二氧化碳（CO₂）排放总量，不包括土地利用、土地利用变化及林业 （LULUCF）（百万吨二氧化碳当量）
Carbon dioxide (CO2) emissions (total) 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 carbon dioxide (CO2), one of the six Kyoto greenhouse gases (GHG), from the agriculture, energy, waste, and industrial sectors, excluding LULUCF.. 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：衡量农业、能源、废弃物和工业部门每年排放的二氧化碳（CO₂）量度的指标，二氧化碳是《京都议定书》六种温室气体之一，不包括土地利用、土地利用变化及林业（LULUCF）。该指标使用政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告（AR5）的全球增温潜势（GWP）系数，将排放量标准化为二氧化碳当量值。
数据口径与风险提示
- 本指标不含土地利用、土地利用变化及林业（LULUCF）产生的碳通量，与包含LULUCF的同类指标不可直接比较
- 数据基于IPCC AR5的全球增温潜势系数进行标准化，与使用其他评估报告版本（如AR4或AR6）的数据可能存在口径差异
- 不同国家报告方法、数据质量和透明度的差异可能影响跨国可比性
- 排放量采用二氧化碳当量表示，便于与其他温室气体进行总量比较，但不代表实际温室效应强度
- 本指标反映的是排放总量而非人均水平，人口规模差异会影响跨国比较
- 能源结构、工业发展阶段和统计口径的差异可能影响中国与世界的十年变化倍数对比
中国趋势
中国CO₂排放（不含LULUCF）从1970年的约9.12亿吨，增长至2024年的约131.25亿吨，呈现出长期上升趋势。1970年代至1990年代中期增速相对平缓，1990年代后期开始加速增长，尤其2000年后进入高速增长期，2003年至2007年间年均增量超过1000万吨。2008年后受金融危机影响短暂回落，2009年后迅速反弹并持续攀升，2011年突破90亿吨，2017年突破100亿吨，2024年达到历史峰值。近期数据显示2021年至2024年间趋于平稳，年均增量收缩至约200-300万吨水平，可能反映减排政策效果初步显现，但绝对量仍在增长。
- 1970年排放量为911.50百万吨，2024年升至13124.73百万吨
- 历史峰值为2024年的13124.73百万吨，历史最低为1970年的911.50百万吨
- 从首年至最新年份累计增长12213.23百万吨
- 最新值与首年值的比率为14.40倍
- 近三年变化量为1160.60百万吨
- 1970年至2024年共55个数据点
- 排放量持续增长反映工业化进程中的能源需求扩张，单凭绝对量不能判断减排成效
- 不含LULUCF意味着未计入森林碳汇的抵消作用，可能高估净排放
全球趋势
全球CO₂排放（不含LULUCF）从1970年的约157.51亿吨增长至2024年的约396.33亿吨，整体呈上升趋势但增速显著低于中国。1970年代至1980年代中期增长相对平稳，1980年代中后期至2000年代初加速，2003年至2007年间连续五年增长。2008年金融危机后出现短暂回调，2009年降至约320亿吨，2010年后恢复增长但增速有所放缓。2014至2016年出现平台期，2017年后恢复增长，2020年因疫情降至约362亿吨，2021年后回升，2024年再创历史新高。全球排放增速的逐步放缓可能与发达国家产业转移、能效提升和可再生能源发展相关。
- 1970年排放量为15750.72百万吨，2024年升至39632.66百万吨
- 历史峰值为2024年的39632.66百万吨，历史最低为1971年的15682.55百万吨
- 从首年至最新年份累计增长23881.94百万吨
- 最新值与首年值的比率为2.52倍
- 近三年变化量为3422.80百万吨
- 1970年至2024年共55个数据点
- 全球总量受众多国家不同发展阶段和政策周期叠加影响，趋势解读需区分区域差异
- 不含LULUCF可能造成各国净排放的低估程度不一致，影响全球数据的可比性
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 | 1.8x | 1.3x | 中国此阶段排放增长1.75倍而世界增长1.27倍，倍数差异主要源于中国工业化起步晚、基数低，能源需求增速显著高于全球平均水平，但中国排放增量绝对值仍低于世界同期增量的三分之一，供需结构差异意味着两国排放驱动因素处于不同发展阶段。 |
| 1980-1989 | 1.5x | 1.1x | 中国增长1.52倍而世界增长1.13倍，倍数差距较上一十年收窄，但中国增速仍明显领先。此阶段中国处于改革开放初期，工业和能源消费扩张，分子端增量加速而分母端（中国排放基数）仍相对较小，导致倍数效应持续高于全球。 |
| 1990-1999 | 1.4x | 1.1x | 中国增长1.43倍而世界增长1.10倍，倍数差距继续收窄。这反映中国此阶段增速有所放缓，同时世界排放增速也下降。可能需要结合经济结构变化和能源效率数据验证中国排放驱动因素是否向消费端或服务业转移。 |
| 2000-2009 | 2.3x | 1.2x | 中国增长2.28倍而世界增长1.24倍，倍数差距再次显著扩大。这一时期是中国加入WTO后出口导向型经济高速发展期，重工业和制造业扩张推动能源需求激增，分子端（中国排放绝对增量）远高于分母端的相对比率意义更为突出。 |
| 2010-2019 | 1.3x | 1.1x | 中国增长1.30倍而世界增长1.12倍，倍数差距明显收窄。这可能反映中国节能减排政策逐步显效，能源强度下降和服务业占比提升开始对排放增速产生抑制作用，而世界此阶段增速相对平稳。 |
| 2020-2029 | 1.1x | 1.1x | 中国增长1.10倍而世界增长1.09倍，倍数差距已大幅收窄至几乎同步水平。这可能表明中国排放增长进入平台期，碳达峰政策效果逐步显现，同时也可能反映疫情对两国能源消费模式的类似冲击影响。 |
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
排放总量处于较高水平，反映该经济体在农业、能源、废弃物和工业部门的二氧化碳排放规模较大
数值较低通常意味着什么
排放总量处于较低水平，反映该经济体的相关部门二氧化碳排放规模较小
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- 不含LULUCF碳通量，未反映土地利用变化对净排放的影响
- 绝对总量未标准化人口或经济规模，不同发展阶段国家的可比性有限
- 不同国家数据来源、报告方法和质量控制标准存在差异
- 排放量反映已发生的排放，不直接指示未来的减排潜力或政策效果
- 未区分排放来源部门结构，重工业主导型与服务业主导型经济可能呈现相同总量但不同政策含义
- 统计口径和核算边界差异可能影响数据的时序一致性和跨国可比性
使用建议
- 结合人均CO₂排放量和排放强度指标，全面评估排放水平和变化趋势
- 参考分部门排放数据，分析能源、工业、交通等部门的贡献结构和减排优先领域
- 与包含LULUCF的温室气体指标对比，评估土地利用相关碳汇对净排放的影响
- 结合GDP、能源消费结构和产业结构数据，解读排放变化的经济驱动因素
- 使用时注意数据年份和统计口径的一致性，谨慎进行跨国和跨期比较
- 关注排放增速变化而非仅看绝对量，以捕捉减排政策效果的早期信号
常见错误用法
错误做法：直接将中国2024年排放量（约131.25亿吨）与世界各国排放量进行排名比较，得出“中国是最大排放国因此减排责任最大”的结论
正确做法：在讨论排放责任时，应结合历史累计排放量、人均排放水平、排放强度和当前发展阶段进行多维度分析
绝对排放量排名受人口规模和发展阶段影响，未考虑历史累计排放（发达国家工业化的历史责任）和当前发展权需求
错误做法：用中国与世界的十年排放增长倍数直接对比，得出“中国排放增速是世界的2倍因此中国排放更严重”的结论
正确做法：对比倍数时应同时考察绝对增量、基数差异和发展阶段，并结合能源结构、经济结构和政策背景进行综合解读
倍数差异主要源于基数效应和工业化阶段不同，相同的倍数比值背后可能对应截然不同的排放驱动机制和减排责任
错误做法：将本指标作为评估减排政策成效的唯一依据，忽略其他结构性和人均指标
正确做法：评估减排政策成效应综合人均CO₂排放量、排放强度（单位GDP排放量）和能源结构等多维度指标
本指标是绝对总量指标，未标准化人口或经济规模，不能单独反映排放效率变化和结构转型效果
实际应用场景
- 中国碳达峰进程的结构性评估：研究者收集中国1970-2024年CO₂排放总量数据，结合GDP和能源消费结构数据，计算排放强度变化轨迹，评估碳达峰政策的阶段性效果 被解释变量，用于刻画排放总量变化的整体趋势和阶段性特征 需配合能源强度指标验证增速放缓是源于效率提升还是经济结构转型，排除基数效应的干扰
- 全球南北排放责任的历史追溯：研究者利用历史累计排放数据和人均排放指标，构建不同发展阶段国家的历史排放账户，评估《京都议定书》和《巴黎协定》下各国减排义务的公平性 控制变量，用于标准化不同国家在同一时点的排放水平，便于横向比较 注意数据年份的一致性，历史数据可能存在统计口径差异，需进行必要的调整和说明
- 国际贸易对排放转移的影响分析：研究者结合贸易依存度数据和出口结构数据，使用本指标检验出口导向型经济模式下贸易与排放增长的相关性 机制变量，用于揭示经济增长模式对排放驱动的作用路径 需区分内涵排放和直接排放，数据可能无法完整反映隐含在贸易中的碳足迹转移
二氧化碳（CO₂）排放总量，不包括土地利用、土地利用变化及林业 （LULUCF）（百万吨二氧化碳当量）常见问题
这个指标说的二氧化碳排放总量是什么意思，包含哪些来源
该指标衡量农业、能源、废弃物和工业四大部门每年排放的二氧化碳总量，使用IPCC AR5的全球增温潜势系数统一换算为二氧化碳当量。不包括土地利用、土地利用变化及林业（LULUCF）的碳通量，也就是说森林碳汇的抵消作用未纳入统计。
中国碳排放数据是怎么统计的，跟别的国家数据能直接比较吗
数据来源于各国政府向联合国提交的国家清单报告，不同国家报告方法、数据质量和透明度存在差异。此外本指标不含LULUCF，不同国家森林覆盖度和土地利用差异可能影响净排放的可比性。建议跨国比较时优先使用人均排放或排放强度等标准化指标。
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