可再生能源配额制与碳排放权交易并行实施的政策效果

鲍熊剑涛, 赵文会, 宋亚君, 王晓梅

(1.上海电力大学 经济与管理学院,上海 200090; 2.国网上海市电力公司 崇明供电公司,上海 202150; 3.上海交通大学 国家电投智慧能源创新学院,上海 200240)

0 引言

固定上网电价(Feed-in Tariff，FIT)政策激励了中国可再生能源电力的投资，但电网消纳能力的不足造成“弃电”现象[1]。可再生能源电力补贴的缺口促使中国引入可再生能源配额制(Renewable Portfolio Standards，RPS)。配额制为一种数量驱动(Quantity Driven)支持机制，其实施一般辅之以可交易的绿色证书(Tradable Green Certificate，TGC)[2,3]，借助市场以最小系统成本完成能源转型[4]。另一方面，中国同期为实现减排承诺，以电力行业作为试点对象建立了全国碳排放权交易(emissions trading，ET)。因此，需分析上述两项政策并行实施于电力市场时，政策间的相互作用对实施效果的影响。现有文献多假设以发电商为配额制的责任主体，不符合中国的政策现状。故本文建立以售电商为配额制的责任主体的两级供应链模型，通过引入售电商竞争强度变量，建构了包含若多个售电商的完全竞争零售市场。从而本文在更为一般的情境中，研究了以售电商为配额制的责任主体时，市场参与者的博弈行为与政策实施效果，并基于均衡结果具体分析了配额比例、碳排放权价格与售电商竞争强度等因素的作用方式。

1 文献综述

1.1 可再生能源配额制的相关研究

绿色证书价格受供求关系影响，较大的可再生能源电力产量波动可能造成证书价格的剧烈变动[5]。为提高制度的效率，配额比例应使证书具备稀缺性[6]。同时，绿色证书交易通过成本与价格的传导，作用于电力市场。虽然可再生能源配额制可使得边际电价下降[7]，但难以确定对零售电价的影响[7,8]。较之固定上网电价政策，可再生能源配额制激励投资的效果更为平稳[9,10]，但有必要设置合理的配额比例与罚金[9,11]。然而，配额制增加了新投资者面临的风险[3]，面临难以促进可再生能源发电技术革新[12]，抬高绿色证书与电力价格等问题[13]。

1.2 可再生能源配额制与碳排放权交易的相互作用

政策工具组合(Policy Mix)的内涵同时囊括了政策工具间的相互作用，政策制定过程及长期目标，于近年被用于讨论碳排放权交易与可再生能源电力支持政策并存的情境[14～16]。因可再生能源电力的环境效益，两项制度的目标实现路径与实施效果存在重叠[17]，即规制重叠效应(overlapping regulation effects)[18]。具体而言，包括碳排放配额是否考虑了配额制的额外减排效应，以及额外减排效应如何影响碳排放权价格[7,16,19,20]。然而，该效应的具体影响尚无定论[19～23]。

此外，绿色证书价格将通过电力价格与碳排放权价格构成联系[8]。引入碳排放权交易后，绿色证书的价格随零售电价上涨而下降[8]。但更为严格的碳排放要求不仅可能减小可再生能源发电量[24]，且不利于分布式可再生能源的发展[25]。

中国的可再生能源配额制度将以售电商为责任主体[26]，但少有文献以该前提分析配额制的政策效果[27]，且多简化为寡头模型。本文针对上述两点不足，纳入售电商竞争变量拓展已有均衡模型，使结论符合政策实践的同时具备普适性。

2 理论假设与博弈模型

如图 1所示，建立一个两级供应链模型分析政策的实施效果。图1包含批发市场与零售市场。假设批发市场包括火力发电商与可再生能源发电商两类发电主体，二者向售电商出售火电与可再生能源电力的价格分别为wi,t和wr,i。由于不同能源生产的电力的物理属性基本一致，难以区分销售，因此假定售电商打包不同类型电力，以单一价格pi出售消费者。综上，发电商的集合为M={1,2}，售电商的集合为R={1,2,…,n}。两类发电商的批发价格策略向量分别为wt={wt,1,wt,2,…,wt,n}和wr={wr,1,wr,2,…,wr,n}；售电商的零售价格策略向量为p={p1,p2,…,pn}。博弈顺序为：第一阶段，发电商在批发市场报价，且火力发电商与可再生能源发电商分别决策最优减排量与绿色证书价格，以最大化自身利润；第二阶段，售电商购买电力后，制定零售电价出售消费者获取最大利润。

图1 电力供应链结构与博弈顺序

2.1 符号说明

各变量说明参见表1。其中pi、wt,i、wr,i、cg,i与Ai为决策变量，πr,i、πmt与为πmr目标函数，其他参数为常量。

表1 模型参数说明

2.2 基本假设

(1)

假设售电商仅购买配额比例的可再生能源电力，则售电商i的利润函数为:

πr,i=α(pi+cg,i-wr,i)qi+(1-α)(pi-wt,i)qi

(2)

ct和cr分别为生产单位火电与单位可再生能源电力平均成本。同时引入可再生能源配额制与碳排放权交易时，火电与可再生能源电力发电商总利润分别为:

(3)

(4)

当只引入可再生能源配额制时，上述假定不变，火力发电商的目标函数为:

(5)

3 模型求解

本节目标函数的Hessian矩阵是负定的。

3.1 零售市场均衡结果

根据博弈顺序和逆向求解法，首先求解售电商的最优零售电价。由于售电商目标函数的Hessian矩阵负定，售电商的最优零售电价可由式(2)一阶条件解得：

(6)

其中ηi=α(wr,i+cg,i)+(1-α)wt,i，表示售电商采购单位电力的成本。式(6)表明售电商依据市场潜在需求，售电商之间的采购成本差值以及售自身采购成本决策零售电价。

3.2 批发市场均衡结果

发电商利用售电商的价格反应函数决定批发市场报价。发电商目标函数的Hessian矩阵负定，由式(3)和式(4)一阶条件可得批发电价与售电商采购成本为:

(7)

(8)

3.3 最优减排量

火力发电商的最优减排量可由一阶条件∂πmt/∂Ai=0解得:

(9)

4 制度实施影响分析

相类似，可解得只引入可再生能源配额制时的Nash均衡解，如表2所示。

表2 电力供应链Nash均衡结果

计算表2两种情境均衡结果的差值，可得到在实施可再生能源配额制的基础上，引入碳排放权交易对供应链的影响：

(10)

(11)

则总电力需求变动为:

(12)

命题1引入碳排放权交易后，火力发电商将转嫁部分碳排放成本，导致火电与可再生能源电力批发价格分别上涨和下降，零售电价提高，抑制消费者电力需求。碳排放权交易将增加消费者的用电成本。

命题1与其他研究结论相符：碳排放权交易的引入使得环境成本内化至火电生产成本，火电批发价格与零售电价随之上涨[32]；同时碳排放权交易可能造成绿色证书价格下降[33]。命题1进一步指出，碳排放权价格上涨将促使可再生能源发电商降低报价，以最大化自身利润。换言之，可再生能源电力批发价格(含绿色证书价格)因引入碳排放权交易而下降。虽然售电商采购绿色电力的成本因此而降低，零售电价仍将因碳排放权交易而上涨。

式(10)和式(11)中引入碳排放权交易对电价与电力需求的影响可拆解为火电增加成本(ei-pc,i/2ζ)pc,i与某一系数乘积。在消费侧，该系数由配额比例α与售电商差异性γ构成；在批发侧，由配额比例α构成。下文对诸参数做进一步讨论。

4.1 碳排放权价格与减排成本对政策效果的影响

命题2火电减排成本提高与碳排放权价格上升将提高火电批发价格与零售电价涨幅，同时增加可再生能源电力价格与电力需求量降幅。

火电批发价格上升源于火力发电商寻求将增加的成本转嫁至售电商。观察式(8)售电商的反应函数可知，售电商将因此寻求抬高电力零售价格，用电成本增加随之造成电力需求减少[8]。然而，碳排放权交易将同时影响可再生能源发电商的收益。命题2表明，可再生能源发电商为减小电力需求下降对利润的负面影响，降低自身批发价格，从而削减火力发电商转嫁成本所造成的电力需求量下降。然而均衡结果表明，可再生能源电力批发价格的降低不足以抵消转嫁的碳排放权交易成本，最终零售电价上涨，总电力需求量下降。因此，碳排放权交易的引入亦使可再生能源发电商的收益面临下行压力。

4.2 零售侧竞争对政策效果的影响

命题3售电商差异性对均衡结果直接影响不明确。但当售电商差异性提高时，引入碳排放权交易造成的零售电价涨幅下降，消费者承担的转嫁成本减小，故电力需求降幅减小。当火电减排成本与碳排放权价格提高时，零售电价与电力需求量的变化幅度将随售电商差异性增加而趋于平缓。

与直觉认识不同，由于零售电价均衡结果包含一项其他售电商购电成本之和，因此当有更多售电商参与竞争时，消费者的用电成本并非必然降低。另一方面，当售电商可提供多样化服务，即售电商差异性增加时，虽然无法判明其对均衡结果的直接影响，但零售电价差值对电力需求的影响增强。因此，售电商将减少转嫁因碳排放权价格上涨而增加的成本，从而消费者承担的碳排放权交易转嫁成本减小。同理，高配额比例情境下，碳排放权价格与减排成本上升带来相对较小的零售电价涨幅与电力需求量降幅。

4.3 配额比例对政策效果的影响

命题4配额比例对均衡结果的直接影响不明确。随着配额比例提高，零售电价涨幅，可再生能源电力批发价格涨幅与电力需求量降幅减小。当火电减排成本与碳排放权价格提高，零售电价，可再生能源电力批发价格与电力需求量的变化幅度更为平缓。但火电价格变动与配额比例无关。

当配额比例提高时，由售电商的反应函数式(8)可知，零售电价涨幅将因此减小，从而电力需求量的降幅收窄。故碳排放权交易对可再生能源发电商利润的负面影响减弱，可再生能源电力批发价格(含绿色证书价格)降幅减小。命题4进一步指出，虽然高配额比例可削弱引入碳排放权交易对电价与电力需求的影响，但火力发电商转嫁的碳排放权交易成本大小不受配额比例影响。

5 结论

本文构建了包含发电商与售电商的两阶段Stackelberg模型，将可再生能源配额制的分析拓宽至售电商为考核主体的情境。模型同时纳入碳排放权交易，以厘清两项制度并行实施时，政策组合间的相互作用对电力系统供应链的影响。

研究结果表明，碳排放权交易内化环境成本于火电批发价格的同时，导致可再生能源电力批发价格下降。由于两种电力的价差减小，有利于实现在同一价格水平竞争。然而，碳排放权交易将增加消费者的用电成本，抑制电力需求。电力需求降幅随碳排放权价格与减排成本成正比。因此，可再生能源发电商的利润将间接受到负面影响。反观可再生能源配额制，配额比例不影响火电批发价格的涨幅，即碳排放权交易对环境成本的内化效果。当配额比例提高时，因售电商的转嫁成本减小，消费者的用电成本涨幅降低，从而减弱碳排放权交易对电力需求的抑制作用。加之可再生能源电力批发价格降幅减小，因此高配额比例可削弱碳排放权交易对可再生能源发电商利润的负面影响。

另一方面，就售电商竞争程度对政策效果而言，虽参与竞争的售电商个数影响不明，但当售电商提供多样化服务，彼此间的差异性增加时，将减小售电商的转嫁成本，由此减弱故因碳排放权交易造成的用电成本提高与电力需求下降。进一步，当碳排放权价格与减排成本上升时，售电商差异性的提高亦可平抑可再生能源电力批发价格与零售电价的波动。

综上，可再生能源配额制与碳排放权交易并行实施将发挥制度间的互补效应。但是，碳排放权交易造成的用电成本提高可能降低政策实施效率。结合本文结论，政策制定者需实施其他配套措施，如可考虑将企业的碳排放权交易收入或政府罚金所得收入部分返还消费者，通过此类补贴减缓用电成本上升的负面影响。此外，建议对售电商的增值服务展开研究，增强零售电力市场的竞争性，以减少售电商转嫁给消费者的成本。本文已讨论了两项制度并行实施对电力供应链带来的影响，但对配额比例的假设较为严格，同时忽略了电力网络的物理约束。未来将在此基础上放松对配额比例的假设，进一步分析考虑物理约束的政策效果与相互作用。