碳交易市場最優減排量與碳排放權均衡價格研究

劉 娜, 宋福鐵

(華東理工大學 商學院,上海 200237)

0 引言

全球氣候變暖是當今人類面臨的最嚴峻挑戰,嚴重影響經濟和社會的可持續發展,而人為碳排放是全球氣候變暖產生的根源。為了控制碳排放,中國政府致力于能源系統的低碳轉型、碳移除等末端治理技術的研發創新及全國碳交易市場的部署建設,三管齊下體現了中國應對全球氣候變化的決心。作為核心的減排政策工具之一,中國政府于2017年12月開啟了全國碳交易市場的建設,并于2021年7月正式啟動交易。碳交易的基本思想是在總量控制的前提下向企業分配一定數額的碳排放權,并允許這種權力像商品一樣買進賣出,以實現控制碳排放的目標。其中,碳排放權交易價格(簡稱“碳價格”)是碳交易的核心要素。碳價格設置過低,導致真實的排放量高于預期值無法實現減排目標;碳價格設置過高,使得碳交易市場無法發揮資源優化配置功能[1]。因此,科學地制定未來時期的碳價格至關重要。

鑒于碳價格具有明顯的隨機性,一些文獻研究了隨機框架下碳均衡價格動態。如SEIFERT等[2]針對歐盟排放交易系統在連續時間、隨機框架下構建包含總減排成本和懲罰成本的隨機均衡模型,推導碳價格過程。由于該研究忽略碳排放權交易的環境影響或社會價值,YU[3]在此基礎上建立包含總減排成本、懲罰成本及環境損害的隨機均衡模型,模擬碳價格動態。以上兩位學者均從中央計劃者的視角構建成本最小化模型,成本函數中無法考慮碳交易成本。為了克服這一局限性,HITZEMANN和UHRIG-HOMBURG[4]從多企業視角構建了包含總減排成本、碳交易成本和懲罰成本的成本最小化隨機控制模型,描述碳現貨和遠期價格動態。這些研究以全社會或企業效用最優化(即成本最小化或利潤最大化)為目標構建模型,當監管者制定了明確的減排政策時,模擬結果無法保證實現減排承諾。基于此,KOLLENBERG和TASCHINI[5]構建以企業在合規期期末預期所需減排量等于0為邊界條件、以企業的總減排成本和總交易成本最小為目標函數的隨機均衡模型,推導碳價格動態,然而其并未探討減排措施的優先選擇問題。

中國政府于2009年12月在哥本哈根氣候大會中承諾:到2020年碳強度比2005年下降40%～45%。2015年6月,中國提交了《強化應對氣候變化行動——中國國家自主貢獻》文件,確定到2030年,碳強度比2005年下降60%～65%。為了實現這一減排目標,必須制定一個系統的減排分配方案,因此,如何制定減排方案也是需要解決的問題。一些文獻使用隨機最優控制理論對碳排放權的優化分配展開研究。如徐靜等[6]研究了混合能源企業的最優減排問題,建立成本最小化動態優化模型。徐靜等[7]建立火力發電企業成本最小化的減排決策模型,求解企業的最優減排策略。

本文以參與全國碳交易市場的電力企業為研究對象,以實現政府承諾的2021—2030年減排目標為約束,在KOLLENBERG和TASCHINI[5]的基礎上,新構建了包含清潔能源替代非清潔能源發電的能源轉換成本、減排設備折舊成本、碳交易成本及交易摩擦成本的總合規成本最小化隨機最優控制模型。以企業最優減排量和最優交易量為控制變量,以預期所需減排量、碳配額價格及能源轉換價格為狀態變量。為了在合規期內實現政府承諾的減排目標,以合規期期末預期所需減排量恰好等于0為邊界約束,推導碳排放權均衡價格和全社會最優減排量的解析解。通過情景分析,得到合規期內的碳排放權均衡價格和全社會最優減排量,并對各種清潔能源替代非清潔能源發電的邊際減排成本進行比較,提出各種能源的先后使用順序。

1 模型的構建與求解

全國碳交易市場已于2021年7月16日啟動交易,首批納入2225家發電行業的重點排放企業,覆蓋中國40%以上的碳排放。因此,本文僅考慮電力企業參與減排及碳交易的情況。CHESNEY和TASCHINI[8]指出,有三種方式可以實質減少碳排放:一是降低產品的產出;二是在生產過程中使用低碳排放的投入品取代高碳排放的投入品;三是含碳氣體在排放到大氣中之前使用凈化設備移除。借鑒CHESNEY和TASCHINI[8]的研究,不考慮外生性經濟放緩及短期內減排技術有重大突破的情況,僅考慮第二種減排方式在電力市場的應用。鑒于此,重點研究電力企業清潔能源替代非清潔能源減排策略及碳排放權交易策略下的優化決策問題。

(1)

(2)

定理1滿足HJB方程的解為:

(3)

(4)

(5)

2 情景分析

2.1 參數值和數據來源

2.2 情景分析結果

通過情景分析,得出2021—2030年的碳排放權均衡價格和全社會最優減排量,見圖1。由圖1可知,

圖1 碳排放權均衡價格及全社會最優減排量

第一,碳排放權均衡價格呈現逐年遞增的態勢。2021年的碳排放權均衡價格為124.07元/tCO2,到2030年升高至152.21元/tCO2,升幅約為22.7%。這主要是因為碳排放權均衡價格等于當時最便宜減排措施下的邊際減排成本,而減排時往往先采用邊際減排成本較低的減排措施,低成本減排措施的減排能力被充分使用后再選擇次低成本的減排措施,導致碳排放權均衡價格呈現遞增趨勢。第二,全社會最優減排量呈現逐年遞增的態勢。2021年全社會最優減排量為13.90GtCO2,到2030年升高至17GtCO2,升幅約為22.3%。究其原因,碳排放權均衡價格逐年遞增,即邊際減排成本逐年遞增。根據文獻中的普遍觀點:邊際減排成本與減排量存在正相關性。因此,全社會最優減排量呈現遞增趨勢。

2.3 敏感性分析

2.3.1 能源燃料的LCOE對碳排放權均衡價格的影響

2020年的LCOEg,LCOEc分別為542.64,482.30元/MWh。選取該值上下變動10%的值,分別進行模擬。不同LCOE下的碳排放權均衡價格如圖2所示。

圖2 不同LCOE下的碳排放權均衡價格

由圖2可知,第一,在其他參數不變的條件下,天然氣(清潔能源)和煤炭(非清潔能源)的LCOE變動對合規期內碳排放權均衡價格有顯著影響,即隨著清潔能源的LCOE上升或非清潔能源的LCOE下降,碳排放權均衡價格相應升高。究其原因,一方面,碳價格是碳配額內在價值的體現,碳配額的內在價值取決于各種減排措施下的減排成本。清潔能源與非清潔能源的LCOE決定了當前主流的能源轉換減排方式的減排成本,因此,能源燃料的LCOE是決定碳價格的關鍵因素。另一方面,企業更愿意選擇當前LCOE較低的能源燃料生產產品。而不同能源燃料的排放系數存在差異,導致了對碳排放權需求的差異,從而影響碳排放權均衡價格。

電力企業清潔能源替代非清潔能源減排策略不僅包含天然氣對煤炭的替代,還包含太陽能、水能、風能、核能等清潔能源對煤炭的替代。根據IEA和OECD-NEA聯合發布的《電力成本估算報告2020》[11]及IEA發布的《水電市場特別報告》[13],2020年中國太陽能發電、水電、陸上風電、海上風電、核電的LCOE分別為327.39,258.40,377.07,528.56,426.42元/MWh。由于各種清潔能源發電均不產生碳排放,清潔能源的eg=0。根據公式(5),解得使用清潔能源發電對應的碳排放權均衡價格(單位為元/tCO2),見表1。

表1 各種清潔能源下的碳排放權均衡價格

表1表明,第一,在合規期內水電對應的碳排放權均衡價格最低,太陽能發電次之,第三為陸上風電,第四為核電,第五為海上風電,天然氣發電最高。由于碳排放權均衡價格等于當時最便宜減排措施下的邊際減排成本,因此2021—2030年清潔能源發電優先使用順序為:水電、太陽能發電、陸上風電、核電、海上風電、天然氣發電。

2.3.2 初始碳配額對全社會最優減排量及碳排放權均衡價格的影響

由圖3可知,第一,在其他數不變的條件下,初始碳配額與全社會最優減排量呈反相關關系且影響較為顯著,具體數值見表2。這主要是因為,初始碳配額越多,總減排壓力越小,分配到每年的減排壓力越小,全社會最優減排量越低,反之亦然。第二,在其他參數不變的條件下,初始碳配額與碳排放權均衡價格呈反相關關系且影響較弱。究其原因,一方面,初始碳配額上升,導致碳交易市場中可交易的碳配額增加,碳配額價格下降;另一方面,對全社會賦予更多的初始碳配額,全社會的減排壓力越低,分配到每個企業的減排需要越少,由于安裝清潔能源設備的初始投資較大,企業往往選擇通過在碳交易市場購買碳配額而放棄使用清潔能源發電的方式進行減排,導致碳配額價格升高。在這兩種作用的雙重影響下,初始碳配額對碳排放權均衡價格幾乎沒有影響。

表2 初始碳配額對全社會最優減排量的影響

表2表明,第一,初始碳配額取基準值(e0=129.07GtCO2)對應的合規期內總減排需要為152.73GtCO2,而2021—2030年的全社會最優總減排量為154.43GtCO2;初始碳配額數量上升10%(e0=141.98GtCO2)對應的合規期內總減排需要為139.82GtCO2,而2021—2030年的全社會最優總減排量為141.38GtCO2;初始碳配額數量下降10%(e0=116.16GtCO2)對應的合規期內總減排需要為165.64GtCO2,而2021—2030年的全社會最優總減排量為167.49GtCO2。三種情景下合規期內的最優總減排量均略高于總減排需要,可見模型所得全社會最優減排量的解析式是正確的,所得結果既可以實現總減排目標又可以保證總合規成本最小。

2.3.3 預期所需減排的波動率對全社會最優減排量及碳排放權均衡價格的影響

預期所需減排的波動率σI默認取值為0.02,選取該值上下變動10%的值,即0.022和0.018分別進行模擬。不同預期所需減排波動率下的結果如圖4所示。

圖4 不同σI的碳排放權均衡價格和全社會最優減排量

由圖4可知,在其他參數不變的條件下,預期所需減排的波動率對全社會最優減排量及碳排放權均衡價格均沒有影響。

3 結論

為了實現2021—2030年承諾的減排目標,基于電力企業建立連續時間下總合規成本最小的隨機均衡模型。使用哈密頓-雅可比-貝爾曼(HJB)方程將動態優化問題轉換為解偏微分方程問題,通過求解偏微分方程得到全社會最優減排策略及碳排放權均衡價格的解析解?；诶碚摻Y果,采用實際數據進行情景分析及參數敏感性分析。研究結論有以下幾點:(1)在政府承諾的碳強度減排目標約束下,2021—2030年的碳排放權均衡價格分別為:124.07,126.96,129.91,132.93,136.01,139.18,142.42,145.72,149.11和152.21元/tCO2。全社會最優減排量分別為:13.90,14.23,14.55,14.89,15.24,15.60,15.97,16.33,16.72和17.00GtCO2。(2)2021—2030年清潔能源發電的優先使用順序為:水電、太陽能發電、陸上風電、核電、海上風電、天然氣發電。(3)合規期內的最優總減排量均略高于總減排需要,可見模型所得全社會最優減排量的解析式是正確的,即模型的構建是正確的,所得結果既可以實現總減排目標又可以保證總合規成本最小。

針對以上研究結論,提出如下政策建議:(1)未來應加大清潔能源的使用比例,降低清潔能源的使用成本。水能、太陽能、陸上風能、核能等清潔能源相較于化石能源不僅不產生碳排放還提高了經濟效益,政府首先鼓勵這些零碳排放能源的使用。由于水能受降水季節的影響,太陽能和風能屬于自然、間歇式的能源,而核能的大量使用也存在核安全問題,當零碳排放能源達到產能約束邊界時,進一步加大天然氣等低碳排放能源的使用。最后,只有部分無法實現完全脫碳的行業,通過加裝脫碳設備,可以繼續使用化石能源進行生產。同時通過不斷加大清潔能源的裝機規模,實現清潔能源使用的規模經濟,推動清潔能源生產成本的不斷下降。(2)初始碳配額取決于政府在合規期內的總減排目標,由于減排目標的設置關乎經濟和環境的和諧發展,政府在制定減排目標時應遵循以經濟最優為目標,以控制碳排放為約束的原則。