1.根據碳阻跡詳細測算，中國電商2019年的碳排放為5326萬噸。未來5年仍將保持快速增長，預計2025年電商碳排放將達到1.16億噸。2.中國電商的碳排放來源主要包括：包裝，約占18%；物流，約占29%；辦公，約占26%；數據中心，約占23%；倉儲，約占4%。3.線上購物的碳排放來源包括：交通-快遞運輸，約占29.16%；建筑-辦公，約占26.12%；建筑-倉儲，約占3.88%；信息-數據中心，約占22.78%，信息-消費者終端耗電，約占0.02%；包裝-快遞包裝，約占18.04%。4.線下購物的碳排放主要來源包括：交通-貨物進入門店前運輸，約占13.03%，交通-消費者交通排放，約占35.87%，建筑-店鋪運營（一般包括辦公），約占47.11%，包裝-塑料袋，約占1.05%。5.經碳阻跡研究和計算，線上購物比線下購物更低碳，線上購買一單和線下購買一單相同物品的碳排放分別為1094.92gCO2e和1360.24gCO2e。近年來，隨著電子商務的不斷發展，其規模不斷擴大，在國民經濟中的重要性日益突出，對居民的生活滲透率也越來越高，但高速發展的同時也帶來了一系列的環境問題和能源問題。
數據來源：國家統計局
我國宣布將于2030年前碳達峰，2060年前實現碳中和，并將做好“碳達峰、碳中和”工作作為2021年的八大重點任務之一。那么，電商對于碳排放的影響有多少，電商如何為實現“碳達峰、碳中和”貢獻力量？根據碳阻跡團隊提出的CREO碳中和路徑，首先是要量化自身碳排放，即Calculating（計算）。清楚自身排放現狀后，才能采取合適的減排行為，為實現碳中和目標夯實基礎，詳見中國碳中和一文。
近日，碳阻跡團隊深入研究了電商企業，對電商的碳排放總量進行了評估，并對線上和線下購物的碳排放進行了比較分析。并發布了《中國電子商務企業溫室氣體排放總量研究報告》和《中國線上線下溫室氣體排放對比研究報告》。
總量研究主要從包裝、物流、數據中心、辦公和倉儲5個領域來評估電商的碳排放量。研究發現，電商一年產生的碳排放量為5326萬噸，占第三產業總排放的2.5%，每年需要約100億棵樹來中和其碳排放。其中，物流1554萬噸，占29%；辦公1392萬噸，占26%；數據中心1214萬噸，占23%；包裝961萬噸，占18%；倉儲207萬噸，占4%。
研究發現，在包裝領域中，對于排放影響最大的為包裝箱，為765萬噸，約占包裝排放的80%。
由于編織袋、快遞運單、膠帶等采取的一系列措施，包裝箱占電商包裝的排放逐年上升，由2016年的42%上升到2019年達到80%。
盡管電商和快遞企業也做了很多減少包裝箱的行動，但是相比其他包裝物，收效略小。
在物流領域中，主要考慮了公路和航空運輸產生的排放。其中，公路運輸排放占78%，航空運輸排放占22%。通過與全國交通運輸業的排放量相比，發現電商物流產生的排放占交通運輸業總排放的1.6%，占貨運排放的4%。
在公路運輸中，干線，支線和配送的排放占比分別為77%，22%和1%。
研究發現，支線運輸中，柴油車和電動車每公里的排放分別為0.49kgCO2/km和0.12kgCO2/km，柴油車每公里的排放是電動車的4倍多。不考慮國際/港澳臺的基礎上，同城和異地物流產生的排放分別為98%和2%。如何減少干線和異地運輸產生的排放是十四五期間電商企業和快遞企業的重要工作。
2019年，電商數據中心能耗為199億千瓦時，排放量為1214萬噸。2019年，全國數據中心能耗在2000億千瓦時以上，電商數據中心能耗約占全國數據中心總能耗的10%。
電商各大平臺的數據中心排放量如下。
數據來源于公開資料整理和計算
電商辦公產生的排放為1392萬噸。隨著電商的發展，電商從業人員增長迅速，根據商務部數據，2019年電商從業人員達5125.65萬人，直接吸納和就業的人數為3111.05萬人。
電商企業多集中在廣東、浙江、江蘇、山東、上海等沿海城市中，廣東省的電商企業最多，約占全國的20%。廣東省電商發展最為活躍，其電商包裹數達128.72億件，占全國電商包裹總數的26%，其次是浙江、江蘇，上海和山東，這5個省市的電商包裹總數達320.38件，占全國包裹總數的66%。
電商倉儲產生的排放為207萬噸，占全國倉儲總排放的2.27%。
根據2019年的數據，并結合電商包裹數、交易額、從業人員等有關信息，得出2016年到2020年電商企業的排放量變化情況如下。
可以看出，電商企業碳排放量從2016年的3300萬噸增加到2020年的6800萬噸，不到5年的時間增加了3500萬噸，增長了105%，年均增長率為21%。而整個十三五期間，全國的碳排放總量僅增加6%，電商企業碳排放量的增長率是全國碳排放量增長率的18倍之多。
根據預測，2025年我國的快遞業務量將達到1500億件，相比2020年的800多億件，5年內預計增長80%。若不采取有關措施，預計2025年電商企業碳排放量將達到1.16億噸以上，占中國2025年總排放量的1.1%，相比2020年，5年時間內將增加約5000萬噸的排放量，增長率達到73%，年均增長率達到14.7%。而根據分析，整個十四五期間中國預計的排放量增量僅為2億噸，電商企業的排放增量將占到中國十四五期間增量的25%。
數據中心排放占比將從2019年的23%（1214萬噸）提高到2025年的30%（3477萬噸），超過物流成為電商排放最大的領域。
若不采取更具雄心的減排措施，2025年，中國電商產生的碳排放將需要200億棵樹來中和，中國電商離碳中和的距離將為200億棵樹。
在總量研究的基礎上，我們也比較了線上線下2種購物渠道的碳排放差異，看看實際生活中，每一筆訂單，究竟能對應多少碳排放，距離碳中和還有多大的差距？本次比較基于1個包裹為1個訂單進行計算。
通過對比分析，我們得出了如下主要結論:
1，基于文章中的基本條件， 線上購物比線下購物更低碳，線上購買一單和線下購買一單相同物品的碳排放分別為1094.92gCO2e和1360.24gCO2e。
2，線上購物的碳排放來源包括：交通-快遞運輸，約占29.16%，建筑-辦公，約占26.12%，建筑-倉儲，約占3.88%，信息-數據中心，約占22.78%，信息-消費者終端耗電，約占0.02%，包裝-快遞包裝，約占18.04%。
3，線下購物的碳排放主要來源包括：交通-貨物進入門店前運輸，約占13.03%，交通-消費者交通排放，約占35.87%，建筑-店鋪運營（一般包括辦公），約占47.11%，包裝-塑料袋，約占1.05%。
4，線上購物和線下購物的碳排放歸類為四個主要方面：交通運輸、建筑、信息和包裝。交通運輸部分，線上合計約319.30gCO2e，線下合計約665.14gCO2e。建筑部分，線上合計328.50gCO2e，線下合計684.10gCO2e。信息部分，線上的排放共249.63gCO2e，線下的排放可能包括庫存管理系統，均包含在建筑運營的所有能耗計算中。不考慮商品本身的包裝，僅考慮購物過程中額外的包裝部分，線上的排放共197.49gCO2e，線下的排放約為11.00gCO2e。
5，計算是基于平均的購物情況，具體產品的碳排放會與其實際經歷的過程緊密相關。具體的排放值會與產品類型，購物商品發貨地，快遞運輸工具，是否需要冷鏈，建筑的實際能耗水平，用戶出行習慣，用戶單次出行購買訂單數量等相關。
接下來，會結合購物時一些常見的具體產品和案例進行分析。
案例一，居住在北京大興的小明打算換一部手機。家附近的商場就能買得到，也可以去市中心的專賣店，網上下單也很便利。
電子產品類：手機
產地/倉庫：成都
重量：391g（手機和自帶包裝）+83g（線上額外包裝）
線上A：官網下單，成都倉庫-集散中心-北京-大興-派送
線上B：電商-自建倉儲型，有貨當日達/次日達，成都倉庫-北京倉庫-大興-派送
線下A：官方門店-西單，零售商自身物流，成都倉庫-北京門店-消費者交通（地鐵或小轎車）
線下B：經銷商門店-距消費者1km：成都倉庫-北京官方門店-經銷商門店-消費者交通（步行）
特點：體積小 價值高
購物渠道 | 產地/倉庫 | 路線 | 干線運輸 |
線上A | 成都 | 成都倉庫網點-總集散中心-北京國航集散中心-南法信中轉場-大興網點-派送 | 飛機 |
線上B | 成都 | 成都倉庫-馬駒橋轉運中心-大興網點-派送 | 貨車 |
線下A | 成都 | 倉庫-北京門店；大興-西單門店 | 貨車 |
線下B | 成都 | 倉庫-北京經銷商-北京門店-大興-附近 | 貨車 |
根據計算可以得知，小明購買一部手機在線上線下購物時產生的碳排放沒有絕對的結論，按照排放高低排序：線下A-小轎車>線上A-空運>線下A-地鐵>線上B-自建倉電商>線下B附近商圈步行購物。
小明開車去西單碳排放最大，其次是小明在官網下單空運至北京送到家，接下來是小明坐地鐵去西單門店購買，碳排放位于第四的是通過擁有自建倉儲的電商平臺下單，例如京東，通過貨車收集運至北京附近倉庫，下單后從倉庫送到家中，排放最小的是去家附近的商場步行去購買。
生鮮產品：大閘蟹
重量：1kg大閘蟹
產地：蘇州
收貨地：北京海淀
線上：蘇州網點-轉運中心-北京-海淀-派送 冷鏈
線下：蘇州-北京海淀門店-消費者步行 冷鏈
特點：需要冷鏈保持新鮮
碳排放順序依次為：線上>線下-連鎖零售>線下-零售，線下零售指包括所有零售，即菜市場、小商鋪等。
小花購買大閘蟹，最低碳的方式是去線下的菜市場或者小商鋪，較為低碳的方式是去線下的連鎖零售商，比如大型超市，最高碳的方式是通過線上購買。
案例三，生活在山西L市的果果小朋友喜歡吃車厘子，果果的媽媽要買些車厘子回家。果果家距離超市很近，就在家門口，步行就能到。
重量：2.5kg
產地：智利/山東
收貨地：山西省L市
線上A：產地智利-海運至上海-太原-L市
線上B：產地山東-太原-L市
線下A：產地智利-海運至上海-太原-L市
線下B：產地山東-太原-L市
在整體碳排放情況下排序，線上買進口車厘子>線上買國產車厘子≈線下買進口車厘子>線下買國產車厘子。
對于果果媽媽而言，去實體店買國產車厘子排放最小，在線上下單買進口車厘子的排放最大。
案例四，居住在深圳南山區的小美想要買一個托特包犒勞自己，目前電商網站和線下平臺都有打折活動，海外官網也在打折，小美想要趕快下單買回家。重量：1.8597kg
產地：柬埔寨
收貨地：深圳南山區
線上A海淘線1：產地柬埔寨-海淘美國官網下單-波特蘭轉運-飛廣州-南山
線上B海淘線2：產地柬埔寨-托好友美國官網下單-好友郵寄選擇海運-上海-深圳-南山
線上C國內電商線：產地柬埔寨-蘇州-深圳-南山-派送
線下國內實體店：產地柬埔寨-蘇州-深圳-消費者交通（平均水平）
碳排放由高至低依次是：線上A>線上B>線上C>線下。
小美想購買這個托特包，最低碳的方式是線下去購買，最高碳的方式是海淘轉運回國（空運），海淘因為路程遙遠，對比從產地柬埔寨直接到中國，從產地柬埔寨到美國在到中國有更多的交通排放。
另一種計算考慮了中國境內的計算+美國研究的結果，整體趨勢類似。
案例五，位于江西南昌東湖區的小勇從長三角和珠三角買手機殼，碳排放的差異是多少？作為一個小攤位的老板，他想直接從網上進貨，能不能更低碳，這個案例來探究一二。
重量：0.15kg+0.02kg包裝氣泡袋+0.05kg塑料包裝殼；無論線下線上均有塑料包裝殼
發貨地：長三角（浙江杭州）/珠三角（廣東廣州）
收貨地：江西南昌東湖區
線上A：杭州-南昌中轉-東湖區網點
線上B：廣州-南昌中轉-東湖區網點
線下A：杭州-南昌批發市場-東湖區門店
線下B：廣州-南昌批發市場-東湖區門店
本案例中四種情景消費者均位于江西南昌東湖區。線上AB分別從長三角和珠三角購買手機殼，線下A指的是經銷商通過網絡批發手機殼并在線下售賣，線下B指的是經銷商從廠家直接運貨且通過最短距離運輸至門店。
碳排放的整體情況是：線下B>線下A>線上B>線上A。
對于小勇來說，在網上下單，從更近一點的珠三角發貨，碳排放最少。對于從珠三角或長三角發貨，除了交通距離外，沒有明顯差異。線下部分，小商戶通過網購集約化的方式進行批發小件商品，能夠減少平均到每件商品的包裝和信息的消耗有減少，雖然在線下建筑排放的基礎上加上了線上平均到每件的建筑排放，但總排放仍比線下去批發造成的排放低。
在研究后，我們也給消費者、電商和傳統商業提了一些低碳建議。
平臺有責任也有掌控力，低碳信息更清晰。
擁有自建物流的供應商，應當結合如今的大數據和智能分析，提前部署地區倉庫范圍內的商品種類數量，在保證高時效的同時，也能節約交通的碳排放。
平臺和供應商應聯合公開更多產品溯源信息，信息透明助力消費者選擇。
平臺應積極提高辦公和數據中心的能源使用效率和可再生能源使用率。
電商平臺應當積極努力披露和管理其碳排放。
