61096 TRANSFORMACJA W KIERUNKU GOSPODARKI NISKOEMISYJNEJ W POLSCE Bank Đwiatowy Departament Walki z Ubóstwem i ZarzĈdzania GospodarkĈ Region Europa i Azja Centralna Luty 2011 ©2011 THE INTERNATIONAL BANK FOR RECONSTRUCTION AND DEVELOPMENT / THE WORLD BANK 1818 H STREET NW WASHINGTON DC 20433 TEL.: +1 202-473-1000 INTERNET: WWW.WORLDBANK.ORG Wszelkie prawa zastrzeċone Niniejszy dokument zostaã opracowany przez pracowników MiĎdzynarodowego Banku Odbudowy i Rozwoju / Banku Đwiatowego. Wyniki badaď, interpretacje oraz wnioski w nim wyraċone nie zawsze wyraċajĈ poglĈdy Dyrektorów Wykonawczych Banku Đwiatowego lub reprezentowanych przez nich rzĈdów. Bank Đwiatowy nie gwarantuje poprawnoĉci danych zawartych w niniejszej pracy i nie ponosi odpowiedzialnoĉci za ewentualne skutki ich uċycia. Granice, kolory, nazwy i inne informacje zawarte na jakiejkolwiek mapie niniejszej pracy nie sugerujĈ jakiejkolwiek opinii ze strony Banku Đwiatowego dotyczĈcej statusu prawnego jakiegokolwiek terytorium, poparcia lub akceptacji takich granic. Prawa autorskie Materiaã zawarty w niniejszej publikacji jest chroniony prawem autorskim. Kopiowanie i / lub wykorzystywanie niniejszej pracy w caãoĉci lub w czĎĉci bez zezwolenia moċe stanowiþ naruszenie obowiĈzujĈcego prawa. MiĎdzynarodowy Bank Odbudowy i Rozwoju / Bank Đwiatowy zachĎca do rozpowszechniania swoich prac i zazwyczaj niezwãocznie udziela pozwolenia na reprodukowanie ich fragmentów. W przypadku uzyskania pozwolenia dotyczĈcego wykorzystania kserokopii lub przedruku caãoĉci lub czĎĉci niniejszej pracy, naleċy wysãaþ wniosek z kompletnymi informacjami na adres: Copyright Clearance Center Inc 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, USA; telefon: 978-750-8400, fax: 978 - 750-4470; Internet: www.copyright.com. Wszystkie zapytania dotyczĈce praw i licencji, w tym praw pokrewnych, naleċy kierowaþ do OfÀce of the Publisher, The World Bank, 1818 H Street, NW, Washington, DC, 20433, USA; fax: 202-522-2422, e-mail: pubrights@worldbank.org. Raport i zwiĈzane z nim materiaãy sĈ dostĎpne na stronie: www.worldbank.org/pl/lowemissionseconomy TRANSFORMACJA W KIERUNKU GOSPODARKI NISKOEMISYJNEJ W POLSCE BANK ŚWIATOWY DEPARTAMENT WALKI Z UBÓSTWEM I ZARZĄDZANIA GOSPODARKĄ REGION EUROPA I AZJA CENTRALNA LUTY 2011 WICEPREZES: PHILIPPE LE HOUEROU DYREKTOR: YVONNE TSIKATA LUCA BARBONE (BYŁY) MANAGER: SATU KAHKONEN BERNARD FUNCK (BYŁY) KIERUJĄCY ERIKA JORGENSEN PROJEKTEM: LESZEK KĄSEK AKRONIMY I SKRÓTY CCS Wychwytywanie i składowanie dwutlenku węgla KLEMS Baza danych UE wykorzystywana do analizy (ang. Carbon capture and storage) produktywności w rozbiciu na wkład poszczegól- CDM Mechanizm Czystego Rozwoju (ang. Clean Deve- nych składowych: kapitału, pracy, energii, surow- lopment Mechanism) ców i usług, ang. capital (K), labor (L), energy (E), CES Stała elastyczność substytucji (ang. Constant materials (M) and service inputs (S) elasticity of substitution) MAC Krańcowy koszt redukcji emisji (ang. Marginal CIT Podatek dochodowy od osób prawnych abatement cost) CGE Model równowagi ogólnej (ang. Computable MacroAC Makroekonomiczny koszt redukcji emisji (ang. General Equilibrium) Macroeconomic abatement cost) CO2 Dwutlenek węgla MacroMAC Makroekonomiczny krańcowy koszt redukcji CO2e Ekwiwalent dwutlenku węgla emisji (ang. Macroeconomic marginal abatement DSGE Dynamiczny stochastyczny model równowagi cost) ogólnej (ang. Dynamic Stochastic General Equili- MicroMAC Mikroekonomiczny krańcowy koszt redukcji brium) emisji (ang. Microeconomic marginal abatement EERP Europejski Plan Ożywienia Gospodarczego (ang. cost) European Economic Recovery Package) Model MEMO model Macroeconomic Mitigation Options EIA US Energy Information Administration Model ROCA model Regional Options of Carbon Abatement EITE sectors Sektory energochłonne i zorientowane na handel Moduł MIND moduł mikroekonomicznych decyzji inwestycyj- międzynarodowy (ang. Energy-intensive and nych (Microeconomic Investment Decisions) trade-exposed sectors) MtCO2e Milion ton ekwiwalentu dwutlenku węgla EOR Zaawansowane metody eksploatacji złóż ropy MWh Megawatogodzina naftowej (ang. Enhanced Oil Recovery) NPV Wartość bieżąca netto (ang. Net present value) EU10 Bułgaria, Czechy, Estonia, Litwa, Łotwa, Polska, OZE Odnawialne źródła energii Rumunia, Słowacja, Słowenia i Węgry PIT Podatek dochodowy od osób fizycznych EUROSTAT Urząd Statystyczny Unii Europejskiej PKB Produkt Krajowy Brutto ETS System handlu uprawnieniami do emisji Unii Eu- PL Polska (skrót używany na wykresach) ropejskiej (ang. Emissions Trading Scheme, także Spoza ETS Sektory nie objęte systemem handlu uprawnie- sektory objęte tym systemem) niami do emisji ETS (non-ETS) GTAP baza danych Global Trade Analysis Project PPS Standard siły nabywczej (ang. Purchasing power GUS Główny Urząd Statystyczny standard) GW Gigawat (1000 MW) ppm Liczba cząsteczek gazu na milion cząsteczek GWh Gigawatogodzina powietrza (ang. gas particles per million air par- HVAC Systemy grzewczo-wentylacyjne (ang. heating, ticles) ventilation and air conditioning) R&D Działalność badawczo-rozwojowa (ang. Research IBS Instytut Badań Strukturalnych and development) IGCC Technologia bloku gazowo-parowego ze zinte- TREMOVE Model pozwalający na analizę wpływu zmian growanym zgazowaniem paliwa (ang. Integrated polityki transportowej i w zakresie ochrony śro- gasification combined cycle) dowiska na sektor transportowy dla krajów UE IPCC Międzyrządowy Zespół ds. Zmian Klimatu (ang. (ang. traffic and emissions motor vehicle model) Intergovernmental Panel on Climate Change) tCO2e Tona ekwiwalentu dwutlenku węgla JI Mechanizm Wspólnych Wdrożeń (ang. Joint toe Tona ekwiwalentu ropy naftowej Implementation) UE Unia Europejska KASHUE- Krajowy Administrator Systemu Handlu Upraw- UNFCCC Ramowa Konwencja Narodów Zjednoczonych KOBiZE nieniami do Emisji, Krajowy Ośrodek Bilansowa- w sprawie zmian klimatu (ang. United Nations nia i Zarządzania Emisjami Framework Convention on Climate Change) KE Komisja Europejska VA Wartość dodana (ang. Value-added) VAT Podatek od towarów i usług (ang. Value-added tax) SPIS TREŚCI Podziękowania 4 Podsumowanie 5 Wprowadzenie 23 a. Emisja gazów cieplarnianych w Polsce 29 b. Cele redukcji emisji gazów cieplarnianych oraz wyzwania dla Polski 37 c. Pakiet modeli do oceny możliwości redukcji emisji 47 d. Scenariusze bazowe dla Polski 55 e. Krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MicroMAC) 65 i możliwości redukcji emisji w Polsce f. Model MEMO (Macroeconomic Mitigation Options) i makroekonomiczne skutki pakietu redukcji emisji 71 g. Model ROCA (Regional Options for Carbon Abatement) i wdrażanie polityki klimatycznej UE 85 h. Opcje w sektorze wytwarzania energii i ich skutki makro-ekonomiczne 105 i. Metody poprawy efektywności energetycznej i ich skutki makro-ekonomiczne: wstępny przegląd 115 j. Transport: alternatywne, inżynierskie podejście do metod redukcji emisji 121 Wnioski i zagadnienia dodatkowe 133 Załącznik 1. Opis modelu MEMO (Macroeconomic Mitigations Options) 137 Załącznik 2. Opis modelu ROCA (Regional Options of Carbon Abatement) 143 Załącznik 3. Technika estymacji scenariusza bazowego modelu MEMO 149 Załącznik 4. Model ROCA: szczegółowe wyniki symulacjis 155 Załącznik 5. Metody redukcji emisji gazów cieplarnianych w Polsce według kategorii ekonomicznych 159 Załącznik 6. Moduł MIND i optymalizacja struktury produkcji w energetyce 161 Bibliografia 169 ˛KOWANIA PODZIE Niniejszy raport został przygotowany przez zespół kierowany przez Erikę Jorgensen i pracujący w następującym składzie: Leszek Kąsek, Ryszard Malarski, Ewa Korczyc, John Allen Rogers oraz Gary Stuggins. Raport w dużym stopniu czerpie z szeregu opracowań roboczych i publikacji, w tym przygotowanych przez następujące osoby i instytucje: Maciej Bukowski i Instytut Badań Strukturalnych (modelowanie makroekonomiczne), Christoph Böhringer i Loch Alpine Economics (modelowanie makroekonomiczne), McKinsey & Company Poland (model inżynierski, techniczne możliwości redukcji emisji) oraz ECORYS Rotterdam (modelowanie transportu). Za ogólne wsparcie podziękowania kierujemy pod adresem następujących osób: Luca Barbone (były Sector Director), Bernard Funck (były Sector Manager) oraz Roumeen Islam (Acting Sector Manager). Raport recenzowali Dominique Van Der Mensbrugghe oraz Kirk Hamilton (Bank Światowy). Przy pisaniu raportu korzystaliśmy z bardzo przydatnych komentarzy, uwag i wkładu szeregu innych osób, spośród których chcielibyśmy szczególnie podziękować pracownikom Komisji Europejskiej oraz następującym osobom: Marcel Ionescu-Herioiu, Christine Kessides, Kseniya Lvovsky, Vikram Cuttaree, Thomas Laursen, Roumeen Islam, Jane Ebinger, Govinda Timilsina, David Tarr, Marianne Fay oraz Rosalinda Quintanilla. Specjalne podziękowania kierujemy również pod adresem Orsalii Kalantzopoulos, byłej Country Director dla regionu Europy Centralnej/Południowej i Krajów Bałtyckich, która zainicjowała prace nad tym projektem. Wiele cennych informacji uzyskano również podczas konsultacji i sesji warsztatowych, podczas których wraz z przedstawicielami polskich instytucji, środowisk naukowych i biznesowych dyskutowano o metodologii prac nad raportem, scenariuszach długookresowego rozwoju gospodarczego będących podstawą analiz, scenariuszach przygotowanych dla sektora energetycznego, a także wstępnych wynikach analiz. W toku prac nad raportem głównymi partnerami ze strony polskiej byli przedstawiciele kierownictwa oraz personel merytoryczny Ministerstwa Gospodarki i Ministerstwa Finansów. Bardzo pomocne były również dyskusje i uwagi merytoryczne przedstawicieli wielu innych polskich instytucji, w szczególności Kancelarii Prezesa Rady Ministrów, Ministerstwa Ochrony Środowiska, Ministerstwa Infrastruktury, Narodowego Banku Polskiego, Urzędu Regulacji Energetyki, Krajowego Administratora Systemu Handlu Emisjami, Społecznej Rady Narodowego Programu Redukcji Emisji, jak również wielu przedstawicieli środowisk naukowych, przedsiębiorstw i firm konsultingowych. Raport powstał przy istotnym wsparciu finansowym przeznaczonym na opracowanie metodologii przez brytyjski Department for International Development w ramach Programu Wsparcia Zarządzania Sektorem Energetycznym Banku Światowego (Energy Sector Management Assistance Program, ESMAP), jako część programu analiz dotyczących niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego (Low Carbon Growth Country Studies). PODSUMOWANIE Prognozuje się, że w ciągu 500 lat wzrost [średniej temperatury na Ziemi] wyniesie 6,2°C ponad średni poziom z początku XX w. Jakkolwiek mamy zaledwie mgliste pojęcie o możliwych implikacjach natury ekologicznej, ekonomicznej i społecznej, większość rozważnych ludzi – nawet ekonomistów – byłaby zaniepokojona możliwością wywołania tak ogromnej zmiany w środowisku naturalnym. Biorąc pod uwagę możliwe niezamierzone i potencjalnie katastrofalne skutki, rozsądnie byłoby rozważyć zmiany w ramach światowej polityki dotyczącej globalnego ocieplenia. William Nordhaus, 1997* * Nordhaus, W. (1997), “Discounting in economics and climate change,” Climatic Change (37, 315–328). strona 6 PODSUMOWANIE Niniejszy raport dotyczący Polski jest częścią serii raportów Banku Światowego dotyczących niskoemisyjnego wzro- stu gospodarczego. Raport stawia pytanie, w jaki sposób Polska, jako kraj członkowski UE, na potrzeby międzynarodo- wych negocjacji klimatycznych określana jako kraj uprzemysłowiony, wymieniony w Załączniku 1 do Konwencji Klima- tycznej1 oraz członek OECD, może przejść do gospodarki o charakterze niskoemisyjnym z równie wielkim powodzeniem, jak to miało miejsce w przypadku przejścia do gospodarki rynkowej we wczesnych latach 90-tych. W obliczu zgodnego przekonania, że podjęcie skoordynowanych działań w skali światowej jest konieczne, aby zapobiec groźnym w skutkach zmianom klimatu (których koszt szacuje się na ok. 1% światowego PKB), a także w obliczu obowiązujących już regulacji polityki UE w dziedzinie zmian klimatu, Polska wkrótce stanie przed wyzwaniem w polityce gospodarczej. Czy Polska może przyjąć bardziej ambitne cele redukcji emisji w dalszej perspektywie – 2030 roku lub dalszej? Jakie rozwiązania techno- logiczne są dostępne, i jakie są koszty ich zastosowania, w porównaniu do obecnie wykorzystywanych technologii? Czy należy się liczyć z wysokim kosztem w postaci spowolnienia wzrostu gospodarczego i spadku zatrudnienia? W krótszej perspektywie – do 2020 roku – jakie będą skutki wdrożenia polityki UE w dziedzinie zmian klimatu dla Polski? Wszystkie te kwestie podjęto w raporcie, który, poprzez połączenie analizy inżynierskiej bottom-up z modelowaniem makroekono- micznym top-down, wprowadza nowatorskie podejście w ramach przygotowywanych przez Bank raportów dotyczących niskoemisyjnej gospodarki. Główne wnioski płynące z raportu są następujące: Do 2030 roku, wykorzystując istniejące obecnie technologie, Polska może ograniczyć wielkość emisji gazów cieplarnianych prawie o jedną trzecią, przy średnim koszcie redukcji wynoszącym 10-15 euro za jedną tonę ekwiwalentu CO22. • Koszty dla gospodarki osiągną najwyższy poziom w 2020 roku, ale do 2030 roku zmiana charakteru gospodarki na niskoemisyjny będzie przyczyniała się do przyspieszenia wzrostu gospodarczego. Per saldo, analizowana redukcja emisji będzie miała ujemny wpływ na PKB, wynoszący średnio 1% rocznie do 2030 roku w porównaniu do sytuacji braku działań na rzecz ograniczenia emisji. • Koszt dla gospodarki, w kategoriach poziomu produkcji i zatrudnienia, wynikający z redukcji emisji w Polsce wyma- ganej do 2020 roku w ramach regulacji UE, jest wyższy niż średnio w innych krajach członkowskich. Ponadto, ograni- czenia dotyczące handlu uprawnieniami do emisji między sektorami prowadzą do jego zwiększenia. • Sektor energetyczny obecnie jest źródłem prawie połowy wielkości emisji w Polsce; jednak to sektor transportu – od- notowujący gwałtowny wzrost i wymagający raczej zmian behawioralnych niż wykorzystania nowych technologii – może okazać się źródłem trudniejszych wyzwań dla polityki gospodarczej. Globalne wyzwanie Panuje zgodne przekonanie, że potrzebne jest podjęcie skoordynowanych działań w skali międzynarodowej w od- powiedzi na zagrożenie zmianami klimatu. W ostatnich latach pojawia się coraz więcej dowodów na to, że klimat się ociepla, oraz że winę za te zmiany ponosi głównie działalność człowieka. Rośnie również świadomość, że brak działań w tej dziedzinie doprowadzi do powstania wysokich kosztów, w szczególności dla krajów uboższych. Zgodnie z Protoko- łem z Kioto do Ramowej Konwencji Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu (UNFCCC), bogatsze kraje, w tym Polska, zobowiązały się do ograniczenia emisji gazów cieplarnianych o ok. 5,2% w latach 2008-12 w porównaniu do 1990 roku. Natomiast szczyty klimatyczne w Kopenhadze i Cancun miały przynieść postęp w sprawie ustalenia i alokacji limitów emisji po 2012 roku. Chociaż Europa nie należy do regionów, które zostaną najbardziej dotknięte zmianami klimatycznymi, Unia Europejska przyjęła aktywną postawę w toczących się negocjacjach międzynarodowych, przyjmując jednostronnie cel ograniczenia emisji o 20% do 2020 roku. W ten sposób kraje członkowskie UE, tak jak Polska, stoją już teraz w obliczu konkretnych zobowiązań do działań na rzecz klimatu. Jednakże, w przypadku Polski ograniczenie emisji CO2 (dwutlenku węgla) może być szczególnie trudne, co wynika z silnego uzależnienia polskiej gospodarki od dużych krajowych zasobów węgla. 1 Kraje wymienione w Załączniku 1 do Konwencji UNFCCC to 37 krajów uprzemysłowionych oraz przechodzących transformację gospodarczą, które podpisały Protokół z Kioto do Ramowej Konwencji Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu (ang. United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC), i które obowiązują wiążące cele niewielkiej redukcji emisji gazów cieplarnianych. 2 Ekwiwalent dwutlenku węgla jest powszechnie stosowaną miarą uwzględniającą zróżnicowany potencjał tworzenia efektu cieplarnianego poszcze- gólnych gazów cieplarnianych. Zob. również przypis 12 w głównej części raportu. strona 7 Emisja gazów cieplarnianych w Polsce Polska nie należy do największych emitentów gazów cieplarnianych w skali światowej, jednak polską gospodarkę charakteryzuje jeden z najwyższych wskaźników emisyjności w Unii Europejskiej. Udział Polski w światowej emisji gazów cieplarnianych wynosi zaledwie 1%, a wielkość emisji w przeliczeniu na jednego mieszkańca jest zbliżona do śred- niej w całej UE. Chociaż wielkość emisji na mieszkańca w Polsce, wynosząca w 2007 roku 10 ton CO2, jest na poziomie średniej wartości w UE, ze względu na niższy poziom dochodów, polską gospodarkę charakteryzuje jeden z najwyższych, relatywnie do wielkości PKB, poziomów emisji CO2. Korzystnym skutkiem transformacji polskiej gospodarki, zapoczątko- wanej w 1989 roku, był gwałtowny spadek wielkości emisji gazów cieplarnianych. Jednak w ostatnich latach miał miejsce powrót do dodatniej zależności między wzrostem gospodarczym i wielkością emisji. W strukturze emisji gazów cieplar- nianych w Polsce dominuje sektor wytwarzania energii, który w ponadprzeciętnym stopniu bazuje na węglu. Ponad 90% energii elektrycznej w Polsce wytwarzane jest na bazie węgla kamiennego i brunatnego i jest najwyższy udział w całej UE oraz odbiega od obserwowanego zarówno w Europie, jak i na świecie (zob. Podsumowanie. Rysunek 1). Poza energetyką, bardzo szybki wzrost emisji zanotował w Polsce transport. Natomiast efektywność energetyczna, mimo znacznych postę- pów na przestrzeni ostatnich 20 lat, nie osiągnęła jeszcze poziomów zachodnioeuropejskich. Mimo ogromnego postępu w latach 1988-2000, polska gospodarka, w przeliczeniu na jednostkę wytwarzanego PKB, jest ciągle ponad dwukrotnie bardziej energochłonna niż średnia dla całej UE (zob. Podsumowanie. Rysunek 2). P Podsumowanie. odsu Podsumo mowa wani e. Rys nie R Rysunek ysun unek ek 1. Stru Struktura 1 St rukt ktur ura a źr źródeł ódeł źród eł wytwarzania w wyt warz ytwa rzan ania ia energii e ene nerg rgii ii elektrycznej e ele lektrycz ktry nej cznej w 2007 2007 roku r rok oku u Węgiel Ropa naftowa Gaz Energia jądrowa Energia ze źródeł odnawialnych Inne 100% 3 80% 10 60% 23 91 40% 59 20% 29 0% EU27 EU10 Polska Uw Uwaga: Uwag ag aga:a: Zob Z Zob. ob ob. RyRysu Rysunek sune sune nekk 10 w głó głównej g łówn łównej wn ej czę c części zęśc zęśc ścii ra rapo raportu. port po rt rtu u. Zuż Z Zużycie uż użycycie yc e energii ne ie ene nerg rgii rg ii ozn oznacza ozn znac ac acza za kra krajowe k ra rajo jo jowe we z zuż zużycie uż użyc ycie yc e ie ene energii nerg ne rg rgii b ii bru brutto. ru rutt tto tt E o. EU1 EU10 U1 U10 obej obejmuje 0 ob ejmu muje ejmu je Bułgarię, B Buł ułgar łgari ię Czec ię, Czechy, C zechhy Estonię, hy, Est Esto toni nię ię, Lit Litwę, L itwę itwę, ŁotŁotwę, Ł twę, P otwę Polskę, ol lskkę, Rum skę Rumunię, R uni umun ię, ię Sł Słowację, owac Słow ję, ję Sł acj Słowenię Słow owen eniię i Węg ię Węgry. W ry. EU27 ęgry EU27 oznacza ozn oznac za wszystkie acza wszys wsz tk tki ystk ie ie 27 27 krajów kraj kr jów ajóów cz łonk czło owsk nkow członkowskich ich skic UE. h UE Źród Źr Źród ódło Źródło:ło ło: Komi : Ko misj mi Komisjasj sja Euro a Eu rope ro jska pe pejs js Europejska,ka, ka , ob obli czen li licz cz en enia obliczenia w ia włałasn łasn sne własne e Ba Bank nku nk Banku Ś Świa wia u Św wego iato towe towe Światowego. go. go . strona 8 PODSUMOWANIE Podsumowanie. Rysunek 2. Energochłonność gospodarki UE i Polski Energochłonność - Polska Energochłonność - EU27 Polska EU27 850 781 750 650 toe/mln euro 550 450 400 350 250 233 150 169 50 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Uwaga: U Uw Uwag wag aga:a: Z ob ob. Zob. b. Ry R Rysu Rysunek sune ysunek ne k 11 w g głównej łó głó łówn wnej c j czę części zęś zęśc ści ra ści rapo raportu. port rtu tu. u. Ene Energochłonność E nerg nergoc rgoc ochłhł hłon on onno ność no j jest es est ść jes t to to st s stosunek tosu tosu tosune ne nek k krajowego raj k krajow jow oweg ego eg zuż zużycia o zużyci życia ia en ener energii ergi gii ii br brutto b utt tto rutto (w toe, (w toe, to toe tonach nach tona ekwiwalentu e ch ekwkwiwiwal alen entu ropy ropy tu rop naftowej) naf y na ftowej ftow ej)) do P PKB (w mi KB (w milionach mili lion onac ach euro h eu cenach ro w cen c ach enac h z 20 2000 roku). r 00 rok oku)) u). Źród Źr Źród ło ódło ło: Źródło: Komi : Ko misj mi Komisja sj ja Eu Euro rope ro pe p js Europejska, j ka ka, , ob li licz obli enia czen czen obliczenia w ia włałasn łasne sn własne e Ba Bank nku nk Banku Świa Ś u Św towe wia iato towego we Światowego. go g . Cele redukcji emisji dwutlenku węgla oraz wyzwania dla Polski Źródłem wyzwań dla Polski będzie międzynarodowe porozumienie w sprawie zmian klimatu, które w przyszłości zastąpi Protokół z Kioto oraz, w bliższej perspektywie, dostosowanie do polityki UE w zakresie zmian klimatu. Polska jest aktywnym uczestnikiem międzynarodowych negocjacji w dziedzinie zmian klimatu, w szczególności jako sy- gnatariusz Protokołu z Kioto oraz gospodarz 14-tej Konferencji Stron UNFCCC w grudniu 2008 roku. Spadek wielkości emisji gazów cieplarnianych, który towarzyszył restrukturyzacji gospodarki w latach 90-tych, sprawił, że Polska z dużym zapasem wypełniła zobowiązania wynikające z Protokołu z Kioto. Jednak największym źródłem wyzwań będą zobowiąza- nia dotyczące redukcji emisji, wynikające z polityki UE. Pakiet klimatyczno-energetyczny, którego cele w zakresie redukcji emisji określa się w skrócie jako „3x20”, wymaga kompleksowych dalszych działań krajów członkowskich UE, zmierzają- cych do osiągnięcia do 2020 roku 20-procentowej redukcji emisji gazów cieplarnianych, 20-procentowego udziału energii ze źródeł odnawialnych w zużyciu energii oraz 20-procentowej poprawy efektywności energetycznej. W ramach pakietu „3x20” UE polskie sektory energochłonne powinny przyczynić się do osiągnięcia celu w postaci 21-procentowej redukcji emisji na poziomie całej UE (w porównaniu do 2005 roku), natomiast wielkość emisji w pozostałych sektorach w Polsce może wzrosnąć o 14%. Pakiet UE dzieli sektory na dwie grupy oraz stawia przed gospodarką UE kilka celów. Duże instalacje w sektorach energochłonnych objęte są unijnym systemem limitów i handlu emisjami ETS (ang. EU Emissions Trading Scheme, sektory ETS), będącym regionalnym rynkiem uprawnień do emisji. Do sektorów ETS należą: energetyka, przemysł ciężki oraz sektor paliwowy. W Polsce ok. 60% emisji CO2 w 2005 roku gene- rowały sektory ETS (w porównaniu do ok. 40-procentowego udziału w całej UE). Na sektory spoza ETS pakiet nakłada na poziomie całej UE obowiązek ograniczenia emisji o 10%, w stosunku do 2005 roku. Powyższy cel dla całej UE przekłada się na krajowy cel dla Polski, pozwalający na wzrost emisji w sektorach spoza ETS o 14% (zob. Podsumowanie. Rysunek 3). Ograniczenie wzrostu wielkości emisji w tych sektorach (obejmujących transport oraz końcowe wykorzystanie energii w ramach eksploatacji budynków oraz przez gospodarstwa domowe) wymagać będzie odpowiedniej polityki na szczeblu krajowym.3 W przyszłości sprzedaż uprawnień do emisji na aukcjach w ramach systemu ETS będzie dla polskiego rządu 3 W ramach regulacji UE sektory energochłonne określane są terminem „sektory ETS” ze względu na fakt, że muszą one nabywać uprawnienia do emisji poprzez unijny system handlu emisjami (EU Emissions Trading Scheme), natomiast termin „sektory spoza ETS” odnosi się do pozostałych, mniej energochłonnych sektorów. strona 9 źródłem znacznych dochodów, których wielkość szacuje się na ok. 1% PKB. Poziom tych dochodów będzie odwrotnie proporcjonalny do udziału uprawnień do emisji, które decyzją rządu, zostaną przydzielane bezpłatnie, jako forma wspar- cia konkurencyjności sektorów. Co istotne, taka segmentacja rynku prowadzi do wzrostu kosztu ograniczania emisji, ze względu na zróżnicowanie krańcowych kosztów redukcji między różnymi źródłami emisji i sektorami. Pod Po sumo su dsumowanie. mowa wani e. Rys nie R Rysunek ysun unek 3 Ce ek 3. le n Cele naa 20 2020 rok 20 rok d dla la P Pol Polski ski olsk całe całej i i ca j UE łej UE, se sekt sektory ktor ory ETS y ETS i sp spoz spoza oza ETS a ETS EU27 Polska 3000 2500 -10 % 2000 MtCO2e 1500 -21 % 1000 500 0 +14 % 2005 2020 2005 2020 sektory ETS sektory spoza ETS Źród Źr Źródło: Źród ódł ło: UN ło: ło UNFCCC, FC FCCC UNFC CC CC,, Ko K Komisja omi ja Eu isj E Euro Europejska, uro rope p js pe ka, jska ka, ob obli obliczenia bli licz cz czen eni enia ia wł własne własn łasne łasn B e Ba Banku ank nku ku Św Świ Ś Światowego. wia iato towe iatowego wego g . Pakiet modeli do oszacowania możliwości redukcji emisji W celu oszacowania wpływu ograniczania emisji CO2 na gospodarkę, wykorzystując dostępne dane i istniejące już modele, stworzyliśmy trzy (i pół), wzajemnie uzupełniające się i wzajemnie powiązane modele dla Polski. Zapewne najbardziej znanym spośród nich jest szeroko wykorzystywana krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu reduk- cji emisji (ang. Marginal Abatement Cost, MAC lub MicroMAC), która dostarcza prostego uszeregowania technicznych możliwości ograniczania emisji gazów cieplarnianych według sektorów, na podstawie wartości bieżącej netto związanych z nimi kosztów i oszczędności z tytułu każdej niewyemitowanej tony ekwiwalentu CO2. Stworzyliśmy również dwa różne modele makroekonomiczne, dynamiczny stochastyczny model równowagi ogólnej (DSGE) oraz model równowagi ogólnej (CGE), które są standardowymi narzędziami do oceny oddziaływania na gospodarkę. Model MEMO (ang. Macroeconomic Mitigation Options), to model DSGE dla Polski uwzględniający sektor energetyczny oraz emisję gazów cieplarnianych. Pozwala na oszacowanie makroekonomicznych skutków metod redukcji emisji analizowanych w ramach krzywej Micro- MAC. Model ten został połączony z krzywą MAC za pośrednictwem modułu mikroekonomicznych decyzji inwestycyjnych (ang. Microeconomic Investment Decisions, MIND), który pozwala na wybór optymalnych rozwiązań w ramach sektora energetycznego. Model ROCA (ang. Regional Options of Carbon Abatement) jest dostosowanym do warunków polskich modelem CGE pozwalającym na analizę dla danego kraju skutków polityki energetycznej i polityki ograniczania emisji ga- zów cieplarnianych. Model ten pozwala na ocenę wdrożania unijnego pakietu „3x20” w kontekście różnych scenariuszy polityki światowej, ze szczególnym naciskiem na efekty zwrotne ze strony rynków światowych. Wreszcie ostatnie ”pół” modelu to szczegółowe podejście sektorowe do transportu drogowego, sektora o najszybszym wzroście wielkości emisji, kluczowego z punktu widzenia zobowiązań Polski w ramach unijnego pakietu „3x20” (jako sektora spoza ETS). Podejście to wykorzystuje unijny model transportowo-środowiskowy TREMOVE, zaktualizowany o najnowsze informacje i oficjalne plany polityczne i został tutaj oznaczony jako model TREMOVE Plus. Wszystkie trzy (i pół) modele wykorzystują bardzo podobne scenariusze bazowe (w ramach ograniczeń narzuconych przez dostępność danych), które stanowią jako punkt odniesienia do oszacowania skutków zmian polityki. Podsumowanie. Rysunek 4 przedstawia przegląd zastosowanych metod modelowania. strona 10 PODSUMOWANIE Pods Po umo dsu umowanie. mowa wani nie Rys Rysunek e. R ysun unek ek 4 4. Pa Pakiet kiet Paki m et mod modeli odel eli ana analizy i do a nali lizy zy n nis niskoemisyjnego koem isko isyj emis yjne nego go w wzrostu zros wzr ostu tu g gos gospodarczego ospo darc poda zego rczego w P Pol Polsce olsc e sce •CGE obejmujący wiele regionów •Sprawdzony model, zastosowany dla Polski •Skutki pakietu „3x20” UE Krzywa Model ROCA MacroMAC •Model TREMOVE Model (transport drogowy) MEMO •Pasażerski, towarowy •Dynamiczny stochastyczny (DSGE) •Model dla Polski z rozbudowanym sektorem Krzywa Model energetycznym i polityką MicroMAC TREMOVE klimatyczną Plus •Makroekonomiczne skutki metod redukcji emisji •Jednostkowy koszt redukcji emisji (koszt NPV na 1 tonę CO2e) •~120 metod redukcji Uwaga: Uw Uwag U a: Wi wag aga: W Więcej ięce ięcej ięce cz j sz szcz szczegółów czeg eg egół ół ółóów ów prz przedstawiono p rzed taw dst stawiono w t awi iono io kśc tekście, ekś ekści ście ie, b. ró ie zo zob zob. r również ów ówni ież R ż Rys ys Rysunek unek ysun k 20 20 w gł nej głó głównej łów ówne ównej cz części ęś ści r i rap apor or ap tu. ort tu raportu Źród Źr Źródło: Ź ódł ródło ło: ło: Ba B Bank ank kŚ wi Światowy. iat atow tow owyy. y. Bazowa ścieżka rozwoju polskiej gospodarki (bez strategii niskoemisyjnej) Konstrukcja scenariusza bazowego ma zasadnicze znaczenie przy obliczaniu kosztów redukcji emisji. Jeśli Polska nie podejmie żadnych działań (scenariusz bazowy), całkowita wielkość emisji w 2020 roku będzie, jak wskazują modele stworzone na potrzeby tego raportu, o ok. 20% wyższa niż w 2005 roku, natomiast w 2030 roku – o 30-40% wyższa. Przewidywanie ścieżki rozwoju gospodarki na przestrzeni 15 czy 25 lat jest zadaniem bardzo trudnym i, jak można się domyślać, niuanse sektorowe będą się znacznie różniły między modelami, które powstały przy wykorzystaniu różnych metodologii i odrębnych baz danych. W ramach krzywej krańcowego kosztu redukcji emisji MicroMAC stworzono stosun- kowo prosty scenariusz bazowy, zgodny z oficjalnymi prognozami wzrostu gospodarczego i zapotrzebowania na energię oraz zakładający stopniową poprawę efektywności. Model MEMO przewiduje podobny poziom całkowitej wielkości emi- sji, a jego szczegółowe prognozy wskazują, że w polskiej gospodarce zwiększy się stosunkowo szybko udział sektorów charakteryzujących się niższą emisją CO2 (głównie usług), jako efekt procesów konwergencji do średniej gospodarki UE. Model ROCA generuje podobny poziom całkowitej wielkości emisji w scenariuszu bazowym, jednak przy bardzo odmien- nych ścieżkach rozwoju poszczególnych sektorów i przy mniejszym zakresie zmian struktury gospodarki (wykorzystując ostatnio publikowane prognozy UE dla jej krajów członkowskich). Szczegółowe podejście sektorowe w modelu transportu drogowego TREMOVE Plus dostarcza scenariusza szybkiego wzrostu wielkości emisji w transporcie drogowym, będącego głównym składnikiem emisji nie objętych systemem ETS. Porównanie scenariuszy bazowych generowanych w ramach pakietu modeli zwraca uwagę na fakt, że w związku z tym, że każdy z modeli wyjaśnia istotne aspekty mechanizmów ograniczania emisji gazów cieplarnianych, trzeba się przygotować na rozważanie raczej wielu wyników generowanych przez różne modele niż uzyskanie tylko jednej odpowiedzi. Prognozowane emisji w poszczególnych sektorach różnią się, co ma ważne konsekwencje dla wyboru obszarów, na których powinna skupić się uwaga w polityce gospodarczej. Pewne rozbieżności widać w prognozach dla 2030 roku: strona 11 scenariusz bazowy wielkości emisji modelu MEMO jest o 9 punktów procentowych wyższy niż prognoza modelu krzywej MicroMAC. Dla porównania, prognozy wielkości emisji w 2020 roku w poszczególnych modelach są zbliżone. Jednakże, prognozy modelu MEMO wskazują na większe obciążenie dla sektorów ETS, natomiast według prognoz modelu ROCA, główne wyzwanie dotyczyć będzie sektorów spoza ETS. Według prognozy modelu MEMO wielkość emisji sektora ETS wzrośnie o 20% w 2020 roku w odniesieniu do 2005 roku, natomiast model ROCA przewiduje wielkość emisji na tym samym poziomie co w 2005 roku. Prognozy modelu MEMO wydają się wskazywać, że Polska nie będzie miała problemu z wypełnieniem celu redukcji emisji dla sektorów spoza ETS w ramach pakietu „3x20” UE (jako że prognozowany 15-pro- centowy wzrost w scenariuszu bazowym jest bardzo bliski limitowi wzrostu emisji o 14%). Natomiast prognozy scenariu- sza bazowego modelu ROCA wskazują na istotne wyzwanie dla sektorów spoza ETS, dla których wielkość emisji wzrasta o 46% w latach 2005-2020 (zob. Podsumowanie. Rysunek 5 i Podsumowanie. Rysunek 6). Na przestrzeni dekad, wpływ założeń odnośnie poprawy efektywności w ramach poszczególnych sektorów oraz wzrostu udziału sektorów charaktery- zujących się niższą emisją CO2, jako część scenariusza bazowego jest bardzo duży. Dlatego w polityce gospodarczej należy dokładnie rozważyć scenariusze rozwoju poszczególnych sektorów, przy uwzględnieniu specyfiki danego kraju, na dużo wyższym poziomie szczegółowości niż można to analizować w modelach makroekonomicznych. Rysunek Podsumowanie. Rys emisji ji ga y unek 5. Wielkość emisj gazów g zów ciep cieplar- plar- Rysunek Podsumowanie. Rys emisji ji ga y unek 6. Zmiana wielkości emisj ga- g - nianych w Polsce, w 2005 roku i według scenariuszy bazo- zów cieplarnianych, według scenariuszy bazowych na wych na 2020 rok 2020 rok w odniesieniu do 2005 roku sektory 14 spoza sektory spoza ETS 46 ETS 15 2020~limity UE 2020~limity UE 2020 scen. bazowy ROCA 2020 scen. bazowy ROCA -21 sektory 2020 scen. bazowy MEMO sektory ETS 0 2020 scen. bazowy MEMO ETS 2005 20 -4 Ogółem Ogółem 22 18 0 100 200 300 400 500 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 MtCO2e % w odniesieniu do 2005 roku Uwaga: U wagga: Progn P Prognozy g ozy dla sekt y dl sektorów ktoró ETS i spo ów ETS p za ETS spoza ETS m modelu od delu MEMO l ME MO zost zostałyły sk tał kory skorygowane ygo g wane o m ałe małeł iinstalacje nst talacj l je s ekt ktora energ sektora gety- energety-ty cznego. czne cz go. Mod nego Model M odel del RO ROCA generuje g CA gen eruj ener je wi uje wielkość elk iel kość e lkość emisji mi isj sji ji CO2, więc ięc ró wi równoważna równowa ówno waż żna żna wi iel elk lkość kość e wielkość emisji miisj sji ji ws wszystkich zyst wszy stki tkich g gazów azó h gaz ów ów cic cieplarnianych ie iepllarni plar ianyc nian ych h zost tała ł oszacowana. Z została ałłoż żono, ż Założono, ec że l dl el cel d la s dla ktorów ekt sektorów ó ET S dl ETS dla P lski ol Polski j tt ki jest ( aki ki sam (wy taki yrażżony (wyrażony yj k zmi ako jako iana proce zmiana t a), ntow procentowa), ) j ak jak l k cel poziomie na poz p oziio iomi mie ie ca całej całłej UE łej UE. Źródł Źród ło: opracowa Źródło: opracowanie i t nie echhniczne i techniczne IBS I BS, opracowanie IBS, opracowanie i t i ech hniczne techniczne L h Al Loch i pine, Alpine, bliczeni obli ia wł obliczenia łasne B własne Banku anku k Ś wi iat towego. Światowego. strona 12 PODSUMOWANIE Pods Podsum umo Podsumoowa wani wanie. nie Rys Rysunek e. R unek ysun ek 7 7. Kr Krzy Krzywa zywa mik mikroekonomicznego wa m roek ikro ekon onom omiczneg icznegoo kr krań krańcowego ańco cowe go k wego kosztu oszt kos ztu u re redu redukcji kcji dukc emi ji e emisji misj sji i (M (MicroMAC) icro (Mic MAC) roMA C) d dla la P Polski olsk Pol i ski w 2030 roku Wykorzystanie technologii CCS w przemyśle chemicznym – modernizacja istniejących obiektów Średni koszt: Morskie elektrownie wiatrowe Koszt redukcji emisji ~10 euro/tCO2e euro/tCO2e Wykorzystanie technologii CCS w hutnictwie żelaza i stali – zastosowanie w nowych obiektach Współspalanie biomasy 80 Termoizolacja istniejących budynków komercyjnych 70 Elektrownie specjalizujące się w spalaniu biomasy Poprawa wydajności pojazdów lekkich 60 (wysokoprężne) Wykorzystanie technologii CCS w elektrowniach węglowych 50 Poprawa wydajności pojazdów lekkich Lądowe elektrownie wiatrowe (benzynowe) 40 Biogazownie 30 Energetyka jądrowa 20 Poprawa wydajności energetycznej nowych 10 budynków mieszkalnych 0 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 -20 -30 Wykorzystanie technologii CCS w hutnictwie żelaza Rekultywacja gleb i stali – modernizacja istniejących obiektów -40 Wykorzystanie technologii CCS w -50 Termoizolacja istniejących budynków przemyśle naftowym i petrochemicznym mieszkalnych, zaawansowana -60 Kogeneracja -70 -90 Produkcja energii elektrycznej z gazów Potencjał redukcji -100 wytwarzanych przez MtCO2e w 2030 -110 wysypiska -120 Recykling nowych odpadów -130 -140 Termoizolacja istniejących budynków mieszkalnych, -150 podstawowa Uw Uwaga: Uwagaga: ag a: Każ K Każdy aż ażdy dy pro p prostokąt rost ro st stok ok okąt o odpowiada dp dpow ąt odp ow owia iada ia j da jed jednej ed edne nej ne 120 met j ze 120 m metod etod etod red r redukcji ed eduk ukcj ukcj cji emis emisji. i em isji ji. isji . Wy Wyso Wysokość soko so ko kość k każdego ażde aż ść każ dego de go pro p prostokąta rost rost stok ok okąt ąt ąta a ododpowiada po powi odpo wi wiad ada ad kosz kosz- a kosz- sz towi towi ir edduk kcj redukcjiji emi emisji isji j o1t ji tonę ę CO2e ( w euro). (w euro) ). Szerokość Szerok kość każd żdeg ść każdegogo pr p prostokąta tok ost kąta od dpowi odpowiada iad da potencjalnej t cj poten jalnej l j redukcji red duk j emisji ji kcji emiisj ji w odnie- dnie- od i proggnozowanego sieniu do poziomu prognozowanego g na 2030 rok w scenariuszu bazowym bazowym.y . W przy ypadku wy przypadku ykorzys y tania niektóry wykorzystania ych metod niektórych osiągane osią os gane iąga są ne s korzyści ą ko rzyś korz ci net yści netto n to (uj etto (ujemne ( emne ujem koszty). k ne kos oszt zty) y). W ananalizie anal izie aliz założono z ie zał ałoż ożon o ur ono uruchomienie ucho uruc mien homi enie ie do do 20 2030 roku roku 30 rok elektrowni elek u elektr owni trow jądrowych j ni jąd ądro rowy wych mocy m ch o mococyy 6GW 6G 6GW,W, które któ które re będ b ędą będą dost ą do star arcz czał dostarczałyały y ok okoł oło około 15% o 15 ener % en ergi gii energii i el elek ektr tryc yczn znej elektrycznej.ej. Ź ród ódłło: opracowa Źródło: opracowanie nie i t echhniczne i techniczne M cKi Kinsey. McKinsey. Możliwości redukcji emisji w Polsce Na podstawie analizy krzywej krańcowego kosztu redukcji emisji (MicroMAC), przyjmującej inżynierskie podejście od szczegółu do ogółu (bottom-up), do 2030 roku Polska może ograniczyć wielkość emisji o 30% w porównaniu do 2005 roku, przy średnim koszcie wynoszącym 10-15 euro za jedną tonę ekwiwalentu CO2. Model ten uszeregowuje ok. 120 metod redukcji emisji bazujących na dostępnych obecnie technologiach, według związanego z ich wykorzysta- niem kosztu netto (NPV) oraz przedstawia te metody w postaci dobrze znanego narzędzia prezentacji wyników – krzywej MAC. W odniesieniu do poziomu emisji, która, przy braku działań, miałaby miejsce w 2030 roku, możliwa do osiągniecia redukcja emisji jest jeszcze większa – 47% (zob. Podsumowanie. Rysunek 7). Z analizy krzywej wynika, że większość po- tencjału redukcji emisji w Polsce jest związana z przejściem na niskoemisyjne źródła energii (poprzez inwestycje w sektorze energetycznym) oraz poprawą efektywności energetycznej. Wdrożenie wszystkich rozwiązań niskoemisyjnych wymagało- by dodatkowych inwestycji w wysokości średnio 0,9% PKB rocznie do 2030 roku. Ponadto, spadek wielkości emisji na sku- tek wykorzystania analizowanych metod będzie wymagał czasu i mimo zdecydowanych wysiłków, jakie musiałyby zostać podjęte, aby ten pakiet mógł zostać wdrożony, Polska będzie w stanie ledwo spełnić obowiązujące ją unijne cele na 2020 rok (przy prognozowanej redukcji całkowitej wielkości emisji w 2020 roku wynoszącej 3% w odniesieniu do poziomu strona 13 z 2005 roku). Należy zwrócić uwagę, że mimo iż na krzywej MAC niektóre metody redukcji emisji wiążą się z oszczędno- ściami netto (ujemnymi kosztami) (zob. Podsumowanie. Rysunek 7), po uwzględnieniu barier w ich wdrażaniu koszty te wzrosną powyżej zera, a całkowity koszt wdrożenia metod analizowanych w ramach krzywej MicroMAC – zwiększy się o co najmniej 50%. Makroekonomiczne skutki pakietu metod redukcji emisji Wdrożenie wszystkich dostępnych metod redukcji emisji doprowadzi do umiarkowanego spadku dochodów, przy koszcie wynoszącym średnio 1% PKB rocznie do 2030 roku. Podstawą tego szacunku jest model MEMO (Macroeco- nomic Mitigation Options), rozbudowany model DSGE dla Polski, w którym ujęto każde rozwiązanie zidentyfikowane w ramach inżynierskiego podejścia bottom-up krzywej MicroMAC. Innowacyjne połączenie tego modelu makroekono- micznego z inżynierskim podejściem bottom-up krzywej MicroMAC pozwala na analizę różnorodnych makroekonomicz- nych i fiskalnych skutków metod redukcji emisji gazów cieplarnianych w ramach czterech form finansowania publicznego. Z symulacji modelu MEMO wynika, że przy wdrożeniu całego, kompleksowego pakietu metod redukcji, wielkość emisji gazów cieplarnianych zostanie ograniczona o 24% do 2020 roku i o 47% do 2030 roku, przy ogólnie negatywnym wpły- wie na gospodarkę, który jednak wydaje się możliwy do udźwignięcia. Na poziomie zdezagregowanym model wykazał, że największa część redukcji emisji związana jest z przestawieniem się na niskoemisyjne źródła energii oraz z poprawą efektywności paliwowej (przede wszystkim w transporcie). Wreszcie, wykorzystując symulacje modelu MEMO, krzywą MicroMAC można przekształcić w krzywą makroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (ang. Macroecono- mic Marginal Abatement Cost, MacroMAC), co pozwala dokładniej zbadać wpływ wdrożenia poszczególnych sposobów redukcji emisji na wzrost gospodarczy. Wpływ całego pakietu redukcji emisji na PKB jest na przestrzeni 20 lat objętych modelem stale ujemny, chociaż przed 2030 rokiem zbliża się do zera. PKB będzie niższy średnio o 1% rocznie do 2030 roku (Podsumowanie. Rysunek 8), a tem- po wzrostu PKB – niższe o ok. 0,3 punktu procentowego w ciągu pierwszych pięciu lat realizacji scenariusza niskoemisyj- nego (w porównaniu do PKB w scenariuszu bazowym). Ujemny wpływ na realny PKB jest największy w 2020 roku (prawie 2%), a następnie stopniowo maleje i w rezultacie w 2030 roku wartość PKB nieznacznie przekracza poziom ze scenariusza bazowego (Podsumowanie. Rysunek 9). Poziom realnego PKB w 2020 roku będzie o 1,8-3,1% niższy niż w scenariuszu bazowym, ale przed 2030 roku skala tego ujemnego wpływu zmniejszy się i PKB w 2030 będzie w przedziale od -0,7% do 0,7% w porównaniu do scenariusza bazowego. Taki U-kształtny charakter wpływu na PKB wynika z konieczności poniesienia na początku nakładów inwestycyjnych, podczas gdy korzyści z tych inwestycji zmaterializują się w przyszłości. Wiąże się to w szczególności z długim okresem projektowania i wdrażania inwestycji w energetyce. Negatywne skutki widoczne będą również w zatrudnieniu, które będzie o ok. 1% rocznie niższe niż w wariancie bazowym, co odpowiada średnio zatrudnieniu ok. 140.000 osób. Całkowity spadek zatrudnienia waha się w przedziale 0,2-2,6% w porównaniu do scenariusza bazowego. Jak można się spodziewać, spadek PKB jest wynikiem recesji w sektorach charakteryzujących się wysoką emisyjnością, które ponoszą największy ciężar redukcji. Prognozuje się, że do 2030 roku wartość dodana w sektorach energochłonnych spadnie o ponad 9%, a zatrudnienie – o ponad 5% (w stosunku do wariantu bazowego). strona 14 PODSUMOWANIE Podsumowanie. Rysunek 8. Wpływ pakietu rozwiązań niskoemisyjnych na prognozowany PKB 900 mld euro, PKB w cenach stałych 800 PKB scenariusz bazowy 700 600 PKB scenariusz niskoemisyjny 500 400 2010 2015 2020 2025 2030 Ź Źród Źr ród Źródło: ódło ło ło: Opracowanie pra : Op raco cowa wani ani nie tech techniczne e tech chni nic nicz czne IBS czne IBS, I BS BS, , obliczenia ob obli lic li czen cz czen enia w własne ła łasn ia własne Ba sne Bank Banku nku nk Świa Ś u Św Światowego. wia iato towe ego g . wego Pakiety technologiczne podobnych metod redukcji emisji o największym potencjale redukcji niekoniecznie wiążą się z największym kosztem w sensie makroekonomicznym. Przejście na niskoemisyjne wytwarzanie energii jest źródłem ok. 40% redukcji emisji do 2030 roku, ale również ma największy ujemny wpływ na PKB (w wysokości ok. 1% rocznie). Z drugiej strony, metody z kategorii poprawy efektywności paliwowej, generując 30% całkowitej wielkości redukcji emisji, prowadzą od 2025 roku do znacznego pobudzenia wzrostu PKB. Metody z kategorii poprawy efektywności energetycz- nej mają największe znaczenie w pierwszych latach prognozy, generując 20% wielkości redukcji emisji w 2015 roku przy koszcie w postaci spowolnienia wzrostu PKB, przekraczającym 1% w 2015 roku, który to wpływ zmienia się jednak na lekko pozytywny w 2025 roku (zob. Podsumowanie. Rysunek 9). Z kolei zastosowanie technologii wychwytywania i skła- dowania dwutlenku węgla (ang. carbon capture and storage, CCS) w przemyśle w bardzo małym stopniu przyczynia się do redukcji emisji, a wiąże się ze stratą PKB o ok. pół punktu procentowego rocznie po 2020 roku, co sprawia, że jest to druga najdroższa grupa metod jeśli chodzi o wpływ na wzrost gospodarczy. strona 15 Po Podsumowa dsum Pods umow owa nie nie. ani R e. Rys Rysunek ysun unek 9. Wp ek 9 Wpływ Wpły ływ w pa paki pakietu etu kiet u ro rozw rozwiązań zwią iąza zań nisk niskoemisyjnych ń ni skoe oemi misy syjn ych jnyc h na PKB PKB według w wed ług edłu g kategorii ka kate tego rii gorii Odchylenie PKB od scen. bazowego, w % 1,5 poprawa efektywności mieszanej 1,0 poprawa efektywności paliw 0,5 poprawa efektywności energet. 0,2 0,0 optymalizacja procesów chem. -0,5 wykorzyst. CCS w przem. oraz -0,8 konserw. sieci przesyłowych -1,0 działania w rolnictwie -1,5 -1,5 niskoemisyjne wytwarzanie -1,8 energii -2,0 odchylenie PKB od scen. 2015 2020 2025 2030 bazowego Uwaga: Uwag Uwaga: Z a: Zob Zob. ob. Ry Rysu Rysunek nek sune g k 34 w głó głównej łówn wnej c części zęśc ej czę ści i ra rapo raportu. port u. Zmi rtu Z Zmiana mian ana real realnego a re nego alne go PKB PKB mie m mierzona rzon ierz ona jest a jest w odn o odniesieniu iesi dnie eniu sien do sc iu do scen scenariusza enar iusz ariu a sza ba bazozowe wego bazowego. go. . Ka Kate tego gori rie Kategorie „ e to „mi o pa mikr kro- pakikiet „mikro-pakiety” y (me ety” ( metotody (metody reduk dy red ukcj cji redukcji i em emisisji emisji pogru ji pog rupo ne na powa wane pogrupowane pods na po dsta tawi podstawiewiee ic ich char h ch arak akte tery charakterystyki ryst styk yki ekon i ek onom om- ekonom- icznej). iczn ic ej znej Niskoemisyjne Nis j) . N isko koem isyj emis yj ne wyt yjne wytwarzanie w y wa yt rzan warz anie energii ie ene energ gii obe rg obejmuje o j uj jm bejm inwestycje inwe je inweststyc y je yc j w seksektorze sekto torz rze elektroenergetycznym, elek e el ektroene troe nerg get rg etyc y zn yc ym y , ta znym takie kie taki jak e ja j elektrownie elek k el ektr trow owni e nie g ga zowe, lą gazowe, ądowe elektrownie wiatrowe oraz elektrownie węg lądowe ęglowe wyk ęg węglowe y orzyystujjąc wykorzystująceą e technologi technologięg ę IGCC. Metody y z kateg gorii kategorii poprawy y efekty ywności paliwowej dotyc efektywności y zą dotyczą ąg łównie transportu, natomiast z kateg głównie gorii poprawy kategorii y efektywy ności energe efektywności g tyycznej energetycznej ekspl k loatacji t ji b – eksploatacji udynkó budynków. d ków. Kategoria Kategori t ia poprawy ef fekt ktywnoś efektywności ścii mieszanej i j energettyczno-pali liwowej energetyczno-paliwowej jd t otyczy dotyczy łówni głó głównie ie b udynkó d ków budynków w i ma wpł pływ wpływ t yw tak na wy akże że na także korz wyko rzys ysta tani wykorzystanienie pali e pa liw paliw.w. Ź ródło: opracowanie techniczne IBS, obliczenia własne Banku Ś Źródło: wiatowego. Światowego. Lądowe elektrownie wiatrowe oraz małe elektrownie wodne przewyższają wiele metod poprawy efektywności energetycznej, jeśli jako miarę zastosujemy ich wpływ na wzrost PKB. Energetyka jądrowa wiąże się z największym potencjałem redukcji emisji, ale jednocześnie stanowi istotne obciążenie dla wzrostu gospodarczego, nawet w horyzoncie 20 lat – ciągle zbyt krótkim dla elektrowni, których okres eksploatacji wynosi 60 lat.4 Wykorzystanie makroekonomicznej wersji krzywej MAC pozwala na dokładną analizę wpływu związanego z wdrożeniem poszczególnych metod redukcji emi- sji na wzrost gospodarczy (zob. Podsumowanie. Rysunek 10). Krzywa makroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MacroMAC) przedstawia krańcowy koszt redukcji emisji w kategoriach wpływu na PKB dla każdej metody redukcji, dzięki czemu łatwiej odczytać z wykresu, które metody są „tańsze”. Pole powierzchni obszaru pod krzywą MacroMAC określa całkowity wpływ kompleksowego pakietu metod redukcji emisji na PKB, (interpretacja podobna do tej dla krzywej MicroMAC,dla której pole powierzchni obszaru pod krzywą równe jest finansowemu kosztowi takiego pakietu). Krzywą MacroMAC stworzono również dla 2020 roku, pokazując, że wpływ na PKB poszczególnych metod redukcji emisji zmie- nia się z czasem i staje się bardziej pozytywny, co prowadzi do wypłaszczenia krzywej MacroMAC, w miarę jak kończy się proces inwestycyjny i rozpoczyna etap zastosowania poszczególnych metod. 4 Tak jak w przypadku analizy inżynierskiej (krzywa MicroMAC), również w modelu MEMO założono, że możliwe będzie uruchomienie do 2030 roku elektrowni jądrowych o mocy 6GW, które będą dostarczały 19% wytwarzanej energii elektrycznej. strona 16 PODSUMOWANIE Podsumowan P dsumowani od ie. R Rysun Rysunekk1 ek 10 10. 0. Krzywa K makroekonomicznego kroek mak i konomicznego k krań krańcowego ńcowego koszt tu r kosztu ed duk kcji redukcji ji emi emisji isji ji (M (MacroMAC) ( MAC) MacroMAC 2030 ) w 20 30 roku Uwaga: Uwag Uwaga: D a: Dod Dodatnia odat atni nia wart wartość a wa ość rtoś ć na osi osi rzę rzędnych r dnyc zędn ych h oz ozna oznacza, nacz a, że cza dana że da na met m metodaoda etod przy przyczynia a pr zycz czyn ynia się do ia się wzro wzrostu do wz roststu u PK PKB. PKB K B. Każ Każdy ażdy dy prostokąt pro proststok okątąt od powi odpo wiad odpowiadaadaa je jedn dnej jednej ze 12 ej ze 120 0 me metotod metod redu d re dukc redukcji kcji ji emi e misj sji emisji. W i. Wys ość ysok okoś Wysokość każd ka żdeg ć każdegoego o pr pros osto toką kąta prostokąta o ta odp owia dpow odpowiada da zmi iada z mian zmianie anie ie PKB PKB zwi związ ązan anej związanej ej z wdrożeniem wd wdro roże żeni niem danej d em dananej metody m etod ej met odyy (w (w %%, w ododniesieniu nies odni ieni esie niuu do 1% 1% reredukcji dukc redu ji emi kcji emisji) emisj ) w por sji) porównaniu p ówna orów nani niu scenariusza s u do sce cena nari rius usza bazowego b azow za baz owegego dla o dl 2030 a 20 30 ro roku roku. ku. Sz Szer erok okośość Szerokość ć ka każd żdeg ego każdego pros o pr osto toką kąta prostokąta odpow ta odp owia odpowiadaiada da pot p oten encj cjal potencjalnej alne nej redu j redukc redukcji kcji ji e emi misj sji emisji % pr i (w %, zy zał przy z ożen ałoż eniu założeniu uruch iu uru omie chom ieni uruchomienia nia 2 a do 203 030 2030 0 roku el ku rok roku e ktro lekt lekt rown wni elektrowni j ądrow i jąddrowyc jądrowychych mocy h o mo 6 cy 6GWGW. Pole GW 6GW. Pole Pol pow powi ierz ierzch le powierzchni hniikażd aż żdego dego z pro każdego p rost tok prostokątów kąt ątó tów ów rórówne jes ówne równe j est jest wpł t wp ływo ływowi wpływowi ir ed kcj duk redukcji ji em cji emi isji isji na emisji na (spa p dek PKB (spadek lub b wzrost) k lub ) pr p zy przyyw yk ykorzy ystani wykorzystaniu d iu dan danej j met ej ody. metody.dy Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modelu MEMO. Źródło: Wdrażanie polityki klimatycznej UE Polska poniesie większy ekonomiczny koszt dostosowania do wymogów pakietu „3x20” UE niż reszta UE jako ca- łość, co wynika z dominującej roli węgla w wytwarzaniu energii elektrycznej oraz oczekiwanej ekspansji sektorów takich jak transport. Model ROCA, model CGE pozwalający na analizę skutków polityki ograniczania emisji gazów cie- plarnianych, został dostosowany do warunków polskich, bierze pod uwagę kluczowe elementy polityki klimatycznej UE5. Model analizuje kilka wariantów polityki klimatycznej, spełniających jednakowe cele w zakresie redukcji emisji oraz kilka zestawów założeń do modelu, będących podstawą 11 symulacji, pozwalających na analizę wpływu polityki klimatycznej 5 Analiza dotyczy kluczowych elementów pakietu energetyczno-klimatycznego UE według stanu na koniec 2010 r., przy zastosowaniu pewnych uproszczeń (takich jak definicja celu dla odnawialnych źródeł energii czy założenie braku możliwości wykorzystania uprawnień z drugiego etapu ETS w trzecim etapie ETS). strona 17 na polską gospodarkę w 2020 roku. Segmentacja rynku poprzez podział sektorów gospodarki według ich energochłon- ności w znacznym stopniu podnosi krańcowy koszt redukcji emisji dla sektorów mniej energochłonnych. Zniesienie tej segmentacji obniża całkowity koszt dostosowania dla Polski. Podobnie, dopuszczenie możliwości redukcji emisji w loka- lizacji gdzie jest to najtańsze w bardzo dużym stopniu obniża koszty i potrzebę dostosowania, ponieważ większa część redukcji emisji zostaje przeniesiona za granicę. Następnie, do modelu ROCA włączono dodatkowy aspekt polityki UE – cel w zakresie udziału energii ze źródeł odnawialnych – co pozwala określić warunki, przy których może ona (wbrew intuicji) prowadzić do zwiększenia dobrobytu. Model bierze pod uwagę różne rozwiązania będące w gestii polskiego rządu. Po pierwsze, analizowana jest inna forma dystrybucji dochodów z handlu emisjami w formie subsydiów płacowych (obniże- nia kosztów pracy). Pozwala to na uzyskanie „podwójnej korzyści” w słabej formie (w postaci redukcji emisji i jednocze- snego zmniejszenia zakłóceń w funkcjonowaniu rynku pracy) oraz obniżenie bezrobocia. Następnie, zniesienie ogranicze- nia w zakresie wykorzystania energetyki jądrowej prowadzi do ograniczenia kosztów dostosowania dla Polski o ok. jedną trzecią (chociaż uruchomienie elektrowni jądrowych o tak znacznej mocy zapewne nie będzie możliwe do 2020 roku). Wreszcie, przydzielanie bezpłatnych uprawnień do emisji sektorom energochłonnym i zorientowanym na handel między- narodowy (ang. energy-intensive and trade-exposed sectors, EITE), które mogą być narażone na ucieczkę emisji (ang. carbon leakage), prowadzi do utrzymania produkcji tych sektorów, ale ma ujemny wpływ na poziom całego PKB. Pods Po dsum Podsumowani umow owan ani ie . Rys e. R Rysunek ysun unek ek 1 11. 11 P 1. Pak Pakiet akie iet „3x20” 3x20” t „3x2 0” U UE: E: c cen ceny eny upra uprawnień y up rawn wnie ień ń do e emisji misj emisjii i wp wpły wpływ ływw na g gos gospodarkę ospo poda rkę darkę Ceny uprawnień do emisji Wpływ na gospodarkę 100 1,0 87 Polska EU 26 0,5 90 82 w %, w odnies. do scen. baz. 2020 Polska EU 26 0,5 0,2 w dolarach za 1 tonę CO2 80 70 0,0 60 -0,5 50 -0,6 -1,0 -0,7 40 30 30 -1,5 30 -1,4 20 -2,0 10 -2,5 0 -2,7 -3,0 sektory ETS sektory spoza ETS PKB produkcja EITE Bezrobocie Uwaga: U wag Uwag E ga: EU2 EU26 U26 U2 ozna oznacza 6 oz naczczaa UE z w wyłączeniem ył yłąc ą zeni iem P niem ol lsk ski Polski. ki. Cen C Cena ena uprawnienia a up rawn prawniie ieniia do nia do e mi isj emisji ji w se sek sektorach ktor ktorach sp ach poz spoza oza a ET ETS j jest S je c ceną est cen eną ą kal k kalulacyjną. alullacy yjn lulacyjną. EITE EI oznac nacza TE oznacza s a sek tor ekto sektory e ry enenerg rgoc ochłhłon energochłonne ne i zor onne orie ient nto owan zorientowane anee na han hande del handel międ l mi ędzyna naro dowy. Bezrobocie rodo międzynarodowy. Bezrob roboc ocie ie oznacza nacza oznac a zmi anę mian zmianę stop ę stopy be stopy bez- robocia robo ro bo boci cia cia w pu punktach punknk tach ta nkta procentowych. p ch pro ro ce roce cent nt ntowow yc ych owyc h. Źr ód ódło Źród ło: ło Źródło: opra : op ra raco ani cowa wani opracowanie niee te tech ch chni ni nicczne czne Loc techniczne L oc och Loch Alpi h Al pine pine; ne Alpine; s ymula ; symmula symulacje lacj cj cje mode e mo de del modelulu ROC lu R OC OCA ROCA A Wnioski wynikające z głównego scenariusza modelu ROCA wskazują, że Polska ponosi większy ekonomiczny koszt niż reszta UE jako całość. Ustalenie niezerowej ceny uprawnienia do emisji wywoła negatywny szok w sektorach charak- teryzujących się wysoką emisją. Ponieważ wytwarzanie energii elektrycznej w Polsce bazuje głównie na węglu, sektor ten znacznie ucierpi. Ograniczenie emisji CO2 pochodzących z tego sektora nastąpi poprzez wzrost cen energii elektrycznej (o ok. 20%, znacznie większy niż w reszcie UE), spadek produkcji o ok. 10%, rozwój bezemisyjnego wytwarzania energii na bazie energii ze źródeł odnawialnych oraz, w węższym zakresie, przestawianie struktury paliw na gaz (ponieważ przy- jęto, że wykorzystanie energetyki jądrowej pozostaje na poziomie ze scenariusza bazowego). Wyższe koszty produkcji w sektorach, w których koszty energii (pochodzącej z paliw kopalnych) mają znaczny udział w kosztach ogółem, prowa- dzą do utraty konkurencyjności i spadku produkcji. W nowym stanie równowagi, płace realne są niższe, wrasta też bez- robocie (chociaż jedynie o pół punktu procentowego). Wpływ na realny PKB jest umiarkowany, chociaż ponad dwa razy większy w przypadku Polski, niż w przypadku reszty UE (spadek PKB o 1,4%) (zob. Podsumowanie. Rysunek 11). Redukcja emisji nie ma zgubnego wpływu na sektory energochłonne oraz zorientowane na handel międzynaro- dowy, ale segmentacja rynku prowadzi do wzrostu krańcowego kosztu redukcji emisji w sektorach spoza ETS do poziomu prawie trzykrotnie wyższego, niż poziom w sektorach ETS. Nawet w przypadku sektorów energochłonnych i zorientowanych na handel międzynarodowy (stanowiących część sektorów ETS), w przypadku których istnieją obawy utraty konkurencyjności, spadek produkcji jest mimo wszystko umiarkowany (chociaż sektory te ponoszą ponadprzeciętnie większe straty – spadek produkcji o 2,7% w 2020 roku w porównaniu do spadku PKB o 1,4%). Jednocześnie, krańcowe strona 18 PODSUMOWANIE koszty redukcji emisji w sektorach spoza ETS, zarówno w Polsce, jak i reszcie UE, znacznie przekraczają koszty w sektorach ETS (przy cenie kalkulacyjnej wynoszącej 87 dolarów za 1 tonę CO2 w przypadku Polski, i 82 dolary w re UE), co wskazuje na mniejszy potencjał taniej redukcji emisji w sektorach spoza ETS. Różnica w kosztach redukcji w sektorach ETS i spoza ETS przekłada się bezpośrednio na koszty unijnej segmentacji rynku emisji, do pewnego stopnia łagodzone poprzez ogra- niczone wykorzystanie tańszych programów redukcji emisji realizowanych w krajach rozwijających się (poprzez offset, w ramach Mechanizmu Czystego Rozwoju, ang. Clean Development Mechanism, przewidzianego przez Protokół z Kioto). Wnioski dla polityki fiskalnej Wybór instrumentów polityki fiskalnej do sfinansowania ewentualnych dopłat dla rozwiązań niskoemisyjnych oraz sposób wykorzystania przyszłych dochodów z opłat od emisji CO2 mają wpływ na skutki dla PKB oraz wielkości produkcji i zatrudnienia w poszczególnych sektorach. Chociaż modele makroekonomiczne z założenia koncentrują się na sferze realnej gospodarki w długim okresie, dostarczają jednak również do wniosków dotyczących sfery fiskalnej. Model MEMO zakłada neutralność fiskalną, co oznacza, że wpływ metod redukcji emisji na poziom dochodów i wydat- ków publicznych musi zostać sfinansowany przez równoważące zmiany w poziomie podatków lub wydatków. Jednak wybór, które podatki podnieść lub które wydatki ograniczyć, ma wpływ na wyniki modelu. Przykładowo, zmiana struktury wydatków publicznych kosztem kategorii mniej produktywnych, takich jak transfery socjalne, wspiera tworzenie nowych miejsc pracy (ponieważ reakcja gospodarstw domowych na kurczące się transfery polega na ograniczeniu ich czasu wol- nego). W rezultacie, rośnie zatrudnienie i PKB, ale dobrobyt gospodarstw domowych spada. Analiza w ramach jednego ze scenariuszy modelu ROCA prowadzi do wniosku, że dystrybucja przychodów w formie subsydiów płacowych prowadzi do osiągnięcia „podwójnej korzyści” w słabej formie, pozwalając na ograniczenie bezrobocia. Jeśli dochody podatkowe z tytułu emisji CO2 wykorzystywane są do obniżenia kosztów pracy, presja na obniżenie płac związana z opodatkowaniem emisji jest z nadwyżką kompensowana, że w efekcie płace realne rosną, a bezrobocie spada. Oznacza to, że wykorzystanie dochodów z podatku węglowego (lub ze sprzedaży uprawnień do emisji) w formie subsydiów płacowych jest rozwiąza- niem korzystniejszym niż subsydiowanie sektorów dotkniętych polityką klimatyczną. Sektor energetyczny, poprawa efektywności energetycznej oraz transport Przejście na niskoemisyjne źródła energii, poprawa efektywności energetycznej na poziomie odbiorców końcowych oraz polityka transportowa będą kluczowymi elementami strategii niskoemisyjnej dla Polski. Jej punktem wyjścia będzie energetyka, w której konieczność wymiany zaawansowanej wiekowo infrastruktury stanowi dobrą okazję do zmiany kierunków rozwoju. Sektor wytwarzania energii, obecnie główne źródło emisji, z pewnością należy do obsza- rów priorytetowych. Jednak wysokie koszty inwestycji w sektorze będą źródłem trudności z zapewnieniem finansowania, a długi okres projektowania i wdrażania inwestycji sprawia, że struktura sektora będzie zmieniała się bardzo powoli (zob. Podsumowanie. Rysunek 12). Kombinacja wybranych technologii zależała będzie nie tylko od nakładów inwestycyjnych, oszczędności na kosztach operacyjnych i potencjału redukcji emisji, ale także od bezpieczeństwa energetycznego, kra- jowych źródeł zaopatrzenia oraz wielu innych kwestii. Nic dziwnego, że modele wykorzystywane w naszych analizach przewidują bardzo powolne zmiany struktury sektora wytwarzania energii. Według symulacji modelu ROCA, znaczny wzrost udziału energetyki jądrowej jest rozwiązaniem o największych szansach ograniczenia emisji bez szkody dla gospo- darki (chociaż sugerowany przez model optymalny poziom wykorzystania energetyki jądrowej przekracza moc elektrowni jądrowych, których uruchomienie byłoby możliwe do 2020 roku). Model MEMO, który przyjmuje wyrafinowane podejście do ustalenia docelowej struktury sektora, wykorzystuje optymalizację wielokryteriową do określenia najtańszej możliwej struktury źródeł wytwarzania energii. Jednak w 2030 roku, nawet zakładając wdrożenie pełnego pakietu rozwiązań nisko- emisyjnych, węgiel prawdopodobnie będzie w dalszym ciągu źródłem połowy wytwarzanej w Polsce energii elektrycznej. Dodatkowo, zaawansowany wiek istniejącej w Polsce infrastruktury energetycznej, a co za tym idzie, konieczności jej wymiany, stanowi okazję, aby skoordynować program sektora energetycznego z realizacją programu ograniczania emisji. strona 19 Pods Podsum umow owan anie Podsumowanieie. Rys R Rysunek unek ysun 12 12. ek 1 2. Obe O Obecna cna becn prog a i pr prognozowana ogno nozo zowa na struktura wana str s truk uktu tura ra źródeł źró ź deł ródeł wytwarzania wytw wy arza twar nia zani en a energii ener ergi gii elek el ektr tryc i elektrycznej yczn znej ej w Polsce, Pol P sce olsce, w 2020 i 2030 roku Węgiel Ropa naftowa Gaz Energia jądrowa Energia ze źródeł odnawialnych Inne 100% 3 5 5 8 3 6 12 20 5 80% 12 10 8 19 60% 12 91 84 40% 74 68 50 20% 0% 2007 2020 scen. 2020 scen. 2020 scen. 2030 scen. bazowy ROCA niskoemis. niskoemis. niskoemis. ROCA MEMO MEMO Uwaga: W modelu MEMO Węgiel obejmuje tradycyjne elektrownie węglowe, elektrownie węglowe wykorzystujące technologię t h logię echnol IGCC, IGCC i IG CC, nowe el elektrownie ktrowni lekt węglowe ie węgl lowe w wykorzystujące k ykorzy st tujące j technologię t h logię echnol CCS i CC S oraz nowe el elektrownie ktrownie lekt węglowe i wę l glowe wy wykokorz rzys ystu wykorzystujące tują jące ce tec techn hnol olog ogie technologie ie CCS CCS i EOR (an (ang EOR (ang. enh enhan ance g. enhancedced d oi oil reco l re covevery recovery); ); Gaz ry); o Gaz obe uje bejm jmuj obejmuje trad e tradyc ycyj yjne tradycyjnene ele elekt ktro rown elektrownie wnie ie gaz gazowowe gazowe, nowe e, now nowee elektrownie gazowe wykorzystujące technologię CCS oraz nowe elektrownie gazowe wykorzystujące technologie CCS i EOR; Energia ze źródeł odnawialnych obejmuje lądowe elektrownie wiatrowe, małe elektrownie wodne, geotermalne za kład zakł ady zakłady y en ener erge gety ne ora tycz czne energetyczne o raz orazz el elek ektr trow owni elektrownie nie e wy wyspspec ecja jali wane lizo zowa wyspecjalizowane ne w spa s palalani spalaniu niu biom u bi omas asy biomasy.y. Źr ódło Źród Źródło: ło: : op opra raco cowa wani opracowanie e te nie tech czne chni nicz techniczne L ne Lococh Loch h Al Alpi pine ne, sy Alpine, mula symu lacj symulacjecjee mo mode modelu lu ROC delu R OCA ROCA, A, opracowanie opr oprac owan acow ie tec anie t iczn echn hnic zne techniczne IBS e IB S, symulacje IBS, sym symul ulac acje m mod odel elu je modeluu MEMO, obliczenia własne Banku Ś wiatowego Światowego Metody z kategorii poprawy efektywności energetycznej na poziomie odbiorców końcowych6, wiążące się z niższy- mi nakładami i szybszym ich zwrotem, dają szansę na redukcję emisji stosunkowo niewielkim kosztem w sposób bezpośredni, poprzez rozdzielenie wzrostu gospodarczego i wzrostu emisji, co stanowi istotę gospodarki o charak- terze niskoemisyjnym. Ze względu na znaczny potencjał redukcji, oczywiste niskie koszty oraz wpływ na wzrost gospo- darczy, metody z kategorii poprawy efektywności energetycznej odgrywają zasadniczą rolę w analizie krzywej MicroMAC. Chociaż logiczne jest, że w rzeczywistości metody redukcji emisji nie mogą generować oszczędności netto, sprecyzowanie barier związanych z wdrażaniem tych metod jest trudne. Realizacja programu poprawy efektywności energetycznej nie będzie łatwa, chociaż obejmuje on pewne rozwiązania, które przynoszą korzyści, osiągane stosunkowo szybko i przy stosunkowo niskich nakładach ponoszonych z góry. Wstępna analiza makroekonomicznych skutków metod z katego- rii poprawy efektywności energetycznej w ramach modelu MEMO wykazała, że chociaż większość spośród tych metod stosowanych pojedynczo ma niewielki potencjał, łącznie mogą one stanowić ważny instrument redukcji emisji. Bardziej szczegółowa analiza rozwiązań poprawy efektywności energetycznej w Polsce jest konieczna, aby można było sformuło- wać konkretne rekomendacje odnośnie możliwych sposobów przezwyciężania barier w wykorzystaniu przez gospodar- stwa domowe i przedsiębiorstwa potencjału oszczędności wynikających z wielu spośród tych metod. Ograniczenie wzrostu wielkości emisji tak, aby osiągnąć cele wyznaczone przez UE może okazać się najtrudniej- sze w transporcie, w którym większość rozwiązań natury technologicznej została już uwzględniona, co oznacza konieczność zmian behawioralnych, których realizacja jest dużo bardziej skomplikowana. Wiele uwagi i analiz we wszystkich raportach dotyczących polityki niskoemisyjnej poświęca się oczywiście sektorowi energetycznemu, obecnie głównemu źródłu emisji. Zasłużenie wysoko na liście priorytetów, ze względu na powszechnie znany potencjał w zakresie 6 Kategoria metod poprawy efektywności energetycznej na poziomie odbiorców końcowych obejmuje dziesiątki metod dotyczących eksploatacji budynków komercyjnych i mieszkalnych, takich jak modernizacja ocieplenia, zastosowanie bardziej wydajnych systemów oświetlenia i bardziej energooszczędnych urządzeń, jak również energooszczędne rozwiązania w przemyśle (takie jak kogeneracja). strona 20 PODSUMOWANIE działań „bez większego ryzyka”, znajduje się również efektywność energetyczna. Jednak w przypadku Polski analizy po- winny obejmować również możliwe rozwiązania w sektorze charakteryzującym się najszybszym wzrostem emisji – trans- porcie. Startując z historycznie niskiego poziomu, wielkość emisji gazów cieplarnianych w polskim transporcie drogowym zmierza w kierunku średniej w UE. Z udziałem wynoszącym ok. 10% całkowitej wielkości emisji, transport drogowy gene- ruje ok. 30% wielkości emisji sektorów spoza ETS. Cele w postaci zrównoważonego rozwoju oraz promowania rozwiązań ekologicznych w sektorze transportu nie są nowe w UE, ale głównym elementem polityki jest obecnie pakiet klimatyczny „3x20”. Wykorzystując model TREMOVE Plus stworzono scenariusz bazowy rozwoju pasażerskiego i towarowego trans- portu drogowego w Polsce do 2030 roku (zob. Podsumowanie. Rysunek 13). Prognozy te uwzględniają podstawowe cechy sektora transportu w Polsce, w szczególności, dużą liczbę importowanych samochodów używanych, niski wskaźnik motoryzacji oraz niskie odległości pokonywane przez jeden samochód, a także bardzo konkurencyjny transport towarowy, który przestawia się na nowsze i większe samochody ciężarowe. Oczekuje się, że wielkość emisji pochodzących z trans- portu ulegnie niemal podwojeniu w latach 2005-2030. Ponieważ w prognozach scenariusza bazowego uwzględniono już stały postęp technologiczny, dwa scenariusze niskoemisyjne stworzone w ramach modelu TREMOVE Plus zakładają jedynie niewielkie usprawnienia technologiczne i koncentrują się na innych metodach ograniczania emisji. Wyniki tych symulacji przedstawiają bardziej niepokojącą sytuację niż ta przewidywana dla polskiego transportu drogowego we wcze- śniejszych modelach – mimo podejmowanych wysiłków nie uda się zapewne ograniczyć wzrostu wielkości emisji do 35% do 2020 roku. Ponieważ większość rozwiązań natury technologicznej została już uwzględniona, niezbędne będą trud- niejsze zmiany behawioralne7, jednak nawet proaktywna strategia redukcji emisji nie będzie w stanie ograniczyć wzrostu wielkości emisji w transporcie zgodnie z celami UE dla sektorów spoza ETS. Pods Po dsum umow Podsumowanie. owan anie ie. R Rys ysun unek Rysunekek 13. 1 13 Pro Progn gnoz ozy 3. Prognozy y wielkości wi wiel elko ści kośc em emis i emisji isji ji CO CO2e w tr transporcie ansp tran orci sporciee dr drog drogowym owym ogow ym w r róż różnych óżny nych s scenariuszach cena ch sce nari rius usza zach ra ra- ch w r a- mach modelu TREMOVE Plus scen. bazowy scen. zapobiegawczy scen. proaktywny scen. postęp techn. scen. proaktywny + postęp techn. historyczna wielkość emisji 80 60 MtCO2e 40 20 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 Uwag Uw ag ga: Sce Uwaga: S cena usz nari rius Scenariusz zapo z za po p bi bieg eg awcz gaw zapobiegawczy czy obej y ob ej jmu muje obejmuje je j dzi dział ałan ania ia tak działania t ie j akie takie ak sto jak s toso sowa wani stosowanie nie e ta tary ry yf dr taryf og droggowowyc drogowych, yc y h, p odwy od wy yżk podwyżkiżki i ak akcy cyyzy akcyzy, pr p oppa- y, propa-a gowa go wani gowanienie e ek ekon onom omic iczn ekonomicznego ego zneg o st styl u ja ylu stylu zdy jazd jazdy. Sce Scena y. Scenariusz nari rius usz proa z pr oakt ktyw ywny proaktywny ny obe o bejmjmuj obejmuje e te sam uje s ame same dzia e dz iała łaninia działania,a, ale ale zak zakła łada da wię zakłada w zy sto ięks kszy większy stopipień stopieńeń zaangaż żowania zaangażowania i wi ch ich d żenie. h wdroż wdrożenie. i Scena S riusz i Scenariusz po stępu t postępu t h logicznego echnol i technologicznego obbejjmuje obejmuje j d iał zi łania działania i na rzecz ni iewi lkiego po ielki niewielkiego stępu t postępu technologi g cznego technologicznego g w sektorze samochodów cię ężarowy ciężarowychych (pop ja j zdy (pojazdy y średnie i cięż ę kie). Zob. Rys ciężkie). y unek 70 w gł Rysunek g ównej głównej ę ci j częś części raport rapo rtu. u. raportu. Źród Źród ło: op ódł ło: Źródło: opraraco cowa opracowanie wani nieie techhni ne dl nicz iczne techniczne dla s la dla ktora ekto ek sektora t ra tra port rans nspo rtu transportu, B u, Ban k Świ ank Bank Świato Światowy iatowy wy 201 2 010 01 2010.0. 7 Takie jak spadek stopnia wykorzystania prywatnych samochodów osobowych na rzecz transportu publicznego i niezmotoryzowanego. strona 21 Zagadnienia dodatkowe i dalsze prace Chociaż niniejszy raport dostarcza szeregu szczegółowych oszacowań i nowych narzędzi analitycznych do wykorzy- stania w polityce gospodarczej, przedstawione w nim analizy nie odpowiedają jednak na wszystkie pytania zwią- zane ze scenariuszem niskoemisyjnym, a raczej wskazują na dodatkowe zagadnienia, wymagające dalszych analiz. Istnieje szereg możliwych rozwinięć i aktualizacji modeli makroekonomicznych, w szczególności modelu MEMO, które pozwoliłyby na dalszą integrację i harmonizację z modelami inżynierskimi, a także innymi modelami makroekonomiczny- mi. Z pewnością wartościowe byłyby dodatkowe analizy, uwzględniające dłuższy horyzont modelowania, rolę wydatków na badania i rozwój (R&D), postęp technologiczny oraz kwestie dystrybucji i wpływ geograficzny scenariuszy niskoemisyj- nego rozwoju. Analizy sektorowe również mogłyby być poszerzone o bardziej szczegółowe badania dotyczące poprawy efektywności energetycznej, a także rolnictwa, użytkowania gruntów i leśnictwa. Dalszej analizy wymaga szereg aspektów polityki UE, w tym dotacje i derogacje w sektorze energetycznym. Ostatni obszar dotyczy pominiętej, choć ważnej kwestii nowych możliwości biznesowych w krajach będących pionierami w redukcji emisji. Odnośnie dalszego kierunku prac, na- leży podkreślić, że nie chodzi o połączenie trzech i pół modeli wykorzystywanych w ramach tego raportu w jeden model. Zachowanie alternatywnych modeli, które prowadzą do odmiennych wyników, ma ważne zalety, wśród których jest fakt nieustannego przypominania użytkownikom modeli o kluczowym znaczeniu stosowanych w nich założeń i uproszczeń. Wnioski końcowe Niniejszy raport dostarcza szczegółowej oceny wielu aspektów strategii niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego w Polsce, wykorzystując do tego celu pakiet modeli, po które mogłyby sięgać osoby odpowiedzialne za politykę gospodarczą. Główny wniosek płynący z tego raportu może brzmieć uspokajająco: przejście do gospodarki o charak- terze niskoemisyjnym w Polsce, chociaż nie pozbawione kosztów i trudności, jest możliwe do udźwignięcia. Jednakże, pełne wykorzystanie pakietu technologicznie możliwych i ekonomicznie uzasadnionych metod redukcji emisji wymaga skoordynowanych i odpowiednio wcześnie podjętych działań ze strony rządu. Przy ambitnym podejściu, Polska może podjąć się ograniczenia emisji gazów cieplarnianych o ok. jedną trzecią do 2030 roku (w odniesieniu do 1990 roku), przy nieznacznym uszczupleniu poziomu dochodów i zatrudnienia. Podobnie, spełnienie przez Polskę unijnych celów na rok 2020 wydaje się generalnie rzecz biorąc możliwe niewielkim kosztem, chociaż będzie to prawdopodobnie trudniejsze dla sektorów mniej energochłonnych, takich jak transport, niż dla sektorów objętych unijnym systemem handlu uprawnie- niami do emisji. Polska pomyślnie przeszła już przez jedną transformację gospodarczą, z której wyszła z silną i elastyczną gospodarką. Następna transformacja – wejście na ścieżkę niskoemisyjnej gospodarki – chociaż wymaga zmian priorytetów i stylu życia społeczeństwa na przestrzeni następnych 20 lat, może okazać się znacznie łatwiejsza. WPROWADZENIE strona 24 WPROWADZENIE W obliczu powszechnej zgody co do tego, że podjęcie skoordynowanych działań w skali światowej jest konieczne, aby zapobiec groźnym w skutkach zmianom klimatu1, poszczególne kraje rozważają konsekwencje działań na rzecz klimatu dla swoich gospodarek i obywateli. Niektóre kraje już doświadczają wpływu globalnego efektu cieplarnianego na lokalne warunki pogodowe i zasoby wodne. Inne pragną zapewnić sobie status liderów w toczących się negocjacjach międzynarodowych. Oczekując, że powstanie jednak światowy rynek emisji dwutlenku węgla2, niektóre kraje mogą chcieć postawić na rozwój przemysłu czystych technologii oraz uniknąć posiadania osieroconych aktywów (ang. stranded assets) – kosztownych inwestycji infrastrukturalnych o długim okresie eksploatacji, takich jak opalane węglem elektrownie, które zanieczyszczają środowisko naturalne. Dla innych wreszcie, celem jest po prostu świadome kształtowanie polityki w tej kluczowej kwestii. Biorąc pod uwagę fakt, że Polska ratyfikowała Protokół z Kioto, a także była gospodarzem rundy mię- dzynarodowych negocjacji w sprawie zmian klimatu w grudniu 2008 roku3, temat ograniczania emisji dwutlenku węgla nie jest w Polsce nowy. Jednak zobowiązania Polski jako kraju członkowskiego UE sprawiają, że wymogi w tej dziedzinie stały się bardziej konkretne. Nadszedł dobry moment na bardziej szczegółowe oszacowanie wpływu ograniczania emisji przez Polskę na gospodarkę, w szczególności oczekiwanych zależności między ograniczaniem emisji gazów cieplarnia- nych4 a wzrostem gospodarczym i zatrudnieniem. Panuje zgodne przekonanie, że klimat się ociepla, oraz że winę za te zmiany ponosi głównie działalność człowieka. Rosną średnie temperatury na Ziemi i podnosi się poziom oceanów, a z drugiej strony topnieje pokrywa lodowa Arktyki, górskie lodowce i pokrywa śnieżna. Według Międzyrządowego Zespołu do spraw Zmian Klimatu (ang. Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) ocieplanie się systemu klimatycznego Ziemi jest niepodważalne, a odpowiedzialność za te zmiany ponosi antropogeniczna (związana z działalnością człowieka) emisja gazów cieplarnianych, powstających głównie w wyniku spalania paliw kopalnych, wylesiania oraz zmiany użytkowania gruntów. Stężenie dwutlenku węgla (najważniej- szego gazu cieplarnianego) w atmosferze już osiągnęło najwyższy poziom w ciągu ostatnich 650 000 lat (379 ppm, czą- steczek gazu na milion cząsteczek powietrza, w 2005 roku, w porównaniu do 280 ppm przed erą przemysłową). Poprzez „efekt cieplarniany”, to wysokie i rosnące stężenie gazów cieplarnianych ma, zgodnie z przewidywaniami, doprowadzić do wzrostu średnich temperatur na Ziemi na przestrzeni następnych 100 lat o 1-6°C. 5 (Zob. Ramka 1). 1 Zmiany klimatu zdefiniowano jako zmiany średnich wartości lub poziomu zmienności zjawisk pogodowych (temperatury, opadów i wiatru) na przestrzeni wielu, z reguły 20 lub 30 lat (zgodnie z definicją wykorzystywaną przez Międzyrządowy Zespół ds. Zmian Klimatu). 2 Należy zwrócić uwagę, że w raporcie wprowadzono rozróżnienie między gazami cieplarnianymi ogółem, a głównym gazem cieplarnianym, dwu- tlenkiem węgla (CO2). 3 Polska jest sygnatariuszem Ramowej Konwencji Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu z 1992 roku (ang. United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC) oraz ratyfikowała Protokół z Kioto z 1997 roku. 4 Gazy cieplarniane zatrzymują ciepło w atmosferze powodując efekt cieplarniany (ocieplanie się atmosfery, która bez tego efektu miałaby tempera- turę -19°C). W niniejszym raporcie termin „gazy cieplarniane” dotyczy gazów cieplarnianych, których emisja związana jest z działalnością człowieka i objętych Ramową Konwencją Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu: dwutlenku węgla (CO2), metanu (CH4), podtlenku azotu (N2O), a także fluorowcowych pochodnych węglowodorów objętych Protokołem z Kioto: fluorowęglowodorów (HFCs), perfluorowęglowodorów (PFCs) i sześciofluorku siarki (SF6). 5 IPCC (2007), Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Inter- governmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and A. Reisinger (eds.)]. Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva, Switzerland, 104 pp. strona 25 Ramka 1. Czwarty Raport Międzyrządowego Zespołu do spraw Zmian Klimatu (IPCC) Międzyrządowy Zespół do spraw Zmian Klimatu (ang. Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC), utworzony przez Organizację Narodów Zjednoczonych w 1988 roku, zajmuje się oceną wyników badań naukowych oraz konse- kwencji zmian klimatu dla środowiska i gospodarki, na potrzeby Ramowej Konwencji Narodów Zjednoczonych w spra- wie zmian klimatu (UNFCCC). Ta Ramka podsumowuje najważniejsze wnioski Czwartego Raportu IPCC z 2007 roku, który dzisiaj wydaje się konserwatywny w swoich wnioskach. Według Raportu, prezentującego przeważający pogląd co do zmian klimatu wśród ponad 2000 naukowców z całego świata, ocieplanie się systemu klimatycznego jest niepod- ważalne, czego dowodzą wzrost średnich temperatur powietrza i oceanów na Ziemi (szczególnie w ciągu ostatnich 50 lat), topnienie pokrywy śnieżnej na szeroką skalę, pokrywy lodowej Arktyki i lodowców górskich (w ciągu ostatnich mniej więcej 30 lat) oraz podnoszący się średni poziom oceanów (w ciągu ostatnich mniej więcej 50 lat). Efekt cieplarniany w skali światowej wynika z rosnącego stężenia w atmosferze gazów cieplarnianych, w szczególności dwutlenku węgla. Działalność człowieka skutkuje emisją czterech trwałych gazów cieplarnianych: dwutlenku węgla (CO2), metanu (CH4), podtlenku azotu (N2O) oraz fluorowcowych pochodnych węglowodorów (grupa gazów zawie- rających fluor, chlor i brom, które mogą niszczyć ozon występujący w stratosferze). Stężenie gazów cieplarnianych w atmosferze rośnie, kiedy emisja gazów jest większa niż procesy ich pochłaniania. Raport IPCC zwraca uwagę, że „stę- żenie w atmosferze CO2, CH4 i N2O w skali światowej wzrosło znacznie w wyniku działalności człowieka po 1750 roku i obecnie zdecydowanie przewyższa poziomy sprzed ery przemysłowej”. Stężenie CO2 w połowie 2010 roku wynosiło 390ppm, w porównaniu do poziomu 280 ppm przed erą przemysłową.1 Jest niemal pewne, że to działalność człowieka jest przyczyną wyższych poziomów stężenia gazów cieplarnianych, i tym samym zmian klimatu. „Wzrost stężenia CO2 w skali światowej powodowany jest przede wszystkim wykorzystaniem paliw kopalnych; istotny, choć mniejszy wkład mają również zmiany użytkowania gruntów. Jest bardzo prawdopo- dobne [na poziomie ufności przekraczającym 90%], że mający miejsce wzrost stężenia CH4 jest powodowany głównie działalnością rolniczą oraz wykorzystaniem paliw kopalnych. Wzrost stężenia N2O jest powodowany przede wszystkim działalnością rolniczą.”2 Ogółem, od 1970 do 2004 roku wielkość emisji, których źródłem jest działalność człowieka, wzrosła o 70% (zob. Rysunek 1), przede wszystkim w sektorze wytwarzania energii. sunek Rysunek k 1. Roczna wi wielkość ielk lkość emisji isji ść emi ji gazó gazów ów ci ieplar l nianych i h na ś cieplarnianych wieci i ie świecie Uwag Uwag Uwagi: S Sekcja ekcj gi: Sek cj ja (a(a) ( Rocz Roczna ) Ro na wie czna w wielkość ielk lkoś ć św ość światowej iato świa wej towe j em emis emisjiji j ant isji antropogenicznych a ropo ntro po p ge nicz g ni ny czny gazów ych g az azów ów cie cieplarnianych c pl p ar iepl nian arni anyc y h w la yc latach tach lata 1 1970 ch 1979700 do 200 2 2004. 004 Sek Sek- 4. Sek- - cja cj (b) ja (b ( ) Udział Udzi ł poszczególnych iał poszczegó y h ant gólnyc antropogenicznych troppoggeni icznyc gazów g y h ga ó ciep zów cieplarnianych i plarni iany h w wi ych wielkości lkoś ielk ie ści emisji mi ji og isj ogółem ółem w 200 gół 2004 2 004 roku. 4 rok Sekcja ku. Sek kcj (c) ja ( c)) Udział p oszczegó g lnyc poszczególnych y h sektorów w emisj ji antrop emisji pog genicznyc antropogenicznych y h ga g zów ciep gazów plarniany cieplarnianych ych ogóg łem w 2004 roku (Leśnictwo obej- ogółem j muje mu równi je rów nież również eż wyl w yles esia iani nie) wylesianie). GtCO e). Gt CO2-e -eq eq ozoznacza nacz ozna czaa gi giga gigatony gato tony ( (miliardy mili ny (mi ardy liardy ton t ton) on) ekwi ekwiwalentu ) ek wale wiwa ntu lent u dw dwut dwutlenku lenk utle nku węgl u wę węgla, gla a, któ który k ry j tóry jest jes est t po pows powszechnie zech wsze nie chni e stosowaną stos st owan osow aną miarą ą mi miararą uwzględniającą uwzg ą uw lędn zględniaiają jącą cą zró zróżnicowany z żnic różn icow owan any potencjał pote y po ncja tenc ł tw jał tworzenia twor zeni orze a ef nia efektu ektu efek cieplarnianego tu cie c plar iepl arni nian aneg ego przez prze o pr z po zez poszczególne szcz posz czeg egól ólne gazy. g azy ne gaz y. Źród ódłło: IP Źródło: IPCC CC (20 ( 200707) (2007), 5. ), p. 5. 1 Dane pochodzą z US National Aeronautics and Space Administration's Jet Propulsion Laboratory. 2. IPCC (2007), p. 5 strona 26 WPROWADZENIE Przy braku dalszych działań na rzecz ograniczenia zmian klimatu, przewiduje się, że emisja gazów cieplarnianych na świecie wzrośnie o 25-90% w latach 2000-2030. Rozpatrując szereg scenariuszy przewiduje się, że temperatury na Ziemi wzrosną o 1,1-6,4°C w porównaniu z okresem 1980-99 (na poziomie ufności przekraczającym 66%), a poziom oceanów podniesie się o 18-59 cm w ciągu XXI wieku (jednak przy dużej niepewności). Ponadto, na poziomie ufności przekraczającym 90%, częstszymi zjawiskami będą krótkotrwałe ocieplenia, fale upałów oraz ulewne deszcze; oraz na poziomie ufności przekraczającym 66%, nasilą się również susze, tropikalne cyklony, oraz rekordowe fale pływów. Możliwe są skutki nagłe i nieodwracalne, takie jak topnienie pokrywy lodowej biegunów (co spowodowałoby kilkume- trowe podniesienie się poziomu oceanów), zmiany cyrkulacji prądów oceanicznych, takich jak Prąd Zatokowy oraz, jeśli wzrost średniej temperatury na Ziemi przekroczy ok. 3,5°C, wyginięcie 40-70% gatunków ziemskich oraz wymieranie koralowców w morskich ekosystemach na szeroką skalę. Źródło: IPCC (2007). Niepowstrzymanie zmian klimatu doprowadzi do powstania ogromnych kosztów, nie rozłożonych równomiernie między poszczególne kraje, spośród których kraje rozwijające się będą w najgorszej sytuacji. Jak podkreślono w ra- porcie Banku Światowego World Development Report 2010, przewidywany wzrost temperatur doprowadzi do powstania „świata całkowicie różnego od tego, który znamy dzisiaj, z częściej występującymi skrajnymi zjawiskami pogodowymi, z większością ekosystemów znajdujących się pod presją i podlegających zmianom, z wieloma gatunkami skazanymi na wymarcie oraz z całymi krajami-wyspami zagrożonymi zalaniem”.6 Wzrost temperatury o 2°C powyżej poziomu sprzed ery przemysłowej spowoduje częstsze występowanie i wyższe natężenie skrajnych zjawisk pogodowych, w tym fal upa- łów, suszy, powodzi i huraganów; dalsze pogorszenie dostępu do wody w wielu regionach świata, szczególnie w Afryce i Azji; spadek produkcji żywności w wielu regionach tropikalnych, ponieważ uprawa zbóż na mniejszych szerokościach geograficznych nie będzie już możliwa; erozję wybrzeży i zasolenie wód podziemnych; niszczenie ekosystemów i utratę bioróżnorodności, w tym wymieranie rafy koralowej na szeroką skalę oraz zmianę obszarów występowania szkodników i chorób. Te skutki dotkną w nieproporcjonalnie dużym stopniu na kraje rozwijające się – szacuje się, że roczny dochód na mieszkańca w Afryce i Południowej Azji zanotuje trwały spadek o 4-5%, a średni PKB na świecie spadnie o ok. 1%.7 Chociaż najwięcej szkód poniosą inne rejony Ziemi, również kraje Europy Środkowej i Wschodniej oraz Azji Central- nej8 stają w obliczu znacznych zagrożeń ze strony zmian klimatu. Rosnące temperatury oraz zmieniające się układy opadów zintensyfikują zimowe powodzie oraz letnie susze i fale upałów. Oczekuje się, że intensywność opadów w regio- nie wzrośnie, a jednocześnie przewiduje się pogorszenie dostępności wody w całym regionie, z wyjątkiem Rosji. Szybkie topnienie lodowców w regionie ograniczy dostępność wody w okresach letnich, z poważnymi konsekwencjami dla uza- leżnionej od nawadniania Azji Centralnej. Zmiany poziomu oceanów dotyczyć będą czterech głównych basenów – Morza Bałtyckiego, wschodniego Adriatyku i tureckiego wybrzeża Morza Śródziemnego, Morza Czarnego i Morza Kaspijskiego – a także rosyjskiego Morza Arktycznego, zagrażając terenom nisko położonym, takim jak przykładowo gęsto zaludnione wybrzeże Polski. Oczekuje się, że podwyższone temperatury oraz zmieniające się warunki wodne doprowadzą do istot- nych strat i degradacji lasów, migracji szkodników na północ oraz powrotu malarii do Europy.9 Międzynarodowa społeczność od pewnego czasu prowadzi negocjacje w sprawie skoordynowanych działań w od- powiedzi na zagrożenie zmianami klimatu. Zgodnie z Protokołem z Kioto do Ramowej Konwencji Narodów Zjednoczo- nych w sprawie zmian klimatu (ang. United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC), kraje uprze- mysłowione oraz przechodzące transformację gospodarczą (kraje wymienione w Załączniku I do Konwencji) zobowiązały się w 1997 roku do ograniczenia emisji gazów cieplarnianych o ok. 5,2% w latach 2008-12 w porównaniu do 1990 roku. Z kolei szczyt klimatyczny UNFCCC w Kopenhadze w grudniu 2009 roku (15 Konferencja Stron Ramowej Konwencji Naro- dów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu, ang. Conference of the Parties, COP-15) oraz COP-16 w Cancun w grudniu 2010 r. miały przynieść postęp w sprawie ustalenia i alokacji limitów emisji po 2012 roku. Za cel przyjęto ograniczenie wzrostu temperatur na świecie do 2-2,5°C powyżej poziomu sprzed ery przemysłowej do 2050 roku, który to cel uważa się za osiągalny i jednocześnie pozwalający z dużym prawdopodobieństwem zapobiec niektórym najbardziej katastrofal- nym spośród potencjalnych skutków zmian klimatu. Chodzi o takie skutki jak znaczne podniesienie się poziomu oceanów 6 World Bank (2009), World Development Report 2010: Development and Climate Change, p. 1. 7 World Bank (2009), p. 5. 8 Region Europy Środkowej i Wschodniej oraz Azji Środkowej obejmuje następujące kraje: Albania, Armenia, Azerbejdżan, Białoruś, Bośnia i Herce- gowina, Bułgaria, Chorwacja, Czarnogóra, Czechy, Estonia, Gruzja, Kazachstan, Kosowo, Kirgistan, Litwa, Łotwa, Macedonia, Mołdawia, Polska, Rumunia, Serbia, Słowacja, Słowenia, Tadżykistan, Turcja, Turkmenistan, Ukraina, Uzbekistan oraz Węgry. 9 Fay Marianne, Rachel I. Block, and Jane Ebinger, eds. (2010), Adapting to Climate Change in Eastern Europe and Central Asia (World Bank). strona 27 na świecie oraz zakłócenie działalności rolniczej i funkcjonowania naturalnych ekosystemów. Według IPCC, stabilizacja stężenia gazów cieplarnianych na poziomie 450 ppm CO2e (ekwiwalentu dwutlenku węgla)10, która dałaby 40-50% szans na ograniczenie wzrostu temperatury o 2°C, wymaga redukcji emisji o co najmniej 50-85% w 2050 roku w stosunku do poziomu z 2000 roku oraz osiągnięcia szczytowego poziomu emisji w skali świata przed 2020 rokiem. Proponowano również wyznaczenie celów pośrednich na 2020 rok, w tym zalecany zakres 25-40-procentowej redukcji emisji w stosun- ku do 1990 roku dla krajów rozwiniętych oraz przechodzących transformację gospodarczą.11 Unia Europejska przyjęła aktywną postawę poprzez przyjęcie pakietu klimatyczno-energetycznego, stawiającego przed krajami członkowskimi ambitne cele w zakresie ograniczania emisji do 2020 roku, wyprzedzając międzynaro- dowe porozumienie w tej dziedzinie. W związku z decyzją Rady Europejskiej o jednostronnej redukcji emisji o 20% do 2020 roku, podjętą na posiedzeniu w marcu 2007 roku, Parlament Europejski w grudniu 2008 roku przyjął pakiet działań, którego cele określa się w skrócie jako „3x20”, i który wszedł w życie w czerwcu 2009 roku.12 Do 2020 roku wielkość emisji w całej UE ma zostać ograniczona o 20% (lub o 30% w przypadku osiągnięcia międzynarodowego porozumienia w sprawie zmian klimatu); efektywność energetyczna ma wzrosnąć o 20%; oraz 20% zużywanej energii ma pochodzić ze źródeł odnawialnych.13 Sektory charakteryzujące się wyższym poziomem emisji zostały włączone do systemu limitów i handlu emisjami (ang. cap-and-trade system) obejmującego całą UE (ang. Emissions Trading Scheme, ETS), natomiast pozostałe sektory są ograniczone jedynie limitem emisji na poziomie danego kraju. W ten sposób kraje członkowskie UE, w tym również Polska, stoją już w obliczu konkretnych zobowiązań do działań na rzecz klimatu. W przypadku Polski ograniczenie emisji CO2 może być szczególnie trudne, co wynika z uzależnienia polskiej gospo- darki od dużych krajowych zasobów węgla. 85% emisji gazów cieplarnianych w Polsce jest związana z sektorem ener- gii, a ponad 90% wytwarzanej energii elektrycznej – z elektrowni węglowych (w których poziom emisji CO2 na jednostkę wytwarzanej energii jest najwyższy spośród wszystkich technologii wytwarzania energii i ok. 2-3 razy wyższy niż w podob- nych elektrowniach gazowych). Pomimo postępu mającego miejsce na przestrzeni ostatnich dwóch dziesięcioleci, polska gospodarka jest ciągle dwa razy bardziej energochłonna niż przeciętnie kraje UE. Ponadto, o ile całkowita wielkość emisji spadła o blisko 30% od początku transformacji polskiej gospodarki, emisje pochodzące z transportu wzrosly o niemal trzy-czwarte (chociaż ciągle stanowią one jedynie nieco ponad 10% emisji ogółem). W związku z tym istnieją w Polsce zrozumiałe obawy, że przejście do gospodarki niskoemisyjnej doprowadzi do wzrostu cen energii elektrycznej, które i tak należą już do najwyższych w regionie. To z kolei obniży poziom zamożności gospodarstw domowych i zyskowność przed- siębiorstw, prowadząc do druzgocących skutków dla zatrudnienia w kraju i utraty konkurencyjności na rynkach zagranicz- nych. Jak kosztowne będzie dla Polski przejście na niskoemisyjną ścieżkę wzrostu? Jaka kombinacja poprawy efektywności energetycznej, zmian struktury paliw wykorzystywanych w energetyce oraz innych działań jest najbardziej pożądana? Jak kształtuje się zależność między redukcją emisji CO2 a wzrostem gospodarczym? W ramach programu Low Carbon Growth Country Studies, Bank Światowy wspiera badania wybranych krajów w zakresie niskoemisyjnej ścieżki rozwoju. W 2007 roku, grupa krajów finansujących działalność pomocową zwróciła się do Banku, aby, bazując na swoich doświadczeniach, opracował uwzględniające specyfikę poszczególnych krajów krzy- we krańcowego kosztu redukcji emisji. Krzywe te stanowią zestawienie przyrostu kosztów związanych z ograniczaniami emisji gazów cieplarnianych, w odniesieniu do scenariusza bazowego (ang. business-as-usual scenario, BAU), oraz zwią- zanego z wykorzystaniem tym niezbędnego finansowania. Zwrócono się do Banku o wsparcie w przygotowaniu raportów dotyczących gospodarki niskoemisyjnej dla Brazylii, Chin, Indii, Indonezji, Meksyku, oraz Republiki Południowej Afryki. Założeniem tych raportów jest połączenie celów w zakresie redukcji emisji CO2 z celami odnoszącymi się do wzrostu gospodarczego i zmniejszenia ubóstwa. Dużą wagę przywiązano do zapewnienia wiodącej roli zainteresowanych krajów w ich przygotowaniu tych raportów, co pomaga w płynnym przejściu do fazy wdrożenia wniosków z raportu. W rezulta- cie, każdy z raportów przyjął inne podejście, dostosowane do potrzeb danego kraju i bazujące na jego doświadczeniach. 10 Gazy cieplarniane różnią się pod względem potencjału tworzenia efektu cieplarnianego (tj. wymuszenia radiacyjnego ang. radiative forcing) w sys- temie klimatycznym Ziemi, co wynika z ich różnych właściwości radiacyjnych oraz trwałości w atmosferze. Potencjał tworzenia efektu cieplarnia- nego może być wyrażony wspólną miarą opartą na wymuszeniu radiacyjnym powodowanym przez CO2. Emisja równoważna CO2 to wielkość emisji CO2, która spowodowałaby takie samo w określonym przedziale czasowym wymuszenie radiacyjne, co wyemitowana ilość trwałego gazu cieplarnianego lub mieszanki gazów cieplarnianych. 11 IPCC (2007). 12 European Union (2008), The Climate Action and Renewable Energy Package: Europe’s Climate Change Opportunity. 13 Energia ze źródeł odnawialnych to energia pochodząca ze źródeł takich jak światło słoneczne, wiatr, deszcz, pływy morskie oraz ciepło wnętrza Ziemi, które odnawiają się naturalnie, szybciej niż następuje ich wykorzystanie (wykorzystanie nie powoduje ich deficytu). strona 28 WPROWADZENIE Niniejszy raport dotyczący Polski czerpie z doświadczeń tego programu, ma jednak z zamierzenia pójść dalej w analizie makroekonomicznych skutków strategii niskoemisyjnego wzrostu, poprzez połączenie oddolnej analizy inżynierskiej z od- górnym modelowaniem makroekonomicznym. Struktura pozostałej części raportu jest następująca. Kolejny rozdział dostarcza ogólnych informacji o emisji gazów cieplarnianych w Polsce. Następnie Rozdział B przedstawia obowiązujące w Polsce cele w zakresie redukcji emisji gazów cieplarnianych oraz główne wyzwania dla polityki gospodarczej. Kolejny rozdział podsumowuje zastosowane w raporcie innowacyjne podejście metodologiczne. Rozdział D omawia metody tworzenia scenariuszy bazowych (scenariuszy odnie- sienia) oraz wynikające z nich konsekwencje. Rozdział E przedstawia główne wnioski płynące z pierwszego wykorzystywa- nego modelu – podejścia inżynierskiego – odnośnie kosztów dla Polski związanych z wykorzystaniem metod ograniczania emisji gazów cieplarnianych. Rozdział F wyjaśnia, jak te wnioski zostają rozwinięte i zweryfikowane poprzez zastosowanie pierwszego z modeli makroekonomicznych. Rozdział G dostarcza analizy ekonomicznych skutków wykorzystania metod redukcji emisji do 2020 roku w ramach ograniczeń wynikających z polityki UE. Rozdział H przedstawia analizę sektora wytwarzania energii, pokazuje również jak optymalizacja struktury tego sektora może wzbogacić wnioski płynące z Roz- działu E. Rozdział I zawiera wstępny przegląd wyzwań związanych z poprawą efektywności energetycznej, a Rozdział J – dodatkową analizę sektora transportowego. Wreszcie, ostatni rozdział zawiera uwagi dotyczące zagadnień dodatkowych i dalszego kierunku prac. strona 29 a. EMISJA GAZÓW CIEPLARNIANYCH W POLSCE strona 30 EMISJA GAZÓW CIEPLARNIANYCH W POLSCE Polska nie należy do największych emitentów gazów cieplarnianych w skali światowej, jednak polską gospodarkę charakteryzuje jeden z najwyższych, relatywnie do wielkości PKB, poziomów emisji CO2 w Unii Europejskiej. Udział Polski w światowej emisji gazów cieplarnianych wynosi zaledwie 1%, a wielkość emisji w przeliczeniu na jednego miesz- kańca jest na poziomie średniej dla całej UE. Wielkość emisji gazów cieplarnianych spadła znacząco na skutek restruk- turyzacji związanej z transformacją polskiej gospodarki, jednak wzrost gospodarczy pociągnął za sobą ponowny wzrost wielkości emisji w ostatnich latach. Kluczową cechą struktury emisji gazów cieplarnianych w Polsce jest dominująca rola sektora wytwarzania energii, który w ponadprzeciętnym stopniu bazuje na węglu. Obok sektora energetycznego, trans- port zanotował bardzo wysokie tempo wzrostu emisji, a efektywność energetyczna, mimo pewnej poprawy, ciągle pozo- staje poniżej średniej UE. Z około 1-procentowym udziałem w światowej emisji gazów cieplarnianych, Polska w bardzo małym stopniu przy- czynia się do powstawania globalnego „śladu węglowego”. Unia Europejska odpowiada za ok. 13% wielkości emisji w skali światowej, podczas gdy najwięksi emitenci, Chiny i Stany Zjednoczone, generują łącznie niemal 40% wielkości emisji (Rysunek 2). W przeliczeniu na jednego mieszkańca Polska emituje rocznie ok. 10 ton ekwiwalentu CO2 (tCO2e), co stanowi średni poziom dla całej UE (dla większości krajów poziom emisji waha się od 7 do 15 tCO2e na mieszkańca). Eu- ropejczycy emitują średnio mniej niż połowę gazów cieplarnianych emitowanych przez Amerykanów czy Australijczyków. Mimo to, taki poziom emisji znacznie przekracza zarówno średnią światową wynoszącą 7 tCO2e, jak i wartość odniesienia (2 tCO2e), będącą średnią roczną wielkością emisji na mieszkańca w skali świata, spójną z ograniczeniem wzrostu średniej temperatury do 2°C.14 Rysu R nek ysun k 2. ek 2 NNajwięksi aj jwi ksi ięk emitenci itenci i emit gazów i gazó ów ci cieplarnianych ieplar l nianych i h w sk kali li ś skali wi świata iat ta w 2 200 20055 rok 005 ku, w % roku, inne 28,9 EU15 11,0 Czechy 0,4 Meksyk 1,7 Estonia 0,1 Kanada 2,0 Litwa 0,1 Łotwa 0,0 Brazylia 2,7 Polska 1,0 Japonia 3,6 EU10, 2.4 Słowacja 0,1 Indie 5,0 Słowenia 0,1 Węgry 0,2 Bułgaria 0,2 Rosja 5,2 Rumunia 0,3 Chiny 19,2 Stany Zjednoczone 18,4 Źród Źr Źródło: Źród ódł ło: Wo ło: ło W World rld orl ld Re Reso R Resources eso sour urce urces ces In I Institute, sti tit nstitut ute te, e, obl obliczenia obl bli iczeni icze ic ia wł nia własne łas asne włas ne Ban B Banku anku ku Ś ank Światowego. wi iat atow toweg go. owego. Pomimo niewielkiej całkowitej wielkości emisji, polską gospodarkę charakteryzuje jeden z najwyższych, relatywnie do wielkości PKB, poziomów emisji CO2 w Unii Europejskiej. W 2007 roku do wytworzenia PKB o wartości 1 miliona euro potrzeba było ok. 1,3 tCO2e, podczas gdy średnia dla całej UE nie przekraczała 0,5 tC02e. Tak wysoka emisyjność polskiej gospodarki wynika z wysokiego poziomu emisji CO2 generowanej na jednostkę zużytej energii, ale także z wy- sokiej energochłonności produkcji w Polsce. Średnio w Unii Europejskiej zużycie energii równe 1 tonie ekwiwalentu ropy naftowej15 generuje 2,5 tony CO2, podczas gdy w Polsce relacja ta wynosi 3,4 (Rysunek 3). Jednocześnie, energia potrzebna 14 Według szacunków modelu Contraction and Convergence opracowanego przez Global Commons Institute ograniczenie efektu cieplarnianego do wzrostu średniej temperatury o 2°C (co jest zazwyczaj w modelach klimatycznych związane ze stężeniem CO2e na poziomie 400-500 ppm) wyma- ga redukcji wielkość emisji do 2 tC02e na mieszkańca do roku 2050. Instytut postuluje równomierny podział kosztów redukcji emisji, w ramach którego każdy kraj powinien zredukować wielkość emisji na mieszkańca do tego samego poziomu. 15 Tona ekwiwalentu ropy naftowej (toe, ang. ton of oil equivalent) to ilość energii uwalnianej w procesie spalania 1 tony ropy naftowej, tj. w przybli- żeniu 42 GJ lub 11,63 MWh (według IEA i OECD). strona 31 do wytworzenia PKB o wartości 1 miliona euro wynosi w Polsce 400 ton ekwiwalentu ropy naftowej, co znacznie przewyższa średnią dla całej UE wynoszącą 169 ton (Rysunek 11) i pozostaje na poziomie średniej światowej (Rysunek 4). W grupie go- spodarek przechodzących transformację sytuacja Polski wygląda nieco lepiej – pod względem wielkości emisji na mieszkańca Polska plasuje się w środku grupy krajów z Europy Środkowej i Wschodniej oraz Azji Środkowej (zob. Rysunek 5). Ry Rysun sun Rysu nek 3 3. Wi Wiel Wielkość elko kość e emisji misj ść emisjii CO2 n na jedn jednostkę a je ostk dnos tkę ę zu zuży zużytej żytej en tej ener- ener er- - Rysu Rysune Ry nek sunek 4. 4 En Ener Energochłonność ergo chło goch nnoś łonn ość ć pr prod produkcji odukcji ukcj 2007 i w 20 07 r rok roku oku u (t (toe/ oe/ (toe/ gii, Polska i UE mln euro) Wielkość emisji CO2 na jednostkę zużytej energii 2 500 PL EU 27 2 000 4,0 1 500 3,5 toe/mln euro tCO2/toe 1 000 3,0 2,5 500 2,0 0 JP GR BRA CAN NL ES Polska EE IND IE IT LU PT MEX Świat HU LV LT DK AT DE SE FR EU 27 MT FI SI SK UK BE RO CY CZ CHN US KOR BG RU 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Uwag Uwaga: U waga: W a: Wi Wielkość ielk ielkoś ość emi emisji ść em isji CO2 na isji CO na jed j jednostkę dnostk ednos tk tkęę zu zuż zużytej żyt żytej tej en energii ergi ener gii ii mi mierzona ierzo mier na jes zona j jest est t w tona tonach tonach CO2 na h CO na tonę tonę z uż używ żywan aneg zużywanegoego o ek ekwiwalentu kwi wiwa iwal le lent ntu tu py n ropy aft ftowej naftowej. j. Energ E gochłhłonność Energochłonność ść wyr y ażona ż wyrażona j est jesttj ako k stosun jako t stosunek ek k kraj k jowego krajowego g z gii brutt użyc ży ia energ zużycia energii b tto ( brutto (w t w toe, t h ek onach tonach kwi iwalent l tu ekwiwalentu ropy ropy nnaftowej) afto af naf to towe we wej) do PK j) do B (w mil PKB milionach m ilio ilio iona na nach euro eur uro ch eur o w cecenach cena nach na 2000 2 ch z 200 000 00 roku). roku 0 ro ku) ku). Źród Źród ódło ło ło: Źródło: : Ko Komi sja mi misj sj Komisja E a Euro pe uro rope pejs js jska Europejska,ka ka, ob obli lic liczen czen enia obliczenia wła łasn ia wła sne sn własne e Ba Bank nk nku Banku Świa u Św towe ia iato wego Światowego. go. ego R ysunek Rysunekk5 Wielkość 5. Wi lkość elk ść e emisji mi isji ji CO2 w k krajach jach kraj hEEuropy C Centralnej entral t lnej jiW Wschodniej hod Wsch iej dni Azji j oraz A zji ji C Centralnej entral t lnej jw2 2005 005 200 roku ku 5 rok 20 Słowenia 18 16 PKB per capita, tys. dolarów 14 Czechy Słowacja 12 Węgry Estonia 10 Chorwacja Litwa 8 Polska Łotwa Turcja Federacja Rosyjska 6 Rumunia Bułgaria Turkmenistan 4 Macedonia Kazachstan Serbia Albania Bośnia i Hercegowina 2 Armenia Gruzja Białoruś Ukraina Kirgistan Azerbejdżan Mołdawia Uzbekistan 0 Tadżykistan 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Wielkość emisji gazów cieplarnianych per capita, tCO2 e U Uwag Uw wag Uwaga: aga: a: a Wi Wielkość W ie ielkośość ść ko koła k ła p oła przedstawia rzed edst dstaw awi staw ia ia w wielkość ie ość ść em ielkoś e emisji is isji C CO d dla O2e dl a ka k każdego ażdego deg k kraju. raj o kr ju. aju Źródło: Źród Źród Źr ło ło: ódło obliczenia : ob li obli licz czen czen ia wła enia własne własn ła sne sn Banku Bank e Ba nk nku Światowego. Świa u Św Świa iato to towe we wego go go.. Dobroczynnym skutkiem transformacji polskiej gospodarki był gwałtowny spadek wielkości emisji gazów cieplar- nianych. Wielkość emisji gazów cieplarnianych gwałtownie spadła (do 1990 roku o 20%, z poziomu 564 milionów ton CO2e w 1988 roku) w ślad za spadającą produkcją przemysłową, kiedy we wczesnych latach transformacji gospodarczej strona 32 EMISJA GAZÓW CIEPLARNIANYCH W POLSCE zostały zamknięte nieefektywne, często bardzo energochłonne zakłady. Na lata 1996-2002 przypada dalszy, 17-procen- towy spadek wielkości emisji, mający miejsce już przy rosnącym PKB. Ogółem, mimo niemal podwojenia polskiego PKB w latach 1988-2008, wielkość emisji gazów cieplarnianych w Polsce spadła w tym okresie o ok. 30%. Aczkolwiek, w ciągu ostatniego dziesięciolecia, miał miejsce powrót do typowej, dodatniej korelacji między wzrostem PKB i wzrostem wielkości emisji gazów cieplarnianych (Zob. Tabela 1 i Rysunek 6).16 Tabela 1. Emisja gazów cieplarnianych w Polsce w latach 1988, 2000 i 2008 Wielkość emisji, w MtCO2e 1988 2000 2008 Emisja gazów cieplarnianych (z wyłączeniem LULUCF) 564,0 390,2 395,6 Emisja/pochłanianie netto wynikające z LULUCF -28,7 -24,5 -39,2 Emisja gazów cieplarnianych netto (w tym LULUCF) 535,3 365,7 356,4 Emisja gazów cieplarnianych (z wyłączeniem LULUCF) 1988-2000 2000-2008 1988-2008 Zmiana wielkości emisji, w % -30,8 1,4 -29,9 Średnie roczne tempo wzrostu, w % -3,0 0,2 -1,8 Uwaga: LULUCF (ang. land use, land use change, and forestry) oznacza użytkowanie gruntów, zmiany użytkowania gruntów oraz leśnictwo. Źródło: Czwarty Raport Krajowy w ramach UNFCCC. k 6. Rysunek gospodarczy 6. Wzrost gospod darczy i wi wielkość ielk lkość ść emi isji emisji ji gazó gazów ów ci cieplarnianych ieplar i l nianych Polsce h w Pol lsce w l latach h 1988 988-200 2008 1988-20088 PKB, 1988 = 100 Wielkość emisji CO2, 1988 = 100 200 150 100 50 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Źród Źr Źródło: Źród ódł ło: ło ło: Wo W World rld ld Re orl R Reso Resources eso sour ur urce ces In ces Institute, I stit nst titut ute te, UNF UNFCCC, UNF CC CCC NFCC C, GUS G GUS, US, ob US, obliczenia bli licz obli cz czen eni enia ia wł własne własn ła łasn sne e Ba Banku B nku ku Św ank Ś Świ Światowego. wia iat iato towe wego towego g . Struktura emisji gazów cieplarnianych ze względu na rodzaj gazu i źródło emisji jest w przypadku Polski podobna do tej w innych krajach UE, z wyjątkiem sektora wytwarzania energii. Ze względu na rodzaj gazu w strukturze emisji gazów cieplarnianych w Polsce dominuje CO2, z ponad 80-procentowym udziałem, podobnym do średniego udziału w całej UE. Emisja gazów cieplarnianych mająca swoje źródło w rolnictwie ma mniejsze znaczenie w przypadku UE i Pol- ski, niż w innych częściach świata. Jedynym punktem, w którym struktura emisji w Polsce istotnie różni się od tej w całej UE, a nawet w EU1017, jest większy udział emisji, których źródłem jest wytwarzanie energii elektrycznej i ciepłownictwo (Rysunek 7 i Rysunek 8). 16 Wielkość emisji/pochłaniania netto powstających w wyniku gospodarki gruntami oraz leśnictwa (ang. land use, land use change, and forestry, LULUCF) przedstawiono w tabeli (Tabela 1). Ponieważ w przypadku Polski nie mają one kluczowego znaczenia oraz ze względu na fakt, że spójna metodologia ich pomiaru, pozwalająca na porównania między krajami, jest jeszcze przedmiotem dyskusji, pozostała część raportu analizuje emisje z pominięciem tych, wynikających z gospodarki gruntami oraz leśnictwa. 17 EU10 obejmuje Bułgarię, Czechy, Estonię, Litwę, Łotwę, Polskę, Rumunię, Słowację, Słowenię i Węgry. strona 33 Rysu Rysune nek Rysunekk 7. 7. E Em mis ja gazów isja gaz g azów ów cieplarnianych c cie iepl arni plar anyc nian ych h ze wzg w względu lędu zglę na du n a Ry Rysu Rysunek sune nek k8 . Emi 8. Emissja ja gaz g gazów ów c azów cieplarnianych iepl cieplar arni nian ych anyc wedł h we według dług ug s sek sektorów toró ekto w rów rodzaj gazu w 2007 roku w 2007 roku Elektroenergetyka i ciepłownictwo Przetwórstwo przem. i budownictwo CH4 CO2 Fluorowcowe pochodne węglowodorów N2O Transport Pozostałe spalanie paliw 100% Emisja lotna Procesy przemysłowe 90% Rolnictwo Gospodarka odpadami 80% 100 9,2 9,2 8,8 70% 16,1 80 60% 72,9 13,4 10,3 12,7 50% 83,0 80,0 82,3 9,9 60 11,8 9,7 40% 14,2 19,5 8,8 12,0 30% 40 13,8 12,8 20% 20 39,4 46,1 10% 32,6 32,0 0% 0 Świat* EU27 EU10 Polska Świat* EU27 EU10 Polska Uwaga: U Uwag Uw aga wag a: a: * *Dane Da Dane ne dla świata dla ś wi wiat iat ata a po pochodzą chod ch poch odzą 2 ą z 200 2005 00 005 rok roku. 5 ro ku ku. ku. Źródło: Źród Źr Źród ódł ło: ło: Wo ło World W rld ld Re orl Resources R eso Reso sour ur urce ces ce Institute, I s Innst stit titut ute te, Kom Komisja Komi om is isj ja E isja Europejska, Eur urop ur pej op jsk ska ka, obl obliczenia obl bliicze iczeni ic nia własne ia wł łas asne włas Banku B ne Ban ank anku ku Ś Światowego. iat wi tow oweg atow go. eg Struktura źródeł wytwarzania energii elektrycznej w Polsce jest zdominowana przez węgiel w stopniu odbiegają- cym od obserwowanego zarówno w Europie, jak i na świecie. W odróżnieniu od średniej UE, a także średniej EU10, paliwa stałe (węgiel kamienny i brunatny) stanowią w Polsce 57% krajowego zużycia energii brutto (Rysunek 9). Nato- miast udział gazu ziemnego (13%) oraz energii ze źródeł odnawialnych (5%) są zdecydowanie niższe niż w przypadku średnich dla EU15 oraz EU10. Ponadto, Polska jest jednym z 11 krajów w UE i jednym z 3 krajów w EU10, które nie wy- twarzają energii elektrycznej w elektrowniach jądrowych. Uzależnienie od dostępnego w kraju węgla w przypadku Polski jest jednym z najwyższych na świecie. Ponad 90% energii elektrycznej w Polsce wytwarzane jest na bazie węgla kamien- nego i brunatnego, (Rysunek 10), i udział ten jest najwyższy w całej UE. Rysu Rysune nek Rysunekk 9. 9. S Str Stru tru ktur ktura ukt uraa zu zuży zużycia życi cia ener energii a en gii ergi i we wedł według dług ug p paliw aliw pal iw Ry Rysu Rysunek nek sune 10. St k 10 ruk Stru ktu ktura tura ra wyt wytwarzania w warz ytwa rzan ania ia e energii nerg energii ii e ele elektrycznej lekt ktry rycz czne nej j w 2007 roku według paliw w 2007 roku Węgiel Ropa naftowa Węgiel Gaz ziemny Gaz ziemny Energetyka jądrowa Ropa naftowa Energetyka jądrowa Energia ze źródeł odnawialnych inne Energia ze źródeł odnawialnych inne 100% 5 100% 12 8 7 9 30 9 13 16 3 6 13 80% 80% 20 21 21 24 26 28 60% 10 60% 25 34 91 40% 40% 23 36 57 59 20% 39 20% 26 29 18 0% 0% Świat EU27 EU10 Polska EU27 EU10 Polska Uwaga: U Uwag Uwwag ga: Z Zużycie użyc uż y ie życie ene e energii nerg nerggii ozn o oznacza zn znac ac acza za kra k krajowe raj rajowe z jo zużycie użyc uż życ y ie e ie ene energii ne nerg gii bru rg b brutto. ru rutt tt tto o. o. Źr Źród Źródło: ódło ło: Ko Źródło: mi misj Komi Euro sj ja Eu Komisja rope rope p js ka, j ka Europejska, obli , ob licz liczen cz en enia obliczenia wła ia własn łasn sne własnee Ba Bank nku nk Banku Świa Świa u Św towe iato to wego we Światowego. g . go Mimo znacznych postępów w zakresie poprawy efektywności energetycznej w ciągu ostatnich 20 lat, Polska nie osiągnęła jeszcze standardów zachodnioeuropejskich. Na jednostkę wytwarzanego PKB polska gospodarka jest ciągle ponad dwukrotnie bardziej energochłonna niż średnia dla całej UE.18 Poprawa efektywności energetycznej, której tempo było w latach 1988-2000 imponujące, znacznie spowolniła w ciągu ostatniej dekady (zob. Rysunek 11). Zużycie energii na jednostkę PKB spadło o połowę w latach 1990-2007, z 781 do 400 ton ekwiwalentu ropy naftowej przypadających 18 Według Międzynarodowej Agencji Energii (IEA), inne dostępne statystki, wykorzystujące PKB skorygowany o parytet siły nabywczej, wskazują na mniejszy, ok. 30-procentowy dystans dzielący Polskę i Europę Zachodnią w dziedzinie efektywności energetycznej. strona 34 EMISJA GAZÓW CIEPLARNIANYCH W POLSCE na każdy 1 milion euro wytwarzanego PKB. W rezultacie energochłonność polskiej gospodarki w 2007 roku była 2,4 razy wyższa niż średnia dla całej UE, podczas gdy wcześniej relacja ta wynosiła 3,4. Rysunek R ysunek k 11. 11 E nergochłonność Energ hłonność ochł ść gospodarki gospod darki Pol lski ki UE i Polski, ki, w t toe/ toe/milion /mil iliion euro Energochłonność - Polska Energochłonność - UE27 Polska UE27 850 781 750 650 toe/mln euro 550 450 400 350 250 233 150 169 50 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 U Uwag wag Uwaga: E ga: Ene Energochłonność nerg rg goc ochł hłon hł ność onno j jest ść jesest t ob obli obliczana bli czan liczana j a jak jako ako ko s st stosunek tosune tosunek k k kr krajowego raj ajow joweggo zu eg zużycia ży życi zuż cia ia en ener energii ergi gii br brutto b utt tto rutto (w (w toe t toe, t tonach onac oe, ton h ek ach ekwiwalentu kwi wiwa iwal lent le tu ro ntu py y ropy naftowej) na naft ftow ftow owejej ej) ) do PKB PKB (w (w mimilionach lion li mili on onac ac ach euro h eu cenach ro w cen cen enacac achh z 20 2000 roku). r ok oku) 00 rok u). u) Źród Źr Źród ódłoło: ło Źródło: Komi : Ko misj mi Komisja sj ja Eu Euro rope rope p js Europejska, j ka ka, obli , ob licz li czen cz en enia obliczenia w ia włałasn łasn sne własne e Ba Bank nku nk Banku Świa Świa u Św towe iato towego we Światowego.g . go O ile sektor energetyczny obecnie dominuje w strukturze źródeł emisji gazów cieplarnianych w Polsce, to w bardzo szybkim tempie rosła wielkość emisji generowanych przez transport. Chociaż od 1988 roku wielkość emisji pocho- dzących z sektora energetycznego spadła o jedną trzecią, w dalszym ciągu niemal połowa emitowanych w Polsce gazów cieplarnianych przypada na ten sektor. Z drugiej strony, w przypadku transportu, na który przypada ok. 10% całkowitej wielkości emisji gazów cieplarnianych, emisje wzrosły o niemal trzy czwarte od początku transformacji gospodarczej. Ponadto, wskaźnik motoryzacji jest w Polsce ciągle stosunkowo niski, co sugeruje, że transport drogowy będzie się dy- namicznie rozwijał. Bardzo wysoki udział pojazdów używanych, które zazwyczaj zużywają więcej paliwa i w większym stopniu zanieczyszczają środowisko, dodatkowo pogarsza sytuację. strona 35 Ry Rysunek sune Rysu k 12. nek 12 Zmiana Zm Zmiana w iana wielkości ielk wielkoś ości ci emi emisji e sji misji ga gazó gazów zów w ci cieplarnianych epla cieplarn rnia iany nych w wed edłu ług ch według g najważniejszych najw na ażni jważ ejsz niej ych szych sektorów se sektorów ktor l lat ów w latach atac ach h 1988-2006, 1988-200 1988 6, w % 2006 Energetyka -30,1 Przetw. przem. i budownictwo -20,5 73,5 Transport -51,4 Pozostałe Procesy przemysłowe -17,1 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 U Uwag wag Uwaga: Na em ga: Na emi emisję isj isję ję w s ekt ekktorz torze sektorze e pr p procesów oc esó oces ów p ów przemysłowych rzem rz ys y łowy emys ych łowy s h skł składają kład daj ją si ię em się emisja isj isja emi ja ub u uboczna boczna bocz lub na l bl ub lotna ot otna tna gaz azó ów ów ci gazów c cieplarnianych, iepl ie nian ianyc plarni y h, z w yc y wy- ącz łą czen enie iem łączeniem emis m em j ze isji ji emisji ze sppal ia p alan ania spalania aliw aliw. paliw. Źród Ź ród ódłło: Źródło: ło: UN UNFC FCCC FC CC CC, UNFCCC, G , Gree nhou reenh house Greenhouse Gas Inv se Gas I tory nven ent tory y, 2006. Inventory, 2006 20 06. 06 Informacje o wielkości i strukturze emisji gazów cieplarnianych w Polsce stanowią ważny wstęp do następnych czę- ści raportu, w których nakreślono wyzwania związane z realizacją scenariusza niskoemisyjnej gospodarki. Wysoka emisyjność polskiej gospodarki, struktura sektorowa emisji gazów cieplarnianych, uzależnienie od węgla oraz dotychcza- sowy rozwój gospodarki będą istotnymi czynnikami przy ocenie ekonomicznych kosztów redukcji emisji. Kombinacja wielu problemow istniejących w Polsce w związku z niską efektywnością energetyczną i wysoką emisją gazów cieplarnianych oraz dużych potrzeb w zakresie inwestycji w energetyce, infrastrukturze i budownictwie mieszkaniowym wskazuje na duże możliwości wykorzystania „klimatycznie-inteligentnych” rozwiązań, które mogą przynieść korzyści bez względu na ewentualne zmiany klimatu. strona 37 b. CELE REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH ORAZ WYZWANIA DLA POLSKI CELE REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH strona 38 ORAZ WYZWANIA DLA POLSKI Źródłem wyzwań dla polskiej polityki gospodarczej będą międzynarodowe porozumienie w sprawie zmian klimatu, które w przyszłości zastąpi Protokół z Kioto oraz, w bliższej perspektywie, dostosowanie do polityki UE w dziedzi- nie zmian klimatu. Poziom emisji gazów cieplarnianych w Polsce i dotychczasowe osiągnięcia w jego redukcji mogłyby sugerować, że dalsze kroki w kierunku realizacji niskoemisyjnego scenariusza rozwoju mogą być kwestią jedynie przyspie- szenia zachodzących obecnie procesów. Z drugiej strony, w obliczu silnego uzależnienia od węgla wydaje się, że takie przejście może stanowić duże wyzwanie. Polska była aktywnym uczestnikiem międzynarodowych negocjacji w dziedzinie polityki klimatycznej, spełniła również dość łatwo cele w zakresie redukcji emisji wyznaczone przez Protokół z Kioto. Obec- nie jednak źródłem wyzwań będzie złożony zbiór regulacji w ramach pakietu klimatyczno-energetycznego UE, a także ambitne cele w zakresie ograniczania emisji, jakie staną zapewne przed Polską w perspektywie przyszłego międzynarodo- wego porozumienia w sprawie zmian klimatu. Polska była aktywnym uczestnikiem międzynarodowych negocjacji w dziedzinie zmian klimatu. Polska uczestniczyła w Szczycie Ziemi w Rio de Janeiro w 1992 roku i przyjęła Ramową Konwencję Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu (UNFCCC). W połowie 1998 roku, Polska ratyfikowała Protokół z Kioto (Ramka 2) i zobowiązała się do niewielkiej redukcji emisji gazów cieplarnianych do 2012 roku. W grudniu 2008 roku Polska była gospodarzem 14-tej Konferencji Stron UNFCCC (COP 14) w Poznaniu, której celem była ocena postępów wdrażania Konwencji oraz przygotowanie na- stępnej Konferencji. Razem z Indonezją, która gościła Konferencję w grudniu 2007 roku, oraz Danią, która przygotowała Konferencję w grudniu 2009 roku, Polska utworzyła grupę trzech krajów działającą na rzecz nowego porozumienia, które zastąpiłoby Protokół z Kioto, wygasający w 2012 roku. Ramka 2. Protokół z Kioto do Ramowej Konwencji Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu Protokół z Kioto jest międzynarodowym porozumieniem będącym uzupełnieniem Ramowej Konwencji Narodów Zjed- noczonych w sprawie zmian klimatu (UNFCCC). Podczas gdy Konwencja Ramowa postulowała redukcję emisji gazów cieplarnianych przez kraje uprzemysłowione, to Protokół z Kioto określił wiążące cele w tym zakresie dla krajów wymie- nionych w Załączniku I do Konwencji (37 krajów uprzemysłowionych, w tym wszystkie kraje Unii Europejskiej), które zobowiązano do redukcji emisji o średnio 5% poniżej poziomu z 1990 roku w latach 2008-2012. Niektóre kraje prze- chodzące transformację gospodarczą wynegocjowały zastosowanie wcześniejszego roku bazowego: Bułgaria (1988), Polska (1988), Rumunia (1989), Słowenia (1986) oraz Węgry (średnia w okresie 1985-1987). Protokół został przyjęty w Kioto, w Japonii, w grudniu 1997 roku i wszedł w życie w 2005 roku. Spośród krajów uprzemysłowionych jedynie Stany Zjednoczone go nie ratyfikowały. Zasadniczo, kraje powinny realizować swoje zobowiązania do ograniczenia emisji wykorzystując głównie narzędzia kra- jowe. Jednak Protokół przewiduje trzy mechanizmy alternatywne, pozwalające na pewną elastyczność w tym zakresie: Międzynarodowy handel emisjami, „rynek emisji CO2” (ang. international emissions trading, “the carbon market”). Kraje wymienione w Załączniku I, które dysponują nadwyżkami w przyznanych im limitach emisji mogą sprzedać swoje nadwyżki innym krajom wymienionym w Załączniku I. Ze względu na fakt, że dwutlenek węgla jest głównym gazem cieplarnianym, rynek handlu emisjami nazywany jest „rynkiem węgla – carbon market”. Największym funkcjonującym rynkiem tego typu jest obecnie System Handlu Emisjami Unii Europejskiej (EU ETS), utworzony w 2005 roku. Mechanizm Czystego Rozwoju (ang. Clean Development Mechanism, CDM). Kraje wymienione w Załączniku I mogą realizować część swoich zobowiązań do redukcji emisji również poprzez realizację projektów redukcji emisji w krajach rozwijających się. Mechanizm Wspólnych Wdrożeń (ang. Joint Implementation, JI). Kraje wymienione w Załączniku I mogą inwestować w projekty redukcji emisji JI w którymkolwiek z krajów wymienionych w Załączniku I, alternatywnie dla redukcji emisji w swoim kraju. Źródło: strona internetowa UNFCCC. Jak już wspomniano, dodatkowym, dobroczynnym skutkiem transformacji polskiej gospodarki był gwałtowny spa- dek wielkości emisji gazów cieplarnianych, dzięki któremu Polska z nawiązką wypełniła zobowiązania wynikające z Protokołu z Kioto. Cele w zakresie redukcji emisji określone przez Protokół z Kioto zostały przekroczone z dużym za- pasem – wielkość emisji w 2007 roku była o 29% niższa od poziomu w roku bazowym, podczas gdy celem była redukcja strona 39 emisji o 6%.19 Na poziomie całej UE zobowiązania wynikające z Protokołu z Kioto zostały zrealizowane właśnie dzięki dużym zmianom w energochłonności przechodzących transformację gospodarek nowych krajów członkowskich, które przystąpiły do UE w 2004 i 2006 roku. Do 2007 roku piętnaście krajów członkowskich sprzed rozszerzenia UE ograni- czyło emisję gazów cieplarnianych o 4% w porównaniu do roku bazowego, podczas gdy dla dziesięciu nowych krajów członkowskich (EU10) wielkość emisji spadła o 35%. Łącznie, 27 krajów członkowskich UE ograniczyło emisję gazów cieplarnianych o ok. 12%, przekraczając tym samym łączny cel redukcji emisji określony przez Protokół z Kioto, wynoszący dla całej UE 8%.20 Bezpieczeństwo energetyczne oraz działania na rzecz klimatu są jednymi z kluczowych obszarów w najnowszych rządowych dokumentach strategicznych. Raport „Polska 2030” został przygotowany przez Zespół Doradców Strate- gicznych Prezesa Rady Ministrów i opublikowany w maju 2009 roku.21 Jednym z dziesięciu kluczowych wyzwań opisanych w raporcie jest harmonizacja celów w zakresie polityki klimatycznej i energetycznej pozwalająca na zapewnienie bezpie- czeństwa energetycznego przy jednoczesnym zachowaniu troski o zasoby naturalne, w tym ochronę klimatu. Wśród ce- lów do realizacji do 2030 roku wymieniono: osiągnięcie wzrostu gospodarczego bez wzrostu popytu na energię pierwot- ną oraz zmniejszenie energochłonności polskiej gospodarki do poziomu EU15. Zobowiązanie rządu do działań na rzecz niskoemisyjnej gospodarki potwierdzone zostało w „Polityce energetycznej Polski do 2030 roku”, dokumencie przyjętym przez Radę Ministrów w listopadzie 2009 roku.22 Zgodnie z powyższym, podstawowymi celami w ramach polskiej polityki energetycznej są: • poprawa efektywności energetycznej, • wzrost bezpieczeństwa dostaw paliw i energii, • dywersyfikacja struktury wytwarzania energii elektrycznej poprzez wprowadzenie energetyki jądrowej, • rozwój wykorzystania odnawialnych źródeł energii, w tym biopaliw, • rozwój konkurencyjnych rynków paliw i energii oraz • ograniczenie oddziaływania energetyki na środowisko. Jako kraj członkowski UE, Polska podlega polityce UE w dziedzinie ograniczania zmian klimatu. W szczególności, Polska powinna wypełnić postanowienia pakietu klimatyczno-energetycznego przyjętego w grudniu 2008 roku, które- go cele w zakresie redukcji emisji określa się w skrócie jako „3x20”. Pakiet ten wymaga kompleksowych działań krajów członkowskich UE na rzecz ograniczenia całkowitej wielkości emisji we wszystkich sektorach gospodarki. Ambicją UE jest przewodzenie globalnym działaniom na rzecz zapobiegania zmianom klimatu, stąd też cele, jakie postawiła przed sobą do 2020 roku, są ambitne: 20-procentowa redukcja emisji gazów cieplarnianych w stosunku do poziomu z 1990 roku (14-procentowa redukcja w stosunku do 2005 roku); osiągnięcie 20-procentowego udziału energii ze źródeł odnawial- nych w końcowym zużyciu energii brutto (w tym 10-procentowego udziału biopaliw w zużyciu paliw na cele transporto- we); oraz 20-procentowa redukcja pierwotnego zużycia energii (w stosunku do poziomu prognozowanego na 2020 rok w scenariuszu bazowym), osiągnięta poprzez poprawę efektywności energetycznej. 19 Zgodnie z postanowieniami Protokołu z Kioto, określającymi stosowne zasady i mechanizmy (Ramka 2), Polska może sprzedać osiągnięte nadwyżki redukcji emisji krajom, które w tym zakresie notują deficyt. Pierwsza tego typu transakcja, z Hiszpanią, miała miejsce w listopadzie 2009 roku, następne dwie zawarto z Japonią i Irlandią. Do końca maja 2010 roku wartość tego typu transakcji przekroczyła 80 milionów euro. Przygotowy- wane są kolejne transakcje, w tym również z Bankiem Światowym (na podstawie porozumienia o współpracy podpisanego na Konferencji COP14 w Poznaniu w grudniu 2008 roku). 20 Należy jednak zauważyć, że zobowiązania wynikające z Protokołu z Kioto określone są osobno dla krajów EU15 i nowych krajów członkowskich EU10. 21 Zespół Doradców Strategicznych Prezesa Rady Ministrów (2009), Polska 2030: Wyzwania Rozwojowe, maj. 22 Ministerstwo Gospodarki (2009), Polityka energetyczna Polski do 2030 roku, Załącznik do uchwały nr 202/2009 Rady Ministrów z dnia 10 listopada 2009 roku. CELE REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH strona 40 ORAZ WYZWANIA DLA POLSKI Tabela 2. Regulacje w ramach pakietu „3x20” – podział na sektory Sektory ETS Sektory spoza ETS (obowiązkowy udział w systemie handlu uprawnieniami do emisji CO2 ETS UE) (cele na poziomie poszczególnych krajów) Energetyka Inne niż energetyka Transport, budownictwo, usługi, mniejsze Elektrownie i inne duże Rafinerie ropy naftowej, koksownie, huty żelaza i stali, instalacje w przemyśle i energetyce, roln- instalacje stosujące spalanie produkcja cementu, szkła, wapna, cegieł, wyrobów ictwo oraz gospodarka odpadami. paliw ceramicznych, wyrobów papierniczych, produktów petrochemicznych, amoniaku, aluminium i kwasów oraz lotnictwo (możliwość włączenia od 2011 lub 2012 roku). Źródło: Bank Światowy na podstawie publikacji UE. Rysunek R k 13. ysunek 13 EEmisja mi isj gazów ów ci ja gazó ieplar cieplarnianych l nianych i Pol lsce i w UE h w Polsce wedł UE według dług sektorów sekt ktorów ó ETS ETS w 2005 ETS i spoza ETS roku, k w% 2005 roku, 100% gosp. domowe pozostałe usługi 80% sektor publiczny sektory spoza ETS usługi finansowe 60% budownictwo handel 40% transport sektory ETS przemysł lekki 20% rolnictwo sektor paliwowy 0% energetyka Polska EU27 przemysł ciężki Uwag ga: Zap Uwaga: prezentowany Zaprezentowany y po p podział dział ma charakter p rzyb y liżony przybliżony, y, bazuje dany j na danych sektorowych ych sektorowy ych dostę dostępnych ępn p ycy h w ramach sys y temu systemu rachunków narodowy ych. Ze wzg narodowych. glęędu na fakt, że reg względu gulacje UE doty regulacje yczą dotyczą j , udział sektora ETS j ą instalacji instalacji, est w przy jest ypadku Polski przypadku zawyżony, za wyżo zawy ny, gdyż żony uwzględnia u gdyż uwz ględ wzgl nia ędni na pr a on na przykład zykł przykład małe ad mał m ałe instalacje inst e instal acje alac sektora s je sek ekto tora energetycznego. e ra enenerg etyc rget yczn znegego Odpowiednio O dpow o. Odp owie iedn dnio io zan zaniżony z iżon aniż ony y je jest st udz udział u iał dzia ł sektorów spoza ETS. Według KASHUE-KOBiZE na podstawie danych z 2005 roku emisja sektorów ETS była o ok. 17 MtCO2e niższa niż ta obliczona na podstawie danych dla poszczególnych sektorów (203 zamiast 220 MtCO2e). Źródło: Źród Źr ło: ódło Obliczenia : Ob licz Obli enia czen własne w ia wła łasn sne Banku Bank e Banku Światowego Świa u Św iato towe wego na po go na podstawie dsta pods tawi wie bazy e ba danych d zy dan ych anyc KLEMS h EU KLE K MS ( LEMS (dane dane (da dotyczące d ne dot otyc zące yczą produktywności p ce pro rodu dukt ktyw nośc ywno i ści se sekt ktor orów ów d sektorów dlala kra krajó jów krajów r w UE w rozozbi bici rozbiciu ciu u na wkł w kład ad pos wkład p oszc zcze lnyc zegó góln poszczególnych h sk ych łado skła dowywych składowych: : ka ch: pita kapi tału kapitału, łu, , pr prac acy, y, energii, pracy, energ energii ii, , surowców surowc suro wców ów i u sług usł ug (an usług ( ang. g. (ang. capital (K), labor (L), energy (E), materials (M) and service inputs (S)). Pakiet „3x20” dzieli sektory na dwie grupy oraz stawia przed gospodarką UE kilka celów. Cele w zakresie redukcji całkowitej wielkości emisji oraz udziału energii ze źródeł odnawialnych zostały przełożone na prawnie wiążące zobowią- zania, natomiast trzeci cel (dotyczący poprawy efektywności energetycznej) został ujęty jedynie jako ogólne zalecenie. Duże instalacje w sektorach energochłonnych objęte są unijnym systemem limitów i handlu emisjami ETS (ang. EU Emis- sions Trading Scheme, EU ETS, zob. Tabela 2). Sektory te – energetyka, przemysł ciężki oraz sektor paliwowy – określane są jako sektory „ETS”, podczas gdy wszystkie pozostałe określane są jako sektory „spoza ETS”, sektory nie objęte systemem ETS. W Polsce ok. 60% wielkości emisji CO2 w 2005 roku generowały sektory ETS (w porównaniu do ok. 40-procento- wego udziału w całej UE) (zob. Rysunek 13). Na sektory spoza ETS pakiet nakłada obowiązek ograniczenia wielkości emisji o 10% na poziomie całej UE w stosunku do 2005 roku. Powyższy cel dla całej UE przekłada się na krajowy cel dla strona 41 Polski pozwalający na wzrost emisji w sektorach spoza ETS o 14% (zob. Rysunek 14). Polska zobowiązała się również do osiągnięcia 15-procentowego udziału energii ze źródeł odnawialnych w końcowym zużyciu energii brutto do 2020 roku (z poziomu 7,5% w 2006 roku), w tym do 10-procentowego udziału biopaliw w zużyciu paliw na cele transportowe (ogólnego zużycia paliw).23 Rysunek R k 14. ysunek 14 C el Cele le w z zakresi akre k si redukcji duk ie red ji e kcji emisji mi isji ji ga zów ó ciepl gazów i larniianych h w ramach cieplarnianych hPPakietu aki kietu t „33x20” 20” UE „3x20” UE Uwaga: U wag Uwag P ga: Pro Protokół rot tokó tokó kół Kioto ł z Ki oto to pr ot p przewiduje zewi wid duje iduj możliwość je m ożli oż liwo żli wość ść w yk ykor orzy zy yst stan tani wykorzystania ia ia j ed edno dnost jednostek kr tek redukcji ed dukkcj emi emisji ji emisji j zt isji tytułu yt ytuł ułu łu re al ali lizac izacji ji j p realizacji projektów ro roj je jekt któ ów ów inny innych w innych k raj h kra jach ja krajach ( h (zozob b. Ram (zob. R amk Ramka ka ka 22) CDM ozn ). CDM 2). oznacacza oznacza M za Mecech ha hani Mechanizm nizm izm Czy C zyststeg Czystegoego Rozw o Ro ju (ang zwoj oju Rozwoju ( ang. Cl (ang. lean Clea Clean n De Deve vellopm lopmen Development t Me ent hani chan ch is ism) Mechanism); ); JI m); oznacza ozna ozna nacz cza cz Mechanizm Mech a Me chan ch an aniz iz izm Wspólnych Wspó m Ws póln pó lnyc lnych ych WdWdrożeń Wdro ro roże że żeń (ang. (ang ń (a ng. Jo ng. Joint Join int in Implementation). Impl t Implem pl em emenenta en tati ta ti tion on on)). Źród Źród ódłło: ło: Regu Źródło: R egul lacj la Regulacje cje je UE obli UE, obbli eni licz czen obliczenia ia wł ia w łasn łasne własne B e Baank nku Banku Świat ku Świ iatowe towego Światowego. go. Unijne cele w zakresie redukcji emisji są bardziej ambitne niż te określone w Kioto i będą zapewne wymagały od krajów członkowskich UE podjęcia większych starań, przeprowadzenia głębszych dostosowań sektorowych i zaan- gażowania większych środków. W odróżnieniu od celów Protokołu z Kioto, nie określono limitów na poziomie poszcze- gólnych krajów. Cele na poziomie poszczególnych krajów dotyczą tylko sektorów spoza ETS, natomiast cel w zakresie redukcji emisji dla sektorów ETS jest określony łącznie dla całej UE. W przypadku najważniejszego sektora ETS – energe- tyki – system aukcyjny będzie wprowadzany stopniowo od 2013 do 2020 roku, kiedy to wszystkie zezwolenia na emisję w ramach systemu ETS będą sprzedawane na aukcjach. Sektor lotniczy może zostać włączony do systemu ETS w 2011 23 Trzecia „20” z pakietu „3x20” – 20-procentowa redukcja pierwotnego zużycia energii w stosunku do poziomu prognozowanego na 2020 rok w scenariuszu bazowym (tj. poprawa efektywności energetycznej o 20%) – nie jest prawnie wiążąca. CELE REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH strona 42 ORAZ WYZWANIA DLA POLSKI roku. Pozostałe sektory przemysłowe objęte systemem ETS zostaną objęte pełnym systemem aukcyjnym do 2020 roku. Natomiast sektory szczególnie podatne na konkurencję ze strony producentów z krajów które nie zobowiązały się do re- dukcji emisji (ucieczka emisji, ang. carbon leakage24) będą miały czas na pełne włączenie do systemu aukcyjnego do 2027 roku. Ponadto, aukcje będą przeprowadzane w sposób otwarty. W ten sposób każdy operator instalacji objętej systemem UE będzie mógł nabyć uprawnienia do emisji w dowolnym kraju członkowskim. Szczegóły wdrożenia systemu ETS zostały przedstawione w Aneksie 125. Unijny Pakiet „3x20” przewiduje wykorzystanie zarówno systemu limitów i handlu emisjami na poziomie całej UE (ang. cap-and-trade approach), jak również możliwość wprowadzenia podatku z tytułu emisji CO2 (ang. carbon tax) na poziomie krajowym. System ETS dla energochłonnych, dużych instalacji jest systemem limitów i handlu emisjami, w którym wielkość emisji jest ustalana w drodze decyzji politycznej, a cena zostaje wyznaczona przez rynek. Cele w zakre- sie redukcji emisji dla sektorów objętych systemem ETS są ustalane na poziomie całej UE, a wielkość emisji w UE w 2020 roku będzie musiała być o 21% niższa niż w 2005 roku (Rysunek 15). W przypadku mniejszych instalacji oraz instalacji w mniej energochłonnych sektorach, każdy kraj członkowski powinien wyznaczyć dodatkowe narzędzia pozwalające na realizację zobowiązań w zakresie redukcji emisji na poziomie krajowym. Wiele krajów może rozważać wprowadzenie w tych sektorach podatku z tytułu emisji, co oznacza odgórne ustalenie ceny, zamiast ustalenia wielkości emisji. Zgodnie z Aneksem 226, Wybór między kontrolowaniem ceny a kontrolowaniem wielkości emisji jest decyzją polityczną, która powinna uwzględniać aspekty takie jak przejrzystość, koszty operacyjne (lub transakcyjne), społeczna akceptacja, efektyw- ność dynamiczna, wielkości dochodów i ich dystrybucja, oraz harmonizacja międzynarodowa. Ry Rysunek sune Rysu nek k 15. 15 Ce Cele na le n 2020 a 20 20 r rok ok d la Pol dla P Polski olsk ski i i UE, sekt sektory UE se ktor ory y ET ETS spoz spoza S i spozaa ET ETS ETS, S, w M MtCO tCO MtC O2e or oraz az % w s sto stosunku sunk tosu nku u do p poz poziomów ozio iomó móww z 2005 roku Ź Źród Źr ród Źródło: ódł ło: ło ło: UN UNFCCC, FCCC FC UNFC CC, CC , Ko K Komisja omi ja Eu isj E Euro Europejska, uro rope pejska p js ka, ka, ob obli obliczenia bli licz cz czen en eni ia ia wł własne wła łasn sne łasn B e Ba Banku ank nku ku Św Świ Ś Światowego. wia iato towe towe iat go g . wego W przyszłości aukcje w ramach systemu ETS będą dla Polski szansą uzyskania znacznych dochodów budżetowych. Wpływy z systemu ETS zwiększą dochody kraju członkowskiego proporcjonalnie do wielkości sprzedaży uprawnień do emisji w ramach jego systemu krajowego. Decyzje dotyczące wykorzystania tych wpływów będą podejmowane na pozio- mie krajowym, chociaż UE zachęca, aby przynajmniej połowa z nich była przeznaczona na „zielone“ inwestycje służące ochronie środowiska. Ponadto, UE zachęca, aby część tych wpływów służyła wsparciu krajów rozwijających się w ich adaptacji do zmian klimatu. Poziom przyszłych dochodów budżetowych pochodzących z aukcji systemu ETS w Polsce, po- dobnie jak w innych krajach, będzie odwrotnie proporcjonalny do udziału uprawnień do emisji przydzielanych bezpłatnie. 24 Do „ucieczki emisji” dochodzi, gdy ograniczenie wielkości emisji w jednym kraju jest niwelowane przez jej wzrost w innych krajach. Przykładowo, w przypadku gdy polityka w zakresie redukcji emisji w jednym kraju prowadzi do lokalnego wzrostu kosztów, może dojść do powstania przewagi handlowej w kraju stosującym niższe standardy w zakresie ograniczania emisji, i w rezultacie produkcja może przenieść się za granicę. 25 Aneks jest dostępny na stronie: www.worldbank.org/pl/lowemissionseconomy. 26 Aneks jest dostępny na stronie: www.worldbank.org/pl/lowemissionseconomy. strona 43 Ewentualne odstępstwa związane z modernizacją wytwarzania energii elektrycznej27 oraz przydział bezpłatnych upraw- nień do emisji proporcjonalnie zmniejszą wpływy z aukcji. Całkowity przydział uprawnień do emisji w latach 2013-2020 jest wstępnie szacowany na 1,8 miliarda ton CO2. Przyjmując założenie, że 50% uprawnień w latach 2013-2020 będzie przydzielanych bezpłatnie, pozostałe 900 milionów ton CO2 zostanie sprzedane na aukcji. Przy cenie wynoszącej 15 euro, która jest bliska cenie rynkowej uprawnień do emisji z przełomu maja i czerwca 2010 roku, wpływy z tytułu sprzedaży uprawnień w latach 2013-2020 przekroczyłyby 13 miliardów euro. Odpowiednio, jeśli cena byłaby wyższa, np. 25 euro, wpływy te wyniosłyby ponad 22 miliardy euro. Według wstępnych szacunków, w 2013 roku, stosując zapisy regulacji UE28, Polska będzie mogła sprzedać na aukcji uprawnienia do emisji 155 MtCO2, warte łącznie ponad 2 miliardy euro, przy cenie uprawnienia do emisji jednej tony wynoszącej 15 euro, lub nawet niemal 4 miliardy euro przy założeniu ceny na poziomie 25 euro. Kwoty te stanowią równowartość odpowiednio 0,8 i 1,3% prognozowanego PKB w 2013 roku, z zastrzeżeniem, że derogacje lub przydział bezpłatnych uprawnień zmniejszą wpływy z aukcji zasilające budżet. Taka dwoistość podejścia i segmentacja rynku emisji niosą jednak ze sobą pewne koszty. W zasadzie alokacja limitu uprawnień do emisji na poziomie całej UE między sektory objęte ETS i sektory spoza ETS, a następnie alokacja limitu dla sektorów spoza ETS na poszczególne kraje członkowskie nie musi oznaczać negatywnych konsekwencji dla efektywności z punktu widzenia kosztów, o ile zostanie zapewniony system handlu emisjami o szerokim zasięgu, obejmujący wszystkie sektory gospodarki. Jednak obecnie obowiązujące regulacje UE nie przewidują utworzenia takiego systemu. Prawdopo- dobnym skutkiem takiej segmentacji będzie zróżnicowanie krańcowego kosztu redukcji emisji między poszczególnymi źródłami emisji, co sprawi, że redukcja emisji na poziomie całej UE będzie dużo droższa niż w przypadku funkcjonowania systemu limitów i handlu emisjami o szerokim zasięgu dla całej UE, i w rezultacie będą miały miejsce znaczące przesu- nięcia ciężaru dostosowania między segmentami ETS i spoza ETS (Ramka 3). Regulacje UE przewidują co prawda pewną elastyczność w postaci redukcji emisji poza granicami UE poprzez projekty redukcji emisji realizowane w krajach trzecich w ramach Mechanizmu Wspólnych Wdrożeń (JI) oraz Mechanizmu Czystego Rozwoju (CDM), jednak tylko część redukcji emisji kraju członkowskiego może mieć źródło poza granicami EU, zgodnie z zasadami dodatkowości i suplementarno- ści.29 Zasady dotyczące wykorzystania jednostek redukcji emisji z tytułu projektów CDM są złożone, w skrócie, sektory spoza ETS mogą nabyć poza UE ok. jednej trzeciej, a sektory ETS – do jednej piątej wymaganej wielkości redukcji emisji (Rysunek 15). Kolejne potencjalne źródło dodatkowych kosztów to zastosowanie w ramach polityki klimatycznej UE wielu instru- mentów. Ustalenie jednocześnie limitów całkowitej wielkości emisji, wiążących celów wykorzystania energii ze źródeł odnawialnych oraz zaleceń dotyczących poprawy efektywności energetycznej zapewne poskutkuje powstaniem dodat- kowych kosztów w związku z tym, że regulacje te wzajemnie się nakładają i są sobie przeciwstawne. Jeśli dodatkowo, oprócz udziału energii ze źródeł odnawialnych i limitu całkowitej wielkości emisji, również cel w zakresie efektywności energetycznej stanie się wiążący, osiągnięty rezultat będzie jeszcze dalszy od rozwiązania efektywnego z punktu widzenia kosztów, w porównaniu do systemu handlu emisjami o szerokim zasięgu i prawdopodobnie spowoduje to dalszy wzrost kosztów. W układzie efektywnym, względny wkład ze strony energii ze źródeł odnawialnych oraz efektywności energe- tycznej powinien być wyznaczony przez siły rynkowe. 27 Odstępstwo (ang. derogation) jest zapisem w prawodawstwie UE, pozwalającym na większą elastyczność w stosowaniu prawa ze względu na szczególne okoliczności. W tym przypadku, zgodnie z regulacjami UE, istnieje możliwość przejściowego przydziału bezpłatnych uprawnień nowym elektrowniom, których budowa rozpoczęła się przed końcem 2008 roku, jako forma wsparcia modernizacji wytwarzania energii elektrycznej. 28 E. Smol (2010), Metodyka wraz z Przykładowym Obliczeniem „Limitu” Krajowej Emisji Gazów Cieplarnianych dla Polski na lata 2013-2020 (Dyrek- tywa EU ETS i Decyzja NON-ETS), KASHUE-KOBiZE. 29 Są to dwie istotne zasady dotyczące mechanizmów, w szczególności CDM, przewidzianych w ramach Protokołu z Kioto. Zgodnie z zasadą do- datkowości redukcja emisji wynikająca z realizacji projektów w ramach mechanizmów elastyczności powinna mieć charakter dodatkowy, co ma pozwolić uniknąć przyznawania jednostek za projekty, które i tak byłyby realizowane. Natomiast zasada suplementarności wymaga, aby wykorzy- stanie mechanizmów miało charakter uzupełniający dla działań na poziomie krajowym (ang. supplemental to domestic action), tj. zachowania pierwszeństwa projektów redukcji emisji realizowanych na poziomie krajowym przed uczestnictwem w projektach realizowanych za granicą. CELE REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH strona 44 ORAZ WYZWANIA DLA POLSKI Ramka 3. Nadmierne koszty wynikające z segmentacji rynku emisji Rysunek 16 obrazuje ryzyko związane z segmentacją unijnego rynku emisji wykorzystując (szacowane) zagregowane krzywe krańcowego kosztu redukcji emisji dla sektorów ETS i spoza ETS w 2020 roku. Całkowita redukcja emisji w 2020 roku odpowiada różnicy między wielkością emisji dla całej UE w scenariuszu bazowym a zakładanym limitem emisji (86% poziomu emisji w UE z 2005 roku, tj. redukcja emisji o 14%). System handlu emisjami o szerokim zasięgu pro- wadzi do ustalenia jednolitej ceny uprawnienia do emisji dla całej UE (τ*) na przecięciu krzywych krańcowego kosztu redukcji emisji C’ETS oraz C’nonETS. Efektywna alokacja obciążeń związanych z redukcją emisji między sektory ETS i spoza ETS (A*ETS i A*nonETS) zostanie wyznaczona endogenicznie przez jednolitą cenę uprawnienia do emisji τ*. Jeśli natomiast rynki ETS i spoza ETS nie są połączone w ramach systemu handlu emisjami, do osiągnięcia rozwiązania efektywnego konieczne jest, aby administracyjny rozdział wymaganej wielkości redukcji emisji między sektory ETS i spoza ETS w dro- dze wyznaczania limitów emisji dla każdego z segmentów dokładnie odpowiadał alokacji efektywnej z punktu widze- nia kosztów. Oznacza to jednak, że organ planujący UE musiałby dysponować doskonałą wiedzą dotyczące przyszłych efektywnych wielkości redukcji emisji, a także przyszłych krzywych krańcowego kosztu redukcji emisji dla sektorów ETS i spoza ETS. Jeśli krzywe krańcowego kosztu redukcji emisji przedstawione na wykresie (Rysunek 16) zostały oszaco- wane wystarczająco dokładne, w szczególności jeśli nachylenie krzywej dla sektorów spoza ETS jest znacznie większe, wówczas narzucony przez UE rozdział (ok. 60-procentowy udział w całkowitej redukcji emisji ze strony sektorów ETS oraz ok. 40-procentowy udział sektorów spoza ETS), przedstawiony jako ĀETS and ĀnonETS, jest nieefektywny. Stratę efektywności przy zróżnicowanym mechanizmie ustalania ceny uprawnienia do emisji w obu segmentach (przy krań- cowym koszcie redukcji emisji w sektorach spoza ETS, τnonETS, znacznie przekraczającym krańcowy koszt dla sektorów ETS, τETS) obrazuje zacieniony obszar. Ponadto, polityka w ramach której funkcjonowałoby co najmniej 28 różnych cen uprawnień do emisji (jedna dla sektora ETS oraz po jednej dla sektorów spoza ETS w każdym kraju członkowskim UE), przyczyni się do dalszego wzrostu dodatkowych kosztów. Rysunek R k 16. ysunek 16 UUtrata trata ef efektywności fek ktywnoś i na rynku ści ku emisji rynk isji emi ji Ź Źród Źr ród ódł ło: Bö ło Źródło: Böhringer, öhr hri hrin inge inge ger C., r, C., , A. A Löschel, Lö ösc schhel, U. he Mo Moslslen e er U. Moslener,e , and an a d T.F. F. Rutherford T.F Rut Rut uth herf herfor for ( (2009), o d (2 009) 00 9) 9),, EU U Climate Cli lima ma ate P olic ol Policy icy Up Up to 20 to 020 0: An 2020: An Economic Eco Eco cono omi no ic Im- mic Im Im pact p pa tA ct Assessment, ss Ass sses essm essm smen ent, Ene ent Energy E nerg ne rg Economics Econ gy Ec E onom con om omiics 31 ic ics 31, 295–305. 295 , 29 305 5–30 5. Na pierwszy rzut oka wydaje się, że Polska jest bliska spełnienia unijnego celu 20-procentowej redukcji całkowitej wielkości emisji do 2020 roku w stosunku do poziomu z 1990 roku. Ze względu na brak celu w zakresie całkowitej redukcji emisji na poziomie krajowym, mierzenie dystansu do pokonania do 2020 roku ma jedynie charakter hipotetyczny. Można to robić przy założeniu, że redukcja emisji w przypadku Polski powinna być zgodna z zakładaną 20-procentową redukcją emisji w skali całej UE w odniesieniu do 1990 roku. W 2007 roku wielkość emisji gazów cieplarnianych w Polsce strona 45 była o 12% niższa niż w 1990 roku (Rysunek 17). Aby do 2020 roku osiągnąć cel redukcji emisji o 20% Polska musiałaby ograniczyć emisję o dodatkowe 35 MtCO2e, tj. o 9% w stosunku do poziomu z 2007 roku. Jednak w związku z faktem, że imponujące osiągnięcia na tym polu w latach 90-tych wynikały z restrukturyzacji polskiej gospodarki, pojawia się trudne pytanie, czy w przyszłości poprawa efektywności i zmiana struktury gospodarki mające obecnie miejsce, przeważą nad rosnącym popytem na energię generowanym przez wzrost gospodarczy. R ysunek Rysunek 17 Hi k 17. storyczna t Historyczna wi wielkość ielk lkość ść emi sji ji gazów isji ó cieplarnianych gazów ciepl i larni ianych h w Polsce l Polsce (hi (hipot tet tyczny) ) cel oraz (hipotetyczny) l dl dla P Polski lski ol 2020 ki na 20 rok 20 r k ok 600 500 -20% w por. do 1988 -12% w por. 1990 400 -20% w por. 1990 MtCO2e 300 564 454 200 399 363 100 0 1988 (rok bazowy Prot. 1990 2007 2020 (przy zał. z Kioto) spełnienia celów EU) Ź Źród Źr ród Źródło: ódł ło: ło ło: UN UNFCCC, FC FCCC UNFC CC, CC , Ko K Komisja omi ja Eu isj E Euro Europejska, uro rope p js pe ka, jska ka, ob obli obliczenia bli licz cz czen en eni ia wł ia własne wła łasn sne łasn B e Ba Banku ank nku ku Św Świ Ś Światowego. wia iato towe iatowego wego g . Jeszcze większym wyzwaniem dla Polski wydaje się cel dotyczący wykorzystania energii ze źródeł odnawialnych. Zgodnie z dyrektywą w sprawie wykorzystania energii ze źródeł odnawialnych, UE zobowiązała się do zwiększenia udziału energii ze źródeł odnawialnych w końcowym zużyciu energii z 8,7% w 2005 roku do 20% w 2020 roku, Polska natomiast do podwojenia tego udziału z 7,5% w 2006 roku do 15% w 2020 roku. W porównaniu do innych krajów członkowskich UE cel ten nie wygląda na przesadnie ambitny (Rysunek 18). Jednak postęp odnotowany w tej dziedzinie w Polsce w ostat- nich latach był stosunkowo niewielki, z udziałem energii ze źródeł odnawialnych w końcowym zużyciu energii rosnącym z 2,3% w 1992 roku do 6,5% w 2000 roku, oraz jedynie 7,5% w 2006 roku. Ponadto, wykorzystanie energii ze źródeł odnawialnych jest w Polsce w małym stopniu zdywersyfikowane. Dominujący jest udział biomasy, podczas gdy wykorzy- stanie innych źródeł, tj. hydroenergetyka, energetyka wiatrowa, energetyka słoneczna oraz energetyka geotermalna nie były rozwijane (Rysunek 19). Rysu Rysune nek Rysunekk 18. 18 Ud Udzi Udział ział ene energii ał energ rgii ii z ze źród źródeł e źródeł eł od odna odnawialnych nawi wial alny nych ch Ry Rysu Rysunek sune nek 19 Ud k 19. Udział ział Udzi ał e ene energii nerg ii z rgii zee źr źród źródeł ódeł odn eł o dna awi awialnych wial alny ch w kra- nych kra- kra w końcowym zużyciu energii jowym zużyciu energii brutto w 2007 roku 49 2006 Luka w porównaniu do celu na 2020 rok Biomasa Hydroenergetyka Energetyka wiatrowa 50 Energetyka słoneczna Energetyka geotermalna 45 42 8 38 40 7 34 35 31 30 6 1,5 1,1 30 24 25 25 23 23 5 0,2 % 25 20 20 18 18 17 20 16 16 4 % 15 14 13 14 13 13 15 13 15 11 10 3 5,4 5,6 10 4,8 2 5 0 1 EE ES Polska EL NL HU LV PT LT IT IE LU SE FI AT DK RO SI FR EU 27 BG DE SK CZ CY BE MT UK 0 EU27 EU10 Polska U Uwag Uw Uwaga: wag aga: Na kr a: Na k krajowe raj ajow owe jow zuż zużycie e zu życi ży cie ie en ener energii ergi gii b brutto ii br utt tto rut s to skł składa kład ada się da si zuż zużycie ię zużyci ży cie ie en ener energii ergi gii prze przez ii przez ze z se sekt sektor kt ktor e energetyczny ne nerg or ene etyc tyc rgetyczn zn zny potrzeby y na p otrz trzeb ot by wł eby włas własne, łas asne ne, ne stra straty tra , stratty ty wy nik wyni kają kające wynikającece z dystrybucji d dys ystr ybuc tryb ji i przetwarzania bucji prz p rzet etwa warz ania rzan e ene nerg rgii ia energii ii oraz o ora raz zuży z zużyci cie zużyciee energii en ener gii ergi prze i pr zez przez z od odb dbior biorcó ców odbiorców końcow końc owyc w końcowych ych h (końcowe (k (koń ońco cowe z zuż użyc ycie we zużycie ie energii). e ene rgii nerg ). ii) Źródło: Źród Źród ódłło: Komisja K ło: Koomiisj ja Euro Europejska, Europe p js pe ka, ob jska, obliczenia obli bli licz czen eni ia wł ia własne w łasne łasn Banku B e Ba ank nku Światowego. Ś wiato ku Świ wego iatowe g . go CELE REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH strona 46 ORAZ WYZWANIA DLA POLSKI Poprawa efektywności energetycznej jest często brana pod uwagę jako dobry punkt wyjścia przy rozważaniu moż- liwości ograniczenia emisji gazów cieplarnianych, jednak realizacja tego programu nie jest łatwa. Jest ona często postrzegana jako rozwiązanie przynoszące same korzyści, które są osiągane stosunkowo szybko i przy niższych nakładach ponoszonych z góry. Jednak znaczna część tego potencjału pozostaje niewykorzystana ze względu na liczne bariery w in- westowaniu w efektywność energetyczną: zbyt niskie krajowe ceny energii, niewystarczający poziom wiedzy o właści- wych technologiach, zbyt mała liczba dostawców produktów i usług oraz ograniczenia finansowe. Skuteczna interwencja w dziedzinie efektywności energetycznej jest połączeniem instrumentów o charakterze rynkowym (pozwalających na uzy- skanie poprawnych sygnałów cenowych) oraz regulacji (wspierających zmiany w sposobie funkcjonowania i zachowania podmiotów gospodarczych). Jedynie połączenie obu tych składowych pozwala na ich spójne działanie – regulacje same w sobie nie przyniosą efektu bez odpowiedniego mechanizmu ustalania ceny energii. Przejście do gospodarki o charakterze niskoemisyjnym może również stanowić szansę dla Polski. W miarę jak rosną- ca liczba regionów i krajów będzie przyjmowała cele w zakresie redukcji emisji, będzie rósł popyt na produkty i procesy charakteryzujące się niższą emisją gazów cieplarnianych. Na tym rosnącym rynku czystych technologii kluczową kwestią będzie innowacyjność, obejmująca fachową wiedzę i wyposażenie związane z nowymi osiągnięciami w takich obszarach jak: wykorzystanie energii ze źródeł odnawialnych (w szczególności energetyka wiatrowa, energetyka słoneczna, wykorzy- stanie biomasy, hydroenergetyka oraz biopaliwa), silniki elektryczne i niskoemisyjny transport, energooszczędne oświetle- nie i urządzenia oraz zrównoważone budownictwo ekologiczne. Duża część czystych technologii – czysta energia – kon- centruje się w sektorze energetycznym, obecnie stanowiącym główne źródło emisji. W związku z tym, że jak powszechnie wiadomo sektor prywatny z własnej inicjatywy na ogół nie inwestuje w wystarczającym stopniu w badania i rozwój (R&D), rządy krajów, takich jak Polska, które wcześniej podejmują działania w zakresie redukcji emisji, powinny rozważyć czy ak- tywne wsparcie badań z zakresu czystych technologii nie mogłoby być jednym z ważnych narzędzi polityki gospodarczej. Powyższy opis celów stojących przed Polską w zakresie ograniczania emisji oraz niektórych złożonych problemów stojących przed polską polityką gospodarczą stanowi ważny wstęp do bardziej kompleksowej oceny możliwości wejścia polskiej gospodarki na ścieżkę niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego. Trzy kwestie są w tym obrazie szcze- gólnie istotne i będą one przedmiotem uwagi w następnych częściach tego raportu: • Zastosowanie dla zobowiązań wynikających z Protokołu z Kioto roku bazowego sprzed okresu transformacji polskiej gospodarki sprawił, że cele do osiągnięcia przez Polskę do 2012 roku w zakresie redukcji emisji, już same w sobie mało ambitne, stanowią nieznaczne wyzwanie. Wybór roku bazowego ma wpływ na to czy ustalone cele (często wyrażone w procentach redukcji emisji) są rygorystyczne. Jednak jeszcze bardziej istotna dla oszacowania wielkości dostosowania koniecznego do osiągnięcia celów w zakresie ograniczenia emisji jest kwestia ustalenia scenariusza bazowego, tj. prawdopodobnego rozwoju gospodarki przy braku ograniczeń wynikających z polityki klimatycznej. • Pomimo niewielkich postępów w negocjacjach w ramach UNFCCC, z punktu widzenia polskiej polityki gospodarczej, istotna jest dokładna analiza, na ile ambitniejsze cele w zakresie ograniczania emisji będą stanowić wyzwanie dla polskiej gospodarki. • W miarę wdrażania unijnego pakietu „3x20”, wraz z jego złożonym zbiorem nakładających się wzajemnie regulacji, pojawia się pytanie o konsekwencje niezbędnych dostosowań dla polskiej gospodarki. strona 47 c. PAKIET MODELI DO OCENY MOŻLIWOS ´ CI REDUKCJI EMISJI PAKIET MODELI strona 48 DO OCENY MOŻLIWOŚCI REDUKCJI EMISJI W odniesieniu do kwestii przedstawionych w poprzednim rozdziale, połączyliśmy analizy inżynierskie i sektorowe oraz modelowanie makroekonomiczne tworząc pakiet modeli, który pozwoli na rozszerzoną analizę możliwości ograniczenia emisji, obejmującą również ich wpływ na wzrost gospodarczy oraz wielkość produkcji i zatrudnienie w poszczególnych sektorach. Mając na celu oszacowanie makroekonomicznych i fiskalnych skutków realizacji polityki ograniczania emisji gazów cieplarnianych w Polsce, stworzyliśmy pakiet innowacyjnych narzędzi analitycznych, pozwala- jących na badanie potencjalnych możliwości redukcji emisji nie tylko z perspektywy zazwyczaj stosowanego inżynierskie- go podejścia od szczegółu do ogółu (ang. bottom-up), ale także z wykorzystaniem modeli makroekonomicznych, które łączą się bezpośrednio z rozwiązaniami technicznymi oszacowanymi w ramach podejścia inżynierskiego. W naszej pracy korzystaliśmy z istniejących badań dotyczących niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego przeprowadzonych dla innych krajów, w szczególności pozostałych sześciu raportów dotyczących niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego powsta- łych przy wsparciu Banku Światowego (dla Brazylii, Chin, Meksyku, Indii, Indonezji oraz Republiki Południowej Afryki).30 W pierwszym kroku inżynierski model, obejmujący gruntowną analizę sektora wytwarzania energii, pomógł zidentyfi- kować efektywne z punktu widzenia kosztów sposoby redukcji emisji. W następnym kroku, wykorzystując rozbudowa- ny, wielosektorowy dynamiczny stochastyczny model równowagi ogólnej (ang. dynamic stochastic general equilibrium, DSGE) przeanalizowano wpływ na gospodarkę poszczególnych metod redukcji emisji, zidentyfikowanych w ramach mo- delu inżynierskiego. Wpływ wdrażania polityki klimatycznej UE na polską gospodarkę przeanalizowano z wykorzystaniem wielosektorowego, multiregionalnego modelu równowagi ogólnej (ang. computable general equilibrium, CGE), zawie- rającego hybrydowe, bottom-up i top-down, ujęcie sektora wytwarzania energii. W ostatnim kroku opracowano alter- natywne, inżynierskie podejście do sektora transportu, co pozwoliło na dokładniejszą analizę tego kluczowego sektora. Łącznie, powyższy pakiet modeli przynosi szereg spostrzeżeń odnośnie tego, jak Polska mogłaby, w możliwie najlepszy sposób, zmierzać w kierunku realizacji scenariusza niskoemisyjnego rozwoju. Raporty dotyczące niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego przygotowane dla innych krajów z reguły polegały na szczegółowych analizach sektorowych bottom-up, często uzupełnianych odrębnym odgórnym modelowaniem makroekonomicznym; wydawało się zatem, że kolejnym krokiem metodologicznym powinna być pełna integracja obu tych podejść w ramach jednego modelu. Analizy sektorowe mogą być źródłem specyficznych dla danego kraju rekomendacji, dotyczących działań na poziomie poszczególnych sektorów lub podsektorów, natomiast modelowanie ma- kroekonomiczne zapewnia zachowanie spójności w zakresie prognozowanych dla poszczególnych sektorów wskaźników wzrostu, popytu na energię oraz innych kluczowych zmiennych. Takie podejście przyjęto w raporcie Banku Światowego dla Meksyku, obejmującym z jednej strony szczegółowe analizy na poziomie sektorów i podsektorów (dotyczące wytwa- rzania energii elektrycznej, sektora paliwowego, końcowego wykorzystania energii, transportu oraz rolnictwa i leśnictwa), a z drugiej stosunkowo proste modelowanie makroekonomiczne skoncentrowane na popycie na energię.31 Raport opra- cowany przez UK Committee on Climate Change (2008) jest dobrym przykładem zastosowania tych dwóch wzajemnie uzupełniających się podejść, przy wykorzystaniu bardziej wyrafinowanego modelowania makroekonomicznego.32 Kiedy rozpoczynaliśmy prace nad tym raportem naszym celem było stworzenie modelu łączącego analizę inżynieryjną i makro- ekonomiczną. Doszliśmy jednak do wniosku, że im bardziej kompleksowy jest model, tym bardziej musi on być skompli- kowany, i tym bardziej prawdopodobne jest, że stanie się on „czarną skrzynką”, której działanie jest zrozumiałe jedynie dla jej twórców. Długi horyzont czasowy tego typu modelowania – wynoszący 10 czy 20 lat – zwiększa jeszcze stopień niepewności. Z tego względu, w pracach nad tym raportem zwróciliśmy się w kierunku bardziej elastycznego podejścia, polegającego na stworzeniu pakietu modeli dostosowanych do konkretnych scenariuszy i zagadnień sektorowych, które chcieliśmy oszacować, oraz dostępności danych. Mieliśmy nadzieję, że przyjęcie takiego zdywersyfikowanego podejścia pomoże nam skierować uwagę nie tylko na końcowe wnioski, ale również na założenia i mechanizmy, które do nich doprowadziły. Innymi słowy, istotą modelowania powinno być wskazywanie prawidłowości, a nie konkretnych wyników. W celu oszacowania wpływu ograniczania emisji CO2 na gospodarkę, wykorzystując dostępne dane i istniejące już modele, stworzyliśmy trzy (i pół) wzajemnie uzupełniające się i powiązane modele dla Polski. Najbardziej znanym spośród nich jest zapewne szeroko wykorzystywana krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (ang. Marginal Abatement Cost, MAC), która dostarcza prostego, dość zgrubnego uszeregowania technicznych moż- liwości ograniczania emisji gazów cieplarnianych według sektorów, na podstawie wartości bieżącej netto związanych z nimi kosztów i oszczędności z tytułu każdej niewyemitowanej tony ekwiwalentu CO2. Następnie, stworzyliśmy dwa 30 Zob. dokumenty na stronie internetowej ESMAP (Energy Sector Management Assistance Program) http://www.esmap.org/esmap/node/69. 31 Johnson, Todd M., Feng Liu, Claudio Alatorre, and Zayre Romo, eds., (2008), Mexico Low-Carbon Study, World Bank (December). 32 Committee on Climate Change, Building a low-carbon economy - the UK’s contribution to tackling climate change, December 2008. strona 49 różne modele makroekonomiczne, dynamiczny stochastyczny model równowagi ogólnej (DSGE) oraz model równowagi ogólnej (CGE), oba będące standardowymi narzędziami do oceny oddziaływania na gospodarkę.33 Model MEMO (ang. Macroeconomic Mitigation Options), model DSGE dla Polski uwzględniający rozbudowany sektor energetyczny oraz emi- sję gazów cieplarnianych, pozwala na oszacowanie makroekonomicznych skutków metod redukcji emisji analizowanych w ramach krzywej MAC. Model ten jest połączony z krzywą MAC za pośrednictwem modułu mikroekonomicznych decyzji inwestycyjnych (ang. Microeconomic Investment Decisions, MIND), który pozwala na wybór optymalnej grupy rozwiązań w ramach sektora energetycznego. Model ROCA (ang. Regional Options of Carbon Abatement) jest dostosowanym do warunków polskich modelem CGE, pozwalającym na analizę skutków polityki energetycznej i polityki ograniczania emisji gazów cieplarnianych. Model ten pozwala na analizę wdrażania unijnego pakietu „3x20” w kontekście różnych scena- riuszy polityki światowej, ze szczególnym naciskiem na odziaływania zwrotne ze strony rynków światowych (ang. inter- national spillovers).34 Wreszcie ostatnie „pół” modelu to szczegółowe podejście sektorowe do transportu drogowego, sektora o najszybszym wzroście wielkości emisji, kluczowego z punktu widzenia zobowiązań Polski w ramach unijnego pakietu „3x20” (jako sektora spoza ETS). Podejście to wykorzystuje unijny model transportowo-środowiskowy TREMO- VE,35 zaktualizowany o najnowsze informacje i zamierzenia w dziedzinie rozwoju polityki, oznaczony tutaj jako model TREMOVE Plus. Wszystkie trzy (i pół) modele wykorzystują bardzo podobne scenariusze bazowe (ang. business-as-usual, BAU). W ramach ograniczeń narzuconych przez dostępne dane, scenariusze te są wykorzystywane jako punkt odniesie- nia do oszacowania skutków zmian polityki (zostały szczegółowo omówione w następnym rozdziale). Poniższy rysunek (Rysunek 20) przedstawia przegląd zastosowanych metod modelowania, opisane bardziej szczegółowo w dalszej części tego rozdziału. 33 Wśród modeli top-down, spotyka się często nieco sztuczny podział na ekonometryczne keynesowskie modele popytowe oraz modele CGE. Wśród często przytaczanych, chociaż nieuzasadnionych argumentów mających świadczyć o niskiej wartości informacyjnej modeli CGE, wymienia się potrzebę kalibracji tego typu modeli (co oznacza, że brak im empirycznych dowodów) oraz to, że nie da się w nich ująć nierównowag (takich jak bezrobocie czy niepełne wykorzystanie mocy produkcyjnych) ani dostosowania dynamicznego. Z kolei ekonometrycznym modelom keynesowskim zarzuca się często brak podstaw mikroekonomicznych. Zarzuty te nie biorą pod uwagę znacznego postępu w przezwyciężaniu tych istotnych nie- doskonałości, jaki miał miejsce w ciągu ostatnich dwóch dziesięcioleci. Jeśli chodzi o wybór solidnego i elastycznego narzędzia do analizy polityki klimatycznej na poziomie całej gospodarki, wiele argumentów przemawia za zastosowaniem modeli CGE albo DSGE, które stały się standardowymi narzędziami do oceny oddziaływania na gospodarkę. 34 Model MEMO dopuszcza możliwość finansowania inwestycji w sektorze energetycznym przez sektor prywatny lub sektor publiczny, a także wybór sposobu dostosowania: poprzez zmniejszenie transferów socjalnych lub spożycia publicznego lub wyższe podatki, np. podatek od towarów i usług lub pośredni podatek z tytułu emisji CO2. Model ROCA zakłada, że spożycie publiczne pozostaje bez zmian, a dostosowanie następuje po stronie podatków. Kluczowe zmienne egzogeniczne tych modeli obejmują przyszłe ceny uprawnień do emisji CO2 oraz ceny paliw kopalnych, które mają wpływ zarówno na strukturę źródeł wytwarzania energii elektrycznej, jak i na skutki makroekonomiczne. W obu modelach Polska jest ujęta jako mała otwarta gospodarka z dostępem do programów offsetowych (ang. external offset, gdzie programy redukcji emisji realizowane za granicą, jako forma rekompensaty za emisję w kraju) – zarówno CDM jak i JI w zakresie przewidzianym w ramach polityki UE. 35 TREMOVE jest modelem do oceny polityki transportowej i w zakresie ochrony środowiska w krajach UE. Akronim pochodzi od wcześniejszych wersji modeli transportowych dla UE, ang. traffic and emissions motor vehicle model. PAKIET MODELI strona 50 DO OCENY MOŻLIWOŚCI REDUKCJI EMISJI Rysunek 20. Pakiet modeli do analizy niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego w Polsce. •Obejmujący wiele regionów CGE (międzynarodowe oddziaływania pośrednie, uwzględnione zakłócenia funkcjonowania rynku, mieszane ujęcie sektora wytwarzania energii) •Sprawdzony model, zastosowany dla Polski •Skutki pakietu „3x20” UE •8 sektorów + 5 podsektorów energetycznych •Polska, pozostała część UE, inne kraje uprzemysłowione, kraje rozwijające się Krzywa Model ROCA MacroMAC •Model TREMOVE (transport drogowy) •2 scenariusze •Dynamiczny stochastyczny (DSGE) Model •Pasażerski, towarowy (endogeniczny wzrost, cykl koniunkturalny) MEMO •Model dla Polski z rozbudowanym sektorem energetycznym i polityką klimatyczną •Makroekonomiczne skutki Krzywa Model redukcji emisji MicroMAC TREMOVE •11 sektorów •Polska, reszta UE Plus •Jednostkowy koszt redukcji emisji (koszt NPV na 1 tonę CO 2 e) •~120 metod redukcji emisji •10 sektorów Źró Źródło: ródł ódł dło: o: Ban Bank B an ank k Św Świ Ś Światowy. wia iato towy iato y. wy Krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (ang. Microeconomic Marginal Abatement Cost, MicroMAC) pozwala na uszeregowanie ok. 120 metod redukcji emisji według związanego z ich wykorzystaniem kosztu netto. Dla ponad 200 rozwiązań technicznych tj. metod redukcji emisji gazów cieplarnianych w 10 największych sektorach gospodarki zostały przeanalizowane związane z ich wykorzystaniem koszty i potencjał redukcji. Następnie ogra- niczono tę listę do zestawu 120 metod najbardziej istotnych dla Polski. Lista ta zawiera takie sposoby redukcji emisji jak spadek udziału energii pochodzącej z elektrowni węglowych na rzecz elektrowni jądrowych oraz wprowadzenie stan- dardów w zakresie efektywności energetycznej dla nowo powstających budynków mieszkalnych. Jako punkt odniesienia do oceny skutków redukcji emisji w przyszłości stworzyliśmy scenariusz bazowy. Następnie, korzystając z doświadczeń globalnych, obejmujących szeroki katalog technologii i działań, stworzonodługą listę metod redukcji emisji. Dla każdej z nich oszacowano związane z jej wykorzystaniem koszty i potencjał redukcji emisji w Polsce. Dla każdej metody powstały szczegółowe szacunki „oddolne”. Szczególnie dużo uwagi poświęcono możliwościom i ograniczeniom w ramach sektora wytwarzania energii. Nie braliśmy pod uwagę żadnej metody redukcji, która wymagałaby znaczących zmian w sposobie życia społeczeństw. Koszty nie uwzględniają kosztów transakcyjnych, podatków, dotacji, taryf gwarantowanych ani innych narzędzi polityki państwa. Przy wyznaczaniu wartości bieżącej netto, przyjęto wolną od ryzyka stopę procentową w wyso- kości 4%. Po trzecie, analizowane metody redukcji emisji zostały uszeregowane według kosztów, a następnie połączone w jedną zbiorczą krzywą, krzywą krańcowego kosztu redukcji emisji. Takie narzędzie prezentacji wyników niesie ze sobą strona 51 bogactwo informacji i pozwala na przekształcenie ogólnego celu w zakresie redukcji emisji na szczegółowe, konkretne rozwiązania w ramach poszczególnych sektorów. Krzywe MicroMAC należy jednak odczytywać z pewną ostrożnością – mimo ich pozornej prostoty, są one w dużym stopniu zależne od przyjętych założeń, w tym przyjętego scenariusza bazo- wego, kosztów i potencjału redukcji związanych z wykorzystaniem każdej z analizowanych technologii oraz odpowiedniej stopy procentowej. Model MEMO (Macroeconomic Mitigation Options) jest rozbudowanym modelem DSGE dla Polski, uwzględniają- cym sektor energii oraz emisję gazów cieplarnianych. Wcześniejsza wersja tego modelu, nie uwzględniająca elemen- tów związanych ze zmianami klimatu, jest znana wśród polskich ekonomistów i osób odpowiedzialnych za politykę go- spodarczą, i była już wykorzystywana do analiz dotyczących na przykład efektów przystąpienia do unii monetarnej.36 Jest to model rozbudowany, obejmujący ponad 2000 zmiennych (w porównaniu do typowych modeli DSGE, w których liczba zmiennych nie przekracza 200). Wersja modelu dostosowana do potrzeb analizy redukcji emisji gazów cieplarnianych korzysta z baz danych pochodzących z Głównego Urzędu Statystycznego, EUROSTATu oraz bazy EU KLEMS37, wykorzy- stuje rok 2006 jako rok bazowy, i obejmuje 11 sektorów (rolnictwo i przemysł spożywczy; przemysł lekki; przemysł ciężki; przemysł wydobywczy i paliwowy; energetykę; budownictwo; handel; transport; usługi finansowe; sektor publiczny oraz pozostałe usługi). Jest to model gospodarki otwartej, w której dochodzi do wymiany towarów z zagranicą (pozostałe kra- je UE). Szczególną uwagę poświęcono gospodarce realnej. Rynek pracy charakteryzuje konkurencja niedoskonała, w ra- mach której zarówno poszukiwanie pracy, jak i znalezienie pracowników wiąże się z kosztami, płace ustalane są w drodze negocjacji, i występuje bezrobocie. Występuje rozbudowana struktura podatkowa (uwzględniająca podatek dochodowy od osób prawnych i osób fizycznych, podatek od towarów i usług oraz inne podatki, jak na przykład od nieruchomo- ści). Wydatki sektora publicznego obejmują spożycie publiczne, inwestycje, oraz transfery do gospodarstw domowych. Produkcja obejmuje pełen bilans przepływów międzygałęziowych dla kapitału, pracy, energii i surowców. Emisja gazów cieplarnianych powstaje jako produkt uboczny, w oparciu o ilość zużytej energii i energochłonność danego sektora (Zob. Załącznik 1 zawierający szczegółowy opis modelu). Symulacje przeprowadzone z wykorzystaniem modelu MEMO pozwoliły na oszacowanie makroekonomicznych skutków metod ograniczania emisji tworzących krzywą MAC. Kalibracji modelu dokonano wykorzystując najnowsze dostępne dane dla Polski i jedynie niewielka liczba parametrów jest egzogeniczna, ustalana poza modelem na podsta- wie badań empirycznych. Model umożliwia symulację cyklicznego charakteru danych przy wykorzystaniu zaledwie czte- rech szoków. Rozważono cztery formy finansowania – sposoby domknięcia modelu (dostosowanie spożycia publicznego, transferów socjalnych, podatku od towarów i usług oraz podatku dochodowego od osób fizycznych). W ramach modelu, który generuje wyniki w 5-letnich przedziałach czasu do 2030 roku, można oszacować wpływ metod redukcji emisji na szeroki wachlarz zmiennych makroekonomicznych w ramach poszczególnych sektorów, w tym na wielkość produkcji, zatrudnienie, poziom emisji, poziom zamożności gospodarstw domowych oraz poziom dochodów i wydatków budże- towych. Taka konstrukcja pozwala na dynamiczne oszacowanie makroekonomicznych skutków metod redukcji emisji analizowanych w ramach krzywej MicroMAC, a także umożliwia graficzną prezentację wyników – w postaci makroeko- nomicznej wersji krzywej MicroMAC. Ta uproszczona mapa wyników pomaga zobrazować główne wnioski z modelu MEMO. Sam model jest zarówno bardzo elastyczny jak i szczegółowy, rozbudowany, dosyć trudno przystępny nawet dla zawodowego ekonomisty. Kluczową, nowatorską cechą modelu MEMO jest stworzenie metody pozwalającej na jego połączenie z krzywą MicroMAC, za pośrednictwem modułu mikroekonomicznych decyzji inwestycyjnych (MIND). Moduł MIND pozwala na przekształcenie metod redukcji emisji z krzywej MicroMAC w sposób umożliwiający ich analizę w ramach modelu MEMO. Każda metoda opisana jest przez dwa 20-letnie szeregi czasowe (obejmujące lata 2010-2030), odzwierciedlające oczekiwane nakłady inwestycyjne i koszty operacyjne oraz przychody związane z wykorzystaniem danej metody. Szeregi te uwzględniają założenia technologiczne, takie jak zakres inwestycji w technologie redukcji emisji oraz wynikające z ich wykorzystania koszty lub oszczędności operacyjne. Wykorzystywany zbiór danych, pochodzący z analizy inżynierskiej, był następnie uzupełniany i aktualizowany przy wykorzystaniu danych makroekonomicznych pochodzących z EUROSTATu. W szczególności, dla każdej metody redukcji emisji z krzywej MicroMAC oszacowano prognozowaną redukcję emisji ga- zów cieplarnianych, możliwą do osiągnięcia w przypadku wykorzystania danej metody. Następnie, stosując optymalizację 36 IBS (2008) “Assessing Effects of Joining Common Currency Area with Large-Scale DSGE model: A Case of Poland”, IBS Working Paper #3/2008, Institute for Structural Research, Warsaw, http://ibs.org.pl/publikacja/Effects_of_Joining_Common_Currency. 37 Baza danych dla krajów UE wykorzystywana do analizy produktywności w rozbiciu na wkład poszczególnych składowych: kapitału, pracy, energii, surowców i usług. PAKIET MODELI strona 52 DO OCENY MOŻLIWOŚCI REDUKCJI EMISJI wielokryterialną w ramach modułu MIND wyznaczono możliwości redukcji emisji, które są stosunkowo tanie, charaktery- zują się znacznym potencjałem redukcji emisji i są technicznie możliwe. W ramach modułu MIND stworzono siedem pakietów metod poddawanych następnie dalszej analizie, w tym zoptymalizowany pakiet rozwiązań w ramach sektora energetycznego. Każdą metodę redukcji z krzywej MicroMAC moduł MIND przypisuje do jednej z siedmiu kategorii: (1) działania w rolnictwie, (2) wykorzystanie technologii wychwy- tywania i składowania dwutlenku węgla (ang. carbon capture and storage, CCS)38 w przemyśle oraz konserwacja sieci przesyłowych, (3) optymalizacja procesów chemicznych, (4) poprawa efektywności energetycznej, (5) poprawa efektyw- ności paliwowej, (6) poprawa efektywności mieszanej energetyczno-paliwowej oraz (7) niskoemisyjne wytwarzanie energii (inwestycje w sektorze energetycznym). O ile pierwsze sześć grup działań wybrano w drodze sektorowej analizy inzynieryj- nej, skład ostatniej i najważniejszej grupy (dotyczącej sektora energetycznego) wyznaczono endogenicznie w ramach mo- dułu MIND. Przeprowadzona optymalizacja polegała po pierwsze, na wyznaczeniu wartości bieżącej netto wybudowania nowej elektrowni każdego typu. Następnie, obliczono wysokość rządowej dotacji niezbędnej do zrównania tej wartości bieżącej netto z wartością bieżącą netto wybudowania tradycyjnej elektrowni węglowej, biorąc pod uwagę ograniczenia wynikające z ogólnego celu w zakresie redukcji emisji w ramach sektora energetycznego (według danych sektorowych redukcja ta wynosi ok. 50% w stosunku do scenariusza bazowego). W ostatnim kroku wyznaczono najtańszą technicznie możliwą strukturę wytwarzania energii, uwzględniając wszystkie ograniczenia technologiczne (takie jak ograniczona do- stępność danej technologii), możliwości wytwarzania energii (tj. poziom zużycia energii ze scenariusza bazowego) oraz cel w zakresie redukcji emisji gazów cieplarnianych (pożądana redukcja emisji). Tak wyznaczony, optymalny pakiet roz- wiązań w ramach sektora energetycznego został włączony do ogólnego zestawu metod redukcji emisji, który to zestaw tworzy podstawę do symulacji w ramach modelu MEMO. Model ROCA (Regional Options of Carbon Abatement) jest modelem CGE dostosowanym do warunków polskich pozwalającym na analizę skutków polityki energetycznej i polityki ograniczania emisji gazów cieplarnianych. Punkt wyjścia modelu stanowi statyczny wielosektorowy, multiregionalny model CGE, który wielokrotnie był już używany do analizy skutków ograniczania emisji CO2 na poziomie krajowym i regionalnym. Model bazuje na powszechnie dostępnej specyfikacji, korzysta z powszechnie znanego algorytmu, i był szeroko recenzowany. Model ROCA dla Polski obejmuje 8 sektorów (zagregowane dane z bazy GTAP7)39: przemysł chemiczny, lotnictwo, pozostały transport, surowce niemetalicz- ne, hutnictwo żelaza i stali, metale nieżelazne, przemysł papierniczy, oraz inne), ze szczególnym naciskiem położonym na sektory bardziej energochłonne, a także 5 podsektorów sektora energetycznego (węgiel, ropa naftowa, gaz ziemny, produkty rafinacji ropy naftowej oraz energia elektryczna). W celu ujęcia istotnych cech funkcjonowania gospodarki, mo- del zawiera elementy powodujące niedoskonałości rynku (podatki, bezrobocie) oraz prosty sektor publiczny (obejmujący jedno dobro). W nowatorski, opisany poniżej sposób, potraktowano sektor energetyczny. Model ROCA koncentruje się na efektach wdrażania unijnego pakietu „3x20” i z tego względu, w odróżnieniu od modelu MEMO, generuje wyniki tylko dla 2020 roku. Jak wyjaśniono w załączniku (Załącznik 2), ze względu na ograniczoną dostępność prognoz dotyczących innych gazów niż CO2, model obejmuje tylko emisję CO2.40 Model ROCA powstał z myślą o analizie efektów wdrażania unijnego pakietu „3x20” w kontekście różnych sce- nariuszy polityki światowej, ze szczególnym naciskiem na efekty zwrotne ze strony rynków międzynarodowych. Biorąc pod uwagę ten cel, uwzględniono podstawowe czynniki ekonomicznego dostosowania do ograniczeń emisji CO2, obejmujące w szczególności: • Hybrydowe ujęcie możliwości produkcyjnych sektora wytwarzania energii (bottom-up/top-down) tj. ujęcie roz- wiązań w sektorze wytwarzania energii w sposób dyskretny na podstawie szczegółowej analizy funkcjonowania pod- 38 Wychwytywanie i składowanie dwutlenku węgla obejmuje szereg technologii wykorzystywanych do wychwytywania CO2 ze źródeł punktowych, takich jak elektrownie i inne zakłady przemysłowe, jego kompresji, transportu, głównie rurociągami, do odpowiednich lokalizacji oraz wtłaczania do głębokich podziemnych formacji geologicznych, aby trwale odizolować go od atmosfery. 39 Baza danych Global Trade Analysis Project (GTAP) zawiera informacje dotyczące handlu, produkcji, konsumpcji i pośredniego zużycia surowców i usług, a także emisji gazów cieplarnianych i gospodarki gruntami. Obejmuje wiele sektorów i wszystkie części świata. Koordynatorem projektu jest Uniwersytet Purdue. 40 Aby umożliwić porównania modelu do krzywej MAC oraz modelu MEMO przyjęto proporcjonalne dostosowanie wielkości emisji gazów cieplarnia- nych innych niż CO2, co oznacza założenie, że procentowa zmiana wielkości emisji wszystkich gazów cieplarnianych jest taka sama jak procentowa zmiana wielkości emisji CO2. Takie założenie jest spójne z podejściem zastosowanym w modelu MEMO, w którym zmiany wielkości emisji wszyst- kich gazów cieplarnianych są wyjaśniane działaniami dotyczącymi emisji CO2, pochodzącej ze spalania paliw kopalnych. strona 53 miotów sektora, podczas gdy technologie produkcji w innych sektorach opisane są w konwencjonalny, zagregowany sposób (top-down) przez funkcje ciągłe, obrazujące różne kombinacje nakładów i produktów. Taka bardziej złożona konstrukcja najważniejszego z punktu widzenia emisji sektora pozwala zapobiec nagłemu zakończeniu działalności istniejących elektrowni przy dostosowaniu cen, a także umożliwia szczegółową analizę zachowań w ramach tego sektora. • Globalny zasięg handlu międzynarodowego oraz zużycia energii w ramach czterech krajów / regionów (Polska, reszta UE, pozostałe kraje uprzemysłowione, kraje rozwijające się), co pozwala na analizę międzynarodowych efektów zwrotnych ze strony polityki klimatycznej w każdym z nich, w szczególności w tych wystarczająco dużych, które mogą wpływać na poziom cen światowych. • Uwzględnienie w modelu początkowych podatków od energii i ceł oraz sztywności rynku pracy mających od- zwierciedlać interakcje między regulacjami polityki klimatycznej oraz istniejącymi wcześniej zniekształceniami działania rynku. Przy takiej konstrukcji, w ramach polityki redukcji emisji możliwe są rozwiązania „bez większego ryzyka”, ponieważ powstają wystarczająco duże bezpośrednie i pośrednie korzyści, które pozwalają zrównoważyć koszty związane z ich wykorzystaniem. • Odpowiednie ujęcie otoczenia instytucjonalnego i narzędzi wdrażania polityki klimatycznej, w tym złożonych zasad obowiązujących sektory ETS i spoza ETS oraz możliwych form wykorzystania dochodów (np. ryczałt dla konsu- menta lub obniżenie kosztów pracy), wynikających z wprowadzenia ceny za uprawnienia do emisji CO2.(ang. carbon pricing). Może to polegać na wprowadzeniu podatku weglowego, dotacjach do preferowanych rozwiazan technolo- gicznych, lub wdrozeniu systemu limitów i handlu emisjami). Silnymi stronami modelu ROCA, jako nowoczesnego modelu CGE, są solidne podstawy mikroekonomiczne oraz uwzględ- nienie niedoskonałości funkcjonowania rynku, a także bardziej złożonych technologii wytwarzania energii. Model ten pozwala na analizę złożonych i wzajemnie nakładających się regulacji, takich jak unijny pakiet klimatyczny. Niestety hory- zont czasowy modelu kończy się na 2020 roku i bierze on pod uwagę jedynie emisję CO2, oraz ze względu na dostępność danych, rokiem bazowym jest rok 2004. Ostatni element modelowania w tym raporcie to alternatywne, inżynierskie podejście do możliwych sposobów redukcji emisji w transporcie z wykorzystaniem modelu TREMOVE Plus. Unijny model transportowo-środowiskowy TREMOVE (wersja 2.9-2009), jest obejmującym całą UE modelem do oceny polityki, stworzonym do analizy wpływu zmian polityki transportowej i ochrony środowiska na emisje w transporcie. Model obejmuje 31 krajów i jest wykorzystywany do oszacowania wpływu narzędzi takich jak taryfy drogowe, taryfy transportu publicznego, normy emisji i inne. Kolejna wersja modelu (TREMOVE Plus) powstała po uaktualnieniu go nowymi prognozami dotyczącymi transportu oraz najnow- szymi danymi dotyczącymi liczby pojazdów (na podstawie szerokiego katalogu źródeł obejmującego dane o sprzedaży i imporcie samochodów, a także na podstawie badań własnych). Chociaż analiza w ramach krzywej MircoMAC uwzględ- niała również rozwiązania w zakresie transportu drogowego, nie powstały jednak odrębne prognozy scenariusza bazo- wego dla tego sektora. Wychodząc od nieco innego zbioru założeń, model TREMOVE Plus bezpośrednio analizuje cechy polskiego transportu drogowego i na tej podstawie szacuje skutki istniejących zobowiązań politycznych oraz możliwości ograniczania emisji. Przedstawiony powyżej krótki przegląd modeli stosowanych do oceny potencjału Polski do przejścia na niskoemi- syjną ścieżkę rozwoju sugeruje zakres analizy, jaka zostanie przedstawiona w dalszej części raportu. Każdy z wyko- rzystywanych modeli zakłada pewne współzależności i uproszczenia. Zbiór założeń będących podstawą każdego z modeli będzie w dużym stopniu zależeć od kwestii poddanych analizie. Ważne jest, aby śledząc wyniki symulacji i analiz łączyć te wnioski z konstrukcją modeli, na podstawie których powstały, oraz danymi, na których się opierają. Wykorzystanie modeli może sprawić, że podejmowanie decyzji będzie oparte na solidniejszych podstawach. Jednak każdy model, bez względu na złożoność, pozostaje jedynie pewnym przybliżeniem rzeczywistości, więc generowane wyniki powinny być zawsze in- terpretowane ostrożnie. „Modelowanie dla obserwowania prawidłowości, a nie generowania konkretnych wyników – oto prawdziwe wyzwanie”41 41 “Modeling for insights, not for numbers, is the real challenge.” Loch Alpine technical paper, p. 37. strona 55 d. SCENARIUSZE BAZOWE DLA POLSKI strona 56 SCENARIUSZE BAZOWE DLA POLSKI Konstrukcja scenariusza bazowego ma zasadnicze znaczenie przy obliczaniu kosztów redukcji emisji – scenariusze te mogą powstawać przy wykorzystaniu różnych metodologii i odrębnych zbiorów danych. Przewidywanie ścieżki rozwoju gospodarki na przestrzeni 15 czy 25 lat jest zadaniem bardzo trudnym i jak można się domyślać, niuanse sekto- rowe będą się znacznie różnić w poszczególnych modelach. W ramach modelu krzywej krańcowego kosztu redukcji emisji MicroMAC stworzono stosunkowo prosty scenariusz bazowy, zgodny z oficjalnymi prognozami wzrostu gospodarczego i zapotrzebowania na energię oraz zakładający stałą poprawę efektywności. Model MEMO przewiduje podobny poziom całkowitej wielkości emisji, a jego szczegółowe prognozy przewidują, że Polska gospodarka zwiększy stosunkowo szyb- ko udział sektorów charakteryzujących się niższą emisją CO2 (głównie usług). Model ROCA generuje podobny poziom całkowitej wielkości emisji w scenariuszu bazowym, jednak przy bardzo odmiennych ścieżkach rozwoju poszczególnych sektorów i przy mniejszym zakresie zmian struktury gospodarki. Szczegółowe podejście sektorowe w modelu transportu drogowego TREMOVE Plus dostarcza scenariusza szybkiego wzrostu emisji w transporcie drogowym, będącego głów- nym składnikiem emisji nie objętych systemem ETS. Porównanie scenariuszy bazowych generowanych w ramach pakietu modeli pokazuje, że ponieważ każdy z modeli wyjaśnia inne istotne aspekty mechanizmów ograniczania emisji, trzeba się przygotować na rozważanie raczej wielu różnych wyników generowanych przez te modele, niż uzyskanie jednej od- powiedzi. Właściwym punktem odniesienia przy analizie działań ograniczających emisje jest ścieżka rozwoju gospodarki przy założeniu braku nowych rozwiązań niskoemisyjnych. Cele ograniczania emisji prawie zawsze definiowane są w od- niesieniu do roku bazowego. Przykładowo, cel dla sektorów spoza ETS na poziomie kraju w przypadku Polski jest zde- finiowany następująco: wielkość emisji w 2020 roku nie wzrośnie bardziej niż o 14% w stosunku do poziomu z 2005 roku. Jednak taka definicja niewiele mówi o skali wyzwania, z jakim wiąże się spełnienie tego celu. Istotne znaczenie ma wielkość redukcji odniesiona do oczekiwanego poziomu emisji w roku docelowym. Ustalenie tego poziomu – poziomu emisji w scenariuszu bazowym – jest przedmiotem prognoz, zależnych od założonego tempa wzrostu emisji przy braku dalszych działań. Kluczowe znaczenie dla tych założeń mają prognozy wzrostu PKB i związanego z nim zapotrzebowania na energię (Rysunek 21). Wyższe tempo oczekiwanego wzrostu gospodarczego przekłada się na szybszy wzrost wielkości emisji, a im wyższy poziom emisji w przyszłości, przy założeniu braku polityki klimatycznej, tym bardziej rygorystyczne są faktyczne cele w zakresie redukcji emisji, i tym samym wyższe są koszty ograniczenia. R ysunek Rysunek 21 P k 21. Podstawowe od dst tawowe czynnik iki czynniki i wzro wzrostu stu t emiisji ji gazó emisji gazów ów ci cieplarnianych ieplar l nianych i h Liczba Dochód na Energo- Emisja na chłonność Emisja ludności mieszkańca jedn. energii gazów cieplar- nianych PKB Emisyjność Uwaga: Uwag Uwag W ga: Wsz Wszystkie szys ys y tk tkie c czynniki zy ie czy nnik ynn iki i wy wyrażone rażo yra ne tem żone tempem tempepe p m wz wzrostu: rost wzro u: zmi stu: z zmiana mian ana ener energochłonności a en ergog ch gochłołonn nnoś ci wyr ości wyrażona w y aż yrażon ona j jest a je toe na st w toe na jej jednostkę dn dnos ostk ę PK tkę B; ; PKB; zmiiana wi zmiana lkoś ielk ści wielkości ie mi ji na j isj emisji edno d stk jednostkętkę z użżyt ytej zużytej j energ tCO2e na toe; gii – w tCO energii t zmiana a zmi iana eemisyjności misy i yjnoś i( ści (elastyczności elast l tycznoś ści emisji i emi ji j wzg isji ględem względem wzrostu PK PKB)B)) – w tCO2e na j ednostk d jednostkę kę PKB. Sch hemat jasno pok Schemat kazuje, że kraje pokazuje, k o szyb szybszym bszym wzroś wzroście l liczby ście lic b l zby ud ludności dności ś l ub b szyb lub b- szyb- szym y wzroście dochodu muszą y się ą liczyć szybszym ę z szy ybszy emisji. ym wzrostem emisj Ograniczenie ji. Ogr g aniczenie elasty elastyczności yczności emisji względem j wzg glęędem wzrostu PKB będzie PKB bę będz dzie ie zat zatem zatem em mus m usia musiałoiało ło być być jes j eszc zcze jeszczeze wię w ięks ksze większe,aby ze,aby aby zró z równ wnow zrównoważyć oważ ażyć yć wzr w zros wzrostost PKB t PK B. PKB. Źród Źródło Źródło: ło: : na p pododststaw podstawieawie K ie Kay aya Kaya and a an Yoko d Yo bori kobo Yokobori (19 ri ( 1997 97) (1997).). strona 57 Kryzys finansowy, który dotknął światową gospodarkę w ostatnim czasie, przejściowo ograniczył emisję gazów cieplarnianych, jednak ten wpływ w długim okresie będzie niewielki. W przypadku Polski wpływ światowego kryzysu finansowego na emisję gazów cieplarnianych w przyszłości jest pomijalny. Polska była jedynym krajem UE, który uniknął recesji w 2009 roku, chociaż tempo wzrostu PKB spadło z 5,1% w 2008 roku do 1,8% w 2009 roku. W 2010 roku tempo wzrostu PKB ponownie przyspieszyło do 3.8% i oczekuje się, że polska gospodarka będzie w następnych latach pozosta- wać na ścieżce stopniowego ożywienia gospodarczego (Ramka 4). Ramka 4. Prognozy wzrostu gospodarczego w Polsce a światowy kryzys finansowy Scenariusze bazowe wykorzystywane w tym raporcie opierają się na trendach wzrostu gospodarczego sprzed kryzysu finansowego. Światowy kryzys finansowy wywołał największą recesję gospodarczą od czasów II wojny światowej. Utrzymująca się niepewność oraz trudniejszy dostęp do droższego kapitału może osłabić pokryzysowy wzrost go- spodarczy na świecie. To zapewne mogłoby obniżyć światowy popyt na energię oraz emisję gazów cieplarnianych w przyszłości. Przykładowo, światowe zużycie energii w 2009 roku spadło po raz pierwszy od 1981 roku. Szacuje się, że wielkość zweryfikowanych emisji w ramach systemu ETS w UE w 2009 roku spadła o 11,6% w porównaniu do roku poprzedniego. Wreszcie, wśród krajów członkowskich UE z Europy Środkowej i Wschodniej wyniki gospodarcze w 2008 roku miały istotne znaczenie dla poziomu emisji gazów cieplarnianych. Estonia i Łotwa, które w związku ze światowym kryzysem finansowym już w 2008 roku zanotowały spadek PKB, odnotowały również spadki emisji gazów cieplarnianych (Rysunek 22). Rysu Rysune nek Rysunek k 22. 22 Wzrost Wzro Wzrost st wielkości wielk wielkoś ości ci emisji emisj emi i gazów sji ga gazó zów w cieplarnianych ciep ci larn eplarnia iany nych wzro wzrost ch i wz st PKB rost PKB w 2008 200 2008 roku w Europie 8 roku Europ Europie ie Środkowej Ś Śro rodk dkow owej ej i Wschodniej Wsc W hodn scho iej dniej 6 Wzrost wielkości emisji, w % 4 2 0 Polska -6 -4 -2 0 2 4 6 8 -2 -4 -6 -8 -10 Wzrost PKB, w % W Polsce wpływ światowego kryzysu finansowego na prognozy wzrostu prawdopodobnie będzie nieznaczny. Po pierw- sze, gospodarka Polski wykazała się niezwykłą odpornością na światowy kryzys finansowy. Po tym jak jako jedyny kraj członkowski UE uniknęła recesji w 2009 roku, w 2010 r. wyniki polskiej gospodarki były w dalszym ciągu dobre (wzrost PKB o 3.8%). Po drugie, scenariusz bazowy uwzględnia średnie roczne tempo wzrostu polskiej gospodarki w przyszło- ści na poziomie 3,5%. Dla porównania, średni wzrost w latach 2003-2008 wyniósł 5,1%, a średniookresowe prognozy wzrostu Międzynarodowego Funduszu Walutowego, OECD, oraz rządu kształtują się na poziomie ok. 4%. Podsumowując, o ile światowy kryzys finansowy doprowadził do spowolnienia wzrostu w 2009 roku i prawdopodob- nie osłabił perspektywy wzrostu w następnych latach, jest jednak mało prawdopodobne, aby istotnie naruszył funda- menty wzrostu gospodarczego w długim okresie, będące podstawą scenariuszy bazowych. Źródło: Europejska Agencja Środowiska; Komisja Europejska, komunikat prasowy IP/10/576), maj 2010; obliczenia własne Banku Światowego. strona 58 SCENARIUSZE BAZOWE DLA POLSKI Ponieważ każdy z modeli wykorzystywanych w tym raporcie bazuje na odrębnym zbiorze danych, nie można mó- wić o jednym konkretnym scenariuszu bazowym. W literaturze przedmiotu prognozy scenariusza bazowego są często oparte na prostej ekstrapolacji historycznych trendów lub na zastosowaniu stałej elastyczności emisji względem ocze- kiwanego wzrostu PKB, ponieważ rosnące dochody powodują wzrost popytu na energię (zazwyczaj główny czynnik wzrostu emisji) i co za tym idzie wzrost wielkości emisji gazów cieplarnianych. Stacjonarny scenariusz bazowy, w którym wszystkie wielkości notują egzogeniczne jednakowe tempo wzrostu, a relacje cen pozostają niezmienne, miałby tę zaletę, że dostarczałby jasnej ścieżki odniesienia do oceny wpływu polityki. Jednak taka ścieżka byłaby prawdopodobnie niezgod- na z oficjalnymi prognozami scenariusza bazowego. Zamiast tego, dla każdego z wykorzystywanych w raporcie modeli stworzono osobny scenariusz bazowy, korzystając z danych zapewniających poziom szczegółowości niezbędny dla dane- go modelu, ale trzymając się generalnie oficjalnych prognoz wzrostu. Scenariusz bazowy modelu MEMO jest w dużym stopniu zgodny z prostą specyfikacją w ramach krzywej MicroMAC, a scenariusze bazowe modeli MEMO oraz ROCA zo- stały w szerokim zakresie ujednolicone do 2020 roku, który stanowi horyzont czasowy modelu ROCA. Oczywiście jednak istnieją między nimi różnice, które pomagają naświetlić niektóre z założeń, kryjących się za tymi prognozami. Wreszcie, model transportowy TREMOVE Plus zakłada zupełnie inne podejście do prognozowania wielkości emisji pochodzących z transportu drogowego niż konstrukcja krzywej MicroMAC, co jeszcze wyraźniej pokazuje, jak ważne z punktu widzenia polityki gospodarczej jest zrozumienie, w jaki sposób modele generują konkretne wyniki. Scenariusz bazowy emisji do 2030 roku dla krzywej MicroMAC powstał w sposób „oddolny” (bottom-up). Został on wyznaczony na podstawie przyszłych poziomów produkcji przemysłowej, aktywności w sektorze transportowym, eks- ploatacji budynków, oraz przyjmując naturalną poprawę efektywności w miarę zastępowania starej infrastruktury przez nową. Przykładowo, scenariusz bazowy dla energetyki został wyznaczony przez oszacowanie niezbędnego poziomu pro- dukcji energii elektrycznej oraz prawdopodobnej struktury paliw w 2030 roku, zakładając brak działań w kierunku redukcji emisji i uwzględniając jedynie wyższą wydajność nowych elektrowni. W transporcie, podstawą szacunków był prognozo- wany wzrost natężenia ruchu w Polsce, zarówno w postaci rosnącej liczby samochodów osobowych, jak i średnich poko- nywanych odległości. Ten scenariusz bazowy przewiduje, że do 2030 roku wielkość emisji gazów cieplarnianych w Pol- sce wzrośnie o 30% powyżej poziomu z 2005 roku, do 503 MtCO2e. Przekłada się to na średni roczny wzrost o 1,1%, w porównaniu do przewidywanego wzrostu PKB w tym samym okresie wynoszącego średnio 3,4% rocznie (spójnego z prognozami rządowymi). W efekcie, emisyjność gospodarki będzie nadal spadała, pod wpływem dalszego rozwoju sektora usług oraz innych (niezidentyfikowanych) czynników poprawy efektywności. W rozbiciu na 10 sektorów, najszyb- szy wzrost prognozuje się dla wielkości emisji pochodzących z transportu oraz sektora cementowego, które mniej więcej podwajają się do 2030 roku. W transporcie wzrost ten jest napędzany przez oczekiwany wzrost liczby samochodów na 1000 mieszkańców, a w sektorze cementowym przez wciąż bardzo dynamiczną ekspansję budownictwa (Rysunek 23). strona 59 Rysunek 23. Wzrost emisji w scenariuszu bazowym krzywej MicroMAC Średnie roczne tempo wzrostu, Całkowity wzrost 2005-2030 2030 wobec 2005 Roczna wielkość emisji % % MtCO2e 503 1,1 30 Wytwarzanie energii elektr. 0,8 22 386 Eksploatacja budynków 1,0 29 Transport 2,8 100 25 Przemysł chemiczny 0,9 26 23 Hutnictwo żelaza i stali 1,6 50 20 14 Przemysł 15 Przemysł naftowy i gaz. 1,4 42 10 16 31 Sektor cementowy 2,7 94 33 8 8 Rolnictwo -0,3 -7 Gospodarka odpadami 0,0 -1 Inne 1 0,7 20 2005 2030 Uwagi: Uwag Uwag gi: W seksektorach s ekto tora rach ch p rzem rz emysys y łu przemysłu, łu,, ek eksp eksploatacji plo sp atac loat ji acji j bud b budynków yn y kó udyn ków w i tr tran transportu ansp sp ortu por nie uję tu nie u ujęto jęto ję e emisji misj to emi ji po sj p pośrednich śred średni ch ze nich zuży zużycia ze zu ży yci cia ener energii a en gi g i or ergi az oraz pa p liw ( li paliw well ll-t t k) to-tank) (well-to-tank), ), kt któóre uwzg które ględni uwzględniono iono od dpowi ied odpowiednio dni io w s ekt ktorach sektorach h el el ekt ktroenerg get lektroenergetyki tyk yki oraz p rzemys y łu n przemysłu ftowego aft naftowego g ig azow- gazow- nictwa; sektor budownictwa obejm obejmuje j uj je emisję ję z działalności gr grzewczej. g zewczej.j 1 Inn Inne Inne sekt e se sektory ktor ory obej obejmują y ob mują ejmu ją mm.in.: .in in.: górn górnictwo, : gó ictw rnic two o, prz p przemysł emys rzem ysł lekk ł le lekki, kki i, prz p przemysł rzem emys ł sp ysł spożywczy, ożyw spoż ywcz czy y, wyrób wyrób wyr szk szkła ób szkła,ła, wyrób wy wyró b me rób metali metatali li kol k kolorowych, orow olor owyc h, ych tran transpspor transportort t in inny niż dro ny niż d rogo gowy drogowy. wy. Źródło: ódł Źród opracowanie ło: opracowa i te nie techniczne hniczne ch i McKinsey. McKi insey. W przypadku modelu MEMO scenariusz bazowy do 2030 roku został oszacowany ekonometrycznie, w oparciu o kontynuację historycznych trendów i procesów konwergencji mających miejsce w UE i w Polsce w przeszłości. W prognozowaniu rozwoju gospodarki na przestrzeni 25 lat założenie konwergencji wydaje się rozsądne. Oszacowanie scenariusza bazowego w ramach modelu MEMO zakłada, że polska gospodarka będzie podlegała dalszej konwergencji do przeciętnej struktury gospodarki UE, zgodnie ze ścieżką wyznaczoną przez kraje członkowskie UE w ostatnim czasie. Korzystając z danych EUROSTATu dla 21 krajów członkowskich UE, w tym Polski, dla lat 1996-2006, oszacowano regresje panelowe wyznaczając tempo konwergencji w ramach 11 sektorów dla udziału w strukturze wartości dodanej, ener- gochłonności oraz emisyjności. Na podstawie tych samych danych oszacowano długookresowe tempo wzrostu dla 21 krajów. Następnie, na podstawie tempa wzrostu dla UE, skorygowanego wskaźnikiem konwergencji każdego z sektorów, wygenerowano prognozy głównych zmiennych dla UE obejmującej 26 krajów oraz dla Polski do 2030 roku. Po zakończe- niu procesu konwergencji, tj. w momencie osiągnięcia przez dany kraj przeciętnej struktury gospodarki UE, gospodarka rozwija się w przeciętnym tempie zgodnym z długookresową średnią. (Załącznik 3 zawiera więcej szczegółów dotyczą- cych procedury estymacji). Proces konwergencji polskiej gospodarki do przeciętnej struktury gospodarki UE w scenariuszu bazowym modelu MEMO uwzględnia ograniczenie emisji gazów cieplarnianych w wyniku dalszego wzrostu udziału sektorów charak- teryzujących się niższą emisją CO2, takich jak usługi, oraz w wyniku poprawy efektywności w każdym z sektorów. Te procesy generują ścieżkę emisji gazów cieplarnianych, leżącą poniżej ścieżki zużycia energii, która z kolei leży poniżej ścieżki wzrostu produktu (wartości dodanej) (Rysunek 24). Ponieważ struktura produkcji w Polsce podlega konwergencji do średniej europejskiej na przestrzeni następnych 20 lat, oczekuje się, że udział usług (szczególnie usług finansowych) w strukturze wartości dodanej będzie rósł, a zmaleje względny udział sektora paliwowego i rolnictwa (Rysunek 25). Jed- nocześnie, wszystkie sektory, z wyjątkiem gospodarstw domowych (które również zużywają energię i generują emisję), strona 60 SCENARIUSZE BAZOWE DLA POLSKI w ciągu następnych 10 lat osiągają pełną konwergencję ze średnim poziomem UE w zakresie energochłonności (defi- niowanej jako zużycie energii na jednostkę PKB). Z kolei gospodarstwa domowe będą stopniowo zmniejszać dystans dzielący je do średniej europejskiej pod względem wielkości emisji, która w 2030 roku będzie na poziomie 1,3 średniej UE w porównaniu do poziomu 2,8 średniej UE w 1996 roku. (Załącznik 3 zawiera szczegóły dotyczące prognoz energo- chłonności). Wreszcie, dla większości sektorów emisyjność (definiowana jako wielkość emisji na jednostkę PKB) w Polsce zbliży się do średnich poziomów w UE do 2030 roku, nie osiągając jednak pełnej konwergencji. Emisyjność na poziomie całej gospodarki poprawia się o ponad 40%, sprawiając, że prognozowana wielkość emisji gazów cieplarnianych wzrasta do 2030 roku jedynie o nieco ponad 40%, podczas gdy wielkość produkcji rośnie o niemal 150%. Rysunek R k 24. ysunek 24 PPrognozy rognozy scenariusza scenariusza i b bazowego mod modelu del lu M MEM MEMOO dl EMO dla P Polski, ol lski ki, 200 2006 2 6=1 006 Wartość dodana Zapotrzebowanie na energię Wielkość emisji 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 Źród Źr Źródło: Źród ódł ło: ło ło: op pra raco cowa co opracowanie wani nie ie tech hni nicz icz techniczne czne ne IBS I IBS. BS. BS. Rysu Rysune nek Rysunekk 25. 25 St Stru Struktura ktur rukt ura a wa wart wartości rtoś ości dod dodanej ci dodan anej ej w wed według ług edłu g se sekt sektorów orów ktor ów w sc scen enar enariuszu ariu szu iusz u bazowym bazo ba wym zowy mo m modelu mode delu lu M MEMO EMO MEM O w latach 2005-2030, w % 100% pozostałe usługi 90% usługi publiczne 80% usługi finansowe 70% budownictwo 60% handel 50% transport 40% przemysł lekki 30% rolnictwo 20% sektor paliwowy 10% energetyka 0% przemysł ciężki 2005 2010 2020 2030 Ź Źród ród Źródło: ódł ło: ło: op pra raco cowa opracowanie wani nie ie te techniczne tech hni nicz iczne ne IBS IBS, IBS BS, , obliczenia ob obli bli licz czen eni ia ia wł własne własne łasn B e Ba Banku ank nku ku Świ Światowego. Ś iatowe towego wiat g . go strona 61 Scenariusz bazowy modelu MEMO dla Polski generuje U-kształtną ścieżkę emisji gazów cieplarnianych. Po spadku o 12% w latach 1990-2007, model MEMO przewiduje w scenariuszu bazowym ponowny wzrost do 2020 roku wielkości emisji gazów cieplarnianych w okolice poziomu z 1990 roku. Jednak przy dalszym wzroście gospodarczym model przewi- duje, że wielkość emisji w 2030 roku będzie o 20% wyższa niż w 1990 roku (Rysunek 26). Rysunek Rysu nek Rysune k 26. 26 Wi Wiel Wielkość elko kość ść emi emisji emisj sji i ga gazó gazów zów ciep cieplarnianych w ci epla larn rnia iany ch ora nych oraz o raz z pr prog progno ogno zy noz scen scenariusza y scenar ariu iusz sza ba bazo zowe wego a bazowego go m mod modelu odel elu MEMO u ME dla MO dla l lat at 202 2020 20200 i 2030 600 +19.7% w por. do 1990 500 -20% w por. do 1988 +0.2% w por. do 1990 400 -12% w por. do 1990 MtCO2e 300 564 544 454 455 200 399 100 0 1988 (rok 1990 2007 2020 scen. 2030 scen. bazowy Prot. bazowy bazowy Kioto) Źród Źr Źródło: Źród ódł ło: ło ło: UN UNFCCC, FCCC FC UNFC CC, CC , op opracowanie pra raco co cowa wa wani nie ni techniczne e techni hni ch cz czne nicz ne IBS I IBS, BS, obliczenia BS, obl ob bli licz licz czen enia en wł wła ia własne łasn łasn sne e Bank nku ku Św Banku Ś Świa Światowego. wia iato towe towego g . wego Model ROCA, kładący większy nacisk na wzajemne oddziaływania w skali globalnej, generuje scenariusz bazowy zgodny z zewnętrznymi prognozami US Energy Information Administration oraz Komisji Europejskiej. W modelu ROCA scenariusz bazowy do 2020 roku (horyzont czasowy tego modelu) opiera się na prognozach zapotrzebowania na energię w poszczególnych sektorach, poziomu PKB i światowej ceny ropy naftowej (zaczerpniętej z EIA), uzupełnionych następnie bardziej szczegółowymi prognozami Komisji Europejskiej dla Polski i pozostałej części UE.42 W szczególności, scenariusz bazowy modelu ROCA jest zbieżny z oficjalnymi prognozami dla Polski i pozostałej części UE modelu PRIMES z 2007 roku.43 Model dostosowuje produktywności poszczególnych sektorów w taki sposób, że wszystkie sektory pozo- stają na krzywej odniesienia (isocost line), tak aby funkcje kosztów i wydatków były możliwie najbliższe pierwotnym tech- nologiom i preferencjom, stanowiących podstawę kalibracji w roku bazowym (więcej szczegółów zawiera Załącznik 2). Jak wyżej wspomniano, cele ograniczenia emisji często wyglądają zupełnie inaczej, jeśli odniesie się je do poziomu emisji w scenariuszu bazowym: dla Polski cel dla sektorów spoza ETS, mówiący o wzroście emisji nie wyższym niż 14% w odniesieniu do 2005 roku, przekłada się na redukcję emisji o 22% w 2020 roku. Tabela 3 obrazuje, jak zo- bowiązania do redukcji emisji w ramach pakietu „3x20” UE, zdefiniowane w odniesieniu do 2005 roku, przekładają się na faktycznie wymagane wielkości redukcji emisji w odniesieniu do poziomu emisji w 2020 roku w scenariuszu bazowym modelu ROCA. Dla uproszczenia przyjęto, że cel dla sektorów ETS na poziomie całej UE mówiący o redukcji emisji o 21% w 2020 roku w odniesieniu do 2005 roku stosuje się do każdego kraju członkowskiego osobno. 10-procentowy cel w za- kresie redukcji emisji dla sektorów spoza ETS na poziomie całej UE jest połączeniem zobowiązania Polski do zwiększenia emisji o nie więcej niż 14% do 2020 roku i zobowiązania pozostałej części UE do ograniczenia emisji o 12,5% (Rozdział B opisuje sektory ETS i spoza ETS oraz ich zobowiązania). Ze względu na zakładany wzrost wielkości emisji do 2020 roku, faktyczna wymagana wielkość redukcji dla sektorów spoza ETS w Polsce staje się znacznie wyższa. 42 EIA (2009); Komisja Europejska (2008). 43 Model systemu energetycznego PRIMES (ang. PRIMES Energy System Model), stworzony przy wsparciu Komisji Europejskiej i obejmujący wszystkie kraje UE, pozwala na analizę rynkowych mechanizmów mających wpływ na popyt i podaż energii oraz penetracji technologii energetycznej, a także polityki energetycznej. strona 62 SCENARIUSZE BAZOWE DLA POLSKI Tabela 3. Nominalne i faktyczne cele w zakresie redukcji emisji do 2020 roku dla Polski i UE, w % Nominalny Faktyczny cel redukcji emisji cel redukcji emisji (w odniesieniu do 2005 roku) (w odniesieniu do scenariusza bazowego ROCA) Polska (ogółem) -4,4 -22,7 Sektory ETS -21,0 -23,7 Sektory spoza ETS +14,0 -22,0 Pozostałe kraje UE (ogółem) -16,6 -18,8 Sektory ETS -21,0 -24,3 Sektory spoza ETS -12,5 -13,5 Źródło: opracowanie techniczne Loch Alpine oraz obliczenia własne Banku Światowego. Model bottom-up dla sektora transportu oparty na analizie aktywności w tym sektorze przyjmuje zupełnie inne, szczegółowe podejście sektorowe do wyznaczenia scenariusza bazowego dla pasażerskiego i towarowego trans- portu drogowego w Polsce. Tak jak w przypadku krzywej MicroMAC, scenariusz bazowy powstał na podstawie przy- szłych poziomów aktywności i uwzględniał prognozowany wzrost natężenia ruchu, w szczególności, oczekiwany dyna- miczny wzrost liczby samochodów osobowych i pokonywanych odległości. Jednak model TREMOVE Plus wygenerował dużo bardziej szczegółowy scenariusz bazowy dla sektora transportu, niż ten w ramach krzywej MicroMAC, uwzględnia- jąc w dużo większym stopniu specyfikę polskiego transportu drogowego. Wychodząc od scenariusza bazowego modelu TREMOVE z 2009 roku dla Polski, dla którego zaktualizowano dane i założenia, wygenerowano wyższą ścieżkę bazowej wielkości emisji w transporcie drogowym do 2030 roku, dużo bliższą oficjalnej inwentaryzacji emisji gazów cieplarnianych w Polsce w latach 2000-07. Co istotne, w obliczeniach scenariusza bazowego jasno określono, które elementy polityki transportowej i w zakresie ochrony środowiska powinny być uwzględnione w scenariuszu odniesienia, i w tej kwestii sce- nariusz bazowy dla sektora transportu istotnie różni się od pozostałych scenariuszy bazowych. (Zob. Rozdział J). Model prognozuje wzrost całkowitej wielkości emisji gazów cieplarnianych pochodzących z transportu drogowego o 93% do 2030 roku w odniesieniu do poziomu z 2005 roku (lub o 210% w odniesieniu do poziomu z 1990 roku). Modelowanie wykazało, że cechy obecnego transportu drogowego mają istotne znaczenie dla przyszłej ścieżki rozwoju sektora. Są to w szczególności: przewaga importowanych samochodów używanych i zaawansowany wiek samochodów osobowych, niski wskaźnik motoryzacji i bardzo niskie odległości pokonywane przez jeden samochód w porównaniu do krajów EU15 oraz bardzo konkurencyjny towarowy transport drogowy, który już zmarginalizował transport kolejowy i przestawia się na nowsze i większe samochody ciężarowe. Chociaż do stworzenia scenariuszy bazowych dla każdego z modeli makroekonomicznych zastosowano różne me- tody, prognozy jakie w wyniku otrzymano są generalnie zbliżone, a różnice między nimi – pouczające. Prognozy wielkości emisji w 2020 roku scenariusza bazowego modelu ROCA są bardzo zbliżone do prognoz w ramach modelu krzywej MicroMAC, nie odbiegają od nich zbytnio również prognozy scenariusza bazowego modelu MEMO (Rysunek 27). Wzrost całkowitej wielkości emisji, w odniesieniu do 1990 roku, waha się w przedziale 0,2-3,6%. Większe rozbieżności widać w prognozach dla 2030 roku: scenariusz bazowy wielkości emisji w 2030 roku modelu MEMO jest o 9 punktów procentowych wyższy niż prognoza modelu krzywej MicroMAC. Oba modele wskazują na istotny wzrost wielkości emisji gazów cieplarnianych w Polsce do 2030 roku – odpowiednio o 20% i o 11% w stosunku do 1990 roku. Jak już wspo- mniano, im wyższy poziom emisji w przyszłości, przy założeniu braku polityki klimatycznej, tym bardziej rygorystyczny jest każdy cel w zakresie redukcji emisji zdefiniowany w odniesieniu do roku bazowego, i tym samym wyższe są koszty ograniczania emisji. strona 63 Ry Rysunek sune Rysu nek k 27. 27 Po Poró Porównanie wnan równ anie ie prognoz pro progn oz emisji gnoz emi emisj sji i w ca całej łej całe j go gosp gospodarce spod odar ce w s arce cen sce nar nariuszach ariu iusz ach szac ba h bazowych bazo zowy wych l lat atac ch w latach ach h 20 2020 2020-2030 2030 20-203 0 Zmiana w por. do 1990 2030 krzywa 503 +10.7% MAC 2030 MEMO 544 +19.7% 2020 ROCA 470 +3.5% 2020 krzywa 466 +2.6% MAC 2020 MEMO 455 +0.2% 0 100 200 300 400 500 600 MtCO2e Uwag Uwaga: Uwag ga: MModel od del R ROCA OC OCA l ROC g A ge generuje ne neru ruj je wi je wielkość w ielkoś ielk ość ść em emi emisji isji j CO isji wiięc CO2, więc ę ró r równoważna ówno waż ównowa żna wi żna wielkość iel elk lkość kość emiisj ji ws emisji wszy wszystkich zy yst stki tkich hg az azó ów ci ów gazów c cieplarnianych ie iepl plarni nian ianyc y h yc zost zo stał ała zostałała os osza zaco cowa wana oszacowana. na. Źród Źródłoło: Źródło: : op cowa pra raco wani opracowanie e te nie chni tech ne IBS nicz czne techniczne I BS, IBS, oppra , opracowanie raco cowa wani e te nie chni tech nicz czne techniczne ne McK McKin inse sey y, opracowanie y, McKinsey, opr opr p ac acow anie owan techn ie tec zne hnic iczn techniczne Loch e Lo Alp ch A lp e, obl pin ine Alpine, oblic icze zeni nia obliczenia a włas wł asne asne Ban własne B an anku Bankuku Świ Ś wi wiat at atow ow oweg Światowego.ego. o. ego Odpowiedź na pytanie, dla których sektorów trudniejsze będzie przejście do modelu niskoemisyjnego, jest kluczo- wa z punktu widzenia polityki gospodarczej. Chociaż scenariusze bazowe całkowitej wielkości emisji gazów cieplar- nianych w 2020 roku modeli MEMO oraz ROCA nie różnią się znacząco, rozbicie emisji między sektory ETS i spoza ETS wskazuje na pewne istotne różnice (Rysunek 28). Prognozy modelu MEMO wskazują na większe obciążenie dla sektorów ETS, natomiast według prognoz scenariusza bazowego modelu ROCA, główne wyzwanie dotyczyć będzie sektorów spoza ETS. Według prognozy scenariusza bazowego modelu MEMO wielkość emisji sektora ETS wzrośnie o 20% w 2020 roku w odniesieniu do 2005 roku, natomiast scenariusz bazowy modelu ROCA przewiduje wielkość emisji na tym samym po- ziomie co w 2005 roku. Prognozy scenariusza bazowego modelu MEMO wydają się wskazywać, że Polska nie będzie mia- ła problemu z wypełnieniem celu redukcji emisji dla sektorów spoza ETS na poziomie kraju w ramach pakietu „3x20” UE (jako że prognozowany 15-procentowy wzrost w scenariuszu bazowym jest bardzo bliski limitowi wzrostu emisji o 14%). Natomiast prognozy scenariusza bazowego modelu ROCA wskazują na istotne wyzwanie dla sektorów spoza ETS, dla których wielkość emisji wzrasta o 46% w latach 2005-2020. Prognozy modelu TREMOVE Plus wzrostu wielkości emisji w transporcie drogowym w latach 2005-2020 – o 68% – także przemawiają za tym, że sektory spoza ETS mogą stanowić większe wyzwanie dla polityki ograniczania emisji. strona 64 SCENARIUSZE BAZOWE DLA POLSKI Rysunek 28. Emisje gazów cieplarnianych w Polsce w latach 2005 i 2020, w MtCO2e i w % 14 sektory sektory spoza ETS 46 spoza ETS 2020~limity UE 15 2020 scen. bazowy ROCA 2020~limity UE 2020 scen. bazowy MEMO 2020 scen. bazowy ROCA 2005 -21 sektory ETS 0 2020 scen. bazowy MEMO sektory ETS 20 -4 Ogółem Ogółem 22 18 0 100 200 300 400 500 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 MtCO2e % w odniesieniu do 2005 roku U Uwag waga: Uwaga: P a: Pro Prognozy rogn gnozozy dla y dl sekt sektorów a se kt ktor oróów ETS i spo ów ETS spoza s poza ETS m za ETS modelu oddellu ME elu MEMO z MO zos zostały osttały tał s skorygowane ły skkorygo kory gowawane ne o m ał ałe małe i instalacje łe innst tal alac lacjje sektora je s ekt ktora ek tora ene e energetycz- nerg etyc rget z- tycz- ne go zgo nego zgodnie zgodn go dn ie w uwa dnie uwagami u wa wagaga gami mi dodo wcwcześniejszego ze wcze ześn śnie śn iejs iejsze js zego ze go rrysunku ys rys ysun un unku (Rysunek ( Rysu Ry ku (Ry su sune ne nek 13). 13) k 13 ). Model ). Mod M odel od ROCA R el ROC OCA OC generuje gene A ge ne neru ru ruje wielkość w je wieie lkoś lk ielk ość oś emisji emis ć em is isji CO2, więc ji CO r rów- więc rówów- ów - no nowa ważn noważna żnaa wi wiel elko kość wielkość e misj ść emi emisjisji i ws wszyzyst stki kich wszystkich g ch gaz ów cie azów gazów c iepl plar arninian cieplarnianych anyc ych zost h został została ała a ososzazaco cowa wana oszacowana. Zało na. Za łożo no, że cel żono Założono, dla sek cel dla s ekto toró sektorów róww ET ETS dla S dl Pols a Po lski Polskiki je j st tak jest t aki taki i sa sam (wyr m (w yr y aż ażon (wyrażonyonyy ja j ko zmi jako zmian ana zmiana a pr p ocen oc ento towa procentowa), wa) ), j ak cel jak cel na na po p ziom zi omie poziomie cał ie c j UE ałej ej całej U E. UE. Źród Źród ódłło: ło: op Źródło: opra cowa raco wani opracowanie ie te nie tech iczne hni nicz techniczne I ne IBSBS, opracowanie BS IBS, op opra raco wani cowa ie te nie tech iczne hni nicz techniczne L ne Lococh Loch h Al pi pine ine, ob Alpine, licz bli obli czen eni obliczeniaia w ia włłasn łasne własne e BaB ku Świ ank nku Banku Świat iatowe towego Światowego. go. Prognozy scenariuszy bazowych mają kluczowe znaczenie w kalkulacji kosztów ekonomicznego dostosowania. Ścieżki rozwoju polskiej gospodarki do 2030 roku wyznaczone przez wykorzystywany pakiet modeli są ogólnie spójne, jednak niektóre z istniejących między nimi różnic będą miały istotne konsekwencje dla kosztów przejścia na ścieżkę nisko- emisyjnej gospodarki. Kwestie te omówione zostały w następnych rozdziałach, w których zaprezentowano wyniki symu- lacji każdego z modeli. Istotne jest, aby pamiętać o założeniach prowadzących do uzyskania scenariuszy bazowych, i tym samym wyników w postaci kosztów redukcji emisji. Przykładowo, scenariusz bazowy modelu MEMO przewiduje, że emi- syjność produkcji spadnie o ponad 40%, ale należy zwrócić uwagę, że ze względu na konstrukcję modelu, nie określono konkretnych narzędzi czy zmian zachowań niezbędnych do takiej zmiany. Scenariusz bazowy modelu ROCA przewiduje mniejszy zakres zmian w strukturze gospodarki, i jeśli ta prognoza okaże się trafniejsza, bardziej prawdopodobne jest, że ograniczenie wzrostu wielkości emisji CO2 w sektorach spoza ETS w Polsce będzie dużym wyzwaniem. Scenariusz bazowy dla transportu potwierdza ryzyko szybkiego i niebezpiecznego wzrostu emisji w sektorach spoza ETS, a ponadto stawia pytanie, w jaki sposób określić, które ze sposobów redukcji emisji czy narzędzi polityki powinny być traktowane jako część scenariusza bazowego, a które są dostępne jako dodatkowe metody redukcji emisji. Te różnice w ramach wykorzystywa- nego pakietu modeli powinno się mieć na uwadze przy analizowaniu wyników symulacji każdego z modeli. strona 65 e. KRZYWA MIKROEKONOMICZNEGO KRAŃCOWEGO KOSZTU REDUKCJI EMISJI (MICROMAC) I MOŻLIWOS ´ CI REDUKCJI EMISJI W POLSCE KRZYWA MICROMAC strona 66 I MOŻLIWOŚCI REDUKCJI EMISJI W POLSCE Krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MicroMAC) przyjmuje inżynierskie podejście od- dolne w analizie możliwości redukcji emisji gazów cieplarnianych i obejmuje, między innymi, gruntowną analizę sektora wytwarzania energii. Wykorzystując szczegółowe dane sektorowe, model krzywej MAC uszeregowuje ok. 120 metod redukcji emisji według związanego z ich wykorzystaniem kosztu netto oraz przedstawia te metody w postaci do- brze znanego narzędzia prezentacji wyników – krzywej MicroMAC. Krzywa ta zawiera wiele informacji istotnych z punktu widzenia polityki gospodarczej w zagregowanej, przystępnej formie. Z analizy krzywej MicroMAC wynika, że Polska może znacznie ograniczyć wielkość emisji, a całkowity potencjał redukcji wynosi 31% w stosunku do poziomu z 2005 roku lub 47% w stosunku do poziomu z 2030 roku, przewidzianego w scenariuszu bazowym krzywej MicroMAC. Jednakże, pełne wykorzystanie tego potencjału będzie wymagało skoordynowanych i celowych działań ze strony rządu, biznesu i całego społeczeństwa. Zgodnie z analizą krzywej MicroMAC, spadek emisji na skutek wykorzystania analizowanych metod będzie wymagał czasu i Polska może mieć trudności ze spełnieniem unijnych celów na 2020 rok. Większość potencjału redukcji emisji w Polsce jest związana z przejściem na niskoemisyjne źródła energii (poprzez inwestycje w sektorze energetycznym) oraz poprawą efektywności energetycznej. Te ostatnie metody redukcji emisji, po uwzględnieniu barier w ich wdrażaniu, nie generują oszczędności netto, a ich całkowity koszt wdrożenia będzie wyższy o co najmniej 50%. Wdrożenie wszystkich rozwiązań niskoemisyjnych wymagałoby dodatkowych inwestycji w wysokości 0,9% PKB rocznie w latach 2011-2030. Wreszcie, koszt redukcji emisji jest uzależniony od kosztów finansowania, cen paliw oraz możliwości technologicznych. Krzywa MAC przedstawia wiele informacji istotnych z punktu widzenia polityki gospodarczej, w zagregowanej, przystępnej formie. Jak już wspomniano (zob. Rozdział c), model ten analizuje ok. 120 metod redukcji emisji gazów cie- plarnianych w Polsce w 10 największych sektorach gospodarki. W pierwszym kroku, jako punkt odniesienia do oceny efek- tów redukcji emisji w przyszłości, stworzono scenariusz bazowy na podstawie przyszłych poziomów produkcji przemysło- wej, aktywności w sektorze transportowym oraz eksploatacji budynków oraz, przyjmując naturalną poprawę efektywności technologicznej. Następnie, dla każdej metody powstały szczegółowe, „oddolne” szacunki dotyczące związanych z jej wykorzystaniem kosztów i potencjału redukcji emisji, ze szczególną uwagą poświęconą sektorowi wytwarzania energii. Metody redukcji emisji zostały uszeregowane według wartości bieżącej netto związanych z nimi kosztów i oszczędności z tytułu każdej niewyemitowanej tony ekwiwalentu CO2. W ostatnim kroku, metody zostały uporządkowane według ich kosztów w jedną zbiorczą krzywą krańcowego kosztu redukcji emisji. Takie narzędzie prezentacji wyników niesie ze sobą bogactwo informacji i pozwala na przekształcenie ogólnego celu w zakresie redukcji emisji na szczegółowe, konkretne rozwiązania w ramach poszczególnych sektorów. Krzywa ta może służyć do porównywania potencjału redukcji i kosztów związanych z wykorzystaniem poszczególnych metod, znaczenia poszczególnych sektorów dla redukcji oraz oszacowania ogólnego potencjału redukcji emisji. Zastosowanie spójnego podejścia do różnych rozwiązań technicznych wymagało pewnych uproszczeń. Analizo- wane rozwiązania obejmują tylko technologie obecnie dostępne lub takie, co do których oczekuje się, że będą dostępne przed 2030 rokiem (czyli przykładowo obejmują technologie wychwytywania i składowania dwutlenku węgla (CCS), ale już nie produkcję paliwa typu biodiesel z alg morskich). Pod uwagę nie brano metod, których koszt przekracza 80 euro na 1 tonę CO2e, jako mniej atrakcyjnych i zazwyczaj związanych z technologiami we wczesnym stadium rozwoju lub o nie- pewnych perspektywach. Nie brano również pod uwagę żadnej metody redukcji, która wymagałaby znaczących zmian w sposobie życia społeczeństw (takich jak przestawienie się na transport publiczny czy obniżenie średniej temperatury w domach). Koszt redukcji emisji wyznaczono jako sumę wartości bieżącej dodatkowych nakładów kapitałowych oraz dodatkowych kosztów lub oszczędności operacyjnych. Nie uwzględniono kosztów transakcyjnych, podatków, dotacji, taryf gwarantowanych ani innych narzędzi polityki państwa. Przy wyznaczaniu wartości bieżącej netto, przyjęto wolną od ryzyka stopę procentową w wysokości 4%, a wszystkie koszty wyrażono w euro, w cenach stałych z 2005 roku. Z analizy krzywej MicroMAC wynika, że Polska może znacznie ograniczyć wielkość emisji, jednak pełne wykorzysta- nie tego potencjału będzie dużym wyzwaniem. Krzywa kosztu krańcowego MicroMAC wskazuje na istnienie potencjału redukcji emisji o 236 MtCO2e do 2030 roku, przy jednostkowym koszcie nie przekraczającym 80 euro (Rysunek 29). Średni ważony koszt wynosi ok. 10 euro na 1 tonę CO2e i waha się od minus 130 euro (oszczędności netto) do niemal 80 euro. Szerokość każdego prostokąta przedstawionego na krzywej odpowiada potencjałowi redukcji emisji do 2030 roku w od- niesieniu do scenariusza bazowego. Wysokość każdego prostokąta odpowiada natomiast średniemu kosztowi redukcji emisji o 1 tonę CO2e do 2030 roku poprzez zastąpienie danej technologii (technologii bazowej) technologią niskoemisyj- ną. Przykładowo, w sektorze wytwarzania energii, elektrownia opalana węglem zostałaby zastąpiona elektrownią gazo- wą lub jądrową. Łącznie, całkowity potencjał redukcji wynosi 31% w stosunku do poziomu emisji z 2005 roku lub 47% w stosunku do poziomu z 2030 roku w scenariuszu bazowym krzywej MicroMAC. Jednakże, pełne wykorzystanie tego strona 67 potencjału będzie wymagało skoordynowanych i celowych działań ze strony rządu, biznesu i całego społeczeństwa. Po- trzebna byłaby znaczna poprawa w zakresie energooszczędności budynków i transportu, a udział niskoemisyjnych źródeł energii musiałby wzrosnąć do ponad 50% łącznej podaży energii elektrycznej w 2030 roku (z mniej niż 2% w 2005 roku). Jeśli zostałby wykorzystany całkowity potencjał redukcji, Polska mogłaby zmniejszyć emisyjność swojego PKB o niemal 70% w stosunku do jej obecnego poziomu (zob. Rozdział A i Rysunek 3). R ysunek Rysunek 29 K k 29. rzywa mikroekonomicznego Krzywa mik ikroekonomi k krańcowego icznego k ń rańcowego kosztu red k duk redukcji kcji ji emi emisji isji (Mi (MicroMAC) ji ( MAC) MicroMAC dla P ) dl Polski ol lski 2 2030 030 ki w 203 roku ku 0 rok Wykorzystanie technologii CCS w przemyśle chemicznym – modernizacja istniejących obiektów Średni koszt: Morskie elektrownie wiatrowe Koszt redukcji emisji ~10 euro/tCO2e euro/tCO2e Wykorzystanie technologii CCS w hutnictwie żelaza i stali – zastosowanie w nowych obiektach Współspalanie biomasy 80 Termoizolacja istniejących budynków komercyjnych 70 Elektrownie specjalizujące się w spalaniu biomasy Poprawa wydajności pojazdów lekkich 60 (wysokoprężne) Wykorzystanie technologii CCS w elektrowniach węglowych 50 Poprawa wydajności pojazdów lekkich Lądowe elektrownie wiatrowe (benzynowe) 40 Biogazownie 30 Energetyka jądrowa 20 Poprawa wydajności energetycznej nowych 10 budynków mieszkalnych 0 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 -20 -30 Wykorzystanie technologii CCS w hutnictwie żelaza Rekultywacja gleb i stali – modernizacja istniejących obiektów -40 Wykorzystanie technologii CCS w -50 Termoizolacja istniejących budynków przemyśle naftowym i petrochemicznym mieszkalnych, zaawansowana -60 Kogeneracja -70 -90 Produkcja energii elektrycznej z gazów Potencjał redukcji -100 wytwarzanych przez MtCO2e w 2030 -110 wysypiska -120 Recykling nowych odpadów -130 -140 Termoizolacja istniejących budynków mieszkalnych, -150 podstawowa Uwaga: Uwag Uwag ga: KażKażdy K ażdy dy yp ro rost stok okąt prostokąt ą odp ąt o odpowiada dp owia pow da j iada edne ed nej jednej j ze 120 120 met m metod od red etod redukcji r ukcj eduk cj ji em emisji emis j (je ji isji ( (jedynie je j dy yni nie najw najważniejsze e najw ażni j aż niej ej jsz sze zost zostały e zo ały stały po p podpisane). dp pis isan ane) Wy- e). Wy y- so soko k kość ść każ sokość ażdedego każdego p go prorost ąta stok okąt prostokąta odpo a od powiwiad odpowiadaadaa ko kosz szto towi kosztowi r wi red cji eduk ukcj redukcji emis i em isji emisjiji o 1 ton tonę tonę eur euro) ę CO2e (w euro). o). Sz Szer Szerokość erok ość okoś każd każdego ć ka ego żdeg o pr pros prostokąta toką osto ta kąta odpowi d odpowiada d potencjal ada potencjalnejlnej reddukcji k emisji. W przypadk redukcji dku wyk przypadku korzystania ni wykorzystania ekktóry ó ch niektórych h met od metod k d osiągane są korzyś ści netto ( korzyści ujemne (ujemne koszty). osz ko s ty) W analizie y). ana e za alizie założono ałoożo ono ou uruchomienie uch ru o ie c om enie 2030 e do 203030 roku 0 ro oku ue elektrowni ektro le owni ją jądrowych d ow jądr o yc mocy ych o moocy 6 G , które 6GW, GW ó e będą któr będą dostarczały osta dos arc cza ały 5% y 15% en ener ergi gii energii i el elek ektr tryc yczn znej elektrycznej.ej. Źród ódłło: opracowa Źródło: opracowanie nie i t echhniczne i techniczne M cKi Kinsey. McKinsey. Zgodnie z analizą krzywej MicroMAC, spadek emisji na skutek wykorzystania analizowanych metod będzie wyma- gał czasu i Polska może mieć trudności ze spełnieniem unijnych celów na 2020 rok. Do 2020 roku wielkość emisji mogłaby zostać ograniczona o 20% w stosunku do prognoz scenariusza bazowego, jednak taka redukcja przełożyłaby się na poziom emisji o zaledwie 3% niższy od poziomu z 2005 roku. Natomiast zgodnie z regulacjami UE Polska jest zo- bowiązana do ograniczenia emisji o ponad 4% (zob. Tabela 3), należy również zwrócić uwagę, że segmentacja sektorów przewidziana w regulacjach UE prowadzi do powstania wielu celów). Tempo redukcji znacznie rośnie dopiero po 2020 roku, gdy zaczynają być wdrażane duże projekty elektroenergetyczne, takie jak duże morskie elektrownie wiatrowe, elek- trownie jądrowe, czy technologia CCS. KRZYWA MICROMAC strona 68 I MOŻLIWOŚCI REDUKCJI EMISJI W POLSCE Większość potencjału redukcji emisji w Polsce jest związana z przejściem na niskoemisyjne źródła energii oraz poprawą efektywności energetycznej. Metody redukcji emisji zostały zgrupowane w czterech kategoriach: poprawa efektywności energetycznej (obejmująca również transport), niskoemisyjne wytwarzanie energii (inwestycje w sektorze energetycznym), technologie wychwytywania i składowania dwutlenku węgla (CCS) w elektroenergetyce i przemyśle44 oraz inne obszary (w przemyśle, gospodarce odpadami i rolnictwie) (zob. Rysunek 30). Ok. 70% całkowitego potencjału redukcji emisji jest związane z dwiema pierwszymi kategoriami: poprawą efektywności energetycznej i niskoemisyjnym wytwarzaniem energii. Zamiana dotychczasowych węglowych źródeł wytwarzania energii na źródła niskoemisyjne, tj. wykorzystanie energetyki wiatrowej, jądrowej, biomasy czy biogazu, może obniżyć wielkość emisji o 100 MtCO2e do 2030 roku, co stanowi 42% łącznego potencjału redukcji, przy średnim koszcie wynoszącym 21 euro na 1 tonę CO2e. Nad- chodzące lata będą kluczowe dla ustalenia docelowej struktury paliw w sektorze wytwarzania energii w Polsce. Kończy się bowiem okres eksploatacji dużej części obecnie funkcjonujących elektrowni węglowych. To, jak zostaną zastąpione, będzie miało trwałe konsekwencje dla poziomu emisji gazów cieplarnianych, jednak wybór optymalnej struktury paliw jest przedsięwzięciem złożonym. Z tego względu, w analizie krzywej MicroMAC rozważono pięć scenariuszy charaktery- zujących się różnymi kosztami i wielkością redukcji (omówionych szerzej w Rozdziale H dotyczącym energetyki). Jedno- cześnie, zgodnie z analizą krzywej MicroMAC, ograniczenie zapotrzebowania na energię elektryczną poprzez poprawę efektywności energetycznej budynków, pojazdów oraz maszyn przemysłowych mogłoby ograniczyć emisję o 68 MtCO2e, co stanowi ok. 30% łącznego potencjału redukcji, przy średnim ujemnym koszcie (oszczędności) w wysokości 14 euro na 1 tonę CO2e. Największe możliwości poprawy efektywności energetycznej istnieją w dziedzinie eksploatacji budynków – instalacja systemów kontroli zużycia energii w nowych budynkach oraz termoizolacja budynków istniejących pozwoliłyby na redukcję emisji o niemal 30 MtCO2e do 2030 roku. Poprawa paliwooszczędności pojazdów może z kolei obniżyć emi- sję o 10 MtCO2e do 2030 roku. Łącznie, wszystkie metody poprawy efektywności energetycznej pozwoliłyby ograniczyć wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną z 1,5% rocznie do ok. 0,9%. Kwestie wyzwań związanych z poprawą efektywności energetycznej omówiono w Rozdziale I. Metody redukcji emisji, po uwzględnieniu barier w ich wdrażaniu, nie generują oszczędności netto, a całkowity koszt wdrożenia pakietu metod analizowanych w ramach krzywej MicroMAC będzie wyższy o co najmniej 50%. Metody z kategorii poprawy efektywności energetycznej istotnie przyczyniają się do ogólnego niskiego średniego kosztu wykorzystania metod analizowanych w ramach krzywej MicroMAC. Jednak pomysł, aby gospodarstwa domowe i przedsię- biorstwa ignorowały możliwość znaczących oszczędności, jest wątpliwy z ekonomicznego punktu widzenia. Najwidoczniej, muszą istnieć inne bariery sprawiające, że potencjał tych oszczędności nie jest od razu wykorzystywany. Na przeszkodzie w wykorzystaniu tych metod stoją trzy grupy barier: wysokie nakłady ponoszone z góry (przykładowo na zakup energoosz- czędnego samochodu), problem typu pryncypał-agent (przykładowo w sytuacji, kiedy właściciel, administrator, lokator i płat- nik rachunków danego budynku są różnymi osobami) oraz brak informacji (o możliwych oszczędnościach). Jednak czwartą i potencjalnie najtrudniejszą barierą są koszty wdrożenia rozłożone na dużą liczbę małych podmiotów (jak w przypadku oświetlenia w budynkach mieszkalnych). Bariery te nie zostały uwzględnione w kosztach, lecz przy prostym założeniu, że nierozpoznane koszty nieuchronnie spowodują przesunięcia z obszaru oszczędności do obszaru kosztów, wówczas ważony średni koszt metod analizowanych w ramach krzywej MicroMAC, wynoszący 10 euro na 1 tonę CO2e, wzrośnie co najmniej do 15 euro na 1 tonę CO2e (jeśli wszystkie koszty ustalone zostaną na poziomie zerowym lub wyższym). 44 Mniej więcej połowa potencjału technologii CCS wiąże się z wyposażaniem elektrowni węglowych w instalacje CCS. Pozostały potencjał (16 MtCO2e) dotyczy przemysłu, zwłaszcza hutnictwa żelaza i stali oraz przemysłu chemicznego. Te szacunki opierają się na założeniach odnośnie potencjału tej technologii w Polsce i tempa postępu technicznego. Wykorzystywanie technologii CCS na dużą skalę przed 2030 rokiem jest ciągle niepewne, jednak bardzo możliwe, że będzie ona miała duży wpływ na poziom emisji po 2030 roku. W ostatniej kategorii, inne obszary, połowa potencjału redukcji emisji pochodzi z ograniczenia emisji podtlenku azotu i metanu w gospodarce odpadami i rolnictwie. Metody redukcji emisji obejmują recykling, wychwytywanie i wykorzystywanie metanu, doskonalenie praktyk agronomicznych oraz ponowne zalewanie torfowisk. strona 69 Rysunek 30. Krzywa MicroMAC: potencjał redukcji emisji w Polsce w 2030 roku w poszczególnych kategoriach Uwaga: U wag Uwag P Poprawa ga: Pop oppra rawa wa ef efektywności efekt ktyw fekt yw y nonośści en ści energetycznej erge ener g ty ge tycz czne nej obejmuje bej j ob muj jmu je je m metody et tod ody d dziedzinie dy w dzi iedzi dzini zied inie ie ek e eksploatacji kspl ks oat ploa ta tacj ji bud b budynków, udy dynk nkó ków, ów, tran transportu, t sp por ransport tu, tu, z wy yłą łącz cze- e wyłącze- i niem p rzej ia na bi jści przejścia bioppaliliwa, biopaliwa, kilk , oraz kilka met kilka metod tod d w pr p zemyyśl śle (t przemyśle ( aki (takich kich hj ak k jak oge g neracjja) kogeneracja).). Źródło: Źród Źród ło: op ło: ódł opracowanie pra raco wani cowa ie te nie techniczne tech nicz iczne hni McKinsey. ne M cK cKiinsey Kinse y. Wdrożenie wszystkich dostępnych rozwiązań niskoemisyjnych wymagałoby dodatkowych inwestycji w wysokości 0,9% PKB rocznie, w latach 2011-2030. Całkowitą wartość niezbędnych inwestycji szacuje się na 92 miliardy euro. Roczna wartość inwestycji będzie rosła w miarę sięgania po coraz droższe metody redukcji, choć będzie równoważona po części przez rosnące oszczędności z tytułu niższych kosztów operacyjnych. Ponadto, potrzeby inwestycyjne są nierów- nomiernie rozłożone między poszczególne sektory. Nakłady inwestycyjne będą stosunkowo niewielkie w przemyśle, duże natomiast w elektroenergetyce, eksploatacji budynków oraz transporcie. W przypadku ostatnich dwóch sektorów, do 2030 roku nakłady te będą w pełni zrównoważone przez istotne oszczędności na kosztach operacyjnych. Oczekuje się, że we wszystkich sektorach oszczędności na kosztach operacyjnych dla przedsiębiorstw i gospodarstw domowych wyniosą ok. 30 miliardów euro, co stanowi średnio ok. 0,3% PKB rocznie. KRZYWA MICROMAC strona 70 I MOŻLIWOŚCI REDUKCJI EMISJI W POLSCE Rysunek 31. Krzywa MicroMAC: wielkość inwestycji i oszczędności w kosztach operacyjnych w latach 2010-2030 Ź Źród Źr ród Źródło: ódł ło: ło ło: op opracowanie pra co cowa raco nie wani ie te t techniczne hni ech icz czne nicz ne M McKinsey. cKi cK Kin inse inse y. y. sey Koszt redukcji emisji jest uzależniony od kosztów finansowania, cen paliw oraz możliwości technologicznych. Wyż- sze ceny energii zmniejszają koszty netto metod z kategorii poprawy efektywności energetycznej. Jeśli cena ropy będzie o 50% wyższa niż założone 62 dolary za baryłkę w 2030 roku, średni ogólny koszt redukcji emisji spadnie z 10 do 4 euro za 1 tonę CO2e. Jeśli okazałoby się, że technologie wymagają większych nakładów inwestycyjnych, proporcjonalnie wzro- słyby również koszty redukcji emisji. Przykładowo, jeśli całkowity koszt zainstalowania 1 GW mocy elektrowni jądrowej wzrósłby o 500 milionów euro, koszt redukcji emisji w ramach technologii jądrowej wzrósłby o ok. 4 euro za 1 tonę CO2e. Wreszcie, co być może najważniejsze, stopa procentowa wyższa niż zakładana do tej pory wolna od ryzyka 4%, wpłynę- łaby bezpośrednio na wzrost kosztu technologii kapitałochłonnych, o stosunkowo krótkim okresie eksploatacji, takich jak elektrownie wiatrowe czy silniki hybrydowe. Przy zastosowaniu stopy procentowej wynoszącej 8%, średni całkowity koszt redukcji emisji wzrósłby z 10 do 19 euro za 1 tonę CO2e. Krzywe MicroMAC pozwalają na przekazanie wyników złożonej analizy inżynierskiej w prosty i przystępny sposób; powinny być jednak odczytywane z pewną ostrożnością. Mimo ich pozornej prostoty, są one w dużym stopniu zależne od przyjętych założeń, w tym przyjętego scenariusza bazowego, kosztów i potencjału redukcji związanych z wykorzysta- niem każdej z analizowanych technologii oraz przyjętych stóp procentowych. W przypadku niektórych metod, szczególnie nowych technologii, niepewność co do ich potencjału redukcji emisji i szacowanego kosztu może być znaczna. Tempo wdrażania nowych technologii w dużym stopniu zależy od cen energii, jak również od zakresu ograniczenia kosztów i poprawy efektywności, czyli czynników, których nie można precyzyjnie przewidzieć. Łatwość realizacji czy wdrożenia danej metody ujęto w prosty sposób, tworząć dodatkowy wymiar wartości do bieżącej netto każdej metody. Wskazuje to na znaczenie kolejności wykorzystywania poszczególnych metod. Ponadto, biorąc pod uwagę istotny wpływ przejścia do scenariusza niskoemisyjnego na gospodarkę, uzasadnione są obawy o konsekwencje ekonomiczne wykraczające poza wymiar czysto finansowy w postaci zdyskontowanych nakładów inwestycyjnych i kosztów operacyjnych. W następnym rozdziale przedstawiono nową metodologię, która pozwala na taką wnikliwą ocenę. strona 71 f. MODEL MEMO (MACROECONOMIC MITIGATION OPTIONS) I MAKROEKONOMICZNE SKUTKI PAKIETU REDUKCJI EMISJI MODEL MEMO I MAKROEKONOMICZNE SKUTKI strona 72 PAKIETU REDUKCJI EMISJI Model MEMO jest rozbudowanym dynamicznym stochastycznym modelem równowagi ogólnej (DSGE) dla Polski, który pozwala na dynamiczne oszacowanie makroekonomicznych skutków metod ograniczania emisji gazów cie- plarnianych, w tym również na prezentację wyników za pomocą nowego narzędzia – makroekonomicznej wersji krzywej MicroMAC. Innowacyjne połączenie tego modelu makroekonomicznego z inżynierskim podejściem krzywej Mi- croMAC pozwala na analizę różnorodnych makroekonomicznych i fiskalnych skutków redukcji emisji gazów cieplarnia- nych w ramach czterech form finansowania publicznego. Z symulacji modelu MEMO wynika, że przy wdrożeniu całego, kompleksowego pakietu metod redukcji, emisja zostanie ograniczona o 24% do 2020 roku i o 47% do 2030 roku, przy ogólnie negatywnym wpływie na gospodarkę, który jednak wydaje się możliwy do udźwignięcia. Jak można się spodzie- wać, spadek PKB jest wynikiem recesji w sektorach charakteryzujących się wysoką emisją, które ponoszą największy ciężar redukcji. Na poziomie zdezagregowanym model wykazał, że największa część redukcji emisji związana jest z przestawie- niem się na niskoemisyjne źródła energii, z poprawą efektywności paliwowej, oraz z tym, że technologie o największym potencjale redukcji emisji nie zawsze wiążą się z największym kosztem w sensie makroekonomicznym. Wreszcie, wykorzy- stując symulacje modelu MEMO, krzywą MicroMAC można przekształcić w krzywą makroekonomicznego kosztu redukcji emisji (ang. Macroeconomic Abatement Cost, MacroAC) oraz krzywą makroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (ang. Macroeconomic Marginal Abatement Cost, MacroMAC), co pozwala dokładniej zbadać wpływ wdrożenia poszczególnych metod redukcji emisji na wzrost gospodarczy. Model MEMO jest modelem DSGE dla Polski dostosowanym do potrzeb analizy polityki klimatycznej i sektora ener- gii. Jest to bardzo rozbudowany dynamiczny stochastyczny model, szczegółowo odzwierciedla realną sferę gospodarki, a jego kalibracji dokonano wykorzystując najnowsze dostępne dane dla Polski. Obejmuje dwa regiony (Polskę i resztę UE), co umożliwia wymianę handlową z zagranicą, ma 11 sektorów, które opisano z wykorzystaniem pełnego bilansu przepływów międzygałęziowych oraz emisję powstającą jako produkt uboczny. Zarówno dochody jak i wydatki publiczne są zdezagregowane, zastosowano również różne formy finansowania (sposoby domknięcia modelu). Konkurencja niedo- skonała na rynku pracy dopuszcza istnienie bezrobocia, a zewnętrzne szoki prowadzą do powstawania cykli koniunktural- nych. Model generuje wyniki w 5-letnich przedziałach czasu do 2030 roku odnotowując wpływ metod redukcji emisji na szeroki wachlarz zmiennych makroekonomicznych w ramach poszczególnych sektorów, w tym na wielkość produkcji, za- trudnienie, poziom emisji, dobrobyt gospodarstw domowych oraz poziom dochodów i wydatków budżetowych.45 (Zob. Rozdziały C oraz D, a także Załącznik 1). Scenariusz bazowy modelu MEMO do 2030 roku został oszacowany ekono- metrycznie, w oparciu o kontynuację trendów i procesów konwergencji mających miejsce w UE i w Polsce w przeszlości, co szczegółowo opisano w Rozdziale D. Takie podejście uwzględnia ograniczenie emisji gazów cieplarnianych w wyniku dalszego wzrostu udziału sektorów charakteryzujących się niższą emisją CO2, takich jak usługi, oraz w wyniku poprawy efektywności w każdym z sektorów. W rezultacie, ścieżka emisji gazów cieplarnianych jest U-kształtna, przewiduje po- nowny wzrost emisji w okolice poziomu z 1990 roku do 2020 roku, i dalszy wzrost do poziomu o 20% wyższego niż poziom z 1990 roku do 2030 roku. 45 Dobrobyt (ang. welfare) gospodarstw domowych mierzony jest jako zdyskontowana przyszła konsumpcja dóbr i wykorzystania czasu wolnego. strona 73 Do nowatorskiego połączenia tego modelu makroekonomicznego z modelem inżynierskim krzywej MicroMAC wy- korzystano moduł mikroekonomicznych decyzji inwestycyjnych (MIND). Moduł MIND przekształca metody redukcji emisji z krzywej MicroMAC, uwzględniając dla większości rozwiązań dodatkowe dane odnośnie prognozowanych nakła- dów inwestycyjnych i kosztów operacyjnych, potencjalnych korzyści w postaci poprawy efektywności i ograniczenia emisji oraz niezbędnych dotacji rządowych mających pokryć dodatkowe koszty, w porównaniu do technologii stosowanych w scenariuszu bazowym. W celu uproszczenia analizy, metody redukcji emisji połączono w ramach siedmiu kategorii technologicznych lub „mikro-pakietów” na podstawie ich ekonomicznego podobieństwa. O ile w przypadku pierwszych sześciu kategorii wielkość potencjału redukcji emisji dla poszczególnych metod jest zgodna z technicznymi założeniami analizy inżynierskiej, skład ostatniej i najważniejszej kategorii (dotyczącej rozwiązań w sektorze energetycznym) wyzna- czono endogenicznie w ramach modułu MIND. Założono jednocześnie, że całkowita wielkości emisji do 2030 roku ma zostać ograniczona o 47% w odniesieniu do poziomu w scenariuszu bazowym, co odpowiada oszacowaniu w ramach krzywej MicroMAC. Stosując optymalizację wielokryteriowa w ramach modułu MIND wyznaczono metody redukcji emisji, które są stosunkowo tanie, charakteryzują się znacznym potencjałem redukcji emisji i są technicznie możliwe. (Zob. Roz- dział H oraz Załącznik 1) Analizowano następujące kategorie: • optymalizacja procesów chemicznych, takich jak optymalizacja katalizatorów, • wykorzystanie technologii CCS w przemyśle oraz konserwacja sieci przesyłowych, • działania w rolnictwie, np. gospodarka łąkami, • poprawa efektywności energetycznej, np. termoizolacja nowych budynków mieszkalnych, • poprawa efektywności paliwowej, np. hybrydowe samochody osobowe oraz inne rozwiązania w transporcie; • poprawa efektywności mieszanej energetyczno-paliwowej, np. modernizacja systemów grzewczo-wentylacyjnych w budynkach komercyjnych oraz • inwestycje w zakresie niskoemisyjnego wytwarzania energii, np. elektrownie bazujące na gazie oraz małe elektrownie wodne. Ramka 5. Mechanizm oddziaływania metod redukcji emisji z analizy sektorowej (bottom-up) w modelu ma- kroekonomicznym (top-down) Inwestycje w zakresie niskoemisyjnego wytwarzania energii wymagają zmiany struktury paliw w kierunku technologii niskoemisyjnych, takich jak elektrownie wiatrowe. Takie działania oznaczają inwestycje w rozwiązania o niższej warto- ści bieżącej netto w porównaniu do tradycyjnej elektrowni węglowej, która w sektorze energetycznym jest technologią bazową, technologią odniesienia. Aby można było zastosować rozwiązanie niskoemisyjne ta różnica w wartości bieżą- cej netto musi zostać sfinansowana. W modelu MEMO przyjmuje się, dla uproszczenia, że to sektor publiczny pokrywa dodatkowe koszty. W 2- do 5-letnim okresie budowy nowej elektrowni, rosną wydatki inwestycyjne w sektorze ener- getycznym. Powoduje to wzrost zarówno stopy procentowej (ceny kapitału) jak i cen dóbr inwestycyjnych, wypierając inwestycje w innych sektorach. Krajowe ceny energii rosną z powodu wzrostu cen i skali inwestycji sektora prywatnego w energetyce, a droższa energia ma z kolei negatywny wpływ na wzrost gospodarczy. Jeśli koszty ponoszone przez sektor publiczny są pokrywane poprzez wzrost podatków, powoduje to dodatkowe obciążenie dla gospodarki. W mo- mencie ukończenia procesu inwestycyjnego i oddania elektrowni do użytku efekty te zostają odwrócone: wytwarzanie energii staje się tańsze ze względu na niższe koszty paliwa (np. darmowy wiatr kosztuje mniej niż węgiel), co prowadzi do obniżenia cen energii. Relatywna cena dóbr inwestycyjnych spada na korzyść innych sektorów, w których następuje wzrost inwestycji. Metoda poprawy efektywności energetycznej polegająca, na przykład, na zmianie oświetlenia na energooszczędne w budynkach komercyjnych spowoduje zasadniczo podobne skutki dla inwestycji na początku wdrażania metody, rów- noważone przez oszczędności na kosztach operacyjnych w późniejszym okresie, wynikające z niższego zużycia energii. Jak już wyżej wspomniano, korzyści będą wcześniej odczuwalne raczej w przemyśle lekkim niż w ciężkim. Jeśli korzyści w okresie użytkowania przeważą nad początkowym kosztem, dojdzie do pobudzenia wzrostu gospodarczego, a także zmian w strukturze zużycia pośredniego przedsiębiorstw. Wówczas sektory, które wdrożyły metodę poprawy efektyw- ności osiągają niższe koszty produkcji. MODEL MEMO I MAKROEKONOMICZNE SKUTKI strona 74 PAKIETU REDUKCJI EMISJI Wychodząc od podstawowego oszacowania kosztów netto i potrzeb inwestycyjnych w ramach analizy krzywej MicroMAC, model MEMO określił makroekonomiczne i fiskalne skutki metod ograniczania emisji. Prawie wszystkie spośród 120 metod ograniczania emisji zidentyfikowanych w ramach analizy inżynieryjnej zostały włączone do modelu.46 Wszystkie metody prowadzą do ograniczenia emisji, bądź poprzez zmniejszenie energochłonności (ilości energii potrzeb- nej do wytworzenia jednostki produktu), bądź poprzez zmniejszenie wielkości emisji na jednostkę zużytej energii. Różnią się natomiast pod względem skutków dla poszczególnych sektorów i skutków fiskalnych. Przykładowo, inwestycja w ener- getyce w niskoemisyjne źródła energii, polegająca na budowie elektrowni wiatrowej, powoduje we wczesnym okresie wzrost popytu na produkty przemysłu ciężkiego (niezbędne dobra inwestycyjne). Z kolei poprawa efektywności energe- tycznej, jak zmiana oświetlenia na energooszczędne w budynkach komercyjnych, powoduje wzrost popytu na produkty przemysłu lekkiego. Ponieważ większość metod redukcji emisji wymaga wsparcia ze strony rządu, będą one miały, obok efektów pośrednich, również bezpośredni wpływ na stan budżetu. Wymaga to z kolei od rządu dostosowania innych wydatków publicznych lub podatków (ponieważ model zakłada ricardiańską równoważność47). Przykładowo, wzrost sub- sydiów dla sektora energetycznego może być wykorzystany do przyspieszenia budowy elektrowni jądrowej i sfinansowany przez wzrost podatku od towarów i usług (Ramka 5 dotyczy sposobu włączenia metod redukcji emisji do modelu oraz Ramka 6 dotyczy form finansowania publicznego, listę wszystkich metod zawiera Załącznik 5). Model MEMO odnotowuje wpływ każdej metody na wielkość produkcji, poziom emisji, zatrudnienie, poziom zamożności gospodarstw domowych oraz poziom dochodów i wydatków budżetowych. Ramka 6. Formy finansowania publicznego lub sposoby „domknięcia” modelu MEMO Model MEMO zakłada, że to rząd musi pokryć dodatkowe koszty związane z wykorzystaniem większości metod ogra- niczania emisji (tj. koszty przekraczające koszt zastosowania technologii bazowych, lub inaczej, jednostkowe koszty ograniczania emisji przedstawione na krzywej MicroMAC). Każda z metod ma wpływ na poziom dochodów i wydatków budżetowych – bezpośredni w przypadku większości me- tod wymagających dotacji lub podatku z tytułu emisji CO2, ale także wpływ pośredni, wynikający ze zmian w sposobie zachowania podmiotów gospodarczych, związanych z wdrożeniem danej metody. Ponieważ model zakłada neutral- ność fiskalną, zmiany wynikające z wykorzystania metod redukcji muszą zostać odpowiednio „domknięte” w rachun- kach budżetowych, tak aby wielkość wydatków publicznych pozostała równa wielkości dochodów publicznych i de- ficytu ustalonego przez rząd. Biorąc pod uwagę obowiązującą w modelu ricardiańską równoważność, finansowanie deficytu poprzez wzrost zadłużenia jest równoważne finansowaniu poprzez cięcia wydatków lub wzrost podatków. Jednak wybór, które podatki podnieść lub które wydatki ograniczyć ma wpływ na wyniki modelu. Z tego względu mo- del bierze pod uwagę cztery sposoby domknięcia (model closures): zmianę wielkości spożycia publicznego, zmianę wielkości transferów socjalnych, zmianę podatku od towarów i usług (VAT) oraz zmiany podatku dochodowego od osób fizycznych (PIT). Jak wspomniano w tekście, jako podstawowe wyniki modelu wybrano symulacje, w których do domknięcia modelu posłużyło dostosowanie podatku od towarów i usług. Wdrożenie kompleksowego pakietu metod redukcji emisji prowadzi do scenariusza niskoemisyjnego, w którym wielkość emisji jest ograniczona o 24% do 2020 roku i o 47% do 2030 roku (Rysunek 32). W scenariuszu niskoemi- syjnym modelu MEMO emisja gazów cieplarnianych w Polsce w 2020 roku spadłaby z ok. 455 MtCO2e (w scenariuszu bazowym) do 346 MtCO2e. W 2030 roku emisja osiągnęłaby poziom 288 MtCO2e, w porównaniu do ok. 544 MtCO2e w scenariuszu bazowym. Ze względu na fakt, że prognoza scenariusza bazowego na 2020 rok jest zbliżona do historycz- nej wielkości emisji w 1990 roku, redukcja emisji o 24% w odniesieniu do poziomu z 1990 roku jest podobna do tej w od- niesieniu do poziomu bazowego z 2020 roku. Redukcja emisji o 47% w odniesieniu do prognozy scenariusza bazowego w 2030 roku odpowiada redukcji o 37% w stosunku do poziomu z 1990 roku. Należy zwrócić uwagę, że zgodnie z tym 46 Pozostałe 4 metody analizowane w ramach krzywej MAC były nieistotne i wobec braku wystarczających danych, zostały pominięte w analizie mo- delu MEMO. 47 Zgodnie z teorią ricardiańskiej równoważności konsumenci biorą pod uwagę ograniczenie budżetowe rządu, nie ma zatem znaczenia czy wydatki publiczne zostaną sfinansowane poprzez zwiększenie zadłużenia, czy też poprzez wzrost podatków, ponieważ w obu przypadkach wpływ na popyt będzie taki sam. strona 75 scenariuszem, Polska prawdopodobnie spełniłaby ogólny cel unijnego pakietu „3x20” – ograniczenia emisji do 2020 roku o 20% w odniesieniu do 1990 roku (tj. ograniczenia emisji do 363 MtCO2e).48 Rysunek R k 32. ysunek 32 EEmisje mi isj je gazó ów ci gazów ieplar l nianych i cieplarnianych hwP Polsce lsce oraz scenari ol iusz ni scenariusz isk niskoem koemi isyjny syjny j modelu delu mod MEMO l MEMO 600 +19,7% 500 -20% w por. do 1988 +0.2% -24% -12% -24% w por. -37% 400 do scen. baz. -47% w por. MtCO2e 300 do scen. baz. 564 544 454 455 200 399 346 288 100 0 1988 (rok 1990 2007 2020 scen. 2020 scen. 2030 scen. 2030 scen. bazowy Prot. z bazowy niskoemisyjny bazowy niskoemisyjny Kioto) Uwag Uw ag aga: Uwaga: a: Jeś J Jeśli eśli eśli nie nie zzaznaczono azna az zaz na nacz cz czon on onoo in inac inaczej, ac acze ze zej j, zmi z zmiany mi mian any an y pr proc procentowe ocen oc en to towe ento we nad nad słu s słupkami łupk łupkam pk am amii oz ozna oznaczają na nacz czaj cz ają ają zmzmiany ia iany zmia ny w sto s stosunku tosu to su sunk nku nk 1 1990 u do 199990 99 0 ro roku roku. ku ku. Os Ostat- Ostatat ta t- t- nie ni d ie doost stęp dostępne tępne ne dan d ane dane e po chhod pochodzą odzą dzą z 200 2 007 00 2007 rok 7 ro S ku. ku Scen roku. cenarari iusz ni iusz Scenariusz n koemi isk iskoem is isyj yjny niskoemisyjny jny zak akł da wd kład łada zakłada w dr droż ożen żeni wdrożenie ie ie wsz w szys ystktki tk wszystkich ich 120 ich 12 0 me met tod re tod metod duk dukcji red kcji redukcji emisji emis em j z krz ji isji krzywej krzyw y ej yw MicroMAC. M j Mic roMA icroMAC C. Źród Źr Ź ło: ród ódło ło Źródło: UNFC : UN CC, FC FCCC CC UNFCCC, , op opra ra raco co cowa wa wani opracowanie nie ni tech e techni ch cz nicz ni czne techniczne I ne IBS BS BS, IBS, op opra raco ra , opracowanie co cowa wa wanini nie e te tech ch chnini nicz cz czne techniczne M ne McKcKin cK sey inse inse McKinsey, y, y, obliczenia obl obl blic ic ze icze zeni nia ni wł własasne as a własne ne Ban B anku an Banku ku Świ Świat wi at atow ow oweg eg ego Światowego. o. o. Wpływ wdrożenia pełnego pakietu metod redukcji emisji na gospodarkę jest ogólnie negatywny, jednak wydaje się możliwy do udźwignięcia. Wpływ na poziom emisji, PKB, wartość dodaną, zatrudnienie, dobrobyt gospodarstw domowych oraz poziom dochodów i wydatków budżetowych w ramach czterech analizowanych sposobów domknięcia modelu MEMO (ograniczenie spożycia publicznego, ograniczenie transferów socjalnych, wzrost podatku od towarów i usług oraz wzrost podatku dochodowego od osób fizycznych) przedstawiono w tabeli (Tabela 4). Wpływ całego pa- kietu na PKB i wartość dodaną, w odniesieniu do scenariusza bazowego, jest na przestrzeni 20 lat objętych modelem stale negatywny, chociaż do 2030 roku zbliża się do zera (w zależności od przyjętego założenia odnośnie finansowania). Ujemny wpływ na wielkość realnego PKB waha się w przedziale 1,5-2,2% w 2015 roku, osiąga najwyższy poziom 1,8- 3,1% w 2020 roku, a następnie słabnie do 0,3-2,4% w 2025 roku i osiąga wartość z przedziału 0,7% do -0,7% (staje się dodatni) w 2030 roku. Przy najwyższym poziomie kosztów w relacji do PKB, około 2020 roku, rozmiar straty jest mniej więcej porównywalny do rocznego potencjalnego wzrostu PKB (należy zwrócić uwagę, że pozorny dodatni wpływ na PKB w przypadku finansowania w formie podatku od towarów i usług wynika z metody obliczania PKB, ponieważ wzrost podatku od towarów i usług zawyża wartość PKB). Natomiast wartość dodana, będąca lepszą miarą w przypadku tego domknięcia modelu, spada w całym okresie objętym prognozą. Domknięcie modelu przy dostosowaniu podatku od to- warów i usług jest jedynym wariantem, w którym reakcje wartości dodanej i PKB znacznie się różnią. Wyjątkiem od reguły ujemnego wpływu na wielkość PKB są symulacje wykorzystujące jako formę finansowania dostosowanie transferów socjal- nych, w których wpływ pakietu na PKB do 2030 roku staje się dodatni. Jednakże w tym wariancie spadek dobrobytu jest najbardziej znaczący, ponieważ reakcja gospodarstw domowych na kurczące się transfery polega na ograniczeniu czasu wolnego, co zmniejsza ich dobrobyt. 48 Jak można się spodziewać, te wyniki są bardzo zbliżone to wyników modelu krzywej MAC, który prognozuje wielkość emisji po redukcji, na pozio- mie 373 MtCO2e w 2020 roku oraz 267 MtCO2e w 2030 roku. Ponieważ całkowita redukcja emisji w modelu MEMO jest zgodna z 47-procentową redukcją emisji osiągniętą poprzez wdrożenie pakietu metod z krzywej MAC, również redukcja w ujęciu ilościowym powinna być podobna. MODEL MEMO I MAKROEKONOMICZNE SKUTKI strona 76 PAKIETU REDUKCJI EMISJI Tabela 4. Makroekonomiczne i fiskalne skutki wdrożenia pakietu metod redukcji emisji gazów cieplarnianych, odchylenie od scenariusza bazowego w % Domknięcie modelu Zmienna 2015 2020 2025 2030 Ograniczenie spożycia Emisja gazów cieplarnianych -10,33 -24,01 -39,31 -47,34 publicznego PKB -2,13 -3,08 -2,42 -0,66 Wartość dodana -2,20 -3,19 -2,53 -0,74 Zatrudnienie -2,73 -2,09 -2,76 -2,33 Dobrobyt gospodarstw domowych -1,03 -1,64 0,01 0,52 Wydatki publiczne -2,64 -3,05 -2,15 -1,06 Dochody publiczne -2,20 -3,15 -2,76 -1,13 Domknięcie modelu Zmienna 2015 2020 2025 2030 Ograniczenie trans- Emisja gazów cieplarnianych -10,38 -23,86 -39,03 -47,01 ferów socjalnych PKB -1,52 -1,89 -0,28 0,68 Wartość dodana -1,51 -1,93 -0,35 0,69 Zatrudnienie -0,67 3,16 6,34 3,34 Dobrobyt gospodarstw domowych -2,88 -4,49 -3,27 -1,63 Wydatki publiczne -2,86 -1,83 0,94 0,76 Dochody publiczne -1,55 -1,86 -0,49 0,30 Domknięcie modelu Zmienna 2015 2020 2025 2030 Wzrost VAT Emisja gazów cieplarnianych -10,56 -24,14 -39,48 -47,50 PKB -1,53 -1,79 -0,83 0,16 Wartość dodana -2,88 -3,42 -2,81 -1,63 Zatrudnienie -2,59 -0,52 -0,20 -0,85 Dobrobyt gospodarstw domowych -1,85 -2,88 -1,54 -0,66 Wydatki publiczne 1,75 3,23 6,06 5,58 Dochody publiczne 2,19 2,59 4,30 4,77 Domknięcie modelu Zmienna 2015 2020 2025 2030 Wzrost PIT Emisja gazów cieplarnianych -11,16 -24,63 -40,15 -47,92 PKB -2,18 -2,37 -2,07 -0,63 Wartość dodana -2,17 -2,41 -2,03 -0,56 Zatrudnienie -6,13 -4,84 -7,35 -6,79 Dobrobyt gospodarstw domowych -1,82 -2,49 -0,88 -0,09 Wydatki publiczne 1,38 2,90 5,44 5,16 Dochody publiczne 1,74 2,41 3,93 4,38 Uwaga: Dobrobyt gospodarstw domowych gospodarstw domowych definiowany jest jako suma zdyskontowanych strumieni konsumpcji dóbr i czasu wolnego. Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modelu MEMO. Negatywny wpływ dotyczy nie tylko PKB, ale również zatrudnienia, które spada pod wpływem wdrożenia metod redukcji emisji, natomiast skutki fiskalne zaleza od wyboru formy finansowania publicznego. Spadek zatrudnienia, wyrażony jako odchylenie od scenariusza bazowego w latach 2015-2030, waha się w przedziale 2,8-2,1% w przypad- ku domknięcia modelu poprzez ograniczenie spożycia publicznego, 2,6-0,2% w przypadku wzrostu podatku od towa- rów i usług oraz 7,4-4,8% w przypadku podniesienia podatku od osób fizycznych. Natomiast w przypadku finansowania przejścia do gospodarki niskoemisyjnej w Polsce kosztem transferów socjalnych, poziom zatrudnienia spadłby o 0,7% poniżej scenariusza bazowego w 2015 roku, ale ponownie wzrósłby do poziomu przekraczającego scenariusz bazowy do 2030 roku (o 3,3%). Jak już wspomniano przy analizie wpływu na PKB, zmiana struktury wydatków publicznych kosztem strona 77 kategorii mniej produktywnych (takich jak transfery socjalne) wspiera tworzenie nowych miejsc pracy (ponieważ reak- cja gospodarstw domowych na kurczące się transfery polega na ograniczeniu ich czasu wolnego). Jednocześnie, skutki fiskalne wprowadzenia rozwiązań niskoemisyjnych są bezpośrednio powiązane ze sposobem ich finansowania. W przy- padku wyboru ograniczenia spożycia publicznego lub transferów socjalnych, to wydatki publiczne dostosowują się do spadającego poziomu PKB i wynikającego z niego spadku dochodów publicznych. Z drugiej strony, w przypadku pokrycia kosztów poprzez podniesienie podatku od towarów i usług lub podatku od osób fizycznych, rosną dochody podatkowe. Ponieważ wariant finansowania poprzez podatek od towarów i usług prowadzi do wyników zbliżonych do średniego wy- niku wszystkich czterech sposobów domknięcia modelu, w dalszej części tego rozdziału omówione zostaną jedynie wyniki symulacji wykorzystujących ten wariant finansowania. Tabela 5. Makroekonomiczne skutki pakietu metod redukcji emisji gazów cieplarnianych, odchylenie od scena- riusza bazowego w % Zmienna 2015 2020 2025 2030 Wartość dodana w sektorach ETS -4,06 -5,76 -7,51 -9,06 Wartość dodana w sektorach spoza ETS -2,72 -3,10 -2,16 -0,60 Zatrudnienie w sektorach ETS -3,38 -1,19 -2,73 -5,15 Zatrudnienie w sektorach spoza ETS -2,29 -0,52 0,17 0,39 Emisja w sektorach ETS -11,60 -27,38 -44,20 -52,46 Emisja w sektorach spoza ETS -8,70 -18,60 -30,60 -37,50 Emisyjność wartości dodanej -7,91 -21,45 -37,73 -46,63 Energochłonność wartości dodanej -0,53 -7,86 -11,02 -11,57 Uwaga: Do sektorów ETS należą energetyka, przemysł ciężki oraz sektor paliwowy (zob. Rysunek 13 i uwaga odnośnie szacunkowego podziału na sektory ETS i spoza ETS na podstawie danych z rachunków narodowych). Do domknięcia modelu w tej symulacji posłużył wzrost podatku od towarów i usług. Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modelu MEMO. Spadek PKB jest wynikiem recesji w sektorach charakteryzujących się wysoką emisją, które mają największy udział w całkowitym koszcie redukcji emisji. Prognozuje się, że wartość dodana w sektorach ETS skurczy się o ponad 9% do 2030 roku, podczas gdy zatrudnienie spadnie o ponad 5%. Spadek udziału sektorów ETS prowadzi do spadku energo- chłonności wartości dodanej o ok. 12% do 2030 roku oraz spadku emisyjności o prawie połowę (zob. Tabela 5). Tabela 6. Redukcja emisji według kategorii, wielkość redukcji w odniesieniu do scenariusza bazowego w % Domknięcie Kategoria metod redukcji emisji 2015 2020 2025 2030 modelu Wzrost VAT działania w rolnictwie 0,77 1,27 1,69 1,89 wykorzystanie CCS w przemyśle oraz konserwacja 0,01 0,41 3,65 3,79 sieci przesyłowych optymalizacja procesów chemicznych 0,45 0,71 0,90 1,00 poprawa efektywności energetycznej 2,20 3,49 4,32 4,87 poprawa efektywności paliwowej 3,39 7,14 11,90 14,84 poprawa efektywności mieszanej energetyczno- 0,27 0,64 0,98 1,17 paliwowej niskoemisyjne wytwarzanie energii 3,46 10,48 16,03 19,95 Całkowity wpływ na wielkość emisji 10,56 24,14 39,48 47,50 Uwaga: Domknięcie modelu poprzez wzrost podatku od towarów i usług. Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modelu MEMO. MODEL MEMO I MAKROEKONOMICZNE SKUTKI strona 78 PAKIETU REDUKCJI EMISJI Na poziomie poszczególnych kategorii, największa część redukcji emisji związana jest z przestawieniem się na ni- skoemisyjne źródła energii oraz z poprawą efektywności paliwowej. Kategoria poprawy efektywności energetycznej jest najważniejsza w pierwszych latach, z 20-procentowym udziałem w całkowitej redukcji emisji w 2015 roku. Począw- szy od 2020 roku, ok. 40% potencjału redukcji pochodzi z kategorii niskoemisyjnego wytwarzania energii (zob. Tabela 6 oraz Rysunek 33). Pozostałe metody zdominowane są przez poprawę efektywności paliwowej, skoncentrowaną głównie w transporcie i gospodarce odpadami (przynoszącą ok. jednej trzeciej całkowitej redukcji emisji). Rysunek R ysunek k 33. 33 R ed duk kcj Redukcja ja e emisji mi isji ji wedł dług k według ategorii t ii kategorii 600 działania w rolnictwie 544 550 wykorzyst. CCS w przem. oraz konserw. sieci przesyłowych 500 optymalizacja procesów 454 chem. 450 poprawa efektywności energet. MtCO2e 400 poprawa efektywności paliw 350 poprawa efektywności mieszanej niskoemisyjne wytwarzanie 300 energii 288 scenariusz bazowy 250 scenariusz niskoemisyjny 200 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 Uwaga: Uwag Domknięcie ga: Domknię ęcie modelu p poprzez op przez wzrost po podatku p datku od towarów i usług usług. g. Katego Kategorie g rie to „mikro-pap kiety” „mikro-pakiety”y ( (metody metody redukcji y redukcj ji j p emisji oggrupop wane na po pogrupowane p dstawie ich charaktery podstawie ystyk charakterystykiy i ekonomicznej ekonomicznej). ) Niskoemisyj j). Niskoemisyjne yjne wyt y warzanie energ wytwarzanie gii obejm energii j uj obejmuje je inwe- stycje styc sty je ycj w seksektorze sekto torze el rze elektroenergetycznym, ektr elektroe oene nerg rg gety zn yc etyc ym znym takie y , ta kie taki jak j e ja elektrownie elek k elektr trow nie owni gazowe, g e gazowe zo lądowe we, lą dowe ądo elektrownie elekt we ele ktro rown wnie ie wia wiatrowe w trow iatrowee or oraz elektrownie e az ele lekt rown ktro wnieie węgl g owe wykorzystują węglowe ące technologię wykorzystujące ę IGCC. Metody y z kategorii poprawy y efektywności paliwowej dotyczą głównie trans- portu, natomiast z kategorii poprawy efektywności energety ycznej – eksploatacji budynków. Kategoria poprawy efektyw- energetycznej ności noś i mieszanej ści i energetyczno-paliwowej j energet tyczno-pali liwowej dotyczy jd t otyczy metod m tod et d w ramach eksploatacji k loatacji h ekspl budynków, t ji b udynkó d ków, które które mają któ j równi mają również ó ież wpływ ż wpł ływ na wy korz wyko rzys nie ysta tani wykorzystanie pali e pa liw w. paliw. Źródło: opracowanie techniczne IBS, obliczenia własne Banku Światowego. Kategorie o największym potencjale redukcji emisji niekoniecznie wiążą się z największym kosztem w sensie ma- kroekonomicznym. Symulacje modelu MEMO wskazują na istnienie oczywistej odwrotnej zależności między wzrostem gospodarczym i redukcją emisji, przynajmniej w horyzoncie prognozy modelu do 2030 roku. Wynika to głównie z wpły- wu działań na rzecz niskoemisyjnego wytwarzania energii, które mają największy ujemny wpływ na PKB do 2030 roku (w wysokości ok. 1% rocznie). Z drugiej strony, metody z kategorii poprawy efektywności paliwowej, generując 30% całkowitej wielkości redukcji emisji, od 2025 roku prowadzą do znacznego pobudzenia wzrostu PKB i per saldo wpływają pozytywnie na wzrost gospodarczy. Metody z kategorii poprawy efektywności energetycznej mają największe znaczenie w pierwszych latach prognozy, generując 20% wielkości redukcji emisji w 2015 roku, przy koszcie w postaci obniżonego wzrostu PKB, przekraczającym 1% w 2015 roku, który to wpływ zmienia się jednak na lekko pozytywny w 2025 roku. Z kolei zastosowanie technologii CCS w przemyśle w bardzo małym stopniu przyczynia się do redukcji emisji, a wiąże się z kosztem w postaci obniżenia wzrostu PKB o ok. pół procenta rocznie po 2020 roku, co sprawia, że jest to druga naj- droższa grupa metod pod względem wpływu na wzrost gospodarczy. Prognozuje się, że wielkość redukcji emisji gazów cieplarnianych będzie równomiernie rosła z czasem, w miarę jak wdrażane będą kolejne metody, natomiast wpływ na wyniki gospodarcze ma charakter U-kształtny. Ujemny wpływ na realny PKB jest największy w 2020 roku, następnie wpływ metod ograniczania emisji zmienia się stopniowo na nieznacznie dodatni w 2030 roku (Tabela 7 i Rysunek 34). strona 79 Tabela 7. Wpływ na PKB według kategorii, odchylenie realnego PKB od poziomu w scenariuszu bazowym, w % Domknięcie Kategoria metod redukcji emisji 2015 2020 2025 2030 modelu Wzrost VAT działania w rolnictwie 0,00 0,00 -0,01 -0,01 wykorzystanie CCS w przemyśle oraz konserwacja 0,00 -0,08 -0,79 -0,34 sieci przesyłowych optymalizacja procesów chemicznych -0,04 -0,05 -0,05 -0,06 poprawa efektywności energetycznej -1,28 -0,57 0,11 0,18 poprawa efektywności paliwowej -0,06 0,00 0,58 0,97 poprawa efektywności mieszanej energetyczno- -0,02 0,03 0,12 0,15 paliwowej niskoemisyjne wytwarzanie energii -0,13 -1,13 -0,79 -0,73 Całkowity wpływ na PKB -1,53 -1,79 -0,83 0,16 Uwaga: Domknięcie modelu poprzez wzrost podatku od towarów i usług. Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modelu MEMO. Rysunek R k 34. ysunek 34 WWpływ pł ływ paki kietu t rozwi pakietu rozwiązań iązań ń ni niskoemisyjnych iskoe i jnych k misyj PKB h na P KB według wedł dług kat tegorii ii kategorii 1.5 poprawa efektywności Odchylenei PKB od scen. bazowego, w % mieszanej 1.0 poprawa efektywności paliw 0.5 poprawa efektywności 0.2 energet. 0.0 optymalizacja procesów chem. -0.5 wykorzyst. CCS w przem. oraz -0.8 konserw. sieci przesyłowych -1.0 działania w rolnictwie -1.5 -1.5 niskoemisyjne wytwarzanie -1.8 energii -2.0 odchylenie PKB od scen. 2015 2020 2025 2030 bazowego Uwag ga: Domknię Uwaga: Domknięcieęcie modelu p op przez wzrost po poprzez p podatku datku od towarów i usług g. Zmiana realneg usług. go PKB mierzona j realnego est w odnie- jest sieniu do scenariusza bazowego bazowego. g . Katego g rie to „mikro-pakiety” Kategorie y (metody y redukcj redukcji j pog ji emisji grupowane na podstawie ich pogrupowane charakterystyki char ch akte arak tery ryst styk yki ekonomicznej). ekon i ek onom omic znej iczn ). N ej) Niskoemisyjne Nis koem isko isyj emis yjne wytwarzanie ne wyt w warz ytwa rzan anie energii ene ie energ ii o rgii obejmuje bejm obe jmuj uje e in inwestycje west inwe ycje styc sektorze je w sek s torz ekto e el rze elektroenergetycznym, elek ektr troe oene rget nerg yczn etyc ym, znym takie jak elektrownie gazowe, lądowe elektrownie wiatrowe oraz elektrownie węglowe wykorzystujące technologię IGCC. Metody z kategorii poprawy efektywności paliwowej dotyczą głównie transportu, natomiast z kategorii poprawy efektyw- ności no ści nośc energetycznej ener i en erge gety czne tycz nej eksploatacji eksp j – ek splo loat acji atac budynków. b udyn ji bud ków ynkó w. Kategoria Kateg Kat oria egor poprawy p ia pop opra rawy efektywności e wy efe ktyw fekt nośc ywno ści mieszanej mies i mi zane esza nej energetyczno-paliwowej j en ener gety erge czno tycz no-p -pal aliw iwow ej dot owej dotyczy d yczy otyc zy metod d w rama ramachchh ek ploatacj kspl eksploatacji ji b ud dynkóków, które budynków, któóre mają ównież w ją ró również pły na wy pływ wpływ ykorzys y tanie pa wykorzystanie p liw. paliw. Źród ódłło: opracowa Źródło: opracowanie nie i t echhniczne i techniczne I BS, obliczenia IBS IBS, bliczeni obli ia włłasne B własne k Ś anku Banku wiiat towego. Światowego. MODEL MEMO I MAKROEKONOMICZNE SKUTKI strona 80 PAKIETU REDUKCJI EMISJI Krzywą MicroMAC można przekształcić w krzywą makroekonomicznego kosztu redukcji emisji (MacroAC), któ- ra obrazuje skutki dla gospodarki związane z wdrożeniem poszczególnych metod redukcji emisji. Podobnie jak w przypadku krzywej MicroMAC, atrakcyjność krzywej MacroAC leży w sposobie prezentacji wyników (zob. Rysunek 35).49 Na osi poziomej przedstawiono procentową redukcję emisji CO2e w odniesieniu do poziomu w scenariuszu bazowym,50 natomiast oś pionowa obrazuje procentowe odchylenie realnego PKB od poziomu w scenariuszu bazowym. Metody prowadzące do pobudzenia wzrostu gospodarczego usytuowane są powyżej osi poziomej, a te hamujące wzrost poniżej osi. Kolory poszczególnych prostokątów wskazują, do której kategorii należy dana metoda redukcji emisji. Wydaje się logiczne, że tak właśnie przedstawiony wpływ na gospodarkę rozwiązań niskoemisyjnych, obok wartości bieżącej net- to, pochodzącej z analizy krzywej MicroMAC, będzie najbardziej interesujący z punktu widzenia polityki gospodarczej.51 (Należy zwrócić uwagę, że inaczej niż w przypadku krzywej MicroMAC, obszar pod krzywą MacroAC (pole powierzchni poszczególnych prostokątów) nie ma interpretacji ekonomicznej. Rozbicie na poszczególne metody pozwala na uwidocznienie różnorodności w ramach kategorii, i w tym kontek- ście pojawiają się zarówno istotne podobieństwa, jak i różnice w porównaniu do krzywej MicroMAC. Tabela 7 po- wyżej przedstawia wyniki w rozbiciu na poszczególne kategorie, które wskazują na marginalne makroekonomiczne skutki działań w rolnictwie i optymalizacji procesów chemicznych, oraz ujemne skutki wykorzystania technologii CCS w prze- myśle oraz konserwacji sieci przesyłowych, ustępujące jedynie kosztowi niskoemisyjnego wytwarzania energii. Natomiast krzywa MacroAC pokazuje, że wiele spośród poszczególnych działań w zakresie poprawy efektywności energetycznej, takich jak poprawa efektywności energetycznej w budynkach mieszkalnych i komercyjnych (oświetlenie, systemy grzew- czo-wentylacyjne), do pewnego stopnia wspiera wzrost gospodarczy. Pobudzająco na wzrost gospodarczy oddziałują również małe elektrownie wodne, bezpośrednie wykorzystanie biogazów, recykling i kompostowanie nowych odpadów oraz lądowe elektrownie wiatrowe. Wnioski płynące z analizy krzywych MicroMAC oraz MacroAC są spójne w odniesieniu do kilku metod: niektóre z najdroższych finansowo metod, takie jak CCS, mają również negatywny wpływ na realny PKB. W przypadku innych, analiza MacroAC zmienia uszeregowanie stworzone w ramach krzywej MicroMAC: na przykład, lądowe elektrownie wiatrowe oraz małe elektrownie wodne przewyższają wiele metod poprawy efektywności energe- tycznej jeśli jako miarę zastosujemy ich wpływ na wzrost PKB. Energetyka jądrowa została przesunięta w prawo, stając się jedną z najdroższych metod (ponieważ nawet horyzont 2030 roku jest zbyt krótki w porównaniu do 10-letniego okresu budowy elektrowni jądrowej, ale 60-letniego okresu jej eksploatacji). Metody poprawy efektywności paliwowej pozostają nadal atrakcyjne (należy jednak zwrócić uwagę, że krzywa MicroMAC klasyfikuje te metody w ramach poprawy efektyw- ności energetycznej). 49 Wykres powstał na podstawie symulacji wykorzystujących finansowanie poprzez podatek od towarów i usług, ale podobne wyniki uzyskano rów- nież dla innych sposobów domknięcia modelu. 50 Porównując osie odciętych wykresów krzywych MacroAC oraz MAC, należy uwzględnić, że 1% redukcji emisji w odniesieniu do scenariusza bazo- wego w 2020 roku odpowiada ok. 4,6 tCO2e, a 1% redukcji emisji w 2030 roku odpowiada ok. 5,4 tCO2e. 51 Jednostki stosowane w obu modelach są nieco inne. Dla krzywej MAC, koszty odnotowano w euro na 1 niewyemitowaną tonę CO2e redukcji emisji, a dla krzywej MacroAC – w procentach odchylenia PKB od scenariusza bazowego do wielkości jej potencjału redukcji. strona 81 Rysunek 35. Model MEMO: krzywa makroekonomicznego kosztu redukcji emisji (MacroAC) Uw Uwaga: Uwagag aga: a: Dod D Dodatnia odat od at atni nia nia wawart wartość rt rtoś ość oś ć na osi osi rzę rzędnych rzędn zę dnyc dn yc ych h oz ozna oznacza, nacz na cz cza że da a, że dana m na met metoda et etod od oda przy przyczynia a pr zy cz zycz czyn yn ynia ia się do wz się do wzrostu rost ro wzro stu stu PK PKB PKB. K Krzywa rzyw rz B. Krz ywa yw a ob obej obejmuje ej ejmu muje mu cał cały je c ały ały pa p et met ki kiet pakiet m etod metodod red r eduk ukcj redukcjicjji em emisisji j . Do ji emisji. Domkmkni Domknięcie nięc ęc ę ie mod m odel elu modelu p u po pr zez p ze poprzez z wz wzro st p rost wzrost od odat podatku atku ku od od to waró towa towarów w i us rów ług usłu usług. O bsza g. Obs Obszarzar p r po nad d i na pod krzy d kr zyywą krzywą ą (pole (p ol ole (pol e powierzchni po powiwi wier er erzc zchn zc hni hn poszczególnych posz i po szcz sz cz czeg egól eg ólny ól nych ny prostokątów) p ch prorost rost stok okąt ok ąt ątów ów) ów nie ) ni interpretacji i e ma intnt nter er erpr pret pret etac ac acji ji eko ekonomicznej. eko kono no nomi mi cz micz czne nej ne potencjału p j. 1 % pot oten ot en cj encj cjał ału ał redukcji redu u re du dukckcji kcji emi emisji emi misj sj sji 2020 i w 20 20 rok ro ku ku od roku o dpow dpowi odpowiadaiad iada da ok o ok.k. 4 ,6 4,66 tCO tCO2e , a 1% e, red re 1% redukcji dukcji duk emisji kcji e miisj sji ji w 20 2030 rok oku 30 roku ku odpowiada od odpo dpowi ada da ok iad ok.k 5 5,4 4 tCO ,4 e. tCO2e . Źr Źród ód ódło Źródło:ło: ło : op opra racoowa wani opracowanieani nie e te chni ch hni ne IBS nicz czne techniczne I mulacj BS BS, symulacje sym symula IBS, cje je mo mode del de modelu lu lu MEM M EMO EM MEMO. O. MODEL MEMO I MAKROEKONOMICZNE SKUTKI strona 82 PAKIETU REDUKCJI EMISJI Wpływ na PKB poszczególnych elementów pakietu metod redukcji emisji zmienia się z biegiem czasu i staje się co- raz korzystniejszy, w miarę jak dla kolejnych metod kończy się proces inwestycyjny i są one wdrażane. Porównując krzywe MacroAC dla 2020 i 2030 roku zauważyć można, że ujemny wpływ na PKB w przypadku wielu metod zmniejsza się z czasem, a krzywa wypłaszcza się. Metody, dla których proces inwestycyjny jest najdroższy i najdłuższy, będą po- trzebowały najwięcej czasu do osiągnięcia dodatniego wpływu na PKB. W szczególności dotyczy to niektórych metod w ramach sektora wytwarzania energii, takich jak elektrownie jądrowe, których okres budowy rozciąga się na ponad po- łowę okresu prognozy. Natomiast inwestycje w lądowe elektrownie wiatrowe mają dodatni wpływ na wzrost już w 2020 roku, ponieważ mogą rozpocząć działanie znacznie szybciej i wymagają znacznie mniejszych nakładów kapitałowych. Jednak przy jeszcze dłuższym horyzoncie prognozy, wykraczającym poza 2030 rok, zmiana charakteru wpływu na wzrost gospodarczy z hamującego na pobudzający z pewnością zmaterializuje się również dla rozwiązań takich jak elektrownie jądrowe, które mają najdłuższy okres eksploatacji spośród wszystkich dostępnych technologii energetycznych. Pozycja elektrowni węglowych wykorzystujących technologię bloku gazowo-parowego ze zintegrowanym zgazowaniem paliwa (IGCC) również znacznie się poprawia z biegiem czasu, natomiast wpływ na PKB tradycyjnego wykorzystania gazu, ener- getyki geotermalnej oraz paneli słonecznych jest coraz mniej korzystny między 2020 i 2030 rokiem. Korzyści z poprawy efektywności energetycznej w modernizowanych budynkach również rosną wraz z upływem czasu. Szereg innych metod poprawy efektywności energetycznej, które w 2020 roku obniżają PKB, do 2030 roku działają stymulująco na PKB. Są to między innymi systemy kontroli oświetlenia i wymiana żarówek w budynkach komercyjnych, modernizacja systemów grzewczo-wentylacyjnych i wymiana żarówek w budynkach mieszkalnych, wyższe standardy efektywności energetycznej budynków, poprawa efektywności energetycznej pojazdów oraz produkcja energii elektrycznej z gazu na wysypiskach śmieci. Innym sposobem przedstawienia makroekonomicznych kosztów scenariusza niskoemisyjnego jest krzywa makro- ekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MacroMAC), przedstawiająca jednostkowy koszt zmiany PKB wobec redukcji emisji. Jeśli wpływ danej metody na PKB w porównaniu do poziomu w scenariuszu bazowym prze- skalujemy, aby odzwierciedlał dodatkowo towarzyszącą mu procentową redukcję emisji w odniesieniu do scenariusza bazowego, łatwiej będzie odczytać z wykresu, które metody są „tańsze” (zob. Rysunek 36). Innymi słowy, wartości na osi pionowej krzywej MacroMAC są elastycznościami realnego PKB względem redukcji emisji. Wynika z tego, że pole po- wierzchni każdego z prostokątów na krzywej MacroMAC równe jest wysokości odpowiadającego mu prostokąta na krzy- wej MacroAC. Obszar pod krzywą MacroAC (rozmiar poszczególnych prostokątów) nie ma interpretacji ekonomicznej, natomiast interesująca może być interpretacja obszaru pod krzywą MacroMAC: pole powierzchni każdego z prostokątów równe jest wpływowi redukcji emisji na PKB przy wykorzystaniu danej metody. Pole powierzchni obszaru pod krzywą Ma- croMAC określa całkowity wpływ kompleksowego pakietu metod redukcji emisji na PKB. Taka interpretacja jest podobna do interpretacji krzywej MAC (dla której pole powierzchni obszaru pod krzywą równe jest finansowemu kosztowi metod redukcji emisji)52 (zob. Rysunek 36). 52 Należy zwrócić uwagę, że krzywe MicroMAC, MacroAC oraz MacroMAC stosują różne jednostki miary. Zob. przypis 58. strona 83 Rysunek 36. Krzywa makroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MacroMAC) U Uwag wag Uwaga: Dodatnia ga: D od odat datni nia wart wartość ia wa rtoś ść na o ość osi si i rzę rzędnych rzę dnyc ędnycy h ozozna oznacza, nacz a, że cza dana met że dana metoda m etod oda da pr p przyczynia ycz zy y ia yn czyn ia si s się ię ię do wzro wzrostu do wz stu rost u PK PKB PKB. K Krzywa rzyw B. Krz yw y a ob bej obejmuje jmu mujje c je ały ał ły cały pa kiet ki paki et met pakiet m etod metod dreddukkcj cji redukcji emi ji em ji. Do isji isji emisji. D omk kni nięc Domknięcie ięciie m ie od modelu elu del popr lu po prze poprzezzez z wz wzro rost wzrostst p od odat podatku datk ku ku od od to waró towa towarów ów i us rów usłług ług. P usług. ole ol le po Pole wi wier zch ierzc powierzchni hni każd hni każd żdeg ego każdego o z prostokątów prosto p os toką ką ątó w ró tów równe równ wne jest j e je wpływowi w st wpłpły ow p yw owi redukcji redu i redukc ji j emi kcji emisji e sj misj ji na PKB PKB ((spadek pad spadek lub wzr ek lub wzrost) w zros ost))p t) przy rzy rz wykorzystaniu y wy yko korz ys y ta rzys niu tani danej u da nej dane metody. meto j me todyy. dy Źród Źród ódłoło Źródło: opra o: op cowa ra aco wa wani opracowanienie e te tech c ni ch c ne nicz cz techniczne I e IBSBS IBS,S, symulacje symu sy mu ula acj cjee mo ode delu modelu lu u MEM M EMO MEMO. O. MODEL MEMO I MAKROEKONOMICZNE SKUTKI strona 84 PAKIETU REDUKCJI EMISJI Krzywe MacroAC oraz MacroMAC są całkowicie spójne; ich różna konstrukcja sprawia, że są odpowiednie do róż- nych zastosowań. Może się wydawać, że krzywe pokazują różną skalę wpływu poszczególnych metod redukcji emisji na realny PKB, jednak efekt danej metody zawsze jest tego samego znaku na obu krzywych, wskazując na dodatni lub ujemny wpływ na PKB, chociaż uszeregowanie metod według jednostkowego kosztu wyrażonego zmianą PKB (z krzywej MacroMAC) nie jest identyczne z uszeregowaniem według całkowitego kosztu PKB na metodę (z krzywej MacroAC). Dwa przykłady zmian w uszeregowaniu to elektrownie jądrowe, które w przeliczeniu na jednostkę redukcji emisji nie należą już do najdroższych metod, oraz elektrownie wiatrowe, które przy uwzględnieniu potencjału redukcji emisji przesunęły się bardziej na prawo (w kierunku metod bardziej kosztownych). Krzywa MacroAC jest dobrym narzędziem do analizy wpły- wu pakietu metod redukcji emisji na wzrost gospodarczy, w sytuacji gdy pakiet ten jest już zdefiniowany (jak na przykład pakiet stworzony w ramach analizy krzywej MicroMAC). Natomiast krzywa MacroMAC jest narzędziem preferowanym na etapie rozważania składu pakietu, a wpływ poszczególnych metod na PKB jest jednym z czynników determinujących tę decyzję. Przy rozszerzeniu horyzontu analizy do 2030 roku, niektóre metody zmieniają swoją pozycję na krzywej Macro- MAC, a ich makroekonomiczne skutki zmieniają się. Między 2020 i 2030 rokiem, tak jak w przypadku krzywej Macro- AC, w MacroMAC ma miejsce wypłaszczenie krzywej kosztu, co odzwierciedla niezbyt zaskakujący wniosek, że w 2030 roku wzrośnie liczba metod redukcji emisji mogących wpływać pobudzająco na wzrost gospodarczy. Do 2030 roku, dodatni wpływ będą miały kolejne metody związane z poprawą efektywności paliwowej i efektywności energetycznej w transporcie i przemyśle. Między 2020 i 2030 rokiem największa poprawa jednostkowego makroekonomicznego kosztu redukcji emisji pojawia się dla energetyki geotermalnej, zastosowania samochodów hybrydowych, instalacji CCS (które jednak w dalszym ciągu działają hamująco na wzrost PKB) oraz modernizacji oświetlenia i systemów grzewczo-wentyla- cyjnych budynków. Liczne, często rozdrobnione działania w zakresie poprawy efektywności energetycznej stosowane pojedynczo generują stosunkowo niewielką redukcję emisji, ale pakiet metod o najbardziej pobudzającym działaniu dla PKB pozwoliłby osiągnąć masę krytyczną (i przykuć uwagę osób odpowiedzialnych za politykę gospodarczą). Zamiast skupiać się jedynie na działaniach, które same w sobie mogą mieć znaczny wpływ na PKB, warto rozważyć pakiet mniej- szych, ale bardziej efektywnych działań, które łącznie mogą pobudzić wzrost w większym stopniu i przy niższym koszcie makroekonomicznym. Dlatego też, polityka redukcji emisji zorientowana na szeroki wachlarz metod poprawy efektyw- ności energetycznej może być w długim okresie bardziej skuteczna w pobudzaniu wzrostu gospodarczego niż polityka skoncentrowana wyłącznie na działaniach o największej skali. Symulacje modelu MEMO pozwalają na pełniejsze oszacowanie wpływu metod redukcji emisji niż analiza krzywej MicroMAC. Wyniki tego oszacowania zmieniają pozycję w rankingu wielu metod redukcji emisji, chociaż nowe symula- cje pokazują również, że nie ma jednej idealnej miary oceny najbardziej pożądanych metod redukcji. Stworzenie nowe- go narzędzia prezentacji wyników (MacroAC i MacroMAC) pomaga w wyciągnięciu nowych wniosków. O ile jednak ta uproszczona mapa wyników pomaga zobrazować główne wnioski wynikające z modelu MEMO, i o ile model ten jest zarówno bardzo elastyczny jak i bardzo szczegółowy, nie unikniemy wyzwania związanego z pracą z modelami bardzo rozbudowanymi i złożonymi, które są w pełni zrozumiałe jedynie dla ich twórców. Ponadto, jak wspomniano w Rozdzia- le D, proces konwergencji polskiej gospodarki do przeciętnej struktury gospodarki UE, stanowiąc z pewnością technicznie bardziej wyrafinowane podejście do stworzenia scenariusza bazowego, uwzględnia ograniczenie emisji gazów cieplar- nianych w wyniku dalszego wzrostu udziału sektorów charakteryzujących się niższą emisją CO2, takich jak usługi, oraz w wyniku poprawy efektywności w każdym z sektorów. To założenie o mobilności czynników produkcji między sektorami jest również kluczowe dla stosunkowo niewielkich długookresowych kosztów scenariusza niskoemisyjnego. Biorąc pod uwagę atrakcyjność tego nowatorskiego modelu z punktu widzenia osób odpowiedzialnych za politykę gospodarczą oraz ścisłe połączenie podejść bottom-up i top-down, szczególnie ważne jest, aby przy rozważaniu działań, które wyznaczą ścieżkę niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego w Polsce, mieć w pamięci przyjęte założenia. Polska stoi także w obliczu konkretnych zobowiązań w ramach regulacji UE, dotyczących jej najbliższej przyszłości, które poprzez już ustalone cele i instrumenty ograniczają możliwe wybory w ramach polityki gospodarczej. Kwestie kosztów dostosowania do pakietu klimatycznego UE podjęto w następnym rozdziale. strona 85 g. MODEL ROCA (REGIONAL OPTIONS FOR CARBON ABATEMENT) I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE MODEL ROCA strona 86 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE Model ROCA (Regional Options of Carbon Abatement) jest modelem CGE pozwalającym na analizę skutków poli- tyki energetycznej i polityki ograniczania emisji gazów cieplarnianych danego kraju, dostosowanym do warunków polskich, stworzonym do analizy procesu wdrażania unijnego pakietu „3x20”. Model bierze pod uwagę kilka pod- stawowych wariantów kształtu polityki klimatycznej, spełniających jednakowe cele w zakresie redukcji emisji oraz kilka zestawów założeń do modelu, będących podstawą 11 symulacji pozwalających objaśnić wpływ polityki klimatycznej na polską gospodarkę w 2020 roku. Według „Głównego” scenariusza, określającego podstawowy zbiór założeń, Polska ponosi większy ekonomiczny koszt niż przeciętny kraj UE ze względu na dominującą rolę węgla w wytwarzaniu energii elektrycznej. Ponadto, segmentacja rynku poprzez podział sektorów na sektory ETS i spoza ETS w ramach regulacji UE w znacznym stopniu podnosi krańcowy koszt redukcji emisji dla sektorów spoza ETS, więc zniesienie tej segmentacji obniża całkowity koszt dostosowania dla Polski. Podobnie, zniesienie ograniczeń w ograniczaniu emisji za granicą („ela- styczność co do miejsca”), dopuszczenie możliwości redukcji emisji w lokalizacji o najniższych kosztach, znacznie obniża koszty i potrzebę dostosowania, ponieważ większa część redukcji emisji zostaje przeniesiona za granicę. Do modelu ROCA włączono również dodatkowy aspekt polityki UE – kolejną regulację w postaci unijnego celu dotyczącego udziału energii ze źródeł odnawialnych – co pozwoliło określić warunki, przy których może ona (wbrew intuicji) prowadzić do zwiększe- nia dobrobytu. Model bierze pod uwagę różne rozwiązania będące w gestii polskiego rządu. Po pierwsze, analizowana jest dystrybucja dochdów z aukcji w formie subsydiów płacowych, co pozwala na uzyskanie „podwójnej korzyści w słabej formie” w postaci redukcji emisji i zmniejszenia zniekształceń w funkcjonowaniu rynku pracy oraz obniżenie bezrobocia. Następnie, poluźnienie ograniczenia w wykorzystaniu energetyki jądrowej prowadzi do ograniczenia kosztów dostoso- wania Polski o ok. jedną trzecią (chociaż powszechnie uważa się, że ograniczenia techniczne pozwolą na uruchomienie elektrowni jądrowych o mocy jedynie ok. 6GW do 2030 roku, co stanowi około połowę mocy niezbędnej do wytworzenia 35% całkowitej ilości energii elektrycznej prognozowanej w tym scenariuszu). Wreszcie, przydzielanie bezpłatnych upraw- nień do emisji sektorom energochłonnym i zorientowanym na handel międzynarodowy (ang. energy-intensive and trade- exposed sectors, EITE), które mogłyby być narażone na ucieczkę emisji, prowadzi do utrzymania produkcji tych sektorów, ale ma ujemny wpływ na poziom całego PKB. Model ROCA jest wielosektorowym, multiregionalnym modelem CGE zawierającym hybrydowe: oddolne i odgórne ujęcie sektora wytwarzania energii. Punktem wyjścia modelu jest szeroko recenzowana konstrukcja modelu CGE, a dane zaczerpnięto z bazy GTAP7. Model ROCA obejmuje 8 sektorów (ze szczególną uwagą poświęconą sektorom energochłon- nym), 5 podsektorów sektora energetycznego, która umożliwia bardziej szczegółową analizę. Model uwzględnia niektóre podstawowe zniekształcenia działania rynku, takie jak podatek od energii, cła oraz bezrobocie. Model kładzie szcze- gólny nacisk na efekty sprzężenia zwrotnego ze strony rynków światowych, poprzez uwzględnienie czterech regionów (Polska, reszta UE, pozostałe kraje uprzemysłowione, kraje rozwijające się). W nowatorski sposób potraktowano sektor energetyczny, w ramach którego zastosowano hybrydowe ujęcie możliwości produkcyjnych sektora wytwarzania energii. Horyzont modelu sięga 2020 roku, terminu wypełnienia zobowiązań wynikających z pakietu „3x20” UE. W modelu ujęto otoczenie instytucjonalne i narzędzia wdrażania polityki klimatycznej, w tym złożone zasady obowiązujące sektory ETS i spoza ETS, a także różne formy dystrybucji przychodów wynikających z regulowania emisji CO2 (ang. carbon pricing). Ze względu na ograniczenia wynikające z dostępności danych, model obejmuje tylko emisję CO2, oraz generuje scenariusz bazowy zgodny ze zewnętrznymi prognozami, przewidującymi mniejsze zmiany struktury gospodarki na korzyść sektorów mniej energochłonnych (w porównaniu do scenariusza bazowego modelu MEMO) (zob. Rozdziały C i D oraz Załącznik 2 i Załącznik 4). Model ROCA wykorzystano do oszacowania kosztów dostosowania w zakresie głównych elementów pakietu „3x20” UE. W ramach tego modelu głównym ograniczeniem dla polskiej gospodarki w 2020 roku jest konieczność spełnienia ce- lów redukcji emisji zawartych w pakiecie klimatyczno-energetycznym z grudnia 2008 roku i dotyczących sektorów charak- teryzujących się wysoką emisją (sektorów ETS), a także pozostałych sektorów (spoza ETS), przy ogólnym założeniu ogra- niczenia emisji na poziomie całej UE o 20% w 2020 roku w odniesieniu do 1990 roku. Te główne postanowienia regulacji polityki klimatycznej UE zostały zachowane we wszystkich scenariuszach. Różne cele w zakresie redukcji emisji nałożono na sektory ETS i spoza ETS poszczególnych gospodarek. Dla Polski przyjęto, że cele te wynoszą: dla sektorów ETS ograni- czenie emisji o 21% w porównaniu do 2005 roku (taki sam jak cel na poziomie całej UE), a dla sektorów spoza ETS wzrost emisji o 14% (cel wyznaczony na poziomie kraju). Dla sektorów ETS handel uprawnieniami do emisji obejmujący całą UE zapewnia jednakowy koszt redukcji emisji we wszystkich krajach UE we wszystkich scenariuszach. Dla sektorów spoza ETS model zakłada, że każdy kraj członkowski UE nakłada krajowy podatek z tytułu emisji CO2, który prowadzi do wyrównania krańcowego kosztu redukcji emisji dla krajowych źródeł emisji spoza ETS w danym kraju. Model ROCA obejmuje wiele re- gionów, i został stworzony do analizy sprzężeń zwrotnych na poziomie międzynarodowym (zarówno wpływu instrumen- strona 87 tów polityki UE na światowe rynki, jak i oddziaływań pośrednich wywołanych działaniami na rzecz redukcji emisji ze strony innych głównych regionów uprzemysłowionych). Założono, że inne kraje uprzemysłowione (trzeci region ujęty w modelu) przyjmą cel redukcji emisji o 4,8% w 2020 roku w odniesieniu do 2005 roku, co w przybliżeniu odpowiada oficjalnym deklaracjom składanym przed szczytem w Kopenhadze. Założono, że kraje te nie uczestniczą w handlu uprawnieniami do emisji czy programach offsetu (programach redukcji emisji realizowanych za granicą, jako forma rekompensaty za emisję w kraju), a wprowadzają jednolity krajowy podatek węglowy. Dla czwartego regionu, krajów rozwijających się, nie prze- widziano żadnego celu redukcji emisji, stanowią one natomiast bazę dla projektów CDM. (Zob. Tabela 8). Model bierze pod uwagę kilka podstawowych wariantów kształtu polityki klimatycznej, spełniających jednakowe cele w zakresie redukcji emisji oraz kilka różnych zestawów założeń do modelu, pozwalających lepiej objaśnić wpływ polityki klimatycznej na polską gospodarkę w 2020 roku. Polityka UE nie tylko wprowadza wiele celów w za- kresie redukcji emisji, ale również dzieli sektory na dwie grupy, wprowadza dodatkowe wymagania co do wykorzystania energii ze źródeł odnawialnych oraz określa zalecenia dotyczące poprawy efektywności energetycznej. Ustalona struktu- ra prawna i regulacyjna dla emisji sektorów ETS będzie prawdopodobnie źródłem znacznych dochodów budżetowych pochodzących z aukcji, w zależności od tego jaka część uprawnień do emisji zostanie przydzielonych bezpłatnie jako forma wsparcia dla sektorów. Rządy będą musiały podjąć decyzję co do sposobu wykorzystania tych dochodów. Ponad- to, w gestii poszczególnych krajów leży wybór instrumentów zmierzających do osiągnięcia celów dotyczących sektorów spoza ETS, w tym wprowadzenie krajowego podatku z tytułu emisji CO2. Aby lepiej zrozumieć, jak regulacje polityki kli- matycznej generują koszty dla gospodarki, model ROCA analizuje scenariusze obejmujące dodatkowe koszty wynikające z segmentacji rynku emisji oraz z nałożenia limitów na wykorzystanie programów offsetu realizowanych za granicą (limity wykorzystania CDM). Uwzględia również zmniejszenie efektywności ze względu na wzajemne nakładanie się regulacji. W modelu uwzględniono także kwestię formy dystrybucji przychodów i jej znaczenia dla kosztów redukcji emisji dla całej gospodarki. Następnie przeanalizowano niektóre podstawowe cechy modelu, w ramach scenariuszy przyjmujących różną rolę ograniczeń w zakresie technologii wytwarzania energii oraz różną skalę wpływu oddziaływań pośrednich ze strony rynków światowych (terms-of-trade) na koszty i skuteczność regionalnych (np. na poziomie UE) działań w dziedzinie poli- tyki klimatycznej. Scenariusze brane pod uwagę w ramach modelu ROCA podsumowano w tabeli (Tabela 8). MODEL ROCA strona 88 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE Tabela 8. Podsumowanie założeń scenariuszy modelu ROCA Scenariusz Podstawowe założenia Wszystkie scenariusze • Cele redukcji emisji na 2020 rok określone w pakiecie klimatycznym UE oraz w deklaracjach z Ko- penhagi: - Polska powinna ograniczyć emisję w sektorach ETS o 21% w porównaniu do 2005 roku oraz może zwiększyć emisję w sektorach spoza ETS o nie więcej niż 14%; dla EU26 (pozostała część UE) cele w zakresie redukcji emisji wynoszą 21% i 12,5% odpowiednio dla sektorów ETS i sek- torów spoza ETS (zob. Tabela 3). - Inne kraje uprzemysłowione powinny ograniczyć emisję o 4,8% w porównaniu do poziomów z 2005 roku, co w przybliżeniu odpowiada oficjalnym deklaracjom składanym przed szczytem w Kopenhadze. Region ten obejmuje inne najważniejsze kraje wymienione w Załączniku I do Protokołu z Kioto: Kanadę, Stany Zjednoczone, Australię, Nową Zelandię, Japonię i Rosję. - Ostatni region, kraje rozwijające się, nie ma zdefiniowanego celu w zakresie ograniczania emisji. • Handel emisjami skupia się na obecnie istniejącym unijnym rynku emisji CO2: - Handel emisjami obejmujący całą UE dla sektorów energochłonnych (sektorów ETS). - Dostęp sektorów spoza ETS do unijnego systemu handlu emisjami różni się w zależności od scenariusza. - Inne regiony nie uczestniczą w międzynarodowym handlu emisjami. • Przewidziano elastyczność w postaci mechanizmu CDM: - Dostęp dla UE różni się w zależności od scenariusza. - Inne kraje uprzemysłowione nie mają dostępu do projektów CDM. - Kraje rozwijające się stanowią bazę dla projektów CDM. - Wprowadzono podatki węglowe na poziomie poszczególnych krajów: - Dla unijnych sektorów spoza ETS, każdy kraj UE nakłada podatek krajowy. - Inne kraje uprzemysłowione ustalają jednolitą krajową cenę uprawnienia do emisji. - Forma dystrybucji przychodów różni się w zależności od scenariusza. Główny • Brak dostępu do rynku emisji CO2 dla unijnych sektorów spoza ETS. • Ograniczenia wykorzystania mechanizmu CDM dla UE przewidziane w pakiecie klimatycznym UE: dla sektorów spoza ETS redukcja emisji za granicą może stanowić do 33% wymaganej wielkości redukcji emisji, dla sektorów ETS – do 20%. • ·Dystrybucja dochodów podatkowych z tytułu emisji CO2 oraz sprzedaży uprawnień na rynku emisji w formie ryczałtu dla gospodarstw domowych. • Oddolne ujęcie technologii wytwarzania energii elektrycznej w UE • Ograniczenie wykorzystania energetyki jądrowej do poziomu w scenariuszu bazowym. Elastyczny handel emisjami Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale z dostępem unijnych sektorów spoza ETS do rynku emisji. Elastyczny handel i pro- Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale z dostępem do rynku emisji dla unijnych sektorów spoza gramy offsetu ETS, brak limitów w wykorzystaniu mechanizmu CDM. Cel w zakresie energii Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale ze zdefiniowanym celem w zakresie udziału energii ze odnawialnej źródeł odnawialnych w wytwarzaniu energii elektrycznej w UE. Subsydia płacowe Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale z dystrybucją przychodów w formie subsydiów płacowych. Brak ograniczeń dla ener- Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale bez ograniczeń dotyczących wykorzystania energetyki getyki jądrowej jądrowej w Polsce Ograniczone wykorzysta- Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale z ograniczeniem wykorzystania gazu w wytwarzaniu energii nie gazu w Polsce do poziomu w scenariuszu bazowym. 30% uprawnień przydzie- Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale z przydziałem (na podstawie wielkości produkcji) uprawnień lanych bezpłatnie do emisji dla unijnych sektorów energochłonnych i zorientowanych na handel międzynarodowy (EITE) (bezpłatny przydział w wysokości 30% poziomu emisji sektorów EITE z 2005 roku). 70% uprawnień przydzie- Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale z przydziałem (na podstawie wielkości produkcji) uprawnień do lanych bezpłatnie emisji dla unijnych sektorów EITE (bezpłatny przydział w wysokości 70% poziomu emisji z 2005 roku). strona 89 Scenariusz Podstawowe założenia Sektor wytwarzania en- Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale z ujęciem top-down sektora wytwarzania energii elektryc- ergii elektrycznej w ujęciu znej. top-down Mała otwarta gospodarka Założenia jak w scenariuszu Głównym, ale bez efektów związanych z międzynarodowymi terms-of- trade (Polska traktowana jest jako mała otwarta gospodarka). Źródło: opracowanie techniczne Loch Alpine. Poniżej przedstawiono podsumowanie wyników 11 symulacji badających różne aspekty realizacji celów UE, w któ- rym zidentyfikowano bardziej kosztowne składniki regulacji UE, i które obrazuje wzajemne relacje z innymi in- strumentami polityki oraz założeniami modelu. (Zob. Tabela 9). Zmienne o kluczowym znaczeniu z punktu widzenia polityki gospodarczej: zmiany realnego PKB, bezrobocia oraz produkcji sektorów energochłonnych i zorientowanych na handel międzynarodowy w 2020 roku, porównane zostały do odpowiednich poziomów w scenariuszu bazowym na 2020 rok. Dla każdej symulacji wyznaczana jest struktura sektora wytwarzania energii (poza przypadkiem, kiedy sektor ten ujęty został w uproszczony sposób). Krańcowe koszty redukcji emisji wyznaczono jako cenę 1 tony CO2. (Załącznik 4 przed- stawia szczegółowe wyniki symulacji, w szczególności dla innych krajów uprzemysłowionych oraz krajów rozwijających się). Widoczne w tabeli różnice w krańcowym koszcie redukcji emisji między poszczególnymi regionami i sektorami (np. sektorami ETS oraz spoza ETS) obrazują możliwości bezpośredniego ograniczenia całkowitego kosztu poprzez zwiększe- nie „elastyczności co do miejsca” (stopnia w jakim redukcja emisji może mieć miejsce w lokalizacji charakteryzującej się najniższym kosztem, bez względu na granice państw).53 Redukcja emisji osiągnięta przed wykorzystaniem mechanizmów elastyczności dla każdego scenariusza pokazuje różną skalę „przenoszenia” redukcji emisji za granicę. Chociaż wykorzy- stanie „elastyczności co do miejsca” zwiększa efektywność, jest jednak możliwe, że dla poszczególnych krajów, takich jak Polska, (szerszy) system handlu uprawnieniami do emisji może być mniej korzystny ze względu na niekorzystne efekty terms-of-trade dla surowców energetycznych, produktów energochłonnych oraz uprawnień do emisji CO2. „Główny” scenariusz przedstawia podstawowy zbiór założeń, który będzie następnie modyfikowany w ramach innych scenariuszy. Handel emisjami między sektorami ETS i spoza ETS nie jest dozwolony. Zastosowanie mają obec- nie obowiązujące regulacje w zakresie limitów wykorzystywania mechanizmu CDM. Nie zdefiniowano celu w zakresie wykorzystywania energii ze źródeł odnawialnych w wytwarzaniu energii54. Uprawnienia do emisji nie są przydzielane bezpłatnie – wszystkie uprawnienia są sprzedawane na aukcji55. Dochody ze sprzedaży uprawnień do emisji sektorów ETS na aukcjach oraz dochody pochodzące z krajowego opodatkowania emisji sektorów spoza ETS są dystrybuowane jako ryczałt do gospodarstw domowych. Wykorzystanie energetyki jądrowej – zarówno w Polsce jak i w pozostałej części UE – jest ograniczone do poziomu w scenariuszu bazowym, co odzwierciedla powszechne obawy dotyczące funkcjono- wania elektrowni jądrowych oraz nierozwiązaną kwestię gospodarki odpadami jądrowymi w długim okresie. Pomimo obaw o bezpieczeństwo energetyczne nie założono jednak żadnych ograniczeń co do wytwarzania energii elektrycznej na bazie gazu ziemnego. Zastosowano dwa nowatorskie rozwiązania modelu ROCA: po pierwsze, scenariusz ten obejmuje szczegółowe rozwiązania technologiczne w sektorze wytwarzania energii, oraz po drugie, modelowanie wzajemnych zależności w grupie czterech regionów, które pozwala na analizę międzynarodowych efektów terms of trade. 53 Większy zakres elastyczności obniża koszty wdrożenia. Protokół z Kioto przewiduje kilka mechanizmów dopuszczających „elastyczność co do miej- sca” (zob. Ramka 2). 54 Cel określający udział energii odnawialnej w wytwarzaniu energii elektrycznej były analizowane w jednej symulacji, ale z powodu dostępności danych model ROCA nie odzwierciedla tych celów tak jak zostało to sformułowane w regulacjach UE. Symulacja celu OZE dotyczy udziału OZE w wytwarzaniu energii elektrycznej, podczas gdy cele UE dotyczą udziału OZE w finalnym zużyciu energii. 55 Potencjalne derogacje w energetyce nie były modelowane w scenariuszu Głównym zarówno z powodu ograniczeń modelu, jak i z powodu nie- jasnej interpretacji tych regulacji. Aby uwzględnić derogacje w dalszych analizach, potrzeba założyć ścieżkę derogacji z 30% uprawnień do emisji w energetyce sprzedawanych na aukcjach w 2013 do pełnego aukcjoningu w 2020 r. MODEL ROCA strona 90 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE Tabela 9. Model ROCA: oddziaływanie na gospodarkę poszczególnych scenariuszy ograniczania emisji Cel w zakresie energii odnawialnej Ograniczone wykorzystanie gazu 30% uprawnień przydzielanych 70% uprawnień przydzielanych Brak ograniczeń dla energetyki Elastyczny handel i programy Sektor wytwarzania energii Elastyczny handel emisjami Mała otwarta gospodarka Wskaźnik w ujęciu top-down Scenariusz bazowy Scenariusz Główny Subsydia płacowe bezpłatnie bezpłatnie jądrowej offsetu Realny PKB (zmiana % w stosunku do poziomu w scenariuszu bazowym) Polska -1,40 -1,16 -0,28 -1,02 -0,98 -1,12 -1,02 -1,46 -1,40 -1,40 -1,74 EU26 -0,55 -0,41 -0,08 -0,37 -0,42 -0,45 -0,54 -0,56 -0,55 -0,54 Inne kraje uprzemysłowione -0,28 -0,28 -0,25 -0,27 -0,2 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 Kraje rozwijające się -0,11 -0,09 -0,08 -0,09 -0,09 -0,1 -0,1 -0,11 -0,11 -0,11 Bezrobocie (zmiana w punktach procentowych, w odniesieniu do stopy bezrobocia w scenariuszu bazowym) Polska 0,53 0,41 0,10 0,35 -0,39 0,37 0,55 0,53 0,52 0,44 0,49 EU26 0,17 0,12 0,03 0,04 -0,07 0,16 0,17 0,17 0,17 0,14 Produkcja sektorów energochłonnych i zorientowanych na handel międzynarodowy (zmiana % w stosunku do poziomu w sce- nariuszu bazowym) Polska -2,66 -2,82 -0,29 -1,13 -2,08 -1,86 -2,85 -2,40 -2,05 -1,94 -4,42 EU26 -0,73 -0,78 0,20 0,14 -0,55 -0,66 -0,74 -0,64 -0,51 -0,37 Udział poszczególnych technologii w sektorze wytwarzania energii (w %) Polska węgiel 84,1 73,5 70,2 81,9 75,6 73,3 50,7 78,9 73,4 73,4 73,5 gaz 5,1 11,8 14,0 6,4 6,2 12,0 6,9 5,8 11,8 11,9 11,5 ropa 0,9 1,1 1,1 1,0 1,0 1,1 1,0 1,1 1,1 1,1 1,1 energetyka 5,2 5,9 6,0 5,4 5,5 5,8 35,5 5,9 5,9 5,9 6,0 jądrowa źródła 4,5 7,8 8,7 5,3 11,7 7,8 5,9 8,2 7,8 7,8 7,9 odnawialne Cena uprawnienia do emisji (w dolarach za 1 tonę CO2) ETS 29,7 36,4 7,9 10,7 30,1 26,9 30,1 29,8 29,8 22,0 29,7 Spoza ETS Polska 87,2 36,4 7,9 86,6 91,3 88,3 87,4 87,3 87,3 87,8 67,6 EU26 81,9 36,4 7,9 79,6 84,0 81,8 81,9 82,0 82,1 81,0 Redukcja emisji CO2 (krajowa, w % w odniesieniu do scenariusza bazowego) Polska -20,1 -19,7 -4,9 -15,8 -19,9 -24,2 -23,3 -18,4 -20,0 -20,0 -21,2 EU26 -14,7 -14,7 -2,8 -15,1 -14,7 -14,3 -14,4 -14,8 -14,7 -14,7 Inne kraje uprzemysłowione -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 Kraje rozwijające się -0,8 -0,8 -3,3 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 Uwaga: Symulacja zakłada redukcję CO2, a nie wszystkich gazów cieplarnianych. EU26 oznacza UE z wyłączeniem Polski. Kra- jowa redukcja CO2 nie obejmuje jednostek z tytułu realizacji programów offsetu CDM. Odnośnie definicji i opisu scenariuszy zob. Tabela 8. Źródło: opracowanie techniczne Loch Alpine; symulacje modelu ROCA; obliczenia własne Banku Światowego. strona 91 Wnioski wynikające z „Głównego” scenariusza wskazują, że Polska ponosi większy ekonomiczny koszt niż przecięt- ny kraj UE ze względu na stosunkowo ambitne cele w zakresie redukcji emisji w sektorach spoza ETS, notujących dynamiczny wzrost emisji w scenariuszu bazowym. Ustalenie niezerowej ceny uprawnienia do emisji wywoła nega- tywny szok w sektorach o wysokiej emisji. Ponieważ wytwarzanie energii elektrycznej w Polsce bazuje głównie na węglu kamiennym, sektor ten znacznie ucierpi. Ograniczenie emisji CO2 pochodzących z tego sektora nastąpi poprzez wzrost cen energii elektrycznej (o ok. 20%, znacznie większy niż w pozostałej części UE), spadek produkcji o ok. 10%, rozwój bezemisyjnego wytwarzania energii ze źródeł odnawialnych oraz, w węższym zakresie, przestawianie struktury paliw na gaz (ponieważ przyjęto, że wykorzystanie energetyki jądrowej pozostaje na poziomie niezmienionym w stosunku do scenariusza bazowego) (zob. Rysunek 49). Wyższe koszty produkcji w sektorach, w których koszty energii (pochodzącej z paliw kopalnych) mają znaczny udział w kosztach ogółem, prowadzą do utraty konkurencyjności i spadku produkcji. W nowym stanie równowagi, płace realne są niższe, wrasta też bezrobocie (chociaż jedynie o pół punktu procentowego). Wpływ na realny PKB jest umiarkowany, chociaż ponad dwa razy większy w przypadku Polski niż w reszcie UE (spadek PKB o 1,4%).56 Różnice w kosztach ekonomicznego dostosowania między krajami i regionami wynikają, ceteris paribus, z różnic w faktycznych celach redukcji emisji: Polska będzie musiała dokonać największego ograniczenia emisji w odnie- sieniu do scenariusza bazowego w 2020 roku dla sektorów spoza ETS (o ok. 22%, zob. następny akapit oraz Tabela 3), co wynika z oczekiwanego dynamicznego wzrostu emisji w sektorach spoza ETS w scenariuszu bazowym. Innym waż- nym czynnikiem kosztów jest możliwość zastąpienia węgla, która jest ujęta w sposób pośredni w technologii produkcji w poszczególnych sektorach oraz preferencjach konsumentów. Trzecim ważnym czynnikiem są efekty międzynarodowych sprzężeń zwrotnych i efektów pośrednich, w przypadku gdy instrumenty redukcji emisji wpływają na terms of trade po- szczególnych krajów i ceny na rynkach światowych.57 (Zob. Tabela 9 oraz Rysunek 37, Rysunek 38 i Rysunek 39). Redukcja emisji nie ma zgubnego wpływu na sektory energochłonne oraz zorientowane na handel międzyna- rodowy, ale segmentacja rynku prowadzi do wzrostu krańcowego kosztu redukcji emisji w sektorach spoza ETS do poziomu prawie trzykrotnie wyższego niż poziom w sektorach ETS. Wspólna unijna cena uprawnienia do emisji w ramach system ETS wynosi ok. 30 dolarów na 1 tonę CO2. Za potencjalne zagrożenie dla sektorów energochłonnych i zorientowanych na handel międzynarodowy (EITE, stanowiących część sektorów ETS) uważa się tzw. ucieczkę emisji58 oraz mającą potencjalne negatywne konsekwencje dla produkcji i zatrudnienia.59 Jednak symulacje wskazują, że obawy zarówno w Polsce jak i w pozostałej części UE dotyczące poważnych skutków dostosowania w sektorach EITE są nieuza- sadnione – sektory te ponoszą ponadprzeciętnie większe szkody (spadek produkcji o 2,7% w 2020 roku w porównaniu do spadku PKB o 1,4%), ale ich rozmiary są mimo wszystko umiarkowane. Kluczową tego przyczyną jest fakt, że w “Głów- nym” scenariuszu inne kraje uprzemysłowione również podejmują działania na rzecz ograniczenia emisji, a programy offsetu CDM powodują powstanie pewnej premii za rzadkość w przypadku emisji w krajach rozwijających, co z kolei ogranicza przewagę komparatywną. Odnotowany wpływ na sektory EITE określa się jako średni oraz, na większym pozio- mie dezagregacji, szoki dotyczące produkcji i zatrudnienia w poszczególnych sektorach mogą być znacznie wyższe. Jed- nocześnie, krańcowe koszty redukcji emisji w sektorach spoza ETS, zarówno w Polsce jak i pozostałej części UE, znacznie przekraczają koszty w sektorach ETS (przy cenie kalkulacyjnej wynoszącej 87 dolarówza 1 tonę CO2 w przypadku Polski, i 82 dolary w przypadku pozostałej części UE). Wskazuje to na mniejszy potencjał taniej redukcji emisji w sektorach spoza ETS zważywszy, że faktyczna wymagana relatywna wielkość redukcji w sektorach spoza ETS jest podobna (w przypadku Polski: faktyczna redukcja emisji o 21% w sektorach ETS, i 22% w sektorach spoza ETS) lub nawet niższa (w przypadku UE: o 24% w sektorach ETS, i 14% w sektorach spoza ETS). Różnica w kosztach redukcji w sektorach ETS i spoza ETS prze- kłada się na bezpośrednie koszty unijnej segmentacji rynku emisji, do pewnego stopnia zmniejszone poprzez ograniczony tani import CDM (za cenę jedynie 1 dolara za 1 tonę CO2). 56 Spadek poziomu dobrobytu w przypadku Polski bliski jest 1% i jest ponad trzykrotnie wyższy niż spadek w reszcie UE. Spadek PKB i dobrobytu w przypadku innych krajów uprzemysłowionych stanowi ok. połowę do dwóch trzecich kosztu w przypadku UE (zob. Załącznik 4). 57 Wpływ efektów oddziaływań pośrednich dominuje w przypadku krajów rozwijających się. Chociaż nie są one związane żadnymi deklaracjami doty- czącymi redukcji emisji i powinny czerpać korzyści w ramach mechanizmu CDM, doświadczają one dość znacznego spadku dobrobytu ze względu na pogorszenie terms of trade (Załącznik 4). 58 W tym kotekście, „ucieczka emisji” odnosi się do sytuacji, w której kraje z mniej restrykcyjną polityką w zakresie emisji mogą osiągnąć przewagę handlową i produkcja może przenieść się za granicę do kraju tańszego, stosującego niższe standardy. 59 Według kryteriów UE sektor uznaje się za narażony na ucieczkę emisji, jeśli dodatkowe koszty bezposrednie i posrednie zwiazane z kontrola emisji przekraczaja 5% wartości dodanej brutto oraz całkowita wartość jego eksportu i importu przekracza 10% całkowitej wartości ich obrotu i importu. MODEL ROCA strona 92 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE Rysunek 37. Scenariusz „Główny”: wielkość emisji CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku Emisja krajowa Programy offsetu Zmiana w por. do 2005 w% UE, sektory ETS -4.3 -16.7 -21 Polska, sektory ETS -2.8 -18.2 -21 UE, sektory spoza ETS -4.1 -8.4 -12.5 Polska, sektory spoza ETS -4.6 18.6 +14 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 w% Rysunek Rysu nek Rysune k 38. 38 Sc Scen Scenariusz ariu enar iusz sz „Gł „Główny”: Głów ówny :c ny”: ceny eny cen y up upra uprawnień rawn ień wnie ń do Ry Rysu Rysunek sunek 39. nek Scen 39 Sc Scenariusz enar ariu iusz „Główny”: Głów sz „Gł ówny ny”: :wwskaźniki skaź wsk niki aźni ki m mak makroeko- akroeko roeko- emisji nomiczne w Polsce i UE 100 1,0 87 Polska EU 26 0,5 90 82 w %, w odnies. do scen. baz. 2020 Polska EU 26 0,5 0,2 w dolarach za 1 tonę CO2 80 70 0,0 60 -0,5 50 -0,6 -1,0 -0,7 40 30 30 -1,5 30 -1,4 20 -2,0 10 -2,5 0 -2,7 -3,0 sektory ETS sektory spoza ETS PKB produkcja EITE Bezrobocie Uwag Uwaga: ga: 2004 jestje j st rokiem bazowy bazowymym modelu i może by yć traktowany być yjjako ako pr przybliżenie p ybliżenie dla roku 2005, zy , który j jest y je st rokiem odniesienia w ramach p akietu „3x20” UE. UE oznacza p pakietu ozostałą pozostałą ą czę ęść UE z wy część yłą ączeniem Polski. Kraj wyłączeniem jowa emisja Krajowa dotyc y zy j CO2 dotyczy y emisji emis em ji poc isji pochodzącej p ocho hodz dząc ącej danego d aneg ej z dan ego regionu. regi o region onu Programy P u. Pro rogr gram amy offsetu offs y of etu fset oznaczają ozna u oz nacz czaj ają redukcję redu ą re kcję dukc emisji e ję emi misj sji i os osiągniętą iągn osią iętą gnię przez p tą prz ez dan rzez dany d y re any region gion regi poprzez p oprz on pop ez rzez projekty CDM. EITE oznacza wartość dodaną sektorów energochłonnych i zorientowanych na handel międzynarodowy (surowce niemetaliczne, produkty z żelaza i stali, metale nieżelazne, produkty papiernicze oraz produkty rafinacji ropy naftowej). naft na owej ftow ). SB ej) oznacza SB oz ozna cza nacz zmianę zmia a zm ianę stopy s nę sto py bez topy bezrobocia b ezro robo boci cia punktach punk a w pu tach nkta procentowych. p ch pro cent roce owyc ntow h. Cen ych Cena C ena uprawnienia upra a up wnie rawn nia ieni emisji e a do emi sji misj i w sesektorach sekt ktor orac ach spoza spoz h sp ozaa je j st ceną ETS jest ą kalkulacyj yjną kalkulacyjną. ą. Źród ódł Źródło:ło: opracowa opracowanie nie i te ch hniczne i techniczne Lochh Allpine; i Alpine; symul symulacje lacje j mod del modelu OCA. lu ROC ROCA. Zrównanie ceny uprawnienia do emisji między sektorami ETS i spoza ETS w scenariuszu ‘Elastycznego handlu emi- sjami’ podnosi koszt w sektorach ETS, ale obniża całkowite koszty dostosowania PKB, o ok. jedną szóstą w przy- padku Polski oraz o ok. jedną czwartą w przypadku UE. W tym scenariuszu przyjmuje się, że Polska i pozostała część UE ustanowią rynek handlu emisjami o szerokim zasięgu i w efekcie na poziomie całej UE będzie funkcjonowała tylko jedna cena uprawnienia do emisji. Według modelu ROCA w 2020 roku cena ta będzie wynosiła ok. 36 dolarów za 1 tonę (wo- bec 30 dolarów za 1 tonę w sektorach ETS w scenariuszu „Głównym”). Zintegrowany unijny rynek uprawnień do emisji skutkuje większą presją na rynek wytwarzania energii elektrycznej i inne sektory ETS. W tym scenariuszu, sektory ETS mu- szą w większym stopniu ograniczyć emisję, aby zniwelować wysokie koszty redukcji emisji w sektorach spoza ETS. W re- zultacie następuje dalszy wzrost cen energii elektrycznej, bardziej gwałtowny spadek produkcji energii, wyraźniejsze stają się również strukturalne przesunięcia między poszczególnymi technologiami w sektorze wytwarzania energii. Podobnie, nieco wyższe są negatywne skutki dla sektorów EITE. Zrównanie krańcowego kosztu redukcji dla wszystkich źródeł emisji strona 93 w UE wpływa na obniżenie całkowitego kosztu dostosowania w UE o ok. 10% w kategorii spadku dobrobytu w porówna- niu do kosztów zidentyfikowanych w scenariuszu „Głównym”, lub o 17% w kategoriach spadku PKB w przypadku Polski, a 25% w przypadku pozostałej części UE. Na pierwszy rzut oka, dodatkowe koszty wynikające z segmentacji rynku emisji wydają się raczej niewielkie. Mogą one jednak okazać się znacznie większe jeśli zamiast założeń uwzględnionych w sce- nariuszu „Głównym”, UE obejmowałaby 27 różnych rynków emisji w ramach sektorów spoza ETS. Eefektywna z punk- tu widzenia kosztów regulacja sektorów spoza ETS poprzez jednolity podatek z tytułu emisji CO2 zostałaby zastąpiona bardziej prawdopodobnym zbiorem wzajemnie nakładających się krajowych regulacji, lub jeśli dostęp do mechanizmu CDM zostałby w większym stopniu ograniczony (ponieważ regulacje UE są złożone i zostawiają szerokie pole zarówno do interpretacji jak i zmian). (Zob. Tabela 9 oraz Rysunek 40, Rysunek 41 i Rysunek 42). Zniesienie ograniczeń dotyczących „elastyczności co do miejsca” w scenariuszu „Elastycznego handlu i programy offsetu” znacznie obniża koszty i potrzebę dostosowania, ponieważ większa część redukcji emisji zostaje przenie- siona za granicę. Scenariusz „Elastycznego handlu i programy offsetu” zakłada istnienie systemu handlu uprawnieniami do emisji o szerokim zasięgu, obejmującym całą UE oraz dodatkowo znosi ograniczenia wynikające z zasady suplemen- tarności mechanizmu CDM. Przy tym założeniu Polska jak i pozostała część UE mają możliwość importowania jednostek redukcji emisji do wysokości wymaganej nominalnej wielkości redukcji emisji w odniesieniu do poziomu z 2005 roku (jednak w dalszym ciągu istnieją zobowiązania do krajowej redukcji emisji wynikające z istotnej luki między nominalną re- dukcją emisji, a wymaganą efektywną redukcję emisji w odniesieniu do 2020 roku). Szerszy dostęp do mechanizmu CDM znacznie obniża całkowite koszty dla gospodarki w przypadku Polski i pozostałej części UE – cena uprawnienia do emisji spada do ok. 8 dolarów za 1 tonę. Polska i pozostała część UE przenoszą gros redukcji emisji do krajów rozwijających się, płacąc jedynie ok. 2 dolary za 1 tonę CO2 w postaci jednostek redukcji emisji CDM. Podczas gdy redukcja emisji w po- zostałej części UE w scenariuszu „Głównym” i scenariuszu „Elastycznego handlu emisjami” wynosi 15% w porównaniu do poziomu w scenariuszu bazowym, w tym scenariuszu wynosi ona jedynie ok. 3%. Różnicę między kosztem jednostki redukcji emisji CDM w wysokości 2 dolarów za 1 tonę CO2, a ceną uprawnienia do emisji na wewnętrznym rynku UE, w wysokości 8 dolarów, ujęto w postaci ceny kalkulacyjnej limitu jednostek CDM, a dochody pochodzące ze sprzedaży tych limitów przypadają rządom krajów UE. Konieczne dostosowanie w sektorze wytwarzania energii oraz w pozostałej części gospodarki w odniesieniu do scenariusza bazowego jest dużo mniejsze (zob. Rysunek 49). Ten scenariusz silnie kontrastuje ze scenariuszem „Głównym”, a jego założenia mają charakter raczej poglądowy niż realistyczny. Przykładowo, jeśli UE miałaby dopuścić możliwość szerszego wykorzystania zagranicznych programów offsetu, inne kraje uprzemysło- wione prawdopodobnie również konkurowałyby o import jednostek redukcji emisji CDM, co doprowadziłoby do wzrostu ich cen. (Zob. Tabela 9 oraz Rysunek 40, Rysunek 41 i Rysunek 42). MODEL ROCA strona 94 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE Rysu Ry sune nek Rysunekk 40. 40 Sc Scen Scenariusze ariu enar sze iusz e pr prze przewidujące zewi dują widu jące ce „el „elastyczność elas asty czno tycz ść co ność co do m mie miejsca”: iejs jsca ca”: :wwielkość ielk wie ość lkoś ć em emis emisji ji C isji COO2, zmiana z zmi ana mian odni a % w odnieesieniu esi sien iu d eniu doo 2005 roku Emisja krajowa Programy offsetu Zmiana w por. do 2005 w% UE Elast. handel i offset -16.5 -0.1 Elast. handel -4.2 -12.4 -16.6 Główny -4.2 -12.4 Elast. handel i offset -21.2 11.7 Polska Elast. handel -3.8 -5.7 -9.5 Główny -3.4 -6.1 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 w% Rysunek Rysu nek Rysune k 41. 41 Sc Scen Scenariusze enar iusz ariu sze e pr prze przewidujące zewi widu dują jące ce „el elas asty tycz czno ność „elastyczność co ść co Ry Rysu Rysunek sunek 42 nek 42. Sc Scen Scenariusze enar ariu sze iusz prze e pr przewidujące zewi widu dują ce „el jące elas „elastyczność asty tycz czno ść c ność o co do miejsca”: ceny uprawnień do emisji do miejsca”: wskaźniki makroekonomiczne w Polsce i UE 1.0 Główny Elast. handel Elast. handel i offset 0.5 100.0 0.5 0.2 0.2 87.2 0.4 0.1 0.1 0.0 81.9 0.0 Odchylenie od scen. bazowego, w % w dolarach za 1 tonę CO2 80.0 -0.3 -0.4 -0.1 -0.5 -0.8 -1.2 -0.3 -0.6 60.0 -1.0 -0.7 -1.5 -2.8 36.4 36.4 36.4 -1.4 Główny 40.0 29.7 -2.0 Elast. handel Elast. handel i offset 20.0 -2.5 7.9 7.9 7.9 -3.0 -2.7 0.0 PKB EITE SB PKB EITE SB ETS Polska UE sektory spoza ETS sektory spoza ETS Polska UE Uwaga: U Uwag Uwwag ga: Z Zob. ob ob. b. wyyja wyjaśnienie jaśn śni śnie nie ie do ieni do p op przed poprzednich dniich r rysunków y un ys h rysunkó kó ków ( (Rysunek w (R Rys y unek k 37 3 37, 7, Rys 7, R Rysunek y unek ys 38 i Ry k 38 Rysunek R ysu sune ne nek 39) 39). k 39 ). ). Źród Źr Ź ło: ród ódło ło: op Źródło: pra co raco cowa wani wa opracowanienie ni e te tech chni ch nicz ni cz czne technicznene Loc L och oc Loch h Al Alpi ne; p ne pi Alpine; ymu ; sy la mula lacj cj symulacje mode je modelu de OCA lu ROC R OC modelu ROCA. A. A. strona 95 Rysunek 43. Scenariusz „Celu OZE”: wielkość emisji CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku Emisja krajowa Programy offsetu Zmiana w por. do 2005 w% spoza sektory sektory OZE -3.6 -17.4 UE, ETS Główny -21 sektory sektory Polska, -4.3 -16.7 OZE -10.2 -10.8 ETS -21 Główny -2.8 -18.2 OZE -4.1 -8.4 UE, ETS -12.5 Główny -4.1 -8.4 Polska, OZE -4.6 18.6 spoza ETS +14 Główny -4.6 18.6 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 w% Rysunek Rysu nek Rysune k 44. 44 Sc Scen Scenariusz enar iusz ariu sz „Ce „Celu Celu lu O OZE OZE”: : cen ZE”: ceny cenyy up upra uprawnień rawn ień wnień Rysu Ry Rysunek sune nek 45 Sc k 45. Scenariusz enar Scen ariu iusz sz „Ce Celu lu O „Celu OZE OZE”: ZE”: :wwskaźniki skaź wsk niki aźni ki m mak makroekono- akro ekon roek onoo- do emisji miczne w Polsce i UE 1.0 Główny Cel OZE 0.5 100.0 0.5 0.2 87.2 86.6 0.3 0.1 0.0 Odchylenie od scen. bazowego, w % 81.9 79.6 0.0 w dolarach za 1 tonę CO2 80.0 -0.4 -0.5 -1.0 -1.1 -0.6 60.0 -1.0 -0.7 -1.5 -1.4 Główny Cel OZE 40.0 -2.0 29.7 -2.5 20.0 10.7 -3.0 -2.7 PKB EITE SB PKB EITE SB 0.0 ETS Polska UE Polska UE sektory spoza ETS sektory spoza ETS U Uwag Uwwag aga: Uwaga:a: Z Zob. ob ob. b. wy wyjaśnienie jaśn jaś ja wyj śni śnie nie ie do ieni p poprzednich do popop oprz rzed dniich r rysunków ysun ys h rys un unkó ków kó (Rys (Rysunek w (R ys ysun unek k 37 37, 3 7, Rys 7, R Rysunek ysun ys k 38 unek Rysu R 38 i Ry Rysunek ysu sune nek ne 39) 39). k 39 ). ). Źród Źr Źródło: ódł ło ło: op Źródło: pra raco co nie cowa wani opracowanie tech ie te czne hni nicz icz techniczne L och oc ne Loc Loch h Al pi pine ne; Alpine; ; sy ymu mulla lacj symulacjeje mo moddel de delu modelu lu ROC R OCA OC ROCA.A. Kolejna regulacja w postaci unijnego celu udziału energii ze źródeł odnawialnych, której wpływ analizuje się w sce- nariuszu „Celu OZE”, nie musi wiązać się z dodatkowymi kosztami, a nawet może prowadzić do wzrostu dobroby- tu, z uwagi na pierwotnie uwzględnione zniekształcenia rynku. Wydawałoby się, że wykorzystanie w ramach polityki klimatycznej wielu, wzajemnie dublujących się narzędzi, np. cel 20-procentowego udziału energii ze źródeł odnawialnych w ramach unijnego pakietu „3x20”60 oraz konkretne cele na poziomie każdego z państw członkowskich, może wią- zać się z ryzykiem powstawania dodatkowych kosztów. Scenariusz „Celu OZE” nakłada limit udziału „zielonej” energii obok już obowiązujących, jasno sprecyzowanych celów w zakresie redukcji emisji dla sektorów ETS i spoza ETS, jako punkt wyjściowy traktując scenariusz „Główny”. Dodano dotacje dla wytwórców energii ze źródeł odnawialnych w formie zryczałtowanej, finansowane przez rządy krajów UE, w wysokości wystarczającej do zwiększenia udziału energii z OZE w wytwarzaniu energii elektrycznej o 50% w stosunku do udziału w scenariuszu „Głównym”.61 Taka polityka ma jednak przypuszczalnie niezamierzony efekt uboczny: wzrost udziału energii ze źródeł odnawialnych oznacza mniejszą presję 60 Promowanie wytwarzania energii ze źródeł odnawialnych jest istotnym elementem pakietu klimatycznego UE, zarówno ze względu na jej znaczenie dla ograniczania emisji, ale także na potencjalne efekty upowszechnienia się technologii oraz obawy odnośnie bezpieczeństwa energetycznego. 61 Należy zwrócić uwagę, że cel ten nie jest równoważny z zobowiązaniem Polski do osiągnięcia 15-procentowego udziału energii ze źródeł odna- wialnych w końcowym zużyciu energii brutto do 2020 roku. MODEL ROCA strona 96 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE na ograniczanie emisji i limity redukcji w ramach systemu ETS, prowadząc do spadku ceny uprawnienia do emisji w tym systemie.62 W rezultacie zyskują zarówno wytwórcy energii ze źródeł odnawialnych, jak i wytwórcy energii bazujący na węglu, będący największymi emitentami gazów cieplarnianych (zob. Rysunek 49). Co jednak zaskakujące, symulacje pro- wadzą do wniosku, że wpływ dodatkowego celu OZE na PKB w Polsce i reszcie UE jest pozytywny. Ten wzrost dobrobytu na skutek wprowadzenia dodatkowych limitów, chociaż z pozoru niezgodny z intuicją, możliwy jest dzięki pierwotnie uwzględnionym w modelu ROCA zakłóceniom działania rynku (podatkom, dotacjom i bezrobociu). Ponieważ podatki od energii w Polsce i w UE są stosunkowo wysokie, wprowadzenie dotacji dla wytwórców energii ze źródeł odnawial- nych prowadzi do przeniesienia ciężaru regulacji w kierunku bardziej jednolitego i niższego podatku z tytułu emisji CO2 (co prowadzi do poprawy efektywności). W tej sytuacji, biorąc pod uwagę pierwotnie istniejące bezrobocie, dotacje dla wytwórców energii ze źródeł odnawialnych ograniczają presję na obniżenie płac realnych i w ten sposób prowadzą do mniejszego wzrostu bezrobocia. Warto wspomnieć, że gdy wszystkie pierwotne uwzględnione podatki i dotacje zostaną usunięte z modelu, a następnie, obok limitu całkowitej wielkości emisji, nałożony zostanie dodatkowy, „zielony” limit, pojawia się wynik zgodny z oczekiwaniami – dodatkowy cel OZE generuje dodatkowe koszty. (Zob. Tabela 9 oraz Rysu- nek 43, Rysunek 44 i Rysunek 45). Dystrybucja dochodów z emisji w formie subsydiów płacowych prowadzi do osiągnięcia „podwójnej korzyści” w słabej formie, pozwalając na ograniczenie bezrobocia. W kolejnym z rozważanych scenariuszy podjęto kwestię skali “podwójnej korzyści” wynikającej z regulacji w dziedzinie ochrony środowiska.63 W miejsce transferu przychodów związanych z regulacją w dziedzinie emisji CO2 w formie ryczałtu, scenariusz „Subsydiów płacowych” zakłada wprowa- dzenie subsydiów na rynku pracy, co nie zmienia ogólnego poziomu dochodów. Jeśli regulowanie emisji CO2 (carbon pricing), w połączeniu z subsydiami płacowymi, wpłynie na płace realne, niższe będzie bezrobocie, a to ograniczy koszt redukcji emisji (słaba forma hipotezy o „podwójnej korzyści”). W obliczu pierwotnie uwzględnionych zakłóceń funkcjo- nowania gospodarki związanych z istnieniem podatków oraz niedoskonałości rynku pracy, celowa dystrybucja przycho- dów może pozwolić na złagodzenie negatywnych skutków regulacji w dziedzinie emisji. Jeśli przychody pochodzące z regulacji w dziedzinie emisji nie są zwracane w formie ryczałtu, ale wykorzystywane do subsydiowania kosztów pracy, tak jak w scenariuszu „Subsydiów płacowych”, ta słaba forma hipotezy zostaje potwierdzona. W tym przypadku, presja na obniżenie płac związana z regulowaniem emisji CO2 może być z nadwyżką zrównoważona przez subsydia płacowe w taki sposób, że w efekcie płace realne rosną, a bezrobocie spada. Dystrybucja przychodów w formie obniżenia kosz- tów pracy, a nie transferów w formie zryczałtowanej, nie wpływa na krańcowy koszt redukcji, generuje natomiast istotne oszczędności poprzez pośrednie złagodzenie nieelastyczności rynku pracy. W rezultacie zmiany w strukturze wytwarzania energii elektrycznej oraz zmiany strukturalne w poszczególnych sektorach w porównaniu do scenariusza „Głównego” są stosunkowo niewielkie, z nieco lepszymi wynikami sektorów pracochłonnych. (Zob. Tabela 9 oraz Rysunek 46, Rysunek 47 i Rysunek 48). 62 Chociaż teoretycznie cena energii elektrycznej może zarówno wzrosnąć jak i spaść w wyniku wprowadzenia celu OZE, jednak w tym scenariuszu jest ona wyraźnie niższa niż w scenariuszu „Głównym” (łączy się ona z wyższą produkcją energii elektrycznej i zapotrzebowaniem na nią). 63 Zgodnie z hipotezą „podwójnej korzyści” (ang. double dividend) wzrost opodatkowania działalności prowadzącej do zanieczyszczenia środowiska może być źródłem korzyści dwojakiego rodzaju: poprawy stanu środowiska oraz wzrostu produktu, co wynika z wykorzystania przychodów podat- kowych z tytułu ochrony środowiska do zmniejszenia innych podatków, które zniekształcają podaż pracy i decyzje odnośnie oszczędności. Według hipotezy „podwójnej korzyści” w słabej formie dystrybucja przychodów podatkowych polegająca na obniżce podatków zniekształcających decyzje podmiotów gospodarczych (distortionary taxes) prowadzi do oszczędności w porównaniu do sytuacji, kiedy przychody są dystrybuowane w formie ryczałtu. strona 97 Rysunek 46. Scenariusz „Subsydia płacowe”: wielkość emisji CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku Emisja krajowa Programy offsetu Zmiana w por. do 2005 w% sektory Subs. płac. -4,3 -16,7 ETS UE, -21 Główny -4,3 -16,7 sektory sektory sektory Polska, Subs. płac. -3,2 -17,8 spoza ETS spoza ETS ETS -21 Główny -2,8 -18,2 Subs. płac. -4,1 -8,4 UE, -12.5 Główny -4,1 -8,4 Polska, Subs. płac. -4,6 18,6 +14 Główny -4,6 18,6 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 w% Rysunek Rysu nek Rysune k 47. 47 Sc Scen Scenariusz enar iusz ariu sz „Su „Subsydia Subs bsyd ydia pła płacowe”: ia p cowe łaco we”: :cceny eny cen y Ry Rysu Rysunek sune nek k 48 Scen Scenariusz 48. Sc ariu enar iusz sz „Su „Subsydia Subs ydia bsyd ia p pła płacowe”: łaco cowe :w we”: wskaźniki skaź wskaźni niki ki m makro- akro makro-- uprawnień do emisji ekonomiczne w Polsce i UE 1.0 Główny Subsydia płacowe 0.5 100.0 91.3 0.5 87.2 0.2 81.9 84.0 Odchylenie od scen. bazowego, w % 0.0 w dolarach za 1 tonę CO2 80.0 -0.4 -0.4 -0.6 -0.1 -0.5 -1.0 -0.6 60.0 -1.0 -2.1 -0.7 -1.5 40.0 -1.4 29.7 30.1 Główny Subsydia płacowe -2.0 20.0 -2.5 -3.0 -2.7 0.0 PKB EITE SB PKB EITE SB ETS Polska UE sektory spoza ETS sektory spoza ETS Polska UE Uw Uwaga: ag aga: Uwag Z a: Zob Zob. ob. ob wyja wyjaśnienie . wyjaśn śnie jaśn ie ieni ni nie p poprzednich e do popop oprz rz rzed ed ni nich edni r ch rys rysunków ys ysun un unkókó ków (Rys (Rysunek w (R ys ysun un unek 3 37, ek 377, Rys 7, R Rysunek ys ysun unek 38 unek 38 i Ry Rysu Rysunek su sune ne nek 39) 39). k 39 ). ). Źród Źr Źródło ódło ło: Źródło: pra : op raco nie cowa wani ani opracowanie tech e tech chnini nicczne Loc czne cz techniczne L och oc Loch Alpi h Al pine; p ne Alpine; s ; syymu mula mula symulacje lacj cj je mo del de mode modelulu lu ROC R OCA OC ROCA.A. A. Ograniczenia dotyczące poszczególnych technologii w sektorze wytwarzania energii w Polsce, w szczególności obawy odnośnie bezpieczeństwa energetyki jądrowej oraz bezpieczeństwa energetycznego, związane z wykorzy- staniem importowanego gazu, mają w modelu charakter egzogeniczny; zniesienie ograniczeń w zakresie wyko- rzystania energetyki jądrowej prowadzi jednak do redukcji kosztów dostosowania w Polsce o ok. jedną trzecią. Znaczenie ograniczenia dla polityki gospodarczej, dotyczące poszczególnych technologii w sektorze wytwarzania energii w Polsce przeanalizowano w dwóch dodatkowych scenariuszach. Scenariusz „Braku ograniczeń dla energetyki jądrowej” dopuszcza możliwość jej rozwoju w Polsce w stopniu większym niż w scenariuszu bazowym, natomiast scenariusz „Ogra- niczone wykorzystanie gazu” wprowadza limit jego wykorzystania w sektorze wytwarzania energii w Polsce do poziomu ze scenariusza bazowego. Abstrahując od kosztów i potencjału źródeł energii odnawialnej, łatwość zastąpienia węgla w systemie wytwarzania energii elektrycznej w Polsce zależy w dużym stopniu od ograniczeń politycznych oraz długie- go okresu projektowania i wdrażania inwestycji w energetyce jądrowej oraz gotowości do zwiększenia uzależnienia od importowanego gazu. Zarówno wariant energetyki jądrowej, jak i zwiększenia wykorzystania gazu wiążą się z obawami o polityczny aspekt decyzji gospodarczych; analiza ekonomiczna może przynajmniej pozwolić na wycenę tych rozwiązań. W scenariuszu „Braku ograniczeń dla energetyki jądrowej” jej udział w wytwarzaniu energii elektrycznej wzrasta do po- nad 35% (z ok. 6% w scenariuszu „Głównym”), co sprawia, że wzrost cen energii elektrycznej oraz, w następstwie, spa- MODEL ROCA strona 98 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE dek produkcji energii elektrycznej jest mniej więcej o połowę mniejszy (zob. Rysunek 49, chociaż uruchomienie elektrowni jądrowych o tak znacznej mocy zapewne nie będzie możliwe do 2020 roku).64 Pozwala to na ograniczenie całkowitych kosztów dostosowania ekonomicznego dla Polski o jedną trzecią. Z kolei, scenariusz „Ograniczonego wykorzystania gazu” utrzymuje ograniczenie wykorzystanie energetyki jądrowej, i dodatkowo ogranicza wykorzystanie elektrowni gazowych w Polsce do poziomu ze scenariusza bazowego (zob. Rysunek 49). Dodatkowy koszt związany z ograniczeniem zmiany struktury paliw w wytwarzaniu energii elektrycznej w Polsce na rzecz gazu kosztem węgla jest stosunkowo niewielki. (Zob. Tabela 9 oraz Rysunek 50, Rysunek 51 i Rysunek 52). R ysunek Rysunek 49 M k 49. Model od del l RO ROCA: ROCA CA: strukt struktura t ktura ź ród ódeł łw źródeł wytwarzania ytwarzani t ii el ia energii lekt ktrycznej j, w % elektrycznej, Uw Uwaga: aga: ag Uwag a: Od O Odnośnie dn dnośśni nie defi d ie de definicji efini cji ji i op icj opi opisu isu is isu sc scenariuszy en scen enar ar ariiusz iu iusz szy y zo zob zob. b. T b. abbel ela Tabela 8. la 8. Źród Źr Źródło: op ódł ło: ło Źródło: pra raco cowani cowa opracowanie ie te nie tech czne hni nicz icz techniczne L ne Loc oc och Loch h Alpine pi ne; Alpine; ; sy ymu mul la lacj symulacje je mo modde del delu modelu lu ROC R OCA OC ROCA.A. k 50. Scenariusze Rysunek iusze uwzględniające Scenari uwzgl lęd dni iaj ograni iczenia i technologiczne: jące ograniczenia technol h logiczne: i emi isj ja CO2, zmi emisja zmiana iana % w od odniesieniu dni iesieni i iu do roku k d 2005 roku 64 Zgodnie z wynikami optymalizacji struktury sektora wytwarzania energii w ramach modelu MEMO jedynie ok. 11% wytwarzanej energii elektrycz- nej w 2020 roku może pochodzić z elektrowni jądrowych. strona 99 Rysu Rysune nek Rysunekk 51. 51 Sc Scen Scenariusze enar iusz ariu sze e uw uwzg uwzględniające zglę lędn dnia iają jące o ce ogr ograniczenia gran anic iczenia zenia Rysu Ry Rysunek sune nek 52 Sc k 52. Scenariusze enar Scen ariu iusz sze uwzg uwzględniające e uw lędn zglę dnia iają jące ogr ograniczenia ce o anic gran icze zeni nia tech tech- a tech-- technologiczne: ceny uprawnień do emisji nologiczne: wskaźniki makroekonomiczne w Polsce i UE 1.0 Główny Brak ogran. energetyki jądr. Ogran. gaz 0.5 0.6 100.0 0.5 0.2 0.2 88.3 0.4 0.2 87.2 87.4 81.9 81.8 0.0 81.9 -0.5 w dolarach za 1 tonę CO2 80.0 -0.7 Odchylenie od scen. bazowego, w % -0.5 -1.0 -0.6 -0.6 -1.0 -1.9 -0.7 -0.7 60.0 -1.5 Główny -1.4 -1.5 40.0 -2.0 Brak ogran. energetyki jądr. 29.726.930.1 -2.5 Ogran. gaz 20.0 -3.0 -2.7 -2.8 -3.5 0.0 PKB EITE SB PKB EITE SB ETS Polska UE sektory spoza ETS sektory spoza ETS Polska UE U Uwag Uw Uwaga: wag aga: a: Zob ob. b wy Zob. wyj wyjaśnienie jaśn jaś jaśnie śni nie ie do ieni do pop p poprzednich oprz op rzed dniich r h rys rysunków ys ysun un unkó kó kóww (R (Rys (Rysunek ys ysun unek 3 37, k 37 R 7, Rys Rysunek ys ysun unek 38 i Ry k 38 R Rysu Rysunek ysu sune nek ne 39) 39). k 39 ). Źród Źr Źródło: ódł ło ło: op Źródło: pra raco co nie cowa wani opracowanie tech ie te czne hni nicz icz techniczne L oc och ne Loc Loch h Al pine pine; Alpine; ; sy ymu mulla lacj symulacjeje mo moddelu de del modelu lu ROC R OCA OC ROCA.A. R ysunek Rysunek 53 S k 53. cenari Scenariusze iusze ryzyk ryzyka ka ut traty t k utraty onkurencyj k konkurencyjności: jnoś ści: i emiisj ja C emisja O2, zmi CO zmiana iana % w od odniesieniu dni iesieni i iu d 200 do 20 roku ku 05 rok Emisja krajowa Programy offsetu Zmiana w por. do 2005 Bezpł. 30% -4,3 -16,7 w% sektory ETS UE, Bezpł. 70% -4,3 -16,7 -21 Główny -4,3 -16,7 Bezpł. 30% -2,9 -18,1 sektory sektory sektory Polska, ETS Bezpł. 70% -2,9 -18,1 -21 Główny -2,8 -18,2 spoza ETS spoza ETS Bezpł. 30% -4,1 -8,4 UE, Bezpł. 70% -4,1 -8,4 -12.5 Główny -4,1 -8,4 Bezpł. 30% -4,6 18,6 Polska, Bezpł. 70% -4,6 18,6 +14 Główny -4,6 18,6 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 w% MODEL ROCA strona 100 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE Rysu Rysune nek Rysunek k 54. 54 Sc Scen Scenariusze enar iusz ariu e ry sze ryzy ryzyka zyka ka u utraty trat utr y ko aty konk konkurencyj- nkur uren cyj ency j- Ry Rysu Rysunek sune nek k 55 Scen Scenariusze 55. Sc ariu enar iusz sze e ry ryzyka zyka ryzy u ka utr utraty trat aty y ko konkurencyjności: nkur konk ency uren cyjn jnoś ości ci: wska wskaź- : ws ź- kaź ności: ceny uprawnień do emisji niki makroekonomiczne w Polsce i UE 1.0 Główny Upr. bezpł. 30% Upr. bezpł. 70% 0.5 0.5 100.0 0.5 0.2 0.2 87.2 87.3 87.3 0.5 0.2 81.9 82.0 82.1 Odchylenie od scen. bazowego, w % 0.0 w dolarach za 1 tonę CO2 80.0 -0.5 -0.6 -0.5 -1.4 -0.6 -0.5 -0.5 60.0 -1.0 -0.7 -2.4 -1.5 Główny 40.0 -1.4 -1.4 29.7 29.8 29.8 -2.0 Upr. bezpł. 30% -2.0 Upr. bezpł. 70% 20.0 -2.5 -3.0 -2.7 0.0 PKB EITE SB PKB EITE SB ETS Polska UE sektory spoza ETS sektory spoza ETS Polska UE Uw Uwaga: U ag aga: a: a Z ob ob. b wy Zob. wyjaśnienie yja jaś jaśn śnie nie ie do ieni do ppoprzednich op oprz rzed dni ch rys ich r rysunków ys ysun un u kó ( (Rysunek ów (R Rys ysun un u ek 37, ek 3 R 7, Rys Rysunek ys ysun un u ek 38 ek 3 8 i Ry Rysunek ysu sune ne ek 39 39). 39)). Źródło: Źród Ź Źr ród ódł ło: ło ło: op opracowanie pra raco cowa cowani ie te nie techniczne tech nicz icz hni czne Loch ne Loc L och oc Alpine; h Alpine pine; symulacje ymu ; symulla lacj modelu mod je mo delu del de ROCA. R lu ROC OC OCA A. A. Przydzielanie bezpłatnych uprawnień do emisji sektorom energochłonnym i zorientowanym na handel międzynaro- dowy, które mogłyby być narażone na ucieczkę emisji, jest równoznaczne z dotowaniem produkcji tych sektorów, co prowadzi do utrzymania ich produkcji, ale jednocześnie ma ujemny wpływ na poziom całego PKB. Jednostronne ustalenie limitów emisji w połączeniu z rosnącą ceną uprawnień do emisji CO2 budzi obawy o konkurencyjność sektorów energochłonnych i zorientowanych na handel międzynarodowy (EITE) oraz ryzyko ucieczki emisji, w szczególności do krajów rozwijających się, niestosujących podobnych regulacji.65 W odpowiedzi na te obawy pakiet „3x20” UE przewiduje możliwość przydziału bezpłatnych uprawnień do emisji dla sektorów EITE.66 Scenariusze „30% uprawnień przydziela- nych bezpłatnie” oraz „70% uprawnień przydzielanych bezpłatnie” przewidują przydział części uprawnień do emisji dla sektorów EITE w Polsce i w pozostałej części UE bezpłatnie. W pierwszym z tych scenariuszy 30% wielkości emisji sekto- rów EITE w 2005 roku jest przydzielanych bezpłatnie; w drugim natomiast udział ten wynosi 70%. Przydział uprawnień jest uzależniony od decyzji produkcyjnych przedsiębiorstw (przydział dynamiczny), co oznacza pośrednie dotowanie ich produkcji.67 O ile koszt uprawnienia do emisji sprawia, że producenci są w dalszym ciągu zainteresowani ograniczeniem wielkości emisji na jednostkę zużytej energii, dotowanie produkcji zniechęca do ograniczania emisji poprzez zmniejszanie produkcji. Chociaż uprawnione sektory mogą odnieść korzyści i ucieczka emisji może zostać ograniczona, do osiągnięcia limitu redukcji emisji na poziomie kraju konieczne jest, aby ta niezrealizowana redukcja emisji została zrekompensowana w innym miejscu, co przyczynia się do wzrostu ceny uprawnień do emisji oraz kosztów redukcji. Ponieważ sektory EITE nie mają przeważającego udziału w całkowitej wielkości emisji i produkcji, ujemny wpływ na realny PKB i dobrobyt, wy- nikający z dotowania ich produkcji w scenariuszach „30% uprawnień przydzielanych bezpłatnie” i „70% uprawnień przy- dzielanych bezpłatnie”, jest niewielki. Koszty te mogą jednak znacznie wzrosnąć, jeśli wzrośnie udział sektorów EITE lub zmniejszy się zakres prowzrostowej dystrybucji dochodów. Z punktu widzenia ogólnej efektywności, zaburzające działanie subsydiów produkcyjnych może być do pewnego stopnia usprawiedliwione jako najlepsze spośród dostępnych narzędzi ograniczania niepożądanej ucieczki emisji. Bardziej wyrafinowany, egoistyczny motyw stojący za przydziałem uprawnień na podstawie wielkości produkcji może być, z punktu widzenia regionu jednostronnie ograniczającego emisję, strategicz- nym manipulowaniem terms-of-trade. (Zob. Tabela 9 oraz Rysunek 53, Rysunek 54 i Rysunek 55). 65 Z definicji w modelu ROCA nie ma miejsca „ucieczka emisji”, ponieważ dopuszczono wykorzystanie programów offsetu CDM (tak jak w scenariuszu „Głównym”), co wymaga zdefiniowania limitu emisji dla krajów rozwijających się (ustalony na poziomie scenariusza bazowego); również inne kraje rozwinięte zadeklarowały ograniczenie emisji. 66 Symulacje te prowadzą do ciekawych wniosków odnośnie odnośnie podobnej kwestii, tj. krajowych wniosków o zgodę UE na przydział pewnej części uprawnień do emisji w sektorach ETS bezpłatnie dla energetyki od 2013 roku (“derogacje”). 67 Jeśli natomiast bezpłatny przydział byłby powiązany z kryteriami niezależnymi od przedsiębiorstw (alokacja statyczna) wówczas byłoby to równo- ważne transferowi premii za rzadkość w formie ryczałtu do przedsiębiorstw, bez wpływu na ewentualną realokację lub decyzje odnośnie zakończe- nia produkcji. strona 101 Symulacje z wykorzystaniem ujęcia top-down możliwości produkcyjnych sektora wytwarzania energii generują bardziej płaską krańcową krzywą kosztów redukcji emisji oraz znacznie niższe krańcowe koszty redukcji emisji w sektorach ETS, co jeszcze raz pokazuje, że przy prezentacji wyników przyjęte założenia muszą pozostawać na pierwszym planie. Scenariusz „Sektor wytwarzania energii w ujęciu top-down” stanowi analizę wrażliwości z punktu widzenia sposobu określenia możliwości produkcyjnych w elektroenergetyce, w którym sektor wytwarzania energii elek- trycznej w Polsce i reszcie UE na podstawie analizy funkcjonowania podmiotów tego sektora (bottom-up) zastąpiono konwencjonalnym podejściem top-down. Bezpośrednie koszty redukcji emisji w wytwarzaniu energii określone są poprzez łatwość zmiany struktury paliw oraz poprawę efektywności energetycznej. W ramach podejścia bottom-up koszty te uwzględniono poprzez ujęcie poszczególnych technologii o różnej nakładochłonności na podstawie analizy funkcjono- wania podmiotów sektora. Bezpośrednim wynikiem uszeregowania tych technologii ze względu na koszty redukcji emisji jest krzywa krańcowego kosztu redukcji emisji, a pole powierzchni obszaru pod krzywą odzwierciedla całkowity koszt redukcji emisji. Podejście bottom-up uwzględnia w szczegółowy sposób obecne i przyszłe rozwiązania technologiczne, i z tego względu, bardzo dobrze nadaje się do analizy regulacji z zakresu technologii. Jednakże, podejście bottom-up ma praktyczne wady jeśli chodzi o jego wykorzystanie w analizie makroekonomicznej.68 Z kolei, w ujęciu top-down techno- logii produkcyjnych, możliwości zastąpienia ujęto poprzez stałe elastyczności substytucji, które mogą być oszacowane na podstawie zagregowanych danych rynkowych dotyczących cen i ilości.69 Krańcowy koszt redukcji emisji w sektorach ETS oszacowany w scenariuszu „Sektor wytwarzania energii w ujęciu top-down” jest znacznie niższy, co przekłada się na zdecydowanie niższe całkowite koszty dostosowania w porównaniu do scenariusza „Głównego”. Wynika to z bar- dziej płaskiej krzywej krańcowego kosztu redukcji emisji, związanej z konkretnymi oszacowaniami mieszanej elastyczności substytucji w ramach podejścia top-down. Ta różnica między podejściami bottom-up i top-down wskazuje na potrzebę pogłębienia analizy wrażliwości z punktu widzenia przedstawienia technologii w kluczowych sektorach. (Zob. Tabela 9 oraz Rysunek 56, Rysunek 57 i Rysunek 58). Rysu Ry sune nek Rysunekk 56. 56 Sc Scen Scenariusze ariu enar sze iusz e to top top-down p-do down wyt wytwarzania wn w warz ytwa rzan ania ia e energii nerg energii ii o ora oraz raz efek efektów z ef tów ektó w ha hand handlu ndlu mię międzynarodowego: lu międz dzyn ynar arod oweg odow o: e ego: emi emisja misj sja zmia zmia- a CO2, zmia- na % w odniesieniu do 2005 roku Emisja krajowa Programy offsetu Zmiana w por. do 2005 Top down -5,1 -15,9 w% sektory ETS UE, Mała otw. -25,3 4,3 -21 Główny -4,3 -16,7 Top down -25,4 4,4 sektory sektory sektory Polska, ETS Mała otw. -0,9 -20,1 -21 Główny -2,8 -18,2 spoza ETS spoza ETS Top down -4,1 -8,4 UE, Mała otw. -13,6 1,1 -12.5 Główny -4,1 -8,4 Top down -4,6 18,6 Polska, Mała otw. -4,6 18,6 +14 Główny -4,6 18,6 -35 -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 w% 68 Ujęcie wielu sektorów produkcji na podstawie analizy funkcjonowania ich podmiotów staje się trudne. Szczególne wyzwanie stanowi odzwier- ciedlenie racjonalnych decyzji produkcyjnych w odpowiedzi na zmiany cen polegających na celowym wyborze dla poszczególnych technologii minimalnej i maksymalnej wielkości produkcji, a także kalibracja poszczególnych technologii odnośnie konkretnych elastyczności podaży. W takim układzie możliwości substytucji i zmiany struktury zagregowanej produkcji są pośrednio wyznaczane przez ważone udziałem poszczególnych tech- nologii kombinacje w zakresie nakładów i produktów. 69 Zgodnie z opisem przedstawionym w Rozdziale c, stworzony dla Polski wielosektorowy, multiregionalny model CGE łączy ujęcie bottom-up sektora wytwarzania energii z ujęciem top-down wszystkich innych sektorów. O ile pierwsze podejście odzwierciedla nadrzędne znaczenie dla całkowitej redukcji emisji CO2w sektorze wytwarzania energii wyboru konkretnej technologii i znaczenie przepisów jej dotyczących, drugie podejście może opierać się na empirycznym oszacowaniu elastyczności mieszanych dla nakładów kapitału, pracy, surowców i energii. MODEL ROCA strona 102 I WDRAŻANIE POLITYKI KLIMATYCZNEJ UE Ry ysunek 57. Scenariusze top- Rysunek p down wyt top-down y warzania wytwarzania ysunek 58. Scenariusze top- Rysunek Ry top-down wytwarzania y warzania energ p down wyt energii gii oraz energii oraz efektów handlu międzynarodowego: efektów handlu międzynarodowego: wskaźniki makroekono- ceny uprawnień do emisji miczne w Polsce i UE 1.0 0.5 0.5 Główny Wytw. energii top down Mała otw. gosp. 0.20.1 100.0 0.4 0.0 Odchylenie od scen. bazowego, w % 87.287.8 81.981.0 -1.1 -0.4 -0.4 w dolarach za 1 tonę CO2 80.0 -1.0 -1.9 -0.6 67.6 -0.7 -2.0 -1.4 60.0 -1.7 Główny -3.0 -2.7 40.0 29.7 29.7 Wytw. energii top down 22.0 -4.0 20.0 Mała otw. gosp. -5.0 -4.4 0.0 PKB EITE SB PKB EITE SB ETS Polska UE sektory spoza ETS sektory spoza ETS Polska UE Uwaga: U Uwag Uw aga: wag a: Z Zob. ob ob. b. wy wyjaśnienie jaś ja wyj jaśn śnie śni nie ie do ieni p poprzednich do popop oprz rzed dniich r rysunków ysun ys h rysun unkó ków kó (Rys (Rysunek w (R ys ysun unek k 37 37, 3 7, Rys 7, R Rysunek ys ysun unek 38 i Ry k 38 R Rysunek ysu Rysu sune nek nek 39 39). 39)). ). Źród Źr Źródło: op ódł ło: ło Źródło: pra raco cowa co nie wani opracowanie ie tech czne hni nicz icz techniczne L och oc ne Loc Loch h Alpine pi ne; Alpine; ; sy ymu mul lacj la mod je mo symulacje del de OCA delu lu ROC R OC modelu ROCA. A. Wtórne efekty terms-of-trade mają w przypadku Polski kluczowe znaczenie dla kosztów redukcji emisji – w scena- riuszu „Małej otwartej gospodarki” koszty dostosowania są mniej więcej o 50% wyższe niż w scenariuszu „Głów- nym”. Ostatni z analizowanych scenariuszy zwraca uwagę na znaczenie wtórnych efektów terms-of-trade dla kosztów re- dukcji emisji w Polsce. W scenariuszu tym Polska została ujęta jako mała otwarta gospodarka, a ceny światowe pozostały niezmienione, na poziomie ze scenariusza bazowego (poprzez ograniczenie zmian terms-of-trade wynikających z efektów międzynarodowych).70 Scenariusz ten eliminuje efekty sprzężenia zwrotnego ze strony rynków światowych (poprzez zało- żenie, że światowe ceny są w pełni egzogeniczne) oraz efekty międzynarodowych oddziaływań pośrednich wywołanych działaniami partnerów handlowych (co w przypadku Polski, która jest częścią zintegrowanego wspólnego rynku UE oraz prowadzi wymianę handlową głównie z innymi krajami UE, jest oczywiście pominięciem ważnego aspektu zależności gospodarczych). Silne wzajemne współzależności wskazują, że Polska nie tylko odczuwa skutki reakcji swoich partnerów handlowych na prowadzoną przez nich wewnętrzną politykę gospodarczą, ale także reaguje na działania partnerów han- dlowych. Można się spodziewać, że efekty międzynarodowe pośrednio wywołane regulacjami w dziedzinie emisji ze stro- ny pozostałej części UE (oraz innych krajów) będą odgrywały ważną rolę w każdej analizie oddziaływania na gospodarkę strategii ograniczania emisji CO2 w Polsce. Większość emisji w Polsce podlega regulacji w ramach unijnego sektora ETS, w którym krańcowe koszty redukcji są kształtowane przez popyt i podaż ze strony wszystkich sektorów energochłonnych w całej UE. Wpływ na konkurencyjność polskiego przemysłu zależy przede wszystkim od obustronnych działań ze strony pozostałej części UE. Wreszcie, redukcja emisji we wszystkich głównych światowych gospodarkach ma wpływ na świato- wy rynek paliw. (Wszystkie te efekty oddziaływań pośrednich zostały uwzględnione w modelu ROCA). W układzie małej otwartej gospodarki koszty dostosowania są o ok. 50% wyższe w porównaniu do scenariusza „Głównego”. Aczkolwiek, jak wyżej wspomniano, scenariusz ten jest użyteczny jako punkt odniesienia, a nie dokładne odzwierciedlenie rzeczywi- stości: zmiana przewagi komparatywnej kosztem polskiego przemysłu jest zawyżona ponieważ nie uwzględniono porów- nywalnej regulacji w dziedzinie emisji w pozostałej części UE (i innych krajach uprzemysłowionych); podobnie, pominięto istotne efekty terms-of-trade ze strony światowych rynków źródeł energii. (Zob. Tabela 9 oraz Rysunek 56, Rysunek 57 i Rysunek 58). Analiza modelu ROCA dotycząca kosztów dostosowania polskiej gospodarki do polityki klimatycznej UE w perspek- tywie 2020 roku stanowi użyteczne uzupełnienie oceny makroekonomicznych skutków ambitnego pakietu metod redukcji emisji w ramach modelu MEMO. Rozdział ten zwrócił uwagę na ważną zasadę, zgodnie z którą kształt polityki ma znaczenie dla jej efektywności. Symulacje wykazały, że ograniczenie segmentacji rynku, będącej elementem polityki kli- matycznej UE i dopuszczenie większej „elastyczności co do miejsca” powinny przyczynić się do obniżenia kosztów redukcji emisji. Symulacje te wykraczają poza uproszczenie polityki gospodarczej modelu MEMO, w których publiczne wsparcie 70 W scenariuszu przyjęto światowe ceny jednostek redukcji emisji CDM oraz cenę uprawnienia do emisji dla sektorów ETS uzyskaną w scenariuszu „Głównym”. strona 103 prowadzi do wdrożenia metod redukcji emisji, a wzrost podatków (lub jeden z trzech innych sposobów finansowania) równoważy budżet. Jednakże, model ROCA również zakłada optymalne reakcje polityki gospodarczej w ramach ograni- czeń wynikających z regulacji UE. Sektory ETS uczestniczą w rynku handlu uprawnieniami do emisji obejmującym całą UE, co pozwala na efektywną z punktu widzenia kosztów redukcje emisji poprzez zdecentralizowany mechanizm rynkowy. Dla sektorów spoza ETS w modelu założono jednolity podatek węglowy na poziomie krajowym. W praktyce jednak, różne kraje członkowskie UE wykazywały tendencje do tworzenia niezliczonych szczegółowych wytycznych (takich jak normy dotyczące ciśnienia w oponach lub obowiązkowych egzaminów z oszczędnej jazdy), które prowadzą do wzrostu rzeczy- wistych kosztów redukcji emisji w porównaniu do wyników modelu ROCA. Stąd wniosek dla osób odpowiedzialnych za politykę gospodarczą, że złożone zasady i regulacje z reguły generują dodatkowe koszty na poziomie całej gospodarki, nawet jeśli wydają się dobrze dobrane do specyfiki danego sektora. Aby przeanalizować kwestię reakcji w ramach po- szczególnych sektorów, oraz uzupełnić proces modelowania makroekonomicznego przedstawionego w trzech ostatnich rozdziałach, następne rozdziały skupiają się na szczegółach dotyczących trzech zagadnień kluczowych dla scenariusza niskoemisyjnego wzrostu, a mianowicie energetyki, efektywności energetycznej oraz transportu. strona 105 h. OPCJE W SEKTORZE WYTWARZANIA ENERGII I ICH SKUTKI MAKRO- EKONOMICZNE OPCJE W SEKTORZE WYTWARZANIA ENERGII strona 106 I ICH SKUTKI MAKRO-EKONOMICZNE Chociaż sektor energetyczny był w toku naszych analiz cały czas w centrum zainteresowania, ten rozdział przedsta- wia bardziej szczegółową analizę kilku kluczowych aspektów rozwiązań w ramach tego sektora, w szczególności optymalizację docelowej struktury sektora wytwarzania energii, przeprowadzoną w ramach modelu MEMO. Inwe- stycje w niskoemisyjne wytwarzanie energii mogą stwarzać znaczne możliwości redukcji emisji, ale zazwyczaj wymagają wysokich nakładów ponoszonych z góry i długiego okresu realizacji, zanim staną się aktywami o niskich kosztach opera- cyjnych w długim okresie ich eksploatacji. Inwestycje w sektorze wytwarzania energii wymagają długiego okresu projek- towania i wdrażania, i w przypadku niektórych technologii mają bardzo długi okres eksploatacji. Kombinacja wybranych technologii zależała będzie nie tylko od nakładów inwestycyjnych, oszczędności na kosztach operacyjnych i potencjału redukcji emisji, ale także od bezpieczeństwa energetycznego, krajowych źródeł zaopatrzenia oraz wielu innych kwestii. Nie powinien dziwić fakt, że modele wykorzystywane w naszych analizach przewidują bardzo powolne zmiany struktury sektora wytwarzania energii. Według symulacji modelu ROCA, znaczny wzrost udziału energetyki jądrowej jest rozwiąza- niem o największych szansach ograniczenia emisji bez szkody dla gospodarki. Model MEMO, który przyjmuje najbardziej wyrafinowane podejście do ustalenia docelowej struktury sektora, wykorzystuje optymalizację wielokryterialną do okre- ślenia najtańszej możliwej struktury źródeł wytwarzania energii. Dodatkowo, zaawansowany wieku istniejącej w Polsce infrastruktury energetycznej, i co za tym idzie, konieczności jej wymiany, stanowi okazję, aby skoordynować program sektora energetycznego z programem niskoemisyjnego rozwoju. Podejmowane obecnie decyzje dotyczące struktury paliw w energetyce będą miały trwałe konsekwencje dla pozio- mu emisji tego sektora w Polsce, a jednocześnie, biorąc pod uwagę skalę i złożoność inwestycji w niskoemisyjne wytwarzanie energii, maksymalizacja potencjału redukcji wymaga szybkiego i zdecydowanego działania. Energe- tyka jest, z jednej strony, źródłem większości emisji (z udziałem wynoszącym 38% całkowitej wielkości emisji), a z drugiej strony, kryje w sobie największy potencjał redukcji, zarówno w postaci ograniczenia zapotrzebowania na energię poprzez poprawę efektywności energetycznej, jak i decyzji dotyczących struktury paliw. Rysunek 59 zawiera wszystkie rozwiązania w ramach sektora energetycznego z krzywej MicroMAC i obrazuje pełen potencjał redukcji emisji w energetyce wyno- szący 120 MtCO2 lub 60% w stosunku do poziomu z 2005 roku. W ramach analizy krzywej MicroMAC, aby zilustrować wpływ różnych technologii na potencjał redukcji, stworzono pięć scenariuszy redukcji emisji w energetyce. Największy potencjał redukcji emisji osiągany jest w scenariuszu “Minimalizacji emisji gazów cieplarnianych”, w ramach którego elek- trownie węglowe są wycofywane w sposób naturalny wraz z końcem okresu ich eksploatacji, a niezrealizowane zapotrze- bowanie na energię elektryczną pokrywane jest przez elektrownie wiatrowe i jądrowe. Natomiast w przypadku pokrycia niezrealizowanego zapotrzebowania na energię elektryczną przez elektrownie gazowe, potencjał redukcji maleje ze 120 do zaledwie 68 MtCO2. Wyzwania związane z wdrażaniem tych scenariuszy są nie tylko natury technologicznej, ale obej- mują także skomplikowane zależności związane z bezpieczeństwem energetycznym, ryzykiem związanym z odpadami jądrowymi, znaczeniem wydobycia węgla dla polskiej gospodarki i jego wpływem na zatrudnienie oraz relacją nakładów inwestycyjnych ponoszonych z góry do przyszłych oszczędności na kosztach operacyjnych. strona 107 Rysu Rysune nek Rysunek k 59. 59 Kr Krzy Krzywa zywa wa mik mikroekonomicznego m roek ikro ekon onom omiczneg iczn o kr ego krań krańcowego ańco cowego k wego kosztu oszt kos ztu u re redu redukcji kcji dukc e ji emi emisji misj sji (Mic (MicroMAC) i (M roMA icro MAC) C) dla dla n nis niskoemisyjnych koem isko isyj emis yjny nych ch i innwe- we- nwe- stycji w sektorze energetycznym Koszt redukcji emisji Średni ważony euro/tCO2e koszt 22 euro/tCO2e 80 Fotowoltaika 70 Morskie elektrownie wiatrowe 60 Elektrownie węglowe z technologią CCS Ograniczenie Lądowe elektrownie wiatrowe 50 zapotrzebowania w związku z poprawą Biogazownie 40 ef ektywności energetycznej w 30 innych sektorach (~29 TWh) 20 10 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 -10 Elektrownie specjalizujące się w Kogeneracja spalaniu biomasy Energetyka jądrowa Współspalanie biomasy Małe elektrownie wodne Potencjał redukcji emisji MtCO2e w 2030 Uwaga: U ag wag K ga: Każ Każdy ażddy p rost ro stok okąt prostokątąt ą odp o odpowiada powia dp da j iada ed edne jednej nej m metod j z 10 met od red etod r redukcji edukcj kcj emis emisji. ji em j.W ji isji Wysokość yso soko kość każ każde dego ść każdegog p go prostokąta rost rostok ąt ą a od okąt odpowiada odpop wiad po iada a ko kosztowi kos towi szto i redukcji red reduk kcji e dukcji emisji mi sji ji o 1 tonę isj CO2e (w tonę CO e (w eur euro). uro) o). ) Szer Szerokość Szerok ość kośść każd k każdego ażd żdeg ego pros prostokąta o prost tokąt tok ta od kąta odpowiada o dpow dpowi iad iada da p potencjalnej oten tencj ot alne lnej jal j re red redukcji duk dukcji emisji. kcji emi sji isj ji. W prz p przypadku ypad rzyp dku adkku wyk korzyst tania wykorzystania i ni iektó których niektórych hm et tod metod do siągane i osiągane k są korzyś ści korzyści tto ( i nett netto uj jemne k (ujemne osztty) ). W anali koszty). i zał lizie analizie łożżono uru założono chomi h ienie uruchomienie i do 203 do 2 030 20300 roku ro rokku el ku elektrowni elektro lek ktrownwni jądrowych jąd i jądrow drowycych h o mo mocy cy 6GW 6GW. 6 GW. Źródło Źród Źródło: ło: op opraraco cowani opracowanie aniee te tech chni nicczne techniczne ne McK M cKin inse sey. McKinsey. Inwestycje w energetyce, bez wątpienia mające kluczowe znaczenie w każdym scenariuszu przejścia do gospodarki niskoemisyjnej, wymagają długiego okresu projektowania i wdrażania. Większość infrastruktury sektora energetycz- nego będzie musiała zostać wymieniona, co wiąże się nie tylko z czasem potrzebnym na wybudowanie nowych elektrow- ni, ale także, w przypadku sporej części obecnie funkcjonującej infrastruktury, zakończeniem standardowego okresu jej eksploatacji zanim zostanie ona wymieniona. Obecnie realizowane nowe inwestycje będą musiały zapewnić podaż energii niezbędną do zaspokojenia wyższego zapotrzebowania na energię w przyszłości. Przykładowo, budowa elektrowni wę- glowej wykorzystującej technologię bloku gazowo-parowego ze zintegrowanym zgazowaniem paliwa (IGCC) zajmuje 3 lata, natomiast do budowy elektrowni gazowej potrzeba ok. 5 lat. Pierwsze bloki elektrowni jądrowych o mocy 1,5 GW mogłyby zostać oddane do eksploatacji w Polsce najwcześniej w 2020 roku.71 Różnice dotyczą również technicznego okresu eksploatacji elektrowni poszczególnych typów. Przykładowo, turbina w elektrowni gazowej może być eksploato- wana ok. 25 lat, tradycyjna elektrownia węglowa – 45 lat, a elektrownia jądrowa – do 60 lat (zob. Tabela 10).72 Korzy- ści z inwestycji w sektor i infrastrukturę energetyczną ujawniają się w długim okresie. Aby jednak zapewnić te korzyści w przyszłości, np. po 2020 roku, działania modernizacyjne powinny zostać zapoczątkowane już teraz. Biorąc pod uwagę ogromne potrzeby w zakresie inwestycji w infrastrukturze energetycznej i budownictwie, kluczowe jest, aby Polska nie wpadła w pułapkę niezrównoważonego rozwoju w dziedzinie infrastruktury o długim okresie użytkowania (zob. Tabela 10). 71 Przy uwzględnieniu, że pierwsze decyzje odnośnie wykorzystania energetyki jądrowej zostały już podjęte na początku 2009 roku, kiedy to Rada Ministrów przyjęła uchwałę dotyczącą programu rozwoju energetyki jądrowej w Polsce (13 stycznia 2009 roku) i powierzyła Ministrowi Skarbu kwestię współpracy z państwową spółką Polska Grupa Energetyczna, która będzie odgrywała wiodącą rolę we wdrażaniu programu. Ponadto, 12 maja 2009 roku, Rada Ministrów powołała Pełnomocnika Rządu ds. Polskiej Energetyki Jądrowej. 72 Różny jest również czas produktywnej pracy dla poszczególnych technologii: przykładowo, 90% w przypadku energetyki jądrowej i jedynie 10% w przypadku fotowoltaiki. Oczekuje się, że ze względu na postęp technologiczny, czas ten znacznie wzrośnie do 2030 roku w porównaniu do roku 2005. Przykładowo, przewiduje się, że do 2030 roku tradycyjne elektrownie węglowe będą mogły wytwarzać energię przez 74% czasu, w porów- naniu do 54% w 2005 roku. Przewidywany spadek czasu produktywnej pracy w przypadku tradycyjnych elektrowni gazowych (z 75% w 2005 roku do 65% w 2030 roku) wynika z założenia, że te elektrownie będą stanowiły rozwiązanie awaryjne dla energii ze źródeł odnawialnych, np. turbin wiatrowych. OPCJE W SEKTORZE WYTWARZANIA ENERGII strona 108 I ICH SKUTKI MAKRO-EKONOMICZNE Tabela 10. Podstawowe cechy technologii sektora energetycznego dostępnych w Polsce do 2030 roku Okres Okres Technologia Maks. moc elektrowni Czas produktywnej pracy eksploatacji inwestycji Budowa lata 2005 (GW) 2030 (GW) 2005 (%) 2030 (%) (w latach) Węglowa, przebudowa na CCS 40 0,0 5,8 38% 64% 4-6 Węglowa, nowa z techn. CCS 40 0,0 3,5 79% 87% 5-8 Węglowa, z techn. IGCC 25 0,0 5,8 90% 90% 4-6 Gazowa, przebudowa na CCS 40 0,0 2,8 68% 68% 4-6 Gazowa, nowa z techn. CCS 25 0,0 0,7 29% 35% 4-6 Specj. się w spalaniu biomasy 40 0,0 0,9 80% 80% 3-5 Biomasa, nowa z techn. CCS 40 0,0 5,8 80% 80% 4-6 Energetyka jądrowa 60 0,0 6,0 90% 90% 10-12 Lądowa elektr. wiatrowa 20 0,1 10,0 24% 24% 2-4 Morska elektr. wiatrowa 20 0,0 6,0 32% 34% 3-5 Fotowoltaika 25 0,1 1,7 10% 10% 1-2 Elektrownie słoneczne 20 0,0 1,4 91% 91% 5-7 Energetyka geotermalna 30 0,0 0,7 80% 90% 4-6 Małe elektr. wodne 25 0,9 1,7 35% 35% 3-7 Węglowa, tradycyjna 45 30,8 32,0 54% 74% 5-7 Gazowa, tradycyjna 25 0,7 3,6 75% 65% 4-6 Uwaga: Okres inwestycji obejmuje uzyskanie pozwoleń na budowę, organizację przetargów oraz budowę. Źródło: opracowanie techniczne McKinsey, obliczenia własne Banku Światowego. Struktura sektora wytwarzania energii będzie zmieniała się bardzo powoli, nawet w obliczu zobowiązania rządu do realizacji scenariusza niskoemisyjnego rozwoju. Rysunek 60 przedstawia strukturę źródeł wytwarzania energii elek- trycznej w Polsce: obecnie, w 2020 roku według scenariusza bazowego modelu ROCA oraz według dwóch scenariuszy niskoemisyjnych, oraz prognozę modelu MEMO na 2030 rok. Scenariusz bazowy modelu ROCA przewiduje, że wytwa- rzanie energii elektrycznej w Polsce będzie w dużym stopniu bazowało na węglu (84%), podczas gdy gaz (5%) i energia ze źródeł odnawialnych (5%) będą odgrywały mniejszą rolę. Energetyka jądrowa, która nie jest obecnie wykorzystywana w Polsce, zostanie stopniowo wprowadzona do 2020 roku z prognozowanym udziałem w wysokości ok. 5% w scena- riuszu bazowym. Taka struktura różni się znacznie od prognoz scenariusza bazowego struktury wytwarzania energii elektrycznej w reszcie UE w 2020, która zakłada dużo bardziej równomierne wykorzystanie różnych źródeł energii: węgla (20%), gazu (30%), energetyki jądrowej (26%) i energii ze źródeł odnawialnych (21%). Za dwadzieścia lat, przy realizacji ambitnego programu redukcji emisji, udział węgla może spaść do tego stopnia, że będzie on źródłem zaledwie połowy wytwarzanej w Polsce energii elektrycznej. Jednak do 2020 roku, nawet przy spełnieniu celów unijnego pakietu „3x20”, węgiel prawdopodobnie będzie w dalszym ciągu źródłem trzech czwartych (według prognoz modelu ROCA) lub dwóch trzecich (według prognoz modelu MEMO) wytwarzanej energii elektrycznej. strona 109 Ry Rysunek sune Rysu nek k 60. 60 Ob Obec Obecna na i p ecna pro prognozowana rogn gnoz ozow ana owan stru a st struktura rukt ktur ura źród źródeł a źr ódeł eł wyt w wytwarzania ytwa warz rzan ania ene energii ia e rgii nerg ii e ele elektrycznej lekt rycz ktry czne nej j w Po Pols Polsce, ce, w 20 lsce 20 i 2 2020 20030 r rok rokuu oku Węgiel Ropa naftowa Gaz ziemny Energetyka jądrowa Energia ze źródeł odnawialnych inne 100% 3 5 5 8 3 6 12 20 5 80% 12 10 8 19 60% 12 91 84 40% 74 68 50 20% 0% 2007 2020 scen. 2020 scen. 2020 scen. 2030 scen. bazowy ROCA niskoemisyjny niskoemisyjny niskoemisyjny ROCA MEMO MEMO Uwaga: Uwag modelu ga: W mod e u MEMO Węg odel ęgie Węgielel ob obej obejmuje ejmuje tradycyjne dycy je trady j e el yjn e elektrownie ek e trownie wę ęgl g owe, węglowe, elektrownie , eleektrownie e węg węglowe ęglo wykorzystujące owe wyk y orzy ując ystuj ą e techno- logi g ę IGCC, nowe elektrownie węg logię ęglowe wyk węglowe y orzy ystuj wykorzystujące jąc ą e technologi technologięg ę CCS oraz nowe elektrownie wę g owe wy ęgl węglowe ykorzysy tują wykorzystujące jące technologie tech te chno nolo g e CC gi logi CCSS i zaawansowane zaaw za awan anso sowa wane metody m ne met ody etod eksploatacji eksp y ek splo loat atac acji j rop ji ropy ropy naftowej y na ftow naft ej owej (ang. (an j( ang enhanced e g. enh nhan ced ance oil d oi ecovery, eco l recove ry y, EO very EOR); EOR)R); ; Gaz Gaz obejmuje obej ob jmu ejmujeje j tradycyjne elektrownie gazowe, nowe elektrownie gazowe wykorzystujące technologię CCS oraz nowe elektrownie gazowe wykorzystujące technologie CCS i EOR; Energia ze źródeł odnawialnych obejmuje lądowe elektrownie wiatrowe, małe elek- trownie trowni trow e wo nie wodne, wodn dne geotermalne geote e, geo term rmal alne zakłady zak ne z łady akła energetyczne e dy ene rget nerg yczn etyc znee or oraz elektrownie elekt az ele ktro rown wnie ie wys wyspecjalizowane w pecj yspe cjal aliz izow owan ane spalaniu spal e w sp alan aniu biomasy. b iu bio ioma masysy. Źr ódło Źród Źródło: ło: : op opra raco cowa wani opracowanie e te nie tech czne chni nicz ne Loc techniczne L och Lochh Al Alpi ne, pine Alpine, symu , symulalacj symulacjecjee mo modedelu modelu R OCA, lu ROC ROCA,A, opracowanie opr oprac acow owan ie tec anie techn iczn hnic technicznezne IBS, e IB sym symul S, symulacje ulac acje m mododel je modelueluu MEMO, obliczenia własne Banku Ś wiatowego. Światowego. Symulacje modelu ROCA prowadzą do kilku dalszych spostrzeżeń odnośnie możliwości transformacji sektora wy- twarzania energii. Jak wyżej wspomniano, przy założeniu wdrożenia najbardziej prawdopodobnego zestawu metod zmierzających do spełnienia celów UE na 2020 rok (scenariusz „Główny”), udział węgla wyniesie 74%. Ostateczna struk- tura jest jeszcze bardziej uzależniona od węgla, jeśli zniesione zostaną ograniczenia dotyczące wykorzystania zagranicz- nych programów offsetu (programów redukcji emisji realizowanych za granicą, jako forma rekompensaty za emisję w kra- ju) w postaci CDM, co oznacza dostęp do taniej redukcji emisji w krajach rozwijających się. Jedyny przypadek, w którym udział węgla znacząco spada do 2020 roku, ma miejsce jeśli zniesione zostanie ograniczenie co do rozwoju energetyki jądrowej (ograniczenie natury politycznej, a nie technologicznej, chociaż ze względu na ograniczenia techniczne wyko- rzystanie energetyki jądrowej w 2020 roku będzie zapewne ograniczone do poziomu znacznie niższego niż w omawianej symulacji modelu ROCA). W tym przypadku, udział węgla w strukturze wytwarzania energii spada do nieco ponad poło- wy, natomiast udział energetyki jądrowej rośnie do ponad jednej trzeciej (zob. Rysunek 61). OPCJE W SEKTORZE WYTWARZANIA ENERGII strona 110 I ICH SKUTKI MAKRO-EKONOMICZNE Rysunek R k 61. ysunek 61 MModel od del l RO ROCA: ROCA CA: strukt struktura t ktura ź ród ódeł łw źródeł wytwarzania ytwarzani t ii el ia energii lekt ktrycznej j, w % elektrycznej, energia ze źródeł odnawialnych energetyka jądrowa ropa naftowa gaz ziemny węgiel 100 5 5 8 5 6 8 12 6 5 6 5 6 6 6 80 12 36 6 % 60 7 84 82 79 76 40 74 51 20 0 Uwaga: U Uw Uwag wag aga: a: Od Odnośnie Odnoś dn śni nie defi d ie de definicji efini cji ji i op icj opi opisu isu sc isu is scen scenariuszy enar enar ariiu iusz szy iuszy zo zob zob. Tabela b. Tab ela bel 8. la 8 . Źród Źr Źródło: op ódł ło: ło Źródło: pra raco cowani cowa opracowanie ie te nie tech czne hni nicz icz techniczne L ne Loc oc och Loch h Alpine pi ne; Alpine; ; sy ymu mul la lacj symulacje je mo mod del de delu modelulu ROC R OC OCA ROCA.A. Dla celów symulacji w ramach modelu MEMO stworzono scenariusz optymalnej struktury źródeł wytwarzania energii. Moduł mikroekonomicznych decyzji inwestycyjnych (MIND) modelu MEMO zastosowano do analizy sektora elektroener- getycznego, zgodnie z opisem przedstawionym w Rozdziale C, w celu wyznaczenia najtańszej, technicznie możliwej struktury wytwarzania energii. W analizie tej uwzględniono ograniczenia technologiczne (takie jak ograniczona ilość ener- gii wytwarzanej w lądowych elektrowniach wiatrowych), ilość wytwarzanej energii niezbędnej do zaspokojenia progno- zowanego zapotrzebowania, cel w zakresie redukcji emisji oraz minimalizację dotacji niezbędnych do realizacji rozwiązań droższych od elektrowni węglowych. Moduł optymalizacji MIND pozwala na wyznaczenie kombinacji źródeł energii, która prowadzi do największej redukcji emisji CO2 najniższym kosztem. Wyniki modelu wskazują, że udział tradycyjnych elektrowni węglowych w ogólnej strukturze wytwarzania energii powinien spadać na przestrzeni następnych dwóch dzie- sięcioleci na rzecz elektrowni węglowych wykorzystujących technologię IGCC, energetyki jądrowej i lądowych elektrowni wiatrowych. Jedynie dwa rodzaje elektrowni charakteryzują się dodatnią wartością bieżącą netto (NPV): geotermalne oraz tradycyjne elektrownie węglowe. Wadą pierwszego z nich jest niska wydajność, a drugiego – wysoki poziom emisji CO2. Wszystkie pozostałe rodzaje elektrowni, które mogłyby przyczynić się do ograniczenia emisji CO2 pochodzących z sekto- ra energetycznego, mają ujemne NPV. Spośród nich najtańsze są lądowe elektrownie wiatrowe i elektrownie jądrowe, a najdroższe – elektrownie specjalizujące się w spalaniu biomasy i nowe elektrownie spalające biomasę wykorzystujące technologię CCS (zob. Tabela 11 i Rysunek 62). strona 111 Tabela 11. Charakterystyka ekonomiczna inwestycji w energetyce Cena up- Wielkość Potencjalna Cena energii rawnienia do NPV emisji w tCO2 moc w 2030 przy zachow- emisji przy na GWh roku, w GW aniu NPV=0 zachowaniu NPV=0, w zł Elektrownia węglowa, nowa z techn. CCS -0,45 103,3 3,5 0,53 202 Elektrownia węglowa, nowa z techn. EOR -0,45 145,7 0,5 0,53 205 Elektrownia węglowa, z techn. IGCC -0,46 69,8 5,8 0,52 181 Elektrownia gazowa, nowa z techn CCS -0,93 47,2 0,7 0,58 253 Elektrownia gazowa, nowa z techn CCS i EOR -0,09 134,6 0,5 0,43 61 Elektrownia specj. się w spalaniu biomasy -1,64 558,1 0,9 0,63 921 Współspalanie biomasy -0,28 714,8 0,5 0,45 401 Elektrownia spal. biomasę, nowa z techn CCS -1,41 80,2 5,8 0,92 740 Elektrownia jądrowa -0,30 0,0 6,0 0,52 167 Lądowe elektrownie wiatrowe -0,12 0,0 10,0 0,45 78 Morskie elektrownie wiatrowe -0,49 0,0 6,0 0,60 270 Fotowoltaika -0,63 0,0 1,7 1,14 946 Elektrownia słoneczna -0,93 0,0 1,4 1,15 962 Zakłady energetyki geotermalnej 0,38 0,0 0,7 0,35 -44 Małe elektrownie wodne -0,07 0,0 1,7 0,43 56 Elektrownia węglowa, tradycyjna 0,01 796,8 38,0 0,42 N/A Elektrownia gazowa tradycyjna -0,69 386,1 3,6 0,47 161 Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modułu MIND. Rysunek R k 62. ysunek 62 MModel od del l ME MEMO: MEMO MO: scenari scenariusz iusz optym optymalnej l j struk alnej ktury ź struktury źródeł ród ódeł wytwarzania ia energii ł wytwarzani ii Struktura źródeł wytwa- 100% Elektrownia węglowa, tradycyjna rzania energii elektrycznej Elektrownia węglowa, nowa z techn. CCS w tym scenariuszu wska- 90% Elektrownia węglowa, z techn. IGCC zuje na gwałtowny spadek wykorzystania tradycyjnych 80% Elektrownia węglowa, nowa z techn. EOR elektrowni węglowych i sil- Elektrownia gazowa tradycyjna 70% ny wzrost udziału elektrow- Elektrownia gazowa, nowa z techn. CCS ni jądrowych i wiatrowych, 60% Elektrownia gazowa, nowa z techn. CCS i EOR jak również elektrowni wę- Eelektrownia jądrowa glowych wykorzystujących 50% technologię IGCC. Wzrost Małe elektrownie wodne udziału elektrowni gazo- 40% Zakłady energetyki geotermalnej wych może mieć związek ze Elektrownie słoneczne stosunkowo niskimi cenami 30% Fotowoltaika gazu. Węgiel pozostaje za- tem głównym źródłem ener- Morskie elektrownie wiatrowe 20% gii, pomimo wzrostu udziału Lądowe elektrownie wiatrowe pozostałych źródeł. 10% Elektrownia spal. biomasę, nowa z techn CCS Współspalanie biomasy 0% 2015 2020 2025 2030 Elektrownia specj. się w spalaniu biomasy Ź Źródło: Źród Źr ród ódł ło ło: op ło: opracowanie pra raco co cowanie wani ie te t techniczne ech hni nicz icz czne ne IBS I IBS, BS BS, sy ymu mul la lacj je mo , symulacje mod modułu dułu duł dułu MIN MIND. MIND IND. D. OPCJE W SEKTORZE WYTWARZANIA ENERGII strona 112 I ICH SKUTKI MAKRO-EKONOMICZNE Scenariusze dla sektora energetycznego generują różne ścieżki redukcji emisji, wiążą się z różnej wielkości na- kładami inwestycyjnymi i wymagają rządowej dotacji w różnych wysokościach, aby osiągnąć próg rentowności. Rysunek 63 przedstawia podstawowe cechy 13 różnych scenariuszy wytwarzania energii. Aby umożliwić bezpośrednie porównania, scenariusze zostały „wystandaryzowane” ze względu na poziom redukcji emisji, z wyjątkiem scenariusza „Działań opóźnionych” (w ramach którego nie można osiągnąć tego samego poziomu redukcji emisji) oraz scenariusza „Gaz” (ze stosunkowo wysoką wielkością emisji). Scenariusz „Wiatr + Energia słoneczna” oraz scenariusz „Ministerstwo Gospodarki” są wariantami najdroższymi, ze względu na fakt, że w wysokim stopniu bazują na drogich elektrowniach słonecznych, i wymagają najwyższych dotacji rządowych. Do 2030 roku, udział sektora publicznego w nakładach inwe- stycyjnych przekracza nakład sektora prywatnego, podczas gdy w scenariuszu „Optymalnym” i innych bardziej zrówno- ważonych scenariuszach udział sektora publicznego sięga ok. 20%. Rysunek R k 63. ysunek 63 PPorównanie orównani ó ie różnych róż óżnych h scenariuszy scenariuszy i i inwest tycyj jnych h w energetyce inwestycyjnych tyce energet 1. Wielkość emisji gazów cieplarnianych 2. Całkowite nakłady inwestycyjne 170 40 Wiatr + Energia słoneczna Działania opóźnione Ministerstwo Gospodarki Gaz 35 160 Działania opóźnione Wiatr + biomasa 30 Wiatr + biomasa 150 Wiatr + Energia słoneczna mld złtych (w cenach stałych) CCS Gaz 25 140 CCS Energetyka jądrowa Mt CO2e 20 zmiana 20% na Wiatr + Energia Energetyka jądrowa 130 słoneczna zmiana 20% na CCS zmiana 20% na Wiatr + 15 Energia słoneczna zmiana 20% na Energetykę zmiana 20% na CCS 120 jądrową zmiana 20% na Wiatr + 10 zmiana 20% na Energetykę biomasa jądrową 110 Bazowy 5 zmiana 20% na Wiatr + biomasa Wysoka cena gazu (ptymalny) Bazowy 100 Ministerstwo Gospodarki 0 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Wysoka cena gazu (ptymalny) 3. Udział sektora publicznego w nakładach inwestycyjnych, 4. Udział dotacji rządowej w nakładach inwestycyjnych w mld złotych 20 Wiatr + Energia słoneczna 100% Wiatr + biomasa Wiatr + biomasa CCS 18 90% Działania opóźnione Wiatr + Energia 16 80% słoneczna CCS zmiana 20% na CCS 14 70% mld złotych (w cenach stałych) Ministerstwo Gospodarki zmiana 20% na Energetykę jądrową 12 60% Energetyka jądrowa Gaz 50% Energetyka jądrowa 10 zmiana 20% na Wiatr + Energia słoneczna zmiana 20% na CCS 40% Działania opóźnione 8 zmiana 20% na Energetykę 30% Ministerstwo 6 jądrową Gospodarki zmiana 20% na Wiatr + biomasa Wysoka cena gazu 20% 4 (ptymalny) Wysoka cena gazu (ptymalny) zmiana 20% na Wiatr 10% + Energia słoneczna 2 Bazowy zmiana 20% na Wiatr 0% + biomasa 0 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Gaz Bazowy 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Ź Źród Źr Źródło: ród ódł ło: ło ło: op opracowanie pra raco co cowanie ie te wani ch hni nicz icz techniczne czne ne IBS I IBS, BS BS, sy ymu mul la lacj je mo , symulacje mod modułu dułu duł du łu MIN MIND. MIND IND. strona 113 Makroekonomiczne skutki różnych scenariuszy dla sektora energetycznego są odwrotnie proporcjonalne do wielko- ści niezbędnych średnich rocznych nakładów inwestycyjnych. (Zob. Rysunek 64) Jedynie najtańsze scenariusze (wśród których jest scenariusz „Optymalny”) pozwalają na utrzymanie bliskiego zeru odchylenia GDP od poziomu w scenariuszu bazowym na przestrzeni całego 20-letniego okresu prognozy. Scenariusze przewidujące gwałtowny wzrost inwestycji (w tym scenariusz „Ministerstwo Gospodarki”) wiążą się z wyższą stratą PKB, ponieważ nie sa rownimiernie rozlozone w czasie (Rysunek 64 i Rysunek 65). Poniżej przedstawiono podsumowanie makroekonomicznych skutków scenariusza „Optymalnego” oraz analizę wrażliwości (zob. Tabela 12). Rysunek ysunek 64. Średni roczny Ry inwestycji y ji y koszt inwestycj oraz elasty elastycz- ycz- Rysunek ysunek 65. Pożą Ry Pożądana redukcja ądana redukcj j w sektorze ener- ja emisji ność PKB względem jednostkowej redukcji emisji w 2030 getycznym oraz wielkość koniecznej dotacji do nakładów roku kapitałowych 1.4 4.0 2030 Średnia roczna dotacja do nakładów kapitał. (mld zł) 1.2 3.5 Przeciętny roczny koszt inwestycji 1.0 3.0 poziom bazowy = 1,0 0.8 2.5 linia trendu 2.0 0.6 1.5 0.4 1.0 0.2 0.5 0.0 -0.20 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.0 -0.2 0% 20% 40% 60% 80% Wpływ na redukcję emisji w 2030 roku, Redukcja emisji w energetyce do 2030 r. (max = 100%) Elastyczność PKB -0.4 Ź Źród Źr Źródło: ród ódł ło: ło ło: op opracowanie pra raco co cowanie wani ie te t techniczne ech hni nicz icz czne ne IBS I IBS, BS BS, sy ymu mul la lacj je mo , symulacje mod modułu duł du dułu łu MIN MIND. MIND. D. IND Modernizacja sektora energetycznego jest ważna i może ułatwić przejście do gospodarki o charakterze niskoemi- syjnym. Ze względu na zaawansowany wiek obiektów energetycznych w Polsce, w tym infrastruktury energetycznej, zapewnienie nieprzerwanych dostaw energii i bezpieczeństwa energetycznego wymagać będzie szerokiego zakresu mo- dernizacji lub zakończenia eksploatacji obiektów. Sytuacja, w której nowe zobowiązania do redukcji emisji, wymagające znacznych inwestycji, pokrywają się w czasie ze zbliżającym się momentem wymiany istniejących obiektów, może w efek- cie przynieść Polsce znaczne korzyści. Polska powinna z powodzeniem uniknąć posiadania osieroconych aktywów, takich jak nowe wielkie elektrownie węglowe, które staną się zbyt drogie w momencie wprowadzenia opłat od emisji (lub ich administracyjnego ograniczenia). Wydaje się, że harmonogram modernizacji sektora energetycznego w Polsce jest w du- żym stopniu zbieżny z realizacją scenariusza niskoemisyjnego. Dobrze przeprowadzony program modernizacji sektorów energochłonnych (objętych unijnym systemem ETS), w szczególności sektora wytwarzania energii, może pozwolić na speł- nienie celów w zakresie redukcji emisji w Polsce przy jednoczesnym stworzeniu niezbędnej infrastruktury przy możliwym do udźwignięcia koszcie. OPCJE W SEKTORZE WYTWARZANIA ENERGII strona 114 I ICH SKUTKI MAKRO-EKONOMICZNE Tabela 12. Makroekonomiczne skutki w scenariuszu optymalnej struktury źródeł wytwarzania energii: analiza wrażliwości Redukcja emisji (% w por. do Wzrost PKB (% w por. do Elastycznośc PKB Domkn. Scenariusz scenariusza bazowego) scenariusza bazowego) wobec redukcji emisji, % 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 Podst. (optymalny, 3.39 10.40 16.03 19.91 -0.15 -1.68 -1.31 -0.95 -0.04 -0.16 -0.08 -0.05 niska cena gazu) Spożycia publiczne zmiana 20% na 3.61 10.54 16.21 20.16 -0.22 -1.56 -1.34 -0.88 -0.06 -0.15 -0.08 -0.04 Wiatr + energ. słon. zmiana 20% na CCS 3.40 10.38 16.01 19.95 -0.19 -1.81 -1.24 -0.99 -0.06 -0.17 -0.08 -0.05 zmiana 20% na 3.40 10.64 16.30 20.29 -0.15 -2.00 -1.46 -1.15 -0.04 -0.19 -0.09 -0.06 Energetykę jądrową zmiana 20% na 3.57 10.50 16.12 20.06 -0.15 -1.59 -1.24 -0.80 -0.04 -0.15 -0.08 -0.04 Wiatr + biomasa Domkn. Scenariusz 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 Podst. (optymalny, 3.41 10.40 15.98 19.90 -0.06 -1.23 -0.89 -0.71 -0.02 -0.12 -0.06 -0.04 niska cena gazu) Transfery socjalne zmiana 20% na 3.62 10.54 16.16 20.15 -0.10 -1.11 -0.95 -0.65 -0.03 -0.11 -0.06 -0.03 Wiatr + energ. słon. zmiana 20% na CCS 3.42 10.38 15.95 19.94 -0.08 -1.35 -0.83 -0.76 -0.02 -0.13 -0.05 -0.04 zmiana 20% na 3.41 10.65 16.24 20.28 -0.04 -1.52 -1.00 -0.90 -0.01 -0.14 -0.06 -0.04 Energetykę jądrową zmiana 20% na 3.58 10.51 16.07 20.05 -0.04 -1.18 -0.82 -0.59 -0.01 -0.11 -0.05 -0.03 Wiatr + biomasa Domkn. Scenariusz 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 Podst. (optymalny, 3.46 10.48 16.03 19.95 -0.14 -1.13 -0.78 -0.73 -0.04 -0.11 -0.05 -0.04 niska cena gazu) zmiana 20% na 3.68 10.61 16.22 20.20 -0.17 -1.02 -0.83 -0.66 -0.05 -0.10 -0.05 -0.03 Wiatr + energ. słon. VAT zmiana 20% na CCS 3.47 10.47 16.00 20.00 -0.16 -1.24 -0.72 -0.77 -0.04 -0.12 -0.05 -0.04 zmiana 20% na 3.47 10.74 16.30 20.34 -0.13 -1.39 -0.88 -0.91 -0.04 -0.13 -0.05 -0.04 Energetykę jądrową zmiana 20% na 3.63 10.58 16.12 20.10 -0.12 -1.07 -0.69 -0.61 -0.03 -0.10 -0.04 -0.03 Wiatr + biomasa Domkn. Scenariusz 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 Podst. (optymalny, 3.55 10.71 16.10 20.06 -0.16 -1.33 -0.92 -0.89 -0.05 -0.12 -0.06 -0.04 niska cena gazu) zmiana 20% na 3.78 10.83 16.29 20.31 -0.20 -1.21 -0.96 -0.83 -0.05 -0.11 -0.06 -0.04 Wiatr + energ. słon. PIT zmiana 20% na CCS 3.58 10.72 16.06 20.11 -0.19 -1.47 -0.86 -0.93 -0.05 -0.14 -0.05 -0.05 zmiana 20% na 3.57 11.00 16.38 20.46 -0.16 -1.62 -1.06 -1.09 -0.05 -0.15 -0.06 -0.05 Energetykę jądrową zmiana 20% na 3.72 10.80 16.18 20.20 -0.15 -1.26 -0.85 -0.76 -0.04 -0.12 -0.05 -0.04 Wiatr + biomasa Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modułu MIND. strona 115 i. METODY POPRAWY EFEKTYWNOS ´ CI ENERGETYCZNEJ I ICH SKUTKI MAKRO- EKONOMICZNE: WSTE ˛PNY PRZEGLĄD METODY POPRAWY EFEKTYWNOŚCI ENERGETYCZNEJ strona 116 ˛PNY PRZEGLĄD I ICH SKUTKI MAKROEKONOMICZNE: WSTE Metody poprawy efektywności energetycznej dają szansę na redukcję emisji stosunkowo niewielkim kosztem w sposób bezpośredni, poprzez rozdzielenie wzrostu gospodarczego i wzrostu emisji, co stanowi istotę gospodarki o charakterze niskoemisyjnym. Podczas gdy rozwiązania w ramach sektora energetycznego polegają, ogólnie rzecz bio- rąc, na ograniczaniu wielkości emisji CO2 na jednostkę zużytej energii, metody poprawy efektywności energetycznej sku- piają się na obniżeniu energochłonności (ilości energii koniecznej do wytworzenia jednostki produktu). Oba te czynniki prowadzą do zmniejszenia elastyczności emisji względem wzrostu PKB (zob. Rysunek 21). Polska gospodarka jest ciągle ponad dwukrotnie bardziej energochłonna niż średnia dla całej UE, co sugeruje, że możliwości poprawy w tym zakresie powinny być łatwe do zidentyfikowania. Istotnie, metody z kategorii poprawy efektywności energetycznej mają kluczowe znaczenie w analizie krzywej MicroMAC, a wiele z nich ma do 2030 roku pobudzające na wzrost gospodarczy, zgod- nie z analizą modelu MEMO. Bardziej szczegółowa analiza rozwiązań z kategorii poprawy efektywności energetycznej w Polsce jest konieczna, aby można było sformułować konkretne rekomendacje odnośnie możliwych sposobów prze- zwyciężania barier stojących na przeszkodzie wykorzystania przez gospodarstwa domowe i przedsiębiorstwa potencjału oszczędności wynikających z tych metod. Ze względu na znaczny potencjał redukcji, oczywiste niskie koszty oraz wpływ na wzrost gospodarczy, metody z kategorii poprawy efektywności energetycznej odgrywają zasadniczą rolę w analizie krzywej MicroMAC. Metody poprawy efektywności energetycznej generują łącznie ok. jednej trzeciej potencjału redukcji emisji w Polsce, zidentyfiko- wanego w ramach krzywej MicroMAC. Ocenia się, że koszt finansowy w przypadku wielu spośród tych metod jest ujemny, co oznacza, że po poniesieniu w początkowej fazie nakładów inwestycyjnych generują one oszczędności netto w po- staci niższych kosztów energii. Wreszcie, metody z kategorii poprawy efektywności energetycznej, ogólnie rzecz biorąc, prowadzą do obniżenia energochłonności gospodarki, zapoczątkowując konieczne rozdzielenie wzrostu gospodarczego i wzrostu wielkości emisji CO2. Spośród 60 metod poprawy efektywności energetycznej analizowanych w ramach krzywej MicroMAC, ok. dwóch trzecich potencjału redukcji emisji dotyczy eksploatacji budynków (przy średnim ujemnym koszcie (korzyściach) w wysokości 14 euro na 1 tonę CO2e) i obejmuje m.in. lepszą termoizolację i stosowanie bardziej energo- oszczędnych urządzeń, podgrzewaczy wody i systemów oświetleniowych. Około 20% potencjału redukcji emisji pochodzi z metod poprawy efektywności energetycznej w sektorze transportu (oszczędności w wysokości 8 euro na 1 tonę CO2e) i polega na zastosowaniu bardziej paliwooszczędnych pojazdów.73 Pozostałe 15% redukcji emisji można uzyskać w prze- myśle (oszczędności w wysokości 6 euro na 1 tonę CO2e), dzięki metodom takim jak doskonalenie systemów napędowych w zakładach chemicznych czy projektom poprawy efektywności energetycznej w przemyśle naftowym i gazownictwie (zob. Rysunek 66). W rzeczywistości metody redukcji emisji, po uwzględnieniu barier w ich wdrażaniu, nie generują oszczędności netto. Gospodarstwa domowe i przedsiębiorstwa nie ignorują możliwości znaczących oszczędności, wynikających z wykorzysta- nia tych metod. Przyjmuje się natomiast, że różnorodne bariery dotyczące ich wdrażania zniechęcają do podejmowania działań. Jak wspomniano w Rozdziale e, są trzy grupy barier sprawiających, że potencjał tych oszczędności nie jest wy- korzystywany: wysokie nakłady ponoszone z góry (przykładowo na zakup energooszczędnego samochodu), koszty typu pryncypał-agent (przykładowo w sytuacji kiedy właściciel, administrator, lokator i płatnik rachunków danego budynku są różnymi osobami) oraz brak informacji (odnośnie możliwych oszczędności). Jednak czwartą i potencjalnie najtrudniejszą barierą są koszty wdrożenia rozłożone na dużą liczbę małych podmiotów (jak w przypadku oświetlenia w budynkach mieszkalnych). Z braku bardziej szczegółowej analizy tych barier można przyjąć proste założenie, że dla żadnej metody re- dukcji emisji wartość bieżąca netto nie powinna spaść poniżej zera. Wówczas, ważony średni koszt metod analizowanych w ramach krzywej MicroMAC wynoszący 10 euro na 1 tonę CO2e wzrośnie do 15 euro na 1 tonę CO2e, a całkowity koszt wdrożenia wszystkich tych metod będzie wyższy o co najmniej 50%. 73 W ramach analizy krzywej MicroMAC metody poprawy efektywności energetycznej w sektorze transportu zostały ujęte w szerokiej kategorii popra- wy efektywności energetycznej. Metody te, w połączeniu z innymi metodami dotyczącymi transportu, są łącznie rozpatrywane w modelu transpor- tu drogowego TREMOVE Plus, przedstawionego w Rozdziale j. strona 117 Rysu Rysune nek Rysunekk 66. 66 Kr Krzy Krzywa zywa wa mik mikroekonomicznego m roek ikro ekon onom omiczneg iczn o kr ego krań krańcowego ańco cowego k wego kosztu oszt kos ztu u re redu redukcji kcji dukc e ji emi emisji misj sji (Mic (MicroMAC) i (M roMA icro MAC) C) dla dla m met metod od p etod pop poprawy opra rawy wy e efek- fek efek- tywności energetycznej U Uwa waga aga: Uwaga: M a: Met Metody et etod ody od popr poprawy y po pra pr awy awy ef efek efektywności ek ekttywnoś tywn ości energetycznej iener ne rget erget etyc yczn znej o obejmują be bejm ej obe jmuj ują ją ró równ również wnieież ie sekt sektor ż se ktor ktor tra t transportu. nspo rans port spo rtu. Każ rtu K Każdy aż ażddy pro pro rost stok stok dy prostokąt okąt ąt odp o odpowiada dp dpoowia owia da iada je j dn dnej ej jednej jz660 0 metod me metotodd re redu dukckcji redukcji j emi ji e sj misj emisji (jed ji (j edyn y ie naj yn (jedynie n ważn aj jwa żnie najważniejsze iejs j ze zos js zosta tały zostały yp ły odpi od p sa pisane podpisane).ne) W ys y ok ). Wys okoś ość Wysokość ć każdego każd ka eg żdeg go prp os osto ką tokąąta odp prostokąta o dppow owia odpowiada da iada kosztowi ko kosz szto towi wi red redukcji redukukcj cji emisji emis i em ji o 1 ton isji tonę t onęę CO2e (w eur euro). e uro) o). Sz Szer Szerokość erok ość okoś ć pr pros prostokąta osto kąta toką o odpowiada ta odp owia dpow iada da pot p potencjalnej oten cjal encj nej alne j re redu redukcji kcji dukc e ji emi emisji. misj sji p przypad- i. W prz ypad rzyp ad- ku wwykorzystania y or yk wyk orzy zy stan yst ania niektórych ia nie n któr iekt óryc yc y h memetod metotod osiągane osią d os ią ąga g ne są korzyści korz są ko rzyś yś y ci net netto n to ( etto (ujemne uj emne jem koszty). ne kos k zty) oszt y). y) Źród Źród ódł ło: Źródło: ło: op opraraco cowa wani opracowanie nie ie te tech hni nicz techniczne iczne ne M cK cKi Kinse insey McKinsey. y. Wstępna analiza makroekonomicznych skutków metod z kategorii poprawy efektywności energetycznej w ramach modelu MEMO wykazała, że chociaż większość spośród nich stosowanych pojedynczo ma niewielki potencjał, mogą one stanowić ważny instrument redukcji emisji, jeśli będą wdrażane w grupach. Rysunek 67 przedstawia krzy- wą MacroMAC tylko dla działań z zakresu poprawy efektywności energetycznej. Spośród tych metod najbardziej obiecu- jące są działania w dziedzinie gospodarki odpadami, zarówno ze względu na ich potencjał redukcji emisji, jak i wpływ na wzrost gospodarczy. Tak jak w przypadku działań z kategorii niskoemisyjnego wytwarzania energii, oczekuje się, że rów- nież wpływ metod poprawy efektywności energetycznej na wzrost gospodarczy zmieni się z hamującego na stymulujący w momencie zakończenia procesu inwestycyjnego, a krzywa MacroMAC wypłaszcza się między 2020 i 2030 rokiem. Przy- kładowo, poprawa wydajności energetycznej i termoizolacja budynków mieszkalnych przesuwa się diametralnie z obszaru metod najbardziej kosztownych w kategoriach wpływu na wzrost gospodarczy, położonych na prawym końcu krzywej (gdzie znajdowała się w 2020 roku), do obszaru na lewym końcu krzywej, obejmującego metody najbardziej stymulujące dla wzrostu gospodarczego (w 2030 roku). METODY POPRAWY EFEKTYWNOŚCI ENERGETYCZNEJ strona 118 ˛PNY PRZEGLĄD I ICH SKUTKI MAKROEKONOMICZNE: WSTE Rysunek Rysu nek Rysune k 67. 67 Kr Krzy Krzywa zywa wa mak makroekonomicznego m roek akro ekon onom omiczneg icznegoo kr krań krańcowego ańco cowe go k wego kosztu oszt kos ztu u re redu redukcji kcji dukc emi ji e emisji misj sji (Mac (MacroMAC) i (M roMA acro MAC) C) d dla la m metod etod metod p pop poprawy opra rawy e efek- fek- wy efek tywności energetycznej i paliwowej Uw Uwaga: aga: ag Uwag a: Dom D Domknięcie om omk kn knię kni ięci cie ie mo modelu mod del de delu lu pop p poprzez oprz op rz rzez ez wzr w wzrost zros ost zros t po pod podatku datku ku od datk d tow t towarów ow owar ar aróów usług. ów i u sług ług sł . ug. Ź Źród Źródł ródło ło: ło: op Źródło: cowa pra raco cowani opracowanienie ie te tech hni nicz ne IBS icz czne techniczne I BS, BS IBS,, symulacje sy ymu mul lacj la je mo modde delu del modelu lu MEM M EMO EM MEMO. O. strona 119 Realizacja programu poprawy efektywności energetycznej nie jest łatwa, chociaż jest ona często postrzegana jako rozwiązanie przynoszące same korzyści, osiągane stosunkowo szybko i przy niskich nakładach ponoszonych z góry. Znaczna część tego potencjału pozostaje niewykorzystana ze względu na liczne bariery dla inwestycji: zbyt niskie ceny energii elektrycznej i opóźnienia płatności, niewystarczający poziom wiedzy o dostępnych technologiach, zbyt mała liczba dostawców produktów i usług oraz ograniczenia finansowe. Rząd powinien podjąć skoordynowane działania, aby roz- wiązać te kwestie. Skuteczna interwencja w obszarze efektywności energetycznej jest połączeniem instrumentów o cha- rakterze rynkowym (pozwalających na uzyskanie poprawnych sygnałów cenowych) oraz regulacji (wspierających zmiany w sposobie funkcjonowania i zachowania podmiotów gospodarczych). Liczne działania o ograniczonym zakresie w dzie- dzinie poprawy efektywności energetycznej stosowane pojedynczo generują niewielką redukcję emisji, ale pakiet metod o najbardziej pobudzającym działaniu dla wzrostu gospodarczego pozwoliłby osiągnąć masę krytyczną (i zapewnić uwa- gę osób odpowiedzialnych za politykę gospodarczą). Zamiast skupiać się jedynie na działaniach, które same w sobie mogą mieć znaczny wpływ na PKB, warto rozważyć pakiet mniejszych, ale bardziej efektywnych działań, które łącznie mogą pobudzić wzrost w większym stopniu i przy niższym koszcie makroekonomicznym. Dlatego też, polityka redukcji emisji zorientowana na szeroki wachlarz metod poprawy efektywności energetycznej może być w długim okresie bardziej sku- teczna w pobudzaniu wzrostu gospodarczego niż polityka skoncentrowana wyłącznie na działaniach o największej skali. strona 121 j. TRANSPORT: ALTERNATYWNE, INŻYNIERSKIE PODEJS ´ CIE DO METOD REDUKCJI EMISJI TRANSPORT: ALTERNATYWNE, INŻYNIERSKIE PODEJŚCIE strona 122 DO METOD REDUKCJI EMISJI Wiele uwagi i analiz we wszystkich raportach dotyczących niskoemisyjnej gospodarki poświęca się sektorowi energetycznemu, obecnie głównemu źródłu emisji; zasłużenie wysoko na liście priorytetów, ze względu na po- wszechnie znany potencjał w zakresie działań „bez większego ryzyka” znajduje się również poprawa efektywności energetycznej; jednak w przypadku Polski analizy powinny obejmować również możliwe rozwiązania w sektorze charakteryzującym się najszybszym wzrostem emisji – transporcie. Ten rozdział przedstawia wnioski alternatywnego, inżynierskiego podejścia do metod redukcji emisji w ramach sektora transportu, w którym zastosowano model TREMOVE Plus dla transportu drogowego w Polsce. Startując z historycznie niskiego poziomu, emisja gazów cieplarnianych w pol- skim transporcie drogowym zmierza w kierunku średnich wartości w UE. Z udziałem wynoszącym ok. 10% całkowitej wielkości emisji, transport drogowy generuje ok. 30% wielkości emisji sektorów spoza ETS. Cele w postaci zrównoważo- nego rozwoju oraz promowania rozwiązań ekologicznych w sektorze transportu nie są nowe w UE, ale głównym elemen- tem polityki jest obecnie pakiet klimatyczny „3x20”. Wykorzystując model TREMOVE Plus stworzono scenariusz bazowy rozwoju pasażerskiego i towarowego transportu drogowego w Polsce do 2030 roku. Prognozy te uwzględniają podsta- wowe cechy sektora transportu w Polsce, w szczególności, dużą liczbę importowanych samochodów używanych, niski wskaźnik motoryzacji oraz bliskie odległości pokonywane przez jeden samochód, a także bardzo konkurencyjny transport towarowy, który przestawia się na nowsze i większe samochody ciężarowe. Oczekuje się, że wielkość emisji pochodzących z sektora transportu ulegnie niemal podwojeniu w latach 2005-2030. Ponieważ w prognozach scenariusza bazowego uwzględniono już stały postęp technologiczny, dwa scenariusze niskoemisyjne stworzone w ramach modelu TREMOVE Plus zakładają jedynie niewielki zakres postępu technologicznego i koncentrują się na innych metodach ograniczania emisji. Wyniki tych symulacji przedstawiają bardziej niepokojącą sytuacji niż ta przewidywana dla polskiego transportu drogowego we wcześniejszych modelach – mimo zobowiązań do redukcji emisji nie uda się zapewne ograniczyć wzrostu wielkości emisji do 35% do 2020 roku. Model TREMOVE Plus jest modelem typu bottom-up dla transportu, opartym na analizie aktywności w sektorze, i powstał na podstawie dobrze znanego unijnego modelu transportowo-środowiskowego. Model, obejmujący całą UE, został uaktualniony dla Polski z wykorzystaniem nowych prognoz dotyczących transportu oraz innymi danymi. Wycho- dząc od nieco innego zbioru założeń niż analiza krzywej MircoMAC, model TREMOVE Plus bezpośrednio analizuje cechy polskiego transportu drogowego i szacuje skutki istniejących zobowiązań politycznych oraz możliwe sposoby ogranicza- nia emisji. Model przyjmuje zupełnie inne, szczegółowe podejście sektorowe do wyznaczenia scenariusza bazowego dla pasażerskiego i towarowego transportu drogowego w Polsce, uwzględniając w dużo większym stopniu specyfikę polskie- go transportu drogowego, w szczególności oczekiwany dynamiczny wzrost liczby samochodów osobowych i pokonywa- nych odległości. Co istotne, w obliczeniach scenariusza bazowego jasno określono, które elementy polityki transportowej i ochrony środowiska powinny być uwzględnione w scenariuszu odniesienia, i w tej kwestii scenariusz bazowy dla sektora transportu istotnie różni się od pozostałych scenariuszy bazowych. Przewaga importowanych samochodów używanych i zaawansowany wiek samochodów osobowych, niski wskaźnik motoryzacji i bardzo niskie odległości pokonywane przez jeden samochód w porównaniu do krajów EU15 oraz bardzo konkurencyjny towarowy transport drogowy zostały uznane za czynniki decydujące w prognozie emisji gazów cieplarnianych w transporcie drogowym. Prognoza wskazuje na niemal podwojenie wielkości emisji w latach 2005-2030. Emisje pochodzące z transportu rosły w szybkim tempie od momentu przystąpienia Polski do UE. Transport jest źródłem zaledwie 10% całkowitej wielkości emisji gazów cieplarnianych w Polsce, ale odnotował wzrost emisji o 74% w latach 1988-2006. W ramach tego sektora szczególnie dominuje transport drogowy, generując 92% wielkości jego emisji (zob. Rysunek 68).74 Wysoki wzrost obrotów handlowych, przekraczający 20% rocznie, oraz dynamiczny wzrost gospodarczy bezpośrednio wpływały na wzrost popytu na usługi towarowego transportu drogowego. Przystąpienie do UE przyczyniło się również do wzrostu dochodów gospodarstw domowych, co w połączeniu z masową dostępnością przystępnych cenowo samochodów używanych, pochodzących z innych krajów UE, głównie z Niemiec, doprowadziło do ogromnego wzrostu stopnia zmotoryzowania społeczeństwa (mierzonego liczbą samochodów osobowych na 1000 mieszkańców). Chociaż wskaźnik motoryzacji w Polsce jest w dalszym ciągu dość niski w porównaniu do krajów EU15, szybko nadrabia ten dystans dzięki importowi pojazdów używanych. W skali całego kraju w 2007 roku 383 samochody przypadały na 1000 mieszkańców, podczas gdy zaledwie cztery lata wcześniej wskaźnik ten wynosił 294 pojazdy na 1000 74 Chociaż głównym źródłem światowej emisji gazów cieplarnianych jest energetyka, a w dalszej kolejności rolnictwo i leśnictwo, sektorem odnoto- wującym najszybszy wzrost wielkości emisji oraz najbliżej związanym z wykorzystaniem paliw kopalnych jest transport, z którego pochodzi 13% światowej emisji CO2e. Był to jedyny sektor gospodarki UE, w którym emisja gazów cieplarnianych wzrosła w latach 1990-2006 (o 28%), podczas gdy całkowita wielkość emisji spadła o 3%. Największy udział w emisji pochodzącej z tego sektora w UE ma transport drogowy, będący źródłem 71% całkowitej wielkości emisji gazów cieplarnianych w 2006 roku. strona 123 mieszkańców. (W Europie Zachodniej obecnie jest średnio ok. 500-600 samochodów na 1000 mieszkańców.) Wzrost liczby posiadanych samochodów i intensywności ich użytkowania przekłada się z kolei na wyższy poziom emisji gazów cieplarnianych, zwłaszcza jeśli uwzględnimy strukturę wiekową floty samochodowej w Polsce. Spośród 13,4 miliona sa- mochodów osobowych zarejestrowanych w 2006 roku co czwarty miał 6-10 lat, a dwie trzecie było starsze niż 10 lat. Za- ledwie jeden na osiem samochodów osobowych ma mniej niż 5 lat. W rezultacie flota samochodów osobowych w Polsce zużywa stosunkowo dużo paliwa i w większym stopniu zanieczyszcza środowisko. Rysunek R k 68. ysunek 68 St Strukt Struktura ktura emi emisji isji &CO ji & transporcie CO2w transporcie i wP Polsce ol lsce wedł dług ś według rodkó dków t środków transportu, ransport tu, w 20 06 r 2006 oku k roku Ź Źródło: Źród Źr ród ódł ło: ło ło: Re Rej R Rejestr jest ejestr tr Ga G Gazów zów ów Ci azó Ciep Cieplarnianych ep pla larn rni larnia iany ych iany hwP Polse, olse ol lse , Ka se, K Kashue. ash shue hue. ue. W UE obowiązuje szereg dokumentów strategicznych, regulacji i aktów prawnych mających na celu zrównowa- żony rozwój i promowanie rozwiązań ekologicznych w transporcie, wśród których najważniejsze miejsce zajmuje obecnie pakiet klimatyczny „3x20”. Jak wspomniano w Rozdziale b oraz innych częściach tego raportu, pakiet kli- matyczny ustanawia limity emisji na poziomie poszczególnych krajów dla sektorów spoza ETS, obejmujących również transport (z udziałem ok. 30% wielkości emisji sektorów spoza ETS). Wzrost wielkości emisji sektorów spoza ETS w Polsce nie może przekroczyć 14% w okresie 2005-2020 (co przekłada się na ograniczenie emisji w odniesieniu do wielkości pro- gnozowanej w scenariuszu bazowym na 2020 rok). Ponadto, pakiet ustanawia cel w zakresie udziału energii ze źródeł odnawialnych w końcowym zużyciu energii brutto (20%), a także udziału biopaliw w zużyciu paliw na cele transportowe (10%). Podjęto różne działania w zakresie polityki transportowej (zob. Tabela 13), i zgodnie z oczekiwaniami Komisji Eu- ropejskiej pakiet ten pozwoli na osiągnięcie ok. jednej trzeciej całkowitej wielkości redukcji emisji wymaganej w ramach sektorów spoza ETS. Jednocześnie, krajowa polityka transportowa zmierza do realizacji nadrzędnego celu w postaci stwo- rzenia wydajnej i nowoczesnej sieci transportowej, ale także uwzględnia szereg działań zmierzających do poprawy jakości powietrza, ograniczenia zanieczyszczeń oraz redukcji emisji gazów cieplarnianych. Przykładowo, aby spełnić wymogi UE, Polska przyjęła w 2007 roku wieloletni program promocji biopaliw i innych paliw odnawialnych na lata 2008-2014. Poza kwestiami ograniczania emisji, Polska, jako kraj członkowski UE, jest zobowiązana do (i) zapewnienia rozwoju konku- rencyjnego rynku wewnętrznego usług transportowych poprzez otwarcie i liberalizację rynku, (ii) wspierania inwestycji w zakresie priorytetowej infrastruktury transportowej oraz (iii) zreformowania taryf za użytkowanie oraz opodatkowania infrastruktury transportowej w celu pobudzenia jej bardziej efektywnego wykorzystania. Można się spodziewać, że na przestrzeni następnych dwóch dziesięcioleci, cele polityki transportowej, pobudzając znaczny dalszy wzrost stopnia zmo- toryzowania i zwiększając mobilność społeczeństwa, będą częściowo sprzeczne z celami polityki klimatycznej. TRANSPORT: ALTERNATYWNE, INŻYNIERSKIE PODEJŚCIE strona 124 DO METOD REDUKCJI EMISJI Tabela 13. Działania UE w zakresie polityki zrównoważonego rozwoju transportu Dokumenty strategiczne i akty prawne Rok Opis Pakiet w sprawie ekologicznego transportu (Greening 2008 Inicjatywy KE odnośnie zrównoważonego rozwoju transport package) transportu do 2009 roku Marco Polo II 2007-13 Finansowanie projektów zmierzających do przejścia na inne środki transportu w transporcie towarowym Dyrektywa promująca ekologicznie czyste 2009 Obowiązek uwzględniania zużycia energii, poziomu i energooszczędne pojazdy poprzez zamówienia public- emisji CO2 i innych lokalnych zanieczyszczeń powi- zne etrza przy zakupie pojazdów transportu drogowego przez władze publiczne i podmioty świadczące usługi transportu publicznego Dyrektywa promująca użycie biopaliw w transporcie 2009 Wyznaczenie wiążących celów na poziomie krajowym drogowym w zakresie udziału energii ze źródeł odnawialnych w transporcie Normy emisji CO2 dla samochodów osobowych i innych 2009 Zmniejszenie limitów dla nowych samochodów os- pojazdów lekkich obowych do 130g/km do 2015 roku Zasady znakowania pojazdów promujące pojazdy mniej 1999 Dostępność informacji o zużyciu paliwa i poziomie energochłonne emisji CO2 dla konsumentów. Źródło: opracowanie techniczne dla sektora transportu. Wykorzystując model TREMOVE Plus stworzono scenariusz bazowy rozwoju pasażerskiego i towarowego transpor- tu drogowego w Polsce do 2030 roku. Aby stworzyć punkt odniesienia do analizy efektów różnych kombinacji przy- szłych działań, stworzono scenariusz prawdopodobnego rozwoju transportu drogowego, przy założeniu braku nowych działań, w oparciu o szczegółową analizę: (i) zapotrzebowania na usługi transportu drogowego, (ii) liczby posiadanych samochodów i wpływu importu samochodów używanych, (iii) wielkości i struktury floty pojazdów, (iv) warunków jazdy (w mieście, na terenach wiejskich i na autostradach) oraz (v) czynników mających wpływ na wielkość emisji (tj. rozwoju technologii). W analizie wykorzystano model TREMOVE Plus, powstały na bazie unijnego modelu transportowo-środo- wiskowego TREMOVE (wersja 2.9-2009) dla Polski, który został przyjęty za punkt wyjścia i uaktualniony na podstawie prognozowanego rozwoju działalności transportowej i floty pojazdów (według typu, technologii, zużycia paliwa, wieku i czynników mających wpływ na emisję dla każdej klasy pojazdów), na podstawie szerokiego katalogu źródeł obejmujące- go dane o sprzedaży i imporcie samochodów, a także na podstawie konsultacji z ekspertami rządowymi. Tabela 14 przed- stawia przegląd wskaźników dotyczących stanu floty pojazdów i mobilności w ramach scenariusza bazowego, uwzględ- niającego oczekiwany wzrost popytu na usługi transportu pasażerskiego i towarowego na podstawie wzrostu PKB, liczby ludności, stopnia zmotoryzowania społeczeństwa oraz poprawy jakości i rozwoju infrastruktury drogowej. Ścieżkę wzro- stu całkowitej emisji w ramach transportu drogowego do 2030 roku przedstawiono na rysunku (Rysunek 69). Tabela 14. Przegląd wskaźników dotyczących floty pojazdów i mobilności, scenariusz bazowy 2008 2010 2015 2020 2025 2030 Liczba ludności (mln) 38,0 37,9 37,6 37,3 37,0 36,6 Wskaźnik motoryzacji (liczba sam. na 422 451 523 562 590 605 1000 mieszkańców) Pojazdokilometry (mld) 105,0 118,0 158,1 184,7 213,7 246,6 Pojazdokilometry na mieszkańca, 2 762 3 113 4 203 4 951 5 772 6 737 samochody osobowe Liczba sam. osobowych (mln) 15,3 16,4 18,4 20,2 21,6 22,3 Pojazdokilometry na 1 samochód 6 882 7 218 8 599 9 153 9 913 11 058 osobowy Źródło: opracowanie techniczne dla sektora transportu, Bank Światowy 2010. strona 125 Duża liczba importowanych samochodów używanych ma bezpośredni wpływ na strukturę wiekową i stopień zawansowania technologicznego floty samochodowej, a zatem również wielkość emisji. Po przystąpieniu do UE w 2004, roku polski rynek został zalany samochodami używanymi, a sprzedaż nowych samochodów sięgała mniej więcej połowy sprzedaży importowanych samochodów używanych. W latach 2006-2010 ok. 75% samochodów zarejestrowa- nych po raz pierwszy w Polsce stanowiły importowane samochody używane. W 2004 roku wiek 73% importowanych samochodów przekraczał 10 lat. Napływ tych tanich samochodów przyczynił się do gwałtownego wzrostu liczby posia- danych pojazdów i w efekcie w 2008 roku w Polsce 422 samochody przypadały na 1000 mieszkańców (w porównaniu do ok. 600 samochodów w Europie Zachodniej). W ostatnich latach średni wiek importowanych samochodów używanych spadał i w scenariuszu bazowym przewiduje się, że trend ten będzie kontynuowany, co będzie prowadziło w efekcie do spadku średniego wieku nowo rejestrowanych samochodów z 5,6 lat w 2010 roku do 2,7 lat w 2030 roku. Oczekuje się silnego wzrostu średnich odległości pokonywanych rocznie przez jeden samochód osobowy do 2030 roku – z obecnego poziomu ok. 2800 kilometrów do poziomu typowego dla krajów EU15, wynoszącego ok. 6700 kilometrów. (Zob. Tabela 14). Ten wzrost średnich odległości pokonywanych przez jeden samochód (powodowany ści- ślejszą integracją Polski ze strukturami UE, rozbudową sieci autostrad, i wyższymi dochodami gospodarstw domowych), w połączeniu z oczekiwanym wzrostem wskaźnika motoryzacji, jest głównym źródłem prognozowanego wzrostu zużycia paliw i wielkości emisji CO2. Następnie, na podstawie średnich ważonych czynników mających wpływ na wielkość emi- sji, oblicza się całkowite zużycie paliw oraz wielkość emisji lokalnych i globalnych zanieczyszczeń. Model TREMOVE Plus zakłada spełnienie obecnie obowiązujących długookresowych celów UE w zakresie emisji CO2 przez nowe samochody, a ponieważ Polska nie ma wpływu na te normy, powinny one zostać uwzględnione w scenariuszu bazowym. W rezultacie zakłada się spadek poziomu emisji nowych samochodów do 95 gram CO2 na kilometr pokonywany przez jeden samochód do 2020 roku. Aby osiągnąć takie normy emisji niezbędny będzie szereg usprawnień dotyczących pojazdów wykorzystu- jących silniki spalinowe. Możliwe rozwiązania obejmują szeroki zakres technologii i działań ujętych w postaci 14 pakietów dotyczących samochodów osobowych i pojazdów lekkich w ramach krzywej MicroMAC, których potencjał redukcji emisji oszacowano na ok. 8 MtCO2e. W omawianym tutaj modelu metody te stanowią część scenariusza bazowego, ponieważ oczekuje się, że owe 14 pakietów zostanie wykorzystane przez producentów pojazdów do dostosowania się do regulacji UE dotyczących efektywności pojazdów. W scenariuszu bazowym wielkość emisji generowanych przez samochody oso- bowe wzrasta z 21,2 MtCO2e w 2010 roku do 31,2 MtCO2e w 2030 roku. Transport towarowy w Polsce odnotował dynamiczny rozwój, wyrażony szybkim wzrostem tonokilometrów prze- wożonych ładunków. Polski drogowy transport towarowy charakteryzuje się wysoką konkurencyjnością zarówno na rynku krajowym jak i międzynarodowym, po części ze względu na duży udział firm jednoosobowych i małych firm prze- wozowych, który wymusił silną konkurencję, nie dopuszczając do wzrostu cen. Przewóz drogowy uważa się za pewniej- szy, elastyczniejszy i szybszy niż kolejowy, więc sektor samochodów ciężarowych rozwijał się bardzo dynamicznie. Nawet w przypadku przewozów masowych o niskiej wartości, np. węgla, w coraz większym stopniu wykorzystuje się samo- chody ciężarowe. W przeciwieństwie do samochodów osobowych, wiek polskiej floty samochodów ciężarowych spadał od momentu przystąpienia Polski do UE, ponieważ wiele polskich samochodów obsługuje połączenia międzynarodowe w ramach UE, gdzie konieczne jest spełnienie obecnie obowiązujących standardów UE. Jednocześnie, struktura wykorzy- stywanych paliw zmienia się na korzyść oleju napędowego, który do 2007 roku miał 85-procentowy udział w strukturze paliw sektora samochodów ciężarowych, prowadząc do niższych czynników emisji dla przewozów. Wzrastała również wielkość wykorzystywanych samochodów ciężarowych, a większe samochody są znacznie wydajniejsze w przeliczeniu na tonokilometry niż mniejsze pojazdy. Łączny wpływ tych zmian w zakresie technologii, stosowanych paliw i wielkości wykorzystywanych samochodów ciężarowych skutkuje stałym spadkiem czynnika emisji w scenariuszu bazowym. Tak jak w przypadku samochodów osobowych, część prognozowanej poprawy efektywności wynika z założenia, że wiele spośród metod redukcji emisji dotyczących pojazdów średnich i ciężkich, analizowanych w ramach krzywej MicroMAC, zostanie ujętych w scenariuszu bazowym. W przypadku samochodów ciężarowych, 12 pakietów metod, stanowiących część scenariusza bazowego, ma potencjał redukcji szacowany na ok. 1 MtCO2e do 2030 roku. Pomimo uwzględnienia postępu technologicznego, scenariusz bazowy modelu TREMOVE Plus prognozuje wzrost całkowitej wielkości emisji pochodzącej z transportu drogowego o 210% w porównaniu do poziomu z 1990 roku i o 93% w porównaniu do poziomu z 2005 roku. Prognozuje się, że wielkość emisji wzrośnie z 21,3 MtCO2e w 1990 roku i 34,2 MtCO2e w 2005 roku do 65,9 MtCO2e w 2030 roku. Szczegółową strukturę emisji według źródeł przedstawia Tabela 15. Przy takich prognozach wielkość emisji w sektorach spoza ETS w Polsce znacznie przekracza ustalony 14% limit wzrostu. Większe wyzwanie wydaje się dotyczyć transportu towarowego, który charakteryzuje się wyższym tempem TRANSPORT: ALTERNATYWNE, INŻYNIERSKIE PODEJŚCIE strona 126 DO METOD REDUKCJI EMISJI wzrostu wielkości emisji, oszacowanym na 124% do 2030 roku, i w rezultacie rosnącym udziałem w całkowitej wielkości emisji sektora transportu. Scenariusz bazowy modelu TREMOVE Plus przewiduje szybszy wzrost wielkości emisji niż nie- które inne prognozy rozwoju transportu drogowego, np. pochodzące z unijnego modelu PRIMES lub modelu TREMOVE Komisji Europejskiej, chociaż scenariusz bazowy modelu TREMOVE Plus jest bliższy ścieżce rzeczywistej wielkości emisji (zob. Rysunek 69). Ogólne tempo wzrostu jest stosunkowo bliskie scenariuszom dla sektora transportu, będącym częścią prognoz scenariusza bazowego w przypadku krzywej MicroMAC (która szacuje wzrost emisji w całym sektorze transportu w latach 2005-2030 na 100%) oraz nieco wyższe niż w przypadku modelu MEMO (który prognozuje wzrost wielkości emisji wynoszący 64%, jednak dla szerzej zdefiniowanego sektora transportu). Założenia co do działań ujętych w scena- riuszach bazowych różnią się, co jest wyraźnie sformułowane w przypadku analizy krzywej MicroMAC w porównaniu do modelu TREMOVE Plus oraz w przypadku scenariusza bazowego modelu MEMO. Założenia te mają kluczowe znaczenie dla zdefiniowania możliwości redukcji emisji w odniesieniu do poziomu ze scenariusza bazowego w analizie scenariusza niskoemisyjnego, która przedstawiona została poniżej. Tabela 15. Scenariusz bazowy modelu TREMOVE Plus wielkości emisji CO2 w transporcie drogowym w Polsce, w latach 1995-2030 Średni roczny Całkowity wzrost Wielkość emisji CO2 (mln ton) 1995 2000 2010 2020 2030 wzrost 2005- 2010-2030 2030 (w %) (w %) Pojazdy o dużej ładowności (>16t, ang. 4,8 6,4 14,2 19,0 22,0 4,5% 131% heavy duty vehicle, HDV) Pojazdy średnie (3,5-15t, ang. medium 1,2 1,6 3,4 4,6 5,4 4,7% 132% duty vehicle, MDV) Pojazdy lekkie (<3.5t, ang. light duty 0,3 0,4 0,9 1,2 1,4 4,5% 133% vehicle, LDV) Samochody dostawcze 1,1 1,7 2,3 2,8 3,5 4,3% 77% Ogółem komercyjny transport ciężarowy 7,3 10,0 20,8 27,6 32,3 4,5% 124% Motocykle, motorowery, autobusy, traktory 2,5 2,4 2,3 2,3 2,4 0,4% 2% Samochody osobowe 12,2 15,1 21,2 28,9 31,2 3,9% 74% Ogółem transport drogowy 22,0 27,5 44,3 58,8 65,9 4,1% 93% Źródło: opracowanie techniczne dla sektora transportu, Bank Światowy 2010. strona 127 Rysu Rysune nek Rysunekk 69. 69 Em Emis Emisje isje g gazów azów je gaz ów c cie cieplarnianych iepl arni plar anyc nian ych h w sc scen scenariuszu enar iusz ariu szu u ba bazo bazowym zowy wym mode modelu m mo delu lu TRE T TREMOVE REMO MOVE VE P Plus lus Plu s dl dla a tr transportu ansp tran ortu spor tu d dro drogowego rogo wego gowe go w Polsce, 1990-2030 70.0 Scen.bazowy TREMOVE Plus 60.0 TREMOVE 2009 PRIMES 2007 50.0 Oficjalna inwentaryzacja emisji MtCO2e 40.0 30.0 20.0 10.0 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 U Uwag Uwwag Uwaga: ga: TRE T TREMOVE REMO RE MO MOVE VE 200 2 2009 00 009 ozna ozna naczcz cza 9 oznacza a pr p prognozę gno og zę nozę ę sce s scenariusza cena cenari rius ius usza za baz bazowego b az azow oweg ow eg KE. go KE . Źród Źr Źród ódło ło opra ło: : op Źródło: ra raco co cowa wani wa ni nie opracowanie tech e tech chni nicz ni czne czne dla techniczne s ek ekto dla sek ra tra tora to sektora tra po rans ns nspo port rt rtu transportu,u, B u, Ban k Św an ank Bank Świa Świa to iato towy wy 201 Światowy 2 01 010 2010.0. 0. Ponieważ w prognozach scenariusza bazowego uwzględniono już stały postęp technologiczny, dwa scenariusze ni- skoemisyjne stworzone w ramach modelu TREMOVE Plus zakładają jedynie niewielki zakres postępu technologicz- nego i koncentrują się na innych metodach ograniczania emisji. Scenariusz bazowy przewiduje już stosunkowo wyso- ką efektywność pojazdów średnich i ciężkich, przy ścieżce rozwoju wyznaczonej przez rosnącą ładowność pojazdów i jej wykorzystanie. Kierunek rozwoju sektora samochodów pasażerskich wyznaczony przez zaostrzone normy emisji również odzwierciedla stosunkowo wysoką efektywność w ramach ścieżki przewidzianej w scenariuszu bazowym. Dlatego też, redukcja emisji wynikająca z postępu technologicznego będzie miała w ramach sektora transportu ograniczony zakres. W zamian, dwa scenariusze niskoemisyjne modelu TREMOVE Plus zakładają niewielki zakres postępu technologicznego i koncentrują się na metodach wymagających zmian behawioralnych. Scenariusze te uwzględniają „zapobiegawczy” oraz „proaktywny” zestaw instrumentów niezwiązanych z poprawą technologii, takich jak stosowanie taryf drogowych, pod- wyżki akcyzy, propagowanie ekonomicznego stylu jazdy (eco-driving), regulacje dotyczące parkowania oraz promowanie zbiorowego transportu publicznego w połączeniu z większym udziałem ruchu pieszego i rowerowego. W celu wyzna- czenia metod, które zostaną ujęte w modelu, oceniono 15 pakietów lub obszarów w ramach transportu drogowego ze względu na związany z nimi koszt redukcji emisji, efektywność oraz możliwy moment wdrożenia. Obszary o największym potencjale zostały następnie wykorzystane do stworzenia scenariuszy (zob. Tabela 16). TRANSPORT: ALTERNATYWNE, INŻYNIERSKIE PODEJŚCIE strona 128 DO METOD REDUKCJI EMISJI Tabela 16. Lista instrumentów w ramach scenariuszy niskoemisyjnych modelu TREMOVE Plus Redukcja emisji w 2030 roku Instrument Opis w odnies. do scen. baz w % Taryfy drogowe Wprowadzenie elektronicznego poboru opłat na auto- 4,2% stradach i drogach szybkiego ruchu; stopniowe wprow- adzenie opłat za wjazd do centrum głównych miast Podwyżki akcyzy dla samochodów Podwyżka cen benzyny o 10% 5,2% osobowych Akcyza powiązana z normami emisji Coroczna podwyżka cen benzyny równa zaostrzeniu 18% CO2 dla samochodów osobowych norm emisji Podwyżki cen paliw dla samochodów Podwyżka cen oleju napędowego o 10% 1,8% ciężarowych Propagowanie ekonomicznego stylu Wprowadzenie kursu ekonomicznego stylu jazdy (eco- 4,7% jazdy (Eco-driving) driving) w celu poprawy efektywności wykorzystania paliwa Regulacje dotyczące parkowania Opłaty za parkowanie dla obszarów centrów miast we 3,5% wszystkich miastach Promowanie transportu niezmoto- Promowanie ruchu pieszego i rowerowego; korzystania 2,3% ryzowanego i transportu publicznego z metra, tramwajów i autobusów; rozwiązań „park and ride” Wykorzystanie większych pojazdów Wzrost wykorzystania większych pojazdów o dużej 25% ciężkich oraz usprawnienia logistyczne ładowności w połączeniu z poprawą efektywności łańcuchów logistycznych i dystrybucji Źródło: opracowanie techniczne dla sektora transportu, Bank Światowy 2010. Wyniki symulacji modelu TREMOVE Plus w ramach dwóch scenariuszy niskoemisyjnych przedstawiają nieco bardziej niepokojący obraz rozwoju sytuacji niż ten przewidywany dla polskiego transportu drogowego we wcześniejszych modelach – mimo redukcji nie uda się zapewne ograniczyć wzrostu wielkości emisji do 35% do 2020 roku. Scena- riusze redukcji emisji o charakterze „zapobiegawczym” i „proaktywnym” zawierają podobne metody, ale zostały oszaco- wane przy założeniu różnego stopnia zaangażowania w ich wdrożenie. Przykładowo, scenariusz „proaktywny” obejmuje wprowadzenie akcyzy powiązanej z normami emisji CO2 oraz akcyzy dla samochodów ciężarowych w wysokości 10%, natomiast scenariusz „zapobiegawczy” obejmuje podwyżkę cen paliw w wysokości 5% zarówno dla samochodów osobo- wych jak i ciężarowych. Pozostałe metody również generują dużo mniejszą redukcję emisji w przypadku scenariusza „za- pobiegawczego”, ze względu na dużo mniejszy stopień zaangażowania w ich wdrożenie. Skalę wpływu poszczególnych metod wykorzystywanych w obu scenariuszach przedstawiono w tabelach poniżej (odpowiednio Tabela 17 i Tabela 18). Generalnie, większy potencjał ograniczenia emisji istnieje w sektorze przewozów ciężarowych, a metodą o największym znaczeniu jest wykorzystanie większych pojazdów o dużej ładowności w połączeniu z usprawnieniami logistycznymi. W scenariuszu „proaktywnym” niemal równie duży potencjał ma wprowadzenie akcyzy powiązanej z normami emisji. W 2020 roku wielkość emisji w analizowanych scenariuszach jest wyższa odpowiednio o 58% i 35% w odniesieniu do poziomu z 2005 roku, przekraczając 14-procentowy limit wzrostu dla sektorów spoza ETS, nawet w przypadku bardziej ambitnego scenariusza „proaktywnego” (o 21 punktów procentowych). Potencjał redukcji emisji w 2030 roku szacowany jest na ok. 12% i 27% w odniesieniu do scenariusza bazowego, odpowiednio dla scenariuszy „zapobiegawczego” i „pro- aktywnego”. Ścieżkę wielkości emisji gazów cieplarnianych w każdym ze scenariuszy przedstawia Rysunek 70. strona 129 Tabela 17. Redukcja emisji według działań w scenariuszu „Zapobiegawczym” modelu TREMOVE Plus, w MtCO2e Redukcja emisji (w MtCO2e) 2020 2030 Samochody osobowe: 2,6 3,1 Taryfy drogowe 0,6 0,7 Podwyżka akcyzy 0,8 0,8 Propagowanie ekonomicznego stylu jazdy 0,5 0,7 Regulacje dotyczące parkowania 0,5 0,5 Promowanie transportu publicznego 0,3 0,4 Samochody ciężarowe: 2,1 4,6 Podwyżka cen paliw 0,2 0,3 Większe pojazdy o dużej ładowności, usprawnienia logistyczne 1,9 4,3 Całkowita redukcja emisji w scenariuszu „zapobiegawczym” 4,7 7,7 Źródło: opracowanie techniczne dla sektora transportu, Bank Światowy 2010. Tabela 18. Redukcja emisji według działań w scenariuszu „Proaktywnym” modelu TREMOVE Plus, w MtCO2e Redukcja emisji (w MtCO2e) 2020 2030 Samochody osobowe: 9,0 10,2 Taryfy drogowe 1,1 1,3 Podwyżka akcyzy 5,2 5,6 Propagowanie ekonomicznego stylu jazdy 1,0 1,5 Regulacje dotyczące parkowania 1,0 1,1 Promowanie transportu publicznego 0,7 0,7 Samochody ciężarowe: 3,5 7,7 Podwyżka cen paliw 0,4 0,5 Większe pojazdy o dużej ładowności, usprawnienia logistyczne 3,1 7,2 Całkowita redukcja emisji w scenariuszu „proaktywnym” 12,5 17,9 Źródło: opracowanie techniczne dla sektora transportu, Bank Światowy 2010. TRANSPORT: ALTERNATYWNE, INŻYNIERSKIE PODEJŚCIE strona 130 DO METOD REDUKCJI EMISJI Rysunek 70. Prognozy emisji w transporcie drogowym w różnych scenariuszach w ramach modelu TREMOVE Plus scen. bazowy scen. zapobiegawczy scen. proaktywny scen. postęp techn. scen. proaktywny + postęp techn. 70 60 50 MtCO2e 40 30 20 2005 2010 2015 2020 2025 2030 U Uwag waga: Uwaga: S a: Sce Scenariusz cena nari rius iusz zapo zapobiegawczy z za bieg bi pobi egaw czy awcz obejmuje y ob ejmu bejjmuj je d je zi iał ałan łani działania ia t ia takie ak aki kie ie j ak k st jak stosowanie s tosowa toso waninie ie tary t taryf aryf d drogowych, rogow f drog owycych h, p od odwy dwyżk podwyżkiżk żkii ak akcy akcyzy, kcyzyzy, propago- propag prop o- ago- wa wani wanie nie e ek ekon onom omic zneg iczn ekonomicznego eg styl go st y u ja yl stylu j zdy zd y. Scenariusz jazdy. Scena Sce nari rius usz p z pr oa oakt ktyw y ny yw proaktywny y obe o bejm j uj jm obejmuje s je te samame same dzia e dz nia iała łani działania, ale zak a, ale zakła łada zakłada da wię w ię ęks kszy większy y sto zy s p eń zaa topi pi stopień z aang ng ga- zaanga- żowania żowa żo waninia a w ic h wd ich wdrożenie. wdro żeni roże e. Sce nie Scenariusz S cena nari rius usz postępu post z po ępu stęp technologicznego tech u te chnonolo gicz logi nego czne obejmuje o go obe jmuj bejm uje działania dzia e dz iała łani nia rzecz rzecz a na rze niewielkiego cz nie n wiel iewielki kieg ego postępu post o po ępu stęp techno- tech u te no- chno lo logi gi g cz czne nego logicznego g ws go sek ektotorz sektorze e sa rze moch samo chod samochodów ów cię odów c ęża ię żaro rowy wy ciężarowych ych (po ( po p ja j zd (pojazdyzdyy śr śred edninie średnie cięż e i ci ęż ę ki e). kie) ciężkie). Źród Źród ódłło: op ło: Źródło: opra wani raco cowa opracowanie ie te nie t echhniiczne nicz techniczne d ne dlla la s dla ekt ek tora tra ktora sektora t rans nspo port transportu, rtu tu, Ban B ank Bank k Świ Świat iatowy towy 201 Światowy 2 01 010 2010. 0. Redukcja emisji pochodzących z sektora transportowego będzie zapewne wymagała różnorodnych i skoordynowa- nych działań ze strony organizacji rządowych, zarówno na szczeblu krajowym, jak i samorządowym. W dziedzinie transportu władze wszystkich szczebli powinny wspierać rozwój niskoemisyjnych środków transportu oraz projektować infrastrukturę, a w szczególności przestrzeń publiczną w miastach, w taki sposób, aby zapewnić lepszy dostęp dla pu- blicznego i niezmotoryzowanego transportu. Istotne znaczenie dla zmniejszenia udziału samochodów w ruchu pasażer- skim będą miały zintegrowane obszary biletowe i stacje obejmujące transport lotniczy, kolejowy, autobusowy i tramwajo- wy, jak również rozwój kolejowych i autobusowych szybkich połączeń tranzytowych.75 Kluczowe dla ruchu ciężarowego będą usprawnienia w intermodalnym transporcie towarowym76 oraz inne działania wspierające wzrost udziału śródlądo- wego transportu wodnego i transportu kolejowego kosztem transportu drogowego, a także kompatybilność infrastruk- tury transportowej między krajami.77 Redukcja emisji powinna być uwzględniona w miejskim planowaniu przestrzennym. Miasta oraz dzielnice mogą i powinny być zaprojektowane i przeprojektowane tak, aby zminimalizować potrzeby trans- portowe, i z myślą o transporcie alternatywnym. Zamiast tworzyć infrastrukturę mającą pomieścić coraz większą liczbę samochodów, rządy powinny inwestować w rozwiązania alternatywne ukierunkowane na rowerzystów, pieszych i użyt- kowników transportu publicznego (zob. Ramka 7). 75 Termin autobusowe szybkie połączenia tranzytowe (ang. bus rapid transit) stosowany jest do różnego rodzaju sieci publicznego transportu wyko- rzystujących autobusy do świadczenia usług transportowych w sposób szybszy i wydajniejszy, niż ma to miejsce w przypadku zwykłej lini autobu- sowej. Często wiąże się to z modernizacją istniejącej infrastruktury, pojazdów i zmian rozkładów jazdy. Celem istnienia tego typu systemów jest zbliżenie się do jakości usług szybkich połączeń kolejowych przy jednoczesnym wykorzystaniu oszczędności i elastyczności, jakie dają połączenia autobusowe. 76 Intermodalny transport towarowy polega na transporcie ładunku w kontenerze lub pojeździe intermodalnym przy wykorzystaniu różnych środków transportu (kolei, statków i samochodów ciężarowych), bez konieczności przeładunku samego towaru w momencie zmiany środka transportu. Me- toda ta pozwala na ograniczenie przeładunków, poprawia zatem bezpieczeństwo, ogranicza uszkodzenia i straty oraz zapewnia szybszy transport. 77 Kwestia kompatybilności infrastruktury transportowej między krajami jest najbardziej oczywista w przypadku systemów kolejowych, które charak- teryzują się większą bądź mniejszą kompatybilnością w zależności od stopnia dostosowania obu krajów do norm dotyczących rozstawu torów, sprzęgu, systemów hamowania, sygnalizacji, łączności, ładunku oraz zasad eksploatacji sieci. strona 131 Ramka 7. Wpływ miejskiego transportu i planowania przestrzennego w Polsce na wielkość emisji Kluczowy obszar sektora transportu, nie omawiany dotąd w tym rozdziale, to transport miejski, będący źródłem dużej części całkowitej wielkości emisji pochodzącej z transportu. Wskaźnik urbanizacji jest w Polsce stosunkowo wysoki (61%), a wzrost liczby ludności w ostatnim czasie w Polsce miał miejsce w większych miastach i ich okolicach. Przed- mieścia większych aglomeracji wchłonęły znaczną część wzrostu liczby ludności i są miejscem powstawania większości nowych osiedli domów jednorodzinnych. Podczas gdy spada całkowita liczba ludności, przedmieścia Warszawy, po- dobnie jak przedmieścia mniejszych miast, rozrastają się. Wzrost znaczenia obszarów podmiejskich polskich miast ma istotne konsekwencje dla miejskiego transportu jak i in- nych miejskich usług. Towarzyszy mu wzrost znaczenia budownictwa jednorodzinnego, wiążącego się z większym zapotrzebowaniem na energię na cele mieszkaniowe w przeliczeniu na mieszkańca. Co istotne, rozwój w kierunku obrzeży miast ma miejsce w znacznej odległości od centrum, a chaotyczna nowa zabudowa powstaje wzdłuż głów- nych arterii, co spowodowane jest niskimi cenami ziemi. Dojazdy do miasta zapewniają mieszkańcom jedynie własne samochody. Jednocześnie, inwestycje publiczne koncentrują się na modernizacji i rozwoju sieci drogowej, a nie trans- portu publicznego. Większości aglomeracji brakuje odpowiednio zintegrowanych sieci transportu publicznego: sieć transportu w Warszawie jest niepełna i skoncentrowana w centrum miasta. W rezultacie, wyraźnie zarysowane, gęsto zabudowane obszary stanowiące centra polskich miast przed 1990 rokiem ustąpiły miejsca rozproszonym podmiejskim osiedlom, co sprawia, że sieć transportu publicznego na tych obszarach jest nieefektywna, a zapewnienie dostępu do sieci wodnej, kanalizacyjnej, linii energetycznych oraz wywóz nieczystości stałych – znacznie utrudniony. Wszystkie te kwestie przyczynią się do wzrostu emisji gazów cieplarnianych w aglome- racjach. Jednostki wchodzące w skład polskich aglomeracji powinny wspólnie ustalić spójne podejście do regionalnego planowania przestrzennego, aby wytyczyć kierunki rozwoju nowych osiedli w bardziej zrównoważony sposób oraz promować możliwości zaangażowania sektora prywatnego w dostarczanie usług na poziomie regionalnym. Model TREMOVE Plus generuje scenariusz bazowy rozwoju sektora transportu, w odniesieniu do którego ograni- czenie emisji będzie szczególnie trudne. Scenariusz bazowy dla transportu nakreśla rodzaje działań, które muszą być uwzględnione w ramach konwergencji do średniego poziomu UE, która będzie następować na przestrzeni następnych dziesięcioleci. Oznacza to, że o ile model MEMO abstrahuje od tego, w jaki sposób polska gospodarka upodobni się do gospodarki UE, zaprezentowane tutaj podejście inżynierskie musi być jasno sprecyzowane. Podobnie, krzywa MicroMAC zakłada pewien zakres niezidentyfikowanej poprawy efektywności, a następnie zalicza każde rozwiązanie do grupy moż- liwych metod redukcji emisji. Proces modelowania transportu pokazuje, że wiele spośród tych rozwiązań już jest częścią scenariusza bazowego i nie może być źródłem dodatkowej redukcji emisji. Analiza w ramach tego modelu wykazała, że wskaźnik motoryzacji jest w Polsce ciągle stosunkowo niski, co sugeruje, że transport drogowy będzie się w dalszym ciągu dynamicznie rozwijał. Bardzo wysoki udział pojazdów używanych, które zazwyczaj zużywają więcej paliwa i w większym stopniu zanieczyszczają środowisko, dodatkowo pogarsza sytuację. Istotnych zmian wymaga dalekobieżny transport to- warowy i pasażerski, aby osiągnąć strategiczny cel w postaci ograniczenia emisyjności (w przeliczeniu na przewożone pasażero- i tonokilometry), jednocześnie promując długookresowy rozwój i przyczyniając się do poprawy jakości życia. Jak najszybsza zmiana modelu jest konieczna, aby wymusić zmianę kształtu i celów sektora transportu miejskiego w kierunku sieci transportowych, które nie tylko pozwalają mieszkańcom dotrzeć tam gdzie potrzebują, ale także pozwalają osią- gnąć to w sposób zrównoważony i przy niewielkim wpływie na środowisko naturalne. Decyzje co do kształtu i rozwoju infrastruktury transportowej podejmowane na przestrzeni najbliższych lat będą miały bezpośredni wpływ na możliwości zrównoważonego rozwoju w długim okresie. Inwestycje infrastrukturalne mają długi cykl życia; skutki decyzji w tym za- kresie podjęte wieki temu ciągle są widoczne w wielu europejskich miastach. Jeśli rozwój miast będzie podporządkowany potrzebom prywatnej komunikacji i innym koncepcjom sprzecznym z ideą zrównoważonego rozwoju transportu, co ma obecnie miejsce w przypadku wielu miast, wpadną one w pułapkę wysoce energochłonnej ścieżki rozwoju, z której trud- no będzie się później wydostać. strona 133 k. WNIOSKI I ZAGADNIENIA DODATKOWE strona 134 WNIOSKI I ZAGADNIENIA DODATKOWE Lepsze zrozumienie rozwiązań technologicznych, konsekwencji ekonomicznych i oddziaływania instrumentów polityki gospodarczej zwiększa szanse, że Polska będzie w stanie sprawnie przejść na ścieżkę niskoemisyjnej go- spodarki. Takie przejście będzie źródłem dodatkowych korzyści, obejmujących wzrost bezpieczeństwa energetycznego w związku z poprawą efektywności energetycznej i wykorzystaniem energii ze źródeł odnawialnych. Przyniesie to korzyści zdrowotne związane z mniejszym zanieczyszczeniem powietrza dzięki nowym rozwiązaniom w transporcie i innych sek- torach, oraz przewagi strategiczne i konkurencyjne, które mają większą szansę przypaść krajom, które wcześnie zaanga- żują się w realizację niskoemisyjnego rozwoju gospodarczego. Chociaż niniejszy raport dostarcza polityce gospodarczej szeregu szczegółowych oszacowań i nowych narzędzi analitycznych, przedstawione w nim analizy nie odpowiedziały jednak na wszystkie pytania związane z realizacją scenariusza niskoemisyjnego rozwoju, a raczej wskazały szereg dodat- kowych zagadnień, wymagających dalszego opracowania. Jednym z obszarów do dalszych badań jest rozbudowa modeli makroekonomicznych oraz modeli inżynierskich, a także połączeń między nimi. Po stworzeniu pakietu modeli obejmującego połączenie podejść bottom-up i top-down, dalsze prace mogłyby pójść w kierunku szerszej integracji i harmonizacji modeli. W szczególności można rozwiązać kwe- stie, co może nie być łatwe, istniejących jeszcze różnic w prognozach scenariuszy bazowych, podejścia do modelowania sektora wytwarzania energii, oraz sposobu ujęcia transportu. Innym rozwiązaniem, być może bardziej pożytecznym, byłoby przekazanie tych modeli do użytku władz na szczeblu rządowym lub samorządowym jako potencjalnych narzędzi dla osób odpowiedzialnych za politykę gospodarczą. Poza tym, zachowanie alternatywnych modeli, które prowadzą do odmiennych wyników, nieustannie przypomina użytkownikom modeli o kluczowym znaczeniu stosowanych w nich zało- żeń i uproszczeń. Dodatkowa analiza, wykorzystująca istniejące modele makroekonomiczne lub dostępne, odpowiednie modele sek- torowe, mogłaby z pożytkiem obejmować szereg innych zagadnień. Rozszerzenie horyzontu analizy do 2050 roku pozwoliłoby na bardziej zrównoważone ujęcie w ramach modelu MEMO wpływu metod redukcji emisji o długim cyklu inwestycyjnym, takich jak elektrownie jądrowe. Uwzględnienie wydatków na badania i rozwój oraz postępu technologicz- nego pozwoliłoby na rozszerzoną analizę długookresowych korzyści dla gospodarki, związanych z wdrożeniem metod poprawy efektywności energetycznej. Badanie efektów dystrybucyjnych i regionalnych mogłoby być ciekawe i można to zrobić relatywnie prosto w o oparciu o badanie budżetów gospodarstw domowych. Analizy sektorowe i inżynierskie (bottom-up) również mogłyby być z pogłębione. Bardziej szczegółowa analiza bot- tom-up rozwiązań z kategorii poprawy efektywności energetycznej w Polsce pomogłaby wyjaśnić charakter barier zwią- zanych z wdrażaniem tych rozwiązań i przypisać im koszty. Tak uzupełniona baza danych mogłaby następnie zostać połą- czona z modelem MEMO w celu oszacowania makroekonomicznych skutków skoordynowanego, znaczącego programu poprawy efektywności energetycznej. Analizy sektorowe dotyczące rolnictwa, użytkowania gruntów i leśnictwa mogłyby wesprzeć przejście od analizy finansowej w ramach krzywej MicroMAC do zrozumienia mechanizmów wdrożenia metod redukcji emisji w tych sektorach w Polsce. Złożoność polityki UE pozostawia wiele pytań i kwestii regulacyjnych do dalszej analizy. Dalszej analizy wymagają dotacje publiczne, ponieważ istniejące obecnie zniekształcenia i wzajemnie nakładające się regulacje sprawiają, że trudno jest przewidzieć wpływ wprowadzenia kolejnego podatku lub dotacji. W szczególności, konieczne jest lepsze zrozumienie systemu „białych certyfikatów”, mających na celu wspieranie inwestycji w zakresie poprawy efektywności energetycznej. Makroekonomiczne i fiskalne skutki derogacji (przydział bezpłatnych uprawnień) w ramach systemu ETS, różnych rozwią- zań w zakresie dystrybucji przychodów z aukcji w ramach systemu ETS, potencjalnego opodatkowania emisji w sektorach spoza ETS, oraz propozycja ponownego wprowadzenia akcyzy na węgiel od 2012 roku – to tematy które również wyma- gają pogłębionej analizy. Wreszcie, lepsze ujęcie w modelu energii ze źródeł odnawialnych i dotyczących jej złożonych regulacji UE dałoby solidniejsze podstawy do podejmowania decyzji odnośnie inwestycji energetyce. Ostatni obszar który nie został przeanalizowany w tym raporcie dotyczy mechanizmów wsparcia nowych możli- wości biznesowych, które mogą powstać w krajach wcześniej realizujących scenariusz gospodarki niskoemisyjnej. Z tych samych powodów, dla których polska gospodarka przeżyła rozkwit w okresie transformacji i po przystąpieniu do UE – wysokiego poziomu wykztałcenia, konserwatywnej polityki gospodarczej, poszanowania prawa, przyzwoitej infra- struktury oraz bliskości Europy – można się spodziewać, że w procesie przejścia do gospodarki o charakterze niskoemisyj- nym, Polska będzie potrafiła zmaksymalizować korzyści i zminimalizować koszty. strona 135 Niniejszy raport dostarcza szczegółowej oceny wielu aspektów strategii niskoemisyjnej gospodarki dla Polski, wy- korzystując do tego celu pakiet modeli, po które mogłyby sięgać osoby odpowiedzialne za politykę gospodarczą w Polsce. Główny wniosek płynący z tego raportu może brzmieć dla nich uspokajająco: przejście do gospodarki o cha- rakterze niskoemisyjnym w Polsce, chociaż nie pozbawione kosztów i trudności, jest możliwe do udźwignięcia. Jednakże, pełne wykorzystanie pakietu technologicznie możliwych i ekonomicznie uzasadnionych metod redukcji emisji wymaga skoordynowanych i odpowiednio wcześnie podjętych działań ze strony rządu. Przy ambitnym podejściu, Polska może podjąć się ograniczenia emisji gazów cieplarnianych o ok. jedną trzecią do 2030 roku (w odniesieniu do 1990 roku). Przy nieznacznym uszczupleniu poziomu dochodów i zatrudnienia. Podobnie, spełnienie przez Polskę unijnych celów na rok 2020 wydaje się, generalnie rzecz biorąc, możliwe niewielkim kosztem. Będzie to prawdopodobnie trudniejsze dla sekto- rów mniej energochłonnych, takich jak transport, niż dla sektorów mogących mieć dostęp do korzyści, jakie daje unijny system handlu uprawnieniami do emisji. Polska pomyślnie przeszła już przez jedną gospodarczą transformację, z której wyszła z silną i elastyczną gospodarką. Następna transformacja – wejście na ścieżkę niskoemisyjnej gospodarki – chociaż wymaga zmian priorytetów i stylu życia społeczeństwa na przestrzeni następnych 20 lat, może w powodzeniem okazać się znacznie łatwiejsza. Załącznik 1. OPIS MODELU MEMO (MACROECONOMIC MITIGATIONS OPTIONS) OPIS MODELU MEMO strona 138 (MACROECONOMIC MITIGATIONS OPTIONS) Model MEMO (Macroeconomic Mitigation Options), stworzony na potrzeby tego raportu przez Instytut Badań Struktu- ralnych (IBS), jest dynamicznym stochastycznym modelem równowagi ogólnej (DSGE) zaprojektowanym specjalnie na potrzeby analizy efektów różnych działań na rzecz redukcji emisji gazów cieplarnianych na małą otwartą gospodarkę. Jest to rozbudowany, wielosektorowy model DSGE łączący typowe elementy modeli DSGE (realny cykl koniunkturalny, konkurencja niedoskonała) z typowymi elementami modeli CGE (wysoki stopień dezagregacji i szczegółowości sektorów). Nowatorskią cechą modelu jest uwzględnienie sektora energii oraz emisji gazów cieplarnianych w ramach rozbudowa- nego modelu DSGE, zaprojektowanego na potrzeby analizy na poziomie danego kraju. Model uwzględnia powszechne założenia metodologii DSGE, t.j. racjonalność podmiotów gospodarczych, homogeniczność gospodarstw domowych i przedsiębiorstw w ramach 11 sektorów, a także maksymalizację zysku i użyteczności. Rysunek 71 przedstawia strukturę gospodarki stworzoną w ramach modelu MEMO. Składa się na nią kilka powiązanych elementów: gospodarstwa domowe, prywatne przedsiębiorstwa oraz rząd. Gospodarstwa domowe maksymalizują uży- teczność w skali całego cyklu życia, a przedsiębiorstwa maksymalizują zysk. Rząd nakłada podatki (podatki dochodowe od przedsiębiorstw, od osób fizycznych, podatek od towarów i usług oraz podatki od majątku) oraz realizuje wydatki budże- towe. Wydatki publiczne obejmują konsumpcję publiczną oraz inwestycje. Dla uproszczenia, w modelu nie uwzględniono sektora bankowego i pieniądza (a zatem również polityki pieniężnej). Model obejmuje dwa kraje: Polskę i resztę UE. Na strukturę modelu składają się trzy główne grupy podmiotów: (1) gospodarstwa domowe, (2) przedsiębiorstwa, oraz (3) rząd. Podmioty te są wzajemnie ze sobą powiązane w ramach trzech odrębnych rynków: (1) rynku pracy (2) rynku kapi- tałowego oraz (3) rynku dóbr. Gospodarstwa domowe stanowią zasób siły roboczej, podejmują decyzje o popycie na do- bra konsumpcyjne, a także popytu na obligacje rządowe i akcje przedsiębiorstw. Gospodarstwa domowe porozumiewają się z producentami na rynku pracy, na którym płace są ustalane w drodze negocjacji, a wakaty są zapełniane w procesie poszukiwania i doboru pracowników. Rynek ten jest obsługiwany przez wyspecjalizowaną firmę pośredniczącą między podażą pracy ze gospodarstw domowych a popytem ze strony przedsiębiorstw, działających w 11 sektorach produkcyj- nych, opisanych poniżej. W zamian za pracę i zgromadzone oszczędności gospodarstwa domowe otrzymują dywidendy i wynagrodzenie od przedsiębiorstw oraz odsetki od rządu, płacąc jednocześnie podatki bezpośrednio nałożone przez rząd. Przedsiębiorstwa wytwarzają dobra finalne, które są następnie przedmiotem konsumpcji gospodarstw domowych, są ponownie inwestowane przez producentów lub wykorzystywane przez rząd. Zarówno produkcja jak i konsumpcja pro- wadzi do emisji CO2, która jest modelowana na poziomie sektorów i gospodarstw domowych. W procesie produkcyjnym, przedsiębiorstwa wykorzystują siłę roboczą, kapitał, dobra pośrednie oraz energię. Jako właściciele kapitału, dysponują pewną przewagą monopolistyczną oraz realizują zyski, co pozwala na wypłatę dywidendy akcjonariuszom. Ponadto, przedsiębiorstwa płacą również rządowi podatek dochodowy i podatek od wartości dodanej. Rząd natomiast dokonuje podziału dochodów podatkowych i dotacji w postaci funduszy UE między inwestycje publiczne, konsumpcję publiczną oraz transfery socjalne dla gospodarstw domowych wypłacane bezrobotnym i emerytom. Równowaga na rynku dóbr prowadzi do wyznaczenia cen dóbr konsumpcyjnych, inwestycyjnych oraz dóbr pośrednich. Przedsiębiorstwa sprzedają wszystkie rodzaje dóbr (proces produkcyjny opisany jest szerzej w dalszej części). Nabywają one również surowce i dobra inwestycyjne od innych przedsiębiorstw (zarówno krajowych, jak i zagranicznych) oraz wy- korzystują je jako wkład do własnego procesu produkcyjnego. Ponadto, dobra inwestycyjne mogą być również nabywane przez rząd w celu poprawy otoczenia gospodarczego dla przedsiębiorstw i gospodarstw domowych. Produkcja przed- siębiorstw oraz importowane dobra finalne są nabywane przez gospodarstwa domowe w postaci konsumpcji prywatnej oraz przez rząd w postaci konsumpcji publicznej. Rynek pracy charakteryzuje konkurencja niedoskonała (nie-walrasowska), a płace ustalane są w drodze scentralizowanych negocjacji mających miejsce między firmami i związkami zawodowymi, na poziomie nieco wyższym niż zapewniający zrównanie popytu i podaży. To prowadzi do powstania bezrobocia. Ponadto, istnieje mechanizm poszukiwania pracy, który wiąże się z kosztami. Rynek kapitałowy umożliwia wszystkim rodzajom podmiotów pożyczanie pieniędzy poprzez emisję obligacji (dług). Po- nadto, przedsiębiorstwa mogą dzielić się swoim zyskiem z gospodarstwami domowymi poprzez wypłatę dywidend albo pozyskiwać kapitał poprzez emisję akcji. W ten sposób rynek kapitałowy pozwala na przepływ finansowania od gospo- darstw domowych do przedsiębiorstw oraz na wygładzenie konsumpcji gospodarstw domowych w czasie. strona 139 ysunek Rysun ek k 71. 7 71 1. S Struktura Str k uktura gospod gospodarki darki modelu del ki w mod MEM MEMO lu M O EMO Ź Źród Źr ród Źródło: ódł ło: ło ło: op pra raco co cowa opracowanie wani nie ie te techniczne t hni echnicz icz czne ne IBS IBS. I BS. BS. OPIS MODELU MEMO strona 140 (MACROECONOMIC MITIGATIONS OPTIONS) Gospodarka jest podzielona na 11 sektorów: (1) rolnictwo i przemysł spożywczy, (2) przemysł lekki, (3) przemysł ciężki, (4) przemysł wydobywczy i paliwowy, (5) energetyka, (6) budownictwo, (7) handel, (8) transport, (9) usługi finansowe, (10) sektor publiczny oraz (11) pozostałe usługi. W każdym sektorze przedsiębiorstwa wytwarzają dobra, jako nakłady wykorzystując kapitał, siłę roboczą oraz surowce (w tym również energię). Strukturę procesu produkcyjnego przedstawia Rysunek 72. Produkcja podstawowych dóbr powstaje etapami, tzn. nakłady sa łączone (w kategoriach matematycznych) w określonej kolejności: na początku kapitał i energia, następnie siła robocza, i na końcu pozostałe materiały. Przedsiębiorstwa odnoszą również korzyści z efektów zewnętrznych inwestycji w kapitał publiczny dokonywanych przez rząd. Podstawowe dobra są następnie wykorzystywane w trzech kolejnych etapach produkcji, co w efekcie prowadzi do powstania dóbr finalnych). strona 141 Ry R ysunek sunek k772. 2. S 72 Str Struktura uktura k produkcji duk prod kcji ji w m modelu od delu l ME MO MEMO Ź Źród Źr ród Źródło: ódł ło: ło ło: op pra raco co opracowanie cowa wani nie ie te techniczne t hni echnicz icz czne ne IBS IBS. I BS. BS OPIS MODELU MEMO strona 142 (MACROECONOMIC MITIGATIONS OPTIONS) W pierwszej fazie, przedsiębiorstwa produkcyjne wytwarzają dobra pośrednie, co wiąże się z emisja gazów cieplarnianych do atmosfery. Poziom emisji wynika z ilości zużywanej przez przedsiębiorstwo energii oraz energochłonności sektora. Optymalny poziom produkcji i cen wyznaczany jest w tej fazie przy założeniu istnienia między producentami konkurencji doskonałej. Warto zwrócić uwagę, że ceny energii oraz uprawnienia do emisji gazów cieplarnianych mogą być traktowane w sposób bezpośredni lub pośredni (poprzez uwzględnienie w cenach produktów pośrednich) jako koszt dla przedsię- biorstwa. W ten sposób niekorzystne efekty zewnętrzne mogą zostać uwzględnione w funkcji celu maksymalizacji zysku przedsiębiorstwa. W drugiej fazie, ceny zostają ustalone przy założeniu konkurencji niedoskonałej. Przedsiębiorstwa wykorzystują swoją przewagę monopolistyczną w stopniu, który wyznaczono tak, aby osiągnąć faktyczne ceny dóbr i usług na rynku krajo- wym oraz dochody rządu z podatku od przedsiębiorstw. W trzeciej i ostatniej fazie, przedsiębiorstwa handlowe nabywają dobra wytwarzane przez producentów krajowych i za- granicznych (gdzie sektor zagraniczny oznacza pozostałą część UE). Przedsiębiorstwa handlowe sprzedają dobra pośred- nie w postaci: (1) dóbr pośrednich wykorzystywanych do produkcji dóbr podstawowych, (2) prywatnej konsumpcji dla gospodarstw domowych, (3) konsumpcji publicznej dla rządu, (4) dóbr inwestycyjnych, wykorzystywanych przez rząd lub inne przedsiębiorstwa do produkcji dóbr podstawowych, (5) eksportu dóbr. Wielkość ekasportu wyznaczona jest przez egzogeniczny popyt zewnętrzny oraz bieżący wskaźnik terms-of-trade. Proces wytwarzania energii w zasadzie odbywa się w taki sam sposób jak produkcja w innych sektorach. Podstawowa róż- nica polega na tym, że nie wykorzystuje się energii jako dobra pośredniego w produkcji dóbr podstawowych. W zamian, energia zostaje połączona z kapitałem na samym początku procesu produkcyjnego. Model MEMO wykazuje kilka cech charakterystycznych. Szczególną uwagę poświęcono kwestiom związanym z wytwa- rzaniem energii i emisją gazów cieplarnianych. Traktowane są one jako produkt uboczny produkcji i konsumpcji. Emisja gazów cieplarnianych, których źródłem jest konsumpcja, jest wynikiem wzrostu liczby ludności oraz intensywności zuży- wania energii przez gospodarstwa domowe. Dlatego też, model może uwzględniać zmiany w preferencjach gospodarstw domowych oraz wprowadzenie rozwiązań niskoemisyjnych. Kalibracji parametrów modelu dokonano wykorzystując najnowsze dostępne dane makroekonomiczne pochodzące z bazy danych EU KLEMS.1 Obejmują one pełną tabelę przepływów międzygałęziowych dla 11 sektorów, przepływy w ramach rynku pracy, szczegółowe rechunki budżetowe, emisję gazów cieplarnianych oraz inne wskaźniki. Oczywiście konkretna metoda kalibracji zależy od rodzaju parametru. Przykładowo, poziom zatrudnienia obliczany jest bezpośrednio na pod- stawie danych, natomiast w przypadku kilku elastyczności ich wartość jest ustalona na bazie wyników dostępnych badań empirycznych. Szczegóły podejścia metodologicznego, technik modelowania, danych, równań oraz założeń są dostępne w opracowaniu technicznym przygotowanym przez IBS. 1 Baza danych EU KLEMS zawiera dane dotyczące produktywności według sektorów dla krajów UE w rozbiciu na wkład poszczególnych składowych: kapitału, pracy, energii, surowców i usług, ang. capital (K), labor (L), energy (E), materials (M) and service inputs (S). strona 143 Załącznik 2. OPIS MODELU ROCA (REGIONAL OPTIONS OF CARBON ABATEMENT) OPIS MODELU ROCA strona 144 (REGIONAL OPTIONS OF CARBON ABATEMENT) Model ROCA (Regional Options of Carbon Abatement), jest dostosowanym do warunków polskich modelem CGE pozwa- lającym na analizę na poziomie kraju skutków polityki energetycznej i polityki ograniczania emisji gazów cieplarnianych. Model ten pozwala na analizę wdrażania unijnego pakietu „3x20” w kontekście różnych scenariuszy polityki światowej, ze szczególnym naciskiem na efekty zwrotne ze strony rynków światowych. Model obejmuje 4 kraje / regiony; 8 sekto- rów oraz 5 podsektorów sektora energetycznego. Horyzontem modelu jest rok 2020. Model zawiera zniekształcenia działania rynku, takie jak obowiązujące podatki, oraz hybrydowe ujęcie sektora wytwarzania energii. Wydatki publiczne (spożycie) nie zmieniają się – aby zapewnić niezbędne finansowanie (domknięcie modelu) dostosowanie następuje po stronie podatków. Rokiem bazowym jest rok 2004. Rysunek 73 przedstawia schemat podstawowego, statycznego, wielosektorowego, wieloregionalnego modelu CGE. Re- prezentatywny podmiot RAr w danym regionie r dysponuje trzema podstawowymi czynnikami produkcji: pracą L r , ka- pitałem K r , oraz zasobami paliw kopalnych Q ff ,r (wykorzystywanymi do wytwarzania paliw kopalnych). Praca i kapitał są mobilne między sektorami w ramach poszczególnych regionów, ale nie między regionami. Zasoby paliw kopalnych są charakterystyczne dla sektorów wytwarzania paliw kopalnych w każdym z regionów. k 73. Sch Rysunek hemat mod Schemat del lu ROCA modelu Aigr Mir Pozostałe regiony Cr Ygr Paliwa Sektory energo- Pozostałe kopalne chłonne sektory RAr Lr, Kr, Qff,r Region r Źród Źr Źródło: Źród ódł ło ło: op opracowanie pracowa aco nie wani ie te t techniczne ech chni nicz icz c ne L Loch och oc e Loc h Al Alpine. pine pi e. Na krajowych rynkach pracy mogą występować zniekształcenia oraz bezrobocie w stanie równowagi. Nieelastyczności rynku pracy na poziomie regionalnym przedstawiono poprzez wyznaczenie krzywej płac. Krzywa ta odzwierciedla dane empiryczne dotyczące odwrotnej zależności między płacami realnymi i stopą bezrobocia (przy założeniu istnienia nego- cjacji płacowych oraz mechanizmów efektywności płac). Ponieważ stawka płacy jest ustalona powyżej stanu równowagi między popytem a podażą, dochodzi do powstania bezrobocia. Produkcja Ygr towaru g, innego niż pierwotne paliwa kopalne i wytwarzana energia elektryczna, jest określona jest na podstawie trzypoziomowych zagnieżdżonych funkcji produkcji o stałej elastyczności substytucji (ang. constant elastici- ty of substitution, CES), które opisują wykorzystanie kapitału, pracy i energii w procesie produkcyjnym w zależności od ich cen. (Indeks g oznacza produkty według sektorów – oznaczonych indeksem i – , a także składniki popytu finalnego wykorzystywane do konsumpcji prywatnej, inwestycji i dostarczenia dobra wytwarzanego przez sektor publiczny). Naj- wyższy poziom funkcji produkcjiobrazuje zależność między zagregowanym składnikiem surowcowym a komponentem z połączenia energii, kapitału i pracy, przy założeniu stałej elastyczności substytucji. Na drugim poziomie funkcja CES opisuje możliwości substytucji między agregatem energetycznym i agregatem wartości dodanej. Na trzecim poziomie funkcja CES określa możliwości substutycji kapitału i pracy w ramach agregatu wartości dodanej, a różne nakłady energii wchodzą w skład agregatu energetycznego, przy założeniu stałej elastyczności substytucji. W przypadku wytwarzania pa- strona 145 liw kopalnych wszystkie nakłady, poza charakterystycznym dla danego sektora zasobem paliw kopalnych, są agregowane w stałych proporcjach na najniższym poziomie. Najwyższy poziom obrazuje zależność między tym agregatem a zasobem paliw kopalnych, charakterystycznym dla danego sektora, przy założeniu stałej elastyczności substytucji. Ten ostatni jest skalibrowany zgodnie z empirycznymi oszacowaniami elastyczności cenowej podaży paliw kopalnych. Biorąc pod uwagę nadrzędne znaczenie sektora wytwarzania energii elektrycznej dla redukcji emisji CO2, standardowe ujęcie wytwarzania energii w postaci jednej funkcji produkcji (kosztu) CES, zastąpiono przez ujęcie bottom-up na podsta- wie analizy funkcjonowania podmiotów sektora ,w którym kilka technologii produkcyjnych ujętych w sposób dyskretny konkuruje w wytwarzaniu energii na potrzeby rynków regionalnych. Cena energii elektrycznej jest następnie wyznaczana przez koszty produkcji dostawcy krańcowego. Technologie wytwarzania energii reagują na zmiany cen energii elektrycznej zgodnie z charakterystyczną dla danej technologii elastycznością podaży. Ponadto, ograniczenie dolne i górne możliwości produkcyjnych może wyznaczać w sposób bezpośredni limity spadku i rozwoju poszczególnych technologii. Finalny popyt konsumpcyjny Cr w każdym z regionów jest wyznaczony przez reprezentatywny podmiot, który maksy- malizuje swoją użyteczność przy zachowaniu ograniczenia budżetowego i założeniu inwestycji na stałym poziomie (tj. ustalonego popytu na dobro za oszczędności). Konsumpcja jest ustalona jako agregat konsumpcji dóbr energetycznych i konsumpcji pakietu dóbr nieenergetycznych. Schematy substytucji w ramach konsumpcji dóbr nieenergetycznych są od- zwierciedlone poprzez funkcję CES; agregat energetyczny w popycie finalnym składa się z różnych dóbr energetycznych powiązanych ze sobą stałymi elastycznościami substytucji. Dobro wytwarzane przez sektor publiczny powstaje przy wykorzystaniu towarów zakupionych po cenach rynkowych. Wy- datki z tym związane finansowane są z dochodów podatkowych. Ocena oddziaływania danego elementu polityki w spo- sób pośredni wiąże się z neutralnymi, z punktu widzenia dochodów, zmianami podatków tak, aby zapewnić sensowne porówanie dobrobytu, bez potrzeby wyboru między konsumpcją prywatną i konsumpcją publiczną. Taki efekt osiągany jest przez ustalenie ilości dobra wytwarzanego przez sektor publiczny na stałym poziomie i dystrybucję pozostałych do- chodów w formie ryczałtu lub poprzez subsydia płacowe. W handlu dwustronnym zakłada się heterogeniczność produktów, zgodnie z podejściem zaproponowanym przez Paula Armingtona, tzn. dobra krajowe i zagraniczne są rozróżniane ze względu na kraj pochodzenia. Emisja CO2 wiąże się (w stałych proporcjach) z wykorzystaniem paliw kopalnych, a współczynniki emisji CO2 są zróżni- cowane na podstawie zawartości CO2 charakterystycznej dla poszczególnych paliw. Redukcja emisji CO2 może odbywać się poprzez zmianę struktury paliw (substytucja między paliwami) lub poprzez bardziej oszczędne zużycie energii (przez zastąpienie paliwa nie paliwowym źródłem energii lub przez ograniczenie wielkości produkcji i popytu finalnego). Polityka redukcji emisji CO2 realizowana jest poprzez wprowadzenie dodatkowego ograniczenia utrzymującego wielkość emisji CO2 poniżej określonego limitu. Przychody wynikające z premii za rzadkość w związku z ograniczeniem emisji CO2 przy- padają rządowi danego regionu (lub podmiotowi zbiorowemu, jak np. Komisji Europejskiej, który redystrybuuje dochody w pewien precyzyjnie określony sposób). Zbiór danych dla roku bazowego Model bazuje na najnowszej wersji bazy danych GTAP (wersja 7), obejmującej szczegółowe dane dotyczące produkcji i konsumpcji dla poszczególnych regionów, handlu między regionami, a także zużycia energii i emisji CO2 w roku ba- zowym 2004.2 Zbiór danych uwzględnia również szereg istniejących w gospodarce podatków. Zgodnie z powszechną praktyką w modelach równowagi ogólnej, wolne parametry postaci funkcyjnych wyznaczone są na podstawie danych z roku bazowego oraz elastyczności egzogenicznych. Elastyczności dotyczące handlu międzynarodowego oraz wartości dodanej w sektorach opierają się na oszacowaniach empirycznych zawartych w bazie GTAP. Elastyczności substytucji mię- dzy czynnikami produkcji: kapitałem, pracą, nakładem energii oraz innymi nakładami (surowce), pochodzą z opracowania Okagawa i Ban (2008), którzy wykorzystują najnowsze dane panelowe dla wielu sektorów w okresie 1995-2004. 2 Badri i Walmsley (2008). OPIS MODELU ROCA strona 146 (REGIONAL OPTIONS OF CARBON ABATEMENT) Ze względu na dostępność danych w bazie GTAP, model ten uwzględnia emisję CO2, która stanowi ok. 80% całkowitej emisji gazów cieplarnianych w Polsce. Ponieważ polityka energetyczna i klimatyczna UE koncentruje się w swoim zasto- sowaniu na emisji CO2 pochodzącej ze spalania paliw kopalnych, to ograniczenie modelu ROCA nie jest postrzegane jako istotna słabość. Baza danych GTAP (wersja 7) obejmuje podział na 57 sektorów i 113 regionów lub krajów. Baza może być w elastyczny sposób scalona do postaci zagregowanego zbioru danych. Aby móc prześledzić wstecz zmiany struktury produkcji wyni- kające z analizowanego elementu polityki, na poziomie poszczególnych sektorów uwzględnić należy wystarczająco szcze- gółowe dane dotyczące różnic w nakładochłonności, stopniu substytucji różnych czynników produkcji oraz elastyczności cenowej popytu. Z punktu widzenia analizy polityki klimatycznej zagregowana baza danych obejmuje wszystkie główne pierwotne i wtórne nośniki energii: węgiel, ropę napędową, gaz ziemny, produkty rafinacji ropy naftowej oraz energię elektryczną. Takie rozbicie jest kluczowe, aby rozróżnić surowce energetyczne ze względu na wielkość emisji CO2 oraz stopień wzajemnej substytucji. Ponadto, baza danych pozwala na wyłączenie sektorów charakteryzujących się dużą emisją CO2 (energochłonnych), które są z reguły najbardziej dotknięte w związku z polityką kontrolowania emisji. Aby odzwierciedlić reakcję rynków międzynarodowych na ograniczenie emisji przez poszczególne regiony oraz możliwo- ści podaży projektów CDM, analiza polityki klimatycznej na szczeblu międzynarodowym wymaga określenia w sposób bezpośredni głównych krajów uprzemysłowionych oraz krajów rozwijających się. Tabela 19 przedstawia zestawienie sek- torów, towarów oraz regionów ujętych w zagregowanej bazie danych dla modelu wykorzystywanej w niniejszej analizie dla Polski. Tabela 19. Sektory i regiony w modelu Grupa 57 sektorów i towarów Grupa 113 krajów i regionów Energetyka Regiony zobowiązane do redukcji emisji zgodnie z Protokołem z Kioto Węgiel (COL) Polska (PL) Ropa naftowa (CRU) Pozostała część EU27(EU-26) Gaz ziemny (GAS) Pozostałe kraje uprzemysłowione (A1) Podukty rafinacji ropy naftowej (OIL) Energia elektryczna (ELE) Sektory nieenergetyczne Regiony bez zobowiązań do redukcji emisji Przemysł chemiczny (CRP) Kraje rozwijające się (DC) Transport lotniczy (ATP) Pozostały tarnsport (TRN) Surowce niemetaliczne (NMM) Hutnictwo żelaza i stali (I_S) Metale nieżelazne (NFM) Przemysł papierniczy (PPP) Pozostałe wyroby i usługi (Y) Źródło: opracowanie techniczne Loch Alpine. Kalibracja modelu do egzogenicznych prognoz Koszt dostosowania do ograniczenia wielkości emisji w przyszłości jest bezpośrednio związany ze strukturą charaktery- styczną dla danej gospodarki w hipotetycznej sytuacji bazowej, nieuwzględniającej takiego ograniczenia emisji. Prosta prognoza modelu od roku bazowego 2004 do roku będącego rokiem docelowym, rokiem realizacji zobowiązań do redukcji emisji przez dany region (np. 2020 w przypadku pakietu klimatycznego UE), wiązałaby się z kalibracją do stanu stacjonarnego, w którym wszystkie wielkości (w tym również wielkość emisji CO2) notują egzogeniczne, jednakowe tempo wzrostu, a relacje cen pozostają niezmienne. Stacjonarny scenariusz bazowy ma tę zaletę, że dostarcza jasnej ścieżki od- niesienia do oceny wpływu danego elementu polityki. Jakakolwiek zmiana strukturalna w scenariuszu zawierającym dany strona 147 element polityki może być przypisana temu elementowi. Jednak taka kalibracja prognozy w oparciu o stan stacjonarny nie jest zgodna z oficjalnymi prognozami scenariusza bazowego. W praktycznych analizach polityki mamy jednak często do czynienia z prognozami niejednorodnych stóp wzrostu oraz heterogenicznych zmian strukturalnych. Prognozy scenariusza bazowego, nie będącego stanem stacjonarnym, mogą powstawać mimo wysokiego stopnia endogeniczności zmiennych ekonomicznych, co stanowi jedną z silnych stron mo- deli CGE. Podstawową trudnością jest pogodzenie zasadniczo różnych i potencjalnie sprzecznych wartości. Przykłado- wo, oszacowanie wzrostu PKB może być znacznie wyższe niż prognozowany wzrost wielkości emisji CO2. Przekonujące pogodzenie tych niespójności w ramach scenariusza bazowego wymaga wówczas założenia „autonomicznej” poprawy efektywności energetycznej dzięki bazowym inwestycjom. Prognoza modelu ROCA wykorzystuje dane pochodzące z US Energy Information Administration3, uzupełnione bardziej szczegółowymi danymi z Komisji Europejskiej dla Polski i pozostałej części UE.4 Scenariusz bazowy dla 2020 roku powstał na podstawie prognozowanego zapotrzebowania na energię w poszczególnych sektorach, przyszłego poziomu PKB oraz trajektorii światowych cen ropy naftowej. Rysunek 74 obrazuje podstawową metodologię zgodnie z funkcją produkcji CES, którą charakteryzuje ciągła postać zależności między nakładem energii (wielkością emisji) E oraz kombinacją nakładów czynników nieenergetycznych KLM. 0 Funkcja CES jest całościowo opisana przez początkowe wartości popytu E0 i KLM0, początkową relację cen p oraz egzogeniczną elastyczność substytucji σ . Dla ścieżki wzrostu w scenariuszu bazowym, za egzogeniczne przyjmujemy potencjalny PKB oraz ceny paliw kopalnych (wyrażone w odniesieniu do wskaźnika cen konsumpcyjnych), natomiast wszystkie pozostałe zmienne obliczamy jako wartości w stanie równowagi. To prowadzi do wyznaczenia popytu na ener- * gię (i emisje) E* oraz zgodnej z nim relacji cen w stanie równowagi p . Jednak prognozy zewnętrzne zakładają, że popyt na energię (wielkość emisji) w scenariuszu bazowym wynosi E . Dlatego też, narzucamy wartość E jako rekalibrowany * popyt w scenariuszu bazowym przy nowej relacji cen p oraz dostosowujemy wielkości popytu na KLM w scenariuszu bazowym tak, aby były spójne z krzywą jednakowych kosztów. Po kilku iteracjach, ta procedura prowadzi do wygenero- wania prognozowanej izokwanty, pozwalając w ten sposób osiągnąć akceptowalny stopień spójności ekonomicznego dostosowania na poziomie mikroekonomicznym. W punkcie rekalibracji prognozowanej izokwanty, ilość E założono jako egzogeniczną, natomiast ilości KLM oraz nowe ceny są wyznaczane endogenicznie. 3 EIA (2009), International Energy Outlook, Energy Information Administration, US Department of Energy. 4 European Commission (2008), European Energy and Transport—Trends to 2030 (2007 update). OPIS MODELU ROCA strona 148 (REGIONAL OPTIONS OF CARBON ABATEMENT) Rysu Ry sune nek Rysunek 74 Ka k 74. Kali Kalibracja libr bracja d acja do egzo egzogenicznej o eg zoge geni nicz cznej pr nej prognozy ogno prog zy wie nozy w wielkości ielk lkoś ci e ości emisji misj emisjii baseline emissions KLM (exogenous target) static technology emissions recalibration point for (computed) projected isoquant base year emissions (exogenous data) KLM0 base year isoquant P0 P* E E* E0 E Źr Źródło: Ź ódł dło ródło: ło: opracowanie op pra cowa co racowani wa nie nie techniczne tech chni hni cz czne nicz L ne Loc Loch oc och h Al Alpine. lpi p ne Alpi . ne. strona 149 Załącznik 3. TECHNIKA ESTYMACJI SCENARIUSZA BAZOWEGO MODELU MEMO TECHNIKA ESTYMACJI strona 150 SCENARIUSZA BAZOWEGO MODELU MEMO Scenariusz bazowy dla 11 sektorów modelu MEMO dla Polski oraz pozostałej części UE powstał w oparciu o ekonome- tryczną analizę procesów konwergencji. Korzystając z bazy danych EUROSTATu stworzono panel danych rocznych dla 21 krajów UE dla lat 1996-2006. Panel obej- muje następujące kraje: Polska, Austria, Belgia, Czechy Dania, Estonia, Finlandia, Francja, Hiszpania, Holandia, Irlandia, Litwa, Łotwa, Niemcy, Portugalia, Słowacja, Słowenia, Szwecja, Węgry, Wielka Brytania oraz Włochy. Stworzona baza danych obejmuje takie zmienne jak: wartość dodana, wyrażona zarówno w standardzie siły nabywczej (PPS)5, jak i war- tościach bezwzględnych, zużycie energii (w toe), energochłonność (w toe/PKB wyrażony w PPS), wielkość emisji gazów cieplarnianych (w tCO2e) oraz emisyjność PKB (w tCO2e/PKB wyrażony w PPS). Uwzględnione 11 sektorów to: rolnictwo, przemysł ciężki, przemysł lekki, energetyka, transport, sektor paliwowy, handel, budownictwo, usługi finansowe, sektor publiczny oraz pozostałe usługi. Do oszacowania średniego tempa konwergencji poszczególnych zmiennych zastosowano standardowe techniki regresji (podsumowanie tej procedury przedstawia Rysunek 75). Przykładowo, dla każdego z sektorów obliczona została różnica między jego udziałem w całkowitej wartości dodanej w danym kraju oraz analogicznym średnim udziałem w UE dla lat 1996 oraz 2006. Następnie, aby oszacować tempo konwergencji struktury gospodarki mające miejsce między tymi dwo- ma datami, dla każdego z sektorów przeprowadzono analizę regresji udziałów w 2006 roku względem udziałów z 1996 roku. Następnie, dla udziału w wartości dodanej każdego z sektorów obliczono średnią roczną stopę wzrostu. W podob- ny sposób zostało oszacowane tempo konwergencji wskaźników energochłonności i emisyjności (chociaż w tym przypad- ku wykorzystano logarytmy, a nie udziały). Wreszcie, roczne stopy wzrostu wskaźników energochłonności i emisyjności obliczone zostały dla wszystkich sektorów Rysunek 75. k 75. Proced Rysunek Procedura dura estymacji scenariusza bazowego b modelu del w mod lu MEMO Ź Źród Źr ród Źródło: ódł ło: ło ło: op pra raco co cowa opracowanie wani nie ie te techniczne t hni echnicz icz czne ne IBS IBS. IBS. BS. 5 Standard siły nabywczej (and. purchasing power standard, PPS) jest terminem nadanym przez EUROSTAT sztucznej jednostce, w której wyrażony jest parytet siły nabywczej PKB dla krajów członkowskich UE. strona 151 Tabela 20 przedstawia wskaźniki konwergencji obliczone dla 21 krajów członkowskich UE. Dla tego zestawu danych najszybsze było tempo konwergencji dla udziału wartości dodanej w sektorze rolnictwa, chociaż wysokie wskaźniki za- notowały również transport, sektor paliwowy oraz budownictwo. W przypadku wskaźników energochłonności tempo konwergencji było podobne dla prawie wszystkich sektorów, poza przemysłem lekkim oraz sektorem paliwowym. Dla tych sektorów nie doszło do pełnej konwergencji 21 analizowanych krajów w latach 1996-2006, prawdopodobnie ze względu na rosnące zróżnicowanie struktury źródeł wytwarzania energii w sektorze paliwowym (obejmującej węgiel kamienny, brunatny, ropę naftową, oraz gaz ziemny). Ostatnia zmienna – emisyjność PKB – charakteryzuje się dużo wyższym zróżni- cowaniem wskaźników konwergencji między sektorami – proces konwergencji postępował najszybciej w przemyśle lekkim i transporcie, a najwolniej w sektorze gospodarstw domowych, usługach finansowych oraz w sektorze publicznym. Tabela 20. Oszacowanie tempa konwergencji w scenariuszu bazowym modelu MEMO dla 21 krajów UE w latach 1996-2006 Wartość dodana Energochłonność Emisyjność PKB Ogółem b.d. 0,059 0,040 Rolnictwo 0,085 0,056 0,025 Przemysł ciężki 0,015 0,075 0,029 Przemysł lekki 0,005 0,025 0,076 Energetyka 0,023 b.d. (energia nie jest wykorzystywana) 0,021 Transport 0,058 0,072 0,077 Sektor paliwowy 0,025 -Inf (no convergence observed) 0,022 Handel 0,001 0,060 0,044 Budownictwo 0,047 0,060 0,049 Usługi finansowe 0,010 0,060 0,013 Uslugi publiczne 0,005 0,060 0,012 Pozostałe usługi 0,005 0,060 0,035 Gospodarstwa domowe N/A 0,049 0,007 Uwaga: Przedstawiona wartość dla danego sektora to roczna średnia ze współczynników beta konwergencji w danym sekto- rze dla 21 krajów UE. Wyższe wartości oznaczają szybsze tempo konwergencji do średniej. Przykładowo, dla wartości doda- nej wskaźnik konwergencji w sektorze rolnictwa wynoszący 8,5% oznacza, że udział rolnictwa w wartości dodanej notował konwergencję do średniej w 21 krajach UE o 8.5% rocznie. Źródło: opracowanie techniczne IBS. TECHNIKA ESTYMACJI strona 152 SCENARIUSZA BAZOWEGO MODELU MEMO Takie samo zjawisko konwergencji dotyczące wartości dodanej, opisane w głównej części raportu, można zaobserwować na rysunku (Rysunek 76), który przedstawia prognozowaną ścieżkę rozwoju relacji energochłonności w 11 sektorach pol- skiej gospodarki do średniej energochłonności w analogicznych sektorach UE. Rysunek Rysu nek Rysune k 76. 76 Pro rogn rognoza gnoz oza ener en a energochłonności ergo goch łonn chło ości nnoś ci w 11 11 sektorach sekt sektorach orach po pols polskiej lski kiej g gospodarki ospo ej gos poda dark rki i w sc scenariuszu enar scen iusz ariu szu u ba bazo bazowym wym zowy m mo mode modelu delu lu M MEMO EMO MEM O (EU21 = 1) 3,5 Gosp. domowe Ogółem 3,0 Rolnictwo 2,5 Przemysł ciężki EU21=1.0 2,0 Przemysł lekki Transport 1,5 Handel 1,0 Budownictwo Usługi finansowe 0,5 Sektor publiczny 0,0 Pozostałe usługi 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 Sektor paliwowy Źród Źr Źródło: Źród ódł ło: ło ło: op pra raco cowa co opracowanie wani nie ie te techniczne t hni echnicz icz czne ne IBS IBS. IBS. BS. Ostatnia grupa zmiennych w scenariuszu bazowym modelu MEMO dotyczy wielkości emisji gazów cieplarnianych genero- wanej w 11 sektorach gospodarki oraz przez gospodarstwa domowe. Przyjmując za punkt wyjścia prognozę emisyjności, która jest wyrażona jako relacja wielkości emisji do wartości dodanej danego sektora, poziom emisji wyznaczany jest w zależności od zużycia energii. Dlatego też, konwergencja wielkości emisji wiąże się z procesami konwergencji struktu- ry wartości dodanej oraz energochłonności poszczególnych sektorów (Rysunek 76 i Rysunek 77). Chociaż co do zasady emisyjność podlega konwergencji do średniej w poszczególnych sektorach, jednak nie dotyczy to sektora gospodarstw domowych, usług finansowych oraz sektora publicznego, co wynika z szybszej konwergencji struktury wartości dodanej niż konwergencji energochłonności. Nie narusza to, ani nie jest sprzeczne z założeniem o konwergencji wskaźników emisyjności. W przypadku rozszerzenia okresu prognozy na znacznie dłuższy okres te „nietypowe” schematy zachowań zostałyby wyeliminone, tzn. te sektory osiągnęły poziom UE pomimo wolniejszego tempa konwergencji emisyjności. strona 153 Ry Rysunek sune Rysu k 77. nek Pro 77 Pr ogn gnoz gnoza oza emis em a emisji isji ji w P Pol Polsce sce olsc e w sc scen scenariuszu enar ariu iusz szu bazo bazowym u ba wym zowy mode m mo modelu delu lu M MEM MEMOO (E EMO (EU21 U21 (EU2 1 = 1) 4,5 Gosp. domowe 4,0 Energetyka 3,5 Usługi finansowe Ogółem 3,0 Sektor publiczny 2,5 EU21=1 Pozostałe usługi 2,0 Przemysł ciężki 1,5 Handel Budownictwo 1,0 Transport 0,5 Przemysł lekki 0,0 Sektor paliwowy 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 Rolnictwo Ź Źród Źr ród Źródło: ódł ło: ło ło: op pra raco co cowa opracowanie wani nie ie te techniczne t hni echnicz icz czne ne IBS IBS. I BS. BS. strona 155 Załącznik 4. MODEL ROCA: SZCZEGÓŁOWE WYNIKI SYMULACJI MODEL ROCA: strona 156 SZCZEGÓŁOWE WYNIKI SYMULACJI Wskaźnik Elastyczny handel i programy Brak ograniczeń co do wyko- rzystania energetyki jądrowej 30% uprawnień przydzielan- 70% uprawnień przydzielan- Ograniczone wykorzystanie Sektor wytwarzania energii Elastyczny handel emisjami Mała otwarta gospodarka Cel w zakresie energii w ujęciu top-down Scenariusz bazowy Scenariusz Główny Subsydia płacowe ych bezpłatnie ych bezpłatnie odnawialnej offsetu gazu Realny PKB (zmiana % w stosunku do poziomu w scenariuszu bazowym) Polska -1,4 -1,16 -0,28 -1,02 -0,98 -1,12 -1,02 -1,46 -1,4 -1,4 -1,74 UE -0,55 -0,41 -0,08 -0,37 -0,42 -0,45 -0,54 -0,56 -0,55 -0,54 Kraje wym. w Załączniku I -0,28 -0,28 -0,25 -0,27 -0,2 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 Kraje rozwijające się -0,11 -0,09 -0,08 -0,09 -0,09 -0,1 -0,1 -0,11 -0,11 -0,11 Wpływ na poziom zamożności gospodarstw domowych (% HEV) Polska -0,94 -0,86 -0,18 -0,7 -0,31 -0,59 -1 -0,95 -0,96 -0,67 -1,47 UE -0,29 -0,26 -0,03 -0,25 -0,05 -0,28 -0,3 -0,29 -0,28 -0,2 Kraje wym. w Załączniku I -0,2 -0,18 -0,16 -0,19 -0,07 -0,2 -0,2 -0,2 -0,2 -0,19 Kraje rozwijające się -0,14 -0,11 -0,08 -0,14 -0,11 -0,14 -0,14 -0,14 -0,14 -0,14 Bezrobocie (zmiana w punktach procentowych, w odniesieniu do stopy bezrobocia w scenariuszu bazowym) Polska 0,53 0,41 0,1 0,35 -0,39 0,37 0,55 0,53 0,52 0,44 0,49 UE 0,17 0,12 0,03 0,04 -0,07 0,16 0,17 0,17 0,17 0,14 Produkcja sektorów energochłonnych i zorientowanych na handel międzynarodowy (zmiana % w stosunku do poziomu w sce- nariuszu bazowym) Polska -2,66 -2,82 -0,29 -1,13 -2,08 -1,86 -2,85 -2,4 -2,05 -1,94 -4,42 UE -0,73 -0,78 0,2 0,14 -0,55 -0,66 -0,74 -0,64 -0,51 -0,37 Cena energii elektrycznej (zmiana % w stosunku do poziomu w scenariuszu bazowym) Polska 20,1 26,2 5,5 3 20,1 9,2 22,4 20,2 20,3 13 21,5 UE 9,7 12,6 2,6 -7,1 9,8 8,7 9,9 9,7 9,8 3,9 Udział poszczególnych technologii w sektorze wytwarzania energii (w %) Polska węgiel 84,1 73,5 70,2 81,9 75,6 73,3 50,7 78,9 73,4 73,4 73,5 gaz 5,1 11,8 14 6,4 6,2 12 6,9 5,8 11,8 11,9 11,5 ropa 0,9 1,1 1,1 1 1 1,1 1 1,1 1,1 1,1 1,1 energetyka 5,2 5,9 6 5,4 5,5 5,8 35,5 5,9 5,9 5,9 6 jądrowa źródła 4,5 7,8 8,7 5,3 11,7 7,8 5,9 8,2 7,8 7,8 7,9 odnawialne strona 157 Wskaźnik Elastyczny handel i programy Brak ograniczeń co do wyko- rzystania energetyki jądrowej 30% uprawnień przydzielan- 70% uprawnień przydzielan- Ograniczone wykorzystanie Sektor wytwarzania energii Elastyczny handel emisjami Mała otwarta gospodarka Cel w zakresie energii w ujęciu top-down Scenariusz bazowy Scenariusz Główny Subsydia płacowe ych bezpłatnie ych bezpłatnie odnawialnej offsetu gazu UE węgiel 20,1 12,1 10,6 18,2 11,6 12 12,8 12 12,1 12,1 20,1 gaz 29,7 31,2 30,9 30,2 24,8 31,3 31,2 31,3 31,3 31,3 29,7 ropa 3,6 3,7 3,7 3,6 3,4 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 3,6 energetyka 25,5 26,3 26,6 25,6 20,2 26,2 26,2 26,3 26,3 26,3 25,5 jądrowa źródła 21,2 26,7 28,2 22,4 40 26,8 26,1 26,7 26,7 26,7 21,2 odnawialne Cena uprawnienia do emisji (w dolarach za 1 tonę CO2) Polska ETS 29,7 36,4 7,9 10,7 30,1 26,9 30,1 29,8 29,8 22 29,7 spoza ETS 87,2 36,4 7,9 86,6 91,3 88,3 87,4 87,3 87,3 87,8 67,6 UE ETS 29,7 36,4 7,9 10,7 30,1 26,9 30,1 29,8 29,8 22 spoza ETS 81,9 36,4 7,9 79,6 84 81,8 81,9 82 82,1 81 Kraje wym. w Załączniku I 19,1 19,1 18,6 18,8 19,3 19 19,1 19,1 19,1 19 Rozwijające się 1,1 1,1 1,9 1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 Redukcja emisji CO2 (krajowa, w % w odniesieniu do scenariusza bazowego) Polska -20,1 -19,7 -4,9 -15,8 -19,9 -24,2 -23,3 -18,4 -20 -20 -21,2 EU -14,7 -14,7 -2,8 -15,1 -14,7 -14,3 -14,4 -14,8 -14,7 -14,7 Kraje wym. w Załączniku I -16.5 -16.5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 -16,5 Kraje rozwijające się -0,8 -0,8 -3,3 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 Uwaga: Redukcja dotyczy CO2, a nie wszystkich gazów cieplarnianych. Podstawowym wskaźnikiem dobrobytu gospodarstw domowych jest tzw. Hicksian equivalent variation (HEV), równoważna zmiana dochodów, tj. wielkość, o jaką należy powięk- szyć (lub pomniejszyć) dochód odniesienia reprezentatywnego konsumenta, tak aby poziom jego użyteczności był taki sam jak w scenariuszu zakładajązym brak danej polityki, i który jest wyznaczony na podstawie przyjętych z góry relacji cen. Ogónie rzecz biorąc, zmiana HEV może być interpretowana jako zmiana dochodów i konsupmcji w ujęciu realnym. Przykładowo, w scenariuszu Głównym, odchylenie HEV od poziomu ze scenariusza bazowego wynoszące dla Polski 0,94% wskazuje, że reprezentatywne gospodarstwo domowe w Polsce traci ok. 1% dochodów w rezultacie redukcji emisji gazów cieplarnianych. Odnośnie definicji i opisu scenariuszy zob. Tabela 8. Źródło: opracowanie techniczne Loch Alpine; symulacje modelu ROCA; obliczenia własne Banku Światowego. strona 159 Załącznik 5. METODY REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH W POLSCE WEDŁUG KATEGORII EKONOMICZNYCH METODY REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH strona 160 W POLSCE WEDŁUG KATEGORII EKONOMICZNYCH Wykorzystanie technologii CCS w przemy- Niskoemisyjne wytwarzanie energii Optymalizacja procesów chemicznych śle oraz konserwacja sieci przesyłowych Elektrownie specjalizujące się w spalaniu Optymalizacja katalizatorów: energetyka, Wykorzystanie technologii CCS w hutnic- biomasy poziom 1-3 twie żelaza i stali Współspalanie biomasy Optymalizacja katalizatorów: procesy Wykorzystanie technologii CCS w produk- Elektrownie węglowe wykorzystujące przemysłowe, poziom 1-3 cji amoniaku – zastosowanie w nowych technologię IGCC obiektach oraz modernizacja istniejących Kraking etylenu – zastosowanie w nowych Elektrownie gazowe wykorzystujące tech- obiektach oraz modernizacja istniejących Wykorzystanie technologii CCS w bez- nologię CCS – zastosowanie w nowych pośrednim zużyciu energii w zakładach obiektach Intensyfikacja procesów, energetyka, chemicznych – zastosowanie w nowych poziom 1-3 obiektach oraz modernizacja istniejących Elektrownie gazowe wykorzystujące tech- nologię EOR – zastosowanie w nowych Intensyfikacja procesów: procesy przemy- Wykorzystanie technologii CCS w pro- obiektach słowe, poziom 1-3 dukcji cementu, przemyśle naftowym i gazownictwie – zastosowanie w nowych Tradycyjne elektrownie gazowe obiektach oraz modernizacja istniejących Geotermalne zakłady energetyczne Konserwacja sieci przesyłowych, redukcja przecieków, przemysł naftowy i gazow- Elektrownie jądrowe nictwo Lądowe elektrownie wiatrowe Wykorzystanie technologii CCS sektor Morskie elektrownie wiatrowe cementowy – modernizacja istniejących obiektów Małe elektrownie wodne Elektrownie słoneczne Fotowoltaika Poprawa efektywności mieszanej energe- Działania w rolnictwie Poprawa efektywności paliwowej (1) tyczno-paliwowej Udoskonalenie praktyk agronomicznych Eksploatacja budynków komercyjnych: Transport: poprawa wydajności pojazdów (np. zróżnicowanie upraw i płodozmian) zintegrowany pakiet poprawy wydajności o dużej ładowności (ang. Heavy-Duty energetycznej nowych budynków (popra- Vehicles, HDVS), pakiet D1-D4 (redukcja Poprawa gospodarki nawozami na grun- wa konstrukcji, usytuowania, izolacji) oporu toczenia, poprawa aerodynamiki) tach rolnych Termoizolacja istniejących budynków ko- Transport: poprawa wydajności pojazdów Rekultywacja gleb mercyjnych (poprawa szczelności i izolacji) lekkich (ang. Light-Duty Vehicles, LDVS) o napędzie olejowym, pakiet D1-D4, Poprawa gospodarki łąkami (np. nawoże- Modernizacja systemów kontroli HVAC (redukcja wymiarów i wagi, poprawa nie, ochrona przed pożarami) (systemów grzewczo-wentylacyjnych, ang. funkcjonowania klimatyzacji, poprawa heating, ventilation and air conditioning) aerodynamiki, opony o niskim oporze Poprawa gospodarki nawozami na łąkach w budynkach komercyjnych (dostosowa- toczenia) nie do stopnia wykorzystania budynku) Stosowanie dodatków paszowych Stosowanie szczepionek antymetagenicz- Modernizacja systemów grzewczo-wenty- nych dla zwierząt gospodarskich lacyjnych (HVAC) w budynkach komercyj- nych (instalacja systemów o największej Rekultywacja gleb (np. unikanie drenażu gleb) wydajności) Ograniczenie uprawy i usuwania/wypala- nia pozostałości strona 161 Poprawa efektywności paliwowej (2) Wydobycie ropy naftowej i gazu ziemne- Przemysł chemiczny: udoskonalenie Transport: pojazdy lekkie (LDVS) – popra- go: zmiany behawioralne – usprawnie- systemów napędowych – zastosowanie wa wydajności silników spalinowych (ang. nia w konserwacji i systemach kontroli w nowych obiektach oraz modernizacja internal combustion engine, ICE) procesów istniejących o napędzie benzynowym, pakiet G1-G4 Przemysł rafineryjny i petrochemiczny: Transport i magazynowanie gazu ziemne- Transport: pojazdy średnie (ang. Me- zmiany behawioralne i proceduralne go: usprawnienia w planowaniu dium-Duty Vehicles, MDVS) – poprawa efektywności energetycznej, pakiet D4 Sektor cementowy: zastąpienie klinkieru Transport i magazynowanie gazu ziemne- innymi składnikami mineralnymi go: wymiana uszczelek w sprężarkach Transport: pojazdy średnie (MDVS), pakiet G1-G4 (redukcja oporu toczenia, poprawa Hutnictwo żelaza i stali: kogeneracja – Gospodarka odpadami: recykling nowych aerodynamiki, standardowe usprawnienia zastosowanie w nowych obiektach oraz odpadów silników spalinowych) modernizacja istniejących Eksploatacja budynków mieszkalnych: Transport: pojazdy lekkie – napęd: sprężo- Hutnictwo żelaza i stali: zastąpienie węgla modernizacja systemów HVAC – systemy ny gaz ziemny – zastosowanie w nowych obiektach oraz grzewcze opalane gazem/olejem modernizacja istniejących Transport: pojazdy lekkie (wysokoprężne) Hutnictwo żelaza i stali: redukcja wytopu – pojazdy hybrydowe Gospodarka odpadami: kompostowanie – zastosowanie w nowych obiektach oraz nowych odpadów modernizacja istniejących Transport: pojazdy lekkie (wysokoprężne) – pojazdy hybrydowe plug-in Górnictwo ropy naftowej i gazu ziemne- Biopaliwa pierwszej generacji go: poprawa efektywności energetycznej Transport: pojazdy lekkie (benzynow) – nowych obiektów Biopaliwa drugiej generacji pojazdy hybrydowe Przemysł chemiczny: przejście z węgla Gospodarka odpadami: bezpośrednie Transport: pojazdy lekkie (benzynowe) – i ropy naftowej na gaz i biomasę – za- wykorzystanie gazów wytwarzanych przez pojazdyhybrydowe plug-in stosowanie w nowych obiektach oraz wysypiska modernizacja istniejących Transport: pojazdy lekkie – napęd elek- tryczny Przemysł rafineryjny i petrochemiczny: usprawnienia w konserwacji i systemach kontroli procesów Transport i magazynowanie gazu ziemne- go: usprawnienia w konserwacji sprężarek METODY REDUKCJI EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH strona 162 W POLSCE WEDŁUG KATEGORII EKONOMICZNYCH Poprawa efektywności energetycznej Eksploatacja budynków mieszkalnych: Eksploatacja budynków mieszkalnych Eksploatacja budynków mieszkalnych: zintegrowany pakiet poprawy wydajności i komercyjnych: oświetlenie – wymiana programy termoizolacji energetycznej nowych budynków (popra- żarówek CFL (ang. compact fluorescent istniejących budynków, poziom 1-2 wa konstrukcji, izolacji, instalacja syste- lights) na LED (ang. light emitting diodes) mów HVAC o wysokiej wydajności) Eksploatacja budynków mieszkalnych: Eksploatacja budynków mieszkalnych modernizacja systemów HVAC – zamiana Eksploatacja budynków komercyjnych: za- i komercyjnych: oświetlenie – wymiana ogrzewania elektrycznego na ompy ciepła stosowanie urządzeń energooszczędnych zwykłych żarówek na LED modernizacja konserwacji systemów HVAC Eksploatacja budynków mieszkalnych: za- Eksploatacja budynków komercyjnych: Gospodarka odpadami: produkcja energii stosowanie urządzeń energooszczędnych oświetlenie – wymiana mało wydajnych elektrycznej z gazów wytwarzanych przez żarówek T12/T8 na żarówki T8/T5 wysypiska Hutnictwo żelaza i stali: odlew bezpośred- ni (ang. direct casting) – zastosowanie Eksploatacja budynków komercyjnych: Sektor cementowy: odzyskiwanie ciepła w nowych obiektach systemy kontroli oświetlenia (stateczniki z odpadów z funkcją ściemniania, czujników ruchu) Hutnictwo żelaza i stali: poprawa efek- – zastosowanie w nowych obiektach oraz Przemysł chemiczny: kogeneracja – tywności energetycznej I&II (ogólna) modernizacja istniejących zastosowanie w nowych obiektach oraz – usprawnienia w konserwacji, uspraw- modernizacja istniejących nienia przebiegu procesów, zastosowanie bardziej wydajnych maszyn Eksploatacja budynków mieszkalnych: podgrzewanie wody – wymiana podgrze- Przemysł rafineryjny i petrochemiczny: waczy gazowych i elektrycznych kogeneracja Przemysł rafineryjny i petrochemiczny: poprawa wydajności (odzyskiwanie ciepła z odpadów, wymiana bojlerów, podgrze- waczy, turbin i napędów) Uwaga: Aneks 10, dostępny na na stronie www.worldbank.org/pl/lowemissionseconomy, zawiera szczegółowe założenia dla każdej z metod redukcji emisji. Źródło: opracowanie techniczne McKinsey, Bank Światowy. strona 163 Załącznik 6. MODUŁ MIND I OPTYMALIZACJA STRUKTURY PRODUKCJI W ENERGETYCE MODUŁ MIND strona 164 I OPTYMALIZACJA STRUKTURY PRODUKCJI W ENERGETYCE Moduł MIND łączy informację uzyskaną z krzywej MicroMAC z modelem MEMO. Dla energetyki, optymalna kombinacja metod redukcji emisji jest wyznaczana endogenicznie. Optymalizacja zaczyna się od wyznaczenia celu redukcji emisji w energetyce – zakłada się około 50-procentową redukcję wielkości emisji CO2 w porównaniu do scenariusza bazowego w 2030 roku. Wartość bieżąca netto (NPV) jest liczona dla każdej nowej elektrowni. Następnie jest liczona dotacja rządo- wa, potrzebna do zrównania NPV danej elektrowni z jej poziomem dla tradycyjnej elektrowni węglowej. Jako optymalny zostaje wybrany najtańszy pakiet energetyczny przy danych ograniczeniach. Według modułu MIND struktura źródeł wytwarzania energii jest optymalna jeśli pozwala na minimalizację, z punktu wi- dzenia rządu, funkcji straty obejmującej: • dodatnie odchylenie redukcji emisji od zakładanego celu. Ponieważ z punktu widzenia rządu finansowanie redukcji emisji jest kosztowne, nie jest jego celem osiągnięcie większej redukcji niż jest to konieczne • wzrost kosztów dotacji w odniesieniu do scenariusza bazowego. Funkcja straty przyjmuje następującą postać: gdzie wCO2 i wkoszty są wagami odpowiednich elementów funkcji straty, a waga przypisana spełnieniu celu redukcji emisji jest znacznie wyższa niż ta dla kosztów redukcji. Przykładowo, relacja tych wag może wynosić 10:1, co wskazywałoby na determinację rządu spełnienia celu redukcji bez względu na koszty. Poszczególne scenariusze są wyznaczone albo jako przykłady alternatywnych strategii ograniczania emisji albo jako odchy- lenia od scenariusza optymalnego w określonym kierunku (analiza wrażliwości). W ten sposób w większości scenariuszy zmieniane są preferencje rządu odnośnie technologii wykorzystywanych do ograniczenia emisji. W celu ich oszacowania obliczyliśmy wartość bieżącą netto (NPV) wszystkich 17 analizowanych rodzajów elektrowni. W tych obliczeniach wyko- rzystywaliśmy dane z bazy mikroekonomicznych danych inżynierskich, która została pokrótce przedstawiona poniżej. W oryginalnym zbiorze danych dokonaliśmy pewnych zmian, mających na celu ich aktualizację i zapewnienie porówny- walności z danymi EUROSTATu. W szczególności, ustaliliśmy ceny gazu na znacznie niższym poziomie, zgodnie z rozwo- jem sytuacji na rynku spot gazu ziemnego w ostatnim czasie. Scenariusz optymalny, bazujący na historycznie wysokich cenach gazu jest zakwalifikowany jako osobny przypadek. Obok wyznaczonego scenariusza optymalnego, zakładającego niskie ceny gazu i służącego następnie jako scenariusz odniesienia (Rysunek 62), analizujemy również 12 scenariuszy alternatywnych, zakładających różne struktury wytwarzania energii (Tabela 21): scenariusz niskoemisyjny, spełniający cel w zakresie redukcji emisji CO2 wyznaczony przez UE na 2020 rok oraz zakładający ograniczenie wielkości emisji o 30% do 2030 roku (w porównaniu do 1990 roku); bardziej ambitny scenariusz niskoemisyjny, zakładający ograniczenie wielkości emisji o 30% do 2020 roku w UE; scenariusz „Działań opóź- nionych”, w którym gospodarka w następnych pięciu latach rozwija się zgodnie ze scenariuszem bazowym, a następnie rząd zobowiązuje się do realizacji scenariusza niskoemisyjnego; oraz kilka innych scenariuszy zakładających przyspieszenie wdrożenia technologii takich jak energia ze źródeł odnawialnych, CCS, energetyka jądrowa oraz gaz ziemny poprzez wzrost ich udziału w rynku o 20% w odniesieniu do scenariusza odniesienia. strona 165 W poniższych tabelach zaprezentowano krótki opis wybranych scenariuszy oraz porówanie ich charakterystyki ekono- micznej. Tabela 21. Model MEMO: analiza wrażliwości – 20-procentowe odchylenie od scenariusza optymalnego Zmiana 20% na Wiatr + Energia Słoneczna / Wiatr + Biomasa Scenariusz ten stanowi odmianę scenariusza Wiatr + Energia 100% Elektr. węglowa, tradycyjna słoneczna. Bardzo podobne cechy wykazuje także odmiana 90% scenariusza Wiatr + Biomasa. W obu scenariuszach, udziały Elektr. węglowe z tech. IGCC energii wytwarzanej ze źródeł odnawialnych powiększone są 80% o 20% w porównaniu do scenariusza optymalnego. Ponieważ Elektr. gazowa tradycyjna udziały energii słonecznej i biomasy w scenariuszu optymal- 70% nym wynoszą 0 (ponieważ są to rozwiązania bardzo drogie), Nowe elektr. gazowe z techn. scenariusze, w których energia wiatrowa jest połączona z jed- CCS i EOR 60% nym z nich są prawie identyczne. W rezultacie, podstawową różnicą między tym scenariuszem a scenariuszem optymal- 50% Energetyka jądrowa nym jest niewielki wzrost możliwości wytwarzania energii w lądowych elektrowniach wiatrowych. Aby to osiągnąć, 40% Małe elektr. wodne naruszone zostało jedno z ograniczeń, ponieważ w scenarius- zu optymalnym wykorzystywane są pełne moce produkcyjne 30% Zakłady energetyki elektrowni wiatrowych, które są stosunkowo tanie i nie geotermalnej zanieczyszczają środowiska. Z tego względu ten scenariusz 20% Lądowe elektr. wiatrowe nie jest w pełni porównywalny z (ograniczonym) scenariuszem optymalnym, ale mimo to może służyc jako ilustracja wpływu 10% Elektr. specj. się w spalaniu wzrostu wytwarzania energii ze źródeł odnawialnych. biomasy 0% 2015 2020 2025 2030 Zmiana 20% na Energetykę jądrową Scenariusz ten stanowi odmianę scenariusza podstawowego. 100% Elektr. węglowa, tradycyjna W tym scenariuszu poluźniamy górne ograniczenie dotyczące mocy wytwórczych nowych elektrowni jądrowych, zakładając, 90% że udział energetyki jądrowej w strukturze źródeł wytwarza- Elektr. węglowe z tech. IGCC nia energii będzie o 20% wyższy niż w scenariuszu podsta- 80% wowym. Elektr. gazowa tradycyjna 70% Nowe elektr. gazowe z 60% techn. CCS i EOR Energetyka jądrowa 50% 40% Małe elektr. wodne 30% Zakłady energetyki geotermalnej 20% Lądowe elektr. wiatrowe 10% Elektr. specj. się w spalaniu biomasy 0% 2015 2020 2025 2030 MODUŁ MIND strona 166 I OPTYMALIZACJA STRUKTURY PRODUKCJI W ENERGETYCE Zmiana 20% na CCS W scenariuszu tym, podobnie jak w innych scenariuszach 100% analizy wrażliwości, zakładamy odchylenie o 20% od podsta- Elektr. węglowa, tradycyjna wowej (optymalnej) struktury wytwarzania energii na rzecz 90% elektrowni wykorzystujących technologię CCS. Z tej zmiany Elektr. węglowe z tech. IGCC wynika, że niewielki wzrost wielkości energii wytwarzanej 80% z udziałem technologii CCS prowadzi do wzrostu średniego Elektr. gazowa tradycyjna kosztu ponoszonego przez rząd do 2 845 milionów złotych, 70% przy zapewnieniu redukcji emisji CO2 na poziomie 49,77%. Nowe elektr. gazowe z techn. Wartości te są jedynie nieznacznie różne od tych uzyskanych 60% CCS i EOR w scenariuszu optymalnym. Wynika to z niskiego udziału Energetyka jądrowa początkowego – technologia CCS jest praktycznie nie wyko- 50% rzystywana w scenariuszu optymalnym. Małe elektr. wodne 40% 30% Zakłady energetyki geotermalnej 20% Lądowe elektr. wiatrowe 10% Elektr. specj. się w spalaniu biomasy 0% 2015 2020 2025 2030 Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modułu MIND. Jeśli nie weźmiemy pod uwagę scenariuszy wykorzystywanych w analizie wrażliwości, jedynie scenariusz braku ograniczeń w wykorzystaniu gazu okaże się lepszy niż scenariusz optymalny (odniesienia). Nie pozwala on jednak osiągnąć zakła- danego poziomu redukcji emisji CO2 zarówno w 2020, jak i 2030 roku, i z tego względu nie spełnia jednego a ważnych kryteriów. W 2030 roku scenariusze zmiana 20% na Wiatr+Biomasa oraz zmiana 20% na Wiatr + Energia słoneczna również są nieco lepsze niż scenariusz odniesienia, ponieważ wymagają niższych rządowych dotacji i inwestycji. W tym przypadku istniejace ograniczenia technologiczne również zostają uchylone (Tabela 22). strona 167 Tabela 22. Skutki makroekonomiczne alternatywnych pakietów w energetyce Wzrost PKB (% w por. do sc. baz.) Maro MAC (wzrost PKB % / redukcja %) Domkn. Scenariusz 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 Podst. (optymalny, niska cena gazu) -0.15 -1.68 -1.31 -0.95 -0.04 -0.16 -0.08 -0.05 Wiatr + Energia słoneczna -2.33 -3.66 -4.73 -3.42 -0.61 -0.37 -0.29 -0.17 Spożycie publiczne Wiatr + Biomasa -1.91 -5.03 -2.94 -2.43 -0.94 -0.58 -0.19 -0.14 Gaz 0.03 -0.45 -0.93 -0.13 0.01 -0.07 -0.07 -0.01 CCS -0.89 -3.53 -3.16 -2.52 -0.41 -0.39 -0.20 -0.13 Energia jądrowa 0.09 -2.07 -1.58 -1.37 0.05 -0.25 -0.10 -0.07 Działania opóźnione 0.12 -0.92 -1.91 -4.19 2.01 -0.36 -0.40 -0.30 Ministerstwo Gospodarki -1.16 -1.78 -6.15 -2.78 -0.31 -0.18 -0.34 -0.13 Wysoka cena gazu (optymalny) -0.50 -2.08 -1.91 -1.29 -0.15 -0.20 -0.11 -0.06 Domkn. Scenariusz 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 Podst. (optymalny, niska cena gazu) -0.06 -1.23 -0.89 -0.71 -0.02 -0.12 -0.06 -0.04 Wiatr + Energia słoneczna -1.63 -2.53 -3.37 -2.42 -0.42 -0.26 -0.21 -0.12 Transfery socjalne Wiatr + Biomasa -1.20 -3.34 -1.54 -1.79 -0.58 -0.38 -0.10 -0.10 Gaz 0.10 -0.26 -0.58 -0.02 0.04 -0.04 -0.05 0.00 CCS -0.75 -2.19 -1.91 -1.82 -0.34 -0.24 -0.12 -0.10 Energia jądrowa 0.10 -1.63 -0.99 -1.06 0.06 -0.20 -0.06 -0.05 Działania opóźnione 0.13 -0.72 -1.44 -3.18 1.77 -0.28 -0.30 -0.23 Ministerstwo Gospodarki -0.68 -1.14 -4.55 -1.86 -0.18 -0.12 -0.25 -0.09 Wysoka cena gazu (optymalny) -0.37 -1.54 -1.33 -1.00 -0.11 -0.15 -0.08 -0.05 Domkn. Scenariusz 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 Podst. (optymalny, niska cena gazu) -0.14 -1.13 -0.78 -0.73 -0.04 -0.11 -0.05 -0.04 Wiatr + Energia słoneczna -1.63 -2.56 -3.14 -2.55 -0.40 -0.25 -0.19 -0.13 Wiatr + Biomasa -1.20 -3.13 -1.66 -1.94 -0.52 -0.34 -0.11 -0.11 Gaz 0.07 -0.29 -0.39 -0.07 0.03 -0.04 -0.03 0.00 VAT CCS -0.87 -1.98 -1.91 -1.99 -0.37 -0.21 -0.12 -0.10 Energia jądrowa -0.02 -1.54 -0.90 -1.12 -0.01 -0.18 -0.06 -0.06 Działania opóźnione 0.06 -0.75 -1.37 -3.12 0.56 -0.28 -0.28 -0.22 Ministerstwo Gospodarki -0.70 -1.16 -3.90 -2.12 -0.18 -0.12 -0.21 -0.10 Wysoka cena gazu (optymalny) -0.45 -1.49 -1.19 -1.08 -0.13 -0.14 -0.07 -0.05 Domkn. Scenariusz 2015 2020 2025 2030 2015 2020 2025 2030 Podst. (optymalny, niska cena gazu) -0.16 -1.33 -0.92 -0.89 -0.05 -0.12 -0.06 -0.04 Wiatr + Energia słoneczna -1.81 -2.98 -3.77 -2.92 -0.40 -0.28 -0.22 -0.14 Wiatr + Biomasa -1.43 -4.31 -1.98 -2.25 -0.51 -0.42 -0.13 -0.12 Gaz 0.03 -0.37 -0.54 -0.19 0.01 -0.06 -0.04 -0.01 PIT CCS -0.69 -2.64 -2.37 -2.34 -0.27 -0.27 -0.14 -0.12 Energia jądrowa 0.06 -1.80 -1.07 -1.34 0.03 -0.21 -0.07 -0.07 Działania opóźnione 0.08 -0.81 -1.44 -3.56 0.58 -0.29 -0.28 -0.25 Ministerstwo Gospodarki -0.89 -1.37 -5.12 -2.43 -0.22 -0.14 -0.27 -0.11 Wysoka cena gazu (optymalny) -0.45 -1.66 -1.40 -1.27 -0.13 -0.15 -0.08 -0.06 Źródło: opracowanie techniczne IBS, symulacje modułu MIND. BIBLIOGRAFIA strona 170 BIBLIOGRAFIA Techniczne opracowania robocze (udostępniane na życzenie) Opracowanie techniczne McKinsey: McKinsey & Company (2009), Assessment of Greenhouse Gas Emissions Abatement Potential in Poland by 2030, Poland (December), http://www.mckinsey.com/clientservice/sustainability/pdf/greenhouse_gas_abatement_potential.pdf Opracowanie techniczne Loch Alpine: Boeringer, C. (2010), Economic Impact of CO2 Mitigation Strategies for Poland: CGE Modeling and Capacity Building, Loch Alpine Economics, Ann Arbor, June 13. Opracowanie techniczne IBS: Bukowski, M., and P. Kowal (2010), Modelling the Transition to a Low Carbon Economy with a Large Scale DSGE Model of Poland, IBS [Institute for Structural Research], Warsaw, May. Opracowanie techniczne dla sektora transportu: Rogers, John Allen, ECORYS Nederland BV, Christine Fallert Kessides, and Marcel Ionescu-Herioiu (2010), Mitigation of Greenhouse Gas Emissions from Poland’s Transport Sector, World Bank, Washington, DC, May. Pozostałe źródła Auerswald, P., and L. Branscomb (2003), “Valleys of Death and Darwinian Seas: Financing the Invention to Innovation Transition in the United States,” Journal of Technology Transfer (28:227). Avato, Patrick, and Jonathan Coony (2008), “Accelerating clean energy technology research, development, and deployment: lessons from non-energy sectors,” World Bank working paper no. 138, Washington DC. Badri, N. G., and T. L. Walmsley, eds. (2008), Global Trade, Assistance and Production: The GTAP 7 Data Base, Center for Global Trade Analysis, Purdue University. Böhringer, C., A. Löschel, U. Moslener, and T.F. Rutherford (2009), “EU Climate Policy Up to 2020: An Economic Impact Assessment,” Energy Economics (31: 295–305). Committee on Climate Change (2008), Building a Low-carbon Economy - the UK’s Contribution to Tackling Climate Change, The First Report of the Committee on Climate Change, December, http://www.theccc.org.uk/reports/building-a-low-carbon-economy. Council of European Union (2008), 17215/08, Energy and climate change - Elements of the final compromise, Brussels, 12 December. EIA (2009), International Energy Outlook, Energy Information Administration, United States Department of Energy, http://www.eia.doe.gov/oiaf/ieo/. European Commission (2008), European Energy and Transport: Trends to 2030—2007 update, Directorate General for Energy and Transport, http://ec.europa.eu/dgs/energy_transport/Figures/trends_2030_update_2007/energy_transport_trends_2030_update_ 2007_en.pdf European Commission (2009), Regional challenges in the perspective of 2020: Regional disparities and future challenges, Background paper on climate change, Report to the Directorate-General for Regional Policy, April. European Commission (2010), Unlocking Europe’s potential in clean innovation and growth: analysis of options to move beyond 20%, Brussels. European Union (2008), The Climate Action and Renewable Energy Package: Europe’s Climate Change Opportunity. strona 171 Fay, Marianne, Rachel I. Block, and Jane Ebinger, eds. (2010), Adapting to Climate Change in Eastern Europe and Central Asia, Office of the Chief Economist, Europe and Central Asia Region, World Bank, Washington DC. Fischer, C. (2006), How can renewable portfolio standards lower electricity prices? RFF Discussion Paper 06-20-REV, Resources for the Future, Washington DC. Government of Poland (2009), Poland 2030: Development Challenges, Board of Strategic Advisers to the Prime Minister, May. IBS (2008) "Assessing Effects of Joining Common Currency Area with Large-Scale DSGE model: A Case of Poland", IBS Working Paper #3/2008, Institute for Structural Research, Warsaw, http://ibs.org.pl/publikacja/Effects_of_Joining_Common_Currency. IPCC ( 2007), Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and A. Reisinger (eds.)]. Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva, Switzerland. Jacoby, H.D., and A.D. Ellerman (2002), The Safety Valve and Climate Policy, Report No. 83, MIT Joint Program on the Science and Policy of Global Change. Johnson, Todd M., Feng Liu, Claudio Alatorre, and Zayre Romo, eds., (2008), Mexico Low-Carbon Study, World Bank (December). Kaya, Yoichi, and Keichi Yokobori, eds. (1997), Environment, Energy, and Economy: Strategies for Sustainability (Tokyo: United Na- tions University Press). Ministry of Economy (2009), Energy Policy of Poland until 2030, Appendix to Resolution no. 202/2009 of the Council of Ministers, Government of Poland (10 November). Nordhaus, W. (1997), “Discounting in economics and climate change,” Climatic Change (37, 315–328). Okagawa, A., and K. Ban (2008), “Estimation of Substitution Elasticities for CGE Models,” mimeo, Osaka University, April 2008, http://www.esri.go.jp/jp/workshop/080225/03_report5_Okagawa.pdf Pope, J., and A.D. Owen (2009), “Emission trading schemes: potential revenue effects, compliance costs and overall tax policy issues,” Energy Policy (37, 4595–4603). Republic of Poland (2006), Fourth National Communication under the United Nations Framework Convention on Climate Change (Warsaw). Smol, E. (2010), Metodyka wraz z Przykładowym Obliczeniem „Limitu” Krajowej Emisji Gazów Cieplarnianych dla Polski na lata 2013- 2020 (Dyrektywa EU ETS i Decyzja NON-ETS) [Methodology and calculation of country’s GHG emissions limit for Poland 2013-2020], KASHUE-KOBiZE [National Administration of the Emissions Trading Scheme- National Center for Emission Balancing and Management]. US National Academy of Sciences (2008), Understanding and Responding to Climate Change, Washington D.C., National Academy Press. Weitzman, Martin L., (1974), “Prices vs. Quantities,” Review of Economic Studies (XLI, 477-91, October). World Bank (2009), World Development Report 2010: Development and Climate Change, Washington DC. World Bank (2010), Lights Out? The Outlook for Energy in Eastern Europe and the Former Soviet Union, Europe and Central Asia Region, Washington DC. Rysunki Podsumowanie. Rysunek 1. Struktura źródeł wytwarzania energii elektrycznej w 2007 roku 7 Podsumowanie. Rysunek 2. Energochłonność gospodarki UE i Polski 8 Podsumowanie. Rysunek 3. Cele na 2020 rok dla Polski i całej UE, sektory ETS i spoza ETS 9 Podsumowanie. Rysunek 4. Pakiet modeli do analizy niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego w Polsce 10 Podsumowanie. Rysunek 5. Wielkość emisji gazów cieplarnianych w Polsce, w 2005 roku i według scenariuszy bazowych na 2020 rok 11 Podsumowanie. Rysunek 6. Zmiana wielkości emisji gazów cieplarnianych, według scenariuszy bazowych na 2020 rok w odniesieniu 11 do 2005 roku Podsumowanie. Rysunek 7. Krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MicroMAC) dla Polski w 2030 roku 12 Podsumowanie. Rysunek 8. Wpływ pakietu rozwiązań niskoemisyjnych na prognozowany PKB 14 Podsumowanie. Rysunek 9. Wpływ pakietu rozwiązań niskoemisyjnych na PKB według kategorii 15 Podsumowanie. Rysunek 10. Krzywa makroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MacroMAC) w 2030 roku 16 Podsumowanie. Rysunek 11. Pakiet „3x20” UE: ceny uprawnień do emisji i wpływ na gospodarkę 17 Podsumowanie. Rysunek 12. Obecna i prognozowana struktura źródeł wytwarzania energii elektrycznej w Polsce, w 2020 i 2030 roku 19 Podsumowanie. Rysunek 13. Prognozy wielkości emisji CO2e w transporcie drogowym w różnych scenariuszach w ramach modelu 20 TREMOVE Plus Rysunek 1. Roczna wielkość emisji gazów cieplarnianych na świecie 25 Rysunek 2. Najwięksi emitenci gazów cieplarnianych w skali świata w 2005 roku, w % 30 Rysunek 3. Wielkość emisji CO2 na jednostkę zużytej energii, Polska i UE 31 Rysunek 4. Energochłonność produkcji w 2007 roku (toe/mln euro) 31 Rysunek 5. Wielkość emisji CO2 w krajach Europy Centralnej i Wschodniej oraz Azji Centralnej w 2005 roku 31 Rysunek 6. Wzrost gospodarczy i wielkość emisji gazów cieplarnianych w Polsce w latach 1988-2008 32 Rysunek 7. Emisja gazów cieplarnianych ze względu na rodzaj gazu w 2007 roku 33 Rysunek 8. Emisja gazów cieplarnianych według sektorów w 2007 roku 33 Rysunek 9. Struktura zużycia energii według paliw w 2007 roku 33 Rysunek 10. Struktura wytwarzania energii elektrycznej według paliw w 2007 roku 33 Rysunek 11. Energochłonność gospodarki UE i Polski, w toe/milion euro 34 Rysunek 12. Zmiana wielkości emisji gazów cieplarnianych według najważniejszych sektorów w latach 1988-2006, w % 35 Rysunek 13. Emisja gazów cieplarnianych w Polsce i w UE według sektorów ETS i spoza ETS w 2005 roku, w % 40 Rysunek 14. Cele w zakresie redukcji emisji gazów cieplarnianych w ramach Pakietu „3x20” UE 41 Rysunek 15. Cele na 2020 rok dla Polski i UE, sektory ETS i spoza ETS, w MtCO2e oraz % w stosunku do poziomów z 2005 roku 42 Rysunek 16. Utrata efektywności na rynku emisji 44 Rysunek 17. Historyczna wielkość emisji gazów cieplarnianych w Polsce oraz (hipotetyczny) cel dla Polski na 2020 rok 45 Rysunek 18. Udział energii ze źródeł odnawialnych w końcowym zużyciu energii 45 Rysunek 19. Udział energii ze źródeł odnawialnych w krajowym zużyciu energii brutto w 2007 roku 45 Rysunek 20. Pakiet modeli do analizy niskoemisyjnego wzrostu gospodarczego w Polsce. 50 Rysunek 21. Podstawowe czynniki wzrostu emisji gazów cieplarnianych 56 Rysunek 22. Wzrost wielkości emisji gazów cieplarnianych i wzrost PKB w 2008 roku w Europie Środkowej i Wschodniej 57 Rysunek 23. Wzrost emisji w scenariuszu bazowym krzywej MicroMAC 59 Rysunek 24. Prognozy scenariusza bazowego modelu MEMO dla Polski, 2006 = 1 60 Rysunek 25. Struktura wartości dodanej według sektorów w scenariuszu bazowym modelu MEMO w latach 2005-2030, w % 60 Rysunek 26. Wielkość emisji gazów cieplarnianych oraz prognozy scenariusza bazowego modelu MEMO dla lat 2020 i 2030 61 Rysunek 27. Porównanie prognoz emisji w całej gospodarce w scenariuszach bazowych w latach 2020-2030 63 Rysunek 28. Emisje gazów cieplarnianych w Polsce w latach 2005 i 2020, w MtCO2e i w % 64 Rysunek 29. Krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MicroMAC) dla Polski w 2030 roku 67 Rysunek 30. Krzywa MicroMAC: potencjał redukcji emisji w Polsce w 2030 roku w poszczególnych kategoriach 69 Rysunek 31. Krzywa MicroMAC: wielkość inwestycji i oszczędności w kosztach operacyjnych w latach 2010-2030 70 Rysunek 32. Emisje gazów cieplarnianych w Polsce oraz scenariusz niskoemisyjny modelu MEMO 75 Rysunek 33. Redukcja emisji według kategorii 78 Rysunek 34. Wpływ pakietu rozwiązań niskoemisyjnych na PKB według kategorii 79 Rysunek 35. Model MEMO: krzywa makroekonomicznego kosztu redukcji emisji (MacroAC) 81 Rysunek 36. Krzywa makroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MacroMAC) 83 Rysunek 37. Scenariusz „Główny”: wielkość emisji CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku 92 Rysunek 38. Scenariusz „Główny”: ceny uprawnień do emisji 92 Rysunek 39. Scenariusz „Główny”: wskaźniki makroekonomiczne w Polsce i UE 92 Rysunek 40. Scenariusze przewidujące „elastyczność co do miejsca”: wielkość emisji CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku 94 Rysunek 41. Scenariusze przewidujące „elastyczność co do miejsca”: ceny uprawnień do emisji 94 Rysunek 42. Scenariusze przewidujące „elastyczność co do miejsca”: wskaźniki makroekonomiczne w Polsce i UE 94 Rysunek 43. Scenariusz „Celu OZE”: wielkość emisji CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku 95 Rysunek 44. Scenariusz „Celu OZE”: ceny uprawnień do emisji 95 Rysunek 45. Scenariusz „Celu OZE”: wskaźniki makroekonomiczne w Polsce i UE 95 Rysunek 46. Scenariusz „Subsydia płacowe”: wielkość emisji CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku 97 Rysunek 47. Scenariusz „Subsydia płacowe”: ceny uprawnień do emisji 97 Rysunek 48. Scenariusz „Subsydia płacowe”: wskaźniki makroekonomiczne w Polsce i UE 97 Rysunek 49. Model ROCA: struktura źródeł wytwarzania energii elektrycznej, w % 98 Rysunek 50. Scenariusze uwzględniające ograniczenia technologiczne: emisja CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku Rysunek 51. Scenariusze uwzględniające ograniczenia technologiczne: ceny uprawnień do emisji 99 Rysunek 52. Scenariusze uwzględniające ograniczenia technologiczne: wskaźniki makroekonomiczne w Polsce i UE 99 Rysunek 53. Scenariusze ryzyka utraty konkurencyjności: emisja CO2, zmiana % w odniesieniu do 2005 roku 99 Rysunek 54. Scenariusze ryzyka utraty konkurencyjności: ceny uprawnień do emisji 100 Rysunek 55. Scenariusze ryzyka utraty konkurencyjności: wskaźniki makroekonomiczne w Polsce i UE 100 Rysunek 56. Scenariusze top-down wytwarzania energii oraz efektów handlu międzynarodowego: emisja CO2, zmiana % 101 w odniesieniu do 2005 roku Rysunek 57. Scenariusze top-down wytwarzania energii oraz efektów handlu międzynarodowego: ceny uprawnień do emisji 102 Rysunek 58. Scenariusze top-down wytwarzania energii oraz efektów handlu międzynarodowego: wskaźniki makroekonomiczne 102 w Polsce i UE Rysunek 59. Krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MicroMAC) dla niskoemisyjnych inwestycji 107 w sektorze energetycznym Rysunek 60. Obecna i prognozowana struktura źródeł wytwarzania energii elektrycznej w Polsce, w 2020 i 2030 roku 109 Rysunek 61. Model ROCA: struktura źródeł wytwarzania energii elektrycznej, w % 110 Rysunek 62. Model MEMO: scenariusz optymalnej struktury źródeł wytwarzania energii 111 Rysunek 63. Porównanie różnych scenariuszy inwestycyjnych w energetyce 112 Rysunek 64. Średni roczny koszt inwestycji oraz elastyczność PKB względem jednostkowej redukcji emisji w 2030 roku 113 Rysunek 65. Pożądana redukcja emisji w sektorze energetycznym oraz wielkość koniecznej dotacji do nakładów kapitałowych 113 Rysunek 66. Krzywa mikroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MicroMAC) dla metod poprawy efektywności 117 energetycznej Rysunek 67. Krzywa makroekonomicznego krańcowego kosztu redukcji emisji (MacroMAC) dla metod poprawy efektywności 118 energetycznej i paliwowej Rysunek 68. Struktura emisji CO2w transporcie w Polsce według środków transportu, w 2006 roku 123 Rysunek 69. Emisje gazów cieplarnianych w scenariuszu bazowym modelu TREMOVE Plus dla transportu drogowego w Polsce, 127 1990-2030 Rysunek 70. Prognozy emisji w transporcie drogowym w różnych scenariuszach w ramach modelu TREMOVE Plus 130 Rysunek 71. Struktura gospodarki w modelu MEMO 139 Rysunek 72. Struktura produkcji w modelu MEMO 141 Rysunek 73. Schemat modelu ROCA 144 Rysunek 74. Kalibracja do egzogenicznej prognozy wielkości emisji 148 Rysunek 75. Procedura estymacji scenariusza bazowego w modelu MEMO 150 Rysunek 76. Prognoza energochłonności w 11 sektorach polskiej gospodarki w scenariuszu bazowym modelu MEMO (EU21 = 1) 152 Rysunek 77. Prognoza emisji w Polsce w scenariuszu bazowym modelu MEMO (EU21 = 1) 153 Tabele Tabela 1. Emisja gazów cieplarnianych w Polsce w latach 1988, 2000 i 2008 32 Tabela 2. Regulacje w ramach pakietu „3x20” – podział na sektory 40 Tabela 3. Nominalne i faktyczne cele w zakresie redukcji emisji do 2020 roku dla Polski i UE, w % 62 Tabela 4. Makroekonomiczne i fiskalne skutki wdrożenia pakietu metod redukcji emisji gazów cieplarnianych, 76 odchylenie od scenariusza bazowego w % Tabela 5. Makroekonomiczne skutki pakietu metod redukcji emisji gazów cieplarnianych, odchylenie od scenariusza bazowego w % 77 Tabela 6. Redukcja emisji według kategorii, wielkość redukcji w odniesieniu do scenariusza bazowego w % 77 Tabela 7. Wpływ na PKB według kategorii, odchylenie realnego PKB od poziomu w scenariuszu bazowym, w % 79 Tabela 8. Podsumowanie założeń scenariuszy modelu ROCA 88 Tabela 9. Model ROCA: oddziaływanie na gospodarkę poszczególnych scenariuszy ograniczania emisji 90 Tabela 10. Podstawowe cechy technologii sektora energetycznego dostępnych w Polsce do 2030 roku 108 Tabela 11. Charakterystyka ekonomiczna inwestycji w energetyce 111 Tabela 12. Makroekonomiczne skutki w scenariuszu optymalnej struktury źródeł wytwarzania energii: analiza wrażliwości 114 Tabela 13. Działania UE w zakresie polityki zrównoważonego rozwoju transportu 124 Tabela 14. Przegląd wskaźników dotyczących floty pojazdów i mobilności, scenariusz bazowy 124 Tabela 15. Scenariusz bazowy modelu TREMOVE Plus wielkości emisji CO2 w transporcie drogowym w Polsce, w latach 1995-2030 126 Tabela 16. Lista instrumentów w ramach scenariuszy niskoemisyjnych modelu TREMOVE Plus 128 Tabela 17. Redukcja emisji według działań w scenariuszu „Zapobiegawczym” modelu TREMOVE Plus, w MtCO2e 129 Tabela 18. Redukcja emisji według działań w scenariuszu „Proaktywnym” modelu TREMOVE Plus, w MtCO2e 129 Tabela 19. Sektory i regiony w modelu 146 Tabela 20. Oszacowanie tempa konwergencji w scenariuszu bazowym modelu MEMO dla 21 krajów UE w latach 1996-2006 151 Tabela 21. Model MEMO: analiza wrażliwości – 20-procentowe odchylenie od scenariusza optymalnego Tabela 22. Skutki makroekonomiczne alternatywnych pakietów w energetyce 167 Ramki Ramka 1. Czwarty Raport Międzyrządowego Zespołu do spraw Zmian Klimatu (IPCC) 25 Ramka 2. Protokół z Kioto do Ramowej Konwencji Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu 38 Ramka 3. Nadmierne koszty wynikające z segmentacji rynku emisji 44 Ramka 4. Prognozy wzrostu gospodarczego w Polsce a światowy kryzys finansowy 57 Ramka 5. Mechanizm oddziaływania metod redukcji emisji z analizy sektorowej (bottom-up) 73 w modelu makroekonomicznym (top-down) Ramka 6. Formy finansowania publicznego lub sposoby „domknięcia” modelu MEMO 74 Ramka 7. Wpływ miejskiego transportu i planowania przestrzennego w Polsce na wielkość emisji 131 Skład: JURCZYK DESIGN. www.jurczykdesign.com Tłumaczenie: Paulina Hołda Raport stawia pytanie, w jaki sposób Polska moČe przejĊþ do gospodarki o charakterze niskoemisyjnym z równie wielkim powodzeniem, jak podczas transformacji do gospodarki wolnorynkowej w latach 90-tych. W obliczu obowiĉzujĉcej juČ polityki UE w dziedzinie zmian klimatu, Polska musi siď zmierzyþ z istotnymi wyzwaniami. Jakie bďdĉ skutki dla Polski wdroČenia pakietu energetyczno- klimatycznego UE do roku 2020? Czy Polska moČe podjĉþ siď bardziej ambitnych celów redukcji emisji gazów cieplarnianych w perspektywie 2030 roku i dalszej? Jakie technologie redukcji emisji sĉ dostďpne i jakie sĉ koszty ich zastosowania? Czy naleČy siď liczyþ z istotnym spowolnieniem wzrostu gospodarczego i spadkiem zatrudnienia? Kwestie te podjďto w raporcie, który, poprzez poãĉczenie analizy inČynierskiej bottom-up z modelowaniem makroekonomicznym top-down, wprowadza nowatorskie podejĊcie w ramach przygotowywanych przez Bank Ćwiatowy raportów na temat niskoemisyjnej gospodarki. Raport i zwiĉzane z nim materiaãy sĉ dostďpne na stronie: www.worldbank.org/pl/lowemissionseconomy