王志秀， 王志寶， 龐玉建

(1.山東師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院， 山東 濟(jì)南 250358；2.山東省濟(jì)寧生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心 監(jiān)控與預(yù)報(bào)室， 山東 濟(jì)寧 272000)

“碳達(dá)峰”和“碳中和”發(fā)展目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，也是社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。因?qū)芏喈a(chǎn)業(yè)具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)帶動(dòng)作用，旅游活動(dòng)是引起全球氣候變化的關(guān)鍵因子[1]之一。基于區(qū)域旅游活動(dòng)過(guò)程中碳足跡的相關(guān)研究，政府制定了低碳政策，以實(shí)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(duì)中國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)具有積極意義。

旅游碳足跡研究于1995年進(jìn)入起步階段[2]。旅游業(yè)能源消耗成為研究的熱點(diǎn)，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(fèi)[8]等旅游產(chǎn)業(yè)各組份產(chǎn)生的能源消耗問(wèn)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(guó)際會(huì)議的召開(kāi)，標(biāo)志著旅游業(yè)碳足跡研究進(jìn)入快速發(fā)展階段[2]。研究?jī)?nèi)容涉及旅游業(yè)碳足跡測(cè)度[10]、旅游碳足跡影響因素[11]、旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳足跡之間的關(guān)系[12]以及低碳旅游的實(shí)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(píng)價(jià)低碳旅游的可持續(xù)性，碳承載能力研究開(kāi)始受到關(guān)注。現(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(yuǎn)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(duì)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(jì)帶旅游景區(qū)開(kāi)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(qiáng)對(duì)旅游碳排放的管理，同時(shí)增加植物碳匯，以提高旅游業(yè)的碳承載力[19]。

國(guó)內(nèi)外對(duì)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(guó)家尺度[20]、省級(jí)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(guó)旅游業(yè)發(fā)展地域分異明顯[26]，缺少針對(duì)省級(jí)尺度的旅游業(yè)碳足跡和碳承載能力的對(duì)比分析以及對(duì)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?fàn)顩r，但對(duì)全國(guó)范圍的旅游業(yè)碳均衡進(jìn)行分析的研究較少。因此，本文擬從中國(guó)大陸31個(gè)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(shí)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(dòng)狀況，并探究旅游業(yè)碳足跡的影響機(jī)制，為各省份從“節(jié)能減排”角度制定針對(duì)性的低碳措施提供理論依據(jù)，對(duì)實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

國(guó)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(lái)自中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)(https://data.cnki.net/)、2001—2020年中國(guó)及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)以及旅游年鑒。森林面積、草地面積、農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量、人口城鎮(zhèn)化率及貨幣匯率(年平均價(jià))等來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)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(guò)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(rèn)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(guò)旅游業(yè)碳承載能力系數(shù)剝離得到的[15]。能源消費(fèi)總量來(lái)自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2020)》。部分缺失數(shù)據(jù)通過(guò)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(guò)程中產(chǎn)生的CO2或者其他溫室氣體轉(zhuǎn)化為CO2等價(jià)物的排放量，可用來(lái)評(píng)估CO2等溫室氣體對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響[28]。旅游業(yè)碳足跡則是旅游活動(dòng)各個(gè)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(cè)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?guó)家或地區(qū)具有完備的旅游數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)或具有旅游衛(wèi)星賬戶?！白韵露稀狈▽⒙糜位顒?dòng)劃分為餐飲、購(gòu)物、交通、住宿、游覽、娛樂(lè)和廢棄物處理7個(gè)部分，適合尚未有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)或未建立旅游衛(wèi)星賬戶的國(guó)家或地區(qū)進(jìn)行旅游業(yè)碳足跡的測(cè)算。中國(guó)尚未建立旅游衛(wèi)星賬戶， 同時(shí)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2020)》中也沒(méi)有旅游業(yè)相關(guān)的能源消費(fèi)統(tǒng)計(jì)。因此，本文無(wú)法采用“自上而下”法測(cè)算中國(guó)旅游業(yè)碳足跡。而采用“自下而上”法測(cè)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(dòng)等，且以國(guó)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(wú)法采用“自下而上”法。

基于終端消費(fèi)的旅游業(yè)碳足跡測(cè)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(shí)測(cè)算區(qū)域時(shí)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(shí)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(jì)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(lái)表示，可反映某區(qū)域碳容量的變化情況，清晰直觀地表達(dá)區(qū)域旅游業(yè)碳循環(huán)的動(dòng)態(tài)變化[15]。其公式如下：

(5)

1.2.4區(qū)域等級(jí)劃分類型

基于現(xiàn)有的劃分標(biāo)準(zhǔn)[36]，以相關(guān)年份中國(guó)旅游業(yè)碳足跡總量(TCF)均值的0.50、1.00、1.50倍為標(biāo)準(zhǔn)，將中國(guó)大陸31個(gè)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(guó)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(jī)性環(huán)境影響評(píng)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(jì)發(fā)展水平、技術(shù)水平三個(gè)方面進(jìn)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(guó)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(xiàn)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(zhǎng)對(duì)當(dāng)?shù)啬茉聪奶岢隽烁咝枨螅瑒?shì)必導(dǎo)致旅游業(yè)碳足跡的持續(xù)增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異決定了旅游業(yè)的發(fā)展程度，同時(shí)也決定了居民的消費(fèi)水平，進(jìn)而對(duì)旅游業(yè)碳足跡[22]產(chǎn)生影響。社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)旅游業(yè)碳排放強(qiáng)度具有正向影響[38]。城鎮(zhèn)化通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、旅游資源開(kāi)發(fā)促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展，而旅游業(yè)發(fā)展又會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)、增加就業(yè)機(jī)會(huì)，從而使城鎮(zhèn)化水平得到提高，二者相輔相成，共同對(duì)碳排放產(chǎn)生促進(jìn)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(lái)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(jì)水平、技術(shù)水平和城鎮(zhèn)化率五個(gè)指標(biāo)構(gòu)建新的模型：

I=aPβ1Aβ2Tβ3Uβ4ε

(6)

式中：I為旅游業(yè)碳足跡(萬(wàn)t)；P為國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)(P1)與國(guó)外旅游人數(shù)(P2)之和(萬(wàn)人)；A為人均GDP(以2000年為基準(zhǔn)年，萬(wàn)元/人)；T為單位GDP能耗(萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元)；U為人口城鎮(zhèn)化率(%)；β為隨機(jī)誤差彈性；a為模型系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

對(duì)式(6)兩邊取常數(shù)對(duì)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(jì)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(gè)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(gè)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(gè)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(shí)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(duì)比分析三大地帶旅游業(yè)碳足跡的時(shí)序演變特征發(fā)現(xiàn)，各經(jīng)濟(jì)地帶旅游業(yè)碳足跡總量的變化趨勢(shì)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(zhǎng)率方面，V西部地區(qū)>V中部地區(qū)>V東部地區(qū)，均超過(guò)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(zhǎng)率最大，為30.54%/年；2010—2015年，中西部地區(qū)碳足跡的絕對(duì)份額逐漸上升，到2015年，二者絕對(duì)份額之和超過(guò)50.00%，年平均增長(zhǎng)率均超過(guò)25.00%/年；2015—2019年，東部地區(qū)碳足跡絕對(duì)份額低于50.00%，年平均增長(zhǎng)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(zhǎng)率最大，為19.15%/年。由此可知，東部、西部地區(qū)對(duì)旅游業(yè)碳足跡的貢獻(xiàn)要高于中部地區(qū)[45]。

圖1 2000—2019年中國(guó)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(guò)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(gè)省份甚至達(dá)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(shì)雖存在差異性，但31個(gè)省份的年平均增長(zhǎng)率均超過(guò)10.00%/年，山西、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅等7個(gè)省份的年均增長(zhǎng)率超過(guò)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(zhǎng)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(guó)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(guó)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(gè)省份的旅游業(yè)碳足跡總量劃分為四個(gè)等級(jí)(表2)，并繪制中國(guó)旅游業(yè)碳足跡的等級(jí)分類表(表4)。

表4 2000—2019年中國(guó)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(gè)省份，占絕對(duì)份額的32.26%；中碳足跡區(qū)有11個(gè)省份，占絕對(duì)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(gè)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(gè)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(gè)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(duì)分額的38.71%；較高碳足跡區(qū)仍為5個(gè)，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(gè)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(gè)省份；中碳足跡區(qū)為14個(gè)省份，占絕對(duì)份額的45.16%；較高碳足跡區(qū)為4個(gè)省份；高碳足跡區(qū)為7個(gè)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(gè)省份，其中寧夏最低，僅為1.61×106t；中碳足跡區(qū)為11個(gè)省份，占絕對(duì)份額的35.48%；較高碳足跡區(qū)有8個(gè)省份；高碳足跡區(qū)有四川、山東、浙江、江蘇、廣東5個(gè)省份，其中，廣東最高，為90.93×106t。

2019年，低碳足跡區(qū)有6個(gè)省份，較2015年減少了1個(gè)，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(gè)省份，占絕對(duì)份額的29.03%；較高碳足跡區(qū)為9個(gè)省份；高碳足跡區(qū)為7個(gè)省份，其中，廣東仍為最高，為136.69×106t。

總之，2000—2019年，中國(guó)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(lái)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(yuǎn)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(zhǎng)率低于15.00%/年；甘肅、貴州、西藏的碳足跡較低，但年均增長(zhǎng)率超過(guò)25.00%/年，表明各省份之間的旅游業(yè)碳足跡具有收斂趨勢(shì)[39]。

2.2 碳承載能力時(shí)空特征：總量增加，人均減少，呈“東南-西北”分異

作為單一指標(biāo)，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(duì)碳足跡的吸收作用有一定的閾值。

因此，可通過(guò)對(duì)閾值范圍的界定，判定旅游業(yè)碳足跡增長(zhǎng)的彈性區(qū)間，以進(jìn)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(dá)到7 981.33×104t，其次是云南和內(nèi)蒙古，均超過(guò)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(gè)東部省份年均碳承載能力低于1 000.00×104t；有10個(gè)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(zhǎng)率而言，31個(gè)省份(直轄市)均不超過(guò)20.00%/年，其中甘肅最高，為16.63%/年，其次為吉林和貴州，均超過(guò)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(zhǎng)率均不超過(guò)10.00%/年，西部地區(qū)中，寧夏年均增長(zhǎng)率最低，為6.94%/年，其余11個(gè)省份均高于8.00%/年。

圖3 2000—2019年中國(guó)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(wú)明顯變動(dòng)，就植被碳匯構(gòu)成而言，森林遠(yuǎn)大于草地和農(nóng)作物(圖4)。就具體省份而言，森林對(duì)福建的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到98.21%，對(duì)新疆、西藏、寧夏的貢獻(xiàn)率較小，均不足50.00%，青海最小，僅為24.85%；草地對(duì)青海碳承載能力的貢獻(xiàn)率最大，高達(dá)74.99%，其次是西藏和新疆，均超過(guò)50.00%；農(nóng)作物對(duì)西藏和青海的貢獻(xiàn)率最小，均不足1.00%，對(duì)江蘇的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到37.48%。在東部和中部地區(qū)中，森林對(duì)各省份的貢獻(xiàn)率均超過(guò)50.00%；在西部地區(qū)的部分省份中，草地的貢獻(xiàn)率超過(guò)50.00%，如西藏、青海、新疆。農(nóng)作物的貢獻(xiàn)率在各省份中均不超過(guò)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(guó)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(shì)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(guò)1 800.00 kg/人，上海最小，低于10.00 kg/人。

表5 2000—2019年中國(guó)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(shí)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(qiáng)

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(dá)到83.48 kg/人；2005年，位序相對(duì)穩(wěn)定，除吉林省外，30個(gè)省份均呈增加趨勢(shì)，西藏最為明顯，年均增長(zhǎng)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(dá)到178.62 kg/人，其次是廣東，均超過(guò)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(dá)221.27 kg/人(表6)。

表6 2000—2019年中國(guó)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(gè)減少到2010年的15個(gè)，再減少到2019年的9個(gè)。碳赤字有由東南沿海省份向中西部省份擴(kuò)展的趨勢(shì)，影響范圍逐漸變大?；诼糜螛I(yè)碳赤字的區(qū)域差異性，對(duì)各省份進(jìn)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(yuǎn)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(jì)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(guó)經(jīng)濟(jì)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(jī)制，分別對(duì)三大地區(qū)進(jìn)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(jìn)一步通過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)來(lái)確定與旅游業(yè)碳足跡顯著相關(guān)的指標(biāo)，作為最終解釋變量(表7)。

表7 相關(guān)性檢驗(yàn)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(gè)備選指標(biāo)均與I顯著相關(guān)(表6)，故將其作為最終的解釋變量進(jìn)行實(shí)證研究。

3.2 回歸分析

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

表8 單位根檢驗(yàn)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(guó)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(yàn)和豪斯曼檢驗(yàn)確定最終的平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)模型。結(jié)果顯示：中國(guó)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(jī)效應(yīng)模型(表9)。

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

旅游接待人數(shù)、經(jīng)濟(jì)水平與人口城鎮(zhèn)化率對(duì)中國(guó)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(duì)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(jì)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(duì)旅游業(yè)碳足跡的影響存在差異。在中國(guó)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(duì)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(gè)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(duì)旅游業(yè)碳足跡產(chǎn)生影響。技術(shù)水平對(duì)旅游業(yè)碳足跡具有較大的負(fù)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(duì)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(duì)能源消費(fèi)的需求所決定的，因此，提高旅游業(yè)的低碳意識(shí)尤為重要。人均GDP 對(duì)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(duì)碳足跡的負(fù)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(jì)水平(人均GDP為1.17)對(duì)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(duì)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(duì)(0.28)旅游業(yè)碳足跡的正向促進(jìn)作用較弱。

西部地區(qū)人均GDP對(duì)碳足跡的貢獻(xiàn)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(jìn)因素。由于西部地區(qū)獨(dú)特的自然和人文景觀以及國(guó)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(jì)效益和社會(huì)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(duì)旅游業(yè)碳足跡的抑制作用最不顯著；人口城鎮(zhèn)化率對(duì)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(wèn)題與建議

4.1 主要問(wèn)題

中國(guó)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(jì)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(wèn)題有：①碳足跡總量均呈現(xiàn)正增長(zhǎng)，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(jì)水平密切相關(guān)；②中國(guó)大陸旅游業(yè)碳承載能力年均增長(zhǎng)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(gè)省份均呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，這與植被量有一定的關(guān)系，其碳匯機(jī)制還有待進(jìn)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(duì)降低碳赤字具有重要意義。

4.2 對(duì)策建議

結(jié)合中國(guó)大陸的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、碳循環(huán)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，旅游業(yè)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)要遵循以下原則：統(tǒng)籌協(xié)調(diào)原則，即實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(jī)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(dòng)中[46]。綜合中國(guó)大陸旅游業(yè)發(fā)展形勢(shì)和社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，提出以下對(duì)策建議。

1) 培育低碳消費(fèi)新模式，促進(jìn)消費(fèi)提質(zhì)升級(jí)。加強(qiáng)“雙碳”的宣傳教育，提高游客低碳旅游的意識(shí)及認(rèn)知；在認(rèn)知的基礎(chǔ)上，通過(guò)旅游產(chǎn)品的現(xiàn)實(shí)信息和個(gè)性化服務(wù)，提供低碳旅游消費(fèi)的便利，激發(fā)游客低碳消費(fèi)的意愿[47]；最后，增強(qiáng)游客消費(fèi)體驗(yàn)，增強(qiáng)低碳旅游產(chǎn)品的吸引力。

2) 完善碳匯機(jī)制研究，多角度提升碳承載能力。加強(qiáng)植被資源管控，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，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(shì)碳匯資源將生態(tài)資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相結(jié)合[48]，達(dá)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(jìn)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。將低碳、節(jié)能技術(shù)運(yùn)用到景區(qū)、交通、住宿等方面，營(yíng)造“低碳化”的旅游吸引物及設(shè)施[49]；重視清潔能源的開(kāi)發(fā)和利用，促進(jìn)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(gè)維度，分析2000—2019年中國(guó)及各省份旅游業(yè)碳足跡、碳承載能力等指標(biāo)的空間差異特征及變化趨勢(shì)，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(diǎn)思路和對(duì)策。

1) 2000—2019年，中國(guó)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(zhǎng)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(lái)，在碳足跡增長(zhǎng)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(guó)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(shí)施“西部大開(kāi)發(fā)”以來(lái)，在西部地區(qū)旅游資源被發(fā)掘的同時(shí)，旅游業(yè)碳足跡的絕對(duì)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(qiáng)。

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(zhǎng)率為10.04%/年。就碳承載能力總量和年平均增長(zhǎng)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(fù)值的省份增加了17個(gè)，且有持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，區(qū)域均衡程度進(jìn)一步加強(qiáng)。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(yuǎn)高于其他地區(qū)。

3) STIRPAT模型分析表明，不管是在全國(guó)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(dòng)因素，但其在各區(qū)域范圍內(nèi)的作用強(qiáng)度略有差異；技術(shù)水平對(duì)旅游業(yè)碳足跡起到減量作用，且作用強(qiáng)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(duì)區(qū)域旅游業(yè)碳足跡的促進(jìn)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(gè)固定排放系數(shù)測(cè)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(cè)算方面，未來(lái)可通過(guò)收集旅游業(yè)能耗數(shù)據(jù)(吃住行游購(gòu)?qiáng)实燃?xì)分部門的數(shù)據(jù))來(lái)提升碳足跡測(cè)量精度；同時(shí)，降低碳足跡的相關(guān)措施也有待進(jìn)一步深化；植被面積數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)年鑒中多用歷年清查數(shù)據(jù)表示，其精確性仍有待進(jìn)一步提高。本文從宏觀上對(duì)中國(guó)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(biāo)的空間分異及演化研究對(duì)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)。