趙金金
(淮北師范大學(xué) 歷史文化旅游學(xué)院,安徽 淮北235000)
1978年以來(lái),我國(guó)旅游業(yè)迅猛發(fā)展,在我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)中扮演著重要的角色,現(xiàn)已成為推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量?!?018年文化和旅游發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》(文化和旅游部)顯示,2018年我國(guó)旅游總收入高達(dá)5.97萬(wàn)億元,比上一年增長(zhǎng)10.5%;2018年旅游總?cè)藬?shù)為56.8億人次,比上一年增長(zhǎng)9.51%,其中,入境旅游人數(shù)是1.412億人次,同比增長(zhǎng)1.2%。2018年旅游業(yè)的綜合貢獻(xiàn)額占GDP總量的11.04%,旅游直接就業(yè)和總就業(yè)人口占全國(guó)就業(yè)總?cè)丝诘谋壤謩e是3.64%、10.29%。旅游業(yè)被稱作帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綠色產(chǎn)業(yè)和朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè),其帶動(dòng)系數(shù)大、綜合效益良好,并且旅游業(yè)能夠豐富國(guó)民休閑方式。當(dāng)前我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)階段,加快旅游業(yè)的發(fā)展對(duì)于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)意義重大。
國(guó)外關(guān)于旅游經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用研究,就研究?jī)?nèi)容而言,大多是基于經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)的角度,致力于旅游發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的作用[1]以及旅游經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間相互關(guān)系[2]的研究;就研究方法而言,大致可分為旅游乘數(shù)效應(yīng)[3]、投入產(chǎn)出模型[4]、CGE 模型[5]、回歸模型[6]、面板協(xié)整與因果檢驗(yàn)[1]等。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要采用統(tǒng)計(jì)與數(shù)理分析[7]、投入產(chǎn)出模型[8]、協(xié)整和因果檢驗(yàn),以及基于VAR 模型和誤差修正模型的方差分解和脈沖響應(yīng)等計(jì)量方法[9],空間計(jì)量模型被應(yīng)用于此的研究非常少,僅有趙磊(2014)、張洪(2018)等的研究。[10-11]綜合而言,目前國(guó)內(nèi)關(guān)于旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響效應(yīng)的實(shí)證研究仍顯薄弱、滯后,且極少運(yùn)用空間面板計(jì)量模型,這顯然與當(dāng)前我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)迅猛、集聚增長(zhǎng)的現(xiàn)狀不相契合。
由此,本文基于空間面板計(jì)量模型量化測(cè)度區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響系數(shù)及其空間溢出效應(yīng),以正確認(rèn)識(shí)旅游業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用,同時(shí),本研究為國(guó)家各級(jí)政府制定正確的旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)政策提供實(shí)證支持,以切實(shí)加快區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、提升區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率、加強(qiáng)區(qū)域旅游合作、促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),更好地發(fā)揮旅游產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)和帶動(dòng)作用以及其正向的空間溢出效應(yīng),來(lái)應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)。
1.空間依賴性
空間依賴性是指變量在地理空間上具有相關(guān)性,且其絕對(duì)與相對(duì)位置共同決定相關(guān)性強(qiáng)度與模式。它分為真實(shí)空間依賴性與干擾空間依賴性,Anselin等(1991)對(duì)二者的不同進(jìn)行了區(qū)分[12]。其中,真實(shí)空間依賴性是地區(qū)之間創(chuàng)新或經(jīng)濟(jì)等差異在演變過(guò)程中的真實(shí)成分,客觀反映了要素流動(dòng)、創(chuàng)新擴(kuò)散、知識(shí)溢出等空間交互作用;干擾空間依賴性則來(lái)源于觀測(cè)值的測(cè)量問(wèn)題,比如,我國(guó)地理數(shù)據(jù)一般是按照行政區(qū)劃來(lái)統(tǒng)計(jì)的,研究問(wèn)題的實(shí)際邊界可能與此并不一致,因此,調(diào)查時(shí)數(shù)據(jù)的采集非常容易出現(xiàn)測(cè)量誤差。對(duì)應(yīng)于真實(shí)空間依賴性和干擾空間依賴性,可以分別用空間滯后模型與空間誤差模型來(lái)對(duì)其進(jìn)行刻畫(huà)。
研究變量空間依賴性的存在是空間面板計(jì)量模型的應(yīng)用前提,本文選用全局Moran指數(shù)對(duì)變量的空間依賴性進(jìn)行檢驗(yàn)。
2.空間權(quán)重矩陣的設(shè)置
空間權(quán)重矩陣是一種包含了研究范圍中任兩區(qū)域之間空間聯(lián)系信息的外生矩陣,即為n*n階的矩陣(n是區(qū)域數(shù))。目前常用的主要有以下幾種:
(1)地理空間權(quán)重矩陣
①簡(jiǎn)單二分權(quán)重矩陣。如果兩個(gè)區(qū)域具有相同邊界,那么就相鄰,即遵守Rook相鄰規(guī)則[13],相鄰則空間權(quán)值是1,否則是0,且主對(duì)角線上的值為0。
②距離權(quán)重矩陣??臻g權(quán)值為研究區(qū)域中各省會(huì)城市之間距離的倒數(shù)。其中,區(qū)域之間距離是在假定地球是圓形,且地球半徑和各區(qū)域經(jīng)緯度坐標(biāo)確定的基礎(chǔ)上,計(jì)算出的球面上兩點(diǎn)之間的距離。
(2)經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣
經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣(W)是地理權(quán)重矩陣(w)乘以對(duì)角矩陣,對(duì)角矩陣的對(duì)角元是各區(qū)域GDP占所有區(qū)域GDP總和比例的均值[14],公式為
其中,
式(1)中,t為考察時(shí)間期數(shù)(在此,t1=2018,t0=2001),N 為研究區(qū)域個(gè)數(shù)(在此,N=31),y為研究地區(qū)GDP。
簡(jiǎn)單二分權(quán)重矩陣指出,只要區(qū)域相鄰,相互影響程度就相同[15],但不適用于此,如河南省鄰接陜西、山西、河北、山東、湖北、安徽6個(gè)省,但不能認(rèn)為河南與這6個(gè)省之間的相互作用程度是相同的,也不能認(rèn)為河南與這6個(gè)省之外的其他省市都沒(méi)有聯(lián)系。所以,應(yīng)選擇更符合區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)實(shí)際的距離權(quán)重矩陣。
但是,鄰近區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系并非完全一樣,相較于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域,落后區(qū)域的空間輻射力度更?。?6],故經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣能更好地模擬區(qū)域間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。綜上,本文選用地理距離權(quán)重矩陣基礎(chǔ)上的經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣,即經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣來(lái)估算空間面板計(jì)量模型。
3.相關(guān)變量
(1)被解釋變量與核心解釋變量
①經(jīng)濟(jì)發(fā)展(Y)
被解釋變量“地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平”采用人均GDP來(lái)表征。
②旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(X1)
核心解釋變量“旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”采用旅游總收入即國(guó)內(nèi)旅游和入境旅游收入之和來(lái)衡量。
(2)控制變量
①人均物質(zhì)資本(X2)
第一步,測(cè)算地區(qū)物質(zhì)資本存量。首先,根據(jù)Keller(2000)的做法對(duì)初始年份地區(qū)物質(zhì)資本存量進(jìn)行估算[17],計(jì)算公式為
式(2)中:I0為初始年份(2001年)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資量;g為其后年份(2002—2018年)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資量的平均增長(zhǎng)速度;δ為資本折舊率,本文以張軍等(2004)的估算為依據(jù)[18],取其值為9.6%。其次,以2001年為基期的固定投資價(jià)格指數(shù)來(lái)對(duì)歷年固定資本形成總額進(jìn)行折算,再根據(jù)“永續(xù)盤(pán)存法”來(lái)計(jì)算2002—2018年各區(qū)域的物質(zhì)資本存量,公式如下:
第二步,測(cè)算地區(qū)人均物質(zhì)資本。用地區(qū)物質(zhì)資本存量K 除以勞動(dòng)力(即地區(qū)就業(yè)人數(shù))得到地區(qū)人均物質(zhì)資本存量。
②政府規(guī)模(X3)
政府規(guī)模用政府財(cái)政支出占GDP比例表示。當(dāng)?shù)卣?cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用有兩面性:當(dāng)政府財(cái)政支出主要用于公共服務(wù)的改善(如國(guó)民教育和健康質(zhì)量的提高、產(chǎn)權(quán)的保護(hù)等)以及基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)等方面時(shí),能促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展;政府在對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行干預(yù)時(shí),存有“失靈”現(xiàn)象,即行政管理支出成為當(dāng)?shù)卣?cái)政主要支出時(shí),就可能會(huì)導(dǎo)致資源的扭曲配置,進(jìn)而損害區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率。最優(yōu)政府規(guī)模理論指出政府規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響曲線呈現(xiàn)出倒U 形“Armey”特征[19]。
③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X4)
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口比例表示,其值越大,表示該區(qū)域服務(wù)業(yè)發(fā)展水平就越高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理與否會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重要影響,具體表現(xiàn)在:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化將使資源得以更合理、有效地配置;主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的選擇與更替作為主要力量來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展;由社會(huì)分工與科技發(fā)展而帶動(dòng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)作為根本動(dòng)力來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[20]。服務(wù)業(yè)發(fā)展水平越高,就越能夠通過(guò)拉動(dòng)內(nèi)需、刺激消費(fèi)和帶動(dòng)就業(yè)等方式促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
④外貿(mào)依存度(X5)
作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依賴的三大方式之一,出口對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用巨大,外貿(mào)依存度常用作衡量區(qū)域?qū)ν饨?jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)水平。Blumenthal(1972)認(rèn)為外貿(mào)依存度正相關(guān)于生活水平、生產(chǎn)率。[21]外貿(mào)依存度用進(jìn)出口總額占GDP比例衡量。
⑤人力資本(X6)
在Schultz(1961)、Denison(1962)和Becker(1964)的研究之后,[22-24]經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型逐漸納入人力資本變量。Vandenbussche(2006)、彭國(guó)華(2007)等均指出只有受過(guò)高等教育的人力資本才能顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率,[25-26]在此,采用每十萬(wàn)人擁有的大專及以上學(xué)歷人口來(lái)對(duì)人力資本進(jìn)行衡量。
4.空間面板計(jì)量模型的構(gòu)建
(1)空間滯后模型(Spatial Lag Model,SLM)。它主要是用于鄰近區(qū)域行為對(duì)整個(gè)研究范圍內(nèi)區(qū)域行為存在的影響(溢出效應(yīng))研究,計(jì)算公式為
式(4)中:y為n*1階人均GDP向量;β1—β6為對(duì)應(yīng)自變量X1—X6的回歸系數(shù)向量;X1為區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的1*n階矩陣;X2為人均物質(zhì)資本的1*n階矩陣;X3為政府規(guī)模的1*n階矩陣;X4為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的1*n階矩陣;X5為外貿(mào)依存度的1*n階矩陣;X6為人力資本的1*n階矩陣;ρ指空間自回歸系數(shù);(IT?WN)y指空間滯后因變量;IT是T 維單位時(shí)間矩陣;WN指n*n階空間權(quán)重矩陣;ε指隨機(jī)誤差項(xiàng);在此,n(研究區(qū)域個(gè)數(shù))為31。
(2)空間誤差模型(Spatial Error Model,SEM)。當(dāng)空間交互影響的區(qū)別由區(qū)位差異引起時(shí),誤差項(xiàng)就用以反映區(qū)域間的相互關(guān)系,模型計(jì)算公式為
式(5)中:μ是隨機(jī)誤差項(xiàng);λ為空間自相關(guān)系數(shù),表征本區(qū)域變量變化對(duì)鄰近區(qū)域變量的影響程度;其余變量含義同式(4)。
其中,SLM 模型表示一個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制影響其他區(qū)域;SEM 模型意味著區(qū)域外溢是隨機(jī)沖擊的作用結(jié)果[27]。變量具有空間依賴性,因此,本文用極大似然法(ML)估算空間面板計(jì)量模型。
圖1 空間依賴性模型的選擇流程圖
本文所用實(shí)證數(shù)據(jù)為中國(guó)大陸31個(gè)?。ㄊ校?001—2018年的面板數(shù)據(jù),源自《中國(guó)旅游年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。其中,人均GDP、旅游總收入、人均物質(zhì)資本、政府規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外貿(mào)依存度和人力資本在模型中分別用Y、X1、X2、X3、X4、X5和X6來(lái)表示,為使數(shù)據(jù)可比較和減少異方差性,所有數(shù)據(jù)均取其對(duì)數(shù)形式。
由圖2可知,2001—2018年間,除2003年我國(guó)旅游總收入受SARS影響外,其余年份均呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),可將其劃分為三個(gè)小階段:2001—2004年,波動(dòng)小幅度增長(zhǎng)階段;2004—2011年,波動(dòng)迅猛增長(zhǎng)階段;2011—2018年,穩(wěn)定迅猛增長(zhǎng)階段。
旅游業(yè)涉及行業(yè)多,產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性非常強(qiáng),可有效促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展,有利于產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。同時(shí),對(duì)于解決人口就業(yè)、提高人民生活質(zhì)量具有積極作用,因此,旅游業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位不斷提高。具體而言,除受特殊事件(SARS、金融危機(jī))影響外,我國(guó)旅游總收入占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比例在逐漸提高,已由2001年5.13%提高到2018年的6.63%,提高了1.5個(gè)百分點(diǎn)。
我國(guó)各?。ㄊ校┑穆糜谓?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不是均衡發(fā)展的,2018年廣東省旅游總收入居全國(guó)之首,為13612.87億元,其次為江蘇省和四川省,分別為13159.02億元和10112.79億元;寧夏的旅游總收入為311億元,位于全國(guó)末尾,其次為青海和西藏,分別為466.39億元和490億元。2018年廣東省國(guó)際旅游收入居全國(guó)之首,為2051174萬(wàn)美元,其次為上海市和北京市,分別為726139萬(wàn)美元和551639萬(wàn)美元;甘肅省的國(guó)際旅游收入居全國(guó)末尾,為2830萬(wàn)美元,其次為青海和寧夏,分別為3613萬(wàn)美元和5587萬(wàn)美元。2018年江蘇省國(guó)內(nèi)旅游收入居全國(guó)之首,為12851.3億元,其次為廣東省和四川省,分別為12254.99億元和10012.72億元;寧夏的國(guó)內(nèi)旅游收入居全國(guó)末尾,為307.3億元,其次為青海和西藏,分別為464億元和473.64億元。本文采用地理集中指數(shù)來(lái)測(cè)度我國(guó)旅游總收入、入境旅游收入和國(guó)內(nèi)旅游收入在空間分布上的集中程度,計(jì)算公式為
圖2 中國(guó)旅游總收入及其占GDP比例(2001—2018年)
式(6)中,G 為地理集中指數(shù),Xi為第i個(gè)?。ㄊ校┑穆糜问杖?,n為研究地區(qū)個(gè)數(shù)(在此n=31),T 為所有研究地區(qū)的旅游收入之和。G 越接近100,旅游收入在空間上分布越集中;G 越接近,旅游收入的地域集聚性越弱,地域集聚性越差,均衡性越高。
經(jīng)計(jì)算,2018年我國(guó)旅游總收入、國(guó)際旅游收入和國(guó)內(nèi)旅游收入的地理集中指數(shù)分別為20.6702、32.0035和20.6273,它們的100×分別為0.2296、0.0358和0.2327,由此可知,我國(guó)旅游收入的空間分布相對(duì)集中,尤其是國(guó)際旅游收入,均衡性最低。
為了直觀地反映我國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間分布差異,在此利用Geoda軟件對(duì)2018年我國(guó)區(qū)域旅游總收入進(jìn)行空間分類,可將我國(guó)31個(gè)省(市)劃分為四大類型。具體而言,當(dāng)8100≤F≤13700時(shí),屬于旅游總收入高水平地區(qū),包括粵、蘇、川、浙、魯、貴、云、湘、贛、豫10個(gè)?。▍^(qū)、市);當(dāng)5900≤F≤7700時(shí),屬于旅游總收入較高水平地區(qū),包括桂、冀、皖、晉、鄂、閩、陜、京8個(gè)省(區(qū)、市);當(dāng)3900≤F≤5400時(shí),屬于旅游總收入較低水平地區(qū),包括遼、滬、渝、吉、內(nèi)蒙古、津6個(gè)省(區(qū)、市);當(dāng)310≤F≤2600時(shí),屬于旅游總收入低水平地區(qū),包括新、黑、甘、瓊、藏、青、寧7個(gè)?。▍^(qū)、市)??梢?jiàn),我國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間分布格局大致表現(xiàn)出“東—中—西”梯度遞減的不均衡特征,即從東到西,旅游總收入由高水平地區(qū)逐漸過(guò)渡到旅游總收入低水平地區(qū),顯然,東部省份依然是我國(guó)旅游總收入的核心和主導(dǎo)地區(qū)。
區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)差異程度可以從絕對(duì)差異和相對(duì)差異兩個(gè)方面來(lái)進(jìn)行衡量,其中,前者是對(duì)絕對(duì)差額的反映,后者則排除基數(shù)差異影響,故不同時(shí)點(diǎn)間有可比性,本文分別用標(biāo)準(zhǔn)差(St)與變異系數(shù)(Vt)衡量2001—2018年間我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的絕對(duì)差異與相對(duì)差異,公式為
式(7)中,Xti為第t年第i個(gè)區(qū)域的旅游收入為第t年各區(qū)域旅游收入的平均水平,n為研究區(qū)域數(shù)目(n=31)。
由圖3可知,旅游總收入標(biāo)準(zhǔn)差從2001年的315.73上升到了2018年的3487.30,增長(zhǎng)了10.05倍,且除2003年受SARS影響外,其余年份,我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)的絕對(duì)差異不斷增大;旅游總收入變異系數(shù)則從2001年的1.02下降到了2018年的0.57,除2009年受金融危機(jī)影響外,其余年份,我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)的相對(duì)差異緩慢下降。據(jù)此可知,當(dāng)前我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的絕對(duì)、相對(duì)差異都很顯著,但二者的總體發(fā)展態(tài)勢(shì)并不相同,絕對(duì)差異漸增,相對(duì)差異則相反。
圖3 中國(guó)區(qū)域旅游總收入、入境旅游收入與國(guó)內(nèi)旅游收入的總體差異(2001—2018年)
不同區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式與水平等均存在差異,并且鄰近區(qū)域經(jīng)濟(jì)在地理空間上聯(lián)系密切,我們預(yù)估,本區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展不僅對(duì)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響,而且還對(duì)其鄰近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生一定程度的溢出效應(yīng)。因此,若模型中忽視區(qū)域間的空間相互作用,可能會(huì)使估計(jì)得到的參數(shù)有偏差??臻g計(jì)量模型中納入了空間相關(guān)性對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的作用,這使分析、結(jié)論均與客觀事實(shí)更貼近。同時(shí),模型采用面板數(shù)據(jù)能有效解決數(shù)據(jù)在時(shí)空兩個(gè)維度可能具有的異質(zhì)性,由此,空間面板計(jì)量模型的估算結(jié)果更為科學(xué)。
本文選擇我國(guó)31個(gè)?。ㄊ校?001—2018年間面板數(shù)據(jù)為樣本。首先,進(jìn)行單位根與協(xié)整檢驗(yàn),以消除面板數(shù)據(jù)“偽回歸”問(wèn)題,并用Hausman檢驗(yàn)確定模型采用固定還是隨機(jī)效應(yīng);其次,基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣,利用空間自相關(guān)指數(shù)包括Moran’I值等,來(lái)檢驗(yàn)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間是否具有顯著的空間聯(lián)動(dòng)性;最后,利用空間面板計(jì)量模型估算全域常參數(shù),量化區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用程度,以期科學(xué)地識(shí)別旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位。
1.面板數(shù)據(jù)模型檢驗(yàn)
(1)單位根檢驗(yàn)
單位根檢驗(yàn)分為“假設(shè)各橫截面單位自回歸系數(shù)相同”“不同個(gè)體自由變動(dòng)自回歸系數(shù)”這兩種情況,對(duì)此,分別選用LLC檢驗(yàn)[28]與Fisher-PP檢驗(yàn)對(duì)文中所應(yīng)用的2001—2018年間31個(gè)?。ㄊ校┑拿姘鍞?shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。其中,X1、X3的LLC檢驗(yàn)和Fisher-PP檢驗(yàn)包括常數(shù)與趨勢(shì),即趨勢(shì)平穩(wěn);其余變量的單位根檢驗(yàn)均只包含常數(shù),即非0 均值平穩(wěn)。表1 中,變量均在5%水平下拒絕原假設(shè),lnY、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5和lnX6全為0階單整變量。
表1 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果
(2)協(xié)整檢驗(yàn)
本文利用的是Pedroni檢驗(yàn)[29]與Kao檢驗(yàn)[30]這兩種方法,對(duì)殘差統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)采用平穩(wěn)回歸方程與靜態(tài)面板回歸,原假設(shè)均無(wú)協(xié)整關(guān)系。表2中,統(tǒng)計(jì)量大多在5%水平下拒絕原假設(shè)。
表2 Pedroni和Kao協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果
(3)Hausman檢驗(yàn)
此檢驗(yàn)的原假設(shè)是固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型系數(shù)無(wú)差別,若接受則用隨機(jī)效應(yīng),否則用固定效應(yīng)。本文中,卡方統(tǒng)計(jì)量(Chi-Sq.Statistic)為63.2756,卡方自由度(Chi-Sq.d.f.)為6,顯著性概率值(Prob.)為0.0000,拒絕原假設(shè),應(yīng)選固定效應(yīng)模型。
2.空間自相關(guān)檢驗(yàn)
一般地,在建立空間計(jì)量模型前需要檢驗(yàn)區(qū)域之間的空間相關(guān)性是否顯著,方法有空間相關(guān)指數(shù)Moran’I和基于極大似然估計(jì)(ML)假設(shè)檢驗(yàn)的LMslm、LMerr統(tǒng)計(jì)量,其原假設(shè)均是H0:ρ=0或λ=0。但現(xiàn)有檢驗(yàn)只適用于截面數(shù)據(jù),無(wú)法用于面板數(shù)據(jù)[31]。故本文用分塊對(duì)角矩陣C=IT?W 代替其中空間權(quán)重矩陣[32],將其擴(kuò)展到面板數(shù)據(jù)分析,公式為
式中,W=IT?Wij,IT指T 維單位時(shí)間矩陣,時(shí)間跨度T=18,Wij指N*N 階空間權(quán)重矩陣,N(區(qū)域個(gè)數(shù))為31,tr指矩陣求跡,e指OLS(普通最小二乘)估計(jì)的殘差向量。LMerr、LMslm 統(tǒng)計(jì)量均服從漸進(jìn)Х2(1)分布,還為模型選擇提供依據(jù)[33],以在空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM)間做出選擇。具體為,若統(tǒng)計(jì)量LMslm 比LMerr更加顯著,且Robust LMslm 顯著,但Robust LMerr不顯著,則選用SLM 模型;相反地,若統(tǒng)計(jì)量LMerr比LMslm 更加顯著,且Robust LMerr顯著,但Robust LMslm 不顯著,則選用SEM 模型[12]。
本文基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn),由表3可知,Moran’I、LMerr、LMslm 都在1%水平下拒絕原假設(shè),即我國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間具有顯著的空間相關(guān)性,空間聯(lián)動(dòng)特征明顯。另外,Moran’I、LMerr和LMslm 這3種統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)值均為正數(shù),表示區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間在空間上存在顯著的正自相關(guān)性,旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較快的區(qū)域與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的區(qū)域具有明顯的空間集聚特征。最后,通過(guò)比較Robust LMerr與Robust LMslm 這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量的顯著性水平(P值),可以確定基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣時(shí)應(yīng)選用空間滯后模型(SLM)來(lái)進(jìn)行估算。
表3 基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的空間相關(guān)性檢驗(yàn)
本文運(yùn)用軟件Matlab中的Spatial econometric模塊基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣來(lái)估計(jì)空間面板計(jì)量模型。由于空間與時(shí)間效應(yīng)的作用差異,空間面板數(shù)據(jù)模型可分為無(wú)固定效應(yīng)(nonF)、時(shí)間固定效應(yīng)(tF)、空間固定效應(yīng)(sF)、時(shí)空固定效應(yīng)(stF)這四類。為了進(jìn)一步驗(yàn)證上文中模型選擇的正確性,表4給出了基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣時(shí)SLM、SEM 模型的估計(jì)結(jié)果。
表4 基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的模型估計(jì)結(jié)果
綜合分析模型估算結(jié)果,可知:
(1)空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM)的比較。經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣下,SLM 模型的空間自回歸系數(shù)(ρ)在四類固定效應(yīng)下均通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn),但SEM 模型中的時(shí)間固定效應(yīng)(tF)下的空間自相關(guān)系數(shù)(λ)未通過(guò)檢驗(yàn)。SLM 模型四類效應(yīng)下模型擬合優(yōu)度(R2)均大于SEM 模型相應(yīng)的R2。SLM 模型中sF、tF、stF三類固定效應(yīng)下極大似然值(logL)均大于SEM 模型相應(yīng)固定效應(yīng)下的logL,故我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用的模型應(yīng)選擇空間滯后模型(SLM)。
由此可知,基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的SLM 模型能更好地?cái)M合2001—2018年間我國(guó)31個(gè)?。ㄊ校┞糜谓?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系,即作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的解釋變量,旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制來(lái)影響其它區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而隨機(jī)沖擊所起到的作用較小。
(2)在空間滯后模型(SLM)中,四類固定效應(yīng)下模型的空間自回歸系數(shù)(ρ)與核心解釋變量“旅游總收入”作用系數(shù)(β(X1))均在1%水平下顯著,進(jìn)一步證實(shí)了中國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間具有顯著的空間自相關(guān)性,各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅受到本區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,還受到鄰近區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,即各鄰近?。▍^(qū)、市)旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的空間溢出效應(yīng)。此外,SLM 模型中ρ與β(X1)均顯著為正,這表示各區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)還發(fā)揮其正向的空間溢出效應(yīng),對(duì)鄰近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生推動(dòng)作用。
(3)在空間滯后模型(SLM)的四類固定效應(yīng)中,時(shí)空固定效應(yīng)(stF)、空間固定效應(yīng)(sF)的擬合優(yōu)度(R2)均在0.99以上,即模型均具有極強(qiáng)的解釋力,表明我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)更多體現(xiàn)在區(qū)域間結(jié)構(gòu)性差異的誤差沖擊上。其原因可能是各?。▍^(qū)、市)片面強(qiáng)調(diào)本區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而忽略了與其它?。▍^(qū)、市)的聯(lián)動(dòng)發(fā)展,使旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著的地區(qū)差異。同時(shí),時(shí)空固定效應(yīng)(stF)的擬合優(yōu)度(R2)與極大似然值(logL)均大于其余三類固定效應(yīng)模型的R2與logL,即時(shí)空固定效應(yīng)(stF)是最佳模型。
(4)依據(jù)空間滯后模型(SLM)的時(shí)空固定效應(yīng)(stF)下各系數(shù)值得出,人力資本(β(X6))、人均物質(zhì)資本(β(X2))、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(β(X4))對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均具有顯著的促進(jìn)作用,即這三個(gè)變量仍是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的動(dòng)力,并且人均物質(zhì)資本的作用更大。
旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)為0.5300,旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效應(yīng)為0.0477,根據(jù)胡鞍鋼等(2009)提出的方法,[34]區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接影響效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)之和的泰勒公式展開(kāi)為
由式(12)可以估算出我國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)為
由此可知,2001—2018年間,我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)每提高1%,由旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)直接導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)發(fā)展為0.0477%,而其正外部性所導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)發(fā)展為0.0538%。
首先,2001—2018年間,除2003年我國(guó)旅游總收入受SARS影響外,其余年份均呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),可將其劃分為三個(gè)小階段:2001—2004年,波動(dòng)小幅度增長(zhǎng)階段;2004—2011年,波動(dòng)迅猛增長(zhǎng)階段;2011—2018年,穩(wěn)定迅猛增長(zhǎng)階段。除受特殊事件(SARS、金融危機(jī))影響外,我國(guó)旅游總收入占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比例在逐漸提高,已由2001年5.13%提高到2018年的6.63%,提高了1.5個(gè)百分點(diǎn)。我國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間分布格局具有“東—中—西”梯度遞減的不均衡特征,即從東到西,旅游總收入由高水平地區(qū)逐漸過(guò)渡到旅游總收入低水平地區(qū),顯然,東部省份依然是我國(guó)旅游總收入的核心和主導(dǎo)地區(qū)。當(dāng)前我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的絕對(duì)、相對(duì)差異均比較顯著,但二者的總體發(fā)展態(tài)勢(shì)并不相同,絕對(duì)差異逐漸擴(kuò)大,相對(duì)差異則緩慢下降。
其次,2001—2018年我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有非常重要的推動(dòng)作用,旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間具有顯著的空間相關(guān)性,并通過(guò)地理位置與經(jīng)濟(jì)聯(lián)系對(duì)鄰近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正向的輻射與帶動(dòng)作用。我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)更多地體現(xiàn)在區(qū)域間結(jié)構(gòu)性差異的誤差沖擊上,物質(zhì)資本、人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍然是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的推動(dòng)力,并且,物質(zhì)資本的作用更大。我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)每提高1%,由旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)直接導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)發(fā)展為0.0477%,而其正外部性所導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)發(fā)展為0.0538%。
第一,應(yīng)客觀認(rèn)識(shí)我國(guó)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間集聚特征,充分利用其空間溢出效應(yīng),實(shí)施差異化的區(qū)域旅游開(kāi)發(fā)模式和政策,重點(diǎn)調(diào)控旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平較高的?。ㄊ校瑢⑵渲幸徊糠执蛟鞛槁糜萎a(chǎn)業(yè)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的集聚示范區(qū),擴(kuò)大其輻射和帶動(dòng)作用;對(duì)旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)欠發(fā)達(dá)地區(qū)給予適當(dāng)?shù)呢?cái)力扶持、政策優(yōu)惠、人力支持等,避免形成旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的塌陷區(qū)。
第二,科學(xué)開(kāi)展我國(guó)區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)的布局規(guī)劃和功能分區(qū),在統(tǒng)籌規(guī)劃的前提下開(kāi)發(fā)旅游資源,注重發(fā)揮區(qū)域特色,合理安排區(qū)域間旅游開(kāi)發(fā)時(shí)序,設(shè)計(jì)區(qū)域間精品旅游線路,并且重視區(qū)域之間旅游功能的互補(bǔ)與協(xié)調(diào),打造大區(qū)域旅游品牌。
第三,應(yīng)重視我國(guó)各區(qū)域旅游合作戰(zhàn)略聯(lián)盟內(nèi)的互相協(xié)調(diào)與配合。具體表現(xiàn)在:打破?。ㄊ校╅g的行政性障礙因素,建立旅游投資、旅游從業(yè)人員等資源要素自由流動(dòng)的市場(chǎng)機(jī)制,合理配置各類旅游生產(chǎn)要素,提升并發(fā)揮好旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng);借助產(chǎn)業(yè)融合等不斷延伸旅游產(chǎn)品的生產(chǎn)鏈,以此促進(jìn)不同區(qū)域之間的旅游對(duì)接與合作,構(gòu)建一系列差異互補(bǔ)的旅游產(chǎn)品供給鏈條來(lái)實(shí)現(xiàn)旅游客源在區(qū)域間的分流,促進(jìn)區(qū)域旅游一體化的實(shí)現(xiàn),以使旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)不斷強(qiáng)化;各區(qū)域應(yīng)充分利用旅游客源市場(chǎng)共享、旅游線路設(shè)計(jì)、旅游產(chǎn)品市場(chǎng)推介、旅游人才流動(dòng)、旅游企業(yè)知識(shí)溢出、旅游產(chǎn)業(yè)空間集聚等條件,將旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間微觀溢出發(fā)揮出來(lái),加強(qiáng)不同省(市)之間的旅游交流與合作,以此擴(kuò)大旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間溢出的范圍。
第四,將區(qū)域間的空間相關(guān)性納入旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策制定過(guò)程中,加強(qiáng)跨行政區(qū)之間旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地理空間聯(lián)系,以此減少由于空間距離的擴(kuò)大而導(dǎo)致的空間溢出效應(yīng)的降低程度,深入推動(dòng)各區(qū)域之間的旅游互動(dòng),實(shí)現(xiàn)旅游經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)化效能,建立旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)達(dá)與欠發(fā)達(dá)?。ㄊ校┲g的對(duì)話與合作機(jī)制、對(duì)口支援旅游工作機(jī)制等,以便為旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造更多的溢出效應(yīng)。
江南大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版)2020年2期