文献阅读 |减贫对国家和全球碳排放的影响

题目

【注：英文标题有误，但改不了，请忽略】Dietary shifts can reduce premature deaths related to particulate matter pollution in China

作者

Benedikt Bruckner, Klaus Hubacek, Yuli Shan, Honglin Zhong and Kuishuang Feng

期刊

Nature Sustainability

时间

2022年2月

一作

单位

Integrated Research on Energy, Environment and Society (IREES), Energy and Sustainability Research Institute Groningen, University of Groningen, Groningen, the Netherlands.

链接

https://doi.org/10.1038/s41893-021-00842-z

研究摘要

财富和收入在全球人口中的分布不成比例。这种财富不均性对于消费模式和基于消费的碳足迹都有直接的影响，导致碳不平等。由于持续的不平等，全球至今仍然有数百万人生活在贫困之中。在全球支出数据的基础上，非常详细的计算了特定国家和特定支出的人均碳足迹。结果表明，部分地区的人口每年可以排放数百吨的二氧化碳，而大多数生活在贫困线以下的人每年的碳足迹不到1吨二氧化碳。实现联合国可持续发展目标下的SDG1目标，让十多亿人摆脱贫困，只会导致全球碳排放相对小幅增加1.6%至2.1%或更少。然而，在撒哈拉以南非洲的低收入和中低收入国家，由于减贫的影响，碳排放量可能会增加一倍以上。为了确保全球在减贫方面取得进展，同时不超出气候目标，高排放国家需要大幅减少其排放量。

在本文中使用了非常详细的数据和多种减贫和根除方案，使分析能够大大改进减贫对碳排放影响的计算，并在分析中纳入特定国家的国家贫困线。此外，这项研究首次根据不同的贫困线，在国家和全球范围内计算了贫困人口的碳足迹。因此，分析可以突出国家之间的差异，并确定需要采取政策行动的地区，以防止因减贫而导致的碳排放大幅增加。因此，这项研究阐明了减轻贫困在多大程度上会与减缓气候变化的努力相冲突。

研究背景

极端不平等是我们这个时代的一个主要挑战。虽然全球财富集中在少数个人手中，以每天花费不到1.90美元为极端贫困定义的阈值，全球仍有数亿人生活在极端贫困中。虽然近年来，国际极端贫困人口一直在稳步下降，但全球新冠肺炎疫情的影响可能会使数百万人陷入贫困，从而扭转这一趋势。为了解决这一问题，2015年制定的联合国可持续发展目标(SDGs)的第一个目标SDG1是“结束一切形式的贫困”。其目标侧重于消除极端贫困，以及到2030年将国家贫困线确定的贫困人口减半。此外，世界银行为全球范围引入了两条额外的贫困线，一条是每天3.20美元，另一条是每天5.50美元，以解决收入水平较高国家的贫困问题。

气候变化问题也是当今社会的重要挑战，同样在2015年，全球通过了《巴黎协定》，并提议将全球气温上升控制在2.0°C或1.5°C以下。这使得人类的碳排放预算有限，因此需要大幅减少每年的碳排放。目前，并不是每个人对这些排放都有同等的贡献。由于财富和收入分配不平等，消费分配也不平等，反过来，碳足迹也不平等，碳足迹是指一个人一年的消费所产生的碳排放量。这些排放也揭示了一幅极端“碳不平等”的画面。尽管近几十年来，碳不平等有所减少。但，全球富人和穷人之间的巨大差异依然存在。此外，在过去的25年中，二氧化碳绝对排放量的增长主要是由收入前10%的人口导致的碳足迹增加引起的。因此，碳不平等是当今国家和全球范围内收入和财富极度不平等的一面镜子。

这就引出了能否同时应对这两大全球挑战的问题。我们能在控制碳排放的同时让数百万人脱贫吗？回答这个问题需要量化全球消费和碳排放之间错综复杂的联系。

研究方法

1.世界银行消费数据集(WBCD)

世界银行消费数据集（WBCD）是非常详细的全球支出数据，区分了116个不同国家的201个不同支出类别。该数据集由世界银行根据支出调查原始数据构建，包含116个国家和近90%的全球人口。数据集中缺少多个国家，因此没有包括在分析中。

2.全球多区域环境拓展的供需表与投入产出表（EEMRIO）

通过EEMRIO方法计算特定国家和支出的碳足迹，能够提供前所未有的全球碳足迹差异细节。碳足迹包括家庭、政府部门和投资的直接和间接二氧化碳排放。投入产出方法已被广泛用于经济结构的经济、环境和社会分析。尽管数据集高度聚合且不完善，但可以使用MRIO框架计算消费商品和服务供应链上特定国家和支出的人均碳足迹。EEMRIO分析已在许多研究中应用，以分析消费和贸易的环境影响。一个特别常见的应用是计算环境足迹，如生态足迹和水足迹、温室气体和生物多样性足迹，或者碳排放和碳足迹。此外，多项研究使用EEMRIO方法研究了收入、不平等和碳排放之间的相互联系。

研究结果

国家间与特定支出间的碳足迹差异巨大

从撒哈拉以南非洲国家的100多万人的0.01吨二氧化碳到全球支出最高的约50万人的数百吨二氧化碳，由此世界的参差可见一斑。在0.01吨与数百吨这一组对比数据中，实际上后一个数字可能还要大得多。因为，一些人口众多的高收入国家，如澳大利亚、加拿大、日本和海湾国家，并未包括在WBCD数据集中，而且极其富有的人的消费模式几乎没有记录。

将全球变暖限制在1.5℃或2℃以内，在全球层面碳足迹需要限制在1.6~2.8t CO2的区间中。然而，全球平均碳足迹在2014年时为3.2t CO2仍然是高于这个区间的。然而全球一半以上的人口的碳足迹是在区间内甚至比区间值更小的。

国家间与国家内部碳足迹差异巨大

各国的平均碳足迹差异很大(图1).我们发现了国家平均碳足迹最高的是高收入国家。首先碳足迹最高的是卢森堡，全国平均超过30t CO2，其次是美国，14.5t CO2。反过来，撒哈拉以南低收入国家的国家平均碳足迹最低。更具体地说，马达加斯加、马拉维、布基纳法索、乌干达、埃塞俄比亚和卢旺达的平均碳足迹都低于0.2t CO2。为了突出全球范围内的差异，本文将国家分为六个区域，同时将中国、印度和美国分开。这些地区包括欧洲、俄国和中亚、拉丁美洲、MENAT(中东、北非和土耳其)、撒哈拉以南非洲以及南亚和东南亚(包括巴布亚新几内亚和斐济)。平均碳足迹最高的地区是美国，其次是欧洲、俄罗斯、中亚和中国。如图1所示，它们都高于全球人均碳足迹的目标范围，以将全球变暖限制在1.5℃或2.0℃。在2014年，拉丁美洲和MENAT区域在这一全球目标范围内。然而，人均碳排放量相对较高的国家足迹，如阿根廷、智利以及海湾国家，因为数据库的问题在分析中被遗漏。此外，三个地区的平均碳足迹低于全球目标范围:印度、南亚和东南亚以及撒哈拉以南非洲。

此外，不同国家和地区的碳足迹差异很大。仔细观察所分析国家的人口十分位数，我们发现卢森堡前10%人口的碳足迹最高，为76.9 t CO2，其次是美国，为54.9 t CO2。卢森堡也是该地区前10%人口中平均碳足迹最大的国家。全国前10%人口的高碳足迹主要在欧洲，欧洲前10%人口的平均区域碳足迹为16.8tCO2。相比之下，也有多个国家，即使是最富裕的10%人口的碳足迹也低于1 t CO2，例如，埃塞俄比亚、乌干达和阿富汗。这些碳足迹依次低于许多欧洲和中亚国家、中国和美国底层10%人口的碳足迹。大多数撒哈拉以南国家底层10%人口的碳足迹低于0.2 t CO2。

图1 |国家和地区平均碳足迹。a，WBCD代表的116个国家的国家平均碳足迹(灰色国家从数据库中消失，不包括在分析中)。b，六个地区和三个国家的地区平均碳足迹。颜色表示该地区的平均支出。黑色虚线显示的是碳足迹的目标范围为1.61-2.8t CO2，以将气候变暖限制在1.5℃或2.0℃。

图2 |各区域人口十分位数的人均碳足迹。气泡的大小表示十分位数代表的人口，而颜色表示特定区域十分位数的平均支出。

图3 |碳排放和碳足迹的全球分布。a、全球人口份额(左)和相应的全球碳排放总量份额(右)。b，全球人口中前1%、前10%、中40%和后50%的平均碳足迹。

国家和地区之间的差异是巨大的，特别是如果将西方高收入国家与撒哈拉以南国家进行比较的话。美国是世界上最大的高收入经济体，也是世界上人口第三多的国家，而尼日利亚是非洲人口最多的国家，预计到2050年将超过美国，成为全球人口第三多的国家。美国前10%人口的碳足迹比尼日利亚前10%人口的碳足迹高40倍，比尼日利亚后10%人口的碳足迹高500多倍。

不同规模的不平等碳足迹

研究结果证实了世界范围内的极端碳不平等。为了形象化这种不平等，研究者将全球人口分为碳排放最低的50%、中间的40%和最高的10%。如图3所示，全球碳排放最底层一半人口的消费仅占全球碳排放量的十分之一。与此同时，中间40%的人的碳排放占了全球碳排放量的43%。前10%的消费贡献了几乎一半的二氧化碳排放量。此外，图3 描述了全球前1%的碳排放者。其支出导致大约占全球二氧化碳排放量的15%,因为前1%的平均碳足迹比后50%的平均碳足迹高75倍以上。

贫困人口的碳足迹

分析强调了全球底层50%对二氧化碳排放的低责任。根据国际或国家标准，许多属于全球底层50%的人生活在贫困之中。在世界范围内，贫困人口的消费与一小部分碳排放有关。2014年，WBCD有超过10亿人生活在每天1.9美元的极端贫困线以下。尽管他们占全球人口的七分之一以上，但他们对全球碳排放的影响不到2%。此外，分别有37%和57%的全球人口生活在世界银行每天3.2美元和5.5美元的贫困线以下。反过来，它们分别占总排放量的7%和16%。几乎四分之一的被分析人口生活在国家贫困线以下。他们的消费只占全球碳排放量的不到6%。

在各个国家，生活在贫困中的人口比例差别很大。在高收入欧洲国家，2014年不到1%的人口每天生活费不到1.9美元。与此同时，31%的印度人口(3.5亿人)以及超过1亿的尼日利亚(67%)和中国(9%)人口生活在极端贫困中(图4)。然而，他们的消费分别只占全国碳排放量的10%、39%和2%。除了尼日利亚之外，撒哈拉以南还有15个国家，这些国家一半以上的人口生活在极端贫困之中。如果贫困线上升到3.20美元和5.5美元，这些百分比将进一步增加。在WBCD代表的国家中，划定国家贫困线后，洪都拉斯和布隆迪生活在国家贫困线以下的人口比例最高，分别为74%和73%。尽管他们占人口的近四分之三，但他们的消费导致的碳排放还不到他们国家的三分之一。贫困人口的碳足迹大多低于1tCO2。每天生活费低于1.9美元的人平均碳足迹为0.4tCO2，约为全球平均碳足迹的十分之一。一个人每天生活费用低于3.20美元或5.50美元的平均碳足迹仅分别略高于0.6和0.9tCO2。同样，这些值在不同国家之间差异很大。在哈萨克斯坦、蒙古和中国，每天生活费不到1.90美元的人的平均碳足迹约为1tCO2，而在多个非洲国家，赤贫人口的碳足迹不到0.1tCO2。这是非洲生活在极端贫困中的人的支出较低和这些亚洲国家每花费一美元产生更多碳排放的结果。由于各国贫困线之间的差异，从马拉维的每天1.27美元到卢森堡的每天32.39美元不等，由这些阈值定义的贫困人口的碳足迹在高收入欧洲国家超过5.0tCO2和低收入国家不到0.1tCO2之间变化。

图4 |生活在极端贫困线以下的全国人口比例。116个WBCD国家中每个国家购买力平价低于1.90美元（2011年水平）的国民人口比例(灰色国家不在数据库中，不包括在分析中)。

扶贫和全球碳排放

为了量化对国家和全球碳排放的影响，我们设计了七个反事实的扶贫场景。图5显示了每种情景下排放量和支出的相对增加。这些情景遵循了联合国在2015年设定的SDG1的目标并使用国家贫困线和世界银行贷款集团贫困线。SC1情景对应极端贫困（基于可持续发展目标1，具体目标1.1，消除每天1.90美元的极端贫困线以下的贫困）。设定两个国家贫困情景SC2（国家贫困1）和SC3（国家贫困2），遵循可持续发展目标1.2并使目前生活在国家贫困线以下的一半人口脱贫。SC2（国家贫困1），调整每个支出类别中50%的国家贫困线以下的人；SC3（国家贫困2）将已经接近贫困线附近的一半人口数目提升。后者最大限度地减少了额外的碳排放，但导致了高度两极分化和不可取的支出分配，因为最贫穷的人，也是最脆弱的人，被落在了后面。场景SC4（极度+国家贫困1），结合了SC1和SC2；SC5（极端+国家贫困2），结合了SC1和SC3。SC6，以3.20美元的贫困线划分。SC7以5.50美元为贫困线划分。6和7两种情景分别将贫困消除到世界银行使用的国际贫困线以下，即每天3.20美元和5.50美元。

图5 |每种减贫情景下全球碳排放和支出的相对增加。颜色显示了每个地区对相对增长的贡献。

按照SDG1.1和1.2，前五种情景在最坏的情况下仅使全球碳排放量增加2.1%，而支出的相对增幅略高。因此，这项研究没有发现侧重于减贫的可持续发展目标(更具体地说，可持续发展目标目标1.1和1.2)与应对气候变化之间存在明显冲突。SC1消除极端贫困的模式导致全球碳排放量增加不到1%。同样，减少生活在国家贫困线以下的人口数量(SC2和SC3)分别只会导致1.5%和0.8%的增长。同时实现两个目标(SC4和SC5)导致的排放量增加低于单个排放量增加的总和，因为国家贫困线可能低于每天1.90美元的极端贫困线，例如在中国和尼日利亚。实现SDG 1的前两个目标将使脱贫人口的碳足迹平均增加0.2-0.4tCO2。彻底消除每天低于3.2美元的贫困(SC6)并有效地将全球约三分之一的人口转移到更高的支出箱中，会使全球碳排放量增加不到5%，远低于全球1%最富裕人口的当前份额。超过每天5.50美元贫困线的36亿人(SC7)使全球排放量增加了18%。即使在后两种情况下，在共享的社会经济途径1至5中，直到2030年，全球支出增长仍远低于预期增长。全球贫困人口的碳足迹可能会更高，因为WBCD没有考虑市场交易中没有捕获的能源，如占全球碳排放量约2%且主要由低收入人口使用的木柴。将它们转移到更高的支出类别可能会导致已经计入WBCD支出数据的能源来源发生变化。考虑到这一点，以及最近的发现，即增加最贫困者的福祉可以减少能源使用，可能会导致SC1，SC5的轻微增加。

尽管全球范围内的相对排放量略有增加，但国家排放量，特别是撒哈拉以南非洲的低收入和中低收入国家的排放量可能会大幅增加。消除极端贫困使马达加斯加的排放量增加了一倍多。同样，在尼日尔、莫桑比克、刚果民主共和国和布隆迪，消除每天低于3.20美元的贫困使国家排放量增加了一倍以上，所有这些国家的国家平均碳足迹都低于0.5tCO2。将阈值提高到每天5.5美元的贫困线会导致更高的相对排放量增加。此外，尼日利亚等人口众多的国家对全球绝对碳排放量的增加也有显著贡献。此外，撒哈拉以南非洲的一些国家预计将经历本世纪最大的相对人口增长。因此，由于减贫，未来的额外排放量可能会增加，特别是在已经出现较大相对增加的国家，如尼日尔或莫桑比克。随后，实现可持续发展目标可以降低该地区的人口增长。

虽然撒哈拉以南非洲的相对排放量增加最多，但绝对排放量增加最多的是人口众多的国家，支出的碳密度较高，最重要的是印度和中国。此外，在中国和爱沙尼亚等国家碳强度和煤炭消费高的国家，脱贫人口的碳足迹增加较多，而在碳强度低的国家，碳足迹增加较少。为了限制摆脱贫困的人均排放量增加以及高绝对排放量增加，需要降低支出的碳强度。这可以通过从化石燃料转向可再生能源和提高能源效率来实现，同时考虑由此产生的反弹效应。

最重要的是，在包括国家贫困线在内的各种情景中，美国的总排放量增幅最大。考虑到美国已经是全国平均碳足迹最高的国家之一，与减贫并行的减缓努力是关键。目前，美国和中国等高收入国家和大型经济体的碳排放量超过了它们在剩余碳预算中的合理份额。为了不超出剩余的碳预算，高排放者的消费模式需要彻底改变，全球能源向可再生能源的过渡需要取得实质性进展。

研究讨论

本研究中使用的WBCD 201个支出箱的区分比以前的研究更加详细。因此，它为全球、区域和国家层面基于消费的碳足迹和碳不平等提供了新的视角。为了揭示当前不平等的全部程度，进一步的驱动因素，如不平等的话语权和不可持续的投资。

量化贫困人口的碳足迹(大多低于1tCO2)显示，他们对国家和全球排放量的人均贡献非常低。从这个角度来看，最富有的1%人口的总排放量实际上比最贫穷的50%人口的总排放量要大。因此，这些发现支持了先前一些研究论点。调查超级富豪的排放模式是减少碳排放的关键。此外，它强调了富裕阶层，以及高收入国家对全球变暖的巨大影响负有责任。

尽管留给全球穷人的排放空间有限，但我们表明，随着全球碳排放的小幅增加，减贫仍然是可能的。预计撒哈拉以南非洲的相对排放量会增加。然而，该地区的减贫工作至关重要，因为相当大比例的人口不仅生活在国家贫困线以下，而且还生活在每天1.90美元的极端贫困线以下。除了追求SDG1.1，消除极端贫困，当务之急是确保每个人的基本福祉水平，并量化由此产生的环境影响，这可以通过有限的能源投入来实现。此外，高收入和高排放国家需要大幅度减排，由于将人口从国家贫困线上提升，这些国家的排放量可能会进一步增加。因为一些碳预算分配方法表明诸如美国和欧盟的地区的负未来预算，来自高收入地区的资金转移，需要在全球尺度上进行一定的统筹，以达到碳减排对所有相关方都是有益的。

编辑&排版：朱羽遥

文章仅供学术交流，不代表作者观点

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