全球温室气体减排自选择博弈研究及实证分析

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1、首都经济贸易大学博士学位论文全球温室气体减排自选择博弈研究及实证分析姓名：白卫国申请学位级别：博士专业：数量经济学指导教师：王利201106摘要全球气候变化已成为人类迄今面临最重大、最严峻的全球性环境问题。全球变暖呈现加快态势，为减缓气候变化而进行的全球温室气体减排合作，势在必行。全球温室气体减排合作分为三个层次：思想共识、行动共识、操作共识。1992年通过的《联合国气候变化框架公约》标志着已达成思想共识；1997年通过、2005年生效的《京都议定书》标志着行动共识的开始；现在的争论集中在行动共识和操作共识。也就是说，在后京都时代的温室气体减排

2、问题谈判进程中，各国政治意愿、经济利益和科学认知彼此影响、互相联系；不同国家形成的各个利益集团如何通过博弈，均衡各自利益诉求，成为达成新合作协议的关键。本文基于全球温室气体减排合作的自然属性和社会属性的可能性，以有限理性人假设和行为个体具有机会主义特征为前提，在自选择理论框架下，合作博弈为出发点，声誉因子为激励方式，分析各个具备权变策略的权变承诺的行为个体经过自选择两层博弈，形成思想共识、行动共识和操作共识，达到均衡；产生最优协议、转移支付，以让步博弈解决可信承诺问题和以监督形式解决相互监督问题，构建自选择博弈模型。然后，通过以中国为研究对象的

3、实证分析，验证可信承诺，从显示机制来讲是说真话，阐述世界各国为温室气体排放空间的合理利用进行国际合作，推动经济发展模式向低碳经济模式转型，实现人类社会可持续发展。首先，以经济与环境关系为框架，阐述环境问题的经济学根源一外部性问题和公共物品属性，以及采取经济措施克服市场失灵和政府失灵，达到经济与环境协调发展的目的。温室气体排放空间属于全球公共资源，对于温室气体过度排放，主要通过征税、产权明晰、选择性激励等途径治理温室气体供给的“搭便车’’问题和消费的负经济外部性，实现温室气体减排，从而实现抑制温室气体排放空间非竞争性和增加排他性。目前温室气体减排

4、合作以及研究经历思想共识、行动共识、操作共识形成的三个阶段，现在的全球温室气体减排合作争论集中在行动共识和操作共识，学术研究也集中在行动共识和操作共识形成阶段。其次，展开自选择两层博弈分析。第一，分析温室气体减排产生合作的自然属性为排放存在净增量为零的可能，社会属性的可能性为使用一报还一报策略的参与者能够产生合作博弈。第二，在非对称信息条件下，分析静态和动态合作博弈阐释具有约束力的协议使得合作达到个体理性和集体理性。第三，引入较为贴近现实的分析方法，即以有限理性假设(行为个体具有机会主义特征)为基础，自选择理论为理论指导，进行两层次博弈分析。博

5、弈分析最优协议及转移支付，得出声誉因子对协议约束力正向激励作用及转移支付的一个贝叶斯均衡。应用声誉模型、让步博弈模型分析可信承诺问题得出么国将承诺承担一定额度的温室气体减排份额；应用相互监督博弈模型分析，结果表明两国之间体温室气体减排努力相互同向影响，在监督无效条件下，彳国努力程度较高；在监督有效条件下，B国监督更有效。第四，直观的描述自选择博弈模型博弈过程，阐述温室气体减排达到林达尔配置的条件，即达到集体理性和个体理性的条件，实现帕累托最优。第五，研究显示机制形成原理，分析各国说真话的占优策略，突出显示机制对解决可信承诺问题以及相互监督问题的

6、重要性。最后，以中国为研究对象，通过实证分析、情景分析和蒙特卡洛模拟，验证中国是否可信承诺。第一，实证分析1978~2009年年度数据得出三个结论。结论一，二氧化碳排放量与经济增长存在长期均衡关系，经济增长导致C02排放增加，经济发展是二氧化碳排放的重要影响因素。结论二，C02排放、人口、能源强度、人均GDP和城市化水平存在长期均衡关系，人口、能源强度、人均GDP和城市化水平对C02排放产生同向带动作用，中国经济增长从粗放型向集约型转变过程和节能减排对治理C02排放起到积极作用。结论三，C02排放强度、人口、能源强度、人均GDP和城市化水平存在

7、长期均衡关系；其中，人口和人均GDP反向作用于C02排放强度，城市化水平和能源强度推动C02排放强度同向变化；说明中国经济结构调整和优化，能源结构变化和能源利用率提高，以及节能减排对降低C02排放强度起到积极作用，然而，城市化进程推动C02排放量增加，使得C02排放强度上升。第二，通过情景分析和蒙特卡洛模拟预测中国在2020年如期实现C02排放强度在2005年基础上降低40％～45％或者更高，说明中国是可信承诺，从显示机制来讲是说真话，阐释世界各国能够合理利用温室气体排放空间，共同治理温室气体排放，达到温室气体排放空间利用的个体理性和集体理性(

8、即林达尔配置)。关键词：温室气体减排全球公共资源合作博弈自选择理论蒙特卡洛模拟ⅡAbstractSof打酉obalclimatechaIlgebec锄