巴西大豆出口中国的次国家级碳足迹核算：供应链可持续管理的实证研究

本研究针对全球农产品贸易中的碳泄漏问题，创新性地结合投入产出(IO)分析与生命周期评价(LCA)方法，量化了2014-2018年巴西各州向中国出口大豆的隐含碳排放。结果显示马托格罗索等三大主产州贡献了53.6%的碳排放，包含土地利用变化的累计排放达7310万吨，为构建可持续农产品供应链提供了区域精准调控依据。

　　

随着中国成为全球最大农产品进口国，大豆进口量20年间激增7倍，其中70%来自巴西。这种贸易繁荣背后隐藏着严峻的环境代价——巴西超过1/3的热带森林砍伐与大豆种植相关，导致其34%的温室气体排放源自土地利用变化。传统国家层面的碳核算难以指导具体供应链管理，而微观生命周期评价又存在系统边界局限。如何实现农产品碳足迹的精准空间定位，成为平衡粮食安全与生态保护的关键科学问题。

《World Development Sustainability》最新发表的研究中，国内研究机构学者团队创新开发了"自上而下"的次国家级核算框架。通过整合全球贸易分析项目(GTAP)数据库与高分辨率供应链数据(TRASE)，首次实现了巴西州级大豆出口中国碳流动的可视化。研究采用动态递归方法将GTAP油料作物部门拆解为大豆专属模块，结合多区域投入产出(MRIO)模型和消费端核算原则，量化了2014-2018年间化石燃料相关碳排放从720万吨飙升至1850万吨的演变趋势。

关键技术包括：1)基于GTAP v10构建65行业×141区域全球IO表；2)采用UN Comtrade双边贸易数据拆分大豆专属贸易矩阵；3)运用TRASE次国家级供应链数据空间分解碳排放；4)对比EDGAR与GTAP排放因子进行不确定性分析。结果显示：马托格罗索、南里奥格兰德和巴拉那三大州贡献中国进口大豆53.6%的碳排放，其中马托格罗索州排放量五年间激增32.6%。研究特别发现：

1. 方法论差异：IO分析得出的消费端碳排放是生产端的2.6倍，而LCA测算达9.3倍，主要差异源于运输环节核算。GTAP将海运碳排放低估20%，因其将航空、公路等排放混合计入单一运输部门。

2. 价格效应干扰：2015年大豆价格下跌28%导致货币化IO表测算的碳排放增长率(54%)显著低于物理量测算值(110%)，凸显混合型IO表的必要性。

3. 区域异质性：调整州级排放因子后，总排放量增加22.1%，其中南里奥格兰德州因采用较低排放因子，其贡献率下降17.8%。

4. 土地利用影响：计入森林转作农田的碳排放后，五年累计排放增加1760万吨，占化石燃料相关排放的31.7%。

这项研究为农产品绿色供应链建设提供了重要方法论突破。通过揭示次国家级碳排放的空间分异特征，证实从巴西中南部(大豆相关毁林较少区域)采购可实现减排增效双重目标。研究建立的动态扩展型简化方法，为发展中国家开展高分辨率环境足迹核算提供了可行路径。未来需整合物理-价值型混合IO表，并细化运输部门核算，以更精准指导全球粮食系统的低碳转型。