（一）基础数据的收集整理................................. 29
（二）参照数据的收集整理................................. 30
第五章 基于旅游碳排放的辽宁地级城市旅游生态效率测度与评价........ 41
一、基于旅游碳排放的辽宁地级城市旅游生态效率测度模型......... 41
（一）旅游生态效率测算方法................................ 41
（二）指标模型........................... 42
（三）研究对象............................... 44
第五章 基于旅游碳排放的辽宁地级城市旅游生态效率测度与评价
一、基于旅游碳排放的辽宁地级城市旅游生态效率测度模型
（一）旅游生态效率测算方法
国内对旅游业生态效率的研究，从研究尺度上看，按照研究范围可以归为国家、省域、市或乡村、景区四个研究尺度。研究方法主要以单一比值法和模型法为主。
1.单一比值法
单一比值法主要将环境指标作为投入指标，将旅游收入作为产出指标计算二者之间的比值，其中环境指标多将旅游碳足迹、旅游生态足迹或旅游碳排放作为投入指标。如甄翌（2014）[48]、蒋素梅等（2014)[53]等利用生态足迹模型、或碳足迹模型测算区域的旅游生态效率。
2.DEA 模型法
孙玉琴（2012）以传统的 DEA 模型，选取了大连、秦皇岛、威海等 12 个优质滨海生态旅游城市作为研究对象，对滨海区域的旅游生态效率进行测度研究[83]。龚艳等（2016）基于传统 DEA 模型，选取了旅游总收入、旅游总人数为期望产出指标，核算了长江经济带旅游业的旅游生态效率[84]。王钰婷（2020）运用 DEA 模型测算了中国全部省份的旅游生态效率，研究区域的经济发展水平、产业结构等[85]。
孙玉琴、龚艳、王钰婷等国内学者，只考虑“好产出”即旅游经济效益，构建了不包括环境影响的旅游业生态效率指标，实际发展中旅游能源消耗及产生的碳排放对环境气候影响越发重要，不考虑旅游碳排放对环境影响与旅游业发展实际不合理，因此用传统 DEA 模型测算旅游业生态效率存在一定的局限性。
第六章 结论与建议
一、研究结论与展望
（一）研究结论
本文基于旅游碳排放量作为非期望产出指标，对 2015-2019 年辽宁省 12个地级市（不包含沈阳、大连副省级城市）旅游生态效率进行测度，并依据非期望产出的 SBM-DEA 模型和 DEA-Malmquist 模型，分别从静态和动态两个层面对 2015-2019 年辽宁省 12 个地级市（不包含沈阳、大连副省级城市）的旅游生态效率进行测算和实证分析。所得结论如下： 从旅游碳排放测算结果看，辽宁省旅游业整体碳排放量和能源消耗总量呈不断增长趋势；从旅游各部门碳排放和能源消耗情况看，旅游交通碳排放量所占比例最大，在较大程度上决定了旅游业碳排放与能源消耗量的大小，需要对交通结构及节能减排技术进行优化。此外，旅游餐饮业和旅游活动所导致的碳排放量和能源消耗量增长速度过快，需要重点开发物质资源投入少，能源消耗低的旅游活动，减少其能源消耗投入和 CO2排放产出。
依据测算旅游碳排放和能源消耗量所需的数据，考虑到沈阳和大连市的旅客周转量数据中包含中转旅客的比例，导致测算结果可能存在一定的偏差，因此，本文选取辽宁省其他 12 个地级城市测算并比较各地级市的旅游业生态效率。依据旅游生态效率测度结果，从静态分析来看，辽宁省各地市旅游生态效率存在明显的差异性，如锦州、营口、盘锦及葫芦岛等规模较小的城市旅游生态效率较低的原因，主要因为纯技术效率较低，主要原因在于旅游生态化发展的技术储备、管理水平、新技术新方法应用方面等有所不足，导致旅游生态效率较低。从动态分析来看，辽宁省整体旅游生态效率提升明显，2015-2019 年期间实现平均增速 21%；而 Effch 值（技术效率变化）以年均+0.3%的增幅，远远低于 Techch 值（技术进步变化）年均 21.3%的增幅，这说明旅游生态效率的提升主要来源于各市在技术层面的进步，如朝阳，阜新、铁岭、营口。因此，这些地级市应着重提升技术效率，通过提升各市内部生态旅游技术水平、管理水平以及规模化水平等方面提高旅游生态效率。
参考文献（略）
