【香樟推文2104】能源价格补贴应该被取消吗?

香樟经济学术圈 2021-04-16 11:06

图片来源:

https://www.energylivenews.com/2017/05/06/subsidies-are-a-roadblock-to-a-clean-energy-future/

原文信息:

Robert W.Hahn & Robert D. Metcalfe,2021.“Efficiency and Equity Impacts of Energy Subsidies.” American Economic Review Forthcoming. 

Available: https://www.nber.org/papers/w28371


01

引言


很多国家都对能源消费进行价格补贴,进行补贴的动机包括降低不平等,帮助家庭摆脱燃料贫困,获得政治支持等。经济理论认为能源补贴扭曲了市场价格,可能会导致过度消费和环境退化,然而能源补贴的实际影响并不清楚。一些试图量化能源补贴的经济和环境影响的研究表明能源补贴的环境后果可能很严重,例如,Clements et al.(2013)和Coady et al.(2019)提出,取消能源补贴可使全世界每年的二氧化碳排放量减少约20%-30%,化石燃料空气污染死亡人数减少46%。然而这些研究并不是基于干净的能源需求价格弹性的因果估计,因为对于这些被观测的使用补贴的人群来说,这种需求弹性的估计并不存在。


如何估计能源的消费价格弹性?本文作者分析了加利福尼亚州的一项大型能源补贴计划CARE(the California Alternate Rates for Energy),通过设计自然实验的方法估计出了消费者对能源的价格弹性,并基于该需求价格弹性的估计值来评估能源价格补贴的经济和环境影响。


02

实验设计


CARE是美国加利福尼亚州的一项能源补贴计划,它为低收入客户提供天然气边际价格降低20%,电力边际价格降低30-35%的价格优惠。领取CARE的资格因收入和家庭人口而异。例如,一个两人家庭的收入必须低于31860美元(2015-2016年)才有申请该项补贴计划的资格。为了获得能源需求价格弹性的因果估计,作者与南加州天然气公司(SoCalGas)合作,在两年内对7万多户家庭进行了对照实验,得到了约100万个月能源使用情况的观察值。


作者的实验设计重点关注那些有享受能源补贴资格但未能及时重新注册CARE的客户,这些人大概占所有CARE客户的10%。作者从中随机抽取一部分客户作为处理组,给他们寄一封鼓励信——信中注明了他们的资格,并鼓励他们报名参加CARE价格补贴。对照组则没有收到鼓励信,但他们可以通过网络或其他途径了解到CARE项目并自由报名。


处理组收到的鼓励信有四种:

鼓励信(1)是SoCalGas的传统业务信;

鼓励信(2)增加了客户在过去两年中因加入CARE计划节省的账单金额的说明内容,这笔节省的费用根据客户的实际能源消费账单进行了个性化处理;

鼓励信(3)与鼓励信(2)内容相同,但是采用了损失框架的描述方式,信中说如果不及时注册CARE就会在两年内失去这些补贴;

鼓励信(4)中使用社会规范信息,信中告诉客户“去年有超过20万个像他们这样的家庭加入了CARE”。


这些鼓励信分几批发出(物流原因),2014年接收第一波信件的大部分客户都在2014年9月中旬之前重新加入CARE,第二批至第五批的大多数客户基本在2015年10月之前重新加入CARE。


03 

估计需求价格弹性的方法


作者观察家庭在三个不连续时间段的每月天然气使用量:时间段(1)他们使用CARE补贴;时间段(2)他们停止CARE补贴;时间段(3)他们(可能)再次加入CARE补贴。在作者的估计中,作者强加了一个假设,即那些最初没有重新注册但在鼓励下注册的人与那些已经享受CARE补贴的人具有相同的当地平均处理效应(LATE, local average treatment effect)。LATE即为我们感兴趣的天然价格变化引起的天然气需求变化的因果估计。


作者使用LATE进行估计的基本假设为:a. 参与CARE的变化(从不参与(0)到参与(1))是由随机鼓励引起的。b.这种变化与影响天然气消费的任何其他因素(G)正交,即随机收到鼓励信与单个家庭的能源消费结果无关。


在作者的分析中,LATE可简单表示为:收到鼓励信的处理组和未收到鼓励信的对照组家庭的平均耗气量之差,除以加入CARE和未加入CARE家庭的数量之差。


首先,作者使用OLS回归估计,确定鼓励信是否对接受CARE有显著影响。


接下来,进行ITT分析(intention-to-treat)。使用OLS回归估计在向每个家庭i发送鼓励信后,处理组对天然气消费的边际效应。


  是虚拟变量,表示  家庭在  年  月是否加入CARE(1=是,0=否)。 是虚拟变量,在收到鼓励信干预之前,所有家庭的都为 0 ;  处理组家庭在收到信件后,  变为 1 。 衡量家庭 在前几年 (即实验前)同一月份  的天然气消费量,控制家庭在不同月份的能源消耗的永久性差异。 是月度固定效应,以控制  的时间变化。 为批次 固定效应,以控制客户所属的自然实验处理的批次。 衡量家庭 年 月的天然气消费量。


作者使用二阶段最小二乘法(2SLS)估计LATE,被随机选择进入处理组将作为工具变量用于第二阶段的回归来估计加入CARE对天然气消费的影响。其中β是关键系数,它衡量了考虑固定效应后,CARE加入组和未加入组之间的天然气消耗量的平均差异。在这个工具变量(IV)分析框架中,β是通过鼓励信的随机分配造成的CARE参与的外生变化确定的,因此β为我们提供了天然气价格下降20%相关的天然气需求变化,基于此可以估计天然气的需求弹性。此外作者还考虑了价格弹性的异质性,包括低收入家庭、高用气量家庭等不同特征家庭的价格弹性。


04 

主要估计结果


(1)鼓励信对CARE注册率的影响

不同批次的样本回归结果表明收到鼓励信会显著提高注册率约10个百分点。处理组接收到的鼓励信的具体内容没有显著影响注册率,所有的信件都是如此,包括那些使用损失框架和社会规范信息的鼓励信。


(2)CARE补贴对天然气使用的影响

表中列出了重新注册CARE后6个月的天然气消费结果。


第(1)列是鼓励信处理对CARE补贴注册率影响的第一阶段回归结果,其因变量是是否注册CARE,不是天然气的消费量。第一阶段回归表明进行处理使得CARE的注册量增加了7.7%。


第(2)列是处理组对天然气消费的ITT估计。第二列的结果表明处理组比控制组的人每月多消费0.15千兆(基准消费量约为每月21千兆),相当于处理组中约54000名用户的天然气消费量增加了0.7%。


第(3)列是使用第一阶段回归IV估计出的LATE。作者发现在加入CARE享受折扣的2-6个月内,主回归中“Enrolling in CARE”前的系数为1.91。基于对照组在加入CARE后的月消费量为21千兆,作者估计加入CARE计划使得天然气消费量增加约9.1%,天然气消费的需求价格弹性为-0.35。


05 

价格补贴的福利效应


作者考虑了三个衡量福利效应的指标:(1)CARE客户因CARE价格折扣获得的消费者剩余;(2)非CARE客户因CARE项目造成的能源支付价格上涨而导致消费者剩余损失;(3)引入CARE后总福利的变化。前两项衡量指标不包括对生产者剩余的影响,也不包括能源使用产生的外部性对社会的影响。第三项充分考虑使用能源造成的环境外部性和行政成本后的消费者和生产者剩余的净变化。


作者构建了一个结构模型,使得他们能够估计这种价格补贴导致的总经济福利的变化。该模型包括一个受管制的能源部门,有两种价格:一种时CARE客户支付的价格,另一种是非CARE客户支付的价格。模型提供了一个简单的方法来估计引入CARE之前的反事实价格。


作者进行福利分析的主要结果表明:


第一,价格补贴在总体上降低了经济福利。作者估计CARE客户的消费者剩余收益约为7600万美元;但由于能源价格上涨,非CARE客户的消费者剩余损失约8700万美元;考虑能源使用和二氧化碳排放净增加使得总福利损失约480万美元。作者计算出加州的最佳能源补贴为零,没有任何价格补贴会导致总福利的增加。作者还发现取消天然气补贴可能是一种具有成本效益减少二氧化碳排放的方式,取消补贴所减少的二氧化碳排放量和目前加州节能投资所减少的二氧化碳排放量在数量上相当。


第二,CARE对福利的影响取决于特定的政策是否使客户面临的能源价格更加接近边际社会成本。如果能源价格等于边际社会成本,总体福利将提高。作者发现总体福利大小取决于CARE客户和非CARE客户支付的价格是否都向边际社会成本(MSC)移动。作者的模型表明,当引入CARE后导致价格向(远离)特定客户群体的边际社会成本移动时,经济福利会改善(减少)。假设CARE客户和非CARE客户支付的初始价格刚好等于能源的边际社会成本,那么引入CARE价格补贴意味着CARE客户支付的价格低于MSC,而非CARE客户支付的价格高于MSC,这种情况下总体福利会减低。


第三,作者使用福利分析(生产者和消费者剩余的标准衡量方法)确定价格补贴的公平与效率的权衡。作者定义了相对于其他成本(例如,公共事业、环境成本等),政策制定者对低收入家庭进行转移支付的隐含福利权重。定义Bc为CARE家庭的收益,C0为其他人的净成本。然后我们有:


因此 100*k 表示CARE家庭福利需要增加的百分比,才能刚好抵消其他家庭的净成本。在基本情况下,SCC为40美元/吨(Greenstone et al.,2013年),收益需要增加6%才能抵消成本。这个结果对二氧化碳的社会成本(SSC, Social cost of carbon)很敏感。例如,在100美元/吨(Cai and Lontzek, 2019)的情况下,收益需要增加16%才能抵消成本,因为引入补贴对环境造成的损害更大。


06 

结论及政策建议


作者建议改善经济福利和减少二氧化碳排放的方法之一是取消或减少能源补贴,虽然作者的建议与之前很多学者(Aldy, 2013; Davis, 2015; Coady et al., 2015, 2019; Parry et al., 2014)的分析一致,但是作者的分析定义了更精确的条件。这一条件为如果价格补贴使价格远离边际社会成本,那么它可能会降低效率。


另一个改善福利的方法是重新审视公共事业的定价结果。比如,可以将价格定在与边际社会成本相等的水平,并利用固定收费来解决公共事业的收入和实现向低收入群体的转移。关键的政策设计挑战在于制定一个相对简单的定价方案,同时实现公平和效率的目标。


 Abstract 

Economic theory suggests that energy subsidies can lead to excessive consumption and environmental degradation. However, the precise impact of energy subsidies is not well understood. We analyze a large energy subsidy: the California Alternate Rates for Energy (CARE). CARE provides a price reduction for low-income consumers of natural gas and electricity. Using a natural field experiment, we estimate the price elasticity of demand for natural gas to be about -0.35 for CARE customers. An economic model of this subsidy yields three results. First, the natural gas subsidy appears to reduce welfare. Second, the economic impact of various policies, such as cap-and-trade, depends on whether prices for various customers move closer to the marginal social cost. Third, benefits to CARE customers need to increase by 6% to offset the costs of the program.

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    本期小编:秦范