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对标四大世界大都市,厘清北京双碳之路

来源:中国网更新时间:2022-07-07

以下为来自中国网采访云河都市研究院院长周牧之的报道:

在碳达峰碳中和成为当今最重要的国家战略之一的今天,所有的城市都在寻找自己的双碳战略之路。云河都市研究院院长周牧之教授利用卫星数据解析和GIS(地理信息系统)分析的最新成果,将北京的二氧化碳排放状况对标纽约、伦敦、东京、巴黎四大世界大都市进行对比分析,科学地找到差距,为北京乃至中国城市思考双碳战略提供了一次详尽的体检报告。

纽约、伦敦、东京、巴黎是公认的四大世界大都市,是世界经济和文化交流的中枢,是全球城市发展的标杆。北京作为首都,是引领中国政治、文化、科技、经济发展的首善之区,也是"中国城市综合发展指标"历年综合排名第一的城市。因此,将北京的二氧化碳排放状况对标全球四大世界大都市进行分析,是思考北京双碳战略的一个重要研究路径。

然而,四大世界大都市在实际形态上都跨越城市的边界,形成了巨大的都市圈。例如,东京都市圈涵盖有东京都、神奈川县、千叶县和埼玉县的一都三县。因此,都市圈才真正代表四大世界大都市的实际状况,然而这种跨越行政区划的都市圈形态,阻碍了对作为都市圈的四大世界大都市的真实状态研究。

通过多年的努力,云河都市研究院通过卫星数据解析和GIS(地理信息系统)分析,精准定位这些世界大都市作为都市圈的范围,实现对其都市圈的人口规模、人口分布和人口密度的精准分析。例如,云河都市研究院将每平方公里5000人以上的地区定义成DID(Densely Inhabited District:人口高密集地区),实现了对城市人口密度进行准确有效的分析和对都市圈范围的精准定位。

因此如图1所示,在本文中的纽约、伦敦、东京、巴黎四个世界大都市的各项数值都是以其都市圈的范围进行计算的。

图1 纽约、伦敦、东京、巴黎都市圈的范围与DID分析图; 注:关于四大世界大都市的都市圈范围定义,详细请参照表1。

同时如图2所示,根据DID分析定位的北京都市圈在北京行政区划之内,所以在本文中北京都市圈的各项数值与北京市的数据相同。

图2 北京都市圈DID分析图

云河都市研究院还运用统计数据、大数据和卫星遥感数据等不同领域的数据资源,实现了多模态指标(Multimodal Index) 分析,更加立体地感知和判断都市圈的发展品质,一举将世界大都市研究提高到了一个新的层次,为北京与四大世界大都市进行准确的对比分析提供了科学基础。

特别值得强调的是云河都市研究院攻克了通过卫星数据解析和GIS(地理信息系统)分析,准确计算城市二氧化碳排放量的难关,实现了对全球城市二氧化碳排放状况分析的精度与深度。

在以上研究的基础上,本文通过对北京与四大世界大都市在二氧化碳排放领域的对比分析,科学地找到差距,为北京乃至中国城市思考双碳战略提供重要的参考依据。

表1 北京、纽约、伦敦、东京、巴黎五大都市圈的面积与人口

1. 二氧化碳排放规模,20年北京增长2.5倍

20年来北京的碳排放规模增长高速膨胀,导致目前碳排放规模巨大。与四大世界大都市相比,北京无论是在碳排放增速上,还是在碳排放规模上都显得非常突出。

北京二氧化碳排放规模远超四大世界大都市

与四大世界大都市比较,在这五个城市中,北京是二氧化碳排放体量最大的城市。

东京和纽约都市圈的二氧化碳排放规模分别只有北京的77%和41%,巴黎和伦敦都市圈的二氧化碳排放规模更小,分别只有北京的13.7%和5.8%。与四大世界大都市相比,北京的二氧化碳排放规模显得极其突出。

(1)20年来北京二氧化碳的排放规模高速膨胀

从2000年到2019年,20年来北京二氧化碳的排放规模高速膨胀,增加了2.5倍。

相反在这一期间,四大世界大都市中伦敦、巴黎、纽约都市圈都实现了二氧化碳排放量的减少,只有东京都市圈略有增长。

东京都市圈在此期间二氧化碳排放量增长了1.8%,主要是由于2011年3.11核电事故,造成原本占到日本总发电量40%的核电站全部停机,导致不得不大幅度增加火力发电的比重。即使在这种情况下,东京仍然能够把二氧化碳排放量控制在微增的程度,的确实属不易。而且在这一期间,东京的人口规模还增长了9.9%。

在这一期间,纽约都市圈人口规模也增长近10%,经济规模更是实现翻番,而二氧化碳排放量却减少了5.8%。巴黎都市圈也在人口规模和经济规模分别实现10.4%和34.4%增长的情况下,减少了18.5%二氧化碳排放量。伦敦都市圈更是在人口规模大幅度增长了24.8%,经济规模也实现了55.7%增长的情况下,减少了44.7%的二氧化碳排放量。

从以上分析可以看到,进入21世纪以后四大世界大都市在二氧化碳减排上的努力是卓有成效的。

(2)北京二氧化碳排放量全国占比2.6%

在北京与四大世界大都市的五个城市中,东京都市圈是二氧化碳排放量全国占比最高的城市,达到17.7%;其次是巴黎都市圈,全国占比达到11.8%;伦敦都市圈的全国占比为4%。

日本、法国和英国三国在经济上向首都经济圈高度集中,东京、巴黎、伦敦三个都市圈的经济首位度(经济体量在全国所占比重)分别达到33.1%、32.4%、23.6%。与经济首位度相比,这三个大都市圈的二氧化碳首位度相对要低很多,这些大都市圈在节能减排上的优势昭然。

与日本、法国和英国相比,美国和中国两个国家的国土面积广袤,人口规模庞大,经济热点相对分散,因此纽约都市圈和北京的经济首位度,分别只有8.8%和3.6%。同样理由,纽约都市圈和北京的二氧化碳首位度也相对较低,分别只有2.1%和2.6%。

2. 单位GDP二氧化碳排放量,与四大世界大都市差距甚大

单位GDP二氧化碳排放量,也被称之为"碳强度"。这个指标是衡量一个国家或者一个城市的经济与碳排放量之间关系的重要指标。

(1)单位GDP二氧化碳排放量, 伦敦不到北京的5%

与四大世界大都市比较,在这五个城市中,北京是单位GDP二氧化碳排放量最高的城市。

东京都市圈单位GDP二氧化碳排放量是北京的23.3%,纽约是北京的11.2%,巴黎只有北京的7.9%。伦敦单位GDP二氧化碳排放量最少,只有北京的4.5%。

在四大世界大都市中,即使单位GDP二氧化碳排放量最高的东京都市圈,也不到北京的四分之一,伦敦都市圈的碳强度更不到北京的5%。这些数据显示,北京的经济结构和品质与四大世界大都市之间存在着巨大差距。

(2)北京单位GDP二氧化碳排放量20年锐减79.4%

从2000年到2019年,20年来北京单位GDP二氧化碳排放量锐减了79.4%,是五个城市中减幅最大的城市。

在这一期间四大世界大都市在降低碳强度上也取得了重大成就。纽约、巴黎、伦敦都市圈的单位GDP二氧化碳排放量分别实现了52.5%、39.3%、64.5%、的大幅度减少。即使是在不得不大量增加火力发电的东京都市圈,单位GDP二氧化碳排放量也实现了9.2%的减少。

(3)北京碳强度是全国平均水平的73.4%

与中国平均水平相比,北京单位GDP二氧化碳排放量只有全国平均水平的73.4%,不愧是中国的首善之区。

但是,四大世界大都市的碳强度优越性更加突出。东京都市圈单位GDP二氧化碳排放量只有日本全国平均水平的53.5%,巴黎、纽约都市圈的单位GDP二氧化碳排放量也分别只有法国和美国全国平均水平的36.4%和24.1%。伦敦都市圈单位GDP二氧化碳排放量更只有英国全国平均水平的16.8%。

从这组数据可以看到,四大世界大都市的产业结构都远优越于其全国水平,同时超大城市的集聚效应也在节能减排上显示出巨大的优越性。

3. 人均二氧化碳排放量,北京仍然没有达到峰值

随着经济发展水平的提高,产业活动的扩大,以及人们在吃住行上生活模式的现代化,人均的能源消费量将会增大,导致人均二氧化碳排放量相应增加。一般而言,当社会经济发展达到一定水平后,会先出现单位GDP二氧化碳排放量呈现下降趋势的拐点,但人均二氧化碳排放量的峰值要相对滞后。所以只有人均二氧化碳排放量开始持续下降才意味着进入真正的转折点。因此,人均二氧化碳排放量是衡量一个经济体碳排放的关键指标,人均二氧化碳排放量的拐点才是碳排放真正意义上的"峰值"。

(1)伦敦人均二氧化碳排放量只是北京的14%

与四大世界大都市比较,在这五个城市中,北京是人均二氧化碳排放量最高的城市。相比之下,东京和纽约都市圈的人均二氧化碳排放量分别只有北京的45.1%和43.9%。巴黎和伦敦都市圈的人均二氧化碳排放量水平更低,分别只有北京的24.1和14%。

(2)北京人均二氧化碳排放量20年增长1.2倍

从2000年到2019年,北京人均二氧化碳排放量增长了1.2倍,是五个城市中唯一增长的城市。

在四大世界大都市中,人均二氧化碳排放量减幅最大的城市是伦敦都市圈,锐减了55.7%。巴黎都市圈减少了26.1%,纽约和东京都市圈的人均二氧化碳排放量也分别减少了14.3%和7.4%。

(3)谁是人均二氧化碳排放量与全国水平相比最低的城市

与中国平均水平相比,北京人均二氧化碳排放量是全国水平的1.8倍,是五个城市中唯一高出全国平均水平的城市。

巴黎和东京都市圈的人均二氧化碳排放量分别是法国和日本全国平均水平的62.7%和61.2%。纽约和伦敦都市圈的人均二氧化碳排放量分别是美国和英国全国平均水平的34.5%和29.8%。

根据以上分析可以看出四大世界大都市的人均二氧化碳排放量不仅低于其全国平均水平,而且都在大幅度地降低。这既体现四大世界大都市的社会经济发展上的优势,同时也是这些国家目前大力提倡和推行碳中和的底气所在。

北京作为中国的首善之区,目前仍然还没有达到人均二氧化碳排放量的拐点。未来需要在产业结构、城市构造、生活模式上更加智慧地努力追赶世界大都市的先进水平。

(云河都市研究院主任研究员栗本贤一、甄雪华、赵建参与了本文的数据整理和图表绘制)


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