农业已成为全球温室气体的重要排放源，贡献了全球人为源温室气体排放(碳排放)的17%~32%，其中占非二氧化碳温室气体排放的56%(Bellarby et al., 2008；Edenhofer et al., 2014).农业生产的首要功能是为人类提供赖以生存的食物，随着人口的增长和富裕程度的提高带来的饮食结构的转变，全球对食物的需求将继续增加，食物消费造成的碳排放受到广泛关注(Vermeulen et al., 2012；Hamerschlag，2011；Berners-Lee et al., 2012).由于农业生产占食物全生命周期全部碳排放的80%~86%(Vermeulen et al., 2012)，研究与食物消费相关的农业生产阶段的碳排放具有更为显著的意义：一方面可以从消费的角度探索有助于农业减排的可持续消费模式，另一方面有利于从生产的角度分析不同生产过程减排潜力.

国外对食物碳排放已有较为深入和全面的研究基础，这些研究可主要分为以下3种不同的研究视角：①把食物系统当作一个整体的研究对象，从系统尺度研究其生命周期的碳排放(Kling and Hough， 2010；Bellarby et al., 2008；Vermeulen et al., 2012)；②从产品尺度研究不同食物其生命周期的碳排放(Hamerschlag，2011；Carlsson-Kanyama and González，2007；Kramer et al., 1999)；③在膳食水平上研究饮食结构对碳排放的影响(González et al., 2011；Berners-Lee et al., 2012；Carlsson-Kanyama and González，2009).随着我国城市化进程的加快和居民生活水平的不断提高，近年来国内学者对食物碳排放的研究大致可以分为两类.一类是以家庭代谢为视角对食物碳消费和食物源的碳代谢进行研究：罗婷文等(2005)分析了北京市在城镇化进程中家庭食物碳消费的变化特征和影响因子；吴开亚等(2009)测算了上海市居民食物碳代谢的历史变化趋势；李忠民和尹英琦(2010)对城乡居民食物碳代谢进行对比研究并提出低碳化的消费模式；闫祯等(2013)评价了厦门市居民食物消费阶段导致的 碳排放等环境负荷.另一类是以产品生产的投入产出为视角对食物的碳排放进行综合研究：智静和高吉喜(2009)从直接和间接两方面研究中国城乡居民食品消费对碳排放产生的影响；王晓和齐晔(2013a)分析了1996—2010年我国食物全生命周期的碳排放特征；吴燕等(2012)计算分析了北京市居民食物消费的碳足迹；Dong等(2013)对浙江省食物生产全生命过程的碳足迹进行了核算；Lin et al.(2014)核算了中国1979—2009农业食物生产的碳足迹.然而相比于国外，国内研究在以下方面还有待完善：首先，对地区等小尺度的研究多关注食物在家庭代谢过程中的碳排放，而较少追溯食物上游生产过程的碳排放影响；再者，对食物生命周期的综合碳排放研究缺乏严格意义产品层面的核算，即没有完整地对不同食物的各种生产投入、各个生产过程的活动水平进行定量(例如生产单位质量的油料作物、蔬菜、水果，分别需要施用多少农药、化肥，其农田作业过程分别消耗多少能源)，对某些排放源的核算仅仅采用宏观层面的统计进行系统尺度的分析(例如全国饲料、农药、化肥的消耗量，全国农业部门能源的终端消费量等)而无法在食物类别上加以区分，造成无法从产品尺度上解析不同排放源的贡献，产品尺度的分析不够准确也不够深入.本文以宁波市为例，对城市食物消费相关的农业生产阶段的碳排放进行研究，分析不同食物及不同排放源的排放特征，从食物消费和农业生产的双向视角为碳减排提供科学依据和决策支持.

本研究旨在探讨与区域食物消费相关的农业生产活动的碳排放，因此核算范围界定为农业生产系统的边界内(如图 1).研究以2012年为基准，同时鉴于数据的可获取性，选取4大类植物性食物(粮食、油料作物、蔬菜和水果)和7大类动物性食物(牛肉、羊肉、猪肉、禽类、蛋类、水产品和鲜奶)代表宁波市居民的食物消费状况.

图1(Fig.1)

图1 食物碳排放核算边界 Fig.1 Accounting boundary of food carbon emissions

本文研究的碳排放，指的是由一项活动或一个产品在其生命周期内所产生的温室气体排放，包括直接和间接排放，即活动或产品的碳足迹(Wiedmann and Minx， 2008).具体地，食物在农业生产阶段的碳排放包括农业生产过程中的直接碳排放和农业投入品中所隐含的间接碳排放两大部分.对于生产植物性食物的种植业，直接碳排放包括：①稻田的CH₄排放，②肥料施用(包括化肥、粪肥和秸秆还田)产生的N₂O排放，③能源使用的CO₂排放；间接碳排放包括化肥、农药、农膜和设备折旧(如耕作机械)等主要投入品的工业生产过程中因能源消耗而产生的CO₂排放.对于生产动物性食物的畜牧业和渔业，直接碳排放包括：①动物肠道发酵产生的CH₄排放，②粪便管理产生的CH₄和N₂O排放，③能源使用的CO₂排放；间接碳排放包括饲料、医药和设备折旧(如放牧/养殖设施)等主要投入品的工业生产过程中因能源消耗而产生的CO₂排放.

研究采用生命周期分析与环境投入产出相结合的分析方法(LCA-EIO)核算食物的直接和间接碳排放.LCA-EIO方法由Heijungs 和Suh(2002)提出，它能有效地综合LCA和EIO各自的优势并弥补相互的缺陷.食物消费数据来源于《宁波统计年鉴2013》(宁波市统计局，2013).直接碳排放根据IPCC温室气体清单导则(IPCC，2006)Tier 1推荐方法核算，公式如下：

表1(Table 1)

表1 计算直接碳排放的活动水平数据 Table 1 Activity data for calculating direct carbon emissions

表1 计算直接碳排放的活动水平数据 Table 1 Activity data for calculating direct carbon emissions 活动内容 活动水平数据 数据源 稻田排放 种植面积 《全国农产品成本收益资料汇编2013》(国家发展和改革委员会价格司，2013)、《宁波统计年鉴2013》、宁波市农业局调研 肥料施用 化肥施用量、农村人口数、畜禽头数、作物产量 肠道发酵 畜禽头数 粪便管理 畜禽头数 能源使用 能源使用量

间接碳排放采用环境投入产出法，分析给定价值量的农业投入品的整个供应链生产过程所隐含的碳排放，计算公式如下：

饲料由于具有生物源的属性有别于一般的工业化产品，为了更准确地估算该投入品的间接碳排放，本文采用一种嵌套式的方法(图 1).首先，根据饲料转化率和饲料结构(Bouwman et al., 2005)获得生产单位动物性食物所需要的各种类型的饲料量，饲料的组成通常包括饲料粮、作物秸秆、草料和其他饲料(如厨余等).饲料粮的碳排放核算与植物性食物采用的方法一致，包括过程分析法和环境投入产出法；作物秸秆由于是作物生产的副产品，其碳排放已涵盖在作物产品中，这里不再重复计算；草料隐含的碳排放是指草地的N₂O排放量，取0.6 kgN₂O-N · hm^-2(Bouwman，1990)；其他饲料这里假设主要为厨余(食物在消费阶段的损失)，为避免重复计算其碳排放计为零.

需注意的是，动物性食物的生产分为规模化养殖和放牧两种系统(水产品分为养殖和捕捞)，不同系统在饲料需求和排放因子等方面有所差别，因此对动物性食物碳排放的估算应区分不同生产系统所提供的动物产品的比例(陈冬冬和高旺盛，2010).为了使各排放源具有可比性，本研究采用IPCC第5次评估报告(Edenhofer et al., 2014)的全球增温潜势(GWP)标准将各种类型的温室气体统一换算成二氧化碳当量.

宁波市2012年居民食物消费所产生的碳排放总量为3649.7×10³ t.从食物类别来看，动物性食物的碳排放高于植物性食物；按排放源分，直接源(种植养殖过程本身)与间接源(农业投入品——如化肥农药、农机农具、饲料的上游生产过程)带来的碳排放，二者比例大致相同；按温室气体的类型划分，CH₄所占的排放当量最大，其次是CO₂和N₂O(表 2).进一步分析，所消费的各类主要食物的碳排放量(以CO₂当量计)和排放结构见图 2.其中，粮食、猪肉、水产品和牛肉是对碳排放贡献较大的四大类食物，分别占当年总量的28%、25%、10%和9%.粮食占了植物性食物整体碳排放的68%，而猪肉、水产品和牛肉则占了动物源食物碳排放的42%、16%和15%.

表2(Table 2)

表2 宁波市2012年居民食物消费碳排放 Table 2 Carbon emissions of food consumption of Ningbo city in 2012

表2 宁波市2012年居民食物消费碳排放 Table 2 Carbon emissions of food consumption of Ningbo city in 2012 项目 总量 按食物类别 按排放源 按温室气体类型 植物性食物 动物性食物 直接碳排放 间接碳排放 CH4 N2O CO2 碳排放量/103 3649.7 1510.9 2138.8 1869.9 1779.9 1730.2 688.8 1230.8 排放比例 41% 59% 51% 49% 47% 19% 34%  注: 碳排放量以CO2当时计.

图2(Fig.2)

图2 宁波市食物消费碳排放(按食物类别) Fig.2 Carbon emissions of food consumption of Ningbo city(by food categories)

对于植物性食物(见图 3a)，最大的排放源来自于稻田的甲烷排放，占植物性食物碳排放总量的49%(737.4×10³ t)，其次是化肥相关的排放，占33%(491.2×10³ t)，农药生产的碳排放占了9%(136.5×10³ t).与化肥相关的碳排放中，316.6×10³ t来自于化肥的生产，174.6×10³ t来自于化肥的施用.综合各类排放源，田间耕作产生的直接碳排放只占了总量的66%，而农业投入品的生产带来的间接碳排放占到了34%之多，可见这部分间接源的贡献不可忽视.对于动物性食物(见图 3b)，饲料生产是最大的排放源，占动物性食物碳排放总量的56%(1206.3×10³ t)，其次是粪便管理、能源使用和肠道发酵，分别占了19%、12%和10%.由于饲料(尤其是饲料粮)是动物性食物生产的投入品之一，而饲料生产所带来的碳排放也应划为间接碳排放的范畴，所以就动物性食物而言，间接源引起的碳排放(59%)甚至超越了直接源(41%).

图3(Fig.3)

图3 宁波市食物消费碳排放(按排放源)(a. 植物性食物，b. 动物性食物) Fig.3 Carbon emissions of food consumption of Ningbo city(by emission sources)(a. vegetal food，b. animal food)

食物的碳排放因子(Carbon Emission Factor，CEF)是指生产单位质量的食物所产生的碳排放(以CO₂当量计)，用各类型食物的碳排放总量除以相应的消费总量即可得到，结果见图 4.显而易见，在研究所涉及的11类主要食物中，动物性食物的CEF全部高于植物性食物.其主要原因之一是由于营养级之间能量传递的损失，每单位动物产品的生产需要投入的饲料量往往是其本身质量的数倍，而这部分投入品所隐含的碳排放便计入动物产品内.

图4(Fig.4)

图4 食物的碳排放因子(a. 植物性食物，b. 动物性食物) Fig.4 Carbon emission factors of food categories(a. vegetal food，b. animal food)

就植物性食物而言(图 4a)，粮食的CEF最大，为1.2391，其次为油料作物、水果，蔬菜的CEF最小，为0.168 7.按排放源分析这4类植物性食物的排放结构，粮食类最大的贡献来自于稻田甲烷，有71%的碳排放来自于该组分.油料作物、蔬菜和水果最大的排放源都来自于化肥(包括施用的直接排放和生产的间接排放)，分别占各自CEF的82%、41%和47%，同时，化肥也是粮食类仅次于稻田甲烷的第二大排放源，占其CEF的21%.另外，农药生产和粪肥施用对于蔬菜、水果的碳排放贡献显著，仅次于化肥.动物性食物中(图 4b)，牛肉、羊肉的CEF显著高于其他类型的食物，分别为17.4400和14.6292；消费量较大的猪肉和水产品，其CEF分别是4.7891和1.8782；CEF最小的是鲜奶，为1.5637.同样地按排放源分析各类动物性食物的排放结构，首先，饲料是除羊肉、水产品之外大多动物性食物碳排放最大的贡献来源，所占CEF的比重从鲜奶的42%到蛋类的84%.其次，对于反刍类动物的产品，肠道发酵通常是仅次于饲料的第二大排放源(如牛肉、鲜奶)，而对于羊肉，该部分排放则居主导地位(占81%).粪便管理也是多数动物性食物碳排放的主要来源之一，对于猪肉和禽类更是占到了其各自CEF的31%和28%.另外，水产品最大的排放源来自于能源使用，这主要是因为捕捞水产品占了水产品消费量的一半以上(64.25%)，而该研究中对于捕捞渔业主要核算其能源消耗(渔船作业)的碳排放.

根据城乡居民各自的消费总量，城镇居民食物消费的碳排放为2414.9×10³ t，农村居民为1234.8×10³ t，分别占总排放量的66%和34%.若以人均水平来看，城镇居民人均食物消费的碳排放是0.4595 t，农村居民是0.5181 t，全市平均是0.4778 t，城乡人均各类食物消费的碳排放见图 5.具体地说，城镇居民虽在牛羊肉、禽类、蛋类等CEF较高的食物的人均消费要高于农村居民，但这些食物消费的绝对数量较小，且城镇的优势并不显著(最大的差距是牛肉，城镇高出62.5%)；反之，农村居民在粮食的人均消费显著高于城镇居民(是城镇的2倍)，虽然粮食的CEF不如上述动物性产品高，但其消费的绝对数量较大，对整体人均碳排放的影响也大.这种结构化的差异是造成农村人均碳排放高于城镇的主要原因.

图5(Fig.5)

图5 城乡人均食物消费碳排放(以CO2当量计) Fig.5 Carbon emissions of food consumption per capita in urban and rural areas

对比城乡居民各类食物消费的排放结构，植物性食物的碳排放仅占城镇居民食物碳排放的37%，动物性食物占到了63%；而对于农村居民，植物性食物占其食物总碳排放的比重为51%(其中粮食和油料作物就占了45%).碳排放的结构差异主要是由于农村居民更倾向于能够满足基本能量和营养需求的食物消费，而城镇居民由于较高的收入水平和生活标准，对食物的消费更追求膳食结构的多样化和高营养质量的食品(如水果、牛羊肉、禽类和奶类).

居民食物消费的碳排放主要受人口、食物消费量、消费结构和各类食物的CEF等四方面因素的影响.鉴于本文的研究范围并未涉及宁波市人口和消费量的历史变化趋势，该部分着重探讨膳食结构和生产各类食物的CEF这两方面的影响，并分别从消费和生产的角度分析潜在的减排策略.

膳食结构对于食物碳排放的影响来自于不同类型的食物具有不同的CEF.如表 3所示，不同种类的单位质量食物所提供的热量和蛋白质是不同的，同样地，其所带来的碳排放量也是不相同的.可见，不同食物在膳食能量、营养供应(功能效应)和气候变化(环境效应)等方面具有不同的属性特质.依据2012年宁波市食物的消费结构，可以发现大多数食物对总热量、总蛋白的供给以及碳排放总量的贡献并不成比例(如图 6).例如，粮食占了总热量、总蛋白供给的51%和47%，所产生的碳排放只占了总量的28%；油料作物在供应了23%的热量同时，只带来5%的碳排放；蔬菜、蛋类对蛋白质供应的贡献高于各自对热量和碳排放的贡献；对于猪肉和牛肉，它们分别占了总热量供给的12%和1%，总蛋白供给的14%和2%，却伴随着25%和9%的碳排放总量；禽类、水产品、鲜奶对蛋白质供应和碳排放的贡献高于各自对热量供应的贡献.分别计算各类食物提供单位热量和单位蛋白质的碳排放，结果见图 7.倘若既要保障人体对能量和营养的需求，又要尽可能降低膳食消费产生的碳排放，针对上述两个指标，建议选择两者都较小的食物类型，例如粮食、蔬菜和蛋类.当前宁波人均膳食能量的摄入水平(2050 kcal · d^-1)已基本满足中国营养学会的推荐标准(中国营养学会，2011)，而人均蛋白质的摄入水平(52 g · d^-1)还略低于推荐标准，另外植物源食物占人均热量供应的80%以上，基于以上考虑，在膳食结构尤其是动物性食物的调整时，可适当考虑增加单位蛋白质碳排放较低的食物，如蛋类、水产品、禽类和鲜奶，减少单位蛋白质碳排放较高的食物，如猪牛羊肉.这与目前所提倡的健康均衡的膳食理念“提高‘白肉’和优质蛋白的摄入比例，降低‘红肉’的摄入比例”(中国营养学会，2011)基本一致.

表3(Table 3)

表3 单位食物的热量、蛋白质含量和碳排放 Table 3 Energy，protein and carbon emission intensities of food categories

表3 单位食物的热量、蛋白质含量和碳排放 Table 3 Energy，protein and carbon emission intensities of food categories 食物类型 热量1)/(kcal · kg-1) 蛋白质1)/(g · kg-1) 碳排放2)/(kg · kg-1) 粮食 3469 82.5 1.2391 油料作物 4143 03) 0.5651 蔬菜 246 13.8 0.1687 水果 404 5.1 0.3104 牛肉 2053 129.4 17.4400 羊肉 2014 130.2 14.6292 猪肉 3517 110.8 4.7891 禽类 1739 117.9 3.4661 蛋类 1480 114.5 1.7599 水产品 534 98.0 1.8782 鲜奶 660 41.7 1.5637  注： 1)来源于联合国粮农组织统计司(FAOSTAT，2014);2)本研究计算值;3)按植物油计.

图6(Fig.6)

图6 食物对总热量供给、总蛋白供给和碳排放总量的贡献 Fig.6 Contributions of food categories to total energy，total protein and total carbon emissions

图7(Fig.7)

图7 食物单位热量和单位蛋白质的碳排放(以CO2当量计) Fig.7 Carbon emission intensities of energy and protein by food categories

食物的CEF从碳排放方面体现了一个地区或国家在农业生产的技术水平.本文对各类主要食物CEF的估算(图 3)与近年来对我国食物温室气体排放的相关研究(王晓和齐晔，2013a；Lin et al., 2014)差别不大，可以认为大体上反映了全国平均的生产水平.在此，对国内外同类食物的CEF进行比较，揭示生产技术与管理水平的影响.

宁波所消费粮食的CEF是1.2391，若将其近似视为大米的CEF(大米占消费量近90%)，该值远低于美国大米在农业生产阶段的CEF(2.64)；油料作物、蔬菜、水果等经济作物的CEF则一般高于美国、瑞典、荷兰等发达国家(Hamerschlag，2011；González et al., 2011；Kramer et al., 1999).一方面，由于大米在中美的粮食消费中占据截然不同的地位(在中国占50%以上，在美国仅占7%左右)(FAOSTAT，2014)，水稻生产在我国长期受到巨大的政策扶持和科研投入，从而使其具有更高的生产力，CEF自然较低；另一方面，体现出我国多数经济作物的生产力和技术管理水平还落后于发达国家.进一步分析比较国家间特定食物特定排放源的CEF，结果如表 4.首先我国种植业的机械化程度总体较发达国家低，其次我国多数作物的CEF高于发达国家的原因可能来自两方面：①我国单位产值的碳排放强度高于发达国家(张志强等，2011)，造成在农业投入品的生产过程中整个供应链的碳排放量较大(尤其是化肥、农药、农机生产等高能耗高排放行业)；②我国单位面积的施肥量(特别是化肥施用量)远高于发达国家且肥料利用率低，造成严重的氮流失和N₂O排放(Ju et al., 2009).另外，我国有机肥的施用水平较低(Zhu and Chen， 2002)也从侧面解释了化肥的高投入和高生产等问题.因此，提高产品供应链(尤其是能源密集型产业)的整体能效并且改进肥料施用管理以提高其利用率，是降低作物生产CEF的首要途径.特别是在农业生产方面，建议推广在充分考虑土壤肥力和环境养分的基础上制定肥料施用量，氮肥深施，优化施肥时段(重点施于旺盛生长期)，使用硝化抑制剂和长效肥，水肥综合管理技术等最佳管理措施.

表4(Table 4)

表4 植物性食物特定排放源的碳排放因子比较 Table 4 Comparison of carbon emission factors of specific sources for vegetal foods

表4 植物性食物特定排放源的碳排放因子比较 Table 4 Comparison of carbon emission factors of specific sources for vegetal foods 研究区域 粮食 油料作物 农场能源使用 投入品生产 肥料施用 农场能源使用 投入品生产 肥料施用 本研究 0.0016 0.2241 0.1283(0.1156来自化肥) 0.0013 0.4052 0.1586(0.1537来自化肥) 美国1) 0.03 0.08 0.12 0.07 0.12 — 瑞典2) — — — — — 0.07(0.004来自化肥) 注: 1)来源于Hamerschlag(2011);2)来源于Carlsson-Kanyama和González(2007).

从动物性食物来看，相比于发达国家的同类产品(Hamerschlag，2011；González et al., 2011)，本研究中牛肉、禽类和鲜奶具有较高的CEF，羊肉、水产品的CEF较低，猪肉、蛋类的CEF则较为接近.该结果在一定程度上也反映出我国与西方发达国家因动物性食物消费结构的差异而导致的对生产技术和管理水平的投入有所不同，西方发达国家的肉类消费以牛肉和禽肉为主，且奶类的消费比重远高于我国，而我国的肉类消费则是以猪肉为主.水产品总体呈现较低的CEF，这可能与我国庞大的水产养殖规模(占世界的70%)、较为成熟的养殖技术体系和领先的生产力有一定关联(农业部渔业局，2007).深入比较国家间特定食物特定排放源的CEF，其中饲料生产的碳排放差异是我国某些动物性产品的CEF高于发达国家的主要原因，例如在本研究中牛肉、禽类和鲜奶与饲料生产相关的CEF分别是11.7897、1.9927和0.6580，而美国同类产品中与饲料生产相关的CEF仅为6.31、1.81和0.33(Hamerschlag，2011).相关研究(Bouwman et al., 2005；吕慎金等，2003)表明，我国畜牧业饲料品质较差(精饲料比重小)，饲料转化率低，生产相同数量的动物产品所需要投入的饲料量比发达国家高出许多，饲料中所隐含的碳排放自然较高.因此，建议优先考虑加速新型饲料及饲料添加剂的研发，培育优良畜禽品种并提高其单产水平.

与过往研究相比，本文所采用的结合LCA和EIO的综合分析框架能够更为严格、更为完整地从消费视角分析不同食物之间碳排放的差异，从而为膳食结构的选择和优化提供更为可靠的依据(见4.1节).具体体现在以下两个方面：①本研究较好地解决了饲料作为动物性食物生产重要的投入品其隐含碳排放的核算问题，通过饲料转化率和饲料组分获得不同动物产品所对应的各种类型饲料的投入量，从而计算饲料生产的碳排放并计入动物产品内，这样就能更加准确地估算动物性食物的碳排放.而先前研究或因为饲料相关数据无法获得而没有估算这部分投入的间接碳排放(吴燕等，2012)，或由于基于生产视角将饲料粮生产视为作物生产的一部分而将其碳排放计入植物性食物而非动物性食物内(王晓和齐晔，2013a)，均造成对动物产品碳排放的估算结果偏小；②本研究对除饲料以外的其他农业投入品运用EIO法核算其工业生产过程的隐含碳排放，相比于以往只考虑特定行业(如化学原料及化学制品制造业、专用设备制造业)直接碳排放的一般做法(王晓和齐晔， 2013a，b；吴燕等，2012)，EIO法能更加完整地涵盖整个生产供应链的完全碳排放.另外，本研究实现了在产品尺度上分析各种排放源的贡献并计算其各自的CEF，这就有利于与国外同类研究进行对比，进而从产品生产的角度有针对地提出技术、管理改进措施(见4.2节).

本文对宁波食物消费碳排放的研究，除了活动水平数据的收集、计算和排放因子的选取等固有的不确定因素之外，存在的不足主要体现在以下几个方面：首先是食物消费量的不确定，研究所采用的食物消费数据来自于统计年鉴中城乡居民入户调查资料，该统计口径并不包含在外就餐的部分，这就会造成估算的结果偏小.3.3节中城镇居民人均食物消费的碳排放低于农村居民的结果，可能与城镇居民人均在外就餐的比重高于农村居民有一定关系.今后应在当地开展大范围关于在外就餐的问卷调查分析，完善居民食物消费特征；其次是食物供应地的不确定，不同区域的自然条件(如气候、土壤、排水)和技术条件(如农业投入品投入情况、饲养周期、动物粪便管理系统)都会影响食物生产的碳排放水平.由于人力物力所限，在实际工作中这方面资料很难获取，所以研究并未考虑宁波市所消费食物的实际供应地而是采用就近原则假设食物大都来自省内.未来可通过构建多区域投入产出模型，对宁波食物消费的整个供应链进行更加准确完整的刻画；再者是水产品生产投入的资料缺乏，对于养殖水产品只考虑其饲料投入(陈冬冬和高旺盛，2010)而没有核算能源使用、设备折旧、药品投入等带来的碳排放，对于捕捞水产品只考虑渔船作业能源使用(张祝利等，2010；农业部渔业局，2008)而没有核算设备折旧等带来的碳排放，因而有关水产品的碳排放估算结果会偏小.今后应进行更广泛的文献调研和实地调查，矫正该部分的核算结果.

本文运用LCA-EIO的分析框架对宁波市2012年居民食物消费的碳排放进行研究，并通过对每种食物各个生产过程、生产投入的活动水平进行定量，实现了在产品尺度上较为严格的核算并解析不同排放源的贡献.主要结果如下.

1)粮食、猪肉、水产品、牛肉等四类食物对碳排放的贡献最大，由农业投入品生产所带来的间接排放占排放总量的近一半.植物性食物中，除稻田甲烷是粮食的最大排放源，化肥相关的排放是其余作物最大的贡献源(占植物性食物排放总量的33%)，其次是农药生产的排放.饲料是大多动物性食物碳排放的最大来源(占动物性食物排放总量的56%)，其次是肠道发酵和粪便管理.

2)从食物消费的视角，由于不同食物在膳食能量、营养供应和气候变化效应等方面具有不同的属性特质，通过分析食物提供单位热量和单位蛋白质的碳排放，并结合当前宁波居民能量和营养的摄入现状，建议适当增加蛋类、水产品、禽类和鲜奶的消费比重，减少猪牛羊肉的消费比重.

3)从农业生产的视角，通过比较国内外同类食物按排放源划分的CEF可得，提高农业投入品供应链的整体能效以及推广优化施肥技术与管理，是降低作物产品碳排放的首要途径，而减少动物性产品的碳排放则应着重考虑提升饲料品质、培育优良品种和提高畜禽单产水平.