長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響研究

王 凱，張 盈，林 惠，張 立 生

(1.湖南師范大學(xué)旅游學(xué)院，湖南 長沙 410081；2.上海旅游高等專科學(xué)校會(huì)展與經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，上海 201418)

0 引言

旅游業(yè)作為世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引擎，對各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要帶動(dòng)作用[1]。改革開放40年來，我國旅游業(yè)已成為國民經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)，2019年國內(nèi)和入境旅游人數(shù)突破57億人次，旅游總收入高達(dá)6萬億元。《國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)旅游業(yè)改革發(fā)展的若干意見》中提出旅游業(yè)要轉(zhuǎn)型升級(jí)、提質(zhì)增效，由規(guī)模速度型向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。旅游效率是衡量一個(gè)國家或地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展水平和質(zhì)量的重要標(biāo)志，但旅游產(chǎn)業(yè)的興起是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，因此區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響至關(guān)重要。

旅游效率[2,3]一直是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)，國外有關(guān)旅游效率的研究主要聚焦于酒店[4]、旅行社[5]、景區(qū)[6]、旅游交通[7]等微觀旅游行業(yè)部門,國內(nèi)則聚焦于旅游扶貧效率[8]、旅游生態(tài)效率[9]、入境旅游效率[10]、城市旅游土地利用效率[11]、森林公園效率[12]等宏觀領(lǐng)域;研究尺度主要涉及省域[13]、城市群[14]、縣域[15]等；研究方法主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、隨機(jī)前沿函數(shù)、曼奎斯特指數(shù)及其改進(jìn)模型等。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是旅游產(chǎn)業(yè)成長的重要依托，高水平經(jīng)濟(jì)有益于帶動(dòng)旅游高效發(fā)展。但有關(guān)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響基本停留在單方面因素，如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平、資本投入、城鎮(zhèn)化、交通等對旅游效率的影響[16-21]；對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平全方位系統(tǒng)的研究多基于協(xié)調(diào)視角，如劉軍勝等通過耦合協(xié)調(diào)度得出入境旅游流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢一致[22]，楊萍等基于協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)模型得出中國31個(gè)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，則入境旅游流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)性越高[23]。綜上所述，目前鮮見關(guān)于整體系統(tǒng)對子系統(tǒng)旅游效率的影響、旅游效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地理空間聯(lián)系以及不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異對旅游效率的影響程度等實(shí)證研究。

受主客觀條件影響，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異，區(qū)域經(jīng)濟(jì)非均衡性對旅游效率是否會(huì)產(chǎn)生影響以及是否存在空間溢出效應(yīng)？在我國旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的高質(zhì)量發(fā)展背景下，探討經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的作用及影響程度，有利于促進(jìn)東中西地區(qū)資源合理配置，提高資源利用率，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)調(diào)合作，縮小區(qū)域旅游發(fā)展差異，為打造國際黃金旅游帶提供參考。鑒于此，本文采用熵權(quán)Topsis法對長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行綜合測量，采用Super-SBM模型測算旅游效率，通過對不同有效決策單元進(jìn)行橫向比較揭示旅游效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢，然后利用探索性空間數(shù)據(jù)分析中的LISA模塊分析兩變量在地理空間上是否具有自相關(guān)以及溢出效應(yīng)，進(jìn)而采用Tobit回歸模型分析旅游效率的影響機(jī)制。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

長江經(jīng)濟(jì)帶總面積約205萬km2，橫跨9省2市，包括東部地區(qū)的上海、江蘇、浙江，中部地區(qū)的安徽、江西、湖北、湖南，西部地區(qū)的重慶、四川、云南、貴州。2014年長江經(jīng)濟(jì)帶上升為國家重點(diǎn)實(shí)施戰(zhàn)略，是我國實(shí)施新一輪區(qū)域開放開發(fā)的重要國家戰(zhàn)略，也是我國綜合實(shí)力最強(qiáng)和戰(zhàn)略支撐作用最大的區(qū)域之一。2019年長江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值45.78萬億元，人口和生產(chǎn)總值均超過全國的40%。隨著長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的迅速提升，旅游產(chǎn)業(yè)成為區(qū)域戰(zhàn)略支柱性產(chǎn)業(yè)，而區(qū)域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)差異對旅游業(yè)的貢獻(xiàn)效應(yīng)不同，制約著區(qū)域旅游效率轉(zhuǎn)換，故選取長江經(jīng)濟(jì)帶作為研究區(qū)。

研究數(shù)據(jù)來源于2001-2019年《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國文化和旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》以及長江經(jīng)濟(jì)帶9省2市2001-2019年統(tǒng)計(jì)年鑒及國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，采用線性插值法補(bǔ)充完善缺失數(shù)據(jù)。以2000年為基期，參照全國居民消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)(CPI)對數(shù)據(jù)進(jìn)行CPI縮減，對GDP、旅游總收入等價(jià)格型數(shù)據(jù)進(jìn)行平減，以消除通貨膨脹的影響。

1.2 研究方法

(1) 熵權(quán)Topsis法。包括熵值賦權(quán)法和Topsis法：通過熵值賦權(quán)法降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平各評(píng)價(jià)指標(biāo)主觀賦權(quán)的影響，提高指標(biāo)權(quán)重的信度和效度；采用Topsis法計(jì)算各省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，取值范圍為[0，1]，值接近1表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平接近最優(yōu)[24]。

(2)Super-SBM模型。該模型是在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)基礎(chǔ)上衍生出來的方法，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)模型所測效率值存在多個(gè)決策單元同時(shí)為1的缺陷。因此，本文利用Super-SBM模型，在考慮旅游投入與產(chǎn)出的松弛變量基礎(chǔ)上測算長江經(jīng)濟(jì)帶各省域的旅游效率并進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析[8]。

(3)探索性空間數(shù)據(jù)分析。空間自相關(guān)分為全局和局部空間自相關(guān)，雙變量區(qū)域 Moran 空間自相關(guān)[25]可識(shí)別不同空間位置上可能存在的空間關(guān)聯(lián)模式,因此，本文采用雙變量空間自相關(guān)分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游效率的空間結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)趨勢，研究其空間變異程度及關(guān)聯(lián)特征，具體公式見文獻(xiàn)[26]。

(4)Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板回歸。Tobit模型又稱刪截回歸模型，是一種分析因變量受限的回歸模型。由于旅游效率屬于受限的因變量，數(shù)據(jù)被截?cái)啵瑸楸苊鈪?shù)估計(jì)出現(xiàn)明顯偏差，不能采用傳統(tǒng)的回歸分析方法，故采用Tobit回歸，模型表達(dá)式如下：

(1)

Y′it=α+βkzit+εit

(2)

式中：Yit為被解釋變量，即各省市的旅游效率值；α為常數(shù)項(xiàng)；εit為干擾項(xiàng)；βk為解釋變量zit的系數(shù)。

1.3 指標(biāo)體系

根據(jù)指標(biāo)構(gòu)建的科學(xué)性、可比性、代表性以及數(shù)據(jù)可獲取性等原則，參考相關(guān)研究[27,28]，構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包括3個(gè)二級(jí)指標(biāo)、11個(gè)三級(jí)指標(biāo)(表1)。DEA模型要求決策單元數(shù)量大于投入與產(chǎn)出指標(biāo)之和的2倍且各指標(biāo)數(shù)值不為負(fù)，結(jié)合與旅游業(yè)發(fā)展密切相關(guān)的要素，并借鑒相關(guān)研究[29,30]將旅游固定資產(chǎn)投入總額、旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)、3星級(jí)以上酒店數(shù)、旅行社數(shù)作為旅游投入要素，旅游總收入和旅游總?cè)舜巫鳛槁糜萎a(chǎn)出要素。

表1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重Table 1 Evaluation index system and weight of economic development level and tourism efficiency

2 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游效率空間關(guān)聯(lián)

2.1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)空分析

從時(shí)間序列看(圖1)，長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢；2016年經(jīng)濟(jì)發(fā)展放緩，這可能與我國宏觀經(jīng)濟(jì)下行業(yè)壓力增大和新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的滯后效應(yīng)有關(guān)。從空間分布看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)東部>中部>西部的空間格局,排在前三位的是地處長三角的上海(0.3909)、江蘇(0.3243)、浙江(0.2484);中西部受地理位置限制，人才、資金等要素缺失以及科技投入不足，導(dǎo)致地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平偏低,其中安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平雖在0.1以上，但距離最優(yōu)值還有一定的上升空間，云南地理位置偏遠(yuǎn)、基礎(chǔ)薄弱、交通不便，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后。

2.2 旅游效率時(shí)空分析

基于DEA-SOLVER 5.0軟件計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶各省域的旅游效率(圖1)。研究期內(nèi)，長江經(jīng)濟(jì)帶旅游效率均值呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢，由2000年0.7213升至2018年1.0311，2003年受“非典”疫情影響，旅游效率跌入“谷底”(0.6388)。從空間分布看，長江經(jīng)濟(jì)帶東部地區(qū)旅游效率最高，西部次之，中部效率值最低。東部區(qū)位條件優(yōu)越，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)完善，交通便捷度高，自身配置靈活性強(qiáng)，旅游轉(zhuǎn)換效率高；西部地區(qū)具有原生態(tài)的自然風(fēng)貌和淳樸的民風(fēng)民俗資源，投入成本相對較低，且產(chǎn)出效益高，受國家“制度紅利”的影響，當(dāng)?shù)芈糜萎a(chǎn)業(yè)發(fā)展相對完善；中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)好，旅游投入要素轉(zhuǎn)化強(qiáng)，但由于旅游產(chǎn)業(yè)受生產(chǎn)技術(shù)限制、旅游要素配置不合理、資源利用效率低甚至閑置等影響，旅游效率并不高。從省域看，上海旅游效率均值(1.4633)位居第一，其次是江蘇、四川、貴州、重慶，貴州旅游效率明顯上升，原因是隨著地方旅游基礎(chǔ)設(shè)施的日益完善，當(dāng)?shù)貙β糜钨Y源深度挖掘以及旅游產(chǎn)品業(yè)態(tài)更新，有效促進(jìn)了旅游投入產(chǎn)出最大化。

圖1 2000-2018年長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均值和旅游效率均值Fig.1 Average values of economic development level and tourism efficiency of the Yangtze River Economic Belt from 2000 to 2018

2.3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游效率關(guān)聯(lián)特征

(1)運(yùn)用Open GeoDa中的雙變量LISA模塊測算區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和旅游效率的雙變量全局Moran′sI值及其顯著性。由表2可知，整體上2000-2018年區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和旅游效率呈現(xiàn)較強(qiáng)的空間依賴特征，全局雙變量Moran′sI值均為正值(0.1579～0.5720)，并通過5%顯著性水平檢驗(yàn)；Moran′sI值呈現(xiàn)先上升后下降的倒“V”形，表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和旅游效率的總體空間依賴特征明顯。2000-2013年Moran′sI值從0.3416升至0.5420，說明長江經(jīng)濟(jì)帶各省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和旅游效率集聚效應(yīng)明顯，區(qū)域差異顯著；2014-2018年由0.3854降至0.1579，表示依賴作用減弱，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率溢出效應(yīng)增強(qiáng)。

表2 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游效率雙變量全局Moran′s I值Table 2 Global Moran′s I values of two variables of regional economic development level and tourism efficiency

(2)為進(jìn)一步把握旅游效率和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平局部空間集聚演化格局，采用GeoDa中雙變量局部自相關(guān)對兩者的聚類情況進(jìn)行分類(表3)，得到2000年、2006年、2012年和2018年的雙變量局部自相關(guān)系數(shù)值分別為0.294、0.258、0.309、0.349，均通過了10%顯著性水平檢驗(yàn)。約66%的研究區(qū)處于第一、三象限，表明長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和旅游效率局部Moran散點(diǎn)主體呈現(xiàn)H-H和L-L集聚模式，印證了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和旅游效率具有空間依賴性。其中，H-H集聚模式主要集中在長三角地區(qū)，2000年僅有上海和重慶，2006年江蘇省加入，2012年和2018年主要是上海、江蘇、浙江，體現(xiàn)了上海對周邊溢出效應(yīng)的顯著作用。H-L集聚模式數(shù)量較穩(wěn)定，主要分布在湖南、湖北，兩省鄰近長三角，經(jīng)濟(jì)上具有一定優(yōu)勢，但兩省旅游業(yè)“重投資、輕管理”的粗放型增長模式及不合理的投入造成冗余，導(dǎo)致旅游效率下降。L-L集聚模式主要集中在西部地區(qū)，該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，旅游要素投入低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展難以支撐旅游高效率、高質(zhì)量發(fā)展；中部的安徽、江西由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平較低，旅游資本投入不足，旅游發(fā)展方式粗放，對當(dāng)?shù)氐穆糜螏?dòng)效果并不明顯，旅游效率不高，說明兩者間存在轉(zhuǎn)移惰性。L-H集聚模式主要集中在重慶、四川、貴州，區(qū)域地理位置偏遠(yuǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，但當(dāng)?shù)卣c企業(yè)充分挖掘資源潛力，提高旅游資源要素利用率，減少旅游投入冗余，區(qū)域旅游效率得到極大提高。

表3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和旅游效率雙變量局部Moran散點(diǎn)聚類情況Table 3 Bivariate local Moran scatter clustering of regional economic development level and tourism efficiency

3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響

3.1 指標(biāo)選取

為進(jìn)一步研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響程度，選擇Tobit模型分析旅游效率的影響因素。將旅游效率(TE)作為被解釋變量，選取上文測算的各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EDL)作為核心解釋變量，參考已有研究[31-34]，選擇對外開放度(OPE)、交通便利度(TCD)、環(huán)境規(guī)制(EI)、市場規(guī)模(MAR)、信息化水平(INF)作為控制變量(表4)。為保證回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，在進(jìn)行面板Tobit回歸前，首先對面板數(shù)據(jù)的自變量和因變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以免量綱對數(shù)據(jù)擬合造成干擾，然后對部分變量取對數(shù)，以減少異方差，確保結(jié)果的穩(wěn)定性。

表4 Tobit 模型變量回歸系數(shù)Table 4 Regression coefficients of variables in Tobit model

3.2 Tobit面板數(shù)據(jù)分析

(1)從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平層次看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游效率呈正相關(guān)，且通過5%顯著性水平檢驗(yàn)，但不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響程度不同。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提升1%，長江經(jīng)濟(jì)帶旅游效率提升0.6564%，東、中、西部地區(qū)分別提升1.5587%、0.7362%、0.2880%，可見東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響作用最大，中部次之，西部最低。研究結(jié)果說明，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和旅游效率在總體上具有高度關(guān)聯(lián)性。隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平的提高，當(dāng)?shù)鼐邆浒l(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)、良好的基礎(chǔ)設(shè)施、雄厚的政府財(cái)力以及充足的人流、物流和資金流等成熟的旅游條件，對旅游效率具有明顯推動(dòng)作用。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位居全國前列，能夠吸引豐富的旅游投入要素，提高游客的消費(fèi)額度及逗留時(shí)間，旅游轉(zhuǎn)化效率相對較高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響愈深化；中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，中心城市旅游發(fā)展較好，但各經(jīng)濟(jì)區(qū)之間交通連接不密切，對周邊旅游效率帶動(dòng)作用不強(qiáng)；西部地區(qū)雖然擁有豐富的自然風(fēng)貌，但受地形地貌影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低，對旅游資源投入不足，基礎(chǔ)設(shè)施相對欠缺，導(dǎo)致旅游效率低。因此，中西部地區(qū)要加強(qiáng)地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高旅游資源投入比例，并采取差異化措施，實(shí)現(xiàn)旅游資源利用最大化，提高當(dāng)?shù)芈糜涡省?/p>

(2)開放水平對旅游效率存在促進(jìn)或抑制效應(yīng)，研究結(jié)果顯示：開放水平對東部地區(qū)旅游效率影響顯著，因東部地區(qū)大量外商投資以及引進(jìn)技術(shù)溢出對其旅游效率具有強(qiáng)勁帶動(dòng)作用；但中、西部開放水平與旅游效率呈負(fù)相關(guān)，開放水平每提升1%，旅游效率分別下降2.2900%和0.4988%，表明中、西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不適應(yīng)開放水平的提升，“倒逼式”開放易造成資源浪費(fèi)，降低旅游效率。

(3)交通便利度與旅游效率呈正相關(guān)，且通過10%顯著性水平檢驗(yàn)。交通便利度每提升1%，長江經(jīng)濟(jì)帶旅游效率提升0.0953%，東、中、西部分別提升0.0302%、0.1198%、0.1416%，表明東部地區(qū)交通便利度對旅游效率影響較小。這是由于在旅游業(yè)發(fā)展初期，地區(qū)的可進(jìn)入性提升會(huì)推動(dòng)旅游效率提升，隨著當(dāng)?shù)亟煌ㄔO(shè)施的完善，其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展會(huì)對旅游業(yè)產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，抑制旅游業(yè)發(fā)展，降低旅游效率。

(4)環(huán)境規(guī)制與長江經(jīng)濟(jì)帶和西部地區(qū)旅游效率呈正相關(guān)，且分別通過5%、1%顯著性水平檢驗(yàn)，環(huán)境規(guī)制每提升1%，兩地區(qū)旅游效率分別提高0.0725%、0.1382%，與東、中部旅游效率也呈正相關(guān)，但不顯著。這在一定程度上表明，加強(qiáng)地區(qū)環(huán)境管理對區(qū)域旅游效率的提升具有拉動(dòng)作用。

(5)市場規(guī)模與長江經(jīng)濟(jì)帶和東部地區(qū)旅游效率呈正相關(guān)，且均通過1%顯著性水平檢驗(yàn)，市場規(guī)模每提升1%，兩地區(qū)旅游效率分別提升1.9090%和1.6676%；但與中部地區(qū)旅游效率呈負(fù)相關(guān)，市場規(guī)模每提升1%，中部旅游效率下降5.9092%。原因是受空間相互作用的影響，東、西部市場吸引了大量旅游流，削弱了中部地區(qū)旅游發(fā)展的機(jī)會(huì)和成本優(yōu)勢，抑制其旅游效率的提升。

(6)信息化水平與長江經(jīng)濟(jì)帶和東、中部地區(qū)旅游效率呈正相關(guān)，而與西部地區(qū)旅游效率呈負(fù)相關(guān)。信息化水平每提升1%，西部地區(qū)旅游效率降低0.5163%，說明以旅游大數(shù)據(jù)和電子貿(mào)易為代表的信息化有助于西部地區(qū)的旅游宣傳，將減少對人為因素的依賴，提升旅游直接產(chǎn)出和效率，但大量游客涌入會(huì)對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境造成一定程度的破壞，導(dǎo)致自然資源損失、維護(hù)費(fèi)用增加、轉(zhuǎn)換成本偏高。

4 結(jié)論與啟示

本文以長江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域，截取2000-2018年面板數(shù)據(jù)，基于熵權(quán)Topsis方法計(jì)算經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，運(yùn)用Super-SBM模型測算省域旅游效率，結(jié)合探索性空間數(shù)據(jù)分析得出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游效率存在空間依賴關(guān)系，運(yùn)用Tobit模型測算經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率的影響，主要結(jié)論如下：1)長江經(jīng)濟(jì)帶省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈逐年上升趨勢，但空間差異顯著，呈現(xiàn)東部>中部>西部分異格局；各省旅游效率呈波動(dòng)上升趨勢，差異相對緩和，東部地區(qū)旅游效率轉(zhuǎn)換高，對整個(gè)長江經(jīng)濟(jì)帶的旅游效率帶動(dòng)作用大。2)從空間自相關(guān)看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游效率存在空間依賴關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)在時(shí)間上呈倒“V”形，雙變量局部Moran散點(diǎn)集聚主體呈現(xiàn)H-H和L-L空間聚類模式；由Tobit模型可知，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游效率具有顯著影響，但存在區(qū)域差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對東部地區(qū)旅游效率帶動(dòng)效果最顯著，中部次之，西部最低。

基于上述實(shí)證研究提出如下建議：1)建立旅游產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)機(jī)制，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。要促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶旅游人才、資金和技術(shù)等要素流動(dòng)，形成區(qū)域統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、產(chǎn)業(yè)融合互補(bǔ)和資源共建共享的格局，推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)的空間集聚和區(qū)域均衡發(fā)展，進(jìn)一步縮小旅游業(yè)省際差異，實(shí)現(xiàn)互惠共贏；東部地區(qū)要通過長江黃金水道加強(qiáng)與中西部的交流、合作，加快產(chǎn)業(yè)調(diào)整和技術(shù)創(chuàng)新，中部地區(qū)要承接?xùn)|部高效發(fā)展溢出的良好環(huán)境，注重引資與引智、引技相結(jié)合，西部地區(qū)要挖掘自身資源潛質(zhì)，吸引外資投入，夯實(shí)基礎(chǔ)建設(shè)。2)堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展原則，走綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路。要改變旅游傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，摒棄粗放型旅游產(chǎn)業(yè)增長方式，發(fā)展綠色環(huán)保型經(jīng)濟(jì)，融合現(xiàn)代科技，打造低污染、低消耗旅游產(chǎn)業(yè)鏈；強(qiáng)化生態(tài)環(huán)境治理力度，增加森林覆蓋率，提高環(huán)境治理效率，實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明建設(shè)目標(biāo)。3)制定差異化防治措施，提高資源利用效率。如東部地區(qū)要合理控制旅游人口數(shù)量，優(yōu)化綠色發(fā)展資源配置；中部地區(qū)要積極利用東部地區(qū)的技術(shù)外溢，實(shí)現(xiàn)本地旅游資源價(jià)值最大化；西部地區(qū)在引進(jìn)外資時(shí)，避免污染嚴(yán)重、破壞性強(qiáng)的投資，警惕“污染天堂”現(xiàn)象出現(xiàn)。