鄭群明，陳子奇

(湖南師范大學(xué) a.旅游學(xué)院，b.研學(xué)旅行研究院，c.湖南省雙碳研究院，中國(guó) 長(zhǎng)沙 410081)

自全球?qū)嵭泄I(yè)化革命以來(lái)，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)迅速增長(zhǎng)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，生態(tài)環(huán)境日益惡化。一直以來(lái)，旅游業(yè)因綠色和低碳而得到大力推廣，但在2003年Becken等通過(guò)研究新西蘭旅游業(yè)的碳排放，發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)作為所謂的綠色產(chǎn)業(yè)卻排放了更多的隱形溫室氣體[1]。有研究表明，2018年旅游業(yè)產(chǎn)生的碳排放約占全球碳排放總量的8.3%[2]，UNWTO預(yù)測(cè)2030年全球旅游交通碳排放量將高達(dá)19.98億噸。2012年，習(xí)近平總書(shū)記提出“兩山”理論，我國(guó)正式步入綠色發(fā)展階段，為各行各業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型樹(shù)立了指導(dǎo)方針，生態(tài)、綠色成為新時(shí)代建設(shè)的重要篇章。2020年習(xí)近平總書(shū)記在第75屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)首次針對(duì)綠色發(fā)展提出“2030碳達(dá)峰，2060碳中和”的具體目標(biāo)。生態(tài)環(huán)境保護(hù)和旅游經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性發(fā)展成為新時(shí)代旅游業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。

Schaltegger和Stum首次提出生態(tài)效率是用來(lái)判斷經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境變化的工具[3]。1996年，世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì)(WBCSD)將生態(tài)效率定義為利用最小的環(huán)境影響創(chuàng)造最大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[4]。旅游生態(tài)效率是旅游業(yè)在生態(tài)效率概念上發(fā)展衍生而來(lái)的，是一個(gè)描述旅游單位經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的環(huán)境影響大小的變量[5]。在旅游生態(tài)效率的測(cè)度上，Bruijn等人提出了單一指標(biāo)法，一般運(yùn)用碳足跡或生態(tài)足跡來(lái)表征旅游業(yè)的環(huán)境影響，用旅游業(yè)收入來(lái)表征旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值[6]。碳足跡是指產(chǎn)品從生產(chǎn)到使用結(jié)束整個(gè)生命周期所產(chǎn)生的溫室氣體的總量[7]。自全球氣候變暖以來(lái)，國(guó)外碳足跡研究主要集中在碳足跡的測(cè)算方法[8]、碳排放的群眾認(rèn)知[9]和碳排放與環(huán)境的影響[10]。而國(guó)內(nèi)碳足跡研究主要集中在直接碳排放和隱含碳排放的測(cè)算方法[11]、各板塊碳排放的計(jì)算[12]及節(jié)能減排政策的制定[13]。近年來(lái)，旅游生態(tài)效率作為聯(lián)系環(huán)境影響和經(jīng)濟(jì)收入的重要系統(tǒng)，碳足跡開(kāi)始與生態(tài)效率的研究相結(jié)合。在研究方法上，主要通過(guò)建立旅游者碳足跡生命周期模型來(lái)量化整個(gè)旅游過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的碳排放量。如Stefan首次利用生命周期分析法發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)不同產(chǎn)業(yè)部門(mén)的旅游生態(tài)效率差距較大[14]，后大量研究者根據(jù)不同的劃分標(biāo)準(zhǔn)來(lái)測(cè)算各產(chǎn)業(yè)部門(mén)的旅游生態(tài)效率，如章錦河等人測(cè)算了黃山“食住行游購(gòu)?qiáng)省?個(gè)部門(mén)的旅游生態(tài)效率[15]。旅游碳排放的核算范圍從“吃住行游購(gòu)?qiáng)省必S富到旅游產(chǎn)品生產(chǎn)消耗的整個(gè)過(guò)程，如甄翌測(cè)算張家界景區(qū)旅游生態(tài)效率時(shí)加入了旅游者“用水”和“廢棄物處理”產(chǎn)生的碳足跡[16]。但區(qū)域碳足跡計(jì)算邊界模糊、數(shù)據(jù)收集難度大，周年興等學(xué)者又將碳排放計(jì)算模型整合[17]，未將“游購(gòu)?qiáng)省痹俜职鍓K進(jìn)行計(jì)算，而是采取不同活動(dòng)類型直接計(jì)算碳排放量，為后續(xù)數(shù)據(jù)不全的景區(qū)提供了計(jì)算的方法。研究區(qū)域也逐步從景區(qū)[18]等微觀尺度涉及到省份、國(guó)家等宏觀區(qū)域[19，20]，又逐步延伸到特色區(qū)域聚集區(qū)，如“絲綢之路”經(jīng)濟(jì)帶[21]、三峽庫(kù)區(qū)[22]等。此外，還有學(xué)者利用旅游生態(tài)效率對(duì)目的地管理[23]、旅游生態(tài)效率提升機(jī)制[24]等方面進(jìn)行了探究，如鄭群明等人利用生態(tài)足跡分析了大型節(jié)事活動(dòng)對(duì)環(huán)境治理的促進(jìn)作用[25]。

綜上所述，前人為本文研究碳足跡和生態(tài)效率提供了豐富的參考資料和理論支撐，但仍有一些地方值得探索。從研究區(qū)域看，雖然張哲測(cè)算了湖北省武漢市各部門(mén)旅游生態(tài)效率[26]，但城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城市旅游生態(tài)效率水平存在影響作用，現(xiàn)有研究卻未對(duì)各層次城市旅游生態(tài)效率進(jìn)行區(qū)別和深耕。從研究視角看，已有的研究成果多集中于單一年份、包含時(shí)間序列的數(shù)據(jù)較少，且未將計(jì)算結(jié)果與不同范圍的研究進(jìn)行歸類比較。從研究方法上看，前人從各種角度提出了不同的計(jì)算模型，但忽略了三四線城市計(jì)算指標(biāo)的可獲得性。鑒于此，本文綜合參考前人計(jì)算指標(biāo)、整合現(xiàn)有研究模型，以九江市為例分析三四線城市旅游業(yè)的綠色發(fā)展進(jìn)程，填補(bǔ)各層次城市旅游業(yè)綠色發(fā)展的空白，并利用面板數(shù)據(jù)對(duì)九江市旅游碳排放和生態(tài)效率進(jìn)行橫向和縱向分析，以期為類似城市旅游業(yè)的健康發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 研究方法與研究數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

九江市位于江西省北部，地處長(zhǎng)江、京九鐵路兩大經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)帶的交匯處，是長(zhǎng)江中游著名的中心港口城市，也是江西省重要經(jīng)濟(jì)和區(qū)域發(fā)展的城市之一。但九江市經(jīng)濟(jì)規(guī)模不大，人口數(shù)量有限。一直以來(lái)，九江市被冠稱為“國(guó)家級(jí)優(yōu)秀旅游城市、魅力城市”。九江市具有豐富的旅游資源，旅游業(yè)在九江市的發(fā)展中占據(jù)重要地位，但廬山、鄱陽(yáng)湖等著名景區(qū)遠(yuǎn)離市中心、離消費(fèi)人群過(guò)遠(yuǎn)，旅游經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)效應(yīng)有限。九江市旅游業(yè)發(fā)展以自然環(huán)境資源為主，全球變暖將會(huì)嚴(yán)重影響當(dāng)?shù)氐淖匀画h(huán)境、生物多樣性甚至當(dāng)?shù)匚幕?。因此?duì)九江市碳足跡計(jì)算并分析旅游生態(tài)效率變化趨勢(shì)具有重要的研究意義，可對(duì)其他三四線城市旅游生態(tài)環(huán)境保護(hù)和旅游經(jīng)濟(jì)同步增長(zhǎng)提供參考。

1.2 研究方法

本文利用生命周期法構(gòu)建旅游生態(tài)效率計(jì)算模型，生命周期法是以旅游者旅游過(guò)程所有環(huán)節(jié)來(lái)量化旅游每個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)所產(chǎn)生的碳排放量，進(jìn)而可以針對(duì)具體步驟做減排。本文采取“自下而上”的方法收集數(shù)據(jù)，從目的地旅游者的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)入手，通過(guò)查詢官網(wǎng)統(tǒng)計(jì)年鑒及文獻(xiàn)集成資料獲得人均消費(fèi)量數(shù)據(jù)，以此來(lái)計(jì)算九江市旅游業(yè)各環(huán)節(jié)的碳排放量。本文參考周年興的計(jì)算方法[17]，不再將“游購(gòu)?qiáng)省狈职鍓K進(jìn)行計(jì)算，采取不同活動(dòng)類型直接計(jì)算碳排放量。將一次旅游產(chǎn)生的碳足跡劃分為：“吃”“住”“行”和“游”產(chǎn)生的碳足跡。本文綜合周年興等[17]、肖建紅等[27]、章錦河等[15]對(duì)旅游碳足跡的測(cè)算方法，構(gòu)建了九江市旅游碳足跡模型為

TEI=Et+Eh+Ef+Ea，

(1)

式中，TEI表示旅游碳足跡總量，是旅游活動(dòng)中各環(huán)節(jié)碳足跡的總和。Et表示旅游交通碳足跡，Eh表示旅游住宿碳足跡，Ef表示旅游餐飲碳足跡，Ea表示旅游活動(dòng)碳足跡。

1.2.1 旅游交通碳足跡

Et=∑Ni×Di×εi×βi，

(2)

其中，i表示不同類型的交通方式，Ni為乘坐i類型旅游交通工具的年度游客人數(shù)，Di表示乘坐i類型旅游交通工具年度人均行駛距離，εi表示i類型旅游交通工具的均衡因子，βi是乘坐第i種交通工具每人每公里的碳排放系數(shù)。

1.2.2 住宿碳足跡

Eh=[∑365×Ni×Ci]×ξ×R，

(3)

式中，Ni表示i等級(jí)住宿酒店所擁有的床位數(shù)，R表示住宿酒店的年平均客房出租率，Ci表示i等級(jí)住宿酒店每日每床位所排放的二氧化碳量,ξ為能源的碳排放因子。

1.2.3 餐飲碳足跡

Ef=N×D×[∑(Ei×ρi×αi)]，

(4)

其中，N表示當(dāng)?shù)匾荒甑穆糜握呷藬?shù)，D為當(dāng)?shù)芈糜握吣昶骄糜蔚奶鞌?shù)，Ei表示食物之類型加工過(guò)程中每位游客利用能源的量，ρi表示能源的熱量轉(zhuǎn)化系數(shù)，αi表示能源碳排放系數(shù)。

1.2.4 旅游活動(dòng)碳足跡

Ea=∑Ni×Ci，

(5)

不同類型的旅游對(duì)環(huán)境有不同程度的影響。式中，i表示不同類型的旅游活動(dòng)，Ni為i類型旅游活動(dòng)的年度游客人數(shù)，Ci為i類型旅游活動(dòng)每人所需排放的二氧化碳量。

1.2.5 旅游生態(tài)效率模型

生態(tài)效率不僅僅考慮旅游環(huán)境保護(hù)，同時(shí)也注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展。為使計(jì)算數(shù)值更加直觀，旅游生態(tài)效率模型表示為

1/T=TEI/TR，

(6)

其中，T表示的是旅游生態(tài)效率、TEI表示環(huán)境受到的影響，用旅游者碳足跡來(lái)參與計(jì)算、TR表示旅游收入帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)影響，用旅游收入來(lái)參與計(jì)算。TEI和TR的比值，即綜合生態(tài)效率值越小表示旅游過(guò)程產(chǎn)生的旅游生態(tài)效率越大。

1.3 研究數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和參數(shù)數(shù)據(jù)。2012年黨的十八大首次提出綠色發(fā)展，所以本文以2013—2020年旅游數(shù)據(jù)對(duì)九江市的旅游業(yè)發(fā)展進(jìn)行分析。九江市旅游過(guò)程各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)來(lái)源于《九江市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各年度《九江市社會(huì)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《2018年度江西旅游市場(chǎng)大數(shù)據(jù)分析報(bào)告》和《江西省統(tǒng)計(jì)年鑒》。參數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于《2006年IPCC國(guó)家溫室其他清單指南2019年修訂版》和其他參考文獻(xiàn)，如：各類型賓館每日每人CO2消耗量[15]、各種交通工具CO2消耗量[28]、旅游餐飲不同加工過(guò)程CO2消耗量[27]、各類型旅游活動(dòng)碳排放系數(shù)[17]等，詳情見(jiàn)表1。由于九江市板塊數(shù)據(jù)較難獲取，借鑒姚治國(guó)等人處理海南省數(shù)據(jù)的方法[29]，利用江西省的比例數(shù)據(jù)對(duì)九江市無(wú)法獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行推測(cè)，如：2018年九江市接待旅游總?cè)藬?shù)18 632.72萬(wàn)人次，根據(jù)江西省旅游者類型分析報(bào)告顯示江西省旅游者旅游目的各板塊的比例為：觀光旅游(45%)、休閑度假(5.5%)、商務(wù)旅游(16.5%)、探親訪友(22%)、其他(11%)，由此計(jì)算九江市各類型旅游活動(dòng)人數(shù)。由于數(shù)據(jù)獲得有限，且板塊數(shù)據(jù)對(duì)整體結(jié)果的影響權(quán)重不大，本文將板塊極難獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了均值處理，如年平均過(guò)夜天數(shù)采取用2017—2018年的平均值。城市碳足跡包括旅游者碳足跡和當(dāng)?shù)鼐用袢粘Ｉ畹奶甲阚E[17]。據(jù)以往研究表示，不同的烹飪方式和食用不同的食材都會(huì)產(chǎn)生不同的碳足跡，食用過(guò)多的脂肪和肉類比食用果蔬產(chǎn)生更多的二氧化碳[30]。各類食物消耗不能區(qū)分是居民消耗還是旅游者消耗，不同食材對(duì)碳排放的影響較小，不同的烹飪方式同樣也會(huì)產(chǎn)生不同的碳足跡，歸根到底也是使用不同能源的結(jié)果。本文參考肖建紅等人的研究[27]，略過(guò)食材消耗產(chǎn)生的碳排放，只計(jì)算不同能源產(chǎn)生的碳排放量。對(duì)旅游住宿碳足跡的計(jì)算參考李夢(mèng)子計(jì)算遼寧省碳排放的方法[31]，只考慮星級(jí)酒店和農(nóng)村星級(jí)旅館產(chǎn)生的CO2且不考慮建設(shè)期的住宿碳足跡。

表1 旅游碳足跡和旅游生態(tài)效率的計(jì)算指標(biāo)

2 研究結(jié)果與分析

2.1 旅游碳足跡分析

由表2可知，九江市2013—2020年旅游碳足跡均量為270 567.66×106kg、人均旅游碳足跡2 529.97 kg/人。九江市2013—2020年旅游碳排放總量呈現(xiàn)明顯的“M”型變化軌跡，人均碳足跡呈“減小—增長(zhǎng)”的類“V”型波動(dòng)趨勢(shì)。其中，2016年后碳足跡總量呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，且人均碳足跡逐年減少，這說(shuō)明2016年后九江市旅游業(yè)有提速發(fā)展的趨勢(shì)，且綠色旅游進(jìn)入了良好發(fā)展軌道。2020年，旅游碳足跡總量驟降、人均碳足跡反增，疫情對(duì)旅游控碳呈現(xiàn)反向推動(dòng)作用。從橫向來(lái)看，九江市旅游各環(huán)節(jié)碳排放量呈現(xiàn)差異化結(jié)構(gòu)特征，其中“行”產(chǎn)生的碳足跡始終占整個(gè)旅游生命周期內(nèi)的最大比例，綜合排序依次為：旅游交通>旅游餐飲>旅游住宿>旅游活動(dòng)。從縱向來(lái)看，2013—2019年間“住”和“行”的碳足跡占比呈明顯斂縮態(tài)勢(shì)。但隨著生活水平的提高，“吃”和“游”成了新一代旅游的剛性需求，碳足跡占比呈明顯擴(kuò)增趨勢(shì)。2020年，在防疫政策外力干預(yù)的作用下，堂食和外賣(mài)出現(xiàn)了階段性停擺，餐飲業(yè)發(fā)展陷入停滯。在隔離酒店的新需求下，住宿業(yè)的損失稍有彌補(bǔ)，碳足跡占比反而出現(xiàn)增長(zhǎng)，但碳總量仍呈現(xiàn)斷崖式下跌。

表2 九江市2013—2020年碳足跡排放量和綜合生態(tài)效率匯總表

在研究期間，九江市旅游交通碳排放量的均值占比為75.36%，其中鐵路產(chǎn)生的碳足跡遠(yuǎn)高于民航碳足跡，特別是2015年九江廬山機(jī)場(chǎng)停航改造以后，九江市鐵路部門(mén)產(chǎn)生的碳足跡陡升。與省會(huì)旅游城市不同，九江沒(méi)有大型客運(yùn)機(jī)場(chǎng)、民航線路較少，旅游吸引力有限，客源市場(chǎng)主要為附近城市或臨近省份，伴隨著中國(guó)鐵路的快速發(fā)展，鐵路的運(yùn)載量和需求量大于公路和飛機(jī)。2020年，疫情對(duì)公共交通工具出行造成打擊，致使鐵路碳排放量驟降而公路碳排放量激增。九江市旅游住宿碳排放量占比在2015年后逐年降低，直至2020年稍有增長(zhǎng)。住宿業(yè)碳足跡主要由三星級(jí)和四星級(jí)酒店構(gòu)成，其他主體的碳排放量維持較低水平且基本不變。從時(shí)間跨度和三四線城市用戶畫(huà)像來(lái)看，九江市游客支出較為保守，中檔酒店成為了三四線城市旅游的最佳選擇。此外，由于民宿和主題酒店數(shù)據(jù)的缺失，建設(shè)期的碳排放量難以評(píng)估，所以實(shí)際住宿業(yè)的碳排放量要大于計(jì)算結(jié)果。目前來(lái)看，酒店業(yè)碳排放總量呈走低趨勢(shì)，但在旅游業(yè)新發(fā)展格局下，享受型消費(fèi)激增，未來(lái)住宿業(yè)碳排放量的增長(zhǎng)不容小覷(圖1)。

在新消費(fèi)時(shí)代的背景下，旅游者對(duì)吃的要求越來(lái)越高，浪費(fèi)現(xiàn)象也越來(lái)越明顯，碳排放占比隨之增加，直至新冠疫情，不少餐飲行業(yè)被迫停業(yè)。雖然旅游活動(dòng)的碳足跡占比也有所增加，但與其他景區(qū)和省份相較，九江市旅游活動(dòng)的碳足跡比例偏低。旅游景區(qū)是旅游活動(dòng)的重要組成板塊。九江市具有四大名山之一的廬山、五大淡水湖之首的鄱陽(yáng)湖，但自然景觀與人文景觀協(xié)調(diào)性欠佳，旅游產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)性不足，九江市觀光旅游者占全部旅游者的45%，休閑度假的旅游者僅占全部旅游者的5.5%。過(guò)夜旅游者數(shù)量較少，停留時(shí)間較短，導(dǎo)致其他板塊的旅游消費(fèi)偏低。與旅游“吃”和“住”相比，旅游“游”能在碳排放量更小的情況下創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)收益。相比縮減旅游交通產(chǎn)生的碳足跡，提升旅游活動(dòng)碳足跡的占比更為輕松。在游客交通所產(chǎn)生的碳足跡一定的情況下，游客在旅游目的地游停留時(shí)間越長(zhǎng)、消費(fèi)水平越高，旅游活動(dòng)碳足跡的占比越大，旅游可持續(xù)發(fā)展能力越強(qiáng)。

圖1 九江市2013—2020年旅游交通和旅游住宿各部分碳排放量

2.2 旅游生態(tài)效率分析

旅游生態(tài)效率計(jì)算需衡量環(huán)境和經(jīng)濟(jì)雙重作用的影響，受九江市統(tǒng)計(jì)年鑒版本的限制，本文只能計(jì)算出九江市2016—2020年各部門(mén)的旅游生態(tài)效率。總體生態(tài)效率是各板塊旅游生態(tài)效率的總和。如表3所示，2016—2020年九江市旅游綜合生態(tài)效率的均值為1.68 kg/元，即九江市旅游業(yè)每產(chǎn)生1元的財(cái)政收入就會(huì)相應(yīng)排放1.68 kg二氧化碳。其中，“吃”的生態(tài)效率均值為5.11 kg/元、“住”的生態(tài)效率均值為6.20 kg/元、“行”的生態(tài)效率均值為3.08 kg/元、“游”的生態(tài)效率均值為0.001 2 kg/元。旅游效率大小依次為：旅游活動(dòng)>旅游交通>旅游餐飲>旅游住宿。旅游系統(tǒng)內(nèi)部各部門(mén)效率的非均衡性顯著，旅游活動(dòng)的生態(tài)效率顯著大于單位碳排放下旅游交通和住宿餐飲帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)影響。旅游住宿的生態(tài)效率最低，可見(jiàn)，三四線城市酒店的低碳綠色循環(huán)管理理念不夠，住宿是旅游業(yè)節(jié)能減排的關(guān)鍵。從縱向來(lái)看，在非疫情時(shí)代，除餐飲以外，其他板塊生態(tài)效率均呈增大趨勢(shì)，餐飲生態(tài)效率不增反減的主要原因是在旅游過(guò)程中需要“吃”的旅游者增多，但“吃”的消費(fèi)彈性大，旅游收入增長(zhǎng)幅度有限。

表3 2016—2020年間九江市旅游各板塊生態(tài)效率

根據(jù)黃和平等人對(duì)篁嶺景區(qū)旅游生態(tài)效率的劃分標(biāo)準(zhǔn)[18]，通過(guò)計(jì)算2013—2020年碳足跡(67 641.92×106kg)和旅游生態(tài)效率(3.60kg/元)的均值，利用二維矩陣劃分出四種類型(圖2)：高碳高效型、高碳低效型、低碳高效型、低碳低效型。本文通過(guò)矩陣圖對(duì)2016—2020年間各板塊效率類型的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行觀察，研究期間，僅有“吃”、“行”的效率類型發(fā)生變動(dòng)。其中“吃”由低碳低效型變?yōu)楦咛嫉托?，后?020年又突變?yōu)榈吞几咝?。“行”由高碳低效型變?yōu)楦咛几咝?。?016—2020年均值來(lái)看，九江市“行”屬于高碳高效型、“游”屬于低碳高效型、“吃”和“住”屬于低碳低效型。在黃和平對(duì)篁嶺景區(qū)的研究中，“吃”和“住”屬于高碳低效型。這一結(jié)果符合本文設(shè)定的研究模型，也符合九江市旅游業(yè)“吃”、“住”消費(fèi)偏低，經(jīng)濟(jì)收入較差這一事實(shí)。同時(shí)，九江市旅游“游”的需求有限，碳足跡占比過(guò)低。

圖2 九江市碳足跡與旅游生態(tài)效率矩陣圖

對(duì)比其他區(qū)域各板塊旅游效率的排序，2016年江西婺源篁嶺景區(qū)的旅游生態(tài)效率排序(旅游活動(dòng)>旅游交通>旅游餐飲>旅游住宿)與本文相同，但九江市的交通碳足跡占比明顯高于篁嶺景區(qū)[18]。2012年海南省的旅游碳足跡排序(旅游交通>旅游住宿>旅游活動(dòng))與九江市計(jì)算結(jié)果基本一致，但海南省的交通效率小于九江市[29]。造成以上現(xiàn)象的主要原因是景區(qū)碳足跡的計(jì)算范圍只涉及內(nèi)部小交通，而海南省交通碳足跡的計(jì)算范圍大于九江市，且受地理區(qū)位的影響，乘坐飛機(jī)的游客比例較大，但民航對(duì)旅游經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)作用不夠明顯。2015年關(guān)門(mén)山國(guó)家森林公園和2016年婺源篁嶺景區(qū)生態(tài)效率的測(cè)算結(jié)果中效率最低的是旅游餐飲，其次才是旅游住宿[34]。九江市計(jì)算結(jié)果與之相反的原因可能是景區(qū)受規(guī)模限制、酒店接待能力有限、地理范圍較小、過(guò)夜旅游需求較小。但景區(qū)餐飲需求量較大、物價(jià)偏高，所以各景區(qū)內(nèi)餐飲的旅游生態(tài)效率大于住宿旅游生態(tài)效率。綜上所述，三四線城市旅游交通的生態(tài)效率明顯高于省級(jí)宏觀區(qū)域，低于景區(qū)等微觀區(qū)域。三四線城市餐飲和住宿板塊旅游生態(tài)效率排序不同于各景區(qū)，其主要原因是區(qū)域范圍影響碳足跡的測(cè)算和游客的需求偏好。同時(shí)，受時(shí)代的發(fā)展和外力政策的干預(yù)，研究地“吃”、“住”的效率排序較易發(fā)生變動(dòng)，因此，多年度的綜合分析更符合實(shí)際的發(fā)展趨勢(shì)。

由于缺乏三四線城市的數(shù)據(jù)，因此將計(jì)算所得的九江市生態(tài)旅游效率與大小范圍的研究區(qū)域相比，發(fā)現(xiàn)九江市旅游業(yè)生態(tài)效率略低于世界旅游業(yè)平均生態(tài)效率[35]，2004年四川九寨溝風(fēng)景區(qū)的旅游生態(tài)效率為0.31 kg/元[36]、2009年浙江舟山群島的旅游生態(tài)效率為0.04 kg/元[27]、2012年湖南張家界景區(qū)的旅游生態(tài)效率為0.2 kg/元[37]、2016年海南省的旅游生態(tài)效率為0.6 kg/元[29]、2016—2020年九江市的平均旅游生態(tài)效率為1.68 kg/元。相比之下，九江市旅游業(yè)生態(tài)效率偏低于其他地區(qū)，缺乏旅游可持續(xù)發(fā)展性。關(guān)門(mén)山國(guó)家森林公園[32]、婺源篁嶺景區(qū)[18]的旅游活動(dòng)碳足跡占比分別為0.06%和6.86%，均大于九江市的旅游活動(dòng)的碳足跡的占比(0.02%)，進(jìn)一步顯示九江市旅游產(chǎn)品單一，缺乏消費(fèi)活力。無(wú)論是微觀層面的景區(qū)旅游生態(tài)效率、中觀層面的城市旅游生態(tài)效率還是宏觀層面的省級(jí)旅游生態(tài)效率，旅游活動(dòng)的生態(tài)效率都明顯大于其他板塊的旅游生態(tài)效率，其主要原因是研究區(qū)域的旅游大都以觀光游覽、欣賞景色為主，且受中國(guó)傳統(tǒng)節(jié)儉消費(fèi)觀念的影響，大部分旅游者很少消費(fèi)非必要的旅游產(chǎn)品。

3 結(jié)論及啟示

3.1 結(jié)論

首先，本文基于旅游者的視角，利用生命周期法構(gòu)建旅游碳足跡計(jì)算模型，“自下而上”地收集數(shù)據(jù)，從總量和結(jié)構(gòu)等方面對(duì)九江市2013—2020年旅游者碳排放態(tài)勢(shì)進(jìn)行了分析，其結(jié)果如下：2013—2020年，九江市旅游碳足跡均值為270 567.66×106kg、人均旅游碳足跡均值為2 529.97 kg/人。旅游碳足跡大小排序?yàn)槁糜谓煌?旅游餐飲>旅游住宿>旅游活動(dòng)。研究期間，九江市旅游業(yè)CO2排放總量呈現(xiàn)明顯的“M”型變化軌跡，人均碳足跡呈類“V”型波動(dòng)態(tài)勢(shì)。在非疫情時(shí)代，旅游業(yè)控碳減排逐見(jiàn)成效。其中，“住”和“行”的碳足跡占比呈明顯斂縮態(tài)勢(shì)，而“吃”和“游”的碳足跡占比呈明顯擴(kuò)增趨勢(shì)。疫情對(duì)旅游控碳呈現(xiàn)反向推動(dòng)作用，尤以“住”和“行”的碳排放占比增加為主要原因。

其次，本文通過(guò)計(jì)算九江市2016—2020年旅游生態(tài)效率，將九江市旅游生態(tài)效率進(jìn)行橫向和縱向分析，發(fā)現(xiàn)2016—2020年九江市旅游綜合生態(tài)效率的平均值為1.68 kg/元，旅游效率大小依次為：旅游活動(dòng)>旅游交通>旅游餐飲>旅游住宿。在非疫情時(shí)代，“行”和“住”的生態(tài)效率逐年增大。在疫情之后，除交通以外，其他板塊生態(tài)效率均有所增大。從整體來(lái)看，九江市“行”屬于高碳高效型、“游”屬于低碳高效型、“吃”和“住”屬于低碳低效型。此外，與其他區(qū)域橫向比較的過(guò)程中，要注意區(qū)分研究范圍，否則會(huì)因?yàn)橛?jì)算尺度不同而失去可比性。

3.2 研究啟示

首先，當(dāng)下三四線城市各板塊旅游碳足跡和生態(tài)效率占比需得到重點(diǎn)關(guān)注，對(duì)比一二線旅游城市各板塊碳足跡，三四線城市的各板塊旅游碳足跡占比差距顯著。三四線城市旅游交通的碳足跡占比過(guò)高，旅游活動(dòng)占比過(guò)低。因此，為提高三四線城市旅游生態(tài)效率，一方面通過(guò)加強(qiáng)當(dāng)?shù)芈糜萎a(chǎn)業(yè)聚集區(qū)，提升“吃”、“住”、“游”碳足跡的比例來(lái)削弱交通對(duì)旅游業(yè)碳足跡造成的巨大影響。另一方面可以直接選擇降低“吃”、“住”、“游”的碳足跡或提高“吃”、“住”、“游”的收入來(lái)提升旅游生態(tài)效率，如酒店可以減少使用一次性產(chǎn)品，采取可降解材料代替。餐廳可以提倡旅游者合理飲食避免浪費(fèi)、多食用易烹飪的蔬果、采取當(dāng)?shù)孛朗辰档瓦\(yùn)輸碳足跡。景區(qū)可以豐富旅游產(chǎn)品、合理規(guī)劃旅游淡旺季，增加過(guò)夜旅游者數(shù)量及旅游者游玩天數(shù)。

其次，三四線城市各板塊旅游碳足跡和生態(tài)效率的變化趨勢(shì)不容忽視。在新階段下，人民對(duì)“吃”和“游”的需求增加。在“住”和“行”方面，大多數(shù)三四線城市的旅游輻射面主要為附近中短距離的省市，對(duì)于鐵路和公路的依賴明顯大于航空。三四線旅游城市的消費(fèi)能力有限,旅游住宿也集中以三、四星級(jí)酒店為主，性價(jià)比的關(guān)注度優(yōu)于舒適體驗(yàn)度。未來(lái)三四線城市應(yīng)大力推崇將市內(nèi)營(yíng)運(yùn)車(chē)輛轉(zhuǎn)型為新能源車(chē)輛，合理調(diào)整淡旺季鐵路、航空的班次和數(shù)量。既要兼顧國(guó)家低碳發(fā)展，又要針對(duì)現(xiàn)有旅游發(fā)展模式做出相應(yīng)調(diào)整，依托于自然資源發(fā)展，打造豐富的旅游產(chǎn)業(yè)體系，發(fā)展全域旅游。

最后，開(kāi)創(chuàng)疫情后旅游行業(yè)的新模式尤為重要。疫情對(duì)旅游控碳的反向推動(dòng)作用非常明顯，疫情危機(jī)也使得旅游產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各板塊格局發(fā)生變動(dòng)。從短期來(lái)看，疫情的副作用還會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。在未來(lái)幾年內(nèi)還應(yīng)該考慮疫情防疫政策的影響，對(duì)相關(guān)行業(yè)進(jìn)行調(diào)整以適應(yīng)疫情的影響。之前，三四線城市的旅游需求旺盛但高端消費(fèi)彈性較大，絕大多數(shù)游客停留在觀光旅游，享受型旅游所占的市場(chǎng)份額有限。但疫情對(duì)人類情感和社會(huì)秩序影響深遠(yuǎn)，今后，旅游業(yè)要配合旅游者需求和生活政策的變化實(shí)行轉(zhuǎn)型升級(jí)，形成新增長(zhǎng)點(diǎn)和增長(zhǎng)極。從單純的觀光游覽向全套旅游要素橫向延伸，從傳統(tǒng)旅游向多業(yè)態(tài)發(fā)展的縱向延伸，以應(yīng)對(duì)疫情下新時(shí)代旅游業(yè)變化所帶來(lái)的挑戰(zhàn)。