效率目标下省域旅游业碳排放配额预测研究

罗 港,潘尹卓,金 秋

(天津科技大学 经济与管理学院,天津300457)

0 引言

2015年以来我国的碳排放总量控制目标只设定了达峰年份,但并未设定具体的总量控制目标值[1]。在2021年政府工作报告中明确提出,要制定到2030年的碳达峰具体行动方案。而科学合理的总量控制目标分解方法是实施碳排放总量控制的重要支撑,在碳达峰目标总量的约束下,将碳减排任务细化分解有利于碳减排目标的实现[2-3]。

从研究对象来看,已有的对碳排放减排目标分解研究主要集中在两个层面:一是聚焦于省域或区域层面的整体碳减排目标分解。王勇等[1]利用零和收益DEA模型进行了相关研究;李泽坤等[4]在效率目标下对2030年浙江省的碳排放总量进行了预测,并给出相应碳配额;郭文等[5]研究了我国“十三五”期间省区碳减排目标的分配情况,得出有16个省的碳减排目标分配超标;Fang等[6]通过多标准分配,研究了30个省域的碳排放分配方案;Chang等[7]具体研究计算了2030年环渤海经济圈各省区的碳排放配额。二是聚焦于重点行业部门的碳减排目标分解。吴军等[8]将行业减排优先顺序和分配权重引入某省行业间的碳减排配额中,使得分配结果更为科学合理;王勇等[9]通过情景预测法评估了工业及其9个细分行业的碳达峰情况及减排潜力;彭武元等[10]通过LMDI分解法测算了不同行业终端碳排放量的主要影响因素;Zhao等[11]利用碳排放强度等关键指标,研究了中国41个行业部门之间2030年的碳排放配额情况;戢晓峰等[12]运用情景分析法预测了2030年我国交通碳排放总量以及省域交通碳配额分配情况。

联合国世界旅游组织和环境发展署曾指出,要充分认识到由各种旅游活动所产生的碳排放。然而已有相关研究中鲜有涉及碳达峰目标下旅游业碳排放配额的阐释,分解得到的旅游业碳配额意味着各地旅游业未来的发展空间、模式方法等,所以当务之急是建立一种公平、合理、可操作的旅游业碳配额分解手段。鉴于此,为科学合理地制定我国省域旅游业碳减排目标,基于已有研究成果,本文将从效率视角出发,对2030年我国旅游业碳排放峰值进行初始的省域分解,利用DEA-BCC评估初始方案效率值,之后再利用零和博弈DEA(ZSG-DEA)模型得到全部30个省区(西藏、香港、澳门及台湾地区数据存在缺失,不作考虑)均达到有效的旅游业碳排放峰值省域分解方案,以期为碳达峰目标下旅游业区域协调发展提供方案建议。

1 研究方法与模型

1.1 研究方法

1.1.1 测算方法

旅游业产业关联大、综合性强,但在国家统计行业分类中没有单独的旅游行业代码,许多边界概念不清晰,其碳排放测定有着显著的特殊性和复杂性。本研究主要是探求2030年碳达峰目标下各省域的旅游业碳排放配额分配问题,关于我国旅游业碳排放的测算方法及因素分解的研究已有诸多研究成果,本研究采取“自上而下”的方法,主要借鉴邓雅瀚[13]、石晟屹[14]关于旅游业生态乘数的研究,分解得到旅游业完全碳排放的计量公式为:

γn+1=εn+1On+1

(1)

其中,为旅游业完全碳排放量、为旅游业生态乘数、为旅游经济总量[14]。

旅游业完全碳排放为旅游业的直接和间接碳排放总量。旅游业生态乘数定义的是每万元旅游增加值所增加的CO2排放量[15]。

1.1.2 数据预测

尽管我国明确提出了2030年实现碳达峰的目标,但目前并未给出2030年碳排放峰值的具体目标约束,不同研究结果的预测值也存在一定的差异。刘佳[16]通过情景预测分析出了旅游业碳排放的三种情景模式,如表1所示。

表1 旅游业碳排放情景模式

从表1可以看出,在低碳情景模式下可以实现旅游业碳减排与经济发展的共赢,应成为中国旅游业未来发展的常态模式。值得注意的是,我国在履行碳减排国际承诺,进行碳减排的同时不能牺牲自身的发展未来,更不能被西方国家所左右[17],必须走符合中国未来发展需求的碳减排道路。

本研究以国家发改委2015年确立的绿色低碳发展目标为宗旨,参照“十四五”规划,在低碳情景下设置GDP增速、全国旅游业收入增长速度、能源消耗及旅游业生态乘数降低速度等参数,将旅游业碳排放达峰年份设定为2030年,并对其进行预测和省域分解。预测过程及省域解步骤如表2所示。

表2 2030年旅游业碳排放峰值预测及初始分解过程

1.2 效率评价及分配模型

1.2.1 ZSG-DEA模型

原始DEA模型假定DMU彼此独立,因此Lins等人[18]提出了ZSG-DEA模型,假设输入或输出的总值在固定不变的水平,将非DEA有效的DMU按照比例分配剩余收益,再通过迭代法或比例缩减法进行调整,使每个DMU都最终实现DEA有效。

其中模型唯一的输入变量是每个省区2030年的旅游业二氧化碳排放量,输出变量则是各省区人口数量和GDP,利用DEA-BCC模型针对30个省区的旅游业碳排放分解方案初步评价其效率,然后经过上述比例调整,用于评估目标省份和地区相对效率的ZSG-DEA模型就转化为:

(2)

式中δ0为目标省份的旅游业相对碳排放效率,λi是目标省份重新构造DMU有效组合下其他省份的比例,yij为第i省的第j类输出变量,y0j为目标省份各输出变量的值,xi0为第i省份的初步旅游业碳配额,xi是第i省调整后的碳配额。

1.1.2 碳减排压力指数

为了更直观理解优化分解后的旅游业碳配额对各省旅游业未来发展的影响,设定优化分解后的各省旅游业碳减排压力指数为PC:

(3)

若PC>0则碳减排压力增大;PC<0则碳减排压力减小。

2 2030年旅游业碳排放峰值的确定及省区分解优化方案

2.1 分解方案

按照表2的初始分解过程,根据2014—2019年(新冠肺炎疫情对旅游业冲击较大,数据与之前年份差距较大,数据容易失真,所以只考虑到2019年)各省历史累计旅游碳排放量占全国旅游碳排放总量的比重,将2030年旅游业碳排放预测峰值总量按该比例进行初步分配。初步分配结果及DEA-BCC效率值如表3所示。

表3 2030年旅游业碳排放初始分解方案及效率值

由得到的旅游业碳排放峰值配额可知:由于初步目标分配比例中存在一定缺陷,导致了部分之前旅游业碳排放量较多的地区在峰值目标分解下获得了较多的旅游业碳配额,但未能完成相应的减排责任和对达峰贡献,可以看出许多旅游业碳排放配额比重较大的省区在分配效率上并没有达到最优。

由分配方案的DEA效率值可知:①旅游业碳排放的初步省区分配平均效率值为0.511,效率不高并且不同省份间效率值存在不小差距,绝大多数省份没有达到DEA有效。②只有黑龙江与宁夏两个省份达到了DEA有效,这两个地区虽较为偏远,获得的旅游业碳排放配额不高,但能有效地将其转化成人口及经济产出。③山西、江西、贵州、云南的效率值较低(0.3以下),距离DEA有效边界较远,最低的是贵州,仅为0.191。这些省份在我国为相对经济欠发达地区,自身内部的能源及经济结构也存在一定的缺陷,从而导致这些省份的旅游业碳配额初步分配效率较低,急需进行相应改进。

2.2 优化分解方案

可以看出,我国上述绝大多数省份的旅游业碳配额分配效率不理想,初步分解的结果不符合期望。所以根据“1.2.2”中得到的ZSG-DEA 模型,对初步分解方案进行相应比例调整。通过了五轮相应的迭代处理之后,所有的省份效率数据都实现了DEA有效5轮迭代调整各个阶段的效率调整过程如图1所示。

图1 旅游业碳排放省域分配调整过程

在ZSG-DEA模型下,因为我国旅游业碳排放量峰值数量相对固定,所以相比于初步分配方案,在调整后的各省分配方案中均有了不同范围的调整,最终优化分解结果如表4所示。

表4 2030年旅游业碳排放优化分解方案及减排压力

从旅游业碳排放配额优化分解结果可知:①有17个省区需要减少旅游业碳排放峰值配额,其余13个省区则可以增加其配额。②在优化调整后,空间上省域旅游业碳排放配额基本表现出由西向东递增的态势。

3 讨论

文中基于效率视角,自上而下将旅游业碳减排目标分解到省域。现有的碳配额分配研究较少聚焦于旅游业,本文考虑了各区域的人口、经济、技术水平及旅游自身影响等异质性对碳排放的影响,能更全面地体现各省域的差异对旅游碳排放的影响,使得预测和分配结果更加合理。

考虑到各省旅游碳配额以及碳减排压力存在差异,各省需要结合自身的实际情况,因地制宜地选择差异化的低碳旅游发展路径。初步分解方案中各省的初始旅游业碳配额均值为2501.31万吨,以该配额均值为界划分旅游业二氧化碳高排放地区与低排放地区,以碳减排0压力指数为界划分旅游业碳减排高压力地区与低压力地区。如图2所示,将30个省份划规成4类。

图2 基于初始配额和减排压力的省域分类

第一类为高排放、高压力地区,包括安徽、浙江、广西、北京、云南、江西、山西、贵州8个省域,这类地区旅游业绿色调整的难度较大,应将旅游业作为碳排放重点治理行业,集中治理旅游交通、住宿、餐饮、购物等重点排放领域,着力开发与推动旅游项目低碳化,同时发挥旅游产业集聚效应,提高旅游业碳排放效率。

第二类为高排放、低压力地区,包括四川、湖北、湖南、江苏、河北、河南、山东、广东8个省域,这类地区虽然旅游业碳排放量较高,但未来承担的减排压力小。这些地区应发挥优势作用,贯彻“技术先行”原则,加强旅游业关键低碳技术研发和应用,建成开放性的低碳旅游产业互动平台,形成新的经济增长动力源。

第三类为低排放、低压力地区,包含黑龙江、宁夏、甘肃、上海、辽宁5个省域,这类地区旅游业碳排放量不高,同时旅游业碳减排压力较小,可以进一步发展低碳旅游经济,在绿色旅游产品开发与设计、服务供给,相应基础设施建设及旅游消费等环节贯彻低碳理念,还可以尝试发掘自身旅游业碳配额交易潜力。

第四类为低排放、高压力地区,包括陕西、吉林、重庆、海南、内蒙古、天津、新疆、福建、青海9个省域,这类地区旅游业减排压力较大,应根据旅游业发展需求制定减排措施,发展旅游循环经济,改变现有高能耗、高排放的产业运营方式,推进清洁能源与节能减排替代工作。

4 管理启示

本文对我国旅游业碳排放量进行了预测分析,对旅游运输业2030年碳配额提出了一个较为合理的总目标,并对各省旅游业进行碳配额和碳减排压力分析,以期为旅游业碳配额分配和低碳发展提供借鉴。得到如下启示:

(1)我国大陆省域旅游碳排放效率存在一定差异,其中,贵州的碳排放效率最低,黑龙江和宁夏等省域的碳排放效率为1,其他省域可借鉴以上省域低碳发展的经验,制定低碳旅游业发展规划,减少旅游业碳排放。

(2)从最终碳排放配额结果看,与位于中国中部和东部的大部分省(如广东、浙江、江苏)相比,西部地区(如青海、甘肃)的旅游业碳配额较小,面临更大的减排挑战,这是由中部和东部地区经济较为发达、旅游设施完善、碳排放效率较高造成的。北部地区(如吉林、北京)旅游业未来发展面临较大的减排压力。各省应结合碳配额和减排压力, 针对性采取减排措施。

(3)贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念,确保各个省份都得到公平、合理、可持续的碳排放配额和绿色创新支持。同时加强低碳技术优势地区的产业升级及优势转移合作,促进共同发展进步。

(4)国家要加快碳排放权交易体系的建立,通过市场机制寻求最高效、最经济的减碳路径。同时为旅游业碳排放峰值的优化分解提供政策扶持和财政转移支付保障。