段海燕 王培博 蔡飛飛 趙婧辰 王憲恩

摘要公平合理的污染物排放總量控制指標(biāo)分配是總量控制制度有效運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文綜合考慮區(qū)域差異、行業(yè)差異等，研究總量控制指標(biāo)差異性公平分配模式；設(shè)定區(qū)域差異情景、行業(yè)差異情景、一般耦合情景和綜合耦合情景，運(yùn)用Nash談判模型建立政府橫向公平對比談判機(jī)制，研究區(qū)域污染物總量控制指標(biāo)差異性公平分配的優(yōu)化算法，并以吉林省的COD總量控制指標(biāo)分解為例進(jìn)行實(shí)例分析。結(jié)果顯示，與基準(zhǔn)年排放量占比相比，基于區(qū)域差異的分配方案變化不大（-15.22%～4.48%），但基于行業(yè)差異的分配方案因化學(xué)纖維制造業(yè)（30.0%）和黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)（27.2%）配額影響而變化很大（-87.83%～154.22%）?？紤]傳統(tǒng)總量指標(biāo)配額行政直接分配模式單一，運(yùn)用Nash談判模型對分配結(jié)果進(jìn)行談判優(yōu)化，結(jié)果顯示綜合耦合情景下的COD配額分配結(jié)果因綜合區(qū)域差異和行業(yè)差異而基本得到了所有市的認(rèn)可，綜合滿意度為89.02%；而區(qū)域差異情景下的COD配額分配結(jié)果，因更接近于基準(zhǔn)年排放量占比而得到除吉林市和通化市以外的其他7個城市的認(rèn)可，優(yōu)化博弈后的滿意度最高（89.25%）；一般耦合情景和行業(yè)差異情景，因部分配額高指標(biāo)行業(yè)集中到吉林市和通化市，存在很大的爭議；博弈結(jié)果顯示各市并不希望配額指標(biāo)分配結(jié)果偏離基準(zhǔn)年太多。因此，實(shí)現(xiàn)省域總量控制指標(biāo)差異性公平分配，可引入政府橫向公平談判機(jī)制博弈優(yōu)化差異性配置方案，識別滿意度最高或認(rèn)可度最高的談判優(yōu)化方案，實(shí)現(xiàn)總量控制指標(biāo)分配的差異性公平。

關(guān)鍵詞總量控制；差異性公平；區(qū)域差異；行業(yè)差異；不對稱Nash談判模型

中圖分類號F321.1文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號1002-2104（2018）08-0056-12DOI：10.12062/cpre.20180414

近年來，中國秋冬“霧鎖連城”漸趨常態(tài)化，京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝（成都、重慶）四大“霧霾帶”輪廓漸顯。環(huán)境問題在中國已成為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展過程中的一個事關(guān)根本、不可回避、亟待解決的系統(tǒng)性難題。黨的十九大報(bào)告明確提出著力解決突出環(huán)境問題、加快生態(tài)文明體制改革、建設(shè)美麗中國。發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)表明，污染物排放總量控制是解決突出環(huán)境問題、改善環(huán)境質(zhì)量的重要手段，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的有力結(jié)合點(diǎn)[1]?！吨腥A人民共和國環(huán)境保護(hù)法》（2015）第四十四條明確規(guī)定國家實(shí)行重點(diǎn)污染物排放總量控制制度，污染物排放總量控制指標(biāo)由省、自治區(qū)、直轄市人民政府分解落實(shí)。新時(shí)期，污染物排放總量控制指標(biāo)作為稀缺的環(huán)境容量資源，其指標(biāo)分解意味著財(cái)產(chǎn)利益的分割，公平合理的污染物排放總量控制指標(biāo)分配遂成為總量控制制度能否有效運(yùn)行的重要前提和基礎(chǔ)。因此，省域污染物排放總量控制指標(biāo)的公平合理分配，是影響污染物總量控制成效的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

1文獻(xiàn)綜述

區(qū)域污染物總量控制指標(biāo)分配問題一直受國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，但研究重點(diǎn)及研究觀點(diǎn)各有不同。在區(qū)域總量控制指標(biāo)配額公平分配與優(yōu)化方面，主要針對分配模式和分配方法的探討，早在20世紀(jì)90年代初就提出了“一刀切”的削減協(xié)調(diào)分配方案；進(jìn)入21世紀(jì)以后，隨著國家污染物排放總量控制制度的不斷發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者開始考慮“一刀切”分配的局限性，研究基于區(qū)域發(fā)展差異的總量控制指標(biāo)配額分配模式優(yōu)化，如Park等[2]運(yùn)用波爾茲曼原理提出了多區(qū)域參與的初始分配模型，嘗試將排放指標(biāo)公平地分配給中國、美國等八國；LIANG等[3]開發(fā)了一個環(huán)境容量管理（ECM）系統(tǒng)對高度富營養(yǎng)化湖泊的污染物進(jìn)行區(qū)域分配；GE等[4]基于污染物排放總量的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，并結(jié)合自適應(yīng)混沌優(yōu)化算法和獎勵優(yōu)勝劣汰激勵機(jī)制，建立省級初始排污權(quán)分配模型；吳文俊、蔣洪強(qiáng)等[5]從社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技進(jìn)步水平、水污染治理水平和資源稟賦差異角度出發(fā)，構(gòu)建了以基尼系數(shù)為度量標(biāo)準(zhǔn)的流域水污染負(fù)荷優(yōu)化分配模型。李曉等[6]也將波爾茲曼模型引入安徽省各城市SO2的初始分配中；王勤耕等[7]引入“平權(quán)函數(shù)”和“平權(quán)排污量”提出了區(qū)域排污權(quán)的初始分配方法；李如忠等[8]從經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境系統(tǒng)整體效益出發(fā)，考慮各分區(qū)實(shí)際差異，設(shè)計(jì)了多指標(biāo)決策的排污總量分配層次結(jié)構(gòu)模型；張麗娜等[9]使用ITSP配置模型，分水污染物類別研究基于納污能力的不同減排情形省區(qū)初始排污權(quán)配置方案；韓青[10]從各個決策單元相對運(yùn)行效率的角度運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對污染物指標(biāo)進(jìn)行分配。此外還有部分學(xué)者運(yùn)用信息熵法[11]、層次分析法[12-13]、變異系數(shù)法[14]以及經(jīng)濟(jì)與環(huán)境變量關(guān)聯(lián)[15]等研究探討區(qū)域污染物總量指標(biāo)分配模式方法。段海燕、王憲恩等[16]建立了總量指標(biāo)分配的差異性公平體系，研究了我國污染物排放總量控制指標(biāo)差異性公平配置理論及法律制度。綜上所述，部分學(xué)者已經(jīng)考慮經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、資源稟賦等差異進(jìn)行總量控制指標(biāo)區(qū)域分配模式研究，也有部分學(xué)者采用基尼系數(shù)法、混沌優(yōu)化算法等方法對區(qū)域總量控制指標(biāo)分配進(jìn)行優(yōu)化，為我國區(qū)域總量控制指標(biāo)公平分配提供科學(xué)支撐。但是，區(qū)域污染物總量控制指標(biāo)分配應(yīng)該考慮差異性公平；另外，現(xiàn)有的配額指標(biāo)分配的優(yōu)化算法，主要是通過優(yōu)化計(jì)算過程來優(yōu)化計(jì)算結(jié)果，尚未發(fā)現(xiàn)通過被分配者的談判協(xié)商對分配結(jié)果優(yōu)化的研究。

污染物排放總量控制指標(biāo)分配需要解決兩個關(guān)鍵問題：“實(shí)現(xiàn)怎樣的公平？”和“怎樣實(shí)現(xiàn)公平？”。首先，實(shí)現(xiàn)怎樣的公平？受技術(shù)方法等因素限制，污染物排放總量控制指標(biāo)配額分配難以達(dá)到絕對的公平，指標(biāo)分配因區(qū)域差異、行業(yè)差異等應(yīng)存在“合理的差別”，實(shí)現(xiàn)區(qū)域的“差異性公平”，從而保證污染物排放總量控制指標(biāo)分配的相對公平。但是“合理的差別對待”或“差別對待的合理性”，卻是一個難以確定的概念，需要有效的模式和方法保證污染物排放總量控制指標(biāo)分配的公平性。其次，“怎樣實(shí)現(xiàn)公平？”現(xiàn)階段，不論是學(xué)者學(xué)術(shù)研究還是政府分配實(shí)踐，總量控制指標(biāo)分配模式為政府行政直接分配，下級政府對分配結(jié)果只能被動接受，缺乏競爭意識和監(jiān)督機(jī)制，這種“單純依賴行政手段進(jìn)行配額分配是否能達(dá)到總量控制制度的預(yù)期效果、實(shí)現(xiàn)公平”還是一個值得商榷的問題。羅爾斯[17]說“一種實(shí)踐，沒有一個人感受到自己或其他任何人被占了便宜，那么它就可以稱得上是公平的實(shí)踐”。下級政府通過競爭和監(jiān)督博弈后獲取總量控制分配指標(biāo)，也可以稱得上是公平的。基于此，本文綜合考慮區(qū)域差異、行業(yè)差異、技術(shù)差異和資源稟賦差異等，研究省域內(nèi)污染物總量控制指標(biāo)差異性公平分配模式與方法，并運(yùn)用Nash談判模型方法理念，突破現(xiàn)有的政府行政直接分配模式，引入政府橫向公平談判機(jī)制，提出區(qū)域污染物總量控制指標(biāo)差異性公平分配的優(yōu)化算法，并以吉林省的COD總量控制指標(biāo)分配為例進(jìn)行實(shí)例分析，為各省污染物總量控制指標(biāo)分配的落實(shí)提供技術(shù)支撐。

本文提出的污染物總量控制指標(biāo)分配的優(yōu)化方法與以往的相比，運(yùn)用了綜合區(qū)域差異和行業(yè)差異方案修正Nash談判模型，并在政府行政直接分配體制下引入下級政府間相互競爭和監(jiān)督，將政府間橫向公平談判結(jié)果與政府行政直接分配結(jié)果相結(jié)合，最終形成各地區(qū)污染物總量控制指標(biāo)配額優(yōu)化分配方案，使污染物排放總量控制指標(biāo)分配得到博弈優(yōu)化。

段海燕等：省域污染物總量控制指標(biāo)差異性公平分配與優(yōu)化算法研究 中國人口·資源與環(huán)境2018年第8期2差異性公平分配與博弈優(yōu)化

2.1污染物排放總量控制指標(biāo)差異性公平分配模式

2.1.1總量控制指標(biāo)差異性公平分配的內(nèi)涵

總量控制制度旨在運(yùn)用國家污染物總量強(qiáng)制手段“倒逼”企業(yè)進(jìn)行技術(shù)改造、推進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。差異性公平是一種相對公平狀態(tài)，是依靠一定條件而存在，隨著一定條件而變化的公平[18]。區(qū)域污染物排放總量控制指標(biāo)的差異性公平分配是在可持續(xù)發(fā)展理論框架下代內(nèi)公平與代際公平相結(jié)合的公平分配體系，需要綜合考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平、行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃、技術(shù)水平、資源稟賦等因素差異，使污染總量配額分配因差異而應(yīng)存在“合理的差別”，從而實(shí)現(xiàn)污染物排放總量控制指標(biāo)的差異性配置，保證環(huán)境容量資源的公平分配。

2.1.2省域污染物排放總量控制指標(biāo)差異性公平分配模式

省域總量控制指標(biāo)分配應(yīng)該綜合行業(yè)差異、區(qū)域差異來實(shí)現(xiàn)總量控制制度目的，差異性公平分配模式是體現(xiàn)區(qū)域差異的總量控制指標(biāo)分配與體現(xiàn)行業(yè)差異的總量控制指標(biāo)分配的耦合（區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平、資源稟賦等差異在分配模型方法中體現(xiàn)），具體分為：

（1）基于區(qū)域差異的省域總量控制指標(biāo)分配。該步驟中，總量控制指標(biāo)分配方式是將區(qū)域污染物總量控制指標(biāo)直接從省分配到轄區(qū)內(nèi)各地級市。具體做法為：①根據(jù)區(qū)域差異構(gòu)建體現(xiàn)責(zé)任、能力、潛力和區(qū)域差異的區(qū)域污染配額分配指標(biāo)體系。②運(yùn)用“責(zé)任、能力、潛力和區(qū)域差異”多指標(biāo)綜合指數(shù)拓展GDRs模型，構(gòu)建基于GDRs的區(qū)域分配模型。③計(jì)算各市污染物排放總量控制指標(biāo)配額，形成基于區(qū)域差異的污染物排放總量控制指標(biāo)分配方案。

（2）基于行業(yè)差異的區(qū)域總量控制指標(biāo)分配。該步驟中，總量控制指標(biāo)分配方式是先將區(qū)域污染物總量控制指標(biāo)從省分配到行業(yè)，然后再從行業(yè)分配到地級市，這樣做的原因：首先以“行業(yè)”為主線，結(jié)合區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，對鼓勵發(fā)展行業(yè)和限制發(fā)展行業(yè)進(jìn)行差異配額分配；以“行業(yè)”為主線，從可持續(xù)發(fā)展代內(nèi)公平出發(fā)，對同一行業(yè)不同發(fā)展地區(qū)進(jìn)行差異配額，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)空間布局的優(yōu)化。具體做法為：①建立行業(yè)污染物配額分配指標(biāo)體系。②構(gòu)建從省到行業(yè)分配的“基于差異-偏好-競爭力綜合指數(shù)分配模型”。③核算行業(yè)污染物配額。④形成基于行業(yè)差異的污染物排放總量控制指標(biāo)分配方案。

（3）基于區(qū)域差異和行業(yè)差異的兩種方案耦合。為了更好地體現(xiàn)區(qū)域差異和行業(yè)差異，考慮將基于區(qū)域差異的總量控制指標(biāo)分配方案與基于行業(yè)差異的總量控制指標(biāo)分配方案進(jìn)行耦合，以便實(shí)現(xiàn)更完整的基于區(qū)域差異和行業(yè)差異的差異性公平分配。

2.2博弈優(yōu)化——政府橫向公平談判

2.2.1政府橫向公平談判的內(nèi)涵

傳統(tǒng)的政府行政分配模式中下級政府被動獲取污染物排放總量控制指標(biāo)分配結(jié)果，這種分配模式中地方政府間缺乏競爭意識，沒有途徑進(jìn)行互相監(jiān)督，從而使上級政府總量控制指標(biāo)分配決策不能達(dá)到預(yù)期效果。差異性公平分配，除了2.1節(jié)中污染物排放總量控制指標(biāo)分配模型中充分體現(xiàn)區(qū)域差異、行業(yè)、技術(shù)、資源稟賦等差異外，在分配方式模式上應(yīng)該允許被分配者的相互競爭和相互監(jiān)督，對政府的行政分配方案進(jìn)行博弈優(yōu)化，以保障差異性公平?；诖耍\(yùn)用不對稱Nash談判模型的方法理念，在污染物排放總量控制指標(biāo)分配中，在上級政府行政分配的框架下引入下級政府公平談判機(jī)制，實(shí)現(xiàn)總量控制指標(biāo)區(qū)域間的差異性公平分配。

污染物排放總量控制指標(biāo)分配的政府橫向公平談判，是指污染物排放總量控制指標(biāo)分配中，運(yùn)用不對稱Nash談判博弈模型的方法理念，在現(xiàn)有總量控制指標(biāo)分配政府行政分配框架下，引入下級政府間橫向公平談判與博弈，將政府間橫向公平談判結(jié)果與政府行政直接分配結(jié)果相結(jié)合，最終形成各地區(qū)污染物總量控制指標(biāo)配額分配方案，使污染物排放總量控制指標(biāo)分配得到博弈優(yōu)化。

2.2.2政府橫向公平談判的博弈模式

政府間橫向公平談判需在政府行政分配框架下進(jìn)行，因?yàn)槲廴疚锟偭靠刂浦笜?biāo)分配需要政府進(jìn)行行政干預(yù)，以保證總量控制指標(biāo)公平公正地分配，而政府間橫向公平談判機(jī)制是為了解決政府行政分配模式中政府缺乏競爭與監(jiān)督的問題，所以，政府橫向公平談判不能脫離政府行政分配的大框架，需要在政府行政分配基礎(chǔ)上，針對政府行政分配方案中的自身和其他城市配額進(jìn)行一定浮動比例的談判。運(yùn)用不對稱Nash談判模型的方法理念，構(gòu)建污染物排放總量控制指標(biāo)分配的政府間橫向公平談判模型，建立差異性公平分配的優(yōu)化算法。具體做法為：

第一，上級政府確定行政分配方案，作為上級政府的“意向方案”。意向方案的確定可依據(jù)2.1節(jié)中污染物排放總量控制指標(biāo)分配方法模型確定，該方案中代表著上級政府對下級政府總量控制指標(biāo)配額的分配意向，也是下級政府橫向公平談判的基礎(chǔ)。上級政府確定“意向方案”后，確定一定的浮動比例（如20%或30%），作為下級政府談判的比例約束。模型構(gòu)建中，采用意向方案修正不對稱Nash談判模型，實(shí)現(xiàn)上級政府的分配意向與下級政府的競爭談判的鏈接。

第二，下級政府提出總量控制指標(biāo)分配的政府橫向公平“談判方案”。根據(jù)不對稱Nash談判博弈模型的方法理念，下級政府根據(jù)差異性公平分配原則，依據(jù)區(qū)域總量控制指標(biāo)“差異性公平”配額核算技術(shù)方法，參照總量控制指標(biāo)政府行政分配方案，提出自己與其他同級政府的總量控制指標(biāo)分配的談判方案，開始同級政府間總量控制指標(biāo)分配博弈。分析下級政府所有談判方案中對所有地區(qū)的最理想方案和最差方案，因最理想方案和最差方案中污染物總量配額分配系數(shù)之和不滿足1的約束條件，遂進(jìn)入政府橫向公平談判協(xié)商階段。

第三，總量控制指標(biāo)分配的博弈優(yōu)化。談判分配方案的滿意度為：該地區(qū)談判后的分配系數(shù)與理想配額分配系數(shù)之比，對下級政府而言，分配系數(shù)越大滿意程度越高，其中，談判后的分配系數(shù)一定大于最不理想利益分配系數(shù)，否則該地區(qū)政府將不認(rèn)可這種分配方案。所以將最不理想分配系數(shù)作為談判起點(diǎn)，某一地區(qū)政府的最低滿意度為最不理想分配系數(shù)與最理想分配系數(shù)之比。各地區(qū)政府進(jìn)行多輪談判后確定各地區(qū)滿意度相對較高的方案作為最終方案，而且確保博弈后的結(jié)果不能超過政府確定的談判浮動比例，實(shí)現(xiàn)差異性公平分配的優(yōu)化核算。

3差異性公平分配模型及優(yōu)化算法

3.1差異性公平分配模型

3.1.1基于區(qū)域差異的總量控制指標(biāo)分配模型

（1）指標(biāo)體系構(gòu)建?；趨^(qū)域差異的總量控制指標(biāo)體系的構(gòu)建主要從減排責(zé)任、減排能力、控排潛力和區(qū)域差異等方面進(jìn)行，根據(jù)可持續(xù)發(fā)展理論，人均排放量、工業(yè)排放總量較大的地區(qū)有相對較大的減排責(zé)任，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高擁有較大的減排能力，技術(shù)相對落后和污染排放強(qiáng)度較高的地區(qū)控污潛力較大，同時(shí)，兼顧區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會、資源稟賦差異。因此，選取有代表性的人均排放量、人均GDP、單位工業(yè)增加值的污染物排放量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度等典型指標(biāo)，構(gòu)建減排責(zé)任、減排經(jīng)濟(jì)能力、控排潛力和區(qū)域差異的區(qū)域?qū)用婵偭靠刂浦笜?biāo)分配指標(biāo)體系。

（2）GDRs方法拓展及區(qū)域減排量分配的模型構(gòu)建。采用梯形模糊隸屬度函數(shù)方法對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，運(yùn)用信息熵法確定指標(biāo)權(quán)重，通過多指標(biāo)綜合評價(jià)方法核算責(zé)任綜合指數(shù)（RES）、能力綜合指數(shù)（CAP）、潛力綜合指數(shù)（POT）和區(qū)域差異綜合指數(shù)（RD），以便真實(shí)反映區(qū)域差異。綜合責(zé)任綜合指數(shù)、能力綜合指數(shù)、潛力綜合指數(shù)、區(qū)域差異綜合指數(shù)，拓展GDRs法中“責(zé)任-能力指數(shù)”。GDRs法中“責(zé)任-能力指數(shù)”的基本公式為：

RCI=Ra×Cb（1）

其中，RCI為責(zé)任能力指數(shù)；R為減排責(zé)任，用人均排放量表征；C為減排能力，用人均GDP表征；a，b為加權(quán)因子，a+b=1。

在此基礎(chǔ)上，采用多指標(biāo)綜合指數(shù)替換單因子指標(biāo)，即

RCI=RESa×CAPb

=（∑wiRESji）a×（∑wiCAPji）b（2）

其中，RESji為區(qū)域j “責(zé)任”指標(biāo)層中指標(biāo)i的歸一化值；CAPji為區(qū)域j “能力”指標(biāo)層中指標(biāo)i的歸一化值；wi表示第i個指標(biāo)的權(quán)重。

需要注意的是，在中國污染物減排量分配中，除了應(yīng)考慮責(zé)任和能力外，還應(yīng)考慮減排潛力以及東部與西部的差異、南部沿海與東北地區(qū)的差異，所以，考慮引入潛力綜合指數(shù)（POT）和區(qū)域差異綜合指數(shù)（RD）來進(jìn)一步拓展模型，更充分的體現(xiàn)“差異性公平”，最終得到減排量指數(shù)分配模型，即，

RCPRj=RESa×CAPb×POTc×RDd

=（∑wiRESji）a×（∑wiCAPji）b×

（∑wiPOTji）c×（∑wiRDji）d（3）

其中，RCPRj為區(qū)域j目標(biāo)減排量分配指數(shù)；POTji為區(qū)域j “潛力”指標(biāo)層中指標(biāo)i的歸一化值；RDji為區(qū)域j “區(qū)域差異”指標(biāo)層中指標(biāo)i的歸一化值；a，b，c，d為加權(quán)因子，a+b+c+d=1。

（3）區(qū)域污染物配額分配占比。計(jì)算公式為：

k1j=Tj-Ms×RCPRj∑RCPRj/（∑j=1Tj-Ms）（4）

其中，k1j為區(qū)域j分配配額占控制區(qū)總配額的比例；Tj為區(qū)域j基準(zhǔn)年的排放量；Ms為控制區(qū)目標(biāo)減排總量。

3.1.2基于行業(yè)差異的總量控制指標(biāo)分配模型

（1）指標(biāo)體系構(gòu)建。本文結(jié)合行業(yè)發(fā)展實(shí)際，從行業(yè)差異、政府偏好以及產(chǎn)業(yè)競爭力出發(fā)，綜合考慮不同行業(yè)在這三大方面的差異性，其中行業(yè)差異主要體現(xiàn)在行業(yè)產(chǎn)值與污染排放水平方面，政府偏好則表征地方政府對轄區(qū)內(nèi)的工業(yè)展現(xiàn)不同的偏好，產(chǎn)業(yè)競爭力主要從工藝水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及污染治理投資等表征，因此選取代表性的行業(yè)污染排放量、固定資產(chǎn)占比、行業(yè)利潤占比等指標(biāo)構(gòu)建行業(yè)污染物目標(biāo)減排量分配指標(biāo)體系。

（2）構(gòu)建基于差異-偏好-競爭力綜合指數(shù)分配模型。采用梯形模糊隸屬度函數(shù)的方法對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，運(yùn)用信息熵法確定指標(biāo)權(quán)重，通過多指標(biāo)綜合評價(jià)方法核算行業(yè)差異綜合指數(shù)（IND）、政府發(fā)展戰(zhàn)略綜合指數(shù)（GOV）和產(chǎn)業(yè)競爭力綜合指數(shù)（INC）。根據(jù)行業(yè)差異綜合指數(shù)、政府發(fā)展戰(zhàn)略綜合指數(shù)和產(chǎn)業(yè)競爭力綜合指數(shù)，構(gòu)建基于差異-偏好-競爭力綜合指數(shù)分配模型：

INIg=INDa×GOVb×INCc

=（∑wiINDgi）a×（∑wiGOVgi）b×（∑wiINCgi）c（5）

其中，INIg為行業(yè)g目標(biāo)減排量分配指數(shù)；INDgi為行業(yè)g“行業(yè)差異”指標(biāo)層中指標(biāo)i的歸一化值；GOVgi為行業(yè)g“政府偏好”指標(biāo)層中指標(biāo)i的歸一化值；INCgi為行業(yè)g “產(chǎn)業(yè)競爭力”指標(biāo)層中指標(biāo)i的歸一化值；wi表示第i個指標(biāo)的權(quán)重； a，b，c為加權(quán)因子，a+b+c=1。

（3）區(qū)域污染物配額分配占比。首先，計(jì)算行業(yè)污染物配額分配占比：

kg=Zg-RK×INIg∑INIg/Qs（6）

其中，kg為行業(yè)g分配配額占控制區(qū)總配額的比例；Zg為行業(yè)g的基準(zhǔn)年排放量；Rk為行業(yè)總的減排量；Qs為控制區(qū)總的配額。

全省各行業(yè)污染物配額確定后，省政府對每個行業(yè)配額占比進(jìn)行從行業(yè)-市的分配，市的污染物配額占比為其獲得的所有行業(yè)配額占比的加和，即

k2j=∑kgj（7）

其中，k2j為區(qū)域j分配配額占控制區(qū)總配額的比例；kgi為區(qū)域j獲得的行業(yè)g的污染物配額占比。

3.1.3區(qū)域?qū)用婧托袠I(yè)層面的耦合算法

區(qū)域與行業(yè)耦合之后，區(qū)域j最終的總量控制指標(biāo)分配占比：

Kj=αk1j+βk2j（8）

其中，Kj為區(qū)域與行業(yè)耦合之后總量控制區(qū)范圍內(nèi)區(qū)域j的總量控制指標(biāo)分配占比；α、β為加權(quán)因子，α+β=1。

3.2基于不對稱Nash談判模型的差異性公平分配優(yōu)化3.2.1省政府的意向方案與市政府的談判方案

根據(jù)區(qū)域與行業(yè)的分配指標(biāo)體系及配額占比分配模型，省政府確定各市配額分配占比的“意向方案”。

市政府根據(jù)差異性公平分配的基本原則、區(qū)域分配指標(biāo)體系和分配模型，提出自己與其他同級政府總量控制指標(biāo)分配的談判方案：

φi={φi1，φi2，…φij，φin}（9）

其中，φi為市政府i給出的各市的污染物配額占全省污染物總配額的分配占比方案；n為省域內(nèi)參與分配的市政府個數(shù)；φij為市政府i提出的對市政府j污染物配額分配的占比，0<φij<1且∑nj=1φij=1。

3.2.2修正不對稱 Nash 談判模型

本文考慮將“上級政府確定區(qū)域分配的意向方案”作為不對稱 Nash談判模型中各方在談判中的重要程度Wj，以此來修正不對稱Nash談判模型，并將上級政府區(qū)域分配意向綜合到Nash談判模型中。此時(shí)，各方重要程度集為Wj=（W1，W2，…，Wn），且∑nj=1Wj=1。

3.2.3總量控制指標(biāo)差異性公平分配的優(yōu)化算法

（1）分析市政府談判方案的理想方案和最差方案。理想分配方案。設(shè)市政府j最理想的污染物配額占比分配方案為φ+（j），即φ+（j）=maxi=1→n{φij}，則理想的污染物配額占比的分配方案集為

φ+=（φ+（1），φ+（2），…，φ+（j），…，φ+（n））（10）

但φ+（j）是各市在所有方案中分配占比最高的，所以，∑nj=1φ+（j）≥1不能滿足所有市政府的分配系數(shù)之和為 1 的約束條件，因此，需要市政府之間進(jìn)行談判和協(xié)商。

同理，市政府j最不理想的污染物配額占比分配方案為φ-（j），即φ-（j）=mini=1→n{φij}，則最差配額占比的分配方案集為

φ-=（φ-（1），φ-（2），…，φ-（j），…，φ-（n））（11）

（2）確立各市滿意度計(jì)算公式。對于市政府j而言，分配占比越大滿意程度越高。設(shè)市政府j談判的分配方案為γj，對談判的分配方案的滿意度為sj（%），則，

sj=γjφ+（j）×100（12）

其中，γj≥φ-（j），否則市政府j將不認(rèn)可這種分配。所以φ-（j）將作為談判起點(diǎn)，市政府j的最低滿意度為：

sj=φ-（j）φ+（j）×100（13）

（3）根據(jù)不對稱的Nash談判模型，建立非線性規(guī)劃。計(jì)算公式為：

maxZ=∏nj=1γjφ+（j）-φ-（j）φ+（j）Wj

s.t.φ-（j）≤γj≤φ+（j）

∑nj=1γj=1（14）

運(yùn)用LINGO軟件求解，得到滿意度最高的市政府j優(yōu)化分配方案，即，γ=（γ1，γ2，…，γj，…，γn）。

4實(shí)例分析

本文以吉林省為例，選取COD為目標(biāo)污染物，以2014年為基準(zhǔn)年，目標(biāo)年為2020年，進(jìn)行吉林省COD配額差異性公平分配研究，對省域污染物排放總量控制指標(biāo)差異性公平分配與優(yōu)化算法的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。

4.1情景設(shè)置與數(shù)據(jù)來源

4.1.1情景設(shè)置

為了對比分析污染物排放總量控制指標(biāo)分配中基于區(qū)域差異、行業(yè)差異、區(qū)域與行業(yè)耦合情形下差異性公平配置與優(yōu)化成效，設(shè)定4種情景：區(qū)域差異情景、行業(yè)差異情景、一般耦合情景、綜合耦合情景，分析基于區(qū)域差異的政府行政分配意向方案、基于行業(yè)差異的政府行政分配意向方案、區(qū)域與行業(yè)一般耦合的意向方案、附條件的區(qū)域與行業(yè)耦合意向方案4種意向方案下，政府橫向公平談判的結(jié)果及合理性。

（1）情景1：區(qū)域差異情景。在省域污染物排放總量控制指標(biāo)分配中，只考慮區(qū)域差異，政府行政直接分配主要參照減排責(zé)任、減排經(jīng)濟(jì)能力、控排潛力和區(qū)域差異等因素進(jìn)行。省級政府污染物排放總量控制指標(biāo)分配意向方案的確定，采用3.1.1中基于區(qū)域差異的總量控制指標(biāo)分配模型進(jìn)行核算，耦合模型中α為1、β為0。

（2）情景2：行業(yè)差異情景。在省域污染物排放總量控制指標(biāo)分配中，只考慮行業(yè)差異，政府行政直接分配主要參照行業(yè)差異、政府偏好以及產(chǎn)業(yè)競爭力等因素進(jìn)行。省級政府污染物排放總量控制指標(biāo)分配意向方案的確定，采用3.1.2中基于行業(yè)差異的總量控制指標(biāo)分配模型進(jìn)行核算，耦合模型中α為0、β為1。

（3）情景3：一般耦合情景。在省域污染物排放總量控制指標(biāo)分配中，綜合區(qū)域差異和行業(yè)差異，區(qū)域?qū)用嬲{(diào)整分配、行業(yè)層面調(diào)整分配對某區(qū)域的COD總量配額分配具有同等的調(diào)整作用，α、β為加權(quán)因子均為0.5。

（4）情景4：綜合耦合情景。在省域污染物排放總量控制指標(biāo)分配中，考慮到污染物總量控制指標(biāo)作為重要的環(huán)境容量資源，是各地區(qū)發(fā)展重要的資源基礎(chǔ)，為了最大限度地降低污染物排放總量控制指標(biāo)分配結(jié)果對地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的影響，考慮區(qū)域與行業(yè)耦合結(jié)果與基準(zhǔn)年基準(zhǔn)排放量相比，變化量在±30%范圍（前期調(diào)研獲取的政府可接受范圍）內(nèi)浮動，從而稱該情景為綜合情景。

4.1.2數(shù)據(jù)來源與模型指標(biāo)體系說明

基于區(qū)域差異、行業(yè)差異的總量控制指標(biāo)分配意向方案的核算數(shù)據(jù)，均來源于《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》及調(diào)研數(shù)據(jù)。因吉林省為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，部分?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)存在缺失，數(shù)據(jù)較難獲取，實(shí)例分析中用人均GDP表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平體現(xiàn)減排能力，因此，本文選取了人均COD排放量、工業(yè)COD排放量、人均GDP、單位工業(yè)增加值的COD排放量、污水處理廠集中處理率（代表污染治理水平）、環(huán)境保護(hù)支出、GDP年均增長率（代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度）、二產(chǎn)占比、城鎮(zhèn)化率、人口等10個指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域總量控制指標(biāo)分配指標(biāo)體系，根據(jù)信息熵法確定其指標(biāo)權(quán)重依次為0116、0161、0102、0186、0097、0046、0080、0084、0081、0044。

行業(yè)總量控制的分配指標(biāo)體系構(gòu)建中，本文主要對吉林省有色金屬礦采選業(yè)、農(nóng)副產(chǎn)品加工業(yè)、食品制造業(yè)、酒、飲料和精制茶制造業(yè)、造紙和紙制品業(yè)、石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)、化學(xué)原料和化學(xué)制造品制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、化學(xué)纖維制造業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、汽車制造業(yè)、鐵路船舶航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)等13個重點(diǎn)行業(yè)進(jìn)行COD配額分配，并選取了行業(yè)COD排放量、行業(yè)產(chǎn)值、固定資產(chǎn)占比、行業(yè)利潤占比、單位產(chǎn)值的COD排放量等5項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建行業(yè)污染物排放總量控制的分配指標(biāo)體系（污染處理設(shè)施總投資指標(biāo)表征“對環(huán)保投入高的行業(yè)進(jìn)行獎勵”，實(shí)例分析中先不考慮這一點(diǎn)），根據(jù)信息熵法確定其指標(biāo)權(quán)重依次為0.139、0.331、0.085、0.285、0.161。

吉林省各地級市談判方案的相關(guān)數(shù)據(jù)，是課題組在2016—2017年完成吉林省某地方類項(xiàng)目過程中，通過問詢等方式獲取各市發(fā)改部門或環(huán)保部門相關(guān)負(fù)責(zé)人的分配意向，后期整理獲取，部分方案僅代表調(diào)研對象的判斷，數(shù)據(jù)也僅應(yīng)用于課題研究與討論，不代表官方意向。具體做法為，各市根據(jù)政府行政分配意向方案和本市現(xiàn)狀確定其認(rèn)為公平合理的分配方案。各地區(qū)綜合考慮區(qū)域差異、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、減排潛力以及環(huán)境質(zhì)量和污染物處理水平，結(jié)合未來的發(fā)展規(guī)劃，參考省政府意向（以上4種情景作為省政府的分配意向）以及基準(zhǔn)年的排放情況，分別對自身與省內(nèi)其他同級地區(qū)給出各地區(qū)2016—2020年期間COD排放占比的分配方案，得到的協(xié)商談判后各地區(qū)COD配額分配占比的方案（見表1）。

4.2實(shí)證分析結(jié)果

4.2.1差異性公平分配結(jié)果分析

（1）基于區(qū)域差異的COD配額分配。各市配額分配占比大小依次為延邊朝鮮族自治州（23.3%）>長春市（18.5%）>吉林市（18%）>通化市（11.8%）>四平市（10.9%）>松原市（5.0%）>白城市（4.8%）>白山市（3.9%）>遼源市（3.8%），如表2所示。分析顯示，基于區(qū)域差異的總量控制指標(biāo)分配中，目標(biāo)年各地區(qū)的配額分配占比與2014年排放量占比差距很小，如圖1目標(biāo)年吉林市、四平市、通化市3市的配額分配占比與基準(zhǔn)年相同，變化率為0，只需按照現(xiàn)有的減排步伐有序進(jìn)行；長春市、白山市、延邊朝鮮族自治州3市的配額分配占比略高于基準(zhǔn)年，變化率不足5%，也就是說，其擁有了更多的配額比例，可以擴(kuò)大相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能；而遼源市、白山市、松原市3市的配額分配占比略低于基準(zhǔn)年，分別下降了7.32%、1522%和10.71%，需要進(jìn)一步地進(jìn)行技術(shù)革新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高污染減排力度。

（2）基于行業(yè)差異的COD配額分配。各行業(yè)COD配額分配占比具體計(jì)算結(jié)果如表3所示，配額分配占比由大到小為化學(xué)纖維制造業(yè)（30.0%）>黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)（27.2%）>汽車制造業(yè)（10.2%）>農(nóng)副食品加工業(yè)（6.1%）>酒、飲料和精制茶制造業(yè)（5.9%）>有色金屬礦采選業(yè)（5.6%）>化學(xué)原料和化學(xué)制造品制造業(yè)（51%）>造紙和紙制品業(yè)（44%）>非金屬礦物制品業(yè)（18%）>醫(yī)藥制造業(yè)（16%）>鐵路船舶航空航天和其

表1各市談判方案：總量控制指標(biāo)配額占比

Tab.1City negotiation programme： quota ratio of total control index

/%

地區(qū)長春吉林四平遼源通化白山松原白城延邊合計(jì)長春18.021.011.03.812.03.34.54.222.2100吉林17.025.010.03.513.83.64.14.019.0100四平18.518.110.83.812.13.94.54.523.8100遼源19.018.510.03.811.53.54.94.824.0100通化16.024.09.03.513.83.34.54.421.5100白山18.418.110.53.711.73.84.84.524.5100松原18.522.09.83.212.73.34.94.021.6100白城18.022.010.03.512.43.44.54.421.8100延邊17.821.09.93.612.13.54.64.523.0100他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)（1.3%）>石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)（0.6%）>食品制造業(yè)（0.4%），最大為化學(xué)纖維制造業(yè)，最小為食品制造業(yè)。

根據(jù)各行業(yè)總量控制指標(biāo)配額分配結(jié)果及各市范圍內(nèi)所有行業(yè)情況核算各市基于行業(yè)差異的配額分配占比（見表2），結(jié)果顯示，按大小依次為配額分配占比為吉林市（45.8%）>長春市（14.6%）>通化市（14.0%）>延邊朝鮮族自治州（12.2%）>四平市（5.1%）>松原市（31%）>白城市（2.5%）>遼源市（2.2%）>白山市（06%）。分析顯示，各市因轄區(qū)行業(yè)結(jié)構(gòu)的不同而獲取的指標(biāo)配額差異較大，其中吉林市因化學(xué)纖維制造業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)等行業(yè)獲取的配額占比最高。

基于行業(yè)差異的總量控制指標(biāo)分配中，目標(biāo)年各地區(qū)的配額分配占比與2014年排放量占比差距很大，吉林市和通化市的分配比例增加，尤其是吉林市，配額分配比例與基準(zhǔn)年相比增加了1.54倍；由于吉林市和通化市增加比例較多，其他城市配額減少比例較大，除長春外，下降比例均在45%～88%之間。吉林省的化學(xué)纖維制造業(yè)以及黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)的占比較高，主要集中在吉林市和通化市這兩個城市，而這兩個行業(yè)是高COD排放行業(yè)，因此從行業(yè)層面來看，吉林市和通化市需要更多的COD配額。

綜合來看，因基于行業(yè)差異的總量控制指標(biāo)分配結(jié)果與基準(zhǔn)年各市配額占比差異較大（見圖2），分配實(shí)踐中，除了吉林市和通化市外，其他城市將很難接受該結(jié)果，相比之下，基于區(qū)域差異的總量控制指標(biāo)分配結(jié)果更容易被各市接受。

（3）區(qū)域差異與行業(yè)差異耦合的COD配額分配。在表2不同情景下各地區(qū)COD配額分配占比及變化率

Tab.2Allocation ratio and change rate of COD quota in cities under different scenarios

/%

地區(qū)基準(zhǔn)年各市

排放量占比各市COD配額占比各市與基準(zhǔn)年相比配額變化率情景1情景2情景3情景4情景1情景2情景3情景4長春18.018.514.616.5717.752.78-18.67-7.94-1.40吉林18.018.045.831.8823.410.00154.2277.1130.37四平10.910.95.18.019.770.00-53.03-26.51-10.34遼源4.13.82.23.023.50-7.32-45.36-26.34-14.73通化11.811.814.012.9012.230.0018.649.323.64白山4.63.90.62.233.25-15.22-87.83-51.52-29.63松原5.65.03.14.034.62-10.71-45.36-28.03-17.47白城4.64.82.53.664.354.35-45.36-20.50-5.34延邊22.323.312.217.7421.134.48-45.36-20.44-5.23注：按照情景設(shè)置，基于區(qū)域差異、基于行業(yè)差異的COD配額分配分別為情景1和情景2，區(qū)域與行業(yè)耦合的一般耦合情景和綜合耦合情景為情景3和情景4。

圖1基于區(qū)域差異的各市COD配額分配占比

Fig.1Allocation ratio and change rate of COD quota

in cities based on regional differences

表3各行業(yè)COD配額分配占比

Tab.3Allocation ratio of COD quota in various industries

/%

地區(qū)配額分配占比有色金屬礦采選業(yè)5.6農(nóng)副食品加工業(yè)6.1食品制造業(yè)0.4酒、飲料和精制茶制造業(yè)5.9造紙和紙制品業(yè)4.4石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)0.6化學(xué)原料和化學(xué)制造品制造業(yè)5.1醫(yī)藥制造業(yè)1.6化學(xué)纖維制造業(yè)30.0非金屬礦物制品業(yè)1.8黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)27.2汽車制造業(yè)10.2鐵路船舶航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)1.3區(qū)域差異與行業(yè)差異同等重要的情況下，長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州9個地級市的總量控制指標(biāo)配額分配占比分別為16.57%、31.88%、8.01%、3.02%、12.90%、2.23%、4.03%、3.66%、17.74%，與基準(zhǔn)年排放量配額占比相比吉林市和白山市的變化率較大，吉林市增加了77.11%，而白山市下降了51.52%，其他城市的變化率沒有超過±30%。從數(shù)據(jù)結(jié)果來看，這種分配模式下，白山市很難接受（見圖3）。

若考慮綜合區(qū)域差異和行業(yè)差異，且各市總量控制配額比例變化率控制在±30%可接受，則需要對兩種方案的耦合結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，在吉林省，因行業(yè)過于集中而導(dǎo)致基于行業(yè)差異的COD配額分配不均，吉林市配額分配占比過高，所以在調(diào)整過程中，增加了區(qū)域差異的權(quán)重（0.8），減少了行業(yè)差異的權(quán)重（0.2），得到滿足條件的方案。結(jié)果顯示，在方案中，長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州9個地級市的總量控制指標(biāo)配額分配占比分別為1775%、2341%、977%、350%、1223%、325%、462%、435%、2113%，與基準(zhǔn)年排放量配額占比相比，吉林市和通化市因行業(yè)結(jié)構(gòu)而獲得增加的配額占比，其他城市均有不同的下降，其中白山市總量控制配額比例仍下降最大，為29.38%，控制在了30%范圍內(nèi)，結(jié)果可接受。

（4）各市COD配額分配占比的情景對比分析。對比分析4種情景模式下各市COD配額占比可以發(fā)現(xiàn)，在吉林省，由于行業(yè)分布不均，配額分配占比相對較高的化學(xué)纖維制造業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)集中在吉林市和通化市，因此，行業(yè)差異情景、一般耦合情景和綜合耦合情圖2基于行業(yè)差異的各市COD配額分配占比

Fig.2Allocation ratio and change rate of COD quota in

cities based on industry differences景中吉林市和通化市配額分配占比明顯增加，吉林市較基準(zhǔn)年COD配額占比（180%）分別增加了15422%、7711%、3037%；通化市在3種情景中COD配額占比較基準(zhǔn)年COD配額占比（118%）分別增加了1864%、932%、364%。所以，區(qū)域COD配額分配中吉林市和通化市更傾向于考慮行業(yè)差異進(jìn)行分配，否則將不利于行業(yè)發(fā)展。但是對于吉林省的長春市、四平市、遼源市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州7個地級市，則更傾向于參照區(qū)域差異進(jìn)行分配，否則一旦考慮行業(yè)，其COD配額占比將有不同程度地下降（見表2）。

圖3區(qū)域差異與行業(yè)差異方案耦合情景的

各市COD配額分配占比

Fig.3Allocation ratio of COD quota in cities with the

coupling scenarios of regional and industry schemes4.2.2COD配額分配各市橫向公平談判博弈結(jié)果

將4種情景下COD配額分配方案作為吉林省政府行政分配的意向方案，以解析不同情景模型下吉林省政府不同分配意向（不同偏好下）框架下各市COD配額分配的優(yōu)化方案與特征。根據(jù)各地區(qū)給出的橫向公平談判方案，按照公式（10）和公式（11）得出長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市及延邊州分別對應(yīng)最理想分配方案集為φ+={190%，250%，110%，38%，138%，39%，49%，45%，245%}，以及最不理想集為φ-={160%，181%，90%，32%，115%，33%，41%，40%，190%}，按照公式（14）計(jì)算得到目標(biāo)年份各市COD配額占比（見表4）。

（1）區(qū)域差異偏好下的各市COD配額分配談判方案。將基于區(qū)域差異的COD配額分配方案作為吉林省的意向方案，在此框架下進(jìn)行各市談判方案的優(yōu)化，結(jié)果顯示，該情景下長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州9個地級市的總量控制指標(biāo)配額分配占比分別為18.39%、21.17%、9.82%、330%、12.61%、3.40%、4.72%、4.16%、22.89%。與談判前相比，各市COD配額分配占比變化率在-15%到18%之間，平均變化率為-4.65%，說明大多數(shù)城市認(rèn)為在此框架下大部分城市的配額應(yīng)該有所降低，如松原市（-14.66%）、白城市（-13.40%）、遼源市（-13.20%）、白山市（-12.73%）等，如表4所示；另外，大部分城市在給出談判方案時(shí)因綜合考慮了區(qū)域差異和行業(yè)差異，所以大部分城市基本肯定了吉林市和通化市的配額占比上升的事實(shí)。滿意度方面，模型數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，該情景下9個城市對談判方案的滿意度在84.66%～96.81%之間，平均滿意度為89.25%（見圖4），其中吉林市的滿意度最低，這主要是由于吉林市更希望全省的COD配額分配從行業(yè)差異的視角進(jìn)行分配，以獲取更好的配額分配。

（2）行業(yè)差異偏好下的各市COD配額分配談判方案。將基于行業(yè)差異的COD配額分配方案作為吉林省的意向方案，在此框架下進(jìn)行各市談判方案的優(yōu)化，結(jié)果顯示，該情景下長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、

圖4談判后各市對優(yōu)化方案的滿意度

Fig.4Satisfaction of the cities on the optimal

plan after the negotiation松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州9個地級市的總量控制指標(biāo)配額分配占比分別為1763%、2482%、933%、325%、1264%、331%、419%、407%、2075%。與區(qū)域差異偏好情形下的結(jié)果不同，各市對基于行業(yè)差異的COD配額分配反應(yīng)強(qiáng)烈，與談判前相比，各市COD配額分配占比變化率在-45.75%到491.58%之間，如表4所示，這是因?yàn)榛谛袠I(yè)差異的區(qū)域COD配額分配中，因化學(xué)纖維制造業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)等行業(yè)區(qū)域集中度較高，使吉林市和通化市獲得配額占比較基準(zhǔn)年上升了154.22%和18.64%，這就導(dǎo)致其他城市COD配額占比的大幅度下降，這是其他7個城市不能接受的，所以在談判中，大部分城市認(rèn)為吉林市和通化市的配額比例應(yīng)該下調(diào)，程度別為-45.75%和-9.75%，其他城市均不同程度的增加，這一方面，大部分城市取得了一致意見。滿意度方面，模型數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，該情景下9個城市對談判方案的滿意度在84.71%～99.29%之間（見圖4），該情景下，吉林市的滿意度是最高的，說明吉林市雖然希望按照行業(yè)差異進(jìn)行配額分配，但也很清楚其他城市對行業(yè)差異情景下配額分配的態(tài)度，其獲得了24.82%的配額占比，比基準(zhǔn)年增加了37.90%，同理通化市的滿意度也達(dá)到了9156%，在這場利益博弈分配中，吉林市和通化市獲得了暫時(shí)的勝利；滿意度最低的是延邊朝族自治州，優(yōu)化后的配額占比為20.75%，但是仍不及區(qū)域差異偏好下的配額占比。

（3）耦合情景下各市COD配額分配談判方案。一般耦合情景下長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州9個地級市的總量控制指標(biāo)配額分配占比分別為17.99%、2313%、956%、表4不對稱Nash談判模型優(yōu)化四種情景的最終結(jié)果

Tab.4Final results of the optimizing four scenarios with the Asymmetric Nash Negotiation Model

/%

項(xiàng)目情景長春吉林四平遼源通化白山松原白城延邊平均談判后

配額占比情景118.3921.179.823.3012.613.404.274.1622.89/情景217.6324.829.333.2512.643.314.194.0720.75情景317.9923.139.563.2712.623.354.224.1121.74情景418.2321.979.713.2912.613.384.254.1422.42談判前后

變化率情景1-0.5717.59-9.94-13.206.86-12.73-14.66-13.40-1.77-4.65情景220.46-45.7582.2545.06-9.75491.5836.8661.9570.3283.66情景38.55-27.4519.308.35-2.1550.444.8312.4122.5410.76情景42.71-6.18-0.64-5.953.164.16-8.05-4.966.09-1.07與基準(zhǔn)年

相比變化率情景12.1917.59-9.94-19.556.86-26.01-23.81-9.632.64-6.63情景2-2.0337.90-14.39-20.737.08-27.98-25.21-11.50-6.93-7.09情景3-0.0828.49-12.33-20.186.98-27.07-24.56-10.64-2.50-6.88情景41.2722.04-10.92-19.816.91-26.44-24.11-10.040.54-6.73

327%、1262%、335%、422%、411%、2174%，綜合耦合情景下長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州9個地級市的總量控制指標(biāo)配額分配占比分別為1823%、2179%、971%、329%、1261%、338%、425%、414%、2242%，對比兩種情景下談判后各市COD配額占比，因綜合耦合情景中行業(yè)差異比重（20%）小于一般耦合情景中行業(yè)差異比重（50%），所以吉林市和通化市的配額占比是降低的，其他城市的配額占比均有不同程度的增加，如吉林市從2313%下降到2179%，長春市從1799%增加到1823%。與談判前相比，因一般耦合情景中行業(yè)差異占比高，所以同“行業(yè)差異偏好下的各市談判方案”中描述的一樣，大部分城市主張?jiān)黾优漕~，從而使變化率為正向變動1076%，如表3所示，其中吉林市和通化市配額比例下降，其他城市的配額占比增加；此情景中，各市滿意度在8564%～9467%之間，均在85%以上，其中吉林市和通化市分別為9252%和9147%，說明一般耦合情景下這兩個城市的配額獲取較其他城市更占優(yōu)勢。與一般耦合情景不同，綜合耦合情景因考慮了變化量在基準(zhǔn)量±30%范圍浮動，而基本得到了所有城市的認(rèn)可，平均變化率是最小的，僅為-107%，且大部分城市認(rèn)為長春、通化、白山和延邊應(yīng)該增加配額占比，其他城市均應(yīng)不同程度的下降，變動比例在-805%～416%之間，變動幅度較??；另外，該情景的滿意度在8621%～9594%之間，最低滿意度超過86%。

因此，談判前后各市COD配額占比變化率來看，綜合耦合情景下的談判方案是各市爭議最小的方案，是各市更愿意接受的方案。

（4）各市COD配額分配談判博弈的情景對比分析。調(diào)研中，各市根據(jù)政府行政分配意向方案和本市現(xiàn)狀確定其認(rèn)為公平合理的談判方案，在上級政府不同的政策偏好下，各市談判博弈的結(jié)果各異，如表4所示。①從談判前后各市COD配額占比變化率來看，綜合耦合情景下的談判方案是各市爭議最小的方案（變化率僅為-107），是各市更愿意接受的方案，而行業(yè)差異情景下的談判方案是各市爭議最大的方案（變化率為8366%），是各市最不愿意接受的方案。②從談判后各市的平均滿意度來看，區(qū)域差異偏好下的談判方案的滿意度是最高的（8925%），其次為綜合耦合情景（8902%），然后為一般耦合情景（8870%），最后是行業(yè)差異情景（8822%），這主要是由于吉林省部分高指標(biāo)配比行業(yè)集中度較高（集中在吉林市），如果按行業(yè)差異進(jìn)行分配，會導(dǎo)致大部分城市配額急劇下降，引來這些城市的不滿。雖然在實(shí)例分析中，大部分城市更傾向于區(qū)域差異進(jìn)行配額分配，但大部分城市也充分認(rèn)可綜合耦合情景下的配額分配方案，對其爭議最小。綜上所述，吉林省可以根據(jù)決策偏好，可以選擇滿意度最高的區(qū)域差異偏好方案，也可以選擇爭議最小的綜合耦合情景方案，以作為差異性公平分配方案。通過引入政府橫向公平談判機(jī)制，進(jìn)行區(qū)域間總量指標(biāo)配額分配的談判與博弈，增加了區(qū)域間的競爭和互相監(jiān)督，一方面可以使談判結(jié)果更接近于各市的預(yù)期目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)總量控制指標(biāo)的差異性公平配置；另一方面通過各市間的互相競爭提高容量資源利用效率，促進(jìn)各市進(jìn)行技術(shù)進(jìn)步、改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，達(dá)到總量控制決策政策目的。

5結(jié)論與展望

本文研究確定了省域內(nèi)區(qū)域污染物總量控制指標(biāo)差異性公平分配模式，運(yùn)用Nash談判模型方法理念，引入政府間橫向公平談判博弈，提出區(qū)域污染物總量控制指標(biāo)差異性公平分配的優(yōu)化算法，并以吉林省的COD總量控制指標(biāo)分配為例進(jìn)行實(shí)例分析，對比分析不同情景下各市COD配額分配談判結(jié)果及滿意度，研究確定差異性公平分配方案。研究結(jié)果表明：

（1）區(qū)域污染物排放總量控制指標(biāo)的差異性公平分配綜合考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平、行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃、技術(shù)水平、資源稟賦等因素差異，運(yùn)用不對稱Nash談判模型的方法理念，在政府行政分配的框架下引入下級政府間橫向公平談判機(jī)制，實(shí)現(xiàn)被分配者被動接受到主動競爭與監(jiān)督的轉(zhuǎn)變，增加指標(biāo)分配的滿意度和認(rèn)可度，使總量控制指標(biāo)的差異性公平配置得到進(jìn)一步的博弈優(yōu)化。

（2）吉林省COD總量控制指標(biāo)差異性公平分配中，綜合耦合情景，由于考慮到了各市排放量占比現(xiàn)狀，并以此作為限制條件，綜合區(qū)域差異（權(quán)重08）和行業(yè)差異（權(quán)重02）得到配額分配方案，控制各市配額占比變化在±30%范圍內(nèi)。吉林市和通化市更傾向于考慮行業(yè)差異進(jìn)行COD配額分配，否則將不利于行業(yè)發(fā)展，但是對于長春市、四平市、遼源市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州7個地級市，則更傾向于參照區(qū)域差異進(jìn)行COD配額分配。

（3）不同情景下的政府橫向公平談判優(yōu)化后的方案，滿意度均在84%以上，綜合耦合情景是各市認(rèn)可度最高的方案，但不是滿意度最高的方案，這是由于吉林省有7個城市傾向于區(qū)域差異情景下的分配方案。如果其他省份沒有吉林省這種行業(yè)分配現(xiàn)狀，將不會出現(xiàn)這種情況。吉林省可以根據(jù)決策偏好，可以選擇滿意度最高的區(qū)域差異偏好方案，也可以選擇爭議最小的綜合耦合情景方案，作為差異性公平分配方案。

本文旨在構(gòu)建一套總量控制指標(biāo)差異性公平分配與優(yōu)化算法，并以COD總量控制指標(biāo)分解為例進(jìn)行實(shí)證分析，亦可以應(yīng)用于BOD、二氧化硫、氮氧化物等污染物和碳排放指標(biāo)的分解中。同時(shí)，該方法中的指標(biāo)、情景設(shè)定可以根據(jù)不同地區(qū)的實(shí)際情況來選取和設(shè)定，因此可以推廣到其他省份，各省可選擇滿意度最高及（或）認(rèn)可度最高的談判優(yōu)化方案作為省域污染物總量控制指標(biāo)差異性公平分配方案；而且Nash橫向公平談判機(jī)制亦可以應(yīng)用到其他領(lǐng)域的競爭與監(jiān)督機(jī)制構(gòu)建中。此外，本文存在一些不足，因部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較難獲取，實(shí)例分析中的指標(biāo)體系有所刪減和歸并，待統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取后將進(jìn)一步做較為全面的核算；另外，區(qū)域差異與行業(yè)差異耦合方法較為簡單，對地方政府不完全信息的談判模式未做深入探討，這將在下一步的研究中給予改進(jìn)。

（編輯：王愛萍）

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