标题：
Impacts of poverty alleviation on national and global carbon emissions
期刊：
Nature Sustainability
作者：
Benedikt Bruckner，et al.
DOI:
https://doi.org/10.1038/s41893-021-00842-z
引用：
Bruckner, B., Hubacek, K., Shan, Y. et al. Impacts of poverty alleviation on national and global carbon emissions. Nat Sustain 5, 311–320 (2022).
1. 引言
全球贫困仍然是一个重大问题，尽管极端贫困人口有所减少，但全球仍有大量人口生活在贫困中。文章提出，贫困缓解可能与气候变化缓解目标存在冲突，特别是在高碳排放的国家。该研究的目的是探讨全球范围内不同贫困线下的贫困人口如何影响碳排放，使用详细的全球消费数据（WBCD）和多区域输入产出分析（EEMRIO）方法，量化贫困缓解对碳排放的影响。
2. 结果
国家和地区间的碳排放差异
各国的碳足迹差异显著，高收入国家的碳足迹显著高于低收入国家。例如，卢森堡的平均碳足迹超过30 tCO2，而非洲的许多低收入国家（如马达加斯加、乌干达等）平均碳足迹低于0.2 tCO2。
全球碳排放的不平等
全球碳排放呈现极度不平等，全球前1%人口的碳足迹占全球总排放的15%。底部50%的人口的碳排放仅占全球排放的十分之一。
贫困人群的碳足迹
生活在极端贫困线以下（每日消费不到1.90美元）的全球人口，其碳足迹非常低，平均不到0.4 tCO2，占全球总排放的不到2%。即使是生活在低于国际贫困线（3.20美元和5.50美元）的人群，碳排放也相对较低。
贫困缓解对全球碳排放的影响
研究显示，贫困缓解措施对全球碳排放的增加相对较小。最坏情况下，实现SDG目标1.1（消除极端贫困）可能导致全球碳排放增加不到1%；而通过提高贫困线至3.20美元或5.50美元，每年全球碳排放可能增加不到5%。然而，在一些低收入国家，特别是撒哈拉以南非洲地区，贫困缓解可能导致国家碳排放大幅增加。
3. 讨论
贫困缓解与气候变化缓解的关系
尽管全球贫困缓解可能带来相对较小的碳排放增加，但撒哈拉以南非洲等地区的碳排放将大幅增加。因此，必须采取措施减少这些国家碳排放的增加，特别是通过推广清洁能源和提高能源效率。
高收入国家的碳排放需要显著减少，以应对贫困缓解带来的潜在碳排放增加。特别是美国等高碳排放国家，其排放水平远高于公平的碳预算。
全球公平与碳预算
为了在全球范围内实现公平，必须确保高收入国家大幅度减少碳排放，并支持低收入国家通过国际合作和技术转移实现低碳发展。
政策建议
提高低收入国家能源使用的可持续性，推动可再生能源的普及和能源效率的提升，特别是在贫困人口较多的地区。
4. 方法
EEMRIO分析
文章使用了多区域输入产出（EEMRIO）模型，结合全球详细的消费数据，计算不同国家和收入群体的碳足迹。作者使用EEMRIO模型来估算全球和各国的碳排放，并将其与贫困缓解措施进行关联。通过该模型，研究能够揭示贫困线提高对碳排放的潜在影响，模拟不同贫困线下全球和各国的碳排放增减。模型还被用来计算不同贫困群体（如生活在极端贫困线以下、国际贫困线以下等）的碳足迹，特别是这些群体在全球碳排放中的占比。通过EEMRIO，作者能够计算出不同收入层次的消费活动和生产模式对碳排放的具体影响，进而探讨贫困缓解措施对碳排放的潜在推动作用。
数据来源
使用了世界银行的全球消费数据集（WBCD）和GTAP 10数据集，进行多区域输入产出分析，并结合国家和国际贫困线进行情景模拟。将WBCD中的数据与碳排放数据结合，研究不同收入群体的消费模式对碳排放的贡献。通过这些数据，研究能够分析各个国家和地区在不同贫困线下的碳足迹，包括低收入群体和高收入群体的碳排放差异。WBCD数据的使用帮助研究者量化贫困缓解措施（如提升贫困线）对碳排放的可能影响。
情景分析与模拟
贫困线情景：
本文设置了多个贫困线情景（例如：极端贫困线、国际贫困线、3.20美元/日线、5.50美元/日线等），以探讨不同贫困缓解措施对碳排放的影响。
极端贫困线：
指的是每日消费不足1.90美元的人群。该情景帮助研究了全球最贫困人群对碳排放的贡献及其变化。
国际贫困线：
指的是每日消费不足3.20美元或5.50美元的人群，通过模拟不同贫困线的提高，来评估贫困缓解对碳排放的影响。
模拟结果
通过情景分析，研究了提高贫困线对各个国家和地区碳排放的影响，尤其是低收入国家和高收入国家的变化。该部分模拟结果提供了对不同贫困线提高后的碳排放预测，反映出贫困缓解措施在全球范围内对碳排放可能产生的影响。
碳足迹计算与分析
使用环境扩展的投入产出分析（EEMRIO）结合全球消费数据，作者计算了不同国家和地区在不同贫困线下的碳排放。本文重点计算了全球不同收入群体的碳足迹，并将其与贫困线提高的影响联系起来。具体方法包括将每个国家的碳排放与其国内的生产、消费活动关联，模拟贫困缓解措施可能引起的消费模式和碳排放模式的变化。
5.重要图表
图1. 国家和地区的平均碳足迹
图2. 每个区域人口十分位数的每人碳足迹
图3. 全球碳排放和碳足迹的分布
图4. 生活在极端贫困线以下的国家人口比例
图5. 全球范围内，每个扶贫情景下碳排放和支出的相对增加
补充图1. 每个国家人口十分位的每人碳足迹
6.数据可用性与代码可用性
数据可用性
全球 MRIO 表和碳排放量取自 GTAP 数据库第 10 版
(https://www.gtap.agecon.purdue.edu/)。
贫困线可从参考文献5中获取。
支出数据来自世界银行
(https://data.worldbank.org/)。更多详情请联系相应作者。
代码可用性
用 MATLAB、Python 和 R 开发的数据处理代码见补充信息。
英文摘要
Wealth and income are disproportionately distributed among the global population. This has direct consequences on consumption patterns and consumption-based carbon footprints, resulting in carbon inequality. Due to persistent inequality, millions of people still live in poverty today. On the basis of global expenditure data, we compute country- and expenditure-specific per capita carbon footprints with unprecedented details. We show that they can reach several hundred tons of CO2 per year, while the majority of people living below poverty lines have yearly carbon footprints of less than 1 tCO2. Reaching targets under United Nations Sustainable Development Goal 1, lifting more than one billion people out of poverty, leads to only small relative increases in global carbon emissions of 1.6–2.1% or less. Nevertheless, carbon emissions in low- and lower-middle-income countries in sub-Saharan Africa can more than double as an effect of poverty alleviation. To ensure global progress on poverty alleviation without overshooting climate targets, high-emitting countries need to reduce their emissions substantially.
——END——
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