时朋飞，王梦君，陶春艳，田子业

（1.西南大学经济管理学院，重庆 400715；2.华中师范大学城市与环境科学学院，武汉 430079）

0 引言

旅游业已成为全球发展势头最强劲和规模最大的产业之一[1]，有研究发现，旅游业可能超过多数经济部门，成为未来全球碳排放的主要贡献者[2]。作为国家重要战略区域的长江经济带，其定位是生态文明建设先行示范带，发展思路是坚持生态优先、绿色发展。因旅游业的绿色产业属性以及该区域旅游资源富集、旅游经济发达，旅游业已成为驱动该区域绿色发展的重要引擎。

现有文献对旅游业碳排放研究较多，主要围绕旅游业碳排放测度方法探索和旅游业碳排放影响因素分析两个方面展开。旅游业碳排放测算是旅游业绿色发展研究的基础，当前主要有三种测度方法，分别是自上而下法、自下而上法和碳足迹法[3，4]。其中，自上而下法一般借助旅游卫星账户测度旅游业碳排放，自下而上法多是基于旅游者视角测算旅游交通、旅游住宿与旅游活动产生碳排放的总和，碳足迹法多应用于具体旅游景区的碳排放计算。随着旅游业碳排放测度准确性的提升，较多学者开始关注其影响因素，他们多是借助Kaya 恒等式、LEAP 模型、LMDI 分解法和STIRPAT模型来分析影响旅游业碳排放的因素[5—7]，发现旅游人数、人均旅游收入是影响旅游碳排放的重要因素，旅游业碳排放强度是关键的技术因素。然而既有影响因素的研究多是探究内生变量的作用，较少考量外生变量（如城镇化）与内生变量的交互作用，这不利于提出针对性的策略。另外，学者们开始注重旅游业碳达峰的研究，但研究成果偏少。如唐承财等（2021）[8]在识别影响旅游业碳排放因素的基础上，借助前景预测法计算了中国旅游业实现碳达峰的时间；朱海和王立国（2022）[9]也借助该方法测量了江西省旅游业碳达峰的时间。

基于已有研究，本文以长江经济带11 省市为研究区域，在测度其旅游业碳排放的基础上，借助拓展的STIRPAT 模型及岭回归方法剖析该区域旅游业碳排放影响因素以及这些因素与外生变量的交互作用；并基于旅游业碳排放预测模型和情景分析法对该区域旅游业碳达峰时间及峰值进行预测，以期为长江经济带旅游业绿色发展、低碳发展提供理论支撑与实证支持。

1 研究设计

1.1 研究方法

1.1.1 旅游业碳排放估算法

本文参考相关研究[5,10,11]，同时考虑到自上而下法存在相关数据统计要求高和过高估计旅游业碳排放的问题，采用自下而上法，即按照“先拆分、后集成”的思路，将旅游业分解为旅游交通、旅游住宿与旅游活动三个部分，并进行加总核算。具体计算公式如下：

公式（1）中，Tc表示旅游业碳排放总量，TTc表示旅游交通碳排放，THc表示旅游住宿碳排放，TRc表示旅游活动碳排放。公式（2）中，δit、γi、εi分别表示不同交通方式的旅客周转量、某类交通方式旅客周转量中旅游者比例、某类交通方式的碳排放因子。公式（3）中，Nt、Rt、T、β分别表示客房床位数、客房出租率、一年天数、旅游住宿碳排放因子。公式（4）中，Vkt和μk分别表示各类活动的旅游人次和与之对应的旅游活动碳排放因子。另外，上述公式中所有参数均参考文献[10,11]。

1.1.2 拓展的STIRPAT模型

STIRPAT（Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence，and Technology）模型最初由Ehrlich 等提出的I=P.F(P) 发展而来。本文以I=aPbAcTde为基本模型，由于STIRPAT模型是包含多个自变量的非线性随机模型，因此，对等式两边同时取对数可以得到：

公式（5）中，自变量为lnP、lnA、lnT，因变量为lnI，lna是常数项，e为随机误差项。根据旅游业的实际情况，参考相关文献[6,12]，本文选取长江经济带各省市旅游业碳排放总量（I）作为被解释变量，人口因素以旅游接待人次（P）来表征，富裕程度指标以人均旅游收入（A）来度量，技术水平用旅游业碳排放强度（T）表示。在此基础上，本文进一步对STIRPAT模型进行拓展。旅游业碳排放还可能会受到旅游接待设施规模（TR）、旅游交通碳排放比例（TP）等方面的影响。旅游接待设施规模反映了一个地区旅游基础设施建设情况，旅游基础设施规模越大，接待游客量越多，进而产生更多的碳排放[7]；同时，多数研究的共识性结论是，旅游业碳排放中占比最高的是旅游交通碳排放，且二者具有正相关关系[13]。因此，本文选取旅游接待人次、人均旅游收入、旅游业碳排放强度、旅游接待设施规模以及旅游交通碳排放比例作为解释变量，引入模型并对变量进行处理，该模型进一步拓展为：

公式（6）中，b、c、d、f、g为弹性系数，表示当P、A、T、TR、TP每变化1%时，分别引起I发生b%、c%、d%、f%、g%的变化。

为考察外生变量城镇化水平（U）与内生变量交互项对旅游业碳排放的作用[14]，本文引入交互项对公式（6）进一步拓展：

公式（7）中，lnU×lnP、lnU×lnA、lnU×lnT、lnU×lnTR和lnU×lnTP分别为城镇化水平与旅游接待人次、人均旅游收入、旅游业碳排放强度、旅游接待设施规模和旅游交通碳排放比例的交互项，h、k、l、m和n为弹性系数。

为了克服自变量之间存在的多重共线性问题，本文采用有偏估计回归方法——岭回归法，对拓展的STIRPAT模型进行回归。

1.1.3 情景分析法

本文引入影响旅游业碳排放的因素，构建目标年份旅游业碳排放预测模型：lnI=0.495+0.085 lnP+0.409 lnA+0.074 lnT+0.060 lnTR+0.730 lnTP，并基于旅游业发展背景与趋势设置多种情景，最终判别哪种情景最有利于旅游业碳达峰目标的率先实现。

本文以长江经济带旅游业发展趋势和历史数据为基础，综合考量社会经济发展情况和新冠肺炎疫情对各因素的影响，将长江经济带旅游业碳排放情景按2022—2025年、2026—2030 年、2031—2035 年和2036—2040 年共4 个时间段来设定。同时，参考既有研究[8,9]，本文对旅游接待人次、人均旅游收入、旅游业碳排放强度、旅游接待设施规模和旅游交通碳排放比例这5个因素的变化率，分别设定了高速、中速和低速三种情景模式，并根据国家相关规划与发展实际，对不同情景的变化率进行调整。最后，根据所有影响因素不同发展速率的搭配，形成不同的发展情景模式。

1.2 数据来源

本文测度旅游业碳排放与影响因素的数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国交通运输统计年鉴》《旅游抽样调查资料》以及长江经济带11 省市的统计年鉴，部分数据来源于11 省市的国民经济与社会发展统计公报或政府相关部门网站。此外，本文以2006 年为价格基期，对人均旅游收入、旅游总收入等价值型指标的数据进行消除通货膨胀处理。对于部分缺失数据，采用线性插值法补齐。

2 旅游业碳排放时序特征与影响因素分析

2.1 长江经济带旅游业碳排放时序特征分析

由下页表1可知，2006—2019年长江经济带旅游业碳排放呈逐年递增趋势，虽然增速有所降低，但绝对增量仍较大。同时，旅游业碳排放总量从2006年的3109.57万吨增加至2019年的6515.34万吨，这主要是因为旅游流激增和旅游经济规模扩大导致了该区域旅游业碳排放不断增加，同时应注意到，该区域开始注重旅游业的碳减排；受新冠肺炎疫情影响，2020年旅游业发展接近停滞，旅游业碳排放不到2019 年的一半，随着新冠肺炎疫情得到有效控制和旅游业复产复工政策的推进，2021 年旅游业碳排放有所回升。聚焦省域视角，上海一直独占鳌头，江苏和浙江位居其后，与上海的差距逐步缩小，长三角旅游业碳排放约占整个流域的38%~40%，长三角应重新审视旅游业发展的负外部性。除2020 年和2021 年外，湖北、湖南、江西旅游业碳排放均呈增长趋势，安徽在后续年份均维持在400万吨左右；同时，长江中游旅游业碳排放占比由27%下降至24%，说明该区域旅游经济发展与旅游业碳排放的关系可能由增长负脱钩进入增长连接阶段。在不考虑2020年和2021 年这两个特殊年份的情况下，四川旅游业碳排放增速和增量均较快，在长江上游处于领先地位。重庆、贵州、云南亦呈增长趋势，长江上游旅游业碳排放占比已超越中部，接近33%。可见，如果不改变发展模式，疫情后长江上游旅游业会再次进入高碳排放阶段，未来如何解锁发展模式困境将成为长江上游旅游业发展的关注重点。

表1 2006—2021年长江经济带旅游业碳排放

2.2 长江经济带旅游业碳排放的影响因素分析

2.2.1 长江经济带旅游业碳排放影响因素的异质性分析

本文根据已有研究[11，15]，将长江经济带划分为长三角、长江中游、长江上游三个区域。其中，长三角包括上海、江苏、浙江，长江中游包括安徽、江西、湖北、湖南，长江上游包括重庆、四川、贵州、云南。

对公式（5）进行岭回归，确定当变量趋于平稳时的系数值k。经过测算，本文发现当k=0.165 时，岭回归系数开始趋于稳定，进而得到各变量的系数（见表2）。此时，R2=0.985，F=102.356，Sig=0.000，模型拟合度较好，说明岭回归得出的结果能很好地解释自变量与因变量之间的关系。对长三角、长江中游、长江上游旅游业碳排放影响因素的方程式分别进行岭回归。本文发现当k分别为0.34、0.22和0.22时，三个区域对应的回归系数的变化开始趋于稳定，此时R2分别为0.966、0.950、0.940，F 值分别为44.783、30.35、24.897，各变量系数显著性较好（见表2）。

表2 分区域回归结果

由表2 可知，对于长江经济带而言，旅游交通碳排放比例与人均旅游收入的系数值居前两位，其他因素的作用也不容忽视。对于三个区域而言，旅游交通碳排放比例对其旅游业碳排放均发挥着较强的作用，呈现“长江上游＞长江中游＞长三角”的格局，尤其是对长江上游的影响最为明显。长江上游是长江流域重要的生态涵养地，旅游业的规模化发展，产生了大量的碳排放，会对该地区生态环境产生较强的胁迫作用，因此，如何促进旅游交通碳减排成为该区域面临的关键问题。人均旅游收入是影响三个区域旅游业碳排放的关键变量，尤其对长三角贡献较大，系数值超过0.40。旅游接待人次对长三角、长江上游旅游业碳排放贡献较大，对长江中游贡献较低。旅游业碳排放强度也对三个区域旅游业碳排放发挥着一定的作用，长三角作用程度最大，即旅游业碳排放强度每变化1%，旅游业碳排放将产生0.107%的变化。最后，旅游接待设施规模也具有一定的贡献，呈现“长江中游＞长三角>长江上游”的格局。虽然当前该因素影响程度较低，但随着未来旅游需求的增加，旅游接待设施规模可能进一步扩大，因此，绿色酒店建设与节能设备应用势在必行。

2.2.2 城镇化与自变量之间的交互作用分析

既有研究发现，城镇化与旅游业发展具有较强互动关联性[15]，因此，城镇化与旅游业的交互作用也会对区域旅游业碳排放产生影响，具体如表3所示。

表3 长江经济带交互项岭回归结果（k=0.28）

一方面，城镇化与旅游接待人次以及其与旅游交通碳排放比例的交互项均对长江经济带旅游业碳排放产生较强影响，表明城镇化水平越高，旅游发展依赖的各种环境就越好，可吸引更多的旅游者，进而导致区域旅游业碳排放增加；同时，就地城镇化的推进，现代性融入居民生活，解锁了限制旅游发展的主观因素，城乡居民更依赖不同的交通工具开展具有原真性的旅游体验，并再返回程式化的生活，这个过程必然导致区域旅游业碳排放增加。另一方面，城镇化水平与旅游业碳排放强度、人均旅游收入、旅游接待设施规模的交互项也对该区域旅游业碳排放产生一定作用。因此，本文预测随着城镇化水平的提高，其与三个因素交互项的作用强度可能会进一步提升。

3 长江经济带旅游业碳排放达峰预测

3.1 旅游业碳排放情景参数设定

对于旅游接待人次而言，考虑到新冠肺炎疫情长达3年的影响以及旅游业复苏尚需要一段时间，同时结合2020 年以来旅游接待人次的实际变化规律，本文假定2020 年后旅游接待人次开始反弹，该变化体现在设置的三种模式中。具而言之，其一，对于低速发展模式而言，旅游接待人次增加较慢，假设第一阶段旅游接待人次为2020 年前六年最低增速10.83%的50%，第二、三、四阶段分别是上一阶段年均增速的50%。其二，在中速发展模式中，旅游接待人次增速适中，第一阶段旅游接待人次的平均增速为2020年前六年平均增速13.74%的50%，同理，第二、三、四阶段分别是上一阶段年均增速的50%。其三，针对高速发展模式，旅游接待人次增速较快，假设第一阶段为2020 年前六年最高增速17.59%的50%，后续阶段均为前一阶段年均增速的50%。

对于人均旅游收入而言，由于疫情的原因，人均旅游收入增长幅度会受到一定程度的影响，然而随着旅游业复产复工，旅游发展规模扩大、效益提高、质量提升，未来的人均旅游收入水平将会得到一定幅度的提升，该变化体现在设置的三种模式中。具体而言，首先，在低速发展模式中，人均旅游收入增长较慢，假设第一阶段人均旅游收入的年均增长率为2020年前五年最低增速的0.54%，第二阶段的年均增速为第一阶段年均增速的60%，第三阶段的年均增速为第二阶段年均增速的50%，第四阶段的年均增速则为第三阶段年均增速的30%。其次，针对中速发展模式，人均旅游收入增速适中，假设第一阶段人均旅游收入的年均增长率为2020年前五年的平均增速3.16%的一半，第二、三、四阶段的人均旅游收入的年均增速分别为1.32%、0.86%、0.34%。最后，对于高速发展模式而言，人均旅游收入增长较快，假设第一阶段人均旅游收入的年均增长率为2020 年前五年的最高增速4.62%的一半，第二、三、四阶段的人均旅游收入的年均增速分别为1.89%、1.54%、0.76%。

对于旅游业碳排放强度而言，在人与自然和谐共生的理念指导下，长江经济带绿色发展绩效显著，尤其是碳排放强度呈总体下降趋势。“十四五”规划中明确提出，单位国内生产总值能源消耗和二氧化碳排放分别降低13.50%、18.00%的目标。根据上述要求，本文将在三种情景中设置不同的旅游业碳排放强度降低水平。具体而言，首先，在低速发展模式中，旅游业碳排放强度下降速度较慢，假定2020—2040 年旅游业碳排放强度年均增速为2020年前五年最高增速-8.2%的30%。其次，针对中速发展模式，旅游业碳排放强度下降速度适中，假设2020—2040年旅游业碳排放强度年均增速为2020年前五年增速平均值-14.80%的20%。最后，在高速发展模式中，旅游业碳排放强度下降速度较快，假设2020—2040 年旅游业碳排放强度年均增速为2020 年前五年最低增速-17.30%的20%。对于旅游设施接待规模而言，受2020年暴发的新冠肺炎疫情的冲击，旅游发展水平呈现断崖式下降，旅游接待设施建设停滞；而后伴随着国内新冠肺炎疫情得到初步有效控制及防疫复工成效显现，尤其是疫情防控“新十条”政策的实施以及疫情管控的全面放开，国内旅游市场逐步复苏，旅游接待设施可能进入新一轮的建设或更新周期，该变化体现在设置的三种模式中。首先，针对低速发展模式，旅游接待设施规模增速较低，假设第一阶段旅游接待设施规模的年均增速为2020年前六年最低增速16.25%的50%，第二、三、四阶段分别是上一阶段年均增速的50%。其次，设置中速发展模式，旅游接待设施规模增速一般，第一阶段旅游接待设施规模的年均增长率为2020年前六年平均增速19.65 的50%，第二阶段为第一阶段年均增速的40%，第三阶段为第二阶段年均增速的50%，第四阶段为第三阶段年均增速的50%。最后，在高速发展模式中，旅游接待设施规模增速较快，假设第一阶段旅游接待设施规模的年均增速为2020 年前六年最高增速25.05%的44%，第二、三、四阶段分别是上一阶段年均增速的50%。

对于旅游交通碳排放比例而言，虽然疫情对旅游交通碳排放以及碳排放总量有较大的影响，但旅游交通在旅游业中占据特殊地位，其比例并不会有较大幅度的下降。同时，结合未来旅游业的复苏，本文基于三种模式设置了旅游交通碳排放比例的不同变化速度。具体而言，首先，在低速发展模式中，旅游交通碳排放比例增速较低，假设第一阶段旅游交通碳排放比例的年均增长率为2020年前五年的最低增速-0.24%的20%，第二、三、四阶段旅游交通碳排放比例分别为-0.25%、-0.33%、-0.33%。其次，针对中速发展模式，旅游交通碳排放比例增速适中，假设第一阶段旅游交通碳排放比例的年均增速为2020年前五年的平均增速1.05%的10%，即0.11%，第二、三、四阶段旅游交通碳排放比例为前一阶段年均增速的10%。最后，在高速发展模式中，旅游交通碳排放比例增速较快，假设第一阶段旅游交通碳排放比例的年均增速为2020年前五年的最高增速3.78%的10%，第二、三、四阶段旅游交通碳排放比例为第一阶段年均增速的10%。

3.2 情景组合设置

根据前文中对各影响因素变化率的设置，参考既有文献[8，9]，本文构建了5种具有典型代表意义的发展情景组合（见下页表4），对长江经济带旅游业碳排放趋势进行模拟预测，并试图探寻实现长江经济带旅游业碳达峰的最优路径。

表4 长江经济带旅游业碳排放情景组合

（1）低速发展情景：各影响因素的变化率均按照低速发展，即该区域在实施节能降碳政策的同时，适当放缓旅游经济增长速度，以减少旅游业碳排放，进而实现旅游业碳排放尽快达到峰值。（2）基准发展情景：在现有的政策条件（碳减排政策）和技术水平都不发生改变的情况下，所有因素的变化设置为“中等”，以确保旅游经济继续稳步增长。（3）节能发展情景：注重现有低碳技术引入和既有清洁能源（天然气）与可再生能源（风能、太阳能、生物质能）替代化石能源，强化对能源生产的管理与减少转换过程中的浪费，进而促进旅游业能源强度快速降低。（4）绿色发展情景：在节能发展情景设置的各项条件基础上，注重低碳技术的研发、创新与引入，以及借助更严格的环境规制淘汰落后产能，并增加经济型碳补偿措施，如对航空旅游和自驾旅游这些高碳旅游活动增加碳税，还应加强旅游产业基础设施低碳化建设。（5）快速发展情景：旅游经济和旅游业碳排放同步快速增长，无限制的增长会对环境产生无法弥补的影响。这一情景是在旅游经济增长更快、旅游消耗能源强度较大、旅游交通碳排放比例较高的背景下设定的，即没有采取新的节能减排措施来控制旅游碳排放的增长。

3.3 峰值预测结果与分析

为了对未来长江经济带旅游业碳排放展开预测（2022—2025 年、2026—2030 年、2031—2035 年、2036—2040 年），本文基于长江经济带旅游业碳排放预测模型，结合5种发展情景组合设置，测算出不同情景下长江经济带旅游业2022—2040年的碳排放趋势（见图1），并得出不同情景下该区域旅游业碳达峰时间（见表5）。

图1 不同情景组合下2022—2040年长江经济带旅游业碳排放趋势

表5 不同情景组合下长江经济带旅游业碳达峰时间与二氧化碳峰值

5 种发展情景皆在后疫情时期经历了先上升后下降的演化过程，但峰值年份及排放量峰值却存在一定的差异。在低速发展情景中，预测结果显示，长江经济带旅游业将于2030 年实现碳达峰，相应峰值约为6910.06 万吨；然而这种发展情景是以牺牲旅游经济发展的速度和规模为前置条件的，这会对疫情后旅游业复苏和发展韧性提升产生阻碍作用，也不符合长江经济带高质量发展的要求，因此该发展情景仅为长江经济带旅游业碳达峰预测提供一定参考，实践中操作性不强。在基准发展情景下，长江经济带旅游业将于2035 年实现碳排放峰值，峰值为7279.72万吨，显然该模式无法满足中国2030 年碳排放达峰的要求，且延后时间较长。因此，促进旅游业基于既定目标达峰需要强有力的外部力量干预，如命令控制型环境规制和市场激励型环境规制的实施。节能发展情景是在基准发展情景的基础上，将消极因素的影响力度改为“强”的发展模式，此时消极因素对旅游业碳排放的抑制作用更强。在该发展情景下，长江经济带旅游业碳达峰时间为2030年，峰值为7123.61万吨，与基准发展情景相比，该情景达峰时间提前，峰值也相应降低。可见，较强环境规制的实施，有助于实现旅游经济发展与旅游业碳排放的解耦。绿色发展情景是在节能发展情景基础上对影响因素速率的进一步优化，尤其是将积极因素——旅游交通碳排放比例的影响力度改为“低速”。由于旅游交通碳排放在旅游业总碳排放中占比较高，因此，适当调低该变量的增速既能够促进旅游高质量发展，又能有效削减碳峰值，进而推进旅游业发展与旅游业碳排放跨入强脱钩的理想状态。由表5可知，绿色发展情景的峰值为7113.85万吨，达峰时间为2030年。快速发展情景是指消极因素的影响力度为“中”，而所有积极因素的影响力度为“强”的情景模式。在该发展情景下，长江经济带旅游业碳峰值为8013.45 万吨，达峰时间为2035 年，这与既定目标相差较远，因此该发展情景十分不理想，不纳入备选方案。

对比低速发展、基准发展和快速发展三种情景可知：在现有政策基础上，进一步提升旅游业碳排放强度等可以有效缩短长江经济带旅游业碳达峰时间和削减碳峰值。节能发展情景是在基准发展情景基础上，借助既有的技术、管理与政策推进旅游业碳减排。而绿色发展情景更加注重技术创新或升级改造、管理模式改革、消费理念优化、创新体制机制等举措来降低旅游业碳排放，进而实现了碳减排与经济增长的共赢，绿色发展情景可被视为长江经济带旅游业实现碳达峰的最优选择。

4 结论与建议

本文在测算长江经济带旅游业碳排放的基础上，借助拓展的STIRPAT模型厘清了影响该区域旅游业碳排放的因素，也探究了外生变量——城镇化与影响因素的交互作用；利用旅游业碳排放预测模型和情景预测法对该区域旅游业碳达峰时间及峰值进行预测，得出如下结论：（1）2006—2019 年长江经济带旅游业碳排放呈增长态势，增长的绝对量仍较大。上海稳居第一梯队，其他省市居第二梯队，此外，长三角旅游业碳排放占比最高，长江上游后来居上，与长江中游发生位序更替，受新冠肺炎疫情影响，该区域旅游业碳排放在2019—2021 年呈先跌落后增长趋势。（2）五个因素均对长江经济带旅游业碳排放产生一定影响，对于三个区域而言，影响因素的空间异质性分异显著。基于横向对比视角，旅游业碳排放强度和人均旅游收入对长三角地区影响最大，旅游交通占比和旅游接待人次对长江上游影响程度最大，旅游接待设施规模影响程度呈现“长江中游＞长三角＞长江上游”的格局。此外，城镇化也是影响该区域旅游业碳排放的外生变量。（3）在设置的5 种发展情景下，长江经济带旅游业碳排放均经历了“先上升、后下降”的演化过程，但5种发展情景达峰时间与峰值水平存在一定差异。其中，快速发展情景和基准发展情景达峰时间晚且峰值高；低速发展情景可按时达峰但没有兼顾旅游经济发展；节能发展情景和绿色发展情景均满足达峰要求，但绿色发展情景峰值更低，是未来长江经济带旅游业发展的优先选项。

基于以上结论，本文提出如下建议：（1）在促进旅游业效益、效率提升的前提下，进一步降低旅游业碳排放强度。其一，旅游交通领域的碳减排是旅游业绿色发展的关键所在，因此，旅游交通领域应积极研发、创新低碳节能技术，提高能源利用效率，并推进清洁能源代替化石能源。其二，从建筑全生命周期视角促进旅游饭店的碳减排，包括：使用新型绿色低碳建材、采用绿色低碳建造方式、推进光伏建筑一体化、推动建筑向智能化转型等。其三，重视旅游活动低碳化，一方面建设低碳源旅游活动产品和高碳汇旅游景观，建设新能源科普园、游乐园、休憩园以及低碳体验环境；另一方面，积极提升游客绿色环保意识，大力倡导文明环保的生活方式和行为模式。（2）鉴于环境规制治理产业负外部性的有效性，打出不同类型环境规制的组合拳，成为促进旅游业碳减排的重要手段。适度加强命令型环境规制力度，尤其是在制定政策时，应尽快制定关于不同类型景区环境污染或破坏的惩治条例；注重激励型环境规制的应用，尤其是对于长三角地区，应出台奖励性政策，积极引导旅游企业向绿色环保、低碳节能方向投资，促进旅游企业绿色生产效率提升。（3）基于一盘棋视角，强化联防联治与分类治理，进而促进旅游业碳减排。一方面，尽快成立长江经济带文旅产业发展委员会，基于碳达峰时间和峰值，尽快制定《长江经济带旅游业绿色发展规划》《长江经济带旅游业碳达峰路线图》，进而从顶层设计方面指导该地区旅游业低碳发展；另一方面，不同区域、不同省份应在充分考量城镇化影响的情形下，根据发展特点就旅游业碳排放影响因素强优补劣，如长江上游在提升城镇化水平的同时，注重旅游交通低碳化建设，长江中游应在继续推进城镇化进程中，重视旅游设施的绿色化建设。