中国数字经济碳排放：总量测算与趋势展望

 

对于数字产品，在运用自下而上法时，为了更加全面、准确地测算碳排放，文章将其分为生产阶段与使用阶段两部分处理。数字产品生命周期内的年均碳足迹（Lifecycle Annual Footprint，LAF）为产品生产阶段产生的碳排放与使用周期内的年均碳排放之和，即LAF=PE/UL+UPE。其中：PE为生产阶段产生的碳排放，UL为使用周期，UPE为使用阶段的年均碳排放。具体测算分为五步：第一步，测算数字产品每年在生产过程中所得碳排放；第二步，估计数字产品的使用周期，包括特定产品在被废弃前的任何二次使用；第三步，估算处于使用阶段的数字产品存量；第四步，测算数字产品在使用阶段平均每年产生的碳排放；最后，对数字产品在生产阶段和使用阶段的碳排放量进行加总。

（1）生产阶段碳排放。根据生命周期分析，数字产品在生产阶段的能耗涵盖了从原材料加工、产品制造到运输配送这一完整过程。通常情况下，运用生命周期法要依赖考察路径，而对原材料加工、产品制造过程不同阶段的分割或不同角度的考察会收集到不同数据，导致测算结果很可能出现差异。对此，文章的解决方法是通过整理现有文献，梳理出不同文献估计出的数字产品能源消耗参数，并采用这些参数的均值作为测算参数。在获得测算参数后，假定数字产品消耗的电能均由化石能源产生，进一步使用电能与碳排放换算系数，即可得出生产阶段的碳排放。

（2）使用周期。数字产品使用周期的度量在已有文献中涉及较少，这也是研究中的一个难点。目前，较常用的使用周期测算方法包括消费者调查、废弃物周期监管及购买周期监管等，但这些方法无法区分出数字产品是处于实际使用还是被动存放之中，致使估计结果差异较大。也有一些学者采用范围估测法，设定数字产品被使用时间最长或最短的情景，从而估测出其使用周期的范围[5]。然而，这种思路在不同情景下的使用周期数值相差较大，往往与现实情况不符。Belkhir等[6]设计了平均使用周期（Average Useful Life）推算法，通过梳理给定数字产品被记录的全球组装日期与货运日期，并利用极大似然法测算使用周期。该方法的优点在于可以依靠统一的全球数据而非各地不同的调查或监管方法，测算结果具备普遍性和代表性，缺点则是该方法要求数字产品的组装和货运等节点的数据可靠准确，而这其实是一个较难满足的条件。针对以上方法的优缺点，文章的解决办法是综合整理现有文献中的使用周期参数，计算得出参数均值，以此作为参数校准结果，以期避免不同文献或不同方法之间的较大偏差。

（3）使用阶段数字产品存量。为了测算中国数字产品在整个使用周期中产生的碳排放，需要先估计每年在中国被使用的数字产品存量。对于使用周期为n年的数字产品，其在第i年的存量计算公式为：。其中：B为基期数字产品存量，Ci为i年该数字产品的销量。对于基期数字产品存量B，由于缺乏相应原始数据，且随着时间推移，B对后续年份数据的影响会越来越小。因此，这里将其设置为0，以此推算出历年中国数字产品的存量数据。

（4）使用阶段碳排放。与生产阶段类似，使用阶段的碳排放测算也会受各种因素影响而出现偏差。对此，同样通过文献梳理出数字产品在使用过程中的能源消耗参数，并给出均值。然后，采用电能与碳排放换算系数得出使用阶段的碳排放。

2.2.2　新型基础设施碳排放测算方法

目前，关于中国数据中心、通信网络等新型基础设施的建设数量以及相关能耗参数等重要数据较为缺乏。作为新型基础设施，数据中心和通信网络的能源消耗特征与数字产品存在明显差异，很难像数字产品一样标准化，生产阶段的能耗难以测度，再考虑到其较长的使用年限，因此，文章忽略了数据中心和通信网络在生产阶段产生的碳排放。对于使用阶段的能耗，虽然国内一些数据中心对外发布了PUE（Power Usage Efficiency）数据，但此类数据不够全面系统，且其透明度和可追溯性不足，不足以支撑学术研究。应该看到，新型基础设施的碳排放不同于数字产品，无法直接估算。对新型基础设施碳排放的估算，文章采取自上而下法，借鉴对全球数据中心和通信网络能耗情况的现有研究成果，估算出中国数据中心和通信网络市场占全球的比重，并将其近似看作中国数据中心和通信网络碳排放占全球比重的指标。在具体测算时，中国数据中心占全球规模的比重由历年中国数据中心市场规模与全球数据中心市场规模之比测算得出，中国通信网络占全球规模的比重取自历年中国移动电话用户数与全球移动电话用户数之比。得到历年碳排放占比后，即可通过乘以全球数据中心和通信网络碳排放总量，分别计算中国数据中心和通信网络的碳排放量。