气候变暖问题已引起全球范围内广泛关注，《巴黎协定》设定了全球气温升幅目标，已成为驱动各国积极采取应对行动的关键里程碑^[1]。当前，全球能源系统正经历一场前所未有的深刻转型，电气化的步伐显著加快，可再生能源的重要性日益凸显。预计到2050年电力在终端能源消费中占比将大幅提升，从当前的约25%增长至近50%；同时，可再生能源在一次能源结构中的比例也将由当前的约30%显著增长至60%以上^[2]。然而，未来的可再生能源大规模发展，将导致产业链，特别是上游环节，出现高水平的污染和环境排放问题。同时，发展过程中CO₂排放的转移与碳泄漏现象，可能对全球碳减排产生不利影响^[3]。因此，从全球产业链视角出发，深入分析可再生能源发电导致的隐含CO₂ 排放的驱动因素十分重要，这将为长期稳定地发展可再生能源，也为制定合理的能源减排政策，实现全球碳减排目标，提供理论支撑和数据支持。国际贸易引发的碳泄漏问题难以避免。许多研究从国际^[4-5]、省份^[6-9]、行业^[10-11]等不同维度进行碳转移的量化研究。这些研究共同揭示了贸易过程中存在大量CO₂转移现象。例如，Lu等^[12]研究了中国与“一带一路”沿线国家在交通相关贸易中的CO₂跨境排放流动问题，提出从特定行业角度明确各国的CO₂减排责任，更契合经济全球化背景下的环境公平原则。此外，生产技术水平和地理位置差异，引致各国和地区可再生能源开发利用的能力各异，进而导致隐含CO₂的转移在不同国家和地区的规模存在显著差异^[13]。然而，当前研究大多聚焦于局部国家或特定行业的碳转移分析，尚未充分地从全球产业链视角切入，深入探究可再生能源发电部门隐含CO₂转移现象。

在全球范围内，CO₂排放的驱动因素呈现错综复杂的交织态势。许多研究基于指数分解分析（IDA）方法分析电力行业碳排放变化的驱动力^[14-16]。但是IDA方法主要关注影响直接碳排放的驱动力，其分析框架中的部门高度聚合，从而忽视了产业链、生产过程和消费模式等间接因素的影响^[17]。相比之下，结构分解分析（SDA）依托投入产出技术，全面考虑各部门的相互关系，并追踪最终需求类别变化的间接影响，这些在传统分析中常被忽视但对碳排放格局十分关键。当前，已有研究运用SDA来剖析电力行业CO₂排放的驱动因素^[18-20]。例如，Jiang等^[21]利用SDA方法，对中国电力与供热行业的结构性影响因素进行了系统研究。而随着可再生能源在电力行业中扮演的角色日益重要，针对可再生能源的研究变得愈发关键^[22]。Yu等^[23]采用生产理论分解分析（PDA）融合SDA的方法，研究了1995—2018年间中国可再生能源发电的发展历程，并强调了电源结构的显著影响。值得注意的是，大部分研究将投入产出的生产结构效应作为整体因素纳入框架^[24]，未能充分探究全球产业链下国际贸易关联因素对碳排放的驱动机制。

总体来说，电力作为经济增长的关键能源，与众多行业存在紧密联系，并且在政策的有利引导下，可再生能源的迅速发展显著提升了其在能源结构中的地位。在全球价值链与国际贸易体系日益深度融合的背景下，跨境产业关联导致的碳排放转移机制呈现出鲜明的跨域转移特征。然而，现有的研究未能充分从全球产业链视角分析国际贸易关联引致的可再生能源发电部门隐含碳排放的驱动因素，这无疑阻碍了对全球能源转型及低碳发展路径的深入理解。因此，从全球可再生能源产业链视角出发，深入探究贸易关联对于全球可再生能源CO₂排放的驱动机制尤为重要。

综上，本研究旨在从全球可再生能源产业链视角出发，聚焦于全球可再生能源发电领域，具体涵盖风能、太阳能光伏、太阳能热能及其他可再生能源发电，深入开展其隐含碳排放的驱动因素研究。首先，基于2016、2019、2022年全球多区域投入产出表，核算全球可再生能源发电部门的隐含CO₂转移特征，揭示全球可再生能源发电部门隐含CO₂跨国流动的传输路径。然后，以全球可再生能源发电部门整体为研究对象，深入剖析全球可再生能源发电部门CO₂排放驱动因素。在此基础上，充分考虑不同可再生能源发电部门的异质性，进一步识别风电、光伏、太阳能热能以及其他可再生能源碳排放的驱动因素。进而，基于以上结果识别在全球可再生能源产业链中占据关键地位的国家。最后，针对这些核心国家，进一步融入贸易关联因素，综合考虑国内生产结构、最终需求，以及在全球产业链中的前向联系、后向联系等重点贸易关联因素，深入探讨核心国家贸易等因素对全球可再生能源部门隐含碳排放的影响。本研究将有助于理解可再生能源在全球能源转型与碳减排过程中的复杂作用，并从全球产业链与贸易关联的视角出发，为制定更精准有效的降碳减排政策提供决策支撑。

投入产出模型，由美国经济学家Leontief等^[25]开创，核心目的在于深入剖析和探究经济生产及社会活动中各行业间的相互依存关系。假设世界体系由m个国家（或地区）组成，每个国家有n个部门^[26]。投入产出分析模型用公式表达如下：

式中：X表示各国家分行业的总产出矩阵；Z表示中间流量矩阵，$ \boldsymbol{Z}^{m m}=\left[\begin{array}{ccc} Z_{11}^{m m} & \cdots & Z_{1 n}^{m m} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ Z_{n 1}^{m m} & \cdots & Z_{n n}^{m m} \end{array}\right]$为m国内部中间流量矩阵；Y为最终需求矩阵；A称为直接消耗系数矩阵；L是Leontief逆矩阵，反映产业关联。

F为直接碳排放强度矩阵，元素f_i^r=e_i^r/x_i^r为r国家i部门的直接碳排放强度，e_i^r为直接CO₂排放量。在Leontief模型的基础上，结合式(3)，构建环境投入产出模型，隐含CO₂排放量可计算如下：

式中：E表示由总最终需求引致的隐含碳排放矩阵，元素E_ij^rs表示由于s国家j部门最终需求引致的r国家i部门的隐含碳排放量；F和Y分别为F和Y的对角矩阵。而两个国家间的净CO₂转移量可用公式(5)来计算，E^rs表示由于s国最终需求引致的r国家的隐含碳排放量，E^sr表示由于r国最终需求引致的s国家的隐含碳排放量，其中本文仅考虑可再生能源发电部门的碳转移。

结构分解分析依托投入产出模型，分析各个行业碳排放变化的驱动力，本研究中分解过程表示如下：

式(7)中，t₀时期至t₁时期碳排放影响因素被分解为碳排放强度效应C(∆F)、生产结构效应C(∆L)、总需求量效应C(∆Y_a)、需求规模效应C(∆Y_v)。

上述分解方法在以往研究中较为常见，将碳排放的主要影响因素完全拆分，无残余项，反映了各因素的影响程度。这不是唯一的分解方式，不同的方法会得到不同的结果，较好的解决方式是采用加权平均法。然而，由于其计算极为复杂，因此，本文采用了大多数文献使用的两极分解法^[27-29]，这种方法与加权平均法的结果非常接近。

在投入产出法中，中间流量矩阵反映了国家间中间产品的产业关联关系，揭示各国在中间产品投入方面的状况。基于此，本研究通过中间流量矩阵计算出直接消耗系数矩阵A，推导出Leontief逆矩阵L（其维度为(m×n)×(m×n))，将其作为衡量生产结构效应的核心指标，反映国家间的产业关联对碳排放影响。然而，在上述分解方式中将全部生产结构作为单一因素纳入研究^[30-32]。随着贸易全球化的加速，国家间的贸易活动对环境造成了日益显著的影响。因此，在考虑贸易关联的影响下，开展全球产业链视角下的可再生能源发电部门CO₂排放的驱动因素研究十分必要。由于投入产出结构复杂，细致拆解投入产出表中的生产结构成为实现对产业关联及贸易关联对CO₂排放影响深度分析的有效途径。因此，基于本文的研究目标，在传统SDA方法基础上，将常规的4种因素（碳排放强度、生产结构、总需求量、需求规模）进一步拆分为12种，并且从全球可再生能源产业链视角出发，深入剖析国内生产结构、最终需求量、需求来源以及国家前向和后向联系等关键贸易关联因素对碳排放驱动的影响。

由于Leontief逆矩阵由直接消耗系数矩阵为基础计算得来，进行等价替换^[33-34]：

式中：A_t1表示t₁时期的直接消耗系数矩阵，A_t0表示t₀时期的直接消耗系数矩阵；A_cd表示国家c国（文中分别对核心国家进行逐一分析）内部生产结构，即国内生产部门对本国的投入结构；A_ic表示c国家从其他国家（不含国家c）的进口中间产品结构，反映了国家c在全球产业链中的后向联系；A_ci表示国家c对其他国家（不含国家c）的出口中间产品结构，反映了国家c在全球产业链中的前向联系；A_-cd表示其他国家（不含国家c）的国家内部生产结构；A_ij表示其他国家（除国家c）之间的贸易关联。

此外，最终需求Y=Y_gY_pY_s。其中Y_g代表需求量，反映最终需求总量；Y_p代表需求规模，反映最终需求中各经济部门的占比；Y_s需求来源，反映最终需求中各国家的占比。因此Y可以拆分为：

式中：Y_cg、Y_cp、Y_cs分别表示国家c的最终需求量、需求规模、需求来源；Y_ig、Y_ip、Y_is分别表示除国家c以外的其他国家的最终需求量、需求规模、需求来源。

根据公式(6)~(9)，从t₀期到t₁期，每个国家的碳排放变化可以分解为12个因素的影响：

为清晰呈现各影响因素的定义，表1汇总了SDA中的所有因素及其含义。

本研究采用2016年、2019年和2022年的世界投入产出表和CO₂排放数据，数据来源于EXIOBASE 3.8.2^[35]，其中包括49个国家（或地区）和163个行业的投入产出数据（本文中国数据不包含港澳台地区数据)。该数据库将电力部门细分为输电、配电部门和地热、生物质能、煤炭、天然气、水力、核能、石油、太阳能光伏、太阳能热能、潮汐能、风能和NEC（未分类）等12种发电部门。本文重点关注可再生能源发电方式（风能、太阳能光伏、太阳能热能、其他可再生能源）。

参考Meng等^[36]的方法，本研究采用价格平减指数（PD）调整经济数据，确保2016—2022年间分析的一致性。PD指数基于国民账户主要总量数据库（NAMAD）的七大GDP类别计算^[37] 。编制步骤包括：1)匹配EXIOBASE数据库部门与NAMAD七大部门类别，确定各国各部门的PD值（表2)；2)将投入产出表中163个部门合并为78个^[38]；3)将EXIOBASE数据库的现价货币数据除以对应时间的PD值，进行一致性分析。

NAMAD将所有行业分为七类，并提供世界各国这七类的GDP细分数据，包括按当前价格计算的GDP和按2015年不变价格计算的GDP，PD指数则定义为前者与后者的比值。

图1为全球可再生能源发电部门在生产端和消费端的隐含碳排放情况。随着全球对可再生能源的重视与大力开发，从2016到2022年，全球可再生能源发电部门生产端和消费端碳排放整体呈现增长趋势。生产端碳排放增长10.10%（由111.52 Mt增长至122.79 Mt)。其中，从2016至2019年生产端碳排放呈现1.46%的小幅下降，但至2022年明显回升。该结果凸显了可再生能源发电在生产环节的重要影响。消费端的碳排放增长更突出，从2016到2022年增幅高达46.40%，排放量从28.92 Mt升至42.34 Mt。作为可再生能源产业链的核心上游产业，机械及设备制造、电气机械及设备制造、金属制品等7个与机械设备相关行业的碳排放呈现显著增长态势，增幅达48.90%，这些行业在可再生能源领域的重要作用在Fu等^[3]可再生能源金属足迹研究，以及Yang等^[39]电力部门研究中同样有所体现。从中国相关行业的对外出口碳排放数据来看，2016年对外碳排放量为42.85 Mt，2019年增至52.64 Mt，2022年进一步上升为57.65 Mt，累计增长34.53%。这一增长趋势与投入产出表中间流量矩阵显示的上游产业经济增加值扩张态势相符。同时，本研究结论与UN Comtrade数据库中的贸易增长数据一致。

如图2所示，从时间维度来看，2016年至2022年间，全球可再生能源发电部门隐含CO₂净转移总量先下降后上升。其中在2016年至2019年间，净转移量缩减了10.99%，这一趋势可能与2015年《巴黎协定》的通过以及国际贸易结构朝向绿色化转型的显著进展有关。然而至2022年，净转移量比2019年显著回升9.55%，这一变化也反映了全球贸易对可再生能源需求的增加。整个研究期间内，净转移总量减少2.49%。值得注意的是，虽然2019年至2022年间净转移总量呈增长趋势，但十大主要转移路径的排放量减少了5.41%，特别是单条最大转移路径（加拿大传输到美国)，排放量降低了12.99%。同时在俄罗斯、印度尼西亚、匈牙利、荷兰、墨西哥和南非等地，可再生能源部门的碳排放强度呈现下降趋势，但其可再生能源发电隐含碳排放量却有所增加。可以看出，无论是在可再生能源传统强国还是新兴市场，可再生能源发展都取得了显著成就。同时，国家间的环境不平等现象得到缓解，全球能源公平与气候治理领域正朝着积极的方向发展。

从空间维度来看，2016年至2022年间，可再生能源隐含碳净排放为正值的区域主要集中在捷克、比利时、波兰、瑞典等14个经济体之内。与此同时，包括中国和美国在内的32个经济体，在可再生能源发电领域的CO₂转移活动中，主要扮演了接收者的角色，即通过国际贸易将可再生能源电力部门产生的碳排放转移到其他国家。在这一过程中，中国成为了最大的净进口国，其三年间的进口量平均占转移总量的18.44%，这反映了中国自身可再生能源电力供应难以满足经济高速发展的需求。以2019年为例，其他地区流向中国的CO₂排放总量达到了3562.77 kt；这表明，在国际贸易中，由于中国大量进口可再生能源相关产品，其他国家获得经济效益的同时承担了3562.77 kt的隐含碳排放责任，其中日本和韩国的贡献率分别为14.23%和4.55%。这一现象可能与中日韩三国相近的地理位置，以及《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）促进了贸易往来有关。

净进口国之间隐含碳的流动也十分显著。以德国为例，2016年至2022年间，其角色发生了转变，从可再生能源发电部门的净进口国变成了净出口国。2016年，德国隐含CO₂净进口量为173.02 kt。同时，德国具有较强的可再生能源生产能力，在与中、美两国的贸易中，向两国转移共计约307.73 kt CO₂。到2019年，德国隐含CO₂净出口量增长到316.06 kt。同时，德国从波兰、比利时等国家接收了大量隐含碳排放，表明德国不仅是可再生能源领域的一个重要生产国，同时也是一个消费规模巨大的国家。2022年，非洲由可再生能源发电碳排放净进口转为净出口，这一转变不仅体现了能源领域进展与结构优化，还凸显了非洲可再生能源的快速发展。

图3展示了风能、太阳能光伏、太阳能热能及其他可再生能源发电部门的前十大隐含CO₂转移路径。2016年至2022年，太阳能光伏发电部门的前十大转移路径的隐含CO₂排放量减少了79.99%。其中，加拿大太阳能光伏发电部门的对外传输路径降低最多，这主要因为该部门碳排放强度降低了20.71%。德国不仅是其他国家风电部门的重要接收国，也是太阳能光伏和其他可再生能源发电部门的重要出口国，这再次证明了德国不仅具有强大的可再生能源生产力，而且消费能力突出。而作为可再生能源发电部门碳排放主要接收国的中国和美国，通过国际贸易联系将部分碳排放负担转移到了其他地区。这反映了两国在追求经济发展的同时，也面临碳排放监管与治理的任务，需要更加重视并加强可再生能源发展。

如图4所示，从2016年到2022年，全球可再生能源发电部门的隐含CO₂排放量增加了11.27 Mt。在此期间，碳排放强度、总需求量和需求规模分别引致了15.87 Mt、9.29 Mt和4.12 Mt的排放增量。碳排放强度效应是导致可再生能源发电部门增长的最重要驱动因素。在2019至2022年，碳排放强度效应引致15.75 Mt的排放增长，这主要由于碳排放强度的提升。总需求量的快速增长是排放增量又一重要驱动因素。随着全球经济的持续发展和人口的持续增长，对电力的需求呈现出急剧的攀升态势。特别是在2016年至2019年期间，总需求量的急剧增加直接导致了可再生能源发电部门CO₂排放量显著上升7.27%。此外，生产结构的优化效应在减碳方面发挥了显著的作用，具体表现为减少了18 Mt碳排放量，这一积极成果是全球对可持续发展理念认识不断深化的直接体现。在此背景下，可再生能源作为能源战略的核心组成部分，战略地位的提升极大地推动了相关产业链的快速形成与不断完善。

从地区视角看，碳排放强度效应对美国、墨西哥、中国等主要国家和地区排放增长影响逐渐加深（图4)。在美国、墨西哥等地，碳排放强度由减排效应转为增排效应；在中国等地，增排影响进一步加剧。这也表明，在政策引导下的可再生能源发展仍需更成熟的低碳生成技术支撑，技术提升具有很大的降碳潜力。生产结构效应在各地区的影响呈现出显著的差异性。以墨西哥和美国为首的19个国家和地区，在生产结构层面实现了从促进排放到减少排放的转变；相反，以比利时和韩国为代表的7个国家和地区，其生产结构效应则从减排转变为增排。值得注意的是，若研究范围扩大为电力部门整体，生产结构效应则会产生不同影响效果。例如在中国，考虑电力部门整体，生产结构效应在两阶段均为减排，与Zhao等^[24]的研究结果趋势一致；但若仅聚焦可再生能源部门，中国的生产结构则由增排转为减排。总需求量效应普遍导致各地区碳排放增加，进一步印证了全球电力需求持续上升的总体趋势。在需求结构方面，包括美国和英国在内的15个国家和地区实现了从排放增长到排放减少的转变；而包括德国和墨西哥在内的14个国家和地区则从减排转变为增排。

不同的可再生能源发电部门的碳排放具有较强的异质性。风能、太阳能光伏、太阳能热能以及其他可再生能源发电部门隐含CO₂排放量分别增长了0.95 Mt、-13.01 Mt、0.38 Mt和22.95 Mt。图5详细展示了研究期间内，全球四大可再生能源发电部门碳排放变化的驱动因素分析结果。从2016年到2019年，风电部门的需求结构成为推动碳排放增长的主要因素，导致了2.13 Mt的排放增量。然而，碳排放强度的降低和生产结构效应共同抵消了4.70 Mt的排放增长。相比之下，同一时期太阳能光伏发电的隐含CO₂排放量显著减少了13.21 Mt，其中生产结构效应是最主要的减排因素，贡献了13.81 Mt的减排量，成为了主要的减排驱动力。而总需求量的增加导致了0.93 Mt的排放增量。

从2016年到2019年，碳排放强度效应促使风电和太阳能光伏发电部门分别实现了2.30 Mt和0.51 Mt减排，但导致太阳能热能发电和其他可再生能源发电部门增加了0.16 Mt和2.77 Mt排放量。这表明在此期间，风电和太阳能光伏发电技术在碳减排方面的显著成效。相比之下，2019年至2022年，碳排放强度效应导致所有部门的排放量均有所增长，且相较于前一阶段表现出成倍增加的趋势。这也表明可再生能源技术在发展和应用上存在一定的局限性，导致部分可再生能源不能实现理想的减排效果。

此外，在研究期间，生产结构效应是各类型发电部门降碳的重要影响因素。特别是在风电和太阳能热能发电部门中，生产结构效应在两阶段均展现出了显著的CO₂减排效果。尤为值得一提的是，在2016年至2019年期间，太阳能光伏部门通过生产结构效应实现了最突出的减排效益。而总需求量始终对排放有增加效应。这些结果进一步表明全球贸易结构朝着低碳转型的结构发展，同时可再生能源产业链也经历了一定程度的优化。

根据以上分析，我们发现中国、美国、德国和墨西哥等国，不仅自身可再生能源发电部门隐含碳排放规模较大，而且这四个国家的生产结构效应均由前期的显著正效应转变为负效应。为深入识别国家间贸易关联对隐含碳排放的驱动机制，本研究进一步将生产结构与最终需求效应拆分为核心国家内部生产结构、前向联系、后向联系、其他国家内部生产结构、其他国家间产业关联效应以及核心国家与其他国家的最终需求量效应、最终需求规模效应、需求来源效应，重点分析了4个核心国家的产业链中前、后向联系及国内贸易等核心因素对于碳排放的驱动机制。

在生产结构效应的分析中，如图6所示，2016年至2022年间，中国、美国、德国和墨西哥的国家内部生产结构均由增排转为减排效应，可以看出各国积极推动国内生产体系低碳转型。而4个国家的后向联系持续促进了隐含CO₂排放的增加。其中，美国的后向联系促进效应增强，从2016年到2019年，排放量增加0.02 Mt，而到了2019年至2022年期间，增量上升至0.07 Mt。而德国该效应增量稳定在0.15 Mt左右。这一现象表明各国在进行商品贸易时，进口过程中可再生能源电力相关产品数量呈现增长趋势，不仅有助于贸易参与国实现减排，也将会对全球低碳减排目标产生不可忽视的影响。从前向联系效应来看，中国、美国和墨西哥三国的前向联系由加剧排放转为促进减排，这一积极转变显示出，这些国家在产业链下游环节低碳技术和清洁能源的应用与推广中取得了进步。反之德国前向关联效应增长70%，由0.10 Mt扩大为0.17 Mt。这说明德国出口中间产品对可再生能源部门的碳增排具有较大影响，因此需要提高和改进其在中间产品生产中的能源转换和使用效率，以减少对全球碳减排目标的潜在负面影响。

在最终需求的分析中，中国的本国需求量效应对碳排放的促进作用尤为突出，其贡献度由17.31%增长到32.99%，反映了中国国内经济快速发展的态势。同时中国和美国作为两大经济体，其最终需求来源是全球可再生能源碳排放增长的关键推动力。因此，两国应当注重最终产品进口来源国的选择，在满足经济发展需求的同时协调环境保护与减排目标间的关联。德国的本国需求规模已由减排变为增排，说明在推动可再生能源发展的过程中，德国需要更加关注产业间的紧密关联，以期实现持续优化。

图7显示了中国、美国、德国、墨西哥四种可再生能源发电技术的隐含CO₂排放驱动因素的分析情况。中国、美国与德国的后向联系始终展现出对全球风电部门碳排放的增加效应，说明上游国家的产品供应中风电使用量逐步提高，这将对全球全产业链的低碳化、环保化转型产生推动作用。德国的前向联系同样产生了这种增加效应，由2016年至2019年间的0.01 Mt的增量变为2019年至2022年间0.03 Mt的增量。德国作为齿轮箱的最大出口国，生产设备的同时，更多的风电被生产和消费，进而导致碳排放微量增长。

就太阳能光伏发电部门而言，德国与墨西哥的国内生产结构效应经历了由加剧碳排放到减少碳排放的转变。相比之下，在太阳能热能发电领域，美国的后向联系则从原先的减排效果转变为微弱的增排趋势。在其他可再生能源部门中，这4个国家的内部生产结构表现出了与整体可再生能源部门相似的效应，同时后向联系也普遍呈现出增加可再生能源碳排放的现象，这反映出这些国家上游地区对可再生能源电力的利用呈现增长趋势。值得注意的是，中国、美国和墨西哥在其他可再生能源电力部门中的前向联系效应，已经由原先的增排转变为减排的趋势，可能在于这3个国家在与下游市场的交流中，重视绿色电力的推广以及节能技术的应用，同时技术水平不断进步，生产效率显著提升，资源利用率得以提高。

直接碳排放强度作为投入产出表核算过程中的关键数据，其随机不确定性对于核算结果具有明显的扰动作用。本研究分析了不确定性信息对于全球可再生能源发电部门隐含碳排放数量和驱动因素的影响。

本研究采用改进的蒙特卡罗方法对直接碳排放强度矩阵（49×78个元素）进行不确定性量化分析。针对碳排放数据中存在的零值问题，引入伯努利‒对数正态混合模型，通过概率参数p精确控制零值比例，在保证模拟结果合理准确的同时，更真实地反映实际数据分布特征。研究设置每个数据元素进行1万次独立模拟，计算90%信度区间，确保统计结果的可靠性。

针对2016、2019、2022年原始直接碳排放强度矩阵的各个元素进行了蒙特卡罗模拟，由于模拟包含3822×3个元素，数据量巨大，因此本文选取中国、美国为例，展示风电部门的结果（如图8)。图8显示了模拟结果的整体形态、集中趋势及离散程度，以2019年中国风电部门结果为例，该图呈现典型正态分布，数据集中于均值附近且对称分布，具较高可信度。

本研究基于蒙特卡罗模拟的碳排放矩阵，核算了不确定性信息扰动下的2016、2019、2022年全球可再生能源系统的碳排放量。图9为蒙特卡罗模拟后各生产端和消费端碳足迹的上下波动情况。2016年和2019年，生产端碳排放量与基准情况相比，在±40 Mt范围内波动，而消费端碳排放则在-8.5~+13.5 Mt之间波动。2022年，生产端碳排放的区间为[86.86,166.68] Mt，消费端碳排放的区间为[29.96,57.44] Mt。消费端碳排放量维持在比生产端低65%~75%的水平。

由于驱动因素分析涉及2016、2019和2022年这3个年度、两个时间范围，因此通货膨胀等价格干扰因素对于结果分析的影响较大。为了剔除通货膨胀等价格波动干扰因素的影响，本研究通过PD指数，对3年的投入产出表进行价格平减，消除价格波动干扰，得到具有可比性的时间序列，进而开展驱动因素分解分析。进而，本研究基于通过PD指数修订得到新的2016、2019和2022年的表格和相应的直接碳排放强度矩阵进行隐含碳排放的不确定性分析。由于数据规模庞大，本研究在不确定性分析的框架下，重点解析以中国为中心的十二大因素对于全球可再生能源电力部门隐含碳排放的影响。同样因为结果过多，图10仅展示2016、2019、2022年中国、美国风电部门直接碳排放强度的模拟情况。可见图10呈现典型正态分布，数据集中于均值附近且对称分布，具较高可信度。

图11为蒙特卡罗模拟后各驱动因素的上下波动情况。如图11(a)所示，基于蒙特卡罗模拟后的碳排放驱动因素分析显示，2016年至2019年间，中国国内生产结构对全球可再生能源碳排放的贡献为正向影响[0.19,0.37] Mt，表明国内生产活动在一定程度上增加了碳排放。前向联系增排范围为[0.07,0.13] Mt，后向联系的影响范围更为显著，为[0.22,0.43] Mt。如图11(b)，2019年至2022年间，国内生产结构的影响转为减排，范围在[-0.04,-0.07] Mt之间，后向联系的变化范围降为[0.05,0.09] Mt，前向联系逆转至微弱负值区间[-0.07,-0.14] Mt，表明下游需求对碳排放的拉动作用减弱，出现微弱的减排效应。2016—2019年以及2019—2022年两个时间段内，本国需求量效应始终起到正向促进作用，贡献范围由[0.93,1.78] Mt变为[0.68,1.30] Mt，而本国需求规模始终起到减排作用，贡献范围由[-0.17,-0.32] Mt变为[-0.03,-0.05] Mt。

本研究采用多区域投入产出模型，对2016、2019、2022年全球产业链背景下可再生能源发电部门的隐含CO₂排放时空变化特征及其驱动因素进行量化分析。主要研究结论如下：

(1)全球可再生能源发电部门的碳泄漏问题减轻。从2016到2022年，CO₂的净转移量下降2.49%。生产端碳排放先降后升，消费端碳排放共计增长46.40%。在可再生能源领域的传统强国（如荷兰、俄罗斯）与新兴市场国家（如印度尼西亚、匈牙利）中，碳排放强度有所下降，但可再生能源发电产生的隐含碳排放量呈现上升趋势。

(2)总需求量效应增加了可再生能源发电部门的隐含CO₂排放。碳排放强度效应在整体可再生能源发电部门中起到增排效果，但在2016至2019年间对风电和太阳能热能发电部门起到很好的减排效果。

(3)生产结构效应是全球可再生能源整体发电部门中唯一的减排因素，同时在整个研究时段内，对风电和太阳能热能发电均起到减排效果。然而各国家的情况存在差异，中国、美国、德国和墨西哥等国家的生产结构效应由增排转为减排；比利时和韩国等国家由减排转为增排。

(4)核心国家的贸易关联对全球可再生能源发电部门的影响多样化。中国、美国、德国和墨西哥在上游环节的可再生能源电力相关产品有所增加。中、美、德三国与上游国家贸易往来中，风电使用规模扩大，导致相关碳排放量相应上升。德国出口中间产品对可再生能源部门的增排效果增长了70%。中、美、墨在对下游市场的贸易中，将其他可再生能源部门的碳排放由增排转化为减排。中国国内需求对碳排放的影响同比增长15.68个百分点，德国的国内需求规模效应从减排转变为增排。中、美的最终需求来源是推动碳排放增长的重要因素。

基于以上研究结论，本文提出以下建议：

(1)全球可再生能源行业仍存在明显的碳泄漏问题。仅从生产侧制定政策不足以有效应对，必须同时从消费端采取措施。从生产端，各国应注重产业技术升级，设立专项基金支持企业设备更新及高效低碳技术研发，降低碳排放强度。从消费端来看，各国应该考虑采取必要的碳定价政策手段抑制高碳产业发展，可以实施补贴低碳产品和对碳密集型产品征税的措施，刺激可再生能源产业发展的同时尽量降低上游环节排放的增加幅度。探索国际补偿机制，对完成低碳技术改造的企业，可以在进口原材料时享受较低的关税率，从而降低生产成本，进一步激励企业进行绿色转型。

(2)需求量是推动碳排放增长的显著因素，为应对持续增长的需求，优化电力结构是在满足不断增长的需求量的情况下有效控制CO₂排放增长的核心策略之一。各国应加大对风力发电和太阳能热能发电等已证实具有显著节能效果技术的投资力度，增加可再生能源发电量，降低化石能源发电比例。此外，还应提升可再生能源科技的创新能力，设立专项基金和科研平台，提高能源转换效率。通过实施实时监测和预测性维护，提升运行可靠性，延长可再生能源发电时间，从而有效降低碳排放。

(3)各国可再生能源处于不同阶段，应制定差异化减排策略。中、美、德三国进口商品的过程中，风电部门的碳排放量始终在增加。这些国家可以通过调整关税政策对商品的进口进行管理，例如对进口商品实施分级碳关税，进口的低碳产品享受关税优惠，而对高碳产品征收附加费。同时，针对低碳产品，可以制定长期采购协议。此外，各国可以主动与其他国家缔结绿色贸易协议，明确双方在低碳产品贸易领域的权益与责任，确立低碳产品标准与认证机制，从而保障进口商品的质量与环保性能。而德国在与下游市场的贸易中，可再生能源部门的增排效果大幅增长，需要控制可再生能源的单位能耗，可以将单位产能碳排放强度纳入可再生能源项目审批核心指标。此外，主动构建企业、高校及研究机构间的协作网络，建立可再生能源效率实验室，促进新型储能系统与智能电网的集成应用。

(4)由于需求规模与来源是推动碳排放增长的重要因素，因此通过优化产业布局和供给渠道，可显著提升减排效能。德国的国内需求规模效应从减排转变为增排，德国有必要推动以高能耗和高排放为标志的传统能源产业进行转型升级，以降低其对最终需求的贡献度。中国与美国的最终需求来源是推动碳排放增长的重要因素，两国在能源及商品进口领域应优先选择低碳产品，降低对高碳产品的依赖程度。此外，应扩充进口渠道的多样性，降低对某一国家或地区的过度依赖性，优先选取环保法规执行严格、碳排放控制有力的国家或地区的产品，保障进口商品的低碳排放特性。