通过行业政策的实施来衔接中国的气候目标与减排能力

《Environmental Science & Technology》：Bridging China’s Climate Targets and Mitigation Capacity through Sectoral Policy Implementation

　　高分辨率图像
下载 MS PowerPoint 幻灯片

实现气候承诺不仅取决于设定雄心勃勃的目标，还取决于将这些目标转化为可信、公平且在区域上可行的行动。在过去30年中，中国的现行政策推动了碳强度的持续下降，并使可再生能源总装机容量达到2.16太瓦，超过了全球总量的40%。中国的2060年碳中和目标得到了日益完善的能源和气候政策的支持，然而近期措施是否已经走在实现该目标的道路上仍存在不确定性。在这里，我们使用了一个具有省级详细信息的政策驱动综合评估模型，来评估2019年至2024年间采取的部门政策措施及其可能的近期延伸如何影响中国的脱碳路径。我们的结果显示，与现行政策相比，在持续加强政策的情况下，到2020年，国家二氧化碳排放强度将下降12%，降至每2020美元0.35千克二氧化碳；一次能源中的非化石能源比例将从33%增加到44%。大多数近期的减排努力来自于太阳能和风能的扩张以及工业和建筑能效的提升。然而，维持这种势头会暴露出地区差异：在几个西部省份，年度电力行业投资需求相当于2023年该省GDP的5%以上。到2060年，全国电力行业的累计投资将超过13万亿美元，主要集中在太阳能和风能技术上。通过将国家目标与详细的政策和投资路径联系起来，本研究为评估异质经济体中深度脱碳的可行性和公平性提供了一个可操作的框架。

1. 引言
为了实现2060年的碳中和目标，中国采用了一个综合框架，该框架将广泛的国家脱碳目标与特定部门的能源措施相结合。(1) 该框架提供了总体国家指导，并结合了一套特定部门的政策来推动关键领域的实施。(2) 具体的部门能源措施旨在通过结构变革和提高能效来转变能源和土地部门，包括电力、工业、交通、建筑以及与农业、林业和其他土地利用（AFOLU）相关的排放。(3-9) 同时还包括对甲烷和其他非二氧化碳温室气体的行动。要有效实现净零排放，需要与国家目标相一致的具体部门减排措施。总体而言，中国的脱碳战略依赖于两种方法：一是通过结构变革将能源结构从化石燃料转向其他能源；二是通过提高能源效率来减少各部门的能源消耗。(10-12) 能源结构的变化，如电气化和燃料转换，对于减少对化石燃料的依赖至关重要，而能效提升对于在不同部门内优化资源利用和维持可持续增长也非常重要。(11,13-15) 尽管这些策略的重要性得到了认可，但传统的自上而下的建模方法往往忽略了政策实施过程，以及可持续转型中的制度、空间和公平性维度。(16-18) 在本研究中，我们将模拟的政策明确分为两类：能源结构政策和能源效率政策（详见补充文本1-2中的文献综述和模型描述）。

结构变革和能效提升的同时实施涉及复杂的协同效应和权衡，需要仔细管理以实现净零排放。例如，尽管电气化可以减少排放，但它需要大规模的基础设施投资和升级，虽然可以在绿色产业创造就业机会和经济活动，但也可能导致传统能源行业的就业流失，从而带来社会经济挑战和能源获取风险。(19-22) 应对这些挑战需要一种自下而上的方法，将国家愿景与部门层面的政策行动联系起来。(23,24) 此外，鉴于中国各地区能力的巨大差异、当地情况以及跨区域互动，这些结构和能效措施的可行性在次国家级层面存在不确定性。(25-27) 关于中国低碳转型的现有文献主要集中在国家级通往碳中和的路径上，强调早期减排峰化和系统性能源转型的的重要性。(28-32) 其他研究则关注部门脱碳和具体的能源措施，(33-36) 识别出关键策略，如煤炭淘汰、可再生能源容量扩张和电气化。虽然最近的评估开始评估中国综合政策框架的有效性，(16,18,27,37,38) 但它们通常基于简化的情景或分析孤立的措施，可能忽略了跨部门的协同效应。(详见补充文本1-2中的文献综述和模型描述)。因此，长期战略目标与中国综合政策框架中的具体短期监管措施之间存在差距。因此，有必要将自上而下的国家目标与自下而上的、特定部门的政策行动相结合，以评估深度脱碳在现实世界中的可行性。

在这里，我们通过量化国家和省级层面的部门能源政策措施的贡献，来评估中国整体经济脱碳政策在排放、能源转型和投资方面的总体和部门成果（详见图S1中的整体研究框架)。(3,39-42) 首先，我们编制了一个包含2019年至2024年间中央政府和各部委发布的38份最新政策文件的全面数据库，其中36份可以直接用于模拟（见表S1），并使用17个高级指标（见表S2）进行验证。我们将可量化的政策分为15个类别（见表1），并使用一个先进的开源综合评估模型对这些政策进行模拟，该模型改进了对中国省级细节的表示（GCAM-China；见图S2和表S3）。关键能源活动和二氧化碳排放数据与中国的最新清单进行了协调（详见方法部分）。在不同的假设和政策解读下，我们关注了各种层面的部门政策的近期行动和不确定性，从对现有法规政策的保守解读到可能面临实施挑战的更为雄心勃勃的脱碳行动。表S3为每种政策工具提供了详细的参数设置，说明了不同情景下的解读差异。例如，可再生能源容量目标在不同的时间范围内从1300吉瓦到1800吉瓦（现行政策）和1500-3000吉瓦（持续加强政策）不等，反映了对于执行力度和部署速度的不同假设。通过明确将政策包与其空间和部门影响联系起来，我们的分析有助于弥补可持续性研究中的一个持续存在的差距：自上而下的脱碳目标与自下而上的实施能力之间的不匹配。

表1. 本研究分析中模拟的关键部门政策

| 部门 | 子类别 | 政策文件 | 模拟的关键政策措施 | 政策类型 |
| ------------------ | ---------------- | ------------------ | ----------------------- | ------------------------- |
| 电力 | 煤电厂效率提升 | 关于在全国范围内进行燃煤电厂改造和升级的通知；《2022年版清洁高效煤炭利用基准指南》 | 通过结构变化提高燃煤发电效率 |
| | 可再生能源容量扩张 | 第十四个五年计划：可再生能源发展 | 到2030年，风能和太阳能总装机容量超过12亿千瓦；中国已在2024年达到这一目标 |
| | 结构转型 | 2030年前二氧化碳峰值行动计划；等 | 到2030年，全球可再生能源容量增加三倍 |
| | 水电容量扩张 | 第十四个五年计划：现代能源系统规划 | 到2025年，常规水电装机容量达到约3.8亿千瓦 |
| | 核能发展 | 第十四个五年计划：现代能源系统规划 | 到2025年，核电运行装机容量达到约7000万千瓦 |
| | 煤电厂淘汰 | 第十四个五年计划：现代能源系统规划 | 逐步淘汰燃煤电厂 |
| | 铁钢 | 铁钢能效提升 | 《2024年版高级能效、节能及关键能源产品使用效率》 | 到2025年，钢铁行业能源效率达到国际先进水平 |
| | 水泥 | 水泥能效提升 | 《2024年版高级能效、节能及关键能源产品使用效率》 | 2025年水泥熟料生产能耗相比2020年减少3%以上 |
| | 化工 | 化工能效提升 | 《2024年版高级能效、节能及关键能源产品使用效率》 | 到2025年，关键石化产品的能效达到国际先进水平 |
| | 其他行业 | 其他行业能效提升 | 《工业领域碳峰值实施计划》 | 到2025年，钢铁、石化、有色金属、水泥等行业的关键产品能效达到国际先进水平 |
| | 废钢electric furnace钢铁开发 | 废钢电炉炼钢的发展 | 《促进钢铁行业高质量发展指南》 | 到2025年，电炉炼钢在粗钢总产量中的比例提高到15%以上 |
| | 建筑 | 住宅建筑效率提升 | 《第十四个五年建筑节能和绿色建筑发展计划》 | 到2025年，新建住宅建筑的能效提高30% |
| | 商业建筑 | 商业建筑效率提升 | 《第十四个五年建筑节能和绿色建筑发展计划》 | 到2025年，新建公共建筑的能效提高20% |
| | 交通运输 | 客运车辆燃油消耗减少 | 《节能和新能源汽车技术路线图2.0》 | 到2035年，内燃机（ICE）客车的燃油消耗比2019年平均水平减少20-25% |
| | 货运车辆 | 货运车辆燃油消耗减少 | 《节能和新能源汽车技术路线图2.0》 | 到2035年，内燃机（ICE）货运车辆的燃油消耗比2019年水平减少15-20% |
| | 航空 | 民用航空能效提升 | 《第十四个五年民用航空绿色发展特别计划》 | 2020至2025年，运输航空机队的燃油消耗从0.316千克/吨公里降低到0.293千克/吨公里 |
| | 新能源汽车销售 | 新能源汽车销售增长 | 《2021-2035年新能源汽车产业发展计划》 | 到2035年，新能源汽车销量占比达到20%；纯电动汽车占比超过50% |

请注意：此表格展示了我们分析中审查的政策文件，并指出了这些文件中在模拟情景中明确建模的具体政策措施。“ key policy measures modeled ” 列描述了我们作为直接模型输入模拟的可操作干预措施，这些措施的量化参数详细列在表 S3 中。我们的结果显示，尽管国家级脱碳目标与全球减缓路径中看到的轨迹相符，但其实现受到潜在的区域和行业限制的影响。到 2035 年，二氧化碳排放强度可能降至每 2020 美元 0.35–0.40 千克二氧化碳，非化石能源可能占初级供应的 33%–44%，前提是目前的政策按照 2060 年净零承诺得到加强。然而，我们的次国家级模拟显示，不同省份之间在所需产能扩张和投资努力方面存在较大差异，一些较不发达的西部地区面临的年度电力行业投资需求相当于其 2023 年 GDP 的 5% 以上。此外，政策机制分解表明，虽然能源结构政策在减少排放方面占主导地位，但效率措施对于平衡能源强度和经济生产力至关重要。

2. 方法
我们的方法包括四个关键步骤，以全面量化中国行业政策的结果及其在减少排放、转变能源结构和满足投资需求方面的有效性。首先，我们从相关中国政府来源收集和组织政策文件，以构建一个全面的政策数据库。其次，我们在具有中国详细信息的全球变化分析模型（GCAM-China）中对这些政策进行参数化和量化，确保与行业目标和碳中和目标保持一致。第三，我们通过结合两个政策雄心水平（当前和持续）和两种不同的长期轨迹（净零和基准情景（BAU）来设计和模拟四个核心情景，以评估不同政策强度下实现碳中和的潜在结果。最后，我们进行政策分解分析，以隔离和量化各个政策对整体结果的贡献，从而清楚地了解每个政策在实现减排、能源转型和技术转型方面的有效性。图 S1 说明了我们的研究步骤，下面的部分详细描述了每个步骤。与本研究相关的所有代码和数据都可以在公共仓库中找到（见数据可用性和代码可用性部分）。

2.1. 政策文件的系统收集和分类
我们收集了 2019 年至 2024 年间由中国中央政府及各部门发布的 38 份政策文件，包括国家发展和改革委员会（NDRC）、生态环境部（MEE）、国务院、工业和信息化部（MIIT）等。这些文件涵盖能源、工业、交通、建筑和宏观经济规划等多个领域，反映了中国碳中和和能源转型策略的全面范围。我们只纳入了立法的、可量化的和经过验证的政策目标和承诺，包括绝对排放限制、碳定价机制、可再生能源目标、能源效率提升以及能源供应的结构调整等。每项政策都被分解为具体的措施和目标。例如，在电力行业，政策包括逐步淘汰煤炭发电、增加可再生能源容量和提高能源效率的目标。工业政策侧重于水泥和钢铁生产中的能源效率提升，而建筑行业政策则针对住宅和公共建筑的能源效率改进。我们筛选并分类这些政策，确保只有直接与脱碳相关的政策被纳入分析。政策被分为主要主题类别，如提高能源效率和转变能源结构。最终，我们从 36 份可量化的政策文件中选择了 30 项关于能源效率提升的政策条目和 28 项关于结构转型的政策条目（见表 S1）。还有 17 项高级指标来自 11 份政策文件，可供验证（见表 S2）。这种系统的分类为在 GCAM-China 模型中参数化政策并分析其对减排和能源轉型的贡献提供了坚实的基础。

2.2. 在 GCAM-China 中的政策参数化
2.2.1. 模型概述
全球变化分析模型（GCAM）是一个广泛使用的开源全球综合评估模型（详细模型文档见 http://jgcri.github.io/gcam-doc/）。该模型详细描绘了能源、农业、土地和水资源部门及其部门间的联系，并根据 2015 年基准年进行校准，以 5 年的时间步长运行至 2100 年，受未来社会经济、技术或政策条件变化的影响。GCAM 被广泛用于生成国际和国家评估的情景，包括政府间气候变化专门委员会（IPCC）报告、代表性浓度路径（RCPs）和共享社会经济路径（SSPs）。

GCAM-China 是在 GCAM 的基础上开发的，增加了对中国地区的空间细节描述。GCAM-China 将中国地区的能源经济系统划分为 31 个省级子区域和六个电力网格区域，这些区域也嵌入到全球 GCAM 模型中。省级经济活动受到关于人口、GDP 和劳动力生产率的外生假设的驱动，这些假设决定了每个省份的能源和服务需求。该模型全面描绘了从资源（化石燃料、铀或可再生能源）到能源载体（电力、精炼液体、氢气、天然气和区域供暖）和最终使用部门（建筑、交通和工业）的能源流动。通过解决所有农业、能源、排放和政策相关市场的一组均衡价格，每个建模周期内的供需都得到平衡。因此，模型解决方案代表了满足当前建模时期能源和服务需求的最具成本效益的技术组合。不同燃料/技术的市场份额由它们的相对或绝对成本差异通过逻辑函数（logit）决定。logit 函数中的份额权重参数是针对具体资源制定的，并使用历史数据进行了校准。二氧化碳排放量是内生追踪的，因为它们的排放因子与能源、农业和土地系统中的活动相关联。GCAM-China 能够捕捉到能源消费、工业过程和政策实施的区域差异，非常适合评估中国的脱碳战略，并已广泛应用于许多针对中国的政策分析、能源转型路径、环境和健康协同效益、可持续性目标评估等。更多详情请参见：https://umd-cgs.github.io/metarepo_gcam-china/index.html。

本研究使用的 GCAM-China 版本是开源发布的 GCAM-China-v6.0，包含了重要的近期技术和社会经济趋势。首先，我们使用多分辨率排放清单模型（MEIC，http://meicmodel.org.cn）校准了基准年的二氧化碳排放因子，并根据国家统计局的统计数据调整了每种发电类型的容量因子，以反映最近的趋势和预测。校准后，我们将现有的中国政策体系整合起来，构建了中国的未来发展路径情景，提供了定制的中国能源结构、技术路径和社会经济特征的数据，从而能够对中国的短期和中期发展状况进行稳健评估。有关模型的更详细描述，请参见补充方法 2（模型框架见图 S2，模型中的数据来源见表 S4）。

2.2.2. 政策目标的量化
从选定的政策文件中提取的政策目标被系统地转化为适合集成到 GCAM-China 模型中的定量指标。这一转化过程涉及将定性目标转化为可测量的指标，如产能扩展、效率提升和减排目标。例如，旨在扩大可再生能源容量的政策通过定义目标年份要安装的具体额外吉瓦（GW）的风能、太阳能和水力发电量来进行量化。能源效率政策表示为各个行业（包括发电、工业和交通）的能源强度百分比降低。同样，减排目标被表述为相对于基线排放预测的绝对限制或百分比减少。这种量化确保了政策措施不仅可测量，而且与建模框架直接对齐，使 GCAM-China 模型能够通过清晰、客观的基准来模拟政策干预。在这项研究中，我们将可量化的政策目标分为 15 个政策类别（表 1）。表 1 总结了审查的关键政策文件，并指出了我们在情景中明确建模的具体政策措施（与表 S2 中用于验证的结果目标相对，技术规范见表 S3）。

2.2.3. 在 GCAM-China 模型中的参数化
一旦量化，政策目标就被参数化到 GCAM-China 模型中，通过与适当的输入参数对齐。这种对齐确保每个政策目标在模型模拟框架内得到准确表示（见表 S3）。例如，旨在提高煤炭电厂效率的政策通过降低热电生产的能源强度体现在模型中。提高交通燃料经济性的政策通过减少新销售的柴油和汽油车辆的能源消耗水平来实现。同样，可再生能源目标通过设定风能、太阳能和水力发电的最小容量限制纳入模型。通过调整技术的市场份额权重，使其在技术竞争中具有优势，以实现政策目标的市场渗透率，从而实现终端使用的电气化目标。参数化的目标被组织成一系列包含 2025 年、2030 年和 2035 年中间里程碑的情景，从而能够评估短期和长期的政策影响。这种方法使 GCAM-China 模型能够模拟能源效率提升、可再生能源扩展、终端使用部门电气化和减排承诺的潜在效果。通过整合这些参数，模型生成了详细的排放轨迹、能源系统转型和经济效益预测，为后续的情景分析和政策分解提供了基础。

2.3. 情景设计和模型模拟
我们设计了四个核心场景来分析不同政策方法和碳中和承诺的影响。每个场景反映了到 2035 年的具体政策雄心水平，并随着时间遵循不同的假设（参见补充文本 S3 和表 2）。
表 2. 本研究探索的情景
核心情景
2025 年之前的政策假设
2025 年至 2030 年之间的政策假设
2030 年至 2035 年之间的政策假设
2035 年之后的政策假设
Current-BAU
发布了国家政策文件并将其延伸至 2030 年
延展至 2035 年
保持 2035 年的一致值
Continued-BAU
继续加强当前的政策努力
保持 2035 年的一致值
Current-NetZero
发布了国家政策文件并将其延伸至 2030 年
延展至 2035 年
保持 2035 年的一致值；到 2060 年 CO2 线性降至零的限制
Continued-NetZero
继续加强 Current-NetZero 的努力
保持 2035 年的一致值；到 2060 年 CO2 线性降至零的限制
支持信息敏感性情景（所有调整基于 Continued-NetZero 情景，敏感性情景的关键结果见补充图表 22 至 24）
RenewableC
可再生能源的成本正在迅速下降，通过使用较低的风能、太阳能、核能和地热能的资本成本进行建模。使用快速技术进步配置文件（-adv），每种可再生能源技术的成本比原始情景低 2% 至 50%。
NegCN
负碳技术的成本更高，通过使用较高的陆上碳储存和海上碳储存成本进行建模。（成本增加到原始成本的近 50 倍）
Luc
改变土地利用 CO2 对价格的响应因子，从 2025 年开始将其从增长调整为 1，再到 2060 年再增长到 1。
Current-BAU 情景作为基准，包含政府文件中规定的 2025 年之前的国家政策，并将这些措施延伸至 2030 年。2030 年之后，不再假设进一步的政策改进。该情景用于评估政策变化的增量影响。
Continued-BAU 情景假设在 Current-BAU 情景之后的适度政策进步。2025 年至 2030 年的政策设置根据政策目标的趋势进行了加强。
Current-NetZero 情景采用了 Current-BAU 的政策路径（2025 年之前通过的政策），但从 2035 年开始实施具有约束性的线性 CO2 减排限制，到 2060 年实现碳中和。
Continued-NetZero 情景采用了 Continued-BAU 的政策路径（2025–2030 年的加强雄心），并附加了具有约束性的线性 CO2 减排限制，从 2035 年开始，到 2060 年实现碳中和。
这些情景反映了不同的政策雄心水平及其对实现碳中和的影响。2035 年之前的两种政策强度变化（Current 和 Continued）提供了从基准假设到更积极的脱碳策略的政策措施谱系。为了实现长期承诺，NetZero路径要求线性减少二氧化碳排放，以在2060年达到碳中和目标，而BAU路径则继续沿用现有政策趋势，不设此约束。我们使用GCAM-China-v6模型模拟了到2060年的四种情景路径，重点关注能源消费、排放变化、技术组合和投资需求等关键指标（详细的政策信息见补充文本S4）。我们通过考虑模型中的年度产能和投资增加属性来计算投资需求（新装建设和产能扩张所需资本详见补充文本S5）。通过明确将年度投资需求与新增产能和增量产出联系起来，我们捕捉了在不同政策情景下基础设施发展和技术转型的动态特性。这为我们提供了不同政策强度和净零策略的短期和长期影响的深刻见解，从而对其对中国能源系统和脱碳路径的影响进行了详细评估。

2.4. 政策分解分析
我们进行了政策分解分析，以评估每种政策对每种情景结果的贡献。这一分析系统地分离了具体政策在推动减排、重塑能源结构和影响技术转型方面的作用（详见补充文本S6）。
分解过程包括三个关键步骤：
1. 完整情景模拟：我们使用全部政策组合模拟每种情景，以捕捉所有措施对排放、能源结构和技术转型的综合影响。
2. 单项政策替代：我们在“持续净零”情景中用“当前净零”情景中的相应政策替换了其中的雄心勃勃的政策。例如，将“持续净零”情景中促进可再生能源扩张的政策替换为“当前净零”情景中较为保守的政策。通过一次替换一项政策，我们可以单独评估其效果。
3. 影响评估：我们量化了每次替代带来的排放、能源结构和技术采纳的变化。这一步骤有助于评估各项政策在推动脱碳和能源转型方面的相对有效性。
除了评估单个政策外，我们还通过考虑政策之间的相互作用，评估了特定行业和政策类型内各项政策的集体影响。例如，在分析能效提升政策的效果时，我们一次性将“持续净零”情景中所有与能效提升相关的政策替换为“当前净零”情景中的政策，而不仅仅是简单相加各项政策的单独影响。这种全行业的替代考虑了政策之间的潜在互动和依赖性，认识到单项政策的效应并非总是独立的或可叠加的。通过捕捉这些协同效应和重叠部分，分析提供了更准确的行业政策影响评估。

3. 结果
3.1. 减排与能效提升
为了反映未来政策实施的不确定性，我们模拟了四种核心情景，以评估不同政策严格程度和碳中和承诺的影响，从对现有立法政策的保守解读到具有潜在实施挑战的更具雄心的脱碳行动。在短期内（2035年前），我们探讨了两种级别的行业政策雄心：“当前”级别反映了截至2025年正式采纳的政策，而“持续”级别假设到2035年政策力度会加强。然后，这些政策路径与两种不同的长期轨迹相结合：“净零”路径要求从2035年开始线性减少排放，直到2060年实现碳中和；“一切照旧（BAU）”路径则延续当前的无排放约束趋势（详细情景描述见补充文本S3和表2）。
到2035年，中国的关键能源和排放指标相对于历史水平都有显著改善，在更严格的政策情景下表现更为突出。全国二氧化碳排放强度从2010-2020年的0.77千克二氧化碳/美元下降到“当前净零”情景下的0.40千克二氧化碳/美元，以及“持续净零”情景下的0.35千克二氧化碳/美元（图1a），同时一次能源强度从0.36千克标准煤当量/美元下降到0.22和0.23千克标准煤当量/美元（图1b）。这些进步反映了能源效率和能源结构的提升，即从化石燃料向更清洁能源的转变。单位能源的二氧化碳排放量从历史上的2.1-2.3吨二氧化碳/吨标准煤当量下降到2035年的1.5吨二氧化碳/吨标准煤当量和1.8吨二氧化碳/吨标准煤当量（图1c），非化石能源在一次能源中的比例从历史上的9.4%-16%分别上升至33%和44%（图1d）。近期更多的减排是由于在整个系统中加强了脱碳行动，尤其是在电力和工业部门。在各种政策情景下，中国的二氧化碳排放量在2025年至2035年间减少了10%-17%（图1e）。2035年的结果与国内外关于有无净零目标的文献一致，符合1.5°C温控目标的要求（图1e）。尽管近期减排在各情景之间差异不大，但在2035年后如果没有进一步的政策强化，这些差异将变得更加明显。如果不采取额外措施，“当前”和“持续”政策情景都需在2035年后加速减排，以在2060年实现碳中和（见图1e中的虚线和实线）。缩小这一差距需要大幅增加非化石能源在一次能源中的比例，从“当前BAU”情景下的25%上升到“持续净零”情景下的64%（图S3），同时能源和工业系统也会发生更深刻的结构变化。

图1
图1. 2035年不同政策情景下的关键排放和能源指标。（a）系统范围内的二氧化碳排放强度（千克二氧化碳/2020美元）；详细的二氧化碳排放数据见表S5。（b）系统范围内的一次能源强度（千克标准煤当量/2020美元），其中一次能源消耗量是通过发电用煤耗方法估算的，以便与历史数据对比（使用电热当量方法计算的结果见图S3）。（c）单位一次能源消耗的二氧化碳排放量（吨二氧化碳/吨标准煤当量）。（d）一次能源消费中的非化石能源占比（%）。每个条形图中的标记值和白线表示全国平均水平，深色阴影区域代表第一和第三 provincial 分位数，浅色阴影区域显示完整的最低-最高 provincial 范围。历史排放数据来自中国能源统计局（MEIC），历史GDP和能源消耗数据来自中国国家统计局。（64）（e）左侧面板显示了2005年至2060年中国二氧化碳排放的历史趋势和未来情景预测。灰色阴影区域代表历史排放清单的不确定性范围（MEIC, (62,63) GCP, (65) CEDS, (66) CEADs, (67) EDGAR (68)），圆形标记表示《国家温室气体清单报告》（69）中的数据。右侧面板展示了根据以往研究中常用的分类方法（无净零目标、有净零目标、2°C和1.5°C）整理的2035年二氧化碳排放范围，括号中的数字表示文献来源的数量（28,29,32,38,42,70?78）。详细的文献对比信息见表S6。水平虚线表示我们在“当前净零”和“持续净零”情景下模拟的2035年排放量，用于对比。

3.2. 能源结构变化与投资
清洁能源扩张和电气化在所有情景中都实现了显著的减排，但维持这些速度面临重大挑战。在“当前净零”情景下，2020-2035年的新增产能一般与2012-2021年的年均水平130吉瓦相当，而“持续净零”情景预测的年均增长接近10年的平均水平200吉瓦（图2a）。在“当前净零”情景中，太阳能和风能的年均新增产能达到99.8吉瓦，而“持续净零”情景预测的年均新增产能显著更高，达到179吉瓦。关于化石燃料，“当前净零”情景下2025-2035年间煤炭新增产能有限，主要是出于近期电力稳定性的考虑（79）。长期轨迹因情景约束而显著不同：“持续净零”路径实施严格的政策禁令，导致2035年后不再新增煤炭产能；而其他情景允许市场驱动的持续增长，尽管增速放缓。近年来，特别是2023年和2024年，新增可再生能源产能达到创纪录的每年300吉瓦以上，远超长期平均水平。这些成就展示了中国近期的进展，但未来四十年内能否保持这种异常高的增长率仍不确定。需要应对市场饱和、土地使用冲突、电网整合限制以及高质风能和太阳能资源的地理集中等挑战，以维持持续增长（19,33,80）。

图2
图2. 2020年、2035年和2060年的电力产能增加和行业能源消耗。（a）历史和预测的电力部门产能增加。历史数据来自《中国统计年鉴》；虚线代表历史年份的年均产能增加。预测显示了2025年至2035年和2035年至2060年的年均产能增加。时间序列的电力产能和发电量见图S4和图S5。（b）第二行的四个面板分别展示了2020年、2035年和2060年终端用户部门（工业、建筑、公路客运和公路货运）的能源消耗（条形图）和电气化率（虚线）。相应的时间序列见图S6至S9。

在需求方面，电气化仍然是需求侧脱碳的关键驱动力，支持工业、交通和建筑领域的深度减排。到2035年，预计电力将在最终能源消耗中占比40%-49%，几乎是2020年水平的两倍（图2b）。公路客运领域的电气化率从2020年的1%上升到2035年的10%-13%，而货运领域的电气化率达到8%-9%，并得到新兴氢能技术的补充。2035年后，这些电气化趋势预计将进一步扩大，在工业和交通领域的占比将更高，以实现更深层次的脱碳（图3）。不同行业轨迹意味着不同的政策顺序：工业和交通领域的早期进展较快，而在更强有力的政策下，建筑领域的响应较为滞后。虽然更高的电气化率对更深层次的脱碳至关重要，但在多个十年内维持如此快速增长仍具有挑战性。
这些大规模的能源消费和行业转型伴随着所有情景下清洁能源和工业投资的显著增加。在“持续净零”情景下，2020年至2060年间电力领域的累计投资达到13.2万亿美元，其中太阳能和风能贡献超过90%，而煤炭投资急剧减少（图3a）。在重工业领域，截至2060年，钢铁和水泥行业的累计投资总额为6800亿美元，主要由基于氢的过程和电弧炉推动，2035年后碳捕获与封存（CCS）的技术发挥越来越重要的作用（图3b）。

图3
图3. 电力和工业领域的投资。（a）2020年、2035年和2060年以来的电力行业累计投资（以2020年美元计）。（b）2020年、2035年和2060年以来的钢铁和水泥行业累计投资（以2020年美元计）。（c-e）2020-2035年和2035-2060年期间低碳技术（电力、钢铁和水泥）的年均投资（以2020年美元计）。每个条形图上的不确定性范围反映了不同资本成本假设下投资的不确定性。与其他研究的投资比较见表S7，不同技术的资本成本假设见表S8。

投资需求遵循不同的行业和时间模式，短期内资金集中于电力行业，而长期融资则转向工业脱碳。在电力行业，无论是短期内（2020-2035年）还是长期内（2040-2060年），投资水平相对稳定，约为每年3000亿美元（图3c）。相比之下，重工业脱碳的投资激增滞后，2035年后资本需求增加。在钢铁行业，早期投资主要集中在基于氢的过程和电弧炉上，约为每年100亿美元；而后期则更加依赖碳捕获与封存技术，每年约30亿美元（图3d）。水泥行业尽管所需的绝对投资规模较小，但其发展轨迹与电力行业相似。2035年后，为了应对那些无法通过电气化来缓解的排放问题，碳捕获与封存（CCS）技术将变得越来越必要（见图3e）。这些趋势表明，虽然电力行业能够吸收早期的投资高峰，但长期的实施依赖于协调一致的政策来推动工业脱碳，并确保2035年后的技术准备就绪。

3.3 单项政策贡献的分解
除了评估总体结果外，我们还研究了推动这些趋势的政策机制，重点关注具体措施如何促进脱碳路径。脱碳成果取决于结构转型与效率提升之间的相互作用，每种政策类型都会驱动不同的行业变革。通过系统地从“持续净零”（Continued-NetZero）情景中移除各项措施，并评估它们对关键排放量和能源指标的影响，我们发现结构转型政策在减少排放方面作用最大，而效率提升措施主要降低能源强度并提升整体系统性能。例如，可再生能源占比目标等能源结构政策在2035年可减少8.3%的二氧化碳排放，在2060年减少33%，但对其能源强度的影响有限甚至可能为负（见图4a）。这是因为结构转型政策主要通过电气化最终用途来减少排放，用电力替代直接燃料燃烧，但这一过程在发电和传输中会带来额外的转换损失，从而增加了一次能源的需求，减弱了能源强度的改善效果。相比之下，效率提升措施在2060年可使一次能源强度和最终能源强度分别比没有这些措施的情景降低9%和10%。然而，效率提升措施对非化石能源占比和终端用电电气化的贡献较小，因为它们主要关注提高所有技术领域的整体能源效率，而不是调整能源结构。

图4
图4. 聚合的效率提升和能源结构变化措施对排放及能源系统10个关键指标的贡献。（a）2035年（上图）和2060年（下图）在“持续净零”情景下的贡献。贡献表现为假设移除所有结构转型（黄色）或效率提升（灰色）措施后每个关键指标的净效应。各省份聚合措施对（b）排放强度降低和（c）最终能源强度降低的贡献情况详见图S11；2035年各省的贡献情况见图S12，2035年和2060年各终端用途部门电气化率的贡献情况见图S13。此外，2035年和2060年各省份聚合措施对二氧化碳排放和排放强度降低的贡献情况详见图S14至S17。

政策措施的贡献也反映了各地区资源组合和能源结构的差异（见图4b和图4c）。中国西北部拥有丰富的可再生能源潜力，其区域排放强度降低了18%，主要得益于促成大规模风能和太阳能部署的能源结构转型措施，尽管2020年的排放强度基线相对较高（见图S10）。相比之下，工业能源需求较高的地区（如东部、中部和南部中国）由于效率提升而实现了更大的强度降低。虽然在可再生能源资源丰富的地区结构转型政策的影响更为显著，但在所有地区效率提升措施的效果较为均匀，表明它们在改进能源利用方面具有广泛的好处，无论燃料类型如何。

更详细的分解展示了各项政策的影响，提供了超出图4中结构转型和效率提升聚合效应的更细致视角。可再生能源容量的扩张在减排中贡献最大（见图5a），2060年使得二氧化碳排放减少17%，非化石能源占比增加12%。其他关键措施，如住宅建筑能效提升，也贡献了6%的二氧化碳减排量和3%的建筑电气化率提升。尽管关闭燃煤电厂进一步减少了排放，但由于燃煤产能提前退役导致的电价上涨，这些措施略微降低了所有终端用途部门的电气化率（工业部门降低0.69%，建筑部门降低0.36%，交通部门降低0.26%）。

图5
图5. 各省份15项关键政策措施对2035年（左图）和2060年（右图）10个关键指标的贡献。贡献表现为假设移除每项措施后每个关键指标的净效应。蓝色阴影表示指标的改善，红色阴影表示负面影响。10个关键指标之间的相关性见图S19。（b）2020–2035年期间各省份累计新增发电能力和（c）平均年投资百分比在“持续净零”情景下的情况。所有情景的相同结果见图S20。

实施结构转型和效率提升的适应性仍然存在不确定性，尤其是在次国家级层面，因为各地区的能力、经济条件和基础设施准备情况存在差异（见图5b和图5c）。例如，尽管可再生能源扩张是全国减排的基础，但其效果在不同地区并不一致，还取决于地区的能源组合和资源可用性。中国北部和西部的省份（如内蒙古和青海）拥有丰富的风能和太阳能潜力，2020年至2035年的累计新增装机容量最大（见图5b）。相比之下，沿海省份的新增装机容量较为温和，这主要反映了它们较高的基线电力需求、多样的历史能源组合以及平衡多种发电技术的地区发展轨迹。

区域实施障碍源于当前经济差距与可再生能源资源可用性之间的不匹配。虽然北部和西部省份在风能和太阳能扩张方面具有最大潜力，但它们的投资需求相对于经济规模而言也较高。例如，根据图5c，在某些省份，2020–2035年“持续净零”情景下的年均电力行业投资相当于2023年GDP的5%以上，其中西北部省份的负担尤为严重。弥合这种差距需要灵活的投资策略和区域适应性市场机制，以确保公平和持续的脱碳。除了容量扩张的区域差异外，图S18还报告了其他关键指标的差异，提供了更全面的区域脱碳不平等视图。

4. 讨论
我们对我国综合脱碳框架的分析表明，能源结构变化和能源效率提升对于实现减排和长期气候目标都至关重要且相辅相成。结构转型政策（如可再生能源扩张和电气化）推动了大部分长期收益，而效率提升在各个行业和地区发挥了关键的支撑作用。短期内，如持续快速扩大可再生能源容量和电气化，对于为这些长期成果奠定基础至关重要。更雄心勃勃的减排目标能够更好地与气候稳定路径保持一致，但也带来了实施上的挑战，涉及技术和基础设施需求以及财政和空间差异。我们的分析突显了这一挑战的规模：2025年至2060年间，“当前基准情景”（Current-BAU）与“持续净零”情景之间的累计排放差距达到100吉吨，相当于2°C目标下全球剩余碳预算的10%（>66%的可能性）以及1.5°C目标下的51%（>50%的可能性）。缩小这一差距将显著提高与更宏大气候目标的契合度，降低超出1.5°C或2°C碳预算的风险。虽然我们的分析基于详细的逐项政策建模，但这些情景主要涵盖了迄今为止发布的法规和官方目标，可能未能完全反映实现全球1.5°C目标所需的转型深度。正如联合国环境规划署《排放差距报告》所指出的，短期内缩小这一差距不仅对气候目标至关重要，也对限制未来的社会经济和生态风险具有重要意义。然而，这种雄心也带来了额外的可持续性挑战，包括维持前所未有的部署速度的可行性、整合新兴技术以及管理排放组合中的非二氧化碳成分。

此外，这项研究未全面涵盖其他重要的可持续性风险，例如更广泛的基础设施投资需求以及土地和资源可用性的地理物理限制（例如，GCAM模型未包括部署电动汽车充电基础设施、扩展输电能力或其他电网相关物理投资的成本）。这些因素在长期情景分析中常常被忽视，但实际上对于脱碳的可持续性至关重要。值得注意的是，我们的情景使用了国家级政策目标，尚未体现省级特定政策的影响。因此，结果中的区域差异主要反映了潜在的资源条件，而非不同的省级目标。纳入明确的省级政策将是下一步的有用步骤。模型还存在另一个区域限制，即未能明确追踪跨区域电力交易的收入流动（见图S21）。因此，主要电力出口省份观察到的高投资与GDP比率并未反映进口地区的财务回报。未来的研究可以纳入跨省成本和收入分配机制，以评估这种跨区域再分配在何种制度条件下能够公平实施。更高的雄心需要通过适合地区能力、治理环境和经济背景的本地化、特定行业的实施策略来支撑。中国在不同制度指导下对行业政策的迭代完善为其他国家在应对复杂多层次转型时提供了有用的治理模式。

我们的发现与当前关于气候行动的可持续性讨论相符。在国际气候努力的当前阶段，重点正逐渐从目标设定转向可信的实施，我们的政策整合型次国家级评估框架为雄心与实现之间的过渡提供了操作上的桥梁。最近的联合国气候变化大会强调了公平、透明和适应性实施机制的必要性。随着各国更新其国家贡献和脱碳计划，将气候雄心与基础设施、公平性和制度能力的实际地方现实相协调对于确保可持续和包容性的转型至关重要。