生态环境与旅游产业发展的门槛效应分析

杨 宏

（牡丹江师范学院 经济与管理学院，黑龙江 牡丹江 157000）

0 引言

随着社会经济水平的发展，越来越多的人享受外出旅行，旅游市场也随之蓬勃发展。生态环境既是安居乐业的重要保证，同时也对旅游产业的发展有着重要影响，分析生态环境与旅游产业发展间的相互影响对改善生态环境、协调旅游行业健康发展具有重要意义，不少学者对此进行了研究，获得了丰富的研究成果[1-6]。

通过对目前生态环境与旅游产业发展相关的研究发现，关注重点主要集中在旅游开发与环境保护的关系、各区域旅游产业发展与生态环境的耦合关系等方面，关于生态环境对旅游产业的影响和影响程度的相关研究则比较少。本文则以此为切入点，基于门槛模型实证分析生态环境与旅游经济产业发展的门槛效应，为生态环境保护和旅游规划提供进一步的理论指导。

1 分析方法选择

1.1 门槛效应初步分析

不同的地区生态环境水平具有一定的差异，而生态环境水平与旅游产业经济发展二者之间的相互影响可能不是严格的线性关系。当前，旅游市场蓬勃发展，生态环境综合水平较高的地方旅游产业经济可能呈现良好的发展态势，而生态环境综合水平中等或偏低的地区旅游产业经济也可能发展不错。具体而言，生态环境对旅游产业经济发展产生的很可能不是线性影响，而是表现出相应的门槛效应；当生态环境综合水平超过一定的门槛值时，其对旅游产业经济发展造成的影响会出现减弱或逆转。

门槛效应通常的定义如下：在定义的门槛变量区间内，解释变量对被解释变量的影响会随着区间的不同呈现不同的作用程度和作用方向[7]。在旅游产业经济发展的因素当中，生态环境是十分重要的一个方面，因此，本文将从门槛效用角度出发，研究生态环境综合水平在不同的门槛区间内对旅游产业经济发展产生影响的程度和大小。需要指出的是，本文做了如下假设：生态环境综合水平对旅游产业经济发展的影响不是线性的，而是呈现出门槛效应，门槛值的个数可能是一个、两个或三个[8]。为了对上述假设进行验证，本文将计算我国30个省份的生态环境综合水平，并分析其对旅游产业经济发展的门槛效应。如果假设成立，将确定门槛值的个数和门槛值的大小，并揭示生态环境综合水平对旅游产业经济发展在不同门槛区间内影响的大小和方向。

1.2 模型选择

不同模型具有各自的适用范围，简单将存在结构突变的非线性模型做简化处理（如假设结构突变不存在）进行线性分析，可能会造成模型不能完全呈现各变量间的相互作用，甚至造成模型不适用。对此，有不少研究人员对模型结构变化的问题进行了分析，改进的方法主要有以下几种：采取分组回归的形式[9]、增加多项式项数强化解释变量的说明[10]、设置交乘项和虚拟变量[11]等。尽管上述几种方法有所改进，但还是存在着不同程度的不足，如分组回归或交乘项设置难以确定结构突变点的数值大小，进而造成最终的分析结果出现差异。而增加多项式的项数则会导致分析模型出现多重共线性问题[12]。

通过上文的分析可知，生态环境综合水平与旅游产业经济发展之间的相互作用很有可能是非线性的，表现出明显的区间效应[13]。为了消除分组回归方法中人为划分效应区间所产生的偏差，本文将利用一种数据特征划分效应区间的方法——面板门槛回归模型，确定生态环境综合水平对旅游产业经济发展的区间，并分析其作用方式。

1.3 门槛值估计及检验

确定分析模型的种类之后，需要对门槛值的大小进行确定，即门槛值预估。下面将以单一门槛模型为例，对其门槛值的预估和检验方法进行介绍，双重门槛及三重门槛的门槛值确定方法类似。

门槛值的预估方法遵从“数据对话”的原则，对单一门槛而言，首先需要在不同的层次上设定结构变化点，这一过程会产生如0或1的虚拟变量，这样模型就会变成常见的线性形式，只是模型中增加了一些交乘项；接着就可以使用普通的分析方法（如最小二乘法）进行估计，根据估算产生的RSS（残差平方和）及R2（拟合优度）结果，拟合程度和误差最小的那个点就是模型中结构突变点[14]。而R2在突变点附近变化不显著，因此，模型分析中更多选择RSS作为拟合结果的依据，RSS最小值对应的变量数值即为门槛变量值。整个分析过程中采用网格搜索进行。

上述方法对于单门槛非常适用，但对于双重门槛或者三门槛而言，门槛值采用网格搜索的方式则会由于嵌套循环的存在使得计算量急剧增加，造成估值困难；而对于大数据集的分析，采用常规的网格搜索方法几乎不可能。对于这种情况，Hansen于1999年提出了一种改进的搜索方法，此方法计算处理量几何级的增大，因此能够很好地解决传统网格搜索存在的不足。

通过上述方式获得粗略的门槛值后需要进行两方面的检验。第一个检验是效应的显著性检验，即确定模型是否具有非线性特征；第二个检验是真实性检验，即检查预估的门槛值与真实值存在的偏差。

F统计量是门槛显著性检验常用的方法，以单门槛检验为例进行说明，双重门槛和三门槛模型的检验方法类似。假设β1=β2，对应的计算公式为：

其中，S0表示的时没有门槛值时的RSS（残差平方和），Si(γ)表示的是单一门槛情况下的RSS，δ2表示的是残差值与自由度的比值，即δ2=RSS/n（t-1）

考虑到F统计量分布的不确定性，本文中检验方法为自抽样检验，即对分析样本进行数次重复性的抽样分析以得到F统计量，最后获得P值的大小。检验过程中，如果假设不成立，则意味着门槛效应明显，表示生态环境对旅游产业经济发展呈现明显的门槛作用。

门槛值真实性检验就是确定预估的与实际的门槛值差别，检验常用的方法的是LRtest（似然比统计量），初始的假设是，对应的LRtest计算公式为：

其中，Si(γ，)表示的是其他门槛值计算得到的残差平方和数值，Si(γ)实际门槛值得到的RSS数值，δ2与F统计量中的定义类似，即残差值与自由度的比值。

同样的，考虑到似然比统计量的非标准性，通常利用的是Hansen创建的非拒绝域模型来进行检验，定义为：

其中，α表示的是显著性水平，如5%水平上相应的临界值大小是7.35。如果LR的计算值在各自水平所对应的临界值内，则初始假设成立，意味着预估门槛值是真实准确的。

2 门槛效应分析

2.1 数据来源及处理

本文中30个省份（不含西藏和港、澳、台）的数据整理自各权威门户、统计年鉴等。网站包括国家文物局官网、国家旅游局官网，年鉴数据包括各省市区《国民经济和社会发展统计公报（2005—2015）》《中国旅游统计年鉴（2005—2015）》《中国统计年鉴（2005—2015）》，对于缺失的小部分采取均值代替或者是插值处理。

生态环境是一个综合性的影响因素，涵盖不同的指标，本文中采取的是主成分分析法对生态环境进行表征，首先基于SPSS平台对整理得到的30个省份相关数据进行主成分分析，获取能够表征生态环境的有效成分，然后计算得到各主成分的综合值大小来衡量生态环境综合水平，具体的计算公式为：

其中，左边ecοli表示的是综合得分；右边式子中，i表示某省份，j表示主成分，Fij是j主因素上对应的省市得分，Cij为对应的权重值大小。

2.2 直观分析

为了使生态环境的解释变量更真实准确，本文在参考大量相关文献的基础上主要从生态环境压力、建设、及状态三个方面表征生态环境水平，进而构建30个省份的生态环境评价体系，具体评价体系如表1所示。

表1 生态环境评价体系

需要说明的是，研究过程中对性质为负的指标做倒数处理，并由SPSS软件进行相应的数据处理。

通过对表1的生态环境各个具体因素进行主成分分析，可以获得2005—2015年30个省份生态环境综合水平初步评价得分；同时，还对初步处理得到的数据进行了基于3σ原则的坐标移动处理，以满足后面门槛模型分析过程中的需要。本文中以2005年及2015年的生态环境水平为例进行说明，相关数据结果汇总如表2所示。

表2 2005年和2015年国内30个省份的生态环境水平结果

由表2的生态环境水平综合得分可以看出，2005年30个省份生态环境前五依次是海南、青海、北京、江苏及浙江；同样，2015年30个省份生态环境前五依次是海南、山东、江苏、北京、重庆。从整体情况来看，不少省份的生态环境水平出现了下降；按照中部、东部、西部三个区域划分来看，中部大部分省份的生态环境水平得到了提高，仅有黑龙江、吉林两个省份出现了不同程度的下滑，而中部地区各个省份的生态环境均以上升为主，东部各省份则出现了较多地区的生态环境下降，值得注意。

2.3 面板门槛模型分析

单门槛模型的计算通式为：

其中，qit表示的是门槛变量，xit表示的是解释变量，yit表示的是被解释变量，ui表示每个因素所产生的影响，εit表征的是误差项或干扰值；I(.)是一个条件函数，当门槛条件达到时为1，没有达到时则为0；i＝1，2…，N ，表示的是不同因素影响，；t表示的是时间，取值范围为1,2，…，T。需要说明的是，双重门槛或三门槛模型的计算公式都是基于此公式衍生得到。

本文中门槛变量为生态环境综合水平，而影响旅游产业经济发展的因素众多，本文综合各因素选取的解释变量包括区域旅游资源情况、区域交通设施建设情况、区域旅游服务设施配套以及区域经济发展水平等方面。

基于stata12.1软件平台对门槛模型分析以确定生态环境对产业经济发展的门槛效应类型，检验结果汇总见下页表3。可以看出，5%水平下，单门槛模型和双重门槛模型均通过了显著性检验，而三门槛模型没有通过，所以本文中的门槛效应类别确定为双重门槛。

确定门槛模效应的门槛值个数之后，接着需要确定两个门槛值的大小并对其真实性进行检验，具体计算过程由软件完成，相关计算结果汇总见下页表4。

表3 门槛检验结果

表4 门槛值预计大小

根据表4中的门槛值计算结果和真实性检验，可以将生态环境综合水平对旅游产业经济发展的门槛效应划为3个区间进行分析，具体的计算结果如表5所示。

表5 门槛效应分析结果

从表5可以看出，在旅游产业经济发展的几个变量之中，经济发展情况和旅游资源量对旅游产业经济发展具有积极促进作用；尽管交通设施建设情况及旅游设施建设这两个方面对旅游产业经济发展也具有正面促进作用，但在统计学上不明显，即影响不显著。同时可以看到，D08的系数大小为-0.122，表明我国旅游产业经济发展在2008年出现了波动，很可能是由汶川地震、经济危机等因素造成。另外，在分析过程中对全部数据都进行了对数化，得到的系数能够直接进行比较说明。可以看到，区域经济发展对应的系数为0.231，而旅游资源量对应的系数为0.433，意味着丰富地区旅游资源比发展地区经济更有利于旅游产业经济的发展，在某种程度上解释了为什么国内各省市争相申遗、加快旅游品牌建设以丰富旅游资源。

在三个门槛区间内，生态环境对旅游经济发展的回归系数分别为0.22、0.331、0.249，说明我国旅游产业经济随着生态环境综合水平的提高先增加后降低，关系曲线呈现倒“V”。具体来说，当生态环境综合水平门槛值大于-1.109时，生态环境综合水平对旅游产业经济发展的促进作用下降，意味着在该水平上单纯的提高生态环境不能提高旅游产业经济，表明此时旅游产业经济的发展需要考虑改善或提高其他方面，同时注重旅游产业自身质量的提高；而当生态环境综合水平门槛值小于-1.109时，提高生态环境综合水平能够助力旅游产业经济发展。因此，为了更好地引导旅游产业的经济发展，需要提高生态环境水平，同时还需要综合考虑其他影响旅游产业发展的因素。

3 结论

本文从理论层面分析生态环境和旅游经济产业发展相互作用关系出发，介绍了面板门槛模型等基本概念，引用我国30个省份2005年和2015年生态环境相关数据，基于主成分分析方法确定了生态环境的各主要影响因素，计算得到了他们的生态环境综合水平，并基于面板门槛模型进行了门槛效应分析。结果表明，30个省份生态环境综合水平呈现明显的地区差异，东部及西部区域的生态环境水平要高于中部省份，但随着中部各省份的生态环境水平提高，差距略有缩小；30个省份生态环境对旅游产业经济发展的作用符合双重门槛模型，门槛值为-1.152、-1.109，在门槛区间分析中，随着生态环境水平的提高，其对旅游产业经济发展的作用先增强后减弱，作用曲线为倒“V”。对于各省份而言，既需要根据自身条件进一步改善生态环境水平，同时还需要从其他方面入手，以保证旅游产业经济的持续健康发展。