碳交易的“能源—经济—环境”影响及碳价合理区间测算，本文主要内容关键词为：区间论文,能源论文,环境论文,经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号F205 文献标识码A 文章编号1002-2104(2014)07-0082-09 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2014.07.013 我国已成为全球
排放总量最多的国家[1]。煤炭在我国能源结构中占据主要地位，也是我国高碳排放的主要原因。目前，在CDM机制下，我国已经成为国际碳交易中的最大供应方。但是，由于缺少成熟的国内碳价信号形成机制，使得我国对国际碳价格缺乏有效的话语权。自2008年8月至今，京津沪等先后建立了碳排放权(环境产权)交易所，并在多地启动碳配额交易试点，我国碳交易市场总体处在起步和探索阶段，还有待根据实际情况进行完善。相对而言，EU-ETS、RGGI等国外主要碳交易体系运行时间较长，可以提供可资借鉴的经验教训。本研究采用的CGE模型基于一般均衡理论，通过构建一组方程式描述生产者、消费者以及各市场之间关系反映整个社会的经济活动。从1980年代开始，CGE模型成为政策模拟分析的重要工具。在碳减排政策研究方面，Rodica[2]采用动态CGE模型分析了碳交易市场条件下R & D对罗马尼亚宏观经济的影响。Jan[3]采用纳入碳交易的CGE模型，研究认为碳交易市场比碳税手段更优，但对交通部门的过高减排要求会降低社会福利。杨展里等[4]认为排污权交易制度能够适用于我国污染物总量控制目标的实现，并会降低污染治理的总体费用。张健等[5]对比分析碳税和碳交易政策，认为合理的碳交易机制可在一定程度上缓解间接碳税对中国能源行业和宏观经济的影响，给定碳税税率，2006年GDP将降低0.23%，但如引入碳交易机制，GDP降幅将减少为0.17%。于同申等[6]对中国构建碳交易市场的必要性及发展战略进行了分析。本文利用CGE模型测算碳交易对中国宏观经济、能源消费以及碳减排效果方面的影响，并提出“碳价合理区间”概念，为碳交易的实施效果以及定价测量提供理论依据。 1 SAM表和CT-CGE模型的构建 本文假设中国已初步建立一个碳交易体系，参考苏明等的
碳税模型[7]，构建了一个单国多部门的静态中国碳交易CGE模型：CT-CGE模型，包括生产模块，环境模块，碳交易模块，收入支出模块，对外贸易模块，市场出清，宏观闭合等模块。该模型反映了中国宏观经济系统中各行为主体之间的相互作用关系，其创新之处在于引入了碳交易模块和用于描述产业部门碳排放责任的环境模块，并用于分析和比较在建立碳交易体系的条件下，外生给定不同减排目标及碳价水平时，对我国宏观经济、能源消费和实现碳减排任务的影响。研究采用Math CAD 15和Excel 2007作为数学建模和估算工具。 1.1 模型假设 首先，模型假设在已建立碳限额交易市场机制框架下，环境管制机构设定总减排目标，该碳减排目标将按照各产业部门的参考年碳排放量在全国总碳排放中所占比例，分解到各产业部门，确定各部门的减排责任，制定分部门的减排目标。我国承诺到2020年单位国内生产总值
排放比(碳排放强度)2005年下降40%-45%，假设2007年碳排放强度下降40%-45%，换算成总量减排，即为35%-40%。因此本文将2007年总量减排目标设为10%，20%，30%三个适中的减排水平。第二，模型假设各部门当前生产技术不变，即认为各部门在履行碳减排责任时，未通过提高生产技术来降低减排成本的方式进行减排。第三，模型假设资本市场在外来冲击下能够达到充分调整，资本供给外生给定[8]。并且，在目前以及未来相当一段时期内劳动力供给相对于需求仍过剩[9]，因此模型中劳动力市场部分不设定市场出清要求。 1.2 模型结构和方程设定 CT-CGE模型是基于一般均衡理论构建的静态可计算一般均衡模型，采取自底向上和自顶向下相结合的研究思路，共分为10个产业部门(煤炭、石油、天然气、电力、农业、轻工业、重工业、建筑业、交通、服务业)，且假设每个部门进行“无联合生产”，即每个部门只对应一种商品或服务。在本模型中，各产业部门采用能源、资本和劳动力三种初级要素和中间投入进行生产。由于新能源的比例很低，对能源结构调整和碳减排的贡献在这里忽略不计，能源要素仅纳入煤炭、石油、天然气和电力，且能源可供给量无约束。 1.2.1 生产模块 为了有效描述资本K、劳动L和能源E要素之间的替代性质，部门生产函数均采用四层嵌套的CES生产函数形式。在生产函数第1层，各部门总产出
由资本-能源-劳动合成品
与非能源中间投入品
生产，生产函数采用Leontief函数形式。生产函数第2至4层均采用CES函数形式，其中，在第2层，资本-能源-劳动(KEL)由资本-能源合成品(KE)与劳动(L)合成。在第3层，资本-能源合成品(KE)由资本(K)投入和能源合成品(E)投入组合得到。在第4层，假设能源之间替代弹性
相等。考虑碳交易后，部门能源利用成本不只包括该能源购入价格
，还应包括因消费该单位能源产生的碳排放成本
，并且可知：给定碳价水平时，煤炭、石油、天然气、电力消费的碳排放成本，根据其各自排放系数依次递减。因此，纳入了碳排放价格的第n种能源单位利用成本则为
+
。相应地，纳入碳排放价格，对部门i，其加总的能源利用成本为：
1.2.2 环境模块 环境模块用以确定每个部门各自碳排放量。碳排放量依据各种化石能源消费量的排放系数矩阵及碳氧化率得到，且为避免重复，只考虑一次能源的碳排放量。各部门碳排放量等于其各种一次能源需求乘以相应能源二氧化碳排放系数。此处，
是第i部门实际碳排放量，各部门对第n种一次能源排放系数
相同，即：
1.2.3 碳交易模块 碳市场是一个零和博弈市场，意味着一个生产单位若排放更多的碳，就需要其他生产单位付出更多减排努力。这里，碳市场是指二级市场，即主要是企业间的交易市场。
1.3 SAM构建与有关参数的设定 社会核算矩阵(SAM)为CGE模型提供全面的数据集，主要来源于投入产出表。根据2007年投出产出表和2008年的中国能源统计等统计数据，编制2007年中国宏观SAM矩阵[10]和基于10部门划分的宏观SAM矩阵。据投入产出数据和SAM矩阵，按照电热法折算的各种能源消费总量(单位：吨标煤)，2007年，煤炭、石油、天然气、电力的消费结构是58∶16∶3∶23。能源消费的碳排放系数(单位：
)参考陈诗一[11]依据IPCC(2006)的计算结果：煤(2.763)、油(2.145)、气(1.642)和电(0)。 生产模块校准过程中，主要采用哈伯格惯例[12]，即假设所有基本价格等于1，使得模型中该产品的价值量等效于实物量。但是，当引入碳交易时，实际能源消费量与碳价之间有一定的对应关系，能源之间的初始相对价格就比较重要；其次，在碳排放量统计上，能源消费实物型数据也比价值型数据相对准确。在此模型中，将实际煤炭价格标准化为1，再根据实际比价关系基于电热法换算成新的相对价格关系。换算后，我国各种能源价格中以电力价格最高，其后依次为石油和天然气的价格，煤炭价格最低[13]。碳价水平以2007年欧洲能源交易所的年平均EUA价格21.1
/tC为参照，取2007年欧元对人民币的年平均汇率10.67[14]，将碳价折算为人民币单位，可得煤炭、石油、天然气、电力和碳配额比价为：1∶7.3∶3∶8∶0.302。 2 碳交易对经济增长和碳减排的影响分析 2.1 宏观层面分析 2.1.1 对宏观经济和碳减排的影响 (1)对GDP和碳减排目标实现的影响。假设各部门减排技术水平不变，设定2007年碳排放总量减少10%，20%，30%的情景。高减排目标相对低减排目标，意味着有更多的碳配额可供分配，未实现指定碳减排目标的主体需要购买配额，如最终也不能实现碳信用补偿，则需要接受罚款。同时，低减排目标下，如果市场能够形成较高的碳价激励，也可实现较高水平的实际减排率。经CT-CGE模型测算，可得到不同碳价水平对GDP产出、能源消费和碳减排的影响(见表1)。
在GDP影响方面，各减排目标水平下，碳价越高，GDP降幅越大：对应碳价水平在5-40
/tC之间时，GDP分别下降0.38%-2.06%，0.64%-3.37%，0.62%-3.55%。同等碳价水平上，相对高减排目标，低减排目标对应的GDP降幅也相对较小。值得注意的是，20%减排情景下，约15-20/
tC碳价区间内，GDP不降反升。 从减排效果看，同等减排目标下，减排效果随碳价升高而更好。同等碳价水平下，减排目标设定越高，减排效果也越显著。由估算数据可知，如以宏观经济损失最小化为评价依据，总量减排目标为10%，20%和30%时，对应门槛碳价水平应分别为6.9
/tC，15.1
/tC和15.3
/tC，相应GDP降幅分别为-0.48%，-0.89%和-2.01%。前两种情况下，GDP降幅相差不大。 给定不同减排目标水平，高减排目标水平下，可以以较低碳价水平实现更高的减排。例如，给定10%减排目标，实现20.76%实际减排，对应碳价为25
/tC；给定20%减排目标，实现19.86%实际减排，对应碳价为15
/tC；给定30%减排目标，实现21.15%实际减排所对应碳价为10
/tC。 分析其原因在于，较高的减排目标，会促使企业加大减排努力，碳配额需求增加，同时提高市场总可分配碳配额总量，造成市场出清碳价下降。这一效应实现的前提是：基于碳减排目标遵循“可测量、可监督和可验证”原则对排放主体进行严格监管。 (2)对碳价、碳减排效果及其宏观经济成本的分析。从前述分析可知，总体来说，碳价水平越高，减排效果越好，但对宏观经济的冲击也会增大。为评价不同碳价水平的碳减排和宏观经济综合效果，借鉴采用碳减排的宏观经济成本弹性指标[15]： θ=减排率/GDP下降率 (6)
图1给出不同“减排目标-碳价”情景下的θ值变化及其平滑趋势(α=10%)，结果显示：①在不同减排目标下，θ值在一定区间内分别存在最大值。对应于减排目标10%，20%和30%，最优碳价水平分别为15
/tC，20
/tC，25
/tC时，其各自θ值最大，即相对宏观经济损失最小。对应3种减排目标，理论上的合理碳价区间分别为6.9-15.0
/tC，15.1-20.0
/tC和15.3-25.0
/tC。②10%减排目标下，在各考察碳价水平(不限于理论合理碳价区间)所对应θ值水平上，总体都高于其它两种情景，仅在约18-22
/tC碳价区间内低于20%减排情景。并且，在约15-25
/tC区间内，可取得该情境下相对更好且平稳的θ值，对应GDP损失率为0.41%-0.63%，可实现减排率为14.38%-20.76%。如仅以实现10%减排目标为依据，可接受的碳价区间可为6.9-35
/tC，对应GDP损失率约为0.45%-1.17%，减排率为10%-24.89%。换句话说，该情境下碳市场更能接受较大幅度碳价波动引起的冲击。③20%减排目标下，15.1-25.0
/tC碳价区间内，可取得较好的θ值。在碳价20
/tC时，实现各情景的共同最优θ值；30%减排目标下，相对其它两种情况，总体宏观经济损失最大，且效应稳定。
图1 不同“减排目标-碳价”情景下的θ值变化趋势 根据以上分析，综合宏观经济影响和节能效果考虑，30%减排目标下引入碳交易都是不合理的，应在后续分析中舍去。重新设定10%碳减排率及其对应最优碳价15
/tC为情景1，20%碳减排率及其对应最优碳价20
/tC为情景2。 此外，定义了碳排放强度下降率指标： IC=1-(1-碳减排率)/(1-GDP损失率) (7) 根据测算结果(见表2)可知，碳减排目标越高，碳价越高，实际碳排放强度降幅越大。按照GDP总量和碳减排总量数据测算，情景1和情景2分别可实现碳排放强度降低13.91%和29.24%。 2.1.2 对能源消费的影响 (1)对宏观能源消费及其结构的影响。给定同一碳价水平，减排目标越高，能源消费量降幅越大；给定同一减排目标，碳价越高，能源消费量降幅越大，降速越快。引入碳价和实施碳减排，具有抑制能源消费的效果。总能源经济支出(不含碳排放成本)呈先降后升的趋势，其变化主要是由能源自身价格变动引起的。10%和20%减排情景下，总能源经济支出转为正增长的拐点碳价分别为10
/tC和16
/tC。 从宏观能源消费结构变化来看：碳价引入后，不论何种情景下，随减排目标提高，煤炭消费量大幅下降，电力、石油和天然气消费增加。其中，电力消费的替代效应最为明显，石油消费量总体变动不大。碳价越高，电力替代效应越明显。20%减排情境下，碳价小于约20
/tC时，天然气消费量增幅相对较大，其替代效应相对明显。 (2)对宏观合成能源综合利用成本的分析。决定能源消费的因素是包含直接碳排放成本和能源价格在内的合成能源综合利用成本。由表1可知，2007年，当参考碳价为21.1
/tC时，煤炭、石油、天然气和碳配额的标准化比价关系为1∶7.3∶3∶8∶0.302，对应宏观能源消费结构为58∶16∶3∶23，则采用基于能源消费结构的加权方法，估算标准化的宏观合成能源参考价格=3.678，对应折算约为256.97
/tC标煤。
其中，n为能源品种。 同样，根据(1)式估算可得两情景下宏观合成能源消费碳排放成本和能源综合利用成本等数据(见表2)。其中的碳排放成本可作为碳交易机制的基准参考碳价。该基准参考碳价概念，类似于边际碳减排成本或影子价格。由表2可知，单位合成能源综合利用成本的升高，主要原因是碳价的引入，其中包括由碳价间接传递到宏观合成能源价格的部分，以及用于购买碳配额的直接成本。 2.1.3 碳价、碳减排效果和能源消费总量调整 由(1)式可知，引入碳交易后，随着碳价升高，能源利用成本上涨，导致能源实物消费量下降，因而也具有减排效果。其中，为评价碳减排中由能源消费下降引致的部份，此处引入能源消费的碳减排弹性指标γ。γ越大，能源消费总量降低对碳减排的贡献越大。
γ=碳减排率/能源消费量下降率 (9) 由γ值估算结果可知：γ处于1.45-1.6区间。总体来说，不同情境下：给定减排目标，碳价越高，γ越高，由能源消费总变动导致的减排效果越明显；碳价≤30
/tC时，较低的减排目标，由能源消费总量降低引致的减排效果也较好；碳价＞30
/tC时，恰恰相反，减排目标较高，相应减排效果较好。 根据kaya恒等式，总碳减排效应A，可分解为经济规模效应、宏观能源强度效应
和技术进步效应
，表达式如下：
其中，
是能源强度，E是能源消费总量，
是碳排放系数。据此，依据表2分解测算各效应(表3)，可知：按Kaya等式分解测算结果，各情景下，总碳减排效应中，能源强度变动效应贡献约60%(其中，能源总量变动是主要原因)，技术进步效应贡献约34%-38%，且两效应对各碳价水平相对稳定。同时，以能源清洁化为特征的能源结构调整具有减排效果，根据表3和各种能源的标准化碳减排系数，采用基于能源消费结构的加权方法如式(11)测算能源结构调整的减排率
。
其中，n标识能源品种，k标识不同“减排目标-碳价”情景，k=0表示2007年实际数据。 2.2 产业部门层次分析 2.2.1 对各部门经济产出的影响 结果显示，各部门经济产出变动情况为： (1)各情景下，相对实际产出，各产业部门经济产出均下降，幅度随减排目标提高而减小； (2)对经济产出影响最大的部门是一次能源部门，特别是煤炭和天然气部门，石油部门影响相对较小，电力部门基本无影响； (3)非能源生产部门经济产出下降幅度均小于1%，对交通运输影响相对最明显，建筑部门次之；对服务业产出的影响稳定且很小； (4)从产业结构(即各部门产出在GDP中的占比关系)角度，碳交易的引入，对产业结构影响不大，仅煤炭部门的占比下降近3%，其它部门的变动基本可忽略。实际和设定情景下，产出占比最大的3个部门都依次是：重工业(约35.4%)、服务业(约19.3%)和轻工业(约19.1%)，经济的重工业化特征明显。但是，一次能源生产部门(特别是煤炭)的占比下降较明显，伴随的趋势是，电力和非能源部门皆占比略有升高。 2.2.2 对部门能源消费影响 (1)对部门能源消费及其结构的影响。根据估算得到的2007年各产业部门能源消费及其结构结果，分析可知：各情景下，引入碳价，各情景下，对能源部门能源消费总量影响比非能源部门更大； 煤炭消费在各部门占比均大幅下降，煤炭消费占比仍高的部门主要是煤炭、电力、重工业、轻工业，各部门采用电力、石油或天然气进行能源替代，其中以电力为主。电力消费占比基本随减排目标提高而提高。除交通部门外，各部门电力消费占比均较高，特别在电力、轻工业、天然气、服务业、农业、重工业部门中占比超过50%。石油在消费量及其占比各部门受影响不太明显。随减排目标提高，各部门石油消费呈分化趋势。天然气消费在各能源中占比最小，影响不大，主要的天然气消费部门依次是重工业(5%-7%)、天然气、石油、轻工业部门。
由资源配置优化的基本理论可知，各部门能源投入的边际产出和能源消费边际成本的差异，应是导致各部门的能源消费结构调整的原因。同时，能源消费结构的改变，不仅与一种能源消费量的变动有关，还与该部门加总能源消费总量的变动有关。不同情境下各产业部门能源消费总量相对实际的变化是：碳价引入，对能源部门的能源消费总量影响比非能源生产部门更大，按影响大小依次分别是天然气、煤炭、电力和石油部门。其中，煤炭和天然气部门用能显著减少，对石油部门的影响基本可忽略不计。 (2)对部门合成能源价格及综合利用成本分析。实施碳交易后，各部门能源综合利用成本将变化，既包括变化后合成能源的价格，也包括单位能源排放的碳补偿成本。其中，合成能源价格是指基于CGE模型部门划分和层次结构采用自底向上思路构造的能源价格，与基于总量层面自顶向下构造的宏观能源价格不同。能源排放的平均碳补偿成本，与能源碳排放系数(单位：
)呈线性关系。
即
的变化，可分解为合成能源自身的价格变动效应部份，以及碳补偿成本的直接贡献
两部分，测算结果如表4。必须要指出的是，所谓合成能源自身价格变动效应中，实际已内含了部分碳成本。该部分碳减排成本根据各部门的生产和碳减排技术特点有所差异，可以是直接技术减排成本，也可以是碳补偿成本。 根据测算可知： (1)两情景下，碳排放成本由高到低的部门排序都是：煤炭、重工业、电力、轻工业、交通、建筑、石油、服务业、农业和天然气。其中，前4部门边际碳排放成本显著。并且，引入碳价后，按合成能源单位利用成本
及其变动幅度，由大到小的部门排序与
基本相同。 (2)在各部门单位能源利用成本变动中，碳排放成本贡献率均超过80%；能源自身价格变动效应
的贡献很小，其中，情景1下，煤炭、电力、重工业和轻工业的合成能源价格变动效应为负；情境2下，天然气、农业、轻工业、服务业的合成能源价格变动效应为负。 2007年，实际合成能源价格水平，由高到低的部门排序为：天然气、农业、建筑、石油、服务、交通、轻工业、电力、重工业、煤炭。 情景1下，按变动后合成能源价格和单位能源综合利用成本水平，由高到低的部门排序均为：天然气、农业、建筑、石油、服务、交通、轻工业、电力、重工业、煤炭。情境2下按各标准部门排序都基本相同。 两种情景下，煤炭、重工业、电力、轻工业、交通部门的碳排放成本高于基准碳价水平，其他部门则低于该水平。基于碳交易机制，前者有内在激励购买碳配额，以降低自身减排成本；后者有内在激励提供多余的碳配额，以从碳交易中获利。 在实际和给定情景下，引入碳价后，煤炭生产部门的合成能源平均价格或其单位利用成本都远低于其它部门，单位碳排放成本远高于其它部门，碳减排效果显著。但是，仅靠引入碳交易并不能实现煤炭部门的充分减排，仍有很大的减排潜力。 (3)根据各产业部门能源结构，以煤炭初始合成能源价格为1，采用基于生产技术特征的CES合成价格指数计算方法，也可估算得到各情景下不同部门合成能源比价关系，可知：相对实际比价，情景1下，各部门合成能源价格差异变大；情景2下，该差异又趋于缩小。在部门层次上，按各标准排序与基于能源消费结构加权方法得到的价格部门排序结果一致。 2.2.3 各部门碳减排贡献分析 各部门在不同情境下对总减排的贡献率显示：各部门减排率大小与其能源利用的碳排放成本
基本呈正相关关系。碳排放成本越高的部门，越有激励进行减排，实现减排率越高。与前述分析结论相结合可知：碳交易能有效促进煤炭、重工业、电力、轻工业部门的碳减排。但对属高排放部门的交通和建筑业的减排效果不明显，还需要依靠其它手段促进减排。 3 研究结论和展望 给定碳减排目标决定了可分配的碳配额总量，未能完成减排目标的主体必须购买碳配额进行补偿。以10%和20%为减排目标，由前述CGE模拟计算结果可得：碳价格会对宏观经济、能源消费和碳减排效果产生直接或间接的不同程度影响。碳价不仅直接可作为碳排放成本纳入生产成本，而且通过传导进入能源部门生产成本而间接导致能源价格变动，两者共同构成单位能源的利用成本，引致能源消费结构调整和激励各生产部门进行碳减排，影响到各部门生产活动及其产出，从而也具有宏观经济上的影响。
通过碳交易机制引入碳排放的市场定价机制，应充分考虑碳减排的宏观经济成本，既要保持合理的碳价水平，又要保证碳交易的足够流动性和应对价格冲击时的相对稳定性，并考虑到对产业部门层面能源经济活动的影响，以充分发挥碳交易对于低成本实现碳减排、引导能源结构和产业结构调整、促进能源清洁化的作用。这对于碳交易顺利运行并经济有效地实现减排至关重要。 根据CT-CGE模型测算及分析结论，可得到以下对于碳交易政策设计及实施的建议： (1)设定10%绝对总量碳减排目标，同时引入碳交易政策是较好的减排策略。该政策需要基于碳减排目标，遵循“可测量、可监督和可验证”原则对排放主体进行严格监管。对采取技术减排或购买碳配额仍不能达到减排目标的经济主体，应依法采取停止经营和罚款等手段。 (2)设定碳配额的上下限价政策：可按照CT-CGE模型思路确定该碳价上下限，以保证碳价波动不致造成较高的宏观经济成本，同时保证碳价足够的波动幅度，为碳交易主体提供较大的套利空间，以提高碳交易的流动性。与限价政策相配套，建立两级碳价预警机制，第一级有效碳价区间(如15-25
/tC)，通过高于社会平均碳减排成本的有效碳定价，保证交易足够活跃和流动性，同时最大限度地降低宏观经济成本；第二级有效碳价区间(如6.9-35
/tC)，目的在于提供更高套利空间，激励更多经济主体参与碳市场交易，以提高社会总减排率，该区间适于宏观经济增长态势良好的情况下。 (3)碳交易引入，对经济结构调整的影响和各非能源部门的能源结构影响不大。采取促进服务业、轻工业等低耗能部门发展的政策，不仅有助于跨越重工业化阶段和经济结构转型，而且具有降低宏观经济消费总量和宏观经济损失的效果。 (4)碳价引入对于提高能源价格和总利用成本的影响有限，为进一步提高节能减排效果，应保证和提高电力投资，促进煤炭利用的清洁化，采取能源资源税和交通燃油税等政策，保持必要的能源市场价格水平，同时促进煤炭和交通领域的减排； 本文研究及其方法，具有一般性，适用于碳交易对宏观经济、能源消费及碳减排效果影响的评价和分析，以及对碳价合理性和碳交易可行性进行评价。然而，也存在不足之处，例如：CGE模型需要参考外生参数，外生参数的选取对模型结果有一定的影响，根据已有文献选取的弹性参数是否适用于参考年情景，仍需考虑；对碳价引入造成的能源“纯价格变动”进一步分解，识别因能源供需变动引起的“价格变动效应”和“间接碳价效应”；根据各行业能源消费与排放系数进行的测算，与各部门
实际排放量或存在差别；本方法需要基准年数据作为参考，用于预测目的时，需要准备、转换和校准预测期的GDP、部门产出、能源消费等数据作为参考基准，使得该方法使用有一定复杂性和限制；有关研究结论，可以进一步用于碳交易及碳定价机制的设计。这些问题有待进一步改进和深入研究。
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