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碳減排的不確定性與政策效率分析論文
氣候變化及大氣中 CO2濃度的不斷上升是近年來倍受關(guān)注的環(huán)境問題。全球經(jīng)濟動蕩及碳市場發(fā)展的滯后性，使得氣候政策規(guī)劃面臨著巨大的不確定性。文中通過文獻回顧，分析碳減排不確定性的內(nèi)涵與本質(zhì)，剖析不確定性的來源和潛在影響，討論應(yīng)對不確定性的相關(guān)措施，并給出碳減排不確定性研究的清晰脈絡(luò)，為相關(guān)決策提供借鑒。
1 不確定性的內(nèi)涵與特點
1. 1 不確定性的內(nèi)涵
Knight( 1921) 最早把不確定性因素引入經(jīng)濟學(xué)分析，將那種無法用概率衡量的不確定性稱為" 奈特不確定性"( Knightian uncertainty)[1]。之后，新制度經(jīng)濟學(xué)完善了這一內(nèi)涵，認為不確定性是"因尚未形成某種所需的全部知識，人類無法及時做出正確的抉擇; 或人類獲取信息的能力有限，無法準確掌握所有變量信息，致使自身行為偏離最優(yōu)路徑"[2]。基于上述認識，文中的碳減排不確定性主要是指減排決策中相關(guān)變量的不可預(yù)測性或有關(guān)這些變量信息的不充分性。
1. 2 不確定性的特點
首先，環(huán)境政策的不確定性與不可逆性并存。一項氣候政策的實施對其他環(huán)境問題產(chǎn)生的不良后果通常是不可逆的，加之人類活動引發(fā)的環(huán)境惡化日益加劇，進一步給環(huán)境保護帶來極大的不確定性[3]。
其次，環(huán)境投資的成本效益不確定性高。不同于一般的項目投資，環(huán)境政策的收益可遞延至 100 年甚至更長期間。根據(jù)凈現(xiàn)值原理，貼現(xiàn)期間越長則風(fēng)險越大，環(huán)境政策的不確定性與不可逆性的作用越明顯，相應(yīng)地環(huán)境政策評估的難度也越大。
再次，應(yīng)對不確定性的環(huán)境政策具有" 預(yù)警性"。原因在于，環(huán)境成本函數(shù)的形式是高度非線性的。初期污染往往難以察覺，當累積到某一閾值時會突然爆發(fā)形成災(zāi)難。因此，早期污染控制成本較低，隨后將急速上升。由于存在不確定性，環(huán)境成本函數(shù)的具體形式和臨界點位置都難以獲得。為了及時捕捉污染升級的信息，環(huán)境政策的實施應(yīng)當先于環(huán)境損害不確定性的確認，即環(huán)境政策應(yīng)當是"預(yù)警性的"。這是環(huán)境政策設(shè)計的重要原則之一。
2 不確定性的類型與來源
2. 1 不確定性的類型
環(huán)境政策分析中包含大量的不確定性因素，主要包括環(huán)境變化對經(jīng)濟影響的不確定性、緩解和適應(yīng)氣候變化技術(shù)進步的不確定性以及減排政策的不確定性。
2. 1. 1 氣候損害的不確定性從冰雪融化導(dǎo)致海平面上升到氣候模式改變，從農(nóng)業(yè)減產(chǎn)到能源價格波動、社會福利損失，氣候變暖的影響隨處可見[4 -6]。Aerts & Botzen( 2011) 借助氣候風(fēng)險保險模型( Climate Risk Insurance Model，CRIM)估算了洪水破壞的可能風(fēng)險，并預(yù)測了氣候保險基金的發(fā)展趨勢[7]。Nannos et al( 2013) 利用非參數(shù)檢驗分析了氣候變化給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的經(jīng)濟損失，認為未來極端天氣出現(xiàn)的頻率有可能增加，應(yīng)當根據(jù)氣候變化的影響程度給予相應(yīng)地區(qū)一定的保險補償[8]。Brigode et al( 2013) 指出，不僅氣侯損害的經(jīng)濟結(jié)果難以準確估算，損害不確定性對減排水平的影響同樣也是模糊的、取決于多種關(guān)鍵假設(shè)，包括損害的概率分布、效用函數(shù)的結(jié)構(gòu)等[9]。
事實上，為了評估氣候變化導(dǎo)致的結(jié)果，必須合理估算當前及未來的碳排放量，不過這恰恰又成為氣候損害的另一不確定性因素。溫室氣體排放的主要特征是風(fēng)險和不確定性，碳排放核算需要衡量由潛在風(fēng)險和不確定性引發(fā)的收益和損失。由于估算的結(jié)果以一定的概率分布和情景假設(shè)為前提，不可避免地帶有主觀性，但并不影響對氣候損害性質(zhì)、方向以及程度的基本判斷[10]。
2. 1. 2 技術(shù)變化的不確定性
氣候政策評估與經(jīng)濟模型中所包含的技術(shù)變化假設(shè)密切相關(guān)。由于關(guān)鍵參數(shù)( 例如私人部門研發(fā)投資) 估計的困難性和技術(shù)組合分析的復(fù)雜性，氣候變化的多因素模型包含了較大的不確定性。研究發(fā)現(xiàn)，氣候損害的不確定性對最優(yōu)研發(fā)投資的影響大于對最優(yōu)排放水平的影響。這意味著獲得準確的概率分布是技術(shù)政策而非排放政策的關(guān)鍵。但無論氣候穩(wěn)定目標的迫切性如何，支撐技術(shù)的成本不確定性均導(dǎo)致更高的近期最優(yōu)研發(fā)投資。進一步地，若給定預(yù)算約束，面對氣候損害的不確定性，最優(yōu)研發(fā)投資應(yīng)當是高度多樣化的，并隨氣候損害風(fēng)險的變化而變化[11]。
2. 1. 3 管制政策的'不確定性
文獻研究一般用"管制不確定"來指代政府行動的不可預(yù)測性。"管制引起的不確定性"系指由管制所引發(fā)的、個體感知到的無法預(yù)測未來非管制環(huán)境的狀態(tài)。Engau & Hoffmann( 2009) 指出，管制不確定的主要特點為依賴于政治談判、離散的情景結(jié)構(gòu)和非連續(xù)解; 同時，管制不確定只是企業(yè)推遲決策的部分原因，政府應(yīng)當設(shè)計有效機制，促進企業(yè)盡早采取行動，以獲得更高的政治實施效率和更好的管制效果[12]。Galinato & Yoder( 2010) 認為，隨著碳稅的不確定性加大，最優(yōu)減排技術(shù)投資將降低。這意味著碳稅的征收力度比征收時機更為重要[13]。
2. 2 不確定性的來源
Foley( 2010) 指出，在區(qū)域氣候建模中，不確定性主要來源于參數(shù)化、求解結(jié)果、初始和邊界條件、模型集成的易變性以及模型假設(shè)和檢驗等[14]。這里的不確定性來源可分為兩類: 一是認識論上的不確定性，在氣候系統(tǒng)中主要是指由人類行為導(dǎo)致的不確定性，包括未知的未來排放集中度。這類不確定性在很大程度上是由"不完美"知識造成的，是難以避免的。二是本體論上的不確定性，涉及氣候系統(tǒng)和氣候模型的易變性，包括氣候系統(tǒng)對人類行為反饋的不確定性。進一步的研究可降低這類不確定性，但也可能出現(xiàn)新的未知因素，從而增加不確定性。
在碳市場上，不明朗的政策條件引發(fā)了不可預(yù)知的因素變化，使得參與碳交易的企業(yè)和相關(guān)機構(gòu)面臨經(jīng)濟損失和不確定性風(fēng)險，也抑制了碳市場的減排功能。研究認為，市場機制( 例如配額分配) 、溫度、異質(zhì)性環(huán)境( 例如 EU ETS 的"五月事件"和全球金融危機) 是影響碳市場的最重要的三個因素，會引起碳價格的波動[15]。
受碳減排政策沖擊最大的莫過于能源系統(tǒng)。在能源行業(yè)減排規(guī)劃中，許多參數(shù)及其交互作用都是不確定的，包括區(qū)域氣候變化、燃料結(jié)構(gòu)及轉(zhuǎn)換技術(shù)效率、削減設(shè)施效率和成本隨時間和空間的變化等，能源系統(tǒng)的實際碳排放量和減排目標也隨時空演變而動態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致能源系統(tǒng)減排過程的不確定性和復(fù)雜性[16]。一旦實際排放量超出允許排放量，相應(yīng)的經(jīng)濟懲罰又有可能增加減排的不確定性。不僅如此，能源規(guī)劃的問題識別、解釋求解結(jié)果等非模型活動，與決策者的經(jīng)驗和知識儲備密切相關(guān)。但由于人類認知能力的局限性，不可避免地會給規(guī)劃帶來諸多不確定性[17]。進一步地，在建構(gòu)能源系統(tǒng)減排規(guī)劃模型時，一般都要對真實的能源系統(tǒng)進行簡化，并提出相應(yīng)的假設(shè)和邊界條件，造成理論值與真實值間的差異，成為引發(fā)不確定性的又一來源[18]。
3 不確定性的影響與度量
3. 1 不確定性的潛在影響
碳減排中各種不確定性的存在，使得環(huán)境政策常偏離預(yù)期效果。主要表現(xiàn)為: 經(jīng)濟不確定性造成決策實施的沉降成本，環(huán)境不確定性致使決策陷入兩難困境，導(dǎo)致所制定的環(huán)境保護措施無法實現(xiàn)預(yù)期目標。
不確定性對經(jīng)濟的影響研究集中于對技術(shù)投資的分析。王治( 2009) 基于實物期權(quán)理論分析了規(guī)制政策不確定對電網(wǎng)投資的影響，指出在無政策管制時，電價變化的不確定性越大，投資的臨界值也越高，電網(wǎng)企業(yè)越有可能投資不足[19]。Kettner et al( 2011) 也強調(diào)，歐盟碳價格波動的不確定性阻礙了投資，未來減排政策的重點是保持碳價的穩(wěn)定性[20]。不確定性對環(huán)境的影響研究則以減排效率和效果評估為主。研究發(fā)現(xiàn)，在不確定情況下，以可再生能源( 如水力、風(fēng)力和太陽能) 代替化石能源，可有效促進減排。但當技術(shù)變化不確定時，最優(yōu)減排水平較低; 并且，減排目標設(shè)定的越寬松，這種影響越顯著[21]。
3. 2 不確定性的度量方法
忽視不確定性的影響可能會產(chǎn)生系統(tǒng)非最優(yōu)甚至錯誤決策。針對環(huán)境系統(tǒng)中的不確定性，已出現(xiàn)多種量化方法，例如借助蒙特卡羅模擬、卡爾曼濾波法和貝葉斯推論等技術(shù)計算系統(tǒng)可信度，而利用隨機、區(qū)間、模糊函數(shù)和混合算法來評估決策的效率則是更為常見的處理方法。不過，鑒于區(qū)間線性規(guī)劃算法的不完善性和優(yōu)化模型的復(fù)雜性，基于各種智能算法的隨機模擬和模糊模擬技術(shù)逐漸得到發(fā)展。經(jīng)典的智能算法主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( ANN) 、遺傳算法( GA) 、蟻群算法( ACO) 和粒子群算法( PSO) 等。然而，上述算法幾乎都存在所謂的"維數(shù)災(zāi)難"缺陷，實際應(yīng)用受到諸多限制。鑒于此，郝士鵬( 2010) 結(jié)合混沌搜索技術(shù)，設(shè)計了具有更高搜索質(zhì)量和效率的混沌猴群算法( CMA)[22]。 已知的不確定性度量模型主要有三種: 一是確定均衡模型。該模型根據(jù)確定性已知條件估計參數(shù)價值，并計算社會成本。二是參數(shù)不確定模型。該模型利用參數(shù)彈性分析，結(jié)合確定均衡模型評估潛在的社會成本。三是借助概率分布計算參數(shù)值的不確定性，根據(jù)概率分布的中值和均值控制樣本不確定性，實現(xiàn)期望社會凈福利最大化。盡管上述方法具備一定的有效性，但是將不確定性置于可控制的范圍，實質(zhì)上是忽視了不確定性的確定估計問題; 同時，這些方法尚存在無限的均值概率和貼現(xiàn)凈邊際收益的差異，因此通過建構(gòu)不確定性和最優(yōu)化決策來最大化期望效用的手段仍然差強人意。
此外，不確定性還可能引發(fā)風(fēng)險。Chevallier( 2010) 發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險溢價和碳現(xiàn)貨價格之間存在負相關(guān)性[23]。楊超等( 2011) 基于極值理論，將馬爾科夫波動轉(zhuǎn)移引入 VaR 的計算，度量碳市場的系統(tǒng)風(fēng)險[24]。郭福春、潘錫泉( 2011) 利用 Bai - perron 結(jié)構(gòu)突變檢驗和資本資產(chǎn)定價單因素模型研究了 EU ETS 第二階段碳期貨合約的價格波動及風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)在樣本期內(nèi)碳價格存在顯著的結(jié)構(gòu)突變[25]。鳳振華( 2012) 構(gòu)建了碳市場流動性指標，度量價格風(fēng)險與流動性風(fēng)險的關(guān)聯(lián)性[26]。目前，針對碳市場系統(tǒng)性風(fēng)險度量及分析的成果不多，有關(guān)度量技術(shù)分析的文獻則更為少見。
4 不確定性的應(yīng)對策略
4. 1 學(xué)術(shù)研究視角
許多文獻利用規(guī)劃模型處理碳減排中的不確定性問題。但多數(shù)研究僅針對系統(tǒng)中某一部分因素的不確定性或敏感性進行定量分析，難以充分反映整體系統(tǒng)的復(fù)雜性，區(qū)間、模糊、隨機等不確定數(shù)學(xué)優(yōu)化方法能更好地逼近現(xiàn)實，獲得有效的規(guī)劃方案。Svensson & Berntsson( 2010) 利用多目標規(guī)劃方法，研究不確定情況下某化工紙漿廠的能源效率投資優(yōu)化問題，為該領(lǐng)域的決策提供了一個較好的理論框架[27]。Chen etal( 2010) 構(gòu)建了一個兩階段模糊 - 隨機規(guī)劃( TISP) 模型，模擬不確定條件下的碳交易規(guī)劃問題[28]。Pou-sinho et al( 2011) 基于風(fēng)能不穩(wěn)定和間歇性的不確定環(huán)境，提出了一個風(fēng)能交易的隨機規(guī)劃方法，幫助電力生產(chǎn)商規(guī)避因能源市場價格不確定性導(dǎo)致的利益喪失風(fēng)險[29]。為了克服上述隨機模糊區(qū)間規(guī)劃模型的復(fù)雜性和降低求解算法的維數(shù)，劉年磊( 2011) 設(shè)計了基于模糊模擬的混沌猴群算法以及改進的 REILP模型算法并求解，得到了不同置信度與意愿水平下的資源配置風(fēng)險 - 收益權(quán)衡方案[30]。在此基礎(chǔ)上，劉燁( 2013) 建立了多重不確定條件下考慮碳減排和生態(tài)修復(fù)的煤電一體化能源系統(tǒng)優(yōu)化模型[31]。
4. 2 政策制訂視角
4. 2. 1 減少損害和技術(shù)不確定性
Kannan( 2009) 研究發(fā)現(xiàn)，與增加減排量相比，提高研發(fā)投資更有助于減弱氣候損害的不確定性。為了實現(xiàn)減排目標，短期內(nèi)應(yīng)致力于提高能源效率，中期要依靠 CCS 和可再生能源，長期內(nèi)則須將 CCS、核電和可再生能源等低碳技術(shù)相結(jié)合，并率先在電力、交通等行業(yè)實施低碳發(fā)展[32]。不過，Keating et al( 2011) 指出，在 CCS 應(yīng)用中，考慮到 CO2儲存的不確定性，應(yīng)當選擇靈活的碳匯方案、成本有效的能耗結(jié)構(gòu)，提高 CCS 系統(tǒng)的動態(tài)性和經(jīng)濟性[33]。此外，Gren & Carlsson( 2013) 認為，在三種減排不確定性( 林業(yè)碳匯、化石能源碳排放和減排成本) 中，碳匯價值隨著林業(yè)碳匯不確定性的增加而顯著下降，因此，未來是否應(yīng)當在氣候政策中納入碳匯，取決于其它碳匯來源的不確定性和實現(xiàn)預(yù)定減排目標的重要性[34]。進一步地，F(xiàn)arrelly et al( 2013) 強調(diào)，盡管直接碳捕獲和封存技術(shù)( 例如地質(zhì)注入) 擁有較大的儲存能力，然而成本效率極低，并且長期碳捕獲也未被證明是安全的[35]。鑒于此，可以采用抵消碳排放的一個新方法 - 直接生物碳減排，該方法產(chǎn)生的生物質(zhì)能夠進一步轉(zhuǎn)換成生物燃料、生化產(chǎn)品、食品或動物飼料，而這些有用的副產(chǎn)品可為減排提供資金。
4. 2. 2 降低監(jiān)管不確定性的風(fēng)險
( 1) 減排政策的選擇。研究發(fā)現(xiàn)，一項有力的減排政策能夠在 1/40 的概率下使溫度上升不超過 3.2℃ ，盡管并未消除全球變暖的實質(zhì)性狀態(tài)，但可顯著降低溫升水平。從國際減排體系的先進經(jīng)驗來看，當前和未來交易機制的銜接不僅需要大量的技術(shù)修復(fù)和交易系統(tǒng)間的協(xié)同，還應(yīng)有清晰的管制和政策信號、對技術(shù)的政治支持及更穩(wěn)定的經(jīng)濟環(huán)境。目前，在各種市場型管制政策中，碳稅和碳交易無疑倍受矚目。一般認為，當存在不確定因素時，碳交易的實施效果較好。并且，相較于碳稅而言，碳交易能夠為企業(yè)帶來更多的預(yù)期利潤[36]。然而，根據(jù)丁伯根法則( Tinbergen's rule) ，單一政策工具的有效性欠佳，政策工具間的合理搭配才能發(fā)揮最優(yōu)效果，因此在推行碳交易時也可將碳稅作為補充手段。當然，單純依靠市場型工具是不夠的，還需要政府這只"有形的手"加以行政干預(yù)，通過選擇恰當?shù)恼邎?zhí)行時機和實施標準，提高資源配置和利用效率。
( 2) 減排機制的完善。首先，要確保碳市場穩(wěn)定有序。由于碳市場現(xiàn)貨和期貨收益波動間存在關(guān)聯(lián)性，投資者可能利用套期保值規(guī)避碳市場的系統(tǒng)性風(fēng)險，因此，監(jiān)管者應(yīng)當密切關(guān)注兩類價格的動態(tài)變化，設(shè)計合理的交易機制和許可分配機制，確保碳市場的健康運行。其次，要降低減排系統(tǒng)的風(fēng)險。研究認為，禁止跨期存儲導(dǎo)致了 EU ETS 第一階段末期的價格驟跌，價格未能充分反映成本。鑒于不確定性風(fēng)險可導(dǎo)致企業(yè)儲存策略發(fā)生變化，建議利用配額儲存作為風(fēng)險管理的工具[37]。再次，要提高減排政策的透明度。讓被監(jiān)管者參與談判可使其獲得關(guān)于最終結(jié)果的內(nèi)部信息，從而降低監(jiān)管不確定性; 此外，積極參與政治談判、向監(jiān)管者施加壓力，也有利于產(chǎn)生企業(yè)期望的結(jié)果。因此，如果存在監(jiān)管不確定，尤其在決策早期當結(jié)果不完全明朗時，企業(yè)有激勵參與決策過程。
( 3) 減排路徑的優(yōu)化。一方面，在減排目標上，要妥善處理總量控制與強度控制的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，在確定情況下，絕對總量控制和相對強度控制的效果是一樣的; 但當考慮不確定因素時，強度控制就優(yōu)于絕對總量控制。這一結(jié)論在發(fā)達國家尚存在一定爭議，但在發(fā)展中國家是穩(wěn)健的。另一方面，應(yīng)當優(yōu)化排放路徑、降低減排成本。研究認為，在最優(yōu)排放路徑下，與 2000 年的排放水平相比，2020 年的最優(yōu)排放水平要增加34%，2050 年則低于2000 年水平，至2100 年排放水平可減少88%。為此，建議將不確定性視為長期減排規(guī)劃的一項關(guān)鍵要素，確保管制過程具有較高的可持續(xù)性，以應(yīng)對不確定性風(fēng)險[38 -39]。
5 結(jié)論與展望
5. 1 文中研究的主要結(jié)論
全球氣候變暖趨勢的發(fā)展引發(fā)了關(guān)于溫室氣體減排的一系列研究。其中，針對減排不確定性的探討是重要的分支之一。文中以碳減排的不確定性及政策的有效性為考察對象，系統(tǒng)回顧了不確定性研究的基本現(xiàn)狀。大量研究表明，不確定性對以二氧化碳為主的溫室氣體減排影響重大，但關(guān)于氣候損害的具體程度、減排技術(shù)產(chǎn)出的結(jié)果以及管制政策的效率與效果等，尚缺乏權(quán)威的研究結(jié)論，一些問題甚至還存有較大的爭議，例如不確定性與技術(shù)投資多樣化之間的關(guān)系，有學(xué)者認為損害的不確定性促進了技術(shù)的多樣化，但也有人持反對意見，認為技術(shù)產(chǎn)出不確定性可導(dǎo)致多樣化程度的下降，等等�？梢�，關(guān)于不確定性問題，未來仍有較大的研究空間。
5. 2 有關(guān)不確定性的引申研究
5. 2. 1 研究內(nèi)容的拓展
( 1) 技術(shù)變化的內(nèi)生不確定性。與不考慮不確定性時相比，在某些情況下，考慮不確定性可導(dǎo)致更高的投資水平，并有利于促進多樣化戰(zhàn)略的發(fā)展。這意味著，對研發(fā)投資和減排技術(shù)產(chǎn)出間的關(guān)系進行分析是很必要的。不過，這方面的研究成果相當匱乏。
( 2) 碳交易價格變化的不確定性。根據(jù)極值理論，政策效果不僅取決于政策信息傳遞到價格的速度快慢，也與政策出臺的時機、投資者情緒和價格狀態(tài)有關(guān)，因此，一個"好的政策"未必有"好的效果"，或者在預(yù)期的時間內(nèi)就會有"好的效果"。當前關(guān)于碳價的分析集中于價格變化規(guī)律的探討，未來應(yīng)加強碳價收益率分布特征、價格漲跌機理研究，為構(gòu)建和穩(wěn)定碳市場機制提供理論依據(jù)。
( 3) 企業(yè)對不確定性的政策響應(yīng)。一項新政策推行時波及的企業(yè)總會面臨政策制訂所固有的不確定性問題，而缺乏管制不確定性對企業(yè)決策的影響的信息，將降低決策的效率和效果。因此，決策者應(yīng)當致力于發(fā)掘企業(yè)對監(jiān)管不確定的政策響應(yīng)。然而，這方面的研究很少，也不系統(tǒng)。
( 4) 各種不確定性的交叉性。目前，尚無文獻研究多種不確定情況下技術(shù)政策和排放政策之間的交互性問題。而減排體系的復(fù)雜性和動態(tài)性表明，剖析各種不確定性因素間的作用機制，比單純分析某種不確定性的影響更為重要。
5. 2. 2 研究方法的深化
對不確定性的影響分析取決于技術(shù)變化如何建模、損害采用何種概率分布形式等因素。這意味著，研究人員需要開發(fā)更多的模型，用更多實證解釋技術(shù)變化，尋找穩(wěn)健的政策。另外，在研究不確定性時，常需要與確定性的情形加以對比以確定最優(yōu)方案，不過這方面的比較靜態(tài)分析成果偏少，不利于檢驗技術(shù)變化模型的結(jié)論。上述問題都有待于展開進一步的深入研究。
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