不患寡而患不均乎：發展旅游能促進共同富裕嗎？
——基于CFPS（2010—2018）數據的分析

郭 為，王 靜，李承哲，張言慶

（青島大學旅游與地理科學學院，山東 青島 266071）

引言

縮小收入差距、促進共同富裕是我國政府提出的實現社會主義現代化遠景目標的重要組成部分，是經濟社會發展必須遵循的原則。2021 年6 月10日，中共中央、國務院發布《關于支持浙江高質量發展建設共同富裕示范區的意見》，意見指出，促進全體人民共同富裕是一項長期艱巨的現實任務，需要逐步縮小城鄉區域發展差距和收入分配差距。同年9月，在《中國的全面小康》白皮書中，政府鼓勵發展文化產業、旅游產業等來推動城鄉融合發展，縮小城鄉收入差距。由此可見，縮小收入差距、實現共同富裕已成為當前我國一項重要的政治任務。

自改革開放以來，我國在促進共同富裕方面已取得部分成就：第一，整體收入水平持續提高。人均國民生產總值1978 年為156.4 美元，到2020 年已經突破10 000 美元，貧困率也從1978 年的97.5%下降到2019年年底的0.6%。第二，收入差距不斷縮小。城鎮居民與農村居民人均收入倍差從2007 年的3.3 倍下降至2020 年的2.64 倍。盡管取得了一些成就，但我國發展不平衡不充分問題依然突出，農村基尼系數不降反升，城鄉收入差距仍處高位徘徊，部分地區、部分家庭的貧困問題尚未得到真正解決。有效縮小收入差距、提高居民收入水平關乎我國消除貧困、改善民生、促進共同富裕的宏偉目標的實現。

實現共同富裕的一條重要途徑是豐富就業。旅游業就業市場容量大、包容性強、崗位層次豐富，存在大量非正規就業，是當前我國居民重要的收入來源。在一些經濟較為落后的鄉村地區，依托當地特有的資源地域屬性發展旅游，可以吸引到大量的人流、物流、資金流等，拓寬了當地居民增收的渠道。據農業農村部數據顯示，2020年鄉村休閑旅游吸納就業人數1100 萬，帶動受益農戶800 多萬戶，旅游產業帶農增收作用明顯。

基于上述現實背景和政策事實，許多學者從理論和實證層面展開大量研究，得出比較一致的結論是，發展旅游可以提高居民收入水平。發展旅游創造的收入是如何分配的？是否可以做到合理分配以達到縮小收入差距的目的呢？當前的研究尚未給出明確的答案。進一步，如果答案是明確肯定的，在改善收入差距的過程中能否進一步實現共同富裕？其影響機制又是怎樣的？只有搞清楚這些問題，政府面向居民發展旅游、實施共同富裕的政策才具有針對性，更具有現實意義。

1 文獻綜述

《論語》曾言：“丘也聞有國有國家者，不患寡而患不均，不患貧而患不安。蓋均無貧，和無寡，安無傾”。這一論述揭示了共同富裕的部分內涵。從古至今，有關對共同富裕問題的探討從未停止過。當前，關于共同富裕的經濟內涵是推進收入分配公平，堅持按勞分配為主體、多種分配方式并存的收入分配制度，著力解放和發展社會生產力，按照經濟社會發展規律循序漸進，不斷解決地區差距、城鄉差距、收入差距等問題，消除貧困和兩極分化，逐步實現共同富裕。因此，要促進共同富裕，關鍵在于解決好收入差距過大的問題。

從整體來看，我國收入分配差距仍在持續擴大，貧富兩極分化趨勢尚未得到扭轉，高收入群體的收入水平遠高于低收入群體。截至2020年，高收入組的人均可支配收入是低收入組的10 倍之多。因此，究其根本，收入差距的來源是收入分配不平等。其中，城鄉收入不平等的形勢最為嚴峻，已占到居民總體收入差距的60%以上。原因是以戶口為基礎的二元經濟結構的存在導致城市居民相較于農村居民有更多的就業機會，獲得高收入的機會也相對更多。另外，地區經濟發展結構、家庭收入結構的差異同樣產生了收入不平等。

要真正解決收入分配不平等、實現共同富裕，就要深入分析我國居民收入差距擴大的原因和影響因素，并尋找縮小收入差距的辦法。因此，國內外學者從不同角度對居民收入不平等的影響因素進行了分析。其中，一種主流觀點認為收入分配的不平等主要是受地區產業集聚和產業結構升級影響。例如董紅梅等利用老工業基地的面板數據研究發現，產業結構整體升級擴大了地區間的收入差距。也有學者將前者的線性影響擴展到非線性的關系上，提出產業結構升級對收入差距的影響不是孤立的，而是城鄉二元經濟體制以及農村人力資本的落后導致的。周國富和陳菡則將城鎮化率作為門檻變量進一步考察這種非線性影響，他們認為，在城鎮化的初級階段，產業結構升級會擴大這種差距，后期則會縮小。最后，在城市化的過程中，偏向城市發展的政府政策也加劇了這種不平等。隨著改革開放的推進，雖然出現了比較嚴重的收入不平等，但戶籍制度的放松提高了人口流動；收入差距可以通過跨地區和跨部門的人口流動而得以緩解。

在產業結構升級的過程中，服務業得到快速發展。作為服務業中最具活力、發展最快的行業，旅游業涵蓋了食、住、行、游、購、娛多個方面，幾乎與所有服務型行業高度關聯。在旅游與收入關系的研究中，普遍認為旅游業發展迅速，年收入持續增長，對地區經濟增長有著積極的正向影響。但是，旅游業與其他服務業的關聯性極強，加上旅游與經濟收入的統計口徑不一，有時很難找到旅游業對收入的“凈影響”。此外，由于旅游行業的復雜性和不確定性，當前的研究亦無法確定旅游收入的具體分配情況，因而無法明確旅游是否縮小了收入差距。

當前，關于旅游與收入分配關系的研究主要集中在旅游對家庭和城鄉收入分配的影響上。旅游可以從總量和結構兩方面影響家庭收入。在總量上，發展鄉村旅游可以為貧困家庭增加收入，彌補農業生產帶來的損失，有助于降低因農業生產經營不穩定帶來的風險。但這些研究沒有對家庭進行結構化分層，不能夠體現旅游對不同類型家庭收入影響的大小，因而，無法得出低中高家庭在收入上的收斂趨勢。 在家庭收入結構上，Pathompituknukoon 和Khingthong利用可計算一般均衡模型（computable general equilibrium，CGE）研究發現，發展旅游導致最富裕的1/5 家庭在收入分配中受益最大，而最貧窮的1/5 家庭受益最小。同樣地，Incera 等通過對西班牙加利福利亞地區的旅游消費進行測算，發現相對于低收入家庭，高收入家庭從旅游中獲得的收入更多。這些研究表明，在國外，旅游業雖然從總量上提高了貧困家庭收入水平，是改善民生和減貧的有效手段，然而，它卻擴大了貧困家庭與高收入家庭間的差距。上述研究結論是否具有普適性，是否能夠作為中國旅游發展與實施共同富裕的借鑒，存疑待考。

國內學者關于旅游與城鄉收入差距的研究文獻不少，但是關于二者關系，莫衷一是。一些學者利用分省面板數據進行研究時，發現鄉村旅游的崛起和快速發展使鄉村地區的收入增長速度快于城鎮地區。另一些學者直接以收入群體為研究對象，發現農村居民知識技能低，在旅游發展過程中多為廉價勞動力，其受益程度低于城鎮居民，客觀上導致貧富差距擴大。這兩種相悖的觀點，導致部分學者認為旅游發展與城鄉收入差距并非簡單線性的關系，而是一種非線性的倒U 形，大體呈現出先擴大后縮小的運動軌跡。

從上述研究進程來看，影響收入差距與共同富裕的因素有很多，旅游是其中重要的一種。受研究方法、研究數據、測算指標等因素的影響，關于旅游對家庭和城鄉收入分配的影響研究至今仍存在爭議，尚未達成一致。先行研究中存在一些缺憾，主要表現在3 個方面：第一，樣本量較小，局限在某一地區，其現象或結論具有特殊性；第二，收入差距指標過于宏觀，忽略了區域內不同群體內部的差異，例如采用城市或地區人均收入進行衡量；第三，在旅游影響收入的分析中，沒有考慮家庭之間的差異，無法剔除重要混雜變量的干擾。為了克服上述缺陷，本文利用全國范圍內的數據——中國家庭追蹤調查（China Family Panel Studies，CFPS（2010—2018））以規避樣本量小帶來的問題；其次，本文利用微觀數據家庭收入以規避指標過于宏大帶來的群體內部差異模糊的問題；第三，在研究中，筆者將全國性樣本進行省份和縣級地市逐級控制，觀察景區和非景區家庭收入差異，消除一些混雜變量的干擾；第四，本文還在景區內部研究了城鎮與鄉村之間的家庭收入差異。盡管如此，本研究仍然因為8 個省的縣市中沒有風景旅游區樣本選中而被舍棄，因此，其研究結論的普適性還有待進一步考證。

2 數據、變量與描述性統計

2.1 數據來源與樣本

本文使用了中國家庭追蹤調查即CFPS數據。該數據覆蓋全國25 個省（區、市），樣本規模為16 000戶，調查對象包含樣本戶中的全部家庭成員，涵蓋個人、家庭和社區3個層面。本文根據村/居區問卷量表中的問項“村/居是否屬于（接待游人的）風景旅游區選擇樣本。樣本主要分布在4A 和5A 級景區，大部分位于農村。這對解釋發展旅游能否促進共同富裕提供了較為全面和詳實的數據，具有較好的代表性。本文的分析樣本分為兩部分：第一部分，只用于對景區內外家庭收入進行分析的樣本。在剔除了問卷中標示的無效樣本、沒有景區的省份樣本以及沒有景區的縣（區）樣本后，總計樣本為5315個。第二部分，用于后面實證分析的樣本。在前文篩選的縣（區）數據的基礎上，納入與本文研究相關的其他社區、家庭變量，然后分別剔除了社區和家庭樣本中含有缺失值和家庭重復的個案，最后得到3475個樣本觀測值。

2.2 變量說明與描述性統計

被解釋變量：家庭純收入取對數。CFPS 給出了調整后的家庭純收入，2010年之后的每一年問卷都將該年的家庭純收入通過CPI 進行了調整，換算成與2010年可比的家庭純收入。

關鍵解釋變量：是否風景旅游區。CFPS 詢問了村/居委會主任或書記“您村/居是否屬于（接待游人的）風景旅游區？”這樣的問題。我們將“是”設定為1，“否”設定為0。本文通過該變量來表現地方政府是否采取了發展旅游的措施。

本文還選擇了其他家庭特征控制變量，如家庭規模，通過在家吃飯的人數來衡量；務工收入，通過家庭是否有人外出打工來衡量；家庭經濟狀況，通過家庭總存款數取對數來衡量。考慮到家庭位于社區內，社區的經濟環境必然會對家庭經營產生影響，本文借鑒一些學者的做法，控制相應的社區變量。例如社區流動人口，采用社區流動人口占社區總人口的比例來衡量；社區距離，采用社區村/居委會所在地距縣城/市區的距離來衡量；社區經濟發展水平，采用社區非農生產總值取對數來衡量。最后，本研究還控制了省區層面的宏觀變量，如各省的人均GDP和公路里程數。

表1和表2給出了主要變量的描述性統計。其中最明顯的特點是，位于風景旅游區的平均家庭純收入高于非風景旅游區；景區內的流動人口占比相對非景區要高；風景旅游區內的城鎮家庭比例高于非風景旅游區。這說明景區對地域經濟具有集聚作用和帶動作用。

表1 變量的描述性統計Tab.1 Descriptive statistics of variables

表2 變量的均值比較與t檢驗Tab.2 Mean value comparison and t test of variables

3 樣本分布與家庭收入比較

3.1 樣本分布情況

為了刻畫景區與非景區的樣本分布特點，本文分別統計了所選樣本中景區和非景區的家庭個數以及在城鄉的分布個數（表3）。可以看出，在省份樣本中，位于風景旅游區的家庭占比較低，約5.66%。為了解決樣本分布差距懸殊的問題，本文進一步將樣本縮小至縣（區）內。在縣（區）家庭樣本中，位于風景旅游區的家庭占比為29.92%。其中，城鎮地區為41.65%，鄉村地區為22.81%。

表3 樣本分布Tab.3 Sample distribution

3.2 城鎮和鄉村中的景區和非景區的家庭收入比較分析

本文分別對同一省內和同一縣（區）內的景區和非景區的家庭純收入（取對數）進行比較（表4）。在同一個省內，位于風景旅游區內的家庭平均純收入水平要高于非風景旅游區（圖1(a)）。但是，這種差異可能是由于樣本偏差等因素造成的，因此，本研究進一步將比較范圍縮小至縣（區）（表4）。結果發現，同一縣（區）內，景區的平均家庭純收入依然高于非景區。這說明該地方發展旅游（景區）可能是導致收入差異的根本原因。因為同一縣（區）內的經濟發展程度、歷史人文背景、基礎設施、產業基礎等都極為相似。

中國的二元經濟結構仍然存在，城鄉之間的旅游發展程度存在較大差異，而城鄉之間發展的差距集中體現為城鄉勞動者收入的差距。因此，本文進一步將省份樣本和縣（區）樣本按照城鄉屬性進行區分，觀察城鎮和鄉村內景區和非景區的家庭收入差異（表4）。研究發現，以省份樣本來看，鄉村景區內的平均家庭收入要高于非景區，城鎮景區與此相反；以縣（區）樣本來看，鄉村景區的平均家庭收入也高于非景區，城鎮之間則不顯著。考慮到景區通常位于偏遠、落后、貧窮的地區，這意味著在鄉村地區發展旅游能夠提高家庭收入，具有共同富裕的效應。

表4 景區和非景區的收入差異Tab.4 Income difference between scenic spots and non scenic spots

3.3 景區和非景區中的城鎮和鄉村家庭收入比較分析

為了探究發展旅游能否縮小收入差距，進一步通過檢驗確認了景區內和非景區內的城鄉收入差異（表5）。在省份樣本和縣區樣本的風景旅游區內，城鎮家庭和鄉村家庭間的平均收入差異不顯著（圖1(b)）。在非風景旅游區內，城鎮和鄉村地區的平均家庭收入差異統計顯著（圖1(c)）。考慮到城鄉差異，上述結論說明了在其他因素相同的情況下，地方發展旅游對鄉村家庭收入的提高具有擴散效應，能夠縮小城鄉家庭間的收入差距；根據省份樣本（0.095）和縣區樣本（0.087）均值差的大小，可以推測離景區越近的地區，擴散效應越強，越遠則越弱。這也說明了地方發展旅游能夠促使城鄉地區間的不同家庭逐步實現共同富裕。

表5 景區和非景區內的城鄉收入差異Tab.5 Income difference between urban and rural areas in scenic spots and non scenic spots

圖1 不同情況下家庭純收入核密度比較Fig.1 Comparison of kernel density of household net income under different conditions

3.4 傾向值匹配（PSM）分析

前文通過空間或地域控制的方式讓不同的家庭進行了匹配，但這種匹配的尺度仍然較大，本小節將在微觀上利用家庭特征進行“反事實”匹配，進一步說明發展旅游對偏遠地區景區家庭收入的提高作用。通過比較可以發現，景區家庭和非景區家庭的純收入存在顯著的差異（表6）。

表6 風景旅游區家庭與非風景旅游區家庭的純收入均值差Tab.6 Average difference of net income between families in scenic spots and families in non scenic spots

很顯然，上述比較結果包含了樣本選擇偏誤帶來的誤差。為了剔除這種偏差，利用傾向值匹配（Prospensity score matching，PSM）的方法為1075戶景區家庭進行了“反事實”性的非景區家庭匹配，通過這種匹配，找出景區和非景區家庭純收入中的“凈影響”。結果見表7和表8。

表7 傾向值得分匹配模型Tab.7 Propensity score matching model

表8顯示，在不斷放寬匹配數量后，景區家庭純收入仍然高于非景區家庭的純收入，均在1%水平上統計顯著。在嚴格控制1∶1 匹配時，差異最明顯。這說明景區外一個與景區內家庭結構完全（或者說高度）相似的家庭，其家庭純收入仍然比景區內的同樣家庭純收入要低，其影響系數為0.27。隨著匹配方式的放松，這種因果效應只是有所降低，并沒有消除。這說明地方發展旅游確實提高了這些偏遠地區家庭的純收入，景區相對貧窮落后地區居民實現了共同富裕。

表8 景區對家庭純收入的ATT測算Tab.4.6 ATT calculation of net household income in scenic spots

在查明因果關系系數之后，為了進一步了解各種因素對家庭收入的影響，本文將模型中需要使用的變量分為了3類，包括被解釋變量、關鍵解釋變量和控制變量。控制變量含有家庭特征變量、社區特征變量和省域經濟發展水平3類。本文利用第二部分樣本對發展旅游、家庭純收入與共同富裕的關系進行實證分析。

4 實證分析

4.1 模型說明

為了驗證地方發展旅游對家庭收入的影響，提供旅游促進共同富裕的證據，本研究借鑒Mincer的收入模型MINCER J, SOLOMON P. Family investments in human capital:Earnings of women[J].1974,82(2):s76-s108.將基準模型設為如下形式：

其中，ln_net表示年家庭純收入的對數，_spot是本文的關鍵解釋變量，即受訪家庭是否位于風景旅游區。 X為所有控制變量。由于模型中包括多個不隨時間改變的離散變量，為了得到這些變量的估計值，故本文借鑒朱能輝關于LSDV（least square dummy variable）估計法的說明和應用，在模型中使用該方法驗證前文的猜測。

4.2 景區對家庭收入的影響分析

為了對前文中的結論進行驗證，首先對景區是否影響家庭收入進行實證分析，分析結果如模型（9-1）所示（表9）。以非景區為參照組，景區的回歸系數為0.205，在1%的水平上統計顯著。這意味著位于景區的家庭，其純收入的對數會比非景區家庭高0.205。由于家庭收入水平可能受家庭、社區和省域特征的影響，因此，需要排除樣本選擇偏誤的干擾，將風景旅游區對家庭收入的凈效應分離出來。因此，本文在前文傾向得分匹配的基礎上進行估計，模型（9-2）給出了傾向得分匹配估計的結果。結果顯示，風景旅游區對家庭純收入的影響依然是正向顯著的，只是收入增長率略低于前者，為0.181。這與模型（9-1）估計的結果一致，也與經驗事實吻合。模型（9-1）和模型（9-2）的估計結果均證實了前文的結論，即發展旅游（景區）是影響家庭收入的重要因素。發展旅游可以提高家庭收入水平，對實現景區內居民家庭的共同富裕具有顯著的促進作用。

表9 景區對家庭收入的影響分析Tab.9 Impact of scenic spots on family income

考慮到鄉村景區和城鎮景區對家庭收入的影響可能會存在差異，為了明晰這種差異，本文將是否位于風景旅游區和是否位于城鄉進行交互，這樣便得到鄉村非景區、城鎮非景區、鄉村景區和城鎮景區4種情況；其次，將交互后的結果納入基準模型進行回歸分析。模型（9-3）展現了交互后的回歸結果。在模型（9-3）中，以鄉村非景區為參照組，城鎮非景區對家庭純收入無顯著影響，而鄉村地區和城鎮地區的風景旅游區對家庭純收入的影響均是正向顯著的，其家庭對數純收入提高的邊際系數分別為0.138 和0.200。相對于鄉村景區，城鎮景區對收入的提升效應更加明顯，原因可能是因為城鎮景區既鄰近旅游資源又具有較好的基礎設施，能夠接收和吸納更多游客，協同帶動景區內以及景區周邊發展適合農民經營的農家樂、民宿等餐飲住宿業。這種依托城鎮規模集聚式的發展模式對農民家庭純收入的增長效益明顯。

4.3 景區和非景區內的城鄉收入差異分析

表10 給出了景區和非景區內的城鄉收入差異的回歸結果。模型（10-1）是對風景旅游區的估計結果，是否城鄉這一變量對家庭純收入的影響不顯著，說明在風景旅游區內的城鎮家庭和鄉村家庭間的收入差異不明顯。模型（10-2）是對非風景旅游區的回歸結果，以鄉村地區為參照組，城鎮對家庭收入的影響效應是-0.204，在5%的水平上統計顯著。對景區和非景區兩組中是否城鄉變量的系數檢驗采用了重復抽樣2000 次的Fisher Permutation Test檢驗，其差異在5%水平上統計顯著。因此，從景區和非景區的分組回歸結果來看，在風景旅游區內不存在明顯的城鄉差異，而非景區內的城鄉差異則十分顯著，這一結論證實了發展旅游可以縮小城鄉之間的收入差距，也證實了地方發展旅游能夠促進城鄉之間共同富裕。這一結論比以往研究提供的證據更精確、更具有說服力。

表10 景區和非景區內的城鄉收入差異分析Tab.10 Analysis of urban-rural income difference between scenic spots and non scenic spots

4.4 穩健性檢驗

前文利用模型驗證了景區對家庭收入的影響以及景區內是否存在城鄉差異，但是，這些結論的得出可能是不穩健的，或許導致估計結果出現不一致。因此，本文將被解釋變量替換為家庭人均純收入的對數，重新在基準模型中進行回歸分析，以驗證前文得出的結論是否可靠。

表11顯示，在驗證景區是否影響家庭人均純收入時，景區對家庭人均純收入的影響仍在1%的水平上統計顯著，其回歸系數有所下降，但與原模型中的系數差別很小，說明發展旅游對家庭收入的影響確實存在，其結果是穩健的。在將景區分解為城鎮景區和鄉村景區后，鄉村景區和城鎮景區對家庭收入影響分別在10%和5%水平上統計顯著。這一結論進一步驗證了前述結果的穩健性。在對景區和非景區內是否存在城鄉收入差異進行檢驗時發現，景區內城鄉收入的邊際增長不存在差異，這間接證明了前文發現的景區內城鄉家庭收入沒有顯著差異的結論。

表11 穩健性檢驗Tab.11 Robustness test

5 進一步討論：景區對家庭收入分配的影響

前文的研究中，明確了景區可以提高家庭收入、縮小城鄉家庭間的收入差距，但仍然無法確定景區是如何通過影響收入分配縮小收入差距的。為了解答這個問題，本文在模型（1）的基礎上，借鑒孫一平和徐英博的研究，選擇分位數回歸來衡量景區對家庭收入分配的影響。其中，第25百分位代表低收入家庭的收入，第50百分位代表中等收入家庭的收入，第75百分位代表高收入家庭的收入。同時，第25 百分位和第50 百分位收入差距反映低等收入差距，第50 百分位和75 百分位反映高等收入差距。通過對比不同分位上的系數以及系數差異，可以進一步觀察發展旅游是如何影響收入分配的。

表12 給出了景區對家庭收入分配影響的估計結果。模型（12-1）、模型（12-2）和模型（12-3）分別是在第25、第50和第75百分位數的估計結果，結果顯示，以非風景旅游區為參照組，風景旅游區對低、中、高收入家庭的影響均是正向的，在1%的水平上統計顯著。這與前文模型（9-1）和模型（9-2）反映的結果一致：即發展旅游從整體上提高了家庭純收入水平。在此基礎上，對比不同模型中風景旅游區在不同百分位上的回歸系數，發現低收入家庭的系數最大，高等收入家庭次之，中等收入家庭最小，說明景區旅游的收入分配對低收入家庭的收入水平提高貢獻最大。進一步，第25百分位的回歸系數顯著大于第75百分位的回歸系數，這反映了景區旅游能夠顯著地縮小收入差距，具體表現為同時縮小了低等收入差距和高等收入差距。

表12 景區對家庭收入分配的影響Tab.12 Impact of scenic spots on family income distribution

6 景區對家庭收入的影響機制

縮小收入差距的關鍵是提高低收入和貧困人群的收入水平，而提高收入的有效途徑是幫助低收入和貧困人口實現就業。在現階段，我國貧困人口主要集中在偏遠山區，僅依靠勞動力外出打工或農業生產解決就業問題是不現實的。因此，利用偏遠地區良好的生態環境或城鎮自身的資源，發展旅游業，吸引游客，讓更多本地人完成屬地化就業，是居民增收、實現共同富裕的有效途徑。基于此，本文借鑒Imai 等關于中介效應的具體說明和做法，將勞動力本地化就業作為景區影響家庭收入的中介變量，同時將基準模型修改為如下形式：

在模型（2）中，X代表控制變量，ln_net代表被解釋變量，_spot代表關鍵解釋變量，表示景區對家庭純收入的總影響效應。rmlabor是勞動力本地化就業，為本文所關注的中介變量，表示景區對勞動力本地化就業的影響效應。是中介變量作用于家庭收入的效應。各效應的關系為=+×，、、、、、、是待估參數，、、是隨機擾動項。

表13 展現了中介效應的回歸結果。整個模型顯示，關鍵解釋變量呈現部分中介效應。模型（13-1）表明，景區對家庭收入的總效應是0.191，即相對于非景區來說，景區對家庭收入有21.04%(exp(0.191)-1)的促進效應。模型（13-2）顯示，景區對勞動力本地化就業具有中介效應，在1%的水平上統計顯著。以非景區為參照組，景區對本地勞動力就業率的邊際系數是0.116，這說明發展旅游可以提高勞動力本地就業率約11.6%，這與以往學者的研究結論一致。模型（13-3）顯示，在考慮了中介效應后，景區對家庭純收入的直接邊際影響是0.159，在1%的水平上統計顯著。勞動力本地化就業對家庭純收入的直接邊際影響是0.254，5%水平統計顯著。中介效應模型搭建起了發展旅游與家庭收入之間的橋梁，地方政府發展旅游可以通過提高勞動力的本地化就業，從而增加家庭收入，實現風景旅游區內整體收入水平的提升，逐步消除貧困，縮小收入差距，實現共同富裕。

表13 景區影響家庭收入的機制Tab.13 Mechanism of scenic spots affecting family income

7 結論、討論與建議

本文利用中國家庭追蹤調查（2010—2018）的面板數據，比較分析了風景旅游區和非風景旅游區的家庭收入差異，最重要的邊際貢獻是提供了發展旅游可以縮小收入差距、實現共同富裕的證據。通過實證研究得出如下結論：第一，發展旅游（景區）對居民家庭收入增長具有顯著的促進作用。第二，發展旅游可以使城鄉家庭收入水平不斷趨于收斂，對城鄉家庭收入差距具有顯著的縮減效應。第三，發展旅游帶來的邊際收入分配效應，低收入家庭高于中等和高等收入家庭，這有助于在區域內縮小低收入家庭和中高等收入家庭的收入差距。第四，發展旅游對家庭收入的影響機制是提高勞動力的本地化就業率。通過提高勞動力本地化就業率促使風景旅游區內的家庭逐步富起來，消除貧困，實現共同富裕。

本文雖然得出了上述研究結論，但結論的普適性尚待進一步證實。總體來看，發展旅游對共同富裕的促進仍然是一個黑箱效應。這個黑箱效應表現在兩方面：第一，發展旅游對共同富裕的促進更多體現為一種間接效應，而不是直接效應。因為樣本家庭并不能清楚地確定為完全的旅游從業者，他們更多地可能是兼業者或者間接從事與旅游相關的活動。第二，在機制分析中，勞動力的本地化就業可以提高家庭收入，但無法明確這種就業轉化是否發生在旅游行業內。第三，雖然力圖用全國范圍內的大樣本得出一個普適性的結論，但考慮到樣本地域差別較大，一些地域聚類的特征可能會被大樣本均值抹殺掉，從而看不清共同富裕背后真實具體的促進動力。

不過，上述結論仍然具有一定的現實意義。第一，風景旅游區增加了家庭收入。因此，地方政府應當認識到旅游對經濟收入的促進效應，鼓勵貧窮落后地區對有特色的旅游資源的合理開發，拓寬居民的增收渠道。第二，文旅相關部門在制定旅游發展政策時，應當向鄉村地區傾斜，一方面為鄉村地區提供更多的政策支持，加強配套基礎設施建設，另一方面，鼓勵旅行社將鄉村景區納入旅行社線路中，通過網絡媒體進行宣傳推廣。第三，考慮到城鎮景區對家庭收入更高的促進作用，可以適度鼓勵景區開發特色小鎮。通過特色小鎮聚合資源，帶動村民共同富裕。第四，鼓勵景區內實行特色各異的范圍經濟，政府通過和拼多多、淘寶等平臺牽線搭橋，讓更多村民實現本地化就業。第五，考慮到景區資源分屬于不同的家庭，旅游資源呈現碎片化的形式，地方政府可以利用合作社的方式，讓村民以權入股，獲得旅游發展過程的紅利，實現共同富裕。最后，從上述的經驗事實中可進一步得出，在當前全國推動建立共同富裕省域示范區的進程中，可以率先在一些風景旅游區內建設共同富裕示范區，形成可復制推廣的經驗做法，分梯次推廣到其他地區，發揮景區以點帶面的作用，逐步縮小收入差距，最終實現偏遠貧窮地區人民的共同富裕。

鑒于本文存在的局限性，希望能夠拋磚引玉，吸引更多學者參與到該項研究中，解開旅游促進共同富裕的黑箱，切實提高偏遠地區人民的收入，防止脫貧家庭出現返貧和貧富分化的現象，使疫情之后的旅游業能夠可持續發展。