廣東省旅游業低碳發展的組態驅動機制研究

[關鍵詞]碳排放;旅游業;低碳;組態分析;驅動機制

0 引言

在全球氣候危機下，減少碳排放已經成為促進可持續發展的重要議題[1]。過量的溫室氣體排放導致溫室效應不斷惡化，甚至引發全球氣候的不良變化，嚴重威脅人類生存和社會發展。2020年，生態環境部公布的《碳排放權交易管理辦法（試行）》明確指出，中國已經成為世界上碳排放量最大的國家，每年排放的二氧化碳超過60億噸[2]。為了順應全球能源綠色低碳轉型趨勢，中國于2020年在第七十五屆聯合國大會作出了“將爭取2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和”的“雙碳”目標承諾。

旅游業是中國最具活力與潛力的產業之一，也是中國國民經濟戰略性支柱產業，涉及范圍廣，產業鏈復雜，其碳排放量不可忽視，是我國實現低碳減排目標的重要環節。實務界和理論界也都很重視旅游業低碳發展。在實務界，自2010年以來，我國就開展了全國低碳旅游示范區評選活動，國內一些旅游區相繼開展了碳中和項目的相關工作。2022年，揚州發布《瘦西湖景區碳排放白皮書》，推動了零碳旅游線路不斷優化升級。2023年5月，文化和旅游部發布了首個《中國省級旅游目的地低碳旅行報告》，填補了中國低碳旅行標準的空白。2023年11月，安徽省黃山風景區正式被授予零碳景區示范基地，成為中國首個山岳型零碳景區，走出了一條中國風景名勝區綠色轉型升級之路。在理論界，已有研究主要聚焦旅游業碳排放效率和強度，量化測算旅游業的碳排放量[3]235，[4]1737，探索旅游業低碳發展的相關政策和措施[5]11，[6]8，卻尚未關注到旅游業碳排放是多方面、多階段和多途徑相互作用的綜合結果，各變量之間有著復雜的因果關系。因此，已有研究尚未充分揭示旅游業碳排放的多重并發機制，這限制了城市旅游業低碳發展路徑的有效性。

加之，旅游業涉及業態多、核算邊界龐雜和數據收集難度高等問題，旅游業碳源分析不夠清晰、詳細，其碳排放量核算困難、碳排放強度估算不夠準確。因此，城市旅游業減排難度大，低碳發展之路不明朗。鑒于此，本文基于“組態思維”和“整體視角”，以廣東省為案例地，采用“自下而上”法測算廣東省各城市旅游業碳排放總量，從時間和空間維度分析碳排放的演變狀況，結合模糊集定性比較方法（fuzzy-set qualitative comparative analysis，fsQCA），基于多重因果關系并發的思維，探尋驅動城市旅游業低碳發展的組態機制。

本文的研究工作具有重要的理論和實踐意義。在理論意義上，本文在已有的碳排放量測算方法的基礎上，建構了城市旅游業碳排放量測算方法，為該領域的量化研究提供方法借鑒;此外，本文將城市旅游低碳發展視作一個多重因果并發的過程，探索性地將fsQCA 運用于經濟動力、社會動力、技術動力、環境動力和行業動力等因素對旅游業低碳發展的組態驅動機制，不僅有效彌補了城市旅游業低碳發展的薄弱之處，為旅游業低碳發展路徑機制研究提供了新穎的理論視角和實證分析思路，還有力地拓展了fsQCA 的理論應用范疇。本文的實踐意義則主要在于為制定和出臺具有可操作性的措施提供啟示，有助于精準地提高城市旅游業的低碳發展效率。

1 文獻綜述

1.1 旅游業碳排放量及其測算

旅游業的快速發展不僅消耗了大量的資源，也產生了許多一次性產品與不可回收垃圾，導致不可再生環境的破壞與退化，其龐大的碳排放量更是打破了旅游業的“無煙”濾鏡[7]。中國旅游產業全價值鏈的碳足跡不容小覷。中國能源統計數據顯示，2019年與旅游業相關的交通運輸、倉儲與郵政業和批發零售業、住宿與餐飲業的能源消耗總量分別為43 909萬噸和13 624萬噸標準煤，約占煤炭消耗總量的11.7%和3.6%[8]。旅游業的碳排放量源自多個方面，主要包括旅游交通、旅游住宿、旅游餐飲、旅游景區、旅游購物和旅游娛樂[4]1737，[9-11]。

就旅游產業碳排放測算方法而言，學術界多采用“自下而上”法和投入產出法。“自下而上”法主要通過分解加總來測度旅游業碳排放量，如王兆峰等借助“自下而上”法測算旅游業碳排放量，探究了長江經濟帶新型城鎮化對旅游業碳排放影響的階段性特征以及不同門檻區間新型城鎮化對旅游業碳排放影響的異質性特征[12];劉軍等使用“自下而上”法對旅游交通、旅游住宿與游憩活動3個部門碳排放進行估算并從生態效率優化的角度對旅游業低碳發展提出可行策略[13]。

投入產出法反映了行業不同部門投入與產出之間的相互作用關系，有效連接經濟活動與外部環境問題，清晰地反映碳排放的交換過程[14]。趙先超等采用投入產出法，將生產部門間的經濟關系轉換為溫室氣體排放的實物關系，系統科學地測算了2008—2014年湖南省旅游業的碳排放量，又通過LMDI模型分解了湖南省旅游業碳排放的影響因素，剖析其驅動效應與貢獻率[15]。

投入產出法提供了一種從宏觀經濟學的角度評估旅游業間接碳排放的框架，但該方法受限于其簡化的假設和對細節追蹤的不足，在學術界引起了一些爭議。且該方法側重于分析不同經濟部門之間的生產關聯，難以捕捉產品系統在其全生命周期階段的碳排放。相比之下，“自下而上”法通過微觀層面的深入分析，有效地克服了對細節追蹤不足的局限，為識別和量化旅游活動各個階段的碳排放提供了更為精確的測算方法。此外，“自下而上”法的微觀視角為制定針對性的低碳旅游策略提供了便利。

1.2 旅游業碳排放的時空演變及影響因素

隨著研究的不斷深入，時序演變特征、空間分布格局及其影響因素逐漸被納入旅游業碳排放相關研究，且多集中在國家和城市群的空間尺度來進行分析[16-20]。如李振環等采用“自下而上”法測度了中國旅游業碳排放脫鉤水平，并分析了各省份旅游業碳排放脫鉤水平的時序演變格局和空間演變格局[21]。劉軍等將流體力學基本理論引入旅游研究領域，根據不同地區的能源結構區別，分析了旅游流動性與旅游業碳排放之間的相互作用[22]。

旅游業碳排放的時空分布格局受多重因素的共同影響。從省域層面看，旅游業發展規模、產業結構、發展質量和環境規制等因素均不同程度地影響著旅游業碳排放[23]。從全國層面來看，旅游業碳排放的時空分布格局受旅游業能耗強度、對外開放程度和城鎮化水平等因素的影響[24]。相較于其他影響因素，技術進步對旅游業碳排放效率變動的貢獻更大，且與旅游業碳排放效率的耦合協調度具有顯著的正向空間自相關特征[25-28]。

1.3 旅游業低碳發展路徑

旅游業的低碳發展就是要貫徹綠色發展理念，致力于構建資源高效、環境清潔和生態安全的高質量發展格局，探索人與自然和諧共生發展范式，走出一條生產發展、生活富裕和生態良好的文明發展道路[8]2。

旅游業的低碳轉型需要一個多主體協同推進的管理模式[6]8，其中包括政府、市場和社會的共同參與。這種協同機制是推動旅游業低碳發展的關鍵路徑之一。此外，低碳旅游的發展路徑必須從供需兩端著手，旅游業的高碳排放是供給端和需求端共同作用的結果，乘數效應和傳導效應顯著。因此，實現旅游業的低碳發展需要構建政府、市場和社會協同推進的工作格局，制定科學合理的政策和制度。

環境規制和政策引導在低碳旅游發展路徑中扮演著至關重要的角色。政府的環境政策、法規標準和激勵措施有助于引導和強制旅游企業減少碳排。然而，這種正向影響可能會受到經濟增長和環境污染問題加劇的挑戰，這要求政府在環境治理和區域綠色發展戰略中采取更為靈活和前瞻性的措施[29]9。此外，新能源的普及和高科技的應用為旅游業低碳發展提供了根本保障。通過在旅游產業的全生命周期中應用減碳技術，可以有效地將跨領域和跨部門的研發成果轉化為具有吸引力的旅游產品，從而激活傳統生態旅游的發展潛力[30]129。

總體而言，旅游業低碳發展是一個多維度和多層次因素相互交織、多重因果關系并發的過程，涵蓋了一系列相互關聯且多樣化的路徑。然而，相關研究對于旅游業低碳發展路徑和相關驅動機制的論述，多以定性分析為主，缺少實證探討。為數不多的實證研究也采用傳統的多元回歸分析法，難以揭示變量間的復雜因果關系，而fsQCA 恰能彌補這一不足。因此，使用fsQCA 探討城市低碳旅游業的實現路徑是具有顯著優勢的。

綜上所述，盡管學術界高度認可低碳旅游的發展前景，并且已在中國旅游業碳排放研究領域取得了相對豐碩的成果，現有旅游業的低碳發展路徑和驅動機制卻多依賴于單一因果關系分析，亟待利用多重因果關系分析來探尋驅動城市旅游業低碳發展的有效機制。

2 研究設計

2.1 研究案例

自2010年被遴選為國家低碳試點省以來，廣東省就全面啟動了碳排放權交易試點，積極編制溫室氣體清單，探索低碳社區發展和低碳產業發展路徑，并取得了良好成效。截至2020年11月，廣東省碳排放量下降超44%① 。《廣東省2022年度碳排放配額分配方案》確定了一系列約束性碳排放指標，致力于打造綠色低碳發展的高質量示范區。然而，在廣東省各個城市旅游業蓬勃發展的形勢之下，旅游業碳排放量持續增加，也為整體減排帶來一定的阻力，不利于旅游業的綠色可持續發展。因此，本文以廣東省各地級市為案例地，測算城市旅游業碳排放量，研究其時空格局演變態勢，探尋其旅游業低碳發展的組態驅動機制，具有較強的典型性，有利于創新我國城市旅游業低碳發展模式，減少城市旅游業碳排放量，實現旅游業可持續發展。

2.2 研究方法

2.2.1 旅游業碳排放測算方法

“自下而上”法明晰了旅游業碳排放的重點領域，使用更詳細、更精確和更透明的碳排放數據，有利于測度城市旅游業的直接碳排放[6]9，[31]80。本文參照已有研究，將旅游交通、住宿和旅游活動作為廣東省城市旅游業的三大組成部分，首先對各個部分的碳排放量進行計算，然后再進行累加，得出廣東省各地級市旅游業的碳排放總量，模型如下：

式（1）中，Cj 表示j 地級市的旅游業碳排放總量，Cj（T）表示j 地級市的旅游交通碳排放量，Cj（H ）表示j 地級市的旅游住宿碳排放量，Cj（A）表示j 地級市的旅游活動碳排放量。Cj（T）、Cj（H ）、Cj（A）的計量模型分別如下[32-36]：

式（2）中，i 表示鐵路、公路、航空和其他（例如水運等）四種交通方式，αi 表示第i 類交通方式旅游者比例，Fi 表示第i 類客運交通方式的單位公里碳排放量，Cij 表示 j 地區第i 類客運方式的旅客周轉量。式（3）中，Nj 表示廣東省j 地市星級酒店的床位數，αi 表示j 地市星級酒店的客房出租率，β 表示每張床每晚的單位碳排放量，n 以年為單位，取n=365晚。式（4）中，k 表示觀光游覽、休閑度假、商務出差、探親訪友和其他活動，m 表示旅游接待人次，βk表示旅游者參加一次k 類旅游活動產生的平均碳排放，Pjk 表示 j 地區游客參加第k 類旅游活動的旅游者比例。

2.2.2 旅游業碳排放空間分析方法

基于空間演變分析的視角，系統科學地把握各地級市的碳排放強度及分布性質，有利于結合當地旅游業發展現狀，有針對性地提出促進城市旅游業綠色低碳發展并實現節能減排目標的相關建議。因此，本文借助ArcGIS空間分析工具，基于前文對廣東省各地級市旅游業碳排放總量的測算，繪制出廣東省城市旅游業碳排放量演變的核密度圖。

2.2.3 旅游業碳排放影響因素分析方法

本文使用fsQCA 來厘清城市旅游業碳排放影響因素間的關系。較之于傳統的多元回歸分析，fsQCA 可以揭示變量間的復雜因果關系，而且將研究對象看作一個整體系統，提供“組態思維”和“整體視角”，識別不同因素的交互作用和條件依賴等復雜關系，揭示在特定條件下所需的因素組合，以及各種因素對于結果產生的重要性和作用程度。此外，fsQCA 兼具“等效性”和“因果非對稱性”，即多種前因條件的組成的多個組態都能實現同一結果，但該結果的發生并不意味著該組態一定存在[37]。

在本文中，嚴格遵循fsQCA 的分析步驟：1）變量的選擇與界定。借鑒已有文獻，本文選擇經濟動力、社會動力、技術動力、環境動力和行業動力作為影響旅游業碳排放的解釋變量。以2011年、2015年、2019年和2022年這4年的旅游業碳排放截面數據為樣本構成時間序列，以便跨期地縱向比較，并對所有變量進行校準。2）進行單個條件的必要性分析，以識別是否存在對旅游業低碳發展具有決定性影響的單一解釋變量。3）進行組態分析，探究廣東省各地級市實現旅游業低碳發展的路徑組合，并選取每條組態路徑對應的典型案例地展開分析。

2.3 數據收集

本研究中旅客周轉量、床位數、客房出租率和旅游接待人次等數據來源于廣東省各地市的《國民經濟和社會發展統計公報》（2011—2022年）以及統計年鑒。本研究中的參照數據，包括各類交通方式對應的碳排放系數、旅游者出行比例、旅游活動比例和各旅游活動的碳排放系數等來源于魏艷旭、王凱、Becken、G?ssling、Kuo等的研究成果[32-36]。

3 廣東省旅游業碳排放量時空演變分析

3.1 時序分析

如圖1所示，2011—2019年，廣東省旅游交通碳排放量總體呈現上升的態勢。從2011年的1 538.66萬噸上升到2019年的2 742.93萬噸。同時期，廣東省旅游活動碳排放量和住宿碳排放量也呈現平穩上升的態勢，前者在2011—2019年年均增長了2.77萬噸，后者在2011—2019年年均增長了0.004萬噸。相應的，廣東省旅游業碳排放總量大體上呈不斷增長的趨勢，從2011年的1 571.68萬噸上升到2019年2 783.87萬噸。然而，在2020年，旅游交通碳排放量陡然下降至1 580.86萬噸，旅游活動碳排放量降至17.78萬噸，旅游住宿碳排放量下降至0.05萬噸，旅游業碳排放總量下降至1 598.7萬噸。主要原因是受新冠疫情的影響，大部分公共場所，尤其是景區面臨著隨時關閉的窘境，各地級市游客接待人次相較往年大幅下降。新冠疫情給旅游業發展帶來了不小的危機，這在一定程度上導致了旅游業碳排放量的下降。此外，則是由于廣州、深圳入選廣東省第一批碳達峰、碳中和試點城市，韶關、東莞、佛山和珠海等城市的部分園區或鄉村也在試點地區名單之內，各地級市逐年加大了碳排放的政策執行力度并取得了顯著成效。

值得注意的是，航空和公路的碳排放是廣東省旅游交通碳排放的主要來源，休閑度假成為旅游活動碳排放的主要來源（圖2）。

3.2 空間格局分析

由于短期內旅游業碳排放量的變化并不顯著，因此本文以4年為間隔等距選取2011年、2015年、2019年和2022年這4年的截面數據，基于自然斷裂點法，將廣東省21個地級市的碳排放情況劃分為4種類型，即冷點區、次冷點區、次熱點區和熱點區（表1），以探究廣東省城市旅游業碳排放的空間集聚特征。

如表1所示，廣東省城市旅游業碳排放水平的空間差異顯著，主要表現在以下兩個方面：1）從空間分布整體來看，城市旅游業碳排放量總體上呈現東高西低、南高北低的特征。旅游業碳排放總量呈現出珠三角gt;粵東gt;粵西gt;粵北。2）從城市間碳排放數據的對比來看，旅游業碳排放熱點區空間集聚范圍保持不變，始終位于珠三角地區的廣州和深圳。廣州和深圳的旅游交通碳排放量占廣東省旅游交通碳排放總量的80%以上，旅游住宿碳排放量占廣東省旅游住宿碳排放總量的30%以上，旅游活動碳排放量占廣東省旅游活動碳排放總量的25%以上。

2011—2022年，次熱點區的空間集聚范圍在波動中縮減，原本位于次熱點區的粵東和珠三角部分城市，躍遷至次冷點區和冷點區。冷點區和次冷點區空間集聚范圍的波動性較強。2022年，受疫情影響，只有廣州和深圳位于熱點區。

3.3 空間集聚分析

本文使用ArcGIS空間分析工具對廣東省城市旅游業碳排放量進行核密度分析，得出樣本的概率密度函數估計，發現廣東省城市旅游碳排放水平的空間演化存在以下特征：第一，隨著時間的推移，廣東省城市旅游業碳排放量核密度估計圖中的曲線峰值在2011—2013年向右移動，在2014年向左移動，在2015-2016年向右移動，又在2017—2022年向左移動，這表明廣東省城市旅游業碳排放水平呈現先上升后下降，再上升再下降的規律;第二，隨著時間的推移，圖中曲線峰值先降低后升高，曲線先趨于扁平再趨于尖銳，最后再趨于扁平，曲線經歷了尖峰—寬峰—尖峰—寬峰形態的轉變，這表明廣東省城市旅游業碳排放量在地市之間的差異先有所縮小，再有所擴大;第三，圖中曲線右尾拉長且右側多處出現隆起，分布延展性拓寬，這表明廣東省城市旅游業碳排放量地區之間的空間差異逐年擴大（圖3）。

4 廣東省旅游業低碳發展的驅動機制分析

4.1 影響因素指標體系構建

借鑒旅游業及其他行業碳排放影響因素的研究成果，結合廣東省旅游業發展的特點，本文選擇經濟動力、社會動力、技術動力、環境動力和行業動力來構建影響旅游業低碳發展的因素評價指標體系。每一目標層下設多個二級指標，通過熵值法計算得出目標層的數據（表2）。

（1）經濟動力。經濟動力是影響旅游業低碳發展的關鍵動力之一[29]892。經濟發展水平高的地區往往能源需求大，但同時也可能擁有更多的資源和動機去投資清潔能源和減排技術。而服務業發展水平直接影響旅游服務提供的能源效率和碳排放強度。本文運用主成分分析方法對經濟發展水平和服務業發展水平兩個指標進行加權，進而得到一個能全面反映經濟動力的指標。

（2）社會動力。城市環境和社會開放水平等社會因素對旅游業的低碳發展有顯著影響。城市環境有利于公共交通和低碳生活方式的推廣，對外開放水平高的地區可能易于吸收國際先進的低碳旅游理念和技術。因此，本文選取城鎮化水平和地區開放水平兩個指標表征社會動力。

（3）技術動力。技術是推動旅游業低碳發展的核心因素[38-39]。低碳技術的創新、清潔能源的使用和能效提升技術的改進可以顯著降低旅游業的能源消耗和碳排放量，技術動力反映了旅游行業在采用新技術方面的能力和趨勢[29]892。因此，本文選取單位生產總值的能耗對技術動力加以衡量。

（4）環境動力。環境規制和政策對旅游業低碳發展具有重要的作用。環境規制作為一種政策工具，其核心功能在于約束個體和組織，以深化環境治理和推進生態文明建設。因此，本文選取環境污染治理投資額占生產總值比重對環境規制強度加以衡量。綠化水平則反映了地區對環境保護的重視程度，綠化水平高的地區往往具備更好的碳中和功能，對旅游業碳排放具有顯著的影響，本文選取建成區綠化覆蓋率對環境綠化水平加以衡量。

（5）行業動力。行業特定因素，如旅游經濟規模、旅游消費強度、旅游專門化水平和旅游資源稟賦等也會影響旅游業的低碳發展。旅游經濟規模大的地區可能產生更多的碳排放，但也可能擁有更多的減排潛力和資源。旅游消費強度直接關聯能源和資源的消耗，影響碳排放量[40-41]。旅游專門化水平反映了地區對旅游業的依賴程度，將影響其采取低碳實踐的動機和能力。豐富的旅游資源可以促進旅游業的發展，但也需要合理管理和規劃以減少對環境的影響。本文運用主成分分析方法對旅游經濟規模、旅游消費強度、旅游專門化水平和旅游資源稟賦等4個指標進行加權，進而得到一個能夠全面反映行業動力的指標。

4.2 組態驅動機制分析

4.2.1 變量校準及單因素必要性分析

本文運用測算所得的城市旅游業碳排放量作為結果變量，選取經濟動力、社會動力、技術動力、環境動力和行業動力等5項因子作為解釋條件。此外，將所有變量的完全隸屬、交叉點和完全不隸屬的3個校準點分別設定為案例樣本描述性統計的上四分位數（95%）、中位數（50%）與下四分位數（5%），校準為0-1集合隸屬度。考慮不同地市擁有不同的政策環境和目標愿景，故選擇2011 年、2015 年、2019年和2022年這4個年份分別進行比較。

本文使用fsQCA 4.0軟件，單因素必要性分析結果（表3）表明：在廣東省城市旅游業低碳發展的提升路徑中，并不存在某一前因條件為必要條件。

4.2.2 組態驅動機制分析

本文將原始一致性閾值設定為0.8，并將PRI（Proportional Reduction in Inconsistency）一致性閾值設置為0.8;將案例頻數閾值設定為1。分析結果如表4所示，研究期內共有12條組態路徑，單個組態解還是總體解的一致性分數都不低于最低標準0.75，符合組態分析要求，對結果變量具有較強的解釋力。

本文根據12種組態中各前因條件的協同互動邏輯，將其概括為4種類型。

（1）單一維度驅動型。這類低碳旅游發展路徑僅以技術動力或環境動力或社會動力或行業動力為核心，沒有其他指標作為邊緣條件存在，表現為組態A1、組態A2、組態B1、組態C1和組態D1，典型案例為陽江、中山、清遠、河源和茂名等城市。以技術單一驅動為例，在大數據、互聯網和物聯網等技術的支撐下，河源市以碳積分為媒介，致力于打造碳普惠推廣體驗基地，探索旅游業碳減排路徑。在同一時期，以石化產業鏈聞名的“南方油城”茂名市開始加大低碳技術應用力度，先后建設了“碳中和新鄉村”、39萬公頃碳匯林，為茂名市文旅產業發展打出“濱海綠城”的低碳名片。與此同時，清遠市文旅產業不斷邁向“磁浮時代”，清遠磁浮旅游專線的建設為游客出行提供了更環保和更低碳的選擇。

（2）特定領域強化型。這類低碳旅游發展路徑以技術動力或社會動力或行業動力為核心，輔以其他動力為邊緣條件，表現為組態A3、組態A4和組態D2，典型案例地為惠州、江門、肇慶和陽江等城市。以江門市為例，經濟動力和社會動力協同發展，建設了粵港澳大灣區首家“雙碳”領域聯合實驗室。建設“雙碳”實驗室，鍛造“雙碳”領域重要戰略科技力量，對低碳旅游的發展起著“牽引效應”，社會進步與環境保護相平衡，讓綠色擦亮文旅高質量發展底色。

（3）雙元協同驅動型。這類低碳旅游發展路徑都是驅動因素兩兩組合，表現為組態C2、組態C3，典型案例地為云浮、陽江、汕尾和肇慶等城市。以環境動力和行業動力的協同組態路徑為例，云浮市將生態旅游與南粵古驛道活化利用、精準扶貧有機結合，同時探索新的開發方式和旅游產品。積極推進生態觀光型旅游向生態體驗型旅游轉變，增加生態旅游的參與性和娛樂性，豐富生態旅游精品內容。在風景游覽區和服務集散區采取“政府+企業+社區+非營利組織”模式，建立以政府為宏觀指導、旅游經營公司為主體、社區廣泛參與、非營利組織介入合作的經營管理模式。

（4）多維度資源整合型。這類低碳發展提升路徑將經濟動力、社會動力、技術動力、環境動力、行業動力都不同程度地囊括在內，形成一種綜合性的提升策略，表現為組態B2和組態B3，典型案例地為中山和汕尾兩市。特別是汕尾市的黃海森林生態旅游度假區，作為國內首個“零碳旅游景區”，在實現“雙碳”目標的進程中，該度假區已經成為碳中和實踐的先鋒。汕尾市的黃海森林生態旅游度假區通過打造以“碳”為核心的知識產權，積極推動碳理念的傳播，并將減碳降碳的實踐融入其綠色發展戰略中。該度假區的方向選擇、路徑創新以及業態轉型，不僅使其成為旅游市場的新興領導者，也為文化旅游企業在實現綠色、低碳及可持續發展方面提供了寶貴的經驗和模式。

5 結論與建議

5.1 研究結論

文章通過對廣東省城市旅游業的碳排放量時空演變及低碳組態驅動機制的研究，可以為城市旅游業轉型、區域協調減排提供重要的參考。本文利用“自下而上”法對廣東省21個地級市的旅游業碳排放情況進行測度，進而分析了旅游業碳排放的時空演變特征，最后用fsQCA 探究了城市旅游業碳排放的多重并發的驅動機制。所得結論如下：

（1）從旅游業碳排放時間變化來看，廣東省城市旅游業整體碳排放量在2011—2019年大體上呈增長態勢，在2020—2022旅游業碳排放量陡然下降。人均收入水平大大增加，旅游基礎設施也不斷完善，這都為廣東省城市旅游業的飛速發展打下了基礎。城市旅游業發展在駛入快車道的同時，也隨之面臨著嚴峻的碳減排挑戰。

（2）從旅游業各部門碳排放來看，旅游交通碳排放始終處于廣東省城市旅游業碳排放的主體地位，其次是旅游活動和旅游住宿。

（3）就廣東省碳排放的空間分布而言，廣東省城市旅游業碳排放具有顯著的空間集聚效應，總體上呈現東高西低、南高北低的特征，旅游業碳排放總量呈現珠三角gt; 粵東gt; 粵西gt; 粵北的分布格局。2011—2022年，次熱點區的空間集聚的范圍在波動中縮減，原本位于次熱點區的粵東和珠三角部分城市，躍遷至次冷點區和冷點區。

（5）低碳發展的組態路徑表明：單一維度的資源投入是實現廣東省旅游業低碳發展的重中之重，多維度的資源整合和協同發展，也能收獲更高的生態效益。

5.2 對策建議

總體而言，廣東省21個地級市旅游業碳排放量存在較為明顯的地區差異性。各地級市需針對自身低碳旅游的發展水平，掌握其旅游碳排放量規律，從而因地制宜地進行改進與完善，以更少的碳排放量來獲取更高的生態效益和經濟效益。

（1）發揮先鋒城市作用，創新綠色低碳技術

組態路徑表明，“單一維度驅動型”的發展模式是城市實現旅游業低碳發展的重中之重，典型案例地為陽江、中山、清遠和河源等城市。研究發現，廣州和深圳是廣東省城市旅游業碳排放的重要碳源，要實現城市旅游業綠色低碳發展，首先得抓重點、補短板、強弱項。廣州、深圳作為中國經濟發展的先鋒城市，需深入挖掘域內低碳科技和人才潛力，積極利用新材料、新技術、新能源和新設備，提升旅游交通科技水平[43]。同時，積極嘗試在重點國有景區的旅游交通等服務節點上率先實現低碳技術的應用，推進城市公交綜合智慧系統的建設，在景區內推出節能環保的純電動公交線路。除此之外，也可以嘗試開發一些低碳線路。從景區建設而言，景區可以推進生態停車場建設，將停車空間與園林綠化空間有機結合，既能提高綠地面積，又能利用森林模式改善周邊生態效率。

（2）利用經濟政策手段，促進旅游交通節能

通過對廣東省城市旅游業三大支柱行業碳排放量的全面摸排，發現旅游交通碳排放始終處于廣東省城市旅游業碳排放的主體地位，占總體碳排放量比重高達90%。旅游交通碳排放量的大小很大程度上決定了廣東省城市旅游業碳排放總量。交通運輸是國民經濟中的戰略性產業，也是旅游發展的基礎性產業。針對這一現象，建議廣東省各個城市征收碳稅以推動節能減排。目前，全球已有30多個國家和地區實施了碳稅，廣東省可以借鑒征收碳稅的做法，加快碳稅立法。這種做法可以為廣東省帶來“環境紅利”與“經濟紅利”雙重紅利。將這筆資金用于碳補償，即作為企業提高及應用低碳技術的補貼，通過經濟激勵手段達到旅游交通節能減排的目的。

（3）促進地市碳匯聯動，搭建綠色減排體系

核密度分析表明，廣東省城市旅游業碳排放水平的空間差異逐年擴大。因此，需要促進廣東省地市之間的碳匯聯動，相互幫扶，共同搭建綠色減排體系。政府需積極引導各部門在地市之間建立聯動機制，精細化補貼方案，通過政策引導搭建綠色交通體系。同時加大資金在航空方面的投入力度，通過技術手段降低航空旅游交通的碳排放。除此之外，促進地市碳匯聯動也要推廣成效顯著的碳普惠做法，這樣才能更好地搭建綠色減排體系。例如，廣東省河源市萬綠湖碳普惠示范景區開啟了發放碳幣的行動，游客在該景區進行低碳消費就可以獲得適量的碳幣，市民可以將虛擬兌換券“碳幣”捐給碳普惠低碳公益書架，每匯集600碳幣就可捐贈一本書。河源市的各種創新碳普惠行動在全市范圍內贏得了良好口碑，取得了較為顯著的低碳減排成效。例如，低碳科普館建設、景區LED 燈改造和森林碳匯等碳普惠項目值得廣東省各地級市借鑒與推廣。

（4）優化省碳排放結構，實現旅游均衡減排

組態路徑表明，對各地級市的資源進行整合，統籌經濟動力、社會動力、技術動力、環境動力和行業動力，也能實現城市旅游的均衡碳減排。然而，碳排放空間分析顯示，目前廣東省各地級市的旅游業在地區、部門之間的碳排放水平差異較大。旅游業是集旅游住宿、旅游餐飲、旅游觀光、旅游購物、旅游娛樂和旅游出行于一體的綜合性產業，具有廣泛的關聯性、依托性和融合性。因此，要實現旅游均衡減排，必須多管齊下，整合政府、企業、社會組織等各方資源，促進城市旅游業與其他相關產業，如能源、交通和環保等部門的合作，實現資源共享、信息互通，在低碳發展工作中形成合力。此外，通過建立科學的評估指標和評估體系，定期對城市旅游業的低碳發展成效進行評估和反饋，及時調整政策和措施，確保低碳發展工作取得實質性進展。