环境规制政策下多方共治博弈建模与实证分析.pdf

第 38 卷第 4 期2023 年 8 月系 统 工 程 学 报JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERINGVol.38 No.4Aug.2023环境规制政策下多方共治博弈建模与实证分析辛宝贵,彭伟(山东科技大学经济管理学院,山东 青岛 266590)摘要:科学精准实施污染物总量控制等环境规制政策,从源头倒逼政府、厂商和家庭等多方决策主体共同致力于绿色低碳转型,是做好“碳达峰、碳中和”工作的关键.运用动态随机一般均衡理论,构建以政府、厂商和家庭为多方共治决策主体的动态博弈模型,通过模型动态均衡求解、政策冲击情景设置、反事实分析和数值仿真等方式,探究污染物总量控制政策下多方博弈主体行为的动态演化机理.研究发现:污染物总量控制政策对生态环境质量和博弈主体的决策均有直接影响,且对前者的影响更为明显;污染物总量控制政策在短期会抑制经济增长,但从长期来看可以实现经济发展与环境改善的协同演进.生态环境多方共治机制有助于引导厂商开发减排技术,提高中央政府的污染物目标总量控制效率,引导公众进行亲环境行为投资.关键词:污染物总量控制政策;生态环境质量;多方共治博弈;反事实分析中图分类号:F224.32;F205文献标识码:A文章编号:10005781(2023)04048713doi:10.13383/ki.jse.2023.04.005Multi-stakeholder co-governance game modelling and empiricalanalysis under environmental regulation policiesXin Baogui,Peng Wei(College of Economic and Management,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590,China)Abstract:Scientific and accurate implementation of environmental regulation policies,such as cap-and-trade,can force multi-stakeholder decision-making agents,including the government,manufacturers and families,toobtain green and low-carbon transformation,and is the key to achieve the goal of“carbon peaking and car-bon neutralization”.Based on the theory of dynamic stochastic general equilibrium,a dynamic game modelwith the government,firms,and families as the main decision-makers is constructed.The multi-stakeholderco-governance game behavior mechanism under cap-and-trade policy is explored through the dynamic equilib-rium solution,policy shock effect configuration,counterfactual analysis and numerical simulation.The resultssuggest that cap-and-trade policy affects both ecological environment quality and decision-making of the gameparticipants,but with a greater impact on the former.Though cap-and-trade policy may inhibit economic devel-opment in the short run,it can achieve the synergy of economic development and environmental improvementin the long run.The environmental multi-stakeholder co-governance mechanism helps guide firms to developemission reduction technologies,improve the central governments cap target efficiency,and guide the publicto invest in pro-environmental behavior.Key words:cap-and-trade policy;ecological environment quality;multi-stakeholder co-governance game;counterfactual analysis收稿日期:20210528;修订日期:20210809.基金项目:国家社会科学基金资助项目(21BJY206).通信作者.488系 统 工 程 学 报第 38 卷1引引引言言言我国提出的“碳达峰、碳中和”目标从相对减排到绝对减排再到零排放,深刻影响着我国的经济格局和生态环境质量,涉及个人、企业和政府等不同层次的行为主体.我们需要树立全国一盘棋的意识,加强前期的理论研究和调研工作,精准控制碳排放总量,科学编制二氧化碳排放达峰行动方案.当前,我国温室气体与其他环境污染物存在较强的排放同源性和控制措施的同效性1.为此,生态环境部于2021年1月11日发布的关于统筹和加强应对气候变化与生态环境保护相关工作的指导意见指出,以碳达峰目标与碳中和愿景为牵引,以协同增效为着力点,把降碳作为源头治理的“牛鼻子”,协同控制温室气体与污染物排放.环境规制政策的实施,也是企业加速推进向绿色低碳转型,真正成为绿色发展的“主力军”“排头兵”的契机.比如,中国石化制定氢能产业行动计划,宝丰能源布局光伏发电和绿氢项目.新中国成立以来,我国的环境治理模式从政府主导的自上而下的环境治理模式逐渐发展成为政府为主导、企业为主体、社会组织和公众共同参与的环境治理体系.为此,将政府、厂商和家庭等多方环境治理主体纳入同一研究框架,探究环境规制政策下的多方共治博弈行为机理,对于助推“碳达峰、碳中和”目标的实现具有重要意义.部分学者已经在不同领域开展了多方共治的研究.例如,汤玲等2基于Multi-Agent模型构建包含政府、企业和居民的自下而上的仿真模型,研究碳交易机制对我国经济与环境的影响;赵黎明等3构建演化博弈模型,探究环境规制下公众参与对企业环境行为的影响.然而,现有多方共治的研究多数基于决策主体之间存在单向作用机制的预设.实际上,环境规制下政府、公众与企业之间的作用机制是一个复杂系统工程4,并非简单的单向关系.例如,政府的环境规制行为影响生态环境质量,生态环境质量会影响公众的效用水平,进而影响公众的亲环境行为和公众对企业的监督行为;企业在政府规制和公众监督压力下会调整其自身的环境行为,进而影响生态环境质量与政府的规制行为等.因此,本文综合考虑生态环境与多方共治主体间的多重复杂关系,分析环境政策对生态环境与相关博弈主体行为决策的影响,探究环境政策与多方共治主体的动态交互机理,对于落实创新环境治理模式具有重要意义.本文从多方共治视角出发,基于动态博弈与最优控制理论,构建包括政府、厂商和家庭在内的多方共治动态博弈模型,通过动态均衡求解、政策冲击效应仿真和反事实分析,以期回答如下问题:污染物总量控制政策分别对生态环境与经济发展在短期与长期内会产生怎样的影响(是什么);污染物总量控制政策对生态环境与经济发展产生上述影响的内在机理(为什么);在污染物总量控制政策下,如何有效调控多方共治主体的行为决策以实现环境改善与经济发展的协同(怎么办).为了凸显本文的理论贡献与研究价值,文献综述主要从污染物总量控制政策以及环境政策下多主体博弈两方面内容展开梳理.世界各地的运行实践和相关研究文献多数都将污染物总量控制与排放权交易融为一体,即总量控制和交易(Cap-and-Trade,C&T)57.排放权交易机制是在设定强制性的排放总量控制目标并允许排放配额交易的前提下,通过市场机制优化配置排放空间资源,为排放主体的减排行为提供经济激励5,6.目前,关于污染物总量控制政策的研究可以分为两大类:(1)排放权初始配额分配研究.学者们采用不同原则和方法研究排放权的初始分配问题,如祖父原则分配8、优化分配9,10等.(2)基于C&T的最优决策研究.杨玉香等11探究碳税和C&T两种减排政策下供应链网络成员的优化问题,研究发现C&T政策下的碳排放量更低,供应链网络总利润更高.Wei等12构建了C&T情景下监管机构为领导者和制造商为追随者的Stackelberg 博弈模型,前者负责设定排放上限并限制公司的总排放量,后者进行绿色产能投资和生产决策.Xing等13通过考虑C&T和市场不确定性,研究了制造商、零售商和第三方回收商组成的闭环供应链,并分析竞争策略对供应链预期效用的影响.熊轶等7研究C&T情景下企业最优产量、绿色改进与排放权交易决策问题.Wang等14研究C&T情景下考虑双向成本分担契约的二级供应链最优生产与联合减排决策问题.综上所述,第一类文献多采用数据包络分析或祖父制及基准线等方法研究碳排放权的分配问题,为区域碳排放权分第 4 期辛宝贵等:环境规制政策下多方共治博弈建模与实证分析489配提供理论指导;第二类文献多采用静态博弈方法,以企业、供应链上下游伙伴等作为决策主体15,16,研究C&T情景下企业层面的决策优化问题.但是,对C&T情景下纳入家庭、厂商、政府等多方共治主体的决策研究文献较少;环境政策对各决策主体的影响是一个持续变化的动态过程,采用动态博弈刻画该类问题要比静态博弈更加贴近现实,这也是本文要解决的主要问题之一.环境政策下多主体博弈相关的研究进展如下.郑君君等17构建了地方政府外部监管激励下排污企业和第三方治理企业环境污染治理的随机微分博弈模型,并提出反馈纳什均衡解和合作支付分配机制.徐浩等18研究了环境污染邻避冲突中污染企业、周边群众与环境监管部门的三方博弈策略,结果表明,政府监管部门加大对违规企业的惩罚力度是解决污染邻避冲突的有效途径.徐松鹤等19通过考虑决策主体的风险偏好,分析了政府和公众参与的邻避冲突博弈均衡,研究发现风险因素显著影响上述博弈均衡.原毅军等20通过构建政府、排污企业与环保企业三方博弈模型,以排污费政策为例,研究环境政策传导机制与中国环保产业发展.还有一些学者2127,基于多部门动态随机一般均衡模型,研究环境规制政策、政府污染治理行为以及厂商减排行为对生态环境质量的影响.其中徐文成等21通过对比三种环境政策对产出、消费、碳排放、排放权价格、减排努力程度等方面的影响,指出环境政策的选择不仅要考虑具体经济发展阶段,还要考虑政策实施所产生的经济成本.王书平等22研究碳税政策下技术、能源价格、碳税税率等三种冲击对产出与环境质量的影响,得出碳税在短期内不利于经济增长的结论,与本文的主要结论类似.武晓利23将环保技术、节能减排补贴、政府治污支出与厂商节能减排努力等节能减排措施设定为外生冲击变量,研究其对宏观经济的影响,发现政府治污支出在长期会改善生态环境质量,并且厂商的环保技术与减排努力是控制污染排放、改善环境质量的关键.邹乐欢等24分析了技术、环保技术与环境税等冲击对宏观经济波动的影响,发现环保技术冲击比环境税冲击对社会总产出的正向影响更明显.总之,上述研究主要聚焦于环境政策、政府治污支出、厂商减排行为等因素对环境质量与宏观经济的定性分析.因而,回答“如何做”的问题,即解决优化政府、厂商和家庭等多方主体自身环保行为,改善生态环境质量,提升多方共治效率等问题,具有重要的理论和现实意义,也是本文要解决的关键问题之一.为了进一步丰富现有理论体系,本文在综合考虑生态环境、政府、厂商和家庭之间多重复杂关系的基础上,将政府治污支出、厂商减排努力和绿色生产要素投入以及家庭亲环境行为投资等先前常被设定为外生冲击变量的因素内化为多方共治主体的决策变量,构建包含政府、厂商和家庭在内的多方共治动态随机博弈模型,利用最优控制理论求解多方博弈主体的最优决策.最后,通过数值模拟和反事实分析,探讨污染物总量控制政策对环境质量、宏观经济以及相关博弈主体决策行为的影响,剖析其动态交互机理,对于创新环境治理模式、提高中央政府污染物目标总量控制效率、激励厂商开发减排技术、引导公众进行亲环境行为投资等方面都具有理论价值和现实意义.2模模模型型型构构构建建建与与与求求求解解解为简化问题且不失一般性,本节假定经济系统是由家庭、厂商和地方政府三个部门组成,且经济系统受到生态系统的影响.环境规制政策有助于改善生态环境质量,但对经济系统中三个部门的博弈均衡会产生怎样的影响?针对这一问题,本节构建污染物总量控制政策下家庭、厂商和地方政府三方动态随机博弈模型,以污染物排放总量目标作为外生冲击变量,探究污染物总量控制政策对博弈三方最优决策的影响.代表性家庭通过提供劳动力和资本获得工资收入和资本回报,并在预算约束条件下决策其劳动、消费和亲环境行为等方面的投资,以实现自身的跨期效用最大化目标.代表性厂商在其污染物初始排放配额约束下决策各项生产要素的投入和减排努力水平,以实现自身利润最大化目标.地方政府在区域污染物初始排放配额的约束条件下决策自身的治污支出,以实现区域社会福利最大化目标.基于此,家庭、厂商和地方政府的动态优化问题可以分别描述如下.490系 统 工 程 学 报第 38 卷2.1模模模型型型构构构建建建1)家庭在综合考虑经济系统与环境生态系统后,代表性家庭的效用会受到劳动、消费以及生态环境质量的影响.此时,家庭的效用函数Ut可表述为如下形式U(Ct,Nf,t,Qt)=C11t1 1N1+2f,t1+2+logQt,(1)其中Ct、Nf,t和Qt分别表示消费、劳动供给和生态环境质量;1,2 0分别表示家庭消费与劳动供给的相对风险规避弹性;0表示生态环境质量对家庭效用的影响系数.这样,预算约束下的家庭跨期动态优化问题可表示为Max E0t=0t(C11t1 1N1+2f,t1+2+logQt),s.t.Ct+It+Ft=RK,tKf,t+WtNf,t,(2)其中E0表示基于初始信息形成的条件期望算子;0 1表示主观贴现率;Kf,t、RK,t和Wt分别表示资本投入、资本回报率和工资水平;Ft表示亲环境行为投资,如式(4)所示;It表示投资,由当期资本Kf,t和上一期资本Kf,t1决定,如式(3)所示:It=Kf,t(1 )Kf,t1,(3)其中0 1表示资本折旧率.家庭是消费者,同时也是厂商劳动力的提供者.根据个体与群体行为的关系原理,可以假定厂商减排行为会正向影响员工的亲环境行为28.本节假设家庭亲环境行为与厂商减排努力ERt呈线性关系,则其亲环境行为投资可表示为Ft=ERtPe,t,(4)其中0 0表示外生变量Dc,t的一阶自回归系数;Dc表示污染物排放总量目标的稳态值;Dc,t(0,2Dc)表示随机扰动.中央政府需要根据全国污染物排放总量目标Dc,t给各个区域分配排污权配额.假定中央政府给代表性区域的排污权配额为Dl,t,可以表示为全国总量目标Dc,t与该地区配额比例l(0,1)的乘积,即Dl,t=lDc,t.(6)地方政府需要将本区域的排污权配额Dl,t二次分配给辖区内的厂商.假设分配给代表性厂商的初始排污权为Dm,t,可以表示为本区域排污权配额Dl,t与该厂商的配额比例m(0,1)的乘积,即Dm,t=mDl,t.(7)厂商以追求利润最大化为目标,投入劳动力Nm,t、资本Km,t以及绿色生产要素St进行生产,整个过程伴随着污染排放.通过拓展经典的柯布道格拉斯生产函数,厂商的产出Yt可表示为Yt=At(Km,t)1(Nm,t)2S112t,(8)第 4 期辛宝贵等:环境规制政策下多方共治博弈建模与实证分析491其中1,2 0分别表示资本和劳动力的产出弹性;At表示生产技术,服从如下随机过程lnAt=(1 A)lnA+AlnAt1+A,t,(9)其中A 0表示外生变量At的一阶自回归系数;A表示生产技术水平的稳态值;A,t(0,2A)表示随机扰动项.污染物总量控制约束会使环境容量资源具有稀缺性特征,排污权交易就会有现实需求,进而出现排污权交易市场.在获得初始排污权配额后,部分厂商为了满足市场需求而增加产量,进而出现排污权短缺并有购买排污权的需求;部分厂商主动减排,通过努力实现排污权盈余并有出售排污权的需求;这两类厂商的排污权交易就会在排污权交易市场完成,其排污权交易价格29pX,t可以表示为pX,t=0 1Dl,t,(10)其中0,1 0分别表示排污权保留价格和供给弹性.厂商在实施一定的减排努力ERt和绿色生产要素投入St等环境友好行为后,实际污染排放量Xt和减排数量RXt可以分别表示为Xt=(1 ERt)Yt St,(11)RXt=ERtYt+St,(12)其中 0表示单位产出污染系数;0 0,2 1表示减排技术参数;pS,t表示绿色生产要素价格,服从如下随机过程lnpS,t=(1 pS)lnpS+pSlnpS,t1+pS,t,(14)其中pS 0表示外生变量pS,t的一阶自回归系数;pS表示绿色生产要素价格的稳态值;pS,t(0,2pS)表示随机扰动.为简化问题,将厂商的产品价格简化为1.这样,代表性厂商利润函数t可以表示为t=Yt Km,tRK,t Nm,tWt ERCt(Xt Dm,t)pX,t.(15)3)地方政府代表性地方政府的社会福利SWt由代表性家庭效用和代表性厂商利润组成,即SWt=Ut+t,其在该区域的污染物排放总量约束下最大化社会福利Max SWt,s.t.Xt GGt FFt6Dl,t,(16)其中Gt表示地方政府治污支出;G,F 0分别表示地方政府治污效率和家庭亲环境行为效率.2.2模模模型型型求求求解解解为了充分考虑生态环境质量与出清条件对家庭、厂商和地方政府三方博弈行为的影响,设定1)第t期生态环境质量Qt的动态演化过程为Qt=hQ+(1 h)Qt1 Xt+GGt+FFt,(17)其中0 h 0表示初始生态环境质量;Qt1表示第(t 1)期生态环境质量.2)商品市场出清条件为Yt=Ct+pX,t(Xt Dm,t)+pS,tSt+It+Ft+Gt,(18)492系 统 工 程 学 报第 38 卷其中Ct+pX,t(Xt Dm,t)+pS,tSt表示总消费,It+Ft表示总投资.3)劳动力市场出清条件为Nt=Nf,t=Nm,t.(19)4)资本市场出清条件为Kt=Kf,t=Km,t.(20)在前述模型和假设的基础上,运用拉格朗日乘子法,可以得到家庭、厂商和地方政府三方动态博弈的演化均衡解Et=(Ct,Kt,Nt,Pe,t,Wt,St,ERt,Gt),同时满足方程(21)方程(28).工资水平与消费和劳动供给的动态关系方程Wt=C1tN2t.(21)消费变动率与资本回报率的动态关系方程C1tC1t1=(1+RK,t).(22)家庭亲环境行为单位投资与污染物排放量、厂商减排努力、消费、政府治污支出和生态环境质量的动态关系方程Pe,t=FC1t(hQ+(1 h)Qt1 Xt+GGt)FvERt.(23)资本投入与生产技术、绿色生产要素投入、劳动供给、厂商减排努力、排污权交易价格和资本回报率的动态关系方程K11t=1AtNt2S112t(1 (1 ERt)pX,t 1ER2t)R1K,t.(24)劳动供给与生产技术、绿色生产要素投入、资本投入、厂商减排努力、排污权交易价格和工资水平的动态关系方程Nt12=2AtKt1S112t(1 (1 ERt)pX,t 1ER2t)W1t.(25)绿色生产要素投入与生产技术、资本投入、劳动供给、厂商减排努力、排污权交易价格和绿色生产要素价格的动态关系方程S1+2t=AtK1tN2t(1 1 2)(1 (1 ERt)pX,t 1ER2t)(pS,t pX,t)1.(26)厂商减排努力与排污权交易价格的动态关系方程ERt=(pX,t12)121.(27)政府治污支出与污染物排放量、区域排放权配额、家庭亲环境行为投资额的动态关系方程Gt=Xt Dl,t FFtG.(28)显然,上述博弈均衡解不是显式解而是隐式解.为了能够分析该隐式均衡解的经济学特性,在下面章节的研究中,需要首先对其参数进行校准和估计,其次分析污染物总量控制政策冲击对均衡解影响的动态效应,再次分析该动态均衡解对污染物总量控制政策冲击的敏感性,最后运用反事实分析方法研究污染物总量控制政策对经济和环境的作用效果.3参参参数数数校校校准准准与与与估估估计计计均衡解的参数分为结构性和非结构性两类.其中,主观贴现率等结构性参数多数可以利用相关文献进第 4 期辛宝贵等:环境规制政策下多方共治博弈建模与实证分析493行校准,一些无法通过校准得到的结构性参数以及冲击变量的一阶自回归系数和扰动项的标准差等非结构性参数需要运用实际数据进行估计.3.1结结结构构构性性性参参参数数数的的的校校校准准准需要校准的结构性参数包括:主观贴现率、消费与劳动供给的相对风险规避弹性系数1和2、资本折旧率、资本和劳动的产出弹性系数1和2、单位产出污染排放系数、减排成本相关参数1和2、环境自净化能力h、初始生态环境质量Q、政府治污效率G.参照已有的相关文献,上述结构性参数校准结果如表1所示.表 1均衡解参数的校准结果Table 1Calibration results of equilibrium solution parameters参数含义校准值来源主观贴现率0.970文献231消费的相对风险规避弹性0.800文献232劳动供给的相对风险规避弹性2.000文献30资本折旧率0.110文献221资本产出弹性0.400文献22,232劳动产出弹性0.450文献22,23单位产出的污染排放系数0.160文献22,231厂商减排努力成本系数0.400文献232厂商减排努力成本指数系数2.500文献23Q初始生态环境质量1.000文献22h环境自净化能力0.100文献31G政府治污效率1.160文献23由于研究角度的不同,鲜有文献引入如下结构性参数:生态环境质量对家庭效用的影响系数、厂商减排行为对家庭亲环境行为的影响系数、排污权保留价格0和供给弹性1、绿色生产要素减排系数、区域配额比例l、厂商配额比例m以及家庭亲环境行为投资效率F.因而,本节拟采用贝叶斯法估计上述参数值,如表2所示.表 2均衡解参数的贝叶斯估计结果Table 2Bayesian estimation results of equilibrium solution parameters先验分布后验分布参数含义分布类型均值方差均值90%置信区间生态环境质量对家庭效用的影响系数Normal0.7000.0100.6940.678,0.706厂商减排行为对家庭亲环境行为的影响系数Normal0.2000.0100.1980.185,0.2130排污权保留价格Normal2.0000.0102.0001.980,2.0150排污权供给弹性Normal0.5000.0100.4890.474,0.506绿色生产要素减排系数Normal0.1000.0100.0990.084,0.116l区域配额比例Normal0.1000.0100.0830.071,0.096m厂商配额比例Normal0.0300.0100.0260.011,0.039F家庭亲环境行为投资效率Normal0.5000.0100.4940.480,0.508D中央政府目标总量的一阶自回归系数Beta0.5000.0100.5040.491,0.519A厂商生产技术的一阶自回归系数Beta0.5000.0100.5040.489,0.516PS厂商绿色生产要素价格的一阶自回归系数Beta0.5000.0100.4960.479,0.513D,t中央政府目标总量的随机扰动项Gamma0.5005.0001.2070.974,1.526A,t厂商生产技术的随机扰动项Gamma0.5005.0001.9181.596,2.250PS,t厂商绿色生产要素价格的随机扰动项Gamma0.5005.0000.2740.141,0.398494系 统 工 程 学 报第 38 卷0.511.522.501230.511.522.5012301202436,cD te,A te,Spte0.450.50.55010200.450.50.5501020051015200.50.550.45 cDr Ar Spr0.060.080.10.120204000.020.040.060102030400.660.680.70.72020400.160.180.20.22020400102030400102030400.520.50.480.462.042.0221.981.960102030400.140.120.10.080.060.460.480.50.52010203040 h n 0f 1f z lc mc Fg先验分布后验分布后验均值图 1贝叶斯估计的先验、后验分布图Fig.1A priori and a posteriori distribution of Bayesian estimation01020304086420 x 1040102030405051001020304010120102030404202x 10301020304050510010203040432100102030400.0500.050.10.150102030403210 x 10301020304000.5101020304050510 x 105x 103生态环境质量 tQ污染排放量 tX产出 tYx 104x 105治污支出 tG绿色生产要素投入 tS减排努力 tER亲环境行为单位投资,e tPx 103x 103消费 tC劳动tN资本tK01020304050510 x 10401020304064202x 104工资水平资本回报率 tW,K tR图 2中央政府污染物总量控制政策冲击的动态效应图Fig.2Dynamic effect diagram of the impact of the central governments total pollutant control policy第 4 期辛宝贵等:环境规制政策下多方共治博弈建模与实证分析4953.2非非非结结结构构构性性性参参参数数数的的的贝贝贝叶叶叶斯斯斯估估估计计计贝叶斯估计在社会科学和其他应用领域越来越流行,是模型参数估计常用的方法32,33.本研究通过国家统计局()网站,选取1973年2018年中国GDP和消费数据1作为外部观测样本.设定需要估计的结构性参数服从正态(Normal)分布、外生冲击的一阶自回归系数服从贝塔(Beta)分布、随机扰动服从逆伽马(Inv.Gamma)分布23,3436.均衡解参数的贝叶斯估计结果如表2和图1所示.01020304010.50 x 1030102030405051015x 10501020304010123x 1030102030404202x 10301020304050510 x 1040102030406420 x 1050102030400.0500.050.10.1501020304043210 x 10301020304000.51x 10301020304050510 x 103生态环境质量 tQ污染排放量 tX产出 tY治污支出 tG绿色生产要素投入 tS减排努力 tER亲环境行为单位投资,e tP消费 tC劳动tN资本tKDc初始水平Dc上升15%Dc下降15%01020304050510 x 10401020304064202x 104 工资水平 tW资本回报率,K tR图 3中央政府污染物总量控制政策冲击的敏感性示意图Fig.3Sensitivity diagram of the impact of the central governments total pollutant control policy4动动动态态态效效效应应应分分分析析析、敏敏敏感感感性性性分分分析析析与与与反反反事事事实实实分分分析析析4.1动动动态态态效效效应应应分分分析析析本部分主要分析中央政府污染物总量控制政策冲击对生态环境质量、产出、污染排放量、亲环境行为单位投资、减排努力、绿色生产要素投入、治污支出、消费、劳动、资本、工资水平以及资本回报率的动态效应,如图2所示.将目标总量初始水平提高或降低15%,可得敏感性分析,如图3所示.图2展现了各博弈决策主体的行为特征.1)对于厂商来说,在中央政府施加一单位正向目标总量冲击后,产出、污染排放量、绿色生产要素投入、资本以及工资水平的变化趋势相似,均呈现出先增加后减少的趋势,临界点大约在第3期.污染物目标总量增加将使得当期产出、污染排放量、绿色生产要素投入、资本以及工资水平增加,随后这种正向影响逐渐减弱,并在第3期左右变为负向影响.对这一现象解释如下:污染物目标总量增加时,厂商可以分配到更多的污染排放权初始配额,产出将增加,污染物排放量增加,生产所需要的劳动力、资本、绿色生产要素也增加,工资水平也会相应提高.厂商在排放权初始配额耗尽之后,可以选择购买排污权继续生产,但需要付出一定的购买成本,厂商在利润最大化目标下会适度减少产出,污染排放量、绿色生产要素投入、工资水平和资本也会相应减少.由于实施减排努力需要成本,厂商在获得更多排放1https:/ 统 工 程 学 报第 38 卷权配额后会减少减排努力程度.由于前3期厂商增加产出,污染物排放增加导致生态环境质量下降,在第3期左右生态环境质量最差,但生态环境具有一定的自净化能力,随着产出减少,生态环境质量逐渐恢复.2)对于地方政府来说,在施加一单位正向目标总量冲击后,治污支出先增加后减少.对这一现象解释如下:厂商污染排放量增加,生态环境质量随之下降,地方政府会增加治污支出而改善生态环境,此后由于市场机制发挥作用,政府治污支出也会相应地减少.3)对于家庭来说,在中央政府施加一单位正向目标总量冲击后,家庭亲环境行为单位投资与政府治污支出恰好相反,呈现出先减少后增加的趋势,消费也会减少.对这一现象解释如下:厂商扩大生产需要的资本越多,越多的家庭资本会被厂商所用,家庭消费进而减少.随着厂商产出的减少,家庭资本会被更多地转化为亲环境行为投资.4.2敏敏敏感感感性性性分分分析析析图3展示的敏感性示意图表明:目标总量冲击上下波动15%的情况下,各变量也会在一定范围内波动,但趋势不变,如上一节所述.中央政府目标总量下降会引发如下变化:生态环境质量明显提升,波动幅度约为17.24%;消费明显增加,波动幅度约为13.33%,对其他变量的影响不显著,波动均小于0.05%;从趋向稳定的时间来看,目标总量冲击对生态环境质量和消费的影响是长期的.与此相反,中央政府目标总量上升会引发如下变化:生态环境质量明显降低,波动幅度约为17.24%;消费明显减少,波动幅度约为13.33%.这一现象说明中央政府目标总量对于生态环境质量的改善具有明显作用.4.3反反反事事事实实实分分分析析析考虑数据的可得性,本节采用1973年2018年全国GDP(单位:亿元)2和1973年2016年全国CO2排放量(单位:kt)数据3进行反事实分析.污染物总量控制政策于1996年开始在我国各地陆续试点实施.因此,反事实分析的分界线为1996年.借鉴文献37的分析思路,在进行反事实分析之前,首先分别假设1996年2018年和1996年2016年我国未实行污染物总量控制政策,然后基于无污染物总量控制政策的博弈模型4以及1973年1995 年GDP和CO2排放量数据分别模拟出1996 年2018年GDP 和1996年2016年CO2排放量的反事实数据,最后将模拟的反事实数据与真实数据进行对比,进而得出GDP和CO2排放量的反事实数值,如图4所示.19701980199020002010202000.511.522.533.54x 107 反事实值真实值1996时间/年CO2 排放/kt197019801990200020102020012345678910 x 105 反事实值真实值1996GDP/亿元时间/年(a)CO2的反事实分析(b)GDP的反事实分析图 4污染物总量控制政策对CO2与GDP的反事实分析Fig.4Counterfactual analysis of total pollutant control policy on CO2and GDP图4(a)刻画的CO2排放量反事实分析显示:如果不实施污染物总量控制政策,CO2排放量将一直处于高速增长状态;在实施污染物总量控制政策后,全国CO2排放量真实值显著低于反事实值,并且真实值2https:/ 4 期辛宝贵等:环境规制政策下多方共治博弈建模与实证分析497大约在2013年左右呈现稳定趋势,这表明污染物总量控制政策在我国污染物减排进程中发挥着重要作用.图4(b)刻画的GDP反事实分析显示:在实施污染物总量控制政策后的前十年,全国GDP的真实值比反事实值稍低,而在2006年以后其真实值明显高于反事实值,这表明污染物总量控制政策在起步阶段可能轻微抑制全国GDP的增长,但在此之后则明显促进全国经济发展.总之,图4表明,污染物总量控制政策在短期会抑制经济发展,但长期可以实现经济发展与环境改善的协同演进.5结结结束束束语语语本文基于生态环境、政府、厂商和家庭之间的复杂关系,构建以政府、厂商和家庭为多方共治决策主体的动态博弈模型,分析污染物总量控制政策对生态环境质量以及相关博弈主体决策行为的影响,探究环境政策与多方共治主体的动态交互机理.研究发现,污染物排放目标总量的减少,将产生如下效应:(1)生态环境质量明显改善;(2)经济发展短期内受到冲击,但长期可以实现经济发展与环境改善的协同;(3)厂商的产出、污染物排放量和绿色生产要素投入减少,政府的治污支出减少,家庭的亲环境行为投资增加.从环境多方共治的角度来看,要使生态环境质量得到改善,首先需要提高政府污染物目标总量控制能力,通过综合考虑相关治理主体的行为决策,制定更加精准、更为科学的目标总量以实现生态环境根本好转的目标;其次需要激励厂商开发减排技术,政府应完善减排技术研发的激励机制,降低厂商减排成本,为企业减排营造良好的政策环境;最后需要引导公众践行亲环境行为,公众的生态环保意识关乎生态文明建设大局,环保政策真正渗透到公众层面存在滞后效应,政府应加强环保宣传力度,强化公众环保意识,助力“碳达峰、碳中和”目标的实现.本文可以从多个方向进行拓展研究,例如:(1)异质性决策主体,如异质家庭、异质厂商;(2)增加决策主体,如金融部门,特别是绿色信贷部门;(3)考虑决策主体的预期管理;(4)考虑国际溢出与协调;(5)考虑碳税等因素的影响;(6)考虑数字货币政策;(7)考虑节能减排数字化的影响.参参参考考考文文文献献献:1 柴麒敏.全国“一盘棋”积极主动作为推动碳达峰碳中和,中国环境报,2021,20210125.Chai Q M.The national“a board of chess”takes the initiative to promote carbon peak and carbon neutralization,China EnvironmentNews,2021,20210125.(in Chinese)2 汤铃,武佳倩,戴伟,等.碳交易机制对中国