四川省旅游业碳排放脱钩效应分析

Decoupling Effect Analysis of Tourism CO₂ Emission in Sichuan Province

摘要: 旅游业对气候变化的影响已经成为21世纪的一个重要课题。文章以西部典型省份四川为例，运用“自下而上”法，从旅游交通、住宿和旅游活动三个层面来衡量2006~2019年旅游业碳排放量，并运用Tapio脱钩模型对其旅游经济与旅游碳排放的脱钩状态进行分析。结果显示：四川省旅游业碳排放量整体上呈上升趋势，由2006年的3.52 Mt上升到2019年的5.62 Mt，年均增长率为4.8%，其中旅游业碳排放的主要来源是旅游交通，年均占旅游业碳排放总量的84.56%，其次是旅游住宿和旅游活动，分别占比为9%、6.55%。四川省旅游经济与旅游业碳排放之间以弱脱钩状态为主要特征，即旅游经济增长的同时，旅游业碳排放也呈现出增长的态势，但旅游经济的增长速度比旅游业碳排放的增长速度要快得多。四川省旅游业节能减排应该注重降低旅游交通运输的碳排放量，并通过提高能源利用率、改变游客旅游模式等来推动当地低碳旅游的发展。

Abstract: The impact of tourism on climate change has become an important issue in the 21st century. Taking Sichuan, a typical western province, as an example, this paper uses the “bottom-up” method to measure the CO₂ emission of tourism from 2006 to 2019 from the three levels of tourism transpor-tation, accommodation and tourism activities, and analyzes the decoupling status of its tourism economy and tourism CO₂ emission using the Tapio decoupling model. The results show that the overall CO₂ emission of tourism in Sichuan Province showed an upward trend, from 3.52 Mt in 2006 to 5.62 Mt in 2019, with an average annual growth rate of 4.8%, of which the main source of CO₂ emission from tourism is tourism transportation, accounting for an average of 84.56% of the total CO₂ emission of tourism, followed by tourism accommodation and tourism activities, accounting for 9% and 6.55% respectively. The main feature of the weak decoupling between the tourism econo-my and the CO₂ emission of the tourism industry in Sichuan Province is that while the tourism economy is growing, the CO₂ emission of the tourism industry are also showing a growth trend, but the growth rate of the tourism economy is much faster than the growth rate of tourism CO₂ emission. The energy conservation and emission reduction of tourism in Sichuan Province should focus on reducing the CO₂ emission of tourism and transportation, and promote the development of local low-carbon tourism by improving energy utilization and changing the tourism mode of tourists.

1. 引言

长期以来旅游业被称为“无烟产业”，《国务院关于加快发展旅游业的意见》(国发〔2009〕41号)明确指出，旅游业是一个资源消耗较低的战略性产业 [1] 。但事实并非如此，旅游业主要是利用化石能源的消耗、温室气体的排放来影响气候的改变，根据联合国世界旅游组织等发布的结果，旅游业对全球气候变暖的贡献已经达到5%~14%，如果不采取有效的措施，在未来30年内碳排放量将会提高1.5倍 [2] 。国外学者Gössling (2002)首次提出通过旅游交通、住宿以及旅游活动来测算全球旅游业的能耗及碳排放量 [3] ；Howitt等(2010)借助“自下而上”方法对新西兰的国际游轮往返过程中产生的碳排放量进行了分析 [4] ；国内学者石培华等(2011)首次采用“自下而上”法从旅游交通、旅游住宿业和旅游活动3个方面估算了中国旅游业能源消耗及碳排放量 [5] ；杨莎莎等(2014)通过对桂林旅游业碳排放量进行初步估算，并结合旅游经济进行脱钩分析，研究发现旅游业碳排放与旅游经济主要呈弱脱钩关系 [6] ；汤姿(2015)以黑龙江为研究对象，利用“自下而上”法估算其旅游业碳排放量，并运用脱钩模型分析旅游碳排放与旅游经济之间的脱钩关系 [7] 。

四川作为旅游大省，自然资源丰富，人文资源多样，一直以来都很受国内外游客的青睐。要想由旅游资源大省转型为旅游经济大省，找到环境友好与经济增长的平衡点是成功转变的重要前提。因此，本文通过对四川省2006~2019年旅游业碳排放量进行测算，采用Tapio脱钩模型宏观把握旅游碳排放与旅游经济之间的脱钩状态，为当地低碳旅游的发展提供数据支持和科学依据。

2. 研究方法与数据来源

2.1. 旅游业碳排放测算方法

通过对文献梳理和分析发现，当前测算旅游业碳排放比较成熟的方法包括“自下而上”和“自上而下”法。“自上而下”法是将旅游业作为国民经济系统的部门之一，适用于国家层面或规模较大区域的碳排放测算，而“自下而上”法则适合小规模地区的碳排放测算，主要从旅游交通、住宿及旅游活动三个角度来衡量。从全球来看，旅游交通的能耗占到了旅游业总能耗的94%，旅游交通的碳排放当量占旅游业总排放当量的90% [8] 。基于此，本文在借鉴国内外已有研究成果的基础上，采用“自下而上”方法来估算旅游业的碳排放量。计算公式如下：

$C=C_t+C_h+C_v$ (1)

式中：C为旅游业碳排放总量， $C_t$ , $C_h$ , $C_v$ 分别表示旅游交通碳排放量、旅游住宿碳排放量及旅游活动碳排放量。

另外，旅游交通碳排放 $C_t$ 按以下公式计算：

$C_t={\displaystyle {\sum }_{i=1}^4{X}_i\cdot F_i\cdot {\alpha }_i}$ (2)

式中： $X_i$ 为乘坐i类交通方式(民航、铁路、公路、水运)的旅客周转量(pkm)； $F_i$ 为乘坐第i种交通方式(民航、铁路、公路、水运)的旅客周转量中旅游者的比例； ${\alpha }_i$ 为乘坐第i类交通工具的单位碳排放(g·pkm⁻¹)。 $F_i$ 值分别为13.8%、64.7%、31.6%和10.6%， ${\alpha }_i$ 值分别为137、27、133和106 g·pkm⁻¹ [9] 。

旅游住宿碳排放 $C_h$ 按以下公式计算：

$C_h=365H\cdot B\cdot \delta \cdot \beta \cdot 44/12$ (3)

式中：H为旅游饭店客房的床位数；B为客房出租率； $\delta$ 为单位床每晚能耗值(MJ/床晚)； $\beta$ 为单位床每晚的碳排放量(g·CO₂/MJ)。 $\delta$ 值为150 MJ/床晚， $\beta$ 值为43.2 g·CO₂/MJ [5] 。

旅游活动碳排放 $C_v$ 按以下公式计算：

$C_v={\displaystyle {\sum }_{i=1}^5{P}_i\cdot {\gamma }_i}$ (4)

式中： $P_i$ 为i类旅游活动(观光游览、度假休闲、商务出差、探亲访友、其他)的旅游人数(p)； ${\gamma }_i$ 为i类旅游活动的单位碳排放(g·p⁻¹)。 ${\gamma }_i$ 值分别为417、1670、786、591和172 g·p⁻¹ [5] 。

2.2. Tapio脱钩模型

脱钩源于物理学，起初通过经济合作与发展组织(OECD)引进到农业政策，然后由资源环境学者将其运用到环境等领域以分析经济发展与资源消耗之间的关系。本文采用Tapio脱钩模型来考察四川省旅游业经济增长与旅游业碳排放之间的关系(见表1)，四川省旅游业碳排放脱钩模型为：

$T=\frac{\%\Delta C}{\%\Delta E}$ (5)

式中：T为旅游碳排放与旅游经济之间的脱钩系数； $\%\Delta C$ 表示旅游业碳排放量的增长率； $\%\Delta E$ 表示旅游经济的增长率。

Table 1. Classification of Tapio decoupling states

表1. Tapio脱钩状态分类

2.3. 数据来源

本文以2006~2019年为研究区间，以四川省旅游业为研究对象，其中旅客周转量、旅游人数(城镇旅游人数、农村旅游人数、入境旅游人数)等数据来源于《四川统计年鉴》；床位数、客房出租率等来源于《中国旅游统计年鉴》；观光游览、度假休闲、商务出差、探亲访友等旅游活动的人数比例来源于《旅游抽样资料》；旅游总收入(旅游外汇、国内旅游收入)来源于四川省国民经济和社会发展统计公报。

3. 实证结果与分析

3.1. 旅游交通碳排放量分析

根据式(2)可计算出旅游交通的碳排放量。由于四川省统计年鉴2014年对公路旅客周转量的统计范围做了一定改变，因此2014年的相关数据不可与往年对比(见表2)。旅游交通碳排放量由2006年的2.89 Mt上升到2013年的6.06 Mt，增长了3.17 Mt，年均增长率为11.47%，由2014年的4.32 Mt上升到2019年的4.64 Mt，增长了0.32 Mt，年均增长率为1.53%。总的来说，四川省旅游交通碳排放量在2006~2013年呈上升趋势，在2014~2019年较为稳定。2006年公路碳排放是旅游交通碳排放的主要来源，达到了77.22%，到2020年占比下降到44.22%，民航碳排放占比逐渐上升，达到了32.72%。除此之外，铁路碳排放量虽然一直在增长，但占旅游交通碳排放总量的比例不高，而水运碳排放量是四种交通方式中碳排放贡献量最少的。

Table 2. Carbon emissions from tourism and transportation in Sichuan Province from 2006 to 2019

表2. 2006~2019年四川省旅游交通碳排放量

3.2. 旅游住宿碳排放量分析

根据式(3)可计算出旅游住宿的碳排放量(见表3)。鉴于四川统计年鉴中对星级饭店的统计资料较为完善，因此文章对四川星级饭店的碳排放状况进行了估算。四川星级饭店床位数整体上在逐渐减少，客房出租率在56%~66%的区间里浮动，旅游住宿碳排放量由2006年的0.53 Mt下降到了2020年的0.40 Mt，减少了0.13 Mt，年均降低率为1.5%。总体来看，四川旅游住宿在2006~2019年中的碳排放量并不规律，但从近几年来看，数据有缓慢上升的趋势。结合表2和表3可看出，旅游住宿的碳排放量远远低于旅游交通的碳排放量。

Table 3. Carbon emissions from tourism accommodation in Sichuan Province from 2006 to 2019

表3. 2006~2019年四川省旅游住宿碳排放量

3.3. 旅游活动碳排放量分析

根据式(4)可计算出旅游活动的碳排放量(见表4)。四川省旅游活动碳排放量总体呈上升趋势，由2006年的0.10 Mt上升到了2019年的0.58 Mt，增长了0.48 Mt，年均增长率为15.61%。在四川省旅游活动碳排放中，占比最大的旅游活动是度假休闲类(占旅游活动碳排放总量的51.15%)，其次是探亲访友类(占旅游活动碳排放总量的24.37%)、观光游览类(占旅游活动碳排放总量的11.97%)、商务出差类(占旅游活动碳排放总量的11.13%)及其他(占旅游活动碳排放总量的1.42%)。

Table 4. Carbon emissions from tourism activities in Sichuan Province from 2006 to 2019

表4. 2006~2019年四川省旅游活动碳排放量

3.4. 旅游业碳排放总量

根据式(1)可计算出旅游业的碳排放总量(见表5)。旅游交通一直都是旅游业碳排放的大户，旅游住宿碳排放占旅游业碳排放的比例总体上呈下降趋势，而旅游活动碳排放所占比重呈上升趋势。2006~2019年旅游业碳排放总量为73.15 Mt，年均增长率为4.8%。旅游交通碳排放量占比由2006年的82.10%上升到2019年的82.56%，年均占比为84.45%，总体来说波动不大较为稳定；而旅游住宿的碳排放量占比由2006年的15.06%下降到2019年的7.12%，年均占比为9%；旅游活动的碳排放量的占比由2006年的2.84%上升到2019年的10.32%，年均占比为6.55%。

Table 5. Proportion of tourism CO2 emission of various sectors in Sichuan Province from 2006 to 2019

表5. 2006~2019年四川省旅游各部门碳排放量占比

3.5. 旅游经济与碳排放的脱钩状态分析

根据式(5)可计算出2006~2019年四川旅游业碳排放与旅游经济之间的脱钩指数(见表6)，结合表1可进一步归纳出2006年以来四川省旅游业碳排放的脱钩状态。2006~2007年四川省旅游业碳排放与旅游经济之间的脱钩状态为弱脱钩，这表现为旅游经济在保持增长的同时，旅游业碳排放也呈现出增长的态势，但旅游经济的增长速度比旅游业碳排放的增长速度要快得多，这是较为理想的状态。2008~2013年、2014~2015年、2017~2019年均为弱脱钩状态。2007~2008年呈现强负脱钩状态，表示旅游经济在负增长而旅游经济在正向增长，这是最不利的状态。2013~2014年以及2015~2017年则呈现强脱钩状态，表示旅游经济在正向快速增长的同时旅游业碳排放的增长率为负，是最为理想的状态。

Table 6. Decoupling relationship between tourism carbon emissions and tourism economy in Sichuan Province

表6. 四川省旅游业碳排放与旅游经济间的脱钩关系

4. 结语

本文从旅游交通、旅游住宿及旅游活动三个层面来测算2006~2019年四川省旅游业的碳排放，忽略了旅游业的间接碳排放使得测算结果要比实际结果偏低。研究发现，2006~2019年四川旅游业碳排放量在不断增加，累计为73.15 Mt，年均增长率为4.8%。旅游交通排放量累计为61.86 Mt，年均占比为84.56%；旅游住宿碳排放量累计为6.32 Mt，年均占比为8.64%；旅游活动碳排放量累计为4.97 Mt，年均占比为6.8%。结合具体数据可知，旅游交通为碳排放量的主要来源，而在旅游交通的碳排放量上，民航的碳排放量逐年增大，这表明四川旅游业节能减排应注重降低旅游交通的碳排放量，尤其是民航的碳排放量，同时也不能忽视旅游住宿以及旅游活动的碳排放。

四川省旅游经济与旅游业碳排放之间以弱脱钩状态为主，即旅游经济在保持增长的同时，旅游业碳排放也呈现出增长的态势，但旅游经济的增长速度比旅游业碳排放的增长速度要快得多，其中以2010~2011年的弱脱钩最显著，脱钩指数为0.6616。2013~2019年期间脱钩状态集中在强脱钩与弱脱钩之间，总体而言，四川省旅游业碳排放与旅游经济之间的关系是比较理想的，进一步提高能源利用率，改变游客旅游模式能够使四川省旅游业碳排放与旅游经济长期处于强脱钩状态，同时促进四川省低碳旅游的发展，准确掌握旅游业碳排放的脱钩状态能够为四川省旅游业制定节能减排决策提供科学依据。

文章测算的结果是基于旅游交通、住宿及旅游活动三方面得到的，由于各系数均参考于已有文献，没有结合四川省的实际情况，且忽略了旅游业的间接碳排放，未来应完善旅游业碳排放测算模型，使结果更准确，同时可以从四川省各市区的旅游业碳排放进行更具体的定量分析，还可以从旅游业碳排放的影响因素以及未来趋势预测等角度进行定量与定性相结合的深入研究。