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一、 引言
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全球气候变化作为21世纪人类社会发展面临的重大挑战之一，正在深刻重塑世界能源格局和经济体系。[1-2]2015年，《巴黎协定》确立了全球温控目标，将气候变化治理推向新阶段。作为全球最大的能源消费国和碳排放国，中国提出“2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”战略目标，不仅体现了大国责任担当，更预示着一场涵盖能源结构、经济模式与社会治理的系统性变革。[3-4]这场变革的深刻性在于，其核心是在推进深度气候治理的同时，必须统筹协调能源安全、经济稳定与环境质量三大目标，这三者共同构成一个相互关联、动态演进的复杂巨系统，其间的协同与权衡关系直接决定了转型路径的最终成效。[5-7]
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碳中和进程本质上是一个涉及能源系统、经济结构和环境治理的复杂系统工程。[8-10]根据能源-经济-环境（Energy-Economics-Environment，3E）系统理论，这三个子系统之间存在紧密的耦合关系和复杂的反馈机制。[11-12]其中，能源系统转型是碳中和的核心路径，经济系统为转型提供动力和约束，环境系统则构成转型的重要边界条件。[13-14]在实践中，政策制定者亟需明确以下关键问题：强化气候治理的同时，如何在保障能源安全、控制经济成本与提升环境效益之间寻求最优平衡点？不同气候目标下的协同效应与权衡关系具体呈现何种特征？科学回答这些问题，对于制定合理的碳中和路径具有重要的理论与现实意义。
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当前，国内外学者已在碳中和领域开展了广泛研究。在方法论上，综合评估模型（如GCAM、IMAGE、MESSAGE），因其能够刻画能源-经济-环境系统的长期复杂互动关系，已成为模拟气候政策与排放路径的主流工具。[15-17]在研究内容上，有关“协同效应”的研究主要沿三个方向展开：一是聚焦能源系统转型的技术经济分析，评估可再生能源发展、能效提升等技术路径的减排潜力与成本[18-19]；二是关注气候政策的经济影响，运用CGE等模型分析碳定价和产业政策对宏观经济、部门产出、就业的冲击[20-21]；三是初步探讨碳排放与大气污染的协同关系，通过案例分析或情景对比，定性揭示碳减排可能带来的空气质量改善等附加效益[22-23]。
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然而，现有研究在支撑“能源-经济-环境”多目标协同决策方面仍存在明显不足。第一，系统关联分析不足。多数研究或聚焦单一技术路径，或分析孤立的经济影响，缺乏在统一模型框架内对能源转型、经济成本与环境效益进行动态关联与系统权衡，难以全面评估气候政策的综合净效应。第二，协同效应量化薄弱。尽管“协同效应”概念已获广泛认可，但现有研究多停留于定性描述或基于历史数据的统计推断，缺乏对不同严格程度的气候目标下协同效应的规模、结构及其边际演化规律进行长期、系统的量化模拟与对比。
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为弥补上述研究缺口，本文着力于在统一的综合评估框架内，通过构建多情景分析框架对气候治理的协同效应进行量化比较，旨在揭示碳中和进程中能源系统转型、环境协同效益与碳价信号之间的内在联系与变化规律，识别不同气候治理强度下的协同效应与权衡关系。具体而言，重点探讨三个层面的关键问题：第一，在能源系统层面，揭示不同严格程度的气候目标如何驱动能源结构的根本性变革，特别是传统化石能源退出和清洁能源替代的路径特征；第二，在环境治理层面，量化分析碳减排进程与主要大气污染物治理之间的关联性，明确不同气候治理强度下的协同减排效果；第三，在经济结构层面，重点考察碳价这一核心市场信号的演变规律，并通过分析其与能源转型速度、环境改善程度的关联，揭示不同治理强度下的成本效益特征。
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本文的核心边际贡献主要体现在两个方面。第一，构建并应用了一个整合能源-经济-环境系统的多维量化评估框架。不同于多数聚焦单一维度的研究，本文基于GCAM模型，通过设置基准、碳中和、2℃及1.5℃情景，系统模拟了不同气候目标约束下三大系统的动态关联与协同演进路径。第二，实现了对不同气候治理路径下协同效应的系统量化与对比分析。针对现有研究量化不足的问题，本文不仅验证了协同效应的存在，更进一步量化性地揭示了从碳中和目标向更严格温控目标推进过程中，碳与主要大气污染物深度协同减排的规模差异与边际变化规律，明确了协同效益随治理强度增强而呈现的“收益递减”趋势，为识别成本有效的政策干预区间提供了关键的实证依据。研究成果可为制定兼顾减排效率、经济可行性与环境效益的碳中和路径提供科学依据，为推进气候治理与高质量发展的协同并进提供决策参考。
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二、 研究方法与模型框架
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（一） GCAM模型
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本研究采用全球变化评估模型（GCAM）作为核心分析工具。GCAM是由美国太平洋西北国家实验室联合全球变化研究所共同开发的动态递归综合评估模型。作为一个开源的多区域、多部门整合模型，GCAM能够在一个统一的框架内模拟能源系统、经济结构、环境治理之间的长期复杂相互作用，其突出优势在于能够刻画技术、经济与政策在长期尺度上的协同演进路径。[24-25]
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GCAM模型以市场均衡原理为核心机制，通过求解一系列使模型框架内所有部门供需达到平衡的市场价格来实现均衡。模型通过构建能源供应与需求、经济增长、技术进步、资源禀赋等多模块的耦合关系，实现对能源-经济-环境系统的整合分析。模型涵盖了全球数十个区域和数百个部门的详细表征，能够内生地模拟技术选择、能源结构演变和碳排放路径等关键变量的动态变化。[25-26]在本研究中，GCAM通过整合共享社会经济路径（SSPs）和典型浓度路径（RCPs）的情景框架，为不同气候治理强度的模拟提供方法论基础。[27-29]
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具体而言，模型通过Logit份额函数来刻画不同技术或能源在具体经济活动中的竞争与替代关系。该函数基于成本原则，决定了特定领域内各种技术或能源（如煤炭、天然气、氢能等）的份额配置。计算公式为
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式中：Cj为能源j的平均成本，rc为Logit指数，bj为能源j的基准份额。该函数能够引入内生技术偏好，并避免产生“赢家通吃”的非现实结果，从而更合理地反映市场选择。此处，Cj的计算公式为
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式中：Pj为模型内生的燃料成本，ηj为能源转换效率，EXj为由外部设定的非能源成本水平化值。鉴于工业与建筑部门是当前最主要的煤炭消耗部门，本研究在模型框架中将其设定为关键终端用能部门进行重点刻画。Logit模型将综合考量成本、效率与政策约束，动态求解这些部门满足能源需求的最终技术-燃料组合。
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（二） 情景设定
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为系统比较不同气候治理强度下的能源-经济-环境协同效应，本研究设计了4个具有代表性的情景（见表1），各情景的设定依据和特征如下。
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（1）基准情景（BAU）。采用中间路径SSP2，该路径以中等经济增长、快速人口增长、缓慢技术进步以及有限政府干预为主要特征。在气候约束方面，基准情景对应典型浓度路径RCP4.5，到2100年辐射强迫将稳定在4.5W/m2，全球平均气温较工业化前水平上升约2.5~3.0℃。该情景假设中国仅实现国家自主贡献（NDC）目标，不采取额外的气候强化措施，从而为评估其他政策情景效果提供参照基准。
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（2）碳中和情景。以中国“2060年前实现碳中和”的自主贡献目标为刚性约束，采用可持续发展路径（SSP1）作为社会经济驱动，该路径以快速技术进步、高度环境关注和包容性发展为特征。在模型实现上，通过设置2060年净零排放约束，模拟在国家自主贡献目标下的能源经济转型路径，包括强化可再生能源部署、能效提升和产业结构优化等政策措施。
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（3）2℃情景。遵循《巴黎协定》的全球温控目标，至2100年将辐射强迫限制在2.6W/m2以内，确保全球平均气温上升控制在2℃以内的概率超过66%。该情景采用SSP1路径，并从2025年起通过全球统一碳价机制，以成本有效的方式实现各区域的减排目标。在这一情景下，中国需实施严格的煤炭消费控制措施，并加速推进能源结构向可再生能源转型。
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（4）1.5℃情景。对应《巴黎协定》的雄心目标，将辐射强迫限制在1.9W/m2以内，确保全球平均气温上升控制在1.5℃以内的概率超过50%。该情景虽然同样采用SSP1路径，但要求实施更早、更快、更深度的减排行动。为实现该目标，中国需要在所有经济部门实施革命性的转型措施，包括大规模部署负排放技术、彻底淘汰未加装碳捕获技术的化石燃料等。
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为更清晰地分离社会经济发展模式与气候政策干预的效应，本研究将所有气候政策情景（碳中和情景、2℃情景与1.5℃情景）的社会经济驱动统一设定为社会经济路径SSP1，为评估不同强度气候政策下的系统响应提供了一致的社会经济起点。
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三、 结果分析与讨论
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本研究通过对比基准情景、碳中和情景、2℃情景与1.5℃情景，系统模拟了不同气候治理强度下中国能源-经济-环境系统的演变路径。结果清晰揭示了气候目标在驱动系统转型中的核心作用以及其中蕴含的协同效应、权衡关系。
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（一） 能源系统重塑
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1. 整体能源系统转型
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中国的能源系统在不同气候目标下将经历根本性重构。如图1所示，从一次能源消费结构看，基准情景呈现显著的“高碳锁定”效应，至2060年化石能源仍占据主导地位（约65%）。这一结果与Ge等[30]的研究发现相一致，表明在缺乏强有力气候政策干预的情况下，现有的能源基础设施和技术路径依赖将导致碳锁定效应的持续。然而，所有气候政策情景均驱动能源系统向清洁化快速转型，其转型的深度和速度与目标严格程度呈正相关关系，验证了Lin等[31]关于气候政策强度与能源系统转型深度具有关联性的论断。
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煤炭消费的演变轨迹突显了气候政策的决定性影响。如图1所示，在基准情景下，煤炭消费虽然呈现缓慢下降趋势，但2060年在能源消费结构中的占比仍达28%，反映出能源系统的惯性特征。相比之下，碳中和情景要求煤炭消费在2030年前达峰后快速削减，2060年占比降至5%；1.5℃情景则要求更为激进的淘汰路径，2060年煤炭消费占比降至不足4%。这一差异主要源于不同气候目标下碳预算的严格程度不同。非化石能源的快速增长构成能源系统转型的另一核心维度。在1.5℃情景下，风电和太阳能在一次能源中的合计占比从2015年的不足1%飙升至2060年的约30%，这一爆发式增长得益于显著的技术学习效应和成本下降。值得关注的是，可再生能源的增长呈现明显的非线性特征，在2030年后增速显著提升，反映出技术成熟度和市场规模达到临界点后的加速扩散现象。
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图1 不同情景下中国一次能源消费结构演变
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2. 电力系统清洁化转型
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作为碳排放量最大的单一行业，电力系统的转型路径对实现气候目标具有决定性意义。根据国际能源署（IEA）的数据，电力行业贡献了中国约40%的碳排放量，因此其脱碳进度直接关系到整体气候目标的实现。[32]如图2所示，电力系统的清洁化转型呈现出比整体能源系统更为激进的态势。
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在基准情景下，电力部门一直保持较高的化石能源依赖，煤电占比虽然逐步下降，但到2060年仍维持在较高水平。然而，在气候政策情景下，电力系统展现出深度脱碳的特征：煤电被快速淘汰，风光发电成为主导电源。尤其在1.5℃情景下，电力系统的脱碳速度明显加快，这与全球碳预算的稀缺性直接相关，验证了Fan等[33]关于深度脱碳路径中电力部门需要率先实现净零排放的论断。
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电力系统的转型还呈现出显著的技术选择差异。在碳中和情景下，技术路径较为多元化，核电、水电等可调度清洁能源与风光等波动性可再生能源协同发展。而在1.5℃情景下，由于时间约束更为严格，技术选择更加倾向于部署速度快、成本下降潜力大的风电和太阳能发电。然而，随着可再生能源占比的提高，对电力系统灵活性的需求也显著提升，这一挑战与Gurbert等[13]关于高比例可再生能源系统平衡难度的研究相呼应。
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从时空维度分析，电力系统的转型呈现出明显的阶段性特征：2020—2030年为缓慢启动期，主要依赖现有技术的优化；2030—2050年为加速转型期，新兴技术实现规模化部署；2050—2060年为深度优化期，系统完成结构性重构。
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图2 不同情景下中国发电结构演变
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（二） 环境协同效益
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气候治理在实现碳减排核心目标的同时，产生了显著的环境协同效益。如图3所示，4种情景下的大气污染物的减排路径呈现明显分化，直观反映了不同气候政策的严格程度及其环境影响的差异性。
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在碳排放方面，基准情景下的碳排放量在2030年达到约38亿吨的峰值后缓慢下降，但至2060年仍维持在约20亿吨的高位，这一缓慢的减排轨迹与中国当前的经济发展模式、能源系统惯性密切相关；碳中和情景和2℃情景的碳排放量在2060年分别下降至约1.2亿吨和5.0亿吨，展现了显著的政策驱动效应。值得注意的是，1.5℃情景要求在2060年实现碳的净排放量约为-2.4亿吨，这一目标的实现必须依赖大规模碳移除技术（如BECCS）的部署。
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本研究发现：为实现碳减排而采取的源头治理措施（如系统性减少化石燃料燃烧），同步引致了多种本地大气污染物的协同减排。这种“一举多得”的协同效应在SO2减排方面表现得尤为明显。作为燃煤的主要副产品，SO2的排放轨迹与碳排放轨迹表现出高度同步性。在基准情景下，SO2的排放量呈现缓慢下降趋势，主要得益于末端治理措施的持续改进。在所有气候政策情景下，SO2排放量均呈现快速下降态势，至2060年，碳中和、2℃和1.5℃情景下的SO2排放量，相较于基准情景，分别降低了约78%、67%和82%。这一现象说明，相较于单纯的末端治理，从能源结构入手的源头减排措施对SO2的控制更为根本和有效。
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图3 不同情景下主要大气污染物排放趋势
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在N2O排放量控制方面，尽管其减排幅度相对较小，但在三个气候政策情景下的排放量均显著低于基准情景，且目标要求越严格，排放水平越低。
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上述对SO2与N2O的模拟结果反映出，深度脱碳路径带来的协同减排效应并不仅限于能源活动，也对农业、工业等非能源活动的相关污染物排放产生了积极的抑制效果；1.5℃情景下更显著的减排效果则表明，更严格的气候目标将通过推动更全面的生产和消费模式变革来强化这一协同效应。
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（三） 经济系统影响
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能源系统的深刻转型与环境协同效益的提升必然产生相应的经济成本。为对比不同气候路径的经济影响，本研究选用模型内生的碳价作为核心表征指标，而非常用的GDP损失率。这主要基于两点考量：第一，在综合评估模型的均衡框架内，为实现外生的碳排放约束，模型会内生出使整个能源-经济系统达到一般均衡的统一影子价格，该价格直接、灵敏地反映了为实现特定气候目标全社会所需付出的边际资源成本，是衡量“政策严格度”差异的高效指标；第二，所有气候政策情景均基于相同的社会经济路径（SSP1），其预设的经济增长与结构演进模式相似，导致不同情景下的GDP路径差异微弱，难以有效区分政策严格程度。因此，碳价成为揭示不同深度脱碳战略经济可行性边界的更优指标。
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如图4所示，不同情景下的碳价演变路径呈现出显著差异，清晰反映了各气候目标的实施难度。在基准情景下，由于缺乏强制性的气候约束，碳价在较长时期内维持在较低水平，这主要反映了技术自然演进所产生的边际减排成本。而所有气候政策情景均要求从2025年开始引入碳价，并随时间推移持续提升，以驱动经济系统向低碳轨道转型。
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结果显示，碳价水平与气候目标严格度之间呈现出明显的正相关关系，且这种关联随时间推移呈现强化趋势。在政策实施初期，碳中和、2℃和1.5℃情景下的碳价差异为2~3倍，表明在减排初期各路径的经济负担相对可控。然而，随着减排进程的深入，碳价差距急剧扩大。至2060年，1.5℃情景的碳价飙升至近1 100美元/吨，是碳中和情景的1.6倍、2℃情景的2.5倍，这种指数级增长的趋势揭示了深度脱碳将面临严峻的经济挑战。
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图4 不同情景下碳价的演变
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造成碳价差异的关键因素在于，减排难度随目标严格度的提升呈非线性增加。在碳中和情景下，通过现有技术的规模化应用和能源效率的提升，即可实现大部分减排目标。然而，在1.5℃情景下，减排路径需要触及工业、农业等难以减排的部门，这些部门的减排技术目前仍处于发展初期，成本较高。
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（四） 协同治理的路径权衡
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将能源、环境与经济三个维度的模拟结果置于协同治理框架下进行综合分析，可以清晰揭示不同气候治理路径下的效益-成本特征，为最优路径选择提供科学依据。
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从基准情景转向碳中和情景或2℃情景处于协同治理的“高效益区间”。在此区间内，能够以相对可控的经济成本，驱动能源系统实现根本性的清洁化转型（见图1、图2），并获取巨大的环境协同效益（见图3）。具体而言，与基准情景相比，到2060年，碳中和情景在带来近95%碳减排的同时，实现了约78%的SO2协同减排和约63%的N2O协同减排。这一阶段的政策成本效益比极高，实现了能源安全、环境质量与经济成本的多重共赢。
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从碳中和情景迈向1.5℃情景则进入“高成本权衡区间”。如图4所示，为实现额外的碳减排（从1.2亿万吨降至-2.4亿万吨），边际减排成本从698美元/吨急剧飙升至1 095美元/吨，增幅达57%。然而，所能获得的额外环境协同效益却增长微弱：同期SO2增加的减排量不足3%，N2O仅为7%。这表明在此区间内出现了“边际效益递减而边际成本激增”的严峻权衡关系。追求极限目标所带来的额外环境改善已十分有限，而社会经济为此付出的代价却呈指数级增长。
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基于上述发现，本研究认为中国的碳中和目标是一个兼具气候雄心与经济理性的战略选择。它精准地定位在协同治理效益最大化的区间内，以可承受的社会经济成本，捕获绝大部分的能源安全、环境改善与气候治理红利。相比之下，追求1.5℃目标虽然在技术上可能实现，但其经济可行性面临巨大挑战，且带来的额外收益有限。因此，未来的政策制定应坚定战略定力，聚焦于碳中和路径，通过构建协同高效的政策体系，以最低的社会总成本稳步推进这一宏伟目标。
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四、 结论与建议
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（一） 研究结论
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本文通过构建多情景模拟框架，系统评估了不同气候治理路径下中国能源-经济-环境系统的协同演进，得出以下主要结论。
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第一，气候治理强度是驱动能源系统深度转型的决定性因素。模拟结果显示，相较于基准情景，碳中和与温控目标将推动中国能源结构发生根本性重构。具体而言，到2060年，煤炭消费相对基准情景下28%的占比，将在碳中和情景下降至5%，在1.5℃情景下降至不足4%。与此同时，非化石能源特别是风电和太阳能实现跨越式增长，在1.5℃情景下，两者合计占比从2015年的不足1%提升至2060年的约30%。电力系统清洁化程度显著提升，从根本上增强了国家能源安全的保障能力，降低了对外部能源的依赖度。
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第二，气候政策具有显著的环境协同效应。研究发现，碳减排与大气污染治理存在显著的协同效应。在碳中和情景下，2060年可实现约95%的碳减排，同时带来78%的SO2减排和63%的N2O减排，实现了气候变化应对与环境污染治理的双重目标。这种协同效应在政策实施初期尤为明显，随着减排深度的增加，协同效益的边际增益逐渐趋缓，但总体维持在高位水平。
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第三，不同气候路径存在明显的成本效益差异。研究识别出两个特征迥异的政策区间：从基准情景转向碳中和情景处于“高效益区间”，在此阶段，以相对可控的经济成本，可获得巨大的协同治理效益；而追求1.5℃目标则进入“高成本权衡区间”，边际减排成本急剧上升，但额外环境收益有限，呈现出显著的收益递减特征。
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第四，协同治理存在明确的最优区间。通过量化分析发现，碳中和目标构成了协同治理效应的关键转折点。在此目标之前，能源结构转型、环境质量改善与经济发展之间呈现出较强的协同性；而当超越这一目标继续向1.5℃目标推进时，则开始出现明显的权衡关系。这一发现为确定合理的气候治理政策提供了重要的科学依据。
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（二） 政策建议
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基于以上研究结论，本文提出以下差异化、分阶段的政策建议，旨在以最低社会成本获取最大协同效益。
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第一，确立与效益-成本特征相匹配的差异化行业转型路径。在“高效益区间”内，应优先推进技术成熟、成本可控的减排措施。建议制定清晰的行业转型时序：电力部门作为减排主力与协同效益关键来源，应优先制定并执行明确的煤电替代与可再生能源发展路线图；工业部门重点推进现有最佳可行技术的工艺革新和能效提升；交通和建筑部门着力推广电气化技术。对于“高成本权衡区间”所涉及的深度减排任务，则需提前布局颠覆性技术的研发与示范，避免过早施加不切实际的成本压力。
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第二，构建并强化气候与环境的协同治理机制，最大化释放“高效益区间”的协同红利。鉴于碳减排与大气污染治理在“高效益区间”内存在显著的协同效应，建议建立统一的碳排放与大气污染物协同管控清单和效益评估账户；在政策设计上，将碳减排目标作为环境质量改善的源头约束，纳入区域与行业发展规划；在管理层面，建立跨部门的协同监管与考核机制，确保减排措施同时贡献于气候与空气质量目标，实现政策合力。
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第三，建立与双区间特征联动的碳价调控与成本分担体系。针对本研究所揭示的边际减排成本在高成本权衡区间急剧上升的特征，碳定价机制需更具弹性与预见性。在“高效益区间”，通过逐步扩大碳市场覆盖范围并维持适度碳价，高效引导资源配置。在减排进入“高成本权衡区间”前，必须审慎评估并设定社会可承受的碳价上限或成本阈值，同时配套建立转型金融支持体系与受影响行业及区域的公正转型基金，运用财政和产业政策分担超额成本，避免对经济造成冲击。
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第四，实施面向技术动态演进的弹性气候治理策略。建立关键低碳技术的成熟度与成本监测评估机制。定期根据评估结果，动态调整各阶段的减排重点与政策力度。对于短期内成本较高的深度脱碳技术，通过定向研发资助、税收优惠等创新支持政策加速其商业化进程。这一动态优化过程旨在确保政策始终锚定碳中和目标，同时为应对未来可能出现的更严格目标储备技术与管理选项。
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摘要
在全球气候治理逐渐深化的背景下，中国“双碳”目标的实现需要应对能源安全、经济稳定与环境质量的多重挑战。基于综合评估模型，设置基准情景、碳中和情景、2℃情景和1.5℃情景，系统模拟了不同气候治理强度下中国能源-经济-环境系统的协同演进路径。研究结果显示：气候政策强度是驱动能源系统转型的决定性因素，碳中和情景下煤炭消费将急剧下降，而非化石能源消费则实现跨越式增长；碳减排与环境治理存在显著的协同效应，碳中和路径在实现深度碳减排的同时，可带来SO2与N2O等大气污染物的大幅协同下降；不同路径存在明显的成本效益差异，从基准情景转向碳中和路径处于“高效益区间”，而进一步追求1.5℃目标则进入边际效益递减的“高成本权衡区间”。系统量化的协同效应与路径权衡，可为探索中国碳中和目标下能源、环境与经济协同发展的稳健路径提供理论参考与决策借鉴。
Abstract
Currently,it is imperative to address multiple challenges related to energy security,economic stability,and environmental quality for achieving China’s "dual-carbon" goals of carbon peaking and carbon neutrality against the backdrop of deepening global climate governance.Based on an Integrated Assessment Model (IAM),this study simulates the synergistic evolution pathways of China’s energy-economic-environment (3E) system under varying climate governance intensities, setting four scenarios for the baseline,carbon neutrality,2°C and 1.5°C targets.The results indicate that the stringency of climate policies is the decisive factor driving the energy system transformation.Under the carbon neutrality scenario, coal consumption declines sharply,while non-fossil energy sources experience leapfrog growth.In addition,there is a significant synergistic effect between carbon emission reduction and environmental governance.The carbon neutrality pathway achieves deep decarbonization while simultaneously leading to substantial co-reductions in atmospheric pollutants such as SO2 and N2O.Moreover,notable cost-benefit differences are observed across different pathways.Transitioning from the baseline scenario to the carbon neutrality pathway falls within a high-efficiency zone,whereas pursuing the more ambitious 1.5℃ target enters a high-cost trade-off zone with diminishing marginal benefits.The systematic quantification of synergistic effects and pathway trade-offs in this study are anticipated to offer theoretical insights and decision-making references for exploring robust pathways that harmonize energy, environmental, and economic development under China’s carbon neutrality goal.