數字,就代表著客觀嗎?


數字,就代表著客觀嗎?

2019年5月11日,夏威夷莫納羅亞氣象臺(Mauna Loa Observatory)的傳感器數據顯示,地球大氣二氧化碳濃度突破了415ppm,達到了415.26ppm,是自現代人類存在的數百萬年以來的最高值。事實上,碳排放導致地球變暖這一現象,我相信你早已有所耳聞了,從《京都議定書》到《巴黎協定》,各國政府早就在積極溝通,試圖協商出一種大家都能認可的控制問題的方案。

而方案的難點,在於對碳排放的限制標準。大家一定知道,任何生產活動,都會產生碳排放。限制碳排放,就等於限制生產。每個國家出於自己的利益,肯定都希望其他國家多減少碳排放,或者多交一些罰款,而自己則最好不用這麼做。因此,制定一條公平的標準,就成了相關協商的關鍵問題。

這個時候你大概會好奇:這有什麼難的,按照正常邏輯,只需要制定一條全球統一的標準,然後碳排放高的國家多交罰款,碳排放低的國家少交罰款,沒過線的不交罰款,這不就行了?

可問題來了:什麼叫碳排放高呢?

比如,數據顯示,現今中國每年二氧化碳排放量為10357萬噸,幾乎是美國每年5414萬噸的兩倍,聽起來很高,按理來說應該多交罰款對不對?不少美國人也是這麼想的。

然而,這麼想的人都忽略了一件事,那就是中國的人口約14億,是美國人口的4倍,碳排放總量高於美國實在是太正常了。換算一下,中國的人均年碳排放不過0.0742噸,美國則是0.1656噸。這麼看來,美國的人均年碳排放反而是中國的兩倍!

與此同時,現在很多數據統計的都是當前的碳排放,但全球變暖的過程已經持續了數百年,而中國和許多第三世界國家的工業化進程都是近一百年才完成的,可以說,現今的局面其實有大半都與這些國家無關。所以如果考慮到西方發達國家要還的“歷史債務”,統計“歷史人均碳排放”或許才是更合理的標準。

你看,哪怕是同一個名目下,也可以有完全不同的統計方法。得出來的數據乍看起來都挺有道理,但各自指向的卻是完全不同的結論。胡適曾說“歷史是個任人打扮的小姑娘”,實際上,很多看上去高大上的統計數據也是如此。

數字,就代表著客觀嗎?


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