一览众山小-可持续城市与交通

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一览众山小-可持续城市与交通

年3月18日期

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原文/包磊

校核/众山小

排版/梁雨文

文献/王畅编辑/众山小

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“如果你无法测算它，那你就无法改善它”，这是英国著名物理学家Kelvin的一句名言，放在城市交通系统温室气体排放研究领域里同样适用。碳排放测算研究是城市交通低碳转型的基础，只有在此前提下才能够描绘出城市交通碳足迹的轨迹变化特征，进而回答全球城市的交通系统是否普遍存在低碳转型过程这一问题。

地理、经济、文化等差异使得全球城市交通特征不尽相同，不同地区城市交通排放必然会呈现出不同的特征。然而由于数据统计口径的相异以及难获得性，目前学界还从未有对全球城市交通碳排放的跨区域跨时间的比较研究。笔者花费大量时间精力，整理收集了详实可靠的交通数据，并对缺失数据进行了合理地填补，共涉及到分布于6个大洲的个城市，时间跨度长达半个世纪。通过对各个城市交通碳足迹的测算和分析，总结了转型轨迹的特征，划分了转型阶段，并明确了低碳转型发展是全球城市交通未来的共同趋势。随着近期香港将推出禁售燃油车时间表后，其他城市将怎么办，也许本文能给出大家一个明确的答案。

1数据来源及测算方法

??1.1数据来源

研究采用的国际城市数据主要由美国劳伦斯伯克利国家实验室（LawrenceBerkeleyNationalLab,LBNL）、国际公共交通运输联盟（UnionInternationaledesTransportsPublies,UITP）以及科廷大学可持续政策研究所（CurtinUniversitySustainabilityPolicyInstitue,CUSP）提供。一共包含了四个主要的数据库，分别为《AnInternationalSourcebookofAutomobileDependenceinCities-》、《UITPMilleniumCitiesDatabaseforSustainableTransport》、《MobilityinCities》和《MobilityinCitiesDatabase》。国内城市数据则主要来源自笔者对相关城市的官方公开数据的收集整理，包括地方政府的统计年鉴、交通年报和城市居民出行调查等。

(a)

(b)

(c)

(d)

图1城市交通数据集：(a)AnInternationalSourcebookofAutomobileDependenceinCities,-;(b)MillenniumCitiesDatabaseforSustainableTransport;(c)MobilityinCitiesDatabase;(d)MobilityinCitiesDatabase

研究计算的城市共计个，包含了6个大洲44个国家，其中有94个亚洲城市、49个欧洲城市、21个北美洲城市、7个澳洲城市、6个非洲城市和3个南美洲城市（图2）。国际城市主要为各国首府或者地区知名城市。欧洲城市中法国、英国、德国城市都居多，北美城市主要属于美国和加拿大。亚洲城市中包含了75个中国城市、6个中东城市，其余13个城市主要分布在东亚、南亚和东南亚。城市边界的划分参照了数据集自身相关定义，以确保所研究城市在不同测算时间下城市范围定义相同。例如，日本东京范围包括其整个都市圈，涵盖东京都、崎玉县、千叶县和神奈川县。中国城市则涵盖各个分级，从特大城市北京、上海、广州、深圳至一些地县级市。由于行政边界划分地区中有大量非城市土地，若基于城市总面积测算则会引起较大的偏差。因此，研究中城市面积指标为建成区面积，人口为城市常住人口，以便于和国际城市进行横向比较。

图2研究城市全球地域分布

从时间上而言，国际城市数据重要截面包括年、年、年、年、年/年、年和年。中国城市中北京测算时间点为年、年、年、年、年和年；上海测算时间点为年、年、年、年和年；深圳测算时间点为年、年和年；其他中国城市测算时间点为年附近。

??1.2测算方法

城市交通碳足迹包括三个指标，城市交通二氧化碳总排放、人均城市交通碳排放和单位GDP城市交通碳排放。依据数据集数据的类型采用自上而下与自下而上相结合的测算方法。即对于数据集中包含城市交通燃料消耗总量的城市采用自上而下的测算方法，对于无法获得燃料消耗数据的城市，则需要通过车辆单位里程能耗进行推算，即自下而上方法。

本文研究对象为城市市民内部出行使用的交通系统，不包括城际交通和货运交通，属于城市温室气体排放源中的“范围一”。按出行方式其范围包括了三类：“高碳”个体机动交通方式、“低碳”公共交通方式和“零碳”慢行交通方式。其中，个体机动交通方式包括了私驾车、摩托车等，出租车由于其“高碳”特征在本研究中也被划分进个体机动交通大类；公共交通方式包括了公交巴士、轨道交通和轮渡等；慢行交通包括步行和自行车，这些交通方式出行消耗出行者自身生物能量，交通工具本身并不会产生二氧化碳排放。

2城市交通碳足迹空间特征

依据上文给出的测算方法和数据，全球个城市的交通碳排放水平被测算得出，城市交通碳排放水平呈现出较为明显的地域差异。为方便比较，笔者选取了数据最全的年份年以及最新年份年的截面数据进行分析。图3展现了不同地区间以及大洲自身城市间的交通排放差异性。

整体上看，全球城市交通排放区域间差异巨大。北美洲城市各年交通二氧化碳总排放和人均指标均为最高，大洋洲城市紧随其后，欧洲城市位于较低水平，之后是亚洲、非洲和南美洲城市。以人均交通碳排放指标衡量，年北美洲平均值为3.37吨CO2/人，分别较大洋洲、欧洲、亚洲和其他地区城市平均水平高出1.7、3.2、6.7和6.9倍。年较年，除去亚洲城市交通总排放指标有所增长以外，其余大洲城市交通碳足迹各个指标的平均值均呈现下降趋势，但洲际差异仍然存在。

各大洲城市单位GDP交通碳排放水平也有所差异，程度相较另两个指标较小。北美洲、大洋洲、欧洲依然保持同样的由高至低的排序，同一大洲城市排放水平较为集中，图中表示为箱形图面积相对较小。而亚洲、非洲和南美洲城市平均水平与北美和大洋洲地区相当，甚至超出。但是同一大洲城市之间差异较大，有排放较高的城市也有排放很低的城市，在图中显示即箱形图面积较大。年至年间，各大洲城市单位GDP交通碳排放水平均显著下降，虽然洲际差异犹在，但已趋于接近。平均每创造1万美元价值的商品或服务需要城市交通系统产生的二氧化碳排放量基本均小于0.5吨。

从个体城市来看，年城市交通二氧化碳总排放、人均交通碳排放和单位GDP交通碳排放最低的三个城市分别为克拉科夫、孟买和香港，排放最高的三个城市分为纽约、亚特兰大和哈拉雷。后者较前者分别高出了约倍、倍和44倍。当然城市交通总排放指标受到人口基数影响，纽约人口规模众多而波兰城市克拉科夫人口仅为几十万是其总排放指标差异巨大的原因之一。人均交通碳排放指标反映了市民个体出行所产生的温室气体排放量。亚特兰大和孟买形成典型的对比，一个早早完成了机动化进程，城市以小汽车为主导；孟买机动化进程落后，人们出行方式更多选择慢行和公交，出行距离也相对低，因而差异巨大。单位GDP交通碳排放指标则受到了经济因素的影响，香港第三产业发达经济繁荣，且为典型的高密度亚洲城市，以公交出行为主。而与之对应的津巴布韦首府哈拉雷则由于国内和国际政治原因，受到制裁和内战的影响，经济于90年代开始严重下滑，因此单位GDP交通排放位于全球最高行列。

图3国际城市交通碳排放地域差异分析（年与年）[1]

[1]为方便比较亚洲城市仅包含中国特大城市，其他地区包含南美洲、非洲城市。

3城市交通碳足迹时间特征

??3.1城市交通碳排放总量时间特征

以城市交通二氧化碳总排放指标来看，各个大洲的城市交通总排放量都呈现出先增长后降低的变化态势。北美洲城市，特别是美国城市，在各个年代都属于交通高排放集团，年纽约市城市交通二氧化碳总排放更是达到了万吨，是所有测算城市中的最高值。加拿大城市相比较美国城市而言，交通总排放要低很多，这与澳洲、欧洲城市的排放水平更为相近。以东京都市圈和香港为代表的发达地区亚洲城市交通总排放水平与世界趋势相同，例如东京都市圈交通二氧化碳排放总量从年的万吨二氧化碳逐渐增长至年的万吨，之后又降低至年的万吨。但以中国大陆北京、上海、广州、深圳为代表的亚洲发展中地区城市则与其他城市不同，自有统计测算值以来一直保持持续增长，近年来已达到全球较高水平，并尚未看见下降的趋势。

图4国际城市交通总碳排放变化图（-年）

??3.2人均城市交通碳排放总量时间特征

与总排放指标变化趋势相似，测算年间世界上大部分城市的人均交通碳排放轨迹都呈现出先增后减的态势。略微不同之处在于，人均指标达峰要更早一些，发达地区城市峰值点出现在80年代附近。亚洲城市人均交通碳排放变化可以分为两类，一类是东京、香港这些早发城市，与国际趋势基本相同，于80年代末达峰。第二类是以中国城市和中东城市为代表，如上海、迪拜等，在近30年来一直在持续增长中。

图5国际城市人均交通碳排放变化图（-年）

??3.3单位GDP城市交通碳排放总量时间特征

多数城市单位GDP交通碳排放量在研究期间显著降低，变化幅度远超前两个指标。自年至年，大部分城市单位GDP交通碳排放量下降了90%以上，日本东京甚至减少了96.8%。图6清晰地显示出了各大洲城市单位GDP排放指标随时间的变化过程，曲线呈S型，在70年代间下降斜率最大，后逐渐转为平缓。唯有亚洲部分地区城市变化趋势与之相反，在近年仍旧呈现上升态势。

图6国际城市单位GDP交通碳排放变化图（-年）

4　城市交通低碳转型规律

??4.1转型阶段划分

由前文城市交通碳足迹历史变化轨迹可以看出，大部分城市遵循着这样的交通碳排放发展规律，三个指标转型驻点时间出现的先后顺序为：单位GDP交通碳排放、人均交通碳排放和城市交通二氧化碳总排放。这说明经济发展与交通碳排放会最早脱钩，而后机动化会率先于城镇化之前完成，城市居民出行模式会较早的稳定下来，直到最后城市的人口增长再逐渐减缓趋稳。

基于城市交通碳足迹三个指标峰值出现的时间，可以将城市交通低碳转型过程划分为四个阶段，分别是未转型期，第Ⅰ转型期，第Ⅱ转型期和第Ⅲ转型期（图7）。不同地区城市交通碳足迹峰值出现的时间不同，因此相同时期所处的转型阶段也不尽相同。早发展地区的城市可能已经步入第Ⅲ转型期，而后发地区却仍处于第Ⅰ、第Ⅱ转型期或者尚未转型的阶段。这也能够解释为什么前一节年和年亚洲、非洲和南美洲的单位GDP碳排放指标并不像其他两个指标一样表现出明显的全球性差异。发达地区城市单位GDP交通碳排放到达转型峰值时期较早，历经了指标数值的大幅度下降，在选取的比较年中正处于较低的排放水平。同期发展中地区城市单位GDP碳排放却接近于自身排放水平的峰值期，因此反而可能会高出发达地区城市。其余两个指标出现驻点时间晚于单位GDP排放指标，减少的幅度也相对较小，与此同时发展中城市也尚未达峰，因此呈现很强的地域性排放差异规律。

图7城市交通低碳转型阶段划分示意图

??4.2峰值特征分析

从全球城市交通碳足迹变化趋势可以看出，城市交通二氧化碳总排放指标和人均交通碳排放指标均呈现先增后降的倒U型曲线特征。人均指标轨迹峰值的出现意味着交通工具和出行方式的低碳化所带来的减排效果已经足以抵消市民机动化出行距离增加所带来的排放增长，城市机动化进程已经逐步减缓。总排放指标轨迹峰值的出现则意味着人均交通碳排放指标的减排程度已经抵消了城市人口增长所带来的排放总量增加。

由于不同地区城市发展阶段有所差异，其交通碳足迹轨迹的峰值高低更能体现该地区城市交通排放的特征。因此笔者统计了各个地区已转型城市的人均交通碳排放峰值并对其进行了比较（图8）。明显的由高至低依次为北美洲、大洋洲、欧洲和亚洲城市，排放水平为3.77、2.41、1.13和0.61吨CO2/人。

图8城市人均交通碳排放驻点峰值

虽然单位GDP交通碳排放指标在观测期间仅发现呈现S型下降趋势，但从人类社会发展进程以及亚洲部分城市发展曲线的规律出发，仍旧可以推断该指标同样经历了先增后减的过程。人类最早出行方式为慢行零碳交通，而后逐渐兴起了蒸汽机、发动机、电动机等代替了人力和畜力。对于同一城市而言，早期交通碳排放量为零，随着科技发展碳排放逐渐升高。而又随着社会的进步，经济进步对于交通的依赖度降低，城市GDP与交通碳排放发生脱钩，二者的相对系数由增长而后转为下降，因此轨迹出现驻点。研究中的大部分城市单位GDP指标轨迹驻点出现的时间均早于研究所观察的最早年份年，因此本研究未观测出该指标的峰值。

??4.3达峰时间分析

以各大洲城市整体发展情况来看，碳排放转型峰值出现的时间存在区域性的特征。北美洲和大洋洲城市更为接近，总排放指标和人均排放指标分别于90年代初和80年代初达峰；欧洲达峰时间略晚，两指标达峰时间分别为90年代中期和90年代初；亚洲发达城市如东京、新加坡则要更晚，两指标达峰时间分别为90年代后期即90年代中期。其余一些发展中地区城市，两个指标的达峰时间则要更加靠后，不少仍未观察到峰值出现。单位GDP指标来看，北美洲、大洋洲、欧洲以及亚洲发达地区城市均于年前达峰，一些发展中地区城市达峰时间则在60年后之后。

个别城市的交通二氧化碳总排放指标和人均指标达峰时间十分接近，诸如一些欧洲城市等。这主要由两个原因造成。虽然全部所研究城市近半个多世纪以来人口均处于增长态势，但欧洲由于城市化进程早，很多城市历史悠久，人口数量长期保持相对稳定，例如哥本哈根年人口为.75万人，年人口为.75万人，年均仅仅增长0.24%，因此两个交通排放指标轨迹驻点则十分接近。此外还有一些城市由于某个特定时期的发展问题，城市人口出现短暂的稳定甚至略有减少的情况，例如美国纽约市，年人口为.16万人，在70年代期间，纽约大城市病加剧，市区交通和环境不容乐观，城市出现郊区化和逆城市化现象，年人口仅为.52万人，减少了4.31%，年也才.90万人，尚未恢复到年人口规模。因此纽约市人均交通碳排放和总排放指标轨迹均出现在年附近。

??4.4中国城市交通低碳转型阶段分析

中国自改革开放以来经历了快速的机动化进程，这尤其体现在特大城市中，机动化的快速发展自然带来了温室气体排放的高速增长。北京、上海、深圳城市交通总排放指标、人均排放指标均经历了急速增长的阶段。自年至年，北京交通二氧化碳总排放量和人均交通碳排放量分别增长了约47倍和14倍，上海市同期指标也增长了24倍和7倍。深圳市交通排放增长起步时间较晚，但极为迅速。自年至年期间，总排放指标和人均指标分别增长了约11倍和4倍，人均排放指标更是于年之前超越了上海市。这种排放水平的急速增长当然与中国改革开放后快速的城镇化和机动化有关，城市涌入了大量的人口，机动化出行方式也越来越普遍。即使目前人均交通碳排放处于全球较低水平，但是由于众多的人口基数，可以想象如若保持这样的增长势头，将产生多么大量的温室气体排放。近年来仅有北京市人均交通碳排放指标于年附近达到了峰值，平均每人全年的出行行为共产生0.63吨二氧化碳，其余城市的交通总排放指标和人均指标均仍保持着增长势头。

就单位GDP排放指标而言，研究期间内北上深三个城市发展轨迹不尽相同。北京市排放水平最高，并于年附近达到峰值0.20吨CO2/万元，而后开始逐年下降，至年水平为0.06吨CO2/万元。上海市该指标在年之前已经达到峰值，在测算期间一直呈现下降的趋势。深圳市则是在二十一世纪头十年依然处于增长态势，并于年附近超越了上海市的单位GDP能耗排放指标。

图9北京、上海、深圳交通碳排放历史变化图

综合来看，我国特大城市正处于第Ⅰ转型期附近，仅有北京刚刚进入第Ⅱ转型期。相对于特大城市，其他城市因为缺少历年的统计数据，因此无法从排放轨迹中判断其发展阶段。但考虑一般规律，其他城市发展阶段较特大城市应更为滞后，无论是机动化水平还是城镇化水平亦或是城市经济发展水平仍在快速增长阶段，因此城市交通系统应处于第Ⅰ转型期或者尚未转型期阶段，还未见人均交通碳排放指标近期达峰的可能，随着时间的推进未来还将带来巨大的排放量。各个指标何时能够达峰，未来低碳发展能否实现和实现效果这几个问题关乎整个国家温室气体排放水平的变化情况，需要报以足够的重视。从早发的特大城市交通碳排放问题入手，促使未来低碳转型发展，探求减排路径和效果，不仅能够对自身城市起到减少温室气体排放的作用，也能够为中国其他城市给予可供借鉴的宝贵经验。

5小结

测算是城市低碳交通转型研究的基础，为后续城市低碳交通评价提供了数据条件。笔者搜集整理了基于统一统计口径的全球城市交通相关数据，包括75个中国城市和个国际城市。依据测算公式对缺失的数据进行了处理，然后对城市交通碳足迹特征进行了横向和纵向的全面比较分析。

从截面数据来看：

全球城市交通发展特征不尽相同，城市之间交通总排放、人均交通碳排放和单位GDP碳排放指标差距显著，最高分别可以达到约、和44倍；

洲际差异显著，北美洲、大洋洲、欧洲交通总排放、人均排放和单位GDP排放指标依次减少。亚非拉地区城市人均交通碳排放指标相较欧洲地区更低，单位GDP交通碳排放各洲自身方差较大；

中国城市内部也存在差异，一线城市交通总排放和人均排放指标明显高于其他城市，单位GDP排放指标略微高出但不显著。

从时序数据来看：

城市交通碳排放三个指标均存在先增长后降低的转型过程，时间先后的顺序依次是单位GDP交通碳排放、人均交通碳排放和城市交通二氧化碳总排放，依据峰值出现时间可以将城市交通碳排放变化划分为尚未转型期、第Ⅰ转型期，第Ⅱ转型期和第Ⅲ转型期；

各洲城市转型时间有所不同，由先至后依次是美洲、大洋洲、欧洲、亚洲发达地区以及其他发展中地区城市。发达地区城市目前已经进入第Ⅲ转型期，发展中地区城市还处于转型的更早期或尚未转型期；

中国特大城市正处于第Ⅰ转型期附近，尚未或者刚刚达到人均交通碳排放峰值，其余城市发展阶段则更为滞后，未来中国城市交通排放还有很高的增长空间。

以上分析中，各个城市之间交通碳排放的比较均是基于三个绝对指标，没有考虑到各个城市人口规模、人口密度以及经济发展所造成的影响，直接用于判断低碳水平会造成一定程度的误差。笔者将会在后续的文章中，建立可以相互比较的相对低碳指标，用于更加科学合理的评价城市交通低碳水平。

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-TheEnd-

“有点恋恋不舍对不对？”

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