旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的空間溢出效應

王 凱,劉依飛,甘 暢

湖南師范大學旅游學院, 長沙 410081

近年來,全球氣候變暖給人類生存和發(fā)展帶來了嚴峻的挑戰(zhàn),作為推動世界人文交流和經(jīng)濟復蘇的重要戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè),旅游業(yè)貢獻了全球8%的二氧化碳排放量并且仍在以每年3%的增長率增長,因而促進旅游碳減排刻不容緩[1]。中國作為世界最大的旅游客源地和目的地,大規(guī)模的異地群體性旅游活動勢必會引致目的地旅游業(yè)碳排放量急劇升高,進而在一定程度上阻滯旅游經(jīng)濟發(fā)展,降低旅游業(yè)碳排放效率[2]；“十四五”文化和旅游發(fā)展規(guī)劃明確要求,建立健全現(xiàn)代化旅游產(chǎn)業(yè)體系,著力推動旅游高質(zhì)量發(fā)展,旅游產(chǎn)業(yè)集聚作為旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展最具活力的空間組織形態(tài),是衡量旅游經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要指標[3],那么在旅游經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)文明建設的雙重約束下,旅游產(chǎn)業(yè)集聚是否有助于降低旅游業(yè)碳排放量、提高旅游業(yè)碳排放效率？旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的影響是否存在空間溢出效應？分析前述問題對于推動旅游節(jié)能減排和實現(xiàn)旅游高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論意義和實踐價值。

旅游業(yè)碳排放效率是評價旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)的重要指標,近年來國內(nèi)外學者的研究主要涉及旅游業(yè)碳排放效率測度[4—7]、時空特征勾勒[8—10]、影響因素探索[11—14]等方面。其中影響因素方面,王坤等[11]利用地理加權回歸模型(Geographical Weighted Regression,GWR)探究了旅游業(yè)碳排放效率影響因素的時空異質(zhì)性,發(fā)現(xiàn)旅游經(jīng)濟和城鎮(zhèn)化能提高旅游業(yè)碳排放效率,技術效應和旅游業(yè)產(chǎn)權結構的推動作用則隨時間推移逐步凸顯；王凱等[13]構建空間計量模型探究旅游業(yè)碳排放效率的空間溢出效應,結果表明旅游業(yè)技術水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構和對外開放程度均能顯著促進本省及鄰近省份的旅游業(yè)碳排放效率；岳立等[14]研究表明規(guī)模、結構、質(zhì)量、制度、技術和投資等各個因素對旅游業(yè)碳排放效率的影響因省域不同而表現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性。旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游發(fā)展產(chǎn)生了積極影響[15—16],并且能通過勞動力池效應和知識溢出正向影響旅游業(yè)生產(chǎn)率[17]。在旅游可持續(xù)發(fā)展的目標框架下,學者逐漸開始采用“自上而下”[18—19]或“自下而上”[20—22]的方法測度不同尺度目的地的旅游業(yè)碳排放量,少數(shù)學者也開始關注旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游業(yè)碳排放之間的相互關系。如Huang等[23]發(fā)現(xiàn)對于發(fā)達地區(qū)而言,旅游產(chǎn)業(yè)集聚對本地和鄰近地區(qū)碳排放量的影響呈“U型”關系,而欠發(fā)達地區(qū)則與其相反；王凱等[24]從空間視角探討旅游產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放強度的影響,發(fā)現(xiàn)旅游產(chǎn)業(yè)集聚可以顯著降低碳排放強度并且二者在空間上分布不均衡。

綜上,現(xiàn)有研究已經(jīng)取得了較為豐富的成果,但仍有需要進一步研究的領域。在研究內(nèi)容上,已有研究雖證實了旅游產(chǎn)業(yè)集聚能夠促進旅游發(fā)展效率,但目前鮮少有文獻系統(tǒng)全面地探討其對碳排放約束下的旅游發(fā)展效率的影響及其作用路徑；從研究方法上,在新經(jīng)濟地理學理論支撐下,采用空間杜賓模型厘清旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的空間溢出效應的文獻仍較為少見。鑒于此,基于中國30個省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù),綜合運用采取區(qū)位熵、Super-SBM模型和空間杜賓模型探索旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的空間溢出效應,以期為轉(zhuǎn)變旅游發(fā)展方式、助推旅游節(jié)能減排和實現(xiàn)旅游高質(zhì)量發(fā)展提供科學參考。

1 研究設計

1.1 研究方法與模型構建

1.1.1區(qū)位熵

區(qū)位熵能較為直觀地體現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚水平,且應用較為廣泛,參考王凱[24]和李姝姝[25]等學者的研究成果,本文選用區(qū)位熵來衡量旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平。計算公式如下：

TAit=(TRit/Git)/(TRt/Gt)

(1)

式中,TAit表示旅游產(chǎn)業(yè)集聚程度；TRit表示i地區(qū)t年旅游總收入；Git表示i地區(qū)t年的地區(qū)生產(chǎn)總值；TRt代表t年全國旅游總收入；Gt表示t年的國內(nèi)生產(chǎn)總值。

1.1.2Super-SBM模型

本文采用Tone[26]提出的基于非期望產(chǎn)出的Super-SBM(Slack-Based Measure)模型,它不但克服了投入產(chǎn)出的松弛變量問題,還可以對多個決策單元(Decision Making Unit,DMU)效率值為1進行進一步測算,以實現(xiàn)不同DMU效率之間的橫向比較,其公式如下：

(2)

1.1.3空間杜賓模型

由于區(qū)域經(jīng)濟一體化的加速,不同區(qū)域間的旅游經(jīng)濟存在空間相互影響,而空間計量模型一方面可以充分解決空間自相關產(chǎn)生的偏差和無效的參數(shù)估計,另一方面也可系統(tǒng)考慮空間自相關和空間溢出效應[27]。因此選用空間杜賓模型(Spatial Durbin Model,SDM)評估旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的影響。與傳統(tǒng)的面板模型不同,該模型包含了解釋變量和被解釋變量的空間滯后項,空間杜賓模型如下：

TCEEit=α+ρWTCEEit+βTAit+φWTAit+θXit+τWXit+μi+νt+εit

(3)

式中,TCEEit為核心被解釋變量,表示i地區(qū)在t時期的旅游業(yè)碳排放效率；TAit為核心解釋變量,表示i地區(qū)在t時期的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平；α表示常數(shù)項；ρ和φ分別是旅游業(yè)碳排放效率和旅游產(chǎn)業(yè)集聚的空間滯后系數(shù)；W為空間權重矩陣,本文采用基于Queen鄰近計算的二進制鄰接矩陣作為空間權重矩陣；Xit為一系列控制變量；μi和νt分別表示個體固定效應和時間固定效應；ε代表隨機擾動項。

1.2 指標選取

(1)核心變量：兩個核心變量為旅游產(chǎn)業(yè)集聚(TA)和旅游業(yè)碳排放效率(TCEE)。其中核心解釋變量旅游產(chǎn)業(yè)集聚通過區(qū)位熵計算得到；核心被解釋變量旅游業(yè)碳排放效率的投入和產(chǎn)出指標參考王坤[11]、王凱[13]等學者的研究,投入指標包括旅游業(yè)從業(yè)人員、旅游業(yè)固定資產(chǎn)投資額、旅游業(yè)能源消耗量,旅游業(yè)總收入作為期望產(chǎn)出,旅游業(yè)CO2排放量作為非期望產(chǎn)出。旅游業(yè)能源消耗量和CO2排放量是將旅游交通、旅游住宿及旅游活動等確定為旅游業(yè)碳排放量的主要領域,采用先分解再加總的“自下而上”等方法計算得到,具體計算公式見參考文獻[24]。

(2)控制變量：①經(jīng)濟發(fā)展水平(ED)。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)對旅游節(jié)能減排投入更大,同時旅游低碳發(fā)展技術水平更高,因而其旅游業(yè)碳排放效率可能較高,以人均GDP來反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平[13]。②產(chǎn)業(yè)結構(IS)。產(chǎn)業(yè)結構的轉(zhuǎn)型升級會淘汰一部分高污染高排放企業(yè),由此產(chǎn)生的正向外部示范效應會促進旅游業(yè)碳排放效率提升,以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比進行測度[13]。③城鎮(zhèn)化水平(Urb)。城鎮(zhèn)化水平提高意味著旅游基礎服務設施的改善,并在一定程度上可以促進旅游企業(yè)技術進步和提高旅游從業(yè)人員以及旅游者的環(huán)保意識,從而影響旅游業(yè)碳排放效率,以城鎮(zhèn)人口比重進行測度[11]。④對外開放程度(Open)。實行對外開放能為國家?guī)硐冗M的低碳旅游管理經(jīng)驗和技術,從而提高旅游企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新水平,從而促進旅游業(yè)碳排放效率的提高。以進出口總額占GDP比重進行衡量[13]。⑤環(huán)境規(guī)制(ER)。政府對環(huán)境問題的重視程度和治理水平在一定程度上會加速旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,提高發(fā)展質(zhì)量,進而影響旅游業(yè)碳排放效率,以環(huán)境污染治理投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重進行測度[13]。⑥技術水平(TL)。技術進步是提高資源利用效率的關鍵,以萬元GDP能源消耗量進行衡量[11]。⑦旅游業(yè)產(chǎn)權結構(TPRS)。國有企業(yè)一般規(guī)模大,占有社會資源較多,能耗相對來說較大,以星級飯店的國有企業(yè)數(shù)量占星級飯店總數(shù)的比重作為旅游業(yè)產(chǎn)權結構的代理變量[11]。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文采用2001—2018年的中國省際(自治區(qū)、直轄市)面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)主要來源于2002—2018《中國旅游統(tǒng)計年鑒》(及其副本)以及2019《中國文化和旅游統(tǒng)計年鑒》,2002—2019《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及有關省份的統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報等。此外,由于西藏、港澳臺等地區(qū)的數(shù)據(jù)缺失,省際面板數(shù)據(jù)只包括30個省(自治區(qū)、直轄市)。此外,為避免數(shù)據(jù)多重共線性對回歸結果的干擾,對面板數(shù)據(jù)自變量進行VIF檢驗,結果表明方差膨脹因子均小于6,故模型不存在嚴重的多重共線性[28]。

2 旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游業(yè)碳排放效率的空間格局與關聯(lián)

2.1 旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率空間演變趨勢

為了分析旅游產(chǎn)業(yè)集聚(TA)和旅游業(yè)碳排放效率(TCEE)的空間變化,分別繪制了2001—2006年、2007—2012年、2013—2018年二者的演變趨勢圖(圖1)。由圖1可以看出,2001—2006年間,高水平旅游產(chǎn)業(yè)集聚主要分布在北京市、天津市、上海市、浙江省、海南省、云南省等地區(qū)。其中西部地區(qū)分布極不均衡,并呈現(xiàn)兩極分化。具體表現(xiàn)為四川省、陜西省以北為低水平集聚,以南為高水平集聚；2007—2012年間,較高水平地區(qū)的集聚程度降低、較低水平地區(qū)集聚程度升高,空間分布整體上無明顯變化；2013—2018年間,山西省、安徽省、江西省、四川省、廣西省等中西部地區(qū)的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平顯著提高,東部地區(qū)始終無明顯變化。較高旅游碳排放效率的地區(qū)在2001—2006年間主要分布在北京市、天津市、江蘇省、上海市、浙江省、廣東省等地區(qū),中西部地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率普遍較低；2007—2012年間,河北省和山西省的旅游業(yè)碳排放效率顯著提高；2013—2018年間,內(nèi)蒙古的旅游業(yè)碳排放效率顯著提高,其他地區(qū)均無明顯變化。上述分析表明,中西部地區(qū)的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平明顯提高,東部地區(qū)則無明顯變化；旅游業(yè)碳排放效率水平除河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等地區(qū)外其他地區(qū)均無明顯變化。此外,二者高水平地區(qū)的空間分布變化基本上都呈現(xiàn)出以現(xiàn)有集聚區(qū)為中心向周邊擴散的趨勢,同時也表明旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率二者之間可能存在空間自相關關系。

圖1 旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率空間演變趨勢Fig.1 Spatial variation of tourism agglomeration and carbon emissions efficiency of tourism industry

2.2 旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率空間關聯(lián)性

為檢驗旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率二者間的空間相關性,首先采用單變量全局Moran′sI指數(shù)分別驗證二者空間集聚特征,其次借助雙變量局部自相關探討二者局部空間相關性。從表1可以看出,研究期內(nèi),旅游產(chǎn)業(yè)集聚的Moran′sI值均為正。其中2001—2014年空間集聚逐漸減弱,2015年未通過顯著性檢驗,爾后空間集聚程度逐漸開始增強。2001—2018年期間,旅游業(yè)碳排放效率的Moran′sI值也均為正,呈波動上升態(tài)勢,且均通過1%顯著性檢驗?？傮w上看中國旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率呈現(xiàn)出較為顯著的空間集聚特征。

為更清晰地判別旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率的高低值在空間上是否集中,本文采用雙變量局部自相關建立雙變量局部Moran散點聚類。研究期內(nèi),高集聚—高效率(H-H)類型和低集聚—低效率(L-L)的省份數(shù)量均呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢,而低集聚—高效率(L-H)類型和高集聚—低效率(H-L)的省份數(shù)量則明顯增加,從2001年的3個增加到2010年的4個,至2018年的10個(表2),這說明旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率初期呈現(xiàn)出較強的正相關性,到末期呈負相關性地區(qū)開始增加。具體來看,2001年H-H類型主要分布在北京市、天津市等發(fā)達地區(qū),L-L類型主要分布在陜西省、甘肅省、青海省等地區(qū)。至2010年,湖北省、廣東省、新疆等成為新的L-L類型地區(qū),H-L類型基本穩(wěn)定在西部地區(qū),這可能與西部地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平提高,但效率始終處于較低水平有關。2018年東部部分地區(qū)集聚水平下降導致L-H類型地區(qū)數(shù)量明顯增加,這可能與東部地區(qū)以京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)等區(qū)域重大發(fā)展戰(zhàn)略處于調(diào)整和適應階段,省際之間的旅游經(jīng)濟的聯(lián)系與合作可能略有減少,因而導致地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平下降；但隨著區(qū)域重大發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施,東部地區(qū)無論是旅游經(jīng)濟交流亦或是旅游綠色發(fā)展合作均將顯著提升。

表1 2001—2018年旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率Moran′s I統(tǒng)計值

表2 旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率雙變量局部Moran散點聚類

3 旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的空間計量檢驗

3.1 模型識別檢驗

由于旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游業(yè)碳排放效率具有明顯的空間關聯(lián)性,因此在研究旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的影響時不能忽略空間效應的存在。本文分別運用LM檢驗,Wald檢驗,LR檢驗和Hausman檢驗來判別空間計量經(jīng)濟學模型的具體形式(表3)。首先,采用LM檢驗選擇空間計量模型,結果表明應拒絕空間滯后模型(Spatial Lag Model,SLM)和空間誤差模型(Spatial Error Model,SEM)的假設；其次,運用Wald檢驗和LR檢驗來進一步判別SDM是否可以降級為SLM或SEM。LR-Lag、LR-Error、Wald-Lag和Wald-Error等檢驗結果均在1%的顯著水平下拒絕原假設,說明SDM優(yōu)于SLM和SEM。此外,Hausman檢驗在1%的顯著性水平上拒絕原假設。因此,本文運用固定效應的空間杜賓模型來分析旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的影響。另外,為保證SDM的回歸結果具有穩(wěn)健性,同時列出OLS、SLM、SEM等模型的回歸結果作為對比。

3.2 回歸結果分析

從表4中的回歸結果可知,旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的估計結果為正且顯著,在控制其他因素不變的情況下,旅游產(chǎn)業(yè)集聚每增加1%,旅游業(yè)碳排放效率相應地提高0.1042%。并且旅游產(chǎn)業(yè)集聚的空間滯后項與旅游業(yè)碳排放效率也存在著顯著的空間正相關關系,這表明旅游產(chǎn)業(yè)集聚在促進當?shù)芈糜螛I(yè)碳排放效率提高的同時也改善了相鄰地區(qū)的旅游業(yè)碳排放效率,即旅游產(chǎn)業(yè)集聚具有顯著的空間溢出效應。這一結果可以解釋為在旅游產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的企業(yè)形成規(guī)模效應并匯集了眾多專業(yè)人才和先進的生產(chǎn)技術,各旅游相關行業(yè)共享基礎設施,降低經(jīng)營成本,同時釋放知識溢出,為相鄰地區(qū)旅游企業(yè)低碳技術創(chuàng)新奠定了良好的經(jīng)濟環(huán)境[29]。由此吸引了更多旅游企業(yè)入駐,并輔之累積效應,促進旅游產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同污染治理,進而提高區(qū)域旅游碳排放效率。與此同時,旅游業(yè)碳排放效率的空間滯后系數(shù)也通過1%的顯著性檢驗,這說明各地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率提高的同時,由于低碳技術、人才、信息等資源要素的競爭,導致其空間溢出作用會抑制其他地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率的提高。

表3 模型檢驗結果

表4 模型回歸結果

從控制變量來看,經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化和地區(qū)開放程度均能不同程度的促進旅游業(yè)碳排放效率的提升,并呈現(xiàn)正向空間溢出效應,但地區(qū)開放程度的溢出效應并不顯著。產(chǎn)業(yè)結構升級雖能顯著提高旅游業(yè)碳排放效率,但鄰近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結構升級則會抑制當?shù)芈糜螛I(yè)碳排放效率,這說明區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構布局是否合理會影響區(qū)域旅游業(yè)碳排放效率。環(huán)境規(guī)制系數(shù)為正且較顯著,說明各地區(qū)針對環(huán)境問題實施的環(huán)境規(guī)制較為理想。技術水平系數(shù)為負,表明技術進步即能耗降低可以顯著促進旅游業(yè)碳排放效率,并促進企業(yè)技術革新。而旅游業(yè)產(chǎn)權結構呈顯著的負向影響,表現(xiàn)為旅游業(yè)產(chǎn)權結構每提高1%,旅游業(yè)碳排放效率下降0.0009%。

3.3 空間效應分解

由于空間溢出效應的存在,空間杜賓模型的系數(shù)不能直接反映出旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的邊際效應。本文分別從直接效應、間接效應和總效應3個維度解析旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的空間溢出效應,見表5。其中直接效應包括解釋變量對旅游業(yè)碳排放效率的直接影響和解釋變量影響相鄰地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率而造成的反饋效果。間接效應即解釋變量的空間溢出效應,包括鄰近地區(qū)解釋變量對本地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率的影響和鄰近地區(qū)解釋變量對其旅游業(yè)碳排放效率的影響,進而對本地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率產(chǎn)生的影響?？傂獎t是直接效應和間接效應的總和,反映了各個解釋變量對整體旅游業(yè)碳排放效率的平均影響。

從直接效應來看(表5),對于本地而言,旅游產(chǎn)業(yè)集聚直接效應顯著為正。旅游產(chǎn)業(yè)集聚表現(xiàn)為包括資源、人才、設施、市場、政策等旅游各行業(yè)資源要素的集中[30],因此旅游產(chǎn)業(yè)集聚在當?shù)赝ㄟ^勞動力集聚、基礎設施和市場信息共享等提高不同旅游企業(yè)綠色低碳發(fā)展合作層次,進而降低單位能源強度和資源消耗成本,提高旅游產(chǎn)業(yè)的期望產(chǎn)出,進而提高旅游業(yè)碳排放效率。經(jīng)濟發(fā)展水平對旅游業(yè)碳排放效率產(chǎn)生顯著的正向影響,經(jīng)濟發(fā)展水平每提高1%,旅游業(yè)碳排放效率提高0.0416%。產(chǎn)業(yè)結構對旅游業(yè)碳排放效率有著積極而顯著的影響,表明產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化完善了旅游業(yè)各部門的資源配置機制,提高了資源分配效率和利用效率[31],使能源從低生產(chǎn)率部門流向高生產(chǎn)率部門,進而提高了旅游業(yè)碳排放效率。城鎮(zhèn)化水平的提高可以促進當?shù)芈糜螛I(yè)碳排放效率增長,但影響效果不顯著。對外開放程度對旅游業(yè)碳排放效率產(chǎn)生顯著正向影響,這表明擴大對外開放將促使區(qū)域改善低碳經(jīng)營管理方式,改進低碳生產(chǎn)技術,提高旅游業(yè)碳排放效率。旅游業(yè)產(chǎn)權結構的直接效應顯著為負,這與王凱等[13]學者的研究結論相似,這可能與星級酒店中的國有企業(yè)占比過高,各分企業(yè)的管理體制機制僵化,綠色低碳運營層次較低,進而抑制了整體資源配置效率的提升有關[11]。

從間接效應來看(表5),鄰近地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚可以促進本地旅游業(yè)碳排放效率。一方面鄰近地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚帶來的信息和知識溢出效應能有效刺激當?shù)芈糜纹髽I(yè)進行節(jié)能環(huán)保技術的研發(fā)[32]；另一方面由于地區(qū)品牌溢價效應吸引了更多低碳旅游專業(yè)化人才和外來環(huán)保型旅游企業(yè)入駐,提升了整個區(qū)域的品牌價值,提高當?shù)刂?給當?shù)芈糜纹髽I(yè)帶來新的發(fā)展機遇[33]。城鎮(zhèn)化促進了鄰近地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率,在城鎮(zhèn)化過程中交通設施的建設會加強區(qū)域之間的聯(lián)系[34],因此在空間示范效應的作用下,鄰近地區(qū)反而可以充分利用旅游基礎設施完善的優(yōu)勢,而本地可能由于勞動力素質(zhì)參差不齊,運營效率較低等因素制約其正向效應的發(fā)揮。產(chǎn)業(yè)結構的間接效應為負,表明周邊地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)比重的增加會降低當?shù)芈糜螛I(yè)碳排放效率。也就是說,產(chǎn)業(yè)結構存在較強的負空間溢出效應,旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部門,第三產(chǎn)業(yè)比重增加也意味著旅游產(chǎn)業(yè)比重增加,這勢必在一定程度上提高旅游業(yè)碳排放量,進而降低區(qū)域旅游業(yè)碳排放效率。對外開放程度呈現(xiàn)正向溢出效應,但影響效果不顯著。說明未來應在京津冀城市群、長江經(jīng)濟帶、黃河生態(tài)經(jīng)濟帶、粵港澳大灣區(qū)等國家重大戰(zhàn)略的框架下加強地區(qū)密切合作交流,以更好更快地提高旅游業(yè)碳排放效率。技術水平存在負空間溢出作用,即周邊地區(qū)技術進步可以促進當?shù)芈糜螛I(yè)碳排放效率,但影響效果不顯著,未來應加速知識和技術在不同地區(qū)企業(yè)間的流動和擴散,提高技術溢出。

綜上,旅游產(chǎn)業(yè)集聚通過勞動力池效應、共享基礎設施和旅游消費市場信息共享機制和知識溢出效應等共同提高旅游業(yè)碳排放效率。未來應持續(xù)關注并加強旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的正向影響,同時要進一步提高經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化的正向空間溢出效應,發(fā)揮對外開放、技術進步的正向空間溢出作用,從而更好更快地促進旅游業(yè)碳排放效率穩(wěn)定提高。

表5 SDM直接效應和間接效應

4 結論與建議

本文首先分析了旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)碳排放效率的空間演變趨勢以及二者空間關聯(lián)特征,其次運用空間杜賓模型進行實證研究,具有一定的理論意義和應用價值,結論與建議如下：

(1)2001—2006年間,高水平旅游產(chǎn)業(yè)集聚主要分布于東部,西部地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚程度呈現(xiàn)兩極分化。較高旅游業(yè)碳排放效率地區(qū)也集中于東部,中西部地區(qū)則普遍較低；2007—2012年間,從數(shù)值上看較高水平地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚程度降低,較低水平地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚程度提高。其中中西部內(nèi)陸地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率值有所提高；2013—2018年間,中西部地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平顯著提高,而旅游業(yè)碳排放效率值明顯提高的僅有內(nèi)蒙古自治區(qū)。整體來看,二者高水平地區(qū)空間分布變化基本上都呈現(xiàn)出以現(xiàn)有集聚區(qū)為中心向周邊擴散的趨勢。由此,我國應發(fā)揮區(qū)域梯度優(yōu)勢,實施差異化的旅游環(huán)保政策。對于集聚水平較高的地區(qū),可以適當構建“區(qū)域集聚圈”,建立多元共治機制,相關部門統(tǒng)籌規(guī)劃基礎設施建設等工作,集中處理旅游污染物與廢棄物,積極參與行業(yè)治理,建立以集聚區(qū)為單元的聯(lián)動式的旅游環(huán)?？己藱C制；對于集聚水平較低的地區(qū),以環(huán)境治理為突破口,倒逼旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,加強與旅游業(yè)碳排放效率較高地區(qū)之間的低碳技術交流和信息溝通,逐步形成以低能耗、低排放、高效率為特征的內(nèi)涵式旅游發(fā)展模式。

(2)旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率具有顯著的正向直接效應和溢出效應,說明旅游產(chǎn)業(yè)集聚不僅可以帶動本地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率提高,同時可以推動鄰近地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率的提高。然而,旅游業(yè)碳排放效率具有負空間溢出作用,表現(xiàn)為各地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率提高反而會抑制其他地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率提高。為更好和有針對性地發(fā)揮旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)碳排放效率的促進作用,應合理配置旅游資源,構建結構化和層次化的旅游產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)。首先,要合理規(guī)劃旅游產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的中心和外圍結構,提升核心旅游示范區(qū)發(fā)展質(zhì)量,嚴厲查處整治突出旅游環(huán)境問題。加強集聚區(qū)中心和外圍之間的旅游市場信息溝通,有序推動環(huán)保決策實施,保證旅游環(huán)境治理的系統(tǒng)性與完整性；其次,適當整合各地區(qū)旅游資源,加強旅游資源統(tǒng)籌和共建共享,形成優(yōu)勢互補的聯(lián)動發(fā)展格局。加強旅游企業(yè)的橫向合作,建設景區(qū)環(huán)境監(jiān)測設施,形成信息全面、要素齊全、數(shù)據(jù)共享的全方位旅游環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡體系,從而產(chǎn)生環(huán)境綜合治理的正向示范效應。

(3)經(jīng)濟發(fā)展水平顯著促進旅游業(yè)碳排放效率提高,并呈現(xiàn)正向空間溢出效應；產(chǎn)業(yè)結構升級雖能顯著提高旅游業(yè)碳排放效率,但存在較強的負空間溢出效應；城鎮(zhèn)化水平提高對本地影響效果不顯著,但可以提高鄰近地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率；技術進步和對外開放正向影響旅游業(yè)碳排放效率,但其正向溢出效應并不顯著；環(huán)境規(guī)制對旅游業(yè)碳排放效率具有顯著的正向促進作用；旅游業(yè)產(chǎn)權結構則具有負向影響。“十四五”規(guī)劃期間,首先應探索建立政府、市場、公眾多元化旅游投資體系,統(tǒng)籌配置治理資金、低碳技術和專業(yè)人才,加速目的地旅游生態(tài)文明建設,推進區(qū)域旅游高質(zhì)量發(fā)展；其次,完善旅游科技創(chuàng)新體系,支持旅游環(huán)境污染防治的科學研究,技術開發(fā),先進技術推廣和科學普及,增強旅游企業(yè)環(huán)境污染防治意識,加強關鍵低碳技術研發(fā)和應用；最后,應繼續(xù)深化旅游國有企業(yè)改革,加速轉(zhuǎn)變旅游業(yè)產(chǎn)權結構對旅游業(yè)碳排放效率的負面影響,各地區(qū)旅游國企應保持信息流暢,加強各分企業(yè)綠色監(jiān)管體制,明確責任主體,強化責任落實,督促有關部門依法履行污染環(huán)境防治監(jiān)督管理職責。