一项新的技术，考虑其环境影响时，必须要用生命周期评价(Life cycle assessment，简称LCA，属于工业生态学领域的一个重要研究方法)的思想去评价。否则就是典型的耍流氓。
以电动汽车的应用过程举个例子：
煤炭开采——煤炭洗选——煤炭运输——煤炭发电——电力输送——电动汽车行驶(1)
哪个步骤都有能量消耗。
哪个步骤都有污染排放。
这还是只考虑了电的来源是煤电。
这还是忽略了边缘效应的简化版本：电厂建设(钢铁、建材的生产、运输过程)、电厂退役等等等等，全都应该考虑进去。
这还是忽略了电动汽车制造过程的排放，尤其是电池制造过程，污染也不小。
忽略了任何一个步骤就简单地谈好坏，就是狭隘，就是耍流氓。
至于如何计算，其实也不难，只要有每个环节的排放因子，代入专业模型就可以算，关键在于相关数据库的建设。现在一般用的是国外的GREET模型，国内暂时还没有成型的数据库。(据我所知川大王洪涛教授正在搞中国的数据库)
那么任志强说的到底对不对?
如何评价电动汽车的好坏?
很简单，对比一下电动汽车和传统的典型燃油汽车的环境排放即可。
对传统燃油汽车的以下过程计算：
原油开采——原油运输——汽油炼制——汽油运输——燃油汽车行驶(2)
同样地，这也是一个简化版本，还有大量的因素需要加进去一并计算。
把(1)和(2)的计算结果对比，谁好谁坏一比就知。当然，结果并非静态一成不变的。技术参数的变化、电力结构的调整随时都会影响结果。因此，电动汽车好与坏，更多的是一个长期的动态问题，无论现在结果熟好熟坏，都不能一棍子打死某一方。
另外，计算过程很复杂，计算结论很重要，这个就要交给相关领域的科研工作者了。足以发一篇非常不错的文章。(事实上，今年Science就有关于LCA的综述文章，说明LCA方法正在被广为接受)国内外也有很多研究相关领域的学者。可自行百度或知网“生命周期评价”。相信国内相关学者早已动手，或许已经发表，或许正在投稿中。
当然，最后结论也并非是一刀切式的，这也正是生命周期评价方法的魅力所在。
生命周期评价的精髓在于夯实基础，在于每一部分的排放都能定量地说得清清楚楚，这是进一步分析的大前提。但接下来结论的产生，还是要考虑不同的维度，比如说经济性，比如说技术进步与技术扩散性。
现在对AB两项技术做生命周期分析，结果显示：A环境排放略优于B，但A的经济性明显逊于B，那一般来说B更优，因为可以对B的技术进一步改造以达到A的程度。进一步来看，虽然A经济性不佳，但出于技术进步的考量，很有可能在未来几年迎来大幅进步，那么从产业布局角度来看，结论可能是在发展B的同时，对A进行逐步的支持。
举例一：相比于燃油汽车的行驶过程，电动汽车的行驶过程中的排放显然是少得多的，污染转移到了电力生产过程。从地域上来说，也就是将污染由城市转向郊区。那么这就可以引入一个权重问题。比如说，如果考虑到城市雾霾严重。郊区环境压力明显没有城市大，那么就可以对排放在城市的污染物给一个>1的权重。至于这个权重具体是多少，看这个城市的环境压力有多大，降低城市环境污染的必要性有多大，郊区承载污染的能力有多大，具体问题具体分析。
以北京这个极端的例子来说，环境压力巨大，雾霾控制不住的话官员妥妥被问责。不怕多花钱，就怕治不了雾霾，那么如果一项技术能够减排北京1吨PM2.5，同时以内蒙增排1.5吨为代价，那这项技术是很有实施冲动的。
举例二：很多人提到的规模效应问题，这也是一个考虑的重点。集中治理的成本要低于分散化治理的成本，二者的影响也可以赋予不同的权重。事实上，相关的LCA研究都会考虑到这个问题。
楼上几个答案将矛盾集中在计算电厂的效率，发现了问题的主要矛盾——不能单单地看终端的污染情况。
如果再进一步，考虑得再全面一些，那就变成了生命周期评价的方法。
这个方法并不高深。理论上只用到了加法和乘法。只要有了全面、翔实、适用于中国的动态数据库，分分钟就可以算出答案。
与其说这是一个科学研究方法，我更愿意把它当成一种全局考虑问题的思维，一种非科研工作者也应该有的思维方式。
