IMED研究 | 深度脱碳协同减污的关键机制：以粤港澳大湾区为例

      本研究重点考察了碳减排对于空气污染物减排的协同程度与边际影响，识别了协同减排的关键部门和作用通道。

 题目：Uncovering the key mechanisms of how deep decarbonization benefits air pollution alleviation in China

 作者：Xiaorui Liu, Chaoyi Guo, Xiaotian Ma, Kai Wu, Peng Wang, Zhijiong Huang, Ziqiao Zhou, Chen Huang, Silu Zhang, Minghao Wang, Hancheng Dai.

 期刊：Environmental Research Letters

 时间：2022年10月

 一作单位：College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871, China.

 链接：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ac9746

研究概要

     近十年来，我国在应对气候变化和空气污染方面取得了初步成就，但仍面临着碳减排和空气质量改善的双重压力，协同减排潜力仍有待进一步释放。本研究选取粤港澳大湾区为案例，有别于多数现有基于工程核算方法的减污降碳路径研究，本研究得益于动态多区域环境多要素融合的能源—经济模型，可进一步从部门关联、贸易通道、减排成本边际效果等经济分析的视角，探讨不同路径表象背后分阶段协同的关键机制和节点，弥补了已有文献核算分析视角的不足，重点关注以下问题：

（1）气候目标将如何通过改变能源和工业结构而影响经济发展？

（2）不同社会经济技术驱动因素对中长期碳排放水平有何贡献？

（3）碳减排政策协同降低空气污染物排放的关键机制是什么？

（4）粤港澳地区上述指标相比全国有何异质性特征？

      本研究基于北京大学LEEEP团队自主开发的IMED|CGE能源经济可计算一般均衡模型，创新性地交叉融合了学界主流的分解法和回归法，动态模拟了全国和大湾区未来社会经济发展趋势和产业层面的碳和大气污染物排放路径。重点考察了碳减排的经济影响和驱动力，以及碳减排对于空气污染物减排的协同程度与边际影响，识别了协同减排的关键部门和作用通道，可为制定协同政策提供关键科学支撑。

研究背景

      粤港澳大湾区是中国规模最大、经济最具活力的城市群之一，有望成为世界第四大湾区。粤港澳地区在实现经济与环境协调发展方面一直走在中国前列。该地区已经是我国碳强度最低的地区之一，也是第一个退出空气污染重点防治区域的地区。随着减排的不断推进，区域气候和环境治理面临着日益增加的困难和快速增长的成本，迫切需要创新协作治理体系。粤港澳地区已经进入了实现生态和环境质量根本性改善的关键窗口期，肩负着引领我国其他地区探索实现生态文明发展模式的任务。同时，粤港澳地区也是连接丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的重要地区，在促进全球低碳和可持续发展上发挥着重要作用。

      了解碳排放的驱动因素将有助于制定有针对性的减排政策。各种分解方法被广泛用于阐明各种因素如何驱动能源消耗和碳排放的变化。然而大多数现有的研究是基于历史数据，并且这些研究忽略了由产业链和省际贸易引起的碳排放的变化。与此同时，许多研究也已经量化了气候政策对空气质量的协同效益，然而多数研究对于气候政策对空气污染物的边际影响还缺乏深入的讨论。

      以上文献回顾表明了识别深度脱碳改善空气污染的关键经济路径的迫切性。因此，本研究以粤港澳大湾区（GBA）和中国其他地区（ROC）为例，基于IMED|CGE模型，并耦合了分解法和回归法构建了评估框架，回答以上研究概要提出的研究问题。

研究框架

      本研究以两区IMED|CGE模型为基础，结合分解分析和回归方法（图 1），分析在不同严格程度的气候政策对能源-经济-环境的影响。

      本研究首先构建了两区CGE模型，包括大湾区和中国其他地区，用于预测基准年2015年至2050年的碳排放路径和相关的经济能源环境发展趋势。同时，通过将CGE模型与回顾性研究中经常应用的分解分析和回归方法相结合，本研究进一步分析了主要驱动因素和减排机制。

图1 粤港澳研究框架图

     如表1所示，本研究从两个维度设置了6个情景来探究碳减排与空气污染末端控制的影响。气候政策方面包括当前政策参考情景（BaU）、温升2度和1.5度三个情景，末端控制包括末端去除率控制在2020年的冻结情景（frozen）和延续现有控制力度的情景（CLE）。

表1 粤港澳研究情景设置

气候目标 末端控制	BaU	2-Degree	1.5-Degree
Frozen	BaU_ frozen	2-Degree_ frozen	1.5-Degree _frozen
CLE	BaU_CLE	2-Degree_ CLE	1.5-Degree _ CLE

研究结果

•  能源消费和碳排放趋势

     在没有任何碳排放限制的基准情景下（BaU），经济发展和人口增长的规模效应将刺激能源需求的增加。随着发电结构的低碳化和人口增长的放缓，碳排放量将在2030年达峰后缓慢下降。

     实现1.5度目标要求在2037年左右将碳排放减少到2020年的一半，这意味着能源系统的深刻变革。化石燃料消费逐渐被电力取代（图 2a）。在GBA地区，服务业的电力需求占比最高，交通是电力需求增长的主要动力。

     碳减排贡献部门存在明显的地区差异。如图2d所示，在2050年,与BaU相比，在2度目标下，交通将是GBA中最关键的部门，贡献了26.6%的减排量，其次是制造业。相比之下，在ROC，在2度情景下，金属冶炼是减排的最大贡献者，其次是发电部门。

图2 最终能源消耗和二氧化碳排放量

(a) 最终能源需求，(b) BaU情景下各部门的CO₂排放，(c) CO₂排放量，(d) 2050年各部门的减排贡献(按减排量排序)

 

• 产业结构变化与经济影响

      在气候政策情景下，碳减排提高了能源使用成本，使得能源密集型产业成本上升，产量下降，使得经济系统总产出和GDP出现了不同程度的下降。2050年GBA和ROC总产出分别降低2.3%-3.7%和3.6-4.9%，GDP分别降低3.3-4.3%和1.8%-3.2%。

      碳强度和能源强度这两个指标随着技术发展而逐渐下降。GBA的能源效率要高于ROC，且在气候政策下会持续增加。从贸易上来看，GBA地区碳强度较低而增加值较高的纺织业和电子产品出口增加，有利于降低GDP损失。而碳排放强度较高的水运和航空进口增加、省际调出显著降低，有利于缓解碳减排压力。

图3 气候政策下产业结构与经济影响

（a） 2050年2度和1.5度情景下的产出和碳强度变化；（b）2050年与BaU相比，1.5度情景下的GDP变化；（c）碳和能源强度；（d） 与BaU相比，GBA贸易（柱状图）和CO2强度（散点）变化

• 碳减排关键驱动因素分解

      在时间尺度上来看，1.5度情景下能源强度的降低是两个地区最主要的减排驱动力，同时能源结构优化的贡献将逐渐增加，而总产出的增加是拉动碳排放增长最大的因素（图4a）。

     在部门角度，两个地区最重要的减排因素都是各部门碳排放强度（CI）的降低，但产业链层面减排路径差异显著。在GBA，纺织品（TEX）和公路运输（TRD）是核心减排部门。相反，在ROC，电力（ELE）和服务（CSS）部门对直接碳减排贡献最大。在GBA中，由于电力行业碳排放强度的降低，从电力行业（ELE）到服务行业（CSS）的供应链可以减少5.3百万吨碳排放。在ROC，从电力部门到非金属到建筑（ELE-ONM-CNS）的三阶供应链减少了1.25亿吨的碳排放。

    与碳强度效应（CI）的关键贡献相比，投入产出系数（IO）和最终能源需求（FD）这两种因素对于碳排放变化的影响在两个地区都相对不大。

 

图4 基于（a）LMDI方法和（b）SPA方法1.5度情景下碳减排的关键贡献因素

在b中，左边的节点是提供原材料的供应部门（不同颜色区分不同部门数量的供应链），数字符号代表行业在供应链中的位置（例如数字 "2 "或 "3 "代表该部门在供应链中处于第二或第三位置），供应链末端的部门是最终需求部门。 "CI "代表碳强度效应，"IO "代表投入-产出系数变化效应，"FD "代表最终需求效应。

• 气候政策对于大气污染物的协同减排效应

      在施加了碳减排的约束条件后，空气污染物排放出现了不同程度的下降。NOx、SO₂主要来源于交通与发电部门化石能源的燃烧，气候情景下协同减排效益较大。而VOC、NH₃、一次PM_2.5与碳减排协同效果较差，主要来自于过程排放，依赖于末端减排控制。随着气候目标和末端控制变得更加严格，不同空气污染物的部门排放占比也将发生变化。

     考虑到协同减排效果和单位减排成本，本研究进一步确定了在减排时具有较高优先级的部门（图5b）。结果发现，减排成本较低的部门通常协同减排效果也较高，这意味着针对性的协同治理有助于降低减排成本。例如，对于NOx，在1.5-degree_frozen情景下，交通部门，包括水运（对应TWT）和公路运输（TRD），具有最高的协同效应和较低的成本。

图5 GBA地区大气污染物排放和减排成本

 (a) 总排放趋势，(b) 2015年和2050年所有情景下的分部门排放，(c) 2050年减排成本和协同效应指数。其中单位减排成本被定义为每单位减排量的部门产出损失。协同指数（SI）定义为部门空气污染物减排量与二氧化碳减排量的比率。这里为了避免极端值的出现，我们删除了在BaU_frozen情景下排放贡献小于1%的部门。这里蓝色阴影所覆盖的部门占总排放量的5%以上，具有高度的协同效益和较低的减排成本

• 气候政策对于空气污染物的边际效应

    本研究计算了基于CLE假设的1.5度和2度下，碳政策和其他解释因素对五种空气污染物排放的边际影响。结果显示，更严格的气候政策将对空气污染物减排产生更显著的影响。此外，我们发现碳影子价格不同阶段的影响大小不一。

    在2030年后，末端去除对于一次PM2.5、SO2、NOX和NH3减排起着更重要的作用，特别是在相对不严格的2度温升情景下。此外，末端去除对VOC的影响是模糊的，可能是因为GBA仍然有较多的化工产业，2030年的排放与2015年相比几乎没有变化（图5）。

 

表2. 2015-2030年粤港澳地区气候政策对于空气污染物的边际影响

 

表3. 2030-2050年粤港澳地区气候政策对于空气污染物的边际影响

Climate target	Variable	Primary PM2.5	SO2	VOC	NOX	NH3
1.5℃	Carbon shadow price	-0.51***	-0.07***	-0.50***	-0.63***	0.02***
		(0.10)	(0.01)	(0.10)	(0.11)	(0.01)
	EndofPipen	1.60	-1.80***	-1.10	-1.80**	-0.35***
		(2.20)	(0.08)	(0.88)	(0.66)	(0.04)
	EnergyStructure	0.82	0.05	0.13	1.4	0.04
		(0.91)	(0.23)	(3.20)	(2.50)	(0.19)
	IndStructure	3.90**	0.67	3.3	0.67	-1.00**
		(1.70)	(0.46)	(6.50)	(5.20)	(0.38)
	Constant	-0.14	12.00***	14.00***	17.00***	6.20***
		(9.00)	(0.29)	(3.10)	(2.10)	(0.12)
	Observations	20	20	20	20	20
	Adjusted R2	0.99	1.00	0.94	0.98	0.92
	F Statistic	478.0***	2016.0***	71.0***	247.0***	56.0***
2℃	Carbon shadow price	-0.16***	-0.06***	-0.55***	-0.51***	0.03***
		(0.05)	(0.02)	(0.06)	(0.06)	(0.01)
	EndofPipen	-6.20***	-2.50***	-0.67	-2.10***	-0.48***
		(1.20)	(0.18)	(0.59)	(0.36)	(0.04)
	EnergyStructure	4.3	1.1	5.50	7.10*	0.00
		(2.70)	(1.20)	(5.00)	(3.60)	(0.41)
	IndStructure	2.5	0.06	-0.18	-1.60	-0.86*
		(3.10)	(1.30)	(5.70)	(4.20)	(0.48)
	Constant	31.00***	15.00***	12.00***	17.00***	6.70***
		(4.90)	(0.68)	(2.10)	(1.20)	(0.12)
	Observations	20	20	20	20	20
	Adjusted R2	0.98	0.99	0.97	0.99	0.96
	F Statistic	255.0***	586.0***	151.0***	533.0***	122.0***
Notes: values in the first line are estimators of β, γ, δ, and θ. Values in parentheses are stand errors. Stars are the level of significance in the t-test. The p-value classification are: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01