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iScience。2023年1月20日；26(1): 105823.
2022年12月17日在线发布。 数字对象标识：2016年10月10日/j.isci.2022.105823
预防性维修识别码：项目经理C9823125
PMID：36624846

优化中国碳市场推出计划

王珂（Ke Wang）,1,2,三，4,10,∗ 王志新,2 玉娇县,5,∗∗ 寻鹏石,6,∗∗∗ 姜瑜,7 奎双峰,8 克劳斯·胡巴切克,9和易敏伟1,2,三，4
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补充资料
数据可用性声明

总结

尽管中国已经制定了世界上最大的碳排放交易计划（ETS），但没有官方文件解释当前部门覆盖计划是如何确定的，以及首选什么部门推出计划。在这里，我们通过建议ETS涵盖的行业优先名单，为世界上最大的碳市场的政策制定做出贡献。我们使用一个由200多万家公司组成的数据库估计了边际减排成本曲线，该数据库涵盖了500多个四位数行业，占工业总排放量的97%以上，并模拟了各种碳市场情景，包括火电，13个指定行业，以及另外50个高排放行业或其他ETS涵盖的行业。我们的分析表明，水泥行业应成为中国ETS的下一个部门。在我们修订的清单中，与实际情况相比，平均减排成本可以减少39.5%至78.3%。

主题领域：能源资源、能源政策、能源管理、能源建模

集锦

  • •
    CO边际减排成本曲线2超过500个四位数行业
  • •
    根据通过ETS节省的减排成本，建议制定行业推广计划
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    中国目前的ETS扩张计划并没有减少中国的减排总成本
  • •
    在修订后的涵盖行业中，平均减排成本可以降低39-78%

能源；能源政策；能源管理；能量建模

介绍

碳排放交易计划（ETS）是实现目标CO的首选工具2减少。1在设计ETS时，部门覆盖是一个关键决定，必须在更广泛的覆盖范围以实现更高的效率和合理的行政成本与数据可用性之间进行平衡。2,三中国正面临这样一个决定，并为ETS的表现和推广提供了一个很好的例子。尽管中国是全球最大的排放交易机制，但排放交易机制的推出计划尚未得到充分研究。中国已宣布打算将国家ETS扩展至8个能源密集型行业，包括14个四位数产业，4以下指定行业。发电行业支撑了2021年7月16日启动的国家ETS第一阶段。5然而，对于中国如何选择指定的部门和行业以及其他部门将如何纳入扩大的ETS，没有官方解释。对中国ETS的案例研究可以为其他国家ETS的未来发展提供信息。

尽管对中国ETS潜在行业覆盖范围的研究越来越多，6,7有关部门推出计划的文献存在空白。有许多研究计算了中国ETS覆盖行业的影响和效益。8,9似乎选择纳入排放交易机制的部门主要是基于排放量的大小，而没有考虑减排的成本效益，即碳市场的核心特征——排放交易机制节约的减排成本。例如，中央政府根据总排放量或总能耗，指定了第一阶段启动的七个ETS试点，作为确定企业是否应纳入ETS的关键标准。10每个行业的减排成本可视为其牺牲的工业总产值。在没有ETS的情况下n个ETS涵盖的行业需要根据祖父法的原理减少相同比例的碳排放，它们将牺牲不同的工业总产值，其边际减排成本也不同。那么，假设这些n个行业被纳入ETS，边际减排成本低的行业将减少更多，反之亦然，直到所有行业的MAC相等。两种情景之间的减排成本节约是以占工业总产出的比率来衡量的。与仅根据行业排放总量做出决策相比，我们的指标确定了n个应优先考虑加入ETS的行业，以最大限度地减少工业总产出损失，降低中国的减排总成本。然而，其中许多行业尚未在ETS计划中确定和考虑。

很少有研究考虑过哪些部门应该被纳入中国的ETS以及如何推出。尽管ETS及其相关问题已经被广泛研究，但ETS覆盖范围的选择却出乎意料地被低估，企业的减排特征也很少被考虑。11现有的部门覆盖率研究主要侧重于部门覆盖率的影响。10,11一些研究根据碳收入回报指数对行业进行了优先排序，10或者建议优先考虑排放量较大的部门。12其他人则根据国际经验考虑不同的部门覆盖情况11以及中国ETS试点的经验，13或使用可计算的一般均衡模型估计各种部门覆盖选项对中国ETS的影响6,14可以设计低碳发展情景并产生经济影响，15但高度聚合，对参数和模型结构敏感。10

在此，我们根据减排成本节约情况，优先在63个四位数行业（包括目前的13个指定行业）中进行部门推广。边际减排成本（MAC），也称为影子价格，反映了为减少碳排放而可能牺牲工业产出或增加投入。参与ETS和不参与ETS的减排成本之间的差异在于行业加入ETS后的减排成本节约。我们根据企业层面的排放特征和减排成本节约，评估了中国国家排放交易机制的各种部门推出计划。由于火电行业已被纳入中国国家ETS，我们衡量了各种“火电+”情景下的减排成本节约。在每个不同的工业覆盖范围内，减排成本节约最高的行业将被置于优先名单的首位。

我们通过开发一种以减排成本节约为导向的方法来确定ETS政策决策中的行业覆盖率（ACSAIC），为文献增添了价值。此外，通过应用固定水平的数据优先考虑行业覆盖，我们可以更准确地衡量行业扩张对中国ETS的影响，从而为规划中国未来的碳市场发展提供额外的参考。

结果

通过检查由不同行业组合定义的所有可能的扩张情景，对行业进行优先排序。我们根据中国国家ETS的发展计划考虑了几个案例。在BAU案例中，我们首先优先考虑13个指定行业，然后进一步调查50个四位数行业。另外50个行业不仅是中国最大的工业碳排放国，也是世界其他地区碳市场拟覆盖或已经覆盖的行业。这63个行业加上火力发电行业占工业总排放量的97%以上，因此很好地代表了中国的工业总量。在另一种情况下，我们优先考虑BAU案例中确定的63个行业，而不区分指定的行业。在每个不同的行业扩张案例中，我们比较了所有可能的行业组合，并对其减排成本节约潜力进行排序，以建议进一步推出中国国家ETS的战略。在量化减排成本节约时，我们估计了四种不同水平的CO2减排（5%、10%、15%和20%）和三个不同的企业准入门槛（5000吨、10000吨和26000吨/企业一氧化碳2排放），以检查我们发现的稳健性。阈值直接影响ETS中包含的企业数量，控制排放的企业数量将决定总减排量。16阈值选择的决定基于一种平衡，即保持相对可控的公司数量，同时保持较大的排放覆盖率。17因此，对于不同的阈值水平设置，可以讨论不同的减排可能性。2.6万吨是中国目前国家ETS的门槛，其中火电行业的2162个关键排放国是第一个被纳入的排放国。5000吨和10000吨是中国碳排放交易机制试点市场设定的企业准入门槛，也是中国国家排放交易机制下一阶段设定门槛的重要参考。根据文献测量的工业部门的减排潜力，12我们为ETS设定了20%或更低的保守减排目标。我们的分析表明，如果中国坚持目前在ETS中涵盖14个指定行业的计划，那么下一步应该是水泥制造业，其次是钢铁冶炼业。第三个行业应包括平板玻璃产品。如果我们不局限于当前的行业指定，并考虑所有63个排放量大或在其他地方被纳入排放交易计划的行业，那么只有两个指定行业（水泥制造业和非木浆制造业）可能会进入减排成本节约的前13名名单。

BAU案例：把国家指定产业放在首位

考虑到中国国家ETS的部门扩张可能是渐进式的，我们考虑了在现有的“火电+”ETS指定计划中分别引入一个、两个、三个直至13个指定行业的情景。由于所涵盖企业的减排目标或准入门槛不同，因此估计结果也会有所不同，因此我们估计了四种不同的CO减排水平2排放量（5%、10%、15%和20%）和三个不同的企业进入门槛（5000吨、10000吨和26000吨/企业一氧化碳2排放）。文献表明，当前CO2中国非电力部门的减排潜力在18%至50%之间。18,19,20,21根据中国生态环境部的数据，每年排放26000吨一氧化碳的企业2应列为主要排放者。我们报告了基于20%减排目标和每家公司26000吨准入门槛作为基准情景的结果，并使用替代减排目标和门槛进行了稳健性测试。请参见STAR方法和补充信息对估算方法和计算过程进行详细讨论。考虑到各种ETS试点的多样化实践，我们考虑了企业的三个替代减排目标，即5%、10%和15%，以及企业进入的两个替代排放阈值：5000吨和10000吨，用于稳健性检查。

在BAU案例中，我们考虑了两个阶段：在第一阶段，我们将范围限制在当前的13个指定行业。在第二阶段，我们假设13个指定行业已被纳入“火电+”ETS指定的国家计划，并探索其他国家排放量大或碳市场覆盖的50个额外行业的优先名单。

第一阶段：13个指定行业的部门优先名单

在基准情景中，我们将减排目标保持在20%，企业准入门槛保持在2.6万吨，同时将同时纳入中国国家ETS下一阶段扩张的行业数量从1个增加到13个。

我们的结果表明，如果在国家ETS的下一阶段只引入一个指定行业，那么最优先的行业将是水泥制造业(图1A） ●●●●。具体而言，在由（BAU1-1）火电+水泥制造业（以下简称BAU）组成的ETS中n个-我定义为我BAU案例的第个优先级n个工业），减排成本节约将达到这两个部门工业总产值的22.5%，总减排量将达到856.46亿吨，均高于由（BAU1-2）火电+炼钢行业组成的排放交易体系（18.6%成本节约，823.77亿吨）(图1B） ●●●●。相比之下，（BAU1-3）火电+平板玻璃制品（15.8%，744.64公吨）、（BAU1-4）火电+非木质竹浆制造（15.7%，743.70公吨）和。

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BAU案例下中国国家ETS下一阶段的优先行业纳入令

除火力发电行业（4411）外，国家ETS还将包括1至13个指定的四位数行业。（A） 和（B）显示了在基准情景（即26000吨准入门槛和20%减排目标）下，当一个行业被纳入排放交易机制时，不同行业组合的边际减排成本曲线和减排成本节约占总工业产出的百分比。具体而言，（A）显示了命令和控制政策下相关公司的MACC（实线），这些公司加入ETS后的MACC，以及行业组合4411+3011、4411+3120和4411+3041的减排成本节约（灰色区域），分别为8673、7652和5159亿元人民币，分别是。请参见图S1和S2系列以获取同时纳入2至13个指定四位数行业的结果。包含时的组合n个同时，行业将包括BAU涵盖的行业n个-1，如（C）所示，报告CO2减排（bar）和一氧化碳2减排成本节约占这些国家工业总产值（星级）的百分比n个行业。火电行业743.7公吨的减排量被设定为x轴的起点。

按照同样的估算过程，一次向国家ETS额外引入一个指定行业，我们计算了中国国家ETS下一阶段将同时纳入额外2至13个指定行业的案例(图S1,S2系列,表S1和S2系列). 估算结果表明，就减排成本节约而言，扩大ETS部门覆盖范围的最佳方法是在之前的行业基础上增加下一个优先行业(表S3–S5). 此外，无论同时引入多少额外的行业（1-13），建议的行业覆盖范围都是一致的。在替代减排目标（5%、10%、15%）和替代企业进入排放阈值（5000t、10000t）下，最佳产业组合和优先顺序仍然是稳健的(表S3–S5).

通过评估所有可能的组合，我们得出结论，基于减排成本节约，当前指定行业被纳入中国国家排放交易体系的顺序应为：（1）水泥制造业；（2）钢铁冶炼业；（3）平板玻璃制品；（4）非木材竹浆制造业其他基本化工原料制造，（7）氮肥制造，（8）机制纸和纸板制造，（9）电力输配电，（10）铝冶炼，（11）有机化工原料制造、（12）铜冶炼，以及（13）原油加工和石油产品(图1C） ●●●●。

第二阶段：当前14个国家指定行业以外的行业优先名单

在扩张的第二阶段，假设第一阶段的14个指定行业均已成功整合，我们将确定未来可能涵盖的其他行业。其他国家碳市场中包含的行业表明，中国的行业覆盖范围可能会超出火电和中国的13个指定行业，因此中国可以将行业扩展到目前指定的行业之外。除了国家指定计划中的14个四位数行业外，我们还估计了目前已被世界其他主要碳市场（如欧盟-欧洲排放标准）覆盖的其他行业，或工业碳排放标准2排放量位居中国前40位。因为在14个指定的四位数行业中，有11个行业排名前402在中国，我们将前40个排放国中剩下的29个四位数行业纳入了扩大名单。我们还考虑了其他国家主要ETS系统涵盖的另外23个四位数行业。在这52个额外的行业中，有两个（其他各种家庭用品和机械零件加工）被排除在外，因为我们的数据库中没有一个企业的排放量超过26000吨。因此，我们下一阶段ETS扩展的扩展列表包括50个四位数行业，以及最初的14个指定四位数行业(表S1). 总的来说，我们的扩展清单占我们数据库中工业总排放量的97%以上：在14个指定行业中占72.6%，在另外50个行业中占25.1%，这很好地代表了中国的工业总排放，因为我们的样本规模超过200万家公司。

我们的基线估计是，所有14个指定行业都被纳入了国家ETS的第一阶段。然后，我们进一步确定50个其他行业的推出顺序。按照与第一阶段相同的估算过程，我们对另外50个行业进行排名，以确定未来ETS扩张的优先顺序。因为第1阶段的计算表明，优先权列表不会改变ETS中是否同时引入一个或多个行业，也不会改变排放目标和阈值，而不会失去通用性，我们通过一次引入一个额外的行业对这50个额外的产业进行排名，并使用20%的减排目标和26000吨的阈值。估算和计算过程的详细讨论见STAR方法和补充信息方法。

减排成本节约和对其他行业累计减排的贡献的估算见图2.CO2前十大附加产业（即4430、3150、2669、3130、3021、3110、3029、3022、2661、4500等部门）加上14个指定产业的排放量占工业总CO的85%2排放。热电生产和供应是优先考虑的事项之一，将其纳入由14个指定行业组成的ETS将有助于累计减排成本节约，约占14+1行业总工业产出的16.3%。铁合金制造业在扩张优先名单上排名第二，将其引入ETS将使14+1行业的减排成本累计节省17.9%。此外，特殊化工产品制造业在优先事项清单上排名第三，将其纳入排放交易体系将使14+3个行业的减排成本累计节省19.0%。

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减排成本节约占扩大优先清单中50个其他行业工业总产值和减排量的百分比

从上到下是50个其他行业的连续推出计划。绿色条和红色星代表CO2当中国的国家排放交易体系包括相应行业和所有之前的指定行业时，减排量（mt）和减排成本节约占工业总产出的百分比（%）分别为。如x轴起点所示，14个指定四位数行业的减排量为1053.05公吨。顶级明星表示，如果在拥有14个指定行业的ETS中额外引入热力生产和供应行业，那么与这15个行业一起扩大ETS将导致削减成本节约16.3%的工业总产值，这将高于“14个指定行业+铁合金制造”组合以及所有其他“14个特定行业+”（15个行业）组合的成本节约。同样，第二颗星显示，“14个指定行业+热力生产和供应+铁合金制造”的组合将导致减排成本节约占工业总产值的17.9%，这也高于“14个特定行业+热力产供+”中的任何其他行业（16个行业）组合。

在各种情况下，所有这50个附加行业的完整顺序报告于图3我们的研究结果表明，在减排目标（15%、10%、5%）和进入阈值（10000吨和5000吨）的替代情景下，额外50个行业的扩大优先名单，特别是排名靠前和垫底的行业，也是可靠的，表明50个附加行业的优先次序具有良好的稳健性。请参见数据S1,S2系列,第3章,S4系列和第5章有关排名的详细信息。

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在12种情景下优先纳入50个其他行业

红色圆点表示基线场景下50个附加行业的包含优先级，其他11个彩色空心圆圈表示其他11个场景中的每一个。更集中甚至重叠的圆圈表明，对于给定的场景，该行业的优先级很高。

另一种情况：不区分指定行业

尽管中国政府计划在上述计划中包括八个主要行业（特别是除火电行业外，还包括13个四位数行业），但文献中并未对此类选择进行审查。为了检查指定行业是否是最佳选择，我们没有将当前的13个指定行业与其他50个附加行业区分开来，并根据我们估计的减排成本节约，就哪些行业应优先考虑提供了更激进的建议。具体而言，我们在BAU案例中审查的所有63个行业中进行了优先排序过程。然而，与之前的估计不同，我们不假设在考虑其余50个行业之前，13个指定行业将被引入国家ETS。如前一案例所述，在不损失准确性的情况下，我们一次只考虑添加一个行业。

所有63个行业的部门优先清单

我们再次报告了基准情景下20%减排目标和26000吨准入门槛的估算。计算表明，随着拟纳入国家排放交易体系的行业数量的增加，累计减排成本节约从工业总产值的25.3%开始（增加1个行业，热电生产和供应，排名第一），快速增长并保持在38%以上（从第六大水泥制品行业到第二十五大无机酸制造业），在前13大行业（从热力生产和供应到非木质竹浆制造）中，增长率最高达到38.6%，然后在第26-63个行业中显著下降（从味精制造业占工业总产值的37.8%下降到汽车整车制造业占总产值的14.2%）(图4和表S2).

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替代案例中63个行业的减排成本节约和减排百分比

从上到下是63个行业（指定行业（黑暗）和其他行业（光明））的连续推出。累计CO2减少排放量（mt）随着包括的行业数量的增加而增加。当中国国家ETS同时包括相应行业和所有之前的行业时，红星代表减排成本节约占工业总产值的百分比（%）。火电行业的减排量为743.7公吨，这是x轴的起点。

关于替代案例优先权列表的详细信息，请参见表S2。除了基线估计之外，我们还测试了63个行业在减排目标（5%、10%、15%）和准入门槛（5000吨和10000吨）的替代情景下的激进优先清单的稳健性。估计结果表明，我们的备选优先级列表是稳健的(图S3).

我们的研究结果表明，就减排成本节约而言，指定行业可能远不是最佳选择，因为许多指定行业在我们备选案例的优先列表中排名不高。优先产业按降序排列图4指定行业为深绿色。在这种情况下，只有两个指定行业将跻身前13名，即水泥制造业和非木材竹浆制造业。另外两个指定产业，平板玻璃制品和木竹浆制造，将排名第20和22位。在这种替代情况下，剩下的九个行业都将排在第40位之后。此外，在替代案例中，13个指定行业中有6个属于优先级列表的后10名。

与当前计划相比，备选部署计划的成本优势

为了量化我们的替代案例的成本优势，我们比较了替代案例与BAU案例的成本节约，假设指定行业和替代行业之间的减排量相等。我们比较了由四个不同的减排目标和三个不同的准入门槛组成的12种情景的结果。

由于这两个案例都默认包括ETS中的火电行业，我们发现，为了实现与BAU案例（13个指定行业）相同的减排量，备选案例需要在12个场景下包括总共22-43个行业，因为指定行业的排放规模相对较大(表1和表2). 被纳入行业的数量主要受门槛的影响。随着门槛的提高，被纳入行业的数量也在增加，因为额外50个行业的平均企业规模小于14个指定行业的平均企业规模，因此需要更多的公司来实现同等数量的减排。相比之下，减排目标对被纳入公司的数量影响不大，在相同的阈值情景下基本稳定。这一发现凸显了设置合理阈值的重要性。在等效减排假设下，低阈值情况下的行业数量显著减少。纳入行业数量的较小变化有助于促进替代案例。由于合规成本和其他交易成本的存在，行业和公司数量的增加将在某种程度上损害成本节约优势：较小的公司可能面临相对较高的合规成本。

表1

备选案例中包含的行业数量以及12种场景中指定行业的具体分布

进入阈值（kt）减排目标（%）一氧化碳2BAU情况下的减排量（公吨）备选案例中包含的行业数量新增产业数量指定行业数量指定行业分布
水泥制造（3011）非木质竹浆制造（2212）木竹浆制造（2211）平板玻璃制品（3041）输电和配电（4420）炼钢（3120）
55273.6723185✓✓✓✓✓
10547.3422175✓✓✓✓✓
15821.0123194✓✓✓✓
201,094.6833285✓✓✓✓✓
105271.3133285✓✓✓✓✓
10542.6233285✓✓✓✓✓
15813.9332275✓✓✓✓✓
201,085.2536315✓✓✓✓✓
265263.2643385✓✓✓✓✓
10526.5243385✓✓✓✓✓
15789.7942375✓✓✓✓✓
201,053.0540355✓✓✓✓✓

注：为了确保替代案例的减排量不低于BAU案例，我们在确定包含的行业数量时，尝试使替代案例的排放量减少量略高于BAU案例。

表2

中国国家ETS涵盖的指定行业概况

涵盖的部门涵盖的子行业四位数代码四位数编码行业
石油加工原油加工2511原油加工和石油产品
乙烯制造2614有机化工材料制造
化学材料钙制造业2619其他基础化工原料制造
合成制造2621氮肥制造
甲醇制造
非金属矿物水泥熟料制造3011水泥制造
平板玻璃制造3041平板玻璃制品
炼钢粗钢冶炼3120炼钢
有色金属铝冶炼3216铝冶炼
铜冶炼3211铜冶炼
造纸纸浆制造2211/2212木竹浆制造
非木质竹浆制造
造纸2221机械纸和纸板制造
热能火力发电4411火力发电
热电联产
电力电力供应4420输电和配电

具体来说，在22至43个行业列表中，4-5个是指定行业，17-38个是附加行业。六个指定行业经常出现在12个场景中，而三个行业出现在所有12个场景(表1).

除输电和配电行业（4420）外，六个指定行业中的其余五个是BAU案例中建议优先纳入ETS的前五大行业。无论是替代案例还是BAU案例，这5个行业都具有非常高的优先级，这与欧盟-欧洲输电系统建设的第一阶段（2005-2007年）相一致，该阶段主要包括电力、炼油厂、焦炉、钢铁、一些建筑材料和造纸行业。22

替代案例中ETS下的平均减排成本远低于BAU案例。BAU案例的平均减排成本在1070元至1727元/吨之间，而替代案例的平均削减成本在235元至1036元/吨的较低范围内(图5). 这两种情况下的广泛减排成本是不同减排目标的结果：较高的排放目标与较高的平均减排成本相关。

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BAU案例和替代案例纳入中国国家ETS后平均减排成本的变化

蓝色条表示在12种情景下，当ETS包括火力发电+BAU案例的13个指定行业时的平均减排成本。黄色条表示在12种情况下，如果将13个指定行业替换为建议纳入备选案例的22–43个行业。红星表示BAU案例的平均减排成本节约占平均减排成本的百分比，表明与ETS的当前计划相比，替代方案的推出将具有显著的成本优势。

我们的平均减排成本分布与其他文献中使用方向距离函数计算选定地区或行业的MAC的分布一致。大多数研究表明，CO的全国平均MAC2在中国每吨在300-3500元人民币之间，23,24,25而CO的平均MAC2电力行业的价格在每吨4000至2000元人民币之间。26与实际碳价格（2021年中国国家和试点碳市场每吨3-107元人民币）相比，成本要高得多，这是因为中国新启动的碳市场尚不成熟，价格发现功能尚未完善，当前碳价格偏离了实际减排成本。27,28,29与实际碳价格相比，减排成本相对较高的另一个原因是，估算的减排成本不考虑长期技术进步，而是被视为应放弃多少工业产出或减少一单位碳排放需要多少投入的机会成本。30然而，我们估计的平均减排成本与碳价格之间的差异不会影响我们的结果，因为优先权列表是由相对减排成本而非成本规模决定的。

采用总减排量相等的替代方案，平均减排成本可有效降低39.5–78.3%(图5). 通过将63个受检行业中排名前22-43的行业纳入其中，中国国家排放交易体系可以实现与13个指定行业相同的减排量，额外减排成本节约2182-9472.8亿元人民币或3377-1466.0亿美元（即2011年中国工业总产值的1.2-5.0%）。

讨论

我们提出了中国国家排放交易服务体系优先涵盖的行业清单，为全球最大碳市场的政策制定做出了贡献。在14个指定行业中，我们优先考虑的是水泥制造业。这与目前的计划不同，目前的计划将炼钢行业列为下一步的第三位。31

我们的结果进一步表明，当前的ETS扩张计划并没有将中国的减排总成本降至最低。如果不考虑指定行业与其他行业之间的差异，则只有两个指定行业将跻身我们优先考虑的13个行业之列。根据我们的估计，如果中国的国家排放交易机制仅限于13个指定行业，那么排放交易机制在最小化减排成本方面的作用将被削弱。实现与BAU案例中包括13个指定行业相同的减排量（236.26–1094.68公吨，取决于不同的情景），替代案例需要在12个情景中包括22–43个行业，其中4至5个是指定行业。就成本效益而言，替代案例的平均减排成本比BAU案例低39.5–78.3%，中国政府可以考虑通过降低准入门槛来推广替代案例，以覆盖一些相对较小的行业，这将节省2182-9472.8亿元人民币或3377-1466亿美元的减排成本，相当于中国工业总产值的1.2-5.0%。

尽管我们已经提议，如果中国的国家ETS要扩大，我们将推出一系列部门，但我们无法确定每个部门被纳入的最佳时机。事实上，一个主要的快速增长的发展中国家在各种不确定因素中没有实现碳峰值的经验。因此，中国必须非常仔细地衡量其碳市场路线图。322020年9月，习近平主席宣布中国承诺到2030年达到碳峰值，到2060年实现碳中和，但没有具体经验可借鉴。在中国的集中治理体系下，许多地方政府、公司和其他单位提出了更早的峰值目标和雄心勃勃的能源转型计划，并采取激进行动取悦上级。332021年下半年，国家停电和煤炭价格飙升阻碍了这些激进的气候行动。342022年2月，中国钢铁制造商获得了五年以上的时间来达到碳排放峰值，而此前的共识是，钢铁行业将在2025年达到碳排放高峰。31由于2021年底开始的能源价格飙升以及乌克兰战争的持续，中国在气候行动方面的犹豫恰逢全球重新绘制能源过渡路线图的势头。35在严格的动态零补贴政策下，中国经济增长缓慢，这进一步降低了解决气候问题的优先级。

区域内协调将对中国碳市场扩张产生重大影响。预计区域努力将在实现中国在2030年前实现二氧化碳排放峰值的承诺方面发挥关键作用。作为一个大国和中央集权国家，中国的国家政策目标往往通过省、市、县的层级结构分解为下级政府。然而，对中国来说，尽早在当地达到碳排放峰值可能不是最佳方案。由于幅员辽阔，社会经济发展和能源结构差异巨大，中国一些地区很可能无法跟上碳峰值的步伐。36尽管行业推广似乎是公平的，但鉴于中国区域经济和产业结构的多元化，对各地区的影响将有所不同。例如，中国的钢铁生产集中在河北省，当钢铁行业被纳入国家排放交易机制时，河北省将比其他任何省份支付更高的碳成本。

还需要管理企业间的公平性。虽然我们的估计表明，部门优先名单与碳市场的阈值无关，但阈值对企业来说确实很重要。一旦一家公司受到碳市场的约束，它就需要为其排放支付碳价格，至少是为从碳市场购买的配额支付碳价格。低于和高于阈值的公司将感受到最大的影响。差别待遇可能会在企业之间造成严重的竞争扭曲。

研究的局限性

值得注意的是，我们估算的减排成本节约是为了衡量排放交易机制的效益，并随后优先考虑行业推广。它没有考虑ETS的行业纳入或实施成本的潜在时间表。对这些因素进行系统分析对于确定是否以及何时应将一个行业纳入ETS至关重要。随着产业数量的增加，减排成本节约在工业总产值中所占的比例将先增加，然后停滞再下降。如果我们进一步考虑合规成本和其他交易成本，我们就能确定碳市场覆盖的最佳行业数量。不考虑实施成本的另一个原因是，本研究中测量的减排成本基于边际减排成本（影子价格），该成本可能与ETS中的实际合规或交易成本缺乏直接可比性。本研究的未来扩展可能会揭示中国国家和试点ETS的行业实施成本。由于实施成本相对较低，如果排名较低的行业的净效益高于排名靠前的一些行业，则该行业可能会被列入优先名单。

STAR★方法

关键资源表

试剂或资源来源标识符
存放的数据
公司数据中国国家税务总局
一氧化碳2排放碳排放账户和数据集（CEAD）https://www.ceads.net.cn/
其他数据国家统计局http://www.stats.gov.cn
软件和算法
GAMS游戏https://www.gams.com/35.2.0
蟒蛇https://www.python.org/3.8.1

资源可用性

引线触点

更多信息和请求应发送给主要联系人Ke Wang(wangkebit@bit.edu.cn).

材料可用性

这项研究没有产生新的独特材料。

方法详细信息

公司级CO的构建2排放和边际减排成本数据库

我们使用的数据集是中国国家税务总局（SAT）调查的公司。29,36,37我们访问了2008年至2015年的完整SAT数据集，并使用公司级数据估算能源消耗衍生CO2排放量并测量每家公司的边际减排成本（MAC）。该数据集包含500多个四位数工业部门的公司级信息，从代码1300到4600，涵盖中国30个省份的2116400家公司(图S4–S6,表S6,第8节和第9部分).

数据准备

为了测量每个企业的边际减排成本（MAC）并构建每个四位数工业部门的边际减排费用曲线（MACC），原始数据集中使用的主要变量包括企业的工业总产值、固定资产、工资、中间投入、煤炭消耗、石油消耗和电力消耗。我们没有每年天然气消费的高质量数据。但现有数据表明，天然气消耗作为能源而非物质投入占总能源消耗的比例平均不到3%。因此，缺失的天然气消耗量不会显著影响我们对减排成本节约的估计。这些变量的度量描述如下。

  • i）
    统一形式的工业部门代码。收集四位数的工业部门进行分析，并根据中国《国民经济活动行业分类》（GB/T 4754-2011）统一相应的行业代码。
  • ii）
    匹配行政区域。根据公司名称和所在地区，通过百度地图的地理编码服务获得每个公司的经纬度(https://lbsyun.baidu.com/index.php？title=webapi/guide/webservice-地理编码).
  • iii）
    正在清除丢失的数据。在省级层面，由于数据不完整，西藏、台湾、香港和澳门未纳入样本。在可变水平上，如果工业总产值、固定资产、工资和中间投入的值为零，或者煤炭消耗、石油消耗和电力消耗的所有值均为零，则删除该公司。
  • iv）
    固定价格换算。工业总产值、固定资产、工资和中间投入的价值都换算成2010年的不变价格。生产者价格指数、生产者购买价格指数、固定资产投资价格指数和消费者价格指数分别用作工业总产值、中间投入、固定资产和工资的平减指数。
  • v）
    公司级能源消耗的调整。根据j个(j个=煤炭、石油、电力）由公司报告我(欧盟委员会我,j个第页e（电子）对o个第页t吨e（电子）d日)能源消耗的调整j个(欧盟委员会我,j个一d日j个单位秒t吨e（电子）d日)使用以下公式计算方程式1.在哪里N个A类S公司秒一米对我e（电子）代表两位数行业样本中规模以上公司的数量TEC公司A类S公司,j个秒一米对我e（电子）是总能耗j个这些公司。N个A类S公司一我我是规模以上公司的数量TEC公司A类S公司,j个一我我是能源的总消耗量j个这两项数据都是从国家统计局获得的。
欧盟委员会我一d日j个单位秒t吨e（电子）d日=欧盟委员会我第页e（电子）对o个第页t吨e（电子）d日×TEC公司A类S公司全部的TEC公司A类S公司秒一米对我e（电子）×N个A类S公司秒d日d日N个A类S公司一我我
（方程式1）
  • vi）
    固定水平CO的计算2能源消耗产生的排放。首先，我们根据煤炭和石油各自的份额计算燃煤和燃油的消耗量，182010年，燃煤份额转换为四位数的子部门，2011年，燃油份额转换为两位数的子行业。基于生产的CO2能源消耗排放2我)对于公司我使用以下公式计算方程式2.我们汇总CO2燃煤排放量（EC我,燃料煤)，燃油消耗量（EC我,燃料油)和电力（EC我,电)对于公司我.CO2燃煤和燃油消耗的排放因子取自《省级温室气体排放准备指南》，38而电力消耗因素ρ你好在区域内小时(小时=1,2，…，6）取中国区域电网排放因子。39
E类C类O（运行）2我=1.9003×E类C类我,燃料煤+3.1705×E类C类我,燃料油+ρ你好×E类C类我,电
（方程式2）
  • vii）
    固定水平CO的计算2工业过程排放物。一氧化碳2与工业过程（ICO）相关的排放2)考虑用于非金属矿产品行业。ICO2对于公司我通过省工业过程排放系数的乘积计算k个和工业总产值我)公司的我(方程式3).
我C类O（运行）2我=ξki公司×我O（运行）我
（方程式3）

其中工业过程排放因子ξki公司是CO的比率2工业过程排放量占全省工业总产值的比例k个(表S7).

  • viii）CO异常值的修正2排放。中的普通最小二乘回归方程式4用于纠正CO中的异常值2每四位数工业部门的排放量。
自然对数(C类O（运行）2它)=α0+α1自然对数(T型P（P）它)+ε它
（方程式4）
其中TP它是公司的总产品价值

我年内t吨如果公司的CO2排放量超出95%的预测区间，将被视为异常值，然后用最接近的预测值替换。

确定工业部门

中国工业公司2排放来自几个关键部门。八个工业部门（包括14个四位数的子部门或行业），在本研究中被命名为指定部门或行业，计划纳入中国国家ETS。有关所涵盖部门和行业的详细信息以及GB/T 4754-2011中相应的四位数代码，请参见表2详细工业产出，CO2有关本研究涵盖的所有行业的排放量和位置信息，请参见表S8和第9部分.

边际减排成本估算

边际减排成本（MAC）或不良产出（即CO）的影子价格2发射）可以通过定向输出距离函数（DODF，D类→T型) (补充信息方法）和收入函数（RF）。假设对年∈对+秒代表理想的产出（即工业产品）价格和q个b条∈对+我表示不良产出影子价格，对应的DODF收入函数定义为：

π(x个,对,q个)=最大值{对年年−q个b条b条:(年,b条)∈P（P）(x个)}
（方程式5）

在方程式5,x个,年和b条分别表示工业生产的投入、期望的产出和不期望的产出。RF旨在最大化可行的收入π在生产可能性集内P（P）(x个)从理想产出的正收入中获得对年年以及不良产出的负收入-q个b条b条.根据DODF的定义，如果(年,b条)是可行的，通过沿给定方向移动来消除与之相关的低效克→年,克→b条也是可行的。因此，方程式5可以等效为：

π(x个,对,q个)≥(对年年−q个b条b条)+对年D类→T型克→年+q个b条D类→T型克→b条
（方程式6）

在方程式6，右侧等于收入总和(对年年-q个b条b条)以及消除技术效率低下带来的收入收益，即由于理想产出的增加和不理想产出的减少而带来的收益。中给出的DODF方程式6从收入函数可以表示为：

D类→T型=最小值对年,q个b条{π(x个,对,q个)−(对年年−q个b条b条)对年克→年+q个b条克→b条}
（方程式7）

方向克→=(克→年,克→b条)定义了DODF的距离函数。克→=(1,−1)这代表了增加工业总产值和减少一氧化碳的生产和减排战略2本研究选择了排放物。

由于假设DODF和RF都是可微的，因此包络定理方程式7产生了可以应用的MAC模型。因此，已知第页第个(第页 = 1,2,…,秒)理想的产出价格，相对（f）第个(（f） = 1,2,…,我)不希望的输出影子价格可以被获得为：

q个b条（f）年第页=−对年第页×(∂D类→T型/∂b条（f）∂D类→T型/∂年第页)
（方程式8）

类似地，已知我第(我 = 1,2,…,米)投入价格，相对（f）第个(（f） = 1,2,…,我)不良产出影子价格也可以通过以下方式获得：

q个b条（f）x个我=对x个我×(∂D类→T型/∂b条（f）∂D类→T型/∂x个我)
（方程式9）

有两种类型的不良产出影子价格，即实际工业生产过程中同时存在的MAC。一个是与放弃理想输出的行为有关(方程式8)另一个与扩大投入使用的行动有关(方程式9)减少不良输出的排放。根据理性经济假设，较低的替代MAC应由公司选择。40因此，不良输出的MAC（f）可以定义为：

q个b条（f）=最小值我,第页{q个b条（f）x个我,q个b条（f）年第页}
（方程式10）

为了额外获得基于MAC估计的MACC，将自上而下的经济方法和自下而上的工程方法相结合的混合方法41,42为我们数据库中的每家公司雇用。曲线显示，当减排水平以1%的步幅从1%增加到99%时，MAC增加。

具体来说，首先，计算所有生产装置的不良产出的减排潜力。在获得由企业原始投入产出量的数据估计的生产前沿后，通过沿方向调整不良产出来衡量减排潜力克→b条生产前沿，意味着最大限度地减少不良产出。

其次，估计了不同减排水平下不良产出的MAC。鉴于减排水平τ%假设在不失一般性的情况下，一个理想的产出和一个不理想的产出，减排潜力和减排水平之间存在两种情况：

  • （i）
    减排水平低于或等于不良产出的减排潜力。生产单位将通过减轻τ%其不良输出的原始排放水平，并沿方向到达边界上的某一点克→b条.该单位的MAC，减排水平为τ%是边界上点的斜率，相应的计算公式为：
q个=最小值{−对年×(∂D类→T型(x个,年,b条(1−τ%);克年,克b条)/∂b条(1−τ%)∂D类→T型(x个,年,b条(1−τ%);克年,克b条)/∂年),对x个×(∂D类→T型(x个,年,b条(1−τ%);克年,克b条)/∂b条(1−τ%)∂D类→T型(x个,年,b条(1−τ%);克年,克b条)/∂x个)}
（方程式11）
  • （ii）
    减排水平高于不良产出的减排潜力。在这种情况下，生产单元将位于移动后设定的生产可能性之外τ%其不良输出的原始排放水平。为了满足当前的生产技术，该装置首先减少排放，直到达到生产可能性集的边界，然后通过收缩理想的产量，在边界上移动以满足减排水平。

由于达到减排水平的点位于生产可能性集的边界上，因此可以表示为：

D类→T型(x个,年′,b条(1−τ%);克年,克b条)=0
（方程式12）

哪里年′是边界上调整后的理想输出，当b条减少到b条(1−τ%)随着减排水平的提高τ%.

因此，该单元的MAC的减排水平为τ%可以导出为：

q个=最小值{−对年×(∂D类→T型(x个,年′,b条(1−τ%);克年,克b条)/∂b条(1−τ%)∂D类→T型(x个,年′,b条(1−τ%);克年,克b条)/∂年′),对x个×(∂D类→T型(x个,年′,b条(1−τ%);克年,克b条)/∂b条(1−τ%)∂D类→T型(x个,年′,b条(1−τ%);克年,克b条)/∂x个)}
（方程式13）

第三，进一步合并减排量（或比率），以生成逐步增加的曲线。

至此，我们利用2008年至2015年的企业级投入产出数据构建了生产前沿，并计算了2011年328个四位数行业中总共99179家公司的MAC，以获得每家公司减排目标从1%增加到99%的每一个百分比对应的MAC。年度CO分布214个指定行业的样本公司的排放量和MAC（20%减排目标）以及公司层面64个行业的描述性统计数据见表S8和第9部分.我们假设不同规模的样本企业被均匀抽样并在行业内具有代表性，并扩大行业产出和CO2每个样本公司的排放量基于总产量和总CO成比例2各行业的排放量表S8和第9部分用于中国国家ETS情景模拟。

算法

ETS扩张的优先产业

中国国家ETS目前涵盖火力发电行业（4411家）和每年有CO的公司2排放量超过26000吨。中国政府计划扩大ETS，将另外七个行业包括在内，其中包括13个指定的四位数行业。因此，首先，我们考虑了与火力发电行业相关的这13个指定行业的所有可能组合。其次，我们假设13个指定行业和火电行业已被纳入ETS，然后将引入另外50个行业。第三，我们认为13个指定行业和50个附加行业之间没有优先权差异，并假设所有这63个行业都将被引入。我们试图通过同时包括n（n≥1）个行业，为中国国家ETS下一阶段找到最具成本效益的行业组合。

对于每个行业组合，对于相同数量的CO，有两种类型的减排成本措施2减排：指令控制政策下的减排成本（ACCCP）和排放许可证交易制度下的减排费用（ACETS）。在基准情景下（26000吨准入门槛和20%减排目标），前者是指行业组合中每个企业达到准入门槛时的成本（年度CO2排放量超过26000吨）减少其CO2排放量按历史排放量的相同百分比（20%）计算。后者是指当所有被包括的公司减少其CO时的成本2按照MAC的递增顺序排放，直到完成总减排任务（CO的20%2排放）。然后，将特定行业组合引入ETS的有效性可以计算为减排成本节约的百分比（PACS公司):

P（P）A类C类S公司=A类C类C类C类P（P）−A类C类E类T型S公司t吨o个t吨一我我n个d日单位秒t吨第页我一我o个单位t吨对单位t吨
（方程式14）

其中，工业总产值是指产业组合中所有符合准入门槛的被覆盖企业的工业产值。P较高的行业组合ACS公司建议优先引入中国国家ETS。此外，这一行业组合的减排也是我们在优化推广计划时重点关注的一个重要指标。

优化包含方法

随着参与模拟的行业数量的增加，使用所有行业组合遍历的计算工作量呈指数级增加，无法快速达到最佳解决方案。基于对13个指定行业的模拟结果，我们得出结论：当n-1个行业同时引入ETS时，最优行业覆盖是n（1≤n≤13）个行业同时引进时最优行业覆盖的子集(表S5). 最佳行业覆盖范围由n个如第2.1节和第2.2节的结果所示，以及建议的首次推出计划n个包括第个行业。因纳入以下内容而节省的减排成本百分比n个一次工业量表示为与n个第个行业，即第一个行业的累计减排成本与累计工业总产值之比n个第个行业。

以基准情景为例，当同时包括三个行业时，有286个组合，其中最佳结果是水泥制造+钢铁冶炼+平板玻璃产品。如果我们首先从拟纳入“火电+”ETS的13个行业中确定一个最佳行业（水泥制造业），然后从其余12个拟纳入的行业中确定最佳行业（炼钢），最后确定一个最优行业（平板玻璃产品）从其余11个被纳入的产业中，可以发现每一轮的局部最优产业最终形成一个全局最优的产业组合。

基于上述稳健规则，本研究提出了一种新的仿真算法，用于解决大量行业的问题，而无需计算所有可能的行业组合，通过以下三个步骤可以更快地得出最优的推出计划：

  • 步骤1。每轮只包括一个行业，其余行业分别与已确定纳入“火电+”ETS的所有行业合并计算PACS公司这种组合。
  • 第2步。行业组合中P值最高的剩余行业ACS公司在每一轮中被确定为下一个被包括的行业。
  • 步骤3。重复步骤1和2，直到确定所有行业都包含在订单中。

为了更好地可视化和理解模拟过程，图S7以50个其他行业为例提供了更多详细信息。

模拟设置和案例

根据中国试点ETS和国家ETS的方案，我们在模拟中为企业设置了三种类型的准入门槛，即年度CO2排放量超过5000吨、10000吨和26000吨。此外，对于拟纳入的公司，假设其年度减排目标为其年度CO的5%、10%、15%或20%2排放。尽管中国国家ETS包括排放超过26000吨CO的火力发电公司2为了相对方便且不失准确性，我们假设每年火电行业和其他行业在不同的情景下都有相同的准入门槛（5000吨、10000吨和26000吨）和相同的减排目标（5%、10%、15%和20%），以及两种减排成本（ACCCP和ACETS）火电行业（4411）的计算方法与其他行业相同。

一个例外是电力行业的输配电（4420），这是一个低且单一的减排目标。该行业的减排主要归功于配电线路损耗的减少，因此其减排潜力非常有限。因此，在我们的估计中，假设该行业的默认减排潜力不超过5%，并且无论应用的减排目标如何，该行业的ACCCP都是以被纳入企业的工业产值之和计算的。这保证了电力行业输配电减排成本节约的计算是合理的。

根据中国国家ETS的发展规划，本研究模拟了三种可能的工业部门被纳入ETS的案例，并分别提出了三种案例下的最优推出计划，即（1）13个指定行业的推出计划，（2）50个扩张行业的推出计划，63个行业的备选案例展示计划。

BAU案例：13个指定行业和50个扩展行业的推出计划

本案分为两个阶段。第一阶段将涵盖13个指定行业，第二阶段将从其余行业中进一步选择50个行业。

第一阶段：13个指定行业的推出计划

在下一个发展阶段，中国政府计划将n（1≤n≤13）个指定行业同时引入当前火电行业的ETS。在这种情况下，我们模拟所有C类13n个将引入ETS的可能行业组合，即8191个组合，并提出13个指定行业的最佳推出计划。

第二阶段：50个附加产业的推出计划

除上述13个指定行业和火电行业外，我们假设在第二阶段，还计划将另外50个主要排放行业引入ETS。通过应用前面优化的算法，可以得出50个正在扩张的行业的最优部署方案。

备选案例：63个行业的推出计划

在这种情况下，我们忽略了13个指定行业的优先级，并假设将63个行业（13个指定和50个附加行业）引入火力发电行业的ETS。这里，我们假设n（1≤n≤63）个行业将被包括在火力发电行业之后，并且可以使用之前在第2阶段中优化的算法得出63个行业的备选部署计划。

致谢

这项工作得到了国家自然科学基金（71871022、72271026、72293601、71521002、72174056）、霍英东教育基金（161076）、北京市教育委员会联合发展计划和国家顶尖青年专业人才支持计划的支持。

作者贡献

K.W.和Z.W.设计了这项研究。K.W.和X.S.对研究进行了概念化。K.H.、K.F.和J.Y.帮助组织了手稿。Z.W.和Y.X.进行了分析，并根据K.W.、X.S.、K.H.和K.F.J.Y.提供的SAT数据编写了手稿。K.W.和Y.M.W.监督了该项目。

利益声明

作者声明没有相互竞争的利益。

包容性和多样性

本文作者名单包括参与数据收集、设计、分析和/或作品解释的研究所在地的贡献者。

笔记

发布日期：2023年1月20日

脚注

补充信息可在网上找到https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.105823.

补充信息

文件S1。图S1-S7和表S1-S8：
单击此处查看。（3.0M，pdf格式）

表S9.2011年公司层面64个行业与STAR方法相关的描述性统计数据：
单击此处查看。（36K，xlsx）

数据S1。中国国家排放交易机制下一阶段将引入的13个指定行业的减排成本节约和产业组合减排，如图1所示：
单击此处查看。（5.7M，xlsx）

数据S2。在12种情景下推出50个其他行业的计划，与图2相关：
单击此处查看。（50K，xlsx）

数据S3。12种情景下所有63个行业的大修案例推出计划，与图4相关：
单击此处查看。（63K，xlsx）

数据S4。在12种情景下优先纳入50个其他行业，如图3所示：
单击此处查看。（14K，xlsx）

数据S5。将63个行业纳入12种情景的优先顺序，如图S3所示：
单击此处查看。（15K，xlsx）

数据和代码可用性

本文中生成的所有数据都可以从引线触点应合理要求。

所有原始代码都已存放在我们的GitHub存储库中(https://github.com/WangKe-bit/MAC)并于发布之日公开。

重新分析本文中报告的数据所需的任何其他信息可从引线触点根据要求。

工具书类

1欧盟内部温室气体排放交易绿皮书。欧洲委员会；2000https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/？uri=celex%3A52000DC0087 [谷歌学者]
2Tietenberg T.H.未来资源；美国华盛顿特区：1985年。排放交易，改革污染政策的实践。[谷歌学者]
三。Jotzo F.CCEP；2013年，《中国的排放交易：原则、设计方案和国际实践的教训》。[谷歌学者]
4国家发改委。国家发展和改革委员会；2016年，国家发改委办公厅关于启动有效实施国家排放交易市场重点工作的通知。https://www.ndrc.gov.cn/xxxk/zcfb/tz/201601/t20160122_963576.html？code=&state=123 [谷歌学者]
5Nogrady B.中国启动了世界上最大的碳市场：但它足够雄心勃勃吗？自然。2021;595:637.[公共医学][谷歌学者]
6Mu Y.，Evans S.，Wang C.，Cai W.部门覆盖面如何影响排放交易系统的效率？基于CGE的中国案例研究。申请。能源。2018;227:403–414. [谷歌学者]
7张强、方凯、陈杰、刘海、刘鹏。部门覆盖率在减排成本中的作用：来自边际成本节约的证据。环境。Res.Lett公司。2022;17:045002. [谷歌学者]
8张伟，李杰，李刚，郭S.中国碳排放交易政策的减排效应和碳市场效率。能源。2020;196:117117. [谷歌学者]
9魏勇，朱瑞，谭立。排放交易方案、技术创新与竞争力：来自中国火电企业的证据。J.环境。管理。2022;320:115874.[公共医学][谷歌学者]
10钱宏，周瑜，吴磊。评估中国国家排放交易体系（ETS）中的各种部门覆盖选择攀登。波兰。2018;18:7–26. [谷歌学者]
11林斌，贾泽。排放交易制度的影响和排放交易制度覆盖行业的选择：中国的案例研究。申请。能源。2017;205:1512–1527. [谷歌学者]
12Guo J.，Zhang Y.J.，Zhang K.B.中国节能减排的关键部门：投入产出法的证据。J.清洁。产品。2018;179:180–190. [谷歌学者]
13范毅、王旭。在中国统一碳市场的背景下，ETS应包括哪些部门？能源环境。2014;25:613–634. [谷歌学者]
14Wu L.，Zhang S.，Qian H.中国国家排放交易计划的分配效应，重点是部门覆盖和收入回收。能源经济。2022;105:105770. [谷歌学者]
15Pang J.，Timilsina G.排放交易计划将如何影响中国的省级经济：来自可计算一般均衡模型的见解。更新。维持。能源收入。2021;145:111034. [谷歌学者]
16吴宏，张忠。碳交易价格的区域差异及其空间驱动机制：来自中国的证据。环境。科学。波卢特。物件。2022;29:82799–82811.[公共医学][谷歌学者]
17张丹、卡普卢斯·V.J.、卡西萨·C、张欣。中国排放交易：进展与前景。能源政策。2014;75:9–16. [谷歌学者]
18钱海、徐旭、曹杰、任峰、魏伟、孟杰、吴丽。中国工业中的空气污染减排与气候共赢。自然维持。2021;4:417–425. [谷歌学者]
19.Doh Dinga C.，Wen Z.中国水泥行业节能减排多目标优化。申请。能源。2021;304:117714. [谷歌学者]
20张琦、徐杰、王毅、哈桑贝吉A.、张伟、陆海、阿伦斯M.节能与CO综合评价2基于动态物质流的中国钢铁行业减排。申请。能源。2018;209:251–265. [谷歌学者]
21任磊，周旭，彭涛，欧霞。CO的回顾2以中国为重点的钢铁行业减排技术和低碳发展。更新。维持。能源收入。2021;143:110846. [谷歌学者]
22.2003年10月13日欧洲议会和理事会第2003/87/EC号指令建立了共同体内温室气体排放配额交易计划，并修订了理事会第96/61/EC号指令（与欧洲经济区相关的文本）欧洲委员会；2003https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2003/87/oj [谷歌学者]
23.杜磊，汉利A.，魏C.估算一氧化碳的边际减排成本曲线2中国排放：省级面板数据分析。能源经济。2015;48:217–229. [谷歌学者]
24Badau F.、Färe R.、Gopinath M.《全球应对气候变化的能力：研究全球二氧化碳市场带来的全球经济和环境绩效》。资源。能源经济。2016;45:46–64. [谷歌学者]
25Repkine A.，Min D.估算有害排放物减排成本的迭代方法。J.生产。分析。2018;49:123–136. [谷歌学者]
26Nakaishi T.开发有效的CO2和SO2基于中国燃煤电厂边际减排成本的缓解策略。申请。能源。2021;294:116978. [谷歌学者]
27Jin Y.，Chen B.潜在CO的比较2中国和韩国制造业的减排和边际减排成本。J.因诺夫。知识。2022;7:100172. [谷歌学者]
28朱杰、范勇、邓欣、薛立。中国排放权交易引发的低碳创新。国家公社。2019;10:4088. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
29崔J.、王C.、张J.、郑毅。中国区域碳市场试点在减少企业排放方面的有效性。程序。国家。阿卡德。科学。美国。2021;118e2109912118。[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
30.杜磊，汉利A.，魏C.中国二氧化碳排放的边际减排成本：参数分析。环境。资源经济。2015;61:191–216. [谷歌学者]
32Zhang S.，Chen W.用概率框架评估中国向碳中和的能源转型。国家公社。2022;13:87. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
33Shi X.、Sun Y.、Shen Y.中国雄心勃勃的能源转型计划。科学。2021;373:170.[公共医学][谷歌学者]
34《财经》。2021.为什么领导指示没有阻止“碳减排”运动？http://economy.caijing.com.cn/20220306/4844296.shtml网站 [谷歌学者]
35托列夫森J.乌克兰战争对能源、气候和粮食意味着什么。自然。2022;604:232–233.[公共医学][谷歌学者]
36Chen Z.，Liu Z.，Suárez Serrato J.C.，Xu D.Y.在中国通过企业所得税减免削减研发投资。美国经济。版次。2021;111:2065–2100. [谷歌学者]
37刘毅、毛杰。税收激励如何影响投资和生产率？来自中国的确凿证据。美国经济。《经济学杂志》。波兰。2019;11:261–291. [谷歌学者]
38省级温室气体准备指南。国家发展和改革委员会；2011http://www.cbcsd.org.cn/sjk/nengyuan/standard/home/20140113/download/shengjiwenshiqiti.pdf [谷歌学者]
392006年至2016年中国区域电网减排项目基准排放系数。中国生态环境部；2018http://www.mee.gov.cn/ywgz/ydqhbh/wsqtkz/201812/t20181220_685481.shtml网站 [谷歌学者]
40Kuosmanen T.，Zhou X.影子价格与边际减排成本：凸分位数回归方法。欧洲药典。物件。2021;289:666–675. [谷歌学者]
41王凯，冼毅，杨凯，石霞，魏义民，黄忠。CO的边际减排成本曲线和最优减排轨迹2中国石油工业的排放。注册环境。更改。2020;20:1131. [谷歌学者]
42Xian Y.，Yu D.，Wang K.，Yu J.，Huang Z.获取成本最低的一氧化碳指标2减排：来自中国钢铁行业的证据。能源经济。2022;106:105812. [谷歌学者]
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