李芳芝，吳葉靜婷

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué))

0 引言

旅游業(yè)作為國家的戰(zhàn)略支撐產(chǎn)業(yè)，因其能耗低、對環(huán)境污染相對較小的特點(diǎn)，逐漸成為推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)之一.2020年，中國接待國內(nèi)外各類旅客達(dá)到28億人次，產(chǎn)生旅游收入2萬億元，但如何使旅游業(yè)綠色轉(zhuǎn)型、減少碳排放，是目前眾多學(xué)者較為關(guān)注的問題.綠色全要素生產(chǎn)率(Green Total Factor Productivity，簡稱GTFP)是衡量綠色生產(chǎn)效率的方法之一，綠色全要素生產(chǎn)率是將環(huán)境污染情況作為投入或非期望產(chǎn)出指標(biāo)，引入到生產(chǎn)率核算框架中，在一定程度上可以反映旅游業(yè)綠色發(fā)展情況.

高鐵是交通基礎(chǔ)設(shè)施的一次革命，高鐵的開通很大程度上促進(jìn)了旅游業(yè)的蓬勃發(fā)展.高鐵的“時(shí)空壓縮效應(yīng)”可以有效的縮短交通時(shí)間，提高旅客的舒適程度，同時(shí)由于交通的便利使旅游目的地的選擇更加多樣化.如何實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)的綠色發(fā)展是經(jīng)濟(jì)處在“新常態(tài)”下的一個(gè)重要挑戰(zhàn)，高鐵作為旅游經(jīng)濟(jì)的“先鋒官”，應(yīng)充分發(fā)揮高鐵的提質(zhì)增效作用.高鐵帶來的不僅僅是客流量，更多的是營造了一個(gè)綠色低碳的生態(tài)環(huán)境.該文基于碳排放測算中國旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，實(shí)證分析高鐵對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，為實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展建言獻(xiàn)策.

1 文獻(xiàn)綜述

綠色全要素生產(chǎn)率的測算方法有參數(shù)估計(jì)和非參數(shù)估計(jì)分析法，諶瑩和張捷、劉艷和張健、崔和瑞等采用參數(shù)分析法中的隨機(jī)前沿分析方法，測算了中國不同行業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率[1-3]；李俊和徐晉濤、Assaf & Josiassen、葛鵬飛等、任陽軍等、余弈杉和衛(wèi)平等采用非參數(shù)分析中數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法[4-8]，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在能夠同時(shí)處理多投入、多產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，使得結(jié)論更加可信，因此數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法也成為了國內(nèi)外眾多學(xué)者測算綠色全要素生產(chǎn)率最常用的方法.對于非期望產(chǎn)出的引入，Pittman首次將環(huán)境污染產(chǎn)出引入?yún)^(qū)域經(jīng)濟(jì)模型中，測量了環(huán)境污染的成本[9].中國在構(gòu)建綠色全要素生產(chǎn)率核算框架時(shí)，目前主流做法包括以下兩種：第一種是直接將環(huán)境因素作為投入指標(biāo)，如直接選取碳排放“投入”作為投入指標(biāo)[10-12].但因?yàn)樵趯?shí)際生產(chǎn)中環(huán)境污染并不用做投入，所以該種做法并不符合實(shí)際生產(chǎn)的過程，存在一定缺陷.第二種是將環(huán)境因素作為非期望產(chǎn)出引入模型，如王軍和耿建構(gòu)建環(huán)境污染綜合指數(shù)測算中國綠色GDP，將其作為產(chǎn)出指標(biāo)引入綠色全要素生產(chǎn)率核算框架[13]；錢爭鳴和劉曉晨引入工業(yè)“三廢”排放量，作為非期望產(chǎn)出引入模型，但該種做法也存在很多無法解決的問題[14].

從綠色全要素生產(chǎn)率的測算行業(yè)來看，主要集中在農(nóng)業(yè)、制造業(yè)和物流業(yè)[15-20].對于旅游業(yè)綠色全要素的研究，國外學(xué)者更多的是集中于旅游業(yè)綠色效率.如Blake et al.運(yùn)用CGE(Computable General Equilibrium)模型首次測算了英國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率，結(jié)果表明英國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高主要與投資、新產(chǎn)品開發(fā)、人力資源培訓(xùn)與競爭性環(huán)境等相關(guān)[21]；Stauvermann & Kumar研究了旅游需求和人力資本投資在旅游業(yè)收入和生產(chǎn)率增長中的作用，并提出了一個(gè)發(fā)展中國家的旅游需求模型，指出如果供給側(cè)政策能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長，那么旅游主導(dǎo)增長假說在理論上便得到了證實(shí)[22]； Assaf & Josiassen在考慮到多個(gè)旅游目的地間異質(zhì)性和投入的潛在內(nèi)生性的基礎(chǔ)上，運(yùn)用隨機(jī)前沿模型對全球101個(gè)國際旅游目的地的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了估算和分解，分析了旅游生產(chǎn)率增長的主要來源，并討論了區(qū)分長期和短期生產(chǎn)率測量對制定未來業(yè)績改進(jìn)戰(zhàn)略的重要性[5].左冰和保繼剛、陶卓民、何俊陽和賀靈等先后測算了中國旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率[23-25].與農(nóng)業(yè)、工業(yè)等其他產(chǎn)業(yè)相比，旅游業(yè)GTFP的研究相對較少.主要是因?yàn)槁糜螛I(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測算相對于其他行業(yè)在非期望產(chǎn)出的選擇上存在一定的難度.由于旅游業(yè)涵蓋較廣，同時(shí)也沒有具體的產(chǎn)品產(chǎn)出，很難規(guī)模計(jì)算旅游業(yè)的非期望產(chǎn)出.目前學(xué)者們對于旅游業(yè)非期望產(chǎn)出的選擇，主要可以分為三種：第一種是直接以旅游廢水排放量、旅游SO2排放量和旅游生活垃圾作為非期望產(chǎn)出進(jìn)行測算，但該種方法存在一定的局限性，如劉佳和張俊飛采用該種方法測算了中國各省2005～2014年旅游產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率[26]；第二種是采用修正的指標(biāo)來表示旅游業(yè)碳排放量，如王兆峰和徐愛平采用旅游產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)總量表示旅游業(yè)碳排放，但該種做法默認(rèn)了旅游產(chǎn)業(yè)消費(fèi)總量等于旅游業(yè)碳排放[27]，現(xiàn)實(shí)中的旅游產(chǎn)業(yè)消費(fèi)總量并不等于旅游業(yè)碳排放，存在一定爭議；第三種以旅游業(yè)能源消耗量為投入變量，以旅游業(yè)真實(shí)碳排放為非期望產(chǎn)出變量，如程慧等采用自下而上法測算了中國旅游業(yè)碳排放總量[28].

胡亞光認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平尤其是高鐵建設(shè)是旅游業(yè)發(fā)達(dá)的重要標(biāo)志之一，交通基礎(chǔ)設(shè)施對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率起著至關(guān)重要的作用[29].一方面，旅游交通區(qū)位條件的優(yōu)劣受地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的限制.交通基礎(chǔ)設(shè)施在一定程度上可以促進(jìn)生產(chǎn)要素在地區(qū)間的流動(dòng)，使得資源能夠得到充分的利用，提高生產(chǎn)資源的配置效率，尤其是人力資源的流動(dòng)會(huì)增加居民的可支配收入，提升居民的生活質(zhì)量；另一方面，交通基礎(chǔ)設(shè)施可以直接影響旅游業(yè)的產(chǎn)出水平，即旅游業(yè)總收入與旅游人數(shù).交通的發(fā)達(dá)在一定程度上促進(jìn)了旅游的發(fā)展，增加了游客旅游目的地的選擇，直接影響旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率.

從上述文獻(xiàn)綜述中可以看出，現(xiàn)有文獻(xiàn)在測算旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的過程中，每個(gè)學(xué)者構(gòu)建的核算框架也有所不同，對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測算結(jié)果不一.通過對國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行整理可以發(fā)現(xiàn)，二氧化碳是目前最為重視的環(huán)境產(chǎn)物之一，與“三廢”排放量相比更具有代表性，因此可以將旅游業(yè)碳排放引入旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的核算框架，這樣測算出的結(jié)果更具客觀性.同時(shí)現(xiàn)有文獻(xiàn)大都將高鐵建設(shè)情況作為引入的虛擬變量，高鐵開通為1，沒有開通為0，通過多期DID模型分析高鐵開通對旅游業(yè)的影響，但該種做法忽略了每個(gè)省份的特點(diǎn).該文的主要貢獻(xiàn)是：一是將旅游業(yè)碳排放納入產(chǎn)出的核算框架，并將旅游業(yè)碳排放進(jìn)行分解，同時(shí)考慮到生產(chǎn)與生活二氧化碳的排放，使得測算出的旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率更為準(zhǔn)確，更符合旅游業(yè)綠色發(fā)展趨勢；二是引入高鐵密度這一變量，充分考慮到不同省份的特點(diǎn)，在多期DID模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步深入分析高鐵建設(shè)情況對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響.

2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

2.1 投入指標(biāo)

土地、資本、勞動(dòng)力和技術(shù)構(gòu)成了四個(gè)主要的投入要素，土地在生產(chǎn)中發(fā)揮著較為重要的作用，但大量研究表明，土地投入對于旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響作用不大，技術(shù)投入在短期對于旅游業(yè)的影響也不顯著，因此可以忽略技術(shù)進(jìn)步對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響.一部分學(xué)者對中國旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測算，資本投入與勞動(dòng)力投入指標(biāo)的選取是目前存在爭議的地方.對相關(guān)文獻(xiàn)總結(jié)后，該文選取旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)、旅游業(yè)固定資產(chǎn)投資額與旅游能耗作為投入指標(biāo).

2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

該文選取各省份旅游業(yè)總收入與旅游總?cè)藬?shù)作為產(chǎn)出指標(biāo).中國旅游收入主要分為兩個(gè)部分，一是國內(nèi)旅游收入，二是旅游外匯收入，旅游總收入=國內(nèi)旅游收入+旅游外匯收入×當(dāng)年外匯均值.對于環(huán)境指標(biāo)的選擇，學(xué)者大多依靠國家相關(guān)政策，如“十一五”期間將主要污染物定為COD與SO2，因此部分學(xué)者如劉佳和張俊飛將SO2排放量、廢水排放量與生活垃圾清運(yùn)量作為非期望產(chǎn)出引入框架[26].但是也有學(xué)者認(rèn)為單純的以某種污染物的排放量作為非期望產(chǎn)出是不可取的，缺乏科學(xué)性，但過多的產(chǎn)出指標(biāo)會(huì)對實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生不良的影響.隨著碳中和的提出，CO2排放量成為了學(xué)者所關(guān)注的環(huán)境指標(biāo)，并且CO2排放量作為單個(gè)綜合指標(biāo)引入模型，也不會(huì)對模型的實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生較大的不良影響.因此該文選取旅游業(yè)CO2排放量為非期望產(chǎn)出指標(biāo).該文構(gòu)造的旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率投入產(chǎn)出指標(biāo)見表1.

表1 旅游業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)

該文聚焦高鐵對中國旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，對高鐵建設(shè)里程數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析之后，發(fā)現(xiàn)西藏、新疆和寧夏這三個(gè)省份缺少相應(yīng)的高鐵數(shù)據(jù).因此該文的研究對象為中國28個(gè)省和直轄市，時(shí)間跨度為2008～2019年，數(shù)據(jù)來源于《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒、《旅游抽樣調(diào)查資料》及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫等，其中旅客周轉(zhuǎn)量、客運(yùn)量來自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫.

3 旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測算

超效率SBM模型常用于測算綠色全要素生產(chǎn)率，該文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上擴(kuò)充了旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)核算框架，使得結(jié)果更加客觀可信.旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)可以分為旅游業(yè)綠色生產(chǎn)純技術(shù)效率(Pure Technical Efficiency，簡稱TE)和旅游業(yè)綠色生產(chǎn)規(guī)模效率(Scale Efficiency，簡稱SE).旅游業(yè)綠色生產(chǎn)純技術(shù)效率(TE)由旅游業(yè)的服務(wù)、管理、創(chuàng)新水平?jīng)Q定，旅游業(yè)綠色生產(chǎn)規(guī)模效率(SE)由旅游企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模和投入決定.該文采用MaxDEA7.0軟件，運(yùn)用超效率SBM模型對中國2008～2019年中國28個(gè)省份(除西藏、新疆和寧夏外)的旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算.從測算結(jié)果(如圖1所示)可以看出，中國旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率平均值整體上變化幅度并不大.

圖1 2008～2019年旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率折線圖

由圖1可知，旅游業(yè)綠色純技術(shù)效率在2008年時(shí)最高為0.94，在2019年最低為0.82，旅游業(yè)綠色純技術(shù)效率總體來說呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢，純技術(shù)效率降低也說明了管理和技術(shù)對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響在減少.規(guī)模效率在2018年達(dá)到最高為0.96，在2019年時(shí)最低為0.89，總體來說規(guī)模經(jīng)濟(jì)的變化較為平穩(wěn)，規(guī)模經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn)仍舊會(huì)影響旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率.旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率在2016年達(dá)到最高為0.85，在2019年時(shí)達(dá)到最低為0.73.2019年旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的降低主要源于政府出臺(tái)的相應(yīng)政策.2019年星級酒店的“抹布擦杯子”事件曝光后，酒店業(yè)迎來了監(jiān)管最為嚴(yán)格的一年，眾多五星級酒店責(zé)令整改；同時(shí)政府對于景區(qū)的評級工作也進(jìn)行了深入的調(diào)查，對景區(qū)的管理態(tài)度、服務(wù)質(zhì)量和生態(tài)環(huán)境等進(jìn)行整改，調(diào)整了A級景區(qū)的數(shù)量，這一系列措施促進(jìn)了旅游業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展.2019年在新政的出臺(tái)和主管部門的強(qiáng)監(jiān)管下，旅游業(yè)的發(fā)展也慢了下來.為改善旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率較低的現(xiàn)狀，各省應(yīng)調(diào)整旅游業(yè)發(fā)展模式，提高資源配置效率，緩解生態(tài)環(huán)境壓力.

4 高鐵對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響的實(shí)證分析

4.1 變量選擇和描述統(tǒng)計(jì)

被解釋變量為旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)效率(GTFP)，能夠充分反映在環(huán)境約束下旅游經(jīng)濟(jì)的增長情況.解釋變量為高鐵建設(shè)情況(hst)：用各省省內(nèi)高鐵的里程數(shù)除以各省份面積后的高鐵密度來衡量各地區(qū)高鐵建設(shè)情況.控制變量的選擇參考現(xiàn)有文獻(xiàn)中旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率研究的影響因素，選取地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lngdp)、城鎮(zhèn)化水平(urban)、信息化水平(infor)、城市綠化(green)四個(gè)變量，分別用人均GDP、城鎮(zhèn)常住人口占地區(qū)常住人口的比重、地區(qū)人均郵電業(yè)務(wù)量、人均綠地面積來衡量.各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2.

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

4.2 模型設(shè)定

該文選取多期DID模型，考察高鐵開通是否會(huì)對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，構(gòu)建計(jì)量模型如下：

(1)

為進(jìn)一步分析高鐵建設(shè)情況對旅游業(yè)綠色全要素的影響，并且旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的取值呈現(xiàn)在正值上大致連續(xù)分布的特點(diǎn)，該文使用面板Tobit模型進(jìn)行實(shí)證分析，計(jì)量模型如下：

(2)

4.3 高鐵對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的面板回歸分析

4.3.1 多期DID模型回歸結(jié)果

進(jìn)行基準(zhǔn)回歸前，需通過多期DID模型確定高鐵開通是否會(huì)對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響.如果回歸系數(shù)顯著，則認(rèn)為高鐵開通會(huì)對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響；如果回歸系數(shù)不顯著，則認(rèn)為高鐵開通對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響不具有統(tǒng)計(jì)顯著性.旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率是以省份為研究對象，綜合考慮不同省份旅游業(yè)的綠色發(fā)展情況.將開通高鐵和未開通高鐵的省份分為兩類，如果開通高鐵的省份與地區(qū)取值為1，未開通高鐵的省份與地區(qū)取值為0，被解釋變量為上文測算的旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率.多期DID模型回歸結(jié)果見表3.

表3 多期DID模型回歸結(jié)果

由表3中模型1的回歸結(jié)果可知，回歸系數(shù)為0.0398，是顯著的，說明高鐵開通會(huì)有效促進(jìn)沿線地區(qū)的旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率.在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，加入其他控制變量，進(jìn)一步控制各省的經(jīng)濟(jì)特征，模型2的回歸系數(shù)為0.0302，估計(jì)結(jié)果未出現(xiàn)明顯變化，這也進(jìn)一步說明開通高鐵確實(shí)會(huì)促進(jìn)地區(qū)旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長.

多期DID模型的前提條件是在未發(fā)生外部沖擊前，處理組與控制組具有相同的變化趨勢.為此，選取高鐵開通前幾期、當(dāng)期和后幾期的結(jié)果，來檢驗(yàn)平行趨勢假定是否能被滿足.從圖2看出，高鐵開通前幾期時(shí)，回歸系數(shù)變化較為平穩(wěn)且波動(dòng)較小，在0值附近，滿足共同趨勢加速.高鐵開通后，回歸系數(shù)表現(xiàn)出大幅度的增長，說明高鐵開通顯著帶動(dòng)了旅游業(yè)的綠色發(fā)展.

圖2 平行趨勢檢驗(yàn)圖

從表4的回歸結(jié)果可知：高鐵開通當(dāng)年就對旅游業(yè)綠色純技術(shù)效率產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，回歸系數(shù)為0.0837，出現(xiàn)這種促進(jìn)作用的原因是高鐵開通使得技術(shù)、科技等生產(chǎn)要素進(jìn)行了空間轉(zhuǎn)移，對旅游業(yè)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生了即時(shí)的影響.高鐵開通后的回歸系數(shù)呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢，從高鐵開通當(dāng)年的0.0837演變到高鐵開通第九年的0.1657，說明高鐵的開通對旅游業(yè)綠色純技術(shù)效率產(chǎn)生的影響越來越大，作用越來越顯著.高鐵開通對旅游業(yè)綠色規(guī)模效率一開始并沒有顯著影響，回歸系數(shù)也并不顯著，直到高鐵開通第六年，才展現(xiàn)出一定的影響，說明高鐵開通對旅游業(yè)綠色規(guī)模效率的影響存在一定的滯后性，并且回歸系數(shù)從開通第六年的0.0589演變到第九年的0.1005，影響越來越大.高鐵開通對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率依舊存在顯著的促進(jìn)作用，回歸系數(shù)也基本上呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢，從高鐵開通當(dāng)年的0.1203演變到高鐵開通第九年的0.2333.通過多期DID模型及后續(xù)檢驗(yàn)，說明高鐵開通確實(shí)會(huì)對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響，為后文深入分析高鐵建設(shè)情況對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的回歸奠定基礎(chǔ).

表4 高鐵開通對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化趨勢

4.3.2 高鐵對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的面板回歸分析

在多期DID模型檢驗(yàn)通過的基礎(chǔ)上，接下來使用面板Tobit模型進(jìn)一步分析高鐵對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響.在式(2)的基礎(chǔ)上納入各控制變量，構(gòu)建完整的模型形式如下：

β4inforit+β5green+εi

(3)

首先對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，從表5中看出，所有控制變量中除了Fisher-PP檢驗(yàn)中城鎮(zhèn)化水平在相應(yīng)的顯著性水平下不能拒絕原假設(shè)，其余變量均通過平穩(wěn)性檢驗(yàn).

表5 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

然后通過對面板Tobit模型進(jìn)行極大似然估計(jì)，得到基準(zhǔn)回歸結(jié)果(見表6).模型1、3、5是未加入控制變量的面板Tobit回歸結(jié)果，模型2、4、6是加入控制變量的面板Tobit回歸結(jié)果.從表6中可以看出，Wald值基本上都通過了顯著性檢驗(yàn)(除模型1外)，說明回歸模型整體上是有效的.6個(gè)模型中，LR檢驗(yàn)值在1%的顯著性水平下都是顯著的，認(rèn)為采用隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit模型是合理的.

表6 面板Tobit模型基準(zhǔn)回歸結(jié)果

模型1和模型2是高鐵對旅游業(yè)綠色純技術(shù)效率(TE)的影響，當(dāng)不加入控制變量時(shí)，高鐵對旅游業(yè)綠色生產(chǎn)純技術(shù)效率(TE)的影響是不顯著的，當(dāng)加入控制變量時(shí)，模型的Wald檢驗(yàn)通過，并且此時(shí)高鐵對旅游業(yè)綠色生產(chǎn)純技術(shù)效率(TE)產(chǎn)生顯著的正向影響，即高鐵建設(shè)會(huì)促進(jìn)旅游業(yè)綠色生產(chǎn)純技術(shù)效率(TE)的提高.控制變量中，除了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不顯著外，其余控制變量都顯著.

模型3和模型4是高鐵對旅游業(yè)綠色規(guī)模效率(SE)的影響，當(dāng)不加入控制變量時(shí)，影響顯著；但是加入控制變量后，影響不顯著；所以從整體上看，認(rèn)為高鐵對旅游業(yè)綠色規(guī)模效率(SE)不存在顯著作用，說明高鐵不會(huì)通過促進(jìn)旅游業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)生，進(jìn)而影響旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率.

模型5和模型6是高鐵對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)的影響，無論是否加入控制變量，系數(shù)都顯著.未加入控制變量時(shí)，回歸系數(shù)是0.0295，加入控制變量后回歸系數(shù)變成了0.0546，回歸系數(shù)明顯提高.

因此根據(jù)面板Tobit模型回歸結(jié)果，該文認(rèn)為高鐵建設(shè)會(huì)對旅游業(yè)綠色全要素(GTFP)、旅游業(yè)綠色生產(chǎn)純技術(shù)效率(TE)產(chǎn)生正向影響，對旅游業(yè)綠色規(guī)模效率(SE)不具有顯著影響.

4.4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

當(dāng)一個(gè)地區(qū)的旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率較低時(shí)，就會(huì)為了提高該地區(qū)旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平而積極建設(shè)高速鐵路，即會(huì)出現(xiàn)“內(nèi)生性”問題.因此引用內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)作為工具變量，并采用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)，以消除變量間存在的內(nèi)生性問題.回歸模型的Sargan檢驗(yàn)均接受原假設(shè)，認(rèn)為工具變量的選擇是合適的.結(jié)果見表7.

表7 GMM估計(jì)結(jié)果

續(xù)表7 GMM估計(jì)結(jié)果

從表7結(jié)果中可以看出，系統(tǒng)GMM估計(jì)的結(jié)果與空間面板Tobit的回歸結(jié)果整體上一致，部分回歸系數(shù)存在一定差異.采用兩步估計(jì)法可以消除異方差的影響，AR(1)在10%的顯著性水平下顯著，AR(2)在10%的顯著性水平下不顯著，認(rèn)為模型設(shè)定合理.回歸結(jié)果進(jìn)一步證明，在加入控制變量后，旅游業(yè)綠色生產(chǎn)純技術(shù)效率(TE)和旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)的一階滯后項(xiàng)在10%的顯著性水平下顯著為正，說明旅游業(yè)綠色發(fā)展具有一定的慣性，前期的旅游業(yè)綠色發(fā)展水平對后期具有動(dòng)態(tài)影響.高鐵建設(shè)對旅游業(yè)生產(chǎn)純技術(shù)效率(TE)和旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)是顯著的正向影響，對旅游業(yè)規(guī)模效率(SE)的影響不顯著.

4.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

高鐵存在的“時(shí)空壓縮”效應(yīng)存在一定的空間溢出性，因此該文采用空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)進(jìn)行進(jìn)一步估計(jì)，在空間的基礎(chǔ)上驗(yàn)證面板Tobit模型的結(jié)果是否穩(wěn)健，其結(jié)果見表8.

表8 SAR和SEM回歸結(jié)果

從表8的回歸結(jié)果中可以看出，空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)的回歸結(jié)果與面板Tobit模型的結(jié)果一致，即認(rèn)為在存在空間相關(guān)性時(shí)，面板Tobit的結(jié)果也是穩(wěn)健的.從回歸系數(shù)來看，在考慮存在空間溢出效應(yīng)時(shí)，高鐵建設(shè)每提高1個(gè)單位都會(huì)相應(yīng)提高該地區(qū)旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率0.5個(gè)單位左右，因此可以看出高鐵從整體上來說提升了旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率.

5 主要研究結(jié)論

高鐵為旅游業(yè)的發(fā)展提供了契機(jī)，為旅游業(yè)的綠色發(fā)展帶來了希望.該文選取2008～2019年省際面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了高鐵是否提升了旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)高鐵建設(shè)加速了生產(chǎn)要素與科學(xué)技術(shù)在地區(qū)間的流動(dòng)，生產(chǎn)要素的流動(dòng)通過擴(kuò)大規(guī)模經(jīng)濟(jì)和節(jié)約成本使得市場潛力得到了提高；知識和技術(shù)的傳播，促進(jìn)了科技的溢出，從而促進(jìn)了旅游業(yè)綠色生產(chǎn)純技術(shù)效率和旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率.高鐵開通當(dāng)年就對旅游業(yè)綠色純技術(shù)效率產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，高鐵開通后的回歸系數(shù)呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢，說明高鐵的開通對旅游業(yè)綠色純技術(shù)效率產(chǎn)生的影響越來越大，作用越來越顯著；高鐵開通對旅游業(yè)綠色規(guī)模效率一開始并沒有產(chǎn)生影響，回歸系數(shù)也并不顯著，直到高鐵開通第六年，才展現(xiàn)出一定的影響，說明高鐵開通對旅游業(yè)綠色規(guī)模效率的影響存在一定的滯后性；高鐵開通對旅游業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在顯著的促進(jìn)作用，回歸系數(shù)也基本上呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢.高鐵對旅游業(yè)規(guī)模效率的影響暫時(shí)是不顯著的原因可能是由于雖然高鐵的開通與普及優(yōu)化了整個(gè)鐵路系統(tǒng)的能耗結(jié)構(gòu)，改善了交通基礎(chǔ)行業(yè)的能源利用效率，從而降低了旅游業(yè)碳排放，促進(jìn)旅游業(yè)綠色生產(chǎn)效率，但是高鐵減少交通基礎(chǔ)碳排放的同時(shí)，也會(huì)增加其他碳排放，高鐵的便利使得旅游人數(shù)的大量增加，旅游生活碳排放大幅增加.