环境约束条件下景区旅游效率与旅游生产率评估

旅游活动不仅能够为景区创造经济效益,而且也给生态环境体系形成负面影响,因而对环境约束下景区旅游效率与旅游生产率进行测度具有重要意义。本研究参照网络DEA与方向性环境距离函数法,将环境因素纳入景区旅游效率与旅游生产率测度框架,结合以景区碳足迹表征的生态环境压力指标,构建了考虑环境因素的景区旅游效率与旅游生产率测度模型,规避了传统DEA方法的"黑箱"问题,更为准确地涵盖了环境治理效率。以四川省成都市26家景区为评估对象的研究结果显示,各景区旅游效率存在较大差异,多数景区旅游生产率差异受旅游服务产品生产环节效率主导,囊括环境治理效率的旅游效率与旅游生产率评估更为科学、合理。最后本文在发展理念、旅游服务产品结构、能源结构、碳汇增加等方面针对景区旅游经济发展提出对策建议。

“双碳”目标下黄河流域旅游绿色生产率时空分异特征及影响因素——以陕西段为例

陕西作为黄河流域旅游资源赋存高密度区,其绿色发展对黄河流域高标准高质量地实现“双碳”目标起着重要作用。收集2010—2021年相关数据,采用非期望产出的SBM模型、ML指数及Tobit回归模型等方法对陕西旅游绿色生产率(TGTFP)的时空分异特征及影响因素进行了分析。研究表明:(1)在时序发展上,2010—2021年内陕西旅游能源消耗与碳排放总量呈上升态势,其静态TGTFP唯有2017年实现有效,动态ML指数在2010—2013年和2014—2019年内实现有效,但其他年份均表现为无效,在发展过程中均呈左高右低的山峰型。(2)在空间分异上,TGTFP呈现“关中最强,陕北高于陕南”的分异特征,三大区域内部市域发展渐趋均衡,而三大区域间分化显著导致了陕西总差异扩大。(3)影响因素上,政府干预、环境规制及城镇化水平等外部因素对陕西旅游绿色生产率具有显著的推动作用,但仍有强烈的内部阻力来自旅游总收入、旅游能源消费及碳排放。

信息化对旅游全要素生产率的影响研究

信息时代,信息化对旅游产业高质量发展的影响备受关注。通过构建融合多源数据的信息化发展水平测度体系,借助DEA-Malmquist指数,分析了2010—2019年中国30个省级行政区旅游全要素生产率及其分解因素的动态演变过程,并利用门槛面板模型研究了信息化对旅游全要素生产率及其分解因素的影响。结果表明:(1)研究期内中国信息化水平逐年上升、省际差距不断缩小,在空间上呈东部为发展热点区西部为发展冷点区的特征。(2)旅游全要素生产率呈持续上升趋势,其中旅游技术进步贡献显著,旅游技术效率有所下降。(3)信息化对旅游全要素生产率有显著的非线性促进作用,其通过正向促进旅游技术进步对旅游全要素生产率产生积极影响,并通过非线性抑制旅游技术效率对旅游全要素生产率产生门槛效应。

数字经济对旅游绿色全要素生产率的空间影响效应及机制研究

基于2011-2020年中国31个省份的面板数据,运用空间计量模型方法探究数字经济对旅游绿色发展的空间影响效应及机制。研究表明:(1)数字经济呈东部沿海省份的右旋转90度“T”型演变格局,旅游绿色全要素生产率呈中南-西南部省份连片组团的演变格局,二者演变存在正向空间关联。(2)数字经济对旅游绿色全要素生产率产生正向直接和负向溢出影响,东部地区、高互联网普及率省份受正向直接和负向溢出影响最明显,而低节能减排省份受负向溢出影响最明显。(3)数字经济通过绿色技术创新、产业结构调整对旅游绿色全要素生产率产生正向直接和负向溢出影响,两种中介路径抵消掉部分“数字隔离”的负向溢出影响,但仍无法打破“以邻为壑”的困境。

互联网发展会抑制旅游全要素生产率吗——基于“索洛悖论”的成因、特征与化解

互联网作为信息时代驱动经济社会发展的重要载体,对旅游全要素生产率产生何种影响?文章使用熵值法与Malmquist指数法分别测度2013—2020年各省份互联网发展水平与旅游全要素生产率,系统考察了互联网发展对旅游全要素生产率的影响。结果表明:互联网发展显著抑制旅游全要素生产率,验证了“索洛悖论”假说在旅游业的存在,原因在于互联网发展对旅游业要素配置形成非适应性冲击;异质性分析表明,“索洛悖论”主要出现在经济发展水平较低、数字基础设施相对薄弱与创新能力较差的地区。此外,旅游产业结构升级能够发挥均衡效应与升级效应,调节互联网与旅游全要素生产率之间的关系,从而有效化解“索洛悖论”。

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

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2008—2019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:2008—2019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。

数字经济发展对旅游业全要素生产率的非线性效应

数字经济作为新型产业驱动力,已成为促进区域旅游业转型升级的关键因素。但基于城市尺度,数字经济与旅游业全要素生产率间的关系在学术上仍未得到系统性实证。文章融合多源数据构建数字经济发展水平指数,运用全局可参比Malmquist模型测算2011—2019年中国285个地级及以上城市旅游业全要素生产率,继而采用面板平滑转换回归模型探索性实证数字经济与旅游业全要素生产率之间的平滑转换效应。结果表明:(1)数字经济发展能够显著提高旅游业全要素生产率,而且旅游业技术进步是数字经济促进城市旅游业全要素生产率提升的重要途径。(2)数字经济对旅游业全要素生产率的影响呈现边际效应递增的非线性平滑转换特征。经过稳健性和内生性检验,其影响效果保持稳健。(3)数字基础设施、数字产业发展、数字创新潜力和数字普惠金融等分维度对旅游业全要素生产率和技术进步同样具有显著的非线性促进效应。(4)分地区异质性分析显示,在高旅游业发展地区和高数字经济发展地区,数字经济对旅游业全要素生产率的促进作用更为明显。上述结论不仅为理解和分析中国城市旅游业全要素生产率发展提供了新的视角,也为合理利用数字经济促进城市旅游业高质量发展提供了参考。未来,政策上应推动“数字经济+旅游”深度融合、完善互联网营销体系,加强数字经济时代的旅游业制度创新,同时高度关注数字经济影响效应的异质性特征,促进不同类型城市旅游业全要素生产率协调发展。

数字技术对旅游绿色全要素生产率的影响——基于“一带一路”沿线省份的经验证据

数字技术在旅游业绿色发展中扮演重要角色。文章基于DEA模型测度中国“一带一路”沿线省份2013—2020年旅游绿色全要素生产率,构建GMM、PVAR模型实证探究了数字技术对旅游绿色全要素生产率的短期非线性及长期动态冲击影响,并使用SDM探寻空间溢出效应。研究发现:数字技术对旅游绿色全要素生产率具有先抑制后促进的U型影响,该U型特征主要集中于丝绸之路经济带核心区;长期内数字技术对旅游绿色全要素生产率的动态冲击为正且延续性较强;此外,数字技术对旅游绿色全要素生产率影响存在显著的非线性空间溢出特征,该效应主要源于地区间的溢出。最后提出持续推进旅游业绿色化转型、大力发展数字经济、积极推进数字技术在旅游业的应用等建议。

中国旅游业碳生产率区域差异及其格局演变:1995—2014

利用"自下而上"法核算1995—2014年中国大陆30个省(市、区)旅游业碳生产率,采用标准差、变异系数等指标衡量旅游业碳生产率区域差异,并通过空间自相关分析探讨中国旅游业碳生产率区域差异格局演变特征。结果表明:1995—2014年中国旅游业碳生产率总体呈增长趋势,但增长幅度不大,其年均增长率为2.07%,旅游业碳生产率具体数值由1995年的1.120 1万元/t增长至2014年的1.653 0万元/t;旅游业碳生产率区域差异明显,但区域绝对差异和区域相对差异均逐步缩小;旅游业碳生产率空间分布不均,总体呈东高西低的空间格局;旅游业碳生产率的空间分布存在显著正空间自相关性,以及局部的不连续性;旅游业高碳生产率集聚区域主要分布在华北地区,以北京、天津、河北为主要代表;旅游业低碳生产率集聚区域主要分布在西北地区,以新疆、青海和陕西为主要代表;中国旅游业碳生产率整体水平较低,多数省区位于旅游业低碳生产率行列,研究期内旅游业低碳生产率的区域重心逐渐由西部向中部转移。基于上述结论,本文提出针对性建议:政府应制定低碳旅游相关的系列标准规范、行动方案以及保障性政策等,同时应加大对先进低碳技术和低碳设备的引进与推广;各省区应秉持低碳发展理念并将其融入目的地开发与管理之中;旅游企业应积极利用新能源、新材料和新技术,研发低碳旅游系列产品与服务;加大宣传生态环保理念,引导旅游者树立低碳旅游意识,优先选择低碳旅游景区和低碳出行方式,自觉抵制高碳排旅游活动。

长江经济带快速交通系统对城市旅游生产率的影响效应分析

长江经济带是我国经济和社会发展的重要地理单元和支撑平台,是旅游业众多关键发展要素的集聚地,其高密度旅游资源开发和旅游消费集聚迫切需要高效的快速交通设施作为支撑。以长江经济带为研究对象,综合采用主成分分析法、双变量LISA模型和空间面板杜宾模型,探究2000—2017年长江经济带快速交通与城市旅游生产率的空间关联特征,验证快速交通对城市旅游生产率的空间效应及机理。结果表明:①长江经济带快速交通优势度与旅游生产率的双变量LISA集聚总体呈增强态势,二者互具空间依赖性。②长江经济带快速交通对旅游生产率存在显著空间溢出效应,快速交通优势度每提升1%,将分别促进本地和周边城市旅游生产率增长0.2193%和0.1182%;分区域影响边际效应呈现“下游>中游>上游”的级差化递减特征。③快速交通系统通过集聚扩散、调整重构、传导配置与整合优化等方式,加速城市(区域)间旅游要素集合的流动与交换,城市旅游生产率通过“反哺效应”促进快速交通系统结构优化及服务能级提升。文章提供了关于快速交通与旅游生产率关系的证据。

旅游区全要素生产率的测度及时空探究——以江苏省三大旅游区为例

文章运用DEA-Malmquist指数二次分解模型、全局空间自相关及Getis-Ord G*i指数测度了江苏省三大旅游区的旅游效率,并对其进行了时空演变探究。结果表明:2000—2015年江苏省三大旅游区的旅游全要素生产率的变化都呈现波动上升趋势,长江江淮旅游区、长江太湖旅游区、运河徐海旅游区的全要素生产率分别为0.988、1.024、0.976;江苏省区域旅游全要素生产率呈现明显的空间分布格局,且太湖旅游区的发展优于长江江淮旅游区和运河徐海旅游区的发展;三大旅游区的四个分解效率值影响因素不一,总体上规模技术进步变化与纯技术进步变化是影响三大旅游区年度旅游全要素变化的主要原因。因此,三大旅游区应采用差异化的旅游发展政策,推进旅游产业的技术进步和发展。

旅游产业绿色全要素生产率变动及收敛性分析——基于中国沿海地区的实证研究

以我国沿海11个省份为研究对象,运用DEA-Malmquist指数模型,对2005—2014年旅游产业绿色全要素生产率进行测度和评价,揭示其时序变化、区域差异和空间演化特征,再利用经济增长收敛理论对其收敛性进行检验。结果表明:(1)沿海地区旅游产业绿色全要素生产率总体呈现下降趋势,绿色技术、科技进步与绿色发展水平不高,亟需向资源节约、环境友好和集约发展转变;(2)沿海地区旅游产业绿色全要素生产率存在显著的区域差异,空间分异与演化特征明显;(3)沿海地区旅游产业绿色全要素生产率不存在显著的σ收敛,只存在显著的绝对β收敛和条件β收敛,表明生产率地区差距不断缩小,且各自收敛于自身的稳态水平。

“一带一路”沿线省份旅游绿色全要素生产率区域差异及影响因素

选取2006—2019年"一带一路"沿线17个省份的面板数据,综合运用方向性距离函数与GML指数模型、Dagum基尼系数、面板Tobit回归模型对"一带一路"沿线省份旅游绿色全要素生产率进行测度,并对不同经济区旅游绿色全要素生产率的时空演变趋势、区域差异根源以及影响因素进行深入研究。结果表明:"一带一路"沿线17省份旅游绿色全要素生产率整体呈现"缓慢增长—间断性降低—快速增长"的发展趋势;旅游业绿色生产率总体区域差异表现出波浪式递减特征,区域间差异是旅游绿色全要素生产率存在差异的主要因素;区域经济发展水平、交通便捷程度、旅游产业结构、对外开放程度对"一带一路"旅游业绿色全要素生产率有显著正向作用,科技创新水平尚未发挥出正向作用。

我国旅游产业集聚对旅游全要素生产率的影响研究

为探究旅游产业集聚与旅游产业全要素生产率提高之间的内在机制,利用2006—2018年我国29个省区市相关数据,运用DEA-Malmquist指数法和空间计量模型,在测度旅游全要素生产率的基础上,分析旅游产业集聚对旅游全要素生产率的影响。研究发现:(1)我国旅游产业全要素生产率呈不断上升趋势,技术进步是旅游全要素生产率上升的主要原因,规模效率贡献最小,未来发展空间较大;(2)我国旅游全要素生产率的空间相关性显著,但随着旅游产业的发展和整体技术进步,这种相关性在逐渐减小;(3)我国旅游产业集聚对旅游全要素生产率的影响呈倒"U"型关系,当旅游产业集聚指数超过1.142时,进一步集聚会形成"拥挤效应"降低旅游全要素生产率。

长江经济带旅游技术创新、产业升级与绿色全要素生产率关系研究--基于GML指数与PVAR模型分析

为了促进旅游经济高质量发展,以长江经济带11个省市为研究对象,选取2008—2018年的面板数据,运用GML指数测算各省市旅游绿色全要素生产率,构建旅游技术创新、产业升级与绿色全要素生产率的PVAR模型,并探讨了三者之间的动态关系。研究结果表明:长江经济带11个省市旅游绿色全要素生产率存在明显的时空异质性;旅游技术创新与旅游产业升级之间以及与旅游绿色全要素生产率之间存在正向的相互作用;旅游产业升级对旅游绿色全要素生产率与旅游技术创新有较大的影响。因此,综合考虑地区关联性与差异性,加强旅游技术创新、产业升级与绿色全要素生产力的相互联动,有利于实现长江经济带旅游业“技术—产业—绿色经济”均衡发展。

旅游产业结构高级化与旅游全要素生产率增长关系研究

基于2000—2018年中国30个省的(市、区)面板数据,运用DEA-Malmquist指数测度旅游全要素生产率,并通过最小二乘法从旅游产业结构高级化维度分析旅游产业结构高级化对旅游全要素生产率的影响,结果表明:(1)我国旅游全要素生产率2000—2018年总体趋势为上升,且旅游全要素生产率的增长主要来源于技术进步;(2)旅游产业结构高级化总体上对旅游全要素生产率起负向作用,其中,旅游产业结构高级化对旅游技术进步的正向作用不显著,对技术效率起显著负向作用,说明未来需要进一步调整旅游产业结构以促进技术效率。

环境约束条件下景区旅游效率与旅游生产率评估研究

旅游业作为二十一世纪的朝阳产业,带动了多方面的经济活动,但是旅游业的发展也给景区的生态环境造成了一定的影响,由于旅游景区是相对比较脆弱的,人们不注意环境卫生,以及一些气候的变化导致旅游景区的生态环境遭到破坏,环境问题日益突出。因此如何准确的评估旅游业带来的效益成为大众关注的焦点。本文首先介绍我国旅游业中存在的环境问题,以及为什么要在环境约束条件下对景区旅游效率与旅游生产率进行评估,其次介绍我国环境约束条件下景区旅游效率与旅游生产率评估的方式方法,最后介绍如何优化我国的旅游业。

数字技术与中国旅游全要素生产率--基于非线性与异质性的考量

文章选取2013—2020年中国省级面板数据,通过使用固定效应非线性模型、调节效应模型,实证检验了数字技术对旅游全要素生产率的影响。研究发现:数字技术影响旅游全要素生产率呈现先抑制后促进的“U”型变化趋势,且主要通过技术进步发挥作用;进一步研究发现:数字技术通过旅游经济增长、旅游产业结构升级的正向调节作用对旅游全要素生产率产生“U”型影响。异质性分析表明:数字技术对旅游全要素生产率影响的“U”型关系仅存在于旅游景区禀赋较低地区、高技术创新水平地区以及东部地区。

长三角城市旅游专业化水平对旅游全要素生产率的影响效应

综合采用DEA-Malmquist指数模型、GIS空间分析及GMM动态面板回归等方法探讨了长三角地区城市旅游专业化水平对旅游全要素生产率的影响效应.结果表明:2001—2017年,长三角地区城市旅游专业化水平由低值集聚的“倒山”字型向“南高北低”空间格局推进,旅游全要素生产率由负向增长的“入”字型分布格局提升至正向促进的“均衡”状态;动态面板回归结果显示旅游专业化水平对旅游全要素生产率表现为明显倒“U”型曲线关系,且倒“U”型曲线拐点为4.89;经济发展水平、交通发展水平、信息化水平和产业结构对旅游全要素生产率具有显著正向影响,而旅游资源禀赋、市场化程度及城镇化水平抑制旅游全要素生产率的提升.

长江经济带旅游全要素生产率评价研究

旅游全要素生产率增长对推动长江经济带发展具有重要的战略意义。采用基于投入的非参数DEA—Malmquist指数法测算长江经济带旅游全要素生产率的增长状况,结果表明:长江经济带旅游全要素生产率年均保持8.5%的增长速度,主要贡献来自于技术进步;长江经济带旅游全要素生产率存在明显的地区差异,中游地区最高,上游地区次之,下游地区最低;长江经济带旅游全要素生产率增长在时间上呈先升后降的"倒U型"趋势;在影响因素方面,科技、人才、交通对旅游全要素生产率具有显著的促进作用,投资和资源对旅游全要素生产率则具有显著的抑制作用。