氣候變化是當(dāng)前全球面臨的主要挑戰(zhàn)，它同時也孕育著能源系統(tǒng)變革和經(jīng)濟(jì)新增長的巨大推力。在此背景下，在2020年9月22日召開的第75屆聯(lián)合國大會一般性辯論上，中國向國際社會承諾將提高國家自主減排貢獻(xiàn)的力度，力爭于2030年之前實現(xiàn)碳排放達(dá)峰，并努力爭取在2060年實現(xiàn)碳中和；在隨后的12月12日氣候雄心峰會上，國家主席習(xí)近平進(jìn)一步重申了中國達(dá)成這一目標(biāo)的決心。中國是全球四大排放國中首個承諾碳中和的國家，這一目標(biāo)的提出，引起了世界各國和國內(nèi)社會各界的廣泛關(guān)注，它勢必對未來我國的中長期能源轉(zhuǎn)型、技術(shù)投資、碳減排規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響［1］。

UNFCCC的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前全球已有100多個國家或地區(qū)在相關(guān)文件中提及了碳中和，其中通過正式渠道給出官方承諾的有29個（包括27個歐盟國家），覆蓋了全球50%以上的碳排放［2］。盡管各國對碳中和的內(nèi)涵、目標(biāo)細(xì)則和推動碳中和的進(jìn)度有所差異，但無不體現(xiàn)了全球共同應(yīng)對氣候變化挑戰(zhàn)的決心［3］。根據(jù)IPCC《全球1.5℃溫升特別報告》，“碳中和”可定義為一種二氧化碳（CO₂）凈零排放的狀態(tài)，它通過自然或人為碳移除（CDR）在全球范圍內(nèi)抵消人為CO₂排放來實現(xiàn)［4］。本文將基于這一定義和內(nèi)涵來推進(jìn)研究。

已有研究和事實表明，我國的碳中和與全球1.5℃溫控目標(biāo)對中國的減排要求具有較高的一致性。全球?qū)用妫?.5℃目標(biāo)要求各國共同開展實質(zhì)性減排活動，將2030年的全球人為凈排放降至2010年55%的水平，并在2050年前后實現(xiàn)凈零排放。國家層面，在差異化的排放預(yù)算分配情景下，1.5℃溫控要求中國在2060年左右實現(xiàn)近零排放［5］。由此可見，盡管當(dāng)前尚缺少文獻(xiàn)對我國碳中和的實現(xiàn)路徑進(jìn)行系統(tǒng)綜合的評估，但圍繞1.5℃溫控目標(biāo)的研究較多，可以為碳中和的評估工作提供有益借鑒?？紤]到當(dāng)前全球平均溫升已經(jīng)達(dá)到1.1℃，而目前的溫室氣體（GHGs）總排放依然在穩(wěn)定增加，即使在新冠疫情的影響下。因此，不少研究認(rèn)為1.5℃目標(biāo)的實現(xiàn)難度很大［6，7］，即使通過大規(guī)模侵入性的政策干預(yù)來強力推進(jìn)，也將付出較大的社會經(jīng)濟(jì)代價［8，9］。整體上，這一目標(biāo)的實現(xiàn)需要立即的、大規(guī)模的、全部門參與的減排行動；另外，還有賴于碳基能源向低碳能源的迅速切換和碳移除技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是碳捕獲與封存技術(shù)（CCS）、負(fù)排放技術(shù)（BECCS）和直接的空氣碳捕獲（DAC）技術(shù)等［10，11］。當(dāng)然，也有些觀點對該目標(biāo)的達(dá)成持樂觀態(tài)度。特別地，若加大短期（2030年前）的減排力度，且在有效的氣候政策設(shè)計下后期的低碳化進(jìn)程得以延續(xù)且不斷加速，則1.5℃溫控目標(biāo)依然可期［12，13］；當(dāng)然，這過程中非碳排放的額外減排、低碳行為的形成以及能源需求的快速電氣化、清潔化轉(zhuǎn)變也十分重要［14］。

既然碳中和目標(biāo)與1.5℃溫控目標(biāo)在國家層面的要求近似，那么，我國碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)難度如何，是否如全球?qū)用?.5℃溫控目標(biāo)的實現(xiàn)一般充滿挑戰(zhàn)，通過何種政策選擇可以實現(xiàn)？目標(biāo)達(dá)成的能源技術(shù)演變場景如何，各種能源技術(shù)在該目標(biāo)達(dá)成中扮演著怎樣的角色？從長期來看，碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)是否具有經(jīng)濟(jì)可行性，氣候挑戰(zhàn)的應(yīng)對戰(zhàn)略是否與穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo)一致？本文將通過發(fā)展技術(shù)驅(qū)動型的能源－經(jīng)濟(jì)－環(huán)境系統(tǒng)集成模型來綜合評估我國實現(xiàn)碳中和目標(biāo)的政策選擇及技術(shù)經(jīng)濟(jì)可行路徑。

1技術(shù)擴(kuò)展的綜合評估模型

2060年碳中和目標(biāo)的評估是一個長時間尺度，涉及經(jīng)濟(jì)、能源和環(huán)境等多個系統(tǒng)維度的復(fù)雜問題，綜合評估模型（integrated assessment model，IAM）是開展這一研究的強有力工具，它可以提供政策干預(yù)下經(jīng)濟(jì)、能源和排放關(guān)系的動態(tài)閉環(huán)反饋［15］?；诖耍疚膶⒉捎米灾鳂?gòu)建的CE3METL模型來綜合評估我國的碳中和目標(biāo)。CE3METL是一個基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論的中國單區(qū)域動態(tài)跨期優(yōu)化模型，該模型由宏觀經(jīng)濟(jì)、能源技術(shù)和氣候三大主模塊構(gòu)成；基于政策驅(qū)動的Logistic多重技術(shù)擴(kuò)散機制的引入是該模型最大的特點，這也使得其具備了自頂向下模型進(jìn)行技術(shù)經(jīng)濟(jì)路徑評估的能力［16］。目前該模型體系已被廣泛應(yīng)用于能源和氣候政策的模擬與評估工作中，包括排放空間約束下中國的最優(yōu)排放和碳稅路徑問題，能源技術(shù)替代的綜合協(xié)同效益評價，減排與適應(yīng)困境問題，以及巴黎協(xié)定目標(biāo)的政策綜合評估等諸多方面［17，18］。模型的框架如圖1所示。

CE3METL假設(shè)系統(tǒng)中存在完美預(yù)期的中央計劃人，其以給定偏好的社會福利最大化為目標(biāo)，而福利的累積來源于代際人均消費的增加，因此，福利目標(biāo)的最大化與動態(tài)消費流和排放控制力度緊密相關(guān)。不同代際間的效用分配依賴于純時間偏好和邊際消費效用（或消費彈性）兩個因素，而這又決定了跨期效用累積的貼現(xiàn)因子選擇。具體地，模型的目標(biāo)函數(shù)可表示如下：

其中ν(t)=ν₀×e^-dνt為貼現(xiàn)因子。CE3METL中的生產(chǎn)基于資本K、勞動L和能源E等投入要素，以柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）與能源的常彈性復(fù)合函數(shù)形式進(jìn)行，生產(chǎn)過程如下：

其中Y為產(chǎn)出，α和β分別衡量了要素生產(chǎn)率和自發(fā)性能源效率改進(jìn)水平（AEEI）。人口增長軌跡外生給定，資本存量通過投資和消費流的優(yōu)化來決定。與DICE等其他綜合評估模型一樣，假設(shè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出是單一的復(fù)合商品，產(chǎn)出的流向包括投資、消費（政府消費和居民消費）、支付能源成本和碳排放成本以及進(jìn)出口等，即：

CE3METL假設(shè)進(jìn)口IM和出口EX跟從GDP優(yōu)化路徑的變化而變化，這主要通過設(shè)定進(jìn)口的上界和出口的下界來實現(xiàn)：

能源成本EC一方面包含了能源使用成本（為化石能源成本ECF，低碳技術(shù)成本ECLC和非化石能源技術(shù)成本ECNF之和），另一方面還作為一個單獨的賬戶來調(diào)和系統(tǒng)中碳稅Ftax_i和補貼Sub_j等政策成本，即：

此處S_i(t)為能源技術(shù)的份額，F(xiàn)、LC和NF分別代表化石能源集、低碳技術(shù)集和非化石能源技術(shù)集(具體技術(shù)清單如圖1)。C_i是技術(shù)i的使用成本，ζ_i為低碳技術(shù)中燃料成本占比，OC_j為除燃料成本以外的其他發(fā)電成本。

已有研究表明:嚴(yán)格氣候目標(biāo)的達(dá)成離不開低碳及負(fù)碳技術(shù)的貢獻(xiàn)[5，6]?？紤]CCS可將2℃溫控目標(biāo)下本世紀(jì)內(nèi)的化石能源的排放預(yù)算和現(xiàn)有化石能源儲量可開發(fā)程度翻倍[20]。到2050年，負(fù)排放技術(shù)每年可以提供28EJ(1018焦耳)的電力，封存25億tCO₂，到2100年，這一數(shù)值將分別增至220EJ和400億tCO₂[21]。因此，為科學(xué)評估碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)路徑，亟需進(jìn)一步豐富CE3METL模型能源技術(shù)細(xì)節(jié)，即將代表性的低碳和負(fù)排放技術(shù)納入已有的能源技術(shù)體系中。基于此，本文改進(jìn)了模型現(xiàn)有的能源技術(shù)體系，引進(jìn)了三種低碳技術(shù)，即超臨界煤電與CCS組合技術(shù)(SPC-CCS)、整體煤炭氣化聯(lián)合循環(huán)與CCS組合技術(shù)(IGCC-CCS)、天然氣聯(lián)合循環(huán)與CCS組合技術(shù)(NGCC-CCS)，和一種負(fù)排放技術(shù)，即生物質(zhì)與CCS組合技術(shù)(BECCS)。詳細(xì)技術(shù)清單如圖1。技術(shù)間的替代主要通過修改的Logistic多重能源技術(shù)替代演變機制來刻畫，即:

給定煤炭為標(biāo)桿技術(shù)，則任意兩種技術(shù)間的替代均可轉(zhuǎn)化為標(biāo)桿技術(shù)與目標(biāo)技術(shù)i間的替代關(guān)系，替代難易程度由參數(shù)a_i決定。`S<sub>i</sub>是技術(shù)市場潛力，有0≤`S_i<1。C_mark為標(biāo)桿能源技術(shù)成本，這里選定煤炭為標(biāo)桿技術(shù)。該機制以Logistic技術(shù)擴(kuò)散模型為基礎(chǔ)，將技術(shù)份額關(guān)于時間的變化調(diào)整為市場份額關(guān)于相對價格的變化（即標(biāo)桿技術(shù)價格與替代技術(shù)價格的比值），并巧妙地將碳稅和補貼等政策干預(yù)效果考慮其中。此時，技術(shù)的替代演變路徑取決于政策的實施力度和技術(shù)的相對成本的變化。從相對成本P_i的表達(dá)式可以看出，對不同技術(shù)的政策干預(yù)方式不同，比如化石能源技術(shù)按總成本從價征收碳稅，低碳技術(shù)則分為兩部分：化石燃料部分征收碳稅，其他成本部分則從價補貼，而對非化石能源技術(shù)可以統(tǒng)一進(jìn)行補貼激勵。給定Ctax和Ccoal分別為煤炭的稅率和綜合使用成本，則其他技術(shù)的碳稅從價稅率可以如下式得到：

其中ξ表示相應(yīng)技術(shù)的碳排放因子，根據(jù)對應(yīng)技術(shù)的使用成本，可以計算出具體的碳稅水平：

技術(shù)內(nèi)生化是糾正單純的外生技術(shù)進(jìn)步帶來結(jié)果偏差的主要手段［5］。本文采取基于“干中學(xué)”效應(yīng)的技術(shù)學(xué)習(xí)曲線方法來內(nèi)生化技術(shù)進(jìn)步。這種方法的本質(zhì)是隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，生產(chǎn)經(jīng)驗或知識會逐漸累積，而知識存量的累積反過來會促進(jìn)技術(shù)改進(jìn)，繼而降低生產(chǎn)或技術(shù)使用成本。因此，內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步過程可以描述為：

這里KD為知識資本存量，b_i是技術(shù)i的學(xué)習(xí)指數(shù)，由學(xué)習(xí)率lri的指數(shù)關(guān)系確定，即lr_i=1-2^-bi。值得注意的是，知識資本與傳統(tǒng)資本一樣在跨期累積過程中需要考慮折舊效應(yīng)，因此，當(dāng)期的知識資本應(yīng)當(dāng)是上一期的知識存量扣減過時部分之后的凈值與新增知識流之和，即

在全球尺度上，刻畫氣候系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)、能源系統(tǒng)之間的閉環(huán)反饋關(guān)系是綜合評估建模的主體工作之一，這種關(guān)系包括碳循環(huán)、輻射強迫流的形成、溫升響應(yīng)關(guān)系以及氣候反饋損害等。對于區(qū)域模型而言，本文對氣候系統(tǒng)模塊進(jìn)行了簡化，僅僅考慮外生的自然碳排放和內(nèi)生的人為活動碳排放，它可以通過加總各種含碳能源的碳含量與對應(yīng)消費量的乘積得到。假定非化石能源是完全零排放的，那么人為碳排放Emisanth可以通過下式計算：

其中ξ_i、ξ_k和ξ_be分別表示化石能源技術(shù)、低碳能源技術(shù)和負(fù)排放技術(shù)的碳排放因子。

2數(shù)據(jù)及處理

本文的模型演算以2010年為初始年份，2010年—2020年為校準(zhǔn)期，政策從2020年開始實施，模型考察期為2020年—2060年，以報告整個碳中和目標(biāo)期的優(yōu)化結(jié)果。產(chǎn)出、消費、投資、進(jìn)出口等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來自中國統(tǒng)計年鑒，各品種的能源消費數(shù)據(jù)來自中國能源統(tǒng)計年鑒，碳排放因子來自IPCC碳排放清單修正版[22]，外生的人口增長路徑則根據(jù)世界銀行的最新預(yù)期設(shè)定。更多的模型數(shù)據(jù)介紹和參數(shù)設(shè)定可參考Duan等最新發(fā)表的文章[5，19]。

由于與之前的模型版本相比，本文模型的主要差異是重構(gòu)了CE3METL的能源技術(shù)體系，新引入了對于碳中和目標(biāo)達(dá)成可能發(fā)揮關(guān)鍵性作用的低排放和負(fù)排放技術(shù)，因此，這里主要介紹下這些技術(shù)的成本數(shù)據(jù)和技術(shù)參數(shù)。對于三種低碳技術(shù)，其成本由燃料成本和其他成本構(gòu)成，前者隨燃料(煤炭和天然氣)價格的增長而增長，本文假定燃料成本(包括CCS耗能)平均占總供能成本的60%，后者則包括運營成本、輸配成本和CCS運行成本(碳捕獲、運輸、封存及碳泄漏檢測和管理成本等)。對于負(fù)排放技術(shù)BECCS，其成本包含生物質(zhì)供能和CCS運行成本兩部分。由于化石能源和生物質(zhì)等非化石能源的供能成本在CE3METL模型中已有較完善的設(shè)定，這里新增的成本不確定性主要來自CCS技術(shù)。已有不少研究報告了代表性示范電廠的CCS成本信息[23，24]，本文對將相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理，如表1。

CE3METL中的技術(shù)成本為包含供能和碳處理的平準(zhǔn)化總成本，化石能源成本變動趨勢根據(jù)資源稀缺性和歷史價格波動信息外生線性設(shè)定，而碳處理成本主要通過表1中的成本信息平均化得來。其他重要的參數(shù)包括CCS捕獲效率和技術(shù)學(xué)習(xí)率。對于前者，根據(jù)示范電廠數(shù)據(jù)設(shè)定為85%[25]，據(jù)此可以得到三種低碳能源技術(shù)的碳排放因子，而BECCS技術(shù)的燃燒和鍛爐配置都假定為100%的生物質(zhì)原料，盡管過程效率可能只有24.6%，但負(fù)碳因子高達(dá)1545gCO₂/kWh[10]。對于后者，傳統(tǒng)上通常利用煙氣脫硫裝置(Flue-gasdesulfurization)的技術(shù)學(xué)習(xí)效果來設(shè)定CCS技術(shù)的雙因素學(xué)習(xí)率，“干中學(xué)”和“研中學(xué)”過程的學(xué)習(xí)率分別估計為7.1%和6.6%[26]。Kang等[22]針對具體的示范電廠數(shù)據(jù)對估值進(jìn)行了更新，指出SPC-CCS、IGCC-CCS和NGCC-CCS的平準(zhǔn)化成本學(xué)習(xí)率分別為0.024~0.084，0.088~0.182和0.045~0.100。本文取其中值，分別為0.054、0.135和0.073。

3結(jié)果和分析

本文設(shè)計的政策選項主要包括化石能源碳稅、低碳、無碳和負(fù)碳能源技術(shù)補貼，以及碳稅與補貼政策的組合選擇。相應(yīng)地，設(shè)置了幾類情景，首先是參考情景，即僅考慮當(dāng)前的減排政策（通過能源消費、碳排放等路徑等校準(zhǔn)來蘊含其中），而不考慮新的碳定價或補貼政策，該情景作為政策情景提供對比參考。其次是碳稅政策情景，政策力度參考《巴黎協(xié)定》目標(biāo)實現(xiàn)的政策要求。最后是補貼政策及其與碳稅的組合政策情景，模型假定補貼資金來源于碳稅收入，具體的情景設(shè)置細(xì)節(jié)參加各子節(jié)的討論。

為保證模型政策優(yōu)化結(jié)果的可信性，一方面需要依據(jù)歷史數(shù)據(jù)對經(jīng)濟(jì)增長、能源消費等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行校準(zhǔn)，另一方面通過廣泛參考已有研究和專家觀點設(shè)定未來的指標(biāo)預(yù)期。就宏觀經(jīng)濟(jì)而言，根據(jù)統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)可估計得到2010年—2015年和2015年—2019年的年均增速分別為8.38%和6.74%，考慮到2020年疫情對經(jīng)濟(jì)的沖擊，預(yù)計2015年—2020年的年均增速將低于6.74%。據(jù)此，CE3METL模型校準(zhǔn)得到了兩個時間段的年均GDP增速分別為8.32%和6.71%，充分反映了我國歷史的經(jīng)濟(jì)增長狀況?；诖耍疚倪M(jìn)一步對未來的經(jīng)濟(jì)增長路徑進(jìn)行了預(yù)期。考慮到疫情后經(jīng)濟(jì)可能出現(xiàn)的報復(fù)式增長，本文預(yù)計2020年—2030年的平均經(jīng)濟(jì)增速可達(dá)5.68%，此后將逐步回落到2040年—2050年的3.25%以及2050年—2060年的2.72%.當(dāng)前，已有不少國內(nèi)外文獻(xiàn)給出了中國未來經(jīng)濟(jì)增長態(tài)勢的預(yù)期，包括聯(lián)合國發(fā)展規(guī)劃署(UNDP)、國際能源署(IEA)、清華大學(xué)等，但其研究均未考慮到疫情對宏觀經(jīng)濟(jì)的短中期影響，而從2030年以后的經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期看，本研究的結(jié)果與這些研究趨于收斂[27，28]。此外，中國工程院發(fā)布的“推動能源生產(chǎn)和消費革命戰(zhàn)略研究”第一期報告表明，到本世紀(jì)中葉，中國的人均GDP將較當(dāng)前增長5倍至6倍[29]，這也與本文模型結(jié)果得到的6.5倍的預(yù)期相當(dāng)?

對能源部門而言，已有多個報告的研究結(jié)果表明，中國的一次能源消費將在2035年—2045年間達(dá)峰。具體地，中國石油經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院(ETRI)發(fā)布的《2050年世界和中國能源展望》報告指出，我國的一次能源消費將于2035年達(dá)峰，其中化石能源達(dá)峰時間為2030年[30]。中國工程院能源生產(chǎn)與消費革命研究組的結(jié)果認(rèn)為中國一次能源消費達(dá)峰時間在2040年前后，這與國家電網(wǎng)能源研究院最新發(fā)布的報告結(jié)果一致，后者預(yù)期達(dá)峰峰值為57億t標(biāo)準(zhǔn)煤，而對應(yīng)的化石能源達(dá)峰峰值約為43億t[31]。相比較而言，清華大學(xué)中國的碳發(fā)展戰(zhàn)略與轉(zhuǎn)型路徑研究給出的一次能源達(dá)峰時間相對較晚，為2050年，達(dá)峰峰值水平也偏高，即62億t標(biāo)準(zhǔn)煤[32]。本文給出的能源消費預(yù)期及結(jié)構(gòu)如圖3所示，一次能源消費將于2045年左右達(dá)峰，峰值水平約為57.5億t標(biāo)煤，而化石能源將在2035前后達(dá)峰，峰值為46億t，這一結(jié)果顯然在各機構(gòu)的預(yù)期之中。

參考情景下我國的碳排放路徑如圖4所示，結(jié)果表明:中國的CO₂排放將于2035年左右達(dá)峰，峰值水平約為119億t。這里的碳排放主要是由能源消費引起的，同時也包括了外生的由土地利用變化所產(chǎn)生的碳排放。圖3也給出了參考情景下全球代表性綜合評估模型對中國碳排放路徑的優(yōu)化結(jié)果，數(shù)據(jù)主要來自ADVANCE數(shù)據(jù)庫[33]。顯然，除了WITCH和POLES模型偏高的估計之外，CE3EMTL給出的碳排放路徑與其他絕大多數(shù)模型預(yù)期具有較高的一致性，且達(dá)峰時間也介于其他模型評估的2030年—2045年之間，這亦很大程度上增強了CE3METL參考情景結(jié)果的可信度。

排污收費政策是糾正環(huán)境外部性的有效市場手段之一，基于此，碳定價政策被廣為采用于控制溫室氣體排放[13，17，19]。那么，碳定價政策能夠幫助我國實現(xiàn)2060年的碳中和目標(biāo)嗎?為回答這一問題，首先需要設(shè)計差異化的碳稅政策情景。根據(jù)碳價格高級別委員會報告，要實現(xiàn)《巴黎協(xié)定》溫升控制目標(biāo)，2020年的碳價水平要達(dá)到40美元/t~80美元/tCO₂，這一數(shù)值將進(jìn)一步增至50美元/t~100美元/t[34]，這些結(jié)果實際上依然遠(yuǎn)低于2℃或1.5℃溫控目標(biāo)下的最優(yōu)碳價水平[19]?；诖耍疚脑O(shè)定了三種政策情景T25、T40和T55，對應(yīng)25%、40%和55%的從價碳稅稅率，計算可得三種情景下的碳價路徑，如圖5。不難看出，這里的初始碳價水平依然偏于保守。

政策激勵下的碳排放路徑反映到圖6中。顯然，碳定價政策可帶來顯著到碳減排效果，且減排幅度隨著碳稅政策力度的加大和時間的推移而不斷增加，但三種政策作用均不足以實現(xiàn)中國2060年碳中和的目標(biāo)，在最嚴(yán)格的碳價情景下，到2060年，碳排放水平可以較參考情景下降5.6%，但依然距碳中和目標(biāo)存在36億tCO₂的減排缺口。

那么，究竟是什么原因?qū)е逻@一缺口的存在呢，是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)脫煤力度不足還是非化石能源發(fā)展水平不夠?因此，進(jìn)一步的分析需圍繞不同政策情景下的能源結(jié)構(gòu)演變情勢展開。具體的結(jié)果展現(xiàn)在圖7中。不難看出，碳價政策的實施顯著加速了能源系統(tǒng)的脫煤進(jìn)程，具體表現(xiàn)為從2020年政策實施年份開始，碳排放開始顯著下降。參考情景下，2060年的煤炭需求為19.2億t，碳稅情景T25%下，這一需求被壓縮到10.8億t，下降幅度達(dá)到43.8%；而在更嚴(yán)格的T55%情景下，煤炭需求進(jìn)一步降至3.3億t，僅占一次能源消費總量的6.2%，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)接近完全脫煤。由此可見，碳價激勵下，實質(zhì)性的能源系統(tǒng)脫煤貢獻(xiàn)了顯著的減排潛力。圖7也顯示，碳價政策下，可再生能源技術(shù)得到了大力發(fā)展，尤其對風(fēng)電和太陽能而言。低碳價情景下，2060年核電、風(fēng)電和太陽能占一次能源消費的比重達(dá)到7.9%、15.2%和19.8%，非化石能源消費總份額超過64%，而在最嚴(yán)格的碳價政策下，三者的比重將分別增至8.3%、24%和17.5%，對應(yīng)71%的非化石能源消費總份額，這一數(shù)值比參考情景高出了30%以上。因此，碳價激勵下，非化石能源發(fā)展對碳減排的貢獻(xiàn)也是顯而易見的。

進(jìn)一步觀察圖7可以發(fā)現(xiàn)，不同的碳價情景下，石油和天然氣的消費量均保持穩(wěn)定，而天然氣低碳化程度較高且消費占比不大，顯示不是殘余排放的主要貢獻(xiàn)者，那么，石油消費造成的碳排放應(yīng)該是碳中和目標(biāo)的減排缺口主因。這意味著根據(jù)單位含碳量統(tǒng)一征稅的政策模式并不能實現(xiàn)能源系統(tǒng)的脫油，如果未來的油價不出現(xiàn)顯著高于煤炭的增長態(tài)勢，長期穩(wěn)定的石油消費將成為我國實現(xiàn)2060年碳中和目標(biāo)的主要挑戰(zhàn)。當(dāng)然，這一結(jié)果并非僅得到本文模型的支持，也在Duan等[34]的研究中獲得充分的依據(jù)。具體地，在其研究中引進(jìn)了國內(nèi)外8個代表性綜合評估模型的相應(yīng)結(jié)果進(jìn)行了分析，相關(guān)數(shù)據(jù)來自IIASA公布的ADVANCE數(shù)據(jù)庫和中國的模型比較項目數(shù)據(jù)庫[33]。結(jié)果顯示:只有AIM和IMAGE模型給出了逐步下降的石油消費量，絕大多數(shù)模型下中國未來的石油消費結(jié)構(gòu)趨于穩(wěn)定，REMIND、GCAM-TU和IPAC模型評估的石油消費份額還呈現(xiàn)了顯著的增長。這些跨模型的結(jié)果很大程度上增強了本文的研究發(fā)現(xiàn)。

國網(wǎng)能源研究院的報告認(rèn)為:到2060年，中國的非化石能源占比可達(dá)到81%，其中風(fēng)電和太陽能的貢獻(xiàn)超過50%。這是否意味著繼續(xù)強化非化石能源發(fā)展可以幫助實現(xiàn)碳中和呢?為此，本節(jié)將在上述碳價政策情景上引入非化石能源的補貼激勵，這里的非化石能源包括可再生能源、低碳和負(fù)碳能源技術(shù)，補貼的資金主要來自碳稅收入。從價補貼率分別為10%、20%和30%，設(shè)定依據(jù)參考莫建雷等的研究，對應(yīng)S10、S20和S30三種情景。由于中等碳價情景與補貼的組合情景下，我國2060年的非化石能源消費份額可達(dá)到80%，因此這里主要選取該組合情景下的結(jié)果進(jìn)行討論，即T40S10、T40S20和T40S30。

從圖8不難看出，補貼政策的引入可以帶來一定的減排效果(減排13.5億tCO₂)，但碳價與補貼的組合情景下，2060年的碳排放依然沒有達(dá)到近零或中和，缺口為31億tCO₂，這一結(jié)果也印證了已有研究結(jié)論，即即使充分利用了替代能源，我國實現(xiàn)碳中和的負(fù)排放需求仍將高達(dá)25億t/年[36]。這一缺口的存在可以從三個方面來解釋。首先，針對性補貼對非化石能源技術(shù)的發(fā)展激勵效果是顯著的，但隨著時間的推移，這種效果在邊際遞減；其次，均等補貼下，低碳和負(fù)碳技術(shù)并沒有得到跨越式發(fā)展，在補貼實施的后期，低碳技術(shù)市場份額甚至被其他技術(shù)不同程度的擠出；再次，石油的消費的剛性并未因為非化石能源補貼的激勵而下降，與單純的碳價政策下的結(jié)果類似，穩(wěn)定的石油消費依然是造成碳中和目標(biāo)難以達(dá)成的主要原因(圖9)。一方面，我國的石油消費集中在交通部門，難易應(yīng)用CCS技術(shù)，另一方面，均等的補貼機制也無法現(xiàn)在激勵負(fù)碳技術(shù)的發(fā)展。

從以上分析可知，要實現(xiàn)碳中和目標(biāo)主要需要從兩方面進(jìn)行政策發(fā)力:其一，促進(jìn)技術(shù)替代，打破石油的消費剛性；其二，為生物質(zhì)能等低碳/負(fù)碳技術(shù)提供有力的政策激勵。事實上，在儲能技術(shù)的發(fā)展瓶頸下，風(fēng)電、光伏等可再生能源在相當(dāng)長時間內(nèi)也難以作為穩(wěn)定的基荷能源使用，此時，生物質(zhì)能與CCS的組合技術(shù)對同時實現(xiàn)能源穩(wěn)定供給和減排的雙重目標(biāo)提供了現(xiàn)實可依賴的技術(shù)選擇[37]。為此，本節(jié)引入削減石油消費的約束條件，強化非化石能源對油氣的替代性。同時，調(diào)整補貼策略，一方面根據(jù)當(dāng)前新能源補貼退坡的政策環(huán)境取消對所有可再生能源的補貼，另一方面將所有補貼預(yù)算投入到BECCS等負(fù)排放技術(shù)，并設(shè)置了40%、45%和50%的從價補貼情景(BE40、BE45和BE50)。數(shù)值試驗結(jié)果顯示，在此補貼力度下，只需要引進(jìn)較低的碳價政策(15%、25%和35%，對應(yīng)T15、T25和T35情景)即可填補凈零排放的缺口，此時的初始碳價水平低至128元/tCO₂~298元/tCO₂，到2060年每tCO₂的價格也僅為231元~540元。通過對9種組合政策情景的比較分析，得到了成本最小框架下的三種政策選擇，即:T15BE50、T25BE45和T35BE40。

由圖10可以看出，盡管不同政策下的排放軌跡有所差異，但都可以在2060年之前達(dá)成碳中和愿景，并在目標(biāo)年份實現(xiàn)1億t~4億t的負(fù)排放；CO₂排放的達(dá)峰時間在2030年—2035年，排放峰值介于107億t~117億t之間。由此可見，2030年碳排放達(dá)峰目標(biāo)的實現(xiàn)與碳中和目標(biāo)的達(dá)成之間或許并沒有絕對的相關(guān)關(guān)系，負(fù)排放技術(shù)的實質(zhì)性發(fā)展可以顯著降低中短期的碳減排壓力，同時也可以很大程度上緩解對大規(guī)模發(fā)展不確定的可再生能源技術(shù)的依賴，這一結(jié)論也與全球尺度上的研究基本一致[5，38]。碳中和目標(biāo)達(dá)成下的能源技術(shù)路徑，如圖11。首先，碳中和要求化石能源從2040年開始實現(xiàn)與經(jīng)濟(jì)實質(zhì)性脫鉤，2045年開始非化石能源逐步主導(dǎo)能源市場。其次，碳中和目標(biāo)與2030年非化石能源發(fā)展目標(biāo)基本一致，屆時非化石能源占一次能源總消費的比重達(dá)到24.7%~26.3%；到2050年非化石能源份額最高可達(dá)75%，而到2060年，這一數(shù)值接近100%，全面實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與含碳能源消費脫鉤。再次，在不同的時間點，非化石能源的消費結(jié)構(gòu)有所不同。2030年，水電充當(dāng)非化石能源的主力，其占比超過11.5%，其次是風(fēng)電和太陽能，其份額分別為6.1%和4.4%，且這一結(jié)構(gòu)基本延續(xù)到2040年，屆時三者的比重分別為14.8%、10.9%和10.5%(對應(yīng)T35BE40情景)；到2050年，太陽能消費比重開始超過水電和風(fēng)電，三者的總份額超過55%，同時BECCS逐步發(fā)展起來，其供能比重最高可達(dá)4.9%；2060年，太陽能和風(fēng)電依然是能源供給的主力，其合計份額達(dá)到53%，其次是水電和BECCS，對應(yīng)的消費占比分別為13.7%和12.5%[33，39]。事實上，已有研究評估結(jié)果顯示，全球BECCS的碳移除潛力達(dá)到7300億tCO₂(2016年—2100年的累計值)，而早在2013年，生物質(zhì)在中國一次能源消費的占比潛力就可達(dá)40%。

綜合評估模型研究氣候政策的最大優(yōu)勢是可以建立起從政策干預(yù)到排放控制目標(biāo)評估，再到技術(shù)路徑演變和政策成本分析的閉環(huán)反饋，特別地，政策成本是影響政策可行性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此也是決策者關(guān)心的重點。圖12的結(jié)果顯示，碳中和目標(biāo)達(dá)成的即使政策成本(以GDP損失占比計)隨時間呈現(xiàn)出“對勾”型，即政策實施初期的負(fù)影響較大，最高可占到GDP的4%；但隨著時間的推移，新能源技術(shù)獲得發(fā)展空間，其成本和競爭優(yōu)勢將增強其對傳統(tǒng)能源技術(shù)對替代，繼而表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)對政策沖擊的適應(yīng)和消化程度增加和政策成本的逐步下降。結(jié)果顯示，到2050年前后可實現(xiàn)零政策成本，此后碳中和政策的影響體現(xiàn)為對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向激勵，且當(dāng)前的政策力度越大，正向激勵效果越強，到2060年最大的正影響可達(dá)到GDP的2.4%。從總政策成本角度看，到2060年，碳中和政策所引起的累計經(jīng)濟(jì)成本占累計GDP的0.3%~1.9%(以5%的貼現(xiàn)率計)。這一結(jié)果略低于清華大學(xué)評估的中國實現(xiàn)1.5℃溫控目標(biāo)的投資成本，后者認(rèn)為1.5℃溫控目標(biāo)將要求中國每年的新增投資占GDP的比重達(dá)到2.5%[32]。

4結(jié)束語

中國承諾的2060年實現(xiàn)碳中和的宏偉目標(biāo)，將應(yīng)對氣候挑戰(zhàn)提到了中長期的國家戰(zhàn)略高度，這勢必對未來我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源轉(zhuǎn)型和減排政策的制定產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。在此背景下，對這一目標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)綜合的評估將具有重要的現(xiàn)實意義?；诖耍疚耐ㄟ^考慮對實現(xiàn)嚴(yán)格碳減排目標(biāo)產(chǎn)生關(guān)鍵影響的低碳和負(fù)碳技術(shù)，改進(jìn)了綜合評估模型CE3METL的能源技術(shù)體系，并借此綜合評估了實現(xiàn)我國2060年碳中和目標(biāo)可能的政策選擇、能源技術(shù)優(yōu)化路徑和政策成本，給出了有助于達(dá)成這一戰(zhàn)略目標(biāo)的政策建議。

研究首先根據(jù)歷史經(jīng)濟(jì)增長和能源消費情勢，同時考慮疫情對經(jīng)濟(jì)的短期影響校準(zhǔn)并預(yù)期了我國未來的經(jīng)濟(jì)增長狀況，指出2020年—2030年我國年均GDP增速可穩(wěn)定在5.6%以上，這一數(shù)值將逐步降至2040年—2050年的3.25%和2050年—2060年的2.72%；到本世紀(jì)中葉，中國的人均GDP將較2010年增長約6.5倍。同時，碳排放將于2035年前后達(dá)峰，對應(yīng)的峰值水平為119億t，這與國內(nèi)外諸多代表性IAM的模型結(jié)果基本一致。

本文模擬了多種政策選擇對碳中和目標(biāo)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，首先，單純的碳價政策不足以幫助中國實現(xiàn)2060年的碳中和目標(biāo)，即使碳價水平達(dá)到全球?qū)用鎸崿F(xiàn)《巴黎協(xié)定》承諾的水平。其次，碳價與非化石能源的普惠式補貼政策組合可以一定程度上激勵了能源的低碳化轉(zhuǎn)型，并有效拉低碳排放軌跡，但依然不足以實現(xiàn)我國的碳中和目標(biāo)，到2060年，碳中和缺口仍將達(dá)到31億tCO₂。再次，研究發(fā)現(xiàn)了石油消費的相對剛性，其很可能成為了我國實現(xiàn)碳中和目標(biāo)的主要挑戰(zhàn)之一。最后，碳價政策和對負(fù)排放技術(shù)的針對性補貼激勵的組合可以幫助我國順利實現(xiàn)2060年的碳中和，中和路徑對碳排放達(dá)峰并沒有嚴(yán)格的要求，但需要縮短高排放的“平臺期”，平臺期的峰值水平在107億t~117億t之間。

評估結(jié)果給出了碳中和目標(biāo)達(dá)成情景下的能源技術(shù)路徑?；茉从?055年前后實現(xiàn)凈零(為大多數(shù)火電廠在生命周期內(nèi)逐步退役提供了時間)。研究發(fā)現(xiàn)了達(dá)成2030年非化石能源發(fā)展目標(biāo)和碳中和目標(biāo)的一致性，25%的非化石能源占比要求可以作為碳中和的階段性目標(biāo)。從2045年開始，非化石能源主導(dǎo)能源市場，其消費份額最高可達(dá)75%，而到2060年可基本實現(xiàn)100%的清潔能源轉(zhuǎn)型，屆時太陽能和風(fēng)電成為能源系統(tǒng)的主力，可合計貢獻(xiàn)53%的比重，水電的消費占比依然達(dá)到13.7%，而負(fù)排放技術(shù)BECCS也將占比12.5%。從政策成本角度看，實現(xiàn)碳中和目標(biāo)的經(jīng)濟(jì)代價整體上低于實現(xiàn)《巴黎協(xié)定》溫控目標(biāo)的成本，最高即時經(jīng)濟(jì)損失占到GDP的4%，到2060年的累計GDP損失不超過1.9%；政策成本隨時間推移而顯著下降，本世紀(jì)中葉后，我國逐步開始享受碳中和政策帶來的發(fā)展紅利，并進(jìn)入后中和時代的經(jīng)濟(jì)快速增長期。

基于此，本文提出了應(yīng)對中長期碳中和挑戰(zhàn)的政策建議。首先，應(yīng)該肯定中短期階段性目標(biāo)的設(shè)計和落實對實現(xiàn)長期氣候戰(zhàn)略目標(biāo)的重要性，比如2030年25%的非化石能源發(fā)展目標(biāo)與2060年的碳中和目標(biāo)具有較高的一致性，但排放達(dá)峰目標(biāo)與碳中和目標(biāo)并不是強因果的關(guān)系，這實際上要求相關(guān)部門充分理解相對目標(biāo)與絕對目標(biāo)，短中期目標(biāo)與長期目標(biāo)的關(guān)系，而這一關(guān)系又很大程度上依賴于未來的技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r和達(dá)成目標(biāo)的政策選擇。本文研究顯示，未來我國的碳排放路徑不一定呈現(xiàn)出“駝峰”型（此時早達(dá)峰意味著實現(xiàn)碳中和的可能性越大）；而有可能是“平拋物線”型（此時排放達(dá)峰時間的早晚并不能決定碳中和實現(xiàn)的難易程度）。這意味著政府在做短中期目標(biāo)實現(xiàn)決策時要充分依托能源技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)實，以盡可能將過渡目標(biāo)與長期目標(biāo)的不一致程度降到最低。此外，過早的碳達(dá)峰勢必會推高峰值水平，這可能會帶來新的碳鎖定效應(yīng)，繼而不利于實現(xiàn)長期的碳中和。

其次，研究結(jié)果并未發(fā)現(xiàn)非化石能源與石油消費間的自然高替代性，石油消費引起的碳排放很可能成為實現(xiàn)我國中長期氣候政策目標(biāo)的阻礙。這可以提供兩點啟示：其一，考慮到煤炭的高含碳量及其在能源結(jié)構(gòu)中的絕對占比，當(dāng)前普遍將脫碳對等到脫煤的觀點并無弊病，但從長期看本文建議要將一部分注意力轉(zhuǎn)移到易于被忽視的石油消費控制上。其二，需要在政策層面強力推動石油與非化石能源的替代，引入削減機制實現(xiàn)脫油；這又對應(yīng)到一系列與石油消費相關(guān)的具體的行業(yè)發(fā)展政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)變革上，比如交通體系的脫油規(guī)劃和氫燃料電池技術(shù)發(fā)展的政策激勵等［40］。此外，配置CCS技術(shù)的生物質(zhì)能對石油消費削減也具有重要意義，此時政策又需更多地關(guān)注到生物質(zhì)管理和CCS技術(shù)發(fā)展等方面（比如補貼激勵方向的傾向性轉(zhuǎn)移等）。

再次，政策成本不必定成為碳中和目標(biāo)能否達(dá)成的主要顧慮，一方面，政策選擇和組合策略對于降低政策成本十分關(guān)鍵［13，41］，高的經(jīng)濟(jì)負(fù)影響主要來自于強碳價沖擊，而針對性能源補貼的引入可以在保證同等目標(biāo)實現(xiàn)的同時降低對高碳價的依賴，繼而降低政策成本。另一方面，碳中和政策對經(jīng)濟(jì)的負(fù)影響主要體現(xiàn)在短中期（也即轉(zhuǎn)型的陣痛期），長期來看，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)最終將收獲技術(shù)變革和結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來的紅利，實現(xiàn)后中和時代的綠色高質(zhì)量增長。

盡管本文較早基于系統(tǒng)集成模型對我國碳中和目標(biāo)進(jìn)行了閉環(huán)式綜合評估，得到了有意義的新發(fā)現(xiàn)和政策啟示，但依然存在一定的局限。首先，改進(jìn)的CE3METL模型基于可耗竭資源的稀缺性和歷史價格波動趨勢慮以線性增長的形式設(shè)定了三種主要化石能源技術(shù)的成本演化路徑，未考慮能源市場波動引起的成本不確定性，這也很大程度上影響了政策干預(yù)下非化石能源對傳統(tǒng)能源的競爭替代。其次，考慮到石油消費主要集中在交通領(lǐng)域，移動排放源管理存在較大的難度，因此模型中未考慮石油燃燒相關(guān)的碳捕獲技術(shù)，也未引入氫儲能、燃料電池等可能對交通石油消費產(chǎn)生關(guān)鍵性替代的技術(shù)選項，這使得石油削減在機制層面難以與具體技術(shù)對應(yīng)。再次，本研究探討了負(fù)排放技術(shù)在碳中和目標(biāo)實現(xiàn)中的重要角色，但生物質(zhì)能的大規(guī)模發(fā)展需要權(quán)衡生物質(zhì)開發(fā)潛力、土地利用、糧食和水安全等一系列相關(guān)問題，這些都有待后續(xù)研究來加強和完善。最后，文中給出的碳中和能源轉(zhuǎn)型路徑中，風(fēng)能和光伏太陽能技術(shù)占了較大比重，但這并未考慮礦產(chǎn)資源的約束，而事實上，可再生能源對關(guān)鍵礦產(chǎn)資源的依賴程度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)化石能源［42］。因此，礦產(chǎn)資源約束的引入很可能引起風(fēng)光為主體的清潔能源貢獻(xiàn)比重的下降，這也有賴于資源約束機制下綜合評估模型的發(fā)展和政策優(yōu)化相關(guān)的研究。