中国塑料相关的碳不平等及其缓解途径

《Sustainable Production and Consumption》:Plastic-related carbon inequality and mitigation pathways in China

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月08日 来源:Sustainable Production and Consumption 9.2

编辑推荐:

   •通过综合框架量化了塑料相关温室气体不平等。•基于收入的分配将一半的塑料相关温室气体归因于前 10% 群体。•顶层足迹由投资驱动,底层足迹源于消费。•2050 年情景模拟揭示了不平等的塑料相关温室气体减缓责任。引言塑料的过度生产和消费引发了一系列环境和资源问题 (Dokl e

  
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    通过综合框架量化了塑料相关温室气体不平等。
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    基于收入的分配将一半的塑料相关温室气体归因于前 10% 群体。
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    顶层足迹由投资驱动,底层足迹源于消费。
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    2050 年情景模拟揭示了不平等的塑料相关温室气体减缓责任。

引言

塑料的过度生产和消费引发了一系列环境和资源问题 (Dokl et al., 2024)。目前,全球塑料废弃物负担不仅高企,而且持续激增。预计 2024 年全球塑料消费量将超过 5 亿吨,其中 3.99 亿吨将成为废弃物 (Nations U, 2025)。与这一污染危机交织在一起的是,从化石燃料开采到生命周期末端(EoL)废物处理的全过程塑料生命都会产生大量的温室气体(GHG)排放 (Jiajia et al., 2019; Nicholson et al., 2021),这使得塑料行业成为全球温室气体排放的主要贡献者 (Cabernard et al., 2022; Stegmann et al., 2022)。如果没有新的政策干预,全球塑料生命周期排放预计将从 2019 年的 18 亿吨二氧化碳当量(Gt CO?e)增加到 2060 年的 43 亿吨二氧化碳当量,占全球排放的比例从 3.7% 上升到 4.5% (OECD, 2022)。作为全球最大的碳排放国 (Li et al., 2025),如果当前的生产和消费趋势持续,中国的塑料行业可能会成为实现其“双碳”目标的重要制约因素。此外,中国是世界上最大的塑料及相关产品消费国和出口国 (Plastics Europe, 2022)。塑料产业链的扩张和传统发展模式导致碳排放压力持续增加 (Luan et al., 2023)。因此,制定和实施中国塑料行业二氧化碳减排战略可以遏制该行业碳排放的增长。此外,这将支持中国提前实现其“双碳”目标,并最终实现经济增长与环境治理的协调发展。
塑料的生命周期排放不仅由生产决定,还与社会经济消费行为密切相关 (Zhang et al., 2025)。气候变化和经济不平等是当前世界面临的两个核心挑战 (Tang et al., 2023; Gilli et al., 2024)。国内经济不平等往往减缓气候政策的实施 (Diffenbaugh and Burke, 2019; O'Reilly, 2022)。这种关联在塑料行业碳排放的背景下尤为重要。现有研究从多个维度揭示了碳不平等的特征。在全球尺度上,1990 年至 2019 年的温室气体排放显示,世界前 10% 的人口占总排放量的 48%,而底部 50% 的人口仅占 12% (Chancel, 2022)。而且,高收入群体的排放增长率远远超过中低收入群体。在国家尺度上,中国东部地区在 2017 年出口高附加值、低碳产品并进口高碳、低附加值产品,从而转移了排放压力 (Zhang et al., 2023)。同时,西北地区贸易利益下降了 68%,生产型排放从 6.18 亿吨增加到 14.56 亿吨,导致区域碳排放差距持续扩大。Zhou 等人(Zhou et al., 2026)研究了 2000 年至 2020 年中国各省城乡家庭直接能源相关碳不平等的时空模式和驱动力,揭示出在经济增长和农村清洁能源普及的影响下,城乡碳不平等逐渐收敛。在食品系统中,2020 年前 1% 人口的人均食品相关温室气体排放量是底部 50% 人口的 73 倍 (Xu et al., 2025)。这种差距源于饮食结构和消费模式中的阶级差异,现有的气候政策未能有效遏制高排放群体的过度消费。Sun 等人(Sun et al., 2021)量化了中国农村居民消费型碳足迹不平等,报告称存在相当大的碳差距(基尼系数 = 0.488),主要由住房和交通消费塑造。尽管如此,他们的评估针对的是总体碳足迹,并未单独指出消费中嵌入的塑料特定排放。相比之下,塑料使用及相关温室气体排放的不平等性仍然未知。因此,本研究系统地分析了中国不同收入群体之间的塑料相关碳不平等。旨在阐明差异化的排放责任,并为设计平衡塑料减量、温室气体减排和社会公平的协同战略提供科学支持。
塑料污染物和塑料相关温室气体排放源自相同的生产、消费和处理过程 (Stathatou et al., 2025)。协同推进污染减量和碳排放减缓已成为应对这两个环境挑战的关键。在地方、国家和区域尺度上提出了多种应对塑料污染的措施 (Wen et al., 2021; Stoett et al., 2024; Wang et al., 2022)。一些干预措施侧重于消费后管理,需要增加投资和增强能力建设以改进废物处理系统 (Liu et al., 2024; Elgarahy et al., 2023)。另一些则优先考虑通过替代产品研发和推广可重复使用实践等方式从源头减少塑料消费 (Nuojua et al., 2024; Licciardello, 2024)。尽管如此,大多数现有情景设计仍将塑料污染减量作为核心目标 (Sonke et al., 2025; Xia et al., 2024; Li et al., 2024),对这些情景中与减排措施相关的塑料相关温室气体排放缺乏充分探索 (Pottinger et al., 2024; Cui et al., 2025)。相反,目前的措施未能充分考虑碳排放与社会不平等之间的内在联系,也未明确不同收入和财富水平群体的差异化减排责任,从而限制了政策实施的准确性和有效性 (Luan et al., 2023; Cui et al., 2025; Bai et al., 2026)。基于此,本研究不仅模拟了中国塑料污染及相关温室气体排放的未来演变趋势,还量化了不同政策强度情景下的减排潜力,并明确了不同群体之间的减排责任边界。这为制定平衡污染控制、温室气体减排和公平的协同政策提供了科学参考。
本文解决的研究问题是:
  • (a)
    塑料相关温室气体排放在中国不同收入群体中的分布情况如何?
  • (b)
    到 2050 年,减缓情景将如何改变这种分布?
首先,我们应用塑料物质流分析和生命周期温室气体排放因子,构建了 2002 年至 2020 年中国塑料及其相关温室气体排放的综合清单。其次,基于自下而上的清单和环境扩展投入产出分析(EEIOA)模型,我们从生产和消费的角度核算了塑料使用及相关温室气体排放,阐明了各个经济部门的排放责任。第三,利用消费、收入和财富数据,将塑料相关温室气体排放分配给不同人口群体,从而探索碳排放不平等的特征。最后,设计具有不同强度水平的政策情景,模拟到 2050 年各情景下的减排潜力以及群体间碳排放不平等的演变。
通过揭示塑料相关碳不平等并评估减缓情景如何重塑这种分布,本研究促进了公平减缓战略的设计,有助于平衡低碳转型和可持续塑料工业发展。本研究的发现为推进可持续生产和消费以及中国塑料污染控制和气候治理的协同推进提供了科学支持。

章节片段

材料与方法

为了解决协同分析塑料污染、温室气体排放及相关不平等问题研究目标,本研究采用了一种系统和综合的方法论框架,结构如下。首先,构建塑料消费和塑料相关温室气体排放的自下而上清单,以建立基础数据集。其次,利用这些清单和 EEIOA 模型,研究准确量化了塑料消费及相关温室气体

塑料使用及相关温室气体排放特征

塑料从原材料到中国经济最终需求侧的追踪,使用了通过综合自下而上分析构建的塑料清单。图 1a 说明了建立塑料及相关温室气体排放清单的框架,针对 PE、PET、PP、PVC、PS 和 ABS。该过程始于量化清单系统中的合成树脂产量。这些树脂首先进入转化阶段,在那里被加工成中间

讨论

本研究对塑料使用及相关温室气体排放进行了生命周期核算,探讨了各部门的排放份额,并分析了收入群体之间的碳不平等。通过基于情景的模拟模拟了减排潜力。我们发现 PET 树脂是消费最多的塑料类别,2020 年表观消费量为 3970 万吨,对整体塑料相关温室气体排放做出了重大贡献。减少 PET 排放的优先

结论

本研究分析了中国 2002–2020 年的塑料物质流、温室气体排放以及收入群体之间的碳不平等,并预测了三种政策情景下到 2050 年的减缓潜力。结果表明,PET 主导了塑料相关温室气体排放,纺织行业是主要贡献者。收入群体之间存在扩大的塑料相关碳不平等。高收入群体产生了大部分排放,而低收入群体仅贡献了

CRediT 作者贡献声明

Ruifei Li: 写作 – 审阅与编辑,写作 – 初稿,概念化。Hailun Huang: 写作 – 初稿,形式分析,数据整理。Yu Luo: 方法论,调查。Xu Zhu: 软件,资源。Yu Li: 形式分析,数据整理。Xiaoyu Huang: 软件,资源。Chao Chen: 方法论,调查。Hui Li: 写作 – 审阅与编辑,监督。

利益冲突声明

作者声明,他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文报道的工作。

致谢

本研究共同获得了 国家自然科学基金(项目编号:42125706, 42307470, 42577416)、国家重点研发计划(2023YFE0115200)、上海市浦江人才计划(23PJ1402900)以及 上海教育发展基金会和上海市教育委员会晨光计划(23CGA51)的支持。
Ruifei Li|Hailun Huang|Yu Luo|Xu Zhu|Yu Li|Xiaoyu Huang|Chao Chen|Hui Li
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