Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
77,496-508 (2013)

“Verification of $ NO_{x} $ emission inventory over South Korea using sectoral activity data and satellite observation of $ NO_{2} $ vertical column densities”

46) D. W. BYUN, K. L. SCHERE: Applied Mechanics Reviews, 59, 51-77 (2006)

“Review of the governing equations, computational algorithms, and other components of the Models-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modeling system”

47) R. A. PIELKE, W. R. COTTON, R. L. WALKO, C. J. TREMBACK, W. A. LYONS, L. D. GRASSO, M. E. NICHOLLS, M. D. MORAN, D. A. WESLEY, T. J. LEE, J. H. COPELAND: Meteorology and Atmospheric Physics, 49, 69-91 (1992) "A comprehensive meteorological modeling system – RAMS"

48) T. STAVRAKOU, J.-F. MÜLLER, K. F. BOERSUMA, R. J. VAN DER A, J. KUROKAWA, T. OHARA, Q. ZHAN: Atmospheric Chemistry and Physics, 13, 9057-9082 (2013)

“Key chemical $ NO_{x} $ sink uncertainties and how they influence top-down emissions of nitrogen oxides”

49) B. MIJLING, R. J. VAN DER A: Journal of Geophysical Research, 117, D17302 (2012) "Using daily satellite observations to estimate emissions of short-lived air pollutants on a mesoscopic scale"

50） 数理計画：平成23年度報告書（2011）

「自動車排出ガス原単位及び総量算定検討調査報告書」

51) J. KUROKAWA, T. OHARA, T. MORIKAWA, S. HANAYAMA, G. JANSSENS-MAENHOUT, T. FUKUI, K. KAWASHIMA, H. AKIMOTO: Atmospheric Chemistry and Physics, 13, 11019-11058 (2013)

“Emission of air pollutants and greenhouse gases over Asian regions during 2000-2008: Regional Emission inventory in Asia (REAS) version 2”
（２）アジア都市での大気汚染物質排出削減のための技術導入モデルの開発

（独）国立環境研究所

社会環境システム研究センター

藤田 壮

<研究協力者>

（独）国立環境研究所

アジア自然共生研究グループ

社会環境システム研究センター

社会環境システム研究センター

社会環境システム研究センター

田上 浩孝（平成21年度）

平野 勇二郎（平成24～25年度）

Dong Huijuan（平成24～25年度）

金田 百永（平成24～25年度）

Dong Liang（平成24～25年度）

平成21年度～25年度累計予算額：81,498千円

（うち、平成25年度予算額：14,604千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本研究では、中国における大気汚染物質の排出削減技術、排出インベントリ及び評価モデルに関する情報を入手し、大気汚染物質の排出削減技術の評価モデルを開発して排出削減ポテンシャルを予測して、地域間の比較分析、シナリオ分析とコベネフィット効果を評価した。

最初に、技術導入モデルを設計するにあたり、既存の大気汚染物質排出インベントリや対策技術導入モデルについて近年の動向を調査した。技術導入モデルの構築に必要な各種技術の性能値等を設定するために、大気汚染物質排出抑制技術について近年の動向を調査した。次に、大気汚染対策技術を導入することによる排出抑制効果とそのために必要な費用を算定するための技術導入モデルを開発した。また、アジア地域における大気汚染対策とGHG削減対策のコベネフィットを定量化することを目的として、大気汚染対策を対象とした技術導入モデルとアジア太平洋統合評価モデル（AIM）とを連携させた評価モデルを構築した。その上で、対象年を設定して算定プロセスを適用することにより、排出削減量と対策ごとの単位削減費用の算定を行うとともに、地域間の傾向の比較を実施し、地域により差が生じた原因について考察した。最終的に、AIMのマクロフレーム及びGHG算定機能と、本研究で構築した技術導入モデルの大気汚染物質算定機能を組み合わせることにより、大気汚染対策とGHG削減対策のコベネフィットを定量化する評価モデルを構築した。本研究によって、中国の地域ごとに「費用対効果の高い」対策を提案することが可能になった。更に、温暖化対策と大気汚染対策の関係を把握し、大気汚染対策技術の効果を分析することが可能になったことから、特に発展途上国において喫緊の課題である大気汚染対策と、重要性が認識されつつも取り組みが進まない温暖化対策を同時に検討することが可能となった。

## [キーワード]

対策技術、技術導入モデル、削減コスト評価、コベネフィット
### 1. はじめに

急速な経済成長に伴って、エネルギー需要が拡大してきた。化石燃料の使用は二酸化炭素排出量を増加させるだけではなく、硫黄酸化物、窒素酸化物等大気汚染物質の排出量の増加を引き起こす。アジア各国は今急速な経済発展段階にあり、今後見込まれる経済成長、人口増加、都市化、自動車普及等の要因を鑑みると、大気汚染問題はさらに厳しくなるものと考えられる。日本以外のほとんどのアジア各国の都市は、年間を通じて多くの日に二酸化硫黄濃度が150μg/m³を超えている。東南アジア地区のNOx排出量は2001~2006の間に44%増加した。この間、中国の増加量は55%に達した。

したがってアジア各国、特に中国に対する大気汚染物質排出削減のポテンシャルの研究が極めて重要となる。汚染物質の排出削減技術は基本的かつ有効な手段であり、本研究では大気汚染物質の排出削減技術、排出インベントリ及び評価モデルに関する情報を入手し、適切な大気汚染物質の排出削減技術の評価モデルを開発し、排出削減ポテンシャルの予測に関する研究を展開し、地域間の比較分析、シナリオ分析とコベネフィット効果の評価を通じて、アジア都市の汚染物質コントロールのための政策提言を行うものである。

## 2 ．研究開発目的

本研究では、中国における大気汚染物質の排出削減対策技術の地域ごとの導入水準とその削減効果を同定するとともに、日本の産業集積都市における比較調査に基づいて、経済成長、産業構造、環境投資水準から排出水準を推定する技術導入モデルを開発することを目的とする。モデルの結果を使用して社会経済活動や別途検討されている温暖化対策シオリオと整合した総合的な大気汚染物質削減シナリオを策定すること、その上で温暖化対策とのコベネフィットを評価する。

## 3 ．研究開発方法

## （１）大気汚染物質排出インベントリ、技術導入モデル、抑制技術に関する動向調査

技術導入モデルを設計するにあたり、既存の大気汚染物質排出インベントリや対策技術導入モデルについて近年の動向を調査した。技術導入モデルの構築に必要な各種技術の性能値等を設定するために、大気汚染物質排出抑制技術について近年の動向を調査した。

## （２）技術導入モデルの開発

大気汚染物質対策技術を導入することによる排出抑制効果とそれにかかる費用を算定するための技術導入モデルを開発した。また、アジア地域における大気汚染対策とGHG削減対策のコベネフィットを定量化することを目的として、大気汚染対策を対象とした技術導入モデルとアジア太平洋統合評価モデル（AIM）とを連携させた評価モデルを構築した。

## （３）技術導入による排出削減量ならびに必要コストの評価

対象年を設定して算定プロセスを適用することにより、排出削減量と対策ごとの単位削減費用の算定を行うとともに、地域間の傾向を比較し、地域により差が生じた原因について考察を行った。
## （４）GHG対策と大気汚染物質対策のコベネフィット評価

GHG対策と大気汚染対策とのコベネフィットを評価するためGAINS-Chinaの大気汚染対策評価モデルとAIM/CGEモデルを連携させた。AIM/CGEモデルではGHG対策をインプットとして削減効果を評価することで、CO $ _{2} $ 対策コスト、CO $ _{2} $ 排出量、エネルギー消費量の将来予測という3つのアウトプットを提供する。このうちのエネルギー消費量の将来予測をGAINS-Chinaに入力することで大気汚染物質の排出量と削減コストを評価した。GAINS-Chinaモデルでは、大気汚染物質対策技術の導入効果を評価する。これによりGAINS-Chinaモデルでは大気汚染物質の排出量、削減コストをアウトプットとして算出し、中国の主要都市と省を対象としてGHG削減および大気汚染物質削減のコベネフィットの算出と分析を行った。この分析結果に基づき、地域間の差異を反映した大気汚染対策に関する政策提案を行った。

## 4 ．結果及び考察

## （１）大気汚染物質排出インベントリ、技術導入モデル、抑制技術に関する動向調査

モデルとシナリオに関連する情報を調査した。技術導入モデルを設計するにあたり、既存の大気汚染物質排出インベントリや対策技術導入モデルについて近年の動向を調査した。特に、関連したRegional Emission inventory in Asia (REAS)モデル、RAINS-GAINSモデル、LTP（中国・日本・韓国）モデル、ACESSモデル、EA-Gridモデル、EDGARモデル、GEIAモデルについて近年の動向を調査した。更に、SO_{x}、NO_{x}排出抑制技術の近年の動向を調査した，石炭利用における各種環境負荷低減技術のうち、脱硫・脱硝に関するもの抽出し、表1にまとめた。

大気汚染物質の削減効果およびコストを算定するために必要となる具体的な情報について、文献調査および中国科学院藩陽応用生態研究所との協力のもとにデータを収集した。大気汚染物質は$\mathrm{SO_{x}}$を対象とし、国・都市レベル両方の算定に必要な情報（社会経済情報：産業セクター別の経済活動指標、燃料消費量等；対策技術情報：代表的な対策技術ごとの削減効果、コスト、適用可能な産業区分、および削減の仕組み等）を収集した。

表(2)-1 脱硫・脱硝技術とその効果

技術	脱硫率	脱硝率
SOx処理技術
湿式石灰石·石膏法	(記載無し)
石炭灰利用乾式脱硫法	90%以上
スプレードライヤー法	70%
炉内脱硫法	(記載無し)
NOx処理技術
選択接触触媒還元法	80~90%
無触媒脱硝法	40%
ラジカル照射法	10ppm以下目標
同時脱硫脱硝技術
活性炭吸着法	98%	30%
電子ビーム法	98%以上	80%
## （２）技術導入モデルの開発

まず、大気汚染物質対策技術を導入することによる排出抑制効果とそれにかかる費用を算定するための技術導入モデルを開発した。開発したモデルを中国の省市自治区に適用し、検証した。その際には、GAINS China モデルを利用した。算定プロセスが対象とする排出源の種類を表(2)-2に示す。算定の対象とする対策の大区分を表(2-3)に示す。 $ SO_{2} $ 、 $ NO_{x} $ 、PMの排出量と削減コストの算定手法は作成する。

表(2)-2 大気汚染物質算定手法において対象とする排出源の種類（数値は排出セクタ毎の排出量の相対的な大きさ,2005年）

排出セクタの区分	SO₂	NOₓ	PM2.5	PM10
固定排出源・燃焼	87.7%	69.9%	40.5%	47.4%
固定排出源・産業プロセス	4.2%	0.4%	11.7%	13.3%
移動排出源	1.3%	24.4%	3.7%	2.9%
非産業の燃焼（家庭等）	6.7%	5.1%	35.9%	27.8%
農業ほか	0.1%	0.2%	8.2%	8.6%
合計	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%

青:算定対象。白:相対的な影響の小ささにより対象としない。灰色:データの入手可能性により対象としない。

表(2)-3 算定の対象とする大気汚染物質対策

大気污染物質	対策分類	内容
SOx	1.低硫黄燃料の使用	硫黄含有率の低い燃料を用いる。選炭などの事前脱硫も含む。
2.炉内脱硫	石灰石注入や流動層燃焼など。燃焼室にカルシウム粒子あるいは粉末を吹き込んでSO2を除去する。
3.排煙脱硫	排煙後にSO2を吸收する物質を添加することにより除去する。従来型の手法と高効率な新型脱硫手法を考慮。
4.産業プロセス削減	産業プロセス（非燃焼）の改善による硫黄排出の削減
NOx	1.燃焼管理	燃焼プロセスを改善（燃焼温度の低減、高温燃焼時の酸素濃度の低減）することにより排出量を削減
2.排煙脱硝	アンモニア接触還元法,無触媒還元法,活性炭法（同時脱硫・脱硝法）,吸収酸化法など
3.産業プロセス削減	石油精製、製鉄等において生じる非燃料起源の排出の削減
4.移動排出源に対する削減	自動車等からのNOx排出の削減。削減方法は触媒コンバータおよび燃焼管理
PM	1.集じん装置	サイクロン(遠心力集じん装置),湿式集じん装置,電気集じん装置,湿式電気集じん装置、織布フィルタなど
2.メンテナンス、手順改善	ボイラの定期的メンテナンスや、産業・農業・牧畜などによる排出を抑制するためのグッドプラクティス
3.移動排出源に対する排出規制	自動車、船舶等の排出規制、EURO(I～IV)等の排出基準の達成
次に、GHG対策と大気汚染対策とのコベネフィットを評価するためGAINS-Chinaの大気汚染対策評価機能とAIM/CGEモデルを連携させた。図(2)-1にコベネフィット研究のフレームワークを示す。AIM/CGEモデルではGHG対策をインプットとして削減効果を評価することで、CO₂対策コスト、CO₂排出量、エネルギー消費量の将来予測という3つのアウトプットを算出する。このうちのエネルギー消費量の将来予測をGAINS-Chinaに入力することで大気汚染物質の排出量と削減コストを評価した。GAINS-Chinaモデルでは、大気汚染物質対策技術の導入効果を評価する。これによりGAINS-Chinaモデルでは大気汚染物質の排出量、削減コストをアウトプットとして提供し、合わせてコベネフィット効果についても定量化することができる。

図(2)-1 コベネフィットシナリオ評価モデルのフレームワーク

AIM/CGEで用いられるセクター及び燃料は異なっており、GAINS Chinaのほうが細かい区分となっている。異なるセクター・燃料により計算された活動量データを関連付けるため、変換表を作成した。表(2)-4、表(2)-5に、2005年の北京を例として燃料及びセクターの対応表を示す。表中の数値は、AIM/CGEで計算された活動量をGAINSの区分に細分する際に用いる重みづけを示している。重みは、GAINS Chinaが提供する地域毎、年次毎の活動量をもとに作成する。そのため、地域および時点により異なる産業構成や燃料構成が換算式に反映されることとなる。
表(2)-4 燃料の対応表（2005年、北京の例）

2005 Activity by GAINS-China [PJ]	AIM/CGE Fuel
Coal	Crude oil	Petrol oil	Manufacture Electricity
GAINS Fuel	BC1	Brown coal/lignite, grade 1	0.0	0%
BC2	Brown coal/lignite, grade 2	0.0	0%
HC1	Hard coal, grade 1	0.0	0%
HC2	Hard coal, grade 2	0.0	0%
HC3	Hard coal, grade 3	495.9	100%
DC	Derived coal (coke, briquettes)	0.0	0%
OS1	Other solid-low S (biomass, v)	0.0
OS2	Other solid-high S (incl. high)	0.0
HF	Heavy fuel oil	168.4	100%
MD	Medium distillates (diesel, high)	453.2	73%
LF	Light fractions (gasoline, keros)	168.4	27%
GAS	Natural gas (incl. other gases)	0.0	100%
REN	Renewable (solar, wind, small)	3.7
HYD	Hydro	168.4
NUC	Nuclear	0.0
ELE	Electricity	0.0	100%
HT	Heat (steam, hot water)	168.4
NOF	No fuel use	0.0

表(2)-5 セクターの対応表（2005年、北京の例）

2005 Activity by
GAINS-China [PJ]	AIM/CGE Sectors
powerplant	DOM	IN CHEM	IN CON	IN PAP	IN IS NFME	IN NMMI	IN OTH	TRA
GAINS Sectors	PP EX WB	0.0	0%
PP EX OTH	23.5	23%
PP EX L	0.0	0%
PP EX S	15.3	15%
PP NEW	2.1	2%
PP NEW CCS	2.1	2%
PP NEW L	58.8	58%
PP MOD	0.0	0%
PP MOD CCS	0.0	0%
PP IGCC	0.0	0%
PP IGCC CCS	0.0	0%
PP ENG	0.0	0%
CON COMB	54.2
CON LOSS	46.2
IN BO CHEM	0.0	50%
IN BO CON	0.0	100%
IN BO OTH	139.6	73%
IN BO OTH L	4.5	2%
IN BO OTH S	45.8	24%
IN BO PAP	0.0	50%
IN OC ISTE	0.0	50%
IN OC CHEM	0.0	50%
IN OC NFME	0.0	50%
IN OC NMMI	0.0	100%
IN OC PAP	0.0	50%
IN OC OTH	0.0	0%
NONEN	238.9
DOM	399.2	100%
TRA OT	0.0	0%
TRA OTS L	16.2	5%
TRA OTS M	16.2	5%
TRA OT AGR	7.3	2%
TRA OT AIR	0.0	0%
TRA OT CNS	11.0	4%
TRA OT INW	0.0	0%
TRA OT LB	0.0	0%
TRA OT LD2	0.0	0%
TRA OT RAI	16.2	5%
TRA RD	0.0	0%
TRA RD HDB	20.7	7%
TRA RD HDT	76.2	25%
TRA RD LD2	0.2	0%
TRA RD LD4C	95.6	32%
TRA RD LD4T	38.1	13%
TRA RD M4	1.4	0%

## （３）技術導入による排出削減量ならびに必要コストの評価

対象年を設定して算定プロセスを適用することにより、2005年から2030年まで、中国全体と地域別の$\mathrm{SO}_{2}$、$\mathrm{NO}_{x}$、PMの排出削減量と対策ごとの単位削減費用の算定を行うとともに、地域間の傾向を比較し、地域により差が生じた原因について考察を行った。そのためにまず、中国全体の$\mathrm{SO}_{2}$、$\mathrm{NO}_{x}$、PMの排出削減量を計算した。
中国全土での$\mathrm{SO}_{2}$排出量の計算結果を図(2)-2に示す。ここでシナリオは、GAINS-Chinaベースラインシナリオ（Baseline energy scenario with less stringent emission control for $\mathrm{NO}_{\mathrm{x}}$ and VOC）と無対策シナリオ(No Policy)を設定した。現在の施策目標およびマクロ経済予測に従うシナリオ(Baseline)では排出が一定レベルに抑えられているが、全く対策を導入しない場合(No Policy)では将来の活動量増加に伴って増加する。

図 (2)-2 中国全土の産業部門 $ SO_{2} $ 排出量の変化

中国全土での$\mathrm{NO_{x}}$ 排出量の計算結果を図(2)-3に示す。シナリオは次のように設定している。無対策(No Policy)とベースライン技術導入シナリオ(Baseline)を設定している。産業および交通による排出量を算定した結果、無対策条件では交通部門（移動排出源）の増加幅が大きいが、技術導入シナリオでは大幅な対策導入により排出増加が抑制されることが明らかになった。

図(2)-3 中国全土での NO $ _{x} $ 排出量の将来変化（左：無対策条件、右：ベースラインシナリオ）
中国全土での PM 排出量の計算結果を示す。GAINS China のベースラインシナリオおよび無対策シナリオ（No Policy）を対象として算定手法を適用し、大気汚染物質の排出量を算出した。対象年は 2005～2030 年である。粒子径ごとの排出量の計算結果として、図(2)-4 および図(2)-5 に固定排出源（発電所および産業）による排出量の算定結果を示す。いずれの粒径においても 2020 年までは増加傾向にあるが、それ以降は活動量の増加が抑えられるため、増加幅が小さくなる。

図(2)-4 固定排出源（発電所・産業）による PM 排出量の時系列：無対策

図(2)-5 固定排出源（発電所・産業）による PM 排出量の時系列：ベースラインシナリオ

排出セクター毎の排出量の傾向を調べるため、中国全土の排出量を固定排出源、産業プロセス、農業/廃棄物処理に分割し、それぞれの排出量の経年変化を算定した結果を図(2)-6、図(2)-7 に示す。固定排出源による排出量が大きく、ベースラインシナリオにおいては産業プロセスおよび農業/廃棄物処理による排出量は固定排出源の1/5程度である。
図(2)-6 PM(TSP)排出量の時系列：無対策(No Policy) 固定排出源、プロセス排出源、農業/廃棄物処理の区分

図(2)-7 PM(TSP)排出量の時系列：ベースラインシナリオ固定排出源、プロセス排出源、農業/廃棄物処理の区分

次に、中国地域別の$\mathrm{SO}_{2}$、$\mathrm{NO}_{x}$、PMの排出削減量と対策毎の単位削減費用を算定した。それから、地域間の傾向の比較を実施し、地域により差が生じた原因について考察を行った。中国の地域別の算定結果を整理するため、省を一人あたりGDPに基づいて5つに区分した。中国の省に関する基礎的な情報を分析した結果を表(2)-6および図(2)-8に示す。
表(2)-6 地域分割、略称および経済規模

番号	略称	Name	名前	区分	人口(万人),
2007年時点	GRP(億元),
2005年時点
1	ANHU	Anhui	安徽省	省	56,247	5,375
2	BEIJ	Beijing	北京	直辖市	14,554	6,886
3	CHON	Chongqing	重慶	直辖市	25,850	3,067
4	FUJI	Fujian	福建省	省	32,754	6,569
5	GANS	Gansu	甘肃省	省	23,990	1,934
6	GUAD	Guangdong	広東省	省	85,649	22,367
7	GUAX	Guangxi	広西チワン族自治区	自治区	43,442	4,076
8	GUIZ	Guizhou	貴州省	省	34,587	1,979
9	HAIN	Hainan	海南省	省	7,696	895
10	HEBE	Hebei	河北省	省	63,501	10,096
11	HEIL	Heilongjiang	黑竜江省	省	35,193	5,512
12	HENA	Henan	河南省	省	86,460	10,587
13	HONG	Hong Kong & Macau	香港、マカオ	特別行政区	—	—
14	HUBE	Hubei	湖北省	省	52,408	6,520
15	HUNA	Hunan	湖南省	省	58,382	6,511
16	NEMO	Inner Mongolia	内モンゴル自治区	自治区	22,066	3,896
17	JINU	Jiangsu	江蘇省	省	69,503	18,306
18	JINX	Jiangxi	江西省	省	39,945	4,057
19	JILI	Jilin	吉林省	省	25,067	3,620
20	LIAO	Liaoning	遼寧省	省	39,317	7,861
21	NINX	Ningxia	寧夏回族自治区	自治区	5,560	606
22	QING	Qinghai	青海省	省	5,045	543
23	SHAA	Shaanxi	陕西省	省	34,383	3,773
24	SHND	Shandong	山東省	省	85,696	18,517
25	SHAN	Shanghai	上海	直辖市	16,708	9,164
26	SHNX	Shanxi	山西省	省	31,069	4,180
27	SICH	Sichuan	四川省	省	75,201	7,385
28	TIAN	Tianjin	天津	直辖市	9,896	3,698
29	TIBE	Tibet	チベット自治区	自治区	2,587	250
30	XING	Xinjiang	新疆ウイグル自治区	自治区	18,872	2,604
31	YUNN	Yunnan	雲南省	省	41,269	3,473
32	ZHEJ	Zhejiang	浙江省	省	45,844	13,438

人口・GRPは中国統計年鑑2008より引用

図(2)-8 中国の省・直轄市と一人あたり GDP の分布, 2010 年
$\mathrm{SO}_{2}$ の省および直轄市を対象として、排出削減量と単位削減費用を算定した。図(2)-9 に省および直轄市における 2005 年時点での $\mathrm{SO}_{x}$ 排出量の比較を示す。地域ごとの $\mathrm{SO}_{2}$ 排出量と地域内総生産の対応関係を調べると、基本的には単調な増加傾向が確認される。同対策の限界削減費用を地域間で比較することにより、特定の対策を導入する場合、どの地域から導入するのが効率的かを判断することができる。排煙脱硫と石灰石注入の各区分計算結果を図(2)-10、図(2)-11 に示す (2005 年時点)。地域によるコストの差が大きく、効果の高い地域への選択導入はメリットがある：マクロ経済指標（GRP）との直接の相関関係は見られない。既存対策の導入状況やボイラの大きさ、人件費などによりコストが変化することが確認できる。

省・都市毎の排出量とGRPの対応（2005）

図(2)-9 省・直轄市毎の排出量と GRP の対応(2005)
排煙脱硫の限界削減コスト 発電・熱生産: 既存小型ボイラ

図(2)-10 排煙脱硫の限界削減コスト：省毎の傾向 石灰石注入の限界削減コスト 発電・熱生産：既存小型ボイラ

図(2)-11 石灰石注入の限界削減コスト：省毎の傾向

省および直轄市を対象として、$\mathrm{NO_{x}}$ の排出削減量と単位削減費用を算定した。図(2)-12 に省および直轄市における2005年時点での$\mathrm{NO_{x}}$ 排出量の比較を示す。地域ごとの$\mathrm{NO_{x}}$ 排出量と地域内総生産の対応関係を調べると、基本的には単調な増加傾向が確認される。燃焼管理の限界削減コスト例として、石炭を燃料とする大規模ボイラ(50MWth)を有する発電所を対象とした計算の結果（図(2)-13）のように、$\mathrm{SO_{2}}$ より、地域による限界削減コストの差が小さい。
図(2)-12 省及び直轄市における NO_{x} 排出量の算定結果

図(2)-13 燃焼管理による NO $ _{x} $ の限界削減コスト（地域間比較）

省および直轄市を対象として、PMの排出削減量と単位削減費用を算定した。排出量の地域差とマクロ経済指標の関連性を調べるため、省および直轄市における排出量と域内総生産の対応を比較した結果を図(2)-14に示す。両者には全体として正の相関が見られるが、地域によるばらつきも大きい。対策コストにおける地域差およびその要因を調べるため、省および直轄市における
対策コストの地域別比較を行った。図(2)-15～図(2)-16に、対策区分毎の地域別の単位削減コストの比較を示す。このうち、固定排出源に対する結果のみ地域差が考慮されており、産業プロセスについては地域による違いが殆ど生じていない。これは、算定プロセスの中で地域ごとに異なる排出係数を設定しているのが固定排出源のみであることが原因である。

図(2)-14 地域別の PM（TSP）排出量と地域内総生産の関係

図(2)-15 地域別の PM（TSP）単位削減コストと域内総生産の対応（電気式集じん機、発電・熱生産、石炭ボイラ（等級1）による燃焼）
図(2)-16 地域別のPM（TSP）単位削減コストと域内総生産の対応（産業プロセス向けサイクロン（遠心力集じん装置）の導入、カーボンブラック生産に伴う排出）

中国全土の大気汚染物削減量の対比を図(2)-17に示す。ベースラインシナリオ（Policy）、全く対策を導入しないシナリオ（No policy）を想定した。大気汚染物質排出削減技術導入して、中国の$\mathrm{SO}_{2}$、$\mathrm{NO}_{x}$、$\mathrm{PM2.5}$の排出量は2030年までにそれぞれ56.2%、46.3%および44.4%で減少すると予測される。省、主要都市の大気汚染物削減量と削減コストを図(2)-18に示す。$\mathrm{SO}_{2}$は吉林省、黒竜江省、青海は最も高い排出削減コストとなり、四川省と重慶は最も低い排出削減コストとなる。これは、石炭の品質が単位削減費用に影響を与える最も大きな要因と考えられる。$\mathrm{NO}_{x}$はチベット、海南省、青海は高い単位削減コスト。山東省、江蘇省、河北省と河南は最も低い単位削減コストとなるが、$\mathrm{NO}_{x}$の単位削減コストの変動は比較的小さく、$\mathrm{PM2.5}$は単位削減コストの変動は比較的小さい。一方、上海、天津、甘肃省、新疆ウイグル自治区と北京は高い単位削減コスト。江西省は最も低い単位削減費用となる。

図(2)-17 中国全土の大気汚染排出量
図(2)-18 省、主要都市の大気汚染物削減量と削減コスト

## （４）GHG対策と大気汚染物質対策のコベネフィット評価

GHG 対策と大気汚染対策とのコベネフィットを評価するため GAINS-China の大気汚染対策評価機能と AIM/CGE モデルを連携させた。このモデルに則り、将来の GHG 対策及び大気汚染物質対策の組み合わせを想定した 4 種類のシナリオを設定し、算定を行った。

● S1 (GHG BaU / AP No-tech)

● S2 (GHG BaU / AP With-tech)

● S3 (GHG CM / AP No-tech)

● S4 (GHG CM / AP With-tech)

シナリオの説明を図(2)-19に示す。S1 シナリオでは GHG についても大気汚染物質についても対策を講じないシナリオである。S2 シナリオは、GHG 対策は想定せず、大気汚染物質対策のみを実施するシナリオである。S3 シナリオは、GHG 対策は行うものの、大気汚染物質への対策は想定しないシナリオである。S4 は GHG 対策と大気汚染対策の両方を想定するシナリオである。

## • Scenario year

--2005, 2010, 2020, 2025, 2030

## • Scenario setting

Scenario	S1	S2	S3	S4
GHG policy	BaU	BaU	CM	CM
Air pollution technology	No-tech	With-tech	No-tech	With-tech

-- BaU: business as usual situation, in which no climate policy is implemented.

-- CM: countermeasure scenario, in which climate policy is implemented for all provinces. Carbon tax policy was implemented and the carbon intensity should reduce by 40% in 2020 and 60% in 2030 compared to 2005.

-- No-tech: no air pollutant mitigation technology was used.

-- With-tech: air pollutant mitigation technologies were used.

図 (2)-19 GHG および大気汚染物質のシナリオ
大気汚染とGHGシナリオにおいて考慮する対策の分類を表(2)-7に示す。表(2)-7に示すすべての対策が選択されるわけではなく、費用対効果の高い対策が各シナリオにおいて選定され考慮される（図(2)-20）。

表(2)-7 大気汚染シナリオと GHG シナリオにおいて考慮する対策の分類

大気污染物質	対策分類	内容
SOx	1.低硫黄燃料の使用	硫黄含有率の低い燃料を用いる。選炭などの事前脱硫も含む。
2.炉内脱硫	石灰石注入や流動層燃焼など。燃焼室にカルシウム粒子あるいは粉末を吹き込んでSO2を除去する
3.排煙脱硫	排煙後にSO2を吸収する物質を添加することにより除去する。従来型の手法と高効率な新型脱硫手法を考慮
4.産業プロセス削減	産業プロセス（非燃焼）の改善による硫黄排出の削減
NOx	1.燃焼管理	燃焼プロセスを改善（燃焼温度の低減、高温燃焼時の酸素濃度の低減）することにより排出量を削減
2.排煙脱硝	アンモニア接触還元法、無触媒還元法、活性炭法（同時脱硫・脱硝法）、吸収酸化法など
3.産業プロセス削減	石油精製、製鉄等において生じる非燃料起源の排出の削減
4.移動排出源に対する削減	自動車等からのNOx排出の削減。削減方法は触媒コンバータおよび燃焼管理
PM	1.集じん装置	サイクロン（遠心力集じん装置），湿式集じん装置，電気集じん装置，湿式電気集じん装置、織布フィルタなど
2.メンテナンス、手順改善	ボイラの定期的メンテナンスや、産業・農業・牧畜などによる排出を抑制するためのグッドブラクティス
3.移動排出源に対する排出規制	自動車、船舶等の排出規制、EURO(I～IV)等の排出基準の達成
GHG	1.燃料の変更	石炭から天然ガスへの燃料の変更、あるいは再生可能エネルギー使用量の増加
2.エネルギー効率の改善	エネルギー効率の高い生産技術の使用（例：石炭ガス化複合発電、天然ガス複合発電）
3.二酸化炭素回収・貯蔵(CCS)	化石燃料を使用する発電所でのCO2の回収と貯蔵
Stage 1	Stage 2	Stage 3
ソース技術	プロセス技術	エンド・オブ・パイブ技術
対応する污染物	削減技術
SOx	LS (低硫黄燃料)	LINJ (石灰石注入)	FGD (排煙脱硫)
NOx	CM (燃焼管理)	SCR (排煙脱硝)
PM	SHB_N (新タイプシングル家のポイラー), STV_IMP_B (パイオマスストーブを改善)	CYC (集じん装置), ESP (電気集塵装置), HED (高効率除塵)
GHG	Fuel switch (燃料転換)	EEI (エネルギー効率対策)	CCS (炭素回収技術)

図(2)-20 各工程における大気汚染物質排出削減技術と GHG 排出削減技術

各シナリオにおける $ CO_{2} $ と大気汚染物質の排出量および削減コストの算定結果を示す。

CO₂に関する中国全体の排出量計算を図(2)-21に示す。BaUシナリオでは、2005年から2030年までに、排出量は2.8倍に増加する。CMシナリオでは、BaUよりも削減量が大きくなり、2010年から2030年までに、削減量は810Mtから5,328Mtまで増加する。削減コストの算定結果を、図(2)-22に示す。総削減コストは、2010年から2030年までの間に、460億ユーロから5,480億ユーロにまでに増加することが予測された。

図(2)-21 中国における CO₂ 排出シナリオ（2005 年-2030 年）
図(2)-22 中国における CO₂ 削減コスト（2005 年-2030 年）

SOxに関する中国全体の排出量を図(2)-23に示す。何も対策が実装されないS1シナリオでは、2030年の$\mathrm{SO}_{2}$排出は2005年の3.6倍となった。S2シナリオでは$\mathrm{SO}_{2}$対策のみが実装されることにより、2030年の$\mathrm{SO}_{2}$排出は2005年の2.4倍となることが示された。AIM/CGEモデルでの温室効果ガス対策が実装されるS3シナリオの場合、$\mathrm{SO}_{2}$排出は2005年に比べ2030年にはおよそ2倍になる。温室効果ガス対策と大気汚染対策の両方が実装されるS4シナリオの場合、2030年の$\mathrm{SO}_{2}$排出は、2005年レベルの1.4倍となり増加幅は、他のシナリオより縮小される。このことは、温室効果ガス対策による活動量の抑制効果と直接的な$\mathrm{SO}_{2}$対策の重畳的な効果により、$\mathrm{SO}_{2}$排出量が抑制されることを示している。

図(2)-23 中国におけるシナリオ別の $ SO_{2} $ 総排出量
$ NO_{x} $ に関する中国全体の排出量を図(2)-24に示す。対策が実装されないS1シナリオの場合、2030年の $ NO_{x} $ 排出量は、2005年の2.6倍となる。 $ NO_{x} $ 対策が実装されているS2シナリオの場合、 $ NO_{x} $ の排出量は2005年の1.8倍となる。温室効果ガス対策が実装されているS3シナリオの場合は、 $ NO_{x} $ 排出量は2005年と比べて2030年で倍増する。温室効果ガス対策や大気汚染対策の両方が実装されている場合、2030年の $ SO_{2} $ 排出は、2005年レベルの1.4倍となり、増加幅は縮小する。

S2シナリオとS3シナリオとを比較することで、$\mathrm{NO_{x}}$ への直接的な対策と温室効果ガス対策とでは$\mathrm{NO_{x}}$ 削減への寄与の差があまりないことが明らかになった。むしろ、GHG対策による$\mathrm{NO_{x}}$ 排出の削減効果の方が、$\mathrm{NO_{x}}$ 排出への直接的な対策による削減効果よりも大きいことも示唆される。したがって、温室効果ガス対策の$\mathrm{NO_{x}}$ 削減効果は大きく、温室効果ガス対策を実施することで大気汚染物質削減技術への投資を節約することができる。

図(2)-24 中国におけるシナリオ別の NOx 総排出量
PM2.5に関する中国全体の排出量を図(2)-25に示す。この図より、S1シナリオとS3シナリオより、S2シナリオとS4シナリオの結果のPMの俳出量がはるかに低いことを示している。AIM/CGEのGHG対策より、GAINSのPM削減対策の方がPM2.5削減に対しても効果的であることを示す。3つの大気汚染物質のうちでは、PM削減へのコベネフィットが削減率という意味では最も大きいともいえる。

以上、物質別の分析結果をまとめると、まず、PM2.5削減のための対策が最も効率的で利益が大きいといえる。また、 $ NO_{x} $ については温室効果ガス対策の方が $ NO_{x} $ 対策よりも効率的であるといえる。 $ SO_{2} $ については大気汚染対策と温室効果ガス対策の両方に高い感度をもつことが分かる。

図(2)-25 中国におけるシナリオ別の PM2.5 総排出量

次に、排出シナリオに基づく大気汚染物質削減コストを算定した。

中国全体の $ SO_{2} $ 削減コストを図(2)-26に示す。S1シナリオとS3シナリオでは、大気汚染物質の削減技術が導入されず対策コストがかからないため、図(2)-26にはS2シナリオとS4シナリオのコストのみを示している。温室効果ガス対策が実装されていないS2シナリオの場合の $ SO_{2} $ 削減コストは、2030年には840億ユーロであり、2010年の150億ユーロから大幅に増加することを示している。温室効果ガス対策を合わせて実施するS4シナリオでは、削減コストは明らかに減少する。これは、GHG対策により大気汚染物質対策コストの一定量を減らすことができることを意味する。
図(2)-26 中国におけるシナリオ別の $ SO_{2} $ 削減コスト

中国全体の$\mathrm{NO_{x}}$削減コストを図(2)-27に示す。$\mathrm{SO_{2}}$削減コストと同様に、$\mathrm{S2}$シナリオと$\mathrm{S4}$シナリオのコストを示している。温室効果ガス対策が実装されていない$\mathrm{S2}$シナリオの場合、$\mathrm{NO_{x}}$の削減コストは経年的に大きく増加する。一方、$\mathrm{S2}$シナリオと$\mathrm{S4}$シナリオの削減コストはほぼ同じである。GHG対策の実施が$\mathrm{NO_{x}}$削減コストに与える影響は限定的であることを示す。

図(2)-27 中国におけるシナリオ別の NOx 削減コスト
以上の分析から、コベネフィットの効果を分析した。

中国全体の $ SO_{2} $ 削減コベネフィットを図(2)-28に示す。対象年は2020年とした。GHG対策を実施することによる排出削減に関するコベネフィットとコストに関するコベネフィットの両方が存在する。排出削減に関するコベネフィットは対策が行われない場合のコベネフィット（Co）と対策が行われた場合のコベネフィット（RCo）に分類される。前者のコベネフィット（Co）はS1シナリオの排出量とS3シナリオの排出量の差である。これはGHG対策実施による活動量の変化により大気汚染物質の排出量が同時に削減される効果である。後者のコベネフィット（RCo）はS2シナリオとS4シナリオの排出量の差であり、GHG対策後に大気汚染物質対策を導入することによる削減効果である。コストに関するコベネフィットはS2シナリオのコスト（Cost 1）とS2シナリオのコスト（Cost2）の差である。

コベネフィットCoは22Mtであると推定される。コベネフィットRCoは13Mtと推定される。削減コストに関しては、GHG対策を導入することにより、 $ SO_{2} $ 削減コストは470億ユーロから380億ユーロまで減少している。このことからコスト上のコベネフィットは90億ユーロと見積もられる。

図(2)-28 中国における $ SO_{2} $ のコベネフィット解析

NO $ _{x} $ に関する中国全体の削減コベネフィットを図(2)-29 に示す。対象年は 2020 年とした。NO $ _{x} $ の一次的なコベネフィット Co は 6 Mt であり、大気汚染物質削減技術を実施した際の、実際の排出コベネフィット RCo は 5 Mt となった。削減コストは、S2 シナリオと S4 シナリオとで同じである。したがって、NO $ _{x} $ のコストコベネフィットはゼロである。これは温室効果ガス対策が NO $ _{x} $ 削減コストに影響しないためである。
図 (2)-29 中国における NOx のコベネフィット解析

さらに、同一のGHG・大気汚染削減シナリオを用いて、中国の省スケールにおける排出量および削減コストを算定し、コベネフィットの地域差に関する分析を行った。

CO $ _{2} $ に関する地域別の排出量を図(2)-30に示す。国全体の算定と同様に、地域スケールにおいても2種類の排出シナリオを設定する。CO $ _{2} $ 排出量の算定結果より、広東省（Guangdong）、山西省（Shanxi）、江蘇省（Jiangsu）、山東省（Shandong）、河北省（Hebei）および遼寧省（Liaoning）における排出量が大きくなっており、Hebeiを除いてはこれらの地域における削減ポテンシャルが大きい。これらの地域は比較的開発の進んだ地域であるか、石炭の生産量の大きい地域（Shanxi）である。反対に、青海省（Qinghai）、海南省（Hainan）、甘肃省（Gansu）等の開発が進んでいない地域においては排出量、削減ポテンシャルともに小さくなっている。

図(2)-30 中国における地域別の CO_{2} 排出量（2020 年）
CO $ _{2} $ に関する地域別の排出量と削減コストを計算する（図(2)-31 に示す）。図中の相関図の傾きが単位削減コストを示している。同図において「削減量・削減コストともに高い地域」はGuandongおよびJiangsuである。これらの地域は経済活動が活発であり、開発の進んだ地域に対応する。「削減量が小さいが削減量コストが高い（単位削減コストが高い）」地域は湖南省（Hunan），Jiangxi，福建省（Fujian），Hainanおよび浙江省（Zhejiang）である。「削減量が大きいが、削減コストが低い（単位削減コストが低い）」地域は寧夏回族自治区（Ningxia）、Inner MongoliaおよびShanxiである。これらの地域の殆どは石炭の生産高の高い地域に相当する。「削減量が負の地域」は北京市（Beijing）、吉林省（Jilin）、重慶市（Chongqing）であり、本シナリオにおいて想定している対策では、これらの地域のCO $ _{2} $ 削減効果はみられないことを示している。

図(2)-31 中国における地域別のCO_{2}削減量計算結果（2020）

SO_{x} に関する地域別の排出量を図(2)-32～図(2)-33 に示す。これらの結果より、4 つのシナリオにおける相対的な排出量の傾向は、中国全体の傾向と同一であることがわかる。排出量の順番は S1>S3>S2>S1 である。異なるシナリオ年においての傾向も同様であり、Shandong, Shanxi、Zhejiang、Guangdong および四川省（Sichuan）の 5 地域が、最も排出量の大きな地域となる。Qinghai および Hainan の排出量が最も小さい。
図(2)-32 地域別の SO_{2} 排出量（2010 年）

図(2)-33 地域別の SO_{2} 排出量（2020 年）

NO_{x}に関する地域別の排出量を図(2)-34～図(2)-35に示す。これらの結果より、4シナリオ間でのNO_{x}排出量の傾向には地域毎に明確な違いがあることがわかる。いくつかの地域では国全体の排出量と同じ傾向、つまりS2およびS3の排出量が同程度であるが、多くの地域では異なる傾向である。例えばHubei、Ningxia、Qinghai、Shandong、Shanxiでは、4つのシナリオの順序はS1>S2>S3>S4となり、GHGの対策は、GAINSにより指定されるNO_{x}削減対策よりも効果的であることがわかる。異なる年次との比較においても、Guizhou、Hebei、HubeiおよびHeilongjiangは年次によってシナリオ間の順序が変化する。これらをまとめると、地域別のNO_{x}排出量は地域および年によって明確な違いがあることがわかる。異なるシナリオ年に対する排出量については、全体としての傾向は同
様である。Guangdong、Liaoning、Jiangsu、ShandongおよびShanxiが最も排出量の高い地域であり、QinghaiおよびHainanが最も排出量の小さい地域である。

図 (2)-34 地域別の NO $ _{x} $ 排出量（2010 年）

図 (2)-35 地域別の NO $ _{x} $ 排出量（2020 年）

PM2.5に関する地域別排出量を図(2)-36～図(2)-37に示す。各地域におけるPM排出シナリオ毎の傾向は、中国全土での傾向と同様である。NO $ _{x} $ の排出量と異なり、すべての地域について同様の傾向となっている。異なるシナリオ年に対する排出量についても、同様の傾向である。排出量の多い地域はGuangdong、Jiangsu、Shandong、Shanxi、HebeiおよびHenanが上位6地域である。上位の地域は経済規模が大きく発達した地域であり、下位の地域は経済発展の度合いが低い西部の地域である。
Regional PM 2.5 Emission: Year 2010

図(2)-36 PM2.5 の排出量に関する地域差（2010 年）

図(2)-37 PM2.5 の排出量に関する地域差（2020 年）

排出量に関するコベネフィットの算定結果を図(2)-38に示す。この図は2020年における結果である。ここから、Guangdong、Shanxi、Jiangsu、Shandong、LiaoningおよびShanghaiの排出量コベネフィットが高いことがわかる。Beijing、ChongqingおよびJilinについては負のコベネフィットとなっており、これらの地域においてコベネフィットは存在しない。

3 種類の大気汚染物質に対してコベネフィットを算定したところ、その相対的な大きさは$\mathrm{PM}>\mathrm{SO}_{2}>\mathrm{NOx}$ であった。
図(2)-38 2020 年における地域別排出コベネフィット

コストに関するコベネフィットの算定結果を図(2)-39に示す。同図より、$\mathrm{SO_{x}}$ においては明確なコストコベネフィットが確認できるが、$\mathrm{NO_{x}}$ においては明確なコベネフィットが確認できない。この結果より、経済発展の進んだ地域においてよりコベネフィットが得られやすいことが明らかとなった。

コストに関するコベネフィットの特徴は排出コベネフィットと類似している。Guangdong、Shanxi、Jiangsu、Shandong、Henan および Zhejiang において排出コベネフィットが最も高くなっている。Beijing、Chongqing、Jilin および Hubei においてはコベネフィットの数値が負となっている。

図(2)-39 2020 年における地域別のコストコベネフィット
更に、地域経済と組み合わせる大気汚染物質の地域差に関する分析をする。排出量には大きな地域差が確認できる。排出量の高い地域は、江蘇省(Jiangsu)、山東省(Shandong)、河北省(Hebei)、広東省(Guangdong)、河南省(Henan)、山西省(Shanxi)、遼寧省(Liaoning)など、大規模な工業を持つ地域です。排出量の低い地域：青海省(Qinghai)，海南省(Hainan)，寧夏(Ningxia)など、西部の未発展の地域です。経済の面で同様のポジションにある地域であっても、排出量の傾向が異なる傾向にある。排出量が高く、かつ一人あたりGDPも高い江蘇省、遼寧省、広東省のような地域もあるが、同様に排出量が高い河北省、河南省、山西省においてGDPはそれほど高くない。そのため、削減対策を実施する際にはこれらの地域差が考慮される必要がある（図(2)-40に示す）。

図(2)-40 大気汚染物質排出量の地域差の分析
大気汚染物質削減コストの地域差に関する分析をする。地域別の総削減コストと単位削減コストには大きな地域差が確認された。図(2)-41に地域別のSO_{x}およびNO_{x}の総削減コストに関する考察を示す。地域の特徴について5種類に分類される。

3種類の地域においては、費用に比して高い削減効果が確認される。第1種の地域（黄色）は、山東省、江蘇省、浙江省など、産業集約型の地区であり、$\mathrm{SO_{x}}$と$\mathrm{NO_{x}}$の総削減コスト・削減量の両方が高い傾向にある。第2種の地域（青色）は貴州省、広西自治区、重慶市であり、産業集約型であると同時に開発途上の地域であり、$\mathrm{SO_{x}}$と$\mathrm{NO_{x}}$の総削減コストが低く、総削減量が大きい。従ってこれらの地域の単位コストが最も低くなる。第3種の地域（灰色）である四川省は、石炭が低品質（高硫黄含有量）であるため、削減量が大きくなる。削減コストは中程度である。

2種類の地域においては、費用に比して低い削減効果となっている。これらの地域における単位削減コストは高い。第4種の地域（赤色）は北京と上海であり、最も経済開発の進んだ地域である。これらの地域では削減効果より費用の方が高く、単位削減コストが高くなる。第5種の地域（緑色）は黒龍江省、吉林省であり、石炭が高品質（低硫黄含有量）であるために削減量が小さいが、総削減コストは高く、単位コストは高い。

図(2)-41 地域別の SO $ _{x} $ ，NO $ _{x} $ の削減コストと総削減量の関係

大気汚染物質削減コストの地域差に関する分析して、地域別の総削減コストと単位削減コストには大きな地域差が確認された。さらに、地域別の$\mathrm{SO_{x}}$、$\mathrm{NO_{x}}$単位削減コストと地域経済差の関係
に関する考察の結果として、地域を5種類に分類することができる（図(2)-42に示す）。

そのうち3種類の地域では単位削減コストが相対的に低い。第1種の地域（黄色）は山東省、江蘇省、浙江省などの産業集約型地区であり、一人あたりGDPが高く、総削減量も高い。結果として、これらの地域の単位削減コストはそれほど高くはない。第2種の地域（青色）は貴州省、広西自治区、重慶市などの産業集約型の地域であり、一人あたりのGDPが低い。総削減量は高いが、単位削減コストは最も低いグループである。第3種の地域（灰色）は四川省であり、低品質の石炭（高硫黄含有量）のために総削減量が大きく、単位削減コストが低い。残る2種類の地域では単位削減コストが相対的に高い。第4種の地域（赤色）は北京と上海であり、最も経済開発の進展した地域である。一人あたりGDPは最も高く、技術を実装するためのコストが高いと考えられる。結果として単位削減コストは高い。第5種の地域（緑色）は黒龍江省、吉林省であり、高品質の石炭（低硫黄含有量）のために総削減量は小さいが、削減コストは高い。

図(2)-42 地域別の SO_{x}, NO_{x} 削減コストと一人あたり GDP の関係

以上より、地域毎に特徴を把握したうえで、削減対策を実施するための検討を行う必要があることが示唆される。以上の算定結果をもとに、政策展開において考慮されるべき点として以下の3点が挙げられる：

1点目は、異なる大気汚染物質は異なるコベネフィット効果を有する点である。 $ NO_{x} $ はよりGHG対策の違いに対する感度が高く、PMはより大気汚染対策に対する感度が高く、 $ SO_{2} $ は両者に対する感度が高い。

2点目は、$\mathrm{CO}_{2}$ の単位削減コストには地域差が存在する点である。中国の東部と南部では単位削減コストが高い傾向にある。中国の西部と北部では単位削減コストが低い傾向にある。削減量と