碳減排的不確定性與政策效率分析論文
氣候變化及大氣中 CO2濃度的不斷上升是近年來(lái)倍受關(guān)注的環(huán)境問(wèn)題。全球經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩及碳市場(chǎng)發(fā)展的滯后性，使得氣候政策規(guī)劃面臨著巨大的不確定性。文中通過(guò)文獻(xiàn)回顧，分析碳減排不確定性的內(nèi)涵與本質(zhì)，剖析不確定性的來(lái)源和潛在影響，討論應(yīng)對(duì)不確定性的相關(guān)措施，并給出碳減排不確定性研究的清晰脈絡(luò)，為相關(guān)決策提供借鑒。
1 不確定性的內(nèi)涵與特點(diǎn)
1. 1 不確定性的內(nèi)涵
Knight( 1921) 最早把不確定性因素引入經(jīng)濟(jì)學(xué)分析，將那種無(wú)法用概率衡量的不確定性稱為" 奈特不確定性"( Knightian uncertainty)[1]。之后，新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)完善了這一內(nèi)涵，認(rèn)為不確定性是"因尚未形成某種所需的全部知識(shí)，人類無(wú)法及時(shí)做出正確的抉擇; 或人類獲取信息的能力有限，無(wú)法準(zhǔn)確掌握所有變量信息，致使自身行為偏離最優(yōu)路徑"[2]。基于上述認(rèn)識(shí)，文中的碳減排不確定性主要是指減排決策中相關(guān)變量的不可預(yù)測(cè)性或有關(guān)這些變量信息的不充分性。
1. 2 不確定性的特點(diǎn)
首先，環(huán)境政策的不確定性與不可逆性并存。一項(xiàng)氣候政策的實(shí)施對(duì)其他環(huán)境問(wèn)題產(chǎn)生的不良后果通常是不可逆的，加之人類活動(dòng)引發(fā)的環(huán)境惡化日益加劇，進(jìn)一步給環(huán)境保護(hù)帶來(lái)極大的不確定性[3]。
其次，環(huán)境投資的成本效益不確定性高。不同于一般的項(xiàng)目投資，環(huán)境政策的收益可遞延至 100 年甚至更長(zhǎng)期間。根據(jù)凈現(xiàn)值原理，貼現(xiàn)期間越長(zhǎng)則風(fēng)險(xiǎn)越大，環(huán)境政策的不確定性與不可逆性的作用越明顯，相應(yīng)地環(huán)境政策評(píng)估的難度也越大。
再次，應(yīng)對(duì)不確定性的環(huán)境政策具有" 預(yù)警性"。原因在于，環(huán)境成本函數(shù)的形式是高度非線性的。初期污染往往難以察覺(jué)，當(dāng)累積到某一閾值時(shí)會(huì)突然爆發(fā)形成災(zāi)難。因此，早期污染控制成本較低，隨后將急速上升。由于存在不確定性，環(huán)境成本函數(shù)的具體形式和臨界點(diǎn)位置都難以獲得。為了及時(shí)捕捉污染升級(jí)的信息，環(huán)境政策的實(shí)施應(yīng)當(dāng)先于環(huán)境損害不確定性的確認(rèn)，即環(huán)境政策應(yīng)當(dāng)是"預(yù)警性的"。這是環(huán)境政策設(shè)計(jì)的重要原則之一。
2 不確定性的類型與來(lái)源
2. 1 不確定性的類型
環(huán)境政策分析中包含大量的不確定性因素，主要包括環(huán)境變化對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的不確定性、緩解和適應(yīng)氣候變化技術(shù)進(jìn)步的不確定性以及減排政策的不確定性。
2. 1. 1 氣候損害的不確定性從冰雪融化導(dǎo)致海平面上升到氣候模式改變，從農(nóng)業(yè)減產(chǎn)到能源價(jià)格波動(dòng)、社會(huì)福利損失，氣候變暖的影響隨處可見(jiàn)[4 -6]。Aerts & Botzen( 2011) 借助氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)模型( Climate Risk Insurance Model，CRIM)估算了洪水破壞的可能風(fēng)險(xiǎn)，并預(yù)測(cè)了氣候保險(xiǎn)基金的發(fā)展趨勢(shì)[7]。Nannos et al( 2013) 利用非參數(shù)檢驗(yàn)分析了氣候變化給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的經(jīng)濟(jì)損失，認(rèn)為未來(lái)極端天氣出現(xiàn)的頻率有可能增加，應(yīng)當(dāng)根據(jù)氣候變化的影響程度給予相應(yīng)地區(qū)一定的保險(xiǎn)補(bǔ)償[8]。Brigode et al( 2013) 指出，不僅氣侯損害的經(jīng)濟(jì)結(jié)果難以準(zhǔn)確估算，損害不確定性對(duì)減排水平的影響同樣也是模糊的、取決于多種關(guān)鍵假設(shè)，包括損害的概率分布、效用函數(shù)的結(jié)構(gòu)等[9]。
事實(shí)上，為了評(píng)估氣候變化導(dǎo)致的結(jié)果，必須合理估算當(dāng)前及未來(lái)的碳排放量，不過(guò)這恰恰又成為氣候損害的另一不確定性因素。溫室氣體排放的主要特征是風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，碳排放核算需要衡量由潛在風(fēng)險(xiǎn)和不確定性引發(fā)的收益和損失。由于估算的結(jié)果以一定的概率分布和情景假設(shè)為前提，不可避免地帶有主觀性，但并不影響對(duì)氣候損害性質(zhì)、方向以及程度的基本判斷[10]。
2. 1. 2 技術(shù)變化的不確定性
氣候政策評(píng)估與經(jīng)濟(jì)模型中所包含的技術(shù)變化假設(shè)密切相關(guān)。由于關(guān)鍵參數(shù)( 例如私人部門研發(fā)投資) 估計(jì)的困難性和技術(shù)組合分析的復(fù)雜性，氣候變化的多因素模型包含了較大的不確定性。研究發(fā)現(xiàn)，氣候損害的不確定性對(duì)最優(yōu)研發(fā)投資的影響大于對(duì)最優(yōu)排放水平的影響。這意味著獲得準(zhǔn)確的概率分布是技術(shù)政策而非排放政策的關(guān)鍵。但無(wú)論氣候穩(wěn)定目標(biāo)的迫切性如何，支撐技術(shù)的成本不確定性均導(dǎo)致更高的近期最優(yōu)研發(fā)投資。進(jìn)一步地，若給定預(yù)算約束，面對(duì)氣候損害的不確定性，最優(yōu)研發(fā)投資應(yīng)當(dāng)是高度多樣化的，并隨氣候損害風(fēng)險(xiǎn)的變化而變化[11]。
2. 1. 3 管制政策的'不確定性
文獻(xiàn)研究一般用"管制不確定"來(lái)指代政府行動(dòng)的不可預(yù)測(cè)性。"管制引起的不確定性"系指由管制所引發(fā)的、個(gè)體感知到的無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)非管制環(huán)境的狀態(tài)。Engau & Hoffmann( 2009) 指出，管制不確定的主要特點(diǎn)為依賴于政治談判、離散的情景結(jié)構(gòu)和非連續(xù)解; 同時(shí)，管制不確定只是企業(yè)推遲決策的部分原因，政府應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)有效機(jī)制，促進(jìn)企業(yè)盡早采取行動(dòng)，以獲得更高的政治實(shí)施效率和更好的管制效果[12]。Galinato & Yoder( 2010) 認(rèn)為，隨著碳稅的不確定性加大，最優(yōu)減排技術(shù)投資將降低。這意味著碳稅的征收力度比征收時(shí)機(jī)更為重要[13]。
2. 2 不確定性的來(lái)源
Foley( 2010) 指出，在區(qū)域氣候建模中，不確定性主要來(lái)源于參數(shù)化、求解結(jié)果、初始和邊界條件、模型集成的易變性以及模型假設(shè)和檢驗(yàn)等[14]。這里的不確定性來(lái)源可分為兩類: 一是認(rèn)識(shí)論上的不確定性，在氣候系統(tǒng)中主要是指由人類行為導(dǎo)致的不確定性，包括未知的未來(lái)排放集中度。這類不確定性在很大程度上是由"不完美"知識(shí)造成的，是難以避免的。二是本體論上的不確定性，涉及氣候系統(tǒng)和氣候模型的易變性，包括氣候系統(tǒng)對(duì)人類行為反饋的不確定性。進(jìn)一步的研究可降低這類不確定性，但也可能出現(xiàn)新的未知因素，從而增加不確定性。
在碳市場(chǎng)上，不明朗的政策條件引發(fā)了不可預(yù)知的因素變化，使得參與碳交易的企業(yè)和相關(guān)機(jī)構(gòu)面臨經(jīng)濟(jì)損失和不確定性風(fēng)險(xiǎn)，也抑制了碳市場(chǎng)的減排功能。研究認(rèn)為，市場(chǎng)機(jī)制( 例如配額分配) 、溫度、異質(zhì)性環(huán)境( 例如 EU ETS 的"五月事件"和全球金融危機(jī)) 是影響碳市場(chǎng)的最重要的三個(gè)因素，會(huì)引起碳價(jià)格的波動(dòng)[15]。
受碳減排政策沖擊最大的莫過(guò)于能源系統(tǒng)。在能源行業(yè)減排規(guī)劃中，許多參數(shù)及其交互作用都是不確定的，包括區(qū)域氣候變化、燃料結(jié)構(gòu)及轉(zhuǎn)換技術(shù)效率、削減設(shè)施效率和成本隨時(shí)間和空間的變化等，能源系統(tǒng)的實(shí)際碳排放量和減排目標(biāo)也隨時(shí)空演變而動(dòng)態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致能源系統(tǒng)減排過(guò)程的不確定性和復(fù)雜性[16]。一旦實(shí)際排放量超出允許排放量，相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)懲罰又有可能增加減排的不確定性。不僅如此，能源規(guī)劃的問(wèn)題識(shí)別、解釋求解結(jié)果等非模型活動(dòng)，與決策者的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)儲(chǔ)備密切相關(guān)。但由于人類認(rèn)知能力的局限性，不可避免地會(huì)給規(guī)劃帶來(lái)諸多不確定性[17]。進(jìn)一步地，在建構(gòu)能源系統(tǒng)減排規(guī)劃模型時(shí)，一般都要對(duì)真實(shí)的能源系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)化，并提出相應(yīng)的假設(shè)和邊界條件，造成理論值與真實(shí)值間的差異，成為引發(fā)不確定性的又一來(lái)源[18]。
3 不確定性的影響與度量
3. 1 不確定性的潛在影響
碳減排中各種不確定性的存在，使得環(huán)境政策常偏離預(yù)期效果。主要表現(xiàn)為: 經(jīng)濟(jì)不確定性造成決策實(shí)施的沉降成本，環(huán)境不確定性致使決策陷入兩難困境，導(dǎo)致所制定的環(huán)境保護(hù)措施無(wú)法實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。
不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響研究集中于對(duì)技術(shù)投資的分析。王治( 2009) 基于實(shí)物期權(quán)理論分析了規(guī)制政策不確定對(duì)電網(wǎng)投資的影響，指出在無(wú)政策管制時(shí)，電價(jià)變化的不確定性越大，投資的臨界值也越高，電網(wǎng)企業(yè)越有可能投資不足[19]。Kettner et al( 2011) 也強(qiáng)調(diào)，歐盟碳價(jià)格波動(dòng)的不確定性阻礙了投資，未來(lái)減排政策的重點(diǎn)是保持碳價(jià)的穩(wěn)定性[20]。不確定性對(duì)環(huán)境的影響研究則以減排效率和效果評(píng)估為主。研究發(fā)現(xiàn)，在不確定情況下，以可再生能源( 如水力、風(fēng)力和太陽(yáng)能) 代替化石能源，可有效促進(jìn)減排。但當(dāng)技術(shù)變化不確定時(shí)，最優(yōu)減排水平較低; 并且，減排目標(biāo)設(shè)定的越寬松，這種影響越顯著[21]。
3. 2 不確定性的度量方法
忽視不確定性的影響可能會(huì)產(chǎn)生系統(tǒng)非最優(yōu)甚至錯(cuò)誤決策。針對(duì)環(huán)境系統(tǒng)中的不確定性，已出現(xiàn)多種量化方法，例如借助蒙特卡羅模擬、卡爾曼濾波法和貝葉斯推論等技術(shù)計(jì)算系統(tǒng)可信度，而利用隨機(jī)、區(qū)間、模糊函數(shù)和混合算法來(lái)評(píng)估決策的效率則是更為常見(jiàn)的處理方法。不過(guò)，鑒于區(qū)間線性規(guī)劃算法的不完善性和優(yōu)化模型的復(fù)雜性，基于各種智能算法的隨機(jī)模擬和模糊模擬技術(shù)逐漸得到發(fā)展。經(jīng)典的智能算法主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( ANN) 、遺傳算法( GA) 、蟻群算法( ACO) 和粒子群算法( PSO) 等。然而，上述算法幾乎都存在所謂的"維數(shù)災(zāi)難"缺陷，實(shí)際應(yīng)用受到諸多限制。鑒于此，郝士鵬( 2010) 結(jié)合混沌搜索技術(shù)，設(shè)計(jì)了具有更高搜索質(zhì)量和效率的混沌猴群算法( CMA)[22]。 已知的不確定性度量模型主要有三種: 一是確定均衡模型。該模型根據(jù)確定性已知條件估計(jì)參數(shù)價(jià)值，并計(jì)算社會(huì)成本。二是參數(shù)不確定模型。該模型利用參數(shù)彈性分析，結(jié)合確定均衡模型評(píng)估潛在的社會(huì)成本。三是借助概率分布計(jì)算參數(shù)值的不確定性，根據(jù)概率分布的中值和均值控制樣本不確定性，實(shí)現(xiàn)期望社會(huì)凈福利最大化。盡管上述方法具備一定的有效性，但是將不確定性置于可控制的范圍，實(shí)質(zhì)上是忽視了不確定性的確定估計(jì)問(wèn)題; 同時(shí)，這些方法尚存在無(wú)限的均值概率和貼現(xiàn)凈邊際收益的差異，因此通過(guò)建構(gòu)不確定性和最優(yōu)化決策來(lái)最大化期望效用的手段仍然差強(qiáng)人意。
此外，不確定性還可能引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。Chevallier( 2010) 發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和碳現(xiàn)貨價(jià)格之間存在負(fù)相關(guān)性[23]。楊超等( 2011) 基于極值理論，將馬爾科夫波動(dòng)轉(zhuǎn)移引入 VaR 的計(jì)算，度量碳市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)[24]。郭福春、潘錫泉( 2011) 利用 Bai - perron 結(jié)構(gòu)突變檢驗(yàn)和資本資產(chǎn)定價(jià)單因素模型研究了 EU ETS 第二階段碳期貨合約的價(jià)格波動(dòng)及風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)在樣本期內(nèi)碳價(jià)格存在顯著的結(jié)構(gòu)突變[25]。鳳振華( 2012) 構(gòu)建了碳市場(chǎng)流動(dòng)性指標(biāo)，度量?jī)r(jià)格風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)性[26]。目前，針對(duì)碳市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量及分析的成果不多，有關(guān)度量技術(shù)分析的文獻(xiàn)則更為少見(jiàn)。
4 不確定性的應(yīng)對(duì)策略
4. 1 學(xué)術(shù)研究視角
許多文獻(xiàn)利用規(guī)劃模型處理碳減排中的不確定性問(wèn)題。但多數(shù)研究?jī)H針對(duì)系統(tǒng)中某一部分因素的不確定性或敏感性進(jìn)行定量分析，難以充分反映整體系統(tǒng)的復(fù)雜性，區(qū)間、模糊、隨機(jī)等不確定數(shù)學(xué)優(yōu)化方法能更好地逼近現(xiàn)實(shí)，獲得有效的規(guī)劃方案。Svensson & Berntsson( 2010) 利用多目標(biāo)規(guī)劃方法，研究不確定情況下某化工紙漿廠的能源效率投資優(yōu)化問(wèn)題，為該領(lǐng)域的決策提供了一個(gè)較好的理論框架[27]。Chen etal( 2010) 構(gòu)建了一個(gè)兩階段模糊 - 隨機(jī)規(guī)劃( TISP) 模型，模擬不確定條件下的碳交易規(guī)劃問(wèn)題[28]。Pou-sinho et al( 2011) 基于風(fēng)能不穩(wěn)定和間歇性的不確定環(huán)境，提出了一個(gè)風(fēng)能交易的隨機(jī)規(guī)劃方法，幫助電力生產(chǎn)商規(guī)避因能源市場(chǎng)價(jià)格不確定性導(dǎo)致的利益喪失風(fēng)險(xiǎn)[29]。為了克服上述隨機(jī)模糊區(qū)間規(guī)劃模型的復(fù)雜性和降低求解算法的維數(shù)，劉年磊( 2011) 設(shè)計(jì)了基于模糊模擬的混沌猴群算法以及改進(jìn)的 REILP模型算法并求解，得到了不同置信度與意愿水平下的資源配置風(fēng)險(xiǎn) - 收益權(quán)衡方案[30]。在此基礎(chǔ)上，劉燁( 2013) 建立了多重不確定條件下考慮碳減排和生態(tài)修復(fù)的煤電一體化能源系統(tǒng)優(yōu)化模型[31]。
4. 2 政策制訂視角
4. 2. 1 減少損害和技術(shù)不確定性
Kannan( 2009) 研究發(fā)現(xiàn)，與增加減排量相比，提高研發(fā)投資更有助于減弱氣候損害的不確定性。為了實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)，短期內(nèi)應(yīng)致力于提高能源效率，中期要依靠 CCS 和可再生能源，長(zhǎng)期內(nèi)則須將 CCS、核電和可再生能源等低碳技術(shù)相結(jié)合，并率先在電力、交通等行業(yè)實(shí)施低碳發(fā)展[32]。不過(guò)，Keating et al( 2011) 指出，在 CCS 應(yīng)用中，考慮到 CO2儲(chǔ)存的不確定性，應(yīng)當(dāng)選擇靈活的碳匯方案、成本有效的能耗結(jié)構(gòu)，提高 CCS 系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性和經(jīng)濟(jì)性[33]。此外，Gren & Carlsson( 2013) 認(rèn)為，在三種減排不確定性( 林業(yè)碳匯、化石能源碳排放和減排成本) 中，碳匯價(jià)值隨著林業(yè)碳匯不確定性的增加而顯著下降，因此，未來(lái)是否應(yīng)當(dāng)在氣候政策中納入碳匯，取決于其它碳匯來(lái)源的不確定性和實(shí)現(xiàn)預(yù)定減排目標(biāo)的重要性[34]。進(jìn)一步地，F(xiàn)arrelly et al( 2013) 強(qiáng)調(diào)，盡管直接碳捕獲和封存技術(shù)( 例如地質(zhì)注入) 擁有較大的儲(chǔ)存能力，然而成本效率極低，并且長(zhǎng)期碳捕獲也未被證明是安全的[35]。鑒于此，可以采用抵消碳排放的一個(gè)新方法 - 直接生物碳減排，該方法產(chǎn)生的生物質(zhì)能夠進(jìn)一步轉(zhuǎn)換成生物燃料、生化產(chǎn)品、食品或動(dòng)物飼料，而這些有用的副產(chǎn)品可為減排提供資金。
4. 2. 2 降低監(jiān)管不確定性的風(fēng)險(xiǎn)
( 1) 減排政策的選擇。研究發(fā)現(xiàn)，一項(xiàng)有力的減排政策能夠在 1/40 的概率下使溫度上升不超過(guò) 3.2℃ ，盡管并未消除全球變暖的實(shí)質(zhì)性狀態(tài)，但可顯著降低溫升水平。從國(guó)際減排體系的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，當(dāng)前和未來(lái)交易機(jī)制的銜接不僅需要大量的技術(shù)修復(fù)和交易系統(tǒng)間的協(xié)同，還應(yīng)有清晰的管制和政策信號(hào)、對(duì)技術(shù)的政治支持及更穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。目前，在各種市場(chǎng)型管制政策中，碳稅和碳交易無(wú)疑倍受矚目。一般認(rèn)為，當(dāng)存在不確定因素時(shí)，碳交易的實(shí)施效果較好。并且，相較于碳稅而言，碳交易能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)更多的預(yù)期利潤(rùn)[36]。然而，根據(jù)丁伯根法則( Tinbergen's rule) ，單一政策工具的有效性欠佳，政策工具間的合理搭配才能發(fā)揮最優(yōu)效果，因此在推行碳交易時(shí)也可將碳稅作為補(bǔ)充手段。當(dāng)然，單純依靠市場(chǎng)型工具是不夠的，還需要政府這只"有形的手"加以行政干預(yù)，通過(guò)選擇恰當(dāng)?shù)恼邎?zhí)行時(shí)機(jī)和實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)，提高資源配置和利用效率。
( 2) 減排機(jī)制的完善。首先，要確保碳市場(chǎng)穩(wěn)定有序。由于碳市場(chǎng)現(xiàn)貨和期貨收益波動(dòng)間存在關(guān)聯(lián)性，投資者可能利用套期保值規(guī)避碳市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此，監(jiān)管者應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注兩類價(jià)格的動(dòng)態(tài)變化，設(shè)計(jì)合理的交易機(jī)制和許可分配機(jī)制，確保碳市場(chǎng)的健康運(yùn)行。其次，要降低減排系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。研究認(rèn)為，禁止跨期存儲(chǔ)導(dǎo)致了 EU ETS 第一階段末期的價(jià)格驟跌，價(jià)格未能充分反映成本。鑒于不確定性風(fēng)險(xiǎn)可導(dǎo)致企業(yè)儲(chǔ)存策略發(fā)生變化，建議利用配額儲(chǔ)存作為風(fēng)險(xiǎn)管理的工具[37]。再次，要提高減排政策的透明度。讓被監(jiān)管者參與談判可使其獲得關(guān)于最終結(jié)果的內(nèi)部信息，從而降低監(jiān)管不確定性; 此外，積極參與政治談判、向監(jiān)管者施加壓力，也有利于產(chǎn)生企業(yè)期望的結(jié)果。因此，如果存在監(jiān)管不確定，尤其在決策早期當(dāng)結(jié)果不完全明朗時(shí)，企業(yè)有激勵(lì)參與決策過(guò)程。
( 3) 減排路徑的優(yōu)化。一方面，在減排目標(biāo)上，要妥善處理總量控制與強(qiáng)度控制的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，在確定情況下，絕對(duì)總量控制和相對(duì)強(qiáng)度控制的效果是一樣的; 但當(dāng)考慮不確定因素時(shí)，強(qiáng)度控制就優(yōu)于絕對(duì)總量控制。這一結(jié)論在發(fā)達(dá)國(guó)家尚存在一定爭(zhēng)議，但在發(fā)展中國(guó)家是穩(wěn)健的。另一方面，應(yīng)當(dāng)優(yōu)化排放路徑、降低減排成本。研究認(rèn)為，在最優(yōu)排放路徑下，與 2000 年的排放水平相比，2020 年的最優(yōu)排放水平要增加34%，2050 年則低于2000 年水平，至2100 年排放水平可減少88%。為此，建議將不確定性視為長(zhǎng)期減排規(guī)劃的一項(xiàng)關(guān)鍵要素，確保管制過(guò)程具有較高的可持續(xù)性，以應(yīng)對(duì)不確定性風(fēng)險(xiǎn)[38 -39]。
5 結(jié)論與展望
5. 1 文中研究的主要結(jié)論
全球氣候變暖趨勢(shì)的發(fā)展引發(fā)了關(guān)于溫室氣體減排的一系列研究。其中，針對(duì)減排不確定性的探討是重要的分支之一。文中以碳減排的不確定性及政策的有效性為考察對(duì)象，系統(tǒng)回顧了不確定性研究的基本現(xiàn)狀。大量研究表明，不確定性對(duì)以二氧化碳為主的溫室氣體減排影響重大，但關(guān)于氣候損害的具體程度、減排技術(shù)產(chǎn)出的結(jié)果以及管制政策的效率與效果等，尚缺乏權(quán)威的研究結(jié)論，一些問(wèn)題甚至還存有較大的爭(zhēng)議，例如不確定性與技術(shù)投資多樣化之間的關(guān)系，有學(xué)者認(rèn)為損害的不確定性促進(jìn)了技術(shù)的多樣化，但也有人持反對(duì)意見(jiàn)，認(rèn)為技術(shù)產(chǎn)出不確定性可導(dǎo)致多樣化程度的下降，等等。可見(jiàn)，關(guān)于不確定性問(wèn)題，未來(lái)仍有較大的研究空間。
5. 2 有關(guān)不確定性的引申研究
5. 2. 1 研究?jī)?nèi)容的拓展
( 1) 技術(shù)變化的內(nèi)生不確定性。與不考慮不確定性時(shí)相比，在某些情況下，考慮不確定性可導(dǎo)致更高的投資水平，并有利于促進(jìn)多樣化戰(zhàn)略的發(fā)展。這意味著，對(duì)研發(fā)投資和減排技術(shù)產(chǎn)出間的關(guān)系進(jìn)行分析是很必要的。不過(guò)，這方面的研究成果相當(dāng)匱乏。
( 2) 碳交易價(jià)格變化的不確定性。根據(jù)極值理論，政策效果不僅取決于政策信息傳遞到價(jià)格的速度快慢，也與政策出臺(tái)的時(shí)機(jī)、投資者情緒和價(jià)格狀態(tài)有關(guān)，因此，一個(gè)"好的政策"未必有"好的效果"，或者在預(yù)期的時(shí)間內(nèi)就會(huì)有"好的效果"。當(dāng)前關(guān)于碳價(jià)的分析集中于價(jià)格變化規(guī)律的探討，未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)碳價(jià)收益率分布特征、價(jià)格漲跌機(jī)理研究，為構(gòu)建和穩(wěn)定碳市場(chǎng)機(jī)制提供理論依據(jù)。
( 3) 企業(yè)對(duì)不確定性的政策響應(yīng)。一項(xiàng)新政策推行時(shí)波及的企業(yè)總會(huì)面臨政策制訂所固有的不確定性問(wèn)題，而缺乏管制不確定性對(duì)企業(yè)決策的影響的信息，將降低決策的效率和效果。因此，決策者應(yīng)當(dāng)致力于發(fā)掘企業(yè)對(duì)監(jiān)管不確定的政策響應(yīng)。然而，這方面的研究很少，也不系統(tǒng)。
( 4) 各種不確定性的交叉性。目前，尚無(wú)文獻(xiàn)研究多種不確定情況下技術(shù)政策和排放政策之間的交互性問(wèn)題。而減排體系的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性表明，剖析各種不確定性因素間的作用機(jī)制，比單純分析某種不確定性的影響更為重要。
5. 2. 2 研究方法的深化
對(duì)不確定性的影響分析取決于技術(shù)變化如何建模、損害采用何種概率分布形式等因素。這意味著，研究人員需要開(kāi)發(fā)更多的模型，用更多實(shí)證解釋技術(shù)變化，尋找穩(wěn)健的政策。另外，在研究不確定性時(shí)，常需要與確定性的情形加以對(duì)比以確定最優(yōu)方案，不過(guò)這方面的比較靜態(tài)分析成果偏少，不利于檢驗(yàn)技術(shù)變化模型的結(jié)論。上述問(wèn)題都有待于展開(kāi)進(jìn)一步的深入研究。
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