多尺度视角下中国旅游业碳排放强度时空动态研究

陈玲玲

（金陵科技学院 人文学院，江苏 南京 211169）

为坚定不移走绿色低碳高质量发展道路，2020 年我国正式提出力争于2030 年前碳达峰、2060 年前碳中和的战略目标，并将 “双碳” 目标首次写入2021 年政府工作报告，表明我国在处理发展和减排的关系中，坚定走以低碳发展为根本的经济社会全面绿色转型发展之路。旅游产业作为中国国民经济的战略性支柱产业，伴随旅游经济的高速增长，旅游碳排放早已经成为影响环境质量的重要因素[1]。因此，我国旅游业在应对气候变化、开展节能减排方面更具有重要责任和关键作用。

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》提出要 “实施以碳强度控制为主、碳排放总量控制为辅的制度，支持有条件的地方和重点行业、重点企业率先达到碳排放峰值” 。因此，降低旅游碳排放，促进旅游碳减排，不仅是要控制旅游碳排放量，更要首先降低旅游碳排放强度。此外，对于我国这样一个体量巨大的，且自上而下实施碳减排政策的发展中国家，区域差异的影响不容忽视[2]，不同区域或省域的旅游经济、产业结构等的差异都会对旅游碳排放造成巨大影响。

鉴于此，本文以中国省域旅游产业为基本研究单元，以2000—2019 年为时间序列，综合运用 “自下而上” 法、泰尔指数、探索性空间数据分析对以下问题进行深入研究：①省域、区域及全国三种空间尺度下，旅游碳排放量及强度的时空动态；②旅游碳排放强度的空间差异性及相关性。通过科学分析不同空间尺度旅游碳排放强度的时间和空间维度上的动态变化，了解旅游碳排放强度的时空关系，为制定符合地方实际情况的旅游碳减排政策，并突破行政区划壁垒，促进旅游业整体低碳发展提供数据支撑。

1 研究方法与数据来源

1.1 “自下而上” 法

在各种旅游碳排放计算方法中， “自下而上” 的测算方式更具灵活性和时效性，它主要从旅游者出发，向上逐级统计旅游者在 “住、行、游” 三个方面的碳排放总量[3]。借鉴BECKEN 等[4]的实证研究法，用i代表省份，可测算省份i的旅游交通、旅游住宿和旅游活动三大部门的碳排放量，公式如下：

式（1）～（3）中：j表示4 种旅游交通方式，即航空、公路、铁路和水路；表示省份i在t年旅游交通方式j的旅客周转率；Pj表示旅游交通方式j的旅客占比，由于我国还未建立统一的旅游卫星账户系统，因此根据前人研究，结合中国的实际情况，估计了相关参数的取值，Pj分别取64.7%、13.8%、31.6%、10.6%[1]；θj是旅游交通方式j的单位碳排放量，分别取137 g/pkm、133 g/pkm、27 g/pkm和106 g/pkm[3]；为省份i在t年的旅游星级饭店床位数；为年出租率；ϑ为单位能耗，取155 MJ/(床·晚)；为 每 床 每 晚 的 碳 排 放 量， 取43.2 g C/MJ[5]；q为旅游活动类型，包括观光、休闲度假、商务会议、探亲访友和其他；为省份i在t年的旅游人数，为选择q种活动的人数占比，为q种活动的碳排放量，取417 g/人、1 670 g/人、786 g/人、591 g/人、172 g/人[1,3]。

1.2 旅游碳排放强度测算

旅游碳排放强度是单位旅游经济增加值产生的碳排放，可以用来作为衡量旅游活动及其环境影响的指标，计算如下：

1.3 泰尔指数

泰尔指数来源于物理学，是由经济学家Theil 利用信息理论中熵的概念于1976 年提出的评价公平性的指标，最初用于评价收入的不平等和公平性，可以分别衡量组内差距与组间差距对总体差距的贡献[6]，之后被广泛应用于不同维度的区域比较之中[7]。泰尔指数值介于0 ～1，数值越小，则说明区域或省市的差异越小。运用泰尔指数对中国旅游碳排放强度的空间异质性和不平衡特征进行分析，公式为：

式（5）～（7）中：T、TBR、TWR分别代表旅游碳排放总体差异、旅游碳排放区域间差异及旅游碳排放区域内差异；n为区域数量，v为省份数量;代表t年k区域的旅游碳排放量，是t年全国旅游碳排放量，是t年k区域旅游收入，是t年全国旅游总收入；是t年k区域中i省份的旅游碳排放量，为t年k区域中i省份的旅游收入。

1.4 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析具有空间识别功能，主要用于检测变量的空间相关性和聚集效应，分为全局自相关和局域自相关。全局自相关用于探测整个研究区域的空间模式，使用单一的值来反映该区域的自相关程度；局部自相关计算每一个空间单元与邻近单元就某一属性的相关程度[8]。以下分别从全局和局部两个维度分析中国各省旅游碳排放强度的空间特征。

全局空间自相关常用Moran’s I 来衡量，其公式为：

式中：It是t年的全局Moran’s I 指数，范围为[-1, 1]；是t年空间位置i和m省份的旅游碳排放强度；是t年的平均旅游碳排放强度；wim是空间权重矩阵。如果It＞0，存在显著的正相关，相似的观测值（高值或低值）趋于空间集聚；如果It＜0，存在显著的负相关，相似的观测值趋于分散分布；It=0 则没有空间相关性，计算后需通过统计Z值对It进行检验。

利用LISA 统计量进一步分析每个省份与周边省份之间旅游碳排放强度的局部空间关联及差异程度，其是Moran’s I 的局部化版本[9]，公式为：

1.5 数据来源

以中国的31 个省份（不包括港澳台地区）为最小空间尺度研究单元；我国的经济区域通常划分为东部地区（北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南）、中部地区（山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南）、西部地区（内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）、东北地区（辽宁、吉林、黑龙江）为研究的中等空间尺度；全国则为最大尺度。数据及来源为：①各地航空、公路、铁路、水路四类旅游交通的旅客周转量、入境和国内旅游人数、入境和国内旅游收入来自历年各省（市）统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报。②各省旅游星级饭店床位数、客房出租率来自历年《中国旅游统计年鉴》。③入境游客、城镇和农村旅游者的观光游览、度假休闲、探亲访友、商务出差和其他等各项旅游活动的比例，来自《入境游客抽样调查资料》《中国旅游业统计公报》《旅游抽样调查资料》；各省的城镇和农村旅游人数比例用全国数据代替。

2 不同尺度下旅游碳排放量的时空动态

2.1 全国及区域尺度的旅游碳排放量变化

根据公式（1）～（3）测算了我国及4 个区域的旅游碳排放量及年增长率，如图1 所示，我国旅游碳排放量整体呈快速增长趋势，由2000 年的3 714.06 万吨增加至2019 年的19 396.00 万吨，年均增长率9.32%，说明旅游产业发展整体仍然高度依赖燃料能源。

图1 2000—2019年中国及区域旅游碳排放量及增长率

根据旅游业碳排放的年际变化可将中国旅游碳排放量的时间变化分为3 个阶段：第一阶段为快速增长期（2000—2007 年），这一阶段碳排放变化波动十分明显且增长迅猛，年均增长率为12.61%，远超研究期平均值。其中，2003—2004 年波动变化最为显著，受2003 年 “非典” 流行病的影响，旅游流受到严格限制，碳排放增长率出现负增长，仅为-0.49%；而在2004 年我国旅游产业迎来了全面振兴及突破，全年入境和国内旅游人数分别首次突破1 亿和10 亿人次，这就导致2004 年旅游碳排放出现了大幅度增加，相比2003 年增长了33.96%。

第二个阶段，平稳增长期（2008—2012 年）。该阶段年均增长率为8.74%，与上一时期相比增长速度及波动幅度明显有所放缓。其中，2008 年，在一系列灾害事件和金融危机的影响下，我国旅游经济受到了很大冲击，入境旅游出现自 “非典” 以来首次负增长，国内旅游和出境旅游增速明显放缓，这一年旅游碳排放增长也仅为3.70%；2012 年，中国旅游经济整体增速放缓，导致同年旅游碳排放增速也放缓至7.95%，比2011 年增速下降2.91%。

第三个阶段为缓慢增长期（2013—2019 年），年均增长率仅6.45%。2012 年末，中央八项规定出台，公款吃喝、接待等违规行为得到有效遏制，2013 年星级饭店出租率明显下降，加之当年入境旅游小幅下降，导致2013 年旅游碳排放量同比下降。同时，自2012 年11 月党的十八大召开以来，党中央强力推进生态文明建设，强调绿色发展，2016 年、2019 年旅游碳排放增速更是跌破6.00%。

进一步分析区域旅游碳排放情况，旅游碳排放量的增幅、年均增长率的排序均是东部地区、西部地区、中部地区、东北地区，增幅分别增加了4.89 倍，4.47 倍，2.81倍和2.14 倍，增速分别是10.11%，9.53%，7.60%和6.51%。

2.2 省域尺度的旅游碳排放量格局变化

本文选择2005 年、2010 年、2015 年和2019 年为代表年份作图示意。如图2 所示，所有省份的旅游碳排放量均呈现明显增加的趋势。2005 年，广东、北京、上海、江苏、浙江、山东和四川的旅游碳排放量均超过300 万吨，尤其是广东旅游碳排放量已经接近1 000 万吨。2010 年，广东、北京、上海的旅游碳排放量均超过1 000 万吨，四川、山东和浙江3 个省份超过了500 万吨排放量，体现出我国东部地区传统旅游强省发展持续强劲且发展程度较高；得益于交通条件的持续改善，拥有丰富旅游资源的四川在21 世纪以后逐渐进入到旅游快速发展阶段。2015 年，新增河南旅游碳排放量超过500 万吨，且共有19 个地区的旅游碳排放超过了300 万吨；与2005 年相比，20 个省份的旅游碳排放翻了2 倍，其中7 个省份的旅游碳排放增加量翻了3 倍以上，分别是天津、内蒙古、海南、重庆、贵州、青海和宁夏。这与我国西部大开发、海南国际旅游岛建设等政策的支持密切有关。2019 年，多数省份旅游碳排放量依然在增加，仅有内蒙古、安徽和河南的碳排放的增量呈现减少的特征。

图2 旅游碳排放量的省域尺度时空格局（单位：万吨）

从研究期整体变化来看，广东、北京、上海的旅游碳排放增量最多，分别为2 261.88 万吨、1 946.39 万吨和1 655.11 万吨。西藏、天津和上海的旅游碳排放平均增速最快，分别为17.83%、14.45%和13.54%。

3 不同尺度下旅游碳排放强度的时空动态

3.1 全国及区域尺度的旅游碳排放强度变化

根据公式（4）计算我国旅游碳排放强度，如图3 所示，我国旅游碳排放强度整体呈快速下降趋势，由2000年的0.47 吨/万元降至2019 年的0.09 吨/万元，年均下降率8.28%。同时，在整个研究期内，旅游收入以年均19.35%的速度在增长，表明新世纪以来我国旅游经济增长对碳排放的依赖程度逐步降低，展现出我国旅游产业低碳化发展的潜力。

图3 2000—2019年中国及各区域旅游碳排放强度变化

进一步对比各阶段的变化情况，第一阶段（2000—2007 年），旅游经济和旅游碳排放量均高速增长（年均18.44%和12.61%），而旅游碳排放强度下降最慢（年均-4.76%），反映出该阶段旅游经济发展与环境影响无法协调。第二个阶段（2008—2012 年），旅游经济增长最快（年均22.29%），旅游碳排放增速放缓（年均8.74%），旅游碳排放强度下降显著（年均-10.96%），体现出旅游产业低碳化转型态势。第三阶段（2013—2019 年），旅游经济依旧高速增长（年均18.14%），旅游碳排放增速最慢（年均6.45%），旅游碳排放强度仍保持快速下降（年均-9.87%）。综合比较来看，从第二阶段开始，旅游产业碳减排渐显实效，尤其是党的十八大以来能源利用技术的提高、节能减排行动的不断深入，旅游经济对碳排放的依赖程度迅速降低，充分体现出我国旅游经济与大气环境保护从相互矛盾正在向协同发展不断转变。

再从各个区域旅游碳排放强度变化来看，研究期内旅游碳排放强度的降幅以及年均下降速率为中部地区、西部地区、东北地区、东部地区（降幅分别是91.39%、90.83%、89.80%、64.41%；降速分别是11.71%、11.48%、10.65%、5.17%）。进一步比较各个区域的旅游碳排放强度在3 个阶段的变化发现，研究期内中部和西部地区碳排放强度逐步下降且降速提高，碳排放量虽不断增加但增速逐步下降，体现出中部和西部地区持续性的低碳化转型发展特征。东部和东北地区在第一到第二阶段转变中，表现出明显的低碳化转型特征，但在第三阶段中，表现出旅游经济增速下降、碳排放量增速下降以及碳排放强度降速下降特征，说明东部和东部地区在第三阶段的低碳化发展速度有所放缓。尤其是对于东部地区而言，旅游碳排放量及旅游收入的基数大，其低碳化速度会对我国整体的旅游低碳化发展速度形成重要影响，因此，东部地区不仅减排压力大，还需要高度重视提升旅游产业低碳化发展效率。

3.2 省域尺度的旅游碳排放强度格局变化

根据王强等人的划分标准[10]，按照当年全国旅游碳排放强度平均值的0.5 倍、1 倍、1.5 倍将旅游碳排放强度类型分为四类：低碳排放地区、中碳排放地区、较高碳排放地区和高碳排放地区，如图4 所示，能够进一步清晰判断旅游碳排放强度相对值的时空格局变化。结果显示，2000—2019 年，高旅游碳排放强度在各代表年份个数分别为4 →5 →4 →5，数量相对稳定，并且始终位于东部和西部地区，但空间格局整体从西部聚集转向东部聚集。较高旅游碳排放强度省份个数由相对稳定向急剧减少变化，代表年份分别为7 →6 →5 →3，空间上主要由各地区省份分散分布特征减少至西部和东北地区分布。中旅游碳排放强度省份分布最广，个数逐渐减少，代表年份分别为18 →15 →13 →10。低旅游碳排放强度省份先减少后急剧增加，2005 年仅有2 个省份，2019 年则增加至13 个，且主要聚集在中、西部地区以及东部的部分地区。

图4 省域尺度旅游碳排放强度类型的时空格局

从整个研究期综合来看，江苏是唯一始终保持低排放类型的省份；河北、山西、吉林、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、广西、贵州、云南、甘肃和新疆的旅游碳排放强度从高向低类型转变。虽然西部宁夏和东部海南旅游碳排放强度绝对值不断下降，但始终属于高碳排放类型；东部北京、上海和广东的旅游碳排放强度类型由低排放向高排放类型转变。因此，从空间角度来看，宁夏、海南、北京、上海和广东应立即加强、加快旅游碳减排幅度，刻不容缓。

4 中国旅游碳排放强度的空间关系

4.1 旅游碳排放强度的差异性分析

4.1.1 总体差异

根据公式（5）～（7），计算我国旅游碳排放强度的泰尔指数，结果如图5 所示。中国旅游业碳排放强度在2000—2019 年的总泰尔指数变化呈现较为明显的两个时期：2000—2004 年持续下降，由0.119 8 下降到0.074 5；2005—2019 年持续上升，直至2019 年的0.332 3，期间只有2012 年出现小幅下降，说明中国旅游碳排放强度的总体差异呈现较为明显的扩大趋势。区域间差异和区域内差异的泰尔指数变化较为复杂，整体呈现出在波动中上升的趋势，尤其是2015 年以来差异指数显著增加。

图5 2000—2019年中国旅游碳排放强度的泰尔指数及贡献率

从贡献率来看，区域内的差异主导了中国旅游碳排放强度的整体差异，2000—2019 年平均贡献率达85.62%；但要注意的是，区域内泰尔指数贡献率整体呈现下降趋势，2019 年降至71.73%，而区域间泰尔指数贡献率整体呈现上升特点，这种变化反映出中国旅游碳排放强度的空间差异对区域内差异的依赖程度逐步降低。

4.1.2 区域内差异

由于区域内差异主导了中国旅游碳排放强度的整体差异，因此进一步计算区域内差异的泰尔指数，如图6所示。由于我国东部地区的旅游资源禀赋、位置空间、政策支持等都具有先发优势，因此泰尔指数始终高于其他地区，且与其他地区的分异加剧。并且，东部地区一直存在低、中、较高和高四种旅游碳排放强度类型，其泰尔指数本身又持续上升，说明东部地区各个省份之间的旅游发展异质性不断增强。

图6 2000—2019年区域尺度旅游碳排放强度的泰尔指数

中部地区的泰尔指数整体呈现先减少后上升的特点，中部地区位于我国东部沿海和西部内陆省份之间，地理区位和资源禀赋等条件较为相似，整体的社会环境、能源使用效率与旅游发展水平等也较为接近，且省份数量不多，远少于东部和西部地区，其内部差异随之不断缩小；但2014 年起，内部差异增大，各省旅游发展的分异化程度增强。

西部地区泰尔指数整体变化与中部地区相似，先下降后上升。我国西部地区省市数量多，地理纬度跨度大，资源禀赋也不尽相同，但由于区域整体发展缓慢，泰尔指数值始终大于中部地区，但远小于东部地区。2015 年起，内部分异化迅速增强，可能与重庆、四川、贵州、云南、陕西等省市的旅游产业崛起相关。

我国东北地区省市数量最少，但泰尔指数总体呈持续上升态势，反映出旅游产业发展的异质性不断增强。例如，研究期内，黑龙江省旅游碳排放增量最多，达到吉林省的4.7 倍，而旅游收入提升最少，仅约吉林的1/2。

4.2 旅游碳排放强度的相关性分析

4.2.1 全局自相关

根据公式（8），采用Geoda 软件计算2000—2019 年中国旅游碳排放强度的Moran’s I 并进行显著性检验。结果（表1）显示，2000—2013 年份均通过10%显著性水平检验，表明中国旅游碳排放强度在2000—2013 年显著正相关，即旅游碳排放强度水平相似的省市在地理空间上集聚分布。再看具体数值可知，2000—2013 年Moran’s I整体呈阶段性下降，分别为2000—2004年、2005—2009年、2010—2013 年，表明其空间相关性逐渐降低。

表1 2000—2019年中国旅游碳排放强度的Moran’s I值

2014—2019 年，Moran’s I 未通过显著性检验，表明2014 年起各省旅游碳排放强度缺乏显著的相关性，该结果也验证了2014 年开始旅游碳排放强度的省域差异整体呈不断增强趋势（图6）。

4.2.2 局部自相关

根据公式（9）计算，发现LISA 指数自2000—2014 年之间阶段性减小，而后逐渐增大，结合全局自相关结果，选择2004 年、2009 年、2014 年和2019 年为代表年份，利用GeoDa软件绘制旅游碳排放强度的集聚分布图（图7）。

图7 中国旅游碳排放强度的省域集聚格局

根据结果可将空间集聚分成3 种类型。2004 年，HH 集聚和LL 集聚省份个数分别为4 和21，占总数的80%，说明多数省份旅游碳排放强度存在局域空间聚集特征。2009 年HH 集聚省份减少为2 个，LL 集聚依然为21 个，但是空间分布发生了变化，并且新增了3 个HL 集聚省份，分别是北京、上海和广东，即这3 个省份周边聚集着低碳排放强度地区。2014 年，LISA 指数最小，局部空间聚集性最弱。至2019 年，LISA 指数持续上升，HH 集聚为2 个、LL 集聚省份增加为14 个，以及1 个HL 集聚省份，这表明中国旅游碳排放强度的局部空间聚集特征自2014 年发生了转折性的改变。

综合来看，2014 年之前，旅游碳排放强度在空间上具有全局和局部的集聚分布特点，以西部地区HH 集聚和多数省份的LL 集聚为主，但相关性逐步减弱；2014年起旅游碳排放强度不具备显著的全局相关性，但局部的集聚性逐渐增强，并以逐步从东部地区向中部、西部地区扩散性LL 聚集为特点，这一阶段各省份旅游发展的异质性增强，但产业的节能减排成为共同趋势。

5 结论与讨论

通过研究，得出主要结论如下：①我国旅游碳排放量整体呈快速增长趋势，由2000 年的3 714.06 万吨增加至2019 年的19 396.00 万吨，年均增长率9.32%。旅游碳排放强度整体呈快速下降趋势，由0.47 吨/万元降至0.09 吨/万元，年均下降率为8.28%。旅游碳排放时间变化可分为快速增长期（2000—2007 年）、平稳增长期（2008—2012 年）、缓慢增长期（2013—2019 年），旅游经济发展对碳排放的依赖程度不断降低，旅游经济与环境保护的关系向协同发展转变。②2000—2019 年，旅游碳排放量的增幅与增速的排序一致，为东部、西部、中部和东北地区。东部的广东、北京、上海的旅游碳排放增量最多。旅游碳排放强度的降幅及年均降速的排序为中部、西部、东北和东部地区。高旅游碳排放强度省份的空间格局从西部偏北地区聚集性分布向东部地区分散分布转移，低旅游碳排放强度省份从东、中地区零散分布向中、西部地区聚集性分布转变。江苏是唯一始终保持低旅游碳排放强度类型的省份，西部宁夏和东部海南、北京、上海和广东的旅游碳排放强度均未向低强度转变。③中国旅游碳排放强度的总体差异呈现较为明显的扩大趋势，区域内差异主导了总体差异。2000—2013 年，中国旅游碳排放强度还呈现出显著的全局和局部空间正相关性，以西部地区HH 集聚和多数省份的LL 集聚为主。2014 年起不具备全局相关性，但局部集聚性逐渐增强，并以逐步从东部地区向中部、西部地区扩散性LL 聚集为特点，这一阶段各省份旅游发展的异质性明显增强。

根据上述结论，东部地区对中国旅游碳排放肩负最重要的减排责任，并且由于旅游碳排放强度在局部空间上的集聚性，可以从规划层面开始，推动区域内部城市群、都市圈内部的优势互补，充分发挥低碳排放省份（如江苏）的带动作用，使低碳技术、环境等形成显著的溢出效应，促进低碳旅游产业的集群发展；加大对低碳技术研发等的政策与资金支持力度，鼓励低碳旅游产品的设计与开发，优先选用具有低碳、生态特点的产品或设施，着力优化旅游产品的供给端。东部地区中海南的发展比较特殊，属于低旅游收入、高排放量、高排放强度的省份，着力发展旅游经济成为海南碳减排的关键问题。事实上，2018 年，我国政府就已宣布海南探索建立自贸区（港）并实施国际旅游消费中心建设战略，但是，海南旅游消费淡旺季差异显著、入境旅游接待份额低等问题始终存在且复杂，这就需要海南旅游必须突破价格高昂、产品集聚等瓶颈，大力推进海南旅游供给侧结构性改革[11]。

对于中部、西部、东北地区而言，旅游碳排放量的增速小于旅游碳排放强度的降速，各个省份的旅游、经济与环境之间的关系逐步向好或基本维持不变，减排压力整体比东部要小。唯有西部地区的宁夏例外，其属于低旅游收入、低排放量、高排放强度。由于宁夏深居西北内陆，气候干旱，建议通过继续扩大生态保护和造林建设，促进当地生态系统固碳功能的提高[12]，同时在景区的建设规划、旅游产品的开发、低碳吸引物的营造等方面推动景区的低碳建设。