翁 鋼 民,李 聰 慧 ,潘 越 ,李 建 璞
(1.燕山大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,河北 秦皇島066004;2.燕山大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展研究中心,河北 秦皇島066004)
全球經(jīng)濟的快速發(fā)展和能源消耗的加劇,導(dǎo)致大量溫室氣體排放,引發(fā)全球氣候變暖等一系列環(huán)境問題。旅游業(yè)在快速成長的同時帶來大量碳排放,其碳排放量占全球總碳排放量的8.3%[1],因此,旅游業(yè)在全球溫室氣體排放中應(yīng)承擔(dān)重要責(zé)任;與此同時,作為新世紀(jì)的朝陽產(chǎn)業(yè)和低耗能產(chǎn)業(yè),我國旅游業(yè)在應(yīng)對氣候變化、開展節(jié)能減排方面具有潛在的關(guān)鍵性作用。原國家旅游局印發(fā)的《關(guān)于進一步推進旅游行業(yè)節(jié)能減排工作的指導(dǎo)意見》(旅發(fā)辦〔2010〕80號)要求旅游業(yè)積極采取措施應(yīng)對氣候變化和能源消耗問題。國務(wù)院出臺的《“十三五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》(國發(fā)〔2016〕70號)也指出,要在旅游規(guī)劃、開發(fā)、管理和服務(wù)的全過程中認(rèn)真貫徹綠色發(fā)展理念,將旅游業(yè)培育成生態(tài)文明建設(shè)重要引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)。因此,如何在保證旅游經(jīng)濟持續(xù)增長的同時,實現(xiàn)旅游業(yè)低碳化發(fā)展是亟待探討的重要課題。
目前,國內(nèi)外學(xué)者對旅游業(yè)碳排放的研究主要集中于旅游業(yè)碳排放的測算方法、影響因素、脫鉤效應(yīng)等領(lǐng)域。G?ssling、Cadarso等分別采用“自下而上”法、“自下而上”和“自上而下”結(jié)合法對旅游業(yè)碳排放進行測度[2,3],此外,國外學(xué)者在兩種方法模型的對比分析和應(yīng)用研究方面也做了很多探討[4,5]。國內(nèi)學(xué)者主要采用“自下而上”法從全國[6]、省市[7]、景區(qū)[8]等區(qū)域尺度以及旅游業(yè)整體[6]、旅游交通[9]、旅游住宿[10]等研究視角測度旅游業(yè)碳排放,然而基于“自上而下”法的旅游業(yè)碳排放量估測研究相對較少[11,12]。常用的碳排放影響因素研究方法有Hi-PLS模型[13]、IPAT模型[14]、STIRPAT模型[15]、GMM動態(tài)回歸模型[16]、迪氏因素分解法(LMDI)等,其中LMDI分解模型最為常見[17-19]。隨著旅游經(jīng)濟發(fā)展帶來一系列環(huán)境問題,旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長間的關(guān)系逐漸成為研究重點。Tapio提出Tapio脫鉤模型,并用于歐洲地區(qū)交通運輸業(yè)發(fā)展與碳排放脫鉤關(guān)系的探討[20]。國內(nèi)學(xué)者趙先超等首次將脫鉤理論用于湖南省旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤關(guān)系研究[21];王凱、馬繼等分別采用OECD脫鉤指數(shù)、Tapio脫鉤模型衡量全國旅游業(yè)碳排放量與經(jīng)濟增長的脫鉤情況[22,23];還有學(xué)者對脫鉤關(guān)系模型構(gòu)建問題進行了不同的嘗試[24,25]。
綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者采用不同方法從不同視角對不同區(qū)域尺度的旅游業(yè)碳排放進行了分析,但目前專門針對旅游業(yè)碳排放脫鉤的研究較少,特別是關(guān)于旅游業(yè)碳排放脫鉤空間格局演化及其影響因素的探索更為缺乏?;诖?,本文以中國30個省域為研究對象,基于Tapio脫鉤模型,嘗試采用ESDA-LMDI方法對我國旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長脫鉤效應(yīng)的時空演變及影響因素問題進行探討,以期為制定可行的減碳措施提供決策參考。
本研究所需數(shù)據(jù)包括能源消耗數(shù)據(jù)和經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù),前者來源于2009-2018年《中國能源統(tǒng)計年鑒》,后者來源于2009-2018年《中國統(tǒng)計年鑒》及省域統(tǒng)計公報;其中,旅游總收入由國內(nèi)旅游收入和旅游外匯收入構(gòu)成,旅游外匯收入按照歷年美元對人民幣的匯率換算得到?;跀?shù)據(jù)的可獲得性,將中國30個省域作為研究區(qū)域。
(1)
在此基礎(chǔ)上,進一步計算旅游業(yè)碳排放量,即:
(2)
(3)
式中:C、Ci分別為中國和i省域的旅游業(yè)碳排放量;fj為j類能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)(表1);k為單位標(biāo)準(zhǔn)煤的CO2排放量,設(shè)定k=2.45[27];m為省域數(shù)量;n為各省域能源消耗種類。
表1 各種能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)
目前,用于脫鉤分析的模型主要有OECD脫鉤模型和Tapio脫鉤模型,前者對時間段基期的選擇較敏感,不同時間基期的計算結(jié)果有較大差別,而后者是一種彈性分析,不受統(tǒng)計量綱變化的影響,計算結(jié)果有較強的穩(wěn)定性,因此,本文基于Tapio脫鉤模型分析旅游業(yè)碳排放量與旅游經(jīng)濟增長的脫鉤關(guān)系(表2)。計算公式如下:
e=(ΔC/C)/(ΔG/G)
(4)
式中:e為脫鉤彈性指數(shù);ΔC、ΔG分別為旅游業(yè)碳排放變化量和旅游經(jīng)濟變化值,旅游經(jīng)濟情況用旅游業(yè)總收入G表示。
表2 脫鉤狀態(tài)劃分
探索性空間數(shù)據(jù)分析包括全局空間自相關(guān)指數(shù)I和局部空間自相關(guān)指數(shù)Ii,前者用于描述區(qū)域整體的空間關(guān)聯(lián)和空間差異程度,后者用于衡量各個二級區(qū)域與周邊地區(qū)的空間差異程度及顯著性。計算公式如下:
(5)
(6)
作為當(dāng)前碳排放領(lǐng)域最熱門的一種因素分解方法,LMDI以目標(biāo)變量的分解為基礎(chǔ),是一種可完全分解殘差項的指數(shù)分解法,在適應(yīng)性、呈現(xiàn)性、結(jié)果展示方面優(yōu)勢明顯,測算結(jié)果更具說服力。本文利用LMDI分解法將旅游業(yè)碳排放量分解如下:
(7)
假設(shè)C0和CT分別代表基期年和第T年的旅游業(yè)碳排放量,根據(jù)LMDI分解法中的加法形式,將第T期相對于當(dāng)前的旅游業(yè)碳排放量ΔC分解為:
ΔC=ΔC?+ΔCβ+ΔCε+ΔCη
(8)
式中:ΔC?、ΔCβ、ΔCε、ΔCη分別表示能源結(jié)構(gòu)、旅游能源強度、人均旅游消費水平與游客規(guī)模對旅游業(yè)碳排放的影響,其分解結(jié)果分別為:
(9)
(10)
(11)
(12)
結(jié)合脫鉤模型,可得:
(13)
式(13)表明,旅游業(yè)碳排放與旅游經(jīng)濟的脫鉤效應(yīng)可被分解為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)e?、技術(shù)效應(yīng)eβ、經(jīng)濟效應(yīng)eε與游客規(guī)模效應(yīng)eη。
由2008-2017年中國旅游業(yè)總收入變化率、旅游業(yè)碳排放變化率和脫鉤指數(shù)圖(圖1)可以看出,旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)整體處于0.4380~0.8758之間,且旅游收入和旅游碳排放的增速均為正值,表明旅游經(jīng)濟增長與碳排放處于弱脫鉤狀態(tài),旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻程度有待提升。其中2008-2010年旅游業(yè)總收入變化率與旅游業(yè)碳排放變化率均呈緩慢上升態(tài)勢,旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)呈下降態(tài)勢,2010-2017年旅游業(yè)總收入變化率呈平緩的“N”形,而旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)與碳排放變化率的變動趨勢大體一致,均呈顯著的上升—下降—上升—下降的波動變化趨勢。導(dǎo)致這種趨勢的原因是我國旅游經(jīng)濟的增長與旅游產(chǎn)品的生產(chǎn)、消費密切相關(guān),因此,旅游業(yè)碳排放的下降態(tài)勢難以持續(xù)。其中,我國旅游業(yè)碳排放變化率和旅游業(yè)總收入變化率在2011-2012年間達到峰值,這與該年交通運輸部出臺的《重大節(jié)假日免收小型客車通行費實施方案》有關(guān),此外,哈大、京廣等高鐵線路的開通對其也有一定影響??傮w而言,旅游業(yè)總收入變化率呈增長趨勢、旅游業(yè)碳排放變化率呈下降趨勢是由國家高度重視生態(tài)文明建設(shè)、穩(wěn)步實施旅游業(yè)低碳化發(fā)展戰(zhàn)略所致。
圖1 2008-2017年中國旅游業(yè)總收入變化率、旅游業(yè)碳排放變化率和脫鉤指數(shù)
為進一步探討旅游業(yè)碳排放脫鉤的空間變化關(guān)系,本文選取3個時段(2008-2009年、2012-2013年、2016-2017年)考察不同省域間的差異(表3)。由表3可知,2008-2017年中國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)分布不均衡,表現(xiàn)為中東部地區(qū)脫鉤程度較好、西部地區(qū)脫鉤程度較差,脫鉤水平呈“東高西低”格局。2008-2009年,除新疆處于擴張性負(fù)脫鉤狀態(tài)外,有19個省域處于弱脫鉤狀態(tài),占總數(shù)的63.33%,10個中西部省域?qū)儆谠鲩L連接狀態(tài),表明這些地區(qū)旅游經(jīng)濟與碳排放的增速基本同步,旅游經(jīng)濟總體仍屬粗放型增長。2012-2013年,處于弱脫鉤和增長連接狀態(tài)的省域數(shù)量均有所減少,而屬于擴張性負(fù)脫鉤的省域數(shù)量增加,并呈現(xiàn)出由西北向中部擴張的態(tài)勢;強脫鉤和衰退脫鉤狀態(tài)開始出現(xiàn),包括僅屬于衰退脫鉤的上海及處于強脫鉤狀態(tài)的北京、天津、山東等7省市,說明這些地區(qū)隨著旅游經(jīng)濟的持續(xù)增長,碳排放量呈負(fù)增長,二者達到理想的脫鉤狀態(tài)。2016-2017年,處于弱脫鉤狀態(tài)的省域增至23個,表明雖然我國大部分地區(qū)旅游業(yè)碳排放量仍有所增加,但已得到有效控制,表現(xiàn)為旅游業(yè)碳排放量的增速小于旅游經(jīng)濟的增速;增長連接狀態(tài)的省域增至4個,分布于中西部地區(qū);強脫鉤狀態(tài)的省域減少為北京、河南和湖北3個,其中河南的脫鉤程度最好,指數(shù)為-0.238??傮w上,增長連接的省域數(shù)量減少,實現(xiàn)弱脫鉤和強脫鉤的省域總量有所增加,旅游經(jīng)濟與生態(tài)環(huán)境逐步實現(xiàn)綠色和諧發(fā)展。
表3 2008-2017年中國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的空間分布差異
采用Geoda軟件計算中國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的全局Moran′sI指數(shù),分析旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)整體的時空演變趨勢(表4)。結(jié)果顯示,2008-2017年全局Moran′sI指數(shù)區(qū)間為[-0.0841,-0.0302],且不同程度的顯著性檢驗表明,我國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)具有顯著的空間負(fù)相關(guān)性,但空間分布的集聚程度較低。進一步對我國3個時期的旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)進行局部自相關(guān)分析(表5),發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的集聚特征表現(xiàn)為空間正、負(fù)相關(guān)性并存,但空間負(fù)相關(guān)的省域數(shù)量大于空間正相關(guān)的省域數(shù)量。
表4 中國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)Moran′s I值
表5 中國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)局部空間聚類狀況
2008-2009年,H-H類型的省域集中在中部的湖南、湖北、山西等地,其旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤水平較高,是我國旅游業(yè)碳排放脫鉤發(fā)展的重要增長極;L-L類型的省域包括云南和寧夏,其旅游業(yè)碳排放脫鉤程度較低,為低值集聚區(qū),與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展落后、科技創(chuàng)新能力弱、交通通達度不高有很大關(guān)系;新疆、青海、甘肅、陜西和四川屬于H-L類型,其旅游業(yè)碳排放脫鉤水平較高,但周邊地區(qū)碳排放脫鉤水平較低;遼寧、北京、天津和浙江等地雖與脫鉤水平較高的地區(qū)相鄰,但受到的正向輻射作用不明顯,自身旅游業(yè)碳排放脫鉤水平較低,為L-H類型。2012-2013年,H-H類型的省域包括河北和黑龍江,其受相鄰省域輻射作用的影響,碳排放脫鉤水平向好發(fā)展并演化為高值集聚區(qū);L-L類型的省域向中東部擴張,多數(shù)相互毗鄰,如陜西、山西等地旅游能耗主要以高碳排放的煤炭為主,廣西、廣東、福建等地旅游發(fā)展迅猛,而游客低碳旅游意識較差,加之清潔技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用尚未普及,故碳排放量大規(guī)模增加,旅游業(yè)碳排放脫鉤水平向低水平轉(zhuǎn)變;H-L類型的省域在增強自身脫鉤程度的同時,形成明顯的擴散效應(yīng),河南、貴州等地旅游業(yè)碳排放脫鉤水平有所提升,旅游業(yè)發(fā)展逐漸趨于低碳化;L-H類型的省域積極吸收周邊地區(qū)的溢出效應(yīng),提高自身旅游業(yè)碳排放脫鉤水平,省域數(shù)量呈下降態(tài)勢。2016-2017年,H-H類型的省域向西南部擴張,山西、重慶、湖南等地受相鄰省域溢出效應(yīng)的影響,旅游業(yè)碳排放脫鉤水平有所提升,由低水平脫鉤向高水平脫鉤轉(zhuǎn)變;L-L類型僅剩四川和廣東,雖然兩省旅游資源豐富,旅游發(fā)展較好,但較高的旅游能耗導(dǎo)致碳排放處于短期失衡狀態(tài);在周邊地區(qū)的輻射帶動下,云南、廣西等地由L-L類型轉(zhuǎn)變?yōu)镠-L類型,實現(xiàn)旅游業(yè)碳排放脫鉤水平的跨越式發(fā)展;屬于L-H類型的河南、湖北、河北等地,其周邊地區(qū)未能起到明顯的帶動作用,故需利用區(qū)位優(yōu)勢,努力提升旅游業(yè)碳排放脫鉤水平??傮w而言,我國旅游業(yè)碳排放脫鉤呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)的省域數(shù)量逐漸減少,空間差異性減弱,而呈現(xiàn)空間正相關(guān)的省域數(shù)量逐漸增多,表明我國旅游業(yè)碳排放脫鉤的同質(zhì)性愈加明顯。
通過LMDI模型將中國旅游業(yè)碳排放脫鉤效應(yīng)的影響因素分解為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)和游客規(guī)模效應(yīng),在此基礎(chǔ)上繪制影響因素變化情況圖(圖2),以討論不同效應(yīng)因素對我國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)變化的影響。
圖2 2008-2017年中國旅游業(yè)碳排放脫鉤影響因素變化情況
整體上,影響中國旅游業(yè)碳排放脫鉤變化的因素中:能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2008-2013年的貢獻量始終為正(2008-2012年出現(xiàn)小幅波動,2013年達到最大值后迅速下降),2014-2016年貢獻量為負(fù),之后又緩慢回升為正;技術(shù)效應(yīng)在2015-2016年貢獻量為正,其余年份均為負(fù),說明技術(shù)效應(yīng)對碳排放脫鉤的促進作用顯著,在一定程度上緩解了大量能源消耗所帶來的環(huán)境污染問題;經(jīng)濟效應(yīng)對碳排放脫鉤的貢獻量在研究期內(nèi)一直為正,但在整體結(jié)構(gòu)中所占份額較小,對我國旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響程度不高;游客規(guī)模效應(yīng)對碳排放脫鉤的貢獻量在研究期內(nèi)也一直為正,且在整體結(jié)構(gòu)中占有較大份額,處于主導(dǎo)地位,對碳排放脫鉤的抑制作用較強。
為探究各省域旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響因素,運用LMDI計算研究期內(nèi)各指標(biāo)對旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻量,繪制30個省域各指標(biāo)貢獻量分布圖(圖3)。
圖3 2008-2017年中國30個省域旅游業(yè)碳排放脫鉤各指標(biāo)貢獻量分布
能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對中國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的影響存在顯著的空間差異。隨著《國家煤炭深加工“十三五”規(guī)劃》的落實,能源結(jié)構(gòu)調(diào)整使得山西、黑龍江、陜西、新疆等地減少了對煤炭、石油等化石能源的依賴,同時大力發(fā)展新能源,逐步形成了清潔低碳、安全高效的能源體系,為此能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對旅游業(yè)碳排放脫鉤起促進作用;而遼寧、浙江、河南等地能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的效果尚未顯現(xiàn),依然表現(xiàn)為抑制作用,如遼寧作為傳統(tǒng)的工業(yè)基地,擺脫了單一的能源利用結(jié)構(gòu),但旅游業(yè)的快速發(fā)展仍依賴于排放高熵廢物的能源,浙江、河南等地旅游業(yè)發(fā)展相對較好,但能源消耗依然以傳統(tǒng)能源為主,因此,加快非化石能源的發(fā)展、擴大可再生能源的使用將是這些地區(qū)努力的重點。
技術(shù)效應(yīng)是促進旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟脫鉤的重要因素,改善能源利用技術(shù)水平、提高能源利用效率有利于減少旅游業(yè)碳排放對環(huán)境造成的污染。由圖3可知,研究期內(nèi)北京、浙江、遼寧等地的技術(shù)效應(yīng)對旅游業(yè)碳排放脫鉤的促進作用顯著,多數(shù)地區(qū)的技術(shù)效應(yīng)對旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻程度超過了能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的貢獻程度,這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高,在2008年均為高碳排放區(qū),但隨著技術(shù)改善,旅游業(yè)碳排放量大幅下降,說明這些地區(qū)重視通過技術(shù)提升解決旅游業(yè)發(fā)展過程中的環(huán)境污染問題;黑龍江、山西、陜西、新疆和甘肅的技術(shù)效應(yīng)對旅游業(yè)碳排放脫鉤起抑制作用,這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不高,科技創(chuàng)新能力偏弱,導(dǎo)致能源利用率偏低。從各省域總效應(yīng)的構(gòu)成看,技術(shù)效應(yīng)對碳排放脫鉤的貢獻量較高,故可通過技術(shù)改善減少碳排放,進而實現(xiàn)旅游業(yè)碳排放脫鉤。
經(jīng)濟效應(yīng)對各省域旅游業(yè)的碳排放脫鉤均有一定影響,但總體影響程度不大。除黑龍江在保持旅游經(jīng)濟增長的同時,有效抑制了碳排放,對旅游業(yè)碳排放脫鉤起到顯著的促進作用外,其余省域的旅游業(yè)碳排放量隨著經(jīng)濟規(guī)模的擴大而有所增加,并呈現(xiàn)出明顯的地域差異。其中,經(jīng)濟效應(yīng)對旅游業(yè)碳排放脫鉤抑制效果最明顯的區(qū)域多分布在西部地區(qū),以四川、云南和青海為代表,這些地區(qū)旅游收入的增加對碳排放量的貢獻程度較大;而天津、福建、重慶等地旅游經(jīng)濟增長對碳排放脫鉤的抑制作用較小,表明旅游消費體驗趨于多樣化的同時,游客消費行為與旅游業(yè)低碳化發(fā)展要求尚有較大差距,綠色消費仍是旅游健康發(fā)展中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為此,各省域需加快轉(zhuǎn)變旅游發(fā)展方式,從增加旅游投入到依靠低碳技術(shù)開展旅游活動來獲取更大的旅游經(jīng)濟收入。
游客規(guī)模效應(yīng)對旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻量為正值,是旅游業(yè)碳排放脫鉤的主要抑制因素。游客規(guī)模效應(yīng)決定于游客人數(shù)的變化,游客人數(shù)的增長對旅游業(yè)碳排放具有顯著的正向拉動作用,其對旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻主要體現(xiàn)在景區(qū)內(nèi)產(chǎn)生的廢棄物。此外,旅游交通能耗占旅游業(yè)總能耗的72.08%[28],故游客規(guī)模效應(yīng)主要的貢獻在于旅游交通部門產(chǎn)生的碳排放。研究期內(nèi)我國各省域游客人數(shù)均表現(xiàn)為逐年遞增趨勢,碳排放脫鉤的貢獻指數(shù)多集中于0.6~1之間,僅有黑龍江的貢獻指數(shù)為1.4692,這表明當(dāng)?shù)芈糜谓?jīng)濟增長率小于碳排放的增長率,旅游經(jīng)濟存在一定的滯后性。因此,我國各地在保證游客規(guī)模合理的同時,應(yīng)積極采用清潔技術(shù),從而實現(xiàn)碳減排工作的有序推進和旅游經(jīng)濟的持續(xù)增長。
本文基于Tapio脫鉤模型,結(jié)合ESDA和LMDI方法,從時空格局和因素分解兩方面分析2008-2017年中國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的格局演變及影響因素,得出如下結(jié)論:1)研究期內(nèi)我國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)整體處于0.4380~0.8758之間,呈現(xiàn)“下降—上升”的波動趨勢,旅游經(jīng)濟增長與碳排放處于弱脫鉤狀態(tài);脫鉤水平呈現(xiàn)“東高西低”的空間格局,研究期內(nèi)增長連接的省域數(shù)量減少,實現(xiàn)弱脫鉤和強脫鉤的省域總數(shù)有所增加。2)研究期內(nèi)我國旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)呈現(xiàn)出顯著的空間負(fù)相關(guān)性,但空間分布的集聚程度較低;我國旅游業(yè)碳排放脫鉤呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)的省域數(shù)量逐漸減少,空間差異性減弱,而呈現(xiàn)空間正相關(guān)的省域數(shù)量逐漸增多,表明我國旅游業(yè)碳排放脫鉤的同質(zhì)性愈加明顯。3)影響因素方面,技術(shù)效應(yīng)對旅游業(yè)碳排放脫鉤起主要的促進作用,游客規(guī)模效應(yīng)是抑制旅游業(yè)碳排放脫鉤的主導(dǎo)因素,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)則表現(xiàn)為先抑制后促進的作用,而經(jīng)濟效應(yīng)對旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響最小,表現(xiàn)為較弱的抑制作用。
針對以上結(jié)論,本文提出如下對策建議:1)開發(fā)清潔能源,優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。能源結(jié)構(gòu)對旅游業(yè)碳排放脫鉤具有顯著的抑制作用,意味著我國許多地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)不利于其旅游業(yè)碳排放的減少,需重點優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),提高可再生能源的使用,積極開發(fā)清潔高效的新能源。2)鼓勵技術(shù)創(chuàng)新,降低能源消耗強度。技術(shù)創(chuàng)新和節(jié)能減排是旅游業(yè)碳減排的主要路徑,技術(shù)進步有助于能源利用效率的提高,進而降低能源消耗強度,為此,政府應(yīng)加大對清潔能源開發(fā)技術(shù)、污染處理技術(shù)的支持力度,鼓勵企業(yè)加強技術(shù)創(chuàng)新,強制關(guān)閉高能耗企業(yè),通過加強國際交流,積極借鑒國外先進技術(shù)。3)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式,促進節(jié)能減排。減少旅游業(yè)碳排放的根本動力在于降低資源消耗,保護生態(tài)環(huán)境,促進經(jīng)濟增長。經(jīng)濟增長意味著居民收入和消費水平的提高,可有效擴大游客規(guī)模,推動旅游業(yè)發(fā)展。因此,各省域需轉(zhuǎn)變粗放型旅游經(jīng)濟發(fā)展方式,提高能源利用效率,通過實施節(jié)能減排等措施實現(xiàn)旅游經(jīng)濟增長與碳排放脫鉤。4)提高游客素質(zhì),引導(dǎo)低碳消費。游客數(shù)量的大規(guī)模增加是旅游經(jīng)濟與碳排放難以達到理想脫鉤狀態(tài)的主要原因之一,倡導(dǎo)綠色低碳消費,引導(dǎo)游客消費模式向可持續(xù)消費方向發(fā)展,以此抵消游客規(guī)模增長對旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響。
本文仍存在不足:由于旅游能耗無法直接獲取,借助地區(qū)旅游發(fā)展系數(shù)所剝離的旅游業(yè)碳排放量,在某種程度上與實際值存在一定的偏差;此外,在今后研究中,應(yīng)加強對旅游業(yè)碳排放脫鉤水平區(qū)域差異及發(fā)展趨勢的分析預(yù)測,為我國旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤發(fā)展提供更加翔實的理論及實證參考。