“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。

广东省旅游业生产效率时空演变分析

对比旅游投入-产出数据,采用数据包络分析DEA-BCC及DEA-Malmquist指数模型,从静态和动态两方面对广东省旅游生产效率进行分析。结果表明:(1)从静态效率来看,广东省各年份的旅游效率均小于1,提升空间很大;山区地级市的平均旅游效率最高且高于全省平均水平,其余区域地级市的平均旅游效率均低于全省均值,珠三角高于东翼、东翼高于西翼。(2)从动态效率来看,广东省旅游全要素生产率年均增长7个百分点,技术进步贡献是促进其增长的主要动力;除深圳、珠海外,其余地级市的旅游全要素生产率都大于1,旅游效率得到明显改善;广东省旅游全要素生产率增长的热点、次热点地级市呈现由珠三角向东翼、西翼及山区转变之趋势,冷点、次冷点地级市则基本相反。(3)根据旅游效率的差异,广东省各地级市可划分为四种类型即活力型、稳健型、潜力型及保守型。

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。

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”。

红色旅游资源提升企业全要素生产率探析

红色旅游资源的开发帮助了参与红色旅游的企业员工树立正确的价值观,从而影响企业的生产经营。以2003—2019年我国244个城市3017家上市公司为样本,不仅检验了红色旅游资源的生产溢出效应,还提出了商业模式创新和交通基础设施改善两大影响机制。研究结果表明:红色旅游资源所在城市中的企业全要素生产率较高;该效应在非国有和中西部地区企业中更突出;在红色旅游资源的影响过程中,商业模式创新和高铁站点的开通发挥了媒介作用;为增强文化自信提供一个可行的思路。

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。

江西省旅游业绿色全要素生产率测度及影响因素分析

运用超效率EBM-DEA模型,对2011-2020年江西省旅游业绿色全要素生产率进行了测度,并运用计量经济模型对其影响因素进行了分析探讨。研究表明,近10年来江西省旅游业绿色全要素生产率呈现波动状态,其中2011-2019年江西省旅游业绿色全要素生产率总平均增长率为5.78%,2020年受疫情影响有一定幅度的下降;江西省各地区旅游业绿色全要生产率总体较优的是新余、南昌和萍乡,相对较差的是景德镇、吉安和鹰潭。各地区的旅游业发展规模强度、第三产业的GDP占比、区域对外开发程度、城镇化水平、交通可进入性等能够正向影响旅游业绿色全要素生产率,而区域能源消耗则对其产生显著的负面影响。针对该研究结果,提出了提升江西省旅游业绿色全要素生产率的对策建议。

乡村旅游全要素生产率动态评价与溢出效应研究

乡村旅游作为助力乡村振兴的重要载体,是“强村富民”的绿色驱动力。本文基于2011-2019年30省区面板数据,借助DEA-Malmquist模型测算乡村旅游全要素生产率并讨论其时序特征;构建地理距离与经济地理距离矩阵后,依托空间杜宾模型考察其溢出效应。研究结果表明:乡村旅游全要素生产率呈波动态势但整体向好且由技术进步推进;乡村旅游全要素生产率空间上具有“高高”集聚或“低低”集聚特征;环境规制、经济发展水平和农村居民固定资产投资对乡村旅游全要素生产率有正向显著空间溢出效应。

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。

1992-2005年中国旅游业全要素生产率及省际差异

全要素生产率是评价一个国家或地区经济增长质量和技术进步的基本指标。本文采用生产函数法对1992-2005年中国旅游业全要素生产率(TTFP)以及旅游经济增长方式进行研究,分析TTFP变化与旅游增长之间的关系,探讨各省旅游增长方式的演化过程与变化趋势,得出了以下结论:①中国旅游业属于典型的(劳动)要素驱动型增长方式,劳动力要素投入对中国旅游经济增长的贡献为63.69%;②旅游业年均技术进步速度(TTFP)为2.91%,技术进步速度缓慢的原因主要在于投资效率低下和基础设施投资不足;③旅游业技术进步是旅游业增长的充分条件而非必要条件,旅游吸引物在空间上的"不可移动性"和不发达地区的"飞地旅游"性质决定了旅游业的技术扩散方式从根本上有别于传统产业,它既不受制于区域经济发展水平,与区域地理位置也不具有对应性;④中国各省旅游业增长方式与发展水平已经出现了明显的分化,并且差异正在逐年扩大,技术进步速度(TTFP)差异是导致各省旅游发展水平分化的原因,如果各省TTFP差异继续扩大,可能会进一步加大各省旅游业发展水平的差距,加强旅游业公共服务领域的建设对于推动中国旅游业技术进步和增长质量提高具有决定性作用。

产业集聚对旅游业全要素生产率的影响——基于中国旅游业省级面板数据的实证研究

文章使用2005—2012年全国各省份的旅游业相关数据作为样本,运用系统矩估计方法,实证分析了产业集聚对旅游业全要素生产率的影响,并探讨了产业集聚对全要素生产率的作用机理。结果表明:第一,我国旅游业的年均全要素生产率增长为8.4%,其中技术进步实现增长10.2%,但是技术效率退化了1.6%,表现在纯技术效率和规模效率的恶化。第二,旅游业产业集聚对各省旅游业的全要素生产率具有显著的正向影响,产业集聚程度较高的地区,旅游业的全要素生产率也较高。第三,旅游业产业集聚对旅游业的技术效率具有显著为正的影响,但是对旅游业的技术进步影响并不显著,产业集聚对旅游业全要素生产率的促进作用主要是通过改善旅游业技术效率实现的。第四,产业集聚能够有效促进旅游业规模效率和纯技术效率的提升,但是二者在程度上存在较大差异,其对规模效率的促进作用小于其对纯技术效率的影响。

中国旅游产业集聚、全要素生产率与旅游经济关系研究

产业集聚和全要素生产率(TFP)是提升我国旅游经济发展质量,实现可持续发展的重要驱动因素。在理论上推导我国旅游业产业集聚、全要素生产率和旅游经济三者之间的关系,利用2001—2014年我国30个省域的面板数据通过区位熵指数和DEA-Malmquist模型测度了我国旅游产业集聚水平和TFP状况;通过系统广义矩估计法(SYS-GMM)实证分析了产业集聚对旅游经济的影响及作用机理。结果表明:我国旅游产业集聚水平不高,TFP虽为正向增长但较为缓慢,技术效率为负增长,体现了旅游业粗放式的发展特征;旅游产业集聚对旅游经济有正向影响效应,旅游业TFP的提高在产业集聚推动经济发展的传导过程中发挥了中介作用,但TFP的推动作用较弱。

旅游产业依赖与全要素生产率增长——基于“资源诅咒”假说的检验

"旅游发展促进经济增长假说"(TLGH)在强调旅游业对地区"经济提速"的同时,较少关注其对"经济提质"的影响,同时也忽略了旅游经济依赖面临的潜在风险。本文使用2002年—2014年城市层面数据,根据城市规模与旅游产业依赖度两个维度,从全国地级及以上城市中筛选出30个经济对旅游业产生较高依赖的城市作为研究样本。本文借鉴"资源诅咒"理论分析框架,使用计量经济学方法,从经济增长质量的角度研究了旅游业"资源诅咒"效应的存在性及其影响机制,研究结果表明:(1)在中小型旅游依赖型城市中,旅游产业依赖度与城市TFP增长表现出明显的N型曲线关系,即旅游产业依赖可能会对城市TFP增长产生先促进、后抑制、再促进的效应。(2)旅游产业依赖会通过制造业发展和对外开放程度这两个因素对TFP增长产生间接影响。其中,"荷兰病"效应是旅游业产生"资源诅咒"效应的重要原因,而提高地区对外开放水平是规避旅游业"资源诅咒"效应的关键因素。本文认为今后应加大对旅游与经济深层次作用机制的分析,研究重点要从"能否促进"向"如何促进"转变。

中国旅游业全要素碳生产率动态演进及其影响因素

为探清中国旅游业全要素碳生产率(total factor carbon productivity,TFCP)增长演化特征及影响因素,运用Malmquist-Luenberger指数测算2000—2017年中国30个省(自治区、直辖市)旅游业TFCP及其分解(不含港澳台及西藏自治区数据,下同),借助核密度估计揭示其动态演进趋势,并建立面板数据模型探究影响旅游业TFCP的关键因素.结果表明:①2000—2017年,中国旅游业TFCP平均增长率为6.2%,呈现中部高于东部、东部高于西部的空间增长格局,且技术进步是其增长的主要驱动力.②中国共有28个省份的旅游业TFCP呈现正增长,其中吉林省的增幅最高,而青海省、宁夏回族自治区旅游业TFCP出现下降;旅游业碳排放技术“创新者”主要为天津市、河南省、山西省、上海市和内蒙古自治区.③旅游业累积TFCP和累积技术进步均存在明显提升,但二者省际差距有所扩大;而累积技术效率虽然省际差距在缩小,但效率提高幅度不明显,且呈一定倒退趋势.④全国范围内,旅游业经济规模、产业结构和对外开放程度分别在1%、1%和10%的显著性水平上正向促进旅游业TFCP,旅游业能源强度、旅游业碳排放结构及城镇化水平在1%的显著性水平上负向影响旅游业TFCP,环境规制对其影响不显著.研究显示,中国旅游业TFCP虽波动性较大,但整体呈增长趋势,技术进步的贡献高于技术效率的贡献,今后在依靠技术进步提升旅游业TFCP的同时,更要注重改善技术效率.

智慧旅游建设促进了旅游经济高质量发展吗?——全要素生产率视角下的准自然实验

提高旅游全要素生产率是提升旅游经济增长质量的重要方式之一。文章运用DEA-Malmquist模型测算了2008—2018年包括27个智慧旅游城市在内的我国53个旅游城市的旅游全要素生产率,基于准自然实验的分析思路,构建双重差分模型(DID),评估城市的智慧旅游建设对旅游经济高质量发展的影响。研究表明:智慧旅游建设显著促进了城市旅游经济高质量发展,其促进作用主要表现为旅游全要素生产率的提高。进一步,文章通过PSM-DID模型、安慰剂检验等方法验证了结论的稳健性。作用机制分析与异质性分析的结果表明:城市智慧旅游建设通过技术创新效应、资源配置效应和规模经济效应促进旅游经济高质量发展,而资源配置效应和规模经济效应与城市等级相关,均存在显著的城市异质性特征。在高质量发展国家战略及优质旅游发展的背景下,文章从智慧旅游政策出发,证明了我国旅游业加快转向以创新驱动为主的发展模式是高质量发展的必由之路,不仅丰富了旅游经济高质量发展的研究视域,也为中国城市抓住高质量发展战略机遇及大力提高旅游发展质量提供经验证据和政策建议。

我国旅游产业集聚与全要素生产率关系研究

本文采用EG指数方法测度我国旅游业产业集聚水平,采用曼奎斯特指数测度我国旅游全要素生产率水平,发现我国旅游产业集聚呈下降趋势且速度随时间变缓,我国旅游全要素生产率水平呈现出波动变化,且波动幅度逐渐增大;通过构建模型考察两者关系,发现我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率存在显著影响,旅游全要素生产率冲击对产业集聚也存在一定程度的影响。

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。

中国旅游全要素生产率差异与收敛实证研究

本文利用非参数DEA—Malmquist指数方法测算了2001～2009年中国省际旅游全要素生产率，并进行生产率指数分解，对中国旅游全要素生产率时序变化和区域差异进行了分析，之后又利用经济增长收敛理论对中国旅游全要素生产率进行了盯和口收敛性检验。实证研究结果表明，中国旅游全要素生产率年均增长12．7％，其中，技术进步创新率为6．7％，技术效率增长5．6％，技术进步是中国旅游全要素生产率增长的主要源泉；中国旅游全要素生产率存在显著的时空差异性；中国旅游全要素生产率并不存在显著矿收敛和条件18收敛，但存在显著绝对卢收敛，说明中国各地区旅游全要素生产率差距正在逐步缩小，最终收敛于相同的稳态均衡水平，然而由于中国旅游业发展尚未达到成熟阶段，所以现阶段中国旅游全要素生产率增长尚未找到自身合适的条件收敛路径。

环境约束下中国旅游业动态效率的测算与分析——基于三阶段Malmquist指数模型的实证分析

将三阶段DEA与Malmquist指数相结合,利用2007—2010年中国31个省级区域的面板数据,对全国、各省级区域、三大地区旅游业的TFP及其分解指数进行了测算与分析。研究结果表明:在剔除了环境变量和随机误差的影响后,中国旅游业的TFP及其分解效率发生了明显变化;居民收入水平、交通便利程度、居民出游偏好和地理区位因素都对中国旅游业的发展效率产生显著影响;在剔除环境变量和随机误差的影响后,2007—2010年期间中国旅游业的TFP呈逐步提升趋势,技术进步是推动旅游业TFP增长的主要动力,技术效率则起抑制作用——这主要源于规模效率水平的下降。

地方政府行为对旅游产业全要素生产率的影响机制

以中国31个省(直辖市、自治区)政府在旅游产业中的主要行为和省际旅游产业全要素生产率(total factor productivity,TFP)为样本数据,通过建构旅游目的地旅游产业系统和动态面板数据模型,深入探索和实证检验了中国地方政府行为对旅游产业TFP的影响机制。研究发现,中国地方政府的政策、法规和标准构建行为与旅游产业TFP彼此促进,旅游行业管理行为则对旅游产业TFP产生负作用;宏观环境构建、旅游规划建设、旅游形象评鉴、旅游营销推介、旅游教育培训、区域旅游合作等行为则对旅游产业TFP具有不同程度的显著正向影响。原因在于地方政府各种行为对旅游产业技术效率和技术进步的影响不同,即对旅游产业TFP的影响机制不同。因此,地方政府有必要针对性地规范行为,优化对旅游产业TFP的影响机制,以推动旅游产业提质增效。