贾书伟,于海平

(河南农业大学 信息与管理科学学院, 郑州 450046)

0 引言

国际顶级期刊《Nature》的一项研究表明:公路运输占全球CO2排放总量的18%[1]。由此可见,载客和载货汽车的污染物与CO2减排(简称减污降碳)的协同治理具有重要意义。

国外部分国家将经济政策与技术手段相结合来共同治理城市交通污染,均取得了良好效果。经济政策治理方面,例如20世纪初,英国的交通拥堵收费政策[2],在一定程度上缓解了城市的交通拥堵,机动车污染物和CO2减排也得到了一定的改善。美国部分学者采用成本-效益分析法核算了温室气体的减排成本,发现CO2的社会成本较高[3]。技术手段包括智能信息技术、电动化等,智能信息技术方面的代表性研究如意大利的车辆尾气GPS跟踪系统[4],电动化技术方面的代表性研究如美国电力的交通减排效果评估[5-6]。这些研究成果对我国城市交通减污降碳的协同治理提供了有益的借鉴。

在国内经济政策治理方面,典型的研究如北京师范大学环境学院毛显强教授及其团队提出的协同控制效应坐标系分析及协同控制交叉弹性系数分析法,通过构建CGE-CIMS联合模型,对环境税、碳税等经济政策的减污降碳协同效应进行评估[7],发现减污政策对CO2减排同样具有协同效益,二者要协同控制。生态环境部环境与经济研究中心的部分学者发现强化低碳情景能够在一定程度上推进CO2达峰的进程[8]。部分学者还探究了拥堵收费[9-10]、补贴政策的CO2减排[11]和机动车污染物减排效果[12]。另外,研究者还从能源转型规律[13]、转型路径[14]及其优化[15]、城市公共交通碳排放效率的测算[16]、大气污染改善的贡献[17]、碳减排策略的动态演化[18]、公众参与的治理机制[19]等视角深入探究了双碳背景下的污染治理策略,为城市交通减污降碳研究指出了明确的方向。李云燕等[20]发现单一政策在城市交通减污降碳协同性方面具有局限性,组合策略具有较强的协同减排力度。陈凤先等[21]发现共享骑行具有显著的减污和降碳协同效应。碳达峰、碳中和背景下,史作廷[22]分析了近年来我国工业、建筑及交通领域的节能绩效,对构建绿色低碳运输方式、实现城市交通减污降碳的协同增效目标具有积极作用。

以上研究为城市交通减污降碳策略的选取提供了有益借鉴,但现有研究较少关注潜在心理属性对出行方式决策的影响。为此,引入自愿倡导型策略,利用沉没成本及损失厌恶效应等行为经济学原理,将机动车出行决策的心理影响因素嵌入系统动力学模型中,提升公民绿色出行的认知程度、降低小型客车出行量。通过动态仿真,进一步优化城市交通减污降碳的协同增效策略。

与已有研究相比,研究根据损失厌恶和沉没成本效应,揭示污染收费政策对小型客车减污降碳的“双重”效应,弥补已有研究忽视潜在心理属性因素对出行决策影响的缺憾;将自愿倡导型策略与行为经济学(behavioral economics,BE)和系统动力学原理(system dynamics,SD)相结合(简称BE-SD理论),从提升公民对绿色出行认知程度的层面构建一种基于BE-SD理论的小型客车减污降碳管理模型,通过动态仿真,挖掘中长期可能蕴藏的负效应,为减污降碳协同增效对策的提升提供理论支撑。

1 基于BE-SD理论的小型客车减污降碳管理模型

1.1 系统动力学和行为经济学

系统动力学是一种基于反馈控制理论和计算机仿真技术研究复杂系统动态行为的定量方法。它擅长处理中长期问题。从某种意义上说,准确预测趋势的逆转比准确预测行为趋势的增长率更有意义。然而,趋势的逆转往往在很长一段时间内才出现,因此该方法可以在中长期内模拟,已广泛应用于能源可持续发展、交通污染物减排[23]、碳减排[24]、水资源管理[25]等研究领域。

损失厌恶和沉没成本效应是行为经济学的重要理论。损失厌恶反映了人们的风险偏好并非一致,当涉及的是收益时,人们表现为风险厌恶;当涉及的是损失时,人们则表现为风险寻求[26]。沉没成本效应是指如果人们已为某种商品或劳务支付过成本,那么便会增加该商品或劳务的使用频率[26]。

1.2 系统流图

将行为经济学原理与系统动力学相结合,以北京市为例,可构建一种基于BE-SD理论的小型客车减污降碳管理模型,如图1所示。数据主要来自《中国机动车污染防治年报(2011～2015)》《中国机动车环境管理年报(2016～2018)》《中国移动源环境管理年报(2019～2021)》《北京市统计年鉴》《中国统计年鉴》等。该模型包括环境子系统、政策子系统、交通子系统以及社会和经济子系统。其中,在政策子系统中,机动车污染收费政策对小型客车减污降碳具有“双刃剑”效应。首先,做出出行决策前,污染收费被视为一种损失,对出行具有抑制作用。它通过3个路径影响城市交通的减污降碳管理。一方面,从机动车出行量视角来分析,通过提高机动车出行成本,受损失厌恶效应的影响,能够减少机动车出行总量。另一方面,从保有量视角来分析,收费政策对机动车保有量的作用效果较为微弱。另外,可将收费的一部分用于改善公共交通的基础设施,提升公共交通供给水平。其次,一旦做出出行决策,该收费就将被视为一种沉没成本,尤其当收费额度较高时,易引发出行新需求,最终增加了机动车出行总量。

图1 考虑沉没成本效应的小型客车减污降碳管理模型

为此,在环境子系统中引入自愿倡导型策略,包括文件解读、科普宣教、全员教育等方式,通过提升公民对绿色出行的认知程度,来降低机动车出行量,并构建一种考虑沉没成本效应和公民绿色出行认知程度提升的小型客车出行抑制算法,具体步骤如图2所示。

图2 基于沉没成本效应的小型客车出行量抑制算法

由图2可知,小型客车出行量由小型客车出行增长程度、小型客车出行抑制程度、小型客车保有量及小型客车出行比例共同决定,进而可得到小型客车出行量=小型客车×小型客车出行比例×(1+ε1·NTND)[1-ε2·ln(1+DPG)]。该算法考虑到心理因素对小型客车出行决策的影响,为小型客车减污降碳管理模型(图1)的构建提供了理论依据。

流图中关键变量还包括小型客车PM污染程度(减污)、小型客车CO2排放量(降碳)、小型客车能源消耗量(节能)、小型客车温室效应影响程度(副作用)等,主要方程如下。

1) 小型客车=INTEG(小型客车增长量-小型客车年报废量,4.104 5×106),单位:辆。

2) 小型客车温室效应影响程度=INTEG(CO2排放的影响+能源消耗的影响,0)。

3) 城市道路面积=INTEG(道路增长量,9.164×107),单位:m2。

4) 城市GDP总量=INTEG(GDP增长量-GDP损耗量,1.718 88×1012),单位:元。

5) 城市人口总量=INTEG(人口出生+净迁入量-人口死亡,2.023 8×107),单位:人。

6) 小型客车出行量=小型客车×小型客车出行比例×(1+ε1·NTND)[1-ε2·ln(1+DPG)],单位:辆。

7) 小型客车CO2排放影响程度=WITH LOOKUP {小型客车CO2排放量,[(0,0)-(2.5×107,1)],(7×106,0.1),(9×106,0.2),(1.2×107,0.3),(1.518 99×107,0.4),(1.775 05×107,0.45),(1.966 21×107,0.5),(2.166 46×107,0.55),(2.260 9×107,0.6),(2.296 1×107,0.65),(2.310 56×107,0.7),(2.331 85×107,0.75),(2.346 22×107,0.8)}。

8) 小型客车能源消耗影响程度=WITH LOOKUP {小型客车能源消耗量,[(0,0)-(1.2×1010,1)],(3×109,0.1),(5×109,0.2),(6×109,0.3),(6.885 78×109,0.4),(8.046 5×109,0.5),(8.913 06×109,0.55),(9.820 81×109,0.6),(1.024 89×1010,0.65),(1.040 85×1010,0.7),(1.047 4×1010,0.75),(1.057 06×1010,0.8),(1.063 57×1010,0.85)}。

9) 小型客车能源消耗量=小型客车出行量×小型客车年均行驶里程×小型客车每千米油耗,单位:L。

10) 小型客车CO2排放量=小型客车出行量×小型客车CO2排放因子×小型客车年均行驶里程×客运政策影响系数,单位:t。

2 减污降碳协同增效策略的动态仿真

2.1 模型检验

以小型客车和城市道路面积为例,将2011—2020年的历史值与相应的仿真值进行比较,结果见表1和表2。

表1 小型客车的历史值检验

表2 城市GDP总量的历史值检验

由表1和表2可知,小型客车和城市道路面积的所有相对误差均低于5%,且平均相对误差分别为2.63%和1.41%,精度等级为二级,可以进行仿真模拟。

2.2 沉没成本效应视角下污染收费政策对减污降碳的双重效应

根据前期相关研究[10]可知,适度的收费能够实现缓堵和减排的“双赢”,20～60元/(天·辆)是机动车污染收费的一个较为合理的范围。以50、100、150元/(天·辆)为例,通过动态仿真,探究收费政策对小型客车减污降碳的影响,仿真结果如图3所示。

图3 沉没成本效应视角下污染收费政策对小型客车减污降碳的影响曲线

当收费取50元/(天·辆)时,小型客车PM污染程度(图3(a)曲线1)、CO2排放量(图3(b)曲线1)、能源消耗量(图3(c)曲线1)及温室效应影响程度(图3(d)曲线1)的增长速度均受到了抑制,呈现缓慢爬升态势,因此污染收费政策对小型客车减污降碳具有促进作用。

当收费取100元/(天·辆)和150元/(天·辆)时,小型客车PM污染程度(图3(a)曲线2-3)、CO2排放量(图3(b)曲线2-3)、能源消耗量(图3(c)曲线2-3)及温室效应影响程度(图3(d)曲线2-3)均呈反弹迹象,原因可能是一旦做出出行决策,收费就将被视为一种沉没成本,尤其在收费过高时易诱发出行新需求,增加了每天的出行次数,进而加剧拥堵、污染物排放及能源消耗,产生副作用。

2.3 自愿倡导型政策对小型客车减污降碳的影响

根据以上分析,污染收费以60元/(天·辆)为例,通过文件解读、科普宣教、全员教育等措施来强化宣传引导力度(其作用强度分为低、中、高,进行灵敏性分析,观察主要变量的动态变化趋势,分别对应方案2、方案3和方案4),进而提升公民对绿色出行的认知程度,以此来降低小型客车出行总量,具体仿真结果见图4和表3。

表3 不同情景方案的减污降碳绩效

图4 自愿倡导型政策对小型客车减污降碳的影响曲线

由图4(a)可知,基准情景下,小型客车PM污染程度呈上升态势(曲线1),CO2排放量(曲线2)和能源消耗量(曲线3)仍持续上升,致使小型客车温室效应影响程度(曲线4)快速增长。在减污方面,图4(b)—(d)显示PM污染程度开始持续下降。表3的仿真结果表明,与基准情景相比,方案4使PM污染程度大约下降33.98%,减污效果较为显著。

在降碳和节能方面,随着宣传引导力度的不断增强,小型客车CO2排放量由基准情景的1.125 26×107t降至8.808 51×106t(方案4),而能源消耗量由基准情景的5.100 92×109L降至3.993 01×109L(方案4),大约下降了21.72%。

在缓解温室效应方面,从基准情景至方案4,小型客车温室效应影响程度下降至0.593 1,大约下降了30.69%,有效抑制了温室效应影响程度(小型客车所诱发的)的快速增长。

综上所述,自愿倡导型政策是机动车污染收费政策的一种有益补充,具有多重绩效,在减污降碳的同时能进一步缓解交通拥堵,降低能源消耗量,进而抑制温室效应影响程度的增长,具有增效功能。

3 结论

“双碳”目标导向下,城市交通减污降碳协同增效研究具有重要现实意义。将行为经济学原理与系统动力学相结合,构建一种考虑沉没成本的小型客车减污降碳管理模型,通过动态仿真,得出以下结论。

1) 价格调控型政策(如污染收费)对小型客车减污降碳具有双重作用。在出行决策之前,收费对小型客车出行具有抑制作用,而做出决策之后,在沉没成本效应的影响下,又会诱发出行新需求。尤其在做出出行决策之后和收费额度较高的情况下,更容易加剧副作用的累积。为此,需引入自愿倡导型政策,以提升公民对绿色出行的认知程度,进而降低机动车出行量,实现减污与降碳的协同治理目标。

2) 自愿倡导型措施对小型客车出行量、小型客车CO2排放量及能源消耗量的发展具有积极作用。

3) 机动车污染收费与自愿倡导型政策相结合,能够发挥减污、降碳、节能及抑制温室效应的多重功效,但对小型客车保有量的影响效果较为微弱。因此,后续研究需引入技术引导型措施,如提升报废率等策略来不断地去完善。