中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤效應(yīng)及影響因素研究

翁 鋼 民,李 聰 慧 ,潘 越 ,李 建 璞

(1.燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北 秦皇島066004；2.燕山大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心，河北 秦皇島066004)

0 引言

全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和能源消耗的加劇，導(dǎo)致大量溫室氣體排放，引發(fā)全球氣候變暖等一系列環(huán)境問(wèn)題。旅游業(yè)在快速成長(zhǎng)的同時(shí)帶來(lái)大量碳排放，其碳排放量占全球總碳排放量的8.3%[1]，因此，旅游業(yè)在全球溫室氣體排放中應(yīng)承擔(dān)重要責(zé)任；與此同時(shí)，作為新世紀(jì)的朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)和低耗能產(chǎn)業(yè)，我國(guó)旅游業(yè)在應(yīng)對(duì)氣候變化、開(kāi)展節(jié)能減排方面具有潛在的關(guān)鍵性作用。原國(guó)家旅游局印發(fā)的《關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)旅游行業(yè)節(jié)能減排工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》(旅發(fā)辦〔2010〕80號(hào))要求旅游業(yè)積極采取措施應(yīng)對(duì)氣候變化和能源消耗問(wèn)題。國(guó)務(wù)院出臺(tái)的《“十三五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》(國(guó)發(fā)〔2016〕70號(hào))也指出，要在旅游規(guī)劃、開(kāi)發(fā)、管理和服務(wù)的全過(guò)程中認(rèn)真貫徹綠色發(fā)展理念，將旅游業(yè)培育成生態(tài)文明建設(shè)重要引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)。因此，如何在保證旅游經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)低碳化發(fā)展是亟待探討的重要課題。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)旅游業(yè)碳排放的研究主要集中于旅游業(yè)碳排放的測(cè)算方法、影響因素、脫鉤效應(yīng)等領(lǐng)域。G?ssling、Cadarso等分別采用“自下而上”法、“自下而上”和“自上而下”結(jié)合法對(duì)旅游業(yè)碳排放進(jìn)行測(cè)度[2，3]，此外，國(guó)外學(xué)者在兩種方法模型的對(duì)比分析和應(yīng)用研究方面也做了很多探討[4，5]。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要采用“自下而上”法從全國(guó)[6]、省市[7]、景區(qū)[8]等區(qū)域尺度以及旅游業(yè)整體[6]、旅游交通[9]、旅游住宿[10]等研究視角測(cè)度旅游業(yè)碳排放，然而基于“自上而下”法的旅游業(yè)碳排放量估測(cè)研究相對(duì)較少[11，12]。常用的碳排放影響因素研究方法有Hi-PLS模型[13]、IPAT模型[14]、STIRPAT模型[15]、GMM動(dòng)態(tài)回歸模型[16]、迪氏因素分解法(LMDI)等，其中LMDI分解模型最為常見(jiàn)[17-19]。隨著旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)一系列環(huán)境問(wèn)題，旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系逐漸成為研究重點(diǎn)。Tapio提出Tapio脫鉤模型，并用于歐洲地區(qū)交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展與碳排放脫鉤關(guān)系的探討[20]。國(guó)內(nèi)學(xué)者趙先超等首次將脫鉤理論用于湖南省旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系研究[21]；王凱、馬繼等分別采用OECD脫鉤指數(shù)、Tapio脫鉤模型衡量全國(guó)旅游業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤情況[22，23]；還有學(xué)者對(duì)脫鉤關(guān)系模型構(gòu)建問(wèn)題進(jìn)行了不同的嘗試[24，25]。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用不同方法從不同視角對(duì)不同區(qū)域尺度的旅游業(yè)碳排放進(jìn)行了分析，但目前專門(mén)針對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤的研究較少，特別是關(guān)于旅游業(yè)碳排放脫鉤空間格局演化及其影響因素的探索更為缺乏?；诖耍疚囊灾袊?guó)30個(gè)省域?yàn)檠芯繉?duì)象，基于Tapio脫鉤模型，嘗試采用ESDA-LMDI方法對(duì)我國(guó)旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤效應(yīng)的時(shí)空演變及影響因素問(wèn)題進(jìn)行探討，以期為制定可行的減碳措施提供決策參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

本研究所需數(shù)據(jù)包括能源消耗數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，前者來(lái)源于2009-2018年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，后者來(lái)源于2009-2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及省域統(tǒng)計(jì)公報(bào)；其中，旅游總收入由國(guó)內(nèi)旅游收入和旅游外匯收入構(gòu)成，旅游外匯收入按照歷年美元對(duì)人民幣的匯率換算得到?；跀?shù)據(jù)的可獲得性，將中國(guó)30個(gè)省域作為研究區(qū)域。

1.1 旅游業(yè)碳排放量估測(cè)方法

(1)

在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步計(jì)算旅游業(yè)碳排放量，即：

(2)

(3)

式中：C、Ci分別為中國(guó)和i省域的旅游業(yè)碳排放量；fj為j類能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)(表1)；k為單位標(biāo)準(zhǔn)煤的CO2排放量，設(shè)定k=2.45[27]；m為省域數(shù)量；n為各省域能源消耗種類。

表1 各種能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)

1.2 脫鉤模型

目前，用于脫鉤分析的模型主要有OECD脫鉤模型和Tapio脫鉤模型，前者對(duì)時(shí)間段基期的選擇較敏感，不同時(shí)間基期的計(jì)算結(jié)果有較大差別，而后者是一種彈性分析，不受統(tǒng)計(jì)量綱變化的影響，計(jì)算結(jié)果有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，因此，本文基于Tapio脫鉤模型分析旅游業(yè)碳排放量與旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系(表2)。計(jì)算公式如下：

e=(ΔC/C)/(ΔG/G)

(4)

式中：e為脫鉤彈性指數(shù)；ΔC、ΔG分別為旅游業(yè)碳排放變化量和旅游經(jīng)濟(jì)變化值，旅游經(jīng)濟(jì)情況用旅游業(yè)總收入G表示。

表2 脫鉤狀態(tài)劃分

1.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)

探索性空間數(shù)據(jù)分析包括全局空間自相關(guān)指數(shù)I和局部空間自相關(guān)指數(shù)Ii，前者用于描述區(qū)域整體的空間關(guān)聯(lián)和空間差異程度，后者用于衡量各個(gè)二級(jí)區(qū)域與周邊地區(qū)的空間差異程度及顯著性。計(jì)算公式如下：

(5)

(6)

1.4 LMDI分解法

作為當(dāng)前碳排放領(lǐng)域最熱門(mén)的一種因素分解方法，LMDI以目標(biāo)變量的分解為基礎(chǔ)，是一種可完全分解殘差項(xiàng)的指數(shù)分解法，在適應(yīng)性、呈現(xiàn)性、結(jié)果展示方面優(yōu)勢(shì)明顯，測(cè)算結(jié)果更具說(shuō)服力。本文利用LMDI分解法將旅游業(yè)碳排放量分解如下：

(7)

假設(shè)C0和CT分別代表基期年和第T年的旅游業(yè)碳排放量，根據(jù)LMDI分解法中的加法形式，將第T期相對(duì)于當(dāng)前的旅游業(yè)碳排放量ΔC分解為：

ΔC=ΔC?+ΔCβ+ΔCε+ΔCη

(8)

式中：ΔC?、ΔCβ、ΔCε、ΔCη分別表示能源結(jié)構(gòu)、旅游能源強(qiáng)度、人均旅游消費(fèi)水平與游客規(guī)模對(duì)旅游業(yè)碳排放的影響，其分解結(jié)果分別為：

(9)

(10)

(11)

(12)

結(jié)合脫鉤模型，可得：

(13)

式(13)表明，旅游業(yè)碳排放與旅游經(jīng)濟(jì)的脫鉤效應(yīng)可被分解為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)e?、技術(shù)效應(yīng)eβ、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)eε與游客規(guī)模效應(yīng)eη。

2 中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤的時(shí)空演化

2.1 中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤的時(shí)間演化

由2008-2017年中國(guó)旅游業(yè)總收入變化率、旅游業(yè)碳排放變化率和脫鉤指數(shù)圖(圖1)可以看出，旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)整體處于0.4380～0.8758之間，且旅游收入和旅游碳排放的增速均為正值，表明旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放處于弱脫鉤狀態(tài)，旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)程度有待提升。其中2008-2010年旅游業(yè)總收入變化率與旅游業(yè)碳排放變化率均呈緩慢上升態(tài)勢(shì)，旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)呈下降態(tài)勢(shì)，2010-2017年旅游業(yè)總收入變化率呈平緩的“N”形，而旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)與碳排放變化率的變動(dòng)趨勢(shì)大體一致，均呈顯著的上升—下降—上升—下降的波動(dòng)變化趨勢(shì)。導(dǎo)致這種趨勢(shì)的原因是我國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)與旅游產(chǎn)品的生產(chǎn)、消費(fèi)密切相關(guān)，因此，旅游業(yè)碳排放的下降態(tài)勢(shì)難以持續(xù)。其中，我國(guó)旅游業(yè)碳排放變化率和旅游業(yè)總收入變化率在2011-2012年間達(dá)到峰值，這與該年交通運(yùn)輸部出臺(tái)的《重大節(jié)假日免收小型客車(chē)通行費(fèi)實(shí)施方案》有關(guān)，此外，哈大、京廣等高鐵線路的開(kāi)通對(duì)其也有一定影響?？傮w而言，旅游業(yè)總收入變化率呈增長(zhǎng)趨勢(shì)、旅游業(yè)碳排放變化率呈下降趨勢(shì)是由國(guó)家高度重視生態(tài)文明建設(shè)、穩(wěn)步實(shí)施旅游業(yè)低碳化發(fā)展戰(zhàn)略所致。

圖1 2008-2017年中國(guó)旅游業(yè)總收入變化率、旅游業(yè)碳排放變化率和脫鉤指數(shù)

2.2 中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤的空間分異

為進(jìn)一步探討旅游業(yè)碳排放脫鉤的空間變化關(guān)系，本文選取3個(gè)時(shí)段(2008-2009年、2012-2013年、2016-2017年)考察不同省域間的差異(表3)。由表3可知，2008-2017年中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)分布不均衡，表現(xiàn)為中東部地區(qū)脫鉤程度較好、西部地區(qū)脫鉤程度較差，脫鉤水平呈“東高西低”格局。2008-2009年，除新疆處于擴(kuò)張性負(fù)脫鉤狀態(tài)外，有19個(gè)省域處于弱脫鉤狀態(tài)，占總數(shù)的63.33%，10個(gè)中西部省域?qū)儆谠鲩L(zhǎng)連接狀態(tài)，表明這些地區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)與碳排放的增速基本同步，旅游經(jīng)濟(jì)總體仍屬粗放型增長(zhǎng)。2012-2013年，處于弱脫鉤和增長(zhǎng)連接狀態(tài)的省域數(shù)量均有所減少，而屬于擴(kuò)張性負(fù)脫鉤的省域數(shù)量增加，并呈現(xiàn)出由西北向中部擴(kuò)張的態(tài)勢(shì)；強(qiáng)脫鉤和衰退脫鉤狀態(tài)開(kāi)始出現(xiàn)，包括僅屬于衰退脫鉤的上海及處于強(qiáng)脫鉤狀態(tài)的北京、天津、山東等7省市，說(shuō)明這些地區(qū)隨著旅游經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)，碳排放量呈負(fù)增長(zhǎng)，二者達(dá)到理想的脫鉤狀態(tài)。2016-2017年，處于弱脫鉤狀態(tài)的省域增至23個(gè)，表明雖然我國(guó)大部分地區(qū)旅游業(yè)碳排放量仍有所增加，但已得到有效控制，表現(xiàn)為旅游業(yè)碳排放量的增速小于旅游經(jīng)濟(jì)的增速；增長(zhǎng)連接狀態(tài)的省域增至4個(gè)，分布于中西部地區(qū)；強(qiáng)脫鉤狀態(tài)的省域減少為北京、河南和湖北3個(gè)，其中河南的脫鉤程度最好，指數(shù)為-0.238?？傮w上，增長(zhǎng)連接的省域數(shù)量減少，實(shí)現(xiàn)弱脫鉤和強(qiáng)脫鉤的省域總量有所增加，旅游經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境逐步實(shí)現(xiàn)綠色和諧發(fā)展。

表3 2008-2017年中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的空間分布差異

2.3 中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤的空間演變

采用Geoda軟件計(jì)算中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的全局Moran′sI指數(shù)，分析旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)整體的時(shí)空演變趨勢(shì)(表4)。結(jié)果顯示，2008-2017年全局Moran′sI指數(shù)區(qū)間為[-0.0841，-0.0302]，且不同程度的顯著性檢驗(yàn)表明，我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)具有顯著的空間負(fù)相關(guān)性，但空間分布的集聚程度較低。進(jìn)一步對(duì)我國(guó)3個(gè)時(shí)期的旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)進(jìn)行局部自相關(guān)分析(表5)，發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的集聚特征表現(xiàn)為空間正、負(fù)相關(guān)性并存，但空間負(fù)相關(guān)的省域數(shù)量大于空間正相關(guān)的省域數(shù)量。

表4 中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)Moran′s I值

表5 中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)局部空間聚類狀況

2008-2009年，H-H類型的省域集中在中部的湖南、湖北、山西等地，其旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤水平較高，是我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤發(fā)展的重要增長(zhǎng)極；L-L類型的省域包括云南和寧夏，其旅游業(yè)碳排放脫鉤程度較低，為低值集聚區(qū)，與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展落后、科技創(chuàng)新能力弱、交通通達(dá)度不高有很大關(guān)系；新疆、青海、甘肅、陜西和四川屬于H-L類型，其旅游業(yè)碳排放脫鉤水平較高，但周邊地區(qū)碳排放脫鉤水平較低；遼寧、北京、天津和浙江等地雖與脫鉤水平較高的地區(qū)相鄰，但受到的正向輻射作用不明顯，自身旅游業(yè)碳排放脫鉤水平較低，為L(zhǎng)-H類型。2012-2013年，H-H類型的省域包括河北和黑龍江，其受相鄰省域輻射作用的影響，碳排放脫鉤水平向好發(fā)展并演化為高值集聚區(qū)；L-L類型的省域向中東部擴(kuò)張，多數(shù)相互毗鄰，如陜西、山西等地旅游能耗主要以高碳排放的煤炭為主，廣西、廣東、福建等地旅游發(fā)展迅猛，而游客低碳旅游意識(shí)較差，加之清潔技術(shù)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用尚未普及，故碳排放量大規(guī)模增加，旅游業(yè)碳排放脫鉤水平向低水平轉(zhuǎn)變；H-L類型的省域在增強(qiáng)自身脫鉤程度的同時(shí)，形成明顯的擴(kuò)散效應(yīng)，河南、貴州等地旅游業(yè)碳排放脫鉤水平有所提升，旅游業(yè)發(fā)展逐漸趨于低碳化；L-H類型的省域積極吸收周邊地區(qū)的溢出效應(yīng)，提高自身旅游業(yè)碳排放脫鉤水平，省域數(shù)量呈下降態(tài)勢(shì)。2016-2017年，H-H類型的省域向西南部擴(kuò)張，山西、重慶、湖南等地受相鄰省域溢出效應(yīng)的影響，旅游業(yè)碳排放脫鉤水平有所提升，由低水平脫鉤向高水平脫鉤轉(zhuǎn)變；L-L類型僅剩四川和廣東，雖然兩省旅游資源豐富，旅游發(fā)展較好，但較高的旅游能耗導(dǎo)致碳排放處于短期失衡狀態(tài)；在周邊地區(qū)的輻射帶動(dòng)下，云南、廣西等地由L-L類型轉(zhuǎn)變?yōu)镠-L類型，實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)碳排放脫鉤水平的跨越式發(fā)展；屬于L-H類型的河南、湖北、河北等地，其周邊地區(qū)未能起到明顯的帶動(dòng)作用，故需利用區(qū)位優(yōu)勢(shì)，努力提升旅游業(yè)碳排放脫鉤水平?？傮w而言，我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)的省域數(shù)量逐漸減少，空間差異性減弱，而呈現(xiàn)空間正相關(guān)的省域數(shù)量逐漸增多，表明我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤的同質(zhì)性愈加明顯。

3 中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響因素

通過(guò)LMDI模型將中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤效應(yīng)的影響因素分解為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和游客規(guī)模效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上繪制影響因素變化情況圖(圖2)，以討論不同效應(yīng)因素對(duì)我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)變化的影響。

圖2 2008-2017年中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤影響因素變化情況

整體上，影響中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤變化的因素中：能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2008-2013年的貢獻(xiàn)量始終為正(2008-2012年出現(xiàn)小幅波動(dòng)，2013年達(dá)到最大值后迅速下降)，2014-2016年貢獻(xiàn)量為負(fù)，之后又緩慢回升為正；技術(shù)效應(yīng)在2015-2016年貢獻(xiàn)量為正，其余年份均為負(fù)，說(shuō)明技術(shù)效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤的促進(jìn)作用顯著，在一定程度上緩解了大量能源消耗所帶來(lái)的環(huán)境污染問(wèn)題;經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)量在研究期內(nèi)一直為正，但在整體結(jié)構(gòu)中所占份額較小，對(duì)我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響程度不高;游客規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)量在研究期內(nèi)也一直為正，且在整體結(jié)構(gòu)中占有較大份額，處于主導(dǎo)地位，對(duì)碳排放脫鉤的抑制作用較強(qiáng)。

為探究各省域旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響因素，運(yùn)用LMDI計(jì)算研究期內(nèi)各指標(biāo)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)量，繪制30個(gè)省域各指標(biāo)貢獻(xiàn)量分布圖(圖3)。

圖3 2008-2017年中國(guó)30個(gè)省域旅游業(yè)碳排放脫鉤各指標(biāo)貢獻(xiàn)量分布

能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的影響存在顯著的空間差異。隨著《國(guó)家煤炭深加工“十三五”規(guī)劃》的落實(shí)，能源結(jié)構(gòu)調(diào)整使得山西、黑龍江、陜西、新疆等地減少了對(duì)煤炭、石油等化石能源的依賴，同時(shí)大力發(fā)展新能源，逐步形成了清潔低碳、安全高效的能源體系，為此能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤起促進(jìn)作用;而遼寧、浙江、河南等地能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的效果尚未顯現(xiàn)，依然表現(xiàn)為抑制作用，如遼寧作為傳統(tǒng)的工業(yè)基地，擺脫了單一的能源利用結(jié)構(gòu)，但旅游業(yè)的快速發(fā)展仍依賴于排放高熵廢物的能源，浙江、河南等地旅游業(yè)發(fā)展相對(duì)較好，但能源消耗依然以傳統(tǒng)能源為主，因此，加快非化石能源的發(fā)展、擴(kuò)大可再生能源的使用將是這些地區(qū)努力的重點(diǎn)。

技術(shù)效應(yīng)是促進(jìn)旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)脫鉤的重要因素，改善能源利用技術(shù)水平、提高能源利用效率有利于減少旅游業(yè)碳排放對(duì)環(huán)境造成的污染。由圖3可知，研究期內(nèi)北京、浙江、遼寧等地的技術(shù)效應(yīng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤的促進(jìn)作用顯著，多數(shù)地區(qū)的技術(shù)效應(yīng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)程度超過(guò)了能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的貢獻(xiàn)程度，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，在2008年均為高碳排放區(qū)，但隨著技術(shù)改善，旅游業(yè)碳排放量大幅下降，說(shuō)明這些地區(qū)重視通過(guò)技術(shù)提升解決旅游業(yè)發(fā)展過(guò)程中的環(huán)境污染問(wèn)題；黑龍江、山西、陜西、新疆和甘肅的技術(shù)效應(yīng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤起抑制作用，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高，科技創(chuàng)新能力偏弱，導(dǎo)致能源利用率偏低。從各省域總效應(yīng)的構(gòu)成看，技術(shù)效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)量較高，故可通過(guò)技術(shù)改善減少碳排放，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)碳排放脫鉤。

經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)各省域旅游業(yè)的碳排放脫鉤均有一定影響，但總體影響程度不大。除黑龍江在保持旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，有效抑制了碳排放，對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤起到顯著的促進(jìn)作用外，其余省域的旅游業(yè)碳排放量隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大而有所增加，并呈現(xiàn)出明顯的地域差異。其中，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤抑制效果最明顯的區(qū)域多分布在西部地區(qū)，以四川、云南和青海為代表，這些地區(qū)旅游收入的增加對(duì)碳排放量的貢獻(xiàn)程度較大；而天津、福建、重慶等地旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放脫鉤的抑制作用較小，表明旅游消費(fèi)體驗(yàn)趨于多樣化的同時(shí)，游客消費(fèi)行為與旅游業(yè)低碳化發(fā)展要求尚有較大差距，綠色消費(fèi)仍是旅游健康發(fā)展中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為此，各省域需加快轉(zhuǎn)變旅游發(fā)展方式，從增加旅游投入到依靠低碳技術(shù)開(kāi)展旅游活動(dòng)來(lái)獲取更大的旅游經(jīng)濟(jì)收入。

游客規(guī)模效應(yīng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)量為正值，是旅游業(yè)碳排放脫鉤的主要抑制因素。游客規(guī)模效應(yīng)決定于游客人數(shù)的變化，游客人數(shù)的增長(zhǎng)對(duì)旅游業(yè)碳排放具有顯著的正向拉動(dòng)作用，其對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在景區(qū)內(nèi)產(chǎn)生的廢棄物。此外，旅游交通能耗占旅游業(yè)總能耗的72.08%[28]，故游客規(guī)模效應(yīng)主要的貢獻(xiàn)在于旅游交通部門(mén)產(chǎn)生的碳排放。研究期內(nèi)我國(guó)各省域游客人數(shù)均表現(xiàn)為逐年遞增趨勢(shì)，碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)指數(shù)多集中于0.6～1之間，僅有黑龍江的貢獻(xiàn)指數(shù)為1.4692，這表明當(dāng)?shù)芈糜谓?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率小于碳排放的增長(zhǎng)率，旅游經(jīng)濟(jì)存在一定的滯后性。因此，我國(guó)各地在保證游客規(guī)模合理的同時(shí)，應(yīng)積極采用清潔技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)碳減排工作的有序推進(jìn)和旅游經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。

4 結(jié)論與建議

本文基于Tapio脫鉤模型，結(jié)合ESDA和LMDI方法，從時(shí)空格局和因素分解兩方面分析2008-2017年中國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)的格局演變及影響因素，得出如下結(jié)論：1)研究期內(nèi)我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)整體處于0.4380～0.8758之間，呈現(xiàn)“下降—上升”的波動(dòng)趨勢(shì)，旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放處于弱脫鉤狀態(tài)；脫鉤水平呈現(xiàn)“東高西低”的空間格局，研究期內(nèi)增長(zhǎng)連接的省域數(shù)量減少，實(shí)現(xiàn)弱脫鉤和強(qiáng)脫鉤的省域總數(shù)有所增加。2)研究期內(nèi)我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)呈現(xiàn)出顯著的空間負(fù)相關(guān)性，但空間分布的集聚程度較低；我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)的省域數(shù)量逐漸減少，空間差異性減弱，而呈現(xiàn)空間正相關(guān)的省域數(shù)量逐漸增多，表明我國(guó)旅游業(yè)碳排放脫鉤的同質(zhì)性愈加明顯。3)影響因素方面，技術(shù)效應(yīng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤起主要的促進(jìn)作用，游客規(guī)模效應(yīng)是抑制旅游業(yè)碳排放脫鉤的主導(dǎo)因素，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)則表現(xiàn)為先抑制后促進(jìn)的作用，而經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響最小，表現(xiàn)為較弱的抑制作用。

針對(duì)以上結(jié)論，本文提出如下對(duì)策建議：1)開(kāi)發(fā)清潔能源，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。能源結(jié)構(gòu)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤具有顯著的抑制作用，意味著我國(guó)許多地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)不利于其旅游業(yè)碳排放的減少，需重點(diǎn)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，提高可再生能源的使用，積極開(kāi)發(fā)清潔高效的新能源。2)鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新，降低能源消耗強(qiáng)度。技術(shù)創(chuàng)新和節(jié)能減排是旅游業(yè)碳減排的主要路徑，技術(shù)進(jìn)步有助于能源利用效率的提高，進(jìn)而降低能源消耗強(qiáng)度，為此，政府應(yīng)加大對(duì)清潔能源開(kāi)發(fā)技術(shù)、污染處理技術(shù)的支持力度，鼓勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，強(qiáng)制關(guān)閉高能耗企業(yè)，通過(guò)加強(qiáng)國(guó)際交流，積極借鑒國(guó)外先進(jìn)技術(shù)。3)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，促進(jìn)節(jié)能減排。減少旅游業(yè)碳排放的根本動(dòng)力在于降低資源消耗，保護(hù)生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)意味著居民收入和消費(fèi)水平的提高，可有效擴(kuò)大游客規(guī)模，推動(dòng)旅游業(yè)發(fā)展。因此，各省域需轉(zhuǎn)變粗放型旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，提高能源利用效率，通過(guò)實(shí)施節(jié)能減排等措施實(shí)現(xiàn)旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放脫鉤。4)提高游客素質(zhì)，引導(dǎo)低碳消費(fèi)。游客數(shù)量的大規(guī)模增加是旅游經(jīng)濟(jì)與碳排放難以達(dá)到理想脫鉤狀態(tài)的主要原因之一，倡導(dǎo)綠色低碳消費(fèi)，引導(dǎo)游客消費(fèi)模式向可持續(xù)消費(fèi)方向發(fā)展，以此抵消游客規(guī)模增長(zhǎng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤的影響。

本文仍存在不足：由于旅游能耗無(wú)法直接獲取，借助地區(qū)旅游發(fā)展系數(shù)所剝離的旅游業(yè)碳排放量，在某種程度上與實(shí)際值存在一定的偏差；此外，在今后研究中，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)旅游業(yè)碳排放脫鉤水平區(qū)域差異及發(fā)展趨勢(shì)的分析預(yù)測(cè)，為我國(guó)旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤發(fā)展提供更加翔實(shí)的理論及實(shí)證參考。