政府激勵(lì)背景下企業(yè)綠色交易策略行為演化研究

梁 晨，牛皓瑋，劉 達(dá)，呂海濤

（1.華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 102206，2.中國能源建設(shè)集團(tuán)安徽省電力設(shè)計(jì)院有限公司，安徽合肥 230601）

0 引言

為實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)，建立綠色能源生產(chǎn)消費(fèi)的市場體系和有效機(jī)制，我國發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步深化電力體制改革的意見》（國發(fā)〔2015〕9 號）、《可再生能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃》和《完善能源消費(fèi)強(qiáng)度和總量雙控制度方案》等政策，將有意愿承擔(dān)更多社會責(zé)任的一部分用戶區(qū)分出來，與風(fēng)電、光伏發(fā)電項(xiàng)目直接交易，所產(chǎn)生的綠電收益用于支持綠色電力的發(fā)展和消納，以市場化方式引導(dǎo)綠色電力消費(fèi)，健全綠電交易機(jī)制。購電消費(fèi)側(cè)實(shí)現(xiàn)降耗減碳主要有4 個(gè)途徑：投資分布式可再生能源、采購綠證、進(jìn)行碳排放權(quán)交易和采購綠電。相比之下，綠電交易通過采購綠電實(shí)現(xiàn)用電減排，限制較低，且是最實(shí)際的減排方式，更加符合市場的需要。

我國綠電交易市場剛剛起步[1]，與之配套的政府激勵(lì)政策與市場機(jī)制尚不成熟[2]，與綠電綁定的配額消納制對其交易廠商的策略行為也暫未形成有效激勵(lì)、引導(dǎo)和約束。目前，我國綠電交易以自愿交易市場為主，一些用戶對于這種新的交易品種仍持觀望態(tài)度。因此，為了保障綠電市場的有效運(yùn)行，提高綠電交易市場需求端的活力，研究企業(yè)交易雙方策略選擇以及消納比、履約率和政策激勵(lì)3 個(gè)因素與策略選擇之間的關(guān)系是很有必要的。

針對綠電交易的策略選擇問題，現(xiàn)有研究主要集中在綠電交易中企業(yè)選擇策略研究、影響因素研究以及交易機(jī)制研究等方面。其中，對于企業(yè)選擇策略問題，現(xiàn)有研究從定性視角圍繞社會綠色消費(fèi)意識[3]、碳減排項(xiàng)目[4-5]、企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[6-7]等進(jìn)行了大量研究，從建模的視角構(gòu)建企業(yè)綠色成本疏導(dǎo)機(jī)制[8]、對綠電交易運(yùn)行效益博弈策略選擇[9]、綠色發(fā)展效率模型[10]等進(jìn)行了深入的研究。對于影響因素問題，研究主要分為政府政策因素、消納配額因素和履約率因素。部分學(xué)者認(rèn)為有效實(shí)施激勵(lì)政策[11]對于實(shí)現(xiàn)國家碳減排目標(biāo)[12-13]和促進(jìn)企業(yè)綠色交易[14-15]具有重要作用。隨著研究的深入，更多學(xué)者發(fā)現(xiàn)配額[16-19]和履約率[7，20]同樣制約著綠色交易的發(fā)展和普及，文獻(xiàn)[16-17]認(rèn)為配額相關(guān)參數(shù)會對綠證交易主體策略產(chǎn)生影響；文獻(xiàn)[7，20]認(rèn)為企業(yè)履約率會對市場交易主體決策產(chǎn)生影響；文獻(xiàn)[18]和文獻(xiàn)[19]分別構(gòu)建雙層博弈優(yōu)化模型和協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型用于研究碳配額對于電力企業(yè)乃至綜合能源系統(tǒng)的影響。總體來看，現(xiàn)有研究理論從過程視角研究綠電交易主體的動態(tài)演化路徑，以及挖掘政府激勵(lì)、消納比、履約等影響因素如何影響到綠電交易雙方?jīng)Q策的研究較少涉及。

考慮到我國綠電市場在短期內(nèi)不會發(fā)生改變，綠電交易雙方主體做決策是一個(gè)漸進(jìn)的長期過程，并非是一次性突變。演化博弈理論為其提供了一個(gè)合理的分析方法，描述了參與決策的主體，所做的決定隨時(shí)間的推移而不斷調(diào)整適應(yīng)的動態(tài)過程[21-23]。本文以購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)為研究對象，建立演化博弈模型，分析了購電企業(yè)購買綠電和新能源發(fā)電企業(yè)參與綠電交易間演化博弈均衡，研究其在消納比、履約率和政府激勵(lì)等因素的影響下，購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)如何做綠色交易決策。為我國綠電交易市場建設(shè)，擴(kuò)大綠電交易規(guī)模、增加交易頻次、實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展提供有效建議。

1 演化博弈模型構(gòu)建

1.1 模型基本假設(shè)與參數(shù)設(shè)置

1.1.1 模型基本假設(shè)

演化博弈分析不同參數(shù)條件下購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)最終可能的博弈均衡結(jié)果與收斂速率。其中，政府通過設(shè)計(jì)如消納比、激勵(lì)系數(shù)等政策參數(shù)和規(guī)則約束來誘導(dǎo)各市場主體都積極參與綠色交易；作為直接參與人的購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)，雙方對于綠電交易的抉擇，會在消納責(zé)任權(quán)重限定的決策空間中以合理盈利為目標(biāo)進(jìn)行策略確定。演化博弈具體結(jié)構(gòu)如圖1 所示：

圖1 政府激勵(lì)下企業(yè)綠色交易系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of green trading system for enterprises under government incentives

根據(jù)演化博弈模型[21-25]，提出以下假設(shè)：

1）假設(shè)1：綠電交易的需求者是購電企業(yè)。假設(shè)政府規(guī)定消納比例為α，實(shí)施消納的責(zé)任主體為購電企業(yè)，此時(shí)購電企業(yè)為主動愿意為綠色電力環(huán)境屬性付出額外費(fèi)用的控制碳排放的用電企業(yè)。

2）假設(shè)2：綠電交易的供給者是新能源發(fā)電企業(yè)，即風(fēng)光發(fā)電企業(yè)，未來將視情況逐步擴(kuò)大至水電發(fā)電企業(yè)。

3）假設(shè)3：購電企業(yè)和新能源企業(yè)均為有限理性的決策主體，且二者間信息均不對稱，不影響相互間利益決策。

4）假設(shè)4：購電企業(yè)的策略選擇計(jì)集合為{購買綠電，不購買綠電}，設(shè)選擇“購買綠電”策略的比例為x(0

5）假設(shè)5：若新能源發(fā)電企業(yè)不參與綠電交易，則假設(shè)企業(yè)生產(chǎn)的綠電將全部參與電力市場交易且均能交易成功，其參與電力市場交易所帶來收益為M。

1.1.2 模型參數(shù)設(shè)置

模型涉及的其余主要參數(shù)及含義如表1所示。其中，對于購電企業(yè)而言。若購電企業(yè)綠電交易成功，則可以獲得的政府激勵(lì)收益V，因收益的大小受到政府激勵(lì)程度的影響，設(shè)政府激勵(lì)系數(shù)為θ，故激勵(lì)收益為θV，其中0<θ<1。同時(shí)，由于選擇了綠電交易之后，購電企業(yè)將會完成政府規(guī)定需要完成的消納比，所以免受罰金。對于新能源發(fā)電企業(yè)而言，若新能源發(fā)電企業(yè)綠電交易成功，將獲得綠電交易的收益。相應(yīng)的，新能源發(fā)電企業(yè)也需要支付綠電成本；若綠電交易不成功，則新能源發(fā)電企業(yè)將會參與電力市場獲得相應(yīng)的收益。

表1 參數(shù)及含義Table 1 Parameters and its meaning for model

1.2 模型構(gòu)建

由圖1 可以得出購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)的博弈收益支付矩陣如表2 所示。

表2 策略組合下雙方博弈收益支付矩陣Table 2 Payoff matrix for power purchasing enterprise and new energy power generation enterprise game with strategy combination

2 穩(wěn)定性及演化路徑分析

2.1 購電企業(yè)的博弈均衡分析

由假設(shè)可知，購電企業(yè)群體中采用購買綠電交易策略方的比例為x，采用不購買綠電交易策略的博弈比例為1-x。那么，購電企業(yè)采用2 種策略博弈群體復(fù)制動態(tài)方程為：

式中：Uep,buy為購電企業(yè)的預(yù)期收益；Uep為購電企業(yè)的平均收益；t為演進(jìn)時(shí)間。

當(dāng)y×(-γ×Pg×α×Q0+f)-θ×V=0，則意味著x所有水平都是穩(wěn)定狀態(tài)。即當(dāng)購電企業(yè)罰金與新能源發(fā)電企業(yè)參與綠電交易的收益和政府激勵(lì)收益之和相等的時(shí)候，購電企業(yè)選擇是否購買綠電交易策略不會對博弈均衡產(chǎn)生影響。

當(dāng)y×(-γ×Pg×α×Q0+f)-θ×V≠0，令F(x)=0，得到2 個(gè)均衡點(diǎn)x=0，x=1。對F(x)求導(dǎo)得：F′(x)=(1-2x)[y×(-γPg×α×Q0+f)-θ×V]。演化穩(wěn)定策略（Evolutionarily Stable Strategy，ESS）要求F′(x)<0，此時(shí)有如下2 種情況：

1）若y×(-γ×Pg×α×Q0+f)-θ×V<0，則x=0為演化穩(wěn)定策略。即購電企業(yè)罰金小于新能源發(fā)電企業(yè)參與綠電交易收益和政府激勵(lì)收益之和的時(shí)候，購電企業(yè)會選擇不購買綠電交易策略。

2）若y×(-γ×Pg×α×Q0+f)-θ×V>0，則x=1為演化穩(wěn)定策略。即購電企業(yè)罰金大于新能源發(fā)電企業(yè)參與綠電交易收益和政府激勵(lì)收益之和的時(shí)候，購電企業(yè)會選擇購買綠電交易策略。

2.2 新能源發(fā)電企業(yè)的博弈均衡分析

根據(jù)假設(shè)，新能源發(fā)電企業(yè)群體中采用綠證交易策略方的比例為y，采用綠電交易策略的博弈比例為1-y。新能源發(fā)電企業(yè)采用2 種策略博弈群體復(fù)制動態(tài)方程為：

式中：Unep,sell為新能源發(fā)電企業(yè)的預(yù)期收益；Unep為新能源發(fā)電企業(yè)的平均收益。

當(dāng)x(γ×Pg×α×Q0-2M)-γ×Cg×α×Q0=0，則F(y)=0，意味著y所有水平都是穩(wěn)定狀態(tài)。即新能源發(fā)電企業(yè)參與綠電交易的收益與新能源發(fā)電企業(yè)參與電力市場交易收益和綠電生產(chǎn)成本之和相等的時(shí)候，新能源發(fā)電企業(yè)選擇是否參與綠電交易策略不會對博弈均衡產(chǎn)生影響。

當(dāng)x(γ×Pg×α×Q0-2M)-γ×Cg×α×Q0≠0，令F(y)=0，得到2 個(gè)均衡點(diǎn)y=0，y=1。對F(y)求導(dǎo)得：F′(y)=(1-2y)[x(γ×Pg×α×Q0-2M)-γ×Cg×α×Q0]。演化穩(wěn)定策略要求F′(y)<0，此時(shí)有如下2種情況：

1）若x(γ×Pg×α×Q0-2M)-γ×Cg×α×Q0<0，則y=0 為演化穩(wěn)定策略。即新能源發(fā)電企業(yè)參與綠電交易的收益小于新能源發(fā)電企業(yè)參與電力市場交易收益和綠電生產(chǎn)成本之和的時(shí)候，新能源發(fā)電企業(yè)選擇不參與綠電交易策略。

2）若x(γ×Pg×α×Q0-2M)-γ×Cg×α×Q0>0，則y=1 為演化穩(wěn)定策略。即新能源發(fā)電企業(yè)參與綠電交易的收益大于新能源發(fā)電企業(yè)參與電力市場交易收益和綠電生產(chǎn)成本之和的時(shí)候，新能源發(fā)電企業(yè)選擇參與綠電交易策略。

2.3 整體的博弈均衡分析

聯(lián)立購電企業(yè)、新能源發(fā)電企業(yè)的復(fù)制動態(tài)方程，得到復(fù)制動態(tài)系統(tǒng)成員的復(fù)制動態(tài)方程組如下：

令各個(gè)復(fù)制動態(tài)方程為零，求得系統(tǒng)的均衡點(diǎn)。對于購電企業(yè)、新能源發(fā)電企業(yè)兩方構(gòu)成的系統(tǒng)，只需討論均衡點(diǎn)：該動態(tài)復(fù)制系統(tǒng)的4個(gè)局部均衡點(diǎn)依次為E1(0,0)、E2(0,1)、E3(1,0)和E4(1,1) 。當(dāng)H1>H2和π1>π3時(shí)，第5個(gè)局部均衡點(diǎn)為E5(x5,y5)。其中：

根據(jù)系統(tǒng)的復(fù)制動態(tài)方程組，得到系統(tǒng)的雅可比矩陣如下：

將均衡點(diǎn)代入系統(tǒng)的雅可比矩陣，求得雅可比矩陣的特征值，如表3 所示。其中，當(dāng)特征值都為負(fù)時(shí)，均衡點(diǎn)為演化穩(wěn)定策略；當(dāng)特征值至少存在一個(gè)正值時(shí)，均衡點(diǎn)為不穩(wěn)定點(diǎn)；當(dāng)特征值至少存在一個(gè)0 時(shí)，均衡點(diǎn)為半穩(wěn)定狀態(tài)。

表3 均衡點(diǎn)的雅可比矩陣特征值Table 3 Eigenvalues of Jacobi matrix for equilibrium points

本模型研究的最終目的是在雙方均利潤最大化的情況下促使發(fā)電企業(yè)選擇綠電交易策略，以實(shí)現(xiàn)社會可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。由表3 可知，由于政府激勵(lì)收益、罰金和電力市場收益一定大于0，故E1(0,0)為不穩(wěn)定點(diǎn)。同理可得，E2(0,1) 為不穩(wěn)定點(diǎn)，以下不再討論。

對于E3(1,0)：當(dāng)2M>r×(Pg-Cg)×α×Q0時(shí)，即在新能源發(fā)電企業(yè)電力市場收益大于綠電市場利潤的情況下，E3(1,0)為潛在演化穩(wěn)定點(diǎn)，系統(tǒng)將朝著{購買綠電，不參與綠電交易}的方向演化。

對于E4(1,1) ：當(dāng)f+θV>γ×Pg×α×Q0，并且2M

3 數(shù)值模擬與分析

3.1 數(shù)據(jù)選取

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國2022 年全國用電量為8.64×1013kWh，其中綠電占全社會用電量的13.8%。根據(jù)中電聯(lián)發(fā)布的2020 年1—9 月數(shù)據(jù)，并結(jié)合全國最新行業(yè)成本數(shù)據(jù)粗略估算，全國風(fēng)光發(fā)電的平均度電成本在0.4 元/（kWh）左右，綠電加權(quán)均價(jià)0.468 元/kWh。

由國內(nèi)各區(qū)域碳市場交易所數(shù)據(jù)可得，截至2023 年4 月30 日，全國碳市場碳排放配額累計(jì)成交額107.18 億元。地方碳市場中，深圳、北京、湖北等都采用碳配額市價(jià)的倍數(shù)進(jìn)行罰款，增加了處罰的威懾力。故本文的罰金設(shè)置為市價(jià)的2 倍。具體參數(shù)賦值見表4。

表4 參數(shù)賦值表Table 4 Parameter assignment

3.2 基準(zhǔn)方案分析

在實(shí)際參數(shù)設(shè)定基礎(chǔ)上，經(jīng)實(shí)際賦值后f+θV>γ×Pg×α×Q0和 2M

本文運(yùn)用Matlab2020a 軟件對系統(tǒng)參與主體策略演化軌跡進(jìn)行仿真模擬，刻畫博弈主體初始意愿以及不同條件下購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)行為策略，對第2 部分的理論分析進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果如圖2 和圖3 所示。由圖2 可知，系統(tǒng)將朝著（1，1），即{購買綠電，參與綠電交易}的這一方向演化。

圖3 購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)的演化穩(wěn)定性策略仿真Fig.3 Simulation of evolutionary stability strategies for power purchasing enterprise and new energy power generation enterprise

圖3 中，橫軸為演進(jìn)時(shí)間，豎軸為交易企業(yè)雙方分別選擇購買綠電和參與綠電交易策略的概率P。在演化博弈的模型中，演進(jìn)時(shí)間可能是離散的（如博弈的輪數(shù)）或連續(xù)的（如實(shí)際的時(shí)間流逝），故以下分析中的演進(jìn)時(shí)間的單位統(tǒng)一設(shè)定為d。

由圖3 可知，購電企業(yè)比新能源發(fā)電企業(yè)選擇綠電交易策略的速度要快。從總的趨勢來看，購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)的演化穩(wěn)定性策略朝著{購買綠電，參與綠電交易}的方向趨近。

當(dāng)符合f+θV>γ×Pg×α×Q0和2M

3.3 敏感性分析

影響企業(yè)策略行為博弈的關(guān)鍵參數(shù)為α，γ和θ，依次對3 個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。

3.3.1α對購電企業(yè)策略選擇的影響

在其他參數(shù)不變的情境下，依次令消納比增大1 倍、1.5 倍和1.8 倍，研究購電企業(yè)策略在不同消納力度下的演化軌跡。

由圖4 可知，當(dāng)政府規(guī)定需要完成的消納比的水平較低時(shí)(α=13.8%)，購電企業(yè)消納的壓力較低，購電企業(yè)購買綠電意愿隨之降低。因?yàn)榇藭r(shí)的購電企業(yè)也可以通過購買綠證或申請國家核證自愿減排量（Chinese Certified Emission Reduction，CCER）來達(dá)到自己的消納目的。隨著時(shí)間的推移，企業(yè)購買綠電的意愿收斂速率低于中消納比和高消納比時(shí)候的速率。當(dāng)消納比擴(kuò)大至1.5 倍時(shí)(α=13.8%×1.5)，購電企業(yè)消納的壓力增加，購電企業(yè)選擇購買綠電的意愿隨之增加，企業(yè)購買綠電的意愿收斂速率高于低消納比時(shí)的速率。當(dāng)消納比更高時(shí)(α=13.8%×1.8)，隨著演進(jìn)時(shí)間的增加，購電企業(yè)購買綠電的意愿也隨之增加，且收斂速率較之中、低消納比時(shí)期要快。

圖4 α 對購電企業(yè)策略選擇的影響Fig.4 Impact of α on strategy choice for power purchasing enterprise

因此，若適當(dāng)增加消納比例，有利于推進(jìn)企業(yè)之間進(jìn)行綠色交易。

3.3.2γ對交易雙方策略影響

在其他參數(shù)不變的情境下，依次令γ變動±30%，研究企業(yè)雙方策略在不同γ下的演化軌跡。由圖5可知，γ的取值分別為0.2，0.5，0.8。研究新能源發(fā)電企業(yè)和購電企業(yè)在γ的演化軌跡。購電企業(yè)與新能源企業(yè)簽訂年度及以上的綠電交易合同，可以為新能源企業(yè)鎖定較長周期并且穩(wěn)定的價(jià)格水平。由圖5 可知，γ越高，新能源發(fā)電企業(yè)選擇購買綠電這一策略的速率越快。同理可得，對于購電企業(yè)而言，中長期綠電履約率越高，購電企業(yè)選擇購買綠電這一策略的速率越快。由圖5 的曲線趨勢可知，隨著購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)的履約率增加，交易雙方朝著{購買綠電，參與綠電交易}這一策略演進(jìn)的速度逐漸變快。并且，觀察圖5 中的曲線的波動可得，購電企業(yè)曲線波動幅度較大，這說明購電企業(yè)比新能源發(fā)電企業(yè)更易受到γ的影響。

圖5 γ 對企業(yè)策略選擇影響Fig.5 Impact of γ on strategy choice for enterprise

3.3.3θ對購電企業(yè)策略選擇的影響

在其他參數(shù)不變的情境下，依次令政府激勵(lì)系數(shù)θ變動±30%，研究企業(yè)雙方策略在不同政府激勵(lì)系數(shù)下的演化軌跡。圖6 為θ對企業(yè)策略選擇的影響，圖6 中P′為購電企業(yè)購買綠電的概率。由圖6可知，θ為0.2，0.5，0.8 時(shí)，θ的高低對購電企業(yè)的策略選擇影響較小，購電企業(yè)的決策最終都會趨近于選擇購買綠電這一策略。但是，隨著政府激勵(lì)程度的增加，購電企業(yè)朝著購買綠電這一策略演進(jìn)的速度逐漸變快，這說明政府激勵(lì)對于促進(jìn)綠電交易的活躍度有著一定的效果。

圖6 θ 對企業(yè)策略選擇的影響Fig.6 Impact of θ on strategy choice for enterprise

4 結(jié)論

本文研究了政府激勵(lì)背景下綠色交易系統(tǒng)，通過構(gòu)建購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)雙方的演化博弈模型，分析了兩者的演化穩(wěn)定策略及仿真結(jié)果，研究發(fā)現(xiàn)：

1）博弈雙方策略的演變在追求自身利潤中最大化的情況下，也會受到其它博弈主體的影響，兩者之間共同演化決定最優(yōu)演化，使博弈兩方在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)（1，1）的最優(yōu)均衡。

2）政府適當(dāng)增加消納比，增加購電企業(yè)的消納義務(wù)，有利于促進(jìn)企業(yè)之間進(jìn)行綠色交易。

3）高程度的綠電中長期合同履約率，會促進(jìn)購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)達(dá)成綠電交易。

4）高程度的政府激勵(lì)能促使購電企業(yè)向“購買綠電”策略方向快速演化。

本研究從理論模型角度對購電企業(yè)和新能源發(fā)電企業(yè)雙方博弈策略進(jìn)行研究，本文未在模型中詳細(xì)考慮其他市場對于企業(yè)博弈的影響，如綠證市場、電力市場等，這也為后續(xù)深入研究提供了方向。最后，未來可以將電力市場收益展開分析，與綠電交易市場結(jié)合起來進(jìn)行研究，為電力行業(yè)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供新的研究思路。