文章摘要Abstract01

实现《巴黎协定》温控目标需要深度脱碳，但各部门应如何分配减排任务仍存在争议。尽管综合评估模型已采用“最低成本”优化来回答这一问题，但由此得到的部门减排分配差异很大，且往往忽视了其他潜在政策目标的影响。本文将综合评估模型与组合分析相结合，评估各部门减排行动对可持续发展目标（SDGs）中贫困、健康、水资源、经济和土地等相关指标的影响，进而识别出既符合《巴黎协定》要求、又能实现各目标的帕累托最优减排组合方案。相比传统最低成本情景，相同碳预算下的“SDG均衡型”组合在上述五个SDG指标上表现更优。研究表明，在气候转型中，同时评估更广泛的政策优先事项能为政策制定提供真正有现实意义的指导。

研究方法Methods 02

●评估部门减排潜力：根据AR6情景数据库和EDGAR的部门排放数据，以国家政策情景（NPi）为基准，测算工业、建筑、交通、农林及其他土地利用（AFOLU）、能源供应和直接空气捕集（DAC）六个部门的最大减排潜力。

●计算边际SDG减排值：采用全球变化分析模型GCAM，计算每个部门每累积减排5 Gt CO₂对SDG相关指标的相对影响。

●寻找帕累托最优组合：采用多目标整数规划MOIP，同时考虑五个SDG指标，找出满足2°C、1.7°C或1.5°C所需总减排量的帕累托前沿组合，并通过蒙特卡洛模拟检验其稳健性。

●识别“SDG均衡型”减排组合：从每个温控目标下的帕累托最优组合中，选出对五类SDG指标表现都比较均衡的组合，重新放回GCAM中完整运行，并与传统最低成本方案比较。

主要发现Results031

各部门减排潜力与对SDG的影响存在显著差异

能源供应部门的累计减排潜力最大（270 Gt CO₂），而建筑（40 Gt CO₂）和DAC（35 Gt CO₂）的潜力较小。相对于NPi情景，若要实现2°C、1.7°C和1.5°C目标，到2050年还需额外减排约300、415和560 Gt CO_2。同时，不同部门减排带来的SDG影响并不一致，其中交通部门减排对健康改善最明显，但对经济和水资源有负面影响；AFOLU对生物多样性/土地目标最有利，但会推高食品价格、加重贫困压力；建筑部门减排也会提高家庭能源支出，能源供给和工业部门在初期更有利于健康和水资源改善，而DAC几乎没有明显的健康、水和生物多样性协同收益。

表1. 各部门的减排潜力

图1. 各部门的边际SDG减排值2

温控目标越严格，多目标协调越难实现

相对于NPi情景，1.5°C情景带来更大环境收益，但社会经济代价也更高。多维目标之间存在明显冲突，经济损失最小的组合并不能同时实现健康收益最大化，其他指标也同理。此外，1.5°C情景的帕累托最优解数量明显少于1.7°C情景，说明温控目标越严，部门减排组合的灵活性越低，可行政策空间越窄。

图2. 位于SDG帕累托前沿上的减排组合3

“SDG均衡型”组合整体优于最低成本组合

与最低成本组合相比，“SDG均衡型”组合把更多减排任务放在能源供给、工业和AFOLU，而不是平均分配到建筑、交通和DAC上。在相同约束下，除1.5°C情景下的贫困指标外，“SDG均衡型”组合在五个指标上大多都表现得更好，说明仅追求成本最低并不一定是最符合可持续发展目标的减排路径。

图3. 实现相同总体排放目标的SDG均衡型减排组合与最低成本组合的比较4

“SDG均衡型”减排组合的收益与代价并存

在SDG均衡型1.5°C路径下，建筑、交通、工业的剩余排放需要由能源供给、AFOLU和DAC的负排放来完全抵消。与此同时，随着减排不断推进，健康改善和生物多样性收益会持续增强，但贫困、经济增长以及部分水资源压力也会逐步显现。

图4. 与2°C、1.7°C和1.5°C相容的SDG均衡型减排组合情景结论与启示Conclusion04

●超越“最低成本”的综合政策评估：成本最优并不意味着对其他政策目标也最优，部门减排分配不应只由“最低成本”原则决定，而应纳入更广泛的可持续发展目标进行优化。

●确立SDG均衡的优先减排部门与技术路径：较为均衡的减排路径应优先依托能源供应、AFOLU与工业部门。仅在追求1.5°C等极其严苛的目标时，才需释放交通、建筑及DAC的减排潜力。此外，BECCS等负排放技术虽具价值，但易引发土地占用、水资源紧张与可行性风险，因此在“SDG均衡型”方案中宜作后备手段，而非首选策略。

●统筹气候与发展双重议程以实现协同增效：落实《巴黎协定》与可持续发展目标，亟需开展深刻、迅速且跨部门的系统性变革，并充分认知两大议程间错综复杂的依存关系。推行更加均衡的部门责任分担机制，能最大程度释放协同效益、减少目标间的权衡取舍，从而全面提升人类社会应对气候变化多维挑战的综合韧性。