劉永紅，張帆，苗領(lǐng)，蔡雨鋒，賴雨夢，吳瀟彬，曾雪蘭，姚達文*

(1.中山大學(xué)，智能工程學(xué)院，廣東深圳 518107；2.廣東省智能交通系統(tǒng)重點實驗室，廣州 510275；3.廣東省交通環(huán)境智能監(jiān)測與治理工程技術(shù)研究中心，廣州 510275；4.廣東工業(yè)大學(xué)，生態(tài)環(huán)境與資源學(xué)院，廣州 510006)

0 引言

交通運輸部門是化石能源消耗及溫室氣體排放的重點部門，公路運輸排放量占交通運輸部門碳排放總量的80%以上。減少交通運輸部門碳排放是實現(xiàn)中國“雙碳”目標的重要環(huán)節(jié)，發(fā)展新能源車產(chǎn)業(yè)，推廣新能源車被視為減少公路運輸碳排放的重要路徑之一。新能源汽車包括：插電式混合動力電動汽車、混合動力電動汽車、純電動汽車以及燃料電池汽車等，由于其運行過程中較低的CO2排放，引起許多國家和企業(yè)關(guān)注。然而，新能源汽車會通過其他過程對環(huán)境和氣候產(chǎn)生影響，例如發(fā)電和制氫環(huán)節(jié)等。且由于其較高的技術(shù)成本，政策擬定和實施也應(yīng)考慮經(jīng)濟影響。

學(xué)者們已開展廣泛研究分析汽車新能源化政策的減碳效果和成本。從研究范圍來看，一些學(xué)者聚焦于國家層面，這類研究在設(shè)定未來情景時多以國家為單位，整體考量實施包括汽車新能源化政策在內(nèi)的各項低碳交通政策對中國未來碳排放的影響以及政策的成本效益。GAMBHIR等[1]計算實施低碳汽車替代對中國道路交通碳排放影響及減排成本，認為乘用車和重型卡車潛在減排收益最大；賈術(shù)艷等[2]研究不同情景下中國貨車運營環(huán)節(jié)碳排放，認為加快新能源貨車推廣應(yīng)用是實現(xiàn)貨車運營環(huán)節(jié)碳達峰的關(guān)鍵。然而，ZHANG等[3]認為，包括汽車新能源化在內(nèi)的政策影響程度將因政策力度和地區(qū)發(fā)展情況而異，應(yīng)當(dāng)根據(jù)實際情況分區(qū)域針對性開展研究，進而分析政策的整體影響以及局部區(qū)域特征。在研究方法上，由于自下而上的方法能夠充分考慮工程技術(shù)變化的作用，近年來，研究者多以此結(jié)合情景分析法，量化汽車新能源化政策對碳排放影響及減排成本。常用于分析汽車新能源化政策對碳排放影響的模型包括：TIMES(The Integrated MARKAL-EFOM System)模型、LEAP(Long-range Energy Alternatives Planning System)模型、GREET(The Greenhouse gases,Regulated Emissions,and Energy use in Transportation)模型及FEEI(Fuel Economy and Environmental Impacts)模型等，這類模型多能通過直接輸入或間接利用車輛存活率參數(shù)模擬新舊車輛更替規(guī)則，實現(xiàn)車隊能源結(jié)構(gòu)迭代。尤其是使用基于研究區(qū)域的本地化車輛存活率參數(shù)，能夠提升研究可靠性，且量化本地政策影響。

上述研究中，大多數(shù)研究者認為推廣新能源汽車是一種有效的減碳措施，但政策推行力度及政策實施效果與區(qū)域發(fā)展狀況有關(guān)，針對目標區(qū)域開展本地化研究尤其重要。廣東省是中國第一經(jīng)濟強省、公路運輸大省、碳排放大省以及首批低碳試點省份，也是中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈的起源地和領(lǐng)跑者，是新能源汽車推廣的重點地區(qū)之一。然而，在作為經(jīng)濟發(fā)展和汽車新能源化政策領(lǐng)跑省份的同時，廣東省內(nèi)區(qū)域間也存在顯著差異，2020年，深圳市人均GDP和新能源乘用車滲透率分別是非珠三角地區(qū)的3.6 倍和5.5 倍。研究汽車新能源化政策對廣東省未來道路交通碳排放影響，尤其是根據(jù)區(qū)域發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分區(qū)域分析不同政策力度下減排量及減排成本差異性，不僅有助于判斷未來廣東省道路交通碳排放發(fā)展趨勢，還對中國其他地區(qū)探索道路交通低碳發(fā)展路徑具有借鑒意義。

目前，對廣東省或省內(nèi)區(qū)域的研究較少。ZHAO等[4]和LIU等[5]整體研究實施包括新能源汽車推廣在內(nèi)的一個或多個政策減排效果，但沒有考慮到省內(nèi)不同區(qū)域發(fā)展差異；DONG等[6]估計深圳市實施不同力度的節(jié)能減排技術(shù)對城市公共交通減碳的影響，沒有考慮貨運車輛以及私家車的影響。上述研究均沒有探討政策的碳減排成本。綜上所述，現(xiàn)有研究存在以下不足：研究者在國家尺度研究上設(shè)定模型相關(guān)參數(shù)時，多選取全國平均值或區(qū)域平均值，直接將這類研究成果應(yīng)用于廣東省時不能較好地反映政策發(fā)展趨勢及碳減排力度；對于廣東省及省內(nèi)部分區(qū)域的研究，研究者未充分考慮區(qū)域差異，在車隊技術(shù)結(jié)構(gòu)迭代方面有所不足；現(xiàn)有的針對廣東省及省內(nèi)部分地區(qū)的研究未充分考慮減排成本，未從經(jīng)濟性角度分區(qū)域評價政策措施。

本文定量揭示汽車新能源化政策對廣東省不同區(qū)域減碳效果影響及成本差異，主要內(nèi)容如下：首先，本文結(jié)合之前的研究成果[7]及本地化數(shù)據(jù)，預(yù)測廣東省及各區(qū)域未來每年車隊結(jié)構(gòu)及變化趨勢；其次，在考慮整體車隊變化趨勢和區(qū)域發(fā)展水平差異下，評估3類5種政策對不同區(qū)域的減碳影響；最后，分區(qū)域定量揭示汽車新能源化政策的短期減排成本，為未來廣東省各區(qū)域?qū)嵤┬履茉椿咛峁?shù)據(jù)支撐和低碳建議。

1 模型與數(shù)據(jù)

1.1 模型結(jié)構(gòu)

為描述廣東省道路交通碳排放特征，評估汽車新能源化政策成本效益，本文開發(fā)了一個道路交通能源消耗及排放預(yù)測模型，通過耦合汽車保有量預(yù)測模型和碳減排技術(shù)成本核算模型預(yù)測廣東省未來汽車能源消耗、碳排放及成本效益，研究技術(shù)路線圖如圖1所示。綜合考慮各項因素，本文在研究中將廣東省劃分為4個區(qū)域，分別是廣州、深圳、珠三角其他地區(qū)(包括：佛山、肇慶、東莞、惠州、珠海、中山及江門9個地市，珠三角)和非珠三角(包括：潮州、汕頭、揭陽、汕尾、梅州、湛江、茂名、陽江、云浮、清遠、河源及韶關(guān)12 個地市)。本文考慮廣東省內(nèi)區(qū)域差異，首先，通過汽車保有量預(yù)測模型分區(qū)域預(yù)測未來廣東省各年度不同類型汽車保有量；然后，搭建自下而上的汽車碳排放預(yù)測模型，基于車輛存活率參數(shù)獲取車隊技術(shù)分布情況，采用年均行駛里程法和汽車保有量計算結(jié)果核算汽車碳排放；最后，將核算結(jié)果輸入減碳成本核算模型，計算政策實施的技術(shù)成本?；诖耍疚囊?020 年為基準年，獲取2020—2060 年各新能源化情景車隊逐年技術(shù)結(jié)構(gòu)分布情況，并計算各情景逐年碳排放量和短期(2020—2030年)逐年技術(shù)減排成本。

圖1 技術(shù)路線Fig.1 Technology roadmap

1.1.1 汽車保有量預(yù)測模型

本文采用汽車保有量預(yù)測模型預(yù)測廣東省各區(qū)域車輛保有量。HUO等[8]認為，私家車數(shù)量發(fā)展情況符合Gompertz 函數(shù)變化規(guī)律，即私家車千人保有量是私家車千人保有量飽和值和人均GDP的函數(shù)，即

式中：OPV,y為y年私家車千人保有量；SPV為私家車千人保有量飽和值，各地區(qū)私家車千人保有量增長至該值后便不會繼續(xù)增長，考慮到廣東省各地區(qū)地域面積、人口密度、限牌政策及發(fā)展空間等，設(shè)定廣州、深圳、珠三角和非珠三角分別為300、250、400和450；Gy為y年人均GDP；y為年份；α和β為模型回歸參數(shù)，α∈(0,1)，β∈(0,1) 。

HE等[9]認為，汽車保有量與人均GDP 相關(guān)。除私家車以外的汽車保有量采用彈性系數(shù)法預(yù)測，即

式中：Oj,y為y年j車型的汽車保有量；εj為j車型的彈性系數(shù)，基于2006—2020 年歷史值計算；j為車型。

1.1.2 汽車能源消耗與碳排放預(yù)測模型

本文采用汽車能源消耗及排放預(yù)測模型預(yù)測廣東省各區(qū)域汽車能源消耗及碳排放。該模型包含基于車輛存活率參數(shù)的區(qū)域車隊燃料結(jié)構(gòu)動態(tài)更新模塊和基于行駛里程法的自下而上的能源消耗及碳排放計算模塊。廣東省車輛存活率參數(shù)來自文獻[7]，車輛存活淘汰規(guī)則為

式中：Nj,y-a為y-a年j車型的新車注冊量；φa,j為j車型的車輛存活概率，基于歷史真實值計算；na,j為j車型的存活車輛數(shù)；a為車齡。

在能源消耗及碳排放計算模塊中，本文基于年均行駛里程法自下而上核算廣東省各區(qū)域汽車每年能源消耗及碳排放，包含化石燃料燃燒階段直接碳排放及純電動汽車和燃料電池汽車上游發(fā)電端和制氫端碳排放，計算式為

式中：Uy為y年能源消耗；Mi,j,y為y年使用i燃料j車型的年均行駛里程；Ci,j,y為y年使用i燃料j車型的汽車百公里綜合能耗；Ci,y為y年使用i燃料的汽車百公里綜合能耗；Ey為y年碳排放；Fi,y為y年i燃料的碳排放因子，對于傳統(tǒng)化石燃料汽車指燃料燃燒階段碳排放因子，對于純電動汽車及燃料電池汽車指上游電力生產(chǎn)階段和制氫階段碳排放因子；i為燃料類型。

1.1.3 碳減排技術(shù)成本核算模型

本文中，CO2減排成本指相對于基準情景新能源車增量技術(shù)成本。ICCT[10]研究表明，這一成本將隨時間推移逐漸減小，直至與傳統(tǒng)化石燃料汽車接近或相等。本文所采用的增量技術(shù)成本指新能源車與同類型傳統(tǒng)化石燃料汽車之間的技術(shù)成本差距，計算式為

式中：Ay為y年減排成本，以2020 年價計；Ii,j,y為新能源車增量技術(shù)成本，以2020 年價計；ΔNi,j,y為與基準情景相比新能源車新車注冊增長量。

參考文獻[10]的研究，新能源車型增量技術(shù)成本隨時間線性下降，除混合動力車型外，其他新能源車型均將在成本平價年份降為0。當(dāng)新能源車和傳統(tǒng)化石燃料汽車實現(xiàn)成本平價后，由于新能源車的燃料價格優(yōu)勢及低碳環(huán)保優(yōu)勢，無需額外政策推動新能源車替代，此后，技術(shù)迭代導(dǎo)致的增量技術(shù)成本進一步降低不在本文研究范圍之內(nèi)。本文采用的增量技術(shù)成本及成本平價年份如表1所示。

表1 各新能源車型增量技術(shù)成本Table 1 Incremental technology costs for various new energy models

邊際減排成本是表征政策成本效益的重要指標，CO2的邊際減排成本為

式中：My為y年邊際減排成本，以2020 年價計；ΔEs,y為y年相較于基準情景的碳減排量；s為不同力度電動化情景；Ay以2020年價計。

1.2 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

用于模型計算的人口、經(jīng)濟及汽車保有量歷史數(shù)據(jù)來自《廣東省統(tǒng)計年鑒》。本文參考公安部機動車類型分類標準，結(jié)合車輛用途和車型特點將車輛分為3 類10 種車型(類型1 為小型客車，含私家車、出租車及其他乘用車；類型2為中大型客車，含公交車、中型客車及大型客車；類型3為貨運車輛，含微型貨車、輕型貨車、中型貨車及重型貨車)，車輛燃料包括：汽油、柴油、天然氣、電力和氫氣。

本文各車型燃料類型占比來自廣東省部分乘用車及商用車保險數(shù)據(jù)、車型銷量數(shù)據(jù)以及節(jié)能與新能源汽車年鑒2021。各車型年均行駛里程參考道路機動車大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)。本文涉及化石燃料直接燃燒的碳排放及電力生產(chǎn)階段和氫氣制造階段碳排放。化石燃料直接燃燒的碳排放因子來自中國產(chǎn)品全生命周期溫室氣體排放系數(shù)庫(CPCD)，電力生產(chǎn)階段碳排放因子根據(jù)廣東省電力結(jié)構(gòu)結(jié)合CPCD數(shù)據(jù)計算得出，制氫階段碳排放因子綜合參考CPCD 及其他學(xué)者研究。本文采用的排放因子如表2所示。

表2 各類燃料CO2排放因子Table 2 CO2 emission factors for various fuel types

陸杰華等[12]認為，我國人口變化將呈現(xiàn)先增后降趨勢，目前，我國已處于人口下降期前夜。蔣斌等[13]認為，廣東省經(jīng)濟增長率將高于全國平均水平。本文預(yù)測了未來人口及社會經(jīng)濟發(fā)展情況，分析廣東省各區(qū)域人口變化情況，并據(jù)此設(shè)定不同時期人口年度變化率。2021—2035年，中國處于邁向中等發(fā)達國家進程，地區(qū)發(fā)展水平仍較大，且廣東省經(jīng)濟平均增長率顯著高于全國平均水平。2035年后，中國逐步實現(xiàn)共同富裕，區(qū)域間差異性逐漸變小。本文綜合參考其他學(xué)者及機構(gòu)研究結(jié)論，分區(qū)域分時期設(shè)定人均GDP年均增長率。

汽車燃料消耗方面，本文綜合參考現(xiàn)有研究中汽車燃料消耗率變化趨勢，結(jié)合中國燃料消耗量限值標準及其他相關(guān)研究結(jié)論，設(shè)定2020 年及未來各年度新車百公里能耗參數(shù)。

1.3 政策情景設(shè)置

在汽車新能源化政策方面，本文設(shè)置3類情景(基準情景、現(xiàn)有政策情景及新能源車推廣情景)表征新能源汽車推廣政策力度。

第1 類，基準情景，相當(dāng)于廣東省新能源車推廣的最保守情景，即對于新能源車沒有任何新的政策支持，未來每年新能源車銷量占比維持和基準年2020年相同水平。

第2 類，現(xiàn)有政策情景，即新能源車推廣政策支持力度和新能源車技術(shù)改進進程繼續(xù)以目前速度進行，以探索廣東省各區(qū)域在當(dāng)前政策力度下道路交通整體能源轉(zhuǎn)型及減排潛力。在此情景中，對于有明確政策規(guī)劃的，新能源車發(fā)展進程直接參照現(xiàn)有目標規(guī)劃；對于沒有直接規(guī)劃的，考慮到廣東省內(nèi)區(qū)域差異，設(shè)置原則為：廣州和深圳整體汽車新能源化進程分別比全國平均水平早5 年左右和10 年左右；珠三角和全國平均水平保持一致；非珠三角比全國平均水平晚5年左右。

第3類，為挖掘廣東省各區(qū)域進一步碳減排潛力，設(shè)置一系列新能源車推廣情景，即相對于現(xiàn)有政策情景，這些情景進一步加大新能源車推廣政策力度。根據(jù)政策側(cè)重點的不同，可以細分為3個情景：客運新能源化情景、貨運新能源化情景和客貨運新能源化情景。在客運新能源化情景中，各地區(qū)著重加快全部種類客運車輛新車新能源化進程，貨運車輛保持和現(xiàn)有政策情景相同的汽車新能源化政策力度；貨運新能源化情景著重加快貨運車輛新能源化進程；客貨運新能源化情景是客運新能源化及貨運新能源化情景的綜合情景，各區(qū)域?qū)瓦\和貨運車輛新能源化的力度分別與客運新能源化和貨運新能源化情景保持一致?，F(xiàn)有政策情景及客貨運新能源化情景下，廣東省汽車新車新能源化率100%年份如表3所示。

表3 廣東省汽車新車新能源化率100%年份Table 3 Years in which new-vehicle new-energy rate in Guangdong Province reaches 100%

2 結(jié)果與分析

2.1 廣東省及省內(nèi)各區(qū)域碳排放

基準情景下，傳統(tǒng)化石燃料在小型客車和貨運車輛中仍占據(jù)主導(dǎo)地位，中大型客車車隊新能源化率逐步提升?，F(xiàn)有政策情景具有較好的車隊新能源化效果。隨著各車型新能源化滲透率的提升，2060年，廣東省整體車隊實現(xiàn)較大規(guī)模的新能源化替代。在現(xiàn)有政策基礎(chǔ)上，進一步加大各車型新能源化推廣力度后，廣東省將更快實現(xiàn)整體車隊新能源化。在客貨運新能源化情景下，2050 年，廣東省傳統(tǒng)化石燃料小型客車及中大型客車新能源化率已超過現(xiàn)有政策情景下2060 年水平，分別達98.92%和99.71%，傳統(tǒng)化石燃料貨運車輛占比為5.53%。

新車新能源化對整體車隊燃料結(jié)構(gòu)影響存在顯著滯后性。在客貨運新能源化情景下，廣東省在2040 年左右實現(xiàn)小型客車新車100%新能源化，而整體車隊100%新能源化節(jié)點出現(xiàn)在2055 年左右；中大型客車車隊100%新能源化時間比新車100%新能源化時間晚10 年左右，貨運車輛晚10 年以上。各車型車隊燃料結(jié)構(gòu)變化將影響整體能源消耗，進而影響汽車車隊碳排放。

結(jié)合車隊燃料結(jié)構(gòu)變化趨勢，本文預(yù)測廣東省不同新能源化力度下汽車碳排放如圖2 所示。在基準情景中，廣東省將在2034 年左右實現(xiàn)汽車碳排放達峰(碳達峰)，峰值將達到11588.00 萬t；而后汽車碳排放總量呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，2060 年，廣東省汽車碳排放總量為10264.84 萬t，比峰值降低了11.42%。現(xiàn)有政策情景和一系列新能源車推廣情景，均具有良好的碳減排效果。現(xiàn)有政策情景可以使碳達峰時間提前5 年，達峰年在2029 年左右，峰值排放為10106.64 萬t，比基準情景低12.78%。此外，貨運新能源化情景，碳達峰年在2028 年左右，客運新能源化情景和客貨運新能源化情景達峰年在2027年左右，3種情景均能更快實現(xiàn)碳達峰。整體來看，2020—2060 年，現(xiàn)有政策情景將比基準情景減少32.87%的碳排放。貨運新能源化情景相對于現(xiàn)有政策情景的碳減排效果提升并不顯著，2020—2060年，該情景相對于基準情景的減排量與現(xiàn)有政策情景接近(現(xiàn)有政策情景為142937.37萬t，貨運新能源化情景為152121.89 萬t)。而客運新能源化情景以及客貨運新能源化情景到2060年相對于基準情景均能較好降低累積碳排放量，減少率分別達40.34%和42.48%。

圖2 2020—2060年不同情景下廣東省汽車碳排放Fig.2 Carbon emissions from vehicles in Guangdong Province under different scenarios(2020-2060)

為探究廣東省不同區(qū)域不同新能源化力度情景下碳排放特征和差異，各區(qū)域未來汽車碳排放變化趨勢如圖3所示。整體上，各區(qū)域整體排放變化趨勢與廣東省相近，但也存在區(qū)域性差異。針對碳達峰時間而言，深圳市是基準情景下4個區(qū)域中唯一可以在2030 年前實現(xiàn)碳達峰的地區(qū)(約2028年)。在現(xiàn)有政策情景下，廣州、深圳和珠三角地區(qū)達峰時間分別在2027 年、2024 年和2028 年左右。而非珠三角地區(qū)無法在2030 年前實現(xiàn)碳達峰，其達峰時間將在2032年左右。針對各政策情景總體排放趨勢而言，廣州、深圳以及珠三角貨運新能源化情景年度減排效果均將在2060年前超過客運新能源化情景，其中，深圳最早(2046年)，珠三角地區(qū)最晚(2057年)，非珠三角也出現(xiàn)了2060年后貨運新能源化情景年度減排效果反超客運新能源化情景的趨勢。表明隨著時間推移，在現(xiàn)有政策情景下，進一步推行貨運車輛新能源化政策將在更長遠的未來具有不可忽視的減碳潛力。此外，各地區(qū)客貨運新能源化情景在2020—2060 年總碳排放將比現(xiàn)有政策情景少10.93%～16.83%，其中，非珠三角地區(qū)碳排放減少量最為顯著(16.83%)，而后分別為廣州(13.63%)、珠三角(13.40%)和深圳(10.93%)。主要因為非珠三角地區(qū)現(xiàn)有汽車新能源化政策相比于其他地區(qū)更為保守，而深圳處在全省汽車新能源化最前列，因此，更為激進的汽車新能源化政策對于非珠三角地區(qū)效果更好?？傮w來說，現(xiàn)有政策情景和3 種新能源化情景均能在一定程度上實現(xiàn)相對于基準情景提前碳達峰時間和減少整體碳排放，整體碳減排效果客貨運新能源化>客運新能源化>貨運新能源化>現(xiàn)有政策。不同區(qū)域間存在碳達峰時間差異和政策情景效果差異，整體來看，深圳市最早達峰，非珠三角地區(qū)則最晚；更激進的汽車新能源化政策對非珠三角地區(qū)碳減排效果最好。

圖3 2020—2060年不同情景下廣東省各區(qū)域汽車碳排放Fig.3 Carbon emissions from vehicles in Guangdong Province by region under different scenarios(2020-2060)

2.2 各區(qū)域不同階段分車型減排潛力

為從不同階段探索各情景下不同車輛類型的碳減排潛力，本文分為兩階段，即短期(2020—2030年)和中長期(2031—2060 年)對比不同時間段下減排效果。各情景下廣東省各區(qū)域相對于基準情景短期和中長期內(nèi)累計碳減排量如圖4和圖5所示。

圖4 短期(2020—2030年)各情景相對于基準情景分區(qū)域分車型累計碳減排量(萬t)Fig.4 Cumulative carbon emission reductions by region and model for each scenario relative to baseline scenario in short term(2020-2030)(unit:10000 tons)

圖5 中長期(2031—2060年)各情景相對于基準情景分區(qū)域分車型累計減排量(萬t)Fig.5 Cumulative emission reductions by region and model for each scenario relative to baseline scenario in medium and long term(2031-2060)(Unit:10000 tons)

對于短期減排，珠三角地區(qū)貢獻的累計減排量占全省減排比例最高，4 種情景下，均超過36%；廣州最低，4 種情景下占比均不超過16%。分車型來看，新能源小型客車總體短期減排效果最好，在除貨運新能源化情景廣州市外的全部情景和地區(qū)中均貢獻超過1/2 的減排量。新能源小型客車在非珠三角地區(qū)減排效果尤為顯著，在現(xiàn)有政策、貨運新能源化、客運新能源化及客貨運新能源化情景下，其減排量占比分別達到82.14%，73.73%，87.21%和81.04%；廣州市雖然也有較好減排效果，但總體效果與其他地區(qū)相比較差，在4 種情景下，減排量占比分別為50.46%，41.74%，69.55%和61.83%。小型客車在各地區(qū)減排量占比差異與碳排放的車型結(jié)構(gòu)差異有關(guān)，所有情景下，均呈現(xiàn)排放量占比大則減排量占比大的特征。以現(xiàn)有政策情景為例，短期廣州市小型客車累計碳排放占比為39.62%，低于深圳(45.29%)、珠三角(55.96%)及非珠三角(57.87%)，減排量占比從小到大亦是廣州(50.46%)、深圳(60.93%)、珠三角(70.82%)和非珠三角(82.14%)。中大型客車由于其保有量較少，且基準情景下公交車已大規(guī)模實現(xiàn)新能源化，其減排效果并不明顯。貨運車輛在廣州和深圳的減排效果較好，在現(xiàn)有政策情景下，廣州和深圳貨運車輛減排量占比分別為43.17%和33.08%，高于珠三角(23.16%)和非珠三角(14.05%)，在貨運新能源化情景下，貨運車輛減排量占比從大到小依次是廣州(53.00%)、深圳(41.06%)、珠三角(27.53%)及非珠三角(22.85%)。表明在整體新能源化政策力度較強的區(qū)域，新能源貨運車輛推廣的短期減排潛力值得重視。

對于中長期減排，珠三角和非珠三角是重點區(qū)域，兩區(qū)域貢獻了約70%的累計碳減排量。與短期累計減排量不同的是，廣州的中長期減排量(14.55%～15.40%)在各情景下均高于深圳(13.52%～14.84%)。新能源小型客車仍在全部情景下貢獻最高的累計減排量占比，但中長期減排量占比相較于短期有所降低。分區(qū)域來看，廣州市現(xiàn)有政策情景中長期下，各車型減碳效果較短期變化不明顯，而深圳在4種情景下貨運車輛減排比例均有所上升，其中，客貨運新能源化情景上升幅度最大(從24.08%到41.93%)。同樣的，珠三角和非珠三角地區(qū)貨運車輛減排量占比均實現(xiàn)不同程度的上升，即使是在客運新能源化情景下。這與短期結(jié)果類似，雖然新能源客運車輛仍是整體車隊碳減排的主要貢獻者，但貨運車輛新能源化在中長期有不容忽視的減排潛力。值得注意的是，廣州和深圳在中長期貨運新能源化情景下的貨運車輛減排比例較短期均未發(fā)生顯著變化，表明在整體車隊新能源化程度更高的地區(qū)，貨運車輛新能源化亦存在一定的減碳瓶頸。

總體來看，廣州和深圳由于車隊整體新能源化程度較快，其短期內(nèi)累計減排量占比高于中長期；珠三角和非珠三角地區(qū)具有更大的中長期減排潛力。分車型來看，新能源小型客車在短期和中長期均有良好碳減排潛力，應(yīng)當(dāng)在各區(qū)域進行推廣。此外，新能源貨運車輛將在中長期減排中發(fā)揮重要作用。

2.3 各情景下碳減排成本

由于新能源車將在某時間點實現(xiàn)與傳統(tǒng)化石燃料汽車技術(shù)成本接近甚至相等，即所需額外投入的技術(shù)成本主要集中在短期，因此，本文重點關(guān)注推行政策的短期成本?；谄嚤Ｓ辛款A(yù)測模型和道路交通能源消耗及排放預(yù)測模型獲取的各類數(shù)據(jù)，可以得出現(xiàn)有政策、貨運新能源化、客運新能源化及客貨運新能源化這4種政策情景下，推廣新能源汽車相比于基準情景所需額外投入的總成本及2021—2030 年各年度單位減排成本，衡量政策實施的經(jīng)濟代價及成本效益。

廣東省各情景相對于基準情景的總減碳成本及單位減碳成本變化趨勢如圖6所示。整體上看，廣東省各情景單位減碳成本呈現(xiàn)下降趨勢，主要原因是各新能源車型增量成本的逐年降低?？倻p碳成本呈現(xiàn)先增后降趨勢，是由新能源車銷量上升及增量成本下降的綜合因素導(dǎo)致的。2025年，是廣東省汽車新能源化總成本峰值，現(xiàn)有政策情景和貨運新能源化情景總成本均超過190 億元(2020 年價)，客運新能源化情景和客貨運新能源化情景則均超過300 億元。2021—2029年，客運新能源化情景及客貨運新能源化情景總成本高于其他情景，2021—2026年，這兩種情景也具有更高的單位減排成本。

圖6 廣東省2021—2030年各情景相對于基準情景年度減排成本及單位減排成本Fig.6 Annual abatement cost and unit abatement cost for each scenario relative to baseline scenario in Guangdong Province(2021-2030)

廣東省各情景下，2021—2030 年總減碳成本、總減碳量以及單位減碳成本如表4 所示。在現(xiàn)有政策力度下，廣東省短期減碳總成本將達到1211.32億元，短期單位減碳成本約為2337.76元?t-1?？瓦\新能源化和客貨運新能源化情景短期減碳總成本均超過1800 億元，比現(xiàn)有政策情景高50%以上；但兩情景短期單位減碳成本均低于現(xiàn)有政策情景，客運新能源化及客貨運新能源化情景分別比現(xiàn)有政策情景低3.00%和7.45%。說明在僅考慮經(jīng)濟性的情況下，在現(xiàn)有政策基礎(chǔ)上重點推行新能源貨車是最具吸引力的選擇；若要求在盡可能多減排的基礎(chǔ)上實現(xiàn)較低的減排成本，則客貨運新能源化或許是更合適的策略。

表4 廣東省各情景2021—2030年相對于基準情景累計減碳量及減碳成本Table 4 Cumulative carbon reductions and costs of carbon reductions in Guangdong province by scenarios from 2021 to 2030 relative to baseline scenario

各區(qū)域短期各情景年度減碳成本及單位減碳量變化趨勢如圖7所示，累計減排總量及減排成本如表5所示。各情景下，均呈現(xiàn)出短期減碳總成本廣州<深圳<珠三角<非珠三角特點，主要是由新能源汽車銷量差異導(dǎo)致的。分區(qū)域來看，深圳市是各情景減排總成本差異最顯著的區(qū)域，其客運新能源化和客貨運新能源化情景短期減排總成本分別比現(xiàn)有政策情景高116.30%和122.27%；珠三角以及非珠三角地區(qū)不同情景下，減排成本差距相對較小，兩地區(qū)短期減排總成本最高的客貨運新能源化情景比最低的現(xiàn)有政策情景高40%左右。此外，在各種情景下，廣州和深圳的短期單位減碳成本都遠低于其他兩地區(qū)，與區(qū)域車隊結(jié)構(gòu)有關(guān)，新能源小型客車推廣占比高會帶來更高的單位減碳成本。廣州和深圳在2030年均出現(xiàn)減排總成本為負的情況，主要原因是各情景采用了在該年度增量技術(shù)成本更低的新能源車(例如純電動車)替代基準情景中的同類型混合動力車輛。

表5 各區(qū)域不同情景下2021—2030年相對于基準情景累計減碳量及減碳成本Table 5 Cumulative carbon reductions and costs of carbon reductions under different scenarios for each region relative to baseline scenario(2021-2030)

圖7 各區(qū)域2021—2030年各情景相對于基準情景年度減排成本及單位減排成本Fig.7 Annual abatement costs and unit abatement costs for each scenario relative to baseline scenario,by region,2021-2030

3 結(jié)論

本文根據(jù)汽車新能源化政策實施力度及關(guān)注車型的不同，設(shè)置5種情景(基準、現(xiàn)有政策、貨運新能源化、客運新能源化和客貨運新能源化)，分4 個區(qū)域(廣州、深圳、珠三角及非珠三角)兩個階段(短期和中長期)預(yù)測2020—2060年廣東省實施不同新能源化政策的碳排放，評估各情景相對于基準情景的減排效果，并核算短期減排技術(shù)成本。通過研究，得出以下結(jié)論：

(1)現(xiàn)有政策力度下，廣東省將在2060 年左右實現(xiàn)車隊大規(guī)模新能源化替代。根據(jù)目前國家及廣東省頒布的汽車新能源化相關(guān)政策，廣東省有望在2029 年左右實現(xiàn)全省汽車碳排放達峰，峰值約為1 億t。2020—2060 年，現(xiàn)有政策情景的累計碳排放量將比基準情景少32.87%。客運新能源化和客貨運新能源化情景具有較好的碳減排效果，相對于基準情景，兩種情景既能將碳達峰時間提前至2027 年，峰值排放降低17%左右，又可以將2020—2060年間累計碳排放降低40%以上。

(2)廣東省內(nèi)各區(qū)域未來汽車碳排放趨勢存在顯著差異性。在基準情景下，即使政府不額外采取控制手段，深圳市也可以在2030年前實現(xiàn)碳達峰；而非珠三角地區(qū)即使按照現(xiàn)有政策推廣新能源車，也不能在2030年前實現(xiàn)碳達峰。廣州和深圳由于發(fā)展較快，短期內(nèi)兩地區(qū)對降低廣東省汽車碳排放有較大貢獻，但廣東省道路交通領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)整體碳減排仍主要依靠珠三角及非珠三角地區(qū)。

(3)不同車輛類型對碳減排的貢獻存在差異。新能源小型客車是廣東省各地區(qū)碳減排的主要貢獻者，新能源貨運車輛在短期內(nèi)減碳效果相對不佳，但具有較好的中長期減排潛力。推行新能源小型客車短期在珠三角地區(qū)減排效果最好，推行新能源貨運車輛在廣州的短期減排效果好于其他區(qū)域。

(4)在4種情景下，廣東省短期內(nèi)減碳總成本約為1200 億～1900 億元，單位減碳成本約為2100～2400 元?t-1。各情景下，均呈現(xiàn)出短期累計減碳總成本廣州<深圳<珠三角<非珠三角的特點，廣州和深圳的短期單位減碳成本遠低于其他地區(qū)。

根據(jù)本文的研究結(jié)果，認為汽車新能源化政策將是行之有效的減碳手段，應(yīng)當(dāng)加快傳統(tǒng)化石燃料汽車淘汰，并加快電力部門及制氫部門脫碳進程。此外，在研究和評估汽車新能源化政策時，應(yīng)當(dāng)綜合考慮各區(qū)域?qū)嶋H情況，因地制宜調(diào)整政策實施力度。