全球纺织到纺织（T2T）再生纤维供应数据首次披露：2030年可达300-500万吨。
Textile Exchange联合Reverse Resources、Fashion for Good和TEXroad发布的首份全球T2T再生纤维可用性报告给出了方向性答案。
Textile Exchange一直倡导使用来自“优选生产系统”的纤维和材料，其核心之一是减少时尚、纺织和服装行业对原生化石基原材料的依赖，通过规模化纺织到纺织（Textile-to-Textile，简称T2T）回收系统来实现。2024年4月，Textile Exchange发布的《合成材料未来》报告曾强调，迫切需要投资于技术和基础设施，以在全球范围内扩大T2T再生合成材料的供应。
如今，随着欧盟《可持续产品生态设计法规》（ESPR）等政策框架加速推进，行业对T2T再生原料的供应和需求需要更精准的数据支撑。然而，这一数据此前从未以可访问、统一且全球适用的形式存在。
一个最强劲的驱动力来自欧盟正在成形的政策方向。自2023年以来，包括Policy Hub在内的时尚和纺织行业政策倡导组织一直在为政策制定者提供与ESPR潜在要求相关的建议。讨论的关键领域之一是ESPR下可能设定的再生含量目标，以及如何确保这些目标在行业雄心和现实之间取得适当平衡。
Textile Exchange最初分享了通过年度《材料市场报告》收集的高层级全球再生纤维生产量数据。但政策制定者越来越需要更详细的数据来为这些目标提供依据，特别是关于T2T再生纤维生产以及可用于回收的原料未来预测的数据。同样，品牌和行业组织也在寻求更高的可见性和可追溯性，以支持其目标设定、采购策略、基础设施投资和未来合规需求。
此外，其他强化这项工作紧迫性的驱动因素包括：随着食品和饮料公司建立雄心勃勃的包装循环目标，瓶基原料的可用性可能减少；时尚、纺织和服装行业必须直接解决其纺织废弃物问题的认识日益增强；以及瓶到纺织回收并不代表纺织行业真正循环解决方案的共识逐渐形成。
认识到建立更清晰T2T数据图景的重要性，2024年年中，Textile Exchange与Reverse Resources、Fashion for Good和TEXroad合作，开发了首个评估T2T再生纤维可用性现状及潜在可扩展性的全球方法。
该项目旨在结合各组织互补的专业知识、数据集和方法，创建一个统一、聚合的T2T再生纤维生产参考点，涵盖废弃原料、回收创新和产能。其意图并非在现阶段呈现最终定论，而是建立一个基线方法，提供方向性估算，并可持续演进和完善。
- Fashion for Good：其“废弃物世界”项目绘制了全球纺织废弃物热点地图，提供废弃物数量和类型数据，帮助回收商和创新者识别可回收或再利用的资源。
- Reverse Resources：作为软件即服务平台，与超过34个国家的制造商、废弃物处理商和回收商合作，其回收商原料仪表板和回收商档案提供了多个市场中用于回收的纺织废弃物的数量和成分的详细洞察。
- Textile Exchange：其年度《材料市场报告》是行业获取原材料和纤维全球生产量数据的首选来源。同时拥有全球回收标准（GRS）和回收声明标准（RCS），GRS是全球使用最广泛的再生材料标准，2025年已有超过58,000个站点获得认证。
- TEXroad：致力于协调公共和私营部门改善废弃物管理、提高透明度并跟踪材料流向，其TEXroad数据中心将分散的消费后纺织原料数据连接到一个可互操作的平台。
再生含量在纺织品中可以来自不同的回收材料来源。该项目专门覆盖服装和家用纺织品领域，排除了个人防护装备和过滤产品等技术纺织品，以保持初始范围的可管理性。研究聚焦于工业后和消费后纺织废弃物原料，以及机械和化学回收纤维，包括棉、聚酯、尼龙、人造纤维素纤维（MMCFs）、羊毛及其混纺。
将初始分析限制在服装和家用纺织品，可以清晰了解这些领域当前的回收表现和潜力，而不会因纳入塑料瓶等非纺织原料而夸大再生含量数据。同时，这一较窄的范围也凸显了在服装和家用纺织品领域建立有效T2T系统所需的转型规模。
项目提供了直到2030年的全球生产量估算和纺织基再生含量的预计可用性，作为ESPR要求预计生效时市场状况的相关指示。
消费后服装和家用纺织废弃物的数量基于估计的全球服装和家用纺织品投放市场量建模，假设平均产品使用寿命为四年。因此，2021年投放市场数据被用作2025年废弃物数据的代理，2026年投放市场数据作为2030年废弃物数据的代理。
工业后纺织废弃物分析覆盖了43个国家，代表了全球纺织生产的大部分；回收产能评估则包括39个国家的设施，对2025年和2030年均有记录或建模的产能估算。
研究采用四步建模方法，将纺织废弃物的可用性与现有及预计的T2T回收产能连接起来：
项目团队将Reverse Resources平台收集的回收商调查回复与桌面研究和实地洞察相结合，并对无法获得直接数据的设施应用代理估算。已知设施按回收技术和纤维类型的平均产能建模，未知设施的数量和产能则根据已知市场量使用缩放因子估算。
由于国家层面数据集不一致且不完整，分析主要采用自上而下的建模方法，从全球数据开始。这纳入了Textile Exchange《2025年材料市场报告》的全球纤维生产数据、供应链转换因子和联合国Comtrade贸易数据，以估算投放市场的服装和家用纺织品数量。
此阶段估算纺织和服装制造过程中产生的工业后纺织废弃物数量。分析使用Textile Exchange《2025年材料市场报告》的国家级生产量数据、供应链转换因子和行业分割数据，以及UN Comtrade进出口数据集，估算纺纱、材料制造和成品制造阶段的废弃物产生量。
最终阶段将估计的可回收消费后和工业后服装及家用纺织品数量与建模的T2T回收输入产能按原材料类别进行匹配。模型考虑了两个场景：一个优先用工业后废弃物填充可用回收产能，另一个优先消费后废弃物。
关键发现：2030年可产出300-500万吨再生可纺纤维
这是首次尝试在全球范围内统一当前碎片化的T2T原料可用性数据。虽然发现仍是方向性的，并将随着更好的数据出现而继续演变，但它们既展示了重大机遇，也揭示了行业在扩大T2T回收方面面临的巨大挑战。
- 据估计，2025年全球服装和家用纺织品生产产生的工业后纺织品约为700万吨，研究估计2030年将有约900万吨可用于回收制成新纺织品。
- 据估计，2025年可用于回收的消费后服装和家用纺织品约为300万吨，研究估计2030年全球将有约500-600万吨消费后服装和家用纺织品可用于回收制成新纺织品。
- 当这些数字与估计的回收产能进行建模时，初步估计到2030年全球可生产约300-500万吨服装和家用纺织基再生可纺纤维，用于服装和家用纺织品领域。
- 全球服装和家用纺织基再生可纺纤维产量从2025年估计的约100-150万吨增长到2030年估计的约300-500万吨，这主要受少数聚酯T2T回收商的大规模扩张计划驱动。
这些初始发现提供了首个统一的全球T2T回收潜在规模图景。分析表明，可回收纺织原料的数量预计将从2025年的约1000万吨增加到2030年的约1500万吨，反映了工业后和消费后原料的增长。
然而，当与预计的回收产能以及设施利用率、加工效率、材料损失和最终用途适用性的现实假设一起建模时，这些原料估计到2030年将产出约300-500万吨再生可纺纤维，高于2025年估计的100-150万吨。虽然这确实反映了增长，但这一差异也突显了并非所有可回收纺织原料最终都会变成新的纺织纤维。材料在回收过程的多个阶段会损失，并非所有收集的原料都适用于每种回收技术或最终用途。
分析还表明，到2030年T2T再生纤维生产将出现有意义的增长，尤其是聚酯，亚洲预计将出现最高增长。这种增长主要由相对少数回收商宣布的投资和产能扩张计划驱动。然而，即使在这些建模的增长场景下，T2T再生纤维预计到2030年在服装和家用纺织品总纤维需求中也只占很小份额。
该项目代表着首次尝试构建连接纺织废弃物可用性、回收产能和潜在T2T再生纤维产出的全球模型。因此，这项工作应被视为方向性和不断演进的，而非最终定论。
项目面临的关键挑战是数据的有限可用性、一致性和透明度。一些领域需要使用建模假设和代理估算；例如，在无法获得直接回收商数据的地方，代理产能约占回收产能设施数据的60%。消费后纺织纤维成分和各国分布的数据限制也要求使用一般消费数据作为纺织消费的代理，并主要使用欧洲纤维成分作为世界其他地区的代理。
分析还反映了与产能利用率、技术规模化和已宣布回收项目的潜在失败率相关的假设，这些都可能随着技术成熟和市场演变而发生重大变化。结果对大型计划设施和未知市场产能的假设特别敏感。
重要的是，这项工作还突显了与T2T回收系统可追溯性和统一报告相关的更广泛行业挑战。行业现有的标准、报告工具和数据集仍在演进中，尚未完全对齐以支持一致的T2T原料跟踪和核算。
Textile Exchange和项目合作伙伴打算继续完善和扩展这些数据和模型。然而，实现其全部潜力需要额外的投资和资源来支持持续的数据收集和方法开发。未来，这项工作将整合到年度《材料市场报告》中。
通过提供对可能原料可用性和回收产能的更大可见性，项目团队旨在帮助政策制定者、品牌、回收商和投资者更好地理解扩大T2T回收相关的机遇和局限性。Textile Exchange对再生材料优选生产系统的愿景是增加T2T回收的采用。这些数据通过提供更强有力的证据基础来支持这一愿景，以指导决策过程。
共同致力于全球的可持续发展：
- LCA生命周期评估，ISO14040/44，ISO14067产品碳足迹
- ISO14064组织碳，碳盘查，碳核查
- PAS2060，ISO14068碳中和
- CBAM欧盟碳关税，培训，监测计划，核查
- SBTi科学碳目标
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