前言
當前生物炭商品市場正處於發展中階段，因此目前多數生物炭碳權專案，對於生物炭商品本身多以半買半相送的方式在處理。
但這種依賴碳權外部性收益的方式其實並非長遠之計。實務上生物炭的物理與化學特性能夠發揮在農業應用以及建材上，未來終將逐步反映出合理的加工材料價格。
但這種商品市場在不同國家區域必然是有很大的分歧，有非常多的影響因子。但在最基礎的資訊分析之中依然會想知道整體價格會以怎樣的趨勢進行。相關的研究還沒到非常細緻，但能夠算是一個好的開始了。生物炭市場狀況
生物炭市場目前尚未成熟。市場存在顯著的價格波動，這使得技術經濟評估 (techno-economic assessments, TEA) 變得困難。價格不確定性是生物炭更廣泛進入市場的一個關鍵障礙。
儘管許多地區的法規不鼓勵掩埋生物廢棄物，但無效率的價值化途徑仍然導致大量的生物質未被充分利用。與其他原材料不同，缺乏公開可用的生物炭價格資料庫，阻礙了 TEA 模擬的驗證並限制了市場透明度。因此，建立一個可靠的公開資料庫對於生物炭產業的成長和實施非常重要。
近年來，生物炭的採用率有所增加。但生物炭的市場價格大幅下降，從 2013 年的 2740 美元/噸降至 2021 年的 600-1300 美元/噸。近年來由於生產穩定化，價格趨於穩定，在約 1300 美元/噸。儘管價格趨於穩定，生物炭仍然比傳統木炭貴很多。在沒有有針對性的補貼或碳信用機制等經濟誘因和政策支持的情況下，生物炭高昂的生產成本持續限制其大規模商業可行性。
研究人員正在積極研究如何透過將生物炭生產與養分再生和先進肥料生產相結合來增強生物炭市場。生物炭越來越被視為原材料而非最終產品，其經濟可行性在很大程度上取決於其整合到增值應用中，如肥料、建材和複合材料。
價格預測模型
- 數據收集與整理：首先，研究人員整理了從 2013 年到 2021 年的生物炭市場價格數據。這些數據是為了建立一個可公開使用的生物炭價格資料庫，以支持後續的技術經濟評估 (TEA)。
- 遺失數據補足：在收集到的數據中，有些年份（2016 年和 2020 年）的價格是缺失的。為了解決這個問題，研究採用了插補方法。研究觀察到生物炭價格數據呈現負向趨勢，且斜率隨時間變化。為了捕捉這種趨勢，研究比較了線性和二次迴歸模型來進行插補。最終，選擇了二次迴歸模型進行插補，因為它取得了較高的調整後 R² 值（0.91）。
- 時間序列預測模型選擇：插補後的數據用於構建時間序列，以便進行未來價格預測。研究認為，簡單的迴歸模型不適合用於預測，而基於時間序列的預測模型是更好的選擇。研究考慮了指數平滑 (ETS) 模型，特別是 ETS(A,A,N) 和 ETS(A,Ad,N) 模型，因為數據呈現負向趨勢。ETS(A,Ad,N) 模型引入了一個阻尼效應 (damped effect)，能夠更好地模擬斜率隨時間變化的趨勢。
- 最佳模型確定與點預測：根據模型的參數估計和市場背景，研究發現 ETS(A,Ad,N) 模型具有較高的調整後 R² 值（0.99），且其預測結果顯示未來生物炭價格將穩定在約 1400 美元/噸，這與生物炭產量增加而價格預計不會大幅上漲的現狀相符。因此，ETS(A,Ad,N) 模型被選為生成生物炭價格點預測的最佳模型。這個模型考慮了時間序列的相關性，特別是阻尼趨勢。
- 不確定性/波動性量化：除了點預測，TEA 還需要衡量未來價格的波動性或不確定性。傳統方法通常主觀地設定一個價格變動百分比，這使得結果不夠可靠。本研究提出了一種更客觀、數據驅動的方法。考慮了兩種生成預測區間 (Prediction Interval, PI) 的方法：
- 理論方法：基於 ETS(A,Ad,N) 模型計算的理論方差預測。然而，這種方法在長期預測中會迅速擴大區間，甚至可能預測出不切實際的負價格。
- 經驗方法：使用模型殘差計算的均方根誤差 (RMSE) 作為標準差估計，並以此構建預測區間。這種方法的區間寬度隨時間保持恆定，可能低估了長期不確定性。
- 結合方法生成預測區間：為了解決理論和經驗方法的不足，研究提出了一種結合方法，即將理論和經驗方法得到的預測區間取算術平均值。這種結合方法生成的預測區間能夠反映不確定性隨預測期的增加而增加的趨勢。這提供了一種客觀的、數據驅動的不確定性衡量，可用於後續的蒙地卡羅模擬。
研究的主要限制在於用於預測模型的生物炭價格觀測數據數量較少。
研究結論與建議
結論
與其他產品不同，目前沒有公開可用的生物炭價格數據集，這使得 TEA 模擬的驗證變得複雜。目前的 TEA 程序通常忽略了生物炭價格的潛在時間相關性。更重要的是，它們主觀地為價格分配不確定性，這被認為是不可靠的。傳統方法假設價格恆定，這是不現實的，特別是考慮到價格對 TEA 結果的驅動作用。
生物炭價格數據的分析顯示出負向趨勢 (negative trend)，其斜率隨時間變化 (由阻尼因子模擬)。過去十年（2013-2021 年）價格大幅下降，近年來趨於穩定。因此本研究使用指數平滑時間序列模型 (Exponential Smoothing time series model) 來預測生物炭價格。
在考慮的模型中，ETS(A,Ad,N) 預測模型是最佳選擇。該模型顯示，未來幾年生物炭價格的預期值應維持在約 1400 美元/噸。這個模型捕捉了阻尼趨勢，並提供了客觀的不確定性衡量。圍繞預期價格的不確定性很重要。在 80% 的信賴區間下，價格大約可以在 ±1000 美元/噸之間變化。與以往研究中主觀選擇的恆定不確定性不同，本方法中，這種不確定性是數據驅動的，並且考慮到預測期越長意味著不確定性越高，因此預測區間的寬度隨著預測期的增加而增加。
建議
研究強烈建議建立可靠的生物炭價格公開資料庫，這對於生物炭產業的成長非常重要。雖然本研究邁出了第一步，但需要進一步的貢獻來擴展和加強現有資料。未來的研究應探索不同的計量經濟工具，這些工具可以包含外生變數 (exogenous variables)，如生物炭產量、GDP、通貨膨脹或其他宏觀經濟因素，以提高預測準確性。納入經通貨膨脹調整的價格系列可以提高生物炭價格預測的可靠性。
由於生物炭越來越被視為原材料而非最終產品，其經濟可行性很大程度上取決於其整合到增值應用中（如肥料、建材和複合材料）。因此，理解這些下游應用的定價動態對於更準確的 TEA 有其必要性。
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