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旅游导刊 ›› 2025, Vol. 9 ›› Issue (2): 60-79.DOI: 10.12054/lydk.bisu.284
收稿日期:
2024-04-12
修回日期:
2024-12-20
出版日期:
2025-04-30
发布日期:
2025-05-07
通讯作者:
戴亿坤(2000— ),男,湖南邵阳人,中南财经政法大学硕士研究生,研究方向为技术经济及管理,E-mail:1544241386@qq.com作者简介:
王彧(1968— ),女,河北衡水人,博士,中南财经政法大学副教授,研究方向为技术经济及管理、标准化管理;基金资助:
WANG Yu, DAI Yikun(), WANG Yanru, SUN Xiaoyang
Received:
2024-04-12
Revised:
2024-12-20
Online:
2025-04-30
Published:
2025-05-07
摘要:
标准化是提升全要素生产率、推动高质量发展的有力工具。本文以旅游业标准化试点政策作为一项准自然实验,运用DEA-Malmquist方法对我国2006年至2019年240个地级市的旅游业全要素生产率进行测算,并借助多期双重差分模型评估旅游业标准化建设对旅游全要素生产率所产生的影响。研究结果表明旅游标准化建设显著提升了城市的旅游业全要素生产率,且其作用的发挥更多依托于技术进步,本文运用PSM-DID、合成双重差分、安慰剂检验等多种方法证实了这一结论的可靠性。在进一步分析后,发现创业活跃度在旅游标准化与旅游业全要素生产率的关系中呈现倒U形调节作用,并且旅游标准化对经济欠发达地区、旅游资源禀赋欠佳以及市场信用较差的城市助力效果更为显著。本研究为旅游业标准化的提质增效作用提供了新的经验证据。
中图分类号:
王彧, 戴亿坤, 王艳如, 孙晓洋. 标准化对旅游业全要素生产率的影响研究——基于创业活跃度的调节效应[J]. 旅游导刊, 2025, 9(2): 60-79.
WANG Yu, DAI Yikun, WANG Yanru, SUN Xiaoyang. The Impact of Standardization on Tourism Total Factor Productivity: The Moderating Effect of Entrepreneurial Activity[J]. Tourism and Hospitality Prospects, 2025, 9(2): 60-79.
类别 Category | 指标名称 Indicator | 具体指标 Specific indicator | 计算方法 Calculation method |
---|---|---|---|
投入要素 Input factor | 资本 | 旅游固定资产 | 固定资产投资×旅游总收入/GDP(平减) |
劳动 | 旅游从业人数 | 城市第三产业从业人数×省旅游从业人数/第三产业从业人数 | |
资源 | 旅游资源丰裕度 | 4A景区数×1+5A景区数×1.5 | |
产出要素 Output factor | 产值 | 旅游总收入 | 国内旅游收入+国际旅游收入(平减) |
规模 | 旅游总人数 | 国内旅游接待人次+国外旅游接待人次 |
表1 旅游全要素生产率投入和产出要素变量定义
Tab. 1 Definitions of input and output variables for tourism total factor productivity
类别 Category | 指标名称 Indicator | 具体指标 Specific indicator | 计算方法 Calculation method |
---|---|---|---|
投入要素 Input factor | 资本 | 旅游固定资产 | 固定资产投资×旅游总收入/GDP(平减) |
劳动 | 旅游从业人数 | 城市第三产业从业人数×省旅游从业人数/第三产业从业人数 | |
资源 | 旅游资源丰裕度 | 4A景区数×1+5A景区数×1.5 | |
产出要素 Output factor | 产值 | 旅游总收入 | 国内旅游收入+国际旅游收入(平减) |
规模 | 旅游总人数 | 国内旅游接待人次+国外旅游接待人次 |
变量 Variable | 变量符号 Symbol | 观测值 Observation | 均值 Mean | 标准差 Std. | 最小值 Min. | 最大值 Max. |
---|---|---|---|---|---|---|
被解释变量 Dependent variable | TTFP | 3 360 | 1.111 | 0.516 | 0.155 | 4.503 |
核心解释变量 Independent variable | STA | 3 360 | 0.120 | 0.325 | 0.000 | 1.000 |
控制变量 Control variables | ECO | 3 360 | 10.238 | 0.66 | 7.913 | 12.836 |
FDI | 3 360 | 0.019 | 0.019 | 0.000 | 0.199 | |
INF | 3 360 | 0.769 | 0.362 | 0.016 | 4.570 | |
EDU | 3 360 | 0.018 | 0.024 | 0.000 | 0.172 | |
INT | 3 360 | 17.785 | 17.68 | 0.360 | 189.019 | |
STR | 3 360 | 0.906 | 0.464 | 0.094 | 4.932 | |
调节变量 Moderating variable | ENT | 3 360 | 9.770 | 11.252 | 0.126 | 138.616 |
表2 变量描述性统计
Tab. 2 Descriptive Statistics of Variables
变量 Variable | 变量符号 Symbol | 观测值 Observation | 均值 Mean | 标准差 Std. | 最小值 Min. | 最大值 Max. |
---|---|---|---|---|---|---|
被解释变量 Dependent variable | TTFP | 3 360 | 1.111 | 0.516 | 0.155 | 4.503 |
核心解释变量 Independent variable | STA | 3 360 | 0.120 | 0.325 | 0.000 | 1.000 |
控制变量 Control variables | ECO | 3 360 | 10.238 | 0.66 | 7.913 | 12.836 |
FDI | 3 360 | 0.019 | 0.019 | 0.000 | 0.199 | |
INF | 3 360 | 0.769 | 0.362 | 0.016 | 4.570 | |
EDU | 3 360 | 0.018 | 0.024 | 0.000 | 0.172 | |
INT | 3 360 | 17.785 | 17.68 | 0.360 | 189.019 | |
STR | 3 360 | 0.906 | 0.464 | 0.094 | 4.932 | |
调节变量 Moderating variable | ENT | 3 360 | 9.770 | 11.252 | 0.126 | 138.616 |
变量 Variable | 因变量旅游全要素生产率(1) | 因变量旅游全要素生产率(2) | 因变量旅游全要素生产率(3) | 因变量旅游全要素生产率(4) |
---|---|---|---|---|
TTFP(1) | TTFP(2) | TTFP(3) | TTFP(4) | |
STA | 0.349 9*** (0.049 1) | 0.155 3*** (0.051 0) | 0.105 9*** (0.025 4) | 0.107 8*** (0.024 6) |
ECO | 0.181 9*** (0.040 7) | -0.158 8*** (0.044 5) | ||
FDI | 0.051 4 (0.877 8) | 0.862 3* (0.480 0) | ||
INF | -0.194 1*** (0.054 9) | -0.309 9*** (0.037 5) | ||
EDU | -1.336 3 (1.608 8) | 2.538 4*** (0.969 6) | ||
INT | 0.004 9*** (0.001 4) | -0.000 6 (0.000 6) | ||
STR | 0.311 5*** (0.057 1) | 0.016 1 (0.034 5) | ||
常数项 | 1.069 0*** (0.0238) | -0.965 0** (0.386 4) | 1.098 4*** (0.005 6) | 2.895 2*** (0.462 6) |
年份固定效应 | 否 | 否 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 否 | 否 | 是 | 是 |
观测值 | 3 360 | 3 360 | 3 360 | 3 360 |
R² | 0.067 2 | 0.234 4 | 0.696 6 | 0.717 5 |
表3 基准回归估计结果
Tab. 3 Baseline regression estimation results
变量 Variable | 因变量旅游全要素生产率(1) | 因变量旅游全要素生产率(2) | 因变量旅游全要素生产率(3) | 因变量旅游全要素生产率(4) |
---|---|---|---|---|
TTFP(1) | TTFP(2) | TTFP(3) | TTFP(4) | |
STA | 0.349 9*** (0.049 1) | 0.155 3*** (0.051 0) | 0.105 9*** (0.025 4) | 0.107 8*** (0.024 6) |
ECO | 0.181 9*** (0.040 7) | -0.158 8*** (0.044 5) | ||
FDI | 0.051 4 (0.877 8) | 0.862 3* (0.480 0) | ||
INF | -0.194 1*** (0.054 9) | -0.309 9*** (0.037 5) | ||
EDU | -1.336 3 (1.608 8) | 2.538 4*** (0.969 6) | ||
INT | 0.004 9*** (0.001 4) | -0.000 6 (0.000 6) | ||
STR | 0.311 5*** (0.057 1) | 0.016 1 (0.034 5) | ||
常数项 | 1.069 0*** (0.0238) | -0.965 0** (0.386 4) | 1.098 4*** (0.005 6) | 2.895 2*** (0.462 6) |
年份固定效应 | 否 | 否 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 否 | 否 | 是 | 是 |
观测值 | 3 360 | 3 360 | 3 360 | 3 360 |
R² | 0.067 2 | 0.234 4 | 0.696 6 | 0.717 5 |
变量 Variable | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
改变TTFP要素Alter TTFP factor | 滞后一期回归Lag one-year | 剔除省会城市 Exclude provincial capital | 控制并行政策Control the policy | |
STA | 0.278 3*** (0.099 3) | 0.127 9*** (0.028 0) | 0.107 9*** (0.024 7) | |
L.STA | 0.097 4*** (0.025 6) | |||
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
观测值 | 3 360 | 3 120 | 2 926 | 3 360 |
R² | 0.712 7 | 0.744 0 | 0.719 8 | 0.717 4 |
表4 稳健性检验
Tab. 4 Robustness tests
变量 Variable | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
改变TTFP要素Alter TTFP factor | 滞后一期回归Lag one-year | 剔除省会城市 Exclude provincial capital | 控制并行政策Control the policy | |
STA | 0.278 3*** (0.099 3) | 0.127 9*** (0.028 0) | 0.107 9*** (0.024 7) | |
L.STA | 0.097 4*** (0.025 6) | |||
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
观测值 | 3 360 | 3 120 | 2 926 | 3 360 |
R² | 0.712 7 | 0.744 0 | 0.719 8 | 0.717 4 |
变量 Variable | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
Heckman两阶段Heckman two-stage | PSM(最近邻匹配) PSM (1∶2) | PSM (核匹配) PSM(kernel) | 合成双重差分 SDID | |
STA | 0.070 3*** (0.024 2) | 0.064 0** (0.027 5) | 0.084 3*** (0.025 8) | 0.089 2** (0.044 5) |
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
观测值 | 3 360 | 2 014 | 3 178 | 3 360 |
R² | 0.735 9 | 0.724 3 |
表5 内生性问题讨论
Tab. 5 Discussion on endogeneity issues
变量 Variable | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
Heckman两阶段Heckman two-stage | PSM(最近邻匹配) PSM (1∶2) | PSM (核匹配) PSM(kernel) | 合成双重差分 SDID | |
STA | 0.070 3*** (0.024 2) | 0.064 0** (0.027 5) | 0.084 3*** (0.025 8) | 0.089 2** (0.044 5) |
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
观测值 | 3 360 | 2 014 | 3 178 | 3 360 |
R² | 0.735 9 | 0.724 3 |
变量 Variable | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
TTFP | TTFP | TECHCH | EFFCH | |
STA | 0.077 9*** (0.024 5) | 0.071 1*** (0.024 2) | 0.058 5*** (0.017 1) | 0.033 4*** (0.011 7) |
STA×ENT | 0.004 4*** (0.001 5) | 0.007 6*** (0.002 7) | ||
STA×ENT 2 | -0.000 1** (0.000 0) | |||
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
观测值 | 3 360 | 3 360 | 3 360 | 3 360 |
R² | 0.718 3 | 0.718 5 | 0.704 7 | 0.797 1 |
表6 调节效应和TTFP分解指数异质性
Tab. 6 Moderating effect and heterogeneity in TTFP decomposition indices
变量 Variable | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
TTFP | TTFP | TECHCH | EFFCH | |
STA | 0.077 9*** (0.024 5) | 0.071 1*** (0.024 2) | 0.058 5*** (0.017 1) | 0.033 4*** (0.011 7) |
STA×ENT | 0.004 4*** (0.001 5) | 0.007 6*** (0.002 7) | ||
STA×ENT 2 | -0.000 1** (0.000 0) | |||
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
观测值 | 3 360 | 3 360 | 3 360 | 3 360 |
R² | 0.718 3 | 0.718 5 | 0.704 7 | 0.797 1 |
变量 Variable | (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) |
---|---|---|---|---|---|---|
一、二线 Tier 1&2 cities | 三线以下 Other cities | 资源较高 High resource level | 资源较低 Low resource level | 信用较好 Good credit | 信用较差 Poor credit | |
STA | 0.086 5** (0.038 0) | 0.107 7*** (0.029 3) | 0.064 2** (0.030 8) | 0.145 1*** (0.041 3) | 0.113 4*** (0.033 0) | 0.129 5*** (0.034 5) |
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
观测值 | 602 | 2 758 | 1 372 | 1 988 | 2 310 | 1 050 |
R² | 0.753 1 | 0.716 0 | 0.766 3 | 0.686 6 | 0.723 6 | 0.724 1 |
表7 异质性分析
Tab. 7 Heterogeneity Analysis
变量 Variable | (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) |
---|---|---|---|---|---|---|
一、二线 Tier 1&2 cities | 三线以下 Other cities | 资源较高 High resource level | 资源较低 Low resource level | 信用较好 Good credit | 信用较差 Poor credit | |
STA | 0.086 5** (0.038 0) | 0.107 7*** (0.029 3) | 0.064 2** (0.030 8) | 0.145 1*** (0.041 3) | 0.113 4*** (0.033 0) | 0.129 5*** (0.034 5) |
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
城市固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
观测值 | 602 | 2 758 | 1 372 | 1 988 | 2 310 | 1 050 |
R² | 0.753 1 | 0.716 0 | 0.766 3 | 0.686 6 | 0.723 6 | 0.724 1 |
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