胡莉娜，程 剛，丁翠翠

（1.忻州師范學(xué)院 會(huì)計(jì)系，山西 忻州 034000；2.西藏大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，西藏 拉薩 850000；3.西藏大學(xué) 工學(xué)院，西藏 拉薩 850000)

長(zhǎng)江中游城市群地處長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶樞紐位置，旅游資源豐富獨(dú)特，是未來發(fā)展?jié)摿Ψ浅＞薮蟮奶卮笮蛧?guó)家級(jí)城市群。隨著《長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》《“十三五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等支持長(zhǎng)江中游城市群旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃的出臺(tái)，旅游產(chǎn)業(yè)總體保持穩(wěn)健增長(zhǎng)并成為區(qū)域內(nèi)重要支柱產(chǎn)業(yè)之一。旅游產(chǎn)業(yè)持續(xù)蓬勃發(fā)展離不開完善便利的交通配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)做支撐[1]。高質(zhì)量發(fā)展的核心目標(biāo)是效率變革，在高速鐵路迅速發(fā)展大背景下旅游產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展要實(shí)現(xiàn)從投入驅(qū)動(dòng)向效率驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變。

1 高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對(duì)城市旅游效率影響研究設(shè)計(jì)

1.1 長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路及旅游資源概況

2012 年國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于大力實(shí)施促進(jìn)中部地區(qū)崛起戰(zhàn)略的若干意見》，首次明確提出長(zhǎng)江中游城市群概念。根據(jù)2015 年4 月國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)印發(fā)的《長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》，長(zhǎng)江中游城市群空間范圍得以確定，主要以武漢城市圈、環(huán)長(zhǎng)株潭城市群、環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群為核心。從2004 年滬漢蓉高速鐵路宜萬(wàn)段開工建設(shè)，到2019年底，長(zhǎng)江中游城市群基本形成由高速鐵路、城際鐵路構(gòu)成的布局合理的現(xiàn)代高速鐵路網(wǎng)絡(luò)體系。

長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路線主要包括京廣高速鐵路(北京西—廣州南)、武九高速鐵路(武漢—九江)、滬昆高速鐵路(上海虹橋—昆明南)、西武高速鐵路(云夢(mèng)東—十堰東)、漢宜高速鐵路(漢口—宜昌東)、杭長(zhǎng)高速鐵路(杭州東—長(zhǎng)沙南)、昌福高速鐵路(南昌西—福州)等。城際鐵路線主要包括漢孝城際鐵路(漢口—云夢(mèng)東)、武岡城際鐵路(黃岡東—武漢)、武咸城際鐵路(武昌—咸寧南)、昌九城際鐵路(九江—南昌西)、武石城際鐵路(武漢—大冶北)等。研究期內(nèi)，除益陽(yáng)、常德、荊門3 個(gè)地級(jí)節(jié)點(diǎn)未被連接外，高速鐵路線和城際鐵路線連通的地級(jí)節(jié)點(diǎn)達(dá)到 28 個(gè)，占區(qū)域節(jié)點(diǎn)總數(shù)的90%。

長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路沿線城市A 級(jí)景區(qū)共840 個(gè)，其中景區(qū)數(shù)量排名前5 的城市從高到低依次是撫州、黃岡、南昌、九江、吉安。2019 年文化和旅游部正式認(rèn)定并公布了首批國(guó)家全域旅游示范區(qū)名單，位于長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路沿線的主要包括武漢市黃陂區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、衡陽(yáng)市南岳區(qū)、湘潭市韶山市、吉安市井岡山市、上饒市婺源縣、撫州市資溪縣等，占國(guó)家全域旅游示范區(qū)總量的9.9%。

近年來，長(zhǎng)江中游城市群內(nèi)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)互聯(lián)互通取得明顯成效，為新時(shí)代區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展提供了強(qiáng)大推動(dòng)力。有關(guān)高速鐵路開通對(duì)區(qū)域旅游與經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的研究，為推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了依據(jù)。李磊等[2]發(fā)現(xiàn)高速鐵路開通初期會(huì)產(chǎn)生顯著的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，能夠促進(jìn)區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展。中國(guó)高速鐵路建設(shè)僅有十多年時(shí)間，未來研究應(yīng)通過建立動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)加強(qiáng)對(duì)長(zhǎng)期效應(yīng)的動(dòng)態(tài)考量。辛大楞[3]定量分析了高速鐵路開通對(duì)區(qū)域旅游發(fā)展的影響，結(jié)果表明高速鐵路開通可以通過帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展、提升旅游產(chǎn)品供給、發(fā)揮“時(shí)空壓縮”效應(yīng)帶動(dòng)區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展。魏麗等[4]基于31 個(gè)省份面板數(shù)據(jù)，使用SBM-Undesirable和Tobit 模型對(duì)高速鐵路提升綠色生產(chǎn)率進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。

高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對(duì)區(qū)域旅游與經(jīng)濟(jì)發(fā)展最直接的影響是縮短了城市間的時(shí)間距離，增強(qiáng)了城市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的廣度和深度。梅琳等[5]采用最短時(shí)間距離指標(biāo)分析了高速鐵路建設(shè)后沿線區(qū)域可達(dá)性演變特征。劉大均等[6]對(duì)成渝城市群旅游流網(wǎng)絡(luò)空間變化特征進(jìn)行了分析，研究發(fā)現(xiàn)高速鐵路成網(wǎng)建設(shè)條件下區(qū)域內(nèi)旅游流空間聯(lián)系呈現(xiàn)日益增強(qiáng)趨勢(shì)。楊思瑩等[7]定量分析了高速鐵路開通后產(chǎn)生的減排效應(yīng)，并對(duì)促進(jìn)城市減排的作用機(jī)制和空間異質(zhì)性特征進(jìn)行了分析。孫娜等[8]重點(diǎn)考察了高速鐵路開通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制與效益評(píng)估，并對(duì)不同等級(jí)城市效益之間的差異進(jìn)行了深入分析。

1.2 城市旅游效率測(cè)度

城市旅游效率是對(duì)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)活動(dòng)投入與產(chǎn)出之間比率關(guān)系的測(cè)度。作為一個(gè)綜合性產(chǎn)業(yè)，旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展涉及國(guó)民經(jīng)濟(jì)多個(gè)行業(yè)和部門，因而城市旅游效率受到多方面影響因素的作用。國(guó)內(nèi)外已有研究成果中，旅游效率的投入變量主要包括資本投入變量和勞動(dòng)力投入變量。其中，A 級(jí)景區(qū)數(shù)量、旅行社數(shù)量、星級(jí)飯店數(shù)量表征旅游基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)設(shè)施建設(shè)的資本投入，第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量表征旅游勞動(dòng)力的投入。產(chǎn)出方面，較多學(xué)者采用旅游總收入和旅游總?cè)藬?shù)作為期望產(chǎn)出變量，旅游碳排放量作為非期望產(chǎn)出變量。因而，采用考慮松弛變量的非角度、非徑向的效率測(cè)度SBM 模型，通過非射線性方式直接把松弛變量引入到目標(biāo)函數(shù)中，衡量具有M種投入和J種產(chǎn)出的決策單元效率水平，可以提高測(cè)度結(jié)果的精確性。該模型設(shè)有n個(gè)決策單元，矩陣形式如下。

式中：M為決策單元有M種類型的要素投入，J為決策單元有J種類型的產(chǎn)出；xik為第k個(gè)決策單元的第i種投入量；yjk為第k個(gè)決策單元的第j種產(chǎn)出量。

生產(chǎn)可能集T(x)定義如下。

其中m代表投入，以各地級(jí)市A 級(jí)景區(qū)數(shù)量(AS)、旅行社數(shù)量(TA)、星級(jí)飯店數(shù)量(SH)、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)(ET)表示旅游產(chǎn)業(yè)投入變量。j代表產(chǎn)出，以各地級(jí)市旅游總?cè)藬?shù)(TN)、旅游總收入(TI)、旅游碳排放量(TC)表示旅游產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出變量。由于旅游碳排放量(TC)作為非期望產(chǎn)出會(huì)對(duì)旅游效率測(cè)度結(jié)果產(chǎn)生一定影響，因此通過“自下而上法”以旅游目的地?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將旅游碳排放量分為交通、住宿、活動(dòng)3 部分進(jìn)行計(jì)算，并將其納入SBM 模型更有利于科學(xué)客觀地衡量城市旅游效率[9]。對(duì)于ρ= 1，同時(shí)那么認(rèn)為決策單元有效性較強(qiáng)；對(duì)于ρ= 1，同時(shí)那么認(rèn)為決策單元有效性較弱[10]。

1.3 高速鐵路開通對(duì)旅游效率影響評(píng)估

為有效分析高速鐵路開通是否對(duì)沿線城市旅游效率的提高產(chǎn)生顯著影響，選取DID 雙重差分模型，實(shí)證檢驗(yàn)高速鐵路開通對(duì)沿線城市旅游效率的凈影響效應(yīng)。

DID 雙重差分模型可以用于衡量某一事件或者政策實(shí)施的效應(yīng)。根據(jù)研究對(duì)象是否開通高速鐵路分為2組，一組是開通高速鐵路城市，稱為實(shí)驗(yàn)組，另一組是未開通高速鐵路城市，稱為對(duì)照組。研究設(shè)定的模型如下

式中：Yit為沿線城市i在考察期t的旅游效率；λ和α為待估參數(shù)；cityit為政策虛擬變量；yearit為時(shí)間虛擬變量，考察期t開通高速鐵路則取值為1，反之取0；交互項(xiàng)(cityit×yearit)測(cè)度高速鐵路開通對(duì)旅游效率的凈影響效應(yīng)。為確保結(jié)果科學(xué)性，加入服務(wù)業(yè)發(fā)展水平(dsi)、人均GDP (gdpper)、公路交通運(yùn)輸水平(road)、地方財(cái)政一般預(yù)算支出(glf)等指標(biāo)作為模型中的控制變量，用Xit表示；εit為殘差。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來自各地統(tǒng)計(jì)局及中經(jīng)網(wǎng)(CEInet)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.4 高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對(duì)城市旅游效率的影響程度

為了衡量高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)帶來的非均衡時(shí)空收斂效應(yīng)，可以借助引力模型測(cè)度城市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度來反映高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)產(chǎn)生的非均衡時(shí)空收斂效應(yīng)，其計(jì)算公式如下

式中：Fij為經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度；Pi為i城市人口；GDPi為i地區(qū)生產(chǎn)總值；Tij為不同城市間出行最短耗時(shí)。通過查找2008—2019 年的列車時(shí)刻表獲得Tij變量數(shù)據(jù)，度量單位選取min。由于以長(zhǎng)江中游城市群為研究對(duì)象，因此對(duì)城市i與其余全部城市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度求和，可以獲取該城市的對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系總量。

依據(jù)上述分析，回歸模型設(shè)定如下所示。

式中：ΔYi為2008—2019 年城市i旅游效率的變化程度；ΔFi為2008—2019 年城市i經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度變化情況。通過回歸得到相關(guān)參數(shù)，高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對(duì)城市旅游效率的影響程度可以通過觀察參數(shù)λ1分析得到。

因此，在通過考慮碳排放量的非期望產(chǎn)出模型測(cè)算旅游效率基礎(chǔ)上，構(gòu)建雙重差分模型實(shí)證檢驗(yàn)長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路開通是否顯著提高了沿線城市旅游效率。同時(shí)，借助引力模型量化高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對(duì)沿線城市旅游效率的影響程度，為制定高速鐵路網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃提供理論依據(jù)。

2 案例分析

根據(jù)上述研究方法，以長(zhǎng)江中游城市群28 個(gè)地級(jí)以上城市為研究對(duì)象，分析高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對(duì)沿線城市旅游效率的影響。高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)包括規(guī)劃開行G，D，C 3 種字頭旅客列車的線路。

2.1 旅游效率測(cè)算分析

以A 級(jí)景區(qū)數(shù)量、旅行社數(shù)量、星級(jí)飯店數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量作為旅游業(yè)投入指標(biāo)，旅游總收入、旅游總?cè)藬?shù)、旅游碳排放量作為旅游業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)，采用SBM-DEA 模型，以長(zhǎng)江中游城市群28 個(gè)地級(jí)以上城市為案例，測(cè)算2008—2019 年的旅游效率。在考察期2008—2019 年間，全部研究對(duì)象的旅游效率平均值為0.732。其中，高于均值水平的城市數(shù)量占比為70.29%，說明大多數(shù)城市的旅游效率較高，各城市近年來積極貫徹新發(fā)展理念，全力推動(dòng)優(yōu)勢(shì)旅游不斷發(fā)展。但部分城市在考察期內(nèi)的旅游效率低于均值水平，如荊州、荊門、衡陽(yáng)，其旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍存在較大改善空間。從旅游效率指標(biāo)值的離散情況分析，考察期內(nèi)長(zhǎng)江中游城市群28 個(gè)城市旅游效率的標(biāo)準(zhǔn)差均值為0.297，說明不同城市旅游效率值間的變動(dòng)差距較小，對(duì)縮小區(qū)域發(fā)展差異具有指導(dǎo)意義。長(zhǎng)江中游城市群28 個(gè)城市旅游效率變動(dòng)情況如圖1 所示。

圖1 長(zhǎng)江中游城市群28 個(gè)城市旅游效率變動(dòng)情況Fig.1 Changes in tourism efficiency of 28 cities in the middle reaches of the Yangtze River

2.2 高速鐵路開通對(duì)長(zhǎng)江中游城市群旅游效率的影響

通過圖示法得到，高速鐵路開通前實(shí)驗(yàn)組以及對(duì)照組的旅游效率變化情況呈現(xiàn)大體相同趨勢(shì)，符合雙重差分方法的使用條件。對(duì)于高速鐵路建設(shè)對(duì)長(zhǎng)江中游城市群旅游效率的影響研究，在基準(zhǔn)計(jì)量模型基礎(chǔ)上選取固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)模型逐步加入控制變量dsi，gdpper，road，glf。高速鐵路開通對(duì)長(zhǎng)江中游城市群旅游效率整體及細(xì)分因素回歸結(jié)果如表1 所示，其中基準(zhǔn)計(jì)量模型(1)表示高速鐵路開通對(duì)長(zhǎng)江中游城市群城市旅游效率的整體影響效應(yīng)，模型(2)至模型(5)顯示逐步加入控制變量后的回歸結(jié)果。結(jié)合經(jīng)典Hausman 判定模型選用固定效應(yīng)(FEM)或隨機(jī)效應(yīng)(REM)，結(jié)果顯示模型(1)、(2)、(3)、(5)的p值分別為0.130 8，0.164 1，0.219 4，0.182 5，適用于FEM。模型(4)的p值為0.000 0，適用于REM。在逐步回歸中模型擬合優(yōu)度R2值逐步增大，從0.392 6 提高至0.830 2。

隨著時(shí)間變化以及開通高速鐵路城市數(shù)量的遞增，高速鐵路成網(wǎng)建設(shè)對(duì)長(zhǎng)江中游城市群城市旅游效率影響的時(shí)間變化趨勢(shì)如表2 所示。表2 交互項(xiàng)系數(shù)顯示了不同年份高速鐵路建設(shè)對(duì)沿線城市旅游效率產(chǎn)生的凈影響效應(yīng)。模型(1)的交互項(xiàng)系數(shù)顯示了2009—2019 年各年份交互項(xiàng)(cityit×yearit)的估計(jì)結(jié)果。模型(2)至模型(5)顯示了在逐步引入控制變量后的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。由研究結(jié)果可知，高速鐵路開通初期的影響并不顯著。交互項(xiàng)系數(shù)λ3從2013 年開始均變得顯著且相對(duì)穩(wěn)定一些，并逐步呈現(xiàn)出增強(qiáng)趨勢(shì)。

表1 高速鐵路開通對(duì)長(zhǎng)江中游城市群旅游效率整體及細(xì)分因素回歸結(jié)果Tab.1 Regression results of overall and subdivision factors on tourism efficiency of urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River after the opening of high speed railway

表2 高速鐵路成網(wǎng)建設(shè)對(duì)長(zhǎng)江中游城市群城市旅游效率影響的時(shí)間變化趨勢(shì)Tab.2 Time variation trend of the impact of high speed rail network on urban tourism efficiency of urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River

2.3 高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對(duì)城市旅游效率的影響程度

基于長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展階段，選取2008 年(高速鐵路開通前)、2013 年、2019 年(高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建成后) 3 個(gè)年份數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。截至2019 年，長(zhǎng)江中游城市群有23 個(gè)城市開通高速鐵路。益陽(yáng)、常德在考察期內(nèi)未開通G 字頭、D 字頭、C 字頭客車，鄂州、荊州、荊門在2008 年以及2013 年未開通鐵路，以上區(qū)域的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度變化情況無(wú)法度量。為保持前后分析可比的一致性，僅選取23 個(gè)開通高速鐵路的城市進(jìn)行分析。

根據(jù)公式(5)計(jì)算得到2008—2019 年長(zhǎng)江中游城市群23 個(gè)城市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度值，從整體上看全部研究對(duì)象分別在2008 年、2013 年、2019年均值達(dá)到350.84 億元· 萬(wàn)人/min2、3 196.39 億元 · 萬(wàn)人/min2、7 822.37 億元· 萬(wàn)人/min2，年均增長(zhǎng)率水平實(shí)現(xiàn)32.61%。高速鐵路開通前后長(zhǎng)江中游城市群23 個(gè)城市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度變化如表3 所示，2013 年的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度與無(wú)高速鐵路的2008 年相比平均提升了2 845.55 億元· 萬(wàn)人/min2，2019年比2013 年增加了4 625.99 億元· 萬(wàn)人/min2，后者(2013—2019 年)是前者(2008—2013 年)的162.57%。從年均增長(zhǎng)率看，第一階段高于第二階段，主要是由于大部分城市開通高速鐵路的時(shí)間位于2009—2013 年間，互聯(lián)互通的交通網(wǎng)絡(luò)提升了沿線城市可達(dá)性并實(shí)現(xiàn)了更大范圍內(nèi)的分工合作，由此城市間對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度得到迅速增強(qiáng)。但黃岡、襄陽(yáng)、株洲、岳陽(yáng)、衡陽(yáng)第一階段城市人口和地區(qū)生產(chǎn)總值增速比第二階段較快，因此以上區(qū)域第一階段的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度值略高于第二階段。

高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)在整體上提升長(zhǎng)江中游城市群城市對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的同時(shí)，使城市群內(nèi)不同城市對(duì)外聯(lián)系強(qiáng)度提升幅度存在明顯的空間差異。2008 年對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的變異系數(shù)為1.15，2013 年增加到1.47，說明不同城市對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的地域差異逐步擴(kuò)大。2019 年變異系數(shù)為1.18，雖然低于2013 年的1.47，但與2008 年1.15相比仍然略高，呈現(xiàn)出非均衡的時(shí)空收斂效應(yīng)。從2008—2019 年長(zhǎng)江中游城市群對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度排名發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)沙、株洲、武漢排名基本穩(wěn)定并位居前三。鷹潭、上饒、吉安、襄陽(yáng)、宜昌、景德鎮(zhèn)排名比較靠后。由于高速鐵路開通時(shí)間差異以及區(qū)域發(fā)展程度不同，導(dǎo)致長(zhǎng)江中游城市群市場(chǎng)區(qū)位等級(jí)發(fā)生重構(gòu)。在高速鐵路成網(wǎng)背景下，長(zhǎng)沙、武漢等核心城市以及株洲、岳陽(yáng)、宜春、孝感等重要節(jié)點(diǎn)城市的集聚輻射能力明顯提升。

表3 高速鐵路開通前后長(zhǎng)江中游城市群23 個(gè)城市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度變化億元· 萬(wàn)人/ min2Tab.3 Changes of economic connection intensity of 23 cities in the middle reaches of the Yangtze River before and after the opening of high speed railway

選取2008—2019 年長(zhǎng)江中游城市群城市旅游效率作為被解釋變量，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度變化值作為解釋變量，結(jié)合公式(6)進(jìn)行實(shí)證模擬。長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市旅游效率的影響程度如表4 所示。其中，(1)表示只有自變量，(2)、(3)、(4)、(5)分別表示加入控制變量dsi，gdpper，road，glf后的結(jié)果。經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度變化值的系數(shù)在1%和5%的水平下均顯著為正，該系數(shù)衡量了高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)產(chǎn)生的時(shí)空收斂效應(yīng)對(duì)長(zhǎng)江中游城市群城市旅游效率的影響程度?？梢钥闯?，當(dāng)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)引起的時(shí)空收斂效應(yīng)每提高1%時(shí)，沿線城市旅游效率可以提高0.07% ～ 0.16%。

表4 長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市旅游效率的影響程度Tab.4 Influence of high speed railway network on urban tourism efficiency in the middle reaches of Yangtze River

上述研究結(jié)果驗(yàn)證了高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)影響城市旅游效率的理論機(jī)制，即低碳時(shí)代長(zhǎng)江中游城市群高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)可以提高城市旅游效率，作用機(jī)制主要表現(xiàn)在3 個(gè)方面。一是基于旅游要素投入視角，高速鐵路開通改善和優(yōu)化了交通運(yùn)輸業(yè)的有效供給，為城市旅游效率提升提供了硬件基礎(chǔ)支持。長(zhǎng)江中游高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)產(chǎn)生的時(shí)空收斂效應(yīng)能夠帶動(dòng)區(qū)域相關(guān)旅游投入要素的發(fā)展，促進(jìn)旅游投入要素在不同區(qū)域間的自由流動(dòng)。二是基于消費(fèi)者需求視角，高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)改善和提高了城市間可達(dá)性，對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度顯著提升。同時(shí)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)降低了旅游時(shí)間成本，增加了旅游景區(qū)出行人數(shù)和游客周轉(zhuǎn)率。三是基于旅游業(yè)非期望產(chǎn)出視角，高速鐵路成網(wǎng)建設(shè)可以在一定程度上降低旅游交通碳排放量，選擇高速鐵路綠色出行方式，踐行低碳發(fā)展理念，可以在一定程度上控制碳排放并降低能源消耗，從而提高沿線城市旅游效率，實(shí)現(xiàn)旅游產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

3 結(jié)束語(yǔ)

高速鐵路以其方便快捷、節(jié)能環(huán)保等特點(diǎn)相比其他出行方式表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)，為長(zhǎng)江中游城市群區(qū)域旅游發(fā)展帶來新契機(jī)。碳排放量作為非期望產(chǎn)出會(huì)對(duì)旅游效率測(cè)算結(jié)果產(chǎn)生影響，在測(cè)度旅游產(chǎn)業(yè)碳排放量和旅游效率基礎(chǔ)上，選取雙重差分模型和引力模型考察高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對(duì)長(zhǎng)江中游城市群旅游效率的影響，可為更好地制定高速鐵路網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃提供有價(jià)值的理論參考，有利于調(diào)整和優(yōu)化長(zhǎng)江中游城市群高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域布局。