温室气体排放总量（不含土地利用、土地利用变化及林业）
Total greenhouse gas emissions excluding LULUCF (Mt CO2e)
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World Bank official description / 世界银行官方说明
A measure of annual emissions of the six greenhouse gases (GHG) covered by the Kyoto Protocol (carbon dioxide (CO2), methane (CH4), nitrous oxide (N2O), hydrofluorocarbons (HFCs), perfluorocarbons (PFCs), and sulphurhexafluoride (SF6)) from the energy, industry, waste, and agriculture sectors, standardized to carbon dioxide equivalent values. This measure excludes GHG fluxes caused by Land Use Change Land Use and Forestry (LULUCF), as these fluxes have larger uncertainties. The measure is standardized to carbon dioxide equivalent values using the Global Warming Potential (GWP) factors of IPCC's 5th Assessment Report (AR5).
可供参考的中文翻译：该指标衡量能源、工业、废弃物和农业部门每年排放的《京都议定书》覆盖的六种温室气体（二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）、氧化亚氮（N₂O）、氢氟碳化物（HFCs）、全氟碳化物（PFCs）和六氟化硫（SF₆））的总量，并按照二氧化碳当量进行标准化。该指标不含土地利用、土地利用变化及林业（LULUCF）产生的温室气体净通量，因为这些通量的不确定性较大。排放量采用政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告（AR5）的全球变暖潜势（GWP）系数换算为二氧化碳当量值。
数据口径与风险提示
- 本指标不含LULUCF（土地利用、土地利用变化及林业）部门的温室气体净通量，该部分在核算中单独列示
- 六种温室气体按AR5报告的GWP系数折算为二氧化碳当量，不同评估报告的GWP系数存在差异，跨指标比较时需注意口径一致性
- 排放量数据主要来源于各国官方通报和估算，不同国家的数据质量和方法学可能存在差异
- 该指标为总量指标，未考虑人口和经济规模，不同国家的比较需结合人均或强度指标综合解读
- 能源、工业、废弃物和农业四个源类别的数据可得性和统计口径可能因国家发展阶段不同而有所差异
- 甲烷和氧化亚氮等非CO₂温室气体的排放因子不确定性高于二氧化碳
- 世界银行汇总的全球数据为各报告经济体的加总，未报告经济体的排放未包含在内
- 本指标反映的是生产端核算口径，跨境贸易中隐含的排放转移不在本指标范围内。
中国趋势
中国温室气体排放总量（不含LULUCF）从1970年的约17.14亿吨二氧化碳当量增长至2024年的约155.36亿吨，五十余年间累计增长超过9倍，近年来呈现高位趋稳态势。2000年代中后期至2010年代初期是排放增长最为集中的阶段，2004至2007年间年均增幅尤为显著；2014至2016年间曾出现短暂回调，此后恢复增长并持续刷新历史高位。2021至2024年间排放总量在约14.2至15.5亿吨区间内波动，整体趋于平台化但尚未出现实质性下降。中国作为全球最大温室气体排放国，其排放轨迹与工业化进程和能源消费结构高度相关，在国际气候治理框架下的减排压力持续存在。
- 1970年中国排放1714.42 Mt CO₂e，为数据序列起始年
- 1990年中国排放3712.74 Mt CO₂e，较1970年增长约1.17倍
- 2000年中国排放5063.89 Mt CO₂e，十年间增长约36%
- 2005年中国排放7974.40 Mt CO₂e，首次接近8000 Mt
- 2010年中国排放11062.04 Mt CO₂e，十年翻一番
- 2014年中国排放13095.20 Mt CO₂e，达到该 decade 高点
- 2015至2016年出现小幅回调，分别降至12931.04和12913.09 Mt CO₂e
- 2024年中国排放15536.12 Mt CO₂e，为历史最高值
全球趋势
全球温室气体排放总量（不含LULUCF）从1970年的约232.29亿吨二氧化碳当量增至2024年的约532.06亿吨，累计增长约1.29倍，增幅显著低于中国。与中国类似，全球排放在2003至2007年间经历了一轮较快增长，2009年因全球金融危机出现短暂下滑，此后恢复增长并持续攀升。2020年受新冠疫情影响全球排放降至约489.62亿吨，2021年起快速反弹并持续创出新高。全球排放的累计增幅（约1.29倍）远低于中国（约9.06倍），反映出全球范围内排放增长主要集中于发展中国家群体，而部分发达国家已实现排放峰值或下降。
- 1970年全球排放23228.51 Mt CO₂e，为数据序列起始年
- 1990年全球排放32249.87 Mt CO₂e，较1970年增长约39%
- 2000年全球排放35793.98 Mt CO₂e，十年间增长约11%
- 2007年全球排放43350.59 Mt CO₂e，为金融危机前高点
- 2009年全球排放降至43188.42 Mt CO₂e，为近二十年低点
- 2019年全球排放50829.63 Mt CO₂e，接近历史高位
- 2020年全球排放48962.13 Mt CO₂e，较2019年下降约3.7%
- 2024年全球排放53206.40 Mt CO₂e，为历史最高值
每十年变化摘要
| 十年区间 | 中国变化 | 世界变化 | 提示 |
|---|---|---|---|
| 1960-1969 | - | - | 环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。 |
| 1970-1979 | 1.5x | 1.2x | 中国该时期排放增长1.52倍，而全球仅增长1.24倍，中国增速约为全球的1.23倍。这一阶段中国工业体系处于恢复和扩张初期，基数较低使得增长弹性较大；全球则已度过战后高速增长期，增速相对平稳。中国增速领先可能反映了两者在工业发展阶段和统计口径基准上的差异，需要结合同期中国工业化率和能源消费结构数据进一步验证。 |
| 1980-1989 | 1.4x | 1.1x | 中国排放增长1.41倍，全球增长1.12倍，中国增速约为全球的1.25倍。两者增速差距较上一个十年略有扩大，但绝对增幅均有所放缓。这一阶段可能反映了中国改革开放初期经济加速与全球增长动力结构性趋缓的分化格局，但需注意数据可能受到统计体系完善程度的影响。 |
| 1990-1999 | 1.3x | 1.1x | 中国排放增长1.31倍，全球仅增长1.08倍，差距进一步扩大至约1.21倍。中国增速虽有所放缓但仍显著高于全球平均水平，可能反映了中国工业化加速推进而多数发达国家进入排放平台期的分化趋势。中国增速领先可能与统计口径变化、制造业扩张和能源结构特征相关，需结合分部门排放数据验证。 |
| 2000-2009 | 2.0x | 1.2x | 中国排放增长2.01倍，全球仅增长1.21倍，增速差距最为悬殊，约为全球的1.67倍。该十年中国排放翻番，而全球仅增长约五分之一，可能反映了全球供应链分工格局下中国承接制造业转移的阶段性特征，以及国内基础设施建设高峰期的排放驱动，真实原因需要结合贸易结构和能源强度数据综合判断。 |
| 2010-2019 | 1.3x | 1.1x | 中国排放增长1.27倍，全球增长1.12倍，差距明显收窄，约为全球的1.14倍。这一阶段中国排放增速回落至与全球相近水平，可能反映了中国经济结构转型、节能减排政策效果初显以及全球贸易格局调整的共同作用，但需注意全球增速放缓本身也受到中国经济因素影响，两者并非完全独立。 |
| 2020-2029 | 1.1x | 1.1x | 中国排放增长1.09倍，全球增长1.09倍，两者在数值上趋于接近。这是所有十年区间中中国增速首次与全球基本持平的阶段，可能意味着中国排放增长动能的阶段性转换，但仍需结合更长时间序列和政策背景判断这一趋同是否具有结构性意义。 |
2024 年全部国家排名
排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。
使用建议、常见误用与研究场景
数值较高通常意味着什么
排放总量较高表示该国或该区域在能源、工业、农业和废弃物处理等部门向大气释放的温室气体规模较大。在排放总量排名中位居前列，通常意味着该经济体在生产端产生的温室气体量级较大，在全球气候治理中承担较大的减排责任和压力。
数值较低通常意味着什么
排放总量较低表示该国温室气体排放规模相对较小，可能反映产业结构差异（服务业为主）、能源结构特征（清洁能源占比高）、发展阶段差异（工业化程度较低）或人口规模较小等特征。但总量低不一定意味着排放强度低或气候绩效好，需结合人均和强度指标综合判断。
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- 总量指标不能反映人均排放水平，庞大经济体即使人均排放不高，总量也可能很大
- 不含LULUCF部门的碳通量，与自然碳汇相关的净排放无法体现
- 各行业数据质量和统计口径存在差异，跨时期和跨国比较需谨慎
- 排放核算存在多种方法体系，不同数据源之间可能存在差异
- 生产端核算不反映消费端责任，跨境贸易中隐含的排放转移不在本指标范围内
- 未区分六种温室气体的不同温室效应和大气寿命特征
- 不反映排放效率和经济产出之间的关系
使用建议
- 进行国际比较时优先使用人均排放指标（EN.GHG.ALL.PC.CE.AR5）消除人口规模干扰
- 评估减排进展时结合相对于基准年（如1990年）的变化率指标（EN.GHG.TOT.ZG.AR5）
- 分析排放结构时参考分气体类型指标（如EN.GHG.CO2.MT.CE.AR5、EN.GHG.CH4.MT.CE.AR5）
- 结合含LULUCF指标（EN.GHG.ALL.LU.MT.CE.AR5）评估自然碳汇对净排放的调节作用
- 将排放与GDP结合计算排放强度，分析经济效率改善情况
- 使用PM2.5暴露指标（EN.ATM.PM25.MC.ZS等）评估排放对人体健康影响的异质性
- 关注分部门排放指标识别主要排放源行业，为靶向减排政策提供依据
- 在进行气候政策评估时结合能源结构、产业结构和技术进步等变量
常见错误用法
错误做法：将中国排放总量（15536 Mt CO₂e）简单等同于气候治理绩效最差的国家
正确做法：结合人均排放（EN.GHG.ALL.PC.CE.AR5）和历史累计排放份额综合评估气候责任
中国人口约占全球18%，但人均排放水平仍低于多数发达国家；气候责任还应考虑历史累计排放和发展阶段差异
错误做法：将LULUCF排除的排放总量作为中国碳中和进程的唯一度量
正确做法：同步监测含LULUCF排放（EN.GHG.ALL.LU.MT.CE.AR5）和陆地碳汇变化
碳中和目标涵盖所有温室气体和所有经济部门，自然碳汇和林草碳汇是不可或缺的组成部分
错误做法：直接用中国排放总量与世界总量（53206 Mt CO₂e）做除法得出中国占全球29%的份额，并以此作为单一归因依据
正确做法：结合消费端排放核算、贸易隐含排放转移和人均历史累计排放综合解读
中国承担了大量出口导向型生产活动的排放，这类排放的责任归属在全球价值链分工中尚存争议
错误做法：将排放总量高低直接等同于空气质量恶化程度
正确做法：结合PM2.5人口暴露指标（EN.ATM.PM25.MC.ZS等）评估空气质量和排放的健康影响
排放总量与空气质量之间受大气扩散条件、治理水平、排放高度和化学转化等多因素调节，不能直接等同
错误做法：将AR5口径的GWP系数换算结果与其他评估报告（如AR4或AR6）口径的排放数据直接比较
正确做法：确保比较的指标采用同一GWP评估报告版本
不同IPCC评估报告对各温室气体的GWP系数存在差异，甲烷等非CO₂气体的差异尤为显著，直接比较可能导致误判
实际应用场景
- 发展中国家工业化进程中的排放增长模式研究：比较中国与其他大型新兴经济体在相似发展阶段（以人均GDP或工业化率匹配）的排放增速差异 被解释变量 以各国排放总量或排放强度为因变量，以发展阶段、产业结构、能源结构等为自变量，通过面板回归或案例比较分析中国排放增长的特殊性，AR5口径保证了跨国数据的可比性
- 全球价值链分工与排放转移的实证分析：利用排放数据与贸易数据匹配，分析出口导向型制造业扩张对排放总量和结构的驱动作用 被解释变量 结合联合国贸发会议或OECD的贸易增加值数据库，测算贸易隐含排放转移规模，对比生产端与消费端排放口径的差异，EN.GHG.ALL.MT.CE.AR5提供了生产端核算基准
- 气候政策有效性评估：以节能减排约束性指标为例：评估特定时期节能减排政策对排放增速的边际影响 结果变量（outcome） 采用双重差分或合成控制法，将政策实施前后排放增速变化作为结果变量，以未受政策影响的经济体或行业作为对照组，控制经济周期和外部冲击等混淆因素
- 排放峰值与经济结构转型的关联研究：分析排放增长趋缓甚至下降阶段与服务业占比、技术进步和能源结构优化的同步性 被解释变量 构建包含排放强度、服务业占比、可再生能源比重和研发投入等变量的向量自回归模型或状态空间模型，分析排放轨迹的结构性拐点及其驱动因素
- 农业源甲烷排放对温室气体总量贡献的跨国比较：分析农业占比较高的国家（如巴西、印度）中CH₄排放对总量指标的影响 稳健性检验变量 将EN.GHG.CH4.MT.CE.AR5从总量中剥离，检验农业排放占比差异是否改变国际比较的排序和结论，增强研究结论的稳健性
温室气体排放总量（不含土地利用、土地利用变化及林业）常见问题
中国温室气体排放在全球排第几？
根据2024年数据，中国以约15536 Mt CO₂e位居全球第一，约占全球总排放的29%。排名前五位的国家依次为中国、美国、印度、俄罗斯和印度尼西亚。但排放总量排名受人口规模和工业化阶段影响，仅凭总量排名无法判断一国的气候治理绩效。
中国排放总量中占比最大的是哪种温室气体？
二氧化碳（CO₂）是中国温室气体排放的主体，主要来源于化石燃料燃烧和工业过程。在不含LULUCF的口径下，能源活动是最大排放源，其中电力和工业部门的贡献尤为突出。甲烷（CH₄）主要来自农业和废弃物处理部门，氧化亚氮（N₂O）主要来自农业土壤管理。
这个指标为什么不包含土地利用和林业的排放或吸收？
LULUCF（土地利用、土地利用变化及林业）部门的碳通量具有较大的不确定性和波动性，不同估算方法之间差异显著。为了保证数据的可比性和稳定性，EN.GHG.ALL.MT.CE.AR5采用不含LULUCF的口径。LULUCF的净排放和碳汇效果在EN.GHG.ALL.LU.MT.CE.AR5和EN.GHG.CO2.LU.MT.CE.AR5等独立指标中呈现。
排放总量高就一定说明空气质量差吗？
排放总量与空气质量之间存在关联但不能直接等同。空气质量受多种因素调节，包括地形和气象条件（大气扩散能力）、排放高度和空间分布、一次污染物与二次污染物的化学转化效率、以及末端治理水平等。建议结合PM2.5人口暴露指标（EN.ATM.PM25.MC.ZS）综合评估排放的健康影响。
中国排放总量近年是否已经开始下降？
从2024年最新数据看，中国排放总量尚未出现持续性下降。2015至2016年曾短暂回调，此后恢复增长并持续创出历史新高。2021至2024年间排放在约14.2至15.5亿吨区间内波动，整体趋于平台化。排放是否已经达峰需要更长时间序列和更完整的2020年代数据来确认。
中国排放增速和全球增速的差距在缩小，这说明什么？
2010年代后中国排放增速与全球趋于接近，2020年代两者增速几乎一致。这种趋同可能反映了中国经济结构转型和减排政策的累积效果初显，同时也可能受到全球经济增速放缓的影响。但不能将增速趋同简单归因于单一因素，需要结合经济结构、能源强度、产业转移和全球贸易格局等多维数据综合验证。
可以把这个指标和人均GDP放在一起分析吗？
可以，但需要注意两者的量纲和含义差异。建议使用人均排放指标（EN.GHG.ALL.PC.CE.AR5）与人均GDP进行关联分析，这样可以消除人口规模干扰，更准确地捕捉经济发展与排放之间的关系。此外，将排放与GDP结合计算排放强度（单位GDP的排放量）是分析经济效率改善的常用方法。
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