區域旅游交通碳排放測度模型及實證分析

孫晉坤，章錦河，劉澤華，李 曼，楊 璐

南京大學國土資源與旅游學系，南京 210023

區域旅游交通碳排放測度模型及實證分析

孫晉坤，章錦河*，劉澤華，李 曼，楊 璐

南京大學國土資源與旅游學系，南京 210023

交通是旅游業發展的基礎，旅游交通的碳排放是旅游業碳排放的主體部分。合理配置區域旅游交通是旅游業可持續發展的重要保障。從區域的角度出發，構建區域旅游交通碳排放測算模型，并以南京市和黃山市為例進行分析。研究發現：(1)區域經濟和旅游發展水平是影響旅游交通碳排放的重要因素，且經濟發展水平和旅游發展水平對旅游交通碳排放“貢獻”的大小和方向不同；(2)區域旅游交通碳排放主要在區外，區內比例較小。2008至2012年，南京市旅游交通碳排放中區外部分所占比例平均達到89.13%，黃山市平均達到90.21%，兩城市區外與區內部分之比均約為9∶1；(3)區域旅游交通碳排放結構中，民航所占比重最大，其次是公路和鐵路，區域交通結構的優化有利于旅游交通碳排放的減少；(4)區域各類交通方式中，外部交通的碳排放中旅游業的貢獻較大，而城市內部交通的碳排放中旅游業的貢獻較小。

旅游交通；碳排放；相對使用率；綜合碳排放系數；南京市；黃山市

低碳發展是未來旅游業的必然選擇，綠色旅游交通在其中扮演著重要角色[1]。氣候變化與節能減排是當今世界關注的熱點問題，與全球可持續發展密切相關。其中，CO2的排放是氣候變化與節能減排問題中的重要因素，其研究受到各界學者的強烈關注[2- 7]。世界旅游組織統計數據表明，旅游活動所產生的溫室氣體占全球溫室氣體排放總量的4%—6%，若不采取相關措施，在未來的30年內，其溫室氣體排放總量將增加1.5倍。可見，旅游產業中的CO2排放不容小覷。交通是旅游業發展的基礎，是旅游業中碳排放的重要來源[8- 12]。如今我國處于深化社會經濟發展的重要轉型時期，科學發展，低碳旅游，綠色交通，是旅游業面臨的重要機遇與挑戰，如何科學分析旅游業中交通運輸的CO2排放成為亟待解決的理論與實踐問題[13]。

各界學者對旅游交通的碳排放問題十分關注，并取得了積極的進展。目前國內外研究主要包括以下3個方面：一是旅游交通碳排放的環境影響評估[14- 19]，二是不同旅游交通方式的碳排放測算[20- 25]，三是單個景區內部的交通碳排放測算或從客源地到目的地過程中的交通碳排放測算[26- 30]。但以區域為空間尺度的各類交通的旅游碳排放測算研究則相對薄弱，文章較少[31- 35]。從行政區域的角度估算旅游交通碳排放并對不同案例地進行對比分析，適合行政區域特點鮮明的國情現狀，便于采取有效的管理措施。所以，本文從區域的角度出發，采用“自上而下”的研究方法，構建區域旅游交通碳排放測算模型，對區域內與旅游業密切相關的火車、輪船、飛機、客運汽車、公交車、出租車、地鐵、自駕車等的能源消費過程中排放的CO2量進行估算，并以南京市和黃山市為例進行實證與對比，擬回答以下4個問題：(1)區域經濟、旅游發展水平與區域旅游交通碳排放有何關系？(2)區域旅游交通碳排放對區外有何影響？(3)區域中交通方式的旅游碳排放結構有何特點？(4)不同交通方式的碳排放中旅游業貢獻了多少？在此基礎上，以期揭示區域內旅游交通碳排放的特點及規律，找出旅游交通低碳發展的關鍵因素和控制措施，豐富旅游交通碳排放研究的視角與方法，并推動旅游業的可持續發展。

1 研究設計

1.1 研究思路

區域旅游活動是個復雜的過程，旅游交通亦是如此。區域的交通碳排放可劃分為旅游部分和非旅游部分，將旅游部分從區域交通中剝離出來是區域旅游交通碳排放研究的關鍵步驟。由于旅游活動的跨區域性以及交通的跨區域性，區域旅游交通的碳排放應從區域游客活動的完整性角度進行測算，可分為區內碳排放和區外碳排放兩部分。區內部分主要從各種交通方式的區內碳源點的角度進行計算，區外部分主要從區域旅游交通碳排放的區外影響角度進行計算。區內部分和區外部分之和就是區域旅游交通碳排放總量。

區外旅游交通碳排放是指游客使用交通工具時在區域外的CO2排放量。區外旅游交通的類別一般按交通方式劃分。旅游者從客源地到目的地，需借助航空、鐵路、公路與水運等交通方式實現空間轉移，而上述交通方式主要在區外運營，從客源地到達目的地的過程中排放的CO2將對區外環境產生負面影響。

區內旅游交通碳排放是指游客使用交通工具時在本區域內的CO2排放量。值得說明的是，從客源地到達目的地的火車、飛機和輪船雖在區內有一定的運營里程，但較小，可忽略其在區內的碳排放部分；長途客運汽車、私家車等公路運輸工具在區內有較大的運營里程，需計算其區內部分碳排放。此外，區內旅游交通的類別則按交通工具劃分，即從碳源點的角度來看，區內旅游交通工具包括長途客運汽車(區內部分)、私家車(區內部分)、摩托車(區內部分)、公交車、出租車、地鐵、自行車、步行等，其中自行車和步行的方式碳排放為零，私家車和摩托車可統稱為自駕車。

綜上所述，區域旅游交通碳排放總量、區內旅游交通碳排放、區外旅游交通碳排放3個方面構成了區域旅游交通碳排放研究的框架體系(圖1)，從一個新的角度解釋了區域旅游交通的碳排放問題。

圖1 區域旅游交通碳排放測算概念模型 Fig.1 The conceptual model of estimating regional CO2 emissions of tourism transportation

1.2 模型構建

從數據來源角度可將不同的碳排放測算方法分為“自上而下”和“自下而上”兩種，而由于后者較多的估算環節會影響測算結果的準確性，且不便于橫向比較。本文采用“自上而下”的測算方法，從宏觀方面的統計數據對區域旅游交通的碳排放進行分析。鑒于區域各交通方式統計數據的類型不同，采用不同的CO2排放量的測算模型。

模型構建面臨的第一個問題是交通工具使用主體的界定。區外交通(客源地到目的地的往返)工具的使用主體包括旅游者和非旅游者，其比例可通過抽樣調查獲取。區內交通工具的使用主體包括旅游者和常住居民，其中旅游者包括外地游客和本地游客。

在區內旅游交通碳排放方面，如何確定旅游者和常住居民的交通工具使用率是難點。以往研究中較多采用游客和居民的運量規模進行剝離，但該方法忽略了由于乘坐時間的不同而造成的區域內游客和居民對交通工具使用存在的實際差異。本文從乘坐時間的角度，分別調查游客和居民在一天之內對區內各種交通工具的乘坐時間，從而得出游客相對于居民對各種交通方式的相對使用率，用Fi表示(i表示第i種交通方式)。為簡化計算，將居民對i種交通工具每天的使用時間設為1，則游客對其的使用時間為Fi。通過Fi可將游客對i種交通工具使用的人天數轉換為當地居民使用的人天數，從而將游客對區內交通的使用部分剝離出來。假定居民每年在本區域內居住365d，則區內旅游交通碳排放可以表示為：

(1)

式中，Cintra-regional是旅游交通碳排放的區內部分，N是區域年游客量，D是區域游客年平均停留天數，Fi是1d之內游客相對于居民對i種交通方式的相對使用率，P是區域內年末常住人口數量，Nr是本地游客的年人次數(因本地游客的平均停留天數為1，故Nr等同于本地游客的年人天數)，常住居民對i種交通工具每天的使用時間為1，Nr是本地游客的年人次數(因本地游客的平均停留天數為1，故Nr等同于本地游客的年人天數)，本地游客對i種交通工具每天的使用時間也為1，Ci是i種交通方式碳排放總量。由于“自上而下”的測算方法需要各交通方式每年的能源消耗數據或者旅客周轉量數據，不同交通方式的統計的口徑數據也有所不同，客運汽車方面的統計數據是旅客周轉量，自駕車、公交車、出租車和地鐵方面的統計數據是能源消費量，所以對區內交通的碳排放總量估算需通過以下兩種方法：

Ci=∑Pkiβi

(2)

式中，Pki是i種交通方式的年游客周轉量，βi是i種交通方式的CO2排放系數。或

Ci=∑Eijγj

(3)

式中，Eij是i種交通方式j種能源的年消費量，γj是j種能源的CO2排放系數。

在區外旅游交通碳排放方面，適宜采用現場調查的方法在火車站、飛機場和碼頭統計出不同月份旅客中游客的比例，從而將區外交通中旅游碳排放剝離出來。長途客運汽車和自駕車的區外碳排放部分仍采用公式(1)的剝離方法。航空、鐵路和水運3種交通工具的統計數據均是旅客周轉量，所以區外旅游交通碳排放可表示為：

Cinter-regional=Ciλi

(4)

式中，Cinter-regional是旅游交通碳排放的區外部分，λi是i種交通方式乘客中旅游者的比例。Ci的計算仍然根據不同的統計數據采用式(2)或式(3)的方法。

然而，受國內城市統計年鑒中交通旅客周轉量統計口徑的限制：公路(主要指客運汽車)方面，遵循屬地統計的原則，即只抽樣調查統計本市戶籍的車輛在一年中的運營情況(包括區內和區外運輸)；鐵路方面，遵循境內統計的原則，區域內的鐵路線長度是計算鐵路旅客周轉量的基礎，只統計列車在市域內鐵路線上行駛時的旅客周轉量；航空方面，航空周轉量這一指標的使用是為地方統計GDP服務的，一直延續至今，其統計范圍只包括在本城市設有航空分公司的航班，其他航班的運營情況并不在本市的統計范圍之內。這3種交通方式的統計口徑均與本文的計算口徑相差較大，在區域交通研究中存在很大問題，不能直接采用。但是，城市公路旅客發送量的抽樣調查數據、鐵路旅客發送量數據以及航空旅客發送量數據與本文的計算口徑較為符合，可通過全國公路、鐵路、航空旅客周轉量和旅客發送量得出旅客平均運距，進而估算出各城市公路、鐵路和航空的旅客周轉量。

區域旅游交通碳排放總量即是區內部分與區外部分之和，可表示為：

Ct=Cintra-regional+Cinter-regional

(5)

式中，Ct是區域旅游交通碳排放總量。

1.3 多樣性指數和優勢度指數

旅游交通碳排放的多樣性指數和優勢度指數借助生物學中生物多樣性指數和生物優勢度指數的概念，可用來表示旅游交通碳排放的多樣性和集中性，其計算公式如下：

D=-∑pilnpi

(6)

式中，D為區域旅游交通碳排放的多樣性指數，pi為區域中各類交通方式的碳排放量占區域旅游交通碳排放的比例。

(7)

式中，A為區域旅游交通碳排放的優勢度指數，n為區域中交通方式的種類，D為區域旅游交通碳排放的多樣性指數。

2實證分析

2.1 案例地選擇

南京市歷史悠久，長三角地區核心城市之一，下轄11個區，2012年末常住人口816.1萬人，面積6587.02 km2，2012年接待國內外游客約8113萬人次；黃山市地處安徽省最南端，下轄3區4縣，2012年末常住人口147.28萬人，面積9807 km2，2012年接待國內外游客約4315萬人次。南京市和黃山市在常住人口、市域面積、經濟發展水平、交通發達程度、旅游發展方式等方面具有較大的差別(表1)，且兩者都是國內同等級別的城市中旅游業發展較好的城市，具有一定的代表性與突出性，由此選擇南京市和黃山市作為本研究的案例地。通過對不同經濟、旅游發展水平城市的旅游交通碳排放的測算，以揭示不同區域旅游交通碳排放的特點及規律，找出旅游交通低碳發展的關鍵因素和控制措施。

表1 南京市與黃山市2012年相關數據對比Table 1 Data contrast between Nanjing and Huangshan in 2012

數據來源：南京市和黃山市2012年國民經濟和社會發展統計公報；*pkm為旅客周轉量的計量單位，即每人每公里

2.2 數據來源與處理

區域旅游交通碳排放的測算與對比所需數據主要來自5個方面：一是中國、南京市和黃山市近5年統計年鑒及社會經濟發展統計公報，主要包括公路、鐵路、水運、航空的旅客周轉量和發送量數據，以及常住人口數據。其中，由于城市統計年鑒中交通運輸統計口徑的限制，為了準確地測算，本文通過全國的公路、鐵路、水運、航空的旅客發送量和旅客周轉量數據，以及南京市和黃山市公路、鐵路、水運、航空的旅客發送量數據換算出旅客周轉量數據。二是南京市和黃山市交通主管部門的統計資料，主要包括公交車、出租車、地鐵等的能源消費數據。三是南京市和黃山市旅游主管部門的統計資料，主要包括歷年游客數量，游客平均停留天數、本地居民本地旅游的出游率等。四是以往研究以及相關機構出臺的文件，如IPCC(政府間氣候變化專門委員會)的評估文件中的標準數據，國內外專家學者研究的經驗數據等[11,28,34](表2)。五是項目組歷年統計調查數據，主要包括2008—2012年南京市和黃山市鐵路、水運和航空旅客中游客的比例，游客和居民在公路、公交車、出租車、地鐵等的使用情況(考慮到淡旺季可能存在的差異性，項目組在每年的1、4、7、10月份分別在兩城市的數個采樣點進行訪談與問卷調研)，以及公路交通在區內和區外行駛的距離(通過對兩城市汽車客運站所有客運汽車行駛時間的統計，南京市的客運汽車在區內與區外行駛時間分別約為1.49 h和3.53 h，黃山市則為1.58 h和3.64 h，得出其在區內與區外運營距離之比均約為3∶7)等。

2.3 結果分析

由于自駕車能源消費數據獲得的困難性，以及計算過程中發現水運交通碳排放量過低且較多年份數據缺失，故自駕車和水運未納入實證測算范圍。所以在估算范圍方面，南京市主要包括公路(不包括城市內部的公共交通，如公交車、出租車等)、鐵路、航空、公交車、出租車和地鐵6種交通方式，其中由于地鐵所使用的電力來自區外，下文中地鐵旅游碳排放被視為區外部分；黃山市主要包括公路、鐵路、航空、公交車、出租車5種交通方式。

表2 各類交通工具的碳排放指數Table 2 The carbon emissions index of kinds of vehicles

2.3.1 旅游交通碳排放總量與人均碳排放

南京市與黃山市旅游交通碳排放量的計算結果(圖2)顯示：2008至2012的五年間，兩城市旅游交通碳排放量逐年增加，南京市每年的旅游交通碳排放總量均遠高于黃山市，但黃山市增幅高于南京市。黃山市旅游交通碳排放量從2008年的5.09×104t增長到2012年的13.30×104t，增加8.21×104t，增幅為161%，而同期南京市從44.05×104t增長到了97.15×104t，增加53.1×104t，增幅為121%，黃山市旅游交通碳排放年均增長率27.14%，高于南京市的21.86%。

圖2 南京市與黃山市旅游交通碳排放量(2008—2012年) Fig.2 Annual number of CO2 emissions from tourism transportation in Nanjing and Huangshan(2008—2012)

區域經濟和旅游發展水平對旅游交通碳排放都有一定的影響，通過對兩城市旅游交通碳排放量與區域GDP、旅游業總收入的彈性分析發現，不同的區域經濟、旅游發展水平對旅游交通碳排放影響的大小和方向不同。選取2008—2012年兩城市GDP和旅游業總收入的數據與旅游交通碳排放數據分別求彈性系數，結果顯示(表3)：南京市兩彈性系數均大于1，但旅游交通碳排放的GDP彈性系數均小于旅游業總收入彈性系數(2009年除外)表明南京市經濟發展水平對旅游交通碳排放增長的“貢獻”小于旅游發展，也說明南京市良好的經濟發展基礎與水平的“旅游效應”逐步得到釋放與顯現，城市發展有力推動了區域旅游發展。黃山市兩彈性系數也都大于1(2009年除外)，但旅游交通碳排放的GDP彈性系數均大于旅游業總收入彈性系數，表明黃山市整體社會經濟的發展對旅游交通碳排放的“貢獻”大于旅游發展，黃山市以“旅游立市”，結果旅游發展對旅游交通碳排放的“貢獻”反而低于區域經濟發展的影響，表面看起來該結果好像是“悖論”。究其原因在于黃山市原有經濟基礎與水平較為薄弱，區域經濟發展促進了整個交通狀況優化，改善了旅游交通環境，進而推動旅游業發展，經濟發展對旅游業發展的帶動作用顯現，因此導致整體經濟發展對旅游交通碳排放的“貢獻”大于旅游業發展自身，這也表明區域經濟發展在一定程度上制約區域旅游業發展，區域旅游業發展水平的提升需要依托區域整體經濟發展水平的提高。

表3 區域旅游交通碳排放的經濟發展和旅游發展彈性系數Table 3 Elasticity coefficient of economic and tourism to CO2 emissions of regional tourism transportation

兩城市人均旅游交通碳排放量的計算結果顯示：游客在南京市年人均旅游交通碳排放量從2008年的8.67 kg上升到2012年的11.97 kg，年均增長8.39%，每人每天的排放量也從4.50 kg增加到5.23 kg，年均增長3.83%；與之不同，黃山市年人均量則從3.95 kg下降到3.08 kg，降幅為22.03%，每人每天的排放量也從1.75 kg降至1.08 kg，降幅達38.29%。隨著南京市旅游業整體吸引力和接待水平的提高，客流在空間上擴散到市郊及周邊縣域，游客旅行里程增加，碳排放量的增長速度超過了游客量的增長速度，導致了年人均碳排放量的增加，每人每天的碳排放量有所增長；而黃山市在交通設施普遍改善后，相對分散的景區之間連通更加便捷，游客乘坐各類交通的時間有所減少，碳排放量的增長速度低于游客量的增長速度，導致人均碳排放量有所減少，每人每天的碳排放量有所下降。

2.3.2 區內與區外旅游交通碳排放

環境影響與生態責任的區外轉移是旅游業發展的重要特征，旅游活動和交通運輸的跨區域性導致了區域旅游交通碳排放的區外影響，其大小取決于區外部分占區域旅游交通總的碳排放比例的大小。

通過對南京市和黃山市區內和區外旅游交通碳排放的測算，得到以下結果：

(1)區域旅游交通碳排放中，區外部分占主導。2008至2012年，南京市旅游交通碳排放中區外部分均在86%以上(圖3)，平均達到89.13%；黃山市旅游交通碳排放中區外部分在85.93%—91.37%之間(圖4)，平均達到90.21%。這表明區域旅游發展，從CO2排放角度而言，對區外的環境影響遠大于對區內環境的影響，兩城市區外與區內部分之比均約為9∶1。

圖3 南京市旅游交通區內、區際碳排放量占比(2008—2012年) Fig.3 Annual scale of intra-regional and inter-regional CO2 emissions from tourism transportation in Nanjing(2008—2012)

圖4 黃山市旅游交通區內、區際碳排放量占比(2008—2012年) Fig.4 Annual scale of intra-regional and inter-regional CO2 emissions from tourism transportation in Huangshan(2008—2012)

(2)區域旅游交通碳排放中區外部分有下降的趨勢，而區內部分有上升的趨勢。南京市區外部分由2008年的92.92%下降到2012年的86.23%(圖3)，黃山市由2008年的91.37%下降到2012年的85.93%(圖4)。這表明兩地的客源市場相對穩定，游客區內逗留時間在延長，傳統觀光型旅游在向目的地深度游轉變。

(3)區域旅游交通碳排放的區內部分中外地游客占主要部分。這主要與區域游客中外地游客人天數與本地游客的人天數的比例大小有關，2008至2012年，南京市外地游客人天數比例平均為56.25%，黃山市外地游客人天數比例平均為53.76%，所占比例均較高。同時也表明區域內主要景區的位置越靠近主城區、景區性質(如城市公園)與居民日常休閑需求越接近，居民在本區域內的出游率就越高。

2.3.3 各種交通方式的旅游碳排放結構

區域內各類不同交通方式對旅游交通碳排放總量和區內、區外旅游交通碳排放量都具有不同的影響。每種交通方式的旅游碳排放都有各自的特點，合理發展各類交通，協調區域交通配置是區域旅游業持續發展的重要途徑。

通過對南京市和黃山市各類交通方式旅游碳排放結構的分析，得到以下結果：

(1)區域旅游交通碳排放中，民航所占比重最大，其次是公路和鐵路，然后是出租車，其余交通方式所占比重較小。2008至2012年，南京市航空旅游碳排放占區域旅游交通碳排放總量的比例在55.41%—60.12%之間(圖5)，平均達到57.52%，公路平均達到19.22%，鐵路達到17.05%，出租車達到3.63%；黃山市方面(圖6)，航空所占比重均在64%以上，平均達到69.09%，公路平均達到14.24%，鐵路和出租車分別為11.19%和5.03%。南京市民航與出租車的旅游交通碳排放量比例低于黃山市，而鐵路碳排放量比例高于黃山市，一方面表明區域經濟發展水平以及交通結構對交通碳排放量具有重要影響，另一方面表明黃山市旅游業發展應提高遠程客源市場的鐵路可進入性，大力進行鐵路尤其是高鐵的建設。

圖5 南京市旅游交通碳排放總量中各交通方式所占比例(2008—2012年)Fig.5 Annual scale of CO2 emissions of kinds of transport modes in Nanjing(2008—2012)

圖6 黃山市旅游交通碳排放總量中各交通方式所占比例(2008—2012年)Fig.6 Annual scale of CO2 emissions of kinds of transport modes in Huangshan(2008—2012)

(2)區域各類交通方式的旅游碳排放量基本保持不同程度的增長，其中出租車增長幅度較為明顯。2008至2012的5年間，南京市各類交通方式的旅游碳排放中(圖7)，公路、鐵路、民航、公交車、出租車和地鐵的年平均增長率分別為：36.52%、8.69%、19.40%、25.30%、69.08%和41.98%；黃山市各類交通方式的旅游碳排放中(圖8)，公路、鐵路、民航、公交車、出租車的年平均增長率分別為：54.00%、-4.17%、25.60%、57.53%、34.95%。黃山市鐵路出現負增長，主要是由于黃山市火車站和火車等級不高，火車過站時間不合理，導致遠程客源選擇鐵路到達的較少，而鐵路是碳排放指數最小的交通方式之一，從綠色交通的角度講，黃山市要大力發展鐵路交通。

圖7 南京市各交通方式旅游碳排放量增長率(2009—2012年) Fig.7 Annual growth rate of CO2 emissions of kinds of transport modes in Nanjing(2009—2012)

圖8 黃山市各交通方式旅游碳排放量增長率(2009—2012) Fig.8 Annual growth rate of CO2 emissions of kinds of transport modes in Huangshan(2009—2012)

(3)區域交通結構的優化有利于旅游交通碳排放的減少。2008至2012年，南京市旅游交通碳排放多樣性指數均在1以上(表4)，大于黃山市，且保持不斷增長，優勢度指數均在0.9以下，且保持不斷下降；而黃山市有所不同，旅游交通碳排放多樣性指數均在0.9—1之間，基本保持穩定，優勢度指數基本保持在0.7左右。一般地，區域的旅游交通碳排放多樣性指數越高，旅游交通結構越合理，其與區域旅游交通的碳排放強度有著密切的關系。通過將區域旅游交通碳排放中各交通方式所占的比例與其碳排放指數相乘并累加，可得到區域旅游交通的綜合碳排放指數(CCEI)。與各種交通方式的碳排放指數相對應，區域旅游交通的綜合碳排放指數可用來表征區域中所有旅游交通方式綜合的碳排放指數，可作為區域旅游交通碳排放強度的綜合指標。2008至2012年，南京市旅游交通綜合碳排放指數平均為0.1049kg 人-1km-1(表4)，低于同期黃山市的0.1168 kg/pkm。表明區域旅游交通碳排放多樣性指數越高，其綜合碳排放指數越低，越有利于區域旅游交通碳排放的減少。

表4 區域旅游交通碳排放多樣性指數及綜合碳排放指數Table 4 Diversity index of CO2 emissions of kinds of transport modes and composite carbon emissions index

2.3.4 各類交通方式的碳排放量中旅游業的貢獻

2008至2012年，南京市各類交通碳排放中(表5)，旅游業的“貢獻”均在不斷增長，航空中旅游業的碳排放比例均在35%以上，2011年更是達到38.12%，其次是鐵路，平均達到31.25%，出租車平均達到15.01%，公路平均達到10.55%，其他均不到10%；同期黃山市各種交通碳排放中(表5)，旅游業的“貢獻”也在不斷增長，民航中旅游業的碳排放年均達到72.65%，鐵路平均達到60.97%，出租車22.24%，公路16.30%。總體而言，區域各類交通方式的碳排放中，對外交通中的旅游業貢獻較大，而城市內部交通的旅游業貢獻較小。

表5 南京市和黃山市各交通方式碳排放量中旅游業的貢獻大小/%Table 5 The proportion of tourism in CO2 emissions of kinds of transport modes in Nanjing and Huangshan

3 結論與討論

從區域的角度探討旅游交通碳排放，有利于決策者提出科學合理的管理措施，走低碳旅游、綠色交通之路。通過對南京市和黃山市旅游交通碳排放的測算與對比，主要得出以下結論：

(1)區域經濟和旅游發展水平是影響旅游交通碳排放的重要因素，且經濟發展水平和旅游發展水平對旅游交通碳排放影響“貢獻”的大小和方向不同。2008至2012的5年間，黃山市旅游交通碳排放量從2008年的5.09×104t增長到2012年的13.30×104t，增加8.21×104t，增幅為161%，而同期南京市遠高于黃山市，從44.05×104t增長到了97.15×104t，增加53.1×104t，增幅為121%。另一方面，南京市旅游交通碳排放的GDP彈性系數和旅游業總收入彈性系數均大于1，但前者均小于后者(2009年除外)，而黃山市兩彈性系數也都大于1(2009年除外)，但前者均大于后者。5年來南京市人均旅游交通碳排放量平均為10.09 kg，逐年上升，黃山市為3.31 kg，但基本呈逐年遞減態勢。

(2)區域旅游交通碳排放主要在區外，區內比例較小。現階段中國居民出游目的仍以觀光為主，在旅游地停留時間較短，且飛機和公路的碳排放系數較高，勢必對區外產生較大影響。2012年南京市有85.21%的旅游交通CO2排放在區外，黃山市也達到了71.73%，比例較大。區域旅游交通碳排放的區內部分中外地游客占絕大部分。在可預見的未來，由于人們的出行意愿不斷加強以及在旅游地停留時間的增加，區域旅游交通碳排放中區外部分的總量將越來越大，但區外部分的相對比例將有所減少。

(3)區域旅游交通碳排放中，民航所占比重最大，其次是公路、鐵路和出租車，區域交通結構的優化有利于旅游交通碳排放的減少。2008至2012年，南京市航空旅游碳排放占區域旅游交通碳排放總量的比例平均達到57.52%，公路、鐵路、出租車分別達到19.22%、17.05%、3.63%；黃山市方面，航空所占比重均在64%以上，平均達到69.09%，公路、鐵路、出租車分別為14.24%、11.19%和5.03%。各類交通方式的旅游碳排放量基本保持不同程度的增長，其中出租車增長幅度較為明顯，兩城市出租車年均分別增長69.08%和57.53%。5年來，南京市旅游交通綜合碳排放指數平均為0.1049kg/pkm，低于同期黃山市的0.1168 kg 人-1km-1。

(4)區域各類交通方式的碳排放中，對外交通旅游業的貢獻較大，而城市內部交通的旅游業貢獻較小。2008至2012年，兩城市各類交通碳排放中旅游業的“貢獻”均在不斷增長，南京市航空中旅游業的碳排放比例均在35%以上，鐵路、出租車、公路年平均分別達到31.25%、 15.01%和10.55%；同期黃山市各種交通碳排放中，民航中旅游業的碳排放年均達到72.65%，鐵路、出租車、公路平均達到60.97%、22.24%和16.30%。

鑒于此，為促進區域旅游與經濟的健康發展，應合理調整與改善區域交通配置狀況，選擇低碳環保的交通方式及能源，如配置城市公共自行車；開設城市內部的旅游交通專線，提高區域內景區景點的連通性；提高區域旅游各要素的服務質量，以增加游客的平均停留時間。本文計算的僅是各類交通方式能源消費過程中碳排放量，并沒有包括其交通站點等處的碳排放量，若全面考慮整個交通運營的碳排放量，其結果將大不相同；自駕車旅游在國內仍處于起步階段，所占比例較小且數據難以統計，本文未將其計算在內，但作為未來旅游新的熱點，其碳排放問題是今后研究的重點及難點。

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Estimation model of carbon dioxide emissions by regional tourism transportation and empirical analysis of Nanjing and Huangshan cities, China

SUN Jinkun, ZHANG Jinhe*, LIU Zehua, LI Man, YANG Lu

DepartmentofLandResourceandTourismSciences,NanjingUniversity,Nanjing210023,China

Transportation is the foundation of the tourism industry; yet, transportation accounts for a significant amount of energy consumption and greenhouse gas emissions by the tourism industry. Among the greenhouse gases, carbon dioxide is the main contributor to global warming. Implementing environmentally friendly regional transportation is essential to promote the sustainability of tourism. Scientific designed, low-carbon emission and green transportation represent great opportunities and challenges to tourism. Thus, the analysis of carbon dioxide emissions by tourism transportation presents an urgent theoretical and practical problem. Carbon dioxide emissions by regional tourism transportation include two components: a tourism part and a non-tourism part. The key and difficult step of this research is how to separate the tourism emission part from the total carbon dioxide emissions of regional tourism transportation. From a top-down perspective, this study constructed a model to estimate the carbon dioxide emissions of regional tourism transportation, and made an empirical comparison between Nanjing and Huangshan cities, with the former city containing more economic and tourism development than the latter. It was found that regional economic and tourist development levels represent important factors that influence the carbon dioxide emissions of tourism transportation. The sizes and orientations of the contribution of regional economic and tourist development levels differed. The carbon dioxide emissions from tourism transportation in Nanjing were 9.72×105t and 1.33×105t in Huangshan during 2012. In parallel, regional economic and tourism influenced carbon dioxide emissions from tourism transportation, which were related to the regional development level. The elasticity coefficient of the economy to carbon dioxide emissions from regional tourism transportation in Nanjing was greater than that of tourism. In contrast, the opposite trend was documented in Huangshan, with an elasticity coefficient of more than 1. The average per capita carbon dioxide emissions of tourism transportation in Nanjing and Huangshan were 10.09 kg and 3.31 kg from 2009 to 2012. It was also found that the carbon dioxide emissions of regional tourism transportation had a significant effect on the inter-region, where most carbon dioxide emissions occurred. From 2008 to 2012, an annual average of 89.13% and 90.21% carbon dioxide emissions by tourism transportation occurred in the inter-region of Nanjing and Huangshan, respectively. In the structure of tourist carbon dioxide emissions by different types of regional transport modes, the civil aviation, highway, and railway had the greatest quantity of emissions, while tourism carbon dioxide emissions by different types of regional transport modes increased to differing degrees. To optimize the structure of regional tourism transportation, it is better to cut down carbon dioxide emissions from regional tourism transportation. Statistical analysis showed that the diversity index of tourism carbon dioxide emissions from regional types of transport modes were higher in Nanjing compared to Huangshan. Yet, the composite carbon emissions indexes were the opposite. In all types of regional transport modes, external transportation contributed more to tourism than internal transportation. When taking the railway and civil aviation as examples, these two transport modes contributed 30% and 40%, respectively, in Nanjing and over 60% and 80%, respectively, in Huangshan. However, there were also differences among regions and periods. The government should take policy effectively to adjust and improve the allocation of city transportation to reduce tourism carbon dioxide emissions of transportation. The society, economy, and tourism would be much more sustainable by implementing special planning for city transportation and designing special tour lines for urban traffic.

tourism transportation; carbon dioxide emissions; relative usage index; composite carbon emissions index; Nanjing city; Huangshan city

國家自然科學基金資助項目(41271161,40971301)

2013- 12- 27;

日期:2015- 04- 14

10.5846/stxb201312273041

*通訊作者Corresponding author.E-mail: zhangjinhe@nju.edu.cn

孫晉坤，章錦河，劉澤華，李曼，楊璐.區域旅游交通碳排放測度模型及實證分析.生態學報,2015,35(21):7161- 7171.

Sun J K, Zhang J H, Liu Z H, Li M, Yang L.Estimation model of carbon dioxide emissions by regional tourism transportation and empirical analysis of Nanjing and Huangshan cities, China.Acta Ecologica Sinica,2015,35(21):7161- 7171.