气候政策不确定性对中国 PM2.5 与 CO2 排放的异质时变动态及政策启示

《Carbon Balance and Management》：Time-varying and nonlinear effects of climate policy uncertainty on air pollution and carbon emissions in China: combination of TVP-VAR and QQA

　　

摘要

背景

气候政策的不确定性（CPU）可能会影响减排路径的可预测性，但其环境效益可能因时间段和污染物或碳排放的过渡阶段而异。由于空气污染物和二氧化碳（CO₂）通常是通过化石燃料的使用共同排放的，因此了解CPU是产生一致还是不同的响应对于综合碳-气候管理非常重要。

方法

本研究利用2000.01至2023.12期间中国的月度数据，结合了时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型和分位数对分位数（QQA）方法，来研究CPU对PM_2.5和CO₂的时变动态和非线性影响。

结果

研究发现CPU与PM_2.5和CO₂之间存在显著的时间变化动态。CPU的冲击会在短期内导致PM_2.5浓度下降，但这种响应在较长的时间尺度上会减弱至零；而CO₂的响应主要是正向的且更为持久。QQA的结果进一步表明，这些关系在不同环境状态下并不均匀：CPU对PM_2.5的影响在不同污染分位数上有所不同，最强的减排效果出现在选定的中高污染状态下。对于CO₂，大部分分布区域的响应为正向，而减排效果仅出现在特定的状态下。即使在高排放阶段，CPU的减排作用也仍然受到限制。

结论

CPU可以产生短期的污染减排效果，但无法带来相应的长期碳减排效果。因此，气候治理应区分暂时的空气质量改善和持续的脱碳需求，保持政策和信号的可信性和一致性，并根据当前的环境条件调整实施措施。通过将政策不确定性与空气污染和碳排放的耦合动态联系起来，本研究为综合碳-气候管理提供了具有政策相关性的证据。