(2024年1月11日)
粮食系统推动了全球土地利用、农业生产和其他农业以外的活动，贡献了约三分之一的全球人为温室气体排放量。减少粮食供应链从生产到消费各个阶段的排放，对于缓解全球变暖至关重要。生命周期评价方法可以调查特定食品在其生命周期中的排放情况，但核算范围不同，结果往往不具有可比性。多区域投入产出分析可以追踪供应链上的排放，但部门的高度聚合导致其缺乏产品细节。因此，本研究通过实物贸易流方法和结构分解分析方法评估2000~2019年全球181个国家或地区153种粮食产品消费端的温室气体（CO2、CH4和N2O）排放量及其潜在驱动因素，从而为全球粮食系统的温室气体减排提供政策参考。
本研究利用Kastner等人提出的实物贸易流（physical trade flow, PTF）方法和FAOSTAT的贸易数据，核算了181个国家2000、2005、2010、2015和2019年153种食物产品的消费量。实物贸易流核算方法通过将消费模式与初级产品原产地明确联系起来，能够基于更高的部门和产品分辨率，为农产品贸易流量提供更详细的分析。
排放强度的意义是生产单位产品的温室气体排放量。本研究基于实物贸易矩阵，采用自上而下的方法将与食品相关的土地利用和土地利用变化、农业生产和农业以外阶段（包括肥料制造、加工、包装、零售、运输和工业废水处理）的年度温室气体排放量（包括CO2、CH4和N2O）分配给植物性食品和动物性食品，从而计算各个产品在不同过程中的排放强度。
结合排放强度和消费矩阵，每种产品消费端的温室气体排放量计算如下：
式中，fij=Gij/Pi表示产品i在食品供应链过程j中的排放强度向量，其中Gij为产品i在供应链过程j产生的总排放量，Pi为产品i的生产量向量。ci是DMCi在DMIi中所占份额的向量，其中DMCi是国内消费产品i的数量，DMIi代表一个国家对产品i的总投入。Li=(I-Ai)-1表示产品i的贸易结构，Ai是DMIi中的出口份额矩阵，I是单位矩阵。
4. 量化消费端的温室气体排放
为了解食物消费排放背后的驱动力，本研究采用了能源和碳排放研究中广泛采用的结构分解分析方法，通过引入人口变量，将153种产品的全球和区域排放分解为5项，即排放强度、贸易结构、国内供应比率、人均消费和人口。公式如下：
研究结果
图2. 2000年和2019年全球供应链中食品消费产生的温室气体排放量。背景图显示了2000年（a）和2019年（b）国家尺度的消费端排放量。饼图显示了2000年（a）和2019年（b）动物和植物性食品的消费排放量比例，大小代表了18个国家/地区的总排放量。
2. 国际贸易重塑了食品排放模式
图4. 2000、2010和2019年主要国家国内食品供应和国际贸易中体现的温室气体排放量。（a）18个主要国家的国内温室气体排放量与食品消费隐含总排放量的比率。（b）18个主要国家食品进出口所体现的温室气体排放量。圆圈代表食品消费排放的净进口或出口。
图5. 贸易中隐含排放的流动模式。（a）全部排放，（b）动物性食品的排放，（c）植物性食品的排放（单位：Mt CO2-eq）。
人口增长是大多数国家或地区（日本和俄罗斯除外）排放量增加的重要原因，导致全球总排放量增加了30%。受人口驱动排放量增长最多的是南亚（+71%）、撒哈拉以南非洲（+64%）、近东和北非（+59%）以及印度（+42%），这些国家或地区的人口增长率较高。人均消费水平上升是全球排放量增长（+19%）的另一个重要驱动因素。几乎所有发展中国家的人均消费水平都对食品温室气体排放起到了促进作用，从拉丁美洲和加勒比地区的+9%到中国的+61%不等。尽管其他驱动因素导致全球粮食排放呈上升趋势，但排放强度是抵消部分排放增长的主要因素，使全球排放量减少了37%，避免了额外的5.2 Gt CO2-eq。排放强度由三个组成部分，分别是土地利用变化的排放强度、农业生产的排放强度和农业以外活动的排放强度。在保持其他因素不变的前提下，土地利用变化的排放强度大幅度下降，造成了超过5.4 Gt CO2-eq（−39%）全球排放量下降。但农业生产的排放强度和农业以外活动的排放强度的驱动作用使世界的排放量略微增加了149 Mt CO2-eq（+1%）和63 Mt CO2-eq（+0.5%）。
图6. 5项驱动因素对食品消费端温室气体排放变化的贡献。2000-2019年全球（a）和18个国家/地区（b-s）食品消费端温室气体排放变化的5个驱动因素的贡献。灰色条表示总排放量。彩色条形表示不同驱动因素对每个时期全球和国家/区域排放变化的绝对贡献（正或负）。
个人评价
食物系统的温室气体排放约占全球人为排放的三分之一，评估整个供应链中食品消费端的温室气体排放，并从消费者的角度促进减排对缓解全球变暖至关重要。与以往研究多集中于货币化贸易不同，本研究利用实物贸易流方法追踪到食品的原产地，量化了2000-2019年全球食品消费端的温室气体排放，而且细分到详细的过程和产品类别，并采用结构分解分析方法揭示了其驱动因素。然而，本研究在温室气体排放量的分配过程中，理想化的均一假设掩盖了国内异质性。此外，本研究的政策建议主要围绕研究期内的结果，而COVID-19的爆发、国际贸易战争和俄乌冲突等意料之外的新变化已对全球供应链产生了深刻影响，这些建议是否仍适用还有待讨论。
Changes in global food consumption increase GHG emissions despite efficiency gains along global supply chains
Abstract：
Greenhouse gas (GHG) emissions related to food consumption complement production-based or territorial accounts by capturing carbon leaked through trade. Here we evaluate global consumption-based food emissions between 2000 and 2019 and underlying drivers using a physical trade flow approach and structural decomposition analysis. In 2019, emissions throughout global food supply chains reached 30 ±9% of anthropogenic GHG emissions, largely triggered by beef and dairy consumption in rapidly developing countries—while per capita emissions in developed countries with a high percentage of animal-based food declined. Emissions outsourced through international food trade dominated by beef and oil crops increased by ~1 Gt CO2 equivalent, mainly driven by increased imports by developing countries. Population growth and per capita demand increase were key drivers to the global emissions increase (+30% and +19%, respectively) while decreasing emissions intensity from land-use activities was the major factor to offset emissions growth (−39%). Climate change mitigation may depend on incentivizing consumer and producer choices to reduce emissions-intensive food products.
Citation：
Li, Y., Zhong, H., Shan, Y. et al. Changes in global food consumption increase GHG emissions despite efficiency gains along global supply chains. Nat Food 4, 483–495 (2023).
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