全球碳交易市場對中國經濟—能源—氣候系統的影響評估

摘要

國際氣候談判中，美國等發達國家把中國承諾強制減排目標作為其加入全球減排協定的前提，那么如果我國加入全球碳交易市場，將會對我國產生怎樣的影響呢？本文基于Ramsey最優增長模型和博弈論思想，構建世界誘導技術變化混合（WITCH）模型，模擬評估全球碳交易市場對我國經濟-能源-氣候系統的影響，結果表明：①2014年（GCM2014情景）和2020年（GCM2020情景）加入全球碳交易市場，到2100年我國GDP比常規情景（BAU情景）下分別減少6.42%和10.22%，說明加入全球碳市場將會對我國經濟增長產生較大的負面影響，越早加入負面影響越小;②BAU、GCM2014和GCM2020三種情景下，2100年我國總投資分別達到98.48億美元、85.59億美元和85.13億美元，其中我國能源研發投資預計分別為32.9億美元、82.5億美元和96億美元，說明對我國總投資的影響差異不是很大，但對能源技術研發投資卻有快速而顯著的促進作用;③BAU、GCM2014和GCM2020三種情景下，2100年我國一次能源消費分為270 EJ、247 EJ和254 EJ，說明全球碳交易市場可以減少我國一次能源的總消費，但總量減少不是太顯著，卻能顯著減少我國的煤炭等化石能源的消費量，因為GCM2014和GCM2020情景下，2100年煤炭消費僅占到我國一次能源消費的10%左右，而BAU情景下煤炭仍占59%;④全球碳交易市場可以比較顯著的降低我國能源強度和碳排放強度;⑤全球碳交易市場的建立能有效降低全球氣溫，但不能將氣溫升幅控制在2℃范圍以內。因此，我國要結合本國國情和實際，先建立國內碳交易市場，避免在國際壓力下盲目承諾加入全球碳交易市場，至少2020年前我國不應該加入全球碳交易市場。

關鍵詞碳交易;經濟-能源-氣候系統;影響評估;世界誘導技術變化混合（WITCH）模型

中圖分類號F74文獻標識碼A文章編號1002-2104（2015）01-0032-08

doi：103969/jissn1002-2104201501005

氣候變化是一個全球性的問題。來自世界各地人類活動排放的溫室氣體是導致氣候變化的主要原因。溫室氣體混合在大氣中，全世界的所有國家不管是否接近排放來源，都容易受到氣候變化的影響。穩定大氣中溫室氣體的濃度，從而緩解氣候變化的不利影響，需要世界各國共同努力降低其溫室氣體排放。因此，減緩氣候變化的政策措施必須從全球視角進行討論分析。隨著各國相繼實施或準備實施碳交易，各交易市場的鏈接甚至是建立全球碳交易市場成為許多學者討論的問題。中國作為全球第一大CO2排放國，2011年CO2排放達8.69 Gt，占全球的27%。要將全球平均氣溫上升控制在2 ℃范圍內，到2050年全球碳排放必須比2005年減少50%，而要達到這一減排目標，中國的碳排放需要在2020年達到峰值。目前中國的經濟發展水平，仍低于人均5 000美元的碳排放高峰閾值，這說明中國能源消費還會繼續增長、碳排放量還會繼續增加，但這同時也表明在碳密集型投資前中國還有重要的減排機會，擁有巨大的減排潛力。

目前國際氣候談判中，美國等發達國家把中國承諾減排目標作為其加入承諾減排的前提，那么如果中國加入全球碳交易市場，將會對中國產生什么影響？關于碳交易對一國經濟影響的研究，主要是通過模型構建，對不同國家或地區的碳交易機制進行政策情景模擬，如對美國[1-2]、歐盟[3]、亞洲[4]、中國[5]的模擬，分析碳交易對經濟增長、能源消費以及收入分配等的影響，并與碳稅等其他氣候政策的經濟效應和環境效應進行比較[6-7]，或從中、微觀的角度分析碳交易的行業影響[8]和企業影響[9]。還有些學者比較關注開放經濟下的“碳泄漏”問題，研究碳交易對產業國際競爭力的影響[10-11]。由于可計算一般均衡（CGE）模型能夠較真實的刻畫經濟體中不同產業、不同消費者對氣候政策沖擊的反應，所以上述研究大多采用了CGE模型進行模擬，研究結果表明碳交易對各國整體經濟運行、行業發展和企業創新、競爭力的影響有限。這些研究表明，由于碳交易這一政策正在實施或尚未實施，需要通過情景設置，采用一定的模型工具，模擬假定情況下政策對經濟、環境系統的中長期影響。

本文采用世界誘導技術變化混合（World Induced Technical Change Hybrid，WITCH）模型，分析全球碳交易市場的建立對我國經濟-能源-環境系統的影響。貢獻在于：一是WITCH模型的建立，WITCH融合了“自上而下”和“自下而上”兩模型的優勢，在博弈論框架內，通過詳細描繪能源效率提高和內生技術進步來分析最優氣候緩解策略，能夠較真實地反映能源使用、技術變化、資金投入等多種因素對未來氣候變化和經濟的影響;二是從全球視角模擬分析中國在不同時間加入全球碳交易市場下，中國的經濟、能源和氣候變化，為決策者提供參考。

閆云鳳：全球碳交易市場對中國經濟-能源-氣候系統的影響評估

中國人口·資源與環境2015年第1期

1模型與數據

用于氣候政策分析的模型應該能夠反映技術變化及其動態性，能夠反映主要經濟政策變量之間的關系。WITCH模型結合了“自上而下”宏觀經濟模型和“自下而上”技術演化模型的優勢，能夠較真實地反映能源的使用、技術變化、資金投入等多因素對未來氣候變化和經濟影響。WITCH模型是由FEEM（Fondazione Eni Enrico Mattei）氣候變化研究中心開發的[12-14]，它是一個“自上而下”的新古典主義最優增長模型，模型中嵌套一個“自下而上”的能源投入變量，并在博弈論框架內，通過詳細描繪能源技術進步和內生技術進步來分析最優氣候緩解策略。

WITCH模型是Ramsey型新古典最優增長模型，將經濟、能源和氣候變化納入一個統一的分析框架，可以模擬評估氣候政策對全球和地區經濟系統的影響，并為這些經濟系統如何應對氣候變化提供信息。按照地理位置、收入水平和能源結構的差異，該模型將全球分為12個區域（見表1）。每一個區域的中心決策者都可以通過模型選擇控制變量（包括對不同的股票、研發項目、能源技術和化石燃料消費等的投資）的最優路徑來實現社會福利最大化。

WITCH模型是一個完全動態模型，因為決策者的每次決策都可以在戰略上和其他決策制定者同步實現福利最大化，并通過同時考慮到經濟和環境的外部效應使得這

些投資策略總是最優。因此，能夠對不同技術的投資作出動態決策方案是WITCH模型的一大優點。每項技術的投資方案是12個區域內部短期博弈的結果。而且，這12個區域在戰略選擇上是考慮了通過開放的納什博弈確定的

所有決策變量。從自上而下的角度來看，這能夠讓我們分析制定不同地域維度（富裕地區與貧困地區）和不同時間

維度（當代人和未來幾代人）的氣候政策，得到所有地區依據氣候惡化程度來決定實現社會福利最大化的最優戰略。

WITCH模型把電能和非電能區別開來，指出了七種能源生產技術，而且包含了復合燃料（石油、天然氣、煤、鈾，傳統生物質能燃料和新生物能源）的使用。對能源的詳細分類讓我們能夠合理分析未來的能源、技術和以穩定大氣中溫室氣體濃度為目標來推斷它們的一致性。同時，通過模型內生燃料價格和二氧化碳減排成本，我們能夠估計對能源系統內部所有組成部分制定的緩解政策的指標。

總之，WITCH模型有兩大特點：首先，它是一個綜合評估模型（IAMs），通過運用區域損害函數（反映氣候變化對經濟系統的影響）明確地推斷出以阻止氣候變化為目的而減排得到的收益。其次，WITCH模型有一個博弈理論的架構。12個區域通過考慮所有經濟決策變量，進行非合作納什博弈之后來制定自己的戰略，而不是依靠最低排放標準來制定。因此，各個國家在決定對溫室氣體排放控制合作時，會考慮本國的決策對其他地區的影響，以及其他地區是否會采取合作行為。

1.1經濟-能源-氣候模塊

根據Ramsey最優增長模型，在社會福利最大化目標約束下，WITCH模型分為經濟、能源、氣候三大模塊，具體結構如圖1所示。

圖1WITCH模型三大模塊構成圖

Fig.1 Three modules in the WITCH Model

WITCH模型中，每一個區域的決策者，以跨期社會福利最大化為目標，其社會福利函數表示為：

W（n）=∑tU[C（n，t），L（n，t）]R（t）

=∑tL（n，t）{log[c（n，t）]}R（t） ?（1）

其中，L（n，t）為人口總數，R（t）為貼現率，t的時間跨度為5年，c（n，t）=C（n，t）L（n，t）為人均消費。

1.1.1經濟模塊

某種產品的消費預算約束可表示為凈產出減去投資：

C（n，t）=Y（n，t）-Ic（n，t）-∑jIR&D，j（n，t）

-∑jIj（n，t）-∑jO&Mj（n，t）（2）

其中，j表示不同的能源技術。Y（n，t）是指凈產出，Ic（n，t）是指對產品C的資金投入，IR&D，j（n，t）和Ij（n，t）是指技術j的研發投入和一般投入，O&Mj（n，t）是指技術j的運營和維修費用。

WITCH模型中的總產出是由一個嵌套的不變替代彈性（CES）生產函數決定的，它由資本、勞動力和能源三個變量決定。資本和勞動之間是CD生產函數，它們與能源是CES生產函數。凈產出可表示為總產出減去燃料成本和CCS的成本（見公式3）。

Y（n，t）=TFP（n，t）[α（n）·（K1-β（n）C（n，t）Lβ（n）（n，t））ρ+（1-α（n））·ES（n，t）ρ]1/ρΩ（n，t）

-∑f（pf（n，t）Xf，extr（n，t）+pintf（t）Xf，netimp（n，t））

-pccs（n，t）CCS（n，t）（3）

其中，Y（n，t）是指區域n在時間t內時的凈產出;TFP（total factor productivity）是指全要素生產效率;K、L和ES（energy services）分別是指資本，勞動力和能源部門;Ω是氣候損害函數，指因氣候變化對產出的影響;Xf，extr（n，t）是指得到燃料f的額外成本，xf，netimp（n，t）是指一國凈進出口燃料f的花費，ccs是指碳捕獲和儲存量。pf是國內燃料f的開采成本，pintf是燃料f的國際市場出清價格。

1.1.2能源模塊

WITCH的能源模塊中包含了多種能源使用技術和發電技術可供選擇。能源總量ES（n，t）由能源實物投入EN（n，t）與能源技術投入HE（n，t）的CES函數形式決定，技術可以代替實物投入。

ES（n，t）=[αHHE（n，t）ρES+αENEN（n，t）ρES]1/ρES（4）

能源技術可表示為新技術與技術存量的和：

HE（n，t+1）=Z（n，t）+HE（n，t）（1-δR&D）（5）

其中，新技術Z（n，t）是國內研發投資IR&D、技術存量和國際技術溢出效應的柯布-道格拉斯生產函數（C-D函數），這一函數說明能源技術是內生的，它隨著技術研發投資的增加、技術存量的增加、國際技術溢出效應而提高。

Z（n，t）=αIR&D（n，t）bHE（n，t）cSPILL（n，t）d（6）

通過技術投資和經驗積累的學習過程不僅局限于一個地區內部，也可以外溢到其他地區，所以在綜合評價模型中應加技術溢出效應。WITCH模型特別適合此類分析，因為博弈結構可以區分最優和次優策略，找出解決由全球性問題所引起外部性的最優策略組合。本文假定存在技術國際溢出效應，某一地區溢出效應的大小取決于獲得技術的量與其吸收能力的大小。

SPILL（n，t）=HE（n，t）∑HIHE（n，t）（∑HIHE（n，t）-HE（n，t））（7）

能源實物投入包括電能和非電能的使用。

EN（n，t）=[αELEL（n，t）ρEN+αNELNEL（n，t）ρEN]1/ρEN（8）

1.1.3氣候模塊

WITCH中模型采用由一個氣候模塊描述氣候損害和經濟系統的相互影響。氣候模塊將經濟系統中產生的二氧化碳排放量轉化為大氣濃度、輻射強迫和最終溫度高于工業化前的上升水平。全球氣溫上升最終影響每個地區的產出，通過一個氣候損害函數將全球氣候變化效應轉化為在每個地區的貨幣損失或收益。

化石燃料的使用會帶來二氧化碳的排放，某種特定的化石燃料f的碳排放量則可以通過該燃料的化學計量系數ωf，CO2來計算出來。其中，通過二氧化碳捕獲和儲存技術捕獲的二氧化碳要從整個碳平衡中排除。

CO2（n，t）=∑fωf，CO2Xf（n，t）-CCS（n，t）（9）

再通過運用程式化的氣候動態模型，計算出t時期碳排放量帶來的相對前工業時期溫度上升的程度。

T（t+1）=T（t）+σ1{F（t+1）-λT（t）-σ2[T（t）-

TLO（t）]}-cool（t+1）（10）

最后通過區域損害模型計算出由于某種化石燃料的使用產生的二氧化碳造成氣溫上升帶來的損失Ω。

Ω（n，t）=1+（θ1，nT（t）+θ2，nT（t）2）（11）

1.2數據說明與情景設置

人口數量的增加是溫室氣體排放增加的主要原因之一。在WITCH模型中，人口增長率是外生變量，本文使用聯合國人口司（UN Population Division）的人口數據庫的數據。該數據庫不僅涵蓋了1995-2010年全球及主要國家和地區的人口總數，而且還估算了在中等生育率、高生育率、低生育率、不變生育率等多種情形下2010-2100年全球和各國家的人口數量。本文采用其中的中等生育率人口數量計算12個地區的人口總量及人口增長率。

本文將2010年作為基期，2010年全球、各個國家和地區的GDP來源于世界銀行。WITCH模型中，GDP是內生變量，各地區的GDP增長率主要由全要素生產率的增長率校準獲得。各區域的經濟增長率及其收斂水平決定了能源需求進而影響溫室氣體排放量。本文假定勞動生產率收斂，即假定OECD國家的經濟增長相對較為穩定和緩慢，而隨著非OECD國家勞動生產率提高，其的GDP增長率較快，所以到本世紀末全球各區域GDP呈收斂態勢，但是人均GDP的收斂卻很慢，因為非OECD國家人口增長率較快。

WITCH中將電力部門和非電力部門的使用情況進行了區分，以便能更好的分析非電力部門的減排。假設電力部門的三種投入要素（投資、運營和維修成本、資源消耗）是按照固定比例生產，其參數如表2所示。

非電力部門使用傳統生物質能、生物燃料、煤、天然氣、石油等多種能源。其中天然氣和石油占非電力部門能源消耗的70%以上。本文非電力部門能源消耗數據通過從能源總消耗減去電力部門能源消耗獲得，數據來源于聯合國數據統計司能源統計數據（UN，2013）。2010年各種燃料的價格和排放系數來自國際能源署（IEA）。

根據政府間氣候變化專門委員會（IPCC）發布的第5次評估報告，2010年全球大氣中CO2的濃度為389 ppm，全球氣溫比工業革命前上升0.85 ℃（IPCC，2013），本文將其作為基期CO2濃度和氣溫衡量指標。

為考查建立全球碳交易市場對我國的影響，本文模擬對比BAU（常規情景，即無碳交易市場）、GCM2014（2014年建立全球碳交易市場）和GCM2020（2020年建立全球碳交易市場）三種情景下的情況。本文采用軟件GAMS（The General Algebraic Modeling System，一般線性代數模擬系統）對模型進行數值模擬和求解。

2模擬結果

2.1全球碳交易市場對我國經濟系統的影響

2.1.1全球碳交易市場對我國GDP的影響

碳交易市場將影響個人和企業的行為、影響資源的分配、進而影響一個國家的經濟發展。圖2比較了GCM2014、GCM2020兩種情景與BAU相比我國GDP的變化量和變化率。從圖中可以看出全球碳交易市場將會對我國經濟增長產生負面影響，但2014年建立全球碳交易市場的負面影響遠遠少于2020年建立碳市場的負面影響。與BAU相比，2014年建立碳排放市場對我國GDP的負面影響最高發生在2075年，將導致GDP損失3.56萬億美元（比BAU情景下少7.55%），但2075年以后，對GDP的負面影響將逐漸減弱，到2100年GDP損失比BAU少6.42%。但是如果2020年建立全球碳市場，對我國的負面影響最高發生在2085年，將導致我國GDP比BAU減少11.55%，到2100年GDP損失比BAU少10.22%。

圖2全球碳交易市場對我國GDP增長帶來的損失

Fig.2Impact of global carbon market on Chinas GDP

2.1.2全球碳交易市場對我國投資的影響

從模擬結果來看，與BAU相比，我國加入全球碳交易市場的總投資減少，但2014年和2020年加入全球碳市場對我國總投資的影響差異不大。這可能意味著加入全球碳交易市場對高耗能排放的投資項目起到一定程度的抑制作用。在BAU情景下，2100年我國總投資將達到9.85萬億美元，而2014年和2020年加入全球碳交易市場情景下，預計我國2100年的總投資分別為8.56萬億美元和8.51萬億美元。

從能源研發投資尤其是旨在提高能源效率的研發投資來看（見圖3），與BAU相比，加入全球碳交易市場對我國旨在提高能源效率的研發投資有快速顯著的影響。如果2014年加入全球碳交易市場，2015年我國的能源研發投資將從BAU情景下的3.3億美元增加到GCM2014情景下的5.1億美元;如果2020年加入全球碳交易市場，當年我國的能源研發投資將從BAU情景下的4.2億美元增加到GCM2020情景下的7.4億美元。到2100年，BAU、GCM2014和GCM2020三種情景下，我國能源研發投資預計分別為32.9億美元、82.5億美元和96億美元，這說明加入全球碳交易市場有能效刺激我國能源研發投資。GCM2020情景下的能源研發投資一直高于GCM2014情景下的能源研發投資，說明越晚構建全球碳交易市場，要達到一定減排目標需要的能源研發投資可能越多。

圖3全球碳交易市場下我國的能源研發投資

Fig.3Impact of global carbon market on

Chinas investment in energy R&D

圖4三種情景下我國一次的能源消費量

Fig.4Chinas primary energy consumption in three scenarios

2.2全球碳交易市場對我國能源和碳排放的影響

2.2.1全球碳交易市場對我國一次能源消費的影響

從圖4可以看出，在BAU情景下，我國一次能源消費從2010年的84EJ增加到2100年的270 EJ，而在GCM2014和GCM2020情景下，到2100年我國的一次能源消費分別為247 EJ和254 EJ，可見加入全球碳交易市場可以減少我國一次能源的總消費，但總量減少不是太顯著。

但對化石能源和非化石能源的消費的影響卻有很大差異，比較圖5和圖6可以看出，加入全球碳交易市場會

減少我國對化石能源的消費，增加對非化石能源的消費。BAU情景下，我國對化石能源的消費一直處于上升態勢，從2010年的69 EJ上升到2070年的212 EJ，2070年以后上升的速度放緩，到2100年的化石能源消費為235 EJ，但其占我國一次能源總消費的比例一直在80%-90%之間。與BAU情景相比，2014年和2020年加入全球碳市場我國對化石能源的消費都有顯著下降。在GCM2014和GCM2020情景下，2100年我國化石能源消費僅分別為42 EJ和35 EJ，占我國一次能源消費的比例分別為17%和

圖5三種情景下我國化石能源消費

Fig.5Chinas fossil energy consumption in three scenarios

圖6三種情景下我國非化石能源消費

Fig.6Chinas nonfossil energy consumption in

three scenarios

14%。而且2055年之前GCM2014情景下我國的化石能

源消費比GCM2020情景下少，但2055年以后發生逆轉，

GCM2020情景下我國的化石能源消費比GCM2014情景下少。

與之形成鮮明對比的三種情景下是我國非化石能源的消費情況（見圖8），加入全球碳交易市場后，我國對非化石能源的需求顯著增加，從2010年的15 EJ增加到2100年的205 EJ（GCM2014）和219EJ（GCM2020），分別占我國一次能源總消費的83%和86%，而在BAU情景下，我國非化石能源消費一直保持在占全國能源消費的13%-18%左右。

具體到占我國一次能源消費最多，也是碳排放最多的化石燃料煤炭來講，加入全球碳市場更能顯著減少我國對煤炭的需求（見圖7）。在BAU情景下，2010-2100年我國煤炭消費占一次能源總消費的比例在50%-60%，而加入全球碳交易市場后，我國煤炭消費的總量及占一次能源消費的比例都顯著下降，到2100年，煤炭消費僅占到我國一次能源消費的10%左右。

圖7三種情景下我國煤炭消費

Fig.7Chinas coal consumption in three scenarios

2.2.2全球碳交易市場對我國碳排放量的影響

能源消費量和能源消費結構對我國碳排放量有重要的影響，通過WITCH的模擬結果圖8可以看出：在BAU情景下，由于繼續使用化石燃料導致中國碳排放繼續增長，本世紀末將處于穩定時期，到2100年達到24.93 Gt。與BAU相比，全球碳交易市場能夠很好的發揮減排作用，2014年和2020年建立全球碳交易市場后中國的碳排放都顯著下降。在GCM2014情景下，中國的碳排放從2015年就開始下降，到2060年下降到4.01Gt，然后會出現穩中有降的態勢。在GCM2020情景下，中國的碳排放從2020年開始下降，到2065年下降到3.58Gt，然后會出現穩中有降的態勢，到2010年能下降到2.63 Gt。就減排量而言，2055年之前，GCM2014情景下的減排量大于GCM2020情景，但2055年以后GCM2020情景下的減排量超過GCM2014情景。2010-2100年，GCM2014情景的累計減排量為245.2 Gt，GCM2020情景下的累計減排量為243.5 Gt，即兩種情景的累計減排量幾乎相當。

加入全球碳交易市場能顯著降低我國能源強度和碳排放強度。在BAU情景下，2010年我國的能源強度和碳排放強度分別為23.82 MJ/USD和1.97 t/USD，到2100年分別降低到3.91 MJ/USD和0.35 t/USD;在GCM2014情景下，到2100年分別降低到2.42 MJ/USD和0.49 t/USD;在GCM2014情景下，到2100年分別降低到2.58 MJ/USD和0.41 t/USD。

圖8三種情景下我國碳排放量與減排量的預測值

Fig.8Chinas CO2 emissions in three scenarios

圖9三種情景下全球平均氣溫比工業革命前上升℃

Fig.9Global average temperature increase（comparing to

preindustry） in three scenarios

2.3全球碳交易市場對氣候系統的影響

從圖9可以看出，三種情景下，全球氣溫相對于工業前水平都會一直升高，但上升的幅度有很大差異，全球碳交易市場的建立能有效降低全球氣溫。在BAU情景下，到2100年全球平均氣溫將比工業前上升3.69℃，GCM2014和GCM2020情景下分別上升2.41℃和2.44℃，但不論現在還是2020年建立全球碳交易市場，到2100年都不能將全球氣溫升幅控制在2℃范圍以內。要想達到這一減排降溫目標，還需要進一步采用更為有效的減排措施。

3結論與啟示

氣候變化是一個全球性的問題。穩定大氣中溫室氣體的濃度，從而緩解氣候變化的不利影響，需要世界各國共同努力降低其溫室氣體排放。因此，減緩氣候變化的政

策措施必須從全球視角進行討論分析。本文基于Ramsey最優增長模型和動態博弈論的思想，構建世界誘導技術變化混合（WITCH）模型，模擬分析構建全球碳交易市場對我國經濟-能源-氣候系統的影響，并與碳稅的影響進行比較。研究設置了無碳交易市場（BAU）、2014年建立全球碳交易市場（GCM2014）和2020年建立全球碳交易市場（GCM2020）三種碳交易市場情景，通過模擬分析得到以下結論：

（1）全球碳交易市場將會對我國經濟增長產生較大的負面影響，GCM2014情景和GCM2020情景下，到2100年我國GDP比BAU情景下分別減少6.42%和10.22%。而且GCM2014情景下我國的GDP損失小于GCM2020情景下的損失，這說明雖然加入全球碳交易市場會影響我國的經濟增長，但越早加入負面影響越小。

（2）與BAU相比，2014年和2020年加入全球碳市場對我國總投資的影響差異不是很大。在BAU情景下，2100年我國總投資將達到98.48億美元，而GCM2014情景和GCM2020情景下，預計2100年我國的總投資分別為85.59億美元和85.13億美元，這可能意味著加入全球碳交易市場對高耗能排放的投資項目起到一定程度的抑制作用。但全球碳交易市場對我國的提高能源技術研發投資卻有快速而顯著的影響。到2100年，BAU、GCM2014和GCM2020三種情景下，我國能源研發投資預計分別為32.9億美元、82.5億美元和96億美元，而且越晚構建全球碳交易市場，要達到一定減排目標我國需要投入的能源研發投資可能越多。

（3）加入全球碳交易市場可以減少我國一次能源的總消費，但總量減少不是太顯著。BAU、GCM2014和GCM2020三種情景下，2100年我國一次能源消費分為270 EJ、247 EJ和254 EJ。但對化石能源和非化石能源的消費的影響卻有很大差異，BAU、GCM2014和GCM2020三種情景下，2100年我國化石能源消費僅占一次能源消費的比例分別為68%、17%和14%，相應的非化石能源占比分別為32%、83%和86%。而且，加入全球碳交易市場能顯著減少我國的煤炭消費量，GCM2014和GCM2020情景下，2100年煤炭消費僅占到我國一次能源消費的10%左右，而BAU情景下煤炭仍占59%。因為能源消費量和能源消費結構對碳排放量有重要的影響，與BAU相比，加入全球碳交易市場能夠很好的發揮減排作用，2014年和2020年建立全球碳交易市場后中國的碳排放都顯著下降。雖然加入全球碳交易市場，可以同時降低我國經濟增長速度、能源消耗總量和碳排放總量，但由于碳市場能促進能源研發投資，降低碳排放密集型能源的消耗，改善能源結構，從而可以比較顯著的降低我國能源強度和碳排放強度。

（4）三種情景下，全球氣溫相對于工業前水平都會一直升高，但上升的幅度有很大差異，全球碳交易市場的建立能有效降低全球氣溫，但全球碳市場的建立并不能將氣溫升幅控制在2℃范圍以內。

綜上所述，加入全球碳交易市場能減少能源消耗、減少碳排放，從而降低全球氣溫升高的幅度，但對我國經濟增長卻有很大的負面影響，沒有國家愿意接受解決氣候變化問題需要以犧牲經濟增長為代價，所以面對國際減排壓力，我國要結合本國國情和實際，先建立國內碳交易市場，避免在國際壓力下盲目承諾加入全球碳交易市場。從本文模擬結果來看，至少2020年前我國不應該加入全球碳交易市場。

（編輯：田紅）

參考文獻（References）

[1]Paltsev S， Reilly J M，Jacoby H D， et al. Assessment of US GHG Capandtrade Proposals [J]. Climate Policy， 2008，8（4）： 395-420.

[2]Gurgel A C， Paltsev S， Reilly J， et al. An Analysis of US Greenhouse Gas Capandtrade Proposals Using a ForwardLooking Economic Model [J]. Environment and Development Economics， 2011， 16（2）： 155-176.

[3]Zhang Y J， Wei Y M. An Overview of Current Research on EU ETS： Evidence from Its Operating Mechanism and Economic Effect [J]. Applied Energy， 2010， 87（6）： 1804-1814.

[4]Massetti E， Tavoni M. A Developing Asia Emission Trading Scheme （Asia ETS） [J]. Energy Economics， 2012， 34： 436-443.

[5]崔連標， 范英， 朱磊， 等. 碳排放交易對實現我國 “十二五”減排目標的成本節約效應研究[J]. 中國管理科學， 2013，21 （1）： 37-46.[Cui Lianbiao，Fan Ying， Zhu Lei， et al. The Cost Saving Effect of Carbon Markets in China for Achieving the Reduction Targets in the “12th FiveYear” Plan [J]. Chinese Journal of Management Science， 2013， 21（1）： 37-46.]

[6]Zhang Z X. Crossing the River by Feeling the Stone： the Case of Carbon Trading in China [J]. Environmental Economics and Policy Studies， 2014，（16） ：78-92.

[7]石敏俊， 袁永娜， 周晟呂， 等. 碳減排政策： 碳稅， 碳交易還是兩者兼之？ [J]. 管理科學學報， 2013， 16（9）： 9-19. [Shi Minjun，Yuan Yongna， Zhou Shenglv， et al. Carbon tax， Capandtrade or Mixed Policy： Which is Better for Carbon Mitigation？ [J]. Journal of Management Sciences in China， 2013， 16（9）： 9-19.]

[8]Golombek R， Kittelsen S A C， Rosendahl K E. Price and Welfare Effects of Emission Quota Allocation [J]. Energy Economics， 2013， 36： 568-580.

[9]Taylor M R. Innovation Under Capandtrade Programs [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2012， 109（13）： 4804-4809.

[10]Monjon S， Quirion P. Addressing Leakage in the EU ETS： Border Adjustment or Outputbased Allocation？ [J]. Ecological Economics， 2011， 70（11）： 1957-1971.

[11]Fischer C， Fox A K. The Role of Trade and Competitiveness Measures in US Climate Policy [J]. The American Economic Review， 2011， 101（3）： 258-262.

[12]Bosetti V， Carraro C， Galeotti M， et al. A World Induced Technical Change Hybrid Model [J]. The Energy Journal， 2006， 27： 13-38.

[13]Bosetti V， Massetti E， Tavoni M. The WITCH Model：Structure， Baseline， Solutions [R]. Nota di Lavoro， Fondazione Eni Enrico Mattei， 2007.

[14]Bosetti V， Tavoni M， De Cian E， et al. The 2008 WITCH Model： New Model Features and Baseline [R]. Nota di Lavoro//Fondazione Eni Enrico Mattei： Sustainable Development， 2009.

Impact of Global Carbon Trading Market on Chinas

Economicenergyclimate System

YAN Yunfeng

（School of Economics， Capital University of Economics and Business， Beijing 100070，China）

Abstract

In international climate negotiations， the United States and other developed countries urge China to make compulsory commitment. Will global carbon market have a great impact on China？ Based on Ramsey optimal growth model and game theory， the paper builds a world induced technical change hybrid （WITCH） model and evaluates the impact of global carbon market on Chinas economicenergyclimate system. Its result shows that： （1） Comparing with business as usual （BAU）， Chinas GDP will decrease 6.42% and 10.22% in 2100 respectively if China joins global carbon market in 2014（GCM2014 scenario） and 2020（GCM2020 scenario）， which means that the global carbon market will have a larger negative impact on Chinas economic growth. （2） Chinas total investment will be 9.848 billion USD， 8.559 billion USD and 8.513 billion USD in the scenario of BAU， GCM2014 and GCM2020. However， Chinas investment in energy R&D will be 3.29 billion USD， 8.25 billion USD and 9.6 billion USD in the three scenarios. The impact of global carbon market on Chinas total investment is not very big， but it plays a significant role in promoting Chinas energy technology R&D investment. （3） In the scenarios of BAU， GCM2014 and GCM2020， Chinas primary energy consumption will be 270 EJ， 247 EJ and 254 EJ in 2100， which means the global carbon market could reduce Chinas total primary energy consumption， but the amount is not too significant. However， it could significantly reduce coal consumption， because coal accounts for 10% of Chinas primary energy consumption in GCM2014 and GCM2020 scenarios， coal still account for 59% in the BAU scenario in 2100; （4） The global carbon market can significantly reduce Chinas fossil fuel consumption and energy intensity， carbon intensity. （5）The establishment of global carbon market can effectively reduce the global temperature， but fails to control the temperature rise within the range of 2 ℃. Therefore， China should establish a domestic carbon market at first and should not join the global carbon market before 2020.

Key wordscarbon trading; economicenergyclimate system; impact assessment; world induced technical change hybrid （WITCH） model

[6]Zhang Z X. Crossing the River by Feeling the Stone： the Case of Carbon Trading in China [J]. Environmental Economics and Policy Studies， 2014，（16） ：78-92.

[7]石敏俊， 袁永娜， 周晟呂， 等. 碳減排政策： 碳稅， 碳交易還是兩者兼之？ [J]. 管理科學學報， 2013， 16（9）： 9-19. [Shi Minjun，Yuan Yongna， Zhou Shenglv， et al. Carbon tax， Capandtrade or Mixed Policy： Which is Better for Carbon Mitigation？ [J]. Journal of Management Sciences in China， 2013， 16（9）： 9-19.]

[8]Golombek R， Kittelsen S A C， Rosendahl K E. Price and Welfare Effects of Emission Quota Allocation [J]. Energy Economics， 2013， 36： 568-580.

[9]Taylor M R. Innovation Under Capandtrade Programs [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2012， 109（13）： 4804-4809.

[10]Monjon S， Quirion P. Addressing Leakage in the EU ETS： Border Adjustment or Outputbased Allocation？ [J]. Ecological Economics， 2011， 70（11）： 1957-1971.

[11]Fischer C， Fox A K. The Role of Trade and Competitiveness Measures in US Climate Policy [J]. The American Economic Review， 2011， 101（3）： 258-262.

[12]Bosetti V， Carraro C， Galeotti M， et al. A World Induced Technical Change Hybrid Model [J]. The Energy Journal， 2006， 27： 13-38.

[13]Bosetti V， Massetti E， Tavoni M. The WITCH Model：Structure， Baseline， Solutions [R]. Nota di Lavoro， Fondazione Eni Enrico Mattei， 2007.

[14]Bosetti V， Tavoni M， De Cian E， et al. The 2008 WITCH Model： New Model Features and Baseline [R]. Nota di Lavoro//Fondazione Eni Enrico Mattei： Sustainable Development， 2009.

Impact of Global Carbon Trading Market on Chinas

Economicenergyclimate System

YAN Yunfeng

（School of Economics， Capital University of Economics and Business， Beijing 100070，China）

Abstract

In international climate negotiations， the United States and other developed countries urge China to make compulsory commitment. Will global carbon market have a great impact on China？ Based on Ramsey optimal growth model and game theory， the paper builds a world induced technical change hybrid （WITCH） model and evaluates the impact of global carbon market on Chinas economicenergyclimate system. Its result shows that： （1） Comparing with business as usual （BAU）， Chinas GDP will decrease 6.42% and 10.22% in 2100 respectively if China joins global carbon market in 2014（GCM2014 scenario） and 2020（GCM2020 scenario）， which means that the global carbon market will have a larger negative impact on Chinas economic growth. （2） Chinas total investment will be 9.848 billion USD， 8.559 billion USD and 8.513 billion USD in the scenario of BAU， GCM2014 and GCM2020. However， Chinas investment in energy R&D will be 3.29 billion USD， 8.25 billion USD and 9.6 billion USD in the three scenarios. The impact of global carbon market on Chinas total investment is not very big， but it plays a significant role in promoting Chinas energy technology R&D investment. （3） In the scenarios of BAU， GCM2014 and GCM2020， Chinas primary energy consumption will be 270 EJ， 247 EJ and 254 EJ in 2100， which means the global carbon market could reduce Chinas total primary energy consumption， but the amount is not too significant. However， it could significantly reduce coal consumption， because coal accounts for 10% of Chinas primary energy consumption in GCM2014 and GCM2020 scenarios， coal still account for 59% in the BAU scenario in 2100; （4） The global carbon market can significantly reduce Chinas fossil fuel consumption and energy intensity， carbon intensity. （5）The establishment of global carbon market can effectively reduce the global temperature， but fails to control the temperature rise within the range of 2 ℃. Therefore， China should establish a domestic carbon market at first and should not join the global carbon market before 2020.

Key wordscarbon trading; economicenergyclimate system; impact assessment; world induced technical change hybrid （WITCH） model

[6]Zhang Z X. Crossing the River by Feeling the Stone： the Case of Carbon Trading in China [J]. Environmental Economics and Policy Studies， 2014，（16） ：78-92.

[7]石敏俊， 袁永娜， 周晟呂， 等. 碳減排政策： 碳稅， 碳交易還是兩者兼之？ [J]. 管理科學學報， 2013， 16（9）： 9-19. [Shi Minjun，Yuan Yongna， Zhou Shenglv， et al. Carbon tax， Capandtrade or Mixed Policy： Which is Better for Carbon Mitigation？ [J]. Journal of Management Sciences in China， 2013， 16（9）： 9-19.]

[8]Golombek R， Kittelsen S A C， Rosendahl K E. Price and Welfare Effects of Emission Quota Allocation [J]. Energy Economics， 2013， 36： 568-580.

[9]Taylor M R. Innovation Under Capandtrade Programs [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2012， 109（13）： 4804-4809.

[10]Monjon S， Quirion P. Addressing Leakage in the EU ETS： Border Adjustment or Outputbased Allocation？ [J]. Ecological Economics， 2011， 70（11）： 1957-1971.

[11]Fischer C， Fox A K. The Role of Trade and Competitiveness Measures in US Climate Policy [J]. The American Economic Review， 2011， 101（3）： 258-262.

[12]Bosetti V， Carraro C， Galeotti M， et al. A World Induced Technical Change Hybrid Model [J]. The Energy Journal， 2006， 27： 13-38.

[13]Bosetti V， Massetti E， Tavoni M. The WITCH Model：Structure， Baseline， Solutions [R]. Nota di Lavoro， Fondazione Eni Enrico Mattei， 2007.

[14]Bosetti V， Tavoni M， De Cian E， et al. The 2008 WITCH Model： New Model Features and Baseline [R]. Nota di Lavoro//Fondazione Eni Enrico Mattei： Sustainable Development， 2009.

Impact of Global Carbon Trading Market on Chinas

Economicenergyclimate System

YAN Yunfeng

（School of Economics， Capital University of Economics and Business， Beijing 100070，China）

Abstract

In international climate negotiations， the United States and other developed countries urge China to make compulsory commitment. Will global carbon market have a great impact on China？ Based on Ramsey optimal growth model and game theory， the paper builds a world induced technical change hybrid （WITCH） model and evaluates the impact of global carbon market on Chinas economicenergyclimate system. Its result shows that： （1） Comparing with business as usual （BAU）， Chinas GDP will decrease 6.42% and 10.22% in 2100 respectively if China joins global carbon market in 2014（GCM2014 scenario） and 2020（GCM2020 scenario）， which means that the global carbon market will have a larger negative impact on Chinas economic growth. （2） Chinas total investment will be 9.848 billion USD， 8.559 billion USD and 8.513 billion USD in the scenario of BAU， GCM2014 and GCM2020. However， Chinas investment in energy R&D will be 3.29 billion USD， 8.25 billion USD and 9.6 billion USD in the three scenarios. The impact of global carbon market on Chinas total investment is not very big， but it plays a significant role in promoting Chinas energy technology R&D investment. （3） In the scenarios of BAU， GCM2014 and GCM2020， Chinas primary energy consumption will be 270 EJ， 247 EJ and 254 EJ in 2100， which means the global carbon market could reduce Chinas total primary energy consumption， but the amount is not too significant. However， it could significantly reduce coal consumption， because coal accounts for 10% of Chinas primary energy consumption in GCM2014 and GCM2020 scenarios， coal still account for 59% in the BAU scenario in 2100; （4） The global carbon market can significantly reduce Chinas fossil fuel consumption and energy intensity， carbon intensity. （5）The establishment of global carbon market can effectively reduce the global temperature， but fails to control the temperature rise within the range of 2 ℃. Therefore， China should establish a domestic carbon market at first and should not join the global carbon market before 2020.

Key wordscarbon trading; economicenergyclimate system; impact assessment; world induced technical change hybrid （WITCH） model