中国现已成为世界汽车大国，2019年中国汽车保有量达2.6亿辆，其中私人汽车达2.1亿辆。汽车保有量的急剧增长在为人们生活提供便利的同时也带来更多的碳排放，影响《中美气候变化联合声明》和《巴黎协定》的贯彻落实。当前交通运输业已成为中国碳排放重要领域之一，根据国际能源署(IEA，International Energy Agency)数据统计，交通运输业碳排放约占中国各部门排放总量的10%。随着收入水平和人口的增加，中国私人汽车保有量将在相对长时间内保持增势，如何推动私人汽车碳减排已成为中国交通领域落实“2030年前实现碳达峰”和2060年前实现碳中和”的重要方向。以纯电动汽车为核心的新能源汽车正成为中国传统燃油汽车向“低碳化”转型的重要替代产品．自2009年我国科学技术部、财政部、国家发展和改革委员会、工业和信息化部开展“十城千辆节能与新能源汽车示范推广应用工程”以来，纯电动汽车保有量快速增加。根据IEA统计报告，2019年中国纯电动汽车保有量达258万辆，占世界纯电动汽车存量的50%以上，位居世界纯电动汽车保有量首位。
电动汽车是否具有碳减排效果一直是研究讨论的焦点。电动汽车在使用过程中是一种“零排放”车辆。但从全生命周期角度分析，电动汽车把碳排放转移到车辆生产、发电及充电等环节中，是碳减排还是碳排放转移尚待考证，广大学者应用生命周期方法和GaBi等模型对汽车整车，燃料生命周期和汽车动力系统等相关部件和过程进行研究，希望得到更准确的电动汽车从生产到废弃的碳排放量。由于在研究过程中学者对生命周期边界、清单数据和研究对象选择的不同，出现了2种相反的结论。周谧等对燃油汽车和电动汽车的汽车制造、燃料生产使用、保养维护以及拆解和回收的生命周期过程进行评估，得出电动汽车可减少26%的碳排放的结论。Yang等对传统燃油汽车和电动汽车的车辆生产。使用和报废的生命周期过程进行评估，发现电动汽车生命周期可减少约6t的碳排放。Naranjo等发现，在西班牙电动汽车生命周期(车辆生产制造运输、分配、使用和报废阶段)内的碳排放比传统燃油汽车少46%。黎土煜等对电动公交车生命周期碳排放进行分析发现，电动公交车的CO。排放量可减少19.7%。Huo等研究发现，在中国和美国电动汽车是一种有效的低碳解决方案，其燃料生命周期内可减少碳排放。冯超等研究发现，电动汽车在全生命周期过程(包括燃料周期、车辆周期和配套设施周期)中由于使用大量煤炭反而会增加碳排放。Yang等根据中国现状对电动汽车和传统燃油汽车进行全生命周期分析，得出电动汽车由于高能耗和电池生产而具有较高的碳排放。Petrauskiene等研究指出，立陶宛的电动汽车在全生命周期内的碳排放比传统燃油汽车高26%。欧洲环境署(EEA，European Environment Agency)的研究也显示，如果使用燃煤电厂的电力充电，在全生命周期中电动汽车并不具备碳减排效应，碳排放强度为300g/km以上(传统燃油汽车的碳排放不足240g/km)。Wang等通过生命周期方法评估分析得出，电动汽车全生命周期的碳排放略高于传统燃油汽车。Yu等对电动汽车和传统燃油汽车的动力系统进行全生命周期碳排放分析得出，当前电动汽车动力系统生命周期的碳排放要高于传统燃油汽车。Qiao等研究发现，在生产阶段电动汽车的碳排放远高于传统燃油汽车。
当前研究主要关注电动汽车生产使用的某一环节，对于全环节、全寿命周期的系统评估较少。为使电动汽车全寿命碳减排效果的研究更加精准、完整，以及体现区域电力来源的差异性，该文对不同省份私人电动汽车相对于传统燃油汽车的碳减排效果进行全生命周期评估。为使研究结果能够充分代表私人电动汽车整体碳减排效果，尽量采用中国本土化数据和汽车行业平均数据构建中国私人电动汽车生命周期模型，并采用碳减排量和碳减排率2个指标来表征私人电动汽车相对于传统燃油汽车的碳减排效果，最后结合情景分析方法识别不同地区影响私人电动汽车生命周期碳减排效果的关键环节和阶段，以期为新时期私人电动汽车差异化推行政策的制定提供依据。
该研究采用生命周期方法进行私人电动汽车相对于传统燃油汽车碳减排量和碳减排率的核算，以分析私人电动汽车相对于传统燃油汽车的碳减排效果。在研究过程中采用GREET模型和Simapro软件中的数据库进行相关清单数据收集。最后，结合相关研究报告和文献中的数据构建碳排放核算清单，包括汽车全生命周期的材料输入、基本参数和排放因子等。
生命周期系统边界分为汽车材料周期﹑燃料开采到使用的燃料周期和汽车报废回收3个阶段。其中，汽油的燃料周期包括原油开采运输、原油炼制加工、成品油运输和汽油燃烧使用；燃煤电力的燃料周期包括煤炭开采加工，煤炭运输、电厂发电、电力输配和汽车充电等过程，由于中国火电多数以煤炭作为燃料，该文假设火力发电全部来自煤炭。汽车材料周期考虑原材料开采加工、汽车生产装配和汽车配送等过程，考虑私人电动汽车电池作为汽车组装的一部分，将电池生产过程纳入汽车材料周期中，并考虑电池的更换。因数据准确性低且已有研究成果证明私人电动汽车的销售、维护和工厂设备建设等间接碳排放与传统汽车基本一致，对整体分析影响不大，因此该文暂不考虑这些环节，该研究汽车生命周期系统边界如图1所示。
燃料周期、汽车材料周期和汽车报废回收阶段碳排放量需根据碳排放因子和相应的使用量计算，计算公式：
式中：EMP为燃料开采加工阶段的碳排放量，kg；EFP为燃料开采加工阶段的碳排放因子，kg/kg或kg/L；PCP为燃料开采加工量，kg或L；EMm，i为第i种汽车原材料制造过程的碳排放量，kg；EFm，i为第i种汽车原材料制造过程的碳排放因子，kg/kg；MMi为第i种汽车原材料制造过程的消耗量，kg；EMO，F为传统燃油汽车行驶过程的碳排放量，kg；EFO，F为传统燃油汽车行驶过程的碳排放因子，kg/L；PCO，F为传统燃油汽车燃油经济性，L/(100km)；EMO，E为发电过程碳排放量，kg；EFO，E为发电过程的碳排放因子，kg/(kW-h)；PCO，E为私人电动汽车的百公里电耗，kW·h/(100km)；K为汽车生命周期里程，km；j为充电效率，%；y为输配电损失，%；EMS为汽车报废回收阶段的碳排放量，kg；EFS为汽车报废回收阶段的碳排放因子，kg/kg；M为汽车质量，kg。
运输阶段需结合相应阶段的碳排放因子和运输距离计算，计算公式：
式中：EMt，u为第u个运输过程的碳排放量，kg；EFt，u为第u个运输过程的碳排放因子，kg/km；L为运输距离，km。
最后将各部分碳排放量进行加和，计算公式：
式中：EM为汽车生命周期的碳排放量，kg；EMO为汽车行驶过程的碳排放量，kg；h为整车配送和汽车报废回收阶段参与运输过程的数量，个；n为汽车所需原材料种类数量，种。
用私人电动汽车相对于传统燃油汽车的碳减排量和碳减排率来表征碳减排效果，碳减排量为传统燃油汽车与私人电动汽车碳排放量的差值，碳减排率为私人电动汽车碳减排量占传统燃油汽车碳排放量的比例，计算公式：
式中：EMr为私人电动汽车相较于传统燃油汽车的碳减排量，kg；e为私人电动汽车相较于传统燃油汽车的碳减排率，%；EMF为传统燃油汽车的碳排放量，kg；EME为私人电动汽车的碳排放量，kg。
考虑电动汽车发展趋势和我国新能源汽车的纯电动战略，结合《中国统计年鉴》和IEA的统计基础，该文所研究的私人电动汽车为私人纯电动汽车，不考虑混合动力汽车。在研究对象选择中，为使研究结果具有普适性和整体性，选取汽车行业平均数据进行研究分析，但在数据缺失情况下，使用特定车型数据进行适当补充。具体参数如表1所示。
为减少由于工艺过程和材料等方面的不同给研究结果造成的影响，增强可比性，根据GREET模型将传统燃油汽车和私人电动汽车除电池外的部分进行一致性处理，忽略占比较少材料对车辆生命周期的影响，确定汽车材料组成为钢、铁、铝、铜、塑料、玻璃和橡胶等。根据质量比例分配确定汽车各类材料平均质量，具体数值如表2所示。
整车配送过程和报废回收过程运输工具选择柴油货车，整车配送过程运输距离选择1600km，汽车报废回收过程运输距离为500km，在此过程中不考虑汽车行驶时间。
研究中碳排放因子来自IPCC报告。GREET模型和相关文献，发电过程的平均煤炭消耗为0.33kg/(kW-h)。不同省份发电过程以及生命周期各阶段碳排放因子具体数值如表3、4所示。
用三分法根据碳减排率把不同地区分为低减排区域(碳减排率为0~33.33%)中减排区域(碳减排率为33.33%~66.67%)和高减排区域(碳减排率为66.67%~100.O0%)。在私人电动汽车全生命周期碳排放核算基础上，选择不同减排区域的代表城市(河北省和北京市代表低减排区域，重庆市代表中减排区域，云南省代表高减排区域)来梳理、分析不同阶段和关键因素对私人电动汽车生命周期碳减排效果的影响和地区差异性。
考虑不同地区电力来源和输配电方式的差异性，按照省级地域划分并结合当地的排放因子进行私人电动汽车全生命周期碳减排效果分析(见表5)，结果表明我国31个省(自治区、直辖市)都具备碳减排效果(不包括港澳台地区数据，下同)。其中，四川省和云南省属于高减排区域，云南省私人电动汽车全生命周期碳减排量可达27.74t，碳减排率达70.69%；甘肃省。浙江省等11个省份属于中减排区域，碳减排量为13.61~22.25t，碳减排率为34.69%~56.69%；北京市、河北省等18个省份属于低减排区域，河北省的碳减排量仅为1.26t，碳减排率为3.20%。造成不同区域碳减排效果差异的主要原因是电力来源不同，碳减排效果较好的区域往往使用清洁能源发电的比例较高，使得该地区发电过程具有较低的碳排放因子。
燃料周期作为汽车生命周期最重要的减排阶段，不同地区燃料周期的碳减排效果如表6所示。由表6可见：我国31个省(自治区、直辖市)在燃料周期内都具有碳减排效果，碳减排量为3.64~30.12t，碳减排率为10.58%~87.63%．云南省碳减排效果最好，河北省碳减排效果欠佳。私人电动汽车燃料周期的碳减排效果优于同地区私人电动汽车全生命周期的碳减排效果，这是因为私人电动汽车生产制造等环节会带来更多的碳排放，减弱其全生命周期的碳减排效果。
不同地区分阶段的碳排放结果如图2所示。在中、低减排区域，传统燃油汽车和私人电动汽车的燃料周期阶段为生命周期最主要的碳排放阶段，传统燃油汽车燃料周期碳排放占比在85.00%以上，私人电动汽车燃料周期碳排放占比为57.33%~80.91%(见图2)；而在高减排区域(四川省和云南省)，私人电动汽车的汽车材料周期为最主要的碳排放阶段，占比分别为58.40%和60.22%。在所有生命周期阶段中，除汽车材料周期外，其他生命周期阶段都具有碳减排效果，减排率为6.46%~87.63%(见图2)，这是因为私人电动汽车相对传统燃油汽车增加了电池这一碳排放较高的部件。
私人电动汽车的报废里程、百公里电耗和汽车质量是其能否带来碳减排效果以及碳减排效果大小的关键参数。该研究对不同区域的关键参数进行情景分析。
报废里程数将直接影响私人电动汽车相对于传统燃油汽车全生命周期的碳减排效果。在实际过程中，根据《机动车强制报废标准》和具体运行情况，汽车报废里程数为0~600000km。由图3可见，不同地区私人电动汽车的碳减排量和碳减排率均随着报废里程的增加而呈增长趋势，但碳减排率增速缓慢。其中，碳减排率增长速度最快的是云南省，增长速度最慢的是河北省，说明当区域私人电动汽车碳减排效果越优时，碳减排效果随报废里程增长的速度越快。这是因为随着汽车报废里程的增加，燃料周期的碳减排量会随之提升，使得整个生命周期的碳减排量也不断升高，且高减排区域中更绿色的电力能源结构使得减排效果提升更明显。
在私人电动汽车的生命周期中，百公里电耗对燃料周期碳排放影响较大。在实际过程中百公里电耗因车型、季节和交通情况的不同而改变，选择5~30kW·h/(100km)作为私人电动汽车百公里电耗来开展情景分析。由图4可见，随着私人电动汽车百公里电耗的提升，其生命周期碳减排效果呈下降趋势，且在低减排区域下降趋势更明显。部分地区(如河北省)当百公里电耗提至一定数值后，私人电动汽车不再具有碳减排效果。这是因为当私人电动汽车百公里电耗提高时，燃料周期的碳排放会升高，从而影响私人电动汽车的碳减排效果，但高减排区域绿色的电力能源结构减缓了其碳减排效果降低的趋势。
汽车质量的轻量化已成为汽车实现碳减排的重要途径之一。根据实际数据和调研发现，目前大部分私人电动汽车质量集中在500~2500kg，汽车质量的变化对碳减排效果的影响如图5所示。由图5可见，当私人电动汽车质量增加时，其生命周期的碳减排效果也随之降低。特别是在河北省，当私人电动汽车质量大于1682kg时，河北省私人电动汽车生命周期不具有碳减排效果；不同地区私人电动汽车质量对于碳减排效果的影响大小基本一致，这是由于当私人电动汽车质量提升时，汽车制造所需原料消耗量提升，导致该阶段的碳排放升高，减弱了私人电动汽车生命周期的碳减排效果。
a)从私人电动汽车全生命周期看，在我国31个省(自治区、直辖市)私人电动汽车的推广均可带来一定的碳减排效果，说明以私人电动汽车为汽车“低碳化”路线的首要选择在中国具有合理性和正确性。但私人电动汽车的碳减排效果具有地区差异性，全生命周期碳减排量为0~27.74t，碳减排率为0~70.69%，造成地区差异性的主要原因是不同地区发电能源结构与技术的不同，较高的煤电比例使得部分地区私人电动汽车的推广无法产生良好的碳减排效果。所以，未来需根据不同地区碳减排效果的差异酌情制定相应的私人电动汽车推广计划，在高、中减排区域大力扶持私人电动汽车的推广发展，促进私人电动汽车保有量的增加，在低减排区域从根本进行发电过程能源结构的优化，加大水能、风能和核能等清洁能源发电比例。
b)在中。低减排地区私人电动汽车全生命周期的碳排放量主要集中在燃料周期阶段，而在高减排区域，汽车材料周期为私人电动汽车的主要碳排放阶段；同时，私人电动汽车在燃料周期以及汽车报废回收阶段都具有一定的碳减排效果。而汽车材料周期由于加人电池这一高排放部件，使得私人电动汽车材料周期阶段相对于传统燃油汽车具有增排效果。
c)百公里电耗和车质量在很大程度上会影响私人电动汽车生命周期的碳减排量和碳减排率，而报废里程只对碳减排量有较大影响，对碳减排率影响较小。报废里程和百公里电耗的影响还具有地区差异性，私人电动汽车报废里程对高减排区域碳减排效果影响较大，而百公里电耗对低减排区域碳减排效果影响较大。所以在未来私人电动汽车的技术发展过程中，要通过技术的提高来不断增加私人电动汽车电池的使用里程，加快电池制造技术的“绿色化”和私人电动汽车的“轻量化”，实现私人电动汽车资源的充分利用和碳减排效果的最大化。
