2008—2017年中国旅游碳排放与旅游经济增长的脱钩分析——基于31个省区的比较

(湘潭大学 商学院,湖南 湘潭 411105)

随着国际地位的不断提升,我国在生态环境方面承担的责任越来越大,受到关注的程度也越来越高。旅游业是公认的“无烟产业”,但随着旅游产业的迅速发展,对环境和气候变化的影响日渐显著。我国作为一个旅游业大国,每年承载着来自国内外的大量游客。2018年，我国共接待入境游客2.91亿人次、国内游客55.39亿人次,对环境造成了不容忽视的影响。碳排放是旅游业对环境和气候产生影响的重要途径,碳排放量越大，对环境和气候产生的影响越大。国外关于旅游碳排放的研究起步较早、涉及范围广,相关研究主要集中在旅游碳排放测算方法和模型[1]、不同尺度上和不同环节中旅游碳排放研究[2-5]、碳排放与旅游经济的关系[6]和节能减排[7]等方面；国内相关研究主要从碳排放总量、旅游各要素和环节[8-10],测算旅游碳排放[11]、分析其影响因素[12,13]和时空差异[14,15]等。

脱钩分析最初源于物理学领域,是指相互联系的两个物理量之间脱离关系。经济合作与开发组织(OECD)将其应用到环境领域,定义为环境污染与经济增长的联系破裂[16]。此后，Tapio等将脱钩模型指标进一步细化,形成了Tapio碳排放脱钩指标,是目前国内外节能减排领域运用最多的模型之一[17],近年来在农业、经济、环境等领域应用十分广泛[18-21]。旅游业碳排放与旅游经济发展的脱钩关系反映的是旅游经济发展依靠消耗能源的程度,即旅游业的节能减排效率。分析旅游业碳排放与旅游经济发展的脱钩关系,有助于了解区域旅游业发展过程中碳排放量的大小和节能减排效率,对制定相关措施降低旅游业的碳排放具有重要意义。王琦、张广海等分别通过“自下而上法”和“旅游消费剥离系数法”建立旅游业碳排放的测算模型,对旅游业碳排放量进行了测算,并分析了旅游业碳排放与旅游经济发展的脱钩关系[22,23];王凯等估算了1991—2010年我国旅游业的碳排放量,并运用脱钩理论、ADF单位根检验、协整分析和Granger因果关系检验,辨识和分析了我国旅游经济增长与碳排放之间的耦合关系[24];赵先超、汤姿等分别运用脱钩模型对湖南省和黑龙江省的旅游业碳排放与旅游经济增长之间的脱钩关系进行了分析[25,26]。

1 数据来源与分析方法

1.1 数据来源

本文数据主要包括:①我国31个省区2008—2017年各种交通方式旅客周转量;②2008—2017年31个省区星级饭店数、床位数及其出租率;③31个省区2008—2017年入境旅游人数、国内旅游人数和参加观光旅游、休闲度假、商务出差、探亲访友、其他5类活动人数比重;④31个省区2008—2017年旅游收入等。其中,各种交通方式旅客周转量、入境旅游人数、国内旅游人数和旅游收入来自于各省区统计年鉴;星级饭店数、床位数及其出租率等来自于2009—2018年《中国旅游统计年鉴》;参加观光旅游、休闲度假、商务出差、探亲访友和其他五类活动人数比重来自于2009—2018年《中国旅游抽样调查资料》。

1.2 分析方法

旅游业的碳排放主要产生于旅游交通、旅游住宿和旅游活动。石培华等研究表明，旅游交通、旅游住宿和旅游活动的碳排放量分别占旅游业总碳排放量的67.72%、29.92%和2.36%[27]。本文主要从旅游交通、旅游住宿和旅游活动3个方面测算旅游业碳排放。

旅游交通碳排放测算方法:由于国内还未有专门针对旅游交通的统计数据,因此本文采用间接估计的方式,根据旅游交通碳排放在客运交通碳排放中所占的比重,估算出旅游交通碳排放量,并借鉴UNWTO[28]、魏艳旭[10]等提出的计算方法,通过每一种交通方式的旅客周转量乘以其相应的单位碳排放量来估算每种交通方式的碳排放量,交通运输主要包括铁路、公路、水运和航空4种方式,采取先分解再加总的方法进行计算,计算公式为:

(1)

式中,i表示铁路、公路、水运和民航4种交通方式;Eij表示第i种交通方式在j省区的碳排放量(gCO2);αi表示第i种交通方式客运量中旅游者的比例,铁路、公路、水运和民航4种交通方式的α值分别为31.6%、13.8%、10.6%和64.7%[10];Fi表示第i种交通方式的单位碳排放量(gCO2/pkm),铁路、公路、水运和民航4种交通方式的单位碳排放量分别为27gCO2/pkm、133gCO2/pkm、106gCO2/pkm和137gCO2/pkm[10];Cij表示第i种交通方式在j省区的旅客周转量(pkm);Nij表示第i种交通方式在j省区的旅客运输量(人次);Lij表示第i种交通方式在j省区的平均运输距离(km)。

旅游住宿碳排放测算方法:由于当前可获取的旅游住宿相关统计数据主要是各省区的星级饭店数量、房间数、床位数和出租率等,考虑到数据的可获取性,本文以星级饭店的碳排放量来代替旅游住宿的碳排放量,借鉴钟章奇等提出的旅游住宿业碳排放计算方法[11],计算公式为:

Hj=nβNjIj

(2)

式中,Hj表示j省区旅游住宿的碳排放量(gCO2);n表示年营业天数,本文取n=365晚;β为旅游住宿中每张床每晚的单位碳排放量(43.2gCO2/床/晚)[29];Nj表示j省区的星级酒店床位数;Ij表示j省区的星级酒店客房出租率。

旅游活动碳排放测算方法:旅游活动的主体是旅游者,旅游活动碳排放代表着旅游者在旅游过程中产生的CO2排放量。不同类型旅游活动的CO2排放量是有差异的,本文根据《中国旅游抽样调查资料》和《中国旅游统计年鉴》中的分类，将旅游活动分为观光旅游、休闲度假、商务出差、探亲访友和其他5种类型,并将旅游者划分为入境旅游者和国内旅游者,其中国内旅游者又划分为城镇旅游者和农村旅游者。同样采取先分解再加总的方法进行计算,依据钟章奇等构造的旅游活动碳排放折算方法[11],计算公式为:

9月3日中国复合肥零售价格指数（CCRI）为2456.43点，环比上涨4.30点，涨幅为0.18%；同比上涨169.59点，涨幅为7.42%；比基期上涨9.72点，涨幅为0.40%。

(3)

式中,Dj表示j省区旅游活动的碳排放量(gCO2);k表示观光旅游、休闲度假、商务出差、探亲访友和其他5种类型的旅游活动;m表示入境旅游者、城镇旅游者和农村旅游者3种游客类型;γ表示第k类旅游活动中旅游者的单位碳排放量,观光旅游、休闲度假、商务出差、探亲访友和其他5种类型的γ值分别为417g/人、1670g/人、786g/人、591g/人和172g/人[27];Nkj表示j省区参与k类旅游活动的旅游者人数。

脱钩分析:本文采用Tapio脱钩模型来解释旅游经济增长与旅游碳排放间的关系,计算公式为:

(4)

式中,t表示旅游经济增长与旅游碳排放量之间的脱钩系数;E表示旅游碳排放量;I表示旅游产业经济(本文用旅游收入代替)。脱钩关系指标见表1。旅游经济增长与旅游碳排放量之间的脱钩关系分为负脱钩、脱钩、连接3种类型：负脱钩往往代表着旅游业的节能减排效率在降低,即单位产值能耗与碳排放在增加；脱钩往往代表着旅游业的节能减排效率在升高,即单位产值能耗与碳排放在减小;连接代表着旅游业的节能减排效率相对稳定,单位产值能耗与碳排放没有太大变化。

表1 Tapio碳排放脱钩关系指标

2 2008—2017年旅游碳排放估算

2.1 旅游交通碳排放估算

本文依据所收集的数据和计算公式,测算了2008—2017年旅游交通碳排放,结果见表2。从表2可见,随着旅游业的发展和交通工具的普及,我国旅游交通碳排放总量迅速增加,31个省区交通碳排放总量由2008年的6794万t增长至2017年的14454万t,年均增长率为12.53%。各省区年碳排放量同样呈上升趋势,2017年广东、北京、上海、四川、山东等旅游交通碳排放量显著高于其他地区,吉林、安徽、西藏、青海和宁夏的旅游交通碳排放量较低,其他地区的旅游交通碳排放量则介于两者之间。与2008年相比,各省区碳排放量均显著升高,但碳排放量大小位次未发生较大变化。

从各省区近十年的平均旅游交通碳排放量来看,广东、北京、四川、上海、山东5个地区的平均碳排放量显著高于其他地区,青海、西藏、宁夏、吉林和内蒙古的平均碳排放量显著低于其他地区。其中,广东的平均旅游交通碳排放量最大,为1581万t,青海的平均旅游交通碳排放量最小,为37万t,相差了约43倍,表明我国旅游交通碳排放量区域差异悬殊。从碳排放增长速度看,碳排放增长速度较快的是天津、贵州、西藏、重庆和青海,年均增长率分别为53.24%、37.2%、35.35%、34.16%和32.93%,安徽、江苏、河北、陕西和湖北碳排放增长速度较慢,年均增长率分别为-1.13%、1.65%、4.06%、5.61%和6.03%。综合各省区旅游交通碳排放和旅游业发展状况发现,旅游交通碳排放的区域差异主要受各省区旅游流规模及其增长速度、节能减排效率等因素的影响,在其他条件相同的情况下,旅游流规模越大，碳排放量越大；旅游流增长速度越快，碳排放增长速度越快；节能减排效率越高碳排放量越小。

2.2 旅游住宿碳排放估算

2008—2017年各省区的旅游住宿碳排放量见表3。从表3可见,我国旅游住宿碳排放总量在十年间变化幅度相对较小,且呈现出持续下降的趋势,由2008年的270万t下降到2017年的214万t,原因有两个方面：一是星级酒店数及其房间数增长幅度较小,二是酒店行业节能减排效率提高。各省区年碳排放量变化幅度同样相对较小,2017年北京、广东、浙江、山东和江苏等的碳排放量要显著高于其他地区,西藏、宁夏、青海、吉林和天津的旅游住宿碳排放量最低,其他地区的旅游住宿碳排放量介于两者之间。与2008年相比,各省区碳排放量大小位次未发生较大变化。从各省区十年的平均旅游住宿碳排放量来看,北京、江苏、浙江、山东和广东的碳排放量显著高于其他地区,天津、吉林、西藏、青海和宁夏的碳排放量显著低于其他地区。其中,广东的平均旅游住宿碳排放量最大,约20万t,宁夏的平均旅游住宿碳排放量最小,为1.14万t,相差了约18倍,可见我国旅游住宿碳排放量尽管年度间变化差异小,但区域差异仍然较大。十年来,除北京、内蒙古、上海、西藏、甘肃、青海和宁夏外,其他地区旅游住宿碳排放平均增长率均为负值。其中,西藏旅游住宿碳排放平均增长率正向最大,为14.58%,吉林平均增长率负向最大,为-6.03%,其他地区的平均增长率绝对值在5%以内,变化幅度较小。综合各省区旅游住宿碳排放及旅游业发展状况,旅游住宿碳排放的区域差异主要受到各省区星级酒店规模及其增长速度、节能减排效率等因素的影响。

2.3 旅游活动碳排放估算

2008—2017年我国31个省区的旅游活动碳排放量见表4。从表4可见,随着旅游业发展,游客迅速增加,我国旅游活动碳排放总量呈现出快速增长的趋势,碳排放总量由2008年的211万t增长至2017年的1026万t,年均增长率达到42.92%。各省区年碳排放量同样呈现出快速增长的趋势,2017年山东、江苏、贵州、湖南和四川的旅游活动碳排放量显著高于其他地区,西藏、宁夏、青海、海南和新疆的旅游活动碳排放量最低,其他地区的旅游活动碳排放量介于两者之间。与2008年相比,各省区碳排放量大小位次未发生较大变化。从各省区十年的平均旅游活动碳排放量看,山东、江苏、四川、浙江和河南平均碳排放量显著高于其他地区,西藏、宁夏、青海、海南和新疆旅游活动平均碳排放量显著低于其他地区。其中,山东的平均旅游活动碳排放量最大,约为42.7万t,西藏的平均旅游活动碳排放量最小,为1.12万t,相差约38倍,区域差异较大。十年来,旅游活动碳排放增长速度最快的是西藏、甘肃、贵州、江西和安徽,其增长率分别为140.37%、117.13%、110.16%、83.08%和72.49%,黑龙江、北京、辽宁、广东和天津的增长速度最小,其增长率分别为14.41%、16.05%、22.48%、24.52%和24.87%。旅游活动碳排放的区域差异同样受旅游流规模及其增长速度、节能减排效率等因素的影响。

表3 2008—2017年我国31个省区旅游住宿碳排放量(万t)

表4 2008—2017年我国31个省区旅游活动碳排放量(万t)

(续表4)

省区/年份2008200920102011201220132014201520162017平均湖北7.7210.0714.3921.3827.1232.3649.3753.4047.9850.1531.39湖南8.3910.6414.0319.7823.7628.6843.0349.5147.3052.8629.80广东9.3410.7012.8917.0019.3821.7531.2334.0829.6629.9621.60广西6.487.979.7713.7116.6019.5130.2635.6534.2641.0921.53海南1.361.491.772.342.612.905.005.585.055.303.34重庆6.608.1411.0217.3419.8723.1734.8139.0434.6135.6123.02四川11.4614.5518.5627.4534.3438.7256.3161.5953.0752.8236.89贵州5.356.918.7913.3016.8321.1933.6539.4644.5458.4424.85云南6.898.179.6613.0515.7819.3829.8734.3636.1145.0221.83西藏0.150.370.470.680.831.021.622.111.942.011.12陕西6.017.669.9314.3718.2922.5634.7440.3837.6341.0623.26甘肃1.632.252.924.566.167.9813.2716.4116.0118.778.99青海0.590.730.841.101.241.412.102.432.412.741.56宁夏0.510.600.690.911.051.442.222.502.222.441.46新疆1.461.412.143.093.824.125.156.346.778.414.27总计211.18255.36323.86451.69539.49623.60908.281014.19938.061025.65—

2.4 旅游业碳排放总量估算

将旅游交通、旅游住宿和旅游活动碳排放相加得到旅游业碳排放,结果见表5。从表5可见,我国旅游业碳排放总量逐年增加,碳排放量由2008年的7277万t增长至2017年的15695万t,年均增长率为12.85%。将旅游业碳排放总量其与各年度全国旅游交通、旅游住宿和旅游活动总量进行比较分析发现,我国旅游业碳排放主要产生于旅游交通过程中,其次是旅游住宿,旅游活动碳排放相对较少,2008—2017年旅游交通的全国平均碳排放量是旅游住宿平均碳排放量的43倍,是旅游活动平均碳排放量的17倍。各省区年碳排放总量同样呈逐年递增的态势,2017年广东、北京、四川、上海、山东等的碳排放量显著高于其他地区,宁夏、西藏、青海、吉林和内蒙古的碳排放量最低,其他地区的碳排放量介于两者之间。与2008年相比,各省区碳排放量大小位次未发生较大变化。在各省区十年的平均旅游业碳排放量中,广东、北京、四川、上海、山东旅游业的平均碳排放量显著高于其他地区,青海、西藏、宁夏、吉林和内蒙古旅游业的平均碳排放量显著低于其他地区。其中,广东的旅游业平均碳排放量最大,约1622.5万t,青海的旅游业平均碳排放量最小,为40万t,相差了约41倍,我国旅游业总碳排放区域差异巨大。十年来,旅游业碳排放增长速度较快的是天津、贵州、西藏、重庆和青海,年均增长率分别为48.94%、39.58%、35.74%、33.75%和30.92%,旅游业碳排放增长速度较慢的是安徽、江苏、河北、甘肃和陕西,年均增长率分别为0.93%、2.64%、5.91%、6.86%和7.16%。

表5 2008—2017年我国31个省区旅游碳排放总量(万t)

3 碳排放与旅游经济增长脱钩分析

3.1 碳排放总量与旅游经济增长脱钩分析

本文基于相关数据和脱钩模型的公式计算出2008—2017年我国旅游业碳排放与旅游经济增长之间的脱钩指数,并依据旅游业碳排放脱钩弹性的划分标准,划分我国旅游业碳排放与旅游经济增长的关系,结果见表6。

表6 2008—2017年我国旅游业碳排放与旅游经济脱钩指标分析

从表6可见,2008—2009年我国旅游业碳排放与旅游经济增长间为扩张性脱钩,即我国旅游经济与碳排放量同时增长,但该年旅游业碳排放量增长速度大于旅游经济增长速度,这可能与2008年全球金融危机有关。其他年份两者间均为弱脱钩关系,即我国旅游经济与碳排放量均保持正向增长,但该年旅游经济增长速度大于旅游业碳排放量增长速度。从变化趋势看,旅游碳排放增长率呈减小趋势,经济增长率呈增大趋势,脱钩指标呈减小趋势,旅游业碳排放与旅游经济增长的关系有向强脱钩关系发展的趋势,意味着旅游经济发展的单位产值能耗与碳排放在减小,节能减排效率在升高,这既与技术进步有关,也与近些年来国家的相关政策和构建资源节约型、环境友好型社会的理念有关。

3.2 碳排放总量与旅游经济增长脱钩分析

本文依据脱钩模型,计算了2008—2017年我国各省区旅游业碳排放与旅游经济增长之间的脱钩指数,结果见表7。从表7可见,近十年来,各省区脱钩指数大部分小于0.8,以弱脱钩为主,旅游经济增长速度大于旅游业碳排放量增长速度。2016—2017年北京、天津、山东和青海处于增长连接状态,表明这些省区的旅游业碳排放量和旅游经济增长正处于耦合和脱钩之间的过渡状态,旅游收入和旅游业碳排放的增长速度基本相同;重庆处于扩张性脱钩状态,表示重庆在2016—2017年旅游收入与碳排放量同时增加,但旅游业碳排放量增量大于旅游经济增长速度,这是相对较差的一种脱钩状态,需要加强旅游业的节能减排;安徽、西藏和宁夏处于强脱钩状态,即旅游经济增长的同时旅游业碳排放量降低;其他地区均处于弱脱钩状态。2008—2009年各省区的脱钩状态较为复杂,北京、福建、广东、青海处于增长连接状态,天津和黑龙江处于扩张性脱钩状态,新疆处于强负脱钩状态,河北、江苏、湖北和海南处于强脱钩状态,其他20个省区处于弱脱钩状态,其中新疆所处的强负脱钩状态是最差的一种状态。对比2016—2017年和2008—2009年两个时间截面可以发现,2016—2017年我国各省区的旅游业碳排放与旅游经济增长关系整体优于2008—2009年,处于脱钩状态的省区由24个增加到26个,强负脱钩的省份则减少到0。从具体的脱钩指数来看,大部分省区的脱钩指数值有降低趋势,有着向强脱钩关系发展的趋势。

表7 各省区旅游业碳排放与旅游经济脱钩指数

4 结论

本文收集了2008—2017年我国31个省区旅游交通、旅游住宿和旅游活动方面的相关数据,依据相关模型,估算了各省区分项旅游碳排放量和碳排放总量,并利用脱钩模型分析了各省区旅游业碳排放与旅游经济增长的关系。结果发现:①我国旅游业碳排放主要产生于旅游交通过程中,其次是旅游住宿,旅游活动碳排放相对较少。随着旅游业的迅猛发展,近十年来我国旅游交通、旅游活动碳排放总量和旅游业碳排放总量迅速增加,年均增长率超过10%;旅游住宿碳排放总量在十年间变化相对较小,但呈现逐年下降的趋势,原因可能是星级酒店数及其房间数增长幅度较小、酒店行业节能减排效率提高。②各省区旅游交通、旅游活动碳排放总量和旅游业碳排放总量快速增长,而旅游住宿碳排放量变化幅度相对较小。各省区年碳排放量规模及增长速度有较大差异,旅游碳排放的区域差异主要受到各省区旅游流规模及其增长速度、星级酒店规模及其增长速度、节能减排效率等因素的影响。③随着资源节约型、环境友好型社会等理念的提出,国家相关政策的落实、技术的进步,旅游业碳排放与旅游经济增长的关系有向强脱钩关系发展的趋势,意味着旅游经济发展的单位产值能耗与碳排放在减小,节能减排效率在升高,2008—2009年我国旅游业碳排放与旅游经济增长间为扩张性脱钩,而其他年份为弱脱钩关系,即我国旅游经济与碳排放量均保持正向增长,但该年旅游经济增长速度大于旅游业碳排放量增长速度。④近十年来,各省区脱钩指数大部分小于0.8,以弱脱钩为主,旅游经济增长速度大于旅游业碳排放量增长速度,处于脱钩状态的省区由24个增加到26个,强负脱钩的省份减少到0。从具体的脱钩指数看,大部分省区脱钩指数值有降低趋势,有向强脱钩关系发展的趋势,有助于构建资源节约型、环境友好型社会。

本文估算了2008—2017年我国及31个省区的旅游交通、旅游住宿和旅游活动3个方面的碳排放量以及各年度全国碳排放总量,利用脱钩模型分析了各省区旅游业碳排放与旅游经济增长的关系,在研究内容和结论中有一定的新意,丰富了旅游碳排放及脱钩分析的相关研究,有助于认清我国旅游业碳排放的区域特征、发展历程及其与旅游经济增长之间的关系,为各地区平衡旅游经济发展和环境能耗之间的关系和降低旅游业的碳排放提供了理论依据，但研究中也存在着一定的局限性。由于数据获取的限制,本文旅游交通碳排放中民航旅客周转量通过民航运输量与我国平均运输距离相乘而得;旅游住宿碳排放的估算仅采用星级酒店的有关数据,忽视了其他住宿设施的影响;交通方式中仅考察了铁路、公路、水运和民航4种交通方式,忽略了自驾车等出游方式,结果可能存在一定的偏差。以上问题将在后续研究中做进一步的改进和完善。