碳交易减少了中国火电厂的减排成本吗？——基于2005—2010年面板数据的实证分析

张宁，刘青君

（暨南大学 经济学院，广东 广州 510632）

环境与能源问题是自工业化以来经济发展过程中面临的重要问题，随着中国经济的崛起，中国作为能源消耗大国的同时，也是污染物排放最多的国家，在治理全球环境污染和世界温室气体减排的过程中承担着不可推卸的责任。2017年12月19日中国正式启动全国碳交易体系，发布《全国碳排放权交易市场建设方案（发电行业）》，提出以发电行业为突破口，坚持市场导向、政府服务，坚持先易后难、循序渐进，坚持协调协同、广泛参与，坚持统一标准、公平公开的原则建设全国碳排放权交易市场。因此针对电力行业的碳交易研究是一个意义重大又非常紧迫的问题，同时碳排放权交易对电力行业的影响可以为中国推广碳排放权交易市场建设提供实证经验，对中国走经济发展与生态效应协调发展道路具有重要的现实意义。

自1992年5月22日《联合国气候变化框架公约》出台，到1997年《京都议定书》的签订，到2005年《京都议定书》的正式生效，碳排放权一直是其中的一个重要议题。中国2017年已经开始实现全国电力行业碳交易市场，预计会对整个火电行业产生巨大影响。本文通过对2005—2010年中国八大电力集团公司①属于央企的中国五大电力集团公司是中国电力投资集团公司、中国华能集团公司、中国大唐集团公司、中国华电集团公司、中国国电集团公司5家；发电企业的四小豪门是国投电力、国华电力、华润电力和中广核4家，在经营利润方面，“四小豪门”已经超过五大电力集团，在本文中将五大电力集团公司及四小豪门的国投电力、国华电力、华润电力统称为八大电力集团公司。的实证研究，利用不同估计方法计算出CO2影子价格，并将其均值作为碳交易市场价格进行多维度的碳交易市场模拟分析，研究火电企业通过碳交易可以获得的成本效益，此研究无论对企业还是政策层面都具有很重要的指导意义。

一、文献综述

从计算影子价格的相关文献梳理中，发现关于中国碳交易的文章主要研究至省份整体水平或是集中于全国分行业水平，而对于区域分行业和微观企业的相关研究目前相对来说还处于空白阶段。同时在对模型进行相应的估计时，大多数文章并没有控制住时间、行业或是个体的固定效应，以减少或是降低由这些因素所导致的异质性，只有少数几份研究对时间或是个体的固定效应进行了控制。Färe等（1993）[1]374-380主要对1976年30家纸制品和纸浆行业的数据，采用产出距离函数的方法，并使用超越对数形式的函数模型估算出了非合意产出的影子价格；Pittman（1983）[2]1-17展示了如何调整生产率的计算；Fare等（1989）[3]90-98展示了如何调整效率的测量，并根据所计算出的影子价格进行了相应的实证分析；Hailu等（2000）[4]251-274对1959—1994年36家厂商所组成的时间序列数据，采用投入距离函数的方法，并使用超越对数的函数形式对效率以及污染物的影子价格进行了估计，估计过程中控制了时间的固定效应；Lee（2011）[5]6162-6167使用韩国微观火电厂的数据，采用简单的谢泼德产出距离函数，并用超越对数形式的产出距离函数对污染物的影子价格进行了估计，但是在估计过程中既没有控制时间的异质性也没有控制住个体之间的异质性，这篇文章首次在计算出CO2的影子价格后，再对其进行了火电厂内部与外部的比较，从而得出进行外部碳排放交易的巨大的市场潜力。Lee等（2012）[6]1492-1497利用谢泼德投入距离函数，研究了2009年中国30个制造业行业数据，得出中国的CO2排放量最多可以减少680百万吨，并且行业间CO2影子价格的变化范围为从0～18.82美元/吨；Lai等（2016）[7]408利用基于能源投入的方向距离函数，研究了1998—2012年中国30个省份的数据，并计算了相关省份的CO2影子价格；Du等 （2014）[8]191-216利用二次型方向距离函数研究了2001—2010年中国各省份的面板数据，并计算得到CO2影子价格从2001年的1 000元/吨变化至2010年的2 100元/吨；陈诗一（2010）[9]93-111采用参数线性规划的测量方法对环境方向性产出距离函数进行了估计，并计算了中国工业行业38个两位数行业在1980—2008年跨度期间内的CO2影子价格。

从对中国碳交易市场的研究文献梳理中，中国碳交易市场的研究多集中于机理及制度体系等方面。张益纲等（2015）[10]55-59通过研究欧盟、美国、澳大利亚、新西兰、印度等世界上较为完善的碳排放交易体系，分析其减排目标、覆盖范围、配额分配方式、储蓄和抵消机制，从而提出中国碳排放配额分配机制构建应注意的事项；田艳秀（2012）[11]研究了中国电力碳排放权交易体系；荆克迪等（2014）[12]24-32进行了中国碳交易市场的机制设计与国际比较研究；曾佳（2015）[13]对中国碳排放权的交易制度等相关问题进行了研究；崔长彬等（2011）[14]79-80进行了低碳经济模式下中国碳排放权的交易机制；Yang等 （2017）[15]505-521和傅京燕等 （2016）[16]1-9分别通过研究中国各省份碳减排成本不同，表明2020年碳减排目标实现的可能性；苏建兰等（2015）[17]110-115、钟小剑等（2017）[18]331-340、冯志远等（2015）[19]64-66、马艳艳等（2013）等[20]42-46相关文献也从不同角度分析了在中国建立碳交易市场的必要性与发展趋势。

与现有研究相比，本文的主要贡献如下：第一，在研究对象上，对碳交易的研究细化到中国分区域分行业和微观企业层面的较少，且针对微观企业的效益研究更少，而本文正是对此空缺的补充；第二，在方法设计上，也更注重对于个体与时间固定效应的控制，以减少研究对象间的异质性，同时本文用不同的估计方法对CO2影子价格进行了估计，并采用不同估计方法计算出的CO2影子价格均值作为碳交易市场模拟分析时的价格，减少了不同估计方法所造成的估计结果差异较大所导致的不准确性；第三，在实证分析中，本文对研究对象进行了分区域、分个体等多维度、多视角的分类分析来模拟碳交易市场的效应，使其实证结果对中国正在建立的全国碳排放权交易市场具有一定的现实借鉴意义。

二、研究方法

在此分别介绍估计方向产出距离函数和计算影子价格所使用的理论模型及4种不同测算方法所使用的实证模型。

（一）方向产出距离函数的理论模型

方向性距离函数具有好产出与坏产出按任意比例及方向比例扩大或缩小的灵活性等特征。参照Färe（1993）[1]374-380文章中所描述的，假设生产者使用投入向量生产出合意产出向量和非合意产出向量。 生产技术为：P（x）={（y，b）：xanproduce{（y，b）}。

生产技术集合在满足标准假设和投入自由可处置性的同时需要满足：（1）非合意产出是伴随着合意产出的联合产物；（2）合意产出与非合意产出需同时满足弱可处置性；（3）在生产可能性集中，好产出满足自由可处置性。函数形式的方向产出距离函数代表着在上述约束条件下的生产技术。方向产出距离函数为

图1 方向产出距离函数

图1给出了方向产出距离函数的方向向量g=（gy，-gb）。对于任何一家生产者而言，其产出集（y，b）都包含于生产可能性集合P（x）中。如果它在给定的方向向量g上有效率地生产，则可以在生产边界 P（x）上的点（y+β*gy，b-β*gb）处进行合意产出的

方向产出距离函数拥有生产可能性集合P（x）的特征。其特征如下：

另外，很容易证明方向产出距离函数满足转换性的特征

其中，α为标量。这个特征表明，如果合意产出与非合意产出同时扩大或缩小αgy或αgb倍，则方向产出距离函数的最终值将会减少α，即决策变量（DMU）的无效率值将会减少α。本文将方向向量定义为：g=（gy，-gb）=（1，-1）。

为了能够推导出非合意产出的影子价格，本文利用方向产出距离函数与利润函数之间的对偶性，参考Färe等（2006）[21]89-103的做法，可以将决策变量的利润函数定义为

其中，p、q分别表示合意产出与非合意产出的价格向量；利润函数表示当生产者面临合意产出的价格p以及非合意产出的价格q时最大的可行性利润。进一步利用谢波德引理可以推导出非合意产出与合意产出的影子价格比等于它们的边际转换率，即

（二）实证模型

方向距离函数的参数形式通常有超越对数函数形式与二次型函数形式两种，大量的实证研究表明，二次型函数在多数情况下都优于超越对数的函数形式，如二次型函数满足方向距离函数的转移属性、可微性及灵活性等特性。本文选取二次型的方向产出距离函数形式

如上，在本文的实证研究中，主要有两个产出：合意产出y和非合意产出b。其中，合意产出y为解释变量；非合意产出b为被解释变量。同时有3个不同的投入要素：劳动力l、资本k和能源消耗量e。

方向产出距离函数的模型可以展开为

其中，为控制时间与电厂之间的异质性，在式（5）和式（6）中分别加入时间与电厂的固定效应项。

根据方向产出距离函数所满足的转换性条件，有如下公式

变形为

为求解方向产出距离函数的各项未知参数，本文对式（5）、式（6）和式（7）主要采用以下4种估计方法：模型1.最小二乘法（OLS）进行回归；模型2.校正平均绝对偏差法（CMAD法）①COLS对技术效率的估计是以OLS残差为基础的。可以用平均绝对偏差（MAD）回归对OLS进行替换。可以利用MAD的残差计算效率（和COLS的程序一样），本文称这种方法为CMAD。OLS和MAD的差异在于，前者通过数据的均值而后者通过数据的中位数。从这个意义上来说，MAD仅仅是另一种回归而且CMAD可以用来作为稳健性检验。进行回归；模型3.随机前沿（SFA）的方法；模型 4.参数线性规划（PLP）的方法。

三、数据及实证结果分析

（一）数据来源与变量选取

本文所使用的国有火电企业的数据来源于2005—2010年的 《中国电力年鉴》《中国电力能源年鉴》《中国工业企业数据库》《中国电力行业统计分析》以及国家发改委能源研究所的相关报告等。

在样本数据的构成方面，本文主要是由《中国电力年鉴》所统计的558家国有发电企业的面板数据所构成，八大电力集团公司子电厂的分布如表1所示。在数据整理的过程中，排除变量数据不全的电厂数据之后，共得到52家国有火电企业在样本期间的面板数据，对于部分缺失数据，则先通过直接联系相关火电企业获得，最后，对于给定年份火电企业的缺失数据，则采用中间取均值的方法来补充。

表1 八大电力集团公司的分布

每家火力发电企业的发电量的测量采用总发电量来衡量，资本投入与化石燃料的投入分别采用已安装发电资本和燃料消耗量来衡量，劳动力投入的测量则采用每家发电厂的雇佣工人数量来衡量。

CO2排放量则采用IPCC碳排放因子乘以能源种类来计算

其中，i为燃料种类；fc为能源消耗量（标准煤）；cef为IPCC（2006）温室气体清单提供的碳排放系数；cr为燃料消耗率；（44/12）为CO2的分子量与碳的分子量之比。使用国家发改委能源研究所报告（2007年）的碳排放系数计算CO2排放量。表2展示了火电企业各变量的描述性统计。

（二）实证结果及分析

1.求解方法及实证结果

本文采用Stata通过计算式（5）、式（6）和式（7）对模型 1、模型 2 和模型 3进行求解，同时采用GAMS求解器求解线性规划模型式（5）及其约束条件的未知参数，计算了方向产出距离函数与CO2的减排成本，在求解之前对研究数据进行标准化的处理，不同估计方法的参数估计值如表3所示。

表4展示了4种不同测量方法所测算出来的CO2影子价格的描述性统计，实证结果表明，在所有的样本数据中，参数线性规划（PLP）的估计方法所计算出的CO2影子价格均值最高，为1 957.112元/吨，最小值为 0元/吨，最大值为4 493.2元/吨；最小二乘法（OLS）的估计结果中，CO2影子价格的均值为747.634元/吨，最小值为568.992 1元/吨，最大值为970.957 8元/吨；校正平均绝对偏差法（CMAD）的估计结果中，CO2影子价格的均值为808.912元/吨，最小值为529.881元/吨；随机前沿法（SFA）估计出的CO2影子价格均值为934.811元/吨，最小值为796.005元/吨，最大值为1 036.567元/吨。

不同估计方法所计算出来的不同CO2影子价格说明了不同测算方法之间的差异性，如图2展示了不同测算方法所计算出来的八大电力集团公司的CO2影子价格趋势。其中，华电电厂的CO2影子价格均值最高，为1 131.443元/吨；国华电厂的CO2影子价格均值最低，为1 101.292元/吨。本文不仅计算了八大电力集团公司的CO2影子价格，并进一步利用所计算出来的影子价格在八大电力集团公司间进行了多维度的碳交易模拟分析，以论证进行碳排放权交易的可行性与经济效益。在下文的分析中，本文采用4种估计方法所计算出来的CO2影子价格平均值作为各个发电企业的CO2价格进行碳交易市场模拟分析。

2.多维度模拟交易分析

为计算在全国电力行业推行CO2排放权交易之后可能的市场获益空间，本文在八大电力集团公司之间进行了以下3个方面的多维度分析：同一发电企业不同地区之间交易情况、不同发电企业不同地区之间交易情况以及不同发电企业同一地区之间交易情况。在进行模拟分析时，本文使用4种不同方法所计算的八大电力集团公司2005—2010年的CO2影子价格均值作为各发电企业在进行碳交易时CO2的市场价格。如表5为样本时间跨度期间各大发电厂CO2影子价格的描述性统计，其中，国华电厂的CO2影子价格最低，为1 101.292元/吨，国华电厂在2005—2010年排放CO2总量为2 133.3万吨标准煤，平均每家子电厂的CO2排放量为533.325万吨标准煤。在样本数据的研究中，地方发电厂的CO2排放总量最高，为17 115.9万吨标准煤，这主要是由于地方发电厂的子电厂在全国范围内的分布数量最多，这自然会带动碳排放总量的上升，平均每家子电厂的碳排放量为503万吨标准煤，其CO2的影子价格均值为1 107.634元/吨。实证结果还表明，各大发电厂CO2排放总量与各大发电厂在全国各地的子厂分布数量成正比，子厂数量越多的发电厂，其CO2排放总量也越多，从高到低依次为：地方、华能、大唐、国电、华电、国华、华润和中投。通过对八大电力集团公司间CO2影子价格、CO2排放总量以及每家子电厂平均CO2排放量的对比分析，本文发现虽然CO2排放总量高的电厂，其CO2影子价格也会相对较高，他们之间没有必然的正相关关系。但每家电厂的子电厂的CO2排放量却有一些别样的发现，子电厂分布数量最少的电厂为中国电力投资集团公司和华润电厂，其次为国华电厂，这3家电厂每家子电厂的平均CO2排放量分别为475万吨标准煤、431万吨标准煤和533万吨标准煤。纵观所有数据，华电电厂共有8家子电厂分布在全国各地，每家子电厂的CO2排放量均值为409万吨标准煤。通过一系列的对比分析，发现华电电厂的生产效率相对最高，故其污染物CO2排放量相对较少，因此各企业间可以通过提高生产效率来参与环保进程。

表2 变量的描述性统计

表3 OLS、CMAD、SFA与PLP估计出来的参数估计值

表4 几种不同方法所测量出来的CO2影子价格的描述性统计 元/吨

图2 基于多种方法的八大电力集团公司的影子价格均值比较

在全国不同电厂之间的交易分析中，若以大唐电厂的CO2影子价格均值作为市场交易价格，则每交易一吨的CO2排放量，其他电厂作为碳排放权的购买者则需支付1 108.671元/吨，全国电厂中每家子电厂的CO2排放量均值为468万吨标准煤，若政策规定每家电厂的CO2排放权为468万吨标准煤，基于此，会有电厂有多余的碳排放权配额，若大唐电厂的碳排放权不足，则可以向华能电厂、华电电厂、华润电厂或国电电厂等以市场价格1 108.671元/吨的价格购买所需的碳排放权，当碳排放权的购买成为企业的额外支付成本时，企业为了节约成本便会提高其生产效率或是引用新机器来进一步的减少CO2的排放量，从而达到一定的经济与环保效益；若碳排放权交易市场没有统一规定的交易价格时，如上述，当大唐电厂需要向其他电厂购买所需的碳排放权时，会选择碳排放价格相对较低的企业进行购买，即使这样，其购买价格也会高于本电厂的CO2影子价格 （即碳排放权价格的参考价格），这样同样也会促进碳排放权充裕的电厂进一步地提高生产效率降低本电厂的CO2影子价格，推动碳排放权不足的电厂通过提高生产效率来降低CO2的排放量。综上分析，碳交易可以促进各电厂不同程度地减少本电厂地减排成本，从而提高本厂的经济效益与环保效益。

表5 各大电力集团公司CO2影子价格描述性统计 元/吨

在同一发电企业不同地区之间的比较中，本文选取大唐发电厂为例。如表6所示，本文样本中共有13家子电厂隶属于大唐发电厂，其中若以河北大唐国际王滩发电有限责任公司的CO2影子价格作为碳排放市场的市场交易价格时 （本文实证结果中全国火电企业CO2影子价格的平均值为1 112.117元/吨），若不考虑碳交易过程中的其他成本，则大唐阳城发电公司作为碳排放权的购买方则需要多支付23.78元/吨，大唐电厂每家子电厂的平均CO2排放量为500万吨标准煤，若每家子电厂在政策内的碳排放权为468万吨标准煤，则大唐阳城发电公司需要在各子厂间购买所需的32万吨标准煤，由此需要在本电厂碳排放权价格的基础上多支付 760.96万元；同理，内蒙古大唐托克托发电公司作为碳排放权的购买方则要多支付55.82元/吨，需要在本电厂碳排放权价格的基础上多支付 1 786.24万元，山西大唐神二电厂作为购买方也许多支付0.137元/吨，需要在本电厂碳排放权价格的基础上多支付4.384万元，江苏大唐徐塘发电有限公司作为碳排放权的购买方则可以少支付11.133元/吨，需要在本电厂碳排放权价格的基础上少支付 356.256万元。综上，即使是在同一发电厂不同地区子电厂之间进行碳排放权交易时，也存在很大的碳减排成本，作为碳排放权出售方的子电厂在交易中所获得的收益也不能与碳排放权购买方子电厂所支付的成本相持平，在子电厂利益受损的同时也会影响总厂的效益，长此下去，各电厂便会通过各种途径来提高本厂的生产效率从而减少CO2的排放量。

表6 同一发电集团公司不同地区之间的比较：以大唐发电厂为例 元/吨

在不同发电厂不同地区之间的交易中（如表7所示），若以1 000元/吨的价格作为碳排放权交易价格时，则山东邹县电厂作为碳排放权的购买方则可以在本电厂CO2影子价格的基础上少支付113.61元/吨，一共可以购买9.80吨的CO2排放权；广东国华粤电台山发电厂若以这样的市场价购买贵州纳雍发电总厂的排放权时，则贵州纳雍发电总厂可以纯获益1 000元/吨，广州国华粤电台山电厂则可以在本电厂碳排放权价格的基础上少支付71.77元/吨；若每家电厂在政策范围内的碳排放权依然为468万吨标准煤，隶属于国华电厂的广东国华粤电台山电厂若以1 000元/吨的市场价格购买所需的65万吨标准煤的碳排放权，则可以在本厂碳排放权价格的基础上少支付4 665.05元，若碳交易市场并没有统一的市场定价，每家电厂均已本厂的CO2影子价格作为碳排放权的市场价格，则CO2排放权购买方则会更多地向碳排放权较低的电厂购买本厂所需的碳排放权，即高价想低价购买，若低价电厂的碳排放权不足时，只能以更高的价格向高价的电厂购买所需的碳排放权。由表6可以发现，偏远地区内蒙古大唐托克托发电公司和南部地区的广东国华粤电台山电厂的碳排放权价格较低，分别为1 056.30元/吨和1 071.77元/吨，经济较发达地区的浙江北仑发电有限公司和福建华阳后石电厂的碳排放权价格较高，分别为1 096.04元/吨和1 088.86元/吨，若后两家发电厂以较低的市场价格购买上述偏远地区电厂的碳排放权，这样的一种碳排放权交易体系在一定程度上也可以促进地区间经济的发展。

表7 不同发电厂不同地区之间的比较 元/吨

将不同发电厂同一地区之间进行比较时，山东华能德州电厂若以1 000元/吨的价格购买山东邹县电厂的碳排放权时，则山东华能德州电厂则可以在本电厂CO2影子价格的基础上少支付90.91元/吨，山东邹县电厂则可以额外获益1 000元/吨；浙江北仑发电有限公司作为碳排放权的购买方则可以在此价格的基础上购买11.41吨CO2排放权。

表8描述了样本数据中八大电力集团公司企业在中国四大区的分布情况，及八大电力集团公司在样本期间CO2影子价格的描述性统计。如表8所示，西区与南区的发电企业分布较少，东区与北区的发电企业分布较多，这与中国的工业分布结构有一定的关系。同时可以直观地发现，不同区域相同发电企业之间、不同区域不同发电企业之间以及相同区域不同发电企业之间的CO2影子价格均值、最小值与最大值均有所差异，其中，东区CO2影子价格的均值为1 115.63元/吨，北区为1 119.82元/吨，南区为1 106.90元/吨，西区为 1 114.08元/吨，西区的CO2影子价格接近全国平均价格。在样本期间，东区的CO2排放总量为15 806.2万吨标准煤，北区的CO2排放总量为15 832.6万吨标准煤，南区的CO2排放量为6 437.8万吨标准煤，西区的CO2排放量为6 222万吨标准煤。中国东区与北区为中国的主要工业区，电厂数量多的同时，污染物的排放量也会相应地升高；南区主要为经济发达的沿海港口区，服务产业的增多会有较高的电力需求，电厂产电量也会较多，而西部地区的经济较之其他地区不太发达。当以东区的CO2影子价格作为市场交易价格进行碳排放权交易时，北区每购买一吨的CO2排放权，则可以在本区的基础上少支付4.18元，最多可以购买267吨CO2排放权；南区每购买一吨其他区的CO2排放权时，则在本区的基础上需要多支付8.73元，最多可购买126.8吨CO2排放权；若西区每购买一吨的CO2排放权时，则需要在本区的基础上多支付1.56元。综上，若地区与地区之间进行碳排放权的交易时，碳排放量需求较多的东区与北区可以向西区和南区购买所需的碳排放权，在交易的过程中，不仅可以促使各地区电厂提高自身的生产效率进行绿色生产，还可以通过资金流的转移增加西部地区的财政补贴，为西部大开发提供更多的资本。

表8 不同发电厂的地区分布及CO2影子价格描述

3.未来情景预测分析

在中国中长期环境与资源保护战略目标下所提出的更高水平的发展是指用大体二十年的时间，使中国国内生产总值比2000年翻两番，到2020年，基本跨入世界银行划分的中等收入国家的平均水平行列，基本实现工业化，建立完善的社会主义市场经济体制和更具活力、更加开放的经济体系。2014年12月《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》（即“新电改方案”）获国务院常务会议原则通过，并于2015年在经济发展趋势的推动下，开始正式推动，这对中国的电力企业和电力市场格局均产生了重大的影响。

图3展示了使用趋势预测法所预测的八大电力集团公司2011—2020年的CO2影子价格趋势。发电企业的CO2影子价格反映了CO2的边际减排成本，能够量化减少单位CO2排放量所需放弃的经济成本，是确定碳排放权定价的重要参考依据。从图3中可以看出，2005—2006年八大电力集团公司的CO2影子价格增长趋势比较平缓，其中华能电厂和国华电厂还有些微下降趋势，这可能是由于2005年作为十一五计划的第一年，同时在这一年《京都议定书》正式生效，国际碳排放权交易进入迅速发展阶段，中国各项环保措施的主抓力度比较严格，因此各发电厂的污染物排放强度较少所引起的；2006—2010年及所预测的2010—2020年的CO2影子价格均呈现增长趋势，较高的CO2影子价格意味着在电力行业的碳交易市场中企业每购买一单位的碳排放权需要付出较高的交易成本，当碳排放权的购买成本加入到企业成本的核算中时，根据上文多维度的交易分析可以看出，各企业均会提高自己的生产效率，最大程度地进行绿色生产，以减少因环境污染而多支付的成本或获得额外的收益。本文的预测分析虽然没有加入2015年电力体制改革后对各电厂的影响，而是单纯地根据2010年以前的生产方式以污染水平对未来进行的简单预测，但是本预测依然可以在一定程度上证明建立碳排放交易权可以为各企业的绿色生产带来一定的激励效应，促进经济与环境的协同发展；同时，近些年来，中国关于绿色发展所做出的各项努力也会更进一步地促进2020年目标的实现。

图3 基于多种方法的八大电力集团公司影子价格均值趋势预测

四、结论

本文使用最小二乘法、校正平均绝对偏差法、随机前沿法和参数线性规划的方法对中国八大电力集团公司自2005—2010年的CO2减排成本进行了估计，研究表明，不同的测量方法所计算出来的CO2减排成本有所不同，全国CO2影子价格的平均值为1 112.117元/吨，本文进一步将不同方法所计算的CO2影子价格均值作为碳交易市场的CO2价格对市场交易进行了多维度的模拟分析，研究证实，通过对同一发电厂不同地区之间、不同发电厂不同地区之间、不同发电厂同一地区之间以及同一电力集团公司不同子电厂之间等多维度的模拟分析均证明，在电力行业推广碳交易市场具有充分的市场空间。同时，碳排放市场的推行可以在一定程度上促进企业提高生产效率，通过较少减排成本进一步地提高经济效益，真正做到经济效应与环境效应的协调发展。此外，若在碳排放权给定的情况下，贫困地区可以向发达地区或是较为发达的地区出售其未用完的碳排放权，在促进碳排放权转移的同时也可有效地起到精准扶贫的作用。

综上，碳排放权交易市场的建立是实现经济与生态协调发展的重要途径。为保证碳排放权交易市场的顺利运行及推广，本文主要有以下建议：（1）大力推广碳排放权交易市场的建立，并积极完善碳排放量配额与碳排放权交易价格的机制制定，坚持市场为主、政府为辅的基本原则，保障碳排放权交易市场的顺利运行；（2）加强现有产业的转移和升级以及环境无害技术的发展，注意当地产业的引进，并严格处理污染强度大的产业的植入，利用高新技术改造传统产业，减少污染的产生；（3）使用经济杠杆，实行排污权交易制度等，调动企业减污、治污积极性；（4）鼓励企业实行循环经济模式，完善环境保护和治理的法律法规，健全市场机制，强化环境管理，实现环境污染的外部成本内部化；（5）通过培养与普及等措施，加强各部门对减排技术的认知、识别和选择能力，以便未来更好地选择与推广现金的节能减排技术等。