实现空气污染物与二氧化碳协同减排，对于我国实现碳中和以及进一步提升空气环境质量的目标具有重要意义。近期，我院钱浩祺青年副研究员与校内外多个团队一起联合开展的一项课题，利用我国工业部门微观企业的能源消耗与空气污染物排放数据，对我国工业部门空气污染物与二氧化碳的协同减排潜力进行深入研究。结果表明，持续提升能源使用效率、合理布局并调整现有工业部门的生产结构、加快推进电气化水平以及大力发展非化石能源发电是实现我国工业部门协同减排效益的重要途径。相关研究成果于1月4日以长文（Article）形式在线发表在《自然-可持续发展》（Nature Sustainability）。

目前，已有大量的文献对中国空气污染物与二氧化碳排放的影响因素进行了研究，并且对两者的协同减排进行情景模拟研究。但是这些研究主要采用宏观层面的经济与环境数据展开，对细分行业层面甚至是企业层面的污染物减排机制尚缺乏系统性的研究。为此，本研究结合中国工业企业环境统计数据库、中国企业税收调查数据库和中国6000千瓦以上电厂数据库这三大微观数据库，构建了一个包含超过17万个观测值、时间跨度为2009至2014年且包含详细能源、环境与经济产出信息的微观工业企业数据库，聚焦其中七大高能耗、高污染行业进行深入研究。

首先，基于企业层级的对数平均迪氏指数（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）分解结果表明，非电力部门的污染物末端治理技术进步以及能源效率提升是样本期内空气污染物减排的最重要贡献来源，而电力部门的空气污染物减排则主要源自于末端治理技术的提升（图2）。在厘清了我国污染物减排的主要驱动因素之后，如何设计有效的减排路径与政策组合便成了我国实现协同减排的关键。

图2 各类因素对空气污染物减排的贡献大小。其中EOP为末端治理技术、EF为排放因子、ES为化石能源占比、EI为能源使用效率、TP为总产出。数值小于1表明该因素促进了污染物减排，大于1表明增加了污染物排放。a：二氧化硫（SO2）；b：氮氧化物（NOx）；c：颗粒物（PM）

鉴于能源效率提升在样本期内所起的重要贡献，本研究进一步考察了不同细分行业中企业能源使用效率的差异性，结果发现通过提升落后企业的能源使用效率至细分行业平均水平，即可为三种空气污染物带来约18-50%减排率的直接协同减排效益（图3）。

图3 能源使用效率提升为不同行业带来的直接协同减排效益。a：二氧化硫（SO2）；b：氮氧化物（NOx）；c：颗粒物（PM）；d：二氧化碳（CO2）

此外，调整生产结构以及提升电气化水平能够带来可观的间接协同减排效益。通过调整细分工业部门内的生产结构，利用大企业的规模生产优势来替代小企业的相应产能，能够带来约1-20%的空气污染物减排率与0.2-3%的二氧化碳减排率。对于工业部门电气化水平提升路径而言，由于存在锅炉能源转化效率差异与输电损失等因素，该路径的协同减排效益大小取决于我国电源结构的清洁化程度。当非化石能源发电占比超过50%时，可以初步实现空气污染物与二氧化碳的协同减排效益，而当非化石能源发电占比达到70%时，则能够带来约4-29%减排率的协同减排效益（图4）。

图4 工业部门推进电气化的间接协同减排效益。a：二氧化硫（SO2）；b：氮氧化物（NOx）；c：颗粒物（PM）；d：二氧化碳（CO2）

本文的研究从微观企业的视角揭示了我国工业部门空气污染物与二氧化碳进行协同减排所蕴含的巨大潜力。未来的政策设计需要充分考虑不同规模、不同地区以及不同行业企业间的能源与环境表现差异的因素，以此来充分挖掘我国工业部门的协同减排潜力，助力我国实现碳中和以及改善空气环境质量的目标。

复旦大学全球公共政策研究院青年副研究员钱浩祺、复旦大学经济学院博士生徐少丹为共同第一作者，复旦大学经济学院教授吴力波、伦敦大学学院助理教授孟靖和上海交通大学副教授魏文栋为共同通讯作者。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41893-020-00669-0

《自然-可持续发展》（Nature Sustainability）系Nature旗下期刊（子刊），旨在推动可持续发展领域的多学科交叉，该刊除鼓励基础研究外，还发表关于应用性、问题解决性以及政策相关性的高质量文章。

作者简介

钱浩祺，复旦大学全球公共政策研究院青年副研究员。复旦大学经济学学士、经济学博士、应用经济学流动站博士后。现任复旦大学能源经济与战略研究中心副主任、上海市大数据社会应用研究会副秘书长。主要研究领域为政策分析与评估、政策仿真建模、能源与环境经济学以及能源与经济大数据。学术研究成果先后发表于Nature Sustainability、Energy Economics、Climate Policy、Applied Economics、《中国社会科学》、《经济研究》、《中国工业经济》等国内外SSCI、权威期刊。先后主持了国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金特别资助项目等课题，并获得第八届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）论文类一等奖（2020年）、上海市第十三届哲学社会科学优秀成果奖论文类二等奖（2016年）等奖项。长期从事可计算一般均衡（CGE）模型的模型开发与分析工作，作为主要成员开发了具有全球尺度、全国尺度和中国多区域尺度的DREAM（Dynamic Regional Economy-Energy-Environment Analysis Model）政策仿真模型。目前重点研究方向之一是利用能源环境与经济大数据及相关分析技术用于政策评估，并对现有方法论与政策仿真模型进行修正与完善。