供应链之家

碳边境调节机制及国际贸易环境变化对可再生能源发展的影响及政策机制研究

近期,欧盟正式通过碳边境调节机制(CBAM),运用贸易政策工具打压中国清洁能源产品。碳边境调节机制及各类型国际贸易规则形成实际上的国际贸易“碳壁垒”,对我国产品的碳排放提出越来越高的要求。在此背景下,亟须完善我国可再生能源发电相关政策机制,将可再生能源发展政策从偏重“发展端”转变至“发展端”+“消费端”并重,完善一机制、一方法(可再生能源消费认证机制,以此为基础的考虑可再生能源消费的碳核算方法),推动形成国际互认,以可再生能源的高质量发展提升我国综合国际竞争力。

(来源:中国电力 作者:国网能源院)

本课题首先分析了碳边境调节机制、国际贸易环境变化对可再生能源发展的影响,进而在可再生能源消费认定方面、考虑可再生能源消费的碳核算方法方面开展了相关研究,并提出立法建议。具体如下:

碳边境调节机制是欧盟“Fit for 55”减排计划(到2030年,欧盟温室气体排放量将比1990年基准至少降低55%)的关键措施之一,也是欧盟碳市场建设发展的重要组成部分,旨在解决欧盟内外企业碳排放成本不对称造成的碳泄漏风险。

总体看,短期内CBAM对我国可再生能源发展影响不大。欧盟是我国第二大贸易伙伴,2022年我国对欧盟出口总额为5374亿欧元,CBAM覆盖产品出口额为235亿欧元,占对欧盟出口总额的4.4%,影响规模总体可控。分行业看,主要影响钢铁、铝行业,长期看对铝业冲击显著。2022年,CBAM覆盖的钢铁产品对欧盟出口额为183亿欧元、铝为46亿欧元、化肥为4.5亿欧元,水泥和氢较少,电力无出口,钢铁和铝受影响最大。但是钢铁和铝初期仅考虑直接排放,因此短期内对绿电的需求不大。

未来购买绿电可能成为外向企业降低CBAM费用的有效途径,在一定程度促进绿电消费和绿电交易需求增长。CBAM将特定条件下的间接排放纳入征收范畴,即包含外购电力的间接碳排放,主要采用排放因子法,由用电量乘以电力排放因子,采用出口国的排放因子或欧盟的排放因子作为默认值。CBAM还明确,生产企业通过PPA购买绿色电量,或与绿色电力发电源直连,可按实际排放量进行核算,意味着欧盟有条件认可绿电。目前我国度电碳排放量约为欧盟的两倍,企业购买绿电若能获得欧盟的认可,既能减少间接排放量,因国内绿电价格远低于欧盟碳市场价格,也将大大降低企业税费。铝产品如果未来纳入间接排放,按绿电环境溢价5分/度和吨铝用电12000度测算,CBAM成本将从8375元/吨降到1248元/吨。

CBAM实施对我国建立同国际接轨的绿电绿证认证体系提出紧迫要求。我国已于2021年在全国范围内开展绿色电力交易,2022年推动电力交易机构开展绿证交易,交易规模持续扩大。从交易规模和外向企业反馈来看,绿电交易是更受认可的绿色消费方式。欧盟CBAM认可的也是长期购电协议(PPA)方式。国内绿证的国际认可度还不高,主要原因是尚未建立起绿证签发、转让到注销完整过程追踪体系,在唯一性、追溯性等方面面临质疑。为推动绿电国际认证,公司积极推进相关国际标准制定,到目前为止,由北京电力交易中心组织立项的电气电子工程师学会标准化协会(IEEE)《基于区块链的绿电标识应用标准》(IEEE P3224)已获批发布。

近年来,可再生能源国际贸易政策快速发展。欧美运用贸易政策工具打压中国清洁能源产品,其中包括欧盟对中国电动汽车启动反补贴调查、欧盟考虑对中国风电机组进行反补贴调查、美国考虑提升对中国电动汽车等产品关税。碳足迹认证形成新贸易壁垒,其中法国、韩国对光伏产品碳足迹认证提出新要求,欧盟《电池法》要求“电池护照”。发达国家鼓励可再生能源产业回流,其中包括欧盟推出“绿色协议产业计划”、美国通过《通胀削减法案》。

碳足迹认证方面的要求将促使中国企业完善可再生能源消费相关评估认证体系。随着各国碳足迹新规落地,跨国公司要求供应链企业提供碳足迹证明的现象日益普遍。2023年11月,国家发展改革委等五部委已发布《关于加快建立产品碳足迹管理体系的意见》,不少地区也开始规划实施碳足迹评价体系建设。但目前仍面临真实数据获取难、方法论不健全、数据库不完善、国际互认程度低的难题。国际贸易形势的变化,将促使我国政府和企业加速建设符合国情实际的产品碳足迹管理认证体系,完善有关规则和标准,拓展和丰富应用场景,更好推动低碳转型。不过,建设认证体系、开展例行评估,以及适应各不相同、难以互通的认证体系,也将提升我国企业的出口成本。

可再生能源产品贸易相关国际壁垒将逐渐抬升。近年来各主要经济体对可再生能源产业发展的重视程度不断提升,频繁运用贸易政策促进国内产业发展,对抗中国企业竞争优势。从行业上看,贸易保护措施从原先的以光伏产业为主向新能源汽车、锂电池、风机等不断扩散;从地域上看,继欧美发达国家之后,一些发展中国家也开始提升贸易壁垒;从工具上来看,既有反补贴税、反倾销税等传统的工具,也有碳足迹认证等新型工具。在世贸组织多边争端解决机制陷入瘫痪、各类保护主义措施几近“畅通无阻”的背景下,贸易壁垒“易升难降”,贸易争端频繁发生将成为可再生能源装备国际贸易的常态,中国企业装备出口的阻力仍将逐渐提升。

较高的贸易壁垒将推动装备产业链外移。目前可再生能源产业链的外移以光伏、锂电池、电动汽车等“新三样”为主,共同点是中国全产业链优势明显,产业集中度高,不少国家已加高贸易壁垒以保护本国产业。装备制造产业链的外移以下游成本较敏感的制造和组装环节为主,主要有两种途径:一种是成本导向型,即产能向东南亚等人力成本低廉、经济外向度高、政府对经济产业发展支持意愿较强的地区转移,建设面向世界市场的出口枢纽。二是市场导向型,即产能向欧美发达国家等贸易壁垒较高、单纯产品出口方式难以打入的地区转移,主要满足本地需求。

本课题主要结论如下:

(1)可再生能源消费认定方面

1)完善电力市场和绿电交易方面。一是可再生能源放开参与市场的总体比例不高,难以满足用户主动消费可再生能源需求。解决方案:出台可再生能源放开参与市场的顶层设计政策,推动可再生能源参与电力市场。二是国内绿电交易是否能被认定为国际贸易中认可的PPA、以及在碳排放核算中扣减尚存在一定不确定性。解决方案:进一步完善绿电交易机制,提升国际认可度,实现在国际贸易碳排放核算中扣减。三是我国部分地区用户购买绿电渠道不畅通,需进一步完善相关绿电交易机制。解决方案:加快完善可再生能源跨省跨区交易机制,释放可再生能源大范围优化配置能力。四是带补贴项目参与绿电绿证交易,其环境机制属性认可度可能遭到质疑。解决方案:规范落实好带补贴新能源项目参与绿电、绿证交易政策,明确带补贴项目的环境价值。

2)健全绿色电力证书制度方面。一是绿证在可再生能源发电的全覆盖尚未明确具体细则。解决方案:尽快明确全国统一的绿证核发与交易机制,覆盖所有可再生能源电量。二是绿证制度的国际认可度有限,支撑国家贸易竞争力的作用有待加强。解决方案:完善绿证制度,建立绿证核发、交易监管体系,提升国际认可度。三是多场景绿色电力消费认证的机制不明确,可能引发环境价值重复使用的质疑。解决方案:建立多场景绿色电力消费认证机制,提升环境属性权威性。

3)完善可再生能源物理消纳方式方面。一是分布式光伏电量对应的可再生能源环境属性凭证制度尚不完善。解决方案:建立健全分布式光伏发电量可再生能源环境属性凭证认定和交易机制。二是国家层面对“拉专线”的合规性和配套政策不明确,可能造成“拉专线”无序发展。解决方案:针对“拉专线”问题进行明确。三是以消纳可再生能源为定位的源网荷储一体化项目(简称“源网荷储项目”,下同)模式不健全,影响了其成为提升企业可再生能源消费比例可行途径。解决方案:健全源网荷储项目模式,引导其成为提升可再生能源消费比例可行途径。

(2)考虑可再生能源消费的碳核算方法方面

1)加强能源消费与碳市场、碳核算的衔接。一是可再生能源消费对应碳排放量的计算方式尚不明确。解决方案:明确可再生能源消费对应碳排放量的计算方式。二是核电低碳属性尚未体现。解决方案:探索将核电纳入绿色电力证书体系。

2)完善电网碳排放因子体系。一是碳排放因子数据更新滞后于实际需要。解决方案:做好电网碳排放因子的数据基础与及时更新。加强我国关键排放源特征参数统计调查。二是碳排放因子未考虑绿电交易的影响。解决方案:做好碳排放因子与绿证、绿电交易的衔接。

3)明确可再生能源消费与CCER在碳减排中的衔接机制。绿色电力证书与CCER在碳减排中存在一定重复认定风险。解决方案:一方面,做好绿色电力证书与CCER在碳市场中的衔接。另一方面,二是加强绿色电力证书与CCER机制间的数据共享和统一监管。

本课题主要提出以下立法建议:

一是增加可再生能源消费认证相关内容,从法律层面引领可再生能源消费认证体系。明确以绿证作为认定可再生能源电力生产、消费的唯一凭证。通过《可再生能源法》的修订,规范绿电、绿证的交易、划转、使用注销等流程,对于造假“漂绿”等行为规定罚则。从法律层面认可我国绿电、绿证价值,为绿电、绿证制度的实施提供强制力保障。也为绿电、绿证的国际认可奠定基础。

二是建立市场化+保障性收购的可再生能源消纳方式。明确新能源、水电等可再生能源逐步实现主要通过市场化方式消纳,为用户消费可再生能源提供可靠方式,弱化保障性收购政策,仅在设置的过渡期内针对存量项目部分电量采取保障性收购,推动可再生能源参与电力市场,并通过市场价格机制保障一定合理收益。

三是明确分布式光伏自发自用、源网荷储项目等消费可再生能源的规范模式。明确分布式光伏进行就近交易的前提是体现电网备用、解决交叉补贴问题的输配电价等机制。考虑到拉专线带来的电网备用成本、交叉补贴问题尚未有系统性解决方案,建议近期在法律层面进一步明确不允许采用可再生能源拉专线方式。在合理建立自平衡能力、配电价格、消纳认定等相关政策基础上,支持源网荷储项目模式,降低项目对系统备用、调节能力需求,形成局部地区的高比例可再生能源电网,并健全相应的电网碳排放因子计算方式,引导其成为提升可再生能源消费比例可行途径。

四是在法律层面明确可再生能源消费相比化石能源发电的碳排放量效益。处理好绿证和CCER在碳减排属性中的关系,明确可再生能源电力消费在碳核算、能耗双控、碳排放双控等政策下的碳排放量效益,推动各市场间绿色低碳贡献度互认,以碳减排需求扩大社会对可再生能源电力消费的认可度和市场需求。

供应链乱局之下,以人工智能重塑抗震型供应链

尽管最引人注目的供应链危机或许已成过去,但货物流通中的某种程度的割裂与混乱现已成为常态。总体而言,过去几年里,供应链中断已造成约1.6万亿美元的经济损失。纵观十年来的供应链中断情况,一家企业可能会因供应链中断事件而损失近半年的利润。

供应链混乱的三大成因

供应链数据无处不在——它们散落于电子邮件、扫描文件以及孤立且过时的软件中。尤其是以下三个关键因素,导致了全球供应链的碎片化。

首先,沟通工具依赖于非结构化数据,如电子邮件、短信和扫描文件。

这些非结构化数据中往往包含关键信息,但难以系统地提取和分析,从而增加了与供应商的沟通难度。例如,特斯拉曾因电子邮件沟通中忽视了芯片短缺的信息而遭遇生产延误,导致2021年第三季度产量短缺了19万辆汽车。

其次,电子数据交换(EDI)系统已过时且应用不均。

EDI是20世纪60年代诞生的商业文件交换系统,在20世纪90年代被大型制造商广泛采用。以家具行业为例,当像La-Z-Boy这样的大企业想要生产5万个皮质躺椅时,他们可能会通过EDI文件发送请求,让海外供应商竞标,并由其采购团队在竞标中选择。

然而,中小企业难以应用EDI,且采购标准操作流程匮乏,导致他们在多个渠道和平台上与海外供应商陷入长达数天的谈判。

此外,EDI还因其缺乏灵活性和集成能力而给组织带来挑战。就连沃尔玛在2020年推出新的直运计划时,也因其遗留的EDI系统而遭遇困境,项目因修改现有EDI基础设施的复杂性而延误,并产生了额外成本。

最后,数据孤岛阻碍端到端供应链的畅通。

许多企业使用多种软件管理系统,包括企业资源规划(ERP)、仓库管理(WMS)和运输管理(TMS),这造成了数据孤岛,阻碍了端到端供应链的可见性。联合利华曾报告称其ERP和WMS系统之间沟通不畅,导致2022年全球运营中缺货率上升了23%,库存过剩率上升了17%。

供应链人工智能620亿美元的机遇

在供应链屡遭重创的同时,大型语言模型与自动化技术却取得了进步。我们已进入一个新的流程自动化时代,这将全面简化数据密集型行业的运营,全球供应链也包括在内。

据Gartner预测,该领域软件的年支出预计将从2023年的290亿美元增长至2028年的620亿美元,年复合增长率达到16.3%。

与基于传统规则的自动化不同,大型语言模型驱动的解决方案能够随时间不断学习并改进。更妙的是,它们能够处理结构化和非结构化数据。

在经历了数年的产品短缺、食品价格高涨和交货延迟后,我们迎来了一个独特的时刻:不仅有意愿,而且有办法通过将人工智能融入供应链管理软件来改变现状。

供应链历来支离破碎,而人工智能正蓄势待发,旨在统一分散的数据源和系统,并取代供应链上下游繁琐的手动流程。

人工智能能够分类视觉、数值和文本数据,并以高精度模拟复杂场景。例如,计算机视觉系统现在可以检查装配线上的产品,其识别缺陷的一致性高于人类质量控制团队。

机器学习算法能够以前所未有的准确性预测需求,分析从历史购买模式到政治动荡、劳动条件以及天气等各种因素。

通过针对供应链领域微调大型语言模型(LLMs),企业可以利用人工智能从非结构化文档中提取洞察,帮助我们回答诸如“哪家供应商提供的价格对我的需求最具竞争力?”和“哪些供应商最不容易受到干扰?”等问题。

供应链的核心环节可能在技术上尚未得到充分支持,但我们看到了人工智能在以下三个具体领域的巨大应用潜力:

  • 采购:为企业运营所需的商品进行采购和获取。
  • 供应商情报:收集数据以评估和优化供应商关系。
  • 需求计划:预测未来客户需求以确保最佳供应。

为何采购任务适合自动化

采购对于确保材料稳定供应、维持与供应商的关系以及提高利润率至关重要。

一个新兴解决方案是机器人流程自动化(RPA),它采用基于规则的方法来自动化输入过程。但不幸的是,这些输入大多来自RPA无法处理的大量非结构化数据。

例如,电子邮件和PDF不像电子表格那样结构化。然而,一批探索者企业正在使用人工智能来筛选非结构化数据。Didero、Lighthouz 人工智能和Soff正在从电子邮件和PDF中提取深藏的洞察。

这些洞察也越来越容易为采购团队所用。初创企业Pulse 人工智能正在创建一个搜索引擎,用于检索非结构化数据以回答供应链问题。Mandel 人工智能开发了供应链代理,当供应商交货时间和价格发生变化时,它们会自动更新企业资源计划(ERP)。

展望未来,我们看到这一领域还有更大的增长空间。初创企业正在利用博弈论来模拟采购团队与供应商之间的谈判。LLMs可以自动化供应商沟通的各个方面,如生成采购订单和处理报价请求。

人工智能如何助力提升供应商情报

为了找到最佳供应商,企业必须在合规要求、不同报价和市场变化之间巧妙周旋。此外,拥有多个供应商可以增强供应链在面对如COVID-19疫情或俄乌战争等冲击时的抵御能力。

与简单的搜索框相比,人工智能创造了智能供应商地图和匹配的可能性。Altana是这一领域的佼佼者,它创建了一个涵盖不同供应链层级的智能价值链。企业可以使用其大型语言模型助手查询特定供应商的信息。

百望云推出的供应链协同解决方案,通过人工智能技术实现了供应链端到端的协同管理,提升了订单、物流、对账、发票等交易数据的协同效率。该系统还利用大数据分析和预警评价模型,实现了对供应商的实时风险监控,增强了供应链的稳定性。

大唐犀维电商利用大模型自动识别资质、证照,通过OCR、NLP自然语言理解,联动第三方网站进行验证,训练了近80种常见资质以及业绩合同的智能评审模型。这一人工智能招投标助手能够自动审核标书,大大提高了招投标过程的效率和准确性,降低了人为错误的风险。同时,这也为供应商提供了一个更加公平、透明的竞争环境。

需求计划超越历史数据

预测供需变化可以防止供应链中断影响到消费者。传统的计划软件主要依赖历史数据进行预测。虽然这种方法具有一定的准确性,但在市场和地缘政治条件快速变化的世界里,它可能远远不够。

幸运的是,人工智能可以改进计划能力,因为它能同时考虑历史数据和当前市场趋势。研究还表明,人工智能能够通过识别异常并将其分类为相关或非相关,来检测“恐慌性购买”实例,如疫情期间的厕纸抢购。这些计划算法可以为企业带来有意义的成果。

据 Mckinsey公司的调查,人工智能驱动的预测可以将供应链网络中的错误减少30%至50%。准确性的提高可将因库存缺货而造成的销售损失减少65%,并且使仓储成本降低约10%至40% 。

为了在各类实体店和在线渠道之间优化库存,需要实时分析顾客的购买行为,以尽量缩小供需差距。宜家开发了一款创新的需求感知工具,这是一款基于人工智能的工具,利用历史数据和新数据提供准确的需求预测,进而优化库存水平,确保顾客购物体验的一致性。

为了更智能、更有效地生成预测并预估未来需求,该工具针对每种产品利用了多达200个数据源。该系统考虑了各种影响因素,如节日购买偏好、季节变化对购买模式的影响以及天气预报等。它甚至可以检测到某个月份店内访问量的增加。

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用人工智能重塑供应链

根据 2025年国际创新晴雨表 (IIB),人工智能已经从一项新技术发展成为全球创新战略的基本组成部分。

人工智能不再只是未来的工具——它已经改变了当今企业的创新方式。从自动化日常任务到以前所未有的速度分析数据,人工智能正在帮助企业提高效率、降低成本并加快研发工作。

调研数据显示,大多数企业(约 65%)将不到20%的创新预算分配到人工智能技术的应用上,预算分配比例最多的范围是6%到10%之间。

供应链作为一个领域,具备两个使人工智能初创企业看到巨大机遇的因素:孤立的软件管理系统和大量的非结构化数据。无论是在采购、供应商情报、需求计划还是其他领域,我们相信人工智能将在未来几年内革新并加强供应链。