宋 瑞，胥英伟，史瑞应

（1.中国社会科学院大学商学院，北京 102488；2.中国社会科学院财经战略研究院，北京 100006;3.华盛顿州立大学卡森商学院，华盛顿普尔曼 99163）

引言

“黄河宁，天下平”，黄河是中华民族的母亲河，黄河流域在我国经济社会发展和生态安全方面具有十分重要的地位[1]。1949 年以来，黄河治理与流域发展取得了显著成就，但经济发展相对滞后、区域协调性不强、流域生态环境脆弱等问题依然长期存在[2]。这些问题的解决，不仅涉及黄河流域自身的发展，也关乎全国社会经济的均衡发展与中华民族的伟大复兴。

旅游业作为文化特征突出、综合带动性强的环境友好型产业，在推动经济增长、产业优化、文化建设、生态保护、城市发展和乡村振兴等方面具有不可替代的作用，是促进黄河流域生态保护和高质量发展的重要突破口。然而，受历史、区位和环境等因素影响，黄河流域旅游发展低效运行等问题较为突出，且因流域跨度较大，不同省区在资源禀赋、交通区位、基础设施等方面差异明显，旅游产业效率尚不均衡，亟须精准的分类治理方案以促进全流域均衡、协调和高质量发展。

有鉴于此，本文围绕“沿黄九省区旅游产业效率空间差异如何以及为何”这一核心问题，在分析沿黄九省区旅游产业效率的空间分异特征的基础上，从9个方面对影响其效率差异的因素予以探究，以期提升其旅游产业效率，并促进全流域的分类治理及均衡发展，进而缩小与长江经济带区域的差距，推动我国多个经济带协同并进。

1 文献回顾与研究探索

1.1 相关文献述评

黄河流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南及山东9个省区，是横贯东中西、连接沿海和内陆的水道。黄河流域的保护和发展涉及地理、社会、经济、文化、生态等命题[3]。近年来，不少学者分别从经济发展[4]、文化建设[5]、土地利用[6]、生态环境[7]等角度对黄河流域特别是其发展不均衡问题进行了研究。

高质量发展是充分体现创新、协调、绿色、开放、共享发展理念的发展[8]。换言之，高质量发展就是要让创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展[9]。目前，对高质量发展的学术探究涉及多个维度，既包括宏观层面的经济增长、均衡发展、环境协调、社会公平，也包括产业层面的产业规模、产业结构、创新能力等。显然，与高质量发展目标相比，黄河流域发展不充分、不均衡、不协调等问题较为显著。

实现高质量发展最为关键的是提高生产效率[10-11]。对生产效率的研究主要围绕全要素生产率（total factor productivity，TFP）进行[12]。总体来看，旅游产业效率反映了旅游经济活动投入和产出之间的内在联系与比率关系[13]。产业效率有静态效率和动态效率之分，前者为某个时点的产业效率，后者为连续时间段的产业效率。静态效率可由数据包络分析法（data envelopment analysis，DEA）中的DEA-BCC 方法测算，主要是将技术效率变化指数分解为纯技术效率[14]和规模效率[15]；动态效率将产业效率分解为技术效率变化指数和技术进步指数，强调技术进步对产业效率变动的影响，一般通过DEA-Malmquist指数模型测算。

旅游产业效率测算的准确性很大程度上依赖于投入和产出指标的选择。在投入指标方面，学者们遵循经济学理论，普遍将土地、劳动和资本作为基本生产要素。就土地投入而言，多数研究者认为，与地区资源禀赋紧密相关的旅游资源禀赋对旅游经济发展有重要影响，可作为土地资源的替代要素[16]；就劳动力投入而言，不少研究者将旅游就业人数或第三产业从业人数作为劳动力的表征指标；就资本投入而言，研究者多以旅游业固定资产投资或第三产业固定资产投资等作为资本投入指标。在产出指标方面，学者们普遍选择旅游人次和旅游总收入等作为其期望产出指标。

在测算旅游产业效率的基础上，研究者进一步从经济区（带）、省区或市域等层面探究旅游产业效率的差异。研究发现：横向来看，旅游产业效率存在明显区域差异，呈“东高西低”分布，东部沿海地区旅游产业效率相对较高[17]；纵向来看，旅游产业效率呈波动性上升趋势，由规模效率和纯技术效率交替驱动增长，对不同区域而言，影响旅游产业效率及其分解效率的因素各不相同[18]。

分析旅游产业效率差异是为了探究其原因，继而找到缩小差距的路径。既有研究证实，经济、社会和生态等领域的诸多要素均会对旅游产业效率产生影响。具体而言，经济发展水平、产业结构和市场化程度等可通过影响资金投入和技术发展、供应链和产业附加值、要素自由流动等影响旅游产业效率[19-20]；政府行为、社会发展水平和交通区位等可通过提供良好的政策和法治环境、提升城镇化水平、完善基础设施、提高旅游景区可达性等影响旅游产业效率[21]；生态领域的气候变化、资源消耗、环境污染等则通过影响目的地环境[22]、居民及游客福祉[23]等对旅游产业效率产生影响。此外，有学者关注到，区域产业结构、市场化程度等因素对旅游产业效率的影响存在空间溢出效应，区域旅游产业集聚度越高，旅游产业越易实现规模经济，形成人才、资金、技术等的“磁场效应”[24]。就研究方法而言，旅游产业效率影响因素分析主要采用时间序列数据模型和面板数据模型，前者包括向量自回归模型（vector autoregression model，VAR）等，后者包括Tobit模型、空间杜宾模型等，其中，空间杜宾模型在探讨旅游产业效率空间溢出效应中应用较为广泛[25-26]。

1.2 本文的研究探索

综上可见，既有研究明确了高质量发展的关键是提升产业效率，分析了黄河流域发展不均衡、不协调的现实，在探究旅游产业效率及其影响因素方面形成了丰硕成果。不过也应看到，囿于历史和方法等所限，相关研究仍有不小的拓展空间：其一，就黄河流域高质量发展研究而言，仍以宏观层面问题为主，从旅游产业特别是与高质量发展密切相关的产业效率提升、区域协调发展等角度进行探讨的较为鲜见；其二，就旅游产业效率研究而言，主要关注国家、省区、城市群等空间尺度以及长江经济带等区域，对“在我国经济社会发展和生态安全方面具有十分重要地位”的黄河流域，研究仍显不足；其三，就旅游产业效率影响因素研究而言，以往多局限于经济、生态等某个领域，尚未对各类因素进行综合分析。

有鉴于此，本文试图从两方面予以拓展：一是在研究对象上聚焦于沿黄九省区，分析其旅游产业效率及分解效率的时空分异特征，重点关注各效率类型的空间分布特点，并据此将各省划分为不同的效率发展类型，以便准确把握省区之间的差异及各自特征；二是在研究视角上基于高质量发展要求，从经济、社会、生态等9 个方面系统分析影响黄河上、中、下游及九省区旅游产业效率的因素，以期为黄河流域各省区旅游业分类施策、协调发展提出针对性建议。

2 研究设计

2.1 测算方法与计量模型

2.1.1 DEA-Malmquist指数为反映沿黄九省区旅游产业动态效率变化情况，本文采用DEA-Malmquist指数（以下称DEA-MI指数）对其全要素生产率及效率分解进行测度，因为该指数纳入了时间维度，可准确反映时空演变规律。沿黄九省区旅游产业效率分解公式为：

具体而言，在规模报酬不变的条件下，沿黄九省区旅游产业效率为技术效率变化指数和技术进步指数的乘积；在规模报酬可变的条件下，技术效率变化指数又可进一步分解为纯技术效率和规模效率，分别衡量纯技术效率和规模效率对技术效率变动指数的影响程度。式（1）中，技术效率变动指数主要评价资源配置能力、资源使用效率，纯技术效率主要考察现有技术水平的发挥及要素配置效率的高低，规模效率反映规模经济的发展水平；技术进步指数主要考察要素质量的提高和科学技术进步等带来的生产率的提高。

2.1.2 莫兰指数和空间杜宾模型

（1）莫兰指数（Moran’s I）

在利用空间杜宾模型分析沿黄九省区旅游产业效率影响因素之前，需先采用Moran’s I 对九省区旅游产业效率进行空间自相关判断和检验。具体公式为：

以沿黄九省区之间地理位置距离长短为依据建立地理距离权重矩阵，表达式如下：

式（3）中，dij为沿黄各省区的省会城市之间经纬度计算的距离。

Moran’s I 取值范围为[-1,1]。其判断原则为：当Moran’s I ∈(0,1]时，表示各省区旅游产业效率呈空间正相关性，其值越接近1，说明空间正相关越强；当Moran’s I =0 时，表示无空间相关性；当Moran’s I ∈[-1,0)时，表示呈空间负相关性，其值越接近-1，说明空间负相关性越强。

（2）空间杜宾模型（spatial Dubin model，SDM）

通过Moran’s I 指数进行空间相关性判断之后，可通过SDM 模型对沿黄九省区旅游产业效率的影响因素进行测算，具体如下：

式（4）中，TFPit表示被解释变量黄河流域及其上中下游旅游产业效率，ρ为空间自回归系数，Wij为空间权重矩阵，β为各变量影响系数，Xijt为9个维度的解释变量，μi为空间固定效应，σt为时间固定效应，εit为随机扰动项。

2.2 变量选择与说明

2.2.1 数据来源

本文数据来源于国家统计局、《中国旅游统计年鉴》《中国文化文物和旅游统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及各省（自治区）“经济社会发展统计公报”和《政府工作报告》等官方文件，时间跨度为2004—2019年，各指标选取和计算口径统一。

2.2.2 旅游产业效率测算指标

投入产出指标直接影响DEA-MI指数评价旅游产业效率的准确性。选取指标时，既要客观反映旅游业的投入产出水平，又要避免指标间出现较强相关性。就投入要素而言，根据经济学原理，社会化大生产的投入要素一般分为资本、劳动和土地。沿用这一框架选取变量衡量旅游业投入要素。具体来看，各类要素的指标选择如下。其一，资本要素。对旅游业而言，资本要素主要是指旅游发展过程中为游客提供服务的设施和企业的资本投入等。由于旅游交通不易与一般交通业剥离，而星级酒店和旅行社与旅游业发展关系直接[27]且数据相对容易剥离，因此，研究者通常使用后两者进行分析。借鉴既往研究，本文选取旅行社数量和星级酒店数量、4A级及以上旅游景区数量等指标表征资本要素投入[28-29]；同时，选取旅游业固定资产投资①旅游业固定资产投资由旅游企业（旅行社、星级饭店和旅游景区）固定资产投资经过统一口径计算并加总得到，数据来源于《中国旅游统计年鉴》和《中国文化文物和旅游统计年鉴》。来衡量沿黄九省区旅游业资本要素。其二，劳动力要素。旅游业作为劳动密集型产业，劳动力投入对其产业效率的影响至为重要。借鉴既往研究，本文选取旅游业从业人数作为劳动力要素衡量指标[30-31]。其三，土地要素。现有研究中多数学者认为，旅游生产受土地面积因素制约较小[32]，因此可不将其纳入旅游业的直接投入要素，亦有学者用旅游资源禀赋指标代替土地要素[33]。本文分析资本要素时已选取地区旅游资源禀赋指标（即星级酒店数量、旅行社数量、4A 级及5A 级景区数量），可一定程度上代替土地要素指标。

就产出要素而言，一般来讲，旅游业期望产出要素主要包括旅游收入和旅游人次。鉴于不同景区和地区之间可能存在旅游人次重复统计现象，从而高估旅游业发展情况，而旅游收入更能揭示旅游产业在国民经济中的地位[34]，故本文选取旅游总收入（国内旅游收入与国际旅游收入之和）作为旅游业产出要素衡量指标，并通过熵值法将国际旅游收入和国内旅游收入先赋权再进行线性加总。需要注意的是，根据已有成果，旅游产出滞后期约为一年[35]。为此，本文选取前一年旅游投入要素数据对应当年的旅游产出要素数据，并对旅游收入进行价格指数平减，以消除价格因素的影响。

2.2.3 旅游产业效率影响因素变量解释

根据《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》提出的经济、政治、社会、生态等综合协调发展的要求，并顺应旅游研究中结合经济学、管理学、地理学、社会学、环境学等学科进行交叉研究的趋势，本文选取经济、政治、文化、市场环境和信息化水平等9个方面的指标全面考察影响沿黄九省区旅游产业效率的因素，弥补既往研究大多仅从经济、政治、生态等某个或某几个方面分析影响因素的不足。具体指标选取及解释如下。

经济发展水平：区域经济发展水平作为一种客观存在的经济现象，从资金投入和技术发展及旅游资源转化效率等方面对地区旅游产业效率产生较大影响；经济发展水平高的地区，其旅游经济发展水平也会提高，且接受来自其他地区的旅游经济溢出能力更强[36]。本文借鉴既往研究的做法，选取人均GDP表征地区经济发展水平[37]。

产业结构：产业结构升级是经济增长方式转变和经济增长质量提升的重要方面，也是提高旅游产业效率的内在要求[27]。本文借鉴既往研究的做法，采用第三产业增加值占GDP比重来衡量产业结构[20,38-39]。

政府支持：旅游产业综合性很强且涉及利益主体众多，政府介入旅游产业发展[34,40]并提供良好的政治环境和法治环境[41-42]甚为必要；而且，旅游业能否顺利实现产业结构的优化和升级，也取决于政府部门的公共服务和中间服务能力[43]。本文借鉴既往研究的做法，选取各级政府年度报告中提及“旅游”的频次表征政府支持程度[44]。

经济国际化程度：对外开放水平的提高在加速跨境资本流动、提高先进技术和管理战略等引进和利用效率等方面具有重要作用。与此同时，入境旅游作为一种特殊的服务出口，其发展与当地对外开放程度关系格外密切。本文借鉴既往研究成果，选取进出口总额占GDP 比重（即外贸依存度）表征经济国际化程度[45]。

国内市场化程度：国内市场化程度衡量的是政府与市场之间的关系以及法制环境的完善程度，对旅游发展有重要影响。《中国分省区市场化指数报告（2018）》显示，黄河流域各省区的市场化指数仅为其他省份的79%[46]。本文借鉴既往研究成果，选取市场化指数来表征国内市场化程度[46]。

交通发达程度：交通可达性是实现旅游流动的先决条件，对于便利游客、促进游客规模和旅游收入及旅游投资的增加具有重要作用[47]。游客周转量是一定时期区域旅客运输总量[48]，可在一定程度上反映区域运输和游客往来状况，对区域运输网扩大和旅游业发展具有促进作用，故本文选用该指标来表征交通发达程度。

社会发展水平：城镇化水平和人口素质的提升意味着当地社会发展水平的提高，对提升城市整体社会风貌、旅游发展质量和游客满意度有重要作用。本文借鉴既往研究的做法，选取城镇化水平和人均受教育年限来表征社会发展水平[49]。

生态文明程度：良好的生态环境可提高目的地旅游吸引力，激发游客的旅游意愿[50]，且环境质量对地区旅游经济的发展也会产生显著的正向影响[51]。本文借鉴既往研究成果，选取建成区绿化覆盖率和城市生活垃圾处理率来表征生态文明程度[23,52-53]。

信息化水平：科技手段特别是互联网、大数据等的广泛应用对于促进旅游市场细分化和智能化、重塑旅游业供应链条[54]、推动旅游业技术创新并提高其产业竞争力[55]、提升旅游业发展规模和效率[29]等具有重要作用。本文借鉴既往研究的做法，选取互联网宽带接入用户数表征信息化水平[56]。

3 研究结果与分析

3.1 沿黄九省区旅游产业效率空间自相关检验

利用Stata 15.0并引入地理距离权重矩阵，测算出2004—2019 年沿黄九省区旅游产业效率的Moran’s I。结果显示，2004—2019年沿黄九省区旅游产业效率的全局Moran’s I 均显著大于0。这表明，2004—2019 年，沿黄九省区旅游产业效率呈显著的空间正相关性，即空间溢出和集聚效应明显。因此，在考察沿黄九省区旅游产业效率影响因素的过程中，应考虑不同区域之间旅游产业发展的空间相关性。

3.2 沿黄九省区旅游产业效率时空变化趋势

利用DEA-MI指数可测算沿黄九省区旅游产业效率。为直观反映各省区2004—2019 年旅游产业效率发展变化趋势，本部分绘制了各省区旅游产业效率折线图（图1），同时，为准确描述其空间分布特点，再使用ArcGIS 软件绘制旅游产业效率分布图，并采用自然段点法对各类效率值进行分级（图2）。最终通过分类比较，分析不同效率分布特点背后的原因。

3.2.1 沿黄九省区旅游产业效率动态变化趋势

如图1 所示，沿黄各省区2004—2019 年旅游产业效率变化波动幅度差异较大。根据各省区旅游产业效率标准差来看，其旅游产业效率波动幅度由大到小依次为：山东、山西、青海、宁夏、陕西、河南、甘肃、四川、内蒙古。具体来看，山东和山西旅游产业效率发展特点为均值高、波动大，其中，山东旅游产业效率在2009—2010 年、2012—2013 年、2014—2015年大幅下降为九省区当年最低值，并于次年迅速提升为九省区当年最高值，山西旅游产业效率在2016 年之前也基本呈现出迅速下降又快速回升的发展趋势；青海和宁夏旅游产业效率发展特点为均值低、波动大，但总体波动幅度小于山东和山西，其中，青海旅游产业效率在2008—2013年期间经历了3 次大幅度波动，宁夏旅游产业效率在2004—2012年经历了6 次大幅度波动；陕西和河南旅游产业效率发展特点为均值较高、波动较大，其中，陕西旅游产业效率在2006—2010 年、2012—2018 年经历了6次较大幅波动，其波动幅度略小于青海旅游产业效率波动幅度，河南旅游产业效率在2008—2017年经历了5 次较大幅度波动；四川和甘肃旅游产业效率发展特点为均值较低、波动小，其中，这两个省区旅游产业效率分别在2007—2013年、2004—2013年波动较大，其余年份总体发展较为平稳。

图1 2004—2019年沿黄九省区旅游产业效率变化趋势图Fig.1 Trends of the tourism industry efficiency in 9 provinces along the Yellow River basin from 2004 to 2019

3.2.2 不同效率类型的空间分布特征

利用自然断点法将沿黄九省区旅游产业效率、技术进步指数和规模效率按照数值大小分为5个梯度，将纯技术效率分为4个梯度。梯度越高，效率值越低，结果如图2所示。

图2 2004—2019年沿黄九省区旅游产业效率(DEA-MI指数)及其分解效率空间分布图Fig.2 Spatial distribution of tourism industry efficiency(DEA-MI index)and its decomposition efficiency of 9 provinces along the Yellow River basin from 2004 to 2019

（1）旅游产业效率、技术效率变化指数和规模效率

就上游地区而言，其旅游产业效率、规模效率和技术效率变化指数达到“第一梯度”的省区数量最少（0 个），其中，青海3 类效率值均处于“第五梯度”，这与该省生态治理难度大、产业层次不高、对外开放水平低等相关；宁夏由于经济协调性不强、资源利用效率低、污染较为严重、产业结构不合理且动能不足等原因，其旅游产业效率及分解效率处于相对落后状态。就中游地区而言，其3 类效率类型达到“第一梯度”的省份有1个，其中，山西3类效率均处于“第一梯度”，陕西3类效率均处于“第二梯度”，较高的旅游产业效率与这两省近年来在生态保护与修复、提高能源资源综合利用率、加强交通基础设施等方面的努力不无关系。就下游地区而言，其旅游产业效率达到“第一梯度”的省份有1个，其余两类效率值均无“第一梯度”省份，其中，河南旅游产业效率处于“第二梯度”，主要得益于其旅游业规模效率发展。这说明其近年来在经济、环境和文化发展方面统筹力度不断加大，旅游业实现规模化发展；同时，由于资源利用方式粗放、产业结构欠优、城镇化水平较低等原因，旅游业发展技术优势不明显。山东旅游产业效率处于“第一梯度”，但是技术效率变化指数对其负向影响较大。这一方面得益于其雄厚的经济基础和丰富的产业门类、开放的地理位置和市场环境、特色突出的齐鲁文化，另一方面也受制于产业发展后发优势不明显、文化资源开发效率不高、区域协作水平较低等因素。

（2）技术进步指数和纯技术效率

技术进步指数以陕西为高值区，呈现“中间低、四周高”的特点；纯技术效率指数以陕西和甘肃为高值区，呈现“中间高、四周低”的特点；各省区这两类效率值均处于保持或提升状态。这表明，黄河流域九省区旅游业发展过程中并未处理好技术利用效率和技术引进的关系，存在现有技术利用率较高但忽视创新技术的引进，或者盲目注重先进技术引进，却忽视技术效率的提高等问题。

（3）总体特征

进一步观察其他3 类动态效率分布图，可初步判断黄河流域各省区旅游产业效率呈现如下演进特点：一是沿黄各省区旅游产业效率呈自西向东逐步提高的趋势，且中游地区发展势头较猛，有赶超下游地区之势。这与《黄河流域生态保护和高质量发展报告（2020）》中提及的黄河流域总体发展空间分布特征呈上游落后、中游崛起、下游发达[57]的结论基本一致。二是沿黄各省区旅游产业效率空间集聚和溢出效应明显。例如青海旅游产业效率最低，其周边甘肃、四川等省区的旅游产业效率也较低；山西和山东旅游产业效率及其分解效率较高，其周边陕西和河南的旅游产业效率也相对较高。这一结果符合前文对Moran’s I 结果的判断。

3.2.3 各省区旅游产业效率类型

本部分借鉴既往研究的划分方法，按照沿黄各省区旅游产业效率值高低、各项分解效率对总体效率驱动和阻碍作用的强弱特点[58-61]，将各省区划分为4种类型：领先型、崛起型、追赶型、缓慢型。各种类型划分原则为：领先型省区，驱动因素强、无阻碍因素或阻碍因素较少；崛起型省区，驱动因素较强、阻碍因素较弱；追赶型省区，驱动因素强度稍大于阻碍因素；缓慢型省区，阻碍因素强度很大，严重影响驱动因素效用的发挥。

如表1，各个省区的具体表现情况如下：就领先型省区而言，满足该类型的省区主要集中在第一梯度，即山东和山西。其中，山东主要驱动因素为技术进步指数和规模效率，阻碍因素为纯技术效率；山西驱动因素为规模效率、无明显阻碍因素。就崛起型省区而言，满足该类型的省区主要集中在第二梯度，即陕西和河南。其中，陕西主要驱动因素为规模效率和纯技术效率，阻碍因素为技术进步指数；河南驱动因素为规模效率、阻碍因素为纯技术效率阻。领先型和崛起型省区主要分布在中下游地区。这也符合黄河流域中游追赶、下游发达的趋势。两类省区的共同点是规模效率高，说明在资金实力和专业化生产等方面优势明显；不同之处是下游地区的山东和河南纯技术效率阻碍较大，说明虽有技术创新和要素质量优势，但管理和技术应用水平较低，而中游地区的陕西则需要在维持现有技术和管理水平的基础上，加快技术创新和引进。就追赶型省区而言，满足该类型的省区主要集中在第三梯度，即四川、内蒙古和甘肃。其中，四川和内蒙古驱动因素为规模效率，阻碍因素为纯技术效率和技术进步指数；甘肃驱动因素为纯技术效率，阻碍因素为规模效率。可见，四川和内蒙古在扩大旅游开发规模、提高旅游专业化程度的同时，更应在提高要素利用效率、提升管理和技术水平、大力引进新技术等方面发力；而甘肃应在保持现有管理经验和技术水平利用和引进效率的同时，有策略地扩大旅游业规模。就缓慢型省区而言，满足该类型的省区主要集中在第四梯度和第五梯度，即青海和宁夏。这两个省区的旅游业虽起步较早，但存在发展粗放、质量较低等问题，因此总体旅游产业效率较低、提升较为缓慢。其中，青海驱动因素为技术进步，阻碍因素为纯技术效率和规模效率；宁夏无驱动因素，阻碍因素为纯技术效率和技术进步指数。两省区需明确自身在地理位置、经济发展水平等方面的劣势以及政策扶持、独特资源等方面的优势，精准发力。青海应在加强技术创新及引进的基础上，提高旅游各要素的利用效率和技术水平的驱动强度，并精准开发自身特有旅游资源，有序扩大旅游规模；宁夏则应在现有技术的创新利用、先进技术和管理经验的引进等方面发力，为旅游资源的开发和规模的扩大创造良好的技术环境。总之，二者均应朝着更加规范化、集约化和规模化方向发展。

3.3 沿黄九省区旅游产业效率影响因素分析

3.3.1 数据稳定性说明

首先，为减少数据波动对实证结果的影响，对经济发展水平、产业结构、政府支持、社会发展水平、生态文明程度和网络信息化水平指标进行自然对数处理。其次，进行平稳性检验以避免伪回归问题。通过单位根检验和协整检验确定面板数据变量之间存在长期稳定协整关系，可进行回归分析。再次，判定计量模型。通过对各省区旅游产业效率空间分布的描述性判断和Moran’s I 的进一步佐证，本文确定使用空间计量模型对数据进行检验。因为该模型不仅能反映区域旅游产业效率的空间依赖程度，更能准确度量邻近省区发展效率对本地的影响。最后，判断模型的效应类型。通过Hausman和LR 检验、拟合优度R2和自然对数似然函数值logL均值对比，最终选择空间杜宾固定效用模型对样本数据进行检验。此外，本文还通过VAR模型将沿黄九省区时间序列数据进行测算，得出各省份旅游产业效率影响因素效用强度①受篇幅所限，各省区测算具体结果仅以图3展示，具体结果备索。。最终检验结果如表2和图3所示。

表2 黄河流域整体及其上中下游旅游产业效率影响因素空间面板模型检验结果①根据3 类空间权重矩阵测算模型的R2 和logL 均值比较，纳入地理空间权重矩阵的模型测算结果最为稳健。受篇幅所限，仅显示该权重下模型的测算结果，其他结果备索。Tab.2 Spatial panel model results of factors influencing the tourism industry efficiency of the whole Yellow River basin and its different streams

结果显示：空间杜宾模型中spatial在1%水平下均显著为正。这说明，沿黄九省区旅游产业效率及各影响因素存在明显的正向空间溢出效应，即各省区旅游产业效率的提高相互影响。与此同时，一省区旅游产业效率的提高不仅受自身各方面因素的直接影响（即直接效用），还受周边省区相应因素的影响（即间接效用），两类影响效用之和为总效用。

3.3.2 沿黄九省区旅游产业效率影响因素测算结果

（1）黄河流域整体

就黄河流域整体而言，各类影响因素总效用强度依次为：经济发展水平、社会发展水平、生态文明程度、交通发达程度、产业结构、政府支持和信息化水平，经济国际化水平和国内市场化水平不显著。这一方面证实了产业发展过程中的普遍规律，即经济、社会环境发挥基础作用，另一方面也说明了黄河流域产业发展的特殊性，即生态环境质量具有关键意义。雄厚的经济基础有利于黄河沿线旅游基础设施的完善和各类要素配置效率的提高；社会发展水平可为旅游产业发展提供良好的社会氛围和优质的人才环境；生态文明程度直接影响其旅游生态环境质量和旅游吸引力；交通运输能力的提高能降低游客出行成本、加速周边要素流动；产业结构升级能为其提供规范集约的产业环境。此外，由于政府政策落地难度大[57]导致政策效果的滞后性，加之2004—2019 年期间我国网络信息环境正处完善阶段而中西部地区普及率较低，使得政府支持和信息化水平在决策支持和信息沟通等方面的效用偏弱。国内外市场环境对其旅游产业效率效用不明显。

（2）上、中、下游共性特点①

黄河上、中、下游地区及各省区影响因素效用强度对比情况详见图3。

图3 黄河上、中、下游地区影响因素效用强度排名Fig.3 Ranking of utility intensity of influencing factors in upstream,midstream,and downstream areas respectively

通过上、中、下游各因素影响效用强度对比，可发现如下特点：其一，中游地区交通发达程度、社会发展水平和信息化水平对其旅游产业效率强度高于上游和下游地区，其他各类因素对旅游产业效率影响强度基本均遵循上游＜中游＜下游的规律。这一规律与黄河沿线旅游产业效率发展自西向东逐步提高的趋势相一致。可见，地理位置、经济社会发展水平、交通通达度、发展契机等因素对旅游产业效率而言都甚为关键。其二，政府支持、国内市场化程度和信息化程度在上、中、下游旅游产业效率提升的过程中正向效用均不明显。这也说明，若将政府支持、国内市场化水平和信息化水平这3 个短板补齐，黄河流域的旅游产业效率将会有质的飞跃。其三，国内和国际市场化程度对上、中游旅游产业效率效用均无影响。这在一定程度上是由于上游地区闭塞的地理位置、地形地势和恶劣的气候特点等削弱了其旅游业发展过程中吸引外资、交流合作、整合区域内旅游资源、改善市场环境、交通运输服务等能力；也由于中游地区旅游产业仍未进入成熟、规范的市场化发展阶段，致使其旅游业内部结构不协调、市场化进程较慢。其四，经济发展水平、社会发展水平和生态文明程度在上、中、下游旅游产业效率提升过程中均发挥较强的促进作用，再一次验证了黄河流域旅游产业发展过程中经济、社会环境发挥基础作用、生态质量发挥关键作用的客观现实。

（3）上、中、下游地区不同特点

就上游地区而言，内蒙古、宁夏和四川各影响因素的总体效用强度较大，甘肃和青海效用强度较小。其中，上游地区社会发展水平和生态文明程度效用强度高于经济发展水平效用强度。这说明，对于旅游资源较为丰富但经济和社会发展相对落后的上游地区，社会发展水平和生态文明程度的提高，更有利于发挥其经济发展的基础性作用。其中，城镇化水平、人口综合素质的提高以及各类基础设施的完善，为上游地区旅游发展奠定了基础。近年来，生态环境治理和自然资源保护力度的加大，也为四川、甘肃等旅游资源富集省份带来更多机会，为旅游业的持续投入和高效产出创造了空间。

就中游地区而言，陕西和山西与中游地区总体表现基本一致，且山西社会发展水平效用强度较弱；陕西各影响因素的总体效用强度要大于山西。值得关注的是，中游地区交通发达程度对其旅游产业效率的影响强度较大，且直接和间接效用影响强度相当。随着陕西“市市通高铁”目标的落实和山西公路、铁路等建设的推进，中游地区各旅游景点的交通可达性不断提高，客源半径不断扩大，沿线要素流动和集聚效率得以提高。此外，其生态环境质量的空间溢出效用较上、下游地区更为明显。

就下游地区而言，除经济国际化程度外，河南、山东旅游产业效率各影响因素的效用强度与下游总体基本一致；山东经济国际化程度效用的发挥带动了下游地区外贸水平的提高和国际旅游的发展。与中、上游地区不同，下游地区旅游产业效率的不断提高更依赖于经济国际化程度，且该因素的间接效用大于直接效用。这得益于下游地区对经济国际化发展的重视。例如河南多年来通过河南自贸区建设和郑东新区金融集聚核心功能区的发展促进其商品交易市场的扩大和国内外市场的深化交流；山东依靠濒临渤海、黄海地理位置优势，以海洋经济为突破点，不断建立创新平台和机制，提升贸易投资的自由化和便利化水平。这些无疑会加速该地区旅游业各类要素的引进、周转和共享效率，促进其入境旅游规模的扩大，进而全方位提高其旅游产业效率。需要注意的是，交通因素虽对下游地区旅游产业效率具有正向促进作用，但也存在较弱的负向空间溢出效用。这可能是由于较高的交通通达度在提高山东和河南及其周边省区要素共享能力的同时，也加剧了它们之间的要素竞争，使得一些同质化程度较高的旅游资源利用效率降低，从而影响旅游产业的投入产出效率。

4 结论和政策建议

4.1 主要结论

4.1.1 旅游产业效率

从2004—2019 年沿黄九省区旅游产业效率均值来看：上游地区旅游产业效率增长主要得益于技术进步指数和纯技术效率的增长，受限于规模效率的下降；中游地区旅游产业效率的增长主要得益于技术效率变化指数和技术进步指数的快速增长；下游地区旅游产业效率大幅增长，主要得益于技术进步指数的快速提高。

从沿黄九省区旅游产业效率2004—2019 年的动态发展特点来看，山东和山西旅游产业效率发展特点为均值高、波动大，青海和宁夏旅游产业效率发展特点为均值低、波动大，陕西和河南旅游产业效率发展特点为均值较高、波动较大，四川和甘肃旅游产业效率发展特点为均值较低、波动小。

从沿黄九省区旅游产业效率及其分解效率的空间分异特点来看：旅游产业效率、技术效率变化指数和规模效率的空间分布均呈现西低东高格局，技术进步指数则以陕西为高值区呈现中间低、四周高格局，纯技术效率指数以甘肃和陕西为高值区呈现中间高、四周低格局。

按照各省区旅游产业效率和分解效率的高低，将其划分为不同类型：山东和山西为领先型，陕西和河南为崛起型；四川、内蒙古和甘肃为追赶型；青海和宁夏为缓慢型。这些省区旅游产业效率驱动和阻碍因素各不相同。

4.1.2 旅游产业效率影响因素

对于黄河流域整体及分流域地区而言，各影响因素对其旅游产业效率影响的效用强度不一，而空间溢出效应均较为明显。就黄河流域整体而言，除经济国际化水平和国内市场化程度外，经济发展水平、社会发展水平、交通发达程度等基础性因素对其整体旅游产业发展效率均有不同强度的正向效用。就分流域而言，除国内市场化程度、交通发达程度和社会发展水平外，其他各类因素对旅游产业效率影响强度均遵循上游＜中游＜下游的规律。这一规律与黄河沿线旅游产业效率西低东高的特点相一致。此外，政府支持、国内市场化程度和信息化程度在黄河流域整体及其上、中、下游旅游产业效率提升过程中的正向效用均不明显。综上，可将沿黄九省区旅游产业效率特点及影响因素的作用机制归结为图4。

图4 沿黄九省区旅游产业效率特点及影响因素的作用机制Fig.4 Influencing mechanism of tourism industry efficiency of 9 provinces along the Yellow River basin

4.2 政策建议

基于上述分析可见，欲全方位、有效提高黄河流域及沿线各省区的旅游产业效率，需遵循巩固基础、弥补短板、分类治理、协调共进的原则加以精准提升。

（1）对于影响强度较大的因素而言，要持续巩固其效用。比如不断提高其区域内经济发展水平，以加大资金投入和周转力度；促进人口素质提升，为旅游业发展提供更好的社会和人文环境；提高旅游产品技术含量和产业附加值，来促进产业结构的优化升级；加强区域内和区域间交通基础设施建设，提高目的地通达性和旅游吸引力。在弥补短板方面，要重点围绕政府支持、文旅产业融合、国内外市场环境、信息化水平提高等方面。比如各级政府要明确自身职能定位，制定科学有效的旅游产业政策；各流域和省区要对自身旅游资源和旅游优劣势进行客观评估，根据国内外市场需求制定操作性强的行业标准；各区域尤其是上游地区在改善旅游基础设施的同时，应充分利用其特色文化资源，促进旅游产品开发；充分利用互联网技术对游客市场进行实时分析，从而推出更适销对路的旅游产品和服务。

（2）在分类施策方面，沿黄九省区应针对其旅游产业效率的不同特点，因地制宜地确定旅游发展策略。四川和内蒙古应在稳步拓展旅游规模的基础上，加强与中、下游省区及国际市场的交流与合作，提高技术引进力度和管理水平；甘肃应重点扩大旅游业规模扩大；青海和宁夏应借助技术引进手段，提高旅游资源利用效率和开发水平；陕西和山西则需在维持现有技术和管理水平基础上，引导旅游企业和部门的市场化发展，并加强互联网技术应用；山东和河南要在充分发挥现有国际市场和技术创新等优势基础上，提高技术利用率，并加强省际协作，提高旅游产品的多样性和互补性。

（3）鉴于黄河沿线旅游产业效率发展的不均衡性，上、中、下游旅游产业协作显得尤为重要。为此可建立对口帮扶和区域协同机制。中游地区可利用其便利的交通条件，在为上游地区提供资金、设施等支援的同时，可作为上游和下游的枢纽，促进上、下游资源输送和共享。下游地区可利用其较高的国际化水平、相对优质且充足的人才、技术和市场储备为上游和中游提供战略支持。上游地区则可在开发其特色资源的同时，与中、下游地区积极合作，进一步缩小区域间旅游发展差距，提高黄河流域旅游产业效率及正向空间溢出效用。