Spatial-temporal Variation of Tourism Eco-efficiency and Its Influencing Factors in Shaanxi Province
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摘要:
旅游生态效率提升有利于推进“双碳”目标的实现。文章以陕西省为研究对象，采用Super-SBM模型、GML指数和Tobit回归模型研究2013—2022年陕西省旅游生态效率的时空演变及影响因素。结果表明：(1)随着生态文明建设和文旅融合发展的不断推进，2013—2019年陕西省的旅游生态效率整体持续增长；2019年后，受疫情影响，陕西省的旅游生态效率有所下降。分地区看，旅游生态效率由高至低依次为关中平原区、陕南秦巴山区、陕北黄土高原区。(2)研究期间，陕西省各地级市的旅游生态效率GML指数呈上下波动态势，指数分解表明技术进步有利于旅游生态效率提升、技术效率提高阻碍旅游生态效率提升。(3)旅游经济规模扩大、经济发展水平提高和区域产业结构升级对旅游生态效率提升具有正向影响；技术创新水平提高对旅游生态效率提升具有负向影响；基础设施建设完善对旅游生态效率提升影响较弱。最后，结合陕西省旅游业的发展情况，文章给出了提高旅游生态效率的若干建议。
Abstract:Increased eco-efficiency is conducive to the realization of the "dual carbon" objective. Taking Shaanxi Province as the research object, the Super-SBM model, GML index, and Tobit regression model are used to study the spatio-temporal evolution and influencing factors of tourism eco-efficiency in Shaanxi Province from 2013 to 2022. The results show that: Firstly, with the continuous promotion of ecological culture construction and integrated development of culture and tourism, the overall ecological efficiency of tourism in Shaanxi Province continued to increase from 2013 to 2019, and the ecological efficiency of tourism in Shaanxi Province declined after 2019 due to the impact of the COVID-19 epidemic. And viewed from a regional perspective, the eco-efficiency of tourism in central Shaanxi, southern Shaanxi, and northern Shaanxi varies from high to low. Secondly, during the study period, the GML index value of tourism eco-efficiency of prefecture-level cities in Shaanxi Province showed an up-and-down fluctuation trend, and the index decomposition indicated that technological progress was conducive to improving tourism eco-efficiency, and increased technological efficiency hindered the improvement of tourism eco-efficiency. Thirdly, expansion of the scale of the tourism economy, improvement of the level of economic development and upgrading of the regional industrial structure have a positive impact on the improvement of tourism eco-efficiency; improvement of the level of technological innovation has a negative impact on the improvement of tourism eco-efficiency; and improvement of infrastructure construction has a weak impact on the improvement of tourism eco-efficiency. In addition, some suggestions for improving tourism eco-efficiency were given in light of the development of tourism in Shaanxi Province.
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旅游产业盘活了生态资源，实现生态产品价值转化与增值[1]，是践行“绿水青山就是金山银山”理念的重要领域。“碳达峰，碳中和”目标提出后，旅游产业低碳循环发展成为新热点，生态旅游迎来新契机[2]。旅游业无序扩张会加剧能源消耗、生态破坏等负面影响[3]，因此，应客观认识旅游业发展带来的环境问题，减少旅游业对环境的污染程度，努力实现旅游经济与环境保护的动态平衡。
生态效率(Eco-efficiency)的概念由SCHALTEGGER和STURM[4]于1990年提出，其核心思想是以最少的生态投入获得最大的经济产出，创造性体现了经济效率和环境效益两者关系。随后，生态效率被学者们应用于旅游研究中，演化为旅游生态效率。以往研究主要聚焦于经济学视角，通过选定一系列经济指标来测度和评估旅游生态效率与经济的互动响应[5]。在概念界定方面，GÖSSLING等[6]基于旅游业环境影响与经济效益的综合考虑，提出旅游生态效率的概念；姚治国和陈田[7]指出旅游生态效率是描述旅游单位经济产出对环境影响大小的变量，是评价旅游可持续发展能力的指标。在研究对象方面，学者们从旅游餐饮部门[8]、旅游目的地[9]逐步延伸到城市群[10]和流域[11-13]。在研究方法方面，学者们测度旅游生态效率的方法由最初的单一比值法逐步拓展到指标体系法及模型法[14]。单一比值法主要有生命周期评价法、生态足迹法等，其适用对象有限，不能给出最优比率集合，难以应用于实践[15]；指标体系法是基于生态、经济和社会等方面构建旅游生态效率指标体系，使用层次分析法、德尔菲法等对指标赋权，进而测度旅游生态效率，但其无法避免人为主观影响；模型法主要以数据包络分析为主，因具有所需指标较少、无需统一指标单位等优点，被广泛运用于旅游生态效率研究。在研究内容方面，学者们从旅游生态效率的测度模型构建[16]、测算与评估[17]逐步转向从时空二维视角分析区域旅游生态效率的动态演化特征；从消费者偏好、交通方式等微观影响因素分析[18]逐步转向经济发展水平、区域产业结构等宏观影响机制分析或驱动因素分析[19]。
综上所述，已有的旅游生态效率研究大多从宏观视角测度和分析区域旅游生态效率，中观或微观视角的研究较少；研究对象主要聚焦于国内经济发达地区，如长江经济带、京津冀地区和东南沿海地区等，针对西北地区的研究成果较少。此外，对比西北地区的其他省份，陕西省拥有更好的经济条件和更深厚的文化底蕴。因此，本文基于2013—2022年陕西省10个地级市的旅游生态效率的面板数据，借助Super-SBM模型和GML指数测度来分析陕西省旅游生态效率的时空演变特征，运用Tobit回归模型进一步分析影响陕西省旅游生态效率的主要因素，并提出对策建议，以期促进陕西省旅游的可持续发展。
1. 研究方法与数据来源
1.1 研究区概况
陕西省位于中国内陆腹地、黄河中游，是新时代西部大开发的开放枢纽和“一带一路”的重要节点。陕西省下辖10个地级市，总面积为20.56万km2[20]。省内北山山系和秦岭山脉将陕西省划分为陕北黄土高原区、关中平原区和陕南秦巴山区三大自然区(以下简称为陕北、关中和陕南地区)。结合行政区划，陕北地区包括榆林市和延安市，关中地区包括西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川市，陕南地区包括汉中、安康、商洛市(图 1)。陕西省是我国著名的旅游资源大省，省内动植物资源丰富，旅游资源种类繁多，地上地下文物遗存禀赋突出，被誉为“天然历史博物馆”，得天独厚的自然资源和人文资源使旅游业成为陕西省的支柱产业。此外，陕西省是中华民族和华夏文明的重要发祥地，也是黄河流域生态保护与高质量发展的重要区域，生态功能突出、资源禀赋优越、文化底蕴深厚，旅游经济发展潜力巨大。
1.2 指标选取与数据来源
1.2.1 旅游生态效率指标选取
借鉴已有学者对旅游生态效率测度分析的相关研究[11, 13]，在兼顾样本数据可得性、可比性和科学性的基础上，共遴选出6个指标来构建陕西省旅游生态效率评价指标体系(表 1)。指标体系中，投入涵盖资源、劳动力和资本3个要素，产出涵盖期望产出与非期望产出2个要素。具体解释为：
表 1 旅游生态效率投入产出指标体系Table 1. The input-output indicator system of tourism eco-efficiency类型 要素 指标 指标表征 投入 资源投入 星级酒店数量 星级酒店数/家 A级景区数量 A级景区数/个 劳动力投入 旅游从业人数 限额以上住宿和餐饮业从业人员数/人 资本投入 全社会固定资产投资 全社会固定资产投资额/亿元 产出 期望产出 旅游收入 旅游总收入/亿元 非期望产出 旅游环境污染 旅游废固排放量/万t、旅游废水排放量/万t、旅游二氧化硫排放量/t (1) 对于资源投入，A级景区数量和空间分布情况能有效反映地区旅游资源的开发建设水平[19]；酒店数量是反映旅游业接待能力的重要指标之一。限于数据可得性，本文使用A级景区数量和星级酒店数量作为资源投入要素的指标。
(2) 对于劳动力投入，住宿和餐饮业是旅游服务的重要组成部分，属于劳动密集型产业，故本文选择限额以上住宿和餐饮业从业人员数作为劳动力投入要素的指标[21]。
(3) 对于资本投入，部分学者使用旅游业固定资产投资或全社会固定资产投资作为资本投入指标[10, 12, 19]，考虑样本数据可得性，虽然全社会固定资产投资不能完全表征旅游资本投入，但其与市域旅游业高度关联[22]，故本文使用全社会固定资产投资作为资本投入要素的指标。
(4) 采用旅游总收入作为期望产出要素的指标，尽管这一指标的准确性有待商榷，但鉴于各地级市每年均对该指标进行公开、连续发布，故该指标仍具有重要参考价值。
(5) 旅游业非期望产出主要表现为旅游活动中所产生的环境污染，采用具有代表性的“三废”指标(旅游废固排放量、旅游废水排放量和旅游二氧化硫排放量)[6]来表征非期望产出要素。借鉴前人研究[19]，使用旅游总收入占市域GDP的比重换算旅游“三废”排放量。由于非期望产出较多，故本文使用熵值法，以旅游“三废”排放量衡量旅游环境污染程度，使用旅游环境污染为非期望产出要素的指标。
1.2.2 影响因素指标选取
为深入分析影响陕西省旅游生态效率的主要因素，借鉴已有研究[22-27]，选取旅游经济规模、经济发展水平、区域产业结构、技术创新水平和基础设施建设水平作为旅游生态效率的影响因素。各影响因素指标表征如下：
(1) 旅游经济规模(STE)。旅游规模扩大会促使当地政府更加重视旅游可持续，进而采取措施保护旅游生态环境，故旅游经济规模对旅游生态效率提升具有显著正向影响[22]。根据数据可得性、有效性和连续性，使用旅游总人次为旅游经济规模指标。
(2) 经济发展水平(EDL)。区域经济发展对游客进行休闲旅游活动与旅游景区开展基础设施建设有很大影响，且较高的经济水平可以促进高学历人才集聚、提高居民环保意识、提升资源及能源利用效率，故区域经济发展与旅游生态效率存在正相关关系[23]。为避免人口与发展规模因素的干扰，使用人均GDP为经济发展水平指标。
(3) 区域产业结构(RIS)。产业结构的优化升级有利于减少国家碳排放[24]，节约资源并减少环境污染，促进地区旅游业绿色高质量发展[25]。因旅游业为第三产业，故使用第三产业产值占总产值的比例为区域产业结构指标。
(4) 技术创新水平(TIL)。技术进步有利于提升旅游业资源利用效率，提高环境治理水平[26]。用于技术创新的投入经费越高，越容易推进技术进步，故使用研究与试验发展(R&D)经费投入为技术创新水平指标。
(5) 基础设施建设水平(ICL)。基础设施建设是决策旅游活动能否顺利进行的重要条件[27]。作为旅游基础设施的重要组成部分，交通条件的优化能有效提升旅游目的地的可达性和便利性[25]。为全面概括旅游交通情况，使用公路密度为基础设施建设水平指标。
1.2.3 数据来源
数据来源于2014—2023年的《陕西省统计年鉴》和各地级市的《统计年鉴》、2013—2022年各地级市的《国民经济和社会发展统计公报》以及陕西省人民政府、科学技术厅、各地级市文化和旅游局或文化和旅游广电局等公布的官方数据。
1.3 研究方法
1.3.1 Super-SBM模型
数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，简称DEA)[28]是一种非参数统计方法，用于评估多投入、多产出决策单元的相对效率。相较于DEA模型，基于松弛变量测度的数据包络分析(Slacks-Based Measure，简称SBM)[29]能有效克服变量的松弛问题，还能解决产出变量中存在非期望产出时的效率评价问题，但当效率值大于1时，该模型无法区分有效决策单元。而Super-SBM模型[30]允许效率值大于1，可以进一步区分有效决策单元。因此，采用Super-SBM模型来测度陕西省旅游生态效率，该模型为：
ρ∗=min1+m∑i=1(s−i/xik)/m1−(q1∑r=1(s+r/yrk)+q2∑t=1(s−t/btk))/(q1+q2) s.t. {n∑j=1,j≠kxijλj−s−i⩽xik(i=1,2,⋯,m),n∑j=1,j≠kyrjλj+s+r⩾yrk(r=1,2,⋯,q1),n∑j=1,j≠kbtjλj−s−t⩽btk(t=1,2,⋯,q2),λj,s−i,s+r,s−t⩾0, (1) 其中，ρ*为旅游生态效率值，si-、sr+、st-分别为投入松弛、期望产出松弛、非期望产出松弛，xik、yrk、btk分别为第k个决策单元的第i个投入、第r个期望产出、第t个非期望产出，λj为权重。ρ*值越大，表示旅游生态效率越高。若ρ* < 1，则表示决策单元无效；若ρ*≥1，则表示决策单元有效。
1.3.2 GML指数
Super-SBM模型只能测算相对于前沿面的静态效率，无法真实、完整地反映旅游生态效率的长期变化，而Malmquist指数[31]可以动态反映研究对象相对效率的变化和趋势。但是，Malmquist指数不能跨时期比较，而全局ML指数(Global Malmquist-Luenberger，简称GML)[32]将全局生产技术与Malmquist-Luwnberger指数相结合，可以跨时期比较效率。因此，本文采用GML指数来分析陕西省2013—2022年旅游生态效率的动态变化，该指数的计算公式为：
GMLt,t+1(xt,yt,bt,xt+1,yt+1,bt+1)=1+DG(xt,yt,bt)1+DG(xt+1,yt+1,bt+1)=1+Dt(xt,yt,bt)1+Dt+1(xt+1,yt+1,bt+1)×[1+DG(xt,yt,bt)1+Dt(xt,yt,bt)×1+Dt+1(xt+1,yt+1,bt+1)1+DG(xt+1,yt+1,bt+1)]=ECt,t+1×TCt,t+1, (2) 其中, x为投入变量, y为期望产出变量, b为非期望产出变量, DG(xt, yt, bt)为t时期的全局方向性距离函数, ECt, t+1为从t时期到t+1时期的技术效率(Technical Efficiency Change)指数，TCt, t+1为从t时期到t+1时期的技术进步(Technical Progress Change)指数。GMLt, t+1>1(< 1或=1)表示从t时期到t+1时期的旅游生态效率提高(下降或保持不变); ECt, t+1>1(< 1或=1)表示从t时期到t+1时期的旅游技术效率提高(降低或保持不变)；TCt, t+1>1(< 1或=1)表示从t时期到t+1时期的技术进步(退步或保持不变)。
1.3.3 Tobit回归模型
仅分析旅游生态效率的时空演化趋势难以得到使旅游生态效率产生变化的影响因素，因此，结合Super-SBM模型测度结果，借助Tobit回归模型[33]深入分析陕西省旅游生态效率的影响因素，计算公式为：
TEi,t=β0+β1lnSTEi,t+β2lnEDLi,t+β3lnRISi,t+β4lnTILi,t+β5lnICLi,t+μi,t, (3) 其中，TEi, t为第i个地级市在第t年的旅游生态效率，STEi, t为第i个地级市在第t年的旅游经济规模，EDLi, t为第i个地级市在第t年的经济发展水平，RISi, t为第i个地级市在第t年的旅游产业结构，TILi, t为第i个地级市在第t年的技术创新水平，ICLi, t为第i个地级市在第t年的基础设施建设水平，β1、β2、β3、β4、β5为回归系数，β0为常数项，μi, t为随机扰动项。为消除异方差，对式(3)中的指标进行对数化处理。
2. 结果与分析
2.1 旅游生态效率的时空演变特征
2.1.1 动态变化特征
由陕西省及各地级市的旅游生态效率(图 2)可知：(1)2013—2019年，陕西省的旅游生态效率均值持续增长，2019年的旅游生态效率均值(0.733)达到最大值，主要原因为陕西省自2007年起大力发展旅游业，将旅游业纳入全省转变经济发展方式、优化经济结构的重要内容，旅游业发展规模不断扩大；2020—2022年，陕西省的旅游生态效率下降，究其原因为虽然陕西省近年持续增加基础工程建设投资，但是旅游收入受疫情影响而大幅下降。(2)从市域看，研究期内宝鸡市和商洛市的旅游生态效率较高，仅在2020—2022年落后于西安市。这与宝鸡市和商洛市对生态环境保护极为重视密切相关：宝鸡市在2008年荣获“中国人居环境奖”，此后陆续获得“中国十大生态宜居城市”“中国十大绿色生态城市”“中国十大生态旅游城市” “国家森林城市”“国家生态园林城市”等称号；商洛市也先后荣获“国家森林城市”“国家生态文明建设示范区”“中国气候康养之都”“中国最佳康养休闲旅游市”等称号。研究期内，除2020年受疫情影响，延安市的旅游生态效率均保持增长态势，2019年的旅游生态效率值(1.034)达到该市在研究期内的最大值。渭南、咸阳、汉中、铜川市的旅游生态效率较低，旅游业发展缓慢：2013—2019年，渭南、咸阳、汉中、铜川市的旅游生态效率增长均缓慢，2020—2022年受疫情影响较深，这4个地级市的旅游业尚未完全恢复至疫情前水平。安康市和榆林市的旅游生态效率在研究期内均呈平稳低效态势。
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图 2 2013—2022年陕西省旅游生态效率变化趋势Figure 2. The changing trend of tourism eco-efficiency in Shaanxi Province from 2013 to 20222.1.2 格局演变特征
为宏观把握陕西省全域旅游可持续发展状况，选取2013、2016、2019、2022年各地级市的旅游生态效率来呈现陕西省旅游生态效率变化，并利用ArcGIS 10.8进行可视化绘图。为突出旅游生态效率的时空差异，将陕西省的旅游生态效率值划分为5个等级：低等级[0, 0.3)、较低等级[0.3, 0.6)、一般等级[0.6, 0.9)、较高等级[0.9, 1.2)、高等级[1.2, 1.5]，从地区角度分析陕北、关中、陕南地区在2013、2016、2019、2022年的旅游生态效率的空间格局演变特征。
由结果(图 3)可知：
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图 3 2013、2016、2019、2022年陕西省旅游生态效率空间分布Figure 3. The spatial distribution of tourism eco-efficiency in Shaanxi Province in 2013, 2016, 2019, and 2022(1) 2013年，陕南地区的商洛市的旅游生态效率达到较低等级，全省其他地级市的旅游生态效率均处于低等级状态。为加快省内旅游休闲产业发展、实现旅游休闲产业提升增效，陕西省人民政府在2013年制定了“到2015年，旅游休闲服务设施、产品、服务、保障等体系基本完善”“到2020年，旅游休闲服务设施、环境、质量和服务水平与国际通行的旅游服务标准接轨”的目标[34]，从全省范围规划旅游业发展，完善旅游基础设施建设，提高旅游业经济效益和发展质量。
(2) 2016年，陕西省10个地级市的旅游生态效率均有所增长，关中地区的西安、宝鸡、渭南市和陕南地区的商洛市的旅游生态效率均为较低等级，说明陕西省的旅游业发展已取得初步成效。究其原因为：2016年，陕西省不断完善文化产业和旅游业基础设施，持续深入挖掘旅游资源文化内涵，推动文化与旅游跨界融合；2017年，陕西省人民政府发布了一系列政策措施，旨在大幅提升陕西省的文化软实力，坚持“以文强旅、以旅兴文”，结合文化和旅游资源分布，加快构建以关中地区的西安市、陕北地区的延安市为中心的文化旅游发展核心区。
(3) 2019年，陕西省整体旅游生态效率明显提高。关中地区的变化最显著，其中西安市和宝鸡市的旅游生态效率提升到较高等级；陕北、陕南地区的旅游生态效率均有提升但空间差异明显，其中商洛市是陕西省旅游生态效率最高的区域，旅游生态效率达到最大值(1.294)。主要原因为：2019年，陕西省在文旅融合、高质量发展要求下，积极落实各项旅游政策，不断推进旅游业提质增效、转型升级，发挥区域资源禀赋优势，优化旅游产品供给，推出精品旅游线路，如延安革命纪念馆重温红色记忆之旅、华山长空栈道心跳加速之旅、安康瀛湖游览“秦巴仙境”之旅、大唐不夜城体验盛唐风华之旅等。
(4) 2022年，受新冠疫情影响，陕西省的旅游生态效率整体回落，陕北、陕南地区的旅游生态效率分别跌落至低等级、较低等级；关中地区的旅游生态效率的空间分布差异最明显，其中西安市的旅游生态效率值为0.630，是陕西省旅游生态效率最高的区域。主要原因为：2019年以来，西安市依托得天独厚的资源禀赋，紧抓盛唐文化流量密码，不断推出“摔碗酒”“不倒翁小姐姐”“长安十二时辰”“盛唐密盒”等文化旅游爆品，打造主题化、沉浸式和体验感的文旅消费新场景，文化和旅游融合成效显著。
2.2 旅游生态效率GML指数分析
为进一步探究陕西省旅游生态效率的动态变化趋势及分解指标特征，基于考虑非期望产出的Super-SBM模型，借助SBMrun软件计算2013—2022年陕西省的旅游生态效率GML指数。
由表 2可知：(1)整体来看，研究期内陕西省10个地级市的旅游生态效率GML指数呈现上下波动态势。(2)具体而言，2014—2019年，全省旅游生态效率GML指数均值均大于1，说明陕西省大部分地级市的旅游生态效率处于增长状态。2020年和2022年，全省的旅游生态效率GML指数均值小于1，说明陕西省大部分地级市在这两年的旅游生态效率处于下降状态。事实上，2022年，陕西省10个地级市中仅延安市的旅游生态效率增长。
表 2 2013—2022年陕西省10个地级市的旅游生态效率GML指数Table 2. GML index value of tourism eco-efficiency for ten cities in Shaanxi Province from 2013 to 2022年份 西安市 铜川市 宝鸡市 咸阳市 渭南市 延安市 汉中市 榆林市 安康市 商洛市 均值 2014 1.137 1.159 1.206 1.103 1.160 1.057 1.219 1.212 0.983 1.030 1.127 2015 1.196 1.243 1.055 1.098 1.134 1.072 1.057 1.238 1.164 1.088 1.134 2016 1.177 1.159 1.256 1.331 1.112 1.248 1.062 1.250 1.108 1.023 1.173 2017 1.253 1.335 1.107 1.146 0.971 1.343 1.253 1.167 1.091 1.167 1.183 2018 1.892 1.285 1.473 1.386 1.469 1.398 1.216 1.306 1.277 1.259 1.396 2019 1.492 1.189 1.788 1.163 1.067 2.050 1.430 1.037 1.167 2.375 1.476 2020 0.442 0.292 0.361 0.710 0.570 0.120 0.801 0.385 0.226 0.323 0.423 2021 1.474 1.031 1.567 1.060 1.382 2.840 0.983 1.238 2.094 1.314 1.498 2022 0.863 0.420 0.661 0.624 0.685 1.037 0.923 0.808 0.801 0.596 0.742 为更深入比较各地区旅游生态效率的时序变化，分别计算陕北、关中、陕南地区的旅游生态效率GML指数值。由结果(图 4)可知：
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图 4 2013—2022年陕西省的旅游生态效率GML指数Figure 4. GML index of tourism eco-efficiency in Shaanxi Pro-vince from 2013 to 2022(1) 研究期间，陕北、关中、陕南地区的旅游生态效率GML指数和陕西省的旅游生态效率GML指数均值分别为1.211、1.104、1.112和1.128，说明陕西省及各地区的旅游生态效率逐渐升高，陕西省推进文旅深度融合、增强游客生态环保意识、优化旅游业投入和产出结构措施初见成效。2020年，陕西省及各地区的旅游生态效率GML指数值均小于0.5，主要原因是以空间聚集、人员密集为特色的旅游业受到新冠疫情严重冲击，与2019年相比，2020年的旅游从业人数和旅游收入均大幅下降。
(2) 分地区看，陕北地区的旅游生态效率GML指数的变化幅度最大，呈先上升后波动下降趋势，研究期内该地区的旅游生态效率GML指数值分布在0.252~2.039之间。这是由于陕北地区以红色文化旅游资源为主，所获经济效益少于其他类型的旅游资源。关中、陕南地区的旅游生态效率GML指数值分别从2014年的1.153、1.077提高到2019年的1.340、1.657，2022年又分别跌落至0.651、0.773，呈现先上升后下降态势。2014—2018年，关中、陕南地区的旅游生态效率GML指数值提高主要是由于其3A级及以上景区众多，植物资源丰富，而且这2个地区均出台了各项环境及旅游地方性法规，积极落实环境保护措施，促使旅游业节能减排，进而推动了旅游生态效率持续增长。总体而言，陕西省的旅游生态效率GML指数值在疫情之前呈现波动增长态势且均大于1，表明其旅游生态效率呈增长趋势。作为中国文化资源和旅游资源大省，陕西省持续改善生态环境的举措在一定程度上提升了旅游业的社会、经济效益，有助于实现旅游发展与环境保护之间的动态平衡。然而，陕西省的旅游业发展仍存在不足之处，如对文化资源挖掘利用不充分、优质旅游产品供给不足、旅游产业结构不够优化和减少“三废”排放效果不佳等，因此，需进一步研究陕西省旅游生态效率的驱动因素。
为更直观观察陕西省整体旅游生态效率的动态变化情况，绘制全省旅游生态效率的GML指数及其分解指数变化趋势图。由结果(图 5)可知：
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图 5 2013—2022年陕西省的旅游生态效率的GML指数及其分解Figure 5. GML index of tourism eco-efficiency and its decomposition in Shaanxi Province from 2013 to 2022(1) 2014—2019年，陕西省的旅游生态效率GML指数略高于1.1，GML指数呈缓慢上升趋势，表明在此期间，陕西省的旅游生态效率不断提升。主要原因为：生态文明理念倡导下，陕西省以秦岭、黄河流域为生态保护重点区域，坚持生态优先、绿色发展，不断巩固提升区域生态系统质量，努力实现稳定高效发展。2020—2022年，陕西省的旅游生态效率GML指数呈倒V形，究其原因为：受新冠疫情影响，旅游业发展不稳定。
(2) 研究期内，TC指数的变化趋势与GML指数的变化趋势基本一致，并在多点几乎重叠；2014—2020年, EC指数的变化趋势与GML指数的变化趋势正好相反。这表明技术进步在提高陕西省旅游生态效率方面发挥关键作用，由此可知，陕西省政府可以通过不断发展、完善与旅游业相关的技术来提高旅游生态效率。
(3) EC指数和TC指数在2014—2020年的变化趋势恰好相反，原因在于除了各项旅游政策外，陕西省政府先后制定或修订了一系列地方性法规，加强了生态保护建设的行政引导和执法监督；另外，中国共产党第十九次全国代表大会以来，陕西省投入大量人力、物力、财力，持续提升科技创新能力，加快推进重点区域生态环境治理体系和治理能力现代化，促使生态环境质量逐步提升。
2.3 影响因素分析
利用Stata 17.0软件对Tobit回归模型进行计算，分析旅游经济规模、经济发展水平、区域产业结构、技术创新水平和基础设施建设水平5项指标对旅游生态效率的影响程度和方向。
由估计结果(表 5)可知：
表 3 Tobit回归模型的估计结果Table 3. Estimated results of the Tobit model解释变量 系数 标准误差 t统计量 P值 ln STE 0.341 707 0.035 373 9.66 0.000 ln EDL 0.098 177 0.042 094 2.33 0.022 ln RIS 0.145 375 0.067 530 2.15 0.034 ln TIL -0.098 985 0.016 128 -6.14 0.000 ln ICL 0.010 956 0.014 372 0.76 0.448 (1) 旅游经济规模在1%的水平上通过了显著性检验，对旅游生态效率具有显著正向影响，与ZHANG等[35]的结论相反，这也体现了不同地区在推进旅游供给侧结构性改革上存在差距。随着旅游经济规模的日益扩大，旅游地得以积累更为丰厚的财政资源。这些资源不仅有助于加强环境保护和修复生态，还能够推动生态教育的开展，有效提升游客和当地居民的环保意识，更好地维护旅游地的生态环境，降低旅游业对环境的影响，从而提升旅游生态效率。
(2) 经济发展水平对旅游生态效率有显著正向影响，在5%的水平上通过了显著性检验，这与LI等[23]的研究结果相呼应。主要原因为：居民经济水平提高往往意味着精神需求增加，一方面，政府通过加大支持力度、拓宽融资渠道和丰富融资方式等来促进当地旅游业健康可持续发展。另一方面，随着经济发展和生活水平的提升，人们更加追求和向往优美的生态环境，期待旅游目的地加强环境保护、提供优质生态旅游产品。
(3) 区域产业结构与旅游生态效率提升呈正相关，这与李志龙和王迪云[27]的研究结果一致，其回归系数在5%的水平上显著为正。究其原因为：近年来，陕西省响应国家号召，大力推进文旅深度融合和旅游可持续发展建设，在高质量发展指导下，不断调整产业结构，促进旅游生态效率持续提高。
(4) 技术创新水平在1%的水平上通过了显著性检验，对旅游生态效率具有显著负向影响，抑制旅游经济发展和生态效率提高，这与岳立和薛丹[25]的研究结果一致。技术创新有助于旅游业提升产品价值、增强游客体验、改善自然环境，但研究期内，研究与试验发展经费投入没有带来旅游生态效率的提升，原因可能在于研究与试验发展经费投入的效果在短期内往往难以直接、显著地显现。
(5) 基础设施建设水平与旅游生态效率呈正相关，这与LI等[36]的结论保持一致，但未通过显著性检验。究其原因为: 交通是发展旅游业必不可少的条件，便利的交通设施有助于降低运输成本，吸引更多游客，增加旅游收益，提高旅游经济效率。但旅游交通会产生较多的碳排放，对生态环境构成威胁，阻碍旅游生态效率的提升。
3. 结论与建议
本文采用Super-SBM模型和GML指数测度分析2013—2022年陕西省旅游生态效率的时空演变特征，在此基础上，运用Tobit回归模型进一步分析影响陕西省旅游生态效率的主要因素。主要结论为：
(1) 从时序演化看，2013—2019年陕西省的旅游生态效率持续增长，2020—2022年陕西省的旅游生态效率尚未恢复至疫情前水平；从空间分布看，陕西省陕北、关中、陕南三大地区的旅游生态效率从高至低依次为关中地区、陕南地区、陕北地区，各地区的旅游生态效率差异越来越明显。
(2) 研究期内陕西省各地区的旅游生态效率GML指数呈上下波动态势，且除2020年和2022年外，其他年份的均值均大于1，表明陕西省整体旅游生态效率逐渐升高；GML指数分解显示，技术进步有利于旅游生态效率提升，技术效率阻碍旅游生态效率提升。
(3) 旅游经济规模扩大、经济发展水平提升和区域产业结构升级对旅游生态效率提高具有显著正向影响；技术创新水平提升对旅游生态效率提高具有显著负向影响；基础设施建设完善对旅游生态效率提高影响较弱。
基于以上研究结论，结合陕西省旅游业发展情况，为提高各地级市的旅游生态效率，本研究提出以下建议：
第一，加强市级旅游产业集群的合作与交流，更好地保障优质生态旅游产品供给，促进旅游业规模化发展，提高旅游经济发展水平。
第二，优化区域产业结构，协调推进产业转型升级，在高质量发展的国家战略指导下进行供给侧改革，促进生态旅游提质增效。
第三，加大云计算、大数据和人工智能等高新技术在旅游产业中的应用，通过提升旅游技术水平来促进旅游生态效率增长。
限于数据的可得性，本文建立的旅游生态效率指标体系未能涵盖旅游业碳排放和能源消耗。此外，由于研究所用数据的局限性，只选取了陕西省作为研究对象，后续研究可扩大研究区域，如以西北五省为研究区域来探究旅游发展与环境保护的关系，提高研究的普适性。
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图 2 2013—2022年陕西省旅游生态效率变化趋势
Figure 2. The changing trend of tourism eco-efficiency in Shaanxi Province from 2013 to 2022
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图 3 2013、2016、2019、2022年陕西省旅游生态效率空间分布
Figure 3. The spatial distribution of tourism eco-efficiency in Shaanxi Province in 2013, 2016, 2019, and 2022
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图 4 2013—2022年陕西省的旅游生态效率GML指数
Figure 4. GML index of tourism eco-efficiency in Shaanxi Pro-vince from 2013 to 2022
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图 5 2013—2022年陕西省的旅游生态效率的GML指数及其分解
Figure 5. GML index of tourism eco-efficiency and its decomposition in Shaanxi Province from 2013 to 2022
表 1 旅游生态效率投入产出指标体系
Table 1 The input-output indicator system of tourism eco-efficiency
类型 要素 指标 指标表征 投入 资源投入 星级酒店数量 星级酒店数/家 A级景区数量 A级景区数/个 劳动力投入 旅游从业人数 限额以上住宿和餐饮业从业人员数/人 资本投入 全社会固定资产投资 全社会固定资产投资额/亿元 产出 期望产出 旅游收入 旅游总收入/亿元 非期望产出 旅游环境污染 旅游废固排放量/万t、旅游废水排放量/万t、旅游二氧化硫排放量/t 
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表 2 2013—2022年陕西省10个地级市的旅游生态效率GML指数
Table 2 GML index value of tourism eco-efficiency for ten cities in Shaanxi Province from 2013 to 2022
年份 西安市 铜川市 宝鸡市 咸阳市 渭南市 延安市 汉中市 榆林市 安康市 商洛市 均值 2014 1.137 1.159 1.206 1.103 1.160 1.057 1.219 1.212 0.983 1.030 1.127 2015 1.196 1.243 1.055 1.098 1.134 1.072 1.057 1.238 1.164 1.088 1.134 2016 1.177 1.159 1.256 1.331 1.112 1.248 1.062 1.250 1.108 1.023 1.173 2017 1.253 1.335 1.107 1.146 0.971 1.343 1.253 1.167 1.091 1.167 1.183 2018 1.892 1.285 1.473 1.386 1.469 1.398 1.216 1.306 1.277 1.259 1.396 2019 1.492 1.189 1.788 1.163 1.067 2.050 1.430 1.037 1.167 2.375 1.476 2020 0.442 0.292 0.361 0.710 0.570 0.120 0.801 0.385 0.226 0.323 0.423 2021 1.474 1.031 1.567 1.060 1.382 2.840 0.983 1.238 2.094 1.314 1.498 2022 0.863 0.420 0.661 0.624 0.685 1.037 0.923 0.808 0.801 0.596 0.742
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表 3 Tobit回归模型的估计结果
Table 3 Estimated results of the Tobit model
解释变量 系数 标准误差 t统计量 P值 ln STE 0.341 707 0.035 373 9.66 0.000 ln EDL 0.098 177 0.042 094 2.33 0.022 ln RIS 0.145 375 0.067 530 2.15 0.034 ln TIL -0.098 985 0.016 128 -6.14 0.000 ln ICL 0.010 956 0.014 372 0.76 0.448
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期刊类型引用(1)
1. 李广宏，杨文静. 四川省21个市（州）旅游效率评价及其影响因素研究. 重庆科技大学学报(社会科学版). 2025(01): 25-39 . 
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