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2020年9月22日，中国在第七十五届联合国大会一般性辩论上承诺：力争在2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。这意味着中国未来需要削减平均每年3~3.5亿吨的碳排放量①，任重而道远。碳捕捉与封存（CCS）技术，作为未来最大的低碳单项技术②，其商业化运营将为中国实现减排承诺发挥关键作用。但当前全球大部分CCS项目都处于规划或搁置状态[1]，关键原因之一就是投资成本巨大而融资渠道单一。据国际能源署估算③，为达到2050年实现CCS技术商业化运营的目标，各国需要至少投资2.4万亿元，而目前仅有欧洲投资银行、亚洲发展银行等少数几个国际政策性银行有意向投资CCS技术研发，资金需求已远超CCS技术发展可获得的融资规模。因此，拓宽低碳融资渠道，建立多主体参与的融资激励机制，对加快实现CCS商业化运营具有重要意义。
Kapetaki和Scowcroft[2]在分析了北美和欧洲十几个CCS项目的业务模式后，指出CCS项目的成功取决于多个因素，包括明确的监管框架、公众接受度等，但是项目融资仍然是最具挑战性的部分。同时，Herzog[3]在调查了国际上几十个CCS示范项目后，认为CCS项目融资应该是一个由多个融资部门共同组成的复杂机制。在此背景下，国内外学者开始从不同角度入手，针对CCS技术的融资机制和投资价值，做了大量的积极探索。王许等[4]23从国际气候融资、政府直接投资与金融机构参与融资三个层面梳理了低碳技术融资政策与渠道，指出低碳技术的发展很大程度上依赖于政府的直接投资与激励政策的扶持；进一步地，Fan等[5-6]分别从税收抵免和政府补贴两个视角，开发了基于三叉树建模的实物期权模型来评估政府扶持政策对燃煤电厂CCS技术改造的影响。此外，丁辉[7]在研究富氧燃烧碳捕集等大型低碳示范项目的多种融资机制时，提到通过保险转移项目风险也是一种可行的风险管理途径。俞金香[8]则从法律的角度建议应该制定投融资市场催化制度来为CCS技术商业化发展保驾护航。事实上，造成目前CCS项目融资难问题的根本原因就是各类不确定因素导致的投资价值的不确定性。因此，也有学者通过构建期权二叉树模型、成本优化模型等方法评估了碳交易价格[9]928、能源价格[10]、技术锁定风险[11]等不确定因素对CCS项目投资价值的影响。
关于CCS项目中参与主体间的博弈策略研究主要是从微观和宏观两个方面开展的。从微观层面来看，张琪等[12]、Zhao和Liu[13]均通过建立政府和电力企业之间的博弈模型，研究了推广电力企业CCS技术改造的可行性，并分别从降低成本和提高收益的角度提出了建议；Zhang等[14]构建了碳交易价格波动下电力企业之间的博弈模型，用以分析碳交易价格对电力企业策略选择（投资于CCS系统或为超额排放量购买碳信用额）的影响；王喜平和郄少媛[15]构建了考虑供应链内电力企业与CCS运营商合作的CCS投资博弈模型，来分析两者在收益转移比例与投资时机之间进行决策的均衡条件之间的策略互动。从宏观层面来看，Bertinelli等[16]通过建立跨界污染控制微分博弈模型，研究了在不同博弈背景下面临越境CO2污染的两个国家的战略行为；程粟粟等[17]考虑碳捕获与碳封存过程中知识积累的影响，改进了Bertinelli等[16]的微分博弈模型，并发现随着知识积累的增加，碳捕获与碳封存的成本降低，进而促使博弈参与国进行更多的碳捕获与碳封存。
综上，一些学者针对CCS项目的投融资问题开展了大量研究，并取得了丰富成果。但还存在以下不足：（1）现有CCS融资机制的研究文献更多是从理论层面分别分析了多种融资渠道的必要性，仅有的几篇定量分析文献还是围绕政府财政补贴这一单一融资途径展开的。然而，目前全球CCS项目融资现状已表明，单纯依靠财政补贴这一融资渠道是远远不够的。因此探索多主体共同参与的CCS项目融资激励机制，对比分析不同时期下企业最优的融资途径，是对现有研究的有益补充。（2）关于CCS参与者决策研究主要涉及的是企业与企业之间、国家与国家之间的CCS技术投资及其扩散问题，较少涉及CCS商业化运营的融资机制研究。可能的原因是CCS商业化运营融资机制还处于探索阶段，其发展是一个多方利益相关者有限理性下彼此相互学习和效仿的长期动态发展过程，这对研究方法提出了考验。演化博弈理论，作为一种分析有限理性下个体随时间和局势变化而不断动态调整自身策略的方法，成为用于研究多主体参与下CCS项目商业化运营融资激励机制的有力工具[18]。基于此，本文设计了多主体参与下“政府财政补贴、风险分担+金融全业态联盟+供应链成本分担”的融资激励机制，并在政府作为外部因素的基础上构建了能源企业、CCS运营商和金融机构三方之间的演化博弈模型，检验了多个异质主体参与下CCS商业化运营融资机制的可行性。
本文的主要贡献：（1）在已有的财政补贴、银行信贷等融资途径的基础上，结合CCS项目“高成本、高风险”特点，一方面引入了“金融全业态联盟”的概念，不再将金融机构局限于银行单一主体，而是涵盖银行、保险、担保等多个共担信贷风险的金融机构团体，这也是文中引入金融机构这一参与主体的重要前提条件；另一方面设计了“政府财政补贴、风险分担+金融全业态联盟+供应链成本分担”的多个异质主体参与的融资激励机制，来探索CCS商业化运营中融资难问题的解决方案；（2）运用演化博弈理论和复制动态方程，分析了融资激励机制下能源企业、CCS运营商和金融机构三方利益相关者之间的策略互动，并进一步对比得出了不同时期下的最优融资途径；（3）是不是对于所有的能源企业而言，CCS商业化运营模式都是最优的呢？这个问题至今还未有答案，因此在解决了其融资难的问题后，本文进一步讨论了该模式的适用群体。
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据《中国二氧化碳捕集、利用与封存（CCS）报告（2019）》统计，截至2019年8月，中国共开展了9个纯捕集示范项目和12个地质利用与封存项目，其中包含10个全流程示范项目，CO2捕集量约170万吨。以几个中国典型CCS项目为例，其融资渠道都十分狭窄，资金来源主要有两种：赠款资金和企业自筹，社会资本的参与率几乎为零[19]，具体如表1所示。造成融资难现状的主要原因也是多方面的：（1）投资成本过高且集中，使得金融机构会高估能源企业，尤其是中小型企业，面临着项目运营风险；（2）盈利能力不稳定，导致单一银行主体投资CCS项目会面临较高的信用风险；（3）政策指引和激励机制不到位，导致企业面临财务、商誉的多重风险。因此，需要从降低能源企业的投资风险和金融机构的信贷风险两个角度出发，建立一个新颖的CCS商业化运营融资激励机制。
表 1中国典型CCS项目现状及其融资模式
CCS项目 规模/（万吨/年） 融资模式 优劣势 中石油吉林油田CO2-EOR示范项目 30 企业自筹、科技部、中石油资助 采收率预计达到15%~20% 中国华能集团上海石洞口电厂碳捕集项目 12 企业自筹、概算投资1.5亿元、
政府补贴、CO2销售收入项目盈利受碳价影响，目前处于间歇式运营 国家能源投资集团有限责任公司（神华）煤制油分公司深部咸水层CO2地质封存示范项目 10 企业自筹、科技部、概算投资
2.1亿元由于资金、技术问题，项目处于间歇式运营 中国华能集团天津绿色煤电项目 10 企业自筹、科技部、概算投资
1亿元技术研发成本过高，无法形成合适的商业模式 中石化中原油田CO2-EOR项目 10 企业自筹、CO2-EOR经济回报 累计提高采收率的10%~15% -
CCS项目商业化运营的融资激励机制应该是一个由政府、能源企业、CCS运营商和金融机构等多个主体相互协作的复杂系统。在整个CCS全流程中，能源企业只负责CO2捕集，独立的CCS运营商则通过与能源企业进行低碳技术合作，负责CO2的运输、销售和封存，在分担能源企业的投资成本的同时，增加能源企业的碳销售收入。此外，银行、保险等多个同质或异质金融机构以全业态联盟的形式通过成立CCS专项投资基金来共同承担项目投资，来降低单个银行的信贷风险。同时政府作为低碳支持者，通过采取碳税、财政补贴和风险分担等措施，扩大CCS项目收益空间，对项目进行亏损兜底来降低能源企业的投资风险和金融机构的信贷风险。具体如图1所示。
图 1CCS项目商业化运营融资激励机制中各主体关系图
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基于以上主体关系，做出以下假设：
假设1.参与各方有限理性。参与者根据环境和自身需要调整决策以追求自身效用的最大化。
假设2.CO2的经济属性。能源企业若接受CO2捕集装置改造，除了生产能源产品外，CO2就是其副产品，可以通过将其销售给CCS运营商获得绿色收益，且不需再缴纳碳税；反之，CO2就是空气污染物，能源企业要么缴纳碳税，要么在碳交易市场购买CERs进行碳中和，本文假设这两种行为支付的碳成本相同，在数值上均等于缴纳的碳税额。
假设3.能源产品的异质性。不同能源产业生产不同的能源产品，其生产单位能源产品释放的CO2量也是不同的，例如生产单位石油、煤炭、天然气成品释放的CO2量依次递减；采用不同CO2处理手段生产的同种能源产品，其价格不同，例如，进行CO2捕集技术改造的电力企业，其电价要高于直接碳排放的电力企业。
假设4.供应链的成本分担机制。假设能源企业和CCS运营商之间存在融资上的合作关系，即将CCS项目的融资看作一个整体，然后由能源企业和CCS运营商通过协商自行确定各自的分担比例，本质上这属于一种担保融资。
假设5.金融机构的全业态联盟机制。假设金融机构只有成立涵盖银行、保险、担保等多个异质主体的金融全业态联盟，实现信贷风险共担，才会投资CCS项目，否则将不予投资。
假设6.政府的融资激励政策。考虑各主体的行为特点，政府通过碳税政策来管制能源企业的碳排放行为，以补贴政策来提高CCS运营商的积极性，以风险共担措施来降低金融机构的预期风险损失。其中，对CCS运营商同时采取两种补贴：一是激励补贴，即对承接CCS项目的运营商进行一次性补贴；二是封存补贴，即当运营商选择封存而不是销售CO2时，根据运营商封存的CO2数量进行补贴。假设对于相同数量的CO2，无论是封存还是销售，运营商获得的收益相同，在数值上均等于销售的碳收益。
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以下是关于能源企业、CCS运营商和金融机构三者在采取不同策略下的具体得益描述，其中涉及到的参数定义如表2所示。
表 2各参数符号及其定义
主体 参数 定义 能源
部门${\alpha _1}$ 能源产品利润率 $Q$ 能源产品产量 ${P_1}$ 直接进行碳排放的能源企业生产的传统能源产品价格 $\theta $ 清洁能源产品与传统能源产品的价格比 $t$ 税率 $\beta $ 单位能源产品生产过程的CO2累积排放量 $\gamma $ CCS技术的CO2损耗率 ${P_{\text{2}}}$ CO2一级市场价格 $I$ CCS专项融资下CCS项目的融资总成本 $\Delta I$ 其他融资途径下CCS项目的融资总成本 $\delta $ CCS项目总融资成本中能源企业承担的比例 ${C_1}$ 单位CO2捕集成本 CCS
运营商${\alpha _{\text{2}}}$ CCS运营商出售或封存CO2的收益率 $S$ 政府补贴 $E$ 减排带来的国民经济效益 ${C_1}$ 单位CO2运输、封存成本 金融
机构${C_3}$ 业务成本 $L$ 预期风险损失总值 $\lambda $ 预期风险损失中政府分担的比例 能源企业存在两种策略：进行CO2捕集装置改造和不进行CO2捕集装置改造，记为{
$A,NA$ }。如果能源企业选择$NA$ 策略，会获得传统能源产品收益${\alpha _1}Q{P_1}$ 。其中，${\alpha _1}$ 是利润率；$Q$ 是能源产品产量；${P_1}$ 是直接进行碳排放的能源企业生产的传统能源产品价格。支付碳税$t\beta Q$ 。其中，$t$ 是税率；$\;\beta $ （$\beta \geqslant {\text{1}}$ ）是单位能源产品生产过程的CO2累积排放量，不同的$\beta $ 值反映了不同能源产企业的CO2排放能力。如果能源企业选择$A$ 策略，会获得能源产品收益${\alpha _1}Q\theta {P_1}$ 和CO2副产品收益$(1 - \gamma )\beta Q{P_2}$ 。其中，$\theta {P_{\text{1}}}$ 是采用CO2捕集技术的能源企业生产的清洁能源产品价格；$\theta $ （$\theta \geqslant 1$ ）是清洁能源产品与传统能源产品的价格比；$\gamma $ （$0 < \gamma < 1$ ）是CCS技术的CO2损耗率；${P_{\text{2}}}$ 是能源企业与CCS运营商间CO2一级市场价格。支付捕集技术改造融资成本$\delta I$ 和捕集设备运营成本${C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ 。其中，$I$ 是整个CCS技术的融资总成本；$\delta $ （$ 0< $ $ \delta < 1 $ ）是能源企业承担的比例；${C_1}$ 是单位CO2捕集成本。CCS运营商存在两种策略：承接CCS项目和不承接CCS项目，记为{
$ T，\text{ }NT $ }。如果CCS运营商选择$T$ 策略，会获得CO2销售给其他行业或封存的净收益${\alpha _2}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q$ 、政府补贴$S$ 和减排带来的国民经济效益$E$ 。其中，${\alpha _{\text{2}}}$ （$ - 1 < {\alpha _2} < 1$ ）是CCS出售或封存CO2的收益率，不同的${\alpha _{\text{2}}}$ 值反映了不同的碳价波动率。支付运输、封存过程的固定设备融资成本$(1 - \delta )I$ 和运营成本${C_2}(1 - \gamma )\beta Q$ 。其中，${C_2}$ 是单位CO2运输、封存成本；如果CCS运营商选择$NT$ 策略，其得益为0。金融机构存在两种策略：成立CCS项目金融全业态联盟和不成立CCS项目金融全业态联盟，记为{
$ S，\text{ }NS $ }。如果金融机构选择$S$ 策略，会获得业务收益$I$ ；支付业务成本${C_3}$ 和预期风险损失$(1 - \lambda )L$ ，其中，$L$ 是预期风险损失总值，$\lambda $ （$0 < \lambda < 1$ ）是政府分担比例；如果选择$NS$ 策略，其得益为0，同时，由于能源企业和CCS运营商需寻找其他融资途径而产生额外的融资成本$\Delta I$ 。基于以上假设，得出能源企业、CCS运营商和金融机构得益矩阵，如表3所示。
表 3能源企业、CCS运营商和金融机构的得益矩阵
博弈方 金融机构 $S$ $NS$ 能源企业 $A$ CCS
运营商$T$ ${\alpha _1}Q\theta {P_1} + (1 - \gamma )\beta Q{P_2} - \delta I - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ ${\alpha _1}Q\theta {P_1} + (1 - \gamma )\beta Q{P_2} - \delta (I + \Delta I) - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ ${\alpha _2}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q - (1 - \delta )I - {C_2}(1 - \gamma )\beta Q + S + E$ ${\alpha _2}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q - (1 - \delta )(I + \Delta I) - {C_2}(1 - \gamma )\beta Q + S + E$ $I - {C_3} - (1 - \lambda )L$ 0 $NT$ ${\alpha _1}Q\theta {P_1} - \delta I - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ ${\alpha _1}Q\theta {P_1} - \delta (I + \Delta I) - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ 0 0 $\delta I - {C_3} - (1 - \lambda )\delta L$ 0 $NA$ CCS
运营商$T$ ${\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q$ ${\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q$ $ - (1 - \delta )I + S$ $ - (1 - \delta )(I + \Delta I) + S$ $(1 - \delta )I - {C_3} - (1 - \lambda )(1 - \delta )L$ 0 $NT$ ${\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q$ ${\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q$ 0 0 $ - {C_3}$ 0 -
能源企业选择进行CO2捕集装置改造策略和不进行策略的期望收益分别是
${U_1}_1$ 和${U_{12}}$ $$ {U_{11}} = {\alpha _1}Q\theta {P_1} - \delta (I + \Delta I) - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q + y(1 - \gamma )\beta Q{P_2} + z\delta \Delta I $$ (1) $$ {U_{12}} = {\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q $$ (2) 能源企业的平均期望收益
${\bar U_1}$ $$ \begin{gathered} {{\bar U}_1} = x{U_{11}} + (1 - x){U_{12}} =\\ {\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q + x[{\alpha _1}Q(\theta - 1){P_1} + t\beta Q - \delta (I + \Delta I) - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q + y(1 - \gamma )\beta Q{P_2} + z\delta \Delta I] \\ \end{gathered} $$ (3) CCS运营商选择承接CCS项目策略和不承接策略的期望收益分别是
${U_{21}}$ 和${U_{22}}$ $$ {U_{21}} = S - (1 - \delta )(I + \Delta I) + x[{\alpha _2}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q - {C_2}(1 - \gamma )\beta Q + E] + z(1 - \delta )\Delta I $$ (4) $$ {U_{22}} = 0 $$ (5) CCS运营商的平均期望收益
${\bar U_2}$ $$ {\bar U_2} = y{U_{21}} + (1 - y){U_{22}} = y[S - (1 - \delta )(I + \Delta I)] + xy[{\alpha _2}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q - {C_2}(1 - \gamma )\beta Q + E] + zy(1 - \delta )\Delta I $$ (6) 金融机构选择成立CCS项目金融全业态联盟策略和不成立策略的期望收益分别是
${U_3}_1$ 和${U_{32}}$ $$ {U_{31}} = - {C_3} + y\lambda (1 - \delta )L + x\lambda \delta I $$ (7) $$ {U_{32}} = 0 $$ (8) 金融机构的平均期望收益
${\bar U_3}$ $$ {\bar U_3} = z{U_{31}} + (1 - z){U_{32}} = - z{C_3} + yz\lambda (1 - \delta )L + xz\lambda \delta I $$ (9) -
基于以上得益函数，微分得出能源企业进行CO2捕集装置改造策略
$x$ 的复制动态方程${L_1}(x) = $ $ x(1 - x){f_1}(y,z)$ ，CCS运营商采取承包CCS项目策略$y$ 的复制动态方程${L_2}(y) = y(1 - y){f_2}(x,z)$ 和金融机构采取CCS项目金融全业态联盟策略$z$ 的复制动态方程${L_3}(z) = z(1 - z){f_3}(x,y)$ 。接下来进一步分析CCS项目商业化运营融资激励机制中能源企业、CCS运营商和金融机构三者的均衡策略。命题1. 能源企业的均衡策略为：
（1）当
${f_1}(y,z) = 0$ 时，能源企业进行CO2捕集装置改造行为的概率$x$ 保持恒定，如图2a所示；（2）当$ {f}_{1}(y,z)＞0 $ 时，能源企业选择进行CO2捕集装置改造策略的概率$x = 1$ ，如图2b所示；（3）当$ {f}_{1}(y,z)＜0 $ 时，能源企业选择进行CO2捕集装置改造策略的概率$x = 0$ ，如图2c所示。证明过程参见附录。
图 2能源企业的动态相位图
命题1表明，能源企业的行为策略受到CCS运营商和金融机构策略选择的影响。若CCS运营商和金融机构的策略选择能够达成等式关系
${f_1}(y,z) = 0$ ，则能源企业选择进行CO2捕集装置改造策略的概率是稳定的，不随时间的变化而变化；若CCS运营商和金融机构的策略选择能够达成不等式关系$ {f}_{1}(y,z)＞0 $ ，则能源企业的均衡策略就是进行CO2捕集装置改造；若CCS运营商和金融机构的策略选择能够达成不等式关系$ {f}_{1}(y,z)＜0 $ ，则能源企业的均衡策略就是不进行CO2捕集装置改造。命题2. CCS运营商的均衡策略为：
（1）当
${f_2}(x,z) = 0$ 时，CCS运营商选择承接CCS项目策略的概率$y$ 保持恒定，如图3a所示；（2）当$ {f}_{2}(x,z)＞0 $ 时，CCS运营商选择承接CCS项目策略的概率$y = 1$ ，如图3b所示；（3）当$ {f}_{2}(x,z)＜ $ $ 0 $ 时，CCS运营商选择承接CCS项目策略的概率$y = 0$ ，如图3c所示。证明过程参见附录。
图 3CCS运营商的动态相位图
命题2表明，CCS运营商的行为策略受到能源企业和金融机构策略选择的影响。若能源企业和金融机构的策略选择能够达成等式关系
${f_2}(x,z) = 0$ ，则CCS运营商选择承接CCS项目策略的概率是稳定的，不随时间的变化而变化；若能源企业和金融机构的策略选择能够达成不等式关系$ {f}_{2}(x,z)＞0 $ ，则CCS运营商的均衡策略就是承接CCS项目；若能源企业和金融机构的策略选择能够达成不等式关系$ {f}_{2}(x,z)＜0 $ ，则CCS运营商的均衡策略就是不承接CCS运营。命题3.金融机构的均衡策略为：
（1）当
${f_3}(x,y) = 0$ 时，金融机构成立CCS项目金融全业态联盟的概率$z$ 保持恒定，如图4a所示；（2）当$ {f}_{3}(x,y)＞0 $ 时，金融机构选择成立CCS项目金融全业态联盟策略的概率$z = 1$ ，如图4b所示；（3）当$ {f}_{3}(x,y)＜0 $ 时，金融机构选择成立CCS项目金融全业态联盟策略的概率$z = 0$ ，如图4c所示。证明过程参见附录。
图 4金融机构的动态相位图
命题3表明，金融机构的行为策略受到能源企业和CCS运营商策略选择的影响。若能源企业和CCS运营商的策略选择能够达成等式关系
${f_3}(x,y) = 0$ ，则金融机构选择成立CCS项目金融全业态联盟策略的概率是稳定的，不随时间的变化而变化；若能源企业和CCS运营商的策略选择能够达成不等式关系$ {f}_{3}(x,y)＞0 $ ，则金融机构的均衡策略就是成立CCS项目金融全业态联盟；若能源企业和CCS运营商的策略选择能够达成不等式关系$ {f}_{3}(x,y)＜0 $ ，则金融机构的均衡策略就是不成立CCS项目金融全业态联盟。通过以上分析可知，能源企业、CCS运营商、金融机构三者行为策略的选择是相互影响的。
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令公式
$L1(x)$ 、$L2(y)$ 、$L3(z)$ 同时等于0，求得9个均衡解：（0，0，0）、（1，0，0）、（0，1，0）、（0，0，1）、（0，1，1）、（1，0，1）、（1，1，0）、（1，1，1）、（$x*,y*,z*$ ）。其中，$x* \in [0,1]$ ，$y* \in [0,1]$ ，$z* \in [0,1]$ 。假设能源企业捕集并销售CO2和CCS运营商承接CCS项目同时成立时双方的得益为正，金融机构只有投资整个CCS项目时得益才为正，即
${\alpha _{\text{2}}}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q - (1 - \delta )(I + \Delta I) - {C_2}(1 - \gamma )\beta Q + S + E > 0$ ，$I - {C_3} - (1 - \lambda )L > 0$ ，${\alpha _1}Q(\theta - 1){P_1} + (1 - \gamma )\beta Q{P_2} + t\beta Q - \delta (I + \Delta I) - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q > 0$ 。根据Friedman均衡点的稳定性理论[20]，得到命题4，相关雅可比矩阵及其特征值符号参见附录。命题4. 当
${\alpha _1}Q(\theta - 1){P_1} + t\beta Q - \delta (I + \Delta I) - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q < 0$ 且$S - (1 - \delta )(I + \Delta I) < 0$ 时，（0，0，0）是唯一的ESS；当同时满足${\alpha _1}Q(\theta - 1){P_1} + t\beta Q + (1 - \gamma )\beta Q{P_2} - \delta I - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q > 0$ ，$I - {C_3} - (1 - \lambda )L > 0$ ，${\alpha _{\text{2}}}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q - $ $ (1 - \delta )I - {C_2}(1 - \gamma )\beta Q + S + E > 0$ 时，（1，1，1）是唯一的ESS。命题4表明，当能源企业进行CCS捕集装置改造所需的融资成本（非金融机构途径获取）和运营成本之和大于清洁能源产品带来的额外收益和碳税之和，CCS运营商从非金融机构途径获取的融资成本大于政府补贴时，能源企业选择不进行CO2捕集装置改造、CCS运营商选择不承接CCS项目、金融机构选择不成立CCS项目金融全业态联盟。此时，整个CCS项目市场处于停滞状态。
当能源企业进行CCS捕集装置改造后清洁能源产品带来的额外收益、CO2销售收益和碳税之和大于其改造装置融资成本（金融机构途径获取）和运营成本之和，CCS运营商获得的CO2销售收入、政府补贴和减排后的国民经济收益之和大于其项目融资成本（金融机构途径获取）和运营成本之和，金融机构成立CCS项目金融全业态联盟获得的业务收益大于业务成本及其承担的预期风险损失值之和时，能源企业选择进行CO2捕集装置改造、CCS运营商选择承接CCS项目、金融机构选择成立CCS项目金融全业态联盟。此时，CCS项目市场进入快速发展阶段，处于帕累托均衡状态。
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本文主要参考文献[20]中调研的鄂尔多斯百万吨级的煤化工CCS示范项目，对能源产品价格以及CO2的捕捉、运输和封存成本等参数进行设定。发电企业的发电量为1×106兆瓦，燃煤机组平均上网电价为400元/兆瓦，净利润率为0.5%，CO2累积排放量为0.8吨/兆瓦，碳税税率为13元/吨，如果进行CO2捕集装置改造，产生的清洁电价为
${\text{400}} \times {\text{1}}{\text{.1 = 440}}$ 元/兆瓦，CO2销售给CCS运营商的一级市场价格为10元/吨以保证超标电厂购买CERs与缴纳碳税的成本相等。CCS项目的总投资金额为2.5亿元，其中捕集设备投资2亿，因此在金融机构的优惠贷款利率下产生融资成本0.05亿元，在非金融机构下产生额外融资成本0.04亿元，其中能源企业承担80%，单位CO2捕集运营成本约为122元/吨，整个CCS项目的CO2损耗率为10%。CCS运营商销售CO2的净收益为
${\text{10}} \times {\text{0}}{\text{.3 = 3}}$ 元/吨，政府补贴0.03亿元，带来国民经济收益100万元，同时承担整个CCS项目20%的融资成本，单位CO2运输和封存成本约为76元/吨。金融机构通过向CCS项目投资，获得业务收益500万元，支付业务成本100万元，CCS项目的预期风险损失值为200万元，其中政府为鼓励金融机构的参与，承诺承担50%的风险损失。为方便MATLAB软件运行，对以上参数进行适度缩小和调整，具体参数设置如表4所示。
表 4各参数的设定
参数 $ {\alpha _1} $ $\theta $ $t$ $Q$ ${P_1}$ $\gamma $ $\beta $ ${P_{\text{2}}}$ $I$ $\Delta I$ 数值 0.005 1.1 13 1 40 0.3 0.8 10 5 4 参数 $\delta $ ${\alpha _{\text{2}}}$ ${C_1}$ $S$ $E$ $\lambda $ ${C_1}$ ${C_3}$ $L$ 数值 0.8 0.3 12.2 3 1 0.5 7.6 1 2 结合目前国内外CCS项目的发展现状，本文假设各参与主体策略概率的初始值为
$x = 0.{\text{4}}$ ，$y = 0.{\text{2}}$ ，$z = 0.{\text{3}}$ 。从CCS项目融资、风险等角度模拟分析$\delta $ 、$S$ 、$z$ 、$\lambda $ 、${\alpha _{\text{2}}}$ 、$\beta $ 等参数，对能源企业、CCS运营商和金融机构策略行为的影响。 -
图5反映了CCS项目总融资成本中能源企业承担的比例
$\delta $ 的变动对演化稳定策略的影响。具体来看，$\delta $ 越大，能源企业进行CO2捕集装置改造的概率$x$ 越小（图5b），CCS运营商承包CCS项目的概率$y$ 越大（图5c），金融机构成立CCS项目金融全业态联盟的概率$z$ 则是先增大后减小（图5d）。因此供应链成本分担机制有利于CCS项目的良性发展，但值得注意的是，CCS供应链中能源企业和CCS运营商之间的分担比例应适中，过高或过低都会抑制金融机构的参与意愿，可能的原因是：两者共担融资成本本质上是一种担保行为，分担比例过高或过低都会增加一方的财务压力，给金融机构带来违约风险。正如图5a所示，只有当$\delta = 0.8$ 时，（1，1，1）才是ESS，此时能源企业选择进行CO2捕集装置改造、CCS运营商承包CCS项目、金融机构成立CCS项目金融全业态联盟，处于帕累托均衡状态。
图 5CCS项目总融资成本中能源企业承担的比例
$\delta $ 对演化稳定策略的影响 -
图6反映了政府对CCS运营商的补贴
$S$ 的变动对演化稳定策略的影响。具体来看，$S$ 越大，能源企业进行CO2捕集装置改造的概率$x$ 越大（图6b），CCS运营商承包CCS项目的概率$y$ 越大（图6c），金融机构成立CCS项目金融全业态联盟的概率$z$ 也越大（图6d）。因此从财政支持的角度来看，在CCS项目发展初期，增大政府对CCS运营商的补贴，有利于CCS项目市场的快速发展，正如图6a所示，随着$S$ 的增大，市场向帕累托均衡状态（1，1，1）的演化速度也越来越快。
图 6政府对CCS运营商的补贴
$s$ 对演化稳定策略的影响 -
图7反映了金融机构的参与意愿
$z$ 的变动对演化稳定策略的影响。具体来看，$z$ 越大，能源企业进行CO2捕集装置改造的概率$x$ 越大（图7b），CCS运营商承包CCS项目的概率$y$ 越大（图7c），金融机构成立CCS项目金融全业态联盟的概率$z$ 也越大（图7d）。因此CCS项目金融全业态联盟机制也有利于CCS商业化市场的快速发展，如图7a所示，较高的金融机构联盟意愿能加快向帕累托均衡状态（1，1，1）的演化速度。
图 7金融机构的参与意愿
$z$ 对演化稳定策略的影响对比以上三种融资机制，从激励效果来看，政府财政补贴机制的效果最佳，其次依次为CCS项目金融全业态联盟机制、供应链成本分担机制。可见，在CCS商业化发展初期，政府财政补贴是作用效果最快、最显著的一种融资机制，这可能是因为目前CCS技术的市场结构薄弱，迫使企业联合体依靠政府补贴，从而使项目容易受到政治力量的影响[21]。但从可持续性发展来看，金融全业态联盟这一社会资本的引入机制才能为CCS商业化发展提供源源不断的动力。
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图8反映了政府在银行预期风险损失中分担比例
$\lambda $ 的变动对演化稳定策略的影响。$\lambda $ 越大，政府替金融机构分担的信贷风险越大，金融机构承担的信贷风险就越小。具体来看，随着$\lambda $ 的增大，能源企业进行CO2捕集装置改造的概率$x$ 和金融机构成立CCS项目金融全业态联盟的概率$z$ 都是先减小至0，后增大至1（图8b、图8d），CCS运营商承包CCS项目的概率$y$ 则直接增大至1（图8c）。可见，政府风险分担机制对CCS商业化发展的推动作用具有滞后性，尽管政府的出面降低了CCS项目的贷款违约风险，但政策效果在发展后期才逐步显现，在发展初期对能源企业和银行的吸引力仍然是有限的，这与当下“CCS项目中商业金融机构的零参与率”的现状相符。
图 8政府在银行预期风险损失中的分担比例
$\lambda $ 对演化稳定策略的影响 -
图9反映了CCS运营商出售或封存CO2的收益率
${\alpha _{\text{2}}}$ 的变动对演化稳定策略的影响。综合考虑当前碳价普遍低于边际减排成本以及未来碳价的成长空间，分阶段分析碳价波动风险对主体策略的影响。如图9b、图9c、图9d所示，在碳市场发展起步阶段（${\alpha _2} = - 0.1$ 和${\alpha _2} = 0.1$ ），由于碳价风险较大，能源企业不进行CO2捕集装置改造，金融机构不成立CCS项目金融全业态联盟，但CCS运营商会承包CCS项目，可能的原因是政府补贴起到了较大的激励作用。随着碳市场的逐步完善（${\alpha _2} = 0.4$ ），能源企业和金融机构的策略选择在后期出现了转变。直到碳市场进入成熟阶段（${\alpha _2} = 0.7$ ），碳价走高，波动风险降低，能源企业会进行CO2捕集装置改造，CCS运营商承包CCS项目，金融机构成立CCS项目金融全业态联盟，市场进入帕累托均衡状态（1，1，1）。
图 9CCS运营商出售CO2的净收益率
${\alpha _2}$ 对演化稳定策略的影响总体来看，CCS运营商承担的碳价风险对CCS商业化发展的影响显著，具体如图9a所示，CCS运营商出售CO2的收益率越大，碳价风险越小，CCS项目的商业化运营模式越有可能达到帕累托均衡状态，且随着CCS运营商出售CO2的收益率的不断增加，其演化速度也不断加快。
综上，无论是从演化结果还是演化速度来看，相比于政府的风险分担机制，降低CCS运营商的碳价风险对CCS商业化运营的影响更为显著，这也为关于“当前碳交易价格波动影响CCS项目投资价值”的研究文献[9]928-929提供了理论支撑，但一旦进入碳市场成熟阶段，此时碳价升高且稳定，CCS项目的高投资价值开始凸显，将会有力地提高各方参与意愿。
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图10反映了生产单位能源产品的CO2累积排放量
$\beta $ 的变动对演化稳定策略的影响。在能源产品产量相同且保持不变的情况下，$\beta $ 值直接反映的是能源企业CO2的累积排放量。具体来看，随着$\beta $ 增大，能源企业进行CO2捕集装置改造的概率$x$ 增大至1（图10b），CCS运营商承包CCS项目的概率$y$ 减小至0（图10c），金融机构成立CCS项目金融全业态联盟的概率$z$ 增大至1（图10d）。可见，生产单位能源产品的CO2累积排放量显著影响CCS项目向帕累托均衡状态演进与否。
图 10生产单位能源产品的CO2累积排放量
$\beta $ 对演化稳定策略的影响如图10a所示，当能源企业CO2的累积排放量较小（
$\beta = 0.3$ ）时，能源企业选择不进行CO2捕集装置改造，CCS运营商选择承接CCS项目，金融机构成立CCS项目金融全业态联盟的意愿也较低，这反映出小型能源企业更倾向于缴纳碳税；随着能源企业的CO2累积排放量的增加（$\beta = 0.8$ ），能源企业选择CO2捕集装置改造的概率和金融机构成立CCS项目金融全业态联盟的概率增加，达到帕累托均衡状态，这说明CCS商业化运营模式更受到中型能源企业的接受和欢迎；当能源产品的CO2累积排放量较大（$\beta = 1.3$ 和$\beta = 1.8$ ）时，CCS运营商选择不承接CCS项目，这也解释了目前中国普遍只有大型能源企业自营CCS项目的现状[4]22。但不同之处在于在现实中金融机构的参与率为0，但在本文成立CCS项目金融全业态联盟的情况下参与率却是100%，可见多家金融机构成立CCS项目投资联盟，也是降低金融机构信贷风险、提高金融机构参与意愿的有效措施。 -
为缓解CCS项目存在的融资难、风险多的难题，本文设计了“政府财政补贴、风险分担+金融全业态联盟+供应链成本分担”的融资机制，并在政府作为外部因素的基础上构建了能源企业、CCS运营商和金融机构之间的三方演化博弈模型，以探究金融全业态联盟下CCS项目商业化运营融资激励中多主体之间的行为策略互动及其影响因素。研究结果如下：一是能源企业进行CO2捕集装置改造、CCS运营商承接CCS项目、金融机构成立CCS项目金融全业态联盟，是CCS项目发展的帕累托均衡状态；二是政府财政补贴是以上几种融资机制中作用效果最快的，而金融全业态联盟则是最持久的；三是在银行信贷风险方面，相比于政府针对银行的风险分担机制，降低当前CCS运营商面临的碳价风险更为有效；四是在供应链融资机制中，CCS运营商的成本分担比例应适中，过高或过低都不利于CCS商业化的发展；五是CCS项目的运营模式应因企业而异，不可一概而论：商业化模式更适合于那些CO2累积排放量较低的中型能源企业，而那些CO2累积排放量较高的大型能源企业则更适合自营模式。
根据以上结论，从融资和风险角度提出以下建议：
1.从融资角度来看，政府的财政支持、金融机构的私人资金和供应链中下游企业的成本共担，都是缓解能源企业CCS项目中融资难困境的有效措施，但不同发展阶段它们的发挥效果也不同。在CCS项目发展初期，应加大对CCS运营商的政府扶持力度，例如财政补贴、税收减免、专项计划等[22]，因为这是以上三种融资措施中政策效果最佳、发挥效果最快的方法；但从长期来看，积极引导金融机构等私人资金的流入才是最有效、最持久的可持续性融资措施，而CCS供应链下游企业与能源企业的成本共担则是提高金融机构参与意愿的重要保障。
2.从风险角度来看，降低CCS项目的市场风险对CCS项目商业化的可持续发展的促进作用要显著优于降低其贷款违约风险。因此，应搭建能源企业、CCS运营商与碳交易市场和以碳为原材料的企业之间的沟通合作平台；维持碳价稳定，政府还要进一步规范和完善CO2封存的审批流程、制度法规，以保证CCS项目商业化模式具备可靠的CO2销售渠道。此外，政府也应对开展CCS投资项目的金融机构给予财政、利率等方面的优惠激励，从外部角度入手降低金融机构对CCS项目的投资风险门槛，为CCS项目营造良好的发展环境。
3.CCS项目的运营模式应因对象而异，不可一概而论。鼓励那些CO2累积排放量较低的能源企业与CCS运营商合作共营CCS项目，例如碳排放系数较低、能源燃烧技术较好的中小型能源企业；鼓励那些CO2累积排放量较高的能源企业自营CCS项目，例如碳排放系数较高、能源燃烧技术较差的大型能源企业。此外，在CCS项目发展滞后的当下，应从燃油、燃煤等CO2累积排放量较高的大型能源产业入手，采取强制和激励的双重手段，搭建CCS项目的市场基础，然后以技术和资金为支撑，循序渐进地引导中小型能源企业和CCS运营商的进入，注重降低整个市场的项目风险，不可一哄而上，导致项目风险居高不下。
4.从降低金融机构信贷风险角度来看，能源企业在与CCS运营商合作中要合理分配融资成本，金融机构之间要合作成立CCS项目投资联盟。一方面，CCS运营商的加入能降低中小型能源企业的CCS项目成本，为能源企业作保，共担贷款违约风险；另一方面，多家金融机构可通过信贷、保险、租赁等方式合作，为CCS项目提供全方位的融资服务，全面降低CCS项目的贷款违约风险，从而提高银行的投资意愿。
本文在模型构建时仅考虑了碳价波动、CCS技术合作以及碳税等关键因素的引入，但结合现实情况来看，CCS项目与碳市场的衔接问题是否会对碳价波动产生冲击？技术的创新进步是否影响CCS项目商业化运营的融资决策？而碳税制度，作为一种仍在计划中的环境规制政策，其实施节点的不同是否也存在影响作用？这些细节性、现实性的因素尚未考虑。因此，对碳价、CCS技术和碳税等关键参数进行进一步细化，建立一个更为严谨的CCS项目商业化运营融资激励演化博弈模型，获得更准确的仿真结果。这也是未来研究考虑的方向。
Financing Incentive Mechanisms for Carbon Capture and Storage Technology (CCS) Commercialization
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摘要:碳捕捉与封存（CCS）技术发展的最终目标是形成一个投资者自发参与、利益与公益并存的商业化运作模式，这一目标的实现必须有金融体系的支持。但由于CCS项目的高成本、高风险导致融资存在渠道狭窄、供不应求的困境。因此，设计了“政府财政补贴、风险分担+金融全业态联盟+供应链成本分担”的融资机制，并在政府作为外部因素的基础上构建了能源企业、CCS运营商和金融机构三方之间的演化博弈模型，以探讨不同时期CCS商业化运营的最优融资机制。研究结果显示：（1）政府财政补贴是几种融资机制中作用效果最快的，而金融全业态联盟则是最持久的；（2）在银行信贷风险方面，相比于政府针对银行的风险分担机制，降低当前CCS运营商面临的碳价风险更为有效；（3）在供应链融资机制中，CCS运营商的成本分担比例应适中，过高或过低都不利于CCS商业化的发展。此外还发现，CCS项目的运营模式应因企业而异，不可一概而论：商业化模式更适合于那些CO 2累积排放量较低的中型能源企业，而那些CO 2累积排放量较高的大型能源企业则更适合自营模式。CCS商业化运营模式及其融资机制的不断完善，将有效加快全社会减排效率的提升。Abstract:The ultimate goal of carbon capture and storage (CCS) technology development is to form a commercial operation mode in which investors participate spontaneously, and private interests and public welfare coexist. The realization of this goal must be supported by the financial system. However, current CCS projects are facing financing difficulties with narrow channels and in short supply. Therefore, in this paper, the financing mechanism of “government financial subsidies and risk sharing + financial industries alliance + supply chain cost sharing” was designed, and a tripartite evolutionary game model among energy enterprises, CCS operators and financial institutions was built, treating government as an external factor, to discuss the optimal financing mechanism for CCS commercialization at different stages of development. The main research results are as follows: (1) government subsidy is the most effective among the above financing mechanisms, while financial industries’ alliance is the most durable; (2) compared with the government’s risk-sharing mechanism for financial institutions, reducing the carbon price risk of CCS operators has a more significant impact on CCS commercialization; (3) in the supply chain financing mechanism, the cost sharing ratio of CCS operators should be moderate, too high and too low a ratio are not conducive to the development of CCS commercialization. In addition, it is also found that the operating model varies from company to company and cannot be generalized. That is to say, CCS commercialization would be more suitable for energy enterprises with lower cumulative CO 2emissions, and self-operated models would be more suitable for those large energy enterprises with higher cumulative CO 2emissions.注释:1) 齐鲁晚报网.中国确定2060年碳中和目标，新能源行业或将迎来倍速发展.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1678801073378394978&wfr=spider&for=pc。2) 国际能源署（IEA）.Carbon Capture and Storage Legal and Regulatory Review (Edition 2). https://www.docin.com/p-1454207539.html。3) 国际能源署（IEA）.CCUS在中国:现状、挑战与机遇.http://www.theclimategroup.org.cn/publications/2011-09-31。
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表 1中国典型CCS项目现状及其融资模式
CCS项目 规模/（万吨/年） 融资模式 优劣势 中石油吉林油田CO2-EOR示范项目 30 企业自筹、科技部、中石油资助 采收率预计达到15%~20% 中国华能集团上海石洞口电厂碳捕集项目 12 企业自筹、概算投资1.5亿元、
政府补贴、CO2销售收入项目盈利受碳价影响，目前处于间歇式运营 国家能源投资集团有限责任公司（神华）煤制油分公司深部咸水层CO2地质封存示范项目 10 企业自筹、科技部、概算投资
2.1亿元由于资金、技术问题，项目处于间歇式运营 中国华能集团天津绿色煤电项目 10 企业自筹、科技部、概算投资
1亿元技术研发成本过高，无法形成合适的商业模式 中石化中原油田CO2-EOR项目 10 企业自筹、CO2-EOR经济回报 累计提高采收率的10%~15% 
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表 2各参数符号及其定义
主体 参数 定义 能源
部门${\alpha _1}$ 能源产品利润率 $Q$ 能源产品产量 ${P_1}$ 直接进行碳排放的能源企业生产的传统能源产品价格 $\theta $ 清洁能源产品与传统能源产品的价格比 $t$ 税率 $\beta $ 单位能源产品生产过程的CO2累积排放量 $\gamma $ CCS技术的CO2损耗率 ${P_{\text{2}}}$ CO2一级市场价格 $I$ CCS专项融资下CCS项目的融资总成本 $\Delta I$ 其他融资途径下CCS项目的融资总成本 $\delta $ CCS项目总融资成本中能源企业承担的比例 ${C_1}$ 单位CO2捕集成本 CCS
运营商${\alpha _{\text{2}}}$ CCS运营商出售或封存CO2的收益率 $S$ 政府补贴 $E$ 减排带来的国民经济效益 ${C_1}$ 单位CO2运输、封存成本 金融
机构${C_3}$ 业务成本 $L$ 预期风险损失总值 $\lambda $ 预期风险损失中政府分担的比例 下载:
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表 3能源企业、CCS运营商和金融机构的得益矩阵
博弈方 金融机构 $S$ $NS$ 能源企业 $A$ CCS
运营商$T$ ${\alpha _1}Q\theta {P_1} + (1 - \gamma )\beta Q{P_2} - \delta I - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ ${\alpha _1}Q\theta {P_1} + (1 - \gamma )\beta Q{P_2} - \delta (I + \Delta I) - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ ${\alpha _2}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q - (1 - \delta )I - {C_2}(1 - \gamma )\beta Q + S + E$ ${\alpha _2}{P_2}(1 - \gamma )\beta Q - (1 - \delta )(I + \Delta I) - {C_2}(1 - \gamma )\beta Q + S + E$ $I - {C_3} - (1 - \lambda )L$ 0 $NT$ ${\alpha _1}Q\theta {P_1} - \delta I - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ ${\alpha _1}Q\theta {P_1} - \delta (I + \Delta I) - {C_1}(1 - \gamma )\beta Q$ 0 0 $\delta I - {C_3} - (1 - \lambda )\delta L$ 0 $NA$ CCS
运营商$T$ ${\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q$ ${\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q$ $ - (1 - \delta )I + S$ $ - (1 - \delta )(I + \Delta I) + S$ $(1 - \delta )I - {C_3} - (1 - \lambda )(1 - \delta )L$ 0 $NT$ ${\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q$ ${\alpha _1}Q{P_1} - t\beta Q$ 0 0 $ - {C_3}$ 0 下载:
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表 4各参数的设定
参数 $ {\alpha _1} $ $\theta $ $t$ $Q$ ${P_1}$ $\gamma $ $\beta $ ${P_{\text{2}}}$ $I$ $\Delta I$ 数值 0.005 1.1 13 1 40 0.3 0.8 10 5 4 参数 $\delta $ ${\alpha _{\text{2}}}$ ${C_1}$ $S$ $E$ $\lambda $ ${C_1}$ ${C_3}$ $L$ 数值 0.8 0.3 12.2 3 1 0.5 7.6 1 2 下载:
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[1] STORSET S O, TANGEN G, BERSTAD D, et al. Profiting from CCS innovations: a study to measure potential value creation from CCS research and development[J]. International Journal of Greenhouse Gas Control, 2019: 208-215. [2] KAOETAKI Z, SCOWCROFT J. Overview of carbon capture and storage (CCS) demonstration project business models: risks and enablers on the two sides of the Atlantic[J]. Energy Procedia, 2017, 114: 6623-6630.doi:10.1016/j.egypro.2017.03.1816 [3] HERZOG H. Financing CCS demonstration projects: lessons learned from two decades of experience[J]. Energy Procedia, 2017, 114: 5691-5700.doi:10.1016/j.egypro.2017.03.1708 [4] 王许, 姚星, 朱磊. 基于低碳融资机制的CCS技术融资研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2018, 28(4): 17-25. [5] FAN J L, XU M, WEI S J, et al. Evaluating the effect of a subsidy policy on carbon capture and storage (CCS) investment decision-making in China—a perspective based on the 45Q tax credit[J]. Energy Procedia, 2018, 154: 22-28.doi:10.1016/j.egypro.2018.11.005 [6] FAN J L, XU M, YANG L, et al. Benefit evaluation of investment in CCS retrofitting of coal-fired power plants and PV power plants in China based on real options[J/OL]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, (2019-11). https://ideas.repec.org/a/eee/rensus/v115y2019ics1364032119305581.html. [7] 丁辉. 低碳示范项目融资和风险管理: 以富氧燃烧碳捕集项目为例[J]. 江淮论坛, 2019(01): 74-81.doi:10.3969/j.issn.1001-862X.2019.01.012 [8] 俞金香. 碳捕获与封存立法规制研究: 以鄂尔多斯碳捕获与封存项目的实证调研为视角[J]. 兰州大学学报(社会科学版), 2020, 48(2): 161-168. [9] YAO X, FAN Y, XU Y, et al. Is it worth to invest: an evaluation of CTL-CCS project in China based on real options[J]. Energy, 2019, 182: 920-931.doi:10.1016/j.energy.2019.06.100 [10] 王喜平, 杜蕾, 赵树军, 李振伟. 基于复合实物期权的燃煤电厂碳捕获与储存投资决策研究[J]. 中国电力, 2016, 49(7): 179-184.doi:10.11930/j.issn.1004-9649.2016.07.179.06 [11] FAN J L, XU M, LI F, et al. Carbon capture and storage (CCS) retrofit potential of coal-fired power plants in China: the technology lock-in and cost optimization perspective[J]. Applied Energy, 2018, 229: 326-334.doi:10.1016/j.apenergy.2018.07.117 [12] 张琪, 张慧明, 郑宇. 政府、电站与CCS的技术扩散: 基于博弈分析的视角[J]. 科技管理研究, 2017, 37(6): 112-117.doi:10.3969/j.issn.1000-7695.2017.06.018 [13] ZHAO T, LIU Z. A novel analysis of carbon capture and storage (CCS) technology adoption: an evolutionary game model between stakeholders[J/OL]. Energy, (2019-12-15).https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116352. [14] ZHANG D, ALHORR Y, ELSARRAG E, et al. Fair design of CCS infrastructure for power plants in Qatar under carbon trading scheme[J]. International Journal of Greenhouse Gas Control, 2017, 56: 43-54.doi:10.1016/j.ijggc.2016.11.014 [15] 王喜平, 郄少媛. 碳交易机制下供应链CCS投资时机研究[J]. 管理工程学报, 2020, 34(2): 124-130. [16] BERTINELLI L, CAMACHO C, ZOU B. Carbon capture and storage and transboundary pollution: a differential game approach[J]. European Journal of Operational Research, 2014, 237(2): 721-728.doi:10.1016/j.ejor.2014.02.025 [17] 程粟粟, 易永锡, 李寿德. 碳捕获与碳封存机制下跨界污染控制微分博弈[J]. 系统管理学报, 2019, 28(5): 864-872.doi:10.3969/j.issn.1005-2542.2019.05.008 [18] 王先甲, 全吉, 刘伟兵. 有限理性下的演化博弈与合作机制研究[J]. 系统工程理论与实践, 2011, 31(S1): 82-93. [19] 蔡博峰, 李琦, 林千果, 等. 中国二氧化碳捕集、利用与封存(CCS)报告(2019)[R]. 北京: 生态环境部环境规划院气候变化与环境政策研究中心, 2020. [20] 翟明洋, 林千果, 钟林发, 皮晶薇, 王文双. CO2捕集封存联合地下咸水利用经济评价[J]. 现代化工, 2016, 36(4): 8-12. [21] BILLSON M, POURKASHANIAN M. The evolution of European CCS policy[J]. Energy Procedia, 2017: 5659-5662. [22] LIPPONEN J, MCCULLOCH S, KEELING S, et al. The politics of large-scale CCS deployment[J]. Energy Procedia, 2017: 7581-7595. [23] 赵昕, 白雨, 丁黎黎, 薛岳梅. 政府参与下核证减排量质押融资演化博弈[J]. bob手机在线登陆学报(社会科学版), 2020, 22(1): 29-40. [24] FRIEDMAN D. Evolutionary games in economics[J]. Econometrica, 1991, 59(3): 637-666.doi:10.2307/2938222 -
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表 (4)
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