“双碳”目标下江西省旅游业碳排放效率时空特征及其影响因素

贾国栋,王立国*，张 典,江国华

(1.江西农业大学 a.国土资源与环境学院，b.乡村旅游发展研究中心，中国 南昌 330045；2.南昌市乡村旅游发展研究中心，中国 南昌 330045)

随着中国国内旅游业的持续发展，旅游碳排放量逐渐增加[1]。中国2000—2019年旅游碳排放总量年均增长率达到9.52%[2]。习近平主席于第75届联合国大会上郑重宣布，中国力争于2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和(简称“双碳”目标)[3]。“双碳”目标的提出是旅游业整体高质量发展的助推器，可以从根源上减少环境气候变化对旅游业带来的不利影响，“双碳”战略的实施可以推动生态旅游、低碳旅游等旅游形式发展，助力旅游业实现高质量发展[4,5]。

碳排放效率为“既定投入要素(资本、劳动和能源等)相互作用下，最少的碳排放量所获得最优的经济产出”[6]。旅游业碳排放效率是在碳排放效率、旅游业可持续发展等概念背景下产生的，是一种能源利用效率，即反映旅游生产活动中产生生产效益的同时所引起的碳排放[7]。国外学者主要集中于测算和评价旅游业相关企业和部门的效率，包含旅游目的地[8]、旅游酒店[9]、旅游交通[10]等多个领域，且在研究过程中多以期望产出为主。近年来，国内学者针对旅游业与环境关系的研究越来越多，郭丽佳等[11]、王兆峰等[12]、杨丽等[13]、查建平[14]将旅游业碳排放效率作为非期望产出，分别对省域旅游业、旅游城市、旅游景区、低碳旅游发展效率进行研究。探讨旅游业碳排放效率影响因素的研究主要从时间[15]或空间[16]选取一种维度进行分析，但目前旅游业碳排放效率研究仍以静态分析为主，缺乏对区域内旅游业碳排放效率评价的动态分析。同时，现有研究多采用传统面板对旅游业碳排放效率影响因素进行分析，而旅游消费者的时空流动性与旅游资源的空间依附性决定同时引入时间和空间面板数据进行研究很有必要。

江西省是首批国家生态文明试验区，为长三角、珠三角和闽南三角地区的腹地。通过实施旅游强省战略，江西旅游经济取得飞速增长。如何借助旅游发展机会，降低旅游业碳排放，提高碳排放效率，对江西省实现将“双碳”目标纳入旅游发展和生态文明建设整体布局具有重要作用。鉴于此，本文以江西省2000—2019年11个地级市面板数据为基础，采用“自下而上”法，得到旅游交通、住宿、餐饮、活动、废弃物处理五大类能源消耗及其碳排放量数据，运用非期望产出Super-SBM模型及Malmquist指数对江西省旅游业碳排放效率进行静态与动态分析，并借助时空地理加权回归模型分析旅游业碳排放效率影响因素的时空异质性。

1 研究设计

1.1 研究方法与模型构建

1.1.1 旅游业碳排放及旅游业能源消耗量测算方法 旅游业碳排放是指旅游产业活动过程中直接或间接产生二氧化碳当量的估计值。旅游业碳排放量及能源消耗量是由旅游住宿、旅游交通、旅游活动、旅游餐饮以及旅游废弃物处理5个分量产生的二氧化碳排放量及能源消耗量加总计算得出的。旅游住宿、旅游交通及旅游活动碳排量及能源消耗量计算公式参考石培华等[17]研究成果，旅游餐饮、旅游废弃物处理碳排量及能源消耗量计算公式参考郑群明等[18]研究成果。

1.1.2 非期望产出Super-SBM模型 非期望产出Super-SBM模型基本原理为：既运用Super-SBM模型从非径向、非角度将松弛变量直接加入目标函数，来解决径向导向型模型中仅包含投入产出等比增减的比例，而忽视松弛改进部分效率偏差的问题，又将非期望产出以强可处置性加入SBM模型，可有效分析经济活动中污染排放、生态破坏等“坏产出”问题，较好地拟合负向外部性对经济发展的制约作用[19]。其计算公式如下：

(1)

1.1.3 Malmquist指数 由于非期望产出Super-SBM模型只能以静态视角对旅游业碳排放效率进行分析，为研究其动态变化，引入Malmquist指数(IM)进行分析。旅游全要素生产率指数IM是指在多时期、动态的旅游活动中，各类投入与产出要素的配置与利用效率的变化程度，考虑了除要素投入之外的技术进步、专业化管理和组织创新等情况，可分解为Efficiency Change(技术效率指数，代表前沿追赶，简称CE)和Technology Change(技术进步指数，代表自主创新的提高，简称CT)，两者共同作用于旅游业碳排放效率，全面反映旅游业碳排放效率的变动特征[21]。其计算公式如下：

IM=CE×CT

(2)

式中：IM>1表示生产率呈现上升趋势；IM=1表示生产率不变；IM<1表示生产率呈现下降趋势[22]。

1.1.4 熵值法 熵值法是一种客观赋权法,其根据各项因子指标所提供的信息数据进行定量计算以获得结果。其计算公式如下:

(3)

1.1.5 时空地理加权回归模型 时空地理加权回归模型将时间赋值到局部样本点数据集上，通过构建时空依赖的局部模型对时空非平稳关系建模而得，使得估计结果更为有效[24]。其计算公式如下:

(4)

式中：yi为被解释变量；βo为截距；(ui,vi,ti)为第i个样本点的时空地理坐标；βk(ui,vi,ti)为第k个解释变量在第i个样本的拟合系数；xik表示第i个样本点在第k个自变量的取值；εi为随机误差。

1.2 评价指标体系构建

1.2.1 旅游业碳排放效率评价指标体系 参考王坤等[25]及刘佳等[26]的研究成果，遵循“经济—社会—环境”协调发展理念，构建旅游业碳排放效率评价指标体系，见表1。

表1 旅游业碳排放效率评价指标体系

1.2.2 旅游业碳排放效率影响因素评价指标体系 为分析旅游业碳排放效率的影响因素作用方向和强度，探讨其时空异质性，构建旅游业碳排放效率影响因素评价指标体系，见表2。

表2 旅游业碳排放效率影响因素评价指标体系

1.3 数据来源

本文采用江西省11个地级市2000—2019年的面板数据，数据主要来源于2000—2019《中国城市统计年鉴》《旅游抽样调查资料》《江西省统计年鉴》以及各地级市统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报等。

图1 江西省旅游业各要素碳排放量 Fig. 1 Carbon emissions of various elements of tourism in Jiangxi province

2 旅游业碳排放及旅游业碳排放效率测度

2.1 旅游业碳排放

以2000—2019年为时间截面，计算江西省11个地级市的旅游业碳排放总量及各分量情况。计算结果显示：

从总量分析，由图1和图2可知，研究时段内江西省旅游业碳排放量变化巨大，从56.23 万t增加到516.72 万t，年均增长率为12.38%，整体处于上升状态。

从旅游要素分析，旅游住宿碳排放量由2000年4.15 万t增长到2019年13.02 万t，年均增长率最慢，为6.20%；旅游活动碳排放显著增加，从1.32 万t到59.08 万t，年均增长率为22.14%，其对旅游业碳排放总量的影响也逐渐扩大；旅游交通碳排放量增量高达336.80 万t，说明江西省交通业仍处于能耗大、污染高的水平，然而其对旅游业碳排放总量的占比却由2006年的90.73%下降到2019年的74.75%，表明交通碳排放环境有所改善，但仍需进一步加强；旅游餐饮碳排放增长量为47.43 万t，年均增长率为21.66%，表明旅游餐饮碳排放日益成为节能减排的重点对象之一；旅游废弃物处理碳排放量自2000年0.16 万t增长到2019年9.79 万t，相较于其他旅游要素碳排放来说，旅游废弃物处理碳排量最少，但年均增长率为24.27%，减排必要性同样不容忽视。

图2 江西省各地级市旅游业碳排放量 Fig. 2 Carbon emissions from tourism in various cities of Jiangxi province

从空间分析，南昌市旅游业碳排放量始终保持最大，研究时段内增量为226.65 万t，年均增长率为15.44%，且与其他地级市保持较大差距，这与南昌市旅游业产业发达和对外开放程度较高密切相关。赣州作为江西省第二大旅游业碳排放地级市，研究时段内共增长58.41 万t，年均增率位居全省第三位，为11.29%。景德镇、九江、吉安、宜春、上饶市旅游碳排放总量处于中间位置，碳排放增量处于18.54～33.28 万t。2019年萍乡、鹰潭和抚州碳排放量仅占江西省旅游碳排放总量的7.48%，新余2019年旅游碳排放总量仅有10.59 万t，为全省最低。

2.2 效率测度静态分析

根据公式(1)及旅游业碳排放效率评价指标体系，计算江西省各地级市2000—2019年旅游业碳排放效率。如图3所示，研究时段内江西省旅游业碳排放效率均值为0.91。2000及2015年旅游业碳排放效率达到前沿面，2005、2010及2019年旅游业碳排放效率未达到前沿面，总体呈波动发展趋势。景德镇(2002—2019年)、九江(2000—2019年)、新余(2000—2019年)以及鹰潭市(2000—2017,2019年)旅游业碳排放效率达到前沿面，属于高效率区；萍乡、吉安及上饶旅游业碳排放效率均值位于0.51～1.00，属于中等效率区；南昌、赣州、宜春和抚州效率均值低于0.50，属于低效率区。可见较多地级市仍处于中低效率范畴，未达到低投入、高产出和低碳排的最优状态。从空间上看，效率高值区位于江西省北部及东北部地区；中等效率区位于高值效率区附近并呈现附庸趋势，主要位于江西省西部以及中南部地区；低效率区主要位于江西省南部地区，整体上处于一个相对稳定的空间格局。

图3 江西省各地级市旅游业碳排放效率 Fig. 3 Carbon emission efficiency of tourism in Jiangxi province

2.3 效率测度动态分析

根据公式(2)测算江西省各地级市IM值、CE和CT值，按照时间序列和空间截面计算旅游全要素生产率指数及年均增长率。由表3可知，江西省IM几何平均值为1.22，表明江西省旅游业碳排放效率总体呈持续改善状态。新余IM几何平均值为0.94，研究时段内总体呈现下降趋势。2001年南昌、景德镇、九江、鹰潭、赣州、宜春、抚州、上饶IM超过全省IM平均水平(0.83)。2010年，新余、赣州、吉安、上饶IM超过全省IM平均水平(1.21)。2019年鹰潭、吉安、宜春、抚州IM超过全省IM平均水平(1.40)。

图4 IM，CE及CT指数均值波动趋势 Fig. 4 Mean fluctuation trends in IM, CE and CT indexes

由图4可知，CE降低的负面作用大于CT提升从而导致江西省2001年和2008年IM有所下降。2003年IM下降主要为CT降低所导致。2010年之前IM与CE和CT波动趋势较为一致，说明技术进步指数和技术效率指数共同作用于旅游业碳排放效率，2012年之后技术效率指数则成为影响旅游业碳排放效率的主要因素。3个指数曲线波动趋势皆不稳定，反映出江西省绿色低碳发展受经济、社会和环境等因素的影响，呈波动趋势[27]。

表3 江西省各地级市IM指数

3 旅游业碳排放效率影响因素分析

根据公式(3，4)及旅游业碳排放效率影响因素评价指标体系构建时空地理加权回归模型，系数值为正或负，表明旅游业碳排放影响因素具有提高或抑制旅游业碳排放效率的效果。表4提供了2000，2010及2019年不同影响因素对于各地级市旅游业碳排放效率的影响程度及差异的细致信息。

(1)2000年质量因素和结构因素对旅游业碳排放效率提升作用最强，开放创新因素次之，而规模因素、环境因素、行业技术因素及行业投资因素则产生抑制作用。从空间分布分析，质量因素对江西省全境呈强正向作用；结构因素在除景德镇以外的地级市呈现正向作用且江西省西部和北部地区属于高值区；开放创新因素回归系数仅有0.007,对旅游业碳排放效率的提升作用较弱；规模因素、行业技术因素以及行业投资因素对同经济规模和旅游业碳排放效率高值区存在一定的反向性；环境因素则成为抑制旅游业碳排放效率提升的关键因素。

(2)2010年环境因素对旅游业碳排放效率从抑制转为提升作用，其余因素均呈现不同程度的抑制作用。环境因素回归系数为49.832，且在萍乡、宜春、新余、吉安和赣州起到极为显著的正向作用；规模因素与行业技术因素抑制作用减弱，但未发生实质性改变；结构因素回归系数东西部差异明显，在西部主要起促进作用，在东部仍起抑制作用；质量因素的促进作用高值区由江西省东北部转移到西南部地区；行业投资因素抑制作用强度较大的区域主要位于东部；开发创新因素由弱促进转为弱抑制作用。

表4 旅游业碳排放效率影响因素时空地理加权回归系数

(3)2019年质量因素、环境因素以及行业投资因素对旅游业碳排放效率起提升作用，规模因素、结构因素、开发创新因素以及行业技术因素则对旅游业碳排放效率起弱抑制作用。质量因素对旅游业碳排放效率起促进作用最为显著且提升范围扩大到全省；环境因素成为旅游业碳排放效率提升的最稳定因素；行业投资因素提升作用的强度和范围在2010年基础上继续扩大；规模因素在江西省北部呈现提升作用，在东部和南部则呈现抑制作用；自2010年之后结构因素较少在地级市呈正向作用；开放创新因素低值区较多聚集于赣州、抚州及鹰潭等市，仅在部分地级市呈弱提升作用；景德镇、鹰潭、抚州和上饶4市行业技术因素近年发生实质性改变，成为旅游业碳排放效率提升的促进因素。

(4)通过对3个时间截面旅游业碳排放效率影响因素的分析发现，规模因素是经济较高区域提高旅游业碳排放效率的重要影响因素；结构因素由于前期转型对旅游业碳排放效率起到一段时间的促进作用，但由于管理体制僵化以及绿色低碳运营层次较低也转变为抑制因素；城镇化进程加快以及人口密度增长推动旅游产业以及结构的不断优化升级，质量因素提高旅游业碳排放效率效果显著；开放创新因素对旅游业碳排放效率产生负向影响，这表明对外开放、科技支出和高校人力资本并未促进区域低碳管理方式优化和低碳生产技术的提高；2007年环境因素发生质的转变，环境投资及生态保护对旅游业碳排放效率起促进作用；部分地级市旅游业行业技术进步对旅游业碳排放效率提升起正向作用，充分体现了“波特假说”中的适当的环境管制可以促进技术创新；行业投资因素通过旅游业固定投资额不断上升，旅游业重视程度不断提高，于2017年转为促进因素。

4 结论与启示

(1)2000—2019年江西省旅游业碳排放量整体呈现上升趋势，旅游交通、住宿、餐饮、活动及废弃物处理为江西省旅游业主要碳源，南昌与赣州属于高碳排放区，景德镇、九江、吉安、宜春、上饶市属于中碳排放区，萍乡、鹰潭、抚州和新余属于低碳排放区。旅游交通作为旅游业碳排放主要来源，应强化交通运输企业的自主减排意识，降低旅游交通运输过程中产生的碳排放，并加强对旅游住宿、餐饮，废弃物处理等企业碳排放污染监管。同时应加大对创新、绿色旅游企业发展的扶持力度，改善旅游产业结构，优化能源消费结构，创建低碳旅游景区，营造绿色低碳氛围。

(2)江西省旅游业碳排放效率平均值为0.91，旅游业碳排放效率整体水平较高，但达到前沿面年份较少，总体呈现波动发展趋势，并存在“北高南低”地带性差异。针对中低值效率区，应从投入角度进行改进，优化旅游固定资产投资，加大对旅游环境保护、旅游短板建设项目方面的投资力度。

(3)江西省Malmquist指数均值为1.22，表明旅游业碳排放效率呈现持续改善的状态，技术进步指数与技术效率指数均对各地级市旅游业碳排放效率波动产生不同程度的影响。

(4)规模、结构、质量、开发创新、环境、行业技术与行业投资因素均在不同程度上对旅游业碳排放效率产生作用。江西省今后需将低碳理念继续灌输到旅游和相关行业，要继续发挥质量、环境因素及行业投资因素对旅游业碳排放效率的提升作用，提高低值区环境固定资产投资力度，优化旅游固定资产投资方向和投资结构。同时要注重开放创新发展过程中的低碳建设，减少科技进步带来的负面影响，将科技成果运用到旅游业低碳减排中去。针对规模及结构因素，各区域应在“双碳”目标下协同发展，经济发达地区拥有要素禀赋优势，应肩负起更多的节能减排责任，尽早实现旅游业可持续发展状态。行业技术因素在景德镇、鹰潭、抚州和上饶4市于近年发生实质性转变，应将这种转变产生辐射带动作用，带动低值区降低其单位旅游收入能源消耗。