基于清洁发展机制的碳减排投资机制设计研究

杨涛，李随成(西安理工大学经济与管理学院，陕西西安710054)

?



基于清洁发展机制的碳减排投资机制设计研究

杨涛，李随成
(西安理工大学经济与管理学院，陕西西安710054)

?

摘要:采用清洁发展机制下碳排放总量限制的减排政策时，企业吸引投资者对减排方面的相关技术和设备的投资非常重要。由于企业和投资者之间信息的不对称，投资者无法判断企业是高收益企业还是低收益企业。基于此，本文构建了企业和投资者之间的信号传递博弈模型，结果表明，企业用自身收益的一定比例换取投资者对新上项目的投资，对低收益企业的投资概率要大于高收益企业;在不区分企业收益情况下，进而研究了达到预期减排目标的企业和投资者之间的混同完美贝叶斯均衡策略，为投资者的投资决策提供了参考依据。

关键词:信号传递博弈;碳排放;清洁发展机制;贝叶斯均衡

1　引言

碳交易是《京都议定书》为促进全球温室气体减排，以国际协议作为依据的温室气体排减量交易。在6种被要求减排的温室气体中，二氧化碳( CO2)为最大宗，这种交易以每吨CO2当量为计算单位，所以通称为碳交易，其交易市场被称为碳市场( Carbon Market)。Leiby和Rubin［1］提到全球碳交易的三种机制为:联合履行机制( Joint Implementation，JI)、清洁发展机制( Clean Development Mechanism，CDM)和排放交易机制( Emissions Trading，ET)。Nordhaus和Yang［2］在对经济增长与气候间相互关系的研究中指出，温室气体排放的经济问题主要表现为具有外在性，而解决温室气体外在性问题的途径主要包括碳税、碳交易以及管制措施。Benjaafar等［3］认为，减少碳排放政策有四种:排放总量限制、碳税、限额交易以及限额补偿。Liu等［4］提到碳配额分配的四种方法:追朔方法、基于产出的方法、生产绩效标准方法和拍卖。Lee等［5］指出碳税作为一种价格机制成为减排的主要工具，得到了广泛的应用，但并不是每个行业减排都可以用单一征收碳税来达到减排目的，而是要结合其它工具。Alberola和Chevallier［6］基于霍特林分析，研究发现欧盟碳配额津贴价并不能充分反映减排成本。这些研究主要集中在碳减排政策层面，政策的实施固然能够降低碳排放，但是Eshel［7］通过对交易权分配使用情况的监管发现，交易权的使用通常会产生低效率。换句话说，碳减排政策实施的结果必然导致企业产出的降低，破坏和抑制经济发展。

但是在这三种碳排放交易机制中，美国参与的CDM项目的市场规模已经从2006年的58亿美元降到2010年的15亿美元，Lee等［8］对这种现象进行了解释:一方面是发达国家投资者受到减排项目认证的波动给自己带来越来越高的经营风险;另一方面则是发展中国家缺乏减排项目认证，这就必然使得发达国家投资者利用资本和技术优势对发展中国家CDM项目进行投资，以便谋取超额收益。Emma和Helene［9］指出中国目前主要参与CDM交易。Kang和Park［10］认为CDM项目有助于发达国家从成本收益方面减排和发展中国家的可持续发展。Klepper［11］认为排放交易机制和清洁发展机制需要在后京都议定书时代发挥作用，并且探讨了发展中国家实施清洁发展机制的激励机制。

国内关于碳减排方面文献也较多，如羊志洪等［12］探讨了CDM下，中国碳交易市场的构建。付丽苹和刘爱东［13］建立了政府与高碳企业间的委托—代理模型，分析政府征收碳税激励高碳企业实施CO2减排的激励契约。结果表明，政府设计科学合理的碳税税率可实现高碳行业CO2排放总量控制，增强高碳企业实施CO2减排的内在动力，激发其积极主动向低碳企业转型。李莉［14］分析了企业关联交易行为与政府管制的关系。宋之杰和孙其龙［15］构建了研发补贴与污染排放税收下的企业研发模型。檀勤良等［16］在企业的产品需求为随机变量的条件下，分别建立了强制减排机制和税费机制下的企业生产优化模型。杨亚琴等［17］建立了企业在强制减排机制下的生产优化模型，结果表明企业存在超额排放的动机。王双英等［18］通过分析国际石油价格对世界碳交易市场的影响，发现随着国际油价上升，世界二级CDM市场的交易量显著增加，而一级CDM和联合履约JI市场将受到一定冲击，发达国家更倾向于内部碳交易，而减少与发展中国家的合作。这一点也间接验证了Lee等［5］的结论。

基于以上文献分析，国外学者的研究主要集中在配额分配、排放交易、交易效率等方面，并且指出中国目前主要参与CDM交易。而国内学者的研究主要侧重于碳交易市场构建、政府的管制激励措施以及企业减排生产优化等方面，缺乏国外投资者对国内CDM项目投资方面的研究。因此，本文以碳排放企业新上减排项目，需要投资者的投资为出发点，考虑到企业和投资者之间存在信息不对称，构建了一个信号博弈模型，旨在研究在信息不对称和排放总量限制下，企业以自身收益的一定比例来换取投资者对本企业进行减排投资的行为。研究假定获得投资主要是用来降低单位产品碳排放强度。对企业来讲，通过获得减排项目投资将能够降低企业单位产品碳排放强度，达到减排目标，赢得良好社会声誉;而对投资者来讲，投资该项目，既实现了企业降低碳排放强度的目标，同时，也获得了超过这部分资金投资到其它地方机会收益的超额收益。双方如何确定投资比例，以及通过投资降低单位产品碳排放强度的程度是本研究的核心问题。

2　问题描述及模型建立

企业以自身利益的一定比例吸引投资者投资减排项目［19］，在排放总量限定的情况下，通过投资者投资降低单位产品碳排放强度的同时，也提高了产出，是当下企业的追求。由于受到企业规模、能力的限制，以及减排要求，碳排放企业需要刻意隐瞒一些信息，目的是为了获得投资者的投资。因此投资者往往很难真实把握企业生产经营、收益、财务负债以及道德等方面的真实情况，只能在企业提供信息基础上，对该项目的投资做出合理判断。在这种信息不对称情境下，本文把企业分为高收益和低收益两种类型，并且仅仅知道企业属于高收益还是低收益企业的概率，探讨投资者在哪种情境下投资最有利。如果投资者判断准确，即对高收益企业进行该减排项目的投资，高收益企业收益，投资者也获得高收益的一定比例。如果判断不准确，即对低收益企业进行该减排项目的投资，低收益企业和投资者均收益，但是，与将这些资金投入高收益企业所得的收益相比，损失不少收益，并且还要承担更大的风险，势必无法实现帕累托最优。因此，在明确知道该企业属于高收益企业或低收益企业概率的前提下，如果企业以出资比例多少换取投资方的投资，那么，减排项目投资成功与否，主要与企业出资比例有关。通过合理确定这个比例，使得投资者向高收益企业投资获得较高收益，而向低收益企业投资获得较低收益的同时规避风险，同时也促进碳排放企业实现了相应的减排目标，达到共赢局面。

本文研究的碳排放企业是以自身收益的一定比例提供给投资者，以换取投资者对该项目的投资。运用信号博弈模型，将高收益企业和低收益企业区分开来，以便投资者对高收益企业进行项目的投资决策，提高投资者的收益，同时，拒绝对低收益企业进行投资，降低投资者的投资风险。该信号博弈模型的具体假设如下:

( 1)博弈的参与方为碳排放企业和投资者( G)，假定二者都是以追求自身收益最大化为目标的理性人，并且都是风险中性。

( 2)碳排放企业实际收益有高低两种类型，假设企业知道本身是高收益企业还是低收益企业，企业收益仅与产量呈线性关系，高收益企业的收益用π= mQ1表示，低收益企业的收益用π= mQ2表示。并且Q1＞Q2，Q1、Q2分别表示高收益企业和低收益企业的产量，m为产品的市场价格，假定m为一常数。

( 3)假设实施该减排项目带来的收益为R。

( 4)假设单位产品的碳排放强度为K。结合假设( 2)，当为高收益企业时，生产Q1数量该产品的碳排量即为KQ1，同理，生产Q2数量该产品的碳排量为KQ2。

( 5)为了便于计算，假设两种收益的企业生产成本和固定成本均为0。

( 6)企业(信号发出方)知道π，并且愿意以S比例的收益去换取投资者的投资。

( 7)投资者(信号接收方)看到S，但是并不知道π是高还是低，然后决定是接受还是拒绝投资。

( 8)假设投资者拒绝，则由于投资者未投资，投资者把资金投到其它地方，收益率为r，那么投资者收益为I( 1 + r) ;如果投资者接受投资，则投资者收益为S(π+ r)。其中I为投资金额，结合假设( 2)则可得I/m为该投资所带来的产量增量ΔQ，投资后该企业的产量为Q'。

信号传递博弈的过程:

企业(信号发出方)的类型只有两种，投资者(信号接受方)的策略也只有两种。假定0＜S＜1，文献［3］研究表明，当排放限制明显低于不受约束排量(超过15%)的情况下，实施投资能够降低成本。

投资者(信号接收方)看到企业(信号发出方)高收益mQ1判断π= mQ1概率为q( 0＜q＜1)，即p( mQ1|S) = q，那么，投资者只有在S［qmQ1+ ( 1－q) mQ2+ R］≥I( 1 + r)，否则不投资。

即得到满足时，投资者才会接受S。

对企业(信号发出者)来讲，也只有( 1－S)· (π+ R)＞π时

即得到满足时，企业才愿意出价S。

下面讨论无论企业是高收益mQ1还是低收益mQ2，企业都出S，而投资方接受，即在什么情况下该信号博弈是一个混同完美贝叶斯均衡。

首先，对企业(信号发出者)来讲，要想达到混同完美贝叶斯均衡，就必须满足( 2)式，由于π可以是mQ1，也可以是mQ2。因此，当π= mQ1时同理，π= mQ2时由于mQ1＞mQ2，因而可得到

也就是当( 3)式得到满足时，无论是高收益还是低收益，企业都会愿意出价S。

无论高(低)收益企业，还是投资者都会接受该S，可得混同完美贝叶斯均衡的前提条件是

若满足( 5)式时，将出现(企业出S，投资者投资)策略的混同完美贝叶斯均衡。

下面对q进行讨论。当q趋向于1时，因为R≥I( 1 + r)，因此( 5)式成立，这意味着混同完美贝叶斯均衡必然存在。

mQ1－mQ2。不等式含义是该减排项目的收益R，与该投资投在其它处的机会收益I( 1 + r)之差，大于右边值，可实现混同完美贝叶斯均衡。

由于q是投资者判断该企业为高收益的概率，那么上述结论表明当投资者相信该企业为高收益概率较大时，会倾向于接受较低的S，而当投资者不相信该企业为高收益概率，即当q较小时，投资者会倾向于接受较高的S。

因此，在这个混同完美贝叶斯均衡中，企业将采取措施使投资者相信有高收益而付出代价，例如提高经营业务的透明度，及时公布年报和企业情况，树立良好的企业形象等等。这个代价有时候很可能会超出从该项目投资中所获得的收益而迫使企业放弃该项目。这一点，从对q趋向于1的分析可以得出。相反，低收益企业只要给予足够的S，就能获得投资者的投资。由于信息的不对称性，同时也为了确保投资者的投资能够得到相应的S比例的收益，必然要求高收益企业和低收益企业的分离，实现分离均衡。考虑碳交易情况:

由于R＞I( 1 + r)，存在投资的情况下，分离均衡必然存在。

对于企业来讲，低收益情景下，企业愿意出

必须满足mQ2+ R≤qmQ1+ ( 1－q) mQ2+ R，意味着低收益企业的收益小于投资者的期望收益，投资者才愿意选择投资I，也就实现低收益企业的分离

高收益情景下，企业愿意出

必须满足mQ1+ R≥qmQ1+ ( 1－q) mQ2+ R，结合( 5 )式，以及S =I( 1 + r)≤R≤

mQ1+RmQ1+R

R，投资者将拒绝投资，因而实现高收益企业

mQ2+R

的分离。

这个分离均衡显然不满足最优帕累托均衡，因为高收益企业得到投资的概率小于低收益企业得到投资的概率，而只能选择放弃这个项目;而低收益企业由于得到投资，提高了投资者投资该项目的风险。这个结论也可以用来解释当前一些业绩不好的企业新上项目造成投资者无法收回预期收益以及银行的一些坏账问题，而高收益企业却无法得到投资。但是却能够给当前减排的大目标提供一个用企业收益来换取投资者投资的思路。假定实施减排项目不区分企业收益类型，以下部分利用上面的结论来讨论如何实现减排目标问题。

企业实施该项目是通过获得投资I来提高产量，同时降低单位产品的碳排放强度。假定未投资时，无论高收益企业还是低收益企业碳排放强度均为K，通过该投资I，在总碳排量不变的情况下，企业单位产品的碳排放强度降低为K'，同时企业产品产量提高到Q'，即KQ = K'Q'。说明一点，该企业受到监管部门减排的要求而实施该项目，导致企业的碳排放总量不能超过未实施该项目时的碳排量KQ，即K'Q'≤KQ，而受到市场供求关系影响，Q'往往达不到，为了便于计算，在这里，取等号，即有K'Q' = KQ。

由于假定产品价格为常数m，因而由于投资I，为了便于理解项目投资的效果，将I转换为所产生

代入Q +ΔQ = Q'，得到，企业低收益得到投资后产量变为因此;当Q = Q2时

相应地，当Q = Q1时

代入前面均衡结论，企业和投资者都可接受的方案，可得混合完美贝叶斯均衡的前提条件是低收益企业接受投资，分离均衡的条件是相应地，达到碳排放强度K'和产量Q'。

3　结论与启示

根据以上的分析，可得以下结论:

( 1)对企业而言，考虑采用投资所带来的产品收益的一部分来换取投资者的投资，通过信号博弈发现，高收益企业以S比例作为收益换取投资者的投资概率小于低收益企业获得投资的概率。因此，信号博弈的结果是高收益企业争取获得投资的积极性要低于低收益企业。换句话说，高收益企业可能基于已有的市场份额和声誉，并不十分关注减排方面。

( 2)无论是高收益企业还是低收益企业，对于要努力降低碳排放的企业而言，都希望得到减排投资，因此都会对企业的公众形象、财务报表、运作决策等进行进一步的评估和创新。同时，政府相关部门也应该营造减排制度环境，培育减排意愿和技术搭接平台，促成企业间的技术交流、技术合作以及减排投资项目的达成［20］，这样越来越多的高收益企业会提高自主投资减排项目的积极性，或者得到减排项目投资的概率将不断提高。高收益企业接受投资，分离均衡的条件是本文结合CDM原理，针对企业(要么高收益，要么低收益)与投资者之间信息不对称，构建了信号博弈模型，以探讨企业以一定收益比例换取投资者的投资，吸引投资者对节能减排技术、设备方面的投资，实现企业产品供应的同时降低单位产品碳排放强度。这个结论也验证了Sinn［21］提到的减排应该从产品供应方面着手的结论。对碳排放企业来讲，投资该项目能够降低企业单位产品碳排放强度［22］，从而提高该企业的低碳产品形象，进一步提升了企业的社会影响力，同时带动其它企业也加入到碳减排方面的决策活动中去。而对投资者来讲，投资该项目，既实现了目标企业降低碳排放强度的目标，同时，也获得了超额收益，实现了CDM机制下的碳补偿政策工具在实际决策中的应用。

参考文献:

［1］Leiby P，Rubin J．Intertemporal permit trading for the control of greenhouse gas emissions［J］．Environmental and Resource Economics，2001，19( 3) : 229-256．

［2］Nordhaus W D，Yang Z．A regional dynamic generalequilibrium model of alternative climate-change strategies ［J］．The American Economic Review，1996，86( 4) : 741-765．

［3］Benjaafar S，Li Y，Daskin M．Carbon footprint and the management of supply chains: insights from simple models［J］．IEEE Transactions，2013，10( 1) : 99-116．

［4］Liu B，He P，Zhang B，et al．．Impacts of alternative allowance allocation methods under a cap-and-trade program in power sector［J］．Energy Policy，2012，60 ( 3) : 161-181．

［5］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．

［6］Alberola E，Chevallier J．European carbon prices and banking restrictions: evidence from Phase I( 2005-2007) ［J］．The Energy Journal，2009，26(2) : 1-28．

［7］Eshel D M D．Optimal allocation of tradable pollution rights and market structures［J］．Journal of Regulatory Economics，2005，28( 2) : 205-223．

［8］Lee H，Park T，Kim B，et al．．A real option-based model for promoting sustainable energy projects under the clean development mechanism［J］．Energy Policy，2012，54( 5) : 360-368．

［9］Emma L，Helene A．Perceptions of the effectiveness of the United Nations framework convention on climate change in advancing national action on climate change ［J］．Environmental Science＆Policy，2008，11(1) : 1-13．

［10］Kang M J，Park J．Analysis of the partnership network in the clean development mechanism［J］．Energy Policy，2012，52( 3) : 543-553．

［11］Klepper G．The future of the European emission trading system and the clean development mechanism in a post-Kyoto world［J］．Energy Economics，2011，33 ( 4) : 687-698．

［12］羊志洪，鞠美庭，周怡圃．清洁发展机制与中国碳排放交易市场的构建［J］．中国人口资源与环境，2011，21( 8) :1-6．

［13］付丽苹，刘爱东．征收碳税对高碳企业转型的激励模型［J］．系统工程，2012，30( 7) :94-98．

［14］李莉．关联交易与政府管制——基于信号传递模型的博弈分析［J］．科技与管理，2011，13( 1) :37-39．

［15］宋之杰，孙其龙．减排视角下企业的最优研发与补贴［J］．科研管理，2012，33( 10) :80-89．

［16］檀勤良，魏咏梅，何大义．行政管理减排机制对企业生产策略的影响研究［J］．中国软科学，2012，27( 4) : 153-159．

［17］杨亚琴，邱菀华，何大义．强制减排机制下政府与企业之间的博弈分析［J］．系统工程，2012，30(2) :110-114．

［18］王双英，李东，王群伟．国际石油价格对世界碳交易市场的影响研究［J］．价格理论与实践，2011，12( 3) : 52-53．

［19］谢识予．经济博弈论［M］．上海:复旦大学出版社，2002．363-381．

［20］程志超，王丹，沈佩龙．碳交易给我国节能减排目标带来的风险与机遇［J］．北京理工大学学报(社会科学版)，2011，13( 6) :37-40．

［21］Sinn H W．Public policies against global warming: a supply side approach［J］．International Tax Public Finance，2008，15( 2) : 360-394．

［22］傅崇辉，赵黛青．碳交易体系之行业选择机制的经验借鉴与案例分析——以广东为例［J］．生态经济，2012，( 7) :70-74．

Research Based on Clean Development Mechanism of Investing Carbon Emission Reducing

YANG Tao，LI Sui-cheng
( School of Economics and Management，Xi’an University of Technology，Xi’an 710054，China)

Abstract:When adopting the policy of the carbon emission reduction to reduce the overall carbon emissions under the Clean Development Mechanism，it is very important for enterprises to attract investment in carbon-reducing technology and equipment．An investor is unable to determine whether its investment is high-yield or not，due to the asymmetric information between the investor and the company in which it invests．In this case，this article sets up a game to facilitate the information transmission between a company and its investors，and the research shows that there is a high probability of investing in a low yield company than a high one when an enterprise offers a proportion of its profit in exchange for investment in its new project．Meanwhile，this article further studies the strategy of perfect Bayesian Nash equilibrium that can be used between a company whose expected emissions target has been achieved and its investors，without assessing a company’s profit level．This paper provides a reference for investors to make their investment decisions．

Key words:signaling game; carbon emissions; CDM; Bayesian equilibrium

doi:10．11847/fj．34．4．76

文章编号:1003-5192( 2015) 04-0076-05

文献标识码:A

中图分类号:F224．32

基金项目:国家自然科学基金资助项目( 71372172G0203)

收稿日期:2014-09-18