个人碳交易机制对消费者能源消费影响研究

二氧化碳排放量增加引起的气候变暖问题已严重影响了人类社会的可持续发展,目前世界上各个国家和地区都在采取措施以应对这一难题.研究表明消费者能源消费行为对碳排放具有重要影响,加强对消费者能源消费行为的引导、管制和激励,形成低碳能源消费模式,具有重要的理论和现实意义.基于个人碳交易(personal carbon trading,PCT)的理论框架,构建了个人碳交易机制下消费者能源选择模型并对碳交易市场均衡问题进行了分析.研究发现:个人碳交易机制能够刺激消费者选择清洁能源,形成低碳能源消费模式;碳排放权的供给曲线不同于一般商品的供给曲线,其供给量随着碳价的升高而降低;初始碳配额量应该设置在一个合理的水平上,才能保证买卖双方的交易能够实现.     

引入碳交易机制的新能源汽车发展路径研究

中国新能源汽车进入"后补贴时代",亟需探索建立市场化发展的长效机制.引入道路交通碳交易机制替代财政补贴,形成市场化激励与惩罚机制,建立起燃油汽车反哺新能源汽车的市场机制.采用系统动力学解析道路交通碳交易机制影响新能源汽车发展的关键政策参数,构建基于多智能体的道路交通碳交易仿真模型,并对引入碳交易机制的新能源汽车发展路径...     

个人碳交易理论视域下的阶梯电价定价模型北大核心CSCDCSSCI

阶梯电价作为一种电力定价方式,将环境成本纳入电力成本核算体系,要求高用电量群体承担较高的电力价格。但这一定价方式违背了规模经济中平均成本随需求量增加而降低的规律。鉴于此,本文基于个人碳交易理论,构建阶梯电价的定价模型,并通过实证研究验证不同电力消费群体间电力价格差距,研究成果为能源商品价格改革提供了理论依据。     

碳限额交易机制下碳交易价格对供应链碳排放的影响

为了研究碳限额交易机制下碳交易价格对供应链碳排放的影响,我们引入了由一个制造商和一个零售商组成的供应链,建立制造商处于领导地位的Stackelberg博弈模型,研究了供应链分散决策模式和集中决策模式下碳交易价格对碳排放的影响.研究发现,无论是供应链分散决策模式还是集中决策模式,对于清洁型制造商和低减排成本中间型制造商,碳交易价格的上升会使制造商最优单位碳排放量减少;对于高减排成本中间型制造商,随着碳交易价格的上升,制造商最优单位碳排放量呈现先减少再增加最后再次减少的趋势;对于污染型制造商,随着碳交易价格的上升,制造商最优单位碳排放量呈现先增加后减少的趋势.但就最优单位碳排放量而言,集中决策模式下制造商最优单位碳排放量低于分散决策模式.     

个人碳交易视角下消费者能源消费与福利变化研究

个人碳交易是一种直接针对个体消费者的碳减排市场机制,旨在通过引导、管制和鼓励等方式改变消费者高碳能源消费模式,形成低碳能源消费模式,以实现碳减排目的.本文基于消费者行为理论,构建了个人碳交易体系下消费者能源消费效用优化模型和福利变化测度模型,并运用中国电力消费数据对模型结果进行实证分析.结果表明:碳排放权市场交易量与初始碳排放权、能源价格呈显出先增后减的变化规律;碳排放权市场交易量与交易成本呈负向相关关系;初始碳排放权正向影响高排放者和低排放者的能源消费量;交易成本正向影响低排放者能源消费量、负向影响高排放者能源消费量;由于缓冲效应的存在,能源价格对消费者能源消费量的影响不显著;个人碳交易体系下,高排放者是福利的受损方,而低排放者是福利的获益方,实现了高污染者向低污染者的补贴,有助于促进社会公平.该研究成果对于今后个人碳交易的实施具有一定的引导和借鉴意义.     

新能源汽车“双积分”政策对生产商策略与社会福利影响研究

为进一步促进我国新能源汽车行业的发展,工信部等五部委于2017年9月印发了《乘用车企业平均燃料消耗量和新能源汽车积分并行管理办法》.论文在考虑实施"双积分"政策的前提下,分别构建模型以研究乘用车市场在完全竞争、新能源汽车生产商具有市场势力和传统汽车生产商具有市场势力的三种情况下,乘用车生产商各自的最优决策及最优社会福利.此外,论文进一步定量分析了政策性因素、市场性因素和成本性因素变动对结果的综合作用效果及各因素的贡献程度.研究结果表明:1)"双积分"政策可以有效地促进我国新能源汽车发展,相较而言在完全竞争的市场环境下政策效果最为明显;2)"双积分"政策的收紧会给传统汽车生产商的产量和利润带来负面的影响,对于新能源汽车生产商的产量、利润及社会福利的影响具有不确定性;3)但随着乘用车市场愈发成熟和单位生产成本的下降,市场性因素和成本性因素可抵消政策性因素带来的不确定性;4)此外,成本性因素在所有模型下均表现出最为明显的正向贡献作用.     

双积分制下汽车生产商生产决策优化

本文研究了燃料消耗量积分和新能源汽车积分"双积分制"下汽车生产商生产决策问题,基于持股比例和内部期权协议建立了传统能源车与新能源汽车联合决策模型,在积分不足、积分富余和积分平衡三种策略情形下求解了最优定价、产量和内部积分协议价,并针对市场积分价格和汽车销售量的实际波动求解了生产计划的鲁棒区间及其应急调整策略.研究结果表明:持股比例主要影响内部协议价形成,持股比例越高,内部协议价越趋近于外部市场价;初始生产计划存在多维非对称鲁棒区间,汽车生产商可通过价格响应机制实现生产计划扰动管理及积分策略切换;控制积分交易限量将改变最优生产计划及其应急调整策略.     

竞争环境下新能源汽车嵌入技术服务的定价策略

构建上游技术服务商和下游新能源制造商合作创新的两级供应链,考虑两个制造商的竞争关系和权力结构,研究不同竞争模式对产品定价、产品利润的影响,为技术服务商和新能源汽车制造商的决策提供参考。结果显示,技术服务商在同等条件下会提供技术给具有竞争关系的制造商以优化利润;制造商之间的权力结构会影响技术服务商的利润,并且在“权力对等”竞争模式(FLC)下的利润最大。从制造商角度,竞争强度和技术产出贡献度均会影响产品价格。在技术产出贡献度较小的情形下,垄断模式(M)下的产品定价最高,“制造商1领导”竞争模式(SLC)和“制造商2领导”竞争模式(TLC)下的定价较高,FLC模式下的定价最低;反之亦然。算例分析进一步指出,当技术产出贡献度较小时,M模式下的产品利润大于竞争模式(C)下的产品利润;反之亦然。此外,制造商之间的权力结构会影响C模式下的产品利润,因此,制造商在C模式的占优策略是通过FLC模式实施定价或在SLC和TLC模式下取得定价领导权。     

碳交易下考虑产业共生的制造商减排行为演化博弈分析

在能源低碳化转型和工业绿色发展的双重压力下,制造商可以通过产业共生利用废弃物替代原材料进行清洁生产,实现节能减排。基于此,本文建立了碳交易下制造商群体在竞争市场中的双方对称演化博弈模型,分析了其生产决策和减排行为演化稳定策略。研究结果表明：(1)制造商双方采取不同策略时,实施碳减排的一方相较于另一方,可获得更多的利润;双方采取相同策略时,在一定条件下,实施碳减排获得的利润大于不实施碳减排策略。(2)制造商群体演化博弈显示,当制造商群体初始状态处在边界点时,其演化稳定策略保持不变;当初始状态处在内点时,其最终状态为：一定条件下大部分制造商选择碳减排策略。(3)过高的碳交易价格会使不实施碳减排的制造商的利润随着实施碳减排的制造商减排水平的提高而增加,因此,政府需考虑市场竞争合理设定碳交易价格,以有效推动制造商通过产业共生实施碳减排。(4)实际生产中,本文建议制造商通过联盟合作、提升降碳生产技术等多种手段,降低废弃物减排成本和产品含碳率;对于政府而言,可以考虑在碳交易市场机制之外采取混合征税或者补贴等其他规制措施,进一步推动制造商实施碳减排,促进产业共生的形成。     

智能化能对冲新能源汽车补贴退坡的影响吗?——基于CGE模型的分析

在新能源汽车销量“十二连跌”和“新冠”疫情的双重压力下,购置补贴退坡不得不从2020年末延缓至2022年底,与此同时,专注于智能化的车企却异军突起,那么,智能化能否对冲补贴退坡的不利影响,补贴应于何时退坡,亟待回答.通过在可计算一般均衡模型的生产函数中引入生产过程智能化因子,在效用函数中引入新能源汽车特有的使用过程智能化因子,利用宏观闭合的不同设置模拟供给约束和需求约束两种经济形势,采用中国2018年实际经济运行数据进行参数校准,探讨了补贴退坡的适宜时期以及两类智能化的对冲效应差异与作用边界.研究发现,新能源汽车补贴适宜于供给约束时期退坡,因为该时期退坡可以促进关联度较低部门的发展,并缓解收入不平等,且适度的使用过程智能化既可以对冲补贴退坡对社会福利、新能源汽车部门的不利影响,又不至于完全抵消上述正面影响.而在需求约束时期,上述正面影响均转为负面,且难以被智能化对冲.因此,新能源汽车补贴的退坡决策,应根据经济从“新冠”疫情中复苏的程度,而相机抉择.在经济快速复苏时,可通过使用过程智能化即自动驾驶的适度发展,来对冲补贴的退坡;否则,应暂缓退坡.     

集群视角下新能源汽车技术扩散绩效影响因素实证研究

随着能源枯竭、环境污染等问题的日益突出,新能源汽车的发展成为大势所趋。基于集群的视角,利用SCP范式研究了集群中新能源汽车技术的扩散绩效,主要探讨了集群环境对汽车企业技术创新的影响及集群环境与技术发展的相互关系。同时,从新能源汽车技术发展及企业创新2个方面,讨论了其对新能源汽车技术扩散绩效的影响。采用实证研究的方法,收集了227份调查问卷,利用SPSS和AMOS软件进行了分析处理,研究结果表明:集群环境对企业创新有正向影响;新能源汽车技术发展能够促进其扩散绩效;企业创新对新能源汽车技术的扩散绩效具有显著正向影响;技术发展与集群环境相互影响显著。     

双积分政策对新能源汽车上下游企业财务绩效的异质性影响研究

双积分政策的有效性很大程度上取决于其能否激励新能源汽车产业链各环节企业(上下游企业)财务绩效的协同与均衡发展.以新能源汽车产业链的上游企业和下游企业作为研究对象,关注财务绩效的四个方面:盈利能力、营运能力、偿债能力、抗风险能力,运用间断时间序列法分析了双积分政策对新能源汽车上下游企业财务绩效影响的差异性.研究发现:1)双积分政策更能提升新能源车企抗风险能力、盈利能力和营运能力,而对偿债能力的提升作用较弱;2)双积分政策对上下游企业盈利能力、营运能力、抗风险能力的提升作用同步性较强,而对偿债能力的提升作用同步性较弱;3)双积分政策对产业链不同环节的新能源车企财务绩效的影响存在一定的差异.具体地,双积分政策对上游企业盈利能力、营运能力和抗风险能力的提升作用更强,而对下游企业的偿债能力提升作用更强.     

基于智能体的多类新能源汽车市场扩散模型

随着全球环境问题的不断加剧,新能源汽车将成为汽车发展的重要方向。基于智能体建模方法,构建了多类新能源汽车市场扩散系统的仿真模型,并通过情景分析方法揭示了传统汽车主导、两类新能源汽车共存的情况下,新能源汽车产品的扩散过程。研究结果表明:技术学习率的高低、政府的补贴力度对于新能源汽车的推广起着重要的影响作用,在产品的市场占有率达到一定水平前不应撤销补贴;另外,社会网络因素对纯电动汽车的扩散具有促进作用。     

协调对策的有效均衡选择机制——“人质”方法

在经济研究中,协调问题通常被描述为有多个Ｎａｓｈ均衡的非合作对策,其中任一个Ｐａｒｅｔｏ最优策略组合都是一个Ｎａｓｈ均衡。但由于策略的不确定性,往往会产生协调失败。本文为实现Ｐａｒｅｔｏ最优均衡而设计了一种激励机制——提供“人质”。相对于一个局中人的某一行动的人质定义为当他采取该行动时要付给对方的支付数量。为了在Ｎａｓｈ均衡中支持占优,本文证明了人质必须足够大（有下界）,以吸引每个局中人合作,同时要足够小（有上界）,以防诱使对方不合作,并证明了支持占优的Ｎａｓｈ均衡存在的充要条件是下界值不大于上界值。     

需求率依赖价格的新能源汽车租赁系统三方协调契约

考虑由新能源汽车制造商、租赁商和政府组成的三方系统,在市场需求率为随机且依赖租赁价格下研究了租赁商的车队配置和租赁价格的最优决策以及系统协调问题。为此,分别建立了分散决策模型、集中决策模型和基于成本共担、收益共享和两部收费的联合契约协调模型。研究结果表明：分散决策下无法实现系统协调,通过引入这种联合契约,当契约参数满足一定条件时,不仅能够实现系统协调且可以使各成员收益达到帕累托改进。最后,通过算例分析验证了模型的有效性。     

“供给侧改革”背景下的新能源汽车产业补贴政策创新研究

新能源汽车产业是我国战略性新兴产业之一,是解决环境污染和能源危机的重要方式.目前促进新能源汽车产业发展的补贴政策主要集中在需求侧,在"供给侧改革"背景下,调整补贴政策,有利于促进汽车产业结构调整和新能源汽车产业发展。本文考虑将国家财政补贴调整为向企业提供,并设计产业内补贴,两种补贴同时实施。研究结果发现,将补贴调整为向生产企业提供,也能起到对新能源汽车产业的促进作用;两种补贴同时采用,一方面可以激励传统汽车制造企业加大新能源汽车领域投入,促进产业升级,另一方面可以激励新进新能源汽车生产企业加大投入,从而促进新能源汽车产业的发展。另外随着新能源汽车产业的发展,行业内补贴会逐渐消失,具有良好的退出机制。     

基于情绪的人工生命行为选择机制研究

揭示了基于情绪的行为选择机制.环境意义事件以反馈情绪方式为生命体感知,而驱动大脑进行思维活动,形成行为方案;生命体对行为方案进行评价,产生驱动情绪,驱动行为实施;行为作用于意义事件产生结果再以反馈情绪形式为生命体感知,往复循环形成情绪行为机制;借鉴前景理论,建立行为特征函数对情绪进行量化;依据情绪强度趋高和中等情绪行为高效原则建立情绪行为选择机制.运用人工生命Swarm软件平台进行模拟,验证了情绪行为选择机制正确性.     

碳限额与交易机制下考虑汇率波动的供应商选择与分配

全球采购背景下,供应商选择成为企业运营决策的关键.为研究碳限额与交易机制以及汇率波动对企业供应商选择策略的影响,本文以包括管理成本、采购成本、运输成本、库存成本以及碳交易成本的总成本最小化为目标,建立随机混合整数规划模型,探讨拥有多个采购站点的一个企业向不同的供应商采购产品的供应商选择和分配问题.研究表明,汇率波动会对供应商的选择产生影响,波动的不确定性对供应商选择决策的影响不同.相较于固定汇率确定性模型,浮动汇率确定性模型可以增加期望利润.另外,无论是否存在汇率波动,采用随机模型代替确定性模型会进一步增加期望利润.同时,碳限额与碳价格也会对供应商的选择决策产生影响.碳限额低时,企业的采购成本会逐渐上升,进而影响企业的采购决策;碳价格上升也会增加企业的采购成本,此时企业的订购量会呈"阶梯状"变化.     

VMS诱导信息影响下的路径选择行为分析

正确理解可变情报板(VMS)诱导信息影响下的驾驶员路径选择行为,是高效发挥VMS作用的必然要求.采用SP调查(意向调查)探索VMS同时提供快速路和替换路径行程时间条件下的路径选择行为,采用离散选择分析方法对影响路径选择的因素进行了多变量分析,建立了描述路径选择概率的二元probit模型.Probit模型中的行程时间节省量这一解释变量的系数视为服从对数正态分布的随机系数,以反映行程时间重要性在人群中的不纯一性(heterogeneity).分析表明,驾驶员的路径选择会受VMS诱导信息显著影响,VMS影响大小取决于VMS信息内容、驾驶员个体属性(年龄、驾龄、用车类型以及快速路使用频率)、以及替换路径属性(所含信控交叉口数目).具体地,(a)VMS所告知的行程时间节省量越大.改道可能性越大;(b)年轻和年长者较之中等年龄者,改道可能性更大;驾龄越长,改道可能性越大;非单位公车驾驶员改道可能性更大;使用快速路频率越低,改道可能性越大,(c)替换路径所含信控交叉口越多,改道可能性越小.研究成果可为更好地设计、运行和评价VMS信息发布策略提供参考.     

可变信息标志诱导下的路径选择行为

随着智能交通技术的发展,可变信息标志(VMS)被广泛应用于动态交通管理中.元胞传输模型(CTM)可以很好的模拟交通流激波、排队形成与消散等交通流动力学特性.应用CTM研究了无信息诱导路径选择、基于VMS的近视转换和有界理性路径选择等三种规则,数值模拟结果表明, 后两种规则可以减少系统 总出行时间,信息服从率越高, 系统的改善程度越大.当有界理性规则的``界'参数设置在一定区间内时,该规则优于近视转换规则, 否则不如近视转换规则.