不同碳排放权分配方案下各国减排成本的比较，本文主要内容关键词为：分配方案论文,成本论文，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。
中图分类号 D820; X24 文献标识码 A 文章编号 1002－2104(2013)12－0016－06 doi:10.3969/j.issn.1002－2104.2013.12.003
气候变化对人类生存及生态系统提出严峻挑战，联合国气候变化框架公约(UNFCCC)提出将温室气体浓度稳定在防止气候系统受到危险的人为干扰的水平上[1]。全球已就控制温升不超过工业化前2℃的目标达成了政治共识[2]。为实现这一长期目标，未来碳排放空间将变得十分有限[3]，必须通过各国的共同努力大幅削减排放。由于各国在经济水平、资源禀赋、能源结构等方面存在巨大差异，减排成本在各国间的分担将是各国参与减排时最为关注的要素。因此，测算各国减排成本对未来的国际气候合作机制和各国应对均具有重要的意义。
1 研究综述
排放权分配问题的核心是如何在各国间分配排放空间。为此，国际社会提出了多种碳排放权分配方案[4－7]。概括地讲，这些方案可从三个维度进行区分：①分配方式：一类方案从资源配置角度将有限的排放权分配给各个国家，并多从人均排放、排放现状的角度进行设计。另一类方案则从责任分摊角度出发，考虑未来减排义务在国家间的划分，主要依据责任/能力指标。②参与时点：一些方案要求所有国家同时参与量化减排。其他方案则强调共同但有区别的责任，基于不同国情和发展需要，设定人均GDP、人均排放等阈值来界定发展中国家参与量化减排的进程。③参与形式：各国减排形式在不同时期不尽相同，可以是绝对减排、相对减排或强度减排等。
目前国内外对排放权分配方案的研究侧重于排放空间在各国的分配[8－9]，而对减排成本在各国间分担的研究则相对较少，且主要集中在两个方向。一是利用能源经济模型估算，不同模型受基年校准、弹性参数及函数形式等因素影响较大[10－12]。此外，已有学者尝试将这两类模型结合开展研究[13]。
另一个重要方向是利用边际减排成本曲线(MACs)测算。MACs给出了在当前排放水平下单位减排增量对应的经济成本。一般情况下，边际减排成本随减排量上升而增加，通过对MACs求和或积分可得到总减排成本。已有研究多从综合评价模型或技术经济模型获取静态MACs，常用方法有两种：设置排放约束；施加碳税。Ellerman和Decaux[14]运用第一种方法从排放预测与政策分析模型(EPPA)对全球12个区域2010年的MACs进行了研究，得出了各区域MACs相对其他区域减排水平及不同碳交易程度基本保持稳定的结论。Criqui等[15]应用第二种方法从预期展望长期能源系统模型(POLES)导出了2010年区域MACs，通过与EPPA MACs比较发现，尽管不同模型关于社会经济参数、技术进步、替代弹性等假设不同，但各区域间边际减排成本的相对大小关系保持不变，即MACs适用于减排成本的比较研究。MACs不直接反馈减排对宏观经济指标(GDP、社会福利等)的影响，也不体现碳泄漏和技术转移等，但它尤其适合分析存在交易机制时的成本问题，已经成为国际社会讨论减排成本的一类标准化工具[16－17]。采用适当的获取方式，MACs可以脱离模型，方便快捷地估计不同基准情景、不同排放限制下的减排成本，灵活性强，透明度高，而不需要反复调整和校验参数。
2 碳排放权初始分配
根据全球碳减排的长期目标，本文基于MACs分析和比较不同分配方案下的减排成本及其在各国(区域)之间的分布。由于数据的限制，本研究只关注能源活动及工业过程相关的
排放，而不考虑由于土地及土地利用变化产生的排放和其他温室气体排放。在全球排放路径上，本研究选取了政府间气候变化专门委员会(IPCC)排放情景特别报告(SRES)中ALB情景作为基准情景，选取典型浓度路径RCP3-PD以及稳定浓度路径S450、S550作为稳定温室气体浓度的全球排放路径，见图1。
本研究考虑目前文献中主流的12种典型分配方案(见表1)。
图1 全球减排目标
Fig.1 Global reduction targets
图2 主要国家2001－2050年需要进行的减排
Fig.2 Required reductions of main countries in 2001-2050
图2比较了主要国家相对基准排放需要做出的减排努力(负值表示减排，正值表示排放配额在基准排放之上)。据图可知，为达到稳定浓度目标，无论何种方案，几乎所有国家都必须包含其中。相比发展中国家，发达国家的减排率整体分布更靠下，这说明其需要承担更多的减排义务。而对于排放尚未达峰的发展中国家，基于等人均历史累计排放的EPCCE能够基本满足排放需要，是对其最为有利的方案。按强度趋同的EIC则明显有利于发达国家。除了这两种方案，在RCP3-PD和S450路径下，不管基于何种方案分配，中国需做出45％左右的减排(RCP3PD：－39％－－49％，S450：－39％－－52％)，S550路径由于全球允许排放空间较高，减排率在MS下为22％，在其他9种方案下为37％左右(－30％－－43％)。需要指出的是，具体数值与我们选取的基准情景是相关的。
3 测算方法
3.1 方法学
图3 方法学示意图
Fig.3 Methodology schematic diagram
3.2 动态MACs获取
本文采用的MACs来自全球变化评估模型(GCAM)。GCAM[18]由美国联合全球变化研究所开发，是目前最为开放的综合评价模型。它将全球分为14个区域，是一个动态递归的局部均衡模型，在对能源商品及农业产品供需达成平衡的过程中模拟市场均衡价格，并可通过设置排放上限或征收碳税的方法实现碳市场配置。
GCAM的运行区间为1990-2095年，以5年为步长。由于其最近的基年为2005年，本研究讨论2010－2050年间的减排成本，这就涉及到估计中长期MACs的问题。Morris等[19]通过研究EPPA MACs发现，某一年的MACs与之前年份的减排路径高度相关。由于未来MACs的获取先于实际减排的发生，它不能总是精确地响应真实减排策略。为了获取概括技术进步、学习效应等系统动力的一般动态MACs，我们参照了荷兰环境评估署(PBL)开发FAIR模型时采用的碳税线性插值法[20]。
据此，从GCAM推导目标年各区域MACs时，政策情景为：针对排放施加碳税，2005年碳税设置为0，目标年设置为预期碳税，中间年按线性插值设置。通过施加不同的预期碳税连续运行GCAM，可以得到多个“碳税－减排”的组合，进而给出目标年的MACs。
3.3 GCAM MACs
图4提供了GCAM得出的中国和美国(区域)在2015、2030和2050年的MACs(我们得到了GCAM所有区域2010－2050年间每隔5年的MACs，这里以此为例)。为了使MACs能够运用于不同模型的不同情景，用相对基准排放减排做横轴。由于技术水平更高、可供选择的先进减排技术更多，在同样的减排比例下，从2010、2030到2050年，边际减排成本逐年降低。在给定年份，结合减排潜力，等减排率下美国的边际减排成本要高于中国，但这一差距随着年份延后逐步缩小。考虑到MACs的性质，可利用过原点的多项式对其进行拟合。结合研究情景排放量，这种相对MACs可以很快地转换为以减排量为横轴的绝对MACs(图4，IPCC SRES A1B情景)。由于排放总量不断增加，同等减排量在越晚的年份相对减排率更低，因此，等量减排下边际减排成本随时间逐渐减小。
4 减排成本
由于全球模型是按区域而非国家划分，因此本研究首先将排放配额从国家聚合到GCAM的14个区域。考虑到各区域间经济规模存在巨大差异，我们用减排成本占GDP的比重作为测算和比较指标。GDP可通过市场汇率(MER)或购买力平价(PPP)进行描述，Nordhaus和Boyer[21]及Cantore和Padillia[22]指出，已有研究对各国GDP及排放强度增长的预测多依赖MER GDP展开，且在实际交易发生时资金都通过汇率转换。为保持数据的一致性，他们建议使用MER。因此，本研究采用以M’EFI为基准的GDP。
图4 相对 MACs(a)和A1B绝对 MACs(b)
Fig.4 Relative MACs(a)and A1B absolute MACs(b)
4.1 全球成本
图5给出了市场排放许可价格及全球总减排成本。根据科斯定理[23]，通过交易，所有分配方案在同一情景(路径)下的均衡完全一致。从2010到2050，随着全球减排目标不断提高，许可价格迅速增长。并且，不同路径下许可价格的变化趋势、相对大小与各路径减排压力(图1)是一致的。在所有路径下，全球减排成本占GDP比重都将在2040年前不断增加，到2040年达到峰值(RCP3-PD，S450和S550分别为GDP的1.66％，1.44％和0.94％)。此后，由于总成本增速缓于全球GDP，开始逐年下降。
4.2 成本分布
设置年折现率为0.05(参照GCAM)，将2010－2050年间成本(中间年通过插值获得)和GDP折现到2010年，则减排成本的分布由图6给出(负值表示从排放交易中获取的收益)。可以看到：由于不同的减排目标、MACs和GDP水平，各区域减排成本占比存在很大差别；分配方案对区域成本及其分布的影响明显显著于全球排放路径。
对发达区域而言，EPCCE给予其相当高的减排成本。EIC可使人均排放水平中等的区域(日本、韩国和西欧)获得一定收益，除此之外，所有发达区域在所有方案下均是市场买方。不论方案和路径如何，由于高人均排放和中等GDP规模，前苏联地区总面临着最高的成本负担，其次为东欧，而日本和韩国的减排成本占比相对最低，分别不超过0.68％和0.72％。
图5 许可价格(a)及全球减排成本(b)
Fig.5 Allowance price(a) and global abatement costs(b)
对发展中区域而言，不同方案下减排成本的分布相对较为分散，特别是低收入区域。在几乎所有方案和路径下，中东地区的减排成本占GDP比重都为最高，其原因与前苏联地区相同。相反，由于排放、GDP总量和人均水平均较低，在EIC以外的11种方案下，通过卖出排放许可，印度和非洲可以获得巨大的资金补偿来推动其经济社会发展，成本占比分别为印度(RCP3-PD：－4.41％—0.15％，S450：－6.11％—0.06％，S550：－5.14％—0.40％)和非洲(RCP3-PD：－4.12％—0.32％，S450：－5.62％—0.28％，S550：－4.82％—0.28％)。此外，东南亚地区在EPCCE和EPC下可通过出口获得净收益，拉美地区的减排成本配置则与发达区域相近。作为一个排放快速增长的新兴经济体，除去EIC和EPCCE方案，2010－2050年间中国(区域)的总减排成本占比对分配方案基本保持稳定：RCP3-PD为0.28％—0.71％，S450为0—0.79％，S550为－0.34％—0.52％。
图6 2010－2050年间区域减排成本及分布：发展中区域(a)与发达区域(b)
Fig.6 Regional abatement costs and their distributions in 2010-2050:developing regions(a) and developed regions(b)
5 结论
实现长期目标需要包括所有国家，而不同碳排放权分配方案施加的减排成本则直接关乎各国合作应对气候变化的积极程度。对减排成本的讨论具有不确定性，MACs为其提供了一种灵活有效的工具。本文通过碳税线性插值从GCAM获得了动态MACs，基于此对12种典型方案下2010－2050年间减排成本及其分布进行了测算和比较，基准情景选取了IPCC SRES A1B，排放路径选取了RCP3-PD、S450和S550。
从全球角度，若排放权可自由交易，减排成本占GDP的比重将在2040年达到峰值，其大小主要由全球减排目标决定。从区域角度，总体上看，前苏联地区和中东地区是减排成本占GDP比重最高的区域，而这两个国家集团也正是气候变化谈判中立场相对消极的集团。由于较低的发展水平和人均排放，印度和非洲则将是配额交易的主要受益者。分配方案是决定区域减排成本的首要因素，相比发达国家，发展中国家的减排成本更易受到方案选择的影响。全球排放路径只在一定程度上影响区域成本的绝对值。对某一区域而言，排放路径并不改变各分配方案所施加减排成本的相对大小关系。对某一方案而言，它也不改变各区域所承受减排负担的排序。
在本研究情景中，以MER以基准，中国在10种分配方案下的总减排成本基本稳定在GDP的0.5％左右。由于本文虚拟了一个完全有效的全球碳排放权交易市场且以成本最小化为目标，该值可视为成本的一个下界。因此，中国在未来发展过程中应更注重结构优化和科技进步，努力实现经济规模和排放水平相协调。本文只讨论了一种基准情景，而基准情景的选择将直接决定全球减排目标、绝对MACs及GDP增速，从而对分析结果造成影响，故后续研究可对此展开进一步的敏感性分析。
收稿日期：2013－06－16