初始碳排放权的分配

随着中国经济的飞速发展，能源消耗量和温室气体排放量激增，可持续发展面临着巨大的压力，国际社会也要求中国在环境保护方面承担越来越多的责任。碳排放权作为一种行之有效的节能减排手段在世界范围内被广泛的采用，其中总量控制与分配机制是碳排放权交易的核心。我国发电企业碳排放总量占全国总排放量的38.76%，所以发电企业间碳排放权的分配机制关系到国家节能减排目标能否顺利实现。

根据科斯第二定理，不同的产权界定方法对市场机制下环境资源能否优化配置的结果起着决定作用[3]。由于在总量控制目标下，碳排放权成为稀缺资源，企业分配得到的初始碳排放权将会对企业的生产成本产生直接影响，还可能会引起企业对经营管理方式的调整。因此，碳排放权的初始分配，是碳排放交易的首要问题。针对这一问题国内外学者做了部分研究，文献[4-6]以稳定大气中温室气体浓度为目标，从公平与效率两个角度指出发展中国国家必须坚持碳排放权人均分配的原则；文献[7-9]通过研究国际上现行的碳排放权分配制度，结合我国实际情况提出了免费分配为主，少量拍卖为辅，逐步过渡到全部拍卖的分配方式；文献[10-11]分别以多区域CGE模型和零和DEA模型为手段，对我国区域内分配制度与欧盟现行的分配制度作了评价；文献[12-13]结合电力行业的特点分别从横向与纵向将电力行业碳排放权的分配进行了分段，建立了两级分配机制和若干分配阶段，并建立了相应模型。

目前我国火电企业的碳排放权主要基于历史排放量进行分配，其作用在于在分配初期能够兼顾公平的同时不给企业造成太大的成本压力，但是基于历史排放量的分配方式考虑的因素较少，同时也无法对企业节能减排产生激励作用，这一分配方式必然会被逐步放弃。本文基于发电机组的性能建立了碳排放权分配指标体系，之后建立了模糊综合评价分配模型，以期获得一种兼顾机组效益与设备性能，同时激励火电厂进行节能减排改造的碳排放权分配方法。

初始碳排放权的分配是一个综合考虑社会、环境、技术等多维度因素的过程，仅以经济性指标为依据进行分配，并不能保证整体社会效益最优。因此，基于电厂的碳排放绩效构建评价指标体系。综合评价指标体系如表1所示。

模糊层次分析法（Fussy Analytic Hierarchy Process, FAHP）是在层次分析法基础上，结合模糊数学理论，将一些边界不清、不易定量表示的因素定量化，进行的一种将定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法。是将复杂的决策问题，分为若干层次，对两两指标之间的重要程序进行比较和判断，建立判断矩阵，计算得出各指标的权重，最后用模糊综合评价方法对指标进行评定。简而言之，就是将复杂问题的决策层次化、数量化的过程。

应用模糊层次分析法进行综合评价的一般步骤是：

（1）建立层次结构模型。列举待决策问题的影响因素，依据因素间的相互关系和隶属关系进行聚类和分层，分为目标层、准则层（或称指标层）和措施层（或称方案层），其中，准则层和方案层又可以再分层。在这些层次中，某一层元素对下一层某些元素起支配作用，同时又受上一层某一个或几个元素的支配，这就是层次之间的递近关系。

（2）建立模糊互补判断矩阵。将层次结构模型方案层的各个元素分别对准则层中元素的重要程度做两两比较，以0.1~0.9标度法（见表2）标度其重要程度，得到模糊互补判断矩阵A为：

碳排放权的初始分配是碳排放交易的首要问题，直接影响交易市场的运行效率。目前广泛采用的基于历史排放量的分配方案虽然保证了分配的公平性，但是不能促进经济效益的提升及发电企业的技术更新。本文基于发电企业机组的效益与性能建立了评价指标体系，利用FAHP方法建立了碳排放权分配模型，通过算例分析证明，该方法能够合理地根据发电机组的综合效益与性能对碳排放权进行分配。同时，政策的制定者可以利用基础分配系数对发点分配权的差异程度进行调整，有很好的可操作性。