报告行业投资评级 * 该政策研究工作论文未对任何特定行业或公司给出投资评级 [1][4][9] 报告的核心观点 * 报告提出了一种新的衡量标准“排放调整贫困”，该指标将一个国家的当前贫困状况与其当前排放所导致的未来全球贫困相加，旨在综合评估经济增长、减贫与温室气体排放之间的紧张关系 [4][11] * 报告核心发现是，对于贫困国家，经济增长带来的减贫收益超过了与该增长相关的排放所引发的未来全球贫困成本，因此从减贫角度看，其经济增长是净收益的 [4] * 对于许多富裕国家，若其经济增长的碳排放强度不下降，则增长所引发的气候相关未来贫困成本将超过其国内减贫收益 [4] * 报告估计，当前每排放一吨二氧化碳，将在现在到2100年间导致全球增加2个贫困人口年（即累计增加2人/年的贫困时间）[4] * 报告估计，2024年的全球排放将导致未来产生1.41亿个极端贫困人口年 [29] * 若各国按基准情景增长并伴随高排放（RCP 7.0），到本世纪末将导致60亿人/年生活在极端贫困中；若能实现低碳排放增长（RCP 2.6），则可避免40亿人/年的极端贫困 [50] 根据相关目录分别进行总结 方法论与关键参数 * 报告引入“排放调整贫困”指标，其值为国家当前人均贫困年数与由该国当前人均排放在未来（至2100年）造成的全球人均贫困年数之和，该指标仅在境内消除贫困且实现净零排放时才为零 [12][15][17] * 该指标的关键参数γ（伽马）量化了当前排放对未来全球贫困的影响，其单位是“贫困年数/千吨温室气体”，可被视为一种“以人为中心的碳的社会成本” [4][12][14] * 参数γ的计算基于现有研究，综合了温室气体排放对温度、温度对GDP及不平等、以及GDP和不平等冲击对贫困的影响链，并采用0%的折现率（基准情景）[20][28][55][56][59][61] * 与传统的碳的社会成本（SCC）主要区别在于：SCC以货币单位衡量损害，且通常对富人和穷人的损失赋予同等权重；而本报告的参数γ以贫困人口数量衡量损害，并优先考虑对最贫困人口的影响 [13][14][21][23] 全球排放的贫困成本估算 * 估算显示，2024年每千吨二氧化碳排放将导致约2.2个极端贫困人口年，而同年卡塔尔人均排放44.3吨，意味着该国3-4个人的年排放量将导致全球增加约1个中度贫困人口年 [28] * 2019年全球前0.01%排放者的年人均排放量约为2.3千吨，这相当于每人导致全球增加约5个极端贫困人口年 [28] * 2024年全球排放预计将在未来导致总计1.41亿个极端贫困人口年，其中撒哈拉以南非洲地区预计将承受这1.41亿年中的1.09亿年，而中高收入国家排放导致了1.09亿年，但自身仅体验1300万年 [29][30] * 自1990年以来，每单位排放造成的极端贫困成本呈下降趋势，主要原因是全球经济增长降低了人们对气候变化负面影响的敏感性 [33][34] 国家层面的排放调整贫困分析 * 自1990年以来，全球排放调整贫困率显著下降，主要驱动力是贫困率的大幅降低，其影响超过了同期二氧化碳排放量70%的增长 [36] * 在撒哈拉以南非洲，调整后贫困率与当前贫困率相近（均约50%），反映其低人均排放对全球未来贫困贡献有限；在北美，当前贫困率近零，但通过排放造成了显著的未来全球贫困 [40] * 考虑排放导致的未来贫困后，国家间的贫困排名可能改变，例如卡塔尔的排放调整贫困率高于其当前贫困率更低的加蓬和孟加拉国 [41] * 对所有低收入国家而言，其国内贫困远大于其排放造成的未来全球贫困（超过10倍）；而对大多数高收入国家，其排放造成的未来全球贫困大于其国内贫困 [42] 经济增长的收益成本分析 * 报告构建了框架，分析人均GDP增长对一国“排放调整贫困”的净影响，这取决于国内减贫收益与因排放增长导致的未来全球贫困成本之间的平衡 [43] * 对于低收入国家，即使经济增长伴随高达10%的排放增长（即排放增长弹性为0.1），其国内减贫收益也超过全球未来贫困成本，因此从减贫角度看，增长是有益的 [45] * 对于高收入国家，约40%的国家其历史排放增长弹性高于“盈亏平衡弹性”，意味着其增长带来的全球未来贫困成本已超过国内减贫收益 [46] * 若使用传统的“分配中性”碳社会成本（SCC）进行分析，结论会反转：增长在所有国家都显得有益，但这可能引发伦理问题，因其忽视了对最贫困人口的损害，可能导致不公平地限制贫困国家增长的政策结论 [47]