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【天天新要聞】對標四大世界大都市,厘清北京雙碳之路

以下為來自中國網采訪云河都市研究院院長周牧之的報道:

在碳達峰碳中和成為當今最重要的國家戰略之一的今天,所有的城市都在尋找自己的雙碳戰略之路。云河都市研究院院長周牧之教授利用衛星數據解析和GIS(地理信息系統)分析的最新成果,將北京的二氧化碳排放狀況對標紐約、倫敦、東京、巴黎四大世界大都市進行對比分析,科學地找到差距,為北京乃至中國城市思考雙碳戰略提供了一次詳盡的體檢報告。

紐約、倫敦、東京、巴黎是公認的四大世界大都市,是世界經濟和文化交流的中樞,是全球城市發展的標桿。北京作為首都,是引領中國政治、文化、科技、經濟發展的首善之區,也是"中國城市綜合發展指標"歷年綜合排名第一的城市。因此,將北京的二氧化碳排放狀況對標全球四大世界大都市進行分析,是思考北京雙碳戰略的一個重要研究路徑。


(資料圖片)

然而,四大世界大都市在實際形態上都跨越城市的邊界,形成了巨大的都市圈。例如,東京都市圈涵蓋有東京都、神奈川縣、千葉縣和埼玉縣的一都三縣。因此,都市圈才真正代表四大世界大都市的實際狀況,然而這種跨越行政區劃的都市圈形態,阻礙了對作為都市圈的四大世界大都市的真實狀態研究。

通過多年的努力,云河都市研究院通過衛星數據解析和GIS(地理信息系統)分析,精準定位這些世界大都市作為都市圈的范圍,實現對其都市圈的人口規模、人口分布和人口密度的精準分析。例如,云河都市研究院將每平方公里5000人以上的地區定義成DID(Densely Inhabited District:人口高密集地區),實現了對城市人口密度進行準確有效的分析和對都市圈范圍的精準定位。

因此如圖1所示,在本文中的紐約、倫敦、東京、巴黎四個世界大都市的各項數值都是以其都市圈的范圍進行計算的。

圖1 紐約、倫敦、東京、巴黎都市圈的范圍與DID分析圖; 注:關于四大世界大都市的都市圈范圍定義,詳細請參照表1。

同時如圖2所示,根據DID分析定位的北京都市圈在北京行政區劃之內,所以在本文中北京都市圈的各項數值與北京市的數據相同。

圖2 北京都市圈DID分析圖

云河都市研究院還運用統計數據、大數據和衛星遙感數據等不同領域的數據資源,實現了多模態指標(Multimodal Index) 分析,更加立體地感知和判斷都市圈的發展品質,一舉將世界大都市研究提高到了一個新的層次,為北京與四大世界大都市進行準確的對比分析提供了科學基礎。

特別值得強調的是云河都市研究院攻克了通過衛星數據解析和GIS(地理信息系統)分析,準確計算城市二氧化碳排放量的難關,實現了對全球城市二氧化碳排放狀況分析的精度與深度。

在以上研究的基礎上,本文通過對北京與四大世界大都市在二氧化碳排放領域的對比分析,科學地找到差距,為北京乃至中國城市思考雙碳戰略提供重要的參考依據。

表1 北京、紐約、倫敦、東京、巴黎五大都市圈的面積與人口

1. 二氧化碳排放規模,20年北京增長2.5倍

20年來北京的碳排放規模增長高速膨脹,導致目前碳排放規模巨大。與四大世界大都市相比,北京無論是在碳排放增速上,還是在碳排放規模上都顯得非常突出。

北京二氧化碳排放規模遠超四大世界大都市

與四大世界大都市比較,在這五個城市中,北京是二氧化碳排放體量最大的城市。

東京和紐約都市圈的二氧化碳排放規模分別只有北京的77%和41%,巴黎和倫敦都市圈的二氧化碳排放規模更小,分別只有北京的13.7%和5.8%。與四大世界大都市相比,北京的二氧化碳排放規模顯得極其突出。

(1)20年來北京二氧化碳的排放規模高速膨脹

從2000年到2019年,20年來北京二氧化碳的排放規模高速膨脹,增加了2.5倍。

相反在這一期間,四大世界大都市中倫敦、巴黎、紐約都市圈都實現了二氧化碳排放量的減少,只有東京都市圈略有增長。

東京都市圈在此期間二氧化碳排放量增長了1.8%,主要是由于2011年3.11核電事故,造成原本占到日本總發電量40%的核電站全部停機,導致不得不大幅度增加火力發電的比重。即使在這種情況下,東京仍然能夠把二氧化碳排放量控制在微增的程度,的確實屬不易。而且在這一期間,東京的人口規模還增長了9.9%。

在這一期間,紐約都市圈人口規模也增長近10%,經濟規模更是實現翻番,而二氧化碳排放量卻減少了5.8%。巴黎都市圈也在人口規模和經濟規模分別實現10.4%和34.4%增長的情況下,減少了18.5%二氧化碳排放量。倫敦都市圈更是在人口規模大幅度增長了24.8%,經濟規模也實現了55.7%增長的情況下,減少了44.7%的二氧化碳排放量。

從以上分析可以看到,進入21世紀以后四大世界大都市在二氧化碳減排上的努力是卓有成效的。

(2)北京二氧化碳排放量全國占比2.6%

在北京與四大世界大都市的五個城市中,東京都市圈是二氧化碳排放量全國占比最高的城市,達到17.7%;其次是巴黎都市圈,全國占比達到11.8%;倫敦都市圈的全國占比為4%。

日本、法國和英國三國在經濟上向首都經濟圈高度集中,東京、巴黎、倫敦三個都市圈的經濟首位度(經濟體量在全國所占比重)分別達到33.1%、32.4%、23.6%。與經濟首位度相比,這三個大都市圈的二氧化碳首位度相對要低很多,這些大都市圈在節能減排上的優勢昭然。

與日本、法國和英國相比,美國和中國兩個國家的國土面積廣袤,人口規模龐大,經濟熱點相對分散,因此紐約都市圈和北京的經濟首位度,分別只有8.8%和3.6%。同樣理由,紐約都市圈和北京的二氧化碳首位度也相對較低,分別只有2.1%和2.6%。

2. 單位GDP二氧化碳排放量,與四大世界大都市差距甚大

單位GDP二氧化碳排放量,也被稱之為"碳強度"。這個指標是衡量一個國家或者一個城市的經濟與碳排放量之間關系的重要指標。

(1)單位GDP二氧化碳排放量, 倫敦不到北京的5%

與四大世界大都市比較,在這五個城市中,北京是單位GDP二氧化碳排放量最高的城市。

東京都市圈單位GDP二氧化碳排放量是北京的23.3%,紐約是北京的11.2%,巴黎只有北京的7.9%。倫敦單位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,即使單位GDP二氧化碳排放量最高的東京都市圈,也不到北京的四分之一,倫敦都市圈的碳強度更不到北京的5%。這些數據顯示,北京的經濟結構和品質與四大世界大都市之間存在著巨大差距。

(2)北京單位GDP二氧化碳排放量20年銳減79.4%

從2000年到2019年,20年來北京單位GDP二氧化碳排放量銳減了79.4%,是五個城市中減幅最大的城市。

在這一期間四大世界大都市在降低碳強度上也取得了重大成就。紐約、巴黎、倫敦都市圈的單位GDP二氧化碳排放量分別實現了52.5%、39.3%、64.5%、的大幅度減少。即使是在不得不大量增加火力發電的東京都市圈,單位GDP二氧化碳排放量也實現了9.2%的減少。

(3)北京碳強度是全國平均水平的73.4%

與中國平均水平相比,北京單位GDP二氧化碳排放量只有全國平均水平的73.4%,不愧是中國的首善之區。

但是,四大世界大都市的碳強度優越性更加突出。東京都市圈單位GDP二氧化碳排放量只有日本全國平均水平的53.5%,巴黎、紐約都市圈的單位GDP二氧化碳排放量也分別只有法國和美國全國平均水平的36.4%和24.1%。倫敦都市圈單位GDP二氧化碳排放量更只有英國全國平均水平的16.8%。

從這組數據可以看到,四大世界大都市的產業結構都遠優越于其全國水平,同時超大城市的集聚效應也在節能減排上顯示出巨大的優越性。

3. 人均二氧化碳排放量,北京仍然沒有達到峰值

隨著經濟發展水平的提高,產業活動的擴大,以及人們在吃住行上生活模式的現代化,人均的能源消費量將會增大,導致人均二氧化碳排放量相應增加。一般而言,當社會經濟發展達到一定水平后,會先出現單位GDP二氧化碳排放量呈現下降趨勢的拐點,但人均二氧化碳排放量的峰值要相對滯后。所以只有人均二氧化碳排放量開始持續下降才意味著進入真正的轉折點。因此,人均二氧化碳排放量是衡量一個經濟體碳排放的關鍵指標,人均二氧化碳排放量的拐點才是碳排放真正意義上的"峰值"。

(1)倫敦人均二氧化碳排放量只是北京的14%

與四大世界大都市比較,在這五個城市中,北京是人均二氧化碳排放量最高的城市。相比之下,東京和紐約都市圈的人均二氧化碳排放量分別只有北京的45.1%和43.9%。巴黎和倫敦都市圈的人均二氧化碳排放量水平更低,分別只有北京的24.1和14%。

(2)北京人均二氧化碳排放量20年增長1.2倍

從2000年到2019年,北京人均二氧化碳排放量增長了1.2倍,是五個城市中唯一增長的城市。

在四大世界大都市中,人均二氧化碳排放量減幅最大的城市是倫敦都市圈,銳減了55.7%。巴黎都市圈減少了26.1%,紐約和東京都市圈的人均二氧化碳排放量也分別減少了14.3%和7.4%。

(3)誰是人均二氧化碳排放量與全國水平相比最低的城市

與中國平均水平相比,北京人均二氧化碳排放量是全國水平的1.8倍,是五個城市中唯一高出全國平均水平的城市。

巴黎和東京都市圈的人均二氧化碳排放量分別是法國和日本全國平均水平的62.7%和61.2%。紐約和倫敦都市圈的人均二氧化碳排放量分別是美國和英國全國平均水平的34.5%和29.8%。

根據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僅低于其全國平均水平,而且都在大幅度地降低。這既體現四大世界大都市的社會經濟發展上的優勢,同時也是這些國家目前大力提倡和推行碳中和的底氣所在。

北京作為中國的首善之區,目前仍然還沒有達到人均二氧化碳排放量的拐點。未來需要在產業結構、城市構造、生活模式上更加智慧地努力追趕世界大都市的先進水平。

(云河都市研究院主任研究員栗本賢一、甄雪華、趙建參與了本文的數據整理和圖表繪制)

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