长江中游城市群环境规制对旅游产业生态效率的影响及空间分异研究

王兆峰,王梓瑛

湖南师范大学旅游学院,长沙 410081

党的十九大报告指出,在推动经济社会高质量发展的关键时期,必须把生态文明建设摆在全局工作的突出位置。环境规制是以环境保护为目的、政府为主导,通过制定相应方针政策对企业的经济活动进行调节,保持经济发展与生态环境相协调的一种约束力量[1],加强生态环境治理制度创新,有利于促进生态文明建设。旅游产业作为典型的环境依赖型产业,在其促进经济增长的同时,对自然环境的负面影响必然存在。为衡量旅游产业经济发展与生态环境间的关系,量化得到旅游产业生态效率指标,这一指标能在一定程度上表征区域旅游产业绿色发展程度[2]。政府作为旅游产业的监管部门,应适度调节环境规制力度,使旅游产业发展与生态环境保护实现“双赢”。考察环境规制对旅游产业生态效率的影响,能为旅游产业环境保护与经济增长协同发展提供改善途径,为区域旅游可持续发展提供一定参考价值和理论支持,同时对持续贯彻绿色发展理念、深化生态文明体制改革具有重要现实意义。

国内外关于环境规制的研究早期主要以定性研究为主[3]。随着时间的推移,环境规制与其他因素的关系的定量分析逐渐成为研究重点,具体如下：1)环境规制与碳排放的关系研究。部分学者认为当前以减少碳排放为目的的良好环境政策可能会产生负面影响,即绿色悖论效应[4- 6],另一部分学者则认为现阶段环境规制已能直接有效遏制碳排放,“绿色悖论”效应逐渐转为“倒逼减排”效应,呈倒U型曲线[7- 9]。随后,还有学者开始通过中介效应法[10]研究间接关系,得到两者的相互作用机制。2)环境规制与企业生产效率的关系研究。学者们普遍认同波特观点[11],认为合理的环境规制能刺激企业在约束条件下提高技术创新,从而提升企业生产效率[12- 14],但由于存在管制成本存在[15],部分学者提出可能出现正面和负面的双重影响[16- 17]。另外,学者们还深入研究环境规制与城镇化发展[18]、环境规制与绿色经济效率[19]的关系等。

20世纪90年代,国内外学者开始关注旅游产业发展带来的环境问题。早期研究成果主要以生态环境与旅游产业间的耦合协调关系为主[20-21]。而旅游产业生态效率这一概念由Gössling于2005年首次提出,逐渐成为评价区域旅游产业可持续发展程度的重要指标。现阶段,国外学者主要以旅游目的地生态效率为主,如Kytzia[22]和Cuccia[23]。国内学者前期集中探究旅游产业生态效率的评价方法,主要有比值法和投入产出方法两种,如肖建红基于旅游过程碳足迹,采用比值法测算旅游生态效率,提出低碳旅游发展路径[24]；李志勇利用数据包络分析法,得到低碳旅游服务提供效率模型,提出旅游景区管理建议[25]。而后,在测度的基础上,学者们进一步分析其时空演化特征和影响因素,如姚治国在测算海南省旅游生态效率的基础上对其区域差异进行了描述性成因机制分析[26]；林文凯运用空间分析手段揭示江西省旅游生态效率空间差异特征,结果表明各地市区存在较为明显地区差异[27]；路小静运用引力模型对长江经济带旅游业绿色生产率空间格局演变进行研究[28]。

通过梳理文献发现,当前研究成果以环境规制与碳排放、企业生产效率的关系研究为主,较少将环境规制与旅游产业放在同一研究框架下；其次,有关旅游产业生态效率的考察也大多以国家、省域或单个城市为研究尺度,而对城市群之间旅游产业环境影响的测度与研究较少。长江中游城市群由武汉城市圈、环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群组成,是国家批复的首个特大型国家级城市群,其已逐渐成为推动国家重大区域战略实施,带动区域融合发展的重要引领区,形成中部地区主要的经济增长极。基于此,本文将以2006—2017年为时间尺度,以长江中游城市群为研究对象,运用超效率SBM模型评价分析城市群及其子城市群的旅游产业生态效率的时序差异,然后采用重心模型和标准差椭圆等方法刻画其空间格局演化,最后基于广义最小二乘法建立模型,分析三大子城市群环境规制对旅游产业生态效率影响,以期为城市群旅游产业可持续发展提供政策建议。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1超效率SBM模型

由于传统DEA模型无法解决因径向和角度选择所带来的偏差和影响,Tone提出改进DEA模型,即SBM模型。同时,当多个决策单位效率值为1时,上述模型不能对这些相对有效的决策单位进行对比及排序,从而进一步优化得到超效率SBM模型,以更全面、更准确评价投入与产出的关系。基于非期望产出的具体模型如下[29]：

(1)

1.1.2重心模型和标准差椭圆

(2)

在此基础上,将进一步运用标准差椭圆分析该属性的中心、分布和方向。在标准差椭圆中椭圆的长半轴表示格局的主导方向,而短半轴则表示要素分布的范围,短半轴越长则表明要素离散程度越大,两者的差值越大,则要素的方向性越明显。θ表示标准差椭圆的方向角度,由正北沿顺时针方向与椭圆长轴的夹角。σX和σY分别表示标准差椭圆的长半轴和短半轴长度。具体见公式(3)[31]。

(3)

1.2 指标构建与数据说明

1.2.1旅游产业生态效率指标构建

旅游产业生态效率的核心目标在于用旅游产业较小的环境影响获得较大的经济产出,这在一定程度上是生态效率概念的延伸[2],与DEA方法对投入与产出指标的要求相符。当前,旅游产业生态效率指标体系已较为成熟。因此,将借鉴刘佳[32]和彭红松[33]等学者的成果,结合数据可获性和旅游产业特性,将资源消耗作为投入指标,将旅游总收入和接待游客总人次作为期望产出指标,将环境污染作为非期望产出指标。

在投入指标中,资源消耗包括劳动力、资本和交通投入3个方面。具体来看,由于旅游产业的综合性特征,多数城市并未将旅游业从业人数纳入官方统计,因此将参考以往研究[34],选取第三产业从业人数表征；旅游产业资本包括旅游资源要素和服务要素,即3A及以上旅游景区数量赋权总和、旅行社数量和星级酒店数量之和[35]；交通因素同样是影响旅游产业高效发展的重要因素,因此将以旅客运输量进行表征[36]。在产出指标中,选取旅游废水、废气和固废排放量作为旅游环境污染指标进行效率测算。需要说明的是,由于旅游产业所涉及的行业范围较广,当前并未有对城市旅游产业“三废”的官方统计,因此,将参照已有研究[27],用旅游总收入占国民生产总值的比值进行换算。具体评价指标体系如表1所示。

表1 旅游产业生态效率指标体系

1.2.2数据来源与处理

由于武汉城市圈中仙桃市、潜江市和天门市部分数据缺失严重,将以长江中游城市群28个城市为研究对象进行测算。相关数据来源于2007—2018年《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》和各城市的统计年鉴以及2006—2017年国民经济和社会发展公报和环境状况公报等,同时部分数据从国家文化和旅游部、各市级文化和旅游部官方网站获得。少数缺失数据根据数据的变化趋势进行平滑处理。

2 结果分析

2.1 长江中游城市群旅游产业生态效率测度及其总体特征

运用DEA-SOLVER Pro5软件,基于非期望产出的超效率SBM模型测算2006—2017年长江中游城市群的旅游产业生态效率(表2)。

表2 2006—2017年长江中游城市群旅游产业生态效率测度结果

由表2可知,2006—2017年长江中游城市群旅游产业生态效率值均位于生产前沿面以下,平均值为0.45,表明城市群整体旅游产业绿色发展程度偏低,旅游活动过程中的环境污染对旅游产业发展的负向影响仍较大。具体来看,根据效率值变化趋势可大致分为三类：1)上升型,包括武汉市、黄石市、咸宁市、湘潭市和上饶市；2)下降型,主要包括宜昌市、襄阳市、鄂州市、吉安市、宜春市、衡阳市和岳阳市等13个城市,主要位于各子城市群北部和南部边缘地区。3)下降—上升型城市有10个,主要位于武汉城市圈和环长株潭城市群的中部地区、环鄱阳湖城市群的东北部地区。总体来看,三大城市群分别以武汉市、湘潭市和景德镇市为代表,旅游资源较为丰富,产业发展基础较好,主要以旅游产业等第三产业为主驱动经济发展,长期对环境的负面影响较小,从而效率值处于较高水平。而其余城市早期旅游发展可能并未考虑资源有限性、生态破坏等问题,后期在一定程度上不利于旅游产业生态效率值的提升,从而制约区域旅游产业可持续发展。

由图1可知,从区域来看,三大城市群间效率值上存在较为明显的地区差异。环鄱阳湖城市群旅游产业生态效率的平均值为0.50,其次是环长株潭城市群为0.47,而武汉城市圈最低,且始终低于城市群整体水平。从趋势上看,环长株潭城市下降趋势最为显著,至2017年达最小值,而其它子城市群变化较为相似,大致可分为两个阶段,2006—2011年效率值有所减少,而2012—2017年呈逐年上升态势,特别是环鄱阳湖城市群涨幅较大,年际平均增长率为31.32%。由此可知,近年来武汉城市圈和环鄱阳湖城市群在旅游产业与生态环境的非均衡关系有所改善,一方面在于其对景区承载能力的重视,另一方面可能在于政府环境治理资金投入的增加和环境监管力度的加强,但整体仍有进步空间,而环长株潭城市群存在内部生态共治意识薄弱、缺少区域交流合作等问题,导致内部差异逐渐加大,从而影响整体效率水平的提高。

图1 2006—2017年三大子城市群旅游产业生态效率

2.2 长江中游城市群旅游产业生态效率时空演变分析

2.2.1旅游产业生态效率重心演化

图2 2006—2017年长江中游城市群旅游产业生态效率重心轨迹

根据公式(2)计算得到长江中游城市群旅游产业生态效率重心坐标,并绘制得到旅游产业生态效率重心演化图。如图2所示,2006—2017年效率重心主要位于114.14°E—114.37°E,28.94°N—29.05°N,从2006年的(114.15°E,28.94°N)变化到2017年的(114.37°E,28.96°N),整体向东北方向移动,高值区主要分布在环鄱阳湖城市群的九江市。

研究期内,2006—2010年效率重心总体呈东进北移态势,除2006—2008年外,其余年份均沿东北方向移动。2010—2014年变化较为波动,逐年沿“东南—东北—东南—西北”方向变化,而后2014—2017年效率重心持续向东南方向移动。长江中游城市群效率重心位置变化阶段性较为明显,其移动路径整体先偏向东北方向,而后偏向东南,表明效率高值区逐渐向环鄱阳湖城市群移动。

从移动距离上看,效率重心总位移为57.30 km,年均移动距离约5.21 km,其中向东(西)移动25.77 km,向南(北)移动12.73 km,整体东西方向移动距离大于南北移动距离。按坐标方位角计算,在11次移动过程中,旅游产业生态效率向东北和东南方向共移动8次,移动频率为72.73%,向西北和西南移动3次,表明城市群东部地区生态福利绩效高值比例不断上升。进一步分析标准椭圆长短半轴及其差值可知(图3),长江中游城市群旅游产业效率的空间分布呈“东南—西北”向的空间分布格局,长短半轴值差距总体呈波动上升趋势,表明效率空间分布的方向性逐渐增强。从数据分布的范围来看,短半轴长度缩短,从2006年的1.91下降至2017年的1.83,表明城市群效率离散程度降低,区域差异缩小。

图3 2006—2017年长江中游城市群旅游产业生态效率标准差椭圆

2.2.2各子城市群内部空间格局演化

将以间隔大致相当的2006、2012和2017年为时间截面,借助ArcGIS 10.2软件的自然断点法分为四类,以进一步明晰长江中游城市群旅游产业生态效率的时空演变特征,得到空间格局演化图(图4)。

图4 2006年、2012年和2017年各子城市群旅游产业生态效率空间格局

2006年各子城市群内部极化现象较为明显,大部分地区呈现低效率空间集聚现象,高效率城市数量较少。具体来看,环鄱阳湖城市群的景德镇市和上饶市数值较高,而中部地区旅游产业与生态环境协调度水平低。武汉城市圈主要以武汉市为高值中心,四周旅游产业生态效率水平均较低,区域极化矛盾较为突出。相对而言,环长株潭城市群效率整体水平最高,高值区主要集中在长沙市、株洲市和岳阳市三市,位于城市群中部和东北部地区。2012年,空间格局基本保持不变,部分城市效率值有所下降。2017年,城市群高效率城市数量明显增加,其中环鄱阳湖城市群最为明显。由于景德镇市和上饶市发挥中心极的辐射带动作用,环鄱阳湖城市群内部差距逐渐缩小,空间分异程度有所减轻,而武汉城市圈和环长株潭城市群效率空间格局基本保持不变,但整体效率水平有所下降,需引起相关部门的重视。

综合来看,2006—2017年长江中游城市群旅游产业生态效率逐渐形成“东高—西低”的空间格局,高效率城市数量明显增加。具体来看,环鄱阳湖城市群高值区辐射带动作用明显,但其它两个子城市群内部空间分异仍然存在,主要原因在于环长株潭城市群和武汉城市圈前期劳动力和资本等要素的大量投入使城市群整体旅游产业经济高速发展,这种传统的经济发展方式并未考虑资源的有限性、生态破坏和城市环境污染等问题,后期在一定程度上会对旅游产业发展环境产生较大威胁,不利于旅游产业生态效率值的提升。

2.3 长江中游城市群环境规制对旅游产业生态效率的影响分析

2.3.1变量说明与面板模型构建

为考察环境规制对旅游产业生态效率的影响,将建立面板数据回归模型分析环境规制是否对旅游产业效率产生影响。关于环境规制的指标选取,当前学术界尚未做出统一界定。由于过往采用的指标存在评价角度单一、数据测度困难等问题,本文将从治污效果的角度[37-38],选取“二氧化硫去除率”、“烟粉尘去除率”、“固体废物综合利用率”、“污水处理率”和“生活垃圾处理率”五项指标,这些指标受政府制度层面的约束较大,因而本文基于熵值赋权法得到城市环境规制强度指数,其强度越高,表明地区政府对环境的管控力度越大,环境规制越强,反之则越弱。

同时,参考相关文献和已有研究[39-40],可知影响旅游产业生态效率的因素较多,为避免多重共线性和异方差现象,将综合选取五个控制变量,具体如下：1)旅游产业规模(TEL)：适度的生产规模能产生最佳的经济效益,过度则会出现规模不经济现象,因此旅游产业规模直接关系到旅游产业绿色健康发展程度,将以城市的旅游总收入表示,由于该指标为价值型指标,应做不变价处理。2)产业结构(IS)：选取第三产业占GDP的比重表征。众多研究成果表明,第二产业向第三产业转型升级在一定程度上能减少环境污染,是加强生态环境保护、建设生态文明的根本途径。3)科技发展水平(TDL)：选取科学技术支出占公共财政支出之比来表征区域科技发展水平。政府加大力度支持区域科学创新能有效提高要素利用效率,缓解产业节能减排压力,间接有利于提高旅游产业生态效率。4)旅游产业资本(TCA)：通过星级饭店数量、旅行社数量和3A及以上旅游景区加权数量求总得到[35]。旅游产业资本的增加意味着区域旅游生产要素投入量的增加,城市群旅游产业资本的逐渐扩大,一方面可能促进旅游产业经济发展,但另一方面容易造成资源冗余现象,不利于生态环境保护。5)交通条件(TRA)：区域内部交通通达性改善,能进一步能缩短游客出行时间,提高旅游目的地吸引力,促进旅游产业发展,但综合考量,后期可能会出现交通拥堵、碳排放污染和自然景观破坏等负面问题。以城市群为研究对象而言,公路最为便捷且具有一定的普适性,同时考虑到数据可获性,选用等级公路长度与城市面积比例表征。

为避免伪回归现象,对所有变量进行了LLC和ADF—Fisher平稳性检验,根据结果将部分变量进行对数化处理。在此基础上,运用计量分析软件Stata15.0,以旅游产业生态效率为因变量,环境规制强度为核心变量,同时借鉴环境库兹涅茨曲线分析方法,引入环境规制强度的二次项,综合考虑旅游产业规模、产业结构、科技发展水平、旅游产业资本和交通条件情况,采用广义最小二乘法(GLS)建立静态面板数据模型并及进行效应模型选择。通过Hausman检验,得到显著性P>0.5,选择随机效应模型。具体模型如下：

(4)

式中,i=1,2,...,28表示长江中游城市群的28个城市,t表示年份,TEit为第t年第i个城市旅游产业生态效率,EGit表示第t年第i个城市环境规制强度,β0作为常数项,β1—β7为系数,μit代表随机误差项。

2.3.2回归结果分析

由表3可以看到,在其他条件不变的情况下,长江中游城市群的三大子城市群环境规制指标的一次项均为负值,而二次项系数为正,且至少通过10%的显著性水平检验,表明各城市群环境规制对旅游产业生态效率存在影响,总体上二者间呈“U”型的非线性关系,即当政府的环境管制力度较弱时,其对效率的增长起抑制作用,但从长远来看,随着环境规制的逐渐增强达到“拐点”后,其对旅游产业生态效率的影响开始向积极促进方向转变。由于环境规制对旅游产业生态效率仍处于负向影响状态,因此可以预测当前长江中游城市群环境规制仍处于较低水平,当环境规制强度较弱时,一方面旅游企业作社会主体,较少考虑其环境责任,忽视了组织的各项旅游活动对自然环境的影响,缺乏污染防治和环境保护意识；另一方面,企业环境治理压力较小,相关成本占旅游企业的总成本比重相对较低,企业缺少相应的资本和劳动力对技术进行创新,以改善相关配套设施,从而不利于旅游产业绿色协调发展。随着环境规制增强到拐点,旅游企业逐渐重视各类旅游活动能耗和污染情况,由于环境规制成本比重不断增加,企业利润逐步降低。为缓解竞争压力,企业选择引进创新技术和管理方法,以提高旅游资源使用效率,增强要素配置能力,因此其对旅游产业生态效率的负向影响程度有所减弱。

表3 面板数据回归结果

进一步研究发现各子城市群内部环境规制与旅游产业生态效率的影响程度存在差异,结果如表4所示。具体来看,环境规制对武汉城市圈的武汉市、黄冈市、黄石市和咸宁市旅游产业生态效率具有显著正向影响,即环境规制力度越大,城市低碳旅游发展水平越高。环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群受环境规制正向影响的城市数量较少,环长株潭城市群仅有长沙、湘潭和岳阳市三市,而环鄱阳湖城市群中除南昌、萍乡、新余三市外,其余地区对效率影响均呈显著的负效应或不显著。由此可知,受环境规制正向影响的城市主要集聚在各子城市群的中心城市附近。受环境保护法律体系、经济发展水平和治污技术等方面的影响,中心城市环境规制处于较高水平。在《长江中游城市群发展规划》的指导下,三大城市群分别在武汉市、长沙市和南昌市的引领下,通过共建生态文明,实现一定范围内环境治理率的提升,但当前城市辐射带动能力有限,导致城市间旅游资源共享和生态保护合作存在一定问题,各子城市群环境规制对旅游产业生态效率的负向影响仍然较大,不利于旅游产业绿色健康发展。

表4 各子城市群环境规制对旅游产业生态效率影响的回归结果

同时,各控制变量对三大城市群旅游产业生态效率也存在一定约束作用,且影响方式也存在差异,具体分析如下：

1)旅游产业规模对三大城市群旅游产业生态效率均呈显著正向影响,表明当前长江中游城市群整体旅游产业的规模化发展,能充分发挥城市群旅游产业的集聚效应,有效提高资源配置能力,促进旅游产业生态效率提高。

2)产业结构对各城市群的旅游产业生态效率的系数均为正,分别为0.058、0.042和0.008,但环鄱阳湖城市群产业结构系数不显著,表明武汉城市群和环长株潭城市群产业结构优化升级有利于提高旅游产业投入与产出的比例,而环鄱阳湖城市群尽管产业结构有所优化,但区域发展仍以传统产业为主拉动经济增长,产业转型升级压力仍然较大,对促进旅游产业发展的贡献较小。

3)科学技术水平对三大城市群旅游产业生态效率具有显著正向影响，其相关系数均相对较大，分别为1.339、1.301和0.718，这在一定程度上表明政府加大科技投入对城市群整体旅游产业绿色发展的推动作用显著。由此，长江中游城市群内部各市应积极推进科技创新工作，引导企业重视创新科技的引进，不断增强企业自主创新能力，提高资源转化效率，以缓解当前旅游环境治理压力。

4)产业资本指标对各城市群旅游产业生态效率具有显著负向影响,均至少通过了10%水平下的显著性检验,表明当前旅游企业的增加是阻碍旅游产业生态效率提高的重要因素,城市群可进一步通过加强区域旅游合作,合理分配投入要素,使旅游产业实现效益最大化发展。

5)交通条件与三大城市群旅游产业生态效率的回归系数为正,但均未通过显著性检验,表明交通条件改善对旅游产业生态效率的提升作用不明显。完善交通设施建设、提高交通通达度是影响旅游质量的重要因素,由于城市群内部自然地理条件和经济发展水平存在差异,导致现阶段整体道路交通资源分布不均匀,旅游交通网络化建设不完善,从而其对旅游产业生态效率的影响程度较弱。

3 结论与讨论

3.1 结论

以2006—2017年为研究时段,以长江中游城市群28个地级市为研究对象,采用超效率SBM模型评价城市群旅游产业生态效率,并在此基础上分析其空间格局演化,最后运用广义最小二乘法建立面板数据模型考察环境规制强度对城市群旅游产业效率影响的时空分异特征,主要结论如下：1)长江中游城市群整体旅游产业生态效率值始终处于生产前沿面以下,说明该城市群旅游产业绿色发展程度较低。根据效率值变化趋势大致将各城市分为上升型、下降型、下降—上升型三类,其中下降型最多,占总数的46.43%。从区域尺度看,三大城市群间效率存在一定差异,环鄱阳湖城市群效率最大,而武汉城市圈最小。2)2006—2017年城市群旅游产业生态效率整体向东北方向移动,高值区主要分布在环鄱阳湖城市群的九江市。从空间格局来看,效率整体极化矛盾有所缓解,高值区逐渐向城市群中部集聚,高效率城市数量明显增加。3)长江中游城市群的三大子城市群环境规制与旅游产业生态效率间呈“U”型的非线性关系,表明当政府对环境管制力度较弱时,其对效率的增长起抑制作用,但从长远来看,随着环境规制的逐渐增强,其对效率的影响开始向积极促进方向转变。同时,各子城市群内部环境规制对效率的影响程度不同,整体呈正向显著影响的城市数量较少，主要集聚在各子城市群的中心城市附近。

3.2 讨论

针对长江中游城市群环境规制和旅游产业生态效率的表现,一方面应进一步提升城市群环境规制能力,政府可通过健全旅游业相关法律法规、建立生态保护红线、限额企业碳排放等方式,尽量减少旅游活动过程中的废水、废气及废物污染。另一方面考虑到各子城市群环境规制和旅游产业生态效率间的影响程度存在差异,应因地制宜调节环境规制强度。针对经济发展水平较低的城市,其旅游企业环境治理压力较大,因此政府可积极采取经济补贴和宽松政策,以提升区域旅游产业竞争力,同时还可通过加强区域旅游合作,共同促进城市群整体旅游产业绿色健康发展。

与此同时,三大城市群还应进一步发挥区域规模效应,整合资本和劳动力等生产要素,降低产业生产成本,使企业效益最大化；随着产业结构优化升级,旅游环境治理压力仍然存在,为从根源上解决这一问题,需重视优化能源消费结构,重视城市群技术创新情况,积极开发并推广节能减排技术,加强公民节能减排意识,倡导旅游低碳出行；需进一步提高公路等级,建立立体的城市群公路网络体系,完善旅游区内部交通,提高景区间公路交通通达性,以减少旅游交通带来能源消耗和环境污染。

同时,本研究也存在一些不足之处,主要表现在：考虑到旅游业的综合性和数据的可获性,本文旅游产业生态效率指标选取方面仍存在完善空间,同时在影响分析上,并未在空间上详细分析环境规制与旅游产业生态效率系数的时序变动,有待深入研究。