在中国乘用车转型过程中，实现可持续生产和消费的协同与替代路径：一项动态的多生命周期评估

《Sustainable Production and Consumption》：Synergistic and substitutive pathways for sustainable production and consumption in China's passenger vehicle transition: A dynamic multi-life-cycle assessment

本研究构建动态多生命周期评估框架，模拟2020-2050年中国乘用车1080种政策-技术组合，揭示协同/替代路径对减排的影响。结果表明87.4%情景2030年前达峰，2050年排放差异达2.9-7.4×102 MtCO?eq。电动化主导减排，使峰值后减排率提升21.5%，峰值排放降低约0.62×102 MtCO?eq。需协调生产端技术升级与消费端政策（如电池回收、清洁能源），避免孤立措施失效。

　　

刘慧天|胡大伟|卢克·凯勒赫

中国西安长安大学交通运输工程学院，710064

摘要

可持续的交通转型需要生产和消费系统的协同变化。本研究开发了一个动态的多生命周期评估框架，以量化从2020年到2050年中国乘用车队脱碳的协同效应和替代路径。该框架整合了四个交互模块——情景假设（SAM）、车辆特征（VFM）、车辆存量（VSM）和生命周期评估（LCAM），模拟了1080种多维度的政策-技术组合。结果显示，87.4%的情景在2030年前达到排放峰值，其中71.1%的情景在2026-2028年间达到峰值；而2050年的车队排放量在2.9至7.4×10^2 MtCO2-eq之间变化较大，反映了路径的显著差异。车辆电气化成为脱碳的主要驱动力，平均使峰值后的减排率提高了21.5%，峰值年份提前了4-5年，并使峰值排放量减少了约0.62×10^2 MtCO2-eq。此外，模型结果识别出五个不同的排放轨迹群，显示出生产侧和消费侧排放之间的强烈关联。车辆电气化是减排的主要驱动力，而更清洁的能源和燃料系统则带来了长期的乘积效益。回收和电池二次利用在后期生命周期中提供了延迟但累积的收益，增强了可持续性。研究结果表明，协调、适应性和系统范围的策略——而不是孤立的措施——对于实现交通领域的可持续生产和消费至关重要。本研究通过揭示政策协调、消费者采纳和回收实践如何共同决定可持续的交通转型，架起了生产侧和消费侧脱碳策略之间的桥梁。所提出的框架为其他新兴经济体设计综合脱碳路径提供了一个可转移的分析工具。

引言

实现交通领域的深度脱碳对于实现《巴黎协定》下的全球气候目标以及确保可持续的生产和消费模式至关重要（Crippa等人，2024年）。在全球范围内，乘用车占能源使用和温室气体（GHG）排放的很大比例（Friedlingstein等人，2023年），特别是在快速机动化和交通服务消费持续增长的新兴经济体中（Qi等人，2023年；OICA，2024年）。在中国，这一行业贡献了全国近十分之一的二氧化碳排放量，使其成为该国在2030年前达到排放峰值并在2060年前实现碳中和的双碳目标的战略重点。因此，理解政策、技术和材料转型如何在车辆生命周期的生产和消费两侧相互作用，已成为有效气候行动的关键前提。

交通领域的脱碳不仅需要更清洁的生产系统，还需要可持续的消费行为，例如改变车辆使用强度、出行方式偏好和循环利用实践。这种更广泛的生产-消费视角强调了需要综合考虑行为、结构和技术变化，以实现长期的交通可持续性。在中国等新兴经济体中，车辆拥有量和出行需求的持续增长可能会抵消清洁车辆技术带来的效率提升。从循环经济的角度来看，消费者参与车辆报废回收、电池再利用和材料回收进一步限制了生产侧改进转化为系统级减排的程度。这些与消费相关的因素表明，可持续的交通转型不仅是一个技术或工业挑战，也是一个结构和行为挑战，必须与生产侧的脱碳同时解决。

为了减少道路运输的温室气体排放，许多国家将内燃机车辆（ICEVs）替换为电动汽车（EVs）视为快速实现交通脱碳的“解决方案”（IEA，2023年），主要针对生产侧的技术替代。中国政府已出台了一系列支持电动汽车发展的政策（刘等人，2024年）。然而，中国当前的电力结构仍以热电为主（中国国家统计局，2024年）。从全生命周期的角度来看，电动汽车在电池生产和电力生成过程中仍会产生显著的温室气体排放，从而降低了其整体的减排效益（CALCP，2022年）。因此，要充分利用电动汽车的减排潜力，需要促进电气化，并与更清洁的生产系统和更可持续的消费模式相结合，而不仅仅是依赖技术替代。

越来越多的研究在单辆车层面评估了电动汽车的生命周期影响，重点关注生产阶段的技术（Deng等人，2024年；Shafique和Luo，2022年）。这些研究还纳入了前瞻性假设（例如，电网脱碳和车辆效率提升），以反映未来情况（Farzaneh和Jung，2023年；Zhang等人，2023年）。相关工作进一步探讨了在静态生命周期评估（LCA）设置中的技术和能源系统路径的情景变化（Liu等人，2024年）。然而，这种静态分析方法仅适用于评估单辆车的排放情况，无法充分捕捉车辆存量周转的动态性、消费侧车辆拥有量和使用情况的变化，以及新技术扩散的规模和时机——这些因素对于制定有效的环境政策至关重要（Garcia和Freire，2017年）。为了解决这一不足，Field等人（2000年）首次开发了一种基于车队的生命周期评估方法，通过跟踪车辆年龄分布的变化来进行动态分析。此后，后续研究人员使用基于车队的LCA方法动态评估温室气体排放，并评估减排措施的可行性和实际影响（见表1）。

先前的研究存在几个显著的局限性。首先，许多评估依赖于静态的单辆车LCA模型，无法捕捉车辆存量的动态周转或技术扩散的时机效应（Deng等人，2024年；Zhang等人，2023年）。其次，大多数车队层面的研究仅关注车辆电气化或燃料改进，而没有考虑多种缓解策略之间的交互或补偿效应（Huo等人，2024年；Xue等人，2023年）。第三，大多数分析采用确定性的情景假设，这限制了它们反映长期政策或技术路径不确定性的能力（Shui等人，2024a）。最后，现有研究通常只考虑一个生命周期边界，忽略了延迟的回收效益、跨周期的材料流动和电池二次利用，这些因素可能显著影响长期排放（Broadbent等人，2022年；Logan等人，2021年）。这些局限性凸显了需要一种多生命周期、模块化和情景丰富的建模方法，如本研究中所开发的。

为了解决这些局限性，本研究开发了一个动态的基于车队的生命周期评估（LCA）框架，将车辆存量动态、技术进步和回收过程结合在一个统一的建模结构中。该框架结合了四个交互模块——情景假设（SAM）、车辆特征（VFM）、车辆存量（VSM）和生命周期评估（LCAM），模拟了2020年至2050年中国乘用车队的1080种多维度减排路径。通过分析关键缓解策略之间的协同效应和替代效应——车辆电气化、电力脱碳、更清洁的燃料、材料回收和电池回收——本研究旨在确定在不同政策情景下能够实现持续减排的有效组合。研究结果为设计协调和适应性的脱碳政策提供了定量见解，这些政策与可持续生产和消费的目标相一致。

本研究有三个关键贡献。首先，它建立了一个模块化的动态生命周期框架，可以量化多种缓解策略之间的排放相互作用，提供了比传统静态LCA模型更高的方法论进步。其次，它识别了政策措施之间的协同和替代关系，揭示了在延迟实施情景下保持减排稳健性的补偿机制。第三，它提供了关于中国乘用车脱碳路径的实证见解，为指导可持续交通、生产和消费系统提供了政策相关的证据。

部分摘录

材料与方法

本研究开发了一个全面的动态车队生命周期温室气体排放估算模型，用于评估2020-2050年期间中国乘用车队在多路径协同减排情景下的预期温室气体排放（图1）。该模型包括四个相互关联的模块：情景假设模块（SAM）、车辆特征模块（VFM）、车辆存量模块（VSM）和生命周期评估模块（LCAM）。完整的

多维情景聚类下温室气体排放演变路径的特征

本研究为中国乘用车队模拟了1080种潜在的温室气体排放路径。基于2020年至2050年之间的排放趋势特征，使用k-means聚类算法结合肘部方法将这些情景分为五类。每种排放路径表示为研究期间年度温室气体排放的时间序列向量，在聚类之前所有轨迹都进行了标准化，以确保情景之间的可比性。

排放动态：峰值演变和路径多样化分析

研究发现，不同排放路径的峰值年份在2023年至2037年之间有所不同，这反映了政策、技术和市场发展对峰值时间影响的高度不确定性。这突显了早期干预的重要性：如果在2020年至2030年间迅速推广电动汽车、清洁电网并部署低碳燃料，一些路径可以提前到2030年左右达到峰值，并表现出快速下降

结论

本研究提出了一个全面的动态生命周期框架，捕捉了2020年至2050年中国乘用车队温室气体（GHG）排放的多维演变。通过整合多个模块——SAM、VFM、VSM和LCAM——该模型量化了1080种政策-技术组合，并识别出五种不同的排放轨迹，提供了对国家交通脱碳路径的细致理解。

结果揭示了车辆电气化、能源

CRediT作者贡献声明

刘慧天：撰写——原始草稿、方法论、正式分析、数据整理。胡大伟：撰写——审阅与编辑、监督、方法论、概念化。卢克·凯勒赫：撰写——审阅与编辑、监督。

资助

本研究未获得公共、商业或非营利部门的任何特定资助。

未引用的参考文献

CAAM, 2024

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。