碳稅返還機制下道路貨運演化博弈

簡文良,夏 旭,高良鵬

(福建理工大學 交通運輸學院,福州 350118)

在“雙碳”戰略實施背景下,交通運輸低碳轉型成為行業和學術的熱點問題。交通運輸業是僅次于能源和工業的第三碳排放源,統計數據顯示,2020年,我國交通運輸行業碳排放9.3億t,占全國終端碳排放比重的15%。貨物運輸碳排放在交通運輸行業碳排放中占比高達75%,是交通運輸低碳轉型的關鍵[1]。在貨運系統中,道路運輸單位周轉量的碳排放量約為鐵路運輸的8.5倍,水路運輸的13.3倍,屬于高能耗、高排放的貨運方式[2]。因此,促進道路貨運市場節能減排是交通運輸行業實現“雙碳”目標的重要內容。

道路運輸企業通過優化運輸組織、替換傳統燃油貨車等提高能源使用效率,此外,降低碳排放也是推動道路貨運市場節能減排的必然要求,這需要道路運輸企業加大資金投入、增加運營成本,而我國道路運輸企業多呈現小而散的特征,資金投入壓力往往限制其低碳轉型。吳利娟等[3]指出低碳運輸產品市場需求的不確定性將進一步加劇企業經營風險,從而降低其轉型積極性。因此,在道路運輸企業低碳轉型過程中需要政府積極發揮引導作用。碳稅是將碳排放成本內部化的有效工具,是政府引導道路運輸企業低碳轉型的重要手段之一,已經在芬蘭、丹麥、瑞典等多個國家實施,并取得顯著的碳減排成效[4]。我國尚未形成適應本國國情的交通碳稅制度,但諸多理論研究結果均表明,碳稅實施可有效減少交通運輸行業碳排放[5-6]。然而,不完善的碳稅政策也會對國家經濟、社會福利產生負面影響[7-10]。如何完善碳稅制度,實現行業減排和經濟可持續增長的“雙重紅利”,是道路貨運市場低碳轉型面臨的重要問題[11]。

學者們圍繞“如何完善碳稅制度”開展了諸多探索,研究主要從政府將碳稅返還給終端消費者或企業的補貼策略角度,探索碳稅返還機制的減排作用和抵消經濟增長、社會福利的負效應。Johnson[12]是較早開展碳稅返還機制問題的學者,指出返還機制是實現碳稅“雙重紅利”效應的關鍵。此后,Carattini等[13]認為公眾反對是碳稅實施的主要障礙;Mildenberger等[14]通過比對碳稅返還前后,加拿大與瑞士公眾對碳稅的認可度,指出碳稅返還機制有助于提升公眾對碳稅的支持力度;Marron等[15]從財政角度分析指出合理的碳稅收入分配可以有效降低減排成本并促進低碳技術創新。這些理論和實證研究佐證了碳稅返還機制能夠有效降低碳稅政策對經濟發展、社會福利產生的負面影響。在交通運輸領域:Zhou等[16]設計兩種碳稅返還方案,并采用一般均衡模型分析碳稅政策對交通減排和經濟發展的影響,結果表明交通碳稅應該被用來返還給出行者和運輸企業;Bureau[17]研究了法國交通行業實施碳稅返還政策后,對不同收入家庭的影響,結果表明返還機制可以減少社會貧富差距;Qiu等[18]建立雙層規劃模型探究航空客運碳稅返還策略,表明適當的返還機制可以激勵航空公司主動減排。

總體而言,既有文獻在碳稅返還的作用方面已有一定研究基礎,但聚焦交通運輸碳稅政策的研究較少,尤其是在道路貨運領域,如何實施碳稅返還政策,返還力度如何影響實施效果等問題的相關研究不足?；诖?文中聚焦道路貨運企業低碳轉型,構建“政府-道路運輸企業-托運人”的三方演化博弈模型,探究不同碳稅政策(實施返還機制和不實施返還機制)下,道路貨運企業的生產策略和托運人運輸方式選擇策略,并量化分析碳稅返還力度等關鍵要素對三方演化博弈的影響。研究成果能夠為政府制定完善道路貨運市場碳稅政策提供參考,有助于促進道路貨運市場低碳轉型。

1 三方演化博弈模型

1.1 模型假設與參數設置

以政府在交通運輸業實施碳稅為背景,分析碳稅政策實施對道路貨運企業和托運人運輸方式選擇的影響,建立由政府、道路貨運企業、托運人三類主體構成的三方演化博弈模型。模型中,道路貨運企業在碳稅實施下可以選擇沿用傳統生產技術提供傳統運輸產品,以規避低碳轉型的資金投入和經營風險;也可以選擇低碳技術革新提供低碳運輸產品,以減少碳稅征收帶來的經營成本上漲[19]。碳稅實施后,無論道路貨運企業選擇提供傳統運輸產品還是低碳運輸產品,運輸費用必然高于實施碳稅前。此時,托運人根據運輸需求和偏好可以選擇使用道路運輸,也可以選擇轉向更低碳環保的鐵路和水路運輸[20]。政府對道路貨運企業生產活動中產生的碳排放征收碳稅,可以選擇通過補貼政策將碳稅所得返還給道路貨運企業,激勵企業低碳轉型,兼顧碳減排和經濟發展;也可以選擇不返還,這將導致托運人使用道路貨運服務的費用提高,使得部分道路運輸轉向其他低碳運輸方式,也能獲得碳減排效益但不能兼顧經濟發展。綜上,設定三方博弈模型中政府的策略集為{碳稅返還,碳稅不返還}、道路貨運企業的策略集為{低碳運輸產品,傳統運輸產品}、托運人的策略集為{沿用道路運輸,方式轉移}。據此,進一步做出如下假設。

1)政府在征收道路貨運碳稅后,選擇“碳稅返還”策略的概率為x,選擇“碳稅不返還”策略的概率為1-x;道路貨運企業選擇提供“低碳運輸產品”策略的概率為y,選擇提供“傳統運輸產品”策略的概率為1-y;托運人選擇“沿用道路運輸”策略的概率為z,選擇“方式轉移”策略的概率為1-z。

2)碳稅實施背景下,政府將獲得碳稅收入和減排收益,兩者的規模取決于道路貨運企業的產品類型和托運人的選擇策略。當道路貨運企業提供低碳運輸產品,且托運人選擇沿用道路運輸時,政府獲得碳稅收入T1和因減排而獲得的環境收益為E1;當道路貨運企業提供傳統運輸產品,且托運人選擇沿用道路運輸時,政府獲得碳稅收入T2(由于低碳運輸產品碳排放量低于傳統運輸產品,故T1

3)當道路貨運企業選擇低碳運輸產品策略時,需要投入低碳運輸技術成本I,同時,企業可獲得政策支持,如稅收、土地、貸款等,樹立積極社會形象等潛在收益K。此外,當道路貨運企業選擇提供低碳運輸產品,且政府選擇碳稅返還策略時,企業還會得到政府低碳技術補貼S,企業會將一定比例α的補貼讓利給消費者,以提高市場份額。當托運人選擇沿用道路運輸時,企業將獲得營業收益P。

4)文中研究的托運人群體是政府實施碳稅政策前選擇道路運輸的托運人,在碳稅政策實施前,托運人選擇道路運輸的預期收益(即運輸方式的選擇效用,主要取決于運輸方式的費用和服務水平)為R1,選擇其他運輸的預期收益為R2(R1>R2),ΔR表示R1-R2的預期效用差異。為簡化研究,征收碳稅前后,托運人的預期收益變化僅考慮由于運輸費用不同引起的選擇效用差異,即其他運輸服務水平(時效、安全性和便利性等不變)的效用不變。碳稅實施后,當托運人選擇低碳道路運輸產品時,將會承擔部分企業轉型成本βI。同時,由于低碳能源與傳統能源的使用成本存在差異(設為C2-C1,其中C1為傳統能源成本,C2為低碳能源成本),導致運輸費用與傳統道路運輸產品的費用不同,進而引起托運人選擇道路運輸的預期收益變化。此外,當政府選擇碳稅返還,托運人若選擇低碳道路運輸產品時將享受企業讓利補貼αS。各變量符號及說明匯總如表1所示。

表1 變量定義

1.2 模型構建

基于以上假設和參數,得到政府、道路貨運企業與托運人的混合策略博弈矩陣,如表2所示。以策略選擇集合{碳稅返還,低碳運輸產品,沿用道路運輸}為例,對各方收益的構成進行說明。當三方的策略選擇集合為{碳稅返還,低碳運輸產品,沿用道路運輸}時,政府的收益包括經濟發展等社會效益U、環境收益E1以及碳稅收入T2,而成本包括實施管理成本M和補貼成本S;道路貨運企業的收益包括營業收益P、政府補貼企業自留部分(1-α)S,以及潛在收益K,而成本增項(與提供傳統運輸產品相比)為企業承擔的低碳轉型成本(1-β)I;托運人的收益包括企業讓利補貼αS,以及托運人選擇低碳道路運輸產品的預期收益R1+C1-C2,而成本增項(與選擇傳統運輸產品相比)為分擔的低碳轉型成本βI和繳納的碳稅T2。

表2 混合策略博弈矩陣

2 三方演化博弈均衡分析

2.1 政府策略穩定性分析

(1)

政府策略選擇的復制動態方程為

x(1-x)(-yS+U-M)

(2)

x的一階導數和設定的G(y)分別為

d(F(x))/dx=(1-2x)(-yS+U-M)

(3)

G(y)=-yS+U-M

(4)

根據微分方程穩定性原理,政府選擇碳稅返還的概率處于穩定狀態必須滿足:F(x)=0且d(F(x))/x<0。由于?G(y)/?y=-S<0,故G(y)關于y為減函數。因此:當y=(M-U)/S=y*時,G(y)=0,此時d(F(x))/x≡0,政府不能確定穩定策略;當yy*時,x=1為ESS。政府策略演化相位如圖1所示。相位圖中A1的體積為政府選擇碳稅返還的概率,A2的體積為政府選擇碳稅不返還的概率。

圖1 政府策略演化相位

2.2 道路貨運企業策略穩定性分析

(5)

道路貨運企業策略選擇的復制動態方程為

y(1-y)(-xzαS+xS+zβI+K-I)

(6)

y的一階導數和設定的H(x)分別為

d(F(y))/dy=(1-2y)[xS(1-zα)+

zβI+K-I]

(7)

H(x)=xS(1-zα)+zβI+K-I

(8)

同理,道路貨運企業選擇低碳運輸產品的概率處于穩定狀態必須滿足:F(y)=0且d(F(y))/y<0。由于?H(x)/?x=S(1-zα)>0,故H(x)關于x為增函數。因此:當H(x)=0時,d(F(y))/y≡0,F(x)=0,此時道路貨運企業不能確定穩定策略;當xx*時,y=1為ESS。道路貨運企業的策略演化相位如圖2所示。相位圖中B1的體積為政府選擇低碳運輸產品的概率,B2的體積為政府選擇傳統運輸產品的概率。

圖2 公路運輸企業策略演化相位

2.3 托運人策略穩定性分析

(9)

托運人策略選擇的復制動態方程為

y(T1-T2+C1-C2-βI)+R1-R2-T1]

(10)

z的一階導數和設定的J(x)分別為

d(F(z))/dz=(1-2z)[xyαS+y(T1-T2+

C1-C2-βI)+R1-R2-T1]

(11)

J(x)=xyαS+y(T1-T2+C1-C2-βI)+

R1-R2-T1

(12)

托運人選擇沿用道路運輸的概率處于穩定狀態必須滿足:F(z)=0且d(F(z))/dz<0。當?J(x)/?x=yαS>0時,J(x)關于x為增函數。因此:當x=[y(T1-T2-βI)+R1-R2-T]/yαS=x**時,J(x)=0,d(F(z))/dz≡0,F(z)≡0,此時托運人不能確定穩定策略;當x>x**時,J(x)>0,d(F(z))/dz|z=1<0,則z=1為ESS;當x

2.4 三方演化博弈系統均衡點穩定性分析

由F(x)=0、F(y)=0、F(z)=0可得系統均衡點E1～E8。三方演化博弈系統的Jacobian矩陣J為

(13)

根據李雅普諾夫第一法則,當雅可比矩陣的所有特征值均具有負實數時,均衡點為漸進穩定點。因此,將上述8個純策略均衡點帶入系統的雅各比矩陣中,分析各均衡點的穩定性,結果如表3所示。

表3 均衡點穩定條件分析

文中旨在推進政府實施碳稅返還,實現碳稅政策的“雙重紅利”。在此情形,提出政府積極實施返還機制,道路貨運企業主動實施低碳轉型并推廣得到市場認可的低碳貨運產品,即演化博弈模型的理想均衡狀態為均衡點E1(1,1,1)。由表3可知,為達到理想均衡點E1(1,1,1),需滿足政府實施碳稅返還政策的收益要大于其支出(即λ11<0),且返還措施能夠有效提升道路貨運企業和托運人對低碳貨運產品的預期收益(λ12<0,且λ13<0)。當前,道路貨運市場仍處于完全自由競爭狀態,企業對低碳投入的評估風險較高,轉型的積極性不高;托運人對低碳貨運產品預期收益不及傳統貨運產品,碳稅返還的補貼力度對演化的均衡狀態具有重要影響。此外,道路貨運企業的產品定價策略(體現為補貼讓利比例α和低碳成本分攤比例β)、托運人所處環境以及備選運輸方案的服務水平情況(體現為選擇道路運輸和其他運輸方式的預期收益差ΔR=R1-R2)也會對均衡狀態產生直接影響。

3 數值仿真分析

采用Matlab軟件進行數值仿真,探究博弈模型的動態演化過程,并分析關鍵變量對博弈演化結果的影響。在仿真實驗中,設定道路貨運企業提供的低碳貨運產品為氫燃料電池卡車運輸,提供的傳統運輸產品為柴油卡車運輸,則氫燃料電池卡車的購車成本可記為企業低碳轉型投入成本。參考文獻[21]和[22]分別設置氫燃料電池卡車每百公里分攤的購車成本和燃料成本,參考文獻[23]設置柴油卡車的每百公里碳排放量,參考文獻[24]設置貨運交通碳稅標準。在此基礎上,滿足達到理想均衡點E1(1,1,1)的條件(見表3中條件①),設置各參數初始值:α=0.7,β=0.6,S=210,M=95,U=320,I=304,K=75,T1=57,T2=0,R1=710,R2=600,C1=360,C2=420。

3.1 補貼力度對三方決策影響

基于上述各參數初始值,設定x、y、z的初始值為(0.5,0.5,0.5),選取不同S值,分析補貼力度對三方策略選擇演化博弈的影響。根據參數的初始數組并結合均衡條件①可知,當政府補貼滿足189.2

圖4 補貼力度對政府決策演化過程影響

圖5 補貼力度對道路貨運企業決策演化過程影響

圖6 補貼力度對托運人決策演化過程影響

由圖4～6可知,隨著碳稅返還補貼力度增大,政府選擇碳稅返還策略的演化速度趨緩,而道路貨運企業選擇提供低碳運輸產品、低碳運輸產品獲得托運人認可的演化速度加快,這表明碳稅返還機制有助于推動道路貨運企業積極實施低碳轉型,并推廣得到市場認可的低碳運輸產品。當補貼力度較小(S=165)時,政府選擇實施碳稅返還策略趨于穩定,但道路貨運企業和托運人的選擇策略易產生波動。當S=190、215時,三方的策略選擇趨于穩定的理想均衡狀態,且政府和托運人的策略選擇先于道路貨運企業穩定。當補貼力度過大(S=240)時,三方的策略選擇難以趨穩,政府負擔過重將向碳稅不返還轉變,而道路貨運企業和托運人的選擇策略隨之改變。上述結果說明,補貼力度過低難起到推動道路貨運企業低碳轉型作用,而過高的補貼力度則不可持續。

對比補貼力度對三方的決策演化影響,可以看出補貼力度變化對道路貨運企業的決策影響顯著大于其他兩方,這是因為碳稅返還的直接補貼對象為道路貨運企業,企業的策略選擇進一步影響政府和托運人的決策。而由圖5可知,博弈初期,道路貨運企業的策略趨向于繼續提供傳統運輸產品,隨著三方博弈演化,企業才轉向實施低碳轉型,這說明政策實施效果存在滯后性,需要經歷一個演化過程才能起到有效推動作用。在此過程中,維持政策穩定能夠提升企業低碳轉型的信心和積極性。其次,圖5的曲線變化趨勢顯示,隨著補貼力度的增加,道路貨運企業的反應逐漸變小,說明補貼力度增長對企業低碳轉型的促進作用存在明顯的邊際遞減規律。

3.2 讓利比例α與成本分攤比例β對三方決策影響

設定x、y、z的初始值為(0.5,0.5,0.5),選取不同α和β值,分析企業補貼讓利比例和低碳成本分攤比例對三方策略選擇演化博弈的影響。根據參數的初始數組并結合均衡條件①可知,當補貼讓利比例滿足0.63<α<0.78、低碳成本分攤比例滿足0.55<β<0.64條件時,演化博弈能夠達到理想均衡點E1(1,1,1)?；诖?將補貼讓利比例α分別設為0.45、0.7和0.95,低碳成本分攤比例β分別設為0.3、0.6和0.9,對其進行仿真,結果如圖7～8所示。

圖7 補貼讓利比例對三方決策演化過程影響

圖8 低碳成本分攤比例對三方決策演化過程影響

由圖7～8可知,補貼讓利比例α和低碳成本分攤比例β對政府決策演化影響不顯著,而對道路貨運企業和托運人的決策演化具有顯著影響。當補貼讓利比例過高或低碳成本分攤比例過低時(以α=0.95,β=0.3為例),托運人對低碳貨運產品的接受度提升顯著,但道路貨運企業實施低碳轉型的積極性不高,傾向于繼續提供傳統運輸產品,形成市場有需求而無供給的局面。而當補貼讓利比例過低或低碳成本分攤比例過高時(以α=0.45、β=0.9為例),道路貨運企業轉型積極性提高,但低碳貨運產品的市場接受度低,托運人傾向選擇方式轉移,道路貨運市場的低碳轉型難以為繼。當補貼讓利比例α和低碳成本分攤比例β符合條件①的要求(以α=0.7、β=0.6為例),初期,道路貨運企業選擇繼續提供傳統運輸產品,但隨著托運人對低碳貨運產品的認可度不斷提高,低碳貨運產品的市場需求增長,道路貨運企業轉向提供低碳貨運產品,形成穩定的理想均衡。

3.3 預期收益差對三方決策影響

同理,設定x、y、z的初始值為(0.5,0.5,0.5),選取不同ΔR值,分析預期收益差對三方策略選擇演化博弈的影響。如前文所述,預期收益差是指不考慮碳稅情況下,道路運輸托運人選擇道路運輸比選擇其他運輸方式可獲得效用提升量。預期收益差越大說明托運人所處環境中,道路運輸的綜合競爭力(包括費用、時效、便捷性等)相較其他運輸方式越明顯。根據參數的初始數組并結合均衡條件①可知,當預期收益差滿足ΔR>95.4,演化博弈能夠達到理想均衡點E1(1,1,1)?；诖?將預期收益差ΔR分別設為90、100、110和120并進行仿真,結果如圖9～11所示。

圖9 預期收益差對政府決策演化過程影響

圖10 預期收益差對道路貨運企業決策演化過程影響

圖11 預期收益差對托運人決策演化過程影響

由圖9～11可知,隨著ΔR的增大,道路貨運企業選擇提供低碳運輸產品,低碳運輸產品獲得托運人認可的演化速度加快。這說明除政府碳稅返還政策的引導外,托運人的道路貨運需求彈性對道路貨運企業低碳轉型和低碳道路貨運產品推廣也具有重要影響。當預期收益差較小(ΔR=90)時,托運人道路貨運需求彈性較大,在返還機制下,道路貨運企業選擇低碳轉型,但托運人傾向方式轉移,低碳道路運輸產品需求減少,道路貨運企業隨之轉向延續傳統運輸,難實現穩定均衡。預期收益差較小主要表現在鐵路、水路等綜合交通運輸系統發達區域,該區域內道路運輸具有較強的可替代性,碳稅實施對區域內貨運方式結構調整具有顯著推動作用,而碳稅返還對道路貨運企業低碳轉型的促進作用較低。相反,當預期收益差較大(ΔR>95)時,托運人道路貨運需求彈性較小,在返還機制下,道路貨運企業選擇低碳轉型,提供低碳運輸產品并得到市場認可和推廣,達到理想演化均衡。這說明在道路運輸具有顯著市場競爭優勢的地區或通道中,碳稅返還是推動企業低碳轉型、推廣低碳運輸產品的有效工具。

4 結 論

1)碳稅返還機制有助于推動道路貨運企業積極實施低碳轉型,并推廣得到市場認可的低碳運輸產品。但補貼力度增長對企業低碳轉型的促進作用存在明顯的邊際遞減規律,補貼力度過低很難起到推動道路貨運企業低碳轉型作用,而過高的補貼力度則不可持續。

2)在碳稅返還機制下,道路貨運企業的補貼讓利策略對維持系統的均衡穩定有重要影響。補貼讓利比例過高,則易形成市場有需求而無供給局面;補貼讓利比例過低,道路貨運市場的低碳投入難以持續。因此,兩者都不利于達到理想均衡狀態。

3)在道路貨運需求彈性不同的市場中,碳稅返還對企業低碳轉型的促進效果有顯著差異。當市場中道路貨運需求彈性較大時,碳稅實施對區域內貨運方式結構調整具有顯著推動作用,而碳稅返還對道路貨運企業低碳轉型的促進作用較低;當道路貨運需求彈性較小時,碳稅返還是推動企業低碳轉型、推廣低碳運輸產品的有效工具。

4)文中探討的碳稅返還機制僅考慮政府對道路貨運企業的低碳投入補貼,返還機制尚不完善。未來研究應結合我國市場環境特征,進一步完善返還機制,引入包括道路貨運企業低碳投入補貼、托運人低碳消費補貼等在內的返還系統。