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x7网上app|「原创」美国退出《巴黎协定》对全球低碳技术转移及其减排效果的影响模拟
 

加入时间:2020-01-11 13:39:54  点击:1517 

x7网上app|「原创」美国退出《巴黎协定》对全球低碳技术转移及其减排效果的影响模拟

x7网上app,顾高翔1王铮2,3

(1.华东师范大学人口研究所,上海200241

2.中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京100190

3.华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海200241)

摘要:在《巴黎协议》框架下,获得来自发达国家的低碳技术支持是许多发展中国家对合作减排的重要诉求,但是美国的退出可能对全球减排合作带来巨大冲击。本文采用集成评估模型ciecia-td,分情景设置了美国退出《巴黎协定》对全球低碳技术共享程度的影响,就其对低碳技术国际转移、全球气候变化、各国碳减排和经济发展的影响进行了模拟。研究结果显示:低碳技术转移具有显著的减排和升温控制效果。发达国家之间的低碳技术转移具有很高的减排潜力,专利保护制度是其进一步降低碳排放的主要障碍,因此美国退出《巴黎协定》对发达国家利用技术转移实现碳减排的冲击较大;中低发展中国家的知识储备和研发学习能力有限,因此美国退出可能带来的技术共享环境恶化等连锁反应对其碳减排的影响更大。低碳技术转移是一种“渐进式”的减排模式,不适合短期内实现大量减排,但其带来的气候福利促进全球经济增长,具有重要的碳治理意义。

关键词:巴黎协定;低碳技术转移;碳减排;国家自主贡献;集成评估模型

jel:f47; d58; o11; o33; q56

1. 引言

《联合国气候变化框架公约》提出“共同但有区别的责任”,强调发达国家有义务以各种形式,帮助发展中国家进行减排(unfccc,1992)。低碳技术的研发和应用被广泛认为是发达国家帮助发展中国家降低碳排放量和碳强度的关键途径(ipcc,2007;ockwell等,2008; pueyo,2013)。自《京都议定书》以来,发达国家为发展中国家提供低碳技术支持是历次国际气候保护协议的重要组成部分。《巴黎协定》以“国家自主贡献(ndc,nationally determined contribution)”形式确定了各国中短期减排目标。已有大量发展中国家将获得低碳技术支持和合作作为“条件减排”项写入其自主贡献文件中。低碳技术的国际转移已成为《巴黎协定》框架下全球气候应对气候变化行动中最重要的组成部分之一。

2017年6月1日,美国总统特朗普以“损害美国经济”为由宣布退出《巴黎协定》,给国际气候保护和合作减排前景蒙上阴影。由于《京都议定书》将在2020年后到期,这一决定严重损害了全球气候合作,可能引发不良示范效应,带来其他国家延迟减排或不履行减排承诺的连锁反应,甚至可能导致《巴黎协定》失效。zheng等(2017)认为美国的退出削弱了全球气候治理的基础,扰乱了气候合作的进程,其影响是多方面的,不仅损害各国对气候合作的信心,而且为国际气候合作树立了一个不好的先例。urpelainen和de graaf(2018)认为,美国退出《巴黎协定》本身对全球的碳排放不会产生太大的影响,但其潜在的政治影响会给未来的全球气候合作带来很大障碍。因此,研究美国退出《巴黎协定》背景下国际低碳技术转移的变化趋势,及其对全球气候保护、碳减排和经济发展的影响,对于后《京都议定书》时代全球气候保护工作具有重要的现实意义。

当前学术界对于低碳技术转移的研究主要集中在探讨专利、知识产权等制度性因素以及相关政策措施的影响方面(shi和lai,2013)。greaker和rosendahl(2008)构建了一个基于porter假设的模型,研究了环境政策对低碳技术溢出的影响。罗堃和叶仁道(2011)采用logit模型实证分析了清洁发展机制下低碳技术转移对中国企业的减排作用。iizuka(2013)以太阳能光伏技术为例,探讨了技术转移在新兴经济体低碳发展转型路径中的地位。rai等(2014)以电动汽车、太阳能光伏和煤气化联合循环发电为例,分析了知识产权制度对新兴经济体中不同类型的低碳技术转移的影响。上述研究对于低碳技术转移的概念、种类、过程及其影响因素做了详细的分析,但未涉及技术转移所带来的碳减排量的测算,无法就技术转移的减排以及升温控制效果进行评价。

对低碳技术转移的减排效果和气候、经济影响的评价涉及创新投入、技术研发、技术采纳、技术扩散等一系列技术转型过程的分析和建模,以及技术进步与经济、环境、政策等要素之间的互动,是一个跨学科的气候-经济复杂性问题,适合采用集成评估模型(iam,integrated assessment model)。已有许多iam包含了技术创新、扩散、采纳机制,但仍存在不足(grübler等,1999;hübler等,2012)。

以aim、c-gem、eppa为代表的能源技术模型普遍使用自主能源效率提高参数(aeei,autonomous energy efficiencyimprovement)反映低碳技术的自然扩散(jacoby等,2006;fujimori等,2012;qi等,2016;zhang等,2015;morris等,2019)。这一机制只能反映宏观层面上低碳技术扩散带来的减排效应,因此对于特定的先进技术(如ccs、页岩气、生物发电等),eppa和c-gem分别采用在常规经济部门外构建了支撑技术部门和外生给定的技术普及率反映其传播、扩散和应用。kypreos(2007)在merge模型中构建了一个内生技术进步模式,以“干中学”和“搜索学习”方式降低已有技术的研发投入,通过市场激励手段提高低碳技术的市场占有率。witch模型也采用了近似的方法,基于经验曲线拟合技术扩散对已有技术研发成本的降低(bosetti等,2009)。这一方式只能刻画统计意义上的技术扩散带来的成本下降,缺乏微观机制。hübler等(2012)在remind模型的基础上设计了一个内生技术进步模块,包含了技术创新、模仿和研发投资等行为,但其扩散机制仍较为宏观,以全球平均技术水平(技术池)为基准决定各国的技术模仿速度,难以对低碳技术转移进行政策性分析。

总体而言,构建在宏观经济模型之上的iam由于模型简化需要无法表达微观层面上的技术发展和采纳过程,而自底向上的iam由于宏观经济系统的不足而缺乏内生技术进步机制。针对这一问题,本研究采用的集成评估模型ciecia-td将宏观经济模型与微观技术转移机制结合,以多国多部门一般均衡模型为基础,引入基于个体模仿的技术转移扩散机制。ciecia-td的原型ciecia模型以一个多国多部门一般均衡模型作为经济核心,刻画了全球经济一般均衡条件下国家/部门间的经济联系,可详细分析和评价气候变化与减排措施的经济影响(顾高翔和王铮,2015;wang等,2016)。在此基础上,ciecia-td引入了一个基于微观个体行为的技术转移扩散模型,以国家/部门为技术转移单位,在部门层面实现了低碳技术转移扩散的微观机制。

本文使用ciecia-td模型,针对美国政府退出《巴黎协定》对全球低碳技术转移可能带来的负面影响,模拟分析了不同情景下全球低碳技术转移趋势,其对各国碳减排和经济的影响,以及全球地表升温控制效果,评价了在美国退出《巴黎协定》背景下低碳技术转移的减排有效性和可行性。

2. 技术转移模型

技术转移不代表技术的接收方可以立即掌握和使用新技术。事实上,技术接收方在获得技术转移之后,对新技术的学习、理解和采纳仍然需要花费时间和成本,同时专利制度的存在也在一定程度上阻碍了技术的扩散速度,这两者是技术转移过程中的主要障碍(pueyo,2013)。在kennedy和basu(2013)的基础上,本文将其归纳为制度性障碍,即知识产权和专利保护制度,和知识-投资障碍,即技术接收者知识储备和投资较低导致模仿学习能力不足。

ciecia在模型结构引入了知识资本和过程技术进步的概念,采用随机对数冲击驱动过程技术发展(buonanno等,2003;lorentz和savona,2008;龚轶等,2013)。其中,过程技术进步指的是部门生产过程中生产工艺技术的进步,体现在生产一单位产品对复合中间需求的减少,表达广义上的能源节约型低碳技术(gu和wang,2018)。在此基础上,ciecia-td改进了一个基于agent的创新扩散技术溢出模型(姚梓璇,2009;wang等,2014),将其技术转移过程与ciecia模型的过程技术进步模块进行对接。模型将技术转移过程划分为技术搜索、选择和模仿学习三个阶段,将各国各部门的每一组过程技术水平

地区将其indc转化为第一份ndc文件。各国的indc/ndc中短期减排目标形式多样,主要分为碳排放量减排和碳强度减排两种,基准年主要有1990年、2005年和基准情景同期,目标年大致从2025年到2035年。本文将包括俄罗斯在内的未正式提交ndc的国家的indc减排目标作为其ndc目标,并参考gu和wang(2018)的方法,将其他发达国家、高发展国家、中发展国家和低发展国家的ndc目标年统一为2030年,减排方式统一为碳排放量减排,各国家/集团的ndc减排目标见表3。

表3显示了四种情景下各国在ndc目标年的碳排放量和排放强度较各基准年的碳排放和强度变化率。中国和印度在情景1下即可实现其ndc碳强度下降目标,其碳强度较2005年分别下降了72%和55%,其中中国的碳排放高峰提前到2030年,满足《中美气候变化联合声明》和《中国国家自主贡献》中对碳排放高峰的要求。情景1下日本到2030年的碳排放量较2005年下降39.76%,也实现了ndc目标。由于美国退出《巴黎协定》带来的负面影响,随着技术转移阈值的提高,各国在ndc目标年的减排率较情景1普遍下降,尤其是对于发展中国家而言,情景4下高发展和中发展国家在ndc目标年的减排率只有不足3%,较其减排目标相去甚远。从情景2到情景4,尽管中国到2030年的碳排放强度下降率均高于65%,但其碳排放高峰都出现在2030年后,无法满足《中美气候变化联合声明》和《中国国家自主贡献》中的相关要求。

图1所示,情景1下,印度的累积碳减排率可达到50%左右,而中国、中发展和高发展国家的累积碳减排率也在20%以上,表明低碳技术的国际转移对于发展中国家具有非常显著的碳减排效果。对于发达国家,美国作为最主要的技术源,其本身的碳排放受技术转移的影响较小,但日本和欧盟的碳排放在情景1下同样在15%以上,表明发达国家之间频繁的技术交流对其长期碳减排非常有效,因此在未来的国际碳减排合作中,技术转移和支持不应局限于从发达国家到发展中国家,发达国家内部的技术共享同样可以极大地降低其碳排放量。

随着技术转移阈值的上升,各国较基准情景的累积碳排放减排率下降显著。对发达国家而言,美国退出《巴黎协定》本身对其通过低碳技术转移降低碳排放的冲击更大。情景2下,日本的碳减排率较情景3下降了12个百分点,而欧盟和其他发达国家也在5个百分点以上,这对于其本身并不高的碳减排率而言是一个极大的下降,而其在情景3和4下的碳减排率几乎一致。对于发展中国家而言,由美国退出可能引起的《巴黎协定》框架崩溃以及其他各国对专利制度的进一步收紧对其碳减排的影响更大。情景2下,印度的碳减排率较情景1下降不足2个百分点,而在情景4下,其碳减排较情景1下降了20个百分点以上。这主要是由于发达国家间的技术差距较小,当其技术转移阈值提高到0.5时,发达国家间就几乎不存在可行的技术转移源,因此进一步提高技术转移阈值对其碳减排的影响微乎其微;而发展中国家本身技术较发达国家差距较大,其本身技术水平和研发能力也导致其技术学习速度较慢、周期较长,因此在美国退出的情况下,可以找到足够的替代技术转移源学习先进技术,其碳排放量会随着转移阈值的上升稳定提高,而不会出现碳减排率的急剧下降。

值得注意的是,尽管情景1下高发展、中发展和低发展国家的累积碳减排率可达到20%左右,但其ndc目标年减排率不足10%,这表明低碳技术转移是一种“渐进式”的减排模式,从长期来看具有较大的减排潜力,但是技术的转移和学习需要时间,因此在短期内无法实现大量减排。

4.总结与讨论

本文使用一个结合了自上而下的经济模型和自底向上的过程技术转移扩散机制的气候-经济集成评估模型ciecia-td,以技术转移阈值和研发加速度表示专利制度下先进技术在全球范围内的共享程度(制度性障碍)和技术学习者在技术转移过程中对先进技术的学习能力(知识-投资障碍),就美国退出《巴黎协定》对低碳技术转移的气候、经济和碳减排影响进行了评价,得到以下结论:

1.低碳技术转移具有显著的碳减排和升温控制效果,在情景1下,全球到2100年的地表升温幅度可从基准情景的3.25°c下降到2.8°c左右,而印度、中国等发展中国家的累积减排率也可达到20%以上,表明低碳技术转移具有极大的减排潜力。各国ndc目标年减排率和模拟期间累积减排率的差距显示,低碳技术转移是一种“渐进”的减排措施,尽管无法在短期内实现大量减排,但其长期减排潜力较大且减排成本很低,因而具有重要的碳治理意义。

2.美国退出《巴黎协定》破坏国际气候合作环境,其可能带来的连锁反应对低碳技术的国际转移产生极大的负面影响。对发达国家而言,其本身具有很高的研发学习能力和过程技术水平,可以在短时间内完成阈值许可范围内的技术学习,使得技术转移阈值代表的专利和知识产权保护制度是其进一步减排的主要障碍,因此美国退出《巴黎协定》将对其通过技术转移降低碳排放产生巨大的直接影响。

3.对发展中国家而言,本身的知识资本存量较低,研发学习能力较弱,导致其在阈值许可范围内的学习过程仍然较为缓慢,且其技术水平较发达国家有较大差距,因此美国的退出本身对其通过技术转移实现碳减排的影响并不大,但由此可能带来的针对先进低碳技术转移的制度性障碍的整体提高对其碳减排影响显著。其中,中国在美国退出《巴黎协定》情景下的碳排放高峰均出现在2030年后,无法实现其ndc碳高峰目标。

4.尽管对低碳技术转移的诉求主要来自发展中国家,模拟结果显示一般情况下发达国家之间的技术转移非常活跃,且具有显著的减排潜力和减排效果。因此在未来的国际气候保护合作中,技术转移不应局限于从发达国家到发展中国家,发达国家之间的低碳技术共享也应得到重视。

本文构建的ciecia-td模型的核心是一个多国多部门的一般均衡模型,其数据来源依赖于投入产出表,因此尽管设计整合了微观视角下的技术扩散机制,其低碳技术仍然是从宏观层面上的工艺技术水平抽象而来,并未细化到单个专利技术层面,无法刻画特定的碳减排技术的研发和转移扩散。此外,本文的技术呈现渐进的进步趋势,因而同样无法表现突破性或革命性的碳减排技术的出现和传播,这些有待我们下一步的工作来实现。

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