一组对比：同一个项目，换一个省份，差出 5 倍
一个建筑项目，材料、工程量、施工工艺完全一样，只有电力消费的所在地不同，算出来的电力相关碳排放可能相差好几倍。
先把话说准：这里比较的是电力消费对应的那部分排放。同一度电，用不同省份的因子去换算，排放量天差地别。以 2023 年电力二氧化碳排放因子（单位 kgCO2/kWh，即千克二氧化碳每千瓦时）为例：
- 天津 0.6796；
- 云南 0.1333。
同样一份用电量，套上这两个因子，结果相差约 5.1 倍。再往下看，四川（0.1564）、青海（0.1796）与天津、山西（0.6634）、安徽（0.6553）几乎是两个世界。这些数字不是估算，而是官方发布的核算参数——它决定了同一份用电账单在不同地区能算出多大的碳排放。
这篇文章讲三件事：这些因子有哪几种口径、数值差异从哪里来、以及最容易在哪些地方用错。
三种口径，三种适用场景
据生态环境部与国家统计局《关于发布2023年电力二氧化碳排放因子的公告》（公告 2025 年第 47 号），本次发布的电力二氧化碳排放因子分为三种口径，各自的含义与适用场景并不相同：
一、全国、区域及省级电力平均二氧化碳排放因子。 指单位发电量（包括火电、水电、风电、核电、太阳能发电等所有电力类型发电量）的二氧化碳排放量。主要适用于基于地理位置核算电力消费间接排放的场景。使用者可以按核算规则的要求，选用相应地理范围——全国、区域或省级——的因子。
二、全国电力平均二氧化碳排放因子（不包括市场化交易的非化石能源电量）。 主要适用于基于市场方式核算的场景。其中”市场化交易的非化石能源电量”指所有进入电力市场交易的非化石能源电量，含绿色电力交易电量以及其他市场化交易的非化石能源电量，涉及水电、风电、太阳能、核电等类型。若购买了绿电或其他可追溯来源的非化石能源电力，对应电量的排放可按”0”核算；剩余外购电量的排放，则选用这一因子。
三、全国化石能源电力二氧化碳排放因子。 指单位化石能源电力发电量的二氧化碳排放量。主要适用于需要区分电力性质、且仅核算化石能源电力消费的场景。
三者的计算方法和数据来源与 2021 年、2022 年保持一致。换句话说，选哪种口径不是口味问题，而是由你的核算场景决定的：算的是”按地理位置消费的电”，还是”按市场方式采购的电”，抑或”只算化石能源那部分电”。
2023 年数值全貌：全国、区域与省级
全国层面，2023 年全国电力平均二氧化碳排放因子为 0.5306 kgCO2/kWh，较 2022 年的 0.5366 下降 1.1%。主要原因是发电能源结构持续优化，火力发电比重下降，火力发电燃煤单位热值含碳量有所降低。
区域电网层面，七个区域电网的平均二氧化碳排放因子如下（单位 kgCO2/kWh）：
| 区域电网 | 2023 年 | 较 2022 年 |
|---|---|---|
| 华北 | 0.6361 | 下降 6.1% |
| 东北 | 0.5122 | 下降 8.0% |
| 华东 | 0.5500 | 下降 2.1% |
| 华中 | 0.5271 | 下降 2.3% |
| 西北 | 0.5543 | 下降 5.4% |
| 南方 | 0.4042 | 上升 4.5% |
| 西南 | 0.2472 | 上升 9.0% |
华北、东北、华东、华中、西北的下降，主要来自上述区域火力发电量比重下降。南方、西南的上升，则是因为上述区域当年降水偏少，导致水力发电出力下降，火力发电量比重上升。
省级层面，2023 年 30 个省级行政区的电力平均二氧化碳排放因子（单位 kgCO2/kWh）如下：
| 省级行政区 | 因子 | 省级行政区 | 因子 | 省级行政区 | 因子 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北京 | 0.5554 | 浙江 | 0.4974 | 重庆 | 0.5581 |
| 天津 | 0.6796 | 安徽 | 0.6553 | 四川 | 0.1564 |
| 河北 | 0.6516 | 福建 | 0.4211 | 贵州 | 0.5683 |
| 山西 | 0.6634 | 江西 | 0.5836 | 云南 | 0.1333 |
| 内蒙古 | 0.6479 | 山东 | 0.6191 | 陕西 | 0.6335 |
| 辽宁 | 0.4878 | 河南 | 0.5897 | 甘肃 | 0.4471 |
| 吉林 | 0.4671 | 湖北 | 0.4044 | 青海 | 0.1796 |
| 黑龙江 | 0.5229 | 湖南 | 0.4976 | 宁夏 | 0.6187 |
| 上海 | 0.5737 | 广东 | 0.4419 | 新疆 | 0.6021 |
| 江苏 | 0.5827 | 广西 | 0.4476 | 海南 | 0.3648 |
从省级看，最高的天津（0.6796）与最低的云南（0.1333）相差约 5.1 倍；区域层面，华北电网（0.6361）与西南电网（0.2472）相差约 2.6 倍。同一年、同一口径，只是地理范围不同，差异就已经很大。
差异从哪来：因子反映的是电源结构，不是用电量
电力二氧化碳排放因子的定义是”单位发电量的二氧化碳排放量”，所以它衡量的是当地电源结构有多低碳，和当地用了多少电、工业发不发达没有直接关系。
- 云南（0.1333）、四川（0.1564）、青海（0.1796）排在全国最低——这几个省份水电资源丰富，非化石能源发电占比高，单位电量的碳排放自然低。
- 天津（0.6796）、山西（0.6634）、安徽（0.6553）排在前列——这些地区火力发电占比较高。
- 区域内也会出现”反直觉”的例子：辽宁（0.4878）低于全国平均（0.5306），也低于它所在的东北电网（0.5122）。它不能简单归到”老工业基地排放一定高”的印象里。原因还是那句话：因子看的是电源结构，不是用电量多少。
理解了这一点，也就明白为什么同一份用电数据在不同地区会算出不同结果——变的不是用电量，而是每度电背后的排放强度。
三个容易混淆的地方
第一，“全国”在公告里不是一个数。 2023 年的公告里，“全国”这个词出现在多个不同的表中：全国电力平均是 0.5306；全国电力平均（不包括市场化交易的非化石能源电量）是 0.6096；全国化石能源电力是 0.8273。三者含义不同、用途不同。如果核算工具只按名字模糊匹配、不按来源表区分，默认值就可能被特殊口径顶掉，算出来的数会比预期高出一大截。这不是小问题，而是实务里真实出现过的坑。
第二，二氧化碳排放因子 ≠ 碳足迹因子。 同一时期，还有一份《关于发布 2023 年电力碳足迹因子数据的公告》（公告 2025 年第 3 号，生态环境部、国家统计局、国家能源局联合发布），给出全国电力碳足迹因子 0.6205 kgCO2e/kWh（千克二氧化碳当量每千瓦时）。它和本文讲的二氧化碳排放因子 0.5306 kgCO2/kWh 是两套不同体系的口径，数值不同、单位不同、用途也不同。核算时不要混用，更不要拿其中一个去校验另一个。
第三，年份与地理范围要一致。 因子每年更新，数值会变——全国平均从 2022 年的 0.5366 到 2023 年的 0.5306 就是例子。同一份报告里混用不同年份、或同一份结果里地理范围和口径对不上，都会让报告内部自相矛盾，评审时经不起查。
从因子到报告：我们怎么处理
这些差异，最终都要落到一个具体项目的一次核算上。Nuloop 自然灵枢 内置了上述完整因子表，共 40 行数据：全国 1 行、区域电网 7 行、省级 30 行，另加特殊口径 2 行。
取值优先级的顺序是：单次核算指定的地区 > 用户在设置中选择的地区 > 手工填写的数值 > 全国默认值。默认情况下取全国平均 0.5306，而不是某个省份的值——目的是让默认结果可解释、可替换，而不是把某个地区的口径当成万能默认。
更重要的是，报告里会把因子来源一并写清，例如：
0.4878 kgCO2/kWh（公告2025年第47号·辽宁(2023年电力CO2因子)）
这样即便过了几个月，复核者也能一眼看出这个数是哪一年、哪个地区、出自哪份公告。平台的 AI 只做辅助解释，数值由确定性脚本计算，结果标注来源与依据，最终以完整版报告与人工复核为准。想看这类因子在报告里怎么呈现，可以翻我们的案例展示。
依据与出处
- 生态环境部、国家统计局《关于发布2023年电力二氧化碳排放因子的公告》，公告 2025 年第 47 号，2025 年 12 月 31 日印发：公告原文
- 生态环境部应对气候变化司《就〈关于发布2023年电力二氧化碳排放因子的公告〉答记者问》，2026 年 1 月 5 日：答记者问
- 公告附件《2023年电力二氧化碳排放因子》：PDF
- 前序公告：《关于发布2021年电力二氧化碳排放因子的公告》（公告 2024 年第 12 号）、《关于发布2022年电力二氧化碳排放因子的公告》（公告 2024 年第 33 号）
- 关于电力碳足迹因子，参见生态环境部、国家统计局、国家能源局《关于发布2023年电力碳足迹因子数据的公告》（公告 2025 年第 3 号，2025 年 1 月 17 日）