我国适应性投资与减排投资最优规模分析——基于SD模型

赵新刚,李世豪,高 飞

(华北电力大学 经济管理学院,北京 102206)

一、引言

(一)背景

由于经济发展过度依赖化石能源的消耗,导致向大气中排放大量温室气体,从而引起全球气候变化,由此对经济和社会造成了严重危害。作为应对环境恶化的重要策略,碳减排策略因其减排的直接性倍受世界各国重视[1,2]。而作为全球最大的温室气体排放国和能源消耗国,我国越来越重视应对气候变化带来的危害,控制碳排放势在必行。因此,中国在国际社会上作出了相应减排承诺:每单位GDP碳强度到2020年要在2005年的基础上下降40%～45%。但是,我国温室气体排放量仍在上升,面对日益恶化的生态环境,单单增加碳减排投资并不能有效应对环境恶化带来的危害。因此,除了碳减排以外,我国急需另一种与之互补的有效策略。适应性投资可以显著提升经济社会的适应环境变化能力,减少环境恶化带来的损失,作为应对环境恶化的重要战略,适应性策略将会成为碳减排策略的重要补充[3,4]。我国目前急需控制大量碳排放导致的危害,因此尽快得出碳减排投资与适应性投资的投入量以及未来投资变动趋势,为有效应对环境恶化提供科学指导十分重要。本文试图通过建立SD模型来实现碳减排投资与适应性投资最优投资规模预测。

(二)文献述评

关于碳减排的研究分析已经比较深入。如郭朝先(2014)测算了我国工业碳减排潜能,得出我国将不会在10年内使温室气体排放量到达最高值并开始下降[5];魏庆坡(2015)指出政府补贴是企业参与碳减排的关键驱动因素[6];程新发(2015)提出我国的碳减排策略分短期和长期两种,在短期内应该采取碳税和碳交易的模式,而长期应采取碳税和总量控制的碳交易模式[7]; 刘华军(2016)提出减排新思路:工业的温室气体减排在其他行业配合进行下更为有效[8]; 石敏俊(2013)研究提出,在目前碳交易的基础上配合使用适当的碳税政策,将会提升减排效果并减少减排成本[9]。

国内关于适应环境恶化的相关研究较少,但许多国外学者已经深入研究了适应性性策略。其产生的背景为:减少温室气体排放的措施可以降低环境恶化带来的风险,但不能将其完全消除,此时适应性策略被视为温室气体减排策略的完美补充,对于应对环境恶化非常重要[10]。Richardson K J(2018)详细阐明了预测环境恶化的过程,并分析了可能造成环境恶化的各个影响因素的影响机理[11]; 适应性的目的就是减少气候变化造成的损害,从而尽可能地降低环境恶化的风险,例如Mendelsohn R(2000)研究指出适应性策略可以将环境恶化造成的损害减少80%以上[12]; 2001年,适应性策略被定义为采取措施应对观察或预期到的环境气候变化可能会对环境、社会造成的不利损失,以此来缓解温室气体排放等环境问题造成的危害,也可以通过主动采取措施适应当前或预期环境,以期得到更多收益[13]。

关于适应性和减排策略的优化组合问题,Z Shalizi(2010)指出虽然有些学者认为减排是优先级的,但两者组合策略仍然是十分必要的[14]; Francesco Bosello(2008)结果指出适应性将降低减排和绿色开发的投资比例[15]; N Hritonenko(2016)结果表明适应性和减排可以有效减小环境气候变化带来的危害,并指出环境恶化的最优应对策略为适应性投资和减排投资的最优组合[16]。

因此,接下来本文将分析碳减排与适应性的相关影响因素,绘制系统因果关系反馈图与系统动力学流图,结合具体数据进行模拟仿真。

二、模型建立

(一)模型假设

1.只有一个国家,因此没有与他国的贸易;

2.只有一个经济部门,只生产一种最终产品Q;

3.劳动人口增长率为0,生产函数为:

Q=AKa;

4.二氧化碳排放总量Φ与社会总产出Q成正比,与减排投资规模B成反比,即:

Φ(QB)=γQ/B=γAKa/B;

5.碳排放因子在基础情景恒定,即碳排放因子为常数;

6.碳衰减率在基础情景恒定,即碳衰减率为常数;

7.适应性的投资折旧率μD与资本折旧率μk相同,即:

μK=μD=μ8.社会总产出Q最终流向消费C,资本方面投资Ik,适应性方面投资ID和碳减排方面投资B。

(二)系统因果反馈图

本文在综合分析碳减排和适应性最优投资模型的基础上,结合关于减排和适应的研究结论设置碳减排投资与适应性投资的最佳分配关系[17],构建了碳减排投资与适应性投资体系的结构层次,并相应建立了SD整体因果反馈环路图如图1所示。

(三)系统动力学流程图

在构建碳减排和适应性最优投资配比模型的基础上,结合其中各变量性质与关系,本文选取资本存量,碳减排投资,适应性投资,碳存量和各投资间比率以上变量作为该模型输出结果,模型的SD流程图如图2所示。

图1 因果关系反馈图

图2 系统动力学流图

三、模拟仿真

(一)数据处理

本文依据《国家统计年鉴》及相关资本存量测算方法,计算整理出了以2000年为基期的我国2000到2016年得国内生产总值、资本存量和消费总量,如表1所示。基于总生产函数Q(t)=AKa(t)即LnQ(t)=LnA+αLnK(t),结合以2000年为基期的各年GDP和资本存量,来计算确定目前我国的A,即资本效率和α,即资本效率。使用eviews处理表1中的数据,可以得到:

LnQ(t)=2.926+0.721LnK(t),即Q(t)=e2.926K0.721(t)。

由上分析得,总产出函数中的A和α的固定值可设置为A=e2.926=18.653,α=0.721。K0=1 214 459.7,C0=276 775.1,另外观察表1,我们可以将开始时的总产出值、资本存量值和消费总值设置为Q0=426 038.7,K0=1 214 459.7,C0=276 775.1。

表1 2000—2016年中国GDP、资本存量和消费总量(以2000年为基期)

将各参数分别设置为μk=μD=10.96%、r=0.01、θ=0.5、δp=1×10-4及α=0.000 01,其含义是:物质资本存量折旧为10.96%,适应性投资资本折旧为10.96%,折现率为0.01,环境中的二氧化碳存量的负效应为0.5,碳衰减率为0.000 1,适应性投资效率为0.000 01[17,18,19]。此外,本文将2016年我国碳排放量设置为99亿吨,根据1870-2016年间中国碳排放总量,将系统开始时的CO2存量设置为P0=1 890,则可得出环境中CO2存量的增长速度为P′/P=5.53%[20]。

根据上述取值,结合模型假设,可得:

γ/δp=(P′/δP+P)B/Q=99 189.

则可得碳排放因子的取值为γ=9.918 9。

根据上述取值,结合假设条件,可得:

η≤lnC×(1+θ)/P1+θ,即η≤ln276 775.1×(1+0.5)/1 8901+0.5=0.000 288.

(二)计算结果

基于模型参数和初始变量值的设置,本文利用Vensim软件模拟碳减排投资和适应性投资的最优投资规模效果。模拟输出结果具体如下。

1. 碳减排投资和适应性投资的变化轨迹

图3 碳减排投资和适应性投资的变化轨迹

图3为碳减排投资和适应性投资的最优规模变化图。在研究初始阶段碳减排与适应性的投资规模都会先增大,并在达到一定规模后逐渐减小。进一步比较分析发现,初始碳减排投资规模小于适应性投资,但其将在很短时间内超过适应性投资规模,且碳减排投资规模的最高点先于适应投资出现。这表明,一方面,鉴于碳减排投资可以通过减少CO2排放有效地抑制环境里CO2存量的增长,对生态环境恶化的响应效果明显有效,因此,应对环境恶化的关键是碳减排投资;另一方面,随着碳减排投资和适应性投资的作用,我国碳排放量会逐渐下降,环境中的碳存量增长率也将逐渐减少,同时我国经济社会对碳排放的适应性逐渐增强,此时环境恶化对经济社会产生的危害也将逐渐降低。反之,由于环境恶化带来的危害减弱,则碳减排投资和适应性投资的增长率也会逐步下调,如果当两者增长率降低到0时,将分别出现减排投资的拐点和适应性投资的拐点,此后,两者的投资规模将开始减少,减少速度将会逐渐增加。

在投资比方面,碳减排投资与资本存量的比率B/K显示出先上升后下降的变化线路;同时,适应性投资和碳减排投资的比率D/B将逐步降低,并逐渐趋于稳定。这说明,近期环境中的碳存量过多,社会的适应性性过低,所以应增加两者投资规模。而从紧迫性上来看,则是适应性投资更为紧迫,在初期,适应性投资规模为碳减排投资的两倍;随着时间的推移,两者投资比逐渐稳定于较低水平。这说明,对于我国目前阶段来说,适应性投资可以在较短时间内发挥作用,即适应性投资周期较短,见效较快;而相对于适应性投资而言,碳减排投资则需要更长时间去发挥出稳定应对环境恶化的作用。

2. 碳存量和资本存量的变化轨迹

图4为碳存量和资本存量的最优变化图。资本存量和碳存量都随着时间的推进逐渐增加,不同的是资本存量的增长速度逐渐增加,而碳存量的增长速度则在逐渐减少。造成这种结果的原因有两方面,一方面为了确保总产量的持续稳定增长,新的物质资本投资应该满足物质资本存量的不断增加,并将逐渐增加。另一方面,在总产量快速稳定增长的情况下,当前的技术水平和技术进步速度,环境中的碳库存必然会在一定时期内呈现增长趋势,但环境中碳存量的增长率却在不断下降,即碳排放量逐渐减少。

图4 碳存量和资本存量的变化轨迹

四、敏感性分析

本文在得出了碳减排与适应性最优投资规模变化趋势、最优投资比例及最优组合策略效果后,寻求关键参数的变动对于碳减排投资规模、适应性投资规模及最优组合策略效果带来的影响,试图最大化发挥出碳减排与适应性组合策略的优势。在此基础上,本文选取了碳排放因子和碳衰减率进行敏感性分析,观察这两个参数的变动对系统及最优投资规模效果的影响。本文建立了三种情景:基础情景,情景1和情景2,提供比较分析。基础情景是上文中的模拟情景;情景1是10%的参数变动,具体为:碳排放因子减少10%,碳衰减率提高10%;情景2是20%的参数变动,具体为:碳排放因子减少20%,碳衰减率提高20%。

(一)碳排放因子

如图5所示,碳排放因子的减少,即碳减排技术进步速度的提高,可以有效地提高碳减排投资和适应性投资的最优投资规模效果。具体来说,一是可以有效地减少环境中碳存量的规模;二是可以有效增加实物资本存量,大量减少碳减排投资量和适应性投资量。在相同条件下,适应性投资与碳减排投资之比减小并逐渐稳定,且最终停留在比较低的水平。这说明,一方面,碳减排因子的减少(碳减排技术的进步),将有助于提升碳减排与适应性策略的最优投资规模效果,具体表现为:碳存量水平到达较低水平,同时实物资本不断增加;另一方面,碳排放因子的变动将会对减排投资产生相比于适应性投资更大的影响,即若碳排放因子变小,应对环境恶化所需的碳减排与适应性投资规模都会减小,且碳减排投资规模减小的比例将高于适应性投资规模减小的比例。

(二)碳衰减率

如图6所示,碳衰减率的提升,即环境净化率提升,可以有效地提高减排策略和适应性策略的最优实施效果。具体来说,一是可以有效地减少环境中的碳排放规模;二是可以有效增加实物资本存量,大量减少碳减排投资量和适应性投资量。在相同条件下,适应性投资与减排投资之比略微增大并逐渐稳定,且最终停留在比较低的水平。这表明,一方面,碳衰减率的增加(环境生态系统的改善),将有助于提升碳减排与适应性策略的最优投资规模效果,具体表现为:碳存量水平到达较低水平,同时实物资本不断增加;另一方面,碳衰减率的变动将对适应性投资产生相比于减排投资更大的影响,即若碳衰减率增大,应对环境恶化所需的碳减排与适应性投资规模都会减小,且适应性投资规模减小的比例将高于碳减排投资规模减小的比例。

图5 碳排放因子的敏感性分析输出结果

五、结论及政策建议

本文通过对2000-2016年中国经济发展与碳排放相关数据分析,运用SD建立了碳减排投资与适应性投资最优投资规模模型,模拟了我国碳减排投资与适应性投资最优投资规模情况,并对其进行了解释分析。并得出以下结论,我国碳减排投资与适应性投资最优投资规模情况将是:

(一)碳减排与适应性的投资规模,在研究初始阶段都会先增大,并在达到一定规模后逐渐减小

鉴于减排策略可以通过减少CO2排放来有效遏制环境中CO2存量的增长,其应对环境恶化的效果有效且明显,因此,对环境恶化战略的回应侧重于碳减排投资;随着环境中碳存量的增加逐渐放缓,环境恶化带来的危害减弱,碳减排投资和适应性投资的增长率也会随时间变化下降,如果当两者增长率降低到0时,将分别出现减排投资的拐点和适应性投资的拐点,此后,两者投资规模将开始减少,且减少速度将会逐渐增加。

图6 碳衰减率的敏感性分析输出结果

(二)在投资比方面,碳减排投资与资本存量之比显示出先上升后下降的变动图形;同时,适应性投资和减排投资之比将逐渐减小且最终稳定在30%

这是因为,近期环境中的碳存量过多,社会的适应性性过低,所以应增加两者投资规模。而从紧迫性上来看,则是适应性投资更为紧迫,在初期,适应性投资规模为碳减排投资的两倍;随着时间的推移,两者投资比最终稳定在30%。这说明,对于我国目前阶段来说,适应性投资可以在较短时间内发挥作用,即适应性投资周期较短,见效较快;而相对于适应性投资而言,碳减排投资则需要更长时间去发挥出稳定应对环境恶化的作用。

(三)更先进的减排技术与更优良的生态系统环境都将有利于提高减排策略和适应性策略的最优实施效果。

从敏感性分析的输出结果上看,碳排放因子的变动将会对减排投资产生相比于适应性投资更大的影响,而碳衰减率的变动将对适应性投资产生相比于减排投资更大的影响。可以预见,随着减排技术的发展更新、环境净化率的提升,减排与适应性的最优投资规模将会更小,这会使得资本投资规模增大,社会福利水平将得到进一步提升。

综合上述结论,为有效实现碳减排和适应性策略的最优效果实现,本文给出以下政策建议:

目前,中国的碳减排投资需要继续增加。政府需要尽快完善碳交易市场,加快绿色证书交易市场的发展,增加节能减排补贴。适应性投资需要继续增加,政府可以增加对沿海保护基础设施建设,作物多样化和预警系统实施的投资。

为有效提高碳减排投资和适应性投资的最优投资规模效果,政府应加大研究投入,提高碳减排技术进步率,改善环境生态系统。

未来随着环境中碳存量增长速度逐渐放缓,碳减排效率提高,社会系统对环境恶化的敏感性降低,政府需要逐步减少碳减排投资和适应性投资,增加资本投资,以最大限度地提高社会福利。