放成本。此外，宁夏还可以将超过RPS要求的剩余清洁电力通过TGC市场出售给其他缺乏资源的省份。图16显示，宁夏的可再生能源消费量大幅增加，同时TGC的销售量也大幅增加。因此，宁夏通过TGC市场获得了更高的经济效益，促进了宁夏经济的长远发展。
图15. S5 和 B1-B3 的二氧化碳排放量和 GDP
图16. S5 和 B1-B3 的 TGC 交易量和可再生能源
5.3.2. 北京碳配额总量
图17表明，当CEA总量以1%、2%和3%的速度减少时，最佳方案分别为方案6、10和12。CEA拍卖最佳时机的延迟是由于CEA政策的收紧，导致分配给企业的免费CEA减少。这种减少迫使企业采取措施减少排放，以避免行政处罚，否则会增加排放成本。为此，企业努力减少碳排放。然而，为了抵消因CEA减少而产生的减排成本，推迟实施拍卖为后续的碳减排工作提供了良好的经济基础，带来了长期的经济和环境效益。
随着CEA总量的减少，二氧化碳排放量也逐渐下降。延迟CEA拍卖为企业提供了一定的回旋余地，但企业最终要承担更多的减排费用，导致GDP下降。然而，北京拥有一定的可再生能源资源，使企业能够更容易地过渡到可再生能源发电，并部分减轻经济后果。
图17. S3 和 B1-B3 的二氧化碳排放量和国内生产总值
5.3.3 浙江碳配额总量
图18表明，即使CEA分配总量以每年1%、2%和5%的速度减少，最佳拍卖实施时间仍保持一致，如情景12所示。如前文第3.2.3节所述，减排政策的收紧通常会推迟最佳实施时间，而方案12是所有可接受方案中最晚的一个。CEA总量的减少迫使企业积极减少碳排放，碳排放大幅下降。具体而言，在情景B3中，浙江设法在2029年达到碳排放峰值，但由于碳减排的相关成本，GDP也随之下降。
图18. S12 和 B1-B3 的二氧化碳排放量和 GDP
综上所述，CEA的总量对CEA拍卖的最佳实施时间及其后续的碳减排效果有着举足轻重的影响。此外，区域时空异质性也会带来不同的影响，尤其是CEAs分配总量的影响，这将最终决定浙江能否达到碳排放峰值。
5.4 不同 RPS 增长的情景分析
5.4.1 宁夏RPS的变化
随着宁夏RPS的提高，拍卖实施的最佳时机也随之提前。当宁夏的RPS配额分别增加5%和10%时，方案4和方案3成为最佳方案。如图19所示，RPS的提高迫使企业更多地依靠可再生能源发电，从而大幅减少了二氧化碳排放量。然而，RPS的提高对经济产生了负面影响。图20显示，虽然可再生能源发电量也有所增加，但RPS配额的提高导致宁夏在RPS目标范围内更多地利用可再生能源发电。因此，可用于销售的剩余TGC减少，导致TGC市场带来的经济效益显著下降。因此，尽管宁夏拥有丰富的可再生能源资源和向清洁电力过渡的潜力，但必须谨慎调整RPS目标。
图19. S5 和 C1-C2 的二氧化碳排放量和国内生产总值
图20. CO2 emissions and GDP for S5 and C1-C2
5.4.2 北京的RPS变化
图21显示，当北京的RPS提高5%和10%时，对最佳实施时间没有影响，方案3仍然是最佳选择。RPS的提高导致二氧化碳排放量的轻微减少和GDP的下降。如图22所示，随着RPS的提高，可再生电力在整个电力来源组合中的比例也会提高，从而增加可再生电力的消耗，减少二氧化碳排放。然而，由于北京的可再生能源资源有限，无法支持迅速过渡到清洁电力来源结构，因此可再生能源消耗量仅有微弱增长。北京必须从其他省份采购TGC，才能成功实现RPS目标。
图21. S3 和 C1-C2 的二氧化碳排放量和国内生产总值
图22. S3 和 C1-C2 的 TGC 交易量和可再生能源
5.4.3 浙江的RPS变化
图23表明，当浙江的RPS提高5%和10%时，最佳实施方案分别为方案12和方案6，这加快了最佳时机的到来。随着浙江规定的RPS的提高，GDP有所下降，二氧化碳排放量有所减少，可再生能源电力消费略有上升。然而，RPS的增长对浙江的电源结构提出了转型要求。由于浙江的可再生能源发电能力有限且成本较高，该地区的电力公司更倾向于从资源丰富的省份采购TGC或清洁电力，而不是广泛参与可再生能源电力开发。图24显示，浙江的可再生能源电力消费增长有限，而TGC交易量却在上升。
图23. S12 和 C1-C2 的二氧化碳排放量和 GDP
图24. S12 和 C1-C2 的 TGC 交易量和可再生能源
总之，政府制定的RPS标准对实施CEA拍卖的最佳时机以及减排和电力行业都有影响。可再生能源配额制的设定与地区可再生能源资源的可用性之间的关系并非不重要。各地区可再生能源资源禀赋的差异解释了三省在减排和改善电力结构方面对RPS调整的不同反应。
总体而言，政府设定的RPS标准不仅影响CEA拍卖的最佳实施时机，还影响减排和电力。RPS的设定与各地区可再生能源资源的禀赋之间存在不可忽视的相关性。可再生能源资源禀赋的时空异质性解释了为什么在这三个省份中，减排和电力结构改善的效果对RPS调整的反应存在差异。
6.结论和政策建议
本研究系统地分析了影响碳排放配额拍卖实施的关键因素及其对中国碳市场的影响。通过利用考虑区域碳排放和绿色证书交易的碳排放权交易市场的系统动力学模型，本研究确定了不同地区的最佳实施时机和拍卖比例。模型在结合经济与环境效益的同时，融入了可持续发展的原则。结果表明，宁夏有潜力将GDP提高6.20%，并减少21.59%的碳排放。由于宁夏丰富的可再生能源资源，其在环境与经济需求之间的平衡相对容易实现。相比之下，北京和浙江面临更多困难，分别需要减少45.15%和13.88%的排放，所需成本分别为GDP的18.95%和6.81%。因此，宁夏应在中期实施CEA拍卖，北京应尽快实施，而浙江应稍后实施。此外，为实现碳达峰，需在2030年前实现100%的CEA分配。总的CEA数量和可再生能源配额（RPS）会影响实施CEA拍卖的最佳时机和碳减排，而调整碳拍卖价格仅对政策结果产生影响。
根据研究结果提出以下政策建议：
尽早实施CEA拍卖：在2030年之前实施CEA拍卖并进入第四阶段至关重要。这将使碳拍卖价格极大地影响CET市场和相关政策的有效性，最终有助于实现中国的碳峰值。
因地制宜的政策：应根据各地区的具体情况和需求定制政策。对于“低-高”地区，应在中等时间范围内实施CEA拍卖。中-中“地区应尽早启动CEA拍卖，而”高-低"地区则应考虑在后期实施CEA拍卖，以延长碳市场的第一阶段。
平衡政策严格性：应谨慎平衡政策的严格性。虽然人们通常将更高的碳减排潜力与更高的RPS和减排目标联系在一起，但更严格的政策并不一定总能产生更好的结果。研究建议，惩罚性的CET政策可以辅以激励性政策，如技术转换补贴。允许公司从可再生能源的使用中获利，可以鼓励可再生能源的进一步发展。
改善市场：增强 CET 和 TGC 市场的功能至关重要。本文仿真模型假定市场交易的平稳顺畅。为激励各地区企业参与碳减排和可再生能源投资，应考虑市场匹配和电力交易市场化。这些措施可以从根本上鼓励企业参与碳减排和增加可再生能源的采用。
虽然这项研究提供了宝贵的理论见解和实践意义，但也存在一定的局限性：
区域代表性有限：研究主要集中在浙江、北京和宁夏三个省份，具有异质经济和资源的三类地区。然而，这些地区可能无法完全反映中国所有省份的特点。未来的研究应考虑将范围扩大到所有省份，从而降低与地区特殊性相关的风险。
对碳排放的影响：CEA拍卖的阶段在各省之间存在差异，因此企业承担的碳成本也必须不同。这一点强调了考虑企业作为主要减排参与者，是否会通过将产业转移到CEA拍卖进程滞后的地区来规避碳成本的必要性。这种转移可能会影响整体的碳减排效果。
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