大多数经济学家都认为，碳税可以激励企业和家庭以最低成本减少温室气体排放。但是，要准确估计一项税收将减少多少排放，或者预测公众将如何应对特定的企业，都是方法上的挑战。国会面前的多项碳定价法案试图通过纳入环境完整性机制来缓解这种不确定性，如果实际排放量与规定的基准不同，该机制会自动调整政策。，现在，在新一期的简报中，RFF的Marc Hafstead和Wesley Look，以及环境保护基金的Susanne Brooks和Nathaniel Keohane，探讨了“税收调整机制”的可能政策设计，这是一种环境完整性机制，可以自动调整碳价格，以符合减排目标。在本问答中，Hafstead讨论了如何构建税收调整机制，以及是否应将其视为碳税政策成功的关键。
围绕环境监管的政治辩论往往集中在政策对就业的影响上。反对监管的人谴责美国环保局扼杀就业机会，而支持者则认为监管将创造绿色就业机会。这种争论比肤浅的声音更深入：例如，《清洁空气法》要求环保局评估法规可能导致的“潜在的就业损失或转移”。，经济学家对环境政策的就业影响的关注程度低于政治家，这反映出政策制定者和经济学家在政策影响对就业的重要性方面存在根本脱节。环境法规造成的失业或收益有多大？总的就业损失与再分配（即某些部门的就业损失被其他部门的就业增加所抵消）在多大程度上存在？法规的成本效益分析应该如何处理这些对就业的影响？在分析政策对不同人群的影响时，考虑就业影响有多重要？政治焦点本身就使这些问题变得重要，但也值得考虑，因为它们可能会产生实质性的经济影响。，为了回答这些问题，经济学家必须考虑对受监管和不受监管企业的影响。环境法规对就业的影响可能远远超出其目标行业，并以积极或消极的方式影响不受监管的行业。其次，经济学家必须认识到，劳动力市场并不像基本的供需分析所假设的那么简单。工人有多方面的技能，一系列因素减缓了工人在不同工作岗位之间的流动。因此，失去工作的工人可能无法立即找到同等工资的新工作；他们可能会花大量时间寻找工作，当他们找到新工作时，可能需要接受更低的工资。认识到这些问题对于评估和衡量失业和就业收益的分配影响至关重要。，在一篇新的工作论文中，我和我的同事Rob Williams借鉴了我们最近对环境法规对劳动力市场影响建模的工作，以展示当前与就业和环境政策相关的经济建模的优势和劣势。我们从研究中看到了政策的六个关键教训：关于环境法规是扼杀还是创造就业机会的政治对话往往没有切中要害。我们的论文揭示了环境政策如何与劳动力市场相互作用，但我们的分析无法解决政策制定者经常提出的一系列广泛问题：有必要进行更多的经济研究，以更好地了解新的环境政策将如何实际影响就业和劳动力市场。
2018年7月，佛蒙特州联合财政办公室聘请未来资源（RFF）为该州编制了一份关于脱碳政策的报告。该报告记录了我们对减少佛蒙特州温室气体排放方法的研究。具体而言，我们研究了碳定价政策（碳税和总量控制与交易计划）和非定价政策（电动汽车激励措施、气候变化计划等）。我们详细说明了这些政策的温室气体减排水平，并将其与佛蒙特州的气候目标进行了比较。，自2011年以来，佛蒙特州的排放量一直在增加，预计该州目前的政策无法实现其温室气体排放目标。例如，佛蒙特州法规规定，到2028年，该州的温室气体排放量应比2005年水平低58%，或比1990年水平低50%。此外，斯科特州长通过美国气候联盟（USCA）设定了一个目标，即到2025年将排放量减少到比2005年低26-28%的水平。然而，根据目前的政策，预计到2028年，佛蒙特州的排放量仅比2005年的水平低14%，低于上述两个目标。，此外，我们的分析表明，佛蒙特州不太可能通过仅碳定价的策略来实现其排放目标，除非碳价格大大高于模型价格（2025年每吨二氧化碳当量19至77美元）。佛蒙特州的交通和取暖燃料使用排放量很高，这两个行业都很难脱碳。，我们的分析还表明，通过将适度的碳定价与州长气候行动委员会建议的一套非定价政策相结合，排放量可以减少到足以达到州的USCA目标，但不足以达到州法定目标。根据这一综合方法，预计2025年的排放量将比2005年的水平低32-38%，而目标是26-28%。，就州GDP、就业或整体经济福利而言，佛蒙特州碳定价的经济影响预计非常小。忽略了该政策的环境效益，我们预计，到2025年，我们研究的各种碳定价政策的总经济成本将在710万至6120万美元之间（平均每人20至100美元）。，当我们考虑气候和健康效益时，每一项碳定价政策预计都会产生超过其经济成本的效益。，碳定价政策将为该州带来可观的收入：2025年的年收入为7470万至4.338亿美元，具体取决于碳价格金额和所涵盖的行业数量。，在选择如何使用这笔收入时，政策制定者将面临环境结果、总体经济成本和对不同类型家庭的影响之间的权衡。其中一种用途是每户回扣（或一次性回扣，有时被称为“碳红利”）。每个家庭的回扣将从碳定价政策中获得的净收入，并通过平等支付的方式返还给佛蒙特州的所有家庭。根据RFF的建模分析，对于普通低收入家庭来说，每个家庭的回扣超过了能源价格上涨的成本。，碳定价收入也可以用于降低工资收入的税收。与考虑的其他方案相比，这将降低佛蒙特州经济的总体成本，但这些削减不会完全抵消低收入家庭能源价格的上涨。，将收入用于资助非定价政策将进一步减少温室气体排放，但也会给佛蒙特人带来更高的成本。这是因为本可用于部分或全部抵消碳定价对家庭经济影响的收入，将转而用于资助更多减少温室气体排放的政策。，鉴于佛蒙特州目前的排放状况，排放集中在交通和取暖燃料上，实现经济脱碳以实现该州的目标将需要新的、雄心勃勃的政策。我们的定量评估表明，佛蒙特州仅采用碳定价的脱碳战略不太可能达到实现该州气候目标所需的温室气体减排水平（除非如上所述，碳价格远高于本研究中考虑的水平）。然而，我们的分析也表明，适度的碳价格与一套全面的非定价政策相结合（例如，从提供电动汽车和能源效率激励措施，到提高全州可再生能源标准的严格性），可以使该州实现部分但非全部的减排目标。佛蒙特州碳定价的经济影响预计很小；在我们制定的所有政策下，公共卫生和气候效益都超过了总成本。碳定价收入的回收方式对成本在整个经济中的分配具有重要影响，包括低收入和农村家庭与高收入和城市家庭相比的情况。
本报告提供了佛蒙特州减少温室气体排放的政策信息。它既考虑了碳定价政策，如碳税或总量管制与交易计划，也考虑了非定价政策，例如电动汽车和能源效率激励、气候变化计划和低碳农业投资。本研究旨在为政策对话提供信息，但并非旨在探讨政策选择的完整范围。
R_3Ciqv-sOVpEl0_8VPhcQuk6CWFWROyUxP6KCmh9Q1gW_hTc7vkTZMZIOtljU1rnSbI2FNxHo95MF2PxBsD1vx2CxadutpwWUZqT_crYoovcZgjitHDGtbWcOdKj-4EwoXJbm4，©Wachiraphorn/iStock/Getty Images此外，一些报告在决策社区获得了关注，尽管它们缺乏任何形式的正式程序来进行严格的同行评审。我最近遇到了一个似乎特别有问题的例子，它提供了一个警示故事。该报告由能源研究所委托，Capital Alpha Partners，LLC（CAP）进行，展示了一些论文如何引入混乱和错误信息。作者得出的结论是，只有非常高的碳价格才能充分减少排放，从而在2025年实现美国在巴黎的目标。然而，这一结论是不可信的，因为它似乎是基于有缺陷的假设，与同行评审的碳税文献不一致。，为了预测碳税下排放量的变化，作者使用了碳税分析模型（CTAM），这是一个由华盛顿州能源办公室维护的开源模型。该模型是为了分析基于州的碳定价政策而建立的，但可以修改以分析联邦层面的政策。作者提出，他们使用美国能源信息管理局（EIA）的《2016年年度能源展望》（AEO）参考案例（没有清洁能源计划）。据推测，他们用全国能源消耗数据取代了内置的华盛顿州能源消耗数据，但该报告没有具体解决这一问题。，开源模型提供了公共利益，但也可能被滥用。在CTAM的情况下，这一点尤其正确，因为该模型允许用户调整大量关键参数。有了这种灵活性，用户可以推导出给定碳税的任何排放路径。因此，在报告中记录所有参数值变得尤为重要。然而，CAP作者未能记录他们在CTAM模拟中使用的任何政策或参数假设。，在不知道几个问题的答案的情况下，这项研究的作者报告的CTAM结果根本没有信息。这些模糊性值得一提，因为该模型为用户提供了各种选项，而CAP作者不会告诉读者这些选项存在，也不会告诉读者他们选择了哪些选项。他们是否假定对喷气燃料、船用燃料或“过渡煤”实行政策豁免？（过渡煤是CTAM特有的术语。）他们使用了模型默认的弹性或“粘性”吗？（粘性是指一个特定弹性完全融入模型的线性斜坡的长度，以年为单位。）我们不知道，因此我们不能依靠这项研究来为任何相关的政策辩论提供信息。，为了说明CTAM模型假设和选项的重要性，我自己下载并编辑了CTAM模型。CAP报告使用了2016年AEO能源消耗预测，而我使用了2018年AEO预测（下文将对此进行详细介绍）。我还使用了CTAM默认参数值，除非另有说明。图1从CAP结果（在其报告的表B-1中报告）和我的结果（标记为MH CTAM）报告了在照常营业的情况下与能源相关的二氧化碳排放的历史和预测。为了进行比较，我还包括了AEO 2016年和2018年的排放预测。，2oejkp9qeiSX4A_QL7sSDtbCx-B78DogxHIOxnaZH49B7-s55Q350VjtTsV7lkSzv2L1J4tQ-0bUgSQXUcl5hyhJ6tOXhjAK_l2QpZa1KpsLYAeR8983rsetVO42RDgDbxGk49，最令人信服的是，CAP预测和我自己的预测之间的基准排放量存在显著差异——2025年超过3亿吨。CAP研究的作者通过使用一组旧的预测，任意增加了基线，从而提高了实现任何特定目标所需的碳价格。我还发现有趣的是，无论哪一年，CTAM的预测都高于EIA的排放预测。CTAM和EIA预测之间的差异似乎是由于工业部门假设的排放率的差异——因此，在使用CTAM时，我们也预计给定碳价格的排放水平会更高。，图2显示了碳税下的排放预测。CAP报告对一系列价格轨迹进行了建模。简而言之，我只从CAP报告中模拟了一条碳税路径：从2019年开始，每年以高于通胀2%的速度征收40美元的碳税。在我的分析中，我不允许喷气燃料、船用燃料或过渡煤豁免。为了强调关键参数的重要性，我使用了两组备选假设。第一，MH CTAM–D使用CTAM默认的弹性和粘性参数；对于MH CTAM–A，我将所有粘性值设置为1（意味着没有粘性）。我还包括了AEO 2018对25美元恒定碳税下排放量的预测，并标记了与美国在《巴黎协定》下的承诺一致的排放水平（到2025年，比2005年的排放量低26%）。，QrgwSZVkRcyLMgvJlQhlRxHj37UfAyZgzcgskw6PcDjAkdN2sWOLbOZJwFqhkA4DjsIb6E7QOpFe0WW6pESocwnwKjlP6iqXNhMRTJ6BI09ouSgRf9j6YNXkRmPmc1YNwSFoM1C，CAP预测和MH CTAM–D预测中基线排放量的减少量看起来相似；这些差异似乎是由于基线中排放水平的差异。因此，CAP报告很可能使用了CTAM基准粘性参数。但是，如果我关闭CTAM模型（MH-CTAM-A）中的所有粘性，早期的削减幅度会大得多，政策很容易达到巴黎的目标。最后，值得注意的是，EIA自己对小得多的碳税排放量的预测既符合巴黎的目标，也有更大的长期减排。这向我表明，相对于另一个众所周知的模型（NEMS）中使用的弹性，CTAM的默认弹性较小（按绝对值计算）。这也可能驱动CTAM模型预测中的小排放响应。，NEMS的比较让我想到了这类论文的另一个问题：它们往往无法将结果与更广泛的学术文献进行比较。CAP报告也不例外。斯坦福大学能源建模论坛练习32（EMF32）为应该引用的文献类型提供了一个很好的例子。来自11个不同建模小组的结果和比较已发表在同行评审期刊《气候变化经济学》的特刊上。至关重要的是，参与模型通常会立即大幅削减碳税（2020年初始价格为25美元或50美元）。这一证据有力地表明，默认的CTAM粘性参数不适合分析联邦层面的碳税。，总之，由于作者未能在建模分析中报告关键假设，在CAP报告中确定结果的确切来源是不可能的。无论如何，很明显，CAP报告中的一个关键结论——为了实现2025年的排放目标，需要征收非常大的碳税——是使用一组过时的预测和参数的直接结果，这些预测和参数与现有文献中的大多数证据不一致。，使用旧的预测和CTAM默认粘性参数是由于无知还是试图产生支持先入为主假设的结果并不重要。并非所有的分析都是平等的，那些根本不符合研究基本科学标准的分析在决策中的可信度应该更低。联合呼吁程序的报告应该被决策界忽视。
