余芳芳,王 凯,马月琴

(湖南师范大学 旅游学院,湖南 长沙 410081)

全球气候变暖已成为当今最受关注的国际环境难题,减少温室气体排放,发展低碳经济刻不容缓。作为负责任的发展中大国,中国政府高度重视碳减排工作,制定了到2030 年碳排放强度比2005 年下降60%～65%的目标。为确保该目标如期实现,包括旅游业在内的各个行业都应当加快推进碳减排工作。联合国世界旅游组织(UNWTO)研究表明,旅游业对全球气候变暖的贡献率高达5%～14%,且以年均2.5%的速度增长,若不采取有效措施,到 2025 年其碳排放量将突破65 亿t[1-2]。因此,科学评估中国旅游业碳减排成效并对减排“后进地区”进行目标重构,对于推进旅游业节能减排目标实现、旅游业低碳转型和可持续发展具有重要的理论和实践意义。

学界对旅游业碳排放问题的研究主要集中在三个方面:一是旅游业能源消耗和碳排放量核算。较为常用的方法为“自下而上”法[3]、“自上而下”法[4]、生态足迹法[5]和碳足迹法[6]。二是碳排放约束条件下的旅游发展效率研究。学者们多将旅游业碳排放因素纳入效率评估框架,对旅游生态效率[7]、旅游业碳排放效率[8]和低碳旅游发展效率[9]展开研究。三是探讨旅游经济增长与碳排放之间的关系。如Sun[10]、王凯[11]、查建平[12]等分别采用投入产出模型、脱钩模型和碳分解模型对旅游经济增长和碳排放之间的关系进行分析,探明了旅游经济增长与碳排放之间具有长期均衡关系,且旅游业碳排放对旅游经济增长存在正面影响效应。

综上所述,国内外学者对旅游业碳排放问题展开了广泛研究,并取得丰硕成果。然而,在研究内容上,目前学界多侧重旅游业碳排放的测度及特征分析,鲜有学者对旅游业碳减排成效给予足够重视,而开展旅游业碳减排成效评估,并对“后进地区”的减排目标进行重构,对于发掘区域旅游减排潜力、优化减排路径意义重大。鉴于此,本研究对中国30 个省区市(不含西藏及港澳台)的旅游业碳减排成效展开评估,并对减排“后进地区”的减排目标进行调整,以期为科学制定旅游业碳减排政策提供参考依据。

1 研究方法

1.1 旅游业CO2 排放强度

旅游业CO2排放强度是指每增加一单位旅游收入所产生的CO2排放量,计算公式如下[13]:

式中:——t年i省区市旅游业CO2排放强度,t/万元;——t年i省区市的旅游业碳排放量,万t;——t年i省区市的旅游总收入,亿元。

1.2 旅游业碳减排成效评估

首先,结合中国政府所承诺的2020 年、2030年碳排放强度分别较2005 年下降45%和60%的最低减排目标,计算出中国30 个省区市旅游业碳排放强度值,计算方法如下[14]:

式中:I2005——2005 年的旅游业CO2排放强度,t/万元;I2020——2020 年的旅游业CO2排放强度,t/万元;I2030——2030 年的旅游业CO2排放强度,t/万元。

其次,根据式(1)计算出30 个省区市2017 年旅游业碳排放强度,并将其与I2020、I2030进行比较,以识别出减排“后进地区”。

1.3 影子价格测算模型

Tone[15]提出的基于修正松弛变量的Super-SBM 模型不仅可以对效率值同为1 的决策单元继续进行排序区分,且解决了投入和产出的松弛性问题,使得计算出的影子价格与方向性距离函数相比更加贴合实际,考虑非期望产出的Super-SBM 模型表示如下:

式中:m——决策单元投入个数;s1——期望产出的个数;s2——非期望产出的个数;x——投入向量;yd——期望产出向量;yu——非期望产出向量;ρ∗——目标效率值,其值越大表示决策单元效率越高。

根据线性规划原理,并参考陈红蕾等[16]的研究,对模型(3)求解其对偶模型:

式中:g——期望产出旅游业总收入;c——非期望产出旅游业CO2排放量。根据影子价格的定义和对偶模型的理论意义,本研究利用旅游业CO2排放的对偶价格dpc及区域旅游总收入的对偶价格dpg,求解旅游业CO2排放影子价格[16]:

2 指标选取与数据来源

在旅游业碳排放影子价格投入、产出指标的选取中,本研究借鉴已有研究成果[8-9],选取旅游业固定资产投资额、旅游业从业人员数量和旅游业能源消耗量作为投入指标,选取期望产出旅游业总收入和非期望产出旅游业CO2排放量作为产出指标(表1)。相关数据来源于《中国旅游统计年鉴》(及其副本)、《中国统计年鉴》《中国交通统计年鉴》《中国能源统计年鉴》,各省区市统计年鉴与《国民经济和社会发展统计公报》等。

表1 投入—产出指标体系构建

续表1

3 实证结果分析

3.1 旅游业碳排放现状

从表2 可知,中国旅游业CO2排放强度由2005 年的 0.344 t/万元下降至 2017 年的0.230 t/万元,下降幅度高达33.14%。从省区市分异的角度来看,2017 年各省区市旅游业碳排放强度与2005 年相比均有较为明显的增减变化。其中,天津、海南、重庆等5 省区市碳排放强度有所上升,而北京、河北、山西等25 省区市均有不同幅度下降。由此可见,全国及多数省区市旅游业CO2排放强度呈逐步走低的趋势,反映出中国各省区市在大力发展旅游业的同时,也积极推进减排工作。

表2 中国各省区市旅游业碳排放强度及减排目标评估

3.2 旅游业预期减排目标评估

基于中国政府所承诺的2020 年、2030 年碳排放强度分别较2005 年下降45%和60%的最低减排目标,可计算出2020 年、2030 年旅游业碳减排最低目标分别为0.189 t/万元和0.138 t/万元。由表3 可知,2017 年全国旅游业碳排放强度为0.230 t/万元,若保持当前年均3.299%的减排速度,其强度将在2020 年和2030 年分别降至0.208 t/万元和0.149 t/万元,适当加快减排进度,其目标应当可以实现。鉴于中国旅游业碳排放强度及其变化率省际差异较大,本研究对30 个省区市2020 年、2030 年相对目标与绝对目标的省际差异进行聚类分析(图1)。

图1 我国各省区市旅游业碳减排成效聚类分布

由图1(a)可知,内蒙古、山西和山东等9 省区旅游业碳减排相对目标与绝对目标均已实现;辽宁、安徽和湖北等7 省相对目标与绝对目标或部分实现,或接近实现;天津、吉林两省市,虽相对目标距实现仍有较大差距,但绝对目标已提前实现;上述18 省区市的旅游业碳减排工作开展较好。新疆、甘肃、广东和福建等12 省区市,虽部分省区市相对目标完成情况较好,但绝对目标完成情况较为一般,维持当前减排速率可能均无法按期实现2020 年预期减排目标,暂定为减排“后进地区”。

由图1(b)可知,上述12 个减排“后进地区”维持当前减排速率难以按期实现2030 年预期减排目标,故仅对余下18 省区市2030 年相对目标与绝对目标变化情况进行考察。虽然江西和广西的相对目标与绝对目标均从实现转变为接近实现,陕西、湖北及云南相对目标也从实现转变为接近实现,但以上5 省区依照当前减排速率仍能提前或按时实现2030 年减排目标。与此相反,辽宁和贵州分别由相对目标接近实现、绝对目标实现转变为相对目标距实现差距较大、绝对目标接近实现;天津和吉林也由绝对目标实现转变为接近实现;安徽和湖南则由相对目标实现、绝对目标接近实现转变为相对目标接近实现、绝对目标距实现差距较大;以上6 省市2030 年相对目标与绝对目标完成情况均不够理想,故也将其暂定为减排“后进地区”。

3.3 旅游业碳减排“后进地区”的测定

为准确测定旅游业碳减排“后进地区”,本研究依据18 省区市2005—2017 年旅游业碳排放强度年均降速,估算其达到2030 年最低减排目标所需时间,最终将未在既定时间完成旅游业减排目标的省区市确定为减排“后进地区”。由表3 可知,从2030 年旅游业最低减排目标完成时间来看,除吉林、辽宁、贵州、安徽和湖南5 省外,余下13 省区市均未能按时完成其预期减排目标,最终被确定为减排“后进地区”。

表3 旅游业碳减排“后进地区”的测定

从旅游业碳减排“后进地区”空间分布来看,仅黑龙江隶属于中部,其他省区市均分布在我国的东部和西部。北京、天津和上海等省市主要位于经济发达的东部沿海地区,其旅游业发展起步早,旅游产业体系完善,但节能减排技术仍在进一步研发中,环境正向效应尚未完全发挥,旅游发展方式仍以高消耗、高投入为主,减排形势更为严峻。重庆、四川、甘肃等西部省区市低碳技术的应用率和能源使用效率水平较低,使得其单位旅游收入碳排放量居高不下。

3.4 旅游业碳减排“后进地区”减排目标重构

首先,基于“后进地区”的旅游业碳排放强度数据,计算其总体均速和最近5 a 平均降速(表4);其次,基于MaxDEA 对Super-SBM 对偶模型的求解,测出“后进地区”旅游业碳排放影子价格(图2);最后,兼顾减排“后进地区”旅游业碳排放强度和影子价格,设置了差异性目标Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ,即2030 年、2035 年和2040 年旅游业碳排放强度较2005 年分别降低60%(0.138 t/万元)、65%(0.121 t/万元)和70%(0.103 t/万元)。

图2 “后进地区”旅游业碳排放影子价格

由图2 可知,天津、广东、新疆和甘肃4 省区市的影子价格整体呈上升态势,其余9 省区市的影子价格在2015 年之前呈波动上升态势,2015年之后则有所回落。具体来看,福建、天津、上海和北京等东部省市的旅游业碳排放影子价格均值较高(表4),分别为1.534 万元/t、1.346 万元/t、1.114 万元/t 和0.942 万元/t,即这些省市的旅游业碳减排成本较高,不可过于追求减排速度,否则其经济发展可能会陷入困境;而宁夏、甘肃、青海等西部省区的旅游业碳减排成本相对较低,可适当加快减排进度。鉴于此,参考减排“后进地区”的碳排放强度和影子价格,设置差异化目标如下:

表4 “后进地区”的减排目标重构

(1)天津和新疆以目标Ⅰ为准,所需降速分别为0.187%和9.808%,虽高于总体均速,但远低于或接近于近5 a 平均降速,且天津旅游业碳排放强度最低,新疆旅游业碳减排成本也较低,故两区市应有能力实现2030 年预期减排目标。

(2)广东和甘肃以目标Ⅱ为准,所需降速分别为6.120%和9.251%,虽与原有均速相比提升幅度较大,但鉴于两省旅游业碳减排成本居于中下等水平,故该目标虽面临一定挑战但仍具较强可行性。

(3)北京、黑龙江和上海等9 省区市以目标Ⅲ为准。其中,福建所需降速为3.409%,高于总体及近5 a 均速,旅游业碳减排成本也最高,但鉴于其节能减排技术与中西部省区市相比更为先进,且距离减排目标的实现时间周期较长,若措施得当或可实现该目标。重庆、四川所需降速与原有相比差距较大,旅游业碳减排成本居于中等水平,需采取必要措施促使其减排目标按期实现。北京、黑龙江、上海、海南、青海及宁夏所需降速远高于总体及近5 a 均速,未来需不断完善各项减排措施,着力确保以上6 个省区市尽可能实现其旅游业低碳发展目标。

4 结论

(1)中国整体及以浙江、江苏等为代表的17 省区市已提前实现或有潜力实现其旅游业预期减排目标,但仍存在着以北京、重庆等为代表的13 个减排“后进地区”,集中分布在我国的东部和西部。为此,东部减排“后进地区”应充分发挥其资金、技术和人才优势,积极研发和推广低碳、环保型新技术,借助技术进步推动旅游业节能减排目标的实现;西部减排“后进地区”则应逐步改善旅游经济结构和发展模式,将提高能源利用效率和降低碳排放强度作为区域减排重点。

(2)减排“后进地区”碳的影子价格除天津、广东、新疆和甘肃呈上升态势外,其余9 省区市呈先上升后下降态势,在空间上分布上表现为东高西低的特征。为此,相关部门可考虑降低对东部省市的减排要求,同时向东部省市征收低于其边际减排成本的碳税;对于西部减排“后进地区”,政府则可适当提高其减排目标,并增加高于当地边际减排成本的财政转移支付作为补偿,以实现东西部地带旅游业碳减排目标分配的“帕累托改进”。

(3)兼顾减排“后进地区”旅游业碳排放强度和影子价格,将13 个省区市的减排目标分为三类(2030 年、2035 年和2040 年旅游业碳排放强度分别较2005 年下降60%,65%和70%):新疆以目标Ⅰ为准;天津、广东和甘肃以目标Ⅱ为准;北京、黑龙江、上海、福建、重庆、四川、海南、青海和宁夏以目标Ⅲ为准。为确保上述目标如期实现,减排“后进地区”应厘清制约其碳减排工作开展的关键因素,同时围绕重构的减排目标细化阶段任务,并对任务完成情况实施动态评估,以适时调整其旅游业碳减排目标。

受统计年鉴数据更新滞后的限制,目前仅能运用已有数据对中国30 个省区市能否实现2020年的旅游业碳减排目标进行预估,无法进行实际核算。后续研究需进一步搜集和分析数据,印证2020 年旅游业实际碳排放量与预期排放量之间的差距,从而更加精准的重构我国旅游业碳减排“后进地区”的减排目标。