Integrated Assessment Models

Alle karbonprisene vi har gjennomgått er hentet fra relevant litteratur, publisert i fagfellevurderte tidsskrifter eller i forskningsrapporter. Litteraturen om temaet karbonpriser er enorm. Vi har begrenset oss til studier som har beregnet karbonpriser i tråd med 1,5-gradersmålet og/eller netto nullutslipp i 2050. De fleste av disse studiene har brukt IAMer for å beregne karbonprisbanen som fører til at klimamålet oppnås til lavest mulig samfunnsmessig kostnad, gitt spesifiserte scenarioer. I praksis betyr dette at man implementerer en global karbonpris i modellen, slik at alle land og alle utslippskilder står overfor samme karbonpris og ingen annen klimapolitikk.

Alle IAMer gir en representasjon av de økonomiske/industrielle og naturlige prosessene som produserer klimagassutslipp og øker konsentrasjonen av klimagasser i atmosfæren som deretter fører til høyere global temperatur og medfølgende klimaendringer. De fleste IAMer modellerer videre hvordan disse endringene påvirker naturlige systemer på jorden, og deretter påvirkning på økonomi og samfunn (Weyant, 2017). Å inkludere disse forskjellige aspektene fra ulike disipliner (klimavitenskap, økonomi, energisystemer etc.) inn i et omfattende modelleringsrammeverk er det som gjør modellene integrert. Disse modellene kan brukes til vurderinger av ulik politikk, teknologisk utvikling eller annen utvikling i økonomien/samfunnet.

Det er stor variasjon i hvor detaljerte og komplekse IAMer er (Weyant, 2017). For eksempel representerer noen modeller hele det naturlige og det økonomiske systemet med et lite antall ganske enkle ligninger, for eksempel DICE-modellen (Nordhaus, 2014), mens andre inneholder tusenvis av likninger fra fysikk, kjemi, biologi og økonomi, slik som MIT IGSM (Reilly mfl., 2013).

Ifølge Weyant (2017) var det i skrivende stund utviklet rundt 20 globale IAMer. Disse kan deles inn i detaljerte prosess-IAMer (DP) og nytte-kostnads-IAMer (NK). DP-IAMer er mer disaggregert og søker å gi prognoser for konsekvenser av klimaendringer på detaljert regionalt og sektorielt nivå. NK-IAMer, derimot, gir en mer aggregert representasjon av klimaendringer og tiltakskostnader, og brukes ofte til nyttekostnadsanalyse og/eller analyser av «optimal» klimapolitikk.

I denne artikkelen benytter vi oss av IAM-resultater som er blitt brukt i IPCCs rapport om global oppvarming på 1,5°C (IPCC, 2018). Disse modellberegningene er dokumentert i 23 studier, som regel i fagfellevurderte tidsskrifter, og samlet i databasen IAMC 1.5°C Scenario Explorer hosted by IIASA (Huppmann mfl., 2018a).^{#Modellene bak beregningene brukt i denne artikkelen er AIM/CGE, GCAM, IMAGE, MERGE-ETL, MESSAGE-GLOBIOM, POLES, REMIND og WHTCH-GLOBIOM. De fleste av disse er basert på DP-IAMer.}

Vi begrenser oss til modellscenarioer som er konsistent med 1,5-gradersmålet. Dette gir oss totalt et utvalg på 84 scenarioer før vi filtrerer vekk scenarioer ansett som uegnede.

Svært sprikende modellresultater

I det internasjonale IAM-miljøet har man laget et knippe framtidsscenarioer med spesifiserte eksogene forutsetninger for å sikre sammenlignbarhet. Blant disse er fem hovedscenarioer kalt Shared Socioeconomic Pathways (SSP). Hver SSP har sin internt konsistente fortelling om hvordan verden vil utvikle seg, dokumentert i Riahi mfl. (2017). Scenarioforutsetningene skiller seg fra hverandre med egne referansebaner for befolkningsvekst, økonomisk vekst, teknologiutvikling, livsstilpreferanser, utvikling i sosiale kår, ulikhet mm. Rogelj mfl. (2018) presenterer vurderinger av hvor «vanskelig» det blir å oppnå klimamål i disse scenarioene. For de «vanskeligste» scenarioene, som preges av høy befolkningsvekst, økt nasjonalisme og regionale konflikter og/eller høy økonomisk vekst og energietterspørsel, er det teknisk umulig for flere av modellene å finne en løsning som gjør at 1,5-gradersmålet overholdes (Rogelj mfl., 2018). Det er dermed ingen karbonpriser beregnet for disse scenarioene i utvalget av modellresultater. Dette gir en viss skjevhet i hvilke kombinasjoner av modeller og scenarioer som er representert i våre resultater.

Forskjellige scenarioforutsetninger vil typisk gi ulike beregnede karbonprisbaner. Men det er også tilfelle at dersom man kjører identiske scenarioforutsetninger i forskjellige modeller, så vil man også ende opp med vidt forskjellige karbonpriser. En visuelt pedagogisk gjennomgang av disse forskjellene gis i Aamaas mfl. (2019).

I Wangsness og Rosendahl (2022) diskuterer vi i mer detalj forskjellige årsaker til hvorfor ulike modeller gir ulike karbonprisbaner for samme SSP, men vi gjengir de viktigste tendensene her. Guivarch og Rogelj (2017) finner at strukturelle forskjeller i modellene har større påvirkning på karbonprisene enn fremtidsforutsetningene i SSPene. Det er stor variasjon i hvor følsomme de ulike sektorene er i modellene med hensyn til å kutte utslipp som respons på høyere karbonpriser. Dette gjennomgås nærmere i Kriegler mfl. (2015). Det samme gjelder variasjonen på tvers av modeller i hvordan energimiksen og utslipp per energienhet endrer seg som respons på høyere karbonpriser.

Guivarch og Rogelj (2017) påpeker også hvordan karbonprisbanene blir vidt forskjellige utfra hvorvidt IAMene oppnår klimamålet gjennom intertemporal optimering eller en rekursiv dynamisk fremgangsmåte. I førstnevnte har alle markedsaktører kjennskap til framtidige karbonpriser og gjør optimale investeringer deretter. I de fleste tilfeller betyr dette at karbonprisen starter relativt høyt og vokser med en (tilnærmet) fast vekstrate som gjenspeiler diskonteringsrenta (som regel mellom 3 prosent og 5 prosent). I noen tilfeller modelleres en «treg start» hvor karbonprisen starter lavt i 2020 og vokser svært raskt fram til 2030 for deretter å følge diskonteringsrenta. I tilfellene med rekursiv-dynamisk modellering tvinges prisene opp raskere i første halvdel av århundret siden markedsaktørene er mer følsomme overfor nåtidens priser og antas ikke å forutsi framtidige priser. Disse investeringene gir utflating av (og i noen scenarioer fall i) karbonprisen i andre halvdel av århundret.

Basert på Krey mfl. (2019) ser vi også at det er en viss korrelasjon mellom de ulike modellenes antagelser om utviklingen i kapitalkostnader for en rekke nullutslippsløsninger. Vi ser at jo gunstigere utviklingen i forventede kostnader for solcellebasert energiproduksjon, havvind og BECCS (bioenergi med karbonfangst og lagring), jo lavere er modellberegnet CO₂-pris i 2050. Basert på Huppmann mfl. (2018b) ser vi også at det er en viss positiv korrelasjon mellom karbonprisen i 2050 og hvor detaljert ulike dekarboniseringstiltak er inkludert i modellene.

Karbonprisbaner fra IAMC-databasen

Tabell 1 viser deskriptiv statistikk for karbonprisene i 2050 for modellscenarioene fra IAMC-databasen som er konsistente med 1,5-gradersmålet. Her viser vi hvordan vi går fra alle scenarioer konsistente med 1,5-gradersmålet (første kolonne) til et mindre utvalg der vi har ekskludert scenarioer vi anser som uegnede. I andre kolonne har vi ekskludert scenarioer med for høy midlertidig overskridelse av temperaturmålet. I tredje kolonne har vi også ekskludert scenarioer som er for avhengige av svært store og sannsynligvis lite bærekraftige nivåer av BECCS (bioenergi med karbonfangst og lagring).^{#Eksklusjonskriteriet, som også er brukt i Aamaas mfl. (2019), er satt ved over 5000 Gt CO2 kumulativt lagret med BECCS i 2100 og årlig lagring av BECCS på over 12 Gt CO2.} Vi står da igjen med 20 scenarioer. Tilsvarende tabeller for hvert femte år fra 2020 til 2045 finnes i Wangsness og Rosendahl (2022).

Det mest iøynefallende i Tabell 1 er den svært store spredningen i karbonpriser i 2050. Dette kan vises ved det interkvartile spennet (forskjellen mellom 25. og 75. persentil), som er €315-1038 i det opprinnelige utvalget og €470-1179 i utvalget med lave overskridelser på kort sikt. Det er også verdt å merke seg at elimineringen av scenarioer med høye overskridelser på kort sikt innebærer at fordelingen av karbonpriser i stor grad forflytter seg mot høyere priser. Elimineringen av scenarioer med store nivåer av BECCS har relativt liten påvirkning på medianverdien av karbonprisen i 2050 og det interkvartile spennet.

Det er vanskelig å komme med en klar anbefaling for karbonprisbaner til SØAer. Dette skyldes delvis at spredningen er enorm (f.eks. i 2050 er karbonprisen i 75. persentil nesten fire ganger høyere enn 25. persentil), noe som illustrerer at det er enorm usikkerhet. I tillegg til at vi er klar over usikkerheten, er vi også klar over at det er skjevheter i utvalget. Som påpekt ovenfor er det underrepresentasjon av enkelte scenarioer og modeller i IAMC-databasen, og for noen fremtidsscenarioer er det ikke mulig å holde den globale oppvarmingen under 1,5°C i flere modeller. Det er også overrepresentasjon av modeller der økonomien er svært responsiv overfor karbonpriser i forhold til modeller som er mindre responsive. Dersom vi hadde et balansert utvalg av modellberegninger for ulike scenarioer og modeller, ville tyngdepunktet i utvalget vært høyere enn karbonprisene som framkommer i Tabell 1.

Basert på denne vurderingen presenterer vi to alternativer for anbefalte karbonprisbaner.

Alternativ 1: Følg medianen: Det første og enkleste alternativet er å bare bruke medianen fra det endelige utvalget av IAMC-scenariene (dvs. tredje kolonne Tabell 1 for 2050) som hovedbane for karbonprisen, med lave og høye prisbaner basert på 25. og 75. persentil til bruk i sensitivitetsanalyser. Dette betyr en karbonpris på 141 Euro per tonn CO₂e i 2025, stigende til 806 Euro per tonn i 2050. Som det fremgår Figur 3, er medianprisbanen ganske humpete når man bruker alle modellårsprisene (stiplet linje). Av praktiske hensyn jevner vi derfor ut prisbanen ved å bruke prisene i 2025 og 2050 som ankere og benytte samme årlige vekstrate i årene mellom. Denne vekstraten er på 7.2 prosent^{#Vi minner om at utvalget av karbonprisbaner er hentet fra modellscenarioer som er basert på både intertemporal optimering og rekursiv-dynamisk modellering.}, som også brukes for perioden 2020–2025. Vi lager også en lignende jevn karbonprisbane for prisbanene for følsomhetsanalyser, ved å bruke deres respektive estimater for 2025 og 2050 som ankerpunkter. Resultatene er vist i Figur 3.

Alternativ 2: Justering oppover: Vår vurdering tyder på at prisbanene fra IAMC-scenariene i Alternativ 1 er en liten underestimering av hva som bør være anbefalt karbonpris for SØAer i norsk sammenheng. Det er imidlertid vanskelig å vurdere hvor mye. Noe vilkårlig (men ganske forsiktig) presenterer vi også det 55. persentilet som Alternativ 2. Vår vurdering er at dette alternativet er bedre enn Alternativ 1. Dette betyr en karbonkostnad på 166 Euro per tonn CO₂e i 2025, som stiger til 1014 Euro per tonn i 2050.

Som for Alternativ 1 er banen til det 55. persentilet også svært ujevn (se stiplet linje i Figur 4). Vi jevner derfor også ut denne prisbanen på samme måten som over. Vi justerer også prisbaner til følsomhetsanalyse ved å bruke persentilene 30. og 80..persentil i 2025 og 2050. Resultatene er vist i Figur 4.

Andre studier

Hva med andre modellanalyser enn de vi finner i IAMC-databasen? I Wangsness og Rosendahl (2022) går vi gjennom de mest sentrale, f.eks. France Stratégie (2019), Stiglitz mfl. (2017) og IEA (2021). Et viktig skille går mellom de modellberegningene som kun anvender karbonpris for å oppnå klimamålet (som beregningene man finner i IAMC-databasen), og de som kombinerer karbonpris med andre virkemidler. Studier hvor karbonprisen beregnes endogent for å oppnå klimamålet gir sammenlignbare resultater med studier i IAMC-databasen.

Analyser som kombinerer flere typer klimapolitikk, har derimot ofte lavere karbonpriser. Et viktig eksempel er IEAs scenarioer, som Finansdepartementets anbefalte karbonprisbane lener seg på. I IEAs klimascenarioer implementeres en rekke tiltak og virkemidler i tillegg til en karbonpris som varierer på tvers av land.^{#Dette gjelder både deres Net Zero Emissions (NZE) Scenario og Announced Pledges Scenario (IEA, 2021, 2022).} Det er flere grunner til at IEAs karbonprisbane ikke egner seg som en kalkulasjonspris for klimagassutslipp i samfunnsøkonomiske analyser. Hagen-utvalget poengterte at kalkulasjonsprisen burde reflektere den marginale tiltakskostnaden for klimamålet (NOU 2012: 16). Det er noe annet enn rollen karbonprisene spiller i IEAs scenarioer. IEA skriver selv følgende:

IEAs karbonpriser er altså ikke en alternativkostnad som bestemmes endogent i modellen som følge av klimamålet, men reflekterer i stedet en vurdering av hva slags kombinasjon av politikk som kan være politisk mest realistisk (gitt målet). Som illustrasjon av forskjellen mellom en politisk satt karbonpris og alternativkostnaden kunne man tenke seg at man ved direkte regulering (f.eks. forbud) fjernet alle utslipp uten å bruke en karbonpris. Det betyr selvsagt ikke at alternativkostnaden ved å redusere utslipp er lik null. Den reelle alternativkostnaden vil derfor være høyere enn karbonprisen i slike scenarioer.

Analyser hvor utslipp skjer etter 2030

For utslipp etter 2030 har Norge per i dag ingen konkrete forpliktelser, men har et langsiktig mål om å redusere utslipp av klimagasser med 90–95 prosent innen 2050. Dette er rimelig konsistent med 1,5-gradersmålet. Vår anbefaling er derfor å bruke det vi har kalt anbefalte karbonpriser i Figur 3-Figur 4. Etter vår mening er dette i tråd med anbefalingene i Hagen-utvalget.^{#Hvorvidt man bør velge prisene i Figur 3 eller 4 (eller enda høyere priser), kan diskuteres. Som forklart over er det argumenter for at prisene i Figur 3 er for lave, men det er vanskelig å si hvor mye.} En motforestilling mot å bruke disse prisbanene er at prisen stiger klart raskere enn Finansdepartementets anbefalt kalkulasjonsrente for SØA. Et alternativ kan derfor være å velge en prisbane som stiger mindre raskt, men som starter på et høyere nivå (slik at samme klimamål nås).

Analyser hvor utslipp skjer før 2030

Ideelt sett bør det være konsistens mellom karbonprisbanene før og etter 2030, slik at valg gjort på kort sikt ikke medfører ineffektivt høye kostnader på lang sikt. Dette taler for å bruke prisbanene i Figur 3-Figur 4. Norges forpliktelser for årene fram mot 2030 og samarbeidet med EU taler imidlertid for at man bør vurdere andre karbonpriser.

Analyser hvor utslipp skjer i ikke-kvotepliktig sektor

For ikke-kvotepliktige utslipp har Norge en krevende forpliktelse fram mot 2030. Det er rom for noe fleksibilitet, ved at Norge kan betale for utslippsreduksjoner i EU-land og da ha noe høyere utslipp enn forpliktelsen tilsier. Det er imidlertid vanskelig å si i dag hvor tilgjengelig slike utslippsreduksjoner vil være, og til hvilken pris. Studier fra SSB (Fæhn mfl., 2020) tyder på at alternativkostnaden ved å nå utslippsmålet i ikke-kvotepliktig sektor vil bli enda høyere enn den annonserte norske CO₂-avgiften i 2030 (2000 kr/tonn) og også høyere enn karbonprisene i Figur 3-Figur 4 (for 2030). Anbefalte karbonpriser for denne sektoren bør derfor ikke ligge lavere enn i Figur 3-Figur 4, men kanskje noe høyere.

Analyser hvor noen av utslippene er i kvotepliktig sektor

For kvotepliktig sektor er det vanskeligere å vurdere. For det første er det viktig å være klar over at det ikke er et helt gitt kvotetak i EUs kvotesystem. En grunn er at kvotetaket med jevne mellomrom endres politisk. En annen grunn er at EU har innført en markedsstabiliseringsreserve som i praksis fungerer som en slettemekanisme. Jo mer utslippene reduseres i nær framtid, desto flere kvoter blir slettet (Gerlagh mfl., 2021; Perino, 2018). Ekstra utslippsreduksjoner i kvotepliktig sektor i Norge er derfor ikke uten effekt på globale utslipp, slik mange har hevdet (det vil si at den såkalte vannsengen er delvis punktert). Fra et europeisk perspektiv kan man derfor argumentere for at alternativkostnaden av utslipp er høyere enn kvoteprisen, i og med at det anvendes mye annen klimapolitikk i tillegg til kvotesystemet for å redusere utslippene i kvotepliktig sektor (jf. diskusjonen om IEAs scenarioer over).

På den annen side: Fra et ensidig norsk perspektiv, det vil si med fokus på norsk oppfyllelse av avtalen med EU, kan man hevde at den samfunnsøkonomiske kostnaden for Norge av utslipp i kvotepliktig sektor er lik kvoteprisen. Det innebærer i praksis at man fra norsk hold ikke bryr seg om nivået på norske utslipp i kvotepliktig sektor fram mot 2030. Dette står i motsetning til hva dagens regjering har nedfelt i Hurdalsplattformen. Siden dagens kvotepris ligger en god del lavere enn karbonprisene i Figur 3-Figur 4, vil et slikt valg innebære en betydelig forskjell i karbonpriser mellom kvotepliktig og ikke-kvotepliktig sektor, og innebærer karbonprisbaner med et betydelig hopp i prisene i kvotepliktig sektor etter 2030.

Det er altså enkelte argumenter for å bruke høyere karbonpriser enn i Figur 3-Figur 4 i ikke-kvotepliktig sektor, og lavere i kvotepliktig sektor. Vår anbefaling er heller å bruke karbonprisene i Figur 3-Figur 4 for begge sektorene. Det er en fordel å operere med samme karbonpris på tvers av prosjekter og sektorer. Denne karbonprisen vil da alltid være i samsvar med det beste estimatet for å nå 1,5-gradersmålet til minst kostnad, og oppmuntrer til konsistens, enkelhet og transparens i SØAer. Dersom 1,5-gradersmålet etter hvert erstattes av et mer realistisk og operativt mål, som for eksempel netto null utslipp i 2050, vil anbefalingene være omtrent de samme.

Resultatene sett opp mot anbefalingene fra Finansdepartementet (FIN)

Retningslinjene fra FIN (Finansdepartementet, 2022) innebærer forskjellige karbonprisbaner for kvotepliktig og ikke-kvotepliktig sektor. For kvotepliktig sektor skilles det videre på petroleumssektoren, luftfart og øvrige utslipp (f.eks. industrien). For sistnevnte utslipp anbefaler FIN å bruke forwardprisene i EUs kvotemarked fram til 2030. Fra 2030 til 2050 brukes karbonprisene i IEAs «Announced Pledges Scenario» (IEA, 2022), som med 50 prosent sannsynlighet begrenser global oppvarming til 1,7 grader. Etter 2050 øker karbonprisen i takt med kalkulasjonsrenten for samfunnsøkonomiske analyser^{#Dette vil si at veksttakten er 4 prosent i de resterende årene fram til det har gått 40 år etter inneværende år, deretter 3 prosent i 35 år, for å deretter holde en veksttakt på 2 prosent (eventuell problematikk med tidsinkonsistens diskuteres ikke).}.

For ikke-kvotepliktig sektor (som inkluderer veitransport) anbefaler FIN en bane fram til 2030 som baserer seg på opptrappingsplanen for den generelle satsen i CO₂-avgiften for mineralske produkter fram til 2030 i henhold til Klimaplan 2030 (Klima- og miljødepartementet, 2021). Ettersom den annonserte CO₂-avgiften i 2030 er høyere enn IEAs karbonpris i 2050, vil karbonprisbanen for ikke-kvotepliktig sektor holde seg flat mellom 2030 og 2053, før den også stiger i takt med kalkulasjonsrenten. Petroleum og luftfart behandles omtrent på samme måte som ikke-kvotepliktig sektor, mens opptak og utslipp fra skog- og arealbruk gis samme karbonpriser som kvotepliktig sektor.

Til følsomhetsanalyse anbefaler FIN å bruke medianverdien av karbonprisene for overholdelse av 1,5-gradersmålet (i henhold til IPCC) som høy verdi. Dette sammenfaller i stor grad med medianestimatet vi presenterte i Figur 3. Som lav verdi i følsomhetsanalysen er prisbanen satt til 75 prosent av kvoteprisen i det første året og vokser deretter med kalkulasjonsrenten. Disse forskjellige karbonprisbanene presenteres samlet i Figur 5.

FINs retningslinjer skiller klart mellom før og etter 2030, noe som er forståelig. For årene etter 2030 baserer de seg i stor grad på IEAs scenario. Som forklart over er vi skeptiske til å bruke IEAs karbonpriser ettersom de ikke gir uttrykk for alternativkostnader ved det gitte utslippsmålet, slik IEA også presiserer. Derfor kan karbonpriser fra IEA sine scenarioer være misvisende som kalkulasjonspriser i samfunnsøkonomiske analyser. Det er derfor heller ikke overraskende at karbonprisene til IEA er vesentlig lavere enn karbonprisene vist i Figur 3-Figur 4 (t.o.m. klart lavere enn 25. persentil). Figur 6 viser Finansdepartementets karbonprisbaner for kvotepliktig og ikke-kvotepliktig sektor sammenlignet med karbonprisbaner i basert på IAMC-databasen.

For årene før 2030 tar FIN ikke hensyn til at alternativkostnaden ved å nå utslippsmålet i ikke-kvotepliktig sektor trolig ligger en del høyere enn CO₂-avgiften (jf. diskusjonen over). For kvotepliktig sektor tas det ikke hensyn til slettemekanismen i EUs kvotesystem. Som diskutert over er det argumenter for og imot dette. For skog og arealbruk virker det lite logisk å bruke samme priser som i kvotepliktig sektor, ettersom manglende oppfyllelse for skog og arealbruk kun kan nås gjennom kjøp av utslippsenheter fra ikke-kvotepliktig sektor (Finansdepartementet, 2022). Det nasjonale utslippsmålet i Hurdalsplattformen er heller ikke reflektert i FINs retningslinjer.

I diskusjonen over har vi fokusert på valg av karbonpriser i SØAer, men karbonprisbanene er også relevante for vurdering av nivået på norske CO₂-avgifter, spesielt for ikke-kvotepliktig sektor. Som nevnt over er alternativkostnaden ved å nå utslippsmålet for denne delen av økonomien trolig høyere enn den annonserte norske CO₂-avgiften i 2030 (2000 kr/tonn). Enkelte utslipp, spesielt utslipp av metan og lystgass i landbruket, er dessuten unntatt fra den generelle avgiften på klimagassutslipp. Dette peker både mot at utslippskuttene sannsynligvis vil være for lave, og at klimapolitikken ikke er kostnadseffektiv. De samfunnsøkonomiske kostnadene for et gitt utslippskutt er dermed unødvendig store. At nåværende utslippsutvikling ikke peker mot oppfyllelse av klimamål i 2030 eller 2050 bekreftes blant annet av DNV (2022).