打造透明公平的LCA需求方案

LCA透明公平化主要是解决LCA需要的数据获取难、评价难和维护难的问题。

1.LCA数据获取难的主要原因分析

首先是获取产品在其生命周期全过程中的大量能耗和各种资源的消耗数据以及各种污染物的排放数据，但是由于以下原因导致LCA数据获取难。

1）评价对象的复杂性。由于评价对象的复杂性、数据的有限性以及科技水平不高等原因，LCA的准确性和科学性受到很大限制。例如，污染物对人体健康的影响评价目前主要采用数理统计学的知识，通过描述剂量-反应关系来推测，由于对人体的致病机理不了解，建立的健康评价和猜测模型存在很大的不确定性。又如，不同环境影响分类的相对指数，如各种污染物的臭氧损耗潜势（ODP）或全球升温潜能（GWP），虽然有一定的科学根据，但是仍然存在不确定性。

2）LCA数据获取的复杂性。LCA数据获取需要相关的理论知识和专业技能，需要做大量细致的工作，需要大量的人力、物力和财力。目前在我国除了一些比较知名的大中型企业之外，一般中小企业基本上都无力获取这些数据。[50]

3）LCA数据的多态性。在不同的工况下，排放数据会有显著的不同。例如，汽车在高速行驶和慢速行驶中的排放数据有较大差异，这给数据的获取和评价增加许多难度。

4）LCA数据的时变性。LCA需要的数据常常随着时间的变化而变化。例如，一般的能耗产品随着使用时间的增加其工作能效会降低，能耗会增加，如空调，刚购买时达到1级能效标准，用了几年后就可能降低到4级或5级能效标准。LCA数据的这种时变性要求不断采集数据，这增加了数据采集的难度。

5）LCA数据的敏感性。LCA涉及工艺流程等企业敏感的数据，企业对此有强烈的保密要求，因此外界很难获取。企业更担心“家丑”外传，不仅有损于企业形象，还会招致企业经济上的损失，如罚款、用户抵制等。许多企业对于自己的生产过程和产品使用过程的环境污染问题讳莫如深，不愿意公开这些数据。

案例：企业“三废”偷排行径发现难

2014年9月，环保部公布在佛山的督查行动结果：百余家企业近六成违规，广东志高空调有限公司（以下简称志高空调）等16家企业被依法立案查处。这家空调知名企业的工厂私设暗管，将污水处理站收集的废水偷排；水污染治理设施闲置，污水处理站长期未运行；非法设置排污口，部分生产废水和废矿物油直排。

在志高空调的官网上可以看到，其在2010年便是工信部公布的“信息化与工业化融合促进节能减排试点示范企业”，获得过多种环境管理体系认证、节能产品认证。然而，在产品光鲜的环保光环之下，却难掩生产过程中的污染行径。

——梁月静，等.2014中国漂绿榜[N].南方周末.2015-01-16（1）.

2.LCA数据评价难的主要原因分析

获取的LCA数据不都是准确无误的，其中大量的数据是无价值的，还有许多数据是虚假的。对于LCA系统而言，进去的是“垃圾”，出来的也是“垃圾”。因此，需要对数据的真伪、价值和关系进行评价，以确保产品生命周期评价的准确性和科学性。导致LCA数据评价难的主要原因如下。(www.xing528.com)

1）LCA数据的不一致性。由于时间和场合不同，以及数据获取方法的不一致，造成数据之间的不一致性。例如，由于数据库的不同，某产品排放的废弃物数据会有较大差异，令人不知所措。

2）LCA数据的多源性。由于LCA数据的来源、格式、标准以及记录方式等不同，使得LCA数据的质量良莠不齐、集成难度大。另外，LCA在不同的工业环境中会得到不同的数据，因此需要说明数据的来源和背景。

虽然国外有很多成熟的LCA数据库，但是国外数据库中的基础数据都是基于本国各行业的平均数据，有地域和时域的差别，不符合我国国情，较难为我国LCA直接采用，并且这些数据库的数据主要集中在基础原料级别。

3）LCA数据的虚假性。国家对企业的污染排放实行“胡萝卜加大棒”的政策。有些企业会铤而走险，数据造假。

案例：效率最高、效益最好的企业也在数据上“弄虚作假”骗取补助。2014年6月，环保部开出了罕见的4.1亿元罚单，有19家企业因为脱硫数据造假被处罚，其中包括享受脱硫电价补助最多的企业之一——华润电力控股有限公司旗下的3家企业。它们每年享受的国家脱硫补助高达一个多亿元。2013年，华润电力对外宣称其脱硫、脱硝设施安装率分别达到100%和79.3%。

——梁月静，等.2014中国漂绿榜[N].南方周末.2015-01-16（1）.

3.LCA数据维护难的主要原因分析

LCA数据建立后不能“一劳永逸”，需要不断对其进行维护整理。LCA数据维护难的主要原因如下。

1）数据收集的长期性。产品生命周期较长，如果要保证收集到的数据的客观性、正确性，就要在较长的时间、较大的范围内进行数据收集，从而给数据收集工作造成了极大的困难和不便。另外，由于很多数据随着时间、空间的变迁将会有较大的差异，因此很难保证收集到的数据的科学性。

2）技术进步的影响。LCA数据会随着时间的变化而变化。例如，随着汽车发动机技术的进步，汽车未来会越来越省油，污染排放会越来越少。企业要说明自己节能减排措施的效果，就需要对LCA数据进行维护。

3）数据维护的协同化。LCA数据需要大家协同维护，由于不同的人考虑问题的角度不同，采用的方法不同，因此会导致不同的维护结果。

上述原因导致LCA数据获取难、评价难和维护难。