中國大陸旅游業(yè)碳足跡與碳承載能力動態(tài)研究

王志秀， 王志寶， 龐玉建

(1.山東師范大學 地理與環(huán)境學院， 山東 濟南 250358；2.山東省濟寧生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心 監(jiān)控與預(yù)報室， 山東 濟寧 272000)

“碳達峰”和“碳中和”發(fā)展目標是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，也是社會高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。因?qū)芏喈a(chǎn)業(yè)具有較強的關(guān)聯(lián)帶動作用，旅游活動是引起全球氣候變化的關(guān)鍵因子[1]之一?；趨^(qū)域旅游活動過程中碳足跡的相關(guān)研究，政府制定了低碳政策，以實現(xiàn)旅游業(yè)的綠色發(fā)展。因此，加快旅游產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，對中國實現(xiàn)“雙碳”戰(zhàn)略目標具有積極意義。

旅游碳足跡研究于1995年進入起步階段[2]。旅游業(yè)能源消耗成為研究的熱點，包括：旅游與能耗的關(guān)系[3-4]、能源旅游發(fā)展定位[5]、游客數(shù)量[6]、旅行交通方式[7]、食品消費[8]等旅游產(chǎn)業(yè)各組份產(chǎn)生的能源消耗問題以及游客為可再生能源買單的意愿[9]等。2003年、2007年兩屆旅游業(yè)與全球氣候變化國際會議的召開，標志著旅游業(yè)碳足跡研究進入快速發(fā)展階段[2]。研究內(nèi)容涉及旅游業(yè)碳足跡測度[10]、旅游碳足跡影響因素[11]、旅游業(yè)經(jīng)濟增長與碳足跡之間的關(guān)系[12]以及低碳旅游的實現(xiàn)路徑[13]等。低碳旅游要將旅游業(yè)的碳足跡控制在合理水平，一方面使得旅游資源效益最大化；另一方面，將旅游業(yè)碳足跡控制在環(huán)境承載能力范圍之內(nèi)[14]。為評價低碳旅游的可持續(xù)性，碳承載能力研究開始受到關(guān)注?，F(xiàn)有案例分析表明：江蘇旅游業(yè)碳足跡在總量和人均水平上均高于碳承載能力，且增速遠高于碳承載能力，碳足跡與碳固定處于失衡狀態(tài)[15]；2012年前后，四川由碳盈余向碳赤字狀態(tài)轉(zhuǎn)變，碳生態(tài)壓力指數(shù)逐漸增大，碳減排措施的關(guān)鍵在于降低旅游業(yè)碳足跡[16]；以草地碳匯為典型代表的青海旅游碳足跡始終低于碳承載能力，旅游業(yè)并未對其生態(tài)產(chǎn)生更大的壓力，但碳排放效率降低，生態(tài)壓力日益增加[17]；“旅游景區(qū)承載力”是遼寧沿海經(jīng)濟帶旅游景區(qū)開發(fā)的底線，也是低碳旅游發(fā)展的原則[18]；華東各省份碳排放與碳承載能力基本失衡，生態(tài)旅游壓力巨大，需要加強對旅游碳排放的管理，同時增加植物碳匯，以提高旅游業(yè)的碳承載力[19]。

國內(nèi)外對不同區(qū)域的旅游業(yè)碳足跡研究較多，研究領(lǐng)域涉及國家尺度[20]、省級尺度[21,22]、地市尺度[23]等，也有基于某一特定旅游環(huán)節(jié)的相關(guān)研究，如旅游交通[24]、旅游餐飲[25]等。中國旅游業(yè)發(fā)展地域分異明顯[26]，缺少針對省級尺度的旅游業(yè)碳足跡和碳承載能力的對比分析以及對區(qū)域差異的討論。綜上所述，已有研究主要關(guān)注區(qū)域旅游業(yè)的碳均衡發(fā)展狀況，但對全國范圍的旅游業(yè)碳均衡進行分析的研究較少。因此，本文擬從中國大陸31個省份(直轄市)出發(fā)，分析旅游業(yè)碳足跡與碳固定的平衡狀況及時空演變特征，厘清各省份旅游業(yè)碳足跡與碳承載能力的變動狀況，并探究旅游業(yè)碳足跡的影響機制，為各省份從“節(jié)能減排”角度制定針對性的低碳措施提供理論依據(jù)，對實現(xiàn)旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

國內(nèi)外旅游接待人數(shù)、旅游收入等旅游業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)以及GDP來自中國經(jīng)濟社會大數(shù)據(jù)研究平臺(https://data.cnki.net/)、2001—2020年中國及各省份統(tǒng)計年鑒、國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報以及旅游年鑒。森林面積、草地面積、農(nóng)作物的經(jīng)濟產(chǎn)量、人口城鎮(zhèn)化率及貨幣匯率(年平均價)等來自《中國統(tǒng)計年鑒(2001—2020)》。本文僅考慮森林、草地、農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳承載能力，并通過匯總求和得到區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的碳承載能力[27]。本文認為旅游業(yè)碳承載能力是在區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳承載能力的基礎(chǔ)上，通過旅游業(yè)碳承載能力系數(shù)剝離得到的[15]。能源消費總量來自《中國能源統(tǒng)計年鑒(2001—2020)》。部分缺失數(shù)據(jù)通過鄰近年份數(shù)據(jù)平滑得到。

1.2 主要研究方法

1.2.1旅游業(yè)碳足跡

碳足跡是指人類生產(chǎn)生活過程中產(chǎn)生的CO2或者其他溫室氣體轉(zhuǎn)化為CO2等價物的排放量，可用來評估CO2等溫室氣體對生態(tài)系統(tǒng)的影響[28]。旅游業(yè)碳足跡則是旅游活動各個環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的CO2等溫室氣體的排放量。旅游業(yè)碳足跡的測算方法主要包括基于投入產(chǎn)出理論的“自上而下”法和基于生命周期理論的“自下而上法”[29]?！白陨隙隆狈ㄒ笤搰一虻貐^(qū)具有完備的旅游數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ)或具有旅游衛(wèi)星賬戶?！白韵露稀狈▽⒙糜位顒觿澐譃椴惋嫛①徫?、交通、住宿、游覽、娛樂和廢棄物處理7個部分，適合尚未有數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ)或未建立旅游衛(wèi)星賬戶的國家或地區(qū)進行旅游業(yè)碳足跡的測算。中國尚未建立旅游衛(wèi)星賬戶， 同時《中國能源統(tǒng)計年鑒(2001—2020)》中也沒有旅游業(yè)相關(guān)的能源消費統(tǒng)計。因此，本文無法采用“自上而下”法測算中國旅游業(yè)碳足跡。而采用“自下而上”法測度旅游業(yè)碳足跡僅能涵蓋部分旅游環(huán)節(jié)的碳排放，如交通、住宿、旅游活動等，且以國家[30,31]或某一區(qū)域[32]為主。由于省域數(shù)據(jù)獲取困難，本文也無法采用“自下而上”法。

基于終端消費的旅游業(yè)碳足跡測算模型可劃分為綜合模型和行業(yè)模型兩種[33]?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，同時測算區(qū)域時間和空間跨度的旅游業(yè)碳足跡，本文采用的旅游業(yè)碳足跡綜合模型為：

(1)

1.2.2旅游業(yè)碳承載能力

生態(tài)系統(tǒng)的碳承載能力是指不同土地結(jié)構(gòu)的植物光合作用和化石燃料的沉積作用[34]。旅游業(yè)碳承載能力為一定的時間和空間條件下，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)凈吸收旅游業(yè)CO2排放的最大能力[27]。依據(jù)旅游業(yè)總收入占GDP的比重(γ)，將旅游業(yè)碳承載能力從區(qū)域碳承載能力中剝離[15]，其公式如下：

Cij=Aij×αij

(2)

(3)

(4)

表1 農(nóng)作物含水率與經(jīng)濟系數(shù)Tab.1 Moisture content and economic coefficient of crops

1.2.3旅游業(yè)碳赤字

旅游業(yè)碳赤字用碳足跡和碳承載能力的差值來表示，可反映某區(qū)域碳容量的變化情況，清晰直觀地表達區(qū)域旅游業(yè)碳循環(huán)的動態(tài)變化[15]。其公式如下：

(5)

1.2.4區(qū)域等級劃分類型

基于現(xiàn)有的劃分標準[36]，以相關(guān)年份中國旅游業(yè)碳足跡總量(TCF)均值的0.50、1.00、1.50倍為標準，將中國大陸31個省份的旅游業(yè)碳足跡分別歸入低碳足跡區(qū)、中碳足跡區(qū)、較高碳足跡區(qū)和高碳足跡區(qū)四種類型(表2)。

表2 中國大陸旅游業(yè)碳足跡劃分類型Tab.2 Gradation of carbon footprint of tourism in mainland China 單位：106t

1.2.5STIRPAT模型構(gòu)建

可拓展的隨機性環(huán)境影響評估(STIRPAT)模型為IPAT模型的拓展模型，可用于分析環(huán)境壓力的影響因素[37]。本文旅游業(yè)碳足跡的影響因素從人口因素、經(jīng)濟發(fā)展水平、技術(shù)水平三個方面進行選取。人口因素包括人口規(guī)模與人口結(jié)構(gòu)兩部分。旅游接待人數(shù)(P)為國內(nèi)游客人數(shù)與入境游客人數(shù)之和，用以表征人口規(guī)模；人口城鎮(zhèn)化率(U)表征人口結(jié)構(gòu)。旅游業(yè)碳排放影響因素的相關(guān)文獻梳理如表3所示。

表3 旅游業(yè)碳排放影響因素梳理Tab.3 Sorting out the influencing factors of tourism carbon emissions

旅游業(yè)碳足跡的變化受多種因素影響。旅游接待人數(shù)的增長對當?shù)啬茉聪奶岢隽烁咝枨螅瑒荼貙?dǎo)致旅游業(yè)碳足跡的持續(xù)增長。經(jīng)濟發(fā)展水平的差異決定了旅游業(yè)的發(fā)展程度，同時也決定了居民的消費水平，進而對旅游業(yè)碳足跡[22]產(chǎn)生影響。社會經(jīng)濟發(fā)展水平對旅游業(yè)碳排放強度具有正向影響[38]。城鎮(zhèn)化通過基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、旅游資源開發(fā)促進旅游業(yè)發(fā)展，而旅游業(yè)發(fā)展又會促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級、增加就業(yè)機會，從而使城鎮(zhèn)化水平得到提高，二者相輔相成，共同對碳排放產(chǎn)生促進作用[43]。單位GDP能耗可在一定程度上反映能源的利用效率，可用來表征區(qū)域技術(shù)水平[44]。綜合現(xiàn)有研究，本文選取旅游業(yè)碳足跡為被解釋變量(因變量)，選取旅游接待人數(shù)、人均GDP、人口城鎮(zhèn)化率、單位GDP能耗作為解釋變量(自變量)。

本文借助碳足跡、人口規(guī)模、經(jīng)濟水平、技術(shù)水平和城鎮(zhèn)化率五個指標構(gòu)建新的模型：

I=aPβ1Aβ2Tβ3Uβ4ε

(6)

式中：I為旅游業(yè)碳足跡(萬t)；P為國內(nèi)旅游人數(shù)(P1)與國外旅游人數(shù)(P2)之和(萬人)；A為人均GDP(以2000年為基準年，萬元/人)；T為單位GDP能耗(萬t標準煤/億元)；U為人口城鎮(zhèn)化率(%)；β為隨機誤差彈性；a為模型系數(shù)；ε為隨機誤差項。

對式(6)兩邊取常數(shù)對數(shù)，得：

lnI=lna+β1ln(P1+P2)+β2lnA+β3lnT+β4lnU+lnε

(7)

2 結(jié)果分析

鑒于區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展水平及資源稟賦的差異，本節(jié)將從東、中、西三大地帶(1)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省份或直轄市；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省份；西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古、廣西12個省份或直轄市。分析旅游業(yè)碳足跡的空間分異。

2.1 碳足跡時空特征：總量增多但地帶性差異顯著，東西部地區(qū)高于中部地區(qū)

對比分析三大地帶旅游業(yè)碳足跡的時序演變特征發(fā)現(xiàn)，各經(jīng)濟地帶旅游業(yè)碳足跡總量的變化趨勢略有差異，但總體上是不斷上升的(圖1)。2000年左右，東部地區(qū)為碳足跡的集中地區(qū)，占總量的68.28%，西部地區(qū)僅為14.68%；2000—2005年，在碳足跡總量方面，TCF東部地區(qū)>TCF中部地區(qū)>TCF西部地區(qū)，但在年平均增長率方面，V西部地區(qū)>V中部地區(qū)>V東部地區(qū)，均超過15.00%/年；2005—2010年，東部地區(qū)碳足跡總量仍位居第一，但中部地區(qū)年平均增長率最大，為30.54%/年；2010—2015年，中西部地區(qū)碳足跡的絕對份額逐漸上升，到2015年，二者絕對份額之和超過50.00%，年平均增長率均超過25.00%/年；2015—2019年，東部地區(qū)碳足跡絕對份額低于50.00%，年平均增長率僅為9.04%/年，西部地區(qū)的碳足跡高于中部地區(qū)，其年平均增長率最大，為19.15%/年。由此可知，東部、西部地區(qū)對旅游業(yè)碳足跡的貢獻要高于中部地區(qū)[45]。

圖1 2000—2019年中國不同地區(qū)旅游業(yè)碳足跡Fig.1 Carbon footprint of tourism in China’s different regions from 2000 to 2019

就具體省份而言，江蘇旅游業(yè)碳足跡均值最高，為5.05×107t，其次是廣東，兩者均超過5.00×107t；寧夏最低，僅為95.27×104t，江蘇是它的53.01倍(圖2)。與2000年相比，2019年各省份碳足跡都增加了5倍之多，山西、吉林、甘肅等少數(shù)幾個省份甚至達到100倍之多，北京和上海均不足10倍。各省份之間的變化態(tài)勢雖存在差異性，但31個省份的年平均增長率均超過10.00%/年，山西、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅等7個省份的年均增長率超過25.00%/年，而江蘇、廣東、浙江、山東等旅游業(yè)碳足跡較高的省份年均增長率低于25.00%/年，表明各省份碳足跡差異在逐漸縮小，旅游業(yè)低碳發(fā)展效果顯著。

圖2 2000—2019年中國各省旅游業(yè)碳足跡Fig.2 Provincial tourism carbon footprint in China from 2000 to 2019

為直觀分析中國旅游業(yè)碳足跡在空間上的分布狀況，選取2000年、2005年、2010年、2015年、2019年作為碳足跡總量的截面數(shù)據(jù)，將31個省份的旅游業(yè)碳足跡總量劃分為四個等級(表2)，并繪制中國旅游業(yè)碳足跡的等級分類表(表4)。

表4 2000—2019年中國旅游業(yè)碳足跡空間分布Tab.4 Spatial distribution of tourism carbon footprint in China from 2000 to 2019

2000年，低碳足跡區(qū)有10個省份，占絕對份額的32.26%；中碳足跡區(qū)有11個省份，占絕對份額的35.48%，為主要分布類型，其中，遼寧最多，為1.92×106t，江西最少，為1.02×106t；較高碳足跡區(qū)有四川、湖北、福建、天津、河南5個省份(或直轄市)；高碳足跡區(qū)有山東、江蘇、北京、上海、廣東5個省份(或直轄市)，其中，廣東最高，為8.66×106t。

2005年，低碳足跡區(qū)有9個省份，其中，山西轉(zhuǎn)變?yōu)榈吞甲阚E區(qū)；中碳足跡區(qū)占絕對分額的38.71%；較高碳足跡區(qū)仍為5個，其中，湖北由較高碳足跡區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹刑甲阚E區(qū)，遼寧由中碳足跡區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)檩^高碳足跡區(qū)；高碳足跡區(qū)仍為山東、江蘇、北京、上海、廣東5個省份(或直轄市)，廣東最高，為14.28×106t。

2010年，低碳足跡區(qū)為6個省份；中碳足跡區(qū)為14個省份，占絕對份額的45.16%；較高碳足跡區(qū)為4個省份；高碳足跡區(qū)為7個省份，在原有的基礎(chǔ)上增加了河南和遼寧。

2015年，低碳足跡區(qū)為7個省份，其中寧夏最低，僅為1.61×106t；中碳足跡區(qū)為11個省份，占絕對份額的35.48%；較高碳足跡區(qū)有8個省份；高碳足跡區(qū)有四川、山東、浙江、江蘇、廣東5個省份，其中，廣東最高，為90.93×106t。

2019年，低碳足跡區(qū)有6個省份，較2015年減少了1個，新疆由低碳足跡區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹刑甲阚E區(qū)；中碳足跡區(qū)為9個省份，占絕對份額的29.03%；較高碳足跡區(qū)為9個省份；高碳足跡區(qū)為7個省份，其中，廣東仍為最高，為136.69×106t。

總之，2000—2019年，中國大陸各省份從以低碳、中碳足跡區(qū)為主逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾刑甲阚E區(qū)和較高碳足跡區(qū)為主。就區(qū)域碳足跡類型來看，東部地區(qū)以高碳、較高碳足跡區(qū)為主，其中，山東、江蘇、廣東始終保持在高碳足跡區(qū)，在旅游業(yè)碳排放方面也遠高于其他省份[39]；中部地區(qū)以中碳、較高碳足跡區(qū)為主；西部地區(qū)則以低碳足跡區(qū)為主，西藏、寧夏、青海、甘肅始終保持在低碳足跡區(qū)。北京、上海、廣東等地區(qū)碳足跡較高，但年平均增長率低于15.00%/年；甘肅、貴州、西藏的碳足跡較低，但年均增長率超過25.00%/年，表明各省份之間的旅游業(yè)碳足跡具有收斂趨勢[39]。

2.2 碳承載能力時空特征：總量增加，人均減少，呈“東南-西北”分異

作為單一指標，碳足跡并不能直接反映區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性，而生態(tài)環(huán)境對碳足跡的吸收作用有一定的閾值。

因此，可通過對閾值范圍的界定，判定旅游業(yè)碳足跡增長的彈性區(qū)間，以進一步指導(dǎo)旅游業(yè)朝著綠色低碳的方向發(fā)展。

就旅游業(yè)年均碳承載能力而言，西藏最高，達到7 981.33×104t，其次是云南和內(nèi)蒙古，均超過5 000.00×104t，天津和寧夏較低，均不足100.00×104t，上海最少，僅為14.90×104t(圖3)。有8個東部省份年均碳承載能力低于1 000.00×104t；有10個西部省份年均碳承載能力高于1 000.00×104t，地帶性差異顯著。就旅游業(yè)碳承載能力而言，TCC西部地區(qū)>TCC中部地區(qū)>TCC東部地區(qū)[45]。就年均增長率而言，31個省份(直轄市)均不超過20.00%/年，其中甘肅最高，為16.63%/年，其次為吉林和貴州，均超過15.00%/年，北京最低，不足0.50%/年。除河北外，東部省份年平均增長率均不超過10.00%/年，西部地區(qū)中，寧夏年均增長率最低，為6.94%/年，其余11個省份均高于8.00%/年。

圖3 2000—2019年中國各省旅游業(yè)碳承載能力Fig.3 Provincial tourism carbon capacity in China from 2000 to 2019

2000—2019年，碳承載能力的組成成分之間無明顯變動，就植被碳匯構(gòu)成而言，森林遠大于草地和農(nóng)作物(圖4)。就具體省份而言，森林對福建的貢獻率最大，達到98.21%，對新疆、西藏、寧夏的貢獻率較小，均不足50.00%，青海最小，僅為24.85%；草地對青海碳承載能力的貢獻率最大，高達74.99%，其次是西藏和新疆，均超過50.00%；農(nóng)作物對西藏和青海的貢獻率最小，均不足1.00%，對江蘇的貢獻率最大，達到37.48%。在東部和中部地區(qū)中，森林對各省份的貢獻率均超過50.00%；在西部地區(qū)的部分省份中，草地的貢獻率超過50.00%，如西藏、青海、新疆。農(nóng)作物的貢獻率在各省份中均不超過50.00%，但在年平均碳匯總量上，C中部地區(qū)>C東部地區(qū)>C西部地區(qū)。

圖4 2000—2019年中國各省平均碳匯比重Fig.4 Average share of provincial carbon sinks in China from 2000 to 2019

就人均碳承載能力(表5)而言，2000—2019年，西藏、青海、內(nèi)蒙古始終保持在前三位，但下降趨勢顯著，年平均下降率分別為12.02%/年、3.69%/年和4.19%/年。2000年西藏最大，其次是內(nèi)蒙古和青海，均超過1 800.00 kg/人，上海最小，低于10.00 kg/人。

表5 2000—2019年中國旅游業(yè)人均碳承載能力分布Tab.5 Distribution of per capita carbon capacity of China’s tourism from 2000 to 2019

2.3 碳赤字時空特征：由東南沿海向中西部地區(qū)推移，均衡程度有所加強

就人均碳赤字而言，2000年，西藏最小，其次是青海，均小于-2 000.00 kg/人，上海最大，達到83.48 kg/人；2005年，位序相對穩(wěn)定，除吉林省外，30個省份均呈增加趨勢，西藏最為明顯，年均增長量為5 090.37 kg/(人·年)，其次是青海，天津最小，僅為2.30 kg/(人·年)；2010年，天津碳赤字最大，達到178.62 kg/人，其次是廣東，均超過130.00 kg/人，西藏、青海、內(nèi)蒙古位居末位；2015年，西藏仍為最低，廣東、北京、天津均高于160.00 kg/人；2019年，西藏、青海、內(nèi)蒙古均低于-1 000.00 kg/人，廣東最高，高達221.27 kg/人(表6)。

表6 2000—2019年中國旅游業(yè)人均碳赤字分布Tab.6 Distribution of per capita carbon deficit of China's tourism from 2000 to 2019

TCDi<0的省份由2000年的26個減少到2010年的15個，再減少到2019年的9個。碳赤字有由東南沿海省份向中西部省份擴展的趨勢，影響范圍逐漸變大?；诼糜螛I(yè)碳赤字的區(qū)域差異性，對各省份進行類型劃分，發(fā)現(xiàn)高碳赤字區(qū)主要集中于北京、上海、廣東等地；而內(nèi)蒙古、黑龍江、云南等地的旅游業(yè)碳赤字較小[45]。截至2019年，東部地區(qū)碳赤字均為正值，表明其生態(tài)壓力遠高于中西部地區(qū)。

3 旅游業(yè)碳足跡影響因素分析

3.1 影響因素

鑒于旅游業(yè)碳承載能力的計算方法，本文僅討論影響旅游業(yè)碳足跡增減的因素。立足于中國經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異，為深入探討旅游業(yè)碳足跡的影響機制，分別對三大地區(qū)進行回歸分析。在梳理已有研究的旅游業(yè)碳足跡影響因素的基礎(chǔ)上，進一步通過相關(guān)性檢驗來確定與旅游業(yè)碳足跡顯著相關(guān)的指標，作為最終解釋變量(表7)。

表7 相關(guān)性檢驗Tab.7 Correlation test

結(jié)果表明：旅游接待人數(shù)(P)、人均GDP(A)、單位GDP能耗(T)、人口城鎮(zhèn)化率(U)四個備選指標均與I顯著相關(guān)(表6)，故將其作為最終的解釋變量進行實證研究。

3.2 回歸分析

在回歸分析之前，對面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，本文采用LLC檢驗以確保數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性(表8)。

表8 單位根檢驗Tab.8 Unit root test

只要有一種情形拒絕原假設(shè)，則表明變量平穩(wěn)。結(jié)果顯示：中國大陸及分地區(qū)的變量均拒絕原假設(shè)，則數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)，可建立平穩(wěn)數(shù)據(jù)面板模型。

采用F檢驗和豪斯曼檢驗確定最終的平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)模型。結(jié)果顯示：中國大陸及中部和西部地區(qū)拒絕原假設(shè)，選用固定效應(yīng)模型；東部地區(qū)未拒絕原假設(shè)，選用隨機效應(yīng)模型(表9)。

表9 豪斯曼檢驗結(jié)果Tab.9 Hausman test results

旅游接待人數(shù)、經(jīng)濟水平與人口城鎮(zhèn)化率對中國大陸及分地區(qū)的旅游業(yè)碳足跡呈現(xiàn)正向影響；技術(shù)水平對區(qū)域旅游業(yè)碳足跡起減量作用(表10)。

表10 面板數(shù)據(jù)模型估計結(jié)果Tab.10 Panel data model estimation results

在 1%、5%、10%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)。

不同區(qū)域的影響因素對旅游業(yè)碳足跡的影響存在差異。在中國大陸的STIRPAT模型中，人均GDP是旅游業(yè)碳足跡最重要的影響因素，即人均GDP每增加1%，旅游業(yè)碳足跡將增加0.83%。這是由游客的收入水平?jīng)Q定的。旅游接待人數(shù)是影響旅游業(yè)碳足跡的又一重要增量因素，其每增加1%，旅游業(yè)碳足跡將增加0.58%。旅游接待人數(shù)的增加對能源需求提出了更高的要求。人口城鎮(zhèn)化率是影響旅游業(yè)碳足跡的第三個增量因素。旅游接待人數(shù)和人均GDP是從需求角度考慮旅游業(yè)碳足跡的影響因素，而人口城鎮(zhèn)化率則是從供給方面對旅游業(yè)碳足跡產(chǎn)生影響。技術(shù)水平對旅游業(yè)碳足跡具有較大的負向作用，單位GDP能耗每減少1%，旅游業(yè)碳足跡將減少0.21%。

東部地區(qū)旅游接待人數(shù)對旅游業(yè)碳足跡的影響最大，即接待人數(shù)每增加1%，旅游業(yè)碳足跡將增加0.91%。這是由游客對能源消費的需求所決定的，因此，提高旅游業(yè)的低碳意識尤為重要。人均GDP 對旅游業(yè)碳足跡的影響較大。這是由游客的心理需求和收入水平所決定的。人口城鎮(zhèn)化率每提高1%，旅游業(yè)碳足跡將增加0.32%，這是由區(qū)域的發(fā)展水平?jīng)Q定的。東部地區(qū)單位GDP能耗對碳足跡的負向影響作用低于整體水平，單位GDP能耗每下降1%，旅游業(yè)碳足跡將減少0.20%。

中部地區(qū)經(jīng)濟水平(人均GDP為1.17)對旅游業(yè)碳足跡的影響作用最為顯著，其次是人口城鎮(zhèn)化率(0.47)，而技術(shù)水平(單位GDP能耗0.41)對碳足跡的抑制作用均高于東、西部地區(qū)。這表明中部地區(qū)的低碳技術(shù)水平有所提升。相較于東、西部地區(qū)，中部地區(qū)旅游接待人數(shù)對(0.28)旅游業(yè)碳足跡的正向促進作用較弱。

西部地區(qū)人均GDP對碳足跡的貢獻率最高，即人均GDP每提高1%，旅游業(yè)碳足跡將增加0.77%。旅游接待人數(shù)為旅游業(yè)碳足跡的另一重要促進因素。由于西部地區(qū)獨特的自然和人文景觀以及國家的政策傾斜，使得西部地區(qū)的旅游業(yè)得到快速發(fā)展，經(jīng)濟效益和社會效益顯著。相較于東、中部地區(qū)，西部地區(qū)的技術(shù)水平對旅游業(yè)碳足跡的抑制作用最不顯著；人口城鎮(zhèn)化率對碳足跡的正向影響也低于東、中部地區(qū)，即人口城鎮(zhèn)化率每提高1%，旅游業(yè)碳足跡將增加0.16%。

4 問題與建議

4.1 主要問題

中國旅游業(yè)碳足跡與碳承載能力具有明顯的地帶性差異。旅游接待人數(shù)和經(jīng)濟水平是影響旅游業(yè)碳足跡的主要因素。2000—2019年，旅游業(yè)碳循環(huán)的主要問題有：①碳足跡總量均呈現(xiàn)正增長，均衡程度有所提升，但東部地區(qū)仍為其主要集中地區(qū)，這與旅游接待人數(shù)和經(jīng)濟水平密切相關(guān)；②中國大陸旅游業(yè)碳承載能力年均增長率為10.04%/年，北京僅為0.39%/年，甘肅為16.63%/年，地域差異顯著，就人均碳承載能力增率而言，除吉林(0.52%/年)外，其余30個省份均呈現(xiàn)負增長，這與植被量有一定的關(guān)系，其碳匯機制還有待進一步研究；③各省份碳赤字差異顯著，碳生態(tài)盈余集中在西部地區(qū)，就年平均碳赤字而言，上海是湖北的11.30倍，碳赤字在東南沿海地區(qū)呈集中連片分布，影響范圍和程度均有加深。技術(shù)水平和碳匯能力對降低碳赤字具有重要意義。

4.2 對策建議

結(jié)合中國大陸的經(jīng)濟發(fā)展水平、碳循環(huán)發(fā)展狀態(tài)，旅游業(yè)“雙碳”目標的實現(xiàn)要遵循以下原則：統(tǒng)籌協(xié)調(diào)原則，即實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳足跡下降的高質(zhì)量發(fā)展；因地制宜原則，即各省份碳赤字的形成機制存在差異，需要制定差異化的旅游低碳發(fā)展路徑；科技創(chuàng)新原則，即將新技術(shù)、新能源應(yīng)用到旅游活動中[46]。綜合中國大陸旅游業(yè)發(fā)展形勢和社會發(fā)展狀況，提出以下對策建議。

1) 培育低碳消費新模式，促進消費提質(zhì)升級。加強“雙碳”的宣傳教育，提高游客低碳旅游的意識及認知；在認知的基礎(chǔ)上，通過旅游產(chǎn)品的現(xiàn)實信息和個性化服務(wù)，提供低碳旅游消費的便利，激發(fā)游客低碳消費的意愿[47]；最后，增強游客消費體驗，增強低碳旅游產(chǎn)品的吸引力。

2) 完善碳匯機制研究，多角度提升碳承載能力。加強植被資源管控，建立數(shù)據(jù)庫，為低碳旅游發(fā)展提供最有力的數(shù)據(jù)支撐；利用優(yōu)勢碳匯資源將生態(tài)資源與經(jīng)濟發(fā)展相結(jié)合[48]，達到“綠水青山就是金山銀山”的協(xié)同發(fā)展局面；發(fā)揮森林、草地、海洋、濕地等的碳匯作用，提升整體碳匯能力。

3) 加快低碳技術(shù)研發(fā)，促進能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。將低碳、節(jié)能技術(shù)運用到景區(qū)、交通、住宿等方面，營造“低碳化”的旅游吸引物及設(shè)施[49]；重視清潔能源的開發(fā)和利用，促進能源結(jié)構(gòu)多元化發(fā)展；發(fā)展分布式能源，提高能源利用效率。

5 結(jié) 論

基于總量與人均兩個維度，分析2000—2019年中國及各省份旅游業(yè)碳足跡、碳承載能力等指標的空間差異特征及變化趨勢，并利用STIRPAT模型分析了旅游業(yè)碳足跡的影響因素，以期為旅游業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供一點思路和對策。

1) 2000—2019年，中國大陸旅游業(yè)碳足跡從5 986.20×104t增加到200 342.35×104t，年平均增長率為20.29%/年。就碳足跡總量而言，東部地區(qū)高于中、西部地區(qū)。2015年以來，在碳足跡增長率方面，V西部地區(qū)>V中部地區(qū)>V東部地區(qū)。就區(qū)域劃分類型而言，目前中國以中碳和較高碳足跡區(qū)為主，且主要分布在東部和中部地區(qū)。自實施“西部大開發(fā)”以來，在西部地區(qū)旅游資源被發(fā)掘的同時，旅游業(yè)碳足跡的絕對份額由2000年的14.68%增加至2019年的31.76%。低碳背景下旅游業(yè)的發(fā)展初具成效，但仍有待加強。

2) 2000—2019年，旅游業(yè)碳承載能力總量由21 949.43×104t增加至135 161.71×104t，年平均增長率為10.04%/年。就碳承載能力總量和年平均增長率而言，東部地區(qū)均低于中、西部地區(qū)。2000—2019年，碳赤字為負值的省份增加了17個，且有持續(xù)增長的趨勢，區(qū)域均衡程度進一步加強。碳盈余的省份均位于中、西部地區(qū)，東部地區(qū)不存在碳盈余的省份，表明東部地區(qū)的碳生態(tài)壓力遠高于其他地區(qū)。

3) STIRPAT模型分析表明，不管是在全國范圍還是在三大地區(qū)內(nèi)，旅游接待人數(shù)和人均GDP是導(dǎo)致碳足跡持續(xù)增加的驅(qū)動因素，但其在各區(qū)域范圍內(nèi)的作用強度略有差異；技術(shù)水平對旅游業(yè)碳足跡起到減量作用，且作用強度依次為T中部地區(qū)>T東部地區(qū)>T西部地區(qū)；城鎮(zhèn)化水平對區(qū)域旅游業(yè)碳足跡的促進作用也存在差異性，仍保持U中部地區(qū)>U東部地區(qū)>U西部地區(qū)。

但本文仍存在一些不足：使用一個固定排放系數(shù)測度省域尺度下的旅游業(yè)碳足跡，其精確度仍有待提升；在碳足跡測算方面，未來可通過收集旅游業(yè)能耗數(shù)據(jù)(吃住行游購娛等細分部門的數(shù)據(jù))來提升碳足跡測量精度；同時，降低碳足跡的相關(guān)措施也有待進一步深化；植被面積數(shù)據(jù)在統(tǒng)計年鑒中多用歷年清查數(shù)據(jù)表示，其精確性仍有待進一步提高。本文從宏觀上對中國旅游業(yè)碳循環(huán)做了整體概述，就某一省份而言，內(nèi)部碳指標的空間分異及演化研究對指導(dǎo)旅游業(yè)的低碳發(fā)展意義重大。最后，碳足跡的相關(guān)研究應(yīng)注重空間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)。