长三角地区减污降碳协同效应评估

摘要 长三角地区正在推动减污降碳协同增效，但其减污降碳协同潜力如何？目前鲜有文献展开量化评估。该研究借助数据包络分析方法，从全要素角度测算了长三角地区PM2. 5和CO2的边际减排成本，通过比较单独减排与协同减排下的成本变动，估算长三角整体、省际层面和城市层面的减污降碳协同潜力，模拟不同发展情形下协同效应变化。结果发现：①2011—2021年，相比单独减排，协同减排视角下长三角地区边际减污成本与边际降碳成本均有显著降低，其中边际减污成本缩减了35. 28%，边际降碳成本缩减了32. 41%。②省际层面看，长三角三省一市边际减排成本之间异质性明显。其中，安徽省边际减污和边际降碳成本最低，上海市边际减污和边际降碳成本偏高。③与单独减排相比，协同减排下安徽省边际减排成本的缩减比例最为突出，其减污降碳协同潜力也最为突出。④城市层面看，低碳发展优先是减污成本最小化的治理方案，清洁空气优先是降碳成本最小化的治理策略，而若以减污降碳协同效应最大化为目标，不同城市需根据自身经济发展阶段、能源资源禀赋和环境水平等探索与之相匹配的减污降碳协同策略。该研究通过估算长三角地区边际减污成本和边际降碳成本，揭示了该地区减污降碳协同潜力的时间变化规律和空间分布特征，研究结果对长三角地区科学推动减污降碳协同增效有参考价值。

关键词 减污降碳；协同效应；边际减排成本；长三角地区

中图分类号 F124. 5 文献标志码 A 文章编号 1002-2104（2024）06-0021-12 DOI：10. 12062/cpre. 20240312

减污降碳协同增效是新时代中国环境治理的重要内容之一。中国政府高度重视减污降碳协同增效工作，并进行了一系列政策安排。2021年5月，生态环境部发布了《关于统筹和加强应对气候变化与生态环境保护相关工作的指导意见》，提出要“推动实现减污降碳协同效应”。2022年6月，生态环境部等7个部门联合发布的《减污降碳协同增效实施方案》指出要“加快探索减污降碳协同增效的有效方式”。中共二十大报告也提出，要“统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化，协同推进降碳、减污、扩绿、增长”。长三角地区是中国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，肩负着率先实现经济高质量发展和生态环境根本好转的重要使命。长三角地区减污降碳协同增效受到决策者的广泛关注。2021年11月，国务院印发《关于深入打好污染防治攻坚战的意见》，提出要“深化长三角地区生态环境共保联治”。2022年6月，生态环境部印发《国家重大战略和区域战略生态环境保护2022年工作要点》，提出要“健全长三角区域生态环境保护协作机制，建设长三角生态绿色一体化发展示范区”。2023年11月，国务院印发《空气质量持续改善行动计划》强调要“继续发挥长三角地区协作机制”“完善区域大气污染防治协作机制”。在此背景下，对长三角地区减污降碳协同效应进行评估，不仅是长三角地区经济绿色转型的内在需要，也能为全国其他地区的环境保护提供路径探索和模式借鉴，具有重要的理论意义和应用价值。

1 文献综述

减污降碳协同增效一经提出就受到学术界的广泛关注，诸多学者对中国减污降碳协同潜力展开评估，从方法层面来看大体包含3类。首先，部分学者采用工程技术模型对温室气体和大气污染物的协同潜力进行测算，通过梳理各种减排技术的成本参数、节能效果和污染物排放系数，估算每种技术所能实现的环境效益。例如，马丁等［1］以钢铁行业22项节能减排措施为研究对象，评估和比较了各项措施的减排潜力、减排成本和协同效益，发现有10项技术措施具有经济可行性；Zeng等［2］对中国高耗能行业的近50种技术措施进行梳理，估算了不同技术的减污潜力及其经济成本，并以乌鲁木齐为例进行实证分析，发现若上述减排技术得以充分使用，乌鲁木齐大气污染治理成本可以大幅减少71%；Jiang［3］采用GAINS⁃ASIA和LMDI模型相结合的方法，测算了中国电力部门脱碳的协同效益，发现在快速脱碳情景下，由于空气污染物减少所带来的协同效益比慢速脱碳情景下高10～87 倍；Shi等［4］总结了中国“清洁空气行动”的6项措施，评估了不同技术措施对能源使用量和碳排放的影响，发现中国清洁空气治理举措的协同效益远超过末端控制导致的碳排放增加。工程技术模型的优势体现在对各种减排技术的精细刻画，是一种“自下而上”的建模方法，但工程技术模型对经济系统和能源系统考虑不足，不能分析经济和能源政策调整对协同效应带来的影响。

其次，减污降碳是一项复杂的系统性工程，涉及能源、经济、环境的多系统耦合、多主体交互和多目标协同。部分学者尝试对能源、经济、环境复杂系统进行数量建模，通过构建可计算一般均衡模型（computable generalequilibrium，CGE），对温室气体与大气污染物间协同潜力展开评估。例如，Lanzi等［5］构建全球多区域动态CGE模型，评估了空气污染的经济损失，发现到2060年空气污染造成的经济损失将增至全球GDP的1%。其中，中国、里海地区和东欧的GDP损失最高。Jiang等［6］采用中国多区域CGE模型，以多种污染物的边际减排成本量化了各省份大气污染物控制的协同效应，发现东部经济体面临较高的减排成本。Zhang等［7］构建中国多区域动态CGE模型，探讨了区域差异化碳定价政策对空气污染的影响，发现为实现碳达峰和碳中和目标，区域差异化的碳定价政策会显著降低空气污染物的排放；Jiang等［8］采用CGE模型对碳税、硫税和氮税政策下的温室气体和污染物减排的协同效应进行研究，发现考虑协同作用的治理计划会比单独治理节省近50% 的社会经济成本。总之，尽管CGE模型能够考虑能源、经济、环境系统间的复杂性，但此类模型参数较多，模型内部结构复杂且其作用机制难以跟踪，基于CGE模型的协同效应评估涉及较多不确定性，这可能会影响研究结果的稳健性。

最后，还有部分学者聚焦减污降碳的主要影响因素，通过构建指标体系对减污降碳协同效应进行测算。例如，狄乾斌等［9］从环境污染、生态保护和资源利用等多个维度出发，建立减污降碳协同度的评价指标体系，并利用相关矩阵系数法、复合系统协同度法等对城市群减污降碳协同治理情况进行了研究；马伟波等［10］借助碳排放水平和污染物排放数据构建减污降碳强度指标，进而表征城市减污降碳的整体效能；陈小龙等［11］构建减污降碳协同增效综合评价指标体系，对中国沿海城市群减污降碳协同效应进行研究；孙丽文等［12］从环境污染、环境治理、生态保护、资源利用、经济发展等5个方面，建立碳排放协同治理的评价指标体系，探究了京津冀区域碳排放协同治理及影响因素；Hou等［13］根据6个环境影响指标对协同度指数进行定义，测算了中国碳排放与污染物减排的协同效应。总的来看，基于指标体系的研究方法具有概念清晰和操作简单的优点，但该方法对指标权重的设置存在主观性，且不能较好地考虑指标间的互动关系，影响了结果对政策制定的指示作用。

综上，已有文献通过不同方法探究了减污降碳协同效应，优缺点各有不同。现有成果主要侧重于终端污染物的减少，而随着中国空气质量不断改善和碳排放配额的逐渐减少，终端减排的空间越来越有限，故应该从与整个生产过程密切相关的能源结构和资源利用等方面来挖掘协同潜力。目前，少数学者尝试采用数据包络分析方法（data envelopment analysis，DEA），通过考察投入产出约束关系来探究温室气体与大气污染物的协同潜力，但大都聚焦在国家层面［14］。而作为中国经济高质量发展代表性区域之一的长三角地区，其经济发展水平、能源利用结构和环境治理技术均有别于其他区域，故其减污降碳协同潜力和实现路径均会存在明显不同。为科学谋划长三角减污降碳协同增效，本研究将大气污染与碳排放纳入“能源-环境-经济”统一分析框架，借助DEA 方法估算PM2. 5和CO2的边际减排成本，对长三角地区的减污降碳协同效应进行量化评估，以期揭示该地区减污降碳协同效应的时间变化趋势和空间演化特征，并结合不同发展情景探索与之相匹配的协同政策体系，为长三角地区科学推动温室气体和大气污染物的协同控制提供潜在的策略方案。

本研究可能的边际贡献体现在：第一，从边际减排成本视角出发，对长三角减污降碳协同潜力展开评估，揭示减污降碳协同效应的时间变化规律和空间演化特征，为长三角地区科学推动减污降碳协同增效提供方法论和决策支持；第二，借助数据包络分析框架，模拟经济发展优先、能源效率优先、低碳发展优先、清洁空气优先等不同情形减污降碳协同效应的潜在变化特征，有助于长三角地区因地制宜地制定减污降碳协同增效方案，为不同地区精准施策提供可能。