皖江城市帶旅游生態效率評價及影響因素分析

伍文卿 姚國榮

（安徽師范大學,安徽 蕪湖 241003）

一、引言

自皖江城市帶提出以來，旅游業發展迅猛。從2010年至2019年，皖江城市帶旅游總收入從758.94億元上升到6，252.68億元，人均旅游消費從852.4元增加到1，011.2元。旅游業與生態環境息息相關，在旅游業的發展的同時，能源消耗和污染物排放也逐漸增加，帶來了巨大的環境壓力。因此，研究皖江城市帶旅游生態效率是當前的重要問題。旅游生態效率是衡量旅游發展和環境影響關系的重要指標[1]，開展皖江城市帶旅游生態效率測度及其影響因素的研究，對保障其旅游業健康發展，促進皖江城市帶生態保護和旅游業高質量發展具有重要的意義。

旅游生態效率的核心源于生態效率，指為實現旅游經濟效益最大化和環境影響最小化目標[2]。國外學者首先提出并運用“旅游生態效率”[3]，隨后的深入研究包括分析旅游路線、目的地、交通工具對可持續旅游的影響[4-5]、構建模型探究旅游可持續發展的對策建議[6-7]等。隨著對旅游業“生態、可持續發展、高質量發展”的關注，國內學者以不同區域為研究對象，從研究內容、研究方法等方面研究旅游業生態效率。在研究內容方面，孫雅妍(Sun)等[8]從經濟和環境角度出發探討中國入境游游客的碳足跡與水足跡。劉佳(Liu)等[9]探討了中國沿海城市總體生態效率水平、區域差異、生態效率特征和影響因素。有一些學者通過建立PVAR模型、VAR模型分析旅游生態效率的影響因素[10-11]。在研究方法上，學術界公認的方法有兩種，一是以碳足跡和生態足跡為基礎的單一指標法[12-15]，如姚志國、蔣素梅等[12-14]基于省域、市域為研究對象，使用碳足跡與生態足跡模型，測算并研究旅游業生態效率。二是數據包絡分析(DEA)[16-17]，隨著研究的不斷深入，學者運用不同的DEA模型分析旅游生態效率。

綜上所述，國內外關于旅游生態效率的研究集中在省域、區域角度，以皖江城市帶9個城市作為對象的研究還未展開。鑒于此，本文采用基于非期望產出Super-SBM模型測算皖江城市帶2010-2019年旅游生態效率，并通過Tobit模型分析皖江城市帶旅游生態效率影響因素。

二、研究方法與數據來源

（一）基于非期望產出Super-SBM模型

托恩(Tone)在2001年提出的一種非徑向DEA方法，即SBM模型。該方法可以直接處理輸入或輸出松弛，并消除徑向和方向偏差。在評估包含環境污染排放的旅游生態效率時，會產生不理想的產出，它們是與經濟產出相關的副產品。為了處理不需要的輸出，Tone在2004年將標準的SBM模型改進為具有非期望產出的SBM模型。然而，一些決策單元(DMU)在評估效率時是同時有效的。為了建立一種合理的效率評價方法，基于李柯穎[18]等人的研究，應用非期望輸出的超效率SBM模型。表達式如(1)所示：

式中，n表示DMU個數，m、S1、S2表示投入、期望產出和非期望產出。xik、yrk和btk表示相應的投入矩陣、期望和非期望產出矩陣。P*為計算的旅游生態效率值。

（二）Tobit回歸模型

使用截尾數據對因變量建模的Tobit回歸模型是一種建模超速度數據的合適方法。在Tobit模型框架中，合規驅動程序的觀測值可以聚集成零閾值(稱為左刪失)，而不合規驅動程序的觀測值可以保留為連續數據。Tobit回歸模型表達式見式(2)[19]。

式中，yit為被解釋變量；xit為解釋變量；αi為待定系數；βi為待估參數；εit為隨機誤差項，均值為0，恒定方差σ2。

（三）指標選取與數據來源

基于旅游生態效率的核心理念，結合已有的研究成果[10][17]，構建皖江城市帶旅游生態效率評級指標體系，它由投入指標、期望產出指標、非期望產出指標三個部分組成，詳見表1。

表1 旅游生態效率評價指標體系

投入指標選取旅游從業人員和固定資產投資，反映勞動和資本投入情況。旅游從業人員是地區開展旅游活動、進行旅游服務的必要人力投入。旅游固定資產是地區旅游業發展水平的基本體現，保證了旅游活動的持續進行。旅行社和星級酒店數量是旅游活動的基本要素。因此，選取星際酒店和旅行社數量反映旅游資源投入情況。產出指標包括旅游總收入(期望產出)和污染排放總指數(非期望產出)。前者反映了以旅游總收入為特征的皖江城市帶旅游經濟總體水平，后者代表了每個地區污染物排放情況，反映了旅游業非期望產出現狀。通過將皖江城市帶的總體排放量乘以城市旅游收入占城市國內生產總值（GDP）的比例計算得出：旅游工業廢水排放、旅游工業二氧化硫排放和旅游工業煙(粉)塵排放量。借鑒孫振清[19]的研究，將三個指標轉化為污染排放總指數。本文選取皖江城市帶9個城市為研究對象，以2010-2019年旅游生態效率投入產出的面板數據為研究樣本。評價指標體系與影響因素數據均來源于《安徽省統計年鑒》、各市統計年鑒等，固定資產部分缺失數據采用線性插值法補齊，旅行社數量缺失數據來源于政府公開信息。

三、實證分析

（一）皖江城市帶旅游生態效率測度結果

使用Matlab軟件，基于非期望的產出Super-SBM模型，對皖江城市帶9個城市2010-2019年旅游生態效率進行測算，結果見表2。為了進一步分析旅游生態效率均值時間變化及地區差異，作圖見1、2所示。

表2 2010-2019年皖江城市帶旅游生態效率

圖1 旅游生態效率均值時間變化及變異系數

圖2 旅游生態效率均值地區差異對比

（二）皖江城市帶旅游生態效率分析

從總體時間變化來看，皖江城市帶2010-2019年旅游生態效率均值在0.744-0.938之間波動。整體呈“降低-上升-降低-上升”狀態，變化幅度在1.4%-15.7%之間。2010-2015年旅游生態效率波動降低，2010年皖江城市帶的概念提出，各區域秉承全面實現可持續發展的目標，前期旅游生態效率值較高，隨著區域經濟發展的不斷發展，生態環境遭到一定破壞，導致旅游生態效率值降低。2016-2019年經歷先下降后上升的狀態，“十三五”期間，提出要牢固樹立新發展理念，促進新型工業化與綠色化協同發展，在探索經濟發展和綠色發展的過程中，逐步提高旅游生態效率。旅游生態效率總均值為0.811，總體上皖江城市帶旅游生態效率小幅下降，旅游生態良好，仍需加強旅游可持續發展水平。

從地區差異來看，皖江城市帶9個城市的旅游生態效率存在明顯的區域差異，在0.394-1.205之間浮動，旅游生態效率排序為合肥>蕪湖>池州>安慶>六安>銅陵>馬鞍山>滁州>宣城。2010-2019年有3個市的旅游生態效率均值都大于1，處于生產前沿面上達到DEA有效，包括合肥、蕪湖、池州，可見這些地區是旅游經濟可持續發展的最佳實踐者。宣城旅游生態效率為0.394，滁州為0.491，馬鞍山為0.545，在0.4-0.6左右浮動。該地區旅游經濟高質量發展水平相對較低，投入的旅游資源沒有得到充分利用，導致期望產出較低，旅游生態效率值低。六安、安慶、銅陵旅游生態效率呈下降趨勢，這些地區未能協調好經濟發展與生態保護的關系，導致效率值出現一定幅度下降。

從變異系數來看，2010-2019年呈“尖峰狀”波動，各地區的相對差異呈“平穩-增大-縮小”變化，變異系數從2010年的0.327變化到2019年的0.412，區域差異增加了25.99%。其中，2010-2015年呈現“平穩”變化，皖江城市帶各地區旅游經濟發展同步，差異相對較小。2016年變異系數最大為0.519，各地貫徹落實“十三五”新發展理念，促進經濟與生態環境協調發展，2017-2019年變異系數從0.435降至0.412，區域差異逐漸降低。

四、影響因素分析

（一）影響因素指標選取

借鑒相關研究成果[10]，根據皖江城市帶旅游業發展情況，鑒于數據的可得性，從旅游經濟、結構和環境等方面選取可能影響旅游生態效率的指標。在回歸模型中，將皖江城市帶各市的旅游生態效率值(e)作為被解釋變量，解釋變量分別從旅游業發展水平(x1)、旅游產業結構(x2)、旅游者消費水平(x3)、政府干預(x4)、綠化水平(x5)5個方面選取，具體變量說明及變量描述性統計見表3。

表3變量說明及描述性統計

（二）回歸模型建立

為了降低方差對回歸結果的影響，對部分非比例型數據(人均旅游收入、人均消費支出)進行對數處理，構建具體模型如式(3)。

其中e表示皖江城市帶旅游生態效率值，i表示城市，t表示年份，α為待定系數，β為各變量系數，ε為隨機誤差項。

（三）回歸結果分析

本文對模型(3)進行Tobit回歸，結果見表4。

表4皖江城市群旅游生態效率影響因素的Tobit回歸結果

由表4可以看出，旅游業發展水平、旅游產業結構、旅游者消費水平、政府干預、綠化水平5個變量均通過顯著性檢驗，對旅游生態效率呈現不同的影響。

1.旅游業發展水平。人均旅游收入的對數lnx1對旅游生態效率的影響為負，P值為0.052通過10%的顯著性檢驗。意味著人均旅游收入的增加并沒有使旅游生態資源得到更合理配置。旅游業的不斷發展，使人均旅游收入增大，但是其對環境的破壞也日益加重，從而導致皖江城市帶旅游生態效率降低。

2.旅游產業結構。變量x2旅游收入占GDP比重通過1%顯著性檢驗，對皖江城市帶旅游生態效率呈正相關。產業結構通過對生產要素的變化性配置，使旅游經濟活動對生態環境呈現不同的影響。在2010-2019年，皖江城市帶地區通過不斷調整旅游產業結構，不斷提高旅游資源利用率，從而促進旅游生態效率增加。

3.旅游者消費水平。人均旅游消費支出的對數lnx3對旅游生態效率具有顯著的正相關。2010-2019年游客人均消費逐步增加(增長率為18.63%)，對旅游經濟的貢獻日漸增大。當前倡導“低碳、綠色、生態”旅游觀念，游客出游都能自覺保護景區、景點公共設施及公共環境，因此游客的消費支出對促進旅游可持續發展有促進作用。

4.政府干預。財政支出占GDP比重x4對旅游生態效率的影響為負，P值為0.009，通過1%顯著性檢驗。政府財政支出占GDP比重越大，旅游生態效率越低，其可能是由于部分地區未能有效利用財政支出，導致投入冗余。皖江城市帶城市注重工業發展、科技創新發展、區域經濟發展等，在環境治理上關注相對降低，導致旅游生態效率降低。

5.綠化水平。變量x5建成區綠化覆蓋率對皖江城市帶旅游生態效率具有5%的顯著性正相關。綠化面積是體現地區生態環境的指標之一，建成區綠化覆蓋面積的提高，能調節空氣質量，降低灰塵污染，進一步減少非期望產出，推動地區旅游生態效率的增加。

五、結論與政策建議

本文采用基于非期望產出的Super-SBM模型對皖江城市帶旅游生態效率進行分析，運用Stata16.0對皖江城市帶旅游生態效率影響因素進行Tobit回歸，得出以下結論：一是皖江城市帶2010-2019年旅游生態效率均值在0.744-0.938之間，整體呈波動式“降低-上升-降低-上升”狀態，旅游生態效率均值為0.811，總體上皖江城市帶旅游生態效率小幅下降，旅游生態良好，仍需加強旅游可持續發展水平。二是皖江城市帶9個城市的旅游生態效率值在0.394-1.205之間浮動，各地區旅游生態效率差異顯著，旅游生態效率排序為合肥>蕪湖>池州>安慶>六安>銅陵>馬鞍山>滁州>宣城。三是變異系數從2010年的0.327變化到2019年0.412，區域差異增加了25.99%，期間呈平穩-增大-縮小的“尖峰狀”波動。四是旅游產業結構、旅游者消費水平、綠化水平與旅游生態效率顯著正相關，旅游業發展水平、政府干預對旅游生態效率呈顯著負相關。

為了推動皖江城市帶旅游高質量發展，提出以下建議：

第一，優化產業結構，提高創新能力。政府應優先考慮高科技技術和現代服務業，整合產業資源，不斷優化產業結構。推動綠色城市建設，促進綠色旅游發展，引導旅游業與綠色產業的深度融合。鼓勵創新驅動發展，加強完善專利保護體系等體制能力。推動旅游相關企業提高科技創新能力，加快生態旅游創新，重點研發低排放、低污染的“綠色”旅游產品。

第二、加強環境治理，控制污染排放。政府應重視城市綠地面積與環境保護，制定系列監管政策、激勵政策，推動旅游企業生態化建設。加大環境污染控制的投資，優化環境保護財政支出的利用效率。加強監督力度，實行旅游企業污染排放動態監督，嚴格控制企業的環境風險。鼓勵旅游企業使用低耗產品，嚴格控制污染物排放。

第三，加大宣傳力度，提高環保意識。通過宣傳講座、社區問卷、網上宣傳等形式，提高公民的環保意識。鼓勵短途休閑旅游，倡導綠色、低碳的出行方式，如新能源汽車、公交車、地鐵。旅游景區、旅行社等企業應加強員工培訓，提高從業人員素質，同時做好文明旅游宣傳工作，在引導游客行為方面發揮積極作用。