从经济学转向物理学和碳价格膨胀：问题

如图3（a）所示，GTEM-C利用了Leontief函数的组合，即Gouridis S.，a.Kaya，D.Csala.的恒定收益出版前草案ARXIV弹性同感（CRESH）功能——CES变体（Hanoch 1971），以及典型的CES，用于为工业产出创建嵌套结构。整个建筑都是用CES设计的。图3（a）GTECM-C中利用技术束的工业生产（来源：（Cai等人2015））和（b）能源部门（来源：（Paltsev等人2005））的嵌套CES结构。因此，结果与第3节中的示例类似并不奇怪。他们发现，尽管电力系统即将淘汰化石燃料，但仍有必要将碳税提高到700-900美元/吨二氧化碳当量，以使可再生能源在最终能源消耗中的渗透率达到15-20%。如图4a所示。到本世纪末，碳价格的一个突出拐点是混合方法的结果，其中一个不同的功能以支持的形式接管（参见图4中的相关行）。另一个表现出相同人为行为的广受好评的模型是麻省理工学院排放预测和政策分析（EPPA）v4（Paltsev等人，2005）。EPPA是一个多区域CGE模型，旨在将全球经济互动、贸易和温室气体减排动态结合起来，使用碳税或一般税作为主要政策杠杆。它构成了更广泛的IAM IGSM的经济支柱。该模型经过了更新，包括“更广泛的先进能源供应技术，改进了代表各种不同且更现实的气候政策的能力，以及加强了对能源实物存量和流动的处理”。

然而，它是使用CES函数及其变体（Leontief和Cobb-Douglas）构建的，用于所有类型的生产输出，包括能源和最终消耗。图3（b）显示了用于区域经济产出（a）和能源部门（b）的CES函数和变量的特征嵌套结构。Sgouridis S.，A.Kaya，D.Csala.——发布前的arxivAs草案可以从其结构中直观看出，EPPA结果遵循预期的碳价格模式。为了在2100年前将碳排放量恢复到1990年的水平，并据称将二氧化碳浓度稳定在550 ppm，碳排放量呈指数级上升到非常高的水平（5500$/tCO2，或约为前一篇论文的七倍，如图4所示）。EPPA中对可再生能源的处理是“因为不完美的替代品代表了这些可再生能源技术的独特之处。虽然它们可以很好地适用于一些偏远地区，但它们也会受到间歇性的影响，如果它们要提供大量的电能生产，这可能会增加它们的成本。”选择的替代弹性只允许在其他技术价格上涨时逐步但有限地采用。认识到他们提到的（Cheng2005）在CGE建模中整合间歇性源（如风）的工作中存在局限性。Cheng提出的方法可能是值得的，但其应用所产生的完全违反直觉的结果具有启发性。Cheng的假设是，所有间歇性能源都需要化石备份，即忽略非化石储存选项，这导致在本世纪末完全依赖核能、水力和碳捕获化石选项的高碳价格情景下，所有此类能源都将被淘汰！图4各种IAM模型的碳价格估算。

对于本文给出的碳价格曲线，我们假设以下条件（除非本文或来源出版物中另有特别说明。如果有多个估计，我们使用RCP2.6情景或Gouridis S.，A.Kaya，D.Csala.–发布前草案ARXIV报告的最低ppm浓度。如果报告了范围或置信区间，则取平均值。如果模型报告的碳价格以美元佩顿为单位，则将其转换为每吨碳的美元。）二氧化物一个结果类似的例子再次利用混合框架来模拟一个国家温室气体排放动态。它将社会福利效用模型（宏）与自下而上的能源生产方法（Markal）结合起来，用于中国的应用（Chen 2005），但将CES函数用于总产量（等式4）。中国的MAC成本曲线显示了相对温和的碳税，但核能增长受到限制的适度减排水平（见图4）。最近正在努力以一致的方式比较IAM的敏感性。他们确实发现了差异，但没有实质性的差异，并且通常不会质疑结果的根本性和技术有效性。在这些研究中，碳价格是由外部因素决定的，由此产生的技术投入行为受到监控。（Wilkerson等人，2015年）对比了三种主要模型（GCAM、MERGE和EPPA），结果相似。这三个模型都表明，未来的一次能源投入仍然是化石燃料，尽管使用了CCS。

这项研究值得注意的是，它显示了技术解决方案的极端速率变化，似乎没有认识到任务的物理不可能性；GCAM显示，核能在5年内增长了四倍，而MERGE则通过在10年内将生物量与CCS增加十倍来应对冲击。根据相似的线（Kriegler等人，2015），对大量模型进行了比较，但相关结果仍然相似。使用转换指数的度量（0无变化，2总变化），最终的能量组合得分从0.3到1。1和一次能源结构从0.9到1.6，GCAM得分最高，碳价格达到1700美元/吨以上。虽然详细的技术组合并未在本次会议中明确披露，但通过比较Wilkerson等人论文中的GCA项目，我们可以假设，这一“转变”的大部分是基于核能和生物量与CCS的增长。在最近的一次模型调查中（Luderer等人，2013年），IAMs认为更换生物质的成本比重新使用生物质的成本要高得多。到目前为止，我们讨论过的IAM非常一致地发现，到本世纪末，碳税需要成倍增加，达到每吨数千美元的恒定值。对这些错误结果的政策解释可能来自建模者自己。诺德豪斯很早就发现，基本上什么都不做的是anSgouridis，A.Kaya，D.Csala.——发布前起草了一份最佳政策草案，然后继续扩展气候工程低成本选项的完全未经证实的主张（Nordhaus 1992）。从那时起，研究人员可能会避免提出明确的建议，让他们的碳价格研究结果为自己说话。

我们确定了能源政策依赖这些结果产生的三个主要问题：价格转移、贴纸冲击和技术近视。价格转移指的是倾向于将所有的实际规划放在一边，以利于定价。由于所有涉及技术预测的经济模型都将讨论转移到定价作为一种政策机制的问题上，决策者自然会采用这种思维。虽然碳的社会成本可能是一个有趣的数字（参见Allen和Frame 2007以及第2节中的讨论），但在一个非常动态的技术转型环境中，用它来指导决策，新技术成本的下降速度比任何技术预测都快，商品价格的随机波动适得其反。这是因为它造成了一种错误的印象，即设定价格（甚至可能是未来c.f.的大幅上涨（Wilkerson et al.2015））就足以实现目标。当需要的是物理系统规划时，依赖于设定能源可用性目标和逐步淘汰战略，为商业部门提供信息，灌输对转型现实的信任，并促进强化学习和规模经济。贴纸冲击是对碳价格指数增长的要求和缓解措施的估计“成本”的反应。政策制定的利益相关者本能地认为，在几乎不可能通过针对低青少年的碳税立法的情况下，将碳税提高到数千，在政治上是徒劳的。当人类面临一项不可能完成的任务时，潜意识中会选择逃避。Sisifus的最佳策略是停止推高，就像在曲线上评分的普通学生一样。

然而，在应对文明危机时，听天由命是最没有帮助的心理态度。此外，高碳价格与人们对替代品高成本的看法直接相关。这使得政策利益相关者无法进行基于技术的长期规划。最后，这种态度强化了科技近视的影响。在不正确使用CES功能的IAM中，合并新技术（即增加非股份保留可能性）的成本变得令人望而却步，并且这些成本会影响到已经存在的技术份额：化石燃料与CCS、核能或生物质。这并不是因为核能、CCS或生物质是可行的技术，或具有竞争力，或能够在必要的时间范围内扩大规模，而是因为butSgouridis S.，A.Kaya，D.Csala.——发布前草案的原因很简单，因为此类技术已经包含在生产组合的原始配方中，并且很容易用已知的成本增加对其进行建模。这一动态导致了普遍存在但虚假的发现，即包括生物量和CCS（即负排放）在内的CCS是实现低浓度途径的任何可行技术组合的重要组成部分，c.f.第4.1节，以及RCP2。6场景（van Vuuren等人，2011年）。当政策制定者审查结果时，他们可能会继承模型的技术短视，未能认识到目标政策影响成本预期的潜力。5跨部门能源和经济的SET物理替代成本的替代方法和指示性估计相互支持，形成一种强化关系（Ayres和Warr，2005年）。因此，为了开始解决技术转型中这种有缺陷的方法，对实证结果的审查应该是关键的第一步。

然而，（Rosen和Guenther 2015）发现“没有文献将IAMs中隐含的能源消费设备的投资决策与过去的现实趋势进行比较。”这可能是因为，如果AMS的经济性是正确的，当应用于过去的过渡时，替换最后一台蒸汽机车或鲸油灯的成本将是巨大的，但当然不是。事实上，随着换人的进行，换人变得越来越容易、越来越快，直到接近饱和时，换人速度又开始放缓。这种放缓不是由价格引起的，也就是说，作为回应，现有技术并没有变得更便宜，而是市场动态和社会惯性的反映。这种由逻辑函数以简单形式描述的技术转型的S曲线行为，在各个经济部门（熊彼特1943年；克里斯滕森1997年）以及图5所示的能源系统转型（Ayres等人2003年），（Fouquet 2010年），（格鲁布勒等人1999年）中都得到了很好的证实。在技术部署轨迹的广泛记录抽样中，一致观察到技术扩散中的指数部署率和指数成本降低模式（Nagy et al.2013）。经济学家对这种动态的认识并不陌生——事实上，早在使用逻辑函数及其变体（例如（Mansfield 1961））时就对其进行了探索。逻辑函数已成功地用于描述技术/社会基础上的历史能量转换（Marchetti和Naki'cenovi'c1979），以及著名的Hubbert曲线（Hubbert 1956；Maggio和Cacciola 2009）的物理消耗基础。OtherSgouridis S.，A.Kaya，D.Csala。

-发布前的ARXIV方法草案包括：Gompertz曲线，一种广义的逻辑函数，具有不对称的早期扩散和饱和斜率，常用于从生物学（Kozusko和Bajzer 2003）到技术预测（Martino 2003），以及基于微分方程的模型。最著名的此类模型是Bass扩散模型（Norton and Bass1987），最初是为固定人口市场中的单一产品采用而开发的，类似于能源系统和竞争技术。Bass方程的解包含logistic函数和Gompertz曲线作为特例。图5历史能量转换数据和S曲线拟合（数据来源：（Fouquet 2010），（Grubler 2012），（Marcotullio和Schulz2007）））不幸的是，S曲线转换不能用CES函数建模，因为它基本上呈现了与动态演化弹性的关系。以此为出发点，我们发现，通过动态调整替代弹性，可以更好地在现有的建模公式中探讨S曲线过渡动力学。使用第3.2节中的样品配方，我们使用Linear和Sgouridis S.，A.Kaya，D.Csala证明了这种效果发布前，弹性呈指数下降（恒定能源需求情况见图7，增量需求情况见图8）。我们认为，根据替代品技术概况的预期演变校准的这种方法提供了一种可行的折衷方案，可以保持修改其CES公式的模型的相关性。图6：使用弹性（ρ）线性和指数下降的动态弹性能量模型，用于恒定输出量的S.，a.Kaya，D.Csala。

-发布前的ARXIV草案图7使用了动态弹性能量模型，弹性（ρ）呈线性和指数下降，以增加产出。虽然碳价格峰值可能与经济学家的边缘主义思维背道而驰，但在实践中，这是基于技术扩散动态的预期。规模经济、范围经济、学习经济以及最初采用者对追随者的吸引力构成了技术扩散过程的一部分。在绝对最坏的情况下，碳价格将受到替代技术成本的限制，即使它是劣质的，因此没有理由成为指数。即使在今天，落后的替代技术已经或即将在几个方面与化石燃料展开直接竞争，同时保持着降低成本的强劲势头。变化是一个正在经历转型的能源系统所固有的。效率和需求转移已经出现，并积极寻求减少浪费的机会。在交通等关键部门，从航空旅行到高速铁路的模式转变等变化为利用可再生能源供应提供了重要途径（Sgouridis等人，2010年），一旦铁路连接在距离小于500公里的地方开始运行，就直接竞争，甚至完全并入航空服务。对于汽车和家用储能电池技术来说，它们正朝着Gouridis S.，A.Kaya，D.Csala的方向发展发布前的草案将具有直接竞争力（Nykvist和Nilsson 2015）。在供应方面，风能和太阳能光伏发电的平准化能源成本（LCOE）轨迹一直在下降，与几个地区的批发电价形成直接竞争。

虽然正确地指出可再生能源的LCOE没有考虑可再生能源整合的全部成本（Joskow 2011），但依靠增加化石燃料备份的估计成本作为成本指标是不够的。这种方法假定存储成本很高，但忽略了一点，即对于一套系统，可再生能源加上短期和长期存储（包括液体发电）的综合LCOE完全代表了系统运行成本，不存在额外的“集成”成本。考虑到这一物理现实的研究证实了aglobal（Plessmann等人，2014年）或国家级分析（例如德国（Ueckerdt等人，2015年）和日本（Komiyama和Fujii 2015年）存在可管理的上限。在前一项研究中，由于不考虑远距离输电方案和水力资源的使用，可再生能源处于不利地位，100%可再生能源的成本不超过世界大多数人口当前零售电力成本的两倍。对于关键的长期、大规模存储，如pumpedhydro等经验证的解决方案是不可能的，可用的选项包括网格电池和液体发电。这将使用电解制氢，然后再将氢转化为液体的过程。后者为需要能源密集型燃料以及电网支持的应用提供了替代方案。预计碳价格的增长会比这一成本高出几个因素，这没有实际基础。当然，随着这些技术的扩散，它们的成本会下降。即使它们以比最近再供应技术更慢的速度这样做，它们向下倾斜的成本也意味着任何碳价格都是一样的。