高铁与旅游业绿色全要素生产率的提升_李芳芝.pdf
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1、第 38 卷哈尔滨师范大学自然科学学报Vol 38,No 6 2022第 6 期NATUAL SCIENCE JOUNAL OF HABIN NOMAL UNIVESITY高铁与旅游业绿色全要素生产率的提升*李芳芝,吴叶静婷(安徽财经大学)【摘要】选取 2008 2019 年省际面板数据,实证检验了高铁是否提升了旅游业绿色全要素生产率 研究发现:高铁建设会对旅游业绿色生产纯技术效率和旅游业绿色全要素产生正向影响,其影响效果也基本上呈现出逐年上升的趋势,但对旅游业绿色规模效率的影响存在一定的滞后性;高铁建设加速了生产要素与科学技术在地区间的流动,知识和技术的传播,促进了科技的溢出,从而促进了旅游
2、业绿色生产纯技术效率和旅游业绿色全要素生产率 工具变量估计和稳健性检验表明,在考虑变量内生性和高铁的空间溢出效应等问题下,高铁建设对旅游业绿色全要素生产率仍然具有显著的促进作用【关键词】高铁;绿色全要素生产率;旅游业;面板 Tobit 模型【中图分类号】F532【文献标识码】A【文章编号】1000 5617(2022)06 0031 11收稿日期:2022 06 30*基金项目:国家社科基金项目“城乡融合视阈下的农村基本公共文化服务供给机制优化研究”(18BJY204)0引言旅游业作为国家的战略支撑产业,因其能耗低、对环境污染相对较小的特点,逐渐成为推动中国经济绿色发展的重点产业之一 2020
3、 年,中国接待国内外各类旅客达到 28 亿人次,产生旅游收入 2 万亿元,但如何使旅游业绿色转型、减少碳排放,是目前众多学者较为关注的问题 绿色全要素生产率(Green Total Factor Productivity,简称 GTFP)是衡量绿色生产效率的方法之一,绿色全要素生产率是将环境污染情况作为投入或非期望产出指标,引入到生产率核算框架中,在一定程度上可以反映旅游业绿色发展情况高铁是交通基础设施的一次革命,高铁的开通很大程度上促进了旅游业的蓬勃发展 高铁的“时空压缩效应”可以有效的缩短交通时间,提高旅客的舒适程度,同时由于交通的便利使旅游目的地的选择更加多样化 如何实现旅游业的绿色发展
4、是经济处在“新常态”下的一个重要挑战,高铁作为旅游经济的“先锋官”,应充分发挥高铁的提质增效作用 高铁带来的不仅仅是客流量,更多的是营造了一个绿色低碳的生态环境该文基于碳排放测算中国旅游业绿色全要素生产率,实证分析高铁对旅游业绿色全要素生产率的影响,为实现旅游业的高质量发展建言献策1文献综述绿色全要素生产率的测算方法有参数估计和非参数估计分析法,谌莹和张捷、刘艳和张健、崔和瑞等采用参数分析法中的随机前沿分析方法,测算了中国不同行业的绿色全要素生产率1 3;李俊和徐晋涛、Assaf Josiassen、葛鹏飞等、任阳军等、余弈杉和卫平等采用非参数分析中数据包络分析方法4 8,数据包络分析法的优哈
5、尔滨师范大学自然科学学报2022 年 第 38 卷势主要体现在能够同时处理多投入、多产出的数据,使得结论更加可信,因此数据包络分析法也成为了国内外众多学者测算绿色全要素生产率最常用的方法 对于非期望产出的引入,Pittman首次将环境污染产出引入区域经济模型中,测量了环境污染的成本9 中国在构建绿色全要素生产率核算框架时,目前主流做法包括以下两种:第一种是直接将环境因素作为投入指标,如直接选取碳排放“投入”作为投入指标10 12 但因为在实际生产中环境污染并不用做投入,所以该种做法并不符合实际生产的过程,存在一定缺陷第二种是将环境因素作为非期望产出引入模型,如王军和耿建构建环境污染综合指数测算
6、中国绿色 GDP,将其作为产出指标引入绿色全要素生产率核算框架13;钱争鸣和刘晓晨引入工业“三废”排放量,作为非期望产出引入模型,但该种做法也存在很多无法解决的问题14 从绿色全要素生产率的测算行业来看,主要集中在农业、制造业和物流业15 20 对于旅游业绿色全要素的研究,国外学者更多的是集中于旅游业绿色效率 如 Blake et al 运用 CGE(Comput-able General Equilibrium)模型首次测算了英国旅游业全要素生产率,结果表明英国旅游业全要素生产率的提高主要与投资、新产品开发、人力资源培训与竞争性环境等相关21;Stauvermann Kumar 研究了旅游需
7、求和人力资本投资在旅游业收入和生产率增长中的作用,并提出了一个发展中国家的旅游需求模型,指出如果供给侧政策能导致经济增长,那么旅游主导增长假说在理论上便得到了证实22;Assaf Josiassen 在考虑到多个旅游目的地间异质性和投入的潜在内生性的基础上,运用随机前沿模型对全球101 个国际旅游目的地的全要素生产率进行了估算和分解,分析了旅游生产率增长的主要来源,并讨论了区分长期和短期生产率测量对制定未来业绩改进战略的重要性5 左冰和保继刚、陶卓民、何俊阳和贺灵等先后测算了中国旅游业绿色全要素生产率23 25 与农业、工业等其他产业相比,旅游业 GTFP 的研究相对较少 主要是因为旅游业绿色
8、全要素生产率的测算相对于其他行业在非期望产出的选择上存在一定的难度 由于旅游业涵盖较广,同时也没有具体的产品产出,很难规模计算旅游业的非期望产出 目前学者们对于旅游业非期望产出的选择,主要可以分为三种:第一种是直接以旅游废水排放量、旅游 SO2排放量和旅游生活垃圾作为非期望产出进行测算,但该种方法存在一定的局限性,如刘佳和张俊飞采用该种方法测算了中国各省 2005 2014 年旅游产业绿色全要素生产率26;第二种是采用修正的指标来表示旅游业碳排放量,如王兆峰和徐爱平采用旅游产业能源消费总量表示旅游业碳排放,但该种做法默认了旅游产业消费总量等于旅游业碳排放27,现实中的旅游产业消费总量并不等于旅
9、游业碳排放,存在一定争议;第三种以旅游业能源消耗量为投入变量,以旅游业真实碳排放为非期望产出变量,如程慧等采用自下而上法测算了中国旅游业碳排放总量28 胡亚光认为交通基础设施建设水平尤其是高铁建设是旅游业发达的重要标志之一,交通基础设施对旅游业绿色全要素生产率起着至关重要的作用29 一方面,旅游交通区位条件的优劣受地区交通基础设施建设水平的限制 交通基础设施在一定程度上可以促进生产要素在地区间的流动,使得资源能够得到充分的利用,提高生产资源的配置效率,尤其是人力资源的流动会增加居民的可支配收入,提升居民的生活质量;另一方面,交通基础设施可以直接影响旅游业的产出水平,即旅游业总收入与旅游人数 交
10、通的发达在一定程度上促进了旅游的发展,增加了游客旅游目的地的选择,直接影响旅游业的全要素生产率从上述文献综述中可以看出,现有文献在测算旅游业绿色全要素生产率的过程中,每个学者构建的核算框架也有所不同,对旅游业绿色全要素生产率的测算结果不一 通过对国内外相关文献进行整理可以发现,二氧化碳是目前最为重视的环境产物之一,与“三废”排放量相比更具有代表性,因此可以将旅游业碳排放引入旅游业绿色全要素生产率的核算框架,这样测算出的结果更具客观性 同时现有文献大都将高铁建设情况23第 6 期高铁与旅游业绿色全要素生产率的提升作为引入的虚拟变量,高铁开通为 1,没有开通为 0,通过多期 DID 模型分析高铁开
11、通对旅游业的影响,但该种做法忽略了每个省份的特点 该文的主要贡献是:一是将旅游业碳排放纳入产出的核算框架,并将旅游业碳排放进行分解,同时考虑到生产与生活二氧化碳的排放,使得测算出的旅游业绿色全要素生产率更为准确,更符合旅游业绿色发展趋势;二是引入高铁密度这一变量,充分考虑到不同省份的特点,在多期 DID 模型的基础上进一步深入分析高铁建设情况对旅游业绿色全要素生产率的影响2指标选取和数据来源2 1投入指标土地、资本、劳动力和技术构成了四个主要的投入要素,土地在生产中发挥着较为重要的作用,但大量研究表明,土地投入对于旅游业绿色全要素生产率的影响作用不大,技术投入在短期对于旅游业的影响也不显著,因
12、此可以忽略技术进步对旅游业绿色全要素生产率的影响 一部分学者对中国旅游业绿色全要素生产率进行了测算,资本投入与劳动力投入指标的选取是目前存在争议的地方 对相关文献总结后,该文选取旅游业从业人数、旅游业固定资产投资额与旅游能耗作为投入指标2 2产出指标该文选取各省份旅游业总收入与旅游总人数作为产出指标 中国旅游收入主要分为两个部分,一是国内旅游收入,二是旅游外汇收入,旅游总收入=国内旅游收入+旅游外汇收入 当年外汇均值 对于环境指标的选择,学者大多依靠国家相关政策,如“十一五”期间将主要污染物定为 COD 与 SO2,因此部分学者如刘佳和张俊飞将 SO2排放量、废水排放量与生活垃圾清运量作为非期
13、望产出引入框架26 但是也有学者认为单纯的以某种污染物的排放量作为非期望产出是不可取的,缺乏科学性,但过多的产出指标会对实证结果产生不良的影响 随着碳中和的提出,CO2排放量成为了学者所关注的环境指标,并且 CO2排放量作为单个综合指标引入模型,也不会对模型的实证结果产生较大的不良影响 因此该文选取旅游业 CO2排放量为非期望产出指标 该文构造的旅游业绿色全要素生产率投入产出指标见表 1表 1旅游业投入产出指标指标类型指标名称指标说明投入指标能源投入能源消耗总量资本投入旅游业固定资产投资劳动投入旅游业从业人数产出指标旅游人数产出旅游总人数旅游收入产出旅游总收入环境污染产出旅游业 CO2排放量该
14、文聚焦高铁对中国旅游业绿色全要素生产率的影响,对高铁建设里程数据进行整理分析之后,发现西藏、新疆和宁夏这三个省份缺少相应的高铁数据 因此该文的研究对象为中国28 个省和直辖市,时间跨度为 2008 2019 年,数据来源于中国旅游统计年鉴、中国统计年鉴、各省统计年鉴、旅游抽样调查资料 及中经网数据库等,其中旅客周转量、客运量来自中33哈尔滨师范大学自然科学学报2022 年 第 38 卷经网数据库3旅游业绿色全要素生产率的测算超效率 SBM 模型常用于测算绿色全要素生产率,该文在现有文献的基础上扩充了旅游业绿色全要素生产核算框架,使得结果更加客观可信 旅游业绿色全要素生产率(GTFP)可以分为旅
15、游业绿色生产纯技术效率(Pure Technical Effi-ciency,简称 TE)和旅游业绿色生产规模效率(Scale Efficiency,简称 SE)旅游业绿色生产纯技术效率(TE)由旅游业的服务、管理、创新水平决定,旅游业绿色生产规模效率(SE)由旅游企业的经营规模和投入决定 该文采用 MaxDEA7 0软件,运用超效率 SBM 模型对中国 2008 2019 年中国 28 个省份(除西藏、新疆和宁夏外)的旅游业绿色全要素生产率进行测算 从测算结果(如图1 所示)可以看出,中国旅游业绿色全要素生产率平均值整体上变化幅度并不大图 12008 2019 年旅游业绿色全要素生产率折线图
16、由图1 可知,旅游业绿色纯技术效率在2008年时最高为 0 94,在 2019 年最低为 0 82,旅游业绿色纯技术效率总体来说呈现逐渐下降的趋势,纯技术效率降低也说明了管理和技术对旅游业绿色全要素生产率的影响在减少 规模效率在2018 年达到最高为 0 96,在 2019 年时最低为0 89,总体来说规模经济的变化较为平稳,规模经济的出现仍旧会影响旅游业绿色全要素生产率 旅游业绿色全要素生产率在 2016 年达到最高为 0 85,在 2019 年时达到最低为 0 73 2019年旅游业绿色全要素生产率的降低主要源于政府出台的相应政策 2019 年星级酒店的“抹布擦杯子”事件曝光后,酒店业迎来
17、了监管最为严格的一年,众多五星级酒店责令整改;同时政府对于景区的评级工作也进行了深入的调查,对景区的管理态度、服务质量和生态环境等进行整改,调整了 A 级景区的数量,这一系列措施促进了旅游业的高质量发展 2019 年在新政的出台和主管部门的强监管下,旅游业的发展也慢了下来为改善旅游业绿色全要素生产率较低的现状,各省应调整旅游业发展模式,提高资源配置效率,缓解生态环境压力4高铁对旅游业绿色全要素生产率影响的实证分析4 1变量选择和描述统计被解释变量为旅游业绿色全要素生产效率(GTFP),能够充分反映在环境约束下旅游经济的增长情况 解释变量为高铁建设情况(hst):用各省省内高铁的里程数除以各省份
18、面积后的高铁密度来衡量各地区高铁建设情况 控制变量的选择参考现有文献中旅游业绿色全要素生产率研究的影响因素,选取地区经济发展水平(lng-dp)、城镇化水平(urban)、信息化水平(infor)、城市绿化(green)四个变量,分别用人均 GDP、城镇常住人口占地区常住人口的比重、地区人均邮电业务量、人均绿地面积来衡量 各变量的描述性统计结果见表 24 2模型设定该文选取多期 DID 模型,考察高铁开通是否会对旅游业绿色全要素生产率产生影响,构建计量模型如下:Y*it=0+1hstopenit+i+t+it(1)其中 Y*it为旅游业绿色全要素生产率(GTFP),hstopenit为高铁开通
19、的虚拟变量,i为地区虚拟变量,t为年份虚拟变量,it是随机误差项为进一步分析高铁建设情况对旅游业绿色全要素的影响,并且旅游业绿色全要素生产率的取值呈现在正值上大致连续分布的特点,该文使用面板 Tobit 模型进行实证分析,计量模型如下:Y*it=0+1hstit+2Xit+i(2)43第 6 期高铁与旅游业绿色全要素生产率的提升表 2变量描述性统计变量符号样本量最大值最小值均值标准差绿色全要素生产率GTFP3361420 370 810 24高铁建设情况hst3362810 000 520 58地区经济发展水平lngdp33612019 1810 610 54城镇化水平urban3360940
20、 290 560 13信息化水平infor3361520 060 270 24城市绿化green33663594 0518 3811 76其中 Yit=Y*itif Y*it00 if Y*it0,Y*it为旅游业绿色全要素生产率(GTFP),hstit为高铁建设情况,Xit是控制变量,i是随机误差项43高铁对旅游业绿色全要素生产率的面板回归分析4 3 1多期 DID 模型回归结果进行基准回归前,需通过多期 DID 模型确定高铁开通是否会对旅游业绿色全要素生产率产生影响 如果回归系数显著,则认为高铁开通会对旅游业绿色全要素生产率产生影响;如果回归系数不显著,则认为高铁开通对旅游业绿色全要素生产
21、率的影响不具有统计显著性 旅游业绿色全要素生产率是以省份为研究对象,综合考虑不同省份旅游业的绿色发展情况 将开通高铁和未开通高铁的省份分为两类,如果开通高铁的省份与地区取值为 1,未开通高铁的省份与地区取值为 0,被解释变量为上文测算的旅游业绿色全要素生产率 多期 DID 模型回归结果见表 3表 3多期 DID 模型回归结果变量模型 1模型 2hstopen0 0398(23325)00302(3 7815)lngdp0 4967(1 5092)urban1 9449(1 2431)infor06692(2 8503)green00473(2 2187)Cons2 9044(24307)204
22、43(2 4225)注释:p 0 01,p 0 05,*p 01 括号中为 t 统计量由表 3 中模型 1 的回归结果可知,回归系数为 0 0398,是显著的,说明高铁开通会有效促进沿线地区的旅游业绿色全要素生产率 在基准回归的基础上,加入其他控制变量,进一步控制各省的经济特征,模型 2 的回归系数为 0 0302,估计结果未出现明显变化,这也进一步说明开通高铁确实会促进地区旅游业绿色全要素生产率的增长53哈尔滨师范大学自然科学学报2022 年 第 38 卷多期 DID 模型的前提条件是在未发生外部冲击前,处理组与控制组具有相同的变化趋势为此,选取高铁开通前几期、当期和后几期的结果,来检验平行
23、趋势假定是否能被满足 从图 2看出,高铁开通前几期时,回归系数变化较为平稳且波动较小,在 0 值附近,满足共同趋势加速高铁开通后,回归系数表现出大幅度的增长,说明高铁开通显著带动了旅游业的绿色发展图 2平行趋势检验图从表 4 的回归结果可知:高铁开通当年就对旅游业绿色纯技术效率产生了显著的促进作用,回归系数为 0 0837,出现这种促进作用的原因是高铁开通使得技术、科技等生产要素进行了空间转移,对旅游业的技术进步产生了即时的影响 高铁开通后的回归系数呈现逐渐上升的趋势,从高铁开通当年的 0 0837 演变到高铁开通第九年的 0 1657,说明高铁的开通对旅游业绿色纯技术效率产生的影响越来越大,
24、作用越来越显著 高铁开通对旅游业绿色规模效率一开始并没有显著影响,回归系数也并不显著,直到高铁开通第六年,才展现出一定的影响,说明高铁开通对旅游业绿色规模效率的影响存在一定的滞后性,并且回归系数从开通第六年的 0 0589 演变到第九年的 0 1005,影响越来越大 高铁开通对旅游业绿色全要素生产率依旧存在显著的促进作用,回归系数也基本上呈现出逐年上升的趋势,从高铁开通当年的 0 1203 演变到高铁开通第九年的 0 2333 通过多期 DID 模型及后续检验,说明高铁开通确实会对旅游业绿色全要素生产率产生显著影响,为后文深入分析高铁建设情况对旅游业绿色全要素生产率的回归奠定基础表 4高铁开通
25、对旅游业绿色全要素生产率的动态变化趋势时间纯技术效率规模效率绿色全要素生产率高铁开通当年00837006330 1203高铁开通第二年0 0848*004570 1055高铁开通第三年011590072501610高铁开通第四年0 1175*0031701211高铁开通第五年012690037901374高铁开通第六年0175800589*02020高铁开通第七年014630 0936702070高铁开通第八年013790084401929高铁开通第九年016570 100502333注:p 0 01,p 0 05,*p 0 14 3 2高铁对旅游业绿色全要素生产率的面板回归分析在多期 DID
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