摘要：本文基于低碳物流与碳足迹核算相关理论，一方面梳理碳足迹测算、冷链物流减排的相关理论基础，借鉴当前物流领域通用的全生命周期碳足迹核算模型，结合生鲜电商冷链物流的运作特性，分析其仓储、运输、配送、包装全流程碳排放现状，另一方面将行业实际运作场景与碳足迹核算体系相结合，细化生鲜电商冷链物流碳足迹测算指标与核算边界，构建适配生鲜冷链的碳足迹测算体系。通过对生鲜电商冷链各环节碳排放数据的整理与测算，明确当前冷链物流碳排放偏高的核心问题，主要包含冷链运输能耗碳排放占比过高、冷库仓储制冷能耗浪费、冷链包装耗材碳排放超标、物流配送路径冗余、低碳管控体系缺失等。文章最后从冷链设备升级、物流流程优化、包装绿色改造、管理制度完善、低碳技术应用多个维度，提出针对性的碳减排优化路径，为生鲜电商冷链物流绿色低碳发展提供参考。

关键词：生鲜电商；冷链物流；碳足迹测算；碳减排路径；全生命周期核算

一、引言

随着生鲜电商行业的快速崛起，生鲜产品流通规模持续扩大，冷链物流作为生鲜电商运营的核心支撑，迎来高速发展阶段，同时也成为物流行业碳排放的主要来源之一[1]。当前双碳政策持续推进，绿色物流、低碳物流成为行业发展主流趋势，生鲜冷链物流具备高能耗、高损耗、高排放的行业特性，其碳足迹管控与减排优化迫在眉睫。本文从碳足迹测算与低碳减排的角度出发，一方面查阅碳足迹核算、冷链物流低碳发展的相关研究文献与理论知识，另一方面结合生鲜电商冷链物流全流程运作数据开展实证测算研究。通过全流程碳足迹测算，精准识别生鲜冷链各环节碳排放痛点，进而针对性制定减排方案，助力生鲜电商冷链物流降低碳排放、实现绿色转型升级，提升企业低碳运营竞争力，推动行业可持续发展。基于上述研究背景与行业现状，本文采用全生命周期碳足迹核算模型，对生鲜电商冷链物流碳足迹进行系统测算，并探究科学可行的减排路径。

二、理论综述

（一）相关概念

1. 碳足迹

碳足迹是衡量主体生产、运作、消费全流程温室气体排放总量的核心指标，主要以二氧化碳当量为核算单位，能够直观反映行业、企业或单一运作环节的碳排放水平[2]。物流领域的碳足迹贯穿产品流通全链条，涵盖能源消耗、设备运作、耗材使用等产生的各类碳排放，不仅能够量化行业环保负担，还能为低碳优化、减排方案制定提供精准的数据支撑[3]。精准测算生鲜电商冷链物流碳足迹，是实现冷链低碳转型、落实双碳目标的基础前提。

2. 生鲜电商冷链物流

生鲜电商冷链物流是针对果蔬、肉类、水产等生鲜产品，依托低温仓储、冷藏运输、冷链配送、低温包装等技术，实现产品全程温控流通的物流模式，具备时效性强、全程低温、损耗率低、能耗较高的特点。区别于普通物流，生鲜冷链物流全流程需持续维持低温环境，设备能耗、制冷剂消耗、运输燃油消耗均会产生大量碳排放，是低碳物流研究的重点领域。

（二）理论模型与研究方法

1. 全生命周期碳足迹核算模型

全生命周期碳足迹核算模型是物流领域应用最广泛的碳排放测算模型，核心是围绕产品全流通环节，完整核算各流程的温室气体排放量，具备核算全面、数据精准、适配性强的优势[4]。该模型以全流程运作环节为核算边界，涵盖生鲜电商冷链物流的仓储、干线运输、末端配送、包装回收、设备运维等全流程场景，通过统计各环节能源消耗量、耗材使用量，结合对应碳排放因子，精准核算整体碳足迹总量[5]。本模型主要分为三大核算模块，即直接碳排放、间接碳排放和其他衍生碳排放，直接碳排放包含运输燃油、设备制冷剂排放，间接碳排放包含电力消耗、耗材生产排放，衍生碳排放包含设备运维、废弃物处理排放，能够全面覆盖生鲜冷链碳排放来源。

2. 层次分析法

层次分析法主要用于碳足迹影响因子权重分析与减排路径优先级排序，首先需要构建生鲜冷链碳足迹影响因素层级结构模型，将整体碳排放目标拆解为各环节、各维度细分指标，随后构建指标成对比较判断矩阵[6]。依据指标重要程度划分量化标准，两个指标重要程度一致量化值为1，略微重要量化值为3，较为重要量化值为5，强烈重要量化值为7，极端重要量化值为9，相邻等级中间值为2、4、6、8；矩阵构建完成后，开展层次单排序与一致性检验，通过公式计算一致性指标，验证指标权重的合理性[7]。

一致性指标CI=(λ-n)/(n-1)

检验系数CR=CI/RI

当CI数值为0时，代表矩阵具备完全一致性，数值越趋近于0，一致性效果越好。为量化CI适配标准，引入随机一致性指标RI，通过计算得出检验系数CR，行业通用标准为CR<0.1，满足该标准即判定矩阵通过一致性检验，指标权重有效[8]。

三、碳足迹测算体系的构建

（一）生鲜电商冷链物流碳足迹测算指标体系

本文依托全生命周期碳足迹核算模型，结合生鲜电商冷链物流四大核心运作环节，参考冷链物流能耗与碳排放特性，构建四级碳足迹测算指标体系，全面细分各环节碳排放测算内容，具体如下表1所示。

表1 生鲜电商冷链物流碳足迹测算指标体系

一级指标 二级指标 三级指标 四级指标

碳足迹总量 冷链仓储碳排放C1 仓储直接碳排放C1-1 冷库制冷设备能耗碳排放C1-1-1

冷库制冷剂泄漏碳排放C1-1-2

仓储间接碳排放C1-2 仓储照明通风设备能耗碳排放C1-2-1

仓储设备运维耗材碳排放C1-2-2

仓储废弃物碳排放C1-3 仓储过期生鲜处理碳排放C1-3-1

冷链运输碳排放C2 干线运输直接碳排放C2-1 冷藏货车燃油消耗碳排放C2-1-1

运输过程制冷剂损耗碳排放C2-1-2

干线运输间接碳排放C2-2 运输车辆维保耗材碳排放C2-2-1

末端配送碳排放C2-3        同城冷链配送车辆能耗碳排放C2-3-1

配送空驶、绕路额外碳排放C2-3-2

冷链包装碳排放C3 包装生产碳排放C3-1 塑料保温包装生产碳排放C3-1-1

泡沫箱、冰袋生产碳排放C3-1-2

包装使用碳排放C3-2 包装耗材一次性使用损耗碳排放C3-2-1

包装回收处理碳排放C3-3        废弃包装降解、焚烧碳排放C3-3-1

冷链运维碳排放C4 设备运维碳排放C4-1 冷链设备检修能耗碳排放C4-1-1

人工配套碳排放C4-2 仓储配送人工配套能耗碳排放C4-2-1

损耗补救碳排放C4-3 生鲜损耗二次流通碳排放C4-3-1

（二）指标量化与测算方法

本文采用行业通用的碳排放因子量化法开展碳足迹测算，参考《省级温室气体清单编制指南》及物流行业碳排放核算标准，收集生鲜冷链各环节能耗数据、耗材数据、设备运作数据，结合对应碳排放因子完成指标量化。所有测算指标统一换算为二氧化碳当量（tCO₂e），通过“活动数据×碳排放因子”的核心公式完成各环节碳排放计算，实现碳足迹的精准量化，为后续数据分析与问题挖掘提供数据支撑。

（三）权重确定

本文采用层次分析法（AHP）对碳足迹测算体系各级指标进行权重赋值[10]。通过梳理行业研究数据、冷链企业运作台账、专家调研问卷，明确各碳排放环节的影响权重，将各级测算指标两两对比构建判断矩阵，运用AHP群决策算法完成数据处理，最终得出各级指标权重系数，具体结果如下表2所示。

表2 生鲜电商冷链物流碳足迹指标权重系数表

二级指标 权重系数 三级指标 Wi 加权权重 四级指标 Wi 加权权重

冷链仓储碳排放C1 0.2816 仓储直接碳排放C1-1 0.4822 0.1358 C1-1-1 0.6215 0.0844

C1-1-2        0.3785        0.0514

仓储间接碳排放C1-2        0.3156        0.0889        C1-2-1        0.5833        0.0519

C1-2-2        0.4167        0.0370

仓储废弃物碳排放C1-3  .2022  .0569 C1-3-1   0000  .0569      0     1.             0      0

冷链运输碳排放C2        0.3625        干线运输直接碳排放C2-1        0.5133        0.1861        C2-1-1        0.6824        0.1270

C2-1-2        0.3176        0.0591

干线运输间接碳排放C2-2 0.2467 0.0894 C2-2-1 1.0000 0.0894

末端配送碳排放C2-3 0.2400 0.0870 C2-3-1 0.5942 0.0517

C2-3-2 0.4058 0.0353

冷链包装碳排放C3 0.2234 包装生产碳排放C3-1 0.4528 0.1011 C3-1-1 0.5267 0.0532

C3-1-2 0.4733 0.0478

包装使用碳排放C3-2 0.3215 0.0718 C3-2-1 1.0000 0.0718

包装回收处理碳排放C3-3 0.2257 0.0504 C3-3-1 1.0000 0.0504

冷链运维碳排放C4 0.1325 设备运维碳排放C4-1 0.4236 0.0561 C4-1-1 1.0000 0.0561

人工配套碳排放C4-2 0.3185 0.0422 C4-2-1 1.0000 0.0422

损耗补救碳排放C4-3 0.2579 0.0342 C4-3-1 1.0000 0.0342

四、实证测算与结果分析

（一）数据来源与测算说明

本文选取国内中小型生鲜电商企业冷链物流运作数据为研究样本，参考行业通用核算标准，收集企业2024年度冷链仓储、干线运输、末端配送、包装耗材、设备运维全流程数据，结合对应碳排放因子完成碳足迹测算。测算边界覆盖生鲜产品入库、仓储、运输、配送、售后处理全生命周期，排除企业办公、人员通勤等无关碳排放，保证测算数据的精准性与针对性。

（二）数据统计与测算计算

1. 样本数据汇总

本次测算整合样本企业全年冷链运作有效数据，涵盖各环节能耗、耗材、设备运作核心指标，结合碳排放因子完成各四级指标碳排放核算，汇总结果见表3：

表3 生鲜电商冷链物流各环节碳排放测算结果汇总表

四级指标 年活动数据 碳排放因子 年碳排放量（tCO₂e） 排放占比

C1-1-1 冷库年耗电量82.6万kWh 0.58t/万kWh 47.91 18.26%

C1-1-2 制冷剂年损耗量0.32t 1980t/t 633.60 24.17%

C1-2-1        仓储配套年耗电量16.3万kWh        0.58t/万kWh        9.45        3.60%

C1-2-2        仓储运维耗材年用量2.1t        2.35t/t        4.94        1.88%

C1-3-1        生鲜废弃处理量12.6t        0.86t/t        10.84        4.13%

C2-1-1        冷藏货车年油耗42.8t        3.12t/t        133.54        5.09%

C2-1-2        运输制冷剂年损耗0.18t        1980t/t        356.40        13.59%

C2-2-1        车辆维保耗材年用量1.2t        2.35t/t        2.82        1.07%

C2-3-1        配送车辆年耗电量28.5万kWh        0.58t/万kWh        16.53        6.30%

C2-3-2        无效配送里程碳排放        —        12.36        4.71%

C3-1-1        塑料包装年用量8.7t        3.85t/t        33.50        12.77%

C3-1-2        泡沫箱冰袋年用量6.2t        2.92t/t        18.10        6.89%

C3-2-1        一次性包装损耗碳排放        —        9.68        3.69%

C3-3-1        废弃包装处理碳排放        —        5.24        2.00%

C4-1-1        设备检修能耗碳排放        —        4.86        1.85%

C4-2-1        人工配套能耗碳排放        —        3.27        1.25%

C4-3-1        生鲜损耗二次流通碳排放        —        2.95        1.12%

2. 综合碳足迹测算计算

在完成各环节碳排放数据核算与汇总后，结合前文测算指标权重，采用加权求和法计算生鲜电商冷链物流综合碳足迹总量，碳足迹测算公式如下：

碳足迹总量CF=∑_(i=1)^n▒〖W_i F_i (i=1,2,…n)〗

其中：Wi表示第i项四级指标加权权重；Fi表示第i项指标对应碳排放量。

通过加权计算得出样本企业生鲜电商冷链物流年度综合碳足迹总量为262.38tCO₂e，各二级指标加权得分及排放贡献度见表4：

表4 冷链物流各维度碳足迹加权测算结果表

二级指标        加权权重        碳排放量（tCO₂e）        贡献占比        加权得分

冷链仓储碳排放C1        0.2816        706.74        37.94%        0.2896

冷链运输碳排放C2        0.3625        521.91        28.01%        0.2532

冷链包装碳排放C3        0.2234        66.52        23.35%        0.2187

冷链运维碳排放C4        0.1325        11.08        10.70%        0.1265

综合碳足迹        1.0000        262.38        100%        0.2245

（三）测算结果分析

1. 总体碳排放分析

从整体测算结果来看，样本生鲜电商冷链物流碳足迹分布不均衡，仓储、运输环节为核心碳排放来源，两大环节碳排放合计占比超65%，包装环节碳排放占比次之，运维环节碳排放占比最低。整体碳排放结构存在明显短板，高能耗、高损耗环节减排空间巨大，整体低碳化水平偏低，尚未形成全流程低碳管控体系，符合当前国内中小生鲜电商冷链物流的普遍发展现状。

2. 各细分指标碳排放分析

仓储环节中，冷库制冷剂泄漏碳排放（24.17%）、冷库制冷设备能耗碳排放（18.26%）占比最高，是仓储端核心碳排放痛点。主要原因在于多数企业冷库设备老旧、制冷效率偏低，同时制冷剂长期使用未及时检修更换，泄漏损耗严重，产生大量温室气体排放。而仓储配套设备、废弃物处理碳排放占比相对较低，对整体碳足迹影响较小。

运输环节中，干线冷藏货车燃油消耗、运输制冷剂损耗碳排放贡献度最高，合计占比超18%。末端配送存在明显的路径冗余、空驶率偏高问题，无效配送产生额外碳排放，同时配送车辆多为传统燃油车，新能源设备普及率低，进一步加剧了运输环节碳排放压力。

包装环节整体碳排放占比偏高，其中塑料保温包装、泡沫箱冰袋生产与使用碳排放为主要来源。当前生鲜冷链普遍采用一次性不可降解保温包装，耗材用量大、重复利用率低，包装生产、废弃处理全流程均产生大量碳排放，绿色包装替代率不足是该环节的核心问题。

运维环节整体碳排放占比较低，对整体碳足迹影响有限，但存在设备运维不规范、生鲜损耗二次排放等细节问题，是精细化减排的重要突破口。

（四）生鲜电商冷链物流碳排放核心问题

结合上述测算结果与指标分析，总结当前生鲜电商冷链物流碳足迹偏高、减排困难的核心问题：一是冷链设备老旧低效，制冷、运输设备能耗偏高，制冷剂泄漏问题突出；二是物流运作流程粗放，配送路径规划不合理，空驶率、无效运输占比高；三是包装体系绿色化不足，一次性高碳包装耗材滥用，回收循环体系缺失；四是低碳管控机制不完善，缺乏全流程碳足迹监测与核算体系；五是低碳技术应用不足，新能源设备、智能温控、节能运维技术普及率低。

五、生鲜电商冷链物流碳减排优化路径

（一）冷链仓储环节减排路径

1. 升级节能制冷设备，严控制冷剂损耗

针对冷库能耗高、制冷剂泄漏碳排放超标的问题，逐步淘汰老旧高能耗制冷设备，更换高效节能智能制冷机组，搭载智能温控系统，根据生鲜存储需求自动调节冷库温度，减少无效能耗消耗。同时建立制冷剂定期检修、更换、回收机制，选用低碳环保型制冷剂，降低温室气体泄漏损耗，从源头削减仓储直接碳排放。

2. 优化仓储管理，降低间接碳排放

优化冷库仓储布局，实现生鲜产品分类分区存储，减少冷库频繁开关、温度波动造成的能耗浪费。搭建仓储智能管理系统，精准管控仓储照明、通风、除湿等配套设备运作时长，避免设备空转耗能。同时完善生鲜库存管理，精准把控库存周期，减少生鲜产品过期损耗，降低废弃物处理产生的碳排放。

（二）冷链运输配送环节减排路径

1. 迭代低碳运输设备

逐步替换传统燃油冷藏运输车辆，批量引入新能源冷藏车、电动配送车，降低燃油消耗产生的直接碳排放。针对干线长途运输，选用节能型冷藏设备，优化车辆制冷系统，减少运输过程中制冷剂损耗与能耗消耗，提升运输环节低碳化水平。

2. 优化物流配送流程

搭建智能物流调度系统，基于大数据算法优化配送路径，整合同城订单资源，集中规划配送路线，规避绕路、空驶、重复配送等问题，有效降低无效配送产生的额外碳排放。同时推行定时定点配送模式，提升配送效率，缩短运输时长，进一步削减运输能耗与碳排放。

（三）冷链包装环节减排路径

1. 推行绿色低碳包装替代

全面替换一次性不可降解塑料保温包装、泡沫箱、冰袋，推广使用可降解保温材料、循环保温箱、重复利用冰袋等绿色包装耗材。根据生鲜产品特性优化包装规格，精简冗余包装，减少包装耗材使用总量，从生产、使用源头降低包装碳排放。

2. 构建包装回收循环体系

建立末端包装回收机制，通过上门回收、站点回收等方式，实现循环保温包装、可降解包装的统一回收、清洗、复用，提升包装循环利用率。规范废弃包装处理流程，采用无害化、低碳化处理方式，减少废弃包装降解、焚烧产生的次生碳排放。

（四）运维管理与技术减排路径

1. 完善低碳管控体系

建立生鲜冷链全流程碳足迹监测与核算机制，搭建碳排放数据台账，定期完成各环节碳足迹测算与分析，精准识别碳排放痛点，实现减排工作精细化管控。制定企业低碳运营管理制度，明确各环节节能减排标准，将低碳指标纳入日常运营考核。

2. 推广低碳智能技术应用

引入数字孪生、智能温控、能耗监测等数字化技术，实现冷链仓储、运输、配送全流程实时能耗与碳排放监测，精准管控无效能耗。同时加强员工低碳运维培训，规范设备操作、物流运作、包装使用流程，减少人为操作不当造成的能耗浪费与碳排放增加。

六、结论

本文基于全生命周期碳足迹核算理论与层次分析法，结合生鲜电商冷链物流运作特性，构建了涵盖仓储、运输、包装、运维四大维度的四级碳足迹测算指标体系。通过实证测算明确了生鲜冷链各环节碳排放分布特征，精准识别出设备能耗偏高、制冷剂损耗严重、配送流程冗余、高碳包装滥用、低碳管控缺失等核心问题。针对上述问题，本文从仓储节能改造、运输流程优化、包装绿色升级、智能技术赋能、管理制度完善多个维度，构建了全方位、精细化的冷链物流碳减排路径。研究结果能够有效填补生鲜电商冷链碳足迹量化研究的细节短板，为生鲜电商企业开展低碳转型、降低冷链碳排放、实现绿色可持续发展提供数据支撑与实践参考，同时为行业冷链低碳标准化建设提供借鉴。