美国联邦新能源发电政策的影响分析
【经岚传递】17002
美国联邦新能源发电政策的影响分析
编译/樊雨欣
Energy Policy Volume 39, Issue 7, July 2011, Pages 3975–3991.
背景介绍
气候变化已经引起了美国联邦政府的重视，各种各样应对气候变化的方案都被提出。很多与提案的政策已被部分州采纳。在众多的提案中有三个目前应用最普遍的：新能源配额制（RPS），总量控制和排放交易（CTP）以及对可再生能源生产者的税收抵免政策（tax credits foe renewable electricity producers）。这三种政策的成本和效果跟很多因素有关：比如是否组合使用、政策的细节以及预期达到的目标。
本文对这三种政策在促进可再生能源生产技术发展和减少温室气体排放两方面进行了成本效果分析，分析对象是是联邦范围内的RPS、CTP、TC以及这三种政策的组合。
本文使用的模型是电力市场局部均衡的仿真模型，用以分析政策对发电量、电价和消费量以及温室气体的排放各指标。
最终发现，CTP政策的减排效果最明显，同时也是最cost effectively的。很高指标的RPS确实能提高新能源的产量，然而匹配使用ACP（alternative compliance payment mechanism）政策会显著减弱这个政策的效果。研究还发现：CTP往往会提高电价而tax credit往往会降低电价，RPS对电价的影响在不同地区是不同的。
政策背景
根据美国提案和被接受的状况来看，作者发现有关于促进新能源使用的政策往往比促进CO2减排的政策更容易通过。在这一部分，作者主要介绍了美国不同的环境经济政策以及目前应用的情况。
2.1 温室气体相关
大部分关于温室气体的提案都主张采用总量控制和排放交易（CTP）的形式，而不是直接采用税收机制。CTP模式的提案中目前最有希望的是H.R.2454提案，已经通过了美国众议院审议，这一提案除了规定了最大排放量（cap），还规定了2020年，新能源发电量要达到总量的20%，以及一些促进新能源相关技术发展的条款。
虽然目前没有联邦级别的CTP政策，但是在很多州已经有了CTP的实践。比如加州。
2.2新能源相关
目前联邦提案中有关促进新能源使用的政策中分为两类：其一：发电方面的税收抵免，设备投资方面的税收抵免。第一类的政策比如说，发电厂每使用新能源发一千瓦时的电，就会获得2.1美分的税收抵免，这类的政策在1992年就有被提出，但是实施过程比较反复。第二种政策比如说，安装新能源发电设备能得到相当于安装费的30%的税收抵免，另外甚至有提案主张投资者甚至可以选择以现金的形式拿到这部分补贴。
新能源政策在州范围内，实施最多的就是新能源配额制（RPS），所谓RPS，就是规定一个新能源发电的最小比例，发电厂每使用新能源发一千瓦时的电会得到一个配点，当这些配点可交易时就相当于生成了一种商品，在交易过程中产生价格REC（renewable engrey credit）。与RPS配套使用的一个政策叫做ACP（alternative compliance payment mechanism），所谓ACP是指，政府认为规定一个最高的交易价格，当市场价格高于此价格的时候，发电厂就能用这个价格从政府处无限制购买配点。
模型描述&政策情形描述
3.1模型描述
本文使用的模型参考了Paul2009年文献中的模型，叫做 Haiku电力市场模型。Haiku是一个确定的，高度参数化的模拟现实的模型。Haiku模型根据目前已有提案对于各项减排指标的规定，用集合算法，模拟了区域间电力市场跨时期均衡结果。
地区划分：模型将美国48个接壤州分成了21个地区，分类依据是该州关于电价决定的方式，如图所示，阴影部分为市场定价的地区，空白部分为政府定价的地区。各州将继续原有电价策略。
时间划分：每年被分成夏、冬、春秋三个时段，每个时段根据用电情况又分为：超高峰期、高峰期、正常期、低峰期。
需求曲线：需求曲线根据三种客户（居民、商业、工业）在历史上不同时间区段的需求量构成的模型模拟，同时还根据历史情况，扑捉了当电价发生变化后，居民需求的变化情况，以此来使模型能够模拟电价变化后的需求变化情况
供给曲线：根据全美所有发电厂的发电技术情况、使用燃料比例、发电量来模拟电能的供给情况，对新发电厂的投资通过贴现来计算价值，天线率为8%。
成本变化情况：该模型设定干中学模式，即一项技术发展过程中，该技术的边际成本会因为不断的学习而下降。
限制条件：根据不同的提案中的政策建议得出各项指标的限制值，比如最大CO2排放量，成为模型中限制条件，在各种限制条件下模拟得出最后的均衡结果。
所有数据来自美国EIA网站的环境资源状况报告
3.2政策情形描述
分为四种政策外加一种情况：
1、基本情况Baseline（BL）
这种情况主要是作为对比和标准，他主要利用各州现已实施的三种环境经济政策情况对各州情况进行模拟，并调整各项参数使得均衡结果满足基年（即2010年）各个指标：发电量、CO2排放量，新能源占比等等各个指标
2、碳交易系统情况CTP
主要根据现有提案H.R.2454中关于碳交易的种种规定设定限制条件，假设在全美范围内实行，模拟出各个指标的均衡结果
3、新能源配额RPS
跟CTP相似，也是根据现有提案，假设在全美实行，得出均衡结果。另外，RPS政策分两种情况，其一政府规定最高最高配额价（ACP），即超过这个价格能随意购买任意量配额，其二，没有最高价限制，配额价格在市场上根据供需能炒到很高水平
4、税收抵免TC
同上
5、特殊情况：核电站成本 @N30
核电站（本文不视为新能源）作为新能源的替代，其成本很大程度上影响新能源的使用率，但是作者发现现有EIA报告中的数据低估了核电的成本，因此在模型中增加一种情况即核电成本在现有报告成本基础上上升30%后的模拟情况，用@N30表示，以真实反应模拟结果。
结果分析
4.1 新能源发电的占比和新能源配额的交易价格情况
首先，政策单独实施时，RPS对于提高新能源发电占比的作用最明显，当RPS政策和其他政策（TC/CTP）配套使用时，新能源发电占比会提高，因为其他政策会使得人们在新能源和传统能源之间更加偏好新能源。
其次，2012年以前RPS政策实施时是不规定最高价的，配额政策实施后能够按照预期达到目标以上的新能源发电比例，当2012年之后实行政府规定最高价后，因为配额交易价格的下降，导致新能源发电比在目标一下。同理，2025年之后，政府不再规定最高价，新能源发电比达到预期目标。
我们可以明显发现政府实施最高价限制会显著降低RPS政策中的配额交易价格，从而降低整个社会承担的成本。
4.2 用电价格情况
各种政策的实施对采用不同电价制度的地区是不同的，首先看对全美整体电价的影响，，CTP政策对电价影响最大，到2020年比BL情况增加13%，2035年增加22%。其次RPS政策对电价的影响也是正的，但是作用不明显，大约增长1%，税收抵免BL政策对电价的影响是负的，相比BL当实施税收抵免时，电价少增长了1%。这也是符合逻辑的。
一个非常有意思的发现是，在政府定价区域，RPS政策在政府定价区域是对电价影响是正的，但是在市场定价区域，对电价影响是负的。这是因为在市场定价区域，随着新能源发电量的增加，边际成本减少，导致市场出清电价降低，当配额的交易价格导致出清价格上涨的幅度小于边际成本减少导致电价降低的幅度时，电价就会降低。在这种情况下，发电者承担了RPS政策的成本。
4.3 CO2排放量和排放许可价格情况
首先，从减排量图标来看，CTP政策减排效果要远强于RPS与TC。
其次，当CTP与任意一个其他政策结合时，组合的减排量都要超过CTP单独使用时的减排量，这也符合逻辑推断。
最后，可以发现当新能源配额RPS政策与TC政策同时实施，是否绑定实施政府制定最高价政策带来的结果不同，当RPS不绑定实施最高价即noACP时，减排量会高于绑定实施，这是因为当不绑定实施的时候，单独使用RPS已经能够使得新能源发电量达到标准，再叠加实施TC反而会降低电价水平，增加用电量，带来更多排放。
再观察，碳交易价格情况，CTP结合任何政策使用，都会使碳交易价格降低，另外当核发电成本价格上涨30%时，可以发现碳交易价格会普遍上升1%~2%，这是因为能用核发电代替新能源发电的偏好降低。
4.4 政策评估
作者通过计算每单位减排量所花费的成本来分析政策的经济效果，当每单位减排量所花费的成本越低，则该政策越经济。
如上表所示，首先模拟得出了各个政策之下的总成本（贴现值贴现率为8%），该成本包括政府税收补贴的成本，生产者买卖额度的成本，消费者电价上升的成本等等，同时模拟出在各政策下用电量合计，用总成本除以总用电量得到每千万时用电社会承担的成本，最后再除以模拟出的总减排量，得出每单位减排下，每千万时社会所承担的成本。
通过上述数据我们可以发现，CTP是最经济的措施，实施过程中成本最低，TC是最不经济的措施，因为TC与RPS相比，因为电价的下降会导致用电量的提升，从而导致总排放量增加，CTP之所以最经济，是因为CTP对不同种传统能源的超额排放惩罚标准不同，越是碳密集，罚金越高，这回使得人们更偏好用新能源替代碳更密集的传统能源，使得减排量大大下降而成本不上升。
总结来说，全文得到最重要的结论是，CTP政策对于减排的效果最为明显而且是所有政策中最经济的政策，RPS政策对于提高新能源发电占比的效果最明显，但是是否绑定实施ACP政策对RPS政策的影响很大，TC政策在实施过程中会引起电价下降，从而有可能使得总用电量增加。本文文末还指出当我们将个别政策进行进一步改善，比如在RPS政策中详细规定各中碳密集成都不同的传统能源最高占比是否会显著改善远政策效果，还有待后来的研究者进一步研究。
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