中國旅游交通碳排放格局及影響因素解析

郭 向 陽,穆 學(xué) 青，明 慶 忠，丁 正 山

(1.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院/旅游經(jīng)濟(jì)與管理研究院，貴州 貴陽 550025；2.貴州省大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴州 貴陽 550025；3.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023；4.云南財(cái)經(jīng)大學(xué)旅游文化產(chǎn)業(yè)研究院，云南 昆明 650221)

0 引言

碳排放被認(rèn)為是引起氣候變化的重要因素之一，已成為阻礙城市綠色發(fā)展的主要問題[1]。世界旅游組織統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，旅游活動產(chǎn)生的溫室氣體占全球溫室氣體排放量的4%～6%，若不采取必要的應(yīng)對措施，旅游活動溫室氣體的排放總量將增加1.5倍。當(dāng)前中國旅游業(yè)正處在由粗放型增長向集約型轉(zhuǎn)變的重要機(jī)遇期，在“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”新發(fā)展理念的指導(dǎo)下，綠色交通、低碳旅游是未來旅游業(yè)發(fā)展的主要趨勢，也是當(dāng)前優(yōu)質(zhì)旅游發(fā)展面臨的重要現(xiàn)實(shí)問題。旅游交通指為旅游者往返于客源地和目的地以及在旅游目的地活動而提供的交通設(shè)施與服務(wù)，是旅游者直接體驗(yàn)旅游活動的載體[2]，也是旅游業(yè)碳排放的主要來源[3-5]。根據(jù)已有研究[6-9]，旅游交通碳排放在旅游業(yè)碳排放總量中整體高于旅游住宿碳排放量和游憩活動碳排放量，因此，測度旅游交通碳排放量對客觀反映區(qū)域旅游業(yè)碳排放總量具有較高的代表性，同時(shí)能夠?yàn)槁糜谓煌ㄟ\(yùn)輸部門低碳發(fā)展以及改善居民健康水平和建設(shè)人與自然命運(yùn)共同體提供參考。

國內(nèi)外關(guān)于旅游交通碳排放的研究成果主要集中在以下四方面：1)旅游交通碳排放的認(rèn)知研究。2007年達(dá)沃斯第二屆氣候變化與旅游國際會議指出旅游交通碳排放量占旅游業(yè)碳排放量的75%[10]；Becken等認(rèn)為旅游交通是旅游業(yè)主要的能源消耗項(xiàng)，占比高達(dá)65%～73%[11]；石培華等[4]在對中國旅游業(yè)能源消耗與CO2排放量的初步估算中，認(rèn)為旅游交通碳排放占中國旅游業(yè)碳排放的50%以上。隨著研究深入，孫晉坤等[12]以南京市和黃山市為例，對旅游交通碳排放結(jié)構(gòu)進(jìn)行了估算對比，得出民航碳排放比重最大，公路和鐵路次之；此外，旅游交通碳排放對人類生命健康的影響也受到關(guān)注，如廖紅璐[13]研究了中部六省旅游交通碳排放對居民健康的影響機(jī)制。2)旅游交通碳排放的測算方法研究。依據(jù)不同數(shù)據(jù)的可選取性和研究尺度，旅游交通碳排放測算方法大致分為“自上而下”法和“自下而上”法。Sgouridis等運(yùn)用“自上而下”法測算了碳排放非期望產(chǎn)出條件下航空運(yùn)輸?shù)奶甲阚E特征[14]；Lin[15]運(yùn)用“自下而上”法研究臺灣地區(qū)5個國家公園1999-2006年旅游交通碳排放的特點(diǎn)，指出旅游交通碳排放與交通方式選擇和出游距離相關(guān)聯(lián)；魏艷旭等[16]根據(jù)旅游者在客運(yùn)量中的占比初步估算中國旅游交通碳排放。隨著研究深入，Huang等[17]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和旅游交通碳排放流量分析方法測算江蘇省自駕游碳排放流量數(shù)據(jù)；Lv等[18]基于COPERT IV模型估算2003-2015年云南省各類車輛的CO2排放量。3)旅游交通碳排放的影響因素研究。Yorucu[19]利用自回歸分布滯后方法，發(fā)現(xiàn)土耳其的CO2排放與游客規(guī)模存在顯著的動態(tài)關(guān)系；王佳等[20]利用kaya恒等式的擴(kuò)展建立LMDI分解模型，研究河南省游客人數(shù)、人均旅游消費(fèi)水平、旅游產(chǎn)業(yè)對生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)、單位GDP交通周轉(zhuǎn)量、單位交通周轉(zhuǎn)量能耗、能源結(jié)構(gòu)六大影響因素對碳排放量的影響；孫燕燕[6]運(yùn)用因素分解技術(shù)考量旅游全員勞動生產(chǎn)率、碳強(qiáng)度、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)等對碳排放的影響。4)旅游交通碳減排措施研究。Jones[21]運(yùn)用情景分析法探索旅游業(yè)的碳排放問題，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步能夠持續(xù)減少旅游業(yè)碳排放量；孫晉坤等[12]提出改善區(qū)域交通配置狀況、提高區(qū)域旅游各要素的服務(wù)質(zhì)量等旅游交通碳減排措施。

綜上，已有研究存在如下不足：首先，大多數(shù)研究圍繞城市群[22]、單個省份[17,18,23]、單個城市[12,24]或單個景區(qū)(點(diǎn))[25]展開，缺乏基于全國視角的旅游交通碳排放差異性與空間異質(zhì)性研究，忽略了省域間旅游交通碳排放空間效應(yīng)的相互依賴性，且基于地理學(xué)時(shí)空視角探查旅游交通碳排放的演變有待深入；其次，旅游交通碳排放影響因素探究是制定碳減排措施的基礎(chǔ)，目前旅游交通碳排放影響因素選取缺乏全面性與科學(xué)性，亟須完善相關(guān)研究?；诖?，本文借鑒已有研究成果，采用“自上而下”思路構(gòu)建旅游交通碳排放測度模型，基于ArcGIS自然斷點(diǎn)法、空間變差函數(shù)與趨勢面分析等空間分析方法系統(tǒng)剖析旅游交通碳排放演變格局，同時(shí)克服以往影響變量的單一性，采用空間計(jì)量模型深入探討旅游交通碳排放格局演變的影響因素，既豐富了旅游交通碳排放相關(guān)研究方法與研究內(nèi)容，又明確了地理學(xué)視角下旅游交通碳排放空間格局演變過程及影響因素，可為制定旅游交通碳減排措施提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性，本研究單元涉及除港、澳、臺和西藏之外的中國其余30個省域，研究時(shí)間為2005-2018年，研究數(shù)據(jù)來源于2005-2018年國家相關(guān)部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)公報(bào)[26]、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2006-2019)》[27]、《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒(2006-2019)》[28]、《中國交通年鑒》[29]、《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》[30]和中國經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫[31]等。

1.2 旅游交通碳排放測度模型

本文借鑒已有研究[8，16，32]，采用4種交通方式(公路、鐵路、航空、其他)的旅客周轉(zhuǎn)量與相應(yīng)旅游碳排放因子的乘積匯總估算旅游交通碳排放量，模型為：

(1)

式中：CTt為某省域旅游交通碳排放總量；Qit為第t年i種交通方式的客運(yùn)周轉(zhuǎn)量；fi為i種交通方式客流量中旅游者的占比，綜合參考魏艷旭等[16]的研究、全國旅游者的實(shí)際情況和有關(guān)專家意見，本文對公路、鐵路、航空和其他交通方式客流量中旅游者的占比取值分別為13.8%、31.6%、64.7%和10.6%；αi為i種交通方式的CO2排放因子(g/km)，依據(jù)已有研究[16,30,32]，4種交通方式單位碳排放分別為公路133 g/km、鐵路27 g/km、航空137 g/km及其他66 g/km。

1.3 空間變差函數(shù)

采用空間變差函數(shù)揭示中國旅游交通碳排放格局演變過程，其計(jì)算公式為[33,34]：

(2)

式中：γ(h)為變異函數(shù)值；Z(xi)和Z(xi+h)分別為空間單元xi和xi+h的旅游交通碳排放量，i=1,2,3，…，N(h)，N(h)為分割距離h的樣本量。

分維數(shù)D是運(yùn)用定量方法揭示研究對象的“非規(guī)則”程度，由γ(h)和h確定[35](式(3))。D值越大，表明旅游交通碳排放空間異質(zhì)性更多是由空間自相關(guān)引起，其值越接近2，說明空間異質(zhì)性越小[36]。

2γ(h)=h4-2D

(3)

1.4 空間計(jì)量模型

空間滯后模型主要考慮樣本自身觀測值對周圍地區(qū)的溢出效應(yīng)，空間誤差模型主要用于衡量鄰近地區(qū)因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀測值的影響程度，強(qiáng)調(diào)空間擴(kuò)散效應(yīng)是由外生沖擊引起[37-39]。由于中國旅游交通碳排放空間分布具有集聚趨勢，旅游交通碳排放可能存在空間相互作用，本文運(yùn)用空間滯后模型(SLM)(式(4))和空間誤差模型(SEM)(式(5))揭示中國旅游交通碳排放的影響因素，并與普通最小二乘(OLS)回歸進(jìn)行對比。

Y=ρWY+xβ+ε

(4)

(5)

式中：Y為旅游交通碳排放因變量向量；ρ為空間滯后系數(shù)；W為權(quán)重向量；x為K維自變量行向量；β為各自變量對Y的影響系數(shù)所構(gòu)成的向量；ε和γ為隨機(jī)誤差向量；λ為空間誤差系數(shù)。

旅游交通碳排放空間分異是由經(jīng)濟(jì)與非經(jīng)濟(jì)因素綜合作用的結(jié)果。鑒于理論上經(jīng)濟(jì)規(guī)模、游客規(guī)模、對外旅游開放度、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)等內(nèi)外圍因素與旅游交通碳排放具有因果關(guān)系，在借鑒已有研究成果[6，9,20,40]基礎(chǔ)上，遵循科學(xué)性、代表性和客觀性原則，并結(jié)合中國旅游交通碳排放發(fā)展實(shí)際問題，選取人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(AGDP)[41]、旅游接待總?cè)舜?TRTN)、對外旅游開放度(FTOD)[42]、旅游資源稟賦(TRE)[9]、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平(SIDL)[43]、能源強(qiáng)度(EI)和能源結(jié)構(gòu)(ES)[20]共7項(xiàng)因子作為自變量(表1)，將各年份的名義GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值換算成以2005年為基期的實(shí)際值，以剔除價(jià)格波動等帶來的影響。需說明的是，本文自變量選取顧及內(nèi)外圍因素對旅游交通碳排放的引致或抑制作用，尤其是納入了交通能源強(qiáng)度和交通能源結(jié)構(gòu)等內(nèi)源性變量，同時(shí)選取對外旅游開放度和旅游資源稟賦兩項(xiàng)指標(biāo)，分別測度地區(qū)對外旅游開放水平和旅游資源吸引力對交通碳排放的驅(qū)動效應(yīng)。

表1 旅游交通碳排放格局變化的影響因素原始變量Table 1 Original variables of influencing factors of carbon emission pattern change of tourism transportation

不同省域之間旅游交通碳排放存在空間聯(lián)動作用(即空間溢出效應(yīng))，因此，以各省域旅游交通碳排放為因變量，以選取的因子作為自變量，通過擬合、回歸和檢驗(yàn)分析，揭示各變量對中國旅游交通碳排放格局演變的影響效應(yīng)。構(gòu)建的空間計(jì)量模型如下：

lnA=c+β1lnAGDP+β2lnTRTN+β3lnFTOD+
β4lnTRE+β5lnSIDL+β6lnEI+β7lnES+ε

(6)

式中：A為第i個單元旅游交通碳排放；c為各自變量截距項(xiàng)；β1-β7為各自變量對應(yīng)的影響系數(shù)。

2 旅游交通碳排放的時(shí)空分異格局

2.1 旅游交通碳排放的時(shí)空特征

2.1.1 旅游交通碳排放的時(shí)序演化特征 采用標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)分別揭示2005-2018年旅游交通碳排放絕對差異和相對差異的時(shí)序變化特征(圖1)。1)旅游交通碳排放均值呈逐年遞增態(tài)勢，表明游客規(guī)模對旅游交通碳排放的引致效應(yīng)逐漸凸顯，且交通能源強(qiáng)度提升也在一定程度上加劇了環(huán)境惡化。2)旅游交通碳排放標(biāo)準(zhǔn)差總體呈連續(xù)增長趨勢，由2005年的162.551萬t升至2018年的445.622萬t，表明中國旅游交通碳排放絕對差異逐漸增大。3)旅游交通碳排放變異系數(shù)整體呈現(xiàn)波動變化態(tài)勢，其相對差異呈階段性變化特征，大致可分為：波動增長期(2005-2007年)，旅游交通碳排放相對差異總體增長，主要?dú)w因于旅游交通碳減排技術(shù)落后和交通能源消費(fèi)模式粗放；波動起伏期(2007-2013年)，一方面，此階段面臨全球性金融危機(jī)和碳減排技術(shù)壁壘的雙重沖擊，旅游交通碳排放相對差異起伏性較大，另一方面，此階段政府積極采取能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略，加大資本和節(jié)能減排技術(shù)研發(fā)投入力度，積極倡導(dǎo)交通能源結(jié)構(gòu)向低排放、綠色化的清潔能源轉(zhuǎn)型，致使此階段后期旅游交通碳排放相對差異趨向減小；波動降低期(2013-2018年)，此階段面臨國際綠色壁壘、能源約束趨緊等多重因素沖擊，在“環(huán)境倒逼機(jī)制”和“五位一體”發(fā)展理念的影響下，綠色發(fā)展逐漸成為主導(dǎo)增長模式，旅游交通碳排放總量相對差異放緩。

圖1 2005-2018年中國旅游交通碳排放變化特征Fig.1 Temporal variation characteristics of carbon emission of tourism transportation in China in 2005-2018

2.1.2 旅游交通碳排放的空間分異特征 從旅游交通碳排放空間分布看(圖2)，30個省域旅游交通碳排放總量等級空間分異特征顯著，總體上呈現(xiàn)由東至西遞減態(tài)勢，與中國“東強(qiáng)西弱”的旅游交通網(wǎng)絡(luò)格局及“沿主要交通干線和航空樞紐”布局的旅游客流量、流向空間特征基本一致。旅游交通碳排放高值區(qū)集中在以長三角城市群、環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)和珠江三角洲城市群為代表的旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域，緣于該區(qū)域旅游交通設(shè)施完善，居民可支配收入較高，出游意愿強(qiáng)、頻次高，加之北京、上海和廣州均建有特大型機(jī)場，且大多是區(qū)域性的綜合交通樞紐和國際、國內(nèi)航線中心，能夠接待相當(dāng)規(guī)模的中遠(yuǎn)程游客，航空旅游交通碳排放量比重較大；西北地區(qū)交通設(shè)施建設(shè)落后，航線網(wǎng)絡(luò)相對稀疏，航空及其他旅游交通碳排放量相對較小，且交通設(shè)施供給對旅游需求存在滯后性，加之游客規(guī)模和經(jīng)濟(jì)規(guī)模相對較小，為旅游交通碳排放的低值區(qū)。

注：審圖號為GS(2019)1825號。

2.2 旅游交通碳排放的空間異質(zhì)性態(tài)勢

由中國旅游交通碳排放格局變差函數(shù)擬合參數(shù)變化(表2)可知，2005年、2010年和2018年的塊金系數(shù)(C/(C0+C))呈現(xiàn)先變小后增大趨勢，決定系數(shù)(R2)雖較小，但逐漸增大，表明能解釋中國旅游交通碳排放的空間異質(zhì)性態(tài)勢，空間相關(guān)性呈現(xiàn)先增強(qiáng)后減弱的特征，同時(shí)也說明中國各省域旅游交通碳排放存在空間相互作用及聯(lián)動效應(yīng)。2005-2018年旅游交通碳排放變程逐漸減小，說明中國旅游交通碳排放影響范圍減小。根據(jù)最小二乘法選擇的空間變差擬合模型可知，2005年為指數(shù)模型，2010年和2018年為高斯模型，表明2005年和2010年、2018年旅游交通碳排放呈現(xiàn)出差異性的結(jié)構(gòu)特征。

由中國旅游交通碳排放變差分維數(shù)(表3)可知，在全方位上，2005-2018年分維數(shù)距2越來越遠(yuǎn)，且呈現(xiàn)持續(xù)減小態(tài)勢，表明中國旅游交通碳排放空間分布的異質(zhì)性態(tài)勢逐漸凸顯。從各方向分維數(shù)看，2005-2018年東—西方向上維數(shù)值一直處于減小態(tài)勢，說明研究期間中國旅游交通碳排放在該方向上空間差異呈增大趨勢，2005年東南—西北方向上的維數(shù)值最小，表明該時(shí)期中國旅游交通碳排放在東南—西北方向上的空間差異最明顯，而其他方向的維數(shù)值相對較大，表明其他方向的旅游交通碳排放空間差異較弱。從旅游交通碳排放趨勢面分析(圖3)可知，2005-2018年旅游交通碳排放峰值主要分布在綜合交通優(yōu)勢度明顯、旅游發(fā)展水平高的東部沿海地帶，西部空間分異程度較平緩，南北方向呈現(xiàn)“南多北少”格局。

表3 中國旅游交通碳排放格局變差分維數(shù)Table 3 Variation fractal dimension of carbon emission pattern of tourism transportation in China

圖3 中國旅游交通碳排放趨勢面Fig.3 Trend surface of carbon emission of tourism transportation in China

3 旅游交通碳排放空間分異影響因素

運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行空間面板數(shù)據(jù)模型回歸與擬合分析。由空間依賴性檢驗(yàn)結(jié)果(表4)可知，旅游交通碳排放空間依賴性檢驗(yàn)結(jié)果的莫蘭指數(shù)(Moran′sI)為0.1432，且通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，表明中國旅游交通碳排放一定程度上存在空間自相關(guān)性。采用拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)確定所選擇的空間計(jì)量模型形式。LM-lag和LM-error、Robust LM-lag和Robust LM-error均通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，因此，需進(jìn)一步通過擬合優(yōu)度(R2)和自然對數(shù)似然函數(shù)值(LogL)判定最優(yōu)模型。

表4 空間依賴性檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 Results of spatial dependence test

由空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果(表5)可知，空間誤差模型的擬合優(yōu)度(R2)較高，且其自然對數(shù)似然函數(shù)值(LogL)大于空間滯后模型，故選取空間誤差模型作為本文揭示旅游交通碳排放格局演變的最優(yōu)模型。進(jìn)一步依據(jù)表5可知，空間滯后項(xiàng)ρ(0.632)和空間誤差項(xiàng)λ(0.926)均通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，說明各研究單元旅游交通碳排放在空間上存在顯著的正相關(guān)性，本地區(qū)旅游交通碳排放增加可能會對鄰近省份的旅游交通碳排放帶來引致效應(yīng)，納入空間要素測算的各變量對于旅游交通碳排放的影響具有合理性。

表5 旅游交通碳排放空間格局的空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果Table 5 Estimation results of spatial measurement model for spatial differentiation of carbon emission of tourism transportation

空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果(表5)顯示：1)從經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度看，人均GDP(lnAGDP)通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，估計(jì)參數(shù)為正值(0.326)，說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，旅游交通碳排放越高，經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動旅游交通碳排放的原假設(shè)得到驗(yàn)證。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游交通相輔相成，不同社會經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度地區(qū)的旅游交通建設(shè)規(guī)模存在差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響著交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模，進(jìn)而可能對旅游交通碳排放產(chǎn)生影響。2)從游客規(guī)模層面看，旅游接待總?cè)舜?lnTRTN)通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，影響系數(shù)為正(0.446)，表明游客規(guī)模對旅游交通碳排放具有正向驅(qū)動效應(yīng)。游客規(guī)模增加必然促使旅游地交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)完善，迫使旅游交通運(yùn)輸規(guī)模與強(qiáng)度提升，造成碳排放增加。此外，區(qū)域間旅游客流規(guī)模集聚效應(yīng)增大了交通運(yùn)輸?shù)膹?qiáng)度和頻率，理論上也增加了旅游交通碳排放的可能性。3)從旅游地對外開放度看，對外旅游開放度(lnFTOD)通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，對旅游交通碳排放的估計(jì)參數(shù)為正(0.371)，表明對外旅游開放度越高，旅游交通碳排放愈高。旅游目的地與外界存在持續(xù)的物質(zhì)能量流、信息流、資金流和旅游客流等交換，該傳遞交流過程勢必伴隨“溢出效應(yīng)”，往往對旅游交通結(jié)構(gòu)、等級和規(guī)模產(chǎn)生倒逼效應(yīng)，進(jìn)而影響旅游交通碳排放。此外，區(qū)域旅游開放度提升大大增加了要素流流入的機(jī)會，而在外資引入尚未“松綁”的現(xiàn)實(shí)情況下，投資主要趨向于“高排放、高能耗”的酒店、娛樂、商場等服務(wù)行業(yè)[9]，而這些行業(yè)間規(guī)模性的旅游客流、物質(zhì)要素流動與傳導(dǎo)機(jī)制，無疑增加了旅游交通碳排放強(qiáng)度。4)從旅游資源吸引力視角看，旅游資源稟賦(lnTRE)對旅游交通碳排放具有正向影響(0.056)，但未能通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)。究其原因，高等級旅游資源是目的地旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要依托和載體，優(yōu)質(zhì)旅游吸引物能夠形成旅游地客流集聚的規(guī)模效應(yīng)以及旅游資源對旅游客流的吸引效應(yīng)，從而在一定程度上間接地引致旅游交通碳排放。5)從區(qū)域服務(wù)業(yè)發(fā)展水平看，服務(wù)業(yè)發(fā)展水平(lnSIDL)通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，其估計(jì)參數(shù)為正(0.158)，表明現(xiàn)階段中國服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較低且發(fā)展模式仍較為粗放，旅游相關(guān)服務(wù)產(chǎn)業(yè)亟須向集約化、規(guī)?；?jīng)營發(fā)展，不斷提高旅游產(chǎn)業(yè)的核心競爭力，推動旅游服務(wù)產(chǎn)業(yè)改革以帶動經(jīng)濟(jì)綠色健康發(fā)展。6)從交通能源強(qiáng)度看，能源強(qiáng)度(lnEI)通過5%顯著性水平的檢驗(yàn)，其影響系數(shù)為正(0.128)，表明能源強(qiáng)度對旅游交通碳排放具有正向驅(qū)動效應(yīng)，單位交通客運(yùn)周轉(zhuǎn)量能耗越多，旅游交通碳排放提升越明顯。本文研究階段旅游交通的能源消耗以燃料油、柴油、汽油、煤炭等傳統(tǒng)能源類型為主，能源強(qiáng)度對旅游交通碳排放的引致效應(yīng)較明顯。7)從交通能源結(jié)構(gòu)看，能源結(jié)構(gòu)(lnES)通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，其估計(jì)參數(shù)為負(fù)值(-0.119)，表明受益于經(jīng)濟(jì)全球化技術(shù)擴(kuò)散影響，先進(jìn)環(huán)保技術(shù)的空間溢出效應(yīng)逐漸凸顯，節(jié)能減排技術(shù)水平提升一定程度上促使電能、天然氣、風(fēng)能等清潔能源在旅游交通領(lǐng)域的應(yīng)用范圍擴(kuò)大，旅游交通能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)得到調(diào)整與優(yōu)化，能源結(jié)構(gòu)對旅游交通碳排放起到顯著抑制作用。但國際綠色壁壘和節(jié)能減排技術(shù)約束等問題仍存在，諸多國家(尤其是發(fā)展中國家)和地區(qū)交通能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)仍存在不合理現(xiàn)象，傳統(tǒng)的旅游交通能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)亟須向新能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。

上述結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外旅游開放度和游客接待規(guī)模是引致旅游交通碳排放的主要因素，較大程度上主導(dǎo)與塑造了中國旅游交通碳排放的空間格局，而服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、旅游資源稟賦、能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)對旅游交通碳排放起到不同程度的引致或抑制效應(yīng)。需說明的是，本研究游客接待規(guī)模對旅游交通碳排放的影響系數(shù)最大，與文獻(xiàn)[44]結(jié)果一致；但旅游相關(guān)服務(wù)業(yè)發(fā)展對旅游交通碳排放具有顯著的引致效應(yīng)，與文獻(xiàn)[44]結(jié)果相反，究其原因：本研究尺度為全國，受制于中國各經(jīng)濟(jì)地帶旅游服務(wù)業(yè)發(fā)展水平參差不齊影響，旅游業(yè)服務(wù)效率相對較低，故服務(wù)業(yè)整體發(fā)展水平對旅游交通碳排放具有引致效應(yīng)；文獻(xiàn)[44]中僅選取山西省為案例地，研究尺度較單一，山西省近些年推進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整，加之旅游服務(wù)效率顯著提升，致使服務(wù)業(yè)發(fā)展對旅游碳減排初見成效。這表明基于不同的研究尺度探查各變量對旅游交通碳排放的影響可能具有異質(zhì)性。

4 結(jié)論與討論

本研究基于宏觀地理學(xué)時(shí)空視角探討了中國旅游交通碳排放的格局演變及影響因素，構(gòu)建的旅游交通碳排放影響變量能較好地揭示中國旅游交通碳排放格局演變及主控因素，豐富了旅游交通碳排放的相關(guān)研究方法與內(nèi)容，彌補(bǔ)了以往研究的局限性，主要結(jié)論如下：1)2005-2018年中國旅游交通碳排放呈遞增態(tài)勢，旅游交通碳排放的絕對差異逐漸增大，相對差異大致可劃分為波動增長期(2005-2007年)、波動起伏期(2007-2013年)和波動降低期(2013-2018年)3個階段。2)中國旅游交通碳排放的空間分異特征顯著，總體上呈現(xiàn)由東至西遞減態(tài)勢，旅游交通碳排放高值區(qū)主要集中在以長三角城市群、環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)和珠江三角洲城市群為代表的沿海地帶，與中國“東強(qiáng)西弱”的旅游交通網(wǎng)絡(luò)格局及“沿主要交通干線和航空樞紐”布局的旅游客流量、流向空間特征基本一致；各省域旅游交通碳排放存在空間相互作用及聯(lián)動效應(yīng)，總體上在東—西方向上空間差異趨向增大，其他方向空間分異程度較小，與中國旅游交通碳排放總體空間分異特征基本契合。3)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外旅游開放度和游客接待規(guī)模是引致旅游交通碳排放的主要因素，而服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、旅游資源稟賦、能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)對旅游交通碳排放起到不同程度的引致或抑制效應(yīng)；但基于不同的研究尺度探查各變量對旅游交通碳排放的影響可能具有異質(zhì)性。

在生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展理念的大背景下，如何保障區(qū)域旅游交通發(fā)展向“低排放、綠色發(fā)展”模式轉(zhuǎn)變，探索綠色旅游交通發(fā)展的新路徑和新模式，仍是提升區(qū)域旅游交通綠色發(fā)展的關(guān)鍵問題。1)技術(shù)溢出能顯著降低碳排放強(qiáng)度[45]。在相對整體交通結(jié)構(gòu)難以有效迅速調(diào)整狀況下，應(yīng)積極實(shí)施“技術(shù)性”減碳，通過現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)致力于降低交通能源消耗強(qiáng)度；同時(shí)，加快完善產(chǎn)業(yè)政策、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和市場應(yīng)用保障體系，積極發(fā)展人均能耗較小的公共旅游交通(如高鐵旅游專列)，倡導(dǎo)低碳出行和綠色消費(fèi)理念。此外，鑒于航空運(yùn)輸碳排放占比較大，應(yīng)通過資金/技術(shù)投入、優(yōu)化整合航線、提高空管效率等措施最大限度地降低航空運(yùn)輸碳排放，充分利用“結(jié)構(gòu)性”減碳進(jìn)一步抑制旅游交通碳排放強(qiáng)度提升。2)優(yōu)化交通能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，推廣節(jié)能新技術(shù)。實(shí)施化石燃料在旅游交通能源消費(fèi)強(qiáng)度和規(guī)模上的“雙減雙控”措施，鼓勵使用生物燃料，同時(shí)建立長期有效的補(bǔ)貼機(jī)制，優(yōu)先發(fā)展電動車、太陽能汽車等清潔能源汽車，打造智能綠色交通[46]。3)積極實(shí)施“管理性”減碳。通過制定和實(shí)施行業(yè)環(huán)境規(guī)制[47]有效提升交通能源利用效率，降低旅游交通能耗強(qiáng)度，比如可以借鑒國際上對交通運(yùn)輸業(yè)征收碳稅的措施，對燃油、天然氣等按照含碳量的比例征收碳稅，通過經(jīng)濟(jì)激勵推動清潔型燃料的推廣與普及，實(shí)施必要的交通管制，抑制旅游交通碳排放的增長速率。

旅游交通碳排放是復(fù)雜的系統(tǒng)問題，其空間異質(zhì)性態(tài)勢是多尺度、多因素共同作用的結(jié)果，且省域間的差異顯著，未來仍需基于多時(shí)域、多尺度與多源數(shù)據(jù)融合等，從深層次揭示省域、市級和景區(qū)等多元尺度單元旅游交通碳排放格局變化及其空間分異的影響因素，這將更有利于制定具有針對性的旅游交通碳減排舉措。