该研究量化了果汁、葡萄酒和大米等日常消费品中这两种计算方法的差异。对于这三个产品系列，Agribalyse 中列出的品种（例如葡萄酒 ：红葡萄酒、桃红葡萄酒等）具有相似的碳含量，因此碳含量效应可以忽略不计。估计表明，按支出比例估算碳足迹有时会导致与实际消费量测得的数值出现很大差异。因此，对于生活水平处于最低层的家庭来说，与大米消费相关的排放量被严重低估，最 贫困的 5％ 家庭的排放量高达四分之一（图 2），而最富裕的家庭中有一半的排放量被高估。对于生活水平低于中位数的家庭来说，果汁和葡萄酒相关的碳足迹被低估了，而对于另一半家庭来说，果汁和葡萄酒相关的碳足迹被高估了。偏差可能很大：对于果汁或葡萄酒，估算的碳足迹对于最富有的 5% 来说被高估了一半。
图 2 – 根据生活水平、占家庭总数的份额（百分比）（蓝色）和按欧元计算的 华人海外数据 支出（黄色）
阅读：如果按消费量估算，最富有的 5％ 人群的葡萄酒消费占与葡萄酒相关的总碳足迹的 6.7％，而如果按欧元支出估算，则占 10.2％。
来源：Insee，2017 年家庭预算调查；农业分析 3.1； André等人，2023 年。
这些产品并不是孤立的案例，因为较富裕的家庭平均会以更高的价格购买产品：在所有产品中，当生活水平提高 1 % 时 ，家庭支付的平均价格就会增加 0.19 % 。由于这种价格效应，根据支出估算碳足迹通常会导致低估收入最低的家庭的碳足迹，而高估收入最高的家庭的碳足迹。换句话说，碳排放量实际上随着收入的增加而增加，而不是基于支出的方法所显示的。
在同类产品中，碳含量可能有所不同
前面的例子是针对可以假设具有相似碳含量的产品，即使它们的价格可能有很大差异。对于那些非常相似并因此被归为一组但其碳含量可能变化的产品来说，情况就更加复杂了。如果不同家庭类别消费不同种类的产品，则无法仅根据产品数量直接估算相关的碳足迹分布。