system: [SYSTEM]

user: 3. 国内外研究概况 3.1. 国内研究概况 由于污水排放具有负外部性，为了减少和消除外部不经济，保证水环境资源的可持续发展，实施环境产权交易是必要的。袭亮(2012)从水环境容量稀缺角度提出实施水污染物排放权交易是必要的，分析已具备的软件(如已有的排放权交易经验和核算办法)以及在线监测系统等硬件条件，指出水污染物排放权交易是可行的 [ 1 ] 。邹娜(2011)根据传统经济学外部性理论和科斯定理以及水环境现状指出污水排放权交易的必要性，从技术、政策、社会等方面得出潘阳湖经济生态区已具备污水排放权交易的实施条件 [ 2 ] 。由于环境污染问题刻不容缓，排放权交易机制作为控制治理污染的有效工具，受到越来越多学者的关注，目前国内对排放权的研究主要集中于碳排放，除了研究排放权的价格还研究了排放权分配 [ 3 ] 、排放权优化配置 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 、排放权法律法规、排放权交易制度等方面，其中许多学者对国内外排放权交易的实践进行了分析和评价 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 对于排放权价格方面的研究，国内学者主要研究了排放权定价、不同行业排放权价格以及排放权价格影响因素。 1) 初始排放权定价研究 排放权的定价模型与方法主要有期货定价法、资源影子价格定价法、恢复成本法、一般均衡模型、动态博弈模型等。冯路(2014)根据碳排放权的特性，在期货定价模型的基础上构建了三种不同条件下期货定价：持有成本定价模型、无套利定价模型、不完全市场条件下期货定价模型 [ 10 ] 。何梦舒(2011)在金融工程视角下对我国碳排放权定价及初始分配方式进行了研究，认为可以将期权引入到碳排放权定价中 [ 11 ] 。一些学者认为影子价格决定了排放权价格，资源的影子价格反映边际效益，因此污染物的影子价格可以反映其边际成本，根据污染物的影子价格可以计算污染物的排放物价格，关丽娟(2012)等人通过构建资源影子价格定价模型，计算出上海市的二氧化碳初始排放权价格为0.0509万元/吨以及上海9个区的排放权初始分配额其中浦东新区的碳排放配额最高为7953.32万吨而静安区配额仅为16.94万吨 [ 12 ] 。叶斌(2012)构建了影子价格模型，运用线性规划对深圳市电力行业碳排放权进行定价，并分析了不同发电方式对碳排放权价格的影响 [ 13 ] 。初始价格的制定应结合排放权时限及贴现率下的不同污染物的社会平均污染治理成本和兼顾区域经济发展、行业水平、企业公平等因素，储益萍(2011)以城市排放权为研究对象运用重置成本法，通过调查某一城市的1720家排污企业的社会平均处理成本，得出该市的化学需氧量和二氧化硫排放权初始分配价格为2.89万元/吨、1.34万元/吨 [ 14 ] 。罗智霞(2014)认为在一般均衡模型中，碳排放权价格等于边际减排成本 [ 15 ] 。李淑颖(2012)通过建立污水初始排放权贝叶斯纳什均衡和序贯博弈均衡模型 [ 16 ] ，得出东北三省辽宁、吉林、黑龙江的污水初始排放权价格为2027元/吨、1211.85元/吨、1377.52元/吨。艾江鸿(2011)运用动态博弈理论分析发电行业碳排放的初始价格，认为碳排放权价格式通过政府与发电企业、发电企业之间博弈形成的 [ 17 ] 。韩国文(2014)将碳排放产生的环境成本内部化视为企业的生产成本纳入企业的生产函数，结合VAR模型，得出在完全竞争市场下碳排放权价格等于碳价值，其中碳价值是一单位CO 2 产生的价值，并根据2005~2011年期间欧盟碳排放交易相关数据验证了碳排放权价格由碳价值决定 [ 18 ] 。沈剑飞(2015)将排放权相关成本视为企业的内在价值，通过本量利分析法构建了碳排放权定价模型，得出碳排放权的价格区间为127.2元/吨~188.8元/吨 [ 19 ] 。朱帮助(2011)结合最小二乘支持向量机、数据分组处理方法、粒子群算法三种方法构建了国际碳排放权市场价格预测模型，并通过欧盟排放权交易机制(ETS)的碳交易价格进行了实证分析 [ 20 ] 。高杨(2014)也使用了最小二乘支持向量机与粒子群算法同时结合经验模态分解法构建国际碳排放权价格预测模型，选取欧洲ICE碳排放期货交易所(intercontinental Exchange) 2008~2013年期间碳排放权期货日交易结算价格进行了仿真验证 [ 21 ] 。 2) 不同行业排放权价格研究 由于不同行业治污成本存在很大差异，所以不同行业的排放权价格也具有差异性 [ 22 ] ，江苏省根据行业差异实施的初始排放权价格也不同，其中钢铁、电镀、造纸业等重污染行业的污水初始排放权价格为0.45万元/吨，而一般行业的污水初始排放权价格则为0.26万元/吨，浙江省嘉兴市则将排污企业分为重污染行业、限制类行业和鼓励类行业，且实行的初始排放权价格较高分别为8万元/吨，6万元/吨，5万元/吨，使用期限均为20年 [ 23 ] 。而温州市的造纸、化工、电镀、制革等重污染企业，化学需要量排放权初始分配价格为2.93万元/吨，一般行业为2.46万元/吨 [ 24 ] 。 3) 排放权价格影响因素研究 排放权的价格不仅受行业差异影响而且受到政策和制度的影响，陈晓红(2012)以欧盟排放交易体系为样本从供给、需求和市场三个影响因素分析碳排放权交易价格，发现受政策和制度影响的配额供给是交易价格最重要影响因素，但是随着政策与交易制度的完善，影响程度逐渐变小 [ 25 ] ，在分析美国芝加哥气候交易所碳金融交易价格发现：碳排放权市场价格主要受能源价格和配额供需影响 [ 26 ] 。王宇露(2012)认为影响碳排放权价格主要有供给需求、石油、天然气及煤炭等能源价格、碳排放较多的行业产量以及对待节能的态度，其中排放权的分配通过影响排放权的供给，从而影响排放权的价格，特别在排放权交易实行的初期，由于减小市场阻力一般实行较宽松的排放权配额，往往造成免费分配过度，使得排放权价格较低 [ 27 ] 。 3.2. 国外研究概况 排放权交易首先由J. H. Dales在1968年出版的《污染、财富、价格》中提出的，Tietenberg在其著作《排放权交易——污染控制政策改革》中对排放权交易思想进行了全面系统的论述。美国首先将排放权交易的构想应用到河流污染和大气污染源控制，其他发达国家如澳大利亚、德国以及英国也开始陆续实施排放权交易，美国一开始采用基于“基准——信用”模式的排放权交易制度，并逐步建立了以“泡泡(Bubble)”、“补偿(Offset)”、“银行(Bank)”和“容量节余(Netting)”为核心的排放权交易体系，到1990年开始实施基于“总量控制”的“酸雨计划”，并建立起排放权的法律制度。排放权交易作为一种基于市场的有效控制污染的工具，受到学者关注，国外学者对排放权研究主要涉及排放权价格、排放权分配 [ 28 ] 、排放权交易市场及市场权力 [ 29 ] 、排放权交易成本 [ 30 ] 、欧盟排放权交易机制(ETS)管理 [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] 等众多领域。 国外学者对排放权价格的研究大致也分为三类：排放权定价研究、排放权价格波动分析以及排放权价格影响因素研究。 1) 排放权定价研究 国外学者采用的排放权定价模型主要有一般均衡模型、GARCH模型、期权定价模型等。一般均衡模型认为排放权的价格等于边际减排成本，而均衡模型的假设条件是市场是完全竞争市场，当产品市场出现垄断时，边际减排成本不再等于均衡价格，由于排放权交易过程中不可避免产生搜索成本、信息成本、讨价还价成本、定案结算成本等交易成本，排放权的交易成本使得边际减排成本偏离市场价格 [ 33 ] 。Chevalier J. (2010)构建了AR(1)-GARCH(1， 1)碳价格预测模型 [ 34 ] ，Suk Joon Byu (2013)比较了GARCH模型、K近邻算法和隐含波动率三种方法对于碳排放权期货价格的预测能力，研究发现GARCH模型得出的碳排放权预测价格结果优于其他两种模型 [ 35 ] 。Yudong Wang (2012)研究发现多变量模型GARCH族模型对能源市场上的价格预测优于单变量模型GARCH族模型 [ 36 ] 。Eric Paul (2010)研究了欧洲碳期权定价 [ 37 ] 。 2) 排放权价格波动分析 适度的排放许可价格对全球能源市场上的消费者和投资者的决策产生重大影响 [ 38 ] [ 39 ] ，许可证价格波动可能导致减排技术投资的推迟以及减排成本的增加，规定许可证价格的上限和下限是限制价格波动的直接方式，一些学者通过模拟研究已证明设置许可证价格的上限和下限可以取得成本效益(Burtraw et al.， 2010; Fell and Morgenstern， 2010) [ 40 ] [ 41 ] 。许可证存储可以使企业对冲治理成本和排放的不确定性带来的许可证价格波动风险，Kijima et al. (2010)也认为允许排放权存储可以减少排放权价格波动 [ 42 ] ，Alberola and Chevallier (2009)发现在I期(2005~2007)欧盟排放交易的现货价格较低主要原因是不限制排放权存储 [ 43 ] ，但仅仅实行许可证存储而不采取其他政策(如价格管制)在早期的时候可能使排放许可证价格偏高，实行许可存储同时进行价格管制一方面防止初始许可价格偏高，另一方面可以减少价格波动促进许可价格的稳定 [ 44 ] ，Li Xu (2014)认为在排放权交易中引入金融期权可以减少许可价格波动，期权可以对冲未来现货价格的不确定性，同时刺激对减排技术的投资，从而实现减排目标 [ 45 ] ，Masaaki Kijima (2010)和Fatemeh Nazifi (2010)指出如果一个系统允许适当的许可证借贷和存储可以削弱远期价格和现货价格的飙升现象 [ 46 ] [ 47 ] 。 3) 排放权价格影响因素分析 排放权交易市场往往是不完全竞争市场，占主导地位的公司可以行使市场权力，增加其他公司的污染控制成本，减少自己的排放控制成本，市场权力的滥用可能导致价格扭曲、产出低效率、再分配的经济寻租等问题。由于排放权交易市场是不完全竞争市场，寡头运用市场权力可以操纵许可证价格，Makoto Tanaka (2012)认为排放权许可适当的初始分配是减弱这种市场权力滥用的有效工具，通过模型分析得出两个结论，一是在初始分配中将许可证从寡头公司转移给其他企业通常可以减弱市场权力，降低许可证价格，提高社会盈余，二是当其他企业排放较低时，将许可证从污染严重的寡头转移给污染较轻的寡头同样可以降低市场权力和排放许可证价格 [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ] 。Timothy N Cason (2003)通过实验研究发现相比于双头垄断，垄断的排放权交易价格和卖方利润较高但效率低，而且垄断的排放权交易价格、利润和交易量通常更接近竞争均衡而不是垄断均衡 [ 51 ] [ 52 ] 。GDP、气候、减排技术、能源价格、政治风险也可能影响碳排放权价格 [ 53 ] [ 54 ] 。Anger N. (2008)发现排放权的分配影响排放许可价格，指出如果许可分配严格，排放许可供给量就会减少，同时需求量上升，从而许可价格上升 [ 55 ] 。CONVERY (2007)指出无论是实际的能源价格还是预期的能源价格都会影响碳排放权价格 [ 33 ] 。