Bolesne przejście na czyste technologie

31.07.2017
W ubiegłym roku wysoki rangą urzędnik niemieckiej firmy motoryzacyjnej nazwał Tesla Motors żartem, którego nie można traktować poważnie. Dziś Tesla ma wyższy poziom kapitalizacji niż Ford Motor. Postępy w kierunku lepszej technologii ochrony środowiska obserwujemy również w wielu innych branżach.


W procesie przechodzenia na czyste technologie osiągnięto znaczące postępy, ale ostatnie zmiany polityczne są dla niego zagrożeniem. Niniejszy artykuł analizuje proces zmiany technologicznej przy zastosowaniu mikroekonomicznego modelu konkurencji w produkcji i innowacji pomiędzy sektorami brudnych i czystych technologii. Wyniki sugerują, że podatki nakładane na produkcję pomogłyby uporać się ze skutkami ubocznymi brudnej emisji, a dotacje na badania wystarczyłyby do przekierowania innowacji na czyste technologie.

Dla decydentów i inwestorów niezwykle istotny będzie moment, kiedy „czysta rewolucja” osiągnie punkt krytyczny. Wiele osób skorzystałoby z tej zmiany metod produkcji i wprowadzania innowacji. Niestety, w związku z decyzją Donalda Trumpa o wycofaniu się Stanów Zjednoczonych z Paryskiego Porozumienia Klimatycznego nasuwają się pytania o skutki opóźnienia jego wprowadzenia. Aby na nie odpowiedzieć, konieczne jest dogłębne zrozumienie mechanizmów leżących u podstaw przechodzenia z technologii brudnej na czystą.

Najnowsze badania ekonomiczne potwierdzają, że przechodzenia na czyste technologie ma znaczenie dla redukcji emisji dwutlenku węgla z paliw kopalnych i potencjalnego ograniczenia zmian klimatycznych. Dowody empiryczne sugerują natomiast, że innowacje mogą odejść od technologii brudnych w kierunku technologii czystych w odpowiedzi na zmiany cen i polityki. Popp (2002) stwierdza, że wyższe ceny energii są związane z istotnym wzrostem oszczędności energii. Aghion i in. (2016) zwracają uwagę na to, że podatek od emisji dwutlenku węgla ma znaczny wpływ na zwiększenie innowacyjności w branży motoryzacyjnej. Przedstawiają też dowody potwierdzające, że „czyste” innowacje mają charakter samonapędzający się i bazują na sukcesach odniesionych w przeszłości. Opierając się na tego rodzaju dowodach, Acemoglu i in. (2012) sugerują, że połączenie dotacji na badania i podatku od emisji dwutlenku węgla może przekierować zmiany technologiczne w kierunku czystszych technologii.

Nasze ostatnie badania koncentrują się na opracowaniu modelu mikroekonomicznego, w którym czyste i brudne technologie współzawodniczą w produkcji i innowacjach (Acemoglu i in. 2016). Obecnie technologie brudne są bardziej zaawansowane, dlatego ewentualne przejście na czystą technologię może być trudne zarówno z uwagi na to, że dotyczące ich badania muszą pokonać kilka etapów, zanim dogonią brudne technologie, jak i ze względu na to, że ta przepaść zniechęca do podejmowania działań badawczych ukierunkowanych na czyste technologie.

Kluczowe parametry naszego modelu szacujemy na podstawie mikrodanych na poziomie firmy w amerykańskim sektorze energetycznym, z zastosowaniem analizy regresji i SMM. Nasz model sprawdza się w wypadku dopasowywania zakresu wzorców danych, które nie były bezpośrednim przedmiotem estymacji. Daje nam pewność, że jest on przydatny do analizy procesu przechodzenia na czystą technologię w amerykańskim sektorze energetycznym.

Opis modelu

W naszym modelu, który postrzegamy jako abstrakcyjne odzwierciedlenie sektorów produkcji i dostawy energii, towary pośrednie mogą być produkowane z wykorzystaniem technologii zarówno brudnej, jak i czystej. Każda z nich prezentuje odrębny stopień jakości. Ze względu na podatki od produkcji – które różnią się w zależności od rodzaju technologii, a zatem mogą działać jak podatek od emisji dwutlenku węgla – producenci towarów gotowych wybierają, którą technologię będą stosować.

Firmy maksymalizujące zyski mogą również zadecydować, czy powinny prowadzić badania w celu usprawnienia technologii czystych czy brudnych. Obecnie większość najnowocześniejszych technologii jest w służbie brudnych technologii. Obszar badania i rozwój w czystych technologiach ma do pokonania ogromny dystans do stanu rozwoju brudnych technologii. Rozwija się on na dwa sposoby – albo powoli przez „nagromadzanie” się unowocześnień albo przez odkrycia przełomowe. Czyste technologie nie mogą bazować na stanie obecnym brudnych technologii i dokonać na ich podstawie przełomowego odkrycia, które będzie w służbie czystych technologii. Muszą iść drogą „nagromadzania” unowocześnień służących czystej technologii (przez całą drogę pokonywania dystansu).

Na decyzje dotyczące badań i innowacji wpływa zarówno polityka, jak i aktualny stan technologii. Na przykład, kiedy czysta technologia pozostaje daleko w tyle, większość badań ukierunkowanych na ten sektor prowadzi do stopniowych innowacji, których nie można stworzyć w sposób opłacalny (z wyjątkiem scenariuszy z wysokim podatkiem od emisji dwutlenku węgla). Gdy jednak możliwe jest prowadzenie badań nad czystymi technologami przez dłuższy okres, stają się one stopniowo samowystarczalne, ponieważ w wyniku wielu stopniowych innowacji zwiększa się zakres czystych technologii, które mogą współzawodniczyć z brudnymi.

Badania empiryczne

Parametry modelu szacujemy z wykorzystaniem mikrodanych dotyczących wydatków na badania i rozwój, patentów, sprzedaży, zatrudnienia oraz wejścia i wyjścia firmy z rynku, na podstawie próby firm amerykańskich w sektorze energetycznym. Dane wykorzystane do tego badania pochodzą z bazy danych biznesowych Biura Ewidencji Ludności (Census Bureau), z przeglądu branżowych prac badawczo-rozwojowych Narodowej Fundacji Nauki oraz z bazy danych patentów NBER. Nasz model obejmuje próbę innowacyjnych firm sektora energetycznego, które prowadziły działalność w okresie od 1975 roku do 2004 roku. Próbę tę wykorzystujemy do oszacowania dwóch kluczowych parametrów modelu z analizą regresji, opierając się na wynikach prac badawczo-rozwojowych i patentach.

Następnie łączymy tę strukturę z elastycznym modelem obiegu węgla (zastosowanym również w pracy Golosov i in. 2014) służącym do analizy optymalnej polityki oraz eksperymentalnych działań w zakresie polityki alternatywnej. Intuicyjnie można oczekiwać, że do optymalnej alokacji w zdecydowanej mierze przyczynią się podatki od emisji dwutlenku węgla, ponieważ równocześnie obniżają one obecny poziom emisji i zachęcają do prowadzenia prac naukowo-badawczych ukierunkowanych na czyste technologie. Okazuje się jednak, że ogromną rolę odgrywają również dotacje na badania. Początkowo są one bardzo wysokie, ale ich wielkość spada z czasem. Stwierdzamy również, że optymalne podatki od emisji dwutlenku węgla są odsuwane w czasie (a po około 130 latach zaczną spadać). Dotacje na badania mają istotny wpływ na zmianę kierunku transformacji technologicznych.

Biorąc to pod uwagę, nie warto nadmiernie ingerować w początkową produkcję przez wprowadzanie bardzo wysokich podatków od emisji dwutlenku węgla.

Należy podkreślić, że dotacje na badania nie są wykorzystywane tylko do eliminowania nieprawidłowości w funkcjonowaniu rynku w naszych badaniach. W naszym modelu, gdyby nie skutki uboczne emisji dwutlenku węgla lub gdyby występował jedynie sektor czysty lub brudny, planista społeczny nie miałby powodu, aby wykorzystywać dotacje na badania. Dzieje się tak dlatego, że czynnik niewystarczający (tj. wykwalifikowana siła robocza) jest wykorzystywany tylko do prowadzenia badań, a zatem planista społeczny nie może zwiększyć tempa wzrostu przez dotowanie badań.

Wykres 1 pokazuje, że optymalna polityka opiera się na bardzo wysokim poziomie dotacji przeznaczonych na badania w zakresie czystych technologii w szczególności w pierwszych kilku dekadach. Planista społeczny chciałby przekierować badania i rozwój z technologii brudnych o wysokiej emisji dwutlenku węgla na technologie czyste. Może tego dokonać przez zastosowanie wystarczająco wysokiej stawki podatku od emisji dwutlenku węgla obecnie i w przyszłości, ponieważ zmniejszyłoby to dochodowość produkcji z wykorzystaniem brudnych technologii i zapewniłoby przejście na czystą produkcję, a następnie ukierunkowanie badań na czyste technologie.

Jest to jednakże kosztowne społecznie, ponieważ uwzględniając aktualny stan technologii, przestawienie większości produkcji na czyste technologie generuje wysokie koszty konsumpcji (dzieje się tak z uwagi na fakt, że koszty krańcowe produkcji czystych technologii są początkowo zdecydowanie wyższe niż analogiczne koszty brudnych technologii). A zatem planista społeczny skłania się do nałożenia podatku od emisji dwutlenku węgla wyłącznie w celu eliminacji skutków ubocznych jego emisji, licząc na to, że dotacje na badania przekierują badania i rozwój na czyste technologie. Wykres 2 pokazuje, że dotacja na badania jest faktycznie wystarczająca do szybkiego przekierowania innowacji z technologii brudnych na czyste.

Analizujemy kilka scenariuszy alternatywnych. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to taki, że obecnie państwa nie będą ingerować, dusząc podatkami brudnych technologii po to, by zmusić firmy do inwestycji w badania i rozwój w czyste technologie. Opóźnienie takiej gwałtownej ingerencji państwa o 50 lat będzie oznaczało, że dopiero po 50 latach możliwe będzie podjęcie optymalnej polityki.  Jak na ironię, opóźnienie rozpoczęcia realizacji optymalnej polityki o 50 lat może prowadzić do mniej agresywnej polityki, począwszy od tego momentu. Dzieje się tak dlatego, że odstęp czasu między interwencjami doprowadził do powstania większej luki technologicznej między sektorem czystym i brudnym, powodując, że szybkie przejście z technologii brudnych na czyste jest jeszcze bardziej bolesne. Zgodnie z podstawowymi zasadami obiegu węgla opóźnia to pełną transformację o prawie 250 lat i powoduje istotny spadek poziomu jakości życia. Zakładając bardziej agresywne oddziaływanie obiegu węgla na temperatury, konsekwencje będą znacznie gorsze.

Wyrażamy nadzieję, że świat znajdzie sposoby wsparcia dla badań nad czystą energią, które zapewniają najbardziej istotny wkład, zwłaszcza w obliczu braku wsparcia ze strony administracji Trumpa.

Daron Acemoglu, profesor ekonomii stosowanej, MIT.

Ufuk Akcigit, doktor habilitowany w dziedzinie ekonomii, Uniwersytet w Chicago.

Douglas Hanley, doktor habilitowany, Wydział Ekonomii, Uniwersytet w Pittsburghu.

William Kerr, profesor w Harvard Business School.

Artykuł po raz pierwszy ukazał się w VoxEU.org (tam dostępna jest pełna bibliografia). Tłumaczenie i publikacja za zgodą wydawcy.


Tagi


Artykuły powiązane

Popularne artykuły

test