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一、引言

旅游业作为一项重要的经济活动，对国民经济的发展起到了积极的推动作用。然而，随着旅游业的快速发展，也带来了一系列环境问题，如污染和生态破坏等。为了实现旅游业的可持续发展，提升旅游绿色生产率已成为一项重要的举措。

在过去的几十年中，中国的旅游业取得了令人瞩目的成就。然而，随着旅游业规模的扩大和旅游方式的多样化，环境污染和生态破坏问题也日益突出。为了解决这些问题，提高旅游绿色生产率至关重要。

本研究使用了基于非期望产出的Super-EBM模型、全域Malmquist-Luenberger指数和收敛性模型，对中国旅游业的技术效率和绿色生产率进行了测算，并分析了其收敛性及其影响因素。通过静态和动态视角的分析，可以更全面地了解中国旅游业的可持续发展状况。

研究发现，2005-2019年中国旅游业的技术效率存在改进的潜力，距离生产前沿面仍然有一定的差距。同时，旅游绿色生产率总体上有所增长，主要受到技术变动的影响。此外，研究还发现旅游绿色生产率的增长呈现出收敛的特征，表现为σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛。这些发现为推动旅游生态文明建设和旅游经济高质量发展提供了重要的参考。

在影响因素的分析中，研究发现市场经济水平、区域产业结构、环境规制、交通基础设施投入、政府干预和创新水平等因素对中国旅游绿色生产率的增长和收敛产生了显著的空间异质性。这些结果为制定相关政策提供了重要的依据。

综上所述，通过对中国旅游业技术效率和绿色生产率的测算与分析，本研究揭示了中国旅游业可持续发展的现状和问题，并提出了相应的政策建议。通过进一步推动旅游生态文明建设，中国旅游业将能够实现更高质量的发展，同时减少环境污染和生态破坏的影响，实现经济与环境的双赢。二、研究方法

A. Super-EBM模型的原理与应用

Super-EBM模型是基于非期望产出的效率评价方法，可以综合考虑旅游业的产出和环境污染等负面效应。该模型以旅游业的经济效益和环境效益为评价指标，通过构建非期望产出函数，衡量旅游业的技术效率和绿色生产率。在计算过程中，考虑了旅游业的产出、环境污染和资源消耗等因素，并通过引入环境效应系数和资源效应系数，从而实现对绿色生产率的评估。

B. 全域Malmquist-Luenberger指数的计算方法

全域Malmquist-Luenberger指数是衡量旅游业技术效率和绿色生产率动态变化的重要工具。该指数结合了Malmquist指数和Luenberger指数的优点，能够同时考虑技术进步和环境效率变化对绿色生产率的影响。其计算方法包括两个步骤：首先利用数据包络分析法计算出两个时间点的技术效率得分，然后通过构建约束条件，计算出技术变动和环境效率变动对绿色生产率的贡献。

C. 收敛性模型的构建与分析

为了研究中国旅游绿色生产率的收敛性，本研究构建了一种收敛性模型。该模型基于旅游业技术效率和绿色生产率的变化趋势，通过引入收敛指数和回归分析方法，分析绿色生产率的收敛情况及其影响因素。具体而言，通过计算不同时间点的绿色生产率和技术效率得分，利用回归分析方法估计出收敛指数，并通过判断收敛指数的显著性来评估绿色生产率的收敛性。同时，结合实际情况，选取市场经济水平、区域产业结构、环境规制、交通基础设施投入、政府干预和创新水平等因素，进行回归分析，探究这些因素对绿色生产率收敛的影响。

本研究运用Super-EBM模型、全域Malmquist-Luenberger指数和收敛性模型对中国旅游业技术效率和绿色生产率进行测算和分析，以期全面评估旅游业的可 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 1-120.

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[10] 李某某, 王某某. 中国旅游业绿色生产率的测度及影响因素分析[J]. 经济地理, 2012, 32(11): 154-160.[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

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