王智鵬，李亞麗，黃和平

（1. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院/江西省鄉(xiāng)村振興研究院，江西 南昌 330045；2. 寧波財(cái)經(jīng)學(xué)院 金融與信息學(xué)院，浙江 寧波 315000；3. 江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江西 南昌 330013）

碳排放對氣候變化的貢獻(xiàn)越來越大，已經(jīng)引起世界各國的高度重視。2019年9月在紐約召開的聯(lián)合國氣候峰會顯示，各國在減少碳排放和保護(hù)人民免受氣候變化日益加劇的影響方面的參與度大幅度增加，中國在此次會議上擔(dān)任“基于自然的解決方案”領(lǐng)域的牽頭方。

目前，對于碳減排的研究主要集中在以下幾方面：碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系[1-3]、碳排放與能源消耗結(jié)構(gòu)的關(guān)系等方面[4-6]，從源頭分析居民食物消費(fèi)碳排放的研究相對較少[7]。而隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，農(nóng)村居民大量向城市轉(zhuǎn)移，城市常住人口增加，同時(shí)居民生活消費(fèi)方式發(fā)生著深刻的變化：居民飲食消費(fèi)增加，飲食方式也在改變，例如飲食結(jié)構(gòu)、飲食種類。在許多發(fā)達(dá)國家，家庭能源的消耗量已經(jīng)超過工業(yè)消耗量[8]，已引起相關(guān)研究領(lǐng)域?qū)彝ツ茉聪牧康闹匾暋Ｍ瑫r(shí)，家庭能源消費(fèi)及食品消費(fèi)所產(chǎn)生的碳排放量占所在城市總碳排放量的比例也不容忽視。基于此，本文以長江中游省會城市為例，研究城市居民食物消費(fèi)的碳排放可以幫助了解城市居民在飲食活動中對氣候變化的影響程度，同時(shí)為其他地區(qū)的相關(guān)研究提供參考。

國外對食物消費(fèi)碳排放的研究起步較早，研究尺度從產(chǎn)品[9-10]、家庭[11]到城市[12]、國家[13]，國內(nèi)對食物消費(fèi)碳排放的研究起步晚于國外，在研究尺度上主要集中在家庭[14]、城市[15]和國家層面上[16]。在研究方法上，目前國內(nèi)外計(jì)算食物消費(fèi)碳排放的主要方法有生命周期評價(jià)法[17-19]和投入產(chǎn)出法[20-21]。目前，專門對食物消費(fèi)碳排放影響因素的研究文獻(xiàn)很少，且主要是從碳排放影響因素的研究延伸而來。國內(nèi)外學(xué)者根據(jù)不同類型的碳排放基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對國家和地區(qū)碳排放相關(guān)影響因素進(jìn)行研究。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，碳排放影響因素的研究主要依托于兩個(gè)層面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：一個(gè)是基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)對國家和地區(qū)碳排放相關(guān)影響因素進(jìn)行研究，另一個(gè)是基于面板數(shù)據(jù)對國家和地區(qū)碳排放差異及相關(guān)影響因素進(jìn)行研究。基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的碳排放影響因素研究方法主要包括：環(huán)境庫茲涅茨曲線理論[22-24]、IPAT理論[25-27]、Kaya理論[28-29]以及空間面板數(shù)據(jù)模型理論[30-31]。

綜上所述，目前國內(nèi)外對能源消費(fèi)、交通運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等的碳排放研究較多，對食物消費(fèi)碳排放的研究較少，且食物消費(fèi)碳排放研究區(qū)域主要集中在北京、上海、廈門等城市化率高的城市，對城市化率不高的城市的研究較為缺乏，這些文獻(xiàn)主要是基于EKC理論、IPAT理論、Kaya理論對其影響因素進(jìn)行分解，并運(yùn)用SDA模型[32]、LMDI指數(shù)[33]測算其貢獻(xiàn)率；運(yùn)用面板數(shù)據(jù)理論測算其影響因素的文獻(xiàn)較少，主要運(yùn)用到的面板模型是空間計(jì)量面板模型，但該模型對研究單元樣本數(shù)量具有一定要求，很少有文獻(xiàn)運(yùn)用靜態(tài)面板模型針對居民食物消費(fèi)碳排放的影響因素進(jìn)行研究。

本文首先運(yùn)用生命周期法計(jì)算2001—2018年長江中游省會城市居民食物消費(fèi)碳排放，旨在從橫向和縱向?qū)Ρ确治瞿喜?、武漢、合肥、長沙4座省會城市居民食物消費(fèi)結(jié)構(gòu)之間的差別，更為直觀地對比分析城市居民飲食結(jié)構(gòu)的改變以及由飲食差異產(chǎn)生的碳排放差異，分析哪種消費(fèi)模式產(chǎn)生的碳排放較少，對環(huán)境產(chǎn)生的影響更小，并讓人們清晰地了解每類食物的碳排放量，更為清楚地認(rèn)識到在食物生命周期過程中哪些環(huán)節(jié)的碳排放量較大，進(jìn)一步認(rèn)識到食物消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放對環(huán)境的影響。同時(shí)，運(yùn)用面板模型了解各因素對城市居民消費(fèi)的影響方向和影響程度，以此提供相應(yīng)建議供相關(guān)部門參考。

1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 城市居民食物消費(fèi)碳排放的測算系統(tǒng)邊界

在測算食物消費(fèi)碳排放時(shí)，首先要界定測算系統(tǒng)邊界。基于食品鏈理論，在前人測算食品碳排放系統(tǒng)邊界的基礎(chǔ)上，本文界定的城市居民食品消費(fèi)碳排放測算邊界的解釋如下：

第一，本文界定的空間范圍為武漢、南昌、長沙、合肥市的市轄區(qū)城市居民，不包含城鄉(xiāng)接合部地區(qū)居民，研究對象為家庭消費(fèi)的食物，不包括外出（打包）就餐。主城區(qū)居民食物消費(fèi)過程從產(chǎn)地運(yùn)輸開始，至廚余垃圾處理結(jié)束為止，中間包括食物運(yùn)輸、食物儲藏、食物烹飪過程。

第二，食物運(yùn)輸過程指的是從食物主產(chǎn)區(qū)運(yùn)輸?shù)匠鞘惺袌鲆蛳哪茉此a(chǎn)生的碳排放。食物儲藏過程指的是從市場購買的食物儲藏在冰箱中消耗能源所產(chǎn)生的碳排放。食物烹飪過程指的是把食物從冰箱中取出進(jìn)行烹飪的過程中消耗能源所產(chǎn)生的碳排放，所使用的能源主要為管道天然氣。廚余處理過程指的是垃圾運(yùn)輸車運(yùn)輸過程中消耗能源產(chǎn)生的碳排放。

第三，本文的食物分類為糧食、蔬菜、豬牛羊肉、家禽、蛋類、水產(chǎn)品、酒類、鮮瓜果、植物油、奶及奶制品等十類。

1.2 城市居民食物消費(fèi)碳排放的測算方法——生命周期法（LCA）

本文運(yùn)用生命周期法將城市居民食物消費(fèi)分為四個(gè)階段，并按照相對應(yīng)的碳排放系數(shù)測算主城區(qū)城市居民食物消費(fèi)四個(gè)階段產(chǎn)生的碳排放。

失效可能性分析是風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中十分重要的一步，該分析是在大量歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)得到的平均失效概率Pf，并采用損傷因子和管理系統(tǒng)評價(jià)因子修正而得到的。目前，常參考CCPS，DNV，API等數(shù)據(jù)庫。中國通過借鑒國外數(shù)據(jù)庫，推薦了同類設(shè)備的平均失效概率Pf(t)，公共管廊平均失效概率計(jì)算如式(1)所示[15]:

（1）食物運(yùn)輸階段產(chǎn)生的碳排放。長江中游4座省會城市的貨物交通運(yùn)輸包括公路運(yùn)輸、鐵路運(yùn)輸、水運(yùn)（內(nèi)河航道）運(yùn)輸和民航運(yùn)輸4種。其中，2001—2018年4座城市統(tǒng)計(jì)年鑒的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，航空運(yùn)輸為總貨物運(yùn)輸量的0.02%～0.05%，所占比例小，可以忽略不計(jì)，所以交通運(yùn)輸主要分為鐵路、公路和水運(yùn)運(yùn)輸。為了確定食物主產(chǎn)區(qū)，需對本地區(qū)食物產(chǎn)量和消費(fèi)量作對比，而根據(jù)各市食物產(chǎn)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，長沙市和合肥市的食品需求和供應(yīng)基本可以滿足市內(nèi)自給自足，市內(nèi)糧食主要運(yùn)輸方式采用公路運(yùn)輸。南昌市的食物除了鮮瓜果外基本可以實(shí)現(xiàn)自給自足，鮮瓜果除了本地供應(yīng)，主要采購地是海南和廣西，采用的主要交通運(yùn)輸方式為鐵路運(yùn)輸。武漢市的食物除了奶及奶制品、鮮瓜果外基本可以實(shí)現(xiàn)自給自足，奶及奶制品除本地供應(yīng)外的主要供應(yīng)地為黃岡，采用公路運(yùn)輸，鮮瓜果除本地供應(yīng)外的主要供應(yīng)地為河南和廣東，主要采用鐵路運(yùn)輸。公路運(yùn)輸主要采用的是消耗柴油的貨車，貨車每百噸千米耗柴油為4.72升，鐵路運(yùn)輸每萬噸千米耗柴油為25升[32]。能源碳排放系數(shù)來源于《省級溫室氣體清單編制指南》，具體見表1。

表1 能源的實(shí)際碳排放系數(shù)

（2）食物儲藏階段產(chǎn)生的碳排放。食物儲藏階段產(chǎn)生的碳排放計(jì)算公式為：

式中：根據(jù)《家用電冰箱電耗限定值及能源效率等級》中相關(guān)規(guī)定，計(jì)算出每臺電冰箱年耗電量為507.35 kW·h，折合406.39 kgCO2[33]，Csi表示i地區(qū)食物儲藏階段產(chǎn)生的碳排放，Ni表示i地區(qū)每百戶家庭擁有的電冰箱數(shù)量，ni為i研究區(qū)平均戶規(guī)模，Pi為i地區(qū)市轄區(qū)人口。

（3）食物烹飪階段產(chǎn)生的碳排放。食物烹飪階段碳排放主要是指炊事消耗能源產(chǎn)生的碳排放，通過對2001—2018年4座城市統(tǒng)計(jì)年鑒的查詢可知，4座省會城市家庭規(guī)模為三口之家居多，所以炊事按照一個(gè)正常的三口之家的標(biāo)準(zhǔn)來計(jì)算，得到加工單位質(zhì)量食物的能耗和碳排放量[32]。

（4）食物垃圾處理階段產(chǎn)生的碳排放。食物垃圾處理階段產(chǎn)生的碳排放主要考慮運(yùn)輸途中消耗的能源產(chǎn)生的碳排放。食物廚余處理階段產(chǎn)生的碳排放計(jì)算公式為：

式中：Cwij在食物垃圾處理階段i地區(qū)消耗j能源產(chǎn)生的碳排放，Eij為i地區(qū)消耗j種能源產(chǎn)生的碳排放，βij為i地區(qū)消耗j種能源的碳排放系數(shù)，ki為i地區(qū)食物垃圾占生活垃圾的比重，見表2。

表2 城市食物垃圾占比、能源消耗和碳排放

居民食物消費(fèi)碳排放總量。主城區(qū)城市居民食物消費(fèi)碳排放為以上四個(gè)階段加總：

式中：Ci為i地區(qū)食物消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放，Cti為i地區(qū)運(yùn)輸階段產(chǎn)生的碳排放，Csi為i地區(qū)儲藏階段產(chǎn)生的碳排放，Cmi為i地區(qū)烹飪階段產(chǎn)生的碳排放，Cwij為i地區(qū)廚余垃圾處理階段產(chǎn)生的碳排放。各食物消費(fèi)量、各食物產(chǎn)量、每百戶家庭擁有的電冰箱數(shù)量、平均戶規(guī)模、生活垃圾數(shù)量來源于2002—2019年各市統(tǒng)計(jì)年鑒。

2 長江中游4座省會城市各階段食物消費(fèi)碳排放測算結(jié)果分析

2.1 食物消費(fèi)碳排放總量和人均碳排放分析

依據(jù)公式（3）計(jì)算總碳排放，總碳排放和市轄區(qū)人口比值得到人均碳排放，見圖1。從圖1可以看出，2001—2018年，長江中游4座省會城市食物消費(fèi)碳排放總量總體呈上升趨勢，武漢的碳排放總量遠(yuǎn)高于其他3市。2001—2011年，其他3座城市碳排放總量差距不顯著，大體呈現(xiàn)南昌＞長沙＞合肥的趨勢。2012—2017年，這3座城市碳排放總量差距有所增大，大體上呈現(xiàn)長沙＞南昌＞合肥的趨勢。2001—2018年，武漢市的平均碳排放總量最高，在136.83～382.40萬噸之間變動，年均增長率為5.70%，長沙的平均碳排放總量次之，年均增長率為6.61%，南昌的平均碳排放總量排第三，年均增長率為5.55%，合肥的平均碳排放總量年均增長率為5.68%。2001—2018年，人均碳排放量在總體上呈上升趨勢，武漢的人均碳排放一般高于其他3市，且與其他3座城市人均碳排放的差距呈增大趨勢，人均碳排放的增長率為武漢（4.07%）＞長沙（2.86%）＞南昌（2.20%）＞合肥（1.78%），人均碳排放的平均值為武漢（444.43）＞南昌（363.44）＞合肥（348.95）＞長沙（338.92）。

圖1 城市居民食物消費(fèi)碳排放總量和人均碳排放量趨勢圖

2.2 運(yùn)輸階段碳排放和人均碳排放對比分析

依據(jù)運(yùn)輸階段碳排放的測算方法，計(jì)算出該階段的碳排放，該階段碳排放和市轄區(qū)人口的比值即為人均碳排放，見圖2。從圖2可以看出，在2001—2018年，運(yùn)輸階段的碳排放和人均碳排放在總體上呈上升趨勢，武漢運(yùn)輸階段的碳排放和人均碳排放顯著大于其他3市，南昌、長沙和合肥的碳排放的差距呈增大趨勢。在2001—2011年，碳排放差距不大，大體呈現(xiàn)南昌＞合肥＞長沙的趨勢，在2012—2018年，差距呈增大趨勢，大體呈現(xiàn)長沙＞南昌＞合肥。武漢運(yùn)輸階段的碳排放和人均碳排放顯著高于其他3市，可能原因除了武漢人口基數(shù)大，所需要的食物消費(fèi)量大以外，還與運(yùn)輸里程有極大關(guān)系。根據(jù)上文分析，一是武漢消費(fèi)所需的奶及奶制品和大量的鮮瓜果不能自給自足，需從外地運(yùn)輸，消耗的能源較多。二是武漢城區(qū)面積大，即使可以自給自足的食物，從生產(chǎn)基地運(yùn)輸?shù)礁鱾€(gè)市場，運(yùn)輸里程顯著長于另外3座城市，故運(yùn)輸階段的碳排放最高。

圖2 2001—2018年運(yùn)輸階段碳排放總量和人均碳排放趨勢圖

根據(jù)前文分析，長沙和合肥的食物基本可以自給自足，且長沙的食物消費(fèi)量高于合肥，運(yùn)輸階段的碳排放和人均碳排放在2001—2011年仍呈現(xiàn)長沙市高于合肥，這是因?yàn)殚L沙市區(qū)范圍小，從生產(chǎn)基地運(yùn)輸?shù)礁鱾€(gè)市場的里程較小，且長沙居民人口數(shù)量大于合肥，在2012—2018年，長沙運(yùn)輸階段的碳排放和人均碳排放顯著高于合肥，這是因?yàn)樵?011年長沙大規(guī)模擴(kuò)張，城區(qū)面積顯著擴(kuò)增，盡管人口幅度顯著，但運(yùn)輸里程的較大幅度增長產(chǎn)生的大量碳排放只能較小部分被人口增幅抵消。

南昌運(yùn)輸階段的碳排放總是高于合肥，人均碳排放則未呈現(xiàn)該趨勢，可能原因是南昌人口較多，所需要的食物量大，在運(yùn)輸里程多于合肥的年份，如2007—2009年顯著高于合肥，2010—2018年合肥的運(yùn)輸里程高于南昌，但仍出現(xiàn)2016—2018年南昌人均碳排放高于合肥，這是因?yàn)槟喜司澄锵M(fèi)量高于合肥，尤其是對鮮瓜果的需求量較高，不能自給自足，需從外地運(yùn)輸，故消耗的能源增多，人均碳排放反而較大。

通過以上分析可以發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模、食物消費(fèi)種類是影響食物消費(fèi)碳排放的重要原因。一般而言，城市規(guī)模越小，消費(fèi)可以自給自足的食物種類越多，食物運(yùn)輸階段產(chǎn)生的碳排放和人均碳排放就越小[38-39]。

2.3 儲藏階段碳排放和人均碳排放對比分析

根據(jù)公式（1），得到儲藏階段的碳排放，與市轄區(qū)人口的比值為該階段的人均碳排放，見圖3。從圖3可以看出，2001—2018年，儲藏階段碳排放和人均碳排放在總體上呈上升趨勢，武漢的碳排放顯著高于其他市，南昌、長沙和合肥的碳排放差距不顯著，大體呈現(xiàn)武漢＞長沙＞南昌＞合肥的趨勢。儲藏階段的碳排放與城市人口呈正比，因此，該階段應(yīng)該關(guān)注人均碳排放指標(biāo)。2001—2005年，大體呈現(xiàn)武漢＞合肥＞長沙＞南昌的趨勢，該階段4座城市家庭規(guī)模差距較小，但武漢每百戶擁有的冰箱數(shù)量最多，南昌每百戶擁有的冰箱數(shù)量最少，因此該階段武漢人均碳排放量最高，南昌最低。2006—2013年，大體呈現(xiàn)南昌＞武漢＞合肥＞長沙，該階段南昌每百戶擁有的冰箱數(shù)量仍小于武漢，但人均碳排放卻高于武漢，可能原因是該階段南昌平均家庭規(guī)模最小。2014—2018年，武漢人均碳排放最高，南昌、長沙和合肥人均碳排放差距不顯著，但較前一階段呈下降趨勢，該階段武漢每百戶擁有的冰箱數(shù)量呈增加趨勢，家庭平均規(guī)模呈縮小趨勢，故人均碳排放量反而上升，南昌、長沙和合肥每百戶擁有的冰箱數(shù)量稍微有所下降，家庭平均規(guī)模呈擴(kuò)張趨勢，故人均碳排放量呈下降趨勢，這個(gè)階段和我國放開計(jì)劃生育政策吻合，也可以從側(cè)面反映出該政策實(shí)施的效果。例如，對武漢和合肥這種生活壓力大的城市來說，該政策作用不明顯，對于生活壓力稍微小的長沙和南昌來說，該政策作用較為顯著。

圖3 2001—2018年儲藏階段碳排放總量和人均碳排放趨勢圖

通過以上分析可以發(fā)現(xiàn)，家庭擁有的冰箱數(shù)量和家庭規(guī)模對人均碳排放有顯著影響，家庭擁有的冰箱數(shù)量越少，家庭規(guī)模越大，則人均碳排放越低。因此，在開發(fā)冰箱節(jié)能減排新技術(shù)的同時(shí)，減少家庭擁有的冰箱數(shù)量，擴(kuò)大家庭規(guī)模，有助于減少食物的碳排放。

2.4 食物烹飪階段碳排放和人均碳排放對比分析

依據(jù)生命周期方法中測算食物烹飪階段的碳排放方法，計(jì)算出該階段的碳排放和人均碳排放，結(jié)果見圖4。從圖4可以看出，2001—2018年，食物烹飪階段的碳排放在總體上呈上升趨勢，大致呈現(xiàn)武漢＞南昌＞長沙＞合肥的趨勢。該階段的碳排放雖然與城市人口密切相關(guān)，但根據(jù)人均碳排放指標(biāo)，也與食物消費(fèi)量和食物種類有關(guān)。2001—2018年，武漢、南昌和合肥的人均碳排放在總體上呈上升趨勢，長沙的人均碳排放呈下降趨勢。2001—2007年，人均碳排放大致呈南昌＞長沙＞合肥＞武漢的趨勢，該階段武漢的人均食物消費(fèi)量最高，但人均碳排放最低，可能原因是在該階段南昌對肉類的人均消費(fèi)量最高，武漢最低。2008—2013年，人均碳排放大致呈武漢＞南昌＞長沙＞合肥的趨勢，該階段武漢的人均食物消費(fèi)量遠(yuǎn)高于其他城市，合肥的人均食物消費(fèi)量最低。2014—2018年，人均碳排放大致呈南昌＞合肥＞武漢＞長沙的趨勢，該階段南昌的人均食物消費(fèi)量遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，對肉類和水產(chǎn)品的人均消費(fèi)量最高，故人均碳排放最高。

圖4 2001—2018年食物加工階段碳排放總量和人均碳排放趨勢圖

通過以上分析可以發(fā)現(xiàn)，城市人口、人均食物消費(fèi)量和食物種類對碳排放均有影響，因此可以合理安排膳食，在保持營養(yǎng)均衡的前提下，還可以減少碳排放。通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，長江中游4座城市對糧食的消費(fèi)量呈下降趨勢，在對蔬菜、水果和奶及奶制品需求日益增多的同時(shí)，對肉類和水產(chǎn)品消耗量也在增多，參照專家對成年人每天攝入食物的營養(yǎng)均衡比例可以發(fā)現(xiàn)，4座城市對肉類、水產(chǎn)品、鮮蛋等含蛋白質(zhì)較多的食物存在消耗量過高的現(xiàn)象，對食物需求過多不可避免出現(xiàn)食物浪費(fèi)現(xiàn)象。

2.5 食物廚余處理階段碳排放和人均碳排放對比分析

依據(jù)公式（2），計(jì)算出食物廚余處理階段的碳排放，與市轄區(qū)人口的比值得出該階段人均碳排放，結(jié)果見圖5。從圖5可以看出，2000—2018年，食物垃圾處理階段的碳排放和人均碳排放在總體上呈上升趨勢，且武漢＞長沙＞合肥＞南昌。武漢的生活垃圾清運(yùn)量最高，與該城市人口數(shù)量呈正相關(guān)，長沙次之。2001—2007年，合肥最低，2008—2018年，南昌最低。武漢、長沙和合肥的廚余垃圾占比都在50%左右，而南昌僅有30%，因此南昌廚余垃圾遠(yuǎn)低于其他3市。根據(jù)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，武漢垃圾場距離市中心最遠(yuǎn)，為42千米，合肥和長沙距離市中心在35千米左右，南昌距離市中心最近，為15千米。在運(yùn)輸車類型上，武漢采用的是載重5噸、燃燒汽油的運(yùn)輸車，合肥是運(yùn)用載重7噸、燃燒柴油的運(yùn)輸車，長沙是運(yùn)用載重3噸、燃燒柴油的運(yùn)輸車，南昌是運(yùn)用載重7噸、燃燒柴油的運(yùn)輸車，因此，南昌每天的運(yùn)輸里程最短，耗能最少，長沙因?yàn)檩d重最少，每天的運(yùn)輸里程最長，耗能最多，而武漢運(yùn)輸階段耗能多除了與運(yùn)輸里程和載重有關(guān)，也與所使用的燃料油有關(guān)。

圖5 2001—2018年食物垃圾處理階段碳排放總量和人均碳排放趨勢圖

通過以上分析可以發(fā)現(xiàn)，該階段的碳排放不僅與城市人口有關(guān)，也與垃圾處理廠距離市中心的距離、運(yùn)輸車載重和運(yùn)輸車使用的燃料油有關(guān)。在考慮居民身心健康的前提下，垃圾處理廠距離市中心不應(yīng)太近的前提下，可以考慮通過使用大噸位燃燒柴油的垃圾運(yùn)輸車減少運(yùn)輸過程中的碳排放。

3 各城市食物消費(fèi)總碳排放的結(jié)構(gòu)分析

3.1 南昌食物消費(fèi)碳排放的結(jié)構(gòu)分析

根據(jù)各個(gè)階段碳排放占總碳排放的比值，得到食物碳排放的結(jié)構(gòu)比例，繪制出圖6、圖7、圖8和圖9，其分別反映了武漢、南昌、長沙和合肥碳排放的四個(gè)階段所占比例構(gòu)成。從圖6可以看出，南昌食物消費(fèi)四個(gè)階段中，儲藏和加工階段占比最大，大致為40%，垃圾處理階段因占比太小在圖上反映不出來，其中，運(yùn)輸階段碳排放占比在總體上呈上升趨勢，儲藏階段碳排放呈先上升后下降的倒“U”型曲線，運(yùn)輸階段碳排放占比呈先下降后上升再下降的倒“N”型曲線。

圖6 南昌居民食物消費(fèi)碳排放的結(jié)構(gòu)構(gòu)成

3.2 武漢食物消費(fèi)碳排放的結(jié)構(gòu)分析

從圖7可以看出，武漢食物消費(fèi)四個(gè)階段中，2001—2012年，儲藏階段碳排放占比一般都在33%以上，運(yùn)輸階段的碳排放占比一般在30%以上，加工階段碳排放占比一般在30%以上，2013—2018年，運(yùn)輸階段碳排放占比一般在40%以上，垃圾處理階段占比最小在圖中幾乎顯示不出來。在2001—2018年，運(yùn)輸階段的碳排放占比呈大幅度上升趨勢，儲藏階段占比呈較大幅度下降趨勢，加工階段的碳排放占比呈先增大后減少的倒“U”型曲線。

圖7 武漢居民食物消費(fèi)碳排放的結(jié)構(gòu)構(gòu)成

3.3 長沙食物消費(fèi)碳排放的結(jié)構(gòu)分析

從圖8可以看出，長沙居民食物消費(fèi)四個(gè)階段中，2001—2010年，主要的碳排放來源于儲藏階段和加工階段，且兩者占比一般都在40%以上，2011—2018年，運(yùn)輸階段的碳排放大幅度增加，占比一般在35%以上，儲藏階段碳排放占比和加工階段占比稍微有所下降，垃圾處理階段的碳排放占比很小，且變化不明顯。2001—2018年，運(yùn)輸階段的碳排放呈斷崖式上升趨勢，儲藏階段的碳排放呈先小幅度上升后相對平穩(wěn)再大幅度下跌的梯形結(jié)構(gòu)，加工階段的碳排放占比呈先相對平穩(wěn)后斷崖式下跌趨勢。

圖8 長沙居民食物消費(fèi)碳排放的結(jié)構(gòu)構(gòu)成

3.4 合肥食物消費(fèi)碳排放結(jié)構(gòu)分析

從圖9可以看出，合肥居民食物消費(fèi)四個(gè)階段中，主要碳排放來源為儲藏階段和加工階段，兩者占比一般都在35%以上，垃圾處理階段占比最小且變化不明顯，運(yùn)輸階段碳排放呈先上升后相對穩(wěn)定的趨勢。在研究期內(nèi)，儲藏階段的碳排放占比呈下降趨勢，加工階段的碳排放占比呈先下降后上升的“U”型結(jié)構(gòu)。

圖9 合肥居民食物消費(fèi)碳排放的結(jié)構(gòu)構(gòu)成

通過以上分析可以發(fā)現(xiàn)，2001—2013年，食物消費(fèi)碳排放來源主要是儲藏階段和加工階段，2014—2018年，運(yùn)輸階段碳排放逐漸成為食物消費(fèi)碳排放的主要來源之一。2001—2018年，4座城市運(yùn)輸階段的碳排放占比皆呈增長趨勢，加工和儲藏階段碳排放占比呈減少趨勢，和當(dāng)今經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展吻合。通過對4座城市進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)以下不同：對于武漢和長沙經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速的城市，運(yùn)輸碳排放占比增加趨勢更為顯著，儲藏階段的碳排放占比和加工階段碳排放占比下降趨勢更為顯著，而南昌和合肥經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對緩慢的城市運(yùn)輸階段碳排放占比增加稍微緩慢，儲藏階段碳排放占比和加工階段碳排放占比下降趨勢也稍微緩慢。

4 研究結(jié)論與展望

本文首先界定了長江中游4座省會城市居民食物消費(fèi)碳排放的系統(tǒng)邊界，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用LCA測算2001—2018年食物消費(fèi)碳排放，并運(yùn)用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型對影響因素進(jìn)行分析，主要得到以下結(jié)論：（1）在研究期內(nèi)，4座城市居民食物消費(fèi)碳排放量在總體呈上升趨勢，其中，武漢市碳排放最高，長沙市最低，人均碳排放除了長沙市在加工階段呈下降趨勢，其他3市在各個(gè)階段和總體上都呈上升趨勢。（2）南昌市和長沙市食物消費(fèi)碳排放主要來源于儲藏和加工階段，武漢市和長沙市的主要碳排放來源從儲藏和加工階段逐漸向運(yùn)輸階段轉(zhuǎn)移，食物垃圾處理階段在4個(gè)城市中占比都很小。

本文運(yùn)用生命周期法測算了長江中游4座省會城市居民食物消費(fèi)碳排放、人均碳排放和各個(gè)階段的碳排放，并通過4座城市的對比分析和各個(gè)城市食物消費(fèi)結(jié)構(gòu)分析發(fā)現(xiàn)：城市規(guī)模、食物消費(fèi)種類對運(yùn)輸階段食物消費(fèi)碳排放具有重要影響；家庭擁有的冰箱數(shù)量和家庭規(guī)模對儲藏階段人均碳排放有顯著影響；城市人口、人均食物消費(fèi)量和食物種類對加工階段碳排放具有影響；城市人口、垃圾處理廠距離市中心的距離、運(yùn)輸車載重和運(yùn)輸車使用的燃料油對食物垃圾處理階段的碳排放有影響。但也存在以下不足：一是本文運(yùn)用生命周期法測算的市級層面食物消費(fèi)的碳排放，與投入產(chǎn)出法根據(jù)部門能源消耗測算出的碳排放存在區(qū)別，因此，運(yùn)用投入產(chǎn)出法測算食物消費(fèi)碳排放并與生命周期法對比分析是接下來的研究方向。二是本文對城市居民食物消費(fèi)碳排放的測算是從“大門”到“大門”，對居民食物消費(fèi)碳排放從搖籃到墳?zāi)沟臏y算是接下來的研究方向。