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中国一次能源消费结构以化石燃料为主，这决定了以二氧化碳为代表的温室气体和大气污染物排放同根同源。此外，由于二者的治理政策相互影响，因此在理论上具有协同的可能。

所谓“协同”包括“降碳带动减污”和“减污带动降碳”两个方向[1]。过去十多年来，中国的环境保护工作重点是第二个方向——强调由空气质量政策倒逼能源结构调整和产业结构转型升级。《大气污染防治行动计划（2013-2017）》（以下简称“大气十条”）和《打赢蓝天保卫战三年行动计划（2018-2020）》（以下简称“蓝天保卫战”）等政策着重强调改善局地空气质量的重要性。大气污染治理过程中虽能产生一定碳减排效益[2]，但直到2021年9月22日中国正式提出“双碳”目标，才将温室气体减排从相对长期的全球性事业变成中国的重大战略决策之一。

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© Lu Guang / Greenpeace

减污降碳是从根本改善生态环境和实现“双碳”目标的重要路径

虽然目前中国主要城市的空气质量水平已经明显变好，但结构性环境问题仍然突出。一方面，虽然预期中国空气质量标准将逐步提升，但目前与国际标准仍然存在明显差距。

以PM2.5为例，中国PM2.5年均浓度标准限值（35μg/m3）相比国际标准和其他多数国家相对宽松，该限值采用了世界卫生组织（WHO）第一阶段过渡目标（ IT-1），因此尚处于与国际接轨的初级阶段。具体来说，该限值是欧盟标准的1.4倍，日本、韩国的2.3倍，新加坡、美国的2.9倍，仅比印度（40μg/m3）要严格一些[3]。

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图1: 部分国家和地区 PM2.5年均浓度标准限值 (单位：μg/m3)

数据来源：亚洲清洁空气中心

制图：能源像素

按照清华大学与能源基金会联合发布的《中国中长期空气质量改善路径及健康效益》的规划，中国需要在本世纪中叶基本实现WHO建议的第三阶段过渡时期（IT-3）15ug/m3的目标[4]。而许多模型预测结果表明，当前普遍使用的末端治污工程效果在2030年左右会达到顶峰，若要进一步改善空气质量，必须结合更有力的气候政策[5]。另一方面，作为目前世界上最大的二氧化碳排放国，中国实现“双碳”目标时间紧、任务重。环境保护工作的重点需继续加强治污力度，以求在短期内提高生态环境质量；同时，需有效控制碳排放并实现污染物源头替代，解决污染的根本问题，同时更好地应对气候变化风险。

减污降碳受到各领域积极关注，量化减排措施的协同效应是开展研究的第一步

学术界对于减污降碳协同治理的关注热度也紧随政策风向变动。顾斌杰等利用文献计量方法发现，2016年《巴黎协定》签署之前，学者们主要从高排放行业的各类污染物入手，探索碳排放与大气污染物之间的关系，强调协同治理的可能性。随着国内外关注度越来越高，这一领域的文献数量开始出现爆发式增长，来自环境、经济等各领域的专家合作设计技术模型，探究中长期协同治理路径[6]。研究结果证明，与单一污染物减排策略相比，多污染物和二氧化碳协同控制路线能够获得更理想的减排降碳和健康效益，还具有更高的成本优势[7]。因此，减污降碳协同治理不仅是符合国情的必要选择，还是明智的经济策略。

量化减排政策带来的协同效应一直是国内学者研究的热点，具体评估方法需要根据不同评估对象进行选择。

对于宏观政策的效果评估，北京师范大学毛显强教授提出，可以采取“自上而下”模型方法。首先需要对政策可能在中长期内引发的环境、健康、经济冲击进行模拟分析，再使用综合效益最大化目标或达标成本最小化约束，设计出最合理的协同治理整体路径。

对于微观技术和措施的效果评估，则更多采用“自下而上”模型。学者们通常会选定某一个行业，按照流程的先后顺序，将常用的治污技术分为源头治理、过程控制、末端治理三大类，分别计算各类别中每一项减排技术的大气污染物和温室气体减排量，再构建相应的协同效应系数，具体比较不同工程措施带来的协同效果差异[8]。

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图片来源：© Greenpeace / Wu Di 拍摄于：2013年1月13日

大部分减排措施存在正协同效应，末端治理工程协同效果不佳

抛开治污工程技术细节直接测算大气污染物和温室气体之间的协同趋势，可以发现在2000-2015年间，中国城市二氧化碳减排与PM2.5治理具有显著的正协同效应，且这种影响逐年增强。图2总结了2000-2015年全国二氧化碳排放和PM2.5浓度的弹性系数，可以看到纵轴数值在2015年达到最高值，说明当时中国城市PM2.5浓度每增加1%，将使得二氧化碳排放增长0.2086%。对比横纵轴数值大小则可以看出，中国PM2.5浓度对二氧化碳排放的弹性比二氧化碳排放对PM2.5浓度的弹性更大，这意味着“降碳带动减污”可能比“减污带动降碳”更具潜力[9]。

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图2：减碳降霾协同效应的年际变化

来源：中国城市减碳降霾的协同效应分析

从空间上看，协同效益较高的城市大多属于中国东部地区的经济发展水平高、人口多的省会城市[10]。正是因为不同城市的产业、能源结构和排放特征差异明显，在制定相应的发展战略和减污降碳协同路径时需因地制宜。

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图3：减碳降霾协同效应的地区差异

来源：中国城市减碳降霾的协同效应分析

在过去十多年里，许多治污政策和技术以优化空气质量为主要目的，但研究发现它们大多数都具有温室气体减排的正协同效果，只是强弱有所不同。例如，表1为“大气十条”部分举措的协同效益对比[11]：

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表1：“大气十条”部分能源结构调整措施污染物与CO2协同效应评估

图片来源：大气污染物与温室气体减排协同效应评估方法及应用

具体到城市层面的案例研究也得出了相似结论。在2018年“蓝天保卫战”中，唐山市实施了优化能源、产业、运输、用地结构四大方面的措施。除了“推广应用新能源汽车”因增加电力消耗导致二氧化硫间接增排外，其余11项措施均实现了局地大气污染物和温室气体的协同控制。其中，化解煤炭过剩产能的协同效益最为明显，而综合来看，每减排1%的局地大气污染物当量（LAPeq）可协同减排6.66%的温室气体[12]。

哪些治污技术的协同效果不佳呢？目前普遍认可的观点是，传统的末端治污工程一般不具有减碳效果，甚至具有负协同效应，这是因为末端处理装置会引起额外的能耗及温室气体排放[13]。例如，使用石灰石进行脱硫处理的燃煤机组，在削减二氧化硫的同时产生了相应的二氧化碳[14]；针对“十二五”期间水泥行业碳减排成本的研究证明，作为碳减排末端治理技术代表之一的CCS（碳封存）虽然碳减排潜力巨大，但是成本昂贵，且其节省的电力比消耗的电力更少[15]。

推动电力系统低碳化转型，协同控制将会成为重要路径

通过梳理中国三大“高污染、高耗能”行业的协同系数研究，主要发现如下：

1

电力行业：现有治污措施严重依赖末端处理工程，硫、氮、碳协同减排效果微弱；

2

钢铁和水泥行业：治污主要通过关停落后机组等结构性减排手段，更有效地实现了协同治理[16]；

3

交通行业：推进交通领域电气化似乎有利于改善空气质量，然而一篇关于2016前后上海推广电动车的一系列措施的研究结果显示，在所有大气污染物中，二氧化硫的协同效果最差，这是因为电力生产中产生的二氧化硫甚至超过了传统燃油车的排放量[17]。

目前，火力发电仍占全国发电量70%以上的比重[18]，电力生产不仅会带来大量污染物排放，其碳排放量更是居于各行业之首。考虑到协同效应，电能消费占终端消费比重每提高1%，全社会能效可相应提升4%，同时能源强度可下降3.7%。

因此，在中国加速能源转型和产业转型调整同时，碳减排政策可能在短期内为电力行业污染问题提供解药。暨南大学经济学院的一项研究以二氧化碳带动二氧化硫的协同减排为切入点，采用1993-2014年中国省际面板数据，证明在全国范围内燃煤电厂推行污染物 “超低排放协同控制技术”，可以在实现减少化石能源使用、降低二氧化碳排放的同时，达到了硫、氮、烟尘等污染物的协同减排，并建议增加电力部门固定资产投资和研发经费投入，发展清洁能源发电技术，从而推动电力系统低碳化转型，实现“降碳带动减污”的协同治理[19]。

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图片来源：© Lu Guang / Greenpeace

回顾中国十多年来的治污和减碳经验，可以发现，若减排政策和措施之间相互独立，则会导致选择减排措施时缺乏协同性考量，并将可能出现两个目标相矛盾的现象。因此，在制定政策时需要充分评估和优化气候变化减缓政策与空气质量改善政策之间的协同性，这对于降低成本、提高效率和公众接受度都非常重要。

从治污技术类型来说，大部分源头治理和过程控制措施都具有很强的协同效益，可以从根本上降低企业、行业和区域综合减排成本。因此，协同治理措施强调要从能源结构和产业结构入手，控制化石燃料尤其是燃煤的使用量，关停落后产能，发展低能耗、高附加值的高新技术工业，通过降低能源强度、清洁能源替代等方式实现污染物和温室气体的减排。同时，也要改进末端治理工艺，例如在治理工业部门排放的氮氧化物时，选择氨水等非尿素类脱硝剂，将有助于减少工艺过程和电力间接二氧化碳排放[20]。

参考资料：

[1] 李丽平, 周国梅, 季浩宇. 污染减排的协同效应评价研究——以攀枝花市为例[J]. 中国人口·资源与环境, 2010(S2 vo 20): 91-95.

[2] 贺克斌, 张强, 郑博, 等. 中国城市空气质量改善和温室气体协同减排方法指南[R]. 亚洲清洁空气中心, 2019.

[3] 定标，起航——环境空气质量标准系列文章 | 限值篇[R/OL]. 亚洲清洁空气中心, 2020.

[4] 贺克斌, 张强, 同丹, 等. 中国中长期空气质量改善路径及健康效益[R/OL]. 能源基金会, 2020[2022-04-14]. https://www.efchina.org/Reports-zh/report-cemp-20200413-zh.

[5] CHENG J, TONG D, ZHANG Q, 等. Pathways of China’s PM2.5 air quality 2015–2060 in the context of carbon neutrality[J/OL]. National Science Review, 2021, 8(12): nwab078. https://doi.org/10.1093/nsr/nwab078.

[6] 顾斌杰, 赵海霞, 骆新燎, 等. 基于文献计量的减污降碳协同减排研究进展与展望[J]. 环境工程技术学报, 2022: 1-15.

[7] MAO X, ZENG A, HU T, 等. Co-control of Local Air Pollutants and CO2 in the Chinese Iron and Steel Industry[J/OL]. Environmental Science & Technology, 2013, 47(21): 12002-12010. https://doi.org/10.1021/es4021316.

[8] 毛显强, 曾桉, 邢有凯, 等. 从理念到行动：温室气体与局地污染物减排的协同效益与协同控制研究综述[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17(03): 255-267.

[9] 刘杰, 刘紫薇, 焦珊珊, 等. 中国城市减碳降霾的协同效应分析[J]. 城市与环境研究, 2019(04): 80-97.

[10] 刘杰, 刘紫薇, 焦珊珊, 等. 中国城市减碳降霾的协同效应分析[J]. 城市与环境研究, 2019(04): 80-97.

[11] 高庆先, 高文欧, 马占云, 等. 大气污染物与温室气体减排协同效应评估方法及应用[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17(03): 268-278.

[12] 邢有凯, 毛显强, 冯相昭, 等. 城市蓝天保卫战行动协同控制局地大气污染物和温室气体效果评估——以唐山市为例[J/OL]. 中国环境管理, 2020, 12(04): 20-28. https://doi.org/10.16868/j.cnki.1674-6252.2020.04.020.

[13] 毛显强, 曾桉, 邢有凯, 等. 从理念到行动：温室气体与局地污染物减排的协同效益与协同控制研究综述[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17(03): 255-267.

[14] 李丽平, 周国梅, 季浩宇. 污染减排的协同效应评价研究——以攀枝花市为例[J]. 中国人口·资源与环境, 2010(S2 vo 20): 91-95.

[15] XI Y, FEI T, GEHUA W. Quantifying co-benefit potentials in the Chinese cement sector during 12th Five Year Plan: an analysis based on marginal abatement cost with monetized environmental effect[J/OL]. Journal of Cleaner Production, 2013, 58: 102-111. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.07.020.

[16] 顾阿伦, 滕飞, 冯相昭. 主要部门污染物控制政策的温室气体协同效果分析与评价[J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(02): 10-17.

[17] ALIMUJIANG A, JIANG P. Synergy and co-benefits of reducing CO2 and air pollutant emissions by promoting electric vehicles—A case of Shanghai[J/OL]. Energy for Sustainable Development, 2020, 55: 181-189. https://doi.org/10.1016/j.esd.2020.02.005.

[18] 国家统计局-月度数据-发电量

https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=A01

[19] 傅京燕, 原宗琳. 中国电力行业协同减排的效应评价与扩张机制分析[J/OL]. 中国工业经济, 2017(02): 43-59. https://doi.org/10.19581/j.cnki.ciejournal.2017.02.004.

[20] 王敏, 冯相昭, 杜晓林, 等. 工业部门污染物治理协同控制温室气体效应评价——基于重庆市的实证分析[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17(03): 296-304.

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撰稿 | Bowen

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