中国选择二氧化碳强度减排目标是否合适——基于不确定性视角的分析，本文主要内容关键词为：不确定性论文,中国论文,视角论文,强度论文,是否合适论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
2009年12月，我国在哥本哈根世界气候大会上宣布，计划到2020年使我国二氧化碳排放强度比2005年下降40%～45%，这是我国首次在国际上就二氧化碳减排做出明确的目标承诺。值得注意的是，我国在制定减排目标时，并非以《京都议定书》框架下二氧化碳排放总量作为控制目标，而是选取了二氧化碳排放强度作为目标。在二氧化碳减排的问题上，总量目标与强度目标有何不同？我国选择排放强度而非排放总量作为减排目标是否符合我国国情？本文拟从不确定性的角度对以上问题展开研究并做出回答。
二、文献综述
在控制二氧化碳排放的问题中，对不确定性的考虑尤为重要[1]，因为这关系到减排主体面临的成本风险。减排成本的重要决定因素是减排数量，即不采取任何措施，自然状态下(Business As Usual，BAU)的排放量与排放目标之差。自然状态下的排放量是不确定的，因为经济增长具有不确定性。宏观经济增长始终伴随着难以预料的经济波动，以中国为例，“中国经济不是处在过冷就是过热的状态中，经济周期的大幅波动仍然是主要特征”[2]。改革初期，宏观经济波动比较剧烈，特别是20世纪80～90年代，真实GDP增长率在波峰期一度超过15%的高位(如1984年)，随后在紧缩的宏观调控措施下跌到不足5%(如1989年)，90年代中期随着投资热和开发区热，经济增长率又上行到10%以上。[3]
经济增长的不确定性可能导致自然状态下二氧化碳排放量超出预期，因此要达到事先制定的排放目标，就需要进行超出预期的减排，这意味着更高的减排成本。国家发改委副主任解振华在第二届中国城市节能减排高峰论坛上提到，“‘十一五’节能减排目标是在实际经济增速较大幅度超出当初预期情况下取得的……推进节能减排工作异常艰巨。”根据范英等估计，如果2010年中国二氧化碳减排量(相对于2005年)在4.42亿～7.59亿吨区间内，减排量每增加1%，宏观经济成本约上升0.20%；若二氧化碳减排量在7.59亿～9.84亿吨区间内，减排量每增加1%，宏观经济成本约上升0.46%。可见，随着减排幅度的加大，减排成本上升的幅度显著增加。[4]
因此，成本的不确定性是减排政策设计的核心问题。要降低减排成本的不确定性，可以考虑将排放目标与某个变量联系起来，根据这个变量的变化对排放限额进行调整，即所谓“动态目标(dynamic target)”。最常见也最典型的动态目标是将排放水平与GDP挂钩，即以排放强度作为减排目标。当GDP增长超出预期时，排放限额随之增加；而当GDP增长减缓时，排放限额相应减小，从而达到降低减排成本不确定性的目的。
在我国宣布以二氧化碳排放强度下降作为减排目标之前，已有一些国家采取二氧化碳减排的动态目标形式。最早的应用是阿根廷于1999年提出的以“排放量/
”为目标的自愿承诺方案。美国小布什政府于2002年宣布，计划到2012年将温室气体排放强度降低18%。[5]英国在2003年～2006年，同时采用基于强度指标的减排系统和基于总量指标的减排系统，由各行业自行选择，大多数行业都选择了前者。[6]
近年来，国外学者在动态目标与固定目标的比较方面进行了一定的研究。部分研究证实，动态目标确实可以降低减排成本的不确定性，并实现全球减排数量的显著增加。[7]但更多学者的研究认为，动态目标与固定目标之间不存在绝对的优劣，需要权衡取舍(trade-off)。在宏观经济层面上，Wing等提出了在不确定条件下固定目标和动态目标哪个更好的判断标准，并运用不同国家的时间序列数据进行了检验。[8]Newell和Pizer发现，将排放目标与某个指标挂钩，会引入新的不确定性，从而可能降低期望福利，但同时由于排放数量与所挂钩的指标之间存在相关性，可以通过对目标的事后调节提高福利，因此，是否选择动态目标需要在二者之间进行权衡。[9]Karp和Zhao则认为，在一个局部均衡模型的框架下，一些发展中国家的经验数据支持动态目标更好的结论，但如果考虑到减排成本内生性的问题，且代表性的经济主体是风险回避的，那么在一个一般均衡模型的框架下，固定目标的期望福利更高。[10]
在产业或者企业的微观层面上，Helfand根据环境规制中实际存在的五种主要的规制方法对企业投入要素的决策、生产水平和利润进行了比较，发现不同机制给企业带来的激励不同，强度机制可能导致企业资源配置的无效率。[11]Quirion运用一个随机分析模型比较了动态目标、固定目标与价格规制的福利效应，发现后两者在很多情况下的期望福利优于动态目标，但差别并不大。[12]Holland则发现，若不存在市场失灵，动态目标不如排放税或者排放权交易机制；若产业面临不完全规制(漏出)或者存在市场力量时，动态目标优于排放税机制。[13]Boom和Dijkstra发现，允许采用动态目标和固定目标的产业之间进行排放权交易可以提高福利，并且在不完全竞争的情况下，动态目标交易比固定目标交易效果更好。可见，动态目标是否优于固定目标，在很大程度上取决于模型假设条件的设定。[14]
关于二氧化碳排放强度，目前国内学者侧重于分析影响我国近年来碳排放强度下降的因素，如：经济发展方式的变化[15]；不够科学的城镇化模式和资源过度消费的城市发展模式，产业技术水平总体较低，高碳排放强度产品净出口量过大，消费结构升级引起的碳排放叠加效应，体制机制的缺陷[16]；技术节能和结构节能[17]，等等。而关于强度目标本身以及我国是否适合选择二氧化碳强度作为减排目标等问题，讨论较少。
三、理论模型
不确定条件下，某一时点的经济总产出可以看成经济总产出增长的趋势值加上一个偏离趋势的波动项，即：
二氧化碳减排意味着在现有排放趋势的基础上付出额外努力，以达到某个排放目标，因此，二氧化碳减排的数量等于二氧化碳的BAU排放量减去排放目标，即：
至此，提出本文的第一个命题：
命题1：在不确定条件下，给定一个二氧化碳排放的总量目标和一个标准强度目标，如果总量目标等于强度目标乘以对未来GDP的预期，则用这两种目标方式进行减排，其减排数量的期望是相同的。
在期望的意义上，总量目标和强度目标是等价的，可以根据对GDP的预期进行相互转化。如果减排成本是减排数量的单调增函数，则相对于总量目标而言，采取强度目标并不能够降低(期望意义上的)减排成本。
进一步的，二氧化碳减排数量的方差为：
命题2：如果允许将排放上限与GDP部分挂钩，则相对于总量目标而言，动态目标一定可以降低减排数量的方差。
也就是说，从降低减排数量方差的角度考虑，一般意义上的最优动态目标是一定优于总量目标的。如果不允许部分挂钩，只能采用标准强度目标，则标准强度目标下减排数量的方差为：
其中，
，即根据排放量趋势和GDP趋势所得到的预期排放强度。由此提出第三个命题：
命题3：比较标准强度目标与总量目标，当强度上限目标与未来BAU状态下的预期排放强度相比足够小时，则强度目标能够降低排放数量的方差。
这个命题说明了标准强度目标(在减排数量方差意义上)优于总量目标的条件：二氧化碳排放波动相对于GDP波动的弹性α，减排幅度要足够大，且二氧化碳排放波动对GDP波动越不敏感，即α越小，要想降低排放数量的波动性，所要求的排放强度上限就越低。这个结论是符合直觉的：采用将排放目标与GDP挂钩的方式，之所以能够降低排放数量的不确定性，本质上正是由于排放量的波动与GDP的波动之间存在正向的依存关系。具体来说，当GDP发生了超预期的增长，如果相应的BAU排放量也发生了超预期的增长，此时在给定的强度目标下，排放上限就会随着GDP的增长相应提高，从而部分抵消BAU排放超预期的增长，使得减排的数量不那么大。但是，如果GDP发生了超预期的增长，而BAU排放并没有超预期的增长，两者之间的正相关关系较弱，为了降低排放数量的波动性，需要降低给定的强度目标，以抵消GDP增长带来的排放上限的提高。
四、实证分析
(一)中国α参数的求解
根据《中国统计年鉴2011》，1980年～2009年中国真实GDP(2005年不变价)数据[18]，GDP的增长符合指数趋势，用指数模型拟合该GDP时间序列，拟合模型为：
根据EIA官方网站获取的1980年～2009年中国二氧化碳排放数据，同样用指数模型进行拟合，对模型进行Chow检验，发现模型不稳定，存在断点。观察数据发现，从1998年开始，中国二氧化碳排放量的增长趋势发生显著改变，故将数据分为1980年～1997年和1998年～2009年两部分，分别采用指数拟合，拟合模型为：
中国二氧化碳排放量以及GDP的实际值和趋势值见图1。
图1 1980年～2008年中国二氧化碳排放实际值与趋势值
回归结果中，D.W.检验统计量为1.20，小于样本数为30、自变量为1、2.5%显著水平下的临界值下界1.25，因此，该回归的残差可能存在序列正相关。残差的Q统计量为17.720，P值为0.001，在1%的显著性水平上拒绝了残差序列相互独立的假设。进一步画出残差序列的自相关和偏相关分析，见图2：
由图2可见，偏自相关系数在k=2后很快趋于0，自相关系数在k=1和k=3处显著不为0，残差序列可以考虑建立ARMA(2，1)或ARMA(2，2)模型。模型结果如表3。
比较发现，ARMA(2，2)模型调整后的
大于ARMA(2，1)模型，且前者的AIC值和SC值更小，因此，认为ARMA(2，2)模型比ARMA(2，1)模型更合适。滞后多项式的导数根都在单位圆内，说明过程既是平稳的也是可逆的。此时，D.W.值为1.967 6，与2非常接近，且Q统计量和相关图都表明残差序列已经是白噪声序列。因此，该模型设定比较合理。
回归结果显示，二氧化碳排放波动对GDP波动的弹性系数为α=0.633 6，在10%的水平上显著。即当GDP偏离其长期趋势1%时，将导致二氧化碳排放偏离其趋势0.633 6%。
(二)中国选择二氧化碳强度目标是否合适？
我国在哥本哈根世界气候大会上宣布，到2020年我国二氧化碳排放强度将比2005年下降40%～45%。首先可以根据命题1，把该减排强度目标转化为一个与未来减排数量期望相同的碳排放总量目标。
2005年我国二氧化碳排放总量为5 513MMT，我国真实GDP(2005年不变价)为184 937亿元，故二氧化碳排放强度为0.029 81MMT/亿元。因此，到2020年碳排放强度下降40%～45%实际上相当于我国到2020年的二氧化碳排放强度上限为：
根据GDP趋势模型(19)，预测到2020年，中国真实GDP(2005年不变价)为Y=794 525亿元。因此，由命题1，我国2020年二氧化碳排放强度等价的排放总量上限为：
根据二氧化碳排放量的趋势模型(20)，预测到2020年(t=41)时，中国二氧化碳BAU排放量为Q=23 073MMT。因此，这个排放总量上限X比2020年预期的BAU排放量下降38%～44%，比2005年二氧化碳排放量增长136%～157%。
对这两个目标进行比较，验证强度目标与总量目标相比，是否能够降低二氧化碳排放数量的方差。根据命题3，当二氧化碳排放强度上限与未来BAU状态下的预期排放强度之比满足
时，强度目标优于总量目标。根据2020年中国二氧化碳BAU排放量的预期Q=23 073MMT和不变价GDP的预期Y=794 525亿元，2020年中国二氧化碳的排放强度预期为：
满足命题3所述强度减排目标优于总量目标的条件。可见，我国选择强度目标的确能够降低二氧化碳减排数量的方差，从减少减排成本不确定性的角度看是合理的。下面进一步用一个具体的算例来进行直观的说明。
选取排放强度上限的中间值γ=0.017 15和排放总量上限的中间值
=13 619进行比较。根据对1980年～2009年中国真实GDP数据的回归，30年间中国经济的平均增速为9.5%。如果在未来的10年间(2010年～2020年)，中国经济增长偏离该趋势，考虑6种情况：GDP增速分别为7%、8%、9%、10%、11%、12%，则相当于偏离增长趋势
5.26%、15.79%、26.32%。根据上文的测算，二氧化碳排放量波动对GDP波动的弹性约为0.633 6，如果不考虑其他波动因素，则GDP的波动会导致二氧化碳BAU排放量偏离其原有趋势3.33%、10.00%、16.68%。由此可以计算得到2020年二氧化碳的BAU排放量。用BAU排放量减去排放上限，分别计算两种减排目标下的二氧化碳减排数量，结果见表4。
当经济增长发生偏离趋势的波动时，排放总量目标=13 619，排放强度目标
=0.017 15，二氧化碳减排数量的波动程度存在显著差异，前者远大于后者。具体的，当采用排放总量目标时，由于排放上限是固定的，经济增速越大，二氧化碳排放量越大，相应的减排数量就越大，在上面的例子中，当GDP增速在7%～12%之间时，预期减排量由5 015MMT上升到12 709MMT，变化幅度为7 694MMT。反之，采用强度目标时，排放上限会随着经济增速的不同而进行相应的调整，保证减排数量不出现大的波动，在上面的例子中，当GDP增速在7%～12%之间时，预期二氧化碳减排量仅从9 189MMT增长到9 713MMT，变化幅度仅为584MMT。因此，在预期减排数量的期望不变的情况下，采用二氧化碳排放强度目标，可以防止由于未来无法预测到的经济波动，导致二氧化碳减排量和减排成本发生大的波动，减少由于减排而阻碍经济增长的潜在风险。
五、结语
与普通的环境保护问题不同，深层次结构上的不确定性是控制二氧化碳排放问题的重要特征。[19]碳减排问题的不确定性主要体现在两方面：减排的收益和减排的成本。[20]减排成本的不确定性与减排政策的制定有密切关系。如果实际二氧化碳排放量比预期的自然状态排放量大，要实现预先设定的排放总量目标就要付出比预期更大的努力和更高的成本，甚至可能阻碍经济的发展。因此，做出一个固定的排放目标承诺，正如《京都议定书》所规定的那样，意味着可能面临巨大的不确定的减排成本和由此可能带来的制约经济发展的风险。
本文从不确定性的视角出发，比较二氧化碳排放总量目标与强度目标。从期望意义上来讲，两个目标都能达到相同的减排效果，但如果二氧化碳排放波动与经济波动存在一定关联，且减排幅度较大，则采用强度目标，能够通过对排放上限的调整降低减排数量的波动，减少减排成本过大的风险。实证研究发现，我国二氧化碳排放波动对GDP波动的弹性值约为0.63，即GDP偏离长期趋势1%，可能导致二氧化碳排放量偏离趋势约0.63%。以此为基准，验证我国在哥本哈根世界气候大会中提出的到2020年二氧化碳排放强度比2005年下降40%～45%的目标，要达到这样的减排目的，采用强度目标确实可以起到降低减排成本波动性的作用。因此，从不确定性的角度来看，我国选择二氧化碳减排强度目标是合适的。