碳捕捉和储存技术的选择与政策激励分析

黄超　杨茜　陈理飞

摘要：利用实物期权方法，分析了不同激励政策对两种碳捕捉和储存（CCS）技术选择策略的影响。研究结果表明：投资成本补贴优于运营成本补贴，且如果补贴较多，投资者会选择新一代CCS技术，否则，投资者选择现有CCS技术，并再伺机升级到新技术；市场不确定性的增加虽然能导致CCS投资延迟，但当其增大到一定程度，反而会促使CCS投资提前发生。

关键词：碳排放；CCS；投资策略；政策激励；成本补贴

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.05.20

中图分类号：F124.5 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）05-0091-05

Abstract：This paper analyzes the effect of different incentive policies on selecting strategy of two kinds of carbon capture and storage （CCS） technologies by the real option method. Results show that， the influence of the investment cost subsidy on CCS selection is better than one of the operation cost subsidy， and with the increasing of subsidy degree， investors will first select the new CCS technology， otherwise， they can select the old CCS technology， and then upgrade to the new one. Result also shows that， although increasing of market uncertainty can cause CCS investment delay， it also make it occur ahead of time when the uncertainty increases to a certain extent.

Key words：carbon emissions； CCS； investment strategy； policy incentive； cost subsidy

1 引言

目前，发展可再生能源发电和清洁发电等低碳技术已成为能源产业应对气候变化、协调经济发展与环境保护之间关系的主要发展模式，并创造了大量的投资机会。据国际能源署测算，约有41%的二氧化碳来源于发电过程，故电力行业应承担更多的减排义务。事实上，多种低碳发电技术在过去十几年里已呈现出较快的发展态势，其中碳捕捉和存储技术（CCS）越来越受到重视。因此，CCS的推广和应用，对于促进电力产业与环境的协调发展具有重要意义。

目前，关于CCS的研究主要集中在CCS的发展与应用、CCS经济性及CCS政策作用等方面的分析[1～4]，关于CCS技术投资的研究相对不多。现有研究中，Jana Szolgayova等在不同CO2价格上限情况下，通过期权模型，分析了是采用CCS技术改装现有火电机组还是兴建燃烧生物质燃料发电机组的投资选择问题[5]，Kato M和Zhou Y利用期权方法探讨基于CCS的燃煤机组取代老的燃煤机组问题[6]，Lei Zhu和Ying Fan比较了安装和不安装CCS火电机组之间的成本节约效应，研究了价格、政策等因素的不确定性对CCS投资的影响[7]，Reinelt和Keith、Abadie和Chamorro、Fleten和Nskkl均分析了CO2价格对CCS投资的影响[8～10]，Heydari等比较了电价、碳价、燃料价格对两种CCS技术投资的影响[11]，Zhou等分析了碳价对中国CCS投资策略的影响[12]。不难看出市场的不确定性对CCS投资的影响是这类文献研究的重点，而Fuss、张新华等在考虑市场不确定性情况下，进一步分析技术不确定性对CCS投资的影响[13，14]。

作为一种新技术，CCS的推广与应用存在不少困难和障碍，许多文献从宏观角度研究政策对CCS技术发展的扶持作用，从微观角度分析政策促进CCS应用的研究较少。与现有研究相比，本文不仅分析CCS政策的微观激励作用，而且还研究不同政策和不同CCS技术应用之间的激励关系。

2 问题阐述和假设

在碳排放约束下，发电商可以通过投资CCS技术减少二氧化碳排放，并获得减排收入，或者通过购买碳排放权（这里不考虑碳税）来承担相应的环境责任。如选择前者，则会面临着何时投资CCS的决策。市场背景下，收益最大化是发电商考虑问题的基本原则，毫无疑问，碳排放交易市场上二氧化碳价格是影响发电商收益的主要因素，而价格的不确定性使得投资决策更为复杂。同时，CCS技术本身也具有较大的不确定性，而为了促进碳减排和CCS的发展，政府往往出台激励政策，鼓励发电商投资CCS技术，因此，CCS激励政策又进一步加剧了投资决策的复杂性。

显然，选择一个合适的方法描述二氧化碳价格的变化规律至关重要。由于碳排放交易市场形成时间不长，缺乏相关数据，关于二氧化碳价格变化规律的相关研究较少。通常几何布朗运动常被用来描述价格的长期波动情况，因而大部分学者均利用它描述二氧化碳价格的随机变化情况[15]，本文也假设二氧化碳价格变化遵循下面的几何布朗运动：

dP（t）=αP（t）dt+σP（t）dw（t）（1）

其中，P表示二氧化碳价格，α和σ分别是漂移参数和方差参数，dw是标准维纳过程增量。

对于技术因素，本文假设有两种CCS技术可供选择，即现有技术和刚面世的新一代CCS技术（以下称新CCS技术），相比于现有CCS技术，假设新CCS技术取得重大突破，捕捉效率有显著改善，令c1、c2、φ1、φ2分别为现有CCS和新CCS技术的运行成本与捕捉效率，并设c2

由于CCS技术成本较高，发电商投资CCS具有较大风险，需要政府给予一定的激励，本文考虑投资成本和运行成本两种成本补偿机制。如果发电商投资CCS，投资成本和运行成本分别为Ii和ci（i=1或2，分别代表现有CCS技术和新CCS技术），则发电商将会获得ηIi或ηci数额的成本补偿，η为补偿因子，随着时间的推移和技术的发展，η也具有可变性。

在市场背景下，当碳价较低和CCS成本较高时，发电商购买碳排放权是首选策略。但从长远看，碳排放权是稀缺资源，发电商购买成本会越来越高，且随着技术进步，CCS技术的成本也会逐渐下降。因此，投资低碳技术将会是发电商的最终选择。至于何时投资和选择何种技术，则是发电商面临的具体问题。

3 CCS投资模型

显然，发电商拥有三种投资策略：第一种是仅投资现有CCS技术；第二种是仅投资新CCS技术；第三种是先投资现有CCS技术，然后再投资升级到新CCS技术。究竟采用哪种策略取决于该种策略投资价值的高低。令这三种策略的价值函数依次为V1（P）、V2（P）和V3（P），下面对三种投资策略进行深入分析。

3.1 第一种投资策略——投资现有CCS技术的投资价值

式（12）中第一行表示连续实施第一阶段和第二阶段投资所得到的投资价值，第二行中第二项为升级期权，其余几项为投资现有CCS所得到的现金流现值，第三行为复合期权价值。不难发现，P11=P1和A11=A1，这表明第三种策略中第一阶段现有CCS的投资规则不受第二阶段升级投资的影响。

4 CCS投资模型分析——最优投资策略的选择

新CCS技术的面世，可能会对现有CCS技术造成冲击，迫使I1下降，同时，国家为鼓励采用效率更高的新技术，也会提高对新技术的补贴，甚至还会降低或取消对现有技术的补贴。下面以投资成本补贴政策为例，根据I1和η在新CCS技术出现后是否变化，对投资策略进行分析。

4.1 现有CCS技术投资成本I1和激励政策η保持不变时的最优投资策略

从式（4）和式（12）可知V3（P）>V1（P），故第一种策略不可取，下面仅讨论第二种和第三种策略。令Y（P）=V3（P）-V2（P），Y（P）是一个分段的连续函数，根据Y（P）的性质以及P2与P11之间关系，可以证明下面两个关于最优策略的定理成立。

一般而言，由于新技术投资成本较高，其投资门槛也较高，但如果新技术所产生的收益足够大，有助于投资商早日收回投资成本，则投资门槛也会有所下降，投资商无需等待，可以尽早直接进行一次性大批量投资，反之则需采取等待策略或先少量投资再追加投资的策略。定理一论述了前一种情况，而定理二属于后一种情况。

5.1 两种CCS技术的投资价值分析与比较

图1反映了投资价值与碳价之间的关系。图1a表明升级成本相对较高情况下，第二种策略较优，图1b则显示升级成本较低情况下，碳价较低时，第三种策略较优，否则第二种策略占优，这主要是由于升级成本较低会激励发电商选择第三种策略，并在碳价较低时先投资现有CCS技术，但碳价较高时（P≥P），则会直接投资新CCS技术，因为第三种策略的总投资成本毕竟要高于第二种策略的投资成本。

实际上，第三种投资策略可视为第二种策略的一个特例，即先投资现有CCS技术，再升级到新CCS技术，虽然投资总成本较高，但也带来两个好处，一是获取投资收益的时间提前，二是通过分步投资降低投资风险。

5.2 投资成本补贴政策对CCS技术投资策略的影响

新CCS技术面世后，将会对现有CCS投资成本产生冲击，同时，政府也会为推广新CCS技术的应用而加大对新CCS技术投资的补贴力度。假设现有CCS投资成本下降为I1=3000元/千瓦，保持其他参数不变，图2反映了政策激励的变化对投资策略的影响。

从图2可以看出，现有CCS投资补贴政策不变，P11也保持不变，而新CCS的投资阈值P12则呈现缓慢下降趋势，变化较为明显的是P，P随η的增加而明显下降。由于P是V2（P）和V3（P）的交点，也是最优策略由第三种策略演变为第二种策略的起始点，P的下降说明随着补贴激励的增强，发电商越来越倾向于选择第二种策略，且实施第二种策略的时机变为max（P，P2）。同时，也发现随η的继续增加，P趋向于零，则V2（P）和V3（P）只有一个交点——零点，此时V2（P）和V3（P）的关系就如图1a所示，第二种策略始终占优。这充分表明政府加大激励程度有助于降低投资的不确定性，有利于新技术的采用和扩散。

5.3 不同激励政策对CCS技术投资策略的影响

图3中曲线PI和Pc分别反映投资成本补贴η和运营成本补贴ηc对投资策略的影响。由图可见，一次性的投资成本补贴政策对发电商的投资激励作用较强，且随着投资成本激励程度的增强，发电商越来越倾向于选择第二种投资策略（当然还需满足PI

图3也显示η较大时，PI趋向于零，表明第二种策略也始终是最优的选择。另外，曲线Pc轻微向上倾斜，说明ηc的增加反而促使发电商趋向于选择第三种策略，这是因为本算例中运营成本c1高于c2的缘故。而c2>c1时，ηc对投资新CCS技术有较强激励作用，图4中P曲线向下倾斜的情况就证明了这种情况，由于c2与c1相差不大，这种影响不太明显，P曲线向下倾斜的力度不大（图3中情况亦是如此）。

5.4 市场不确定性对CCS技术投资策略的影响

市场背景下，碳排放市场的不确定性导致碳价变化具有一定的随机性，图5反映碳排放市场的不确定性对不同投资成本补贴情况下CCS投资策略的影响。由图可见，随市场不确定性的增大，即σ值增加，P呈现上升趋势，表明发电商更趋向于选择第三种策略，因为分阶段投资有助于降低投资风险。但是，当σ增加到一定数值时，P会直线下降到零，表明第二种投资策略始终是最优，这是因为较大的σ值虽然既能使碳价上升到一个更高的价位，也能使碳价下降到一个更低的价位，但从式（1）可知，碳价还具有一个稳定上升的趋势，因而较大的σ值使得碳价上升到更高价位的可能性较大，从而使得直接投资捕捉效率较高的新CCS技术投资收益也较高，在一定程度上弥补了选择第二种策略所产生的高风险。从图5还可发现，当投资成本补贴较大时，发电商会倾向于选择第二种投资策略，这种现象与图2和图3的情况是一致的，这儿不再赘述。

6 结论

随着环境保护意识的增强，CCS技术越来越受到人们重视和应用，但高昂的投资成本成为阻碍CCS应用的主要因素。本文在碳排放交易背景下，从成本补贴角度出发，分析了不同激励政策对两种CCS技术投资策略的影响，研究表明，当投资成本激励程度较大时，发电商会优先选择投资新技术，且激励程度越大，投资新技术的时机越早，反之则会首先选择投资现有技术，然后再伺机升级到新技术；另一方面，运营成本的激励效果需视CCS技术运营成本而定，如新技术运营成本高于现有技术，则运营成本激励程度的增强能够促进发电商选择新技术，否则选择现有技术。同时，研究还表明，投资成本激励政策要优于运营成本激励政策，因此，为促进CCS技术发展和应用，政府应强化对CCS技术投资成本的激励。

参考文献：

[1]Hetland Jens， Kvamsdal Hanne Marie， Haugen Geir， et al. Integrating a Full Carbon Capture Scheme onto a 450 MWe NGCC Electric Power Generation Hub for Offshore Operations： Presenting the Sevan GTW Concept[J]. Applied Energy， 2009（11）： 2298-2307.

[2]Huang Bin， Xu Shisen， Gao Shiwang， et al. Industrial Test and Technoeconomic Analysis of CO2 Capture in Huaneng Beijing Coal-fired Power Station[J]. Applied Energy， 2010（11）：3347-3354.

[3]王众，匡建超，庞河清，霍志磊. 基于系统动力学的碳捕捉与封存实施方案评价研究[J]. 中国科技论坛，2013（11）：137-143.

[4]Liang Xi， Reiner David， Li Jia. Perceptions of Opinion Leaders Towards CCS Demonstration Projects in China[J]. Applied Energy， 2011（5）： 1873–1885.

[5]Jana Szolgayova， Sabine Fuss， Michael Obersteiner. Assessing the Effects of CO2 Price Caps on Electricity Investments——A Real Options Analysis[J].Energy Policy， 2008（12）：3974-3981.

[6]Kato M， Zhou Y. A Basic Study of Optimal Investment of Power Sources Considering Environmental Measures： Economic Evaluation of CCS Through a Real Options Approach[J]. Electrical Engineering， 2011（3）：9-17.

[7]Lei Zhu， Ying Fan. A Real Optionsbased CCS Investment Evaluation Model： Case Study of Chinas Power Generation Sector[J]. Applied Energy， 2011（12）：4320-4333.

[8]Peter S Reinelt， David W Keith. Carbon Capture Retrofits and the Cost of Regulatory Uncertainty[J].The Energy Journal，2007（4）：101-127.

[9]Luis M Abadie， José M Chamorro. European CO2 Prices and Carbon Capture Investments[J]. Energy Economics， 2008（6）：2992-3015.

[10]Stein-Erik Fleten， Erkka Nskkl. Gas-fired Power Plants： Investment Timing， Operating Flexibility and CO2 Capture[J]. Energy Economics， 2010（4）： 805-816.

[11]Heydari S， Ovenden N. Real Options Analysis of Investment in Carbon Capture and Sequestration Technology[J]. Computational Management Science， 2012（1）： 109-138.

[12]W B Zhou， et al. Uncertainty Modeling of CCS Investment Strategy in Chinas Power Sector[J]. Applied Energy， 2010（7）： 2392-2400.

[13]Sabine Fuss， Daniel JA Johansson， Jana Szolgayova. Michael Obersteiner. Impact of Climate Policy Uncertainty on the Adoption of Electricity Generating Technologies[J]. Energy Policy， 2009（2）： 733-743.

[14]张新华，叶泽，李薇. 价格与技术不确定条件下的发电商碳捕获投资模型及分析[J]. 管理工程学报， 2012（3）：109-113.

[15]Moritoshi Kato and Yicheng Zhou. A Basic Study of Optimal Investment of Power Sources Considering Environmental Measures： Economic Evaluation of CCS Through a Real Options Approach[J]. Electrical Engineering， 2011（3）：9-17.

[16]Dixit A K， Pindyck R S. Investment under Uncertainty[M]. Princeton： Princeton University Press， 1994. 183-206.

（责任编辑：何 彬）