可再生能源配额考核监管与主体行为策略选择

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本站小编 Free考研考试/2021-12-29

黄涛珍^,¹, 商波^,²

1.河海大学公共管理学院,南京 211100

2.河海大学商学院,南京 211100

Assessment and supervision of renewable portfolio standards and strategic selection of stakeholders

HUANG Taozhen^,¹, SHANG Bo^,²

1. School of Public Administration, Hohai University, Nanjing 211100, China

2. School of Business, Hohai University, Nanjing 211100, China

通讯作者: 商波,男,江苏连云港人,博士生,研究方向为技术经济与管理。E-mail: Shangdu_apes12@yeah.net

收稿日期:2019-11-18修回日期:2020-03-10网络出版日期:2020-12-25

基金资助:

国家自然科学基金重点支持项目.91747208
中央高校基本科研业务费专项资金项目.B200203169
江苏省研究生科研与实践创新计划项目.KYCX20_0511

Received:2019-11-18Revised:2020-03-10Online:2020-12-25
作者简介 About authors
黄涛珍,女,江西丰城人,教授,博士生导师,研究方向为资源环境管理、技术经济理论与方法研究。E-mail: tzhhuang@hhu.edu.cn

摘要
为支持可再生能源行业的健康发展和实现低碳环保效益,在权衡社会多方的复杂利益后,中国正式推行了可再生能源电力配额政策,而加强政策执行和考核监管力度是实行配额制的重要保障。本文运用演化博弈理论分析了中央政府、地方政府与电网企业关于可再生能源配额指标完成情况的考核监管问题,讨论了不同情景下主体行为的策略选择。结果表明：①在考虑惩罚约束的情景下,增加惩罚力度能够促使电网企业完成可再生能源总量和非水电配额的双项指标任务。但如果地方政府缺少激励,也会放松监管力度。②在实现超额配额的激励情景下,激励性指标设定在10%~30%之间,中央政府对地方政府采取严格监管策略的激励作用较弱。但在33%~47%之间时,可起到显著的激励作用。③在两种过渡情景的数值模拟中,单纯地增加激励比例不是中央政府的最好选择,需要同时增加最低配额的约束比重,才能实现对地方政府的最优激励。上述研究可为中国建立和完善具有激励性的可再生能源配额考核监管制度提供理论指导和实践参考。
关键词： 可再生能源电力配额;考核监管;激励性指标;约束性指标;演化博弈;策略选择

Abstract

In order to support the healthy development of renewable energy and realize low-carbon environmental benefits, China has implemented the renewable portfolio standards policy after the coordination of multiple social interests, and strengthening the policy implementation and assessment and supervision are the guarantee for the implementation of the renewable portfolio standards. The method of evolutionary game was used to analyze the problem of quota target completion and inspection regulation among the central government, local governments, and power grid companies, and the principle of system dynamics was also used to reflect the inner game structure and its dynamic evolution mechanism of the tripartite stakeholders, whose strategic choices are discussed under different scenarios. The results show that: (1) In the scenario of punishment constraint, increasing punishment can help power grid enterprises to fulfill the dual targets of total renewable energy and non-hydropower renewable portfolio standards. But if the government lacks incentives, it will also loosen regulation. (2) Under the incentive scenario of realizing excess quota, the incentive radio is set by central government between 10% and 30%, which has a weak incentive effect on local governments to adopt a strict regulation strategy, but can have a significant incentive effect at between 33% and 47%. (3) Under the transitional scenarios, it is not the best choice for the central government to simply increase the incentive ratio. It is necessary to increase the constraint proportion of the minimum quota at the same time to realize the optimal incentive for local governments. This research may provide theoretical guidance and has practical values for the establishment and improvement of incentive assessment and supervision system of renewable portfolio standards in China.

Keywords：renewable portfolio standards;assessment and supervision;incentive index;binding index;evolutionary game;strategic selection

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黄涛珍, 商波. 可再生能源配额考核监管与主体行为策略选择. 资源科学[J], 2020, 42(12): 2393-2405 doi:10.18402/resci.2020.12.11
HUANG Taozhen, SHANG Bo. Assessment and supervision of renewable portfolio standards and strategic selection of stakeholders. RESOURCES SCIENCE[J], 2020, 42(12): 2393-2405 doi:10.18402/resci.2020.12.11

1 引言

在寻求缓解全球气候变化的过程中,能源供给约占全球温室气体排放的35%,而可再生能源和CO₂中性的（绿色）发电具有极高的减排潜力^[1]。据统计,全球已有10多个国家开始推广和使用绿色能源,如在美国,超过30%的电力用户选择一定比例的绿色电力;在丹麦,风力发电占发电总量的13%^[2]。在支持可再生能源发展的政策中,上网电价补贴和可再生能源电力配额制受到政策监管者的青睐^[3],全球超过60个国家和地区实行了两种政策^[4]。而在中国能源改革的关键时期,为加快促进能源生产和消费革命,积极推动中国能源电力绿色低碳转型升级,以及实现到2020年、2030年中国非化石能源消费占比分别达15%、20%的承诺目标,中国政府毅然决定实施以命令控制和市场导向相辅相成的可再生能源电力配额调控政策,对可再生能源配额予以明确的制度化规定。2018年,国家发改委和国家能源局3次向社会各界广泛征求关于实行可再生能源电力配额的意见;在平衡各方利益的过程中,国家于2019年5月正式发布了《关于建立健全可再生能源电力消纳保障机制的通知》（后文简称“《通知》”）,规定自2020年1月1日起全面进行监测评价和正式考核,该项政策出台表明了中国可再生能源电力配额制度正式建立,标志着中国在可再生能源电力消纳以及促进可再生能源电力市场建设方面迈出了具有开创意义的一步。

可再生能源电力配额是以提升可再生能源利用效率和提高中国可再生能源市场消纳能力为目的而采取的一项创新政策工具,按国家规定要求地方行政区域的电力消费水平应达到最低的可再生能源比重指标,主要包括可再生能源电力总量配额和非水电可再生能源电力配额两个方面。由于可再生能源电力配额制涉及电力生产、发电上网、用户消费、配额交易等多层面的交互环节,就配额义务的承担主体——电网企业而言,在考核监管机制下,电网企业在规定期限内积极履行电力配额责任对政策的执行力度和实施效果起到不可或缺的作用。而在政策实施的初级阶段,离不开政府对履行配额责任主体的有效监管与考核。而且国家已明确提出了加强电力配额实施的监管力度,因此,研究可再生能源电力配额考核与监管对国家稳步推进政策实施具有重要意义。为了促进可再生能源产业的发展和深化电力市场改革,我国政府已作出了重大战略举措,但在可再生能源配额的实践经验和科学研究方面仍需进一步加强。目前国内外与可再生能源配额相关研究可以从4个层面进行阐述：

（1）可再生能源电力配额政策在制度层面的演绎分析。在配额制度的有效机制设计方面^[5,6,7],体现在政策环境因素对实施效果的影响^[8,9];在电力配额政策经验总结方面^[10,11],体现在对政策实施的成本、效果的评价^[12];在政策效果的比较方面^[13,14],体现在计算最优成本控制的经济效率^[15,16]。

（2）可再生能源电力配额政策下承担配额义务主体最优交易策略研究。主要包括两方面：①从发电侧的角度,考察政府实施配额政策对火电发电主体行为约束的影响,和对可再生能源发电主体最优投资决策产生的影响^[17],一种是动态交易的博弈过程^[18,19],另一种考虑静态决策模式下的市场均衡^[20,21]。②从上网侧的角度,考察配额政策对电网企业购电行为产生的影响,包括可再生能源电力配额政策约束作用对电网企业之间最优策略互动的直接影响,以及电网企业与发电主体之间行为演化的影响^[22,23]。

（3）可再生能源配额制与碳减排成本的关系研究。两者聚焦的侧重点不同：一方面,以发电厂商最小减排成本为前提确定的最优发电投资规划^[24]和电价估算^[25]是实行可再生能源配额制的关键,主要侧重于对减排成本的控制^[26]。另一方面,维持一定减排成本水平,解析可再生能源配额制在促进可再生能源发展和减排贡献方面的平衡关系,如文献[30]中配额制与碳限额交互的有效区间也证明了两者存在均衡性,但主要侧重于减排目标下,电力配额能否显著促进或降低碳减排水平^[27,28]。

（4）综合评价可再生能源配额交易政策与其他减排政策的优化组合效果。评价可分为3个内容：①可再生能源电力配额与碳交易政策组合对电力市场减排投资的影响^[29,30];②可再生能源电力配额制与其他政策在减排成本方面的优劣势比较^[31,32];③可再生能源电力配额政策与其他政策（如碳税、碳交易、可再生能源补贴等）在成本等经济效率方面的定量比较^[16]。

通过文献回顾和梳理,尽管已有较多成果从不同层面展开了一系列探究,但仍存在以下亟待解决的问题：①现有文献强调了可再生能源电力配额制度框架的有效设计、国外经验教训总结、市场效率的改进等方面的重要性,但鲜有研究从地方政府监管的层面、和中央政府对地方政府的考核作用层面,有效推动政策的实施,而且采用定性分析的居多,定量的研究较少。②虽然讨论可再生能源电力配额政策对不同发电主体和电网企业决策的影响一直是热点和难点,但配额义务主体主要针对发电企业,针对电网企业完成可再生能源电力配额方面的研究尚不充分,这与中国当前实行的新政策导向不完全吻合。③当前大多数研究并未严格区分可再生能源电力配额的类型,大部分聚焦的是非水电可再生能源配额。然而,电网企业既需要完成包括水电在内的总量电力配额,又需要完成非水电配额。由于双项指标增加了电网企业履行配额义务的压力,故地方政府有必要加强可再生能源发电上网的监管过程^[33]。④依据现有政策,中央政府考核地方政府履行电力配额义务需要结合必要的激励措施^[34],如何确定最优的激励方式非常关键,但目前研究基础相对薄弱。

综上所述,从政府考核监管的角度来考察电网企业履行可再生能源电力配额义务的状况,以及如何选择有效的考核监管策略是本文要探究的议题。为解决上述问题,首先,本文构建了中央政府、地方政府与电网企业关于可再生能源电力配额监管与考核的三方演化博弈模型,分析了三方利益主体的博弈关系及其收益。其次,借助系统动力学原理来揭示中央政府、地方政府和电网企业的内部博弈结构,为探究三方策略选择的动态演化结果奠定基础。最后,从中央政府的角度设置3种模拟情景：完成最低配额指标的约束情景、实现超额配额指标的激励情景、两种情景过渡情形,分别讨论不同情景下中央政府选择激励考核、地方政府严格监管和电网企业完成双项配额任务的动态策略演化。通过本文以期为中国政府建立有效的可再生能源电力配额考核监管制度提供理论参考和有益启示。

2 理论基础与假设

2.1 三方利益主体博弈关系

为支持可再生能源产业发展和实现低碳环保效益,《通知》明确规定了可再生能源配额政策的实施内容。中央政府为各省级行政区域制定出具体的可再生能源配额指标,并在规定期限内对地方政府完成的最低配额目标进行考核。地方政府在规定期限内组织相关管理部门对电网企业的实际配额量进行监督。电网企业在其经营区域范围内代表并具体实施由地方政府下达的可再生能源配额指标,其中包括完成最低配额要求的约束性指标和超过最低配额的激励性指标,负责履行承担配额义务,并在规定期限内接受地方政府的监管。由于政策规定承担配额义务的主体繁多,且利益关系十分复杂,以及为了便于构建和分析博弈模型,本文试图从政府决策层面统筹和兼顾可再生能源配额制的全面实施和落实,即考虑了承担供电配额的电网企业、负责配额监管落实的地方政府、以及全面监测考核的中央政府三方利益主体。

在可再生能源配额考核监管的过程中,电网企业、地方政府和中央政府的博弈策略是复杂多变的,三者策略的演化过程具有一定选择性和相对独立性。对电网企业而言,如果地方政府预先对电网企业未完成非水电配额或者总量配额任务制定相应的惩罚措施,无论地方政府监管的宽严程度如何,惩罚手段都会约束电网企业履行双项最低配额约束指标任务。而电网企业会选择有利于自身收益最大化的策略行为,即电网企业的策略选择具有相对独立性,根据收益最大化原则,要么选择不履行配额义务,要么选择完成最低配额的约束目标,或超额完成配额目标。事实上,可再生能源配额制度成功的关键因素取决于地方政府如何分解中央政府下达的配额指标并具体落实,同时要加强监管力度。由于中央政府设定的约束性配额目标和激励性配额目标的存在,中央政府在对地方政府的配额执行力度监测考核时会根据任务的完成情况,选择实施具有惩罚性质的无激励考核或具有激励性质的考核方式。

如果地方政府完成单项配额目标,那么中央政府将其视为考核不达标,并对地方政府进行处罚;如果地方政府完成双项配额目标,则将其视为考核达标,并根据超额完成情况予以相应的奖励。地方政府在接受中央政府配额考核时,也面临着未完成最低配额约束指标的惩罚,和超过最低配额约束指标的奖励,直接影响到地方政府监管电网企业履行配额任务的宽严程度。而且,地方政府的监管力度对电网企业履行双项配额任务有显著的导向作用。因此,中央政府、地方政府和电网企业的策略具有一定选择性。而相对独立性是指电网企业在实施配额政策的过程中,由于信息不对称的存在,三方博弈主体的策略选择不会完全受到相互行为选择的影响。另外,地方政府也根据中央政府激励和惩罚的政策规则,并通过动态调整和有益试错的途径来寻找约束电网企业履行配额责任的最佳策略,并达到均衡状态。即在中央政府选择激励考核策略的条件下,地方政府采取有效的严格监管制度,直至电网企业选择完成双项配额任务的策略能够适应这种监管机制,任何偏离均衡状态的不理性行为都会导致各自的利益损失。

2.2 理论假设与模型构建

在上述分析中,电网企业代表地方政府完成中央政府下达的配额任务是指地方政府不仅要完成本地区的可再生能源总量配额指标（简称“总量配额”）,也要完成非水可再生能源配额指标（简称“非水电配额”）。如果地方政府只是完成了其中一项配额指标,那么中央政府将地方政府履行的配额任务视为考核不达标,而将同时完成两项配额任务视为考核达标。根据国家能源局发布的《2018年度全国可再生能源电力发展监测评价报告》（后文简称“报告”）的数据分析发现,除港澳台和西藏外,完成非水电配额的各省市区占全国比例为86.67%,完成总量配额的各省市区占比为76.67%。故本文假设地方政府能够完成非水电配额的单项任务,而未完成的总量配额记为考核不达标。由三方利益主体的博弈关系可知,地方政府按期完成中央政府下达的可再生能源配额指标可能仅仅满足最低配额要求的约束指标,也可能包括超额完成的激励指标两个部分。

对考核达标的地方政府而言,如果仅仅达到最低配额指标的要求,则中央政府不予以奖励;而对于考核达标且超额完成配额指标的地方政府予以一定奖励,因此,中央政府可以选择的两种策略为激励考核和无激励考核。相应地,由于电网企业代表地方政府履行可再生能源配额义务的实施,若电网企业都实现了两项配额指标,则电网企业完成了配额任务,否则单项指标将视为未完成配额任务,此时电网企业可以选择的两种策略为完成双项配额任务和完成单项配额任务。由于电网企业是否按期完成配额任务直接决定着地方政府接受的配额考核能否达标及受到的奖励,因此,地方政府承担着对电网企业完成配额情况的监管职责,并形成了严格监管和不严格监管两种策略选择。

为进一步解释三方利益主体的内在演化博弈机理,本文结合可再生能源配额最新政策要求和实际情况提出了模型的假设条件：

假设1：三方博弈主体均代表各自的利益群体进行非对称博弈,中央政府在规定期限

t

时刻审查地方政府履行可再生能源配额任务的情况,其选择激励考核的比例为

x (t)

;地方政府选择严格监管策略的比例为

y (t)

;电网企业选择完成配额策略的比例为

z (t)

,而且

0 \leq x (t), y (t), z (t) \leq 1

。

假设2：就中央政府而言,作为国家实施可再生能源电力配额政策的最高决策层,无论地方政府对电网企业履行配额职责的监管力度如何,一旦完成中央政府下达的配额考核指标,意味着不仅产生较高的环境效益和可再生能源消费的经济价值,也提高了全社会的福利水平b。但如果地方政府只按期完成了非水电单项配额指标,而未能完成总量配额任务,假设最低总量配额与实际完成电量的差值为

q_{1}

,那么可再生能源的环境价值和经济价值就得不到充分体现,总量配额未达标不利于能源结构优化和提高减排总量,将其记为社会福利损失

l

。同时,中央政府在对地方政府完成配额情况进行审查考核时付出的总成本为

c_{d}

。

假设3：就地方政府而言,如果电网企业在规定期限内超额完成了地方政府的配额任务,地方政府因严格执行上级配额目标而提高了地方政府绩效,那么中央政府在考核期间按照超额配额激励指标给予地方政府一定奖励

r_{g}

。由于地方政府在配额监管期间组织专门机构进行监测评估,因此地方政府选择严格监管时的总成本为

c_{g}

。同样地,如果地方政府在规定期限只实现了单项配额目标,中央政府将对地方政府未完成的总量配额指标进行单位处罚

f_{1}

,如将未达到最低总量配额的电量累计纳入下年度的地方配额总任务中,并缴纳延期滞后费用等。

假设4：就电网企业而言,其收益来源于两个部分：一部分是电网企业为了完成最低配额要求,向常规电力供应商收购可再生能源总量配额获得的收益

e_{1}

,以及向可再生能源发电商收购非水电配额获得的收益

e_{2}

,同时享受地方政府对其单位可再生能源发电量的上网补贴

s_{g}

,对应的非水电可再生能源电量为

q_{2}

。设两项配额指标都满足最低配额要求的约束强度为

δ

,同时电网企业为支持可再生能源发电并网,付出技术改造费用和运营成本

c_{m}

。另一部分收益是电网企业将超额完成的配额量与其他市场主体交易产生的额外收益

e_{3}

,其交易费用为

c_{t}

,设超额完成配额的激励强度为

ρ

。但是,如果电网企业在规定期限只完成非水电单项配额任务,地方政府将对电网企业未完成的总量配额进行单位处罚

f_{2}

。

根据模型假设及其关系分析,可以得出中央政府、地方政府和电网企业的博弈支付矩阵,如表1和表2所示。本文以分析表1中策略组合（激励考核x,严格监管y,完成双项配额任务z）的收益为例。当中央政府、地方政府和电网企业选择策略组合（激励考核,严格监管,完成双项配额任务）时,三方博弈收益分别为：

（1）

\begin{array}{l} π_{x} = ρ (b - r_{g}) - c_{d} \\ π_{y} = ρ r_{g} - c_{g} - s_{g} q_{2} \\ π_{z} = e_{1} + e_{2} + ρ e_{3} + s_{g} q_{2} - c_{m} - c_{t} \end{array}

Table 1
表1
表1中央政府选择激励考核时的三方博弈支付矩阵
Table 1Tripartite game payment matrix when the central government chooses incentive assessment

三方博弈策略（对应概率）	中央政府激励考核（ $x$ ）
三方博弈策略（对应概率）	电网企业完成双项配额任务（ $z$ ）	电网企业完成单项配额任务（ $1 - z$ ）
地方政府严格监管（ $y$ ）	$ρ (b - r_{g}) - c_{d},$ $ρ r_{g} - c_{g} - s_{g} q_{2},$ $e_{1} + e_{2} + ρ e_{3} + s_{g} q_{2} - c_{m} - c_{t}$	$δ f_{1} q_{1} - l - c_{d},$ $δ (f_{2} - f_{1}) q_{1} - c_{g} - s_{g} q_{2},$ $e_{2} + s_{g} q_{2} - δ f_{2} q_{1} - c_{m}$
地方政府不严格监管（ $1 - y$ ）	$ρb - r_{g} - c_{d},$ $r_{g} - s_{g} q_{2},$ $e_{1} + e_{2} + ρ e_{3} + s_{g} q_{2} - c_{m} - c_{t}$	$δ f_{1} q_{1} - l - c_{d},$ $- δ f_{1} q_{1} - s_{g} q_{2},$ $e_{2} + s_{g} q_{2} - c_{m}$

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Table 2
表2
表2中央政府选择无激励考核时的三方博弈支付矩阵
Table 2Tripartite game payment matrix when the central government chooses no incentive assessment

三方博弈策略（对应概率）	中央政府无激励考核（ $1 - x$ ）
三方博弈策略（对应概率）	电网企业完成双项配额任务（ $z$ ）	电网企业完成单项配额任务（ $1 - z$ ）
地方政府严格监管（ $y$ ）	$δb - c_{d},$ $- c_{g} - s_{g} q_{2},$ $e_{1} + e_{2} + s_{g} q_{2} - c_{m}$	$δ f_{1} q_{1} - l - c_{d},$ $δ (f_{2} - f_{1}) q_{1} - c_{g} - s_{g} q_{2},$ $e_{2} + s_{g} q_{2} - δ f_{2} q_{1} - c_{m}$
地方政府不严格监管（ $1 - y$ ）	$δb - c_{d},$ $- s_{g} q_{2},$ $e_{1} + e_{2} + s_{g} q_{2} - c_{m}$	$δ f_{1} q_{1} - l - c_{d},$ $- δ f_{1} q_{1} - s_{g} q_{2},$ $e_{2} + s_{g} q_{2} - c_{m}$

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式中：中央政府的收益

π_{x}

表示为配额激励强度

ρ

乘以社会福利

b

与给予地方政府严格监管的奖励

r_{g}

之差,同时扣除审查考核的总成本

c_{d}

。地方政府的收益

π_{y}

表示为中央政府奖励

ρ r_{g}

（即以激励强度

ρ

提供监管奖励）减去严格监管的总成本

c_{g}

、电网企业可再生能源发电并网补贴

s_{g} q_{2}

（即以总的非水可再生能源电量

q_{2}

确定补贴额度）。电网企业的收益

π_{z}

表示为收购可再生能源总量配额获得的收益

e_{1}

加上收购非水电配额获得的收益

e_{2}

、超额配额交易产生的额外收益

ρ e_{3}

（即以激励强度

ρ

获得的超额收益）、电网企业可再生能源发电并网补贴

s_{g} q_{2}

,减去市场交易费用

c_{t}

、可再生能源发电并网的技术改造和运营成本

c_{m}

。同理,按照相同的方式,可以理解表1中其他3种组合策略和表2中4种组合策略的具体收益含义,但囿于篇幅,这里不再赘述。

3 研究方法

3.1 不同考核监管策略选择的收益分析

根据表1可知,假设中央政府选择激励考核策略

x

的期望收益为

u_{1}

,在地方政府和电网企业同时选择不同策略概率（

y

或

1 - y

和

z

或

1 - z

）的情况下,中央政府选择激励考核时的4种收益与对应另外两类主体选择混合策略概率的乘积之和即为

u_{1}

,即：

（2）

\begin{array}{l} u_{1} = yz [ρ (b - r_{g}) - c_{d}] + y (1 - z) (δ f_{1} q_{1} - l - c_{d}) + \\ (1 - y) z (ρb - r_{g} - c_{d}) + (1 - y) (1 - z) (δ f_{1} q_{1} - l - c_{d}) \end{array}

同理,根据表2可知,假设中央政府选择无激励考核策略

1 - x

的期望收益为

u_{2}

,在地方政府和电网企业同时选择不同策略概率（

y

或

1 - y

和

z

或

1 - z

）的情况下,中央政府选择无激励考核时的4种收益与对应另外两类主体选择混合策略概率的乘积之和即为

u_{2}

,即：

（3）

\begin{array}{l} u_{2} = yz (δb - c_{d}) + y (1 - z) (δ f_{1} q_{1} - l - c_{d}) + \\ (1 - y) z (δb - c_{d}) + (1 - y) (1 - z) (δ f_{1} q_{1} - l - c_{d}) \end{array}

此时,中央政府的平均收益

\overset{?}{u}

为其选择策略

x

时的期望收益

u_{1}

与选择策略

1 - x

时的期望收益

u_{2}

之和,即

（4）

\overset{?}{u} = x u_{1} + (1 - x) u_{2}

根据Malthusian的动力方程,中央政府选择激励考核比例

x

的增长率

\dot{x}

为选择激励考核策略的期望收益与平均收益之差,即为中央政府选择激励考核策略的复制动态方程：

（5）

\begin{array}{l} \dot{x} = x (u_{1} - \overset{?}{u}) = x (1 - x) (u_{1} - u_{2}) \\ = x (1 - x) z (ρb + r_{g} y - r_{g} - δb - ρ r_{g} y) \end{array}

同样按照中央政府选择不同策略收益的计算方法,也可以得到地方政府选择严格监管和不严格监管策略的期望收益、平均收益,电网企业选择完成双项配额任务和完成单项配额任务策略的期望收益、平均收益,以及各自采取不同策略行为的复制动态方程。由于篇幅限制,计算过程不再具体列出。因此,可以得到由3个复制动态方程构成的演化博弈系统,即

（6）

\begin{array}{l} \dot{x} = x (1 - x) z [ρb + (1 - ρ) r_{g} y - r_{g} - δb] \\ \dot{y} = y (1 - y) [(1 - z) δ f_{2} q_{1} + (ρ - 1) r_{g} xz - c_{g}] \\ \dot{z} = z (1 - z) (e_{1} - c_{t} x + ρ e_{3} x + δ f_{2} q_{1} y) \end{array}

3.2 策略演化的系统动力学模型

基于表1和表2支付矩阵、不同利益主体的期望收益和平均收益的分析,本文借助系统动力学（System Dynamics, SD）原理来进一步揭示中央政府、地方政府和电网企业之间关于可再生能源电力配额考核监管行为的内在博弈结构及其利益关系的动态演化机理。一方面,SD研究的博弈系统能够通过系统内部因素之间的信息反馈来解释其内部的微观结构行为^[35],另一方面,能够通过SD仿真图形来刻画复杂均衡点的稳定性。图1中的系统动态流图刻画了三方利益主体之间的考核监管策略的演化关系,为进一步探析三方利益主体策略的动态选择奠定了模型基础。

图1

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图1中央政府、地方政府和电网企业之间的考核监管策略演化的SD模型

注：“

”为源与汇,表示系统以外输入与输出的物质或信息;“

”为策略的状态变量,用矩形表示,用以描述策略选择的积累程度; “

”为流率,表示不同策略的累积效应变化快慢的变量;“?”表示由一个变量的变动而引起另一个变量变化的因果关系;“< >”表示影子变量,即代替图中已存在的变量,影子变量在图1中用尖括号斜体表示;其他变量为常量或辅助变量。
Figure 1System dynamics for the evolution of assessment and supervision strategies among central government, local governments, and power grid enterprises

三方利益主体行为演化的系统动力学模型包括6个状态变量,即中央政府选择无激励考核的比例和激励考核的比例、地方政府选择不严格监管的比例和严格监管的比例、电网企业完成单项配额指标的比例和完成双项配额指标的比例。3个速率变量分别为激励考核的变化率、严格监管的变化率和完成双项配额的变化率。12个辅助变量分为中央政府的4个辅助变量,即选择激励考核的比例、激励考核与无激励考核的期望收益之差、激励考核的期望收益、无激励考核的期望收益;地方政府的4个辅助变量分别为选择严格监管的比例、严格监管与不严格监管的期望收益之差、严格监管的期望收益、不严格监管的期望收益;电网企业的4个辅助变量分别为选择完成双项电力配额指标的比例、完成双项配额指标与单项配额指标的期望收益之差、完成双项配额指标的期望收益、完成单项配额指标的期望收益。其余均为外部变量、常量或影子变量,其中,外部变量主要涉及中央政府、地方政府和电网企业的收益和成本参数。各变量之间的函数关系由三方利益主体不同策略行为选择的期望收益、平均收益和复制动态方程共同确定。

4 结果分析与讨论

根据中央政府规定,地方行政区域需要完成可再生能源电力配额的最低指标,在完成最低配额指标的基础上,按一定比例设计激励指标。因此,本文将讨论完成最低配额的约束情景、实现超额配额的激励情景以及两种过渡情景下中央政府、地方政府和电网企业策略选择的动态演化结果。

4.1 完成最低配额的约束情景

若电网企业完成了两项可再生能源最低配额的约束指标,同时中央政府对地方政府实行无激励考核方式,则地方政府不会严格监管电网企业履行可再生能源电力配额的情况。根据中国政府部门对可再生能源配额目标的规定,可再生能源配额的激励性指标设定为超过约束性指标10%,假设约束强度

δ = 1

,则激励强度

ρ = 1.1

。为进一步揭示中央政府、地方政府和电网企业博弈策略的动态演化过程,结合《报告》和中国可再生能源实际发展来设置初始参数值q₁=3、q₂=1.6、s_g=0.5、c_m=c_t=0.4、c_g=0.8、c_d=0.5、b=0.8、r_g=3、l=5、f₁=f₂=2、e₁=4、e₂=2、e₃=1.7,利用Vensim PLE 7.1系统仿真平台对完成最低配额约束情景下的三方利益主体的演化路径进行模拟,并设三方博弈主体选择策略的初始概率为

(0.5, 0.5, 0.5)

。

根据博弈支付矩阵可知,约束强度与惩罚力度成正比。因此,在约束情景下,本文将惩罚参数作为常量处理,以方便分析约束性指标与激励性指标的比例关系。通过系统模拟平台,可得出中央政府、地方政府和电网企业在可再生能源电力配额考核监管过程中策略选择的动态演变趋势,如图2-3所示,即中央政府实行无激励考核方式(

x \to 0

),而且地方政府也不会采取严格监管策略(

y \to 0

),但是电网企业可以完成双项配额指标任务(

z \to 1

)。经分析可知,如果保持激励性指标比例不变,那么增加配额约束性指标基数的结果是：地方政府可能因为配额目标负担过重,且激励不足,导致其选择不严格监管策略,此时,中央政府也采取无激励考核方式,但电网企业却选择完成双项配额指标任务。可以进一步推断：由约束强度与惩罚力度的正比关系可知,随着配额约束强度的提高,地方政府增加对电网企业的惩罚,能够促使其完成双项指标任务,但同时,地方政府也因为缺少中央政府的激励考核,而放松严格监管。

图2

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图2约束情景下三方策略的演化结果（x, y, z）→（0, 0, 1）

Figure 2Result of change of tripartite strategy（x, y, z）→（0, 0, 1）under constraint scenario

图3

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图3约束强度增加时电网企业完成双项最低配额任务的策略稳定性

Figure 3Stability of strategy of completing double minimum quota tasks of power grid enterprises when the constraint intensity increases

4.2 实现超额配额的激励情景

若电网企业超额完成了两项可再生能源电力配额的激励指标,同时中央政府对地方政府实行激励考核方式,而地方政府可能采取严格监管策略或者不严格监管策略,即三方选择策略

(x, y, z)

的演化结果为

(1, 0, 1)

或者

(1, 1, 1)

。

首先,考虑地方政府不严格监管的情况。如果在激励强度保持不变的条件下,则增加地方政府严格监管成本和降低中央政府奖励可能会导致地方政府采取不严格监管策略。为验证此问题,不妨将完成最低配额约束情景下的初始参数

r_{g}

和

c_{g}

的取值分别调整为0.6、1.8,图4模拟结果显示三方策略

(x, y, z)

的演化结果为

(1, 0, 1)

,即虽然中央政府实行激励考核方式(

x \to 1

),但地方政府不采取严格监管策略(

y \to 0

),电网企业也可以完成双项配额指标(

z \to 1

)。其次,考虑地方政府严格监管的情况。若保持中央政府对地方政府的既有奖励力度,降低地方政府严格监管成本能够促进地方政府采取严格监管策略,将约束情景下的参数

r_{g}

和

c_{g}

分别调整为0.6、0.03,则图5模拟结果显示三方策略

(x, y, z)

的演化结果为

(1, 1, 1)

,即中央政府采取激励考核策略(

x \to 1

),电网企业也可以完成双项配额指标(

z \to 1

);从短期来看,地方政府不会严格监管电网企业履行配额义务,但长期监管成本的降低有利于其采取严格监管策略(

y \to 0

)。

图4

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图4激励情景下三方策略的演化结果（x, y, z）→（1, 0, 1）

Figure 4Result of change of tripartite strategy（x, y, z）→（1, 0, 1）under incentive scenario

图5

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图5激励情景下三方策略的演化结果（x, y, z）→（1, 1, 1）

Figure 5Result of change of tripartite strategy（x, y, z）→（1, 1, 1）under incentive scenario

下面重点讨论激励情景下中央政府增加激励强度对三方主体策略演化轨迹的影响。如果中央政府采取激励考核方式,那么要提高完成最低配额约束的激励指标比例需要考虑实际承受能力,本文尝试通过增加最低配额约束比重的基数（即

δ = 3

）,并同时适当增加激励指标的比重来分析政策的激励效果。

观察图6-8不难发现,若激励强度

ρ

在区间

(3.3, 4)

内,地方政府因为激励较弱选择不严格监管策略;当激励强度

ρ

取临界值

4

时,地方政府以0.6的概率选择严格监管策略;若激励强度

ρ

在区间

(4, 4.4)

内,则地方政府因为增加了较大的激励强度选择严格监管策略。需要指出的是,本文的考核激励区间是指中央政府制定的激励政策对鼓励地方政府选择严格监管策略所产生的效果,但这种激励效果需要将激励性指标的比例设定在相对合理的范围内。

图6

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图6当ρ∈(3.3, 4.0)时三方策略的演化结果（x, y, z）→（1, 0, 1）

Figure 6Result of change of tripartite strategy（x, y, z）→（1, 0, 1）when ρ∈(3.3, 4.00)

图7

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图7当 ρ=4.0时三方策略的演化结果（x, y, z）→（1, 0.6, 1）

Figure 7Result of change of tripartite strategy (x, y, z)→(1, 0.6, 1) when ρ=4.0

图8

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图8当ρ∈(4.0, 5.0)时三方策略的演化结果（x, y, z）→（1, 1, 1）

Figure 8Result of change of tripartite strategy (x, y, z)→(1, 1, 1)when ρ ∈ (4.0, 5.0)

进一步分析发现,在弱激励区间内(

ρ \in

(3.3, 4)),即中央政府设定的超过最低配额约束的激励性指标比例在(10%, 33%)的区间时,增加对地方政府超额完成双项配额指标的奖励,将无法起到激励地方政府选择严格监管策略的作用。而在超过临界值的强激励区间内(

ρ \in (4, 4.4)

),即中央政府设定的超过最低配额约束的激励性指标比例在(33%, 47%)的区间时,提高较小幅度的激励指标比例,即能够促进地方政府选择严格监管策略,而且随着激励指标比例的小幅度增加,对长期鼓励地方政府选择严格监管策略稳定性的影响较为显著。然而,这并不意味着激励强度越大效果越理想,即如果超过强激励区间的上限47%时,那么中央政府策略的动态演化处于混沌状态,如图9所示,即策略演化处于不均衡状态。这意味着中央政府大规模地提高激励指标比重的现实可操作性难以落实,而且与可再生能源配额制旨在从根本上降低可再生能源财政补贴压力的初衷相违背。

图9

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图9当 ρ∈(5.0, 13.0)时不存在策略演化稳定结果

Figure 9No stable result of strategy change when ρ∈ (5.0, 13.0)

4.3 过渡情景下三方策略的动态演化轨迹

该情景旨在分析由完成双项配额指标的约束情景,向实现超额配额的激励情景转变的过程中,不断增加的激励强度对中央政府、地方政府和电网企业策略选择的演化路径的影响。若在约束情景下所有参数值保持不变,讨论激励强度变化对三方策略演化结果的影响。

观察图10-14发现,当

ρ

由

1.3

增加至

1.7

时,三方博弈主体策略

(x, y, z)

由

(0, 0, 1)

最终演化收敛于

(1, 1, 1)

。当

ρ = 1.4

时,中央政府和地方政府的策略出现振荡波动的演化趋势;当

ρ = 1.5

,两者策略演化轨迹的振荡幅度逐渐降低,随着激励强度的继续增加,地方政府的策略演化速度快于中央政府,并收敛于1,即

y \to 1

。不难发现,中央政府对地方政府的激励强度在引导稳定策略的动态演化过程中起到了积极作用;而且当激励强度达到临界值时(

ρ = 1.7

),三方博弈主体的演化策略实现全局均衡稳定结果。

图10

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图10当ρ=1.3时三方策略的演化结果（x, y, z）→（0, 0, 1）

Figure 10Result of change of tripartite strategy (x, y, z)→(0, 0, 1) when ρ=1.3

图11

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图11当 ρ=1.4时三方策略的动态演化轨迹

Figure 11Dynamic change trajectory of tripartite strategy when ρ=1.4

图12

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图12当 ρ=1.5时三方策略的动态演化轨迹

Figure 12Dynamic change trajectory of tripartite strategy when ρ=1.5

图13

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图13当ρ=1.6时三方策略的动态演化轨迹

Figure 13Dynamic change rajectory of tripartite strategy when ρ=1.6

图14

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图14当ρ=1.7时三方策略的演化结果（x, y, z）→（1, 1, 1）

Figure 14Result of change of tripartite strategy (x, y, z)→(1, 1, 1) when ρ=1.7

由此可见,如果保持最低配额约束指标的基数不变,中央政府设定的激励指标比例需要由30%增加至70%。虽然在仿真模拟上能够实现博弈系统的最优结果,但如前文所述,如此之高的比例在激励考核的实践中难以推行。因此,两种过渡情形验证了通过增加最低配额约束比重的基数、同时适当增加激励指标的比重来实现最佳激励效果的合理性。

5 结论与政策意义

5.1 结论

本文针对中国目前全面支持可再生能源发展的目标,对政府层面正式实施的可再生能源电力配额政策的监管与考核问题进行初步研究,分析了完成最低配额的约束情景、实现超额配额的激励情景以及由完成最低配额到超额配额的过渡情景下三方博弈主体策略选择的动态演化结果。主要结论如下：

（1）在考虑惩罚约束的情景下,随着配额约束强度的提高,地方政府增加对电网企业的惩罚能够促使其完成双项指标任务,但同时地方政府也因为缺少中央政府的激励考核而放松严格监管。

（2）在实现超额配额的激励情景下,若中央政府设定的超过最低配额约束指标的激励性指标比例在(10%, 33%)的弱激励区间内,提高激励强度将无法激励地方政府选择严格监管策略;而在(33%, 47%)的强激励区间内能够产生显著的激励效果;但超过上限47%时,无法达到稳定结果。

（3）在完成双项配额指标的约束情景向实现超额配额的激励情景转变的过程中,虽然大规模提高激励比例（70%）实现了各主体的最优策略选择,但从实际来看,只有通过增加最低配额约束比重的基数,并适当增加激励指标的比重,才能达到最佳激励效果的合理性。

5.2 政策意义

建立有效的考核监管制度关键在于中央政府要适当增加对地方政府的奖励且避免过度激励,地方政府通过惩罚机制加大对电网企业完成两种最低配额指标的约束强度,本文蕴含的政策意义主要体现在两个方面：

（1）中央政府需要适当调整最佳的激励比例。在权衡各地方社会经济发展、资源禀赋等因素后,根据超额完成可再生能源消纳的实际情况调整激励比例。例如,西部地区的水电、风电、光电资源非常丰富,如果西部地区都实现了可再生能源的超额消纳,那么在考核过程中应当结合地区差异来适当增加激励比例。地方政府也可能因为增加的配额指标负担过重且缺少激励而放松严格监管,因此,考核激励比例的设定可结合各地方政府为全力执行可再生能源的消纳计划而付出的努力来确定。

（2）地方政府仍要通过严格监管的惩罚机制建立对电网企业完成可再生能源最低配额指标的约束力度,同时增加对电网企业超额完成配额指标的激励。地方政府要适当给予电网企业完成非水电最低配额补贴,严格监管电网企业履行配额义务并采取相应的惩罚措施,并配合其他管理部门,完善监管制度,通过制度化建设来增强政府执行监管的权威性。电网企业完成两种最低配额任务的另一个因素是电网企业超额完成配额指标的激励强度,地方政府也可以根据电网企业的努力程度（如完成最低配额指标的付出成本、按超额配额的交易成本比例确定等）提高激励程度。

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Water is in short supply with countries vying for access to river heads. Hong Kong (HK) is no different. It relies on supply from Mainland China with other cities rivalling access. Yet there is still no great impetus for water conservation. This paper reports on progress in setting up a pilot biological wastewater treatment plant and a PV-powered UV-LED disinfection system plus a feasibility study carried out in conjunction with a local developer investigating the application of the treated water for irrigation. The objective is to incorporate the systems within a small-scale community for its contribution to water and energy conservation as well as establish the parameters for replication in other countries with potential up-scaling for urban application.

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