中国典型差旅出行与住宿活动排放因子（2024）
研究背景
本文针对企业按照温室气体核算体系（GHG Protocol）计算“范围3-类型6.员工差旅产生的排放”的需求，提供常见两种核算方法（“基于消费数量”和“基于支出数据”）下推荐的默认排放因子。基础数据来源于至2024年最新可得的统计、文献与研究报告中可信数据，能较好体现接近2024年各种差旅活动实际排放水平。
测算方法与适用范围
本文严格按照GHG Protocol关于范围三差旅排放核算方法与要求，采用“自下而上”的方法测算。依据《企业价值链（范围三）核算与报告标准》，进行范围划分，主要考虑以下三点：
- 范围三类别的最小边界：差旅活动中涉及的碳排放属于范围三上游排放中的类型6——商务旅行，通常可以划分为住宿和交通两大类。
- 差旅活动数据是对公司在差旅途中产生温室气体排放的活动水平的量化测量，通常有两种范式：以每次差旅活动为颗粒度逐项记录（如交通工具、出行距离或住宿天数等）；财务会计统计口径中各项费用支出（如行政管理费用下的员工差旅报销金额等）。
- 本文提供基于消费数量（activity-based）以及基于支出数据（spend-based）两种计算方法下的排放因子推荐值。
排放因子设定
范围三关于商务旅行的计算中，活动数据可以基于物理量（例如，差旅航空里程，差旅乘坐高铁时间等）；也可以基于财务统计的支出数据（例如，报销的差旅活动金额）。本文提供两种排放因子数据：
- 基于消费活动数据，因子是单位数量差旅活动碳排放因子。
- 基于财务支出来量化活动数据，因子是单位支出下的特定活动碳排放因子。
计算方法
基于消费数量的碳排放因子由文献中选取的数据计算获得；基于支出数据的碳排放因子，由单位数量差旅活动碳排放因子和国内各类服务的价格水平计算得到。
计算结果
本文得出能体现2024年碳排放特征的两种类型的排放因子的推荐默认值：
- 差旅住宿碳排放因子（推荐值）：选择四星级酒店排放因子（高于三星级）作为默认的排放因子，因为四星级酒店的能耗和碳排放高于三星级，基于保守性原则选择四星级酒店作为默认排放因子，可以避免低估酒店住宿的碳排放影响。
- 差旅航空碳排放因子（推荐值）：数据来自中国民航局官方发布的《2023年民航业发展统计公报》和《中国民用航空企业温室气体排放核算办法与报告指南》，数据准确度较高。
- 差旅高铁碳排放因子（推荐值）：利用生态环境部最新发布的2022年电网平均排放因子及国家铁路集团统计的每公里每人能耗，计算了单位运量下高铁二氧化碳排放量。
- 差旅出租车/网约车碳排放因子（推荐值）：选取了乘联会公布的纯电车辆占出租/网约车比例，对车辆能源消耗结构进行拆分。若未对出租车/网约车能源类型进行区分，可使用平均载员人数为1人（不包含司机）来计算单位数量出行距离或单位支出的碳排放因子。
合理性检验
利用多种来源的相关数据对计算结果进行交叉对比，以确定本文提供排放因子默认值的有效性。通过对比不同测算方法下的结果及预测值，并参考不同机型的大类碳排放基准值，本文得出的单位客运周转量碳排放因子推荐值处于合理区间。
应用示例
本文编制了基于支出法的计算示例以供参考，帮助企业财务部门在核算过程中利用该研究成果得到更为准确的报告数据。
未来更新计划
未来将重点改进数值的符合性、一致性和准确性，扩大研究样本范围，覆盖不同地区、行业以及最新的差旅和住宿活动，并持续更新数据，整合文献、数据库及企业样本，以提升数据质量。
