京津冀地區NOx和VOCs協同減排成本及減排策略研究

李曉瑜，王 念，劉慧文，張增凱

1. 天津大學管理與經濟學部，天津 300072

2. 廈門大學環境與生態學院，福建 廈門 361102

近年來，我國通過實施《大氣污染防治行動計劃》等一系列污染防控措施，空氣質量水平整體上出現了改善. 但是，京津冀地區作為我國大氣污染防治的重點區域，其污染形勢依然十分嚴峻[1-2]. 2019年，我國城市環境質量最差的5個城市中有3個位于京津冀地區，分別為石家莊市、邯鄲市和唐山市，且京津冀PM2.5年均濃度下降比例僅為1.7%，O3年均濃度上升比例高達7.7%，升幅高于其他重點污染區域(長三角地區和汾渭平原等). 此外，京津冀及周邊地區PM2.5和O3超標天數占總超標天數的比例分別為42.9%和48.2%，大幅高于其他污染物超標天數占比. 因此，為打贏“大氣污染防治攻堅戰”，提升人民的藍天幸福感，需要高度重視PM2.5和O3的協同治理[3].

研究[3-6]表明，PM2.5和O3主要來源于二次轉化，而二次轉化的共同前體物為NOx和VOCs. 相比于單獨控制PM2.5，協同控制NOx和VOCs的排放，對于京津冀地區PM2.5和O3協同治理更具可取性和重要性[7-9]. 由于PM2.5和O3與NOx和VOCs的轉化關系非常復雜，不合理的減排比例甚至會造成污染物濃度的升高，因此如何確定NOx和VOCs的具體減排比例，以實現京津冀地區PM2.5和O3濃度的協同達標，是目前大氣污染聯防聯控政策制定的一項艱巨任務和挑戰.

隨著大氣污染協同治理的重要性逐漸凸顯，越來越多的學者開始關注污染物的協同控制. 目前關于溫室氣體和大氣污染物之間協同控制的研究較為豐富和成熟，大致可以劃分為政策[10-12]、區域[13]和行業[14-16]3個層面. 但是，關于大氣污染物之間的協同減排研究尚不充足，且對象主要集中在SO2、NOx和PM2.5這3種污染物上，隨著PM2.5與O3成為影響我國城市和區域空氣質量的主要空氣污染物，二者協同控制研究也開始得到學者的廣泛關注，但內容主要側重于評估不同減排情景或政策措施的實施效果，而對同時實現PM2.5和O3空氣質量目標的減排路徑選擇的研究較少，尤其是考慮大氣污染物與PM2.5、O3之間轉換關系的協同減排路徑研究也較為鮮見.

大氣污染防控政策的實施勢必會產生一定的經濟成本，而一般利用邊際減排成本(即每削減單位污染物所增加的經濟成本)[17]來反映，如何評估污染物的邊際減排成本也是學者們重點關注的問題，其評估方法大致可以分為基于減排技術和基于模型的方法[18-19]. 評估污染物減排成本的最終目的是確定成本最優的大氣污染防治方案[20-23]. 國際社會應用較為廣泛的大氣污染防控成本優化模型為溫室氣體和空氣污染協同作用模型(GAINS)、亞太地區綜合模型(AIM/Enduse)和控制策略工具(CoST). 但是這些模型并不適合對中國城市區域污染物協同減排的研究，如GAINS模型，雖然其覆蓋的污染物種類較多，但是無法解決污染物與其前體物存在響應關系的問題. 為解決該問題，Xing等[24]將美國環境保護局開發的空氣污染控制成本效益與達標評估系統(ABaCAS)應用到中國的大氣污染防治綜合決策中，構建了一套較為完整的科學決策系統，且其費效達標的路徑優化模塊已十分完整，但是該系統仍有局限性，如其計算的減排成本只考慮了技術端的成本而未納入其他社會經濟成本.

由于環境稅能夠將環境污染和生態破壞的社會成本內化到生產成本和市場價格中，然后再通過市場機制重新分配環境資源，Bovenberg等[25]認為環境稅應等同于邊際減排成本. 可計算一般均衡模型(CGE)能夠將環境和經濟系統聯系起來[26]，衡量整個經濟系統受到的影響，而且可以描述整個經濟系統中各部門和核算賬戶之間的關系，因此能較為準確地衡量減排政策產生的經濟成本，筆者利用引入環境稅的CGE模型來評估污染物的減排成本.

目前，關于京津冀地區PM2.5和O3協同控制的研究多數集中于政策層面的建議，而對于具體的PM2.5和O3的協同控制路徑研究較少，且從PM2.5和O3二次組分來源角度分析京津冀地區PM2.5和O3協同控制路徑的研究更少. 因此，該研究擬通過協同控制PM2.5和O3中的二次組分來達到空氣質量目標的期望值，即在給定PM2.5和O3預期濃度目標下，給出滿足目標的NOx和VOCs的排放策略，以期為京津冀地區PM2.5和O3協同控制方案提供成本有效的路徑選擇.

1 研究方法

1.1 京津冀城市CGE模型

該研究擬構建涵蓋環境稅的城市尺度京津冀CGE模型來評估NOx和VOCs的邊際減排成本. 該研究構建的CGE模型的結構框架如圖1所示，該框架描述了商品中間投入、居民儲蓄、企業儲蓄、政府轉移支付等社會要素在整個經濟系統中的流動關系，可用于評估某個社會要素變動對其他要素的影響. 其基本思想為實現供求關系的全局均衡，即保證生產者的供給和消費者的需求均衡. 具體包括消費者的收支均衡、生產者的供給需求均衡等. 生產者主要指國民經濟中的生產部門，消費者主要包括居民、政府和企業. 限于篇幅，重點介紹生產模塊和排放模塊，其中排放模塊的污染物主要基于圖1中生產者用于生產過程以及消費者用于滿足需求的能源消耗.

圖 1 構建的CGE模型結構框架Fig.1 The structure diagram of CGE model

圖 2 CGE模型中的生產模塊嵌套結構Fig.2 The nesting structures of production module in CGE model

1.1.1生產模塊

生產模塊的嵌套結構如圖2所示，共包含5層嵌套關系. 第一層的部門總產出由資本-能源-勞動合成品與非能源中間投入采用列昂惕夫函數(Leontief)合成；第二層的非能源中間投入之間的替代關系利用Leontief描述，同時資本-能源-勞動合成品由勞動力與資本-能源合成品采用恒替代彈性生產函數(CES)進行合成；第三層的資本-能源合成品由資本和能源采用CES函數進行合成；在第四層嵌套中將能源劃分為電力和化石能源；第五層生產部門消耗的化石能源主要包含煤炭、石油和天然氣，由于基礎數據中將石油和天然氣的行業數據進行了合并，故生產函數中表示為“石油和天然氣”一種能源，其與煤炭能源的替代關系采用CES函數形式進行描述.

1.1.2排放模塊

污染物的排放來自能源的使用，而生產、生活和投資等活動都會涉及能源的消耗，因此污染物的總排放量為生產消費活動的能源消耗量與相應污染物排放系數的乘積. 由于能源的消耗包括工業生產、能源投資、居民和政府消費四部分，故NOx和VOCs的來源主要為上述四部分. 四部分的能源消耗數據主要來源于投入產出表，鑒于數據的可獲得性，假定四部分的污染物排放系數是一樣的. 由于過程排放也是VOCs的重要來源，如工業生產過程中溶劑的使用也會產生VOCs的排放，故度量VOCs的排放量時需要考慮VOCs的過程排放.

式中：T NOxr、 TVOCr分 別為區域r中NOx、VOCs的排放量，t； Efer,i,j表示區域r行業i對化石能源j的消耗量，108元； ceoi,r,jNOx和 ceoi,r,jVOC分別為區域r行業i中化石能源j的NOx和VOCs排放系數，t/(108元)；H RDj,r、HUDj,r分別為區域r中農村、城鎮居民對能源j的消耗量，108元； GDj,r為 政府對能源j的消耗量，108元；INVj,r為能源投資量，108元； Q Xi,r為工業產出，108元；pceoVOCi,r為過程排放系數，t/(108元).

區域r中能源j中間投入部分征收的環境稅稅額(T AXr,j)的計算公式如式(3)所示. 計算出化石能源的環境稅稅額后，可將環境稅的稅率(ttcr)轉化為從價稅率(t cvr,j)，即對某種化石能源征收的環境稅稅收與該化石能源的國內需求的價值量之比〔見式(4)〕.通過設置不同的環境稅率求解相應的減排比例，從而得到污染物的邊際減排成本. 由于污染物的邊際減排成本函數常用二次曲線形式〔見式(5)〕[27]，故利用二次型函數形式對污染物的邊際減排成本函數進行評估，參數從基于Matlab程序擬合得到的邊際減排成本曲線中獲得.

式中：γ表示將碳稅收入單位與模型中價值型變量單位進行統一的系數；PQ表示能源商品的價格，108元；MC 表 示用CGE模型得到的邊際減排成本，元/t；R表示污染物的減排比例，%；a、b與c均表示邊際減排成本曲線擬合得到的參數.

1.2 京津冀PM2.5和O3協同控制評估模型

為制定考慮成本的減排策略，構建了PM2.5和O3協同控制評估模型〔見式(6)~(11)〕. 整體上，該模型為非線性優化模型，空氣質量目標為約束條件，最小減排成本為目標函數. 此外，由于區域間還存在污染物的傳輸效應[28]，故也將區域間的傳輸關系考慮在區域最終空氣質量的測算過程中，以保證所制定的模型更加貼近大氣污染來源的現實狀況.

式中：T Cost 表示污染物減排總成本，108元；n為 區域r的總個數；p為污染物的種類數； Costrp表示污染物p(NOx和VOCs)在區域r的減排成本，108元. 區域r中O3濃度和PM2.5濃度對污染物p排放比例的響應關系如式(7)(8)所示，其中，函數和RSMPM2.5為非線性響應關系函數〔見式(12)〕；表示達到空氣質量目標時的O3濃度，表示達到空氣質量目標時的PM2.5濃度，表示NOx的減排量小于基準排放量，單位均為t；表示VOCs的減排量小于基準排放量，單位均為t. 當考慮區域傳輸時，京津冀地區各城市PM2.5和O3的最終濃度可用傳輸矩陣(An×n，Bn×n)與污染物初始濃度的乘積表示. 該研究用到的污染物非線性響應關系基于CMAQ模型模擬得到[29].

由于污染物減排與空氣質量的改善在很多情況下呈現非線性的復雜關系，其對于污染控制決策的制定帶來很大的困難，因此為達到協同控制PM2.5和O3的目的，最為關鍵的是量化PM2.5和O3與其共同前體物(NOx和VOCs)的非線性響應關系. 非線性響應關系函數的基本框架有以下幾點：①根據決策需求確定關鍵的控制因子，選取NOx和VOCs作為PM2.5和O3的控制因子；②借助采樣方法設計一系列排放情景；③確定試驗參數，即控制因子數、采樣方法及采樣數；④對每種情景通過CMAQ模型模擬得到的結果進行非線性歸納來獲取響應關系. 基于此，參考文獻[30]利用多項式函數對該非線性響應關系進行顯性表達〔見式(12)〕.

式中：C表示PM2.5和O3對其前體物排放量變化的響應濃度，μg/m3；ENOx、EVOC分別為NOx和VOCs的排放比例，%；au、av和ck分別表示NOx、VOCs和兩污染物組合的排放系數；m和t分別為NOx和VOCs排放比例的最高階數；u和v分別為NOx和VOCs不同非線性程度的擬合階數；h為兩種前體物相互作用的總次數；ku和kv表示兩種前體物(NOx和VOCs)不同線性程度的相互作用關系；z為多項式擬合過程中的常數項.

2 結果與討論

2.1 京津冀地區NOx和VOCs的邊際減排成本

利用京津冀城市尺度CGE模型評估NOx和VOCs的邊際減排成本，可得到不同減排比例對應的邊際減排成本，進而利用回歸分析的方法得到NOx和VOCs的邊際減排成本函數以及對應的邊際減排成本曲線，其擬合效果較好，擬合優度均高于0.95. 由于京津冀地區城市較多，考慮到結果的可視性，該研究只展示幾個代表城市的NOx和VOCs的邊際減排成本曲線(見圖3).

圖 3 京津冀地區部分城市NOx和VOCs的邊際減排成本曲線Fig.3 The marginal abatement cost curves of NOx and VOCs in some cities of Beijing-Tianjin-Hebei Region

由圖3可見：隨著減排比例的提高，各城市NOx和VOCs的邊際減排成本均不斷上升，且邊際減排成本的上升速度高于減排比例，即邊際減排成本函數為凹函數. 此外，在相同減排比例下，NOx的邊際減排成本低于VOCs. 當減排率為50%時，各城市NOx的邊際減排成本不超過515元/污染當量，且主要集中在90~150元/污染當量范圍內；各城市VOCs的邊際減排成本最高值超過750元/污染當量，大部分城市的VOCs邊際減排成本在200~300元/污染當量之間. 比較各城市的邊際減排成本可以發現：北京市NOx和VOCs的邊際減排成本相對較高，且升幅最快，這與北京市的經濟發展狀況和減排現狀相符，北京市各部門的經濟運行聯系較為緊密，一個部門的生產出現變化(如減少化石能源的投入)，整個經濟系統就會受到較大的影響；天津市和河北省各城市的邊際減排成本較低且差距較小，隨著減排比例的上升，成本差距逐漸增大. 若通過減排成本來評估減排潛力，則張家口市NOx和VOCs的減排潛力最大，因為相同減排比例下其邊際減排成本最低.

通過對比已有研究[31-32]發現，利用自下而上和自上而下的方法構造出的污染物邊際減排成本曲線多為二次凹函數形式，即與筆者構建的邊際減排成本曲線形式相同. 為方便與其他研究成果進行比較，將筆者研究中邊際減排成本的單位(元/污染當量)換算為元/t. 秦昌波等[33]利用GREAT-E模型評估發現，當NOx總排放量減少1.7%時，NOx的稅率為5 040元/t，而筆者研究中相應NOx減排率下京津冀地區平均稅率約為5 991元/t. 劉昌新等[34]指出，當VOCs的減排量為5.05%時，間接稅稅率為50%，按照其計算稅額的方法，可計算出VOCs的稅率約18.8×104元/t，而筆者發現，當VOCs減排量為5.05%時對應的京津冀地區VOCs平均稅率為12.6×104元/t. 筆者研究結果與已有研究出現偏差的原因可能有以下三點：①各研究的基準年份不同，不同的基準方案的設置會對結果產生一定的偏差；②各研究關于替代參數的設置等基本假設可能存在偏差；③直接稅和間接稅的稅率值不同，所以導致VOCs的稅率存在差距. 孫新麗等[35]利用大氣污染防治綜合決策支持技術平臺評估得到，當NOx總排放量減少20%時，NOx的稅率為3 000元/t左右，VOCs的稅率為5 000元/t左右，而筆者研究中相應減排率下京津冀地區NOx和VOCs平均稅率分別為3.5×104和6.8×104元/t. 成本差距較大的原因在于孫新麗等[35]研究中以濟南市《2018年大氣污染治理“十大措施”實施方案》實施后的PM2.5濃度為總體減排目標，降幅僅為19%，且以60 μg/m3為PM2.5預期達到的設定標準，減排幅度遠低于筆者研究設定的減排目標(35 μg/m3)下污染物的減排幅度，故減排成本相對較低. 雖然，筆者研究與已有研究結果存在差距，但差值在可接受范圍內，故筆者研究中構造的邊際減排成本曲線是可行的.

2.2 京津冀地區PM2.5和O3協同控制方案

中國計劃在2035年實現各城市空氣質量達到《國家環境空氣質量標準》(GB 3095?2012)二級標準限值，即PM2.5濃度不超過35 μg/m3，O3濃度不超過160 μg/m3. 因此，以實現京津冀地區PM2.5和O3濃度協同達到GB 3095?2012二級標準為目標，利用上述PM2.5和O3協同控制評估模型，確定經濟成本最小化下京津冀地區NOx和VOCs的具體減排方案.基準年份為2017年，將基準年份的排放數據以及其他基礎數據代入PM2.5和O3協同控制評估模型，進而測算出京津冀地區各城市NOx和VOCs所需的減排比例，且在該減排比例下減排成本最小(見圖4).

圖 4 京津冀地區協同減排方案Fig.4 The collaborative reduction strategy in Beijing-Tianjin-Hebei Region

由圖4可見，為實現京津冀地區PM2.5和O3協同達標，相較于2017年，京津冀各城市需要減少NOx和VOCs的排放比例分別為25%~67%和22%~60%.從污染物減排力度來看，京津冀地區13個城市中，NOx減排比例超過60%的城市為北京市和承德市，VOCs減排比例超過60%的城市為天津市和邯鄲市，NOx減排比例為40%~60%的城市包含6個，VOCs減排比例為40%~60%的城市包含8個. 從污染物類別來看，各城市NOx和VOCs減排比例差距較小，但是超過半數城市的VOCs減排比例高于NOx，特別是天津市的VOCs和NOx減排比例差值高于30%. 從區域的角度來看：北京市NOx和VOCs的減排比例均超過50%，與Xing等[24]研究中北京市實現PM2.5和O3同時達標時NOx和VOCs減排比例均高于50%的結果一致，且與河北省承德市的減排比例較為接近；天津市的VOCs減排比例居于第二位，而其NOx的減排比例處于末位；對于河北省來說，將河北省的城市分東部(滄州市、秦皇島市、唐山市、廊坊市和保定市)、北部(承德市和張家口市)和南部(邢臺市、石家莊市、邯鄲市和衡水市)3個區域，相較于南部和北部區域城市，東部區域城市NOx和VOCs的減排比例較小.

此外，為衡量各城市在協同減排任務中的責任，計算了各城市的減排量占比(即某城市污染物的減排量與該污染物在京津冀地區總減排量的比值). 可以發現，由于唐山市、石家莊市和邯鄲市NOx和VOCs的排放量基數較大，故其減排量居于前三位，尤其是唐山市，其NOx和VOCs的減排量占比均接近45%，邯鄲市NOx和VOCs的減排量占比分別為15.2%和16.6%. 對于北京市和天津市，NOx的減排量占比較為接近，分別為3.1%和4.2%，VOCs的減排量占比存在差距，分別為5.9%和9.2%，但是與唐山市和邯鄲市相比，減排量占比較低. 總的來說，相較于北京市和天津市，河北省對于京津冀地區協同減排的責任更大.

基于邊際減排成本曲線，評估了京津冀各城市PM2.5和O3達標時需要的總減排成本，北京市為177.5×108元，天津市為83.6×108元，河北省為731.8×108元，京津冀地區總減排成本為992.9×108元. 邢佳等[30]研究表明，當2035年PM2.5濃度達標時，北京市NOx和VOCs的總減排成本在160×108元左右，天津市NOx和VOCs的總減排成本在60×108元左右，略低于筆者研究結果. 其主要原因是筆者研究考慮了PM2.5和O3同時達標，減排目標更嚴格，減排成本會更高，一定程度上也驗證了筆者研究結果的可靠性.多數城市的減排成本占本城市GDP的比例都不超過1%，減排成本較高的前3個城市分別為唐山市、邯鄲市和北京市，減排成本均超過100×108元. 由圖5可見，京津冀地區VOCs的總減排成本高于NOx的總減排成本，VOCs減排成本(超過70×108元)較高的城市為邯鄲市、北京市、天津市、石家莊市，NOx減排成本較高的城市為唐山市、邯鄲市、北京市.

圖 5 京津冀地區2017年NOx和VOCs的總減排成本Fig.5 The total abatement cost of NOx and VOCs in 2017 in Beijing-Tianjin-Hebei Region

為評估上述京津冀地區PM2.5和O3協同控制方案的實施效果，進一步預測了NOx和VOCs減排后PM2.5和O3的濃度. 由圖6可見：北京市和天津市的O3濃度有較大改善，約為140 μg/m3，河北省各城市的O3濃度雖然未低于150 μg/m3，但都達到了GB 3095?2012二級標準；與O3濃度的變化狀況不同，河北省北部和南部區域城市(除石家莊外)PM2.5濃度相對較低，北京市、天津市和河北省東部區域大部分城市的PM2.5濃度在30~32 μg/m3范圍內，也均達到目標. 此外，減排方案實施后，唐山市和石家莊市PM2.5和O3的預測濃度均居于前列，因此與其他城市相比，這兩個城市的空氣質量改善任重道遠.

圖 6 協同減排方案實施后京津冀地區的PM2.5和O3濃度Fig.6 The concentrations of PM2.5 and O3 in Beijing-Tianjin-Hebei Region under the collaborative emission reduction strategies

2.3 穩健性檢驗

為了使該研究的結果更有說服力，首先對計算減排成本的CGE模型做了敏感性分析，主要對生產替代彈性參數、阿明頓替代彈性參數和CET替代彈性參數進行了敏感性分析. 該研究隨機選擇北京市和保定市的1個或2個部門的生產替代彈性參數、阿明頓替代彈性參數和CET替代彈性參數進行分析. 結果表明，當3個彈性參數改變±10%和±20%時，各變量的變化小于0.01%. 對模擬結果的影響較小，說明了該研究所建立模型的可靠性.

此外，考慮到不同前體物對空氣質量影響等方面存在不確定性，該研究從兩方面對構建的協同控制模型進行了穩健性檢驗. 首先，對模型采用的非線性響應關系函數的擬合程度進行了檢驗，發現其擬合效果較好，擬合優度均高于0.9，表明模型可以較好地反映PM2.5和O3與其共同前體物NOx和VOCs之間的響應關系，進而提高測算出的京津冀地區各城市NOx和VOCs所需的減排比例的準確性；其次，通過反算模型給出的減排量及減排方案推算出相應的PM2.5和O3濃度，并驗證了二者濃度均滿足達標需求，這在一定程度上印證了該研究建立的PM2.5和O3協同控制模型的可靠性.

3 結論與展望

3.1 結論

a) NOx和VOCs的邊際減排成本均隨著減排比例的提高而上升，且邊際減排成本的上升速度高于減排比例. 相同減排比例下，NOx的邊際減排成本低于VOCs. 北京市NOx和VOCs的邊際減排成本明顯高于天津市和河北省各城市，天津市和河北省各城市的邊際減排成本差距較小，但隨著減排比例的升高，差距逐漸增大.

b) 為實現京津冀地區PM2.5和O3濃度的協同達標，并保證減排成本最低，相較于2017年，京津冀地區13個城市NOx和VOCs的減排比例分別為25%~67%和22%~60%. 京津冀地區需要投入的總減排成本為992.9×108元.

c)從具體的減排路徑上來看，北京市和承德市的NOx減排比例，以及天津市和邯鄲市的VOCs減排比例居于前兩位，河北省各城市的污染物減排量遠高于北京市和天津市，特別是唐山市、石家莊市和邯鄲市，此外河北省東部城市的減排壓力低于北部和南部區域城市.

3.2 展望

a)該研究結果的政策啟示體現在以下幾方面：①該研究發現，北京市、天津市和河北省的邊際減排成本逐步遞增，為我國當前環境保護稅實施的差異化稅率提供了支撐. 中國自2018年實施的《中華人民共和國環境保護稅法》規定大氣污染物的稅率為1.2~12元/污染當量，如北京市實施的是最高上限稅率. 建議京津冀地區在其他類型大氣污染協同減排策略設計過程中也能進一步體現地區之間的差異性. ②該研究在減排成本最小化目標下，設計了京津冀地區PM2.5和O3濃度達到GB 3095?2012二級標準時各地區NOx和VOCs的協同減排方案，研究結果可以為京津冀地區減排目標的分解提供參考. 此外，河北省唐山市、石家莊市和邯鄲市是實現京津冀地區空氣質量改善的關鍵，承擔的減排損失也相對較大，然而目前我國空氣質量補償機制仍局限在各省份內部，建議建立京津冀地區跨區域橫向空氣質量補償機制，助力京津冀地區大氣污染協同治理. ③該研究構建的京津冀城市CGE模型以及PM2.5和O3協同控制評估模型豐富了京津冀地區大氣污染治理的分析工具，為京津冀地區城市層面環境政策模擬仿真提供了新的平臺.

b)該研究構建的模型可以在未來進一步改進：①污染物之間的響應關系只考慮了PM2.5和O3與其共同前體物之間的關系，但是其他一次污染物也分別會對PM2.5和O3產生作用，因此可以擴充污染物響應關系的因子庫. ②PM2.5和O3之間也存在相互影響，研究兩污染物之間的影響機制對于二者協同減排也十分重要. ③深化協同減排的研究層面，目前研究主要側重于區域間污染物的協同減排，未來的研究可以深化到各區域行業層面的污染物協同減排. ④污染物減排成本不僅包含對企業造成的成本，還包括對宏觀經濟造成的影響，如何耦合經濟成本和減排技術成本，也是一個值得關注的問題.