旅游资源保护的就业增长效应研究——基于中国地市级面板数据的实证分析

谭 娜 朱妮娜

（1.上海立信会计金融学院国际经贸学院，上海 200135；2.上海对外经贸大学会展与传播学院，上海 201613）

0 引言

旅游对就业的巨大拉动作用在实践层面与理论层面均已得到诸多证实。旅游业具有就业门槛低，包容性强，劳动力需求层次多等特点，在解决就业方面具有显著的优势，尤其是在吸纳妇女就业，促进无工作经验的年轻人就业，扶贫和转移农村剩余劳动力就业（柳百萍 等，2014），扩大新增就业（石培华，2003），以及促进非正规就业（郭为 等，2014）等方面具有积极作用。根据世界旅游组织（UNWTO）及世界旅游业理事会（WTTC）发布的数据，2020 年Covid-19 大流行之前，国际旅游业以4.2%的平均增速实现十年持续增长。2019 年全球超过3.19 亿人的就业岗位由旅游业提供，约占所有就业人口的10%①WTTC 报告.2019 各国旅游业对经济的影响和趋势［EB/OL］.（2019-05-10）［2022-03-21］.https：//www.sohu.com/a/313226360_759368？sec=wd.。在全球旅游市场中，中国虽然属于“后来者”，但依托丰富的旅游资源和悠久的文化传统，中国旅游经济实现了持续快速增长（Yang et al.，2010）。2019 年中国旅游直接和间接就业7987 万人，占全国就业总人口的10.31%②文化和旅游部.2019 年旅游市场基本情况［EB/OL］.（2020-03-10）［2022-03-21］.https：//www.mct.gov.cn/whzx/whyw/202003/t20200310_851786.htm.。2023 年全球旅游业强劲复苏，旅游对就业的巨大拉动作用重新显现，这对于持续面临较大就业压力的中国具有积极意义。因此，如何通过旅游业带动就业增长，已成为各地扩大就业，吸纳劳动力的重要关注点之一。

旅游资源作为旅游活动的对象与客体，是旅游业发展的重要基础。但一个地区单有旅游资源并不意味着就能发展高水平的旅游业，一些旅游资源禀赋差的地区也可依托区位或经济优势开发全新的旅游产品。那么，如何全面衡量旅游资源先天禀赋和后天旅游产品开发的综合效应，并以此为基础考察其对就业的影响？各类名胜景区、自然与文化遗产名录为我们提供了绝佳的数据样本，原因有二：其一，各类名录的评选标准综合考虑了旅游吸引物质量、旅游设施与服务质量等多方面因素，如中国5A 景区评选标准就包括景观质量、服务与环境质量和游客意见评分三项，故各类名目评选结果能较好地反映地区旅游资源天然禀赋和后天开发的综合成效。其二，各类名录评选的初衷是保护地区自然与文化资源，其对地区就业来说具有外生性，以此为基础估计其对地区就业的拉动，能有效地缓解当前旅游经济研究中常存在的内生性问题。基于此，我们通过梳理国内外相关文献选取了世界遗产名录、国家级风景名胜区名录和国家5A 级景区名录3 个典型名录，并据此构建“旅游资源保护”指标，用于指代某地旅游资源天然禀赋丰富程度和后天打造力度的综合效应，并在此基础上匹配2000—2019 年的地市级面板数据，实证分析旅游资源保护的就业增长效应及其背后的机制。

本文的安排如下：第一部分基于文献梳理，提出3个待检验的假设；第二部分是实证策略与数据样本介绍；第三部分是基准回归、产业异质性及基于空间计量模型等的稳健性分析；第四部分是调节效应的进一步分析；最后一部分是结论和建议。

1 文献综述与研究假说

当前旅游与就业的研究主要从两个方面展开：一是对旅游的就业总量、直接就业与间接就业量、就业乘数或弹性等进行测算。Archer（1977）首次提出旅游乘数概念，国内外众多研究者在此概念的基础上针对不同地区进行了相关测算（石培华，2003；厉新建，2004；依绍华，2005；魏卫 等，2006；Osterhaven et al.，2006；刘晓欣等，2011；鄢慧丽，2015；左冰，2018）。这部分研究主要基于投入产出框架，测算方法已相对成熟。近年来，随着数据可得性的增强与计量技术的进步，逐渐出现第二类主要借鉴经济学的因果推断方法实证检验旅游对就业的影响研究。例如：Shukla等（2013）估计发现，每100万印度卢比的旅游投资创造约90个就业机会，外国游客旅游消费支出每增加1 万印度卢比，食品和饮料行业将增加直接和间接就业岗位0.63个；麻学锋等（2017）在对张家界的研究中，用当地旅游企业数量指代旅游产业生成，认为其是城镇化、就业吸纳的单向格兰杰原因。可以看到，以上研究对旅游就业分析的切入点分别从旅游投资、旅游企业数量等方面展开。

从名录数据入手考察旅游对就业增长的影响研究目前还不多，但已有研究证实世界文化遗产名录（WHL）显著正向影响中国的国内外游客流量（Yang et al.，2010）。从全球层面来看WHL对游客的吸引力同样显著，这一结论依然稳健（Su et al.，2014）。其背后的机制主要是WHL会提高旅游资源的知名度和认知度，形成品牌效应，增加城市休闲娱乐的吸引力（Tan et al.，2023）。正是基于此逻辑，拥有较好旅游资源禀赋的地区倾向于对当地特色的文化景观、自然景观、人文活动等进行积极挖掘、建设和申报，以此提高当地旅游资源质量和知名度，进而吸引更多的游客前来。在旅游资源的建设和申报过程中会产生大量就业需求，而当游客到来后，住宿、餐饮等相关服务行业劳动力需求可能持续扩大。另外，现在很多旅游地都在致力于通过留住游客，提供更优美的住宿环境，增加更多的游览项目以延长游览时间，进而增加旅游收入，这些举措都意味着对劳动服务就业的更多需求。因此我们推断，各地受到各类名录保护和认可的旅游资源越多，即旅游资源保护程度越高，将会引致更多的人员在相关行业就业。基于此，本文提出第一个假说：

H1：受到各类名录保护和认可的旅游资源越多，即旅游资源保护程度越高，当地的就业水平越高。

如果第一个假设得证，接下来我们关心的是旅游资源保护的就业增长效应是否存在产业异质性。旅游产业是由核心旅游服务业及与其直接相关的行业和部门共同构成的综合性产业，是一个由众多行业链组成的产业群体，这决定了其就业增长效应可能在各个产业中存在不同影响。中国国家发改委课题研究组界定旅游服务业本身涵盖第三产业中12 个直接行业及23 个间接行业。另有与旅游服务业直接、间接相关的行业和部门共35 个，其中1 个属于第一产业，16 个属于第二产业，18 个属于第三产业（石培华，2003）。目前的旅游就业测算研究大多将旅游就业划分为直接就业、直接相关产业就业和间接就业等范畴。虽然不同旅游就业的测算标准存在细微差别，但可以看出达成共识的一点是，旅游的就业增长效应不仅存在于第三产业，也存在于第二产业甚至部分第一产业。已有研究表明，旅游产业关联度强的特点导致旅游就业主要以旅游经济带来的相关部门就业对旅游业的就业互补效应来推动业内就业（魏翔，2006），但由于旅游产业功能升级不足，旅游产业升级的就业创造效应主要来源于规模扩张和结构变动（左冰，2018）。因此可见，旅游产业关联度强及依靠规模效应的特点决定了旅游资源保护会涉及多个产业的联动，并且其巨大的就业效应可能恰恰来自产业之间的互补与联动。通过以上文献梳理可知，旅游对就业的拉动效果可能在不同产业中存在差异，我们推断以名录数据为基础衡量的旅游资源保护程度对不同产业就业的影响也可能存在异质性。基于此，本文提出第二个假设：

H2：旅游资源保护对不同产业就业的影响存在异质性。

接下来我们需关注的问题是旅游资源保护拉动就业增长这一举措是否在各地均可以有效实施？换句话说，哪些因素可能会对旅游资源保护的就业增长效应起到调节和支撑作用？对这些调节机制的深入研究是各地能够因地制宜制定高效可行旅游政策的重要前提。通过文献研究及事实观察，我们认为可能影响旅游资源保护就业增长效应发挥的主要因素有两方面：第一，制度环境。由于旅游活动是人们在闲暇时间和经济条件不断上升情况下所产生的一种娱乐休闲活动，属于人们对精神文化消费的需求。很多研究和实践表明，以往由于受到传统体制的束缚，中国的旅游市场活力不足，未能得到有效发展（Yang et al.，2010），但“文化体制改革”这类市场制度改革激发了市场活力，带动了地区旅游业的发展（刘瑞明 等，2020）。基于此，我们认为制度环境越完善的地方，旅游资源保护的就业增长效应也越好。第二，基础设施条件。随着当前“深度旅游”“体验性旅游”的快速发展，游客在选择旅游目的地时对当地旅游配套设施的便利程度愈发重视。发达的基础配套设施能通过延长旅游时间，增加旅游消费进而提升旅游收入。另外，便利的交通条件直接影响旅游景点的可达性，往往也是游客前往旅游目的地时考虑的重要因素。因此，我们认为基础设施条件越好的地方，旅游资源保护的就业拉动效应可能越好。综上，本文提出第三个假设：

H3：良好的制度环境和基础设施条件对旅游资源保护的就业增长效应有正向调节作用。

2 实证策略与数据样本

为了验证以上假设，本文利用中国地级市2000—2019 年的面板数据构建以下基准模型进行实证分析：

式（1）中，Employmentij为被解释变量，即第i个地级市第j年的就业量。Tourismij为核心解释变量，表示第i个地级市第j年受到各类名录保护的旅游资源，即旅游资源保护程度，其估计系数β1度量了旅游资源保护的就业增长净效应。另外，为了减轻估计中可能存在的遗漏变量偏误，我们在模型中尽可能控制城市层面可能影响就业的其他特征变量（Controlsij）、时间效应（year）和地区效应（city）。ε是误差项。各变量与数据选取详述如下：

首先，为了全面考察旅游资源保护的就业增长效应及其产业异质性，我们在估计中主要使用总就业量及第一、二、三产业的就业量作为被解释变量，并在产业异质性检验中将第二、三产业的细分行业作为被解释变量进行了进一步分析。

其次，在核心解释变量上，我们通过梳理国内外相关文献提取出3个典型的评选名录，构建能综合反映旅游资源禀赋丰富程度和后天打造力度的“旅游资源保护”指标。国际上普遍认可的旅游名录是联合国教科文组织（UNESCO）设立的“世界遗产名录”（WHC），基于此名录的研究成果众多（Yang et al.，2010；Su et al.，2014）；刘瑞明等（2018）借助“国家级风景名胜区”名录数据验证了景点评选对地区旅游经济发展的影响。另外，为了验证地区旅游资源禀赋在文化体制改革促进旅游发展效应中的影响，刘瑞明等（2020）选取了“世界文化遗产”和“国家5A级景区”中的历史文化景区作为地区旅游资源的代理变量；郭爽等（2017）的研究中也曾使用“A 级景区面积”衡量山西旅游业发展程度。综上，我们选取了世界遗产名录、国家级风景名胜区名录以及国家5A 级景区名录三类名录，并将三类合并取值衡量“旅游资源保护”这一核心解释变量。即某地某年如果已获评三类名录其中之一，则取值为1，否则为0。此取值方式避免了名录的重复计算，也较全面地涵盖了自然景观、遗址遗迹、人文活动等各类旅游资源。

最后，虽然本文使用固定效应模型控制了城市层面个体因素的影响，但为了尽可能地减少遗漏变量问题，我们参考已有的就业影响因素文献，进一步控制了以下变量：（1）大量针对各国的实证研究已经证实，进出口贸易的发展对当地的就业市场产生了广泛的影响，针对中国的研究也表明贸易直接影响当地制造业就业增长（毛日昇，2009；张川川，2015），故本文选取外商直接投资额衡量地区对外开放程度，并对其加以控制；（2）教育的回报作用已被很多经济学文献所证实，其中高等教育对就业率的提升也得到验证（姚先国 等，2013），故我们选取政府教育预算支出衡量当地的教育水平，并对其加以控制；（3）中国是典型的城乡二元结构，城市化水平对就业量及就业结构的影响非常显著（杨宜勇，2000；李林杰 等，2006），因此我们控制了各地的城镇化率以减轻城市化对就业的影响；（4）由于我们选取的自变量为总就业量，故我们进一步控制了各地区人口规模对总就业量的影响；（5）前文综述中提到，制度环境和基础设施水平作为地区经济发展两大重要支撑可能会对旅游资源保护的就业增长效应起调节作用。后文我们将采用某地是否进行文化体制改革、固定资产投资额和是否有高铁开通3 个指标用于调节效应的检验。朱家祥等（2021）认为，调节变量应纳入到基准回归中以避免遗漏变量偏误。因此，我们将以上3个调节变量纳入控制变量。

本文收集整理了中国293 个地级市及4 个直辖市2000—2019 年的面板数据，其中拉萨市、巢湖市、铜仁市、毕节市、海东市、日喀则市、吐鲁番市、山南市、那曲市、哈密市、昌都市、林芝市12 个样本地市的就业相关数据缺失过多，予以剔除。所使用数据均来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》及中国、各省（区）、地市统计年鉴。剔除缺失数据样本，并进行数据1%缩尾处理剔除极端数据后，原始数据描述性统计如表1所示。

表1 数据描述性统计

3 实证分析结果

3.1 基准回归

本文采用stata16.1 软件进行计量分析。为了使数据服从正态分布，我们对序列性数据进行了取对数处理。首先依据模型（1）采用固定效应模型检验旅游资源保护对地区总就业量的影响，表2 报告了基准回归结果。其中，列（1）～列（3）分别为三类名录对就业总量的影响。可以发现，在加入所有控制变量后，三类名录对地区总就业量的拉动效应均显著为正。其中，国家级5A景区对当地的就业增长效应最大，世界遗产次之。接下来，我们将三类名录数据综合构建的核心解释变量“旅游资源保护”纳入模型（1）进行回归分析，表2中列（4）报告了这一结果。可以看到，旅游资源保护对当地总就业量的平均拉动效应约为3.7%左右。

表2 基准回归

这一结果说明旅游资源保护对当地的总就业量提升确实起到了显著的正向推动作用，假设1 得证。这也部分程度上解释了为什么各地区都在不遗余力地争取推选本地旅游资源获得各类名录认证。在名录申报和评选过程中，原生态的旅游资源会按照名录标准得以再挖掘和再建设，各类配套服务设施得以进一步加强。一旦入选，旅游地将获得更多的补贴及知名度，大量游客的到来也使当地人群得到更多的就业机会。但值得注意的是，如果在旅游资源保护过程中，完全以拉动就业及获取经济利益为目标，可能会稀释旅游资源价值，带来适得其反的效果。例如：2014 年获评国家级5A 景区，2019 年就因“过度商业化导致旅游资源受损”而被摘牌的乔家大院是其中典型案例。

3.2 产业异质性分析

为了检验假设2，即旅游资源保护对不同产业的就业增长影响是否存在异质性，我们以“旅游资源保护”为核心解释变量，将被解释变量细分为第一、第二、第三产业就业量分别进行回归，结果如表3所示。总体来看，旅游资源保护的第三产业就业增长效应显著，但对所在地区第一、第二产业的就业增长拉动并不明显。其中，其对第一产业就业无明显拉动作用，符合一般认知。但是，对于第二、第三产业就业的影响异质性存在进一步探讨的必要。因为第二、第三产业涵盖子行业广泛，不是所有子行业均与旅游业有较强关联性，故我们推测以上产业异质性在第二、第三产业的不同细分行业中的表现可能仍有较大差异，故本文进一步将第三产业和第二产业中与旅游紧密相关的细分行业的就业量作为被解释变量进行检验。

表3 产业异质性回归结果

根据《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2011）标准，第二产业包括制造业，建筑业，电力、热力、燃气及水生产和供应业（以下简称电力热力）及采矿业等4大子行业。本文将被解释变量分别替换为4大子行业的就业量进行回归分析，结果显示旅游资源保护对4大子行业就业增长效应均为正，其中对建筑业和电力热力的就业影响通过1%水平显著性检验。3个影响为正的子行业按照就业增长系数大小如图1所示。但是，旅游资源保护对采矿业就业影响系数极小且不显著，这可能也是造成表3中列（2）没有得到显著结果的重要原因。这说明旅游资源保护主要带动第二产业中的建筑、电力热力等行业就业，对制造业就业的影响相对不明显。这一结论从侧面显示出中国在旅游资源保护过程中可能更重视旅游资源的再建设及配套设施酒店等地产项目的建设，与中国一些旅游城市的实际表现一致。例如：三亚作为著名的海滨旅游城市，大量游客前往催生了旅游地产的繁荣，但也因此缺乏刚性需求支持，在旅游低迷时期，建筑业等也同样受到强烈冲击。与Faber 等（2019）对墨西哥的研究结论不一致的是，中国旅游资源保护对当地制造业发展的推动作用有限，这可能与我国本身的产业结构特点有关。中国作为制造业大国一般具有相对成熟的制造业集聚地，而这类产业集聚地往往与旅游资源集聚地关联性不强。

图1 旅游资源保护对第二产业细分行业就业增长系数图示

第三产业包括批发和零售业，交通运输、仓储业和邮政业，住宿和餐饮业，信息传输、软件和信息技术行业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务、修理和其他服务业，教育，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业，公共管理、社会保障和社会组织，国际组织等15个子行业①这里的15 个子行业不包含原第一产业中的“农、林、牧、渔业”中的“农、林、牧、渔服务业”，原第二产业中的“采矿业”中的“开采辅助活动”，以及“制造业”“金属制品、机械和设备修理业”等三个大类。。我们将被解释变量分别替换为15 个子行业就业量进行回归分析，结果显示旅游资源保护对住宿和餐饮业，文化、体育与娱乐业等7个第三产业的细分行业就业增长效应显著为正，按照影响系数大小绘制图2。其中就业增长效应最大的是住宿和餐饮业，这与现实情况相符。实际上，各地旅游业发展的最大收益行业均是住宿与餐饮，近年来过夜游的兴起使住宿餐饮业收入实现有效提升（刘瑞明 等，2020）。旅游资源保护对当地文化、体育与娱乐业就业增长效应明显，这也与事实较符合。另外，旅游资源保护对租赁与商务服务业，交通运输、仓储业和邮政业，水利、环境和公共设施管理业3 个子行业的影响均超过10%，而这三项均是与当地旅游大环境息息相关的行业。最后，房地产业、批发和零售业就业也受到了显著的正向影响，这可能与外来游客的大量到来有重要关系。

图2 旅游资源保护对第三产业细分行业就业增长系数图示

3.3 基于空间计量模型的稳健性检验

在对旅游经济的研究中，很多研究发现旅游产出在空间上呈现出显著的空间相关性及集群趋势（吴玉鸣，2014）。相比普通面板模型来说，空间面板模型对内生性和空间性的兼顾更优（赵磊 等，2021）。因此，本文进一步采用空间计量模型实现稳健性检验。由于空间计量模型需要无缺失的平衡面板数据，故我们采用插值或者线性增长率的方法对缺失数据进行补齐，对于数据严重缺失的地级市样本予以删除。在模型选择上，由于Moran’s I值为0.0410，并且通过了1%的显著性水平检验，说明就业量在空间上存在积极显著的相关性，即周边地区的就业量会对本地的就业产生影响。空间计量模型一般分为空间杜宾模型、空间滞后模型和空间误差模型，在一定条件下，空间杜宾模型可以转化为空间滞后模型或者空间误差模型。根据Wald和LR检验结果，通过计算并比较LM和Robust LM 值的显著性，本文最终选择空间滞后模型。相关检验系数如表4所示。

表4 空间计量模型相关检验

本文利用空间滞后模型分别对基础回归和产业异质性进行分析，采用距离空间权重矩阵，即将两地之间距离的倒数作为权重。Hausman 检验结果为548.1007，对应p值为0.0000，故我们采用固定效应进行估计。空间滞后模型的结果分别列于表5和表6。结果显示，空间滞后模型中旅游资源保护对就业增长的系数符号及显著性与非空间计量模型一致。特别是在产业异质性的空间分析中，旅游资源保护对第二产业就业增长的影响变得显著，这说明在有效控制内生性和空间效应的情况下，旅游资源保护对第二产业就业增长的影响更加明显。空间估计与非空间估计结果基本一致，说明前述实证结果相对稳健。

表5 空间计量结果

表6 产业异质性空间计量结果

另外，空间估计结果不仅验证了基准回归的稳健性，也在理论含义上予以了更多启示。空间滞后模型中的空间自回归系数ρ均显著为正，说明一个地区的就业增长存在显著的空间溢出效应。也就是说，如果旅游资源保护能带动当地就业增长，其效果往往不局限于本地区，还会对周边地区的就业产生溢出性影响，即存在较强的空间辐射效应。这也解释了为什么现代旅游业更提倡多地联动合作，这不仅能使区域之间实现共同利益的最大化，也有利于消费者的旅游效用提升，进而形成良性循环。例如：“天下名山”黄山和被誉为“中国最美乡村”的婺源县，两大旅游资源虽分别属于黄山市和上饶市，但两地早在2009 年就开始联手打造区域一体化旅游，实现资源共享、信息互通，互相开放旅游市场和服务①江西省人民政府.婺源黄山联手打造“徽文化”旅游［EB/OL］.（2009-01-13）［2022-03-21］.https：//www.jiangxi.gov.cn/art/2009/1/13/art_399_172150.html.，经过十多年的发展，两者强强联合并带动周边的西递、宏村、新江安等地共同发展，形成“徽文化”的最强旅游名片，多地依托旅游资源的联合保护实现了就业及经济的长足发展。

3.4 其他稳健性检验

第一，变量替换。本文的核心解释变量“旅游资源保护”是在世界遗产、国家级风景名胜区、国家5A级景区三类名录数据基础上构建形成的0-1虚拟变量，如九寨沟既是世界自然遗产，同时也是国家风景名胜区、国家5A 级景区，其取值仍为1。这样的取值方式避免了某些旅游资源因同时拥有多个头衔造成重复计算，但是否会低估多重旅游资源保护的就业影响效果，进而影响结果的稳健性？基于此，本文将三项名录数量直接加总构造“旅游资源保护#”替代原核心解释变量进行稳健性检验，检验结果如表7中列（1）～列（4）所示。对比前文表2和表3的分析结果可知，在进行变量替换后核心解释变量对总就业量和第三产业就业量的影响仍显著为正，且系数变化不大。因此，可以认为在考虑多重旅游资源保护情况下，前文基准回归基本稳健。

表7 变量替换的稳健性检验

另外，由于产业就业水平与产业增加值紧密相关，故为了验证被解释变量数据取值的稳健性，本文利用三大产业增加值替代原三大产业就业数进行了稳健性检验，结果如表7中列（5）～列（7）所示。可以看到，相比基准回归，旅游资源保护对三大产业增值的影响均有所降低，但总体趋势与基准回归保持一致。一方面说明前文分析结果具有一定的稳健性，另一方面也说明产业增值不仅涉及就业，还需要其他很多相关要素的配合才能实现。

第二，更换空间模型权重矩阵。前文在空间滞后模型分析中采用了距离空间权重矩阵，即将两地之间距离的倒数作为权重，这里进一步将权重矩阵更换为邻接权重矩阵进行稳健性检验，表8 显示了这一稳健性检验结果。在使用邻接权重矩阵后，旅游资源保护对总就业量及第二、三产业就业量的影响仍显著为正，且对二、三产业就业影响系数有一定的增大，另外ρ值仍显著但系数明显增加。这一方面说明前文结论具有一定的稳健性，另一方面也说明如果地理位置邻接，就业增长的空间溢出效应将越明显，即旅游资源保护带动当地就业增长的同时，对地理邻接地区的就业增长有更强的溢出性影响。这一结论与旅游行为具有较强的地理关联性的基本逻辑和现实相符。

表8 基于邻接权重矩阵的稳健性分析

4 调节效应

以上分析表明，旅游资源保护能有效带动当地就业总量增长。分产业来看，其不仅能有效拉动第三产业就业增长，对第二产业中的建筑业等就业有明显增长效应。那么，如何进一步提升旅游资源保护的就业增长效应呢？在假设3 中我们提出良好的制度环境和基础设施条件可能会对旅游资源保护的就业增长效应有正向调节作用。结合调节变量的选取要求，一个好的调节变量本身应是相对外生的（江艇，2022），特别是其与处理变量之间应尽量不相关。我们针对制度环境选取“文化体制改革”这一外生政策冲击，针对基础设施选取“固定资产投资额”和“高铁开通”两个指标衡量整体基础设施发展水平，将3 个指标以交叉项的形式分别纳入普通面板回归分析和空间面板回归分析。另外本文还对3个调节变量进行了中心化处理，中心化处理不影响交叉项系数结果（见表9和表10）。

表9 制度环境的调节影响

表10 基础设施条件的调节影响

表9 显示了制度环境对旅游资源保护的就业增长效应具有正向调节作用。其中，列（1）和列（2）是基于普通面板的固定效应模型回归结果，列（3）和列（4）为基于空间面板的空间滞后模型回归结果。可以发现，除列（1）外，“旅游资源保护×文化体制改革”交叉项系数均显著为正，说明文化体制改革对旅游资源保护的第二、第三产业就业增长有明显正向调节作用，即在进行了文化体制改革的城市，利用旅游资源保护拉动当地第二、第三产业就业的效果更好。刘瑞明等（2020）的研究发现，文化体制改革的初衷并不是发展文化旅游产业，但其破除了僵化的制度并极大地释放了底层创新，推动了文化旅游产业的繁荣。本文的研究则进一步证明，在文化体制改革的影响下，旅游资源保护行为将更好地推动当地就业增长。实际上，《中国旅游景区发展报告》①文化和旅游部.中国旅游景区发展报告（2019—2020）［EB/OL］.（2020-12-29）［2022-03-21］.https：//www.sohu.com/na/441254476_505583.也提出，市场化程度较高地区的A 级景区吸纳直接就业能力较强，劳动密集程度较高的产业融合类和现代游乐类A 级景区就业吸纳能力较强，而这类景区也多出现在文化体制改革较早的城市和地区。

接下来，我们将固定资产投资额和高铁开通两个指标与旅游资源保护的交叉项分别纳入被解释变量为第二产业和第三产业就业量的分析中，结果列于表10。可以看到，无论是固定效应模型还是空间滞后模型，两个指标与旅游资源保护的交叉项系数均为正，并且除了列（7）、列（8）外，均通过1%水平的显著性检验①列（7）、列（8）不再显著可能是由于高铁开通与固定资产投资额两个指标存在共线性造成，因此我们在剔除固定资产投资额情况下进行了再次检验，发现高铁开通的调节作用均变得显著。因此这里仍保留两个指标用于调节效应检验。。这一结果说明固定资产投资越多、高铁开通时间越早的地区，旅游资源保护对当地的第二、第三产业就业增长效果越好。从交叉项系数大小上看，两者均对第二产业的调节作用更大。换句话说，第二产业能否在当地旅游发展的同时获得更大收益，很大程度上依赖于当地的基础设施条件。这与事实也较为相符，现在很多旅游地都致力于通过延长游览时间等措施来留住游客，从而增加旅游收入，而这些措施在交通条件好、固定资产投资规模大的地区更容易实现。基础设施建设同时会引起建筑业、电力热力等第二产业规模扩大。例如：迪士尼之所以选址上海，就与上海便捷优良的基础设施条件息息相关。而迪士尼的建成也极大地带动了上海旅游经济发展。据统计，上海迪士尼度假区自2016年开业以来，年均直接提供就业岗位1万余个，年均间接提供就业岗位超过6万人次②中国旅游研究院.共建美好生活·共享快乐旅游——上海迪士尼度假区快乐旅游趋势报告［EB/OL］.（2021-05-19）［2022-03-21］.https：//sghexport.shobserver.com/html/baijiahao/2021/05/19/437687.html.。

5 结论与建议

本文以世界遗产名录、国家级风景名胜区名录、国家5A 级景区名录数据为基础，构建“旅游资源保护”指标，衡量某地旅游资源天然禀赋丰富程度和后天打造力度的综合效应，并在此基础上匹配2000—2019年的地市级面板数据，实证分析旅游资源保护的就业增长效应及其背后的机制。研究发现，旅游资源保护不仅能够有效带动住宿和餐饮业，文化、体育与娱乐业等第三产业的就业增长，对建筑业等部分第二产业的就业增长也具有明显的拉动作用。利用空间滞后模型进行的拓展分析表明以上结论相对稳健，并发现旅游资源保护的就业增长效应还会对周边地区的就业具有溢出性影响，即存在较强的空间辐射效应。调节效应分析进一步发现，文化体制改革这类制度环境的优化和基础设施水平的提升对旅游资源保护的就业增长效应起到了正向调节作用。

本文的研究结论具有以下政策含义。第一，本文为各地积极挖掘、建设当地旅游资源，申报各类旅游名录，并利用这一旅游资源保护行为扩大当地第二、第三产业就业提供了实证支持。本文依托三类典型旅游名录数据构建“旅游资源保护”指标，衡量地区旅游资源禀赋丰富程度和后天打造力度的综合效应，不仅弥补当前旅游经济研究普遍采用“旅游收入或人数”等可能造成的内生性问题，并且证实了世界遗产、5A 级景区及国家风景名胜区等旅游资源保护行为对就业的增长效应。因此，对于一些人口基数大、就业压力大的地区，可以考虑通过旅游开发拉动当地就业与经济发展。如果当地拥有较丰富的自然生态、人文历史、遗址遗迹等旅游资源禀赋，应适当加大对未进入名录保护范围旅游资源的进一步挖掘与保护力度，实现其与已进入名录保护范畴的旅游资源联动发展，形成地区旅游特色与品牌；对于旅游资源禀赋不高但仍有较大就业压力的地区，则可以考虑引入修建娱乐消费型旅游景区，如迪士尼乐园、方特乐园等。

第二，旅游资源保护的就业增长效应具有一定的产业异质性和行业异质性，这提示各地在利用旅游资源保护推动就业发展过程中，应明确当地产业与行业发展目标，结合自身产业结构特征对症下药。本文的研究证实旅游资源保护主要对第三产业中的住宿和餐饮业，文化、体育与娱乐业，租赁与商务服务业等子行业，第二产业中的建筑业、电力热力子行业就业增长影响较大。因此，首先，如果地区产业重点发展目标为住宿餐饮、文化、体育与娱乐业、建筑等行业，那么地方政府应积极推进旅游资源的挖掘与保护。相反，如果地区已形成较鲜明的产业结构特色，如一些制造业优势明显的地区就不宜在旅游业的发展上投入过多，否则可能适得其反。其次，在保护当地旅游资源的同时，应注重根据当地旅游资源特色因势利导，对于已形成的旅游景点，应对旅游景点周边的住宿餐饮、文化、体育与娱乐业、租赁与商务服务、房地产等行业予以更多的政策和资金支持。最后，适当引进与当地旅游资源相契合的第二产业项目，如旅游地产项目、相关旅游产品加工制造等，可有效助推当地就业增长与经济发展。

第三，调节效应分析结果表明，文化体制改革等制度环境的优化和基础设施水平的提升对旅游资源保护的就业增长效应起到了正向调节作用。其中文化制度环境对第三产业的调节作用更明显，而基础设施水平对第二产业就业增长的正向调节作用更大。这一结论提示各地在通过旅游资源保护推动当地就业与经济发展过程中，应特别注重激发文化市场活力，提升交通等当地基础设施建设水平，形成以旅游资源为核心竞争力，多产业联动发展的良性循环，实现政府、旅游企业和旅游消费者之间的良性互动（刘小兰 等，2017）。需要进一步说明的是，文化体制改革本质上是为了激发市场活力，通过丰富文化旅游产品和服务、住宿餐饮等配套产业的发展，提高过夜旅客人数和收入，进而提升旅游发展水平。文化体制改革试点2003 年与2006 年分两批在111 个城市实施（刘瑞明 等，2020），但随着时代的快速发展，之前未实行文化体制改革的城市也已有足够的市场条件和制度环境来充分激发市场活力，增强文旅企业的创新动力和资本投入。因此，各项有利于市场创新和文旅融合的制度环境才是真正能够起到调节作用的力量。

第四，本文利用空间滞后模型进行的稳健性检验结果进一步显示，旅游资源保护带动下的就业增长具有显著的空间溢出效应。这说明旅游资源保护具有较强的空间辐射效应，较易形成多地、多产业联动的就业增长和经济发展效果。这实际上又一次验证了旅游业综合性强、辐射面广的特点。因此，旅游资源保护不仅是其所在城市的重要工作，也应更多将其纳入到整个区域联动发展的框架中来。这不仅是最大化发挥旅游资源各项拉动效应的重要模式，同时也是提高游客消费效用的有效措施。值得注意的是，在当前旅游资源保护区域联动的发展案例中，各地已不仅局限于地理临近区域之间的联动与合作，还逐渐扩展到了非地理临近区域的合作联动。前文提到黄山和婺源联动发展是临近区域合作的典型案例，而黄山和杭州隶属不同省份，地理不完全临近，但均具有优质自然生态和文化旅游资源优势，2022 年6 月共同签署《杭黄世界级自然生态和文化旅游廊道建设方案》①国家发改委.杭黄世界级自然生态和文化旅游廊道建设方案印发实施［EB/OL］.（2020-07-05）［2022-03-21］.https：//www.ndrc.gov.cn/fzggw/jgsj/shs/sjdt/202207/t20220705_1330072.html.，通过流域共保、旅游共建、强强联合来打造世界级自然生态和文化旅游廊道，这是跨区域与非临近空间旅游联动发展的新模式，其成效如何值得后续的进一步跟踪研究。