配额免费分配法下市场结构对碳交易市场运行效率的影响

胡东滨+汪静+陈晓红

摘要 在产品市场和碳交易市场均为完全竞争的市场结构中，碳交易机制是一种有效的环境政策，但在现实环境下，产品市场和碳交易市场往往都是不完全竞争的。本文采用复杂适应系统仿真的方法，构建基于SWARM的碳交易市场仿真模型，建立碳排放权交易市场仿真系统，研究产品市场和碳交易市场结构对碳交易市场的运行效率的综合影响，同时为了降低产品市场垄断企业对碳交易市场运行效率的影响，本文通过增加碳交易市场配额缺口和增加参与交易的中小控排企业数量两种方式，探寻如何在产品市场不完全竞争的环境中设计合适碳交易机制。研究发现：①产品市场垄断会导致碳交易市场流动性不稳定，出现波动聚集等现象。②在产品市场处于相同结构时，碳交易市场垄断会导致成交量和成交额减少，流动性降低。③不同市场结构对碳交易市场的价格波动没有显著影响。④产品市场的市场结构会影响碳交易市场运行的有效性，完全竞争的产品市场下，碳交易市场的收益波动符合随机游走，而垄断力会改变这一特征。⑤市场流动性随着碳配额缺口的扩大发生显著变化，成交量和成交额随之显著增加，在产品市场垄断的市场结构中，通过加紧配额供给，可以增加碳交易市场的流动性，改变碳交易市场低迷的交易状况。⑥鼓励小企业参与市场交易对碳交易市场的流动性没有产生显著影响，但会在一定程度上降低垄断企业在碳交易市场上的支配力，从而改善碳交易市场的有效性。

关键词 碳排放权交易；市场结构；运行效率；仿真模型

中图分类号 F205 文献标识码 A 文章编號 1002-2104（2017）02-0052-08

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2017.02.009

随着全球环境问题日益加剧，节能减排和可持续发展已成为国际社会的共识[1]。中国作为全球最大的温室气体排放国，面临着国内环境和国际政治的双重压力。针对这一问题，我国自2013年开展多个城市碳交易市场试点工作，取得了初步成果。我国碳交易市场在稳步发展的同时，面临市场流动性不高，排污数据核查标准不统一，配额发放偏松，地方政府不支持等诸多问题。与国外成熟的碳交易市场相比，我国七个试点城市碳交易并不活跃，价格呈现走低的趋势，碳交易市场运行效率不高的现实问题会降低企业节能减排的效果。研究不同市场结构对碳交易市场运行的影响以及如何提高不完全竞争市场下碳交易市场运行效率具有重要的现实意义。多数学者认为，基于科斯定理产权理论，赋予排放权经济价值的碳排放权交易[2]，是当前十分有效的环境管理政策之一[3]。在产品市场和碳交易市场都处于完全竞争的环境中，企业的交易成本为0，无论初始的资源配置如何，碳排放权的价格总是等于企业的边际治理成本，而企业总的治理成本也是最低的[4]。但在现实环境下，产品市场和碳交易市场往往都是不完全竞争的。具有垄断力的企业会使得市场价格偏离均衡，科斯定理成立的前提也被扭曲，导致市场效率受到影响，社会财富可能会由于排放权市场交易的资源配置而减少[5]。基于此，本文采用复杂适应系统仿真的方法，构建基于SWARM的碳交易市场仿真模型，建立碳排放权交易市场仿真系统，研究产品市场和碳交易市场结构对碳交易市场的运行效率的综合影响，同时为了降低产品市场垄断企业对碳交易市场运行效率的影响，本文通过增加碳交易市场配额缺口和增加参与交易的中小控排企业数量两种方式，探寻如何在产品市场不完全竞争的环境中设计合适碳交易机制，为提高我国碳交易市场运行效率和建立统一的全国碳交易市场提供建议。

1 文献综述

目前关于市场结构对碳交易市场影响的文章大多是从单个市场的垄断出发，研究垄断力对社会福利和市场效率的影响。

（1）产品市场垄断对碳交易市场的影响。Sartzetakis[4]研究发现，在产品市场不完全竞争情况下，控排企业减排成本和生产效率不一致，可能会导致计划分配排放权方式下的市场有效性优于利用市场机制分配排污权。陈德湖等[6]建立双寡头垄断市场的博弈模型发现在产品市场垄断时，管理者可以通过合适的配额分配方式降低福利损失率。Meunier[7]分析合并两个不完全竞争的产品市场对碳交易市场的影响，结果表明合并两个不完全竞争的市场可能出现“反生产”现象，减少社会福利，但可以通过补贴其中的一方来缓解合并带来的低效率。Ahn[8]通过评估在具有垄断力的电力市场中，各种配额分配政策的优劣，发现最有力的减排政策是采用拍卖法，同时还可以降低市场垄断带来的社会福利减少的影响。

（2）碳交易市场垄断对碳交易市场的影响。碳交易市场的垄断力来源于初始配额的分配不合理，在碳交易市场拥有大额排放权剩余或者需要购买大额排放权的企业都将成为市场的垄断者[9]。Cason， et al.[10]通过研究垄断企业是否可以在双边拍卖的配额交易市场行使垄断力，发现单边垄断市场的价格和卖方利润会高于双边垄断市场，而效率低于双边垄断市场，但是这一结果在统计学上并不显著，同时单边垄断市场的价格、利润和交易量通常非常接近完全竞争的市场均衡。Lange[11]通过仿真数值研究表明可以将排放权市场的垄断力看做由于初始配额分配带来的内生变量，从而探讨企业如何更加有效地利用自身的垄断力。Sauma[12]建立三阶段模型分析基于均衡模型的初始排放权分配对垄断企业的影响，结果表明初始配额会改变垄断企业技术改造的投资金额，有前瞻性的配额分配会增加社会福利。

但是碳交易市场和产品市场是相互关联的，一个同时具有两个市场垄断的企业可以同时且有效地操纵两个市场[13]，Hatcher[14]建立模型研究在产量定额的市场中，一家可以在产品市场和排放权市场都具有垄断力的企业的行为，研究结果表明，只要该企业初始配额不为0，企业都会保留超过自身需要排放量的配额，提高市场价格。研究市场结构对碳交易市场运行效率的影响时，同时考虑两个市场是必要的。

真实的碳交易市场结构复杂，影响市场运行的因素繁多，难以对市场结构抽丝剥茧。近年来，一些具有影响力的政策已经开始用实验方法进行测试或评估。实验研究为学术争论以及政策制定者和研究人员之间的分歧提供了重要的建议[15]。Taschini， et al.[16]在比较只存在排污企业的市场和同时存在排污企业和金融企业的市场的流动性和价格水平时，就采用了实验室实验的方式。碳交易市场的模拟实验研究可以直观地看到各个因素对碳交易运行的作用。

2 模型概述

本文研究基于复杂适应系统理论的Agent建模和仿真方法，以SWARM为仿真平台，通过分析我国现有的碳交易试点市场包括政府、控排企业、交易所及金融机构等各个主体的属性（见图1），用数学模型描述碳交易市场的交易行为和策略，构建实时动态的碳交易市场仿真系统，模拟碳交易市场各个主体的行为。

其中政府主体主要负责确定减排目标、分配配额、判断企业是否履约并进行超排处罚；碳排放企业主体有分析配额需求、参与市场交易、确定是否履约等行为；金融机构主体是非强制减排单位，主要是根据市场形势的变化，采取相应的投资或投机行为；交易所负责制定市场交易规则，提供交易信息并维持市场正常运行。

3 情景设置和数据来源

不同市场结构下碳交易市场的运行是通过设定不同 的情景来确定，情景是通过对于控排企业的产量（Q）、碳排放量（AE）、总配额缺口（∑niSQi）的设置，主要分为如表1的8种情景：

情景1（cwtw）：产品市场完全竞争，碳交易市场完全竞争，企业数量n=400

情景2（cwtl）：产品市场完全竞争，碳交易市场不完全竞争，企业数量n=400

情景3（cltw）：产品市场不完全竞争，碳交易市场完全竞争，企业数量n=400

情景4（cltl）：产品市场不完全竞争，碳交易市场不完全竞争，企业数量n=400

情景5（cltw_xl）：相比情景3扩大配额缺口，企业数量n=400，配额缺口是311.15万t

情景6（cltw_xxl）：相比情景3扩大配额缺口，企业数量n=400，配额缺口是601.61万t

情景7（cltw_xc）：相比情景3扩大小企业数量，企业数量n=500

情景8（cltw_xxc）：相比情景3扩大小企业数量，企业数量n=600

本文仿真实验控排企业的数据基于上海碳交易市场能源类的数据，初始配额分配方式采用基准法，其中控排企业的基准系数为6.34，交易时间2年，每年12月，每月23天。情景1、2、3、4包括400家控排企业，模拟不同市场结构对碳交易市场运行效率的影响；情景3、5、6包括400家控排企业，模拟在产品市场垄断的条件下，扩大市场配额缺口对运行效率的影响；情景3、7、8在情景3的基础上，扩大小企业（Mn）的数量，模拟在产品市场垄断的条件下，增加小企业的数量对碳交易市场运行效率的影响。

4 仿真结果分析

运用文献[17]的仿真模型，本文模拟上述各情景模式，得到在不同市场结构下碳交易市场的运行结果。碳交易市场的运行效率反应市场运行的好坏，核心是将市场交易者的潜在需求转化为实际的能力，对碳交易市场功能的发挥和正常运行有着重要影响，本文主要从流动性、波动性、有效性三个方面衡量碳交易市场运行效率。

（1）流动性反应市场交易的“及时性”，是包含交易时间、交易成本、交易规模的多维概念，本文综合市场的核心要素价格和成交量，选取流动性比率综合指标中的非流动性指标（ILLIQ），Amihud[19]定义的非流动性指标ILLIQ为：

ILLIQ=|Rt|/VOLDt

其中Rt为当日交易的收益率，VOLDt为当日总成交额，ILLIQ越高，每日单位成交额变化所带来的价格变动率越大，市场的流动性越差。同时本文结合成交量和成交额，利用Friedman检验不同情景模拟的市场流动性差异。

（2）波动性反应市场价格的动态变化，波动是市场的常态，但是过度的波动会提高整个金融市场的系统风险，增加投资人的交易成本和承担的风险，使市场价格信号失真。本文基于价格变化幅度，采用收益序列作为基本指标衡量不同市场的波动性，收益序列Rt计算公式：

Rt=ln（fn）-ln（fn-1）

其中，fn为当日收盘价，而fn-1为前一日的收盘价，收益率的绝对值越大表明市场的波动性越大。本文在分析不同市场结构收益序列基本特征的基础上，通过Friedman法检验不同参数实验结果收益序列的分布差异。

（3）有效性反应市场信息传递的效率，有效市场有强式有效市场、半强式有效市场和弱式有效市场三种形式，其中最为基本的弱式有效市场定义为市场的价格充分反应了市场的历史信息，即整个市场的价格是随机游走的，不存在任何套利机会。本文采用游程检验的方法检验不同参数水平下收益序列仿真数据是否具有随机性，如果游程检验的结果是拒绝假设，代表该序列具有相关性，不符合弱式有效市场的假设[20]。

4.1 不同市场结构对碳交易市场运行效率的影响

表2描述了情景1、2、3、4中不同市场结构非流动性指标。可以看出，在产品市场完全竞争的情况下，碳交易市场完全竞争比具有垄断力的市场结构非流动性指标较低，说明完全竞争的碳交易市场流动性优于垄断的市场。在产品市场和碳交易市场均存在垄断力的情况下，出现均值较小，但是峰度和偏度都异常高的特殊情况，这是由于市场交易较少且集中，非流动性指标值出现明显异常。

同时，观察四种情景非流动性指标的峰度和偏度指标，可以发现完全竞争的产品市场普遍比垄断的产品市场数值低。峰度和偏度偏离标准正态分布越多，非流动性指标分布表现出越明显的尖峰肥尾特征，说明产品市場垄断可能会导致碳交易市场流动性不稳定，出现波动聚集现象。

为了进一步检验各情景的差异，表3展示了不同市场结构成交量、成交额、非流动指标Friedman检验结果，结果均为拒绝假设，即不同市场结构下碳交易市场流动性发生显著变化。其中，从成交量和成交额可以看出，在产品市场处于相同结构时，碳交易市场垄断会导致成交量和成交额减少，流动性降低。碳交易市场垄断力的存在是由于初始配额分配不均，使得某些企业存在大量配额剩余，且超过市场总的配额缺口，这种情况会导致市场其他企业缺少竞争力，影响整体市场的活跃程度。上述分析可以看出碳排放权的初始分配方式是否合理对于达到预期的减排目标，维持碳交易市场正常运行非常重要。

表4展示了不同市场结构收益序列的描述统计结果，可以看出各市场结构收益序列的均值均围绕0上下波动。在产品市场和碳交易市场均存在垄断力的情况下，出现了收益率异常极大值导致均值稍高，而其余各市场结构差异不大。同时情景1、2、3、4的Friedman检验结果的P值为0.957，即接受原假设，不同市场结构的分布没有显著差异。不同市场结构对碳交易市场的价格波动没有显著影响，不同市场结构会影响初始配额的分配，这一分配总量和结构的变化对整个市场的价格波动并不起作用，影响市场价格波动的主要因素是天气、能源和经济活动等[21-22]。

表5描述了各个市场结构收益序列游程检验的结果。产品市场完全竞争的市场结构中，碳交易市场收益序列的游程检验结果都是接受原假设，即收益序列符合随机游走，该市场达到弱式有效市场的要求；而在产品市场具有垄断力的市场结构情境中，情景3在1%的显著水平上拒绝原假设，情景4在10%的显著水平上拒绝原假设，即收益序列存在一定的自相关性，该情景下碳交易市场并未达到弱式有效市场的要求。这一结果表明产品市场的市场结构会影响碳交易市场运行的有效性，不同于碳交易市场的垄断力来源于初始配额分配的不合理，产品市场的垄断使得碳交易市场存在有大量配额的企业，这些企业极大地改变了初始配额的结构，从而影响了碳交易市场的有效性。

4.2 不同碳交易机制下产品市场垄断对碳交易市场运行效率的影响

在真实的市场环境中，大多数产品市场往往是不完全竞争的。如上文研究，产品市场垄断会降低碳交易市场的有效性，影响碳交易市场的运行效率，如何通过碳交易机制设计在一定程度上缓释这一影响是我们关注的重点。本文在情景3的基础上，增加碳交易市场的碳配额缺口（情景5、6），鼓励中小企业参与碳交易（情景7、8），研究不同碳交易机制设计下产品市场垄断对碳交易市场运行效率的影响。表6是两组实验不同指标的汇总结果。

从表6可以看出，在情景3的基础上扩大配额缺口cltw_xl、cltw_xxl情景的市场结构下，非流动性指标均值降低，成交量和成交额均值显著增加，市场流动性增强。而在情景3的基础上增加小企业的数量的cltw_xc、cltw_xxc情景的市场结构中，非流动性指标均值、成交量均值和成交额均值都没有出现明显的差异。

为了进一步检验不同碳交易机制带来的差异，表7描述了各项指标Friedman检验结果。对比cltw、cltw_xl、cltw_xxl三种情景，可以看出市场流动性随着碳配额缺口的扩大发生显著变化，成交量和成交额显著增加。在产品市场垄断的市场结构中，减少配额供给可以增加碳交易市场的流动性，改变碳交易市场低迷的交易状况。近年来，全球最主要的碳交易体欧盟碳交易市场深陷困境，价格一路下跌，长期处于供大于求的状态，其核心原因与市场初期碳配额的分配密切相关，碳配额分配过多导致市场严重过剩，配额确定后无法更改的机制弊端导致欧盟市场的饱和状态难以缓解。同时，情景cltw、cltw_xl、cltw_xxl价格波动检验结果为接受原假设，同一市场结构下改变配额缺口，价格波动没有出现明显差异。

对比cltw、cltw_xc、cltw_xxc三种情景，可以看出非流行指标、成交量、成交额和价格波动的Friedman检验均为接受原假设，即增加参与市场交易的小企业数量，并没有显著改变市场的流动性和波动性。结合学者们已有研究，可以看出碳交易市场的流动性的改变更多的是通过调整碳交易市场的配额结构和配额数量，或者鼓励金融机构参与碳交易，设计创新型交易产品，这些方式都可以在一定程度上缓解中国碳交易流动性难题[16]。

表8展示了不同碳交易机制设计下各情景收益序列的游程检验结果，在情景3的基础上扩大配额缺口的cltw_xl、cltw_xxl情景中，cltw_xl在1%的显著水平上拒绝原假设，cltw_xxl在10%的显著水平上拒绝原假设，可以看出扩大配额缺口对碳交易市场的有效性没有显著影响。

在情景3的基础上增加中小企业的数量cltw_xc、cltw_xx的情景中，cltw_xc在10%的显著水平上拒绝原假设，而cltw_xxl则接受了原假设，表明在cltw_xxl市场结构下，收益序列符合随机游走。这一结果表明增加碳交易市场中小企业的参与程度，可以缓解由于产品市场不完全竞争带来的市场有效性的降低。结合上文研究，我们可以看出产品市场的垄断力会导致碳交易市场运行效率的降低，鼓励小企业参与市场交易可以在一定程度上降低垄断企业的市场支配力，从而改善碳交易市场的有效性。

5 结 论

本文利用基于SWARM的碳交易仿真系统，模拟不同市场结构下碳交易市场各个主体的行为和每日交易过程，分析不同产品市场及碳交易市场结构对于碳交易市场运行效率的影响，得出：

（1）产品市场垄断会导致碳交易市场流动性不稳定，出现波动聚集等现象。

（2）在产品市场处于相同结构时，碳交易市场垄断会导致成交量和成交额减少，流动性降低。

（3）不同市场结构对碳交易市场的价格波动没有显

著影响。

（4）产品市场的市场结构会影响碳交易市场运行的有效性，完全竞争的产品市场下，碳交易市场的收益波动符合随机游走，而垄断力会改变这一特征。

（5）市场流动性随着碳配额缺口的扩大发生显著变化，成交量和成交额随之显著增加，在产品市场垄断的市场结构中，通过加紧配额供给，可以增加碳交易市场的流动性，改变碳交易市场低迷的交易状况。

（6）鼓励小企业参与市场交易对碳交易市场的流动性没有产生显著影响，但会在一定程度上降低垄断企业在碳交易市场上的支配力，從而改善碳交易市场的有效性。

以上研究有一定的政策启示。在产品市场和碳交易市场均为完全竞争的市场结构中，碳交易是一种有效的环境政策，但现实中大部分市场往往为不完全竞争市场，市场垄断力显著影响碳交易市场的正常运行。一方面，碳交易市场的垄断力来自于初始配额分配结构，为了提高碳交易市场的运行效率，必须采用合理的碳交易初始配额分配方式，避免出现碳配额大额剩余或者大额缺口的控排企业；另一方面，对于产品市场垄断的市场结构，难以避免拥有大量初始配额企业的出现，降低碳配额供给，扩大碳交易市场的总体配额缺口可以在一定程度上改善碳交易市场的流动性；同时鼓励中小企业参与碳交易市场，增加碳交易市场竞争企业的数量，可以缓解产品市场垄断对碳交易市场有效性的影响。

本文在模擬不同市场结构的交易过程中，并未考虑真实市场能源价格、经济活动、天气变化等实时变化的因素，不同情景设计均模拟了市场结构的极端情况，与真实市场存在一定差异。此外，如何设计具体切实可行的配额分配机制，合理化碳交易市场配额的初始结构，降低碳交易市场企业的垄断力，改善产品市场垄断对碳交易市场的运行效率的影响，这些都是我们未来的研究方向。

参考文献（References）

[1]MATSUMOTO K， TACHIIRI K， KAWAMIYA M. Impact of climate model uncertainties on socioeconomics： a case study with a medium mitigation scenario[J]. Computers & operations research， 2015，66：374-383.

[2]魏庆坡. 碳交易与碳税兼容性分析——兼论中国减排路径选择[J].中国人口·资源与环境， 2015， 25（5）：35-43. [WEI Qingpo. Study on the pathway of China to mitigate emissions based on the compatibility of carbon tax and ETS [J]. China population， resources and environment， 2015， 25（5）：35-43.]

[3]石敏俊， 袁永娜， 周晟吕，等. 碳减排政策：碳税、碳交易还是两者兼之？[J].管理科学学报， 2013， 16（9）：9-19. [SHI Minjun， YUAN Yongna， ZHOU Shenglv， et al. Carbon tax，capandtrade or mixed policy： which is better for carbon mitigation？ [J]. Journal of management sciences in China， 2013， 16（9）：9-19.]

[4]SARTZETAKIS E S. On the efficiency of competitive markets for emission permits [J]. Environmental & resource economics， 2004， 27（1）：1-19.

[5]MALUEG D A. Welfare consequences of emission credit trading programs [J]. Journal of environmental economics & management， 1990， 18（1）：66-77.

[6]陈德湖， 李寿德， 蒋馥.寡头垄断和排污权初始分配[J].系统工程， 2004， 22（10）：51-53. [CHEN Dehu， LI Shoude， JIANG Fu. Oligopoly and initiate allocation of emission right [J]. Systems engineering， 2004， 22（10）：51-53.]

[7]MEUNIER G. Emission permit trading between imperfectly competitive product markets [J]. Environmental & resource economics， 2011， 50：347-364.

[8]AHN J. Assessment of initial emission allowance allocation methods in the Korean Electricity Market [J]. Energy economics， 2014， 43（2）：244-255.

[9]MALIK A S. Further results on permit markets with market power and cheating [J]. Journal of environmental economics & management， 2002， 44（3）：371-390.

[10]CASON T N， GANGADHARAN L， DUKE C. Market power in tradable emission markets： a laboratory testbed for emission trading in Port Phillip Bay， Victoria [J]. Ecological economics， 2003， 46（3）：469-491.

[11]LANGE A. On the Endogeneity of market power in emissions markets [J]. Environmental & resource economics， 2012， 52（4）：573-583.

[12]SAUMA E E. Valuation of the economic impact of the initial allocation of tradable emission permits in air pollution control [J]. Journal of energy engineering， 2014， 137（1）：11-20.

[13]MISIOLEK W S， ELDER H W. Exclusionary manipulation of markets for pollution rights [J]. Journal of environmental economics & management， 1989， 16（2）：156-166.

[14]HATCHER A. Market power and compliance with output quotas [J]. Resource & energy economics， 2012， 34（2）：255-269.

[15]FRIESEN L， GANGADHARAN L. Environmental markets： what do we learn from the lab？ [J]. General information， 2013， 27（3）：515-535.

[16]TASCHINI L， CHESNEY M， WANG M. Experimental comparison between markets on dynamic permit trading and investment in irreversible abatement with and without nonregulated companies [J]. Journal of regulatory economics， 2013， 46（1）：23-50.

[17]HU D B， LI C F， CAI H P. Carbon emission market modeling and simulation based on complex adaptive system theory[J]. Open cybernetics & systemics journal， 2014， 8（1）：1175-1182.

[18]赵文会， 侯建朝. 寡头垄断市场中的指令控制与排污权交易比较[J].系統工程， 2010， 28（8）： 109-112. [ZHAO Wenhui， HOU Jianchao. Comparison on mandatory control and emission right trading based on the oligopolistic product markets [J]. Systems engineering， 2010， 28（8）： 109-112.]

[19]AMIHUD Y. liquidity and stock returns： crosssection and timeseries effects [J]. Journal of financial markets， 2000， 5（1）：31-56.

[20]李学， 刘建民， 靳云汇.中国证券市场有效性的游程检验[J]. 统计研究， 2001（12）：43-46. [LI Xue， LIU Jianmin， JIN Yunhui. The runs test of effectiveness on Chinese securities market [J]. Statistical research， 2001（12）：43-46.]

[21]RICKELS W， GORLICH D， PETERSON S. Explaining European emission allowance price dynamics： evidence from phase II [J]. German economic review， 2015， 16（2）：181-202.

[22]陳晓红， 胡维， 王陟昀.碳市场价格影响因素实证研究——以美国芝加哥气候交易所（CCX）为例[J].中国管理科学， 2013， 21（4）：74-81. [CHEN Xiaohong， HU Wei， WANG Zhiyun. Empirical research on price impact factors of carbon exchange of voluntary market： evidence from CCX of USA [J]. Chinese journal of management science， 2013， 21（4）：74-81.]