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| 我国旅游业与环境污染关系研究 |
| 第769期 作者：□文/孟宛昕 时间：2026/1/16 17:44:39 浏览：14次 |
［提要］ 本文通过选取我国30个省级面板数据，建立旅游收入、经济增长、能源消耗和环境污染面板固定效应模型。实证结果表明：我国省内旅游业发展对PM2.5和二氧化氮（NO2）的浓度有促进作用，对臭氧（O3）有抑制作用。对此，本文认为：第一，应完善监测体系，推动臭氧（O3）、PM2.5与二氧化氮（NO2）等污染物的协同监测与减排，避免一刀切式的治理方式；第二，应加强旅游与环保领域的法规建设，统筹区域旅游资源与环境保护，实施差异化的污染防治政策；第三，应推动旅游业绿色转型，鼓励环保技术与数字化手段深度融合，构建生态友好型旅游模式。
关键词：旅游收入；经济增长；环境污染；环境库兹涅茨曲线；数字旅游
中图分类号：F59 文献标识码：A
收录日期：2025年8月22日
近年来，旅游业已成为我国国民经济的重要支柱产业。与此同时，我国空气污染形势依然严峻。2023年PM2.5、NO2和O3年均浓度分别为46微克/立方米、32微克/立方米和144微克/立方米，远超世界卫生组织建议标准。旅游交通（特别是航空）、住宿能源消耗等环节均对空气质量构成影响。联合国世界旅游组织相关研究表明，旅游活动约占全球碳排放的8%。因此，旅游业环境影响日益受到政府与公众的关注。不过，部分研究也指出旅游业可能带来环境改善，如数字旅游发展，有助于资源优化、碳排放减少和环境意识提升，推动绿色转型和可持续旅游模式建设。
目前，大量文献聚焦于旅游业与碳排放的关系研究，而其对PM2.5、O3和NO2等污染物的综合影响尚缺乏系统研究。为此，本文基于2003～2022年我国30个省级面板数据，构建多变量模型，实证分析旅游业、经济增长、能源消耗对多种空气污染物的影响，进一步检验旅游驱动的环境库兹涅茨曲线（EKC）假说在省级层面是否成立。
一、文献综述
环境库兹涅茨曲线（EKC）假说认为，环境污染与经济增长之间存在倒“U”型关系，随着经济发展，污染水平先升后降。尽管多数研究支持这一假设，但也有实证结果不一致的情况。近年来，EKC假说被广泛用于分析不同类型污染物，包括颗粒物、氮氧化物和水体污染等。同时，部分学者将EKC理论扩展至旅游领域，提出“旅游驱动的EKC”假设，研究发现旅游活动可能在一定阶段推动污染上升，随后随着绿色技术和环保意识提升，实现污染下降。已有研究主要以二氧化碳为代表性指标，验证了该假设在部分国家或地区的适用性。
在旅游业与空气污染的关系方面，学界普遍认为旅游交通和住宿活动对碳排放具有显著影响，但其对其他污染物（如PM2.5、O3、NO2）的研究相对有限。部分跨国和区域性研究表明，旅游发展对污染的影响存在异质性，不同国家和发展阶段的表现差异显著。在中国，尽管旅游业快速增长，但其对多种空气污染物的协同影响尚缺乏系统研究，特别是在区域面板数据背景下探讨旅游驱动的EKC路径仍属空白。因此，有必要从多污染物视角出发，深入研究旅游业、经济增长与环境污染之间的动态关系。
二、实证研究设计
（一）模型设定。为检验旅游业增长、能源消耗以及经济发展对各类空气污染指标的共同影响，本文参考Katircio Ollu（2014）设定如下EKC模型：
Pollutantit=b0+b1lnGDPit+b2lnGDP2it+b3lnYit+b4lnTRit+b5MDit+εit （1）
其中，Pollutant表示污染物浓度（PM2.5、NO2、O3）；lnGDP和lnGDP2表示人均GDP和其平方项；lnY指能源消耗；lnTR指旅游收入，MD为控制变量，代表交通便捷度。i和t分别表示省份和时间。理论上，若b1＞0，b2＜0，则验证旅游驱动的EKC假说在我国省级层面上成立；b3>0表明能源消耗加剧污染；b4符号不作预设。
1、被解释变量。依据生态环境部标准，六类主要大气污染物中，本文选取PM2.5、臭氧（O3）与二氧化氮（NO2）作为代理变量。PM2.5是我国多数城市的首要污染物，对健康和气候均有显著影响。O3虽在高空可阻隔紫外线，但在地表则构成严重污染，近年来其浓度持续上升。NO2是PM2.5和O3的重要前体物，研究表明其与呼吸系统疾病密切相关。数据来源于哥白尼大气监测服务系统。
2、解释变量。旅游总收入（lnTR）作为核心解释变量，涵盖国内外旅游收入，能更准确反映省域旅游发展水平，避免人次统计重复问题。经济增长用人均GDP及其平方项衡量，能源变量采用人均能源消费。旅游收入来源于国家统计局及《中国旅游统计年鉴》，GDP数据基于国家统计局及各省历年统计年鉴发布的当年价格GDP、CPI指数和总人口数计算得出，并以2003年作为基准价格。能源消耗数据选自《中国能源统计年鉴》。本文对部分缺失值进行线性插值处理。
3、控制变量。为控制其他污染影响因素，引入交通便捷度（MD）变量，用“公路总里程/辖区面积”表示，数据来自《中国城市统计年鉴》。该指标兼具对旅游可达性与潜在交通污染的代表性。
为减弱异方差问题，部分变量取对数处理，具体变量处理方法见表1。（表1）
（二）描述性统计。本文样本省份共30个（不包括港澳台和西藏），样本区间为2003～2022年，样本数量为600个。各变量描述性统计结果见表2。（表2）
（三）单位根检验。为了防止“伪回归”的产生，面板数据回归之前还需要进行数据平稳性单位根检验，以判断每个变量的平稳性。本文采用IPS、LLC、Fisher-DF、Fisher-PP四种检验方法，原假设为面板数据存在单位根。检验发现，各检验变量均为一阶差分时显著，p值为0。各变量均拒绝了原假设，表明各变量为平稳性序列。
（四）协整检验。为了更好地检验各变量的协整性，对3个被解释变量分别进行了面板协整KAO检验、Pedroni检验以及Westerlund检验。结果显示，各模型均拒绝无协整原假设，表明核心变量之间存在长期稳定关系，可直接进行后续的回归建模分析。
三、实证分析
（一）基准回归。回归分析前进行的模型选择检验结果显示，LM检验显著拒绝了“无个体随机效应（RE）”的原假设，表明随机效应模型优于混合回归模型。由于Hausman检验的p值为０，本文最终选择固定效应模型（FE）进行估计。（表3）
表3展示了以PM2.5（PM2.5）、臭氧（O3）（O3X）和二氧化氮（NO2）（EHD）为被解释变量的面板回归结果。实证结果表明，旅游业发展对PM2.5和NO2具有显著的正向影响，且在1%显著性水平下成立。具体来看，旅游总收入（lnTR）每增长1%，PM2.5浓度上升0.146×10-4 μg/m3，NO2浓度上升2.243×10-2 μg/kg，表明旅游活动加剧了污染程度。
与之相反，旅游业发展对臭氧浓度则表现出显著的抑制作用，lnTR每增加1%，O3浓度则下降1.645×10-2μg/kg。同样地，能源消耗（lnY）对PM2.5与NO2呈显著正相关，对O3则表现为负相关，符合能源使用加剧一次污染物排放、但间接抑制臭氧生成的预期。
此外，交通便捷度（MD）对臭氧浓度的影响在1%水平下显著为负，对NO2则为正，说明交通条件的改善可能通过促进污染物排放与反应过程，间接影响O3的生成机制。地面臭氧作为典型的二次污染物，其浓度受太阳辐射强度、气象条件及一次污染物（如PM2.5、NO和NO2）交互作用影响。已有研究指出，PM2.5浓度上升会削弱辐射通量，进而抑制臭氧生成；同时，NOx类气体亦可能与O3发生反应，造成臭氧浓度下降。
在经济增长变量方面，当被解释变量为PM2.5或NO2时，人均GDP（lnGDP）系数为负，平方项（lnGDP2）系数为正，呈现短期负相关、长期正“U”型关系，说明旅游驱动的EKC假说不成立。而以O3为被解释变量时，lnGDP为正、lnGDP2为负，支持短期污染上升、长期改善的倒“U”型关系，验证了EKC假说在臭氧维度下的适用性。
总体而言，实证结果揭示旅游业发展与能源消耗在不同污染物维度上的异质性效应，且旅游驱动的EKC路径存在污染物类型的差异。
（二）稳健性检验：滞后项。参考赵磊的研究方法，考虑到整体经济增长对空气污染的影响有滞后性，本文将GDP与GDP平方项的滞后项替代原模型中的GDP与GDP平方项进行回归，结果如表4所示。结果表明，上述结论仍然成立，进一步验证了本文回归结果的稳健性。（表4）
四、结论及建议
本文基于2003～2022年间30个省级面板数据，对旅游业发展对空气污染的影响效应进行了实证研究，得出以下结论：（一）我国省内旅游业发展对PM2.5和二氧化氮（NO2）的浓度有促进作用，但是对臭氧（O3）有抑制作用。具体而言，当旅游总收入上升1%，PM2.5的浓度上升0.146×10-4μg/m3，二氧化氮（NO2）地表浓度上升2.243×10-2μg/kg，而臭氧（O3）地表浓度下降1.645×10-2μg/kg。（二）当空气污染物为臭氧（O3）时，经济增长与环境污染在短期内呈正相关，在长期内呈倒“U”型关系，旅游驱动的EKC假说在我国省级层面上成立；当空气污染物为PM2.5和二氧化氮（NO2）时，经济增长与环境污染在短期内呈负相关，在长期内呈正“U”型关系。
基于上述研究结论，本文提出以下建议：第一，在制定旅游业可持续发展政策时，粗暴而单一地禁止某一污染物的排放，治理效果有限，有时甚至会起到反作用。应完善监测网络布设，推动各地加快臭氧（O3）和PM2.5、二氧化氮（NO2）的协同监测与减排。第二，政府部门应加快完善相关领域的法规体系建设，统筹各区域旅游资源与环境保护的顶层设计，制定差异化的联合防治措施。第三，鼓励旅游业绿色转型发展，推动环保技术与数字化手段的深度融合。政府应引导旅游企业在服务供给、设施建设、交通出行等方面推广绿色低碳理念，鼓励使用新能源交通工具、绿色建筑材料和环保技术，推动生态友好型旅游模式的构建。
（作者单位：首都经济贸易大学国际经济管理学院）
主要参考文献：
［1］严雅雪，李琼琼，李小平.中国城市雾霾库兹涅茨曲线的区域异质性研究［J］.统计与决策，2021.37（02）.
［2］王凯，邵海琴，周婷婷，等.基于EKC框架的旅游发展对区域碳排放的影响分析——基于1995—2015年中国省际面板数据［J］.地理研究，2018.37（04）.
［3］赵磊.旅游发展与经济增长——来自中国的经验证据［J］.旅游学刊，2015.30（04）.
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