一、基础概况
- 数据编号：2393
- 时间覆盖：基准年份 1997、2002、2007、2012、2017、2018、2020（五年间隔 + 近年细分年份）
- 产品维度：29–34 个国民投入产出标准产品部门，统一能源 - 投入产出核算口径
- 核算数据源：《中国能源统计年鉴》、全国投入产出供给表、CEADs 碳核算数据库、IPCC 排放指南、发改委本土排放因子
- 基准文献：Li X 等 (2025)Scientific Data国际权威产品级碳排放测算范式
- 两套细分排放面板（Excel 分表）：
- 细分燃料版：18 类化石燃料分品类碳排放；
- 能源大类版：煤炭 / 石油 / 天然气三大能源汇总排放；
- 核算核心优势：解决传统行业能源统计与投入产出产品口径不匹配痛点，将行业能耗精准拆分至产品层面，适配 EEIO、MRIO、SDA 分解模型。
二、完整核算技术流程
- 能耗归集：分品类提取煤炭、油气、燃气等全品类化石能源实物消费量；
- 口径转换：依托投入产出供给表，将行业能耗按产品生产结构拆分至各产品部门；
- 热值折算：依据各类能源平均低位发热量统一换算为 TJ 热值单位；
- 碳排放量计算：叠加 IPCC 缺省因子 + 中国本土 CEADs 两套排放系数，分燃料核算 CO₂；
- 分层汇总：保留单燃料明细，同时合并为煤炭、石油、天然气三大能源大类总排放。
三、两套数据表完整指标
表 1 分化石燃料精细排放表
Emission factors（两套排放因子）｜Emission_inventory（碳排放量）｜unit（单位） 原煤｜洗精煤｜型煤｜焦炭｜焦炉煤气｜其他焦化产品 原油｜汽油｜煤油｜柴油｜燃料油｜液化石油气 LPG 炼厂气｜其他石油制品｜天然气｜液化天然气 LNG｜Total（产品总排放）
表 2 能源大类汇总排放表
Emission factors｜Emission_inventory｜unit 煤炭开采洗选｜石油天然气开采｜石油加工炼焦｜燃气生产供应｜Total（产品总排放）
四、核心理论与应用逻辑
- 产品级碳排放精准刻画各品类生产直接碳足迹，可测算产业链上游隐含碳、下游终端消费碳；
- 适配结构分解 SDA、环境投入产出 EEIO、多区域 MRIO三大主流低碳计量模型；
- 区分能源结构、生产规模、技术效率三类减排驱动因素，量化数绿融合、绿色专利的碳减排贡献；
- 高排放产品部门企业 ESG 评分、绿色创新投入具备更强减排激励约束。
五、适配实证研究方向
- 产业碳排放结构分解 SDA（基准宏观主题） 按产品部门逐年分解排放驱动因子（能源结构 / 技术进步 / 产出规模），检验数字绿色技术对产品碳强度下降的贡献。
- 企业绿色创新减排微观匹配 匹配绿色专利质量 wide、数绿融合数据集：高数绿融合行业对应的产品部门碳排放强度显著更低，量化低碳创新减排效应。
- ESG 与产品碳足迹联动 结合 Wind ESG 评分：高 ESG 企业集中分布在低碳产品部门，高碳行业企业 ESG 整改对产品碳排放下降作用更强。
- 区域政策低碳 DID 评估 搭配城市群、数字产业集群政策 DID：区域一体化推动高碳产品产业转移、能源结构清洁化，降低本地产品碳排放。
- 极端气候减排约束交互 联动地县级极端天气数据集：高温、洪涝冲击拉高高耗能产品生产能耗与碳排放，倒逼企业加大数字低碳改造。
- 产业链技术溢出减排效应 对接上市公司间技术流动 Citations：跨企业绿色专利引用扩散，带动下游产品部门碳强度持续下降。
- 产品碳足迹与贸易隐含碳 依托 MRIO 模型测算进出口产品隐含 CO₂，评估碳关税、贸易摩擦对国内产品排放结构冲击。
- 数字人力资本减排渠道 匹配员工数字能力指数：数字人才充足的产业部门能源调度、智能制造普及更快，产品碳排放更低。
六、数据核心优势
- 完全对标Scientific Data国际顶刊产品级碳核算框架，同时采用 IPCC+CEADs 两套排放因子，学术认可度高；
- 双粒度输出（细分燃料 / 能源大类），兼顾微观碳足迹精细分析与宏观产业 SDA 分解；
- 统一投入产出产品口径，消除传统行业能耗与 IO 表不匹配带来的估算偏差；
- 1997–2020 长时序，覆盖多轮能源改革、双碳政策关键周期；
- 标准化 34 个产品部门编码，可无缝对接上市公司行业、城市宏观、专利 ESG 全套面板开展宏微观交叉实证。
数据展示
