迈向航运企业的碳核算与循环和谐：一项系统的文献计量学综述

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《Business Strategy and the Environment》：Toward Carbon Accounting and Circular Harmony in Shipping Corporations: A Systematic Bibliometric Review

【字体：大中小】 时间：2025年12月04日 来源：Business Strategy and the Environment 13.3

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　　循环经济与碳会计的整合框架研究——以航运业为例

　　
该研究聚焦于航运行业如何通过整合碳会计与循环经济原则实现可持续发展。基于制度理论和联合国2030议程，论文提出“循环和谐”框架，强调通过统一的全程生命周期（Well-to-Wake, WTW）碳账簿、可审计的关键绩效指标（KPIs）和边际减排成本（MAC）模型，将循环经济策略嵌入碳管理流程。研究显示，现有文献在以下方面存在显著空白：一是缺乏将循环经济实践与碳会计系统深度整合的框架；二是未充分探索供应链全链条（Scope 1-3）的碳排放量化方法；三是未建立可验证的跨周期指标以平衡经济、环境与社会效益。

### 核心发现与理论创新
1. **循环和谐框架的构建**
研究提出以“循环和谐”为核心的设计原则，其核心要素包括：
- **统一的生命周期边界**：覆盖船舶制造、运营到拆解的全过程，消除传统线性经济中“隐形成本”的核算盲区
- **动态分配规则**：采用 avoided burden（避免负担）与 allocation rule（分配规则）双重机制，防止重复计算碳排放（如回收金属时需区分供应商和制造商的贡献）
- **边际减排成本模型**：将 MAC与碳排放强度（gCO?e/TEU-nm）结合，量化不同循环策略的经济效益（如维修 vs 新造）

2. **航运业碳排放特征分析**
- ** Scope 3占比较高**：研究显示国际航运80%的碳排放来自燃料供应链（Scope 1）和港口运营（Scope 3），而传统核算体系仅覆盖Scope 1-2
- **技术干预的量化瓶颈**：现有文献中仅有12%涉及具体减排技术的经济性评估（如LNG燃料改型成本与全生命周期减排量比）
- **政策工具有效性**：欧盟MRV法规与IMO 2050减排战略存在执行脱节，企业层面仅28%建立跨部门碳核算流程

3. **SDG协同机制突破**
首次建立“循环经济-碳会计-可持续发展目标”的三维映射模型：
- **SDG7（清洁能源）**：通过燃料链优化（如生物燃料采购）和港口岸电系统降低40-60%的能源强度
- **SDG13（气候行动）**：基于MAC模型优先实施高减排弹性的项目（如压载优化系统可使碳排放降低22%）
- **SDG14（海洋保护）**：引入闭环回收指标（如包装材料再利用率≥85%），使塑料污染减少73%

### 实践路径与政策建议
1. **核算体系升级**
- 建议强制实施“双轨制”报告：左侧为传统财务指标，右侧新增循环经济贡献值（Circular Economy Contribution Index, CECI）
- 案例：马士基通过整合区块链技术实现港口废油回收的全程追溯，使碳抵消证书的审计效率提升70%

2. **技术投资优先级模型**
研发显示，在MAC<50€/tCO?e的区间内，以下技术组合可实现最佳效益：
- 燃料替代（LNG+生物燃料混合动力）：MAC=38€/tCO?e
- 智能航线优化：MAC=22€/tCO?e
- 退役船舶模块化拆解：MAC=45€/tCO?e

3. **政策协同框架**
- 建议IMO将MAC纳入船舶能效证书（EEXI）评估体系
- 欧盟应将循环经济KPIs（如材料回收率、废物处理数字化率）纳入MRV法规
- 发展中国家需要建立“绿色技术转移基金”，解决碳核算系统本地化适配问题

### 行业转型路线图
| 阶段 | 时间窗口 | 核心任务 | 里程碑指标 |
|------|----------|----------|------------|
| 试点期（2025-2027） | | 建立港口-船舶碳账户互认机制 | 年循环材料使用量达50万吨 |
| 推广期（2028-2030） | | 实施燃料-技术-回收三位一体改造 | 单船碳排放强度下降40% |
| 深化期（2031-2035） | | 构建全球航运碳信息共享平台 | 供应链Scope 3覆盖率达80% |
| 成熟期（2036-2040） | | 完成全生命周期碳定价 | 建立船舶循环经济信用体系 |

### 方法论突破
研究采用混合方法增强结论可靠性：
1. **文献计量网络分析**：通过VOSviewer绘制关键词共现网络，发现“碳泄漏”（Carbon leakage）与“港口协同”（Port integration）为两大理论缺口
2. **系统文献综述（SLR）**：纳入60篇高质量文献（CiteScore>20），建立包含5个维度、18个二级指标的评估矩阵
3. **案例验证法**：选取中远海运、马士基等6家企业的年报数据，通过MAC模型验证其循环经济投入的财务回报率（平均ROIC提升9.2%）

### 争议与挑战
1. **数据可信度问题**：约35%的船舶运营数据依赖估算，建议强制使用IMO认可的Emission Factor Database
2. **技术经济悖论**：氢燃料动力船舶的MAC高达150€/tCO?e，远超传统减排技术
3. **利益分配困境**：港口循环设施投资需协调船东、码头、回收企业等多方收益分配
4. **标准碎片化**：现有11个碳核算标准中，仅3个支持全程生命周期评估

### 未来研究方向
1. 开发基于机器学习的MAC预测模型（误差率<8%）
2. 研究航运碳关税（Carbon Tariff）对循环经济的影响机制
3. 构建船舶循环经济成熟度评估体系（含5级21项指标）
4. 探索将海洋塑料回收纳入碳交易市场的可行性

该研究为航运业实现深度脱碳提供了系统性解决方案，其核心价值在于建立可量化的循环经济绩效评估体系。建议企业优先实施具有快速MAC回报的技术（如压载管理系统），同时建立跨周期的碳账簿，以应对即将实施的IMO ETS（2026年全面覆盖）。对于政策制定者，应重点推动港口循环基础设施投资补贴（建议补贴率≥30%），并建立跨国界的碳数据共享机制。未来研究需进一步验证MAC模型在不同船型中的适用性差异，以及循环经济策略对船舶融资成本的影响。

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