洪 錚,王 林,章 成

1 江西財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 南昌 330013 2 廣西師范大學(xué)歷史文化與旅游學(xué)院, 桂林 541001 3 南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 天津 300071

旅游業(yè)是國家戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)之一,是建設(shè)生態(tài)文明社會和美麗中國的重要支撐,對各地區(qū)減少貧困和實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長有積極的促進(jìn)作用[1]。隨著旅游經(jīng)濟(jì)的快速增長,旅游活動所產(chǎn)生的碳排放對環(huán)境的影響逐年擴(kuò)大,2008年UNWTO和UNEP指出旅游碳排放約占世界碳排放總量的4%—6%左右,在未來會呈現(xiàn)逐步增加的趨勢。西部大開發(fā)戰(zhàn)略是黨中央的一項重要戰(zhàn)略,不僅包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高也包括生態(tài)環(huán)境的改善。當(dāng)前西部地區(qū)的旅游碳排放量小于東中部地區(qū),但旅游碳排放增長速度呈逐年上升趨勢[2]。因此,促進(jìn)西部地區(qū)粗放型的旅游發(fā)展模式向低碳旅游模式轉(zhuǎn)變十分緊迫。旅游生態(tài)效率綜合了資源和環(huán)境因素,能更好的衡量西部地區(qū)旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平。因此基于2000—2017年省際面板數(shù)據(jù)分析西部地區(qū)的旅游生態(tài)效率,并聚焦于以下幾個問題:西部大開發(fā)戰(zhàn)略是否提升了西部地區(qū)的旅游生態(tài)效率？西部12省(市、區(qū))旅游生態(tài)效率的空間特征是什么？西部地區(qū)旅游生態(tài)效率的影響因素是什么？基于對以上問題的研究為西部地區(qū)旅游業(yè)綠色發(fā)展方向和相關(guān)政策制定提供借鑒。

1 文獻(xiàn)綜述

1990年德國學(xué)者 Schaltegger和Sturn 提出生態(tài)效率的概念[3],世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會發(fā)展了這一概念,并提出生態(tài)效率的計算方式即用產(chǎn)品或服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價值與其環(huán)境影響的比值來表示[4]。隨后生態(tài)效率被廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)、工礦業(yè)和旅游業(yè)等生態(tài)和經(jīng)濟(jì)影響的評估中。旅游生態(tài)效率由G?ssling等明確提出[5],可衡量在生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)績效的密切契合下,最大限度滿足旅游者需求的同時,又有效利用改善旅游業(yè)生態(tài)環(huán)境的程度[6]。

國內(nèi)外學(xué)者對旅游生態(tài)效率的測度以單一比值法為主,G?ssling等借鑒WBCSD生態(tài)效率的計算方法用旅游碳排放量和旅游收入的比值測算旅游生態(tài)效率[5]。Bruijn等運用碳足跡法,以旅游業(yè)碳排放量表征對環(huán)境的影響,旅游收入表征旅游經(jīng)濟(jì)價值,測算了荷蘭的旅游生態(tài)效率[7]。劉軍等用單一比值法測算了中國及各地區(qū)的旅游生態(tài)效率值,分析了其空間演變特征[8]。Perch-Nielsen等旅游增加值表征旅游經(jīng)濟(jì)價值,運用比值法對瑞士的旅游生態(tài)效率進(jìn)行測度[9]。對旅游碳排放量的估算多采用“自下而上”法如Becken 和 Simmons[10]、石培華等[11]、章錦河等[12]。“自上而下”法多運用在旅游業(yè)較為發(fā)達(dá)的地區(qū),Patterson等[13]、Becken等[14]、Jones等[15]基于旅游衛(wèi)星賬戶運用“自上而下”法估算旅游業(yè)碳排放量。由于中國的旅游衛(wèi)星賬戶尚未完善,潘植強等[2]、王坤等[16]、韓元軍等[17]運用旅游剝離系數(shù)法使用“自上而下”法估算旅游碳排放量。模型法研究旅游生態(tài)效率多運用在旅游目的地,基于投入產(chǎn)出模型且大部分使用DEA(超效率DEA、Super-SBM、SBM-DEA等)方法。Fare等最早運用DEA模型并基于非期望產(chǎn)出假說對環(huán)境效率進(jìn)行評價[18]。Kytzia等運用投入產(chǎn)出法對瑞士達(dá)沃斯旅游業(yè)土地利用生態(tài)效率進(jìn)行研究[19]。彭紅松等[20]、劉佳等[21]、林文凱等[22]等運用DEA模型研究了不同旅游目的地的旅游生態(tài)效率。也有學(xué)者基于碳足跡法[23]、生態(tài)足跡法[24]、隨機前言法[25]、生命周期模型[26]等研究旅游生態(tài)效率。王兆峰和劉慶芳[27- 28]以規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)為主對長江經(jīng)濟(jì)帶旅游生態(tài)效率的影響因素和時空演變進(jìn)行分析。此外,有研究表明城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府規(guī)制、旅游業(yè)發(fā)展水平等[2,17,20]因素也對旅游生態(tài)效率產(chǎn)生影響。在改善旅游地生態(tài)效率方面,Reilly等認(rèn)為交通在旅游地生態(tài)效率中扮演重要角色,并以加拿大不列顛哥倫比亞省的惠斯勒為研究對象,對旅游目的地交通生態(tài)效率的提升進(jìn)行了研究[29]。馬勇等[30]、楊德進(jìn)等[31]在建設(shè)美麗中國和生態(tài)文明的背景下提出了中國旅游生態(tài)效率的提升對策。

綜上可知國內(nèi)外相關(guān)研究已取得豐富的成果,但仍然存在以下不足之處。其一,對旅游生態(tài)效率的研究大多聚集在全國、長三角或小尺度的旅游地,對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的關(guān)注不足。其二,對旅游生態(tài)效率影響因素的研究較少考慮各地的能源消費結(jié)構(gòu),雖有學(xué)者進(jìn)行相關(guān)研究[16-26],但對碳排放系數(shù)取固定值,忽略了各地能源消費特點對碳排放量的影響。其三,既有研究使用地理加權(quán)回歸[16]、Tobit[27]、VAR[28]、指數(shù)分解法[2]等探究旅游生態(tài)效率的影響因素,多聚集在規(guī)模、結(jié)構(gòu)、技術(shù)三方面,較少考慮各影響因素與旅游生態(tài)效率的動態(tài)關(guān)系和非線性關(guān)系。鑒于此,在綠色發(fā)展背景下以西部地區(qū)2000—2017年省際面板數(shù)據(jù)為研究對象,使用比值法測算西部地區(qū)的旅游生態(tài)效率,分析其時空演變規(guī)律。運用PVAR模型分析規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的動態(tài)影響。在考慮各省能源消費結(jié)構(gòu)差異的基礎(chǔ)上,運用面板門檻模型深入分析旅游生態(tài)效率的影響因素,彌補了靜態(tài)和線性計量研究的部分不足,為各地因地制宜實現(xiàn)旅游業(yè)的綠色可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

2 模型構(gòu)建

2.1 研究區(qū)域與指標(biāo)選取

2.1.1研究區(qū)域概況

研究區(qū)域為西部地區(qū)(內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、西藏、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆)12個(省、市、自治區(qū))行政單元,約占我國國土面積的72%。該地區(qū)橫跨多個緯度,涵蓋多種地質(zhì)地貌類型,生物多樣性突出,旅游資源豐富,但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低。西部大開發(fā)戰(zhàn)略有助于該地區(qū)的資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢和經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢,但當(dāng)?shù)貧夂蚋珊?生態(tài)環(huán)境較為脆弱,過度的旅游開發(fā)會對生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重的破壞。因此,探討旅游生態(tài)效率的影響因素對實現(xiàn)西部地區(qū)旅游業(yè)的綠色、可持續(xù)發(fā)展意義重大。

2.1.2指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

Grossman 等認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長可以通過規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)影響環(huán)境質(zhì)量。參考王坤等[16]的研究將這3個指標(biāo)引入到旅游產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中,并加入城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、旅游業(yè)發(fā)展水平作為控制變量。本研究的時間跨度為2000—2017年,為消除通貨膨脹因素的影響以2000年為基期,運用居民消費價格指數(shù)對旅游總收入、國內(nèi)旅游收入和GDP進(jìn)行平減。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、中國經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

主要影響指標(biāo)有:(1)規(guī)模效應(yīng)(lnsc),旅游規(guī)模的擴(kuò)大會促使旅游交通住宿等投入擴(kuò)大而影響地區(qū)旅游碳排放。用接待游客總?cè)舜伪硎疽?guī)模效應(yīng)[2],數(shù)值越大旅游規(guī)模越大,為消除異方差取其對數(shù)。(2)結(jié)構(gòu)效應(yīng)(st),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與合理化對碳排放量產(chǎn)生重要影響。用第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重作為地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的衡量指標(biāo)[16],該指標(biāo)為正向指標(biāo)。(3)技術(shù)效應(yīng)(te),技術(shù)的進(jìn)步如清潔能源的使用能夠降低碳排放,提高地區(qū)旅游生態(tài)效率。用萬元GDP能源消耗作為技術(shù)效應(yīng)的衡量指標(biāo)[16,20],數(shù)值越大單位GDP消耗能源越多,技術(shù)水平越低。

控制變量:(4)旅游業(yè)發(fā)展水平(tour),旅游業(yè)的發(fā)展會促使城市基礎(chǔ)設(shè)施的完善,用旅游總收入占第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重作為旅游業(yè)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)[27],該指標(biāo)為正向指標(biāo)。(5)城鎮(zhèn)化(ur),城鎮(zhèn)化的發(fā)展會提高技術(shù)效應(yīng),對節(jié)能減排有積極的促進(jìn)作用,但不合理的城鎮(zhèn)化會導(dǎo)致碳排放量增加。用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀碚鞒擎?zhèn)化水平[16]。(6)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP),社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游業(yè)的投入和產(chǎn)出產(chǎn)生重要影響。以人均GDP衡量各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[32],為消除異方差取其對數(shù)。

2.2 西部地區(qū)旅游碳排放量的測算

G?ssling等國內(nèi)外學(xué)者主要用旅游業(yè)碳排放量這一指標(biāo)表征旅游對環(huán)境的影響,旅游碳排放以旅游交通、旅游住宿、旅游活動消耗為主,其中旅游交通碳排放占旅游碳排放總量的90%以上[5]。旅游碳排放的估算方法有“自上而下”法和“自下而上”法,“自上而下”法運用旅游衛(wèi)星賬戶或投入產(chǎn)出法來計算旅游能源消耗,進(jìn)而估算碳排放量?！白韵露稀狈▽⒙糜位顒觿澐譃槿舾刹块T,通過對不同部門的估算計算出旅游業(yè)碳排放總量[6]。鑒于中國的旅游衛(wèi)星賬戶數(shù)據(jù)缺失,借鑒既有研究[5-6,11]運用“自下而上”法從旅游交通、旅游住宿和旅游活動三個方面估算旅游碳排放量。

2.2.1旅游交通碳排放量

鑒于全國范圍內(nèi)沒有旅游交通的數(shù)據(jù),參考 UNWTO[33]的測算方法,用各種交通方式旅客周轉(zhuǎn)量和每人每公里能源消耗的乘積,間接估計各交通運輸方式的碳排放量。確定鐵路每人每公里碳排放系數(shù)為27 g/km,公路每人每公里碳排放系數(shù)為133 g/km,民航每人每公里碳排放系數(shù)137 g/km,水路每人每公里碳排放系數(shù)為106 g/km。計算公式為:

T1=F×a×C

(1)

式中,T1為旅游交通碳排放量,F為某種交通方式的碳排放系數(shù),C為某種客運方式的旅客周轉(zhuǎn)量,a等價于某種交通方式客流量中旅游者的比例。鑒于旅游交通和客運交通有相似的客源結(jié)構(gòu),而中國尚未有完整的旅游衛(wèi)星系統(tǒng)結(jié)果,a值難以確定。參考魏艷旭等[34]的研究確定鐵路、公路、水運、民航的a值為31.6%、13.8%、10.6%、64.7%,并將a值運用到西部地區(qū)旅游交通碳排放的計算上。

2.2.2旅游住宿碳排放量

旅游住宿碳排放是旅游者到旅游目的地使用住宿設(shè)施而產(chǎn)生的碳排放量。由于單個旅游者的住宿活動不可觀測,國內(nèi)外學(xué)者多采用單個床位的平均碳排放量來測算。我國住宿設(shè)施的能耗高于全球平均值,參考石培華等[11]的研究將每床每晚的能耗值確定為155 MJ,借鑒Schafer & Victor[35]的研究將每床每晚二氧化碳排系數(shù)確定為43.2 gC/MJ。計算公式如下:

T2=α×365×θ×R×B

(2)

式中,T2為旅游住宿碳排放量,α為住宿設(shè)施碳排放系數(shù),取值為43.2 gC/MJ,θ為客房平均出租率,R表示床位數(shù),B表示住宿設(shè)施每床每晚的能耗值,取值為155 MJ。

2.2.3旅游活動碳排放量

旅游活動的碳排放量占旅游碳排放總量的比例較小,但其作為旅游者體驗內(nèi)容具有重要的研究意義[6]。參考石培華等[11]的研究將各種旅游活動的能源消耗確定為:觀光游覽417 g/游客,休閑度假1670 g/游客,商務(wù)出差786 g/游客,探親訪友591 g/游客,其他172 g/游客。計算公式如下:

T3=∑(βp×φip+βq×ωiq)

(3)

式中,T3代表旅游活動碳排放量,βP表示國內(nèi)游覽者第P種游覽方式的能耗系數(shù),φip表示i省國內(nèi)旅游者第P種游覽方式的游客數(shù)量,βq表示入境游覽者第q種游覽方式的能耗系數(shù),ωiq表示i省入境旅游者第q種游覽方式的游客數(shù)量。

2.3 西部地區(qū)旅游生態(tài)效率的測算

借鑒WBCSD生態(tài)效率的計算方法[4],用1單位旅游收入產(chǎn)生的二氧化碳排放量來計算旅游生態(tài)效率,該指標(biāo)下降表明旅游生態(tài)效率上升,反之亦然。公式如下:

T=(T1+T2+T3)/R

(4)

式中,T1、T2和T3分別代表某地區(qū)旅游交通碳排放量、旅游住宿碳排放量和旅游活動碳排放量,R代表某地區(qū)的旅游業(yè)總收入。T代表某地區(qū)的旅游生態(tài)效率,該指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)。根據(jù)公式4計算出西部地區(qū)各省(市、區(qū))2000—2017年旅游生態(tài)效率值并繪制時間趨勢圖(圖1)。

圖1 西部地區(qū)旅游生態(tài)效率演化過程Fig.1 The evolution process of tourism eco-efficiency in the western China

圖1表明西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施以來各地旅游生態(tài)效率不斷提高,其中貴州旅游生態(tài)效率改善程度最大,云南旅游生態(tài)效率的改善相對較小。旅游生態(tài)效率均值最優(yōu)地區(qū)為云南、內(nèi)蒙古、重慶,數(shù)值分別為0.221 tCO2/萬元、0.2738 tCO2/萬元、0.2756 tCO2/萬元,最差地區(qū)為寧夏、甘肅、新疆,分別為0.732 tCO2/萬元、0.7106 tCO2/萬元、0.6662 tCO2/萬元。表明區(qū)域旅游生態(tài)效率不平衡現(xiàn)象較為突出。

根據(jù)旅游生態(tài)效率的測度結(jié)果,選取2000年、2005年、2011年、2017年為時間節(jié)點,運用ArcGIS軟件,采用Jenks自然斷點分級法將西部地區(qū)12個省(市、區(qū))劃分為高效率區(qū)、較高效率區(qū)、較低效率區(qū)、低效率區(qū)(圖2),分析其時空變化趨勢。

圖2 2000年、2005年、2011年、2017年西部地區(qū)旅游生態(tài)效率Fig. 2 Tourism eco-efficiency in the western China in 2000, 2005, 2011, 2017

圖2的結(jié)果表明西部各地旅游生態(tài)效率持續(xù)提高,低效率地區(qū)不斷減少。在研究時期內(nèi)陜西、內(nèi)蒙古、四川、云南四個地區(qū)的旅游生態(tài)效率一直處于最佳前沿生產(chǎn)方面。這可能是由于四川、陜西經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高,旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較高級。云南旅游業(yè)起步較早而逐漸發(fā)展為支柱產(chǎn)業(yè),旅游發(fā)展模式相對成熟。內(nèi)蒙古生態(tài)環(huán)境良好,且旅游業(yè)的發(fā)展相對來說處于起步階段,尚未對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境造成不良影響。西藏和青海由較高效率區(qū)變?yōu)榈托蕝^(qū),可能因為旅游業(yè)發(fā)展初期對當(dāng)?shù)丨h(huán)境產(chǎn)生的負(fù)作用較小,但過度旅游開發(fā)使本就脆弱的干旱地區(qū)環(huán)境惡化。廣西、甘肅和貴州的旅游生態(tài)效率不斷提高,這可能是由于國家采取了針對民族地區(qū)的政策性傾斜措施。重慶由高效率區(qū)變?yōu)檩^低效率區(qū)可能是因為西部其他省份采取的環(huán)保措施力度更大。新疆、寧夏一直處于低效率區(qū)可能因為當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境較為脆弱,自我修復(fù)能力較差。但旅游生態(tài)效率變化的具體原因仍需通過實證分析研究(西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失,故實證分析部分不包含西藏)。

2.4 模型設(shè)定

基于西部地區(qū)的省際面板數(shù)據(jù)運用PVAR模型實證分析旅游生態(tài)效率、規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)之間的關(guān)系和動態(tài)效應(yīng),并設(shè)定模型為:

Yit=αi+βt+χ1Yi,t-1+χ2Yi,t-2+...χpYi,t-p+μit

(5)

式中,Yit代表[t、lnsc、st、te]4×1維列向量,分別代表旅游生態(tài)效率、規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)。αi和βt表示個體效應(yīng)和時間效應(yīng),i表示區(qū)域效應(yīng)即省份效應(yīng),t表示時間效應(yīng),χ是待估計的參數(shù)矩陣,P表示最優(yōu)滯后階數(shù),μit表示擾動項。

3 實證分析

3.1 平穩(wěn)性檢驗與最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

為防止變量間的“偽回歸”現(xiàn)象,需對面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗。考慮各種檢驗方法的優(yōu)劣,選取LIC檢驗考察變量的平穩(wěn)性,若P值小于臨界值則數(shù)據(jù)平穩(wěn),大于臨界值則數(shù)據(jù)不平穩(wěn),結(jié)果見表1。檢驗結(jié)果表明lnsc在5%的顯著性水平上平穩(wěn),其余變量在1%的顯著性水平上平穩(wěn),滿足建立PVAR模型的基本要求。

表1 單位根檢驗結(jié)果

對PVAR模型進(jìn)行估計,首先要確定滯后階數(shù)。運用信息準(zhǔn)則AIC、BIC和HQIC的方法選擇最優(yōu)滯后階數(shù),結(jié)果如表2所示。AIC和HQIC檢驗表明選取2階滯后為最優(yōu)滯后階數(shù),BIC統(tǒng)計量的最優(yōu)滯后階數(shù)是1階,進(jìn)一步檢驗的結(jié)果表明應(yīng)選取滯后2階進(jìn)行模型估計。

表2 PVAR模型滯后階數(shù)的檢驗結(jié)果

3.2 PVAR模型估計結(jié)果

為避免個體效應(yīng)而造成的回歸偏誤,借鑒Arellano 和 Bover[36]的前向均值差分法對各變量進(jìn)行處理。系統(tǒng)GMM能夠更好的解決內(nèi)生性問題,以自變量的滯后項作為工具變量,選取最優(yōu)滯后階數(shù)2階進(jìn)行模型估計,結(jié)果如表3所示。

表3 PVAR模型系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果

系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果表明(1)當(dāng)以旅游生態(tài)效率為被解釋變量時,受自身滯后一期因素的影響為正,滯后2期的技術(shù)效應(yīng)顯著為正(0.061),即單位GDP能耗越低,旅游生態(tài)效率越高。規(guī)模效應(yīng)對其影響由負(fù)轉(zhuǎn)正,表明在旅游發(fā)展初期接待游客數(shù)量越多旅游生態(tài)效率越低,當(dāng)旅游業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模后旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,接待游客越多旅游生態(tài)效率越高。結(jié)構(gòu)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的影響由正轉(zhuǎn)負(fù),但二者對旅游生態(tài)效率的影響不顯著。(2)前一期的游客規(guī)模對當(dāng)期規(guī)模效應(yīng)產(chǎn)生正向作用,滯后一期旅游生態(tài)效率對規(guī)模效應(yīng)的影響為促進(jìn)作用(-0.306),表明生態(tài)環(huán)境良好的地區(qū)能吸引更多的游客數(shù)量。技術(shù)效應(yīng)對規(guī)模效應(yīng)的影響由負(fù)轉(zhuǎn)正,結(jié)構(gòu)效應(yīng)的二階滯后對規(guī)模效應(yīng)的影響顯著為負(fù)。(3)滯后一期的結(jié)構(gòu)效應(yīng)對其自身的影響由正向轉(zhuǎn)為負(fù)向。規(guī)模效應(yīng)對結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響由負(fù)轉(zhuǎn)正。(4)技術(shù)效應(yīng)受自身滯后一期的正向影響,結(jié)構(gòu)效應(yīng)的一階滯后對其影響為負(fù)。為更清晰的看出各變量間的長期因果關(guān)系,還需進(jìn)一步分析。

3.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果只能從宏觀上反應(yīng)變量間的動態(tài)關(guān)系,而脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠更全面的反映規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和旅游生態(tài)效率間的動態(tài)傳導(dǎo)機制和影響路徑。運用蒙特卡洛模擬500次得到脈沖響應(yīng)函數(shù),選擇10期為滯后期,橫坐標(biāo)為響應(yīng)期數(shù),縱坐標(biāo)為影響程度,兩側(cè)的曲線為95%和5%的置信區(qū)間,中間為沖擊效應(yīng)。估計結(jié)果如圖3所示。

圖3 西部地區(qū)旅游生態(tài)效率的沖擊響應(yīng)函數(shù)Fig.3 Shock response function of tourism ecological efficiency in the western regiont:旅游生態(tài)效率Tourism eco-efficiency;lnsc:規(guī)模效應(yīng)Scale effect;st:結(jié)構(gòu)效應(yīng)Structure effect;te:技術(shù)效應(yīng)Technology effect

圖3顯示旅游生態(tài)效率、規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)均受自身的正向沖擊而具有放大作用,這和系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果一致。(1)對于旅游生態(tài)效率而言,自身的沖擊存在邊際效應(yīng)遞減規(guī)律,最初影響為正后逐漸減少；規(guī)模效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的影響為負(fù),表明游客規(guī)模的擴(kuò)大為當(dāng)?shù)靥峁└纳粕鷳B(tài)環(huán)境的資金支持,有利于旅游生態(tài)效率的提高；結(jié)構(gòu)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的影響在1—3期為正后變?yōu)樨?fù),表明結(jié)構(gòu)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率有先抑制后促進(jìn)的作用；技術(shù)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的影響為正,大約在第2期達(dá)到最大值,多期后均為正,表明單位GDP能耗越低能源消費結(jié)構(gòu)越合理,越有利于旅游生態(tài)效率的提高。(2)對于規(guī)模效應(yīng)而言,其自身的沖擊在當(dāng)期達(dá)到最大值,后呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的趨勢；旅游生態(tài)效率對規(guī)模效應(yīng)的影響為正,在第6期以后逐步趨近于0；結(jié)構(gòu)效應(yīng)對規(guī)模效應(yīng)的影響當(dāng)期為正,之后為負(fù)并在第6期以后影響趨于消失；技術(shù)效應(yīng)對規(guī)模效應(yīng)的影響為正,在第2期以后趨近于0。這充分說明旅游業(yè)的發(fā)展要在當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境承載力范圍之內(nèi)。(3)對于結(jié)構(gòu)效應(yīng)而言,當(dāng)期其自身的沖擊值達(dá)到最大,并逐步趨于減少；旅游生態(tài)效率對結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響為正,在第4期達(dá)到最大值后趨于減?。灰?guī)模效應(yīng)對結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響為負(fù),在第6期達(dá)到最大后趨于平緩；技術(shù)效應(yīng)對結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響在第1期為正,但影響較小,后期逐步趨向于0。表明旅游生態(tài)效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間關(guān)系密切。(4)對于技術(shù)效應(yīng)而言,其自身的沖擊在當(dāng)期最大,到第10期趨近于0；旅游生態(tài)效率對技術(shù)效應(yīng)的沖擊為負(fù)在第1期達(dá)到最小值,第4期變?yōu)檎蛴绊懖⒃诘?0期趨于0；規(guī)模效應(yīng)對技術(shù)效應(yīng)的影響為正,在第10期收斂于0；結(jié)構(gòu)效應(yīng)對技術(shù)效應(yīng)的影響第1期為正,第2期之后趨于0。表明技術(shù)水平的提高對旅游生態(tài)效率有正向促進(jìn)作用,但這一影響存在著邊際效應(yīng)遞減的規(guī)律,應(yīng)多方面尋找旅游生態(tài)效率的提升舉措。

3.4 方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠更好地反映兩個變量之間的動態(tài)影響路徑,方差分解能夠分析不同變量的結(jié)構(gòu)沖擊貢獻(xiàn)度。故采用方差分解進(jìn)一步表征規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的相對貢獻(xiàn)率,結(jié)果如表4所示。

表4 方差分解結(jié)果

方差分解的結(jié)果表明:(1)旅游生態(tài)效率、規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)四個變量對自身的貢獻(xiàn)均超過其他變量,表明這些變量均具有自我強化作用。(2)對于旅游生態(tài)效率而言,規(guī)模效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的沖擊從第1期的12.6%逐步增加到第5期的33%,表明規(guī)模效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的影響具有持續(xù)性。技術(shù)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的影響較小為0.6%,但其影響逐步波動增長至10.9%。結(jié)構(gòu)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的影響最小,在第1期為0.2%,但其影響逐步擴(kuò)大至第5期的1.4%。對于規(guī)模效應(yīng)而言,旅游生態(tài)效率對規(guī)模效應(yīng)的沖擊從第3期開始顯現(xiàn)并在第5期達(dá)到最大值0.2%,表明旅游生態(tài)效率對其影響具有滯后性。結(jié)構(gòu)效應(yīng)當(dāng)期對其影響較小為0.5%后逐步擴(kuò)大至7.9%。技術(shù)效應(yīng)對其影響較大在當(dāng)期為4.9%,后逐步減少至2.7%。對于結(jié)構(gòu)效應(yīng)而言,技術(shù)效應(yīng)對其沖擊影響為2.5%,旅游生態(tài)效率和規(guī)模效應(yīng)當(dāng)期未對其產(chǎn)生影響,到第5期擴(kuò)大至0.5%和5.1%,表明旅游生態(tài)效率對結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響不顯著。對于技術(shù)效應(yīng)而言,在當(dāng)期僅受到自身的沖擊作用為92%。旅游生態(tài)效率和規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響在第2期逐步顯現(xiàn),到第5期分別增加至3.7%、1%和3%,其沖擊作用較小,和脈沖響應(yīng)函數(shù)的估計結(jié)果具有一致性。旅游生態(tài)效率的影響因素除規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)外,還有其他因素。下文將在考慮各地能源消費結(jié)構(gòu)差異的基礎(chǔ)上引入其他變量作進(jìn)一步分析。

4 旅游生態(tài)效率影響因素的進(jìn)一步分析

4.1 面板門檻模型分析

能源消費結(jié)構(gòu)對碳排放強度產(chǎn)生重要影響,借鑒劉軍等[8]的研究在考慮各地能源消費結(jié)構(gòu)差異的基礎(chǔ)上計算旅游碳排放總量和旅游生態(tài)效率(t1)。并加入城鎮(zhèn)化、旅游發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為控制變量,運用固定效應(yīng)模型和面板門檻模型進(jìn)行估計。

固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)Hausman檢驗的結(jié)果表明應(yīng)采取帶有時間效應(yīng)的固定效應(yīng)模型。各變量對旅游生態(tài)效率的影響可能隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)非線性特征,為檢驗各變量與旅游生態(tài)效率的非線性關(guān)系以人均GDP對數(shù)為門檻變量,運用面板門檻模型進(jìn)行實證分析。模型設(shè)定為:

Tit=μit+β1tourit.I(Zit≤γ1)+β2tourit.I(γ1

(6)

式中,i和t分別表示省份和時間,Zit為門檻變量人均GDP,γ1、γ2…γn是門檻值,β1、β2…βn+1為不同門檻區(qū)間下的估計值,tourit.I表示因變量旅游發(fā)展水平,.I表示示性函數(shù)(若滿足門檻條件取值為1,不滿足取值為0),Xit表示一系列控制變量包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化、旅游發(fā)展水平,εit為誤差項。借鑒 Hansen[37]的研究,對是否存在面板門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗,結(jié)果如表5所示。

表5 面板門檻效應(yīng)檢驗

結(jié)果表明在1%的統(tǒng)計水平上拒絕不存在單一門檻和雙重門檻的假設(shè),在5%的顯著性水平上拒絕不存在三種門檻的假設(shè),表明模型存在著顯著的單重、雙重和三重門檻效應(yīng)。若考慮各地能源消費結(jié)構(gòu)則存在顯著的雙重門檻效應(yīng)(限于篇幅,表省略)。采用固定效應(yīng)和面板門檻模型進(jìn)行估計,結(jié)果如表6所示。

表6 固定效應(yīng)模型和面板門檻模型估計結(jié)果

結(jié)果表明固定效應(yīng)模型的組內(nèi)R2小于面板門檻模型的組內(nèi)R2,因此選擇面板門檻模型更為合理。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高、規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的提高有積極作用,說明西部大開發(fā)以及承接?xùn)|中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移改善了西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),減少了對生態(tài)環(huán)境的負(fù)外部性。技術(shù)效應(yīng)每提高1%,旅游生態(tài)效率提升0.00629%,數(shù)值較小且不顯著。這可能是由于西部地區(qū)科技水平落后,人口受教育水平低和大量人才外流制約了技術(shù)因素的影響。城鎮(zhèn)化提高1%,旅游生態(tài)效率降低3.588%。這可能因為當(dāng)前西部地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展仍處于較低水平,城鎮(zhèn)化的發(fā)展對地區(qū)環(huán)境帶來壓力而導(dǎo)致旅游生態(tài)效率下降,應(yīng)通過新型城鎮(zhèn)化發(fā)展和加強環(huán)境管制來實現(xiàn)旅游生態(tài)效率的提升。旅游發(fā)展水平對旅游生態(tài)效率的影響具有三重門檻效應(yīng),當(dāng)人均GDP對數(shù)小于9.31或進(jìn)入第一個門檻9.31與第二個門檻9.854時,旅游業(yè)的發(fā)展能顯著提高旅游生態(tài)效率。具體為旅游發(fā)展水平每提高1%,旅游生態(tài)效率提高0.785%和1.485%,旅游發(fā)展水平對旅游生態(tài)效率的正向作用不斷強化。但跨越第二個門檻和第三個門檻之后,變?yōu)樨?fù)向作用,表明過度旅游開發(fā)會對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境造成破壞,應(yīng)兼顧經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益。若考慮各省能源消費結(jié)構(gòu),各變量對旅游生態(tài)效率的影響強度縮小,表明能源消費結(jié)構(gòu)對旅游生態(tài)效率產(chǎn)生重要影響。旅游業(yè)發(fā)展水平對旅游生態(tài)效率的影響在小于第二個門檻值9.854時為正向影響,跨越第二個門檻為負(fù)向影響。規(guī)模效應(yīng)每提高1%,旅游生態(tài)效率提高0.109%;結(jié)構(gòu)效應(yīng)每提高1%,旅游生態(tài)效率提高0.537%；技術(shù)效應(yīng)每提高1%,旅游生態(tài)效率提高0.0043%,技術(shù)效應(yīng)的影響仍然不顯著。

4.2 面板門檻模型的穩(wěn)健性檢驗

為檢驗面板門檻模型估計結(jié)果的穩(wěn)健性,選取科研經(jīng)費投入(te1)[27]作為技術(shù)效應(yīng)的替代變量重復(fù)面板門檻模型的回歸過程,穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果如表7所示。

表7 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

檢驗結(jié)果表明不考慮能源結(jié)構(gòu)時仍然存在三重門檻效應(yīng),考慮能源結(jié)構(gòu)時仍存在雙重門檻效應(yīng)。各變量的顯著性未發(fā)生明顯變化,門檻值變化也不大,各變量的回歸系數(shù)除技術(shù)效應(yīng)外符號方向均未發(fā)生變化,這驗證了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

5 結(jié)論與討論

西部地區(qū)旅游資源豐富,但以資源導(dǎo)向性為主的粗放型旅游發(fā)展方式,雖然促進(jìn)了當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的發(fā)展,卻不具備可持續(xù)發(fā)展能力。近年來在美麗中國綠色發(fā)展理念的指導(dǎo)下,西部地區(qū)旅游生態(tài)效率不斷提高,不僅帶動了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民收入的提高,而且對我國東中西部協(xié)調(diào)發(fā)展有重要意義。本研究運用比值法測算了2000—2017年西部地區(qū)的旅游生態(tài)效率,并運用PVAR和面板門檻模型對旅游生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行分析,結(jié)論為:

第1,西部地區(qū)在2000—2017年間旅游生態(tài)效率不斷優(yōu)化,旅游可持續(xù)發(fā)展水平逐步提高,表明西部大開發(fā)戰(zhàn)略對西部地區(qū)生態(tài)環(huán)境優(yōu)化有積極作用。其中,云南、內(nèi)蒙古、陜西、四川處于高效率地區(qū),新疆、寧夏處于低效率區(qū),各區(qū)域旅游生態(tài)效率差距較大,呈現(xiàn)不平衡分布的特點。應(yīng)著力開發(fā)低碳生態(tài)旅游,減少旅游活動碳排放,引進(jìn)新型環(huán)保技術(shù),對旅游交通、旅游住宿和旅游游憩活動相關(guān)的行業(yè)進(jìn)行污染治理。

第2,PVAR模型的分析結(jié)果表明結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的正向作用較小,規(guī)模效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的正向作用較大?？衫煤梦鞑康貐^(qū)青山綠水的資源優(yōu)勢,加大旅游業(yè)投資注重旅游景區(qū)景點的開發(fā)建設(shè)以吸引更多游客,發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)對旅游生態(tài)效率的積極作用。改變“高投入、低產(chǎn)出、低效率”的政府主導(dǎo)型旅游經(jīng)濟(jì)增長方式,發(fā)揮結(jié)構(gòu)效應(yīng)的積極作用。加大高科技要素投入,利用“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù),變資源驅(qū)動為創(chuàng)新驅(qū)動,發(fā)揮科技因素對西部地區(qū)生態(tài)環(huán)境改善的積極作用。

第3,面板門檻模型分析的結(jié)果表明,若考慮各省能源消費結(jié)構(gòu),各變量對旅游生態(tài)效率的影響變小。西部地區(qū)重化工業(yè)占比較大的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點,對當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境造成不良影響。需改善當(dāng)?shù)啬茉聪M結(jié)構(gòu),使用清潔能源并提高能源利用效率。旅游業(yè)發(fā)展水平對旅游生態(tài)效率的影響存在門檻效應(yīng),在前期旅游業(yè)的發(fā)展有助于旅游生態(tài)效率的提高,當(dāng)超過第二個門檻值時旅游業(yè)的發(fā)展會對生態(tài)環(huán)境造成破壞,應(yīng)在當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境承載能力范圍內(nèi)適度發(fā)展旅游業(yè)。城鎮(zhèn)化不利于旅游生態(tài)效率的提高,可通過旅游業(yè)的發(fā)展帶動新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展,將旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城鎮(zhèn)化建設(shè)相結(jié)合,實現(xiàn)二者的良性互動,發(fā)揮新型城鎮(zhèn)化對生態(tài)環(huán)境的改善作用。規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均對旅游生態(tài)效率有積極作用,表明以旅游業(yè)作為西部地區(qū)的特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)是改善當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的需要,有利于保護(hù)生態(tài)環(huán)境實現(xiàn)綠色發(fā)展。

通過對西部地區(qū)旅游生態(tài)效率及其影響因素的分析,為西部地區(qū)旅游業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展提供參考。同時本文還存在以下不足和可供探討之處:首先,由于中國的旅游環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)不完善,本文運用“自下而上”法對旅游碳排放量進(jìn)行間接估算,并考慮了各地的能源消費結(jié)構(gòu)但仍存在一定偏誤,后續(xù)研究可待相關(guān)監(jiān)測系統(tǒng)完善后不斷優(yōu)化旅游生態(tài)效率的研究。其次,運用比值法對旅游生態(tài)效率進(jìn)行測量具有一定的科學(xué)性,但無法完全反映旅游管理和運營情況。最后,鑒于數(shù)據(jù)的可得性,從西部省域尺度進(jìn)行研究略為宏觀,因而從更微觀的市域或縣域進(jìn)行分析是未來旅游生態(tài)效率研究方向。