Production-network embedding and embodied carbon–energy footprints in semiconductor supply chains: An MRIO scenario analysis of Taiwan, Japan, and the United States
本研究利用台灣、日本與美國的多區域投入產出分析顯示，半導體供應鏈的內含碳與能量足跡，主要受上游生產網絡嵌入性的驅動，而非由製造地本身的直接效率或電力結構所決定。
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当我们购买智能手机或电脑时，我们往往关注的是设备本身，但其创造的故事在到达商店货架之前很久就已经开始了。它始于一个由工厂、矿场和发电厂组成的庞大且无形的网络，这些环节协同工作，将原材料转化为让现代生活成为可能的微小芯片。这个网络被称为供应链。几十年来，世界一直高度依赖台湾这个特定地区来制造这些芯片。然而，随着全球局势紧张以及各国寻求让自己的供应链更加安全，出现了一种将生产转移到日本和美国等其他国家的增长趋势。政策制定者和环保主义者面临的重大问题很简单：如果我们搬迁工厂，制造这些芯片的环境成本会降低，还是保持不变？答案并不像看起来那样显而易见，因为产品的环境影响不仅取决于制造它的工厂，还取决于向其提供物资的整个供应商网络。
九州大学的一个研究小组致力于回答这个问题，他们研究了半导体生产中隐藏的能量和碳成本。他们没有建造新工厂或进行物理实验，而是使用了一个强大的计算机模型，该模型描绘了资金和货物在全球不同产业之间流动的路径。这个模型使他们能够对比台湾现有的生产网络与日本及美国现有的生产网络。他们提出了一个特定的“假设”问题：如果原本在台湾生产的同等价值的半导体，改用日本或美国的现有供应链进行生产，需要减少多少碳排放和能源消耗？他们的目标是了解究竟是工厂的位置更重要，还是工厂背后的隐藏供应商网络才是驱动环境足迹的关键。
研究人员发现，答案深藏在那个无形的网络之中。当他们模拟利用日本或美国的现有供应链将生产转移过去时，结果非常惊人。与目前在台湾的情况相比，制造这些芯片所涉及的二氧化碳排放量在模拟日本生产时会下降近 89%，而在模拟美国生产时会下降近 94%。同样，生产同等价值芯片所需的能源在模拟日本时会下降超过 96%，在模拟美国时会下降超过 97%。这些数字并非微小的调整，它们代表了环境影响的巨大转变。然而，研究明确指出，这些并不是说仅仅搬迁一个工厂就能自动实现这些节省。相反，它们展示的是台湾特定的供应商网络与日本及美国不同网络之间的差异。
为了理解为什么节省如此之多，研究人员拆解了数据，以查明排放究竟来自何处。他们发现，在台湾，高碳足迹并非由芯片工厂本身效率低下造成的，而是由供应它们的电力和重工业造成的。在台湾，为芯片提供材料的电网和当地重工业具有极高的碳强度。当研究人员尝试仅隔离出芯片工厂并仅更换电力来源时，节省的幅度要小得多，碳足迹仅下降了约 20% 到 23%。这表明，在完整模拟中看到的巨大差异来自于整个上游网络。日本和美国的供应商嵌入在不同的经济结构中，这种结构本质上碳强度较低，甚至在观察具体的芯片工厂之前就已经如此。
研究还调查了这些节省是否仅仅是由于统计方式导致的幻觉。他们检查并确保结果没有隐藏在模糊的类别或“剩余”账户中。数据显示，台湾的排放集中在电力和重工业等真实的、可识别的部门，而日本和美国的低排放则源于一种真正不同的供应商组合。事实上，美国的半导体行业在材料方面更多地依赖外国供应商，而台湾的半导体行业则与其国内重工业深度整合。这种结构性差异是驱动环境差距的关键因素。研究人员还指出，仅仅让东道国的电力变得更清洁，不足以解释排放量的剧烈下降；整个供应链的构建方式比单纯的能源来源更为重要。
最终，这项研究表明，搬迁半导体生产所带来的环境后果，与其说是与工厂的物理位置相关，不如说与它所置入的生产网络相关。如果一个国家建设了新的芯片工厂，但将其连接到一个类似于台湾的供应链——即依赖于相同类型的碳密集型电力和重工业——那么环境效益将远小于模拟所示。这项研究并不声称搬迁生产是保证的解决方案，也没有衡量水资源使用或对工人社会影响等其他因素。相反，它提供了一张清晰的隐藏成本地图。它表明，对于那些出于安全原因计划实现供应链多元化的国家来说，最重要的步骤不仅是建造工厂，而是理解并重塑将为其提供物资的整个供应商网络。如果不改变那个网络，搬迁带来的环境收益可能依然遥不可及。
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