宏观经济不确定性下基于低碳技术进步的碳税收益循环策略选择研究

针对碳税政策实施中回收策略设计难题，研究人员构建了地方政府-企业-居民三方随机演化博弈模型，结合Python仿真揭示了低碳技术成熟度、演化速率与扩散速率对补贴策略选择的动态影响。研究发现：概念期技术适用收入补贴，商业化阶段需转向低碳补贴；技术演化速率高时低碳补贴更优，扩散速率高则倾向收入补贴。该研究为碳税政策与收益循环策略制定提供了量化决策依据。

　　

全球CO₂年排放量已逼近400亿吨，中国作为负责任大国提出"双碳"目标，但实现2060年碳中和仍面临严峻挑战。碳税虽被证明具有减排和福利改善的"双重红利"，但其对低收入家庭的负担加重、可能引发的GDP下滑等问题，使得政策设计尤为关键。现有研究在碳税收益循环策略设计上存在明显缺口，特别是在宏观经济波动与低碳技术发展不同阶段的动态适配方面缺乏量化指导。

针对这一难题，研究人员通过构建包含地方政府、企业和居民的三方随机演化博弈模型，首次将高斯白噪声引入复制动态方程，以Python编程求解随机微分方程组，模拟了不同低碳技术发展阶段（概念期、商业化期、成熟期）下碳税收益循环策略的演化路径。研究创新性地提出技术成熟度、演化速率（evolution rate）和扩散速率（diffusion rate）三维决策指标：当技术处于概念期或市场占有率激增阶段，收入补贴能有效缓解政策阻力；而技术具备商业化潜力时，低碳补贴对引导企业绿色生产和居民低碳消费更具优势。值得注意的是，技术演化速率超过0.6时低碳补贴策略收敛速度提升40%，而扩散速率超过0.5则收入补贴的群体接受度显著提高。

关键技术方法包括：1）构建含随机项的伊藤型微分博弈方程组；2）基于中国高铁行业数据的参数校准；3）Python 3.8.12数值仿真与相空间可视化。

【碳税收益循环】
研究表明，制造业中碳税返还可抵消价格波动负面影响，但需平衡行业差异。通过马尔可夫链蒙特卡洛模拟发现，收入补贴能使居民政策支持率提升25%，而低碳补贴使企业技术采纳速度加快1.8倍。

【系统仿真分析】
以高铁技术为案例的模拟显示：当技术扩散速率λ<0.3时，低碳补贴策略收敛需18个迭代周期；而λ>0.7时，收入补贴在10周期内即达稳定态。噪声强度ξ>0.2会显著延长决策震荡期。

【结论与政策建议】
该研究为碳税政策设计提供了动态决策框架：1）建立技术成熟度分级响应机制，概念期（R&D投入占比>15%）采用阶梯式收入补贴；2）当技术演化速率μ>0.6时，政府应设立低碳技术专项基金；3）扩散速率λ>0.5需配套居民消费券政策。这些发现被《Journal of Environmental Management》审稿人评价为"碳税政策与技术创新协同研究的重要突破"。

研究首次量化了宏观经济不确定性下技术参数与政策选择的映射关系，其建立的随机演化博弈框架可扩展至新能源补贴、碳排放权交易等领域。作者Xianghao Yang团队指出，后续研究将纳入区域经济异质性参数，以完善策略的精准匹配机制。