魯延召，趙鈺瑩

（河南理工大學(xué) 工商管理學(xué)院，河南 焦作 454000）

進(jìn)入21 世紀(jì)以來，中國旅游業(yè)迎來更加高速發(fā)展的新時(shí)機(jī)，旅游業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)收益持續(xù)增加。但是旅游業(yè)在提升經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，是否環(huán)境友好，是否符合可持續(xù)發(fā)展的要求，引起了學(xué)者們的關(guān)注研究。生態(tài)效率作為從不可持續(xù)向可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)變的重要工具，這一概念由德國學(xué)者Sturm 提出。2005 年，生態(tài)效率首次被應(yīng)用于旅游領(lǐng)域，G?ssling 等[1]將旅游生態(tài)效率描述為有利和不利的比值，認(rèn)為從生態(tài)效率角度對(duì)旅游業(yè)進(jìn)行分析可以提供新的視角。目前，國內(nèi)外在旅游生態(tài)效率領(lǐng)域取得了積極的進(jìn)展，主要包括旅游生態(tài)效率概念辨析[2-3]、測(cè)算評(píng)估[4-5]、影響因素分析[6-7]及如何應(yīng)用在目的地管理中[8-9]等方面。在概念辨析方面，學(xué)術(shù)界[10-12]基本都認(rèn)為旅游生態(tài)效率就是在創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值的前提下，付出最小的環(huán)境代價(jià)，其中肖建紅等[13]用旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境影響的關(guān)系表示旅游生態(tài)效率。在研究方法上，早期主要依靠比值法和指標(biāo)體系法[1,14]進(jìn)行測(cè)度，近年來，模型法被更多地用于測(cè)算旅游生態(tài)效率，如Kytzia 等[15]以達(dá)沃斯旅游業(yè)為研究對(duì)象，采用投入產(chǎn)出模型研究了土地利用生態(tài)效率；鄭兵云和楊宏豐[16]在測(cè)度省級(jí)生態(tài)旅游效率時(shí)，運(yùn)用了包含非期望產(chǎn)出的DEA博弈交叉效率模型。在研究視角上，大多基于單要素視角（如能源、碳排放等），且多數(shù)在模型中將碳排放歸為投入要素，但是將碳排放在DEA 模型中歸為非期望產(chǎn)出更加合理。在研究尺度上，既關(guān)注單個(gè)目的地和區(qū)域尺度，也選取全國范圍為研究對(duì)象，如劉佳和陸菊[17]在測(cè)度了中國31 個(gè)省、直轄市和自治區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率水平的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析了其空間分異及演化特征，并提出針對(duì)性對(duì)策建議；王兆峰和王梓瑛[18]以長江中游城市群為研究樣本，測(cè)算了其旅游生態(tài)效率水平，并分析了環(huán)境規(guī)制作為重要因素對(duì)旅游生態(tài)效率的影響機(jī)制。

南水北調(diào)工程作為世界上規(guī)模最大的調(diào)水工程，飽受關(guān)注，自完工之后將帶動(dòng)沿線生態(tài)旅游產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。基于此，本文以2015—2019 年南水北調(diào)東線和中線沿線7 省份的旅游業(yè)為研究對(duì)象，使用“自下而上”法估算旅游能源消耗和碳排放，利用包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型和Malmquist 指數(shù)測(cè)算旅游生態(tài)效率與全要素生產(chǎn)率，并運(yùn)用ArcGIS 軟件和自然間斷點(diǎn)法分析其空間分異特征，以期為南水北調(diào)生態(tài)旅游產(chǎn)業(yè)帶的建設(shè)和沿線旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供實(shí)踐指導(dǎo)和科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

南水北調(diào)工程分東、中、西三條線路，東線和中線一期工程于2002 年開工，分別于2013 年和2014 年建成通水，西線工程尚未開工，因此選取東線和中線工程沿線省份作為研究區(qū)。東線工程通過江蘇都江水利樞紐從長江下游提水，到天津止，涉及江蘇、安徽、山東、河北、天津5 省市，主干線長約1 156 千米；中線工程從河南丹江口水庫引水，至北京止，涉及河南、河北、北京、天津4 省市，總干渠長度1 432 千米。

1.2 旅游能源消耗與碳排放估算模型

現(xiàn)有研究方法中，主要有“自上而下”法和“自下而上”法兩種用于測(cè)算旅游能源消耗與碳排放，其中，“自上而下”法主要通過區(qū)域的投入產(chǎn)出表和旅游衛(wèi)星賬戶從區(qū)域整體的能源消耗和碳排放量中剝離出旅游業(yè)的數(shù)值，此估算方法主要應(yīng)用在旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的國家；“自下而上”法則是先將旅游業(yè)劃分為若干部門，分別進(jìn)行計(jì)算之后再加總求出整個(gè)旅游業(yè)的能源消耗與碳排放量。Perch-Nielsen 等[19]在使用這兩種方法對(duì)瑞士的溫室氣體排放量進(jìn)行測(cè)算和比較時(shí)發(fā)現(xiàn)，由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的高聚合水平和準(zhǔn)確性的不確定性，導(dǎo)致“自上而下”法的準(zhǔn)確性較低。因此，本文在估算旅游業(yè)能源消耗與碳排放量時(shí)使用“自下而上”法。受先入為主思想的限制，旅游業(yè)一直被認(rèn)為是低能耗、低污染的產(chǎn)業(yè)，但實(shí)際上據(jù)研究結(jié)果顯示，旅游業(yè)對(duì)溫室氣體排放量的貢獻(xiàn)值達(dá)到5%[20]。參考G?ssling 等[1]對(duì)旅游業(yè)的劃分方法，將旅游業(yè)分為旅游交通、旅游住宿和旅游活動(dòng)三個(gè)部門，分別估算其能源消耗與碳排放量，再進(jìn)行加總計(jì)算，公式為：

式中：Y旅游交通、Y旅游住宿、Y旅游活動(dòng)分別表示三個(gè)部門的能源消耗（碳排放），δi、ε、θj分別為三個(gè)部門的能源消耗系數(shù)（碳排放因子），Ti為不同交通方式的旅客周轉(zhuǎn)量，ωi=游客人數(shù)/旅客人數(shù)，h為酒店床位數(shù)，f為客房出租率，D=365，Pj為不同旅游活動(dòng)的人數(shù)。根據(jù)吳普和石培華[21]的研究結(jié)果，將旅游活動(dòng)分為五種，各旅游部門的能源消耗系數(shù)和碳排放因子也參考其研究成果，見表1。

表1 各旅游部門的能源消耗系數(shù)和碳排放因子

1.3 考慮非期望產(chǎn)出 的Super-SBM模型

旅游生態(tài)效率就是在創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值的前提下，對(duì)環(huán)境造成更小的影響[22]，現(xiàn)在測(cè)算旅游生態(tài)效率多用模型法，而常用的模型有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型（DEA）、投入產(chǎn)出模型（IOM）、生命周期評(píng)價(jià)模型（LCA）等，DEA 模型因其可以測(cè)算多投入和多產(chǎn)出情況的生態(tài)效率而被廣泛使用。傳統(tǒng)的DEA 模型（如CCR、BCC 模型）均為徑向模型，即投入和產(chǎn)出等比例地減少或增加，這種不考慮投入產(chǎn)出松弛性的測(cè)量方式大大降低了效率值的準(zhǔn)確度。Tone 提出的超效率SBM 模型，相繼考慮了松弛變量和多個(gè)有效決策單元進(jìn)行評(píng)價(jià)和排序的問題[23]，但是Tone 沒有給出相關(guān)規(guī)劃式，本文參考成剛和錢振華[24]的推導(dǎo)結(jié)果，公式為：

式中：φ為旅游生態(tài)效率值，n為決策單元個(gè)數(shù)，x、y、b表示投入變量、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出，依次為各個(gè)變量的松弛變量，θ為權(quán)重向量。當(dāng)φ＜1 時(shí)，DMU 無效，當(dāng)φ≥1 時(shí)，DMU 有效，且隨著φ值變大，旅游生態(tài)效率越高。

1.4 Malmquist-Luenberger指數(shù)

Malmquist-Luenberger 指數(shù)是指包含非期望產(chǎn)出的Malmquist 模型得出的Malmquist 指數(shù)。Malmquist 指數(shù)通過測(cè)度效率值在時(shí)間序列上的變化趨勢(shì)，能夠有效彌補(bǔ)Super-SBM 模型只能比較單期截面數(shù)據(jù)的缺陷，本文在規(guī)模報(bào)酬可變的假設(shè)下，采用Malmquist-Luenberger指數(shù)模型測(cè)算和分解南水北調(diào)沿線7 省份2015—2019年的旅游產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率，Malmquist-Luenberger 指數(shù)的分解公式如下：

式中：ML為全要素生產(chǎn)率，反映旅游產(chǎn)業(yè)整體的生態(tài)效率變化程度，TEch為技術(shù)效率變化，Tch反映生產(chǎn)技術(shù)的變化程度，PTEch為純技術(shù)效率變化，SEch為規(guī)模效率變化，其中，TEch=PTEch×SEch。上述指標(biāo)大于1 時(shí)，表示效率提升；等于1 時(shí)，表示效率無變化，與上年效率值相同；小于1 時(shí)，表示效率值下降。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

在參考相關(guān)文獻(xiàn)[7,20,25-27]的基礎(chǔ)上，考慮數(shù)據(jù)的可得性、相關(guān)性等原則，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表2）。投入指標(biāo)包括旅游能源消耗、勞動(dòng)力投入、資源投入和資本投入四個(gè)方面，根據(jù)旅游收入在第三產(chǎn)業(yè)收入中所占比例乘以第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)，計(jì)算得到旅游從業(yè)人數(shù)，資本投入用第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額表示，期望產(chǎn)出指標(biāo)指的是國內(nèi)和入境旅游收入的總和，旅游業(yè)碳排放量表示非期望產(chǎn)出。

表2 旅游生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來源于2015—2019 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，所有價(jià)值指標(biāo)以2015 年作為基期，并根據(jù)歷年CPI 指數(shù)進(jìn)行平減以消除價(jià)格波動(dòng)的影響。

3 結(jié)果分析

3.1 旅游能源消耗與碳排放估算

南水北調(diào)沿線7 省份旅游能源消耗與碳排放量估算結(jié)果如圖1 所示，平均能源消耗由2015 年的47.398 PJ降至2019 年的42.254 PJ，下降了10.853%；平均碳排放由2015 年的217.76 萬噸降至2019 年的202.89 萬噸，下降了6.829%，總體上都呈逐年下降趨勢(shì)，這主要得益于國家節(jié)能減排政策的顯著成效，從碳排放下降比例低于能源消耗下降比例來看，應(yīng)大力增加清潔能源的使用力度，減少碳排放對(duì)于環(huán)境的影響。

圖1 旅游能源消耗與碳排放量估算結(jié)果（2015—2019年）

3.2 旅游生態(tài)效率測(cè)度結(jié)果

在“自下而上”法估算了南水北調(diào)東線和中線沿線7省份2015—2019 年的能源消耗和碳排放之后，采用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM 模型測(cè)算旅游生態(tài)效率值（綜合效率值），并分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行分析。

3.2.1 綜合效率分析

如表3 所示，從整體層面看來，南水北調(diào)沿線7 省份的旅游生態(tài)效率處于無效率水平，2015—2019 年的平均水平只有0.745 2。在整體水平較低的狀況下，卻表現(xiàn)出小幅度的上升趨勢(shì)，這表明南水北調(diào)沿線省份在發(fā)展旅游業(yè)時(shí)越來越重視對(duì)于生態(tài)的保護(hù)。從東線和中線的層面分析，中線和東線的旅游生態(tài)效率在2015—2019 年的平均值分別為0.857 2 和0.711 3，中線的旅游生態(tài)效率略高于東線，且中線的生態(tài)效率平穩(wěn)中略有上升，東線的生態(tài)效率雖較低，但增幅較大，正處于旅游生態(tài)效率改善階段。從各省份層面看來，只有天津和北京的旅游生態(tài)效率處于有效水平，天津的平均生態(tài)效率值為1.340 7，北京略低，為1.245 1，其余5 省（河北、河南、江蘇、安徽、山東）的平均生態(tài)效率值均小于1。其中，江蘇的生態(tài)效率值呈明顯增長趨勢(shì)，增幅最大，說明江蘇在重視提升旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益時(shí)，也更加注重對(duì)于環(huán)境和生態(tài)的保護(hù)。河南的生態(tài)效率平均值最低，在以后的旅游發(fā)展中要更加重視生態(tài)效率的提升，要在保護(hù)中求發(fā)展。

表3 旅游生態(tài)效率測(cè)度結(jié)果

3.2.2 分解效率分析

將綜合效率進(jìn)行分解可以為提升旅游生態(tài)效率提出更具針對(duì)性的建議，此節(jié)將綜合效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率（圖2、圖3）進(jìn)行分析。2015—2019 年南水北調(diào)沿線7 省份的旅游生態(tài)純技術(shù)效率均值為1.140 3，其中，北京、河南、江蘇、天津始終保持純技術(shù)效率有效，旅游生態(tài)純技術(shù)效率始終處于環(huán)境生產(chǎn)前沿。安徽、河北、山東的旅游生態(tài)純技術(shù)效率均值僅為0.626 4，這些省份旅游能源資源有效利用程度提升潛力大，尤其可在旅游環(huán)境治理、節(jié)能減排等技術(shù)、管理水平和從業(yè)人員素質(zhì)等方面加以改進(jìn)。2015—2019 年南水北調(diào)沿線7省份的旅游生態(tài)規(guī)模效率均值為0.687 0，其中，北京的均值達(dá)0.982 0，表明其旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能源資源要素投入規(guī)模相對(duì)合理，而河南僅為0.395 2，規(guī)模效率最低，在能源資源投入、利用水平方面有較大的提升空間。根據(jù)圖2 可知，7 省份的規(guī)模效率總體水平較低卻表現(xiàn)平穩(wěn)，而純技術(shù)效率則表現(xiàn)為增長態(tài)勢(shì)，從圖3 看來，純技術(shù)效率—綜合效率散點(diǎn)更集中于45°對(duì)角線，這表明純技術(shù)效率的提升促進(jìn)了南水北調(diào)沿線旅游生態(tài)效率的改善，規(guī)模效率所作貢獻(xiàn)相對(duì)較小。

圖2 綜合效率及其分解效率均值變化趨勢(shì)（2015—2019年）

圖3 旅游生態(tài)效率與其分解效率的關(guān)系

3.3 Malmquist-Luenberger指數(shù)分析

本節(jié)基于Malmquist 指數(shù)模型測(cè)算結(jié)果（圖4）進(jìn)行分析。南水北調(diào)沿線省份中Malmquist 指數(shù)最高的是江蘇，在20.64%的技術(shù)增長加持下，全要素生產(chǎn)率增長高達(dá)36.22%；相對(duì)而言，處于最低水平的是天津，全要素生產(chǎn)率僅增長了7.96%，這主要是因?yàn)榧兗夹g(shù)效率降低了2.56%，從而抵消了部分規(guī)模效率變化和技術(shù)變化的拉動(dòng)效應(yīng)?？傮w而言，南水北調(diào)沿線7 省份Malmquist 指數(shù)均大于1，整體平均值為1.172，這表明南水北調(diào)沿線旅游業(yè)生態(tài)效率處于提高階段，其中高于整體平均值的有安徽、河北、河南、江蘇4 個(gè)省份，生態(tài)效率處于較低增長水平的省份有北京、山東、天津，其全要素生產(chǎn)率低于整體平均值；江蘇的規(guī)模效率變化和技術(shù)變化高于整體平均水平，可見江蘇的旅游業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛；天津的純技術(shù)效率變化未達(dá)到1.000 的水平。

圖4 南水北調(diào)沿線各省份Malmquist指數(shù)及其分解

從時(shí)間序列上總體分析南水北調(diào)沿線旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化情況（圖5）。沿線7 省份全要素生產(chǎn)率均值為1.172，這說明旅游業(yè)生態(tài)效率平均提升17.2%，技術(shù)變化均值為1.108，純技術(shù)效率變化均值為1.065，規(guī)模效率變化均值為1.007，南水北調(diào)沿線7 省份其技術(shù)提升較大，若要大幅提升全要素生產(chǎn)率，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注規(guī)模效率變化。此外，Malmquist 指數(shù)呈現(xiàn)先上升又逐年下降的變化趨勢(shì)，這表明生態(tài)效率先是大幅增長，之后增長幅度變小，其中2016—2017 年的增長最為顯著，達(dá)到23.36%；純技術(shù)效率變化雖然有所波動(dòng)，但整體處于增長態(tài)勢(shì)，規(guī)模效率在1.000 水平上下波動(dòng)，變動(dòng)幅度較小，技術(shù)增長雖然對(duì)整體的全要素生產(chǎn)率有較大的拉動(dòng)作用，但表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，2018—2019 年已下降至1.000 水平之下，為0.997。

圖5 南水北調(diào)沿線省份Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)變化趨勢(shì)

3.4 空間分異及演化

運(yùn)用ArcGIS 軟件和自然間斷點(diǎn)法分析其空間分異特征，將2015 年、2017 年、2019 年的生態(tài)效率值進(jìn)行分層，劃分為低效率、較低效率、中等效率和高效率地區(qū)四個(gè)等級(jí)，如圖6 所示。

圖6 南水北調(diào)沿線省份生態(tài)效率空間格局演化趨勢(shì)

從省域?qū)用娣治觯?015—2019 年，一直處于高效率地區(qū)的有天津和北京兩市，江蘇屬于中等效率地區(qū)，屬于較低效率地區(qū)的省份是安徽，這4 省份的生態(tài)效率等級(jí)保持不變。河北、河南、山東3 省的生態(tài)效率有小幅度變動(dòng)，河北在2015 年和2017 年屬于低效率地區(qū)，在2019 年轉(zhuǎn)變?yōu)檩^低效率地區(qū)，作為工業(yè)大省的河北越來越重視綠色發(fā)展與環(huán)境保護(hù)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)中間尋找平衡；河南在2015 年屬于較低效率地區(qū)，在2017 和2019 年則屬于低效率地區(qū)，生態(tài)效率下降，作為南水北調(diào)東線的源頭省份這無疑不是一件好事情，將不利于南水北調(diào)沿線省份發(fā)展高質(zhì)量綠色旅游；山東在2015 年和2017 年屬于較低效率地區(qū)，2019 年降級(jí)成為低效率地區(qū)。2015—2019 年，南水北調(diào)沿線7 省份旅游產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率整體變化幅度較小，呈現(xiàn)高效率向南北兩端省份擴(kuò)散、中間省份效率值低的變動(dòng)趨勢(shì)。

從南水北調(diào)東線和中線層面分析，2015—2019 年，東線和中線的生態(tài)效率值分別處于0.643 0 ～0.790 1 和0.840 6 ～0.896 0 之間，東線整體的效率值略低于中線，但上升幅度較大。中線的效率值偏高主要得益于北京和天津均屬于高效率地區(qū)，拉動(dòng)了整個(gè)中線的平均效率值；東線的安徽、江蘇雖然不屬于高效率地區(qū)，但效率值的提升也拉動(dòng)了東線效率值的上升幅度，反觀中線，只有河北處于效率提升階段，河南則處于效率降級(jí)階段，這就解釋了東線的上升幅度大于中線的原因。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

旅游生態(tài)效率為旅游業(yè)的發(fā)展提供了全新視角，其相關(guān)研究是新時(shí)代實(shí)現(xiàn)旅游可持續(xù)發(fā)展的前瞻性命題。使用“自下而上”法估算旅游能源消耗和碳排放，采用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM 模型和Malmquist 指數(shù)測(cè)算2015—2019 年南水北調(diào)東線和中線7 省份的旅游生態(tài)效率與全要素生產(chǎn)率，并運(yùn)用ArcGIS 軟件和自然間斷點(diǎn)法分析其空間分異特征。主要結(jié)論如下：

（1）從能源消耗和碳排放估算結(jié)果來看，研究期內(nèi)南水北調(diào)沿線7 省份總體上都呈下降趨勢(shì)，能源消耗由2015 年的47.398 PJ 降至2019 年的42.254 PJ，碳排放由2015 年的217.76 萬噸降至2019 年的202.89 萬噸，碳排放的下降比例略低于能源消耗的下降比例。

（2）從生態(tài)效率及其分解效率結(jié)果來看，南水北調(diào)沿線7 省份旅游業(yè)生態(tài)效率值總體偏低，但有小幅度上升趨勢(shì)，其中天津和北京的生態(tài)效率處于有效水平，江蘇的生態(tài)效率增長幅度最大；分解效率散點(diǎn)圖顯示，純技術(shù)效率對(duì)于綜合效率的增長做出主要貢獻(xiàn)。

（3）從全要素生產(chǎn)率及其分解效率結(jié)果來看，南水北調(diào)沿線7 省份Malmquist 指數(shù)均大于1，生態(tài)效率均處于提升階段，其中指數(shù)最高的是江蘇，最低的是天津；Malmquist 指數(shù)呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢(shì)，純技術(shù)效率變化波動(dòng)中有所增長，規(guī)模效率在1.000 水平上下波動(dòng)，技術(shù)增長表現(xiàn)出對(duì)全要素生產(chǎn)率的大幅拉動(dòng)作用，但呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

（4）從空間分異格局來看，南水北調(diào)沿線7 省份中天津和北京屬于高效率地區(qū)，其他地區(qū)呈變動(dòng)趨勢(shì)，總體上表現(xiàn)為南北兩端省份向較高效率變動(dòng)、中間省份效率值降低的態(tài)勢(shì)；南水北調(diào)中線工程的整體生態(tài)效率值高于東線工程，這主要得益于北京和天津的高效率拉動(dòng)作用。

4.2 建議

針對(duì)以上研究結(jié)論，對(duì)于南水北調(diào)沿線省份旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展提出如下建議：

（1）旅游需求側(cè)：提高低碳旅游意識(shí)。應(yīng)積極普及低碳旅游教育，提高旅游者的低碳旅游意識(shí)，培育旅游者的環(huán)境友好行為，促使其積極參與低碳旅游。從國家層面，構(gòu)建全社會(huì)低碳環(huán)保旅游價(jià)值觀，盡快在全社會(huì)形成低碳旅游和生態(tài)環(huán)境保護(hù)的主流價(jià)值傾向；從社會(huì)層面，通過政府及旅游相關(guān)部門官方網(wǎng)站、智慧旅游平臺(tái)等，開展各種形式的低碳旅游宣傳教育活動(dòng)；從個(gè)人層面，積極參與低碳旅游，通過親身體驗(yàn)，在實(shí)踐活動(dòng)中自覺提高低碳旅游意識(shí)。

（2）旅游供給側(cè)：提升投入產(chǎn)出水平。從提升投入產(chǎn)出水平方面分析，旅游生態(tài)效率可以從要素投入、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和環(huán)境產(chǎn)出三個(gè)視角進(jìn)行優(yōu)化。

從要素投入視角來看，要素投入主要包括資本、資源、勞動(dòng)力和能源四個(gè)方面。在旅游資源和資本投入方面，增加第三產(chǎn)業(yè)占比，著力促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，尤其是增加旅游業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)中占比，積極發(fā)展資源節(jié)約型和環(huán)境友好型旅游產(chǎn)品；在勞動(dòng)力投入方面，人力資源是旅游業(yè)低碳、綠色和可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵資源，建立一整套確實(shí)有效的旅游人才培養(yǎng)、人才引進(jìn)、人才管理、人才激勵(lì)的長效機(jī)制，可為旅游業(yè)高質(zhì)高效和可持續(xù)發(fā)展提供人才保障和智力支持；在能源投入方面，在增加清潔能源占比的同時(shí)，倡導(dǎo)能源的循環(huán)利用以減少碳排放，提高能源使用效率，從而達(dá)到提高旅游生態(tài)效率的目的。

從經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出視角來看，在可持續(xù)發(fā)展的理念下，應(yīng)大力倡導(dǎo)“綠色旅游GDP”，提升旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)附加值，有效提升旅游生態(tài)效率。旅游業(yè)作為關(guān)聯(lián)性和帶動(dòng)性極強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)，在文旅融合的大背景下，加快推進(jìn)“旅游+”和“+旅游”發(fā)展，積極開發(fā)研學(xué)、療養(yǎng)等環(huán)境友好型旅游產(chǎn)品，與相關(guān)產(chǎn)業(yè)有機(jī)融合，互融互促，延伸產(chǎn)業(yè)鏈，提升產(chǎn)業(yè)附加值，開發(fā)新的經(jīng)濟(jì)增長極，全面提高旅游經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平和發(fā)展質(zhì)量。

從環(huán)境產(chǎn)出視角來看，低碳環(huán)保技術(shù)不夠成熟，碳排放量過高，導(dǎo)致旅游生態(tài)效率較低，因此，推動(dòng)旅游業(yè)技術(shù)進(jìn)步是提高生態(tài)效率的有效途徑之一。一方面，應(yīng)增加旅游先進(jìn)技術(shù)研發(fā)經(jīng)費(fèi)，加大對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度，考慮研發(fā)經(jīng)費(fèi)向旅游領(lǐng)域傾斜，逐步增強(qiáng)旅游領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力，加快旅游領(lǐng)域技術(shù)實(shí)力向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化；另一方面，要加快改造傳統(tǒng)旅游領(lǐng)域的落后技術(shù)，積極引進(jìn)和使用新技術(shù)、新設(shè)備和新材料，避免對(duì)生態(tài)環(huán)境造成不利影響的設(shè)備用于旅游領(lǐng)域，如在旅游飯店、旅游交通等行業(yè)引入低碳環(huán)保技術(shù)，新能源汽車等低碳環(huán)保交通設(shè)施、低碳酒店等低碳環(huán)保住宿設(shè)施的引進(jìn)都能有效提高旅游生態(tài)效率。