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丹麦学者Bjorn Lomborg 于2025 年的第一天,在《华尔街日报》上发表过一篇文章1,讨论了一个看似矛盾的现象:许多地区的风电和光伏成本持续下降,在电力装机规模与发电量中所在的比重日益提升,但电力系统的整体价格却呈上升之势。国内媒体同仁非常勤奋敏锐,在第一时间作了全文翻译报道2。
按照“有没有维基百科页面”这个标准,Bjorn 也算有名了(https:// en.wikipedia.org/wiki/Bj%C3%B8rn_Lomborg)。他是一个著名的“气候应对怀疑论者”,但这并不意味着他否认气候变化的存在,或否认人类活动的影响。相反,Bjorn 的核心观点更倾向于认为,人类在减缓气候变化方面的能力有限,直接投入过多资源去“阻止”它是徒劳的,不如将重点放在“适应(adaptation)”上。比如,增强基础设施抗灾能力,而非一味减少碳排放。
Bjorn 因著作《怀疑论环境学家》(The Skeptical Environmentalist)3 而受到科学界的广泛批评,甚至被指控违反科学伦理。丹麦科学不端行为委员会曾对此书进行评估,结论是:“无法证明Bjorn故意在科学上不诚实,尽管他确实违反了科学实践规则,因为他对研究结果的解读超出了他所引用作者的结论。” Bjorn的研究方法长期以来被批评为“断章取义(cherry picking)”,即只选择有利于自己观点的数据,而忽略可能挑战其立场的研究成果。
前述《华尔街日报》文章似乎符合这一特点⸺截取了某个时间片段(snapshot),而不探讨更长时间尺度的变化。例如,该文章没有讨论在可再生能源大规模出现前,电价是否已经很高。如果原本就高,现在的高电价(跨地区比较)又能够说明什么呢?再则,Bjorn 的分析并未清晰区分因果关系⸺到底是可再生能源导致电价上升,还是尽管有了可再生能源,电价依然上升?以及其他因素,如天然气价格、输配电成本、关停核电、碳价格等的影响。
在本期专栏文章中,笔者针对可再生能源发展之于电力部门电价的影响问题,聚焦于基本逻辑与事实的澄清,包括:
首先, 明确正负号的方向性问题⸺到底可再生能源是推高还是压低了电价?
其次,讨论影响的量级⸺它的作用是10% 级别的小幅波动,还是1倍、甚至10 倍的变化?
最后,是其在消费者负担中的重要性⸺相比其他电价决定因素,可再生能源影响到底占多大比重?
正负号——理性逻辑的力量
分析电价变化时,首先必须弄清楚正负号。正因素与负因素是一个基本性质问题,类似于“相吸还是相斥”,但并不是一个容易理清的问题。因为,现实中观察到的结果往往是太多因素共同作用,彼此互动之后的;当一种可能性成为现实(realized),其他可能就观察不到了。
例如,一个孩子每晚将玩具弄得满地都是,而第二天醒来后,玩具却“神奇地”回到了柜子里。孩子可能误以为玩具自己回去了,但真正的因果关系是父母在夜间帮他整理过。同样,电价变化受多重因素影响,必须剥离其他因素的影响,才能界定某个因素的单一影响。
在笔者工作的领域,有一个流行的教条原则:复杂模型用于理清机理,简单模型用于验证因果4。无论因素有多少,我们至少可以逻辑推断某一特定因素的贡献正负。如果某种电源的边际成本较低,且占比持续增加,它对整体电价的影响大概率是下行的。反之,如果一种能源价格剧烈波动,且是系统中的边际定价者,它的成本变化将更直接地传导至终端电价。以此推论,风、光等可再生能源的大规模接入,在大部分情况下应具有降低长期电价的趋势5。
具体到电价问题,周期性波动的考量至关重要。无风、无光时的电价确实会比风、光条件良好时高得多,这种现象在日周期内尤为明显。然而,当我们拉长时间尺度,将这些波动平滑到年度平均水平,价格的稳定性往往会大幅提升。相比之下,如果天然气价格(在中国更多对应煤炭)翻倍,其影响将贯穿全年,并直接推高终端电价。因此,虽然每小时的电价可能存在剧烈波动,但从宏观经济角度来看,与持续数月或数年的高电价(如2021―2022 年全球能源危机期间的情况)相比,这种日内波动对整体较长时间电价水平的影响小得多。而较长时间的电价,才是对消费者负担有意义的指标。
欧盟对电力价格危机的定义6 是:只有当电力批发市场的价格至少达到前5 年平均价格的2.5 倍,且这种情况预计持续至少6 个月时,才可宣布电价危机。背后的考量逻辑是,短期波动可能很剧烈,但它对于长期负担并没有含义。相比于偶尔出现的“令人咋舌”的高电价,高电价对应的电量有多少,才是更有意义的。
量级:这种稳定作用到底有多大?
在标准电力市场中,可再生能源的扩张可以减少天然气作为边际定价电源的使用频率,从而降低天然气价格波动对电力价格的传导效应。从这个角度来看,可再生能源的进一步发展,本质上可以被视为电力市场抵御化石燃料价格波动的“稳定器”。
多大程度上具有“稳定”作用?回答具体的影响量级的问题,需要超越文字表达,而必须借助数字概念。最直接的方式是构建“反事实”场景:如果某一区域的风电、光伏装机规模减少1%,在相同需求条件下,电网需要用什么电源填补空缺?成本电价如何变化?
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