低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究.pdf

Vol.44 No.3Jun.2023大连大学学报JOURNAL OF DALIAN UNIVERSITYJOURNAL OF DALIAN UNIVERSITY第44卷 第3期2023 年 6 月低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究任志安，汤 沁，夏宇航，张梅菊（安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030）摘 要：本文应用基于松弛的全局 ML 指数（slacks based measure of global Malmquist-Luenberger index,SBM-GML）法来测算我国中部区域 20082019 年期间的绿色生产率（green total factor productivity,GTFP），采用空间引力模型衡量中部地区旅游业绿色生产率空间联系强度，并对其驱动因素进行考察研究。研究发现：20082019 年中部地区旅游业绿色生产率波动幅度较大，整体呈现出上升的趋势；各省的旅游业绿色生产率差异不大，山西省的旅游业绿色生产率位于中部六省之首；中部六省的旅游业绿色生产率间空间联结格局变化较为稳定，相邻省市间旅游业绿色生产率空间联系强度较高；区位熵、交通便利程度、GDP（国内生产总值）、对中部地区旅游业绿色生产率产生正向的影响。关键词：旅游业绿色生产率；空间引力模型；可持续发展中图分类号：F124 文献标识码：A 文章编号：1008-2395（2023）03-0054-09收稿日期：2022-09-13基金项目：国家社科基金项目“淮河生态经济带高质量绿色发展模式及其实现路径研究”（19BJL015）。作者简介：任志安（1965-），男，博士，教授，主要从事经济发展与政策评估研究；汤沁（1996-），女，硕士研究生，主要从事经济发展与政策评估研究。“中部崛起”战略是我国“区域协调发展战略”的重要战略组成部分之一，在区域发展新格局的时代背景下，“中部崛起”战略的再升级，为中部地区六省带来又一个区域高质量发展的新契机，同时对于实现全中国区域经济高质量发展也具有战略性意义。近年来，我国中部地区经济发展速度大幅加快，由于中部六省生态旅游资源丰富多样，旅游业一直保持着集聚发展的势头，并迅速成为中部地区经济高质量发展的主导产业之一。同时中部地区旅游业低效、粗放的发展模式带来的生态环境污染等问题也逐渐凸显。2019 年 5 月，习近平总书记在推动中部地区崛起工作座谈会中强调，中部地区应该始终坚持绿色发展。宋瑞1认为旅游业应该从以往强调规模和数量剧增的粗放发展方式转变为强调质量和效益的轨道上来，在过去仅仅以经济指标衡量旅游业发展的基础之上加入生态、环境等指标综合衡量旅游业的发展，以全面提升旅游业高质量发展效率。在此时代背景下，将环境污染与能源排放等因素纳入旅游业生产率的指标框架研究中部地区旅游业绿色生产率时空演变及其影响因素是一个十分具有学术价值和现实意义的课题，这不仅仅在探寻中部地区旅游业绿色生产率的提升路径上提供一些参考，而且会对相邻流域绿色旅游业的发展提供借鉴意义。一、文献综述绿色生产率（green total factor productivity,GTFP）作为衡量地区经济增长质量和环境保护效率的重要标志，是研究者们的研究重点。目前，学者们从不同的角度探讨了旅游业绿色生产率对经济发展和资源可持续利用的影响。指标构建方面，刘佳等2将旅游业能源消耗总量与碳排放量加入研究框架之中；路小静等3在研究中将环境与能源支出纳入衡量旅游业全要素生产率的测度体系中，引入环境代价与能源消耗两大变量作为影响旅游业绿色生产率的重要因素。然而，现阶段基于能源和环境角度关 依据 2006 年 4 月 15 日中共中央国务院发布的关于促进中部地区崛起的若干意见，将山西、河南、湖北、湖南、安徽和江西统称为“中部地区六省”。55第3期于旅游业绿色生产率的研究尚且不足，大多数的研究还是基于经济为产出指标，资本与劳动指标为投入指标来衡量旅游业的发展效率。研究方法方面，西方学者对旅游业生产效率研究的较早，Hu 等4、Sigala 等5运用数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型测度了国外旅游酒店的全要素生产率。Bosetti6首次将环境影响因素纳入投入产出指标体系，使用 DEA 研究了意大利国家公园的旅游业可持续发展效率。国内对旅游产业的全要素生产率研究起步较国外稍晚，王永刚等7-8采用了 DEA-Malmquist 指数分析法对中国旅游业全要素生产率进行测度与分解，吴旭晓9利用灰色关联分析数据包络模型（grey relational analysis data envelopment analysis,GRA-DEA）对我国东部、西部和中部的区域旅游业发展效率进行研究。研究范围方面，研究者研究的内容大多涵盖了国家、地区与省域。宋长青等10对全国绿色全要素生产率进行测度与分析。王兵等11对中国北部、南部与中部三大区域内绿色发展效率与绿色全要素生产率进行对比研究。汪锋12对中国 34 个省市的绿色全要素生产率的增长率进行研究。研究内容方面，近几年国内开始在原有的投入产出体系中纳入与环境、能源等相关的绿色资源类指标，以此实现对全要素生产率更为精准地衡量，并促成资源与环境的共同良性发展。然而，关于旅游业绿色生产率的研究还较为匮乏，更多的是对工业13、制造业14、农业15、水资源16的绿色生产率进行研究，这对研究旅游业绿色全要素生产率提供了借鉴。西方学者大多数从微观的角度研究旅游业全要素生产率，例如从旅行社17、旅游酒店18、旅游交通19等角度进行研究。纵观已有的文献，学术界对国家、地区和省际旅游业绿色生产率研究日臻成熟，但还是存在如下的局限：第一，研究者把目光主要聚焦在工业、水资源、农业等领域，对旅游业绿色生产率的研究不足。第二，研究区域上，在现有的对旅游业绿色生产率的研究中，对国家、省域、分地市的研究较多，区域旅游业绿色生产率的研究较为匮乏。中部地区是实现我国全面高质量发展的重要区域，研究中部地区旅游业绿色发展具有典型的现实意义。第三，在研究方法上，文章基于非径向、非导向性距离函数的基于松弛的全局 ML 指数（slacks based measure of global Malmquist-Luenberger index,SBM-GML）模型对中部地区旅游业绿色生产率进行测度与分析。对比已有的研究，本文的创新性研究主要体现在两个方面；第一，在研究视域上，文章以中部地区所包括的六个省为研究对象，构建中部地区旅游业绿色生产率的指标体系；第二，在研究方法上，利用基于非方向性距离函数的 SBM-GML 指数模型，将碳排放等因素纳入到模型之中，凸显出在环境污染等因素的影响下中部地区绿色生产率的变化情况。二、研究方法与数据来源（一）研究方法1.旅游业能源消耗与碳排放的研究方法借鉴已有研究成果20，本文通过一种“自上而下”的方式估算旅游能源消耗量，公式如下21：其中，指第 t 年旅游能源消耗/CO2排放总量；指第 t 年旅游交通运输能源消耗/CO2排放总量；指第 t 年旅游住宿能源消耗/CO2排放总量；指第 t 年旅游活动能源消耗/CO2排放总量。其中，n 指旅游交通运输类型，此处取空运、铁路、公路、水运，共计 4 类；指第 i 类旅游交通运输方式第 t 年旅客运输人数；指第 i 类旅游交通运输方式游客运输人数所占旅客运输人数之比。借鉴已有研究成果22-23，空运、铁路、公路、水运分别取值 64.7%、31.6%、13.8%和 10.6%；指第 i类旅游交通运输类型能耗系数/C 排放因子，能耗系数单位为 MJ/pkm，空运、铁路、公路、水运分别取值1、1.8、2和1.48，C排放因子单位为g/pkm，空运、铁路、公路、水运分别取值 27、133、137 和 106。其中，指第 t 年星级酒店客床位数；指第 t年客房入住率；T 指营业时间天数，此处取值 365；指旅游住宿能耗系数/C 排放因子，借鉴已有研究成果24，前者单位为 MJ/床/夜，取值 155，后者任志安 等：低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究大连大学学报56第44卷单位为 g/人/晚，取值 2.45。其中，k 指旅游活动类型，此处取观光赏景、娱乐度假、拜访亲友、商务活动、其他，共计 5 类；指第 k 类旅游活动第 t 年参与游客人数；指第 k类旅游活动能耗系数/C 排放因子，借鉴已有研究25，能耗系数单位为 MJ/人，观光赏景、娱乐度假、拜访亲友、商务活动、其他分别取值 8.5、26.5、12、16 和 3.5，C 排放因子单位为 g/人，观光赏景、娱乐度假、拜访亲友、商务活动、其他分别取值417、1670、591、786 和 172。2.SBM-GML 指数模型本文采用同时考虑非期望产出的 SBM 模型，这样可以同时顾及资源与环境的约束：其中，时省份 k 的投入和产出向量；是表示决策单元投入产出的改进向量；是表示的是非期望产出向量。GML 具体公式为26：第一，构造环境技术集，该集合要求将预期产出与非预期产出均囊括在内。假定在时期,有生产单位通过投入种生产要素，定义为，得到了E种和F种预期产出和非预期产出，各定义为：以及，则有对应的环境技术集：模型化表示如下：第二，给出方向性距离函数。定义产出方向向量：，其方向性距离函数如下：其中，为产出方向向量收缩或者扩张倍数的最大值，该值越小，对应生产效率越高。第三，给出 到期的 GML 指数：其中，期的距离函数表示为，期 的 距 离 函 数 为，在期 技 术 基 础 上，对 应期 混 合 距 离 函 数 为，同理，在期技术基础上的 期混合距离函数为。Malmquist-Luenberger 生产率指数进一步拆分，得到技术效率 GEC 和技术进步指数 GTC，前者关注的是最大生产效率，而后者影响前者的取值边界，对应公式为：3.空间引力模型空间引力模型是分析空间经济联系的主要工具27，借鉴已有的研究，本文运用引力模型衡量中部地区旅游业绿色生产率空间联系强度。本文参考孟德友28、蒋天颖29的研究将省市之间的公路里程数代表两个省份之间的时间距离来计算空间联系量。基于刘继生等30学者的相关研究，将省市之间的衰减指数定为 2。具体模型如下所示：其中，为引力常数，一般为 1；表示省市57第3期任志安 等：低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究i 与省市 j 间旅游业绿色生产率空间联系量强度，越大代表空间联系越紧密；表示省市 i 与省市 j 的绿色生产率；表示省市之间的时间距离，由谷歌地图计算得到。目标省市旅游业绿色生产率空间联系势能为目标省市与其他地区之和：，越大则表示该省旅游业绿色生产率对其他省市的空间吸引力越大，在中部地区中的中心地位越高。（二）指标选择和研究方法1.指标选择旅游行业综合性特征显著，故探究旅游业绿色生产率应兼顾旅游业特征，选择强关联性投入产出指标。与此同时，为保障本文结果客观性，应选择SBM-GML 模型适用性数据。目前研究旅游业生产率的文章不多，以往的研究通常以资本和劳务作为投入指标，收入作为产出指标，但是在当前的效率和生产率的研究之中，中国各地区/省市整体性经济增长绩效与各行业行业性全要素生产率等相关测度问题，均已通过设计环境投入产出量化指标纳入环保排污维度，例如环境投入指标包括行业能需等、环境产出指标包括排污量等。基于知网数据库中旅游业全要素生产率相关文献资料，以引用率为依据，选择排名靠前 40 篇进行数据统计，得到认可度较高的绿色效率和生产率的投入与产出指标。接着，根据所选取的投入与产出指标，制作一份关于旅游业绿色投入与产出指标的调查问卷，邀请旅游学与经济学专业 30 多位专家进行填写，对得出的结果进行频度统计构建指标体系。最后根据中部地区旅游业的实际情况，对构建的投入产出指标体系进行修正。最终确定了中部地区绿色生产率投入与产出指标，具体指标如表 1。表 1中部地区旅游业绿色生产率投入与产出指标目标层系统层指标层单位投入指标劳动投入旅游业从