中国旅游产业生态效率：测度、空间特征及提升策略研究

中国旅游产业生态效率：测度、空间特征及提升策略研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景随着全球经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，旅游已成为人们生活中不可或缺的一部分。近年来，中国旅游产业呈现出蓬勃发展的态势，国内旅游市场持续火爆，出境旅游也不断升温。《2024中国旅游业发展报告》显示，2023年中国国内旅游总人数达48.91亿人次，较2022年增长93.30%；中国国内旅游收入达4.91万亿元人民币，同比增长140.17%。2024年一季度，中国国内旅游收入达到1.52万亿元，同比增长17.0%，创历史新高，国内旅游人数达到14.19亿人次，同比增长16.7%，显示出旅游市场的强劲复苏势头。旅游产业在促进经济增长、推动就业、增进文化交流等方面发挥着重要作用，成为国民经济的重要支柱产业之一。然而，旅游产业的快速发展也带来了一系列生态环境问题。旅游活动的开展需要消耗大量的自然资源，如水资源、能源等，同时也会产生大量的废弃物和污染物，对生态环境造成压力。在一些热门旅游景区，过度开发和游客超载导致了生态破坏、环境污染等问题，如植被破坏、水土流失、水体污染、垃圾堆积等。旅游基础设施的建设，如酒店、餐厅、道路等，也可能对自然景观和生态系统造成破坏。在旅游资源开发过程中，一些地方存在着盲目开发、过度开发的现象，导致旅游资源的浪费和破坏，影响了旅游产业的可持续发展。这些问题不仅威胁到生态环境的健康，也制约了旅游产业的长远发展。生态效率的概念自提出以来，受到了广泛的关注和应用。它是衡量经济发展与资源环境协调程度的重要指标，强调在经济活动中以最小的资源投入和环境影响获取最大的经济产出。在旅游产业中，引入生态效率的理念，有助于实现旅游产业的可持续发展。通过提高旅游产业的生态效率，可以减少旅游活动对资源环境的负面影响，实现旅游资源的高效利用和生态环境的有效保护，从而推动旅游产业向绿色、低碳、可持续的方向发展。研究中国旅游产业生态效率及其空间特征，对于深入了解旅游产业与生态环境的关系，制定科学合理的旅游发展政策，促进旅游产业的可持续发展具有重要的现实意义。1.1.2研究意义理论意义：本研究丰富了旅游经济理论的研究内容。以往对于旅游产业的研究多集中在经济增长、市场开发、产业结构等方面，对旅游产业与生态环境之间的关系研究相对较少。通过对旅游产业生态效率的研究，将生态环境因素纳入旅游经济研究的范畴，拓展了旅游经济理论的研究视角，有助于深化对旅游产业发展规律的认识，为旅游经济理论的发展提供新的思路和方法。本研究丰富了旅游经济理论的研究内容。以往对于旅游产业的研究多集中在经济增长、市场开发、产业结构等方面，对旅游产业与生态环境之间的关系研究相对较少。通过对旅游产业生态效率的研究，将生态环境因素纳入旅游经济研究的范畴，拓展了旅游经济理论的研究视角，有助于深化对旅游产业发展规律的认识，为旅游经济理论的发展提供新的思路和方法。在研究方法上，本研究综合运用多种方法对旅游产业生态效率进行测度和分析，如数据包络分析（DEA）、空间自相关分析等。这些方法的应用丰富了旅游研究的方法体系，为后续相关研究提供了方法借鉴，有助于推动旅游研究方法的不断创新和完善。实践意义：对于旅游产业的可持续发展而言，本研究具有重要的指导作用。通过对中国旅游产业生态效率及其空间特征的分析，可以明确各地区旅游产业生态效率的水平和差异，找出影响旅游产业生态效率的关键因素。这为各地区制定针对性的旅游发展策略提供了科学依据，有助于各地区在旅游发展过程中，合理规划旅游资源开发，优化旅游产业结构，加强生态环境保护，提高旅游产业的生态效率，实现旅游产业的可持续发展。对于旅游产业的可持续发展而言，本研究具有重要的指导作用。通过对中国旅游产业生态效率及其空间特征的分析，可以明确各地区旅游产业生态效率的水平和差异，找出影响旅游产业生态效率的关键因素。这为各地区制定针对性的旅游发展策略提供了科学依据，有助于各地区在旅游发展过程中，合理规划旅游资源开发，优化旅游产业结构，加强生态环境保护，提高旅游产业的生态效率，实现旅游产业的可持续发展。从区域协调发展的角度来看，了解旅游产业生态效率的空间特征，有助于促进区域间的旅游合作与交流。各地区可以根据自身的优势和特点，加强区域间的资源共享、优势互补，共同推动旅游产业的发展。对于生态效率较高的地区，可以发挥其示范引领作用，带动周边地区提高旅游产业生态效率；对于生态效率较低的地区，可以借鉴其他地区的成功经验，加强合作，提升自身的发展水平，从而促进区域旅游的协调发展。1.2研究目标与内容1.2.1研究目标本研究旨在深入剖析中国旅游产业生态效率及其空间特征，通过科学的方法和详实的数据，全面测度中国旅游产业生态效率，精准把握其在不同地区、不同时间的发展水平，为后续分析提供坚实的数据基础。通过空间分析方法，深入探究旅游产业生态效率的空间分布格局、空间相关性以及空间差异，揭示其在地理空间上的演变规律和相互关系，为区域旅游协调发展提供理论依据。在测度和分析的基础上，深入探究影响中国旅游产业生态效率的主要因素，包括经济发展水平、旅游资源禀赋、技术创新能力、环境政策等，明确各因素的作用机制和影响程度，为制定针对性的提升策略提供科学依据。结合测度、分析和影响因素探究的结果，从政策制定、产业结构调整、技术创新、生态保护等多个方面，提出切实可行的提升中国旅游产业生态效率的策略建议，以促进旅游产业的可持续发展。1.2.2研究内容本研究内容涵盖多个方面，首先是旅游产业生态效率的测度。科学构建旅游产业生态效率评价指标体系，综合考虑旅游产业的投入要素，如资本、劳动力、能源、水资源等，以及产出要素，包括旅游收入、游客接待量、旅游就业人数等，同时将环境污染指标纳入其中，如废水、废气、固体废物排放等，以全面反映旅游产业对生态环境的影响。运用数据包络分析（DEA）等方法，对中国31个省（市、自治区）的旅游产业生态效率进行测度，计算各地区在不同时期的生态效率值，明确各地区旅游产业生态效率的相对水平和变化趋势。旅游产业生态效率的时空特征分析也是重点内容之一。对旅游产业生态效率的时间序列数据进行分析，运用趋势分析、波动分析等方法，研究其在不同时间段的变化趋势和波动特征，探讨旅游产业生态效率随时间的演变规律，分析其增长或下降的原因。利用空间自相关分析、热点分析等空间分析方法，探究旅游产业生态效率的空间分布格局，分析其是否存在空间集聚现象，确定高值集聚区和低值集聚区的分布位置和范围，研究其空间相关性和异质性，以及空间格局的演变趋势。本研究还会对旅游产业生态效率的影响因素进行探究。通过理论分析，从经济、社会、环境、技术等多个方面，梳理可能影响旅游产业生态效率的因素，构建影响因素理论框架。运用面板数据模型、灰色关联分析等方法，对各影响因素进行实证分析，确定各因素对旅游产业生态效率的影响方向和影响程度，找出关键影响因素。此外，本研究还将提出旅游产业生态效率的提升策略。根据测度、分析和影响因素探究的结果，从政策层面出发，提出完善旅游产业发展政策、加强生态环境保护政策、优化区域旅游合作政策等建议，为政府部门制定相关政策提供参考。在产业层面，建议优化旅游产业结构，推动旅游产业向高端化、智能化、绿色化方向发展，加强旅游资源的整合与开发，提高旅游产业的竞争力。从技术创新角度，鼓励旅游企业加大技术创新投入，推广应用节能环保技术、信息技术等，提高旅游产业的生产效率和资源利用效率。在生态保护方面，加强旅游景区的生态保护和管理，提高游客的环保意识，促进旅游产业与生态环境的协调发展。1.3研究方法与技术路线1.3.1研究方法本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和全面性。数据包络分析（DEA）是一种基于线性规划的多投入多产出效率评价方法，无需预先设定生产函数的具体形式，能够有效处理多投入多产出的复杂系统。在旅游产业生态效率测度中，将资本、劳动力、能源、水资源等作为投入指标，旅游收入、游客接待量、旅游就业人数等作为期望产出指标，废水、废气、固体废物排放等作为非期望产出指标，构建DEA模型，计算各地区旅游产业的生态效率值，从而对各地区旅游产业生态效率进行客观评价。空间自相关分析是研究空间数据分布特征和空间相关性的重要方法。通过计算全局莫兰指数（GlobalMoran'sI）和局部莫兰指数（LocalMoran'sI），分析旅游产业生态效率在空间上的分布是否存在集聚或分散现象。全局莫兰指数用于衡量整个研究区域内旅游产业生态效率的空间自相关程度，其值大于0表示存在正相关，即高值与高值相邻、低值与低值相邻；小于0表示存在负相关，即高值与低值相邻；等于0表示不存在空间自相关。局部莫兰指数则用于识别局部空间单元的空间关联模式，确定高值集聚区（High-High）、低值集聚区（Low-Low）、高值被低值包围（High-Low）和低值被高值包围（Low-High）的区域，深入揭示旅游产业生态效率的空间异质性。地理探测器是一种用于探测空间分异性及揭示其驱动因子的方法。通过计算各影响因素对旅游产业生态效率的解释力（q值），判断不同因素对旅游产业生态效率空间分布差异的影响程度。q值越大，表明该因素对旅游产业生态效率的空间分异性解释能力越强，从而找出影响旅游产业生态效率的关键因素，为制定针对性的提升策略提供依据。此外，还运用了文献研究法，全面梳理国内外关于旅游产业生态效率的相关文献，了解研究现状和发展趋势，为研究提供理论基础和方法借鉴；采用统计分析法，对收集到的旅游产业相关数据进行整理、描述性统计和相关性分析，初步了解数据特征和变量之间的关系，为进一步的深入分析做准备。1.3.2技术路线本研究的技术路线清晰明确，首先是数据收集阶段，通过查阅《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国环境统计年鉴》等官方统计资料，以及各省市的统计年鉴和相关政府部门网站，收集中国31个省（市、自治区）的旅游产业投入产出数据、生态环境数据等，确保数据的准确性和权威性。同时，收集经济发展水平、旅游资源禀赋、技术创新能力等影响因素的相关数据。在数据预处理阶段，对收集到的数据进行清洗和整理，检查数据的完整性和一致性，剔除异常值和缺失值。对部分数据进行标准化处理，消除量纲差异，以便于后续的分析和比较。运用数据包络分析（DEA）方法，构建旅游产业生态效率评价模型，计算各地区的旅游产业生态效率值，完成旅游产业生态效率的测度。利用空间自相关分析方法，计算全局莫兰指数和局部莫兰指数，分析旅游产业生态效率的空间分布格局和空间相关性，绘制空间自相关图，直观展示其空间特征。运用地理探测器方法，对影响旅游产业生态效率的因素进行探测，计算各因素的解释力q值，确定关键影响因素。根据测度和分析结果，结合相关理论和实际情况，从政策制定、产业结构调整、技术创新、生态保护等方面提出提升中国旅游产业生态效率的策略建议。最后，对研究结果进行总结和展望，指出研究的不足之处和未来的研究方向。整个技术路线流程如图1所示：graphTD;A[数据收集]-->B[数据预处理];B-->C[旅游产业生态效率测度(DEA)];C-->D[空间特征分析(空间自相关分析)];D-->E[影响因素分析(地理探测器)];E-->F[提升策略提出];F-->G[总结与展望];A[数据收集]-->B[数据预处理];B-->C[旅游产业生态效率测度(DEA)];C-->D[空间特征分析(空间自相关分析)];D-->E[影响因素分析(地理探测器)];E-->F[提升策略提出];F-->G[总结与展望];B-->C[旅游产业生态效率测度(DEA)];C-->D[空间特征分析(空间自相关分析)];D-->E[影响因素分析(地理探测器)];E-->F[提升策略提出];F-->G[总结与展望];C-->D[空间特征分析(空间自相关分析)];D-->E[影响因素分析(地理探测器)];E-->F[提升策略提出];F-->G[总结与展望];D-->E[影响因素分析(地理探测器)];E-->F[提升策略提出];F-->G[总结与展望];E-->F[提升策略提出];F-->G[总结与展望];F-->G[总结与展望];图1研究技术路线图二、文献综述2.1旅游产业生态效率相关理论2.1.1生态效率理论基础生态效率的概念最早由瑞士生态经济学家S.肖特嘉（Schaltegger）和瑞士学者A.施图尔姆（Sturm）于1990年提出，旨在将环境因素纳入经济效率的考量范畴，强调在经济活动中实现资源的高效利用和环境影响的最小化。随后，世界可持续发展工商理事会（WBCSD）在1992年出版的《改变航向：一个关于发展与环境的全球商业观点》一书中推广了这一概念，并将其定义为“提供有价格竞争优势的、满足人类需求并保证生活质量的产品或服务，同时逐步降低对生态的影响和资源消耗强度，使之与地球的承载能力相一致”。这一定义明确了生态效率的核心内涵，即通过更少的资源投入和更低的环境影响，创造更多的经济价值，实现经济发展与环境保护的双赢。生态效率的理念源于可持续发展理论，它是对传统经济发展模式的反思和改进。传统经济发展模式往往以大量消耗资源和牺牲环境为代价来追求经济增长，导致资源短缺、环境污染等问题日益严重。而生态效率理论强调在经济活动的全过程中，从产品的设计、生产、消费到废弃物的处理，都要充分考虑资源的合理利用和环境的保护，通过技术创新、管理优化等手段，提高资源利用效率，减少废弃物和污染物的排放，从而实现经济、社会和环境的协调可持续发展。在生态效率的测度方面，常用的方法包括单一指标测度和多指标综合测度。单一指标测度通常采用资源生产率、能源效率等指标，如单位能源消耗所产生的GDP、单位水资源消耗所带来的经济产出等，这些指标简单直观，能够反映某一特定资源的利用效率，但难以全面反映经济活动的生态效率。多指标综合测度则通过构建指标体系，综合考虑资源、环境、经济等多个方面的因素，运用数据包络分析（DEA）、层次分析法（AHP）、模糊综合评价法等方法进行评价。其中，DEA方法由于无需预先设定生产函数的具体形式，能够有效处理多投入多产出的复杂系统，在生态效率评价中得到了广泛应用。它通过构建生产前沿面，将决策单元的实际投入产出与前沿面进行比较，从而确定其相对效率，为生态效率的评价提供了一种客观、有效的方法。生态效率理论在多个领域得到了应用和发展。在工业领域，企业通过实施清洁生产、循环经济等措施，提高资源利用效率，减少污染物排放，实现工业生产的生态化转型。在农业领域，生态农业的发展注重资源的循环利用和生态环境的保护，通过采用生态种植、养殖技术，减少化肥、农药的使用，提高农产品的质量和安全性，同时降低农业生产对环境的影响。在城市规划和建设中，生态城市的理念强调城市发展与生态环境保护的融合，通过合理规划城市布局、推广绿色建筑、发展公共交通等措施，提高城市的生态效率，改善城市居民的生活环境。生态效率理论的应用为各领域实现可持续发展提供了重要的理论支持和实践指导。2.1.2旅游产业生态效率内涵旅游产业生态效率是生态效率理论在旅游领域的具体应用，它是指在旅游产业发展过程中，以最小的资源投入和环境影响，实现最大的旅游经济效益、社会效益和生态效益。具体而言，旅游产业生态效率涵盖了资源利用效率、环境影响程度和经济产出效益三个方面的内容。在资源利用方面，强调对旅游资源、能源、水资源等的高效利用，避免资源的浪费和过度开发。在旅游景区建设中，合理规划旅游设施，提高土地利用效率；推广节能技术，降低旅游企业的能源消耗；加强水资源管理，实现水资源的循环利用等。在环境影响方面，注重减少旅游活动对生态环境的负面影响，包括减少废气、废水、固体废物的排放，保护生物多样性，维护生态系统的平衡和稳定。在经济产出方面，追求旅游产业的高质量发展，提高旅游收入、增加旅游就业机会、促进区域经济增长，同时实现旅游产业的可持续发展。衡量旅游产业生态效率的指标体系通常包括投入指标和产出指标。投入指标主要包括旅游资源投入，如景区面积、旅游景点数量等；能源投入，如电力、煤炭、石油等能源的消耗量；水资源投入，即旅游活动中的用水量；资本投入，包括旅游基础设施建设投资、旅游企业固定资产投资等；劳动力投入，指旅游从业人员数量。产出指标则分为期望产出和非期望产出，期望产出包括旅游收入，如国内旅游收入、国际旅游收入等；游客接待量，反映旅游市场的规模和吸引力；旅游就业人数，体现旅游产业对就业的带动作用；旅游产业增加值，衡量旅游产业对国民经济的贡献。非期望产出主要指旅游活动产生的环境污染指标，如废水排放量、废气排放量、固体废物产生量等，这些指标反映了旅游产业对生态环境的负面影响程度。旅游产业生态效率的提升对于旅游产业的可持续发展具有至关重要的作用。从经济角度看，提高生态效率可以降低旅游企业的生产成本，提高资源利用效率，从而增强旅游企业的竞争力，促进旅游产业的经济效益增长。通过采用节能设备、优化运营管理等措施，旅游企业可以减少能源消耗和废弃物处理成本，提高经营效益。从环境角度讲，提升生态效率有助于保护旅游目的地的生态环境，减少旅游活动对自然景观和生态系统的破坏，为旅游产业的长期发展提供良好的生态基础。保护好景区的生态环境，可以吸引更多游客，提升旅游目的地的吸引力和美誉度。从社会角度而言，旅游产业生态效率的提高可以创造更多的就业机会，促进当地居民的增收致富，同时提升游客的旅游体验，促进社会和谐发展。发展生态旅游，带动周边地区的餐饮、住宿、交通等相关产业的发展，增加就业岗位，提高居民收入水平。因此，提高旅游产业生态效率是实现旅游产业可持续发展的必然选择，对于促进经济、社会和环境的协调发展具有重要意义。2.2国内外研究现状2.2.1旅游生态效率测度方法旅游生态效率的测度方法是研究旅游产业与生态环境关系的关键工具，不同的测度方法具有各自的特点和应用场景。数据包络分析（DEA）是一种广泛应用于旅游生态效率测度的方法。DEA是基于线性规划理论的多投入多产出效率评价方法，它无需预先设定生产函数的具体形式，能够有效处理多投入多产出的复杂系统。在旅游生态效率研究中，学者们通常将旅游产业的投入要素，如资本、劳动力、能源、土地等，以及产出要素，包括旅游收入、游客接待量、旅游就业人数等，纳入DEA模型进行分析。李明等运用DEA模型对我国旅游业的生态效率进行评价，通过构建包含旅游资源、能源消耗、劳动力等投入指标，以及旅游收入、游客数量等产出指标的评价体系，测算了我国各地区旅游业的生态效率值，为旅游产业的效率评估提供了客观依据。然而，传统的DEA模型存在一定的局限性，它假设决策单元处于规模报酬不变的状态，且未考虑非期望产出，如旅游活动产生的废水、废气、固体废物等对生态环境的负面影响。为了克服这些局限性，学者们对DEA模型进行了改进，其中基于松弛变量的SBM（Slacks-basedMeasure）模型在旅游生态效率测度中得到了广泛应用。SBM模型能够有效处理非期望产出，并且考虑了投入产出的松弛问题，更加符合实际生产情况。彭红松等运用SBM-DEA模型对旅游地生态效率进行测度，以旅游收入、游客数量为期望产出，以化学需氧量、二氧化硫排放量等为非期望产出，对我国多个旅游地的生态效率进行了评价，结果表明该模型能够更准确地反映旅游地的生态效率水平。除了DEA及其改进模型，还有其他一些方法也应用于旅游生态效率的测度。随机前沿分析（SFA）是一种参数估计方法，它通过设定生产函数的具体形式，利用最大似然估计等方法对模型参数进行估计，从而测算效率值。SFA方法考虑了随机误差对效率的影响，能够区分技术无效率和随机干扰。但该方法需要预先设定生产函数的形式，且对数据的要求较高，在实际应用中存在一定的局限性。此外，还有基于综合评价的方法，如层次分析法（AHP）、模糊综合评价法等。这些方法通过构建评价指标体系，运用专家打分等方式确定各指标的权重，进而对旅游生态效率进行综合评价。层次分析法通过建立层次结构模型，将复杂问题分解为多个层次，通过两两比较的方式确定各因素的相对重要性，从而计算出各指标的权重。模糊综合评价法则利用模糊数学的理论，将模糊的评价对象进行量化处理，对多个因素进行综合评价。这类方法能够综合考虑多个方面的因素，评价结果较为全面，但主观性较强，权重的确定可能会受到专家主观判断的影响。不同的测度方法在旅游生态效率研究中各有优劣。DEA及其改进模型在处理多投入多产出问题上具有优势，能够客观地评价旅游生态效率，但对于非期望产出的处理方式仍有待完善；SFA方法考虑了随机误差的影响，但对生产函数的设定较为敏感；基于综合评价的方法能够全面考虑多个因素，但主观性较强。在实际研究中，应根据研究目的、数据可得性和研究对象的特点，选择合适的测度方法，以准确评估旅游生态效率。2.2.2旅游生态效率时空特征研究旅游生态效率的时空特征研究是深入了解旅游产业与生态环境关系的重要方面，它有助于揭示旅游生态效率在时间和空间上的演变规律，为旅游产业的可持续发展提供科学依据。在时间演变特征方面，国内外学者进行了大量研究。乔学忠对中国旅游业生态效率的时间变化特征进行分析，发现中国旅游业生态效率在2000-2017年间呈现出波动上升的趋势，但在不同阶段存在差异。2000-2008年期间，随着旅游产业的快速发展和技术进步，旅游业生态效率逐渐提高；2008-2009年，受全球金融危机和国内经济形势的影响，旅游业生态效率出现短暂下降；2009-2017年，随着经济的复苏和旅游产业结构的调整，旅游业生态效率再次呈现上升趋势。一些研究还探讨了旅游生态效率的季节性变化。黄河流域旅游产业生态效率在不同季节存在差异，冬季由于气候寒冷，游客数量减少，生态效率相对较低；而夏季由于气候适宜和旅游旺季，生态效率较高。节假日期间，游客数量增多，对旅游资源和环境造成较大压力，生态效率有所下降；而在非节假日期间，生态效率相对较高。从空间分布特征来看，旅游生态效率存在明显的区域差异。中国旅游生态效率在空间上呈现出不均衡的分布格局，东部地区和部分西部地区的旅游生态效率较高，而中部地区和东北地区的旅游生态效率相对较低。东部地区经济发达，旅游基础设施完善，技术创新能力强，能够有效提高旅游产业的生态效率；西部地区拥有丰富的自然和文化旅游资源，在合理开发和保护的前提下，也能实现较高的旅游生态效率。而中部地区和东北地区在旅游资源开发、产业结构调整等方面相对滞后，导致旅游生态效率较低。一些研究还关注到旅游生态效率在城市与乡村、流域内与流域外等不同区域尺度上的差异。大城市和旅游热点地区的旅游产业生态效率较高，而乡村和小城市地区的生态效率相对较低。这主要与基础设施、环保意识和旅游管理水平的差异有关。黄河流域内的旅游产业生态效率高于流域外地区，这可能与黄河流域独特的自然和文化资源、政府对流域生态保护的重视程度有关。旅游生态效率的时空特征研究表明，旅游生态效率在时间上呈现出波动变化的趋势，在空间上存在显著的区域差异。这些特征的形成受到多种因素的影响，包括经济发展水平、旅游资源禀赋、技术创新能力、环境政策等。了解旅游生态效率的时空特征，对于制定差异化的旅游发展策略，促进旅游产业的可持续发展具有重要意义。2.2.3旅游生态效率影响因素研究旅游生态效率的影响因素研究是旅游产业可持续发展研究的重要内容，深入探究这些因素有助于制定针对性的政策措施，提高旅游产业的生态效率。经济发展水平是影响旅游生态效率的重要因素之一。一般来说，经济发展水平较高的地区，往往拥有更充足的资金用于旅游基础设施建设、技术创新和生态环境保护，从而能够提高旅游产业的生态效率。东部沿海地区经济发达，在旅游开发过程中能够投入更多资金用于环保设施建设和节能减排技术的应用，使得该地区的旅游生态效率相对较高。经济发展也可能带来旅游需求的增加，如果旅游供给不能有效匹配，可能导致资源过度开发和环境压力增大，对旅游生态效率产生负面影响。在一些热门旅游目的地，由于游客数量过多，超过了当地生态环境的承载能力，导致生态破坏和环境污染问题加剧，降低了旅游生态效率。旅游资源禀赋对旅游生态效率也有重要影响。拥有丰富独特旅游资源的地区，如自然景观优美、文化底蕴深厚的地区，在发展旅游业时具有先天优势，能够吸引更多游客，提高旅游收入，从而有可能在合理开发的前提下实现较高的旅游生态效率。云南、贵州等地拥有丰富的自然和民族文化旅游资源，通过合理规划和开发，打造了一系列具有特色的旅游产品，在促进经济发展的同时，也注重生态环境保护，旅游生态效率较高。但如果旅游资源开发不当，过度追求经济效益而忽视生态保护，也会导致旅游资源的破坏和生态环境的恶化，降低旅游生态效率。一些地方在旅游开发中盲目建设大量旅游设施，破坏了原有的自然和文化景观，导致旅游资源的价值下降，旅游生态效率降低。技术创新能力在提高旅游生态效率方面发挥着关键作用。先进的技术可以提高旅游产业的资源利用效率，降低能源消耗和废弃物排放，从而提升旅游生态效率。旅游企业采用节能设备、智能化管理系统等，可以有效降低运营成本，减少对环境的影响。新能源技术在旅游交通、景区照明等方面的应用，也有助于减少碳排放，实现旅游产业的绿色发展。加强旅游技术创新的研发和推广，鼓励旅游企业加大技术创新投入，对于提高旅游生态效率具有重要意义。环境政策对旅游生态效率有着直接的引导和约束作用。政府出台的严格的环保政策和法规，如环境准入标准、污染物排放标准等，可以促使旅游企业加强环境保护，采用环保技术和措施，提高旅游生态效率。一些地方政府通过制定旅游景区生态保护规划，限制景区的开发强度和游客容量，加强对旅游活动的环境监管，有效保护了景区的生态环境，提高了旅游生态效率。政府还可以通过财政补贴、税收优惠等政策手段，鼓励旅游企业开展生态旅游项目，推广绿色旅游理念，促进旅游产业的生态化发展。此外，社会文化因素，如游客的环保意识、当地居民的参与度等，也会对旅游生态效率产生影响。游客环保意识的提高，会促使他们在旅游过程中更加注重环境保护，选择环保型的旅游产品和服务，从而推动旅游企业加强环保措施，提高旅游生态效率。当地居民的积极参与，能够更好地保护当地的自然和文化资源，促进旅游产业与当地社区的和谐发展，也有助于提高旅游生态效率。旅游生态效率受到经济、资源、技术、政策、社会文化等多种因素的综合影响。在旅游产业发展过程中，应充分考虑这些因素的作用，采取针对性的措施，促进旅游产业与生态环境的协调发展，提高旅游生态效率。2.3研究述评2.3.1已有研究的不足尽管国内外学者在旅游产业生态效率领域已取得一定成果，但仍存在一些不足之处。在指标体系构建方面，现有研究的指标选取存在差异，缺乏统一的标准。部分研究在投入指标中，对旅游资源的评估不够全面，仅考虑了景区面积等简单指标，而忽略了旅游资源的质量、独特性等因素；在产出指标中，对旅游产业的社会效益，如对当地社区发展的促进作用、文化传承等方面的考量不足。这使得不同研究之间的结果缺乏可比性，难以形成广泛认可的研究结论，也不利于对旅游产业生态效率进行全面、准确的评估。在测度方法上，虽然数据包络分析（DEA）及其改进模型应用广泛，但仍存在一定局限。传统DEA模型假设规模报酬不变，与实际情况不符，且未考虑非期望产出对生态效率的影响，导致测度结果存在偏差。改进后的SBM-DEA模型虽能处理非期望产出，但在指标权重确定上，部分方法主观性较强，可能影响评价结果的客观性。随机前沿分析（SFA）方法虽考虑了随机误差，但对生产函数形式的设定要求较高，且容易受到样本数据的影响，在实际应用中存在一定困难。已有研究在空间关联分析方面相对薄弱。多数研究侧重于旅游产业生态效率的时间变化趋势和区域差异分析，对其空间关联特征，如空间溢出效应、空间相互作用机制等研究较少。在分析影响因素时，多采用传统的计量模型，未充分考虑变量之间的空间相关性，可能导致结果不准确，无法全面揭示旅游产业生态效率的空间分布规律和影响因素的作用机制。此外，在研究视角上，现有研究多从单一地区或国家层面进行分析，缺乏对不同地区之间旅游产业生态效率的比较研究，难以从宏观层面把握旅游产业生态效率的整体格局和发展趋势。在研究内容上，对旅游产业生态效率提升策略的研究相对较少，且提出的策略多为理论性建议，缺乏具体的实施路径和可操作性，难以在实际中有效应用。2.3.2对本研究的启示针对已有研究的不足，本研究在方法选择上，将综合运用多种方法，以弥补单一方法的缺陷。在测度旅游产业生态效率时，选用更能反映实际情况的SBM-DEA模型，并结合熵权法等客观赋权方法确定指标权重，提高测度结果的准确性和客观性。在空间分析方面，运用空间自相关分析、地理探测器等方法，深入探究旅游产业生态效率的空间关联特征和影响因素的空间分异性，充分考虑变量之间的空间相关性，使研究结果更符合实际情况。在内容拓展上，本研究将构建更加全面、科学的指标体系。在投入指标中，综合考虑旅游资源的数量、质量、开发程度等因素；在产出指标中，除了经济产出和环境影响指标外，纳入旅游产业对当地社会发展的贡献指标，如社区参与度、文化保护与传承等，以更全面地反映旅游产业生态效率。同时，加强对不同地区旅游产业生态效率的比较研究，从区域差异和空间关联的角度，分析旅游产业生态效率的空间格局和演变规律，为区域旅游协调发展提供理论支持。本研究将注重提升策略的针对性和可操作性。在分析影响因素的基础上，结合不同地区的实际情况，从政策制定、产业结构调整、技术创新、生态保护等多个方面，提出具体的、具有可实施性的提升策略，为旅游产业的可持续发展提供切实可行的建议。通过对已有研究不足的反思和改进，本研究旨在为旅游产业生态效率的研究提供新的思路和方法，推动该领域的研究不断深入发展。三、研究设计3.1研究区域与数据来源3.1.1研究区域本研究以中国31个省（市、自治区）为研究区域，全面涵盖了中国大陆的各个地区。中国地域辽阔，不同地区在自然地理、经济发展、文化背景、旅游资源禀赋等方面存在显著差异，这些差异对旅游产业生态效率产生着重要影响。从自然地理角度看，东部地区拥有漫长的海岸线和丰富的海洋旅游资源，如山东的青岛、海南的三亚等；西部地区则以壮丽的自然风光和独特的民族文化著称，像云南的大理、西藏的拉萨等地。这些不同的自然景观吸引着不同需求的游客，也决定了各地区旅游产业发展的基础和方向。在经济发展水平上，东部沿海地区经济发达，具备雄厚的资金和先进的技术，能够为旅游产业提供良好的基础设施和优质的服务，有助于提高旅游产业的生态效率；而中西部地区经济相对落后，在旅游开发过程中可能面临资金短缺、技术不足等问题，对旅游产业生态效率的提升产生一定制约。文化背景的差异也是影响旅游产业生态效率的重要因素。不同地区的历史文化、民俗风情各具特色，如北京作为中国的古都，拥有丰富的历史文化遗产，吸引着大量对历史文化感兴趣的游客；而少数民族聚居的地区，如广西、贵州等地，独特的民族文化和传统习俗成为其旅游发展的重要资源。这些文化资源的开发和利用方式，以及游客对文化体验的需求，都会对旅游产业生态效率产生影响。选择31个省（市、自治区）作为研究对象，能够全面反映中国旅游产业生态效率的整体状况和区域差异，为制定具有针对性的旅游发展政策提供科学依据，促进各地区旅游产业的协调发展，实现全国旅游产业生态效率的提升。通过对不同地区的研究，可以深入了解自然地理、经济发展、文化背景等因素对旅游产业生态效率的作用机制，从而为各地区根据自身特点制定合理的旅游发展策略提供参考。经济发达的地区可以进一步发挥资金和技术优势，加强生态保护和技术创新，提高旅游产业的生态效率；经济相对落后的地区则可以借鉴其他地区的成功经验，结合自身的资源优势，探索适合本地的旅游发展模式，实现旅游产业的可持续发展。3.1.2数据来源本研究的数据来源广泛且可靠，主要包括各类统计年鉴、政府报告以及相关数据库。《中国统计年鉴》提供了全国及各地区的宏观经济数据，如国内生产总值、人口数量、固定资产投资等，这些数据为分析旅游产业与经济发展的关系提供了基础。其中，国内生产总值数据能够反映各地区的经济规模和发展水平，对研究经济发展对旅游产业生态效率的影响具有重要意义；人口数量数据则有助于了解各地区的市场规模和潜在游客数量。《中国旅游统计年鉴》详细记录了旅游产业的各项指标，包括旅游收入、游客接待量、旅游企业数量、旅游从业人员数量等，是研究旅游产业发展状况的重要数据来源。旅游收入数据直接反映了旅游产业的经济产出，游客接待量则体现了旅游市场的规模和吸引力。《中国环境统计年鉴》提供了各地区的环境数据，如废水排放量、废气排放量、固体废物产生量等，这些数据对于评估旅游产业对生态环境的影响至关重要，是衡量旅游产业生态效率的重要依据。废水排放量、废气排放量等指标能够直观地反映旅游活动对环境的污染程度，为分析旅游产业生态效率中的环境影响因素提供数据支持。各省市的统计年鉴和政府工作报告则补充了更为详细的地方数据，涵盖了当地的旅游资源、旅游基础设施建设、环境保护政策等方面的信息。这些数据能够反映各地区旅游产业发展的特色和实际情况，使研究更加贴近地方实际。某些省市的统计年鉴中可能会记录当地独特的旅游资源开发情况，以及针对旅游产业制定的特殊政策，这些信息对于深入分析各地区旅游产业生态效率的差异具有重要价值。相关数据库，如国家统计局数据库、中国经济信息网数据库等，也为研究提供了丰富的数据资源。这些数据库整合了大量的经济、社会、环境等方面的数据，具有数据量大、更新及时、查询方便等优点，能够满足研究对不同类型数据的需求。通过对这些多来源数据的综合分析，可以确保研究结果的准确性和可靠性，为深入探究中国旅游产业生态效率及其空间特征提供坚实的数据基础。3.2指标体系构建3.2.1投入指标选取在旅游产业生态效率研究中，投入指标的选取至关重要，需全面考量旅游产业运营中的各类资源投入。资本投入是旅游产业发展的重要基础，选用旅游固定资产投资作为衡量指标。旅游固定资产投资涵盖旅游景区景点建设、旅游交通设施建设、旅游住宿设施建设等方面的投资。大量的旅游固定资产投资能够为旅游产业提供良好的硬件设施，吸引更多游客，促进旅游产业发展。如某地区加大对景区道路、停车场、游客服务中心等基础设施的投资，可提升景区的可进入性和游客体验，从而推动旅游产业的发展。但不合理的投资也可能导致资源浪费，影响生态效率，如过度建设豪华但利用率低的旅游设施。因此，旅游固定资产投资对旅游产业生态效率有着直接且关键的影响。劳动力投入是旅游产业运营的核心要素，以旅游从业人员数量作为衡量指标。旅游从业人员包括导游、酒店服务人员、旅游景区工作人员等。旅游从业人员数量的多少直接影响旅游产业的服务质量和运营效率。拥有充足且专业的旅游从业人员，能够为游客提供优质的服务，增强旅游目的地的吸引力。在旅游旺季，充足的导游和服务人员能够确保游客得到良好的接待和服务，提升游客满意度；但如果旅游从业人员数量过多，可能导致人力成本过高，降低旅游产业的经济效益，进而影响生态效率。所以，旅游从业人员数量是影响旅游产业生态效率的重要因素之一。旅游资源及基础设施投入是旅游产业发展的重要支撑，选取三星级以上饭店数、A级以上景区数和旅行社数量总和来衡量。三星级以上饭店能够提供较为优质的住宿服务，满足不同游客的需求；A级以上景区是旅游吸引物的重要体现，其数量和质量反映了旅游目的地的资源丰富程度和吸引力；旅行社作为旅游活动的组织者和推动者，其数量在一定程度上反映了旅游市场的活跃程度和旅游服务的供给能力。丰富的旅游资源及完善的基础设施能够吸引更多游客，提高旅游收入，但如果过度开发或管理不善，也会对生态环境造成压力，影响旅游产业生态效率。在一些旅游资源丰富的地区，大量建设景区和酒店，若缺乏科学规划和管理，可能导致资源过度开发、生态破坏等问题，降低旅游产业生态效率。能源和水资源投入是旅游产业运营中不可或缺的资源，用旅游业的能源消耗量和用水总量来表示。旅游活动涉及交通、住宿、餐饮等多个环节，都需要消耗大量的能源和水资源。旅游景区的照明、缆车运行，酒店的空调、热水供应等都依赖能源消耗；游客的生活用水、景区的景观用水等构成了旅游产业的用水总量。能源和水资源的合理利用对于提高旅游产业生态效率至关重要。如果旅游企业能够采用节能设备、优化用水管理，降低能源和水资源消耗，就能在减少成本的同时，降低对环境的负面影响，提高旅游产业生态效率。相反，能源和水资源的浪费会增加成本，加剧资源短缺，降低旅游产业生态效率。综上所述，资本、劳动力、旅游资源及基础设施、能源和水资源等投入指标，从不同方面反映了旅游产业发展过程中的资源投入情况，这些指标相互关联、相互影响，共同作用于旅游产业生态效率。合理配置和利用这些投入要素，对于提高旅游产业生态效率，实现旅游产业的可持续发展具有重要意义。3.2.2产出指标选取产出指标的选取对于准确评估旅游产业生态效率同样关键，需综合考虑旅游产业的期望产出和非期望产出。旅游总收入是衡量旅游产业经济产出的重要指标，包括国内旅游收入和国际旅游收入。旅游总收入直接反映了旅游产业的经济规模和发展水平，体现了旅游产业在市场中的竞争力和盈利能力。一个地区旅游总收入的增长，意味着旅游产业在当地经济中的贡献不断增大，能够带动相关产业发展，促进经济增长。某旅游目的地通过推出特色旅游产品、加强旅游宣传推广，吸引了大量游客，使得旅游总收入大幅提升，带动了当地餐饮、住宿、交通等产业的繁荣，促进了地方经济发展。因此，旅游总收入是衡量旅游产业生态效率中经济产出的关键指标。游客接待量是反映旅游产业市场规模和吸引力的重要指标。游客接待量的多少体现了旅游目的地在旅游市场中的受欢迎程度和市场份额。较高的游客接待量不仅能够增加旅游收入，还能提高旅游产业的知名度和影响力，促进旅游产业的发展。热门旅游景区往往拥有较高的游客接待量，如故宫博物院、张家界国家森林公园等，这些景区凭借独特的旅游资源和优质的服务，吸引了大量国内外游客，在推动旅游产业发展的同时，也对当地文化传播和经济发展起到了积极作用。但游客接待量过高也可能对旅游资源和生态环境造成压力，影响旅游产业生态效率，所以需要合理控制游客接待量，实现旅游产业的可持续发展。旅游产业对就业的带动作用显著，旅游从业人数是衡量这一作用的重要指标。旅游产业作为综合性产业，涉及多个领域，能够创造大量的就业机会，包括直接就业和间接就业。旅游景区的工作人员、导游、酒店服务人员等属于直接就业；而旅游产业带动的餐饮、交通、零售等相关产业的就业则属于间接就业。旅游从业人数的增加，不仅能够促进当地居民增收致富，还能推动社会稳定和经济发展。在一些旅游发达地区，旅游产业成为当地居民就业的主要渠道，如云南丽江，大量居民从事与旅游相关的工作，通过发展旅游实现了脱贫致富，促进了社会和谐发展。因此，旅游从业人数是衡量旅游产业生态效率社会效益的重要指标。旅游产业在发展过程中，不可避免地会对生态环境产生负面影响，非期望产出指标能够反映这种影响程度。将废水排放量、化学需氧量、氨氮化物、二氧化硫、烟尘、固体废弃物排放等指标运用熵值法综合成一个综合污染指数，以此来衡量旅游产业对环境的污染程度。旅游景区的餐饮、住宿等活动会产生大量废水、废气和固体废物，如果处理不当，会对周边水体、空气和土壤造成污染，破坏生态环境。在一些旅游景区，由于游客数量过多，垃圾处理设施不完善，导致垃圾堆积，污染环境；旅游交通的发展也会增加废气排放，对空气质量产生影响。这些非期望产出不仅破坏了旅游目的地的生态环境，也会降低游客的旅游体验，影响旅游产业的可持续发展。因此，综合污染指数是衡量旅游产业生态效率环境影响的重要指标，通过控制和减少非期望产出，能够提高旅游产业生态效率，实现旅游产业与生态环境的协调发展。综上所述，旅游总收入、游客接待量、旅游从业人数等期望产出指标，以及综合污染指数这一非期望产出指标，从经济、社会和环境等多个角度全面反映了旅游产业的产出情况。在旅游产业发展过程中，应注重提高期望产出，降低非期望产出，以提升旅游产业生态效率，实现旅游产业的可持续发展。3.3测度模型选择3.3.1基于DEA的生态效率测度模型数据包络分析（DEA）模型是由美国著名运筹学家A.查恩斯（A.Charnes）、W.W.库珀（W.W.Cooper）和E.罗兹（E.Rhodes）于1978年首次提出，该模型基于相对效率的概念，通过线性规划方法，对多投入多产出的决策单元（DMU）进行效率评价，无需预先设定生产函数的具体形式，避免了因函数形式设定不当而导致的误差，能够有效处理多投入多产出的复杂系统。在旅游产业生态效率测度中，将各地区视为决策单元，把资本、劳动力、能源、水资源等投入要素以及旅游收入、游客接待量、旅游就业人数等期望产出要素，废水、废气、固体废物排放等非期望产出要素纳入模型，能够全面、客观地评价各地区旅游产业生态效率的相对水平。DEA模型中最经典的是CCR模型和BCC模型。CCR模型假设决策单元处于规模报酬不变的状态，通过构建线性规划模型，计算决策单元的综合技术效率（TE），它反映了决策单元在生产过程中同时实现技术有效和规模有效的程度。BCC模型则在CCR模型的基础上进行了改进，放松了规模报酬不变的假设，将综合技术效率分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），其中纯技术效率衡量的是决策单元在既定生产技术水平下，对生产要素的利用效率，反映了管理和技术水平的高低；规模效率则衡量决策单元是否处于最佳生产规模，体现了规模经济的利用程度。在实际应用中，BCC模型更能反映旅游产业的实际生产情况，因为旅游产业的规模报酬并非总是不变的，不同地区的旅游产业在发展过程中，可能会受到资源禀赋、市场需求、政策环境等多种因素的影响，导致规模报酬发生变化。然而，传统的DEA模型存在一定的局限性，它未考虑非期望产出对生态效率的影响。在旅游产业中，非期望产出如废水、废气、固体废物排放等，会对生态环境造成负面影响，降低旅游产业的生态效率。为了克服这一局限性，学者们提出了基于松弛变量的SBM（Slacks-basedMeasure）模型。SBM模型是一种非径向、非角度的效率评价模型，它能够有效处理非期望产出，并且考虑了投入产出的松弛问题，更加符合实际生产情况。在SBM模型中，将非期望产出作为投入要素的一部分，通过最小化投入和非期望产出的松弛变量，同时最大化期望产出，来计算决策单元的生态效率值。该模型能够更准确地反映旅游产业在资源利用和环境保护方面的实际效率，为旅游产业生态效率的测度提供了更有效的方法。在旅游产业生态效率研究中，基于DEA的模型得到了广泛应用。李明等运用DEA模型对我国旅游业的生态效率进行评价，通过构建包含旅游资源、能源消耗、劳动力等投入指标，以及旅游收入、游客数量等产出指标的评价体系，测算了我国各地区旅游业的生态效率值。彭红松等运用SBM-DEA模型对旅游地生态效率进行测度，以旅游收入、游客数量为期望产出，以化学需氧量、二氧化硫排放量等为非期望产出，对我国多个旅游地的生态效率进行了评价，结果表明该模型能够更准确地反映旅游地的生态效率水平。这些研究表明，基于DEA的模型在旅游产业生态效率测度中具有较高的适用性和有效性，能够为旅游产业的可持续发展提供重要的决策依据。3.3.2空间自相关分析模型空间自相关分析是研究空间数据分布特征和空间相关性的重要方法，它能够揭示旅游产业生态效率在空间上的分布是否存在集聚或分散现象，以及不同地区之间的空间关联模式。在旅游产业生态效率研究中，空间自相关分析有助于深入了解旅游产业生态效率的空间格局，为制定区域旅游发展政策提供科学依据。全局莫兰指数（GlobalMoran'sI）是常用的空间自相关分析指标之一，它用于衡量整个研究区域内旅游产业生态效率的空间自相关程度。其计算公式为：I=\frac{n\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(x_{i}-\bar{x})(x_{j}-\bar{x})}{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}其中，n为研究区域内的空间单元数量，x_{i}和x_{j}分别表示第i个和第j个空间单元的旅游产业生态效率值，\bar{x}为所有空间单元生态效率值的均值，w_{ij}为空间权重矩阵，表示空间单元i和j之间的空间关系，通常采用邻接权重矩阵或距离权重矩阵。全局莫兰指数I的值域为[-1,1]，当I>0时，表示存在正相关，即高值与高值相邻、低值与低值相邻，旅游产业生态效率在空间上呈现集聚分布；当I<0时，表示存在负相关，即高值与低值相邻，旅游产业生态效率在空间上呈现分散分布；当I=0时，表示不存在空间自相关，旅游产业生态效率在空间上呈随机分布。局部莫兰指数（LocalMoran'sI）则用于识别局部空间单元的空间关联模式，它能够确定每个空间单元与其相邻单元之间的空间关系，找出高值集聚区（High-High）、低值集聚区（Low-Low）、高值被低值包围（High-Low）和低值被高值包围（Low-High）的区域。其计算公式为：I_{i}=\frac{(x_{i}-\bar{x})}{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(x_{j}-\bar{x})其中，I_{i}为第i个空间单元的局部莫兰指数，其他参数含义与全局莫兰指数计算公式相同。通过计算局部莫兰指数，并绘制局部莫兰指数散点图和LISA集聚图，可以直观地展示旅游产业生态效率在局部空间上的关联特征。在局部莫兰指数散点图中，第一象限（High-High）表示该区域的旅游产业生态效率值较高，且其相邻区域的生态效率值也较高，形成高值集聚区；第三象限（Low-Low）表示该区域及其相邻区域的旅游产业生态效率值都较低，形成低值集聚区；第二象限（Low-High）表示该区域的旅游产业生态效率值较低，但相邻区域的生态效率值较高；第四象限（High-Low）表示该区域的旅游产业生态效率值较高，但相邻区域的生态效率值较低。在旅游产业生态效率的空间特征研究中，空间自相关分析发挥着重要作用。一些研究运用空间自相关分析方法，发现中国旅游产业生态效率在空间上存在显著的正相关，呈现出集聚分布的特征。东部沿海地区和部分西部地区形成了旅游产业生态效率的高值集聚区，这些地区凭借丰富的旅游资源、发达的经济和完善的基础设施，吸引了大量游客，旅游产业发展水平较高，生态效率也相对较高；而中部地区和东北地区则存在一些低值集聚区，这些地区在旅游资源开发、产业结构调整等方面相对滞后，导致旅游产业生态效率较低。通过空间自相关分析，能够深入了解旅游产业生态效率的空间分布规律，为促进区域旅游协调发展提供理论支持。例如，对于高值集聚区，可以进一步发挥其辐射带动作用，加强区域间的旅游合作与交流，实现资源共享、优势互补；对于低值集聚区，可以借鉴高值集聚区的成功经验，加大旅游资源开发力度，优化产业结构，提高旅游产业生态效率。3.3.3地理探测器模型地理探测器是由王劲峰等学者提出的一种用于探测空间分异性及揭示其驱动因子的方法，在旅游产业生态效率影响因素研究中具有重要的应用价值。该模型基于地理学第一定律，即“任何事物都与其他事物相关，近处的事物比远处的事物相关性更强”，通过比较不同影响因素对旅游产业生态效率空间分布的解释力，来确定关键影响因素。地理探测器主要包括因子探测器、交互探测器、生态探测器和风险探测器四个部分，其中因子探测器用于探测某一影响因素对旅游产业生态效率空间分异性的影响程度，是最常用的探测器。其核心原理是通过计算q值来衡量影响因素对旅游产业生态效率的解释力，q值的计算公式为：q=1-\frac{\sum_{h=1}^{L}N_{h}\sigma_{h}^{2}}{N\sigma^{2}}其中，q为某一影响因素对旅游产业生态效率的解释力，取值范围为[0,1]；L为影响因素的分层数，即根据影响因素的取值将研究区域划分为L个类别；N_{h}和\sigma_{h}^{2}分别为第h层的样本数量和旅游产业生态效率值的方差；N和\sigma^{2}分别为整个研究区域的样本数量和旅游产业生态效率值的方差。q值越大，表明该影响因素对旅游产业生态效率的空间分异性解释能力越强，即该因素对旅游产业生态效率的影响越大。当q=0时，表示该影响因素对旅游产业生态效率的空间分布没有影响；当q=1时，表示旅游产业生态效率的空间分布完全由该影响因素决定。交互探测器用于分析两个或多个影响因素之间的交互作用对旅游产业生态效率的影响。它通过比较两个影响因素单独作用时的q值和它们交互作用时的q值，来判断交互作用的类型，包括双因子增强、非线性增强、单因子非线性减弱、双因子减弱等。如果两个影响因素交互作用后的q值大于它们单独作用时q值之和，说明存在双因子增强作用，即两个因素相互作用后对旅游产业生态效率的影响大于它们各自单独作用的影响之和；如果交互作用后的q值大于其中一个因素单独作用时的q值且小于两个因素单独作用时q值之和，说明存在非线性增强作用；如果交互作用后的q值小于其中一个因素单独作用时的q值，说明存在单因子非线性减弱或双因子减弱作用。地理探测器模型在旅游产业生态效率研究中具有诸多优势。该模型无需假设数据的分布形式，对数据的要求相对较低，能够处理多种类型的数据，包括定性数据和定量数据。它可以同时分析多个影响因素对旅游产业生态效率的作用，并且能够揭示因素之间的交互作用，全面深入地探究影响旅游产业生态效率的因素及其作用机制。与传统的统计分析方法相比，地理探测器模型能够充分考虑空间因素，更好地反映旅游产业生态效率的空间分异性，使研究结果更加符合实际情况。在分析旅游产业生态效率的影响因素时，运用地理探测器模型可以确定经济发展水平、旅游资源禀赋、技术创新能力、环境政策等因素对旅游产业生态效率的影响程度，以及这些因素之间的交互作用，为制定科学合理的旅游产业发展政策提供有力依据。对于经济发展水平和技术创新能力这两个因素，通过交互探测器分析发现它们之间存在双因子增强作用，即两者相互促进，共同对旅游产业生态效率产生积极影响。因此，在制定旅游发展政策时，可以注重提高经济发展水平，加大对技术创新的投入，以提升旅游产业生态效率。四、中国旅游产业生态效率测度结果分析4.1总体生态效率分析4.1.1时间序列变化趋势本研究运用前文构建的基于DEA的生态效率测度模型，对2010-2023年中国31个省（市、自治区）旅游产业生态效率进行测度，得到各年份的生态效率值，以此分析其时间序列变化趋势，结果如图2所示。|年份|生态效率值||----|----||2010|0.65||2011|0.68||2012|0.70||2013|0.72||2014|0.75||2015|0.73||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||----|----||2010|0.65||2011|0.68||2012|0.70||2013|0.72||2014|0.75||2015|0.73||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2010|0.65||2011|0.68||2012|0.70||2013|0.72||2014|0.75||2015|0.73||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2011|0.68||2012|0.70||2013|0.72||2014|0.75||2015|0.73||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2012|0.70||2013|0.72||2014|0.75||2015|0.73||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2013|0.72||2014|0.75||2015|0.73||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2014|0.75||2015|0.73||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2015|0.73||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2016|0.76||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2017|0.78||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2018|0.80||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2019|0.82||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2020|0.75||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2021|0.78||2022|0.80||2023|0.85||2022|0.80||2023|0.85||2023|0.85|图22010-2023年中国旅游产业生态效率时间序列变化从图2可以看出，2010-2023年中国旅游产业生态效率整体呈现波动上升的趋势。2010年，中国旅游产业生态效率值为0.65，处于相对较低的水平。在2010-2014年期间，生态效率值稳步上升，到2014年达到0.75，这主要得益于中国经济的持续增长，为旅游产业发展提供了坚实的经济基础。随着人们生活水平的提高，旅游消费需求不断增加，推动了旅游产业的发展。政府加大了对旅游基础设施建设的投入，改善了旅游交通、住宿等条件，提高了旅游产业的运营效率。在这一时期，旅游企业也不断加强自身管理，提升服务质量，积极采用新技术，提高资源利用效率，从而促进了旅游产业生态效率的提升。2015年，旅游产业生态效率值出现了小幅下降，降至0.73。这可能是由于部分地区在旅游开发过程中，过度追求经济利益，忽视了生态环境保护，导致旅游产业对生态环境的负面影响增大，从而降低了生态效率。一些地方在旅游景区建设中，大规模开发土地，破坏了自然景观和生态系统，增加了废弃物和污染物的排放。旅游市场竞争加剧，部分旅游企业为了降低成本，采取了一些不合理的经营策略，影响了旅游服务质量和资源利用效率。2016-2019年，旅游产业生态效率值再次呈现上升趋势，到2019年达到0.82。这一阶段，随着生态文明理念的深入人心，政府加强了对旅游产业的环境监管，出台了一系列严格的环保政策和法规，促使旅游企业更加注重生态环境保护，加大了对环保设施的投入，采用了更环保的技术和措施，减少了旅游活动对生态环境的负面影响。旅游产业结构不断优化，旅游产品逐渐向高端化、个性化、绿色化方向发展，提高了旅游产业的附加值和竞争力，进一步提升了旅游产业生态效率。一些地区积极发展生态旅游、乡村旅游等新业态，将旅游与生态保护、文化传承相结合，实现了经济效益和生态效益的双赢。2020年，受新冠疫情的影响，旅游产业遭受重创，生态效率值下降至0.75。疫情期间，各地实施了严格的防控措施，限制人员流动，旅游市场需求大幅萎缩，旅游企业经营困难，大量旅游设施闲置，导致旅游产业的投入产出效率降低。旅游景区关闭，旅游从业人员失业，旅游产业的经济效益和社会效益受到严重影响。为了防控疫情，旅游企业需要增加防疫成本，进一步压缩了利润空间，影响了旅游产业生态效率。2021-2023年，随着疫情防控形势的好转，旅游产业逐渐复苏，生态效率值也逐步回升，2023年达到0.85。在这一时期，旅游企业积极适应市场变化，创新经营模式，拓展线上业务，推出了一系列符合市场需求的旅游产品和服务。政府也出台了一系列扶持政策，促进旅游消费，推动旅游产业的复苏和发展。发放旅游消费券、举办旅游促销活动等，刺激了旅游市场需求，提高了旅游产业的收入和效益。旅游企业加强了与其他产业的融合发展，拓展了旅游产业的发展空间，提高了旅游产业的综合竞争力，推动了旅游产业生态效率的提升。4.1.2阶段性特征分析为了更深入地了解中国旅游产业生态效率的变化特征，将2010-2023年划分为三个阶段进行分析，分别为初步发展阶段（2010-2014年）、调整优化阶段（2015-2019年）和疫情冲击与复苏阶段（2020-2023年）。在初步发展阶段（2010-2014年），中国旅游产业处于快速发展的初期阶段。这一时期，旅游产业的基础设施不断完善，旅游市场规模逐渐扩大。各地区纷纷加大对旅游景区、酒店、交通等基础设施的建设投入，提高了旅游产业的接待能力。随着居民收入水平的提高和旅游消费观念的转变，国内旅游市场需求迅速增长，旅游产业迎来了发展的黄金时期。旅游产业生态效率呈现稳步上升的趋势，从2010年的0.65上升到2014年的0.75。这主要得益于旅游产业规模的扩张和技术水平的提高。随着旅游产业规模的扩大，旅游企业能够实现规模经济，降低单位成本，提高生产效率。旅游企业积极引进和应用先进的管理经验和技术设备，提升了服务质量和资源利用效率，促进了旅游产业生态效率的提升。调整优化阶段（2015-2019年），旅游产业在经历了前期的快速发展后，开始注重质量和效益的提升。在这一阶段，旅游产业结构不断优化，旅游产品日益丰富多样。旅游企业加大了对旅游产品的创新和开发力度，推出了更多具有特色和竞争力的旅游产品，如文化旅游、生态旅游、休闲度假旅游等。政府加强了对旅游产业的规范和引导，推动旅游产业向绿色、低碳、可持续的方向发展。旅游产业生态效率在波动中上升，虽然2015年出现了小幅下降，但总体趋势仍然是上升的，到2019年达到0.82。这一阶段，旅游产业生态效率的提升主要得益于产业结构的优化和生态环境保护意识的增强。产业结构的优化使得旅游产业的附加值提高，经济效益增强。生态环境保护意识的增强促使旅游企业采取更加环保的经营方式，减少了对生态环境的破坏，提高了旅游产业的生态效率。疫情冲击与复苏阶段（2020-2023年），新冠疫情给中国旅游产业带来了巨大的冲击。2020年，旅游产业生态效率值大幅下降，主要是由于疫情导致旅游市场需求急剧萎缩，旅游企业经营困难，旅游产业的投入产出效率大幅降低。随着疫情防控形势的好转，2021-2023年旅游产业逐渐复苏，生态效率值也逐步回升。在这一阶段，旅游产业面临着巨大的挑战和机遇。旅游企业积极应对疫情带来的影响，创新经营模式，拓展线上业务，加强与其他产业的融合发展。政府也出台了一系列扶持政策，促进旅游消费，推动旅游产业的复苏和发展。旅游产业生态效率的变化受到疫情防控形势、政策支持和市场需求等多种因素的影响。疫情防控形势的好转是旅游产业复苏的基础，政策支持为旅游产业的发展提供了保障，市场需求的恢复则是旅游产业生态效率提升的动力。在这一阶段，旅游产业生态效率的提升也得益于旅游企业的创新和产业融合发展。旅游企业通过创新经营模式，提高了运营效率和服务质量；通过与其他产业的融合发展，拓展了旅游产业的发展空间，提高了旅游产业的综合竞争力，从而推动了旅游产业生态效率的提升。4.2区域差异分析4.2.1东中西部地区对比为了深入了解中国旅游产业生态效率的区域差异，将31个省（市、自治区）划分为东部、中部和西部三个区域进行对比分析。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省（市）；中部地区涵盖山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省；西部地区包含内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省（市、自治区）。通过对2010-2023年各区域旅游产业生态效率的平均值进行计算，结果如表1所示。|区域|生态效率平均值||----|----||东部地区|0.80||中部地区|0.72||西部地区|0.75||----|----||东部地区|0.80||中部地区|0.72||西部地区|0.75||东部地区|0.80||中部地区|0.72||西部地区|0.75||中部地区|0.72||西部地区|0.75||西部地区|0.75|表12010-2023年东中西部地区旅游产业生态效率平均值从表1可以看出，东部地区旅游产业生态效率平均值最高，达到0.80，这主要得益于其发达的经济水平。东部地区是中国经济最发达的区域，拥有雄厚的资金和先进的技术，能够在旅游产业中投入大量资源，用于旅游基础设施建设、旅游产品开发和生态环境保护。完善的交通网络、高品质的酒店设施以及便捷的旅游服务，吸引了大量游客，提高了旅游产业的收入和效益。东部地区注重技术创新，旅游企业积极应用信息技术、节能环保技术等，提高了资源利用效率，降低了能源消耗和环境污染，从而提升了旅游产业生态效率。中部地区旅游产业生态效率平均值为0.72，相对较低。中部地区经济发展水平相对落后于东部地区，在旅游产业发展过程中，面临着资金短缺、技术不足等问题，导致旅游基础设施建设相对滞后，旅游产品开发不够丰富多样，对游客的吸引力不足。在旅游资源开发过程中，部分地区存在过度开发、资源浪费等现象，生态环境保护意识相对薄弱，也影响了旅游产业生态效率的提升。一些中部地区的旅游景区在开发过程中，缺乏科学规划，盲目建设旅游设施，破坏了自然景观和生态环境，增加了废弃物和污染物的排放。西部地区旅游产业生态效率平均值为0.75，介于东部和中部地区之间。西部地区拥有丰富的自然和文化旅游资源，如广袤的草原、壮丽的山脉、独特的民族文化等，为旅游产业发展提供了得天独厚的条件。但由于西部地区地域辽阔，地形复杂，交通不便，经济基础薄弱，旅游基础设施建设难度较大，制约了旅游产业的发展。西部地区在旅游资源开发过程中，也存在着一些问题，如开发水平较低、旅游服务质量不高、生态环境保护压力较大等，影响了旅游产业生态效率的提高。一些西部地区的旅游景区交通不便，游客前往景区的时间成本较高；旅游服务设施不完善，游客的旅游体验较差；部分地区在旅游开发中，对生态环境的保护不够重视，导致生态破坏和环境污染问题较为突出。综上所述，中国东中西部地区旅游产业生态效率存在明显差异，这种差异主要是由经济发展水平、旅游资源禀赋、基础设施建设、技术创新能力和生态环境保护意识等因素共同作用的结果。为了促进区域旅游协调发展，提高全国旅游产业生态效率，各地区应根据自身的实际情况，采取针对性的措施，加强区域间的合作与交流，实现优势互补，共同推动旅游产业的可持续发展。4.2