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但是问题来了,调控工具是什么?中央计划者用什么来实现上述目标呢?
经典理论告诉我们在完全竞争市场上,排放权价格取决于惩罚水平以及排放权短缺的概率(或对其预期)。惩罚水平一般是个常量,排放权短缺的概率则由三个因素决定:排放权分配数量,排放自然增长率,以及影响排放的随机因子。排放自然增长率可以通过历史数据进行估算,随机因子我们用额外性函数代替。
于是通过一系列建模,我们在额外性函数,排放权价格以及排放权数量之间建立了数学关系,这意味着理论上中央计划者可以根据对目标的偏好来精确计算最优的配额分配数量,从而制定不同的宏观调控策略。
尽管这是一个简化的理论模型,但与货币政策理论一样,它为中央计划者提供了清晰的思考工具:中央计划者只要不断观测额外性函数和价格波动情况,并根据事先确定的目标偏好,以某种合理的方式调整市场上的排放权数量,不同的碳市场就会趋向于一致,从而创造连接的机会。至于如何调整排放权数量,则可以设计一系列灵活的数量调控工具来实现。
迄今为止,我们只是自上而下的考虑市场连接问题,企业会对此如何反应呢?
对企业来说什么是好的市场连接?我目前能想到的最好答案是:稳健的市场连接不应对企业的交易策略发生显著冲击。在这一假设下,我们构建了一个企业响应模型,并对预期排放增速,以及影响排放的不确定性因素进行了模拟分析。结果表明:当发生市场连接时,不确定性因素会对企业的利润点产生显著的影响,并进一步改变其交易策略。这一结论从微观层面支持了额外性函数在宏观调控中的重要作用。
不确定性的来源
到此为止,一切问题都集中到了不确定性上。这也符合常识,任何调控或人为干预的本质最后都是在与不确定性进行斗争。
这些不确定性广泛来自于制度设计的内外因素。例如,①配额分配方法学。主要体现在基准线法和标杆法的应用比例;部分试点采用了强度方法进行分配;也有在配额分配方法中引入了调节因子,这均会引入新的不确定性。②弹性供给机制。包括碳抵消使用比例的设定,对储备配额或调节配额的应用等。③监测报告核查(MRV)数据质量。MRV方法学本身的不确定性水平,以及实际可达到的数据质量水平。
一句话,阻碍碳市场连接的真正障碍实质上是不确定性水平的差异。
在我看来这是一个福音,虽然我们不可能对所有的因素进行控制,但是却可以控制系统总体的不确定性水平,忽略那些微不足道的差异。至少这个结论为我们提供了一个更容易操作的入口:即使有些差异是不可能消除的,但是我们可以更容易评估哪些连接是存在显著风险的,风险的源头在哪里,以及如何采取补救措施。
同时,这个推论也解释了为什么试点碳市场在复制欧美模式时,尽管采取了几乎一样的规则,却产生截然不同的运行效果——因为你不可能复制不确定性!
不确定性才是系统设计的灵魂,这其实在系统工程界早就广为人知。一直以来忽略了对不确定的管理导致试点碳市场变得越来越浮夸和不可信。关于碳市场设计的真实命题是:我们到底可以将不确定性水平控制到什么程度,是否足够支撑一个长期市场的存在?
关于不确定性的更多有趣结论和延伸,此文暂不展开。
最后,我想借用一句关于货币供给的名言结束。
碳配额的供给一直像货币一样困扰着人们:“要么很多却不可靠,要么可靠但又稀缺,二者必居其一”。(J-K-Galbraith,The Age of Uncertainty,1977)。
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