旅游產業綠色全要素生產率變動及收斂性分析
——基于中國沿海地區的實證研究

(中國海洋大學 管理學院,山東 青島 266100)

旅游產業綠色全要素生產率變動及收斂性分析
——基于中國沿海地區的實證研究

劉 佳,張俊飛
(中國海洋大學 管理學院,山東 青島 266100)

以我國沿海11個省份為研究對象,運用DEA-Malmquist指數模型,對2005—2014年旅游產業綠色全要素生產率進行測度和評價,揭示其時序變化、區域差異和空間演化特征,再利用經濟增長收斂理論對其收斂性進行檢驗。結果表明:①沿海地區旅游產業綠色全要素生產率總體呈現下降趨勢,綠色技術、科技進步與綠色發展水平不高,亟需向資源節約、環境友好和集約發展轉變;②沿海地區旅游產業綠色全要素生產率存在顯著的區域差異,空間分異與演化特征明顯;③沿海地區旅游產業綠色全要素生產率不存在顯著的σ收斂,只存在顯著的絕對β收斂和條件β收斂,表明生產率地區差距不斷縮小,且各自收斂于自身的穩態水平。

旅游產業綠色全要素生產率;DEA-Malmquist指數模型;時空演變;收斂性;沿海地區

改革開放以來,沿海地區作為中國旅游經濟的發達地區和核心地帶,旅游產業保持快速增長和集聚發展,但這種高速增長往往是建立在資源消耗、環境污染和生態破壞的基礎上,旅游資源開發利用效率較低,旅游環境問題較突出。因此,沿海地區旅游產業亟需由粗放型向集約化轉變、數量擴張向素質提升轉變。“十三五”時期,沿海地區旅游產業發展進入結構調整、動力轉換與管理提升期。基于此,本文堅持國家“十三五”規劃提出的“綠色和創新發展”理念,貫徹落實海洋生態文明建設,以我國沿海11個省份(未包括香港與澳門特別行政區、臺灣省)為研究對象,構建考慮非期望產出的DEA-Malmquist指數模型,探討沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的動態演進規律,進一步利用σ檢驗、絕對β檢驗和條件β檢驗對旅游產業綠色全要素生產率進行收斂性檢驗,揭示旅游產業綠色發展、轉型升級和均衡發展的內在規律,以期為探尋沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的提升路徑提供一定的理論指導和決策參考。

全要素生產率能夠反映技術、管理、知識等高端生產要素的增長態勢及其對經濟發展的貢獻,但如果忽略資源環境的約束,會使生產率測度出現偏差。綠色全要素生產率低于傳統的全要素生產率[1],它是將環境污染作為投入要素[2],或將環境污染作為非期望產出[3],或構建環境綜合指數將產出轉化為綠色產出進行處理[4]。因此,綠色全要素生產率作為衡量地區經濟增長質量和環境管理效率的重要標志,受到研究者的廣泛關注。國內學者分別對工業[5]、農業[6]、制造業[7]部門的綠色全要素生產率展開了系統研究,研究范圍涵蓋國家[8]、地區[9]和省際[10]三個層面。在旅游領域,有部分學者將碳排放效率作為衡量旅游產業綠色全要素生產率的重要指標[11],但絕大多數研究在衡量旅游產業全要素生產率時,僅將傳統的資本和勞動要素作為投入指標,較少考慮與旅游可持續發展息息相關的資源與環境要素。事實上,準確測度旅游產業綠色全要素生產率,據此提高技術進步效率,可以為制定旅游發展的可持續性政策提供有力依據[12]。此外,既有研究對沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的關注不足,在推動其旅游結構優化轉型的發展策略、提升生產率的路徑設計與制度創新等方面也較匱乏。

新古典經濟增長理論認為,由于存在邊際報酬遞減規律,落后地區人均收入增長速度比發達地區更快,即呈現收斂性。由于發達地區雄厚的經濟實力,因此落后地區始終與發達地區存在一定差距,但其值會逐漸減小,最終實現經濟水平的穩步增長[13,14]。生產率的提高是經濟增長的源泉,對生產率的測度及其差異收斂性的分析有助于準確把握經濟增長的軌跡。柯孔林等學者對其他產業全要素生產率的收斂性進行了相關研究[18-20],為旅游產業綠色全要素生產率的收斂性分析提供了借鑒。基于此,本文將效率提升與綠色發展引入沿海地區旅游產業領域作為研究的切入點,構建資源和環境約束下的旅游產業綠色全要素生產率分析框架,探討沿海地區旅游產業結構優化與轉型發展問題。

1 研究方法及指標選取

1.1 DEA-Malmquist指數模型

旅游產出是投入和全要素生產率共同作用的結果,提高生產率是新常態下轉變旅游經濟增長方式、提高旅游經濟增長質量的有效途徑,但經濟增長帶來的環境污染與生態破壞是當前不容忽視的嚴重問題。本文采用包含非期望產出的DEA-Malmquist指數模型對沿海地區旅游產業綠色全要素生產率進行測度。該模型在DEA方法的基礎上加入了時間維度,從時空兩個角度展開分析,使研究樣本從截面數據拓展到面板數據,有利于增強研究結果的客觀性和準確性。此外,該方法與其他測算生產率的方法相比,無須預先確定模型的具體形式或分布假設,可避免因模型設定有誤造成估計結果的偏差[21]。

哈佛和斯坦福大學作為世界最著名高校的代表，在本科人才培養上注重與企業界的深度合作，本科教學委員會長期聘請企業界的專家、高管擔任有關學科、專業的發展顧問，全程參與教學管理、人才培養和專業建設，有權對人才培養質量考核體系提出意見和建議，學校也為企業培養了大批應用型人才，校企形成合作共贏模式[6-8]。

以s時期為參照,產出角度下的Malmquist全要素生產率指數為[22]:

(1)

同樣,以t時期為參照,產出角度下的Malmquist全要素生產率指數為:

(2)

TFP=Mi(Xt,Yt;Xs,Ys)

=TEC×TC

(3)

(4)

純技術效率用來表示投入要素的使用效率,PTE越大,表明要素利用效率越高,產出就會越大;規模效率用來衡量投入和產出比例的恰當性,SE越大,投入和產出的規模越合理,越能實現規模經濟。

1.2 指標選取與數據來源

本文選取2005—2014年中國沿海11個省份相關投入—產出數據來測算旅游產業綠色全要素生產率。關于投入、期望產出和非期望產出的相關指標和數據處理解釋為:①投入指標。包括勞動投入、資本投入和能源投入三個方面,分別用旅游業從業人數(人)、第三產業固定資產投資(萬元)和旅游產業能源消費總量(萬t標準煤)表示。②期望產出指標。用各省份歷年旅游總收入(萬元)表示。③非期望產出指標。選取各省份旅游產業廢水排放量(萬t)、旅游產業SO2排放量(萬t)和旅游產業生活垃圾清運量(萬t)表征。由于旅游產業具有較強的產業關聯性,第一、二、三產業均有涉及,沒有單獨核算旅游產業能源消費、廢水排放、SO2排放和生活垃圾清運量的指標,因此本文采用旅游總收入占地區生產總值的比值進行修正,計算公式為:

旅游產業能源消費總量=能源消費總量×(旅游總收入/地區生產總值)

(5)

同理,得到旅游產業廢水排放量、旅游產業SO2排放量和旅游產業生活垃圾清運量。本文數據來源于2006—2015年的《中國統計年鑒》、《中國旅游統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》和各省份的統計公報等資料。

2 旅游產業綠色全要素生產率測度

基于以上投入產出數據,對2005—2014年沿海地區旅游產業綠色全要素生產率進行測算和分解,從時序變化、區域差異和空間演化三方面進行考察分析。

2.1 時序變化特征

由表1可知,在考慮環境污染的非期望產出后,2005—2014年沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的平均值為0.983,處于下降狀態,表明沿海地區大規模的旅游開發給當地帶來了資源破壞與環境污染,旅游環境質量惡化在一定程度上影響了沿海地區旅游產業整體效率的提升。天津、河北、遼寧、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、海南11個沿海省份是我國重要的旅游目的地,近年來旅游市場規模每年以超過10%的速度增長。尤其在旅游旺季,國內外游客高度集聚在青島、廈門、三亞等熱點沿海旅游城市,使沙灘、海水浴場、濱海岸段的旅游環境遭到不同程度的影響和破壞,旅游產業表現為以破壞旅游環境為代價的粗放型發展模式。從分解效率來看,綠色技術效率平均增長率為0.5%,而綠色規模效率不變,表明綠色技術效率的變化主要來源于純技術效率的改變;綠色技術進步指數出現負增長,增長率均值為-2.2%,表明沿海地區旅游發展的綠色科技創新明顯不足。從綠色技術效率指數的上升和綠色技術進步指數的下降可見,近年來沿海各省份對旅游資源的配置和使用效率越來越高,旅游經濟效益明顯,但由此帶來的環境問題也日益嚴重,如何通過科技創新減少旅游產業的環境污染產出是今后研究關注的焦點。

表1 2005—2014年沿海地區旅游產業綠色全要素生產率及其分解效率

值得注意的是,2009年之前沿海地區旅游產業綠色全要素生產率與綠色技術進步指數均出現負增長,表明旅游技術創新能力普遍較低,旅游企業人力資本質量有待提高。2009年世界環保大會召開,帶動了旅游產業綠色全要素生產率的顯著提升。其中,綠色科技進步與綠色全要素生產率的變動趨勢一致,表明沿海地區開始重視旅游科技創新,全要素生產率增長效應顯著。2009年以后,綠色生產率又恢復平穩增長,其間綠色技術效率值一直平穩波動,表明沿海地區資源配置與利用效率已達到平穩狀態,未來可探討如何實現旅游資源更加高效的利用。

2.2 區域差異分析

為了從宏觀上把握沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的區域差異特征,根據旅游資源分布和旅游產業發展狀況,將沿海地區分為環渤海地區(包括天津、河北、遼寧、山東)、長三角地區(包括上海、江蘇、浙江)和泛珠三角地區(包括福建、廣東、廣西、海南)進行比較。從圖1可見,只有長三角地區的旅游產業綠色全要素生產率處于增長狀態,環渤海、泛珠三角和沿海地區整體均處于負增長狀態,表明長三角地區旅游產業發展較成熟,旅游產業的集約化水平和旅游環境質量均較高。泛珠三角地區旅游產業綠色全要素生產率僅為0.973,明顯低于沿海整體水平,旅游環境污染等非期望產出較高,旅游環境質量有待提升。從效率分解差異來看,環渤海地區的技術效率變化指數均值最高,超過沿海的整體水平,表明該區域對旅游資源的利用能力和綜合管理能力在不斷增強。僅有長三角地區的技術進步指數出現增長,這與長三角地區致力實施“發展高科技,實現產業化”的創新目標密切相關,表明區域政策對技術創新具有重要作用。

圖1沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的區域差異比較

圖2 2006年、2010年和2014年旅游產業綠色全要素生產率的空間分布四分位圖

2.3 空間演化特征

為了總體把握沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的空間分布規律,本文運用空間四分位圖對整體空間特征進行可視化表達。選取沿海地區2006年、2010年和2014年的截面數據進行繪制和比較分析,按照旅游產業綠色全要素生產率指數的大小進行排序并分為四個等級,以四種不同深淺顏色對各個類別進行標注,顏色越深,等級越高,綠色全要素生產率越大。由圖2可知,位于第一階梯的省份構成變動較大,從2006年的海南省演變到2010年的廣東省和福建省,再到2014年的遼寧省;第二階梯的省份呈波動變化,2006年第二階梯的省份構成為河北和廣西兩省,2010年為浙江和山東兩省,2014年則為河北和江蘇兩省;第三階梯的省份從2006年的廣東、福建、山東、遼寧四省到2010年的廣西、上海、江蘇三省再到2014年的廣西、廣東、江蘇三省,處于循環波動狀態,說明位于第三階梯的省份相對較穩定;位于第四階梯的省份變動較大,從長三角地區的三省到環渤海地區的遼寧和河北兩省,再到山東、浙江、福建和海南四省,表明沿海地區旅游產業綠色全要素生產率較高的省份呈現出不穩定狀態,區域變化較大。總之,考慮環境污染的非期望產出下,沿海地區旅游產業綠色全要素生產率整體波動顯著。其中,泛珠三角地區通過優化旅游環境促進了綠色全要素生產率的提升,而近年來環渤海地區城市快速發展產生的霧霾污染、水體環境惡化等對旅游產業發展產生了重要影響,制約了產業效率的提升,綠色全要素生產率下降趨勢較明顯。

3 旅游產業綠色全要素生產率收斂檢驗

依據經濟增長收斂理論,各個經濟體的增長速度隨著時間的推移,差距逐漸縮小[24]。隨著沿海地區旅游產業體系的不斷完善和成熟,旅游產業全要素生產率得到有效提升,各地區旅游產業綠色全要素生產率差距是否會逐漸減小呢？本文分別采用收斂、絕對收斂和條件收斂[25-27]進一步對其生產率差距進行收斂性檢驗。

3.1 σ收斂性檢驗

σ收斂性檢驗考察的是沿海地區旅游產業綠色全要素生產率隨時間變化的水平趨勢,采用標準差進行衡量。如果標準差數值隨時間的推移而減小,表明存在σ收斂。由于綠色全要素生產率的測算值為環比指數,本文將2005—2006年的綠色全要素生產率指數定義為2006的綠色全要素生產率指數。從圖3可見,沿海地區旅游產業綠色全要素生產率總體上表現為倒“V”形結構,標準差值先上升后下降,表明其σ收斂性特征為先σ發散后σ收斂。分地區來看,長三角地區旅游產業綠色全要素生產率平穩波動,略有上升;環渤海地區明顯波動,呈σ發散趨勢;泛珠三角地區在2010年之前的波動中表現出發散,在2010年之后表現出σ收斂。由此表明,沿海地區整體與三大區域旅游產業綠色全要素生產率標準差值在時間上并未表現出統一的擴大或縮小趨勢,而是表現出不穩定的波動特征,由此判斷沿海地區旅游產業綠色全要素生產率不存在顯著的σ收斂。具體而言,環渤海地區旅游產業綠色全要素生產率標準差波動最大,表明天津、河北、遼寧、山東四省之間的旅游產業綠色創新發展差距較大;長三角地區波動平緩,表明上海、江蘇、浙江三省的旅游綠色經濟發展較均衡;泛珠三角地區綠色全要素生產率的標準差隨時間變化逐漸減小,表明區域內部旅游產業綠色可持續發展的差距正在逐步縮小。

圖3 2006—2014年沿海地區旅游產業綠色全要素生產率標準差

3.2 絕對β收斂性檢驗

絕對β收斂是用來檢驗旅游產業綠色全要素生產率水平低的地區能否趕超高的地區,從而達到共同的穩態值。如果βlt;0,說明該地區存在絕對β收斂,即旅游產業綠色全要素生產率的增長與期初水平呈負相關關系,生產率低的地區對高的地區具有“追趕效應”,最終所有地區都將趨向于相同的穩態均衡水平。絕對β收斂公式為:

(lnGTFPiT-lnGTFPi0)/T=α+βlnGTFPi0+εit

(6)

式中,(lnGTFPiT-lnGTFPi0)/T表示地區i從初期到T期的旅游產業綠色全要素生產率對數值的增長率；lnGTFPi0表示地區i初期綠色全要素生產率的對數；α和β表示待估參數；εit表示隨機誤差項。假若β值為負,表明各地區旅游產業綠色全要素生產率的增長差異在長期內會逐漸消失。由于絕對收斂對樣本的時間跨度較為敏感,本文分別考察了2006—2014年、2006—2010年、2010—2014年這三個時間段的絕對β收斂性,結果見表2。

表2 沿海地區旅游產業綠色全要素生產率絕對收斂檢驗結果

注:*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著，表3同。

由表2可知,無論是沿海地區整體還是三大區域,在2006—2014年、2006—2010年和2010—2014年這三個時間段內的β估計值均為負,表明沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的地區差距呈現縮小態勢。雖然2006—2010年沿海各地區β值為負,但是其收斂趨勢并不顯著,表明期初各地區旅游環保意識較低,只是追求旅游經濟的快速發展,忽略了環境效益。2010—2014年,沿海地區表現出顯著的絕對β收斂特征,表明生產率較低的省份有追趕先進省份的趨勢,且重視旅游環境保護與可持續發展,增長速度差距不斷縮小,逐漸收斂于相同的穩態值。總體來看,2006—2014年沿海地區旅游產業綠色全要素生產率表現為顯著的絕對β收斂趨勢,知識溢出、技術進步使旅游生產要素實現優化配置的能力不斷增強,對旅游環境問題和綠色發展理念更加重視,旅游產業綠色發展態勢越來越顯著。

3.3 條件收β斂性檢驗

相比于絕對β收斂,條件β收斂用于檢驗各經濟體是否趨向于各自的穩態水平,考察的是經濟體自身的收斂水平。考慮到不同地區自身的穩態水平及其隨時間變化的趨勢,本文選擇面板數據的雙向固定效應模型檢驗旅游產業綠色全要素生產率的條件β收斂性,公式為:

ln(GTFPit/GTFPi,t-1)=α+βlnGTFPi,t-1+εit

(7)

式中,lnGTFPit表示地區i在t期的綠色全要素生產率對數值;lnGTFPi,t-1表示地區i在t-1期的綠色全要素生產率對數值,t=2007,2008,…,2014。若顯著為負值,說明存在條件收斂,反之亦然,回歸結果見表3。

表3 沿海地區旅游產業綠色全要素生產率條件收斂檢驗結果

運用截面固定效應和時間固定效應模型進行擬合估計可知,沿海地區旅游產業綠色全要素生產率值均為負,除泛珠三角地區收斂性不顯著外,其他地區均在5%的水平下顯著,由此表明沿海地區整體、環渤海與長三角地區均存在著向各自穩態水平收斂的趨勢,旅游環境保護與綠色發展取得一定成果;泛珠三角地區雖然存在收斂趨勢,但并不顯著,表明泛珠三角地區還需進一步發展綠色旅游,關注旅游帶來的環境影響,努力將環境污染降到最低。

綜上所述,沿海地區旅游發展較成熟,且處于快速成長階段,表現出要素積累和規模擴張的特征,對旅游環境保護的重視程度遠遠不夠,以效率為主導的綠色旅游經濟增長模式尚未形成,只有當旅游產業綠色全要素生產率提升到一定水平,形成適合自身發展的收斂路徑,才能實現沿海地區旅游產業的綠色均衡發展。

4 結論與建議

本文利用DEA-Malmquist指數模型對2005—2014年沿海地區旅游產業綠色全要素生產率進行了測度和評價,揭示其時空演化與區域差異特征,進一步探討了旅游產業綠色全要素生產率的收斂性,考察其是否趨向于一定的穩態水平。研究結論為:首先，從時序變化來看,沿海地區旅游產業綠色全要素生產率均值為負,呈現下降趨勢。其中,綠色技術效率指數為上升,綠色技術進步指數為下降,綠色技術進步指數的下降是導致綠色全要素生產率降低的主要原因。究其原因,沿海地區旅游發展起步較早,資源與要素投入、效益產出基本達到良性的發展水平,但在旅游環境污染治理方面仍較差,如何創新技術水平使環境的非期望產出轉變為可持續發展的期望產出是亟需解決的重要問題。其次，從區域差異來看,只有長三角地區旅游產業綠色全要素生產率處于增長狀態,其他地區均處于負增長狀態,表明該地區旅游業的環境非期望產出得到一定控制,但其增速僅為0.7%,還處于增長初期。環渤海地區效率變化指數增速為1.7%,高于長三角、泛珠三角和沿海整體水平;長三角地區綠色科技進步水平年均增長0.4%,高于沿海地區整體、環渤海和泛珠三角地區。第三，從空間演化特征來看,沿海地區旅游產業綠色全要素生產率的空間格局呈現波動演化特征,第一、二、四階梯省份的綠色全要素生產率水平呈不穩定的波動狀態,第三階梯省份處于循環波動狀態,相對較穩定,沿海地區整體旅游產業綠色全要素生產率地區波動較大。第四，收斂性檢驗結果表明,沿海地區旅游產業綠色全要素生產率不存在顯著的σ收斂特征,生產率標準差呈現先擴大后縮小的趨勢,表現出不穩定的波動特征;而沿海整體存在顯著的絕對β收斂趨勢,旅游產業綠色全要素生產率低的省份對高的省份有顯著的“追趕效應”;從條件β收斂性來看,沿海整體、長三角和環渤海地區均有顯著的收斂趨勢,只有泛珠三角地區的條件β收斂性不顯著,表明泛珠三角地區綠色旅游發展還不成熟,尚未找到適合自身穩態水平的條件β收斂路徑。

一是加強技術進步與科技創新,減少旅游環境污染產出。科技進步不足是導致旅游產業綠色全要素生產率下降的主要原因,因此應積極發展低碳、環保、綠色等新興旅游高新技術,強化遙感衛星、智能化新探測技術、海洋生態修復技術、生態環境評估與風險預警技術、海洋環境污染預防和控制技術等高新技術在海洋旅游發展中的廣泛應用;針對我國無人島、海洋濕地保護區的開發利用現狀與生態環境承載能力,建立健全海洋生態補償體系,完善生態修復,培育海洋旅游新基地和生態休閑帶;借鑒國際海洋旅游發達國家成功經驗,不斷提高郵輪、游艇、帆船、海洋游樂設施、數字導覽設施等旅游裝備制造業的科技創新能力與國際化制造水平,大力發展海洋旅游裝備制造技術,促進沿海地區旅游產業的轉型升級。二是推動相關政策實施與支持保障,促進旅游產業全要素生產率均衡增長。由于旅游產業發展受外部環境的影響較大,所以很難判斷出旅游產業綠色全要素生產率是否存在顯著的收斂特征。但整體來看,沿海地區旅游產業綠色全要素生產率逐漸趨向于相同的穩態水平,只是由于各地區發展速度不同,尚未出現一致性的收斂特征。隨著旅游產業結構的調整和優化,沿海地區旅游科學研究和技術研發形成良性互動,最終會通過綠色技術創新溢出推動實現全部收斂。同時,政府應發揮“有形之手”的調控作用,建立科學完善的旅游綠色發展與科技創新保障體系。國家與各級地方政府應積極引導并鼓勵旅游科技創新與成果轉化;政府、科研機構與涉海旅游企業三方協調組織,加強對沿海地區旅游科技創新能力與可持續發展能力提升的監督管理。三是加強區域旅游合作與協調發展,縮小旅游產業地區差距。由于部分地區旅游發展不存在顯著的收斂趨勢,意味著各地區間旅游產業綠色全要素生產率差距有擴大的趨勢,將會導致我國沿海地區旅游業的發展失衡。因此,各地區應加強旅游業的合作交流,共享旅游綠色發展的先進經驗,加快先進地區向落后地區的綠色技術擴散,實現資源共享,優勢互補,共同推動旅游產業綠色全要素生產率的提升,實現綠色發展。

[1]陳超凡.中國工業綠色全要素生產率及其影響因素——基于ML生產率指數及動態面板模型的實證研究[J].統計研究,2016,33(3)∶53-62.

[2]Coelli T J,Rao D S P.Total Factor Productivity Growth in Agriculture：A Malmquist Index Analysis of 93 Countries,1980-2000[J].Agricultural Economics,2005,32(1)∶115-134.

[3]胡鞍鋼,鄭京海,高宇寧,等.考慮環境因素的省級技術效率排名(1999-2005)[J].經濟學,2008,7(3)∶933-960.

[4]Chung Y H,F?re R,Grosskopf S.Productivity and Undesirable Outputs：A Directional Distance Function Approach[J].Journal of Environmental Management,1997,51(3)∶229-240.

[5]李斌,彭星,歐陽銘珂.環境規制、綠色全要素生產率與中國工業發展方式轉變——基于36個工業行業數據的實證研究[J].中國工業經濟,2013(4)∶56-68.

[6]王奇,王會,陳海丹.中國農業綠色全要素生產率變化研究：1992—2010年[J].經濟評論,2012,(5)∶24-33.

[7]李玲,陶鋒.中國制造業最優環境規制強度的選擇——基于綠色全要素生產率的視角[J].中國工業經濟,2012,(5)∶70-82.

[8]宋長青,劉聰粉,王曉軍.中國綠色全要素生產率測算及分解：1985—2010[J].西北農林科技大學學報(社會科學版),2014,14(3)∶120-127.

[9]王兵,黃人杰.中國區域綠色發展效率與綠色全要素生產率：2000—2010——基于參數共同邊界的實證研究[J].產經評論,2014,(1)∶16-35.

[10]汪鋒,解晉.中國分省綠色全要素生產率增長率研究[J].中國人口科學,2015,(2)∶53-62,127.

[11]王坤,黃震方,曹芳東.中國旅游業碳排放效率的空間格局及其影響因素[J].生態學報,2015,35(21)∶7150-7160.

[12]Halkos G E,Tzeremes N G.A Conditional Directional Distance Function Approach for Measuring Regional Environmental Efficiency：Evidence from UK Regions[J].European Journal of Operational Research,2013,227(1)∶182-189.

[13]Romer M.Increasing Returns and Long-run Growth[J].Journal of Political Economy,1986,94(5)∶1002-1037.

[14]Lucas E.On the Mechanics of Economic Development[J].Journal of Monetary Economics,1988,22(1)∶3-42.

[15]王淑新,何元慶,王學定.中國旅游經濟的區域發展特征及影響因素實證研究[J].商業經濟與管理,2011,(4)∶89-96.

[16]李海平.我國區域旅游經濟增長趨同與趨異[J].社會科學家,2009,(3)∶101-104,108.

[17]張鵬,鄭垂勇,丘萍.中國旅游增長收斂嗎——基于1990—2008年入境旅游收斂性研究[J].技術經濟與管理研究,2010,(4)∶148-151.

[18]柯孔林,馮宗憲.中國商業銀行全要素生產率增長及其收斂性研究——基于GML指數的實證分析[J].金融研究,2013,(6)∶146-159.

[19]鄭君君,韓笑,潘子怡.基于Malmquist指數的房地產開發企業全要素生產率變動及收斂性研究[J].中國軟科學,2013,(3)∶141-151.

[20]韓海彬,趙麗芬.環境約束下中國農業全要素生產率增長及收斂分析[J].中國人口·資源與環境,2013,23(3)∶70-76.

[21]張廣海,龔荷.新常態對我國旅游企業轉型的啟示[J].北京第二外國語學院學報,2015,(7)∶40-49.

[22]Fare R,Grosskopf S,Norris M,etal.Productivity Growth,Technical Progress,and Efficiency Change in Industrialized Countries[J].The American Economic Review,1994,84(1)∶66-83.

[23]Fare R,Grosskopf S,Norris M.Productivity Growth,Technical Progress,and Efficiency Change in Industrialized Countries：Reply[J]. The American Economic Review,1997,87(5)∶1040-1044.

[24]Barro R J.Notes on Growth Accounting[J].Journal of Economic Growth,1999,4(2)∶119-137.

[25]Barro R J,Mankiw G,Sala-i-Martin X.Capital Mobility in Neoclassical Models of Growth[J].The American Economics Review,1995,85(1)∶103-115.

[26]Barro R J,Sala-i-Mantin X.Technological Diffusion,Convergence,and Growth[J].Journal of Economic Growth,1997,2(1)∶1-26.

[27]Deardorff A V.Rich and Poor Countries in Neoclassical Trade and Growth[J].The Economic Journal,2001,111(470)∶277-294.

AnalysisonTourismGreenTotalFactorProductivityGrowthandConvergenceAnEmpiricalStudyBasedonChina′sCoastalAreas

LIU Jia,ZHANG Jun-fei
(School of Management,Ocean University of China,Qingdao 266100,China)

Using DEA-Malmquist index model,this paper measured and evaluated the tourism green total factor productivity of China′s 11 coastal provinces from 2005 to 2014,and revealed its temporal changes,regional differences and spatial evolution characteristics.Furthermore,this paper used convergence theory of economic growth to test its convergence.The results showed that:①Tourism green total factor productivity of China′s coastal areas declined in general.That meant green technology,scientific and technological progress and green development level were not high.Tourism development needed to change towards resource saving,environment friendly and intensive condition.②Tourism green total factor productivity of coastal areas showed significant regional and spatial difference and evolution characteristics.③No significant σ convergence existed in tourism green total factor productivity,and only significant conditional β convergence and unconditional β convergence existed.These results implied that regional disparities of total factor productivity was gradually narrowing and converge to its own steady state level.

tourism green total factor productivity;DEA-Malmquist index model;space-time evolution;convergence;coastal areas

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.07.017

F590

A

1005-8141(2017)07-0867-06

2017-05-10；

2017-06-23

國家旅游局旅游產業青年專家培養計劃課題項目(編號:TYETP201322);中國博士后科學基金資助項目(編號:2015M580612);山東省研究生教育創新計劃項目“旅游管理碩士專業學位人才培養模式研究”(編號:SDYY15128)。

及通訊作者簡介：劉佳(1981-),女,山東省臨朐人,博士,副教授,碩士生導師,研究方向為旅游開發與規劃。