郭 偉，周海霞，張鵬飛

(燕山大學 經(jīng)濟管理學院，河北 秦皇島 066004)

一、引言

2021年兩會政府工作報告中指出扎實做好“碳中和”和“碳達峰”的各項工作,制定“2030年前實現(xiàn)碳達峰,2060年前實現(xiàn)碳中和”的行動方案.各地區(qū)、各行業(yè)都面臨著碳減排的艱巨任務(wù).在全球CO2排放總量中,交通運輸業(yè)約占25%,已成為全球溫室氣體第二大排放源[1-2].伴隨綠色經(jīng)濟的發(fā)展,旅游交通碳排放問題逐漸得到學界的關(guān)注,成為旅游學界研究的熱門主題之一.在不同交通方式的碳排放差異方面,魏艷旭等[3]選取中國鐵路、公路、水運、航空四種交通運輸方式對1980—2009年中國旅游交通碳排放進行測算,并比較不同旅游交通方式的地區(qū)差異.另外,部分學者從效率的角度對公路[4]、鐵路[5]、航空[6-7]等不同交通方式以及整體交通運輸部門[8]的碳排放績效進行了測度和分析.在旅游交通碳排放的影響因素方面,國內(nèi)外學者主要集中在國家宏觀層面和市域、景區(qū)微觀層面,以空間區(qū)域為研究單位的帶狀省域旅游交通碳排放影響因素的研究相對薄弱.如Loo和Li[9]通過測算1949—2009年中國客運碳排放量,指出交通是中國碳排放的主要貢獻者.王淑新等[10]通過測算中國旅游交通影響因素,得出推動和阻礙能源效率的主導因素.孫燕燕[11]通過測算1997—2017年上海市旅游碳排放量,得出旅游全員勞動生產(chǎn)率、碳強度效應、能源強度效應對旅游交通碳排放的影響程度依次減弱.旅游景區(qū)的迅猛發(fā)展,在一定程度上刺激了大量物流需求,導致碳排放量劇增,成為國內(nèi)外學者研究的焦點.如楊曦等[12]通過對武隆世界自然遺產(chǎn)地旅游交通碳排放研究,得出旅游產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應和交通結(jié)構(gòu)是導致遺產(chǎn)地碳排放量增長的主要因素,而距離因素和排放因子則是導致碳排放量減少的主要因素.Liu Jun和Margarita[13-14]采用對數(shù)平均Divisia指數(shù)分解法,得出游客量是目前促使旅游相關(guān)碳排放增加的最主要因素,而能源強度是降低旅游碳排放的關(guān)鍵.在交通碳排放影響因素的研究方法方面,其理論框架也在拓展,延伸至因素分解研究.如馬慧強等[15]以山西省為案例地,利用 Kaya等式的擴展建立LMDI分解模型,研究了各因素對碳排放量的影響程度.孫玉環(huán)[16]運用廣義迪氏指數(shù)分解法(GDIM)分解 2000—2017年中國旅游業(yè)碳排放的影響因素,并增加絕對量、相對量變量因素以提高研究精度.

綜上所述,國內(nèi)外學者對旅游交通碳排放的研究尺度多集中在國家、省域和景區(qū)等類型,帶狀區(qū)域較少涉及.國內(nèi)研究內(nèi)容主要集中在測算和分解影響因素等方面,其中分解影響因素主要以LMDI分解法為主,對用Tobit面板模型進行驅(qū)動因素分析的研究尚不充分.鑒于此,本文以“一帶一路”沿線省域為研究對象,應用基尼系數(shù)法分析區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)空間差異,并用空間計量Tobit模型探究驅(qū)動因素,完善學界對旅游交通碳排放帶狀區(qū)域的理論研究,為“一帶一路”沿線省域旅游交通碳減排政策制定提供客觀依據(jù).

二、研究區(qū)域、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究區(qū)域

“一帶一路”是“絲綢之路經(jīng)濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”的簡稱,在中國經(jīng)濟發(fā)展格局中具有重要地位.現(xiàn)階段,“一帶一路”處于互聯(lián)互通和全面開放的新格局中,隨著區(qū)域內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展,將會刺激大量物流需求,而交通作為旅游活動的重要組成要素,是旅游碳排放的主要來源.如何減少區(qū)域旅游交通碳排放,緩和碳排放與環(huán)境承載間的矛盾,是具有重要時效性和緊迫性的研究問題.由于缺少內(nèi)蒙古自治區(qū)和浙江省的相關(guān)數(shù)據(jù),本文選取“一帶一路”沿線16個省(市、自治區(qū))作為研究對象,科學測算其旅游交通碳排放量,分析其時空演變特征,對“一帶一路”相關(guān)決策的提出和沿線省域旅游業(yè)的低碳減排發(fā)展提供借鑒.

(二)研究方法

現(xiàn)階段,學界對碳排放量的測算模型主要劃分為“自上而下”的投入產(chǎn)出法和“自下而上”的測算方法[17].由于中國尚缺少完善的旅游交通數(shù)據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng),本文選取“自下而上”的測算方法對旅游交通碳排放進行測算,根據(jù)王佳[18]和石培華[19]等學者的研究成果,選取鐵路、公路、水路和民航四種交通方式作為測算對象,首先測算客運交通碳排放量,并利用旅游交通碳排放占客運交通碳排放的權(quán)重,間接估算“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放量,為旅游業(yè)低碳綠色發(fā)展提供客觀理論依據(jù).

1. 客運交通碳排放

本文借鑒UNWTO測算交通碳排放量的方法[20],其測算模型如下：

式中,Ci為第i種交通方式碳排放量總量,Ri表示第i種交通方式的碳排放系數(shù)(gCO2/pkm)；Ti表示第i種交通方式的旅客周轉(zhuǎn)量(pkm).本文根據(jù)Paul Peeters[21]和石培華[19]等眾多學者的研究結(jié)果,選取鐵路、公路、水路和民航四種交通方式的碳排放系數(shù)分別為27、133、66和137.

2. 旅游交通碳排放

旅游交通碳排放是客運交通碳排放的一部分,以客運交通碳排放量與各種交通方式在旅游交通中所占比重的乘積測算,其測算模型如下：

式中,C為旅游交通碳排放量,Ci為第i種交通方式的客運交通碳排放量,γi為第i種交通方式的客運交通碳排放中旅游交通碳排放所占的比重.囿于我國旅游衛(wèi)星賬戶體系還不完善,無法確定γ值,故本文根據(jù)魏艷旭、孫根年[3]及眾多專家學者的研究結(jié)果,選取鐵路、公路、水運和民航γ值分別為31.6%、13.8%、10.6%、64.7%(注：假設(shè)γ值適用于不同年份、不同地區(qū)的測算).

3. 基尼系數(shù)

基尼系數(shù)是最早用來衡量地區(qū)收入分配差異程度的經(jīng)濟學指標.通常而言,基尼系數(shù)越小代表地區(qū)差異性越小,區(qū)域協(xié)同性越強；反之,基尼系數(shù)越大則意味著區(qū)域協(xié)同性越弱[22].基尼系數(shù)可以分解為地區(qū)內(nèi)部差異貢獻Gw、地區(qū)間凈值差異貢獻Gnb以及超變密度貢獻Gt,即G=Gw+Gnb+Gt.本文將基尼系數(shù)引入旅游交通碳排放的研究中,運用基尼系數(shù)指標動態(tài)詮釋“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放的空間差異,并深層次分析造成區(qū)域差異的原因,其測算模型如下：

本文將“一帶一路”沿線省域劃分為西南地區(qū)(廣西壯族自治區(qū)、云南省、重慶市和西藏自治區(qū))、西北地區(qū)(新疆維吾爾自治區(qū)、陜西省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)和青海省)、東北地區(qū)(黑龍江省、吉林省和遼寧省)和沿海地區(qū)(上海市、廣東省、福建省和海南省)四大部分,k為劃分的地區(qū)數(shù)量,為4,n為研究的“一帶一路”沿線省域個數(shù),為16,yji(yhr)表示地區(qū)j(h)內(nèi)省份i(r)的旅游交通碳排放量,nj(nh)表示地區(qū)j(h)內(nèi)省份的個數(shù),μj(μh)為地區(qū)j(h)內(nèi)的旅游交通碳排放量的均值.其中地區(qū)j的基尼系數(shù)Gjj和地區(qū)內(nèi)部差異貢獻Gw可表示為式(4)和式(6),地區(qū)j和h之間的基尼系數(shù)Gjh和地區(qū)間凈值差異貢獻Gnb則為式(5)和式(7)；超變密度Gt為式(8).

式(8)中,pj=nj/n,sj=njμj/nμ,j=1,2,……,k.Djh表示地區(qū)j和h之間旅游交通碳排放量的互動影響,djh表示地區(qū)間旅游交通碳排放量的差值,代表地區(qū)j和h之間的yji-yhr＞0的數(shù)學期望,pjh為超變一階矩,代表地區(qū)j和h之間yji-yhr＜0的數(shù)學期望.

4. 空間計量Tobit 面板模型

Tobit模型基本結(jié)構(gòu)為：

(三)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)資料主要來源于2010—2020年?中國統(tǒng)計年鑒??中國能源統(tǒng)計年鑒??廣西省統(tǒng)計年鑒??新疆統(tǒng)計年鑒??黑龍江統(tǒng)計年鑒??上海統(tǒng)計年鑒?等“一帶一路”沿線16個省(市、自治區(qū))統(tǒng)計年鑒資料,部分數(shù)據(jù)來源于省(市、自治區(qū))國民經(jīng)濟與社會發(fā)展公報.其中個別年份民航統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失,根據(jù)相應年份的中國民航旅客周轉(zhuǎn)量的平均增長率進行插值處理,保證數(shù)據(jù)的完整性.

三、實證結(jié)果與分析

(一)旅游交通碳排放時空演變分析

1. 時間特征分析

根據(jù)公式(1)、公式(2)測算出“一帶一路”沿線16個省(市、自治區(qū))旅游交通碳排放量,結(jié)果如圖1所示.從2009—2019年“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放量變化情況來看,“一帶一路”沿線整體以及西南、沿海地區(qū)旅游交通碳排放量都呈現(xiàn)出不斷增長的態(tài)勢,特別是從2013年開始有了較大幅度的增長,表明旅游業(yè)的發(fā)展對能源消耗的依賴程度持續(xù)走高.從四大區(qū)域來看,西南和沿海地區(qū)的發(fā)展趨勢與“一帶一路”沿線整體趨于一致,初期增速緩慢,中后期以較高速率上升；西北地區(qū)和東北地區(qū)的發(fā)展趨勢大致相同,均有較小幅度的增長.在變化過程中,沿海地區(qū)旅游交通碳排放量上升幅度最大,且與“一帶一路”沿線整體的變化趨勢最為相近,研究后期增速略有下降,西南地區(qū)旅游交通碳排放量一直保持勻速的速率上升,而西北地區(qū)和東北地區(qū)變化趨勢趨于一致,且整體旅游交通碳排放值遠低于其他地區(qū).整體而言,“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放量水平呈現(xiàn)沿海地區(qū)＞西南地區(qū)＞東北地區(qū)＞西北地區(qū)的狀態(tài).

圖1 2009—2019年沿線省域旅游交通碳排放量

根據(jù)其時間發(fā)展特征可將發(fā)展階段劃分為平穩(wěn)上升期(2009—2013年)和波動增長期(2014—2019年).在2009—2013年平穩(wěn)上升期間,旅游交通碳排放量由2009年的0.4585噸增長至2013年的0.638噸,增長率在2.4%—13.2%之間浮動.在此期間,經(jīng)濟社會發(fā)展處于初級階段,有較適合旅游業(yè)快速發(fā)展的多種條件,而“一帶一路”沿線涉及重慶市、上海市、云南省、青海省等旅游目的地,大大增加了旅游交通需求,這也是導致旅游交通碳排放出現(xiàn)緩慢增長的主要原因.進入波動增長期(2014—2019年)后,旅游交通碳排放量由2014年的0.716 2噸增長至2019年的1.080 6噸,增長率在0.9%—3.7%之間波動.其中,2014年旅游交通碳排放量的增長率達到12.25%,為波動增長期的峰值.2013年9月和10月,習近平總書記提出了共建“絲綢之路經(jīng)濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”的重大倡議.“一帶一路”是橫跨歐亞大陸的經(jīng)濟帶,該倡議對國內(nèi)外旅游者的吸引力不斷增強,刺激了大量物流需求,石油使用量的激增導致碳排放量增多,這是導致該時期旅游交通碳排放出現(xiàn)快速增長的主要原因.

2. 空間特征分析

旅游業(yè)碳排放強度(kg/億元),即單位旅游收入的增加所產(chǎn)生的二氧化碳排放量,用來反映旅游發(fā)展與環(huán)境的協(xié)調(diào)程度.[23]本文采用該指標對旅游交通碳排放空間特征進行分析.選取2010、2013、2016和2019年4個年份的旅游交通碳排放強度值,借鑒王強[24]等的劃分標準,按照4個年份“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放強度均值的0.5、1和1.5倍將16個省(市、自治區(qū))旅游交通碳排放強度分為低碳排放區(qū)、中碳排放區(qū)、較高碳排放區(qū)和高碳排放區(qū)四類,結(jié)果如表1所示.2010年低碳排放區(qū)有西藏自治區(qū)、福建省、遼寧省和上海市4個；中碳排放區(qū)有陜西省、重慶市、云南省、廣東省、黑龍江省和吉林省6個,占總數(shù)的37.5%,是主要的分布類型；較高碳排放區(qū)只有青海省1個；高碳排放區(qū)有新疆維吾爾自治區(qū)、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)和海南省5個,主要分布在西北地區(qū).整體來看,“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放呈現(xiàn)“一邊倒”的發(fā)展態(tài)勢.該階段,原國家旅游局把促進西部旅游業(yè)發(fā)展納入西部大開發(fā)的總體戰(zhàn)略中,旅游業(yè)得到良好發(fā)展,但同時旅游交通碳排放量也逐漸增多.2013年上海市和福建省旅游交通碳排放顯著增加,從低碳排放區(qū)變?yōu)橹刑寂欧艆^(qū),“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放有向東南方向轉(zhuǎn)移的趨勢,逐漸呈現(xiàn)“兩端高、中間低”的發(fā)展態(tài)勢.2016年和2019年西北地區(qū)由高碳排放區(qū)演變?yōu)橹刑寂欧艆^(qū),表明西北地區(qū)旅游交通碳排放得到有效控制,低碳旅游得到有效發(fā)展.在積極響應“兩山理論”的社會背景下,國家和社會高度重視西北地區(qū)的生態(tài)保障功能,積極落實低碳綠色可持續(xù)發(fā)展,這是西北地區(qū)旅游交通碳排放得到控制的主要原因.但海南省一直處于高碳排放區(qū),一方面是由于海南省港口貿(mào)易發(fā)達,水運成為其交通碳排放的主要來源.另外,由于得天獨厚的自然條件,其旅游業(yè)得到跨越式的發(fā)展,旅游交通碳排放也隨之居高不下.從總體看,整體旅游交通碳排放得到有效控制,但在促進低碳旅游發(fā)展方面仍有較大空間.

表1 “一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放類型分布

(二)“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放區(qū)域差異測度

根據(jù)公式(3)—公式(11)測算出2009—2019年“一帶一路”沿線各區(qū)域旅游交通碳排放的基尼系數(shù),為進一步分析各區(qū)域旅游交通碳排放的區(qū)域差異,對基尼系數(shù)進行分解,結(jié)果如表2.

表2 2009—2019年“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放的基尼系數(shù)

1. 總體差異分析

從總體層面看,“一帶一路”沿線總體基尼系數(shù)的均值為0.338 8,空間分布呈現(xiàn)非均衡特征.從時序演變趨勢看,總體區(qū)域差異呈現(xiàn)先縮小后擴大再縮小的發(fā)展態(tài)勢.2009—2012年,總體差異由0.337 3逐漸下降至0.346 9,受2013年中國提出發(fā)展“一帶一路”倡議的影響,沿線省域旅游交通碳排放的總體差異出現(xiàn)明顯上升,2015年達到0.340 0后總體差異水平逐漸回落,2018年降至0.333 3,相較于2013—2015年期間旅游交通碳排放不平衡問題有所緩解.2018年之后,總體差異又開始逐漸上升,現(xiàn)階段,“一帶一路”區(qū)域差異擴大趨勢明顯.

2. 區(qū)域間差異分析

從區(qū)域間差異大小看,西南—沿海區(qū)域間差異最大,區(qū)域間差異水平長期維持在1.15左右.西南—西北、西南—東北、東北—沿海區(qū)域間差異相對較小,長期維持在0.57—0.75之間,西北—東北區(qū)域間差異最小,長期低于0.4,表明“一帶一路”沿線區(qū)域間的差距極為明顯.從時序演變趨勢看,西南—沿海、西北—沿海區(qū)域間的差異呈小幅下降趨勢,而西南—西北、西南—東北、東北—沿海、西北—東北區(qū)域間的差異呈小幅上升趨勢.這表明在促進旅游業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的背景下,東北和沿海地區(qū)的低碳旅游得到有效發(fā)展,即東北與沿海地區(qū)間的差異在逐漸減小.另外,由于西南和沿海地區(qū)特殊的地理位置以及海南自貿(mào)港政策的提出,導致西南和沿海地區(qū)低碳交通改善速度過慢,與東北和沿海地區(qū)間的差異將不斷加大.

3. 區(qū)域內(nèi)差異分析

從區(qū)域內(nèi)差異大小來看,西南地區(qū)＞西北地區(qū)＞沿海地區(qū)＞東北地區(qū).從時序演變趨勢看,西南地區(qū)與沿海地區(qū)的組內(nèi)差異變化趨勢趨于一致,表現(xiàn)為在相鄰年份間呈現(xiàn)先下降后上升的規(guī)律性變化趨勢,說明區(qū)域內(nèi)的差異在縮小—擴大間往復波動變化.西北地區(qū)組內(nèi)差異表現(xiàn)為先波動上升后下降的演變趨勢,2015年增加為11年間最大值0.524 5,后又迅速下降為2019年的0.327 0,表明區(qū)域內(nèi)差異先擴大后減小,現(xiàn)階段呈繼續(xù)縮小的發(fā)展態(tài)勢.東北地區(qū)組內(nèi)差異整體表現(xiàn)為上升的演變趨勢,經(jīng)歷了下降—上升—下降的發(fā)展歷程,與總體區(qū)域差異變化趨于一致,表明區(qū)域內(nèi)的差距在逐步擴大.

4. 區(qū)域差異原因分析

在研究期內(nèi),對“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放總體差異的貢獻率水平表現(xiàn)為：區(qū)域間差異＞超變密度＞區(qū)域內(nèi)差異.結(jié)果顯示,“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放的總體差異主要根源在于區(qū)域間差異.從時序演變趨勢看,區(qū)域內(nèi)貢獻率呈現(xiàn)“先波動上升,后下降”的趨勢,波動幅度不大.超變密度貢獻率整體上呈現(xiàn)下降趨勢,區(qū)域間差異貢獻率呈現(xiàn)“上升—下降—上升”的變化趨勢.這表明由于“一帶一路”沿線各省域旅游經(jīng)濟發(fā)展差異帶來的影響,導致“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放出現(xiàn)空間非均衡問題,且該區(qū)域差異有繼續(xù)加劇的趨勢,區(qū)域間差異是造成總體差異的主要原因.鑒于此,在實行低碳旅游發(fā)展的同時,需要采取合理有效的措施減小區(qū)域間的差異.

(三)“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放驅(qū)動因素分析

囿于各省份缺乏旅游交通系統(tǒng)能源消費數(shù)據(jù),且旅游交通是交通系統(tǒng)的組成部分,故基于各省份交通行業(yè)的碳排放總量驅(qū)動因素的分析,同樣適用于旅游交通.借鑒已有影響因素研究[15][23],從游客規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、能源強度和能源結(jié)構(gòu)系數(shù)四個方面分析其對旅游交通碳排放的影響,相關(guān)指標及計算如表3.

表3 “一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放驅(qū)動因素

從能源消費角度出發(fā),測算“一帶一路”沿線省份旅游交通碳排放量.選取煤炭、石油、天然氣和電力四種能源的碳排放系數(shù)(t碳/t標準煤)分別為0.732 9、0.557 4、0.422 6和2.213 2.[25]為進一步探究“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放的驅(qū)動因素,運用Stata 16.0軟件對旅游交通碳排放的驅(qū)動因素進行Tobit 分析,如表4所示.

表4 “一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放驅(qū)動因素Tobit分析結(jié)果

游客規(guī)模因素在1%顯著性水平上對旅游交通碳排放的影響為正,表明其對旅游交通碳排放存在較強的影響.即旅游人數(shù)增加,旅游交通碳排放量也逐漸增多.隨著旅游業(yè)的迅猛發(fā)展,人們外出旅游的頻數(shù)逐步增加,刺激了大量的交通需求,而如今新能源車尚未全面普及,石油和天然氣的消耗量仍處于上升的趨勢,這是游客規(guī)模增加引起旅游交通碳排放量升高的主要因素.另一方面,“一帶一路”沿線省域旅游人數(shù)由2009年的13.66億人增加到2019年的57.22億人,增長率為318.9%,表明該期間內(nèi)“一帶一路”沿線省域的旅游資源對游客的吸引力穩(wěn)步提升.

經(jīng)濟發(fā)展水平因素在1%的顯著性水平上通過了檢驗,表明其對旅游交通碳排放存在較強影響.其中人均旅游消費水平對旅游交通碳排放的影響為正,其對旅游交通碳排放的影響主要是由于出行距離,出行距離越長,人均旅游消費水平越高,旅游交通碳排放量也隨之逐漸提高.隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,人們對旅游的需求從觀光游過渡為休閑度假游,高質(zhì)量的旅游體驗成為主流趨勢,日益便捷的交通讓游客的選擇更加多樣化,消費者合理的旅游消費行為是實現(xiàn)旅游業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,降低碳排放的重要環(huán)節(jié).旅游產(chǎn)業(yè)對GDP的貢獻該指標對旅游交通碳排放呈現(xiàn)出較強的負影響,旅游業(yè)相較于其他行業(yè)屬于低能耗的行業(yè),但隨著旅游業(yè)發(fā)展成為國家戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè),其在國民經(jīng)濟總值中所占比重越來越大,旅游活動所消耗的能源逐漸增多,這充分表明適當調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高旅游業(yè)服務(wù)效率是實現(xiàn)旅游碳減排的重要途徑.

能源強度因素在5%的顯著性水平上通過檢驗,即其對旅游交通碳排放表現(xiàn)出微弱影響.其中,單位客運交通周轉(zhuǎn)量能耗對旅游交通碳排放有正向影響,但隨著新科技和新能源的使用,這種正向影響效應會逐漸減小,這或許會成為旅游交通碳減排的突破口.單位GDP客運交通周轉(zhuǎn)量對旅游交通碳排放表現(xiàn)出負影響,即在其他條件不變的情況下,提高交通周轉(zhuǎn)率會降低交通碳排放.隨著“一帶一路”建成“一中心、多節(jié)點”的綜合交通樞紐系統(tǒng),極大地提高了單位GDP交通周轉(zhuǎn)量.為此,“一帶一路”沿線省份要完善旅游一體化交通網(wǎng)絡(luò),提高交通周轉(zhuǎn)量率,進而實現(xiàn)旅游碳減排.

能源結(jié)構(gòu)對旅游交通碳排放表現(xiàn)為微弱的負影響,可以認為這是“一帶一路”沿線省域能源結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化初步成效的顯現(xiàn).對于交通能源消費量來說,煤炭＞石油＞電力＞天然氣,煤炭在能源結(jié)構(gòu)中占據(jù)絕對地位,是旅游業(yè)碳排放的主要來源.自國家提出建設(shè)綠色“一帶一路”政策后,青海省便加快推進水電、火電、太陽能和風電及電網(wǎng)能力的建設(shè),甘肅省也加快風電和光電的建設(shè),但“一帶一路”沿線省域的能源結(jié)構(gòu)對旅游交通碳排放仍表現(xiàn)為負影響,這表明“一帶一路”沿線省域?qū)π滦湍茉吹氖褂门c交通的融合接軌尚不理想.沿線省域可以大力支持旅游業(yè)使用新型綠色能源,同時加大對旅游業(yè)使用二次能源的財政補貼,以此改變傳統(tǒng)以化石能源為主的能源結(jié)構(gòu).

四、結(jié)論與討論

(一)結(jié)論

本文基于2009—2019年“一帶一路”沿線16省(市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù),運用“自下而上”的測算方法,分析“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放的演變特征,采用基尼系數(shù)對“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放進行分解,探究其區(qū)域差異情況,并對造成區(qū)域差異的原因進行分析,最后根據(jù)空間計量Tobit模型探討影響旅游交通碳排放的空間異質(zhì)性因素.基于上述實證分析,得出以下主要結(jié)論：

從時間演變特征看,“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放量總體呈現(xiàn)不斷增長的發(fā)展態(tài)勢,以2013年為分界線,可分為平穩(wěn)上升期和波動上升期,旅游交通碳排放量水平呈現(xiàn)為沿海地區(qū)＞西南地區(qū)＞東北地區(qū)＞西北地區(qū).

從空間特征看,“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放類型分布不均衡,以中碳排放類型為主,高碳排放主要分布在西北地區(qū)和沿海地區(qū).整體呈現(xiàn)“一邊倒”的發(fā)展趨勢,且這種趨勢逐漸向東南方向轉(zhuǎn)移,轉(zhuǎn)變?yōu)椤皟啥烁摺⒅虚g低”的發(fā)展態(tài)勢.另外“一帶一路”沿線省域旅游交通碳排放的區(qū)域差異主要根源于省域間差異,且對省域間差異的依賴程度呈上升態(tài)勢.

(3)從驅(qū)動因素結(jié)果看,旅游人數(shù)、人均旅游消費水平和單位客運交通周轉(zhuǎn)量對旅游交通碳排放起到顯著促進作用,但旅游產(chǎn)業(yè)對GDP的貢獻、單位GDP客運周轉(zhuǎn)量及能源結(jié)構(gòu)對旅游交通碳排放起抑制作用.

(二)討論

“自下而上”的測算方法雖能較為準確地測算出旅游交通碳排放量,但由于常住居民和旅游者對于交通的使用界限比較模糊,故此測算仍存在誤差,如何打破“自上而下”和“自下而上”的思維禁錮,推理出更加精確的測算旅游交通碳排放量的方法,還有待于探究.對于影響因素的分析主要以LMDI分解法為主,仍受限于傳統(tǒng)研究,故本文應用Tobit模型對驅(qū)動因素進行分析,但缺乏對于其內(nèi)部機理的深入剖析,如何精確地測量出旅游交通碳排放的主控影響因素,是今后研究的主要方向之一.另外,交通行業(yè)要與綠色新能源和新技術(shù)實現(xiàn)有效融合接軌,從根源上減少煤炭和石油等的使用量,降低交通碳排放,促進旅游業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的有效銜接.