基于碳排放的黄河流域旅游业绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析

王兆峰，徐爱平

（湖南师范大学 旅游学院，湖南 长沙 410081）

“十三五”时期以来，绿色发展已成为我国经济发展的新趋势，发展绿色产业已经成为推动经济结构调整的重要举措。旅游业更是因其污染少、能耗低、可持续等优势成为具有生态服务功能的重要产业之一，是生态文明体系建设的重要支撑。但是也有相关研究指出，旅游业的能源密集型特征致使其碳排放量与日俱增[1]，旅游业产生的CO2量占全球CO2总量的5% ～14%[2]，旅游环境生态压力问题日益凸显。绿色发展是旅游业发挥其生态效益功能的重要方式，而绿色全要素生产率是衡量旅游业绿色发展质量的重要指标。相较于传统全要素生产率，绿色全要素生产率将资源和环境污染纳入考虑范围，更强调经济增长、生态保护与资源利用间的协调性，能够更加科学、全面地判断区域旅游产业发展水平。

传统全要素生产率只考虑了资本及劳动要素，忽略了经济增长与资源环境的协调性，因此部分西方学者突破传统研究框架，将资源作为投入要素和环境污染作为产出要素纳入生产率核算体系中，以反映去除能源消耗和环境污染后真实的生产率[3]。国外学者对绿色全要素生产率的研究方法由主成分分析法逐渐转变为数据包络分析法（DEA）和随机前沿分析法（SFA），且研究对象主要集中于第二产业，较少涉及第三产业[4-7]。国内学者主要从产业视角对绿色全要素生产率进行测算及分析其时空变化，如路小静等[8]、展进涛等[9]、许标文等[10]、全良等[11]利用方向性距离函数和Malmquist 指数对我国旅游业、农业、畜牧业和工业的绿色全要素生产率进行了测算，研究尺度主要集中于全国、省域；此外，还有部分学者从环境规制、产业集聚等视角对绿色全要素生产率进行了研究，并取得一定成果[12-14]。

对产业视角下绿色全要素生产率影响因素的分析主要集中在两方面：一是单因素分析，如邵汉华认为城市适度蔓延对绿色全要素生产率增长有促进作用[15]；徐海成等认为交通基础设施对绿色全要素生产率存在单门槛效率影响[16]。二是多因素分析，如朱文涛等认为对外直接投资逆向技术溢出对绿色生产率增长有显著促进作用[17]。此外，也有学者将环境规制与创新、金融和产业集聚等因素相结合分析其对绿色全要素生产率的影响[18-20]。

旅游业的产出是投入和生产率相互作用的结果，提高生产率是新时期促进旅游经济增长的有效途径之一，但与此同时带来的生态压力也是当前不容忽视的严重问题。目前关于旅游业绿色全要素生产率的研究，国外学者的研究视角多集中在于旅行社、酒店等微观层面[21-23]。国内主要是对旅游业全要素生产率、生态效率和碳排放效率等的研究[24-26]。

综上所述，绿色全要素生产率的研究取得了丰富成果，但研究对象集中于工业、农业、制造业等，缺少对信息产业、旅游业等第三产业的分析，并且缺乏对其影响因素的探究。2019年习在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上提出要加强黄河流域生态保护，促进经济高质量发展。黄河流域农业发达、能源资源丰富，是我国重要的经济地带，但相较于长江流域的研究相比，专家学者对黄河流域的旅游业发展的关注要少得多。鉴于此，本研究从地理学视角出发，采用DEA-Malmquist 指数、重力模型、标准差椭圆和Tobit 模型对黄河流域2007—2016年旅游业绿色全要素生产率时空演变特征及其影响因素进行探讨，以期促进区域旅游业可持续发展。

一、研究方法与数据来源

（一）研究区域

黄河流域西起青藏高原，东临渤海，南至秦岭，北抵阴山，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南和山东9 省区，流域面积75 万km2，总人口约4.18 亿，约占全国30%。流域拥有丰富自然资源，国家级优秀旅游城市54 个，占全国29.5%。据统计，黄河含沙量近20年累计下降超过8 成，近些年生态环境明显向好，黄河水沙治理取得显著成效，但是区域生态环境脆弱、水资源短缺、水环境等矛盾仍然突出。旅游业已逐渐成为支撑黄河流域发展的重要产业之一，旅游经济的蓬勃发展会使区域生态压力进一步加剧，绿色全要素生产率是衡量旅游业绿色发展质量的重要指标，探究区域旅游绿色全要素生产率对于推进区域生态文明体系建设具有重要意义。

（二）研究方法

1.旅游业碳排放估算

对于旅游业CO2排放量测算的系统性估算方法至今尚未形成，根据已有研究成果，主要有“自上而下”和“自下而上”两种方法。考虑到数据的可获取性，借鉴王凯等[27-28]实证研究成果，采用“自下而上”法估算旅游业碳排放量，计算公式如下：

式中：Cn表示旅游业的CO2排放总量；表示旅游交通部门CO2排放量；表示旅游住宿部门CO2排放量；3nC表示其他旅游活动产生的CO2排放量。

图1 研究区域

2.DEA-Malmquist 指数及其二次分解

全要素生产率是生产在一定时期内的总产出与总投入之比，反映经济增长的动态特征。目前测算方法主要有非参数法（EDA、Malmquist 生产率指数法等）和参数法（索洛余值法、随机前沿生产函数法等）[29]。基于要对旅游业绿色全要素生产率测算结果进行分析，弥补DEA 模型的测算结果不能进行时序比较分析的弊端，采用基于规模报酬不变（CRS）的Malmquist 指数模型，考虑到该模型已经广泛运用在空间统计学上, 这里不再单独将公式列出[30]。

3.标准差椭圆及重心

标准差椭圆是通过以中心、长短轴、方位角为基本参数，定量描述地理要素空间分布特征的一种方法，最早由Lefever 在1926年提出[31]。标准差椭圆是以地理要素的平均分布中心为起点，对要素在X方向和Y方向上的标准差进行计算，将其作为椭圆的长轴和短轴，方位角是长轴由正北方向顺时针旋转的角度，用以表示要素的趋势方向[32]。

重心的概念来源于物理学，是指在空间中存在某一点的各方向上的力量对比保持相对均衡。重心模型被引入到旅游学研究体系，用于描述某种旅游指标的空间演变轨迹，具体计算步骤见参考文献[33]。

4.Tobit 模型

由于绿色TFP 值均大于零，因此解释变量的取值受限制，OLS 分析法因会加大参数估计的偏差程度的弊端易降低估计值的精度和可信度，而Tobit 模型可以有效解决这一问题，估计和检验解释变量的影响强度及其显著性水平，模型见参考文献[34]。

（三）指标选取与数据来源

遵循数据遴选的科学性、全面性、可操作性原则，借鉴旅游业全要素生产率的相关研究成果[35-37]构建旅游业绿色全要素生产率的指标体系。通过检索CNKI 数据库关于旅游业全要素生产率文献选取具有代表性的指标，最终确定：1）投入指标，分为劳动投入、资本投入和资源投入三个方面，分别用旅游业从业人数、旅游业企业固定资产原价和旅游产业能源消费总量来表征；2）期望产出指标，采用旅游总收入来表征；3）非期望产出指标，采用旅游业碳排放量来表征。由于没有具体的旅游产业能源消费总量指标，采用旅游总收入占GDP 的比值进行修正，公式：旅游产业能源消费总量=能源消费总量×（旅游总收入/GDP）[14]。

鉴于数据的可获取性，本研究选取2007—2016年黄河流域旅游业投入和产出数据测算旅游业绿色全要素生产率，其中，旅游企业从业人员数、旅游企业固定资产原价来源于《中国旅游统计年鉴》及其副本；旅游总收入来源于各省市历年国民经济与社会发展统计公报；旅游业碳排放估算所需数据：旅游交通数据来源于《中国统计年鉴》《中国交通运输统计年鉴》，旅游住宿数据来源于《中国旅游统计鉴》，旅游活动数据按照《中国国内旅游抽样调查资料》估算所得，少量缺失数据采用相邻年份插值法估算所得。

二、实证分析

（一）时序动态变化

绿色全要素生产率指数比率大于1 时，表明旅游环境治理能力提升，反之则表明旅游活动加大了当地的生态压力。本研究借助DEAP2.0 软件测算了基于碳排放条件下黄河流域旅游业2007— 2016年绿色全要素生产率（GTFP）变动指数年均值。结果显示（图2），2007—2016年黄河流域旅游业GTFP 变动指数均值为1.113，说明研究期内区域绿色全要素生产率总体以11.3%的增长率上 升。2007—2008、2011—2012、2012—2013、 2013—2014 和2014—2015 评价期内绿色全要素生产率分别以96.1%、9.2%、102%、19.6% 和14.8%的速度增长，且2012年达到研究时段最大值2.020，表明黄河流域旅游经济增长质量相对有所提升。但是2008—2009、2009—2010、2012— 2013 和2015—2016 评价期内旅游业绿色全要素生产率分别以15.6%、35.4%、15.4%和4.5%的速度负增长，这表明黄河流域旅游业仍存在资源配置率低、产业结构不合理等问题，区域应调整旅游业发展模式，由粗放型向集约型转变，发挥产业集聚的规模效应。

图2 黄河流域旅游业effch、techch、pech、sech 和tfpch 变动指数均值

从分解结果来看，研究期内技术进步效率变动指数（techch）年均值为1.121，呈现以12.1%的速度增长，而技术效率变动指数（effch）、纯技术效率变动指数（pech）和规模效率变动指数（sech）年均值分别为0.993、0.995 和0.998，呈现以0.7%、0.5%和0.2%的速度负增长，说明黄河流域的可持续发展主要依赖于技术进步效率溢出的增长效应，技术效率变动指数是影响其旅游业绿色全要素生产率的关键；同时也表明区域对旅游资源的配置更加合理化，资源利用率也越来越高，旅游经济效益明显，但由此带来的生态环境问题也日益严重。因此，我们应加大技术资金投入，引进先进技术和发展经验，减少经济发展的负面效应。

（二）区域差异分析

为了从宏观上把握黄河流域旅游业绿色全要素生产率区域间差异特征，根据已有研究成果[7]， 将旅游业绿色全要素生产率分为三种类型：进步型（tfpch 均值＞1）、停滞型（tfpch 均值=1）和衰退型（tfpch 均值＜1）。根据表1，黄河流域各省份的tfpch 变动指数均值均大于1，为进步型，表明旅游业绿色全要素生产率整体呈现上升趋势，旅游业碳排放量这一非期望产出较低，说明旅游环境的治理取得初步成效。其中，甘肃、山西、河南和山东四省的effch 和techch 变动指数均值均大于1，说明其旅游业的可持续发展是在技术进步衍生的增长效应和技术效率发挥的追赶效应的双重推动下实现的，各省份逐步通过技术创新来解决旅游业带来的环境污染问题，旅游业朝向绿色之路迈进。青海、四川、宁夏、内蒙古和陕西五省区的技术效率和纯技术效率呈现负增长，说明这五省区的旅游绿色经济在发展过程中分别存在绿色技术效率“水平效应”不足问题。规模效率反映当前生产规模与最佳生产前沿面之间的差距，只有甘肃和河南两省的sech 变动指数均值大于1，表明其通过增加旅游生产要素规模配置，使规模状态达到最佳，提高旅游业绿色全要素生产率。

表1 黄河流域各省市旅游业绿色全要素生产率及其指数

（三）空间演化特征

1.空间分异分析

为了整体把握黄河流域旅游业绿色全要素生产率的空间分异特征，本研究选取2007—2008年、2011—2012年 和2015—2016年 的 截 面 数据进行可视化分析（图3）。结果显示：2007—2008年其呈现东西高中间低特征，且流域各省份的GTFP 变动指数均大于1.5，且青海和山东高于2.0。这是因为此时黄河流域的旅游业发展还处于初级阶段，在全国的地位还比较低，区域间旅游合作还处在设想阶段，黄河“黄金旅游线”的价值未能体现，由此旅游业带来的环境压力和经济效益并不明显。

图3 黄河经济带旅游业绿色全要素生产率变化指数省际时空分布

2011—2012年其空间分布呈现中间高东西低格局，内蒙古、甘肃、宁夏和四川的GTFP 变动指数高于2.0，呈现明显的上升趋势，说明此时这些省份旅游业发展以盲目地旅游开发带动经济发展的活动较少，旅游环境状态良好。值得注意的是，青海和山东的GTFP 变动指数虽仍处于1.5以上，但相对来说有所下降；山西、陕西和河南的GTFP 变动指数变化不大。

2015—2016年只有山东的GTFP 变动指数在1.0 以上，处于上升状态，其他省份的绿色全要素生产率均负增长，GTFP 变动指数均小于1.0。四川是我国景点最多的省份，国宝大熊猫已经成为四川省的旅游品牌；甘肃的丝绸之路、大漠孤烟和黄土高坡，青海高原的自然人文景观和民族风情充满传奇色彩，宁夏神秘的西夏王朝和美丽的塞上江南，内蒙古的“风吹草地见牛羊”、山西的晋商文化、陕西的王朝古墓、河南嵩山少林寺和洛阳牡丹等，都很有特色。2013年习近平“一带一路”倡议为丝绸之路沿线省份的旅游发展提供了契机，但各省仍是传统地依靠扩大旅游规模促进旅游经济增长的发展模式，由于这种发展模式带来的规模效益在降低，致使绿色全要素生产率也随之降低。

2.标准差椭圆及重心分析

从重心分布来看（图4a），旅游业绿色全要素生产率重心主要分布于陕西、甘肃和宁夏境内，说明黄河流域中部地区的旅游业绿色全要素生产率平均要高于东西部地区。从重心移动轨迹来看，2007—2012年，旅游业绿色全要素生产率重心向东北方向移动；2012—2016年，旅游业绿色全要素生产率重心向东南方向移动，且向东移总距离大于向北移动总距离、向南移动总距离大于向北移动总距离。

总体来看，研究期内，旅游业绿色全要素生产率重心先偏东北再向东南方向移动。主要是过去黄河中下游地区泥沙淤积形成地上河，洪涝灾害频发，且降水量少，资源开发与生态环境矛盾尖锐。近些年来，黄河流域沿线省份更加关注水沙治理、水土保持、发展生态农业、休闲旅游、改善生态环境，并大规模实施了退耕还林工程，对黄河流域的水土环境起到了很好的生态修复作用。尤其是作为“一带一路”战略桥头堡的陕西省，充分发挥“丝绸之路起点”的龙头作用，是我国重要的旅游目的地之一。

从标准差椭圆的分布来看（图4b），研究期内旅游业绿色全要素生产率标准差椭圆主要位于黄河流域的中东部地区，且向东扩大；2007—2012年椭圆分布范围扩大，但2012—2016 缩小，说明黄河流域的旅游业绿色全要素生产率先扩散后趋于集聚。从方位角来看（图5a），呈现“缩小—增大—缩小—增大—略缩小”的变化趋势，研究期内转角增大了1.0°，这说明绿色全要素生产率空间分布格局由偏东北→西南向正东→正东方向转动了1.0°。从长短轴变化来看（图5b），长轴总体是延长的，短轴总体上略微缩短，总体变动幅度较大，说明旅游业绿色全要素生产率空间分布在长轴和短轴方向上有分散的趋势，即表示旅游业绿色全要素生产率在东→西方向呈现出扩散态势、北→南方向呈现略微集聚态势。

图4 黄河流域旅游业绿色全要素生产率标准差椭圆及其重心偏移轨迹

图5 2007—2016年黄河流域旅游业全要素生产率标准差椭圆长短轴及方位角变化

三、影响因素分析

旅游业绿色全要素生产率的时空演化结果表明其可能受多种因素影响，不同地区旅游业发展受到的制约因素有所区别，因此需要进一步探究。基于相关研究指出，经济增长主要通过经济规模、产业结构和技术水平对环境质量产生影响[37]，结合社会经济与自然环境视角选取影响变量。1）旅游经济规模：随着旅游产业规模的扩大，旅游业碳排放量也会随之增加，进而影响到生态环境。该变量选取能反映旅游经济规模的旅游业总收入指标来表征。2）产业结构：产业结构的合理化会使得低能效、高排放的状况有所改善，提高旅游业绿色全要素生产率。该变量选取第三产业占GDP 比重来表征。3）技术水平：提高技术水平是提高绿色全要素生产率的重要手段，先进技术通过节约和循环利用资源来提升资源利用效率、降低能耗，提高能源转化效率，减少能源浪费。选取各地区单位旅游业的能源消费量作为旅游业技术水平的衡量指标。该指标越大，说明该地技术水平越低，旅游业绿色全要素生产率越弱。4）城市化水平：旅游业的发展需要地区众多相关性行业的支持，旅游业产生的污染也随之增加。但与此同时城市化带来的技术、人口和产业集聚效应能够对环境污染治理产生积极影响，因此，该变量选取城镇人口比重来表征。5）经济发展水平：经济实力的强弱一定程度可以决定旅游业消费水平和旅游业市场的规模，也可以影响生产率的高低，这里选取地区人均GDP 来表征。相关数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》以及各省市的国民经济与社会发展统计公报。

（一）平稳性检验

本研究以旅游业绿色全要素生产率为被解释变量，5 个影响因素为解释变量，为避免出现伪回归现象，对因变量和各自变量进行单位根检验。由于对数变换具有线性化压缩变量的尺度优势和解决时间序列下的异方差问题的优势，因此对自变量进行自然对数变换。在5%显著水平下，C1、C2、C3和C5未通过检验，即接受“存在单位根”的零假设，所以均为非平稳序列。因此，对变量C1、C2、C3和C5进行差分运算，最后结果显示C1、C2和C3为一阶平稳序列、C5为二阶平稳序列，满足协整检验条件。

表2 影响因素平稳性检验结果†

（二）协整关系检验

本研究在确定序列的平稳性之后，利用Eviews10.0 对序列进行向量自回归模型的建立，根据指标最小化原则确定滞后阶数。通过模型建立，最后确定黄河流域因变量与自变量间滞后阶数为1 阶，变量进行Johansen 协整关系检验，最后各变量在5%的水平上存在5 组协整关系。

（三）Tobit 模型分析结果

从旅游经济规模层面来看，其呈现明显的地区差异性。山东省呈显著的正向影响（5.775 2）， 四川（-9.591 7）、青海（-10.189 7）、内蒙古（-5.605 2）和山西（-14.921 8）呈现显著负向影响。在黄河流域生态水平整体提高的基础上山东东临渤海的优越地理位置、独特的滨海旅游资源使其成为黄河流域旅游发展水平最高的省份，旅游经济规模对旅游业绿色全要素生产率的影响较大；四川、青海、内蒙古和山西仍处于以扩大旅游规模以助推区域经济的初级阶段，这种传统旅游业发展模式增大了生态压力；尤其是四川，大地震对其旅游业和生态环境的负面影响都是不可估量的。

从产业结构层面来看，四川（26.012 4）旅游产业结构与旅游绿色全要素生产率表现出非常显著正向关系，四川省深入贯彻落实供给侧结构改革，大力发展农业观光旅游和康养旅游，延长旅游产业链，其当前的旅游产业结构暂时可适应生态环境；甘肃（-14.330 3）和陕西（-11.773 3）表现出显著负向影响，两省的旅游资源多是人文景观，旅游业仍是沿用传统的发展模式，不利于当地可持续发展；其他省份呈现不显著的正向或负向影响，其旅游业目前正处于发展方式升级的过程中，产业结构的调整对区域旅游业绿色全要素生产率的影响不显著。

从技术水平层面来看，四川（18.681 8）、内蒙古（8.081 6）和山西（25.769 4）的科技发展水平与旅游业绿色全要素生产率呈显著正相关，表明先进技术极大改变了这三省旅游业发展模式，加速了旅游产品的流转，科技进步改善了旅游环境，且地方政府直接投向旅游业科技的资金加大，因而科技水平对旅游业绿色全要素生产率的影响明显。

从城镇化水平层面来看，四川（-46.792 6） 呈现显著的负向影响，甘肃（19.912 1）和陕西（19.593 9）呈现显著正向影响，其它省区均未通过显著性检验。根据美国著名地理学家诺瑟姆提出的城市发展进程曲线即“诺瑟姆曲线”，黄河流域城镇化水平处于中期阶段，但陕西和甘肃高于四川省。由于新型城镇化倡导绿色发展，因而能提高区域旅游业绿色全要素生产率，而多数省区由于新型城镇化进程缓慢，因而其影响不显著甚至产生负向影响。

从经济发展水平层面看，黄河流域9 省份均不显著。随着经济的发展，良好的外部环境必然会推动社会整体进步。然而由于经济高速增长一开始会带来旅游业大幅度的进步，当经济增长趋于平缓，在此基础上表现出的进步显得有所停滞，因此表现为经济增长所产生的影响不明显。

表3 影响因素Tobit 回归分析结果†

四、结论与讨论

（一）结论

本研究在利用“自下而上”法对黄河流域旅游业碳排放量估算的基础上，基于DEAMalmquist 模型、重心和标准差椭圆模型对其2007—2016年间旅游业绿色全要素生产率时空特征进行分析，并进一步探讨影响旅游业绿色全要素生产率的因素，得出如下结论：

第一，黄河流域旅游业仍为粗放式发展，且主要依赖于技术进步效率溢出的增长效应。旅游业绿色全要素生产率总体以11.3%的增长率上升；技术进步效率变动指数年均值以12.1%的速度增长，而技术效率、纯技术效率和规模效率变动指数年均值分别以0.7%、0.5%和0.2%的速度负增长。

第二，黄河流域旅游业绿色全要素生产率整体呈现上升趋势，且为进步型，非期望产出较低，旅游业对环境的污染较小。

第三，黄河流域旅游业绿色全要素生产率2007—2008年呈现东西高中间低特征，2011— 2012年其空间分布呈现中间高东西低格局， 2015—2016年只有山东处于上升状态，其他省份均负增长，且区域应该变传统地依靠扩大旅游规模促进旅游经济增长的发展模式。

第四，旅游业绿色全要素生产率重心总体上先偏东北再向东南方向移动，且向东移总距离大于向北移动总距离、向南移动总距离大于向北移动总距离；标准差椭圆主要位于黄河流域的中东部地区，且向东扩大，呈现先扩散后趋于集聚态势。

第五，旅游业绿色全要素生产率的高低受多种因素的交互影响，其中旅游经济规模、产业结构、技术水平和城镇化水平对各省区旅游业绿色全要素生产率影响的空间异质性较强，而经济发展水平的影响较弱。

（二）建议

技术进步已成为影响黄河流域旅游业绿色全要素生产率增长的核心驱动力，因此，继续加强技术进步和科技创新，是实现黄河流域旅游业从粗放型向集约型转变的重要依赖路径，更是推动黄河流域旅游业可持续发展的关键所在。第一，旅游业绿色全要素生产率较高的陕西、甘肃和宁夏应增加科技资金投入，抓住政策扶持的历史机遇，引进先进技术、旅游人才，发展森林旅游、农业休闲旅游等满足旅游市场发展新需求的产业链，优化旅游产业结构；第二，旅游业绿色全要素生产率较低的东西部省份，其中四川应凭借资源优势发展生态旅游，引入先进技术构建可循环的旅游产业体系；内蒙古、青海和河南在积极争取更多国家政策支持的同时也应提高技术水平，调整产业结构，实现旅游产业由传统粗放型向先进集约型转变，促进人才流、技术流、资金流向三省流动，实现三省旅游业发展的弯道超车；尤其是山东省应凭借其优越地理位置引进先进海内外技术和旅游人才，促使成为中国旅游业发展的引领示范区。