Nature | 预估全球能源消费的社会碳成本
文章导读
对CO2排放造成的全球经济损失的估计可以为气候政策的制定提供参考信息。碳的社会成本（SCC）指为额外的（即“边际”）一吨CO2（或其等价物）排放给全球带来的气候变化损害的美元价值。碳的社会成本定量化的表征了当前额外的CO2排放通过改变气候状况而产生的未来经济损失，提供了一种确定气候变化缓解政策的全球社会效益的方法。此前的研究表明，全球变暖驱动的能源消费大幅增加可能会主导碳的社会成本，但是这些研究所使用的模型没有全面的考虑空间关系和有关数据。本文作者研究发现，当前排放的一吨CO2预计将减少未来的能源总支出，并且根据贴现率的不同，估计值一般在-3美元到-1美元之间。该结果来源于一个集成了全球数据、计量经济学和气候科学的架构。
值得注意的是，预计热带地区的新兴经济体将因气候变暖而大幅增加电力消费，并且需要进行关键基础设施的规划。然而，其他气温偏低国家的供热减少在全球范围内抵消了这种增长。预计，2099年全球平均地表温度每升高1摄氏度，全球年耗电量将增加约4.5艾焦（占目前全球耗电量的7%），同时其他燃料的直接消耗量将减少约11.3艾焦。全球数据表明，在21世纪的大部分时间里，许多人口仍将过于贫穷，无法大幅增加能源消耗以应对气候变暖。重要的是，如果对较贫困的人口给予更多的重视，那么气候损害的估计会有所不同。
计算碳的社会成本
首先，作者将全球代表性的纵向能源消耗数据与0.25°×0.25°全球统一的历史气候数据进行匹配。其次，使用随机的年际变化来计量估计历史温度分布对年人均能源消费的影响，并衡量这种能源-温度响应在能源类型（电力和其他燃料）、收入水平和气候区之间的差异。第三，通过将上述计量经济学结果与降尺度气候预测的概率组合相结合，预测到2099年全球24378个综合地理区域的气候变化影响。第四，将上一步经验得出的损失估计值货币化并汇集起来，通过汇总各地的影响并将其与每个气候模型实现的全球平均地表温度异常进行索引，来拟合全球能源消费损失函数。第五，采用概率性的、简化的气候-碳循环模型，以预测在2300年之前，由于额外释放1 GtC的CO2而导致的年度全球地表平均温度异常的分布。将全球平均地表温度异常的脉冲响应分布应用于上一步骤的损害函数，产生了一个概率分布，即今天排放一吨边际二氧化碳所导致的全球总损害流。最后，对损害流的价值进行折现，以获取全球能源消费的部分碳社会成本。
讨论
本研究利用全球综合数据和经验关系来估算能源消费的全球部分碳的社会成本。在未来几十年里，世界上大部分地区仍将过于贫穷，无法在能源密集型冷却技术上花费大量资金。核算非电力能源消耗也很重要，因为即使在低收入地区，人们也会使用其他燃料来应对低温。这两方面揭示了为什么全球能源总消费不太可能因气候变暖而急剧增加，以及为什么当前的边际排放可能产生全球能源消费的节约。值得注意的是，当今许多新兴经济体对气候变暖的预期影响可能会造成巨大的成本，并占当前消费的很大一部分。未来的工作应该探索在成本分布不均的情况下，跨空间和时间评估全球损害的替代方法。
本研究所构建的模型考虑在特定排放和社会经济路径上解除气候变化与能源消费之间的关联。然而，未来自然领域的一个探索方向是考虑气候变化和气候政策对能源供应结构、全球CO2和当地大气污染物排放轨迹的变化以及技术创新带来的反馈效应。尽管未来的工作应该探索这些因素改变能源消费的部分社会碳成本的可能性，但是由于预估总影响较小，CO2排放反馈可能是无关紧要的。
另一个扩展是考虑未来可能影响气候变化能源消费的技术进步类型。从理论上讲，如果冷却技术的价格相对于其他商品和服务无限期地下降而没有相应的效率趋势，就会出现更大的能源消费的部分碳的社会成本值。这些假设不太可能成立，因为历史上没有相关证据。预测气候变化下前所未有的技术创新的方向和程度的困难，凸显了在这个领域进一步研究的迫切需要。
本研究的结果与同类研究的估计结果有所不同，这种差异来源于用于预测的数据。在FUMD模型中，对中国、北非、东南亚和撒哈拉以南非洲等许多中低收入地区的分析，使用单个高收入国家（英国）的数据校准的参数，而这些参数与这些地区的能源消费行为并不完全匹配。因此在预测气候变化的全球影响时，采用有代表性的经验方法非常重要。只关注富裕地区的数据会导致对某些气候变化损害的过度估计（例如能源消费），但同样有限的数据关注点也严重低估了其他领域的损失（例如人类健康）。为了确定气候变暖给全球社会带来的全部社会成本，需要确定由不同经济部门的许多部分社会碳成本组成的总体社会碳成本。本研究所采用的方法可以扩展到可能受气候影响的所有结果（例如死亡率、农业和劳动力），从而提供一个基于经验的碳的总社会成本的特征。
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03883-8
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