碳达峰国家达峰特征与启示

张 楠,张保留,吕连宏,白梓函,赵明轩,罗 宏

碳达峰国家达峰特征与启示

张 楠,张保留,吕连宏*,白梓函,赵明轩,罗 宏

(中国环境科学研究院,北京 100012)

基于世界银行数据库1960～2020年数据,采用Mann-Kendall(MK)检验和Spearman's Rho(SR)检验,对全球219个国家及地区的CO2排放及社会经济数据进行趋势分析.结果表明:MK检验和SR检验得出一致结论,共有42个国家和1个经济体联盟实现碳达峰,46个国家处于碳达峰平台期.多数国家碳达峰时具备以下特征:人均GDP达2´104～5´104美元,第三产业占比高于50%,化石能源消耗占比仍高于60%,且碳排放处于环境库兹涅茨曲线的下降阶段,经济发展与碳排放脱钩.借鉴已达峰国家的经验, 中国应进一步调整能源结构,提高可再生能源消费占比;优化产业结构,加快构建以服务业为主导的国民经济新格局;制定区域差异化碳达峰目标,推动有条件的地区率先达峰.

碳排放峰值；达峰特征；Mann-Kendall检验；Spearman's Rho检验；环境库兹涅茨曲线

《巴黎协定》指出“为了实现第二条规定的长期气温目标,缔约方旨在尽快达到温室气体排放的全球峰值,同时认识到达峰对发展中国家缔约方来说需要更长的时间”.2020年9月,中国宣布力争2030年前CO2排放达到峰值、努力争取2060年前实现碳中和.2021年8月,IPCC AR6第一工作组的报告指出“在未来几十年里,所有地区的气候变化都将加剧,除非立即、迅速和大规模地减少温室气体排放,否则将升温限制在接近1.5℃甚至是2℃或将无法实现”.要实现1.5/2℃升温目标必须要全球碳中和,而碳达峰是碳中和的前提和基础,且CO2是对温室效应的贡献达60%[1]的温室气体,所以如何评估一个国家和地区是否实现碳排放达峰,对于合理设定碳中和路径意义重大.

碳达峰趋势判断是针对长时间序列数据的趋势检验以及突变点的判断,目前主要有参数检验、非参数检验和小波分析三种方法.参数检验要求序列满足正态分布,对于序列分布要求较高[2];非参数检验不需要样本遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰,克服了对序列分布形式的限制[3];小波分析能够有效评估未来一段时间内的发展趋势[2,4],但在一维时所具有的优异特性并不能简单推广到二维或更高维,在数据维度的选择上有较大局限性[4].故本文仅涉及非参数检验.

在单变量统计中广泛使用的非参数趋势检验方法是Mann-Kenddall检验(MK检验)和Spearman's Rho检验(SR检验),这两种检验曾被世界气象组织推荐作为检验趋势时的标准非参数方法[6],它们几乎不做任何假设,可用于检测时间序列中单调趋势.在相关研究中,Keith等[7]、Zhang等[8]使用MK方法检验了不同区域的长期年平均降雨趋势,He等利用MK检验分析了中国14个城市的自然光照度的变化趋势[9];宁忠瑞等[10]采用MK检验探究了近70a全球全年及各季节的降水、气温、蒸发量的演变特征与空间分布格局;李欢欢等[11]综合利用Morlet小波分析和MK非参数检验,对保定市2013～2019年秋冬季PM10等6种常规大气污染物年均浓度和秋冬季污染特征逐日数据进行分析,得出了较为显著的结果;冯兴华等[12]基于MK检验对1990年以来长江经济带县域经济进行了突变点分析.相比MK检验,SR检验使用较少.比较典型的利用SR进行检验的研究有Lettenmaier[13],El-Shaarawi等[14]均为利用SR检验研究不同区域的流域降水时间变化趋势;马琳[15]将SR检验引入到基坑变形趋势判断中以检验预测结果的准确性;鞠兴华等[16]基于路基沉降的现场监测数据,利用SR检验等多种方法判断路基的整体变形和阶段性变形趋势.另外,SR检验本质原理是基于相关系数理论,不需要考虑MK检验中相等数据(结节)对结果误差的影响[17-19].为探究两种方法的适用性,Page[20]将MK检验和SR检验进行了应用对比分析,表明两者对于长时间序列的检验结果一致,不存在差异;并有研究对SR检验和MK检验的趋势变化结果进行对比分析,得出二者之间不存在差异的结论[21].

综上,目前非参数检验的MK检验与SR检验的相关研究主要集中在降水变化趋势与水文气象趋势分析,在日照趋势、污染物浓度、人均收入、路基变形趋势等方向也略有应用,而在碳排放峰值研究中涉及较少.目前仅有世界资源研究所(WRI) 2017年的工作报告中统一核算了各国达到温室气体排放峰值的时间.在该报告中,截止2010年,全球共有49个国家实现温室气体达峰,但该报告并未对哪些国家及已实现碳达峰进行探究,在全球各国及地区的碳达峰检验中存在空白.本研究基于世界银行数据库1960～2020年数据,采用MK检验和SR检验对全球219个国家及地区的CO2排放及社会经济数据进行趋势分析,并分析不同达峰国家的达峰特征,为中国碳达峰、碳中和路径和方案的制定提供参考.

1 数据和方法

1.1 数据来源

研究对象共包括216个国家、2个特别行政区(中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区)和1个经济体联盟(欧盟).研究时间范围选取1960～2020年,其中1960～2019年所涉及数据均来源于世界银行WDI数据库,2020年数据来源于《2020中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴2020》.本文“碳达峰”考虑人为CO2排放的达峰,利用WDI数据库,用能源活动CO2排放数据代替.

1.2 检验方法

1.2.1 碳排放峰值状态判断原则 首先对于碳排放的时间序列数据进行最大值筛选,若该地区碳排放最大值出现年份后数据量大于5,则对该地区碳排放最大值后的碳排放数据进行MK与SR检验.若最大值年份后的地区CO2排放有显著下降趋势,则认为该地区达峰;若没有显著趋势,则认为该地区处于平台期.本文显著性水平= 0.05.

对于碳排放最大值出现年份后数据量小于等于5的地区,因为当数据量过少时无法进行趋势检验[22],且一个地区达峰后需要有一段时间证明其并非虚假达峰[23],故认为这部分地区处于未达峰状态.

1.2.2 MK检验 时间序列数据是n个独立的、随机变量同分布的样本.构造Kenddall统计变量S:

(2)

服从渐进正态分布[7],其方差如下:

式中:表示原始数据中打结的数组数;t表示第个打结的数组中的数据个数.数据中有相等值或未检测到而出现结时Var可以通过Helsel[24]中的结修正方法来调整.

若MK的值大于0,说明序列呈上升趋势,若ZMK的值小于0,说明序列呈下降趋势.

1.2.3 SR检验 SR检验与MK检验一致,同样不对原始数据直接进行计算,是对基于原始数据所获得的秩进行统计分析.

给定一个时间序列数据集.

原假设H0:数据序列无趋势,备择假设H1:数据序列有增长或下降趋势.

建立统计量:

式中:R为时间序列数据集中第个观测值X所对应的秩;为事件序列数据的长度;服从渐近正态分布,其方差如下:

式中:SR反映时间序列数据的变化趋势,若SR>0SR<0.

样本数据的MK统计量与SR统计量的值均可以用正态分布函数估计:

如果足够小,这种趋势就不可能是由随机抽样引起的.在0.05的显著水平上,如果,则认为现有趋势是显著的[3].

2 结果与分析

2.1 碳达峰状态

经MK检验和SR检验,所得结果见表1和表2.结果显示,截至2020年,全球共有43个国家和地区(42个国家和1个经济联盟)CO2排放在最大值出现后表现出明显的下降趋势,即已实现碳达峰,具体见表3;8个国家的CO2排放在最大值出现后表现出上升的趋势;另有46个国家处于平台期(表4).剩余121个国家和地区CO2排放数据暂未出现峰值或出现峰值后数据不满5a,处于未达峰状态.

表1 MK检验与SR检验结果对比

表2 典型国家和地区检验结果

表3 已达峰国家和地区及达峰时间

表4 已进入碳达峰平台期的国家和地区

2.2 碳达峰国家的达峰特征

2.2.1 碳达峰时人均GDP 除东欧部分国家,多数国家实现碳达峰年份晚于1992年,达峰时人均生产总值(人均GDP)位于20000～50000美元之间(表5).中国2020年人均GDP为10504美元,与多数达峰国家达峰时人均GDP水平仍存在一定差距.

表5 不同国家和地区达峰时人均GDP

注:人均GDP单位为美元.

图1 不同国家和地区的碳排放EKC曲线

Fig.1 EKC curve status in different countries and regions

图中数据覆盖范围:意大利(1960～2014年)、澳大利亚(1960～2016年)、丹麦(1960～2016年)、欧盟(1970～2016年)、美国(1960～2016年)、中国(1960～2016年)

利用环境库兹涅茨曲线(EKC)[25]对不同国家经济发展与碳排放的关系进行探究(图1),目前美国等达峰国家和地区已进入EKC的下降阶段,而中国仍处于EKC的上升阶段.

美国等发达国家在实现碳达峰之后,经济发展与碳排放之间存在由负脱钩到弱脱钩再到强脱钩的变化趋势[26],中国目前经济发展与碳排放尚未实现脱钩[27].典型国家经济发展与碳排放变化如图2所示.

2.2.2 碳达峰时第三产业占比 71.4%的已碳达峰国家在达峰年第三产业的生产总值占比高于50%,其中澳大利亚、美国等发达国家第三产业占比远高于第一、二产业,如表.这些国家和地区大都处于后工业化时期,工业在GDP中的比重下降,高能耗重化工业产品需求趋于饱和,产业向高端发展,服务业为主要产业[28],所以碳达峰时碳排放强度也相对较低.中国第三产业发展迅速,产业增加值从2010年173087亿元增至2020年553977亿元,占生产总值比重达54.5%,虽然第三产业本身的碳强度要弱于第二产业,但急剧扩张的规模带来了碳排放量的较大提升[29].

图2 典型国家的碳排放脱钩情况

表6 不同国家和地区达峰时第三产业占比

2.2.3 各国家碳达峰时的化石能源消耗占比与可再生能源消耗占比 如表7、表8所示,根据统计数据,92.1%的国家和地区化石能源消耗占比均高于60%,73.7%的国家和地区化石能源消耗占比均高于80%,安道尔、津巴布韦、芬兰等国家大力发展可再生能源[30],故其可再生能源消耗占比较高.2019年,中国化石能源占能源消费总量达84.7%,水电、核电、风电等清洁能源消费量占能源消费总量达15.3%,中国高碳能源为主的能源结构正在趋于优化[31].

表7 不同地区达峰时化石能源消耗占比

注:化石能源消耗占比为化石能源(煤、石油、石油和天然气产品)消耗占能源消耗总量的百分比.

表8 不同国家和地区达峰时终端可再生能源消耗占比

注:可再生能源消耗占比为可再生能源在最终能源消费总量中所占的比重.

表9 已达峰国家和地区的人均累积碳排放(t/人)

2.2.4 人均累积碳排放 比较1960～2016年共56a各国的CO2累积排放量与人均碳排量,已经达到排放峰值的国家, CO2累积排放量在全球排放中仅占7.56%(以1960年为基准),这远不足以使全球排放在短期内实现达峰,且多数国家和地区人均累积碳排量已远超150t/人(表9).

选取累积碳排量位于前10名的国家和地区(1960～2016年数据)进行对比分析(图3).1960年～2016年,美国CO2累积排放量269.85Gt,中国CO2累积排放量189.68Gt,欧盟CO2累积排放量183.56Gt,如果计算的基准年向前推,则美国与欧盟的历史累积排放量将显著增加[32].同时美国、中国、欧盟3个国家和地区的人均累积碳排放量分别为1066.62、153.35和436.62t/人,中国的人均累积碳排放量远低于美国、欧盟等国家和地区.

2.2.5 全球碳达峰国家和地区 欧盟已于1979年实现碳达峰,达峰时共有9个成员国.仅有英国(1971年)、法国(1979年)、比利时(1979年)在1979年及其之前实现达峰,德国(1991年)、丹麦(1996年)、意大利(2004年)、爱尔兰(2007年)都是在欧盟整体实现达峰后陆续达峰,而卢森堡目前仍处于碳排放平台期,荷兰则仍处于碳排放上升期. 1979年欧盟整体实现碳达峰时,英国碳排放总量占其联盟总量38%,法国占25%,比利时占7%,3个国家CO2排放量占比高达70%.

综上,在已经实现碳达峰的43个国家和地区中,可分为自然达峰、经济受损两种类型(表10).美国、意大利等经济发达国家和地区,处于后工业化时代,第三产业占比较高,经济保持持续的高速发展[33-34],经济发展与碳排放之间已实现脱钩,进入碳排放环境EKC的下降阶段;波兰、罗马尼亚等受苏联解体、东欧剧变影响的国家,由于社会经济受损衰退及转型失败而碳排放达峰;挪威、芬兰、瑞典等国家,可再生能源利用比例较高,经济社会发展不依赖化石能源,其中瑞典电力生产基本实现无油、无煤,电力来源基本是水电和核电各占一半,碳减排效果明显.

图3 典型国家和地区累积及人均累积碳排放

表10 2020年全球碳达峰国家和地区分类

3 结论

3.1 研究发现在对全球国家与地区碳达峰的检验中,MK检验和SR检验具有完全相同的效果,但SR检验不需要考虑时间序列数据中打结数组的影响,计算过程更加简便易行.

3.2 美国、英国等42个国家与欧盟均已实现碳达峰,俄罗斯、新加坡等46个国家目前处于碳排放平台期,荷兰、阿尔巴尼亚和利比亚等9个国家在碳达峰后存在“反弹式”上升现象.

3.3 达峰国家在达峰时的特征表现为:经济发展水平较好,多数国家和地区人均GDP高于20000美元且第三产业占比高于50%;化石能源消费占比仍然较高,多数国家达峰时化石能源消耗占能源消耗总量的比例高于60%;碳排放已达到脱钩状态,实现了在经济增长的同时,能源消费量逐渐降低.

3.4 目前达峰国家主要可以分为2类,第1类是以美国、英国、日本、澳大利亚、瑞典为代表发达国家和地区,经济发展与碳排放已实现脱钩,从而自然达峰.第2类是德国、波兰等受苏联解体、东欧剧变影响的15个国家,以及爱尔兰、朝鲜等经济严重衰退的8个国家,由于社会经济受损衰退或社会转型失败而达峰.

4 建议与启示

4.1 建议

4.1.1 加强全球各国碳排放责任划分 对于英国、法国、美国等第1类CO2排放已经达峰的碳排放大国,经济发展已进入工业化后期,人均累积碳排放量远高于其他发展中国家,国际社会应督促其主动承担起历史责任与国际社会的责任,加强全球各国碳排放责任划分,持续构建高效的能源经济体系,不断降低化石能源消耗占比,为其他国家争取更多的发展过渡期.

4.1.2 加强全球各国碳达峰状态的监测 国际社会应定期开展全球各国碳达峰状态的评估与监测,重点关注46个处于碳达峰平台期的国家和地区,督促其持续构建高效的社会经济体系,在国家内部分部门细化碳排放目标,分行业落实低碳技术的使用,如非化石能源、碳捕捉与封存以及负排放技术等[35-36],保证CO2排放不会“反弹式”上升.

4.2 对中国的启示

4.2.1 着力稳定宏观经济大盘,保持我国经济发展长期向好.从达峰国家经验看,整体实现经济发展与碳排放脱钩,提高人均GDP水平,是平稳达峰的前提保障.无论国际风云如何变幻,都要坚定不移做好自己的事情,不断做强经济基础,增强科技创新能力.必须坚持高质量发展,推动经济实现质的稳步提升和量的合理增长,推动实现共同富裕.

4.2.2 进一步调整能源结构,推动碳排放如期达峰.中国已进入工业化后期阶段,但人均GDP仍然较低,经济发展正从高速转向中高速,短时间内期望通过经济高速增长实现自然达峰是不现实的.以大多数国家达峰时对应的化石能源消费占比仍高于60%为参考,中国化石能源消费占比超过80%,以煤炭为主的能源消费结构难以在近10a得到根本改变[37].借鉴挪威、芬兰等已达峰国家的经验,中国需进一步加快能源结构调整,持续提高水能、太阳能、风能、生物质能等可再生能源在能源生产和消费中的比重,从能源结构调整的角度推动达峰进程.

4.2.3 优化产业结构,实现高质量达峰.要正确处理经济增长、能源消耗与碳排放之间的关系,进一步调整和优化中国产业结构.持续优化工业结构,严格限制高耗能产业发展,加快淘汰落后产能,避免中国工业过度依赖能源密集、碳排放密集、资本密集产业[38].增加第三产业比例,加快发展信息密集、知识密集、就业密集的现代服务业,加快构建以服务业为主导的国民经济新格局,力争早日实现经济发展与碳排放脱钩.

4.2.4 制定区域差异化碳达峰目标,推动有条件的地区率先达峰.中国经济发展东中西部不平衡[39],所有省份同时实现碳达峰并不现实.结合对已碳达峰国家和地区的分析,不同国家的经济发展水平、产业结构和能源结构存在的差异性影响了碳达峰的时间和峰值.欧盟已达峰表明,区域实现碳达峰,并不要求域内所有国家均实现碳达峰.中国可分区域、分省份分批实现碳达峰,同时保障社会经济健康发展和全国碳达峰工作顺利有序推行.例如,中国东部沿海省份人均GDP大都超过10000美元,CO2排放总量和欧盟CO2排放峰值时水平相当,城市特征也较为相似,同样是资源紧缺、环境污染严重的地区.东部沿海地区CO2排放可借鉴欧盟等已实现碳达峰地区的经验,寻求共性与差异,重塑生产、消费和生活方式,处理好发展和减排、整体和局部、短期和中长期的关系.

[1] 雷学军.二氧化碳是人类的宝贵财富 [J]. 中国能源, 2016,38(1): 12-21.

Lei X J. Carbon dioxide is the precious wealth of human beings [J]. Energy of China, 2016,38(1):12-21.

[2] 魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术 [M]. 北京:气象出版社, 2007.

Wei F Y. Modern climate statistical diagnosis and prediction technology [M]. Beijing: Meteorological Press, 2007.

[3] Mann H B. Nonparametric tests against trend [J]. Econometrica, 1945,13(3):245-259.

[4] 李志成,郑君瑜,钟流举.珠江三角洲地区2006年颗粒物污染过程识别与分析 [J]. 环境科学研究, 2011,24(9):975-981.

Li Z C, Zheng J Y, Zhong L J. Identification and analysis of PM pollution processes in the Pearl River Delta Region in 2006 [J]. Research of Environmental Sciences, 2011,24(9):975-981.

[5] 桑燕芳,王中根,刘昌明.小波分析方法在水文学研究中的应用现状及展望 [J]. 地理科学进展, 2013,32(9):1413-1422.

Sang Y F, Wang Z G, Liu C M. Applications of wavelet analysis to hydrology: Status and prospects [J]. Progress in Geography, 2013, 32(9):1413-1422.

[6] Adeloye J, Montaseri M. Preliminary streamflow data analyses prior to water resources planning study/Analyses préliminaires des données de débit en vue d'une étude de planification des ressources en eau [J]. Hydrological Sciences Journal, 2002,47(5):679-692.

[7] Keith W, Jan M, Weller R. DATA ANALYSIS OF WATER QUALITY TIME SERIES IN LAKE ERIE1 [J]. Data analysis of water quality time series in lake erie1, 1988,24(3):533-544.

[8] Zhang X, Harvey K D, Hogg W D. Trends in Canadian streamflow [J]. 2001,37(4):987-998.

[9] He Y, Wang A Y, Huang H J. The trend of natural illuminance levels in 14Chinese cities in the past 50years [J]. Energy, Sustainability and Society, 2013,3(1):1-11.

[10] 宁忠瑞,张建云,王国庆.1948～2016年全球主要气象要素演变特征 [J]. 中国环境科学, 2021,41(9):4085-4095.

Ning Z R, Zhang J Y, Wang G Q. Variation and global pattern of major meteorological elements during 1948～2016 [J]. China Environmental Science, 2021,41(9):4085-4095.

[11] 李欢欢,牛 璨,张 凯,等.保定市2013～2019年秋冬季污染物浓度变化特征 [J]. 中国环境科学, 2021,41(7):3076-3087.

Li H H, Niu C, Zhang K, et al. Variation characteristics of pollutant concentration in autumn and winter from 2013 to 2019 in Baoding City [J]. China Environmental Science, 2021,41(7):3076-3087.

[12] 冯兴华,钟业喜,陈 琳,等.长江经济带县域经济空间格局演变分析 [J]. 经济地理, 2016,36(6):18-25.

Feng X H, Zhong Y X, Chen L, et al. Evolution of spatial pattern of county regional economy in Yangtze River Economic Belt [J]. Economic Geography, 2016,36(6):18-25.

[13] Lettenmaier D P. Detection of trends in water quality data from records with dependent observations [J]. 1976,12(5):1037-1046.

[14] El-Shaarawi A H, Esterby S R, Kuntz K W. A statistical evaluation of trends in the water quality of the Niagara River [J]. 1983,9(2):234- 240.

[15] 马 琳.基于混沌递进预测模型与趋势检验的深基坑变形规律研究 [J]. 隧道建设(中英文), 2018,38(6):934-940.

Ma L. Study of deformation law of deep foundation pit based on chaotic progressive prediction model and trend test [J]. Tunnel construction, 2018,38(6):934-940.

[16] 鞠兴华,杨晓华,张莎莎.铁路路基沉降变形趋势的综合检验分析 [J]. 中国安全科学学报, 2018,28(3):132-137.

Ju X H, Yang X H, Zhang S S. Comprehensive inspection and analysis of trend in both settlement and deformation of railway subgrade [J]. Chinese Safety Science Journal, 2018,28(3):132-137.

[17] Tonkaz T, Etin M, Tülücü KZ. The impact of water resources development projects on water vapor pressure trends in a semi-arid region, Turkey [J]. Climatic Change, 2007.

[18] Shadmani M, Marofi S, Roknian M. Trend analysis in reference evapotranspiration using Mann-Kendall and Spearman's Rho Tests in Arid Regions of Iran [J]. Water Resources Management, 2012,26(1): 211-224.

[19] Nafarzadegan A R, Ahani H, Singh V P , et al. Parametric and non-parametric trend of reference evapotranspiration and its key influencing climatic variables (Case study: Southern Iran) [J]. ecopersia, 2013.

[20] Page E B. Ordered hypotheses for multiple treatments: A significant test for linear ranks [J]. Yearbook of the National Council on Measurement in Education, 1963,(20):17-23.

[21] Taylor J M G. Kendall and Spearman correlation-coefficients in the presence of a blocking variable [J]. Biometrics, 1987,43(2):409-416.

[22] Gilbert R O. Statistical methods for environmental pollution monitoring [M]. New York: John Wiley and Sons, 1987:209.

[23] C40. 27cities have reached peak greenhouse gas emissions whilst populations increase and economies grow [R/OL]. 2018 [2020-05-14]. https://www.c40.org/press_releases/27-cities-have-reached-peakgreenhouse-gas-emissions-whilst-populations-increase-and-economiesgrow.

[24] Helsel R G, Young P M. Characterization theorems for integral means [J]. Duke Mathematical Journal, 1943,10(2):259-269.

[25] Kaika D, Zervas E. The environmental Kuznets curve (EKC) theory—Part A: Concept, causes and the CO2emissions case [J]. Energy Policy, 2013,62:1392-1402.

[26] 仲伟周,孙耀华,庆东瑞.经济增长、能源消耗与二氧化碳排放脱钩关系研究 [J]. 审计与经济研究, 2012,27(6):99-105.

Zhong W Z, Sun Y H, Qing D R. Study on the decoupling relationship between economic growth, energy consumption and carbon dioxide emissions [J]. Journal of Audit & Economics, 2012, 27(6):99-105.

[27] 彭佳雯,黄贤金,钟太洋,等.中国经济增长与能源碳排放的脱钩研究 [J]. 资源科学, 2011,33(4):626-633.

Peng J W, Huang X J, Zhong T Y, et al. Decoupling analysis of economic growth and energy carbon emissions in China [J]. Resources Science, 2011,33(4):626-633.

[28] 田 野.全球金融危机后美国产业结构的调整与变化 [D]. 长春:吉林大学, 2020.

Tian Y. Adjustment and change of industrial structure in the United States after the global financial crisis [D]. Changchun: Jilin University, 2020.

[29] 卢愿清,史 军.中国第三产业能源碳排放影响要素指数分解及实证分析 [J]. 环境科学, 2012,33(7):2528-2532.

Lu Y Q, Shi J. Decomposition model of energy-related carbon emissions in Tertiary Industry for China [J]. Environmental Science, 2012,33(7):2528-2532.

[30] Huttunen S. Stakeholder frames in the making of forest bioenergy legislation in Finland [J]. Geoforum, 2014,53(may):63-73.

[31] 刘晓龙,葛 琴,姜玲玲,等.中国煤炭消费总量控制路径的思考 [J]. 中国人口·资源与环境, 2019,29(10):160-166.

Liu X L, Ge Q, Jiang L L, et al. Consideration on the route of total coal consumption control in China [J]. China population, resources and environment, 2019,29(10):160-166.

[32] 任国玉,徐 影,罗 勇.世界各国CO2排放历史和现状 [J]. 气象科技, 2002,(3):129-134.

Ren G Y, Xu Y, Luo Y. History and status of CO2emissions in the world [J]. Meteorological Science and Technology, 2002,(3):129-134.

[33] 黄卫平,朱文晖.温特制:美国新经济与全球产业重组的微观基础 [J]. 美国研究, 2004,18(2):18.

Huang W P, Zhu W H. Wintelism: Americans new economy and the micro basis for world industrial [J]. The Chinese Journal of American Studies, 2004,18(2):18.

[34] Sato K. Stabilization policy and the Japanese economy [J]. Journal of Asian Economics, 1998,9(1):67-94.

[35] 王景云,郭 茹,杨海真.碳捕捉与封存研究进展浅析 [J]. 环境科学与技术, 2012,35(S2):156-160.

Wang J Y, Guo R, Yang H Z. Analysis on the research progress in carbon capture and storage [J]. Environmental Science & Technology, 2012,35(12J):156-160.

[36] 王 深,吕连宏,张保留,等.基于多目标模型的中国低成本碳达峰、碳中和路径 [J]. 环境科学研究, 2021,34(9):2044-2055.

Wang S, Lui L H, Zhang B L, et al. Multi objective programming model of low-cost path for China's Peaking carbon dioxide emissions and carbon neutrality [J]. Research of Environmental Sciences, 2021,34(9):2044-2055.

[37] 付 允,马永欢,刘怡君,等.低碳经济的发展模式研究 [J]. 中国人口·资源与环境, 2008,18(3):14-19.

Fu Y, Ma Y H, Liu Y J, Niu W Y. Development patterns of low carbon economy [J]. China Population,Resources and Environment, 2008,18(3):14-19.

[38] Daniel S C, Catherine D. Potential emissions reductions from grandfathered coal power plants in the United States [J]. Energy Policy, 2011,39(9):4816-4822.

[39] 彭国华.技术能力匹配、劳动力流动与中国地区差距 [J]. 经济研究, 2015,50(1):99-110.

Peng G H. The matching of skills to tasks, labor migration and Chinese regional income disparity [J]. Economic Research Journal, 2015,50(1):99-110.

Peaking characteristics and enlightenment based on carbon peak countries.

ZHANG Nan, ZHANG Bao-liu, LÜ Lian-hong*, BAI Zi-han, ZHAO Ming-xuan, LUO Hong

(Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China)., 2022,42(4)：1912～1921

The paper is based on the World Bank World Development Indicators database from 1960 to 2020, and Mann-Kendall test and Spearman's Rho test are used to analyze trends in CO2emissions and socioeconomic data of 219 countries and regions around the world. The result shows: the conclusions of the MK test and the SR test are consistent that 42 countries and 1 economic alliance achieved carbon peak, while 46 countries are in the carbon peak plateau. Most peaking countries have the following characteristics: GDP per capita is between 2´104and 5´104dollars; tertiary industry accounts for more than 50%; fossil energy consumption still accounts for more than 60%; carbon emissions are in the downward phase of the Environmental Kuznets Curve, and economic development is decoupled from carbon emission. Learning from the experience of the peaking countries, China should further adjust energy structure, increase the proportion of renewable energy consumption, optimize the industrial structure, accelerate the construction of a new pattern of the national economy dominated by the service industry, formulate regionally differentiated carbon peak goals, and promote qualified regions to take the lead in reaching the peak.

carbon emissions peak；peaking characteristics；Mann-Kendall test；Spearman's Rho test；Environmental Kuznets Curve

X32

A

1000-6923(2022)04-1912-10

张 楠(1998-),女,山东济南人,硕士研究生,主要研究方向为能源与环境经济.

2021-09-01

中国环境科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务专项(2021YSKY-07),国家社会科学基金项目(21BJY247)

*责任作者, 正高级工程师, lvlh@craes.org.cn