旅游城镇化对旅游交通碳排放的多维影响：基于中国地级市面板数据的空间分析

本研究针对全球气候变化背景下旅游交通碳排放(TTCE)的严峻挑战，基于2006-2021年中国地级市面板数据，构建产业城镇化(IU)、人口城镇化(PU)和生态城镇化(EU)三维指标体系，采用空间杜宾模型(SDM)揭示了旅游城镇化(TU)对TTCE的空间溢出效应，为城市旅游系统低碳转型提供了理论框架和政策依据。

　　

在全球气候变化与可持续发展目标的双重背景下，旅游业作为全球增长最快的产业之一，其交通环节产生的碳排放(TTCE)已成为制约绿色转型的关键瓶颈。中国快速城镇化进程中，以旅游业为驱动的特殊城镇化模式(TU)正重塑着城市空间格局，但由此产生的环境外部性尤其是碳排放问题尚未得到系统研究。Wanhua Huang发表在《Sustainable Futures》的这项研究，首次从产业、人口和生态三个维度解构旅游城镇化，揭示了其对交通碳排放的复杂空间效应，为协调旅游发展与低碳目标提供了科学依据。

研究团队采用空间计量经济学方法，基于中国285个地级市2006-2021年的面板数据，通过构建空间杜宾模型(SDM)和莫兰指数分析，结合地理信息系统(GIS)空间可视化技术，系统考察了旅游城镇化的多维指标对TTCE的影响。研究特别关注了产业转型(Industrial Urbanization, IU)、人口集聚(Population Urbanization, PU)和生态建设(Ecological Urbanization, EU)三个核心维度的空间溢出效应。

研究结果部分呈现了四个关键发现：

空间自相关特征分析显示，中国城市TTCE存在显著的空间集聚现象，但空间关联性呈现逐年减弱趋势。通过Getis-Ord Gi^*热点分析发现，上海、昆明等旅游城市长期处于高排放热点区，而西部地区则多呈现低-低集聚模式。

空间杜宾模型回归结果表明：产业城镇化(IU)虽未通过显著性检验，但呈现正向影响趋势；人口城镇化(PU)表现出显著的本地减排效应，直接效应达-0.4304；生态城镇化(EU)则展现出矛盾的空间特征——本地减排效应(-0.0322)与邻域增排效应(0.2087)并存。

区域异质性分析揭示：东部地区受人均GDP和高等教育资源影响最大，EU减排效果显著；中部地区受产业规模驱动明显；西部地区受人口密度和旅游规模主导；东北地区则对产业转型最为敏感。

稳健性检验通过替换空间经济距离矩阵验证了核心结论的可靠性，所有关键变量系数方向与显著性水平保持稳定，Wald检验和LR检验均通过1%显著性水平。

在讨论与结论部分，研究指出旅游城镇化对碳排放的影响存在明显的维度差异和区域分化。人口集聚带来的规模效应和公共交通优化能有效降低本地排放，但生态建设的"虹吸效应"可能导致邻域排放转移。这一发现突破了传统环境库兹涅茨曲线的线性假设，揭示了城镇化进程中碳排放的非线性传导机制。研究建议建立跨区域的"环境责任共担"机制，将东部地区的技术优势与西部地区的生态资源相结合，通过旅游产业的空间重组实现全域低碳发展。

该研究的政策价值主要体现在三方面：为制定差异化的城市低碳发展路线图提供了实证依据；提出了旅游-交通-土地协同规划的新思路；创新性地将空间溢出效应纳入旅游碳排放评估体系。未来研究可进一步整合住宿、餐饮等旅游全产业链碳排放数据，并运用双重差分(DID)等因果推断方法深化机制分析。这些发现不仅对中国实现"双碳"目标具有实践指导意义，也为全球旅游城市的可持续发展提供了东方样本。