旅游业碳足迹测算及行业发展分析——以广东省为例

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：旅游业碳足迹测算及行业发展分析—以广东省为例Measurementoftourismcarbonfootprintandanalysisofindustrydevelopment-TakingGuangdongProvinceasanexample作者姓名：王雨佳指导教师姓名及学位、职称：李广明博士教授学科、专业名称：经济学人口、资源与环境经济学学位类型：学术学位论文提交日期：论文答辩日期：答辩委员会主席：论文评阅人：学位授予单位和日期：I旅游业碳足迹测算及行业发展分析——以广东省为例摘要旅游业不仅受到环境气候变化的制约，同时

2、旅游业的迅速发展对气候变化也起了重要作用，随着人类在自然界中的活动越来越大，对环境资源的影响也越来越深远，这引起生态系统加速退化。2007年瑞士达沃斯国际气候变化与旅游大会指出，由于与旅游业相关的包括交通邮电、住宿、餐饮以及其他相关服务业活动的增加，造成的CO2排放量占全球CO2排放总量的的4%-6%，若是不采取任何变革措施，在未来的30年内，C02的排放量将达到现在的1.5倍，旅游部门越来越受到气候变化生态恶化的影响。生态环境与旅游业的发展紧密相关，需要选择正确的政策方向，减少甚至消除目前二者相互的负面效应，才能实现可持续发展。本文引入“旅游消费剥离系数”，将与

3、旅游业关联行业的碳排放从整个国民经济中剥离出来，从而对碳足迹进行测算。根据2005-2013年及2005-2014年广东省旅游碳足迹为原始序列，通过对广东省旅游碳排放与广东省旅游收入的对比，发现其旅游收入与碳足迹二者呈高度正相关，相关系数达0.986。在此基础上构建灰色GM（1,1）模型，对广东省2014-2019年碳足迹值进行预测，在假设未来国家和广东省各项政策均不变的前提下，到2019年，广东省旅游业CO2排放量将达到6428万吨。最后，根据前文对广东省旅游碳足迹的测算，引入旅游正负外部性对广东省发展走势和可持续发展的潜力进行分析，针对广东省旅游业的减排要求，

4、提出具体可行的政策建议。关键词旅游业碳足迹游消费剥离系数灰色GM（1,1）模型IIIMeasurementoftourismcarbonfootprintandanalysisofindustrydevelopment-TakingGuangdongProvinceasanexampleAbstractClimatechangeandtourismhasmutualinfluencesoneachother,thedevelopmentofthetourismindustryisconstraintbytheenvironmentalandclimaticchan

5、ges,meanwhile,tourismalsoplaysanessentialroleinclimatechange.Withmoreandmorehumanactivitiesactonnature,influenceonresourcesandenvironmentbecomemoreandmoreprofound,whichcausedtheaccelerateddegenerationofecologicalsystem.TheinternationalclimatechangeandtourismconferencewasheldinDavos,Sw

6、itzerland2007,pointedoutthatduetotheincreasingofservicesrelatedtotourism,includingtransportation,postsandtelecommunications,accommodation,cateringandotherrelatedservicesactivities,CO2emissionsaccountfor4%-6%oftheglobalCO2emissions.Ifpropersolutionsnotbetakeninthenext30years,CO2emissio

7、nswillincreaseby1.5times,theimpactofclimatechangeonthetourismsectorwillbecomemoreandmoreobvious.Inordertoachievesustainabledevelopment,spheresofecologicalenvironmentandtourismshouldbecolselyrelatedandalso..Appropriatepoliciesshouldbecarriedouttoreduceoreveneliminatethenegativeeffectsb

8、rough