王小紅 宋燕梅

（成都大學(xué) 旅游與文化產(chǎn)業(yè)學(xué)院，四川 成都 610106）

一、引言

在2017年世界旅游及旅行理事會(huì)發(fā)布的全球旅游業(yè)發(fā)展最快的城市榜單中，成都名列前五。新冠疫情暴發(fā)之前的幾年時(shí)間，成都入境旅游業(yè)蓬勃發(fā)展。新冠肺炎疫情給入境旅游按下了暫停鍵，經(jīng)過(guò)兩年多的發(fā)展，疫情仍然嚴(yán)重，我國(guó)的防控政策依然嚴(yán)格，但是隨著疫苗的接種，最終各個(gè)國(guó)家一定會(huì)找到最佳解決途徑，世界出入境旅游也必將逐漸恢復(fù)。研究分析入境旅游的限制因素，將為旅游業(yè)恢復(fù)之后的發(fā)展路徑提供有力支撐和方法選擇。

從新冠疫情暴發(fā)前的數(shù)據(jù)來(lái)看，成都市的入境游客數(shù)量和外匯收入從改革開(kāi)放以來(lái)一直持續(xù)增長(zhǎng)。然而隨著空氣質(zhì)量的下降，大氣污染不僅影響了公眾健康，也抑制了社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，特別是大氣污染對(duì)旅游業(yè)的不利影響日益受到關(guān)注。加上國(guó)內(nèi)外媒體對(duì)我國(guó)空氣污染的報(bào)道，降低了對(duì)潛在游客的吸引力。毫無(wú)疑問(wèn)，隨著人們對(duì)大氣污染帶來(lái)的健康問(wèn)題越來(lái)越重視，空氣質(zhì)量已經(jīng)成為選擇旅游目的地的重要考量因素之一。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假說(shuō)

（一）文獻(xiàn)綜述

國(guó)外關(guān)于空氣質(zhì)量與旅游的研究主要致力于兩者之間的相互關(guān)系。一是空氣質(zhì)量對(duì)旅游業(yè)的影響。如針對(duì)1997年和1998年霧霾對(duì)文萊旅游業(yè)的影響進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)空氣污染事件使1997—1998年到文萊的游客人數(shù)減少了約3.75%。①Anaman K A,“Looi C N.Economic impact of haze-related air pollution on the tourism industry in Brunei Darussalam”，Economic Analysis and Policy,Vol.30,No.2，2000,pp.133-143.對(duì)到訪馬來(lái)西亞停泊島和熱浪島的469名游客進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)空氣質(zhì)量和景觀對(duì)可持續(xù)旅游的重要性沒(méi)有任何顯著影響。②Nejati M,Mohamed B,Omar S I,“ The Influence of Perceived Environmental Impacts of Tourism on the Perceived Importance of Sustainable Tourism”,E-review of Tourism Research，Vol.12，2015，pp.99-114.2018年對(duì)越南胡志明市、芽莊和峴港三大旅游城市游客急性暴露PM2.5和BC（黑炭）的健康的短期影響進(jìn)行研究，表明短期接觸空氣污染物可能對(duì)游客健康產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。③Pant P,Huynh W,Peltier R E,“Exposure to air pollutants in Vietnam: Assessing potential risk for tourists”,Journal of Environmental Sciences,Vol.73，2018,pp.147-154.二是旅游業(yè)對(duì)空氣質(zhì)量的影響。有學(xué)者研究了西班牙馬略卡島PM10日均濃度與游客數(shù)量之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)每日游客存量是空氣污染濃度水平的重要預(yù)測(cè)因子，PM10濃度水平增加 0.45%可能與游客人數(shù)增加 1%有關(guān)。④Saenz-de-Miera O,Rosselló J,“ Modeling tourism impacts on air pollution: The case study of PM10 in Mallorca”,Tourism Management,Vol.40，2014,pp.273-281.有學(xué)者比較了1995—2014 年選定的發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的旅游業(yè)對(duì)空氣污染的影響，發(fā)現(xiàn)國(guó)際旅游業(yè)的擴(kuò)大增加了發(fā)展中國(guó)家的空氣污染，卻減少了發(fā)達(dá)國(guó)家的空氣污染。⑤Alizadeh M,“Tourism impact on air pollution in developed and developing countries”,Iranian Economic Review，Vol.24,No.1，2020,pp.159-180.三是從兩者相互作用角度，有學(xué)者探討了1975—2012年全球最具發(fā)展前景地區(qū)的氣候變化、空氣污染和旅游發(fā)展指標(biāo)之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)空氣污染對(duì)旅游業(yè)有影響，然而影響旅游指標(biāo)的強(qiáng)度因地區(qū)而異，在部分地區(qū)出現(xiàn)旅游業(yè)影響空氣污染的情況。⑥Sajjad F,Noreen U,Zaman K,“Climate change and air pollution jointly creating nightmare for tourism industry”,Environmental Science and Pollution Research,Vol.21,No.21，2014,pp.12403-12418.使用歐洲五個(gè)國(guó)家（奧地利、塞浦路斯、英國(guó)、意大利和瑞士）2008年1月至2015年12月的月度數(shù)據(jù)，采用向量自回歸模型，結(jié)果表明對(duì)于奧地利和意大利來(lái)說(shuō)，旅游業(yè)的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致空氣質(zhì)量惡化，而對(duì)于塞浦路斯和英國(guó)來(lái)說(shuō)，旅游需求將因旅游目的地空氣質(zhì)量下降而改變。⑦Robaina M,Madaleno M,Silva S,et al,“The relationship between tourism and air quality in five European countries”,Economic Analysis and Policy,Vol.67，2020,pp.261-272.

國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從兩個(gè)維度來(lái)展開(kāi)。一方面，研究旅游者對(duì)空氣質(zhì)量的感知，并影響其旅游行為決策。例如，有學(xué)者利用結(jié)構(gòu)方程模型，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外游客對(duì)霧霾的危害有較強(qiáng)感知，從而降低游客的滿意度。⑧李靜、Philip L.PEARCE、吳必虎、Alastair M.MORRISO：《霧霾對(duì)來(lái)京旅游者風(fēng)險(xiǎn)感知及旅游體驗(yàn)的影響——基于結(jié)構(gòu)方程模型的中外旅游者對(duì)比研究》，《旅游學(xué)刊》2015年第19期，第48-59頁(yè)。有學(xué)者利用問(wèn)卷星和微信平臺(tái)進(jìn)行在線問(wèn)卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)中國(guó)大陸居民對(duì)北京的霧霾及旅游健康風(fēng)險(xiǎn)、旅游體驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)均有十分強(qiáng)烈的感知并存在群體差異。⑨彭建、郭思遠(yuǎn)、裴亞楠、張松：《大陸居民對(duì)北京霧霾的旅游影響感知和態(tài)度研究》，《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》2016年第10期，第168-176頁(yè)。有學(xué)者從游客視角出發(fā)，運(yùn)用 Ordered probit、Ordered logit、OLS 三種計(jì)量模型測(cè)算了旅游城市空氣質(zhì)量的價(jià)值，發(fā)現(xiàn)空氣污染對(duì)游客滿意度具有顯著的負(fù)向影響。⑩呂曄林：《基于游客滿意度的旅游城市空氣質(zhì)量經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)價(jià)研究》，碩士學(xué)位論文，大連理工大學(xué)，2017年。有學(xué)者利用風(fēng)險(xiǎn)感知理論構(gòu)建了霧霾影響入境旅游規(guī)模的回歸模型，發(fā)現(xiàn)霧霾影響入境旅游的游客風(fēng)險(xiǎn)感知具有異質(zhì)性特征，港澳臺(tái)地區(qū)游客對(duì)霧霾風(fēng)險(xiǎn)的感知較外國(guó)游客要弱，游客風(fēng)險(xiǎn)感知的異質(zhì)性特征會(huì)進(jìn)一步影響旅游目的地的選擇。①葉莉、陳修謙：《霧霾對(duì)我國(guó)入境旅游的影響:游客風(fēng)險(xiǎn)感知異質(zhì)性視角》，《廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2020年第4期，第48-57頁(yè)。另一方面，利用可以量化的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建計(jì)量回歸模型度量空氣污染對(duì)旅游經(jīng)濟(jì)的影響，都表明空氣污染對(duì)旅游有一定的抑制作用。有學(xué)者通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，空氣污染程度與我國(guó)旅游服務(wù)出口存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系。②張倩倩：《空氣污染對(duì)我國(guó)旅游服務(wù)貿(mào)易出口影響的實(shí)證分析》，《唐山師范學(xué)院學(xué)報(bào)》2015年第4期，第119-123頁(yè)。有學(xué)者通過(guò)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)和向量自回歸模型研究空氣質(zhì)量對(duì)入境旅游的影響，研究發(fā)現(xiàn)空氣質(zhì)量對(duì)入境旅游的影響呈現(xiàn)周期波動(dòng)。③任闖、孫瑞紅、葉欣梁：《城市空氣質(zhì)量與入境旅游關(guān)系研究》，《上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年第4期，第361-366頁(yè)。有學(xué)者利用 VAR 模型對(duì)北京入境旅游業(yè)發(fā)展與空氣污染的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)北京市空氣污染對(duì)入境旅游業(yè)發(fā)展具有阻礙作用。④唐潔塵、袁新宇：《空氣污染與北京入境旅游業(yè)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證研究——基于VAR模型》，《生態(tài)經(jīng)濟(jì)》2018年第4期，第114-118頁(yè)。也有研究表明目的地城市的空氣污染對(duì)旅游人次和旅游收入均具有顯著的消極或抑制效應(yīng)。⑤葉莉、李欣廣：《空氣質(zhì)量對(duì)我國(guó)入境旅游收入的影響》，《統(tǒng)計(jì)與決策》2019年第8期，第101-104頁(yè)。⑥孫根緊、錢(qián)琪：《空氣污染對(duì)中國(guó)城市旅游業(yè)發(fā)展的影響——來(lái)自168個(gè)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《四川師范大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2020年第5期，第65-73頁(yè)。

從國(guó)內(nèi)和國(guó)外研究結(jié)果來(lái)看，大氣污染與旅游之間具有普遍的雙向作用。在中國(guó)知網(wǎng)中暫未檢索到對(duì)成都大氣污染與入境旅游之間關(guān)系進(jìn)行定量分析的研究成果。成都位于四川盆地，是典型的靜風(fēng)性氣候，且冬天降雨明顯減少，不利于污染物擴(kuò)散，空氣污染會(huì)加劇。在數(shù)據(jù)搜集的基礎(chǔ)上利用數(shù)學(xué)模型深入分析大氣污染對(duì)成都入境旅游的影響機(jī)制，定量評(píng)估成都入境旅游增長(zhǎng)緩慢的原因，探尋有效的發(fā)展策略和解決途徑，對(duì)成都未來(lái)入境旅游的發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

（二）研究假說(shuō)

隨著空氣污染物的增加，空氣質(zhì)量隨之下降，使得旅游企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率降低，同時(shí)也會(huì)削弱旅游者的需求，從供給與需求兩方面對(duì)旅游業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。從旅游供給角度來(lái)看，空氣污染物中的SO2、NO2與水和陽(yáng)光結(jié)合時(shí)，會(huì)產(chǎn)生酸雨的主要成分，酸雨不僅會(huì)破壞自然生態(tài)系統(tǒng)，還會(huì)破壞人造材料，降低旅游目的地的旅游資源吸引力，從而使旅游資源的經(jīng)濟(jì)價(jià)值下降。從旅游需求角度來(lái)看，新鮮空氣和清潔環(huán)境是旅游業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)和前提，空氣污染在一定程度上會(huì)對(duì)游客的身體健康造成損傷?？諝庵形廴绢w粒物浮游，不僅會(huì)降低游客觀賞的可視性，而且可能會(huì)削減旅游需求，降低戶(hù)外休閑娛樂(lè)消費(fèi)，改變旅游線路，減少游覽停留時(shí)間等，使得游客對(duì)旅游目的地的形象感知不佳?？傊諝赓|(zhì)量對(duì)目的地旅游吸引力及可持續(xù)發(fā)展起決定性作用，由此，本文提出以下假說(shuō)。

假說(shuō)1：空氣污染對(duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展存在負(fù)向影響。

隨著西部大開(kāi)發(fā)不斷推進(jìn)，成都迎來(lái)了發(fā)展熱潮，經(jīng)濟(jì)與社會(huì)得到了長(zhǎng)足發(fā)展，城市化進(jìn)程成效突出，常住人口數(shù)從2000年1,110.85萬(wàn)人大幅度增長(zhǎng)到2020年2,093.78萬(wàn)人。隨著能源消費(fèi)量越來(lái)越大，空氣污染物的排放也逐漸增加。空氣污染物的化學(xué)組成包括氣態(tài)污染物以及吸附的重金屬、離子成分等。煤炭燃燒是空氣污染物的主要來(lái)源，會(huì)產(chǎn)生煙塵、SO2、氮氧化物和CO2等多種空氣污染物。機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣中含有大量的CO和氮氧化物等污染物，是導(dǎo)致大型城市空氣污染的主要原因之一。空氣污染物中的PM10、SO2、NO2會(huì)對(duì)城市入境旅游規(guī)模產(chǎn)生負(fù)面影響，然而作用程度存在差異性，其產(chǎn)生的負(fù)面效應(yīng)大小不同，由此提出以下假說(shuō)。

假說(shuō)2：不同種類(lèi)的空氣污染物對(duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展的影響效應(yīng)存在異質(zhì)性。

空氣污染可通過(guò)“旅游者偏好與風(fēng)險(xiǎn)感知—出游行為決策—入境旅游外匯績(jī)效”的影響路徑對(duì)成都入境旅游業(yè)的發(fā)展進(jìn)行作用。不同客源地的入境游客對(duì)空氣污染的感知會(huì)因?yàn)榭驮吹氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生態(tài)環(huán)境水平、環(huán)保觀念等外部因素以及游客年齡、健康狀況、受教育程度、收入等內(nèi)在因素而對(duì)空氣污染的感知存在差異。①?gòu)埑?、高峻、丁培毅：《霧霾天氣對(duì)潛在海外游客來(lái)華意愿的影響——基于目的地形象和風(fēng)險(xiǎn)感知理論》，《旅游學(xué)刊》2017年第12期，第58-67頁(yè)。

假說(shuō)3：空氣污染對(duì)不同入境游客群體的影響存在顯著差異。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）模型設(shè)計(jì)

為了準(zhǔn)確估計(jì)空氣污染對(duì)成都入境旅游的影響，實(shí)證分析應(yīng)該謹(jǐn)慎地控制入境旅游的其他影響因素，使用國(guó)際貿(mào)易文獻(xiàn)中被廣泛運(yùn)用的引力模型可以很好地模擬旅游流，旅游研究中使用的典型引力模型的一般形式可以用以下公式表達(dá)。

Tij=f（Destinationi，Originj，Interactionij），其中：Tij表示從客源地j到目的地i的游客人數(shù)；Destinationi表示目的地對(duì)客源地游客的吸引力，稱(chēng)為目的地拉力；Originj表示客源地游客到目的地旅游的推力，成為客源地推力；Interactionij表示影響客源地訪問(wèn)目的地的共同作用的影響因素。為了估計(jì)空氣污染對(duì)成都入境旅游的影響，使用以下線性形式的旅游引力模型：

Tijt是被解釋變量，是指不同客源地在不同時(shí)間到目的地的入境游客人數(shù)；Pollution表示成都空氣污染程度，用空氣質(zhì)量差于二級(jí)以上天數(shù)占全年比重和具體分項(xiàng)空氣污染物指標(biāo)來(lái)衡量；Destinationit表示目的地對(duì)客源地游客吸引力的特征變量所組成的控制變量矩陣；Originjt表示客源地游客到目的地旅游的推力的特征變量所組成的控制變量矩陣；Interactionijt表示客源地游客訪問(wèn)目的地的共同作用影響因素的特征變量所組成的控制變量矩陣。α表示常數(shù)項(xiàng)，回歸系數(shù)β及其顯著水平表示空氣污染水平對(duì)成都入境旅游發(fā)展的作用效果，ui、?j表示個(gè)體固定效應(yīng)，εijt表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是成都入境旅游人數(shù)，成都入境旅游客源地主要選取成都入境旅游人數(shù)排名前18位的客源地。各客源地入境成都的旅游人數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.核心解釋變量

核心解釋變量為空氣污染，選取成都2009—2019年的空氣質(zhì)量差于二級(jí)以上天數(shù)占全年比重作為空氣污染的代理變量。為了考察不同類(lèi)型空氣污染物對(duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展的影響，使用SO2、NO2、PM10主要空氣污染物作為核心解釋變量進(jìn)行異質(zhì)性分析。成都差于二級(jí)以上天數(shù)及各項(xiàng)空氣污染物數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.控制變量

（1） 目的地影響因素

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是旅游發(fā)展的重要基礎(chǔ)，對(duì)旅游基礎(chǔ)設(shè)施、交通條件改善及旅游產(chǎn)業(yè)投入具有重要促進(jìn)作用。選擇人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為成都經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的表征指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《成都統(tǒng)計(jì)年鑒》。

旅游供給主要指旅游產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)的提供，主要包括旅游資源稟賦和旅游接待能力。旅游資源的科學(xué)及歷史文化價(jià)值不同，對(duì)入境旅游者的吸引力自然不同。

借鑒賦值法對(duì)成都旅游資源類(lèi)型和級(jí)別進(jìn)行賦值打分。計(jì)算公式為：Sit=∑YitMi，其中Mi表示成都市旅游資源i種類(lèi)別的得分，Yit表示t年成都市i種類(lèi)別旅游資源個(gè)數(shù)，其中世界自然遺產(chǎn)、世界文化遺產(chǎn)、歷史文化名城、5A級(jí)景區(qū)、4A級(jí)景區(qū)、3A級(jí)景區(qū)、2A級(jí)景區(qū)、1A級(jí)景區(qū)分值分別為11、11、9、9、7、5、3、1，不同類(lèi)型和級(jí)別的旅游資源數(shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)收集。①趙東喜：《中國(guó)省際入境旅游發(fā)展影響因素研究——基于分省面板數(shù)據(jù)分析》，《旅游學(xué)刊》2008年第1期，第41-45頁(yè)。

旅游接待能力主要包括住宿條件和餐飲條件，住宿條件采用限額以上住宿業(yè)法人企業(yè)數(shù)量這一指標(biāo)來(lái)表征，餐飲條件采用限額以上餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)量這一指標(biāo)來(lái)表征。成都?xì)v年住宿餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源于《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（2）客源地影響因素

客源地影響因素主要包括其總?cè)丝诤徒?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，本文采用客源地人口總數(shù)和人均地區(qū)生產(chǎn)總值來(lái)表征，數(shù)據(jù)來(lái)源于世界發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。

（3） 客源地與成都之間共同作用影響因素

一般采用客源地與成都之間的直線距離來(lái)表征，本文考慮航空燃油價(jià)格因素，采用經(jīng)濟(jì)距離來(lái)表征。經(jīng)濟(jì)距離由客源地與成都的直線距離、航空公司主要機(jī)型的每公里油耗、歷年飛機(jī)航油價(jià)格所決定。

入境旅游目的地與客源地的經(jīng)濟(jì)交往密切程度通常使用兩者之間的進(jìn)出口貿(mào)易總額大小來(lái)衡量，成都與客源地之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密度擬使用進(jìn)出口貿(mào)易總額這一指標(biāo)來(lái)表征，數(shù)據(jù)來(lái)源于《成都統(tǒng)計(jì)年鑒》。

相對(duì)CPI是衡量成都市居民消費(fèi)水平與客源地居民消費(fèi)水平的相對(duì)值，表示t年成都市居民消費(fèi)指數(shù)與成都市入境旅游某一客源地居民消費(fèi)指數(shù)之間的比值，成都居民消費(fèi)指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于《成都統(tǒng)計(jì)年鑒》，客源地的居民消費(fèi)指數(shù)來(lái)源于世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(kù)。

匯率是不同國(guó)家與地區(qū)貨幣的價(jià)格轉(zhuǎn)換衡量指標(biāo)，能夠整體表現(xiàn)不同國(guó)家與地區(qū)的經(jīng)濟(jì)，客源地匯率數(shù)據(jù)來(lái)源于世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(kù)。

2013年經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)，成都一躍成為全國(guó)第四個(gè)實(shí)行72小時(shí)入境免簽城市，2019年入境免簽時(shí)長(zhǎng)延長(zhǎng)至144小時(shí)。本文僅考慮72小時(shí)免簽政策，這一指標(biāo)為虛擬變量，實(shí)施72小時(shí)過(guò)境免簽政策，則Visaij取1，否則Visaij取0，免簽政策數(shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)上收集。

表1 變量名稱(chēng)及數(shù)據(jù)來(lái)源

續(xù)表

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

收集了18個(gè)成都入境旅游市場(chǎng)的主要客源地2009年至2019年的面板數(shù)據(jù)，為了盡可能消除異方差，對(duì)部分控制變量進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。另外，考慮到解釋變量滯后期在經(jīng)濟(jì)意義上才影響被解釋變量以及避免內(nèi)生性問(wèn)題，為完整利用收集數(shù)據(jù)所包含的信息，加強(qiáng)實(shí)證研究的可信度，對(duì)部分解釋變量進(jìn)行滯后一期處理，模型相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸前進(jìn)行回歸模型選擇檢驗(yàn)，在實(shí)證分析過(guò)程中采用平衡面板數(shù)據(jù)，考慮到每個(gè)客源地的情況不同，可能存在不隨時(shí)間而變的遺漏變量，關(guān)注客源地不隨時(shí)間改變的特征所起的影響效力將顯得重要，因此考慮使用固定效應(yīng)模型更符合理論預(yù)期。

先對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行拉格朗日乘子檢驗(yàn)（LM檢驗(yàn)），檢驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)烈拒絕“不存在個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)”的原假設(shè)，故隨機(jī)效應(yīng)模型比混合回歸更適用于本面數(shù)據(jù)。穩(wěn)健的Hausman檢驗(yàn) P值為0，強(qiáng)烈拒絕“存在隨機(jī)效應(yīng)模型的（RE）的假設(shè)”，選擇固定效應(yīng)模型（FE）?？紤]到數(shù)據(jù)存在的異方差問(wèn)題，擬采用廣義最小二乘法（GLS）對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估算，為了對(duì)比分析，同時(shí)報(bào)告了OLS、FE、 FE_robust、 RE、 RE_robust 、GLS模型回歸結(jié)果，在分析過(guò)程中僅探討廣義最小二乘法（GLS）回歸結(jié)果，回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3是空氣污染對(duì)成都入境旅游人次進(jìn)行回歸的結(jié)果。回歸結(jié)果顯示，空氣污染在1%顯著性水平下抑制了成都入境旅游業(yè)的發(fā)展。當(dāng)解釋變量空氣污染增加1%時(shí)，被解釋變量成都入境旅游接待人次將減少0.9420%，因此假說(shuō)1“空氣污染對(duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展存在負(fù)向影響”得到驗(yàn)證。該結(jié)論與已有的研究結(jié)果一致，但影響值大小有差異，究其原因是指標(biāo)選擇、方法運(yùn)用、具體研究對(duì)象等存在差別?？諝馕廴緦?duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展存在負(fù)向影響的主要原因?yàn)椋諝馕廴究赡軒?lái)的健康風(fēng)險(xiǎn)和旅游體驗(yàn)降低的風(fēng)險(xiǎn)，使得游客對(duì)旅游目的地的形象感知產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)，從而使游客改變出游目的地選擇。

對(duì)控制變量而言，目的地、客源地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、旅游資源稟賦、旅游接待能力中的餐飲接待能力、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密度、相對(duì)CPI、匯率的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，成都經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在財(cái)政支持上助推入境旅游業(yè)的發(fā)展，旅游資源稟賦越高對(duì)入境游客吸引力越大，而完善的餐飲業(yè)是旅游業(yè)發(fā)展的有力支撐，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密度、相對(duì)CPI和匯率為入境旅游提供了利好條件。客源地人口數(shù)的回歸系數(shù)在5%的水平下顯著為正，說(shuō)明客源地人口越多，潛在的游客就相對(duì)多。旅游接待能力中的住宿接待能力、經(jīng)濟(jì)距離的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，成都住宿業(yè)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，呈現(xiàn)規(guī)模數(shù)量大、種類(lèi)繁多、服務(wù)水平高的特點(diǎn)，目前處于供給大于需求的飽和狀態(tài)，住宿接待能力指標(biāo)受數(shù)據(jù)的可獲得性影響可能會(huì)導(dǎo)致回歸結(jié)果偏離預(yù)期。經(jīng)濟(jì)距離意味著客源地與入境目的地之間的交通成本，交通成本的大小往往是游客考慮入境旅游目的地的一個(gè)重要考慮因素，經(jīng)濟(jì)距離抑制了成都入境旅游業(yè)的發(fā)展。簽證的回歸系數(shù)顯著為正，表明入境游客偏好免簽的目的地。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)Ⅰ：替換被解釋變量

以各目的地入境成都游客人次占比成都接待游客人次總數(shù)作為新解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4中模型（1）替換被解釋變量：成都空氣污染在1%的水平下負(fù)向影響成都入境旅游業(yè)的增長(zhǎng)，當(dāng)空氣污染程度提高1%時(shí)，成都入境旅游業(yè)增長(zhǎng)將下降0.9375%。因此，空氣污染對(duì)成都入境旅游業(yè)的發(fā)展有抑制作用的結(jié)論是穩(wěn)健的。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)Ⅱ：替換核心解釋變量

以空氣污染強(qiáng)度作為核心解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4模型（2）替換核心解釋變量。結(jié)果顯示，目的地的空氣污染在1%水平下顯著抑制了城市旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，當(dāng)空氣污染程度提高1%時(shí)，成都入境旅游人數(shù)將下降1.0445%。因此，空氣污染對(duì)成都入境旅游業(yè)有抑制作用的結(jié)論是穩(wěn)健的。

續(xù)表

（三）異質(zhì)性分析

1.空氣污染物異質(zhì)性

以單項(xiàng)空氣污染物為核心解釋變量分別進(jìn)行廣義最小二乘法（GLS）回歸，回歸結(jié)果表明，SO2、NO2、PM10均對(duì)成都入境旅游人數(shù)產(chǎn)生抑制作用，PM10、NO2、SO2空氣污染物對(duì)成都入境旅游的抑制效應(yīng)依次減小。經(jīng)過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)，此結(jié)論仍成立。由此，假說(shuō)2得以驗(yàn)證。

2.客源地旅游市場(chǎng)異質(zhì)性

將樣本客源地分為亞洲、歐洲、北美洲、大洋洲客源地四個(gè)子樣本分別進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示，當(dāng)空氣污染增加1%時(shí)，亞洲客源地入境成都的旅游人數(shù)減少0.7572%；歐洲客源地入境成都的旅游人數(shù)減少3.3882%；北美洲客源地入境成都的旅游人數(shù)減少1.4583%；大洋洲客源地入境成都的旅游人數(shù)減少1.1061%。因此，空氣污染對(duì)成都入境旅游人數(shù)的抑制作用從小到大依次是：亞洲、大洋洲、北美洲、歐洲。經(jīng)過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)，上述結(jié)論依然成立。由此，研究假說(shuō)3得以驗(yàn)證。

這是由于亞洲客源地與成都經(jīng)濟(jì)距離更近、文化差異更小以及有更加密切的經(jīng)貿(mào)聯(lián)系，使得潛在游客對(duì)空氣污染感知更弱。另外，歐洲、北美洲、大洋洲客源地空氣質(zhì)量更好且預(yù)警系統(tǒng)更加完善，使得潛在游客對(duì)空氣污染感知更強(qiáng)。

五、結(jié)論與建議

基于2009—2019年入境成都的各客源地旅游人數(shù)構(gòu)建空氣質(zhì)量影響成都入境旅游的回歸模型，以空氣質(zhì)量差于二級(jí)以上天數(shù)占全年天數(shù)比例作為空氣污染的代理變量，SO2、NO2、PM10的排放強(qiáng)度替換核心解釋變量、各客源地入境成都游客人數(shù)占成都接待游客總?cè)藬?shù)比例替換被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，通過(guò)構(gòu)建固定效應(yīng)模型，采用廣義最小二乘法（GLS）方法實(shí)證了空氣污染與成都入境旅游業(yè)影響效應(yīng)，實(shí)證了空氣質(zhì)量對(duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展的影響效應(yīng)，利用客源地洲際區(qū)位、空氣污染物類(lèi)型進(jìn)行了異質(zhì)性分析，得出以下結(jié)論。

一是空氣污染對(duì)成都入境旅游業(yè)的發(fā)展具有顯著的負(fù)面影響效應(yīng)，當(dāng)空氣污染上升1%時(shí)，成都入境旅游總?cè)藬?shù)減少0.9420%。

二是不同類(lèi)型空氣污染物對(duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展負(fù)面影響效應(yīng)不同，PM10、NO2、SO2空氣污染物對(duì)成都入境旅游業(yè)的抑制效應(yīng)依次減小。

三是不同洲際的客源地的入境旅游市場(chǎng)的敏感程度存在差異性，敏感程度由大到小是歐洲、北美洲、大洋洲、亞洲，當(dāng)空氣污染程度增加1%，歐洲、北美洲、大洋洲、亞洲客源地入境成都的游客人數(shù)依次減少3.3882%、1.4583%、1.1061%、0.7572%。

旅游競(jìng)爭(zhēng)國(guó)際化是必然趨勢(shì)，空氣污染卻阻礙成都入境旅游業(yè)發(fā)展，這與成都建設(shè)世界旅游名城的目標(biāo)背道而馳?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，提出以下建議。

1.高位謀劃，切實(shí)做好大氣污染治理

基于引力模型的計(jì)算結(jié)果表明，空氣污染對(duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展具有顯著的負(fù)面效果。因此，加大大氣治理力度，切實(shí)做好成都空氣污染防治是當(dāng)務(wù)之急。成都市政府一直高度重視大氣污染的防治。2021年6月18日，成都市出臺(tái)《成都市大氣污染防治條例》；2022年3月23日，成都市出臺(tái)《成都市2022年大氣污染防治工作行動(dòng)方案》，該方案包括協(xié)同降碳、控車(chē)減油、治污減排、清潔降塵、綜合執(zhí)法、科技治氣等六大方面共計(jì)50項(xiàng)舉措。隨著成都市大氣治理力度的不斷加大，要做好相關(guān)領(lǐng)域的法規(guī)建設(shè)，全面提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展能級(jí)，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，推動(dòng)制造業(yè)升級(jí)，建立城市綠色出行方案，以控制空氣污染。

2.針對(duì)性做好主要大氣污染物防治工作

計(jì)算結(jié)果表明，不同大氣污染物含量對(duì)入境旅游負(fù)面影響效應(yīng)不同，PM10影響最大、NO2次之、SO2最小，而不同污染物產(chǎn)生原因是不一樣的，需要有針對(duì)性地進(jìn)行治理。汽車(chē)尾氣排放及二次轉(zhuǎn)化是導(dǎo)致PM10濃度升高的主要原因，化石燃料、生物質(zhì)燃料以及地表?yè)P(yáng)塵是導(dǎo)致PM10濃度升高的主要原因。因此，要減少化石燃料以及生物質(zhì)燃料的使用，并切實(shí)加強(qiáng)成都市道路以及施工場(chǎng)地的揚(yáng)塵治理，針對(duì)性地進(jìn)行PM10的來(lái)源治理，最大幅度降低其對(duì)入境旅游的負(fù)面影響。

3.針對(duì)客源地做好宣傳

模型計(jì)算結(jié)果表明，不同客源地國(guó)家對(duì)成都大氣污染的反應(yīng)不同，尤以歐洲國(guó)家反應(yīng)最為敏感。而隨著成都市大氣污染工作的持續(xù)推進(jìn)，成都空氣質(zhì)量已經(jīng)明顯改善，在成都推窗看雪山的天數(shù)大幅度增加，雪山下的公園城市形象日益彰顯。①詳見(jiàn)《 “雪山下的公園城市”又獲贊！來(lái)自生態(tài)環(huán)境部部長(zhǎng)》，2021年8月18日，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1708420342575 172295&wfr=spider&for=pc。因此，加大宣傳力度，針對(duì)對(duì)空氣質(zhì)量反應(yīng)敏感的客源地游客，對(duì)成都空氣質(zhì)量改善的情況進(jìn)行及時(shí)宣傳，消除大氣污染對(duì)入境旅游的影響就非常必要。

本文也存在一定的局限性，首先由于本文選取的是2009—2019年的年度面板數(shù)據(jù)，重要空氣污染物PM2.5年均濃度是從2013年才有官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此，空氣污染物異質(zhì)性分析未研究PM2.5對(duì)成都入境旅游業(yè)發(fā)展的影響效應(yīng)。另外，未從入境游客這一微觀個(gè)體層面出發(fā)，通過(guò)問(wèn)卷等方式調(diào)查分析入境成都游客對(duì)空氣污染程度的體驗(yàn)感知及其相關(guān)行為決策。