電力行業(yè)可再生能源補貼與全國碳市場協(xié)同減排效應(yīng)

宋鵬 陳光明 尹夢蕾 黃婉婷

摘要 隨著全國統(tǒng)一碳市場的啟動，其與可再生能源補貼政策在促進電力行業(yè)碳減排上的協(xié)同效應(yīng)值得關(guān)注。傳統(tǒng)觀點認為碳交易政策下碳排放總量被固定，總量控制下的可再生能源補貼政策將不再發(fā)揮額外減排作用，甚至?xí)绿际袌雠漕~過量，扭曲碳市場價格。為此，該研究面向全國碳市場建立一般均衡分析框架，考察電力行業(yè)可再生能源補貼與全國碳市場并行的減排效果及其政策協(xié)同路徑。研究發(fā)現(xiàn)：①針對電力行業(yè)的全國碳市場與可再生能源補貼政策均會帶來全行業(yè)二氧化碳減排，總量控制力度越大或補貼力度越大，減排效果越明顯。②僅覆蓋電力行業(yè)的碳市場會產(chǎn)生“碳泄漏”效應(yīng)，導(dǎo)致非電力行業(yè)碳排放量上升，在此基礎(chǔ)上繼續(xù)可再生能源補貼政策或會借助行業(yè)間生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)移緩解“碳泄漏”，抑或會通過綠化電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)催生碳市場配額過量。③二者疊合時，補貼資金來源為居民一次性稅收（居民收入稅）時的減排效果要優(yōu)于資金來源為可再生能源電價附加稅（電力消費稅）時的減排效果，且要警惕后者“越界損害”。④可再生能源補貼政策會導(dǎo)致碳交易價格下降，采用固定上網(wǎng)電價補貼要優(yōu)于浮動上網(wǎng)溢價補貼，需梯次提升總量約束力度可有效抑制碳交易價格下跌。隨著碳市場的擴容和完善，可逐步降低甚至取消可再生能源補貼，以規(guī)避其對碳市場價格的影響。

關(guān)鍵詞 碳市場；可再生能源補貼；協(xié)同效應(yīng)；CGE

中圖分類號 F832. 5；X196 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2023）07-0081-13 DOI：10. 12062/cpre. 20230522

經(jīng)濟發(fā)展與能源環(huán)境協(xié)調(diào)問題是當(dāng)前人類社會在可持續(xù)發(fā)展過程中面臨的重要問題，受到國際社會的廣泛關(guān)注。中國作為世界上最大的發(fā)展中國家，積極主動承擔(dān)碳減排責(zé)任。2005年以來，中國相繼采取了一系列市場手段來控制碳排放，主要包括可再生能源補貼和碳交易政策等。其中，可再生能源補貼是指針對電力行業(yè)的可再生能源上網(wǎng)電價補貼政策，通過促進電力行業(yè)可再生能源消費轉(zhuǎn)型已取得良好減排效果。習(xí)近平在第七十五屆聯(lián)大提出中國要力爭實現(xiàn)“2030年碳達峰，2060年碳中和”的目標（以下簡稱“雙碳”目標）。隨后習(xí)近平在氣候雄心峰會上進一步宣布提高國家自主貢獻（NDC）力度，包括：到2030年，中國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放將比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消費比重將達到25%左右。為推動實現(xiàn)“雙碳”和NDC目標，中國著力構(gòu)建全國碳排放權(quán)交易體系，并于2021年正式啟動全國碳交易市場，標志著碳交易機制在全國范圍內(nèi)正式確立。隨著新型減排政策的推出，環(huán)境政策疊合（Policy Interaction）成為了學(xué)者關(guān)注的問題。Majone［1］認為，在眾多政策情形下，新的方案將導(dǎo)致新的問題出現(xiàn)，如功效相抵以及其他一些始料未及的后果等。事實上，現(xiàn)階段世界主要經(jīng)濟體在碳減排問題上往往會采用多政策協(xié)同控制，而碳交易政策與可再生能源補貼政策正是主流政策工具，例如歐盟的排放權(quán)交易計劃（EU ETS）和可再生能源補貼政策以及可再生能源投資組合標準等。中國最早于2006年開始實施可再生能源補貼政策，隨著全國碳排放權(quán)交易市場的正式上線，中國也進入以全國統(tǒng)一碳市場為主體輔以多政策協(xié)同控制減排的歷史新階段，因此碳交易政策與可再生能源補貼政策疊合后的政策效果值得研究。

1 文獻綜述

現(xiàn)有文獻往往單純關(guān)注可再生能源補貼或者碳交易兩項政策之一。針對可再生能源補貼政策，學(xué)者們多數(shù)關(guān)注其經(jīng)濟與環(huán)境效益。經(jīng)濟效益方面，普遍認為可再生能源補貼政策不僅可以促進電力行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、促進可再生能源行業(yè)發(fā)展［2］，亦可推動宏觀經(jīng)濟發(fā)展［3］。環(huán)境效益方面，多數(shù)研究認為可再生能源補貼政策可以通過改善能源消費結(jié)構(gòu)，降低化石能源使用比例，從而帶來污染物減排等的環(huán)境效益［4-5］。

針對碳交易政策，學(xué)者們主要關(guān)注碳交易機制設(shè)計及其經(jīng)濟環(huán)境影響。在碳交易機制設(shè)計方面，主要圍繞碳交易市場宏觀和微觀設(shè)計展開研究。宏觀設(shè)計聚焦碳市場的構(gòu)建和運行［6-7］；微觀設(shè)計則關(guān)注碳配額設(shè)定及分配［8］、碳市場覆蓋范圍［9］、碳市場配套機制［10-11］等。在碳交易的經(jīng)濟與環(huán)境影響方面，現(xiàn)有文獻主要通過計量模型、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、可計算一般均衡（CGE）模型等開展研究。在計量方法上，學(xué)者們多運用雙重差分（DID）模型對碳交易試點地區(qū)開展分析，表明碳交易政策能夠顯著降低碳排放量以及碳排放強度［12-15］。在DEA 方法上，學(xué)者們主要對碳交易試點地區(qū)的碳排放效率進行測算，進而回歸分析表明碳交易政策能夠促進碳排放效率提升［16］。在CGE模型上，學(xué)者們主要開展模擬分析，探討部分地區(qū)實現(xiàn)碳強度目標［17］或者全國實現(xiàn)“雙碳”目標所產(chǎn)生的經(jīng)濟與環(huán)境影響［18-20］。

當(dāng)前，針對可再生能源補貼與碳交易疊合后的政策效果的相關(guān)研究較少。一類文獻認為二者疊合后存在正向效益，如Acemoglu等［21］研究表明當(dāng)碳市場與可再生能源補貼政策相結(jié)合時，可以有效激勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。另一類文獻認為二者疊合后存在負向影響，或者認為當(dāng)碳交易政策的碳排放上限具有約束力時，可再生能源補貼政策將不再額外減排，甚至?xí)偈固寂欧艔臏p排成本較低的行業(yè)轉(zhuǎn)移至減排成本較高的行業(yè)，提高總的減排成本，造成社會福利損失［22-24］；或者認為碳交易體系下，可再生能源補貼會阻礙具有成本效益的發(fā)電組合，擾亂碳市場交易價格［25］，至少在全球?qū)嵤┑拇蠖鄶?shù)ETS存在的部分時間里發(fā)生了這種情況［26］。同時，碳交易體系下，可再生能源補貼還會增加化石發(fā)電的碳排放強度，譬如會引致煤替代天然氣［27］，從而導(dǎo)致“綠色悖論”的產(chǎn)生?！熬G色悖論”最早由Sinn［28］于2008年提出，學(xué)者們傾向于用“綠色悖論”表達環(huán)境政策實施結(jié)果有悖于政策目標以及環(huán)境政策實施效果適得其反等的現(xiàn)象［29］。從現(xiàn)有研究來看，“綠色悖論”的影響因素主要有利益相關(guān)者的預(yù)期、環(huán)境執(zhí)法強度以及區(qū)域及行業(yè)間的“碳泄漏”等［28，30］。上述研究結(jié)果也是當(dāng)前部分學(xué)者反對可再生能源補貼政策與碳交易政策并行的原因。

目前，針對單一碳交易政策或可再生能源補貼政策的經(jīng)濟影響、環(huán)境影響以及政策設(shè)計機制等方面的研究已經(jīng)較為豐富。就單一政策而言，現(xiàn)有研究均具有較好的廣度與深度，但是將這兩類政策置于同一框架下進行研究或同時考慮這兩類政策疊合效應(yīng)的研究較少。尤其是中國碳市場相較于發(fā)達經(jīng)濟體起步較晚，更為缺乏對這兩類政策的經(jīng)濟與環(huán)境影響的協(xié)同分析。國外已有研究表明，只要碳交易政策的總量上限具有約束力，排放量就由總排放配額確定，適用于同一行業(yè)的其他政策工具只是在排放源之間重新分配排放量，并可能將它們從減排成本最低的地方轉(zhuǎn)移，從而提高總減排成本，甚至?xí)a(chǎn)生“綠色悖論”。這是否意味著已經(jīng)建立全國統(tǒng)一碳市場的中國應(yīng)該放棄對可再生能源發(fā)電的補貼？現(xiàn)階段中國的碳市場所覆蓋的行業(yè)主要是電力行業(yè)，碳排放總量約束并未覆蓋所有行業(yè)，因此在中國二者疊合后的政策效果尚面臨不確定性。

基于此，該研究的貢獻在于：一是首次關(guān)注并回應(yīng)中國統(tǒng)一碳市場下可再生能源補貼是否會產(chǎn)生“綠色悖論”這一重要現(xiàn)實話題。二是突破原有的單一政策和局部均衡分析框架，將可再生能源補貼和全國統(tǒng)一碳市場納入一般均衡分析框架，綜合分析兩者疊加對經(jīng)濟、碳排放、行業(yè)間碳泄漏，以及能源結(jié)構(gòu)等的影響。三是轉(zhuǎn)變以往對碳市場研究的事后和經(jīng)驗分析范式，面向全國碳市場構(gòu)建CGE模型，更為重要的是以此為基礎(chǔ)，通過考察關(guān)鍵的不確定性、可再生能源補貼資金來源、可再生能源補貼形式以及過量配額的可能性等，細化研究可再生能源補貼與碳市場間的相互作用及協(xié)同優(yōu)化路徑。四是考慮到中國是在未完成工業(yè)化進程條件下的非自然達峰［31］，利用碳市場和可再生能源補貼政策助力實現(xiàn)“雙碳”目標需要兼顧平衡經(jīng)濟與環(huán)境利益，該研究基于不同政策情景下經(jīng)濟指標的變動情況，評估實施多項政策及其組合的經(jīng)濟成本和代價，從經(jīng)濟、能源與碳排放綜合平衡等角度，比較分析不同政策效果并作出優(yōu)劣判斷，為協(xié)同優(yōu)化可再生能源補貼與全國統(tǒng)一碳市場建設(shè)提供決策參考。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2. 1 一般均衡模型

CGE模型作為政策分析的有力工具，經(jīng)過30多年的發(fā)展，已在世界范圍內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。該研究構(gòu)建了一個中國碳交易“能源-經(jīng)濟-環(huán)境”遞歸動態(tài)CGE模型，該模型包括政府、企業(yè)、居民、國外4個經(jīng)濟主體，以及生產(chǎn)、收入支出、對外貿(mào)易、均衡與閉合、碳交易、可再生能源補貼6個模塊，其中生產(chǎn)模塊包含細分電力能源部門等的31個生產(chǎn)部門。

2. 1. 1 生產(chǎn)模塊

模型假設(shè)市場完全競爭，各生產(chǎn)部門的生產(chǎn)函數(shù)包含6層嵌套（圖1），其中中間投入采用Leontief函數(shù)形式，其他層級的嵌套則均采用CES函數(shù)形式。電力投入包括5種電力，分別是火電、水電、核電、風(fēng)電、光電。

2. 1. 2 收入支出模塊

收入支出模塊包含居民、企業(yè)以及政府三類主體的收入支出函數(shù)。其中，居民的收入源于要素報酬（資本、勞動）和政府、企業(yè)和國外的轉(zhuǎn)移支付，居民的支出包括個人所得稅和商品消費，居民的收支差值為居民儲蓄。居民效用函數(shù)用柯布-道格拉斯型函數(shù)表達，其消費需求由可支配收入與邊際消費傾向決定，在預(yù)算約束下最大化效用得到。政府收入源于稅收和國外對政府的轉(zhuǎn)移支付，政府支出則包括政府對居民和企業(yè)的轉(zhuǎn)移支付和政府消費，政府儲蓄為兩者的差值。企業(yè)收入來自資本報酬和政府轉(zhuǎn)移支付，企業(yè)支出包括對居民的轉(zhuǎn)移支付和企業(yè)所得稅，二者的差值為企業(yè)儲蓄。

2. 1. 3 對外貿(mào)易模塊

對外貿(mào)易模塊包括進口與出口兩部分。國內(nèi)銷售的產(chǎn)品來源于國內(nèi)生產(chǎn)和進口，假設(shè)國際市場的價格不受中國進口需求的影響，中國只是價格接受者，同時采用“Armington假設(shè)”，國內(nèi)的消費者在一定的相對價格和可替代條件下對進口品和國內(nèi)產(chǎn)品進行優(yōu)化組合。國內(nèi)產(chǎn)品的流向分為出口和國內(nèi)銷售，具體分配采用固定轉(zhuǎn)換彈性函數(shù)形式，國內(nèi)生產(chǎn)者確定國內(nèi)供給和出口的最優(yōu)銷售比例以最大化其收入。

2. 1. 4 均衡與閉合模塊

模型均衡和閉合條件包括商品市場出清、勞動力市場出清、資本市場出清、國際收支平衡以及投資儲蓄平衡和政府收支平衡。模型采用新古典宏觀閉合法則，即要素和商品價格內(nèi)生，勞動力和資本要素供給外生給定，要素得到充分利用，經(jīng)濟體趨于充分就業(yè)并維持該狀態(tài)。政府收支平衡表現(xiàn)為政府收入等于支出；國際收支平衡表現(xiàn)為外匯收支平衡；儲蓄-投資平衡表現(xiàn)為經(jīng)濟中所有儲蓄均轉(zhuǎn)化為投資。

2. 1. 5 碳交易模塊

模型中碳排放主要來源于煤炭、石油以及天然氣三類化石燃料的燃燒，初始配額總量為基準情景下碳排放量在實施碳減排措施后的總排放量，計算公式如下：

= × × + × ×+ × × （1）

=Σ（2）

2 = （1 - ）（3）

其中：表示基準情景下碳交易部門（CAT）的碳排放量；表示基準情景下碳交易部門的總排放量；、、分別為煤炭、石油、天然氣的價值型碳排放系數(shù)；、、分別表示煤炭、石油、天然氣的價格；、、分別表示煤炭、石油、天然氣在碳交易部門的投入量；2表示碳交易政策對碳排放量約束；為減排率。

碳排放系數(shù)是利用CEADs提供的中國2017年三種化石能源的二氧化碳排放量數(shù)據(jù)，與能源的實際消費量計算得到，具體結(jié)果見表1。

2. 2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與參數(shù)設(shè)定

該研究以2017年149部門全國投入產(chǎn)出表為基礎(chǔ)，結(jié)合研究需要，將149部門調(diào)整為31個部門并對接CGE模型進一步編制成社會核算矩陣（SAM）表。調(diào)整前后的部門對應(yīng)關(guān)系見表2，其中能源部門包括：煤炭、石油、天然氣、火電、水電、核電、風(fēng)電以及太陽能發(fā)電?！笆汀焙汀疤烊粴狻眱蓚€部門的拆分參照婁峰［32］的做法，根據(jù)1997年124部門投入產(chǎn)出表中石油和天然氣部門投入和使用比例進行拆分。電力生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)部門則根據(jù)《電力統(tǒng)計基本數(shù)據(jù)一覽表》中的發(fā)電量數(shù)據(jù)和國際能源署（IEA）與經(jīng)濟合作開發(fā)組織核能署（NEA）提供的各類電力平均度電成本細分為火電、水電、核電、風(fēng)電、太陽能發(fā)電［18］?；A(chǔ)數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局2017年中國投入產(chǎn)出表，以及《中國財政年鑒2018》《中國稅收年鑒2018》《中國海關(guān)統(tǒng)計年鑒2018》和《中國統(tǒng)計年鑒2018》等。

模型中的生產(chǎn)稅、個人所得稅、企業(yè)所得稅和進口關(guān)稅等稅率，以及資本收入分配系數(shù)、消費份額參數(shù)、投資份額參數(shù)、轉(zhuǎn)移支付參數(shù)、居民儲蓄率等參數(shù)均通過基準數(shù)據(jù)校調(diào)得到。替代彈性、價格彈性參數(shù)則主要來自GTAP 9數(shù)據(jù)庫和相關(guān)研究［33-35］。資本折舊率等非彈性類參數(shù)參考莫建雷等［36］進行設(shè)定（表3）。

2. 3 政策情景設(shè)置

碳交易政策施行過程中，碳市場覆蓋行業(yè)范圍、初始碳配額總量確定方法以及初始碳配額分配方法等是影響碳交易政策效果的重要因素。依據(jù)當(dāng)前中國碳市場現(xiàn)實，本模型設(shè)置碳交易市場覆蓋范圍僅涵蓋電力行業(yè)。初始碳配額約束參考張寧等［10］的研究，分別設(shè)定減排10%和20%的兩檔碳排放總量約束。在初始碳配額分配方法上，通常存在3種分配方式：基于排放量免費分配初始碳配額的“祖父法則”、基于碳強度基準免費分配初始碳配額的“標桿法則”和有償拍賣方式，由于本模型碳交易市場僅涵蓋電力行業(yè)，而且暫未細化至企業(yè)層面，所以初始碳配額全部分配給電力行業(yè)。

針對可再生能源補貼政策，2006年《中華人民共和國可再生能源法》正式施行，中國開始對可再生能源發(fā)展給予一系列政策支持。其中，可再生能源補貼的收入來源可分為兩部分，一是國家財政公共預(yù)算安排的專項資金，目前占比較??；二是依法向電力用戶征收的可再生能源電價附加收入，是當(dāng)前可再生能源補貼的主要收入來源?？稍偕茉囱a貼力度是影響可再生能源政策效果的重要因素，該研究參考魏巍賢等［4］的研究，分別設(shè)定4%和8%兩種力度的補貼情景。同時，該研究將對可再生能源補貼資金來源進行區(qū)分，分為向電力用戶征收的可再生能源電價附加稅（電力消費稅）和向居民征收的一次性稅收（居民收入稅）。

關(guān)于可再生能源補貼形式，中國可再生能源補貼是針對電力行業(yè)的可再生能源采取的“固定上網(wǎng)電價”，而部分歐洲國家已經(jīng)或正在逐步從固定上網(wǎng)電價轉(zhuǎn)變?yōu)椤?浮動上網(wǎng)溢價”。該研究通過設(shè)定“ 固定上網(wǎng)電價（FIT）”和“浮動上網(wǎng)溢價（FIP）”兩類政策情景以探討兩者的作用及適用性。其中，固定上網(wǎng)電價意味著可再生能源補貼力度不隨電力市場均衡價格而變動，浮動上網(wǎng)溢價則意味著可再生能源補貼力度將隨電力市場均衡價格浮動，而電力市場均衡價格由電力供求關(guān)系決定，依據(jù)發(fā)電成本和用電需求而變動。

綜上，該研究一共設(shè)計了包括基準情景在內(nèi)的27種政策情景，具體見表4。

3 結(jié)果與分析

該研究對上述各政策情景效果分析將從經(jīng)濟影響、碳排放影響和能源結(jié)構(gòu)影響三個維度展開探討。其中，經(jīng)濟影響包括GDP、部門產(chǎn)出；碳排放影響包括總排放量、部門排放量、減排成本、碳交易價格；能源結(jié)構(gòu)影響包括能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與能源消費結(jié)構(gòu)等。研究發(fā)現(xiàn)，可再生能源補貼形式為FIT或為FIP對上述各指標的影響在變動方向上較為相似而變動幅度有差異，受限于篇幅，后文表格數(shù)據(jù)以FIT為例呈現(xiàn)，關(guān)于FIP和FIT的比較將更多以文字闡釋說明。

3. 1 經(jīng)濟影響

3. 1. 1 GDP影響

不同政策情景對GDP 的影響如圖2 所示。結(jié)果顯示，針對電力行業(yè)的碳交易政策或可再生能源補貼政策均會對GDP 產(chǎn)生負面影響。就可再生能源補貼政策而言，一方面補貼會使生產(chǎn)要素更多地流入可再生電力行業(yè)；另一方面實施補貼需要對電力用戶征收可再生能源附加稅，導(dǎo)致非電力部門生產(chǎn)過程中成本增加。上述兩方面原因造成全行業(yè)總產(chǎn)出的下降，從而導(dǎo)致GDP損失，這種損失隨著補貼力度的加大而上升。就碳交易政策來說，一方面它的存在需要電力企業(yè)通過有償?shù)姆绞劫徺I碳排放配額；另一方面，在未考慮技術(shù)進步和碳排放強度下降等的情況下，電力企業(yè)不得不采取更為嚴苛減排措施，從而導(dǎo)致碳減排成本提升。上述兩點原因?qū)е码娏ζ髽I(yè)生產(chǎn)成本提高，產(chǎn)出下降，進而造成GDP損失。

在對電力部門實施碳交易政策的基礎(chǔ)上進一步實施可再生能源補貼政策后，GDP損失相較單獨的碳交易政策而言更小，說明可再生能源補貼政策會使碳交易政策對GDP的負向影響變小，且補貼力度越大，影響力度越大。二者疊合后，補貼資金來源為居民一次性稅收時的GDP損失要小于資金來源為可再生能源電價附加稅時的情況；補貼形式為固定上網(wǎng)電價（FIT）時的GDP損失小于浮動上網(wǎng)溢價（FIP）。原因在于，F(xiàn)IT固定不變，而FIP會隨電力市場價格的變動而變動。一般均衡模型中，電力市場價格和碳市場價格是聯(lián)動均衡的，具體而言，在該研究模型中，電價是由化石燃料發(fā)電的邊際成本加上碳排放的邊際成本確定的，而碳排放的邊際成本取決于碳排放交易制度（碳市場）的嚴格和運行程度，取決于碳市場價格。當(dāng)可再生能源補貼和碳交易相結(jié)合時，可再生能源補貼會導(dǎo)致碳市場價格進而電力市場價格下降，此時雖然FIT固定不變，但是電價下降使得兩者差距擴大，亦即FIT 相對增大了。而FIP 卻會隨電價下降而下降，即FIP相對變小。因此，受可再生能源補貼沖擊，碳市場價格以及電價的下降會漸進使得FIT 力度大于FIP，此時FIT疊合碳交易政策的GDP損失小于FIP疊合碳交易政策的GDP損失。受限于篇幅，以FIT為例進行展示：從圖2可以看出，當(dāng)分別在10%、20%減排約束碳交易政策基礎(chǔ)上實施4%的可再生能源補貼政策，補貼資金來源為可再生能源電價附加稅時GDP 損失分別從-0. 23%、-0. 61%下降到-0. 17%、-0. 54%，補貼資金來源為居民一次性稅收時，GDP 損失下降到了-0. 16%、-0. 53%；實施8% 的可再生能源補貼政策后，GDP 損失分別下降到了-0. 15%、-0. 51%和-0. 15%、-0. 50%。

3. 1. 2 部門產(chǎn)出影響

不同政策對部門產(chǎn)出的影響見表5?？稍偕茉囱a貼政策一方面會對石油煤炭加工業(yè)（RAC）、通用和專用設(shè)備制造業(yè)（GME）等工業(yè)部門以及第三產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)出造成負面影響；另一方面會促進紡織與服裝業(yè)（TWL）、木材及家具加工業(yè)（LUM）、印刷和出版業(yè)（PAS）等部門的產(chǎn)出。從補貼資金來源的角度考慮，來源為居民一次性稅收時的抑制或促進作用都會更大，不能很好地發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)作用。從補貼形式的角度看，F(xiàn)IT在部門產(chǎn)出的抑制上小于FIP。碳交易政策會對除第三產(chǎn)業(yè)部門以外的大部分非能源部門的產(chǎn)出產(chǎn)生抑制作用，總量約束越強，抑制作用越大，其中產(chǎn)出下降較大的部門有金屬及非金屬采選業(yè)（MNM）、石油煤炭加工業(yè)（RAC）和木材及家具加工業(yè)（LUM）。

可再生能源補貼政策與碳交易政策疊合后能在一定程度上弱化碳交易政策對部門產(chǎn)出的抑制作用。同樣，下面以FIT時情況為例進行分析（FIP時情況在影響方向上類似），在碳減排10%與20%的總量約束的基礎(chǔ)上實施4%的可再生能源補貼政策，補貼資金來源為可再生能源電價附加時，金屬及非金屬采選業(yè)（MNM）產(chǎn)出變化分別從-3. 54% 和-7. 22% 上升到-1. 35% 和-5. 08%；補貼資金來源為居民一次性稅收時產(chǎn)出變化上升到-1. 10%和-4. 62%。

3. 2 碳排放影響

3. 2. 1 碳排放總量

不同政策情景對碳排放總量的影響如圖3所示，可再生能源補貼與電力行業(yè)碳交易政策顯著促進全行業(yè)碳減排?？稍偕茉囱a貼形式為FIT 時的減排效果要優(yōu)于FIP；補貼資金來源為居民一次性稅收時的減排效果更為顯著。同樣以FIT情況為例分析如下，當(dāng)資金來源為可再生能源電價附加稅時，4%與8%的可再生能源補貼政策分別帶來全行業(yè)減排1. 62%和3. 20%；資金來源為居民一次性稅收時可帶來全行業(yè)減排1. 70%和3. 48%。在電力部門實施10%與20%減排總量約束的碳交易政策分別帶來全行業(yè)減排2. 82%和5. 69%。

可再生能源補貼與碳交易政策疊合后表現(xiàn)出協(xié)同減排效應(yīng)，全行業(yè)碳排放量相較單一政策進一步下降。由于全國碳市場采取的是“總量控制和配額交易”機制，所以“總量約束”的前提決定了該項政策下電力行業(yè)碳排放總量是“被固定”、具有既定上限。此時，可再生能源補貼政策的“疊加實施”將不會額外減少電力行業(yè)的碳排放量。但在該研究一般均衡框架下，可再生能源補貼政策的“疊加實施”會使市場上可再生能源價格下降，其他非電力部門會產(chǎn)生可再生能源對化石能源的替代。因而在碳交易政策背景下，可再生能源補貼政策的“疊加實施”能夠促進電力行業(yè)以外的其他行業(yè)碳減排，即對碳市場涵蓋范圍之外的排放源進行減排，亦可以削減目前單一電力行業(yè)碳市場下的“碳泄漏”，從而繼續(xù)發(fā)揮減排作用。同時，二者疊合后，補貼資金來源為居民一次性稅收時的政策效果要優(yōu)于可再生能源電價附加稅。這是因為，當(dāng)對電力用戶征收可再生能源電價附加稅時，會導(dǎo)致電力價格上漲，電力用戶尤其是企業(yè)用戶的用電需求下降，對其他高耗能產(chǎn)品的需求上升，高耗能行業(yè)生產(chǎn)增加，化石能源消費及碳排放增加。

3. 2. 2 部門碳排放量

不同政策情景對部門碳排放的影響見表6所示?？稍偕茉囱a貼能夠降低各生產(chǎn)部門對化石能源的消耗，各生產(chǎn)部門碳排放量普遍下降，以火電（TPS）和煤炭（COL）兩部門最為突出，且當(dāng)補貼資金來源為居民一次性稅收時的減排效果更顯著。電力行業(yè)碳交易政策在部門減排上呈現(xiàn)出差異化，其中火電（TPS）、煤炭（COL）、石油（OIL）等部門碳排放量下降，其他部門碳排放量上升，即針對電力部門的碳交易政策產(chǎn)生了“碳泄漏”。

可再生能源補貼與碳交易政策在產(chǎn)業(yè)部門減排上呈現(xiàn)上述差異，主要是因為：可再生能源補貼政策促進了可再生能源供給，各部門更多使用可再生能源進行生產(chǎn)，減少了對化石能源的使用，因此各部門碳排放量普遍下降；而電力部門碳交易政策通過限制電力（火電）部門碳排放量來達成減排目標，碳配額約束使火電部門生產(chǎn)受到影響，一方面其對煤炭等化石能源需求下降，另一方面煤炭等化石能源消費會向其他部門轉(zhuǎn)移，其他部門化石能源消耗增加，最終導(dǎo)致火電（TPS）、煤炭（COL）等部門碳排放下降而其他高耗能高排放部門碳排放量上升的現(xiàn)象，即產(chǎn)生部門間的“碳泄漏”。

可再生能源補貼與電力部門碳交易政策疊合后能有效緩解“碳泄漏”，這是因為可再生能源補貼能夠使可再生能源在能源生產(chǎn)中獲得競爭優(yōu)勢，使資本、勞動等生產(chǎn)要素從其他非電力部門（譬如交通、水泥、鋼鐵等高耗能高排放部門）轉(zhuǎn)移至可再生能源電力部門，這一方面促進了可再生能源發(fā)電，另一方面抑制了非電力高耗能部門的生產(chǎn)，從而一定程度上降低了對化石能源的需求，緩解單一電力行業(yè)碳市場下的“碳泄漏”效應(yīng)。例如，在10%碳減排約束的碳交易政策基礎(chǔ)上實施4%的可再生能源補貼，大部分非電力生產(chǎn)部門碳排放量均出現(xiàn)不同程度的下降；在20%碳減排約束基礎(chǔ)上實施4%的可再生能源補貼，雖然大部分非電力生產(chǎn)部門碳排放量仍然呈現(xiàn)上升趨勢，但上升幅度明顯下降。

3. 2. 3 碳減排成本

該研究參考毛顯強等［37］、張文靜等［38］、宋鵬等［39］的設(shè)計，以減排1 t二氧化碳的GDP損失量來衡量減排成本，結(jié)果見圖4。一方面，可再生能源補貼力度越大或碳交易政策減排約束力度越大，雖然帶來的減排量也越大，但是減排成本也會相應(yīng)提高；另一方面，無論可再生能源補貼與碳交易政策是否并行，同等條件下可再生能源補貼資金來源為居民一次性稅收時的減排成本要低于來源為可再生能源電價附加稅時的減排成本；補貼形式為FIT時的減排成本要小于FIP時的減排成本。盡管碳交易政策的減排效果要優(yōu)于可再生能源補貼，但是減排成本也相對較高。在碳交易政策的基礎(chǔ)上疊加可再生能源補貼，能夠在增加減排效果的同時，顯著降低減排成本，兩項政策在減排成本上呈現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)。

3. 2. 4 碳交易價格

不同政策情景下的碳交易價格見圖5。首先，總量約束越強，碳交易的價格越高。其次，可再生能源補貼與碳交易政策疊合后會導(dǎo)致碳交易價格下跌，補貼力度越大，碳交易價格下降幅度越大。這是因為可再生能源補貼能夠使可再生能源在能源生產(chǎn)中獲得競爭優(yōu)勢，使資本、勞動等生產(chǎn)要素從火力發(fā)電部門轉(zhuǎn)移至可再生能源電力部門，抑制火力發(fā)電，從而一定程度上降低了對化石能源的需求，在電力行業(yè)碳排放總量限定情況下，會引致電力行業(yè)碳市場配額過量，從而導(dǎo)致碳交易價格下行。

3. 3 能源結(jié)構(gòu)影響

可再生能源補貼能夠協(xié)同優(yōu)化能源生產(chǎn)與消費結(jié)構(gòu)，由于對能源生產(chǎn)與消費結(jié)構(gòu)的影響具有相似性，受限于篇幅該研究以不同政策情景對能源消費結(jié)構(gòu)的影響（圖6）為例進行分析。碳交易政策與可再生能源補貼均能夠發(fā)揮優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)的作用，補貼形式為FIT時對能源消費結(jié)構(gòu)的改善效果要優(yōu)于FIP。以FIT情況為例展示分析如下，在4%與8%的補貼力度下且資金來源為可再生能源電價附加稅時，可再生能源消費占比從18. 33%提升至21. 80%和25. 35%；當(dāng)資金來源為居民一次性稅收時的改善效果更加顯著。在10%和20%碳減排總量約束下可再生能源消費占比提升至22. 84%和28. 25%。可再生能源補貼與碳交易政策在能源消費結(jié)構(gòu)改善方面呈現(xiàn)出協(xié)同效應(yīng)。在碳交易政策實施的基礎(chǔ)上施加可再生能源補貼能夠強化碳交易在改善能源消費結(jié)構(gòu)方面的政策效果，例如在10%與20%的減排總量約束下施加4%的可再生能源補貼且資金來源為可再生能源電力附加稅時，能夠使可再生能源消費占比從22. 84% 和28. 25%提升至24. 74%和30. 04%；而當(dāng)補貼資金來源為居民一次性稅收時提升效果也更顯著。

4 結(jié)論與政策建議

為探討在電力行業(yè)碳交易政策實施背景下，可再生能源補貼政策是否依然能夠有效發(fā)揮其減排效果，以及二者疊合后的經(jīng)濟與環(huán)境影響，該研究通過構(gòu)建細分電力部門的中國碳交易“能源-經(jīng)濟-環(huán)境”CGE模型，對電力行業(yè)碳交易政策與可再生能源補貼政策疊合后的經(jīng)濟、能源、碳排放等環(huán)境影響進行模擬分析。根據(jù)模擬結(jié)果，主要結(jié)論如下。

（1）可再生能源補貼與碳交易政策在碳減排上具有協(xié)同效應(yīng)。電力行業(yè)的碳交易政策與可再生能源補貼均會帶來全行業(yè)的二氧化碳減排，總量控制力度越大或補貼力度越大，減排效果越明顯。分部門來看，碳交易政策能有效降低電力部門、煤炭等化石能源部門的碳排放量，但同時會造成向非電力部門的“碳泄漏”?？稍偕茉囱a貼政策下，會形成可再生能源對化石能源的替代，各行業(yè)碳排放量普遍下降，且補貼形式為FIT時減排效果更顯著。可再生能源補貼與電力部門碳交易政策疊合后能有效緩解“碳泄漏”，且全行業(yè)碳排放總量較單一政策時進一步下降，不會出現(xiàn)“綠色悖論”。同時，在并行實施的框架下，可再生能源補貼資金來源為居民一次性稅收時全行業(yè)的碳減排效果要優(yōu)于資金來源為可再生能源電價附加稅時的減排效果。

（2）碳交易政策與可再生能源補貼均會對GDP造成損失，雖然碳交易政策的減排效果更好，但所造成的GDP損失也相對較大。同等條件下，補貼資金來源為居民一次性稅收時的GDP 損失額小于補貼資金來源為電價附加稅時的GDP損失額。從減排成本的角度來看，碳交易政策的減排成本顯著高于可再生能源補貼政策。在碳交易政策實施的基礎(chǔ)上疊加可再生能源補貼能夠顯著降低碳交易政策的減排成本，補貼力度越大，減排成本降幅越大。

（3）在電力行業(yè)碳交易政策實施背景下，疊加實施可再生能源補貼會扭曲碳市場價格，甚至?xí)ㄟ^綠化電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)催生碳市場配額過量，引致碳市場交易價格下跌。在同等減排總量約束下，可再生能源補貼力度越大，碳交易價格下降越明顯。采用FIT補貼要優(yōu)于FIP補貼，在同等可再生能源補貼力度下，收緊碳市場的碳排放總量約束會促進碳交易價格回升。

（4）可再生能源補貼與碳交易政策在優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)方面也具有協(xié)同效應(yīng)。碳交易政策與可再生能源補貼均會促進能源結(jié)構(gòu)改善，促進可再生能源的發(fā)展，碳交易政策總量約束力度或可再生能源補貼力度越大，可再生能源的產(chǎn)出及消費占比提升越大?？稍偕茉囱a貼政策能夠進一步強化碳交易政策的能源結(jié)構(gòu)改善效果，同等條件下，可再生能源補貼資金來源為居民一次性稅收、補貼形式為FIT時對能源結(jié)構(gòu)改善的強化效果更顯著。基于以上結(jié)論，提出如下政策建議。

（1）充分發(fā)揮市場機制在碳減排中的作用，逐步完善碳交易制度，擴大碳交易市場的行業(yè)范圍，將覆蓋范圍有序擴容至化工、建材、鋼鐵、有色金屬等行業(yè)，不斷提升碳交易政策的減排效果，以助力實現(xiàn)“雙碳”目標。目前中國碳交易市場僅覆蓋電力行業(yè)，行業(yè)覆蓋范圍的局限性會導(dǎo)致行業(yè)間“碳泄漏”現(xiàn)象，會弱化碳交易政策的減排效果。逐步擴大碳交易市場的行業(yè)覆蓋范圍不僅可以強化碳交易政策“總量”約束效力，亦可有效避免“碳泄漏”的發(fā)生。

（2）碳市場建設(shè)初始階段，可繼續(xù)保留可再生能源補貼，以發(fā)揮其對碳市場涵蓋范圍之外的排放源進行減排和削減行業(yè)間“碳泄漏”等的作用。隨著碳市場的逐步擴容和建設(shè)完善，可逐步降低直至取消可再生能源補貼，以避免其對碳市場價格等產(chǎn)生不利影響。

（3）可考慮向居民征收一次性稅收用于可再生能源補貼，在不斷縮小和彌補可再生能源補貼資金缺口的同時進一步提升其碳減排政策效果。當(dāng)前中國可再生能源補貼資金來源主要為向電力用戶征收的可再生能源附加稅，資金來源有限，若因補貼力度加大而需提高征稅超過一定額度時，電價附加稅會有“越界損害”，即，若因補貼力度加大而需提高征稅超過一定額度時，電價附加稅不再抑制反而會強化“碳泄漏”。

（4）在碳市場下疊加實施可再生能源補貼時，除了需要引導(dǎo)發(fā)揮可再生能源補貼借助行業(yè)間生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)移緩解“碳泄漏”的功效以外，還因其可能會通過綠化電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)催生碳市場配額過量，建議應(yīng)梯次收緊碳排放總量約束，從而避免碳交易價格下跌導(dǎo)致碳交易市場運行低效或無效。同時，鑒于FIT補貼對碳市場運行的影響更小，建議我國可再生能源補貼宜繼續(xù)采用FIT補貼，而不宜效仿歐盟等國家轉(zhuǎn)向FIP補貼。

參考文獻

［1］ MAJONE G. Evidence， argument， and persuasion in the policy process［M］. New Haven：Yale University Press， 1989.

［2］ 常凱. 基于成本和利益視角下可再生能源補貼政策的經(jīng)濟效應(yīng)［J］. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟， 2015， 34（2）：98-105.

［3］ 姚昕， 蔣竺均， 劉江華. 改革化石能源補貼可以支持清潔能源發(fā)展［J］. 金融研究， 2011（3）：184-197.

［4］ 魏巍賢， 趙玉榮. 可再生能源電價補貼的大氣環(huán)境效益分析［J］. 中國人口·資源與環(huán)境， 2017， 27（10）：209-216.

［5］ 徐曉亮， 許學(xué)芬. 能源補貼改革對資源效率和環(huán)境污染治理影響研究：基于動態(tài)CGE模型的分析［J］. 中國管理科學(xué)， 2020，28（5）：221-230.

［6］ 張希良. 國家碳市場總體設(shè)計中幾個關(guān)鍵指標之間的數(shù)量關(guān)系［J］. 環(huán)境經(jīng)濟研究， 2017， 2（3）：1-5.

［7］ JIANG J， XIE D， YE B， et al. Research on China’s cap?and?tradecarbon emission trading scheme： overview and outlook［J］. Appliedenergy， 2016， 178：902-917.

［8］ 鄭爽， 劉海燕. 碳交易試點地區(qū)電力部門配額分配比較研究及對全國的借鑒［J］. 氣候變化研究進展， 2020， 16（6）：748-757.

［9］ 熊靈， 齊紹洲， 沈波. 中國碳交易試點配額分配的機制特征、設(shè)計問題與改進對策［J］. 武漢大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2016， 69（3）：56-64.

［10］ 張寧， 龐軍， 馮相昭. 全國碳市場引入配額拍賣機制及實施碳稅配套措施的經(jīng)濟影響研究［J］. 中國環(huán)境科學(xué)， 2021：1-13.

［11］ 張寧， 龐軍. 全國碳市場引入CCER交易及抵銷機制的經(jīng)濟影響研究［J］. 氣候變化研究進展， 2022， 18（5）： 622-636.

［12］ 曾詩鴻， 李璠， 翁智雄， 等. 碳市場的減排效應(yīng)研究：來自中國碳交易試點地區(qū)的經(jīng)驗證據(jù)［J］. 中國環(huán)境科學(xué)， 2021：1-15.

［13］ 周迪， 劉奕淳. 中國碳交易試點政策對城市碳排放績效的影響及機制［J］. 中國環(huán)境科學(xué)， 2020， 40（1）：453-464.

［14］ ZHANG Y， LI S， LUO T， et al. The effect of emission tradingpolicy on carbon emission reduction： evidence from an integratedstudy of pilot regions in China［J］. Journal of cleaner production，2020， 265：121843.

［15］ ZHANG W， LI J， LI G， et al. Emission reduction effect and carbonmarket efficiency of carbon emissions trading policy in China［J］. Energy， 2020， 196：117117.

［16］ 王勇， 趙晗. 中國碳交易市場啟動對地區(qū)碳排放效率的影響［J］. 中國人口·資源與環(huán)境， 2019， 29（1）：50-58.

［17］ CHENG B， DAI H， WANG P， et al. Impacts of low?carbon powerpolicy on carbon mitigation in Guangdong Province， China［J］.Energy policy， 2016， 88：515-527.

［18］ 肖謙， 龐軍， 許昀， 等. 實現(xiàn)國家自主貢獻目標背景下我國碳交易機制研究［J］. 氣候變化研究進展， 2020， 16（5）：617-631.

［19］ 唐葆君， 吉嫦婧. 全國碳市場擴容策略的經(jīng)濟和排放影響研究［J］. 北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2022： 24（4）：129-139.

［20］ 劉宇， 羊凌玉， 李欣蓓， 等. 碳中和目標實現(xiàn)下中國轉(zhuǎn)型發(fā)展路徑研究［J］. 北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2022， 24（4）：27-36.

［21］ ACEMOGLU D， AGHION P， BURSZTYN L， et al. The environmentand directed technical change［J］. American economic review，2012， 102（1）：131-166.

［22］ FISCHER C， PREONAS L. Combining policies for renewable energy：is the whole less than the sum of its parts［J］. Resource forthe future discussion paper， 2010， 4（01）：51-92.

［23］ FOWLIE M. Emissions trading， electricity restructuring， and investmentin pollution abatement［J］. American economic review，2010， 100（3）：837-869.

［24］ GOULDER L H. Markets for pollution allowances： what are the（new） lessons［J］. Journal of economic perspectives， 2013， 27（1）：87-102.

［25］ LECUYER O， QUIRION P. Can uncertainty justify overlappingpolicy instruments to mitigate emissions［J］. Ecological economics，2013， 93：177-191.

［26］ LECUYER O， QUIRION P. Interaction between CO2 emissionstrading and renewable energy subsidies under uncertainty： feed?intariffs as a safety net against over?allocation［J］. Climate policy，2019， 19（8）：1002-1018.

［27］ B?HRINGER C， ROSENDAHL K E. Green promotes the dirtiest：on the interaction between black and green quotas in energymarkets［J］. Journal of regulatory economics， 2010， 37（3）：316-325.

［28］ SINN H. Public policies against global warming： a supply side approach［J］. International tax and public finance， 2008， 15（4）：360-394.

［29］ GRONWALD M， LONG V N， ROEPKE L. Three degrees ofGreen Paradox： the weak， the strong， and the extreme green paradox［M］. Montreal：Centre interuniversity research in quantitativeeconomics， 2017：1-22.

［30］ EICHNER T， PETHIG R. Carbon leakage， the green paradox andperfect future markets［J］. International economic review， 2011，52（3）：767-805.

［31］ 胡鞍鋼. 中國實現(xiàn)2030年前碳達峰目標及主要途徑［J］. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2021， 21（3）：1-15.

［32］ 婁峰. 碳稅征收對我國宏觀經(jīng)濟及碳減排影響的模擬研究［J］. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究， 2014， 31（10）：84-96.

［33］ BURNIAUX J， MARTINS J O. Carbon leakages： a general equilibriumview［J］. Economic theory， 2012， 49（2）：473-495.

［34］ TANG L， SHI J， YU L， et al. Economic and environmental influencesof coal resource tax in China： a dynamic computable generalequilibrium approach［J］. Resources， conservation and recycling，2017， 117：34-44.

［35］ 云小鵬. 能源與環(huán)境財稅政策影響效應(yīng)研究：基于CGE模型的分析［D］. 中國礦業(yè)大學(xué)（北京）， 2019.

［36］ 莫建雷， 段宏波， 范英， 等.《 巴黎協(xié)定》中我國能源和氣候政策目標：綜合評估與政策選擇［J］. 經(jīng)濟研究， 2018， 53（9）：168-181.

［37］ 毛顯強， 宋鵬. 中國出口退稅結(jié)構(gòu)調(diào)整及其對“兩高一資”行業(yè)經(jīng)濟—環(huán)境影響的案例研究［J］. 中國工業(yè)經(jīng)濟， 2013（6）：148-160.

［38］ 張文靜， 馬喜立. 以環(huán)境稅治理霧霾的減排效果及減排成本：基于動態(tài)多區(qū)域CGE模型［J］. 北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2020， 22（3）：36-47.

［39］ 宋鵬， 張慧敏， 毛顯強. 面向碳達峰目標的重慶市碳減排路徑［J］. 中國環(huán)境科學(xué)， 2022， 42（3）：1446-1455.