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注的環境問題。全球經濟動蕩及碳市場發展的滯后性，使得氣候政策規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涵與本質，剖析不確定性的來源和潛在影響，討論應對不確定性的相關措施，并給出碳減排不確定性研究的清晰脈絡，為相關決策提供借鑒。
1 不確定性的內涵與特點
1. 1 不確定性的內涵
Knight( 1921) 最早把不確定性因素引入經濟學分析，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，新制度經濟學完善了這一內涵，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變量的不可預測性或有關這些變量信息的不充分性。
1. 2 不確定性的特點
首先，環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境問題產生的不良后果通常是不可逆的，加之人類活動引發的環境惡化日益加劇，進一步給環境保護帶來極大的不確定性[3]。
其次，環境投資的成本效益不確定性高。不同于一般的項目投資，環境政策的收益可遞延至 100 年甚至更長期間。根據凈現值原理，貼現期間越長則風險越大，環境政策的不確定性與不可逆性的作用越明顯，相應地環境政策評估的難度也越大。
再次，應對不確定性的環境政策具有" 預警性"。原因在于，環境成本函數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形成災難。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，環境成本函數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，環境政策的實施應當先于環境損害不確定性的確認，即環境政策應當是"預警性的"。這是環境政策設計的重要原則之一。
2 不確定性的類型與來源
2. 1 不確定性的類型
環境政策分析中包含大量的不確定性因素，主要包括環境變化對經濟影響的不確定性、緩解和適應氣候變化技術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致海平面上升到氣候模式改變，從農業減產到能源價格波動、社會福利損失，氣候變暖的影響隨處可見[4 -6]。Aerts & Botzen( 2011) 借助氣候風險保險模型( Climate Risk Insurance Model，CRIM)估算了洪水破壞的可能風險，并預測了氣候保險基金的發展趨勢[7]。Nannos et al( 2013) 利用非參數檢驗分析了氣候變化給農業生產造成的經濟損失，認為未來極端天氣出現的頻率有可能增加，應當根據氣候變化的影響程度給予相應地區一定的保險補償[8]。Brigode et al( 2013) 指出，不僅氣侯損害的經濟結果難以準確估算，損害不確定性對減排水平的影響同樣也是模糊的、取決于多種關鍵假設，包括損害的概率分布、效用函數的結構等[9]。
事實上，為了評估氣候變化導致的結果，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險和不確定性，碳排放核算需要衡量由潛在風險和不確定性引發的收益和損失。由于估算的結果以一定的概率分布和情景假設為前提，不可避免地帶有主觀性，但并不影響對氣候損害性質、方向以及程度的基本判斷[10]。
2. 1. 2 技術變化的不確定性
氣候政策評估與經濟模型中所包含的技術變化假設密切相關。由于關鍵參數( 例如私人部門研發投資) 估計的困難性和技術組合分析的復雜性，氣候變化的多因素模型包含了較大的不確定性。研究發現，氣候損害的不確定性對最優研發投資的影響大于對最優排放水平的影響。這意味著獲得準確的概率分布是技術政策而非排放政策的關鍵。但無論氣候穩定目標的迫切性如何，支撐技術的成本不確定性均導致更高的近期最優研發投資。進一步地，若給定預算約束，面對氣候損害的不確定性，最優研發投資應當是高度多樣化的，并隨氣候損害風險的變化而變化[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測性。"管制引起的不確定性"系指由管制所引發的、個體感知到的無法預測未來非管制環境的狀態。Engau & Hoffmann( 2009) 指出，管制不確定的主要特點為依賴于政治談判、離散的情景結構和非連續解; 同時，管制不確定只是企業推遲決策的部分原因，政府應當設計有效機制，促進企業盡早采取行動，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，最優減排技術投資將降低。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，在區域氣候建模中，不確定性主要來源于參數化、求解結果、初始和邊界條件、模型集成的易變性以及模型假設和檢驗等[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，在氣候系統中主要是指由人類行為導致的不確定性，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，涉及氣候系統和氣候模型的易變性，包括氣候系統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了不可預知的因素變化，使得參與碳交易的企業和相關機構面臨經濟損失和不確定性風險，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、異質性環境( 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。在能源行業減排規劃中，許多參數及其交互作用都是不確定的，包括區域氣候變化、燃料結構及轉換技術效率、削減設施效率和成本隨時間和空間的變化等，能源系統的實際碳排放量和減排目標也隨時空演變而動態調整，導致能源系統減排過程的不確定性和復雜性[16]。一旦實際排放量超出允許排放量，相應的經濟懲罰又有可能增加減排的不確定性。不僅如此，能源規劃的問題識別、解釋求解結果等非模型活動，與決策者的經驗和知識儲備密切相關。但由于人類認知能力的局限性，不可避免地會給規劃帶來諸多不確定性[17]。進一步地，在建構能源系統減排規劃模型時，一般都要對真實的能源系統進行簡化，并提出相應的假設和邊界條件，造成理論值與真實值間的差異，成為引發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，使得環境政策常偏離預期效果。主要表現為: 經濟不確定性造成決策實施的沉降成本，環境不確定性致使決策陷入兩難困境，導致所制定的環境保護措施無法實現預期目標。
不確定性對經濟的影響研究集中于對技術投資的分析。王治( 2009) 基于實物期權理論分析了規制政策不確定對電網投資的影響，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，電網企業越有可能投資不足[19]。Kettner et al( 2011) 也強調，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定性[20]。不確定性對環境的影響研究則以減排效率和效果評估為主。研究發現，在不確定情況下，以可再生能源( 如水力、風力和太陽能) 代替化石能源，可有效促進減排。但當技術變化不確定時，最優減排水平較低; 并且，減排目標設定的越寬松，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生系統非最優甚至錯誤決策。針對環境系統中的不確定性，已出現多種量化方法，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計算系統可信度，而利用隨機、區間、模糊函數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，鑒于區間線性規劃算法的不完善性和優化模型的復雜性，基于各種智能算法的隨機模擬和模糊模擬技術逐漸得到發展。經典的智能算法主要包括人工神經網絡( 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"維數災難"缺陷，實際應用受到諸多限制。鑒于此，郝士鵬( 2010) 結合混沌搜索技術，設計了具有更高搜索質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。該模型根據確定性已知條件估計參數價值，并計算社會成本。二是參數不確定模型。該模型利用參數彈性分析，結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值的不確定性，根據概率分布的中值和均值控制樣本不確定性，實現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凈邊際收益的差異，因此通過建構不確定性和最優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風險。Chevallier( 2010) 發現，風險溢價和碳現貨價格之間存在負相關性[23]。楊超等( 2011) 基于極值理論，將馬爾科夫波動轉移引入 VaR 的計算，度量碳市場的系統風險[24]。郭福春、潘錫泉( 2011) 利用 Bai - perron 結構突變檢驗和資本資產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險，發現在樣本期內碳價格存在顯著的結構突變[25]。鳳振華( 2012) 構建了碳市場流動性指標，度量價格風險與流動性風險的關聯性[26]。目前，針對碳市場系統性風險度量及分析的成果不多，有關度量技術分析的文獻則更為少見。
4 不確定性的應對策略
4. 1 學術研究視角
許多文獻利用規劃模型處理碳減排中的不確定性問題。但多數研究僅針對系統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的復雜性，區間、模糊、隨機等不確定數學優化方法能更好地逼近現實，獲得有效的規劃方案。Svensson & Berntsson( 2010) 利用多目標規劃方法，研究不確定情況下某化工紙漿廠的能源效率投資優化問題，為該領域的決策提供了一個較好的理論框架[27]。Chen etal( 2010) 構建了一個兩階段模糊 - 隨機規劃( TISP) 模型，模擬不確定條件下的碳交易規劃問題[28]。Pou-sinho et al( 2011) 基于風能不穩定和間歇性的不確定環境，提出了一個風能交易的隨機規劃方法，幫助電力生產商規避因能源市場價格不確定性導致的利益喪失風險[29]。為了克服上述隨機模糊區間規劃模型的復雜性和降低求解算法的維數，劉年磊( 2011) 設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險 - 收益權衡方案[30]。在此基礎上，劉燁( 2013) 建立了多重不確定條件下考慮碳減排和生態修復的煤電一體化能源系統優化模型[31]。
4. 2 政策制訂視角
4. 2. 1 減少損害和技術不確定性
Kannan( 2009) 研究發現，與增加減排量相比，提高研發投資更有助于減弱氣候損害的不確定性。為了實現減排目標，短期內應致力于提高能源效率，中期要依靠 CCS 和可再生能源，長期內則須將 CCS、核電和可再生能源等低碳技術相結合，并率先在電力、交通等行業實施低碳發展[32]。不過，Keating et al( 2011) 指出，在 CCS 應用中，考慮到 CO2儲存的不確定性，應當選擇靈活的碳匯方案、成本有效的能耗結構，提高 CCS 系統的動態性和經濟性[33]。此外，Gren & Carlsson( 2013) 認為，在三種減排不確定性( 林業碳匯、化石能源碳排放和減排成本) 中，碳匯價值隨著林業碳匯不確定性的增加而顯著下降，因此，未來是否應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預定減排目標的重要性[34]。進一步地，Farrelly et al( 2013) 強調，盡管直接碳捕獲和封存技術( 例如地質注入) 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，該方法產生的生物質能夠進一步轉換成生物燃料、生化產品、食品或動物飼料，而這些有用的副產品可為減排提供資金。
4. 2. 2 降低監管不確定性的風險
( 1) 減排政策的選擇。研究發現，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性狀態，但可顯著降低溫升水平。從國際減排體系的先進經驗來看，當前和未來交易機制的銜接不僅需要大量的技術修復和交易系統間的協同，還應有清晰的管制和政策信號、對技術的政治支持及更穩定的經濟環境。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，碳交易能夠為企業帶來更多的預期利潤[36]。然而，根據丁伯根法則( 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揮最優效果，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，通過選擇恰當的政策執行時機和實施標準，提高資源配置和利用效率。
( 2) 減排機制的完善。首先，要確保碳市場穩定有序。由于碳市場現貨和期貨收益波動間存在關聯性，投資者可能利用套期保值規避碳市場的系統性風險，因此，監管者應當密切關注兩類價格的動態變化，設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，要降低減排系統的風險。研究認為，禁止跨期存儲導致了 EU ETS 第一階段末期的價格驟跌，價格未能充分反映成本。鑒于不確定性風險可導致企業儲存策略發生變化，建議利用配額儲存作為風險管理的工具[37]。再次，要提高減排政策的透明度。讓被監管者參與談判可使其獲得關于最終結果的內部信息，從而降低監管不確定性; 此外，積極參與政治談判、向監管者施加壓力，也有利于產生企業期望的結果。因此，如果存在監管不確定，尤其在決策早期當結果不完全明朗時，企業有激勵參與決策過程。
( 3) 減排路徑的優化。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系。研究發現，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，強度控制就優于絕對總量控制。這一結論在發達國家尚存在一定爭議，但在發展中國家是穩健的。另一方面，應當優化排放路徑、降低減排成本。研究認為，在最優排放路徑下，與 2000 年的排放水平相比，2020 年的最優排放水平要增加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劃的一項關鍵要素，確保管制過程具有較高的可持續性，以應對不確定性風險[38 -39]。
5 結論與展望
5. 1 文中研究的主要結論
全球氣候變暖趨勢的發展引發了關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，系統回顧了不確定性研究的基本現狀。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，但關于氣候損害的具體程度、減排技術產出的結果以及管制政策的效率與效果等，尚缺乏權威的研究結論，一些問題甚至還存有較大的爭議，例如不確定性與技術投資多樣化之間的關系，有學者認為損害的不確定性促進了技術的多樣化，但也有人持反對意見，認為技術產出不確定性可導致多樣化程度的下降，等等。可見，關于不確定性問題，未來仍有較大的研究空間。
5. 2 有關不確定性的引申研究
5. 2. 1 研究內容的拓展
( 1) 技術變化的內生不確定性。與不考慮不確定性時相比，在某些情況下，考慮不確定性可導致更高的投資水平，并有利于促進多樣化戰略的發展。這意味著，對研發投資和減排技術產出間的關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有關，因此，一個"好的政策"未必有"好的效果"，或者在預期的時間內就會有"好的效果"。當前關于碳價的分析集中于價格變化規律的探討，未來應加強碳價收益率分布特征、價格漲跌機理研究，為構建和穩定碳市場機制提供理論依據。
( 3) 企業對不確定性的政策響應。一項新政策推行時波及的企業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，決策者應當致力于發掘企業對監管不確定的政策響應。然而，這方面的研究很少，也不系統。
( 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政策和排放政策之間的交互性問題。而減排體系的復雜性和動態性表明，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，研究人員需要開發更多的模型，用更多實證解釋技術變化，尋找穩健的政策。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方案，不過這方面的比較靜態分析成果偏少，不利于檢驗技術變化模型的結論。上述問題都有待于展開進一步的深入研究。
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