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中金 | 碳中和:同一碳排放,不宜统一碳定价

2021-3-25 07:29

来源: CICC_Perspective

伴随着全国统一碳市场即将迈入正式启动阶段,关于碳中和政策工具的讨论也几乎到了言必称碳市场的程度。事实上,这样一个看似无需讨论的必然之举,可能隐含着几个被有意无意忽略掉的重要问题,例如:把不同行业纳入同一个碳市场是否合适?碳排放权被投入到不同的生产活动中,是否应该被要求面对同一个碳价?统一碳市场会不会有什么出乎意料的溢出影响?碳市场之外,是否还有类似或者不同的碳中和政策工具值得选择?本文基于绿色溢价对这些问题进行了探讨,结果表明:①适合纳入碳市场的主要是电力、钢铁两个行业,交运、化工、建材行业可能更适合碳税的碳定价机制;②统一碳价的思路并不可取,应采取差别碳价;③相比于理论上的碳的社会成本折现,绿色溢价下的平价碳成本可能更适合作为现实中制定碳价的参考依据。


要点


近期,生态环境部表示,全国碳市场建设已到了最关键阶段,确保今年6月底前启动上线交易[1]。从推动碳中和的政策工具角度看,这可能是今年最重要的举措。事实上,自去年9月“碳达峰、碳中和”目标提出以来,社会各界对于碳市场的关注热度就持续升温,有关部门在2020年9月即表示:发电行业已经做好了纳入全国碳排放交易市场相关准备,“十四五”期间要进一步加快碳排放交易市场的建设,把其他重点行业加快纳入进来,包括钢铁、水泥、电解铝等七八个行业[2]。伴随着全国统一碳市场即将迈入正式启动阶段,关于碳中和政策工具的讨论也几乎到了言必称碳市场的程度,似乎碳市场已经成为了制定碳中和政策时的必然选择。


事实上,这样一个看似无需讨论的必然之举,可能隐含着几个被有意无意忽略掉的重要问题,例如:把不同行业纳入同一个碳市场是否合适?碳排放权被投入到不同的生产活动中,是否应该被要求面对同一个碳价?统一碳市场会不会有什么出乎意料的溢出影响?碳市场之外,是否还有类似或者不同的碳中和政策工具值得选择?本文基于绿色溢价对这些问题进行了探讨,结果表明:①适合纳入碳市场的主要是电力、钢铁两个行业,交运、化工、建材行业可能更适合碳税的碳定价机制;②统一碳价的思路并不可取,应采取差别碳价;③相比于理论上的碳的社会成本折现,绿色溢价下的平价碳成本可能更适合作为现实中制定碳价的参考依据。


为阐述这些结论背后的逻辑依据,我们将在下文中探讨如下几个问题:①对碳中和相关的碳价概念进行区分,作为进一步探讨的基础;②剖析统一碳价思路背后存在的逻辑问题,基于社会净成本的概念提出差别碳价思路;③从绿色溢价的角度,为差别碳价提供更现实的计算方法;④基于绿色溢价,去探讨适宜不同行业的碳定价机制,以及碳市场交易机制的建设问题;⑤从社会治理角度探讨降低绿色溢价的可能性。


正文


“一碳”究竟:社会成本,还是社会净成本?


在理论、政策以及日常语境中,存在着多个相似但不同的碳价概念。这些概念在各自的语境下内涵是清晰的,但当进行跨语境的探讨时,尤其是探讨碳定价问题时,可能会出现一些歧义。为此,世界银行曾经对这些不同的概念做出过区分和界定[3]。就本文需要探讨的问题而言,主要需区分理论碳价和显性碳价。其中,理论碳价是指Nordhaus所称碳的各期社会成本的折现值;显性碳价则对应着碳市场中交易决定的碳价,以及碳税税率。


由于理论碳价通常被认为是制定显性碳价的重要基础,因此美国新总统拜登上任伊始便于1月20日宣布,将会借鉴Nordhaus等人的模型来测算理论碳价,不过他对理论碳价的具体措辞是“Social cost of carbon”[4],以直观表达理论碳价与显性碳价之间的关系。下文中,将采用“碳的社会成本”来表示理论碳价,并简称为碳成本,显性碳价相应简称为碳价。


图表:碳成本与碳价(美元/吨碳)[5]

资料来源:Nordhaus(2016),世界银行,EEX,中金研究院。注释:平价碳成本为根据2021年绿色溢价测算的中国平价碳成本;欧盟EU ETS碳价为欧盟碳交易市场2020年现货交易价格的算术平均值;平均碳税为2020年世界银行数据计算的各国碳税平均值。


事实上,这并不是美国政府第一次测算碳成本,奥巴马政府曾于2010年对碳成本进行过测算,当时的结果折现到2020年大约是26美元/吨碳[6],2016年更新计算后的碳成本为42美元/吨碳。2017年,刚上任不久的特朗普再次更新了碳成本的计算,结果显示美国碳成本仅有不到7美元/吨碳[7]。无论是反对还是支持减排的美国决策者,都是通过碳成本的测算来支持自己的观点,反映了在主流认知框架下,碳成本对于碳价制定的重要意义。由于碳定价又被看作是最重要的碳中和政策工具,因而碳成本的测算在一定程度上也可以被看作整个碳中和政策的重要基础性工作。


然而,对于这个重要的基础性数据,不但决策层并没有一致的看法,学者之间的分歧也很大。例如,著名的气候经济学家Nordhaus测算的碳成本大约是37美元/吨碳(2020年)[8],被Nordhaus在碳成本测算方面重点批判的另一位经济学家Stern,他的方法对应的碳成本大约是266美元/吨碳[9]。我们基于绿色溢价测算的中国平价碳成本约为377元人民币(约58美元)/吨碳。为什么同样一个碳排放,不同方法测算的碳成本差异这么大?究竟应该从什么样的角度去理解碳成本?我们为什么要从绿色溢价的角度去测算碳成本?这对于碳中和政策而言,又有什么样的含义?


对这些问题的探索,离不开对外部性的讨论。1920年,英国经济学家亚瑟•庇古对于外部性问题进行了开创性研究,目前对于碳成本的主流测算方法几乎都可以追溯到庇古的这一思想,即社会成本内部化。这个理论简单清晰,但技术层面的测算方法却异常复杂且分歧很大。前述Nordhaus和Stern的一个重要分歧来自于两人对折现率的看法高度不同;奥巴马政府和特朗普政府的分歧不只在于贴现率,也包括覆盖的范围,前者着眼全球,后者只测算了美国的社会成本。


图表:碳成本与贴现率

资料来源:Nordhaus《Revisiting the social cost of carbon》2016,中金研究院。

注释:“DICE base”方形点是Nordhaus于2016年测算时使用的贴现率和相应的碳成本,“Stern”三角点是根据《The Stern Review》中的假设贴现率测算的碳社会成本。


即便是奥巴马政府自己的测算,也用了三种不同的计算方法,分别是DICE、PAGE和FUND模型。其中,DICE是最基本的测算方法,在这个内生增长模型中二氧化碳通过影响温度进而影响整个社会产出,但没有考虑碳排放对经济不同组成部分影响的差异。PAGE模型和FUND模型在一定程度上弥补了这个不足,分别考虑了碳排放对不同地理区域和不同行业影响的结构性差异[10]。


不过,这些看似严重的分歧背后,似乎都有意无意的忽略了这样一个问题:不同行业的碳成本是否不一样?或者说,按照当前的主流测算方法,同一个经济体内部只有一个碳成本。由于碳成本是碳定价的重要参考依据,这样一个不考虑行业差异的统一碳成本测算,似乎已经对于现实碳定价逻辑产生了重要影响,即同一碳成本意味着同一碳价。比方说截止到2020年,全球最大的碳交易市场欧盟EU ETS已经覆盖了电力、交运等14个行业,同一个市场中这些行业面临是同一个碳价。中国也有类似的情况,即将启动的全国统一碳市场,在当前主要覆盖了电力行业,未来还将会覆盖钢铁、水泥、电解铝等高排放行业,似乎也意味着这些不同的行业纳入统一市场后将会面临同一个碳价[11]。


问题是,主流碳成本测算隐含的同一碳价思路是否合适?庇古最初的论述对于思考这个问题依然有借鉴意义,他认为:All such effects must be included— some of them will be positive, others negative elements— in reckoning up the full physical net product of the marginal increment of any volume of resources turned into any occupation[12]。也就是说,庇古实际上讨论的不是社会成本,而是作为社会成本与社会收益之差的社会净成本。


另外一位对外部性问题做了深入研究的经济学家科斯,在具有里程碑意义的《社会成本问题》(1960年)一文中,虽然质疑了庇古税的可行性,但也明确写道:the problem is to devise practical arrangements which will correct defects in one part of the system without causing more serious harm in other parts[13]。也就是说,科斯思考外部性的角度依旧是一个社会净成本的概念。


由于存在社会成本和社会净成本的差异,对于统一碳价的碳定价思路似乎应该抱有一定的怀疑态度。或者说,如果将碳价视作一种对碳排放的惩罚措施,是否意味着对于不同行业产生的碳排放应该采取不同程度的惩罚?比方说,假如一个比特币挖矿者通过燃烧煤炭的方式去支撑挖矿的能源消耗,另一个是大量民众在冬天通过燃煤来御寒,这两种行为明显都会产生碳排放,这两种排放行为是否应该适用于同样的惩罚措施,比方说都纳入统一碳市场中承受同样的碳价?如果从社会成本的角度看,同样一单位的碳排放,无论是御寒产生的还是比特币挖矿产生的,都对社会造成了同样的伤害,似乎应该适用同样的惩罚。但是,耗费大量碳排放权去“挖”一种本可以轻松印刷出来的“货币”,与耗费大量排放权去挽救严寒威胁下的生命,这两种碳排放权消耗造成的社会收益明显是不一样的,自然也不应该受到同样的处罚。


这样一个基于社会净成本,而非社会成本角度的碳成本分析,拓展到更一般的意义上,意味着对于社会收益不同的行业而言,也应该适用不同的碳价水平,进而是否可以得出这样一个推论:对于社会净成本不一样的行业而言,去计算一个同样的碳成本可能是不太合适的。随之而来的、更具有现实意义的问题是:对于现实的碳定价而言,把社会净成本不同的行业纳入到一个统一碳市场、去承受同一个交易出来的碳价,或者说对社会净成本不同的行业制定同一个碳税税率,是否合适?我们将结合绿色溢价,对这个问题进行探讨。


绿色溢价与碳定价机制的选择


社会净成本角度的思考,有助于我们摆脱上述主流碳成本测算可能产生的误导。不过,无论是基于社会成本,还是社会净成本,本质上都是一种理论上可行、现实中计算难度很大、误差也可能很大的概念。除了前述分母端的贴现率之争外,更大的困难在于如何定义分子端的社会成本。对此,Stern认为准确衡量气候变化的外部性非常困难,因为:①气候变化的成因和后果都是全球性的,排放同一当量的二氧化碳所造成的经济伤害与地域无关,这与公共健康问题和空气污染不同,区域性的气候变化与全球气候变化息息相关;②温室气体排放的影响会随时间推移持续发展,温室气体可能在大气中滞留数百年,目前的气候系统对温室气体累积产生的影响会有滞后性;③温室气体对人类社会造成的潜在影响存在很大的不确定性,难以估算[14]。


即便是对于贴现率和社会成本都作出种种假定后,具体的计算过程中,困难依然很大。以奥巴马时期的测算为例,三个模型不但模拟了5%、3%和2.5%三种贴现率的情境,而且每个具体计算模型的初始设定中,都蕴含了一些会影响碳成本大小的参数随机生成过程,因此每次模拟中得到的最终结果都有所不同。为了尽可能缓解随机扰动造成的单次碳成本计算结果不可信问题,每种模型重复计算了10000次。这一次,拜登准备花一年半的时间去更新碳成本的计算[15],这既体现了主流框架下测算碳成本对于碳定价乃至整个碳中和政策制定的重要性,也是因为这个计算过程高度复杂、不确定性很大、投入成本比较高。


图表:2021年中国高排放行业的平价碳成本(元/吨碳)

资料来源:CEADS,中金公司研究部、中金研究院。


基于社会成本去计算同一碳成本尚且如此困难,如果从社会净成本的角度去测算各行各业的差别碳成本,由此产生的相关内涵界定争议与不确定性,计算所需要的时间投入和资源消耗,可能比计算统一碳成本大得多。但是,如果不考虑计算难度,仅考虑合理性的话,前文关于社会净成本分析的表明,确实应该为不同行业计算不同的碳成本。因此,有必要在碳成本测算的理论方法之外,换一个思路去思考如何更可行的测算差别化碳成本、进而推动差别化碳定价的现实问题。


目前看,绿色溢价可能是解决上述问题的较好方法。需要说明的是,绿色溢价的分析思路,并不是来自于严格经济学意义上的社会成本,而是来自于当前行业有排技术和零排技术之间的成本差异,本质上是一种平价碳成本,即需要排放者为碳排放付出的额外成本,以确保排放者生产成本与碳中和技术下的生产成本平价。对比来看,目前主流的碳成本计算可以看成是一种由远及近的理论测算方法,是将碳排的未来伤害折现到当下;绿色溢价反映的是一种由近及远的问题解决思路,强调通过促进当前碳中和技术的发展来解决未来的碳排放问题。


因此,基于现实的绿色溢价,比基于理论的主流碳成本,似乎具有更优的现实意义。更重要的是,绿色溢价可以体现出社会净成本角度下差别碳成本、进而差别碳价的政策含义。接下来,将主要基于绿色溢价的分析框架,去探讨有关如何实现碳定价的问题,主要包含三个方面:1、不同行业是否应该采取不同的定价机制?2、不同行业是否应该有不同的定价水平?3、如果需要制定差别碳价的话,各自行业是否存在差别化的碳价参照基准?



庇古VS科斯:碳税与碳市场的同与不同


作为两种基本的碳定价机制,碳税和碳市场的理论渊源分别来自于庇古和科斯。庇古和科斯对于外部性问题的思考虽然都有社会净成本的角度,但是对于如何实现社会净成本的内部化,两者的看法并不一致。庇古的方法是庇古税,科斯认为庇古税是一种难以实现的设想,因为很难知道合适的税率究竟应该定多少,他主张通过明晰产权的方式,通过市场自由交易对外部性定价。


实践中,截止到2019年,全球计划实施和实施中碳交易机制是31个、碳税机制是30个,约覆盖全球温室气体排放量的22%;其中,征收碳税的代表性国家主要有北欧的丹麦、芬兰、挪威、瑞典等[16];目前最大的碳市场是EU ETS,较有代表性的碳交易机制还有美国的RGGI。对于这两种定价机制,我们将主要从减排效果、交易成本、公共收入的使用三个维度去分析两种机制的同与不同,最终结合绿色溢价去探讨两种定价机制对于中国的适用性问题。


图表:各国碳税税率水平(美元/吨碳)

资料来源:World bank《State and Trends of Carbon   Pricing 2020》,中金研究院。

注:数据截至2020年11月。


图表:EU ETS碳排放权期货价格(欧元/吨碳)[17]

资料来源:ECX EUA futures from ICE,中金研究院。

注:数据截至2021年3月。


(1)相对于碳税,碳交易的减排效果更确定


由于增加了碳排放的成本,因此无论是碳税还是碳交易,都是有助于降低碳排放的。但从机制运行的内在逻辑上看,两者还是有一些内在差别。碳税本质上是一个事先确定的固定碳价,市场主体因此可以对减排技术研发、投资形成一个比较稳定的收益预期,这有利于促进创新,但将不确定性留给了能否有效降低排放量。


图表:有关碳税对排放量影响的实证研究

资料来源:Erik Haites2018,Experience with Carbon Taxes and Greenhouse Gas   Emissions Trading Systems,中金研究院。


图表:北欧四国碳排放量与人均GDP(%右轴)

资料来源:European   Environment Agency (EEA),中金研究院。


因为只要增加一单位碳排放的收益能够覆盖碳税成本,那么企业还会持续增加碳排放。或者说,碳税只能确保排放比不征收碳税的情形下要低,但最终是否能够实现碳排放量的绝对下降,却有较大不确定性。对1981-2007年间瑞典、挪威等北欧国家减排的实证分析也印证了这一点,与不征收碳税的基准情形相比,碳税大约会降低2.8-4.9%的排放量。与此同时,芬兰、丹麦、瑞典、挪威等北欧四国施行碳税后的排放绝对量并没有明显的下降态势,或者下降的幅度明显小于加入碳市场之后的降幅。


图表:欧盟EU ETS设定的排放总量和最终排放量

资料来源:EEA, 中金研究院。


图表:美国RGGI设定排放限额和实际排放量

资料来源:RGGI COATS,中金研究院。

注:2020年RGGI从9个州扩为10个州,因此配额总量上升。


图表:中国碳市场试点下的排放强度变化[18]

资料来源:《中国碳交易试点政策对城市碳排放绩效的影响及机制》,中金研究院。


与碳税的总量约束乏力相比,碳交易的总量控制机制比较好的解决了这个问题。由于碳排放量的上限是提前设定好的,即便是在经济过热的情况下,最终的碳排放也难以显著超越事先确定的上限。因此,碳市场与碳税一大不同在于,它给出了一个比较确定的碳排放量下降路线。以欧盟为例,1990-2019年欧盟GDP增长60%的同时,碳市场覆盖单位的实际排放量基本上没有突破设定的排放总量限额。类似的情况也存在于覆盖了美国东北区域10个州的RGGI市场。中国方面,对2010至2016年碳交易试点前后地级市碳排放强度的研究表明,在排除地区差异等因素的影响后,碳排放权交易对试点城市碳排放强度的降低具有统计意义上的显著作用[19]。


图表:EU ETS第一阶段的部分(2005年11月21日-2007年12月31日)几类资产的收益率与标准差[20]

资料来源:Yuan Tian等(2015),中金研究院。注:右轴为平均值。


图表:EU ETS第二阶段的部分(2008年1月1日-2012年12月5日)几类资产的收益率与标准差[21]


资料来源:Yuan Tian等(2015),中金研究院。注:右轴为平均值。


不过,这并非意味着碳交易机制就是完美的。事实上,与碳税相比,作为一种数量型碳定价机制,碳市场在增强了碳减排量的确定性同时,付出的代价是碳价的不确定性。因为在纯粹的碳市场中,碳排放权的供给是没有弹性的,一旦经济波动引发碳排放权需求的变化,这种需求侧冲击的吸纳方法将只能体现在碳价方面。这也造成了碳市场下碳价的高度波动性。高度波动的碳价意味着企业投资低碳技术的回报预期是不确定的,这不利于促进碳中和相关技术进步。


(2)相比于碳市场,碳税机制的交易成本较小


正如新制度经济学所强调的,资源配置机制的运行是有成本的。由于两种碳定价机制内在的运行逻辑不一致,因此以监测、报告、核查(MRV,即monitoring, reporting and verification)衡量的交易成本,两者存在比较明显的差距。如图表13所示,碳市场的交易成本通常高于碳税。之所以会有这种差别,在很大程度上是因为开征碳税借助于现有的征税体系,不需要构建起一套全新的专用MRV体系。


碳交易则不同,这并非一个经济主体自发逐利形成的既有市场,而是一个依赖于法律等命令型政策作为制度基础建立起来的、新的专用市场。与碳税的定价机制相比,作为一个人为创设的新市场,其有效运转需要比碳税参与者更多的市场主体通力合作,这会产生更多的新协调、监督成本:一方面,在人为创设的市场,其基础制度的有效运转不是依赖于市场逐利本性,而是依赖于命令型政策的强制执行,这可能需要投入大量资源,比方说如何分配碳配额,无论是免费分配制度,还是有偿分配制度,均需要足够的资源监督这个过程,否则很容易产生低效的分配;另一方面,是在碳市场中,参与者不只有政府和排放企业,作为基础设施的交易所,还有为了提升定价效率而引入的中介机构、大量机构投资者,甚至还会有个人投资者,交易的产品除了现货之外,还有期货、期权等,这意味着碳市场需要量身定制新的MRV体系,以增强对各参与主体的监督,更多参与者之间的互动也意味着更多的交易成本。


图表:企业为两种碳定价机制付出的MRV成本(2012年)


资料来源:Jessica   Coria(2019)《Transaction Costs   of Upstream Versus Downstream Pricing of CO2 Emissions》,中金研究院。注:公司数量为参与问卷调查的企业数量,这些企业共分为五类:所有受到碳税制度MRV管制要求的企业;所有受到EU ETS制度MRV管制要求的企业;同时受到碳税制度MRV和EU ETS制度MRV管制要求的企业;只受到碳税制度MRV管制要求的企业;只受到EU ETS制度MRV管制要求的企业。该调查问卷中成本分为三种:1. 内部成本,主要是企业内部对MRV制度需要付出的管理和实际工作,以需要付出的全职工作的时间和货币两种形式进行计量;2.企业的外部成本,按照MRV规定所订立的顾问服务合约所付出的成本,以货币进行计量;3.资本成本,即为了碳排放相关的测量、监控、记录和数据储存而付出的成本。


(3)碳定价收入分配:碳税可用于促进公平,碳交易更侧重于提高效率


无论是碳税还是碳交易,都会存在直接的碳排放价格,再加上定价机制运行的交易成本,这会造成两个问题,微观上的企业竞争力下降,和宏观上的碳泄露(Carbon Leakage)。解决这些问题的一个思路是,合理运用碳定价带来的公共收入。这个公共收入,在碳税的情况下体现为政府税收,在存在拍卖制度的情况下体现为政府拍卖碳排放权的公共收入。理论上来讲,这两种收入虽然流进政府的渠道不同,但都可以用来纠正碳定价带来的企业竞争力下降和碳泄露问题。


图表:欧盟2016年碳定价收入的使用约束形式和支出结构

资料来源:OECD《The use of revenues from carbon   pricing》,中金研究院。


但在实践中,碳税和碳市场所得公共收入的使用方式,还是有些侧重点的不同。在收入使用方向的规定上,由于碳市场的拍卖收入并非像碳税那样直接纳入国家财政,因此78%的碳市场拍卖收入会以法律的形式约束其使用方向,以避免财政纪律约束缺位下公共收入的不当使用。但对于碳税的使用却没有这么严格,大约只有43%的碳税是以法律形式规定使用方式,因为碳税进入政府财政系统,受到已经存在的财政纪律约束,需要施加额外约束的必要性没有碳市场那么大。


在最终的使用方向上两者也存在一些差别。以碳税为例,由于它直接进入到税收系统,因此在使用的最终方向上也更多的体现出公共财政属性。OECD报告中提到,欧盟2016年一半以上的碳税收入是用于减税、退税等税收政策方向的,其中有一部分体现了追求公平的公共财政色彩,例如,挪威在征收碳税的同时,减免了其他部门的一些税收,并将碳税收入一部分投入养老基金等财政支出项目[22]。加拿大不列颠哥伦比亚省规定碳税收入可以一次性退税补偿给低收入人群,起到了转移支付的公共财政作用[23]。2019年,美国国会提出的《The Climate Action Rebate Act of 2019》,拟将碳费(Carbon Fee)的70%通过每月退税的方式返还给中低收入居民手中[24]。


与碳税的公共财政属性不同,碳市场的收入则呈现一定的专款专用色彩,为了降低碳排放而获得的拍卖收入,主要还是直接用于了促进减排方面的开支。根据OECD研究,碳市场拍卖收入中的86%存在明确的使用方向约束(78%是法律约束,8%是政治承诺),其中,最大的支出项目是推广绿色出行(占比22%),即一些国家利用拍卖收入来发展面向公众的电气化交通和其他低碳出行方式,例如加拿大提升交通电气化水平、意大利补贴低碳出行、美国加州用于建设连接该州主要城市的高速铁路等;其次是用于提升能源使用效率的开支,例如法国、意大利对学校等公益机构建筑物采取了节能改造;支持可再生能源发展以及补贴绿色研发这两项占比也比较大,例如英国2016年的可再生发热激励(Renewable Heat Incentive)计划总拨款的一半来自于拍卖收入[25]。


总之,碳税和碳市场拍卖所得的公共收入,虽然理论上可以做到使用方式无差别,但由于它们形成公共收入的途径不同,在实践中的侧重点上还是有所差别。碳税在使用方向上不只局限于碳中和领域,具有一定的“取之于民,用之于民”的公共财政属性,会有一部分用于支撑其他领域的减税,或者转移支付等,能够在促进公平方面发挥一些作用。碳市场拍卖收入则具有较强的“取之于碳,用之于碳”属性,主要集中在提升碳中和效果方面,在一定程度上有助于缓解碳市场中价格波动较大对于绿色投资、创新的不利影响。



绿色溢价视角看定价:碳市场为主,碳税为辅


在目前的碳定价机制选择中,似乎只是从排放占比这一个维度,强调通过碳市场的方式来约束高排放行业,这并不符合社会净成本视角的差别碳价要求。而且,综合减排效果、交易成本以及公共收入使用三个方面看,碳税和碳定价两种机制各有优劣,并不存在一个绝对好于另一个的确切结论。如下图所示,如果仅从提升减排量的确定性这个角度看,似乎碳交易确实是个理想的选择,但这也意味着有可能付出更高的交易成本,在贫富分化日益严重的社会背景下,也丧失了一个通过碳税促进公平的机会。


图表:碳税和碳市场的优劣对比


资料来源:中金研究院。


更重要的是,通过碳市场来约束碳排放,意味着相关行业将会面临较大的碳价不确定性,这不利于相关行业的绿色投资与技术进步。从实现碳中和的策略上来看,碳定价固然是最重要的政策手段之一,但技术进步对于最终实现碳中和而言可能更具有决定性意义。因此,从这个角度看,我们有必要重新审视通过单一的碳市场来实现碳定价的思路。


图表:行业排放占比与绿色溢价

资料来源:CEADS、Wind,中金公司研究部。

注:排放占比为2017年数据,绿色溢价比例为对2021年的估算。


图表:行业绿色溢价

资料来源:CEADS、Wind,中金公司研究部。


在这方面,绿色溢价的测算依然可以给我们一些有益的启发。绿色溢价对于碳定价的意义,不只是支撑符合社会净成本理论下的差别碳价含义,更重要的价值是可以衡量各个行业碳中和技术的成熟程度。通常而言,如果行业的绿色溢价越高,则意味着行业的碳中和技术还不够成熟,也意味着这些行业在碳中和之路上更加迫切的需要激励技术创新。这样我们就可以从绿色溢价、排放占比两个维度去思考如何选择碳定价机制的问题,以更好利用两种定价机制的优点,来实现更有利于促进相关行业碳中和的政策组合。


具体而言,从选择碳定价机制的角度出发,我们需要将上述八个行业再做一个划分,将排放占比平均数11%作为划分高排放和低排放行业的标准;将以排放占比为权重的加权行业绿色溢价比例(即前述“中金绿色溢价指数”)34.6%,作为划分高、低溢价行业的标准。这样就可以把上述八个行业分成四个部分,即:高排放、低溢价的电力、钢铁;高排放、高溢价的建材;低排放、高溢价的交运、化工;低排放、低溢价的有色、石化、造纸。


图表:绿色溢价与碳定价机制选择

资料来源:中金研究院。


对于高排放、低溢价的电力、钢铁而言,分别是17%和15.4%的绿色溢价比例,意味着在经济层面看碳中和的技术已经相对成熟,对于技术创新的需求程度不如高溢价的行业迫切,与此同时,这两个行业的排放占比分别高达44%和18%,合计占总排放量的62%。因此,电力、钢铁两个行业比较适合采用碳市场的定价机制,这样既可以有效的促进整体排放量的下降,又不需要太担心不确定的碳价不利于这两个行业的技术创新。


对于低排放、高溢价的交运、化工,逻辑正好反过来,主要的碳中和策略应该是促进创新,而不是强力约束其排放量。具体而言,这两个行业的绿色溢价比例分别为68.1%和53.2%,说明从经济角度看这两个行业的碳中和技术还非常不成熟,迫切需要推进相关研发和技术进步。与此同时,这两个行业的排放加起来只有10%,这意味着即便对这两个行业施加总量约束,它们对总体减排的贡献也不如电力、钢铁明显,而且碳市场中高度波动的碳价可能不利于交运、化工行业的技术进步。因此,权衡利弊,对于低排放、高溢价的交运、化工,可能更适合采取碳税的定价机制。


对于高排放、高溢价的建材,以及低排放、低溢价的有色、石化、造纸等四个行业而言,似乎答案没有那么清晰,需要更进一步的具体分析。以建材为例,排放占比12.6%,八个行业中排第三,基本位于11%的行业平均数附近,与此同时,它的绿色溢价比例高达138%,远高于第二位交运68%的绿色溢价水平。因此,相对而言建材依旧是更需要激励创新和技术进步的行业,因此建材也可能更适合采用碳税的定价方式。至于有色、石化、造纸这三个行业,排放占比依次是0.68%、1.46%和0.26%,绿色溢价比例依次是3.7%、7.4%和10.9%。由于溢价比例和排放占比都比较低,因此这三个行业采取哪种定价机制似乎都可以,更多的取决于决策者更希望看到排放量比较确定的下降,还是促进碳中和技术创新。



构建以“拍卖+期货”为核心的碳市场交易机制


基于绿色溢价的分析表明,电力、钢铁两个行业更适合采取碳定价机制,这两个行业合计占到了总排放的62%。因此,从排放占比的角度看,碳市场虽然不适合作为约束全部行业的定价机制,但确实是最主要的碳定价机制。如前所述,与碳税相比,价格不确定性较大、对创新的激励不足是碳市场存在的主要问题。从欧盟、美国碳市场运行的实践来看,通过合理的交易机制设计能够在一定程度上缓解这两个问题。具体而言,是在配额分配环节推行以拍卖为主的交易机制,在配额交易环节引入期货等衍生品,即构建以“拍卖+期货”为核心的碳市场交易机制。


配额分配环节:应逐步提升拍卖的有偿分配比例


正如科斯定理所称的,在存在交易成本的市场机制中,初期的产权分配直接关系到最终的市场交易效率。因此,碳配额分配是否合理,是整个碳市场运行是否有效的基础。理论上,主要有两种碳配额分配方式,即祖父法、基准法构成的免费分配,和拍卖为主的有偿分配。


在中国,2020年10月28日的《碳排放权交易管理办法(试行)》,在意见征集阶段对有偿分配的提法是“适时引入有偿分配,并逐步提高有偿分配的比例”,在2020年12月31日正式发布的版本中提法改为“以免费分配为主,可以根据国家有关要求适时引入有偿分配”。仅从措辞上看,似乎在正式外发的版本中更多的强调免费分配为主的方式。考虑到在全国统一碳市场运行初期,相关企业没有完全做好为碳排放付出成本的财务准备和业务准备,因此初期以免费分配为主是一个比较合理的安排。事实上,虽然美国RGGI一直以拍卖作为主要的配额分配手段,但在市场规模更大的欧盟EU ETS建设中,第一、二阶段也是以免费分配为主,拍卖从第三阶段开始才成为主要的配额分配方式。


图表:欧盟EU ETS免费配额和拍卖配额比重

资料来源:EEX 欧洲能源交易所,中金研究院。


欧盟、美国(最终)采用有偿分配为主的配额分配方式有助于促进公平。如前所述,碳市场是一种交易成本比较高的定价机制,如果没有拍卖所获公共收入,则政府作为公众利益的代表,将为支撑碳市场的运行付出更多的公共成本,如果没有拍卖收入覆盖这部分支出,对于公众而言并不公平。


更重要的是,拍卖有助于提升定价效率、促进创新。无论是采取祖父法,还是基准法来分配配额,免费配额均意味着配额分配环节价格发现机制的缺失,全部价格的发现工作及波动性风险均由配额交易环节的参与者承担。例如,在欧盟EU ETS免费分配为主2009-2013年中,常常因为免费分配环节价格信号缺失,出现免费配额发放过度的问题,导致碳价一度大幅下跌,影响了市场活跃度。


在缓解碳市场对于创新的不利影响方面,除了可以通过拍卖收入支持可再生能源投资与绿色研发外,更重要的是可以基于拍卖建立价格稳定机制。比方说在欧盟EU ETS中,如果拍卖最终形成的价格低于保留价格,则宣告本次流拍,下次再进行拍卖[26]。美国RGGI中,通过CCR(成本控制储备)、ECR(排放控制储备)两种不同的机制设置了拍卖的价格上限和下限,当拍卖的价格超出触发价格后,监管机构会释放CCR配额使得拍卖价格为CCR的触发价格,如果政策规定的CCR已经被全部释放,那么即使拍卖价格高于CCR触发价格也不再释放;在拍卖价格低于ECR触发价格时,监管机构收回部分拍卖配额使得拍卖成交价格为ECR触发价格[27]。


综上,我们认为在全国统一碳市场起步后,应尽快明确在配额分配环节有偿分配为主的演进方向,逐步提升拍卖比例。


配额交易环节:应考虑引入期货等金融衍生品


如前所述,由于碳排放权的供给弹性较低,碳价波动性比较大成为碳市场存在的主要问题,如何控制碳价过度波动也成为交易机制设计的核心问题之一。2020年12月31日发布《碳排放权交易管理办法(试行)》提出:碳排放权交易应当通过全国碳排放权交易系统进行,可以采取协议转让、单向竞价或者其他符合规定的方式;防止过度投机的交易行为。从此前的中国八个省市的试点来看,涨跌幅限制等现货交易价格管制是防止交易碳价过度波动的主要方式,只有上海环境能源交易所推出了碳远期合约,但受限于中国碳市场整体成熟度,该碳衍生品交易并不活跃。


事实上,现货市场的涨跌幅限制只是一种延迟真实价格信号释放的做法,并非真正有效的价格稳定机制,也并非帮助相关企业规避价格波动风险的有效做法。从欧盟EU ETS的经验来看,在2005年4月欧盟就推出了与EUA(欧盟碳排放配额)挂钩的碳期货产品,2006年10月推出了EUA期权产品,2008年3月和5月,分别推出了与CER(核征减排量)挂钩的碳期货和期权产品,2019年,欧洲EEX交易所中碳金融衍生品交易量达到4.26亿吨,其中EUA期货交易量1.67亿吨,同期碳配额现货的交易量只有5千万吨[28]。


事实上,碳期货等金融衍生品可能是排放企业更重要的价格风险对冲手段。因为碳配额是一种人为创设的排放权产品,且存在比较集中的交割期限。对于生产企业而言,碳配额作为一种资产却无法直接进入生产,如果一直持有到期则会存在经济成本或者机会成本,这会给企业的流动性带来一定的负担。如果引入碳期货,就给了企业一个选择,可以卖出持有的碳配额现货,买入碳配额期货,通过这种操作既有利于对冲价格波动风险,也有助于将碳配额所占用的流动性释放出来、支撑企业发展。对于投资者来说,碳期货等以碳配额为标的的金融衍生品,相对碳配额现货具有更强的金融属性,有助于吸引更多的金融机构进入碳市场进行交易,有利于提高整个碳市场的流动性和定价效率。


碳市场的能与不能:碳交易下的污染物区域转移[29]


统一的碳市场有助于降低碳排放外部性带来的扭曲,使得全国整体的福利水平提高,但同时也可能带来一些问题。一个重要方面是,污染物可能会随着碳排放的地域性转移而发生流动。例如,碳排放驱动的电力行业为下游的制造业提供了源源不断的电力,而电力行业本身也是重要的污染源。用碳越多的省份,可能也具有较多的污染物排放。我们用2017年中国各省碳排放和污染物排放的数据,估计了二氧化碳排放量与传统大气污染物(二氧化硫、氮氧化物、工业粉尘)相关关系,结果如下图所示。


图表:二氧化碳排放与传统大气污染物排放的相关性

资料来源:全国、各省年鉴数据,中金研究院。


可以看出,二氧化碳与这三种传统大气污染物均显著正相关:碳排放多的省份也有更多的空气污染物排放。出现这一结果的原因也很明晰:二氧化碳的排放和大气污染物的排放都源自于经济体的生产经济活动。经济体量越大,碳排放和污染物排放都更多。


二氧化碳与大气污染物的高度相关性会随着全国碳市场的建立而导致不同地区的环境质量发生变化,并在两方面具体影响碳市场建立所能带来的福利。第一,从全局(国)角度看,对于同一个污染物,由于不同省份碳-污染物间弹性系数具有差异,即使两者相关性为正,全局的碳减排在现实中也有可能造成最终污染物排放量的上升,我们应当避免在碳交易的过程中生产过程由碳-污染物弹性较低的省份向碳-污染物弹性较高的省份转移。鉴于此,我们首先估计了每个省的碳-污染物弹性,即各省排放一吨CO2所进行的生产分别会造成多少污染物的排放。由此我们便可以进一步分析随着全国碳市场的建立,在不同的碳减排政策情景下,不同污染物排放的变化。在下图中,最右侧刻画了碳排放强度下降速度从4.5%变化至7.5%时,对应的全国碳的总排放变化。由于2017年强度下降速度已经为6.3%,故而当下降速度目标设置高于6.3%时,总体碳排放将下降(红色),反之则上升(蓝色)。


下图左轴表示的是四类污染物随着碳排放强度下降目标改变而发生的变化。由于总量上碳排放在下降,因此观察到的污染物排放量总体都是同样的下降趋势。但值得注意的是,在碳交易过程中,污染物可能由碳-污染物弹性较低的省份向碳-污染物弹性较高的省份转移,导致碳排放总量的下降却带来污染物总量的上升。在该图中,我们只观察到了二氧化硫的排放量与碳排放量在相同情境下具有大体相同趋势。对于工业粉尘而言,我们注意到,即使碳排强度下降速度目标使得碳总量开始下降,工业粉尘也会继续增加。而对于氮氧化物与氨氮(水污染指标)而言,在碳市场放开的情况下,即使碳排放量上升,污染物总量也可能下降(即碳交易让这些污染物由碳-污染物弹性较高的省份向碳-污染物弹性较低的省份转移),说明碳交易会降低这些污染物排放。


图表:全国碳排强度不同下降速度下的二氧化碳排放与污染物排放

资料来源:全国、各省年鉴数据,中金研究院。


第二,从局部(省际)角度看,由于污染物与大气污染排放量的正相关性,当一个地区的碳排放量增加或减少碳排放时,该地区的大气污染物很可能同步变化。然而,二氧化碳作为温室气体的一种,其污染性质与传统大气污染物完全不同。具体而言,温室气体的外部性是全球性的,它影响到的是整个地球的气温变化进而影响到全人类的福利;而大气污染物的外部性是局部的,一个区域的大气污染物排放主要影响的是该区域本身(尽管存在跨界污染,但其外部性也会随距离的增加大大减弱)。因此,当某一省通过排放权交易大量增加碳排放量时,跟随碳排放转移的大气污染物很可能会对该省的环境造成较大冲击。


以二氧化硫为例。我们根据存在统一碳交易市场时各省的排放量变化以及碳和二氧化硫的相关系数,计算出了各省二氧化硫排放量的变化。如图表22和图表23所示,在放宽政策约束(即碳排强度下降速度)的情况下(4.5%情境,a图),并非所有地区会在增加碳排放的同时增加二氧化硫,开放排放权交易在一些使得二氧化硫的排放量反而下降。在中部的河南,以及西部的四川与云南,这些地方因为拥有较低的边际减排成本,通过出售排放权,影响到的二氧化硫下降均可以超过一万吨。但是,在京津冀及沿海地区,我们可以普遍观察到二氧化硫排放的上升。结合上图可以看出,这一情景下碳排放增加约2%,二氧化硫在全国层面估计会增排超过10%。在严格的政策约束下(7.5%情境,b图),东部沿海地区、中部地区的二氧化硫减排明显,但对于京津冀和少数西部省份,二氧化硫排放依旧是增加的。特别地,可以看出,二氧化硫发生增排的地区将集中于目前环境污染更为严重的京津冀等北方地区,对于环境状况较好的南方,碳市场反而可以进一步改善他们的环境。以上结果可能有两个方面的含义。


图表:碳交易对二氧化硫排放的影响a图

资料来源:全国、各省年鉴数据,中金研究院。


图表:碳交易对二氧化硫排放的影响b图



资料来源:全国、各省年鉴数据,中金研究院。


(1)碳转移可能带来新的污染转移,可能导致污染物排放的扭曲。碳市场是以市场的方式优化跨行业、跨区域的碳资源配置,让减排成本高的少减排,减排成本低的多减排,改善碳排放的扭曲。与碳市场对应的是潜在存在的污染物市场。类似地,与二氧化碳边际减排成本对应的是各类污染物的边际减排成本。在污染物市场缺失的情况下,如果碳排放与污染物排放高度相关,但污染物减排成本与二氧化碳减排成本不一致,可能会造成“污染物减排成本高的多减排,减排成本低的少减排”,导致污染物排放的扭曲。上述实证分析结果初步验证了碳排放与几类重点污染物排放的高度相关性。同时,由于污染物减排成本与二氧化碳减排成本不可能完全一致,因此一定程度的污染物排放扭曲不可能避免。要解决这类问题,需要在提高社会福利的前提下,正确评估污染物的减排成本,了解污染物与碳、污染物与污染物间减排成本的替代互补关系,用合适的方法协调好碳市场和潜在的污染物市场的关系。


(2)全国统一碳市场与环境政策可能存在激励不相容问题。由于碳排放与污染物排放高度正相关,我们需要意识到碳市场与环境政策可能存在激励不相容问题。在全局层面,由于碳排放与污染物在各地的关系存在异质性,因此,全国统一碳市场下增加/减少总量的碳排放,并不同样意味着全国的污染物水平会增加/减少。在地区层面,温室气体是全局性问题,而污染物排放是局部性问题。中央与地方可能会对这两类问题的管制政策具有不同的偏好与要求,由此产生不同的管制动机。其次,鉴于污染物与碳排放高度相关,既有的地区环境政策可能以“交叉补贴” 形式影响碳市场,使得碳排放既受到碳市场的管制,也受到来自污染物监管的影响。从上述结果来看,全国碳市场未必能够促进所有污染物的减排,更重要的是在地区结构上,全国碳市场可能会加剧京津冀等北方地区的空气污染问题,这与许多现有的环保目标可能会有不兼容的地方。因此,需要厘清各类环保政策与气候治理政策间的关系,避免许多重复性、抵触性的政策出现,这既会提高企业的各类交易成本、政府的行政成本,也会造成效率和福利损失。


总之,除了环境政策和统一碳市场存在的矛盾,这种问题也可能普遍存在于与碳排放相关的行业与政策中。例如,鉴于电力减排在碳减排中的关键地位,如何实现碳市场与电力电价改革协调推进,可能需要进行审慎的价格机制设计,并考虑额外具有针对性的监管政策。因此,在通过碳市场推动碳减排的同时,也需要尽快联合分析各类相关市场的交互效应,评估各类监管内容的真实成本,避免对某个专一市场的监管造成事与愿违的外部性。


社会治理:碳价之外降低绿色溢价的政策工具


前述基于绿色溢价视角对于碳定价问题的讨论,都可以看出技术进步对于碳中和的重要意义,甚至可以说是决定性的意义。不过,从全新世时间序列数据看,空气中的二氧化碳浓度上升速度虽然因为工业革命而加速,但这样一种上升趋势事实上自六、七千年前人类进入文明时代就已经开始。也就是说,对于数千年来的温室气体浓度上升趋势而言,技术固然是一个重要的加速器,但根源在于人类的经济活动本身。从这个角度去看碳中和之路,推动技术进步朝着清洁化的方向演进当然是重要的,但加强约束人类经济活动的社会治理工作也不可或缺。


图表:全新世时期温度演化过程[30]

资料来源:Nature,中金研究院。



三类碳中和政策与两类碳排放


碳定价也只是降低绿色溢价的一个方式,而非全部答案。事实上,从规范人类经济活动的角度,可以借鉴环保政策的类型划分法,将碳中和政策工具划分为命令型、价格型以及宣传型政策三类。所谓价格型政策即是前面讨论的碳定价,也是目前被认为最重要的碳中和政策。命令型政策,主要是指依赖于政府强制性行政命令或者法律法规推行的政策,主要内容既包括制度化的制定、执行排放标准,也包括对排放行为的日常性行政干预,常见的关停限产、汽车单双号限行也都属于命令型政策。宣传型政策,则是通过信息公开、舆论宣传等方式,来影响人类的排放行为,通常不具有强制性,也没有物质激励,更多的通过提升人类的减排意识来推动碳中和。


从降低绿色溢价的角度看,这三类碳中和政策并不是严格分割的。以碳定价机制为例,无论是碳税,还是碳市场,都少不了建立在命令型政策之上的MRV体系,如果没有强制性的力量来推动相关制度的切实落实,并有效的震慑违规行为,则碳定价的机制设计就会形同虚设;在绿色金融领域也是如此,如何识别、确认绿色项目的真实性和纯度,也都需要建立在一系列规章制度的基础上。在一个没有养成为碳排放支付价格习惯的经济体中,如果想让整个社会尽快的接受碳定价机制,尽量减少碳定价机制运行中的摩擦,加大宣传力度、提高全社会的碳中和意识,也是必不可少的举措。正如OECD(2020)的研究表明,碳市场拍卖收入的16%是投入到和碳中和相关的教育、培训等领域中的[31]。因此,命令型、宣传型等社会治理政策也是助推绿色溢价下降的重要工具。


此外,除了支持、增强价格型政策的效力外,从社会治理的角度看,命令型政策和宣传型政策还有其独立的政策含义,尤其是在治理不合理的碳排放方面。在此,我们需要区分两类碳排放行为,即合理的碳排放和不合理的碳排放。所谓合理的碳排放,是指满足人类社会生存、发展的必要碳排放,没有这些排放人类社会就会遭受比较严重的福利损失。


比方说,日本在福岛核电站事故之后,发起了大规模的节约能源活动,研究表明这导致了日本夏季死亡率的上升,很大程度上是因为节约能源减少了高温天气下的空调使用[32]。此时如果能够通过增加碳排放的方式,来提供充足的能源供应,进而降低人类死亡率,这样一种碳排放可以被认为是合理的。对于合理的排放行为,以价格型政策来推动绿色溢价降低和推动碳中和更合适一些。


所谓不合理的排放,是指造成该排放的经济活动,并非人类生存发展所必需,其中,浪费是最典型的不合理碳排放。这里的浪费,既有实体领域的浪费,例如广受社会关注的餐饮浪费,也有金融的资源浪费,例如比特币挖矿。但对于上述两类不合理的、浪费性的碳排放行为,要么由于金融领域的浪费行为回报较大,价格型政策可能不够有效,要么因为居民领域的浪费牵涉面较广,在社会碳中和意识普遍薄弱的情况下,强推价格型政策可能社会摩擦较大。因此,对于这些不合理的碳排放,可能更适合采取命令型或宣传型的社会治理政策。



命令型政策可用于治理比特币挖矿等金融浪费


从全球范围来看,由于推行的行政成本较低,命令型政策是最早出现的环保政策类型,也是我国最常见的环保政策工具。例如,汽车限购限行、为实现排放达标的拉闸限电等。但是命令型政策在长期的实践过程中也暴露了一些问题,例如:①信息不对称导致命令型政策具有一定“头痛医头、脚痛医脚”的色彩,可能起到意想不到的效果,比方说为保护臭氧层禁用了全氯氟烃(CFCs),这刺激了含氢氯氟烃(HCFCs)使用,最终“意外”地加剧了全球气候变暖问题[33];②命令型政策通常具有决策过程不够开放、审批链条复杂、执法过程过于刚性等问题,这样一些特点的政策应用于合理的碳排放,有可能造成额外的交易成本或者机会成本。


需要说明的是,上述一些问题更多是由于命令型政策的决策机制存在的问题,而不是说命令型政策本身是不可取的。事实上,如果能够在决策过程中更多的征求各相关方的意见,更多的通过规则化的制度而不是自由裁量权比较大的行政方式去落实命令型政策,效果可能会改善比较多。更重要的是,虽然刚性较强、弹性不足备受诟病,但对于应对不合理的碳排放活动可能是比较理想的做法。比方说,比特币挖矿问题。


图表:比特币挖矿年化耗电量排名全球第27位[34](Twh)

资料来源:U.S.   Energy Information Administration, University of Cambridge,中金研究院。


比特币的供给弹性可能不比黄金要高,比特币的增加靠电脑“挖矿”实现,需要投入大量电力和人力等,“挖矿”的难度或者说投入的成本递增。假设比特币真的成为货币,越来越多的人靠“挖矿”而不是生产一般商品和服务去赚钱,是不是社会资源的浪费呢?[35]事实上,比特币挖矿每年约需要消耗1300亿度电,按照中国每度电约产生0.529千克二氧化碳测算,这对应着6877万吨二氧化碳的排放。如果从货币创造的角度看,这6877万吨碳排放原本不需要产生。与此同时,比特币挖矿的利润空间非常可观,一般性的价格工具可能无法有效无法杜绝这种浪费行为。因此,对于比特币挖矿这类金融性的不合理碳排放,可以考虑通过命令型政策禁止进行该活动。


从这个思路出发,命令型政策对于未来绿色溢价可持续降低也具有重要意义。大规模零排放技术的使用有可能造成有排放技术需求的下降,比方说清洁能源发电大量上马,有可能影响火力发电的需求,降低化石能源的价格和有排技术的生产成本[36],因而有可能会导致绿色溢价出现反弹,降低整个社会迈向碳中和的动力。因此,有必要在大规模使用零排技术具有经济可行性的时候,通过行政性命令将有排技术支撑下的生产定义为不合理的碳排放,并采用行政命令的方式禁止其产能重新扩张。



宣传型政策是治理实体浪费必要之举


在环保领域,近些年全球范围内越发强调宣传型政策的重要性。主要原因是决策者越发认识到,无论是对于广义的环保,还是狭义的碳排放,都不是一个领域或者若干个领域的问题,而是涉及到整个人类的问题,而且不只涉及到当代,也涉及到未来人类的福利,需要在全社会的范围内增强全民的环保和减排意识。


就其手段的性质而言,宣传型政策的强制性和约束力明显低于命令性政策,它的有效性通常也被认为低于价格型政策的物质激励作用。但是,这并不意味着这些宣传型政策没有效力。例如,研究表明PM10浓度数据的自动公开,显著提升了口罩和空气净化器的在线搜索量[37]。这在一定程度上体现了环保信息公开对人们行为的影响,实际上增进了以民众健康衡量的福利水平。更重要的是,宣传型政策有助于提升全民的环保意识,这意味着通过长期的潜移默化影响促进全民效用函数逐步低碳化的演变,有利于提升整个社会对于价格型政策和命令型政策的接受程度,为推行价格型政策和命令型政策做好前期准备工作。


就当下的中国而言,宣传型政策一个重要的使用方向,可能是提升全民的反浪费意识。事实上,浪费不只存在于金融领域的比特币挖矿,实体经济领域的浪费活动更常见。如果以固体废弃物作为资源浪费的衡量指标[38],则2016年全球固体废弃物的生产量高达20.1亿吨,而且几乎遍及世界各地,这样一个广泛的群体浪费基础,与比特币挖矿这样一个小众群体的浪费行为有很大不同。


图表:2016年固废产生量分布(百万吨)[39]

资料来源:世界银行,中金研究院。


图表:2016年固废产生量分布(百万吨)[40]

资料来源:世界银行,中金研究院。


对于中国治理浪费而言,还有些问题值得重视。中国人口众多、整体废弃物产生量庞大,但由于人均GDP还不高,因此人均固体废弃物当前的产生量并不高。这些特征事实结合起来,一方面意味着,在当前阶段即应对浪费行为采取治理政策,因为伴随着中国逐步由中高收入迈进高收入国家的行列,未来十五年人均GDP也有望翻一番,这意味着未来我国人均固体废弃物产生量和总产生量仍有可能出现较快增长。


图表:人均GDP与人均固体废弃物生产量[41]

资料来源:世界银行,中金研究院。


另一方面也意味着当前阶段可能尚未适宜主要通过强制性的命令型政策,或者激励性的价格型政策来治理居民浪费问题。以垃圾分类为例,相比于发达国家而言,中国的人均固体垃圾生产量还比较低,在治理居民浪费性的、不合理碳排行为初期,如果直接以命令型或者价格型政策来干预浪费,由于法难责众、居民环保意识尚待提升等原因,要么相关命令型或价格型政策恐流于形式,要么政策容易加大社会治理的摩擦成本而难以持续。


图表:不同收入水平经济体固体废弃物构成[42]


资料来源:世界银行,中金研究院。


因此,在当前阶段,可以考虑以提升居民低碳意识为主要目标的宣传型政策,作为垃圾分类等居民侧低碳治理的主要方式,待广大民众逐步提高减排意识之后,再考虑将相关宣传性规则制度化、强制化或者价格化。与此同时,根据世界银行统计,一个经济体在由中高收入水平进入到高收入水平的过程中,废弃物生产将出现两个重要的结构变化:一个是餐厨垃圾占比大幅下降,但仍是第一大废弃物来源;另一个是纸张、纸板占比翻倍,成为第二大废弃物来源。这意味着在当前中国推进垃圾治理的过程中,尤应尽快加强餐厨垃圾和纸张纸板的分类收集宣传,逐步制度化或者价格化推进相关垃圾的制度性分类、收集与处理工作。


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[1]https://news.cnstock.com/industry,rdjj-202103-4669468.htm

[2]http://www.nbd.com.cn/articles/2020-09-29/1514734.htm

[3]世界银行(2019)原文如下:Carbon pricing puts an explicit price on GHG emissions expressed as a monetary unit per tonne of carbon dioxide equivalent (CO2e). The effective carbon rate is the sum of market-based instruments (specific energy taxes, carbon taxes and carbon emission permit prices) applied to carbon emissions. Explicit carbon pricing meanwhile puts a price directly on greenhouse gas (GHG) emissions. Two instruments that fall into this category are the carbon tax, which is a price-based instrument and the emissions trading system, which is a quantity-based instrument. Implicit carbon pricing is used in a variety of ways and refers to policies that impose compliance costs (i.e. an implicit price) on activities that emit GHGs. Internal carbon pricing is when organisations assign a monetary value to GHG emissions in their policy analysis and decision making。

[4]https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2021/01/20/executive-order-protecting-public-health-and-environment-and-restoring-science-to-tackle-climate-crisis/

[5]为简便起见,本报告中用“吨碳”代指“吨二氧化碳”。下文中碳价单位如无特别说明,均为人民币计价。

[6]Technical Support Document: Social Cost of Carbon for Regulatory Impact Analysis Under Executive Order 12866,February 2010.

[7]Brad Plumer, Trump put a low cost on carbon emissions. Here’s why it matters. The New York Times. August 2018.

[8]William D. Nordhaus, Revisiting the social cost of carbon, November 2016.

[9]William D. Nordhaus, Revisiting the social cost of carbon, November 2016.

[10]Pigou A C, The Economics of Welfare. Macmillan, New York, 1920: 193-194.

[11]2020年9月27日,生态环境部表示:发电行业已经做好了纳入全国碳排放交易市场相关准备,过去已对发电行业地方管理队伍进行了大规模培训,相关的政策、法规、制度配套建设也在积极推动当中,包括结算系统、交易系统档案已经基本确定,将很快进入建设阶段,在设施确定、制度明确后,经过一段时间测试,将进入上线交易阶段。“十四五”期间我们要进一步加快碳排放交易市场的建设,把其他重点行业加快纳入进来,包括钢铁、水泥、电解铝等七八个行业。

http://www.mee.gov.cn/ywdt/hjywnews/202009/t20200927_800752.shtml

[12]Pigou A C, The Economics of Welfare. Macmillan, New York, 1920: 115-116.

[13]Coase R H , The Problem of Social Cost, Classic Papers in Natural Resource Economics. Palgrave Macmillan UK, 1960.

[14]Nicholas Stern, The Economics of Climate Change The Stern Review, Cambridge University Press 2007.

[15]White House,Executive order on protecting public health and the environment and restoring science to tackle the climate crisis, January 20,2021.

[16]World Bank,State and Trends of Carbon Pricing 2020,2020, May 27.

[17] 欧盟EU ETS的发展分为四个阶段:第一阶段2005-2007年;第二阶段2008-2012年;第三阶段2013-2020年;第四阶段2021-2030年

[18] 周迪、刘奕淳:《中国碳交易试点政策对城市碳排放绩效的影响及机制》,《中国环境科学》2020年第1期。实验组为试点碳排放权交易的34个地级市,对照组为239个非试点地级市。

[19] 周迪、刘奕淳, 2020:《中国碳交易试点政策对城市碳排放绩效的影响及机制》,《中国环境科学》第1期。

[20] Yuan Tian, Akimov A , Roca E , et al. ,2016,Does the carbon market help or hurt the stock price of electricity companies? Further evidence from the European context,Journal of Cleaner Production..

[21] Yuan Tian, Akimov A , Roca E , et al. ,2016,Does the carbon market help or hurt the stock price of electricity companies? Further evidence from the European context,Journal of Cleaner Production..

[22]OECD,The use of revenues from carbon pricing,2019.

[23] Michael Maiello & Natasha Gural Illustrations by KELSEY DAKE. (n.d.). The tax that could save the world. Retrieved January 31, 2021

[24]https://taxfoundation.org/carbon-tax-bills-introduced-congress/ 。该法案尚未通过。

[25]OECD,The use of revenues from carbon pricing,2019.

[26]EUROPEAN  COMMISSION, EU ETS Handbook , 2015.

[27]RGGI Inc, RGGI Model Rule, 2017.

[28]EEX group, Annual Report 2019, 2020.

[29]本节为中金研究院与香港科技大学副教授何国俊合作完成。何国俊目前任职于香港科技大学社会科学部、环境与可持续发展学部和经济学系,兼任芝加哥大学能源政策研究所中国中心(EPIC-China)研究主任。

[30]Samantha Bova, Seasonal origin of the thermal maxima at the Holocene and the last interglacial, Nature (2021).

[31]OECD,The use of revenues from carbon pricing,2019.

[32]Guojun He、Takano Tanaka (2021)“Energy Saving May Kill: Evidence from the Fukushima Nuclear Accident”,working paper

[33] Miranda Schreurs:《国际环境执政理论研究进展透视》,《环境科学研究》2006年第19卷增刊。

[34] 注:如果将比特币挖矿的耗电量年化值看成一个经济体的耗电量,则排名全球第27位。经济体用电量为2018年数据,比特币用电量为截至2021年2月的年化数据。

[35] 彭文生:《金融科技的货币含义》,2017年9月。

[36] 如果化石能源需求持续萎缩,价格下降也会导致这个行业自发进入供给侧收缩状态,具体体现为投资减少、开采技术退化等问题,所以在大规模推广零排技术的情况下,化石能源价格上升和下降的压力都会出现。至于哪个会主导可能难以判断,但面对绿色溢价下降趋势反复的风险,还是有必要在一些阶段采取命令型禁止措施。

[37] Michael Greenstone, Guojun He, Ruixue Jia,Tong Liu, 2020. Can Technology Solve the Principal-Agent Problem? Evidence from China’s War on Air Pollution, Working Papers 2020-87, Becker Friedman Institute for Research In Economics.

[38] 严格来讲,固体废弃物不等于资源浪费,但通常而言这两个数据的变动方向多是一致的,因此,可以通过观察固体废弃物产生量来大致观察资源浪费情况。

[39]世界银行:《What a Waste 2.0 A Global Snapshot of Solid Waste Management to 2050》,2018年。

[40]世界银行:《What a Waste 2.0 A Global Snapshot of Solid Waste Management to 2050》,2018年。

[41]世界银行:《What a Waste 2.0 A Global Snapshot of Solid Waste Management to 2050》,2018年。

[42]世界银行:《What a Waste 2.0 A Global Snapshot of Solid Waste Management to 2050》,2018年。


文章来源

本文摘自:2021年3月22日已经发布的《同一碳排放,不宜统一碳定价》

分析员 彭文生SAC 执业证书编号:S0080520060001 SFC CE Ref:ARI892

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