风险共担视角下CCER项目开发模式分析及协调机制研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.1401

摘要/Abstract

摘要：

碳排放抵消机制是碳交易体系的基本要素，其中，国家资源核证减排量（chinese certification emission reductions，CCER）被普遍认为是弥补可再生能源项目正外部性、促进能源产业绿色发展的关键路径。为探究风险视角下CCER项目不同开发模式对开发决策的影响，分别构建分散决策下纯咨询模式、收益风险共担模式以及集中决策三种博弈模型，对比分析不同开发模式选择的边界条件，并针对分散决策边际效率损失问题设计相应的协调机制，研究发现：（1）当项目开发失败风险大于一定阈值时，收益风险共担模式可以有效降低双方面临的风险，扩大项目开发规模，促进环境改善。当项目开发失败风险处于一定阈值区间时，碳资产管理公司参与收益风险共担模式将获得最优收益。（2）收益风险共担模式并不总是有利于核证减排企业获利，且项目清洁建设水平较低，通过设计最优项目清洁建设水平协调契约、最优项目收益分享比例协调契约，可以促使核证减排企业按照集中模式下的交易价格、项目规模和清洁建设水平开发CCER项目，实现供应链协调。（3）项目价格敏感系数也是影响碳资产管理企业和核证减排企业合作的重要因素，随着价格敏感系数增加，实现供应链协调的参数范围变大，可协调的利润空间变大；面对弹性缺乏的市场，核证减排企业应当谨慎开发，采取稳健的开发策略。

关键词: 碳排放抵消机制, CCER项目开发, 风险共担, 协调机制

Abstract:

Chinese certification emission reductions （CCER） is a fundamental element of carbon trading system and is regarded as a key path to compensate for the positive externality of renewable energy projects and promote green development of energy industry. To complete project development， certified emission reduction enterprises usually need to cooperate with carbon asset management companies. Common CCER project cooperation models include pure consultancy， revenue and risk sharing， and centralized decision-making. Under the background of the restart of CCER market， when selecting cooperation models for CCER project development， enterprises need to comprehensively consider various factors， such as revenue， risk， project clean development level， and environmental impact. Therefore， it is necessary to analyze from multiple perspectives which cooperation model certified emission reduction enterprises should choose for CCER project development. In addition， to achieve a centralized decision-making level， appropriate contracts need to be designed to coordinate the benefits of both parties， reduce project risks， and motivate certified emission reduction enterprises to carry out clean development of CCER projects.To explore the impact of different development models of CCER projects on enterprise decisions from a risk perspective， a game model is constructed based on three CCER cooperation models， consisting of a third-party carbon asset management company and certified emission reduction enterprises. The different cooperation models are compared in terms of unit product price， project development scale， profit， clean development level， and environmental impact， providing decision-making basis for the optimal project cooperation model for carbon asset management enterprises and certified emission reduction enterprises. In addition， to address the issue of marginal efficiency loss in decentralized decision-making， optimal clean development level coordination contract and optimal revenue sharing ratio coordination contract are designed to achieve supply chain coordination.Through the study， it is found that when the risk of project development failure falls within a certain threshold range， the carbon asset management company participating in the revenue and risk sharing model will share more profits. Moreover， when the risk of project development failure exceeds a certain threshold， the revenue and risk sharing model can effectively expand the project development scale and promote environmental improvement. However， when the environmental benefits of the project are significant， the revenue and risk sharing model is not always beneficial for the profit of certified emission reduction enterprises and leads to lower levels of clean development. By designing optimal clean development level coordination contracts and optimal revenue sharing ratio coordination contracts， certified emission reduction enterprises can be encouraged to develop CCER projects based on centralized transaction prices， project scales， and clean development levels， thereby achieving supply chain coordination. Therefore， when signing the revenue and risk sharing cooperation agreement， both parties should focus on negotiating and coordinating the optimal project revenue sharing ratio.In addition， the project price sensitivity coefficient is also an important factor affecting the cooperation between third-party carbon asset management companies and certified emission reduction enterprises. As the price sensitivity coefficient increases， the space for coordinated profits becomes larger. In the face of a market with limited elasticity， certified emission reduction enterprises should cautiously develop and adopt a prudent development strategy. The government should ensure that the inclusion of CCER plays a driving role in the carbon market while ensuring that offset mechanisms have a certain degree of flexibility.

Key words: carbon offset mechanism, CCER project development, risk-sharing, coordination mechanism

中图分类号:

F272

李佩函,汪仲泽,夏西强, 等. 风险共担视角下CCER项目开发模式分析及协调机制研究[J]. 中国管理科学, 2026, 34(1): 244-255.

Peihan Li,Zhongze Wang,Xiqiang Xia, et al. Studing on Enterprise CCER Project Development Models and Coordination Mechanism from the Perspective of Risk Sharing[J]. Chinese Journal of Management Science, 2026, 34(1): 244-255.

图/表 9

图1

表1

符号及其说明"

符号	说明
决策变量
$w, θ$	分别表示纯咨询模式下CCER项目相关服务的咨询费用、收益风险共担模式下收益分享比例
$p i$	表示模式 $i$ 下CCER项目单位交易价格，其中 $i ∈ {N, F, O}$
$q i$	表示模式 $i$ 下核证减排企业CCER项目的开发规模，即CCER项目产量，其中 $i ∈ {N, F, O}$
$λ i$	表示模式 $i$ 下核证减排企业的CCER项目清洁建设水平， $i ∈ {N, F, O}$
参数
$y, z$	分别表示核证减排企业和碳资产管理公司
$N, F, O$	分别表示分散决策下的纯咨询模式、收益风险共担模式和集中决策模式
$H, P$	分别表示最优项目清洁建设水平协调契约和最优项目收益分享比例协调契约
$c 1, c 2$	分别表示第三方审定和核证机构的单位产品服务费用、碳资产管理公司提供CCER项目咨询服务的成本
$e, e c$	分别表示单位产品碳排放行业基准水平、核证减排企业执行CCER项目后单位产品对环境影响
$b$	表示单位清洁建设水平的价格弹性，即CCER项目清洁建设水平的变动引起单位产品价格变动的程度
$g, t$	分别表示 $H$ 协调契约下碳资产管理公司给予核证减排企业的固定支付、单位项目建设水平的奖励系数
$β, α$	分别表示核证减排企业CCER项目的清洁建设投资系数、CCER项目的风险系数
$δ$	表示CCER产品价格对产量变动的敏感程度，即价格关于产量的弹性系数的负值
$π i y, π i z, π O$	分别表示核证减排企业收益、碳资产管理公司收益、供应链整体收益，其中 $i ∈ {N, F}$

表1

图2

图3

图4

图5

图6

图7

图8

参考文献 24

[1]	张宁，庞军. 全国碳市场引入CCER交易及抵销机制的经济影响研究［J］. 气候变化研究进展， 2022， 18（5）： 622-636.
	Zhang N， Pang J. The economic impacts of introducing CCER trading and offset mechanism into the national carbon market of China［J］. Climate Change Research， 2022， 18（5）： 622-636.
[2]	李峰，王文举，闫甜. 中国试点碳市场抵消机制［J］. 经济与管理研究， 2018， 39（12）： 94-103.
	Li F， Wang W J， Yan T. The offset mechanism of China’s pilot carbon markets［J］. Research on Economics and Management， 2018， 39（12）： 94-103.
[3]	Li L， Ye F， Li Y， et al. How will the Chinese Certified Emission Reduction scheme save cost for the national carbon trading system？［J］. Journal of Environmental Management， 2019， 244： 99-109.
[4]	林伯强. 现代能源体系下的碳市场与电力市场协调发展［J］. 人民论坛·学术前沿， 2022（13）： 56-65.
	Lin B Q. Coordinated development of carbon market and electricity market under modern energy system［J］. Frontiers， 2022（13）： 56-65.
[5]	Gao F， Souza G C. Carbon offsetting with eco-conscious consumers［J］. Management Science， 2022， 68（11）： 7879-7897.
[6]	李永海，陈曦，张尧，等. 基于CBDT的新产品开发项目风险应对方案选择方法［J］. 管理工程学报， 2015， 29（3）： 257-264.
	Li Y H， Chen X， Zhang Y， et al. Methods for selecting NPD project risk response alternatives using case-based decision theory［J］. Journal of Industrial Engineering and Engineering Management， 2015， 29（3）： 257-264.
[7]	Ye F， Xiong X， Li L， et al. Measuring the effectiveness of the Chinese Certified Emission Reduction scheme in mitigating CO₂ emissions： A system dynamics approach［J］. Journal of Cleaner Production， 2021， 294： 125355.
[8]	Li L， Ye F， Li Y， et al. How will the Chinese Certified Emission Reduction scheme save cost for the national carbon trading system？［J］. Journal of Environmental Management， 2019， 244： 99-109.
[9]	方恺，毛梦圆，刘潇，等.双碳政策工具的共同富裕效应——基于中国核证自愿减排项目的县域数据研究［J］.浙江大学学报（人文社会科学版），2023，53（2）： 101-115.
	Fang K， Mao M Y， Liu X， et al. The impact of policy tools for China’s carbon peaking and carbon neutrality on common prosperity： Evidence from county-level data of Chinese certified emissions reduction projects［J］. Journal of Zhejiang University （Humanities and Social Sciences）， 2023， 53（2）： 101-115.
[10]	陈伟达，陈政屹. 碳抵消机制下的制造/再制造生产决策优化研究［J］. 工业工程， 2022， 25（1）： 11-18.
	Chen W D， Chen Z Y. Optimal manufacturing/remanufacturing production decisions under carbon offset mechanism［J］. Industrial Engineering Journal， 2022， 25（1）： 11-18.
[11]	李凡略，何可，张俊飚. 价值认知对规模养猪户农业碳交易参与意愿及期望碳价的影响——以户用沼气CCER项目为例［J］.农业现代化研究， 2021， 42（5）： 889-899.
	Li F L， He K， Zhang J B. The influence of value perception on the willingness to participate in agricultural carbon trading and expected carbon price of large-scale hog farms： A case study of the household biogas CCER project［J］. Research of Agricultural Modernization， 2021， 42（5）： 889-899.
[12]	何可，李凡略，畅华仪. 构建低碳共同体：地方性共识与规模养猪户农业碳交易参与——以农村沼气CCER碳交易项目为例［J］.中国农村观察， 2021（5）： 71-91.
	He K， Li F L， Chang H Y. Building a low carbon community： Local consensus and the participation of large-scale pig breeders in agricultural carbon trading［J］. China Rural Survey， 2021（5）： 71-91.
[13]	曹先磊，程毅明，吴伟光. 碳中和目标背景下CCER林业碳汇项目开发优先序研究［J］. 统计与信息论坛， 2022， 37（5）： 52-63.
	Cao X L， Cheng Y M， Wu W G. Study on the priorities for the development of CCER forestry carbon sink projects under the context of carbon neutrality goals［J］. Journal of Statistics and Information， 2022， 37（5）： 52-63.
[14]	曹裕，胡韩莉，李青松. 成本分担契约下绿色供应链的环境标签策略选择研究［J］. 中国管理科学， 2022， 30（10）： 119-129.
	Cao Y， Hu H L， Li Q S. Environmental labeling strategy selection of green supply chain under cost sharing contract［J］. Chinese Journal of Management Science， 2022， 30（10）： 119-129.
[15]	赖红珍，周艳菊，陈晓红，等. 考虑供应链上游社会责任履行的供应链协调机制研究［J］. 系统工程理论与实践， 2023， 43（9）： 2502-2519.
	Lai H Z， Zhou Y J， Chen X H， et al. Research on supply chain coordination mechanism considering the social responsibility practices of the upstream supply chain［J］. Systems Engineering-Theory & Practice， 2023， 43（9）： 2502-2519.
[16]	夏西强，陈俊，朱庆华，等. 碳配额分配方式对授权再制造影响及协调机制研究［J］. 系统工程理论与实践， 2023， 43（9）： 2632-2655.
	Xia X Q， Chen J， Zhu Q H， et al. Studying on the impact of carbon allowance allocation methods on authorization remanufacturing and coordination mechanism［J］. Systems Engineering-Theory & Practice， 2023， 43（9）： 2632-2655.
[17]	Alaei S， Makhdoumi A， Malekian A， et al. Revenue-sharing allocation strategies for two-sided media platforms： Pro-rata vs. user-centric［J］. Management Science， 2022， 68（12）： 8699-8721.
[18]	李忠萍，王建军. 分级诊疗体系中优质服务能力再配置决策与利益共享协调机制设计［J］. 中国管理科学， 2023， 31（4）： 205-217.
	Li Z P， Wang J J. High-quality service capacity reallocation decision and profit-sharing coordination scheme design in the hierarchical healthcare systems［J］. Chinese Journal of Management Science， 2023， 31（4）： 205-217.
[19]	Xie L， Ma J， Goh M. Supply chain coordination in the presence of uncertain yield and demand［J］. International Journal of Production Research， 2021， 59（14）： 4342-4358.
[20]	潘永明，邹丁华，张志武.基于碳标签制度的两级供应链协调机制研究［J］.中国管理科学，2021，29（1）： 109-115.
	Pan Y M， Zou D H， Zhang Z W. Two-echelon supply chain coordination strategy based on carbon labeling system［J］. Chinese Journal of Management Science， 2021， 29（1）： 109-115.
[21]	Zhou J， Fan X， Chen Y J， et al. Information provision and farmer welfare in developing economies［J］. Manufacturing & Service Operations Management， 2020， 23（1）： 230-245.
[22]	Chen Y， Li B， Zhang G， et al. Quantity and collection decisions of the remanufacturing enterprise under both the take-back and carbon emission capacity regulations［J］. Transportation Research Part E： Logistics and Transportation Review， 2020， 141： 102032.
[23]	令狐大智，武新丽，李怡娜，等.低碳划分标准对异质企业碳排放决策的影响机理研究［J］.中国管理科学，2023，31（4）：46-55.
	Linghu D Z， Wu X L， Li Y N， et al. Impact mechanism of low-carbon classification standards on carbon emission decisions of heterogeneous corporate［J］. Chinese Journal of Management Science， 2023， 31（4）： 46-55.
[24]	喻登科，解佩佩，高翔. “双碳”目标下产业结构优化对区域绿色发展的影响研究［J］. 创新科技， 2022， 22（9）： 50-59.
	Yu D K， Xie P P， Gao X. The impact of industrial structure optimization on green development under the constraint of carbon peak and neutrality goals［J］. Innovation Science and Technology， 2022， 22（9）： 50-59.