全球可再生能源电力部门隐含碳排放特征与脱碳路径的多维度解析

针对全球产业链中可再生能源电力部门隐含碳排放(ECE)的系统性研究空白，研究人员整合多区域投入产出模型(MRIO)、结构路径分析(SPA)、乘数-加速器模型(MAM)及行排列序列法(RAS)，揭示2016-2022年消费端ECE激增46.40%的关键趋势，厘清中美在产业链中的核心地位，验证居民绿色供电与能源结构优化场景可分别实现1202.99 Mt和1156.04 Mt减排量，为全球绿色能源转型提供精准政策工具。

　　

随着全球气候风险加剧，可再生能源电力部门被视为脱碳进程的核心驱动力。然而，现有研究鲜少从全球产业链视角系统评估该部门的隐含碳排放(Embodied Carbon Emissions, ECE)及其减排潜力。这一空白导致政策制定者难以精准把握可再生能源全生命周期中的碳足迹特征，特别是在跨国产业分工日益复杂的背景下。中国和美国作为全球可再生能源产业链的关键节点，其产业关联与碳流动机制尚未被充分解析。更值得注意的是，尽管风能、光伏等清洁能源的直接排放较低，但其上游设备制造、运输等环节可能通过产业链传导产生显著的隐含碳排放，这种"隐性碳成本"正成为制约全球能源转型效率的新瓶颈。

中国的研究团队在《Sustainable Production and Consumption》发表的研究，创新性地构建了融合多区域投入产出模型(Multi-Regional Input-Output, MRIO)、结构路径分析(Structural Path Analysis, SPA)、乘数-加速器模型(Multiplier-Accelerator Model, MAM)和行排列序列法(Row Arrangement Series, RAS)的分析框架。通过2016-2022年全球产业链数据，从生产端、消费端、收入端和责任共担四个维度量化ECE，并模拟不同情景下的脱碳潜力。关键技术包括：MRIO追踪跨境碳流动，SPA解构产业链传输路径，MAM分析投资对ECE的动态影响，RAS处理数据更新问题。样本涵盖全球主要经济体的电力部门及关联产业数据。

研究结果部分，"The overall situation"揭示：全球可再生能源电力部门ECE呈现显著增长，其中消费端增幅达46.40%，反映产业链对可再生能源扩张的支撑作用。中国和美国构成产业链双核心，典型碳传输路径为"本地可再生能源发电→重工业部门→终端用户（直接或通过中介）"。

"Conclusions"部分强调：环境友好型居民供电方案可实现1202.99 Mt最大减排，电力结构优化场景减排潜力达1156.04 Mt。研究首次发现可再生能源占比阈值效应——当占比<50%时交通电气化反而增排，但达2/3时可实现17,157.36 kt显著减排。初始投资可能使ECE边际增加0.30%，这一发现修正了"可再生能源投资必然即时减碳"的传统认知。

该研究的意义在于：首次建立全球可再生能源产业链ECE的全景分析框架，揭示消费端增长快于生产端的"碳泄漏"风险，为跨国责任划分提供量化依据。提出的SPA-MRIO耦合模型能精准识别碳流关键路径，比如中国光伏组件通过重工业流向美国电动汽车产业的隐性碳链。情景分析证明，单纯增加可再生能源装机而不优化整体电力结构，可能无法实现预期减排效果，这对各国制定"可再生能源+智能电网"协同政策具有直接指导价值。研究团队特别指出，未来应建立基于产业链位置的差异化减排策略，这对实现《巴黎协定》目标具有重要实践意义。