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當(dāng)中國在做“十三五”能源規(guī)劃時(shí),美國人在做什么?
日期:2014-08-12   [復(fù)制鏈接]
責(zé)任編輯:evan 打印收藏評(píng)論(0)[訂閱到郵箱]
當(dāng)中國的媒體還在把《能源局組建專家委員會(huì)、開門做規(guī)劃落地》當(dāng)做新聞來報(bào)道時(shí),美國的能源規(guī)劃早已在建模和數(shù)據(jù)這條路上探索了很多年。雖然建立在模型和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的能源規(guī)劃成本很高,但是沙盤模擬不必隨時(shí)改變政策,并且可賦予政策制定者更多的選項(xiàng)。當(dāng)然美國也面臨著各種利益糾葛,不過不管是尼克松時(shí)期提出汽油價(jià)格不能超過每加侖1美元,還是奧巴馬提出到2035年, 美國百分之八十的能源將來自可再生能源的目標(biāo)可都是數(shù)據(jù)建模的結(jié)果,否則誰也不敢說大話。

能源戰(zhàn)略

能源政策是對(duì)任何國家都十分重要的基礎(chǔ)政策,尤其是對(duì)美國這個(gè)全球第一大的能源消費(fèi)國來說。能源政策在美國是一種政策大類,具體包含法律法規(guī)、國際條約、投資補(bǔ)貼與激勵(lì)措施,節(jié)能方針,稅收和其他公共政策,政府規(guī)劃及戰(zhàn)略愿景等等。美國的能源政策是由聯(lián)邦、州和地方實(shí)體,比如縣決定的,美國的能源政策幾乎無所不包,既有對(duì)于具體車輛油耗,電器能耗的標(biāo)準(zhǔn),也有規(guī)劃能源生產(chǎn)、分配和消費(fèi)的議題,油氣進(jìn)口量的上限,還有中長期能源消費(fèi)量的目標(biāo)等等,一部好的能源政策不僅僅能夠提高能源使用效率,改善自然環(huán)境,調(diào)控能源市場,更能夠從宏觀角度撬動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長,降低失業(yè)率,甚至影響地緣政治,因此在美國制定能源政策,是一件非常繁瑣復(fù)雜的工作,而了解美國如何制定能源政策也對(duì)我國的政策部門有著相當(dāng)指導(dǎo)意義。

先談?wù)劽绹绾沃贫ㄕ撸咧贫ɑ蛘吡⒎ㄔ诿绹且患嗖块T參與的工作,涉及很多政府部門以及非政府機(jī)構(gòu)和商業(yè)機(jī)構(gòu),這是一個(gè)思想和行動(dòng)相互促進(jìn)的循環(huán),由問題開始,又由一個(gè)解決方案而結(jié)束。政策制定在美國一般分為以下三步:

首先自然是確認(rèn)問題,一般會(huì)由媒體,公眾團(tuán)體或者政黨議員指出存在的問題,在這個(gè)過程中,一般背后都會(huì)有利益團(tuán)體的影子,或支持或反對(duì),比如步槍協(xié)會(huì)反對(duì)槍支管理政策,制藥企業(yè)支持大麻銷售政策,新能源企業(yè)支持光伏政策等。另外,需要確認(rèn)的不僅僅是是否存在問題,更要緊的是確認(rèn)問題是否應(yīng)該由政府來解決,美國作為一個(gè)由新自由主義思想主導(dǎo)的商業(yè)社會(huì),一向秉承著能由市場解決的問題,政府絕不插手的態(tài)度,因此在美國有很多看似不合理的現(xiàn)象卻合法。

第二步就是制定政策了,這一步待會(huì)會(huì)重點(diǎn)介紹,在這里想說的是,在美國,政策制定與其說是一門精確計(jì)算的科學(xué),更像是一種互相妥協(xié)的藝術(shù),在政策制定的過程中,各種角色都會(huì)登場,比如總統(tǒng)的政策顧問,各部門的官員,議員,相關(guān)的協(xié)會(huì)和團(tuán)體,大公司,甚至外國政府。這些角色在政策制定過程都會(huì)提出自己的意見和方案,這些方案看上去都很有道理,有著豐富的數(shù)據(jù),詳實(shí)的案例支撐論點(diǎn),但稍稍一分析,就能看到這些方案是在為誰的利益而服務(wù)了,這些角色從一開始就互相角力,直到達(dá)成妥協(xié),由于不同利益團(tuán)體的政治力量平衡一直處于動(dòng)態(tài)變化中,因此政策制定過程中的波折甚至可以長達(dá)數(shù)年甚至十幾年,很多即將要通過的政策很可能會(huì)因?yàn)閲鴷?huì)改選或者總統(tǒng)換屆而被束之高閣。

最后一步才是政策審批和推行,在美國,一項(xiàng)政策得以通過可以有多種途徑。既可以以法律的形式由國會(huì)立法和總統(tǒng)簽字通過,也可以由總統(tǒng)以總統(tǒng)令的形式不經(jīng)過立法而通過,還可以由最高法院的大法官們以司法解釋的方式通過。但是政策獲得通過并不意味著政策會(huì)得到實(shí)施,由于美國有著聯(lián)邦和州兩層司法體系,因此一些爭議較大的政策在很多同執(zhí)政黨意見不同的州內(nèi)不會(huì)施行,或者不會(huì)完全實(shí)施。最典型的例子,就是奧巴馬推出的醫(yī)改政策,這項(xiàng)政策由于爭議過大,在很多州里面醫(yī)改政策并沒有得到100%的實(shí)施。

能源政策也大抵如此,只是能源政策在制定過程中更為復(fù)雜,因?yàn)槟茉醋鳛榻?jīng)濟(jì)運(yùn)行的基本要素,牽扯到方方面面的利益比替他領(lǐng)域更多,影響更深遠(yuǎn)。一旦政策制定發(fā)生偏差,比如過于激進(jìn)的可再生能源目標(biāo),或者過于保守的電力需求預(yù)測,都將對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行帶來致命影響,因此,在美國制定能源政策,尤其是宏觀性能源政策是件非常具有挑戰(zhàn)性的工作,這也是為什么美國政府及相關(guān)機(jī)構(gòu)在制定能源政策的時(shí)候十分重視建模的原因。

所謂建模,就是通過建立數(shù)學(xué)模型來模擬能源系統(tǒng)的運(yùn)行,建立能源系統(tǒng)的模型是個(gè)相當(dāng)復(fù)雜且耗時(shí)耗力的過程,首先需要確定模型的邊界,亦即在多大的范圍內(nèi)建立模型,一縣,一州還是全聯(lián)邦?甚至全世界,是僅僅建立能源消費(fèi)和供應(yīng)模型,還是需要囊括更多的宏觀數(shù)據(jù),比如GDP增長,失業(yè)率,碳排放數(shù)據(jù)等?這些議題都需要在模型建立前確定。由于能源是相當(dāng)復(fù)雜的系統(tǒng),因此目前的能源系統(tǒng)模型有越建越大,越分越細(xì)的趨勢。

舉個(gè)例子,美國能源部為了制定能源發(fā)展目標(biāo)的政策,使用了一個(gè)叫做ENERGY2020的模型,這個(gè)模型相當(dāng)復(fù)雜,僅在能源需求模塊就需要上百個(gè)細(xì)分參數(shù),囊括了幾乎各種形式的能源消費(fèi)需求,包括三種居民用能需求:單家庭居住,多家庭居住,農(nóng)村和郊區(qū)家庭,還包括超過40種商用和工業(yè)用能需求大類,亦即三種交通用能需求(乘用,貨用,野外),這些能源需求還被細(xì)分為八種能源使用方式:過程加熱,空間加熱,水加熱,其他介質(zhì)加熱,制冷,照明,溫度調(diào)節(jié),電機(jī)用能等,能耗類型也被細(xì)分成各種類型,包括石油,天然氣,煤炭,電力,太陽能,風(fēng)力以及生物質(zhì),另外燃料也被細(xì)分成30多種燃料產(chǎn)品,比如乙醇,汽油,柴油等。在具體交通領(lǐng)域用能模型中,竟然劃分為45種交通工具,包括轎車,卡車,越野工具,巴士,列車,飛機(jī),船舶以及替代性燃料車輛等等。而在能源供應(yīng)模塊中,ENERGY2020模型也劃分的非常細(xì)致全面,包括電力,石油,天然氣,精煉油氣產(chǎn)品,乙醇,天然氣,煤炭等。

如此龐大的模型,可想而知其設(shè)計(jì)和修正需要多么龐大的人力和時(shí)間,當(dāng)初為了設(shè)計(jì)這個(gè)模型,承包的公司用了250人年的時(shí)間,換算一下,也就是需要500人的超大專業(yè)團(tuán)隊(duì),工作半年才能做出這個(gè)龐大模型,成本雖高,但卻十分物有所值,因?yàn)槟銦o法隨便調(diào)整經(jīng)濟(jì)實(shí)體的實(shí)際政策來進(jìn)行效果試驗(yàn),但在模型中你可以隨便怎么調(diào)整,要變得僅僅是參數(shù)而已,甚至還可以使用最極端的情境來模擬災(zāi)難性后果以制定應(yīng)急措施,這樣的沙盤模擬可以賦予政策制定者更多的選項(xiàng)。而且這樣的模型一旦設(shè)計(jì)完畢,只要美國的能源結(jié)構(gòu)不發(fā)生天翻地覆的變化,此模型就可以一直重復(fù)利用,以后可以用于其他能源政策的制定,甚至還可以用于企業(yè)的商業(yè)決策,而需要更新的僅是參數(shù),最多也就是根據(jù)新的用能和供能模式的變化而微調(diào)模型而已。

多年來,美國政府提出了很多能源類政策,比如尼克松時(shí)期提出汽油價(jià)格不能超過每加侖1美元,卡特時(shí)期曾提出美國的石油進(jìn)口量將永遠(yuǎn)不超過1977年的石油進(jìn)口量,奧巴馬則提出到2035年, 美國百分之八十的能源將來自可再生能源的目標(biāo)。這其中很多政策就使用了模型,區(qū)別僅在于模型大小和數(shù)量而已。 
 
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