配額制與碳稅對可再生能源投資量決策影響的研究

□陳 威 馬永開 白春光 蒲思睿

[1. 成都理工大學 成都 610059；2. 電子科技大學 成都 611731]

引言

2010～2019年，中國在可再生能源投資金額高達7 580億美金，位于全球之最①。2020年中國向全世界承諾2030年達到碳峰值，2060年實現碳中和。為了實現這一宏偉的目標，促進可再生能源的投資顯得格外重要，因為電力市場是碳排放量最多的行業，電力行業約占全國碳排放量的一半②。投資具有零碳排放量的可再生能源，一方面滿足社會對電力需求量，另一方面能大幅度地減少碳排放量。投資可再生能源帶來的環境價值歸社會所有，而投資成本是發電商承擔，這勢必會減少發電商投資可再生能源的積極性。

為了激勵發電商投資更多的可再生能源，需要出臺政策來內生化碳排放量的成本。目前電力市場大體存在兩大類政策：一類是以市場為主的機制，如碳限額與交易機制；另一類是以政府強制為主的機制，如碳稅和配額制。這兩類機制存在兩點區別：其一是以市場為主的碳限額與交易機制主要是通過價格達到碳減排的目標，而以強制為主的碳稅主要是通過調整數量來達到碳減排的目標[1～2]；其二是從歐美電力市場的政策發展歷史來看，他們早期采用碳交易與限額機制，而往后采用碳稅或配額機制。中國目前已在實施了碳限額與交易機制，下一階段很有可能是采取碳稅和配額機制。事實上，開展碳稅有利于我國能源結構的轉型和經濟發展方式的改變，碳稅是我國未來實現碳減排的主要政策③。與此同時，我國已有部分地區實施了配額機制，例如北京電力交易中心和廣州電力交易中心④。那么碳稅和配額機制對電力市場運營的影響是值得探索的。

碳稅就是對上游發電商的碳排放量收取稅收。若發電商不對能源結構進行調整，繼續采用傳統能源生產電力，則需承擔高昂的碳排放成本。因此發電商會積極地投資可再生能源。配額制就是對下游售電商實施配額制，即規定售電商須接受一定比例的可再生能源，否則需要購買相應的綠色證書。具體而言，若購買的可再生能源量沒達到配額制的要求，則需購買綠證來滿足；若超過配額制的要求，則可出售綠證來獲利[3]。那么政府針對電力系統中不同主體實施不同的政策會對可再生能源投資量產生什么的影響，這不僅是工業界需要解決的問題，而且也是學術界需要探討的問題。

本文側重于碳政策對可再生能源投資決策的影響，那么與本文密切相關的主題有兩部分，一是配額制，二是碳稅。有學者從社會網絡，優化，仿真和演化博弈等不同方向研究配額制與可再生能源的關系。例如，Li等運用政策網絡理論，從網絡主體、網絡結構和網絡互動等三個方面分析了利益相關者之間的互動關系，其結果顯示政策網絡的開放性和整合性應當根據不同配額制階段做出變化[4]。李力等研究了配額制下發電商投資可再生能源的最優貫序決策，其結果顯示較高的投資成本和較低綠證價格均不利于投資者[5]。Liao等從企業的視角分析配額制對企業決策的影響，通過隨機規模模型得出企業購買綠證和購買可再生能源電量的最佳策略[6]。張鸞等采用多主體仿真研究了影響可再生能源消納的因素，他們建議提高超額轉讓價格有利于提高消費者的消納意識，其次提高交易頻率更有利于可再生能源的消納[7]。Wang等從中國南方發電、輸電和交易角度研究配額制實現的最佳途徑，對2016～2030年中國南方電網在配額制管制下可再生能源投資量進行優化，其結果顯示南方電網應該優先投資風能，此外應該加大廣東向西部購電的力度[8]。趙新剛等分析了配額制的參數對發電商行為演化的影響，其結果顯示配額制的成功與否取決于單位罰金以及交易成本和邊際成本差額，罰金較高和差額較小利于配額制的實施[9]。Zhu等分析了配額制對零售電力市場決策的影響，構建了一個政策規制者和兩個售電商的三方演化博弈模型，其結果顯示合理的綠證價格和可再生能源售電利潤不低于傳統能源售電利潤時才能使得配額制運作下去[10]。本文與上述研究不同的是，首先本文考慮了可再生能源的間歇性和調度成本；其次本文側重于配額制與碳稅政策對可再生能源投資量的影響。

相應地，關于碳稅對可再生能源投資量影響研究，例如He等針對發電商裝機容量的問題，比較了碳稅和碳限額與交易機制對可再生能源投資量的影響，其結果顯示兩種政策均有利于可再生能源投資量，且碳稅更有利于可再生能源投資[11]。進一步地，Zhao等比較了碳稅和碳限額與交易機制對風能投資的影響，其結果顯示當碳稅不低于30￥/t和碳價不低于40￥/t時，上述政策均能推動風能的投資[12]。Aflaki等針對可再生能源間歇性和可再生能源具有零碳排放屬性，研究了碳稅對可再生能源的投資量影響，其結果顯示實施碳稅反而不利于可再生能源的投資[13]。K?k等在已有傳統能源設備上投資可再生能源和低碳排放傳統能源，其結果發現碳稅總是有利于可再生能源投資[14]。進一步地，K?k等研究補貼（負向碳稅）傳統能源對可再生能源投資量的影響，其結果顯示補貼核能等非柔性傳統能源有利于可再生能源投資，而補貼天然氣等柔性傳統能源不利于可再生能源投資[15]。他們的研究是補貼傳統能源，而不是直接作用于可再生能源。與上述文獻所不同的是，本文聚焦于配額制和碳稅對可再生能源投資量影響的研究。

為了解決上述問題，本文構建由發電商和售電商組建的電力供應鏈，考慮可再生能源間歇性的屬性，比較配額制和碳稅等政策對可再生能源投資量的影響，并且分析了可再生能源比例對可再生能源投資量和電力需求量的影響。最后，通過數值分析進一步闡明不同政策對電力供應鏈企業決策的影響。

本文的主要貢獻如下：（1）電力市場是碳排放量最多的行業，投資可再生能源是減少碳排放量的主要措施?；诖?，本文分析了配額制和碳稅等政策對可再生能源投資量的影響，識別在什么條件下選擇配額制政策和碳稅政策，這具有一定的現實意義。（2）除了Aflaki等[13]和陳威等[16]鮮有文獻分析碳政策對可再生能源投資量的影響。本文與他們的文章存在以下不同，首先Aflaki等將可再生能源與傳統能源的關系是互補關系[13]，而本文認為兩者是替代關系；其次，陳威等側重于碳限額與交易機制對可再生能源投資量的影響[16]，而本文聚焦于配額制和碳稅對可再生能源投資量的影響，這進一步豐富了低碳領域和電力市場領域的研究。（3）本文發現當可再生能源比例較小時，配額制政策更有利于可再生能源投資量和電力需求量，而當可再生能源比例較高時，碳稅政策更有利于可再生能源投資量和電力需求量；隨著可再生能源比例的增加，可再生能源投資量和電力需求量均減少等結論，這對政策制定者和電力供應鏈參與者均有一定的管理意義。

一、模型假設

假設某地存在由一個作為領導者的發電商和一個作為追隨者的售電商組成二級電力供應鏈，其中發電商投資可再生能源，售電商將電力出售給消費者。政府為了促進可再生能源的投資，制定配額制和碳稅等兩種政策。具體而言，配額制是針對售電商而言，要求售電商需含有一定比例的可再生能源，若沒完成，則需購買相應的綠證，若超額完成，則可出售相應的綠證?？稍偕茉措娏Σ粌H是物理意義上的電力，而且也具備“金融”屬性；碳稅是針對發電商而言，發電商若采用傳統能源發電需繳納相應的碳排放量稅?；趯ι鲜稣叩恼J知，本文做出如下具體的假設。

假設1：消費者的電力需求量不僅僅依賴于電價，而且也依賴于可再生能源的投資量，即對可再生能源具有偏好。這類既依賴于產品價格，又依賴于產品綠色度的情形，被廣泛地應用在運營管理領域，例如Liu等[17]，Ghosh和Shah[18]，Xu等[2]和陳威等[16]，那么假設消費者的電力需求函數為：

假設2：可再生能源的投資成本與可再生能源的投資量有關。一般而言，投資量越高需要的成本越高，借鑒文獻Menanteau等[19]和Chen等[14]，那么假設可再生能源的投資成本函數為：

二、模型分析

在配額制與碳稅政策的背景下，政府將配額制實施與售電商和碳稅實施與發電商的兩類情形。為了區別上述兩類情形，用和分別表示配額制和碳稅政策下的均衡解。值得指出的是，為了保證海塞矩陣存在唯一解和決策變量非負性，后面的分析滿足如下條件：

接下來，先分析配額制政策對電力供應鏈決策的影響。

（一）配額制政策

政府為了鼓勵售電商多購買可再生能源電力，制定了配額制，即規定售電商須提供一定比例的可再生能源，這必然會影響電力供應鏈的決策。在此政策下，發電商先決策電力批發價格和可再生能源投資量；接著售電商決策電價。那么，在配額制下發電商與售電商期望利潤函數分別為：

基于逆向歸納法，售電商先決策電價，利用售電商利潤函數式(5)，可得均衡電價為：

然后，將式(6)代入式(4)中，利用發電商利潤函數式(4)對可再生能源投資和電力批發電價進行一階求偏導，并令其為零，可得均衡電力批發電價和可再生能源投資量分別為：

接著，將式(7)(8)代入式(6)(1)中，可得均衡的電力價格和電力需求量分別為：

最后，將式(7)(10)代入式(4)(5)，可得均衡發電商利潤和售電商利潤分別為：

（二）碳稅政策

政府為了鼓勵發電商投資可再生能源，實施了碳稅政策，即針對發電商的碳排放量收取稅收，這必然會影響電力供應鏈的決策。在此政策下，發電商先決策電力的批發價格和可再生能源的投資量；接著售電商決策電價。那么在碳稅政策下，發電商與售電商的期望利潤函數分別為：

基于逆向歸納法，售電商先決策電價，利用售電商利潤函數式(14)，可得均衡電價為：

然后，將式(15)代入式(13)中，利用發電商利潤函數式(13)對可再生能源投資和電力批發電價進行一階求偏導，并令其為零，可得均衡電力批發電價和可再生能源投資量分別為：

接著，將式(16)(17)代入式(15)(1)中，可得均衡的電力價格和電力需求量分別為：

最后，將式(16)(19)代入式(13)(14)，可得均衡的發電商利潤和售電商利潤分別為：

三、模型分析

本節主要對上述政策下的均衡解進行敏感性分析和比較分析。具體而言：（1）可再生能源比例和可再生能源投資成本系數對均衡解的影響；（2）配額制和碳稅政策下的均衡解的比較分析。

（一）敏感性分析

此部分識別了可再生能源比例和投資成本系數對均衡解的影響。具體而言：（1）可再生能源比例對均衡批發電價、可再生能源投資量、電價和電力需求量的影響；（2）可再生能源投資成本系數對均衡批發電價、可再生能源投資量、電價和電力需求量的影響。

（二）比較分析

此部分主要比較配額制和碳稅政策下的均衡解。具體而言：（1）均衡可再生能源投資量的比較；（2）均衡電力需求量的比較。為了使得兩種政策具有可比性，假設。有如下的命題。

命題6比較了配額制和碳稅政策的電力需求量的大小，其結果顯示當。上述結論表明不同碳政策下電力需求量大小取決于可再生能源比例的取值。由命題3可知，在配額制中，可再生能源投資量隨著可再生能源比例的增加而減少，那么當可再生能源比例較小時，則發電商會投資較多的可再生能源來促進消費者購買更多的電力，因此相對于碳稅政策而言，配額制更有利于可再生能源的投資；當可再生能源比例較大時發電商會減少可再生能源的投資量，因此相對于碳稅政策而言，配額制投資更少的可再生能源。政府在考慮電力需求量時，應從電力系統的視角來考慮不同的碳政策對電力需求量的影響。

四、數值分析

為了更好地展示配額制和碳稅對電力供應鏈企業決策的影響。接下來，采用數值分析的方式來進行闡述。主要有以下兩部分：（1）對可再生能源投資量的影響；（2）單位碳排放量對利潤的影響。

（一）對可再生能源投資量的影響

圖1 可再生能源投資成本系數對可再生能源投資量的影響

圖2 可再生能源偏好系數對可再生能源投資量的影響

圖3 碳稅對可再生能源投資量的影響

圖4 綠證價格對可再生能源投資量的影響

（二）單位碳排放量e對利潤的影響

此部分主要考察單位碳排放量對電力供應鏈企業利潤的影響。首先固定外生參數，取，與此同時取的區間，通過分析圖（5），有如下結論：

圖5 單位碳排放量對利潤的影響

圖（5）表明隨著單位碳排放量的增加，電力供應鏈的利潤會減少，因為單位碳排放量的增加，意味著發電商承擔更多的碳排放成本，表征為支付更多的碳稅，故發電商的利潤必然會減少。進一步地，發電商與售電商是同一個系統，發電商利潤受到單位碳排放效率的影響，那么售電商利潤也必然會受到影響。最后，發電商作為領導者因先行動而帶來較高的利潤，售電商作為追隨者因后行動而帶來較低的利潤，這也解釋了供應鏈企業存在爭奪市場領導權的原因。

五、結束語

本文構建了發電商和售電商組成的二級電力供應鏈，考慮了配額制實施于售電商和碳稅實施于發電商的情形，識別了可再生能源比例對可再生能源投資量的影響，比較了兩類政策下的可再生能源投資量和電力需求量。得出主要的結論如下：（1）當可再生能源比例較小時，配額制政策更有利于可再生能源投資量和電力需求量，而當可再生能源比例較高時，碳稅政策更有利于可再生能源投資量和電力需求量；（2）隨著可再生能源比例的增加，可再生能源投資量和電力需求量均減少；（3）隨著可再生能源投資成本系數的增加，可再生能源投資量和電力需求量均減少。（4）相對于碳稅政策而言，配額制政策下的電力供應鏈企業的利潤會更高。

本文對政策制定者和電力系統參與者仍有一定的啟示。就政策制定者而言，在推行配額制的起始階段應該設定較低的可再生能源比例以促使發電商能夠投資較多的可再生能源，否則使用碳稅來促進發電商投資可再生能源。同時，也應當意識到碳政策對電力需求量的影響，電力需求量是影響經濟發展的主要因素，尤其是提高可再生能源比例會對電力需求量有所影響，政府應當慎重制定合適的可再生能源比例；就電力系統參與者而言，為了實現2030碳達峰和2060碳中和的目標，應積極投資可再生能源、調整能源結構和布局能源產業。也應當意識到現階段可再生能源投資成本高和不穩定供應的特征，政府應當鼓勵電力系統研發可再生能源以求降低投資成本和提高穩定性。其次，提高消費者對可再生能源的偏好，這對企業的能源結構調整和收益均有益。

本文雖然研究了配額制和碳稅對可再生能源投資量的影響，但仍有幾個方向值得研究。第一，本文考慮可再生能源投資前的運營決策，可進一步拓展到可再生能源投資后的運營影響；第二，本文考慮的是單個發電商和單個售電商組成電力供應鏈，事實上可拓展到多個發電商競爭的模式中；第三，本文考慮的單個政策對電力供應鏈決策的影響，未來研究可以考慮組合多個政策對電力供應鏈的影響，例如碳限額與交易機制和可再生能源補貼政策等。

附錄

注釋

① https://finance.sina.com.cn/roll/2019-09-06/dociicezzrq3818326.shtml.

② http://www.tanpaifang.com/tanguwen/2016/0105/49918.html.

③ http://www.china.com.cn/opinion2020/2020-12/23/content_77043416.shtml.

④ https://www.sohu.com/a/314338220_100252878.

⑤ https://www.sohu.com/a/351709891_436794.

⑥ https://www.sohu.com/a/379507405_468637.

⑦ http://www.chinapower.com.cn/dlxxh/zhxw/20200618/228 99.html.

⑧ https://news.bjx.com.cn/html/20201019/1110467.shtml.