基于制度变量的流域排污权交易系统模型_孙卫

第17卷第5期 2008年10月

系统管理学报

Journal o f Systems &M anagement

Vol. 17No. 5 Oct. 2008

文章编号:1005-2542(2008) 05-0531-05

基于制度变量的流域排污权交易系统模型

孙 卫, 袁林洁, 唐树岚

(西安交通大学管理学院, 西安710049)

=摘要>根据交易比率系统(TRS) 模型, 引入污水处理厂和基于排污总量控制的区域负荷标准2个制度变量, 建立了新的成本有效流域排污权交易系统模型, 并进行了仿真。结果表明, 新模型使排污交易系统总削污成本明显小于T RS 模型总削污成本, 而且, 随着区域负荷标准的下降, 每个排污源的削污量逐渐增加, 委托污水处理厂的处理量逐渐上升, 排污权的交易量逐渐减少, 流域总的排污量逐渐下降。

关键词:排污权交易; 制度安排; 模型; 仿真中图分类号:F 205 文献标识码:A

On Watershed -based Permi-t trading System Model with

Institutional Variables

S UN Wei , Y UA N L in -j ie, T AN G Shu -lan

(Scho ol o f Manag ement, Xi . an Jiaotong University, Xi . an 710049, China)

=Abstract >T o establish a cost -effective model of w atershed -based permit -trading system suitable for Ch-i

na, tw o institutio nal variables, w hich w ere sew ag e treatm ent plants and regional w ater pollutant loads based o n total emission co ntro l w ere brought in M ing -Feng H ung and Daigee Shaw . s trading -ratio system. After simulating, the results show ed that the new model could achieve less to tal abatement co st than the model . s of M ing -Feng H ung and Daigee Shaw. M oreover w ith decr ease of r eg io nal loads, ever y po int sources w ould have more vo lum e of abatement by themselv es, w hich led to the tr eatment vo lum e of sew age tr eatment plants increasing and trading vo lum e of permit decreasing. As a result, total volume o f emission w ould decrease. Key words:permit -trading; institutional po licies; model; sim ulation 排污权是指排污单位或个人向环境排放污染物的一种行政许可资格, 其实质是一种经济权利, 一种稀有资源。20世纪70年代, 戴尔斯首次提出排污权交易的概念[1]。排污权交易是一种基于市场的环境管理手段, 通常以排放许可证作为交易的对象。随着排污权交易在国际大气污染和流域水污染控制等方面的研究与实践, 它已成为世界各国关注的实

收稿日期:2007-11-12 修订日期:2008-05-07基金项目:国家自然科学基金资助项目(70573073)

作者简介:孙 卫(1967-) , 男, 博士, 副教授。研究方向为技术

投资与研发管理, 可持续发展与排污权交易。E mail. xjtu. edu. cn

现环境总量控制的有效手段。

30年来, 国外排污权交易系统领域的研究已取

得较为丰富的研究成果。目前, 以区域排污权交易为研究对象的非均衡污染物排污权交易系统研究, 已成为排污权交易的重点领域。其中, 最为典型的是由H ung 等提出的交易比率系统(T rading -Ratio System , TRS) [2]。他们的研究表明, 当交易比率等于区域间外生污染传递系数(区域间的转移因子) 时, 排污权可以依据交易比率在排污源之间自由交易, 使交易成本大大减少; 在没有交易成本并追求成本最小化的前提下, 排污源之间无论是采用同时交易还是序列双边交易(有时间先后, 两两交易) 都可

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系 统 管 理 学 报

[3]

第17卷

以使排污权交易系统达到成本有效。而成本有效

是指在满足环境质量(污染物的浓度或总量) 的前提下, 排污权交易的结果使整个系统中所有排污源的总削污成本达到最小, 它是评判排污权交易系统有效性的重要指标。还有学者提出了环境许可系统(Am bient -Permit System , APS )

[4]

1 模型的建立

1. 1 制度调整与研究假设

鉴于我国流域水污染治理现状, 本文引入2个制度变量:¹由社会资本投资的污水处理厂。它们

拥有并使用排污权, 但不参与排污权交易; º基于排污总量控制, 每年流域中目标区域负荷标准将下降一定比例, 直到区域负荷量达到理想的目标。前者旨在通过市场调节, 弥补污水处理巨大的资金缺口; 后者旨在通过市场调节, 促进排污源之间/优胜劣汰0, 实现可持续的水流域污染控制。

由于河流具有单向流动的特点, 上游(i 区域) 污染物对下游(j 区域) 污染物的转移因子t ij >0, 下游污染物对上游污染物几乎没有影响, 则t ji =0。为了研究方便, 假设:

(1) 一份排污权代表一单位的排污量, 且所有的区域划分、流域总负荷标准、流域可排放总量及区域负荷标准都已知;

(2) 环境管理部门把流域划分为n 个区域, 并对区域从上游到下游进行排序并编号, 最上游区域为1, 最下游区域为n 。为了模型简化, 假设每个区域只有一个排污源和一个污水处理厂, 每个排污源及污水处理厂的编号与其所在区域的相同。每个区域只有一个排污源, 所以, 排污源i 和k 之间的排污权交易量T ik 相当于区域之间的交易量;

(3) 所有排污源和污水处理厂都是理性投资者。上游区域排污源的排污权只会卖给下游区域的排污源; 理性的排污源和污水处理厂会以利益最大化、成本最小化为目的买卖和使用排污权;

(4) 排污权交易中不存在交易成本, 流域各区域内的排污源只能委托本区域内的污水处理厂进行污水处理。1. 2 模型的建立

基于TRS 模型, 本文新建的成本有效的排污权交易系统模型只考虑所有排污源的削污成本。排污源i 的总削污成本如下:

i-1

、排污抵消系统

(Po llution -Offset System , POS) [5]、兑换率排污交易系统(Ex chang e -Rate Em ission Tr ading Sy stem, ERS) [6]。Timo thy 等指出, 储存暂时不用的排污权可以缓和由于污染排放控制不完善所带来的价格波动[7]。还有学者对流域点源和非点源排污源之间排污权交易进行了研究, 并检验了其对交易均衡和交易比率的影响

[8]

。

值得注意的是, TRS 避免了APS 中为建立排污权的投资组合而带来的高额交易成本, 避免了POS 中的搭车问题, 以及交易之前进行交易仿真结果检验所带来的高交易成本, 也降低了ERS 中, 排污权交易之后违背环境质量标准的可能性。因此, TRS 是一个在最小总削污成本条件下, 满足预先设定的环境质量标准, 实现成本有效的水污染最优控制模型。

我国关于排污权交易理论的研究始于20世纪90年代初期。随着我国环保力度的加大和排污权交易的试点及推广, 排污权交易的探讨逐渐成为我国污染控制领域的热点问题。已由综述国外排污权交易理论, 总结我国排污权交易试点城市的经验, 拓

展到国外实践的借鉴、排污权的初始分配与交易机制设计、立法及制度研究等方面。特别是进入21世纪后, 面对水污染日益严重的现实, 学者们开始了对流域排污权交易系统的研究。王书国等应用区域经济学和流域管理学等相关理论, 初步探讨了流域排污权交易理论模型初始分配问题

[10]

[9]

。尹云松等探讨了流域排污权

。赵来军以淮河流域为例, 研究了

我国跨流域水污染纠纷协调机制, 建立了排污权交易调控模型, 并计算出了排污权交易价格和削减额

[11]

。但是, 与国外相比, 我国流域排污权交易的

c i (e -e i -d i ) +d i p i +

0i

n

理论研究仅仅处于起步阶段, 还存在着污水处理资金短缺, 治理成果反复等问题。因此, 如何通过市场机制弥补污水处理所需资金, 如何通过排污权交易可持续地治理流域水污染, 已成为亟待解决的问题。为此, 本文在H ung 等[2, 4]的基础上, 引入污水处理厂和基于排污总量控制的目标区域负荷标准2个制度变量, 建立新的成本有效流域排污权交易系统模型k=1

E P (t

i

ki

T ki ) -(1)

k=i+1

E P T

i

ik

式中:e i 为排污源削污前最初的排污量; e i 为排污源i 的排污量; d i 为委托污水处理厂i 处理的污水量; c i 为排污源i 的单位削污成本; p i 为污水处理厂i 处理污水的价格; P i 为区域i 中排污权的交易价t

第5期

孙 卫, 等:基于制度变量的流域排污权交易系统模型

533

子; T ki 为排污源k 和i 之间的排污权交易量;

i-1k=1

E P (t

i

ki

T ki ) 表示排污源i 购买排污权的购买成

域有4个区域, 编号分别为1~4。每个区域只有一个排污源, 编号与其所在区域号相同。TRS 模型计算出区域间的转移因子(交易比率) 如表1所示。模型仿真所需相关基础数据如表2所示。

表1 转移因子t ij

区域j

区域i

区域1

区域1

1000

区域20100

区域30. 40. 610

区域40. 320. 480. 801

本;

k =i+1

E

n

P i T ik 表示排污源i 出售排污权的收入。将

n 个排污源的总削污成本加总, 所有买方付出的排污权的购买成本与卖方出售排污权的收入相抵, 因此, n 个排污源的总削污成本为

i =1

E [c (e

i

n

0i

-e i -d i ) +d i p i ](2)

区域2区域3区域4

包括了所有排污源自身的削污成本和委托污水处理厂处理的成本。因此, 在达到环境标准的前提下, 实现成本有效的排污权交易系统的表达式为:min e , d , T , T

i

i

ki

ik i=1

E [c (e

i

ij

n

表2 仿真相关基础数据

i

-e i -d i ) +d i p i ](3) (4)

区域区域1

e 0i 1006010030

负荷标准E j

8080140100

总可排放量T j

8080450

T i 8080450

s. t.

i=1

E t

n

(e i +d i B ) [E j

i-1

区域2区域3

e i [T i +(1-B ) d i +

k=1

E t

ki

T ki -

k=i+1

E T

n

ik

(5)

区域4

e i I [0, e 0i ]; T ki \0, T ik \0; d i \0; E j \0

(6)

式中:i, j =1, 2, , , n; B 为排污源i 转让其排污权给污水处理厂i 的转让比例; T i 为排污源i 初始状态所拥有的排污权; d i B 表示污水处理厂i 所拥有的排污权; (1-B ) d i 表示排污源i 通过委托污水处理厂处理而节约下来的排污权。式(4) 表示区域j 所有的污染物排放量必须[区域j 的区域负荷标准。式(5) 表示排污源i 的当前排放量必须[其当前拥有的排污权所对应的排污量。

2. 1. 2 主要数据准备

(1) 每个区域可排放总量的分配。从最上游第1个区域开始, 依次分配, 区域的排放总量等于本区

域的负荷标准量减去来自上游污染排放的转移量(t ij 有关) 。然后, 把各区域的可排放总量转变成一定数量的可交易的排污权(区域可交易的排污权

j ) , 即(T DPs , T

j-1

T 1=E 1, T j =E j -具体数值见表2。

k=1

E t

kj

T k

2 模型仿真与结果分析

2. 1 模型仿真

为便于与T RS 模型的仿真结果[2]进行比较, 本文采用M atlab 7. 0, 选取与TRS 一致的仿真背景与仿真基础数据。

2. 1. 1 模型仿真背景 如图1所示,

假设整个水流

(2) 削污成本函数的确定。本文认为T RS 模型在仿真中所假设的排污源i 的削污函数

c i (e i -e i ) =50+0. 5(85-e i ) +

5i (85-e i )

2

没有体现出e i 与e i 之间的差异, 而实际情况中, 排污源i 的削污成本与(e i -e i ) 的值是直接相关的。

因此, 在仿真中, 本文对削污成本做了调整:

c i (e 0i -e i ) =50+0. 4(e i -e i ) +

2

5i (e 0i -e i )

由于TRS 模型成本有效性的论证中, 界定了c i (#) 为严格凸增函数, 调整后的函数c i (e i -e i ) 是

e i 的单调减函数。为便于与TRS 模型的仿真结果进行比较, 也假设:

(51, 52, 53, 54) =(0. 01, 0. 02, 0. 03, 0. 04)

将调整后的削污成本函数和(51, 52, 53, 54) 代

534

系 统 管 理 学 报

m in E c i (e i -e i )

i=1n

T

第17卷

(4) 在对污水处理厂处理价格的向量(p 1, p 2, p 3, p 4) 估值的基础上, 及区域总的负荷总量E j 不变的前提下, 运用不同组合(p 1, p 2, p 3, p 4) 对本文模型进行仿真。通过比较仿真结果中的污水处理厂的处理量和排污权交易量, 确定(0. 9, 0. 5, 0. 9, 0. 7) 、(0. 6, 0. 5, 0. 9, 0. 7) 、(0. 5, 0. 3, 0. 6, 0. 5) T 为相对理想的污水处理厂处理价格, 这3组数据可以分别代表3种污水处理厂的市场状态, (0. 9, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T 代表排污权交易系统初始运行时污水处理厂的价格组合; (0. 6, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T 代表经过一定时间段以后, 排污权交易所产

新建模型76. 60937. 45670. 5071. 100316. 869

T

T

T

中, 并满足条件e 0i =(100, 60, 100, 30) , e i I [0, e i ],

i=1

E t

n

ij

e i [E j , j =1, 2, , , n, E j \0, 所得结果如表

3所示。表3右2列所示为T RS 模型使用的削污成本函数

c i (e 0i -e i ) =50+0. 5(85-e i ) +

5i (85-e i )

表3 削污成本函数的仿真结果

区域区域1区域2区域3区域4

区域负荷

8080140100总削污成本

初始排污权分配T RS 模型

8080450

79. 07938. 05970. 0660. 374327. 207

2

在其所建立模型中的仿真结果。

生的对污水处理厂的需求, 使污水处理厂数量增加, 从而污水处理厂之间出现了市场竞争, 部分区域的

污水处理价格已经有所降低; (0. 5, 0. 3, 0. 6, 0. 5) T 则代表排污权交易市场相对成熟, 污水处理厂的数量及竞争价格也趋向于成熟之后的价格组合。 (5) 为研究区域排污权交易系统在不同削减程度下达到成本有效状态所对应的各组数据, 并不失一般性, 将区域负荷标准E j 减少10%、20%、40%、60%分别进行仿真。

2. 2 结果分析

2. 2. 1 总削污成本 在3组污水处理价格(0. 9, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T 、(0. 6, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T 、(0. 5, 0. 3, 0. 6, 0. 5) 下, 运用相关数据分别对TR S 模型以及本文新建模型进行仿真, 在区域负荷标准E j 逐渐减少时总削污成本见表4。

T

从表3可以看出, 削污成本函数的调整对排污权交易系统的成本有效性有了一定的影响, 使得总的削污成本有所降低, 优于TRS 模型所假设的削污成本函数。鉴于此, 本文的削污成本函数定义为

c i (e 0i -e i ) =50+0. 4(e i -e i ) +

2

5i (e 0i -e i )

(3) 本模型中, 根据目前污水处理厂出水水质状况, 确定B =0. 1。

表4 区域负荷标准E j 减少时总削污成本汇总表

总削污成本

模型

TRS 模型新建模型

(0.9, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T (0.6, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T (0.5, 0. 3, 0. 6, 0. 5) T 综合价格因素

T

E j 327. 207272. 901272. 4566252. 2252272. 901

0. 9E j 345. 8750289. 2411287. 0900262. 8696287. 0900

0. 8E j 379. 4455306. 5011301. 7233273. 5141301. 7233

0. 6E j 460. 5099341. 1011330. 9900294. 8030330. 9900

0. 4E j 560. 1486375. 7011360. 2566316. 0918316. 0918

变化趋势上升上升上升上升上升

由于(p 1, p 2, p 3, p 4) 的3种数据组合分别

代表污水处理厂的3种市场状态, E j 的逐渐减少, 是通过不断增加对污水处理厂的需求, 进而促进污水处理厂的数量由少到多, 污水处理的价格由相对垄断价格向成熟稳定的价格过渡而实现的。因此, 在上述3种组合下, 本文模型的总削污成本不是在某一个价格组合下, 随着区域负荷标准的减少而增加, 而是由左上(0. 9, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T 对应的总削污成本, 向右下(0. 5, 0. 3, 0. 6, 0. 5) 所对应的总T

由表4可知, 随着区域负荷标准的减少, 排污权交易系统总的削污成本逐渐增加; 在同样的区域负荷标准下, T RS 模型的总削污成本远高于本文模型的数值, 说明新建模型中排污权交易系统总削污成本明显下降。

2. 2. 2 排污量和污水处理量 在3组污水处理价格下, 区域负荷标准逐渐减少时, 对新建模型的排污量和污水处理量的仿真结果汇总如表5所示。可见, 随着区域负荷标准的减少, 流域总的排污量逐渐

第5期

孙 卫, 等:基于制度变量的流域排污权交易系统模型

535

表5 新建模型排污量和污水处理量的仿真结果

(0. 9, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T

排污量

E j 0. 9E j 0. 8E j 0. 6E j 0. 4E j 变化趋势

166. 171147. 8379128. 837890. 393551. 949下降

污水处理量84. 51694. 8494111. 8501150. 2938188. 7374上升

(0. 6, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T

排污量165. 43146. 2083126. 98688. 541650. 0974下降

污水处理量91. 924111. 1451130. 3682168. 8122207. 2538上升

(0. 5, 0. 3, 0. 6, 0. 5) T 排污量163. 41144. 1873124. 965386. 520848. 0763下降

污水处理量113. 576132. 8006152. 0204190. 4655228. 9094上升

2. 2. 3 排污权交易量 在3组污水处理价格下, E j 逐渐减少时, 对本文模型仿真结果中交易量的加总值汇总见表6。

表6 新建模型交易总量的逐次仿真结果

(0. 9, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T

E j 0. 9E j 0. 8E j 0. 6E j 0. 4E j 变化趋势

66. 704450. 530216. 61564. 36494. 1911下降

(0. 6, 0. 5, 0. 9, 0. 7) T 68. 893644. 615416. 66684. 50404. 3584下降

(0. 5, 0. 3, 0. 6, 0. 5) T 56. 986830. 6713. 86733. 78763. 7070下降

减少而逐渐增加的。但是, 随着区域负荷标准减少, 新模型的总削污成本增大的幅度要明显小于TRS 模型的总削污成本。可见, 本文模型较TRS 模型能够更有效地降低流域总削污成本。

(2) 随着区域负荷标准的减少, 新模型仿真结果表明, 流域总排污量呈现下降趋势, 委托污水处理厂处理的污水量呈逐渐上升趋势, 排污权的交易总量呈明显的下降趋势。在相同区域负荷标准下, 随着污水处理价格组合从相对垄断价格向趋于成熟的稳定价格变化, 流域总排污量不断降低, 委托污水处理厂处理的污水量也随之升高, 排污权的交易总量随之下降。这反映出社会资本投资兴建的污水处理厂从一定程度上抑制了排污权的交易, 降低了流域的污水排放量, 从而对推动我国流域污水治理的可持续发展起到积极的作用。参考文献:

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由表6可以看出, 随着E j 的减少, 排污权的交易量也逐渐减少, 每个排污源所面对的削污量逐渐增加。随着削污量的增加, 每个排污源的削污成本

逐渐增大, 由自身削污或者相互间排污权交易, 逐渐转变为必须通过委托污水处理厂的处理来削减排污, 达到自身排污量小于自身拥有的排污权的要求。因此, 随着E j 的逐渐减少, 排污权的交易总量必然会逐渐减少。

3 结 论

面对我国水流域污染控制中, 污水处理的资金缺口巨大、网络管道的严重欠缺、大量污水不经处理直接排入水流域以及流域污水治理成果反复等亟待解决的问题, 本文在TRS 模型的基础上, 引入了由社会资本投资建设的污水处理厂, 并在排污权交易总量控制下, 周期性减少区域负荷标准。基于上述制度调整, 建立了新的成本有效的排污权交易系统模型, 并进行了仿真, 以检验所引入的制度变量在交易系统中的有效性。

通过新模型仿真, 可得出如下结论:

(1) 无论是TRS 模型还是本文新建模型, 排污(下转第541页)

第5期

张志鹏, 等:中国股市流动性的体制转变及政策效应分析

541

性产生作用, 因此, 这一时期政策对股市影响的目的和方式与前一时期有本质的不同。规则对市场流动性产生作用。因此, 这一时期政策对股市影响的目的和方式与前一时期有本质的不同。参考文献:

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展阶段划分[J].经济科学, 2002(1) :67-73.

4 结 论

本文引入了马尔可夫状态转移的ARCH (SWARCH ) 模型, 分析中国股票的流动性。SWARCH 模型将波动性的持续性转换成波动性状态的持续性和特定波动性状态下波动性冲击的持续

性。实证结果表明, SWARCH 模型较ARCH 模型能更好地描述我国股票市场流动性的波动性, 极大地提高波动性的预测精度。本文得到主要结论如下:

(1) 我国股市流动性有着显著的体制转变特征, 有时波动剧烈、波幅较大, 而有时运行平稳, 有时波动集聚, 但波幅较小。

(2) 政策或重大事件的发生是造成我国股市流动性波动体制转变的重要因素。分析发现, 我国股票市场流动性的较低波动性状态向较高波动性状态的转移往往是由大量的政策出台或监管加强引起的。

(3) 随着我国股市容量的扩大, 市场流动性的增强, 政策或重大事件发生对市场流动性的影响力度在逐渐减小。在中国股市的转轨建设期, 政策上的变化对股市流动性的影响十分巨大的, 由此导致了中国股市的/政策市0现象。逐渐地, 政策对股市的影响机制也在逐渐通过影响供求平衡、运用市场

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