劳动力资本、经济资本与森林公园旅游发展——基于中国省际面板数据的实证研究

郑雯雪，张维泰，胡 原

（四川农业大学 a.经济学院；b.西南减贫与发展研究中心，四川 成都 635000）

近20年来，我国旅游业发生了翻天覆地的变化。2000年年底全国国内旅游总人数不足7.5 亿人次，2018年年底全国国内旅游总人数已达55亿人次，其中，森林旅游游客量首次超过16 亿人次，同比增长15%，占全国旅游总人数接近30%，创造社会综合产值近1.5 万亿元①数据来自国家林业和草原局森林旅游管理办公室公布“2018年中国森林旅游十件大事”：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622967439944392318。。森林旅游作为一种低碳化的生产生活方式，对于推动经济增长、绿色扶贫与就业、兴林和兴旅富民等方面有着举足轻重的作用，而森林公园正是发挥森林生态系统服务功能的主要载体[1]。目前，以森林公园等为代表的森林旅游业发展态势良好，已然成为林业第三产业的重要支柱，具体表现在以下三方面。其一，旅游市场扩容势头迅猛，2008—2017 十年间我国森林公园游客由27 379 万人次增至96 189 万人次，年均增长率为14.98%。旅游收入由187.11 亿元上升至878.50 亿元，年均涨幅为18.75%。其二，森林公园社会旅游从业人员增长较快，2008年旅游从业人员仅为56万人，而2017年从业人员增加为95 万人，年均增长率6.05%。最后，森林公园旅游建设投入力度持续加强，由2008年的136.75 亿元提升至2017年的573.89 亿元，实现年均增长率17.29%②数据来自《中国林业统计年鉴》，依照年均增长率公式：n年数据的增长率=[（本期/前n年）^{1/（n-1）}-1]×100%计算所得。。由此可见，我国森林公园旅游发展的演变轨迹已由劳动投入密集型转向经济资本密集型，这与整体旅游业的发展轨迹保持一致[2-3]。

鉴于此，本研究将旅游投资变量引入系统GMM 模型，首先判断各省森林公园旅游发展情况，然后重点分析劳动力资本和经济资本的投入和利用情况，并通过引入面板门槛模型，从劳动力资本的角度深刻阐述经济资本投入对森林公园旅游的带动作用，突破现有对森林公园旅游发展的研究将劳动力资本、经济资本等影响因素割裂开来的研究模式。研究将有助于森林公园服务专业化与投资结构的优化，激发其内在发展动力，并为森林公园旅游业制定相关政策提供理论依据。

一、文献综述

现有研究[4-8]认为经济资本对森林旅游的影响主要有两类，主流观点认为国家投资、政府产业支持都直接正向带动森林旅游收入。旅游投资不仅可以促进旅游产业的自身发展，还能从乡村文化、经济、环境等维度提升本地居民的生活水平[4,9]。部分学者[10-11]认为中央林业投资对当地的就业、环境、经济发展具有正向推动，这些相关指标通过投资乘数效应带动林业旅游业的发展。少数学者[12]指出，当前我国林业资金投入的不稳定以及资金投入没有转化为现实生产力导致部分省份的森林公园旅游效率波动水平较大。我国林业资金投入的有限性、单一性和林业旅游发展的无限性、多元性之间存在矛盾[13]。不同类型森林旅游投资对区域旅游发展的影响存在显著差异[14]，且经济资本对森林公园的带动方向也会因地区森林资源禀赋而异[15]。在目前，我国森林公园资金的投入存在冗余，并对其他要素的投入产生了挤压作用[16]。此外，旅游投资在推动旅游业发展的同时也会带来地区发展以及收入的不均衡、材料成本上升、资源短缺、环境恶化等负面问题，长此以往影响旅游业发展[17-18]。

基于宏观视角关于劳动力资本与旅游业发展的研究主要结论为旅游业劳动力资本的积累有效地推动了旅游业的发展[19-20]。劳动力资本通过促进生态经济的增长，从而与其他生产要素一起带动生态旅游业的发展[21]。但是，这种内在影响机制具有较强的地理区域差异性，且从长期来看，劳动力资本结构与经济增长之间的关系并不稳定[22]。关于森林公园的研究，黄秀娟等[23]认为西部地区森林公园劳动力与资本投入的不足以及配置结构的不适宜，导致旅游效率提升缓慢。黄杰龙等[24]认为劳动力的增加能够促进森林公园旅游收入成倍增加，但要素的贡献率在地区间存在显著差异，由此导致了中国森林公园旅游经济“差距格局”的初步形成。

由以上理论分析显示，劳动力资本和经济资本对森林公园旅游业的发展贡献仍有待进一步商榷。且目前国内基于资本投入与森林旅游的研究相对有限，在研究方法上多数文献忽略了相关控制变量的内生性问题，在研究内容上多聚焦于投资带来的经济效益，忽视了国家、社会和市场三者的塑造以及互动影响研究。因此要将投资分为公共财政主导型和市场主导型，并引入社会旅游从业人员，从多重视角下讨论我国森林公园旅游业发展情况。在考虑变量可能存在的内生性问题的条件下，深入研究劳动力资本、经济资本与森林公园旅游发展的关系，这对中国森林旅游发展、资金投入量度以及政策制定具有重要参考价值。

二、方法与数据

（一）研究方法

森林公园的旅游收入在理论上应遵循一般经济增长的发展规律，因而可假定旅游经济收入是人力资源、财力资源和自然资源以及其他影响因素共同带动下的结果[25]。旅游业属于劳动密集型产业，人力资源储备越富足越利于森林公园旅游业的发展；其次，根据经济学理论，资本化程度越高，旅游所依赖的基础设施建设越完备；资本投入力度越大，国家及政府对森林公园发展的政策支持力度越强，相应地森林公园发展越好。因而本研究将外在的人力和财力的投入作为核心解释变量，其余影响因素作为解释变量，力求在统一的实证框架内分析劳动力资本和经济资本投入对森林公园旅游的作用机制。

（二）变量说明

1.旅游发展指标

衡量旅游经济发展水平的核心指标就是森林公园旅游运转实现的收入。本研究选取各省森林公园旅游总收入（Y）作为森林公园旅游发展的研究指标。森林公园的旅游总收入包括门票收入、食宿收入、旅游收入及其他收入之和。

2.资本投入指标

劳动力资本（X1）：森林公园的劳动力投入水平代表了旅游业的专业服务意识，且森林旅游服务业属知识密集型行业，其专业化水平高度依赖专业性人才储备[26]，但鉴于《林业统计年鉴》中没有关于劳动力年龄、学历以及健康状况等详细指标，因此将各地区森林公园社会旅游从业人员数作为代理变量。经济资本（X2）：借鉴统计年鉴，我国森林公园的建设资金主要分为国家投资（X21）、自筹资金（X22）、招商引资（X23）①国家投资包括国债资金、中央财政专项资金，是国家林业建设资金的主体来源；自筹资金指各省按照资源享赋情况，借助上市公司在证券市场进行融资；招商引资包括林业企业向国内政策性银行或政府所申请的林业贷款财政贴息、以外商为主体的直接投资或间接投资以及各种育林基金和绿化基金等。，因此本研究将经济资本细分为以上三个维度进行探讨。

3.控制变量：其他影响森林公园旅游的因素

以下5 点代表林业发展情况。第一，林业产业结构（indus）。选取各省林业第一产业占林业总产值的比重来表示，林业产业结构的布局的合理性直接关系到地区生态经济的协调发展和不同产业间林业资源的合理配置[21]；通常人均林业收入（reven）越高，说明区域林业产业发展程度越高，这种发展形态相应地促进区域内森林公园旅游业发展，且已经得到相关文献的证实[27]。森林资源禀赋（forest）。本研究选取森林覆盖率作为区域内森林资源禀赋的替代变量。森林旅游业作为依附于自然景观发展起来的第三产业，以森林资源禀赋为代表的自然资源对当地森林旅游的发展起着至关重要的作用[28]。第二，经济规模水平（scale）。借鉴已有研究成果[20,29]采用游步道总数和床位张数来衡量森林公园的经营规模，即本研究用森林公园每1 km 游步道拥有的床位数来表征②该数据来自《林业统计年鉴》：森林公园床位总数（张）/森林公园游步道总数（km）。。第三，交通发展水平（road）。交通便利性影响着游客的旅游出行，因而借鉴刘瑞明[30]等的研究，采用地区铁路里程数、公路里程数和内河航道里程之和与地区面积之比表示。第四，市场化水平（tour）。本研究选取森林公园海外游客与游客总数之比表示,该项指标越大表示森林公园对外开放程度越大[31]。第五，森林林相改造面积（trans）。森林公园旅游景观布置也是影响森林旅游行业服务绩效水平的因素。

（三）模型构建

依据前述讨论，本研究设定如下函数：

式中：为保持数据的平稳性并消除异方差影响，本研究对各变量值均取自然对数值，其中Y代表森林公园旅游收入对数值。影响森林公园旅游发展水平的因素包括：X1（劳动力资本对数值）、X2（经济资本对数值）、indus（林业产业结构对数值）、reven（人均林业收入对数值）、forest（森林资源禀赋对数值）、scale（经济规模水平对数值）、road（交通发展水平对数值）、tour（市场化水平对数值）、trans（森林林相改造面积对数值）③各指标单位（未取对数前）：旅游收入：万元；劳动力资本：人；经济资本：万元；国家投资：万元；自筹资金：万元；招商引资：万元；林业产业结构：%；人均林业收入：元/人；森林资源禀赋：%；经济规模水平：张/km；交通发展水平：km/km2；市场化水平：%；森林林相改造面积：hm2。。

根据式（1）进一步设定如下基本计量模型：

式中：Yit为i地区第t年的森林公园旅游收入，Yi,t-1表示森林公园旅游收入的一阶滞后项，X1it表示i地区第t年的劳动力投入，X2it表示i地区第t年的资本投入，控制变量同上，ui为地区固定效应，它反映了模型中其他不随时间变化的地区性随机因素，εit表示随机误差项。

（四）数据说明

本研究选取2008—2017年全国31 个省区10年面板数据，这一时期恰好包含了森林公园旅游的快速发展至提升的重要阶段，研究现实意义较明确。本研究数据来自《中国统计年鉴》《中国林业统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》以及各省的统计年鉴数据作为补充。通过观察各变量的描述性统计分析（表1），森林公园旅游收入对数值Y的均值远大于标准差，说明Y不存在极端异常值。由表1可以看出，2008年以来，全国范围内的劳动力资本和经济资本的投入基本呈递增趋势，相应地森林公园旅游收入也在稳步上升。

表1 省面板数据的统计性描述

三、结果分析

本部分拟先进行全样本的相关性分析和系统GMM 回归分析，其次分地域以及经济发展水平分别进行异质性分析，再在模型中依次引入滞后变量进行滞后性分析，最后检验两种资本投入之间的相互作用机制。

（一）全样本回归

1.相关性分析

表2给出了主要变量的相关性统计分析系数矩阵。根据相关系数矩阵，表2中解释变量间的相关系数均低于0.8，表示解释变量间不存在共线问题。其中，控制变量中，交通发展水平和经济资本之间存在显著正相关关系，相关系数为0.333（p＜0.01）；森林林相改造面积与经济资本之间存在显著正相关关系，相关系数为0.489（p＜0.01）。

表2 研究变量的相关系数矩阵†

2.GMM 回归分析结果

一方面，考虑到劳动力和经济资本投入的连续性，森林公园旅游发展滞后项的缺失在一定程度上会存在内生性问题，另一方面，资本投入与森林公园发展程度可能存在一定的双向因果关系（即由于资本的趋利性，森林公园发展水平越高越容易吸引各方资本的投入），从而导致模型计量估计中自变量出现联立内生性问题。实证中若采用常规的随机效应模型或者固定效应模型进行OLS 估计，可能会造成模型估计结果的有偏性和非一致性[32]，因而本研究采用动态面板的GMM模型估计。系统GMM 模型将因变量滞后一阶作为工具变量，能够较好地处理内生性，且对随机误差项是否存在异方差和序列相关也不作要求，能得到更为准确的估计结果[33]。模型（1）均通过了条件过度识别Sargan 检验和序列自相关的AR 检验（表3），这表明系统GMM 模型设立成立，因此本研究尝试用系统GMM 的有效估计结果来解释。

第一，劳动力资本的系数为正，但结果并不显著。但并不能说明劳动力的投入对森林公园旅游发展没有带动作用，大多数省份的森林公园受历史因素和区位限制，员工主要是当地社区居民缺乏森林生态保护专业知识[20]，或管理人员管理无效等原因造成旅游服务质量低，劳动力资本的成效低。

第二，经济资本的系数为正，且在1%的水平上显著正向影响森林公园旅游收入。说明当前全国范围内的资金投入有利于森林旅游业的发展，其中国家投资和自筹资金带动作用最大。这与之前相关学者的研究结果一致，黄杰龙等[16]指出中国森林公园旅游业的增长主要还依赖于资本投入，资本驱动森林公园旅游发展的省共计24 个。再次证明了经济资本是森林公园资本积累的主要途径，也是政府和市场宏观调控森林旅游的重要手段。滞后一期Yi,t-1结果显著为正，表明上一期的森林公园旅游带动下一期的旅游收入。回归结果的显著性也从实证的角度验证了选择动态面板的必要性。林业具有独特的生态公益性和产业盈利双重性[34]，一方面，来自于政府和社会的投资加以积累生态资本，增加三产业投资；另一方面，林业产业尤其是森林公园的投资建设、开发运营周期长、风险大，因而需要资本的连续投入。

第三，总体看，控制变量的影响系数符合理论预期。首先林业产业结构（indus）显著降低旅游收入，说明在林业总产值中第一产业所占比重越大，则旅游收入越少。从侧面验证了增加以森林资源积累为主的林业第二产业，以及森林旅游憩息服务为主的林业第三产业可以推动林业产业结构升级[15]，进而能够促进森林公园旅游收入的快速增长。其次，当地的人均林业收入（reven）越高，相应地证明当地林业发展水平也越高，从而对森林旅游有正面的促进作用。森林资源禀赋（forest）显著带动森林旅游，森林生态资源是林业产业资本的重要组成部分，实现了林业生态发展与经济发展的内在统一。最后，森林林相改造面积（trans）指标证明通过林相改造提升森林公园旅游景观布置水平，可以显著提升森林公园的旅游收入。

表3 GMM 全样本回归结果†

（二）稳健性检验

1.两种层面的回归估计结果

考虑到劳动力资本和经济资本的稳定性和连续性以及森林公园发展的区域异质性等问题，本研究尝试从两个方面进行稳健性检验。1）指标层面。借鉴统计年鉴，劳动力衡量指标可采用从业人员现状（即职工人数和导游人数总和），森林公园的旅游发展指标亦可采用森林公园旅游总人次，不同的指标可能会对实证结果造成一定程度的差异影响，因此本研究将从投入和产出的两个角度，选取从业人员数作为劳动力资本的衡量指标，森林公园旅游总人次作为森林公园旅游发展水平的衡量指标再进行回归分析。2）区域层面。截至2017年年底，天津和上海地区分别仅有一个和五个国家级森林公园，且天津和上海的森林公园发展建设较早内部差异较大[35]，因此将这两个城市去除，对剩余的29 个省市区（不含港澳台）的数据进行面板回归分析。三个稳健性检验结果如表4所示。

表4 两种层面的稳健性检验回归结果（系统GMM 估计）

可以看出三个稳健性检验结果与表3的回归结果基本一致，尤其是模型（2）和模型（4）核心解释变量的显著性和符号都与模型（1）保持一致，证明研究结论的稳健性。具体看来，劳动力资本对森林公园旅游发展水平的影响仍然不显著；经济资本依旧显著带动森林旅游发展。另外，回归模型中控制变量的符号和显著性大体一致。

2.滞后性分析的回归估计结果

从实践经验看，森林公园新增的经济资本，无论是国家投入项目还是市场投入项目，都有一定的项目建设周期，而且旅游从业人员的调整与培训也有一定的适应时期，只有经济资本的充分吸收和劳动力资本的最优配备才能为森林公园带来收益。故此，本研究分别将劳动力资本和经济资本的产出周期设置为2年。在模型中分别加入劳动力资本、经济资本的一阶滞后项和二阶滞后项，建立如下模型：

式（3）中新增的变量X1i,t-1、X1i,t-2表示i地区第t年的劳动力资本一阶滞后项和二阶滞后项，式（4）中新增的变量X2i,t-1、X2i,t-2表示i地区第t年的经济资本一阶滞后项和二阶滞后项，式（3）、（4）中其他变量的含义与式（2）相同。

为了详细观察滞后一期和二期变量对回归结果的影响，模型（5）～（6）为依次将滞后一期、二期的劳动力资本、经济资本作为劳动力资本、经济资本的解释变量引入回归模型，利用GMM模型进行估计，对比分析两种资本投入带动森林公园增收的时效性问题。具体，由模型（5）～（6）可见，在控制其他变量的条件下，劳动力资本每提高1 人，下一期森林公园旅游收入增加3 973 元，下下期森林公园旅游收入增加3 871元。劳动力资本周期较长，带动作用在短期内不能立竿见影，具有明显的滞后效应，且投入的时间越长，对当地森林公园旅游发展的促进作用越大。从侧面说明了，随着旅游从业人员专业知识技能的积累，森林公园旅游业的发展态势也在上升。由模型（7）～（8）可见，经济资本每增加1 万元，下一期森林公园旅游收入增加4 360 元。以上结论显示随着时间的增加，经济资本对森林公园收入的促进作用正在进一步释放出来。

（三）作用机制分析

以上分析表明，劳动力资本对森林公园旅游影响不明显，但经济资本却显著提升了森林公园旅游收入且一直以来发挥着决定性作用。以提升森林旅游业为最终目标，将劳动力资本与经济资本纳入一个相关的逻辑框架中分析二者之间的关系则会发现经济资本对劳动力资本的影响较为明确，来自于社会和国家的经济资本是森林公园建设与发展的主要途径，通过促进当地森林公园的储蓄而影响劳动力资本的吸收；此外经济资本的投入会影响当地旅游技术发展水平，从而提升当地旅游从业人员的知识技能储备等。而劳动力资本对经济资本影响并不明确，一方面，基于经济增长理论，劳动力资本的积累和存量都会对经济产生正的影响[36]，且由于资本的趋利性，当地的经济越发达，越容易吸引资金和人才的投入[37]。另一方面，质和量不适宜的劳动力资本会导致经济资本的低回报率，从而使其对产业的贡献也减小[38]。

表5 滞后效应的回归估计结果（系统GMM 估计）†

从以上逻辑思考过程可知劳动力资本和经济资本之间可能存在的交互作用机制，即两者不但各自对森林公园旅游收入有重要影响，同时也会通过影响彼此，进一步对森林公园旅游收入产生作用。为证明这一联系是否存在以及这种相互作用关系对森林公园旅游业的影响，本研究引入协同效应分析，分两种途径讨论两者的交互关系；首先在GMM 回归中引入交叉项，分析一个变量在另一变量对森林公园旅游的影响中所起的作用；其次引入面板门槛模型，讨论在一个变量处于不同阶段时，另一个变量对森林公园旅游的影响如何变化。

在基准回归模型（2）中加入劳动力资本和经济资本的交叉项，将协同模型设定为：（其中，所有变量定义与（2）式相同）

式中：新增的变量X1it*X2it表示i地区第t年的劳动力资本与i地区第t年的经济资本的交互项，其他变量的含义与（2）式相同。

GMM 回归结果见表6，交叉项的系数为正，表明随着当前全国范围内的劳动力资本，经济资本也促进了森林公园旅游业的发展。进一步考虑，需要解析清楚的另一问题是劳动力资本和经济资本的协同效应是否存在阶段性特征，即当劳动力资本（经济资本）投入处于何种阶段时，经济资本（劳动力资本）投入对森林公园旅游业会是促进作用。探究这一问题的意义在于，若影响作用有变化，就可寻求在一个协同效应促进的阶段对劳动力资本和经济资本进行约束性调整，有助于实现劳动力资本、经济资本与森林公园旅游业的融合发展。

表6 基准回归引入交乘项（GMM）†

为此，本研究引入门槛模型加以判断：经济资本（劳动力资本）投入在跨越哪个门槛值后更利于劳动力资本（经济资本）投入对森林旅游的外溢效应？相较主观人为划分不同数据区段，门槛模型能更准确地描绘不同阶段内的投入对森林旅游的影响关系。

门槛回归模型基本形态为：

式中：Yit为第i年t地区森林公园旅游收入，Xit第i年t地区森林公园劳动力资本（经济资本），qit是门槛变量，是待估计的门槛值，服从独立同分布，I(·)为示性函数。模型结果显示劳动力资本的单门槛分别通过5%和10%水平下的显著性检验，而双门槛效应未通过显著性检验，因此以劳动力资本为门槛变量。回归结果表明（图1，表7），门槛变量将劳动力资本划分成的两部分中，当劳动力资本水平跨越门槛值时经济资本的系数由负变为正，此结果进一步说明了当森林公园旅游从业人员提高到约大于15 804 人时，经济资本就显著能促进森林公园旅游业发展。当前我国劳动力资本水平远大于门槛值，进一步证明了我国经济资本水平利于森林公园旅游发展。（门槛值：X1=9.668eX1=15 803.71）

图1 以劳动力资本为门槛变量

表7 面板门槛回归

四、结论与建议

本研究基于2008—2017年中国31 个省市区的面板数据，突破现有对森林旅游的研究将劳动力资本、经济资本因素割裂开来的研究模式，从劳动力资本角度深刻阐述经济资本对森林旅游的作用，本研究的主要结论有：第一，GMM 回归模型显示，劳动力资本对森林旅游作用效果不明显，经济资本与森林旅游存在显著正向关系。第二，两种资本的投入都有较强的滞后性，且投入的时间越长，对当地森林公园旅游发展的促进作用越大。第三，劳动力资本、经济资本通过协同作用机制相互影响，并对森林旅游产生进一步影响，面板门槛模型显示，劳动力资本跨越门槛值15 804人时，经济资本对森林旅游的作用由抑制转为促进。从当前我国森林公园投资水平来看，近年来经济资本的增速保持上升，且早已跨越门槛值，因此与劳动力资本共同促进森林旅游业发展。

基于以上实证研究，提出以下建议：第一，对于森林公园旅游业不能单纯只靠劳动力数量的增加，更要注重吸引和留住专业人才。一方面需要当地加强宣传力度吸引优质人才，另一方面要重点培训当前从业人员的专业知识技能，以提升当地就业人员的服务质量。第二，森林公园建设需要大量经济资本，充足的资金是森林旅游发展的基础和保障。当地政府要注意优化资本结构以及统筹合理安排资金的投入与使用，避免经济资本变为生态资源消耗型产业，力求将资本投入由“输血式”转变为“造血式”。第三，加大森林公园的交通、配套设施建设、林相改造，同时吸引各方投资，改变仅以国家投资为主导的投资模式，为森林公园旅游业可持续长期发展提供内生增长动力。