碳中和目标下负排放策略的综合效应

沈维萍 夏克郁 陈迎

关键词：碳中和目标；负排放技术；N?DSGE模型；生态价值；福利效应

全球气候变化已达“气候紧急状态”，包括中国在内的诸多国家和地区先后宣布碳中和目标和净零排放承诺。在气候变化减缓和传统的适应措施外，探讨运用负排放技术（也称碳移除）实现气候目标的研究也越来越多。特别是当源头减排达到门槛值后，需要进行碳移除来实现净零碳排放乃至净负碳排放。根据联合国政府间气候变化专门委员会（IntergovernmentalPanelonClimateChange，IPCC）第六次評估报告（AR6），2100年，多种情景下负排放技术极大可能成为减排的关键选择，要实现《巴黎协定》2℃目标乃至更高的目标，即使多个关键部门和高碳排放地区实现了直接排放大幅减少，在降碳路径中部署负排放技术仍有其必要性。负排放技术是指通过人为活动将CO2从大气中清除，并将其持久地存储在地质、陆地、海洋储层中或产品中，具体技术方案原理存在很大差异。根据主要是依托自然还是技术，可将负排放技术分为基于自然生态系统的方案（如造林/再造林、土壤固碳、沿海蓝碳等），基于技术的方案（如DACCS、增强风化、海洋碱化），以及混合型的技术方案（如BECCS、生物炭、海洋施肥等）［1-5］。近年来，美国、英国、加拿大和瑞士等国家纷纷启动负排放技术的研究，相关研究主要集中在影响模拟、风险评估、成本收益等技术和经济可行性研究［6-30］。但是，从可持续发展经济学的视角，有关负排放技术所产生的气候效应、生态效应、经济效应和福利效应缺乏系统、综合评估。因此，本研究通过构建包含自然生态系统部门的动态随机一般均衡（N?DSGE）模型，对负排放技术的实施效应进行综合评估，以期促进气候、生态和经济等可持续发展目标的协同。

1文献综述

关于负排放技术的综合评估，目前最常见的是将其引入综合评估模型（IAM）进行应对气候变化策略的评估或优化，主要涉及成本收益分析（CBA）和成本有效性分析（CEA）［7］。具体来看，IAM主要分为政策优化模型（POM）和政策评估模型（PEM）［8］，两种模型都可以用于分析包含负排放技术的气候政策。

政策评估模型已纳入负排放技术的相关假设，但由于技术相关知识的分散，目前绝大多数IAM情景中只是将负排放技术中特定的一种或两种技术情景纳入评估［5］。例如，Kriegler等［9］、Luderer等［10］和Azar等［11］将BECCS视为唯一的负排放技术，有些还包括造林和再造林［12-13］，还有研究对多种负排放技术进行综合评估，如DAC和BECCS的组合［14-16］，DAC?CCS，BECCS和造林/再造林［17-18］的组合。其中，段宏波等［14］基于中国能源-经济-环境系统集成模型（CE3METL），纳入BECCS和DAC两种负排放技术进行综合评估。Fuhrman等［17］通过建立全球变化评估模型（GCAM）评估了植树造林、BECCS和DAC3种不同类型的负排放技术组合的影响。

政策优化模型一般将负排放技术与减缓、适应作为策略组合一起纳入模型，来求解社会福利最优化问题。目前看，温室效应政策分析模型（PAGE）和气候问题的不确定性、谈判和分配框架模型（FUND）还没有纳入负排放技术。由Nordhaus［19］开发的气候与经济的动态综合模型（DICE）最新版本允许净负排放（在2150年之后），暗含某种形式的负排放技术，但没有明确说明，而是用单个成本曲线代表传统的减缓措施和负排放技术。此外，Rickels等［20］将DICE扩展为包括负排放技术的通用版本，不同负排放技术的成本函数不会随时间变化。Belaia等［7］考虑了减缓与负排放技术之间的紧密联系来扩展DICE，认为负排放只是将减缓曲线延长到超过零排放。

总体来看，已有研究对负排放技术的经济评估问题做了大量探索，但这些研究在内容和方法上还存在诸多不足之处。

从研究内容看，虽然负排放策略具有正向的气候效应，但其实施不仅需要付出技术成本，还会产生一系列复杂广泛的外部性，直接或间接地影响可持续发展的诸多方面，给自然生态系统带来损害成本，并通过气候系统和自然生态系统对经济系统指标产生间接影响。而且这些影响在IAM中并没有体现，从而导致低估气候变化的经济损失和福利损害。IAM中链接气候系统和经济系统的一个关键环节是损害函数，一般用大气中温室气体浓度上升和温度升高的函数来衡量气候变化引起的经济损失，进而评估CO2排放的社会成本［8］。但是，气候变化对劳动力、自然资本存量以及生物多样性等造成的不利影响，会直接或间接涉及可持续发展的诸多方面，现实中很难通过实证研究去估计完整的气候损害函数［7］。因此，传统的IAM很少考虑气候变化对自然资本存量的损害，若考虑自然资本，气候变化对自然生态系统的影响所产生的成本将是长期累积的［21］。因此，对自然资本以及自然价值的忽视，导致IAM远远低估了气候变化的经济损失和福利损害。此外，传统的IAM主要用于减缓气候变化的评估，而对于气候适应的评估相对受限。一部分模型选择忽略适应的作用，一部分模型将适应隐含地作为气候损失估计的一部分，以便于专注研究减缓气候变化等其他问题［22］。DICE模型中虽然加入了负排放技术，但没有考虑大规模负排放技术的损害成本，还忽视了其对生态环境和自然生态系统的影响。虽然也有研究开始尝试在综合评估模型中引入自然资本［23-24］，但总体上IAM在测度气候变化损害时对自然生态系统存在价值和福祉的重视不够。尤其是负排放技术涉及更多的是对自然生态系统质量和稳定性的潜在影响，只从传统的经济效益出发评估并不符合可持续发展的自然生态价值观，从而不能给予政策制定者切实的指导和参考。

从研究方法看，一方面，将负排放技术引入IAM，使得求解困难，降低了数值模拟结果的可信度；另一方面，现有的气候政策优化研究所运用的定性分析模型，虽然可以清楚呈现不同技术的特性和作用并运用情景分析不同策略组合的效果，但无法进行数值模拟和定量评估。而以往研究表明，宏观经济学的动态随机一般均衡（DSGE）模型可以拓展或发展传统的气候变化综合评估模型［25-27］，包括纳入完整的气候模块（包括碳循环和温度动态变化过程等），引入随机持久的冲击和贝叶斯学习过程，对于贴现率水平、碳汇以及气候参数敏感性等不确定性问题也可以进行相应处理［28-30］。由此，要在结构模型中引入负排放技术并评估其综合影响，单纯运用动态一般均衡的IAM或者定性分析模型都很难实现，而动态随机一般均衡（DSGE）模型可以将两者的优势结合。

基于以上分析，本研究提出运用生态价值理论改进综合评估模型（IAM），构建包含自然生态系统部门和拓展型生产、效用函数的N?DSGE模型，在整个气候系统-自然生态系统-经济系统中评估负排放技术的影响。

2机制分析与模型构建

在气候系统-自然生态-经济系统中，负排放技术的实施将通过两个途径影响综合福利（图1）。第一，负排放技术增加了应对气候变化的相应成本，从而影响产出，并通过影响消费来影响整体社会福利。第二，实施负排放技术，将减少CO2存量，降低CO2浓度，减少温度升高带来的整体损害成本，而损害成本变化则通过预算约束（即生产渠道）影响产出和消费影响福利。另外，负排放技术作用于CO2的同时会直接或间接影响自然生态系统的其他功能（正向负向均有），直接影响整体社会福利，同时通过影响自然生态系统质量影响产出（即生产渠道）和消费进而影响综合福利。

基于此，本研究以诺德豪斯开发的气候-经济综合评估模型DICE?2016R2版本为基础，结合包含负排放技术的数理分析模型和数值模型，对DICE的生產函数、效用函数以及损害函数等设定进行了拓展，并纳入自然生态系统部门来链接气候和经济系统，构建包含自然生态系统（N）部门的N?DSGE模型。模型主体包括代表性家庭、企业部门、自然生态系统部门和政府部门，其基本逻辑结构为：代表性家庭提供劳动，购买用于消费的商品，并享受自然生态系统提供的公共外部环境；企业在自然生态系统提供的稳定环境中进行生产，并向政府交税；自然生态系统部门包含气候系统，其主要组成要素CO2、温度的变化以及负排放技术产生的损害影响着自然生态系统质量；政府向企业征税并将税收的一部分用于自然生态系统的维护，同时给居民提供转移支付。

2.1代表性家庭

模型中假设存在代表性家庭，家庭部门既是最终消费者，也是劳动的供给方。家庭部门的目标是通过选择商品消费、劳动供给以及高质量的公共生活和生存环境，从而实现一生效用最大化。基于此，本研究构建拓展型效用函数，见公式（1）。除了纳入DICE模型效用函数所包含的消费和劳动要素外，还将消费者从自然生态系统获得的外部公共环境的质量纳入效用函数。

其中：ESt表示家庭居民在t时期享受到的公共外部环境质量；ξ为常数，衡量人们对未来公共外部环境效用的偏好程度；E0表示期望算子。β表示贴现因子，Ct表示家庭部门的商品消费，η为家庭居民的消费惯性系数，Ct-Ct-1体现除惯性之外的新增消费对效用的影响；Lt表示家庭居民在t时期的劳动供给量，ψ为常数。θL表示Frisch劳动供给弹性的倒数［31］。

2.2企业

在DICE生产函数设定的基础上进行拓展，仍假设生产函数为柯布-道格拉斯形式，并在其中纳入自然生态系统要素，见公式（2）。自然生态系统通过其自身的劳动进行生态修复和更新来保持自身的存在性、质量和功能的完整性、稳定性。此外，自然生态系统在不同类型生产活动中的生产性贡献并不完全相同，而是在更依赖自然资源和稳定自然环境的生产中作用更大。参考郭长林［32］关于公共资本投资基础设施产生生产性这一问题的设定，引入了自然生态系统质量（存量）ESt这一内生变量，体现其生产价值。Kt为传统的资本要素投入，资本积累方程与DICE中的设定一致；Lt为劳动要素投入；At为全要素生产率（TFP），一般用来衡量综合技术水平，遵循AR（1）过程。

2.3自然生态系统

自然生态系统部门的变量主要有自然生态系统质量、损害方程和CO2存量。其中，自然生态系统质量（存量）ESt的积累方程见公式（4）。

其中：τs表示社会总产出的一定比例，自然生态系统质量（存量）作为纯公共物品需要政府专门支出其税收的一部分来进行维护。δES表示t-1期自然生态系统质量（存量）的损耗程度，包括正常情况下自然生态系统自然退化和人为干扰造成的退化（不包括气候系统）。Dt表示由气候系统因素引起的自然生态系统变化以及负排放技术带来的自然生态系统变化。由于纳入了自然生态系统质量（存量）ESt这一变量来链接气候和经济系统，且自然生态系统质量（存量）参与到了生产中，所以损害函数与DICE的设定不同，直接刻画自然生态系统受到的损害，见公式（5）。

其中：Dt包括自然生态系统受到的由气候系统引起的两部分影响。一是温度和CO2存量直接和间接影响自然生态系统。二是负排放技术对气候系统和整个自然生态系统的影响。具体来看，气候系统的温度和CO2存量的损害设定参考Moreno?Cruz等［33］的做法，Dt与温度Tt和CO2存量St直接相关，即自然生态系统受到气候系统的影响既包括温度变化的影响，也包括CO2存量变化的影响（如海洋酸化）。根据DSGE的思想进行设定，用Tt偏离温度稳态T（不产生损害的适宜温度区间）的程度来刻画温度变化对Dt的影响，CO2存量变化对Dt的影响也是如此。负排放技术对自然生态系统的外部性则用移除CO2的强度μt偏离减排稳态（减排强度达到稳定的最大限度区间）μ的程度来刻画，参数?μ表示相应的影响程度。

将CO2存量St积累方程设定为公（6）。参考Belaia等［7］的设定，当μt小于1时，代表减排；而当μt大于1时，Et变为负值，从而使St下降，由此刻画出负排放技术的特性和效果。其中，Et为CO2流量，表达式参照DICE模型进行设定。δS为CO2的自然消耗程度，σ为总出的CO2排放强度。

2.4政府

政府部门行为的表达见公式（8）

该设定中，政府部门的行为主要由三部分构成，即从企业征税，向家庭部门进行转移支付和维护自然生态系统基本功能而进行转移支付。其中：τ表示政府部门从企业得到的总税收比率，Ft表示政府给家庭部门的转移支付，τs表示政府专门用于自然生态系统维护的支出水平。

2.5一般均衡

一般均衡要求最终品市场、中间品市场、劳动力市场和资本市场同时出清［31］。模型涉及最终品市场的劳动力市场出清即可，得到的均衡条件可表示为公式（9）。其中，It为投资。

3参数校准

模型涉及的家庭部门、企业部门以及自然生态系统部门的参数均采用中国宏观经济和生态环境数据进行校准或参考相关研究进行适用性选择（表1）。家庭部门中，在贴现因子的基础上，增加未来公共外部环境效用的偏好系数ξ并设置为大于1且小于φ，以体现可持续发展理论对子孙后代福祉的重视。企业部门中，自然生态系统的生产性程度γ没有对应的统计数据进行校准或估计，存在很大的争议性。在基准情景中参照汪勇等［31］和郭长林［32］对政府支出（用于公共基础设施）产出弹性进行设定。负排放技术的成本系数θ1和边际成本参数θ2参考Belaia等［7］的取值。自然生态系统部门中，总产出的CO2排放强度系数σ通过稳态公式E=σ（1-μ）Y进行校准。根据中国的气候目标（到2030年，中国单位国内生产总值CO2排放将比2005年下降65%以上），假设μ的稳态值为0.65，由此得到CO2排放强度系数σ的稳态值。自然生态系统维护的支出水平τs，参考潘家华［35］提出的“将国内生产总值的2%或5%作为生态修复专项资金”，英国学者斯特恩（Stern）研究提出的“需要拿出1%～5%的GDP用以保护气候”，以及“到2020年中国环保投资占GDP的比例不低于3.5%”，同时考虑适应气候变化的资金投入，设置为5%。对于自然生态系统存量的基础损耗程度δES，当没有Dt中包含的损害时，自然生态系统也会因人类生存所需的基本消费和生产活动或自然因素而产生相应的损耗，如固定资产一样会折旧，但这个比例相对于整体存量来说非常小，参照资本折旧率进行设定。此外，对于无法直接估计或校准的参数，如自然生态系统生产性程度γ、负排放技术损害程度系数Φμ，将在基准设定基础上作进一步的敏感性分析。

4評估方案设计与脉冲结果分析

中国要实现2060年碳中和目标，需要2050年后进一步全方位加大减排力度，推进零排放或负排放技术突破，加强碳汇吸收和负排放技术应用。评估方案不仅考虑负排放技术实施对自然生态系统和社会经济系统主要指标以及综合社会福利的影响，而且进一步探讨负排放技术实施强度增加至系统达到净零碳排放和净负碳排放状态时的综合效应。此外，通过敏感性分析，探讨负排放技术实施效应与传统减排、碳排放峰值以及自然生态系统自然碳汇能力之间的潜在关系，以期为中国提供一定的参考和启示。具体数值模拟思路和方案见表2。

4.1基准情景结果分析

首先模拟了在稳态（传统减排措施的最大减排潜力达到65%，且未实施负排放技术）基础上实施1%的负排放技术对CO2存量、温度、损害成本、自然生态系统质量、产出、投资和当期效用等变量的影响。负排放技术的冲击通过给予外生变量μt冲击，遵循μt=（1-ρμ）μ+ρμμt-1+εut（实施一个百分点的负排放技术即εμ的值增加1%）。结果如图2所示，适当实施负排放技术，在产生正向的气候效应之外，还有利于提高自然生态系统的整体福祉，也能更好地满足人们对安全、稳定、美丽、清洁的自然生存环境的需求，提高社会整体福祉。而经济系统的产出、消费和投资虽然开始会下降，但逐渐会因自然生态系统质量的改善而获益，实现人与自然生态系统和谐的可持续经济增长。

4.2不同技术实施强度情景的数值结果分析

进一步考虑将μt在稳态值（μ=0.65）基础上提高到0.8、1.0和1.2三个情景，分别对应的实际CO2总减排效果为净正碳排放、净零碳排放（碳中和）和净负碳排放，考察三个不同强度的负排放技术实施力度对CO2存量、温度、损害成本、自然生态系统质量、产出、投资和当期效用等变量的影响。结果如图3所示，负排放技术的实施强度不同所产生的综合效应差异很大。一方面，负排放技术实施强度越大，气候效应越好，但经济效应越差。虽然自然生态系统质量提高，但由于技术成本导致的经济效应下降使当期效用下降。另一方面，由于负排放技术的负外部性，净负碳排放的气候效应和生态效应要优于净零碳排放。虽然净负碳排放所需的技术成本更高，但最终的综合效用影响优于净零碳排放。

4.3敏感性分析

自然生态系统产出弹性的敏感性分析。创新性地将自然生态系统质量要素引入生产函数，但其生产性程度存在较大的不确定性和争议，取值大小可能对数值结果产生较大影响，而可参考的已有研究也十分有限。鉴于此，为了使数值模拟结果更具有稳健性和准确性，进一步考虑三种情况（0<γ<0.1、γ=0.1和γ>0.1），进行敏感性分析。结果显示，γ的不同取值不影响各变量变化的方向，只是数值上有变化。

负排放技术损害程度的敏感性和异质性分析。负排放技术的损害系数Φμ可能受到负排放技术实施规模和具体技术选择以及实施方式的影响，具有很大的不确定性。在负排放技术基准情景的基础上，考虑Φμ取值分别为0.1、0.6和1的三种情况，进行敏感性分析。结果显示，不同取值不影响各变量整体变化的方向，只是数值上有变化。进一步，若不考虑具体技术成本的异质性，三种情景的结果可分别对应单独实施损害程度不同的具体负排放技术使μt增加1%所产生的综合效应，Φμ取值0.1、0.6和1分别对应损害程度相对最小的NbS类负排放技术、CCS相关的BECCS和DACCS类技术，以及海洋施肥等损害程度相对较大的负排放技术。结果表明，仅实施NbS类负排放技术虽然气候效应有限，但产生的损害成本最小，产出、消费、投资和劳动在期初的下降幅度也最小；仅实施CCS相关的负排放技术，气候效应明显优于NbS类负排放技术，但损害成本更大，产出、消费、投资和劳动在期初的下降幅度也大；仅实施海洋施肥等损害程度相对较大的负排放技术，气候效应最佳，但损害成本也最大，产出、消费、投资和劳动在期初的下降幅度也最大。

CO2存量自然消耗程度的敏感性分析。CO2存量的自然消耗程度δS鲜有文献资料依据，也难校准。根据自然碳汇吸收CO2的年度核算数据，仅能得到CO2的自然消耗程度，如全球碳预算数据库（GlobalCarbonBudget，GCB）披露的“陆地和海洋的碳汇吸收排放到大气中一半以上的CO2（2020年为54%）”。虽然自然对CO2的消耗比例如此之高，但自然陆地碳汇的年际变化可能非常大，且自然陆地碳汇的绝对量相对于CO2存量来说依然很小。鉴于此，首先参照资本折旧率的选取方式将CO2存量的自然消耗程度δS设定为2%，然后在基准情景基础上将其数值调整为5%，进行敏感性分析。结果表明，一方面基准情景结果的基本结论不受CO2存量自然消耗程度这一参数的影响；另一方面，自然的不受人工干预影响的碳汇水平越高，再实施负排放技术产生的气候、生态和经济社会、福利效应均越佳。由此，即使实施负排放技术，也要继续加强适应气候变化、NbS等措施对自然生态系统的保护和维护，尽可能加强其自然碳汇能力。

传统减排水平最大潜力值的敏感性分析。考虑到2030年后甚至2050年后中国的减排水平都需要进一步提升，将传统减排峰值稳态在65%的基础上进一步提高。一方面，说明了基准情景结果的稳健性。另一方面，传统减排水平达到的最大值越高，再实施负排放技术的经济和福利效应则越好。可见，传统减排仍然是应对气候变化最重要且根本的措施，影响着包含负排放策略在内的气候策略组合的整体效果。此外，传统减排并不能进一步減少CO2存量。所以，如何以及何时在传统减排基础上纳入负排放策略，纳入何种负排放技术以达到更佳的气候效应，且兼顾生态效应和经济社会效应，是一个值得进一步深入探讨的问题。

贴现因子的敏感性分析。在气候变化的成本收益评估中，贴现率的选择一直存在争议（诺德豪斯在DICE模型中选择5.5%左右的市场贴现率，以斯特恩为代表的伦理派经济学家认为在气候政策分析中应使用社会贴现率，2006年《斯特恩报告》采用1.4%的贴现率），不同取值影响着评估的结果和政策指向［45］。而从可持续发展代际公平的视角，不仅要重视当下生态环境的价值，还要考虑子孙后代享受稳定、高质量生态环境的能力和需求，对商品的消费也是如此。基于此，在基准情景基础上，根据社会贴现率（参考《斯特恩报告》选择1.4%）将贴现因子取值提高到0.99，进行敏感性分析。结果表明，贴现因子的不同取值不影响各变量变化的方向，对基准情景结果影响较小，证明了基准情景评估结果的稳健性。

4.4福利分析

规范经济学的福利分析一般包括消费者劳动/闲暇的选择和跨期消费的决策。本研究的负排放技术涉及对自然生态系统质量和稳定性的广泛影响，不仅直接影响人们的生存和生活环境，还会通过影响经济系统来影响社会福利。因此，借鉴郭长林［32］和Yu［46］的研究思路，社会福利函数采用条件福利函数形式，将整个社会的总福利扩充为由居民福利和自然生态系统福利构成，具体形式见公式（10）。其中：βt表示贴现因子，ξ表示对未来自然生态系统福利的偏好或重视程度。最终社会总福利的变化由各期效用变化值折现后加总而来（表3）。

基准情景下的社会总福利具体值为2.3097。当负排放技术的实施强度分别增加到15%（减排水平达到80%的净正碳排放状态）、35%（减排水平达到100%的净零碳排放状态）和55%（相当于达到净负碳排放状态），社会总福利明显下降。由此，负排放技术实施强度的增加明显削弱社会总福利，且相比从净正碳排放过渡到净零碳排放阶段，从净零碳排放到净负碳排放状态，负排放技术对社会总福利的削弱强度有所增加。在基准情景的基础上，负排放技术的损害系数?μ和自然生态系统产出弹性γ的敏感性分析表明，负排放技术实施对社会总福利影响的分析结果是稳健的。

5结论和政策启示

通过构建包含自然生态系统部门的N?DSGE模型，利用中国的宏观经济和生态环境数据进行选择或校准，数值模拟了负排放技术对整个气候系统、自然生态系统以及社会经济系统主要变量的影响，考察了不同情景下负排放技术的综合效应。主要结论如下：

（1）在传统减排措施达到最大减排潜力后实施负排放技术，在产生正向的气候效应之外，还有利于提高自然生态系统福祉以及社会整体福祉。

（2）负排放技术可以帮助中国实现净零碳排放乃至净负碳排放，且负排放技术实施强度越大，气候效应越好，但经济效应越差。在传统减排措施达到最大减排潜力后实施负排放技术到净负碳排放状态，所产生的气候效应和生态效应要优于净零碳排放状态，但净负碳排放所需的技术成本更高。

（3）负排放技术实施强度的增加明显削弱社会综合福利，且由净零碳排放状态到净负碳排放状态这一阶段负排放技术削弱福利的强度会增加。

负排放技术作为能源革命和应对气候变化的未来技术储备，关乎生态安全。在“双碳”目标导向下，中国应以可持续发展理念和习近平生态文明思想为指导，高度重视负排放技术研发，精心部署负排放技术发展战略。对此，提出如下建议：

第一，精心部署负排放技术在碳中和目标中的路线图。一方面，负排放技术可以用于实现净零碳排放乃至净负碳排放，但其具体部署涉及气候、生态、经济多目标的权衡。若以气候效应为目标，应当在应用负排放技术实现碳中和后继续加大强度以达到净负碳排放。但也不能忽略负排放技术对自然生态系统和社会经济系统可能的负面影响。要谨慎扩大实施规模和实施强度，在可持续发展大框架下开展负排放技术综合影响专题评估，加强负排放技术实施、部署的治理，尽可能避免和最小化其负面影响。另一方面，负排放技术的部署效果会受到传统减排水平和自然碳汇能力的影响，部署负排放技术也不能放松传统减排的努力，而且应努力以更低的峰值实现碳达峰。此外，要加强对自然生态系统的保护和维护（补偿），不能破坏其自然碳汇能力，要严格进行国土空间规划和用途的管控，有效维持并增强森林、草原、湿地、海洋、土壤、冻土的固碳作用，提升生态系统碳汇增量。

第二，对不同负排放技术采取差异化发展策略。不同的负排放技术发展程度、成本收益和外部影响都有差异。基于自然生态系统的负排放技术损害程度相对最小，而技术型负排放技术损害程度更大，对自然生态系统质量和稳定性的潜在威胁更大。在碳中和目标下，越来越多企业投入资金研发DAC技术，用来抵消无法用其他方法削减的排放量。中国要加紧寻求商业合作，积极进行研发部署。对于沿海“蓝碳”、陆地碳去除与封存等关键技术的研发也应增加重视，增加其负排放容量，降低成本，减少负面影响。特别是大规模BECCS涉及土地和水资源的利用，需要寻求国际合作解决方案。

第三，推动构建联合国框架下负排放技术的治理机制。加强负排放技术国际治理相关研究，在联合国框架下推动构建负排放策略的多平台协同治理机制，坚持多边主义治理逻辑，推动构建人类命运共同体。