长江经济带旅游业碳排放强度的时空演变及其影响因素

伍 卓，林宣任

(南华大学 经济管理与法学学院，湖南 衡阳 421001)

(一)研究背景及意义

21世纪以来，随着世界经济快速发展和能源消耗增加，以二氧化碳(CO2)为代表的温室气体排放增多导致全球变暖已成为世界最重要的环境问题。有效控制二氧化碳排放、减缓全球变暖是世界各国在不久的将来亟待解决的重要问题。旅游业在以往研究中常被视为无烟产业，但根据世界旅游组织研究结论，旅游业占据全球温室气体排放总量的5%[1]。旅游业是中国国民经济的支柱型产业之一，拥有关联产业多、能耗带动效应强等特点，旅游业碳排放情况的改善不仅能促进自身低碳健康发展，还能带动相关上下游产业实现低碳化发展。中国共产党第十九次全国代表大会报告指出：“我国国民应形成保护环境、节约资源的生活方式、生产方式、产业结构、空间格局，使自然回归和谐、宁静、美丽。”因此，解决旅游产业发展和碳排放之间的现实矛盾，寻找新的旅游发展方向，是我国积极响应减缓全球变暖进程、坚持可持续发展道路的重要实现途径。

长江经济带包含上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、贵州、四川、云南等11个省市，面积约为206万平方公里，相当于全国面积的21.4%，生产总值和人口都超过全国的40%。长江经济带横跨中国东中西三大区域，具有享誉全球的内河经济带，全面推进的对内对外经济开放带，互动合作的东中西协调发展带，同时又是生态文明建设先行示范带。长江经济带具有良好的地理位置优势，拥有数目繁多、风格迥异的旅游资源优势，旅游业发展迅速且规模大。值得一提的是，长江经济带旅游业快速发展的同时，造成了诸多的资源与环境问题，导致长江流域生态损害、环境破坏。中共中央国务院于2018年11月明确要求长江经济带应充分发挥横跨东中西三大板块的位置优势，以共抓大保护、不搞大开发为导向，以绿色发展、生态优先为引领，以长江黄金水道为依托，推动长江上中下游三个地区协同发展和沿江区域实现高质量发展。在此背景下，我们测算长江经济带旅游业碳排放，比较省际间碳排放强度差异并分析影响因素，旨在为制定低碳旅游相关政策以及旅游业优化升级提供决策参考，以实现长江经济带旅游业资源环境友好、低碳绿色可持续发展。

(二)国内外研究现状

国外学者自1990年开始研究旅游业碳排放，重点研究方向是测算旅游业碳排放，所使用的测算研究方法主要分为自下而上法和自上而下法。自下而上法以旅游企业、旅游者等不同主体为基础，利用旅游交通、住宿和旅游活动等多方面统计数据，运用文献回顾、抽样调查、碳足迹、生命周期过程分析等方法逐步向上测算旅游业各产业部门的CO2排放量[2-7]。自上而下法则是将旅游业看作是国民经济的组成部分，以国家或区域层面的统计数据为基础，运用社会核算矩阵分析、投入产出法等方法测算旅游业的碳排放量[8-11]。也有一部分学者综合使用自下而上法和自上而下法两种方法测算旅游业碳排放[12-14]。鉴于中国没有旅游业碳排放宏观层面的统计数据，国外利用旅游卫星账户进行自上而下的测算方法并不适用于我国，且国内的投入产出表每五年才进行一次编表工作，采用自上而下法测算将面临数据缺失问题。出于数据的可获得性和连续性，本文采用自下而上法测算旅游业的碳排放量。

国外学者虽然关于研究旅游业碳排放测算文献较多，但对于旅游业碳排放影响因素进行的研究相对较少。虽然国内学者关于旅游业碳排放的研究起步较晚，但是，近年来对旅游业碳排放影响因素及作用方面的诸多研究弥补了国外学者研究的不足。潘植强等[15]和翁钢民等[16]都采用LMDI法分别探究影响我国旅游业碳排放、碳排放脱钩的因素，前者研究结果表明接待人次因子、经济产出因子、能源效率因子、能源结构因子、行业结构因子是我国旅游业碳排放增量的关键影响因素；
而后者则得出抑制和促进旅游业碳排放脱钩的主导因素分别是游客规模效应、技术效应，能源结构效应则表现出先抑制后促进的作用，经济效应对旅游业碳排放脱钩的影响较小。贺腊梅通过运用ML指数分解法构建了湖北省旅游业碳排放分解模型，探究环境技术进步、技术效率变化、产业结构效应、资源要素投入对旅游业碳排放量的驱动作用[17]。查建平通过估算2005—2015年中国旅游业的省级碳排放量，进一步运用面板数据模型来分析旅游业碳排放强度的影响因素，结果表明，服务业发展水平、社会经济发展水平、区位条件、城市化及对外开放水平等因素都对旅游业碳排放强度具有正向显著的影响[18]。伍卓测算了南岳旅游者在从“客源地—目的地—客源地”的整个旅游活动中，餐饮、住宿、交通以及旅游活动的碳足迹，结果表明，旅游交通环节碳足迹最多，旅游住宿和旅游活动的碳足迹所占的比例次之，旅游餐饮碳足迹最少。其构建的因子分析模型，验证了计算结果的合理性[19]。王景波对山东省17个地市旅游业碳排放强度进行测算，从动态视角分析经济产出、接待强度、能耗权重和行业结构等影响因素的作用机制[20]。黄和平等研究长江经济带2006—2015年旅游业碳排放量的驱动因素，得出能源消耗强度、旅游业经济规模、能源消费结构和人数规模对旅游业碳排放量起到了显著的正向促进作用，而地区环境污染治理水平、旅游产业结构、地区经济发展水平均对旅游业碳排放量起到了显著的负向阻碍作用[21]。孙玉环则采用GDIM分解法研究中国旅游业2000—2017年的碳排放影响因素，结果表明旅客人数、旅游业能源消耗量和旅游业增加值是旅游业碳排放量的促增因素，人均旅游业增加值和增加值能源强度则是旅游业碳排放量的促降因素，能源消耗碳强度、人均旅游业碳排放和增加值碳强度对旅游业碳排放量的促降、促增作用在研究时期内均有出现[22]。姚丹等对2010—2016年长三角25个城市的旅游业碳排放强度进行测算，通过SDM模型探究经济发展水平、能源强度、产业结构、能源消费结构和城镇化率等变量对旅游业碳排放强度的影响作用[23]。

综上所述，国内外学者采取不同方法从不同角度对旅游业碳排放进行测度，但目前专门对于长江经济带这一区域的沿途11个省市旅游业碳排放强度测度及影响因素分析的研究较少，特别是关于长江经济带旅游业碳排放强度时空演变及其影响因素的研究更为缺乏。因此，本文在国内外测算旅游业碳排放方法基础上，结合实际条件采用自下而上法进行旅游业碳排放强度测度，分析长江经济带2010—2019年旅游业碳排放强度情况，运用空间计量分析，从时间、空间两个维度分析我国省际间碳排放强度差异情况及其影响因素。

旅游业为游客消费提供饮食服务、住宿服务、交通通信服务、游览服务、购物服务、娱乐服务以及其他各种商业服务，旅游包括提供实物商品和文化精神产品综合体以满足旅游者“食、住、游、行、娱、购”六方面需求。广义的旅游业由商业、饮食业、交通运输业、邮电通信业、住宿业以及社会服务业等多种行业组成，是具有多样性和分散性的复合产业。囿于目前还没有关于旅游业碳排放方面的统计数据，且旅游业是一种集多行业部门于一身的复合产业，使得研究旅游业碳排放需从广义旅游业角度入手，测度其涵盖的各部门行业碳排放量并进行分类加总。本文基于由李江帆等[24]提出的“旅游消费剥离系数”方法。首先测算旅游业相关行业整体碳排放量；
其次从旅游业相关行业中抽离出只属于旅游业产生的碳排放量，累积加总得出旅游业碳排放量；
最后旅游业碳排放强度由旅游业碳排放量与旅游业产值二者相除求得。

(一)旅游消费剥离系数

李江帆提出，按照我国统计方法旅游主要涵盖邮电、交通、饮食业、住宿业、商业和社会服务业这6个第三产业部门[24]。因为这六大部门的商品只有一部分流入旅游消费，所以其产业增加值需要实际比例抽离出旅游者消费部分，再计入旅游增加值，并将服务行业增加值中旅游者消费部分所占行业增加值的比重称为该行业的旅游消费剥离系数。用公式表达为：

Ri=Ti/Vi

(1)

式中，Ri为旅游i产业的行业的旅游消费剥离系数；
Ti为i行业旅游消费部分增加值；
Vi为i行业整体增加值。

(二)旅游业相关行业碳排放量

目前，我国还没有关于旅游业碳排放的直接统计数据，碳排放测度研究大部分都是通过对能源消费量的换算得出。将旅游业相关行业所消耗的各种能源量折算为标准煤使用量，求和得出旅游业相关产业所消耗的标准煤使用量，根据单位标准煤二氧化碳排放系数，乘积求得旅游业相关行业碳排放量，见表1。

表1 各种能源折标准煤参考系数

(2)

式中，Ci为旅游相关i行业的二氧化碳排放量；
Eij为i行业j类能源消耗量；
fj为j类能源折标准煤参考系数；
k为单位标准煤的二氧化碳排放量，参照现有研究成果[25-26]，取k=2.45。

2.1kgce表示1千克标准煤当量，液态能源使用千克作为计量单位，气态能源使用立方米作为计量单位，电力使用千万时作为计量单位，热力使用百万焦耳作为计量单位。

(三)旅游业碳排放强度

依据旅游消费剥离系数，从旅游相关产业消耗能源产生的二氧化碳剥离出旅游活动部分，再将各行业旅游活动部分二氧化碳排放量加总，可得出旅游业碳排放总量，最后旅游业碳排放强度通过旅游业碳排放总量与旅游业总产值作商得出。

(3)

CIVi=TC/TA

(4)

式中，TC为旅游业碳排放总量；
Ci为旅游相关i行业的二氧化碳排放量；
Ri为i行业旅游消费剥离系数；
CIVi为旅游业碳排放强度；
TA为旅游业总产值。

(四)数据来源及说明

按照现行国民经济核算中规定的产业分类方法，旅游业主要包括：交通运输、仓储和邮政业；
住宿和餐饮业；
批发和零售业三个行业部门。中国能源统计年鉴则将旅游业相关产业分为：交通运输、仓储和邮政业；
批发零售业和住宿餐饮业两大行业部门。出于数据口径统一核算考虑，本文将旅游业相关行业划分为交通运输、仓储和邮政业以及批发零售和住宿餐饮业两大行业部门，并从这两大行业着手，研究长江经济带旅游业碳排放情况。

旅游业碳排放强度测度数据主要分为两种：1.旅游消费数据。包括旅游业的增加值与总产值，相关行业(交通运输、仓储和邮政业以及批发零售业和住宿餐饮业)的增加值和总产值，旅游花费收入构成等。数据来源于长江经济带11个省市统计年鉴、国民经济与社会发展统计公报、旅游统计公报、旅游概览、旅游抽样调查等资料。2.能源消费数据。旅游相关行业消耗各种类能源的数据，包括原煤、煤油、汽油、原油、天然气、电力、热力等，以及各种能源折标准煤参考系数，这些数据分别来源于中国能源统计年鉴中地区能源平衡表章节和附录部分。

(一)旅游消费剥离系数

根据公式(1)，旅游消费剥离系数主要分为交通仓储和邮电系数以及批发零售和住宿餐饮系数两种，分别对长江经济带11个省市这两种旅游消费剥离系数进行测算，见表2。

表2 2010—2019长江经济带旅游消费剥离系数

(二)碳排放强度

在核算长江经济带各省市旅游消费剥离系数基础上，依据公式(2)(3)(4)分别计算11个省市2010—2019年的旅游业碳排放强度，见表3和图1。

图1 长江经济带旅游碳排放强度折线图

表3 2010—2019长江经济带旅游碳排放强度 (吨/万元)

从表3可以看出，云南省、四川省和贵州省三个省的碳排放强度下降幅度最大，2019年碳排放强度分别为0.119、0.173、0.151吨/万元。相比2010年数值(0.678、0.569、0.437)，分别下降82.5%、69.5%和65.5%；
而江苏省和安徽省的碳排放强度下降幅度最小，2019年碳排放强度分别为0.163、0.05吨/万元。相比2010年数值(0.176、0.061)，仅下降了7.6%、18.6%。值得注意的是，这两个省2010年的碳排放强度在所有省市中最低，可能的解释为其初始旅游业的资源利用相对较为充分，对生态环境较为友好。而上海市、浙江省、江西省、湖北省、湖南省、重庆市六个地区的碳排放强度降幅位于二者之间，下降幅度范围为34.7%～61.8%。

结合图1分析，长江经济带2010—2019年的整体旅游业碳排放强度明显降低，碳排放强度的下降表明旅游业碳排放量增长率低于旅游业产值增长率，可见，长江经济带旅游业向着更加节省资源、低碳高效方面转变。

(三)碳排放强度空间特性

从空间格局分布特性研究长江经济带旅游业碳排放强度，我们借鉴王强等[27]的划分标准，以长江经济带旅游业碳排放强度各个年份均值的1.5、1、0.5倍将11省(市)旅游业碳排放强度由高到低分为高碳强度区、较高碳强度区、较低碳强度区和低碳强度区，并用ArcGIS软件绘制成图2。

对图2进行分析，总体来看，2010—2019年间长江经济带11个省市旅游业碳排放强度的空间格局趋于向低碳强度发展，较直观的体现是高碳强度区数量的减少和较低碳强度区数量的增加。首先，对于高碳强度区而言，2010—2012年长江经济带高碳强度区有两个，分别是上海市和云南省，但在2012年以后，除了2015年贵州省新增为高碳排放强度区外，整个长江经济带只有上海市为高碳强度区，因而长江经济带高碳强度区数量在研究年份中是趋向减少的。再者，对于较低碳强度区而言，2010—2012年期间长江经济带低碳强度区数量不超过3个，但2013—2019年较低碳强度区数量不低于5个，个别年份数量更是达到6个，其中江苏省、浙江省、江西省和重庆市多年处于较低碳强度区水平，因而长江经济带较低碳强度区数量在研究年份中是趋向增加的。另外，如果将长江经济带按地理位置划分为上游(含四川省、云南省、重庆市、贵州省、)、中游(含湖南省、湖北省、安徽省、江西省)、下游(含江苏省、浙江省、上海市)三个地区，长江经济带碳排放强度在所选研究年份向着较高碳排放强度区域集中在中游地区的趋势发展，呈现碳排放强度“中间高，两侧低”的空间格局。具体表现为2010—2016年高碳强度区、较高碳强度区主要集中在上中游地区。但从2017到2019年，上游地区的较高碳强度数量从2逐年递减为0，而下游地区则趋向稳定，最后到2019年长江经济带只剩下湖北省和湖南省两个较高碳强度区。

图2 长江经济带2010—2019年旅游业碳排放强度空间分布图

(一)变量选取

研究旅游业碳排放强度影响因素时，大部分学者从城市化水平、社会经济发展水平、对外开放水平、服务业发展水平、旅游资源禀赋、能源消费结构等方面出发，选择适宜的变量指标探究旅游业碳排放强度影响因素[27-31]。借鉴已有的研究结论，考虑数据的可获得性以及旅游业发展状况，本文拟将产业结构、城市化水平、对外开放水平、社会经济发展水平和旅游资源禀赋作为自变量，探究各选定变量对旅游业碳排放强度的影响，变量说明以及描述性统计信息见表4和表5。

表4 旅游业碳排放强度影响变量

表5 各变量的描述性统计结果

(二)空间面板模型选择

普通静态面板模型忽略了空间要素对因变量的影响，很可能导致模型估计结果有偏差甚至失真，进而影响回归结果的客观性。空间面板模型充分考虑了面板数据可能存在空间相依性，进而得到更为符合现实的估计结果。考虑到旅游业不是封闭孤立的行业，其发展必须与其他行业融通，因此，本文的计量分析模型采用空间计量模型。与传统计量模型相比，空间计量模型更多地考虑了空间溢出效应，即本地旅游业碳排放强度观测值不仅可能会受到本地自变量的影响，还可能会受到邻近地区自变量和因变量的共同影响，因而估计结果更准确。

空间计量模型主要分为空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)三类模型，这三类模型假定的空间传导机制不相同，其经济意义也有所区别。SAR模型认为地区之间空间相互作用，不同地区因变量会相互影响，其空间依赖性主要由单一参数刻画；
SEM模型则认为随机冲击导致空间性的产生；
SDM模型综合考虑空间传导机制和空间交互作用，即一地区的因变量会同时受到临近地区自变量和因变量的影响。一般地，空间计量模型公式可以表示为：

(5)

Yit表示被解释变量，指第t年第i个省份的被解释变量；
Wij表示空间权重矩阵；
Xit表示第t年第i个省份的解释变量；
ρ表示被解释变量的空间滞后系数，θ表示解释变量的空间滞后系数；
νi、λt分别表示个体省份固定效应、年份固定效应；
μit为空间误差项，φ为误差项的空间相关系数，ξit为μit的误差项；
特别地，当φ=0时，该空间计量面板一般模型可简化为空间杜宾模型：

λt+εit

(6)

当φ=0，θ=0时，简化为空间自回归模型：

(7)

当ρ=0，θ=0时，简化为空间误差模型：

(8)

空间权重矩阵刻画的是变量间在空间分布相关性的大小，空间距离远近会对变量相关程度产生影响。为便于分析，本文采用公式(9)的邻接空间权重矩阵，该空间权重矩阵是经过标准化处理后的11×11维邻接矩阵，即两省(市)在地理上存在接壤为1，反之为0。其矩阵元素如式(9)：

(9)

(三)最优模型检验

以旅游业碳排放强度为被解释变量，出于消除异方差和数据可比性考虑，对所有变量进行对数化处理，表示为lnCI、lnPUP、lnPGD、lnPIE、lnPCP、lnTNS。

为了确立最优的空间面板模型，采用LR检验和Wald检验进行空间计量模型检验，在空间自回归模型、空间误差模型和空间杜宾模型中选择一种模型。本文首先通过假设空间杜宾模型为选定模型，然后，通过LR检验和Wald检验进行模型验证。当解释变量的空间滞后系数θ=0时，空间杜宾模型可简化为空间自回归模型。当被解释变量的空间滞后系数ρ=0时，空间杜宾模型可简化为空间误差模型。

确定空间面板模型后，通过Hausman检验确定是选择固定效应还是随机效应，如果Hausman检验结果为选择固定效应，则还需进行一次LR整体显著性检验确定模型是否应包括个体固定项、时间固定项，或是双向固定项(个体时间固定)。

上述最优模型检验均在Stata 15.1中进行，具体检验结果见表6。

表6 邻接矩阵下最优模型检验

由表6可知，对于SDM能否简化成SAR，Wald检验和LR检验的统计值分别为17.52、15.97，都支持SDM不能简化为SAR的结论。而对于SDM是否会简化成SEM，Wald检验和LR检验的统计值分别为16.32、15.41，在1%的显著水平上拒绝SDM能简化为SEM的原假设，这说明SEM模型不会简化成SDM模型。因此，Wald检验和LR检验结果表明，应选择空间杜宾模型更为适合。

另外，Hausman检验的统计值为22.06，在1%的显著水平上拒绝选择随机效应，模型应该选择固定效应。最后对LR整体显著性检验，检验P值分别在5%、1%的显著性水平上拒绝选择单向个体固定效应、单向时间固定效应，因此模型应选择双向固定效应。

综上，通过对空间计量模型的一系列检验，本文拟选用双向固定空间杜宾模型，结合前文选定的被解释变量和解释变量，得到公式如下：

lnCIit=ρWlnCIjt+β0+β1lnPUPit+β2lnPGDit+

β3lnPIEit+β4lnPCPit+β5lnTNSit+

θ1WlnPUPjt+θ2WlnPGDjt+θ3WlnPIEjt+

θ4WlnPCPjt+θ5WlnTNSjt+νi+λt+εit

(10)

(四)实证结果分析

基于长江经济带11个省市2010—2019年相关数据，本文以空间邻接矩阵为空间权重矩阵，采用空间杜宾模型，探究所选解释变量长江经济带旅游业碳排放强度的影响，实证结果见表7。

表7 空间杜宾模型回归结果

根据LeSage等的研究，空间回归模型的主体系数并不能代表模型的回归系数，仅以回归模型估计结果为准可能会得出模型估计偏误结论。因此，需要采用偏微分法将SDM模型结果分解为直接效应、间接效应(空间溢出效应)和总效应。直接效应代表自变量对本区域因变量的平均影响，间接效应代表自变量对邻近区域因变量的平均影响，总效应则为直接效应和间接效应之和。

1.直接效应中，除社会经济发展水平(lnPCP)外，其余变量均通过10%的显著性检验，表明社会经济发展水平对于本地区旅游业碳排放强度的影响不显著。一方面，随着地区经济水平的不断发展和居民收入水平逐步提高，人们的绿色低碳环保意识不断增强，更多人倾向于生态旅游、低碳旅游，这对于降低旅游碳排放强度是有利的。另一方面，旅游商家为了追求更大的旅游收益，不惜提供各种“高消耗、高排放”的旅游商品和服务，其能耗强度与旅游碳排放强度较以往会变得更高，如旅行社为提供高价旅行活动常常包括碳排放量极高的飞机出行方式和高档酒店住宿等内容。于是，在旅游者低碳旅游的实际需求与旅游商家不惜以高碳排放为代价追求利润收益的供需矛盾作用下，社会经济发展水平对于旅游业碳排放强度表现不显著的影响作用。而城镇化水平(lnPUP)、产业结构(lnPGP)对于旅游业碳排放强度的增长表现出较强的抑制作用，其中城镇化水平的抑制作用更明显。城镇化水平的直接效应系数为-4.103，表明城镇化水平每增长1%，本地区旅游业碳排放强度下降4.103%。而产业结构的直接效应系数为-1.088，表明产业结构水平每增长1%，本地区旅游业碳排放强度下降-1.088%，由此可见，提升城镇化水平与产业结构水平都有利于降低本地区旅游业碳排放强度。

与之相反，贸易依赖水平(lnPIE)、旅游资源禀赋(lnTNS)对于旅游业碳排放强度的增长具有促进作用，表明旅游商品对外贸易的依赖程度增强、景区总数等旅游资源增加会致使旅游业碳排放强度增加。贸易依赖水平的直接效应系数为0.206，表明贸易依赖水平每增长1%，本地区旅游业碳排放强度上升0.206%。旅游资源禀赋的直接效应系数为0.216，表明旅游资源禀赋每增长1%，本地区旅游业碳排放强度上升0.216%，二者的直接效应系数较为接近，表明提高贸易依赖水平、旅游资源禀赋都不利于降低本地区旅游业碳排放强度。

2.间接效应中，产业结构与贸易依赖水平系数表现显著，表明只有产业结构与贸易依赖水平对邻接地区旅游业碳排放强度表现出空间的溢出效应。其中，产业结构系数显著为负，贸易依赖水平系数显著为正，表明产业结构的升级优化对周边地区旅游业碳排放强度的增长起到抑制作用，而贸易依赖水平较高地区，对于邻接地区旅游业碳排放强度的增长起到促进作用，呈现正向溢出效应。

3.总效应中，产业结构、贸易依赖水平通过显著性检验，其余变量均未通过显著性检验，其中产业结构总效应系数显著为负，贸易依赖水平总效应系数显著为正。产业结构的直接、间接效应都显著为负，且产业结构的间接效应与总效应系数大小之比约为68%，表明产业结构的升级优化能降低本地区和邻接地区旅游业碳排放强度，且对邻接地区旅游业碳排放强度的降低作用更为明显，其原因可能是产业结构优化推动旅游业由资源密集型产业逐步转化为技术知识密集型产业，集中的人才、技术、知识等要素促使本地旅游业低碳高效发展，而本地区产业结构优化和人才知识储备又会形成示范作用，通过外溢效应辐射带动邻接地区产业结构进行调整，使得邻接地区旅游业碳排放强度下降。而贸易依赖水平的直接、间接效应系数均在5%水平上显著为正，表明贸易依赖水平的提升将引起本地区、邻近地区旅游业碳排放强度上升。其原因可能是随着贸易依赖水平的提高，旅游产业对于贸易旅游商品的依赖程度也会相应增强，对商品货物、基础设施等进出口需求越来越大，与使用本土商品相比，省市旅游业旅游商品进出口贸易中包含更多的碳排放，旅游产品加工、贮藏、运输、分销和零售中将加重能源消耗和诱发碳排放量增多，进而使本地区和邻接地区的旅游业碳排放强度显著上升。

(一)结论

本文首先对长江经济带11个省市2010—2019年旅游业碳排放总量与强度进行测算，接着分析其时间与空间演变特征，最后通过构建空间杜宾模型研究旅游业碳排放强度的影响变量，得出以下研究结论。

1.从时间维度分析，在样本时期内，长江经济带11个省市整体的旅游业碳排放强度明显降低，说明长江经济带旅游业向着更加节省资源、低碳高效方面转变。对于省市个体而言，碳排放强度下降幅度最大的三个省分别为云南省、四川省和贵州省。以云南省为例，根据《云南省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》，云南省旅游业要依托沿江资源、环境、区位等优势，加快沿江交通基础设施和旅游重大重点项目建设，不断丰富旅游产品体系和完善旅游产业体系。实施绿色发展战略，更加重视资源环境保护，积极推进生态文明建设，大力发展旅游循环经济和文明旅游，促进全省旅游产业可持续发展。

2.从空间维度分析，按照所选的划分标准将长江经济带旅游业碳排放强度由高到低分别分为高碳强度区、较高碳强度区、较低碳强度区和低碳强度区四类。长江经济带2010—2019年旅游业碳排放强度的空间格局趋于向低碳强度发展，碳排放强度在所选研究年份向着较高碳排放强度区域集中在中游地区的趋势发展，呈现碳排放强度“中间高，两侧低”的空间格局。

3.通过LR检验、Wald检验和Hausman检验确立最优的空间面板模型为双向固定空间杜宾模型，将模型回归结果分直接效应、间接效应和总效应三个部分进行解读。其一，直接效应中，除社会经济发展水平变量不显著外，其余变量均最低在10%的水平上显著。其中城镇化水平、产业结构变量的直接效应系数显著为负，而贸易依赖水平、旅游资源禀赋变量的直接效应系数则显著为正，负(正)直接效应系数表明变量对于旅游业碳排放强度的增长表现出较强的抑制(促进)作用。其二，间接效应中，只有产业结构与贸易依赖水平系数显著，表明只有产业结构与贸易依赖水平对邻接地区旅游业碳排放强度表现出空间溢出效应。其中，产业结构系数显著为正，贸易依赖水平系数显著为负。其三，产业结构的直接、间接效应都显著为负，且产业结构的间接效应与总效应系数之比约为68%，表明产业结构升级优化能降低本地区和邻接地区旅游业的碳排放强度，且对邻接地区旅游业碳排放强度的降低作用更为明显。而贸易依赖水平直接、间接效应系数均5%水平上显著为正，表明贸易依赖水平的提升将引起本地区以及邻近地区旅游业碳排放强度上升。

(二)建议

基于上述研究结论，为降低旅游业碳排放强度，协调旅游发展与碳排放间的矛盾，实现旅游业科学可持续发展，作者在低碳旅游发展策略方面提出以下几点针对性的建议。

1.提升城镇化水平、优化产业结构均有助于降低当地旅游业碳排放强度，政府应加大旅游发展资金投入，完善当地旅游基础设施和服务设施的低碳生态化建设，比如说交通碳排放占据旅游业碳排放相当大部分比例，地方政府可统筹规划旅游地的交通路线与增设交通方式，形成更加健全与发达的交通网络，给游客提供更多的出行方式，降低旅游业碳排放强度。同时，调整产业结构，在推进旅游产业发展的同时，逐步舍弃高消耗、高排放的传统旅游产业发展方式，提高旅游业中清洁能源的消费比重。深化供给侧改革，去除多余的旅游产品产能，以知识化与信息化要素引领旅游业发展，加快旅游业与大数据、人工智能等高新技术的有机融合，推动旅游业由资源粗放型产业逐步转化为技术知识密集型产业，走新型现代化旅游发展道路。

2.培育本土特色旅游商品提高本地商品使用率。第一，地方旅游部门在深入挖掘旅游地历史文化底蕴的基础上，推进旅游商品生产自给自足，减少引进与使用进口商品，更多地实施就地取材，培育独具本土特色的旅游商品系列，吸引旅游者的注意力，全方位、多角度满足旅游者吃住行游购娱等系列需求，逐渐发展、提高当地旅游商品规模化生产，让旅游者真真切切地感受到浓郁的旅游地本土文化，爱上使用旅游本土商品。第二，不定期举办本土旅游产品展销会、博览会等，构建完善的旅游商品线上线下营销网络模式，提高本土旅游商品知名度，让旅游者知悉除进口商品外还有更多的本土特色旅游商品选择。第三，加强官方旅游商品质量反馈渠道、搭建售后服务意见的平台。提高旅游者关于本土商品的良好口碑和使用体验，逐步减少使用外地、外市、外省甚至外国进口旅游商品，减少因使用外来产品导致更多的碳排放，同时促进本土旅游商品消费，振兴当地经济。

3.虽然旅游资源禀赋对本地区旅游业碳排放强度起到显著的正向促进作用，但这是旅游经济发展的必然趋势，不应该通过抑制当地旅游业发展以达到减少碳排放强度的目的。政府应考虑如何实现众多旅游资源合理有效配置，一方面，加强旅游资源在本区域内的统筹规划，集中零星分散的旅游企业，在区域内集聚劳动力、资金、技术等资源，形成系统完整的旅游产业体系。合理设置旅游服务企业的市场准入门槛，规范旅游业的市场秩序，提升旅游业的管理水平。另一方面，现今交通网络日益完善、信息化水平不断提升，各旅游景点在促进自身低碳生态发展同时，应重视区域联合协同发展，借鉴其他区域成熟的旅游业生产经营方式、管理经验等，调整区域旅游资源的配置方式，加强区域内旅游业碳排放的管控，加速低碳旅游景区试点建设进度，实现资源共享、结构优势互补，进而缩小能源消耗差异，降低区域旅游业整体碳排放强度。

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