Nature在9月28日发布一篇《预测全球各国二氧化碳排放》的报告预测了到 2035 年全球117个国家的二氧化碳排放情况。该报告预测称中国的排放量与环境库兹涅茨曲线一致：它们可能会在 2028 年左右达到峰值，之后呈下降趋势。该报告由意大利都灵理工大学和瑞士苏黎世大学5位学者共同完成。

该研究旨在开发可靠的全球模型来预测未来各国的排放量，以及确定导致国家范围内碳排放的关键特征，为政府和国际机构提供有关哪些特征可监测未来环境影响的指示。该研究收集了1995年至2020年全球117个国家的排放量、经济复杂性指标、绿色产品、社会经济指标（如人均国内生产总值）和能源相关变量（如人均能源消耗）的数据。在此基础上，开发了两个预测国家排放量的建模框架（经典多元回归和随机森林回归器RFR）。研究对每种预测方法进行了训练，考虑了数据中的所有国家和特征，以预测未来 1 到 15 年的国家排放量。因此，得出的模型与国家无关，可对分析中的所有经济体进行预测。考虑到模型的预测性能，研究对非重要特征的信息含量进行了深入分析，例如有关经济复杂性领域的特征。最后，研究估算了样本国家到 2035 年的排放量。结果表明，根据各国的经济发展情况，未来的排放路径会有所不同，这揭示了非微观的全球动态，为此研究报告呼吁采取紧急行动，以实现可持续发展、气候正义和公正转型。

该研究的两个预测国家排放量的模型使用12个特征值来预测碳排放，所有这些特征都有助于解决未来国家的排放路径问题，包括目标变量的1-人均排放量、2-人均国内生产总值（通过EKC与排放相关联）、3-人均能源消耗量（增加碳排放）、4-可再生能源消耗量（减少碳排放）、5-城市人口（人口增长会增加发展中国家的碳排放，而减少发达经济体的碳排放）、6-人类发展指数（用于设计全球范围内的未来排放情景）、经济复杂性（7-经济复杂性指数、8-经济健康度、9-广义经济复杂性指数）和绿色经济（10-绿色度、11-绿色复杂性指数）指标（被证明是详细说明绿色经济增长、收入不平等和碳排放的决定性因素）、12-各国创新实践（RDE，由数据驱动的指数，概括了各国出口篮子中的研发情况，与研发总支出等标准创新指标高度相关）。

研究将经典多元回归和随机森林回归器RFR进行了比较，RFR模型在预测准确性方面优于经典多元回归模型。

中国的预测排放量符合库兹涅茨环境曲线：2028 年左右达到峰值，之后呈下降趋势（RFR预测2028年可能会比 2020 年增加约 13.5%，然后在 2028 年至 2035 年之间可能会减少 20%）。研究进一步探讨了这一奇特的动态变化。不出所料，排放量是最相关的特征，并使最终排放量预测与平均模型预测的数量级相吻合。8-经济健康度、9-广义经济复杂性指数是中国预测的第二和第三重要特征，尤其是从 2028 年开始。这些特征对中国预测的贡献始终为负，导致最终排放量估算的下降。根据经济复杂性理论，经济健康度和广义经济复杂性指数反映了一个国家所发展的一系列能力（即知识和诀窍）。因此，RFR 模型表明，中国可能具备从本十年末开始减排所需的能力。