55773 城市交通与二氧化碳排放：中国城市的一些特征 工作论文 Georges Darido、Mariana Torres-Montoya 和 Shomik Mehndiratta 2009 年 6 月 The World Bank 澳大利亚政府澳发署提供支持 免责声明 本文表述意见系作者个人看法，不代表澳发署、能源部门管理援助规划署（ESMAP）或世行集团。 前言 以下介绍的文章是世行经济和部门报告《城市交通与气候变化》的组成部分。它首先是数据 摘要 — 其中大部分数据是在“中国—全球环境基金（GEF）－世界银行城市交通伙伴项目”下采 集的，其次也对中国多座城市的城市交通特点、能源使用情况以及温室气体排放情况进行了初步 分析。本工作论文本身并无意成为一项中国城市交通和气候变化战略。作者希望本文对中国和其 1 它国家制定此项战略作出贡献。 尽管交通特别是城市交通被认为是一个重要和日益壮大的温室气体排放源，但仍需开展工 作，建立有效和标准化数据库和框架，以支持决策过程。本文拟充当一份背景文件，其目的在于 支持当前关于气候变化战略的讨论，建立一个数据库，为今后研究和进一步完善提供平台。作者 希望其它人士利用为本次研究建立的数据库，将其用作预测、比较分析以及测试其自身假设的依 据。本文审阅者也为开展进一步工作提出了很多具体可能性和有意义的想法，结论部分对此作了 概括介绍。2 作者对澳大利亚开发署、能源部门管理援助项目和全球环境基金为本研究提供部分经费表示 特别感谢，同时也对世行东亚与太平洋地区和拉美与加勒比地区可持续发展局提供的支持表示感 谢。 1 文中所有判断和释义系作者个人观点，不一定代表世行、世行执行董事或其所代表国家的意见。 2 作者对以下审阅者提出的意见和建议表示特别感谢： 澳发署 Brian Dawson、世行 Sameer Akbar、Ranjan Bose、Elisabeth Goller、Roger Gorham、Ajay Kumar、Aurelio Menendez、Brian McCollum 和 Samuel Zimmerman。 1 1. 引言 本文基于可获得的市级数据，采用自下而上方式，对交通部门的能源使用和温室气体排放情 况进行了测算。中国城市交通排放的温室气体主要为二氧化碳，因此两者可互换使用。由于交通 部门使用的能源主要为矿物燃料，因此能源使用与二氧化碳排放之间也具有很强的互联关系。作 者为参与中国－世行－全球环境基金城市交通伙伴项目的 14 座城市建立了一个由自行报告指标组 成的数据库，并对其进行了核实。3 为丰富本数据库，以便开展城市交通与能源分析工作，作者 也使用了其它补充数据来源，即最新的《中国城市统计年鉴》。鉴于北京和上海在对中国城市进 行广泛比较方面具有相关性，本次研究也包括了这两座城市，其数据可以从现有研究中获得。在 有限的几处分析中，本研究也包括了武汉市，其数据从该市一项在世行投资项目中获得。 第二章讨论样本城市有可能对城市交通部门产生影响的人口和经济总体趋势；第三章指出了 关于近年来最为相关的城市交通需求、供应以及绩效特点的典型事实，揭示它们通过何种方式推 动能源消费与温室气体排放；第四章采用所确定的城市交通推动因素对能源使用和温室气体排放 情况进行分析和预测；第五章介绍总体结论和今后工作，附件部分介绍了数据、方法和定义的补 充细节。 2. 人口与经济趋势 所选择的城市在中国城市中占有重要份额，其覆盖面也很广。17 座样本城市的常驻人口约为 1.43 亿，占中国总人口的近 11％，其 2006 年 GDP 占全国 GDP 总额的 21％。北京、上海（两市 均为直辖市）和广州（广东省会）是中国最大的都市，地处人口更密集和更繁荣的东部和南部沿 海地区，而重庆（直辖市）、西安（陕西省会）和武汉（湖北省会）位居中国欠发达中西部地区 最大的城市之列。数据库中总人口介于 100~400 万人的大城市分布于全国各地，包括济南（山东 省会）、郑州（河南省会）、南昌（江西省会）、乌鲁木齐（新疆首府）、洛阳（河南省）。最 后，东莞（广东省）、咸阳（陕西省）、焦作（河南省）、威海（山东省）、临汾（山西省）和 长治（山西省）为中等城市，其市区人口介于 50~100 万人之间。大中城市按城市人口测算的分布 情况见表 1。 为便于本文分析，用两种地理边界来界定各城市。城市或市区指一市的城市化地区。对照而 言，市是中国面积较大的正式行政区，除城区外，通常也包括地域辽阔的郊区和农村地区。4 样本城市人口增长率高于全国平均水平。所有抽样城市（北京除外）的人口 1993 年以来均有 所增长，年均增长率为 2.5％。2002~2006 年间，样本城市人口年均增长率约为 2.0％，高于同期 全国平均水平 0.6％。这吻合中国的持续城市化进程。2006 年，城市人口占总人口的比重为 42％ （世行发展数据）。图 1 介绍了这些城市 1993~2006 年间的人口和人口密度趋势。 在市域范围内,几乎所有城市的人口和人口密度均呈现增长。由于郊区化和土地利用政策的影 响，这一现象在城区并不太明显。广州、北京和上海等规模更大且更发达城市的实证资料表明， 郊区人口增速快于中心城区。例如，北京市中心城区人口实际上从 2000 年的 211.5 万人降至 2006 年的 206.1 万人，但同期郊区人口则从 638.8 万人增至 773.6 万人。人口密度和就业密度是支撑成 3 附件 1 介绍了用于收集和核实中国世行－全球环境基金城市交通伙伴项目 14 座参与城市数据的模版和方 法，14 座城市包括长治、重庆、东莞、广州、焦作、济南、临汾、洛阳、南昌、乌鲁木齐、威海、西安、 咸阳和郑州。 4 有关“市”和“市区”之间区别 的补充说明见附件 2。 2 本有效型公交运营和其它可持续交通战略的重要和有利条件（Kenworthy 和胡，2006），也是城 市交通规划的一个粗略指标。5 表 1：城市分人口、面积和人口密度分布情况 城市人口 城市面积 人口密度 2006 年测算 （千） （平方公里） （人/平方公里） 上海 12,901 820 15,733 北京 9,600 1,085 8,848 特大城市 广州 7,601 1,444 5,264 （人口>400 万） 重庆 6,590 2,616 2,519 西安 5,410 3,582 1,510 武汉 5,012 1,615 3,104 济南 3,513 3,257 1,079 郑州 3,090 1,010 3,059 大城市 南昌 2,213 617 3,587 乌鲁木齐 1,587 1,600 992 洛阳 1,510 544 2,776 东莞 882 233 3,785 咸阳 856 523 1,637 中等城市 焦作 819 424 1,930 （人口<100 万） 临汾 756 1,316 574 威海 620 769 806 长治 531 334 1,589 人口最稠密城市的城市化程度往往也最高，因为城市人口占全市总人口的比重更大，但如图 1 所示，乌鲁木齐和重庆例外。城市化程度存在很大差异，因为一市行政边界内的地区可包括大 片郊区和农村地区。就重庆而言，城市范围于 1997 年大幅扩大，覆盖 8.2 万平方公里、总人口为 3,000 万的大片低人口密度地区，因此图 1 仅标出了其市区人口。作为地处中国低人口密度和干旱 地区的主要城市，乌鲁木齐的城市化程度较高。 大城市的城市人口密度一般要高于中等城市。就全市人口密度而言，这一关系则不太明显， 原因是全市幅员通常要大得多，而且可能包括郊区和农村地区。上海市城区人口密度位列中国大 陆之最，而临汾和威海城区位居样本城市人口密度最低之列。图 1 同时也表明，中等城市城区人 口密度增速一般要快于全市，但这一趋势不如大城市明显。大城市城区人口密度通常受针对郊区 化的具体城市政策影响，如公共建筑布局和新土地开发政策等。 5 有人建议采用更有效的土地利用质量和空间分布指标，如人口或就业集中和就业－住房平衡指标 （Bento、Cropper 等，2003），但现有数据库并不适用于城市微观层面上的空间结构分析。 3 18 18000 非城区人口 Non-Urban Population 16 城区人口 16000 Urban Population 总人口（百万） 人口密度（人 /平方公里） Density (Persons/Sq.Km.) 14 全市人口密度 Municipal Density 14000 Population (Millions) 12 城区人口密度 Urban Density 12000 10 10000 8 8000 6 6000 4 4000 2 2000 0 0 Changzhi Linf en Weihai Jiaozuo Xianyang Dongguan Urumqi Luoyang Nanchang Zhengzhou Jinan Wuhan Xi'an Chongqing Guangzhou Beijing Shanghai 长治 临汾 威海 焦作 咸阳 东莞 乌鲁木齐 洛阳 南昌 郑州 济南 武汉 西安 重庆 广州 北京 上海 图 1：人口与人口密度趋势 沿海大城市的人均 GDP 一般最高。如图 2 所示，出于自然资源、地方工业和历史因素等多种 原因，这一衡量标准化经济产值的标尺在大中城市存在差异。例如，威海虽然是一座中等城市， 但由于是一个重要的海港城市，地方工业发展较好，因此其人均 GDP 接近最大城市的水平。除了 规模和地域差异之外，样本城市中包含了中国最发达的特大与大城市，如北京、上海、广州和东 莞，以及欠发达的城市，如临汾、长治和焦作。 样本中的所有城市均呈现经济显著增长势头，其中大部分城市的增长率高于全国平均水平。 图 2 显示了所有样本城市的 GDP 增长率，尤其是全国 GDP 平均增幅为 10％左右的 2002~2006 年。1993 年以来，所有城市的城区和全市人均 GDP 也有所增长。1993~2002 年间，所有 17 个样 本城市的年人均 GDP 增长率为 8％，2002~2006 年间达到惊人的 15％。 1200 90,000 Non-Urban 非城区 GDP GDP 80,000 年度 GDP（ 10 亿元） 城区 Urban Area GDP GDP 人均 GDP（元） 1000 Annual GDP (billions Yuan) 全市人均 GDP Municipal GDP/capita 70,000 GDP per capita (Yuan) 800 城区人均 Urban GDP/capita GDP 60,000 50,000 600 40,000 400 30,000 20,000 200 10,000 0 - Changzhi Linfen Weihai Zhengzhou Jinan Jiaozuo XianyangDongguan Urumqi Luoyang Nanchang Wuhan Xi'an ChongqingGuangzhou Beijing Shanghai 长治 临汾 威海 焦作 咸阳 东莞 乌鲁木齐 洛阳 南昌 郑州 济南 武汉 西安 重庆 广州 北京 上海 图 2：经济产值增长情况 4 所有城市的年薪和年度可支配收入也出现了显著增长。图 3 显示，2002~2006 年间，可支配 收入年均增长率为 7.8％左右。这一经济增长水平可推动城市居民的生活方式和交通等基本服务消 费方式发生巨大变化。 乌鲁木齐 北京 东莞 济南 上海 广州 威海 西安 焦作 重庆 郑州 洛阳 长治 临汾 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 图 3：可支配收入年均变化率，2002~2006 3. 城市交通推动因素 城市交通领域的若干因素直接或间接地推动能源用量和二氧化碳排放的潜在增长。城市交通 能源用量或排放（用 E 表示）可以用下列公式表示，其中 i 代表交通方式。由于二氧化碳排放与 能源用量成正比，因此适用相同等式，但燃油的碳构成采用不同系数。6 例如，公式（1）由车辆 数、车辆使用情况或车辆行驶里程（ VKT ）以及车辆能效和油耗（ E/VKT ）界定。不过，公式 （2）则由人均出行次数、出行距离、每辆车载客人数以及单位行驶里程油耗的能源或排放因素界 定。 Σ E(i) = (车辆数)i*(VKT/年)i*(E /VKT)i (1) Σ E(i) = (出行次数)i*(出行距离)i*(每车载客量)i*(E /VKT)i (2) 这些公式和其它公式7可用于描述推动能源用量或排放变化的潜在城市交通特点。图 4 用公式 （1）对二氧化碳排放的绝对变化进行了分解，表明每座城市 1993~2002 和 2002~2006 年间二氧化 碳排放的绝大部分增长可归因于车辆总数的增加。由于新车的爆炸式增长限制了个人车辆的使用 （而总的 VKT 有所增加）和更多节能技术的引进，因此 VKT/年和 E/VKT 的减少导致排放的减 轻。 实证资料有力地表明，增加能源用量或排放的出行行为的变化正吞噬着车辆技术或燃油改善 取得的所有成果。图 5 介绍了公式（2）中城市交通主要推动因素的相对变化，这进一步表明，能 源用量和排放增加正受行为变化推动。具体讲，（日人均）出行率增加、机动化出行距离（每次 出行 VKT）增加以及车辆变小或载客减少正推动排放增加，虽然大多数城市的车辆技术大为改 善。基础设施投资水平和类型也是能源用量和排放的潜在和间接推动因素。 6 二氧化碳排放与油耗密切关联，因为大多数普通燃油的碳构成不存在多大差异。 7 如 Schipper 等（2000）的“活动－交通方式比重－密度－油耗”公式。 5 以下小节和附件 3 对城市交通的特点作更为详尽的阐述。虽然出于开发和测试能源用量模型 目的而对每个变量进行的详细统计分析由于数据限制或本研究的范围而未能开展，但发现确实表 明，这些推动因素可以成为中国各市城市交通能源或碳密集度的指标。 10,000   二氧化碳年排放变化情况（千吨） 每车每公里油耗 Fuel/veh‐km 8,000  Chnage  in Annual  CO2  Emissions  (ktons) Veh‐km/yr 每车每年行驶里程 6,000  车辆总数 Vehicles 4,000  2,000  ‐ (2,000) (4,000) (6,000) 06 07 06 06 06 ‐06 06 ‐06 ‐06 ‐06 ‐02 ‐06 ‐07 02 ‐06 ‐06 06 ‐02 06 ‐06 06 ‐06 06 ‐02 ‐06 ‐02 ‐06 ‐06 －‐06 －‐06 －‐06 －‐06 － － － － － － － － － － － － － － － － －  02  02  02  02  93  02  02  02  93  02  02  02  02  02  02  02  02  93  02  93  02 广州 02 武汉 02 长治 02 南昌 02 上海 93 上海 02 郑州 02 焦作 02 洛阳 02 02 东莞 02 广州 93 北京 93 北京 02 93 02 咸阳 02 02 重庆 02 02 威海 02 Luoyang Linfen Wuhan Zhengzhou Xi'na Weihai Beijing Beijing Xi'an Xianyang Urumqi Changzhi Shanghai Shanghai Chongqing Dongguan Guangzhou Guangzhou Jinan Nanchang Jiaozuo 临汾 西安 西安 乌鲁木齐 济南 图 4：公式（1）中二氧化碳排放主要推动因素分解 3.1 出行次数增加 目前，每天总出行次数一直呈增加趋势，主要原因是人口和收入均有所增长。实际上，11 个 样本城市的总出行次数每年平均增长 5％以上，高于其人口增长率，但略低于收入增长率。出行 次数增加导致所有分析城市的（日人均）出行率大幅增加，大多数城市的增幅至少为 2％。有文 献表明，收入增加的发达国家和发展中国家的总出行需求呈现小幅至中幅增长趋势，而出行率增 加与这一趋势相吻合。 大多数城市人口与个人收入的预期增长将推动总出行次数增加。这一增加反过来会对能源用 量和排放具有直接影响，因为很多新增出行以机动化方式进行。如图 6 所示，人均机动化出行率 （以公交、出租车、摩托车、小客车和其它方式的出行率）增长尤为显著。虽然由于采用的方法 不同（详见附件 2），出行率的绝对值在各市之间可能不具备可比性，但相对增幅还是很大的。 6 累计变化 ‐75% ‐50% ‐25% 0% 25% 50% 75% 100% 125% 150% 175% 北京 93‐02 北京 02‐06 长治 02‐06 重庆 02‐06 东莞 02‐06 广州 93‐02 广州 02‐06 焦作 02‐06 出行率变化 济南 02‐06 每次出行车辆行驶里程变化 每次出行乘车人数变化 临汾 02‐06 车辆行驶里程碳排放变化 洛阳 02‐06 南昌 02‐06 上海 93‐02 上海 02‐06 乌鲁木齐 02‐06 威海 02‐06 武汉 02‐07 西安 93‐02 西安 02‐06 咸阳 02‐06 郑州 02-06 排放减少 排放增加 图 5：公式（2）中城市交通主要推动因素变化情况 7 北京 1986 2005 广州 1992 2005 济南 2001 2004 临汾 2002 2006 非机动化交通 洛阳 1995 2006 公共交通 南昌 2001 出租车 2004 摩托车 上海 1986 小客车 2004 其它 乌鲁木齐 1993 2005 西安 2002 2006 咸阳 2001 2006 郑州 2001 2005 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 日人均出行次 图 6：分交通方式出行率趋势 3.2 出行距离延长 出行距离日益延长是能源消费的一大推动因素。如表 2 所示，在 8 个样本城市中，公交车/无 轨电车和小客车的出行距离一般最长。尽管缺乏时间序列数据，无法从统计学上检验出行距离趋 势，但在若干因素推动下，中国城市的平均出行距离一直在增加。中国向市场经济的转型加上城 市发展格局的巨变引发了经济大幅增长和城市大幅扩展。单位制度解体和土地长期租赁制度（相 见附件 3）至少推动了出行率和出行距离增加。中国很多城市居民不再居住在工作地点附近，导 致出行次数增加，出行距离延长。因此，出行发生中心（住房）和出行吸引中心（工作地点、购 物和服务场所等）之间的距离有所延长，通常需要采用机动化交通方式。 由于城市扩展，即便人口密度趋势复杂，机动化方式的出行距离也有可能持续增加。 更完 善的扩展指标（即不利空间发展格局）包括就业集中趋势和土地利用分布（就业－住房－服务组 合）趋势。很可惜，我们的数据库中没有这些数据.但是，南昌市近期调查数据（见表 2）显示了 机动化方式出行距离的潜在增长情况。增幅最大的为出租车，而出租车出行通常占出行总数的很 小一部分。在考虑交通方式所占比重时，需要更多考虑的也许是公交车/无轨电车和小客车出行距 离的增长情况。2000~2005 年间，北京市平均出行距离从 8 公里大幅增加到 9.3 公里。如果将这一 点与上文所述的总出行次数结合考虑，则意味着北京市同期总出行距离增加了约三分之一（《北 京出行需求管理研究》，2008）。 8 表 2：分交通方式平均出行距离 8 城市平均（公里） 南昌 2005 年（公里） 2002～2005 年南昌的变化率 步行 1.5 1.1 -2% 自行车 3.8 6.6 0% 摩托车 6.2 11.5 8% 出租车 7.0 10.0 88% 公交车和无轨电车 8.8 15.3 16% 小客车 10.1 16.2 6% 3.3 向机动化、低运力方式转变 由于人们偏好机动化出行，不论是公共方式，还是私人方式，非机动化出行，包括步行和自 行车出行，继续呈下降趋势。从图 7 中交通方式所占比重的变化可以明显看到这一点。即便一些 城市的公交车辆和交通方式所占比重有所增加，但所有城市的私车交通所占比重均出现增加，这 在很大程度上影响了高运力公交方式（主要为公共汽车）。此外，随着购车能力提高和家庭开始 拥有多部汽车，一些城市私车的载客量正在下降。例如，2000~2007 年间，北京市平均每车每次 出行载客量从 1.56 人降至 1.26 人，表明同期驾驶人单独用车现象有所在增加（《北京交通需求管 理研究》，2008）。 北京 1986 2006 上海 1986 2000 2004 济南 1988 2004 临汾 2001 2006 南昌 2001 2005 洛阳 1995 2006 郑州 2002 2005 咸阳 2001 2006 广州 1984 2005 乌鲁木齐 1993 2006 西安 2002 2006 0% 20% 40% 60% 80% 100% 非公共交通 公共交通 出租车 私车 其它 图 7： 分人均出行次数交通出行方式所占比重的变化情况 9 车辆行驶里程（VKT）测算显示，所有城市的 VKT 均有所增加，少数城市增幅超出了人均 GDP 增幅。按 VKT 衡量的出行需求是能源使用和排放的一大推动因素。如图 8 所示，1993~2002 年间，VKT 增长与 GDP 增长密切相关或与 GDP 增长保持同步，但 2002~2006 年间，由于大多数 城市经济快速增长，这一相关程度有所降低。尽管从每车每年 VKT 来看，由于机动化水平（人均 车辆数）提高，车辆使用强度呈现小幅下降，但这被所有城市的车辆总数增长所淹没。结果是年 均总 VKT 和人均 VKT 分别增长了 11％和 8％。关于所使用数据和方法的介绍见以下小节和附件 3。 有关文献提出的推动 VKT 增长的潜在因素中包括私车拥有量、道路密度和公交供应。本研 究建议的下一步工作是开展细致的多变量分析。该分析可表明，这些变量和其它变量至少部分说 明了各市交通方式所占比重及交通方式需求存在的差异。也需要指出的是，其它高阶因素也可解 释各市之间存在的部分差异。例如，乌鲁木齐冬季极端天气往往会增加机动车使用，影响非机动 化方式。 就人均小客车数量而言，私车拥有量与个人收入密切关联，其增长总体上超出了 GDP 或收 入增长水平，原因是小客车价格相对于收入而言有所降低。如果将摩托车加入其中，这一增长就 不太显著，因为中国很多城市都限制摩托车使用。国际能源署指出，近年来中国私车数量的惊人 增长掩盖了各市和各省之间的巨大差异。较富有沿海省份的汽车平均拥有量至少是内陆省份的两 倍。北京是最富有的城市之一，其汽车拥有量比全国平均水平高出 5 倍多，与韩国六年前的水平 持平。由于个人收入、基础设施建设和城市规划方面和其它诸多因素存在差异，部分最贫困内陆 省份和城市的汽车拥有量仅为北京的十分之一（国际能源署，2007）。内陆省份卡车和拖拉机所 占份额要高于沿海省份，后者的小客车占车辆总数的三分之二。作为中国最富有的地区，上海汽 车拥有量不到北京的三分之一（千人 65 辆左右），这反映了上海实行的相关政策，即限制驾驶执 照数量和某些车型，促进公交投资。专题 1 和 2 对北京和上海进行了进一步比较。 地方政府交通基础设施投资持续增长。以铺装车道所占城区面积比重衡量，12 个样本城市的 道路密度各异，介于 3~11 ％之间，但由于存在其它因素，这与车辆行驶里程没有明显关联。不 过，如图 8 所示，12 市的道路密度目前正以每年 9％的平均速度增加。人均道路面积也在增加。 图 8 还表明，作为衡量公交供应水平的一个指数，所有城市的城区人均公交车数量均有所增加， 但上海除外，因为该市的公交车总量及其部分供应指数水平已然位列全国之最。表 3 显示，大多 数城市的公交基础设施投资增长率一直高于基础设施总投资，这反映了中国城市发展此类服务的 需求和机会。图 9 表明，各市公共基础设施投资水平各异，而且不一定与各市公交需求或交通方 式所占比重密切相关。另外，可能有其它相关因素，如气候变化、地形和社会经济条件，应在今 后研究中作更详细探讨。 10 年均增长率 -5% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 北京 1993-2002 北京 2002-2006 长治 重庆 东莞 广州 1993-2002 广州 2002-2006 焦作 济南 临汾 洛阳 南昌 上海 1993-2002 上海 2002-2006 乌鲁木齐 威海 武汉 西安 1993-2002 全市人均 GDP 车辆年度行驶里程 人均小客车 西安 2002-2006 人均小客车和摩托车 人均公交车辆 人均道路面积 咸阳 郑州 图 8：车辆行驶里程增长与潜在推动因素 11 表 3：分城市基础设施投资增长情况 年均增长率 公交基础设施投资 交通基础设施投资总额 时期 焦作 170% 52% 2001~2006 东莞 149% 11% 2001~2006 长治 42% 40% 2001~2006 临汾 38% 40% 2002~2006 广州 34% 7% 2004~2005 上海 30% 23% 2004~2006 咸阳 21% -1% 2001~2006 洛阳 10% 91% 2001~2006 威海 16% 29% 2001~2006 70% 60% 长治 61% 长治 交通基础设施投资中公共交通所占比重 乌鲁木齐 乌鲁木齐 48% 50% 上海 临汾 上海 47% 东莞 40% 广州 北京 30% 西安 济南 临汾 28% 东莞 24% 广州 27% 咸阳 20% 郑州 北京 12% 焦作 济南 11% 西安 12% 洛阳 10% Public Transport Share of Transport Infastructure Investment 威海 咸阳 3% 郑州 3% 焦作 3% 0% 洛阳  3% 威海 2% 2006 2005 2004 2003 2002 2001 平均 图 9：政府公交基础设施投资所占比重 3.4 提高车辆能效，改善油耗 中国最近实施了一套针对新车的最严格能效标准，但落后于欧盟标准几年时间。针对小客 车、运动型多用途车（SUV）和小公交车的国家燃油效率标准于 2005 年和 2008 年分两阶段实 施。这些标准使用欧洲新的行驶周期，为 16 种重量级别的汽车设置了最高油耗水平。目前，中国 标准低于欧盟和日本的标准，这一点从图 10 中可以看出。中国也加强了车辆排放标准。在大部分 省份，这些标准相当于欧洲于 1996 年首先实行的欧 II 标准。更新的欧 III 标准已在北京和广州等 其它少数几个城市实行。 12 美国 百公里油耗 加拿大 加利福尼亚 澳大利亚 中国 日本 欧盟 图 10： 新车平均燃油效率平均标准（来源：国际能源署《世界能源展望》，2007） 出于提高能源绩效和增强能源安全目的或其它原因，很多国家也要求出售添加剂或生物燃料 或使用混合燃料。通常情况下，这些燃料可用国内作物为原料生产，但这一过程的能效高度取决 于燃料来源。在美国，主要来源为玉米，而玉米时主要的粮食作物 . 而巴西用甘蔗为原料生产乙 醇。中国政府支持使用替代燃料，特别是生物燃料和压缩天然气（国际能源署《世界经济展 望》，2007）。2005 年，乙醇消费量为 10 亿升（合 50 万吨石油当量）。少数几个省份得到中国 政府拨款，用于生产乙醇汽油（E10），乙醇生产和消费同时集中在这几个省份。中国政府制定 了到 2020 年生产 600 万吨石油当量乙醇和 190 万吨石油当量生物柴油的非强制性目标。不过，受 供应制约，预计乙醇长期内不会成为交通用主要燃料。2005 年，天然气动力车（主要为公交车） 消费了 10 万吨石油当量。中国 10 多个城市运营中的天然气动力公交车和出租车已超过 11 万辆。 加气站很少和天然气供应有限是制约进一步开发天然气这一替代燃料的主要因素。 4. 能源分析与碳足迹 4.1 数据与方法 从 14 个 GEF 项目城市采集的城市交通数据一般是由各市用附件 1 中的模版自行报告的。随 后，中国综合运输研究所的协助下，通过与各市代表的两轮咨询，对这些数据进行分析以确认其 一致性，并进行必要修正或补充。此外，还通过从公共域名上获得的独立数据源尽可能对这些数 据进行核实。三个新增参照城市北京、上海和武汉的数据主要是通过《中国城市统计年鉴》、世 行项目报告和其它近期研究报告等其它来源采集的。 如前所述，以下方法被用于测算能源用量或二氧化碳排放：  车辆总数由 GEF 项目城市根据全市和区级登记记录自行报告，由其它现有数据源和研究 报告予以补充。此类数据通过独立研究报告和《中国城市统计年鉴》尽可能得到了核 实。  针对小客车和摩托车的车辆行驶里程（VKT）采用下列方式测算：针对若干车型的自行 报告数据乘以每种车型年均行驶里程。各市还报告了其管理车辆（如公交车和出租车） 的 VKT。在独立数据源可获得的情况下，这些数据源被用来核实 VKT 数据，所采用的 方法如下： o 与其它独立来源交通量数据、里程表读数调查数据或验车记录相比较。针对小客车 里程表读数的实地调查数据和 / 或得出车辆实际使用情况的交通量数据仅可从北 13 京、上海、西安和广州获得。在城市数据得不到或因采用方法不同而被认为不具备 可比性的情况下，采用了以下全国城市年均 VKT 数据：小客车或卡车 20000 公 里，摩托车 9000 公里（He 等，2005 年）。 o 与分交通方式总出行次数乘以平均出行距离所得结果进行比较。两种数据通过入户 出行调查或用户调查获得，调查目的在于开发交通模型。 o 与全国分车型年均 VKT（小客车或卡车 20,000 公里，摩托车 9,000 公里。He 等， 2005 年）与根据平均收入水平预测的车辆拥有量水平作比较。  测算各市单位 VKT 能源用量或二氧化碳排放时采用了自行报告、基于调查数据或验车 记录的分交通方式行驶过程中燃油效率数据。如得不到此类数据，则采用全国分车型平 均燃油效率数据，同时参照 He 等（2005 年）测算的企业和政府数据。就北京和上海而 8 言，详细调查数据可从国际车辆排放模型获得。 交通燃油消费总量数据仅有少数几个城 市提供，并用来对燃油经济性和 VKT 数据进行由上而下的核实。 4.2 指标 测算显示，2006 年 17 个样本城市的城市交通部门二氧化碳排放约为 5,400 万吨，能源消费量 约为 1,770 万吨石油当量。图 11 两条直接相关的横坐标显示了各市的这两个指标，即二氧化碳排 放和能源消费指标。显然，北京、上海、广州、重庆和武汉等大城市为主流，而小汽车和卡车往 往是最大的“贡献者”。对于广州、重庆和武汉等拥有大规模工业部门或大型港口的大城市，其 能源用量和二氧化碳排放中至少有半数来自卡车。对于北京和上海等服务、金融和行政部门高度 发达的其它大城市，小客车往往占据一半左右的能源用量和二氧化碳排放。在大多数城市，公 交、摩托车和出租车等其它交通方式的贡献率为 10~20％。 在所有样本城市，1993~2002 年间到 2002~2006 年间，能源消费量或二氧化碳排放均有所增 长。平均而言，2002~2006 年间的年均增长率为 6％，各市增长率介于 2~22％之间。仅 4 个城市 有 1993~2002 年间的测算数据，如表 4 所示，这一时期能源用量和温室气体排放的年均增长率明 显下降。 城市交通所占二氧化碳排放和能源使用比重较大，并有可能在大部分城市继续增长。在国际 能源署《世界能源展望》（2007 年）测算的全国公路交通部门排放和能源使用总额中，17 个城市 的测算总额约占 40％。这一数字高于预期，原因是加入了各市登记的全部卡车，其二氧化碳排放 和能源消费量约占总量的 36％，但很少在城市道路上行驶。如剔除卡车，17 市的测算总额更吻合 全国城市交通测算总额。 表 4：能源用量和温室气体排放年均增长情况 年均增长率 1993 ~ 2002 2002 ~ 2006 北京 11% 5% 广州 5% 5% 上海 9% 4% 西安 7% 6% 8 http://www.issrc.org/ive（国际可持续系统研究中心） 14 城市交通二氧化碳年度排放量（千吨） - 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 14,000 焦作_2002 2006 咸阳_2002 2006 长治_2002 2006 临汾_2002 2006 威海_2002 小汽车 2006 摩托车 东莞_2002 公共交通 2006 出租车 南昌_2002 卡车 2006 乌鲁木齐_2002 2006 洛阳_2002 2006 郑州_2002 2006 西安_1993 2002 2006 济南_2002 2006 武汉_2002 2007 重庆_2002 2006 广州_1993 2002 2006 上海_2002 2006 北京_1993 2002 2006 - 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 城市交通年度能源消费量（千吨） 图 11：城市分年二氧化碳排放和能源消费情况 城区或全市交通占能源使用或二氧化碳排放总量的比重较大，而且各市存在很大差异。纵观 全球，交通占能源使用总量的比重为 20％左右（《世界能源展望》，2007 年）。就市级而言，该 报告的测算一般介于 10~30 ％之间，各市出行需求水平、交通供应、技术、城市格局、经济结 构、工 业产值和其 它因 素决定了这一范围 。仅 北京和上海提供了 能源 或温室气体排放报 表 （Dhakal，2008 年）。测算显示，北京城市交通的贡献率约为 20％，上海不到 10％。在交通需 求高、过分依赖低效交通系统的发展中国家城市，这一比重可能高达 50％，如墨西哥城，其温室 气体排放报告显示了这一点。在出行需求很高、交通系统完善的发达城市，这一比重仍达到 20％ 左右，如伦敦和纽约，这一点可从其最新温室气体排放报表看出。 关于比较城市之间二氧化碳排放情况的最合适指标，目前尚未达成共识。为了控制人口、经 济活动和出行需求等潜在因素，能源使用或排放指标被标准化。不过，实行标准化也可能会扭曲 利益产出，即二氧化碳排放。出于这些原因，本文介绍了一套指标，并考虑了每个指标的优势和 劣势。例如，单位 GDP 排放或人均 GDP 排放有助于推算大致经济预测增长率。GDP 或个人收入 分解指标具有一定优势，但此类指标对所有城市而言并不都有或可靠。如果采用单位 VKT 或每客 车公里排放指标，则会存在扭曲非机动化方式贡献率的缺陷，因此本文采用了每人每次出行排放 指标。 17 市人均二氧化碳排放存在很大差异，即便是特大、大型与中型城市组别内部也是如此。如 图 12 所示，2006 年所有城市的年人均排放介于 500~1,400 公斤之间，其中北京最高。鉴于北京目 15 前的机动化程度高于其它城市，这一结果并不令人吃惊。临汾、洛阳和长治等市机动化程度和卡 车交通量高于平均水平，这推助了这一指标水平的提升。为 17 市确定的年人均排放为 876 公斤， 其中 40％来自小汽车，40％来自卡车，其余 20％来自公交车辆、摩托车和出租车。 - 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 焦作_2002 2006 咸阳_2002 2006 长治_2002 2006 临汾 2002 2006 威海_2002 2006 小汽车 东莞_2002 摩托车 2006 公共交通 南昌_2002 出租车 2006 卡车 乌鲁木齐_2002 2006 洛阳_2002 2006 郑州_2002 2006 西安_1993 2002 2006 济南_2002 2006 武汉_2002 2007 重庆_2002 2006 广州_1993 2002 2006 上海_2002 2006 北京_1993 2002 2006 图 12：城市年人均二氧化碳排放（公斤/人） 所有样本城市的人均温室气体排放和能源用量均有所增长，但增幅存在很大差异。每个城市 的结果见图 12，这些结果在短期内可作为一项合理指标，衡量每个新增城市居民对排放的平均 “贡献”。2002~2006 年间，所有城市这一指标的年均增长率为 5％，但跨度较大，其中上海和乌 鲁木齐不到 1％，而长治和重庆则高于 14％。在这一指标较低的城市，VKT 增长率低于人口增长 率或更高效交通方式（如公交）所占比重的增长率。 目前，能源使用与温室气体排放的部分标准化指标呈现反向趋势。如图 13 所示，全市单位 GDP（即经济增长的控制性指标）二氧化碳排放测算结果正在减小，但每人每次出行（即出行特 点差异的控制性指标）测算结果正在增大。按照平均出行次数测算，北京再次成为排放水平最高 的城市，部分原因在于北京的出行距离长于很多其它城市，另一个原因是过去二十年中北京私车 的爆炸式增长。济南、临汾和威海等少数几个大中城市每次出行的排放量约超出平均水平 500 克，而西安和咸阳等市似乎大大低于平均水平。各市存在差异的原因可能是城市交通推动因素和 其它因素差异（见上文），但需要进一步分析。就临汾而言，私车占所有出行次数的比重较大 （45％），这大大增加了测算结果。相比而言，济南的这一比重相对较小（13％），但出行距离 16 要长于平均水平。读者也可以注意到，图 13 中上海和其它可比城市的指标轨迹之间存在很大差 异。导致这一差异的潜在因素将在专题 2 中作进一步探讨。 1600 Annual CO2 per capita (kg/person) 年人均二氧化碳排放（公斤） Grams CO2 per person-trip 人均每次出行碳排放（克） Grams 每美元 CO2 GDP per US$ of Munic. GDP 碳排放（克） Avg. CO2/capita 年人均碳排放， 2006 in 2006 1400 Avg. CO2/per-trip in 每次出行的平均碳排放， 2006 2006 Avg. 单位 CO2/GDP GDP 平均碳排放， in 2006 2006 1200 1000 800 600 400 200 0 B eijing Do ngguan Guangzho u Jiao zuo ChangzhiCho ngqing Jinan Linfen Luo yang Nanchang Shanghai Urumqi Weihai Wuhan Xi'an XianyangZhengzho u 北京 长治 重庆 东莞 广州 焦作 济南 临汾 洛阳 南昌 上海 乌鲁木齐 威海 武汉 西安 咸阳 郑州 图 13： 一般化二氧化碳排放指标比较 在几乎所有城市，根据单位 GDP 衡量的城市交通能源和二氧化碳密集度都在下降。只有重 庆例外，因为其地域辽阔，地势高低起伏，这两点有可能影响了机动车的增长。实际上，最发达 三市（北京、上海和广州）的初步实证资料表明，随着人均 GDP 持续增长，人均二氧化碳排放增 长率趋于稳定。图 14 为 1993、2002 和 2006 年的面板数据集散点图，涉及两项关键指标：人均二 氧化碳排放或人均 GDP 或以二氧化碳的人均 GDP 产出形式体现、旨在创造福利的城市交通系统 的效率。 1,600 城市交通人均二氧化碳排放（公斤 /人 /年） 1,400 北京 1,200 1,000 广州 800 上海 600 400 1993，3 市 2002，17 市 2006，17 市 广州 200 北京 上海 - - 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 各市人均 GDP（元/年） 图 14：相对于经济产出而言的城市交通二氧化碳排放潜在轨迹 17 4.3 预测轨迹 图 14 中的散点显示，与经济发展相关的人均二氧化碳排放可能存在一系列潜在轨迹。所有 样本城市这一指标的趋势正在增强，因此今后增长率可用替代轨迹预测。可以作出一个关键假 设，即最大且最发达的三市过去 10~15 年中的不同政策和绩效可揭示今后 10~15 年中其它城市可 能出现的情况。  由于机动化程度高，同时考虑其相对富有、交通方式所占比重、出行距离和其它交通特 点，北京的碳轨迹（橙色线条）可能是最为密集。上世纪 90 年代，北京大量投资扩建 路网，最近则投资于筹备 2008 年奥运会。道路投资刺激了城区/郊区面积大幅扩大和环 路周围新建设施的大幅增加，专题 1 对此作了进一步说明。  另一方面，由于其集约式发展模式、车辆税和驾驶执照限制以及早期的公交基础设施投 资，上海的碳轨迹（绿色线条）可能最不密集。考虑到其高水平经济活动，上海的车辆 拥有水平位居最低城市之列（部分原因在于车辆税水平高）。专题 2 提供了针对上海过 去二十年的案例研究。  广州至少代表了中等密集程度碳轨迹（黄色线条）。作为一个繁荣的港口城市，广州大 量投资于扩建道路与公交基础设施，也实施了一些针对摩托车的限制措施。 改变碳密度轨迹，使之与北京或上海的历史趋势保持一致，在中长期内可对能源使用或二氧 化碳排放产生相当大的影响。北京、上海和广州的历史轨迹被界定为图 14 所示的非线性函数。其 它各市的人口和 GDP 预计每年将分别增长 2％和 5％，然后在 2006 年测算值基础上将用于测算 2020 年增长率。换言之，图 15 表明，如果遵循类似于上海而非北京 2020 之前的政策，估计其它 城市各部门可减少高达 7％的二氧化碳排放或能源用量。 1,600 北京轨迹 城市交通人均二氧化碳排放量（公斤 /人 /年） 1,400 广州轨迹 1,200 上海轨迹 1,000 800 600 400 200 - 郑州 武汉 咸阳 南昌 乌鲁木齐 重庆 东莞 洛阳 长治 临汾 焦作 西安 济南 威海 图 15：2020 年不同碳轨迹下城市二氧化碳排放预测 18 专题 1： 北京：从扩大投资到机动性管理 过去二十年来，北京城市交通在供应和需求方面都历经了巨变。过去短途出行方式主要为自行车 或步行，如今越来越多的中产家庭拥有汽车，这不仅是地位的象征，其必要性也日益增强。尽管汽车 拥有者仍是小部分人，但随着北京每天新增 1,000 左右上路车辆，这一情况有可能在今后几年内发生 变化。机动车每年以超过 10％的速度增长，而私车增速更快。国际经验比较虽少，但很有启发性。二 十世纪，伦敦、巴黎、东京和纽约均经历了车辆拥有量和使用量的大幅增长，但北京目前的机动化速 度似乎快于历史上任何时期。机动车从 100 万辆增至 300 万辆，东京用了 20 年（1962~1982），但北 京只用了 10 年（1997~2007）。 一方面北京新车的效率空前提高，道路容量不断扩大；另一方面，出行需求一直大幅增长。北京 最近基本建成六环路。该条环路距市中心 15~20 公里，已通车全长约 130 公里，目前已然出现拥堵现 象。各环路加快了土地开发格局的离心效应，同时进一步扩大了城区和郊区新建项目用地。近期公布 的《北京基于可持续发展的出行需求管理》（阿特金斯递交世行的最终报告稿，2007 年 12 月）研究 报告指出了其它趋势和事宜，其中包括：  随着出行人数和出行距离增加，总出行需求持续增长。  出行目的各有不同，不再集中于传统的“两点一线”式（家－单位）出行。  北京人均和车均道路面积列全国之最，但其人均公交车数量也最大。  目前，三分之一以上的出行以小汽车进行，自行车出行大幅下降，公交出行基本保持不变。  平均每车每次出行载客量从 2000 年的 1.56 人降至 2006 年的 1.26 人，表明驾驶人单独用车现象有 所增加。  由于出行距离延长和拥堵，高峰期平均出行时间正在增加。同时，实证资料显示，高峰期正延伸 至平时。 上世纪 90 年代和本世纪初对巨额道路投资的重视转变为 2008 年奥运会开幕前几年公交投资的增 加，几条新地铁、轻轨和快速公交线路随之建成。在描绘今后几年的新模式时，北京市交通官员介绍 说，将从交通基础设施投资占 GDP 较大比重的投资规模扩大期向运营优化和机动性管理期转变。尽管 新增基础设施建设与新技术（如智能交通系统）必将成为交通系统运力提升过程的一部分，但要取得 长期成功，就要解决交通供应与需求问题。例如，奥运会期间实行的临时交通需求管理措施按车牌号 每天限制半数私车上路行驶，结果证明这一措施取得了成功。将这一限制措施延伸，实行类似于墨西 哥城和圣保罗等特大城市多年来实行的私车限制措施，即每周一个工作日限制（20％）私车上路，有 着公众的支持和政治意愿。 专题 2：上海市统筹投资与机动车限制政策 《中国上海交通研究》（Zhou 和 Sperling，2001 年）摘要 上世纪 90 年代初以来，上海也经历了现代史上最为突出的人口和经济增长期，与此相关，城市交 通和机动化程度也发生了变化。为控制空气污染和交通拥堵，市政府 1998 年开始限制新车（小客车和 卡车）登记，所设上限为每年 5 万辆。1996 年，上海限制轻便摩托车（排量 50 cc 以下），允许车主 将执照转让给新车主，但禁止购买新车，不久后禁止在市中心使用各种机动踏板车和摩托车（排量 55 cc 以上）。唯一不受限制的机动车是电动自行车。 为缓解城市交通系统压力，上海大量投资于基础设施建设。1991~1998 年间，基础设施建设投资 约占全市 GDP 的 14.6％，其中相当大的部分用于交通基础设施建设，大大高于发展中国家特大城市的 一般水平。结果，铺装道路面积增加了 62％。1993 年，上海的城市建设维护支出是其它任一城市的三 倍多，其中约半数用于道路、桥梁和大运量交通设施建设。1991~1996 年间，上海交通基础设施支出 接近 100 亿美元，所建设施包括两座大桥、一处隧道、内环路和地铁 1 号线。 19 第二阶段城市交通规划工作始于 1995 年，其宗旨是将住房和企业迁出市中心，以降低市区密度。 据《上海市土地利用总体规划》预测，到 2020 年，全市总人口将达到 1600 万，将建成具有多个核心 区域（包括一个中央商业区）的大都市，黄浦江东岸浦东新区成为新的市中心，建成有高效交通网联 通的 11 座卫星城。 如 Zhou 和 Sperling（2001 年）所述，私车数量少与交通、成本、使用便利性和质量等问题有关：  “第一，取得驾驶执照很昂贵，也很耗时。想学开车，就必须加入一所官方驾校，费用为 500 美 元，这对上海普通居民而言是一笔不菲的费用。学车过程包括三周理论学习、一个多月的上车训 练以及三次单独路考。  第二，在上海购买并供养一辆车很昂贵。上海油价类似于或高于美国，市区每小时停车费比美国 高出 1~3 美元。最大的障碍是买价。按照当前汇率计算，一辆小型国产轿车的销售价合 1 万多美 元，但实际价格要高得多。买车时必须支付近 10％的购置税和一大笔地方登记费。1998 年之前， 新车的登记费约为 2 万美元。由于中央政府施压，上海取消了高额登记费，建立了类似于新加坡 实行的车辆登记拍卖制度，其目的是限制新车登记数量。2000 年初，拍卖登记费约为 2500 美元。  阻碍人们拥有私车的第三大因素是道路基础设施有限和交通拥堵。上海市土地利用格局在机动化 交通发展之前就发生了变化。该市在一个开发很密集的放射状区域内发展，街道狭窄，便于骑车 和步行。学校、服务和就业场所与住宅小区混为一体，大部分人都可以轻易骑车到达。由于出行 距离一般较短，自行车和公共交通也很普及，因此私车为日常出行带来的附加值很小。” 5. 结论与建议进一步开展的工作 在所分析的城市，城市交通能源用量和二氧化碳排放预计将大幅增长。2006~2020 年间，视 各市的碳轨迹，平均增长率预计将达到 36~46％。尽管车辆效率不断提高，但这一增长率将在很 大程度上受出行次数和出行距离增加以及向机动化和低运力方式转变等出行行为因素驱动。此 外，研究人员注意到了下列城市交通趋势：  几乎所有城市的机动车需求远未饱和，即便是在北京等拥堵城市，日均注册小汽车也达 到了 1,000 多辆。  很多城市的公交供应令人鼓舞，但不足以维持公交所占比重。  目前，所有城市的非机动化交通所占比重在下降。个人在出行时间和出行支出上稳定的 预算理论可以解释为什么非机动化交通总体向公共和私人机动化交通方式转变。 9 但 是，即便各市变得更富有，其规模更大且进一步扩展，非机动化交通对短途出行也可发 挥重要作用，同时也可成为公交设施的补充。随着城市私车总量增加，重回非机动化交 通或公共交通变得更加困难。 另一方面，几乎所有城市的单位 GDP 能源与二氧化碳密集度正在下降，表明可能存在“脱 钩”现象。虽然这一发现基于四市很有限的时间序列数据，而且也要进一步分析核实，但契合国 家为所有领域制定的目标。2007 年，中国政府宣布了到 2010 年单位 GDP 能耗降低 20％、到 2040 年降低 40％的目标。如果当前趋势继续保持，城市交通领域的这两项目标是有可能实现的。 但是，需要制定更宏伟的温室气体和能耗总量目标，以确保城市交通可持续发展。 9 从全世界几十个城市几十年的实证资料看，日人均时间预算为 1－2 小时，支出预算为个人收入的 4－8％ 左右（Schafer，2000 年）。除非优先发展公交或非机动化交通，私人机动化交通一般更快捷，也更昂贵， 但随着收入增加，这一用金钱换取时间的做法变得越来越可行。 20 2020 年之前替代碳密集度轨迹的潜在影响可评估，也很重要。对标准化指标的简易预测揭 示，北京和上海过去 14 年中实行的以下政策之间的差异对今后二氧化碳排放产生的影响有可能达 到 7 ％。为便于预测，应对北京、上海和其它城市过去二十年来的成功战略和经验进行详细研 究，并加以应用。具体政策包括：  限制私车和价格措施相结合 — 包括驾驶执照发放、道路使用（即过路费或拥堵费）、 车辆登记和停车等措施适当结合起来（上海就是这样做的），可有助于缓解迅速机动化 产生的不利影响，确保可持续性更强的出行行为。  按照上海做法，尽早投资于高质量公交基础设施和服务可有助于在人们收入持续增加的 同时吸引过去的非机动化方式出行，维持公交方式出行。北京过去注重尽早投资于道路 建设，但最近则大量投资于公交。将道路空间划拨给公交是一种有效策略，但私车交通 所占比重增大使得这一做法变得更加困难和更昂贵。 划拨工作应尽早进行，同时应牢记 一点，即公交车是并有可能继续成为使用最多的公交方式，即便在北京和上海等城市也 是如此。  交通拥堵必须加以治理，也不可能简单地通过扩大路网方式加以解决，北京就是这种情 况。适当的道路密度必须由合理的路网结构和完善的几何设计加以补充，以便所有用户 （包括非机动化交通用户）使用。  诸如上海试行的以下做法可能很有效：统筹土地利用与交通规划，使其包括联通卫星城 和新建区的公交走廊、主要活动中心的有效位置和设计、针对公共交通导向型发展的激 励机制、行人与自行车交通便利最大化以及促进集约化城市和混合用地的其它政策和战 略。  实行现代车辆与燃油标准具有成本效益和效率，特别是在当前大多数中国城市车辆总量 迅速增长的情况下更是如此。  最后，需要强调的是，完善制度体系、提高技术能力、改进规划程序是贯彻并维持有效 规划和政策的必要条件。 若干项下一步工作可依托并改进当前工作，具体包括：  改进全套数据：本次分析中使用的全套数据将通过互联网以 Excel 文档形式对外公开， 目的在于不断提高数据质量。全套数据中尚存的不一致之处可能会得到纠正，或用更多 其它可获得的数据进行补充。  补充分析与假设测试：数据可获得性和本文范围限制了统计分析量。这两项工作可能包 含以下内容：（ 1）将中国城市的趋势和政策与印度等快速增长经济体和欧洲地区等更 成熟经济体的趋势和政策进行比较；（2 ）对最能阐明各市及其交通相关碳足迹之间联 系的不同指标进行比较分析或多变量分析；（3）酌情对这些数据进行汇总，以便预测 全中国城市交通相关温室气体排放趋势。 21 6. 参考文献  Atkins.《北京市基于可持续发展的出行需求管理》，为世行撰写的报告.2007 年 12 月.  Bento、Cropper 等.《美国城市空间结构对出行需求的影响》.世行系列工作论文第 3007 号.2003 年.  Dhakal. S. 《东亚地区特大城市因能源使用造成的二氧化碳排放：推动因素、挑战与战略》.向亚洲城 市能源可持续利用政策一体化国际研讨会所作介绍。2008 年.  中华人民共和国政府.《城市统计年鉴》，1993－2006.  He 等.《中国道路交通石油消费与二氧化碳排放：现状、今后趋势和政策含义》.《能源政策》第 12 期 第 33 册。2005 年 8 月.  Ingram G.和 Zhi Liu.《车辆、道路与道路使用》.世行系列工作论文第 2036 号.1998 年.  Ingram G.和 Zhi Liu.《机动化与道路建设的决定因素》.世行系列工作论文第 2042 号.1999 年.  国际能源署.《世界能源展望》.2007 年.  国际能源署.《世界能源展望》数据与定义表.2008 年.  国际车辆排放模型.2008 年 11 月从 http：//www.issrc.org/ive/上获得.  Kenworthy. J.《交通部门能源使用与城市客运系统温室气体排放:对全球 84 座城市的研究》.2003 年.  Kenworthy. J.和 G. Hu.《中国城市的交通与城区格局》.DISP 第 151 号.2002 年.  Newman P.和 J. Kenworthy.《可持续性与城市：克服汽车依赖性》.1999 年.  Schafer. A.《交通需求的规律性：一个国际视角》.《交通运输与统计期刊》.2000 年 12 月.  Schipper. L 和 W. Ng.《中国的机动化趋势》.世界资源研究所出版物《温室气体日益增加》中的一 章.2005 年.  Schipper. L.、C. Marie-Lilliu 和 R. Gorham.《揭示城市交通与二氧化碳排放的联系：世行应走之道 路》国际能源署.2000 年.  世行.《世界发展报告》.2006 年.  S. Stares 和 Zhi Liu 编辑.讨论文章第 352 号世行.《中国城市交通发展战略》.1997 年.  Zhou. H.和 D. Sperling.《中国上海交通运输情境》.发展中国家交通运输系列文章.皮尤全球气候变 化中心.2001 年. 22 附件 1：数据采集模版 全球环境基金采用自行报告的方式从 14 座样本城市采集数据，使用的模版如下所示。中国综 合运输研究所（北京）对每个城市进行了几轮询问和评价后，自行报告的内在缺点得到了修正， 存在歧义、矛盾和数据差距的地方得到了明确。每一轮询问和评价的过程中，都尽可能地将各市 利用自行报告方式得出的数据与其它城市和独立数据来源进行比较和检验，以此作为质量控制的 手段。全部原始数据表均保存在一个 Excel 文件中。 表 A1：所选择城市的统计数据 表 A1-1：社会经济数据 可获得数据的最新年份 指标 2001 2002 2003 2004 2005 2006 1、 人口（千） 全市总人口 市区总人口 流动人口 2、 人口增长率（％） 全市总人口 市区总人口 流动人口 3、 面积（平方公里） 全市 市区 建成区 4、 GDP （10 亿元） 全市总额 市区总额 5、 过去五年 GDP 增长率（％） 全市总增长率 市区总增长率 6、 市区平均可支配收入（元） 7、 人均收入增长率（％） 8、 基础设施建设财政支出（10 亿元） 9、 公共基础设施财政支出（10 亿元） 表 A1-2：交通运输价格、收入和支出 指标 年份 1、 交通费（元） 地铁：4 公里/8 公里路程 收入：4 公里/8 公里路程 标准：4 公里/8 公里路程 小公共：4 公里/8 公里路程 出租车：4 公里/8 公里路程（元/公里） 2、 白天停车费（市区） 小汽车（元/小时） 摩托车（元/次） 自行车：普通/好车（元/次） 3、 白天停车费（市区以外） 小汽车（元/小时） 摩托车（元/次） 自行车：普通/好车（元/次） 23 表 A1-3：路网与车辆总数 指标 最近年份 1、 路网长度（公里） 市区 一级公路（高速公路、主干道） 二级公路 普通公路 2、 设有自行车专用道公路的长度（公里） 3、 设有公交车专用道公路的长度（公里） 公交车专用道 快速公交 4、 市区车辆总数（辆） 小汽车 摩托车 公交车 公共汽车（包括小公共） 公司班车 自行车 电动自行车 普通自行车 卡车（大、小） 其它 5、 市区交通事故死亡数 骑车人 行人 6、 近五年市区增长率（％） 小汽车 摩托车 合计 7、 请列举并描述市区限制摩托车登记和使用的措施 表 A1-4：公交系统与运营 指标 年份 1、 公共汽车与无轨电车 车辆总数 线路长度（公里） 车辆行驶里程（百万公里） 2、 无轨电车 总数 线路长度（公里） 车辆行驶里程（千公里） 3、 出租车 总数 行驶里程（10 亿公里） 4、 地铁 列车总数 线路长度（公里） 列车行驶里程（千公里） 表 A1-4（续）：各城市公共交通特点（最近年份资料） 指标 年份 1、城市 2、主管城市公共交通的市政部门 3、服务 线路总数 路网密度（公里/平方公里） 居住在公交车站 300 米范围内的人口所占比重 （％） 居住在公交车站 500 米范围内的人口所占比重 （％） 4、运营企业 运营企业总数 国有企业公交车所占比重 5、报告的财务数据 国有企业年度总收入（百万元，2006 年） 国有企业总成本（百万元，2006 年） 年度补贴（百万元，2006 年） 24 表 A1-5：分交通方式出行需求 指标 年份 1、 数据采集年份 2、 需求（每年出行次数） 步行 自行车 公共汽车和无轨电车 摩托车 公司班车 出租车 小汽车 地铁/轻轨 其它 *请同时提供五年前的出行需求数据并标明年份。 表 A1-6：分交通方式平均出行距离 指标 年份 1、数据采集年份 2、需求（每次出行公里数） 步行 自行车 公共汽车和无轨电车 摩托车 公司班车 出租车 小汽车 地铁/轻轨 其它 25 附件 2：有关定义和研究方法的补充说明  城市可理解为“市区”或“市”，二者都是中华人民共和国行政区划的专有名词。“市区” 是指一个城市的中心城区，包括所有建成区。“市”不仅包含市区，也包括大片的郊区和农 村地区。为便于本次分析，比较不同城市的市区最为合适，除非其相应的数据无法获得。  国际能源署在《2008 年世界能源展望、数据和定义》的摘要中指出：“中国民政部负责管理 的城市人口，其定义从 20 世纪 50 年代以来为了满足当时不同的政策目标已有了多次改变，最 早可追溯到 20 世纪 50 年代初的户籍登记制度或户口制度。国家统计局 1999 年发布的《关于 统计上划分城乡的规定》和多项标准给出了城市人口的最新定义。中国城市是按行政边界划 分的，既包含城市人口，也包含农村人口。同样城镇人口也被计入城市人口，但许多城镇位 于农村地区，而不归城市管辖。2006 年，重庆城市人口仅占总人口的 32％，天津为 82％，北 京 94％，上海 95％（Dhakal，2008）。”  “出行”是指某人选用不同交通方式（非连续出行）或从原地直接到目的地（连续旅行）的 移动。本文统计的总出行率并不完全具备可比性，因为出行情况调查所使用的方法不同或不 确定。例如，步行距离通常最短或有特定的出行目的，如上下班、上下学或购物。拿乌鲁木 齐来说，摩托车出行就被忽略或没有记录。统计“连续出行”或统计需选用多种交通方式从 原地到目的地时，非机动车出行的数据就可能不太明确。广州可能就是如此，其统计的出行 率有了大幅下降。  机动化是城市每千人私车（小轿车和/或摩托车）拥有量的指标。机动车数量也可用基础设施 发展水平（即道路长度）等其它指标为标准来衡量。  衡量公交服务时，“资本生产力”是指每天每车运送的乘客数量，“运营生产力”是指每车 每公里非连续出行次数或乘客数量。 26 附件 3：有关城市交通的补充分析 1. 出行 无论城市规模、经济发展水平或地理位置如何，绝大多数城市的总出行次数在过去三十年中 10 都有大幅增长。下图 A1 列出了部分样本城市连续和非连续出行的年均变化幅度。 广州、北京和 上海等大城市的增幅最大，其次是西安、郑州和济南等中等城市。咸阳和洛阳相对较小，过去几 年总出行次数的增长较为平缓。东部沿海城市的增幅最大，是中国过去二十年中发展最快的地 区。西安和洛阳位于华中地区，是政府近年来重点发展的区域。因为某些城市数据采集的难易程 度和采集时间不同，造成数据有着较大差异。例如，洛阳、乌鲁木齐、广州、北京和上海从 20 世 纪 80 年代末和 90 年代初开始统计，而其它城市的增幅是基于从 2000 年才开始统计的数据。 本次分析涉及的所有城市居民总出行次数都有所增长，原因有以下几点：首先，出行需求与 人口直接相关，如图 A1 所示，所有城市的人口都在增长。其次，每人每天出行次数或者说出行 率增加了，这在很大程度上是经济条件、出行行为和发展模式的改变造成的。图 A2 按不同交通 方式展示了某些选定城市出行率的发展趋势。11 图 A3 描绘了人均出行次数的增幅。中等城市的 增幅最大，尤其是济南、西安和郑州。某些大城市虽然总出行次数的年均增幅最大，但出行率的 增长并不显著。 年均 非连续出行总次数 Average Annual % Change Average Annual % Change 年均连续出行总次数变化情况（％） 变化情况（％） of Total Unlinked Trips of Total Linked Trips 10% 15% 8% 6% 10% 4% 2% 5% 0% 0% Luoyang 郑州 洛阳 Zheng Xi'an 北京 西安 Beijing 上海 Shanghai Xianyang 咸阳 Jinann 广州 Urumqi 济南 乌鲁木齐 Guangzhou 图 A1：年均出行变化率 10 “出行”可分为“连续”和“非连续”两种，如果采取不同交通方式则是非连续出行，从原地直接到目 的地则为连续出行。 11 统计的总出行率并非都具有可比性，因为出行情况调查所使用的方法不同或不确定。详情请参见附件 2。 27 北京 1986 2005 广州 1984 2005 济南 2001 2004 临汾 2002 2006 非机动化交通 洛阳 1995 公共交通 2006 南昌 2001 出租车 2005 摩托车 上海 1986 小车 2004 其它 乌鲁木齐 1993 2005 西安 2002 2006 咸阳 2001 2006 郑州 2001 2005 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 人均日出行次数 图 A2：分交通方式出行率趋势 年人均非连续出行次数变化率 Average Annual % Change 年人均连续出行次数变化率 of Total Unlinked Trips / Capita 6% 6% 6% 4% 4% 4% 2% 2% 2% 0% 0% 0% Luoyang Shanghai Beijing Zhengzhou Xi'an 广州 乌鲁 咸阳 济南 洛阳 上海 北京 郑州 西安 木齐 图 A3：年人均出行次数变化率 2. 出行距离 图 A4 按不同交通方式展示了 8 市的出行距离和每种交通方式所对应的平均出行距离。虽然 没有利用统计方法检验数据变化趋势，但中国城市的出行距离总的来说一直在增长。公交车、无 轨电车和轿车所对应的出行距离最长，各样本城市统计的该项数据差异也最大。 12 出行率和出行距离的增加至少可部分归因为单位 制度的解体。中国向开放市场的过渡让市 区发展格局经历了巨变。在七八十年代很普遍的单位或工作单位社区逐渐由更具有西方城市典型 风格的都市景观取代。工作与休闲场所之间从零距离变为需机动化交通辅助才能到达的程度，因 此如今中国市民要想买到过去靠步行或者骑自行车就可以买到的相同商品和服务，就必须要走更 12 单位或工作单位是国有企业或学校、政府机构等其它机构的一种组织方式，是有院墙隔离的综合性社 区，能为职工在步行范围内提供住房、娱乐或其它基本需求和服务。 28 远的路。中国许多市民的工作和生活场所不再是同一地点，所以上下班往往要花更长时间走更远 的路。开放市场催生了更多的休闲场所，包括大型购物和娱乐区，这也导致了出行需求的增长。 除了单位制度的解体外，城市空间面积也在扩大，因此出行距离也随之增加。中国城市如今 很大比例的财政收入是靠长期租赁土地获得的。市政府一般会按农村土地价格购置农村土地，然 后将其转为城市建设用地，将其高价租给城市开发商。因此，市领导们由较大动力来拓展城市边 界，这往往导致土地利用计划性不强和出行距离更长。 西安 2002 咸阳 2006 临汾 2006 步行 广州 2005 自行车 摩托车 济南 2005 出租车 公交车与无轨电车 洛阳 2006 私车 威海 2006 南昌 2005 小样本平均 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 平均出行距离（公里） 图 A4：分交通方式出行距离 3. 出行的收入弹性 经济活动增加，尤其是发展中地区的收入增加会引发出行需求的增长。因此，出行率增加的 一大推动因素就是上文提到的中国城市平均收入水平提高。图 A5 清晰显示了收入增长和出行增 加之间呈正相关关系。表 A2 使用收入即年均可支配收入这一唯一稳定且易统计的指标，列出了 相应的出行收入弹性。西安的收入弹性最高，为 0.41，济南最低，为 0.03。样本城市的平均弹性 为 0.19，总的来说，与在发展中地区城市开展的其它研究所得出的结果一致。因为数据采集的时 间有所不同，所以可能造成数据存在较大差异。例如，西安和郑州仅采集了 2000 年以来的数据， 而其它城市则包含了从二十世纪八九十年代开始统计的数据。使用可支配收入而不是总收入也可 能会影响结果。但这些结果仍可以说明中国城市的出行需求一直而且还将继续增长。 表 A2：出行次数的收入弹性 西安 2002~2006 0.41 郑州 2001~2005 0.24 广州 1984 ~ 2005 0.08 北京 1986~2006 0.07 乌鲁木齐 1993~2005 0.04 上海 1986~2004 0.04 济南 1988~2004 0.03 29 4.0 3.5 北京 日人均出行次数 广州 3.0 济南 2.5 上海 乌鲁木齐 2.0 西安 1.5 郑州 1.0 5,000 10,000 15,000 20,000 年人均可支配收入（元） 图 A5：出行率与收入 4. 各交通方式所占比重 图 A6-1 按连续和非连续出行分别列出了 2005 年和 2006 年各种交通方式所占比重。交通方式 分为非机动化交通（步行和自行车）、公交（公交车和无轨电车、公司班车和地铁或轨道交 通）、出租车、私车（小汽车和摩托车）以及其它方式（特殊和紧急情况用车等）。 如图 A6-2 所示，中国城市的出行方式仍以非机动化交通为主。14 市中有 9 市的非机动化交 通所占比重高于 40％，唯有临汾低于 30％。连续出行中公交所占比重从 39％（乌鲁木齐）到 10％（咸阳）不等，非连续出行从 26％（上海）到 9％（焦作）不等。一般来讲，较大城市的公 交比重也较高，这也许是因为出行距离更长，必须使用机动车（公共）交通方式。较大城市的公 交网一般也更发达。各市公交比重差异较大也可能是因为公交服务的供应和质量有所差异，下文 将对此作阐述。 样本城市中私车的比重也很大。在非连续出行中，临汾统计的私车比重最大，达 45％，而焦 作仅为 2％。在连续出行中，东莞、威海和广州等经济较富裕的城市，私车比重相对较高。 日非连续出行情况 2005-2006 临汾 上海 西安 北京 郑州 洛阳 焦作 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 非机动化交通 公共交通 出租车 私车 其它 图 A6-1：日非连续出行市区出行方式所占比重 30 日连续出行情况 2005-2006 广州 乌鲁木齐 威海 东莞 长治 南昌 咸阳 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 非机动化交通 公共交通 出租车 私车 其它 图 A6-2：日连续出行市区出行方式所占比重 图 A7 列出了过去三十年中选定城市交通方式所占比重的发展变化。最为显著的是，所有城 市非机动化交通的比重均有降低，而公交比重均有上涨。上海最为典型，其非机动车比重从 1986 年的 72％降至 2004 年的 36％。图 A7 中很值得关注的一点是，所有城市的私车比重都有所增 长。过去三十年中，中国所有城市私车在出行中所占比重确实都有所增长，这很可能是收入增加 和出行距离延长造成的。 公交在出行中所占比重的变化较大。洛阳公交的比重在过去 11 年中翻了一番多，而咸阳在 2001～2006 年间基本持平。北京公交的比重变化也许最为显著，1986－2006 年间逐年下降，但政 府已为公交基础设施投入巨资。确实，北京站在中国经济发展和城市交通发展潮流的前沿，其经 验可用以预测其它大中城市未来发展过程中遇到的情况。13 13 2008 年奥运会期间，公交比重从 25%增至 35%，因为政府对公交网投入巨资，补贴车费并特别限制了私 车的使用。 31 北京 1986 2006 上海 1986 2000 2004 济南 1988 2004 临汾 2001 2006 南昌 2001 2005 洛阳 1995 2006 郑州 2002 2005 咸阳 2001 2006 广州 1984 2005 乌鲁木齐 1993 2006 西安 2002 2006 0% 20% 40% 60% 80% 100% 非机动化交通 公共交通 出租车 私车 其它 图 A7：出行方式所占比重变化情况 5. 机动化 图 A8 列出了每千人私车拥有量的发展历程，并将其用作机动化指数。所有城市的机动化程 14 度都有所增加，尤其是近几年。北京引领着机动化潮流，2006 年每千人拥有 131 辆车， 其次是 广州，每千人拥有 87 辆车。 机动化的另一重要指标是私车数量在机动车总量中所占的比例。如图 A9 所示，所有样本城 市近几年私车占机动车总量的比例均有所增长，2006 年的比例从 0.09（郑州）到 0.37（广州）不 等。 14 Atkins，《北京出行需求管理研究》，2008 年。 32 140 120 北京 广州 100 郑州 威海 80 乌鲁木齐 60 济南 东莞 40 上海 西安 20 洛阳 0 1993 2001 2002 2003 2005 2006 图 A8： 千人私车数量（包括公司班车） 0.40 西安 Xi'an 0.35 0.30 Guangzhou 广州 0.25 Changzhi 长治 0.20 东莞 Dongguan 0.15 Zhengzhou 郑州 0.10 洛阳 Luoyang 0.05 Linfen 临汾 0.00 威海 Weihai 2001 2002 2003 2004 2005 2006 济南 Jinan 年份 Year 图 A9： 私车（包括公司班车）与车辆总量之比 6. 机动车拥有的收入弹性 图 A10 以散点方式列出了私车和可支配收入的发展变化图，确认二者直接相关。所有城市的 机动化程度都无一例外地随着收入水平提高而增加。北京再次首当其冲，而上海收入水平与北京 相仿，机动化程度却低得多，这可能是因为上海作为中国人口最多最稠密的城市，机动车拥有 （购置税）和使用（停车费）的成本较高。 表 A3 列出了所有样本城市机动车拥有的收入弹性（平均可支配收入）。样本城市的机动车 拥有收入弹性平均为 1.8，这与 Ingram 和 Liu 于 1997 年的研究结果高度一致，二人曾对 35 个城 市开展研究，当时得出的弹性为 2。尽管如此，样本城市的差异仍较大。威海收入弹性最高，为 2.74，而北京弹性最低，为 0.7。差异可能是使用平均可支配收入而不是人均总收入造成的，但所 有样本城市均无法统计人均总收入这项数据。 33 20000 18000 北京 16000 广州 14000 郑州 12000 威海 平均可支配收入 10000 乌鲁木齐 济南 8000 上海 6000 西安 4000 洛阳 2000 0 0 20 40 60 80 100 120 140 千人私车数量 图 A10：千人私车数量与平均可支配收入 表 A3： 机动车购买的（平均可支配）收入弹性 威海 2001-2006 2.7 郑州 2005-2006 2.4 上海 2005-2006 2.2 乌鲁木齐 2001-2006 1.9 西安 2002-2006 1.8 济南 2002-2006 1.6 广州 2003-2006 1.5 洛阳 2001-2005 1.5 北京 2003-2006 0.7 7. 基础设施 分析各种交通方式所占比重的发展变化对于分析中国市政府在基础设施方面的投资决策非常 重要。20 世纪 90 年代以来，城市交通投资的很大比例都用于修建新路，但大容量和快速道路往 15 往缺少人行道等基础设施。例如，上海 1991~1995 年间道路投资占城市交通总投资的 63.9％。 这一趋势在过去几年有所改变，道路投资有所减少，公交投资有所增加。上海 2001~2004 年间的 道路投资确实下降到 46.7 ％，而城市轨道投资从 1991~1995 年的 20.8 ％增至 2001~2004 年的 43.7％。公交重新得到重视，带动了中国许多大中城市的升级和投资。目前，近 15 个城市正在建 16 设或规划 2015 年竣工的地铁系统或地铁扩建，约 17 个城市正在规划和/或建设快速公交系统。 近年来政府重视公交发展，解决了中国城市居民出行的某些需要。尽管如此，加大对非机动化交 通的投资将进一步方便中国广大城市居民的出行。 15 《亚太经合组织地区城市交通能源使用情况》，亚太能源研究中心，2007 年，第 97 页。 16 参见中国国家发展改革委员会发布的一份国务院批准的文件，2006 年。参见向世行城市轨道交通代表团 成员提供的信息，2008 年 6 月。 34 路网 中国许多城市都为市区道路建设投入巨资。图 A11 展示了市区每千人道路长度。除了乌鲁木 齐略有下降以外，样本城市中每千人道路长度在 2002~2006 年间都有所增长。广州增长幅度最 大，为 55.5 ％，但威海每千人道路长度最长，因为沿海城市人口相对较少，且比大多数地区富 裕。 1.15 1.05 0.95 2002 0.85 2006 0.75 0.65 0.55 0.45 0.35 0.25 0.15 济南 Jinan Xi'an 西安 Luoyang 洛阳 Urumqi 乌鲁木齐 Guangzhou 广州 Weihai 威海 图 A11：市区每千人道路长度（公里） 作为对机动化道路水平飙升的响应，道路建设力度有所加大，但未与机动化保持同步。图 A12 展示了私车数量与市区车道长度之比，该比值是交通拥堵的指标之一。目前北京的比值最 大，与其在中国城市中交通最为拥堵的情况相一致。其它城市的比值也一直在增大，预示拥堵程 度日趋加重。 250 200 上海 广州 150 北京 100 郑州 威海 50 乌鲁木齐 洛阳 0 东莞 2001 2002 2003 2004 2005 2006 图 A12：私车与市中心车道总长度（公里）之比 公共交通 公交供应的一个重要指标是过去几年中每千人公交车数量（参见图 A13）。一般来说，公交 车是载客量最大的交通方式，即便在北京、上海和广州这些建有地铁、经济较为富裕的大城市也 是如此。该比值是公交投资的一个重要指标，在本次研究的时间段内，所有城市的比值都有所上 升，北京、乌鲁木齐和上海的比值最高。公交车数量在 21 世纪头 10 年大幅增加，东莞和威海即 是如此。与此同时，中国政府也在 2005 年推出新政策，特别是国务院第 46 号意见。该意见要求 地方政府在决策和资金分配上优先考虑公交。该政策仍发挥着作用，应在今后继续深入研究。 35 公交车数量与人口之比最大的城市，公交的比重也更高，这一点与预测结果一致。但公交供 应的该项指标与样本城市的规模、位置以及经济发展水平并不显著相关。例如，威海的比值相对 较高，但其规模较小，乌鲁木齐的比值仅次于北京，但其位于中国最不发达最偏远的西部地区。 3.00 乌鲁木齐 '93-'06 2.50 广州 '93-'06 北京 '93-'06 2.00 上海 '93-'06 济南 '93-'06 1.50 西安 '02-'06 1.00 东莞 '02-'06 洛阳 '01-'06 0.50 南昌 '02-'05 威海 '01-'06 0.00 图 A13：千人公交车数量（包括无轨电车） 图 A14 和图 A15 分别列出了市区公交服务供应程度的两项指标。第一项与路网密度有关，用 市区每平方公里内公交线路的公里数来衡量。第二项是居住在公交车站 500 米范围内的人口所占 比重。10 市中有 6 市居住在公交车站 500 米范围内的人口比重达到至少 80％，只有两市在此范围 内的人口比重低于 50％。 威海 洛阳 焦作 临汾 西安 咸阳 长治 广州 上海 南昌 济南 东莞 乌鲁木齐 郑州 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 公里/平方公里 图 A14： 公交网密度，2005~2006 36 焦作 西安 重庆 咸阳 济南 临汾 威海 东莞 郑州 南昌 0% 20% 40% 60% 80% 100% 图 A15：居住在公交车站 500 米范围内的人口所占比重，2005~2006 图 A16 和图 A17 分别列出了近年来公交的绩效指标，分别用资本和运营生产力衡量。大多数 城市的资本生产力为每天每辆公交车运送 300~600 名乘客。东莞和广州的生产力数值比其它城市 要高得多。运营生产力由每车每公里的平均载客量来衡量，该数值的差异更大。 1000 800 乘客 /公交车 /天 600 400 200 0 乌鲁 东莞 广州 西安 上海 南昌 焦作 咸阳 郑州 洛阳 威海 北京 济南 木齐 图 A16： 公交系统资本生产力，2005~2006 洛阳 焦作 临汾 郑州 威海 西安 乌鲁木齐 济南 广州 0 5 10 15 20 25 30 35 40 乘客/车公里 图 A17： 公交系统运营生产力，2005~2006 37 附件 4：本次研究所涉及的中国城市分布图 中国－GEF－世行城市交通伙伴项目 项目城市 参照城市 选取的城镇 省会 首都 河流 主路 铁路 省界 国界 38