減污降碳協同效應綜合評估的研究綜述與展望

趙曼儀 王科

關鍵詞：協同效應；減污降碳；綜合評估；研究綜述

氣候變化與大氣污染是當今世界面臨的兩大環境挑戰，1750年以來CO2濃度不斷上升，2021年CO2質量濃度達到0. 805 μg/m3（估算值），2001—2020 年的全球表面溫度較1850—1990年上升了0. 99 ℃［1］。2019年超過90%人口的生活環境細顆粒物（PM2. 5）質量濃度高于世衛標準10 μg/m3。2005—2018年，一些新興經濟體的SO2排放顯著上升或持續處于排放高位，如印度、俄羅斯?？諝馕廴境蔀槿虻谒拇笤缡棚L險因素［2］。對此，許多國際機構和國家不斷推進減污與降碳的生態環境保護目標，如聯合國將氣候行動和城市PM2. 5 濃度控制均列入了可持續發展目標，美國、歐盟、中國和日本等通過立法、設立排污權和碳排放權、規定行業排放標準等方式控制溫室氣體與污染物的排放。

由于溫室氣體與污染物的緊密聯系，孤立地考慮減污與降碳的解決方案會導致環境治理的成本收益評估存在偏差，引起政策措施設計不當而造成的高碳鎖定效應和施政過度而產生的效果重疊等問題［3］。深入開展減污降碳協同效應綜合評估是構建統一的協同政策框架的前提，也是實現《巴黎協定》全球溫控長期目標的重要基礎，對于助力實現可持續發展目標以及碳達峰和碳中和目標都具有重要意義。

目前，學界逐漸重視以協同效應綜合評估為主題的研究，但由于評估流程和關鍵因素復雜、評估指標多樣化等［4-6］，評估過程仍具有復雜性和不確定性，評估結果缺乏可比性和層次性，因而協同效應綜合評估理論還需要不斷豐富和完善。政策實踐方面，部分國家和地區重視對減污降碳的協同治理，例如歐盟的《污染防治綜合指令》和《工業污染排放指令》設定受監管的污染物包括傳統污染物和CO2 等，美國推行移動源戰略（Mobile SourceStrategy）對減污降碳進行統籌規劃，英國在國家能源和氣候計劃中考慮了協同效應的測算。整體而言，協同效應評估的政策實踐還處于起步階段，需要從戰略規劃、政策法規、制度體系等方面推進協同效應在實踐中的應用，促進協同控制政策落地。

1減污降碳協同效應的界定與分類

目前，學界對于協同效應尚未有統一的界定，多個機構在其報告中對其進行了定義：聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第3 次報告中提及的協同效應指溫室氣體減排帶來的其他收益［7］，包括發展和公平的改善等；IPCC 第5 次報告將正向附加影響定義為協同效益，負向附加影響定義為副作用（Adverse Side?effect）［8］；國際能源署、美國環保署以及歐盟環境局均從減污降碳相互作用的角度對協同效應進行了定義［9-11］。概括而言，協同效應指一項政策帶來的、除該政策目標本身的其他收益，如促進其他政策目標的實現。本研究分析減污降碳的協同收益，降碳涉及京都議定書中規定控制的6 種溫室氣體，以及影響熱輻射的短壽命氣候污染物（SLCPs）和氣溶膠，減污包括PM2. 5、氮氧化物（NOx）等。根據協同效應的作用方向不同，可以將其分為大氣污染治理協同溫室氣體減排和溫室氣體減排協同大氣污染治理；根據減排措施增加或降低了污染物或溫室氣體排放，可以將其分為正協同效應和負協同效應。

1. 1溫室氣體減排協同大氣污染物治理

由于受折現率影響導致結果有較大的不確定性［12］，很多降碳政策不具有吸引力，但考慮了短期內降碳協同減污的收益后，成本中的一部分甚至全部可以被抵消，學界將能夠完全抵消成本的政策稱為無后悔政策。很多研究分析了降碳對減污的協同作用，尤其是減排CO2對于污染物排放的影響，包括PM2. 5［13-15］、臭氧［13］、NOx［16］、SO2［17-18］等。降碳對不同的污染物減排的影響存在較大的差別，綜合來看，NOx、PM2. 5的減排是溫室氣體減排最重要的協同成果之一［6］。

降碳對減污產生協同作用的原因包括以下兩點：①溫室氣體與污染物存在直接關系，兩者均來自化石燃料的燃燒；②溫室氣體與污染物存在間接關系，溫室氣體排放造成的氣溫升高可通過影響物理、化學和生物過程從而對大氣污染物產生影響。

直接聯系主要包括以下幾個方面：首先，部分溫室氣體與污染物通過化學反應相聯系，如甲烷是臭氧的前體物，甲烷的減排會降低臭氧的生成速度［19］；其次，溫室氣體與污染物具有同根同源性，這一點在后文進行介紹，基于此可以通過降低溫室氣體以達到降低污染物的效果；最后，部分SLCPs會同時加劇溫室效應與大氣污染，包括黑碳（BC）和對流層臭氧。在發展中經濟體，減排SLCPs具有緊迫性和成本優勢。首先，SLCPs 增溫潛勢高于CO2，其造成的全球增溫潛勢約占當前凈氣候強迫的40%，減排SLCPs會在短期內帶來較大的氣候收益［20］；其次，僅以CO2為減排對象的措施成本較高，而以多種溫室氣體為減排對象的措施成本較低［21］。

間接聯系較為復雜，以臭氧和PM2. 5 為例：物理過程方面，降水對PM2. 5具有清除作用［22］；生物過程方面，氣候變暖會增加生物排放的揮發性有機物（VOC），可能會加重PM2. 5和臭氧污染［23］；化學過程方面，在光照輻射以及高溫的共同作用下，VOC以及汽車尾氣形成的NOx 會催化產生臭氧。

協同效應研究對直接聯系的考慮體現在各類減排措施的應用，如原（燃）料替代、能效提升和結構調整等。分析間接聯系需要全面了解氣象條件對污染物影響的機理，并應用氣候模型模擬復雜的氣象狀況，因此考慮間接聯系的文獻較少。

1. 2大氣污染物治理協同溫室氣體減排

研究溫室氣體減排協同大氣污染治理有利于降碳政策的推進，而分析大氣污染物治理協同溫室氣體減排可以更全面地評估減污政策的成本與效益。發展中國家大多面臨著更為緊迫的污染物治理問題，對這些國家而言，研究減污對降碳的協同效應具有更顯著的現實意義［17］。相較于降碳協同減污的研究，討論減污協同降碳的文章相對較少［24］ ，多數認為減污可以對降碳產生正向影響。

大氣污染物可以通過化學反應生成氣溶膠（如硫酸鹽氣溶膠）或直接以氣溶膠的形式存在（如BC），進而對氣候變化產生重要影響。IPCC第4次評估報告指出，氣候變化與空氣污染問題是通過大氣氣溶膠緊密耦合在一起的［25］。綜合來看，除BC外，以硫酸鹽為代表的氣溶膠具有制冷效應。氣溶膠作為PM2. 5的組成成分，其計算的準確性對評估降碳協同PM2. 5 減排結果存在直接影響。其中，相對于一次氣溶膠，二次氣溶膠成分、產生機理和作用效果更加復雜，現有的協同效應研究對此分析并不成熟，需要結合大氣環境模擬系統評估減污措施對二次氣溶膠的影響。

1. 3減污降碳的正協同效應

正協同效應是指降碳和減污措施相互的促進作用，在政策制定中需要積極發揮正協同效應，其來源主要包括以下兩個方面。

1. 3. 1能源轉型調整

化石燃料燃燒是污染物與溫室氣體的主要源頭［26］，污染物與溫室氣體的同根同源性決定了環境污染水平與碳排放在空間分布上具有高度一致性，經濟發達、人口稠密、能源消費量大的區域往往環境質量較差、碳排放量大［27］，具有極大的協同效應潛力。通過提高能源效率、替換其他清潔能源、推動鋼鐵等高耗能行業產品再生和秸稈等廢棄物的能源化利用等方式，可以達到減污與降碳的雙重目標，實現正協同效應［28］。

1. 3. 2需求側治理

終端需求通過決定能源、交通等部門的體量和結構，對污染物和溫室氣體排放產生重要影響，也影響減污降碳的難度［29］。IPCC在第6次報告中著重強調了需求側治理的重要性［30］。需求側治理從人的行為著眼，在保證居民高品質生活水平的前提下，實現減污降碳目標，主要措施包括重新設計服務系統并降低不必要的能源消耗、轉移至高效的技術體系和服務系統、購買現行的高能效產品。三類措施中，規避和轉移需求對于政策制定者和公眾都是巨大的挑戰，需要打破社會范式形成的心理障礙，而購買高能效產品更容易推行［31］。

目前協同效應研究對能源轉型調整討論比較豐富，而分析需求側治理的相對有限，特別是規避和轉移需求。將需求側治理與供給側治理結合起來，可以使交通、工業、建筑等面向終端用戶的部門更好地發揮減排的協同效應。

1. 4減污降碳的負協同效應

負協同效應是指降碳和減污措施相互產生抑制作用。負協同是在政策制定中需要規避的問題，其來源主要包括以下三個方面。

1. 4. 1末端治理與碳捕集與封存技術（CCS）分別造成溫室氣體與污染物排放增加

末端治理技術雖然可以實現脫硫、脫硝和除塵的目的，但會耗費額外的能源，形成較高的碳足跡并產生其他污染物［32］。燃氣CCS技術在降低CO2排放的同時，會實現PM2. 5、SO2減排，但可能增加NOx、氨氣排放［33］。

1. 4. 2能源替代造成溫室氣體與污染物排放增加

雖然推進可再生能源可以取得正協同效應，但是并非所有的能源替代都可以產生類似的效果，不同的能源替代產生的協同效益大不相同。相比于汽油車，柴油車CO2排放量顯著降低，但PM2. 5和NOx排放因子卻顯著高于汽油車［34］。由于生物燃料源于植物和廢棄物，植物在生長過程中會吸收CO2，所以使用生物燃料代替化石燃料會降低CO2［35］，但可能會造成NOx排放增加，而新一代生物燃料有望實現CO2和污染物的協同減排［8］。

1. 4. 3氣溶膠的熱輻射作用

隨著全球范圍內污染治理政策的收緊，預計隨著未來人為氣溶膠的排放量減少，溫室效應可能會由于失去氣溶膠的制衡而加重，如果碳減排預案對此考慮并不充分，會導致最終無法控制全球溫升保持在目標范圍以內。

由于末端治理與CCS在使用范圍和數據獲取性方面存在差異，協同效應評估中考慮污染物的末端治理居多，而對CCS的考慮較少。協同效應分析中，不同能源應用也不盡相同，化石燃料通常被納入分析框架，而生物燃料受到的關注較少。

2減污降碳協同效應的量化評估方法

在充分識別出協同效應來源的基礎上，由于不同的政策目標具有的不同度量單位［8］，需要選擇適當的測度方法計算協同效應。目前量化協同效應的方法主要包括以排放量的變化度量、以健康水平的提高度量、以減排成本的降低度量、以維修費用的降低度量、以農業收益與生態效益度量，這些方法均適用于減污政策的協同效應分析。而鑒于氣候變化影響有長期性，降碳的協同效應分析一般采用以排放量的變化度量和以減排成本的降低度量的方式。

2. 1以排放水平或濃度的變化度量協同效應

以排放量變化度量協同效應是比較常見的指標。比較特定政策執行情景與基準情景下污染物、溫室氣體的排放量，若污染物、溫室氣體排放量均低于基準情景，則說明存在正協同效應［36］。也有研究計算污染物、溫室氣體的減排百分比，反映協同效應的大?。?6，37］。部分研究采用污染物濃度和碳排放變化表示減污降碳水平［38］。相比于排放水平，采用濃度表征會導致結果受到污染物傳播擴散的影響，在分析時需要將其也納入考慮范圍。

此外，有些研究采用其他測度指標。一是采用交叉彈性對協同效應進行度量，即污染物的變化百分比與溫室氣體變化百分比之比。交叉彈性越大，表明大氣污染物與CO2減排的協同水平越高［17］。二是采用污染物與溫室氣體的變化量之積測度協同效應。該值為正說明污染物與溫室氣體存在正協同關系，反之為負協同關系［39］。三是采用熱輻射反映溫室氣體減排程度。這種方式適用于減污政策的降碳協同效應研究，可以綜合多種溫室氣體的減排情況［26］。

采用排放量或濃度變化度量可以避免貨幣化度量帶來的不確定性，但會造成結果可比性較差，這是由于減污（或降碳）政策可以減排多種溫室氣體（或污染物），不同的研究分析的溫室氣體（或污染物）不一致且各種溫室氣體（或污染物）造成的全球增溫潛勢（或大氣污染）不同，導致無法比較其協同效應的程度，減排百分比、交叉彈性也具有此類問題。雖然大多數研究都考慮了PM2. 5 的減排效果，但單一指標無法全面反映大氣污染治理情況。對此，熱輻射指標可以綜合反映各類溫室氣體的減排情況，部分研究也分別將多種污染物［36］或據其編制的綜合指數納入研究范圍［40］。此外，變化量之積可以表示協同效應的方向，無法反映協同效應的強弱，不利于提高協同效應評價結果的可比性。

2. 2以健康水平的提高度量協同效應

空氣污染會增加部分疾病的發病率與死亡率，包括呼吸系統、心血管疾病等，在溫室氣體減排的協同收益中，健康收益是最重要的收益形式［6］。具體來說，健康收益主要體現在如下方面：第一，空氣質量改善導致患病可能性減少、防護支出和看病費用降低［41］，消費者得以在其他方面進行更多消費；第二，患病可能性的降低可以增加勞動者的工作時間［42］，在收入與時間呈正相關的情況下，勞動者的收入增加［14］；第三，對于生產者，工人健康狀況改善能夠降低生產單位產品所需的勞動力數量，從而節約成本［14］。

計算健康收益的一般流程為：首先，采用能源-環境-經濟模型等計算溫室氣體減排政策下污染物的排放量，然后通過大氣傳播模型計算特定地區污染物的濃度，根據濃度-響應函數，計算該污染物暴露情況下健康水平，可以根據健康終點（Health Endpoint）細分為疾病發病率和死亡率［6］。測度健康影響的指標主要包括兩類，第一類為健康期望壽命，用壽命表示健康狀況，涵蓋兩種常見的估算指標：質量調整生命年和傷殘調整生命年，前者將患者的壽命調整為完全健康的壽命，后者是指從發病到死亡損失的全部健康壽命年。第二類是貨幣化的度量指標，主要涵蓋統計生命價值（VSL）和損害生命年價值（VOLY）兩類指標，VOLY在VSL的基礎上將生命價值折現到當期，估計值通常會低于VSL［43］。由于通常計算出的各種因素導致的死亡人數之和遠超過真實的死亡人數，且VSL無法反映人的預期壽命，因此現有的研究更傾向于采用VOLY［44］。

健康收益的評估存在極大的不確定性，來源因素主要包括污染物濃度的預測、濃度-響應函數的確定和健康指標的設定，預測污染物濃度需要綜合考慮溫室氣體與污染物的直接與間接聯系，并采用高精度模擬系統；協同效應研究中濃度-響應函數參數受污染物和疾病影響，學界對同濃度污染物引起的發病率認識存在差異，因此提出了多種函數形式計算發病率與死亡率；健康指標的設定受地區經濟發展水平、人口年齡、風險厭惡程度影響，在缺乏特定地區數據的情況下，需要根據其他地區的健康指標進行調整，因地制宜設定適合所研究地區的健康指標有助于降低結果的不確定性。

2. 3以減排成本、維修費用的降低及農業效益度量協同效應

減污（或降碳）對降碳（或減污）成本的影響可以反映協同效果，主要包括兩類指標：減排技術費用的變化［45-46］、政策執行情景與基準情景下福利的差值［47］。兩類指標定義視角不同反映了成本界定的差異，前者反映了為減排而采取的物質保障，后者反映了減排對消費者福利的影響。

以維修費用的降低及農業效益度量協同效應的研究相對較少。SO2為主的污染物排放造成的酸雨是建筑材料腐蝕的主要原因，酸雨嚴重的地區需要支付高昂的建筑維護費用，溫室氣體減排措施通過協同減污節約了相應維修費用［48］，規避的維修費用可視為降低溫室氣體的協同效應。計算維修費用需要綜合考慮的因素比較復雜，包括建筑物的材料類型和結構、地區污染水平、氣象條件等多種因素［49］。

溫室氣體減排在農業與生態系統方面產生的收益較?。?6］，通常小于健康收益的1%［50］。農業收益主要表現為農作物產量的提高，SO2作為對農業危害較大的污染物，在協同效應分析中受到了廣泛的關注［44，51］，此外，臭氧及其前體物也會降低植物的生長能力［52］。農業損失測算過程中，首先采用響應函數分析污染物對特定地區不同農作物產量的影響［26，42］。比較權威的是Extern E項目采用的響應函數，但主要適用于歐洲。

3減污降碳協同效應評估的研究進展

根據政策目標的不同，可以將減污降碳政策分為單一目標政策和協同控制政策。單一目標政策以單獨降碳或減污為主要目標，而協同控制政策也被稱為協同治理政策，是為了達到一系列治理目標、基于多項評估指標選擇的政策最佳組合，協同政策有助于保障整個治理體系中各個重要目標的一致性。大量研究將協同效應應用于單一目標政策與協同控制政策的制定過程，從全球、國家、行業等視角，分別評估兩類政策的協同效應，進而比較兩者的效果優劣。

3. 1單一目標政策的協同效應評估

現有研究分別從部門層面和經濟整體層面定量地評估溫室氣體減排的協同效應。部門層面的討論可以聚焦于溫室氣體排放較高的部門，結合部門特征制定具體的部門減排方案；而經濟整體層面的討論可以把握一個國家或地區的整體減排狀況，有助于制定整體的溫室氣體減排政策。

3. 1. 1行業層面的協同效應分析

電力的高污染屬性很大程度來源于煤電的使用，而化石燃料發電是造成溫室氣體大量排放的原因。關于減污措施協同效應的研究，中國、印度和美國等煤電使用較多的國家是分析重點［53］。減污措施集中在產業結構調整、能源清潔利用和末端治理等領域。產業結構調整方面，通過上大壓小實現煤電的規?；洜I［54］，實現直接碳減排，淘汰落后產能以關閉污染排放與能耗高于平均水平的老舊機組可以帶來間接碳減排［53］；能源清潔利用包括通過煤炭洗選、脫硫等前端防治措施去除硫、灰分等雜質，從而有效地減少SO2、煙塵排放［54］，但對CO2排放影響有限；脫硫脫硝除塵等超低排放改造措施對于SO2、NOx、PM2. 5 具有明顯的減排作用，但會造成CO2 排放的增加。而關于降碳措施協同效應的研究，主要聚焦于能源結構優化，推廣風電、光電等可再生能源電力以代替化石燃料發電，可以產生減污的效果［55］，但缺點是需要較長的適應和升級周期［3］。

工業是國民經濟發展的命脈，也是污染物和溫室氣體排放量較大的部門［56］，具有極大的協同效應潛力?，F有研究對鋼鐵、水泥等工業部門減污與降碳措施的協同效應進行了分析，這些部門生產流程復雜性決定了減排措施的多樣性。鋼鐵行業的減污措施包括燃料和原料替代、能效提升和末端減污等，除末端減污外，多數措施都可以達到降碳的效果。鋼鐵行業的降碳措施包括降低需求、禁止新增產能、結構調整等［57］。其中，降低需求是從需求端對鋼鐵生產進行控制，結構調整是通過廢鋼的回收利用減少能源和鐵礦石原料的投入，可以產生明顯的協同減污作用。水泥行業減污協同降碳的措施包括原料與燃料替代、能效提升與節能等，降碳協同減污的措施包括需求減量和結構調整等［58］。設計具體的協同減排路徑需要結合經濟發展情況、產業特點和發展水平等綜合考量，已經完成工業化過程的發達國家更適合降低需求的控制策略，而發展中國家的工業產品需求在持續增長，適合采取燃料或原料替代、能效提升等減排政策［8］。此外，生產環節減排潛力與生產力密切相關，不同環節的減排潛力存在極大差別［59］。

道路交通作為交通行業中溫室氣體與污染物排放的主要源頭，是交通部門協同效應分析的重點領域［60］。由于面向最終消費者，交通行業存在移動排放源多、管控過程比較復雜的特點，許多研究分析了稅收、信息披露等措施通過改變居民的出行和消費方式等，達到協同降碳（或減污）的效果［61］。此外，燃料轉換、能效提高等治理方式不能保證產生積極的協同減排效果，電氣化會將交通部門的部分排放轉移到電力生產部門，可能加重某些區域的大氣污染。電氣化能否降低溫室氣體與污染物排放取決于技術發展，能效提高帶來的交通成本降低會產生能源消費的回彈效應，因此需要同時進行征稅或收費［62］，以保證協同減排效果。

3. 1. 2經濟整體的協同效應分析

經濟整體層面上，許多研究認為降碳措施產生的減污效果可以在很大程度上彌補降碳政策的成本［4］。相比于特定行業的減排措施，針對經濟整體的寬松減排措施能夠產生更高的協同收益［15］。

減污和降碳措施取得的協同效應受政策類型、政策強度和治理地區等因素的影響。命令控制型規制一般可以取得協同效應，而以碳排放權交易、排污權交易為代表的市場激勵型規制的協同效應受交易量和交易價格的影響［18，62-63］。價格較低的情況下，交易很難發揮減排作用，而加入國際碳市場有可能會導致本國企業消極推進碳減排和污染物減排，對健康水平造成不利影響［16］。

政策強度是影響協同效應的重要因素，對于各類污染物協同減排的效果隨著溫室氣體減排力度增加而提高［4］。但減排力度過高時，協同收益的增加僅能抵消小部分成本。地區差異是協同效應研究關注的重點，通常情況下，發展中國家減污與降碳政策的協同效應均高于發達國家［17，64］，因為發展中國家的經濟發展更傾向于依賴大量的能源消耗。

3. 2協同控制政策的協同效應評估

協同控制的基礎之一是協同效應，包括正協同作用和負協同作用兩種。在評估政策影響時，如果忽略正協同作用，會導致政策收益估計偏低；如果忽略負協同作用，會導致政策實施時對其他政策目標產生負向沖擊，所以將具有相關性的政策目標結合起來有助于更加科學地制定政策組合。溫室氣體與污染物的協同控制有利于避免為進行大氣治理，采取不利于碳減排的短視措施［65］。政策制定時，對不同的污染物或溫室氣體的治理力度會存在差異［8］，因而政策目標函數應對多個污染物或溫室氣體的目標賦予不同的權重，權重的設定需要結合政治環境，保證其具備客觀性［66］。

關于減污降碳協同控制的研究，根據研究目的不同，可以分為兩類：一類研究比較協同控制政策與單一目標政策的效果，力圖證實協同效應的存在，為協同政策的實施奠定理論基礎；另一類研究假定存在協同效應，比較不同類型協同政策的效果，為決策制定者在規劃和優選協同政策時提供參考。目前，關于兩類問題的研究都比較豐富。

比較協同控制政策與單一目標政策的研究大多認為前者的效果優于后者，這類研究的證明方式可以分為兩種：第一種在既定的減污、降碳目標條件下，計算單獨實施減污、降碳政策帶來的收益之和，與減污降碳協同政策的收益進行比較［37］；另一種是在減排成本一定的情況下，比較協同治理與僅實施減污（或降碳）措施的收益［51］。也有研究認為協同治理不是最優的政策方案，例如如果在研究多污染治理問題時假定多污染物存在化學反應并生成新的污染物，并且這些污染物的影響是即期的，則會得到單一污染物治理是最優方案的結論［67］。

比較和優選不同類型協同政策的研究，一般將協同控制政策分為命令型和市場型政策，這些政策通過促進節能減排技術創新、提高企業和居民的環保意識等，達到協同減排的目的。最優政策評估結果的影響因素眾多。首先，污染物與溫室氣體間的關系決定最優的政策組合。如果為互補關系，對兩者分別采用稅收和配額措施效果更好；如果為替代關系，采用稅收或配額為主的減排措施更為理想［68］。其次，一些情況下需要考慮多部門、多區域的協同治理。例如，特大型城市與周圍城市經濟活動、交通往來緊密，污染物存在城際間的擴散，中央和地方的多層級治理需要各級主管部門的協調配合，這些情況下統籌考慮多個城市、多級政府的協同治理有利于制定有效的方案［69］。再次，折現率的設定在很大程度上影響減污與降碳收益的評估。大氣污染的短期性和地區性與氣候變化的長期性與全球性之間存在不一致，設定時需要權衡減碳和減污的重要性以實現代際公平。折現率較高會提升短壽命氣候污染物與大氣污染物減排的相對重要性，當代人的福利將受到更多關注；而折現率較低會導致政策導向更偏向于長期溫室氣體減排，提高后代的福利水平［70］。最后，不同政策的成本和收益、效果重疊程度等因素也會影響最優政策的制定［24］。

3. 3協同效應的模擬及評估模型

分析協同效應的模型可以分為事前模擬模型和事后評估模型。針對事前模擬的文獻多是基于完全信息的假設對協同效應進行評估，應用的模型可以分為能源-環境-經濟（3E）模型和非3E模型：3E模型實現了社會發展系統中能源、經濟、環境三個子系統之間綜合平衡與協調發展，考慮了各子系統之間交互作用［71］；非3E模型既包括二元模型——以能源-經濟、經濟-環境二元系統為對象的模型，也包括分別以單一的能源、經濟、環境為研究對象的模型［72］。非3E模型計算和分析相對簡單，可用于協同控制政策與單一目標政策的比較和協同政策的設計，但由于考慮的因素有限，無法計算協同收益；而3E模型考慮的因素更多，更加適用于協同效應的綜合評估。減污降碳協同效應評估領域的3E模型可以分為自頂向下模型、自底向上模型和混合模型。

自頂向下的模型可以模擬減污或降碳措施對經濟協同的影響［69］。在協同效應分析中應用最廣的自頂向下模型是CGE模型，包括AIM/CGE［46］、WorldScan［47］、EPPA5［17］等。在模型結構方面，AIM 結構相對比較復雜，它將人口、經濟狀況內生，避免了主觀設定對協同效應評估結果的影響；在分析對象方面，AIM/CGE可以計算出污染物和溫室氣體的排放量和濃度，但EPPA5、WorldScan僅涉及溫室氣體，需要進行擴展以用于協同效應評估。除應用CGE框架外，少數協同效應研究還采用數量經濟分析模型［70］。這類方法簡化了復雜的排放過程，結構簡單便于計算分析。

自底向上的模型包括核算和優化模型。兩者相比，核算模型種類相對較少、應用范圍相對較窄，典型的為LEAP模型［69］。LEAP模型一般用于計算碳排放，有研究通過納入污染物排放因子將LEAP模型擴展為可以核算污染物與溫室氣體協同效應的模型［69］。優化模型種類豐富，不同的模型對協同減排技術側重點不同：RAINS集中于空氣污染物治理技術，GAINS模型刻畫了末端治理技術的減污和降碳效果，MARKAL、MESSAGE 模型側重于描述能源資源的開采、進口、轉化、運輸和分配的過程［73。并且，MESSAGE在MARKAL的基礎上，增加了兩個影響溫室氣體排放的部門——農業和森林，MERGE模型關注于減排措施對氣候變化危害的影響［74］。將不同類型的優化模型結合，如MESSAGE和GAINS的組合［75］，從而更全面地反映減排政策對各類技術的影響。

混合模型是將自頂向下和自底向上模型結合起來的綜合集成模型。根據構建方式不同，混合模型可以分為軟連接和硬連接模型。軟連接模型在協同效應分析中十分普遍，它便于操作、結構清晰，如將AIM/CGE計算得到的能源消耗輸入GAINS分析減排技術的應用［46］，將MACRO的宏觀框架與MARKAL結合用于同時評估降碳與減污的效果［76］。不同于軟連接模型，硬連接模型由于只有一套輸入輸出，計算效率更高，協同效應分析中常用的有IMAGE［37］和MERGE［45］等。

另一類以準自然實驗為代表的政策評估方法在事后的協同效應評估中十分常見，典型模型是雙向固定效應模型［40］、雙重差分模型［62］等。被解釋變量通常選擇污染物（或CO2）排放量［77］、減排水平［78］、濃度［78］等，或基于這些指標構建同時反映污染和碳排放的綜合指標［38］。解釋變量包括反映政策是否發生的啞變量［62］，或體現政策執行強度的連續變量［77，79］?？紤]到污染的擴散性，有的學者進一步考慮政策實施對鄰近地區減污降碳的影響［62］。簡約模型在減污降碳效果的事后評估中應用廣泛，而與此相對，復雜結構模型主要應用于事前減排效果的模擬。究其本質，簡約式不把整個政策影響過程寫進計量模型，通常只驗證政策的減排效果及個別環節的影響機制，重點在于通過設計實驗從數據中挖掘因果關系的數量特征；而復雜結構模型基于經濟理論模型構建的，更加復雜的模型結構會導致參數估計沒有簡約模型準確，但可以分析除政策指標、污染物和碳排放指標外其他經濟、環境、能源變量的變化情況，也可以分析反事實情景。

4減污降碳協同增效的政策實踐

從工業化程度較高、減污降碳政策實踐經驗較為豐富的歐美國家來看，治理過程大致可以分為兩個階段。第一階段以大氣污染減排為主要特征。針對一系列大規模污染事件，各國開始通過建立科學的法律體系改善環境質量，標志性的法案包括英國的《清潔空氣法案》、美國的《空氣污染控制法》等。但當時的措施主要著眼于短期的生命健康效益，因此多以末端治理為指導思想。伴隨著碳排放持續增加的環境問題逐漸凸顯和大氣污染防控的環境目標已取得階段性成效，對進口化石燃料過度依賴導致發達國家面臨能源安全威脅，多次石油危機引發經濟增長放緩，因此歐美進入以碳排放治理為主要目標的第二階段，新的政策亦以能源結構調整、生產消費方式轉型為減排手段，謀求協同效益、保障能源安全。這一時期，歐盟理事會于2007年通過的《氣候行動和可再生能源一攬子計劃》中規定了2020年歐盟國家溫室氣體減排量、可再生能源占比等目標，并將空氣質量方面的協同效應納入分析框架。2008年英國通過的氣候變化法案確定了中長期減排目標，同時將溫室氣體治理對空氣質量的影響納入行動方案中。2015年美國的《清潔能源計劃》設定了全美范圍發電廠碳排放標準，并量化了SO2和NOx減排效果。當前協同控制策略也逐漸被納入支撐政府決策的分析模型與信息系統中。歐洲環境信息與觀察網絡收集歐洲地區大氣污染與溫室氣體排放的數據，國際應用系統分析研究所將用于評估大氣污染防治影響的RAINS模型調整為可以評估減污降碳協同防治的GAINS模型，為歐盟制定氣候政策和大氣污染物治理政策提供參考。

相較于發達國家基本解決環境污染問題后轉入強化碳排放控制階段不同，當前實現中國生態環境根本好轉的任務仍然緊迫，政策演變過程如圖1所示。中共十八大以來中國陸續頒布了《大氣污染防治行動計劃》《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》等措施并取得巨大成果，但目前重點地區、重點領域的空氣污染問題仍然突出，如2022年北京、河北PM2. 5年平均質量濃度分別達30、37 μg/m3，相比2013年下降近六成，但相較于世衛組織10 μg/m3的指導值標準還仍需繼續改善?？紤]到全球變暖的大背景以及自1993年以來不斷上升的原油對外依存度，我國為了履行大國擔當、保障能源安全、布局新能源產業、提高經濟發展水平，將環境治理的目標從“能源雙控”轉為“碳排放雙控”，以支持新能源行業的發展，實現長期協同效益。2016年中國修訂《大氣污染防治法》，增設“大氣污染物與溫室氣體實施協同控制”的原則性條款，為實施大氣污染物和溫室氣體協同控制提供法治基礎。2020年中國提出了碳達峰目標與碳中和愿景，“雙碳”行動為協同治理提供了新的契機?！?030年前碳達峰行動方案》中指出通過推進產業結構深度調整、清潔低碳能源體系構建、低碳高效交通運輸體系建設等方面，加大溫室氣體控制帶來的環境邊際效益。已有研究表明，碳達峰發揮了減污降碳協同增效的多贏共治效果，并且增強了區域發展公平性。2022年面對實現生態環境根本好轉和碳達峰碳中和兩大戰略任務，中國印發《減污降碳協同增效實施方案》，力圖通過強化源頭防控、優化技術路徑、注重機制創新推動經濟社會發展全面綠色轉型，首次將“協同控制”的指導原則提到戰略高度，實施方案中的工作原則在條款中有所體現。

在國家減污降碳政策的號召下，各省市也紛紛出臺具體實施方案。上海、河北等明確提出推動能源綠色低碳轉型，嚴格控制煤炭消費。上海力圖同時推進海上風電和陸上風電建設，河北打造重點地區光伏發電和風電應用基地。已有研究表明，實施可再生能源轉型可以有效降低碳排放和污染物排放，并且越早期的投入可以節約更多的成本［80］。湖北、山西逐步推動公共領域用車電動化，有序推動老舊車輛替換為新能源車輛，這與現有研究認為推廣電氣化、淘汰黃標車等措施可以產生顯著的減污降碳效果一致［81］。四川、吉林開展工業領域清潔生產改造，大力支持鋼鐵行業電爐短流程煉鋼發展，加快水泥行業原燃料替代。此外，統籌不同類型的減排手段，將其納入生態文明建設整體布局和經濟社會發展全局是研究和實踐的重點［82］。例如碳市場、綠電交易、排污權交易等市場經濟型政策對生態環境治理產生重要影響，在其基礎上進一步發揮減污降碳政策的效果，從而形成政策的統籌規劃，這是政府監管部門有待解決的重要問題。

減污降碳協同增效是實現生態文明與可持續發展的必然路徑，無論是以降碳帶動減污的西方治理思路，或是統籌并舉降碳與減污的中國治理模式，都是不同情境下雙目標驅動的具體表現。通過把握污染防治和氣候治理的整體性，統籌產業結構調整、能源綠色低碳轉型、生態環境分區管控，加快構建減污降碳一體推進的任務體系，打造減污降碳一體實施的行動模式，全面提高環境治理綜合效能，實現環境效益、氣候效益、經濟效益多贏。

5總結與展望

在系統總結減污降碳協同效應的界定與分類、量化評估的主要方法、當前研究進展和主要國家減污降碳協同增效的政策實踐的基礎上，本研究將協同效應評估中的關鍵管理科學問題按照復雜性、不確定性、可比性、層次性四個維度進行了深入剖析?；诖?，提出減污降碳協同效應綜合評估研究未來的重點突破方向。

第一，綜合評估流程的復雜性體現在兩個維度?？v向上復雜性表現為協同效應評估的環節較多。以度量健康水平提高為例，需要先后計算排放量、模擬污染物濃度、估計發病率和死亡率以及將健康水平貨幣化。橫向上復雜性表現為需要立足于多學科交叉，在每個評估環節將很多關鍵因素納入研究框架，如識別降碳對減污（或降碳對減污）的協同效應要從兼顧溫室氣體和污染物直接聯系與間接聯系，也要考慮可能同時存在正協同效應和負協同效應［83］。分析污染物產生的健康收益時，需要分析不同污染物對人體呼吸系統和心腦血管的作用機理。對于縱向復雜性，目前學界對計算健康收益、減排量變化等問題逐步達成一致并形成規范的流程體系；而對橫向復雜性的處理還有待進一步完善，在加強經濟、能源、環境、醫學等領域交叉和融合的基礎上，分析各行業需求管理、結構調整、原料替代、能效提升和末端治理等不同類型措施發揮協同效應的機制和成本，統籌考慮除CO2外的其他溫室氣體，特別是SLCPs［84］，并深入地剖析溫室氣體與污染物的產生機理和傳播過程，以全面評估協同效應。

第二，綜合評估中時間、空間和評估對象選擇的多樣性導致評估結果的高度不確定性，表現為模型設定和參數選擇存在多種情況。時間的不確定性是指選擇合適的折現率將污染物與溫室氣體產生的影響折現。選擇合適的折現率需要綜合考慮時間偏好與資本機會成本，可采用遞減的社會折現率實現代際公平、因地制宜設定折現率調整資金成本等［85］?？臻g的不確定性表現在污染物或溫室氣體的傳播范圍不確定。污染物或溫室氣體濃度受到排放量和氣象條件等因素的影響，某一地區的減排措施可能為相鄰地區帶來協同效應，從而導致協同效應被低估，后續協同效應研究需要全面考慮減排措施對所有受影響地區的協同收益。評估對象的不確定性指受到污染物的影響存在不確定性，其來源包括缺少數據、濃度-響應函數的不確定、貨幣化指標的地區差異等［86］。依托日漸成熟的大數據采集與存儲技術，加強收集協同控制對健康、建筑物和農業影響數據，在此基礎上開發更精準的濃度-響應函數、制定不同年齡和地區組別編制貨幣化指標，有助于降低協同效應評估的不確定性，提高政策決策的效率。

第三，增強協同效應評估結果的可比性有助于提高評估結果的準確性。各類評估指標體現了協同效應的不同維度，排放量變化側重于描述減排體量，但無法衡量減排效果產生的價值。減排成本降低從成本視角測度協同效應，而健康水平提高量、維修費用降低量、農業收益與生態效益則從收益視角度量協同效應，不同的刻畫視角計算出的結果不具有直接可比性，而研究中往往僅選擇其中的一種或幾種，不利于不同結果的相互佐證和對比分析，協同效應的政策實踐也因此受到了阻礙。不同類型經濟指標的評估是依據不同污染物減排量的核算，健康收益需要綜合考慮引起心血管和呼吸系統疾病的NOX、SO2、PM2. 5等。同時需要注意到，雖然目前對于臭氧污染的討論相對較少，但鑒于中國臭氧濃度呈現逐年上升的態勢，未來研究有必要將臭氧減排的健康收益納入研究框架。農業方面以SO2和臭氧為代表的污染物是分析的重點，維修費用方面需要著眼于SO2的減排。環境治理收益的測度是多維度、多視角的，因此協同效應綜合評估需要全面詳細反映減污降碳對不同主體產生的收益，從而為選擇有效的協同措施提供科學支撐［4］。

第四，構建包含國家、區域、城市等不同層面的系統評估模型是合理評估協同效應的基礎，也是制定協同政策的前提，系統地制定各層面減污降碳政策是協同效應落地的需要［62］。不同層面的協同效應評估側重點不同，國家層面協同效應的評估需要立足于不同地區間的產業結構、技術發展、人口規模、排放水平等，考慮區域間貿易流動隱含的大氣污染與溫室氣體排放，從而更好實現地區協同、領域協同，這些變量的納入對構建次國家級高精度的排放清單和模擬系統提出了要求。作為減排政策的實際執行單元，京津冀及周邊地區、長三角地區、汾渭平原等重點區域協同增效的模式探索對于政策落實具有重要意義。通過開發區域差異化協同減排政策模擬模型，將污染物溢出與溫室氣體溢出的風險納入評估體系中，避免以地區間轉移更多污染排放為代價取得某一地區良好的協同效應結果，以促進區域整體空氣質量與氣候狀況的改善。城市層面的精準評估可以為落實地區減污降碳責任提供基礎，現有研究主要著眼于北京、上海等特大型城市，對于承擔工業生產任務但發展程度居中或較低的協同減排關鍵城市的探討不夠充分。未來需要結合經濟發展、產業結構和技術水平等劃分城市類別，因地制宜探索不同類型城市的協同減排有效模式，助力城市綠色低碳發展目標。