中國(guó)旅游生態(tài)效率的俱樂(lè)部趨同研究

程 慧， 徐 瓊， 郭堯琦

(1.湖南師范大學(xué)旅游學(xué)院， 長(zhǎng)沙 410081；2.中南大學(xué)商學(xué)院， 長(zhǎng)沙 410083；3.中南大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院， 長(zhǎng)沙 410083)

黨的十九大以來(lái)，我國(guó)不斷推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)，嚴(yán)守生態(tài)紅線，更是首次把“美麗中國(guó)”作為建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的重要目標(biāo).旅游業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)，在生態(tài)文明建設(shè)中大有可為.2018年全球旅游業(yè)的碳排放達(dá)到43億t，占全球總碳排放量的8%左右，比2008年預(yù)估值多出一倍多，可見(jiàn)旅游碳排放問(wèn)題亟需解決.中國(guó)旅游生態(tài)效率時(shí)空分布是否均衡，各區(qū)域在加強(qiáng)對(duì)旅游業(yè)生態(tài)水平管制之前，有必要摸清各地區(qū)旅游生態(tài)效率水平、其動(dòng)態(tài)演變特征以及是否存在空間溢出效應(yīng)等，這些規(guī)律的把握有助于加強(qiáng)區(qū)域旅游生態(tài)治理協(xié)作，減少旅游生態(tài)效率固化效應(yīng)，以防跌入“低效率”陷阱，同時(shí)，可為政府實(shí)施旅游管制工作提供有針對(duì)性的參考意見(jiàn)，以期促進(jìn)旅游生態(tài)效率的提升，實(shí)現(xiàn)省際旅游生態(tài)效率的統(tǒng)籌均衡發(fā)展.

旅游生態(tài)效率是基于生態(tài)效率理論上建立起來(lái)的，是對(duì)旅游可持續(xù)發(fā)展的有效測(cè)度，以追求“最小投入，最大產(chǎn)出”為理想目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)旅游發(fā)展效率的雙向衡量.隨著旅游與環(huán)境關(guān)系問(wèn)題日益受到關(guān)注[1-2]，旅游生態(tài)效率的研究也日益豐富.近年來(lái)國(guó)內(nèi)外旅游生態(tài)效率研究主要集中在理論與綜述[3-5]、方法與模型[6-11]、演化與應(yīng)用[12-16]及規(guī)劃與措施[17-18]等方面.在理論與綜述上，目前旅游生態(tài)效率的定義尚未統(tǒng)一，大多基于世界可持續(xù)發(fā)展工商業(yè)聯(lián)合會(huì)(WBCSD)提出的“生態(tài)效率”定義衍生而來(lái)[3].在方法與模型上，目前旅游生態(tài)效率測(cè)度主流方法有單一比值法[6-7]、指標(biāo)體系法[8-9]、模型法[10-11]等，將其應(yīng)用于不同案例地和研究?jī)?nèi)容.在演化與應(yīng)用上，旅游生態(tài)效率在酒店[12]、旅行社[13]、旅游活動(dòng)[14]及旅游目的地[8-10]上得到了廣泛的應(yīng)用，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)其旅游生態(tài)效率的測(cè)度，少有研究從動(dòng)態(tài)角度探究旅游生態(tài)效率的時(shí)空特征及影響機(jī)理[15-16].在規(guī)劃與措施上，學(xué)者們大多立足于當(dāng)前旅游生態(tài)效率面臨的現(xiàn)狀及困境，提出相關(guān)解決措施和提升路徑[17-18].

綜上所述，近年來(lái)旅游生態(tài)效率在研究方法和研究?jī)?nèi)容上不斷拓展，成為前沿?zé)狳c(diǎn).而已有研究主要實(shí)現(xiàn)了不同尺度區(qū)域旅游生態(tài)效率的測(cè)評(píng)與實(shí)證分析，鮮有文獻(xiàn)對(duì)其動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行探索，但涉及到進(jìn)一步探析旅游生態(tài)效率時(shí)空演化穩(wěn)健性問(wèn)題、趨同收斂研究更是少之甚少.在目前效率趨同檢驗(yàn)研究中，大多基于Barro提出回歸方法實(shí)現(xiàn)[19]，該方法存在“重檢驗(yàn)、輕測(cè)度”的局限，能檢驗(yàn)效率是否存在俱樂(lè)部趨同現(xiàn)象，而對(duì)俱樂(lè)部之間的轉(zhuǎn)移無(wú)法測(cè)度，且忽視了“俱樂(lè)部趨同”的內(nèi)涵條件.而基于分布動(dòng)態(tài)學(xué)方法的Markov鏈不僅從俱樂(lè)部?jī)?nèi)涵條件出發(fā)檢驗(yàn)其是否存在俱樂(lè)部趨同效應(yīng)，還可以考察不同俱樂(lè)部之間的轉(zhuǎn)移情況.效率的俱樂(lè)部趨同檢驗(yàn)突破了從靜態(tài)角度考察效率時(shí)空分布的研究傳統(tǒng)，能夠動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)在不同時(shí)長(zhǎng)和不同空間滯后條件下效率是否存在“近朱者赤，近墨者黑”的俱樂(lè)部趨同的固化效應(yīng).

鑒于此，本研究以2007年—2017年中國(guó)31省(市、自治區(qū))旅游生態(tài)效率為研究對(duì)象，在對(duì)其旅游碳排放和能源消耗進(jìn)行測(cè)量的基礎(chǔ)上，基于Super-SBM模型實(shí)現(xiàn)對(duì)其旅游生態(tài)效率的測(cè)度.再采用可變時(shí)長(zhǎng)Markov鏈和空間Markov鏈，對(duì)不同時(shí)長(zhǎng)下和不同空間滯后條件下，中國(guó)旅游生態(tài)效率的俱樂(lè)部趨同轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行測(cè)算，探索其俱樂(lè)部趨同的時(shí)空演變特征，并對(duì)其進(jìn)行可視化處理.最后借鑒地理探測(cè)器方法，對(duì)影響旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同的因素進(jìn)行探測(cè)，以期利用空間優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)區(qū)域旅游生態(tài)效率的協(xié)作，縮小地區(qū)差距，促進(jìn)旅游生態(tài)效率的均衡發(fā)展.

1 研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 旅游生態(tài)效率的測(cè)度方法

1.1.1 旅游業(yè)碳排放與能源消耗的測(cè)度方法 旅游業(yè)是綜合性很強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)，精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)旅游業(yè)的碳排放與能源消耗實(shí)屬不易，目前旅游業(yè)碳排放與能源消耗的統(tǒng)計(jì)方法主要有兩大類(lèi)：一類(lèi)是基于“生產(chǎn)”角度的“自上而下”法，另一類(lèi)是基于“消費(fèi)”角度的“自下而上”法，由于國(guó)內(nèi)尚未建立起旅游業(yè)碳排放與能源消耗的衛(wèi)星賬戶，從“生產(chǎn)”角度直接統(tǒng)計(jì)全國(guó)層面旅游碳排放和能源消耗較為困難，因此本文采用學(xué)者們慣用的“自下而上”法[20-24]，從旅游交通、住宿、活動(dòng)三大部分匯總核算旅游業(yè)的碳排放與能源消耗，具體測(cè)算步驟如下.

第一步：測(cè)算旅游交通碳排放與能源消耗：

(1)

第二步：測(cè)算旅游住宿碳排放與能源消耗：

(2)

第三步：測(cè)算旅游活動(dòng)碳排放與能源消耗：

(3)

β觀光=417 g(CO2)·人-1，

γ觀光=8.5 MJ·人-1；

β休閑度假=1670 g(CO2)·人-1，

γ休閑度假=26.5 MJ·人-1；

β商務(wù)出差=786 g(CO2)·人-1，

γ商務(wù)出差=16.0 MJ·人-1；

β探親訪友=591 g(CO2)·人-1，

γ探親訪友=12.0 MJ·人-1；

β其它=172 g(CO2)·人-1，

γ其它=3.5 MJ·人-1.

第四步：測(cè)算旅游業(yè)的碳排放與能源消耗：

(4)

式中，Cj、Ej分別表示j地區(qū)旅游業(yè)的碳排放與能源消耗，它們根據(jù)交通、住宿、活動(dòng)三大部門(mén)匯總所得.

1.1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 旅游生態(tài)效率是在生態(tài)效率概念的基礎(chǔ)上建立起來(lái)的，以期旅游業(yè)能以最小的經(jīng)濟(jì)投入獲得最大的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出以及造成最小的環(huán)境破壞.為全面分析中國(guó)旅游生態(tài)效率水平，本研究參照已有研究[8，11，25-26]，在投入指標(biāo)方面，從經(jīng)濟(jì)學(xué)三大基本要素(資本、土地、勞動(dòng))出發(fā)考量旅游生態(tài)效率的資源投入，因?yàn)槁糜螛I(yè)的特殊屬性，很少涉及固定的土地要素，土地投入很難精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)，因此主要從資本和勞動(dòng)兩方面衡量.首先，飯店、旅行社、旅游景區(qū)作為旅游業(yè)的重要部門(mén)，是旅游業(yè)的重要資源投入，它們的數(shù)量規(guī)模一定程度上反映了旅游地的游客接待能力和旅游發(fā)展水平，因此選取星級(jí)飯店數(shù)量、旅行社數(shù)量、A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量表征重要資源投入.旅游業(yè)固定資產(chǎn)值保障了旅游業(yè)的有序運(yùn)轉(zhuǎn)，事關(guān)旅游業(yè)的長(zhǎng)效發(fā)展，選取其表征資本投入.旅游業(yè)作為勞動(dòng)密集型行業(yè)，相比第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)，旅游業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)量更能夠精準(zhǔn)客觀表示勞動(dòng)投入.旅游活動(dòng)，旅游交通、住宿等旅游過(guò)程均會(huì)消耗能源，因此能源消耗也是旅游業(yè)的一項(xiàng)重要的投入.在產(chǎn)出指標(biāo)方面，期望產(chǎn)出是對(duì)旅游經(jīng)濟(jì)效益和旅游吸引力的刻畫(huà)，按照研究慣例，采用旅游總收入與旅游總?cè)舜魏饬?本研究將非期望產(chǎn)出考慮在內(nèi)，非期望產(chǎn)出是指“壞”的產(chǎn)出，旅游發(fā)展過(guò)程帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益同時(shí)，也會(huì)不可避免的對(duì)環(huán)境產(chǎn)生影響，選取最具代表的旅游碳排放量衡量.結(jié)合數(shù)據(jù)的科學(xué)性與可獲取性，從資源投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三個(gè)角度選取9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合測(cè)量，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建如表1所示.

表1 旅游生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of tourism ecological efficiency

1.1.3 超效率SBM(Super-SBM)模型 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是效率評(píng)價(jià)的傳統(tǒng)方法，但傳統(tǒng)的DEA模型大多為徑向模型，未考慮到松弛變量，可能造成多個(gè)有效單元，而Super-SBM模型為非徑向模型，以虛擬最佳前沿面為比較值，不僅能實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)效單元的識(shí)別，而且可對(duì)有效單元進(jìn)行進(jìn)一步比較.此外，它將“壞的產(chǎn)出”考慮在內(nèi)，從期望與非期望兩個(gè)維度考量產(chǎn)出指標(biāo)，且能夠?qū)Q策單元進(jìn)行進(jìn)一步的區(qū)分與排序，因此本文采用Super-SBM模型實(shí)現(xiàn)對(duì)旅游生態(tài)效率的測(cè)度，模型構(gòu)建如下[27]：

δ*=

(5)

1.2 俱樂(lè)部趨同效應(yīng)的檢驗(yàn)方法

1.2.1 傳統(tǒng)馬爾科夫(Markov)鏈 馬爾科夫鏈?zhǔn)茄芯烤銟?lè)部趨同的常用方法之一，是研究在時(shí)間和狀態(tài)均為離散的情況下各變量轉(zhuǎn)移的馬爾科夫過(guò)程，表述不同離散狀態(tài)之間互相轉(zhuǎn)移的概率特征.傳統(tǒng)的Markov鏈?zhǔn)窃谝荒陼r(shí)間長(zhǎng)度下運(yùn)算的，而由于各地區(qū)旅游資源稟賦與旅游政策響應(yīng)在一年時(shí)間內(nèi)很難發(fā)生變化，對(duì)旅游生態(tài)效率產(chǎn)生深刻影響，因此需要從不同時(shí)長(zhǎng)下考察中國(guó)旅游生態(tài)效率的趨同效應(yīng)，才能更為科學(xué)合理地評(píng)價(jià)其俱樂(lè)部趨同特征.鑒于此，本文將傳統(tǒng)的Markov鏈發(fā)展為可變時(shí)長(zhǎng)的Markov鏈，根據(jù)嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，選取時(shí)間間斷點(diǎn)，為了使連續(xù)變量離散化，借鑒周迪等研究，將中國(guó)旅游生態(tài)效率分4個(gè)等級(jí)(1)據(jù)每年中國(guó)31個(gè)省域旅游生態(tài)效率的平均值為標(biāo)準(zhǔn)，低于平均值50%的為低效率，介于平均值50%～100%之間的為較低效率，介于平均值100%～150%之間的為較高效率，大于平均值150%的為高效率.，通過(guò)測(cè)算不同等級(jí)間旅游生態(tài)效率的轉(zhuǎn)移概率，來(lái)評(píng)價(jià)是否存在俱樂(lè)部趨同效應(yīng)，轉(zhuǎn)移概率計(jì)算公式如下[28]：

(6)

1.2.2 空間馬爾科夫(Markov)鏈 空間馬爾科夫鏈將“空間滯后”因素考慮在內(nèi)，將空間自相關(guān)方法與Markov鏈結(jié)合起來(lái)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)Markov鏈缺乏空間關(guān)聯(lián)視角的不足.事實(shí)上任何地理現(xiàn)象空間分布并不是孤立地、隨機(jī)地，而都與周?chē)臻g存在著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，因此本研究采用空間Markov鏈綜合考量旅游生態(tài)效率的俱樂(lè)部趨同流動(dòng)效應(yīng)是一次有價(jià)值的探索.首先確定空間滯后條件，其根據(jù)各省市旅游生態(tài)效率值與空間滯后權(quán)重的乘積所得，公式如下[29]：

(7)

式中，Lag為空間滯后，xi為初始年份地區(qū)旅游生態(tài)效率值，wij為空間鄰接矩陣，即兩省市若為鄰域，則記為1，否則記為0.

其次，根據(jù)各省市旅游生態(tài)效率空間滯后結(jié)果，采取與前文一致的劃分方法，將空間滯后條件分成4個(gè)等級(jí)，考量在空間滯后條件下，在t年旅游生態(tài)效率為i等級(jí)轉(zhuǎn)移到t+d年旅游生態(tài)效率為j等級(jí)的概率，并與傳統(tǒng)的Markov鏈進(jìn)行對(duì)比，深入探討某省市旅游生態(tài)效率發(fā)生概率轉(zhuǎn)移與其鄰域旅游生態(tài)效率的關(guān)系，即空間因素對(duì)旅游生態(tài)效率轉(zhuǎn)移變化有多大的影響.借助卡方檢驗(yàn)來(lái)統(tǒng)計(jì)傳統(tǒng)Markov鏈與空間Markov鏈轉(zhuǎn)移概率的差異，卡方檢驗(yàn)公式構(gòu)建如下[28]：

(8)

1.2.3 俱樂(lè)部趨同指數(shù) 俱樂(lè)部趨同指數(shù)是對(duì)各俱樂(lè)部?jī)?nèi)部趨同程度的實(shí)量化，根據(jù)各俱樂(lè)部趨同指數(shù)的算術(shù)平均得到整體俱樂(lè)部趨同指數(shù)，相對(duì)于其他空間相關(guān)性分析，它可實(shí)現(xiàn)不同俱樂(lè)部之間趨同指數(shù)的量化也可以對(duì)不同時(shí)間、空間滯后條件下俱樂(lè)部趨同程度的直觀比較，計(jì)算公式為[28]：

(9)

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008年—2018年正副本)、《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008年—2018年正副本)、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008年—2018年正副本)、《中國(guó)交通統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008年—2018年正副本)、《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國(guó)旅游抽樣調(diào)查資料》以及各省市國(guó)民統(tǒng)計(jì)公報(bào)等，部分缺失數(shù)據(jù)參考已有研究[28-29]，采取趨勢(shì)法或倒推法所得.

2 中國(guó)旅游生態(tài)效率的測(cè)度

首先，文章基于“自下而上”法測(cè)算2007年—2017年中國(guó)旅游業(yè)的碳排放與能源消耗，再借助DEA Solver Pro 5.0軟件測(cè)度中國(guó)各年份各省域的旅游生態(tài)效率值，分別計(jì)算2007年—2011年、2012年—2017年兩個(gè)階段中國(guó)旅游生態(tài)效率均值，精準(zhǔn)刻畫(huà)中國(guó)省域旅游生態(tài)效率值的時(shí)間演變情況(圖1)，并測(cè)度2007年—2017年中國(guó)旅游生態(tài)效率及其純技術(shù)效率和規(guī)模效率(圖2).

圖1 2007年—2017年中國(guó)省域旅游生態(tài)效率值Fig.1 Carbon emission and energy consumption of tourism in China from 2007 to 2017

圖2 2007年—2017年中國(guó)旅游生態(tài)效率及其分解效率Fig.2 Ecological efficiency and decomposition efficiency of tourism in China from 2007 to 2017

由圖1可見(jiàn)，2007年—2011年省域旅游生態(tài)效率均值為0.770，天津市的效率值最高，達(dá)到1.498，而新疆效率值最低，為0.126，各省域旅游生態(tài)效率值參差不齊，差距較大，相較而言，東部省市效率值較高，而中西部較低.2012年—2017年省域旅游生態(tài)效率均值為0.799，相比前一階段整體有所提升，特別是中西部省域后期旅游生態(tài)效率值提升顯著，可能是十八大以后，中西部地區(qū)一方面牢牢抓住全域旅游機(jī)遇，旅游業(yè)得到蓬勃發(fā)展，旅游經(jīng)濟(jì)效益有所提升，另一方面不斷推進(jìn)旅游業(yè)供給側(cè)改革，深入落實(shí)生態(tài)文明建設(shè).其中貴州省的效率值達(dá)到最高，而新疆的效率值同樣最低.省域旅游生態(tài)效率值之間雖仍存在差距，但相比上一階段，差距有所縮小.

由圖2可見(jiàn)，2007年—2017年中國(guó)旅游生態(tài)綜合效率呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，變動(dòng)幅度不大，圍繞均值0.850上下浮動(dòng).表明近十年來(lái)，中國(guó)旅游生態(tài)效率雖水平不高，在“美麗中國(guó)”理念倡導(dǎo)下，旅游生態(tài)建設(shè)有所起色，但發(fā)展還不穩(wěn)定，仍需要持續(xù)平衡投入產(chǎn)出比，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定高效發(fā)展.其中2008年、2010年效率出現(xiàn)了兩個(gè)明顯的低谷，主要由于中國(guó)在該兩年分別舉辦了“北京奧運(yùn)會(huì)”和“上海世博會(huì)”國(guó)際盛事，雖然旅游業(yè)取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益，但旅游基礎(chǔ)設(shè)施投入過(guò)大，且由于游客的承載過(guò)量，造成了巨大的環(huán)境壓力，所以該兩年旅游生態(tài)效率較低.而十八大后旅游生態(tài)效率呈現(xiàn)出穩(wěn)步有升態(tài)勢(shì)，這與十八大以來(lái)我國(guó)將生態(tài)文明建設(shè)作為重中之重有關(guān).伴隨著我國(guó)科技創(chuàng)新力量的增強(qiáng)，研究期內(nèi)旅游生態(tài)純技術(shù)效率也呈現(xiàn)出穩(wěn)步有升的趨勢(shì)，2017年相較于2007年增長(zhǎng)了12%，可見(jiàn)科學(xué)技術(shù)日新月異的發(fā)展、“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”等創(chuàng)新模式的推廣，使得科技創(chuàng)新在旅游業(yè)節(jié)能減排、生態(tài)建設(shè)中扮演著重要角色.研究期內(nèi)旅游生態(tài)規(guī)模效率變化不大，圍繞均值0.912上下浮動(dòng)，其中2008年、2011年、2013年規(guī)模效率較低，主要受金融危機(jī)影響，旅游經(jīng)濟(jì)不景氣，旅游酒店、旅游景點(diǎn)等無(wú)序開(kāi)發(fā)導(dǎo)致大量閑置，旅游投入冗余量大，因此旅游生態(tài)規(guī)模效益低.

3 中國(guó)旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同的時(shí)空變化特征

3.1 俱樂(lè)部趨同的時(shí)間演變特征

為了把握中國(guó)旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同效應(yīng)的時(shí)間演變特征，本文選取不同時(shí)間段進(jìn)行縱向比較分析，考慮到我國(guó)慣于用5 a做一個(gè)中短期規(guī)劃，因此本文借助Matlab軟件測(cè)算1～5 a時(shí)長(zhǎng)下中國(guó)旅游生態(tài)效率不同俱樂(lè)部之間的轉(zhuǎn)移概率，結(jié)果如表2所示.根據(jù)31個(gè)省(市、自治區(qū))旅游生態(tài)效率的差異，將其劃分為4個(gè)等級(jí)俱樂(lè)部，表中轉(zhuǎn)移概率矩陣對(duì)角線上的數(shù)值表示旅游生態(tài)效率保持原有等級(jí)俱樂(lè)部的概率，而非對(duì)角線上的數(shù)值則表示旅游生態(tài)效率在不同等級(jí)俱樂(lè)部之間轉(zhuǎn)移的概率.

表2 不同時(shí)長(zhǎng)下中國(guó)旅游生態(tài)效率的俱樂(lè)部趨同檢測(cè)結(jié)果Tab.2 Club convergence test results of China’s tourism ecological efficiency under different time periods

整體來(lái)看，在不同時(shí)長(zhǎng)下，對(duì)角線上概率值均明顯高于非對(duì)角線上的概率值，表明中國(guó)省域旅游生態(tài)效率保持同等級(jí)的可能性較大，呈現(xiàn)趨同現(xiàn)象.不同時(shí)長(zhǎng)下各等級(jí)俱樂(lè)部保持在同等級(jí)的概率均值為0.625，最小值為0.407，表明至少40.7%的可能性，效率保持在同等級(jí)俱樂(lè)部，其中5 a時(shí)段下穩(wěn)定在高效率俱樂(lè)部的概率最大，為80%.其次，由不同等級(jí)俱樂(lè)部的概率轉(zhuǎn)移來(lái)看，不同時(shí)長(zhǎng)下轉(zhuǎn)移概率的均值僅為0.125，可見(jiàn)俱樂(lè)部轉(zhuǎn)移流動(dòng)性低，“你追我趕”效應(yīng)不明顯.相較而言，鄰近效率之間轉(zhuǎn)移概率較高，而高效率與低效率之間轉(zhuǎn)移概率較低，可見(jiàn)不同俱樂(lè)部轉(zhuǎn)移中，兩個(gè)俱樂(lè)部等級(jí)越鄰近，轉(zhuǎn)移的概率相對(duì)較大.此外，不同等級(jí)俱樂(lè)部之間的效率向上轉(zhuǎn)移的可能性明顯大于向下轉(zhuǎn)移，表明中國(guó)省域旅游生態(tài)效率向上提升的可能性較大.究其原因，可能與近年來(lái)中國(guó)重視生態(tài)文明建設(shè)有關(guān)，一些省域有效落實(shí)黨中央政策法規(guī)，在發(fā)展旅游業(yè)的同時(shí)也加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制，科技創(chuàng)新，降低了旅游業(yè)的環(huán)境污染，提升了旅游業(yè)的環(huán)境質(zhì)量.

具體而言，首先在1～5 a時(shí)長(zhǎng)條件下，中國(guó)旅游生態(tài)效率的俱樂(lè)部趨同指數(shù)分別為0.648、0.634、0.625、0.612、0.606，可見(jiàn)隨著時(shí)長(zhǎng)的增加，俱樂(lè)部趨同指數(shù)呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，表明時(shí)間越長(zhǎng)，中國(guó)旅游生態(tài)效率的俱樂(lè)部趨同程度有所減弱，這可能由于時(shí)長(zhǎng)積累，省域?qū)β糜紊鷳B(tài)效率管控消化能力也不斷增強(qiáng)，效率固化效應(yīng)得到削減.其次，不同時(shí)長(zhǎng)下俱樂(lè)部趨同特征也存在差異，在較短時(shí)長(zhǎng)下(如1 a、2 a)，低水平效率俱樂(lè)部趨同效應(yīng)較顯著，表明旅游生態(tài)效率較低省份很難在較短時(shí)間內(nèi)得到提升，容易陷入“低效率”陷阱.而在較長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)下，俱樂(lè)部趨同效應(yīng)呈現(xiàn)明顯向高水平效率俱樂(lè)部靠攏的趨勢(shì)，尤其是5 a以下，較高效率與高效率俱樂(lè)部趨同概率達(dá)到0.708、0.800，可見(jiàn)，隨著時(shí)間的積累，高效率省域不斷吸收區(qū)域優(yōu)勢(shì)要素，加強(qiáng)地區(qū)協(xié)作，更容易保持和鞏固自身的效率地位.在不同時(shí)長(zhǎng)條件下，中國(guó)旅游生態(tài)效率均呈現(xiàn)顯著的俱樂(lè)部趨同效應(yīng)，但隨著時(shí)段延長(zhǎng)，省域“你追我趕”的積極性有所提升，尤其是位于中層等級(jí)效率俱樂(lè)部的轉(zhuǎn)移概率相對(duì)較大，這與效率水平位于中層等級(jí)的省市數(shù)量不斷增多有關(guān).

3.2 俱樂(lè)部趨同的空間特征

3.2.1 空間分布格局 根據(jù)前文劃分標(biāo)準(zhǔn)，將2007年—2017年中國(guó)省域旅游生態(tài)效率均值分為4個(gè)等級(jí)，借助ArcGIS軟件，繪制中國(guó)旅游生態(tài)效率的空間分布圖(圖3).由圖3可見(jiàn)：1) 中國(guó)旅游生態(tài)效率高效率區(qū)分布較為零散，包括西藏、北京等8個(gè)省市，由于近幾年青海、西藏等西部省市旅游業(yè)發(fā)展迅猛，旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出大，且其原始的自然景觀，地廣人稀的生態(tài)環(huán)境，使得旅游業(yè)投入相對(duì)較少，旅游業(yè)碳排放與能耗較少，旅游生態(tài)效率高.北上廣發(fā)達(dá)省市的高效率可能與其旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新以及旅游消費(fèi)水平等有關(guān).2) 較高效率區(qū)分布也較為分散，為四川、重慶、河南、遼寧四省市，川渝地區(qū)近幾年成為旅游熱點(diǎn)城市，旅游經(jīng)濟(jì)效益好，河南、遼寧二省以其旅游資源稟賦，且游客多以短途為主，因此旅游生態(tài)效率較高.3) 旅游生態(tài)效率較低區(qū)分布集中在中東部地區(qū)，包括湖南、湖北、福建等15個(gè)省市，大多為長(zhǎng)江、黃河流域中下游省市，這里早期就是人類(lèi)活動(dòng)的前瞻地，沿岸也保留了很多人類(lèi)文化遺址，因此旅游發(fā)展較早，是傳統(tǒng)的旅游熱點(diǎn)區(qū)域，而隨著游客的接踵而至，使其受人類(lèi)旅游活動(dòng)影響較大，旅游生態(tài)效率的投入量相應(yīng)也較大；另一方面，隨著該些地區(qū)旅游量的接近飽和以及人們求新獵奇的旅游心理，使得該些地區(qū)的旅游生態(tài)效率的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出相對(duì)減少，且這些地區(qū)旅游消費(fèi)水平一般，導(dǎo)致旅游生態(tài)效率較低.4) 新疆、內(nèi)蒙古、甘肅、河北位于旅游生態(tài)效率低效率區(qū)，這些省市大多地理位置偏遠(yuǎn)、交通不便、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、生態(tài)環(huán)境脆弱、旅游業(yè)剛剛起步.

注：本圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2016)1549號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改，下同.圖3 中國(guó)旅游生態(tài)效率空間分布格局Fig.3 Spatial distribution pattern of tourism ecological efficiency in China

3.2.2 空間轉(zhuǎn)移特征 傳統(tǒng)Markov鏈從時(shí)間維度比較了旅游生態(tài)效率向上和向下轉(zhuǎn)移，卻未將空間滯后因素考慮在內(nèi)，而鄰域效率轉(zhuǎn)移對(duì)其周邊效率轉(zhuǎn)移具有一定的影響，因此本文基于空間Markov鏈，測(cè)得在不同空間滯后條件下4個(gè)等級(jí)俱樂(lè)部旅游生態(tài)效率轉(zhuǎn)移的結(jié)果(表3).

表3 中國(guó)旅游生態(tài)效率的空間Markov鏈結(jié)果Tab.3 Spatial Markov chain results of China’s tourism ecological efficiency

由表3可知，不管是在何種空間滯后的條件下，矩陣中對(duì)角線的數(shù)值均大于兩邊的數(shù)值，表明不論空間滯后條件如何，中國(guó)旅游生態(tài)效率均呈現(xiàn)顯著俱樂(lè)部趨同的分布.但在不同的滯后條件下，俱樂(lè)部轉(zhuǎn)移概率存在著明顯差異，表明空間因素對(duì)旅游生態(tài)效率的轉(zhuǎn)移重要影響.對(duì)比不同空間滯后條件下的轉(zhuǎn)移概率，可以得到如下特征：1) 空間滯后水平越低，旅游生態(tài)效率保持在低水平效率俱樂(lè)部的可能性越大，如低水平鄰居下低效率俱樂(lè)部趨同程度為0.750，而高水平鄰居下低效率趨同可能性約為0.2) 空間滯后水平較低時(shí)，俱樂(lè)部向下轉(zhuǎn)移的概率較大，而空間滯后較高時(shí)，俱樂(lè)部向上轉(zhuǎn)移的概率較大，表明中國(guó)旅游生態(tài)效率存在“近朱者赤，近墨者黑”趨勢(shì)，鄰域效率水平對(duì)其周?chē)哂姓蛴绊?3) 隨著空間滯后水平上升，雖高水平效率俱樂(lè)部趨同程度會(huì)增加，但總體而言，俱樂(lè)部趨同指數(shù)呈減少趨勢(shì)，如低水平鄰居下，俱樂(lè)部趨同指數(shù)為0.475，而高水平鄰居下，俱樂(lè)部趨同指數(shù)為0.407.可見(jiàn)，空間滯后水平越高，旅游生態(tài)效率的固性有所減弱，效率向上或向下的可能性有所增強(qiáng).

通過(guò)比較傳統(tǒng)Markov鏈與空間Markov鏈俱樂(lè)部趨同轉(zhuǎn)移概率的大小，得到省域旅游生態(tài)效率的轉(zhuǎn)移趨勢(shì)，為了更直觀反映鄰域效率轉(zhuǎn)移與自身效率轉(zhuǎn)移二者之間的關(guān)系，本文借助ArcGIS10.2軟件繪制2007年—2017年省域旅游生態(tài)效率空間轉(zhuǎn)移情況和省域及鄰域旅游生態(tài)效率空間轉(zhuǎn)移情況，如圖4(a)、4(b)，對(duì)中國(guó)旅游生態(tài)效率的俱樂(lè)部趨同效應(yīng)進(jìn)行可視化處理.

如圖4(a)所示，在2007年—2017年新疆、江蘇、廣西等13省市處于平穩(wěn)狀態(tài)，占比高達(dá)41.94%，主要為西北和東部沿海省市，這表明近幾年該些省市旅游生態(tài)效率變化不大，可能由于其在旅游生態(tài)效率投入與產(chǎn)出上相對(duì)穩(wěn)定，而若干西北省市可能陷入“低效率”陷阱.湖南、河南等9省市旅游生態(tài)效率向下轉(zhuǎn)移，分布較為集聚，這與這些省市大多自身旅游生態(tài)效率較低，且受鄰域影響較大，生態(tài)環(huán)境脆弱，且對(duì)環(huán)境規(guī)制消化較慢有關(guān).廣東、江西等9省市旅游生態(tài)效率向上轉(zhuǎn)移，這些省市大多為鄰近東部發(fā)達(dá)省市的中部省份，究其原因，一方面可以優(yōu)先吸收東部的優(yōu)勢(shì)資源，另一方面可能與自身旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、環(huán)境規(guī)制的落實(shí)等有關(guān).總的來(lái)看，2007年—2017年中國(guó)旅游生態(tài)效率主要處于平穩(wěn)狀態(tài)，向上轉(zhuǎn)移和向下轉(zhuǎn)移的省份數(shù)量一樣多，其中鄰近東部沿海的中部省市旅游生態(tài)效率向上轉(zhuǎn)移，而部分中西部和東北省市旅游生態(tài)效率向下轉(zhuǎn)移，分布較為集聚.

為了對(duì)比在鄰域影響下，各省市旅游生態(tài)效率轉(zhuǎn)移情況，本文對(duì)省際及鄰域旅游生態(tài)效率空間轉(zhuǎn)移也進(jìn)行分級(jí)色彩可視化處理，由圖4(b)所示，其中“下—上”“下—平”“下—下”分別表示旅游生態(tài)效率“鄰域向下轉(zhuǎn)移—自身向上轉(zhuǎn)移”、“鄰域向下轉(zhuǎn)移—自身平穩(wěn)”、“鄰域向下轉(zhuǎn)移—自身向下轉(zhuǎn)移”，其他圖例項(xiàng)同理可得.1) 當(dāng)鄰域旅游生態(tài)效率向下轉(zhuǎn)移時(shí)，北京、云南等5省市可以獨(dú)善其身，保持平穩(wěn)發(fā)展；而吉林、山西等7省市也向下轉(zhuǎn)移，該些省市為中西部省市，自身旅游業(yè)發(fā)展水平低且旅游生態(tài)效率低，陷入“低效率”困境，易受鄰域影響；僅海南可以突破重圍，實(shí)現(xiàn)向上轉(zhuǎn)移，這由于海南作為知名的國(guó)家旅游島，旅游業(yè)在地方經(jīng)濟(jì)中占據(jù)重要地位，因此受鄰域影響較小，其次海南因其優(yōu)越的自然氣候、獨(dú)特的地理位置，在吸收東南沿海旅游生態(tài)效率空間溢出上獨(dú)具優(yōu)勢(shì).2) 當(dāng)鄰域旅游生態(tài)效率保持平穩(wěn)時(shí)，陜西、浙江、江西三省與其鄰域保持平穩(wěn)；而寧夏、廣東、西藏三省向上轉(zhuǎn)移，他們憑借其旅游資源稟賦，抓住旅游發(fā)展機(jī)遇，加強(qiáng)區(qū)域旅游發(fā)展規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)順勢(shì)而上；僅河北、遼寧旅游生態(tài)效率向下轉(zhuǎn)移，遼寧旅游生態(tài)效率相對(duì)鄰域較高，容易出現(xiàn)“拖累”現(xiàn)象，而河北本省旅游生態(tài)效率較低，在“低效率”陷阱中很難脫身.3) 當(dāng)鄰域旅游生態(tài)效率向上轉(zhuǎn)移時(shí)，貴州、江蘇、重慶、四川四省向上轉(zhuǎn)移，他們大多旅游業(yè)發(fā)達(dá)，區(qū)域聯(lián)系緊密，在旅游生態(tài)效率轉(zhuǎn)移中占有主導(dǎo)權(quán)，特別是西南省份，近年來(lái)旅游熱點(diǎn)持續(xù)上升；河南、湖北二省旅游生態(tài)效率保持平穩(wěn)，二省作為中部省份，旅游業(yè)發(fā)展一直比較平穩(wěn)，旅游生態(tài)效率變化不大；僅湖南旅游生態(tài)效率向下轉(zhuǎn)移，由于湖南旅游資源特色與其鄰域存在同質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)，因此他要發(fā)揮空間關(guān)聯(lián)優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作，打造旅游精品線，跳出“低效率”陷阱，向高效率邁進(jìn).4) 對(duì)比圖2(a)和圖2(b)可見(jiàn)，在空間滯后條件下旅游生態(tài)效率雖大體格局沒(méi)有發(fā)生太大的變化，但各省市旅游生態(tài)效率變化更靈活和復(fù)雜多樣.

圖4 旅游生態(tài)效率空間轉(zhuǎn)移Fig.4 Spatial transfer of tourism ecological efficiency

4 俱樂(lè)部趨同的影響因素分析

4.1 因素選擇與模型構(gòu)建

為了深入探究影響旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同的因素，本文采用適用于空間分異分析的地理探測(cè)器方法.該方法與傳統(tǒng)的回歸方法相比，因其假設(shè)條件較少，限制與制約要素較少，而被廣泛應(yīng)用于地理現(xiàn)象時(shí)空演變的形成機(jī)制與影響因素分析[30]，本文借助地理探測(cè)器對(duì)旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同的影響 因素進(jìn)行定量探測(cè)識(shí)別，模型構(gòu)建如下：

(10)

中國(guó)旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同是多種因素綜合作用的結(jié)果，本文參照相關(guān)研究[31-33]，主要選取以下8項(xiàng)影響因素：1) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：第三產(chǎn)業(yè)占比.不同產(chǎn)業(yè)的能源消耗率和碳排放效率存在很大的差異，旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，因此第三產(chǎn)業(yè)占比的高低，對(duì)旅游生態(tài)效率具有重要影響.2) 城鎮(zhèn)化水平：城鎮(zhèn)人口所占比重.伴隨著城鎮(zhèn)數(shù)量的增加與擴(kuò)張，城鎮(zhèn)人口比重上升，會(huì)改變旅游出行率、旅游環(huán)保意識(shí)等，對(duì)旅游生態(tài)效率產(chǎn)生影響.3) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平：人均GDP.環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境污染程度存在著關(guān)系，因此人均GDP的高低也會(huì)影響旅游生態(tài)效率.4) 對(duì)外開(kāi)放程度：進(jìn)出口總額.“污染避難所假說(shuō)”認(rèn)為污染產(chǎn)業(yè)或企業(yè)的轉(zhuǎn)移與對(duì)外開(kāi)放程度相關(guān)，且對(duì)外開(kāi)放也可以引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，消化環(huán)境污染[32].5) 技術(shù)進(jìn)步：專(zhuān)利授權(quán)數(shù).技術(shù)進(jìn)步可以降低旅游業(yè)能源消耗與碳排放，提高旅游生態(tài)效率.6) 政府規(guī)制：節(jié)能環(huán)保財(cái)政支出.政府環(huán)境規(guī)制加強(qiáng)對(duì)環(huán)境非市場(chǎng)型管控，依靠政府手段對(duì)旅游環(huán)境污染起著良好的規(guī)范與調(diào)節(jié)作用.7) 旅游專(zhuān)業(yè)化水平：地區(qū)旅游總收入占地區(qū)生產(chǎn)總值比重.研究發(fā)現(xiàn)[31]旅游專(zhuān)業(yè)化水平對(duì)旅游碳排放具有很好的抑制作用，有利于旅游生態(tài)效率的提高.8) 旅游人次比：地區(qū)旅游總?cè)舜握嫉貐^(qū)(常住)人口數(shù)量比重.旅游人次比與地區(qū)旅游消費(fèi)水平、旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相掛鉤，對(duì)地區(qū)旅游生態(tài)效率的投入與產(chǎn)出結(jié)構(gòu)有著重要影響.

4.2 影響結(jié)果分析

2007年—2017年各因素對(duì)旅游生態(tài)效率影響的檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示：1) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)省域旅游生態(tài)效率的影響僅在2012年未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其余各年影響顯著且影響系數(shù)均值高達(dá)0.206 8，其中2013年影響系數(shù)最大，高達(dá)0.306 1，表明研究期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)旅游生態(tài)效率一直保持著顯著平穩(wěn)的影響，影響力較強(qiáng)，可見(jiàn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化會(huì)引起旅游生態(tài)效率的空間演變.2) 城鎮(zhèn)化水平在2010年、2011年、2014年、2016年未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，顯著年份影響系數(shù)呈現(xiàn)減小趨勢(shì)，表明隨著新型城鎮(zhèn)化步伐的加快，鄉(xiāng)村振興、城鄉(xiāng)一體化均在一定程度上削弱了城鎮(zhèn)化水平對(duì)旅游生態(tài)效率的影響.3) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在2007年—2011年以及2015年顯著，影響系數(shù)均較小，可能由于旅游生態(tài)效率是對(duì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境兩大系統(tǒng)的綜合考量，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平只是其中一小部分.4) 對(duì)外開(kāi)放程度僅在2008年、2009年對(duì)旅游生態(tài)效率影響顯著，且影響力不高，由于全球化背景下，對(duì)外開(kāi)放對(duì)旅游生態(tài)效率是把“雙刃劍”.5) 技術(shù)進(jìn)步僅在2009年、2014年—2016年通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，影響系數(shù)均較小，但近年來(lái)的顯著性有所增強(qiáng)，表明技術(shù)進(jìn)步對(duì)旅游生態(tài)效率的作用開(kāi)始凸顯.6) 政府規(guī)制僅在2011年、2013年、2016年不顯著，顯著年份影響系數(shù)均值達(dá)到0.154 3，表明政府規(guī)制對(duì)旅游生態(tài)效率影響較強(qiáng)，因此各地區(qū)政府規(guī)制的合理與科學(xué)，也會(huì)使地區(qū)旅游生態(tài)效率呈現(xiàn)一定的差異.7) 旅游專(zhuān)業(yè)化水平在研究期內(nèi)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且影響系數(shù)均值達(dá)到0.223 8，其中2010年最高，達(dá)到0.464 2，一直保持在較高影響力的狀態(tài)，可見(jiàn)旅游專(zhuān)業(yè)化水平對(duì)旅游生態(tài)效率具有較強(qiáng)影響.8) 旅游人次比對(duì)旅游生態(tài)效率同樣始終保持著顯著影響，影響系數(shù)均值高達(dá)0.233 0，但影響系數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，這可能與公民環(huán)保意識(shí)的提高以及環(huán)境規(guī)制的加強(qiáng)，使得旅游人次比對(duì)旅游生態(tài)效率的影響有所削弱.

表4 中國(guó)旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同影響因素的檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Test results of influencing factors of China tourism ecological efficiency club convergence

5 結(jié)論與討論

本文基于對(duì)2007年—2017年中國(guó)旅游生態(tài)效率的測(cè)度，對(duì)其是否存在俱樂(lè)部趨同效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，并深入研究其俱樂(lè)部趨同效應(yīng)的時(shí)間演變特征與空間差異特征，探測(cè)其時(shí)空演變機(jī)理，得到以下主要結(jié)論.

1) 2007年—2017年中國(guó)旅游生態(tài)效率整體水平不高，但呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，變動(dòng)幅度不大；省域旅游生態(tài)效率雖分布不均衡，但呈現(xiàn)出顯著的俱樂(lè)部趨同效應(yīng)，其中少數(shù)東部沿海和西部省市效率較高，而大多數(shù)中西部省市效率較低.

2) 不同時(shí)長(zhǎng)下，中國(guó)旅游生態(tài)效率均呈現(xiàn)顯著的俱樂(lè)部趨同效應(yīng)，且趨同穩(wěn)定性較強(qiáng)，但隨著時(shí)長(zhǎng)的積累，俱樂(lè)部趨同指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，即中國(guó)旅游生態(tài)效率的固化效應(yīng)有所減弱，前期低水平俱樂(lè)部趨同程度較高，后期高水平俱樂(lè)部趨同程度較高.在非同等級(jí)俱樂(lè)部轉(zhuǎn)移中，相鄰等級(jí)之間概率轉(zhuǎn)移的可能性更大，特別是中層等級(jí)俱樂(lè)部趨同轉(zhuǎn)移概率較高.

3) 不同空間滯后下，中國(guó)旅游生態(tài)效率同樣呈現(xiàn)俱樂(lè)部趨同效應(yīng)，大多數(shù)省份主要處于平穩(wěn)狀態(tài)，向上轉(zhuǎn)移和向下轉(zhuǎn)移的省份數(shù)量均為9個(gè)，其中鄰近東部沿海地區(qū)的中部省市旅游生態(tài)效率向上轉(zhuǎn)移，而部分中西部和東北省市旅游生態(tài)效率向下轉(zhuǎn)移，分布較為集聚.隨著空間滯后條件的提升，中國(guó)旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同的固化效應(yīng)也不斷的削弱，空間因素在俱樂(lè)部轉(zhuǎn)移中起著很重要作用，大部分省市與鄰域效率轉(zhuǎn)移保持相同方向，但少數(shù)東部沿海和西南省市可以實(shí)現(xiàn)向上轉(zhuǎn)移，而若干中西部省市陷入“低效率”陷阱.

4) 影響中國(guó)旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同的顯著性因素，按影響力均值從大到小依次為旅游人次比、旅游專(zhuān)業(yè)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、政府規(guī)制、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，而技術(shù)進(jìn)步與對(duì)外開(kāi)放水平在多數(shù)年份顯著性不強(qiáng).

基于以上實(shí)證結(jié)論，發(fā)現(xiàn)中國(guó)旅游生態(tài)效率還存在較大的空間等級(jí)差異，雖俱樂(lè)部趨同效應(yīng)比趨異效應(yīng)更為顯著，但也有一部分省市會(huì)出現(xiàn)旅游生態(tài)效率向下轉(zhuǎn)移的可能性.鑒于此，本文提出以下建議：1) 各省市應(yīng)舉全力提高自身旅游生態(tài)效率，縮小旅游生態(tài)效率省際差距，實(shí)現(xiàn)區(qū)域均衡發(fā)展，特別是生態(tài)環(huán)境脆弱、旅游發(fā)展水平較低的西北地區(qū)，應(yīng)充分吸收鄰域及跨區(qū)域的空間溢出，實(shí)現(xiàn)自身的跨越發(fā)展.2) 對(duì)于在空間滯后條件下，俱樂(lè)部趨同向下轉(zhuǎn)移的省份，應(yīng)加強(qiáng)與高水平俱樂(lè)部成員之間的聯(lián)系，抓住區(qū)域聯(lián)動(dòng)機(jī)遇，整合自身實(shí)力，實(shí)現(xiàn)最大效率，使效率轉(zhuǎn)移穩(wěn)中有進(jìn).3) 對(duì)于低水平效率俱樂(lè)部趨同成員，不能安于現(xiàn)狀，應(yīng)充分挖掘旅游發(fā)展?jié)摿?，拓寬旅游生態(tài)效率空間溢出渠道，創(chuàng)造優(yōu)勢(shì)平臺(tái)，強(qiáng)力吸收來(lái)自高水平俱樂(lè)部的空間溢出，增強(qiáng)效率轉(zhuǎn)換的靈動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)“追趕”效應(yīng).

同時(shí)，本文尚存在不足之處，如在旅游碳排放與能源消耗測(cè)度方面，本文參考目前主流的“自下而上”法，主要對(duì)旅游業(yè)直接碳排放量和能源消耗量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，而對(duì)旅游業(yè)的間接碳排放量沒(méi)有統(tǒng)計(jì)在內(nèi)，因此，存在一定“漏損”，旅游生態(tài)效率僅具有一定的參考價(jià)值.其次，影響旅游生態(tài)效率俱樂(lè)部趨同的因素有很多，本研究選取具有代表性八大因素，還有一些具體而微的因素未納入考慮，這也是今后還需努力，不斷改進(jìn)優(yōu)化的方向.