看见数据背后的逻辑与局限—不同机构中国碳排放数据比较-30页_2mb

看见数据背后的逻辑与局限——中国碳排放数据比较报告总结

研究背景

本报告旨在分析不同机构对中国碳排放数据的比较，以支持“双碳”战略实施。国际和国内对我国碳达峰工作进展的关注，推动了对碳排放数据可靠性、连续性和核算方法科学性的评估。

核心方法

报告选择了10家国内外机构（包括8家国际机构和2家国内机构）的数据库，比较了截至2023年第一季度的最新方法学和排放数据。比较重点包括核算边界、能源数据来源、排放因子和能源活动水平数据。

• 核算方法分为部门法和参考法，部门法更细致，参考法更广泛。
• 使用官方估算的“基准数据”（2013-2021年连续数据和断点年份数据）作为比较基准。

主要发现

1. 数据差异：国际机构数据普遍偏高，例如2014年排放差距最大达193%，而IEA和BP数据相对接近官方值。CEADs和GCB数据与中国官方断点年份数据接近。
2. 原因分析：
   • 核算边界：国际机构往往覆盖更广范围（如所有工业过程排放），而官方数据边界不一致。
   • 排放因子：不同机构使用不同默认值或实测值，例如EIA采用高位热值，导致数据偏高。
   • 能源数据来源：国际机构基于中国官方数据调整，存在口径差异；CEADs使用实测排放因子。
3. 能源相关排放：总体上，除EIA外，其他机构数据接近；EDGAR因广覆盖而偏高；水泥生产排放核算差异显著，CDIAC估算最高。
4. 时间序列：数据连续性良好，多数数据库可用于中国碳减排进展跟踪。

结论与建议

• 官方应提高能源统计和碳排放核算的信息公开，以增强数据可信度。
• 推荐数据库：
  • CEADs和GCB：适合长期序列分析，数据接近官方基准。
  • EDGAR：适合工业过程排放参考，但可能高估。
  • IEA和CEADs：适合部门排放分解。
• 总体上，中国碳排放数据比较需谨慎使用国际机构数据，并强调官方数据完善的重要性。

参考信息

本报告基于已有研究更新，采用中国官方基准数据审视国际差异。