碳限額與碳交易機制研究現狀及趨勢展望

□淳偉德 張業霞 陳 威

[成都理工大學 成都 610059]

引言

溫室氣體的過度排放給環境和社會造成了諸多不利影響，并威脅著人類社會的可持續發展。因此國際社會一直致力于減少溫室氣體的排放，并出臺了不少具有法律約束力的文件，主要有《聯合國氣候變化框架公約》《京都議定書》《哥本哈根協議》和《巴黎協議》。在此背景下，多數經濟體采取碳限額與碳交易機制來響應上述文件：芬蘭、波蘭和丹麥在1992年便開始實施碳交易機制。美國于2005年建立碳交易機制。中國在借鑒國際碳限額與碳交易機制發展經驗的基礎上，采用先試點后推廣的做法：2011～2017年，中國在北京市、天津市、上海市、重慶市、廣東省、深圳市、湖北省、福建省啟動八個碳交易試點區域，在此階段以地方碳配額交易為主。2020年9月22日，中國政府在第七十五屆聯合國大會上提出：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和?！雹?021年7月，全國統一的碳排放權交易市場開市。從碳規制政策的歷史演化路徑來看，碳限額與碳交易機制是實現“30·60” 目標的重要舉措。

碳限額與碳交易機制是指政府將碳排放權的總額度分解為一定單位的碳排放權，通過總量方式或者單位方式將排放權分配給企業，并允許其在碳交易市場買賣碳排放權[1]。截至2021年8月，我國的八個區域碳交易試點覆蓋了電力、鋼鐵、水泥等多個行業，全國碳市場碳排放配額累計成交量達651.88萬噸，累計成交額超3.29億元②。因此，在應對全球氣候變化的時代背景下，碳限額與交易被認為是最有效的碳減排市場激勵手段[2]，研究碳限額與碳交易機制有著一定的實踐價值。

目前，針對碳限額與碳交易機制的研究，國內外學者均取得了豐碩的成果。但大多集中于對碳減排機制的研究，鮮有文獻對此方向進行文獻梳理，對其研究現狀及趨勢進行總結。鑒于此，本文將從區域層面、行業層面以及企業運營層面對碳限額與碳交易機制的相關文獻進行總結和分析，并提出幾點研究展望供學者們參考。

本文的主要研究過程如下：首先，根據碳限額與碳交易機制相關指標，在WOS數據庫中，選取54篇SCI或SSCI的重要英文文獻，在CNKI數字出版平臺中，選取53篇國家自然科學基金委員會管理科學部認定的重要期刊文獻。其次，對這107篇文獻進行描述性統計分析，主要維度包括出版物來源、發表時間、研究相關機構、作者、研究方向和方法等。最后，系統地總結和分析碳限額與碳交易機制的研究現狀和趨勢展望。上述研究工作彌補了該領域文獻綜述缺失的問題，對于豐富和推動以碳限額與碳交易機制為核心的碳交易市場體系的發展具有重要的理論意義和實踐價值。

表 1 碳限額與碳交易機制的不同定義

一、定義與描述

（一）碳限額與碳交易機制定義

現有文獻對碳限額與碳交易機制進行了定義（見表1），學者們基本上都認為碳限額與碳交易機制是既有政府管制行為，又有市場調控行為，并通過減排防止全球氣候持續惡化的系統或機制。借鑒現有文獻對碳限額與碳交易機制的定義，本文認為，碳限額與碳交易機制是配額制和交易制的結合體，是政府設定排放限額的標準，通過碳交易市場來降低整個國家或地區碳排放總量的機制。其中，配額制是指國家給企業發放配額來限制企業的碳排放；交易制是在碳配額制存在的前提下，企業可以在碳市場上買賣碳排放配額的一種機制。

（二）描述性分析

本文主要采用文獻綜述展開分析。文獻綜述通過定義、精煉和總結參數與關鍵字，為學者們理解某一領域或方向的發展現狀和未來趨勢提供總體信息，便于學者搜索相關文獻[8]。對所選文獻進行描述性分析有兩個步驟：第一步，詳細介紹文獻選取的依據；第二步，對碳限額與碳交易機制研究出版時間、出版物來源、主要研究方向、作者所屬國家、研究相關機構、研究相關學者、文獻的研究方法等展開描述性分析。

以“碳限額與碳交易機制”為主題而建立了相關的指標體系（見表2）。具體而言，以碳限額與交易為一級指標時，構建了碳限額與碳交易機制，碳限額與碳交易，碳限額與交易市場，碳限額與交易價格，碳限額與交易政策等作為二級指標，從而進一步構建出三級指標。在指標構建完成之后，選取其中具有代表性的文獻進行描述性分析及研究發展趨勢。

表 2 碳限額與交易相關關鍵詞

首先，本文對已發表的54篇英文文獻和53篇中文文獻的發表時間進行統計，如圖1所示。由圖1可知，從2012年開始，國內外學者對碳限額與碳交易機制關注明顯增加，研究速度持續增快。究其原因在于2012年中國開始啟動碳交易試點，同時其他國家的碳中和目標也陸續宣布，從而使得該領域的研究價值進一步凸顯和提升。

圖 1 2012年～2021年文獻數量分布圖

其次，如表3所示，從出版物來源的統計來看在所選英文文獻中，文獻數量最多的期刊是《Journal of Cleaner Production》，占比達57.41%，其次是《International Journal of Production Economics》，占比為16.67%；中文文獻中，文獻數量最多的期刊則是《中國管理科學》，占比達50.94%，其次是《系統工程理論與實踐》，占比為20.75%。

表 3 碳限額與碳交易機制的出版物來源

再次，對碳限額與碳交易機制研究方向的統計顯示（見表4），中文文獻和英文文獻對碳限額與碳交易機制的研究方向較多，各有側重，又互有交集。中文文獻相關研究涵蓋環境科學與資源利用、經濟理論及經濟思想史、企業經濟、宏觀經濟管理與可持續發展、金融等多個方向。其中，環境科學與資源利用、經濟理論及經濟思想史、企業經濟為主要研究方向，研究占比分別高達71.70%、66.04%、54.72%。英文文獻相關研究涵蓋工程、環境科學與生態學、科技-其他主題、運籌學與管理科學以及商業與經濟等多個方向。其中，工程、環境科學與生態學以及科技-其他主題為主要方向，研究占比分別高達74.07%、61.11%、59.26%?？梢钥闯觯杏⑽奈墨I都較為重視環境科學。此外，這些文獻研究涉及多個領域，表明碳限額與碳交易機制研究所涉及學科范圍較廣、領域交叉性較強。

表 4 碳限額與碳交易機制主要研究方向

從次，對作者所屬國家分布的統計顯示（見表5），54篇英文文獻的作者主要來源于中國，其研究占比為74.07%，美國和印度位列第二和第三，占比分別為9.26%、5.56%。中國作者發表的文獻數量遠多于其他國家，第一個原因是中國早在2008年便發布碳補償標識，并在2020年向世界宣布我國的碳中和目標；第二個原因是全球一體化進程中，國內外學者均積極研究中國碳中和前景，進而對碳限額與碳交易機制更為重視。

表 5 碳限額與碳交易機制研究作者所屬國家

然后，對研究相關機構的統計顯示（見表6），107篇文獻中，共有57個中國研究機構、12個外國研究機構，表6展示了文獻的第一作者所屬機構占比較高的十二個機構。由表6可知，中國科學技術大學、華南理工大學的學術成果相對較多，占比均為4.67%。無論是這些學校還是本文所選期刊，在國內甚至國際上都有一定的影響力，這在一定程度上體現了研究碳中和、碳限額與碳交易機制的重要性。

表 6 碳限額與碳交易機制研究相關機構

接著，本文統計了所選文獻中，文獻數量超過兩篇（含兩篇）的作者及其所屬機構和發文數量（見表7）。據統計，這107篇文獻有94個作者，其中陳曉紅、夏良杰、陳威等在此方向的研究成果相對較多。從表6和表7可以看出，在該領域發表論文的機構基本都是中國排名靠前的學校，發文較多的學者也基本來自中國排名靠前的學校，這反映出該領域的研究資源集中在頂尖學校。因此，本文建議我國應加強機構間的合作交流，加大對碳中和領域人才的培育，進一步釋放研究的空間。

表 7 碳限額與碳交易機制研究相關學者

最后，本文對研究方法進行統計描述（見圖2）。經統計，有65篇實證類文獻（占比60.75%）、16篇模型類文獻（占比14.95%）、26篇混合類文獻（占比24.30%）。其中，實證和模型混合的文獻有21篇，實證和案例混合的文獻有4篇，實證、案例和模型混合的文獻有1篇。本文所選文獻中沒有純案例的研究，實證和案例結合的文章也很少，這表明案例研究是未來研究的機遇。

圖 2 所選文獻的研究方法分布圖

二、基礎理論及研究現狀

（一）碳限額與碳交易機制發展歷程

美國、歐盟、新西蘭等國家和地區是較早構建碳交易市場的區域。在美國的碳限額與碳交易機制下，只要排污企業在到期時所擁有的排污權配額能夠覆蓋排污總量即可。歐盟最早將排放權交易的模式運用到溫室氣體排放的控制中，從而構建歐盟排放權交易機制。新西蘭自2008年起構建排放權交易機制。我國在“十二五”期間（2011～2015年）加快碳排放權交易機制的探索進度，并批準在北京、天津、上海、重慶、深圳、湖北、廣東和福建等八個省市開展碳排放權交易。在“十三五”初期開始啟動和建設全國統一碳市場。2015年，習近平主席在《中美元首氣候變化聯合聲明》中正式宣布“將于2017年啟動全國碳排放交易體系” 。2017年，國家發改委公布有關全國體系交易總量設定與配額分配的初步方案。2018年，生態環境部穩步推進全國碳市場基礎支撐工作，不斷完善全國碳市場制度體系，發布了《碳排放權交易管理暫行條例（征求意見稿）》，標志著全國碳市場立法工作和制度建設取得重要進展。2020年底，《全國碳排放權交易管理辦法（試行）》和《2019～2020年全國碳排放權交易配額總量設定與分配實施方案（發電行業）》等一系列重磅文件出臺，標志著全國碳市場在2021年正式拉開帷幕③。各個國家都在積極探索減少溫室氣體排放的方法。

（二）碳限額與碳交易機制研究現狀

本文將文獻以宏觀層面和微觀層面進行分類總結，宏觀層面包括區域層面和行業層面、微觀層面主要是企業運營層面。接下來，將對上述三個方面的文獻展開詳細的總結和分析。

1. 區域層面

區域是碳限額與碳交易機制路徑的規劃者，通過對文獻梳理總結，本文主要從碳價及碳價預測、社會福利、經濟與環境的影響等三個視角進行闡述。

首先，對碳價及預測的研究，主要有碳價對碳排放量影響的研究，單個國家或區域的碳價格預測研究，多個區域的碳價預測研究。具體而言，在碳價對碳排放量的影響方面，例如，陳曉紅等為探求價格形成交易機制的核心問題，采用面板回歸和AR(1)-GARCH(1,1)模型對美國芝加哥氣候交易所相關數據開展實證研究，研究結果表明，影響配額價格的主要因素是配額供需，且隨時間推移不同年份產品的影響度有增強趨勢[48]。Yang等建立多階段混合整數非線性規劃模型，研究了如何實施綠色技術使發電企業的成本盡可能最低，研究結果表明，較高的碳排放價格會激勵發電企業實施綠色技術，從而降低企業的碳排放，使企業以盡可能低的成本實現減排目標[61]。Li等研究了單一的碳限額與交易機制政策、碳限額與交易機制和碳稅結合下的聯合政策這兩種情形下的二級供應鏈生產與運輸問題，比較了無政策、碳限額與交易機制政策、碳限額與交易機制和碳稅的聯合政策下的減排問題，研究結果表明，引入碳政策更有利于減排，且碳價格提高，減排效果逐漸趨于平穩[102]。單個國家或區域的碳價格預測方面，例如，楊星等采用分形特征、關聯維數、Lyapunov等檢驗對歐盟碳排放權市場的價格行為特征進行刻畫，研究結果表明，歐盟碳排放權市場是一個具有分形與混沌特征的非線性動力系統，因此不能用線性范式來研究市場價格行為，但可能可以實現短期的預測[85]。張晨等為研究碳價預測的問題，構建了多頻率組合預測模型，研究結果發現，多頻率組合預測模型的精度和有效性比NAR、GARCH等單模型高[93]。Sun和Huang為降低碳價預測的誤差，提出一種新的碳價預測混合模型，主要涉及經驗模態分解、變分模態分解、偏自相關分析、BP神經網絡模型以及二次分解算法，研究結果表明，該模型更穩健且有效，能夠更準確地預測碳價格[96]。多個區域的碳價預測方面，例如，Lu等利用6個機器學習模型對八個試點碳市場的每日碳價進行了預測，研究結果表明，較高的預測精度并不意味著更好的預測穩定性，但采用了完全集成自適應經驗模態分解數據去噪方法的神經網絡（RBFNN）模型和GWO-KNEA模型在多數數據集中仍能保證較高的預測穩定性[88]。Hao等提出基于特征選擇和多目標優化算法的碳價格預測混合模型來預測中國和歐盟的碳價，研究結果表明，該模型的預測效果更好[95]。綜上所述，我們主要有以下四點發現：一是大部分文獻主要采用實證研究范式，模型以及案例研究還有所欠缺；二是對碳價的研究仍處于單周期，動態多周期的研究仍不多；三是對碳價預測模型的研究只考慮了歷史數據，尚未考慮行業間或經濟體間的相互影響；四是上述大多學者都采用混合模型來進行碳價預測，或是完善現有模型，模型的創新有待進一步研究。

其次，對社會福利的研究，主要有碳限額與碳交易機制對社會福利影響和不同碳機制下社會福利的比較等方面。在碳限額與碳交易機制對社會福利的影響方面，例如， Zhu等在考慮碳排放總量的情況下，研究了碳限額與交易政策對社會福利的影響，研究結果表明，碳限額與碳交易機制對社會福利的影響是不確定的[20]。Du等研究了關于減少碳排放所需要的成本和采取祖父法進行配額發放產生不利影響的兩個問題，采用Stackelberg博弈模型進行研究，研究結果表明，從政府視角能確定最佳的祖父法，從而使社會福利最大化[30]。Zhu等和Du等研究結論是不同的，主要原因在于Du等從政府視角考慮考慮了碳減排成本。Li等運用博弈論模型，把碳限額與交易市場分為低碳偏好市場和高碳偏好市場，研究結果表明，當消費者表現出適度的低碳偏好水平時，社會福利優化與低碳技術升級之間發生顯著沖突，因此他們建議，若要進行低碳技術升級，就要以政策為基礎，提高消費者低碳偏好水平，才能使社會總福利最大化[63]。謝鑫鵬等研究了碳排放規制下，國有大型制造商企業如何與上下游企業進行生產和減排決策，對企業減排過程中的社會福利比較進行深入分析，研究結果表明，若企業要追求利潤最大化就會產生更多的碳排放，此時社會福利無法最大化[92]。在不同碳機制下的社會福利方面的比較方面，例如，Xu等研究了碳限額與碳交易機制和碳稅規制對社會福利的影響，研究結果表明，碳稅監管下的社會福利不低于碳限額與碳交易機制下的社會福利，但無法確定哪種碳機制對企業利潤和碳排放量的影響更大[5]。Ji等比較了祖父法和基準法對社會福利的影響，研究結果表明，基準法更利于可持續發展[74]。綜上所述，我們發現以上文獻主要是實證與模型相結合的研究范式，案例研究仍未涉及。而研究對象大多局限在單時期、單企業或單產品上，對多時期、多企業同時經營決策以及考慮多個產品的替代效應的研究還有所欠缺。此外，大多文獻集中在對稱信息下的公司經營決策，對企業信息不對稱情況下的經營決策研究相對缺乏，因此，未來可以涉及上述研究領域。

最后，在地區經濟與環境方面，許多學者認為碳限額與碳交易機制促進了經濟發展、提高了環境質量。例如，余萍等運用雙向固定效應模型，研究了碳交易市場規模對經濟與環境的影響，研究結果表明，擴大碳交易市場規模有利于改進環境質量、促進經濟增長[45]。廖文龍等對碳限額與碳交易機制和綠色經濟增長之間的關系進行了實證分析，研究結果表明，中國試點城市實施的碳限額與碳交易機制顯著促進了綠色經濟的增長[57]。汪明月等基于不對稱納什談判合作收益分配模型，以京津冀合作減排系統為對象，研究了修正的合作減排收益分配方案，研究結果表明，修正后的方案更符合成員所承擔的風險越大，減排績效越好，獲得收益越多[101]。Xu等從博弈論的角度出發，研究低碳偏好下的雙渠道供應鏈決策與協調問題，研究結果表明，政府應當制定碳限額與交易機制，來降低碳排放，從而使得經濟與環境協調發展[15]。Ji等利用Stackelberg博弈模型研究了不同渠道下的供應鏈減排問題，分析了碳限額與交易機制和消費者偏好一同考慮的情形，研究結果表明，低碳推廣有助于實現減排目標，促進經濟發展和社會進步[62]。當然，也有學者得出完全不同的結論，如張俊榮等構建京津冀碳排放交易政策仿真模型，研究了不同的碳交易機制設計對京津冀地區經濟和環境的影響，研究結果表明，減少總量碳配額、減少單位碳配額發放以及提高碳交易價格均會增大碳減排力度，并同時加劇對經濟的抑制作用[49]。產生不同結論的主要原因是，上述研究主要考慮的是碳排放成本對企業生產決策及利潤的影響，忽略了碳足跡和碳循環等方面，未來應考慮更多的影響因素來完善該領域的研究。

2. 行業層面

行業是碳限額與碳交易機制路徑實現的載體，碳限額與碳交易機制對不同的行業具有不同影響。本文總結出碳限額與碳交易機制對電力行業、物流運輸行業和化石能源行業的影響。

關于碳限額與碳交易機制對電力行業的影響研究，主要有可再生能源投資決策的研究、綠色技術實施的研究和配額分配方式的比較研究等三個方面。在可再生能源決策方面，例如，陳威等通過構建Stackelberg模型，研究了電價和可再生能源投資決策問題，研究結果表明，售電商投資可再生能源相比發電商投資可再生能源有更多的投資量、需求量、利潤和更低的價格[9]。在綠色技術實施方面，例如，Du等將碳限額與交易問題和公司因降低碳排放而產生的額外成本納入同一個Stackelberg博弈模型，研究結果表明，社會最優排放水平取決于低碳技術水平和環境恢復成本[30]。何華等建立了三種不同情形下的定價策略模型，分別是企業在碳限額政策，碳限額與交易政策以及碳限額與交易機制下進行綠色技術投入，研究結果表明，在碳限額與交易政策下，適當的綠色技術投入可以增加企業的期望利潤[54]。Yang等建立了一個多階段混合整數非線性規劃模型來最小化綠色技術投資，研究結果表明，是否投資綠色技術取決于投資成本和由此產生的減排效益間的平衡，且較高的碳價和單位持有成本將激勵發電企業實施綠色技術[61]。進一步，Xu等在制造商利用綠色技術可以減少單位產品的碳排放的前提下，研究了訂單型供應鏈的生產和減排決策問題[75]。在碳配額分配方式比較的方面，陸敏等基于動態博弈模型，研究歷史碳排放的分配方式、基于產出的配額分配方式對碳排放配額市場交易價格和碳交易企業收益的影響，研究結果表明，基于產出的配額方式更有利于企業收益[14]。Chen等為了討論祖父法和基準法對可再生能源投資量的影響，構建了由作為領導者的發電商和作為跟隨者售電商組建的兩級電力供應鏈，研究結果表明，基準法更有利于可再生能源的投資[28]。Ji等建立了無碳限額與交易機制、基于祖父制的碳限額與交易機制和基于標桿制的碳限額與交易機制下的決策模型，比較祖父制和標桿制對企業決策的影響，研究結果表明，標桿制可以更有效推動制造商生產低碳產品，零售商更偏愛祖父制，政府對低碳排放企業采用祖父制，對高碳排放企業采用標桿制對實現社會福利最大化有好處[74]。綜上所述，我們有以下發現：一是上述文獻主要從實證和模型視角考慮電力行業，尚無文獻從案例視角分析電力行業；二是上述文獻多是基于信息對稱條件下考慮電力供應鏈企業的決策，而信息不對稱仍未涉及；三是僅考慮了碳限額與碳交易機制下綠色技術的投資，但未涉及不確定性或具有風險偏好時的綠色技術投資。

關于物流運輸行業的研究，主要是碳限額與碳交易機制對物流運輸行業的路徑、庫存、選址、多目標經濟成本等方面的研究。具體而言，在路徑決策方面，例如，葛顯龍等為研究如何在物流配送中降低碳排放量的問題，建立了具有帶時間窗的多車型車輛路徑模型，研究結果表明，車速、車型的變化對配送成本影響較大，且相關參數的波動對物流配送成本的影響也較大[13]。李進等為研究碳限額與碳交易機制下的物流配送路徑的問題，建立碳交易機制下的物流配送路徑優化模型，研究結果表明，碳配額和碳價格對企業的配送路徑決策和碳排放具有較大影響[41]。程興群等引入魯棒優化建模方法，對碳交易政策下多式聯運路徑選擇問題進行研究，研究結果表明，運輸時間和單位運費率的不確定性都會影響多式聯運路徑決策[100]。在庫存優化方面，例如，Arun等采用混合整數線性規劃模型，研究了碳排放影響下的庫存批量問題，研究結果表明，增加碳價格可降低總成本、總排放量和總庫存[22]。Marthy等探討了環境立法對庫存控制政策的影響，在無限庫存系統中引入碳限額與碳交易機制，研究結果表明，綠色庫存政策在遵守環境法規方面可以發揮重要作用[64]。Shu等研究了碳限額與碳交易機制和運輸方式對制造商成本的影響，建立了含碳約束的庫存成本模型，研究結果表明，有碳限額與碳交易機制約束下的再制造商的總成本和碳排放量都低于沒有碳限額與碳交易機制約束時的值[108]。在選址方面，例如，楊珺等為研究不同碳排放政策對物流企業配送模式的影響，建立了基于碳排放的多容量等級配送中心選址模型，研究結果表明，企業在碳限額與碳交易機制下的減排效果最好[52]。此外，唐金環等構建了考慮碳配額差值和選址-路徑-庫存經濟成本多目標模型，來解決產供銷一體化企業的選址-路徑-庫存系統聯合優化問題，可為決策者的環保偏好選擇最佳的方案[107]。綜上所述，我們發現，目前的研究主要考慮了單個企業、單個低碳政策、單個模式配送決策以及確定性需求、確定環境下的企業決策，而對于碳價格依賴于碳限額與碳交易機制下的多個企業合作博弈、多個低碳機制結合、多種模式下的配送決策以及不確定需求、不確定環境下企業決策的研究有待深化。其次，考慮供應鏈成員的減排意愿、個體減排動力和減排收益情況以及供應鏈成員集體減排偏好對個體成員的影響值得進一步研究。

關于化石能源行業的研究，主要有可再生能源系統、能源消費、化石能源行業的碳排放分配權分配。在可再生能源系統方面，Donald等為提高能源效率和減少碳排放，在不同規模的部門調查了技術創新和政策干預帶來的影響，調查結果表明，提高能源效率和實現低化石有利于碳排放量的減少，且碳限額與碳交易機制是促進低化石碳產品開發的必要組成部分[25]。在能源消費方面，Zhang和Sun等采用了GARCH模型和BEKK-GARCH模型，對碳價格與化石能源價格的時變相關性和動態波動溢出進行了研究，研究結果表明，煤炭市場向碳市場、碳市場向天然氣市場存在顯著的單向波動溢出效應，且碳市場與化石能源市場在時間上存在顯著正相關關系[89]。在化石能源行業的碳排放權分配方面，駱瑞玲等為研究我國石化行業碳排放權分配，以及碳交易對經濟發展和減排水平影響的問題，構建了碳排放權分配模型，研究結果表明，歷史排放水平偏好型的碳配額分配方案對GDP總量影響最小[105]。綜上所述，我們有以下三點發現：一是對不同波動狀態下碳市場與能源市場的動態相互作用的研究有所欠缺；二是多個制造商和多個零售商之間的博弈以及政府-制造商-零售商三者之間的博弈也有待更深入的研究；三是市場和能源市場受到相關經濟和金融事件沖擊時，二者之間的風險溢出效應值得研究。

此外，學者們也對建筑行業和汽車生產行業進行了研究。例如，Shen等應用MICMAC技術對建筑行業實施碳限額與交易制度的影響因素進行了識別和分類，為政策制定者提供了有價值的參考[23]，但對影響因素之間的相關需要更深層次的研究。程永偉等為研究燃料消耗量積分和新能源汽車積分“雙積分制”下汽車生產商生產決策問題，建立了傳統能源車和新能源汽車聯合決策模型，研究結果表明，控制積分交易限量將改變最優生產計劃[43]，但對傳統能源車與新能源汽車間的競爭性與替代性問題需要進一步的研究。

3. 企業運營層面

企業是碳限額與碳交易機制實現的實施者，碳限額與碳交易機制對企業生產運營有諸多方面的影響。學者們研究了碳限額與碳交易機制對單個企業和多個企業的影響。其中，對多個企業的影響又包括了碳限額與碳交易機制對二級供應鏈的減排投資、三級供應鏈的減排投資等的影響。

關于單個企業的研究，主要從定價、生產、利潤等方向進行研究。在定價方面，例如，Xu等研究了碳限額與交易制度和碳稅制度下的多產品制造企業聯合定價問題，比較不同的規制對企業碳排放總量和企業利潤的影響，研究結果表明，在兩種碳規制政策下，企業的最優產品生產數量是由碳排放交易價格和碳限額稅率決定的[5]。馬秋卓等主要研究了碳限額與碳交易機制下單企業低碳產品的最優定價和碳排放策略問題，以使企業自身利潤最大化，給碳配額交易體系下企業低碳產品定價策略提供了合理建議[39]。何華等為研究碳限額與碳交易機制下如何進行綠色技術投入的定價策略，建立了不同情形下的定價策略模型，研究結果表明，在碳限額與交易政策下進行綠色技術投入后的最優定價低于無該政策下的最優定價，且適當的綠色技術投入能夠增加生產企業期望利潤[54]。在生產方面，Zhang和Xu為研究碳限額與碳交易機制下的多產品生產規劃問題，構建了利潤最大化模型來分析最優化問題，研究結果表明，碳限額與碳交易機制下，企業傾向于生產低碳產品，從而促使企業減少碳排放[27]。黃帝等為研究碳限額與碳交易機制下企業的最優動態批量生產、碳排放權交易和減排投資聯合決策問題，建立了多周期決策模型，研究結果表明，減少配額或改變其分配方式不會影響企業的碳排放水平，影響企業的碳排放水平和減排投資規模的關鍵因素是碳價格[40]。Krishnan等通過建立寡頭壟斷企業模型，比較了碳限額與碳交易機制和碳稅政策下企業的生產能力和減排程度，研究結果表明，相比沒有碳限額與碳交易機制的情況，碳限額與碳交易機制不僅能減少企業對環境的污染，還能提高企業的生產利潤[66]。在利潤方面，Andrew和James提出了一種新的前瞻性購買啟發式方法，即通過拍賣方式購買排放限額，以降低排放限額收購對企業財務績效的影響，企業還可以通過公開市場獲得碳配額來提高公司利潤[19]。Zhu等建立了壟斷公司模型，研究了再制造補貼和碳監管對再制造企業產品需求、企業利潤的影響，研究結果表明，再制造補貼提高了企業利潤，而碳管制則可能損害企業利潤，在碳排放總量上，強制征收碳稅有助于降低碳排放總量[20]。Tong等采用系統動力學方法，構造了Stackelberg博弈模型研究制造商和零售商的最優決策，模擬結果表明，零售商和制造商應該做出共同可持續的決策來增加他們的長期利潤[21]。Ji等比較了祖父法和基準法對企業決策、利潤和社會福利的影響，研究結果表明，基準法相比祖父法而言，更利于推進制造商生產低碳產品、促進零售商推廣低碳產品[74]。綜上所述，我們發現：首先，主要針對單個企業的單周期生產定價問題，今后可研究單個企業進行多周期生產定價問題，或者考慮兩個甚至多個競爭性企業之間的生產定價問題；其次，現有文獻對稱信息下的戰略決策較多，而對碳信息不對稱下的研究仍不多。

關于多個企業研究，在碳限額與碳交易機制下研究由制造商和零售商組建供應鏈時的減排策略較多，主要從定價、減排決策、生產、投資等方面進行研究。在定價方面，例如，楊磊等基于采用逆向歸納法對不同渠道結構下企業的最優定價決策進行研究，研究結果表明，越多的碳配額越能激勵制造商減排的積極性[3]。鄒清明等研究公平關切對低碳供應鏈的最優定價和碳減排技術決策的影響，研究結果表明，批發價和零售價與制造商公平關切系數都正相關，零售價只與零售商公平關切系數正相關[34]。謝鑫鵬等運用新古典經濟學和博弈論的方法，分析了上、下游企業在不同合作情況下，碳價對減排效果的影響,研究結果表明，在減排和定價均合作時供應鏈的各主體的利潤與減排效果是最優[92]。在減排決策方面，例如，Xu等建立了由一個制造商和一個零售商組成的集中式和分散式供應鏈的決策模型，研究了低碳偏好和渠道替代導致的雙渠道供應鏈決策與協調的問題，研究結果表明，企業根據消費者的低碳偏好進行減排決策可使供應鏈獲得更大的利潤[15]。Yang等研究了考慮碳排放約束條件下制造商的渠道選擇和減排決策，研究結果表明，影響制造商渠道選擇和減排決策的關鍵因素是產品屬性和消費者渠道偏好[16]。駱瑞玲等構建了由單制造商和單零售商組成的供應鏈，探討了消費者碳足跡敏感系數、碳限額及碳減排成本系數對供應鏈成員最優決策及減排效果的影響，研究結果表明，當消費者支付意愿依賴于產品碳足跡時，企業可以加大對碳減排技術的投資，此時企業既可以減少碳排放量，又可以獲取更大的利潤[35]。陳曉紅等研究了供應鏈分散決策模式和集中決策模式下碳價格對碳排放量的影響，研究結果表明，從最優單位碳排放量方面來看, 制造商最優單位碳排放量在集中決策模式下更低[90]。在減排決策和生產方面，例如，Xu等研究了訂單型供應鏈的生產與減排決策問題，研究結果表明，隨著碳交易價格的增加，最優產量先減少后保持不變，最優減排水平先增加后保持不變[75]。在投資方面，例如，Dong等研究了分散式和集中式供應鏈下，排放規制的可持續性產品投資問題，推導出最優訂貨量和可持續性投資效率[17]。Xia等研究制造商碳減排策略和零售商低碳促銷策略下社會偏好的問題，研究結果表明，消費者低碳意識的提高激勵企業進行減排和推廣等方面的投資[70]。上述研究主要集中在一對一的供應鏈上，而較少文獻涉及多對多的供應鏈，例如，張桂濤等構建了一個碳交易中心，高排放和低排放兩類制造商以及多個消費市場組建的閉環供應鏈網排絡模型，研究企業的生產與碳減策略的問題，研究結果表明，該企業利潤目標與政府減排目標一致時，可最大限度實現碳減排的目標[37]。馬秋卓等基于供應鏈子網及碳交易子網構建了一個超網絡模型，以解決由多個供應商、多個制造商和多個市場組成供應鏈系統中產品最優定價與產量決策的問題[46]。綜上所述，我們發現，針對單個制造商-零售商研究很多，而對隨機需求下的生產決策問題、下游供應鏈成員的減排決策問題、消費者對環保型產品的偏好以及供應鏈成員在減少碳排放方面的合作等方面的研究仍較少，且對動態預測碳市場碳需求的研究更少。

此外，在個人或家庭層面上，現有文獻對個人碳交易的研究較少，多是從消費者福利方向入手。例如，李軍等構建了個人碳交易機制下消費者能源選擇模型，研究了碳交易市場均衡問題，研究結果表明，個人碳交易機制額能促進消費者的低碳行為，且初始碳配額需設定在合理范圍內才能保證交易實現[58]。王善勇等為研究個人碳交易視角下消費者能源消費與福利變化，構建了個人碳交易體系下消費者能源消費效用優化模型和福利變化測度模型，研究結果表明，個人碳交易體系下，高排放者是福利受損方，低排放者是福利的獲益方，這可實現高污染者向低污染者進行補貼[59]。Li等為減少家庭部門的碳排放，提出了個人碳交易的均衡模型，研究結果表明，個人交易計劃在總體上是漸進式的，為能源價格和補貼價格之間提供緩沖余地[84]。對個人層面的碳交易研究在各方面都應加強。

三、研究展望

本文首先對107篇文獻進行描述性分析，總結了碳限額與碳交易機制的研究現狀，其次采用文獻綜述法從區域層面、行業層面、企業層面對現有文獻進行歸納和總結，闡明了碳限額與碳交易機制的基礎理論和研究發展現狀。研究發現，目前國內外有關碳限額與碳交易機制的研究成果雖然非常豐富，但仍有進一步研究的空間。本文將從以下四個方面提出研究展望，分別是碳限額與碳交易機制中碳價格預測的研究、碳限額與碳交易機制對供應鏈決策影響的研究、實施多種碳減排政策研究以及碳限額交易機制中碳減排技術的研究。

1. 碳限額與碳交易機制中碳價預測的研究。準確的碳價預測對環境和能源政策的制定具有深遠的影響，也有利于建立合理穩定的碳市場。目前，中國是世界上碳排放量最大的國家，因此，碳價的預測對中國的碳價趨勢、碳交易量趨勢和政策取向具有重要意義。因此，關于碳價格研究的主要方向是碳價的預測。事實上，影響碳價的因素既有宏觀因素也有微觀因素，主要包括政策和國內外經濟發展等，又包括市場參與者行為、經濟指標和能源價格等方面，碳價格預測模型應充分考慮這些影響因素。此外，現有研究的預測結果只是符合碳價發展趨勢，缺乏保證未來碳價預測精度，因此，未來研究，一方面中可考慮采用事件研究法來研究突發事件對碳價影響，豐富碳價預測的內容，另一方面可采用不同的降噪與預測模型相結合的方法，來提高碳價預測的精度。

2. 碳限額與碳交易機制對供應鏈決策影響的研究?，F有文獻主要集中在一對一供應鏈模式下的探討，對多對多供應鏈模式研究稍顯不足，因此，本文認為未來的研究方向主要有以下幾點：一是研究多個制造商和多個零售商間或供應鏈間的碳減排技術投資。現有文獻大多采用Stackelberg博弈模型對由單個制造商和單個零售商組成二級供應鏈碳減排投資進行研究，缺乏多對多模型的研究。因此，本文建議可先對多個制造商和多個零售商構成的供應鏈進行研究，并逐漸深入探索多供應鏈和多供應鏈間研究，此時可采用多主體研究方法來刻畫多對多博弈主體的模型。二是考慮供應鏈合作減排策略的問題，現有文獻大多是對單個企業或供應鏈中成員的碳減排策略進行研究，可進一步延伸到供應鏈企業間合作減排的研究，此時需要解決減排責任分擔以及利潤分配的問題。三是可進一步研究供應鏈協調機制，可從社會責任、消費者偏好以及減排時期選擇等視角切入。具體做法，既可采用傳統供應鏈合同設計的方法來解決，也可采用扎根理論將多企業納入案例進行研究，從而設計合理協調機制。

3. 多種碳機制的研究?，F有文獻基本都是對單機制（主要是碳限額與碳交易機制）的研究，而將碳限額與碳交易機制和其他碳減排制度結合起來研究的文獻并不多。雖然，目前我國以碳限額與碳交易機制為主，但是從碳機制演化歷史來看，未來將會采取更多的碳機制，例如碳稅政策、碳補貼政策、可再生能源配額制等。因此，未來研究可聚焦在以下幾點：一是將多種碳機制納入到企業碳減排決策和供應鏈協同的框架中。考慮多種碳機制對企業碳減排和供應鏈協同的影響，這對碳中和戰略的實現將提供一定的理論基礎。二是從時間和空間等維度來考慮碳限額于交易機制與其他碳機制的效果比較。除了對不同碳機制協同影響的研究外，還可以將不同碳機制作用效果進行對比，尤其是空間溢出效用方面的研究，進而量化各機制的作用效果，為國家制定政策提出有價值的建議。

4. 碳限額與碳交易機制中碳減排技術的研究。通過對上述文獻的總結與歸納，發現現有文獻忽略了碳減排技術成熟的問題。碳減排技術成熟將降低碳減排成本，進而對碳交易市場發展的產生影響，如碳捕捉技術，隨著碳捕捉技術的成熟應用，一方面會減低碳排技術投資成本，另一方面會將碳排放量固定進而轉為經濟價值。此外，現有文獻缺乏將企業自身的資金、技術、能力等方面納入到碳減排技術框架中，因此，可研究稟賦和融資等約束時的碳減排技術選擇問題。

注釋

① https://mbd.baidu.com/ma/s/W6MjyfzQ.

② https://mbd.baidu.com/ma/s/Omaxc3EX.

③ https://huanbao.bjx.com.cn/news/20210311/1140948.shtml.