基于VAR模型的湖南武陵山片区旅游产业生态效率影响因素分析

王兆峰，霍菲菲

（湖南师范大学 旅游学院，湖南 长沙 410081）

旅游产业生态效率作为区域旅游可持续发展绩效评估的战略依据，可以衡量在旅游生态环境与经济绩效的密切契合下，最大限度满足旅游者需求同时，又有效利用改善旅游业生态环境的程度[1]。湖南武陵山片区作为国家战略地区以及利益主体复杂的跨界行政区域，由于旅游业的快速发展，行政分割影响管理效率，导致旅游废弃物逐渐增多，资源环境承载力相对下降，旅游生态环境破坏，经济发展受到一定程度的影响。因此如何加强生态文明建设，保护生态环境，是跨界旅游区域可持续发展的关键所在。提高旅游产业生态效率，找到旅游发展与生态环境的平衡点，实现湖南武陵山片区旅游可持续发展，不仅具有重要的理论意义，而且具有重要实践价值。

1 文献综述

旅游生态效率的应用研究为旅游目的地管理、旅游可持续发展等领域研究提供了重要支撑。国内外学者对旅游生态效率的研究主要聚焦在：（1）旅游生态效率的测度研究。研究学者从不同层面涵盖全球[2]、国家[3-5]、省市[6-8]等区域对旅游产业CO2排放量进行大致测算，认为最主要的能源消耗以及碳排放部门是旅游住宿业和旅游交通部门。其中Becken 等[9]利用实地调研搜集数据，通过测算旅游住宿、旅游交通和旅游者活动的能源效率，对不同旅游者的旅游方式能源消耗强度异同进行研究；Camelia等[10]基于投入产出法对罗马尼亚旅游业 CO2排放量进行核算；Gössling等[11]结合WBCSD提出的生态效率计算公式提出旅游生态效率，对特定区域旅游生态效率进行计量。另外在国内钟永德等[12]、王怀採[13]将“生态乘数”引入旅游业，通过自上而下的计量方法从不同尺度对旅游业碳排放量以及生态效率进行实证分析。石晟屹[14]对钟永德等[15]提出的旅游业碳排放计量方法框架进行优化，从国家尺度构建了我国旅游业碳排放计量模型。蒋素梅、幸岭[16]以昆明市为例定量研究该地区旅游业生态效率。大部分学者普遍认为旅游业产生的碳排放量对全球气候变暖有很大影响。（2）旅游生态效率在目的地应用研究。一方面在国外一些学者核算旅游业的环境影响与生态效率的相互关系，并简单分析其驱动影响因素[17-19]。例如Kelly 等[20-21]通过模型对旅游者对旅游目的地生态效率提升计划偏好进行检测，得出结论是旅游者对生态效率有规划的偏好。Kytzia S等[22]研究了瑞士阿尔卑斯山地区的达沃斯，对该地区旅游生态效率战略进行简单评价。另一方面国内学者李鹏等人利用生态足迹表征旅游业资源消耗程度以此探讨旅游可持续发展问题[23-25]。姚治国等以海南省为例基于LCA的旅游生态效率模型进行实证研究[26-27]。彭红松、章锦河等[28]以黄山风景区为例基于时间序列、包含非期望产出的SBM-DEA模型方法，构建旅游地生态效率测度模型及评价指标体系，测算出旅游地复合系统的生态效率并对演化特征和阶段进行分析。在其他方面，刘文君等[29]采用SBM模型对中国各省旅游业的能源经济效率、能源环境效率进行测算分析，并利用Tobit模型对其影响因素进行研究。朱新玲等[30]选取了经济、消费、产业结构、人口等变量从经济社会角度对湖北省生态足迹的驱动因素进行多元回归分析。

综合可得，国内外学者对旅游生态效率的研究广度与深度在不断延伸，主要集中于旅游业CO2排放量的核算、旅游生态效率在目的地的应用、旅游业环境绩效评估等方面，缺少区域对比性分析，缺乏对其影响因素驱动机制的研究，且对于跨行政区域的旅游产业生态效率驱动机制研究较为薄弱。鉴于此，本文以湖南武陵山片区为研究对象，运用向量自回归模型等方法，对其旅游产业生态效率的测算以及影响因素驱动机制进行深入探讨，比较分析市级旅游产业生态效率状况，为区域节能减排规划以及政策的设计提供有效参考，从理论和实证层面丰富了旅游业产业生态效率的研究。

2 模型与方法

2.1 旅游业生态效率测算方法

WBCSD提出将环境影响与产品或服务价值的比值作为生态效率的测算公式[31]。利用单一比值法确定旅游产业的生态效率，即旅游产业的碳排放表征环境影响，旅游业总收入代表产品或服务价值。旅游业作为一个开放的复杂系统，决定了旅游产业碳排放途径多元化，只能对其进行估算。参考国内外文献，旅游业碳排放以旅游交通消耗、旅游住宿消耗及旅游活动消耗三方面为主，而旅游交通的碳排放当量占旅游产业总排放量的90%以上[32]。近年来王怀採[13]、石晟屹[14]等人基于旅游供给视角采用“自上而下”计量方法构建了旅游业碳排放体系框架得到广大学者的认可。但由于湖南武陵山片区作为典型的“老少边穷”跨行政区域，调研数据获取相对困难，因此本研究从目的地游客数据分析入手，逐级向上统计4地市旅游交通碳排放量[33-34]，对区域碳排放量进行大致测算。

式中：TEE代表地区旅游产业生态效率；TEI作为地区旅游产业二氧化碳的排放量；TR代表地区旅游业总收入。fi是指第i类交通方式的客运量中旅游者占比[33]，公路、民航、铁路、水运的f值分别为 13.8% 、64.7% 、31.6% 和 10.6% 。第i类交通方式的碳排放系数用αi表示，其中公路、民航、铁路和水运的α值为133 g/pkm、137 g/pkm、27 g/pkm、106 g/pkm[33]。表示x地区第i类交通方式的旅客周转量。湖南武陵山片区4地市交通相对闭塞，以公路运输为主求得旅游交通碳排放量进而确定该区域的旅游产业生态效率。

2.2 向量自回归模型

向量自回归是指系统内每个方程有相同的等号右侧变量，且系统中的内生变量都能作为内生变量的滞后值的函数来构造模型[35]。本研究将湖南武陵山片区旅游产业生态效率作为内生变量，驱动因素作为外生变量，利用模型处理旅游生态效率驱动机制中多个具有相关联系的经济、社会等影响因素指标的分析或预测。运用脉冲响应函数和方差分解模型从内部分析系统对随机扰动项冲击的响应，进而判定各影响因素对被解释变量旅游产业生态效率的动态响应的大小、方向以及相对重要性。其矩阵表达式为：

式中：a，b为参数；u是随机扰动项；有m个Yi，即内生变量旅游产业生态效率；有d个Xj，即外生变量；t为当期时间，p为Yi的滞后期，r为Xj的滞后期。

3 变量选取与数据来源

Grossman和Krueger提出经济增长可以通过规模效应、技术效应和结构效应3种途径影响环境质量[36]。在旅游业中碳排放强度与旅游产业生态效率息息相关，将3种效应引入旅游产业生态效率系统，结合湖南武陵山片区（图1）自然、社会经济等实际状况，从该区域的单位旅游收入、能源消耗量、旅游专门化程度、经济规模、人口规模等方面来分析旅游产业生态效率的影响因素。（1）技术效应。技术进步能提高产业能源使用效率，推动碳排放量的降低，有利于提高该地区旅游业生态效率，通常采用万元GDP 能耗即能源强度来指代[37]，指标值越大则技术水平越低。（2）结构效应。旅游产业在总的经济发展中所占比例与旅游产业生态效率密切相关，利用湖南武陵山片区旅游专门化程度来表征。选取区域旅游业总收入与国内生产总值之比表征旅游总收入区位熵的衡量指标，星级饭店个数与住宿餐饮业法人企业数之比作为旅游要素企业区位熵的衡量指标，地区住宿餐饮业从业人口数量与总从业人口数量作为旅游辅助要素机构区位熵的衡量指标，拟采用3个区位熵指标算术平均而得总区位熵指数来表征湖南武陵山片区的结构效应。（3）规模效应。人口规模与经济规模在其他影响因素不变下均能影响碳排放量从而间接影响旅游产业生态效率，因此综合采用进入湖南武陵山片区的每位国内游客所带来的旅游收入来表示规模效应。以上3个效应的变量分别用Z1、Z2、Z3来表示，考虑到数据获取的有效性以及时效性，拟采用2006年至2015年近十年数据来呈现。变量所涉及到的数据主要来源于中国统计出版社出版的2006年至2015年《湖南统计年鉴》以及湖南省统计局官网（http://www.hntj.gov.cn/）的邵阳市、张家界市、怀化市和湘西自治州4地市2006年至2015年的统计公报。

4 实证分析

4.1 湖南武陵山片区旅游生态效率

图1 研究区域区位Fig.1 Location map of the research area

在旅游生态效率计算中，旅游碳排放表征环境影响，旅游产品服务价值用旅游经济收益代表，因此单位经济收益下能耗值愈低，则区域生态效率水平越高。利用上述变量与数据计算得出湖南武陵山片区及其4地市的旅游产业生态效率。为了更为直观地观察到其随时间的演化情况，绘制了旅游产业生态效率演化图（见图2）。从趋势上观察，首先总体上湖南武陵山片区4地市旅游产业生态效率值都有不同程度下降趋势，意味该区域目的地生态效率水平逐步优化，旅游可持续发展能力逐渐变强。2006至2010年区间，邵阳、怀化以及湘西州地区的旅游产业生态效率产生较大幅度下降，从而间接导致湖南武陵山区区域发生较大变化。随着资源节约型、环境友好型战略的实施，在2010年之后各区域旅游产业生态效率没有太大剧烈变化，均保持同等幅度的稳定下降趋势，在2015年达到基本协同状态。从数值上来观察，邵阳市和怀化的旅游产业生态效率值相对较高，旅游可持续发展水平较低。以旅游著名的湘西州与张家界的旅游产业生态效率指标与其余2地市相比暂时处于相对优势地位。综合来看4地市存在一定的地区差异但总体差异不大，在这些区域内旅游产业生态效率仍处于发展阶段，有许多发展空间。湖南武陵山片区作为典型老少边穷地区是国家连片特困地区之一，相对落后的基础设施以及理念导致旅游发展方式较为粗放，现有的市场主体发育不充分，旅游生态效率相对于其他地区受较多客观条件制约。旅游产业生态效率水平欠佳反过来又阻碍了区域旅游产业结构升级和区域发展环境改善。因此各地区应立足于旅游地复杂系统演化规律在宏观尺度上寻求可持续发展的充分应用，从旅游发展全局出发，使区域协调成为内生特点，从而进一步提高区域旅游产业生态效率，促进整个地区环境与经济的耦合协调发展。

图2 湖南武陵山片区旅游生态效率演化过程Fig.2 The evolutionary process of tourism eco-efficiency in Hunan Wuling mountain

4.2 模型检验及驱动因素分析

在对向量自回归模型进行分析之前，首先要保证变量平稳。为了消除异方差现象得到平稳的数据序列，对4个变量取自然对数分别记为lnZ1、lnZ2、lnZ3，旅游产业生态效率记为lnTEE。

4.2.1 平稳性检验

由于时间序列具有非平稳性会导致伪回归现象，在对变量进行VAR分析之前需对原有变量实施单位根检验以此来判断序列的平稳性。倘若序列为非平稳序列，则需要进行拆分处理或者采用协整等分析方法。采用ADF检验法结果如表1所示：

根据表1可知，对4个变量进行单位根检验，在5%的显著性水平下4个变量的P值均大于0.05即接受“存在单位根”的零假设，所以均为非平稳序列。因此将所有变量进行一阶差分，结果如表1所示。一阶拆分后对ΔlnZ2、ΔlnZ3、ΔlnTEE进行检验时，检验结果拒绝“存在单位根”的零假设。由于ΔlnZ1的检验结果P值仍旧大于0.05，将一阶差分后的变量lnZ1进行二阶差分，而后得出检验结果的P值显著小于0.05，由此4个变量均全部拒绝“存在单位根”的零假设。说明lnZ2、lnZ3、lnTEE一阶差分时间序列是平稳的，变量lnZ1二阶差分时间序列是平稳的，满足协整检验的条件。采用约翰森协整检验法对其进行协整分析，由检验结果判定均拒绝迹统计量的第一原假设None，接受第二原假设At most 1，lnTEE、lnZ1、lnZ2和lnZ34个变量之间理论上存在着协整关系。

4.2.2 Granger因果关系检验

Granger因果关系实质是利用VAR模型进行一组系数显著性检验。为了进一步检验湖南武陵山片区旅游产业生态效率与其3个驱动影响因素之间的因果关系，在数据平稳的情况下采取Granger因果关系检验，如表2。

如表2所示，根据P值来判定结果，P值小于0.05即拒绝原假设，lnTEE是lnZ1、lnZ2的Granger原 因；lnZ3是lnTEE的 Granger原 因，lnTEE不是lnZ1的Granger原因。为了更进一步了解技术效应、结构效应和规模效应之间的关系，可以从表2得到lnZ1不是lnZ2的Granger原因，lnZ2是 lnZ1的 Granger原因；lnZ1与 lnZ3互为因果关系；lnZ2与lnZ3分别不是彼此的Granger原因。综合来看，湖南武陵山片区旅游产业生态效率与其技术效应、结构效应和规模效应指标的选择总体上具备统计学意义。

4.3 脉冲响应分析

相对于系数只能反映局部的动态关系，脉冲响应函数可以捕捉全面复杂的动态关系。采用脉冲响应详细地分析湖南武陵山片区的旅游产业生态效率与其驱动因素之间的动态响应关系。结果如图3所示：

如图3所示，在lnZ1-lnTEE组成的VAR系统里，技术效应对湖南武陵山片区旅游产业生态效率的冲击均为正向影响。给技术效应一个正的冲击，旅游产业生态效率在当期没有反应，滞后期前3期响应值迅速增加，小幅度下降至第5期后呈现稳步上升状态。从图3a部分可知，长期内，技术效应与旅游产业生态效率之间存在互相影响的动态响应关系。技术效应对旅游产业生态效率有正向影响效应，与此同时旅游产业生态效率的变化对技术效应产生反作用。在其他条件不变的情况下，湖南武陵山片区各地区技术效应一直处于变化状态，这必然导致旅游产业生态效率也产生相应变化，当技术效应的变化逐渐积累并达到一定数量级别时，跨行政区域的旅游产业生态效率差别就显现出来，造成地区间旅游可持续发展的差异。另一方面，随着滞后期的延长，旅游产业生态效率在技术效应的刺激下不断增加响应值，这是因为随着生产力的提高，湖南武陵山片区致力于能源结构的调整，努力扭转目前相对低端的能源消费结构局面，使旅游产业生态效率不断提高。

图3 湖南武陵山片区旅游产业生态效率脉冲响应函数Fig.3 The impulse response function of ecological efficiency of tourism industry in Hunan Wuling mountain

在lnZ2-lnTEE构成的系统中，旅游产业生态效率呈现波动状态。当给结构效应一个正的冲击后，旅游产业生态效率在当期没响应，而后响应在滞后期5期由负转变为正，以此类推在10期达到正向最大。由图3b部分可以看出，结构效应与旅游产业生态效率之间存在同步变化的趋势，当结构效应所受冲击为正时，旅游产业生态效率响应值为正，反之亦同。一方面是因为湖南武陵山片区旅游产业专门化仍处于探索发展阶段，旅游产业集群中相关产业的互补联系与企业共生程度不深，导致结构效应波动较大且仍有许多发展空间，从而影响旅游产业生态效率的演化。另一方面滞后期的延长、旅游产业的快速发展促使结构效应对旅游产业生态效率正向影响程度逐渐加深。

在lnZ3-lnTEE构成的系统中，旅游产业生态效率响应值均为正值，在滞后期前3期波动较大，3期达到正向最大后逐渐趋于稳定状态。旅游产业的快速发展在一定程度吸纳更多的劳动力和资本投入，产生的规模效应对旅游产业生态效率的提高具有积极作用。但值得引起注意的是这种吸纳作用是有限的，当超越一定限度容易产生冗余，从而反过来降低旅游产业生态效率，抑制旅游产业空间结构的优化。因此旅游产业要调控好投入与产出之间的比例的同时不断提高相关人员的素质、知识以及技能。

总体来说随着滞后期的延长，该区域的旅游产业生态效率因素逐渐复杂化，各地区应进一步提高旅游产业集聚的格局品质，从而逐步形成具有核心竞争力的产业集群影响，加大旅游产业集聚所带来的外溢效益对该地区旅游产业生态效率的正向影响。同时通过加大对科技和创新投入，充分利用湖南武陵山片区特有的生态文化资源，树立特色品牌并提升其竞争力以此提高湖南武陵山片区的旅游产业生态效率。另一方面相关机构部门应注重各因素效应之间保持稳定的均衡关系和动态作用机制，从而减小跨行政区域旅游产业生态效率乃至旅游可持续发展的差距。

4.4 方差分解

脉冲响应函数捕捉两个变量间的动态影响路径，方差分解可以将向量自回归模型系统内一个变量分解到各个扰动项中，即每个影响因素影响模型变量的相对程度。为了进一步表征出技术效应、结构效应以及规模效应对湖南武陵山片区的旅游产业生态效率相对贡献率，采取方差分解。结果如表3所示：

表3 湖南武陵山片区旅游产业生态效率方差分解Table 3 The variance decomposition of ecological efficiency of tourism industry in Huan Wuling mountain

由表3可知，总体上湖南武陵山片区旅游产业生态效率在追踪期10期之前，很大程度上受自身冲击的影响。随着周期的延长，3个影响因素对旅游产业生态效率的贡献率均以不同程度的趋势逐渐增加，结构效应贡献率最大稳定在12%左右，技术效应与规模效应贡献率依次相对较小，说明结构效应对湖南武陵山片区旅游生态效率有较强的滞后效应，技术效应与规模效应同样存在近似的长期滞后效应。旅游业的发展需要依托区域设施的供给，区域相关设施供需增大势必造成旅游产业碳排放量的增加，从给抑制旅游产业生态效率的提升。而旅游产业结构的高级化与合理化能有效促使人才、技术的集聚，积极减轻旅游业碳减排放问题。因此结构效应在旅游产业生态效率优化方面起着举足轻重的地位。技术进步在旅游业相关领域的运用能高效促进旅游环境协调管制，提升旅游产业生态效率，主要体现在旅游企业产权结构的改革、旅游资源开发方式的转型等方面。技术的进步对该区域的旅游产业生态效率有着正向影响，湖南武陵山片区可通过推动技术发展来提高该地区的旅游产业生态效率，例如通过技术创新，充分利用该地区特有的旅游资源，加大对旅游生态资源的保护，与此同时在旅游景区内对旅游业废弃物资源进行循环利用，充分利用太阳能、地热、水资源等清洁资源。与此同时湖南武陵山片区各地市相关政府部门可以适当将关注重点放在提高结构效应对旅游产业生态效率的影响措施上。

随着经济的发展，不得不注意的是影响旅游产业生态效率的因素逐渐复杂化，技术效应、规模效应以及结构效应将逐渐不能很好的解释跨行政区域旅游产业生态效率的动态演变过程。因此各个相关政府机构、企业、行业组织以及专家学者应加大合作力度致力于旅游产业生态效率优化水平的提升，对跨行政区域旅游产业发展定位、战略规划采取理性的措施。

5 结论与讨论

5.1 结 论

借鉴前人研究成果计算湖南武陵山片区的旅游产业生态效率，对其演化过程进行分析。利用湖南武陵山片区4地市2006—2015近十年的数据，通过运用向量自回归模型的脉冲响应函数与方差分解对该区域旅游产业生态效率与其驱动影响因素进行深入分析得出以下结论：

（1）湖南武陵山片区4个分地市的旅游产业生态效率指标值均有不同程度的下降趋势，该区域目的地生态效率水平逐步优化，旅游可持续发展能力逐渐变强，但仍有很大的发展空间。邵阳市和怀化的旅游可持续发展水平相对较低，而湘西州与张家界的旅游产业生态效率指标与其余2地市相比暂时处于相对优势地位。对于跨行政区域来说，区域旅游基础发展环境差异明显，旅游系统内部相互作用有限，致使旅游资源组织类型较贫瘠，旅游可持续发展能力有一定的空间差异。因此在优化基础设施的背景下，跨行政区域的各个主体应进一步加快推进旅游合作的进程，促使区域旅游生态态势协同发展。

（2）脉冲分析响应表明：长期内，技术效应、规模效应以及结构效应与旅游产业生态效率之间均存在互相影响的动态响应关系。给技术效应一个正的冲击，旅游产业生态效率在滞后期前3期响应值迅速增加，小幅度下降至第5期后呈现稳步上升状态。旅游产业生态效率对结构效应的响应值在滞后期5期由负转变为正，在10期达到正向最大。而规模效应对旅游产业生态效率的冲击均为正值，3期达到正向最大后逐渐趋于稳定状态。旅游经济的增长伴随着高能源消耗，旅游可持续发展能力较弱。但随着绿色低碳观念的深入，旅游专门化程度以及经济人口规模对旅游产业生态效率所的冲击均在逐步提升。因此可以通过技术创新、旅游产业集聚等途径充分利用该地区特有的旅游资源，同时在旅游景区内充分利用太阳能、地热、水资源等清洁资源，对旅游业废弃物资源进行循环利用，最大限度的发展旅游资源全方位功能来促进该地区旅游可持续发展。

（3）方差分解表明：结构效应对湖南武陵山片区旅游生态效率有较强的滞后效应，而技术效应与规模效应同样存在近似的长期滞后效应。3个影响因素对旅游产业生态效率的贡献率均以不同程度的趋势逐渐增加，结构效应贡献率最大稳定在12%左右。湖南武陵山片区旅游经济增长还未完全摆脱“高投入、低产出、低效率”的粗放型增长模式时，各地市相关政府部门可以适当将关注重点放在提高规模效应以及结构效应对旅游产业生态效率的影响措施上。

5.2 讨 论

（1）通过对湖南武陵山片区旅游生态效率指标研究深入分析研究发现4地市存在一定的地区差异，处于优势地位的湘西州和张家界地区可以利用示范效应，充分发挥比较优势，牵头建立旅游产业相关低碳发展技术与经验的互动平台，引导旅游能效低的地区吸收，从而缩小湖南武陵山区各地市旅游产业生态效率的差异。

（2）另一方面，技术效应、规模效应以及结构效应对区域旅游产业生态效率的提高依然起到关键作用，该区域旅游企业、政府管理部门以及相关领导机构与旅游者应协同努力，政府发挥主导作用，从宏观层面采取措施促进旅游发展，旅游企业以利益最大化为目标，发挥调节作用从微观层面发挥市场驱动力，相关领导机构架起政府和企业之间的沟通桥梁为湖南武陵山片区环境影响效益、旅游经济的“帕累托最优”做出贡献。因此无论是类似于湖南武陵山片区这种旅游区域，还是任一区域的可持续发展而言，都要充分发挥各主体的积极作用，在提高旅游产业生态效率同时，逐渐控制并优化资源要素的投入规模与结构，充分实现资源优化配置，增强区域旅游系统内部相互作用潜力，提升旅游资源的利用效率，进一步促进区域可持续发展。

（3）不足与展望。本研究将重点放在向量自回归模型中，在以单个影响因素与旅游产业生态效率构建的系统里进行分析，也是VAR模型对小样本变量应用进行的一次探索。其次湖南武陵山片区属于跨行政区域，与同行研究相比在旅游业碳排放量的测算中没有足够详细的数据支撑，因此可能存在碳排放量被低估的问题。如果能更加详细的基于国民经济核算体系、旅游卫星账户、环境经济综合账户等计量技术，进一步详细计量旅游业碳排放量，会得出更科学具体的关于旅游可持续发展的建议。未来对于跨区域旅游产业生态效率的研究应重点把握: 跨区域旅游产业碳排放的计量框架体系研究；国家经济能源账户系统构建研究；生态乘数在旅游产业生态效率中的应用研究，跨区域旅游产业生态效率驱动机制研究等方面。