于敏捷，周建華

（湖州師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，浙江 湖州 313000）

新冠疫情的暴發(fā)使得旅游業(yè)成為全球受負(fù)面影響最深的行業(yè)之一[1]。世界各國為了控制快速蔓延的疫情，諸如封城、隔離、旅行限制、居家等相關(guān)措施陸續(xù)出臺(tái)，這給旅游業(yè)帶來了幾乎毀滅性的打擊。得益于中國對(duì)新冠疫情的良好控制，從2020 年第二季度起，國內(nèi)旅游開始逐步復(fù)蘇。但是，疫情反復(fù)，景區(qū)人數(shù)限流，游客因擔(dān)心健康碼、行程碼“變色”可能引致生活不便等，使得旅游業(yè)始終處于不確定環(huán)境態(tài)勢之下。為幫助旅游企業(yè)與相關(guān)從業(yè)人員恢復(fù)信心，從以文化和旅游部、財(cái)政部為代表的中央到各級(jí)地方政府均陸續(xù)出臺(tái)了一系列旅游業(yè)支持政策。宏觀政策支持可以幫助重振市場信心，進(jìn)而影響中期與長期市場活動(dòng)[2]，因此，在當(dāng)前各種不確定性激增的現(xiàn)實(shí)背景下，有必要基于經(jīng)營者信心評(píng)估政策效應(yīng)[3]。

近年來，中國鄉(xiāng)村旅游發(fā)展持續(xù)向好。與城市旅游經(jīng)營者相比，較大比例的鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營者為當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶，他們大多管理能力有限，政策敏感度一般，抗風(fēng)險(xiǎn)能力相對(duì)較弱。但是，鄉(xiāng)村旅游在推動(dòng)鄉(xiāng)村振興與實(shí)現(xiàn)共同富裕方面的重大貢獻(xiàn)，使得鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶這一群體需要得到學(xué)界與政府相關(guān)職能部門的關(guān)注。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，疫情對(duì)旅游業(yè)沖擊較大，但是游客健康意識(shí)提升卻在某種程度上刺激了周邊短途鄉(xiāng)村旅游需求[4]，甚至有學(xué)者認(rèn)為，疫情催生了消費(fèi)者的健康需求，鄉(xiāng)村旅游是疫情期間的旅游專屬“安慰劑”，存在逆勢增長可能[5]。那么鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶受到不確定性環(huán)境沖擊后，信心水平如何？政府相關(guān)政策對(duì)其影響如何？此外，在其他行業(yè)中既已存在的政策效應(yīng)規(guī)模異質(zhì)性[3,6]在鄉(xiāng)村旅游中是否同樣存在，即政策支持對(duì)不同規(guī)模的鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶是否發(fā)揮相同作用？對(duì)鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營者而言，不同類型政策的實(shí)施效果是否相同？

為回答上述問題，研究在浙江省湖州市長興縣、德清縣與安吉縣對(duì)600 位鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶進(jìn)行了相關(guān)問卷調(diào)查，獲得有效問卷574 份。這三個(gè)地區(qū)作為中國鄉(xiāng)村旅游發(fā)展最好且最具特色的地區(qū)，涵蓋面向不同目標(biāo)顧客群體、差異化市場定位的多類型鄉(xiāng)村旅游發(fā)展模式，故對(duì)其經(jīng)營戶的調(diào)研基本可以反映當(dāng)前中國鄉(xiāng)村旅游發(fā)展高水平地區(qū)，特別是大都市邊緣區(qū)這一鄉(xiāng)村旅游類型的實(shí)際情況?；趩柧斫Y(jié)果，研究將實(shí)證回答如下問題：（1）在受到不確定環(huán)境沖擊后，政策是否在農(nóng)戶信心建立方面切實(shí)發(fā)揮了作用？（2）不同類型的旅游支持政策效果是否一致？（3）政策效應(yīng)是否存在規(guī)模異質(zhì)性？

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

公共安全事件常常影響旅游業(yè)消費(fèi)信心，從而減少旅游意愿，進(jìn)而影響經(jīng)營者信心[7-8]。比如，為控制新冠疫情傳播而采取的旅行限制、邊境關(guān)閉等管控措施與未來難以預(yù)計(jì)性即是旅游業(yè)面臨的典型負(fù)面環(huán)境之一[9-10]。學(xué)者首先從需求層面研究不確定環(huán)境可能對(duì)旅游者消費(fèi)行為產(chǎn)生的影響。GU 等[11]基于計(jì)劃行為理論（theory of planned behavior，TPB）研究新冠疫情對(duì)旅游者帶來的影響，認(rèn)為疫情可能對(duì)游客心理層面造成重大影響。游客因擔(dān)心疫情而產(chǎn)生的“旅游恐懼心理”可能成為其避免旅游最重要的因素之一[12]，受此心理影響，旅游消費(fèi)大幅下降[13]。旅游需求下降不可避免地給包括航空業(yè)、酒店/住宿業(yè)、旅行社等在內(nèi)的旅游業(yè)供給端帶來悲觀情緒，經(jīng)營信心明顯不足[14-18]。環(huán)境不確定性對(duì)旅游需求的主、客觀影響使得旅游市場整體低迷，直接影響旅游相關(guān)從業(yè)人員信心[17]。

許多旅游業(yè)相關(guān)利益群體通過危機(jī)管理，努力擺脫負(fù)面影響[15-17,19]。同時(shí)，多國政府發(fā)布相關(guān)旅游業(yè)支持政策以幫助從業(yè)人員恢復(fù)信心，渡過難關(guān)[14,20-22]。由于以往公共安全事件對(duì)旅游業(yè)造成的影響時(shí)間跨度與區(qū)域范圍相對(duì)有限，因此學(xué)界并未對(duì)旅游支持政策效應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)化研究[16,23]，政策實(shí)施效果、公平度、平等性等問題的研究尚未受到學(xué)界充分重視[24]。因此，本研究試圖以此次疫情為例，將政策支持效應(yīng)研究向鄉(xiāng)村旅游領(lǐng)域拓展，系統(tǒng)探討政策支持是否可以幫助鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶在不確定環(huán)境下提升信心，并進(jìn)一步探討稅費(fèi)減免、金融支持、人力資源、市場營銷與相關(guān)產(chǎn)業(yè)支持這五大類支持政策（表1）的作用效果是否相同。在關(guān)注政策效應(yīng)的基礎(chǔ)上，特別聚焦鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營規(guī)模，以期驗(yàn)證政策效應(yīng)是否具有規(guī)模異質(zhì)性。為此，提出以下假設(shè)。

表1 旅游支持政策基本情況

H1：政策支持具有正向積極效應(yīng)，即政策支持能顯著提升鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶在不確定環(huán)境下的經(jīng)營信心。

H11：稅費(fèi)減免政策具有正向積極效應(yīng)。

H12：金融支持政策具有正向積極效應(yīng)。

H13：人力資源政策具有正向積極效應(yīng)。

H14：市場營銷政策具有正向積極效應(yīng)。

H15：相關(guān)產(chǎn)業(yè)支持政策具有中正向積極效應(yīng)。

H2：經(jīng)營規(guī)模影響政策效應(yīng)，即支持政策對(duì)不同規(guī)模鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶的經(jīng)營信心提升存在差異。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 案例地與樣本基本情況

研究選擇以浙江省湖州市作為案例研究地點(diǎn)。自新冠疫情暴發(fā)以來，湖州一直未受大規(guī)模疫情影響，有理由認(rèn)為，湖州鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶的信心波動(dòng)客觀上主要受制于外部不確定環(huán)境的影響。湖州作為“兩山”理念與美麗鄉(xiāng)村發(fā)源地，鄉(xiāng)村旅游發(fā)展水平較高，各類型鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營者數(shù)量眾多。湖州鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展是中國鄉(xiāng)村旅游從無到有、從有到優(yōu)的一個(gè)縮影。加之湖州市政府近兩年始終堅(jiān)持推進(jìn)“在湖州看見美麗中國”品牌建設(shè)，打造“無差別城鄉(xiāng)”。因此，選擇湖州作為案例地，既代表中國最高水平鄉(xiāng)村旅游發(fā)展地現(xiàn)實(shí)情況，又是大都市邊緣區(qū)鄉(xiāng)村旅游的典型代表。

2021 年6 月至7 月，調(diào)查人員在湖州安吉、長興和德清三縣，以隨機(jī)入戶調(diào)查的方式開展問卷調(diào)查或深入訪談，調(diào)研地既包括安吉余村、長興水口、德清莫干山這樣的知名鄉(xiāng)村旅游區(qū)，也包括長興泗安、德清乾元等知名度相對(duì)不足的區(qū)域。調(diào)研共計(jì)發(fā)放問卷600 份，在剔除漏題、明顯錯(cuò)題等無效問卷后，最終得到有效問卷574 份。

2.2 問卷設(shè)計(jì)

本文在參考相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合專家意見設(shè)計(jì)問卷。問卷主要分成四個(gè)部分（第一和第四部分為單選題，第二和第三部分采用李克特5 級(jí)量表法）。第一部分為調(diào)研對(duì)象人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征和鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營情況，前者包括經(jīng)營戶年齡、受教育程度（以受教育年限表示）、是否為本地農(nóng)戶（以虛擬變量表示，1=本地農(nóng)戶，0=非本地農(nóng)戶）；后者包括業(yè)務(wù)類型（以虛擬變量表示，1=住宿、餐飲業(yè)，0=其他）、經(jīng)營規(guī)模（以員工人數(shù)表示）和兼業(yè)情況（以非鄉(xiāng)村旅游收入占比表示）。第二部分為外部不確定環(huán)境對(duì)鄉(xiāng)村旅游業(yè)的影響情況。綜合學(xué)界相關(guān)研究成果[3,14-15]，問卷從旅游收入、經(jīng)營業(yè)績、游客數(shù)量與財(cái)務(wù)壓力四個(gè)方面衡量疫情影響。第三部分為鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶信心情況。參考蔣韶華等[3]、耿中元等[25]的研究，將鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營農(nóng)戶信心分解為對(duì)國內(nèi)旅游市場、鄉(xiāng)村旅游市場、堅(jiān)持經(jīng)營與未來加大投資四個(gè)維度的信心描述。第四部分為政策支持部分。經(jīng)營者根據(jù)政策描述做出相應(yīng)選擇（以虛擬變量表示，1=獲得政策支持，0=未獲得政策支持）。

2.3 估計(jì)方法

傾向得分匹配法（PSM）最早由ROSENBAUM 等[26]提出。近年來，被廣泛應(yīng)用于評(píng)估某一項(xiàng)目或某一政策的實(shí)施效應(yīng)[27-29]。本文選用PSM 探討政策對(duì)鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶經(jīng)營信心的影響，主要基于以下三個(gè)方面的考慮。首先，社會(huì)經(jīng)濟(jì)研究的多數(shù)抽樣只能在研究者所選擇的界定范圍內(nèi)進(jìn)行，故不可避免地存在樣本選擇偏差；其次，是否獲得政策支持并非隨機(jī)選擇的結(jié)果，因此作為處理組和對(duì)照組的鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶存在樣本“自選擇”問題；最后，由于無法知曉獲得政策支持的鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶在未獲得政策時(shí)的信心狀況，故直接比較政策效果會(huì)產(chǎn)生內(nèi)生性問題。PSM 通過反事實(shí)框架，將多維信息向量壓縮后進(jìn)行匹配再抽樣，使得觀測數(shù)據(jù)盡可能接近隨機(jī)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，以盡可能減少數(shù)據(jù)偏差。

本文將處理組（獲得政策支持的經(jīng)營戶）與對(duì)照組（未獲得政策支持的經(jīng)營戶）進(jìn)行匹配，在控制相同外部環(huán)境、經(jīng)營狀況與個(gè)人特征的情況下，探討政策支持對(duì)其經(jīng)營信心的影響。具體分析過程如下。

（1）測算傾向得分。運(yùn)用Logit 模型估計(jì)鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶獲得政策支持的條件概率擬合值，即傾向得分值（propensity score，p-score）：p-score=Pr(Policy=1|X)。其中，Policy=1 表示獲得政策支持，反之則為0；X表示可觀測到的外部環(huán)境、經(jīng)營狀況與個(gè)人特征。

（2）將處理組與對(duì)照組進(jìn)行傾向得分匹配。由于在實(shí)際匹配中，究竟使用哪種方法目前文獻(xiàn)中尚無明確指南，故本文使用k近鄰匹配（一對(duì)四匹配）、卡尺匹配、卡尺內(nèi)最近鄰匹配、核匹配、局部線性回歸匹配和樣條匹配六種方法，以驗(yàn)證匹配結(jié)果的穩(wěn)健性。

（3）計(jì)算平均處理效應(yīng)（ATT）。根據(jù)匹配后的樣本計(jì)算平均處理效應(yīng)，該效應(yīng)用于衡量鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶獲得政策支持的毛收益：ATT=E(Confidence1-Confidence0|Policy=1)。其 中，Confidence1是獲得政策支持后的信心得分，Confidence0為獲得政策支持的那部分鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶假設(shè)其未獲得政策時(shí)的信心得分。E(Confidence1|Policy=1)可直接觀測，E(Confidence0|Policy=1)則為不可觀測的反事實(shí)結(jié)果，由PSM 估算而得。

（4）匹配結(jié)果檢驗(yàn)。PSM 要求樣本數(shù)據(jù)滿足重疊假定，即處理組和對(duì)照組的傾向得分有較大的共同取值范圍，以減少樣本損失。此外，若傾向得分估計(jì)比較準(zhǔn)確，則匹配完成后的處理組與對(duì)照組的各匹配變量分布較為均勻，不存在顯著差異。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)特征

此次鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶涵蓋餐飲、住宿、種植、垂釣、采摘等休閑農(nóng)場、農(nóng)旅產(chǎn)品銷售、旅游配套服務(wù)與其他鄉(xiāng)村旅游綜合服務(wù)等幾大類型。其中，餐飲（32.23%）與住宿（26.66%）兩大產(chǎn)業(yè)占比最高，這與目前湖州鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶以餐飲住宿為支柱的現(xiàn)狀相吻合，隨后依次為農(nóng)旅產(chǎn)品銷售（19.69%）、鄉(xiāng)村旅游綜合服務(wù)（14.29%）和休閑農(nóng)場（7.13%）。湖州鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶以當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶為主（91.46%）。農(nóng)戶整體呈現(xiàn)年輕化態(tài)勢，50.70%的受訪農(nóng)戶年齡在40周歲及以下，43.73%的受訪農(nóng)戶介于41 至59 周歲。約37%的受訪農(nóng)戶具有大專及以上學(xué)歷。41.99%的被調(diào)研對(duì)象有其他收入來源。研究以員工人數(shù)（包括家庭勞動(dòng)力與雇傭勞動(dòng)力，且僅考慮長期雇傭）表征經(jīng)營規(guī)模，約有半數(shù)（49.48%）受訪者員工人數(shù)不足5 人，33.97%的農(nóng)戶雇傭員工人數(shù)在6～9 人之間，僅有16.55%的農(nóng)戶雇傭員工人數(shù)超過10 人。主要變量相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果見表2。

表2 主要變量說明、描述性統(tǒng)計(jì)與均值差異t檢驗(yàn)

3.2 信度與效度分析

如表3 所示，2 個(gè)一級(jí)指標(biāo)的Cronbach’sα系數(shù)均高于最低臨界值0.7，說明各指標(biāo)內(nèi)部一致性較好，總體信度較高，所有二級(jí)指標(biāo)的因子載荷均超過0.5，且KMO值＞0.6，說明指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)效度性能表現(xiàn)良好[30-31]?；谝蜃臃治龇ǎ芯坑?jì)算獲得不確定外部環(huán)境和鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶信心相關(guān)數(shù)據(jù)。

表3 探索性因子分析

3.3 政策效應(yīng)實(shí)證結(jié)果

3.3.1 Logit模型估計(jì)結(jié)果

為實(shí)現(xiàn)獲得政策支持與未獲得政策支持經(jīng)營戶樣本的匹配，首先需要對(duì)鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶是否獲得政策支持的條件概率擬合值進(jìn)行回歸分析。基于Logit 回歸的極大似然估計(jì)結(jié)果如表4 所示。結(jié)果顯示，受外部沖擊較大的經(jīng)營戶獲得政策支持的概率更高。此外，經(jīng)營規(guī)模、兼業(yè)程度、是否為本地居民以及受教育程度顯著影響政策獲得。經(jīng)營規(guī)模越大、兼業(yè)程度越低的經(jīng)營戶對(duì)鄉(xiāng)村旅游依賴程度越高，越傾向于尋求政策支持；受教育程度較高的經(jīng)營戶可能在政策知曉程度、申請(qǐng)程序等方面更具優(yōu)勢。相較于本地經(jīng)營戶，非本地居民獲得政策支持的概率更高，這可能與非本地居民經(jīng)營壓力更大、同相關(guān)政府部門聯(lián)系更為緊密有關(guān)。

表4 鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶獲得政策支持的Logit模型估計(jì)結(jié)果

3.3.2 傾向得分匹配及平均處理效應(yīng)結(jié)果

卡尺內(nèi)最近鄰匹配是目前較為流行的匹配方法[32]，為保證結(jié)果的穩(wěn)定性，本文同時(shí)列出其余五種常見匹配方法相關(guān)數(shù)值（表5）。從測算結(jié)果來看，在控制外部環(huán)境、經(jīng)營狀況與個(gè)人特征這一系列可觀測變量的異質(zhì)性后，雖然各匹配方法的結(jié)果略有不同，但數(shù)值大小與顯著性基本一致。政策平均處理效應(yīng)（ATT）均在1%水平上具有顯著正向影響，平均可使鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶信心提升0.858 分。從反事實(shí)結(jié)果來看，若獲得政策支持的經(jīng)營戶未能享受相關(guān)政策扶持，其信心得分平均為4.207分，但因獲得政策支持，其信心得分提升至5.065 分，變化率約為20%。H1 得到驗(yàn)證。

表5 政策對(duì)鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶信心影響的平均處理效應(yīng)

3.3.3 匹配結(jié)果檢驗(yàn)

傾向得分匹配法（PSM）的有效性對(duì)傾向得分的共同取值范圍提出要求[27]。本文以卡尺內(nèi)最近鄰匹配為例，繪制共同取值范圍圖。如圖1 所示，除傾向得分較低與較高兩個(gè)極值區(qū)間內(nèi)部分樣本不在取值范圍內(nèi)外，其余超過80%的樣本均被納入研究，說明處理組與控制組共同取值范圍較大，可以有效避免偏差。圖2 顯示了匹配前后各變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差的變化情況，可以看到，所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差在匹配后均明顯變小。換言之，傾向得分匹配顯著降低了處理組與對(duì)照組間解釋變量的差異，樣本匹配質(zhì)量較好。

圖1 傾向得分的共同取值范圍

圖2 各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差圖示

3.3.4 對(duì)傾向得分匹配法估計(jì)結(jié)果的敏感性分析

PSM 雖然可以較好解釋樣本選擇偏差與自選擇問題，但由于本文數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，無法通過雙重差分消除個(gè)體隨時(shí)間變化的增量和不隨時(shí)間變化的異質(zhì)性。因此，如果懷疑存在依賴不可觀測變量的選擇，該方法依然會(huì)帶來“隱藏偏差”。為確認(rèn)是否存在可能顯著影響估計(jì)結(jié)果的不可觀測變量，本文參考學(xué)界研究成果[29]，以ROSENBAUM 等[26]提出的邊界方法進(jìn)行敏感性分析。該方法用Gamma 系數(shù)表征不可觀測變量對(duì)政策獲得產(chǎn)生的影響。若Gamma 系數(shù)接近于1，基于樣本測算而得的ATT 未能通過顯著性檢驗(yàn)，說明不可觀測變量不容忽視；反之，估計(jì)結(jié)果在Gamma 系數(shù)取值較大時(shí)才變得不顯著，那么本文結(jié)論具有一定可信性。表6 以卡尺內(nèi)最近鄰匹配為例，列舉了不同Gamma 系數(shù)的P值，結(jié)果表明，Gamma 系數(shù)在7 時(shí)，P值未能通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)。有理由相信，政策處理效應(yīng)對(duì)確實(shí)存在的不可觀測因素敏感程度有限。

表6 ATT的Rosenbaum邊界估計(jì)結(jié)果

4 拓展性研究

4.1 不同類型政策的異質(zhì)性分析

本文進(jìn)一步驗(yàn)證五種不同類型支持政策的平均處理效應(yīng)（表7）。市場營銷政策效應(yīng)最為明顯，相關(guān)產(chǎn)業(yè)支持政策和稅費(fèi)減免政策也具有積極作用，而其余兩類政策則未能在提升經(jīng)營者信心中充分發(fā)揮作用。在與鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶的深度訪談中獲得的一些信息，也進(jìn)一步驗(yàn)證了這一現(xiàn)象。

表7 不同類型政策對(duì)鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶信心影響的平均處理效應(yīng)

“我們村鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶大多是當(dāng)?shù)卮迕?，除非大的投資，一般都不習(xí)慣找銀行貸款”“鄉(xiāng)村旅游最吸引人的就是新鮮的空氣、食材，優(yōu)美的鄉(xiāng)村風(fēng)景，我們最怕的就是沒有游客”“這兩年湖州市政府努力提升地方知名度，我們明顯感到，以前的游客主要來自上海等周邊地區(qū)，最近河南等北方來的游客明顯增加”“政府發(fā)放的旅游券，本地人旅游優(yōu)惠，還是可以帶來一些人流的，雖然跟以前正常時(shí)期沒法比，但還是有點(diǎn)效果”“政府牽頭組織農(nóng)旅產(chǎn)品直播帶貨，幫助我們減少了一些因游客數(shù)量減少引起的農(nóng)旅產(chǎn)品銷售問題”。

顯然，對(duì)鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶而言，游客是其經(jīng)營信心的基礎(chǔ)，因此，政府政策中對(duì)于提升地方知名度、擴(kuò)大目標(biāo)顧客群體、促銷刺激等市場營銷政策和恰當(dāng)有效的疫情防控政策可以顯著發(fā)揮作用。政府稅費(fèi)減免政策可以有效減輕經(jīng)營成本，在農(nóng)旅產(chǎn)品銷售領(lǐng)域的政策扶持可以從側(cè)面彌補(bǔ)因游客數(shù)量不足引致的其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)可能遭受的損失。因此，H11、H14 和H15 得到驗(yàn)證，H12 和H13 則未通過驗(yàn)證。

4.2 不同經(jīng)營規(guī)模的異質(zhì)性分析

受限于市場主導(dǎo)能力不足，在不確定環(huán)境下，小微企業(yè)大多更為脆弱，政策效應(yīng)可能存在規(guī)模異質(zhì)性[3,6]。因此，研究同樣就鄉(xiāng)村旅游可能存在的政策規(guī)模異質(zhì)性做實(shí)證分析?，F(xiàn)有文獻(xiàn)并未對(duì)鄉(xiāng)村旅游小微企業(yè)作出準(zhǔn)確概念界定。在調(diào)研中，一些經(jīng)營戶對(duì)利潤、收入等規(guī)模指標(biāo)不甚了解，故本文參考相關(guān)文獻(xiàn)，以員工人數(shù)（包括家庭勞動(dòng)力與雇傭勞動(dòng)力在內(nèi)的長期勞動(dòng)力）作為經(jīng)營規(guī)模衡量指標(biāo)[33]。

鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶整體規(guī)模較小，平均員工人數(shù)僅為6.436 人。借鑒李曉靜等[27]、郭熙保等[29]的做法，本文將員工人數(shù)低于均值的界定為小規(guī)模經(jīng)營戶，大于均值的則界定為大規(guī)模經(jīng)營戶，隨后將上述兩組經(jīng)營戶進(jìn)行對(duì)比分析，分別計(jì)算其政策平均處理效應(yīng)。如表8 所示，政策支持僅在大規(guī)模經(jīng)營戶群體中存在顯著支持效應(yīng)，對(duì)較小規(guī)模經(jīng)營戶而言，政策對(duì)經(jīng)營信心的提升效應(yīng)并不明顯。該結(jié)果說明鄉(xiāng)村旅游政策效應(yīng)的規(guī)模異質(zhì)性確實(shí)存在，假設(shè)H2 成立。

表8 不同經(jīng)營規(guī)模的政策平均處理效應(yīng)

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

在新冠疫情這一嚴(yán)重的不確定環(huán)境下，旅游業(yè)面臨巨大挑戰(zhàn)。政府發(fā)布實(shí)施一系列支持政策以幫助旅游業(yè)渡過難關(guān)。既往研究未能針對(duì)鄉(xiāng)村旅游就不確定環(huán)境下的政策效應(yīng)做出專門研究。然而，鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶大多是當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶，故在推進(jìn)鄉(xiāng)村振興與實(shí)現(xiàn)共同富裕方面承擔(dān)著不容小覷的作用，農(nóng)戶經(jīng)營信心直接影響其未來決策，可能對(duì)鄉(xiāng)村旅游行業(yè)造成重大影響。因此，本文將研究聚焦于鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶，基于傾向得分匹配法，探尋支持政策是否可以幫助經(jīng)營戶在不確定環(huán)境下建立信心。研究發(fā)現(xiàn)，政府支持政策可以顯著提升鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶信心，其中金融支持政策與人力資源政策的影響并不顯著，但市場營銷政策、其他產(chǎn)業(yè)支持政策和稅費(fèi)減免政策能顯著提升農(nóng)戶信心。政策效應(yīng)受經(jīng)營規(guī)模影響，具有規(guī)模異質(zhì)性，即大規(guī)模經(jīng)營戶更易從政策支持中重塑信心。

5.2 政策建議

基于實(shí)證研究結(jié)果，本文提出如下建議。

第一，強(qiáng)化市場營銷政策細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)。針對(duì)鄉(xiāng)村旅游的支持政策需考慮鄉(xiāng)村旅游自身特色，特別是在發(fā)現(xiàn)市場營銷政策具有最為顯著政策效應(yīng)的基礎(chǔ)上，如何進(jìn)一步設(shè)計(jì)政策細(xì)節(jié)需引起學(xué)界與相關(guān)政府職能部門重視。舉例來說，鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶普通認(rèn)可湖州市政府一系列市場營銷活動(dòng)幫助湖州鄉(xiāng)村旅游有效“引流”，比如通過與攜程、同程等知名旅游平臺(tái)合作開展的直播，與湖南衛(wèi)視知名綜藝節(jié)目的合作，開展“湖州人游湖州”優(yōu)惠活動(dòng)，以及主動(dòng)與省外旅游職能部門的宣傳對(duì)接等。

第二，加大對(duì)鄉(xiāng)村旅游小規(guī)模經(jīng)營戶的關(guān)注力度。支持政策對(duì)小規(guī)模農(nóng)戶的信心重塑效果有限。這可能一方面與鄉(xiāng)村旅游的小規(guī)模經(jīng)營戶大多為家庭作坊式經(jīng)營有關(guān)，政策敏感度不高。另一方面，可能與小規(guī)模農(nóng)戶在非知名鄉(xiāng)村旅游區(qū)占比較多有關(guān)。因此，未來政府應(yīng)專門加強(qiáng)小規(guī)模農(nóng)戶政策宣傳工作，將“湖州人游湖州”“醫(yī)療人員免費(fèi)旅游”等營銷政策向非知名旅游區(qū)域和小規(guī)模經(jīng)營戶適當(dāng)傾斜。

5.3 不足之處與未來研究方向

研究主要不足之處在于數(shù)據(jù)源比較單一。僅在湖州這一鄉(xiāng)村旅游高水平發(fā)展區(qū)獲得的數(shù)據(jù)制約了本文結(jié)果的普遍適用性，從某種程度上來說，本文結(jié)果是當(dāng)前不確定環(huán)境下較高水平的大都市邊緣區(qū)鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶的信心反映。因此，未來若能收集不同地點(diǎn)、不同發(fā)展水平鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營戶數(shù)據(jù)，進(jìn)一步豐富樣本信息，將使得不確定環(huán)境下支持政策的效應(yīng)研究更有代表性。因此，未來研究可以擴(kuò)大調(diào)研范圍，考察不同地區(qū)、不同類型鄉(xiāng)村旅游的政策效應(yīng)。

研究的另一不足之處在于，傾向得分匹配法（PSM）雖可以在某種程度上大幅減少觀測數(shù)據(jù)偏差，但同時(shí)具有其局限性。其中最大局限在于，該方法只控制了可觀測變量的影響，若存在基于不可觀測變量的自選擇問題，則隱性偏差依然存在，本文雖對(duì)PSM 估計(jì)結(jié)果進(jìn)行了敏感性分析，但當(dāng)前環(huán)境不確定性表現(xiàn)各異，使得政策可能同樣需要不斷適時(shí)調(diào)整。若未來可以獲取政策效應(yīng)的動(dòng)態(tài)特征，以雙重差分傾向得分匹配法測算政策實(shí)施凈效應(yīng)，將使結(jié)果更具參考價(jià)值。