浙江大学：中国低碳城市发展报告-低碳城市试点评估

中国低碳城市发展报告

—低碳城市试点评估—

浙江大学低碳城市协同创新中心

浙江大学城市发展与低碳战略研究中心

2025年12月

研究团队

负责人：石敏俊

参加人：叶津炜，王胤懿，石博

目录

摘要1

第一章城市是碳减排的主战场2

1.1减少全球温室气体排放刻不容缓2

1.2各国减排行动与目标之间存在差距2

1.3城市是碳减排的主战场3

第二章中国低碳城市试点的实践4

2.1低碳城市试点政策概况4

2.2低碳城市试点政策成效回顾6

2.3本报告的故事逻辑7

第三章低碳城市试点推动城市低碳转型8

3.1试点城市低碳转型概况8

3.2试点城市低碳转型成效评估10

3.3低碳转型领先试点城市情况14

3.4试点城市低碳转型绩效的异质性15

3.5试点城市碳排放的关键影响因素19

第四章低碳城市试点碳减排的目标-行动差距21

4.1试点城市控制碳排放的规划目标及其实现情况21

4.2试点城市控制碳排放规划目标的轨迹还原22

4.3试点城市碳减排目标-行动差距的成因24

第五章亡羊补牢犹未晚26

5.1亡羊补牢情景下试点城市碳排放的关键影响因子调控26

5.2亡羊补牢情景下试点城市的碳排放轨迹预测28

第六章城市低碳转型的展望30

6.1目标-行动差距的后遗症30

6.2亡羊补牢犹未晚30

6.3亡羊补牢需要有效的应对策略32

附录33

附录A：研究方法33

附录B：中国低碳城市试点数据集35

参考文献50

摘要

由人类活动导致的全球变暖正以前所未有的速度加快，世界各地极端天气和

灾害频现，加速和加强应对全球气候变化的行动已经迫在眉睫。尽管国际社会在

应对气候变化问题上已达成共识，然而各国减缓气候变化的行动却与温控目标不

相符，全球气候雄心目标差距已经成为国际社会关注的热点。

城市是低碳转型的主战场，城市低碳转型的成功与否将决定国家自主贡献目

标能否实现。为应对气候变化，促进低碳转型发展，我国于2010年启动了低碳

城市试点建设工作，鼓励试点城市自主探索低碳发展路径，明确碳排放达峰目标。

回顾目前对低碳城市试点政策成效的讨论，学术研究大多将试点政策视为“黑箱”

处置，官方评估更侧重政策叙事，均未能就低碳试点城市的规划目标完成情况做

出全面体检。本报告聚焦低碳城市试点碳减排的目标-行动差距，量化试点城市

的碳排放实际轨迹与最初规划目标的偏离程度，分析试点城市目标-行动差距对

国家自主贡献目标的影响，探讨站在现实时点上通过亡羊补牢对缩小试点城市目

标-行动差距的作用，以弥补这一研究空白。

截至2023年，94%的试点城市尚未碳达峰，仅4个试点城市实现碳达峰规

划目标。按此趋势发展，全部试点城市加总的碳排放达峰时间将比规划目标推迟

9年，峰值差距约4亿吨，该目标-行动差距若推及其他城市，或致全国碳排放峰

值比预期峰值目标高出至少10%。究其原因，既有城市低碳转型动力不足和转型

过程中利益冲突的内生因素，也有上级政府激励和约束不足的外部因素。立足当

前，亡羊补牢能使达峰时间的差距缩小至5年，峰值的差距缩减35%。

低碳城市试点的碳达峰目标-行动差距已经带来了明显“后遗症”，前期行

动的懈怠，若不通过亡羊补牢措施弥补，将增加后续碳达峰碳中和目标的实现难

度。但亡羊补牢也为地方经济社会发展带来巨大挑战，需要内外兼施更加有效的

应对措施，内要加速推进碳交易市场扩容与机制优化，外要强化碳排放总量和强

度双控制度的执行刚性。唯有通过激励与约束并举、全局与局部协同，才能确保

全国碳达峰目标如期实现。

1

第一章城市是碳减排的主战场

1.1减少全球温室气体排放刻不容缓

近年来，世界各国极端高温频现，干旱洪水等灾害接踵而至。研究表明，由

人类活动导致的全球变暖正以前所未有的速度加快（Fosteretal,2024）。联合国

秘书长安东尼奥·古特雷斯曾在2023年对全球气候变化的速度表示惊叹，并示警

“全球变暖时代告终”，接下来步入“全球沸腾时代”。

近日，在第30届联合国气候变化大会（COP30）期间，古特雷斯再次在贝

伦发出警告：气候变暖可能会将生态系统推向灾难性的临界点，使数十亿人面临

不适宜居住的环境，并加剧对和平与安全的威胁。加速和加强应对全球气候变化

的行动已经迫在眉睫。COP30通过了最新的气候行动总体协议《全球动员：团

结协作应对气候变化挑战》，呼吁各国加速气候行动主动应对气候变化，启动“全

球实施加速器”和“贝伦1.5℃目标”以帮助各国落实其国家自主贡献（NDC）、

国家气候行动计划和适应计划。

1.2各国减排行动与目标之间存在差距

根据《巴黎协定》提出的控温目标，到本世纪末，应将全球平均气温较工业

化前水平升高幅度控制在2℃之内，并努力将升幅限制在1.5℃以内的目标，同

时致力于在本世纪下半叶实现净零排放。

尽管国际社会在应对气候变化问题上已达成共识，然而，各国应对气候变化

的行动却与温控目标不相符，全球气候雄心目标差距已经成为国际社会关注的热

点。截至2025年10月，125个国家提交或更新了国家自主贡献（NDC）目标，

涵盖全球近80%温室气体排放。根据联合国气候变化秘书处（UNFCCC）发布的

《国家自主贡献（NDC）综合报告》分析，即使所有国家完全兑现现有的NDC

承诺，本世纪末全球温升也将会达到2.3℃至2.5℃，与2℃的温控目标存在巨大

差距，1.5℃目标更是遥不可及。

当前，全球应对气候变化仍然面临严峻的挑战，大气中的温室气体含量仍在

2

持续攀升。世界气象组织（WMO）2025年度《温室气体公报》指出，全球大气

中的主要温室气体浓度在2024年达到历史新高，其中全球大气二氧化碳年均浓

度增幅达3.5ppm，是1957年开展现代观测以来的最大年增量。

1.3城市是碳减排的主战场

城市是全球能源消耗和温室气体排放的最主要贡献者，以全球2%的面积承

载着超过全球50%以上的人口，消耗了全球2/3的能源，排放了70%以上的温室

气体。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）《第六次评估报告综合报告：

气候变化2023》显示，城市贡献了全球温室气体排放的71%~76%（米志付和张

浩然，2023）。中国的能源消费和温室气体排放也高度集中于城市。中国城市能

源消费占国家能源消费总量的86.9%，超过世界平均水平近18个百分点，贡献

了80%以上的碳排放（Caietal,2025）。可以说，城市是低碳转型的主战场，城

市低碳转型的成功与否将决定国家自主贡献目标能否实现。

3

第二章中国低碳城市试点的实践

2.1低碳城市试点政策概况

为了应对气候变化，促进低碳转型发展，我国自2010年以来先后启动了三

批低碳省（区）和城市试点工作。81个低碳城市试点，涵盖了不同地区、不同

发展水平、不同资源禀赋和工作基础的城市（区、县）。在试点城市中，深圳、

青岛等25个城市出台了低碳发展专项规划，北京、天津、杭州等24个城市出台

了应对气候变化规划，济南、贵阳、南平等25个城市制定控制温室气体排放工

作方案，广州、南昌、宁波等24个城市制定了低碳城市试点建设工作方案。81

个低碳试点城市均提出了碳排放达峰目标，试点城市承诺的达峰年份平均为

2025年（齐晔等，2020）。根据上述规划和工作方案，北京等14个城市提出了

“十三五”末（2020年）以前实现碳达峰的规划目标，天津等29个城市提出了

“十四五”末（2025年）以前实现碳达峰的规划目标，石家庄等25个试点城市

承诺的碳达峰目标年份在2025年以后（表2-1）。部分城市还提出了控制碳排放

总量峰值的目标规划。

4

图2-1中国低碳城市试点的空间分布情况

表2-1按规划目标的达峰年份分组的低碳试点城市

目标达峰年份数量试点城市名单

北京苏州镇江杭州宁波

规划2020年前

14温州金华黄山南平青岛

达峰

烟台济源广州吴忠

天津晋城乌海大连吉林

上海南京常州淮安嘉兴

规划2025年前衢州合肥淮北宣城赣州

29

达峰吉安济南潍坊武汉长沙

株洲深圳中山三亚成都

兰州金昌西宁银川

石家庄秦皇岛保定呼伦贝尔沈阳

六安池州厦门三明南昌

规划2025年后

25景德镇抚州湘潭郴州柳州

达峰

桂林重庆广元贵阳遵义

昆明玉溪延安安康乌鲁木齐

朝阳逊克县共青城拉萨敦煌

大兴安岭长阳土家

信息不足昌吉和田伊宁

13地区族自治县

未列为样本

琼中黎族苗普洱市第一师

族自治县思茅区阿拉尔市

注：81个低碳试点城市有13个城市因信息不完整未纳入本报告的研究样本。其中，敦煌市

5

承诺“十三五”末（2020年）以前达峰；朝阳市、逊克县、长阳土家族自治县、琼中黎族

苗族自治县、普洱市思茅区、拉萨市、昌吉市、和田市、伊宁市、第一师阿拉尔市承诺“十

四五”末（2025年）以前达峰；大兴安岭地区、共青城市承诺2025年以后达峰。

2.2低碳城市试点政策成效回顾

国家低碳城市试点政策（LCCP）引起了学术界的广泛关注，许多学者和研

究机构对低碳城市试点政策成效开展了研究，涌现出大批低碳城市试点相关的文

献。

学术研究：“黑箱”处置，忽视规划达峰目标兑现情况

关于低碳城市试点政策的文献，2017年以前以介绍性文章和对策性观点居多

（庄贵阳，2020；Lietal，2018），此后逐步转向量化评价。量化评价的研究又

可以分为两大类：一类是关注低碳城市试点的成效，大多数文献采用双重差分法

（Differences-in-Differences，DID）或者合成控制法（SyntheticControlMethod,

SCM）等计量经济模型方法，将试点城市作为实验组，非试点城市作为对照组，

分析低碳城市试点政策前后碳排放强度和总量变化的差异，以此来识别试点政策

的“净效应”；第二类则关注低碳城市试点带来的衍生效应，譬如碳减排对空气

污染治理的协同效应、健康影响等，也有部分文献探讨低碳城市试点政策效果的

作用机制（Lyuetal，2023；张兵兵等，2021；Songetal，2021）。然而，这些

基于计量经济模型方法的研究大多数将低碳城市试点政策视为“黑箱”，未深入

分析试点城市的哪些具体政策措施及其执行力度产生的效果；部分研究尝试打开

“黑箱”，探索低碳城市试点的政策工具配置（Maetal,2021）和政策运行机制

（王巧，2021）的影响，分析LCCP与其他政策的交互协同（苏涛永等，2022)，

研究视角逐步从单一政策成效评估向政策组合治理和制度协同演进深化。

已有研究较少关注低碳城市试点的规划达峰目标完成情况。少数文献提及试

点城市达峰目标引领性不足（刘天乐和王宇飞，2019），但未做深入讨论。少数

文献进行了试点城市碳排放趋势预测（Sunetal，2023；Jin&Sharifi，2025），

但未将碳排放趋势预测与规划达峰目标联系起来分析。

6

官方评估：重“政策叙事”，轻“科学评估”

2017年国家应对气候变化战略研究和国际合作中心发布《中国低碳省市试点

进展报告》，2023年生态环境部应对气候变化司发布《国家低碳城市试点工作

进展评估报告》。这两份报告总结了低碳城市试点的建设经验和存在问题。官方

评估报告认为，试点城市的碳排放总体上得到了有效控制。试点城市以年均1.3%

的碳排放增速支撑了年均5.8%的GDP增长；95%的试点城市碳排放强度显著下

降，25%的试点城市碳排放总量增速下降，38%的试点城市碳排放总量稳中有降。

试点城市初步形成了全社会参与的低碳发展格局；取得了可复制推广的城市低碳

发展的经验。

然而，官方评估报告也指出了试点城市存在的问题：第一，低碳发展目标的

指挥棒作用未能充分发挥。第二，部分城市的低碳发展目标科学性不足，设置的

低碳发展约束性目标缺乏力度。第三，低碳发展理念需要深化，低碳发展创新力

度需要加强。第四，碳排放数据统计核算能力亟需提升。

由于低碳城市试点政策旨在鼓励地方自主探索“自下而上”的低碳发展模式，

这两份官方的政策评估更侧重“政策叙事”，以鼓励为主，适当指出问题，缺乏

基于科学方法的评估，未能就低碳试点城市的规划目标完成情况做出全面体检。

2.3本报告的故事逻辑

本报告聚焦低碳城市试点碳减排的目标-行动差距，量化试点城市的碳排放

实际轨迹与最初规划目标的偏离程度，分析试点城市目标-行动差距对国家自主

贡献目标的影响，探讨站在现实时点上通过亡羊补牢对缩小试点城市目标-行动

差距的作用。

本报告拟解决的关键科学问题主要如下：第一，构建低碳城市试点的碳排放

基础数据集；第二，精准把握试点城市碳排放的影响因素；第三，还原试点城市

规划目标下的碳排放变化轨迹；第四，预测亡羊补牢措施对改变试点城市的碳排

放轨迹的作用。

7

第三章低碳城市试点推动城市低碳转型

3.1试点城市低碳转型概况

从碳排放强度看，2010—2023年，低碳试点城市的直接碳排放强度平均值下

降了43.1%，总碳排放强度下降了43.3%。1同时期，全国平均碳排放强度的降幅

为37%。大多数试点城市的碳排放强度低于全国平均水平。

表3-1低碳试点城市碳排放概况

最大值最小值均值

碳排放指标

2010年2023年2010年2023年2010年2023年

直接碳排放强度9.976.100.230.112.041.16

总碳排放强度8.436.930.420.202.171.23

直接碳排放量1647419106546636644468

总碳排放量200812359115724441875590

注：碳排放强度的单位为吨/万元（2010年价格），碳排放量的单位为万吨。

从碳排放量看，2010年，纳入本报告研究范围的68个试点城市，直接碳排

放量合计为25亿吨，相当于全国碳排放的33%，总排放量占全国的38%。低碳

城市试点政策实施以来，试点城市的直接碳排放量增长了22%，总碳排放量增长

33.5%；同期全国的碳排放量增长了32.4%。这表明，总体上低碳试点城市的本

地碳排放量的增长慢于全国，但部分碳排放通过对输入电力的依赖而转移到非试

点城市，且间接排放量增长迅速。

以低碳试点城市2010—2023年的碳排放量年均变化率为横轴，碳排放强度

年均变化率为纵轴制散点图（图3-1）。以同期全国平均碳排放强度和碳排放量

的年均变化率为原点，可分为四个象限：

位于第III象限的试点城市32个，占47.1%，与全国平均相比，碳排放强度

的下降更快，碳排放量增速低于全国平均，部分试点的碳排放量趋于下降。空间

上这类城市的分布最为广泛（图3-2）。

位于第I象限的试点城市20个，占29.4%，与全国平均相比，碳排放强度下

1试点城市的直接碳排放核算了化石能源燃烧的二氧化碳排放，总碳排放在直接碳排放的基础上考虑了电

力净输入的间接碳排放，相关核算过程见附录。

8

降缓慢，碳排放量增加更快，碳排放强度的降速与GDP增速相比过慢，没有实

现对碳排放总量的有效控制。空间上看这类城市大多集中在东部沿海经济较发达

的省份。要指出的是，大部分碳排放强度本就偏低的试点城市位于该象限，意味

着当城市碳排放强度下降至一定水平后，减排实施难度可能增大。

位于IV象限的城市有15个，占22.1%，与全国平均相比，碳排放强度的降

幅更大，同时碳排放量增长更快，这类城市的经济增速超过了碳排放强度降速，

导致碳排放总量持续增长。空间上，中西部试点城市中有较多属于这种发展模式。

位于第II象限的城市仅1个，碳排放强度的降速偏低，但碳排放量增长也缓

慢，表明其经济增速低，带动碳排放量增长较慢。

图3-1试点城市碳排放强度大小、年均变化率与碳排放量年均变化率

9

图3-2低碳城市试点发展模式的空间分异

3.2试点城市低碳转型成效评估

推动城市低碳转型的关键在于保持经济增长的同时实现碳减排。因此，有必

要从城市经济增长和碳排放控制两个维度来考察城市低碳转型的进展。

为了考察试点城市低碳转型发展的相对速度差异，本报告构建了试点城市低

碳转型指数。考虑到不同试点城市的人口、资源和经济规模差异悬殊，此处以人

均GDP和人均碳排放为具体测度指标，而非GDP和碳排放总量。具体而言，对

2010—2023年间68个城市每年的人均GDP和人均碳排放分别进行排名赋分，

通过对数变换和Box-Cox变换完成正态化，并以累积分布函数标准化赋分。人

均GDP为正向指标，人均碳排放为负向指标，据此得到人均经济发展得分和人

均碳排放得分。试点城市低碳转型指数以经济和碳排放两个维度得分的几何平均

数求得。由于指标得分聚合方法限制，不同年份之间的得分不能直接比较，但试

点城市的得分排名可以反映低碳转型的相对进展。

10

表3-2显示了68个低碳试点城市2010—2023年的低碳转型指数排名。总体

上，无论基于直接碳排放还是总碳排放的计算方式，大部分试点城市的低碳转型

水平和位次相对稳定，深圳、北京、长沙、杭州、广州等区域中心城市长期处于

低碳转型领先地位；相反，吴忠、呼伦贝尔、吉林等城市则长期处于低碳转型滞

后地位。

表3-2试点城市低碳转型指数排名

直接排放计算总排放计算

城市

20102015202020232010201520202023

北京73227333

天津3540383536363635

石家庄5958453757414140

秦皇岛6364626163595960

保定4143424443444447

晋城5862615853616157

乌海6159575762585859

呼伦贝尔6767676766676767

沈阳3031364033393942

大连2020252521222221

吉林6666656661646463

上海12109813997

南京2422222019212125

常州2219171229343427

苏州3632323235353534

淮安3425262230202023

镇江3336343623292930

杭州98441113139

宁波3127202925181819

温州1523182616161618

嘉兴1818211912191917

金华1917191818272733

衢州5150484854494951

合肥413121437714

淮北4254636434606064

黄山2328242124303029

六安5051575648535354

池州4953525542575758

宣城4844404244434345

厦门55666121211

三明2933302832333332

11

直接排放计算总排放计算

城市

20102015202020232010201520202023

南平3234313038282826

南昌668104668

景德镇2539292427171715

赣州4545475146474746

吉安4746414147383837

抚州3841504540404038

济南171410720444

青岛149799111110

烟台1621151615141413

潍坊3938433941505043

济源6055545360555552

武汉2624161726252528

长沙22332222

株洲2115141322886

湘潭4335354645323239

郴州4442333437262624

广州87555555

深圳11111111

中山34111110151516

柳州5360646250636361

桂林3737444339424244

三亚101628238373736

重庆2830272728242420

成都1311131514101012

广元5249494955464655

贵阳4647464749484848

遵义5661595852525253

昆明2726373331313122

玉溪4029393159454541

延安1112233817232331

安康5448515051515150

兰州6563606365626262

金昌6457565264565649

西宁6256556067666666

银川5565666556656565

吴忠6868686868686868

乌鲁木齐5752535458545456

12

图3-3比较了2010年和2023年两种核算方式下的低碳城市试点的转型综合

排名。除玉溪外，试点城市用两种方法得到的综合排名在2010年的差异在±10

位次以内，差别不大；到2023年，昆明以总碳排放计算的排名领先于直接碳排

放计算11个位次，常州、武汉、金华、三亚在总碳排放计算方式排名退后至少

11个位次。

图3-3用总排放和直接排放计算的低碳发展指数综合排名差异

图3-4用总排放和直接排放计算的人均碳排放维度排名差异

13

以人均碳排放维度排名来看，两种计算方式的差别更明显。图3-4显示，2010

年西宁、玉溪、中山和延安以总碳排放计算的人均碳排放排名相比直接碳排放计

算的排名落后11位以上。到2023年，更多的城市排名有10位次以上差异，其

中三亚、长沙、杭州、北京、中山、厦门、金华、常州、西宁的总碳排放计算排

名落后直接排放计算的人均碳排放排名超过10位次，表明这类城市本地直接碳

排放的降低是以增加了对外电力的依赖获得的，在需求端仍有较大减排潜力。

图3-5以试点城市2010年的排名为横轴，以2023年的排名为纵轴，同样表

明大部分试点城市低碳转型指数得分的变动在±10个名次以内，且人口快速增

长的城市大部分排名稳定在前50%，相反的人口快速流失的城市大部分排名稳定

在后50%。需要指出的是，银川、贵州、兰州、西宁、乌鲁木齐的人口尽管保持

较快增长，但都位于I象限，低碳转型指数排名在后50%。

图3-5试点城市2010—2023年的低碳发展指数排名变动2

3.3低碳转型领先试点城市情况

2010—2023年期间，低碳转型指数进入过历年前十的领先城市有15个，其

2以直接碳排放计算，本章后续内容也是以直接碳排放表现进行分析。

14

中常年稳定在前十位的城市有深圳、北京、长沙、杭州、广州、厦门、南昌7

个城市，合肥、延安、三亚、成都等市在“十二五”时期曾短暂停留后逐渐失去

领先优势；上海、青岛、济南则后来居上。总体上，低碳转型领先城市多为东部

沿海地区和长江中下游地区的综合型大都市。

图3-6显示了这些城市2010和2023年在经济发展和碳减排两个维度的排名

变化，空心圆代表2010年，实心三角代表2023年。十佳城市普遍位于第三象限，

在经济发展和碳减排两个维度大多稳定在全部试点的前50%。三亚、中山较低的

人均碳排放水平是优势，但在2010—2023年里经济发展水平逐渐落后，成都碳

减排的表现突出但经济发展滞后，延安则是碳减排表现严重滞后，导致这些城市

逐渐失去了低碳发展的领先地位。观察长期稳定在十佳位置的7个城市，除南昌

以外其余城市均实现了明显的碳减排成效，人均碳排放排名提升明显。

图3-6历年十佳低碳试点城市的经济发展与碳减排的排名变动

3.4试点城市低碳转型绩效的异质性

人口规模

从图3-7看，人口规模越大的试点城市碳排放强度越低，人口500万以上的

15

特大城市和超大城市的碳排放强度明显低于其他城市，且随着时间推移，这一差

距仍然保持。3人口规模在300万以下的城市与规模更大的城市相比，碳排放强

度的差距随着时间推移而明显扩大。

图3-7不同人口规模的试点城市碳排放强度变化

能耗水平

图3-8显示，不同能耗水平试点城市的碳排放强度均随时间推移而降低。试

点城市中，高能耗城市与低能耗城市差距悬殊，但随时间推移差距有所收窄。

图3-8不同能耗水平的试点城市碳排放强度变化

人口规模与能耗水平交叉

中小规模且高能耗的城市碳排放强度高，人口规模大、能耗低的城市碳排放

强度低（表3-3）。在高能耗城市中，人口规模越小的试点城市碳排放强度越高。

3试点城市的人口规模根据《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》划分。

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这些中小城市大多是资源型城市和原材料生产城市，如金昌、吴忠、南平、乌海、

晋城。高能耗的I型大城市（人口规模300万~500万）碳排放强度从2.88吨/万

元下降至0.95吨/万元，下降67%，碳排放强度下降幅度最大。小城市的碳排放

强度差异明显，与能耗水平高度相关。

表3-3不同人口规模和能耗水平试点城市2010-2023年直接碳排放强度

人口规模低能耗较低能耗中等能耗较高能耗高能耗

2010年

超大城市0.621.082.01

特大城市0.881.461.38

I型大城市0.591.553.942.88

II型大城市0.661.401.252.803.86

中等城市0.950.881.382.335.72

小城市0.261.261.685.94

2023年

超大城市0.240.520.97

特大城市0.350.580.83

I型大城市0.340.721.810.95

II型大城市0.540.510.531.523.08

中等城市0.520.761.551.053.66

小城市0.190.810.783.35

2010—2023年，68个试点城市直接碳排放量共增长了5.46亿吨，其中高耗

能II型大城市的直接碳排放共增加了近1.27亿吨（表3-4），占全部试点城市碳

排放增量的23.2%。而低能耗超大城市与高能耗I型大城市在这14年间直接碳

排放量得到有效控制，分别减少了0.24亿吨和0.23亿吨碳排放量。

表3-4不同人口规模和能耗水平试点城市2010-2023年直接碳排放量变化（单位：万吨）

人口规模低能耗较低能耗中等能耗较高能耗高能耗总计

超大城市-246245086292674

特大城市849-74415321636

I型大城市310658541378-23058034

II型大城市4181131127040421269322315

中等城市2073390420801760381013628

小城市64177270638546397

合计696215245500694181805354684

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经济发展水平

参考世界银行的收入分类标准，68个试点城市按人均GDP可以划分为经济

领先城市、中等偏上城市和中等偏下城市。4其中，经济领先城市碳排放强度明

显低于另外两类城市，中等偏上城市和中等偏下城市的碳排放强度差距持续缩小。

图3-9不同经济发展水平的试点城市碳排放强度变化

人口规模与经济发展水平交叉

综合人口规模与经济发展水平差异，经济发展水平越好、人口越多的城市碳

排放强度越低（表3-5）。同等经济发展水平的试点城市，人口规模越大碳排放

强度越低；同等人口规模的试点城市，经济发展水平越高碳排放强度越低。

表3-5不同人口规模和经济发展水平试点城市2010-2023年直接碳排放强度

人口规模经济领先中等偏上中等偏下

2010年

超大城市0.921.04

特大城市1.081.85

42017年世界银行收入分类标准：高收入国家人均国民总收入（GNI）超过12235美元，中等偏上收入国

家人均GNI超过3956美元，中等偏下收入国家人均GNI超过1006美元，否则为低收入国家。当年1美元

兑换6.6282人民币。据此将68个试点城市分为经济领先城市21个，中等偏上城市45个，中等偏下城市2

个。由于对中等收入水平的试点城市区分不明显，将其从3956美元调整至7500美元（与当年全国人均GDP

水平相近），调整后中等偏上城市25个，中等偏下城市22个。

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人口规模经济领先中等偏上中等偏下

I型大城市1.841.562.27

II型大城市1.251.942.54

中等城市2.983.020.92

I型小城市2.353.14

2023年

超大城市0.390.53

特大城市0.460.76

I型大城市0.850.600.82

II型大城市0.621.621.34

中等城市1.431.871.00

I型小城市1.171.81

分析表明，试点城市在经济发展水平、人口规模、能耗水平等方面的差异性

与城市低碳转型进程存在一定的关联。总体上看，人口规模越大、经济发展水平

越高的试点城市，自身能耗水平较低，2010年的碳排放强度越低，随着试点政

策推移保持低碳转型优势。规模小的城市由于资源禀赋的异质性，低碳转型的差

异较大。生态保护优先和文旅产业发达的小城市，如安康、三亚等低碳转型表现

更好。依赖煤炭和传统制造业较深的小城市，如乌海、金昌等，能耗和碳排放较

高，减排潜力巨大，2010—2023年期间碳排放强度显著下降，但仍有较大的下

降空间。这类城市高度依赖高耗能产业发展，人均收入水平也较高，但经济总量

规模不大，在低碳转型中继续保持经济快速发展将面临一定挑战。此外，异质性

分析表明，城市自身属性会影响低碳转型进程。为推进和深化试点城市的绿色低

碳转型，有必要识别影响其碳减排的关键因素。

3.5试点城市碳排放的关键影响因素

本报告应用机器学习算法，从涵盖经济社会发展、能源消费、产业结构、高

耗能行业及居民生活等维度的22项城市低碳发展影响因素中，识别出对低碳城

市试点碳排放强度与碳排放量具有显著影响的前10项关键因素。具体算法和完

整指标体系详见附录。

表3-6显示，低碳试点城市碳排放强度的关键影响因素按重要性程度排序，

19

前五位依次是能源消费强度、钢铁部门占比、煤炭消费占比、人均GDP、高能

耗行业占比。

表3-6影响低碳城市试点碳排放强度的前10项关键因素

重要性总碳排放强度

排序影响因子重要性百分比

1能源消费强度13.11%

2钢铁部门占比9.21%

3煤炭消费占比6.36%

4人均GDP5.89%

5高能耗行业占比4.98%

6常住人口数4.69%

7电力热力生产部门占比4.20%

8人均社会消费品零售总额4.08%

9非金属矿物制品业占比3.99%

10石油加工部门占比3.86%

表3-7显示，低碳试点城市碳排放量的关键影响因素按重要性程度排序，前

五位依次是能源消费总量、常住人口数、全社会用电量、钢铁部门占比、规上工

业发电量。

表3-7影响低碳城市试点碳排放量的前10项关键因素

重要性总碳排放量

排序影响因子重要性百分比

1能源消费总量10.80%

2常住人口数6.65%

3全社会用电量6.51%

4钢铁部门占比6.01%

5规上工业发电量5.24%

6电力热力生产部门占比4.81%

7有色金属部门占比4.63%

8石油加工部门占比4.57%

9非化石能源消费占比4.21%

10人均社会消费品零售总额4.17%

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第四章低碳城市试点碳减排的目标-行动差距

为探究低碳城市试点碳达峰目标与减排行动之间的差距，本报告采用MK

趋势检验法（Mann-Kendalltest），判别了2010—2023年间城市碳排放量的达峰

趋势；并以机器学习方法训练出低碳城市试点碳排放量化预测模型。具体来说，

以随机森林（RandomForest）模型方法构建城市多维特征变量与碳排放绩效指

标之间的非线性预测关系，识别试点城市碳排放的关键影响因素，结合遗传算法

（GeneticAlgorithm，GA）对输入变量进行反推，同时加入变量约束，以求得满

足情景目标及真实性条件的最优X组合。量化预测模型方法详见附录A。

4.1试点城市控制碳排放的规划目标及其实现情况

从碳达峰年份看（表4-1），10个城市在2010—2023年期间直接碳排放量

呈现了明显的下降趋势，如期实现碳达峰目标；但如果考虑了电力净输入的间接

排放，则仅有4个城市实现达峰目标，94%以上的试点城市尚未达峰。

表4-1低碳城市试点碳达峰目标及其实现情况

直接排放总排放

试点类型

如期达峰未达峰如期达峰未达峰

北京宁波南平烟台济

宁波金华南平青岛

目标2020年前北京杭州源苏州镇江杭州温州

济源苏州镇江温州

达峰广州金华黄山青岛广州吴

黄山烟台吴忠

忠

吉林淮安潍坊武汉天津大连吉林上海株

长沙株洲深圳三亚洲成都金昌晋城乌海

晋城乌海大连南京南京常州淮安嘉兴衢

目标2025年前天津上海

常州嘉兴衢州合肥济南州合肥淮北宣城赣州

达峰济南

淮北宣城赣州吉安吉安潍坊武汉长沙深

中山成都兰州金昌圳中山三亚兰州西宁

西宁银川银川

保定三明景德镇柳州沈阳景德镇广元柳州

贵阳昆明玉溪秦皇岛贵阳玉溪延安秦皇岛

目标2025