气候模糊性和

最佳碳排放减少决策

面对越来越多的证据表明气候变化对全球福祉构成深远风险，政策制定者和利益相关方仍在努力应对支撑气候-经济评估的关键参数中存在的巨大不确定性。与可以用已知概率分布来表征的“风险”不同，模糊性（或奈特式不确定性）是指在置信度不足时，无法给出各种结果发生的精确概率。在气候政策领域，这种模糊性最突出地体现在三个方面：一是全球温度对碳排放的敏感度；二是气候变暖引发的经济损失的规模与概率；三是减排措施的成本效益。由于模型结构和数据输入的差异，对平衡气候敏感度的科学估计存在较大分歧；对变暖所致经济损失的经验评估仍存争议；而关于绿色技术成本及减排工具可信度的社会讨论又进一步加深了疑惑。这些层层叠加的不确定性有助于解释，为什么学术界的研究往往主张更积极的脱碳策略，而许多决策者却对强有力的政策干预持谨慎甚至抗拒的态度。本文旨在通过构建一个统一的决策理论框架，将多重模糊性显性地纳入最优碳减排决策，从而调和这种分歧。

为刻画决策者在多重交织的不确定性下的行为，本文首先构造了一个简化的二选一模型：一方面是“无减排”政策，即维持高排放基线；另一方面是“减排”政策，需要付出直接的经济成本以减少排放。在此基础上，我们借鉴 Klibanoff、Marinacci 和 Mukerji 的平滑模糊性模型，假设三类模糊源——气候敏感度、经济损失概率和减排成本效率——各自围绕一个中心估计值呈现两种可能取值。决策者对这些替代参数赋予主观相关性权重，但更为关键的是，他们通过一个二阶偏好函数来处理由此产生的模糊性，反映出对模糊性的厌恶。为了将分析推广到连续选择情形，我们将该偏好形式嵌入一个可解的气候—经济模型：在该模型中，减排成本是凸函数，气候损害具有概率属性。在常相对风险厌恶和常相对模糊厌恶的设定下，本模型得出了最优减排量的闭式表达式，将其表示为模糊偏好态度和决策者主观信念的函数。我们引入了“确定等效生产力”概念——即在确定性环境下，使决策者获得与模糊环境相同效用的单一生产力水平——以便在不同模糊性配置下进行结果比较。基于政府间气候变化专门委员会的敏感度范围、经验损害估计和合理的减排成本差异进行数值校准，展示了单一模糊和联合模糊如何影响最优减排决策。我们进一步探讨了决策者对这些模糊源相互依赖性的看法——无论是正相关、独立还是负相关——如何增强或削弱它们的综合效应。

分析揭示了三点核心发现：

1. 对气候敏感度和经济损失的模糊性厌恶会持续提高最优减排水平：当决策者担心低估了变暖影响或未来经济损失时，更强的减排行动是合理的。 

2. 对减排成本效果的模糊性厌恶则会降低最优减排：对成本被低估或政策无效的担忧削弱了行动动机。

3. 多重模糊若在同一方向上达成一致——要么都意味着更大风险，要么都意味着风险被高估——它们的效应会相互强化，导致的减排量显著高于或低于单一模糊影响之和；相反，当模糊指向相反时，它们会部分抵消，产生中间政策建议。  

此外，决策者对这些不确定性之间相关性的感知也至关重要：若视其为正相关，则极端情景（如高风险或低风险）在决策中更具主导地位；若为负相关，则可以缓和极端建议。在极端“单边”情形下——即决策者认定某一关键参数（例如气候敏感度）基本为零——该模型预测，最优减排可能会跌至零，这为那些坚信排放影响可忽略不计者采取政策不作为提供了正式解释。这些结果凸显了在气候 - 经济框架中明确建模多样化的不确定性认知及其相互作用的重要性。它们表明，稳健的政策设计不仅应考虑风险偏好，还需直面多重模糊性以及决策者对这些模糊性的态度，从而为使科学见解与实际决策相契合提供更清晰的指导。

引用本文

https://doi.org/10.1016/j.risk.2025.100024.

期刊简介

Risk Sciences 是由清华大学经济管理学院与科爱公司共同创办的国际学术期刊。创立于2024年，旨在发表和推动多领域新兴风险与颠覆性科技的学术研究和行业实践，包括经济、金融、管理、农业、工程、环境、健康、公共卫生、公共管理、法律、自然科学等领域。该期刊是亚洲地区首次建立风险相关交叉学科领域的综合性学术平台。

风险科学包含研究来自各行各业与社会的风险与不确定性的识别、量化、分析、交流和治理的多学科领域。在人类文明进入高度复杂性的当代，风险科学成为快速发展的新交叉领域。Risk Sciences 致力于成为促进相关多领域的协同发展与融合创新的顶级国际学术平台。

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