鄧淇中,周 潔,楊凌懿,劉 婕

(湖南科技大學 商學院,湖南 湘潭 411201)

一、引言

旅游業(yè)常被稱為“無煙產業(yè)”和環(huán)境友好型產業(yè),具有資(能)源消耗低、環(huán)境影響小等特點。然而,根據聯合國世界旅游組織測算,旅游業(yè)的二氧化碳排放量占全球人為排放量的4.9%,該排放量所造成的影響約可達到全球溫室效應的14%,并以年均2.5%的速度遞增(UNWTO,2009;Castellani V,2010)[1-2]。類似研究也指出旅游者所產生的CO2占全球CO2排放量的4.4%,預計到2035年將都以3.2%的速度增長(Peeters,2010)[3]。對此,中國政府高度重視生態(tài)環(huán)境和綠色發(fā)展問題,在十九大報告中曾提出“堅持創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享的發(fā)展理念;建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經濟體系”等發(fā)展思路和政府舉措。旅游業(yè)相關部門也先后出臺了《關于進一步推進旅游行業(yè)節(jié)能減排工作的指導意見》《國務院關于促進旅游業(yè)改革發(fā)展的若干意見》等文件,這些建議和舉措不僅為旅游業(yè)應對氣候變化和節(jié)能減排進行了指導,也進一步重申要“以轉型升級、提質增效為主線”來發(fā)展旅游業(yè)。面對國際碳減排壓力和國內旅游業(yè)日趨嚴重的碳排放問題,中國要建設成為世界旅游強國,就必然要求在確保發(fā)展規(guī)模的基礎上切實提升產業(yè)效率、加快產業(yè)結構調整以推動產業(yè)經濟增長與旅游環(huán)境保護的協(xié)調發(fā)展。在這種形勢下,迫切需要學術界對旅游業(yè)碳生產率問題進行全面、系統(tǒng)的測度和研究,為旅游業(yè)健康發(fā)展提供決策咨詢、理論支撐和政策建議。

回顧國內外相關文獻,旅游業(yè)碳生產率問題的研究內容主要集中在以下幾個方面:旅游業(yè)CO2排放量估算。多數學者從國家層面運用不同的投入產出指標和計算方法對旅游業(yè)CO2排放量進行了測算(Eijgelaar,2010;鐘永德,2014;李強誼,2017;孫媛媛,2017),同時,也有學者對區(qū)域旅游業(yè)碳排放的差異進行了探討(Filimonau,2014;楊存棟,2014;郝旭光,2017;陶玉國,2011),少數學者則對深圳、開封等城市旅游業(yè)CO2排放量進行了估算(汪清蓉,2012;秦耀辰,2015);針對旅游業(yè)單一部門,如旅游交通、酒店業(yè)和景區(qū)CO2排放量的研究也取得了一定進展(孫晉坤,2015;沈楊,2017;李世宏,2013)。旅游業(yè)生產率測度。國外學者從90年代年開始關注旅游業(yè)生產率問題。最初,主要從微觀角度以旅游酒店、旅行社、旅游景區(qū)和旅游交通等單體企業(yè)為研究對象,簡單測算旅游企業(yè)的效率水平(Morey 和 Dittman,1995;Anderson,1999;Fernandes,2002;Barros,2005);國內學者則側重從宏觀角度對旅游業(yè)生產率進行分析,部分學者運用Malmquist指數對中國省際旅游業(yè)生產率進行測度與分解,通過研究發(fā)現:技術進步是推動中國各省市旅游業(yè)生產率提高的主要動力,技術效率下降是制約中國各省市旅游業(yè)整體生產率水平提升的重要原因(左冰,2008;王永剛,2012;王惠榆,2014;孫盼盼,2014)。旅游業(yè)生產率收斂性分析。對旅游業(yè)生產率收斂性研究逐漸成為熱點,學者們選擇不同的城市集合體,得到了較為一致的結論:旅游業(yè)生產率在空間分布上會出現分異,但是這種分異也在逐步縮小(馬曉龍,2009;曹芳東,2012;梁明珠,2013;龔艷,2014;鐘敬秋,2016)。從收斂特征來看,旅游業(yè)生產率不存在顯著σ收斂和條件β收斂,但存在顯著絕對β收斂(何勛,2012;趙磊,2013)。碳生產率的定義及測度。目前學者們在碳生產率的計量模型選擇主要是SBM-DEA、RAM-DEA、網絡DEA、Bootstrap-DEA等4種主流模型(Simar和Wilson,1999;Tone,2001;Fukuyama和Weber,2009;Tone和Tsutsui,2009;Sueyoshi和Goto,2011;Zhang、Zhou和Kung,2015)。在污染物的處理上主要有扣除環(huán)境污染損失價值的GDP做產出、將污染物視為期望同質且可自由處置的產出、將污染排放視為弱可處置性的非期望產出等3種方式(Chung、Fare和Grosskopf,1997;Scheel,2001;Seiford和Zhu,2002)[4-43]。

綜上所述,學術界對旅游業(yè)碳排放、碳生產率測度等問題的研究取得了豐碩的成果,這為我們系統(tǒng)分析這一問題提供了重要參考。然而,低碳經濟領域雖逐漸成為新興的研究方向,但直接研究碳生產率的文獻還不多,相關研究也仍處在不斷豐富階段,且鮮有學者對城市旅游業(yè)碳生產率給予足夠重視。部分文獻采用徑向、角度的 DEA 方法計算方向性距離函數,并以此估計碳排放強度對生產率的影響,這種方法會高估評價對象的效率(Chung,1997;F?re R,2001)[41,44],從而可能產生政策誤導。然而,了解城市旅游業(yè)碳生產率對不同城市制定差異化的碳減排目標和針對性碳減排政策意義重大。鑒于此,本文將構建旅游業(yè)碳生產率(Carbon Productivity)增長核算模型,并采用非徑向、非角度的SBM方向性距離函數和Malmquist-Luenberger生產率指數,對中國21個主要城市旅游業(yè)碳生產率進行測度和收斂性檢驗,分析其隨時間變化的特征、構成因素以及地區(qū)差異,借此提出有效促進旅游業(yè)綠色、循環(huán)、低碳發(fā)展的政策建議。

二、研究方法與數據說明

1. 旅游業(yè)碳排放量估算方法

中國目前尚未建立起國家和地區(qū)層面溫室氣體排放的統(tǒng)計監(jiān)測體系,大部分統(tǒng)計結果都是基于對其碳排放量的估算。由于旅游業(yè)碳排放量的主要來源是旅游交通、旅游住宿和旅游活動等,因此可采取先分解后加總的方法對主要城市旅游業(yè)碳排放量進行估算。具體計算思路可定義為:

Ctj=CTtj+CHtj+CRtj.

(1)

其中Ctj表示t年j城市旅游業(yè)CO2排放總量,CTtj、CHtj、CRtj分別表示該城市在某一年旅游交通、旅游住宿和旅游活動的碳排放量。不同來源碳排放量計算公式分解如下。

(1)旅游交通碳排放量。旅游交通碳排放量是旅游業(yè)碳排放量的重要組成,其碳排放量不僅與客運交通的乘客量有關,而且與運輸的距離有緊密聯系。因而本文將旅游交通碳排放量測度定義為:

(2)

式(2)中,CTtj為j城市t年旅游交通碳排放量,Ptij為j城市t年乘坐第i種交通方式的旅游人數,Di為單個中國居民每天乘坐第i類交通方式的出行距離,βi為第i種交通方式的碳排放因子。

(2)旅游住宿碳排放量?？紤]到數據的可獲得性,本文采用星級飯店住宿所產生的碳排放量替代旅游業(yè)住宿碳排放量,因此旅游住宿碳排放量計算公式是:

CHtj=Ntj×Ltj×β.

(3)

其中,Ntj為j城市t年旅游飯店床位數,Ltj為j城市t年旅游飯店平均客房出租率,β表示每張床每晚的碳排放量。

(3)旅游活動碳排放量。旅游者是旅游活動的主體,即旅游活動所產生的主要碳排放量產生于旅游者的旅游過程,鑒于數據可獲得性,本文將旅游活動碳排放量計算方式簡化為:

(4)

其中,Pktj為j城市t年游覽旅游吸引物或參加旅游活動k的游客人數,γk為旅游吸引物或旅游活動k的CO2排放系數。

2. 旅游業(yè)碳生產率測度模型

(1)超效率SBM方向性距離函數。SBM模型是由Kaoru Tone在2001年提出的基于松弛變量的非徑向和非角度效率度量方法[36]。該模型解決了傳統(tǒng)DEA方法在計算決策單元效率時沒有把松弛變量的問題考慮在內的缺陷。然而,在實際情況中,可能出現多個決策單元均有效的情況,Tone(2002)在SBM的基礎上提出了超效率SBM模型,不僅解決了傳統(tǒng)DEA中的松弛變量問題,同時也能夠對多個有效決策單元進行排序[45]。超效率SBM模型表示如下:

(5)

(2)Malmquist-Luenberger(ML)生產率指數。為了有效測度并分解21個主要城市旅游業(yè)碳生產率,仿照Malmquist指數幾何平均值的思路,運用方向性距離函數計算出基于產出從t時期到t+1時期的ML生產率指數:

ML=(xt+1,yt+1,ut+1;xt,yt,ut)=

(7)

=EFFCH(xt+1,yt+1,ut+1,xt,yt,ut)×

TECH(xt+1,yt+1,ut+1,xt,yt,ut).

(8)

ML生產率指數又可以分解為技術效率變化(Efficiency Change,EFFCH)和技術進步變化(Technological Change,TECH)。其中EFFCH表示由于旅游業(yè)自身內部效率變化引起的產出增長,主要源于純技術效率變動和生產規(guī)模效率變化兩個部分;TECH則表示由技術進步引起的產出增長。如果ML>1,那么表明從t時期到t+1時期的旅游業(yè)碳生產率在上升,反之則下降;EFFCH>1、TECH>1分別表示技術效率改善和前沿技術進步;EFFCH<1、TECH<1分別表示技術效率惡化和前沿技術退步。

(3)收斂性分析。收斂通常可以分為σ收斂、絕對β收斂和條件β收斂。其中σ收斂和絕對β收斂屬于絕對收斂。就收斂定義而言,σ收斂是指不同經濟體之間旅游業(yè)碳生產率的離差隨時間的推移而趨向于下降。β收斂是指每一個落后經濟體的經濟增長速度趨向于發(fā)達的經濟體,即增長率趨同。區(qū)別在于條件β收斂考慮了不同的經濟體各自的特征和條件,每個經濟體都朝著各自的穩(wěn)態(tài)水平運行,而絕對β收斂則是指所有經濟體朝著完全相同的穩(wěn)定水平趨近。

旅游業(yè)碳生產率的σ收斂計算方法如下:

(9)

旅游業(yè)碳生產率的絕對收斂回歸方程為:

Ln(CPi,t+T/CPi,t)/T=α+βLnCPi,t+εi,t.(10)

其中,Ln(CPi,t+T/CPi,t)/T表示第i個經濟體從t時期到T時期的旅游業(yè)年碳生產率增長率,α為常數項,LnCPi,t是第i個經濟體在t時期的旅游業(yè)碳生產率初始值的對數值,β是其回歸系數,若β顯著為負則表明存在絕對β收斂,即旅游業(yè)碳生產率的增長與其初始值成反比,落后經濟體存在追趕發(fā)達經濟體的趨勢。收斂速度λ可表示為β=-[1-(1-λ)t]/t.

本文采用Panel Data固定效應模型來檢驗旅游業(yè)碳生產率的條件β收斂:Ln(CPi,t)-Ln(CPi,t-1)=α-βLn(CPi,t-1)+εi,t.

(11)

其中,α為面板數據中的固定效應項,對應不同經濟體的各自穩(wěn)定狀態(tài)。Ln(CPi,t)-Ln(CPi,t-1)為本期與前期的旅游業(yè)碳生產率變化水平,β為上期的估計系數,若值為負表明存在條件β收斂,即經濟體的旅游業(yè)碳生產率變化水平收斂于其自身的穩(wěn)定條件。同樣,收斂速度λ可以通過β系數計算β=-(1-e-λt)。

3. 數據來源及指標選取

選擇2003-2013年中國21個主要城市的面板數據進行分析,這些城市或是省會城市,或是著名風景旅游城市,因此被稱作旅游業(yè)“主要城市”,從地位和收入水平上看,它們代表了中國城市旅游發(fā)展的最高水平,以此為研究對象進行碳生產率計算可以反映中國城市旅游的真實績效。

數據資料來自歷年《中國旅游統(tǒng)計年鑒(副本)》《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》《國家旅游景區(qū)發(fā)展報告》及國家、各省旅游局的公告。其投入與產出的變量包括:投入要素。勞動投入指標,用旅行社及星級飯店從業(yè)人數表示;資本投入指標,用旅行社及星級飯店的固定資產原值表示;資源投入約束指標用星級景區(qū)數量表示,4A、5A景區(qū)按照1∶1.2的權重進行統(tǒng)計。產出要素。期望產出指標:旅游收入(國內旅游收入與國際旅游收入之和),接待游客數量(國內旅游者人數與國際旅游者人數之和,國際旅游者不包括港澳臺人數);非期望產出指標:旅游業(yè)碳排放量(包括旅游交通碳排放量、旅游住宿碳排放量和旅游活動碳排放量)。

三、實證結果分析

根據上述研究方法和相關統(tǒng)計數據,本文測度了不考慮碳排放約束和考慮碳排放約束兩種情形下中國主要城市旅游業(yè)2003-2013年的碳生產率及其分解情況。具體分析如下(表1)。

1. 時序演變分析

情形1:不考慮碳排放約束的旅游業(yè)生產率。2003-2013年中國主要城市旅游業(yè)生產率年均增長16%。從其分解結果來看,考察期內技術效率指數年均增長6%,技術進步指數年均增長10%,這說明,不考慮碳排放的旅游業(yè)生產率增長呈波動狀態(tài)。按其增長趨勢分為2003-2005年(“十五”時期)、2006-2010年(“十一五”時期)和2011-2013年(“十二五”時期)三個階段。不同階段旅游業(yè)生產率增長速度及源泉存在一定的差異性。其中“十五”時期旅游業(yè)的生產率年均增長為19%,其增長主要來源于技術效率指數,年均增長42%,技術進步指數出現了負增長,制約了旅游業(yè)生產率的增長;“十一五”時期旅游業(yè)生產率年均增長13%,與“十五”時期相比增速明顯放慢,其中技術效率指數年均增長為1%,相比前一階段下降幅度較大,但技術進步指數得到了明顯改善,年均增長為12%;“十二五”時期旅游業(yè)生產率相比前兩個階段增長速度最快,年均增長為20%,增長模式轉變成為技術進步的單獨驅動,年均增長26%,而技術效率則出現了退化現象,年均負增長5%。

情形2:考慮碳排放約束的旅游業(yè)生產率。2003-2013年中國主要城市旅游業(yè)碳生產率年均增長16%,其中技術進步指數年均增長13%,技術效率指數年均增長3%。對比沒有考慮碳排放的情況,中國旅游業(yè)碳生產率的增長主要源于技術進步,而其倒退則是受技術效率的影響。從時序演變來看,2003-2013年間,中國主要城市旅游業(yè)碳生產率增長也呈波動狀態(tài)。其中“十五”時期旅游業(yè)碳生產率年均增長為19%,其增長主要來源于技術效率,年均增長31%,技術進步指數出現了0.09%的負增長;“十一五”時期旅游業(yè)碳生產率年均增長12%,與“十五”時期相比增速有所放慢,其中技術效率指數明顯下降,年均增長為-1%,但技術進步得到了改善,年均增長為13%,增長幅度較大;“十二五”時期旅游業(yè)碳生產率相比前兩個階段增長速度最快,年均增長為22%,與不考慮碳排放的情形類似,增長模式也轉變成為技術進步的單獨驅動,年均增長29%,技術效率指數則下降了4%。

表1 2003-2013年中國主要城市旅游業(yè)碳生產率數值及其分解結果

2. 城市差異性分析

表2列出了2003-2013年中國21個主要城市旅游業(yè)碳生產率年均值排名變動情況。可以發(fā)現:

在不考慮碳排放約束的情況下,2003-2013年間,旅游業(yè)生產率排名前5位的城市依次是哈爾濱(1.33)、長春(1.29)、西安(1.26)、?？?1.25)和桂林(1.24),其中除西安之外,其余4個城市的旅游業(yè)生產率增長主要依靠技術效率。排名后5位的依次為廣州(1.08)、無錫(1.08)、深圳(1.07)、青島(1.06)和廈門(1.00),除廣州之外,其他4個城市的旅游業(yè)生產率增長主要依靠技術進步,但深圳、青島和廈門的技術效率指數出現了倒退現象。

在考慮碳排放約束的情況下,2003-2013年間,旅游業(yè)碳生產率排名前5位的城市依次是長春(1.39)、哈爾濱(1.31)、大連(1.31)、西安(1.28)和寧波(1.22),除哈爾濱之外,其余4個城市的旅游業(yè)碳生產率增長主要依靠技術進步。排名后5位的依次為廣州(1.08)、無錫(1.07)、深圳(1.06)、青島(1.04)和廈門(1.00),與不考慮碳排放的排名相同,除廣州之外,其他4個城市的旅游業(yè)碳生產率增長主要也是依靠技術進步,其中深圳、青島和廈門出現了技術效率指數倒退現象。通過進一步的對比分析,我們還能得到以下結論:8個城市的碳生產率排名出現了比較明顯的上升,如大連、長春、南京、蘇州、杭州、寧波、成都和昆明,其中大連的碳生產率排名上升了7位(10→3),上升幅度主要由技術進步指數所引起,技術效率指數則出現了較小幅度的下降,具有相同變化特征的還有長春、寧波和昆明。7個城市的碳生產率排名出現了明顯的下降,如沈陽、哈爾濱、福州、武漢、桂林、?？诤臀靼?其中下降幅度最大的是沈陽,其排名下降了7位(8→15),除了沈陽的下降幅度是由技術效率和技術進步二者共同引起之外,其它6個城市均表現為技術效率指數下降、技術進步指數稍有上升的形態(tài)。6個城市的碳生產率排名未發(fā)生變動,如無錫、廈門、青島、廣州、深圳和珠海,但其增長源泉的分解發(fā)生了變動,如無錫、廈門和廣州3個城市的技術效率指數有所上升,而技術進步指數有所下降,深圳和珠海的情況則與之相反。

表2 2003-2013年中國主要城市旅游業(yè)碳生產率均值及其排名變動

3. 技術創(chuàng)新者

為研究哪些決策單元是碳生產率的技術創(chuàng)新者,即本文中哪些城市推動了生產可能性邊界的外移，?re et al(2001)提出了以下三個判斷條件:

(12)

從表3可以看出:在不考慮碳排放約束的生產率情況下,考察期內共有16個城市至少移動生產可能性邊界1次，中南京和無錫是移動生產可能性邊界次數最多的城市,均移動9次。此外，州和廣州移動8次，武漢移動7次,成都和珠海均移動5次。旅游業(yè)碳生產率的“技術創(chuàng)新者”略有不同,考察期內共有17個城市至少移動生產可能性邊界1次，中南京表現最為突出,共推動生產可能性邊界移動10次。此外,無錫移動9次,蘇州、廣州和武漢移動8次,杭州移動7次、沈陽和成都均移動6次。

表3 2003-2013年中國主要城市旅游業(yè)的技術創(chuàng)新者

四、收斂性分析

通過研究地區(qū)間不同時期的旅游業(yè)碳生產率是否存在收斂性,可以考察當前旅游業(yè)發(fā)展現狀及政策實施是否有利于縮小落后地區(qū)與發(fā)達地區(qū)的碳生產率差異。分析結果如下。

1.σ收斂性檢驗

圖1和圖2分別給出了中國21個主要城市以及東、中、西部城市旅游業(yè)碳生產率的σ收斂情況。可以看出,中國21個主要城市及東、中、西部城市旅游業(yè)碳生產率標準差、變異系數均出現了下降,即呈現收斂趨勢;從考察時期來看,在2003-2007年區(qū)間段,主要城市及東、中、西部城市的旅游業(yè)碳生產率均從最初的較高位置相應降到一個趨于穩(wěn)態(tài)的水平,這說明此區(qū)間內存在明顯的收斂態(tài)勢。之后在2007-2008年區(qū)間段,經歷了冰凍災害、汶川地震、全球金融危機的沖擊,中國政府在采取一系列應對以及救助措施時,旅游業(yè)碳生產率打破了原有的穩(wěn)態(tài)而出現了發(fā)散跡象,以西部表現最為明顯。但是又因救助措施所帶來的維穩(wěn)效應,各地區(qū)在2008-2009年區(qū)間段出現了收斂,并將這一狀態(tài)持續(xù)到了2013年。為了更準確的考察旅游業(yè)碳生產率的收斂情況,本文還做了量化程度較高的絕對β檢驗。

圖1 中國21個主要城市及東、中、西部城市標準差趨勢圖

圖2 中國21個主要城市及東、中、西部城市變異系數趨勢圖

2. 絕對β收斂

表4報告了中國21個主要城市及東、中、西部城市旅游業(yè)碳生產率絕對β收斂性檢驗結果。其β估計值分別是-0.110 931、-0.119 691、-0.137 054、-0.107 321,均在1%顯著性水平下顯著,這說明碳生產率增長水平與其期初水平負相關,較低碳生產率水平的中部城市對于其他碳生產率水平較高的城市區(qū)域具有“追趕效應”,從而逐漸趨于收斂并趨同于相同穩(wěn)態(tài)值。就收斂速度而言,碳生產率的收斂速度從慢到快依次是西部、東部和中部城市,這意味著各個地區(qū)的城市均以不同的收斂速度向相同的穩(wěn)態(tài)均衡水平逐步收斂,其中中部城市擁有較快的增長速度,主要城市區(qū)域差距正在縮小。根據新經濟增長理論,其收斂機制可表現為知識溢出和技術擴散,這說明由于旅游業(yè)技術創(chuàng)新的高速傳播,中國旅游市場經濟的不斷完善以及各地區(qū)旅游合作聯盟中的要素流動,使得中國旅游業(yè)發(fā)展的知識和技術壁壘正在逐步降低。

3. 條件β收斂

表5和表6的估計結果顯示,β值均為負數,所有估計系數都通過了5%的顯著性水平檢驗,說明“十五”至“十二五”時期主要城市及東、中、西部城市的旅游業(yè)碳生產率變化存在顯著的條件收斂特征,即在動態(tài)中趨向自身的穩(wěn)態(tài)水平。從時序演變來看,“十五”時期的收斂速度最快,主要原因是2000年以來中國各地培育和發(fā)展旅游業(yè)經濟新增長點取得重大進展和顯著成績,雖然在2003年受“非典”影響,中國旅游業(yè)發(fā)展速度有所下降,但在2004年中國旅游業(yè)已逐步恢復,并且呈現新的發(fā)展趨勢,2005年中國旅游業(yè)已全面恢復到2003年“非典”之前的增長軌跡。加之在“十五”期間國家加強旅游城市基礎設施建設,改善布局和產業(yè)結構,更加促進了旅游業(yè)的發(fā)展。相比于“十五”時期,“十一五”時期的收斂速度大幅度下降,究其原因是2008年中國旅游業(yè)連續(xù)遭受金融危機和各種突發(fā)事件、不利因素的沖擊,經受了前所未有的考驗。在“十二五”時期,西部城市收斂速度最快,這說明自2003年起實施的西部大開發(fā)戰(zhàn)略已見成效,西部城市的資源優(yōu)勢得到有效發(fā)揮,國家加大了對西部的財政支持,所提供的景觀、交通及環(huán)境等硬件建設是支持地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展的重要基礎,這也促使西部城市的碳生產率不斷趨向自身的穩(wěn)態(tài)水平。

表4 旅游業(yè)碳生產率增長率條件收斂檢驗結果

表5 旅游業(yè)碳生產率時間條件收斂檢驗結果(固定效應面板回歸)

表6 旅游業(yè)碳生產率地區(qū)條件β收斂檢驗結果(固定效應面板回歸)

中部城市的收斂速度次之,其原因是中部城市旅游資源豐富,歷史文化底蘊厚重,其區(qū)位優(yōu)勢對旅游業(yè)的發(fā)展有著顯著影響。同時,由于旅游業(yè)在促進區(qū)域經濟結構調整、落實中部崛起戰(zhàn)略中承擔了重要的角色,地區(qū)政府和相關經濟主體對其發(fā)展給予高度重視,加強科技要素投入,使得資源配置效率和基礎設施建設在一定程度上得到改善,這也促進了中部地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展。東部城市由于其旅游業(yè)起步比較早,資源與要素投入、效益產出基本達到良性水平,已經進入穩(wěn)定發(fā)展的階段,因此收斂速度最慢。

五、結論與建議

本文采用非徑向、非角度SBM效率測度模型及ML碳生產率指數對2003-2013年中國21個主要城市旅游業(yè)碳生產率進行測度與評價,研究結論為:第一，中國21個主要城市旅游業(yè)碳生產率年均增長為16%,碳生產率的技術效率下降趨勢和技術進步增長趨勢均有所放緩。第二，旅游業(yè)碳生產率年均增長水平從“十五”時期等于其生產率年均增長水平發(fā)展至“十二五”時期高于其生產率的年均增長水平,這表明中國對旅游業(yè)碳排放的控制力度,在“十二五”時期取得了一定的效果。第三，最佳實踐者的城市數量東部城市明顯多于中、西部城市,以南京和無錫為代表的經濟發(fā)達城市表現最為突出,這說明中國中、西部城市旅游業(yè)發(fā)展的成就很大程度上是依賴于大規(guī)模旅游業(yè)資源的投入,并且對環(huán)境資源有一定程度的消耗。第四，存在顯著的σ收斂特征,標準差及變異系數呈現明顯縮小的趨勢;也存在顯著的絕對β收斂趨勢,旅游業(yè)碳生產率水平低的地區(qū)對水平較高的地區(qū)有顯著的“追趕效應”;還存在顯著的條件β收斂,這表明它們有適合自己穩(wěn)態(tài)水平的收斂路徑。

鑒于此,本文提出以下幾點政策建議:第一,推進綠色發(fā)展,建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經濟體系;構建市場導向的綠色技術創(chuàng)新體系;通過技術進步與科技創(chuàng)新,減少旅游碳排放污染的產出,倡導簡約、綠色低碳的出行方式。為了實現中國旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展,促使其增長方式由粗放型向集約型轉變,其核心關鍵在于技術效率與技術進步的提高,因此應積極發(fā)展低碳、環(huán)保、綠色等新興旅游高新技術,推進生態(tài)環(huán)境評估、控制技術等高新技術在中國旅游發(fā)展中的廣泛應用;爭取培育與發(fā)展休閑、綠色、原生態(tài)的旅游基地。第二,建立生態(tài)環(huán)境監(jiān)管體制。雖然旅游業(yè)發(fā)展受外部環(huán)境的影響較大,但是整體來看中國主要城市的旅游業(yè)碳生產率是趨向于相同的穩(wěn)態(tài)水平,但由于各自的發(fā)展速度存在差異,這要求對旅游產業(yè)結構進行調整和優(yōu)化,政府發(fā)揮“有形之手”的調控作用,建立科學完善的旅游業(yè)綠色發(fā)展保障體系、完善生態(tài)環(huán)境管理制度。各級地方政府應積極引導并鼓勵旅游科技創(chuàng)新與成果轉化;政府、科研機構、旅游企業(yè)三方協(xié)調組織,加強對中國旅游科技創(chuàng)新能力與可持續(xù)發(fā)展能力提升的監(jiān)督管理。加強地區(qū)旅游合作與協(xié)調發(fā)展,縮小旅游產業(yè)地區(qū)差距。雖然各地區(qū)之間存在“追趕效應”,但是差距還是存在的,所以需加強各地區(qū)旅游業(yè)的合作與交流,共享綠色發(fā)展的先進經驗,加快先進地區(qū)向落后地區(qū)的綠色技術擴散,實現資源共享,優(yōu)勢互補,共同推動旅游產業(yè)碳生產率的提升,實現綠色低碳發(fā)展。