引言

国际气候治理自1972年兴起至今，其政策演进大致经历了四个阶段：低政治阶段（1972—1989年）、量化减排阶段（1989—2015年）、温控目标阶段（2015—2022年），以及当前逐步形成的温控目标与可持续发展协同阶段。早期的《增长的极限》虽引发全球对环境风险的关注，但环境议题仍处于国际政治边缘^[1]。随着20世纪80年代末环境问题政治能见度提升，1992年《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）^[2]和1997年《京都议定书》^[3]确立了量化减排体系与全球气候治理的制度基础。2015年《巴黎协定》标志着治理重心从量化减排转向全球温控目标，引入国家自主贡献（NDCs）机制，推动各国承诺长期低碳转型。近年来，随着国际社会对可持续发展议题关注度上升，气候治理逐步由以减排为核心的单一目标模式，向兼顾减排、适应和可持续发展协同的综合治理框架转型^{[4, 5]}。

尽管全球气候治理体系不断演进，但仍面临日益加剧的气候风险和可持续发展进程缓慢两大挑战。一方面，IPCC第六次评估报告（AR6）明确指出，全球变暖已达到约1.1℃，极端高温、复合型干旱、强降水与热浪的发生频率显著增加，对自然生态系统、农业生产、基础设施安全与人类健康造成累积冲击^[6]。观测数据表明，若升温突破1.5℃，全球近一半人口将暴露于多重气候风险中，从而引发更加复杂的社会经济连锁效应。另一方面，《可持续发展报告2025—2030年和本世纪中期为可持续发展目标筹资》显示，平均而言，全球17个可持续发展目标均未实现^[7]。可持续发展目标（SDGs）执行偏离轨迹的背后既有国际发展环境趋于复杂的外部因素，也反映出可持续发展与气候行动之间缺乏有效统筹的结构性矛盾。气候风险升级与SDGs滞后两大趋势叠加，使各国不得不面对一个更加紧迫的问题：低碳转型不再只是减排工程，而是与国家粮食安全、能源安全、生态保护和社会福祉等多领域深度耦合的系统性变革^[8]。

大量研究表明，将SDGs全面纳入气候政策设计，不仅有助于降低实现温控目标的社会成本，也能够通过协同效应提升能源安全、粮食安全和社会公平等关键发展成果^{[9, 10]}。然而，从各国最新NDCs内容^[11]来看，气候政策仍主要聚焦于温室气体减排，缺乏对社会经济结构、土地利用变化、城乡发展差异和弱势群体公平性的系统性考量，与综合治理的需求之间存在明显错位。气候政策与SDGs本质上是一个高度耦合的系统。从协同效应方面来看，清洁能源发展推动空气质量改善、绿色就业创造、公共健康提升，并有助于减少化石能源依赖带来的地缘政治脆弱性^{[12, 13]}。从权衡风险方面来看，土地密集型气候措施（如生物能源扩张、造林碳汇等）可能挤压农业生产空间，大规模能源基础设施布局可能对生态系统造成扰动，而快速转型若缺乏社会保障机制则可能导致就业冲击和分配不公。然而，现有气候政策设计往往难以捕捉这些跨维度反馈与多目标耦合效应，多数评估依然停留在以能源与减排为核心的单一技术路径分析之中^[14]。这种结构性不足限制了气候政策协同潜力的释放，也降低了长期低碳转型的稳定性与社会可接受度。因此，亟须构建能够识别协同效应与权衡风险、量化跨部门耦合关系，并支持综合决策的评估框架，为气候治理与可持续发展协同提供系统科学支撑^{[15, 16]}。

1 “双碳”背景下中国的气候政策进展与挑战

自2020年中国提出二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和目标以来，国家进入以深度减排为核心的绿色转型新阶段^[17]。此后，一系列关键政策密集出台，构建了以“1+N”框架^[18]为核心的系统性气候治理体系：从《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》将碳达峰碳中和纳入国家发展战略，到《中国落实国家自主贡献成效和新目标新举措》《中国本世纪中叶长期温室气体低排放发展战略》的国际承诺，再到《国家适应气候变化战略（2035）》提出减缓与适应并重的双支撑格局，中国的气候政策体系正经历从节能减排向减污降碳协同的系统性转型^{[18, 19]}。然而，现有政策体系在战略层面虽具有系统性与前瞻性，但在实践中仍主要聚焦于减排与能源结构转型，对气候行动与可持续发展其他目标之间的协同与权衡研究相对不足，缺乏对社会经济系统整体韧性和可持续性的系统评估。这种部门分割式的治理模式，可能在实现碳中和的同时引发对粮食安全、生态系统稳定性等领域的潜在冲击。

农业^{[20, 21]}与能源系统^[22]是这一问题的典型代表。对于农业系统而言，一方面，清洁能源快速扩张推动了能源系统的绿色转型，但也加剧了土地利用竞争，给农业生产空间、粮食供给稳定性及生态系统完整性带来潜在影响。另一方面，农业本身既是温室气体排放源，又是碳汇与气候适应的关键环节。我国首个农村低碳发展报告《中国农业农村低碳发展报告（2023）》^[23]显示，尽管我国农业生产排放仅约占全国温室气体排放总量的6.7%，但其产值贡献却占到全国国内生产总值（GDP）的10%，并承担着维系国家粮食安全和居民营养供给的核心职能。气候政策的强化与土地利用结构的变化，将直接影响农作物生产条件、农业用地配置及粮食供应链稳定性。早在2007年，国家已将农业土地利用纳入未来减碳的重要途径。近年来的研究亦表明，气候变化控制和清洁能源扩张在争夺土地资源、改变农业生态的同时，也可能间接影响居民膳食结构和营养健康水平^[24]。对于能源系统而言，作为我国重点减碳部门，气候政策激励可能导致“投机”或者公平问题，例如近年来推行的清洁能源补偿政策，在试点城市的实际推行效果并未达到政策预期^[25]。因此，如何在深度减排背景下协调清洁能源发展与粮食安全保障，平衡减排效率与社会经济可持续性，成为中国实现高质量低碳转型亟须回答的科学问题。

随着我国碳中和目标的全面推进，气候治理正从单一的减排导向转向兼顾经济社会系统协同的综合治理模式^[26]。因此，从综合视角系统评估气候政策的多维影响，尤其是其与SDGs之间的协同与权衡关系，对于理解深度减排背景下社会—经济—环境系统的相互作用具有重要的理论与实践价值。对中国而言，如何在实现碳中和目标的同时兼顾能源安全、粮食安全与社会公平，是迈向高质量、可持续低碳发展的核心命题。气候政策若仅聚焦减排目标而忽视系统联动，可能在实现碳中和的过程中引发新的发展不平衡与资源竞争问题，因此亟须建立跨部门、跨目标的综合评估框架，而系统科学地评估目标之间的关系是构建综合评估框架的基础。

在此背景下，本文以中国为研究对象，从系统耦合与多目标协同的视角出发，基于全球变化分析模型构建多情景模拟体系，定量刻画碳中和约束下清洁能源发展与粮食安全之间的动态互动关系与潜在权衡机制。研究旨在揭示低碳转型过程中能源、土地与粮食系统的联动路径与反馈效应，明确气候政策与可持续发展目标之间的耦合特征，并为优化政策协同与路径设计提供定量化、可操作的科学依据。

2 研究方法 2.1 碳中和约束下能源转型与粮食安全的系统耦合机制分析

碳中和约束作为一种系统性外生冲击，通过能源系统、土地利用系统与粮食供需系统之间的多重非线性反馈机制，重塑清洁能源转型路径与粮食安全格局。

首先，碳中和约束通过碳排放上限与隐含碳价格机制改变不同能源技术的相对经济性，进而驱动能源系统内部的技术选择与结构演化^[27]。在模型中，清洁能源、化石能源及末端减排技术通过成本与效用函数进行博弈竞争。碳中和目标显著推高了高碳能源的边际使用成本，迫使能源系统向电气化与低碳化方向深度转型^[28]。这一过程不仅重构了能源供给侧结构，也通过能源价格波动与要素可获得性向需求侧部门产生级联影响。

其次，能源转型通过土地利用变化构成连接能源系统与粮食系统的关键物理桥梁。一方面，碳中和约束提高了生物质能利用量，凸显了森林碳汇的影子价值，激励生物质能发展和造林活动^{[29, 30]}；另一方面，土地作为有限的自然禀赋，在农业生产、林业碳汇和能源用途之间存在零和博弈。为此，低碳用途对土地的需求激增，不可避免地挤占农业用地空间，对粮食生产潜力形成物理约束^[31]。价格传导机制进一步强化了系统间的经济耦合。能源价格变化直接影响化肥、农机及灌溉等高能耗投入要素的成本，推升粮食生产的边际成本并传导至终端粮价^[32]。尽管粮价上升会通过价格弹性机制抑制部分需求，但粮食作为必需品的消费刚性使得需求侧调整空间有限。由此，在耕地资源受限与生产成本上升的双重挤压下，粮食供需平衡状态被打破，并通过贸易机制对外部粮食安全产生潜在溢出效应。

综上，碳中和约束通过能源结构调整—土地利用竞争—农业成本传导—粮食供需响应的闭环路径，形成了能源转型与粮食安全之间复杂的系统性耦合关系。因此，本文将基于全球变化分析模型的综合评估框架，进一步模拟碳中和目标下未来中国能源转型与粮食安全发展路径。

2.2 全球变化分析模型（GCAM）评述与情景设计

GCAM属于综合评估模型（IAM）中的复杂模型，最初为了回答气候变化相关问题而构建，是政策研究的主流分析工具^[33]。GCAM属于自上而下的全球范围内市场均衡模型，以1990—2100年为运行期，2015年为基准年，每5年为一个周期，用于探讨新兴能源供应技术的潜在作用和具体政策措施或采用能源技术的温室气体后果，包括CO₂捕集、利用与封存技术，生物能源，氢系统，核能，可再生能源技术，以及建筑、工业和运输部门的能源利用技术。在未来人口、经济、技术和气候减缓政策的既定假设下，GCAM的输出包括未来能源供应和需求、温室气体排放、辐射强迫和16种温室气体、气溶胶等的气候效应的预测等^[34]。

GCAM的核心由五个相互作用和相互联系的系统组成，分别为宏观经济、能源、农业和土地利用、水及气候系统。这些系统的相关信息及假设由GCAM数据系统输入，或者来源于其他系统的输出信息，各个系统之间也是直接通过系统之间输出信息的套用相连。GCAM数据系统包含一系列关于未来的人口、劳动生产、技术和政策的假设，其核心假设包含对未来社会经济系统中人口、劳动参与和生产率、能源技术特征、农业技术特征、能源和其他资源及政策的设定，主要可以输出能源系统关于能源需求、农业和土地利用、水资源利用及各种气体排放的结果^[34]。

本文基于GCAM，设计并模拟了参考情景和碳中和政策约束情景（以下简称“碳约束”）下未来中国的减排效果、清洁能源及粮食安全的发展情况。其中参考情景下，假设不作出额外的努力来限制排放，模拟预测未来的碳排放、清洁能源与粮食安全发展情况^[35]。碳约束情景下，本文将碳排放约束作为假设纳入模型，2015年为政策开始时期，模拟碳中和约束下未来中国能源转型路径，以及在该路径下未来中国碳减排潜力、清洁能源与粮食安全发展情况。模型输入数据主要来源于国家公开发布的统计年鉴、政府部门数据及相关权威文献。关于碳中和约束情景，本文所采用的数据基于截至2024年的中国“双碳”相关政策体系，其中碳排放约束值为在政策目标与实施效果基础上模拟得到的最终碳排放水平。相关碳政策设定及其数值依据主要来源于政府官方网站、政策文本要求以及已有模拟研究成果。

2.3 指标选取 2.3.1 清洁能源发展

联合国（UN）发布的《2030年可持续发展议程》^[36]提出了评估可持续发展目标的具体指标，文件将清洁能源发展的目标分为三类，分别为能源的可获得性、可靠性和现代化，可持续性，以及能源利用效率。具体指标包括能获得电的人口比例、主要使用清洁能源以及技术的人口比例、可再生能源在最终能源消费中所占份额、单位GDP的一次能源消费等。本文使用UN建议的具体目标指标（研究区域为中国，且不考虑国际贸易等因素）对加入碳中和约束后的我国清洁能源的发展情况进行模拟。

本文所使用的清洁能源发展指标如表 1所示。基于本文的研究区域与研究问题，本研究对于经济适用的清洁能源发展状态的评价关注能源的可持续性和能源利用效率，不考虑国际贸易发展情况。在能源的可获得性、可靠性和现代化层面，使用电力占总能源使用比例和清洁能源在总能源使用中的占比来分别表征能用得上电的人口比例及主要依赖清洁燃料和技术的人口比例。

2.3.2 粮食安全

本文使用的评价粮食安全的指标体系参考了吴文斌等^[37]的粮食安全评价框架，并结合中国膳食宝塔的摄入建议，从粮食安全的粮食供给、粮食可获得性及生理需求的维度对粮食安全进行评价，指标如表 2所示。

3 研究结果与分析 3.1 碳排放变化与全球气候效应

中国的碳约束政策显著加速了中国的减排进程，并且在严格满足政策需求减排的情况下，中国的减排举措对于全球升温控制具有重要意义。如图 1a所示，在参考情景下，中国二氧化碳排放呈现“先升后降”的特征：2030年前后二氧化碳排放量开始减少，2060年二氧化碳排放量依然大于2015年。以5年为一个步长，从2020年开始纳入碳约束，纳入碳约束后，二氧化碳排放量下降，至2025年二氧化碳排放量达到与2015年相同水平，最终实现净零排放。图 1b进一步展示了全球升温变化。参考情景下温度直线上升，而碳约束情景下温度先上升后平稳在1.75℃左右。

从细分部门排放来看，末端处理技术的普及使用导致电力部门成为新的“碳汇”，然而末端处理技术的使用将导致部门的生产成本提升，从而影响部门产品的可得性。图 2展示了分部门碳排放情况，相比参考情景，碳约束情景下总排放量减少，在2060年排放量为负值。其中，电力部门受碳中和约束影响最大，随后是工业部门。相比参考情景，电力部门碳排放在碳约束下迅速减少，在2060年的时候排放为负值，因为末端处理技术在电力部门大量投入使用（图 3a），且末端技术的大量投入将导致能源的获取成本增加，以电力部门为例，电价相对参考情景将最高提升29.43%（图 3b）。

加入碳约束的模型结果表明，在碳约束下，中国能够提前实现碳达峰，并在2060年前实现净零排放目标。能源系统特别是电力部门成为主要减排驱动，但减排成本与社会经济影响不容忽视。未来在推进深度减排的同时，应关注能源转型对经济可承受性与社会公平的影响，强化技术创新、价格调控与政策协调，以实现碳中和目标与高质量发展的协同统一。

3.2 碳约束情景下未来中国能源消费结构变化情况 3.2.1 碳约束情景下中国能源消费结构呈现清洁化转型特征

中国总体能源消费减少，总体能源消耗呈先上升后下降的趋势，碳约束下中国能源消耗更加“清洁”。模型模拟的一次能源利用结构中，相比参考情景，石油和天然气用量减少，即在碳约束情景下，中国原油和天然气的对外依存度降低，有助于保障能源安全。

如图 4所示，碳约束情景下中国最终能源消耗降低，最终能源消费结构逐步转变为以电力为主。基准年份，最终能源消耗中煤炭利用占比约为40%，煤炭利用呈现出随年份下降的特征，与参考情景相比，碳约束情景下煤炭利用下降更为显著（图 4a、图 4b），在2060年前碳中和时期，电力在最终能源消耗中的占比达39.77%，且电力的来源也逐步清洁化。从电力生产情况来看，生产电力的能源消耗也从以煤炭为主转化为以包括核能、太阳能和风能的清洁能源为主（2060年占比70%），且碳约束情景下能源清洁化进程更快（图 4c、图 4d）。在一次能源消费中，煤炭使用占比减少（从2015年的近70%到2060年碳约束情景下不到10%），石油和天然气的使用受到限制，一次能源使用变化特征与最终能源消耗类似，均呈现出清洁能源利用占比增加，且碳约束情景下增加更加显著的特征（图 4e、图 4f）。

3.2.2 碳约束对清洁能源发展的阶段性影响与差异化效应

碳约束政策对清洁能源发展的推动作用在不同发展阶段和不同评价维度上呈现出显著差异。基于指标体系的测算（图 5）表明，在碳约束情景下，能源系统在可获得性与可靠性、能源现代化水平以及可持续性方面均得到明显提升。到2060年，电力、清洁能源及可再生能源在能源消费结构中的占比均较参考情景提高约50%（图 5a、图 5b、图 5c），显示出碳约束对能源结构清洁化具有持续而强劲的促进作用。

然而，从能源利用效率的视角来看，碳约束的影响呈现阶段性变化。2030年前，由于碳达峰政策带来的结构调整压力，一次能源利用相对粗放，单位GDP一次能源消耗略有上升。但在2030年之后，伴随低碳技术加速渗透和能源系统优化调整，单位GDP一次能耗逐步下降，并在2060年展现出显著的能源效率改善（图 5d）。这一趋势体现了碳中和政策对能源利用效率的长期激励效应。

碳约束在不同阶段对清洁能源利用呈现先抑制后促进的动态效应。短期内，能源系统调整与技术转型可能导致能效下降；但从中长期来看，政策约束通过推动能源结构优化、提升清洁能源占比与效率水平，实现了能源体系的低碳化与可持续发展。未来政策应注重在不同阶段间实现平稳过渡，强化技术创新与体制协同，平衡减排约束与能源安全之间的关系，从而在保障经济增长的同时，实现能源系统的高质量低碳转型。

3.3 碳约束情景下未来中国土地利用变化以及对粮食安全的影响

农业碳排放主要包括两部分：一是土地利用变化引起的碳排放，二是农产品生产过程中的碳排放，后者主要来源于化肥施用和能源消耗。农业部门的减排动力主要来自土地利用方式的转变及能源结构的优化。模型模拟结果表明，在碳约束情景下，农业部门总体碳排放显著下降（图 6）。

碳约束政策对农业土地使用和粮食生产产生了复杂的影响。模型结果表明（图 7a），在碳约束情景下，农业用地比例相较参考情景有所下降，而生物质能用地占比增加，其余土地类型变化相对有限。这表明，碳减排政策通过鼓励生物质能源开发，占用了一部分农业用地，从而形成了土地竞争压力，潜在削减粮食生产空间并增加粮食供给压力。然而，随着农业技术进步和生产效率提升，单位耕地产量显著提高，使得粮食总产量反而高于参考情景（图 7b）。在社会经济条件保持不变的假设下，人均粮食占有量因此提高，总体粮食可获得性得到改善。

与此同时，与粮食价格相关的粮食可获得性减弱，居民营养结构并未发生明显变化。如图 7c所示，碳约束情景下主要粮食作物价格普遍高于参考情景。这可能源于农业生产要素（特别是土地资源）受限导致生产成本上升。类似于能源系统，若社会经济水平保持不变，粮价上涨将对粮食可获得性产生一定抑制作用。此外，粮价上升还可能抑制粮食消费需求（图 7d）。模拟结果显示，我国粮食总需求较参考情景略有下降，但粮食作物与非粮食作物之间的消费结构基本稳定。这意味着，在社会结构和膳食偏好未显著变化的情况下，营养水平可能略有下降。考虑到该情况，结合居民膳食宝塔推算的热量摄入及结构需求换算出的居民粮食消耗及比例情况，结果如图 7e、图 7f所示，我国居民热量摄入及营养结构均未发生明显变化。除此之外，粮食产量的增加与需求的减弱共同作用，使我国出现一定的粮食盈余。多余粮食的出口不仅有助于提升我国农业贸易竞争力，也可能对全球粮食安全产生积极外溢效应。

4 研究结论与讨论 4.1 研究结论

本文利用GCAM定量评估了碳中和气候目标对清洁能源发展与粮食安全的影响。研究系统考虑了气候政策、能源结构及粮食系统的多维影响机制，旨在揭示低碳转型过程中的协同与权衡效应。研究结果表明，碳中和约束对清洁能源发展具有双重作用：一方面，碳中和气候目标能够通过强化能源结构优化与技术进步，推动可再生能源的扩张；另一方面，受土地资源竞争与系统调整成本影响，部分阶段的清洁能源发展受到一定抑制。对粮食安全而言，碳中和约束同样呈现多维影响：在既定指标体系下，不同维度的粮食安全指标表现出促进、抑制及无明显影响三种类型，表明深度减排政策在改善环境条件的同时，可能带来生产要素重构与价格波动等潜在风险。

4.2 政策启示

以上研究结果表明，深度减排背景下能源转型与粮食安全之间并非简单的协同或冲突关系，而是呈现阶段性、系统性的协同—权衡并存特征。因此，未来气候政策设计亟须从单一减排目标导向转向多目标协同导向，在能源、土地与粮食系统之间构建更加协调、包容和具备韧性的政策组合。首先，未来气候政策设计应该考虑从单一减排目标转向多目标协同。气候政策不能仅以减排效率作为唯一目标，应系统纳入能源安全、粮食安全与社会可负担性等维度，在国家层面构建能源—粮食—土地等多目标协同的政策评估与风险预警机制，以提升深度减排背景下国家发展路径的整体韧性与可持续性。其次，应该强化能源转型与土地利用政策的统筹协调。在推进清洁能源和碳汇扩张的同时，应加强能源规划与国土空间规划、耕地保护政策的协同，明确能源用地边界，优先引导清洁能源向低冲突区域布局，防止对粮食生产空间形成过度挤压。此外，关注能源与粮食价格的传导效应，通过价格调控、定向补贴或收入支持机制，防止减排成本过度向居民生活成本转嫁，保障基本能源与粮食可获得性。最后，深度减排政策应注重阶段性设计，在转型初期通过财政补贴、价格调节和技术支持降低系统调整成本，在中长期逐步强化碳约束强度，以实现能源系统平稳转型并减少对粮食安全和经济运行的冲击。

4.3 研究不足

本研究采用GCAM进行模拟，主要基于其在处理复杂系统耦合方面的独特优势。作为典型的综合评估模型，GCAM在统一的物理与经济均衡框架下，实现了能源系统、农业土地系统与宏观经济系统的内生化耦合。这一特性使其特别适用于评估碳中和目标下跨部门、跨要素的长期反馈关系与协同或权衡效应，弥补了单一部门模型忽视系统间级联效应的不足。

尽管如此，受限于模型结构与数据尺度，本研究仍存在一定局限性：首先，生物物理反馈的简化处理。GCAM侧重于社会经济路径的模拟，对于气候变化（如极端高温、降水变率等）对粮食单产的实时物理冲击主要采用参数化处理，尚未完全实现“气候—作物”双向动态耦合，可能在一定程度上低估了气候适应风险。其次，时空与微观视角的聚合偏差。作为宏观长期模型，GCAM主要刻画长期结构性趋势，对短期市场冲击（如电力市场系统小时级平衡、价格波动）、区域资源异质性（如省际水土匹配差异）及微观分配效应（如不同收入群体的粮食购买力）的描述相对有限。未来研究可通过将GCAM与高分辨率地球系统模型、电力调度模型及微观家庭调查数据进行软耦合，以进一步提升分析的精度与政策针对性。