海南省数字经济发展水平对旅游业碳排放强度的影响:遮掩效应与协同效应

罗艳菊,栾清英,黄 宇

(海南师范大学 旅游学院,海南 海口 571158)

引 言

旅游业是我国国民经济战略性支柱产业,也是我国经济发展的重要驱动力。虽然遭受了三年新冠疫情重创,但是我国旅游业在疫后仍然表现出强劲的复苏势头。据统计,2023年上半年,我国国内旅游总人次达23.84亿,国内旅游收入2.30万亿元,在国民经济结构中的支柱性地位并没有发生改变［1］。然而,旅游业的发展也带来了大量碳排放,对全球气候变暖的影响不容忽视。据测算,旅游业碳排放在全球温室气体排放中占比约为8%,远超农业等许多其他产业［2］。在一些国家和地区,旅游业位居碳排放最严重的经济部门名单前列［3］。研究表明,近年来,我国旅游业碳赤字逐年上升,发展处于严重的碳失衡状态,减排形势严峻,责任重大［4］。国家对此高度重视。2008年以来,我国先后出台《关于旅游业应对气候变化问题的若干意见》《国务院关于加快发展旅游业的意见》《国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》等文件,倡导低碳旅游方式,提出旅游业要坚持绿色低碳发展,自觉节能减排,主动减缓对气候变化的影响。

旅游业是海南自贸港发展的四大支柱产业之一,也是海南的重要碳源。2022年8月,海南省人民政府印发《海南省碳达峰实施方案》。方案提出,争做碳达峰碳中和工作“优等生”,在国际应对气候变化交流中展示出海南的亮丽名片,持续优化绿色低碳产业结构,创新旅游低碳发展新模式,加快发展绿色现代服务产业;还提出了碳达峰目标实现的时间表和数量指标:力争到2030年非化石能源消费比重提高至54%左右,单位GDP碳排放较2005年下降65%以上［5］。要如期实现该目标,旅游业碳减排与低碳化发展不容忽视。

数字经济是以数字技术为基础的新经济形态,为全球可持续发展注入了新动能,正在并将持续引发经济社会的广泛变革。2020年,习近平总书记在亚太经合组织第二十七次领导人非正式会议中指出:数字经济是全球未来的发展方向。作为高质量发展的“新引擎”和疫后经济复苏的重要推动力,数字经济能通过创新驱动生产生活方式低碳化,通过规模效应、技术创新效应和结构变动效应降低碳排放［6］;可通过提高资源配置效率提升绿色环境绩效［7］;是实现中国“双碳”目标的重要途径［8］。国外一些学者也认为,数字经济可以促进绿色和可持续的经济发展,在环境改善中发挥着重要作用［9］。

2020年,《智慧海南总体方案(2020—2025年)》发布,明确到2025年底,“以‘智慧赋能自由港’‘数字孪生第一省’为标志的智慧海南基本建成……国际旅游消费智能体验岛和开放型数字经济创新高地的战略目标基本实现”［10］。数字经济与数字技术将全面渗透到海南各行各业,数字经济与旅游产业融合发展也将成为海南省旅游产业发展的必然趋势。那么,数字经济在发展过程中对海南省旅游产业的碳排放会产生何种影响?是起到增碳还是减碳作用?产生影响的作用机制又是什么?有哪些关键因素在其中起着重要作用?这些问题都有待于进一步研究。

本文将利用2011—2021年海南省的相关数据,分析数字经济发展对海南省旅游业碳排放的影响。在构建数字经济促进旅游业碳排放理论分析框架的基础上,拟回答下述问题:数字经济发展是否能助力实现海南旅游业产业与生态环境保护双赢?具体而言,数字经济发展能否成为推动海南旅游业碳减排的有效力量,数字经济对旅游业碳排放强度的影响是正向的还是负向的?如果有影响,除直接效应外,还有什么作用机制?能源强度在其中起到什么作用?区域创新能力是否与数字经济对旅游业碳减排产生协同效应?

由于在国内外尚未见到数字经济发展水平对旅游业碳排放影响的文献,因而本文具有较强的探索性。首先,探讨数字经济发展水平和旅游业碳排放强度之间的关系,就数字经济发展对旅游业碳排放强度的影响,及其中可能存在的中介作用(遮掩效应)机制进行理论阐释;对数字经济发展水平与区域创新能力促进旅游业碳减排的协同效应进行理论分析;然后,以海南省为研究对象,从实证层面考察数字经济发展水平影响旅游业碳排放的作用机制,检验数字经济发展促进旅游业碳减排过程中能源强度、区域创新能力的作用,从而获得更充分的数字经济发展助力减排的经验证据。对这些问题的探索对于理解数字经济发展在海南旅游业的低碳高质量发展中的作用具有重要现实意义。

一、理论分析与研究假设

(一)数字经济发展水平对旅游业碳排放强度的影响

碳排放强度一般是指一个国家、地区或某个产业单位 GDP的碳排放量,可以用于衡量一个国家、地区或产业能源转化效率的高低［11］。碳排放强度的降低和清洁能源的介入是抑制碳排放总量增长的主要因素［12］。旅游业碳排放量常常用单位旅游收入产生的碳排放量来表征。不过,旅游活动特性决定了旅游业碳排放量与旅游目的地接待的旅游人次有着密切关系,因此,旅游业碳排放强度也可用人均碳排放量来表示。

许多研究表明,碳排放总量往往与一定时期内经济规模和经济增长有关。在一定经济发展水平下,经济规模的扩大与经济增长会增加碳排放量。章锦河等发现,旅游发展和固态与液态旅游废弃物的排放量之间呈环境库兹涅茨倒U型曲线关系,意即,在人均旅游收入达到一定水平之前,旅游经济水平的提高会增加废弃物排放量［13］;Vita等的研究表明,游客的到访在促进土耳其经济增长的同时,也增加了能源消耗和碳排放［14］。然而,一般情况下,一个国家、地区不会选择通过抑制旅游产业的经济规模和经济增长来降低旅游业的碳排放总量。理想的状况应当是在旅游经济不断发展的同时,旅游业碳排放强度持续降低并使得旅游业碳排放总量也随之下降。

从理论上讲,数字经济发展可以促进旅游业碳减排。主要表现为,数字赋能传统旅游业转型升级,推动着大数据、人工智能和云计算等数字技术在旅游业中的渗透与运用,进一步消除传统旅游业发展中存在的资源错配、资源配置效率不高、市场扭曲和信息不完全等问题,并促进旅游产业向智能化、绿色化发展,减少能耗和碳排放;数字经济产生的规模经济、范围经济以及长尾经济效应,促进生产要素整合集约化、利用高效化,进而推动传统旅游业的生产与消费方式向低碳绿色转型［15］;数字经济通过改善旅游交通、酒店及其他旅游业态的能源结构而抑制旅游业碳排放;数字经济发展使碳交易、碳积分等变得更加便利,进而激发企业、消费者的减碳意愿,促进旅游业的碳排放降低;数字经济还可以通过技术迭代和淘汰落后产能直接减轻旅游业产生的资源与环境压力,或者通过数字技术运用来精准调控与监测旅游业的能源与资源消耗,提高能源与资源单位使用效率,降低旅游业碳排放强度。因此,提出假设H1a:海南省数字经济发展水平提高将降低旅游业碳排放强度。

作为新兴技术,数字技术被赋予了较高的绿色“期待”。然而,数字技术在助力经济社会节能减排的同时却成为主要的碳排放来源,对“双碳”目标实现具有“双刃剑”作用［16］。这主要是由于数字经济相关产业的快速增长增加了电力消耗,提高了碳排放量［17］;企业数字信息技术设施改造与投入增加了碳排放,对碳减排有显著的不利影响［18］。随着数字技术水平的提高和经济增长,产业碳排放强度并非必然降低,也有可能不增反降。数字经济于旅游产业而言也是如此,即数字经济的发展并不必然带来旅游业碳排放强度的降低。因此,提出假设H1b:海南省数字经济发展水平提高将增加旅游业碳排放强度。

(二)能源强度的中介传导(遮掩效应)机制

能源强度一般被定义为单位GDP消耗的能源量,具有“生产力”或“效率”内涵,常被用于衡量和比较能源的综合利用效率［19］。产业结构优化、生产效率提高以及清洁能源的使用等都可使能源强度下降。对于农业、工业、交通业以及商业服务业等经济部门来说,能源强度下降是抑制上述行业碳排放的主要因素［20］。

数字经济发展背景下,数字技术的广泛应用可实现集约、精细化的能源供给,催生新的能源消费方式,促进能源供给与消费两方面的协调,降低能源强度,进而降低碳排放强度［21］。有学者发现,能源强度下降是我国碳排放强度下降的主要原因［22］。数字技术的深入应用与广泛推广将降低能源市场的信息不对称,有助于实现能源要素的高效率配置［23］;同时,数字经济的发展还将加强不同区域与不同主体间的能源调度与利用协同性,推动各行业数字化节能,降低能源强度,促进能源效率提升［24］。这也将惠及旅游业,推动旅游业能效改善,抑制碳排放强度。但是,也有实证研究表明,能源强度对碳排放强度在不同时期表现出促进作用或抑制作用［12］。根据统计学相关理论,如果核心解释变量对被解释变量的影响中有部分源于中介变量,当直接效应和间接效应作用方向相同时,应判定为中介效应;当直接效应和间接效应作用方向相反时,表明核心解释变量对被解释变量的影响有部分被中介变量所产生的间接影响掩盖,应判定为遮掩效应［25］。因此,本文提出假设H2a:能源强度在海南省数字经济发展水平影响旅游业碳排放强度中起显著的中介作用;假设H2b:能源强度在海南省数字经济发展水平影响旅游业碳排放强度中起显著的遮掩作用。

(三)数字经济与区域创新能力的协同控碳效应

区域创新能力反映一个地区将知识转化为新产品、新工艺和新服务的能力［26］。区域创新能力的提升将通过创新技术的应用和创新创业促进旅游产业结构升级,进一步推动旅游业构建并形成符合国家“双碳”目标的低碳且可持续的新系统与新商业运作模式。在微观上,区域整体创新能力的提升产生的知识溢出和技术驱动力将有助于解决旅游企业由于技术不成熟或设施设备落后导致的高耗能与高碳排放问题。

数字经济的崛起为区域创新中要素流动、协同发展、产业升级等提供了新的、高效的技术支撑,并且带来人力资本和研发资本的积累,从而促进区域创新能力的提升［27］。反过来,区域创新能力的提升又为数字经济的深入发展提供良好的创新环境。因此,数字经济与区域创新能力可相互促进、协同发展。

从上文分析可知,数字经济发展与区域创新能力提升都可能促进碳减排。基于此,本文提出假设H3:数字经济发展与区域创新能力提升在促进旅游业碳排放强度降低中具有协同效应。

二、研究设计

为检验前文中所提出的假设,本文基于海南省2011—2021年的时间序列数据,建立基准回归模型、中介(遮掩)效应模型、协同效应模型以进行实证检验。主要数据源于中国国家统计局、《海南省统计年鉴》、海南省旅游和文化广电体育厅在官网公布的统计数据。个别缺失值采用移动平均插值法补充完善。由于新冠疫情影响,2020年许多地区进行了封控,海南省旅游业受到较大影响,因而将2020年的相关数据作为异常值剔除。

(一)模型设定

1.基准回归模型

首先,为检验假设H1,构建基准回归模型(1):

CTINTt=α0+α1Diget+∑αnControlst+εt

(1)

其中,CTINT为旅游业碳排放强度;Dige为数字经济发展水平;t为年份;α0为常数项;α1为回归系数;Controls为控制变量,包括旅游人次(Tourv)和旅游人均消费(Tourexp);αn为控制变量的回归系数(n=2,3);ε为残差项。

2.中介(遮掩)效应检验模型

为检验假设H2,采用如下步骤。首先,在模型(1)中Dige对CTINT影响系数α1显著的基础上,构建Dige对中介变量能源强度(Engint)影响的线性回归模型(2);然后,建立Dige与Engint对CTINT的回归模型(3);最后,通过β1、γ1和γ2等回归系数是否显著来判断Engint起到了中介效应还是遮掩效应。

回归模型(2)(3)设定如下:

Engintt=β0+β1Diget+∑βnControlst+εt

(2)

CTINTt=γ0+γ1Diget+γ2Engintt+∑γmControlst+εt

(3)

其中,Engint为能源强度;β0、γ0为常数项;β1、γ1、γ2为回归系数;βn、γm为控制变量的回归系数(n=2,3;m=3,4)。

3.协同效应检验模型

为检验假设H3,采用如下步骤。首先,在模型(1)的系数α1显著的基础上,构建区域创新能力(Crea)对CTINT影响的线性回归模型(4),若Crea的系数δ1显著,再构建Dige、Crea与两者的交互项(Dige·Crea)共同对CTINT影响的线性回归模型(5),若交互项的回归系数λ3显著,则表示协同效应存在。回归模型(4)(5)如下:

CTINTt=δ0+δ1Creat+∑δnControlst+εt

(4)

CTINTt=λ0+λ1Diget+λ2Creat+λ3Diget·Creat+∑λmControlst+εt

(5)

其中,Crea为区域创新能力;Dige·Crea为数字经济发展水平与区域创新能力的交互项;δ0、λ0为常数项;δ1、λ1、λ2、λ3为回归系数;δn、λm为控制变量的回归系数(n=2,3;m=4,5)。

(二)变量选取及测度

1.被解释变量:旅游业碳排放强度(CTINT)

参照Becken与Patterson［28］、谢园方与赵媛［29］、韩元军与吴普［30］采用的“自上而下”法测算海南省2011—2021年旅游业碳排放总量。该方法基于国家或区域层面的统计数据计算出总碳排放量后,再根据旅游发展系数将旅游数据剥离出来得到旅游业碳排放量。

首先,从海南省历年统计年鉴中查出第三产业能源统计表中的交通运输仓储邮政业、批发零售住宿餐饮业和其他项的能源消耗量,并根据《综合能耗计算通则》(GB/T 2589-2008)将各种能源折标准煤系数,按照《IPCC国家温室气体清单指南》中确定的各类能源的碳排放系数计算出海南省碳排放总量TE。

然后,计算旅游发展系数(R)。旅游发展系数为当年旅游总收入在第三产业增加值中的占比:

Rt=Trt/GDP3t

(6)

其中,R为旅游剥离系数;Tr为旅游总收入;GDP3为第三产业增加值;t为年份,下同。

接下来,计算旅游业碳排放总量(TC)。

TCt=TEt·Rt

(7)

最后,计算海南省旅游业碳排放强度(CTINT)。

CTINTt=TCt/Tpt

(8)

其中,Tp表示海南省接待的旅游总人次。

2.核心解释变量:数字经济发展水平(Dige)

综合参考潘为华等［31］、胡德龙与巢文鸣［32］、徐伟祁等［33］建立的数字经济评价指标体系,构建由数字经济基础设施、数字产业化、产业数字化3个一级指标14个二级指标构成的数字经济评价指标体系(见表1)。采用熵权-TOPSIS方法确定各指标权重。

表1 数字经济发展评价指标体系

3.中介变量:能源强度(Engint)

能源强度(Engint)为某年海南省能源消费总量与当年海南省GDP的比值。为更真实地反映能源强度变化,历年GDP均转换为以2010年为基期的不变价格。

Engintt=TCt/GDPtc

(9)

其中,Engint为能源强度,GDPc表示以2010年为基期的GDP不变价格。

4.协同效应变量:区域创新能力

借鉴陈天宇与解学芳［34］的做法构建区域创新能力评价指标体系。指标体系由创新投入、创新产出与创新贡献3个一级指标、8个二级指标和20个三级指标构成(见表2)。采用熵权—TOPSIS 法确定各指标权重。

表2 区域创新能力评价指标体系

5.控制变量

由于旅游人次(Tourv)与旅游人均消费水平(Tourexp)可能会对旅游业碳排放强度产生影响,因而本文将之引入模型作为控制变量。

本文的变量定义见表3。

表3 变量定义

三、实证结果与分析

(一)主要变量描述性统计结果

由表4可知,旅游业碳排放强度与海南省能源强度的均值大于中位数,意味着海南省旅游业碳排放强度与能源强度多数年份较低;数字经济变异数为74.69%,反映出数字经济发展水平离散程度较大,不同年份发展水平差异很大的特征。区域创新能力的变异数为60.59%,说明不同年份的海南省区域创新能力差异较大。经检验,各变量间的方差膨胀因子VIF值介于2.41～9.14之间,均小于10,可以认为变量间不存在明显的多重共线性问题。

表4 主要变量描述性统计结果

(二)海南省数字经济发展水平对旅游业碳排放强度的影响

表5显示了海南省数字经济发展水平对旅游业碳排放强度产生直接影响的线性估计结果。从表5列(1)可见,核心解释变量数字经济发展水平的回归系数为-0.046 1,且在5%的水平上显著。这说明海南省数字经济发展水平对旅游业碳排放强度存在显著的抑制作用,而且数字经济发展水平每提升1%,旅游业碳排放强度平均能够降低0.046 1%。综上可知,研究假设H1a得到验证,即实证结果证明了数字经济发展对海南省旅游业具有显著的控碳效应。

表5 基准回归检验、遮掩效应与动态效应检验

(三)能源强度的中介作用机制

为探讨能源强度在海南省数字经济发展水平对旅游业碳排放强度影响中的中介传导(遮掩)机制,在验证数字经济对旅游业碳排放强度具有直接降低作用的基础上,采用前文构建的中介效应模型(2)和(3)进行检验。结果见表5列(2)与列(3)。列(2)显示,数字经济发展水平对能源强度影响的回归系数为负,且在5%水平上显著,表示数字经济显著降低了能源强度,且数字经济发展水平每提升1 %,海南省能源强度能够降低0.164 4%。

列(3)显示的是将能源强度作为中介变量引入到数字经济对旅游业碳排放强度影响的回归方程中的结果。引入能源强度变量后,数字经济对旅游业碳排放强度的影响系数由负转为正,为0.013 4,在1%水平上显著。可见,能源强度变量改变了数字经济发展水平对旅游业碳排放强度的作用方向。同时可以看到,表示数字经济对旅游业碳排放强度的间接效应的β1·γ2符号为负,而表示直接效应的γ1符号为正,两者符号相异。根据遮掩效应判定标准:直接效应和间接效应作用方向相反时,应被判定为遮掩效应［25］。因此,可以认为能源强度在数字经济和旅游业碳排放强度中存在遮掩效应。这意味着数字经济发展水平对旅游业碳排放强度的影响有部分被能源强度所产生的间接影响掩盖。也就是说,数字经济通过抑制能源强度,间接降低旅游业碳排放强度,但能源强度却通过改变数字经济对旅游业碳排放强度的直接作用方向遮掩了数字经济对旅游业碳排放强度的负向作用。间接效应与直接效应比重的绝对值为4.442,说明数字经济对旅游业碳排放强度产生的仍然是负向抑制作用。该实证结果支持假设H2b。

(四)数字经济对旅游业碳排放强度延续效应的检验

数字经济发展过程中,改造和新建各种数字化基础设施需要耗费一定的时间;旅游企业进行数字化转型,在其生产经营活动中融入大数据、物联网、云计算等数字技术需要时间;各种数字经济要素逐渐走向成熟并发挥效应也需要时间。这意味着数字经济发展促进旅游业碳减排的同时,可能存在一定的延续效应。

参照冯兰刚等［21］、赵云鹏等［35］的做法,采用动态分析检验数字经济对旅游业碳排放强度的延续效应。首先,在模型(1)的基础上引入数字经济的滞后若干期作为核心解释变量,逐一考察其对当期旅游业碳排放强度的影响。表5中列(1)、列(4)、列(7)结果显示,数字经济对当期、第二期(即滞后一期)、第三期(滞后二期)旅游业碳排放强度的回归系数分别为-0.046 1、-0.070 6、-0.074 9,分别在5%、10%、5%水平上显著,均为抑制作用;列(8)中数字经济对第四期的旅游业碳排放强度的回归系数为-0.089 9,但未达显著水平。可见,随着时间的推移,数字经济对旅游业碳排放强度的抑制作用逐渐增强,这说明数字经济对旅游业碳减排具有延续效应。这种效应持续至第三期,且在第三期达到最强。延续效应的存在表明本研究结果具有较好的稳健性。

(五)遮掩效应的延续效应分析

采用动态分析,依照模型(2)和(3)检验能源强度在数字经济对旅游业碳排放强度的遮掩作用路径是否也具有延续效应。表5列(4)、列(5)和列(6)的检验结果显示,数字经济滞后一期,能源强度仍具有遮掩效应,间接效应与直接效应之比的绝对值为3.694 3。与第一期相比,遮掩效应有所降低。

当检验能源强度在数字经济滞后二期和滞后三期对旅游业碳排放强度的遮掩效应时,发现变量间的方差膨胀因子VIF大于10,表示此时变量间存在多重共线性问题,因而未继续检验。这说明,我们可以证明的能源强度遮掩效应可延续至第二期。

(六)数字经济发展水平与区域创新能力的协同效应检验

根据模型(4)和(5)检验数字经济发展水平与区域创新能力是否对降低旅游业碳排放强度存在协同效应,结果列于表6。表6列(1)和列(2)的检验结果显示:数字经济发展水平与区域创新能力均在5%水平上对旅游业碳排放强度产生直接抑制作用,其作用系数分别为-0.046 1、-0.116 1。表明,从直接效应来看,区域创新能力对旅游业碳排放强度的抑制作用大于数字经济发展水平。列(3)显示,加入两者的交互项后,交互项系数为0.335 4,在 5%水平上显著为正,说明数字经济对旅游业碳排放的负向抑制作用被区域创新能力进一步强化。同时,从列(3)中也可以看到,数字经济与区域创新能力回归系数的绝对值分别上升为0.071 0、0.370 8,并在5%水平上显著,表明两者同时发生时,各自的控碳作用得到加强。综上,可以确定,数字经济发展水平与创新能力产生了较强的“1+1>2”的协同控碳效应。假设H3得到验证。

表6 数字经济发展水平与区域创新能力的协同效应检验

四、研究结论与政策建议

(一)研究结论

本文从理论层面分析了数字经济对旅游业碳排放强度的直接影响,能源强度的传导机制与遮掩效应,以及数字经济与区域创新能力对碳减排的协同效应,并基于2011—2021年海南省的时间序列数据,构建基准回归模型、中介(遮掩)效应模型和协同效应模型,探索性分析了海南省数字经济对旅游业碳排放强度的影响和作用机制。主要研究结论如下。

第一,研究期内,海南省数字经济发展水平对于海南省旅游业碳排放强度具有显著的抑制效应(控碳效应)。这表明发展数字经济有助于促进旅游业减碳和向低碳化方向转型。

第二,海南省数字经济能显著抑制旅游业碳排放强度,但是能源强度在其中起着遮掩效应。意即,能源强度一定程度上掩盖了数字经济发展对旅游业碳排放强度的抑制作用。

第三,动态检验结果显示,海南省数字经济的控碳效应与能源强度的遮掩效应机制均存在着显著的延续效应,但是两者的作用时长不一致。控碳效应作用可延续至第三期,而能源强度的遮掩效应仅持续至第二期。

第四,协同效应检验结果显示,海南省数字经济发展与区域创新能力提升在降低旅游业碳排放强度上产生了较强的协同效应。

(二)政策建议

基于以上研究结论,笔者对海南省数字经济与旅游业低碳化发展提出以下建议。

第一,加强顶层设计,在稳定现有数字经济发展水平的基础上,加快5G网络、数据中心等基础设施建设,提升数字基础设施的网络化、智能化与协同性。鼓励和引导数字化信息技术与旅游行业的深度融合应用,积极探索数字技术在旅游业中的低碳减碳创新应用模式;建设全省旅游业“数智”能源大数据综合管理平台,统筹推进旅游业能源利用效率的提高。

第二,进一步加快区域创新软环境的建设,从制度和市场机制上培育和营造优越的创新环境,提升区域创新能力;推进低碳关键技术和数字能源技术研发及新技术在旅游业中的应用,支持旅游企业进行数字化和低碳化创新,建设一批“数智”旅游低碳示范项目,打造“数智”低碳旅游示范区、示范市县,推动全省旅游产业绿色低碳高质量发展。

第三,营造良好的数字化绿色金融环境。大力推动数字技术在绿色金融领域的创新应用与发展,支持发展碳交易,鼓励金融机构利用数字经济创建旅游绿色金融数字平台,加快构建旅游金融大数据库,不断创新金融数字化服务新模式,为旅游业低碳化提供多样化融资支持,引导资金向节能环保的旅游产业领域流动。

第四,出台政策推动旅游产业数字化,鼓励旅游企业向数字化转型。探索促进碳减排的多维路径,包括进一步完善旅游产品供应链数字化、消费平台的数字化建设,促进旅游产业生产要素的信息互通与流动,减少信息阻滞,提高资源配置的适配度与效率;建立企业内部数字化能源监控平台,对旅游业内部高能耗、高排放环节与设施进行低碳设计、低碳改造和升级,实现旅游业全产业链的减碳与低碳发展。