低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究.pdf

Vol.44 No.3Jun.2023大连大学学报JOURNAL OF DALIAN UNIVERSITYJOURNAL OF DALIAN UNIVERSITY第44卷 第3期2023 年 6 月低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究任志安，汤 沁，夏宇航，张梅菊（安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030）摘 要：本文应用基于松弛的全局 ML 指数（slacks based measure of global Malmquist-Luenberger index,SBM-GML）法来测算我国中部区域 20082019 年期间的绿色生产率（green total factor productivity,GTFP），采用空间引力模型衡量中部地区旅游业绿色生产率空间联系强度，并对其驱动因素进行考察研究。研究发现：20082019 年中部地区旅游业绿色生产率波动幅度较大，整体呈现出上升的趋势；各省的旅游业绿色生产率差异不大，山西省的旅游业绿色生产率位于中部六省之首；中部六省的旅游业绿色生产率间空间联结格局变化较为稳定，相邻省市间旅游业绿色生产率空间联系强度较高；区位熵、交通便利程度、GDP（国内生产总值）、对中部地区旅游业绿色生产率产生正向的影响。关键词：旅游业绿色生产率；空间引力模型；可持续发展中图分类号：F124 文献标识码：A 文章编号：1008-2395（2023）03-0054-09收稿日期：2022-09-13基金项目：国家社科基金项目“淮河生态经济带高质量绿色发展模式及其实现路径研究”（19BJL015）。作者简介：任志安（1965-），男，博士，教授，主要从事经济发展与政策评估研究；汤沁（1996-），女，硕士研究生，主要从事经济发展与政策评估研究。“中部崛起”战略是我国“区域协调发展战略”的重要战略组成部分之一，在区域发展新格局的时代背景下，“中部崛起”战略的再升级，为中部地区六省带来又一个区域高质量发展的新契机，同时对于实现全中国区域经济高质量发展也具有战略性意义。近年来，我国中部地区经济发展速度大幅加快，由于中部六省生态旅游资源丰富多样，旅游业一直保持着集聚发展的势头，并迅速成为中部地区经济高质量发展的主导产业之一。同时中部地区旅游业低效、粗放的发展模式带来的生态环境污染等问题也逐渐凸显。2019 年 5 月，习近平总书记在推动中部地区崛起工作座谈会中强调，中部地区应该始终坚持绿色发展。宋瑞1认为旅游业应该从以往强调规模和数量剧增的粗放发展方式转变为强调质量和效益的轨道上来，在过去仅仅以经济指标衡量旅游业发展的基础之上加入生态、环境等指标综合衡量旅游业的发展，以全面提升旅游业高质量发展效率。在此时代背景下，将环境污染与能源排放等因素纳入旅游业生产率的指标框架研究中部地区旅游业绿色生产率时空演变及其影响因素是一个十分具有学术价值和现实意义的课题，这不仅仅在探寻中部地区旅游业绿色生产率的提升路径上提供一些参考，而且会对相邻流域绿色旅游业的发展提供借鉴意义。一、文献综述绿色生产率（green total factor productivity,GTFP）作为衡量地区经济增长质量和环境保护效率的重要标志，是研究者们的研究重点。目前，学者们从不同的角度探讨了旅游业绿色生产率对经济发展和资源可持续利用的影响。指标构建方面，刘佳等2将旅游业能源消耗总量与碳排放量加入研究框架之中；路小静等3在研究中将环境与能源支出纳入衡量旅游业全要素生产率的测度体系中，引入环境代价与能源消耗两大变量作为影响旅游业绿色生产率的重要因素。然而，现阶段基于能源和环境角度关 依据 2006 年 4 月 15 日中共中央国务院发布的关于促进中部地区崛起的若干意见，将山西、河南、湖北、湖南、安徽和江西统称为“中部地区六省”。55第3期于旅游业绿色生产率的研究尚且不足，大多数的研究还是基于经济为产出指标，资本与劳动指标为投入指标来衡量旅游业的发展效率。研究方法方面，西方学者对旅游业生产效率研究的较早，Hu 等4、Sigala 等5运用数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型测度了国外旅游酒店的全要素生产率。Bosetti6首次将环境影响因素纳入投入产出指标体系，使用 DEA 研究了意大利国家公园的旅游业可持续发展效率。国内对旅游产业的全要素生产率研究起步较国外稍晚，王永刚等7-8采用了 DEA-Malmquist 指数分析法对中国旅游业全要素生产率进行测度与分解，吴旭晓9利用灰色关联分析数据包络模型（grey relational analysis data envelopment analysis,GRA-DEA）对我国东部、西部和中部的区域旅游业发展效率进行研究。研究范围方面，研究者研究的内容大多涵盖了国家、地区与省域。宋长青等10对全国绿色全要素生产率进行测度与分析。王兵等11对中国北部、南部与中部三大区域内绿色发展效率与绿色全要素生产率进行对比研究。汪锋12对中国 34 个省市的绿色全要素生产率的增长率进行研究。研究内容方面，近几年国内开始在原有的投入产出体系中纳入与环境、能源等相关的绿色资源类指标，以此实现对全要素生产率更为精准地衡量，并促成资源与环境的共同良性发展。然而，关于旅游业绿色生产率的研究还较为匮乏，更多的是对工业13、制造业14、农业15、水资源16的绿色生产率进行研究，这对研究旅游业绿色全要素生产率提供了借鉴。西方学者大多数从微观的角度研究旅游业全要素生产率，例如从旅行社17、旅游酒店18、旅游交通19等角度进行研究。纵观已有的文献，学术界对国家、地区和省际旅游业绿色生产率研究日臻成熟，但还是存在如下的局限：第一，研究者把目光主要聚焦在工业、水资源、农业等领域，对旅游业绿色生产率的研究不足。第二，研究区域上，在现有的对旅游业绿色生产率的研究中，对国家、省域、分地市的研究较多，区域旅游业绿色生产率的研究较为匮乏。中部地区是实现我国全面高质量发展的重要区域，研究中部地区旅游业绿色发展具有典型的现实意义。第三，在研究方法上，文章基于非径向、非导向性距离函数的基于松弛的全局 ML 指数（slacks based measure of global Malmquist-Luenberger index,SBM-GML）模型对中部地区旅游业绿色生产率进行测度与分析。对比已有的研究，本文的创新性研究主要体现在两个方面；第一，在研究视域上，文章以中部地区所包括的六个省为研究对象，构建中部地区旅游业绿色生产率的指标体系；第二，在研究方法上，利用基于非方向性距离函数的 SBM-GML 指数模型，将碳排放等因素纳入到模型之中，凸显出在环境污染等因素的影响下中部地区绿色生产率的变化情况。二、研究方法与数据来源（一）研究方法1.旅游业能源消耗与碳排放的研究方法借鉴已有研究成果20，本文通过一种“自上而下”的方式估算旅游能源消耗量，公式如下21：其中，指第 t 年旅游能源消耗/CO2排放总量；指第 t 年旅游交通运输能源消耗/CO2排放总量；指第 t 年旅游住宿能源消耗/CO2排放总量；指第 t 年旅游活动能源消耗/CO2排放总量。其中，n 指旅游交通运输类型，此处取空运、铁路、公路、水运，共计 4 类；指第 i 类旅游交通运输方式第 t 年旅客运输人数；指第 i 类旅游交通运输方式游客运输人数所占旅客运输人数之比。借鉴已有研究成果22-23，空运、铁路、公路、水运分别取值 64.7%、31.6%、13.8%和 10.6%；指第 i类旅游交通运输类型能耗系数/C 排放因子，能耗系数单位为 MJ/pkm，空运、铁路、公路、水运分别取值1、1.8、2和1.48，C排放因子单位为g/pkm，空运、铁路、公路、水运分别取值 27、133、137 和 106。其中，指第 t 年星级酒店客床位数；指第 t年客房入住率；T 指营业时间天数，此处取值 365；指旅游住宿能耗系数/C 排放因子，借鉴已有研究成果24，前者单位为 MJ/床/夜，取值 155，后者任志安 等：低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究大连大学学报56第44卷单位为 g/人/晚，取值 2.45。其中，k 指旅游活动类型，此处取观光赏景、娱乐度假、拜访亲友、商务活动、其他，共计 5 类；指第 k 类旅游活动第 t 年参与游客人数；指第 k类旅游活动能耗系数/C 排放因子，借鉴已有研究25，能耗系数单位为 MJ/人，观光赏景、娱乐度假、拜访亲友、商务活动、其他分别取值 8.5、26.5、12、16 和 3.5，C 排放因子单位为 g/人，观光赏景、娱乐度假、拜访亲友、商务活动、其他分别取值417、1670、591、786 和 172。2.SBM-GML 指数模型本文采用同时考虑非期望产出的 SBM 模型，这样可以同时顾及资源与环境的约束：其中，时省份 k 的投入和产出向量；是表示决策单元投入产出的改进向量；是表示的是非期望产出向量。GML 具体公式为26：第一，构造环境技术集，该集合要求将预期产出与非预期产出均囊括在内。假定在时期,有生产单位通过投入种生产要素，定义为，得到了E种和F种预期产出和非预期产出，各定义为：以及，则有对应的环境技术集：模型化表示如下：第二，给出方向性距离函数。定义产出方向向量：，其方向性距离函数如下：其中，为产出方向向量收缩或者扩张倍数的最大值，该值越小，对应生产效率越高。第三，给出 到期的 GML 指数：其中，期的距离函数表示为，期 的 距 离 函 数 为，在期 技 术 基 础 上，对 应期 混 合 距 离 函 数 为，同理，在期技术基础上的 期混合距离函数为。Malmquist-Luenberger 生产率指数进一步拆分，得到技术效率 GEC 和技术进步指数 GTC，前者关注的是最大生产效率，而后者影响前者的取值边界，对应公式为：3.空间引力模型空间引力模型是分析空间经济联系的主要工具27，借鉴已有的研究，本文运用引力模型衡量中部地区旅游业绿色生产率空间联系强度。本文参考孟德友28、蒋天颖29的研究将省市之间的公路里程数代表两个省份之间的时间距离来计算空间联系量。基于刘继生等30学者的相关研究，将省市之间的衰减指数定为 2。具体模型如下所示：其中，为引力常数，一般为 1；表示省市57第3期任志安 等：低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究i 与省市 j 间旅游业绿色生产率空间联系量强度，越大代表空间联系越紧密；表示省市 i 与省市 j 的绿色生产率；表示省市之间的时间距离，由谷歌地图计算得到。目标省市旅游业绿色生产率空间联系势能为目标省市与其他地区之和：，越大则表示该省旅游业绿色生产率对其他省市的空间吸引力越大，在中部地区中的中心地位越高。（二）指标选择和研究方法1.指标选择旅游行业综合性特征显著，故探究旅游业绿色生产率应兼顾旅游业特征，选择强关联性投入产出指标。与此同时，为保障本文结果客观性，应选择SBM-GML 模型适用性数据。目前研究旅游业生产率的文章不多，以往的研究通常以资本和劳务作为投入指标，收入作为产出指标，但是在当前的效率和生产率的研究之中，中国各地区/省市整体性经济增长绩效与各行业行业性全要素生产率等相关测度问题，均已通过设计环境投入产出量化指标纳入环保排污维度，例如环境投入指标包括行业能需等、环境产出指标包括排污量等。基于知网数据库中旅游业全要素生产率相关文献资料，以引用率为依据，选择排名靠前 40 篇进行数据统计，得到认可度较高的绿色效率和生产率的投入与产出指标。接着，根据所选取的投入与产出指标，制作一份关于旅游业绿色投入与产出指标的调查问卷，邀请旅游学与经济学专业 30 多位专家进行填写，对得出的结果进行频度统计构建指标体系。最后根据中部地区旅游业的实际情况，对构建的投入产出指标体系进行修正。最终确定了中部地区绿色生产率投入与产出指标，具体指标如表 1。表 1中部地区旅游业绿色生产率投入与产出指标目标层系统层指标层单位投入指标劳动投入旅游业从业人数人资本投入旅游企业固定资产原值万元A 级景区数量个能源投入旅游产业能源消耗总量1010 J产出指标期望产出 t旅游总收入亿元旅游总人数亿人非期望产出各省旅游产业碳排放量万吨2.数据来源本文以中部六个省市 20082019 年的统计数据为研究对象。数据来源于中国统计年鉴中国交通年鉴中国旅游统计年鉴旅游抽样调查资料 以及各地市统计年鉴、国民发展与统计公报。三、中部地区旅游业绿色生产率时空演变（一）中部地区旅游业绿色生产率时序演进特征本文基于“自上而下”法和能源消耗/碳排放量的计算公式测量出中部地区六个省的旅游业能源消耗和碳排放量，并将旅游业能源消耗纳入投入要素中，同时将 CO2排放量视为非预期产出，利用MAXDEA7.12 软件测度中部地区旅游业绿色全要素生产率指数，考虑到数据的完整性，本文以 20082019 年作为样本期。具体结果见表 2、表 3。据表 2，中部地区年均绿色全要素生产率指数为 1.203，旅游业绿色生产率平均增长速度为20.3%；年均 GEC 为 1.004，平均增长速度为 0.4%；年均 GTC 为 1.201，增长了 20.1%；技术进步对旅游业绿色全要素生产率的影响相对较大，技术效率的变化影响次之。说明中部地区旅游业绿色生产率整体逐年上升，旅游业的整体环境得到很好的改善，从政策层面而言，政府近年针对中部地区旅游业绿色发展的相关政策得到改善并起到了实效，提高了中部地区旅游业绿色发展的效率。分时段看，在20082011 年有着爆炸性增长的趋势，到 2011 年到达顶点，20112013 年有着下降的趋势，但是增长率也达到了 3.1%，在 20132014 年有着些许增长的波动之后，20142016 年呈现下降趋势，增长率下降至 7.6%。20162017 年有些增长的波动，绿色生产率上涨了 25.3%，绿色技术效率下降了 5.7%，绿色技术进步效率下降了 21%，说明此次下降，绿色技术进步对绿色生产率的影响要大于绿色技术效率。根据表 3 可以看出：六省旅游业绿色生产率均保持在增长状态，其中山西省的增长速度最快，平均增长率为 48.5%；河南与湖南省的增长率要稍稍低于其他省，增长率为 8.3%。从技术进步指数与技术效率指数分解来看，中部地区的旅游业技术效率指数小于对应的技术进步指数，表明该省旅游业绿大连大学学报58第44卷色生产率受技术效率的影响要大于技术进步。河南、山西与湖南省的技术效率均为 1，说明这三个省的技术效率指数处于一个较为稳定的状态，旅游业绿色生产率的影响主要依赖于技术进步指数的大小。表 220082019 年中部地区旅游业绿色生产率指数及其分解年份GML 均值GEC 均值GTC 均值200820091.0781.0611.023200920101.3281.0461.268201020111.1370.9851.16201120121.0651.0431.024201220131.0310.9431.087201320142.360.9442.454201420151.0881.091.001201520161.0760.9761.101201620171.2531.0041.248201720180.7630.9530.795201820191.0521.0011.052均值1.2031.0041.201表 3中部地区分省旅游业绿色生产率指数及其分解年份GML 均值GEC 均值GTC 均值安徽1.1101.0081.099河南1.0831.0001.083湖北1.1101.0081.099山西1.4851.0001.484江西1.2261.0321.209湖南1.0831.0001.083（二）中部地区旅游业绿色生产率空间结构演变将数据输入空间引力模型经过运算，得到我国中部地区六省市间的旅游业绿色生产率空间联系量。借鉴徐维祥等已有研究成果，按照空间联系量划分空间联系强度等级以形成空间联系结构，通过划分中部地区六省市之间旅游业绿色生产率空间联系强度得到 5 个层次。以 1、5、10、20 为分位点划分为弱联系、较弱联系、一般联系、较强联系和强联系30。如表 4 所示，2008 年，省市之间的空间联系强度不大，相互之间是存在着弱联系。说明在 2008年，中部地区六个省市之间的旅游业空间联系强度并不十分显著，故从某种程度分析，中部地区旅游业生产要素跨区域流动能力相对不强，对旅游产业的绿色生产率产生了影响。2012 年，随着旅游业的高速发展，中部地区各个省份之间旅游业空间联系强度在逐渐变大，河南与江西之间的联系强度变为了强联系，安徽与湖北之间的联系强度基本没变，其他省份之间的空间联系强度从弱联系变为较弱联系。2014 年，中部地区各个省份之间的空间联系格局并没有发生大的变化，安徽省与河南省之间的空间联系强度仍然是最大的，河南省与湖北和山西的空间联系从较弱联系变成了一般联系，说明河南省的旅游业不断进行产业升级，政府也在不断推动区域旅游的协同发展。比较 2008 年、2011 年和 2017 年的我国中部地区六个省之间的旅游业绿色全要素生产率空间联系强度，可以发现安徽的旅游业绿色全要素生产率与江西和湖北一直保持着较强联系和强联系，与河南、山西省一直保持着一定联系，说明安徽可以作为中部地区上下游旅游业绿色发展的重要桥梁和纽带；河南省与湖北省、山西省的空间联系强度从弱联系转为一般联系，说明河南省作为中部地区上游的旅游业绿色发展的纽带地位日益明朗；而作为中部地区下游的江西地区与湖北的旅游业空间联系一直不明显，一是可能因为空间距离较远，符合距离的衰减定律；二是因为要素的流动受到了制约，影响了省市之间旅游业的相互联系。表 4中部地区旅游业绿色生产率空间联系结构年份地区安徽河南湖北湖南江西2008河南0.998 8 湖北0.513 8 0.288 9 湖南0.483 6 0.327 6 0.123 3 江西0.663 6 0.160 3 0.619 9 0.166 2 山西0.1253 0.622 1 0.833 1 0.142 9 0.067 5 59第3期任志安 等：低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究年份地区安徽河南湖北湖南江西2012河南4.954 1 湖北0.533 8 3.588 5 湖南2.360 8 1.206 2 1.009 8 江西3.524 7 22.845 7 1.104 5 1.316 5 山西1.345 8 4.536 2 1.501 0 1.144 7 1.176 6 2017河南32.730 0 湖北8.148 6 9.556 8 湖南6.075 3 2.146 5 12.492 9 江西14.137 1 1.781 4 1.064 9 1.130 8 山西9.679 1 6.266 9 2.595 0 1.763 2 1.412 3 注：弱联系（20）四、中部地区旅游业绿色生产率影响因素解析（一）模型设定与变量选择本文具体模型如下：其中，为第 i 个地区第 t 年的中部地区旅游业绿色生产率；为核心解释变量；为未知的参数；为控制变量；为第i个地区第t年的固定效应。GTFP 为本文被解释变量；为核心解释变量；控制变量如下：（1）区位熵：区位熵反映了某一区域要素的空间分布情况，同时也可以表现某产业专业化的程度。本文区位熵的算法通过地区旅游业总收入占地区 GDP（国内生产总值）的比重来计算。（2）旅游业产业结构：旅游业是一个综合性服务产业，与餐饮业、住宿业和其他关联产业经济发展密切相关，所以产业结构是影响旅游业经济发展的重要因素。本文以第三产业总产值占 GDP 的比值来衡量旅游业产业结构。（3）交通便利程度：交通的便利程度与地区旅游业的发展息息相关，是旅游业高速发展的前提。本文以等级公路到达数来表示交通便利程度。（4）旅游业创新能力：旅游创新可以为旅客提供舒适方便且富有特色的旅行，从而可以加速旅游业的快速发展。本文通过统计该省份在国内专利授权量来衡量其旅游创新能力。（5）GDP 的增加也会带动旅游业的繁荣，利用各省各年的 GDP 平减指数对当年的地区生产总值进行价格平减。（6）人均 GDP 的增加同样也会带动旅游业的繁荣，利用各省各年的 GDP 平减指数对该地区的生产总值进行价格平减。（7）城市化水平：城市化水平的提高可以带来现代化环境污染治理能力和技术，降低旅游业的污染水平，城市化水平用城镇人口比重表示。以上数据采集于 20082019 年中国旅游统计年鉴和中部地区六省份 20082019 年的统计年鉴和国民经济发展统计公报。将变量加入模型公式可以构建出面板数据模型。（二）影响因素与作用机制本文借助 Stata16.0 软件，在回归模型中依次加入各个控制变量，并根据 Hausman 检验结果选择相应的固定效应或者随机效应模型。具体结果见表 5。根据模型（7），R 方的值为 0.843 2，说明拟合程度较好，对模型（7）进行所得的中部地区旅游业绿色生产率的影响因素的测算结果，可以得出区位熵、GDP、产业结构和城市化水平在 1%的显著性水平下对中部地区旅游业绿色生产率产生了正向的影响；交通便利程度在 5%的显著性水平下对中部地区旅游业绿色生产率产生正向影响；人均 GDP和创新水平在 5%的显著性水平下对中部地区旅游续表大连大学学报60第44卷业绿色生产率产生负向的影响；各个因素的影响机制分析如下：表 5中部地区旅游业绿色生产率影响因素 Tobit 面板回归结果解释变量模型（1）模型（2）模型（3）模型（4）模型（5）模型（6）模型（7）GDP0.003 1*0.000 6*0.001 6*0.003 7*0.003 6*0.003 7*0.002 8*人均 GDP0.004 1*0.001 5*-0.000 8*-0.000 8*-0.000 6*-0.000 6*区位熵0.001 3*0.000 6*0.000 6*0.000 7*0.000 5*产业结构0.003 0*0.003 0*0.002 9*0.002 2*交通便利程度0.000 20.000 20.000 4*创新水平-0.000 1-0.000 2*城市化水平0.004 9*常数项7.576 4*7.559 7*7.578 0*7.583 0*7.580 9*7.580 3*7.567 5*个体固定效应检验随机固定固定固定固定固定固定R20.488 50.848 10.918 30.691 70.678 20.697 20.843 2伴随概率（F-统计量）0.000 00.000 00.000 00.000 00.000 00.000 00.000 0注：*，*，*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平旅游产业的创新水平的上升一般来说会增加旅游业的生产率，因为创新水平越高就会更加完善和改进诸如住宿、餐饮等相关旅游产业的配套设施，使消费者享受更加优化的旅游体验。但是本篇文章中旅游业创新水平在 5%的显著性水平下对中部地区旅游业产生了负向影响，究其原因可能是因为旅游业创新水平还没有达到效果或者是达到的效果不佳。区位熵每提高 1 个百分点，旅游的发展效率就会提高 0.05 个百分点。并且从表 5 中可以看出，在同一水平下，区位熵对旅游业绿色生产率的影响最小，表明旅游业专业化程度对于产业效率存在正向促进作用。旅游业产业结构的系数为正，说明在20082019 年期间中部地区旅游业产业结构正在不断优化中。交通便捷程度的系数为正，表示交通便捷程度每提高一个百分点，旅游发展效率就提高0.04个百分点。因此交通越发达，到旅游景点的交通工具的选择性越多，对当地旅游业和经济发展都存在有利影响。城市化水平的程度系数为正，一般来说，城市化水平越高，旅游景点的招商引资与技术引进的程度越高。GDP 与人均 GDP 对旅游业发展的影响正好相反，GDP 对旅游业的发展呈现正向关系，国民生产总值的提高会促进旅游业更高速度发展，而人均 GDP 对旅游业的发展呈现负向关系，可能是因为在样本期中部地区的居民因为工作时间的增加而减少了外出旅游的机会，所以会出现人均 GDP 增加反而旅游业生产率降低的情况。五、结论与建议本文首先利用“自上而下”法计算出区域内旅游业的能源消耗系数与碳排放量，采用 SBM-GML计算 20082019 年中部六省的旅游业绿色全要素生产率，进行时序演变分析，再以空间引力模型对空间格局进行对比分析，最后利用 Tobit 面板模型研究中部地区旅游业绿色生产率的影响因素。结果得出：首先，整体来看，中部地区旅游业当前发展效率有待提高，中部地区旅游业绿色全要素生产率指数不稳定，但整体呈现出上升的趋势；分省份来看，六个省的旅游业绿色生产率都大于 1，其中江西省绿色生产率增长速度要快于其他省，而河南省要稍次。其次，中部地区六省市间旅游业绿色生产率空间联结格局变化较为稳定，江西和安徽的空间联系强度较高，而中部地区的其他省市之间的空间联系强度较弱。最后，区位熵、GDP、产业结构和城市化水平在 1%的显著性水平下对中部地区旅游业绿色生产率产生了正向的影响；交通便利程度在 5%的显著性水平下对中部地区旅游业绿色生产率产生正向影响；人均 GDP 和创新水平在 5%的显著性水平下对中部地区旅游业绿色生产率产生负向的影响。基于中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影61第3期任志安 等：低碳视角下中部地区旅游业绿色生产率时空演变与影响因素研究响因素研究结论，提出如下的研究建议：第一，旅游产业优化升级。旅游业可持续发展须以绿色发展理念为指导，以科技加持旅游业产业革新升级，集中精力提高旅游业减排的激励机制，提升旅游业绿色发展效率。第二，积极推动旅游业的低碳技术进步。从支持绿色技术的开发和提高绿色低碳技术的转化效率着手，增大相关技术投入，包括绿色能源技术、节能减排技术以及可再生能源利用技术等，提高清洁能源的利用和转化效率，以此降低游客开销，提高旅程质量和效率。第三，增强省市之间的空间联系强度。河南省和安徽省应该发挥好纽带作用，借助旅游产业一体化大平台，引进低碳旅游技术和贯彻低碳旅游理念，构建出衣食住行游玩一体化的低碳循环的产业链；加大旅游开放程度，扩大绿色旅游规模，共建共享公共设施，完善中部地区交通、运输网络体系。第四，优化低碳交通的体系。合理限制私家车旅游出行的同时倡导公共交通和非机动车出行，注重多种运输方式的优化组合，以全面提升交通运输效率。此外，还应当积极创建低碳旅游交通运行体系，倡导低碳交通，鼓励绿色出行。参考文献：1 宋瑞.“十四五”时期我国旅游业的发展环境与核心命题J.旅游学刊，2020，35（6）：1-3.2 刘佳，张俊飞.旅游产业绿色全要素生产率变动及收敛性分析基于中国沿海地区的实证研究 J.资源开发与市场，2017，33（7）：867-872.3 路小静，时朋飞，邓志伟，等.长江经济带旅游业绿色生产率测算与时空演变分析 J.中国人口资源与环境，2019，29（7）：19-30.4 HU H Q，LI X Y，HE J Z，et al.Secondary adsorption of phosphate on aluminum oxides surfaces as influenced by several organic acidsJ.Journal of Plant Nutrition，2006，27（4）：637-649.5 SIGALA MARIANNA.Integrating and exploiting information and communication technologies(ICT)in restaurant operations：implications for restaurant 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2019,its green productivity of tourism generally shows an upward trend though with fluctuation;no obvious gap in these provinces,the TFP of Shanxi Province is the highest;the spatial linkage pattern is relatively stable with high spatial linkage between neighboring provinces.Location,transportation and GDP all have positive impacts on the green productivity of tourism in the central region.Key words:Key words:tourism green productivity;spatial gravity model;sustainable development;central regionbench marking of US airportsJ.Transportation Research Part A，2004，385（5）：329-346.20 袁宇杰.中国旅游间接能源消耗与碳排放的核算 J.旅游学刊，2013，28（10）：81-88.21 沈杨.宁波市旅游业碳排放估算及碳减排对策分析 J.环境保护，2016，44（18）：66-68.23 王凯，肖燕，李志苗，等.中国旅游业 CO2排放因素分解：基于LMDI分解技术J.旅游科学，2016，30（3）：13-27.24 石培华，吴普.中国旅游业能源消耗与 CO2排放量的初步估算 J.地理学报，2011，66（2）：235-243.25 陶玉国，黄震方，吴丽敏，等.江苏省区域旅游业碳排放测度及其因素分解 J.地理学报，2014，69（10）：1438-1448.26 李双杰，李春琦.全要素能源效率测度方法的修正设计与应用 J.数量经济技术经济研究，2018，35（9）：110-125.27 JAN TINBERGEN.Factors determining income distributionJ.Journal 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