旅游业的富民效应 ——基于景区升级的准自然实验

卢飞， 张聪颖， 王无为

（西南财经大学中国西部经济研究院，四川 成都 611130）

0 引言

旅游业是拉动经济、带动就业和实现增收的重要产业。2021年，《“十四五”旅游业发展规划》明确指出，“大众旅游时代，旅游业发展成果要为百姓共享，旅游业要充分发挥为民、富民、利民、乐民的积极作用”。2024年，习近平总书记在福建考察时强调，“把文化旅游业培育成为支柱产业”①。同年，《旅游景区质量等级划分（GB/T17775-2024）》更是直接将“带动当地经济发展、促进社会就业和旅游富民增收”纳入景区“综合管理”条目。以国家2022年批复的“资大文旅融合发展示范区”为例，四川省资阳市和重庆市大足区均有丰富的石刻（窟）文化，其中，大足区凭借大足石刻（5A级景区）闻名遐迩、享誉世界，资阳市拥有4A级景区安岳圆觉洞，安岳县更是被誉为“石刻艺术之乡”。据统计，大足石刻在2007年获评首批5A级景区前，其所在大足县②农村和城镇居民人均可支配收入在2006年分别相当于资阳市的1.08倍和1.04倍，相应比重在2008年分别上升至1.13倍和1.11倍③，增收效果立竿见影。显然，景区升级与居民增收存在相关性，本文则试图探讨其中的因果关系。

那么，旅游业能否为居民增收提供持续动力？国家统计局数据显示，2019年，我国旅游业直接和间接就业人数高达1.08亿，占全国总就业人数的10.31%，对GDP的综合贡献度为11.05%。发展旅游业也是我国实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的重要政策工具，为低收入群众增收致富提供了结构性机遇。如安徽省扶持了333个乡村旅游扶贫重点村，创新探索“景区带村”发展模式，为打造“皖美休闲旅游乡村”奠定基础；我国多地的“旅游+”案例也被写入《2024世界旅游联盟——旅游助力乡村振兴案例》。旅游减贫更是成为世界旅游联盟的重要使命。受新冠疫情影响，世界各国旅游业出现断崖式下滑。根据联合国旅游组织统计，旅游业对世界GDP的直接贡献从4.0%一度下降至1.8%①。我国旅游业则呈现出较强的发展韧性，国内出游人次和总花费在2023年恢复到了2019年的81.44%和85.82%②，两项指标在2024年“五一”黄金周均显著超过了2019年同期水平。然而，在当前经济不确定性和风险性因素交织的情境下，旅游业是否能够继续担当居民稳定增收的引擎值得探讨。

与本文密切相关的文献主要有两类。其一，旅游发展与收入增长的关系研究。旅游引导经济增长假说已得到普遍认可[1]。对旅游与收入的关系，部分文献认为，旅游业会通过提高房价、提供技能培训以及增加就业机会等途径减少贫困和提高可支付能力[2-3]，从而对经济增长表现出稳定的促进作用。然而，也有学者指出，旅游业对经济的贡献并不是简单由产业本身决定，而是取决于市场一体化效应，旅游业的快速发展会被旅游资源贫乏地区集聚经济减少所抵消[4]，从而导致旅游业的带动作用并不明显。其二，旅游业与收入不平等的关系研究。促进论认为，旅游业存在鲜明的季节性，对就业、收入等会产生负外部效应[5]，从而可能加剧收入不平等。抛开旅游业的自然属性特征，促减论从县域、家庭等多个维度论证了旅游业对收入不平等的缓解作用。研究表明，“全国休闲农业与乡村旅游示范县”通过农村基础公共品供给、三产融合以及非农就业等渠道缩小城乡收入差距[6]，即若家庭居住地为风景旅游区则能够提高本地劳动参与率，进而提高家庭收入，使低收入家庭和高收入家庭之间呈现出收敛态势[7]。非线性论则认为，旅游业发展对收入不平等的影响表现为倒U形的库兹涅茨曲线特征或N形特征[8-9]。

可见，现有关于旅游业与收入的关系研究仍存在分歧，部分原因可能在于景区等级的差异。现有文献已经关注到了景区等级的重要性，并通过对景区加权赋值以测算区域旅游资源丰度指数，进而将升级为5A级景区作为控制变量以减轻遗漏变量造成的回归偏误[10]。本文将在如下方面作出拓展。第一，创新研究切入点。现有文献在探讨旅游经济时通常有3种考察方法：传统的文献以入境游客和花费作为研究依据；新近的文献则以旅游发展相关的区位导向型政策为基准；抑或以现有社会调查问卷中居民对“居住地是否为旅游区”问题的回答为依据。本文则将旅游景区评级提升作为准自然实验，重点关注“4A级升5A级”的景区评级提升事件（简称“景区升级”）对居民收入的影响。与直接探讨旅游业或景区的研究相比，本文认为，景区能否从4A级升为5A级是由国家评定，具有更强的外生性，从而将景区升级作为外生冲击，借助多期双重差分（difference-in-differences，DID）模型考察其富民效应。第二，拓展研究数据。已有研究多基于地区层面的宏观加总数据，少数文献从家庭层面考察家庭区位对收入的影响[7]，本文则将县级数据与2013—2021年中国家庭金融调查（ChinaHouseholdFinanceSurvey，CHFS）连续5轮的微观数据相匹配，形成区县-家庭层面匹配数据集，从而将研究样本下沉到微观家庭层面，可以更加精准、直接地在微观层面识别景区升级的富民效应，是对现有研究数据的有效拓展。同时，选取最新的CHFS数据集可以有效捕捉家庭的最新动态。第三，丰富研究机制，扩展区位理论在旅游经济研究中的应用。本文结合理论分析与实证研究验证得到了景区升级的双创效应与就业效应，率先为打开旅游业富民增收的“机制黑箱”提供了借鉴。通过检索，本文是较早从空间层面探讨旅游景区经济分布效应的文献，明确阐释了景区升级对经济活动的空间再配置，是将区位理论应用于旅游经济的有益探索。

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1 制度背景与理论分析

1.1 景区评级的政策背景

景区等级是景观质量、服务质量、环境质量的综合体现。1999年，《旅游区（点）质量等级评定办法》（GB/T17775-1999）划分了A、2A、3A、4A共4个A级景区等级以及10项评分细则，为后续有关景区评级文件的修订奠定了政策基础。2003年，《旅游景区质量等级的划分与评定》（GB/T17775-2003）明确新增5A级旅游景区，并将交通、游览、安全、卫生、邮电、购物、管理、生态、资源、市场、接待量等作为评级条件，其与《旅游景区质量等级评定管理办法》协同明确了不同等级景区的评定机构及管理办法。其中，3A级及以下等级景区由省或地级市负责评定；4A级景区由省级旅游景区质量等级评定委员会推荐，国家评定；5A级景区从4A级景区中产生，并完全由国家评定与复核。2007年，我国公布了首批66个5A级景区名单。2012年，新发布的《旅游景区质量等级管理办法》进一步推进旅游景区评级申请、级别评定等流程的规范化和标准化，推动建立和完善A级景区退出机制和社会监督体系，但有关旅游景区的评分标准则在接近20年的时间内未出现明显变化。2024年，《旅游景区质量等级划分（GB/T17775-2024）》新增“前提条件”，重新界定景区含义，进一步凸显景区游览服务功能，将评级条件融合为“资源价值、旅游交通、游览设施、游览服务、游览安全、文旅融合、智慧旅游、资源与环境保护、综合管理”等方面，更加突出设施与环境的重要性。

综上所述，由于5A级景区均从4A级景区中产生，且完全由国家评定，加之旅游景区评级的相关标准在长期内保持不变，从而“4A级升5A级”相比探讨其他等级景区或旅游业具有更强的外生性。同时，国家文化和旅游部对5A级景区有详细的升级时间、空间区位等记录，数据资料完整，为探讨旅游业与居民增收的因果关系提供了良好的准自然实验研究条件。与之相对，4A级及以下等级景区并非完全从下一级景区中产生，且3A级及以下等级景区分布广泛，可视作一种“遍在资源”，从而本文选择将景区“4A级升5A级”作为冲击事件。此外，5A级景区通常是区域文化景观或自然景观的代表，知名度较高，是游客的必经打卡地，对游客的吸引半径通常远高于其他等级景区，如省外游客通常会将当地5A级景区作为旅行首站，从而“4A级升5A级”在一定程度上可以视作低等级景区升级效应的放大，具有一般性。

1.2 景区升级富民效应的作用机制

本文构建景区升级发生条件和区域适应性条件互动的机制分析框架，并从局域和全局视角审视景区升级富民效应发生的关键机制（图1）。

图1 景区升级富民效应的理论分析框架
Fig.1 Analytical framework for the enrichment effect of tourist attraction rating upgrades

本文将景区评级的发生条件整体上概括为基础设施和发展环境两个方面。第一，对于基础设施，景区评级政策强化了对诸如交通、餐饮、建筑等传统游览设施以及智慧服务、智慧管理和智慧营销等新型基础设施的考核要求。一方面，传统型基础设施是旅游目的地游客接待量的主要影响因素[11]。基础设施建设不仅利于提高地区人力资本水平[12]，还是抑制市场分割、促进市场一体化的重要举措[13-14]，对地区劳动要素、创新要素等的流动发挥关键作用[15-17]。另一方面，网络基础设施可以实现时空压缩，进而促进开放式创新、强化知识外溢[18]。新型基础设施也是家庭内部要素配置、就业结构等发生变迁的重要诱因，可以有效增加家庭就业，提高农产品溢价，缓解相对贫困[19]。农村家庭受数字经济影响则倾向加大非粮作物种植面积[20]。由此可见，基础设施建设畅通了创新要素的流动渠道，为家庭就业择业创设了更多场景。

第二，从发展环境层面来看，与发展环境相关的评级条件可以概括为自然环境和社会环境两个方面。对于自然环境，景区升级可以通过优化自然环境影响人力资本积累及劳动力的空间流动。大量研究表明，环境污染会诱发呼吸系统、心血管等疾病，对人群生存率和预期寿命产生不利影响[21-22]，而环境质量改善则可以克服“环境健康贫困”[23]，进而推动工业结构优化和企业创新[24]。同时，环境因素也是人口迁移的重要考量因素，既有研究发现空气污染会导致人口外迁，尤其是受教育水平较高或年轻人群对污染更加敏感，他们通常具有更强的意愿外迁到环境质量更好的区域[25]。优质的环境质量还可以提高区域市场潜力和发展前景，如生态产品价值实现可以发挥环境效应和就业效应，强化规模效应和生态资源空间集聚效应[26]。对于社会环境，营商环境是景区评级的重要标准，营商环境的改善利于降低制度型成本，营造公平竞争的市场环境，提高企业注册量[27]，进而强化企业进入和退出机制，对企业成长以及城市发展具有显著的促进作用。由此可见，发展环境改善利于激发社会“双创”活力。

从区域适应性条件来看，景区升级富民效应需从全局视角考察。缺乏旅游资源的地区可能面临集聚效应减弱的困境[4]。演化经济地理学指出，产业结构升级受到路径依赖和路径突破的双重影响。以景区升级外溢为前提，若区域不具备发展旅游业的比较优势，即在现有产业与旅游业的认知邻近性、技术关联度相对偏弱的情境下，该区域会受到发展战略行动有针对性的调整，导致发展路径偏离预设方向，致使发展受阻。空间产品理论也同样揭示了产品密度、产品邻近性等在产业结构升级中的重要作用，即产品之间的距离越小，生产能力越相似，拥有不同显性比较优势产品的发生概率就会越大。同时，服务业具有就业吸纳能力强的特质，但受制于鲍莫尔-富克斯假说，若从事的就业形态以非正式就业或劳动密集型产业为主，则其对收入的额外提升作用也较为有限，尤其是考察的景区级别越高，就业吸纳人员所应具备的知识门槛会越高（如5A级景区评定要求“培训合格率达到100%”），从而可能会对不同区域居民增收产生异质影响。如传统村落由于乡村产业结构单一，与高等级旅游景区的关联度偏弱，从而景区升级对该类区域农民增收的影响会较小；与高等级景区邻接的区县也可能受到景区管辖权属抑或景区入口位置等的影响致使发展结果迥异。因此，景区升级对居民增收的影响表现出空间异质性。本文提出研究假说：

H1：景区升级具有富民效应，但存在区域异质性

H2：创新创业、就业择业是景区升级发挥富民效应的关键

2 计量策略

2.1 模型设定

本文以区县为基本单元，通过设计多期双重差分模型考察景区评级提升的富民效应，模型设定如下：

式（1）中，lnincomeict表示c县i家庭在t时期人均可支配收入对数值。upgradect是处理组虚拟变量Treatc和处理期虚拟变量Postct的交乘项，分别表示c县是否发生景区升级以及景区升级是否发生在t期，估计系数α1为景区升级对居民增收的政策效果。同时，为了减轻遗漏变量带来的影响，Controlsict加入了个体、家庭及区县等层面控制变量。模型还控制了地区固定效应（λc）和时间固定效应（μt）。考虑到个体收入水平在县域层面可能存在相关性，本文将标准误聚类在县域层面。

2.2 变量与数据

第一，被解释变量。居民收入（income）选用CHFS数据库中的家庭人均收入水平衡量，并以2012年为基期，通过消费者价格指数进行平减。

第二，核心解释变量。本文研究区域在考察期内不存在景区摘牌或警告的现象，在具体的景区升级（upgrade）虚拟变量设置中，若景区在t期实现升级，则将其所在区县t期之后设置为1，否则为0。本文共搜集到超过1.56万家的A级景区，其中，3A级景区约占53.97%。同时，本文剔除了首尾两期发生景区升级的区县，这类区县有13个分布在2012年及之前，1个区县分布在2020年。此外，为减少选择偏误，本文将数据缺失县以及非平衡家庭进行了剔除，最终保留了连续5轮调查期内162个区县2597户家庭的平衡面板数据。

第三，控制变量。参照相关研究[28]，本文通过对控制变量组进行无条件和有条件差异检验①，最终在个体、家庭和区县层面选取户主年龄（age）、年龄平方项（age2）、受教育年限（edu）、老年人口数（old）、16岁以下人口数（young）、家庭总资产（asset）、夜间灯光亮度均值（nlt）等作为控制变量。

第四，机制变量。其一，创业。本文通过统计企业的新设立情况来反映创业水平。基于中国企业工商注册信息数据整理得到“行业-区县-年份”层面对应的新增注册企业数，进而汇总得到区县层面的新增注册企业数（reg）、新增制造业企业数（reg_man）和新增服务业企业数（reg_ser），农业部门以浙江大学卡特-企研中国涉农研究数据库（China AcademyforRuralDevelopment-QiyanChinaAgri-research Database,CCAD）统计的家庭农场（family_farm）这一新型农业经营主体数量为准。以此为基础，进一步设计注册企业分布行业的集聚度指标（reg_agg），即区县新注册企业分布的行业数与全部19个行业的比值取倒数作权重，将其与行业注册企业数的标准差相乘，该指标越大，说明企业注册的行业越集中。考虑到开办企业仅是创业的一种形态，创业还包括非正式创业，从而本文通过创办企业衡量创业会导致对该机制的低估，而并不会改变研究结论。其二，创新。本文从静态视角构建区县层面专利申请量（patent）作为创新的衡量指标，从动态视角构建专利转入（patent_in）和专利转出（patent_out）作为企业创新要素流动的衡量指标。其三，就业择业。CHFS数据库包括家庭和个人两部分数据。本文以个人数据库为基础，在家庭层面统计了历年家庭的从业人数（employment）。

2.3 变量统计

表1为本文主要变量的描述性统计结果。可以看出，2013—2019年间，居住在发生景区升级区县的家庭样本占总样本的4.1%。新注册企业中，分布在服务业行业的企业相比制造业部门更多，家庭农场数量在不同区县呈现出较大差异。

表1 变量描述性统计分析
Tab.1 Descriptive statistics of variables

注：区县前定变量留存备索。

3 估计结果

3.1 基准结果

在基准回归前，本文首先结合县域层面数据，考察景区升级对区县居民收入的一般性影响，估计结果的回归系数均为正向①，表明景区升级在区县层面具有富民效应。进一步对式（1）进行回归，估计结果见表2。表2第（1）列直接就居民收入对景区升级进行回归，第（2）列加入了时间和区县层面固定效应，第（3）列加入了控制变量，基准回归的3个模型估计系数均为正，表明景区升级显著提高了家庭收入水平，景区升级的富民效应得以证实。以纳入固定效应和所有控制变量的第（3）列为例，发生景区升级的处理县家庭人均收入相对于控制组家庭显著增长了约19.5%，较预期增加了21.53%（e0.195-1），初步验证了H1。

表2 基准回归结果
Tab.2 Baseline regression results

注：**、***分别表示在5%和1%水平上显著，括号内为聚类在区县层面的稳健标准误，控制变量的估计结果备索，下同。

3.2 稳健性检验

第一，平行趋势假设检验。本文的平行趋势需要满足如下条件：若不存在景区升级，则处理组的“反事实”趋势应与控制组一致，否则估计得到的平均处理效应会存在偏误。本文选用事件研究法，通过检验政策的动态效果来考察平行趋势，模型构建如下：

式（2）中，Precδ和Postck由处理期虚拟变量生成，表示c县景区升级事件发生前第δ期和之后的第k期。由于本文的数据结构是非连续年份，因此，在考察平行趋势时首先将间隔年份连续化，从而事前和事后分别有3年窗口期。以实验前1期为基准期，图2刻画了平行趋势检验的模型估计系数及95%置信区间。图中，横轴为政策实施的相对时间，纵轴为回归系数值及置信区间。以0期为界，事前各期估计系数用以分析是否满足平行趋势，事后各期估计系数用以刻画处理效应的分布情况。显然，在事前期，参数估计值不能拒绝为0的原假设，这表明处理组和控制组在景区升级发生前并不存在系统性差异，数据分析结果与平行趋势假设一致。而当处理组区县景区等级提升后，核心解释变量的估计系数在第1期及之后均显著为正，表明处理组和控制组家庭收入趋势的差异开始显现，景区升级具有富民效应，验证了本文结论。

图2 景区升级动态效果检验
Fig.2 Dynamic effects of the tourist attraction rating upgrades

第二，排除多期DID模型的潜在偏误。双向固定效应（two-way fixed effects, TWFE））模型在满足平行趋势假定的同时，若要得到无偏估计量还会面临多期、多组处理效应异质性的挑战[29]。由于本文选用的估计方法是多期DID，因此，首先采用全新两阶段稳健估计量（did2s）重新估计该效应[30]，该方法在第一阶段结合非处理样本识别组群和时期处理效应，并在第二阶段剔除以获得平均处理效应，结果显示，模型的回归系数为0.242，在1%水平下显著，与表2中的模型回归结果接近。进一步地，选取Goodman-Bacon估计方法[31]，用以考察估计结果的偏误程度，模型估计的加权系数为0.199，在5%水平下显著，表明景区升级对居民增收具有显著的正向促进作用，且有效估计量Timingvs.Never的权重占到98%，Latevs.Early的组别所占权重为1.4%。因此，该估计效应可能存在的偏误较小，可以认为，采用双向固定效应模型得到的估计结果是可信的。

第三，安慰剂检验。为检验统计推断结果是否受到模型分布假设的影响，通过对景区升级时间和发生区县进行随机赋值得到伪处置期和伪处理组，进而以表2第（3）列估计形式为基准进行多期DID回归，并将上述过程重复1000次，最后将所得回归系数绘制成核密度分布图。图3中，实线为表2第（3）列估计得到的真实值，随机化处理后核心解释变量的核密度估计系数密集分布在0值附近，且真实值在核密度分布范围之外。经统计，核密度系数均值为0.001，远小于真实值，标准差为0.047，分布集中，证实本文结论并非由偶然因素所致，为景区升级富民效应的统计显著性提供了证据。

图3 安慰剂检验
Fig.3 The placebo test

第四，倾向得分匹配（propensity score matching,PSM）方法。该方法基于计算得到的倾向得分，进而按照要求从控制组中找到与处理组特征最为相近的匹配样本，以降低数据偏差和混杂变量等对估计结果造成的不利影响。本文选取个体和家庭层面控制变量作为协变量，借助核匹配方法筛选出与处理组特征最接近的控制组，进而进行多期DID方法检验。结果见表3第（1）列。可以看出，估计系数显著为正，表明景区升级对居民收入具有显著的正向促进作用，再次验证了本文结论。

表3 稳健性检验估计结果
Tab.3 Results of robustness checks

第五，精简研究样本。考虑到5A级景区是从4A级景区中评选产生，3A级景区可视作“遍在资源”，从而通过保留仅拥有4A级景区的区县以达到精简样本的目的。表3第（2）列的回归结果与预期一致，估计系数有所减小，并在5%水平上显著为正，景区升级的居民增收效果再次得到证实。

第六，基于工具变量的再检验。本文首先在模型估计中加入城市等级、板块分布、城乡分类3种区域特征变量，并通过将县域固定效应替换为家庭固定效应来减轻非观测性因素导致的内生性问题，估计结果见表3第（3）和第（4）列，结果证实了本文结论的稳健性。然而，本文估计结果可能还面临来自双向因果、遗漏变量等的挑战，如景区升级可能受到区域层面而非仅景区层面的因素影响。对此，本文通过构建工具变量，并借助两阶段最小二乘法（two-stage least squares,,2SLS）方法解决模型中可能存在的内生性问题。考虑到景区升级具有区位导向型特征，集聚形态鲜明，尤其是一定范围内的景区会通过“主题游”“全域游”等形式实现旅游资源集群发展，如“跟着悟空游山西”、北京“中轴游”等活动，而空间集聚具有鲜明的外溢特征，会对邻近区域形成示范效应，如汶川县、茂县等均将全域旅游作为地区发展战略。同时，考虑到人文景观在一定程度上受当地是否有历史文化名人抑或佛教、道教等文化传播因素的影响，自然景观则取决于当地是否有独具特色的山水林湖等资源。因此，从自然资源分布和文化传播的规律来看，距离首批5A级景区越近，人文景观与自然环境特征相近的可能性就会越高，从而获评5A级景区的概率更大。基于此，本文构建地理距离型工具变量。具体地，借助地理计算拾取家庭样本所在的162个区县和全国首批66个5A级景区所在的63个区县的质心坐标，统计得到162×63对球面距离，筛选得到162个最小距离。由于距离值与获评高等级景区的概率负相关，因此，将其倒数作为工具变量的基准值，其满足相关性原则。同时，距离已批复景区的地理距离并不会直接影响居民收入水平，从而本文工具变量具有较强的外生性。参照相关研究[32]，借鉴Bartik工具变量构建思路，本文将2012年作为基期，以两年为间隔期，通过统计省域范围内非实验组县区累计获批的5A级景区数量作为权重，将其与基准值相乘构成工具变量（IV），以增加时间维度变化。由于省级层面的5A级景区数量是各县5A级景区数量的加总，分省数量相对较少，且仅通过影响各县拥有5A级景区的概率进而对收入产生影响，从而其与基准值的交互项满足工具变量相关性和无关性原则。估计结果见表3中的第（5）列和第（6）列。第一阶段的估计结果显示，本文工具变量与内生变量显著相关，F统计量显示工具变量包含了较多的解释变量信息。第二阶段回归结果中，Kleibergen-PaaprkLM统计量p值为0，Kleibergen-PaaprkWaldF统计量大于Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值，强烈拒绝了“工具变量不可识别”和“弱工具变量”的原假设。回归结果显示，核心解释变量的回归系数为正，且与基准回归结果较为相近，表明在对内生性问题进行处理后，景区升级仍然对居民增收表现出正向促进作用，再次验证了景区升级的富民效应。

3.3 区域异质性检验

CHFS数据库提供了家庭住址所在的城乡区位特征。按照《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》，城乡可以分为主城区、城乡结合区、镇中心区、镇乡结合区、乡中心区等7类区域，以此为参照，结合家庭分布信息，分区域的异质性检验回归结果见表4。显然，景区升级对居民收入在不同区域内部均表现出正向影响。但如第（1）列～第（3）列所示，景区升级对主城区和村庄居民收入的影响不显著，但城乡结合区以及镇区（包括镇中心、镇乡结合区）的估计系数显著为正（费舍尔组间系数差异检验的p值为0.094），表明景区评级提升显著促进了城乡结合区以及镇区居民收入增长。对此可能的解释是，主城区具有产业多样性和规模经济优势，就业渠道更多，收入相对较高，如本文所用数据中，城区居民收入约相当于村庄居民收入的2.8倍，景区升级对主城区居民收入造成的冲击较小。然而，部分农村地区面临产业结构单一与产业空心化等问题，与5A级景区的产业关联度较低、产业承载力相对较弱，而城镇则具有一定的产业基础，景区升级进一步塑造了新的动力源。表4第（4）列和第（5）列将样本按照所属板块区分，并进行异质性检验，回归结果均显著为正，且西部和东北地区的估计系数相对更大（费舍尔组间系数差异检验的p值为0.079），表明景区评级的富民效应在西部和东北地区更显著。表4第（6）列和第（7）列则考察了一线（含新一线城市）和非一线城市的异质性，费舍尔组间系数差异检验p值为0.077，表明景区评级提升对一线城市居民收入的促进作用更大。本文不仅与“旅游业对处在发展早期的区域具有带动作用”的研究结论一致[33]，也论证了高等级景区在高收入地区的富民增收效应。

表4 异质性检验
Tab.4 Heterogeneity test

4 机制分析

机制分析部分采用中介效应模型进行检验。第一，创业机制。表5第（1）～第（3）列分别考察了景区升级对新注册企业数、制造业企业数以及服务业企业数等中介变量的影响。估计结果均表明，景区升级显著促进了企业注册数量的增长，这可能得益于基础设施、发展环境等的改善。表5第（4）列估计结果证实了景区升级后注册企业的分布行业更加集中，表明产业发展导向在景区升级后更加明确，产业发展方式更倾向于从范围经济向规模经济转型，进而聚焦特定关联产业发展。表5第（5）列着重选用城乡结合区的家庭样本，发现景区升级引领以家庭农场为代表的新型农业经营主体发展联农带农是加快农民共同富裕的重要途径。第二，创新机制。本文从创新产出视角选取区县专利申请量作为衡量指标，从专利转让视角设置了专利转入和转出动态以刻画技术要素流动。估计结果中，表5第（6）列显示，景区升级并未显著带动本地专利产出。然而，表5第（7）列和第（8）列估计结果发现，景区升级显著激活了创新要素的流动性，景区升级会使专利转出和转入分别增长300件和422件，说明景区升级驱动创新的途径主要是促进了技术要素市场一体化，有效推动了开放式创新。以上分析可以看出，创业机制和创新机制是景区升级实现富民增收的重要渠道。对就业择业机制，结合表5第（9）列可以看出，景区评级提升显著增加了家庭从业人员数量。就业是促进居民增收的重要渠道，相比控制组家庭，景区升级后，100户家庭约增加13个从业人员，证实了就业扩容是景区升级发挥富民效应的重要机制。需要说明的是，表5是“两步法”的回归结果，本文机制检验同时满足“三步法”的检验要求①。

表5 机制检验结果
Tab.5 Mechanism test results

5 进一步分析

景区升级究竟能在多大范围带动居民增收，此处考察行政距离和地理距离意义上的双重溢出效应。其一，通过调整景区所属的行政区等级来设置距离。具体地，本文将发生景区升级的省、市定义为处理组，将其与景区升级发生时间交互得到新的核心解释变量。估计结果见表6中的第（1）列和第（2）列，可以看出，景区升级在省、市两级行政区范围内均具有富民效应。对比来看，将区县调整为省份后的溢出效应明显下降，且显著性变低，显示出溢出效应随距离衰减的特征。

表6 空间溢出效应检验结果
Tab.6 Spatial spillover effect test results

其二，地理距离选用直线距离和环形距离两类[34]。二者均是基于区县之间的地理距离设置。地理距离的测度是以2020年行政区矢量数据为底图，通过拾取区县质心坐标，计算得到控制组区县到各处理组区县的最小球面距离。第一种方法选用直线距离，以处理组区县为原点向外持续延伸的半径。以50km为例，若控制组中存在到各处理组区县（如B县）最小距离小于50km的区县（如A县），则将该控制组区县（A县）设置为1，否则为0。处理期则等同于距离最小的处理组区县（B县）景区升级发生时间，进而通过交互得到新的核心解释变量。本文选取50km、100km、150km作为溢出半径，通过重新定义核心解释变量的方法进行双重差分的双向固定效应估计，结果见表6第（3）列～第（5）列。整体看，景区升级富民效应的外溢范围在100km左右，但在50km以内可能存在“集聚阴影”。本文数据处理中，与处理组区县相距50km以内的区县有4个，且均为相邻县。第二种方法采用环形距离，通过在模型中同时加入与处理组区县最小距离在（0，50km）、（50km，100km）、（100km，150km）的距离环虚拟变量，回归结果见表6中的第（6）列。显然，两种地理距离设置情境下的估计结果相似，在控制地理距离变量后，景区升级对本地以及50km～100km范围内居民表现出富民效应，这可能得益于景区升级对关联产业的需求扩大，从而对周边区县居民的就业和收入产生影响。需要说明的是，若在表6第（6）列中加入（150km，200km）环形距离虚拟变量，其估计系数为正但不显著，表明景区升级富民效应及其外溢机制可能对150km范围内经济活动的空间再配置产生影响，也即景区升级诱发了一定范围内的经济分布效应。

6 结论与建议

旅游业具有高关联性和强带动性。进入大众旅游时代，旅游业要发挥为民、富民、利民、乐民的积极作用。景区等级作为旅游业高质量发展的重要表征，高等级景区在培育旅游新质生产力中担当引领作用。考虑到5A级景区由国家评定与复核，具有强外生性，本文将“4A级升5A级”的景区升级事件作为冲击，以区县为基本考察单位，将研究对象下沉到微观家户层面，着重探讨景区升级的富民效应及其作用机制。与现有文献相比，本文在研究视角、研究数据以及研究内容等方面作出了有效拓展。

现有文献虽周知景区等级的重要性，但鲜有将其作为研究切入点，缺乏微观证据，研究结论也尚不统一。本文从局域和全局视角，整体构建了“发生条件-适应性条件”互动的理论分析框架。以CHFS（2013—2021年）连续5期的调查数据为基础，选取多期DID、空间DID等模型考察了景区升级的富民效应。研究发现，景区升级的富民效应不仅具有稳健性，而且对所属省、市也表现出溢出效应，但是景区升级会引起大约150km范围内经济活动的空间再配置，尤其是对邻接区域形成的“集聚阴影”值得关注。此外，本文结合空间异质性结论不仅论证了现有文献关于旅游业在经济发展初期的重要作用，也发现了高等级景区在相对发达区域也能够实现富民增收的经验证据。在机制分析方面，本文发现社会创业、就业择业、技术要素市场一体化等是重要的作用机制。本文关于景区升级富民机制的解析是对旅游业促进共同富裕“机制黑箱”的重要探索，尤其率先扩展了区位理论在旅游经济研究中的应用。

本文的政策建议如下。第一，严格景区升级标准，推动区域高质量发展。本文结论以景区升级标准的审慎制定与严格执行为前提。要构建各级文旅部门联动机制，严格对标2024版《旅游景区质量等级划分》国家标准，以评促建，以升促建，积极完善各级景区升级标准和后评估工作。树立景区升级标杆，健全评级景区的常态化监测机制，助力景区持续挖掘资源价值，不断巩固完善景区安全、交通网络、游览设施、服务质量、文化功能和现代技术应用等，服务区域高质量发展。第二，统筹提升高等级景区在产业链和空间体系中的节点功能，挖掘景区在服务区域发展中的动力源作用。本文发现了景区升级在产业开发上的带动作用以及空间上的经济分布效应。在产业层面，地方要持续围绕高等级景区建圈强链，打造集景点规划、项目研发、旅游营销、伴生消费、文化传播等于一体的特色旅游产业链，强化旅游业生产性服务业功能，带动关联产业提质增效，推动“双创”高质量发展。在空间层面，打破边界壁垒，推动统一大市场建设，推进以景区为基础的区域协同融通，发挥旅游业在统筹区域协调发展、构建优势互补区域经济布局中的关键作用。第三，构建多层级景区优势互补、功能嵌套的集群网络，塑造景城一体的空间发展新格局。不同级别景区在带动就业和促进经济发展等方面具有不同优势。本文强调要以景区联动为抓手，推动不同级别景区形成优质旅游资源网状嵌套发展结构，强化旅游业对区域经济发展的网络协同效应，构建景区升级与居民增收挂钩机制或补偿激励机制，推动地区内孵能力与外部互补性关联协同增强。不同等级景区之间的互补特征以及景区区位理论、福利效应等是本文进一步研究的方向。

图片来源于微信公众平台AI配图

文章发表于《旅游学刊》2026年第5期，脚注、参考文献略。

责任编辑 || 宋志伟

责任校对 || 郑   果

技术编辑 || 罗珺琛 山东大学管理学院 硕士研究生

封面图片 || 图片来源于微信公众平台AI配图

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