基于双层嵌套SDA的中国减污降碳驱动因素研究

减污降碳协同增效是打好防污攻坚战的关键途径和重要抓手,然而促使以PM_2.5和CO₂为代表的空气污染物和温室气体协同减排的驱动因素还尚未得到定量评估.本研究通过将中国省际多区域投入产出模型与全球多区域投入产出模型相嵌套,从整体、最终需求、地区和部门等视角对各驱动因素的减污降碳贡献度和协同效应进行核算.结果表明,生产结构在不同层面均表现出减污降碳正向协同效应,其中国内消费需求的协同度最大,而其他驱动因素在不同视角的协同效应具有异质性.最终需求视角下,排放强度和最终需求结构对国际出口隐含的PM_2.5和CO₂协同减排效果显著;部门视角下,消费结构对电力、热力生产和供应业的减排协同效应最强;地区视角下,山东、北京和福建等地的排放强度、能源强度和过程效率具有减污降碳正向协同效应.因此,助力打赢污染防治攻坚战,不仅需要大力发挥生产结构等协同型因素在多层面的减排作用,还要因地制宜,充分挖掘其他非协同因素的减排潜力.     

基于可再生能源替代的经济持续发展模型

以可再生能源在总能源消费中所占比例作为替代率,讨论了可再生能源替代问题在整体经济系统中的作用.基于经济发展、能源需求、温室气体(GHG)排放、替代率等要素,建立了可再生能源替代的动态系统的数学模型.运用最优控制理论,在期望替代路径给定的条件下 ,求解再生替代能源产业理论上的最优发展策略.最后,根据实际数据,得出我国实现2020 年可再生能源发展规划的动态优化路径,使之在满足经济持续发展对能源需求的前提下,系统要素配置最优、化石能源使用量和GHG排放最少.     

限额交易减排政策对企业生产策略的影响

随着减排要求日益强烈,排放限制已成为排放依赖型企业生产策略制订的重要约束。基于报童模型分析框架,分别在强制减排政策和限额交易减排政策的约束下,建立了企业期望利润最大化的优化模型。根据两种政策下企业最优产量决策和最大期望收益的比较发现,尽管限额交易减排政策一方面降低了企业的产量,同时减少排放量,但并未相应地减少企业的期望收益。     

考虑回收数量不确定性的生产决策优化

由于潜在的经济利益以及越来越严的环保、法律的要求,回收再制造活动逐渐成为企业关注的对象．在回收再制造情形下,企业必须同时面对生产和需求的随机性,因此需要对传统的只考虑需求随机性的最优生产决策进行扩展．讨论了再制造部件与常规新部件之间分别呈替代、互补关系时企业的最优单周期生产决策,给出了最优生产数量满足的解析表达式．结论表明,在部件替代关系下,回收部件可转化为对需求的某种抵消;在部件互补关系下,最优生产决策依赖于需求和回收的分布,并且相对传统报童模型最优产量有所减少．     

云环境下基于改进SEIRS模型的VOCs最优减排计算

不同区域的挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)排放是相互关联与影响的，为了将VOCs对大气环境的影响降到最低，实现VOCs区域协同联动治理，建立了以VOCs减排总量最大为首要目标最优减排模型，提出一种考虑环境污染因素的改进SEIRS传染病动力学优化算法(SEIRS infectious disease dynamics optimization algorithm considering environmental pollution,SEIRSCE)在云环境下求解模型。应用案例以西安市为例，在阿里云服务器中使用SEIRS-CE算法对西安市13个气象监测站所对应VOCs关联区域减排问题进行计算并与传统智能优化算法进行对比，结果表明建立的VOCs最优减排模型具有科学性和可行性，在云环境下使用SEIRS-CE算法相较于对比算法求解VOCs最优减排问题的收敛速度更快，求解精度更高，陷入局部陷阱概率更低，具有高并发性、高安全性、高共享性，对府际间VOCs联防联控治理提供借鉴。     

城市路网系统大气污染物排放量计算方法

为解决城市复杂路网系统特定时期各路段机动车大气污染物排放量的精确计算问题,提出一种新的机动车污染物排放量计算方法.首先构建路网拓扑模型;其次利用复杂管网液体流动模拟路网机动车流动行为,根据流动规律构建机动车流计算模型,并给出其求解算法-邻域自适应差分进化(NADE,neighborhood adaptive differential evolution)算法;然后结合排放因子计算机动车污染物排放量,并揭示其排放特征;最后以大西安主城区路网为例对该方法进行实例验证.结果表明:该方法计算结果贴近各路段污染物实际排放情况,通用性强,适用于复杂路网机动车流量和污染物排放量的动态测算.     

排放强度约束下的最优经济增长分析

视排放强度为政府据减排目标而设定的一个外生的标准,并将自然资源耗用和治污投入同时纳入到内生人力资本的模型框架,然后利用最优控制理论考察了长期经济增长的内在机制。模型结果显示,在排放强度下降速度满足一定的临界条件下,可持续的最优经济增长以及环境质量改善是能够实现的;在平衡增长路径上,排放强度下降率的提升将导致稳态增长率增加,并相应要求加强人力资本的积累;同时,自然资源的耗用速度必须低于人力资本的增长速度;另外,人力资本生产率、跨期替代弹性以及时间贴现率等也影响着长期经济增长。     

基于EKC假设的出口贸易低碳化实证研究——以江苏省为例

"十三五"时期绿色发展将成为生态文明建设的主基调,文章构建时间序列的出口贸易碳排放动态计量模型,以经济结构具有典型性的江苏省数据为基础,实证检验碳排放与出口贸易之间的短期动态关系以及长期均衡关系。研究表明:出口贸易碳排放EKC假设不成立,二氧化碳排放量与出口额之间存在长期协整关系,快速增长的外贸出口是碳排放增长的重要的驱动因素,而且影响日益增大。进一步提出应对温室气体排放,实现低碳化的绿色经济,应从优化外贸结构角度探讨减排的新途径,构建全球价值链体系,加强政府引导作用。     

全球排放情景实现路径及国别影响研究

IPCC第五次评估报告采用典型浓度路径(representative concentration pathways,RCP)情景对全球温室气体浓度与气候影响作出分析,但当前研究对于排放路径实施的具体方案讨论较少.本文采用反应发展中国家诉求的"收缩与趋同"方案对RCP情景描述的CO_2排放空间进行分配,应用全球多区域动态一般均衡模型对全球各区域的减排路径及能源经济影响进行分析.研究表明,由于各国发展阶段与特征不同,减排成本的国别差异较大,中国经济损失(5.3%~14.2%之间)明显高于欧盟与美国,且中国在2030年以前实现严格减排的经济冲击比2030年以后实现更大.中国一方面需要谨慎做出国际减排承诺,一方面也应该寻求国际社会更多的支持与帮助.同时,全球碳排放配额交易机制的建立可以大幅降低国际减排成本.研究结果为中国在国际谈判中争取合理发展空间,设计国际合作制度等提供研究支持.     

考虑非期望产出的航空公司网络RAM效率评价

2008年欧盟颁布碳排放交易体系,这说明二氧化碳排放对航空业的发展有非常重要的影响.本文将航空公司效率分为三个阶段:运营阶段、服务阶段和销售阶段,并创新性地在服务阶段考虑了温室气体排放量,将其作为非期望产出指标.本文提出了基于弱处理的网络RAM(range adjusted measure)模型,并用其评价了2008年到2012年全球22个航空公司的效率.结果证明了方法的适用性.主要结论有:1.格陵兰航空和肯尼亚航空的平均整体效率值最高.2.欧盟航空公司的平均效率低于非欧盟航空公司的平均效率.3.被纳入碳排放交易体系对欧盟航空公司的效率提升起到了一定的促进作用.     

供应链网络均衡下碳税与碳交易政策比较北大核心CSCD

为控制碳排放量,实施低碳政策以促进低碳供应链管理是必然选择.考虑由多个制造商、销售商和需求市场构成的供应链网络,分析两种减排政策:碳税和碳限额与交易政策,探讨两种减排政策下供应链网络成员的优化问题及均衡条件,以及两种减排政策的均衡条件,构建两种减排政策下的供应链网络均衡模型,基于欧拉方法求解模型,给出算例,分析碳税政策下,不同碳排放阈值下网络均衡结果的变化及最优的碳税税率确定问题;探讨碳交易政策下,单位产品碳排放量对网络均衡结果的影响,给出最优碳信用的分配方案;最后对两种政策进行对比.研究发现碳交易政策下的碳排放量低于碳税政策下的排放量,碳交易政策下的网络总利润高于碳税政策下的总利润.碳税政策给企业带来了较大的财务压力,碳交易政策具有更大的灵活性.     

政策协同：节能减排政策研究的新视角

随着政策运行环境复杂性、不确定性和无序性的加剧,深入研究我国节能减排政策的协同问题显得尤为迫切. 在概述我国节能减排政策出台情况的基础上,本文对我国节能减排政策以及政策协同研究的主要方面进行了梳理,发现我国节能减排政策的研究主要集中于分析其不足和实施困境、评估其效果、分析不同政策情景的节能减排潜力和成本、探寻最优的政策途径、 分析政策福利以及进行国际比较与借鉴等方面,而对于我国节能减排政策的协同问题关注较少;政策协同的研究主要聚焦于讨论其现状、必要性、协同效果和实现机制等. 借鉴政策协同的已有研究成果,本文进一步从我国节能减排政策协同现状及效果评估、国外协同模式对我国的启示和借鉴、最优协同方式探寻、国际协同模式和最佳协同程度分析、 避免协同失败和负效应的途径探索、非节能减排政策与节能减排政策间协同分析、协同机制构建等七个方面讨论了我国节能减排政策协同的后续研究方向.     

基于不同减排技术的排污权交易二级市场拍卖机制设计

引入企业污染排放、污染削减、生产投入等行为,考虑多单位排污权需求,并将减排技术细分为清洁工艺和末端治理技术两类,构建排污权二级交易市场多物品拍卖模型,研究排污企业采用末端和清洁工艺两类减排技术时的最优多物品拍卖机制选择及其差异,并进一步比较了最优多物品拍卖机制和现有单物品拍卖机制的效率差异。研究结果表明:当排污企业采用末端减排技术,统一价格拍卖下的卖方收益小于歧视价格拍卖下的卖方收益,最优拍卖机制为歧视价格拍卖;当排污企业采用清洁工艺减排技术,统一价格拍卖下的卖方收益大于歧视价格拍卖下的卖方收益,最优拍卖机制为统一价格拍卖。无论采用哪种减排技术,排污权交易中使用多物品拍卖机制的效率总是高于现有的单物品拍卖机制。     

基于不同减排技术的排污权交易二级市场拍卖机制设计

引入企业污染排放、污染削减、生产投入等行为,考虑多单位排污权需求,并将减排技术细分为清洁工艺和末端治理技术两类,构建排污权二级交易市场多物品拍卖模型,研究排污企业采用末端和清洁工艺两类减排技术时的最优多物品拍卖机制选择及其差异,并进一步比较了最优多物品拍卖机制和现有单物品拍卖机制的效率差异。研究结果表明：当排污企业采用末端减排技术,统一价格拍卖下的卖方收益小于歧视价格拍卖下的卖方收益,最优拍卖机制为歧视价格拍卖;当排污企业采用清洁工艺减排技术,统一价格拍卖下的卖方收益大于歧视价格拍卖下的卖方收益,最优拍卖机制为统一价格拍卖。无论采用哪种减排技术,排污权交易中使用多物品拍卖机制的效率总是高于现有的单物品拍卖机制。     

基于系统动力学的道路运输节能减排路径模拟

通过深入分析道路运输、经济、能源及环境之间的相互联系与制约关系,建立了道路运输节能减排系统动力学模型,并进行了节能减排路径模拟分析。结果表明,第一,相比于补贴纯电动客车消费者,补贴其生产方取得的节能减排效果更好,且提高生产方中核心零部件企业的补贴占比,资金能够发挥更大作用,更有助于新能源汽车的顺利推广及能源结构的调整。第二,与"提高新能源车补贴"相比,"提高道路运输二氧化碳治理投资"的节能减排效果更好,但此途径长期效果不佳。第三,从技术角度来说,降低汽柴油车的单位能耗和汽柴油的排放系数,节能减排效果非常显著,应加大研发力度,着力提升汽车性能和燃油品质。     

基于环境绩效视角的交叉效率评价方法

将非期望产出引入传统交叉效率模型,并根据非期望产出的特性,分别考虑污染物排放总量、环境承载自净能力和社会支付意愿的影响,提出了整体环境最优、整体平均环境最优、整体偏好环境最优三种交叉评价策略,科学合理的获取基于环境绩效视角的DMU的交叉效率值.最后,通过对中国东部沿海省份工业的环境绩效评价来说明交叉评价策略的有效性.     

哥本哈根国际气候谈判的博弈树相关均衡分析

哥本哈根议程凸显出发展中国家与发达国家在国际气候谈判的博弈冲突性.借鉴Forgó的博弈树相关均衡概念,发展中国家和发达国家作为国际气候谈判主体,划分京都议定书时期,哥本哈根协议时期和未来长久时期,建立了哥本哈根国际气候谈判的序贯决策博弈模型.根据2007 年IPCC第一工作组《第四次评估报告》的研究结论,建立CO₂浓度与全球气温的线性回归模型和ARMA（4,2）预测模型,得出长期目标下各种减排路径的CO₂浓度贡献值.结合谈判设定各国温室气体减排率,计算各减排路径的全球气温变化,运用线性规划GHGAME 求解博弈树相关均衡结果.研究表明,根据前一时期减排进展采取相机调整的国际气候谈判方案,减排效果要好于谈判初期采取一揽子解决的方案;发达国家是否率先切实履行减排承诺,对全球气候变化控制效果至关重要.     

基于低碳视角的两阶段开放式选址路径问题——燃油车与电动车对比

针对传统两阶段开放式选址-路径问题（2E-OLRP），考虑速度和负载对能量消耗和CO₂排放的影响，基于燃油车和电动车的行驶与排放特性，分别建立了燃油车和电动车的两阶段开放式选址路径问题模型，并提出一种改进的模拟退火算法对两种模型进行求解.为验证本文模型与算法的有效性和实用性，进行了3种对比分析：两种模型与传统2E-OLRP模型的对比；两种模型的算法求解结果与精确解的对比；两种模型经济成本与排放成本的对比.结果表明：两种模型与传统2E-OLRP模型相比，均具有明显优势；所提出的算法能快速有效的求解此类模型；就运输活动而言，与燃油车相比，电动车能节约3.44%的总成本、减少74.03%的CO₂排放量.以上研究结果可为物流企业在运输配送中的节能减排提供决策支持.     

非确定环境下基于分层理论多无人机动态协同设计

针对非确定环境下多无人机自主协同控制这一多约束、强耦合非线性优化问题,采用分层理论将其分解成三个相对独立子层,即协同感知层、环境态势理解层和协同全局重规划层.协同感知层借助"层协作感知"算子来进行多模信息融合,解决非确定环境下目标(包括静态确定目标和动态非确定目标)的感知与识别;环境态势理解层则是解决动态非确定环境更新,以及基于窗口势场法的障碍物(威胁目标)规避问题;而协同全局重规划层则是利用"层场景引擎"来实现多机非确定环境下的自主协同、路径快速寻优及状态决策.模拟结果显示构建的多机自主协同模型能较好地解决非确定环境下的路径寻优和状态决策问题.     

非确定环境下基于分层理论多无人机动态协同设计

针对非确定环境下多无人机自主协同控制这一多约束、强耦合非线性优化问题,采用分层理论将其分解成三个相对独立子 层,即协同感知层、环境态势理解层和协同全局重规划层. 协同感知层借助“层协作感知”算子来进行多模信息融合,解决非确定环境下目 标（包括静态确定目标和动态非确定目标）的感知与识别;环境态势理解层则是解决动态非确定环境更新,以及基于窗口势场法的障碍物（威胁目标）规避问题;而协同全局重规划层则是利用“层场景引擎”来实现多机非确定环境下的自主协同、路径快速寻优及状态决策. 模拟结果显示构建的多机自主协同模型能较好地解决非确定环境下的路径寻优和状态决策问题.