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基于旅游卫星账户的我国旅游业碳排放核算研究

2023-01-16俞宗尧葛建军张国帅

贵州师范学院学报 2022年12期
关键词:能源消耗住宿增加值

俞宗尧,葛建军,张国帅,2*

(1. 贵州省大数据统计分析重点实验室,贵州贵阳550025;2. 贵州财经大学经济学院,贵州贵阳550025)

0 引言

2020年9月,我国在第75届联合国大会上正式提出“2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和”的“双碳目标”。作为国民经济的重要组成部分并已成为我国支柱产业的旅游业,其碳排放的测度和控制,以及如何贡献“双碳目标”既是重大理论问题又是重大实践和政治问题。

所谓低碳旅游是指旅游开发者、管理者和旅游者都以低能耗、低排放、低污染为原则,以充分满足旅游需求为目的,确保旅游生态文明的建设、旅游系统环境的承载力,调整能源结构、提高能源利用率,从而实现旅游业可持续发展目标,这是和高效能、高效率、高效益为主旨的新的可持续发展模式相融合的。

旅游业能源消耗及二氧化碳排放量的测度是绿色旅游卫星账户的起点,也是制定旅游业减排政策的基本依据。由于旅游产业的特点及能源统计资料的缺乏,使旅游业能源消耗及二氧化碳排放量的测度成为一个世界性难题。旅游卫星账户是核算旅游业增加值及对国民经济贡献的重要工具,但如何从旅游卫星账户中扣除旅游碳排放,使旅游业经济呈现出绿色特征,是亟需填补的研究空白。

文章基于碳排放的理论及旅游卫星账户核算方法,提出我国旅游业能源消耗测算的模型,以及提出从旅游卫星账户核算结果扣除由于碳排放造成的环境污染的方法,并以2017年我国旅游卫星账户为例,计算并分析了当年我国旅游业能源消耗、二氧化碳排放及其环境污染在旅游卫星账户中的扣除。

1 文献综述

根据世界旅游组织和联合国环境计划署《气候变化和旅游——如何应对全球变化(Climate change and tourism: Responding to global challenges)》报告[1],2005年旅游业对全球二氧化碳气体的排放负有5%的责任,其中,航空运输比重最大,占40%,其他交通占35%,住宿业占21%,旅游活动占4%。在二氧化碳排放量中,航空排放522Mt(Mt为百万吨,下同),汽车排放418Mt,其他交通排放39Mt,住宿业排放274Mt,旅游活动排放52Mt。世界旅游组织《走向低碳旅游(Towards a low carbon travel & tourism sector)》报告认为[2],2035年以前,世界旅游业约以2.5%的年均增长速度向大气中排放二氧化碳;到2035年,旅游交通、住宿业二氧化碳排放量将分别达到 2436Mt和728Mt。这是两个世界权威机构对旅游碳排放作出的估算。

从学术界论述来看,国外学者Gossling[3]提出了旅游业对二氧化碳排放负有责任,突破了旅游业属于低碳行业的认识,首次提出系统分析旅游业能源消耗的研究方法。之后旅游业碳排放逐渐被学术界所重视和研究。研究方法总结出“自上而下”与“自下而上”两种方法,研究范围由国家层面向区域层面继而向某一行业发展。国外学者还在两种方法模型的对比分析和应用研究方面做了很多探讨[4],但测算方法各异,测量结果也各异,影响各国之间的可比性。值得注意的是国外学者还提出仅研究旅游的直接排放是不够的,只有把旅游直接碳排放和间接碳排放联系起来综合地全面地考虑,才能有利于制定旅游碳排放政策。Gossling[5]的研究强调了考虑旅游间接碳排放的重要性。Filimonau等[6]研究表明考虑旅游间接碳排放有助于碳减排政策的修订。Meng 等[7]研究发现旅游部门的间接碳排放是其直接碳排放的3-4倍。

国内学者也围绕旅游碳排放的概念、核算范围、核算方法等方面进行研究。早在2011年石培华、吴普[8]采用“自下而上”和先分解后加总方法,对旅游交通、住宿业、旅游活动3个方面估计我国旅游业能源消费和二氧化碳排放,估计结果显示2008年我国旅游业二氧化碳排放总量为51.34Mt。但其研究中不包括游客旅游活动中不可或缺且二氧化碳排放量较大的餐饮业,以及忽略了购物部分中商品生产的二氧化碳排放,从而低估了整个旅游业碳排放。另外在交通工具中的碳排放未扣除非游客部分,对中国居民出行距离和时间或偏于主观估计,或抽样代表性不足。

孙燕燕[9]结合上海市的实际,采用“自下而上”法估算上海市旅游碳排放量。在旅游卫星账户( Tourism Satellite Account,TSA)中旅游相关产业也按交通、住宿和旅游活动,利用相应碳排放系数分别计算其碳排放,然后进行加总。其中在客运交通排放量的计算中,对铁路、公路、水运、民航的f值(不同类型交通方式的游客比重分别为32.7%、35.6%、6.7%、25.0%),其数据偏低值得商榷。张春慧、许小红等[10]对住宿业中的饭店日历数、床位数、客房出租率、每床每晚的能源消耗、每床每晚的碳排放因子以及二氧化碳分子量与碳原子量比值等因素联系起来计算住宿业碳排放量。这方法的关键是计算床位数,在没有对住宿业进行普查情况下,难以收集到准确数据;为了方便搜集资料,该文还把大量非星级饭店舍去,从而低估了旅游业的碳排放,影响了住宿业旅游碳排放计算的可靠性。马丽君,邓思凡[11]与多数学者认为旅游活动是将游客总数、某类出游目的游客比例、某类旅游活动的碳排放系数等因素进行推算,但在全域旅游背景下,游客出游目的就显得十分复杂,其中观光旅游、休闲度假、商务会议、探亲访友及其他旅游活动的碳排放系数就不能囊括其全,由此估算旅游活动碳排放就存在较多漏统。

翁钢民、李聪慧[12]等在核算旅游业碳排放时,把化石能源划分为原煤、型煤、焦炭、原油、燃料油、汽油等16类,并通过相应的折标系数,一一计算旅游业的碳排放量,这显然增加计算的复杂性,而且有些旅游活动(比如旅游娱乐),按此分类会徒然增加数据取得的难度。

张春丽[13]认为目前的旅游碳排放测量方法难以进一步明晰餐饮、游览、购物、娱乐等细分的其他旅游活动的碳排放分布格局,并强调旅游业碳排放测度应厘清源范围。

综上所述,虽然对旅游业碳排放的国内外研究成果颇丰,研究的广度和深度有所拓展,但由于旅游业是一个复杂的综合体,在边界的确认、资料搜集上存在较大困难,因此该项研究尚处于探索阶段,对碳源分类、研究方法也尚未统一,其测算结果在一定程度上存在较大差距,从而影响国与国之间、区域之间可比性。特别是关于如何与旅游卫星账户结合起来,从而赋予旅游卫星账户的绿色特征,这样的研究成果微乎其微,因此,文章试图从这一角度出发作出探索,弥补研究的空白。

2 旅游活动、旅游业碳排放与能源消费强度的界定

对旅游业碳排放的研究学术界通常从以下三个方面入手,即交通运输业仓储与邮政、批发零售与住宿餐饮、旅游活动。前两个部门与国民经济账户对应,也与《中国能源统计年鉴》相对应,因为它是从供给定义出发,每个部门都有同质性特征,统计范围和部门边缘明确。然而旅游活动是从需求定义出,其活动边界模糊,关联效应大,在国民经济账户和《中国能源统计年鉴》没有与之一一对应部门。从学术界核算成果中,同一时期同一区域差异很大,其重要原因往往出在旅游活动的碳排放的核算上。因此旅游业碳排放的研究需要有个标准的定义,这有利于统一旅游活动碳排放的测量,以及旅游活动对国民经济影响的核算。

世界旅游组织对旅游活动作出了如下定义:“旅游活动是人们出于休闲、商务以及其他目的,短期(历时不超过一年)离开自己的惯常环境,前往他乡的旅行活动以及在该地的停留访问活动。”这仅仅是概念性定义,旨在提供一个理论框架,用以确定旅游的基本特点,以便将它与其他类似的、有时是相关的,但是又不相同的活动区别开来。

显然这样的概念性定义是不够的,还需要从统计技术上作出定义,以便于统一操作。世界旅游组织和联合国统计委员会推荐的旅游这项活动技术性的统计定义:“旅游指为了休闲、商务或其他目的离开他(她)们惯常环境,到某些地方并停留在那里,但连续不超过一年的活动。旅游目的包括六大类:休闲、娱乐、度假;探亲访友;商务、专业访问;健康医疗;宗教/朝拜;其他。”从该定义可以得出以下特征:一是异地性,强调旅游这项活动是在异地环境中完成的,即人们的旅游活动是以旅游者空间位移为前提。二是暂时性,旅游者只是在目的地作短暂停留,否则就成为目的地的居民。三是消费性,旅游活动是一种高于生活消费使之精神需求得到满足的高级消费形式,它不是以取得报酬为目的生产和服务的活动。四是与环境的作用的双向性,旅游活动对周围环境或是产生有益或是产生负面影响。总之旅游者在离开惯常地赴异地的暂时性旅游消费和与环境密切接触中都与碳排放相关联。文章的研究釆用世界旅游组织和联合国统计委员会推荐的旅游这项活动技术性的统计定义。

碳排放是指关于温室气体排放的总称,《联合国气候变化框架公约》将温室气体定义为“大气中那些吸收和重新放出红外辐射的自然和人为的气态成分”。《京都议定书》及其修正案中规定控制的7种温室气体为:二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、氧化亚氮(N2O)、氢氟碳化合物(HFCs)、全氟碳化合物(PFCs)、六氟化硫(SF6)和三氟化氮(NF3)。温室气体最重要的气体是二氧化碳,根据《中国应对气候变化国家方案》的统计,二氧化碳排放量在温室气体排放总量中所占的比重由1994年的76%上升到2004年的83%,故用“碳”一词概括。

联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第三次气候评估报告指出,人为的二氧化碳排放主要来源是指化石能源燃烧(IPCC,2001)。文章的碳排放是指化石能源燃烧排放的二氧化碳,在核算旅游业碳排放时,文章不仅包括直接消耗,还包括消耗中间投入的能源消耗的间接排放,即核算产业的完全碳排放。

能耗强度或能源消耗强度即单位GDP所需要的能耗,能耗强度越低说明消耗的能量越少,GDP的质量就越高。交通运输业有它的特殊性,即能耗与它运输距离有密切关系,因此除了上面以价值形态计算能耗强度,还有一种以实物量形态计算的能耗强度的方法,其定义为每一货物(旅客)周转量所消耗的能源数量。客货运周转量是在报告期内由各种交通运输工具运送的货物(旅客)数量与其相应的运输距离乘积之和,它已成为交通运输统计中能源消耗的一个常用的重要指标。文章在核算交通运输部门的旅游碳排放时考虑到旅游业的特殊性,采用游客货物周转量占该部门社会旅客周转量比重,以求得游客人数在该部门的增加值。

3 数据来源与核算方法

本研究的数据来源主要有《中国统计年鉴2018》,取其入境旅游的花费构成、入境和国内旅游总收入;《中国旅游抽样调查资料2018》,由于组团旅游游客在2017年只占游客总数的5.2%,而且没有组团游客花费构成,文章釆用占游客总数94.8 %的散客资料,包括散客中城镇和农村国内旅游分部门花费构成;《中国投入产出表2017》,主要取其分部门的增加值和增加值率,以此计算分部门能源消耗强度,并且,根据研究需要对部门进行归并。

化石能源消费来源于《中国能源统计年鉴2018》,由于与旅游能源消费的分部门比较宽泛,只有三大部门即交通运输仓储和邮政、批发零售与住宿餐饮。在旅游收入可统计情况下,根据服务业中的其他类,通过部门能耗和碳排放参数,还可进一步计算与旅游活动及其相关细类的研究数据。

在核算方法上,学术界大部分釆用自下而上细分法。这种方法因为分类太细反而存在较大漏损。如在旅游出行时,往往会选择不同交通工具,不同住宿标准,而交通工具和住宿标准不同导致其能源消耗和碳排放存在着较大差异,且交通运输业、住宿业和餐饮业也难以区分其顾客(乘客)是游客还是非游客。又如游客在购物、餐饮也会因购物商品不同、餐饮标准不同,其能源消耗和碳排放存在不可忽视差异。这也是同一报告期同一区域计算旅游业碳排放结果大相径庭的另一个重要原因。文章釆用自下而上简捷法,即不再分化石能源、旅游交通、住宿、餐饮、购物和旅游活动细分类,不再逐一核算旅游业能源消费与碳排放,而是根据旅游部门公布的旅游数据,特别是旅游花费,根据同一部门能源消费强度系数不变的假定,利用不同部门旅游增加值将相应部门旅游能源消费和碳排放剥离出来。

应当指出,运用这种方法是建立在两个假定上,即同一部门不同细分类能源消耗强度是相同的;同一部门整体与部分的增加值率是均匀分布的。

4 旅游卫星账户与旅游业碳直接排放核算

从编制旅游卫星账户出发,文章对旅游业碳排放的直接核算公式如下:

(4.1)

其中,edirect为部门的直接能源消耗强度tce(吨标准煤)/万元,E为部门能源总消耗量ce(标准煤),∑Xi为细分部门i的总增加值。

根据部门直接能源消耗强度及其旅游增加值,利用公式(5.2)核算该部门旅游直接消耗ce数量:

Edirect=edirect×S

(4.2)

Edirect为该部门旅游业能源直接消耗总量(ce),S为该部门的旅游增加值。

Cdirect=Edirect×β

(4.3)

其中,Cdirect为旅游业碳直接排放量(mt),Edirect为该部门旅游业直接消耗化石能源总量,β为旅游业标准煤折合碳排放系数,国家发改委能源局推荐值为β=2.5。

根据以上公式计算中国2017年旅游直接碳排放总量,其步骤如下:

第一步:计算交通运输、仓储和邮政部门的旅游业碳排放(以下简称交通部门)。

首先,根据公式(4.1)可计算交通部门的能源消费强度为421910000吨/464576115万元=0.9082吨/万元。

其次,根据《中国统计年鉴2018》得到2017年交通部门社会旅客的客运量为32812.8亿人公里;根据国家统计局客货运周转量折算系数,将旅客客运量换算成旅客货运周转量为15167亿吨公里;根据《中国旅游统计年鉴2018》得到2017年游客总人数为50.01亿人次;于是可把游客总人数换算成游客货运周转量为4099.57亿吨公里。

再次,交通部门游客货运周转量占该部门旅客货运周转量比重(此比重也可看作交通部门旅游增加值的剥离率或者说旅游增加值所占份额)为4099.57/15167=0.2730;又根据《中国投入产出表2017》可知交通部门社会旅客客运的增加值139255826万元,其中旅游份额即为139255826×0.2730=38016840万元。则根据公式(4.2)可计算交通部门旅游业能源排放,即交通部门能源消费强度×该部门旅游业增加值=0.9082吨/万元×38016840万元=34526894.09吨。

最后,根据公式(4.3)可得交通部门旅游碳排放为34526894.09吨×2.5=86317235.22吨=86.32Mt。

第二步:核算批发零售住宿餐饮业(以下简称购住餐部门)的旅游碳排放。

因为购住餐部门不涉及到运输工具的距离以及客货周转量的换算,它的能耗强度只要采用价值形态方式即可。

首先,从《中国能源统计年鉴2018》获得该部门的能源总消耗为124.75Mt,从《中国统计年鉴2018》和《中国投入产出表2017》获得该部门的社会增加值908225824.7万元,则按公式(4.1)可得该部门的能耗强度为0.1374吨/万元。

其次,从《旅游抽样调查资料2018》可获得入境和旅游总收入及构成,国内旅游总收入及构成,包括城乡游客(散客)的花费构成,从《中国投入产出表2017》可获得相关部门的增加值率,由此可以得出入境旅游的购住餐部门的旅游增加值9988400万元,国内旅游的购住餐部门的旅游增加值98491600万元,两者合计为108480000万元。

再次,根据公式(4.2,4.3)可得购物部门的旅游能耗=108480000万元×0.1374吨/万元=14.9Mt;旅游碳排放=1.49Mt×2.5=37.25Mt。

第三步:根据《旅游抽样调查资料2018》可计算零售、住宿、餐饮的旅游增加值,又根据同一部门能源消耗强度可视为一样,故可计算出零售、住宿、餐饮的旅游碳排放分别为4.08Mt、15.63Mt、17.55Mt。

第四步:核算其他部门(主要为旅游活动部门,包括景区,文体娱乐等)的碳排放。

首先,这些部门的社会总增加值可通过《中国投入产出表2017》服务业增加值减去第一部分(交通部门)和第二部分(购住餐部门)的社会增加值即得,经计算其他部门的社会总增加值为287771760万元。根据《中国能源统计年鉴2018》显示其他部门的能源消耗24269000吨。

其次,根据公式(4.1)可以核算出能源消耗强度为0.0843吨/万元。并通过《旅游抽样调查资料2018》整理入境旅游其他部门增加值为9306100万元,国内旅游其他部门增加值71988200万元,两者合计为81294300万元,进而得到旅游能源消耗和旅游碳排放分别为6.85Mt和17.13Mt.

最后,根据同样步骤可分别计算出景区、文体娱乐、其他(主要为金融保险、电信、居民服务等)的旅游增加值,也根据同一部门能源消耗强度可视为一样,可计算出以上各分类旅游碳排放(见表1)。

5 旅游业直接碳排放总量与比较

2017年全国旅游业直接碳排放为140.7Mt,其中交通部门86.32Mt,占碳总排放61.4%;批发零售住宿餐饮部门37.25Mt,占碳总排放的26.5%;旅游活动17.13Mt,占碳总排放的12.1%。

表1 2017年中国旅游业能源碳排放核算结果

根据《中国能源统计年鉴2018》,2017年全国旅游业直接相关三大部门的能源消费789.35Mt,占全国同期能源消费4485.29Mt的17.6%。全国2017年旅游业直接相关三大部门(交通运输仓储、批发零售住宿餐饮、其他即旅游活动)的能源消费为56.28Mt(见表1),占全国同期能源消费的1.25%,占旅游业直接相关三大部门的能源消费的7.1%。

根据中国碳核算数据库:我国旅游业碳排放2017年达到143.25Mt[14],与文章核算结果140.7Mt仅相差2.54Mt。可见文章的核算结果比较准确,方法有效。

6 旅游卫星账户与旅游业碳间接碳排放核算

由于旅游活动从而产生直接碳排放,同时也会连续地产生间接碳排放。比如住宿业所用电力,那么用煤炭发电产生的碳排放,进一步开采煤炭的所制造的设备也会产生碳排放,以此类推,这些由于旅游业直接碳排放而产生的间接碳排放,仍隐含在有关的国民经济部门之中,其产生的旅游业间接碳排放会大于旅游业直接碳排放。

基于旅游卫星账户的旅游业间接碳排放核算公式如下:

(6.1)

(6.2)

(6.3)

(6.4)

旅游业间接碳排放是旅游业碳排放总量与旅游业直接碳排放量之差。

(6.5)

根据上述公式,基于旅游卫星账户的旅游业间接碳排放核算步骤如下:

第一步:将2017年中国投入产出表归并为十一类,即农业、工业与建筑、批发零售业、交通运输仓储与邮政、住宿餐饮、信息服务、租赁与商务、居民服务、文体娱乐、公共设施及土地管理、其他。在此基础上编制11×11部门投入产出流量矩阵、直接消耗矩阵、列昂惕夫逆矩阵。

第二步:将旅游业第i部门直接能源消费向量Ei代入公式(6.1),得到旅游业部门能源完全消费向量Eitot(单位:Mtce)为:

Ei=(0 0 1.63 34.52 13.27 0.88 0 0 1.83 2.98 2.04)T

Eitot=(4.8 47.51 6.23 42.42 14.99 2.16 3.99 0.16 20.10 3.16 15.36)T

旅游业能源完全消费量Etot为Eitot向量的各分量总和,即142.88(mtce)。

第三步:根据公式(6.3)得到旅游业完全碳排放向量(单位Mt)。

Ctot=(12.01 118.77 15.58 106.04 37.48 5.41 9.97 0.40 5.25 7.91 38.40)T

第四步:根据公式(6.4)将第三步完全碳排放向量的各分量加总,即得旅游业完全碳排放总量为357.21(Mt)。

第五步:根据公式(6.5)计得旅游业间接排放量Cindirect=357.21-140.7=216.51(Mt)

接下来要进一步研究旅游业碳排放总量如何从旅游卫星账户输出结果扣除的问题。

由于减排处理一吨CO2不能具体量化到某一数值,只能用国际碳市场公开买卖价格去衡量。按国家发政委指导价每吸收一吨CO2的成本为8美元计算,旅游业完全碳排放357.21Mt的碳汇价值约28.58亿美元,按2017年汇率1:6.75计折合人民币192.90亿元,国家统计局公布的2017年旅游及相关产业增加值37210亿元中应扣除旅游业碳汇的价值,即为37017.1亿元。则旅游与相关产业增加值占GDP的比重由原来4.53%降为4.51%。从而为旅游卫星账户的输出结果赋予了绿色成份,我们把它叫做绿色旅游卫星账户的初次探索。

借鉴国民经济核算学界将绿色GDP简称为GGDP[15],我们也可将绿色旅游卫星账户称作GTSA。显然服务于旅游经济发展测度的TSA应当向GTSA转化,以此适应旅游可持续发展和全域旅游发展战略的根本要求。

7 研究结论

7.1 计算结果提供有效数据支援

经研究,2017年中国旅游业直接碳排放140.71Mt,占全社会能源碳排放的1.25%,在旅游业直接碳排放中交通运输业的碳排放占比最高,占61.4%,餐饮业占12.5%,旅游活动占12.1%,住宿业11.1%,计算结果为旅游业落实“双碳”责任提供数据支撑。同时表明在我国人民生活水平不断提高、人们的休闲时间逐步增加情况下,大力推进低碳和绿色旅游具有重要的意义。

7.2 建立绿色旅游卫星账户作出了有益的探索

有学者曾提出GGDP是环境经济核算这顶皇冠上的宝石,那么我们可以说GTSA的核算是旅游环境经济核算这顶皇冠上的宝石。但长期以来,我国在利用旅游卫星账户核算旅游业增加值和对国民经济贡献时,并未将旅游业的碳排放计算进去并加以扣除,因此迫切需要在核算旅游增加值的同时核算旅游业的碳排放,这对推动低碳和绿色旅游具有标杆性作用。杨缅昆[16]认为“只有环境退化而不是资源耗减的经济测算才是真正意义上的环境成本”。文章通过研究与测算可得2017年我国旅游业碳排放造成环境污染和退化的直接和间接的经济损失(环境成本)达192.9亿元,占当年GDP的 0.024%。可以说这是建立绿色旅游卫星账户的起点。从广义的绿色旅游卫星账户来看,它不但要扣除旅游业碳排放造成的经济损失,而且还要扣除旅游业的水污染、固体废弃物的污染、对生态环境的负面影响,所以在旅游卫星账户中扣除旅游业碳排放的经济损失仅仅揭开了冰山一角,它是核算绿色旅游卫星账户的起步,是阶段性的探索。这就是说,GTSA核算还面临着许多理论、方法技术和数据搜集等方面迫切需要解决的问题,目前在短时期内尚难实现非常完备的核算,还不能得到像核算TSA那样比较完备、成熟的成果,GTSA核算面临着挑战,这正表明旅游统计的理论和实际工作者加强合作、努力探索的必要性。

7.3 核算旅游业碳排放的方法尚需改进

鉴于旅游业具有综合性,涉及国民经济很多部门,所以旅游业的碳排放是隐含在诸多部门之中。从化石能源来说即涉及到煤炭、汽油、柴油、电力等种类,从旅游部门来说涉及到交通运输、批发零售、住宿餐饮、景区、文体娱乐等。乘坐交通工具或购物也难以分清游客与非游客,在全域旅游背景下,旅游不仅仅是景区,还扩大到旅游吸引物(包括传统观光休闲度假类、乡村旅游生态类、文博历史科教类、纪念馆等红色旅游类、游乐园、绿道、城市综合体等娱乐类)。对交通运输还涉及到航空、铁路、公路、船舶客运等,批发零售涉及到限额以上和限额以下。这样复杂的分类还不能与《中国能源统计年鉴》的分类一一对应,该年鉴与旅游能源相关的只有两大类:交通运输仓储与邮政;批发零售与住宿餐饮。这在很大程度上给核算旅游业碳排放造成困难。目前学界大多釆用“自下而上法”对旅游业碳排放进行估算,有的学者使用化石类多达十几类,并通过相应的折算系数计算旅游业的碳排量,这显然增加计算的复杂性,而且有些旅游目的比如旅游娱乐,按此分类徒然增加数据取得的难度。交通工具釆用碳排放系数法,但不同的学者计算的碳排放系数有很大差别,这同样增加旅游业碳排的准确性和可比性。

文章首先使用能源消耗强度将从全社会能源消费中剥离出分大类的旅游能源消费量,再运用旅游业各分部门增加值占相应部门的比例,将两大类的旅游能源消费拆分为各小类的旅游能源消费量。通过这种的剥离与拆分方法,它既避免各类能源繁琐的折算法,又避免各种交通工具、限下的住宿设施与餐饮部门、各种旅游吸引物等不同的或者说尚不统一能源消耗系数。因而在核算旅游业碳排放上不失为可以推广的一种简捷可用的统计方法。

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