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干旱区地理 >

2026 , Vol. 49 >Issue 1: 106 - 116

DOI: https://doi.org/10.12118/j.issn.1000-6060.2024.789

旅游地理

基于PVAR模型的中国快速交通、旅游经济与旅游生态效率关系研究

  • 李亚茹 , 1, 2 ,
  • 白洋 , 1, 2 ,
  • 周春山 3 ,
  • 陈明珠 1, 2
展开
  • 1 新疆历史文化旅游可持续发展重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830046
  • 2 新疆大学旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830046
  • 3 中山大学地理科学与规划学院，广东 广州 510275
白洋（1982-），男，博士，副教授，主要从事旅游科学与服务管理研究. E-mail:

李亚茹（2000-），女，博士研究生，主要从事旅游可持续发展研究. E-mail:

收稿日期: 2024-12-25

  修回日期: 2025-03-20

  网络出版日期: 2026-03-11

基金资助

新疆维吾尔自治区社会科学基金项目(2024BMZ096)

新疆大学研究生教育教学改革项目(XJDX2024YJG24)

新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJ2024G067)

收起

Relationship between rapid transportation, tourism economy and tourism eco-efficiency in China based on PVAR model

  • Yaru LI , 1, 2 ,
  • Yang BAI , 1, 2 ,
  • Chunshan ZHOU 3 ,
  • Mingzhu CHEN 1, 2
Expand
  • 1 Key Laboratory of the Sustainable Development of Xinjiang’s Historical and Cultural Tourism, Urumqi 830046, Xinjiang, China
  • 2 College of Tourism, Xinjiang University, Urumqi 830046, Xinjiang, China
  • 3 School of Geography and Planning, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, Guangdong, China

Received date: 2024-12-25

  Revised date: 2025-03-20

  Online published: 2026-03-11

Fold

摘要

快速交通、旅游经济与旅游生态效率的协调互动，对于推动旅游业绿色转型进而实现高质量发展具有重要意义。基于2009—2022年中国省际面板数据构建面板向量自回归（PVAR）模型，探究三者的互动机理、交互关系及异质特征。结果表明：（1）快速交通、旅游经济与旅游生态效率均呈现较为积极的增长态势，由低逐渐向高发展水平支撑下的良性均衡过渡是三者协调发展的主流趋势。（2）快速交通与旅游经济在全国和东部地区存在双向格兰杰因果关系，二者呈现良性的正向交互响应但并不持久。快速交通的自我强化特征突出，旅游经济在以自驱为主的同时主要受到快速交通的较强影响。（3）快速交通与旅游生态效率间仅存在单向格兰杰因果关系，快速交通对旅游生态效率的正向驱动趋向波动递减，旅游生态效率对快速交通的冲击普遍微弱。二者互动失调明显，相互呈现低水平的方差贡献度。（4）旅游经济与旅游生态效率在全国存在双向格兰杰因果关系，具有旅游经济驱动短期强势且有效、旅游生态效率作用持续乏力且无序的互动响应特征。旅游生态效率的内部推力不足，在东部和中部地区旅游经济对其方差贡献率最大。

关键词： 快速交通; 旅游经济; 旅游生态效率; PVAR模型

本文引用格式

李亚茹 , 白洋 , 周春山 , 陈明珠 . 基于PVAR模型的中国快速交通、旅游经济与旅游生态效率关系研究[J]. 干旱区地理, 2026 , 49(1) : 106 -116 . DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2024.789

Abstract

The coordinated interaction among rapid transportation, tourism economy, and tourism eco-efficiency is crucial for promoting the green transformation of tourism and achieving high-quality development. Based on China’s provincial panel data from 2009 to 2022, this study constructs a panel vector autoregression model to explore the interaction mechanisms, dynamic relationships, and regional heterogeneity among the three elements. The findings reveal that (1) Rapid transportation, tourism economy, and tourism eco-efficiency all exhibit positive growth trends, with a mainstream transition toward a benign equilibrium supported by gradual development from lower to higher levels. (2) Bidirectional Granger causality exists between rapid transportation and the tourism economy at both the national and eastern regional levels, implying a positive but short-lived interactive response. Rapid transportation has strong self-reinforcing characteristics, while the tourism economy is primarily self-driven yet significantly influenced by rapid transportation. (3) Only unidirectional Granger causality is observed between rapid transportation and tourism eco-efficiency. The positive driving effect of rapid transportation on tourism eco-efficiency tends to fluctuate and diminish, while the impact of tourism eco-efficiency on rapid transportation remains weak. Their interaction is notably imbalanced, with low mutual variance contribution rates. (4) Bidirectional Granger causality between the tourism economy and tourism eco-efficiency exists at the national level, characterized by strong and effective short-term driving of the tourism economy, which contrasts with the persistent weakness and disorderly effects of tourism eco-efficiency. Tourism eco-efficiency lacks sufficient endogenous momentum, with the tourism economy contributing the most to its variance in the eastern and central regions.

Key words： rapid transportation; tourism economy; tourism eco-efficiency; PVAR model

文化和旅游部统计数据显示，2019年中国旅游业对GDP综合贡献率达11.05%，已成为国民经济战略性支柱产业。但是在产业规模快速扩张背后，传统发展模式下的生态代价与效率瓶颈亟待解决。旅游经济快速发展伴随着碳排放量的大幅增加[1]，资源消耗型增长弊端突出。这一现实矛盾与《“十四五”旅游业发展规划》中“生态优先、科学利用”的发展原则形成强烈张力，尤其在“双碳”战略目标推进过程中，旅游业亟需构建经济与环境协同发展的新范式。2005年，旅游生态效率被正式引入旅游研究领域[2]，其核心内涵是以尽可能低的环境代价获取最高的旅游经济效益[3]，是量化旅游业绿色发展水平的重要工具，为破解旅游经济增长与环境保护的矛盾提供关键切入点。交通是旅游业发展的物理载体，2021年《国家综合立体交通网规划纲要》提出推进交通与旅游融合发展，形成交通带动旅游、旅游促进交通发展的良性互动格局。随着快速移动旅行模式兴起，其快捷度重要性愈加凸显。高铁、民航等快速交通方式凭借卓越运输效率，契合快速空间转移需求，有力活化站点城市旅游业发展[4]。但在快速交通发挥引流作用的同时，大量游客涌入也会对旅游生态效率造成威胁[5]。因此，旅游经济、旅游生态效率与快速交通之间存在复杂影响，需进一步厘清三者相互作用关系，以期为交旅深度融合和旅游业可持续发展提供决策参考和实践指导。
既有文献已对交通、旅游经济与旅游生态效率间的关系开展理论分析与实证研究。第一，交通与旅游经济。旅游业发展对交通存在显著依赖，区域交通基础设施影响游客出行选择与旅游流分布[6]。提升交通可达性驱动旅游经济空间格局演变[7-8]，助力沿线地区旅游业发展[9]，是获得高旅游收入的核心条件[10]。优化快速交通网络连接可以改善旅游地空间结构[11]，近年来高铁、民航对旅游业的影响研究得到较多关注[4,12]。此外，旅游经济亦会反作用于交通建设，如西北地区旅游经济增长对交通发展存在正向效应[13]，但其对快速交通建设的理论作用仍需进一步论证。第二，交通与旅游生态效率。交通建设优化可以提升旅游要素配置效率，但同时旅游交通碳排放可达旅游碳排放总量的80%[14]，深刻影响旅游业的绿色生产状况[5,15-16]。区域交通基础设施的不合理布局可能增加环境压力[17]，而其可达性提升则会改善旅游环境系统韧性[18]，已有研究发现快速交通对旅游生态效率具有非线性影响[19]。总体来看，既有研究侧重探讨交通对旅游业可持续发展的单向影响。第三，旅游经济与旅游生态效率。旅游生态效率要求旅游经济保持增长活力并降低负面环境影响[20]，但旅游活动开展需消耗大量化石能源[21]，因此，其经济发展无疑会对生态环境施加压力。旅游地环境承载力有限[22]，部分学者探讨旅游经济与生态环境的协调发展[23-24]，旅游生态效率能够为旅游经济高质量发展提供目标驱动[25]。
综上，交通、旅游经济与旅游生态效率间存在复杂关系。研究内容上，多以三者中两两间的单向影响关系为主，未能充分揭示三者间的交互作用机制，缺少三者互动特征的区域差异对比；研究方法上，普通面板回归模型未能充分考虑变量内生性与滞后性，无法有效刻画三者间的复杂动态作用过程；研究尺度上，现有成果多聚焦景区、城市或区域等中小尺度，限制对国内快速交通、旅游经济与旅游生态效率互动关系的整体把握；研究对象上，快速交通多从高铁、民航等单一交通方式切入，衡量指标较为单一，综合考虑多种快速交通方式的系统性评价体系研究有待补充。基于此，本文拟解决的主要科学问题为：快速交通、旅游经济与旅游生态效率间存在怎样的动态互动关系?这种关系是否呈现显著的时空异质性?其区域差异的成因机理是什么?在此背景下，本文基于2009—2022年中国省级行政区域（不含西藏和港澳台）面板数据构建快速交通、旅游经济和旅游生态效率评价指标体系，并基于面板向量自回归（PVAR）模型考察三者相互作用关系及其地区异质特征。

1 数据与方法

1.1 数据来源

文章选取2009—2022年中国30个省域（因西藏数据缺失明显以及港澳台统计口径存在较大差异，不含西藏和港澳台地区）的面板数据作为研究样本。高速公路数据源自2010—2023年《中国统计年鉴》，民航数据源自2009—2022年《全国民用运输机场生产统计公报》，高铁数据源自各省（区、市）统计年鉴及交通运输部官网，同时结合百度百科高铁线路信息确定。旅游经济数据来自2010—2023年各省（区、市）统计年鉴及文化和旅游部官网，同时参考各省相应年份国民经济和社会发展统计公报及政府工作报告。旅游生态效率数据源自2010—2023年《中国文化文物和旅游统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。缺失数据使用邻近年份插值法补齐。

1.2 快速交通、旅游经济与旅游生态效率的影响机理

首先，就快速交通与旅游经济的关系而言，快速交通对旅游经济具有显著的集聚与重构作用[26]。与普速交通相比，快速交通基于技术集成创新能够更高效地突破地理边界壁垒，时空压缩功效优越[11]。快速交通一方面能够通过缩短人地时间距离激发旅游出行意愿并拓展客源市场范围，刺激旅游经济效益提升。另一方面，其网络化布局驱动旅游资源要素向交通干线聚集，形成“廊道-枢纽”联动的空间结构，显著提升沿线地区旅游经济联系强度[7]。另外，旅游经济增长依赖于旅游需求扩张，因此需要更高的运输效率作为支撑，进而产生需求引致效应并驱动快速交通向高密度、智能化方向优化升级，形成“交通改善-旅游增值”的良性循环（图1）。
图1 快速交通、旅游经济与旅游生态效率的影响机理

Fig. 1 Influence mechanism of rapid transportation, tourism economy and tourism eco-efficiency

其次，就旅游经济与旅游生态效率的关系而言，旅游业是典型的环境依托型产业，而旅游生态效率是评估其可持续发展状况的重要参考，在旅游经济高质量发展进程中可通过绿色约束引导产业结构调整与生态化转型[25]。在旅游经济粗放增长阶段，产业规模盲目扩张与资源低效开发会增加环境压力，威胁旅游地有限的环境承载力[22]。而当旅游经济发展向集约化转型，可以通过绿色技术扩散和环境规制强化促使相关环境友好实践落实，助推旅游生态效率跃升。
再者，就快速交通与旅游生态效率的关系而言，快速交通对旅游生态效率具有积极与消极并存的复杂辩证影响。交通可达性改善对提升旅游业发展效率具有积极作用[27]，快速交通的高效运输与技术创新优势使其更易适应旅游生态效率目标下的绿色升级需求。通过有效促进区域旅游资源整合共享，吸引优质劳动力、资金与先进技术等要素流入，快速交通能够提升旅游产业投入的价值转化。但客流运输活动的高能耗特征突出，因快速交通发展带动游客规模扩大会增加污染治理压力[21]。另外，从概念内涵来看，旅游生态效率优化主要依赖于提升旅游投入所创造的经济价值以及降低环境代价[20]，因此其不仅会要求旅游目的地完善快速交通空间布局与线路衔接以刺激旅游经济效益产出，同时也需要快速交通的日常营运向绿色低碳转型，基于能源结构与碳排放强度约束来削弱旅游交通活动引发的负面环境影响。

1.3 指标体系构建

快速交通：对比普速铁路、公路等传统运输方式，快速交通凭借时空压缩效应有效缩短空间距离和时间成本[11]。本文定义快速交通为以高速公路、民航、高铁为主体，提供快速舒适、便捷服务的交通基础设施系统[28]，参考既有研究[28-29]，引入路网衔接性、通车（航）覆盖率等新指标，构建快速交通综合评价指标体系（表1），并采用熵权法测算。
表1 快速交通综合评价指标体系

Tab. 1 Comprehensive evaluation index system of rapid transportation

目标层 准则层 指标层 测算方法
快速
交通		 高速
公路		 路网密度/km∙km-2 各省高速公路里程与国土面积之比
路网衔接性/% 各省高速公路里程占公路总里程比例
干线影响力/
104人∙d-1		 各省日均公路客运量
通车覆盖率/% 各省高速公路通车地级市比例
民航 通航密度/架次∙d-1 各省日均飞机起降架次
机场等级/分 依据各省境内机场飞行区等级，3C、4C、4D、4E、4F依次计2分、4分、6分、8分、10分，并求和
通航覆盖率/% 各省民航通航地级市比例
枢纽影响力/
104人∙d-1		 各省日均旅客吞吐量
高铁 路网密度/km∙km-2 各省高铁里程与国土面积之比
站点密度/个∙km-2 各省高铁站点数量与国土面积之比
干线数量/条 各省高铁线路数量
通车覆盖率/% 各省高铁通车地级市比例
旅游经济：利用熵权法从经济效益与市场规模2个维度测度旅游经济发展水平，选取使用频次较高评价指标[23-24]。经济效益维度包括国内旅游收入、入境旅游收入、人均旅游消费和旅游产值密度，市场规模维度包括国内旅游人次、入境旅游人次和旅游空间密度。
旅游生态效率：采用超效率SBM模型[19]测算旅游生态效率，从投入-产出视角构建评价指标体系[19,30]，选取第三产业从业人数、旅行社数量、A级景区数量、星级饭店数量和旅游业能源消耗量为投入指标，旅游总收入、人次为期望产出，旅游CO2与SO2排放量表征非期望产出。旅游业能源消耗与CO2排放基于能源剥离法[19]测算得到，旅游业SO2排放估算参照相关文献[30]。

1.4 模型构建

考虑到PVAR模型能较好解决变量内生性问题，将可能具有强相关性的变量置于同一系统内，借助脉冲响应和方差分解等揭示变量间互动关系[31]。本文选取PVAR模型探讨快速交通、旅游经济与旅游生态效率间的动态作用特征，公式如下：
Y i t = γ 0 + ∑ j = 1 k γ j Y i , t - j + α i + β t + ε i t
式中： Y i t为i省（区、市）在t年的内生变量列向量，包含快速交通、旅游经济与旅游生态效率； Y i , t - j为滞后j阶的内生变量列向量； γ j为滞后j阶的系数矩阵； γ 0为截距项； α i为个体固定效应； β t为时间固定效应； ε i t为随机扰动项。

2 结果与分析

2.1 快速交通、旅游经济与旅游生态效率发展水平分析

首先，测算快速交通、旅游经济与旅游生态效率发展水平，三者均呈现较为积极的增长态势。2009—2019年快速交通、旅游经济与旅游生态效率的年均增长率依次为9.73%、5.02%和8.55%，2020—2022年则依次为0.41%、-21.45%和-5.70%。在新冠疫情对全球经济市场造成普遍冲击的背景下，快速交通仍能维持相较稳定的发展态势。可能原因是：为居民提供满足基本出行需求的运输服务的交通业通常具有更强稳态，而旅游属于更高层次的个人精神需求，其产业发展易受外界事件影响冲击。
其次，基于三等分法将2009—2022年省域快速交通、旅游经济与旅游生态效率全样本数据划分为高、中、低3个等级，以探究三者发展水平的均衡特征。其中，高-高-高、中-中-中、低-低-低为均衡型。2009年，低-低-低型省域占比70.00%，仅北京凭借首都优势呈高-高-中型良好格局，低发展水平约束下的非良性均衡是此时三者协调发展的主导特征。2014年，低-低-低、中-中-中和高-高-高型省域依次占比20.00%、33.33%和10.00%，均衡型省域数量下降但仍以63.33%的总占比成为主导，呈现由低水平逐渐向中、高发展水平支撑下的均衡型过渡的“量”减、“质”增演化特征。2019年，高-高-高和中-高-高型省域占比突出且依次为53.33%、20.00%，高-高-高型省域快速增长。此时均衡型省域仍以63.33%的总占比作为主导，以高发展水平为基础的良性均衡成为三者协调发展的主要特征。2022年，高-中-高和高-高-高型省域占比较大且均为23.33%，均衡型省域因新冠疫情冲击总占比下降至26.66%，而40.00%省域的旅游经济等级低于快速交通和旅游生态效率，旅游经济滞后成为三者协调发展的主要特征，助推旅游业复苏是亟待解决的重要问题。

2.2 快速交通、旅游经济与旅游生态效率的互动关系研究

2.2.1 单位面板根检验

对各变量均取自然对数以消除不同数据异方差的影响，同时采用Harris-Tzavalis（HT）、Im-Pesaran-Shin（IPS）与费舍尔-增广迪基-富勒检验（Fisher-ADF）3种单位根检验方法确认数据平稳性（表2），结果显示，旅游生态效率变量的部分检验未通过。因此，继续开展一阶差分检验，统计结果表明，各变量均为平稳序列，支持构建PVAR模型。
表2 单位面板根检验

Tab. 2 Unit panel root test

变量 项目 HT IPS Fisher-ADF 检验结论
lnRTS 水平数据 -2.769*** -5.604*** 195.473*** 平稳
lnTE 0.225 -1.971** 48.999 不平稳
lnTEE -3.209*** -3.636*** 114.658*** 平稳
DlnRTS 一阶差分 -9.706*** -9.576*** 286.120*** 平稳
DlnTE -9.666*** -6.744*** 142.364*** 平稳
DlnTEE -13.090*** -9.208*** 169.420*** 平稳

注：lnRTS、lnTE和lnTEE分别为做自然对数处理的快速交通、旅游经济和旅游生态效率变量；DlnRTS、DlnTE和DlnTEE分别为在此基础上做一阶差分处理的快速交通、旅游经济和旅游生态效率变量；Harris-Tzavalis（HT）、Im-Pesaran-Shin（IPS）与费舍尔-增广迪基-富勒检验（Fisher-ADF）为3种单位根检验方法；***、**、*分别表示在1%、5%和10%统计水平上显著。下同。

2.2.2 最优滞后期数选择和稳健性检验

在正式开展PVAR模型实证分析前需确定最优滞后阶数（表3），结果显示，滞后一阶均为最优选择，设定为一阶滞后PVAR模型。另外，继续在全国和地区层面开展稳健性检验，以确保后续研究结果有效性。所有特征根均位于单位圆内，说明模型稳健。
表3 不同准则下模型滞后期阶数选择

Tab. 3 Model lag order selection under different criteria

区域 滞后阶数 AIC BIC HQIC 区域 滞后阶数 AIC BIC HQIC
全国 1 9.260* -84.718* -28.606* 中部 1 -18.771* -80.241* -43.243*
2 12.707 -49.944 -12.537 2 -13.546 -54.526 -29.860
3 12.641 -18.648 0.019 3 -4.176 -24.666 -12.334
东部 1 -9.415* -78.653* -37.402* 西部 1 -15.640 -77.110* -40.112*
2 -5.910 -52.069 -24.568 2 -16.282* -57.262 -32.596
3 -4.144 -27.223 -13.473 3 -9.117 -29.607 -17.274

注：AIC为赤池信息准则；BIC为贝叶斯信息准则；HQIC为汉南-奎因信息准则；*表示在该准则下的最优滞后阶数。

2.2.3 格兰杰因果检验

检验快速交通、旅游经济与旅游生态效率间的格兰杰因果关系（表4）。第一，快速交通和旅游经济在全国和东部地区存在双向格兰杰因果关系，西部地区快速交通是旅游经济的格兰杰原因，中部地区不存在格兰杰因果关系。该结果说明在东部地区二者互动更加显著有效，可能是其凭借高度市场化机制和成熟的产业协同网络，能够为交旅发展互动提供良好环境。西部地区旅游业发展受限于偏远地理区位，快速交通完善可有力拉动旅游经济增长，但其交通建设更多受政策导向和发展战略驱动，故旅游经济对快速交通的反作用力较弱。第二，旅游经济和旅游生态效率在全国存在双向格兰杰因果关系，中部和西部地区旅游经济是旅游生态效率的格兰杰原因，东部地区不存在格兰杰因果关系。旅游经济的单向影响更加突出，可能是旅游经济发展伴随旅游收入、人次等的有效增长，同时会因旅游活动密度增加而威胁生态环境，深刻影响旅游经济与环境效益间的平衡结构。而东部地区旅游经济发展相较成熟稳定，旅游生态效率受到多种因素的综合作用，故旅游经济显现出的影响力相对较弱。第三，快速交通在全国和西部地区是旅游生态效率的格兰杰原因，中部地区旅游生态效率是快速交通的格兰杰原因，东部地区不存在格兰杰因果关系。二者在各层面均不存在双向格兰杰因果关系，整体来看快速交通的单向影响更强。西部地区地域辽阔，旅游资源丰富但相对分散，快速交通通过有效改善当地旅游要素流动与整合配置可带动旅游生态效率提升。而中部地区因地理区位导致旅游要素存在明显过境式流动，可能稀释快速交通对当地旅游生态效率的现实影响。
表4 格兰杰因果检验结果

Tab. 4 Granger causality test results

区域 变量 DlnRTS DlnTE DlnTEE
卡方 P值 卡方 P值 卡方 P值
全国 DlnRTS - - 3.262* 0.071 4.748** 0.029
DlnTE 2.758* 0.097 - - 6.140** 0.013
DlnTEE 2.499 0.114 4.888** 0.027 - -
东部 DlnRTS - - 4.314** 0.038 0.092 0.762
DlnTE 3.126* 0.077 - - 1.287 0.257
DlnTEE 0.559 0.455 1.768 0.184 - -
中部 DlnRTS - - 0.879 0.349 0.137 0.712
DlnTE 1.054 0.305 - - 2.976* 0.085
DlnTEE 2.940* 0.086 1.204 0.273 - -
西部 DlnRTS - - 2.978* 0.084 4.520** 0.033
DlnTE 0.003 0.954 - - 3.038* 0.081
DlnTEE 2.057 0.152 0.441 0.507 - -

2.2.4 脉冲响应分析

进一步探究快速交通、旅游经济与旅游生态效率互动响应的动态关系，采用蒙特卡洛方法模拟200次得到脉冲响应结果（图2，因篇幅原因未展示东、中、西部地区结果图）。
图2 全国脉冲响应

注：lnRTS、lnTE和lnTEE分别为做自然对数处理的快速交通、旅游经济和旅游生态效率变量；DlnRTS、DlnTE和DlnTEE分别为在此基础上做一阶差分处理的快速交通、旅游经济和旅游生态效率变量。

Fig. 2 Impulse response at the national level

当旅游经济面对快速交通一个标准差的冲击，在全国和各地区的正向影响均在当期最大并迅速衰退，快速交通对旅游经济的驱动力“东强西弱”。东部地区旅游市场需求旺盛，高铁和民航等网络化为当地旅游业有效引流，而西部地区快速交通对旅游经济的正向驱动受到低人口密度、旅游资源分散以及高旅游出行成本等因素限制。另外，当快速交通面对旅游经济一个标准差的冲击，在全国和各地区的正向影响短期内均呈现倒“V”型变化。相较于旅游经济对快速交通的冲击响应，快速交通对旅游经济发展的响应更加滞后，可能是快速交通建设涉及复杂决策过程，短期内难以迅速调整资源配置以响应旅游经济发展的即时变化。
当快速交通面对旅游生态效率一个标准差的冲击，在全国呈现微弱正向影响，东部和西部地区响应走势正负交替，中部地区为短期负向影响。各地区响应异质特征明显且旅游生态效率的影响普遍乏力，可能是各地旅游产业结构及发展水平各异，普遍处于绿色转型的初级阶段，对交通投资决策等信号反馈不足，致使对快速交通建设的影响存在区域差异且未形成良性互动。另外，当旅游生态效率面对快速交通一个标准差的冲击，在全国和西部地区的正向影响持续减弱，在东部地区的影响先正后负，在中部地区的正向影响呈现“N”型波动。在各层面快速交通普遍能正向赋能旅游生态效率，但在东部地区后期出现负面影响。可能与当地快速交通客流量较高有关，密集旅游运输活动及其输送游客规模增加与环境保护间的矛盾逐渐凸显，引发的负面生态影响会一定程度抵消快速交通带来的资源配置优化收益。
当旅游生态效率面对旅游经济一个标准差的冲击，全国和各地区的响应过程高度相似，正向影响在当期最大并快速衰落。反之，当旅游经济面对旅游生态效率一个标准差的冲击，在全国呈现的正向影响短期且微弱，在东部地区的影响正负波动交替，在中部和西部地区呈现负向影响。结果说明，二者的交互响应具有旅游经济驱动短期强势且有效、旅游生态效率作用持续乏力且无序的特征。在东部地区二者正向交互但未能有效持续，可能是对旅游经济效益回报的即时性追求与旅游生态效率提升的长期性期望之间存在矛盾，且政府、企业和游客等主体间利益协调机制尚未完善，导致良性互动不能长期保持。而中部和西部地区旅游生态效率可能处于以抑制经济增长为代价的初步调整阶段，对旅游经济的绿色约束机制尚不成熟。

2.2.5 方差分解

方差分解解析各变量变化过程中其他结构冲击的贡献度，评估各影响变量的相对重要性。全国及地区方差分解结果基本在10期内收敛，故选取第1、5和10期的结果呈现（表5）。
表5 面板向量自回归（PVAR）模型方差分解结果

Tab. 5 Variance decomposition results of PVAR model

预测期 响应变量 冲击变量 冲击变量
DlnRTS DlnTE DlnTEE DlnRTS DlnTE DlnTEE
1 DlnRTS 全国 1.000 0.000 0.000 中部 1.000 0.000 0.000
5 0.999 0.001 0.000 0.997 0.001 0.002
10 0.999 0.001 0.000 0.997 0.001 0.002
1 DlnTE 0.048 0.952 0.000 0.047 0.953 0.000
5 0.075 0.925 0.000 0.110 0.888 0.002
10 0.075 0.925 0.000 0.110 0.888 0.002
1 DlnTEE 0.022 0.502 0.477 0.013 0.560 0.427
5 0.023 0.479 0.498 0.017 0.536 0.447
10 0.023 0.479 0.498 0.017 0.536 0.447
1 DlnRTS 东部 1.000 0.000 0.000 西部 1.000 0.000 0.000
5 0.994 0.001 0.005 0.995 0.002 0.003
10 0.994 0.001 0.005 0.995 0.002 0.003
1 DlnTE 0.071 0.929 0.000 0.037 0.963 0.000
5 0.066 0.879 0.055 0.079 0.908 0.012
10 0.066 0.878 0.056 0.079 0.908 0.012
1 DlnTEE 0.028 0.616 0.356 0.027 0.396 0.577
5 0.029 0.618 0.353 0.047 0.363 0.590
10 0.029 0.618 0.353 0.047 0.363 0.590
全国层面，快速交通和旅游经济发展以自我驱动为主，二者自我贡献率分别高于99.88%、92.48%，旅游生态效率对自身驱动能力不足50.00%，旅游经济对其贡献率超47.89%，说明旅游生态效率优化密切依赖于旅游经济发展，自身缺乏内部推力。地区层面，快速交通和旅游经济发展仍以自驱为主，其中快速交通受其他变量的影响在各地区普遍较弱，而旅游经济受快速交通的影响相对较强。旅游生态效率在西部地区以自驱发展为主，自我贡献率超57.70%，在东部和中部地区旅游经济对其贡献率位居第一。原因可能是西部地区旅游业发展相对滞后，旅游经济规模较小，旅游生态效率发展较多依赖自身积累与提升。总体来看，快速交通自我发展能力最强，各地区旅游经济和旅游生态效率对快速交通的贡献率远小于快速交通对二者的贡献率。该结果反映快速交通与旅游业发展存在互动失调，亟需突破现有发展模式，挖掘与旅游经济和旅游生态效率的良性交互反馈，构建旅游客流运输供需平衡且高效清洁的快速交通网络体系。旅游生态效率受外部结构影响较大，但对旅游经济与快速交通影响较弱，尚未在二者发展过程中发挥有效引导调节作用，探索绿色约束机制下交旅协调互动的发展路径是未来的重要方向。

3 讨论

随着交通强国战略推进，快速交通为旅游业发展加速赋能的同时可能引致旅游经济粗放增长，不利于旅游生态效率优化[5,14]。良好生态环境是旅游经济永续发展的基础，旅游生态效率改善也依赖于旅游经济效益提升，二者存在紧密联系[25]。在高质量发展背景下，提振旅游经济和促进产业绿色转型的迫切需要也可能使二者对快速交通建设产生反作用。因此，厘清快速交通、旅游经济与旅游生态效率的互动关系特征，对依托快速交通助推旅游业提质增效发展具有重要理论价值和现实意义。
研究显示，由低逐渐向高发展水平支撑的良性均衡过渡是快速交通、旅游经济与旅游生态效率协调发展的主流趋势，与众多测算结果相似[23-24,32]，三者发展水平总体向好提升且协调状况趋优。对于三者互动关系，快速交通与旅游经济呈现良性正向交互响应，快速交通单向作用更加强劲，验证了姬宸宇等[12]和汪晓文等[13]的研究结论。但张燕等[31]发现交通对旅游收入的影响存在正负交替变化，可能是其选用线路密度衡量交通条件，评价指标不同导致结果差异；对于快速交通和旅游生态效率，Bai等[19]基于门槛模型指出快速交通对旅游生态效率的影响先负后正，本文发现快速交通对旅游生态效率在各层面均产生正向影响，说明当快速交通完善至一定水平，对旅游生态效率的积极作用可有效显现，该结论为通过优化地区快速交通基础设施促进旅游业高质量发展的路径探索提供理论支撑。旅游生态效率对快速交通作用较弱，白洋等[33]指出快速交通与旅游生态效率主要呈负脱钩关系状态，旅游生态效率相较乏力的增长状况可能使其对快速交通建设的有效反馈不足；对于旅游经济和旅游生态效率，与前人研究[25,34]存在一定共同点，地区层面旅游生态效率对旅游经济的影响正负波动明显但持续时间较短。旅游经济对旅游生态效率的正向影响在当期最大并快速衰落，这也和旅游业发展水平对西部地区旅游生态效率的影响先正后负的发现较为相符[35]，即前期旅游业发展可有效改善旅游生态效率，但随着后期旅游深度开发可能产生负向影响，需在考虑生态环境承载能力的基础上适度发展旅游业。

4 结论

（1）快速交通、旅游经济与旅游生态效率间存在相互制约、协同共融的复杂关系。三者均呈现较为积极的增长态势。在三者协调发展的动态演化过程中，均衡型始终是其相对发展的主导类型和主流趋势，前期是低发展水平限制下的非良性均衡，后期逐渐转向以高发展水平为支撑的良性均衡。
（2）快速交通与旅游经济在全国和东部地区存在双向格兰杰因果关系，西部地区快速交通是旅游经济的格兰杰原因；快速交通能及时、正向促进旅游经济发展且驱动强度“东强西弱”，旅游经济对快速交通的正向影响呈倒“V”型变化；快速交通自我强化特征突出，旅游经济发展在以自我驱动为主的同时受快速交通的一定影响。
（3）快速交通在全国和西部地区是旅游生态效率的格兰杰原因，中部地区旅游生态效率是快速交通的格兰杰原因；快速交通对旅游生态效率的正向驱动波动递减，在东部地区后期出现微弱负向影响，旅游生态效率对快速交通作用普遍微弱；快速交通与旅游生态效率相互呈现低水平方差贡献度，互动失调明显。
（4）旅游经济与旅游生态效率在全国层面存在双向格兰杰因果关系，中部和西部地区旅游经济是旅游生态效率的格兰杰原因；二者交互响应存在旅游经济驱动短期强势且有效、旅游生态效率作用持续乏力且无序的特征；旅游生态效率发展的内部推力不足，在东部和中部地区受旅游经济的影响强度最大。

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