“負學習”（negative learning）本來是一個教育與認知領域的詞匯，指的是知識與能力并沒有隨著學習進程而有效提升。在能源與氣候變化領域，由于經(jīng)濟、能源、大氣循環(huán)和生態(tài)圈存在著諸多的不確定性，“負學習”問題也被廣泛討論，指的是隨著信息與討論的增多，基本的專家信念偏離“真值”的程度沒有減少，反而增加或者持續(xù)處于分歧之中。
從2017年開始，我國開始在政策層面醞釀可再生能源配額制，即規(guī)定可再生能源在電力結(jié)構(gòu)份額中的比重。最終在2019年5月以“電力消納保障機制”的形式正式出臺。分析整個過程，我們也發(fā)現(xiàn)了這種“負學習”現(xiàn)象——目前的政策設計進一步割裂本地與外送統(tǒng)一市場，在省級大尺度以下地理范疇技術上無法實施。但是，在最初的討論與某些征求意見版本中，卻存在著與競爭性電力市場配套的“配額制”政策非常相似的設計。
本文即對政策設計、制定以及征求意見的過程進行初步的回顧與分析，希望引發(fā)更多的討論。
2017-2019年“電力消納保障機制”的政策設計與討論
2017年初，發(fā)改委、財政部、國家能源局聯(lián)合發(fā)文，決定自2017年7月1日起試行可再生能源綠色電力證書核發(fā)及自愿認購交易制度，并計劃自2018年起適時啟動可再生能源電力配額考核和綠色電力證書強制約束交易。
2018年3月23日國家能源局曾經(jīng)發(fā)布《可再生能源電力配額及考核辦法（征求意見稿）》，此為第一輪征求意見；當年9月13日，國家能源局新一輪可再生能源配額制征求意見，此為第二輪征求意見。2019年5月10日，國家發(fā)展改革委與國家能源局聯(lián)合發(fā)文（發(fā)改能源〔2019〕807號），正式開始實施《關于建立健全可再生能源電力消納保障機制的通知》，有效期5年。
最終的配額核算方式會加劇電力市場割裂，影響統(tǒng)一市場經(jīng)濟效率
2018年第一版本的可再生能源電力發(fā)展監(jiān)測指標核算方法，試圖將“省送省”、“省送區(qū)域”的電量，即使是交流線路，也要劃出哪部分是風電，哪部分是煤電。這種方式，在省級層面需要追蹤電源的具體類型，在核算上存在著諸多的簡化（意味著誤差，甚至是錯誤），在平衡區(qū)內(nèi)更小尺度上（比如省內(nèi)的2個售電公司）完全無法操作。對于消費者高度均一的電力消費，被劃“成分”分成了“綠電”與其他電力。
這種方式，混淆了綠電市場（這個應該從屬于電力統(tǒng)一市場，從而獲得更好的市場效率）與綠證市場，跟理論與實踐中通行的“可再生能源配額制”可以說一毛錢關系都沒有。從實際考核來看，關鍵工作量在于確定那些大容量跨區(qū)線路的潮流跟蹤。而這些線路，往往既不考慮送出地需求（四川曾經(jīng)在豐水期還因此出現(xiàn)用電緊張局面），也不考慮受電區(qū)的需求變動（晚上負荷低谷期間還大量送，造成本地機組深度調(diào)峰），屬于十足的特權僵直外送垃圾電。這是影響我國電力系統(tǒng)運行經(jīng)濟效率的重要因素。
而所謂長距離輸電線路“優(yōu)先輸送可再生能源”的說法，技術上不完全可行，經(jīng)濟上不相干，后驗證無法衡量，破壞目標中的電力統(tǒng)一市場——先本地平衡，再外送。這種情況下，缺乏綠證市場，而試圖用這種配額制目標去影響系統(tǒng)運行，而不是通常意義上的系統(tǒng)新增電源類型選擇，這的確很中國特色。如果系統(tǒng)運營者借此把“打捆”概念私貨再一次塞進這個體系（東部需要的是高峰電力，不是基荷），那這個政策將完全落入舊的運行方式的“窠臼”，成為舊有運行無效率體系的工具性政策。
但是，恰恰是這種核算方式，成為了最終實施方案的選擇。盡管，在此之前的市場設計，特別是2018年9月第二版征求意見稿，曾經(jīng)出現(xiàn)幾乎正確的設計方案。
2017年與第二版的政策設計卻與此截然不同
事實上，早在2017年4月，國家能源局新能源司負責同志就在《中國能源報》發(fā)表文章，談對綠證與配額制的思考。關于綠證還是綠電的問題，他明確闡述了為何不能通過新能源項目直購電（也就是目前綠電方式）來完成配額考核：
我國目前對新能源發(fā)電實行的是兩部制標桿電價政策，具體操作上包括兩部分電價，即燃煤標桿電價加補貼。新能源發(fā)電項目與電網(wǎng)實際結(jié)算的只是燃煤標桿電價部分，補貼部分由全網(wǎng)分攤征收附加資金解決。在這樣的機制下，新能源發(fā)電企業(yè)與購電企業(yè)的結(jié)算收入只能體現(xiàn)所購電力的電力一般商品屬性，不能體現(xiàn)電力的清潔低碳屬性。
區(qū)分一度電是煤電還是新能源發(fā)電的主要標志就是是否由財政資金結(jié)算補貼。而綠色電力證書是對補貼資金部分的直接替代，且具有可以追溯的全部電力屬性信息。因此對于自愿或者強制使用綠色電力的消費者，只有完成了綠色證書的購買，才能被確認為實現(xiàn)了綠色電力的消費。
而到了2018年的征求意見稿第一版，卻成了在考核綠電與綠證之間反復跳來跳去的方案。政策設計中出現(xiàn)了何種新的考量我們不得而知，但是這無疑是朝向錯誤方向的變化。第二版意見中，強調(diào)了對“綠證”的考核，而不是綠電的追蹤，意識到了存在的問題。最終2019年出臺方案拋棄了對更小個體考核綠電（甩給了電網(wǎng)公司，因為根本無法操作），但是綠證大部分仍與綠電捆綁。這無疑是一種“負學習”。
目前的政策設計，與幾年前“能源總量控制”的攤派做法已經(jīng)無任何區(qū)別
幾年前，我國曾經(jīng)出現(xiàn)過“能源總量控制”的討論。當時，設定何種控制目標的討論是高度缺乏價值標準的，從來不回答“不控制是多少，控制程度對應于何種經(jīng)濟后果”，而是反復在猜測2020年能源消費會是多少。而攤派到各個省份，到底是如何個劃分法，也不清楚其公平原則幾何。現(xiàn)在，關于這種可再生份額目標如何確定，其說法仍舊是所謂“依據(jù)國家相關規(guī)劃，結(jié)合跨省跨區(qū)送受電等實際情況統(tǒng)籌研究制定的”。
這種目標的定立邏輯非常匪夷所思。目標，顧名思義，是需要努力才能實現(xiàn)的。即使沒有這種目標，那么各個省份都會實現(xiàn)可再生能源份額的某個水平。所以目標的合理性探討，應該是探討何種額外的增加是合理的，基于某種明確的價值觀（比如增量成本在某個界限內(nèi)，以及為更宏大的目標提供部門貢獻基礎）。如果是基于“每個省可以完成多少就設定多少”來實施（目前的解讀似乎就是：外送電“含量”少了，就縮減目標），那這種目標的必要性在哪里？而這里的所謂“統(tǒng)籌研究制定”究竟是什么標準？
幸運的是，可再生能源配額還存在一個自愿市場，可以給不能完成配額的省份提供一個靈活的、低成本實現(xiàn)目標的額外渠道。因此，這種目標設定——層層攤派——目標考核還顯得不像之前的“能源總量控制”那么糟糕。比如，最近，浙江購買了200萬綠證。盡管，這仍然是一種公平視角的糊涂賬。
總結(jié)
配額制體系建設的目標，應該是建立配額制交易市場，定位于交易層面、增加可再生能源收益的政策工具，與可再生能源價格政策的功能類似，而不是進一步給各個電源類型“劃成分”（類似給本地電與外送電劃成分），加深電力統(tǒng)一運行市場的既有扭曲，干預電力市場經(jīng)濟有效運行的目標。棄風限電問題的解決，需要經(jīng)濟效率的價值標準，而不能是“搞定就是本事”，用更無效的僵直外送去解決。
建設統(tǒng)一電力市場是電力體制改革的關鍵任務。在其他額外與輔助性政策設計之初，必須尊重電力統(tǒng)一市場是更高原則的基本思路。否則其他的市場或者政策因為電力市場的高度扭曲會無法發(fā)揮作用或者惡化經(jīng)濟效率。當務之急，是取消不負責系統(tǒng)平衡卻專門制造不平衡的所謂國調(diào)，以及徹底廢除“點對網(wǎng)”、“點對點”的電力僵直外送。
實現(xiàn)兩個并列市場（電力市場與綠證市場）的協(xié)調(diào)，而不是互相扭曲，要求配額制考核的產(chǎn)品是綠證，而不是既無法確切追蹤、又不能體現(xiàn)額外（于電力價格）價值的綠電。
有關部門應該立即停止有缺陷的基于目前方法論測算的所謂各省可再生能源消納比重，而代之以有價格有市場的綠證數(shù)量來考核是否達標。
作者為能源經(jīng)濟學博士，卓爾德環(huán)境研究（北京）中心主任兼德國能源轉(zhuǎn)型智庫高級顧問我國來說，技術方面的差距是一個坎，豐田氫能源汽車研發(fā)起步于上個世紀90年代，已把所有的專利渠道封鎖，對真正的關鍵技術輸出限制很嚴。
在國家新能源戰(zhàn)略的大背景下，新能源是充滿活力的新興技術產(chǎn)業(yè)，將會帶來新的經(jīng)濟增長點。目前我國已是全球最大風電、太陽能發(fā)電及電動汽車推廣應用的國家，新能源與電動汽車的發(fā)展有力推動了中國能源轉(zhuǎn)型與產(chǎn)業(yè)升級，但市場高速發(fā)展的同時也面臨著日益嚴峻的挑戰(zhàn)。從技術層面看，新能源全面替代常規(guī)能源的時代還任重道遠，需要加快技術創(chuàng)新，持續(xù)降低發(fā)電成本，顯著提高能源轉(zhuǎn)換效率，加強新能源生態(tài)體系能源網(wǎng)絡的協(xié)同發(fā)展，通過鋰電池儲能技術解決“棄風”“棄光”問題，未來新能源與儲能相結(jié)合對傳統(tǒng)電源的影響將是革命性的。新技術、新材料的研發(fā)對動力電動汽車的續(xù)航和安全性至關重要，也影響著鋰和氫的應用前景，期待人工智能技術能“可控核聚變-人造太陽”，以造福人類，這對取代傳統(tǒng)能源和加強環(huán)境保護將會有深遠意義。
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