温室气体排放量（不含土地利用、土地利用变化及林业 LULUCF）相比1990年变化率

Total greenhouse gas emissions excluding LULUCF (% change from 1990)

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指标代码：EN.GHG.TOT.ZG.AR5所属主题：环境：排放Environment: Emissions

2024最新有效年份

185最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

51%总体缺失率

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Change of emissions (as %) of current year with respect to emissions in baseline year 1990 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) to combine different GHGs. Negative values indicate that the emission level for that year is lower than the emissions level in 1990.

可供参考的中文翻译：相对于1990年基准年排放量的当年排放变化百分比。该指标涵盖《京都议定书》规定的六种温室气体（二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）、氧化亚氮（N₂O）、氢氟碳化物（HFCs）、全氟化碳（PFCs）和六氟化硫（SF₆）），来源包括能源、工业、废物和农业部门，并按二氧化碳当量标准化。该指标不含土地利用、土地利用变化及林业（LULUCF）导致的温室气体净流量，因为该类净流量的不确定性较大。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，将不同温室气体折算为二氧化碳当量。负值表示该年排放水平低于1990年基准排放水平。

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）部门的温室气体净流量，该部门不确定性较大，森林砍伐与造林对净排放的抵消效应未被计入。
变化率以1990年为基准年，1990年本身不产生变化率数值；跨期比较时需注意基期选择的特殊性。
数值为六种温室气体合计的二氧化碳当量变化，不同气体贡献结构（如甲烷占比变化）无法从合计值直接解读。
变化率反映的是相对增幅而非绝对排放量，一个较高变化率国家可能绝对排放量远低于变化率较低的国家。
不同国家的能源结构、工业发展阶段、统计口径差异较大，跨国直接比较需谨慎。
LULUCF排除在外意味着森林吸收、碳汇变化等因素不被纳入，可能低估或高估部分国家的实际净排放压力。
该指标反映排放路径的历史轨迹，不宜直接作为当期减排绩效的绝对评价标准。

中国趋势

趋势解读

中国温室气体排放（不含LULUCF）自1991年以来经历了持续快速的增长过程。以1990年为基准，1991年变化率仅为3.58%，至2024年已攀升至318.45%，累计增幅约为1991年水平的89倍。近年来增长势头有所放缓，2023至2024年间上升约3.3个百分点，但整体仍处上升通道。2000年代中后期（约2003-2007年前后）曾出现一段高速增长期，年变化率从约40%迅速攀升至超过150%。2014-2016年间出现过短暂平台期，变化率在约248%附近小幅波动。总体而言，中国该指标数值在考察期内呈现持续增长趋势，但增速在不同时期存在差异。解读时需注意，该指标反映的是相对于1990年基准的累积增幅，而非年度增量变化。

1991年变化率为3.58%，为历史最低点
2024年变化率为318.45%，为历史最高点
2005年变化率突破100%，达到114.78%
2014年变化率达到252.71%，为该 decade 高点
2020-2024年间变化率从283.28%升至318.45%
1991年至2024年最新值/首年值的倍数约为89.05倍
近一年（2023→2024）变化约3.3个百分点
变化率以1990年为固定基准，分母（1990年排放量）在时间序列中保持不变，因此增长曲线的陡峭程度不仅反映实际排放增加，还受1990年低基数效应影响。

全球趋势

趋势解读

全球温室气体排放（不含LULUCF）自1991年以来同样呈持续上升态势。以1990年为基准，1991年全球变化率仅为0.21%，2024年已升至64.14%。值得注意的是，全球数据在1992年曾短暂出现负值（-0.05%），可能与苏联解体后经济活动下降有关。全球增长轨迹与中国类似，2000年代经历较快增长，2008年前后变化率约达34%。2015年后增速有所波动，2020年因全球经济增长放缓排放短暂下降至51.80%，随后恢复增长。与中国相比，全球变化率的绝对水平显著较低，这主要因为全球由众多处于不同发展阶段的国家组成，发达国家的排放已相对稳定甚至下降，对全球平均变化率起到稀释作用。

1991年全球变化率为0.21%，1992年短暂为负值-0.05%
2024年全球变化率为64.14%，为历史最高点
2005年全球变化率升至25.82%
2008年全球变化率达到34.19%
2015年全球变化率为49.28%，2020年降至51.80%后反弹
1991年至2024年最新值/首年值的倍数约为307.93倍
近一年（2023→2024）全球变化上升约2.0个百分点
全球平均值受众多国家不同发展阶段影响，发达国家排放已达平台期甚至下降，对全球平均增长有抑制作用。

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	-	-	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。
1980-1989	-	-	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。
1990-1999	8.6x	36.6x	1990年代中国该指标倍数约为8.57，而全球高达36.62，两者差距悬殊。这可能主要反映1990年全球基准值极低（部分国家尚未大规模工业化排放统计），以及不同区域工业化起步时间差异显著；中国1990年排放基数相对较高，限制了变化率倍数向上拓展的空间，而同期部分发展中国家排放基数接近零，导致变化率倍数畸高。需结合绝对排放量数据验证各国1990年的实际排放规模和结构。
2000-2009	4.8x	3.2x	2000年代中国倍数约为4.80，全球倍数约为3.22，中国高于世界。这一阶段的变化可能反映中国重化工业高速扩张期的能源需求驱动，而全球则受其他区域增长放缓的平衡。与1990年代相反的结构性差异，可能与全球基准值在1990年代后期已显著抬升、基数效应减弱有关。
2010-2019	1.4x	1.4x	2010年代中国倍数约为1.41，全球倍数约为1.42，两者基本持平。这可能表明中国在经历高速增长期后，排放增速逐步趋近全球平均水平，反映了能源效率提升、可再生能源发展及经济结构转型等综合效应；全球倍数的稳定性也可能受发达国家排放平台期与新兴市场增速放缓的共同影响。分子分母相对变化趋于同步，需要结合分部门的分气体排放结构验证转型进展。
2020-2029	1.1x	1.2x	2020年代（截至2024年）中国倍数约为1.12，全球倍数约为1.24，全球略高于中国。该阶段中国排放增长进一步趋缓，可能反映经济增速换挡、产业升级以及减排政策的累积效应；全球增长略快可能受部分新兴经济体工业化进程尚未达峰的影响。需要更多年度数据和分部门变量交叉验证增长动力切换的真实性。

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。

排名	国家	代码	数值
1	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	4,295
2	Maldives 马尔代夫	MDV	1,451
3	Chad 乍得	TCD	814.3
4	Viet Nam 越南	VNM	535.8
5	Qatar 卡塔尔	QAT	519.0
6	Lao PDR 老挝	LAO	513.6
7	Benin 贝宁	BEN	362.8
8	Ghana 加纳	GHA	359.2
9	Guinea 几内亚	GIN	325.9
10	Cabo Verde 佛得角	CPV	323.1
11	China 中国	CHN	318.5
12	Mali 马里	MLI	300.7
13	Indonesia 印度尼西亚	IDN	291.6
14	Mozambique 莫桑比克	MOZ	290.4
15	Malaysia 马来西亚	MYS	287.4
16	Niger 尼日尔	NER	283.2
17	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	282.7
18	Oman 阿曼	OMN	278.3
19	Uganda 乌干达	UGA	274.6
20	Timor-Leste 东帝汶	TLS	266.3
21	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	254.5
22	Guyana 圭亚那	GUY	253.2
23	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	251.1
24	Mauritius 毛里求斯	MUS	251.0
25	Mongolia 蒙古	MNG	248.7
26	Kiribati 基里巴斯	KIR	248.0
27	Kuwait 科威特	KWT	242.9
28	Cambodia 柬埔寨	KHM	241.9
29	Togo 多哥	TGO	233.8
30	Guatemala 危地马拉	GTM	232.4
31	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	232.2
32	Malawi 马拉维	MWI	223.8
33	India 印度	IND	222.9
34	Senegal 塞内加尔	SEN	220.8
35	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	218.4
36	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	213.4
37	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	209.7
38	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	209.7
39	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	208.8
40	Seychelles 塞舌尔	SYC	207.5
41	Comoros 科摩罗	COM	204.6
42	Bangladesh 孟加拉国	BGD	194.9
43	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	194.7
44	Philippines 菲律宾	PHL	189.7
45	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	188.6
46	Jordan 约旦	JOR	187.6
47	Honduras 洪都拉斯	HND	183.4
48	Panama 巴拿马	PAN	179.6
49	Pakistan 巴基斯坦	PAK	178.4
50	Burundi 布隆迪	BDI	176.4
51	Kenya 肯尼亚	KEN	167.4
52	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	162.7
53	Grenada 格林纳达	GRD	159.7
54	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	159.1
55	Turkiye 土耳其	TUR	156.2
56	Morocco 摩洛哥	MAR	155.9
57	Afghanistan 阿富汗	AFG	155.5
58	Bhutan 不丹	BTN	148.1
59	Liberia 利比里亚	LBR	146.6
60	Zambia 赞比亚	ZMB	142.8
61	Lebanon 黎巴嫩	LBN	142.3
62	Iraq 伊拉克	IRQ	140.7
63	Peru 秘鲁	PER	138.9
64	Belize 伯利兹	BLZ	136.6
65	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	135.9
66	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	133.5
67	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	130.9
68	Thailand 泰国	THA	130.5
69	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	128.3
70	Sudan 苏丹	SDN	126.7
71	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	125.8
72	Singapore 新加坡	SGP	125.4
73	Bahrain 巴林	BHR	121.6
74	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	120.9
75	Bolivia 玻利维亚	BOL	116.6
76	Chile 智利	CHL	115.6
77	Namibia 纳米比亚	NAM	115.5
78	Korea, Rep. 韩国	KOR	114.6
79	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	112.6
80	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	110.6
81	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	108.3
82	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	105.5
83	Angola 安哥拉	AGO	105.1
84	Brunei Darussalam 文莱	BRN	102.8
85	Gambia, The 冈比亚	GMB	100.7
86	Brazil 巴西	BRA	100.1
87	Paraguay 巴拉圭	PRY	99.5
88	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	93.1
89	Tunisia 突尼斯	TUN	92.2
90	Dominica 多米尼克	DMA	91.7
91	Algeria 阿尔及利亚	DZA	91.4
92	Haiti 海地	HTI	90.2
93	Yemen, Rep. 也门	YEM	87.9
94	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	87.2
95	Myanmar 缅甸	MMR	86.3
96	Israel 以色列	ISR	82.7
97	Nepal 尼泊尔	NPL	79.5
98	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	78.0
99	Samoa 萨摩亚	WSM	77.2
100	Central African Republic 中非共和国	CAF	76.9
101	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	73.1
102	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	70.1
103	Cyprus 塞浦路斯	CYP	67.4
104	Suriname 苏里南	SUR	65.7
105	Colombia 哥伦比亚	COL	64.5
106	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	60.0
107	Madagascar 马达加斯加	MDG	56.4
108	Mexico 墨西哥	MEX	55.9
109	Uruguay 乌拉圭	URY	54.4
110	Tonga 汤加	TON	50.9
111	Argentina 阿根廷	ARG	47.9
112	Rwanda 卢旺达	RWA	47.2
113	Lesotho 莱索托	LSO	43.5
114	Bahamas, The 巴哈马	BHS	41.1
115	Nauru 瑙鲁	NRU	40.0
116	South Africa 南非	ZAF	40.0
117	Eritrea 厄立特里亚	ERI	39.9
118	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	39.4
119	Cameroon 喀麦隆	CMR	35.0
120	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	34.6
121	Nigeria 尼日利亚	NGA	34.4
122	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	34.1
123	Tuvalu 图瓦卢	TUV	32.3
124	Djibouti 吉布提	DJI	30.6
125	Botswana 博茨瓦纳	BWA	30.5
126	Canada 加拿大	CAN	30.1
127	Fiji 斐济	FJI	29.1
128	Australia 澳大利亚	AUS	28.4
129	Libya 利比亚	LBY	12.8
130	New Zealand 新西兰	NZL	8.39
131	Gabon 加蓬	GAB	6.65
132	Barbados 巴巴多斯	BRB	6.53
133	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	2.19
134	Jamaica 牙买加	JAM	1.89
135	Ireland 爱尔兰	IRL	1.23
136	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.93
137	Norway 挪威	NOR	-2.87
138	Iceland 冰岛	ISL	-2.97
139	Spain 西班牙	ESP	-3.02
140	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	-3.47
141	United States 美国	USA	-4.89
142	Portugal 葡萄牙	PRT	-7.75
143	Eswatini 斯威士兰	SWZ	-9.06
144	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	-10.6
145	Malta 马耳他	MLT	-11.0
146	Austria 奥地利	AUT	-11.4
147	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	-13.9
148	Russian Federation 俄罗斯	RUS	-15.7
149	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	-16.0
150	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	-17.7
151	Japan 日本	JPN	-17.9
152	Croatia 克罗地亚	HRV	-18.2
153	Switzerland 瑞士	CHE	-20.3
154	Belgium 比利时	BEL	-23.3
155	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	-25.6
156	Italy 意大利	ITA	-26.4
157	Greece 希腊	GRC	-27.3
158	France 法国	FRA	-28.8
159	Sweden 瑞典	SWE	-30.1
160	North Macedonia 北马其顿	MKD	-31.7
161	Poland 波兰	POL	-32.2
162	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	-33.0
163	Finland 芬兰	FIN	-33.4
164	Palau 帕劳	PLW	-34.5
165	Netherlands 荷兰	NLD	-35.2
166	Hungary 匈牙利	HUN	-37.3
167	Luxembourg 卢森堡	LUX	-37.7
168	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	-38.0
169	Cuba 古巴	CUB	-39.0
170	Belarus 白俄罗斯	BLR	-39.6
171	Denmark 丹麦	DNK	-44.6
172	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	-44.7
173	Germany 德国	DEU	-45.4
174	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	-47.2
175	Czechia 捷克	CZE	-49.7
176	United Kingdom 英国	GBR	-50.3
177	Georgia 格鲁吉亚	GEO	-52.0
178	Bulgaria 保加利亚	BGR	-53.7
179	Armenia 亚美尼亚	ARM	-55.6
180	Lithuania 立陶宛	LTU	-55.7
181	Latvia 拉脱维亚	LVA	-57.7
182	Romania 罗马尼亚	ROU	-57.7
183	Moldova 摩尔多瓦	MDA	-68.8
184	Estonia 爱沙尼亚	EST	-69.0
185	Ukraine 乌克兰	UKR	-79.9

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

变化率越高，表示相对于1990年基准年的排放增幅越大，反映该经济体在同一时期内温室气体排放规模的扩张程度。

数值较低通常意味着什么

变化率越低，表示相对于1990年基准年的排放增幅越小（甚至为负），反映排放增长放缓或出现下降趋势。

鍙ｅ緞闄愬埗

变化率以1990年为固定基准，1990年排放基数越低，后续变化率越容易呈现高数值，不能直接等同于排放控制绩效差。
该指标为百分比变化而非绝对值，相同变化率在不同国家代表的绝对排放增量可能相差数十倍。
不含LULUCF意味着碳汇效益未被计入，森林资源丰富或造林力度大的国家实际净排放可能被低估。
跨国比较时，各国1990年的统计口径、数据完整性和报告制度存在差异，影响可比性。
该指标仅反映变化幅度，无法区分排放来源结构（能源、工业、交通、农业等部门的贡献比例）。

使用建议

结合绝对排放量指标（如EN.GHG.ALL.MT.CE.AR5）综合判断，以避免变化率因基数效应产生误导。
结合人均排放指标（如EN.GHG.ALL.PC.CE.AR5）分析，剔除人口规模影响，更准确评估排放强度。
结合分气体指标（如EN.GHG.CO2.ZG.AR5、EN.GHG.CH4.ZG.AR5）分析各温室气体的变化趋势差异，识别减排重点领域。
使用时注意区分变化率与年度增量，变化率快速攀升不代表当年排放增量最大，而可能反映基准年排放极低。
跨国比较时优先选择经济发展阶段相近的国家作为对标对象，避免将处于不同工业化阶段的经济体直接对比。
结合能源结构指标（如化石能源消费占比）和经济结构指标（如第三产业比重）进行机制分析，识别排放变化的驱动因素。

常见错误用法

错误做法：直接将中国318%的变化率解读为「中国排放量是1990年的318倍」，认为中国是全球排放最严重的国家。

正确做法：应理解为相对于1990年基准排放水平，当前年份的排放增幅为318%，即排放规模是1990年的约4.18倍（318%+100%）。

百分比变化率是相对于基准年的增幅，不是绝对倍数值。中国变化率高主要因为1990年基数较低，而非绝对排放量在所有国家中最高。

错误做法：认为变化率排名靠前的国家（如赤道几内亚4294%）就是全球排放问题的主要责任方。

正确做法：变化率排名反映的是排放扩张速度而非绝对排放量或排放责任。高变化率通常来自低基数的发展中国家，绝对排放贡献可能远低于发达国家。

以1990年为基准的变化率受基数效应影响极大。赤道几内亚1990年几乎无工业排放，其高变化率不代表其对全球排放增量的实际贡献大。

错误做法：用中国318%的变化率与世界64%的变化率直接相减，认为中国「比世界糟糕254个百分点」，从而得出中国减排不力的结论。

正确做法：两者变化率差异主要源于1990年基准排放结构不同，中国1990年排放基数相对较高（已处于工业化初期），而全球基准受大量低基数发展中国家拉低。

变化率差异受基准年结构、经济发展阶段、数据完整性等多重因素影响，不能直接解读为减排绩效差距。

错误做法：将不含LULUCF的排放变化率作为某国「实际气候影响」的唯一指标，忽略碳汇和林地变化。

正确做法：LULUCF排出在外意味着森林吸碳、土地利用变化等未被计入，部分国家通过造林和森林管理实现的减排效果无法在指标中体现。

LULUCF对部分国家的净排放有重大影响，巴西、印度尼西亚等森林资源丰富国家的土地利用排放或吸收未被纳入，可能显著低估或高估其真实净排放压力。

实际应用场景

能源结构转型与排放脱钩分析：研究中国能源消费结构变化（煤炭占比下降、可再生能源上升）与温室气体排放变化率的关系被解释变量（结果变量）将排放变化率与能源结构指标（煤炭/石油/天然气/可再生能源消费占比）进行回归分析，检验能源转型对排放增长的抑制效应；注意控制经济增长和人口因素。
发展中国家工业化路径的排放轨迹比较：比较中国、印度、越南等新兴经济体的温室气体排放变化率轨迹，分析工业化阶段与排放增长的关联被比较变量选取处于相似工业化阶段的经济体进行平行趋势分析；结合人均GDP、工业增加值占比等变量，控制发展阶段差异；注意基准年选择对跨国可比性的影响。
分气体排放结构与减排优先领域识别：分析中国CO₂、甲烷、氧化亚氮等不同温室气体的变化率差异，识别减排政策重点领域综合分析对象结合EN.GHG.CO2.ZG.AR5、EN.GHG.CH4.ZG.AR5、EN.GHG.N2O.ZG.AR5等分气体变化率指标，对比各气体增幅；结合EN.GHG.CO2.MT.CE.AR5等绝对量指标，计算各气体对总排放变化的贡献率。
全球排放变化率的长期趋势与预测：基于1991-2024年历史数据，分析全球温室气体排放变化率的增长轨迹，为未来情景预测提供基准趋势描述与预测基准使用时间序列方法分解长期趋势与短期波动；关注2015年《巴黎协定》后的政策效应是否在变化率指标中有所体现；预测时需考虑模型不确定性并说明假设前提。