低碳試點(diǎn)是否有助于提高旅游業(yè)碳排放效率？
——基于雙重差分的實(shí)證檢驗(yàn)

王 凱，關(guān) 銳，甘 暢

（湖南師范大學(xué)旅游學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410081）

溫室氣體大量排放引起的氣候變暖已成為各國(guó)廣泛關(guān)注的全球性問(wèn)題。作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，中國(guó)同時(shí)也是世界第一大碳排放國(guó)［1］。為應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)重的碳排放問(wèn)題，中國(guó)政府在2010、2012 和2017 年分別開(kāi)展三批低碳試點(diǎn)工作，力求通過(guò)低碳試點(diǎn)加速全國(guó)整體節(jié)能減排。傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為旅游業(yè)是“無(wú)煙產(chǎn)業(yè)”，然而，既有研究表明，2019年中國(guó)旅游業(yè)碳排放總量已突破1.6億t［2］，旅游業(yè)節(jié)能減排和低碳轉(zhuǎn)型已迫在眉睫。因此，剖析低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的影響，對(duì)轉(zhuǎn)變旅游發(fā)展方式、調(diào)整旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和促進(jìn)旅游高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

1 文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)界已對(duì)旅游業(yè)碳排放效率展開(kāi)深入探討，并取得豐碩成果。學(xué)者們首先開(kāi)展旅游業(yè)碳排放效率的測(cè)算，其主要方法為DEA 模型［3-4］及衍生的EBM 模型［5］、SBM模型［6-8］和Super-SBM模型［9-11］等，還有一部分學(xué)者采用單一比值法［12-13］進(jìn)行測(cè)算。隨著研究的逐步深入，學(xué)界的關(guān)注點(diǎn)開(kāi)始從旅游業(yè)碳排放效率的測(cè)度轉(zhuǎn)向?qū)y(cè)度結(jié)果的解釋，開(kāi)始運(yùn)用各種計(jì)量模型，對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的空間異質(zhì)性［5，14-15］、空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［7-8］、空間收斂性［16］和動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征［17］等進(jìn)行探討。此外，既有文獻(xiàn)多基于多因素框架對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行探索，如王凱等［17］選取經(jīng)濟(jì)規(guī)模、城鎮(zhèn)化和環(huán)境規(guī)制等變量作為影響因素；王坤等［18］從旅游業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平等方面展開(kāi)討論；張洪等［19］從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通便捷程度和對(duì)外開(kāi)放程度等角度構(gòu)建影響因素指標(biāo)體系。亦有學(xué)者運(yùn)用單因素框架進(jìn)行探究，如王凱等［9］借助空間杜賓模型進(jìn)行研究，結(jié)果顯示旅游產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)旅游業(yè)碳排放效率具有正向溢出效應(yīng)；王梓瑛等［10］使用面板回歸模型發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制與旅游業(yè)碳排放效率呈負(fù)相關(guān)。低碳試點(diǎn)政策其本質(zhì)是環(huán)境規(guī)制的外在表現(xiàn)形式［20］，在環(huán)境規(guī)制與碳排放效率的關(guān)系這一問(wèn)題上，學(xué)界基本持三種觀點(diǎn)：環(huán)境規(guī)制與碳排放效率呈正相關(guān)關(guān)系［8］、負(fù)相關(guān)關(guān)系［10］或非線性關(guān)系［11］。相較之單一的命令型或市場(chǎng)型工具，低碳試點(diǎn)政策更具綜合性和針對(duì)性［21］，對(duì)碳排放及碳排放效率的影響更為復(fù)雜，因此，學(xué)者主要聚焦低碳試點(diǎn)政策對(duì)碳排放［22-25］、碳排放效率［26-28］、綠色經(jīng)濟(jì)及綠色發(fā)展效率［29-31］、全要素生產(chǎn)率［32］和生態(tài)效率［33］等因素的影響。

綜上所述，既有成果對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的探討為該研究?jī)?nèi)容拓展和研究方法創(chuàng)新奠定了堅(jiān)實(shí)的學(xué)理基礎(chǔ)，但也存在如下不足：既有文獻(xiàn)缺乏低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的影響研究；同時(shí)，鮮有學(xué)者構(gòu)建中介效應(yīng)模型，探索低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的作用機(jī)理。鑒于此，該研究基于2005—2019 年中國(guó)30 個(gè)省份（由于數(shù)據(jù)可得性，研究未涉及西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于非期望產(chǎn)出的SBM 模型測(cè)算旅游業(yè)碳排放效率，并構(gòu)建多期DID 模型和中介效應(yīng)模型，剖析低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的影響及其作用機(jī)制，希望為加速旅游業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展提供理論支撐。

2 政策背景與理論分析

2.1 政策背景

2010年7月19日，國(guó)家發(fā)展改革委下發(fā)《關(guān)于開(kāi)展低碳省區(qū)和低碳城市試點(diǎn)工作的通知》（下文簡(jiǎn)稱為“《通知》”），正式開(kāi)始實(shí)施低碳試點(diǎn)政策。根據(jù)《通知》，國(guó)家決定在廣東、遼寧、云南、陜西、湖北、天津和重慶7個(gè)省份以及深圳、廈門、保定等6個(gè)城市率先開(kāi)展低碳試點(diǎn)工作。2012 和2017 年，國(guó)家相繼開(kāi)展第二批和第三批低碳試點(diǎn)工作，將海南、北京、上海3 省市以及石家莊市、烏海市等71 個(gè)城市（區(qū)、縣）納入低碳試點(diǎn)體系。按照《通知》的要求，低碳試點(diǎn)地區(qū)的工作集中在低碳發(fā)展規(guī)劃、相關(guān)配套措施、產(chǎn)業(yè)體系、溫室氣體統(tǒng)計(jì)和管理以及綠色生活方式5個(gè)方面。

2.2 理論分析

2.2.1 低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的影響機(jī)理

與單一的命令型或市場(chǎng)型工具不同，低碳試點(diǎn)政策是一種綜合性環(huán)境規(guī)制工具，不僅對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響，而且能有效控制碳排放量的增長(zhǎng)［20-21］。一方面，根據(jù)“波特假說(shuō)”，合理范疇內(nèi)的環(huán)境規(guī)制可以刺激技術(shù)變革，既有成果表明，技術(shù)水平每提高1%，旅游業(yè)碳排放效率將提高約0.203 6%［7］。在實(shí)施低碳試點(diǎn)政策的省份，國(guó)家要求制定低碳發(fā)展的相關(guān)配套政策，這意味著試點(diǎn)地區(qū)可以靈活運(yùn)用財(cái)政政策對(duì)旅游企業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)行補(bǔ)貼，進(jìn)而刺激技術(shù)革新［33］，降低旅游業(yè)能耗量，從而提高旅游業(yè)碳排放效率。另一方面，旅游交通的碳排放量在旅游三大部門中居于首位［17］，低碳試點(diǎn)政策要求試點(diǎn)地區(qū)的居民形成綠色的生活方式和消費(fèi)方式，這將促使旅游者在出行時(shí)選擇更為綠色環(huán)保的交通工具，進(jìn)而降低旅游業(yè)碳排放量，提高旅游業(yè)碳排放效率。基于此，該研究提出假設(shè)1。

假設(shè)1：低碳試點(diǎn)政策能夠提高旅游業(yè)碳排放效率。

2.2.2 旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)

根據(jù)Grossman［34］1992 年提出的理論，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的環(huán)境效應(yīng)包括規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)是提高區(qū)域旅游業(yè)碳排放效率的關(guān)鍵因素之一［11］。具體來(lái)說(shuō)，一方面，低碳試點(diǎn)政策要求試點(diǎn)地區(qū)建立低碳產(chǎn)業(yè)體系，這勢(shì)必將進(jìn)一步提高服務(wù)業(yè)比重［22］。作為服務(wù)業(yè)的重要組成部門，旅游業(yè)將被納入低碳產(chǎn)業(yè)體系，意味著旅游業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)將發(fā)生較大變動(dòng)，高碳排放部門可能受到限制，低碳排放部門將獲得更多發(fā)展機(jī)遇，這將促使旅游業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)日趨合理化，加快旅游業(yè)低碳化進(jìn)程，進(jìn)而提高旅游業(yè)碳排放效率。另一方面，低碳試點(diǎn)政策可以促進(jìn)低碳技術(shù)在旅游業(yè)內(nèi)部的推廣和應(yīng)用，倒逼碳排放較高的旅游企業(yè)加大創(chuàng)新力度，其所激發(fā)的“創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)”大于“遵循成本效應(yīng)”，這將促使旅游要素不斷流入綠色技術(shù)水平較高的旅游企業(yè)，推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)鏈全面升級(jí)，促進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，從而提高區(qū)域旅游業(yè)碳排放效率。基于上述分析，該研究提出假設(shè)2和假設(shè)3。

假設(shè)2：低碳試點(diǎn)政策通過(guò)旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化來(lái)提高區(qū)域旅游業(yè)碳排放效率。

假設(shè)3：低碳試點(diǎn)政策通過(guò)旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化來(lái)提高區(qū)域旅游業(yè)碳排放效率。

3 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1 模型構(gòu)建

雙重差分模型（Difference-in-differences，DID 模型）是研究準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)或評(píng)估經(jīng)濟(jì)危機(jī)、政治動(dòng)蕩和政策實(shí)施等外部沖擊效果的最佳方法之一［35］。該研究將低碳試點(diǎn)政策近似看作一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，以低碳試點(diǎn)省份為實(shí)驗(yàn)組，其余省份為對(duì)照組，構(gòu)建多期DID 模型。模型基本設(shè)定如下：

其中：i代表省份，t代表年份。tceeit代表t年i省份的旅游業(yè)碳排放效率值；didit是用以識(shí)別低碳試點(diǎn)政策的虛擬變量，若省份i在t年屬于低碳試點(diǎn)省份，則didit=1，若省份i在t年不屬于低碳試點(diǎn)省份，則didit=0；Xit為其他可能對(duì)旅游業(yè)碳排放效率產(chǎn)生影響的控制變量；λi代表的區(qū)固定效應(yīng)；μt代表時(shí)間固定效應(yīng)；εit為誤差項(xiàng)。β為核心待估參數(shù)，代表低碳試點(diǎn)政策對(duì)于旅游業(yè)碳排放效率的政策效應(yīng)，若β顯著大于0，代表低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率具有顯著的正向作用；反之，具有負(fù)向作用。

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量

被解釋變量為旅游業(yè)碳排放效率（tcee），并運(yùn)用基于非期望產(chǎn)出的SBM 模型測(cè)算中國(guó)省域旅游業(yè)碳排放效率，具體公式如下：

其中：ρ*為目標(biāo)效率值，取值范圍為［0，1］；x、y、z分別為投入向量、期望產(chǎn)出向量和非期望產(chǎn)出向量；M、N、I分別代表旅游業(yè)各向量的數(shù)量分別為各向量的松弛量。

資本和勞動(dòng)力是旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可或缺的資源要素，隨著中國(guó)能源結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，旅游業(yè)的能源消耗量日益受到學(xué)界關(guān)注，因此，以資本、勞動(dòng)力和能源作為評(píng)價(jià)旅游業(yè)碳排放效率的投入指標(biāo)［7］，并參考相關(guān)文獻(xiàn)［9］，分別以旅游總收入和旅游業(yè)碳排放量表征旅游業(yè)碳排放效率的期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。其中，旅游業(yè)能源消耗量和碳排放量的測(cè)算方法參考王凱等［8］學(xué)者的研究，各指標(biāo)的具體說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 旅游業(yè)碳排放效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

3.2.2 解釋變量

解釋變量為低碳試點(diǎn)政策（did）。由于主要聚焦省級(jí)層面，故將三批試點(diǎn)工作中的地級(jí)市及區(qū)、縣一級(jí)的行政區(qū)全部予以剔除。由于政策的實(shí)施效應(yīng)具有滯后性，第二批試點(diǎn)工作的時(shí)間是2012 年11 月，故參考已有研究成果［1，28-29］，將第二批試點(diǎn)工作的開(kāi)始時(shí)間設(shè)定為2013年。

3.2.3 中介變量

中介變量為旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（tsr）和旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（tsu）。區(qū)域二氧化碳排放總量很大程度上取決于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化程度，因此，旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化將通過(guò)資源要素配置效率的改變對(duì)旅游業(yè)碳排放量產(chǎn)生顯著影響［36］，進(jìn)而影響旅游業(yè)碳排放效率。旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的具體計(jì)算過(guò)程如下［37-38］：

其中：tsr和tsu分別表示旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平和旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平；Yit和Lit分別表示t年i部門的旅游收入和旅游從業(yè)人數(shù)；Yt和Lt分別表示t年全國(guó)的旅游收入和旅游從業(yè)人數(shù)；LP′it表示極差變換法標(biāo)準(zhǔn)化處理后的部門勞動(dòng)生產(chǎn)率；n為部門數(shù)量。

圖1 展示了2005—2019 年間中國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級(jí)化的動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì)。由圖1可知，旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平整體呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)，這表明旅游產(chǎn)業(yè)內(nèi)部三大部門的配置日趨合理；同時(shí)，旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平的波動(dòng)幅度較小，其值較低，這顯示旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平仍有待提高。

圖1 2005—2019年中國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度和旅游業(yè)碳排放效率演化趨勢(shì)

3.2.4 控制變量

（1）旅游業(yè)技術(shù)水平（tel）。技術(shù)升級(jí)是提高旅游業(yè)碳排放效率的重要舉措，先進(jìn)技術(shù)可以提高能源利用效率，降低旅游業(yè)能耗，減少旅游產(chǎn)業(yè)鏈的碳排放總量，從而提高旅游業(yè)碳排放效率。該變量選取單位旅游收入能源消耗量進(jìn)行衡量［10］。

（2）旅游業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)（tces）。旅游業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)反映旅游業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)；交通等基礎(chǔ)性消費(fèi)產(chǎn)品占比過(guò)高將導(dǎo)致旅游業(yè)終端的能源消耗和碳排放強(qiáng)度增強(qiáng)，不利于旅游業(yè)碳排放效率的提高。因此，以旅游交通碳排放量占旅游業(yè)碳排放量的比重作為旅游業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)的代理變量［16］。

（3）政府干預(yù)度（govern）。政府干預(yù)度反映地方政府對(duì)污染治理的重視程度，可為旅游業(yè)發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境，提升旅游業(yè)發(fā)展質(zhì)量，進(jìn)而影響旅游業(yè)碳排放效率。地方政府的財(cái)政支出是影響政策工具實(shí)施力度的重要因素［23］，因此，選擇地方財(cái)政一般公共預(yù)算支出占GDP的比重來(lái)表征政府干預(yù)度［39］。

（4）環(huán)境規(guī)制（er）。一方面，環(huán)境規(guī)制迫使資源密集型和污染密集型企業(yè)選擇更加清潔綠色的生產(chǎn)方式，從而降低二氧化碳排放總量；另一方面，過(guò)于嚴(yán)苛的環(huán)境規(guī)制可能限制旅游企業(yè)的經(jīng)濟(jì)行為，增加企業(yè)的運(yùn)行成本。該變量選取環(huán)境污染治理投資額占GDP 的比重進(jìn)行表征［7］。

（5）對(duì)外開(kāi)放程度（open）。一方面，對(duì)外開(kāi)放有利于引進(jìn)發(fā)達(dá)國(guó)家先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)和低碳技術(shù)，進(jìn)而促進(jìn)旅游業(yè)碳排放效率的提升［8］；另一方面，由于“污染避難所”假說(shuō)的存在，發(fā)達(dá)國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整可能導(dǎo)致部分污染性產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到中國(guó)，進(jìn)而增加區(qū)域碳排放總量。以外商企業(yè)投資總額占GDP的比重反映對(duì)外開(kāi)放程度［20］。

（6）城鎮(zhèn)化（urban）。城鎮(zhèn)化水平的提高，意味著旅游基礎(chǔ)設(shè)施的改善和城鎮(zhèn)人口環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，同時(shí)，城鎮(zhèn)化帶來(lái)的人才集聚效應(yīng)和知識(shí)溢出效應(yīng)將促進(jìn)旅游業(yè)技術(shù)水平的提高，進(jìn)而提高旅游業(yè)碳排放效率。該變量選取城鎮(zhèn)人口比重進(jìn)行描繪［11］。

3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

以2005—2019 年中國(guó)30 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，其數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)文化和旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)文化文物和旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。為剔除通貨膨脹的影響，以2005年為基期對(duì)GDP、收入和費(fèi)用等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。由于原始數(shù)據(jù)中存在部分缺失數(shù)值，故利用線性插值法對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充［1，40-42］，以確保數(shù)據(jù)的完整性。為避免異方差的影響，對(duì)控制變量取自然對(duì)數(shù)。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證分析

4.1 旅游業(yè)碳排放效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

根據(jù)表1 的投入產(chǎn)出指標(biāo)，借助Matlab R2018a 軟件測(cè)算2005—2019 年中國(guó)各省份的旅游業(yè)碳排放效率，利用Origin 軟件繪制效率均值變化圖（圖1），并將旅游業(yè)碳排放效率由低至高劃分為低效率、較低效率、中等效率、較高效率、高效率5個(gè)等級(jí)（表3）。

表3 2005—2019年中國(guó)旅游業(yè)碳排放效率時(shí)空演變

在時(shí)間序列上，研究期內(nèi)，中國(guó)旅游業(yè)碳排放效率呈現(xiàn)小幅波動(dòng)增長(zhǎng)的演化態(tài)勢(shì)，效率均值由2005 年的0.610 增加至2019 年的0.719，年均增幅為1.18%，但距最佳前沿生產(chǎn)面（旅游業(yè)碳排放效率值為1）尚存在28.1%的差距。同時(shí)，由圖1 可以看出，由于第一批省份被納入低碳試點(diǎn)體系，2010 年的旅游業(yè)碳排放效率增速較快；且伴隨第二批試點(diǎn)省份名單的出現(xiàn)，2013年之后的旅游業(yè)碳排放效率值繼續(xù)呈現(xiàn)小幅波動(dòng)增長(zhǎng)的演化態(tài)勢(shì)。具體來(lái)看，低效率和較低效率省份的數(shù)量由2005 年的15個(gè)減少至2019年的6個(gè)，降幅為60%；中等效率省份的數(shù)量由2005 年的9 個(gè)增加到2019 年的12 個(gè)，增幅為33.3%；高效率和較高效率省份的數(shù)量由2005 年的6 個(gè)增加到2019 年的12 個(gè)，增幅為100%，這些省份多是由中等效率省份演變而來(lái)，其在地理位置上多鄰近高效率省份，且旅游業(yè)碳排放效率具有正向的空間溢出效應(yīng)［11］，故高效率省份旅游業(yè)碳排放效率的提高可能帶動(dòng)周邊省份旅游業(yè)碳排放效率的提升。

在空間分布上，旅游業(yè)碳排放效率呈現(xiàn)顯著的“東高西低”的空間格局。從局域分布來(lái)看，東部各省份的效率值均較高，為旅游業(yè)碳排放高效率區(qū)，可能由于這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，綠色技術(shù)水平較高，旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更為合理，旅游業(yè)碳排放效率長(zhǎng)期處于領(lǐng)先地位［4］。西部各省份的效率值均較低，為旅游業(yè)碳排放低效率區(qū)，主要原因在于西部地區(qū)生態(tài)環(huán)境相對(duì)脆弱，發(fā)展旅游業(yè)反而引發(fā)當(dāng)?shù)芈糜苇h(huán)境進(jìn)一步惡化，從而導(dǎo)致旅游業(yè)碳排放效率的下降［15］。近年來(lái)，隨著國(guó)家政策傾斜和市場(chǎng)需求轉(zhuǎn)變及東部省份“涓滴效應(yīng)”的進(jìn)一步增強(qiáng)，西部省份旅游發(fā)展環(huán)境有所改善，旅游業(yè)碳排放效率有一定程度提高。

4.2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

應(yīng)用DID 模型的關(guān)鍵前提是滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，即在沒(méi)有低碳試點(diǎn)政策干預(yù)之前，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的旅游業(yè)碳排放效率應(yīng)具有平行的變化趨勢(shì)，以保證政策執(zhí)行帶來(lái)的差異［24，35］。參考相關(guān)文獻(xiàn)［43］，利用事件分析法進(jìn)行檢驗(yàn)。圖2 顯示：在低碳試點(diǎn)政策實(shí)施前，核心待估參數(shù)βk均不顯著，表明不能拒絕原假設(shè)，即滿足平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。在低碳試點(diǎn)政策實(shí)施之后，βk均顯著為正且呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，表明低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率產(chǎn)生正向影響，且這種影響逐漸增強(qiáng)。

圖2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果

4.3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4 中列出了低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（1）表示未加入控制變量的回歸結(jié)果，列（2）表示加入控制變量后的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示：未加入控制變量時(shí)，核心解釋變量did的系數(shù)顯著為正，表明低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率具有顯著的促進(jìn)作用，低碳試點(diǎn)產(chǎn)生正向的政策效應(yīng)。加入控制變量后，核心解釋變量did的系數(shù)依舊顯著為正，表明加入控制變量可減少遺漏變量對(duì)回歸分析的干擾，增強(qiáng)結(jié)果的穩(wěn)健性。同時(shí)，與非低碳試點(diǎn)省份相比，低碳試點(diǎn)省份的旅游業(yè)碳排放效率提高了8.8%，顯示國(guó)家推行低碳試點(diǎn)政策的績(jī)效是顯著的，低碳試點(diǎn)政策有利于加速旅游業(yè)節(jié)能減排和低碳化轉(zhuǎn)型，假設(shè)1得以驗(yàn)證。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

4.4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

由于所處的地理位置不同，各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、環(huán)保理念和旅游發(fā)展等方面存在顯著的差異，這導(dǎo)致低碳試點(diǎn)政策在各地區(qū)的實(shí)施效果可能存在典型的異質(zhì)性［26］。有鑒于此，首先按照地理位置，將研究樣本劃分為東部、中部和西部三大地區(qū)；其次進(jìn)行回歸估計(jì)，進(jìn)一步探討低碳試點(diǎn)政策實(shí)施對(duì)不同地區(qū)旅游業(yè)碳排放效率產(chǎn)生的影響，其結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 異質(zhì)性檢驗(yàn)

表5顯示：低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的影響系數(shù)在東部地區(qū)顯著為正，在西部地區(qū)顯著為負(fù)。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，技術(shù)、人才等要素稟賦條件較好，加之多數(shù)低碳試點(diǎn)省份位于東部地區(qū)，因此，低碳試點(diǎn)政策在東部地區(qū)產(chǎn)生顯著的碳減排效應(yīng)。西部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差，旅游業(yè)規(guī)模小，其技術(shù)創(chuàng)新能力較弱，導(dǎo)致低碳試點(diǎn)政策在試點(diǎn)時(shí)期內(nèi)未能發(fā)揮其碳減排的作用。中部地區(qū)并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，可能的原因：中部省份以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致旅游業(yè)能源消耗量和碳排放量居高不下，從而產(chǎn)生較強(qiáng)的碳排放依賴性和碳鎖定效應(yīng)，最終導(dǎo)致低碳試點(diǎn)政策未能在中部地區(qū)形成顯著的碳減排效應(yīng)。

4.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.5.1 PSM-DID估計(jì)

為進(jìn)一步驗(yàn)證前文結(jié)果的穩(wěn)健性，參考前人的研究成果［24，28］，以式（1）中的控制變量作為匹配變量，采用近鄰匹配、核匹配和半徑匹配三種方法進(jìn)行PSM-DID 估計(jì)。結(jié)果見(jiàn)表6 中列（1）—列（3），核心解釋變量did的系數(shù)值依舊顯著為正，表明回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.5.2 其他低碳政策效應(yīng)檢驗(yàn)

各省份的旅游業(yè)碳排放效率受到低碳試點(diǎn)政策影響的同時(shí)，可能會(huì)受到其他環(huán)境政策的干擾。參考景國(guó)文［44］的研究，引入相關(guān)干擾政策的虛擬變量并探究其對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的影響。主要選取碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策，參考李治國(guó)［45］的研究，構(gòu)建政策虛擬變量CET，將納入政策體系的6個(gè)省市在2013年之后的年份賦值為1，其余情況均賦值為0，在此基礎(chǔ)上，將構(gòu)建的政策虛擬變量CET加入到式（1）中?；貧w結(jié)果見(jiàn)表6 中列（4），did的系數(shù)依舊顯著為正，構(gòu)建的政策虛擬變量CET未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明低碳試點(diǎn)的政策效應(yīng)并未受到其他政策的干擾，結(jié)論具有穩(wěn)健性，與Zhou 等［46］和曹翔等［47］學(xué)者的結(jié)論基本一致。

4.5.3 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）內(nèi)生性檢驗(yàn)。針對(duì)低碳試點(diǎn)省份的選擇可能非完全隨機(jī)帶來(lái)的潛在內(nèi)生性問(wèn)題，利用工具變量法予以解決。既有研究通常使用解釋變量的滯后項(xiàng)作為工具變量［48］，因此，以低碳試點(diǎn)政策的滯后一期（iv）作為工具變量。一方面，低碳試點(diǎn)政策與其滯后變量相關(guān)，滿足工具變量的相關(guān)性假設(shè)；另一方面，由于滯后變量已經(jīng)發(fā)生，故為“前定”，所以與低碳試點(diǎn)地區(qū)的選擇并無(wú)直接關(guān)系，滿足工具變量的外生性假設(shè)。使用兩階段最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表6中列（5），可以看出，F(xiàn)值為189.01，大于10，表明通過(guò)弱工具變量檢驗(yàn)，即工具變量的選取是有效的；did的回歸系數(shù)依舊顯著為正，表明研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

（2）反事實(shí)檢驗(yàn)。這一檢驗(yàn)的內(nèi)容是假設(shè)政策的實(shí)施時(shí)間提前，以證明在控制可觀測(cè)因素的條件下，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在政策實(shí)施之前的發(fā)展趨勢(shì)不存在差異［27］。參考張兵兵等［21］和龔夢(mèng)琪等［49］學(xué)者的研究，統(tǒng)一將政策的實(shí)施時(shí)間提前兩年，進(jìn)行反事實(shí)檢驗(yàn)。結(jié)果見(jiàn)表6 中列（6），可以看出，提前兩年的政策效果并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即其他不可觀測(cè)因素并未對(duì)旅游業(yè)碳排放效率產(chǎn)生影響，進(jìn)一步驗(yàn)證前文研究具有穩(wěn)健性。

（3）縮減樣本。由于直轄市是國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重點(diǎn)，在發(fā)展機(jī)遇、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)等方面具有巨大優(yōu)勢(shì)，相較于其他省區(qū)更易獲得政策支持和資金投入［31］。參考胡求光等［31］和趙振智等［32］學(xué)者的成果，將實(shí)驗(yàn)組中的直轄市剔除，然后進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表6 中的列（7），可以看出，低碳試點(diǎn)政策did的估計(jì)系數(shù)依舊顯著為正，表明低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率具有正向作用，進(jìn)一步支持前文的研究結(jié)論。

4.6 機(jī)制分析

參考韋東明等［30］和景國(guó)文［43］和溫忠麟等［50］學(xué)者的研究成果，構(gòu)建中介效應(yīng)模型，剖析低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的作用機(jī)制，具體模型如下：

其中：M代表中介變量，即旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（tsr）和旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（tsu）；其余變量含義與式（1）相同。

中介效應(yīng)的檢驗(yàn)程序參考溫忠麟等提出的方法［49］。第一步，對(duì)模型（5）中的回歸系數(shù)β進(jìn)行檢驗(yàn)，若結(jié)果顯著進(jìn)行下一步，反之不存在中介效應(yīng)。第二步，依次檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）中的回歸系數(shù)β1和模型（7）中的回歸系數(shù)γ，如果二者均顯著，進(jìn)行第三步；若二者至少存在一個(gè)不顯著，進(jìn)行第四步。第三步，檢驗(yàn)回歸模型（7）中的回歸系數(shù)β2，若結(jié)果顯著，說(shuō)明存在部分中介效應(yīng)，反之存在完全中介效應(yīng)。第四步，進(jìn)行Sobel 檢驗(yàn)，若結(jié)果顯著，表明存在中介效應(yīng)，反之不存在。

中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表7。列（1）對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)程序的第一步，核心解釋變量did的系數(shù)顯著為正，表明可以進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。列（2）和列（3）是中介變量tsr對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)程序的第二步，可以看出，中介變量M的系數(shù)γ沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，故需要進(jìn)行Sobel 檢驗(yàn)；檢驗(yàn)結(jié)果通過(guò)了10%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明存在中介效應(yīng)，即低碳試點(diǎn)政策通過(guò)推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化來(lái)提高旅游業(yè)碳排放效率，假設(shè)2 得以驗(yàn)證。列（4）和列（5）是中介變量tsu對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)程序的第二步，結(jié)果表明，β2和γ均不顯著，且未通過(guò)Sobel 檢驗(yàn)，表明不存在中介效應(yīng)，即假設(shè)3 不成立。當(dāng)前，多數(shù)省份的低碳旅游產(chǎn)業(yè)體系尚未建立，旅游業(yè)仍處于轉(zhuǎn)型升級(jí)階段，導(dǎo)致旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平相對(duì)較低，低碳試點(diǎn)的政策效應(yīng)未得到充分釋放，因此導(dǎo)致中介效應(yīng)不顯著。

表7 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

5 結(jié)論與啟示

基于2005—2019 年中國(guó)30 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，該研究運(yùn)用基于非期望產(chǎn)出的SBM 模型測(cè)算旅游業(yè)碳排放效率，并構(gòu)建多期DID 模型和中介效應(yīng)模型，剖析低碳試點(diǎn)政策對(duì)旅游業(yè)碳排放效率的影響及其作用機(jī)制，結(jié)論與啟示如下。

（1）研究期內(nèi)，中國(guó)旅游業(yè)碳排放效率呈現(xiàn)小幅波動(dòng)增長(zhǎng)的演化態(tài)勢(shì)，效率均值由2005 年的0.610 增加至2019 年的0.719，但距最佳前沿生產(chǎn)面（效率值為1）尚存在28.1%的差距，這表明中國(guó)旅游業(yè)的碳減排工作雖取得一定成效，但仍任重道遠(yuǎn)，地方政府仍應(yīng)繼續(xù)推廣低碳旅游發(fā)展模式，制定低碳旅游相關(guān)的一系列標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、行動(dòng)方案以及保障性政策，為低碳旅游發(fā)展保駕護(hù)航。與此同時(shí)，研究期內(nèi)，旅游業(yè)碳排放效率空間分布不均衡，總體呈現(xiàn)出“東高西低”的分布特征，西部地區(qū)仍是未來(lái)旅游業(yè)碳減排的重點(diǎn)區(qū)域。鑒于各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)和旅游業(yè)規(guī)模各不相同，應(yīng)當(dāng)因地制宜，根據(jù)本省的實(shí)際情況，制定符合自身發(fā)展的旅游業(yè)碳減排政策，避免出現(xiàn)“一刀切”現(xiàn)象。

（2）低碳試點(diǎn)政策能夠顯著提高區(qū)域旅游業(yè)碳排放效率，與非低碳試點(diǎn)省份相比，低碳試點(diǎn)省份的旅游業(yè)碳排放效率提高了8.8%，表明低碳試點(diǎn)政策有利于加速旅游業(yè)節(jié)能減排和低碳化轉(zhuǎn)型。為此，中央政府應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大低碳試點(diǎn)的范圍，在全國(guó)推廣低碳試點(diǎn)的成功經(jīng)驗(yàn)，加強(qiáng)低碳試點(diǎn)省份的交流與合作，形成低碳試點(diǎn)省份空間網(wǎng)絡(luò)，由“低碳省份”升級(jí)為“低碳經(jīng)濟(jì)區(qū)”，推動(dòng)區(qū)域旅游業(yè)碳減排工作。值得注意的是，低碳試點(diǎn)政策在東部地區(qū)的影響顯著為正，在西部地區(qū)的影響顯著為負(fù)，在中部地區(qū)的影響不顯著。作為旅游業(yè)碳減排的重點(diǎn)，西部地區(qū)可借助吸引外資、科研補(bǔ)貼、旅游人才引進(jìn)等政策，引導(dǎo)資金、技術(shù)、人才等旅游要素回流，著力促進(jìn)旅游發(fā)展模式轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（3）低碳試點(diǎn)政策可以通過(guò)推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化促進(jìn)區(qū)域旅游業(yè)碳排放效率的提高，因此，在制定旅游發(fā)展規(guī)劃時(shí)，各省應(yīng)注意旅游業(yè)內(nèi)部酒店、旅行社和旅游景區(qū)三大產(chǎn)業(yè)占比的合理配置，不斷調(diào)整和優(yōu)化旅游產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)。同時(shí)，各省份可將低碳試點(diǎn)政策同產(chǎn)業(yè)政策、金融支持和行政命令等環(huán)境規(guī)制工具相結(jié)合，通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制引導(dǎo)高碳排放、高能耗的旅游企業(yè)有序退出競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，并使資本、技術(shù)、人才等旅游生產(chǎn)要素向具有較高環(huán)境效益的旅游企業(yè)聚集。由于旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化未能通過(guò)中介效應(yīng)檢驗(yàn)，因此政府、旅游企業(yè)等要注重旅游人員的技能培訓(xùn)和素質(zhì)提升，并注重先進(jìn)科技的引進(jìn)和推廣，努力提高旅游產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而提高旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平。

值得注意的是，該研究仍存在以下不足：第一，由于統(tǒng)計(jì)口徑尚不健全以及相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失，旅游業(yè)碳排放效率測(cè)度模型的系數(shù)未精確到每個(gè)年份，雖能反映各省旅游業(yè)低碳發(fā)展基本情況，但在一定程度上可能使得測(cè)度結(jié)果偏保守。第二，由于地級(jí)市或縣域單元尚未建立旅游能源消耗統(tǒng)計(jì)體系，因而該研究的地域?qū)ο鬄橹袊?guó)30個(gè)省份；亟待未來(lái)統(tǒng)計(jì)體系進(jìn)一步健全，學(xué)者可深入探討低碳政策對(duì)城市旅游碳排放效率的影響。