引文信息
Zhang, J., & Zhang, Y. (2026). Tourism specialization, rural-urban integration and rural revitalization: Evidence from China's cities. Tourism Management, 114, 105359. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2025.105359
1. 简介
1.1 研究背景与核心问题
全球乡村旅游长期被视为推动农村经济多元化和乡村振兴的重要工具，但传统研究往往假设旅游发展对农村福祉具有线性且必然正向的影响。近年来，批判性研究开始揭示过度旅游化（tourismification）带来的负面效应：社会空间剥夺、文化商品化、社区权利边缘化、乡村性异化等，严重威胁乡村振兴的可持续性。
研究动机：现有研究多停留在定性描述和个案分析层面，缺乏宏观尺度的实证检验，尤其缺乏能够同时容纳旅游正向效应和负向后果的整合性分析框架。核心理论困境是：为什么旅游影响的"程度"和"有效性"在不同情境下差异显著？
两个核心研究问题：
- RQ1：旅游专业化对乡村振兴是否存在显著的非线性门槛效应？其影响是否随发展强度变化而发生根本性转变？
- RQ2：在城乡二元结构背景下，城乡融合是否在这一非线性关系中发挥关键的中介渠道作用？
1.2 理论框架与创新
本研究整合产业集聚理论与城乡连续体理论，构建"旅游专业化→城乡要素再配置→乡村振兴"的分析框架：
| 理论 | 核心功能 | 局限性/补充 |
|---|---|---|
| 产业集聚理论 | 解释旅游经济活动的空间集中效应（规模经济、知识溢出、专业化分工） | 难以解释城乡互动产生的复杂社会经济结果 |
| 城乡连续体理论 | 强调城乡要素、权利和服务的双向公平流动是农村可持续发展的前提 | 弥补产业集聚理论在城乡关系分析上的不足 |
理论拓展：将产业集聚从"物理空间邻近性"扩展到"功能网络连通性"，从"企业主体"扩展到"多利益相关者治理网络"，从"生产效率"转向"体验价值创造"。
1.3 主要研究方法与结论
计量方法：城市级面板数据固定效应模型 + 非线性中介效应模型 + 非线性调节效应模型 + 工具变量法（Bartik IV）+ 系统GMM
核心发现：
- 旅游专业化与乡村振兴呈显著倒U型关系，拐点为旅游收入占GDP比重0.820
- 城乡融合发挥部分中介作用，且使拐点右移（延缓负面效应）
- 数字经济、人力资本、市场化水平非对称调节该关系：均使拐点左移，但数字经济和市场化平缓曲线，人力资本陡峭化曲线
政策启示：从静态旅游推广转向动态阈值管理，主动构建城乡循环系统，针对性投资数字基础设施、人力资本和制度质量。
2. 研究问题与假设提出
2.1 旅游专业化影响乡村振兴的理论逻辑
正向机制（集聚经济）：
- 规模效应降低旅游价值链交易成本，通过产业关联延伸至农村
- 知识技术溢出：城市管理经验、服务标准、市场信息渗透至农村
- 品牌效应放大农村旅游资源的外部认知，吸引外部资源
负向机制（集聚不经济）：
- 资源过度集中导致城乡资源配置失衡，传统农业部门资源不足
- 规模扩张超出农村生态文化承载力，环境压力与文化稀释
- 路径依赖阻碍产业多元化，经济脆弱性增加
假设1：旅游专业化对乡村振兴具有显著非线性影响，呈倒U型关系——随专业化程度提高，影响从正向转为负向。
2.2 城乡融合的中介机制
基于城乡连续体理论，旅游发展作为"空间实践"重塑城乡要素流动、功能分工和权力关系：
适度阶段：旅游作为"系统整合者"
- 拉动城市资本、消费者进入农村
- 推动农村产品、文化走向城市市场
- 增强城乡功能连通性，降低社会经济梯度陡峭度
过度阶段：病理性的连续体重构
- 要素流动单向化、不平等化（农村劳动力退出农业、城市资本捕获超额收益）
- 农村沦为城市消费附属品，与自身更广泛的发展生态系统脱节
- 健康的整合连续体断裂为依附关系
假设2：城乡融合中介旅游专业化与乡村振兴的关系，且该中介作用呈倒U型。
2.3 外部情境的调节机制
| 调节变量 | 理论预期 |
|---|---|
| 数字经济 | 优化资源配置效率，扩展价值转化路径；实时监测预警过度开发风险 |
| 人力资本 | 增强资源转化能力和问题解决能力；高人力资本群体快速激活农村资源价值 |
| 市场化水平 | 优化要素配置效率，强化激励约束机制；价格信号和竞争机制调节过度开发 |
3. 数据来源和变量界定
3.1 数据来源与样本
- 样本范围：2005-2023年中国280个地级市
- 观测值：5320个城市-年观测值（强平衡面板）
-
数据来源：
- 《中国城市统计年鉴》
- 各省市统计年鉴
- 国民经济和社会发展统计公报
- 数字专利数据（通过企业专利文本关键词分析获取）
- 部分缺失数据采用线性插值或趋势外推法处理
3.2 核心变量定义
被解释变量：乡村振兴指数（Rural Revitalization）
基于"产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕"五维目标，构建18项指标体系：
| 维度 | 代表性指标 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 产业发展 | 农业劳动生产率、农业机械化水平、粮食生产能力、第一产业增长率 | 城市统计年鉴 |
| 生态环境 | 农药化肥施用量、畜禽废弃物综合利用率、无害化卫生厕所改造率 | 农业农村局公告 |
| 文化进步 | 农村居民文教娱乐支出占比、市级以上文明村占比、农村文化站数量 | 卫生年鉴、文明办名单 |
| 乡村治理 | 村委会选举选民参选率 | 手工检索数据 |
| 生活质量 | 农民人均可支配收入及增长率、恩格尔系数、百户汽车/手机拥有量、人均住房面积、每千人农村医疗技术人员数 | 统计公报、城市统计年鉴 |
计算方法：Min-Max标准化 → 熵权法确定权重 → 线性加权合成指数
核心解释变量：旅游专业化（Tourism Specialization）
选择理由：相比"旅游收入/出口"（不适合中国国内主导市场）和"旅游贡献度"（城市数据不可得），该指标能量化旅游产业在区域经济系统中的相对重要性，且数据可得性强，便于跨地区跨时期比较。
中介变量：城乡融合发展水平（Rural-Urban Integration）
五维度10项指标：
- 经济融合：城乡消费支出差距（城/乡比）
- 社会融合：养老保险覆盖率、失业保险覆盖率、城乡人均医疗卫生支出差距
- 公共服务：教育财政支出占比、私人汽车拥有量、城乡人均交通通信支出差距
- 生态环境：生活垃圾无害化处理率、森林覆盖率
- 基础设施：每万人公共厕所数
计算方法：熵权法合成综合指数
调节变量
| 变量 | 测量指标 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 数字经济 | 长途光缆密度、百户互联网宽带用户、计算机服务和软件业从业人员占比、人均电信业务总收入、百户移动电话用户、城市数字专利申请量 | 省级光缆数据按电信收入比例分配至地市，其余来自城市统计年鉴，专利数据来自专利文本分析 |
| 人力资本 | 每万常住人口在校大学生数 | 城市统计年鉴 |
| 市场化水平 | 政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育、要素市场发育、市场中介与法制环境五维度（樊纲等，2010） | 《中国市场化指数》 |
控制变量
- 经济发展水平（人均GDP对数）
- 城镇化率（城镇人口/常住人口）
- 城乡收入差距（农村/城镇人均可支配收入比）
- 对外开放度（实际利用外资/GDP）
- 财政能力（地方一般预算收入/支出）
4. 研究设计与识别策略
4.1 基准模型：非线性面板固定效应
Hausman检验（χ²=22.49，p=0.0021）支持固定效应模型：
关键识别：
- 若β₁₁>0且β₁₂<0，则为倒U型关系
- 拐点位置：
4.2 中介效应模型
借鉴Hayes（2018）非线性中介分析方法：
若β₂₂·β₃₃>0，则城乡融合为U型中介；否则为倒U型中介。
4.3 调节效应模型
检验数字经济、人力资本、市场化对倒U型曲线的调节：
曲线形态变化判断：
- β₅与β₂同号：曲线陡峭化；异号：曲线平缓化
- β₁β₅−β₂β₄<0：拐点左移；>0：拐点右移
4.4 内生性处理
内生性问题来源：
- 遗漏变量偏误：旅游专业化与农村资源禀赋、交通可达性、历史文化属性、基层治理能力等不可观测变量相关
- 反向因果：乡村振兴成效显著的地区可能吸引更多游客和投资
解决策略一：动态面板系统GMM
使用滞后项作为工具变量，同时控制动态效应（前期乡村振兴水平对当期的影响）。
解决策略二：Bartik工具变量（核心识别策略）
有效性论证：
- 相关性：城市旅游专业化滞后项与当期水平高度相关
- 排他性：全国旅游专业化时序变化对特定城市而言相对外生；滞后项通过旅游渠道影响乡村振兴，与当期扰动项无关
- 弱工具变量检验：Cragg-Donald Wald F统计量53.92 > Stock-Yogo临界值10
5. 主要实证结果与结论
5.1 基准回归结果
该表展示6列回归结果，逐步加入控制变量。核心发现：
- 列(1)-(6)：旅游专业化系数β₁₁显著为正（0.0256，t=2.26），二次项系数β₁₂显著为负（-0.0156，t=-3.54），确认倒U型关系
- 完整模型（列6）拐点：0.820（1%水平显著），即旅游收入占GDP达82%时正向效应最大化
- 控制变量：人均GDP、城镇化率、城乡收入差距、财政能力均显著为正；对外开放度显著为负
现实解读：2005-2023年仅约0.70%城市超过拐点，但2023年已升至1.43%，负面效应从极端案例向更多城市蔓延。
5.2 稳健性检验
| 检验方法 | 处理方式 | 核心结论 |
|---|---|---|
| 替代被解释变量 | 增加农村就业率、百户计算机数重新计算乡村振兴指数 | 倒U型关系保持（β₁=0.0241，β₂=-0.0138） |
| 替代核心解释变量 | 旅游专业化改为"游客接待量/常住人口" | 倒U型关系保持（β₁=0.0016*，β₂=-0.0000） |
| 剔除疫情冲击 | 剔除2020-2022年样本 | 倒U型关系保持（β₁=0.0748，β₂=-0.0359） |
| 剔除直辖市 | 剔除北京、天津、上海、重庆 | 倒U型关系保持（β₁=0.0304，β₂=-0.0175*） |
| 系统GMM | 动态面板估计 | 倒U型关系保持，通过AR(1)、AR(2)、Hansen检验 |
| Bartik IV-2SLS | 工具变量两阶段最小二乘法 | 倒U型关系保持（β₁=0.0114，β₂=-0.0287），弱工具变量检验通过 |
说明：六种稳健性检验均确认核心结论的可靠性，排除指标构造偏误、极端冲击、特殊样本、内生性等威胁。
5.3 中介效应检验
| 变量 | 乡村振兴（列1） | 城乡融合（列2） |
|---|---|---|
| 旅游专业化 | 0.0099 | 0.0305** |
| 旅游专业化² | -0.0054** | -0.0199*** |
| 城乡融合 | 0.514*** | — |
| 拐点 | 0.925* | 0.766** |
关键发现：
- 城乡融合对乡村振兴显著为正（β=0.514***）
- 旅游专业化与城乡融合呈倒U型关系（β₁=0.0305，β₂=-0.0199*）
- 控制城乡融合后，旅游专业化拐点右移（0.820→0.925），表明城乡融合能延缓过度专业化的负面效应
理论含义：城乡融合是旅游专业化影响乡村振兴的关键渠道，但过度旅游专业化会损害城乡融合本身，形成"成也萧何，败也萧何"的悖论。
5.4 调节效应检验
| 调节变量 | β₅（交互项系数） | 对曲线的影响 | 拐点移动 | 经济含义 |
|---|---|---|---|---|
| 数字经济 | 0.129*（显著正） | 曲线平缓化 | 左移 | 数字技术加速要素集聚使拐点提前，但实时监测和在线治理缓解边际损失强度 |
| 人力资本 | -0.0269*（显著负） | 曲线陡峭化 | 左移 | 高人力资本快速激活资源价值，但过度专业化时问题识别和解决能力使负面效应更剧烈 |
| 市场化水平 | 0.0005*（显著正） | 曲线平缓化 | 左移 | 价格信号和竞争机制既加速初期发展又抑制过度开发 |
政策含义：
- 数字经济：投资数字基础设施，部署智慧监测平台，培训村民数字技能
- 人力资本：吸引专业人才下乡，但需配套危机响应和产品迭代能力培养
- 市场化：完善要素市场，加强政府监管，防止资本无序扩张
5.5 核心结论总结
非线性关系：旅游专业化与乡村振兴呈倒U型关系，存在最优发展阈值（旅游收入/GDP≈0.82），超越该阈值则产生资源过度开发、产业结构失衡、社区利益边缘化等"拥挤效应"
中介机制：城乡融合是关键传导渠道，但本身也受旅游专业化倒U型影响；强化城乡融合可使最优阈值右移，为政策干预提供空间
情境依赖：数字经济、人力资本、市场化均使最优阈值左移，但对曲线形态影响不同——数字经济和市场化"平缓化"曲线（降低风险），人力资本"陡峭化"曲线（放大波动）
范式转换：研究倡导从"效率-增长"范式转向"收益-成本权衡"范式，将"拥挤效应"从可调整的摩擦成本提升为核心结构约束
理论框架图
该图展示：
- 左侧：产业集聚理论 → 倒U型路径 → 旅游专业化直接影响乡村振兴
- 右侧：城乡连续体理论 → 正向路径 → 城乡融合作为中介变量
- 整体：旅游专业化通过城乡融合（中介）和直接效应，共同影响乡村振兴，均呈倒U型关系
说明：该理论框架整合了空间经济学和城乡关系理论，为理解旅游驱动型乡村振兴提供了动态、关系性的分析视角。
