第1章碳税与旅游发展
本章基于一般均衡理论，探讨碳税对我国旅游发展的潜在影响。其中，1.1～1.3节基于可计算一般均衡模型分别讨论碳税对我国旅游业相关的二氧化碳排放、能源消耗和经济发展的影响。1.4节考虑宏观经济环境的不确定性，讨论碳税以及生产率和低碳技术的动态冲击对旅游业相关的二氧化碳排放的影响。同样基于宏观经济环境的不确定性，1.5节探讨不同碳强度目标冲击下，我国旅游相关部门经济的变化。本章涉及的旅游变量有碳排放、碳强度、能源消费、能源强度、就业、需求、生产价格和产出等。
本章结果表明，碳税政策可以对旅游业相关的碳排放产生显著影响。此外，这些影响在不同时间会有显著差异，不同的碳税对旅游业不同部门的影响也大不相同。在能源消耗方面，我国旅游能源消费占全国能源消费的比例将随着时间的推移而增大，碳税对中国旅游化石能源消费、电力消费和能源强度的影响将越来越弱，碳税对电力消费的影响大于对化石能源消费的影响，不同的碳税对能源消费水平和能源强度的影响在不同的旅游部门之间会有很大的差异。在旅游经济方面，结果显示，碳税政策将会显著增加中国旅游业的运营成本。具体而言，碳税政策将会降低旅游业的规模，减少旅游就业人数，减少旅游业对国民经济的贡献，降低旅游需求。同样地，碳税政策对不同旅游经济变量和旅游部门的影响有显著区别，其中对旅游就业的影响*大，对生产价格的影响*小。税率越高对我国旅游业影响越大，但这种影响会随着时间而逐渐削弱。
此外，本章还考察了宏观经济不确定性条件下以及碳强度目标政策下的旅游经济动态。结果表明，生产率冲击具有正向影响，而碳强度目标冲击对旅游业总体经济具有负向影响。此外，外生冲击的影响因旅游部门而异。整体而言，与旅游业有关的运输和住宿部门受到的影响*大。此外，不同的碳强度目标意味着外生冲击效应不同的波动性和持续性。
1.1碳税与旅游排放
二氧化碳排放是全球气候变化的重要诱因（Cox et al.，2000；Figueroa et al.，2008；Friedlingstein et al.，2006)。为应对气候变化，诸多国家和地区都出台了法律、税收和市场方面的气候相关政策。碳税被认为是遏制二氧化碳排放量增加和防止经济体陷入碳密集型发展模式的有效手段（Dulal et al.，2015；Pereira et al.，2016;Calderon et al.，2016)。在当前建议将碳税作为遏制气候变化工具的背景下，旅游业发展面临着新的挑战。因此，本节以旅游大国中国为案例，研究碳税对旅游相关二氧化碳排放的影响。本节采用的主要研究模型是可计算一般均衡模型（CGE)，该模型广泛用于政策模拟。本节的主要贡献是尝试模拟不同碳税对旅游业相关二氧化碳排放水平的影响。此外，本节还调查了不同时期和不同碳税情景下的碳税影响，这使得政策更加灵活，并导致更彻底的实证研究。
根据世界旅游组织（UNWTO)和联合国环境规划署（UNEP)2008年的估计，旅游业二氧化碳排放约占全球二氧化碳排放量的5%。因此，整个旅游业己成为温室气体排放、节能减排的重要组成部分，也有望成为全球应对气候变化的*前沿。因此，旅游业在实现全球减排目标方面具有重要意义，大量研究都集中在减少与旅游业相关的二氧化碳排放上。这些研究是从不同的角度进行的，所有这些研究都可以总结为处理二氧化碳减排的以下方面：技术发展(Walz et al.，2008;Jones，2013)、自愿方法(Scott et al.，2010;Gossling et al.，2007;Mair，2011;Eijgelaar，2011;Horng et al.，2014)、全面的框架讨论(Peeters et al.，2006;Horng et al.，2012;Hu et al.，2013;Zhou et al.，2016)和政策实施。在政策实施方面，一些研究扩大了人们对碳税对旅游业二氧化碳排放影响的理解。
例如，Mayor和Tol(2007)探讨了不同情景下碳税对航空碳排放和游客数量的影响。Cranenburgh等（2014年）建议将正在进行的关于航空碳税的辩论作为减少航空一氧化碳排放的可行措施。作者进步评估了高航空碳税对旅游业相关二氧化碳排放的影响。由于航空运输造成了大量的二氧化碳排放，学者们通常倾向于更多地关注碳税对航空运输相关排放的影响（Cranenburgh et al.，2014;Mayor and Tol，2007)。然而，很少有研究帮助人们理解碳税对整个旅游业的全面影响。
一些研究调查了碳税（或碳定价政策）如何影响旅游业或旅游部门的经济变化。例如，Tol(2007)得出结论，航空燃料的碳税只会对旅行行为产生轻微影响。征收与碳相关的航空乘客税（Mayor and Tol，2007)和其他气候政策工具（Mayor and Tol，2010a)将显著影响游客数量。这些研究都是从游客的角度来研究碳税的影响，而“经济”属性并不突出。Dwyer等（2012，2013)、Meng和Pham(2017)分别探讨了碳税对澳大利亚旅游经济的潜在影响。区别在于Dwyer等根据旅游卫星账户定义旅游部门，而Meng和Pham的研究侧重投入-产出表。这两项研究基于不同的研究数据，从而导致了显著不同的模拟结果。
2002年、2005年、2007年和2010年，旅游业对我国所有行业二氧化碳排放量的贡献率分别约为2.489%、2.425%、2.439%和2.447%(Meng et al.，2016)，作者还认为旅游业（运输部门除外）的间接碳排放量是其直接二氧化碳排放量的3～4倍。与全球水平相比，中国与旅游业相关的二氧化碳排放量占工业总排放量的比例较小。然而，中国的碳排放总量较大，旅游业承担较大的二氧化碳排放量（2019年约为2.46亿t)。此外，我国旅游业发展近些年呈现加速趋势，2010～2019年，旅游业收入年均增长率约为18.86%，这意味着我国旅游业的二氧化碳排放量增长速度要远高于全国平均水平。
尽管截至目前碳税尚未实施，但其仍被认为是一种有效的补充措施以支持中国未来的低碳发展(Chen and Nie，2016;Dong et al.，2017;Liuand Lu，2015)。Zhang(2017)也讨论了碳税对低碳旅游目的地发展的重要性。基于此，越来越多的研究致力于评估碳税对中国二氧化碳排放的影响（Fang et al.，2013;Dong et al.，2017;Xiao et al.，2016)。尤其在“双碳”计划提出之后，碳税逐渐成为碳市场①之外重要的政策选项，以加速我国的低碳转型。但是己有研究表明，碳税对经济发展有显著的负面影响。例如，Lu等（2010)使用动态递归一般均衡模型探讨了碳税对中国经济的负面影响。Guo等（2014)量化了不同碳减排情景对GDP、收入、劳动力价格、投资和储蓄的负面影响。
作为一种税收手段，碳税对二氧化碳排放和经济福利产生了重大影响。尽管它在中国和世界范围内扮演着重要的经济角色，但很少有研究明确调查其对旅游业的影响，尤其是对中国旅游业的影响。碳税政策对中国旅游业的影响及这种影响的管理含义值得进一步研究。遗憾的是，截至目前，很少有研究关注不同碳税情景下中国旅游业的变化，因此，这是本节的重点。此外，目前中国尚未征收碳税，税率尚未确定，所以调查不同的目标税率并比较由此产生的影响非常重要。征收碳税是一个长期的动态过程，因此，在不同的时间点对其产生的影响进行研究也具有现实意义。本书提出了一个综合动态分析框架，以探讨不同时间点不同税率对中国旅游业在二氧化碳排放和碳强度方面的影响。相关时间点为2020年（与2005年水平相比，碳排放强度下降40%～45%的承诺己于2018年提前实现）和2030年（我国二氧化碳排放量将达到峰值）。
1.1.1研究方法
CGE模型在估算旅游冲击的经济影响和制定旅游政策方面发挥着重要作用(Dwyer，2015)，Meng等(2013b)、Inchausti(2015)、Pham等(2015)和Pratt
(2015)也证实了这一点。考虑到CGE模型在旅游政策模拟中的广泛适用性，本节采用该模型探讨碳税对中国旅游业的影响。
1.社会核算矩阵
构建社会核算矩阵（SAM)是建立CGE模型的基础工作，原因在于SAM是CGE模型中数据组织的一种重要形式。因此，创建与中国旅游业直接相关的SAM是本节研究的前提。SAM以国民账户体系为基础，扩展了标准投入产出表，全面、灵活、详细地描述了某一地区或整个国家特定年份的经济体系结构。CGE模型需要一个包含生产、收入分配和消费的完整数据集作为基准年数据，而所有这些信息都可以从SAM中获得。
由于本节探讨碳税对旅游业的潜在影响，所以在SAM中正确定义旅游业至关重要。在中国的投入-产出表中，旅游业不是*立的，因此*先需要定义与旅
第1章碳税与旅游发展|5
游业相关的行业。世界旅游组织提出了“国际旅游活动标准分类”（standard international classification of tourist activities，SICTA)，将旅游相关产业分为两类：
完全属于旅游业的产业部门和部分属于旅游业的产业部门。然而，这种分类是模糊的，通常很难完全掌握一个行业的“依赖”或“归属”程度。世界旅游组织的《2008年旅游卫星账户：**方法框架（TSA:RMF2008)中提出了一种更为学者广泛接受的分类，即将旅游业分为三类：①旅游特色产业；②旅游关联产业；③其他产业。这种划分方法己经被越来越多的学者认可，并且考虑到旅游卫星账户（TSA)的普及性，它非常适合CGE建模。
然而截至目前，还没有中国国家层面的TSA。国家旅游局在2015年根据《国民经济行业分类（GB/T4754—2017)和《2008年国际旅游统计建议》（IRTS2008)，发布了《国家旅游及相关产业统计分类（2015)》。在该分类中，中国旅游业被分为以下八类：①交通；②餐饮；③风景名胜区；④旅游购物；⑤旅游娱乐；⑥旅游综合服务（包括旅行社和旅游规划》⑦旅游支持服务（包括金融和教育》⑧政府旅游管理服务。然而，这些分类与投入-产出表中的条目不匹配，因此不适用于本节的SAM。考虑到这一点，本节主要基于中国投入-产出表，且参考国内外的旅游行业分类，对中国旅游相关产业进行了分类，如表1-1所示。本节的分类考虑了中国旅游业的实际情况。
本节使用的SAM包括73个部门（73项活动和73种商品），其中包括14个旅游部门（表1-1)、两个要素（劳动力和资本)、居民、企业、政府补贴、额外系统、政府、世界其他地区、资本账户、证券交易等。SAM数据主要来源于2012年的投入-产出表，以2012年作为基准年。SAM涉及的有关政府消费、进口关税、政府生产税、政府补贴、进项税、政府债务收入和政府对外支付数据来自《中国财政年鉴》；资本要素、居民的境外收入和政府境外转移收入数据来自《中国统计年鉴》二氧化碳排放量和就业数据分别来自《中国能源统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》。在创建SAM的过程中，由于数据源不同，可能会出现一些数据不一致现象。本书使用交叉熵方法对这些数据进行了平滑处理，从而获得一个非常接近初始表的目标SAM表。本节基于2012年的数据构建了一个动态递归CGE模型。
2.CGE模型
本节使用的CGE模型分为五个模块：①生产；②贸易；③碳税；④收入支出；⑤动态均衡闭合。其总体框架如图1-1所示，其中“A”“B”“C”表示不同的碳排放税率。
图1-1CGE模型理论框架Armington反映国内商品与进口商品之间的替代程度
生产模块描述经济系统中不同生产要素的组合，用于获得*终产量。生产模块中使用五级生产函数。**层：包含各种形式的化石能源，使用不变替代弹性（constant elasticity of substitution，CES)生
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