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经济地理 >

2024 , Vol. 44 >Issue 8: 222 - 229

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.08.024

旅游经济与管理

美丽中国目标下洞庭湖区旅游生态效率时空演化及其影响路径

  • 金一 , 1, 2 ,
  • 戴慧芳 2 ,
  • 李桐 , 3, ※ ,
  • 周金城 2
展开
  • 1.大连海事大学 航运经济与管理学院，中国辽宁 大连 116026
  • 2.湖南理工学院 经济与管理学院，中国湖南 岳阳 414006
  • 3.湖南师范大学 历史文化学院，中国湖南 长沙 410081
※ 李桐（1992—），女，博士，研究方向为湖湘历史文化资源保护利用。E-mail：

金一（1992—），男，博士，讲师，硕士生导师，研究方向为旅游地理。E-mail：

收稿日期: 2024-01-22

  修回日期: 2024-07-10

  网络出版日期: 2024-09-23

基金资助

国家社会科学基金一般项目(21BJY095)

湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(21B0592)

湖南省社会科学成果评审委员会一般课题(XSP22YBC366)

收起

Spatio-temporal Evolution and Influencing Paths of Tourism Eco-efficiency in the Dongting Lake Region under the Beautiful China Initiative

  • JIN Yi , 1, 2 ,
  • DAI Huifang 2 ,
  • LI Tong , 3, ※ ,
  • ZHOU Jincheng 2
Expand
  • 1. School of Maritime Economics and Management，Dalian Maritime University，Dalian 116026，Liaoning，China
  • 2. College of Economics and Management，Hunan Institute of Science and Technology，Yueyang 414006，Hunan，China
  • 3. School of History and Culture，Hunan Normal University，Changsha 410081，Hunan，China

Received date: 2024-01-22

  Revised date: 2024-07-10

  Online published: 2024-09-23

Fold

摘要

文章以洞庭湖区17个县域为研究对象，通过构建县域旅游生态效率指标体系，揭示了2011—2020年洞庭湖区旅游生态效率的时空特征；同时运用Tobit模型和动态QCA模型探究了洞庭湖区县域旅游生态效率的主要影响因素和影响路径。结果表明：①洞庭湖区旅游生态效率整体处于中等偏上水平，且呈现波动上升的发展趋势，县域间相对差异增大，极化现象突出。②洞庭湖区旅游生态效率呈现由西南向东北降低的演变趋势，旅游生态效率高效率区分布范围最广，且主要分布在西部和南部。③从旅游生态效率影响因素来看，旅游经济规模、技术创新投入、产业结构、城镇化水平、环境规制强度、公路网密度及旅游资源禀赋呈现显著的正向影响。④在提升洞庭湖区旅游生态效率的5条发展路径中，环境规制强度逐渐成为关键所在。

关键词： 旅游生态效率; 动态QCA; 技术创新; 环境规制; 旅游资源禀赋; 美丽中国; 洞庭湖区

本文引用格式

金一 , 戴慧芳 , 李桐 , 周金城 . 美丽中国目标下洞庭湖区旅游生态效率时空演化及其影响路径[J]. 经济地理, 2024 , 44(8) : 222 -229 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.08.024

Abstract

Taking 17 counties of Dongting Lake region as the research area,this paper constructs the indicator system of tourism eco-efficiency,reveals its temporal and spatial characteristics from 2011 to 2020,explores the main factors influencing tourism eco-efficiency using the Tobit model,and explores influencing paths for tourism eco-efficiency using the dynamic QCA model. The results show that: 1) The tourism eco-efficiency in Dongting Lake region is above the average level,and shows a fluctuating upward trend,the relative difference between counties is increasing,and the polarization phenomenon is prominent. 2) The tourism eco-efficiency is weakening from the southwest of Dongting Lake region to the northeast of Dongting Lake region at the county level. The high-efficiency areas of tourism eco-efficiency have the widest distribution range,mainly in the west and south of Dongting Lake region. 3) Among the influencing factors of tourism eco-efficiency in Dongting Lake region,tourism economic scale,technological innovation investment,industrial structure,urbanization level,environmental regulation intensity,highway network density,and tourism resource endowment have significant positive impacts. 4) There are five development paths to improve the tourism eco-efficiency in Dongting Lake region,and environmental regulation intensity has gradually become the key to improving the tourism eco-efficiency in Dongting Lake region.

Key words： tourism eco-efficiency; dynamic QCA; technology innovation; environmental regulation; endowment of tourism resources; the Beautiful China; Dongting Lake region

旅游业是国民经济的重要组成部分，近年来其战略性支柱产业地位愈发巩固[1]；同时作为环境依托型产业，具备建设美丽产业的天然优势和基础[2]。党的二十大报告指出，“我们要推进美丽中国建设，坚持山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，统筹产业结构调整、污染治理、生态保护”[3]。洞庭湖区是长江中下游地区重要的调蓄湖泊，是旅游产业和生态环境协调发展的敏感区域，湖区生态系统蕴含着巨大的生态效益、经济效益和社会效益，各级政府高度重视洞庭湖区各县域旅游产业与生态环境的协同治理[4-5]。
生态效率这一概念由Schaltegger等学者于1990年提出，在农业、建筑业、工矿业等生态经济评估问题中得到广泛应用[6]；随着旅游业发展进程中生态环境问题愈发凸显，衍生出旅游生态效率的概念。国外相关研究起步较早，Gossling、Moller等分别于2002和2005年对其进行了界定，即在确保旅游经济收益的同时降低对生态环境的破坏，并提出了该领域的五大重点研究问题[7-8]，随后相关研究拓展至旅游生态效率的概念界定及解析、模型构建与测度、影响因素分析、优化策略探讨[9-11]。总体来看，相关研究较少，且更多的是关注旅游对生态环境的影响、生态旅游系统、生态旅游发展现状等“旅游与生态”问题[12]。21世纪以来，伴随着我国旅游产业的高速发展，大规模客流空间置换所引发的生态环境问题日益凸显[13]，国内学者也开始结合中国国情，从高质量转型、绿色发展、旅游业可持续、环境规制等视角[14-15]，以国家、省域为研究尺度，采用单一比值法、碳足迹模型、数据包络模型等评价模型，对区域旅游生态效率进行测算并在实际应用方面进一步深化[16-18]。总体来看，既有成果在研究区域选择方面，多为长江经济带、黄河流域、省域等宏观尺度，而对县域这一区域旅游产业发展的基础单元关注较少；在研究内容上，更多关注旅游生态效率的时空演化规律总结、影响因素分析，缺乏影响路径的模拟探索和科学论证。
实际上，以县域为旅游生产单元，衡量其在旅游业发展过程中单位要素投入在特定时间范围内能否实现旅游经济产出最大化和环境污染产出最小化，是提升县域旅游生态效率、实现县域旅游可持续发展的关键问题。洞庭湖区是国家级生态经济区，近年来经济发展从“资源依托”向“功能转型”转变。以江河湖泊、生态湿地、植被山体为载体，加快湖区山水交融特色旅游产业发展，培育“天下洞庭”品牌，建设美丽湖泊上的都市圈，是践行“守护一江碧水”、建设新阶段现代化美丽长江经济带的重要抓手，对进一步推动长江经济带协调绿色发展大局、中国式现代化的区域协调发展具有重要现实意义。鉴于此，本文首先以洞庭湖区17个县级行政单元为研究对象，构建包含非期望产出在内的县域旅游生态效率指标体系，运用Super-SBM模型对县域旅游生态效率进行综合测度；继而借助地理信息系统技术和Tobit回归模型，测算并分析县域旅游生态效率的时空演化特征，探索影响县域旅游生态效率的主要因素；最后采用动态QCA模型对洞庭湖区旅游生态效率影响路径进行探索。

1 研究区域、方法和数据

1.1 研究区域

洞庭湖区地处长江中游荆江段以南，属亚热带季风性气候，面积约3.2万km2，85%以上位于湖南省境内。湖南省“十三五”规划以来，湖区建立健全绿色低碳循环发展的旅游经济体系，旅游资源开发取得显著成效，现有3A级及以上旅游景区76个。根据洞庭湖区所处位置和自然地理要素，参考相关文献[19-20]，本文研究区域选取岳阳市的临湘市、汨罗市、岳阳县、华容县、湘阴县和岳阳市区（含岳阳楼区、云溪区和君山区），常德市的安乡县、澧县、临澧县、津市市、桃源县、汉寿县和常德市区（含武陵区和鼎城区），以及益阳市的南县、沅江市、桃江县和益阳市区（含资阳区和赫山区），共计17个县级行政单元（以下简称县域）。

1.2 研究方法

1.2.1 基于非期望产出的Super-SBM模型

旅游生态效率是旅游投入与旅游产出之间的比值，传统DEA方法通常为横截面分析，未将长时间序列数据纳入考量，忽视了松弛变量对效率的影响。基于非期望产出的Super-SBM模型采用随机边界方法，将不确定性因素纳入考量，可通过分析多期数据捕捉生产过程的动态性和效率的时间变化趋势。本文需探索洞庭湖区旅游生态效率时空演化规律、影响路径，要求旅游生态效率值具有跨期可比性，故选择基于非期望产出的Super-SBM模型测算洞庭湖区旅游生态效率，具体模型参见相关文献[6]。

1.2.2 核密度估计

为探索洞庭湖区旅游生态效率空间分布的概率分布趋势，以解释洞庭湖区旅游生态效率分布特征的时序演化特征，本文运用核密度估计分析其时间演化[21]。

1.2.3 Tobit回归

为进一步探析各影响因素对洞庭湖区旅游生态效率的影响，考虑旅游生态效率是一个大于零的左截断数据，而Tobit模型是因变量在连续受某种限制情况下取值的模型，因此本文选用Tobit回归分析洞庭湖区旅游生态效率影响机制，计算公式参考相关文献[22]。

1.2.4 动态QCA

动态QCA分析方法是一种基于面板数据的定性比较分析方法，能够同时揭示个体间的差异以及这些差异随时间的变化情况，多应用于提升路径与影响路径的研究[23]。考虑洞庭湖区旅游生态效率系统的复杂性，为体现多种影响因素之间的相互作用关系，探寻提升洞庭湖区旅游生态效率的路径组合，本文选用能够体现时空变化的动态QCA分析方法，计算公式参考相关文献[24]。

1.3 旅游生态效率指标体系构建

借鉴旅游生态效率的相关概念[16]，从投入—产出角度测算洞庭湖区旅游生态效率，以最少投入实现期望产出最大化和非期望产出最小化，旅游生态效率综合反映了旅游经济增长、资源节约和环境保护这三者之间统筹发展关系。遵循指标的科学性、典型性和系统性原则，参照相关研究，从投入和产出2个层面构建指标体系。在投入层面，主要涉及资本和劳动力[25]，由于旅游生态效率系统的复杂性，本文将生态投入、能源投入和交通投入等纳入考量[26-29]。在产出层面，用旅游总收入和旅游总人次作为期望产出；同时，旅游经济活动会对环境产生负面影响，为科学、准确衡量污染程度，本文选取旅游业碳排放、旅游废水排放、旅游废气排放以及旅游固体废弃物排放作为非期望产出。具体指标见表1。
表1 洞庭湖区旅游生态效率指标体系

Tab.1 Evaluation index system of tourism eco-efficiency in Dongting Lake region

指标类别 一级指标 二级指标（单位） 指标说明 数据来源
投入指标 资源
消耗		 资本投入 三星级及以上酒店数量（个） 三星级及以上酒店数量 全国POI信息数据库
旅游资源丰度（分） 参照《旅游景区质量等级的划分与评定》（GB/T 17775-2003），将规定的景区最低得分作为相应级别景区旅游资源投入分值，将相应县域内所有A级旅游景区得分值求和[28] 湖南省文化和旅游厅
生态投入 旅游环境治理投入资本（万元） 环境治理投入资本×旅游占比（旅游收入占县域GDP的比重）[28] 2011—2020年县域财政局年度预算执行情况
劳动力投入 年末旅游业从业人员（人） 年末从业人员×旅游占比[28] 2012—2021年岳阳、常德和益阳市的统计年鉴
能源投入 旅游能源消耗量（万t标准煤） 采用“自上而下”的能源消耗核算方法，分别计算旅游交通、旅游住宿和旅游活动的能源消耗后，加总得到旅游业旅游能源消耗量[18,29] 2011—2020年县域国民经济和社会发展统计公报
交通投入 旅客周转量（亿人·km） 旅客周转量 2011—2020年县域国民经济和社会发展统计公报
产出指标 经济
产出		 旅游收入 旅游总收入（亿元） 旅游总收入 2011—2020年县域国民经济和社会发展统计公报
旅游人次 旅游总人次（万人次） 旅游总人次
环境
污染		 碳排放 旅游碳排放量（万t） 采用“自上而下”的碳核算方法，分别计算旅游交通、旅游住宿和旅游活动的碳排放量后，加总得到旅游业碳排放量[18,29] 2011—2020年县域国民经济和社会发展统计公报
废水排放 旅游废水排放量（t） 废水排放量×旅游占比[27] 2012—2021年岳阳、常德和益阳市各市的统计年鉴
废气排放 旅游废气排放量（t） 废气排放量×旅游占比[28] 2011—2020年县域国民经济和社会发展统计公报
固体废弃物排放 旅游固体废弃物排放量（万t） 固体废弃物排放量×旅游占比[28]

2 结果与分析

本文运用MATLAB软件测算出2011—2020年洞庭湖区17个县域旅游生态效率（表2）。总体来看，洞庭湖区旅游生态效率水平较高，呈现波动上升趋势，由2011年的0.925上升到2020年的0.972。从各县域来看，研究期内湘阴县、汉寿县、桃源县和津市市的旅游生态效率得到显著提升，汨罗市、岳阳市区、临湘市、澧县、临澧县、桃江县、沅江市和南县的旅游生态效率小幅度上升，常德市区、岳阳县、华容县、安乡县和益阳市区的旅游生态效率波动下降。总体上，洞庭湖区大部分县域旅游生态效率波动上升，仅有小部分县域有所下降，其中汉寿县增长299%，增速最快；华容县下降80%，降幅最大。常德市区一直处于效率前沿面上，旅游生态效率均值高达1.214，而最低的津市市仅为0.562，两者差距显著。
表2 2011—2020年洞庭湖区和各县域旅游生态效率

Tab.2 Tourism eco-efficiency of Dongting Lake region and counties from 2011 to 2020

城市 排名 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 均值
岳阳市区
岳阳县
华容县
湘阴县
汨罗市
临湘市
常德市区
安乡县
汉寿县
澧县
临澧县
桃源县
津市
益阳市区
桃江县
沅江市
南县
洞庭湖区		 8
11
6
14
5
13
2
15
10
9
16
12
17
1
3
4
7
-		 1.091
1.213
1.195
0.349
1.036
1.035
1.142
1.094
0.267
1.040
1.031
0.436
0.219
1.356
1.089
1.043
1.093
0.925		 1.130
1.168
1.173
1.047
1.069
1.005
1.130
1.104
1.139
1.007
1.030
0.484
1.024
1.353
1.144
1.154
1.075
1.073		 1.084
1.043
1.119
1.025
1.104
0.490
1.269
1.254
1.016
1.110
1.082
1.037
1.021
1.353
1.123
1.110
1.170
1.083		 1.083
1.049
1.133
0.824
1.074
0.428
1.243
1.136
1.069
1.079
1.085
0.498
1.026
1.315
1.215
1.091
1.053
1.024		 1.091
1.055
1.360
1.043
1.149
1.030
1.402
1.056
1.041
1.106
1.077
1.099
0.311
1.141
1.247
1.072
1.155
1.084		 1.091
0.669
1.371
1.072
1.094
1.086
1.203
0.675
1.221
1.118
1.081
1.185
0.286
1.167
1.265
1.076
1.056
1.042		 1.046
0.734
1.160
1.069
1.105
1.047
1.233
0.666
1.047
1.004
0.558
1.171
0.398
1.229
1.177
1.108
1.083
0.990		 1.029
1.014
1.125
1.025
1.164
1.016
1.225
0.460
1.020
1.000
0.381
1.196
0.352
1.113
1.261
1.136
1.068
0.976		 1.047
1.039
1.135
1.037
1.124
1.101
1.172
0.558
1.065
1.028
0.529
1.186
0.453
1.165
1.215
1.133
1.074
1.004		 1.122
0.741
0.241
0.584
1.109
1.050
1.116
1.007
1.065
1.089
1.147
1.172
0.528
1.038
1.262
1.123
1.120
0.972		 1.081
0.973
1.101
0.907
1.103
0.929
1.214
0.901
0.995
1.058
0.900
0.946
0.562
1.223
1.200
1.105
1.095
1.017

2.1 洞庭湖区旅游生态效率时间演化特征

根据洞庭湖区旅游生态效率值，运用核密度估计公式对2011—2020年洞庭湖区旅游生态效率进行核密度估计，并使用MATLAB绘制出核密度估计三维曲线图（图1）。2014年，国务院批复《洞庭湖生态经济区规划》，湖区经济发展将遵循生态优先、绿色发展理念。洞庭湖区积极发展旅游产业，同时加强环境规制，旅游生态效率得到提升。从位置上看，2011—2020年核密度中心函数呈现向右偏移的趋势，且主峰峰波位置稳定在1.0~1.2之间，表明洞庭湖区旅游生态效率水平呈上升趋势且发展较为稳定。从分布形状来看，大部分年份核密度曲线呈现为“多峰”形状，且次峰数量呈现增加趋势，表明洞庭湖区县域旅游生态效率相对差异增大，极化现象日趋严重。洞庭湖区各县域的旅游生态效率发展呈现出显著的差异，这主要源于旅游资源的独特性以及县域支撑产业的多样性。从峰值来看，研究期内主峰峰值呈现波动上升趋势，次峰峰值无明显变化，主峰与次峰之间的差距增大，这表明洞庭湖区两极分化现象增强。从主峰形态来看，研究期内主峰高度呈现“略升—骤降—剧增”的趋势，宽度则呈现“略微变窄—变宽—变窄”，整体上呈现高度上升，宽度变宽的趋势，表明洞庭湖区县域间旅游生态效率绝对差异总体上呈现扩大趋势。从核密度曲线延展性来看，图中核密度曲线皆不存在右拖尾现象。
图1 2011—2020年洞庭湖区旅游生态效率核密度估计曲线

Fig.1 Kernel density estimation curve of tourism eco-efficiency in the Dongting region from 2011 to 2020

2.2 洞庭湖区旅游生态效率空间分异特征

为展示洞庭湖区旅游生态效率空间差异，运用ArcGIS中的自然断点法将洞庭湖区各县域旅游生态效率值的均值从低值至高值依次划分为低效率地区（均值≤0.430）、较低效率地区（0.430<均值≤0.888）、中等效率地区（0.888<均值≤1.050）、较高效率地区（1.050<均值≤1.104）和高效率地区（均值>1.104）[6,30]。通过对比研究期内各年份的空间分布与演变情况可知，洞庭湖区旅游生态效率表现出明显的区域分化与层级分布特征，且呈现由西向东变弱的演变趋势（图2）。其中，西部县域整体上升，桃源县、临澧县在常德市政府发展全域旅游目标的指导下，加快旅游产业建设的同时注重对生态环境的保护，从而旅游生态效率得以提升。研究期内洞庭湖区旅游生态效率呈现上升趋势，常德市区始终处于高效率区。具体而言，2011—2014年，洞庭湖区旅游生态效率主要由中、低效率区向较高效率区转换，但临湘市和岳阳县则由中、高效率区转化为低、中效率区（图2b）；2014—2017年洞庭湖区旅游生态效率主要由中等、较高效率区向高效率区转换，高效率区集聚分布在南部（图2c）；到2020年洞庭湖区旅游生态效率低效率区和高效率区皆有所增加，但华容县由高效率区降为低效率区（图2d）。
图2 2011、2014、2017和2020年洞庭湖区旅游生态效率空间演变

Fig.2 Spatial evolution of tourism eco-efficiency values in the Dongting Lake region in 2011, 2014, 2017 and 2020

2.3 洞庭湖区旅游生态效率影响机制

本文运用Tobit模型探究影响洞庭湖区旅游生态效率的主要因素及其影响机制。旅游生态效率主要受技术创新、旅游经济水平、区域经济发展、对外开放程度、人力资本、环境规制、基础设施等因素影响[13,31-33]。具体做法为：选取旅游经济规模作为旅游经济水平因素的具体指标，R&D研发支出和专利授权数量作为技术创新因素的具体指标，人均GDP和产业结构作为区域经济发展因素的具体指标，实际利用外商投资额表征对外开放程度因素，城镇化水平和人口密度作为人力资本因素的具体指标，环保财政支出占地方政府财政支出比重表征环境规制影响因素，公路网密度及旅游资源禀赋作为基础设施因素的具体指标（表3）。
表3 洞庭湖区旅游生态效率影响因素及其Tobit结果

Tab.3 Influencing factors of the tourism eco-efficiency in the Dongting Lake region and its Tobit results

影响因子 具体指标 指标描述 系数 P值
技术创新 技术创新投入 R&D研发支出 0.150** 0.041
技术创新产出 专利授权数量 -0.437*** 0.006
旅游经济水平 旅游经济规模 旅游总收入 0.274*** 0.002
区域经济发展 人均GDP GDP/年末总人口 -0.418*** 0.000
产业结构 第三产业增加值/GDP 0.230*** 0.006
对外开放程度 实际利用外商投资额 实际利用外商投资额 0.014 0.880
人力资本 城镇化水平 城镇人口/年末总人口 0.218** 0.032
人口密度 年末总人口/行政区面积 -0.211* 0.063
环境规制 环境规制强度 财政环保支出/地方政府财政支出 0.297*** 0.000
基础设施 公路网密度 公路里程/行政区面积 0.328** 0.016
旅游资源禀赋 3A级及以上旅游景区数 0.169** 0.032

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

由表3可知，旅游经济水平、技术创新、区域经济发展、人力资本、环境规制及基础设施等影响因素对旅游生态效率的提升具有显著作用，对外开放程度因素对洞庭湖区旅游生态效率没有显著作用。具体而言，旅游经济规模在1%的统计水平上对洞庭湖区旅游生态效率产生显著正向影响，旅游收入不断增加，旅游规模不断扩大，可能导致环境污染排放的增加，然而旅游收入增加，为当地环境保护提供充足的治理资金，有助于环境质量的提升，当污染排放效应小于环境质量提升效应时，旅游经济规模扩大将会促进旅游生态效率的提升。技术创新投入在5%的统计水平上对洞庭湖区旅游生态效率产生显著正向影响，通过增加R&D研发支出，旅游业可引入新的技术和管理方法，提升旅游生态效率。产业结构在1%的统计水平上对洞庭湖区旅游生态效率产生显著正向影响，产业结构反映了第三产业在经济发展中的重要性，第三产业增加值的增加往往伴随着技术创新和管理水平的提升，将先进的技术和管理水平应用到旅游业中，优化旅游资源配置，减少资源浪费和环境污染。同时，更高效的旅游管理和服务也能提升游客满意度，增加旅游收入，进一步促进旅游生态效率的提升。城镇化水平在5%的统计水平上对洞庭湖区旅游生态效率产生显著正向影响，随着城镇人口数量增多，城市地区旅游需求增加，同时为旅游业发展提供充足的劳动力，从而推动旅游生态效率提升。环境规制强度在1%统计水平上产生显著正向影响，环境规制从提高旅游企业环保责任感、增强游客环保意识和促进旅游业绿色创新等角度促进旅游生态效率提升。公路网密度在5%的统计水平上对洞庭湖区旅游生态效率产生显著正向影响，公路网密度提高，意味着交通可达性的提升，不仅吸引游客还将原本零散的旅游资源集中化，节约旅游能源消耗，从而提升旅游生态效率。旅游资源禀赋在5%的统计水平上对洞庭湖区旅游生态效率产生显著正向影响，3A级及以上旅游景区在资源利用、环境保护和可持续发展方面通常有较高标准，通过科学规划和有效管理，减少对环境的负面影响，提高旅游生态效率。同时，这些景区带动相关产业的绿色发展，形成良性循环，进一步提高旅游生态效率。

2.4 洞庭湖区旅游生态效率多元组态路径分析

为进一步探索不同前因条件组合对洞庭湖区县域旅游生态效率的影响路径，本文选取对旅游生态效率具有显著正向影响的指标进行组态分析。首先，使用R语言软件对原始数据进行统一校准。参照已有研究[24]，结合本文数据特征，采用直接校准法，将95%、50%和5%分位数设为校准锚点，分别代表完全隶属、交叉点和完全不隶属。其次，将一致性阈值赋值0.80，PRI阈值赋值0.65，构建真值表，再进行中间解分析，最后找出对应模型的简单解。按照以中间解为主，以简单解为辅的原则，将简单解和中间解共同存在的条件称为核心存在条件，共同缺失的条件称为核心缺失条件，将仅存在于中间解中的条件称为边缘存在条件，将仅存在于中间解中的缺失条件称为边缘缺失条件。其中，核心条件是指对结果产生重要影响的条件，边缘条件是指对结果起辅助贡献的条件[34]。
由表4可知，引致洞庭湖区旅游生态效率提升的组态路径共有5条，且5条组态单个解一致性与总体解一致性均大于0.900，大于条件组态充分性判别标准0.750，覆盖度为0.513，大于有效覆盖度判别标准0.500，表明组态结果可靠性较高。具体分析如下：
表4 组态结果分析

Tab.4 Configuration analysis

条件变量 组态1 组态2 组态3 组态4 组态5
旅游经济规模 ▲ ▲ ● ▲
技术创新投入 ● ▲ ▲ ▲
产业结构 ● ▲ ▲
城镇化水平 ▲ ● ●
环境规制强度 ● ● ● ● ●
公路网密度 ▲ ● ▲ ▲ ▲
旅游资源禀赋 ● ● ● ● ▲
一致性 0.955 0.944 0.940 0.964 0.928
覆盖度 0.318 0.288 0.292 0.323 0.298
唯一覆盖度 0.026 0.013 0.015 0.014 0.062
组间一致性调整距离 0.054 0.065 0.054 0.029 0.069
组内一致性调整距离 0.090 0.166 0.094 0.126 0.117
总体一致性
总体PRI
总体覆盖度		 0.912
0.697
0.513

注：●和▲代表核心存在或缺失条件，●和▲代表边缘存在或缺失条件，空格代表该变量存在与否对结果无影响。表中结果根据计算结果整理所得。

组态路径1：“环境规制强度+旅游资源禀赋”主导、“技术创新投入”辅助型。此路径下，旅游生态效率主要是由高R&D研发投入、较强环境规制和旅游资源禀赋改善共同推动，“旅游经济规模”和“公路网密度”二者在此路径中对旅游生态效率提升的驱动作用表现并不明显。该路径的典型地区为汨罗市。2012年，湖南省颁布的《湖南省科学技术进步条例》中强调县级以上人民政府应当加大财政性资金投入，促进自主创新优惠政策的实施，鼓励、引导社会资金投入科学技术研究开发和科学技术成果转化。随着技术创新投入增加，更多科研成果得以研发和转化，景区环境治理技术水平日益提高，旅游经济活动所产生的污染有所减少。地方政府环境规制强度与旅游资源禀赋对此条旅游生态效率优化路径起到至关重要的作用，此类县域未来应加强旅游生态治理，同时优化产业结构，提升县域服务水平，合理扩大旅游经济规模。
组态路径2：“产业结构+环境规制强度+公路网密度+旅游资源禀赋”主导型，“技术创新投入”在此路径中作为核心缺失条件。此路径下虽旅游经济规模和城镇化水平并未得到显著提升，但产业结构不断优化、加强环境规制以及旅游基础设施逐步完善等因素推动旅游生态效率提升，该路径典型地区为临澧县和安乡县。此类县域大力发展以服务业为主的第三产业，为旅游产业发展打造了良好的服务环境和较为完善的基础设施，交通网络覆盖面积扩大、可达性提升，将原本分散的旅游资源连接成一个整体，形成旅游产业集群效应，提高旅游资源的利用效率。此类县域未来应通过创新生态旅游产品，吸引游客，适当扩大旅游经济规模，以提升旅游生态效率。
组态路径3：“环境规制强度+旅游资源禀赋”主导型，“旅游经济规模”“产业结构”“城镇化水平”和“公路网密度”在此路径中对洞庭湖区旅游生态效率的驱动作用并不明显。此路径下仅有强环境规制和旅游资源禀赋推动旅游生态效率提升，强环境规制从减少旅游经济活动环境污染层面提升旅游生态效率，旅游资源禀赋从增加旅游总收入层面改善旅游生态效率。该路径典型地区为临湘市和岳阳市区。这类县域在发展旅游经济时注重生态环境保护，同时在长期发展历程中旅游经济规模和旅游基础设施相对较为完善，为提升旅游生态效率提供了优先条件。因此，此类县域未来应不断通过技术创新，改善旅游生态治理技术和手段，以提升旅游生态效率。
组态路径4：“城镇化水平+环境规制强度”主导、“旅游经济规模+旅游资源禀赋”辅助型，“技术创新投入”和“公路网密度”作为此路径的核心缺失条件，对旅游生态效率的提升并未产生较大影响。此路径下，即使公路网密度和技术创新投入相对较低，但在较高城镇化水平和高环境规制强度背景下，依靠较大旅游经济规模和不断改善的旅游资源禀赋提升旅游生态效率。该路径典型案例为岳阳县和澧县。一方面，此类县域积极拓展旅游客源市场，如2013年澧县旅游局春节期间在江苏电视台旅游频道推介以城头山为主的文化旅游品牌，以拓展华中旅游客源市场。另一方面，城镇化水平不断提升，为旅游业发展提供充足人力资本。然而，此类县域第三产业发展具有较大潜力，基础设施存在一定提升空间，因此，此类县域未来应通过技术创新，实现产业结构转型和升级，为旅游生态效率发展提供良好的经济基础。
组态路径5：“城镇化水平+环境规制强度”主导型。“技术创新投入”“公路网密度”为核心缺失条件，“旅游经济规模”“产业结构”和“旅游资源禀赋”为边缘缺失条件。在技术创新投入和基础设施不占优势且城镇化水平有所改善时，通过加强环境规制来提升旅游生态效率。以该驱动机制下的典型案例地津市市为例，近年来津市市环境规制投入力度逐年加强，环保财政支出突破1亿元，环境规制效果显著提升，旅游生态效率得以提升。此外，旅游基础设施等制约了其旅游经济规模扩大。因此，该类县域未来可通过优化产业结构、完善基础设施、创新旅游环境治理手段等提升旅游生态效率。
为加强QCA结果的稳定性，本文参考唐承财等[35]的研究，采用“调整一致性门槛值”进行稳健性检验，即前文中一致性阈值设定普遍被接受的0.80这一标准更改为0.85。对比发现，调整后得到的5条组态结果未发生变化，说明本文得到的5条洞庭湖区旅游生态效率的影响路径结果稳定。

3 结论与讨论

本文以洞庭湖区17个县域为研究对象，构建县域旅游生态效率指标体系，运用Super-SBM模型对县域旅游生态效率进行综合测度；借助ArcGIS和Tobit回归模型，测算并分析县域旅游生态效率的时空演化特征，探索影响县域旅游生态效率的主要因素；采用动态QCA模型对洞庭湖区旅游生态效率影响路径进行探索。主要结论如下：
①从时间演变趋势上看，洞庭湖区各县域旅游生态效率整体处于中等以上水平，呈现波动上升的趋势，且极化现象突出。
②从空间演变趋势上看，洞庭湖区各县域旅游生态效率整体上呈现上升趋势，但发展差异较为明显，呈现由西向东变弱的演变趋势，西南地区县域旅游生态效率实现较大提升。
③从影响因素与影响机制看，旅游经济规模、技术创新投入、产业结构、城镇化水平、环境规制强度、公路网密度和旅游资源禀赋对洞庭湖区旅游生态效率产生显著正向影响，其中环境规制强度对洞庭湖区旅游生态效率的提升最为显著。
④从影响路径来看，推动洞庭湖区旅游生态效率提升的组态路径共有5条，不同影响路径表明促进洞庭湖区各县域旅游生态效率提升的因果组合存在多样性。每条路径中环境规制强度皆作为核心存在，成为推动旅游生态效率发展的关键所在。
本文从投入产出角度构建洞庭湖区旅游生态效率评价指标体系，以洞庭湖区17个县域为研究对象，跳出了以往对旅游生态效率相关研究的宏观尺度局限。同时，利用动态QCA模型对洞庭湖区县域旅游生态效率进行影响路径探索，科学直观地理解其发展状态与驱动机制。但囿于县域数据可获取性等，未来县域旅游生态效率指标体系有待进一步优化和完善。

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