王 崢,程錦紅,程占紅

山西財(cái)經(jīng)大學(xué)文化旅游學(xué)院,太原 030031

進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái),全球變暖形勢(shì)不斷加劇,“節(jié)能減排”、“綠色可持續(xù)”成為國(guó)際社會(huì)普遍關(guān)注的熱點(diǎn)話題。2016年,170多個(gè)國(guó)家共同簽署《巴黎協(xié)定》,奠定了世界各國(guó)廣泛參與碳減排的基本格局,傳遞出了全球?qū)?shí)現(xiàn)綠色低碳和可持續(xù)發(fā)展的強(qiáng)有力積極信號(hào)。在此背景下,每個(gè)企業(yè)、部門或產(chǎn)業(yè)都應(yīng)積極構(gòu)筑氣候適應(yīng)型的綠色低碳發(fā)展模式,旅游業(yè)也不例外。據(jù)統(tǒng)計(jì),旅游業(yè)對(duì)全球溫室氣體排放的貢獻(xiàn)約為8%,遠(yuǎn)超許多其他經(jīng)濟(jì)部門[1]。作為全球最大的國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng),中國(guó)旅游業(yè)的減排工作尤為緊迫。2018年,全國(guó)接待海內(nèi)外游客數(shù)量近57億人次,如此龐大的旅游規(guī)模勢(shì)必會(huì)帶來(lái)大量的能源消耗及碳排放,對(duì)生態(tài)環(huán)境也會(huì)造成一系列的負(fù)面效應(yīng)。因此,協(xié)調(diào)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的平衡關(guān)系,促進(jìn)旅游業(yè)綠色、低碳轉(zhuǎn)型,將是新時(shí)期旅游研究的重要內(nèi)容。

評(píng)估旅游業(yè)能耗及碳排放,是發(fā)展綠色低碳旅游的基礎(chǔ)性工作。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)從“自下而上”和“自上而下”兩種角度對(duì)不同空間尺度下的旅游業(yè)碳排放展開(kāi)了大量的核算工作,包括全球[1- 2]、國(guó)家[3- 4]、省市或地區(qū)[5- 6]以及旅游目的地層面等[7]。也有學(xué)者基于特定的旅游環(huán)節(jié)角度進(jìn)行了碳排放的評(píng)估,如旅游交通[8]、旅游住宿[9- 10]、旅游餐飲[11]等。部分學(xué)者進(jìn)一步引入經(jīng)濟(jì)指標(biāo),將評(píng)估對(duì)象轉(zhuǎn)為旅游業(yè)碳排放效率,如王坤等人依據(jù)旅游經(jīng)濟(jì)收入(期望產(chǎn)出)和碳排放(非期望產(chǎn)出)兩類產(chǎn)出指標(biāo),測(cè)算了中國(guó)及各地區(qū)的旅游業(yè)碳排放效率[12]；王凱等則利用空間Durbin模型探究了省際旅游業(yè)碳排放效率的空間關(guān)聯(lián)特征[13]。隨著相關(guān)研究的深入,旅游業(yè)碳排放的影響因素研究逐漸引起學(xué)者們的關(guān)注,其中因素分解法由于計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)便,并且可以將特定目標(biāo)分解成幾個(gè)易于解釋的預(yù)定義因素,逐步成為碳排放研究領(lǐng)域中最熱門的分析方法[14]。如陶玉國(guó)等利用LMDI方法分解了江蘇省旅游業(yè)碳排放量,發(fā)現(xiàn)游客數(shù)量和旅游消費(fèi)水平的提升助推了旅游業(yè)碳排放的增長(zhǎng),而能源強(qiáng)度和能耗結(jié)構(gòu)具有一定的抑制作用[15]。這與Liu等對(duì)成都市旅游業(yè)碳排放的分解結(jié)果基本一致[16],但與Chen等對(duì)中國(guó)旅游業(yè)碳排放及其增長(zhǎng)率的分解結(jié)果有所差異,他們否定了能源強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)效應(yīng)的重要分解作用[17]。除此之外,也有少數(shù)學(xué)者引入STIRPAT模型[18]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析與距離函數(shù)[14]等其他方法對(duì)碳排放的影響因素展開(kāi)分析。整體來(lái)看,當(dāng)前有關(guān)旅游業(yè)碳排放影響機(jī)制的研究成果相對(duì)薄弱,影響因素的選取也多局限于旅游業(yè)內(nèi)部,對(duì)于外部因素的考量明顯不足[19]。不同于以上研究,部分學(xué)者從“源-匯”角度出發(fā),將區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的碳吸收能力納入碳排放的研究中,如梁中等通過(guò)界定“碳?jí)毫Α备拍?全面評(píng)估了區(qū)域碳排放與碳承載力之間的平衡關(guān)系,并將碳失衡狀態(tài)視為“碳超載”[20]；周年興等定量評(píng)估了旅游目的地的碳均衡狀態(tài),發(fā)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)的固碳量吸收了旅游區(qū)碳排放的23.47%[21]；董紅艷等綜合比較了江蘇省旅游業(yè)碳均衡或碳赤字的動(dòng)態(tài)變化情況[22]?？梢钥闯?基于“源-匯”視角探究區(qū)域旅游業(yè)碳均衡狀況的研究思路已經(jīng)引起了學(xué)界的關(guān)注,但相關(guān)的研究成果尚不充分,亟待進(jìn)一步深入探討。

綜上,現(xiàn)有研究從理論和實(shí)證角度對(duì)旅游業(yè)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系進(jìn)行了豐富而有益的探索,但研究主要集中在旅游業(yè)碳排放或效率的評(píng)估方面,對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)固碳能力的考量明顯不足。在僅有研究中,由于所需數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,學(xué)者們多從微觀或省級(jí)層面探討旅游業(yè)碳排放與生態(tài)環(huán)境的平衡關(guān)系,鮮有文獻(xiàn)對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)的旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)進(jìn)行比較研究,而有關(guān)其作用機(jī)制的研究成果仍未見(jiàn)報(bào)道。事實(shí)上,厘清各地區(qū)旅游碳赤字現(xiàn)狀及區(qū)域差異,并探究其影響機(jī)制,對(duì)于明確各地區(qū)減排責(zé)任、促進(jìn)生態(tài)恢復(fù)具有重大意義,同時(shí)也有助于提高相關(guān)政策的針對(duì)性和可操作性。為此,本研究擬構(gòu)建旅游碳赤字測(cè)度模型,并運(yùn)用Theil指數(shù)和典范對(duì)應(yīng)分析法等,研究2008—2017年中國(guó)旅游業(yè)碳均衡情況及其影響因素,以期彌補(bǔ)已有研究的不足,豐富低碳旅游理論體系,并為相關(guān)部門制定更具針對(duì)性的減排與固碳措施提供數(shù)據(jù)支撐和理論參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 旅游碳赤字測(cè)度模型

1.1.1旅游業(yè)碳排放

本文基于“旅游消費(fèi)剝離系數(shù)”將旅游業(yè)能耗從與旅游密切相關(guān)的行業(yè)中剝離出來(lái),再根據(jù)排放系數(shù)法計(jì)算得到各省市的旅游業(yè)排放量[19]。目前,該方法已在旅游業(yè)能耗研究中得到了較為廣泛的應(yīng)用[12]。

(1)

Eit=Eij×Ri

(2)

Ri=Ti/Vi

(3)

式中,TC為旅游業(yè)總碳排放；Eit為旅游業(yè)能源消耗量；i表示與旅游密切相關(guān)的行業(yè),即交通運(yùn)輸業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)等行業(yè)；j表示主要能源種類；fj為j類能源的標(biāo)準(zhǔn)煤轉(zhuǎn)換系數(shù)；k為單位標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放量,取值為2.45[23]；Eij為某旅游相關(guān)行業(yè)的j類能源消費(fèi)量；Ri為某旅游相關(guān)行業(yè)的旅游消費(fèi)剝離系數(shù)；Vi為行業(yè)總增加值；Ti為該行業(yè)的旅游增加值。

1.1.2旅游碳承載力

碳承載力(碳吸收)是指區(qū)域內(nèi)植被通過(guò)光合作用所能夠固定CO2的量[20]。旅游碳承載力主要指某一時(shí)段內(nèi),某區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)凈吸收旅游經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生CO2的最大能力[22]。

在測(cè)算省級(jí)區(qū)域碳承載力情況時(shí),本研究主要考慮區(qū)域森林、草地及農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力。

CC=CCF+CCG+CCP

(4)

CCI=CCF+CCG=∑MI×SI

(5)

式中,CC為區(qū)域碳承載力；CCF和CCG為森林、草地的固碳能力；CCP為農(nóng)田的固碳能力(表1)；MI為第I種植被的面積；SI為第I種植被的年均碳吸收能力,借鑒國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的研究成果,選取森林碳吸收系數(shù)為3.81t/hm2[24]、草地碳吸收系數(shù)為0.21t/hm2[25]。

表1 農(nóng)田固碳核算公式Table 1 Accounting formula for farmland carbon sequestration

依據(jù)上述公式,可以計(jì)算得到森林、草地以及農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力,將三者進(jìn)行加總求和,便可以得到區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的總碳承載力。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建旅游碳承載力的測(cè)度模型。區(qū)域旅游碳承載能力的測(cè)度與區(qū)域旅游業(yè)碳排放、區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳承載力、以及旅游經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)密切相關(guān)[22]。本文擬根據(jù)近年來(lái)中國(guó)各地區(qū)的旅游業(yè)增加值和地區(qū)生產(chǎn)總值等相關(guān)數(shù)據(jù),測(cè)算旅游業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際貢獻(xiàn)率。然后依據(jù)區(qū)域旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)值,測(cè)算和分析區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的總碳承載力對(duì)于旅游業(yè)的相應(yīng)碳抵消量,即為該區(qū)域的旅游碳承載力。具體如下:

TCC=CC×r

(6)

式中,TCC為區(qū)域旅游碳承載力；r為旅游碳承載力系數(shù),是區(qū)域旅游業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重。

1.1.3旅游碳赤字

旅游業(yè)碳均衡是在綜合考慮區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上,結(jié)合當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)的固碳能力,評(píng)價(jià)旅游業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)丨h(huán)境影響程度的重要指標(biāo)。目前學(xué)界有關(guān)旅游業(yè)碳均衡的研究成果尚不充分[21],本研究對(duì)于旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)的評(píng)估主要是通過(guò)比較旅游業(yè)碳排放與旅游碳承載力的差值大小(即旅游碳赤字)來(lái)反映。這個(gè)差值(若為正值)能夠表明旅游業(yè)碳失衡程度,是衡量區(qū)域旅游發(fā)展對(duì)全球環(huán)境變化影響的重要依據(jù),也是當(dāng)前旅游業(yè)應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的減排責(zé)任。具體計(jì)算公式如下:

TCD=TC-TCC

(7)

式中,TC為旅游業(yè)碳排放；TCC為旅游碳承載力；TCD為旅游碳赤字。若旅游業(yè)碳排放多于旅游碳承載力,即區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的總碳承載力對(duì)于旅游業(yè)的相應(yīng)碳抵消量都不足以抵消區(qū)域內(nèi)旅游密切相關(guān)行業(yè)產(chǎn)生的碳排放,則該區(qū)域旅游碳赤字為正值,表現(xiàn)為旅游業(yè)碳失衡狀態(tài),這表明該區(qū)域旅游活動(dòng)顯著促進(jìn)了氣候變暖,對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境產(chǎn)生嚴(yán)重的不利影響；若旅游業(yè)碳排放少于旅游碳承載力,則區(qū)域旅游碳赤字為負(fù)值,表明旅游業(yè)實(shí)現(xiàn)了碳均衡發(fā)展。

1.2 泰爾(Theil)指數(shù)

泰爾指數(shù)源于信息理論中熵的概念,也稱泰爾熵標(biāo)準(zhǔn),因其具有可分解性,可以明確區(qū)域差異結(jié)構(gòu)及差異來(lái)源,已被廣泛應(yīng)用來(lái)分析地區(qū)碳排放、能源效率等差異[30]。本文引入此指數(shù)來(lái)探究旅游碳赤字的區(qū)域差異特征。

T=Tw+TB

(8)

(9)

(10)

(11)

1.3 影響因素選取與分析方法

1.3.1影響因素選取

基于旅游業(yè)碳均衡狀況變化的復(fù)雜性及數(shù)據(jù)的可獲性,本文從旅游經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境等維度出發(fā),綜合借鑒已有研究成果[17,31- 33],選取指標(biāo)如下:(1)旅游接待規(guī)模(Tourist Reception Scale,TRS):用旅游接待人數(shù)來(lái)表征。通常認(rèn)為,游客數(shù)量越多,其在食、宿、行、游、購(gòu)、娛等旅游業(yè)要素部門的能耗量也將擴(kuò)大,進(jìn)而影響旅游業(yè)碳均衡。(2)旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模(Tourism Economic Scale,TES):隨著旅游產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大,一方面旅游業(yè)能源消耗將增多,另一方面旅游業(yè)各類要素可能會(huì)產(chǎn)生集聚現(xiàn)象,這都可能會(huì)影響旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)。該指標(biāo)選取能反映旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模的旅游業(yè)增加值來(lái)表征。(3)旅游技術(shù)水平(Tourism Technology Level,TEL):技術(shù)進(jìn)步可以降低生產(chǎn)過(guò)程中的能耗,提高行業(yè)能源利用效率。該指標(biāo)以地區(qū)旅游業(yè)能源強(qiáng)度來(lái)表征。(4)旅游資源稟賦(Endowment of Tourism Resources,TRE):區(qū)域旅游資源稟賦一定程度上顯示了該地區(qū)旅游吸引力,可能會(huì)對(duì)旅游規(guī)模產(chǎn)生間接影響,繼而影響碳均衡狀態(tài)。參照專家學(xué)者的研究成果[34],以各地區(qū)旅游景區(qū)總體分值來(lái)表示。(5)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平(Development Level of Service Industry,SDL):旅游業(yè)依托于關(guān)聯(lián)服務(wù)業(yè),因而服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的高低必然會(huì)影響旅游業(yè)的發(fā)展規(guī)模及質(zhì)量,繼而對(duì)旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)產(chǎn)生影響。該因素用第三產(chǎn)業(yè)增加值來(lái)表征。(6)氣候環(huán)境(Climatic Environment,CE):適宜的氣候條件不僅有助于區(qū)域固碳能力的提高[35],也可能會(huì)減少企業(yè)能耗量(如耗電量高的酒店行業(yè))。選取降水量((Precipitation,PR)和氣溫(Temperature,TE)兩個(gè)指標(biāo),表征自然環(huán)境對(duì)旅游業(yè)碳均衡的影響。(7)土地利用結(jié)構(gòu)(Land Use Structure,LUS):以各省市建設(shè)用地占比來(lái)表征。一方面,旅游交通運(yùn)輸是旅游業(yè)排放的主要碳源[36],而建設(shè)用地規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí),交通用地也會(huì)隨之增加；另一方面,建設(shè)用地占比提高,意味著其他具有固碳功能的林地、草地等用地將會(huì)減少,進(jìn)而對(duì)旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)產(chǎn)生影響。(8)生態(tài)保護(hù)與建設(shè)(Ecological Protection and Construction,EPC):政府對(duì)自然環(huán)境和生態(tài)保護(hù)的支持力度有助于區(qū)域碳承載力的提高。選取生態(tài)建設(shè)與保護(hù)投資總額以表征生態(tài)保護(hù)與建設(shè)力度對(duì)旅游業(yè)碳均衡的影響。(9)旅游環(huán)境規(guī)制(Tourism Environmental Regulation,TER):積極而嚴(yán)格的環(huán)境政策可以促進(jìn)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步,提高資源利用效率,減少資源消耗的排放。該因素用治污費(fèi)用與旅游收入的比率來(lái)反映[31]。

1.3.2分析方法

本文主要運(yùn)用K均值聚類分析(K-means cluster)和典范對(duì)應(yīng)分析法(Canonical Correspondence Analysis,CCA)探究中國(guó)各省域旅游業(yè)碳均衡類型分布與影響因子之間的關(guān)系,從而為探尋區(qū)域差異化的碳均衡優(yōu)化路徑提供理論參考。

K-means cluster是對(duì)一組變量或樣本進(jìn)行定量分類的多元統(tǒng)計(jì)方法。首先,將旅游碳赤字及其測(cè)度的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)(包括旅游業(yè)碳排放、旅游碳承載力及旅游碳赤字)組成數(shù)據(jù)矩陣,在此基礎(chǔ)上借助SPSS軟件對(duì)該數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行聚類分析,以探究全國(guó)各地區(qū)旅游業(yè)碳均衡的聚類分組特征。

其次,基于旅游接待規(guī)模、旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、土地利用結(jié)構(gòu)、生態(tài)保護(hù)與建設(shè)、旅游技術(shù)水平、旅游環(huán)境規(guī)制、旅游資源稟賦和氣候環(huán)境等各類影響指標(biāo)的數(shù)據(jù)矩陣,結(jié)合上述聚類分組特征進(jìn)行典范對(duì)應(yīng)分析,以揭示各類指標(biāo)對(duì)旅游業(yè)碳均衡類型分布的影響程度。

典范對(duì)應(yīng)分析法是一種數(shù)量生態(tài)學(xué)領(lǐng)域里的限定排序方法,經(jīng)由CA/RA修改而產(chǎn)生。不同于以前的直接梯度分析,它是一種非線性多元梯度的統(tǒng)計(jì)分析方法,可以將對(duì)應(yīng)分析與多元回歸結(jié)合起來(lái),使樣本和環(huán)境因子數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來(lái)并進(jìn)行運(yùn)算,其結(jié)果能夠直觀反映各方面信息,繼而更好地表達(dá)樣本分布與環(huán)境因子之間的關(guān)系。有關(guān)該方法的具體計(jì)算原理可參見(jiàn)張金屯學(xué)者的著作[37]。

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文僅對(duì)中國(guó)30個(gè)省市數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)研究(因數(shù)據(jù)獲取原因，尚未統(tǒng)計(jì)中國(guó)港、澳、臺(tái)及西藏的數(shù)據(jù))。上述方法所涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源主要如下:其一,是旅游密切相關(guān)行業(yè)的能源消費(fèi)數(shù)據(jù),包含原煤、洗精煤、型煤、焦炭、焦?fàn)t煤氣、汽油、煤油、柴油、液化石油氣、天然氣等十余種能源的終端能源消費(fèi)量都來(lái)自2009—2018年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》里的各地區(qū)能源平衡表；其二,是旅游及密切相關(guān)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),包括旅游業(yè)入境收入、國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)、旅游各類消費(fèi)的構(gòu)成比例、第三產(chǎn)業(yè)分行業(yè)部門增加值與總產(chǎn)出等,主要來(lái)自2009—2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)投入產(chǎn)出表》、2009—2018年《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》與《旅游抽樣調(diào)查資料》、以及各地區(qū)旅游統(tǒng)計(jì)公報(bào)或者旅游統(tǒng)計(jì)便覽等；其三,是生態(tài)系統(tǒng)碳承載力測(cè)算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括森林和草地的覆蓋面積、農(nóng)作物產(chǎn)量、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)播種面積、灌溉面積等,主要來(lái)源于2009—2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒、2009—2018年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、EPS數(shù)據(jù)庫(kù)以及國(guó)家自然資源部、林業(yè)和草原局等,其余各類測(cè)算系數(shù)均來(lái)自國(guó)內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究成果；其四,是各影響指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),主要來(lái)源于2009—2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒、2008—2017年《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、2009—2018年《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)、國(guó)家自然資源部以及EPS數(shù)據(jù)庫(kù)等,部分缺失數(shù)據(jù)采用相鄰年份數(shù)值進(jìn)行線性插補(bǔ),并利用近五年各指標(biāo)的均值數(shù)據(jù)進(jìn)行典范對(duì)應(yīng)分析。為剔除價(jià)格因素和量綱差異對(duì)分析結(jié)果的影響,將有關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行平減及標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2 結(jié)果分析

2.1 中國(guó)旅游業(yè)碳排放及碳承載力特征

依據(jù)上文所列公式(1)至(6)可以計(jì)算得到中國(guó)旅游業(yè)碳排放及旅游碳承載力的歷年變化情況。由圖1可知,2008—2017年,中國(guó)旅游業(yè)碳排放由20071萬(wàn)t增加至54384萬(wàn)t,除個(gè)別年份出現(xiàn)下降外,總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。但從選定時(shí)段內(nèi)的變動(dòng)情況來(lái)看,明顯表現(xiàn)為兩個(gè)階段:2008—2012年全國(guó)旅游業(yè)碳排放處于高速增長(zhǎng)階段,年均增長(zhǎng)近16%；2012—2017年間旅游業(yè)碳排放增速明顯放緩,年均增長(zhǎng)率降至9%左右。值得注意的是,在2012—2013年間旅游業(yè)碳排放甚至出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng),這些變化很可能是由于十八大以來(lái),國(guó)家大力推行“綠色生態(tài)與低碳轉(zhuǎn)型”,對(duì)各類行業(yè)尤其是高耗能產(chǎn)業(yè)制定了更為嚴(yán)格的“節(jié)能降耗”約束性指標(biāo),而旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的代表,也大力推行節(jié)能減排,加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),并對(duì)部分污染能耗大的旅游企業(yè)實(shí)行關(guān)停,繼而有效遏制了旅游業(yè)碳排放的增長(zhǎng)勢(shì)頭。在區(qū)域格局方面,東部地帶旅游業(yè)碳排放始終處于主導(dǎo)地位,在選定時(shí)段內(nèi)占全國(guó)的比重保持在40%以上,這主要是因?yàn)樵摰貛У穆糜谓?jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,研究期內(nèi)游客數(shù)量和經(jīng)濟(jì)收入都實(shí)現(xiàn)了翻倍增長(zhǎng),極大地提高了各類旅游活動(dòng)的能耗量；中、西部地帶的旅游業(yè)碳排放相對(duì)較少,但二者合占總排放的比重逐年上升,在研究期末已達(dá)59%,說(shuō)明這些區(qū)域旅游業(yè)的發(fā)展對(duì)能源消耗的依賴程度持續(xù)上升?？偟膩?lái)看,各地帶對(duì)旅游業(yè)總碳排放的貢獻(xiàn)率大小依次為東部(45.37%)>西部(28.94%)>中部(25.67%),而按照旅游業(yè)碳排放的增速大小可以排序?yàn)橹胁?15.81%)>西部(14.94%)>東部(7.96%)。

圖1 2008—2017年中國(guó)旅游業(yè)碳排放及旅游碳承載力Fig.1 Carbon emissions and carbon capacity of tourism industry in different regions of China from 2008 to 2017

中國(guó)旅游碳承載力在選定時(shí)段內(nèi)始終保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),從研究初期4794萬(wàn)t上升至期末13642萬(wàn)t,翻了近3倍,這主要是由于生態(tài)系統(tǒng)總體固碳能力的不斷提高導(dǎo)致碳承載力的大幅度增加。從研究期的變化情況來(lái)看,旅游碳承載力的階段性特征更加明顯。在2012年以前,旅游碳承載力增長(zhǎng)相對(duì)緩慢,年均增長(zhǎng)僅8%。在此之后,增速明顯加快,到2017年增長(zhǎng)率高達(dá)24%,這可能是由于《全國(guó)生態(tài)保護(hù)“十二五”規(guī)劃》、《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》等政策的相繼出臺(tái),生態(tài)環(huán)境保護(hù)逐步納入到地區(qū)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展規(guī)劃中,“生態(tài)文明建設(shè)”也上升為國(guó)家戰(zhàn)略,各地區(qū)加大對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)和環(huán)境保護(hù)的支持力度,區(qū)域森林覆蓋率、草原綜合植被蓋度等穩(wěn)步提升,助推生態(tài)系統(tǒng)整體固碳能力和旅游碳承載力進(jìn)一步提高。通過(guò)計(jì)算2008—2017年?yáng)|、中、西部地帶旅游碳承載力的平均值,可以發(fā)現(xiàn),西部地帶旅游碳承載力的貢獻(xiàn)最大,平均占比為48.66%,中部地帶次之,東部地帶最小,僅19.17%,可見(jiàn)全國(guó)旅游碳承載力的地帶性差異較為明顯。縱向來(lái)看,三大地帶旅游碳承載力均呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。其中,西部旅游碳承載力增幅最大,在全國(guó)的比重由研究初期39%增至期末45%。同時(shí)期該地帶旅游碳承載力的增速也提升最快,由6.67%上升至25.54%,尤其是2015年后呈現(xiàn)加速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),到2017年增長(zhǎng)率上升近10%,這與全國(guó)總體發(fā)展趨勢(shì)基本一致。中部地帶旅游碳承載力的年均增長(zhǎng)率僅次于西部,東部地帶的年均增速最小。值得注意的是,東、中部地帶的旅游碳承載力在選定時(shí)段內(nèi)雖保持一定程度的增長(zhǎng),但所占比重逐年下滑,到研究期末紛紛跌至平均線以下,今后仍有較大的固碳空間。

2.2 中國(guó)旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)及其區(qū)域差異特征

旅游碳赤字能夠直觀反映旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)?；跉v年旅游業(yè)碳排放及旅游碳承載力數(shù)值,結(jié)合公式(7)可計(jì)算得到全國(guó)30個(gè)省市的旅游碳赤字結(jié)果,繼而可以對(duì)2008—2017年全國(guó)及各地區(qū)的旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估分析。

2008—2017年全國(guó)旅游碳赤字均值分別為515萬(wàn)t、571萬(wàn)t、687萬(wàn)t、867萬(wàn)t、1024萬(wàn)t、982萬(wàn)t、1068萬(wàn)t、1187萬(wàn)t、1272萬(wàn)t、1358萬(wàn)t,研究期內(nèi)旅游碳赤字均為正值且呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì),表明旅游業(yè)發(fā)展始終處于碳失衡狀態(tài),且碳失衡程度較為嚴(yán)重。同時(shí)也反映出我國(guó)旅游業(yè)減排責(zé)任重大,減排形勢(shì)愈發(fā)嚴(yán)峻。就具體省市而言(圖2),北京、遼寧、上海、江蘇、浙江、廣東等地的旅游碳赤字均值(1500萬(wàn)t以上)位于全國(guó)前列,而內(nèi)蒙古、黑龍江、江西、甘肅、青海的平均碳赤字水平低于400萬(wàn)t,其余地區(qū)的碳赤字均值多位于700—1200萬(wàn)t之間,可見(jiàn)不同地區(qū)的旅游業(yè)碳失衡程度差異巨大。究其原因,可能源于各地區(qū)生態(tài)—經(jīng)濟(jì)環(huán)境的非均質(zhì)性、旅游資源的空間異質(zhì)性以及生態(tài)環(huán)保資金、低碳技術(shù)等支持性因素的不平衡性等,導(dǎo)致各地區(qū)的旅游碳赤字存在較大的差異。從研究期內(nèi)的動(dòng)態(tài)變化情況來(lái)看,安徽、江西、黑龍江、甘肅、青海等地的旅游碳赤字增長(zhǎng)速度最快,年均增長(zhǎng)率都在30%以上,而內(nèi)蒙古、天津、寧夏等地的年均增長(zhǎng)率都在6%以下,處于全國(guó)旅游碳赤字增速的低值區(qū)。其中,內(nèi)蒙古在研究期內(nèi)甚至出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng),這可能歸因于其強(qiáng)大的碳承載能力。值得一提的是,東部多數(shù)省份(如北京、上海、江蘇、浙江等地)旅游碳赤字的基數(shù)龐大,但年均增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢(shì),研究期內(nèi)的增速均值也遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平,表明其碳失衡程度在未來(lái)可能會(huì)有所減緩,今后減排的重點(diǎn)應(yīng)逐步擴(kuò)展至中、西部地帶。

圖2 2008—2017年各地區(qū)旅游碳赤字均值及年均增長(zhǎng)率Fig.2 Mean and annual growth rate of provincial tourism carbon deficit from 2008 to 2017

運(yùn)用公式(8)至(11)計(jì)算中國(guó)及各地帶旅游碳赤字的泰爾指數(shù)并進(jìn)行分解(表2),進(jìn)一步探究旅游碳赤字區(qū)域差異的變化特征及內(nèi)在構(gòu)成。由表2可知,2008—2017年全國(guó)旅游碳赤字的泰爾指數(shù)呈現(xiàn)“雙U型”波動(dòng)變化趨勢(shì)。2008—2012年間,總泰爾指數(shù)經(jīng)歷了第一個(gè)“U”型波谷,并在2009年達(dá)到十年最高值0.4382。2012—2013年泰爾指數(shù)小幅增長(zhǎng),隨后經(jīng)過(guò) 2015 年的短暫下降,在2016年后又呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),可見(jiàn)該時(shí)段處于第二個(gè)“U”型波谷。整體來(lái)看,旅游碳赤字的總泰爾指數(shù)從研究初期0.4199降低至期末0.1967,下降幅度高達(dá)53.16%,表明旅游碳赤字的總體差異在選定時(shí)段內(nèi)大幅減小,這主要是由于旅游碳赤字低值地區(qū)的增長(zhǎng)速度相對(duì)于旅游碳赤字高值地區(qū)較快,進(jìn)一步減少了旅游碳赤字的總體差異。地帶間與地帶內(nèi)的泰爾指數(shù)也呈現(xiàn)下降趨勢(shì),研究期內(nèi)兩者分別減少了40.19%和72.03%,說(shuō)明地帶間泰爾指數(shù)的下降速度遠(yuǎn)快于地帶內(nèi),旅游碳赤字地帶間的差異加速縮小。從各個(gè)地帶內(nèi)泰爾指數(shù)的變化情況來(lái)看,中部地帶泰爾指數(shù)由2008年0.0581降至2017年0.0240,降幅為55.88%,而東部地帶泰爾指數(shù)的下降幅度與其基本持平,西部地帶降幅最小,僅9.98%。中部地帶泰爾指數(shù)在十年間始終處于各地帶的低值區(qū),西部地帶泰爾指數(shù)除2016、2017年外也均低于東部,可見(jiàn)東部旅游碳赤字差異最大,西部次之,中部地帶差異最小。

表2 2008—2017年中國(guó)旅游碳赤字泰爾指數(shù)Table 2 Theil index of tourism carbon deficit from 2008 to 2017

由表3可知,各地帶內(nèi)及地帶間的旅游碳赤字差異對(duì)總差異的貢獻(xiàn)度區(qū)別很大。2008—2017年地帶間差異的貢獻(xiàn)度從40.74%下降至24.33%,同期地帶內(nèi)差異的貢獻(xiàn)度保持平穩(wěn)增加,且各年度對(duì)總差異的貢獻(xiàn)率均超過(guò)了55%以上,說(shuō)明地帶內(nèi)差異較大程度上解釋了總體差異,是造成旅游碳赤字整體差距的主要原因。從各個(gè)地帶內(nèi)差異貢獻(xiàn)度的橫向?qū)Ρ葋?lái)看,除2016和2017年外,東部地帶的貢獻(xiàn)度始終大于其余兩地帶,表明旅游碳赤字地帶內(nèi)的差異主要根源于東部地帶。從縱向變化的情況來(lái)看,研究期內(nèi)東部、西部地帶貢獻(xiàn)度均呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì),其中西部貢獻(xiàn)度年均增加7.52%,處于加速增長(zhǎng)階段。東部地帶貢獻(xiàn)度在2008—2012年間增長(zhǎng)最快,在2013年后開(kāi)始波動(dòng)下降,到2017年僅28.39%。只有中部地帶貢獻(xiàn)度在研究期末呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),降幅約5.80%。可見(jiàn),在選定時(shí)段內(nèi),旅游碳赤字地帶內(nèi)差異對(duì)東部和中部的依賴程度降低,對(duì)西部的依賴程度提升,并且在2017年達(dá)到最高值34.25%。究其原因,可能是由于近年來(lái)西部各省市旅游碳承載力的抵消效果差距巨大,進(jìn)一步加劇了同一地帶內(nèi)旅游碳赤字的差異程度。總體而言,中國(guó)各地區(qū)旅游碳赤字總差異主要來(lái)自地帶內(nèi)差異,而地帶內(nèi)差異主要是由東部和西部地帶的差異引起的。

表3 2008—2017年旅游碳赤字總差異的分解Table 3 Decomposition of the total difference in the tourism carbon deficit from 2008 to 2017

2.3 中國(guó)旅游業(yè)碳均衡的影響因素分析

基于旅游業(yè)相關(guān)碳排放、旅游碳承載力及旅游碳赤字等數(shù)據(jù),運(yùn)用K-means cluster對(duì)中國(guó)30個(gè)省市進(jìn)行快速聚類(圖3)。其中第Ⅰ類主要包括北京、上海、江蘇、浙江、遼寧、山東、湖北、廣東8個(gè)地區(qū),第Ⅱ類包括天津、福建、吉林、重慶、河北、海南、甘肅、青海、寧夏、新疆10個(gè)地區(qū),第Ⅲ類包括四川、安徽、湖南、貴州、陜西、山西、河南7個(gè)地區(qū),第Ⅳ類包括內(nèi)蒙古、黑龍江、江西、廣西、云南5個(gè)地區(qū)。

圖3 旅游碳赤字測(cè)算指標(biāo)的聚類結(jié)果 Fig.3 Clustering results of tourism carbon deficit measurement indicators 各省市序號(hào)及名稱:1北京,2天津,3河北,4山西,5內(nèi)蒙古,6遼寧,7吉林,8黑龍江,9上海,10江蘇,11浙江,12安徽,13福建,14江西,15山東,16河南,17湖北,18湖南,19廣東,20廣西,21海南,22重慶,23四川,24貴州,25云南,26陜西,27甘肅,28青海,29寧夏,30新疆

從表4可以看出,第Ⅰ組類型區(qū)旅游業(yè)碳排放最高,而旅游碳承載力相對(duì)較低,總體表現(xiàn)為高碳赤字水平,旅游業(yè)碳失衡程度最為嚴(yán)重。雖然該組類型區(qū)內(nèi)多數(shù)省份的旅游業(yè)碳排放增速偏低,但排放基數(shù)龐大(如北京、上海、江蘇、浙江、廣東等地),已經(jīng)對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重的不利影響,今后該組類型區(qū)應(yīng)積極承擔(dān)相應(yīng)的減排責(zé)任。處于“低排放、低承載力、低赤字”的地區(qū)主要有天津、甘肅、青海、寧夏等地,這些地區(qū)都屬于第Ⅱ組類型區(qū),整體表現(xiàn)為一般的碳失衡狀態(tài),旅游業(yè)減排責(zé)任相對(duì)較輕。第Ⅲ組類型區(qū)(主要分布于中、西部)旅游業(yè)碳排放也處于高值區(qū),但該類型區(qū)具有一定的碳承載力發(fā)展空間,在一定程度上能夠抵消部分碳排放,屬于旅游碳赤字較高區(qū),旅游業(yè)碳失衡程度較為嚴(yán)重。值得一提的是,在旅游碳承載力的抵消作用上,第Ⅳ類地區(qū)平均碳抵消效果達(dá)到了70%以上,遠(yuǎn)超過(guò)其余三類地區(qū)。究其原因,主要是由于這些地區(qū)(內(nèi)蒙古、黑龍江、云南等)依托其本身的自然資源優(yōu)勢(shì),可以產(chǎn)生持續(xù)穩(wěn)定的碳承載力環(huán)境,繼而有效補(bǔ)償了旅游業(yè)的主要碳源?？偟膩?lái)看,第Ⅱ組和第Ⅳ組類型區(qū)的旅游業(yè)碳失衡程度相對(duì)較輕,整體處于一般的旅游業(yè)碳失衡狀態(tài),若相關(guān)部門加大對(duì)“綠色生態(tài)與低碳轉(zhuǎn)型”等方面的支持力度,這些區(qū)域有望率先實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)碳均衡,減少對(duì)氣候變化的影響。第Ⅰ組和第Ⅲ組類型區(qū)的旅游業(yè)總體表現(xiàn)為嚴(yán)重的碳失衡狀態(tài),減排形勢(shì)不容樂(lè)觀,今后應(yīng)積極承擔(dān)相應(yīng)的減排責(zé)任。

表4 旅游碳赤字測(cè)算指標(biāo)的差異Table 4 The differences of tourism carbon deficit measurement indicators

通過(guò)觀察不難發(fā)現(xiàn)(圖4),不同類型均分布在一定的空間區(qū)域,其中第Ⅱ類和第Ⅳ類集中分布在第三、四象限,第Ⅲ類集中分布在第二象限,第Ⅰ類則主要分布在第一象限。相近的類型區(qū)有交叉分布的現(xiàn)象,不相近的類型區(qū)則彼此之間有一定的距離,說(shuō)明典范對(duì)應(yīng)分析圖(CCA圖)能夠有效地呈現(xiàn)出各組樣本分布與影響因子之間的關(guān)系。首先,旅游接待規(guī)模、旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模、土地利用結(jié)構(gòu)、生態(tài)保護(hù)與建設(shè)、旅游技術(shù)水平的連線相對(duì)較長(zhǎng),說(shuō)明這些因子是影響樣本分布的主要因素。第二,各因子與排序軸的夾角代表它們之間相關(guān)性的大小,如土地利用結(jié)構(gòu)、旅游資源稟賦、生態(tài)保護(hù)與建設(shè)、旅游環(huán)境規(guī)制與第一排序軸關(guān)系極為密切,旅游技術(shù)水平、降水與第二排序軸的相關(guān)性較高。第三,各影響因子與排序軸的關(guān)系也可用典范系數(shù)和相關(guān)系數(shù)(表5)來(lái)表示,如圖中土地利用結(jié)構(gòu)與第一排序軸的夾角極小,與第二軸相距較遠(yuǎn),說(shuō)明該因子與第一軸的相關(guān)性遠(yuǎn)大于第二軸,這與典范系數(shù)表中的結(jié)果相一致。另外從表5也可以明顯看出,第一排序軸與旅游技術(shù)水平、旅游環(huán)境規(guī)制、生態(tài)保護(hù)與建設(shè)呈負(fù)相關(guān),說(shuō)明沿著第一軸自左向右這3種因子的數(shù)值呈現(xiàn)遞減的態(tài)勢(shì)。而第二排序軸與旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模、旅游技術(shù)水平、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平等相關(guān)性較大,表明自下而上這些影響因子均表現(xiàn)出增加的態(tài)勢(shì)。總體來(lái)看,在各類因素的綜合作用下,從左下角至右上角,各組類型呈現(xiàn)出由一般碳失衡類型區(qū)逐步向嚴(yán)重碳失衡類型區(qū)過(guò)渡的趨勢(shì),具有顯著的“弓形效應(yīng)”[37]。

表5 各排序軸與影響因子的關(guān)系Table 5 The relationship between the ordination axes and the influencing factors

圖4 中國(guó)旅游業(yè)碳均衡的典范對(duì)應(yīng)分析圖Fig.4 Canonical correspondence analysis figure of tourism carbon equilibrium in China①各省市序號(hào)及名稱同圖3；②TRS:旅游接待規(guī)模；TES:旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模；TEL:旅游技術(shù)水平；TRE:旅游資源稟賦；SDL:服務(wù)業(yè)發(fā)展水平；TE:氣溫；PR:降水；LUS:土地利用結(jié)構(gòu)；TER:旅游環(huán)境規(guī)制；EPC:生態(tài)保護(hù)與建設(shè)

基于各組類型區(qū)的遞變趨勢(shì),可以識(shí)別出影響旅游業(yè)碳失衡程度的正負(fù)向因子。其中,位于第一象限的北京、上海、浙江、山東、湖北、廣東等地主要受旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模、旅游接待規(guī)模、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的正向影響,這些地區(qū)的旅游業(yè)及關(guān)聯(lián)服務(wù)業(yè)發(fā)展迅速,不僅提高了當(dāng)?shù)氐穆糜斡绊懥?還豐富了旅游服務(wù)或產(chǎn)品組合的供給,助推具有“娛樂(lè)性”或“強(qiáng)體驗(yàn)性”的高排放、高能耗旅游服務(wù)產(chǎn)品的不斷涌現(xiàn),繼而加重了地區(qū)的碳失衡程度。土地利用結(jié)構(gòu)對(duì)旅游碳赤字也具有一定的正向作用,尤其是對(duì)于上海、遼寧、浙江、湖北等地的影響更為明顯,這些地區(qū)具有固碳功能的用地占比較小,增匯能力相對(duì)薄弱,而地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)設(shè)施的建設(shè)也會(huì)進(jìn)一步提升旅游接待能力,助推旅游規(guī)模及能源消耗的增加,繼而間接加劇了旅游業(yè)碳失衡程度。位于第四象限的海南、陜西、重慶等地主要受旅游資源稟賦和氣候環(huán)境的影響,其中氣候環(huán)境呈現(xiàn)出一定的負(fù)向作用,而旅游資源稟賦主要表現(xiàn)為正向影響,但兩者的綜合影響能力均不顯著。旅游技術(shù)水平為負(fù)向指標(biāo),其對(duì)旅游碳赤字的抑制作用較為突出,尤其對(duì)于山西、貴州、四川、內(nèi)蒙古等地,這些地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展所積累的環(huán)境問(wèn)題以及受到技術(shù)更新的時(shí)滯性影響,導(dǎo)致單位旅游產(chǎn)出的能耗較高,能源利用效率有待提升,若及時(shí)采取措施以降低能源強(qiáng)度,將會(huì)有效緩解區(qū)域碳失衡程度。位于第二、三象限的福建、吉林、內(nèi)蒙古、黑龍江、江西、廣西、云南等地的旅游碳赤字主要受生態(tài)保護(hù)與建設(shè)、旅游環(huán)境規(guī)制的負(fù)面影響,這些地區(qū)大多具有先天的生態(tài)恢復(fù)條件,政府生態(tài)保護(hù)力度的加強(qiáng)能夠進(jìn)一步促進(jìn)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)固碳能力的提高。另外,適當(dāng)?shù)沫h(huán)境規(guī)制也能夠?qū)Ω吲欧怕糜纹髽I(yè)的行為形成約束,倒逼其實(shí)施技術(shù)創(chuàng)新以彌補(bǔ)額外的環(huán)境成本?？傮w而言,旅游接待規(guī)模、旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平及土地利用結(jié)構(gòu)4個(gè)影響因子會(huì)加劇旅游業(yè)碳失衡程度,生態(tài)保護(hù)與建設(shè)、旅游技術(shù)水平、旅游環(huán)境規(guī)制能夠起到一定的限制作用,而旅游資源稟賦和氣候環(huán)境2個(gè)因子的正負(fù)向影響均不明顯?；诟鞯貐^(qū)情況的差異,相關(guān)部門應(yīng)在統(tǒng)籌考慮各類因子的基礎(chǔ)上盡快制定區(qū)域差異化策略。

3 結(jié)論與討論

本研究的主要結(jié)論如下:

(1)2008—2017年,中國(guó)旅游業(yè)碳排放及旅游碳承載力整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),但旅游業(yè)碳排放遠(yuǎn)高于碳承載力,導(dǎo)致全國(guó)旅游碳赤字均值由研究初期515萬(wàn)t迅速上升至期末1358萬(wàn)t,旅游業(yè)發(fā)展始終處于碳失衡狀態(tài),且碳失衡程度愈發(fā)嚴(yán)重。分省市而言,各地旅游業(yè)碳均衡發(fā)展情況存在較大的差異,除內(nèi)蒙古、黑龍江、江西、甘肅、青海等地外,其余多數(shù)省份的碳失衡程度較為嚴(yán)重,泰爾指數(shù)也進(jìn)一步驗(yàn)證了旅游碳赤字的區(qū)域差異性,但這種差異有進(jìn)一步縮小的趨勢(shì)。

(2)依據(jù)K-means cluster將全國(guó)30個(gè)省市劃分為旅游業(yè)碳排放最低型、旅游碳承載力最高型、旅游碳赤字較高型、旅游碳赤字最高型四組類型,不同類型在典范對(duì)應(yīng)分析圖(CCA圖)中的空間分布情況差異明顯。CCA第一軸主要受土地利用結(jié)構(gòu)、旅游資源稟賦、生態(tài)保護(hù)與建設(shè)、旅游環(huán)境規(guī)制的影響,第二軸主要受旅游技術(shù)水平等因素的影響?；谶@些因素的綜合作用,從左下角至右上角,各組樣本分布呈現(xiàn)出由一般碳失衡類型區(qū)逐步向嚴(yán)重碳失衡類型區(qū)過(guò)渡的趨勢(shì)。

(3)典范對(duì)應(yīng)分析的結(jié)果顯示,旅游接待規(guī)模、旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模、旅游技術(shù)水平、土地利用結(jié)構(gòu)、生態(tài)保護(hù)與建設(shè)等是影響旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)變化的重要影響因素。其中,旅游接待規(guī)模、旅游經(jīng)濟(jì)規(guī)模、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平及土地利用結(jié)構(gòu)的負(fù)面影響較大,進(jìn)一步加劇了旅游業(yè)碳失衡程度,而生態(tài)保護(hù)與建設(shè)、旅游技術(shù)水平和旅游環(huán)境規(guī)制等因素能夠?qū)μ际Ш鉅顟B(tài)起到一定的緩解作用。各因素對(duì)旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)的作用效應(yīng)具有一定的空間異質(zhì)性,可據(jù)此制定差異化的碳均衡優(yōu)化路徑。

本文借助旅游、生態(tài)等學(xué)科的理論基礎(chǔ),構(gòu)建了較為完善的旅游碳赤字測(cè)算模型,繼而對(duì)2008—2017年中國(guó)旅游業(yè)碳均衡狀態(tài)及其區(qū)域差異進(jìn)行比較與分析,這不僅克服了已有旅游業(yè)碳排放研究中大多未考慮生態(tài)系統(tǒng)固碳能力的局限[3- 4],而且豐富了較大尺度范圍內(nèi)旅游業(yè)碳均衡的理論研究,同時(shí)也有助于綜合考慮全國(guó)旅游業(yè)碳減排壓力,進(jìn)一步明確旅游業(yè)應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的減排責(zé)任。對(duì)于旅游業(yè)減排責(zé)任,以往研究多是基于旅游業(yè)碳排放的估算值來(lái)展開(kāi)[18- 19],并將地區(qū)旅游業(yè)碳排放量與減排責(zé)任直接掛鉤,忽視了生態(tài)系統(tǒng)強(qiáng)大的碳承載能力能夠補(bǔ)償部分旅游業(yè)碳源這一關(guān)鍵事實(shí),所以以往關(guān)于旅游業(yè)減排責(zé)任衡量方法的科學(xué)性有待商榷。旅游業(yè)作為享樂(lè)型的第三產(chǎn)業(yè),其核心機(jī)制就是資源消耗滿足人的主觀需求,因此其成為一個(gè)碳排放部門存在自然合理性,但這并不意味著旅游業(yè)沒(méi)有減排責(zé)任,其責(zé)任就是在考慮生態(tài)系統(tǒng)固碳能力對(duì)旅游業(yè)碳抵消的作用后,仍然剩余的旅游業(yè)凈碳排放量,即旅游碳赤字。這也意味著,旅游業(yè)應(yīng)在生態(tài)系統(tǒng)所能提供的碳抵消量的限度內(nèi)進(jìn)行碳均衡發(fā)展,而非無(wú)節(jié)制地消耗能源,更不是推行“零碳”經(jīng)濟(jì)。

在旅游業(yè)碳均衡的影響因素方面,目前學(xué)術(shù)界還未見(jiàn)相關(guān)的研究報(bào)道,僅有部分學(xué)者對(duì)旅游業(yè)碳排放或生態(tài)系統(tǒng)碳吸收的影響機(jī)制進(jìn)行了初步探討[17, 32],且多局限于“規(guī)模—技術(shù)—結(jié)構(gòu)”的分析框架[19]。為了彌補(bǔ)此不足,本文的研究設(shè)計(jì)是在充分考慮前人研究成果和數(shù)據(jù)可獲得性的基礎(chǔ)上,選取影響旅游業(yè)碳排放或生態(tài)系統(tǒng)碳吸收的9個(gè)內(nèi)外部因素來(lái)展開(kāi)。通過(guò)利用聚類分析和典范對(duì)應(yīng)分析方法探究了旅游業(yè)碳均衡類型分布與各影響因子之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了對(duì)旅游業(yè)碳均衡作用機(jī)制較為全面的考量。此外,以往關(guān)于碳排放或碳吸收影響機(jī)制的研究方法已經(jīng)相對(duì)成熟,因素分解法[15- 17]、STIRPAT模型[18]、VAR模型[32]等得到了較為廣泛的應(yīng)用,但是這些方法大多未能實(shí)現(xiàn)各影響因子在空間層面上的直觀表達(dá)。典范對(duì)應(yīng)分析方法的應(yīng)用,可以將各組樣本與影響因子完整結(jié)合起來(lái)并表達(dá)在簡(jiǎn)化的空間中,有助于揭示各類因子對(duì)不同類型區(qū)域旅游業(yè)碳均衡的作用效應(yīng),為各地區(qū)減少碳赤字指明更加具體的方向?？梢哉f(shuō),這種研究路徑與方法是本研究區(qū)別于其他研究的優(yōu)勢(shì)所在。

依據(jù)本研究的分析結(jié)果與各地區(qū)實(shí)際情況,可提出區(qū)域差異化的碳均衡優(yōu)化路徑。具體來(lái)看:經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的高碳赤字區(qū)(包括北京、上海、江蘇、浙江、山東、廣東等地)大多旅游業(yè)及關(guān)聯(lián)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模雄厚,這些產(chǎn)業(yè)在發(fā)展的過(guò)程中往往伴隨著較高的碳排放,然而促進(jìn)地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展是惠及民生福祉的重要舉措,這就要求在日益嚴(yán)峻的減排形勢(shì)下需要充分發(fā)揮自身資金、技術(shù)的比較優(yōu)勢(shì),加大對(duì)生態(tài)保護(hù)、低碳技術(shù)研發(fā)等的支持力度,并鼓勵(lì)低碳、生態(tài)型旅游產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì),著力優(yōu)化旅游產(chǎn)品的供給端,進(jìn)一步促進(jìn)旅游業(yè)及整個(gè)關(guān)聯(lián)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。另外,土地利用結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也可作為今后減排的重點(diǎn)。森林是碳總蓄積的主體[20],可以適當(dāng)增加更新造林面積,合理控制建設(shè)用地的規(guī)模。而對(duì)于山西、貴州、四川、內(nèi)蒙古等受旅游技術(shù)水平及旅游環(huán)境規(guī)制影響較大的地區(qū),一方面應(yīng)積極尋求發(fā)達(dá)地區(qū)的合作,重點(diǎn)引進(jìn)先進(jìn)的低碳技術(shù),著力提升能源利用效率,改善行業(yè)能源利用結(jié)構(gòu),進(jìn)一步推動(dòng)節(jié)能減排工作的開(kāi)展；另一方面政府應(yīng)發(fā)揮環(huán)境規(guī)制的作用,合理控制“高排放”旅游飯店、旅游購(gòu)物點(diǎn)或娛樂(lè)場(chǎng)所的規(guī)模[17],提高旅游業(yè)低碳發(fā)展質(zhì)量,盡快擺脫過(guò)度依賴資源的困境。針對(duì)天津、青海、寧夏、重慶這些“低排放、低固碳、低赤字”的地區(qū),固然當(dāng)前面臨的減排壓力較小,但考慮到長(zhǎng)期影響,也應(yīng)積極調(diào)控旅游行業(yè)的發(fā)展,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)碳減排。對(duì)于福建、吉林、內(nèi)蒙古、黑龍江、江西、廣西、云南等地,應(yīng)繼續(xù)擴(kuò)大生態(tài)保護(hù)與建設(shè)投資,進(jìn)一步促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)固碳功能的恢復(fù)與提高。同時(shí)盡快制定科學(xué)合理的環(huán)境規(guī)制政策,不僅可以規(guī)范旅游企業(yè)的行為,還可以提高游客低碳行為實(shí)踐的意識(shí)與能力,促使旅游供給與需求方都向低碳化方向轉(zhuǎn)變。

囿于數(shù)據(jù)可得性,本研究對(duì)于旅游業(yè)碳排放、旅游碳承載力的測(cè)算多基于一個(gè)固定的測(cè)算系數(shù),較少深入到中國(guó)各地區(qū)層面,無(wú)法反映出全國(guó)不同地區(qū)旅游業(yè)碳排放、碳承載力測(cè)算系數(shù)的具體差異以及這些測(cè)算系數(shù)的年際變化,這也一定程度上造成了研究結(jié)果與實(shí)際情況的偏差。在未來(lái)研究中,可以進(jìn)一步挖掘和搜集數(shù)據(jù),深入全國(guó)各地區(qū)測(cè)算符合當(dāng)?shù)貙?shí)際的系數(shù)值,以更加客觀地反映出全國(guó)各地區(qū)旅游業(yè)碳排放、生態(tài)系統(tǒng)碳承載力的發(fā)展情況,并對(duì)全國(guó)旅游業(yè)碳均衡的演變趨勢(shì)有一個(gè)更為精確的認(rèn)識(shí)。