太湖流域排污权交易优化目标模型及方案配置研究

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1、增刊朱德明等：太湖流域排污权交易优化目标模型及方案配置研究191太湖流域排污权交易优化目标模型及方案配置研究*2004-02-23收稿;2004-11-10收修改稿.朱德明,男,1964年生,在职博士生.朱德明1李洁2（1:南京农业大学公共管理学院,南京210095；2:无锡市环境监测中心,无锡214023）提要根据江苏省太湖流域水环境与社会经济特征，建立主要污染物排污权交易优化目标模型；以重点工业污染企业为样本，对排污权交易初始方案实施的预期效果进行定量分析，提出开展排污权交易制度的政策建议.关键词排污权优化配置目标模型定量分析分类号1问题的提出太湖是我国富饶长

2、江三角洲的核心，人口稠密、经济发达，以“苏湖熟，天下足”闻名遐迩，“太湖美，美就美在太湖水”成为妇孺皆知的千古绝唱.随着乡镇企业异军突起、外向型经济蓬勃发展以及城市化工业化进程加速，太湖流域生态环境不断恶化，成为全国水污染最为严重的地区之一，成为环境与经济社会发展一切矛盾的聚集点和集中区，严重阻碍社会经济的可持续发展[1].经历“集聚太湖――零点行动”之后，人们才真正触摸到太湖水污染防治工作艰难的脉搏.为实现国务院提出的“太湖水质有所改善，五里湖、梅梁湖水质明显改善”的“十五”环境目标增刊朱德明等：太湖流域排污权交易优化目标模型及方案配置研究191，一方面要继续兴

3、建污水处理厂、大力推进水环境综合整治，削减污染物排放总量，另一方面需要从水环境资源特点出发，按照市场供需规律，积极推行和建立公共资源要素市场，对现有的排污总量、排污权实行存量调整，提高排污权的配置效率，使稀缺的水环境容量得到充分利用[2,3].2排污权交易优化目标模型排污权交易的首要前提是要确定污染物排放总量，然后才能对这些排污量进行市场交易.区域水环境与经济社会可持续发展的系统可分解成三个子系统：水污染产生系统、自然水环境自净系统和水污染物处理系统，这三个子系统又分别对应着三个变量，水污染物产生量P、水环境自净能力（水环境容量）P1和水污染物处理量P2.目前有三

4、种选择途径可以协调水环境保护与经济增长的矛盾，即合理利用水环境容量、降低水污染物产生量和建设污水处理厂.在特定的区域单元、一定的自然环境条件下，可以根据特定的环境质量目标估算出区域内的水环境容量或控制目标容量.从水环境与经济可持续发展的角度来考虑，最适的排污总量是，P=P1+P2（1）如果排放的水污染物超过一定阈值浓度就会影响人体健康，破坏自然生态系统.根据自然净化能力、阈值浓度以及各污染处理设施的处理能力，政府就可以计算出该地区可能允许的水污染物排放总量（P）.如果有i个企业在生产单个经济产值（Gi）过程中实际排放的污染物量为Fi.在对企业排污不加控制的情况下，

5、若每个企业随意排放，很可能使SFi≥P（2）若实行污染物总量控制和排污许可证制度，每个企业必须投入治理资金Ci增刊朱德明等：太湖流域排污权交易优化目标模型及方案配置研究191并实现达标排放，减少其排污量.如果其减少的排放量为Ri，按总量控制目标要求，减少后的排污总量不得超过P，即S（Fi-Ri）≦P　　　0≦Ri≦Fi（3）每个企业与其生产工艺和技术水平相对应，有其自己的污染控制成本函数Ci=f（Ri）.如果不存在政府操作成本与企业间交易成本，从成本效率的角度看，我们的目标选择就要使污染控制的总成本最小化和经济总产值最大化，即MinSf（Ri）（4）MaxS（Gi

6、-Ci）（5）此处的控制变量为Ri，限制变量由式（3）给定.式（3）、（4）和（5）便构成了一个简单的优化控制目标模型.如果所有企业的污染控制成本Ci均是凸函数（以满足单一优化解），那么，根据优化方法，我们可得到最佳成本效率控制的必要条件：¶f（Ri）/¶Ri=λS(Fi-Ri)=P（6）式中，λ为拉格朗日乘数或污染控制的影子价格；λ和Ri为非负（≥0）.式（6）表明，不论是哪家企业，其控制或减少污染物的边际成本（¶f（Ri）/¶Ri）均必须与拉格朗日乘数相等，即在边际水平上放松许可证总额限制时所带来的对污染控制成本的节省额.现在若政府或环保部门在制定具体的排污权

7、交易总额时，将其分解，分配给各个企业，企业便可得到初始的基准许可额或交易额Qi，使得增刊朱德明等：太湖流域排污权交易优化目标模型及方案配置研究191SQi=P（7）政府在进行许可额初始分配后，便允许各个企业进行许可额的自由贸易（排污权交易）.每个企业可能将所分配的许可额留给自用，也可以在市场上卖掉；如果排放污染的企业买许可额比自己控制合算，它也可能去买而不是自己减少排污.这时，使污染控制成本最小化的企业所面临的问题便要考虑自己的控制成本f（Ri），权衡购买许可额的花费和出让许可额的收益.如果许可额交易符合市场竞争基本要求，市场上的排污许可单价为b，目标函数可确定为

8、：Min∑