技術變化模擬及其在氣候政策模型中的應用

摘要 技術變化是應對氣候變化問題的關鍵。對技術變化的模擬和分析能夠識別技術變化的作用， 在評估減排成本以及確定減排目標時起到重要作用。但是早期的氣候政策模型通常將技術變 化視為非經濟的外生變量，因而無法對技術變化的起因和效果做深入分析。近年來的氣候政 策模型則開始逐漸利用內生方法模擬技術變化。在介紹內生技術變化的概念及與傳統的外生 技術變化的區別的基礎上，重點介紹和評述研發投入和技術學習這兩種主要的內生技術變化 模擬方法的原理、特點以及如何在不同的氣候政策模型中得到應用。但是現有建模方法無法 表征技術變化過程中的動態性、不確定性等特征，因而傳統的建模方法需要擴展到一個更為 綜合的框架并需要更堅實的實證研究基礎上。基于該框架介紹內生技術變化模擬方法的未 來可能拓展。

關鍵詞 氣候政策模型；技術變化；內生技術變化；減排成本

中圖分類號 N945.12 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2008）03-0031-07

政府間氣候變化專業委員會（Intergovernmental Panel of Climate Change，IPCC） 最新發布的第四次評估報告表明，地球表面氣溫在過去100年里上升了0.74℃。到2100年， 全球平均氣溫“最可能的升高幅度”是1.8～4℃。過去50年全球平均氣溫上升有超過90%的 可能與人類使用化石燃料產生的溫室氣體增加有關［1］。為減緩氣候變化，把大氣 中溫室氣體濃度穩定在一定水平上，需要制定減緩政策、措施和手段以減少溫室氣體排放。 因此氣候變化政策的分析評價工作受到廣泛重視，并由此產生大量的用于政策模擬和分析的 模型工具。

IPCC第三次評估報告［2］強調了技術變化對于達到溫室氣體濃度控制目標的重要性 。而眾多氣候政策模型的研究結果也表明，中長期減排措施的成本和預期效益與模型中關于 技術變化的假設密切相關［3～5］。在Weyant所總結的 造成模型結果差異的五個關鍵因素中，對技術變化的不同描述和假設是最重要的影響因素之 一［6］。

技術變化，通常意義上被視為技術進步，指給定生產要素水平下能夠提供更多或更好的商品 或服務。大量實證研究表明，技術變化是經濟增長的持續動力。應對氣候變化時，技術變化 可通過產品創新及工藝創新提高能源效率，減少經濟系統對化石燃料的依賴，減少溫室 氣體排放，從而降低減排政策成本及對經濟系統的不利影響。

熊彼特將技術變化劃分為三個階段：發明、創新和傳播［7］。技術變化過程中具有 兩個基本特性：從內部發展而來，固有的動態性和非平衡性［8］。技術變化機制的 這種非線性和復雜性，對氣候政策模型的構建提出了相當大的挑戰，并成為該領域的研究熱 點。關注的問題包括：如何在模型框架中包含技術變化過程，技術變化對模型的結果有何影 響，技術變化如何擴展和深化氣候政策模型對減排成本、減排時間路徑等問題的分析，采取 什么樣的政策措施能夠促進技術變化以實現溫室氣體控制目標等。

1 氣候政策模型分類

氣候政策的模擬從建模思路上一般分為兩大類，即自上向下和自底向上。這兩類模 型由于經濟理論基礎、所反映的經濟結構以及關鍵假設等方面存在很大 差別，因而對技術以及技術變化的描述也有所不同。

自上向下模型以經濟學模型為出發點，利用新古典生產函數以高度綜合的方式描述能源部門 以及能源部門和其他經濟部門之間的關聯，并不直接對技術進行描述。自上向下模型主要包 括優化增長模型，可計算一般均衡模型（CGE），宏觀計量經濟模型等。其中CGE模型以微觀 經濟理論為基礎，描述經濟系統中各主體的行為特征以及在市場中的關聯。消費者效用函數 以及生產函數一般采用嵌套的不變替代彈性（CES）方程形式。CGE模型中能源系統和其他經 濟部門通過價格機制相互作用，因而可以分析氣候政策對能源系統的直接影響以及對其他經 濟部門的間接影響。CGE模型具備大量的結構信息，適于分析長期的政策影響。在氣候政策 宏觀經濟影響分析中占據主流地位，甚至成為標準的分析工具［9］。

自底向上模型主要包括能源系統優化模型，以工程技術模型為出發點，對能源生產和消費過 程中所使用的技術進行詳細的描述，技術參數包括投資成本、運行成本、能源消費以及排放 等。屬于針對能源系統的局部均衡模型，采用優化的思想，模擬各種約束條件下，滿足特定 的能源或能源服務需求情況下成本最小的技術組合。自底向上模型是基于各種技術的成本和 性能參數決定新技術是否采用以及特定技術的市場滲透率。技術變化發生于各種技術的替代 過程。

上述兩類模型對于技術變化模擬各具特點。技術變化在自上向下模型中是通過生 產函數中 的投入與產出以及各種要素之間的替代關系來體現。技術變化是由要素相對價格變化而驅動 的漸進過程。相反，在自底向上模型優化框架下，新技術能源效率更高，技術之間的替 代是快速甚至瞬時完成。在這個快速的過程中忽略了交易成本，能源系統的慣性以及能源服 務需求端的市場失靈（例如信息成本）等［10］，從而對成本的估計較為樂觀。另外 技術變化具有動態性并對經濟系統具有長期影響，CGE適用于對這種長期效應的分析。基于 一般均衡框架可以評估知識累積以及不同部門之間的技術溢出效應和擠出效應。也可以考慮 新技術的反彈效應，即提高能源效率或者降低能源價格反而促進能源消費［11］。當 然，自上向下模型模擬的是宏觀意義上的技術進步，缺乏技術細節，很難和特定的技術建立 聯系。自底向上模型則可以對某項技術進行生命周期分析，從而對技術變化過程的描述更為 具體。

王 克等：技術變化模擬及其在氣候政策模型中的應用 2008年 第3期從兩類模型的比較可以看出，自上向下和自底向上模型在很多情況下是互補而不 是替代關系 ［12］。混合模型由這兩類模型組合而成。混合模型的構建可通 過保持模型原有對能源系統的完整技術描述，添加宏觀經濟模塊來建立與經濟系統的聯系 。也可以在宏觀經濟模型框架下，對別的部門采用通常的生產函數形式，而對能源部門采用 較為豐富的技術組合的方式進行描述。混合模型結合了自上向下和自底向上模型對技術以及 技術變化的不同描述方式，可以進行更為全面的分析。

2 技術變化分類：外生與內生

從建模的角度，技術變化一般分為外生，內生和誘導技術變化。截至目前仍然有大量氣 候政策模型將技術變化視為外生，即構造一個簡單的 隨時間變化的技術變化參數，不受經濟行為和政策的影響。從而借助敏感性分析，將研究重 點放在不同的技術變化率對于氣候政策的影響，而不是技術變化如何發生以及政策如何促進 技術變化。外生技術變化一般通過兩種方式表現：自發的能源效率改進率（AEEI）和備用技 術［11］。AEEI反映了單位產出的綜合能源效率的改進，包括了所有可 能改變能源效率的因素譬如經濟結構變化、生活方式改變和技術變化，體現的是生產函數中 能源效率的改進。備用技術指的是一類當前可以獲得但是過于昂貴以至于在商業上沒有競爭 力的技術。其成本隨著時間推移自發降低，在未來的某個時間點，備用技術將具備市場競爭 力，快速滲透進入市場。

然而無論是理論還是實證研究都無法回避一個明顯的事實，技術變化在經濟系統 內產生，由 經濟變量驅動，進而影響經濟系統。只有在模型中考慮技術變化與經濟變量之間的反饋關系 ，也即將技術變化在模型中內生化，才能更好的理解技術變化的作用以及如何促進技術變化 以實現減排目標。技術變化內生，意味著技術變化受社會經濟變量如價格、研發（RD）投 資、累積產量等的影響。通過技術變化內生，特定政策和措施，例如促進RD投資的費稅政 策 等可以通過影響相關社會經濟變量從而誘導技術變化，使得模型分析結果具有明確的政策含 義。

IPCC第三次評估報告［2］發布以來，氣候政策模型在技術變化內生化上取得了很大 進展［5］。技術變化內生化假設以及相應的模擬方法，極大影響了模型對排放許可 價格、碳稅稅率、GDP以及福利水平等經濟指標的模擬結果。與外生假設相比，深化了對減 排政策的成本以及減排措施的時間路徑［8］等熱點問題的探討。表1對外生和內生技 術變化的差異做了比較。

3 技術變化內生化方法及建模框架

內生技術變化按照來源主要分為通過研發投資提高知識資本存量以及通過學習效 應。氣候政 策模型中，利用技術變化的驅動因素間接建立技術變化與經濟系統的目標變量(如產出)、成 本 等的函數關系。技術變化的驅動因素內生于模型之中，與經濟主體的決策行為形成反饋。[K G)]

3.1 研發投資

研發作為技術變化的一個重要來源是不言而喻的。RD除了政府資助的基礎性研究，更重要 的是產業部門基于優化行為決策的應用研究和技術開發。RD是社會經濟的有機組成部分， 其主要輸出是知識進而引發新技術以

及技術變化，是技術進步內生化最常用的方法之一。在RD模型中，一般假設知識市 場存在市場失靈，即知識具有公共物品的屬性，對知識的使用 存在“免費搭車”現象，具有溢出效應，因而對知識投資的社會回報率大于私人回報率。另 外，RD的投資需要消耗經濟資源如研究人員和資本等，具有機會成本，存在擠出效應。

RD投資的一個基本框架如圖1所示。生產者基于對RD投資預期收益的判斷決定RD 投資 水平，其產出為知識存量的增加，并內生于生產者的行為方程如生產函數中。知識存量的增 加還受到其他部門和國際溢出效應的影響。此外，機會成本的存在會降低RD投資的預期收益。

3.2 技術學習

技術學習指隨著組織和個人從實踐中獲取經驗，譬如 設備連續運轉和擴大規模等努力的連續 性、經驗的累積性以及技能的維持性等［8］，技術的性能和生產率會大幅度上升， 體現了來自于學習效應的技術變化。在經濟模型中，最常用的描述學習效應方法是“干中學 ”（LBD）［15］，即用單位生產成本（或產品銷售價格、單位產品投資成本）表征 技術變化，用累積產量（或累積裝機容量、累積銷售量）表征“經驗”，單位成本隨著累積 產量的增長，以漸減的速率下降。二者之間的函數關系一般用冪函數形式的“學習”或“經 驗”曲線來描述。近年來的研究，將RD投資也視為技術學習的一個解釋變量，將總的學習 效應進行分離，分別建立源于RD支出和源于生產的學習效應與技術成本降低的關系。

學習效應依賴于過去經驗，形成一個自我加強的反饋機制，提供持久的信號驅動 技術變化朝一個特定方向發展，形成“路徑依賴”現象，技術應用過程中大量的經驗積累和基礎設施 積累會帶來不可逆的或至少是重要的慣性力量，導致“鎖定”于某項特定的技術路徑。此外 ，技術學習機制通過產業部門之間貿易關系也會產生“溢出”效應。

3.3氣候政策與技術變化促進政策

技術變化過程中存在兩種市場失靈，全球變暖影響的負外部性以及技術創新的正溢出效應 ［16］。

由于知識具有公共物品的特性，技術創新行為會產生正的“溢出”效應，社會回報率大于私 人回報率，制約了私人部門的RD和技術設備投資。需要公共政策激勵來彌補技術創新的社 會回報率與私人回報率之間的差距，譬如RD的補貼和優先政府采購政策等。另外，基礎性 的研究是技術變化的重要來源，但是預期收益不確定且回報周期很長，也需 要公共資金投入。表2分RD和技術學習列舉了常見的技術變化促進政策。

技術變化促進政策只是從“供給推動”方面促進了新的低碳技術的研發、應用和推廣 。低碳 技術最終進入市場還需要“需求拉動”。與其他環境問題類似，氣候變化也存 在負外部性， 排放溫室氣體造成的氣候變化影響并沒有在市場價格中反應，經濟主體也缺乏應用低 碳技術 的動力。對低碳技術的需求需要特定的氣候政策進行激勵，例如碳稅或排 放限額等(見 圖2)，兩種市場失靈分別需要兩種政策進行糾正，氣候政策和技術變化促進政策需要結合。

3.4 一個綜合的框架

現有技術變化內生化方法無論是研發投資、技術學習還是二者的結合都只是初步嘗試，并沒 有很好的將技術變化的特征納入模型框架，譬如技術變化的路徑依賴和慣性、創新的風險和 不確定性、技術變化過程的不連續性、企業創新行為和RD投資傾向的異質性等［8］ 。綜合考慮了上述技術變化特征以及技術變化過程中的溢出、路徑依賴、慣性等現象的綜合 框架如圖3所示。

在這個框架內，技術變化的不確定性一方面造成技術創新的風險，同時也意味著潛在的 巨大收益，因而是私人RD投資決策的重要影響因素。私人RD投資和技術學習則是技術變化 的主要驅動因素，并且相互關聯形成反饋。私人RD投資受各種因素的驅動：氣候政策、技 術變化促進政策、創新行為的異質性以及RD收益的不確定性、來自技術學習和技術擴散導 致的路徑依賴等。知識的積累來自私人RD投資，部門內的溢出、部門外以及國際溢出、受 技術變化促進政策影響的公共RD投資等。此外技術變化的來源還包括技術聚集效應、大的 技術變革等因素的影響。

內生技術變化建模的這個綜合框架對現有的氣候政策模型提出了挑戰，在傳統的建模方法基 礎上需要引入隨機優化技術、基于主體的建模方法、博弈論、制度經濟分析、演化經濟分析 等理論和方法，以便更深入的識別技術變化的來源、過程以及影響。

4 技術變化模擬的實證基礎

外生技術變化的一個重要缺陷是作為模型結果最重要的靈敏因子之一的AEEI的取值依賴于實 證研究和主觀判斷，存在很大的不確定性。而技術變化內生化方法雖然構造了技術變化與經 濟變量之間的函數關系，一些關鍵變量的設定仍然依賴于實證研究，例如RD的投入與效果 ，技術學習率等。氣候政策模型的一些關鍵假設目前缺乏實證研究的支撐，而大量實證研究 所提供的信息與氣候政策模型的需求又不一致，因此需要在一個統一的框架下考慮如何將二 者進行結合。表3列舉了進行研發投資和技術學習分析時在哪些關鍵問題上需要實證研究的 支撐，反過來也從政策模擬的角度對技術變化的實證研究提出了更明確的需求。

5 技術變化模型的應用

內生技術變化方法已經在氣候政策模型中得到廣泛應用，分析的問題包括減排政策的成本、 減排措施的時間選擇、RD投資的效益和機會成本、國際技術合作以及溢出、泄漏等，模擬 結果也已表明在氣候政策模型中對技術變化過程的理解非常重要。

5.1 減排成本

技術變化對減排成本的影響是技術變化模型關注的核心問題。斯坦福大學的能源模型論壇（ EMF19）開展了一項針對九個全球氣候政策模型的比較研究，分析技術變化的不同假設如何 影響這些模型對于實現550×10^-6CO₂濃度目標下的總成本估算。建模者在模型 框架內重點分 析了一項或幾項特定技術(例如碳吸收和儲存（CCS）)，核能、可再生能源以及終端能源效 率 技術等，并利用實現CO₂濃度所需要的碳稅稅率來間接表征經濟成本。Weyant［3］ 對這些模型的結果進行了概括和比較。分析結果表明，技術變化顯著降低了碳稅稅率。這些 模型輸出的2030年的稅率都低于14 US$/tCO₂，而輸 出的2050年的稅率，九個模型中有六 個低于27 US$/tCO₂。與之相對應的是，歐盟排放權 價格在2005年8月時就已經達到了35 US$/tCO₂［5］。在模型比較的基礎上Weyant 總結了三點：技術變化是決定減排政策 長期成本的關鍵因素；技術存在多樣性，技術投資需要因地制宜進行選擇；碳吸收與存儲、 先進核能、氫能等技術可以通過技術學習逐漸減低成本，但是時間跨度較長，在本世紀后半 段才能發揮重要作用，而終端能效技術在近期可以發揮重要作用。

另外一項重要的模型比較研究是創新模型比較項目（IMCP）［19］。IMCP項目同樣邀 請了九個全球氣候政策模型，分別比較了450×10^-6和550×10^-6CO₂濃度目 標下存在及不存在內生技 術變化時的碳價格、CO₂排放量以及GDP的變化，時間尺度為2000-2100年。在這些模型中 一個共同的趨勢是，減排成本由于內生技術變化而降低。但是降低范圍差別很大，從最高90 %到最低的幾乎沒有差別。Edenhofer對此做了進一步分析，總結了模型中影響內生技術變化 的幾個關鍵設定：基準情景中關于技術變化的假設、基準情景中關于資源市場競爭狀況的假 設以及資源利用的效率、投資行為的模擬方式（遞推動態或優化預期）、備用技術的假設等 。

Barker在IMCP項目提供的數據基礎上采用統計方法對影響減排成本的各種因素 做了統合分析［4］。對模型數據進行簡單平均后顯示，與基準情景相比內生技 術變化可以增加全球總產出1.1%～2.7%，換句話說，也意味著降低了減排成本。進行統合 分析 時如果利用回歸方法分離出其他因素的作用后再進行估算，內生技術變化的效果會減小，但 是趨勢和簡單平均方法得到的結果類似。如表4、圖4所示：

5.2 減排時間路徑

Grübler和Messner指出，采用AEEI的模型通常導致技術創新投資延遲，直到技術成本足夠 低［20］。即使在面臨排放約束的情況下，減排行為選擇也是“等待直到技術降低” 。但是如果模型中包含內生技術變化，減排時間路徑則比較復雜，因為所預期的未來成本的 降低與當前采取的行動密切相關。

Goulder和Mathai發現，內生技術變化源于RD投資時，減排傾向于延后［21］。 因為 技術創新不僅僅降低當前的邊際減排成本，同時由于未來減排成本的降低而減少了當前排放 的影子價格，使得在跨期優化框架內，當前減排的邊際收益低于未來減排。Wigle［22 ］指出三個因素促使減排行動推遲：貼現、技術進步、現有資本存量的耐用期和翻新成本。但是當內生技術變化源于技術學習時，早期的減排行動會帶來經驗，促進未來技術 成本的降低。所以傾向

于盡早采取行動［20］。當模型綜合考慮了這兩種內生技術變化時， 很難有明確的減排時間路徑，因為取決于模型的具體結構和各種假設。

6 結 語

IPCC第三次評估報告強調了外生技術變化尤其是能源效率改進率的假設對于減排成本估算的 重要性［2］。時 隔六年發布的第四次評估報告則概述了模型中的內生 技術變化如何 影響成本。然而關于政策如何影響技術變化過程的認識目前并不清晰。未來的內生技術變化 模型的發展方向包括對技術變化過程中的動態特征、不確定性以及技術創新行為特征的更深 入探討，并且在模型假設中需要進一步結合實證分析所提供的信息。

中國目前是溫室氣體第二排放大國，并且排放趨勢仍在較快增長，面臨較大的減排壓力 。同時中國也是最易受氣候變化影響的國家之一。減少溫室氣體排放，適應氣候變化的不利 影響是中國面臨的重要挑戰。《中國應對氣候變化國家方案》［23］中明確提出要依 靠科技進步和科技創新應對氣候變化，“要發揮科技進步在減緩和適應氣候變化中的先導性 和基礎性作用，促進各種技術的發展以及加快科技創新和技術引進步伐等”。中國政府還頒 布了《應對氣候變化科技專項行動》［24］作為《國家方案》實施的科技支撐。但是 中國目前有限的氣候政策模型中大部分仍然將技術變化視為外生，缺乏對技術變化的系統描 述，因而對技術變化在中國應對氣候變化行動中的作用、技術變化對減緩和適應氣候變化的 成本影響以及政策如何促進技術變化等問題的探討難以深入。技術變化模擬方面的缺陷也制 約了中國氣候政策和技術變化促進政策的制定，是一個有待進一步拓展和深入的研究領域。

(編輯：于 杰)

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The Simulation of Technological Change and the Application in Climate Policy Mod els

WANG Ke WANG Can CHEN Jining

(Department of Environmental Science and Engineering， Tsinghua University， Beiji ng 100084， China)

Abstract Technological change is the key for dealing with climate change. The simulationand analysis of technological change can identify the effect of technological ch ange and play an important role in the assessment of mitigation costs as well asthe determination of emission reduction targets. Technological change in the ea rly climate policy models is often seen as noneconomic， exogenous variable， so the indepth analysis of the cause and effect of technological change is ver y d i fficult. Thus the climate policy models in recent years started to model te chnological change using endogenous approaches. This article introduces the conc ept of endogenous technological change and the distinction with traditional exog enous technological change， and then focuses on the principle， characteristic an d application in different climate policy models of the two main approaches in m odelling endogenous technological change which are investment in research deve lopment and technology learning. Current models can't capture the dynamic charac teristics and uncertainties of th e technological change process， and thus traditional models need to be extendedto a n integrated modelling framework and require more empirical evidence. Based on t he integrated framework mentioned above this article finally introduces the poss ible extension of modelling approaches for endogenous technological change in th e future.

Key words climate policy models; technological change; endogeno us technological change; mitigation costs