1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
近几十年来，由于气候变暖所带来的危害不断显现，气候问题也不断受到广泛关注。全球气候变暖可以从许多方面直接或间接地对人们的健康福利产生不利影响，例如由于气候变暖导致的海平面上升威胁着沿海国家或地区的居住环境。许多研究表明，导致气候变暖的直接原因就是人类的工业等活动所产生的温室气体排放，这些温室气体包括二氧化碳、甲烷、氧化亚氮以及氢氟氯碳化物类等。在中国经济持续快速发展，城镇化、工业化进程不断推进的过程中，工业活动的迅猛发展伴随着的是能源需求和消费量的不断上升，特别是 21 世纪以来，能源消费量以 9.3%的速度增长，一次能源消耗量从 2006 年的 19.75 亿吨油当量增长到 2016 年的 30.53 亿吨油当量。长期以来，中国的能源消费结构以煤为主，近几年煤炭在能源总消耗量中占比都在 60%以上，2016 年中国消耗煤炭 18.88 亿吨油当量，占全球煤炭消耗量的 50.6%，是最大的煤生产和消费国（BP,2017）。然而以煤为代表的化石能源燃烧是温室气体产生的主要来源，也是全球气候变暖的罪魁祸首。中国的二氧化碳排放从 2006 年 66.61 亿吨增长到 2016 年的近 91.23亿吨，2016 年排放量占全球排放量的 27.3%。如今，中国作为世界最大的二氧化碳排放国家和最大的能源消费国，如何应对气候问题对全球气候变暖问题的解决就显得尤为重要了。
同时，我们还要看到，自人类工业化以来，环境问题就伴随着人类社会的发展。虽然在上个世纪后期，一些欧美等发达国家在经过经济转型以及采取一系列的治理措施之后，环境污染问题得到了较好的解决。但如今随着越来越多的发展中国家经济的飞速增长，对资源无序的开采与利用，使得这些国家面临着严重的环境问题，阻碍了其经济的可持续发展，甚至危害着人们的生活与健康。因此，对于大部分国家而言，空气环境污染和气候变暖都是亟待解决的问题。如今，中国面临着空气污染、水污染和土壤污染等多方位的环境问题。2013 年全国持续的、大范围的雾霾天气就是中国环境问题的写照。
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1.2 研究思路与内容
本文首先核算了中国清洁发展机制（CDM）项目产生的核证减排量（CERs）而带来的协同收益，协同收益测算的污染物主要包括 SO2、NOX 以及 PM2.5。接着，本文分项目类型和区域构建了边际减排成本曲线和考虑协同收益后的修正边际减排成本曲线，以期探究不同减排技术、不同地区的协同效应和真实减排成本差异。研究结果可能有助于为国内的 CCER 项目开展提供甄别方法，优化减排资本配置，并从社会整体角度有效地实现温室气体与其他空气污染物的协同减排。本文章节安排如下：
第一章：绪论。首先引出了中国面临温室效应和污染双重问题这样一个大背景，并介绍了 CDM 项目在碳减排和协同减排 SO2、NOX 以及 PM2.5 方面的作用，接着介绍了本文的行文思路和章节安排。
第二章：文献综述。本章节介绍了包括 CDM 项目在内的气候政策的协同效应和减排成本研究，并指出已有研究未关注到的点，引出本文的创新点和可能的贡献。
第三章：研究设计与模型构建。本章节对如何得到货币化的协同效应进行了理论阐述，并将其考虑进 CDM 项目减排成本中，在 Ellerman & Decaux（1998）计算得到的传统减排成本理论模型的基础上，获得了修正的减排成本理论模型，并据此构建了考虑项目类型、项目地区和项目开展年份三类控制变量的实证模型，以期得到减排量与修正减排成本的关系。最后，本章节还在已有研究的基础上，对修正边际减排成本曲线进行了初步分析，说明了协同效与边际减排成本的关系。
第四章：数据来源与分析。本章节第一部分对中国 CDM 项目的数量、分布、类型和预期减排量等进行了初步的描述统计分析；第二部分，依据本文获得的数据库，对 CDM 项目的总成本和协同收益进行了数量化的核算；第三部分，参考Rahman & Kirman（2015）做法，为更好的对不同类型 CDM 项目进行比较，计算了其平准化减排成本，对各项目减排成本进行了初步静态分析。
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2 文献综述
2.1 清洁发展机制项目研究综述
清洁发展机制（CDM）作为一类重要的气候政策，在全球抑制温室效应、达成二氧化碳减排目标中发挥着重要作用，对其的各类研究也颇多。国际上对于清洁发展机制的研究多集中于宏观政策研究，即 CDM 的有效性以及改进方法，国内关于清洁发展机制的研究更多偏向于减排成果和人均减排量的研究（曾诗鸿和狐咪咪，2013）。Huang & Terry(2013）通过研究 CDM 项目在二氧化碳减排方面对 80 多个国家的长期影响，在考虑各国的异质性后，发现这些国家的二氧化碳排放降低与 CDM 项目具有相关性。王灿等（2008）运用全球碳排放贸易局部均衡模型研究了 CDM 项目对全球温室气体减排的贡献，发现在《京都协议书》规定的第一承诺期内，CDM 项目减排总量约为 5.6 亿吨，占全球碳市场的 54%，研究还发现，由于中国 CDM 市场的存在，附件 1 国家实现碳减排目标的履约成本将降低 23%。
与此同时，也有学者对 CDM 项目的减排效果持有怀疑态度。Strand & Rosendahl(2012)认为如果减排基准线设置不当，CDM 项目可能导致全体温室气体排放的增加。Zhang & Wang(2011)通过对中国市级层面的 CDM 项目减排量和二氧化硫的减排量的研究发现，CDM 项目对于减少二氧化硫排放并没有统计意义上的显著效果，同时也对 CDM 项目是否具有额外性仍存疑。Strand（2012）研究发现一些东道国对于 CDM 项目带来的效益追求使得其放松了对国内环境问题的管制，以此来保持较高水平的碳排放，故而得以吸引碳排放需求者。部分学者对于清洁发展机制项目的未来发展提出了建议。伍艳（2012）以中国风电 CDM项目被拒风波为案例进行分析，建议我国应该完善额外性认证机制，同时完善可再生能源的定价机制，使其更加科学和透明。Carmichael et al.（2015）研究认为在碳交易市场中引入期权可以提高 CDM 项目经济效益。
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2.2 协同效应研究综述
对于协同效应的研究，国内外的研究方向一般分为三种（贺晋瑜，2011），一种是研究气候变化减缓政策对污染物减排的协同效应，一种是研究空气污染物控制政策对气候变化减缓的协同效应，另一个是对政策进行综合研究，分析其在空气污染物控制以及气候变化减缓方面的成本与收益。具体如下：
第一，大量研究发现气候变化减缓政策对污染物减排具有协同效应。Agee et al.（2013）通过运用美国 77 个电力公司 10 年的面板数据，构建了一个多产出多投入的方向性距离函数，发现碳排放限额和交易系统对 SO2 和 NOx 减排具有巨大影响，研究还发现，如果 SO2 排放水平早已达到所需要达到的水平，那么 SO2控制的边际成本可能会超过边际收益。Rypdal et al.（2007）对 2012 年后多种气候政策情景下的北欧地区空气质量的协同效应进行了分析，通过运用 CGE、RAINS 和 FRES 模型，发现更加严格的二氧化碳减排目标可以减少更多的空气污染物排放，并且对生态系统以及人体健康有益，同时还发现气候政策可以避免实施空气污染控制措施（末端措施等）所需要的成本。Shrestha et al.（2010）基于泰国长期的能源系统模型，通过使用 MARKAL 框架，分析了泰国 2005 年到2050 年二氧化碳减排的协同效应，发现在不同的情景下，SO2 预计可以减排 9.1–43.2%，NOX 预计可以减排 3.3%–5.4%，并发现 CO2 减排政策对泰国的能源结构调整和能源效率提高均有益处。Jiang et al.(2013)通过对中国沈阳铁西店区和上海宝山区两个地区进行案例分析，认为与能源政策相关的气候变化减缓政策能够产生空气污染物控制的协同效应。
第二，一些研究也发现部分空气污染物控制政策对气候变化减缓也存在协同效应。Xu & Masui（2009）通过使用 AIM/CGE 分析了 1970 年至 2020 年中国 SO2控制政策对 CO2 减排、当地空气污染物减排、能源消费、GDP 和部门产出的影响，这些政策包括 SO2 税、SO2 排放总量控制以及能源效率提高等。该研究发现，SO2 控制措施可以产生 CO2 协同减排，其中 SO2 排放上限控制对 SO2 控制有很大帮助，但会造成较大的 GDP 损失，而在目前水平下 SO2 税的减排作用很有限。Nam et al.(2013)运用 CGE 模型来分析中国 SO2 和 NOX 减排的成本以及对CO2 减排的影响，研究发现，中国的 SO2 和 N0x 减排目标对 CO2 减排有着巨大影响，产生了足够的减排储蓄（Emission savings），而这些减排储蓄量是远超过中国十二五规划中所需要达到的 CO2 减排强度目标，研究建议将这部分收益考虑进来，以减少合规成本。
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3 研究设计与模型构建 ................. 11
3.1 协同减排收益核算 ................... 11
3.2 修正减排成本的理论模型构建 ...................... 12
4 数据来源与分析 ................... 15
4.1 中国 CDM 项目统计分析 ............. 15
4.2 减排成本和协同效应核算 ............. 23
5 模型结果及边际减排成本曲线分析 ....................... 23
5.1 总模型结果分析 .............................. 23
5.2 分类型模型结果分析 .......................... 26
5 模型结果及边际减排成本曲线分析
5.1 总模型结果分析
本文利用整理得到的中国 CDM 数据构建了总减排成本模型和修正的总减排成本模型，计量结果如表 4 所示。解释变
包括减排量（CER）的二次方和三次方，以及三组虚拟变量，一组代表项目类型，一组代表项目开展区域，一组代表年份，本文以 2013 年及以后的华中区域的风电为基准组。考虑到数据存在异方差，本文使用稳健标准误的 OLS 和 FGLS 分别进行回归，鉴于后者估计的有效性更好以及模型整体显著性更高，因此本文主要考虑使用 FGLS 方法估计得到的结果进行模型分析和边际减排成本曲线构建。
通过分析表 4 回归结果，本文发现，在稳健标准误 OLS 和 FGLS 两种估计方法下，CER2和 CER3均十分显著，表明总减排成本和考虑协同效应后的修正总减排成本与减排量之间都存在三次函数的关系，也即边际减排成本与考虑协同效应的修正边际减排成本与减排量之间存在二次函数关系，这与 Ellerman & Decaus（1998）以及傅京燕和代玉婷（2016）的研究结论基本吻合。同时，在两种估计方法下，减排量和绝大部分的控制变量的系数符号均没有发生变化，系数大小也没有较大变化，因此估计结果较为可靠。
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6 结论及政策建议
6.1 研究结论
本文以致力于碳减排的中国清洁机制项目（CDM 项目）为研究对象，将 SO2、NOX 和 PM2.5 减排的协同效应考虑进项目减排成本中，得到并利用修正边际减排成本曲线，分析了项目真实减排成本的区域差异性和减排方式差异性。本文得到的结论如下：
参考文献（略）