粵港澳大灣區氣候協同的空氣質量改善戰略研究報告AirQualityImprovementStrategiesforClimateSynergyintheGuangdong-HongKong-MacaoGreaterBayArea北京大學2023.5.12PekingUniversityMay12,2023!"$%&'()*+,-.%/01234562789ACKNOWLEDGEMENTThisreportisaproductofPekingUniversityandisfundedbyEnergyFoundationChina.!"目錄 I第一章粵港澳大灣區污染物濃度水平與減排空間分析 1研究背景 1方法與數據 2數據來源 2背景濃度計算方法 2污染物歷史減排效果分析 3CO減排效果分析 3NO2減排效果分析 4PM2.5濃度削減效果分析 5O3濃度削減效果分析 5粵港澳大灣區未來一次污染物減排空間預測 6粵港澳大灣區臭氧背景濃度分析 7第二章粵港澳大灣區CO2及污染物排放分析 12大灣區一次污染物排放總量變化趨勢 12大灣區大氣污染物和溫室氣體減排源貢獻結構分析 17大灣區大氣污染物和溫室氣體減排協同效應分析 21SO2和CO2減排協同效應分析 21NOx和CO2減排協同效應分析 22PM10和CO2減排協同效應分析 23PM2.5和CO2減排協同效應分析 24VOCs和CO2減排協同效應分析 25CO和CO2減排協同效應分析 25第三章粵港澳大灣區未來溫度目標減排情景構建 273.1引言 27方法與數據 28能源經濟模型：IMED|CGE 28碳減排驅動因素分解：LDMI與SPA分解 29空氣污染物減排邊際效應分析：回歸模型 31情景設置與數據 32未來溫度目標減排情景模擬 34能源消費和碳排放趨勢 34產業結構變化與經濟影響 35碳減排關鍵驅動因素分解 37氣候政策對于大氣污染物的影響 39討論與政策建議 44第四章粵港澳大灣區未來多情景下排放及O3濃度路徑分析 46未來多種情景下大灣區排放及O3濃度變化路徑 46空氣質量模型對大灣區O3濃度模擬的改善與實驗設置 47未來情景下大灣區分部門排放變化 52未來情景下大灣區臭氧及顆粒物濃度變化路徑 55O3濃度變化路徑 55PM2.5濃度變化路徑 57空氣質量模擬路徑不確定性分析 59未來情景下大灣區臭氧對前體物的敏感性變化 60第五章粵港澳大灣區未來大氣氧化性與溫室氣體變化分析 64研究方法 64排放控制與大氣氧化性 64減排路徑與EKMA分析 66減排路徑與溫室氣體壽命分析 67第六章結論 69參考文獻 71#$%&'()*+,-./1234567891.1"#$粵港澳大灣區（Guangdong-HongKong-MacaoGreaterBayArea,GBA）是指中國廣東省中南部城市群（廣州市、深圳市、珠海市、佛ft市、惠州市、東莞市、中ft市、江門市、肇慶市）、香港特別行政區和澳門特別行政區構成的一個經濟地理區域，總5.6萬平方公里，2020700011萬億元，是我國開放程度最高、經濟活力最強的區域之一。建設粵港澳大灣區是中國政府的一項國家戰略，也是推動“一國兩制”事業發展的新實踐，旨在通過加強合作和整合，提高該地區的全球競爭力。過去，該地區的空氣質量普遍不佳，主要原因是工業化和城市化的迅速發展，以及缺乏有效的環保措施。近年來，隨著一系列污染防控措施的推行，大灣區空氣質量有明顯改善。2013年以來，該地區細顆粒物（PM2.5）濃度得到快速削減，氮氧化物（NOx）濃度緩慢下降，一次污染物總量控制成效顯著。2021年香港、澳門、廣東九PM2.520μg/m3、23μg/m3、32μg/m3，但距離世界衛生組織PM2.5空氣質量指導值（5μg/m3）PM2.5污染問題依然不容樂觀。同時，長期的觀測結果發現該地區城市臭氧污染呈波動上升態勢，意味著二次污染問題日益突出?；浉郯牡貐^的大氣污染治理從一次污染物總量控制逐漸趨向于以空氣質量為導向的多污染物協同治理，二次污染物防控才開始逐漸得到重視。20152020家碳中和目標，未來的治理措施將逐漸轉變為減污降碳協同治理，以源頭治理為主，末端治理為輔。實際上，空氣污染與氣候變化同根同源，相互聯系。一方面，氣候變化驅動未來氣象要素變化，改變大氣光化學反應速率、天然源排放速率、空氣污染長距離輸送特征；另一方面，大氣污染物也可以對氣候氣象產生一定程度的影響，例如氣溶膠的輻射效應可以改變大氣輻射收支，甲烷、臭氧等溫室氣體能吸收長波輻射，導致對流層增溫效應。因此，未來落實氣候變化與空氣污染的協同治理，必須謹慎設計多污染物跨介質、多尺度跨區域、多學科跨行業、多目標協調統籌的精細化調控策略。盡管現在粵港澳大灣區的空氣質量有了一定的改善，但仍存在諸多挑戰。展望未來，為了持續改善粵港澳大灣區的空氣質量，各級政府和社會各界需要繼續加緊努力，通過各種環保政策和措施的實施來減少污染排放，從而更好地推動大灣區經濟-能源-環境高質量協同發展。因此，在“十四五”規劃初期，編寫一份高質量的《粵港澳大灣區氣候協同的空氣質量改善戰略研究報告》顯得尤為重要和迫切。本報告旨在通過對大灣區氣候和空氣質量的研究，提出一套有效的氣候協同的空氣質量改善戰略。本章重點關注粵港澳大灣區臭氧（O3）、PM2.5和一氧化碳（CO）歷史管控效果和未來削減空間，為粵港澳大灣區未來逐步落實氣候變化與空氣污染協同應對提供理論依據和數據支撐。1.2%&'(1.2.1!#$廣州、深圳、珠海、佛ft、東莞、中ft20質量監測數據來自中國環境監測總站的全國城市空氣質量實時發布平臺（33:20035/），2015~20211PM2.5、PM10、O3、CO、NO2、SO2。香港特別行政區的監測數據來自香港環保署（https://.hk/epd/tc_chi/top.html），監測物種包括O3、CO、NO2、NOx、SO2、氣象數據來源為美國國家氣候數據中心（NCDC）(https:///)，氣2015~20211小時。1.2.2%&')*+,COO3NO2NO2濃度為橫坐標，CO、O3NO2+O3NO20O3NO2+O3O3CO背景值。臭氧背景值的定義并不唯一，其定義隨研究目的的變化而改變。本章采納的定義如下：某一地區人為源排放為0O3O3O38小時濃度均值(O3MDA8)O3O3MDA8(O3MDA8Baseline)。NO2O3MDA8背景值。根據大氣化學經典理論，NO2O3NO2NO2O3O3O3MDA820228點為例(1-1)NO2濃度為橫坐標，O3MDA8為縱坐標作箱線圖，O3MDA8NO2NO20O3MDA8背景值(27.0±2.0ppb)NO2、O36：00~18：00的監測值進行分析。圖1-1廣州市監測中心NO2-O3MDA8箱線圖(2022)1.3*+,-./012341.3.1CO-./012CO主要來源于化石燃料燃燒，其排放過程包括工業源、電力、熱力的生產和供應、道路源及其他非道路源。根據我國《環境空氣質量標準》(GB3095—2012)，CO小時均值的一級、二級標準均為10mg/m3，根據該標準，2021年粵港澳大灣區共有2個站點超標。1-2（左）所示，2021CO濃度54777ppb715ppb1-2（右所示，2015~2021CO減排效果顯著，7CO濃度256110ppb(3111%)，佛ftCO66%CO濃度與揮發性有機物(Volatileorganiccompounds,VOCs)濃度具有良好COVOCs濃度的相對情況。圖1-22021年粵港澳大灣區CO年均濃度(左)與2015~2021年CO濃度削減情況(右)1.3.2NO2-./012近地面大氣中NOx主要來源于道路源排放和電力、熱力的生產和供應，其中二氧化氮（NO2）NO的氧化過程。根據我國《環境空氣質量標準》(GB2012)，NO40μg/m3，根據該標準，2021年粵港澳大灣區所有站點均達到一級標準。1-3（左）所示，2021NO212.64.4ppb5.1ppb23.9ppb，出現于廣州市黃埔1-3（右）所示，2015~2021NO2NO22.52.8ppb(14.1%14.0%)，佛ftNO2削減力度最大，12.6ppb(47.3%)。圖1-32021年粵港澳大灣區NO2年均濃度(左)與2015~2021年NO2濃度削減情況(右)1.3.3PM2.5'3-/012我國《環境空氣質量標準》(GB3095—2012)規定，PM2.5年均一級標準為15μg/m3，二級標準為35μg/m3。根據這一標準，2021年粵港澳大灣區共有134個站點的年均PM2.5濃度高于一級標準，超標率為6.6%；所有站點年均PM2.5濃度均低于二級標準。圖1-42021年粵港澳大灣區PM2.5年均濃度(左)與2015~2021年PM2.5濃度削減情況(右)1-4所示，2021PM2.521.43.5μg/m3，PM2.5濃度高值主要集中在廣州、佛ft、揭陽、江門四市，最高值（29.5μg/m3）出現在揭陽市新興站點，最低值則出現在東莞市南城元嶺站點（11μg/m3）。2015~2021年，粵港澳大PM2.52015年，2021PM2.512.04.5μg/m3，其中廣州、東莞、佛ftPM2.5PM2.5年均濃度下降幅度最大的站點是東莞市東城主ft，PM2.5年均濃度下降了27.4μg/m3。1.3.4O3'3-/012O3VOCsNOx在光照條件下發生一系列光化學反應得到的氧化產物，因此近地O314：00~15：00時出現高值，而夜間濃度則常常低于20ppb。因此，小時濃度均值并不能體現臭氧污染的特征8小時平均濃度(Maximumdailyaverage8hconcentration,MDA8)作為評估指標。根據我國《環境空氣質量標準》(GB3095—2012)，O3MDA8標準分別為100μg/m3和160μg/m3，2021年粵港澳大灣區共有113個站點O3MDA8高于3O3MDA8超過二級標準，分別是廣州帽峰ft森林公園、廣州番禺中學站和香港沙田站。1-52021O3年均濃度(左)2015~2021年O3濃度削減情況(右)1-5所示，2021O3MDA848.96.3ppbv，年均最大值出現在廣州市番禺區（60.43ppb），年均最小值出現在深圳市寶安區(18.3ppb)。如上文所述，2015~2021CO濃度得到顯著削減，NO2濃度緩慢O3MDA8O3生成整體處于VOCs控制區（NO滴定區），NOxVOCsNO滴定O3O32015年相比，2021年粵港澳大O3MDA84.08.3ppbO3MDA8的上升幅度最19.7ppb(北街站)O3濃度水平則有所下降，最大下降了26.6ppb(西鄉站)。1.456789:;<=>*+,/0?@AB30NOx2019800kton20501600kton，排放量翻倍；VOCs由2019年的1000kton增加到2050年的1500kton；CO排放量將由2019年的3000kton20505000kton（1-6）30NOx、PM2.5PM2.52019200kton2050年的>500ktonNOx、CO、VOCs20192/3，PM2.51/2。圖1-6粵港澳大灣區未來一次污染物減排空間預測1.556789:CD#$E34NO22015~2022O3MDA81-7O3MDA835~40ppb之間。圖1-72015~2022年粵港澳大灣區月平均O3MDA8背景值的年際變化1-8所示，2015~2022O3MDA8背景值的平均月變化表明，一O3MDA859-1041.9±12.6ppb，9-1047.8±17.3ppb6~8月來臨，由于O3MDA8初秋是該地區光照條件最佳、氣溫相對較高且空氣濕度相對較低的時間段，高溫干燥O3O3MDA85月和9、10月。圖1-82015~2022年粵港澳大灣區O3MDA8背景值的平均月變化圖1-92015~2022年粵港澳大灣區O3MDA8背景值的季節變化O3MDA8O3MDA8O3MDA830ppbO3MDA8但秋季濃度分布較寬，即背景值在高值區的分布較多。如圖1-9b所示，大灣區O3MDA8O3MDA8O3O3MDA8影響(1)。秋冬季節粵港澳大灣區的主導風向為北風，O3MDA8O3是造成夏季背景濃度偏低的原因之一。圖1-10是粵港澳大灣區10市O3MDA8背景濃度的年際變化情況。由圖可見，2015~2019年間，各城市O3MDA8濃度均呈現波動上升態勢，2019年以后則有所回落，但由于監測數據可用年份較少，只能分析短期背景值的波動，無法獲知O3MDA8背景濃度的長期演變規律。其中，廣州、佛ft、東莞和肇慶的背景值較高，在35~45ppb之間波動，香港、珠海、深圳、惠州和中ft的背景值較低，均值在25~40ppb之間。導致這種城市間差異的原因可能是：香港、珠海等沿海城市的O3MDA8背景值受海陸風影響較大，有利于O3的擴散；而廣州-佛ft-東莞-肇慶城市群則屬于工業發達、道路密集、人為源排放量較高的區域，易受到周邊城市O3傳輸的影響，使該地區的O3MDA8背景濃度整體抬升。圖1-102015~2022年粵港澳大灣區O3MDA8背景值的季節變化NO2GBA2022年污染季節（秋季）O345ppb，O3MDA867ppbO322ppb削減空間（1-1）。采用相同方法分析，可知深圳、香港、廣州、珠海、江門等城市O3MDA819~26ppbGBAO3污染控制的有效手段。表1-1粵港澳大灣區秋季臭氧背景值與削減空間分析(2022年)大灣區廣州香港深圳珠海江門O3MDA8背景值(ppb)4544414145482021O3MDA8(ppb)676562606774O3削減空間(ppb)222121192226圖1-112015~2022年粵港澳大灣區O3MDA8背景值的季節變化除量化大灣區O3MDA8的削減空間外，本節還對大灣區的O3生成潛勢（Ozoneformationpotential,OFP）進行了估算。2021O3小時平均濃度背景值與OFP1-11O3MDA8OFP的高值則出現在夏季和秋季，OFP與O3O3小時平均濃OFPO3生成潛勢最高，這主要是由于天然VOCsOFP升高，但由于夏季正處于大灣區的雨O3濃度并不高。OFP并不能代表O3O3污染控制策略的制定提供重要信息。在光照條件較好、空氣OFPO3O3VOCsNOx的協同減排。綜上所述，O3MDA8O3污染控制策略的基礎。本章對O3MDA8背景值進行了系統分析。由結果可知，O3MDA8背景值具有明顯的空間、季節分布特征，并且存在顯著的年際波動。本章所定義O3MDA8O3MDA8的本底濃度（或基準濃度），VOCsO3O3O3O3的削減空O3對當地生態系統和人體健康的負面影響。!"12015~2021#:%&'()*+CO2;,-.5<892.189:=>*+,0GHIJKLM隨著粵港澳大灣區經濟發展、產業結構轉變、技術水平提高，以及“大氣十條”和“藍天保衛戰”等一系列政策的提出，各類污染物質的排放也隨之變化，2006-2020年粵SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、BC、OC、VOCs、NH3CO2的排放趨勢和源結構如下各圖所示。SO2200675.65201060.29噸小幅度的上升后逐年下降，其主要排放貢獻源為火力發電和道路移動源；2020年相2006SO289%20062020SO22016源和工藝過程源排放凸顯。圖2-12006-2020年大灣區SO2排放總量及貢獻源變化趨勢NOx的排放總量呈現先上升后下降的趨勢，其主要排放貢獻源為火力發電和道路移動源；NOx201120202011年43%NOx77%源和非道路移動源，下降速率快，這與大灣區重視燃煤電廠加裝后處理設施以及對電廠實現超低排放等一系列措施的實施有關。CO2006CO76%灣區采取了一系列發展綠色交通的舉措，提高新車環保準入門檻、加強在用車輛污染COCO2020COCO36%CO升趨勢。2-22006-2020NOx排放總量及貢獻源變化趨勢2-32006-2020CO排放總量及貢獻源變化趨勢PM10的排放總量呈現先上升后下降的趨勢，從2006年到2011年呈緩慢波動上升，2011工藝過程源中的水泥行業是PM10排放的一個重要來源，2011年后水泥行業所排放的PM10開始逐步下降，燃煤電廠加裝后處理設施以及電廠實現超低排放等一系列措施的實PM10排放的逐年下降，2020PM102011年下降了66%。圖2-42006-2020年大灣區BC排放總量及貢獻源變化趨勢PM2.5PM10200620112011工藝過程源，揚塵源對其排放貢獻較?。籔M2.5排放的下降也是由于工藝過程源和燃煤電廠管控導致，2020PM2.5201167%。圖2-52006-2020年大灣區PM2.5排放總量及貢獻源變化趨勢BC的排放總量呈現先上升后下降的趨勢，其主要由工業燃燒源、道路移動源、非道路移動源、工藝過程源和生物質燃燒源共同排放貢獻；2020年BC201166%。圖2-62006-2020年大灣區BC排放總量及貢獻源變化趨勢OC的排放總量呈現波動下降的趨勢，其主要排放貢獻源為道路移動源、工藝過程源和生物質燃燒源；道路移動源和工藝過程源受綠色交通和排放管控影響，排放量逐年下降，生物質燃燒源受其活動水平波動影響排放呈波動趨勢。圖2-72006-2020年大灣區OC排放總量及貢獻源變化趨勢VOCs放貢獻源為道路移動源和工業溶劑使用源；綠色交通舉措，新車環保準入門檻提高、VOCs2013后逐年下降；工業溶劑使用源呈現先上升后下降的趨勢，前期的上升主要是由于工業發展所致，隨之大灣區采取了一系列的政策措施加以管控VOCs料溶劑代替高揮發性的油性溶劑、加強廢氣收集、提高末端去除效率和銷號整治等一系列的措施，但目前尚未進入排放下降階段。圖2-82006-2020年大灣區VOCs排放總量及貢獻源變化趨勢NH320062016的趨勢，2007年受“非洲豬瘟”NH3NH32016降主要得益于廣東省“化肥零增長”政策的頒布和實施。圖2-92006-2020年大灣區NH3排放總量及貢獻源變化趨勢CO220062019年一直呈現上升趨勢，2020年受疫情影響排放顯著降低；其主要排放貢獻源為火力發電、工業燃燒源、道路移動源和工藝過程源，排2006年，2020CO254%。圖2-102006-2020年大灣區CO2排放總量及貢獻源變化趨勢2.289:8N*+,OPQNR/0STUVW34SO22007-2017燃料煤含硫量的嚴格控制、除塵脫硫設施的大力推廣及電廠超低改造共同貢獻，但是隨著減排空間逐漸縮減，由火力發電和工業燃燒帶來的減排量逐漸下降；在非道路移動源中近年來實施了一系列減排措施如提升船舶燃油品質、加大岸電使用等，對SO2的進一步減排起到很好的推動作用。圖2-112007-2020年大灣區SO2減排量及貢獻源變化趨勢NOx2012年開始減排強度逐漸增大，火力發電、道路移動源、工業燃燒源等對NOx減排起貢獻作用，其中火力發電和工業燃燒源的減排貢獻隨著提標改造、電廠超20172012年減排貢獻-32.5%202060.8%40%以上正貢獻，2017NOxNOx20182019和40%。2020年受疫情影響。機動車出行頻次和電廠發電活動水平明顯降低導致2020年NOx的減排顯著，分別貢獻28%和61%的減排。圖2-122007-2020年大灣區NOx減排量及貢獻源變化趨勢CO2012年開始減排量逐年增大，201565.88噸；COCOCO減排貢獻較少，2014年工業燃源的減排貢獻與當年燃煤COCO但由于管控措施基本完成，CO的減排幅度逐年減小。2020車出行減少有關。圖2-132007-2020年大灣區CO減排量及貢獻源變化趨勢PM102007-2011PM10的減排貢獻也呈波動變化趨勢，主要受工藝過程源和生物質燃燒源的波動影響較大。2011年后，隨著提標改造、電廠超低排放措施的推廣實施和完成，火力發電和工業過程源從2012共貢獻減排37%增長到2014年貢獻減排65%，達到最大后逐年下降，2013年PM10的減排出現波動與當年能源消耗增加有關。PM10的排放在工藝過程源的排放主要受水泥行業影響，近年來對水泥等行業的重點管控使得工藝過程源成為PM10減排的重點貢獻源，2014年-2020年工業過程源對PM10減排的累計貢獻量達到32.8萬噸，占PM10減排總量的54%。此外，揚塵綜合控制對PM10的減排也有一定貢獻。圖2-142007-2020年大灣區PM10減排量及貢獻源變化趨勢PM2.5的減排主要由工藝過程源和火力發電共同貢獻，生物質燃燒源受活動水平波PM2.5PM2.5減排均有顯著貢獻。圖2-152007-2020年大灣區PM2.5減排量及貢獻源變化趨勢BC排放量自2012BC減排有一定貢獻。圖2-162007-2020年大灣區BC減排量及貢獻源變化趨勢OC減排主要由生物質燃燒源貢獻，波動較為劇烈，主要是由于森林火災受天氣影響無規律變動造成。圖2-172007-2020年大灣區OC減排量及貢獻源變化趨勢對VOCs，自2012年將其納入控制指標后，2013年在道路移動源和工業溶劑使用源中陸續實施的一系列污染防治政策同樣對VOCs的減排有效，除機動車提標、綠色清潔能源推廣外，2015年后水性涂料替代對工業溶劑使用源中VOCs的減排有顯著貢獻；同時VOCs的排放也受到生物質燃燒源活動水平波動的影響；2020年疫情期間停工停產、機動車出行減少對VOCs的減排也具有積極作用。圖2-182007-2020年大灣區VOCs減排量及貢獻源變化趨勢NH32006-201602017NH3的減排效果顯著。圖2-192007-2020年大灣區NH3減排量及貢獻源變化趨勢CO2的排放與能源消費息息相關，目前波動主要受能源消費活動水平波動影響，2014年工業燃燒源減排貢獻顯著與當年燃煤消耗量降低有關；近年來由于工業燃燒源天然氣使用的增加，CO22020CO22020CO2的減排有較大貢獻。圖2-202007-2020年大灣區CO2減排量及貢獻源變化趨勢2.389:8N*+,OPQNR/0XY1Z342.3.1SO24CO2-.56/712珠三角地區在“十一五”SO2CO2SO2CO2對SO2排放防治管控的愈加嚴格，“十二五”SO2CO2這主要與當時工業部門加強燃煤鍋爐淘汰有關；“十三五”SO2“十二五”期間持續加大，但僅有火力發電出現CO2協同減排效應，這與此期間電廠全SO2和協同減排效應，且協同效果逐漸增大，工業燃燒源也在“十三五”SO2和CO2SO2CO2增排的階段。表2-12006-2020年大灣區SO2與CO2平均減排率“十一五”期間珠三角香港貢獻源SO2CO2SO2CO2火力發電40%-16%73%10%非道路移動源-27%-36%-1%6%工業燃燒源-4%-92%89%1%工藝過程源-74%-14%//“十二五”期間珠三角香港貢獻源SO2CO2SO2CO2火力發電62%-1%48%20%非道路移動源3%-23%33%-81%工業燃燒源57%37%-15%-4%工藝過程源3%0%//“十三五”期間珠三角香港貢獻源SO2CO2SO2CO2火力發電83%14%68%39%非道路移動源64%-39%75%-9%工業燃燒源69%-98%17%20%工藝過程源53%-22%//2.3.2NOx4CO2-.56/712NOx和CO2SO2和CO2協同減排情況相似，在“五”NOxCO2NOxCO2同時增排；“五”NOxCO2NOxCO2協同減排；“十三五”NOxCO2道路移動源均實現NOx和CO2協同減排且協同效益逐漸增大，非道路移動源則出現CO2增排的情況。表2-22006-2020年大灣區NOx與CO2平均減排率“十一五”期間珠三角香港貢獻源NOxCO2NOxCO2火力發電3%-16%35%10%道路移動源-20%-52%6%4%非道路移動源-29%-36%-6%6%工業燃燒源-70%-92%16%1%工藝過程源-97%-14%//!“十二五”期間珠三角香港貢獻源NOxCO2NOxCO2火力發電42%-1%13%20%道路移動源18%-21%39%16%非道路移動源-8%-23%10%-81%工業燃燒源39%37%-8%-4%工藝過程源-9%0%//“十三五”期間珠三角香港貢獻源NOxCO2NOxCO2火力發電55%14%46%39%道路移動源33%11%42%22%非道路移動源2%-39%37%-9%工業燃燒源3%-98%11%20%工藝過程源-2%-22%//2.3.3PM104CO2-.56/712在珠三角地區，“十二五”期間各貢獻源PM10的排放均得到了較好的控制，同時CO2的排放也得到了協同控制，“十三五”PM10的排放進一步減少，但由于經濟快速發展、活動水平的顯著增加，當前部分貢獻源的CO2排放控制措施尚未能PM10CO2PM10CO2“十一五”PM10和CO2PM10和CO2的2006-2020PM10CO2協同增排和協同減排的情況。表2-32006-2020年大灣區PM10與CO2平均減排率“十一五”期間珠三角香港貢獻源PM10CO2PM10CO2火力發電13%-16%46%10%道路移動源-7%-52%30%4%非道路移動源-28%-36%-1%6%工業燃燒源-49%-92%16%1%工藝過程源-1%-14%//生物質燃燒源52%52%57%56%“十二五”期間珠三角香港貢獻源PM10CO2PM10CO2火力發電52%-1%42%20%道路移動源43%-21%44%16%非道路移動源-5%-23%24%-81%工業燃燒源66%37%1%-4%工藝過程源39%0%//生物質燃燒源23%27%57%6%“十三五”期間珠三角香港貢獻源PM10CO2PM10CO2火力發電51%14%36%39%道路移動源65%11%38%22%非道路移動源10%-39%44%-9%工業燃燒源69%-98%17%20%工藝過程源66%-22%//生物質燃燒源-36%-30%-273%-17%2.3.4PM2.54CO2-.56/712PM2.5PM102006-2020PM2.5CO2平均減排率。表2-42006-2020年大灣區PM2.5與CO2平均減排率“十一五”期間珠三角香港貢獻源PM2.5CO2PM2.5CO2火力發電33%-16%42%10%道路移動源-7%-52%28%4%非道路移動源-28%-36%0%6%工業燃燒源-52%-92%16%1%工藝過程源-6%-14%//生物質燃燒源53%52%57%56%“十二五”期間珠三角香港貢獻源PM2.5CO2PM2.5CO2火力發電44%-1%36%20%道路移動源43%-21%45%16%非道路移動源-5%-23%24%-81%工業燃燒源60%37%3%-4%工藝過程源43%0%//生物質燃燒源21%27%58%6%“十三五”期間珠三角香港貢獻源PM2.5CO2PM2.5CO2火力發電55%14%19%39%道路移動源64%11%39%22%非道路移動源9%-39%39%-9%工業燃燒源61%-98%17%20%工藝過程源44%-22%//生物質燃燒源-39%-30%-277%-17%2.3.5VOCs4CO2-.56/712VOCsCO2排放本節不作分析。道路移動源，隨著機動車提標、燃油效率提升、新能源車推廣等政策的持續推行，VOCsCO2排放的增幅也逐漸降低，在“十三五”VOCs和CO2的協同減排，香港地區在“十一五”期間已實現CO2VOCs排放總量占比較少，目前珠三角地區處于增VOCsCO2的協同減排。表2-52006-2020年大灣區VOCs與CO2平均減排率“十一五”期間珠三角香港貢獻源VOCsCO2VOCsCO2道路移動源3%-52%8%4%非道路移動源-34%-36%9%6%“十二五”期間珠三角香港貢獻源VOCsCO2VOCsCO2道路移動源18%-21%21%16%非道路移動源-22%-23%10%-81%“十三五”期間珠三角香港貢獻源VOCsCO2VOCsCO2道路移動源26%11%0%22%非道路移動源-47%-39%3%-9%2.3.6CO4CO2-.56/712CO目前排放管控措施較少，在此不做詳細討論。表2-62006-2020年大灣區CO與CO2平均減排率“十一五”時期珠三角香港貢獻源COCO2COCO2道路移動源0%-52%-3%4%非道路移動源-36%-36%-1%6%工業燃燒源-131%-92%-8%1%生物質燃燒源53%52%56%56%“十二五”時期珠三角香港貢獻源COCO2COCO2道路移動源27%-21%50%16%非道路移動源-25%-23%-8%-81%工業燃燒源12%37%-26%-4%生物質燃燒源30%27%58%6%“十三五”時期珠三角香港貢獻源COCO2COCO2道路移動源60%11%13%22%非道路移動源-48%-39%-21%-9%工業燃燒源-1%-98%8%20%生物質燃燒源-34%-30%-273%-17%#=%&'()*+>?@!A45BCDE3.1[\根據IPCC第六次評估報告(IPCC2022)，若要將全球變暖控制在不超過工業化前1.5℃和2℃以內，需要實施全行業的溫室氣體深度減排，以遏制溫室氣體（GHG）排20302060年前實現碳中和。GBA高度重視綠色發展，更需要率先探索低碳轉型?；浉郯拇鬄硡^是包括珠江三角洲內深圳、廣州、佛ft、東莞、珠海、中ft、惠州、肇慶和江門九市，加上香港和澳門兩個特別行政區組成的城市群，是中國經濟體量最0.6%13%的GDP（2016年數據）(Zhou,Shanetal.2018)，高于全國第一經濟大省廣東的規模。近年來，粵港澳大灣區已升級至中國國家戰略的層面，有望成為繼美國紐約灣區、美國舊金ft灣區、日本東京灣區之后的世界級第四大灣區。和國際一流灣區相比，粵港澳大灣區是生產總值第二大的灣區，其經濟總量已經1.61.8界其他灣區相比，人均生產總值不足其他灣區的一半(ShenandYang2020)?；浉郯拇鬄硡^擁有世界獨一無二的制度優勢與政策支撐，發展潛力大。經濟快速發展也給粵港澳地區帶來了較大的環境壓力，區域資源、能源消耗量大，4%（2016年數據）(Zhou,Shanetal.2018)。《粵港澳大灣區規劃綱要》(China’sStateCouncil2019)中明確提出要創新綠色低碳發展模式，挖掘溫室氣體減排潛力，力爭碳排放早日達峰。與此同時，粵港澳大灣區雖然已經取得大氣污染防WHO推薦值存在差距。2020年PM2.520μg/m3，O3年平均濃度呈上升趨勢，大氣污染治理工作仍然艱巨?？v觀國際其他灣區的大氣污染防治過程，達到空氣質量標準是一個漫長而艱巨的過程(Lin，K.andWu2021)。鑒于常規溫室氣體與大氣污染物同根同源，旨在降低碳排放的氣候政策可以同時減少空氣污染物排放(Li,Zhangetal.2018,Li,Chenetal.2019,Cheng,Tongetal.2021,Tang,Zhaoetal.2022)。空氣質量的進一步改善不僅必須取決于嚴格的末端控制措施，而且還必須通過能源氣候政策和經濟結構的變化來加強。能源和氣候政策無疑將有助于加速改善空氣污染。近年來能源氣候政策和經濟結構轉型對于降低PM2.5暴露的貢獻越來越凸顯(Geng,Zhengetal.2021)。中國生態環境部明確指出，“十四五”期間將以減污降碳協同增效為總抓手，加快推動空氣污染治理從末端治理轉向源頭管控，降低碳排放，從根本上解決環境污染問題（《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》）?；浉郯牡貐^的低碳清潔轉型將為實現經濟與環境協調發展提供有益的探索。盡管已有研究探討了大灣區高效低碳能源系統的轉型(Wang,Xuetal.2021,Xu,Wangetal.2021,Zhou,Weietal.2021,Luo,Wangetal.2022,Xu,Wangetal.2022,ZhouandZhang2022)，評估了至2035年氣候政策的大氣污染協同效益(Jiang,Yeetal.2021,Lin,Wangetal.2022)。然而，這些研究缺乏對粵港澳地區長期低碳轉型與大氣環境協同路徑的評估，氣候目標與清潔空氣措施在未來如何影響能源經濟與大氣環境尚不清晰?；谝陨媳尘埃菊峦ㄟ^構建粵港澳地區可計算一般均衡模型，結合分解法和回歸分析方法，分析如何以低碳轉型驅動粵港澳地區實現碳減排和大氣污染物減排，并回答以下三個科學問題：（1）不同氣候目標下能源與產業結構將會發生怎樣的變革，對經濟產生多大的影響；（2）不同因素對于實現氣候目標的貢獻有多大，隨時間和氣候目標的嚴格程度如何變化；（3）氣候目標的實現可以帶來多大的空氣污染物減排效果，減排機制是什么。3.2%&'(8$9:<=IED|CGE在本報告所使用的IMED|CGE模型將依據基準年粵港澳投入產出表及社會核算矩陣、能源平衡表、基準年各空氣污染物源排放清單等數據和不同低碳情景的碳排放限制，根據社會經濟最優化系統、技術進步率、能源效率提高速度、能源相對價格變化等復雜機制驅動粵港澳未來年社會經濟能源發展和二氧化碳及空氣污染物排放。IMED|CGE模型是自主開發的多部門、多區域動態模型。模型以目標地區基準年投入產出表數據為社會經濟方面的數據基礎，結合基準年能源平衡表，產業統計年鑒GAMS/MPSGEPATH算法器求解，1(2050年)期間區域經濟走勢、產業結構變化、能源消費及其碳排放趨勢。模型的部門劃分可根據研究問題和目標的不同而靈活設置。模型包括生產模塊、國內外貿易的市場模塊以及政府和居民的收支模塊。CGE2015會經濟方面的數據基礎，結合能源平衡表，產業統計年鑒和部門空氣污染物排放清單CGE29個部門（A-1），部門劃分對制造業和交通行業等高能耗高排放部門的刻畫相對詳細，以便更好地模擬低碳轉型路120152050能源消費及其溫室氣體與空氣污染物排放趨勢。>-.?@AB1C=LDIDSPA1C借助KAYA恒等式，可以將二氧化碳總排放量分解為碳密度、能源強度，經濟結構和經濟規模四要素的乘積形式（在具體應用時乘積形式會有所變化）：??????=∑??????=∑????????×??????×??????????×????????=∑??????×??????×??????×???? （1）?? ??

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?? ?? ?? ????:第??個經濟部門；????(:??時期的碳排放總量；????部門??在第??年度內的碳排放總量；部門??在第??年度內消耗的能源總量；??????(:第??年度內的國內生產總值；??????)(:第??年度內部門i的產出；????)(

:第??年度部門??的碳排放密度6????)(

????)()=??(7；)????)(:第??年度部門??的能源強度6????)(

( ??)()=??????(7；)( ??????)(????)

:第??年度部門??的經濟份額6????)=??????(7；??(:即GDP*。在碳排放變化影響因素分解領域，對數均值迪氏指數分解法（logarithmicmeandivisiaindexapproach,LMDI）因具備諸多優良的特征被廣泛應用，該方法可以消除不能解釋的殘差項，也能夠合理處理數據中的0值問題，并且計算過程簡單，分解結果直觀。在進行全國數據計算時，我們選取了人口、GDP、能源強度、能源結構碳強度四個影響碳排放的最主要直觀的方面為分解因素；在對各部門進行分解時，主要選用了部門產出，部門能源強度，碳排放強度三個因素，分別進行LMDI分解。其中：“能源強度”即單位產出一次能源消費量，反映經濟結構、經濟體制、技術水平、能源結構等對能源的依賴程度；“能源結構碳強度”則衡量不同一次能源消費結構的清潔程度。LMDI模型中運用了上述kaya恒等式，進行分解時我們運用了加法形式，分解式如下：?C =∑∑L(ω*?ω*./)ln(0#)

+∑∑L(ω*?ω*./)ln(1#

)+∑∑L(ω*?*+*

, - ,- ,-

0#$%

, - ,- ,-

1#$%

, - ,-ω*./)ln(2#

)+∑∑L(ω*?ω*./)ln(3#

)+∑∑L(ω*?ω*./)ln(4#

)=?C +,- 2#$%

, - ,- ,-

3#$%

, - ,- ,-

4#$% 0?C1+?C2+?C3+?C4（2）J式中P,Y,M,S,I分別代表人口，總產出，能源強度，能源結構，碳排放強度。L(x,y)=(x?y)/(lnx?lny),x≠y>0Jx,x=y>0本文使用結構分解分析（SDA）進行驅動因素的測算，這種方法被廣泛地用于將一個變量的變化分解為集中獨立因素的變化。SDA也分為加法分解和乘法分解，當分析一個變量的絕對變化量時，應當使用加法分解，本文在進行結構路徑分析時即使用加法分解，將碳排放量的變化分解為碳排放強度??L終需求??的變化三種因素。??(??)表示碳排放變化量：??(??)=??(??)????+????(??)??+????(????) （3.3）在實際計算中，需要采用離散分解，由于兩種情景下碳排放量變化的同時，各種因素同時發生變化，在使用離散分解時就需要進行加權，SDA中對于影響因素有多種加權方法，但加權平均分解的結果最為精確。所以本文使用加權平均分解方法，得出的三種因素可以表達如下：1 1 1 1△??5=3?△????6??/+6?△????/??6+6?△????6??/+3?△????/??/（4）1 1 1 1△??7=3???6△????6+6???6△????/+6???/△????6+3???/△????/（5）1 1 1 1△??8=3???6??6△??+6???6??/△??+6???/??6△??+3???/??/△??（6）僅采用SDA方法雖然能夠計算出不同因素對碳排放變化的影響，但不能清楚地在產業鏈層面上表達這一影響。而將結構路徑分析法（Structuralpathanalysis,SPA）應用到環境投入產出模型中，能夠將影響分解到生產鏈上，但仍然無法看到何種因素導致生產鏈碳排放發生變化。Lenzon等開發的結構路徑分解法是由SDA和SPA結合而生成的方法(WoodandLenzen2009)式再結合列昂惕夫矩陣的展開式，就能得到結構路徑分解的分解式。比如??=??6(??+??+????)△??=??△??+??6??△??+??6????△??。??=(?????)./=??+??+9+?1△??=2?△

(??6+??/)

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一階路徑1?△??[??(2??+??)+??(??+2??)]6 6 6 / / 6 /+1?[??

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△

+2??)]}二階路徑6 6 6 / / 6 /1?[(2??+??)??△??+(??+2??)??△??]6 6 / 6 6 / /1?△??[????(2??+??)+????(??+2??)]6 66 6

// 6 /666///6/1?[??△????(2??+??)+??△????(??+2??)]666///6/+6 三階路徑（7）1?[????△??(2??+??)+????△??(??+2??)]6 66

6 / // 6 /1?[(2??+??)????△??+(??+2??)????△??]6 6 / 6

6 / //本研究僅測算至三階分解，多項研究表明，三階分解已經能夠囊括大多數關鍵排放路徑。EFGHI-.JK/712=LM<為了進一步解釋碳政策對大氣污染物排放的影響，本研究建立了一個多階段的回歸模型來估計碳政策的邊際效應和基本機制。以排放限額和碳影子價格為代表的碳政策、末端去除率和產業結構變化，是影響大氣污染物排放的主要解釋變量。然而，在這個模型中，把碳政策作為唯一的關鍵解釋因素，可能會忽略其他重要的變量，如能源價格和能源使用，這些變量可能與碳政策相互作用，影響大氣污染物的排放。為了避免這些遺漏變量造成的內生性，我們先對碳價格、能源價格和能源使用進行回歸，然后將這個一級回歸模型的擬合值作為第二步的主要解釋變量(Zhu2015)。此外，排放差距是通過從基準（BaU）情景中減去氣候政策情景中的碳排放限制得到的。換句話說，以碳排放量為導向的政策被看作是基于數量的減排政策，直接旨在控制數量，并將產生影子價格，依次影響供給和需求。用“quantity”來縮寫代表排放限額，用“shadowprice”來代表碳影子價格，兩者都可以用來代表碳政策。回歸模型的第一階78中表示。鑒于這兩個公式的擬合值，最后一910。lg(????????????????????()=??6+:,6?lg(????????????????:,()+6?lg(??????????????()+((8)lg(??????()=/+/?lg(??????????????????()+((9)????????????<,(=??9+9???????????????????(+9?????????<,(+9???????????????????????????????(+??9?????????????????????????(+??/,((10)????????????<,(=??=+=???????(+=???????????????????????????(+=?????????????????????????(+??9,((11)其中m和n區分了不同的能源類型和末端去除技術。α是截距，β、γ和δ是其解釋因素的邊際效應。ε和μ是殘差。TNDC2030年作為碳峰值的分水嶺。這將有助于證明在區分的時間范圍內的不同影響。從多階段回歸模型中，我們定量地說明了單位碳價或碳減排量能夠帶來多少空氣污染物的減排。此外，本研究還估算了其他重要變量的邊際效應，包括能源結構變化、產業結構變化和終端技術效率。N&OPD!3-16個情景來探究碳減排與空氣污染末端控制的影響。氣候政策方面包括當前政策參考情景（BaU）、溫升2℃和1.5℃三個情景，末端控制包括末端去除率控制在2020年的凍結情景（frozen）和延續現有控制力度的情景（CLE）。表3-1粵港澳研究情景設置場景 定義 氣候目標 管道末端污染控制BaU_frozen凍結的BaU_提供了其他情景的二氧化碳2，在管道末端清除率控參考點。它假定中國將實現其國2030年達到排制凍結在2020年的家發展計劃的承諾，空氣污染物放高峰，符合水平上的末端控制將保持在2020年的水國家發展委員平。會的承諾。BaU_CLEBaU_CLE與BaU_frozen有著相二氧化碳2，在目前已發布和即將同的能源和社會經濟發展，但將2030年達到排發布的政策部署更強大的管道末端控制技放高峰，符合術。國家發展委員會的承諾。2-degree_2度_2度的氣候2-Degree管道末端清除率控frozen目標，并假定電力替代的速度和制凍結在2020年的技術進步的水平高于BaU?？諝馑缴衔廴疚锏哪┒丝刂茖⒈３衷?020年的水平。2-degree_CLE2度_CLE與2度_冷凍有相同的2-Degree目前已發布和即將能源和社會經濟發展，但將部署發布的政策更強大的管道末端控制技術。1.5-degree1.5度_凍結的目的是為了追求1.51.5-Degree管道末端清除率控_frozen度的氣候目標，并假定電力替代制凍結在2020年的的速度和技術進步的水平高于2水平上度?？諝馕廴疚锏哪┒丝刂茖⒈?.5-degree_持在2020年的水平。1.5度_CLE與1.5度_冷凍的能源1.5-Degree目前已發布和即將CLE

和社會經濟發展相同，但將部署更強的管道末端控制技術。

發布的政策該模型需要的數據包括基準年數據和未來情景數據兩部分?；鶞誓攴矫?，需要2015年粵港澳大灣區的投入產出表、能源平衡表、不同化石燃料的碳排放因子以及粵港澳大灣區空氣污染物排放清單。通過與中國科學院廣州能源研究所合作完成了投入產出表與能源平衡表的編制，不同化石燃料的碳排放因子來自IPCC相關報告，空氣污染物排放清單來自暨南大學鄭君瑜教授團隊。未來情景方面，需要未來GDP、人口、產業規劃等社會經濟數據，以及低碳轉型情景下的碳排放路徑等數據。其中能源發展趨勢設置部分參考了《粵港澳大灣區能源轉型中長期情景研究》（《粵港澳大灣區能源轉型中長期情景研究》項目組2020.9），碳排放路徑綜合參考了IPCC1.5℃特別報告。各情景的總人口、技術進步率、GDP相同。其中，總人口從2015年的6600萬增205093000.9%左右。技術進步率用全要素增長率來3%左右。GDP增速參照國務院發展研究中心給出的未來年中國GDP增速預測，結合中科院能源研究所（廣東）團隊的研究，2015~2030年粵港澳地區可以保持6%~7%的增長率，2030~2040年保持5%~6%的增速，2040~2050年保持4.5%~5%的增速，在全國屬于增長較快，經濟發展程度較高的區域。同時，人均GDP20508萬美元左右，達到發達水平。3.3;<P]^/0_$a8$QR4>.STU在沒有任何碳排放限制的基準情景下（BaU），經濟發展和人口增長的規模效應2030年前碳排放持續增加。隨著發電結構的低碳化和人口增長的放緩，20305.41億噸和116.72050年，GBAROC4.02億噸和90.2億噸（3-2b）205031.2%，其次是發電（16.1%）和制造業（16.0%）（3-1b）最大的貢獻部門，占2050年總排放量的25.2%，其次是金屬冶煉（17.6%）和交通（16.0%）1.520372020年的一半，這意味著能源系統的深刻變革。化石燃料消費逐漸被電力取代（圖3-1a）。2050年，電力消費在最終BaU36.6%1.579.3%ROCBaU24.5%1.578.4%GBA地區，服務業的電力需求占比最高，交通是電力需求增長的主要動力，反映了電動汽車的大規模普及。在ROC，金屬冶煉的電力需求占比最高，服務業是增量排放的主要驅動力。圖3-1最終能源消費模式和二氧化碳排放（a）最終能源需求，（b）BaU情景下各部門的二氧化碳排放，（c）二氧化碳排放量，（d）2050年各部門的減排貢獻3-1d2050年,BaU相比，2GBA26.6%的減排量（62.0百萬噸其次是制造業（23.4%，54.5百萬噸）1.52℃情景相比，交通仍是最大的減排部門（41.8%，39.9百萬噸），而發電部門的深度脫碳將進一步做出重大貢獻。相比之下，在ROC，在2℃情景下，金屬冶煉是減排的最大貢獻者（1419.0百萬噸，21.3%），其次是發電部門（1355.4百萬噸，20.4%）1.5℃情景下，發電部門2364.7百萬噸（28.6%），是重要的減排貢獻部門。VWXYZ[D9:\2050GBAROC20156.05.3GDP92.246.3kUSD（3-2a）2015205058.7%GBA201561.6205068.7%進制造業仍然是大灣區的重要組成部分，到2050年占比將超過30%，這意味著粵港澳大灣區比其他灣區面臨更大的環境壓力。在氣候政策情景下，碳減排提高了能源使用成本，使得能源密集型產業成本上升，產量下降，使得經濟系統總產出和GDP出現了不同程度的下降（圖3-2b,c）。2050年GBA和ROC總產出分別降低2.3%-3.7%和3.6-4.9%，GDP分別降低3.3-4.3%和1.8%-3.2%GDP組成來看（3-2d），GBAROC政府支出普遍增加，按照凱恩斯主義的觀點，政府支出是經濟面臨沖擊時的重要支柱。省際調入調出、進出口和居民消費均出現了不同程度的降低。居民消費損失通常也可以被認為是氣候減排成本的另一重要指標。2050年粵港澳在2℃與1.5℃情景下，GBA居民消費損失分別為6.2%和ROC1.5%0.3%1.5℃情景下，產業結構調整更快，能源轉型更快，能源效率更高。圖3-2粵港澳產業結構與經濟影響（a）205021.5℃情景下的產出和碳強度變化；（b）2050BaU相比，1.5℃情景下的GDP變化；（c）碳和能源強度；（d）BaU相比，GBA貿易（柱狀圖）CO2強度（散點）變化碳強度和能源強度這兩個指標隨著技術進步逐漸下降。GBA的能源效率要高于ROC，且在氣候政策下會持續增加。在1.5℃氣候情景下，相比于2015年，GBA和ROC205011.6%14.8%GBA地區GDP損失。而碳排放強度較高的水運和航空進口增加、省際調出顯著降低，有利于緩解碳減排壓力。3.3.3>-.^?@AB1C在時間尺度上來看，1.5℃情景下能源強度的降低是兩個地區最主要的減排驅動力，同時能源結構優化的貢獻將逐漸增加，而總產出的增加是拉動碳排放增長最大的因素（3-3a）2015-2030、2030-204020502.84、1.480.79億噸的二氧化碳減排量。3-3基于（a）LMDI方法和（b）SPA1.5b中，左邊應鏈中的位置（"2"3代表該部門在供應鏈中處于第二或第三位置），供應鏈末端的"CI代表碳強度效應，"IO代表投入-產出系數變化效應，"FD代表最終需求效應。在部門角度，兩個地區最重要的減排因素都是各部門碳排放強度（CI）的降低，但產業鏈層面減排路徑差異顯著。本研究進一步使用SPD方法對于2050年1.5℃情景和BaU情景間的碳排放變化進行了結構路徑分解，得到了引發碳排放變化的核心供應鏈。在GBA，紡織品（TEX）、公路運輸（TRD）和航空（TAR）是核心減排部門，由二氧化碳排放強度變化引發的直接二氧化碳減排量分別為13.5，11.7，11.6百萬噸。相反，在ROC，電力（ELE，3.8億噸）、服務（CSS，247）、化工（CHM，175）和建筑（CNS，137）部門對直接碳減排貢獻最大。由于電力行業碳排放強度的降低，從電力行業（ELE）到服務行業（CSS）GBA5.3百萬噸碳排放（3-3b）。而在ROC，從電力部門（ELE）到建筑部門（CNS）的供應鏈減少了1.95億噸的碳排放。此外，一個關鍵的三階供應鏈，從電力部門到非金屬到建筑（ELE-ONM-CNS），減少了1.25億噸的碳排放。與碳強度效應（CI）的關鍵貢獻相比，投入產出系數（IO）和最終能源需求（FD）這兩種因素對于碳排放變化的影響在兩個地區都相對不大。投入產出系數變動效應對GBAROCCI2.7%16.4%，最終需求效應對于GBAROCCI9.4%4.1%ROC地區，CSS對于電力部門需求增加導致了相應供應鏈上碳排放增加了99百萬噸。在GBA，從電力到其他部門的中間投入的增加也導致了碳排放的輕微增加。F`abcdeFGHI\氣候政策對于大氣污染物的協同減排效應如果沒有進一步的氣候政策和末端控制（BaU_forzen），隨著能源消費結構與社會經濟活動水平的變化，粵港澳地區NOx、SO2、VOCs、NH3和一次PM2.5排放將是20150.73、0.81、3.91、2.661.10倍。而在施加了碳減排的約束條件后，空氣污染物排放出現了不同程度的下降（3-4a）3-4b所示，NOx、SO2與碳減排的協同程度較高，這兩種污染物主要來源于交通與發電部門化石能源的燃燒，氣候VOCs、NH3PM2.5與碳減排協同效果較差，主要來自于過程排放，依賴于末端減排控制。這一結果表明末端控制措施仍然重要，尤其是在沒有氣候政策的情況下。隨著氣候目標和末端控制變得更加嚴格，不同空氣污染1.5-degree_frozen下，隨著交通的電氣化，工業過程排放在總排放中的比例將持續增加，從2015年的67.9%205098.4%。在CGE模型中，減排成本的計算是以降碳情景相對于基準情景的經濟損失（GDP損失、產出）來衡量，是一種為實現碳減排目標，通過情景間對比計算所要放棄的經濟效益的機會成本，不同于治理的直接成本。治理的直接成本通常是指實施具體減排措施所需的經濟投入，如購買減排設備或實施能源節約措施等。而該成本則是一種更為綜合的成本概念，考慮了在實現碳減排目標的過程中可能放棄的經濟效益，因此更能反映出降碳情景對經濟的影響?？紤]到協同減排效果和單位減排成本，本章進一步確定了在減排時具有較高優先級的部門（3-4b）。結果發現，減排成本較低的部門通常協同減排效果也較高，這NOx1.5-degree_frozen情景下，交通部門，包括水運（對應TWT）和公路運輸（TRD），具有最高的協同效應和較低的成本，而航空（TAR）和金屬冶煉（MET）部門的成本最高。相反，紡織品（TEX）、鐵路（TRL）、食品生產（FOD）和發電（ELE）部門由于產量增加而產生負的減排成本。就SO2而言，水運部門的協同效應最高，減排成本最低，而非金屬（ONM）和紡織部門（TEX）也是貢獻較大、減排成本較低的關鍵部門。對于VOCs，道路運輸的協同作用最大，成本最低，同時我們注意到二氧化碳和VOCs之間存在一些權衡，電子產品（ELP）生產的增加可能會導致VOCs的增加。對于NH3，農業部門（AGR）的貢獻更大，協同程度更高，成本更低。對于一次PM2.5排放，非金屬、運輸和建筑（CNS）存在協同效益。圖3-4GBA地區大氣污染物排放和減排成本(a總排放趨勢，(b20152050年所有情景下的分部門排放，(c2050年減排成本和協同效應指（SI）定義為部門空氣污BaU_frozen情1%5%以上，具有高度的協同效益和較低的減排成本。氣候政策對于空氣污染物的邊際效應CLE1.52染物排放的邊際影響。碳影子價格對能源價格和能源使用的影響的回歸結果（3-2）1%0.1%致最終能源使用下降0.09%，并影響能源密集型工業活動。由此，空氣污染物的排放將受到影響。20302050年，21%，NOx降低0.51%，而在1.5℃情景下，NOx降低0.63%（3-3）情景下，2015-2030年期間碳影子價格每1%的邊際增長可能導致一次PM2.5排放降低0.25%，而在2030-2050年期間將增加至0.51%。在VOCs和NOx方面也有同樣的發現。然20152030年期間，其協同效益更強，部分原因可能是由于近期采取大量治理措施導致邊際效應下降。影子價格VOCs201520302030年后為-0.5%，表明與碳減排之間存在權衡影響。此外，氣候政策對NOx和NH3排放的邊際效應只在20301%NH30.01%，這可能是減緩成本較高造成的（3-4c）。2030PM2.5、SO2、NOxNH32203020501.5℃情景下，1%1.8%SO2排放，1.8%NOx0.35%NH3排22.5%、2.1%0.48%。此外，末端去除VOCsGBA仍然有較多的化工產業，2030年的排放與2015年相比幾乎沒有變化（3-4）。表3-22015~2030年粵港澳地區氣候政策對于空氣污染物的邊際影響Climatetarget

PM2.5

SO2 NOx NH31.5℃

CarbonshadowpriceEndofPipenEnergyStructureIndStructureConstant

-0.25* -0.29** -0.12 0.03 0.07(0.13) (0.12) (0.36) (0.37) (0.08)0.05 0.51 0.08 -0.83 -0.04(1.60) (0.79) (0.82) (1.10) (0.16)-14 -18 4.3 3(29.00) (30.00) (54.00) (44.00) (11.00)0.67 0.03 0.77 -1.50**(1.50) (1.50) (2.60) (2.20) (0.57)5.10 4.10 6.80*** 9.40*** 4.80***(6.10) (2.70) (1.50) (2.60) (0.20)Observations 13 13 13 13 13AdjustedR2 0.90 0.87 0.04 0.80 0.73Climatetarget

PM2.5

SO2 NOx NH3Carbonshadow -0.1-0.10.010.160.07price (0.10)Carbonshadow -0.1-0.10.010.160.07price (0.10)(0.31)(0.16)(0.05)-1.7-0.39-0.18-0.96**-0.04(1.30)(0.53)(0.59)(0.41)(0.08)0.25-0.56-13.000.230.19(32.00)(25.00)(62.00)(35.00)(14.00)2℃ 1.10.530.320.62-1.40**(1.10)(0.88)(2.20)(1.30)(0.50)12.00**7.00***7.20***9.30***4.80***(4.90)(1.70)(0.87)(0.86)(0.09)Observations 1313131313AdjustedR2 0.900.88-0.070.840.65FStatistic 22.0***0.817.0***6.5**EndofPipenEnergyStructureIndStructureConstantNotes:valuesinthefirstlineareestimatorsofβ,γ,δ,andθ.Valuesinparenthesesarestanderrors.Starsarethelevelofsignificanceinthet-test.Thep-valueclassificationare:*p<0.1;**p<0.05;***p<0.01表3-32030~2050年粵港澳地區氣候政策對于空氣污染物的邊際影響Climatetarget PrimaryPM2.5

SO2 NOx NH31.5℃

CarbonshadowEndofPipenIndStructureConstant

-0.51*** -0.07*** -0.50*** -0.63*** (0.10) (0.01) (0.10) 1.60 -1.80*** -1.10 -1.80** (2.20) (0.08) (0.88) (0.66) (0.04)0.82 0.05 0.13 1.4 0.04(0.91) (0.23) (3.20) (2.50) (0.19)3.90** 0.67 3.3 0.67 -1.00**(1.70) (0.46) (6.50) (5.20) (0.38)-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 20AdjustedR2 0.99 1.00 0.94 0.98 0.92FStatistic 478.0*** 2016.0*** 71.0*** 247.0*** 56.0***CarbonshadowEndofPipen2℃

-0.16*** -0.06*** -0.55*** -0.51*** 0.03***(0.05) (0.02) (0.06) (0.06) (0.01)-6.20*** -2.50*** -0.67 -2.10*** -0.48***(1.20) (0.18) (0.59) (0.36) (0.04)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)ClimatetargetVariablePrimary SO2ClimatetargetVariablePrimary SO2VOCsNOxNH331.00***515.00***12.00***17.00***6.70***Constant(4.90)(0.68)(2.10)(1.20)(0.12)Observations2020202020AdjustedR20.980.990.970.990.96FStatistic255.0***586.0***151.0***533.0***122.0***Notes:valuesinthefirstlineareestimatorsofβ,γ,δ,andθ.Valuesinparenthesesarestanderrors.Starsarethelevelofsignificanceinthet-test.Thep-valueclassificationare:*p<0.1;**p<0.05;***p<0.01ghDabijCGE模型，結合分解和回歸方法，本研究動態模擬了大灣區和中國其他地區未來社會經濟發展趨勢和產業層面的碳和大氣污染物排放路徑，并分析了減排背后的關鍵因素、部門和影響機制。本研究結果表明：氣候政策將對經濟產生巨大影響，20501.3%3.8-3.9%，GDP1.9-2.0%2.4%-2.7%。其碳排放貢獻最大的部門。能源強度和能源結構轉型是大灣區和中國其他地區減少碳排放的最重要因素，而且后者隨著時間的推移