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以碳足迹排放因子为主体的碳排放因子数据集合一般是通过收集整理公开渠道发表的文献或报告中的各类材料、能源、产品的碳足迹核算结果，整理为碳排放因子形成数据集合，供背景数据需求用户使用。这类数据库因为缺乏统一的标准、模型和结构，严格来讲不能称之为数据库，只能称之为数据集合。这类数据集合虽然可以为用户提供背景数据，实现产品碳足迹核的算，但其数据质量较差，经不起认证和推敲，在采用此类数据库计算的结果往往在国际市场上无法获得认可。采用这类数据集合作为背景数据的好处是计算过程简单，但该类数据集合存在严重的质量缺陷，具体体现在：
不透明：碳排放因子来源的产品模型具体采用哪个背景数据库的哪些单元过程数据集、边界是怎样的、做了哪些假设和取舍、怎样构建的模型、采用何种LCIA方法等信息均未不透明，因而数据质量未知；
不一致：由于数据集合的来源较多，而这些来自不同来源的数据采用背景数据库、建模的规则和采用的LCIA方法常常不完全相同，缺乏一致性；
代表性差：数据集合中的数据多为文献中获取，而文献开展碳足迹评价基于的实景数据通常是采用某一个具体公司的某一款具体的产品调研的数据得到的，用这类数据作为代表行业平均的数据并不合理；
不系统：数据集合中各碳排放因子不是基于统一的模型系统、按照统一的规范和流程生成的，无法统一更新迭代；
结果追溯困难：利用该类碳排放因子进行产品进行碳足迹核算，无法做到向上的层层追溯，不利于对结果开展贡献分析，支撑降碳方案的制定。
