1 引言(Introduction)

挥发性有机物(Volatile Organic Compounds，VOCs)是大气光化学污染的重要前体物(Zhang et al., 2017; 冯小琼等, 2013)，能引发以细颗粒物(PM_2.5)和O₃为代表的区域大气复合污染(潘月云等, 2015; 劳苑雯等, 2012)，对人体健康有明显危害(闫东杰等, 2017).研究表明，削减VOCs排放能有效解决O₃污染(何梦林等, 2016).以珠三角O₃污染严重的佛山市顺德区为例，其工业VOCs排放强度大、污染问题突出.家具行业排放量占地区工业VOCs总排放量的17%，是工业VOCs排放的第二大源，且家具企业多为对生产成本敏感的中小企业，难以承担成本高昂的VOCs末端治理费用.为强化工业VOCs控制，广东省尝试引入初始有偿分配的市场机制，并在顺德区试点开展家具行业VOCs排污权交易.

排污权交易将环境容量作为货币化资源，要求企业承担污染排放所造成的环境损害成本，达到外部成本内在化目的(Bromley et al., 1995).我国排污权交易刚刚起步，没有现行市场价格参考，且环境容量不具备直接货币化表现形式，无法用现有的自然资源定价方法估价(储益萍, 2011)，造成企业无法对自身污染治理成本与排污权买卖收益情况做出合理的判断(Zeri, 2006).采用行业平均污染治理成本法核算环境容量的最低价值(徐泓等, 2013)，并将其作为排污权交易的初始价格，可反映行业平均污染治理水平/价格，让企业清晰地认识到自身治污水平与行业平均治污水平的差距；从而既能促使大型企业通过技术创新或利用规模优势降低治理成本，自觉加大减排力度，腾出交易空间，又能鼓励规模较小、排污量不大的企业通过购买排污权获得生存空间，实现环境与经济均衡发展的目的(Klaassen et al., 2005; Godby, 2000; 吴玲, 2007).本文以佛山市顺德区木质家具行业为例，建立挥发性有机物排污权交易定价方法，开发VOCs排污权交易辅助定价工具，并通过估算VOCs行业排放量及行业平均污染治理成本，得出顺德区木质家具行业VOCs行业排污权交易参考单价.

2 研究方法(Methodology) 2.1 VOCs行业排放量估算

VOCs行业排放量是估算平均污染治理成本的前提.研究指出(谭赟华, 2012)，生产过程中各种含VOCs的原辅材料(以有机溶剂为主)是木质家具行业VOCs的主要来源，产生VOCs的主要生产环节是喷底漆及烘干工序(余姝洁等, 2016).综合考虑木质家具行业的生产特点及主流VOCs排放量计算方法(Cunningham, 1995)，本文选用排放系数法(吴洪杰等, 2013)对生产过程中所使用的各原辅材料VOCs排放量进行估算.

企业通常配有污染治理设施对生产过程中产生的VOCs以完全有组织或部分有组织的方式进行收集处理和排放(Xi et al., 2012)，但在生产过程中仍有20%~50%的VOCs以无组织形式排放(江梅等, 2011)，这两部分组成了企业VOCs总排放量.木质家具行业以中小企业为主，市场集中度低(靖吉敏, 2016)，行业总产值、原辅材料总使用量等数据处理工作量大，因此，本文开发了“VOCs排污权交易辅助定价工具”，按图 1所示计算流程，利用内置计算公式(1)~(8)对顺德区木质家具行业各企业排放量进行估算，然后加和得到顺德区木质家具行业VOCs行业总排放量.

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

式中，下标i、j分别为企业和原辅材料的标号，K为VOCs产生量(t)，D为VOCs处理量(t)，UE为VOCs无组织排放量(t)，OE为VOCs有组织排放量(t)，E为VOCs排放量(t)，m_ij为第i个企业第j种原辅材料的用量(t)，f为第j种原辅材料的产污系数(kg·kg^-1)(每kg原辅材料所产生的VOCs量(kg), 下同)，a为企业废气收集效率，η为治理设施治理效率.

2.2 VOCs行业平均污染治理成本估算

现阶段，我国VOCs的减排主要以末端治理为主，企业根据VOCs的排放性质、排放浓度、治理成本等因素选择不同的末端治理技术(王宇飞等, 2015).企业平均减排成本主要集中在污染治理设备的安装、运行、管理等费用上.考虑到环境问题具有外部不经济性及企业追求自身利益最大化的特点(胡元林等，2014)，政府需要一定的成本投入，对企业进行有效的监督和管理(陈群伟等, 2006).因此，VOCs行业平均污染治理成本C可由式(9)~(12)计算得到.

(9)

(10)

(11)

(12)

式中，C为VOCs行业平均污染治理成本(元·t^-1·a^-1)，C_e为企业平均减排成本(元·t^-1·a^-1)，C_r为行业内所有企业减排总成本(元·a^-1)，R为行业VOCs削减量(t)，K为行业VOCs产生量(t)，E为行业VOCs排放量(t)，C_m为政府环境管理成本(元·t^-1·a^-1)，C_check为政府抽查费用(元·t^-1·a^-1)，C_supervise为政府常规性监督费用(元·t^-1·a^-1).

2.3 VOCs排污权交易参考价格估算 2.3.1 排污权估价方法

计算得到行业平均污染治理成本C作为排污权交易初始价格后，考虑到各地区发展水平及自然环境条件差异，需要按式(13)引入地区调整系数进行调整，得到最终的VOCs排污权交易参考价格.

(13)

式中，P为VOCs排污权交易参考价格(元·t^-1·a^-1)，γ为地区调整系数，C为VOCs行业平均污染治理成本(元·t^-1·a^-1).

2.3.2 地区调整系数

地区调整系数γ影响因素识别：影响因素识别是确定一个地区调整系数的前提(冯效毅等, 2011; 徐志伟, 2011)，包括经济因素(Wang et al., 2015)、环境因素(Zhang et al., 2014)及社会因素(朱德米等, 2014).考虑到这3种因素中包含了若干个影响因子，本文利用层次分析模型(Analytic Hierarchy Process，AHP)(Saaty, 2013)，将地区调整系数作为目标层，将经济、环境及社会因素作为准则层，准则层下延为指标层(包含人均GDP水平、经济增长速度、环境容量水平、环境污染管理水平、公众环保意识、公众健康意识) (图 2)，具体解释如下.

经济因素：①人均GDP在发展经济学中是衡量一个地区经济运行状况的一个主要因素，相关研究表明(武鹏程等, 2008)，人均GDP较高的地区环境污染问题也相对突出，从而导致排污权价格随着环境资源价值的提高而有所上升；②经济增长会吸引新企业加入和原有企业扩大生产规模，从而导致污染排放量与其同步增加(吴丹等, 2011)，而在环境容量一定的情况下，污染排放量的增加会造成排污权相对紧缺，此时通过调整排污权交易价格，能使高污染、高耗能的落后企业被淘汰，优化资源配置.

环境因素：①环境容量决定了这一环境区域对某种污染物所能承受的污染浓度的最大限值，若环境容量发生变化而排污权需求量不变，根据供需平衡原理，排污权价格也会随着环境容量价值的变化而变化(吴健, 2005)；②环境污染管理水平反映了地区政府对环境污染治理的积极性及对当地污染源的监督力度，以该地区的节能环保投入与GDP总量的比值作为其评价指标，通常环境污染管理水平的提高对排污权价格的提高有促进作用(Christiansen et al., 2005).

社会因素：①公众环保意识代表着群众对公共环境的重视程度，公众环保意识的提高，表明该地区的环境价值也有所提高，从而引起排污权价格也有所上升(林云华, 2009)；②一般而言，公众健康意识的提高会促使人们愿意花费更大的成本去改善环境，减少因环境污染带来的对自身健康的损害，从而导致环境的外部成本有所增加，于是，排污权价格也应有所上升.考虑这两个概念比较抽象，本文分别以人均节能环保投入和人均医疗消费作为指标的数据来源.

地区调整系数γ计算方法：本文利用多级模糊综合评价方法(Liu et al., 2013)，经由如下计算过程得到地区调整系数(图 3).

首先运用AHP模型(邓雪等, 2012; Li, 2007)，分别计算准则层B与指标层C各指标的权重.结合相关调查数据及文献，确定C₁₁与C₁₂，C₂₁与C₂₂，C₃₁与C₃₂，B₁、B₂与B₃之间的相对重要度，分别构建判断矩阵，再分别对各判断矩阵进行标准化与归一化处理(云峰等, 2013)，并计算一致性比率CR验证其一致性，得出地区调整系数与准则层(B)的权重矩阵W和w_i：

(14)

(15)

式中，下标i、j分别为准则层(B)和指标层(C)的标号，W_i为指标B_i的权重，w_ij为指标C_ij的权重.

本文采取5级评语集V={V₁，V₂，V₃，V₄，V₅}，即优、良、中、及格和差对各指标的影响程度进行确定，考虑到各指标对排污权价格的影响，本文规定人均GDP水平、经济增长速度、环境污染管理水平、公众环保意识及公众健康意识均为越高越优，环境容量水平为越低越优.运用K-Means聚类分析方法(K-Means)对珠三角包括顺德区在内的47个地区的指标层(C)数据进行分析，得出各评语等级的分级标准Y_ijk(熊忠阳等, 2011)，并按式(16)计算出顺德区指标层(C)各指标对各级评语的隶属度r_ijk，描述各指标接近各等级水平的程度，由此建立准则层(B)各指标对应的模糊关系矩阵Ru_i.最后按式(18)计算出指标B_i的评价矩阵B_i′.

(16)

(17)

(18)

式中，下标i、j、k分别为准则层(B)、指标层(C)和评语的标号，r_ijk为指标C_ij对评语k的隶属度，Y_ij为顺德区指标C_ij的具体数值，Ru_i为指标B_i的模糊关系矩阵，w_i为指标B_i的权重矩阵，b_ik′为指标B_i对评语k的隶属度.

将得出的B_i′按式(19)进行矩阵合并，构建地区调整系数的模糊关系矩阵R，并将其与地区调整系数的权重矩阵W按式(20)进一步计算，得到地区调整系数即目标层(A)的评价矩阵A′.

(19)

(20)

式中，a_k′为地区调整系数对评语k的隶属度.

将式(20)中计算得出的A′与评语分值矩阵X按式(21)相乘，最终得到地区调整系数γ.

(21)

式中，x_k为评语k的分值.

2.4 VOCs排污权交易辅助定价工具

本文基于Microsoft^© Visual Studio 2015开发平台，使用C#4.0开发了VOCs排污权交易辅助定价工具.软件运行环境为Microsoft^®.NET Framework 4.0、Windows XP及以上版本.工具主要包含3个功能模块，分别为“企业VOCs排放数据管理及排放量计算”、“行业平均污染治理成本估算”和“VOCs排污权交易辅助定价”.其中，“企业VOCs排放数据管理及排放量计算”模块将企业基本信息、原辅材料用量和治理信息整合并建库，为行业VOCs排放量、平均污染治理成本和排污权交易参考价格的计算提供基础数据；“行业平均污染治理成本估算”和“VOCs排污权交易辅助定价”模块内置本文算法，估算相应成本和价格.

3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 木质家具行业VOCs排放量及平均污染治理成本 3.1.1 VOCs行业排放量

表 1和表 2分别列出了顺德区乐从镇一中小型木质家具厂(Z)的基本信息、治理设施情况及VOCs排放信息.Z厂使用的原辅材料分别为白乳胶、PU底漆、PU面漆、固化剂和稀释剂，属于油性原辅材料，其产污系数f为0.65 kg·kg^-1，计算得出VOCs产生量为95.63 t；该企业采用了药剂吸附技术对VOCs进行治理，并对废气进行完全收集，有组织排放.药剂吸附技术VOCs处理效果一般，容易产生二次污染(张宇峰等, 2003)，但因安全性较高(李明哲等, 2015)，投资及运营成本低，被木质家具厂等VOCs排放量不大、对治理成本敏感的中小型企业广为使用.根据《广东省家具制造行业挥发性有机化合物废气治理技术指南》，该治理技术的治理效率为65%，收集效率为90%，得出VOCs处理量为86.08 t，总排放量为39.67 t，削减总量为55.96 t，企业VOCs去除效率为58.52%.对顺德区木质家具行业共166家企业的VOCs排放数据分别计算加和可得顺德区木质家具行业VOCs年产生总量为3500.25 t，排放总量为1384.44 t，削减总量为2115.81 t.

3.1.2 VOCs行业平均污染治理成本

根据顺德区木质家具行业166家企业调查结果，水喷淋、活性炭吸收、药剂吸附法、吸附-催化燃烧法、低温等离子体法、光催化氧化法、生物法等治理技术均有被企业使用，年均减排成本在2636.36~43943.66元·t^-1·a^-1之间变动.对166家企业的年均减排成本进行加和，得到所有企业平均减排成本C_e=4027.13元·t^-1·a^-1.由于末端治理存在规模和边际效应，处理量越大，单位治污成本就越低(Atkins et al., 1977; 何瑛, 2007)，Z木质家具厂属于中小型企业，处理规模偏小，年均减排成本(表 1)比区内行业平均减排成本高.顺德区环境管理部门每年会对辖区内企业进行2次抽查，每次抽查率为50%，抽查费用约为9500元·次^-1·家^-1；此外，还必须承担对企业进行日常监督性监测的成本，约为125万元·a^-1，按式(12)计算出顺德区政府环境管理成本为1336.13元·t^-1·a^-1.最后由式(9)进一步计算出顺德区木质家具行业当前末端治理技术水平下VOCs平均污染治理成本为5363.26元·t^-1·a^-1.

3.2 木质家具行业VOCs排污权交易参考价格 3.2.1 地区调整系数

以C₁₁、C₁₂为例，综合文献及相关资料(曹海波, 2012; 盖文启等, 2010)分析确定C₁₁、C₁₂的判断矩阵为：

(22)

计算得出其对应的权重矩阵w₁=(0.67  0.33)，即人均GDP水平C₁₁和经济增长速度C₁₂对经济因素B₁的贡献度分别为0.67和0.33.此时，CR=0＜0.1(0.1为常用的一致性检验标准值)，通过一致性检验，即判断矩阵具有一定的合理性.其余指标权重与一致性检验结果如表 3和表 4所示.

表 5列出了人均GDP、经济增长速度、环境污染管理水平、公众环保意识及公众健康意识这5项指标的评语分级标准Y_ijk.其中，人均GDP和经济增长速度数据来源于各地区《2015年国民经济和社会发展统计公报》、统计年鉴及《2016年政府工作报告》，环境污染管理水平、公众环保意识及公众健康意识数据来自各地区《2015年财政总决算》.表 6为顺德区指标层C各指标对各级评语隶属度的计算结果，考虑到环境容量水平目前难以测算，本文对其赋予及格评语比例1，使之对地区调整系数的影响为中性；除环境容量水平外，其余指标接近评语等级“优”的程度更大

表 7为准则层B各指标和地区调整系数(即目标层A)的模糊关系矩阵和评价矩阵计算结果.由评价矩阵计算结果可知，经济因素、社会因素和地区调整系数(目标层A)更接近“优”等级水平，环境因素接近“及格”程度更大.

综合考虑表 5中评语分级标准的比例，对优、良、中、及格和差5级评语分别赋予2.00、1.50、1.25、1.00和0.80的分值，并构建评语分值矩阵X(2.00  1.50  1.25  1.00  0.80)^T.将其与地区调整系数的评价矩阵A′按式(21)进行计算，得出顺德区地区调整系数γ=1.47.

3.2.2 排污权交易参考价格

按式(13)计算得出顺德区家具行业排污权交易参考价格P为7883.99元·t^-1·a^-1，各企业排污权参考价格在3875.45~64597.18元·t^-1·a^-1范围内变动.相关资料显示，2016年顺德区排污权交易试点首次启动家具行业VOCs排污权交易，交易底价为8000元·t^-1·a^-1(谢庆裕, 2017).

4 结论(Conclusions)

本文提出了针对二级市场的VOCs排污权交易定价方法，该方法通过计算VOCs的行业排放量、行业平均污染治理成本，并综合运用多级模糊综合评价方法、AHP层次分析法和K-Means聚类分析法得到地区调整系数，从而估算VOCs排污权交易参考价格.开发了VOCs排污权交易辅助定价工具，将污染源数据建库、行业排放量及行业平均污染治理成本估算等各个环节有机结合，大幅提高数据处理和计算效率.以佛山市顺德区木质家具行业为例，计算得到VOCs排放量为1384.44 t，削减总量为2115.81 t，行业平均污染治理成本为5363.26元·t^-1·a^-1，地区调整系数为1.47，排污权交易参考单价为7883.99元·t^-1·a^-1，各企业排污权参考价格变动区间为3875.45~64597.18元·t^-1·a^-1.方法估算的参考价格与2016年顺德区家具行业排污权首次交易底价(8000元·t^-1·a^-1)相对误差为1.45%，客观说明了方法的合理性，可为以末端治理技术为主的VOCs排污权交易定价提供科学手段及辅助决策参考.