亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        旅游、經濟、能源和二氧化碳排放:基于東盟的實證分析

        2021-01-05 01:20:56張燕,章杰寬
        旅游學刊 2021年12期
        關鍵詞:旅游

        張燕,章杰寬

        [摘? ? 要]作為重要的國際旅游目的地,東盟的旅游發(fā)展對于經濟、環(huán)境和能源消耗的影響卻鮮有學者關注。文章運用2000—2014年的面板數據,探討了東盟國家的旅游、經濟、能源和二氧化碳(CO2)排放之間的短期和長期聯(lián)系,在東盟國家,旅游、經濟、環(huán)境和能源之間的均衡關系、因果關系以及變量之間的貢獻度等方面取得了一些有意義的發(fā)現(xiàn):(1)CO2排放、人均GDP、能源消耗、可再生能源利用和旅游之間存在著顯著的長期均衡關系,上述各變量的短期波動受其自身以及其他4個變量的影響,并因此回到長期均衡路徑;(2)從長期來看,CO2排放和人均GDP之間、人均GDP和可再生能源利用之間、能源消耗和可再生能源之間、旅游和可再生能源利用之間存在雙向因果關系,但是沒有發(fā)現(xiàn)短期的雙向因果關系存在;(3)旅游發(fā)展對CO2排放、人均GDP和可再生能源利用無論是長期還是短期都有顯著影響。

        [關鍵詞]旅游;國內生產總值;能源;二氧化碳排放;東盟;面板數據分析

        [中圖分類號]F59

        [文獻標識碼]A

        [文章編號]1002-5006(2021)12-0026-14

        Doi: 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.12.008

        引言

        旅游業(yè)已經成為二氧化碳(CO2)排放的重要來源之一[1-5]。在保證經濟進步同時遏制氣候變暖的背景下,經濟、能源、CO2排放和旅游發(fā)展之間的關系已經成為一個重要的學術熱點。大量的研究從全球和區(qū)域尺度運用不同的方法探討了這些關系,尤其是變量之間的因果聯(lián)系[6-12],但是,區(qū)域特征的差異導致這些研究的結論尤其是旅游、經濟、環(huán)境和能源之間的聯(lián)系有著明顯的不同。不同區(qū)域以及方法的實證研究帶來一些特殊和有意義發(fā)現(xiàn)的可能性[13],使得學者們大量關注這一研究領域。本研究旨在調查東盟這一重要旅游目的地的旅游和CO2排放以及相關的經濟和能源之間的均衡和因果聯(lián)系。

        1967年8月8日,印度尼西亞、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國在曼谷簽署《東南亞國家聯(lián)盟成立宣言》,標志著東南亞國家聯(lián)盟(簡稱東盟)成立。后期,文萊(1984)、越南(1995)、老撾(1997)、緬甸(1997)和柬埔寨(1999)先后加入,從而形成一個擁有10個成員國的國際性區(qū)域組織。根據世界銀行數據,2017年東盟10國接待國際旅游者總人數達1.26億人次,國際旅游收入達到1388.20億美元,而同期東盟的國內生產總值(gross domestic product,GDP)約為27 833.43億美元。典型地,在泰國,相應的數據則分別為621.58億美元和4552.75億美元1。因此,旅游業(yè)已經成為東盟國家社會經濟發(fā)展的重要引擎,成為增強東盟與其他國家友好往來的重要紐帶[14]。而在氣候變遷形勢越發(fā)嚴峻的情形下,東盟也已成為全球重要的能源消耗和CO2排? ?放主體。東盟10國的CO2排放由2000年的76.41百萬噸增加到2014年的139.15百萬噸,年均增長4.37%2。同時,由于地理環(huán)境因素影響,東盟也是受氣候變化影響比較大的區(qū)域之一。作為全球重要的旅游目的地以及可持續(xù)旅游發(fā)展的典型示范地,探尋該區(qū)域旅游和CO2排放以及相關因素之間的關系,對于深入認識旅游影響以及東盟的旅游可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。

        Heidari等考察了東盟5個國家經濟增長、能源消耗和CO2排放之間的關系,并證實了該區(qū)域環(huán)境庫茲涅茨曲線(environmental Kuznets curve,EKC)的存在[15]。在加入旅游變量之后,這一結論仍然被有關研究證實[16],但是Zhang和Liu否認了東盟國家存在EKC假設[17]。此外,Azam等探討了新加坡、泰國和馬來西亞的旅游發(fā)展和CO2排放之間的關系[18]。Azam等發(fā)現(xiàn),在馬來西亞,旅游增加了CO2排放,但在泰國和新加坡,旅游則減少了CO2排放。本文與已有研究的區(qū)別在于,首次綜合性地運用計量經濟學方法包括面板單位根檢驗、面板協(xié)整檢驗、向量誤差修正模型(vector error correction model,VECM)、面板格蘭杰因果檢驗以及方差分解方法估計東盟國家的旅游發(fā)展、經濟增長、能源消耗、可再生能源利用和CO2排放之間的長期和短期關系。限于數據可得性,面板數據的時間跨度為2000—2014年。

        本文的研究貢獻主要包括兩個方面:第一,從實證的視角,關注東盟國家的旅游和CO2排放及其相關變量問題。在“一帶一路”倡議以及中國-東盟自由貿易區(qū)建設背景下,旅游已經成為深化中國與東盟國家貿易、加深雙方文化交流、促進地區(qū)和平的重要手段。本研究對于認知東盟國家的旅游與經濟、能源和環(huán)境等關鍵變量之間的關系具有重要意義。在區(qū)域覆蓋方面,本研究納入東盟10國中的8個國家(老撾和文萊兩個國家由于數據欠缺被排除在外),包括越南、柬埔寨、菲律賓、泰國、緬甸、? 印度尼西亞、馬來西亞和新加坡,相比以往的少樣本研究應更具說服力。第二,在研究方法和變量選擇方面,也有一定的創(chuàng)新之處。在研究方法上,本研究考慮不同變量之間的長期和短期均衡以及? ? 因果關系,綜合應用VECM和向量自回歸(vector autoregressive model,VAR)模型,為進一步考察各變量相互之間的貢獻度,還引入方差分解方法。在變量選擇上,在旅游和CO2排放兩個變量之外,本研究引入經濟增長、能源消耗和可持續(xù)能源利用3個變量,有助于更深入地量化不同變量之間的聯(lián)系。

        1 文獻綜述

        旅游和經濟增長、能源消耗以及CO2排放之間的關系是旅游地理學研究的熱點之一。在這些研究中,變量的選擇具有多樣性,包括對旅游與其中一個變量或多個變量的研究。基于本文的研究主題,文獻梳理從以下4個方面展開。

        1.1 旅游和經濟增長

        大量的研究已經證實了旅游和經濟增長之間存在著一定的聯(lián)系[19-34],但是,在不同實證對象以及不同時間跨度方面,這些聯(lián)系往往有著較大的差異。常見的結論有增長導向型旅游假設在發(fā)展中國家始終占主導地位[21],旅游與經濟增長之間存在長期均衡關系[25,27,31,34]。不同的是,Oh否認了韓國旅游與經濟增長之間均衡關系的存在[33]。

        在因果關系方面,一方面,諸多研究發(fā)現(xiàn)了從旅游到經濟增長的長期單向因果關系[24-28,30-31,34],另一方面,一些研究否認了這一結果,認為只存在從經濟增長到旅游的單向因果關系[22-23,33]。因此,是旅游促進了經濟增長,還是經濟增長促進了旅游發(fā)展,學術界仍有不同的觀點。還有的學者在旅游子行業(yè)中,發(fā)現(xiàn)了旅游和經濟增長之間的雙向因果關系[29,31],此外,Narayan等和Yazdi發(fā)現(xiàn)了長期和短期旅游經濟增長假設[32,34]。

        1.2 旅游和CO2排放

        低碳經濟的興起,使得低碳旅游成為研究熱點,從而在旅游研究領域催生了日益增多的旅游與CO2排放關系的研究。相關的結論包括旅游者人次與CO2排放之間存在長期均衡關系[35-36]和從旅游到CO2排放存在單向因果關系[3,7,16,35-37]。王凱等、潘植強和梁保爾、查建平也認為旅游發(fā)展增加了區(qū)域碳排放[38-40]。這些研究的區(qū)別在于有的學者認為旅游發(fā)展可以減少CO2排放[3,7,35],而另一些學者則認為旅游發(fā)展增加了CO2排放[37-41],并且在未來這一趨勢將更加顯著[41-43]。此外,Paramati等證實了旅游投資、旅游收入和CO2排放之間也存在長期均衡關系[44]。

        值得注意的是,旅游與CO2排放之間的關系在不同的目的地差異較大。如旅游對馬來西亞的CO2排放有顯著的積極影響,然而,泰國和新加坡的情況則相反[18];發(fā)達國家旅游對CO2排放的影響大于欠發(fā)達國家[43]。因此,有必要審視不同區(qū)域旅游和CO2排放之間的關系,從而更全面地認知可持續(xù)旅游發(fā)展。

        1.3 旅游和(可再生)能源消耗

        Amin等調查了1995—2015年間南亞國家旅游與能源消耗之間的因果關系,認為旅游與能源消耗是協(xié)整的,從長期來看,旅游與能源消耗之間存在單向因果關系[45]。同樣,基于EKC假設,Zaman等肯定了2005—2013年間3個不同國際性區(qū)域的旅游發(fā)展導致的能源消耗[46]。此外,一些學者致力于探討旅游與可再生能源之間的關系。例如,Ali等利用VECM模型確認了1995—2015年期間19個亞洲合作對話成員國從旅游到可再生能源消耗的長期單向因果關系[47]。Alola和Alola通過對16個地中海沿岸國家的調查得到了同樣的結論[48]。

        1.4 旅游、經濟增長、(可再生)能源消耗和CO2排放

        除了上述3類研究外,很多文獻并沒有嚴格局限于旅游與經濟、CO2排放或能源消耗,而是更多地涉及旅游與多變量之間關系的綜合分析。例如,Katircioglu 等和Katircioglu肯定了塞浦路斯和土耳其旅游、能源消耗和CO2排放之間的長期均衡關系,并驗證了旅游導致的能源利用和CO2排放這一假? 設[10,49]。在一些島嶼發(fā)展中國家的實證中,旅游、能源消耗和GDP之間存在長期均衡關系和雙向因果關系[10]。Nepal等發(fā)現(xiàn)了尼泊爾經濟驅動旅游的有力證據,并指出了能源消耗對入境游客人次的負面影響[50]。Isik等調查了美國、法國、西班牙、中國、意大利、土耳其和德國的旅游、可再生能源利用和經濟增長之間的關系,結果發(fā)現(xiàn),在不同的國家3個變量之間的因果關系也存在著較大的差異[8]。查建平、謝園方和趙媛、石培華和吳普則分別計算了湖北省、長三角地區(qū)和全國的旅游相關的能源消耗和CO2排放[51-53]。當然,這屬于碳計量的研究,并沒有涉及旅游-能源-CO2排放之間的關系研究。

        不同于旅游-能源-CO2排放的研究,還有的學? 者探討了旅游、經濟增長和CO2排放之間的關系。不同的實證研究發(fā)現(xiàn),旅游、GDP和CO2排放之? ? 間存在著正向的長期均衡關系[6,54-55]。其中,Lee和Brahmasrene發(fā)現(xiàn)了這3個變量之間的雙向因果關系[55],Danish和Wang則只發(fā)現(xiàn)旅游收入和CO2排放之間的雙向因果關系[6]。同樣地,Zhang和Gao認為入境旅游長期影響中國的經濟增長和CO2排放,經濟增長與CO2排放之間存在雙向因果關系[56]。Paramati等發(fā)現(xiàn),盡管旅游帶動了經濟增長,但是在發(fā)達國家,旅游導致的CO2排放量要比在發(fā)展中國家減少得更快[57]。相似地,Bella和Ren等分別驗證了旅游導致的CO2排放和經濟增長假設[13,58]。

        在旅游和多變量的綜合性研究中,一些學者關注旅游、經濟、能源和CO2排放這4個變量的關系。研究發(fā)現(xiàn),旅游、經濟增長和能源消耗是CO2排放的格蘭杰原因,從長期看,經濟增長、CO2排放和能源消耗是旅游發(fā)展的格蘭杰原因[4];經濟增長、能源消耗和國際旅游之間存在雙向因果關系,從CO2排放到經濟增長存在單向因果關系[9];可再生能源利用、旅游和CO2排放之間存在長期的雙向因果關系,而從可再生能源利用到CO2排放、經濟增長到可再生能源和旅游,則存在短期的單向因果關系[59-60]。此外,Sherafatian-Jahromi等[16]證實了東南亞幾個國家EKC的存在,發(fā)現(xiàn)旅游對CO2排放量的影響是長期的,經濟增長和能源消耗大大增加了CO2排放量。Zaman等證實了能源導致的排放和旅游導致的增長假設[12]。Zhang和Liu發(fā)現(xiàn),在不同地區(qū),被分析變量之間的因果關系存在顯著差異,但是全部地區(qū)存在旅游導致的CO2排放增加[17]。

        上述文獻分析表明,在不同的研究中,旅游與經濟增長、能源消耗、CO2排放之間的關系存在著不同甚至相互矛盾的結果,這取決于不同的實證區(qū)域、研究方法、估計特征以及時間跨度。這也意味著,考察東盟這一鮮有學者關注區(qū)域的旅游與經濟、能源和CO2排放之間的關系同樣具有一定的理論和實踐意義。盡管旅游-經濟-能源-CO2排放的相關研究越來越多,但是東盟國家的旅游、經濟增長、能源消耗、可再生能源使用和CO2排放之間的關系研究仍然鮮有學者關注。在研究方法方面,面板單位根、面板協(xié)整和面板格蘭杰因果檢驗占據了主導,為深入研究各變量之間的關系提供了良好的范本,但是對于變量之間的短期波動、短期因果以及變量之間的相互貢獻方面仍有較大的不足。基于這樣的考量,文章使用2000—2014年東盟8個國家的面板數據對旅游、經濟增長、能源消耗、可再生能源使用和CO2排放的長期和短期均衡、因果關系以及脈沖響應和方差分解進行全面、深入的探討。

        2 研究方法和數據

        2.1 數據來源和處理

        參考慣用的研究指標,用國際旅游者人次表示旅游[7,10-11,49],用人均GDP(現(xiàn)價美元)表示經濟增長[6,54-56],用人均消耗石油當量(千克)表示能源消耗[7,10-11,49],用可再生能源消耗占能源使用總量的百分比表示可再生能源利用[59-60],用每美元GDP的排放量(千克/美元)表示CO2排放[10,49]。上述數據來源為世界銀行發(fā)展指標數據(http://data.worldbank.org/)。由于在數據庫中CO2排放、能源消耗和可再生能源利用的數據截止到2014年,出于面板模型建立的需要,本文的研究數據為東盟2000—2014年的年度數據。此外,由于越南2014年的能源消耗數據缺失,采用Excel的線性插值trend函數插入越南2014年的人均消耗石油當量和可再生能源占能源使用總量的比例值。相比已有的研究[15-17],本文的覆蓋范圍更廣、涉及變量更多。此外,為了降低數據的量級,本文將人均GDP、人均消耗石油當量和國際旅游者人次分別取自然對數。表1給出了東盟國家2000—2014年5個指標數據的描述性統(tǒng)計結果。總體來看,面板數據的均值和中位數比較接近,并且標準誤相對較小,這表明本文的面板數據相對均勻。

        2.2 模型設定

        本文綜合應用VECM和VAR格蘭杰因果檢驗來探討旅游和經濟、能源以及CO2排放之間的長期和短期均衡以及因果關系。

        本文理論假設的出發(fā)點在于假設旅游發(fā)展是經濟增長、能源消耗和CO2排放的驅動因素,因此,參考已有的研究[9-10,49],建立如下對數線性方程來檢驗CO2排放(CO2)、人均GDP(GDPpc)、能源消耗(E)、可再生能源利用(RE)和旅游(T)之間的長期? 聯(lián)系:

        [CO2it=β0+β1lnGDPpcit+β2lnEit+? ? ? ? ? ? ?β3REit+β4lnTit+εit] (1)

        [lnGDPpcit=β0+β1CO2it+β2lnEit+? ?   ? ? ? ? ? ? ? ? ?β3REit+β4lnTit+εit] (2)

        [lnEit=β0+β1lnGDPpcit+β2CO2it+? ? ? ? ? ? ?β3REit+β4lnTit+εit] (3)

        [REit=β0+β1lnGDPpcit+β2CO2it+? ? ? ? ? ? β3lnEit+β4lnTit+εit] (4)

        其中,時間由下標[t (t=2000,2001,2002,…,2014)]表示,[ln]表示取自然對數,[i (i=1,2,3,…,8)]表示橫截面成員,[εit]表示估計的殘差,用來描述與長期關系的偏差。

        式(1)~式(4)的獨立變量從長期來看可能不會立即調整到其均衡水平,因此,需要分析CO2、lnGDPpc、lnE和RE在短期和長期均衡之間的調整速度。為此,本文建立動態(tài)VECM模型來估計這一調整速度。首先,文章建立5個擁有滯后期p的VAR模型。

        假設[yt=(CO2t,lnGDPpct,lnEt,REt,lnTt)],本文建立如下VAR模型:

        [yt=αt+j=1pjyt-j+ξt] (5)

        其中,[αt=(α1,α2,α3,α4,α5)],[ξt=(ξ1,ξ2,ξ3,ξ4,ξ5)]

        對式(5)進行協(xié)整變換得到:

        [Δyt=j=1p-1ΓjΔyt-j+jyt-1+μt] (6)

        其中,[=j=1pj-1],[Γj=-k=1+jpj],[μt]表示白噪音。如果在[yit]之間存在協(xié)整關系,式(6)可以寫成如下VECM形式:

        [Δyt=j=1pΓjΔyt-j+βECTt-1+μt] (7)

        更直觀地,式(7)可以寫成如下矩陣形式:

        [ΔCO2tΔlnGDPpctΔlnEtΔREtΔlnTt=β1β2β3β4β5+? k=1pω11,kω12,kω13,kω14,kω15,kω21,kω22,kω23,kω24,kω25,kω31,kω32,kω33,kω34,kω35,kω41,kω42,kω43,kω44,kω45,kω51,kω52,kω53,kω54,kω55,kΔCO2t-1ΔlnGDPpct-1ΔlnEt-1ΔREt-1ΔlnTt-1+]

        [? ?φ1φ2φ3φ4φ5ECTt-1+ξ1,tξ2,tξ3,tξ4,tξ5,t](8)

        其中,[Δ]是一階差分,表示變量的短期變化;p表示由施瓦茨信息準則(Schwarz information criterion,SIC)確定的回歸滯后時間,設定為2;[ECTit-1]表示由式(1)~式(4)導出的一期滯后誤差修正項(error correction term,ECT);[φ]和[ξt]分別表示調整速度和誤差項,[φ]的絕對值越大,則表示調整得越快。

        3 結果和討論

        3.1 面板單位根檢驗

        面板單位根檢驗有兩種類型,一種假設面板數據的一階自回歸系數對所有的橫截面都相同,另一種假設該系數跨界面自由地變化。因此,面板數據單位根檢驗包括共同單位根過程和不同單位根過程兩類。其中,共同單位根過程包括Levin-Lin-Chu (LLC)檢驗和Breitung檢驗兩種類型,不同單位根過程包括Im-Pesaran-Shin(IPS)檢驗、Augmented Dickey-Fuller(ADF)-Fisher檢驗和Phillips-Perron (PP)-Fisher檢驗3種類型。各類型單位根檢驗的? 結果顯示,對于原始序列的單位根檢驗,CO2、lnGDPpc、lnE、RE和lnT的檢驗統(tǒng)計量對應的p值均大于0.05。這表明在5%的顯著性水平下都不能拒絕各截面序列具有相同或不同單位根過程的原假設,即所有數據序列都存在單位根,因此,各變量序列非平穩(wěn)。繼續(xù)對面板數據序列的一階差分進行單位根檢驗的結果顯示,在5%的顯著水平下,各截面序列的檢驗統(tǒng)計量對應的p值均小于0.05,由此可見,面板數據序列的一階差分序列平穩(wěn)。因此,本文選定變量的原序列屬于一階單整,即I(1),滿足協(xié)整檢驗的前提條件。

        3.2 面板協(xié)整檢驗

        這里考察東盟旅游和CO2排放、人均GDP、能源消耗和可再生能源利用之間的協(xié)整關系,即長期均衡關系。表2給出了3種不同類型協(xié)整檢驗的結果,包括Pedroni檢驗、Kao檢驗和Johansen Fisher 檢驗。Pedroni檢驗結果表明,面板和群組檢驗的7個統(tǒng)計量對應的p值有5個小于0.05,這表明在5%甚至更低的顯著水平下,式(1)~式(4)中的變量是面板協(xié)整的。Kao檢驗的結果則表明,5個變量在1%的顯著性水平上具有協(xié)整關系。表2表明,東盟國家的CO2排放、人均GDP、能源消耗、可再生能源利用和旅游之間存在著顯著的長期均衡關系。這一結果與關于塞浦路斯的研究[10]、海島國家的研究[11]、土耳其的研究[49]、地中海國家的研究[54]、中國的研? 究[56]、經合組織國家的研究[60]得出的結論相似。此外,Johansen Fisher檢驗的結果顯示最多4個協(xié)整方程的0假設的p值為0,這表明該假設被拒絕,即表明在CO2、lnGDPpc、lnE、RE和lnT之間存在5個協(xié)整方程。

        表3分別給出了CO2、人均GDP、能源消耗和可再生能源利用為獨立變量的協(xié)整方程的估計結果。從長期來看,旅游業(yè)每增長1%,東盟國家1美元GDP導致的CO2排放將增加約0.241%,人均GDP將增長約0.491%,人均能源消耗將降低約0.183%,而可替代能源利用將降低約1.076%,上述結果在統(tǒng)計上非常顯著。

        3.3 VECM模型分析

        在證實了5個變量之間的協(xié)整關系后,本文運用VECM模型考察不同變量之間的長期均衡和短期波動情況。表4顯示了VECM模型的估計結果。

        根據表4的顯示結果,得到如下ECM方程的表達式:

        [ECM=CO2t-1+ 0.1173lnGDPpct-1+? ? ? ? ? ? ? 0.1632lnEt-1-0.1292REt-1-? ? ? ? ? ? ? 0.5057lnTt-1+ 5.3525] (9)

        如表4所示,第2到第6列分別呈現(xiàn)了變量CO2、lnGDPpc、lnE、RE和lnT的VECM模型的估計結果,分別命名為模型Ⅰ、模型Ⅱ、模型Ⅲ、模型Ⅳ和模型Ⅴ。在表(5)中,[Δ]表示一階差分,即變量的短期波動。根據式(8),誤差修正系數ECT表明長期均衡關系對短期變化的調整。模型I表明,CO2排放量的短期變化受自身、經濟增長、能源消耗、可再生能源利用和旅游的影響。模型Ⅱ~模型Ⅴ同時表明經濟增長、能源消耗、可再生能源利用和旅游的短期變化也受到自身同其他4個變量的影響。具體來說,當CO2排放受到干擾并偏離平衡狀態(tài)時,經濟增長、能源消耗、可再生能源利用和旅游等因素將共同作用,并以0.0233的反向調整速度使其回到長期均衡路徑。同樣地,經濟增長通過CO2排放、能源消耗、可再生能源利用和旅游等渠道向長期均衡路徑收斂,調整速度為0.4472;能源消耗通過CO2排放、經濟增長、可再生能源利用和旅游等渠道向長期均衡路徑收斂,調整速度為-0.0110;可再生能源利用通過CO2排放、經濟增長、能源消耗和旅游等渠道向長期均衡路徑收斂,調整速度為0.8998;旅游通過CO2排放、經濟增長、能源消耗和可再生能源利用等渠道向長期均衡路徑收斂,調整速度為0.4941。

        3.4 脈沖響應分析

        在VECM模型的基礎上,進一步刻畫脈沖響應曲線來表示CO2排放、經濟增長、能源消耗、可再生能源利用與旅游發(fā)展之間的動態(tài)聯(lián)系(圖1)。脈沖響應函數描述了系統(tǒng)中一個變量對其他變量的單位沖擊,并能提供沖擊的正負方向、調整滯后周期和穩(wěn)定過程等信息。

        短期來看,人均GDP的增加對CO2排放有正向影響,并且該正向影響呈逐漸收斂趨勢。這一結果基本上與已有的研究結論相似,經濟增長導致了越來越多的CO2排放,但同時,經濟增長與CO2排放之間存在倒U形關系,即EKC曲線的存在。當經濟增長到達一個閾值時,對CO2排放的正向影響逐漸削弱乃至轉向負向影響。具體到東盟國家研究,本文這一結論與Heidari等[15]和Sherafatian-Jahromi等[16]的結論一致,但與Zhang和Liu[17]的結論相反。能源消耗增加對CO2排放增加的影響有開始的正向轉變?yōu)楹笃诘呢撓?。能源消耗是全球包括東盟CO2排放的主要原因,因此,很容易理解能源消耗對CO2排放的正向影響。需要注意的是,隨著全球氣候治理以及可持續(xù)發(fā)展議程的推進,可再生能源在總能源消耗中的比例不斷增加,這在東盟8國可再生能源利用的時間序列數據中得到了很好的體現(xiàn)。因此,盡管總體能源消耗增加,但是可再生能源比重的增加反而降低了CO2排放。圖1的脈沖曲線還表明,可再生能源利用的增加對于CO2排放增加有負向影響,并且負向影響隨著時間的推進不斷增加。這也表明對于東盟而言,可再生能源的普及是實現(xiàn)低碳發(fā)展的重要舉措。圖1同時表明旅游人次的增加導致了CO2排放的增加,這與Zhang和Liu結論相似[17]。該結果表明,旅游正給東盟帶來越來越多的CO2排放,旅游業(yè)的減排在東盟低碳發(fā)展中的重要性應該引起關注。

        本研究還發(fā)現(xiàn),短期來看,CO2排放的增加對于經濟增長有著正向影響,但是該影響逐漸變弱;能源消耗的增加對于經濟增長同樣有著正向影響,不同的是,該影響逐漸走強。對于后者,原因在于能源作為經濟增長的重要指標,增加其投入當然會實現(xiàn)經濟的不斷進步。對于前者而言,可能的解釋在于:由于CO2排放主要來源于生產環(huán)節(jié),因此,可以認為CO2的增加一定程度表征了產出增加,從而促進經濟進步,但是CO2排放帶來的負面影響如氣候變化對于經濟的負面影響也同樣顯著,并且這種影響越到后期越會凸顯。可再生能源利用的增加對于經濟增長總體上有負向影響,而旅游人次的增加在短期內對于經濟增長有著正向作用,后期則變?yōu)樨撓蛴绊?。對于東盟而言,當前的經濟進步更多的還是依賴于傳統(tǒng)的化石能源的消耗。實際上,根據統(tǒng)計數據,在東盟國家的經濟實踐中,可再生能源消耗的比例盡管逐年增加但一直處于較低水平。此外,盡管旅游業(yè)在東盟各國發(fā)展的比較快,但是擴展到整個經濟體系,這種影響可能需要進一步? 提升,并且需要降低旅游發(fā)展對于其他產業(yè)的擠出效應。

        其他方面,旅游人次的增加對于能源消耗的增加由正向影響轉向負向影響,對于可再生能源的增加有負向影響。這一定程度上說明,在東盟國家,旅游業(yè)的能源消耗水平總體較低,并且可再生能源的利用程度較低。盡管旅游發(fā)展導致的CO2排放越來越多,但是橫向比較來看,在東盟旅游業(yè)仍是一個相對低排放的產業(yè),并且對于再生能源的利用有著較大的提升空間。CO2排放的增加對于旅游增長有著正向影響,但是該影響逐年降低,經濟增長對于旅游的影響與CO2排放有著相似的軌跡。原因在于,經濟增長和CO2排放之間有著極大的相關性,經濟增長對于旅游目的地競爭力的提升(如旅游資源開發(fā)、基礎設施建設、旅游環(huán)境治理等)具有重要的推動作用,從而吸引更多的游客前來。能源消耗增加對旅游人次的增加有著正向影響,但是影響的強度相對較弱,可再生能源的增加對于旅游人次有著顯著的負向影響。當前的旅游產出更多的仍然是傳統(tǒng)能源的推動,可再生能源由于價格、動力及穩(wěn)定性等原因,其推廣對于旅游者的旅游體驗可能仍有一定的負面影響。脈沖響應結果表明,在減排和增長之間,東盟國家的旅游發(fā)展仍面臨較大的考驗。

        3.5 面板格蘭杰因果檢驗

        表5給出了面板格蘭杰因果檢驗的結果。文章采用滯后2期的VAR模型檢驗長期因果關系,采用滯后1期的VECM模型檢驗短期因果關系。

        從短期因果關系來看,表5的結果在10%的顯著水平上拒絕了人均GDP不是CO2排放的格蘭杰原因的假設和能源消耗不是CO2排放的格蘭杰原因的假設,在1%的顯著水平上拒絕了人均GDP不是可再生能源利用的格蘭杰原因的假設,在5%的顯著水平上拒絕了能源消耗不是可再生能源利用的格蘭杰原因的假設和可再生能源利用不是旅游的格蘭杰原因的假設。結果表明,東盟國家存在從人均GDP和能源消耗到CO2排放的短期因果關系,存在從人均GDP和能源消耗到可再生能源利用的短期因果關系,存在從可再生能源利用到旅游的短期因果關系。此外,短期因果關系檢驗結果表明,旅游不是CO2 排放、人均GDP、能源消耗和可再生能源利用的格蘭杰原因。這意味著從短期來看,東盟國家的旅游無法對上述4個變量產生顯著的影響。同時,CO2排放、人均GDP和能源消耗也不是旅游的格蘭杰原因,不存在從上述3個變量到旅游的短期因果關系。因此,本文研究的5個變量之間不存在短期的雙向因果關系。在東盟國家的相關研究中,變量之間的短期因果關系還沒有文獻涉及,因此,該結論無法與此進行對比。但是,本文的結論不同于對全球排名前10的國際旅游目的地[9]、塞浦路斯[10]和中國[56]的研究發(fā)現(xiàn)。

        長期因果關系檢驗的結果表明,在CO2排放方面,人均GDP、能源消耗、可再生能源利用和旅游分別在1%、5%、10%和5%的顯著水平上拒絕零假設,這表明這4個變量從長期來看是CO2排放的格蘭杰原因。該結果也證實了東盟國家的經濟、能源和旅游為主導的排放假設。這一結論與大多現(xiàn)有的研究發(fā)現(xiàn)一致,如對土耳其[4]、對歐盟及候選國[7]、中國[56]、經合組織國家[60]等的研究。在人均GDP方面,CO2排放、能源消耗、可再生能源利用和旅游分別在10%、5%、1%和10%的顯著水平上拒絕零假設,這表明這4個變量從長期來看是人均GDP的格蘭杰原因。在能源消耗方面,可再生能源利用在5%的顯著水平上拒絕零假設,而其他3個變量則接受了零假設,因此,可再生能源利用是能源消耗的長期格蘭杰原因。在可再生能源利用方面,人均GDP、能源消耗和旅游分別在1%、5%和5%的顯著水平上拒絕零假設,這表明這3個變量是可再生能源利用的長期格蘭杰原因。在旅游方面,可再生能源利用在5%的顯著水平上拒絕零假設,即表明可再生能源利用從長期來看是旅游發(fā)展的格蘭杰原因。

        上述結果表明,長期來看,CO2排放和人均GDP之間、人均GDP和可再生能源利用之間、能源消耗和可再生能源之間、旅游和可再生能源利用之間存在雙向因果關系。該結論與Zhang和Liu的研究[17]有較大的差異,后者沒有發(fā)現(xiàn)不同變量之間的雙向因果關系。在東盟,人均GDP、能源消耗、可再生能源利用和旅游對CO2排放,CO2排放、能源消耗、可再生能源利用和旅游對人均GDP具有一定的預測能力,該結論一定程度上支持了Sherafatian-Jahromi等[16]的研究發(fā)現(xiàn)。人均GDP和CO2排放之間的雙向長期因果關系也被前期的研究[4,9,11,60]發(fā)現(xiàn),但是,本研究并沒有發(fā)現(xiàn)CO2排放和旅游之間的雙向長期因果關系[4],也沒有發(fā)現(xiàn)人均GDP和旅游之間的雙向因果關系[4,8,11]。同時,本研究也沒有發(fā)現(xiàn)人均GDP和能源消耗之間的雙向長期因果關系[11,46]。除了旅游外,本研究發(fā)現(xiàn),能源消耗單向格蘭杰影響人均GDP、CO2排放和可再生能源利用。

        3.6 方差分解分析

        前文分析了東盟旅游、經濟增長、能源消耗、可再生能源利用和CO2排放之間的長期均衡、短期擾動、脈沖響應以及因果關系。方差分解方法的目的在于分析各個變量對其他變量變化的貢獻度,從而有助于更好地理解變量之間的相互影響(圖2)。

        圖2中,橫坐標表示方差分解的時期數,即各變量標準差的預測期;縱坐標表示各變量的貢獻度。圖2表明,各變量的預測方差在第一期中全部是由自身擾動引起的,隨著時間的推移,其他變量開始逐漸影響各變量預測的方差??傮w上看,在第10期左右,各變量的分解結果基本趨于穩(wěn)定。在第10期預測中,CO2排放的預測方差有88.67%是由自身擾動引起,人均GDP、能源消耗、可再生利用和旅游分別貢獻了0.85%、2.23%、1.89%和6.35%;人均GDP的預測方差84.04%是由自身的擾動引起,CO2排放、能源消耗、可再生能源利用和旅游分別貢獻了1.59%、7.07%、2.28%和5.03%;能源消耗的預測方差92.21%是由自身擾動引起,CO2排放、人均GDP、可再生能源和旅游分別貢獻了2.41%、2.57%、2.56%和0.25%;可再生能源利用的預測方差83.45%是由自身的擾動引起,CO2排放、人均GDP、能源消耗和旅游分別貢獻了1.39%、4.23%、2.49%和8.44%;旅游的預測方差87.37%由自身擾動引起,而CO2排放、人均GDP、能源消耗和可再生能源利用分別貢獻了0.23%、2.28%、0.24%和9.89%。結果表明,在東盟,旅游對CO2排放、人均GDP和可再生能源利用有一定程度的影響,這跟前文的脈沖響應分析和格蘭杰因果關系檢驗的結果一致。

        4 結論及建議

        旅游和CO2排放以及相關變量如經濟、能源之間的關系是學術研究的熱點。將旅游、CO2、經濟和能源置于一個綜合框架內,基于多樣化的方法在不同的旅游目的地探討各變量之間的關系具有較高的實踐和理論價值。作為全球新興以及重要的國際旅游目的地,東盟的旅游發(fā)展取得了矚目的成就,同時,也給當地的經濟、環(huán)境和能源消耗帶來了顯著的影響。在中國東盟自貿區(qū)以及“一帶一路”倡議逐步推進的背景下,認知旅游、經濟、能源和環(huán)境之間的相互聯(lián)系對于了解、借鑒和促進東盟的可持續(xù)旅游發(fā)展非常必要。然而,這些聯(lián)系在東盟的相關研究中仍然不夠清晰,相關研究在變量選擇、空間范圍乃至研究方法方面仍有一定的不足之處?;谶@樣的考慮,本文綜合應用面板VECM和VAR格蘭杰因果檢驗方法,基于2000—2014年東盟8國的面板數據,探討了國際旅游人次、人均GDP、能源消耗、可再生能源利用和CO2排放之間的長期和短期聯(lián)系。

        4.1 結論

        第一,本研究中幾乎所有變量的原始數據序列都包含面板單位根,但是經過一階差分之后,變量數據序列變得平穩(wěn),即東盟國家的國際旅游人次、人均GDP、能源消耗、可再生能源利用和CO2排放數據一階單整。第二,東盟國家的旅游發(fā)展、經濟增長、能源消耗、可再生能源利用和CO2排放之間存在長期均衡關系。第三,上述5個變量的短期變化同時受到自身同其他4個變量的影響。當某一變量受到干擾并偏離平衡狀態(tài)時,其他4個變量將共同作用并以一定的調整速度使其回到長期均衡路徑。第四,旅游對于東盟國家的CO2排放有一定的正向影響,而對于人均GDP、能源消耗和可再生能源利用則有一定的負向影響。CO2排放、人均GDP、能源消耗對于東盟旅游發(fā)展具有一定的正向影響,而可再生能源利用則有一定的負向影響。第五,國際旅游人次、人均GDP、能源消耗、可再生能源利用和CO2排放之間不存在雙向短期因果關系,但是CO2排放和人均GDP之間、人均GDP和可再生能源利用之間、能源消耗和可再生能源利用之間、旅游和可再生能源利用之間存在雙向長期格蘭杰原因。

        4.2 建議

        基于研究結果,本文提出以下幾個方面的對策建議。首先,由于旅游和CO2排放之間存在長期均衡關系,并且旅游是CO2排放的長期格蘭杰原因,因此,建議加大對東盟國家旅游業(yè)CO2排放的關注,促進旅游業(yè)的低碳轉型。由于東盟特殊的地理環(huán)境,氣候變化對其的影響也非常顯著,旅游業(yè)的低碳轉型更顯迫切。在旅游管理中,政府應該鼓勵和推廣生態(tài)旅游、低碳旅游和共享旅游經濟??紤]到旅游產業(yè)中交通和住宿在整體CO2排放中占比較高,旅游節(jié)能減排的部門差異化管理也非常重要。建議加大對旅游交通、住宿等一些公認的高排放行業(yè)的監(jiān)測以及減排管理工作。第二,考慮到旅游發(fā)展并沒有顯著增加東盟國家的能源消耗,但卻是人均GDP和可再生能源的長期格蘭杰原因,因此,通過大力發(fā)展旅游來促進經濟增長進而保護環(huán)境是東盟國家實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要選擇。在發(fā)展旅游方面,考慮到東盟以發(fā)展中國家為主,旅游相關的配套設施建設仍有巨大的提升空間,需要在旅游相關的基礎設施尤其是交通建設方面投入大量的資金。對于東盟內部而言,國家之間的免簽證旅行也期望在一個合理的框架下盡快落實,這樣一方面可以促進區(qū)域旅游的發(fā)展,另一方面還可以減少旅行業(yè)務處理過程中的CO2排放,從而有助于低碳旅游的發(fā)展。第三,當前東盟旅游發(fā)展中可再生能源的利用比例仍然較低,因此,建議在旅游業(yè)提高能源利用效率和推廣可再生能源的應用,發(fā)展環(huán)境友好型旅游交通和住宿部門。在旅游之外,建議在東盟大力發(fā)展可再生能源,逐步降低化石能源的消耗??紤]到東盟的地理環(huán)境,開發(fā)新的海洋能源具有極大的可行性。此外,由于可再生能源的不穩(wěn)定性,提升可再生能源的存儲或轉換技術也非常重要??稍偕茉吹某杀緞t可以通過技術進步來降低。

        參考文獻(References)

        [1] 黃和平, 喬學忠, 張瑾, 等. 綠色發(fā)展背景下區(qū)域旅游業(yè)碳排放時空分異與影響因素研究——以長江經濟帶為例[J]. 經濟地理, 2019, 39(11): 214-224. [HUANG Heping, QIAO Xuezhong, ZHANG Jin, et al. Spatio-temporal differentiation and influencing factors of regional tourism carbon emissions under the background of green development: A case study of the Yangtze River Economic Belt[J].Economic Geography, 2019, 39(11): 214-224.]

        [2] 王凱, 李娟, 席建超. 中國旅游經濟增長與碳排放的耦合關系研究[J]. 旅游學刊, 2014, 29(6): 24-33. [WANG Kai, LI Juan, XI Jianchao. Linking between carbon dioxide emission and tourism economic growth in China[J]. Tourism Tribune, 2014, 29(6): 24-33.]

        [3] ALAM M S, PARAMATI S R. The dynamic role of tourism investment on tourism development and CO2 emissions[J]. Annals of Tourism Research, 2017, 66: 213-215.

        [4] EYUBOGLU K, UZAR U. The impact of tourism on CO2 emission in Turkey[J]. Current Issues in Tourism, 2020, 23(13): 1631-1645.

        [5] 姚治國, 陳田. 基于碳足跡模型的旅游碳排放實證研究——以海南省為案例[J]. 經濟管理, 2016, 38(2): 151-159. [YAO Zhiguo, CHEN Tian. The empirical research on tourism carbon emission based on carbon footprint model: A case study of Hainan province[J]. Economic Management, 2016, 38(2): 151-159.]

        [6] DANISH, WANG Z. Dynamic relationship between tourism, economic growth, and environmental quality[J]. Journal of Sustainable Tourism, 2018, 26(11): 1928-1943.

        [7] DOGAN E, ASLAN A. Exploring the relationship among CO2 emissions, real GDP, energy consumption and tourism in the EU and candidate countries: Evidence from panel models robust to heterogeneity and cross-sectional dependence[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 77: 239-245.

        [8] ISIK C, DOGRU T, TURK E S. A nexus of linear and non-linear relationships between tourism demand, renewable energy consumption, and economic growth: Theory and evidence[J]. International Journal of Tourism Research, 2018, 20(1): 38-49.

        [9] BEN JEBLI M, HADHRI W. The dynamic causal links between CO2 emissions from transport, real GDP, energy use and international tourism[J]. International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 2018, 25(6): 568-577.

        [10] KATIRCIOGLU S T, FERIDUN M, KILINC C. Estimating tourism-induced energy consumption and CO2 emissions: The case of Cyprus[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, 29: 634-640.

        [11] ROUDI S, ARASLI H, AKADIRI S S. New insights into an old issue-examining the influence of tourism on economic growth: Evidence from selected small island developing states[J]. Current Issues in Tourism, 2019, 22(11): 1280-1300.

        [12] ZAMAN K, MOEMEN M A, ISLAM T. Dynamic linkages between tourism transportation expenditures, carbon dioxide emission, energy consumption and growth factors: Evidence from the transition economies[J]. Current Issues in Tourism, 2017, 20(16): 1720-1735.

        [13] BELLA G. Estimating the tourism induced environmental Kuznets curve in France[J]. Journal of Sustainable Tourism, 2018, 26(12): 2043-2052.

        [14] 葉莉, 陳修謙. 基于旅游競爭力評價的中國與東盟國家旅游貿易互動分析[J]. 經濟地理, 2013, 33(12): 177-181. [YE Li, CHEN Xiuqian. Analysis on interaction of tourism trade between China and ASEAN countries based on evaluation on tourism competitiveness[J]. Economic Geography, 2013, 33(12): 177-181.]

        [15] HEIDARI H, KATIRCIO?LU S T, SAEIDPOUR L. Economic growth, CO2 emissions, and energy consumption in the five ASEAN countries[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2015, 64: 785-791.

        [16] SHERAFATIAN-JAHROMI R, OTHMAN M S, LAW S H, et al. Tourism and CO2 emissions nexus in Southeast Asia: New evidence from panel estimation[J]. Environment, Development and Sustainability, 2017, 19(4): 1407-1423.

        [17] ZHANG S, LIU X. The roles of international tourism and renewable energy in environment: New evidence from Asian countries[J]. Renewable Energy, 2019, 139: 385-394.

        [18] AZAM M, ALAM M M, HAFEEZ M H. Effect of tourism on environmental pollution: Further evidence from Malaysia, Singapore and Thailand[J]. Journal of Cleaner Production, 2018, 190: 330-338.

        [19] 趙磊, 方成, 吳向明. 旅游發(fā)展、空間溢出與經濟增長——來自中國的經驗證據[J]. 旅游學刊, 2014, 29(5): 16-30. [ZHAO Lei, FANG Cheng, WU Xiangming. Tourism development, spatial spillover and economic growth: An empirical evidence from China[J]. Tourism Tribune, 2014, 29(5): 16-30.]

        [20] 吳玉鳴. 旅游經濟增長及其溢出效應的空間面板計量經濟分析[J]. 旅游學刊, 2014, 29(2): 16-24. [WU Yuming. Spatial panel econometric analysis of tourism economic growth and its spillover effects[J]. Tourism Tribune, 2014, 29(2): 16-24.]

        [21] ANTONAKAKIS N, DRAGOUNI M, EECKELS B, et al. The tourism and economic growth enigma: Examining an ambiguous relationship through multiple prisms[J]. Journal of Travel Research, 2019, 58(1): 3-24.

        [22] ARATUO D N, ETIENNE X L. Industry level analysis of tourism-economic growth in the United States[J]. Tourism Management, 2019, 70: 333-340.

        [23] ARATUO D N, ETIENNE X L, GEBREMEDHIN T, et al. Revisiting the tourism-economic growth nexus: Evidence from the United States[J]. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 2019, 31(9): 3779-3798.

        [24] BALAGUER J, CANTAVELLA-JORDA M. Tourism as a long-run economic growth factor: The Spanish case[J]. Applied Economics, 2002, 34(7): 877-884.

        [25] BELLOUMI M. The relationship between tourism receipts, real effective exchange rate and economic growth in Tunisia[J]. International Journal of Tourism Research, 2010, 12(5): 550-560.

        [26] CHOU M C. Does tourism development promote economic growth in transition countries? A panel data analysis[J]. Economic Modelling, 2013, 33: 226-232.

        [27] DRITSAKIS N. Tourism development and economic growth in seven Mediterranean countries: A panel data approach[J]. Tourism Economics, 2012, 18(4): 801-816.

        [28] FABER B, GAUBERT C. Tourism and economic development: Evidence from Mexicos coastline[J]. American Economic Review, 2019, 109(6): 2245-93.

        [29] FAYISSA B, NSIAH C, TADASSE B. Impact of tourism on economic growth and development in Africa[J]. Tourism Economics, 2008, 14(4): 807-818.

        [30] JIAO S, GONG W, ZHENG Y, et al. Spatial spillover effects and tourism-led growth: An analysis of prefecture-level cities in China[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 2019, 24(7):725-734.

        [31] LEE C C, CHANG C P. Tourism development and economic growth: A closer look at panels[J]. Tourism Management, 2008, 29(1): 180-192.

        [32] NARAYAN P K, NARAYAN S, PRASAD A, et al. Tourism and economic growth: A panel data analysis for Pacific Island countries[J]. Tourism Economics, 2010, 16(1): 169-183.

        [33] OH C O. The contribution of tourism development to economic growth in the Korean economy[J]. Tourism Management, 2005, 26(1): 39-44.

        [34] YAZDI S K. Structural breaks, international tourism development and economic growth[J]. Economic Research-Ekonomska Istra?ivanja, 2019, 32(1): 1765-1776.

        [35] AKADIRI S S, AKADIRI A C, ALOLA U V. Is there growth impact of tourism? Evidence from selected small island states[J]. Current Issues in Tourism, 2019, 22(12): 1480-1498.

        [36] SHARIF A, AFSHAN S, NISHA N. Impact of tourism on CO2 emission: Evidence from Pakistan[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 2017, 22(4): 408-421.

        [37] RAZA S A, SHARIF A, WONG W K, et al. Tourism development and environmental degradation in the United States: Evidence from wavelet-based analysis[J]. Current Issues in Tourism, 2017, 20(16): 1768-1790.

        [38] 王凱, 邵海琴, 周婷婷, 等. 基于EKC框架的旅游發(fā)展對區(qū)域碳排放的影響分析——基于1995—2015年中國省際面板數據[J].地理研究, 2018, 37(4): 742-750. [WANG Kai, SHAO Haiqin, ZHOU Tingting, et al.EKC framework analysis of the effects of tourism development on regional carbon emissions: Based on Chinas 1995—2015 panel data[J]. Geographical Research, 2018, 37(4): 742-750.]

        [39] 潘植強, 梁保爾. 旅游業(yè)碳排放強度分布及其驅動因子的時空異質研究——基于30個?。ㄊ小^(qū)) 2005—2014年的面板數據分析[J]. 人文地理, 2016, 31(6): 152-158. [PAN Zhiqiang, LIANG Baoer. Research on space-time heterogeneity of tourism industry carbon emission intensity distribution and influencing factors: Analysis of panel data from 30 provinces (cities and districts) from 2005 to 2014[J]. Human Geography, 2016, 31(6): 152-158.]

        [40] 查建平. 中國低碳旅游發(fā)展效率、減排潛力及減排路徑[J]. 旅游學刊, 2016, 31(9): 101-112. [ZHA Jianping. Reducing carbon emissions in Chinas tourism industry[J]. Tourism Tribune, 2016, 31(9): 101-112.]

        [41] CHEN L, THAPA B, YAN W. The relationship between tourism, carbon dioxide emissions, and economic growth in the Yangtze River Delta, China[J]. Sustainability, 2018, 10(7): 2118.

        [42] WANG M C, WANG C S. Tourism, the environment, and energy policies[J]. Tourism Economics, 2018, 24(7): 821-838.

        [43] LEóN C J, ARANA J E, Alemán H A. CO2 emissions and tourism in developed and less developed countries[J]. Applied Economics Letters, 2014, 21(16): 1169-1173.

        [44] PARAMATI S R, ALAM M S, LAU C K M. The effect of tourism investment on tourism development and CO2 emissions: Empirical evidence from the EU nations[J]. Journal of Sustainable Tourism, 2018, 26(9): 1587-1607.

        [45] AMIN S B, KABIR F A, KHAN F. Tourism and energy nexus in selected South Asian countries: A panel study[J]. Current Issues in Tourism, 2020, 23(16): 1963-1967.

        [46] ZAMAN K, SHAHBAZ M, LOGANATHAN N, et al. Tourism development, energy consumption and environmental Kuznets curve: Trivariate analysis in the panel of developed and developing countries[J]. Tourism Management, 2016, 54: 275-283.

        [47] ALI Q, KHAN M T I, KHAN M N I. Dynamics between financial development, tourism, sanitation, renewable energy, trade and total reserves in 19 Asia cooperation dialogue members[J]. Journal of Cleaner Production, 2018, 179: 114-131.

        [48] ALOLA A A, ALOLA U V. Agricultural land usage and tourism impact on renewable energy consumption among coastline Mediterranean countries[J]. Energy & Environment, 2018, 29(8): 1438-1454.

        [49] KATIRCIOGLU S T. International tourism, energy consumption, and environmental pollution: The case of Turkey[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, 36: 180-187.

        [50] NEPAL R, AL IRSYAD M I, NEPAL S K. Tourist arrivals, energy consumption and pollutant emissions in a developing economy-implications for sustainable tourism[J]. Tourism Management, 2019, 72: 145-154.

        [51] 查建平. 旅游業(yè)能源消耗、CO2排放及低碳效率評估[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2016, 26(1): 47-54. [ZHA Jianping. Evaluation of energy consumption, carbon dioxide emissions and low-carbon efficiency[J]. China Population, Resources and Environment, 2016, 26(1): 47-54.]

        [52] 謝園方, 趙媛. 長三角地區(qū)旅游業(yè)能源消耗的CO2排放測度研究[J]. 地理研究, 2012, 31(3): 429-438. [XIE Yuanfang, ZHAO Yuan. Measuring carbon dioxide emissions from energy consumption of tourism in Yangtze River Delta[J]. Geographical Research, 2012, 31(3): 429-438.]

        [53] 石培華, 吳普. 中國旅游業(yè)能源消耗與CO2排放量的初步估算[J]. 地理學報, 2011, 66(2): 235-243. [SHI Peihua, WU Pu. A rough estimation of energy consumption and CO2 emission in tourism sector of China[J]. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(2): 235-243.]

        [54] BALLI E, SIGEZE C, MANGA M, et al. The relationship between tourism, CO2 emissions and economic growth: A case of Mediterranean countries[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 2019, 24(3): 219-232.

        [55] LEE J W, BRAHMASRENE T. Investigating the influence of tourism on economic growth and carbon emissions: Evidence from panel analysis of the European Union[J]. Tourism Management, 2013, 38: 69-76.

        [56] ZHANG L, GAO J. Exploring the effects of international tourism on Chinas economic growth, energy consumption and environmental pollution: Evidence from a regional panel analysis[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 53: 225-234.

        [57] PARAMATI S R, ALAM M S, CHEN C F. The effects of tourism on economic growth and CO2 emissions: A comparison between developed and developing economies[J]. Journal of Travel Research, 2017, 56(6): 712-724.

        [58] REN T, CAN M, PARAMATI S R, et al. The impact of tourism quality on economic development and environment: Evidence from Mediterranean countries[J]. Sustainability, 2019, 11(8): 2296.

        [59] JEBLI M B, YOUSSEF S B, APERGIS N. The dynamic linkage between renewable energy, tourism, CO2 emissions, economic growth, foreign direct investment, and trade[J]. Latin American Economic Review, 2019, 28(2): 1-19.

        [60] DOGAN E, SEKER F, BULBUL S. Investigating the impacts of energy consumption, real GDP, tourism and trade on CO2 emissions by accounting for cross-sectional dependence: A panel study of OECD countries[J]. Current Issues in Tourism, 2017, 20(16): 1701-1719.

        Examining the Relationship between Tourism, Economy, Energy and CO2 Emissions: Evidence from Panel Analysis of the ASEAN

        ZHANG Yan1, ZHANG Jiekuan2

        (1. School of Tourism Management, Guilin Tourism University, Guilin 541006, China;

        2. ASEAN Tourism Research Centre of China Tourism Academy, Guilin Tourism University, Guilin 541006, China)

        Abstract: As an important international tourism destination, the impact of Association of South-East Asian Nations’ (ASEAN’s) tourism development on the economy, environment, and the energy consumption is still little known. This paper, to fill this gap, applied a panel data analysis approach to investigate the short-run and long-run causal relationships among tourism, economic growth, energy consumption, renewable energy use, and carbon dioxide (CO2) emissions for ASEAN countries over the period 2000—2014. This study obtained some important and interesting findings with respect to the equilibrium relationship, causality, and variance decomposition amongst these five variables as follows: (1) All the data series appear to have a panel unit root in their levels. However, after the first difference, they become stationaryat the 5% level of significance (all the p-values are less than 0.05), implying that they are integrated at order one, i.e., I (1). (2) There is a long-run equilibrium relationship among tourism, economic growth, energy consumption, renewable energy use, and CO2 emissions in ASEAN countries. Even if this relationship is temporarily destroyed, these variables will restore long-term equilibrium.? ?(3) The short-term variation of the above five variables is simultaneously affected by itself and the other four variables. When some variable is disturbed and deviated from equilibrium, it will be subject to a certain speed of adjustment through the channels of the other variables to converge to the long-run equilibrium path. (4) Tourism development has a certain positive impact on the CO2 emissions of ASEAN countries, while it has a certain negative impact on GDP per capita, energy consumption, and renewable energy use. CO2 emissions, per capita GDP, and energy consumption have a certain positive effect on the development of tourism in ASEAN, while renewable energy has a certain negative impact. (5) This study shows no bidirectional short-run causalities between tourism, economic growth, energy consumption, renewable energy use, and CO2 emissions. In contrast, the existence of bidirectional long-term causalities between CO2 emissions and per capita GDP, GDP per capita and renewable energy use, energy consumption and renewable energy, and tourism and renewable energy use is found.

        Keywords: tourism; gross domestic product; energy; carbon dioxide emissions; ASEAN; panel data analysis

        [責任編輯:吳巧紅;責任校對:王? ? 婧]

        猜你喜歡
        旅游
        我們一起“云旅游”
        少兒科技(2022年4期)2022-04-14 23:48:10
        旅游驚魂
        童話世界(2020年25期)2020-10-27 02:01:10
        一起去旅游
        童話世界(2019年29期)2019-11-23 09:05:26
        自己去旅游
        小A去旅游
        好孩子畫報(2018年7期)2018-10-11 11:28:06
        旅游助脫貧 同步奔小康
        旅游
        以茶為媒 促旅游開發(fā)
        旅游的最后一天
        從旅游看人的自我超越
        在线无码精品秘 在线观看| 综合无码综合网站| 亚洲av美女在线播放啊| 亚洲中文字幕av天堂| 日本一区二区亚洲三区| 日本一区二区三区精品不卡| 最新在线观看免费的a站国产| 日韩av在线免费观看不卡| 国产午夜精品视频在线观看| 色哟哟亚洲色精一区二区| 亚洲乱亚洲乱妇无码麻豆| 成人免费一区二区三区| 女人被做到高潮免费视频| 精品中文字幕制服中文| 亚洲国产高清美女在线观看| 伊人狼人大香线蕉手机视频| 蜜臀av一区二区三区免费观看| 成人一区二区免费中文字幕视频 | 国产精品爽爽ⅴa在线观看| 日韩吃奶摸下aa片免费观看| 天堂√最新版中文在线天堂| 亚洲色四在线视频观看| 中文字幕乱码在线婷婷| 亚洲av无一区二区三区久久蜜桃| 青青国产揄拍视频| 欧美精品久久久久久久自慰| 国产人成亚洲第一网站在线播放 | 一区二区黄色在线观看| 亚洲av无码乱码在线观看牲色| 国产乱理伦片在线观看| 91精品久久久久含羞草| 一区二区免费国产a在亚洲| 日韩精品视频高清在线| 私人vps一夜爽毛片免费| 亚洲av无码之日韩精品| 狠狠干视频网站| 亚洲av成熟国产精品一区二区| 久久亚洲精品中文字幕| 成l人在线观看线路1| 久久99国产乱子伦精品免费| 狼色在线精品影视免费播放|