旨在在船舶停靠期间最大限度地减少硫排放的补贴分配机制

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：Subsidy allocation mechanisms aiming at maximizing sulfur emissions’ reduction during ship berthing

港口硫排放减量政府补贴机制研究，构建混合0-1线性规划模型和纳什博弈模型分析信息对称/不对称情况下的策略效果，提出基于港口信息共享的补贴分配方案，验证了补贴预算、能源价格和船舶设备条件对减排效率的关键影响。

　　

Weiya Zhong|Jue Wang|Jingbo Yin

中国上海大学管理学院

摘要

岸电、低硫燃油和洗涤器可以帮助减少船舶的硫排放，而这些排放占港口污染物排放的大部分。本文旨在通过设计政府补贴分配机制，鼓励船舶采用这些方法，从而最大限度地减少辖区内的港口总硫排放量。当港口与政府共享信息时，该问题被构建为一个混合0-1线性规划模型，该模型涵盖了两个阶段的斯塔克伯格博弈（每个阶段都涉及一个港口和停靠的船舶）。当政府缺乏港口特定信息时，会进行多轮分配——港口报告其所需的补贴和承诺的减排量，每轮港口之间将进行纳什博弈。数值实验分析了各种方案的结果以及关键参数（补贴预算、能源价格和船舶设备状况）的影响。这为政府提供了有效且可执行的指南，以控制港口的硫排放。

引言

作为全球经济发展的关键支柱，航运业随着国际贸易的增长而不断扩大。根据联合国贸易和发展会议（UNCTAD）的数据，2024年全球海运贸易量达到了127.2亿吨，同比增长了2.2%。这种增长直接加剧了一个严重的环境问题：船舶的空气污染物排放对港口周边环境造成了严重影响。Eyring等人（2005年）指出，近70%的船舶排放来自船舶在陆地400公里范围内的活动，包括停泊时的燃油消耗、码头作业等与港口相关的操作过程。Ji等人（2016年）指出，以PM2.5排放为例，一艘停靠在码头的8000标准箱（TEU）容量的集装箱船的柴油发动机排放的PM2.5量相当于1000辆汽车一小时的排放量。

为了减少这种污染，国际海事组织（IMO）制定了MARPOL附件VI，限制了燃料中的最大硫含量。这一规定是我们研究问题的根本出发点。IMO通过设定严格的硫含量上限（全球统一为0.5%，排放控制区（ECA）为0.1%），但没有指定具体的合规技术，从而创造了多种具有不同成本路径的市场。船舶可以选择使用昂贵的低硫燃油（LSFO，例如MGO），继续使用更便宜的重燃油（HFO）并配备洗涤器，或者在码头连接岸电（SP）。这些选项的价格存在显著且动态的变化——例如，2024年2月14日MGO的全球平均价格为838.5美元/吨，到6月6日降至692.5美元/吨。¹受成本最小化驱动的船舶运营商自然会选择最便宜的合规选项（例如，如果安装了洗涤器则选择HFO+洗涤器，否则选择LSFO）。因此，环境目标与经济激励之间出现了典型的冲突。Wang等人（2024b）证实，政府补贴可以有效激励船舶运营商采用诸如洗涤器和岸电等硫减排技术。定制的补贴设计——例如优先覆盖大型船舶，并根据减排目标的利用率动态调整补贴金额——不仅促进了洗涤器和岸电的普及，还减少了总补贴投入，最终实现了低硫排放方法的有效推广。一些地方政府，如上海²和新加坡³，已经尝试通过补贴或激励措施进行干预。

港口作为政府管辖范围内的受监管实体，同时扮演着地方政策执行者和任何中央补贴必须实施的直接渠道的双重角色。政府必须解决如何设计补贴分配机制的问题，以鼓励停靠的船舶采用合适的能源消耗方式，从而最大限度地减少辖区内的港口总硫排放量。这个问题本质上是战略性的，因为港口和船舶会根据补贴方案调整其行为——这些船舶在载重能力、洗涤器和岸电设施方面存在差异，这将影响补贴计划的实施效果。

现有的方法要么假设政府与港口之间信息完全对称，要么将总补贴预算视为非约束性的。因此，它们回避了在不同信息环境下分配有限预算的核心机制设计问题。我们的研究通过明确建模战略互动来解决这一差距。当港口管理者与政府共享信息时，我们将问题构建为一个基于两阶段斯塔克伯格博弈（SG）的混合0-1线性规划模型。然而，当政府缺乏这些信息时，我们设计了另一种基于优先级的补贴分配方案（SNG）。在这种机制下，港口在多轮中参与报告纳什博弈，每次根据申报的成本效益获得补贴，直到预算耗尽。

本研究的主要贡献有三个方面。首先，我们将港口排放补贴问题正式表述为一个博弈论机制设计挑战，将IMO的规定与战略决策紧密联系起来。其次，我们分别开发并解决了信息对称和不对称情况下的两个不同分析模型（SG和SNG）。第三，通过广泛的数值实验，我们验证了这两种机制在各种情景下的适用性和性能，为政府提供了基于实际信息共享情况应采用哪种方法的具体操作级指导。

本文的其余部分安排如下。第2节回顾相关文献。第3节详细介绍了SG和SNG。第4节提供了数据实验的各种参数设置。基于这些设置，进行了广泛的数值实验。第5节对结果进行了深入讨论，展示了SG和SNG的适用性、特点，特别是在不同情景和关键参数下的表现。同时也为政府提供了政策建议。第6节总结了本文并指出了未来的研究方向。

节选内容

文献综述

在过去二十年里，由于洗涤器、岸电和低硫燃油（LSFO）是航运和停靠过程中主要的减排手段，因此受到了广泛关注。

问题描述

在政府的管辖范围内有P个（P为正整数）港口，每个港口都安装了岸电设施。不失一般性地，将第p个港口表示为port p。停靠在这些港口的船舶根据设备状况分为四类：仅配备洗涤器（类别I）、仅配备岸电设施（类别II）、同时配备洗涤器和岸电设施（类别III）以及既不配备洗涤器也不配备岸电设施（类别IV）。无论船舶属于哪一类，它

数值实验

在本节中，我们进行了数值实验以验证各种策略并得出管理见解。所有实验都在一台配备第13代Intel(R) Core(TM) i7-1355U 1.70 GHz处理器和16 GB内存的Dell笔记本电脑上完成。模型使用Pycharm实现，并由Gurobi 9.5.2软件求解。

讨论

子组G1-1、G1-2、G1-3和G2的实验结果列在附录A中。以表A.1为例，第一行中，P_r表示能源价格向量，S表示政府可承担的总补贴金额。ΔE(SG)/ ΔE(SNG) / ΔE(CA)是SG/SNG/CA模型的目标值减去没有补贴情况下的总硫排放量，即硫排放的减少量。S(SG)/ S(SNG)是SG/SNG下实际分配给港口的总补贴金额，S*(SNG)/S(CA)是实际的总

结论与未来方向

为了最大化硫排放的减少，本文根据政府与港口之间的信息共享情况制定了补贴分配方案。当政府掌握了每个港口停靠船舶的信息时，问题被构建为一个混合0-1线性规划（SG）模型，其中涉及两阶段斯塔克伯格博弈和线性化技术。当政府不了解船舶情况时，设计了一种补贴分配方案（SNG）

作者贡献声明

Weiya Zhong：撰写——审稿与编辑、监督、资源管理、方法论、概念构建。Jue Wang：撰写——初稿撰写、软件开发、形式分析、数据整理。Jingbo Yin：撰写——审稿与编辑、可视化、方法论、数据整理。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。