碳足迹盘查是否覆盖产品全周期？

一、碳足迹盘查的定义与框架

碳足迹盘查是通过量化分析产品从原材料获取、生产加工、运输分销、使用维护到废弃处理全生命周期中产生的温室气体排放（以CO₂当量计），以评估其对气候变化的影响。国际标准如ISO 14067、PAS 2050等均强调全生命周期评估（LCA）的必要性，理论上要求覆盖所有阶段。然而，实际应用中是否真正实现“全周期覆盖”，需结合技术可行性、数据可得性和行业特性进行探讨。

二、覆盖全周期的必要性

避免碳泄漏风险

若仅关注生产阶段（如工厂排放），可能忽视上下游环节的隐性碳排放。例如，电子产品中稀土开采或跨国物流的碳排放占比可能高达30%-50%，忽略这些环节会导致碳足迹核算失真。

推动系统性减排

全周期视角可识别关键减排节点。以服装行业为例，棉花种植（化肥使用）和消费者洗涤行为（水电消耗）分别占全生命周期碳排放的40%和25%，仅优化生产环节难以实现碳中和目标。

满足政策与市场需求

欧盟“碳边境调节机制”（CBAM）、苹果公司供应链碳中和承诺等均要求企业披露全周期碳数据，否则面临贸易壁垒或商业合作限制。

三、全周期盘查的实践挑战

数据获取的复杂性

供应链透明度不足：中小供应商常缺乏碳排放监测能力，导致数据断层。

动态变量难以量化：如产品使用阶段的能耗因用户习惯差异悬殊（如电动汽车充电频率），需依赖统计学假设。

方法论争议

分配问题：副产品（如炼油产生的沥青）的碳排放如何分摊尚无统一标准。

时间边界模糊：建筑行业混凝土的“碳化效应”（长期吸收CO₂）是否纳入核算存在分歧。

成本与资源限制

全周期盘查需投入大量人力与技术支持。研究表明，中小企业完成一次LCA的平均成本超过5万美元，导致其倾向于简化核算范围。

四、突破路径：技术、政策与协作

技术创新驱动

区块链与IoT应用：通过供应链数据上链和物联网传感器实时追踪物流、仓储环节排放。

AI预测模型：基于机器学习模拟使用阶段碳排放（如预测家电能耗曲线）。

政策法规完善

建立行业级数据库（如中国电子节能协会的EPD平台）降低企业数据采集门槛。

推行“碳标签分级制度”，激励企业主动披露全周期数据。

跨价值链协作

头部企业通过“碳账本”共享供应链数据，例如沃尔玛要求10万家供应商接入碳管理平台。

行业协会制定细分领域LCA指南（如钢铁行业的“范围3+标准”）。

五、结论与展望

全周期碳足迹盘查是迈向碳中和的必经之路，但其落地需平衡科学严谨性与实践可行性。未来趋势包括：

数字化工具普及：LCA软件与ERP系统深度整合，实现自动化核算；

范围3排放强制化：更多国家将供应链碳排放纳入监管；

消费者参与机制：通过碳积分反馈引导用户减少使用阶段排放。

企业需以全周期思维重构产品设计、供应链管理和商业模式，方能在低碳经济中占据先机。