蔡国琴 王丽娜 李敏纳 张秋月 王奕潼
(海南师范大学经济与管理学院 海南海口 570100)
随着旅游业的快速发展,其所带来的环境问题不容小觑[1]。世界旅游组织在2019 年12 月马德里 《联合国气候变化框架公约》第25 次缔约方会议(COP25)期间发布的研究报告显示,到2030 年,全球旅游交通碳排放预计将从2016 年的16.97 亿t增加至19.98 亿t,占到人为二氧化碳排放总量的5.3%,并表示旅游交通是旅游业碳排放最主要的来源[2]。可见,旅游交通碳减排责任和潜力巨大,是实现旅游业碳减排的关键环节。因此,科学测度旅游交通碳排放以及明晰其驱动机理是当前实现旅游业低碳发展亟待解决的理论与实践问题之一。
近年来,学界对旅游交通碳排放问题展开了3 个方面的研究:①旅游交通碳排放测算与分析研究[3-5];②旅游交通碳排放影响因素研究[6-8];③旅游交通碳减排研究[9-10]。由此可知,旅游交通碳排放问题已取得了较为丰硕的研究成果。但对旅游交通碳排放影响因素的研究还稍显不足,具体体现在学界对旅游交通碳排放影响因素的研究主要是基于LMDI 模型展开,该模型在分析旅游交通碳排放影响因素时,容易忽略各因素之间的关系,将各影响因素按平行参照处理,仅计算各因素对碳排放的直接贡献或弹性系数,导致所得结论不够科学。
鉴于此,本文在科学测度海南省旅游交通碳排放的基础上,充分考虑各影响因素间的相互关系,引入通径分析理论对海南省旅游交通碳排放的内在驱动机理进行研究,把握其作用途径,为海南省旅游交通碳减排提供一定的政策依据,以期实现旅游交通碳减排,从而推动旅游业的低碳发展。
(1)旅游交通碳排放测度方法。目前,测度旅游交通碳排放的主要方法有2 种:①基于区域中宏观统计数据测度研究对象碳排放的“自上而下”法;②基于区域中所选基本单元的微观数据测度研究对象碳排放的“自下而上”法[11]。鉴于数据的可获得性,本文采用“自上而下”法对海南省旅游交通碳排放进行测度,其具体测度思路如下:首先,根据联合国世界旅游组织(UNWTO)对客运交通碳排放的计算方法[12],将公路、民航、水路、铁路的旅客周转量乘以对应的碳排放系数,得到各交通方式的客运交通碳排放。然后,将各交通方式的客运交通碳排放与旅游者在各种交通方式旅客周转量中所占的比例相乘,得到各交通方式的旅游交通碳排放。最后,将各交通方式的旅游交通碳排放进行求和,得到旅游交通碳排放总量。具体测度公式如式(1)所示。
式中:C 为旅游交通碳排放总量;i 为交通方式(公路、民航、水路、铁路);Qi为第i 种交通方式旅客运周转量,人·km;Pi为第i种交通方式碳排放系数,gCO2/(人·km),根据相关研究,将公路、民航、水路、铁路碳排放系数分别取值为133 gCO2/(人·km)、137 gCO2/(人·km)、106 gCO2/(人·km)和27 gCO2/(人·km)[13];αi为旅游者在第i 种交通方式旅客周转量中所占的比例,根据实际情况并结合专家研究成果,确定公路、民航、水路、铁路的α 值分别为13.8%、64.7%、10.6%和31.6%[14]。
(2)旅游交通碳排放驱动机理研究方法。本文采用Sewall Wright 提出的通径分析理论作为研究旅游交通碳排放驱动机理的工具。通径分析是一种多元统计技术,主要用于分析多个解释变量与被解释变量的线性关系,其优点是可以处理复杂的变量关系[15]。通常适用于解释变量数目较多且相互关系复杂,或某些解释变量会通过其他解释变量间接地对被解释变量产生影响的情形。设解释变量为x1,x2,…,xk,被解释变量为y,解释变量xi与被解释变量y 标准化后的偏相关系数为piy,被解释变量xi与被解释量xi的相关系数为rij,与被解释变量y 的相关系数为riy,则通径分析的基本模型见式(2)。
式中:piy为直接通径,表示解释变量xi对被解释变量y 的直接效应,其决定系数为ri2=piy2。rijpjy为间接通径,表示解释变量xi通过解释变量xj对被解释变量y 的间接效应,其决定系数为Rij2=2piyriypjy。riy为解释变量xi对被解释变量y 的综合效应,其决定系数为
由于通径模型在实际设定中很难将所有影响被解释变量的解释变量考虑在内。因此,在分析过程中需要进一步核算遗漏变量和随机误差对被解释变量产生的影响,即剩余通径pεy,其计算公式见式(3)。
本文所有数据均来源于2001—2020 年的《海南省统计年鉴》[16],为剔除物价上涨因素的影响,对于涉及到价格因素的指标值,均以2000 年作为价格基期采用GDP 平减指数对其进行平减处理。
基于2000—2019 年海南省公路、民航、水运和铁路4 种交通方式的旅客周转量数据,根据式(1)计算得到2000—2019年海南省旅游交通碳排放量,具体结果见表1。
表1 2000—2019 年海南省旅游交通碳排放情况 单位:万t
2019 年海南省旅游交通碳排放总量为772.002 万t,民航产生的碳排放是其主要来源。其中,民航产生的碳排放在旅游交通碳排放总量中所占的比例最高,约占97.567%;其次是公路产生的碳排放,约占1.751%;然后是铁路产生的碳排放,约占0.622%;水运产生的碳排放所占比例最小,约占0.060%。
由表1 可知,2000—2019 年海南省旅游交通碳排放总量呈逐年增加趋势。海南省旅游交通碳排放从2000 年的71.027 万t增加到2019 年的772.002 万t,短短19 年增加了10.869[1]倍,年均增长率高达14.194%[2]。参照一些学者对增长速度的划分,即年均增长率10%及以上为高速,8%以上至10%以下为中高速,7%~8%为中速,4%~7%为中低速,4%及以下为低速[17]。近19 年,海南省旅游交通碳排放呈高速增长。
2000—2019 年海南省旅游交通碳排放总量的构成比例呈如下变化:①公路产生的碳排放在旅游交通碳排放中的比例呈减少趋势;②民航产生的碳排放在旅游交通碳排放中的比例呈增加趋势;③水运、铁路产生的碳排放在旅游交通碳排放中的比例总体上变化较小。
旅游交通碳排放始终呈高速增长趋势,深入研究旅游交通碳排放的驱动机理以及把握其作用途径,是实现旅游交通碳减排的重要路径。因此,本部分将通过文献研究,并结合海南实际,选取旅游交通碳排放的驱动因素。在此基础上,运用通径分析研究各驱动因素对海南省旅游交通碳排放的作用机理。
根据相关旅游交通碳排放驱动因素的研究成果[6-8],并结合海南实际,同时考虑到相关统计数据的可得性,主要选取以下指标作为海南省旅游交通碳排放的驱动因素,具体见表2。
表2 海南省旅游交通碳排放的主要驱动因素
3.2.1 变量正态性检验
通径分析是一类特殊的多元回归分析,在计算通径系数之前,需要对被解释变量时序数据进行正态性检验。本文采用SPSS26 对被解释变量旅游交通碳排放y 进行正态性检验,其结果显示正态性显著水平sig=0.026<0.05,说明y 不服从正态分布。因此,对y 作对数处理,对lny 进行正态性检验,其结果见表3。由于本文的样本量20 属于小样本,故选择夏皮罗-威尔克的检验结果,该结果的正态性显著水平sig=0.217>0.05,说明lny 服从正态分布,可进行通径系数的计算。
表3 正态性检验结果
3.2.2 通径结果分析
基于2000—2019 年海南省旅游交通碳排放及其各驱动因素相关统计数据,利用式(2)和式(3)可得到以下通径系数,具体见表4。
由表4 可知,剩余通径系数pεy=0.045,即剩余效应较小,说明通径分析过程已把握海南省旅游交通碳排放的主要驱动因素,模型的内在质量理想。将各驱动因素对海南省旅游交通碳排放的决策系数Ri2按降序进行排序,可得到R12>R22>0>R52>R32>R42,表明旅游者规模为海南省旅游交通碳排放的主要促进因素,旅游交通运输强度为其主要限制性因素,具体分析如下5 点。
表4 通径分析结果
(1)旅游者规模为主要决策因子,对旅游交通碳排放的正向拉动作用最大。其对旅游交通碳排放的直接效应为正向的1.122,而通过人均旅游消费水平、旅游产业贡献度、旅游交通运输强度、旅游交通能源强度的间接总效应为-0.131,其总效应为0.991。可见,旅游者规模通过其他驱动因素对旅游交通碳排放的抑制作用较弱,旅游者规模变化可直接作用于旅游交通碳排放的大小。因此,要降低旅游交通碳排放,需有效控制旅游者规模。
(2)人均旅游消费水平对旅游交通碳排放的总效应为显著的正效应。其直接效应为0.218,对旅游交通碳排放起直接推动作用,通过旅游者规模的间接推动作用为1.006,通过旅游产业贡献度、旅游交通运输强度和旅游交通能源强度的间接抑制作用为-0.299,低于其通过旅游者规模的间接推动作用,为0.925。可见,海南省旅游消费水平的上升主要依靠旅游者规模的扩大。随着生活水平的提高,旅游成为了人们闲暇时间的消费领域,同时高质量的消费体验和便捷的交通工具,让旅游者体验更为丰富的活动和出行更远的距离,从而推动旅游交通碳排放的增加。
(3)旅游产业贡献度对旅游交通碳排放的总效应为显著的负效应。其直接效应为0.167,对旅游交通碳排放起直接推动作用,但总效应为-0.768,原因是通过旅游者规模和人均消费水平的间接抑制作用达到了1.024,抵消了旅游产业贡献度的直接和其通过旅游交通运输强度以及旅游能源强度的间接推动作用之和。旅游产业的发展虽会促进旅游交通碳排放的增加,但相对其他产业而言,旅游产业属于低能耗、低污染产业,且能带来巨大的经济效益。因此,发展旅游产业有助于控制交通运输行业的碳排放。
(4)旅游交通运输强度为主要限制性因素。它对旅游交通碳排放的直接效应为0.229,表明旅游交通运输强度的上升会直接推动旅游交通碳排放的增加,但间接总效应为-0.975,使其对旅游交通碳排放的总效应为-0.744。这主要源于旅游交通运输强度对旅游者规模有较大的负向依赖。表明海南省旅游交通运输效率大幅度提高,极大提高了单位GDP 客运周转量。
(5)旅游交通能源强度对旅游交通碳排放的总效应为显著的负效应。旅游交通能源强度对旅游交通碳排放的直接效应为正向的0.020,而通过旅游者规模和人均旅游消费水平的间接效应为-1.064。完全抵消了旅游交通能源强度的直接推动作用和旅游产业贡献度以及旅游交通运输强度之和,总效应变为-0.823。可见,降低旅游交通能源强度可以有效减少旅游交通碳排放。
本文基于相关统计数据,测度了海南省2000—2019 年海南省旅游交通碳排放,并引入通径分析理论研究了海南省旅游交通碳排放的内在驱动机理,得出2 点主要结论。
(1)海南省旅游交通碳排放呈逐年上升趋势。已由2000 年的71.027 万增加到2019 年的772.002 万t,短短19 年增长了10.869 倍,年均增长率高达14.194%。其中,民航交通方式产生的碳排放量在旅游交通碳排放量中所占比例最高,高达97.567%,是旅游交通碳排放的主要来源。
(2)旅游者规模和人均旅游消费水平是旅游交通碳排放增加的主要推动因素,而旅游产业贡献度、旅游交通运输强度和旅游交通能源强度是旅游交通碳排放增加的主要抑制因素。其中,旅游者规模对旅游交通碳排放的影响最大,其次是人均消费水平,然后是旅游交通能源强度,最后分别是旅游产业贡献度和运输强度。
当前,海南省旅游经济正处于快速发展阶段,由此驱动了旅游交通碳排放的显著增加。为保持旅游业的快速发展,同时降低旅游交通碳排放。首先,地区政府应致力于制定和实施云旅游发展战略,以减少旅游者大规模的流动。其次,应加大旅游产业发展促进旅游业产业升级,提高能源利用率。最后,由于海南是个海岛,航空运输方式成为了旅游者来海南省的主要交通方式,造成旅游交通碳排放成倍增长,相对而言,铁路运输方式有助于减少交通碳排放。因此,国家和地区政府在财政资金充足的情况下,可考虑修建跨海高速铁路,以促进海南省的发展,同时降低旅游交通碳排放。