绿色产品贸易增长快于整体贸易，但“绿色”要靠数据证明：解读 KfW × Deloitte《The power of global trade》
绿色产品贸易增长快于整体贸易，但“绿色”要靠数据证明：解读 KfW × Deloitte《The power of global trade》
【核心摘要】德国复兴信贷银行（KfW）与 Deloitte 于 2026 年 11 月 11 日在 COP31（土耳其安塔利亚）边会发布 70 页报告《The power of global trade: Market dynamics and economic opportunities in climate change mitigation goods》。报告指出，气候变化减缓产品已占全球商品贸易的 7.4%，2017—2025 年年均增长 8.0%，明显快于整体商品贸易的 4.7%；出口高度集中，中国占 26%、德国约 10%。但报告同时写明：这套贸易统计没有直接测量产品的生命周期排放或实际减排量。对供应链而言，绿色市场在扩大，但产品被归入绿色类别，不等于已证明低碳——能够证明的，是产品层级、可核查的碳数据。
整理自 KfW × Deloitte 报告原文（2026 年 11 月）与 KfW 新闻稿，并加入供应链视角的延伸解读。文中页码均为报告印刷页码。NANOZEO／SSBTi 整理，供供应链与 Climate ECHO 伙伴学习参考。
一、这份报告在研究什么
- 发布单位：KfW Research × Deloitte；发布场合为 2026 年 11 月 11 日 COP31 边会。
- 研究范围：依据 OECD 环境商品综合清单（CLEG），以 HS2017 共 314 个六位码定义“绿色产品”，其中 182 个属于气候变化减缓产品（CCM goods）。
- CCM 三个领域：可再生能源系统、节能建筑、清洁交通。
- 数据来源：2017—2024 年为 CEPII BACI；2025 年为 ITC Trade Map（HS2022）。
- 核心问题：国际贸易是在促进，还是限制减碳技术在各国之间扩散？
报告不仅描述市场，也为政府、企业与金融机构整理了四个行动支柱：以完整价值链方案拓展出口；整合贸易、产业、气候与融资政策；以分散供应和循环经济管理集中风险；通过国际合作建立可靠、有规则的贸易环境（p.5）。
二、关键数字
- 绿色产品占全球商品贸易 11.4%，约 2.8 万亿美元：涵盖环保、回收、气候变化减缓三大领域，为 2025 年推估值（p.4、p.11）。
- 其中气候变化减缓产品占全球商品贸易 7.4%：约占绿色产品贸易的三分之二（p.11）。
- 气候变化减缓产品年均增长 8.0%（2017—2025）：整体商品贸易为 4.7%，绿色产品整体为 6.3%，环保产品为 3.8%，回收产品为 3.5%（p.11）。
- 2025 年气候变化减缓产品出口份额：中国 26%、德国约 10%、日本 7%、美国 6%；中国与德国在整体商品出口中分别占 14%、7%（p.4）。
- 最大的两个品类：锂离子电池占 CCM 出口的 7%，光伏电池与 LED 占 5%（p.4）。
- 产能与出口不能混为一谈：中国电池芯产能占全球近 85%，成品电池出口占 59%；光伏产能占 80% 以上，电池片与组件出口占 47%，部分组装已转移至东南亚（p.4）。
- 2025 年清洁交通出口：中国占 18%、德国占 17%；这是增长最快的领域（p.6）。
- 全球清洁能源与电气化投资：2026 年约 2.2 万亿美元，化石能源约 1.2 万亿美元（p.5、p.7）。
读这些数字前的三个说明
- 11.4% 与 7.4% 的统计范围不同。前者包含环保与回收产品；后者才是报告重点分析的气候变化减缓产品。引用时要说明范围（p.9—11）。
- 2025 年是推估值，而且更换了数据来源。2017—2024 年使用 BACI（HS2017），2025 年改用 Trade Map（HS2022），报告提醒应谨慎比较 2024 与 2025 年的数据（p.10—11）。
- 贸易额不等于本地增加值。总贸易额包含转口与跨国组装，反映跨境流量，并不等于各国实际创造的生产价值（p.10）。
三、最该记住的一句话：被归类为绿色，不等于已证明低碳
报告的方法说明很直接：HS 编码可能涵盖多种用途，因此结果应解读为“与气候变化减缓相关的产品类别”的贸易；这套分析没有直接测量生命周期排放、实际部署或使用后的减排量，也不计入运输排放（p.10）。
第 47 页的专栏提供了一个具体情境：同样安装在南欧的光伏组件，在高碳电力条件下制造的组件，其生命周期碳足迹约为欧洲制造同类组件的两倍，能源回收期也长 20%—30%。这应放在专栏的制造电力与安装情境下理解，不能套用到所有光伏产品。不过专栏也指出，光伏系统的能源回收期已从 1992 年的约五年缩短到约一年，整体而言，制造端排放能够在较短时间内被使用端减排抵回（p.47）。
海关分类告诉你“它属于哪类绿色产品”；产品碳足迹及其证据链，才能帮助判断“它有多低碳”。
这正是供应链碳数据的价值。当买方开始比较“哪一家的绿色产品更低碳”，能够拉开差距的是可追溯、可核查的产品层级数据。
四、启示一：共同测量与可信认证——把数据整理成可以复用的证据
报告原意（p.53、p.55）：在关税已经很低的市场，剩余的准入障碍主要来自非关税环节，包括通关程序、测试与认证。报告建议：
- 建立共同定义与测量方法，在要求等效的前提下推动协调或相互认可；
- 提高技术要求、文件、测试程序、时限与费用的透明度；
- 已有等效证据时，避免重复测试与认证；要求应与风险、规模和成熟度相称；
- 通过技术协作与能力建设，帮助较小的供应商达到严格要求、进入国际价值链。
报告也强调，简化的目的是移除不必要的摩擦；环境完整性与对绿色声明的信任必须同时守住。
供应链的延伸解读：客户的披露要求各不相同——产品碳足迹、CDP 问卷、EPD、CBAM、电池法规。与其每来一个需求就重新收集一次数据，不如先建立共同的数据基础，再依各制度的规则调整输出。
- 共同来源资料：工厂活动数据、物料清单、能源与运输记录，并附原始凭证。
- 方法与边界差异：逐项标明各制度的系统边界、分配方法和排放因子来源。
- 证据索引：每笔数据注明是实测值、数据库背景值还是估算值，保留来源、版本与核查范围。
AI 可以协助整理客户要求与数据缺口，把“请提供你的碳足迹”这样的开放式问题，变成供应商能够回答的选择题与确认题；但确认仍由供应商完成，复核仍由专业人员与第三方完成。数据基础可以共用，各制度的符合性仍需分别确认。
减少重复收集数据与重复核查的前提，是方法说得清、证据找得到、适用条件能够确认。
五、启示二：完整方案、总成本与供应风险——把数据转成投资决策
报告原意（p.52—54、p.56）：
- 评估完整方案。减碳技术能否落地，取决于上游零部件、基础设施、维护、认证与融资；从价值链角度看，才能判断真正的机会在核心技术、互补零部件、系统集成还是相关服务（p.52）。
- 用三个维度排优先顺序：市场增长、比较优势、竞争压力。增长最快的领域，未必是自己最有优势的领域（p.52）。
- 采购不能只看最低价。当供应中断可能实质影响交期与成本时，应把供应商多元性、技术能力与供应安全纳入决策；项目层级的尽职调查要评估替代供应商是否可得，以及替换零部件需要的时间与成本（p.54）。
- 集中不等于依赖。在多数品类中，主要供应国的平均全球份额低于 30%；战略自主意味着保有足够的选项与应变能力，而非自给自足（p.54、p.56）。
- 循环经济是韧性的一部分。回收、再制造与易于维修的设计，可以降低对集中原料供应的风险敞口（p.54）。
报告引用既有研究的反事实估算：若德国的光伏组件完全依赖本国供应链，2020 年安装商面对的组件价格约会高出 83%（p.48、p.56）。这是情境估算，不是实际涨价记录，它说明韧性措施需要与实际风险相称。
供应链的延伸解读：评估减碳选项时，常见做法只比较采购价差与减碳量。报告提醒我们把账算完整：
- 导入成本：设备、模具、工艺调整、人员培训。
- 维持成本：维护、耗材、数据更新与系统运维。
- 证明成本：建模、核查、认证，以及重复核查的时间。
- 供应风险成本：替代供应商是否存在、切换需要多久、中断时的交期损失。
把这些成本与减碳效果、客户需求放在同一张表中比较，才能决定先投哪里。至于订单、续单或绿色溢价，应列为需要向客户验证的预期收益，不能假设已经实现；报告本身也没有验证特定产业的溢价。
减碳方案能否创造经营价值，要一起看减排效果、完整交付成本、供应风险与客户需求。把数据转成可比较的选项，才能决定先投哪里。
六、给供应商的四个判断
- 绿色市场在扩大，产品数据与证据链决定差异。当买方在同类绿色产品之间比较，产品碳足迹及其证据链就是差异化的来源。
- 一次整理，多次使用。先建立数据基础，再按客户规则输出；每增加一个客户要求，应尽量降低边际成本，减少重复工作。
- 把核查与供应风险计入减碳成本。只看采购价差，会低估导入难度，也容易高估回报速度。
- 韧性不等于全部本地化。保有可替代的供应选项、知道切换需要多久，往往比全面重建供应链更有效率。
这两条主线——如何取得有效、可复用的数据，以及如何用数据排定减碳投资优先顺序——也是 SSBTi 理事长汪瑞民担任 Climate ECHO Fellowship 首期导师时，第二场（R2）与第五场（R5）分享的主轴：题目一讨论取得有效数据、应对不同客户披露要求；题目二进一步讨论用这些数据评估投入、安排减碳优先顺序，并支持订单沟通。
数字说明与资料来源
本文数字以报告原文为准。11.4% 涵盖绿色产品三大领域，7.4% 仅指气候变化减缓产品；2025 年为推估值且数据来源不同。83% 为报告引用的既有研究反事实情境估算。AI 辅助数据整理、数据复用与减碳投资评估的具体做法，是本文的供应链延伸解读。
