为印度碳市场提供信息：热电行业减排成本异质性的随机前沿分析

《Energy Policy》：Informing India's carbon market: A stochastic frontier analysis of abatement cost heterogeneity in the thermal power sector

印度燃煤电厂的边际减排成本研究基于2015-2018年76家电厂的面板数据，采用随机前沿分析和超椭圆距离函数，得出平均MAC为59.54美元/吨CO?，影响因素包括电厂年龄、规模、所有权、地理位置、碳排放强度及是否参与PAT计划，并预测到2030年碳强度降低45%将使边际成本上升30%。

　　

切什塔·格罗弗|拉姆·兰詹

印度北方邦大诺伊达市希夫·纳达尔卓越学院人文与社会科学学院经济系

摘要

印度的电力部门面临双重挑战：既要满足不断增长的电力需求，又要实现国家净零排放的目标。尽管在可再生能源部署方面取得了进展，煤炭仍然是主要的能源来源，而在扩大储能和电网整合方面仍存在挑战。在这种情况下，准确估算边际减排成本（MACs）对于制定有效且公平的脱碳政策至关重要。本研究探讨了三个关键问题：（1）印度热电行业减排二氧化碳的平均边际成本是多少？（2）哪些因素导致了这些成本在各个电厂之间的差异？（3）在2030年的碳排放强度目标下，减排成本将如何变化？我们使用76个热电厂（2015-2018年）的面板数据，采用双曲距离函数和随机前沿分析方法来估算电厂层面的影子价格。平均边际成本估计为每吨二氧化碳59.54美元。影响成本的因素包括电厂年龄、规模、所有权、地理位置、碳排放强度以及是否参与了“绩效、成就与交易”（PAT）计划。倾向得分匹配分析显示，参与PAT计划的电厂具有较低的影子价格和更高的碳效率，这凸显了该计划在推动成本效益减排方面的作用。模拟结果表明，如果要将碳排放强度从2005年的水平降低45%，边际减排成本可能会增加30%。这些发现为政策制定提供了三个关键启示：（i）实施差异化的碳定价，并辅以碳排放交易；（ii）将电力部门定位为印度碳市场中的低成本减排供应者；（iii）扩大碳税范围以提高整体减排效率。

引言

目前，印度是全球第三大温室气体（GHG）排放国，仅次于中国和美国。这三个国家合计占全球温室气体排放量的42.6%（Friedrich和Ge，2023年）。据估计，2022年印度的温室气体排放量为3394.9百万吨二氧化碳，而在“一切照旧”（BAU）情景下，到2050年这一数字预计将增加到74亿吨二氧化碳（Tiseo，2025年）。在这种背景下，印度面临的最大政策挑战之一是如何在快速经济增长与雄心勃勃的气候目标之间取得平衡。随着印度经济的发展，能源需求持续增长，而该国仍严重依赖化石燃料，这使得实现净零排放目标变得更加复杂和不确定（Chateau等人，2023年）。作为《巴黎协定》的签署国，印度根据《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）承诺了一系列国家自主贡献（NDCs）。这些承诺包括到2030年将GDP的碳排放强度从2005年的水平降低45%，并在同一年实现50%的发电能力来自非化石燃料（MoEFCC-环境、森林和气候变化部，2022年）。近年来，政府推出了多项措施来落实这些目标，其中最重要的是《国家气候变化行动计划》（NAPCC）、《国家清洁能源政策》、《能源保护法案》和《长期低碳发展战略》。在印度二氧化碳排放的主要来源中，热电行业起着核心作用。2022年，电力生产占该国总能源相关排放量的53%（国际能源署，IEA，2025年）。在该行业中，煤炭占据主导地位，约占印度电力结构的72%，并且在2022年化石燃料燃烧产生的2517百万吨二氧化碳排放中发挥了重要作用（国际能源署清洁煤中心，IEA，2016年）。鉴于其规模和对煤炭的持续依赖，热电行业既是主要的排放源，也是脱碳的关键目标。

为了提高碳减排的成本效益，印度引入了多种基于市场的工具，包括“绩效-成就与交易”（PAT）计划、可再生能源采购义务（RPOs）、国家碳市场、绿色债券、非化石燃料强制要求以及清洁能源附加费。然而，这些工具的有效性，特别是碳市场和财政工具（如清洁能源附加费），仍存在争议。许多措施缺乏基于实际减排成本的合理定价机制。此外，印度历史上依赖命令与控制策略来减少排放，这些策略往往缺乏经济效率和灵活性（Jain & Kumar，2018年）。另一个重要考虑因素是热电厂在能源强度、技术和运营规模方面的异质性。这种多样性导致它们对监管干预的反应能力各不相同。更好地理解这种异质性对于制定既有效又公平的政策至关重要。由于电力是各个行业的重要投入，电力行业的脱碳可以带来广泛的经济效益。为了使这些努力取得成功，评估该行业的现有减排潜力及相关成本至关重要。评估碳减排经济影响的一个关键概念是边际减排成本（MAC）——即减少一吨二氧化碳当量的成本。准确估算MACs对于设计高效的碳定价机制、开发基于市场的交易方案和制定监管框架至关重要。此外，了解印度热电行业的电厂层面MACs也是推进有效脱碳战略的必要步骤。

虽然关于影子价格和减排成本的文献很多，特别是在中国、美国、韩国、日本和加拿大等国家，但印度的相关研究仍然较少。现有的关于印度的研究（Gupta，2007年；Murty等人，2007年；Jain & Kumar，2018年；Jindal等人，2024年）范围有限，且大多使用的是政策制定之前的数据。这些研究未能充分反映2015年后的动态政策环境，因此在证据方面存在重要空白，限制了未来政策制定的能力。本研究旨在通过分析2015年至2018年间印度热电行业二氧化碳排放的边际减排成本来填补这些空白。它关注三个研究问题：（1）热电厂在增加电力产量的同时减少排放的边际减排成本是多少？（2）哪些因素影响了电厂层面MACs的差异？（3）到2030年实现印度二氧化碳减排目标所需的成本是多少？

为了解决这些问题，我们构建了一个包含76个热电厂的面板数据集，并采用了一个联合生产框架，将电力视为期望输出，将二氧化碳视为非期望输出。我们使用双曲距离函数和随机前沿分析（Cuesta等人，2009年）来估算二氧化碳的电厂层面影子价格，这代表了减排的机会成本。进一步，我们进行了固定效应面板回归，以确定影响热电厂影子价格的因素。为了评估印度的PAT计划对热电厂的影响，我们使用了倾向得分匹配（PSM）方法。这有助于在比较遵守PAT计划的电厂与不遵守该计划的电厂时控制选择偏差，从而估计碳定价、排放强度和能源效率的因果效应。我们的研究对文献做出了三项关键贡献：首先，利用中央电力局（CEA）的官方电厂数据，提供了印度热电厂边际减排成本和技术效率的更新估算，这些估算对于设计更准确和公平的碳定价机制至关重要；其次，通过倾向得分匹配纠正了PAT参与中的选择偏差，提供了该政策对影子价格和排放强度的因果估计；第三，本研究中的模拟练习预测了在不同发展情景下实现印度2030年碳排放强度目标的成本，为差异化碳定价设计提供了预测。鉴于欧盟的碳边境调整机制（CBAM）表明全球正朝着明确的碳定价和贸易中的碳责任制方向发展，这些发现尤为重要。通过量化印度的电厂层面减排成本，本研究提供了实证证据，可以指导国内碳市场设计，并与不断演变的国际气候贸易制度保持一致。这些发现也为政策制定者提供了及时见解，帮助他们平衡气候目标与能源安全和经济发展。这些发现还有助于更广泛地理解影子定价和技术效率如何促进其他能源密集型行业的低碳转型。

本文的其余部分结构如下：第2节回顾了边际减排成本估算方法的相关文献，并探讨了现有研究中确定的关键决定因素。第3节概述了我们研究中使用的方法论框架。第4节讨论了数据和变量构建。第5节和第6节分别展示了实证结果和讨论。第7节进行了总结并提出了政策建议。

节选

文献综述

本节简要回顾了我们研究的相关文献。2.1节探讨了用于估算国家脱碳战略中热电行业边际减排成本的各种方法。2.2节研究了影响企业层面影子价格的因素。

方法论和实证程序

本节详细介绍了理论框架。3.1节首先对环境生产技术进行了建模。3.2节介绍了随机前沿分析框架中的双曲距离函数，然后3.3节使用该函数推导出影子价格。

数据和变量

为了估算距离函数，我们编制了一个包含2014-2017年至2017-2018年间印度76个热电厂的面板数据集。该数据集包含一个期望输出——净电力产量（NGen）；一个非期望输出——二氧化碳排放（CO₂）；以及三个输入变量：装机容量（K）、辅助电力消耗（APC）和煤炭使用量（E）。虽然劳动力是发电的相关输入，但研究样本中缺乏一致的电厂层面劳动力数据。

距离函数的估算

表3展示了时变效率模型（Battese和Coelli，1992年）和时不变效率模型（Battese和Coelli，1988年）的最大似然估计值。衰减参数（$\eta$的统计显著性表明，时变模型更适合数据。正的η值表明效率随时间下降，即u_it减少；而负的η值则意味着效率增加。这反映了指数函数所施加的结构。

讨论

我们分析中估算的二氧化碳排放平均影子价格约为每吨59美元，这反映了减少碳排放的边际成本，即放弃的产出成本。这一估算为理解热电厂在减排过程中面临的经济权衡提供了基准。为了评估我们估算的可信度和相关性，我们将其与印度和国际文献中的发现进行了比较。

结论

印度是能源最密集的国家之一，也是最大的二氧化碳排放国，承诺到2030年将其GDP的碳排放强度降低45%。该国采取了提高能源效率和减少排放的政策。由于电力行业占国内排放和能源消耗的很大比例，因此该行业的减排工作必须既显著又具有成本效益。在本文中，我们探讨了三个关键问题：

CRediT作者贡献声明

切什塔·格罗弗：撰写初稿、软件开发、方法论设计、数据分析、概念化。拉姆·兰詹：审稿与编辑、验证、监督、调查、方法论设计、概念化。

声明和披露

作者声明他们没有已知的财务或非财务利益可能会影响本文所述的工作。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务或非财务利益可能会影响本文所述的工作。