丹麥學者Bjorn Lomborg 于2025 年的第一天，在《華爾街日報》上發(fā)表過一篇文章1，討論了一個看似矛盾的現(xiàn)象：許多地區(qū)的風電和光伏成本持續(xù)下降，在電力裝機規(guī)模與發(fā)電量中所在的比重日益提升，但電力系統(tǒng)的整體價格卻呈上升之勢。國內媒體同仁非常勤奮敏銳，在第一時間作了全文翻譯報道2。

按照“有沒有維基百科頁面”這個標準，Bjorn 也算有名了（https:// en.wikipedia.org/wiki/Bj%C3%B8rn_Lomborg）。他是一個著名的“氣候應對懷疑論者”，但這并不意味著他否認氣候變化的存在，或否認人類活動的影響。相反，Bjorn 的核心觀點更傾向于認為，人類在減緩氣候變化方面的能力有限，直接投入過多資源去“阻止”它是徒勞的，不如將重點放在“適應（adaptation）”上。比如，增強基礎設施抗災能力，而非一味減少碳排放。

Bjorn 因著作《懷疑論環(huán)境學家》（The Skeptical Environmentalist）3 而受到科學界的廣泛批評，甚至被指控違反科學倫理。丹麥科學不端行為委員會曾對此書進行評估，結論是：“無法證明Bjorn故意在科學上不誠實，盡管他確實違反了科學實踐規(guī)則，因為他對研究結果的解讀超出了他所引用作者的結論。” Bjorn的研究方法長期以來被批評為“斷章取義（cherry picking）”，即只選擇有利于自己觀點的數(shù)據(jù)，而忽略可能挑戰(zhàn)其立場的研究成果。

前述《華爾街日報》文章似乎符合這一特點?截取了某個時間片段（snapshot），而不探討更長時間尺度的變化。例如，該文章沒有討論在可再生能源大規(guī)模出現(xiàn)前，電價是否已經(jīng)很高。如果原本就高，現(xiàn)在的高電價（跨地區(qū)比較）又能夠說明什么呢？再則，Bjorn 的分析并未清晰區(qū)分因果關系?到底是可再生能源導致電價上升，還是盡管有了可再生能源，電價依然上升？以及其他因素，如天然氣價格、輸配電成本、關停核電、碳價格等的影響。

在本期專欄文章中，筆者針對可再生能源發(fā)展之于電力部門電價的影響問題，聚焦于基本邏輯與事實的澄清，包括：

首先， 明確正負號的方向性問題?到底可再生能源是推高還是壓低了電價？

其次，討論影響的量級?它的作用是10% 級別的小幅波動，還是1倍、甚至10 倍的變化？

最后，是其在消費者負擔中的重要性?相比其他電價決定因素，可再生能源影響到底占多大比重？

正負號——理性邏輯的力量

分析電價變化時，首先必須弄清楚正負號。正因素與負因素是一個基本性質問題，類似于“相吸還是相斥”，但并不是一個容易理清的問題。因為，現(xiàn)實中觀察到的結果往往是太多因素共同作用，彼此互動之后的；當一種可能性成為現(xiàn)實（realized），其他可能就觀察不到了。

例如，一個孩子每晚將玩具弄得滿地都是，而第二天醒來后，玩具卻“神奇地”回到了柜子里。孩子可能誤以為玩具自己回去了，但真正的因果關系是父母在夜間幫他整理過。同樣，電價變化受多重因素影響，必須剝離其他因素的影響，才能界定某個因素的單一影響。

在筆者工作的領域，有一個流行的教條原則：復雜模型用于理清機理，簡單模型用于驗證因果4。無論因素有多少，我們至少可以邏輯推斷某一特定因素的貢獻正負。如果某種電源的邊際成本較低，且占比持續(xù)增加，它對整體電價的影響大概率是下行的。反之，如果一種能源價格劇烈波動，且是系統(tǒng)中的邊際定價者，它的成本變化將更直接地傳導至終端電價。以此推論，風、光等可再生能源的大規(guī)模接入，在大部分情況下應具有降低長期電價的趨勢5。

具體到電價問題，周期性波動的考量至關重要。無風、無光時的電價確實會比風、光條件良好時高得多，這種現(xiàn)象在日周期內尤為明顯。然而，當我們拉長時間尺度，將這些波動平滑到年度平均水平，價格的穩(wěn)定性往往會大幅提升。相比之下，如果天然氣價格（在中國更多對應煤炭）翻倍，其影響將貫穿全年，并直接推高終端電價。因此，雖然每小時的電價可能存在劇烈波動，但從宏觀經(jīng)濟角度來看，與持續(xù)數(shù)月或數(shù)年的高電價（如2021―2022 年全球能源危機期間的情況）相比，這種日內波動對整體較長時間電價水平的影響小得多。而較長時間的電價，才是對消費者負擔有意義的指標。

歐盟對電力價格危機的定義6 是：只有當電力批發(fā)市場的價格至少達到前5 年平均價格的2.5 倍，且這種情況預計持續(xù)至少6 個月時，才可宣布電價危機。背后的考量邏輯是，短期波動可能很劇烈，但它對于長期負擔并沒有含義。相比于偶爾出現(xiàn)的“令人咋舌”的高電價，高電價對應的電量有多少，才是更有意義的。

量級：這種穩(wěn)定作用到底有多大？

在標準電力市場中，可再生能源的擴張可以減少天然氣作為邊際定價電源的使用頻率，從而降低天然氣價格波動對電力價格的傳導效應。從這個角度來看，可再生能源的進一步發(fā)展，本質上可以被視為電力市場抵御化石燃料價格波動的“穩(wěn)定器”。

多大程度上具有“穩(wěn)定”作用？回答具體的影響量級的問題，需要超越文字表達，而必須借助數(shù)字概念。最直接的方式是構建“反事實”場景：如果某一區(qū)域的風電、光伏裝機規(guī)模減少1%，在相同需求條件下，電網(wǎng)需要用什么電源填補空缺？成本電價如何變化？

最新建模研究結果7 顯示，2024年在歐洲天然氣主導的電力市場，天然氣價格每上漲1 歐元，電價（年）平均漲幅為1.4 歐元。然而，如果可再生能源擴張超出原定規(guī)劃的10%，這種敏感性（β-sensitivity）將降低至0.8 歐元；若擴張30%，該數(shù)值可進一步降至0.5 歐元，即天然氣價格對電價的影響力將削弱約60%。此外，在特定國家的市場數(shù)據(jù)中，可再生能源每增加1%，市場年度平均電價下降0.4%~0.6%，但具體幅度仍受電力市場結構和政策環(huán)境的影響。

中國的情況如何？由于煤電機組的高度同質化，可再生能源的擴張雖然會擠出一部分燃煤發(fā)電，但邊際定價的“主導權”依然掌握在煤電手中，且剩余煤電機組的運行特性與被替代機組并無顯著差異。與天然氣主導的電力市場相比，可再生能源增加對整體電價的影響量級可能更小。也就是說，即使在風、光發(fā)展的情況下，整個電力系統(tǒng)提供一個額外發(fā)電的邊際成本始終是煤耗。這根源于風、光占比仍然很低，以及煤電的同質化特征。

重要性：批發(fā)電價對終端消費者的實際影響

從價格傳導的角度來看，批發(fā)電價僅是終端電價的一部分，其波動對居民用戶的直接影響相對有限。例如，在批發(fā)電價約0.05 元/kWh 時，居民端的終端電價約0.30 元/kWh（接近于德國2019 年的情況）。即便批發(fā)電價飆升6 倍（類似于2022―2023 年電力能量危機期間），如果終端電價的其他構成部分不變，理論上漲幅會接近100%。但在政策對沖下，上漲幅度通常會被削弱。例如，德國在2022 年調整電價結構，將5~6 歐分的可再生能源附加費移除。

然而，在工商業(yè)領域，批發(fā)電價的占比更高，且價格波動對產(chǎn)業(yè)結構的影響更直接。隨著歐洲電價自2016年以來的高企，部分高耗能產(chǎn)業(yè)（如化學化工、金屬冶煉）開始調整供應鏈環(huán)節(jié)，乃至向成本較低的地區(qū)轉移，例如，由本地生產(chǎn)甲醇、氨等化工前體，轉向直接進口成品。這一變化使得高耗能工業(yè)的用能量顯著下降。2024 年，歐洲總體工業(yè)電價基本回落至2019 年的水平8，即便天然氣價格仍高出新冠疫情前水平的1 倍左右。高電價不僅影響短期運營成本，還可能觸發(fā)長期的產(chǎn)業(yè)結構調整。

托爾斯泰曾說過：“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸?！边@一點同樣適用于企業(yè)在面對能源價格上漲時的狀況?？傮w數(shù)據(jù)平均往往掩蓋了群體內部個體企業(yè)的巨大差異——一些企業(yè)因長期合同鎖定了較低電價，而另一些企業(yè)則因合同到期或交易對象破產(chǎn)，不得不在高價市場上重新簽約，承受遠高于新冠疫情前的能源成本。

對于那些無法承受高電價的企業(yè)，如果現(xiàn)金流斷裂或生產(chǎn)基地被迫外遷，這種影響往往是不可逆的。即便未來能源價格回落，原有的生產(chǎn)模式和市場份額可能無法恢復，這是“熔斷效應”。這個調整過程無疑是痛苦的。然而，從長期來看，如果能源成本難以回到從前的水平，從比較優(yōu)勢視角來看，產(chǎn)業(yè)結構調整便是不可避免的。

小 結

要有效抑制未來可能的電價上漲，加快可再生能源的發(fā)展，使之成為市場的“價格穩(wěn)定器”至關重要。當然，隨著可再生能源占比的提升，短期內的價格波動可能加劇，但這種波動并非負面，而是市場為吸引新的儲能和靈活性資源投資所必須釋放的信號。短期價格波動，有助于推動更先進的調度技術與更具彈性的電力系統(tǒng)。

目前，中國風電和光伏的總發(fā)電量占比約為16%， 而在其份額達到40%~50% 前（預計在2030―2035 年前后實現(xiàn)），不必擔心可再生能源會推高電力系統(tǒng)的總成本。真正值得關注的風險仍是，煤炭或天然氣價格的劇烈波動，需求端持續(xù)高速增長，或更極端的外部沖擊。

備注：

1: /opinion/green-electricity-costs-a-bundle-wind-solar-data-analysis-power-prices-259344f4

2: https://mp.weixin.qq.com/s/6SCqqxBa9hhp0b96w3cTPw

3: /Skeptical-Environmentalist-Measuring-State-World/dp/0521010683

4: Bushnell, J. B., & Smith, A. (2024). Modeling Uncertainty in Climate Policy: An Application to the US IRA (Working Paper 32830). National Bureau of Economic Research; https://doi.org/10.3386/w32830.

5: 在這里，必然會有同行提出“系統(tǒng)成本”的問題。然而，這一觀點需要進一步論證，即系統(tǒng)成本的增加是否足以抵消可再生能源在長期成本上已降低50%以上的事實。限于篇幅，本文暫且擱置對這一“程度”的討論，留待在今后的專欄文章中進行分析。

6: https://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-143392023-INIT/en/pdf

7: Simon, D. N. (2025). Power price stability and the insurance value of renewable technologies. Nature Energy.

8: https://www.energiefirmen.de/news/ticker/bdew-strompreisanalyse-industrie-strompreise-in-deutschland-sinken-2024-um-30-prozent-gegenueber-vorjahr-artikel7148