绘制中国纺织行业的碳流动图谱及未来发展趋势

时间：2026年2月9日

来源：Journal of Cleaner Production

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纺织行业碳排放动态评估及减排路径研究。采用"诊断-追溯-预测"框架，量化2003-2022年纺织业直接碳排放62.4 Mt增长，揭示电力消费（72.1%）主导排放特征，经济规模扩张与能效提升形成负向关联。通过EE-MRIO模型追踪贸易隐含碳，发现"生产集中、消费分散"模式导致东西部区域碳转移，73.3%省份为净碳出口方。基于LEAP模型模拟显示，技术进步情景下2040年减排70.5%。

华东大学环境科学与工程学院，上海，201620，中国

摘要

纺织业的迅速扩张对全球碳排放做出了重大贡献，但在实证数据、碳嵌入转移以及长期脱碳路径方面仍存在关键差距。本研究开发了一个“诊断-追踪-预测”框架来评估该行业的碳动态。通过能量系数法、Tapio脱钩分析和对数平均分解指数（LMDI）量化了直接的二氧化碳（CO₂）排放及其驱动因素。利用环境扩展的多区域投入产出（EE-MRIO）模型和结构分解分析（SDA）追踪碳嵌入流。LEAP模型模拟了到2040年的多种脱碳路径。结果显示，2003年至2022年间碳排放增加了62.4百万吨，其中电力消耗是主要驱动因素（占72.1%）。该行业从弱脱钩状态（2003-2007年）转变为强脱钩状态（2007-2019年），随后在2019-2022年间出现波动。经济增长是主要的排放驱动因素，而能源强度则是主要的缓解措施。在贸易流动方面，中国纺织贸易中的碳嵌入量从2012年的14.07百万吨下降到2017年的9.69百万吨。形成了“生产集中与消费分散”的模式，使得排放从东部沿海地区转移到西部内陆地区。值得注意的是，73.3%的省份在纺织行业中是净碳出口国，而在服装行业中这一比例分别为2012年的73.3%、2015年的76.7%和2017年的66.7%。强度降低和结构变化共同减少了70.4%的排放。最后，情景预测表明，通过整合清洁能源和效率创新的“技术进步”情景，到2040年碳排放量相比照常情况可减少70.5%。这些发现为设计政策-技术协同机制以推动行业的低碳转型提供了框架。

引言

全球纺织和服装行业显著扩张，纤维产量从1974年的24百万吨增加到2022年的113.8百万吨，并预计到2030年将达到149百万吨（Niinimäki等人，2020年；Plakantonaki等人，2023年）。然而，这种增长伴随着碳排放和能源消耗的增加（Hasanbeigi和Price，2015年），因此迫切需要实现脱碳（Pérez等人，2022年）。作为世界领先的生产和出口国，中国的纺织行业不仅促进了就业和城市化，也承担了需求增长带来的环境成本（Xu等人，2023年）。因此，要在行业经济重要性与中国的“双碳”目标之间取得平衡，就需要准确了解其碳排放路径及缓解政策的有效性（Liu等人，2024年；Chen等人，2022年）。

目前，生命周期评估（Zhang等人，2022年；Zhu等人，2024年）、投入产出分析（Mair等人，2016年；Valodka等人，2020年）和能源消耗排放系数方法（Chen等人，2021年）已被广泛用于评估纺织行业的碳排放（Huang等人，2017年）。尽管2001至2011年间纺织产量持续增长，但2008年能源相关温室气体排放却停滞不前（Huang和Zhang，2024年；Shi和Ning，2022年）。研究表明，2012至2021年间中国纺织和服装行业的碳排放量分别为72.7至97.36百万吨，2000至2019年为97.36至204.7百万吨。除了生产过程外，区域间贸易中的二氧化碳足迹也日益受到关注。生产和消费之间的地理分离引发了责任归属问题，因为一个省份产生的排放可能最终服务于另一个省份的最终需求，这使得碳责任划分变得复杂。

为了解决这一问题，环境扩展的多区域投入产出（EE-MRIO）模型对于量化区域间贸易中的碳流动至关重要。最近的进展应用了综合建模来追踪保持高贸易优势的碳受益者（Zhang等人，2023年）、供应链中的水-碳联系（Wang等人，2023年）以及城市聚集区内的二氧化碳转移（Xing等人，2022年）。尽管在国家和行业层面取得了大量研究成果（Jiang等人，2022a；Lu和Chen，2025年），但在三个方面仍存在显著差距：（1）纺织行业特有的区域转移特征记录不足；（2）能源结构和最终需求的作用常常被忽视（Xu等人，2022年）；（3）情景评估下的未来碳轨迹尚未得到探索。

为了明确区分本研究与其他研究的重点（表1、表2），本研究开发了一个全面的“诊断-追踪-预测”框架来评估行业的碳动态。通过对2003至2022年的全国和省级排放进行分析，丰富了关于直接碳排放趋势的知识。在此基础上，最新的MRIO分析追踪了中国区域间贸易中的碳嵌入量。最后，基于情景的2040年预测勾勒出了实现碳峰值和中性的路径，为未来的低碳政策提供了依据。

数据收集与测量

碳排放的数据收集与测量

图1展示了本研究的框架和方法。根据中国国家经济行业分类，中国的纺织行业包括三个主要子领域：纺织制造（MT）、纺织服装制造（MTA）和化学纤维制造（MCF）（Wang等人，2017年）。本研究参考了《IPCC国家温室气体清单指南》（Eggleston和Tanabe，2006年）和《温室气体议定书》（Ranganathan等人，2011年）来确定相关标准。

总二氧化碳排放量

过去20年间，纺织行业的总二氧化碳排放量从2003年的134.1百万吨增加到2022年的196.6百万吨，年均增长率（CAGR）为2.04%。增长轨迹表现为2013年达到232.9百万吨的峰值，随后在2020年下降到186.1百万吨，这可能是由于第十二和第十三个五年计划期间针对能源密集型产业和清洁能源推广的国家政策所致。尽管总体产量有所增加，

结论

本研究提出了一个综合框架，整合了脱钩分析、EE-MRIO、LMDI、SDA和情景预测方法来分析纺织行业的二氧化碳排放。主要结论如下：

(1)
纺织、服装和化学纤维行业正在向更清洁的能源结构转型。2003年至2022年间，二氧化碳排放强度下降了80.5%，因为能源结构从煤炭和石油转向了天然气、电力和热能，从而显著提高了能源效率。

作者贡献声明

Xinyu Huang：撰写初稿、方法论制定、概念构思。 Hang Yu：方法论制定、概念构思。 Ju Wang：撰写、审稿与编辑。 Qiong Liu：验证、监督。 Bin Li：撰写、审稿与编辑。 Chenye Xu：撰写初稿、资金筹集、概念构思。