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20171031-SMG0035-快訊小紅條兒

楊雅雲觀點:用人工智能及大數據決定能源策略比公投更容易成功

未來我們需要的是一個能源策略模擬器,一個可以量化比較的結果,告訴你採用什麼策略會產生什麼可能的結果。(資料照)

未來我們需要的是一個能源策略模擬器,一個可以量化比較的結果,告訴你採用什麼策略會產生什麼可能的結果。(資料照)

今天的工作讓你煩悶,你放下手邊的工作,深呼吸一口氣,想像一下2050年的今天,你還會做一樣的工作嗎?你出門的時候,還開著汽油車嗎?如果開的是汽油車,你會加95或98還是生質柴油呢?也許那時大家都改開電動車,去加油站這個詞已經成為過去式,都改去充電站?我們那時的行動裝置是充什麼樣的電,還是天然氣、燃煤等傳統電力公司發的電嗎?

前一陣子綠學院的文章《PM2.5會影響幸福感,造成的影響相當於離婚痛苦的10%?》談到科技影響的全局思維,我覺得非常具啟發性,因為我自己在做建立能源經濟模型的工作,減碳政策的擬定,使用的就是全局思維。

每個國家因應全球暖化採取的策略,都會彼此影響,因此減碳和政策效果的評估,絕不是單一國家的事。減碳不但是跨領域的議題,也是跨區域的議題。

怎麼說呢?我們假設歐盟現在開始徵收碳稅,這樣一來,你要在歐洲生產產品的成本上升了,其境內產業為了符合法規,會轉向生產低碳商品,這時產業結構必定產生變化。原先一些高碳排的產業算一下不符合成本,一定轉往其他國家生產,或是轉向其他國家進口碳密集度高的產品。

這時,其他國家就會得到更多碳密集度高的產品訂單,有更多出口機會,受惠於歐盟的碳稅,他們經濟會因此成長。不過其他國家的政府,就要打好算盤了,我要把碳排留在我家,以後像大陸一樣造成這麼多的環境問題嗎?

除了政策的策略之外,科技技術的使用策略也會影響國家之間的競合。減碳行動成為全球的趨勢,相應的生產成本改變,產品的主流技術也改變,當全球各國都大力減碳,綠能設備的需求就不只在先進國家。反過來說,這時可能石油,天然氣都沒人買,價格維持低檔,那這時如果有國家願意繼續使用化石燃料及相關技術,會不會很有價格競爭力,創造經濟成長?

各國未來的技術發展,影響了能源消耗量,也影響了生活和生產的成本。這時,我們就需要一個能源策略模擬器,一個可以量化比較的結果,可以告訴你採用什麼策略會產生什麼可能的結果。

真的有這個模擬器嗎?當然有,核能研究所就向MIT麻省理工全球變遷中心(MIT Joint Program of Global Change)學習了一套模型Economic Projection and Policy Analysis(EPPA),使用龐大的數據資料,量化模擬未來在各種可能的綠能技術和經濟條件下,特定政策(例如碳稅)對能源使用和碳排放的影響,以及對我國社經的衝擊。能源策略模擬的重要性在於國內政策評估,也在於國際溝通。

從全球減量的角度來看,各國採用一致或透明度高的量化分析工具是必要的,因為不同的量化工具,不同的統計資料,不同的參數設定例如政策、技術發展、新技術種類的可能性,都可能得到不同的模擬結果,如果各國都各自為政,國際溝通將沒有一套比較基礎,那各說各話的情況可就多了。

這套模型應用經濟學領域發展已久的「一般均衡模型」,就好像一個模擬器,也被各國政策智庫採用,一般均衡模型可以依據可能的政策、技術發展情境,模擬在各種不同的情境下,廠商和消費者的經濟行為。我國對進口能源及貿易依賴度相當高,歐美、中國等任一個大型經濟體打噴涕,臺灣就重感冒。因此,相對於自己說了算的大型國家,我們的任何能源政策,都不能用簡單的「理念思考模型」作決策,而更需要一個能與國際接軌的工具,來模擬國際政策對臺灣的影響。

我們目前正在能源策略模擬器裡跑大量的參數,一方面透過運維的過程,學習如何善用這個模擬器,一方面也要讓更多人學習如何使用這套模型。我們希望不久之後,能與你在這個專欄分享Economic Projection and Policy Analysis (EPPA)-Taiwan的分析結果,提供全局思維,這不僅為政府應重視的工作,綠色企業把焦點在致力於綠能技術硬體設備發展的同時,也不應忽視市場模擬的軟實力。

作者介紹|楊雅雲

受到紀錄片《不願面對的真相》啟發,2009年大跨度轉行到台達電子文教基金會,領導莫拉克風災校園重建—那瑪夏民權國小重建工作。擅長融合營利型公司與非營利組織的強項,將設計思考、行銷溝通與環境效益三個領域跨界整合,2014年創辦綠學院,同時為Green Impact Lab綠色創業加速器的共同創辦人,著有《綠領建築師教你設計好房子》一書。

作者介紹|柴蕙質

擁有獨門專長的能源模型分析師,參與美國麻省理工學院全球變遷研究中心合作案,為台灣開發全球CGE模型,目前為核能研究所能源經濟及策略研究中心的副工程師,也是綠學院的綠色帶路人。

本圖/文經授權轉載自綠學院(原標題:用人工智能及大數據決定我們的能源策略比全民公投更容易成功)

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