公平与效率的协调和统一——基于中国区域间可计算一般均衡模型的减排政策模拟研究，本文主要内容关键词为：中国论文,模型论文,公平论文,效率论文,区域论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
本世纪以来，在国内能源供需趋紧、可持续发展压力紧迫，以及国际减排呼声日盛的多重压力下，推进节能减排、发展低碳经济已然成为我国国家发展战略的重要组成部分。但在工业化进入中后期、城市化发展不断深化的今天，我国能源消费与经济增长、社会发展的耦合日益紧密。因此要推进节能减排，必须合理规划和设计相应的政策机制，避免对我国经济和社会的持续平稳发展造成严重的冲击。此外，我国各地区间的经济、技术、社会以及自然资源特征迥异，能源消费与减排形势也大相径庭。如何分配减排指标，在保证实现减排目标的基础上，促进区域间协调发展，也需要深入、系统的研究。
遗憾的是，我国现有节能减排政策机制过多地依赖行政命令，政策执行过程中缺乏灵活调整的机制；同时在节能目标分配过程中也缺乏科学、细致的依据，没有充分考虑地区间经济、技术、社会发展状况、资源禀赋等的差异对地区减排形势以及相应的减排成本造成的影响。这导致了经济效率和社会公平的双重损失。
在这样的背景下，构建多区域宏观经济模型系统性地对节能减排各项政策的经济、福利影响进行分析和比较，具有非常重要的意义。本文构建了一个包含细化的区域间经济关联的可计算一般均衡(IRCGE)模型，通过将能源开采、转化和燃用的过程，与碳元素的流转过程相耦合，有效地模拟了我国能源消费、二氧化碳排放与宏观经济运行之间的交互影响。借助上述模型，本文模拟了碳税、地区性强制减排约束、排放权交易等政策机制的经济和社会福利效应；同时对不同排放指标分配机制下，各地区经济产出与社会福利损失进行评估。模型重点比较了不同的减排指标分配机制对经济产出和社会福利的影响，以及地区间的福利分配效应，从而为我国合理设计减排政策机制、合理分配减排指标、兼顾总体经济效率和地区经济发展的公平性、实现地区间协调发展提供参考。
本文章节安排如下：第二部分对国内外相关研究进行综述；第三部分介绍本文IRCGE模型结构与特点；第四部分介绍政策情景及模拟结果；第五部分对模型结构设定的稳健性进行检验；最后归纳文章结论，并提出政策建议。
二、国内外相关研究综述
随着我国节能减排目标不断明晰，评估我国减排政策的经济和社会影响，探究最优的减排路径和合理的政策机制，也随之成为学术研究与政策实践所共同关注的热点。“十二五”规划在进一步强化减排目标的同时，提出了碳排放交易的试点工作，并已在7个省市展开；碳税的征收目前也正在广泛讨论中。曹静(2009)、刘小川和汪曾涛(2009)、Wei等(2011)、Zhang和Li(2011)以及杨超等(2011)学者从不同的角度，对减排政策的效果及经济影响进行了分析，然而上述研究大多是从局部均衡的角度进行的实证研究。由于能源是经济生产以及日常生活必不可少的重要基础投入品，能源投入的变化会对经济和社会运行的方方面面都带来广泛的影响，因而局部均衡分析无法全面、系统性地描述气候政策对宏观经济以及社会运行带来的影响。鉴于此，可计算一般均衡模型(Computable General Equilibrium Model,CGE)在气候与能源政策评估领域得到了越来越广泛的应用(王灿等，2002、2003；魏一鸣等，2005)。
关于我国减排政策的CGE建模研究最早见于Zhang(1996、1998)、Vennemo等(1997)、Garbaccio等(1998)。在此之后，国内许多研究团队也开展了CGE建模工作，产生了以PRCGEM模型(社科院数技经所)、DRCCGE模型(国务院发展研究中心)、CNAGE模型(国家统计局)为代表的一系列大型CGE模型，对我国经济、能源、环境问题进行了广泛的分析和研究(郑玉欣、樊明太等，1999；张友国、郑玉歆，2005；贺菊煌等，2002；翟凡、李善同、冯珊，1999；钟笑寒、李子奈，2002；王灿等，2005；姚昕、刘希颖，2010；李猛，2011)。
梳理现有研究成果，我们发现目前利用CGE模型分析气候政策的研究往往着眼于评估政策效果，而在政策情景的设计上则较为粗略，无法与政策实践中面临的具体问题相衔接。目前，我国节能减排政策机制的设计所面临的最紧迫的问题不仅仅是税收与总量控制的选择，更重要的是减排任务的地区、行业分配。我国地域差异巨大、不同地区的节能减排潜力与难度迥异，不合理的减排指标分配不仅不利于减排目标的实现，更会带来巨大的经济损失。围绕我国减排指标分配问题的定量分析目前非常匮乏(李陶等，2010；Yi等，2011；姚云飞等，2012；林坦和宁俊飞，2011)，而CGE建模领域也尚未有关于排放指标分配问题的研究。
对排放权优化分配机制的研究首先需要构建多区域模型，实现对不同地区能源投入、碳排放以及经济运行过程的模拟，在此基础上引入内生的排放指标分配，探寻最优的政策机制。与单区域的国家模型不同，多区域模型不仅增加了区域维度，更重要的是需要对区域间经济关联和互动反馈的机制进行有效的模拟——尤其是对于一国多区域模型而言，区域间商品、要素、资金的流动更为活跃。如果考虑中央政府的作用，则宏观经济政策同样会成为影响区域间经济关联的重要力量，集中表现为区域间、行业间的要素分配和转移支付等(朱艳鑫等，2010)，而这恰恰是排放指标分配机制的政策前提和基础。遗憾的是，我国多区域CGE模型研究尚处于起步阶段，细分至省市层面的模型非常有限。阻碍我国多区域模型构建的关键问题，在于现有的统计数据缺乏地区间商品贸易、要素流动等反应区域间经济联系的数据。李善同(2010)利用引力模型估计了我国区域间细分行业的商品贸易矩阵；石敏俊、张卓颖(2012)则构建了我国省区间投入产出模型，系统地刻画了不同区域、行业间的投入产出关联，为进一步的宏观经济建模提供了基础。
基于前述研究，本文拟构建一个中国多区域CGE模型，在各省市差异化的地理位置、要素禀赋、经济结构和技术条件下，细化考量气候政策对经济系统、能源消费以及二氧化碳排放等造成的影响，并从排放指标分配的公平性与效率性两方面，探讨排放权在各区域间的优化分配。本文研究契合了现阶段我国节能减排政策制定过程中所面临的最尖锐和紧迫的问题，能够为我国相关的政策决策提供有益的参考。
三、CGE模型结构与主要设定
本文构建了一个静态的IRCGE模型，以《2007年地区投入产出表》(国家统计局，2011)作为基准情景计算模型参数；模型包含30个区域(各省、市、自治区，不包括西藏和港澳台地区)；每个地区都有42个生产部门(对应于我国42部门投入产出表)，一个政府部门和单一的居民部门。生产要素包括资本K和劳动L。模型的功能模块包括生产模块、需求模块、能源排放模块、区域经济关联模块等。(模型使用的变量代码，以及生产、需求函数中各嵌套层级的弹性设置参见附录二和附录三)
1.生产与需求模块
模型采用多层嵌套的不变弹性生产函数(Nested CES Production Frontier)刻画各生产部门的生产行为。黄英娜等(2003)通过实证研究检验了Nested CES生产函数在我国的适用性，结果表明KLEM三层嵌套结构对我国经济生产的拟合度更高，即资本(K)与劳动(L)构成第一层嵌套层级，形成增加值集束(VA)，再与能源(E)整合，形成能源与增加值集束(EVA)，最后与中间品投入一起形成顶层嵌套，最终产出商品(Y)。CES生产函数各嵌套层级的替代弹性是构建CGE模型需要设定的重要参数，当弹性趋近于0时，表示投入要素不可替代，CES生产函数转化为里昂惕夫生产函数；弹性系数越大，表示要素之间的可替代性越强，当等于1时，CES生产函数退化为C－D生产函数；而当进一步增大至趋近＋∞时，即表示要素完全同质，生产函数退化为线性生产函数。很多学者都对我国宏观经济生产的要素替代弹性进行了研究，如郑照宁、刘德顺(2004a,b)、鲁成军、周端明(2008)、吴力波(2010)等。张丽峰(2006)的研究考虑了技术进步因素对要素替代弹性的影响，估计了在考虑和不考虑技术进步时，对我国资本、劳动和各类细分能源之间的分别的替代弹性，为相关研究提供了非常重要的参考。本文综合上述实证研究结果对本文模型中Nested CES生产函数各嵌套层级要素替代弹性参数进行标定，具体结构及参数如下图1所示。有一点需要指出的是，虽然不同能源品种之间具有一定的替代性，但是能源替代涉及设备更换和技术改造等，需要相应的成本，因此具有一定的粘性。所以模型设定不同品种能源之间的替代弹性大于普通中间投入品，但是小于资本与劳动的替代性。参考吴力波(2010)的研究，本文模型中设定不同能源品种之间的替代弹性为CES＝0.5。
政府预算约束为税收(TAXP)，以及在减排约束下，拍卖排放权得到的收入(EM)，政府消费与总收入之间的差额即为向居民部门的转移支付(TRANS)。除了居民部门消费需求(CONS)、政府部门消费需求(GOV)外，市场需求还包括中间品投入需求(PROD)、储蓄(用于固定资产投资GCF和利润留存REV)，以及外部需求(出口EXP、调出OF)①(结构如图2所示)。
图2 需求结构示意图
2.区域间经济关联的模拟
模型设定各区域在国际市场遵循小国模型，即进出口商品价格外生，供给和需求无限；而在国内市场则遵循大国模型的假定，即区域间贸易量和价格内生。由于目前我国区域间细化的贸易数据缺失，因此本文首先需要对贸易矩阵进行估计。我们首先利用引力模型分析区域间贸易流向的决定因素，并以此为依据构建初步的区域间贸易矩阵。最后，结合交叉熵方法(参见Robinson和El-Said,2000)对区域间贸易矩阵以及各地区投入产出表进行调整，以保证数据的一致性(贸易矩阵的估计方法参见李善同，2010)。在此基础上，我们便可以细化地模拟区域间商品贸易的内生机制。
随着国内市场的扩张以及现代物流业的发展，绝大多数企业都将业务扩展至多区域，本地供给与销往外省的产品除运输成本外，产品特征和销售渠道均没有显著的差别，因此国内贸易的流向主要由各地区需求偏好决定。本文参照Armington(1969)，采用嵌套的CET需求函数来模拟各地区需求偏好：
其中QAM表示非能源商品的总供给；DY、DINF和DIMP分别表示对本地供给、外省调入以及进口商品的需求；下标r表示商品来源地；α，θ是各项投入品成本在总成本中的份额系数；而ρ和δ表示不同的Armington嵌套层级中的替代弹性。模型设定国内不同来源地产品之间的转换弹性高于进口商品与国产商品之间的转换弹性，以反应国产商品与进口商品之间的差异。需要指出的是，由于能源产品的标准化程度高、功能单一，因此不同来源的同类能源之间可替代性较高，不需要对国内供应与进口能源产品进行差异化的设定：
决定区域间贸易流向与规模的另一个重要要素是贸易成本，根据《中国物流行业发展报告》(中国物流与采购联合会，2012)发布的数据，本世纪以来，我国社会物流总成本占GDP比重始终高达18％左右。更重要的是，我国幅员辽阔，各省市之间的运输成本差异巨大，而这也在很大程度上决定了我国国内贸易的布局。本文采用交通部、统计局发布的现有数据对我国各类商品的国内贸易成本进行了估算。
3.能源与碳排放模块
模型的42个生产部门中包含五个能源行业：煤炭开采和洗选业、油气开采业、石油化工和炼焦业、燃气生产和供应业以及发电供热业，分别提供煤炭(包括原煤和洗煤)、原油和天然气(未经加工处理)、成品油、燃气(包括加工后的天然气，以及煤气、石油气等)以及热电，而碳的流转也蕴含在一次能源开采、二次能源转化以及能源消费的过程中(如图4所示)。因此，将二氧化碳排放行为与能源消费行为相耦合，跟踪能源开采、转化和消费过程中所隐含的二氧化碳量，便能够模拟减排政策对能源投入，进而对经济生产、消费行为产生的影响。
图4 碳流转与能源流转耦合示意图
本文根据IPCC碳清单核算指导方法，对终端能源使用过程中所包含的碳排放量进行跟踪和核算。模型引入第三种要素——排放权，规定每单位终端能源投入(生产者)或消费(居民)必须配以特定比例(排放系数)的排放权。排放权归政府所有，政府可以拍卖，也可以向生产者无偿配给。通过里昂惕夫生产函数形式将能源投入与碳排放耦合后，能源集束EEG的数学表达式为：
上述设置通过耦合能源投入与碳排放行为，从而将二氧化碳引入生产、需求函数，实现碳排放的内生化。通过向该要素投入征收相应税收，可以模拟碳税的政策情景；而通过约束排放权总量及调整初始禀赋，可以模拟总量减排约束政策以及相应的指标分配机制。
四、政策情景设置及模拟结果
在现有的节能减排政策中，碳税、强制减排以及总量控制下的排放权交易机制等是最为现实、有效，也是最为常用的政策选择。不同的政策选择不仅会对我国宏观经济产出以及社会总福利带来不同的影响，同时也会对地区收入差距、收入分配以及协调发展造成不同的影响。本文用各地区GDP表示经济产出水平，用前文式1和式2决定的各地区居民总效用(
)表示地区福利水平。②
本文首先模拟了不同碳税率下(0～400元/吨
，共20档税率水平)二氧化碳排放总量的变化，并据此设置总量约束政策下的减排目标，以保证各类减排政策具有相同的减排效果，从而提高模拟结果的可比性。通过比较碳税和各类总量约束政策下全国和各地区经济产出、社会福利的变化，评估政策效果。
对于总量约束政策，本文从可交易性和指标分配方式两个维度进行分析，首先模拟了按照各地区基准情景下的二氧化碳排放量、经济产出以及社会福利水平为依据分配排放指标，并强制要求各地区按照排放指标进行减排的情景。随后，进一步模拟了在同样的减排总量目标和指标分配机制下，引入排放权交易机制后的情景。最后，通过外部迭代的方式模拟了在总量约束(减排20％)、排放权可交易的政策机制下，能够使各地区社会福利损失均等化的排放权初始分配。
表1列示了在不同分配标准下，排放权的地区分配方式。表2列示了各政策情景的具体内容与代号，以及各政策情景下实现总量减排20％的目标所对应的产出和社会福利损失率。下节将对政策情景的模拟结果进行更深入的比较分析。
1.碳税政策模拟结果
由于能源消费与二氧化碳排放呈固定比例，因此征收tc元/吨的碳税，则二氧化碳减排的边际成本即为tc。因此，模拟不同碳税率的政策效果，便可刻画出我国边际减排成本曲线(如图5所示)。从图中可以看到，随着减排目标不断提高，边际减排成本也在加速上升，边际减排成本与减排量之间呈非线性关系——过于激进的减排目标将会使边际减排成本快速提高，从而造成较大的经济损失。模拟结果还表明，总量减排20％的目标相应的MAC约为166.19元/吨；而要使单位产出排放量(排放强度)下降20％，相应的边际减排成本约为199.76元/吨。总量减排与强度减排之间的差异，是由两种减排目标下经济产出的差异造成：总量减排一定的比例，会导致经济产出下降，因此相应的排放强度下降幅度会低于排放总量下降幅度。因此要实现相同比例的强度减排，排放总量需要下降更大的幅度，从而导致更高的边际减排成本。
2.地区性强制减排政策模拟结果
由于我国各地区产业结构、经济特征、技术水平、能源密集性、能源结构以及禀赋特征差异巨大，能源供给与能源消费的地区分布大相径庭，所以不同地区面对的减排压力也随之不同。因此在区域性强制减排的政策情景下，不论是按照基准情景的排放水平(S2)，还是地区产出(S3)，抑或是地区福利(S3)分配排放指标，都不能保证所有地区边际减排成本相等，因而会造成额外的经济损失。
在减排20％的政策目标下，碳税(S1)的产出损失为3.18％，福利损失为2.54％；地区强制减排政策下，按基准排放分配排放指标(S2)会导致产出损失3.24％、福利损失2.58％，按基准产出分配(S3)会使产出下降3.36％、福利损失3.82％，按基准福利分配(S4)时，产出和福利损失更是高达3.56％和4.48％。从图6可以看出，同等减排幅度下，地区性强制减排政策不论是在产出损失还是福利损失，都要大于碳税政策(S1)。
图6 地区性强制减排的产出和福利效应
此外，随着排放权初始分配方式的改变，地区强制减排带来的产出和福利损失也随之产生较大的差异。这表明在不可交易的强制区域减排政策下，通过调整排放权的初始分配实现收入转移和地区公平，必定要以牺牲减排政策的经济效率为代价，带来额外的经济和福利损失。
3.引入排放权交易机制的政策模拟结果
引入排放权交易机制后，边际减排成本高于排放权市场价格的企业可以购入排放权以增加能源投入；而减排成本低的企业则会减少能源投入、增加减排，并将多余的排放权以市价出售，获得额外收益。市场交易机制运行的自然结果便是所有企业的边际减排成本相等，并等于排放权的市场价格——也即排放权交易能够自然地保证最优生产的实现，而与排放权的初始分配无关。
图7 引入排放权交易后，总量减排机制的产出和福利效应
模拟结果表明，在引入排放权交易机制后，总量减排20％对应的排放权市场价格为165.2～166.1元/吨之间，相应的产出损失最高为3.24％(按照产出分配排放权，S6)，最低为3.16％(按地区福利水平分配，S7)；福利损失最大为2.54％(按照初始排放分配，S5)，最低为2.49％(按地区福利水平分配，S7)。
值得注意的是，由于在交易机制下，排放权具有了经济价值，因此其初始分配会对地区预算约束造成直接的影响。如果不同地区消费者的需求函数不满足位似性或者拟线性，则财富转移(预算约束的变化)会改变社会总需求结构，从而引导产出的变化(参见马斯—克莱尔等，2001；Hurwicz,1995)。另外，本文构建的区域间CGE模型引入了区域间贸易成本，因此调整排放权的初始分配会造成区域间收入水平以及贸易流的改变，从而影响经济总产出。需求结构的变化以及贸易成本的存在，导致在排放权交易机制下，不同排放指标分配方式下经济产出和社会福利的些微差异。
4.地区减排与排放权交易的比较分析
下图8列示了引入排放权交易前后，各个省区实际排放量以及边际减排成本的变化情况。在区域强制减排政策机制下拥有较高边际减排成本的地区，引入排放权交易后更倾向于提高排放量；反之则反，因此边际减排成本与实际减排比例呈现出明显的负相关关系，如图9所示。
图8 排放权交易机制对地区实际排放量的影响
图9 减排成本与实际减排幅度的比较
注：横轴表示在地区强制减排，并按基准排放量分配排放指标的情景(S2)下，各地区的MAC；纵轴表示在排放权交易机制下，按照基准排放量分配排放指标的情景(S5)下，各地区的减排幅度。
对比地区性强制减排政策与排放权交易机制两组情景，我们不难发现排放权交易机制不仅降低了地区性排放约束的产出和福利损失，更重要的是显著缩小了不同排放指标分配机制下的经济和社会效应的差距。下图10列示了总量约束减排20％的目标下，引入排放权交易机制前后，经济产出和福利水平的对比。从中可以看到在按基准排放量分配排放指标的情景下，排放权交易降低了1.63％的产出损失和0.43％的福利损失；按基准产出分配的情景下，排放权交易降低了3.71％的产出损失和34.23％的福利损失；在按基准福利水平分配的情景下，排放权交易更是降低了11.44％的产出损失和43.16％的福利损失。
图10 地区减排与排放权交易的政策效果对比
同时我们也可以看到，在地区性强制减排机制下，不同排放指标分配标准造成产出和福利损失相差较大。引入排放权交易后，不论在何种分配机制下，产出损失和福利损失均趋于均等，这也就使得政府可以通过调整排放权的初始分配影响地区福利水平，促进地区公平，而不会降低减排政策的经济效率，保证了经济总产出水平。从这个意义上讲，排放权交易的引入实现了经济效率和地区公平两方面的协调和统一。
5.排放指标分配与区域公平
如前文所述，在排放权交易机制下，经济效率与地区公平两方面的考量得以协调统一。本文通过外部迭代的方式，模拟了减排20％的目标下，使各地区福利损失均等化的排放指标初始分配额，结果如图11所示。从图中可以看出，要实现减排的区域福利损失均等化，需要对能源产业占比高、能源与高耗能产品自给率高或边际减排成本较高的省区分配更多的排放指标，以增加地区收入，抵补福利损失，这些省市包括内蒙、浙江、甘肃等。在这样的分配机制下，经济总产出的降幅为3.32％，福利损失为2.59％——减排政策的总体经济效率并没有因此而显著地降低。这为我国排放指标分配机制的设定提供了重要参考。
图11 福利损失均等化机制下，分地区排放量与排放指标配额
图12显示了在不同分配机制下，排放指标在各地区的分配量以及排放权跨区域贸易的情况。从图12中A和B两张图表可以看出，排放指标的分配的地区分布总体而言集中于我国华东以及东南沿海经济发展水平较高的地区，这与我国能源消费的地区分布相一致。按基准排放量分配排放指标的情景下，广东、天津、辽宁等减排成本相对较低、能源与高耗能产品自给率低的省区，往往可以通过出售剩余排放指标获益；而减排成本较高的中部省区则更多需要购入排放指标保证经济生产。但是在福利损失均等化的分配标准下，内蒙、浙江、甘肃等由于受减排政策影响较大，因此需分配更多的排放指标，以增加地区收入，抵补福利损失；而华东经济发达地区各省市则需要从上述省区大量购买排放指标，从而实际上构成了对上述省市的转移支付，调整地区收入和福利水平。
图12 不同排放指标分配标准下，各区域初始分配量与跨区域交易对比
注：图C和D中，红色表示购入排放指标，蓝色表示卖出排放指标。
五、模型结构设置的稳健性检验
一般而言，生产要素的跨区域流动对于区域模型的构建具有重要意义。地区间要素价格以及产品价格差异不仅会导致区域间贸易，同时也会导致要素的跨区域流动，从而改变区域要素供给。遗憾的是，目前我国要素跨区域流动的统计资料非常有限，对各地区外来就业人员的收入占比以及跨区域投资收益进行合理估算非常困难，因而难以在模型中对要素的跨区域流动进行有效模拟。
由于本文分析的是能源消费与二氧化碳排放对区域以及宏观经济的影响，而能源与资本、劳动之间的替代性，是决定资本与劳动的需求量对能源价格以及投入量变化的敏感性的重要因素。根据现有实证研究，能源和资本、劳动之间的替代性远小于劳动与资本之间的替代性(郑照宁、刘德顺，2004)，因此能源投入变化并不会对资本和劳动的需求造成非常重大的影响。
本节放松要素区域流动的限制，即资本和劳动可以无成本地跨区域流动。在这样的情景下，重新估算气候政策对全国以及区域经济产出、社会福利的影响，并与原模型结果进行比对。表3列示了在资本、劳动不可跨区域流动和可以自由流动的两种模型设置下，各项减排政策效果和比值。敏感性分析的结果表明，在要素完全可流动和完全不可流动的两个极端情况下，本文模拟的各项减排政策情景，结果具有较强的稳健性。
六、结论与政策建议
本文构建了我国区域间可计算一般均衡模型，模拟了我国能源消费、二氧化碳排放与各区域经济生产与消费之间的交互关系。以此为基础，模型模拟了碳税、地区强制减排以及排放权交易等政策机制，并对不同的排放指标分配标准进行了评估。
模型模拟结果表明通过征收碳税推进节能减排，则要实现排放总量下降20％的目标，相应的边际减排成本约为166.19元/吨，并会导致全国的经济总产出和社会总福利分别下降3.18％和2.54％。
在排放总量约束的政策情景下，减排造成的经济产出、社会福利损失水平取决于排放许可在各省市间的分配方式及其可交易性等。在没有排放权交易的地区强制减排政策下，同样实现20％的总量减排目标，按照各地区基准排放量分配排放权，会导致经济总产出和社会总福利下降3.24％和2.58％；按照基准产出水平分配排放量，会导致产出和福利损失3.36％和3.82％；按照基准福利水平分配排放权，则产出和福利损失分别为3.56％和4.48％。
引入排放权交易机制后，按照各地区基准排放量分配排放权，则总量减排20％会造成产出和福利损失分别为3.19％和2.54％；按基准产出分配排放权时，产出和福利损失分别为3.24％和2.52％；而按照基准福利水平分配排放权，则产出和福利损失分别为3.16％和2.49％。
通过政策效果的比较发现，不论如何分配排放权，排放权交易机制都能够有效降低减排造成的产出和福利损失，提高减排政策的经济效率。同时，排放权交易也能够显著地缩小不同分配机制下的产出和福利损失的差异。因此在排放权交易机制下，通过调整排放指标的初始分配，能够在保证总体经济效率和福利水平的情况下，实现收入转移和再分配的功能，促进区域间公平与协调发展。
本文最后模拟了总量减排20％的目标下，使各地区福利损失均等化的排放权分配情景。结果表明能源产业占比高、能源与高耗能产品自给率高或边际减排成本较高的省区，由于受减排政策影响较大，需分配更多的排放指标，以增加地区收入，抵补福利损失，这些地区包括内蒙、浙江、甘肃等省市；相应减少华东经济发达地区部分省市的配额，促使经济发达地区各省市大量购买排放指标，从而实际上实现对上述省市的补贴和转移支付，调整地区收入和福利的作用。在福利损失均等化的分配标准下，全国总体的经济产出和福利损失分别为3.32％和2.59％。
本文的上述分析结果为我国合理制定减排政策机制、优化指标分配标准具有重要的参考价值。在我国现有经济结构和特征下，全面推进排放权交易对于降低节能减排政策的经济和福利影响、保证我国经济持续发展意义重大。与此同时，减排政策要保证区域公平，需要对不同地区的产业结构、能源禀赋和消费特征等因素进行综合考虑，对经济产出、地区福利水平对减排政策较敏感的区域，需要增加排放指标配额，从而补偿福利损失。推而广之，在建立排放权交易市场以保证经济效率的前提下，调整排放权的初始分配除了可以促进地区公平和协调发展、缩小地区差异外，也同样可以用于实现其他的政策目标，包括扶持重点行业、推进新兴技术发展等。
注释：
①由于本文建立的是静态模型，不存在跨期均衡与优化，因而无法对投资和国外借款(即贸易盈余，BOP)的内生决定机制进行模拟，因此在模型中将之描述为收入的漏出。
②从前文式(2)中可以看到，居民预算约束除包括资本与劳动收入等直接收入外，还包括政府以转移支付形式向居民部门转移的部分税收收入。从经济现实来看，政府向居民部门的转移支付主要以社会保障、公共服务等形式实现。本文模型没有直接对社会保障等政府公共服务进行细化的模拟，而是通过内生转移支付的形式内化到居民部门的直接效用函数中。因此本文用WLFr表示地区总福利，并不仅限于居民实际收入提供的消费效用，同时也包含了政府提高社会保障、增加公共服务所提供的效用。此外，用WLFr指标反应社会福利水平优于实际收入、可支配收入等收入指标，原因在于CGE模型中总收入在数值上等于总支出，但WLFr作为效用函数的值，不仅反映了总收入水平的变化，更重要的是反映了商品价格变化对消费，进而对消费产生的效用造成的影响。因此WLFr指标能够更加全面地反映不同地区居民的实际效用，也即福利变化情况。
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