考虑健康协同效益的中国碳减排目标区域分解研究

CO2 mitigation can bring significant human health co-benefit. However, current studies have not explored the disparities in its spatial distribution from multi-regional and all-sector perspectives. Therefore, it has both academic and policy significance to quantify the health co-benefits and the spatial disparities, to deepen the understandings on the social cost of realizing carbon mitigation targets in each region, and to adjust the regional allocation plan of national carbon mitigation targets in China. This research intends to build up physical and monetary health co-benefits assessment models based on concentration-response function, and couple with the provincial-level dynamic environmental computable general equilibrium (CGE) model and air quality simulation model, and form up a provincial-level Energy-Environment-Health integrated assessment model in China; this research intends to build up a latest provincial level value of statistical life (VSL) database and its update rules based on first-hand survey data in typical provinces and the econometric tools; this research also plans to simulate the health co-benefits and the spatial differences under different targets allocation plans under uncertainty framework, and to optimize the allocation of national carbon mitigation targets to provinces based on lease social-cost principles. Through first-hand data survey and integrative modeling innovations, this study can make the integrated assessment of low-carbon policies - environmental and health co-benefits - optimized carbon mitigation targets allocation plan, and can supply methodological tool and decision-making support for making more synergic and effective green and low-carbon transition policies.

碳减排可带来显著的人类健康协同效益，但目前还缺乏从分区域全行业视角揭示其空间分布差异的研究。量化此健康协同效益并分析其空间分布差异可加深对我国各区域实现碳减排目标社会成本的理解，并对我国碳减排目标分解方案进行系统优化，具有学术与政策意义。本研究基于剂量反应关系建立健康影响物理量和货币量模拟模型，并实现与中国分省动态环境CGE模型、空气质量模型的耦合，建立中国省级能源-环境-健康集成评估模型；基于典型省份大样本一手调研数据及计量分析方法，建立分省统计生命价值数据库及其动态更新机制；在不确定性的框架下模拟我国碳减排目标不同省级分解方案的人类健康效益及其空间分布差异，识别同时优化减排成本和健康效益即减排社会成本的碳减排目标分解方法与方案。本研究通过一手数据和集成建模创新，实现低碳政策-环境健康效益-碳减排目标综合优化的复合系统集成模拟，可为制定更协同有效的绿色低碳转型政策提供工具支撑和决策依据。

在我国面临碳减排、空气污染治理和改善公众健康的多重战略需求下，如何根据碳减排带来的人类健康协同效益对全国减排目标的省级分解和配套碳市场政策进行系统性的优化和高效的科学设计，是现实决策中极为紧迫的科学问题。已有研究对象以具体案例区域或行业为主、模型链条往往缺少对碳减排健康影响的经济评价、缺乏全面系统的货币化认识，难以形成碳减排人类健康影响这个社会成本纳入考量的政策反馈。本研究旨在解决这一核心科学问题和决策问题，基于剂量反应关系建立健康影响物理量和货币量模拟模型，并实现与中国分省动态环境CGE模型、空气质量模型的耦合，建立“高精度人口-能源-经济-环境-健康集成模型”；基于典型省份大样本一手调研数据及计量分析方法，建立分省统计生命价值数据库及其动态更新机制；在不确定性的框架下模拟我国碳减排目标不同省级分解方案的人类健康效益及其空间分布差异，识别同时优化减排成本和健康效益即减排社会成本的碳减排目标分解方法与方案。研究结果显示，多个代表城市的调研数据表明中国居民的统计生命价值最新估值为379-636万元，是已有研究的1.2-41倍（2019年价）。研究结果还发现，考虑健康协同效益的碳减排区域目标分解方案相比经济成本最小化方案，能够提升健康协同效益，但未必会造成经济损失。在2030年，经济最优方案的造成的GDP损失是8329亿，而综合考虑直接健康影响和间接健康影响的方案造成的GDP损失是8255亿，相比基准情景的GDP损失率分别为0.571%和0.562%。因为综合考虑健康协同效益优化的方案，由于其优化方向是总劳动力损失的最小化，造成的经济损失要小于经济成本最小化方案，从而实现经济发展-碳减排-大气环境-公众健康的协同共赢。本研究通过一手数据和集成建模创新，实现低碳政策-环境健康效益-碳减排目标综合优化的复合系统集成模拟，可为制定更协同有效的绿色低碳转型政策提供工具支撑和决策依据。