本文轉載自環境資訊中心；許祺景編譯；蔡麗伶審校

排放二氧化碳的社會成本，是目前美國政府作為相關能源政策及未來減災政策的指標。不過史丹佛的科學家們認為，真正的碳社會成本，可能是美國政府目前估計的6倍，從每公噸37美元（台幣1155元），飆升到每公噸220美元（台幣6867元）。

經濟損失上修 碳社會成本高昂

「碳社會成本」（Social Cost of Carbon，SCC）為排放一公噸的二氧化碳所造成的經濟損害。美國政府以3組廣泛使用的經濟模型作為基礎，認為在2015年時，多排放一公噸的二氧化碳，造成的經濟損害大約等於37美元，以農作物減產、人類健康受危害，以及勞動生產力下降等類型為主。

然而，最新發表在《自然氣候變遷》（Nature Climate Change）期刊上的研究顯示，真正的碳社會成本顯然不只這個數字。研究作者之一，史丹佛大學地球科學院環境與資源計畫博士候選人Frances Moore說：「我們認為碳社會成本不是先前預估的每公噸37美元，而是每公噸220美元。」

另一位研究作者，史丹佛大學工學院管理科學與工程學系博士候選人Delavane Diaz認為，這項新發現意味著，各個國家必須開始想辦法減少溫室氣體排放量。

「碳社會成本越高，通過成本效益分析的減災措施就會越多。因為排放二氧化碳對社會造成的傷害實在太大了，即使要付出龐大的代價，減碳也值得。」Diaz說。

氣候經濟模型再修正 能源政策跟著改

Moore和Diaz在研究中，對知名的整合性評估模型（Integrated Assessment Model，IAM）進行了修正。

同時包含了溫室氣體減量的成本和效益，IAM可以用來計算氣候變遷對經濟所造成的影響，幫助政府找出溫室氣體減量的最佳投資，因此是很重要的政策制定工具。

加拿大、墨西哥、英國、法國、德國和挪威等國都以IAM為氣候和能源政策的參考，美國國家環境保護局也由此得出37美元的平均值，並據此評估溫室氣體的相關政策。

但為了簡化，IAM做了許多假設。例如：氣候變遷很可能造成長期的損害，這個就沒有被列入模型的考量中。且最近實務上發現，氣候變遷會大幅減緩經濟成長率，而且這個現象在貧窮的國家中更為顯著，因此Moore在他們的新模型中，也把這個因素列入考量。

Moore說：「這20年以來，大多的模型都假設氣候變遷不會影響經濟成長率，但最近的一些研究報告漸漸指出這個假設可能有誤。如果氣候變遷同時影響國家的經濟輸出和經濟成長，這樣就可能造成長時間的累積，造成碳社會成本越來越高。」

窮國富國代價不同 減災政策難決定

在這個研究報告中，Moore和Diaz廣泛使用的綜合評估模型稱為「動態整合氣候經濟模型」（Dynamic Integrated Climate-Economy，DICE），做了下列3項調整：

• 設定氣候變遷會影響經濟成長
• 計入氣候變遷調適作為
• 將模型區分為高所得國家和低所得國家

Diaz說：「很多研究都顯示，對於氣候變遷的未來，窮國和富國願意付出的程度截然不同，較貧窮的國家可能更容易受到降雨量變化和海平面升高的災害衝擊。」

這份研究報告最重要的發現──經濟成長下降所造成的損害──證明了儘速並提早預防災害，足以阻止全球溫度上升到比工業化前高出2℃。這也是為什麼有些專家認為，應該要極力避免全球暖化帶來的極端衝擊。

Moore說：「一般的IAM不會把這個因素列入考慮，所以到目前為止仍然很難去證實較積極或所費不貲的減災措施是否有效，因為這個因素造成的損害並不夠大。」

開發中國家衝擊最大 減災政策成關鍵

Moore和Diaz使用的DICE模型顯示，開發中國家可能會受到氣候變遷帶來最嚴酷的災害。

Diaz認為，如果氣候變遷對較貧窮國家的影響會隨著國家慢慢的發展而漸漸變小，那最好的策略可能是在成為已開發國家之前，就漸漸減少溫室氣體的排放。

「在我們的模型之下，減災政策最不確定的部分就是這裡，這也是前面的報告都沒有深入研究的部份。」Diaz說。

研究作者提出兩個警告，第一，動態整合氣候經濟模型所代表的減災功效其實有限。很多因素並沒有列入模型的考量中，例如，乾淨的綠能技術其實需要長時間的研發才能有效的應用。第二，儘管它把溫度對經濟成長的影響列入考量，但其實減緩災害的嘗試也會影響經濟成長，這個模型就沒有把這個因素列入考量。

Diaz說：「因為這兩個原因，我們報告中所呈現最快、最近期的減災程度可能不會是經濟上最理想的選擇。但這並不影響整個研究報告的結論──氣溫會影響經濟成長率、整個社會將會面臨以前從沒想像過、更嚴峻的氣候變遷考驗，這會為更嚴格的減災政策提供強而有力的後盾。」

環境資訊中心2015年1月29日

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【參考資料】

• 史丹佛大學（2015年1月12日），Estimated social cost of climate change not accurate, Stanford scientists say