中國區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的動態(tài)路徑演化識別

隋建利 張億萍

[摘? ? 要]文章基于省際旅游總收入增長率年度數(shù)據(jù)，運用非線性MS模型，探討以2008年作為模型中結構突變點的合理性，捕捉中國東中西部區(qū)域以及省域旅游經(jīng)濟增長率在“擴張區(qū)制”與“收縮區(qū)制”之間轉移變遷的客觀規(guī)律，識別區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的動態(tài)演化路徑。研究發(fā)現(xiàn)：（1） 中國旅游經(jīng)濟以2008年為分水嶺，2008年之后，無論是東中西部區(qū)域，抑或是具體各省份，旅游經(jīng)濟發(fā)展波動性減弱，不確定性降低，且旅游總收入平均增長率、高平均增長率與低平均增長率等均在突變點后發(fā)生顯著變化。文章將2008年視為模型中蘊含“結構突變點”的時間節(jié)點，進而計算得到的估計結果，能夠更加準確地反映旅游經(jīng)濟周期的階段性特征。（2） 東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟主要存在3個擴張期，分別是2001—2002年 （WTO效應期）、2004—2007年 （“非典”恢復期） 以及2010—2011年 （金融危機回暖期）。中國大部分省份均經(jīng)歷了以上3個擴張期，且多數(shù)省份提前經(jīng)歷第三個擴張期并且更為持續(xù)。因此，各省份的擴張期大體為2001—2002年、2004—2007年與2009—2012年。（3） 區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展各異。近年來，東部區(qū)域旅游業(yè)處于疲軟狀態(tài)，缺乏發(fā)展動力，東部區(qū)域省份旅游經(jīng)濟平滑概率或處于“收縮區(qū)制”，或在0.5附近浮動，擴張狀態(tài)不顯著;中部區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢穩(wěn)定，未來出現(xiàn)高波動的可能性較小，中部區(qū)域省份旅游經(jīng)濟較為低迷，在2008年之后不具有明顯的擴張期;西部區(qū)域以及各省份的旅游經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，但是未來將伴隨較大波動。

[關鍵詞]區(qū)域旅游經(jīng)濟周期;動態(tài)路徑演化;結構突變;非線性MS模型

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2020）01-0063-15

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2020.01.010

引言

旅游業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中占有舉足輕重的地位，不僅可以拉動產(chǎn)業(yè)和擴大投資、增加消費和提升收入，而且在推動就業(yè)和幸福民生等方面也具有不可替代的促進作用?！?018年中國旅游業(yè)統(tǒng)計公報》指出，2018年全年旅游業(yè)對GDP的綜合貢獻為9.94萬億元，占GDP總量的11.04%，實現(xiàn)直接和間接就業(yè)7990萬人，占中國就業(yè)總人口的10.28%。近年來，中國政府更是不斷加大對旅游業(yè)的重視，2017年黨的十九大報告中就曾提出要加快發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)，2019年全國兩會中更是多次提及“旅游”與“旅游經(jīng)濟”等內容，致力于把旅游業(yè)融入社會發(fā)展的全局中去。然而，中國旅游業(yè)起步晚，地區(qū)發(fā)展不平衡，受經(jīng)濟發(fā)展水平與地理環(huán)境等因素影響，中西部區(qū)域的旅游資源難以被充分開發(fā)與利用，部分省份甚至出現(xiàn)旅游資源與旅游業(yè)發(fā)展負相關的境況。因此，深入挖掘省際旅游經(jīng)濟增長的內在變化規(guī)律，對于更為科學、有效地引導旅游經(jīng)濟增長的發(fā)展模式和發(fā)展速度具有深遠意義。

1 文獻評述

旅游經(jīng)濟增長問題一直是學術界研究的熱點與焦點，眾多學者基于宏觀和微觀的角度探究了影響旅游經(jīng)濟增長的因素。在宏觀影響因素方面，Tsui以及Martins等分別運用兩階段最小二乘方法以及面板回歸模型，討論了國內生產(chǎn)總值對旅游經(jīng)濟增長的作用[1-2];林文凱和林璧屬利用濾波方法測度了旅游發(fā)展政策對旅游經(jīng)濟增長的影響[3];蔡碧凡等、劉佳等分別基于協(xié)整技術以及綜合指數(shù)評價模型檢驗了市場化以及旅游環(huán)境對旅游經(jīng)濟的推動效應[4-5]。在微觀影響因素方面，Hui通過構建柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)分析了技術與人力資本投入對臺灣地區(qū)旅游經(jīng)濟增長的影響[6];Adriana利用面板數(shù)據(jù)模型探究了勞動投入以及資本投入對旅游經(jīng)濟的貢獻[7];田萍和汪制邦采用DEA-Malmquist （Data Envelopment Analysis Malmqusit） 指數(shù)法討論了勞動、R&D （Research and Development）投入強度與反腐力度三方面對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響[8];陳剛強和李映輝運用地理權重回歸模型驗證了技術投入對中國旅游業(yè)增長的促進作用[9]。此外，旅游業(yè)與宏觀經(jīng)濟增長之間的關系問題在學術界同樣備受關注，但是由于研究方法和研究對象的差異，結論不盡相同。有些學者認為旅游經(jīng)濟發(fā)展可顯著推動經(jīng)濟增長，例如，Tang和Tan以及Ohlan均基于Granger因果分析指出，無論是長期還是短期，旅游業(yè)都是經(jīng)濟增長的助推器[10-11];把多勛和溫倩運用時間序列分析方法的研究發(fā)現(xiàn)，旅游發(fā)展對中國各省的經(jīng)濟增長具有正向影響[12]。與此同時，還有學者強調旅游經(jīng)濟與宏觀經(jīng)濟之間具有雙向因果關系，例如，Seghir等基于協(xié)整模型，論證了旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的雙向因果關系[13];張攀等基于灰色關聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)，旅游業(yè)發(fā)展依靠區(qū)域經(jīng)濟，區(qū)域經(jīng)濟也得益于旅游業(yè)的推動[14]。另外，有學者指出旅游經(jīng)濟與宏觀經(jīng)濟的關系具有時間特征以及區(qū)域特征，例如，Shahzad等利用分位數(shù)方法的分析表明，旅游業(yè)推動經(jīng)濟發(fā)展還是經(jīng)濟發(fā)展拉動旅游業(yè)具有時變性[15];高楠等通過構建面板回歸模型的檢驗發(fā)現(xiàn)，旅游經(jīng)濟與宏觀經(jīng)濟之間的雙向因果關系因地區(qū)不同而有所差異[16]。

能夠發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究大多集中討論旅游經(jīng)濟增長的影響因素以及旅游業(yè)與宏觀經(jīng)濟增長之間的關系，鮮有學者關注旅游經(jīng)濟的內在動態(tài)路徑演化規(guī)律。張伯山曾強調，了解和掌握旅游經(jīng)濟周期規(guī)律，對于旅游規(guī)劃和開發(fā)、旅游預測和管理以及促進宏觀經(jīng)濟增長等方面具有深遠意義[17]。其實，美國商務部早在1976年就對美國旅游經(jīng)濟周期特征進行了發(fā)掘，近年來，Cole通過分析旅游經(jīng)濟周期的發(fā)展特征發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟快速增長階段，旅游經(jīng)濟高速發(fā)展，在經(jīng)濟成熟期，旅游經(jīng)濟增長放緩[18];Moore和Whitehall以及Chen分別通過對國際旅游周期以及臺灣地區(qū)旅游周期進行測度發(fā)現(xiàn)，旅游經(jīng)濟的波動存在階段性差異[19-20];Smeral以及Alegre等分別對日本、西班牙的研究指出，旅游經(jīng)濟增長存在顯著的周期性波動[21-22]。隋建利和劉金全的研究認為，中國旅游經(jīng)濟具有低速增長、中速增長和高速增長的周期特征[23];李維維和馬曉龍的研究表明，中國國內旅游經(jīng)濟周期與宏觀經(jīng)濟周期之間不僅不具有同步性，反而表現(xiàn)出相反的波動特征[24]。從國內的相關研究中能夠判斷，中國旅游經(jīng)濟具有非線性波動特征。在中國宏觀經(jīng)濟不斷變化的發(fā)展潮流中，在諸多不確定性因素的影響下，旅游總收入增長率的波動路徑隨時代的變遷而變遷，因地域的不同而不同?；诰€性計量模型的研究僅能捕捉旅游經(jīng)濟在樣本期間內的靜態(tài)規(guī)律，難以識別旅游經(jīng)濟周期的非線性動態(tài)路徑演化過程[25]。因此，本文參考Wall的研究思路[26]，基于Hamilton提出的非線性馬爾科夫區(qū)制轉移（Markov Switching， MS）模型[27]，利用中國2000—2016年期間的省際旅游收入數(shù)據(jù)，對中國東中西部區(qū)域以及省域旅游經(jīng)濟增長在不同階段的動態(tài)路徑演化規(guī)律進行識別與測度。

在現(xiàn)有研究的基礎上，本文進行如下三方面的拓展：第一，由于美國次貸危機引發(fā)的全球金融危機對世界經(jīng)濟造成了劇烈的沖擊影響，因此，本文將2008年視為非線性MS模型中蘊含“結構突變點”的時間節(jié)點，并進一步驗證該突變點選取的合理性;第二，捕捉突變點前后區(qū)域旅游經(jīng)濟增長率在“擴張區(qū)制”與“收縮區(qū)制”之間轉移變遷的客觀規(guī)律，識別突變點前后區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的動態(tài)演化路徑;第三，基于由整體到局部的研究思路，從東中西部區(qū)域以及各省份逐層進行系統(tǒng)測度，旨在透析和甄別區(qū)域以及省域旅游經(jīng)濟周期多階段性演化特征的異同。

2 非線性計量模型的構建

在眾多能夠捕捉經(jīng)濟變量內生狀態(tài)變動的計量模型中，由Hamilton提出的非線性馬爾科夫區(qū)制轉移 （MS） 模型，無疑是目前被學術界廣為認可、較為可靠的研究方法[27]。Wall基于更具優(yōu)勢的“均值形式”MS模型對日本經(jīng)濟周期的波動規(guī)律進行了深入探究[26]，Kim和Nelson以及宋濤和鄭挺國同樣指出，“均值形式”的MS模型能夠更加準確地刻畫經(jīng)濟周期的非線性特征[28-29]。為了闡述“均值形式”的MS模型，本文首先構建如下“均值形式”的線性p階自回歸（AR （p）） 模型：

式（1）中，yt，[t=1，……，T]代表中國東中西部區(qū)域以及各省份的旅游總收入增長率時間序列。在此，假設yt具有平穩(wěn)性特征，即AR（p）特征方程[1-A1L-A2L2-……-ApLp=0]中所有根的模都大于1（其中，L表示滯后算子）。此外，μ代表yt的均值，而回歸系數(shù)Aj，[j=1，……， p]為非時變的常數(shù)。同時，隨機擾動項εt序列無關，并且遵循均值為0、方差為σ2的正態(tài)分布。

然而，正如Krolzig所指出的，如式（1）所示的線性AR（p）模型，無法發(fā)掘時間序列數(shù)據(jù)中蘊含的非線性“結構突變”特征[30]，因此，為了實時捕捉旅游總收入增長率中所潛存的非線性“區(qū)制轉移”動態(tài)演化過程，本文假設在式（1）所示的線性AR（p）模型中，yt數(shù)據(jù)生成過程中的參數(shù)依賴于離散的隨機變量St，同時，St遵循遍歷M種不同區(qū)制狀態(tài)的馬爾科夫過程，即[St∈{1，…，M}]，其轉移概率矩陣具體表示為：

式（2）中，pij代表中國東中西部區(qū)域以及各省份旅游總收入增長率的區(qū)制轉移概率，具體衡量旅游總收入增長率由t-1期的狀態(tài)[St-1=i]轉移變遷至t期的狀態(tài)[St=j]的可能性，即[pij=Pr（St=j|St-1=i）]，[ΣMj=1pij=1]，[?i，j∈{1，……，M}]?；诖耍绻谑剑?）所涵括的均值參數(shù)μ中引入?yún)^(qū)制狀態(tài)變量St，則能夠進一步構建“均值形式”的非線性MS （M） - AR （p） 模型：

基于式（3）的基本形式，Hamilton曾運用非線性MS （2） - AR （4） 模型探討了美國GNP （Gross National Product） 增長率的階段性變遷特征[27]。然而，Albert和Chib曾指出，非線性MS （2） - AR （4）模型可能存在參數(shù)過度設定問題[31]，而利用自回歸系數(shù)約束為零的“均值形式”非線性MS模型，則能夠更加準確地刻畫時間序列數(shù)據(jù)中的周期性轉移過程[32]。有鑒于此，為了測度中國東中西部區(qū)域以及各省份旅游總收入增長率中所潛存的非線性“區(qū)制轉移”動態(tài)演化過程，本文構建自回歸系數(shù)約束為零的兩區(qū)制“均值形式”非線性MS模型：

式（5）中，均值參數(shù)[μSt]代表中國東中西部區(qū)域以及各省份旅游總收入平均增長率，且[μSt]狀態(tài)相依。假設區(qū)制狀態(tài)變量[St]遵循兩區(qū)制的馬爾科夫過程，即[St∈{0，1}]，因此：

在此，如果假設[μ1>μ0]，那么，當St由區(qū)制狀態(tài)0轉移變遷至區(qū)制狀態(tài)1時，均值參數(shù)[μSt]由低平均增長率[μ0]轉移變遷至高平均增長率[μ1]，這也意味著，中國東中西部區(qū)域以及各省份旅游總收入增長率yt由“收縮區(qū)制”轉移變遷至“擴張區(qū)制”。

注意到，如式（5）所示的非線性MS模型為沒有考慮結構突變點的基準模型，無法發(fā)掘時間序列中蘊含的結構性變異，然而，Knoll等以及Morell的研究指出，經(jīng)濟變量周期性動態(tài)演化過程中普遍潛存結構突變特征[33-34]。事實上，旅游業(yè)相較于其他產(chǎn)業(yè)而言，更容易受到“事件”的影響，例如，經(jīng)濟危機、自然災害、大型盛會的舉辦等，因此，有必要將“結構突變點”納入計量模型中進行考量[23-25]。鑒于上述分析，為了更加準確地甄別中國東中西部區(qū)域以及各省份旅游總收入增長率在“擴張區(qū)制”以及“收縮區(qū)制”間的轉移變遷軌跡，本文進一步構建附加結構突變點的兩區(qū)制“均值形式”非線性MS模型。假設τ是旅游經(jīng)濟周期蘊含“結構突變”的時間節(jié)點，門檻變量Dt用于標識突變點的前后時期，即：

假設門檻變量Dt遵循兩區(qū)制的馬爾科夫過程，其轉移概率矩陣具體表示為：

式（8）中，區(qū)制轉移概率qij能夠具體度量門檻變量由t-1期的狀態(tài)[Dt-1=i]轉移變遷至t期的狀態(tài)[Dt=j]的可能性，即

如果在式（5）所涵括的均值參數(shù)[μSt]以及方差參數(shù)[σ2]中引入門檻變量Dt，則能夠構建如下自回歸系數(shù)約束為零，且附加結構突變點的兩區(qū)制“均值形式”非線性MS模型：

式（9）中，均值參數(shù)[μSt，Dt]表示在特定區(qū)制（[St∈{0，1}]）以及特定階段（[Dt∈{0，1}]）時，中國東中西部區(qū)域以及各省份旅游總收入的平均增長率，方差參數(shù)[σ2Dt]則表示在特定階段（[Dt∈{0，1}]）時，隨機擾動項[εt]或旅游總收入增長率[yt]的波動性。同樣，假設[St]遵循兩區(qū)制馬爾科夫過程，其轉移概率矩陣形式為：

式（10）中，區(qū)制轉移概率[pij]能夠具體度量區(qū)制狀態(tài)變量由t-1期的狀態(tài)[St-1=i]轉移變遷至[t]期的狀態(tài)[St=j]的可能性，即

由于式（9）所涵括的方差參數(shù)[σ2Dt]蘊含結構突變特征，因此，[σ2Dt]可以表示為：

同理，由于式（9）所涵括的均值參數(shù)[μSt，Dt]蘊含結構突變特征，因此，[μSt，Dt]可以表示為：

在此，如果假設[μ1，Dt>μ0，Dt]，那么，當St由區(qū)制狀態(tài)0轉移變遷至區(qū)制狀態(tài)1時，均值參數(shù)[μSt，Dt]由低平均增長率[μ0，Dt]轉移變遷至高平均增長率[μ1，Dt]，這也意味著，中國東中西部區(qū)域以及各省份旅游總收入增長率yt由“收縮區(qū)制”轉移變遷至“擴張區(qū)制”。此外，時變參數(shù)[μ0，Dt]以及[μ1，Dt]能夠表示為如下具體形式：

將式（12）～式（14）代入式（9），能夠進一步構建如下自回歸系數(shù)約束為零，且附加結構突變點的兩區(qū)制“均值形式”非線性MS模型：

為使參數(shù)估計結果相對穩(wěn)健，本文基于Gibbs抽樣方法對上述非線性MS模型進行貝葉斯估計。與極大似然估計方法相比較，貝葉斯估計方法不需要直接估計復雜的似然函數(shù)，而且能夠通過模擬標準分布獲得參數(shù)的后驗分布，其估計過程更加簡單，同時能夠獲取更多的參數(shù)信息。為了模擬此后驗分布，本文擬定12 000次抽取，同時，剔除前2000次抽取，旨在保證抽取值分布的收斂性，而基于另外的10 000次抽取，最終獲得樣本后驗分布的描述性統(tǒng)計量。

3 東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的動態(tài)路徑演化識別

本文基于中國2000—2016年的省際旅游總收入年度數(shù)據(jù)（不含港澳臺），計算中國東中西部區(qū)域以及各省份經(jīng)消除通貨膨脹后的旅游總收入增長率時間序列，旨在衡量旅游經(jīng)濟的發(fā)展狀況。其中，東中西部區(qū)域的旅游總收入經(jīng)由相應省份加總獲得。數(shù)據(jù)源自各省份歷年統(tǒng)計年鑒以及各省份歷年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。本文所涉及的程序由GAUSS 9.0以及OxMetrics 6.3語言編寫、計算完成。

2008年，汶川地震、南方大雪以及金融危機等突發(fā)事件對中國旅游經(jīng)濟產(chǎn)生了嚴重沖擊，同時，北京奧運會的舉辦也為中國旅游經(jīng)濟發(fā)展帶來了契機。因此，2008年前后，中國旅游經(jīng)濟周期很可能潛存結構性變化，基于此，本文將2008年視為非線性MS模型中蘊含“結構突變點”的時間節(jié)點，為了論證此突變點選擇的合理性，接下來將進一步對比分析，在未考慮突變點以及考慮突變點時，東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的動態(tài)路徑演化特征。

3.1 東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的非線性MS模型參數(shù)估計

表1具體列示出未考慮突變點以及考慮突變點時，東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的參數(shù)估計結果。就東部區(qū)域而言，憑借改革開放的春風，旅游業(yè)起步較早，發(fā)展至今已相對成熟，其極小的高低增長率間距（[μ1-μ0=4.43]）就是對此的直接印證。但是這只是全樣本期內的整體態(tài)勢，東部區(qū)域的旅游經(jīng)濟發(fā)展并非一如既往的穩(wěn)定。突變點之前，東部區(qū)域的高低平均增長率間距（[μ1-μ0=12.42]）與波動幅度（[σ=6.11]）以及平均增長率（[μ=13.08]）和高平均增長率（[μ1=15.38]）均為最高值，低平均增長率（[μ0=2.96]）為最低值，這表明2001—2008年期間東部區(qū)域的旅游經(jīng)濟處于高波動狀態(tài)。突變點之后，旅游經(jīng)濟一改高波動的發(fā)展態(tài)勢，波動幅度（[σ=3.06]）與高低平均增長率間距（[μ1-μ0=4.78]）均較小。對中部區(qū)域來講，突變點之前，旅游經(jīng)濟處于高波動發(fā)展態(tài)勢，低平均增長率（[μ0=7.63]）為最低值，高平均增長率（[μ1=19.48]）、高低平均增長率間距（[μ1-μ0=11.85]）與波動幅度（[σ=8.99]）均為最高值。突變點之后，低平均增長率（[μ0]）水平上移（7.63→12.70），波動幅度（[σ]）大幅減小（8.99→2.00），高低平均增長率間距（[μ1-μ0]）收窄（11.85→5.93），這是中部區(qū)域旅游經(jīng)濟高速穩(wěn)定發(fā)展的寫照。就西部區(qū)域而言，突變點之前，高低平均增長率間距（[μ1-μ0=12.04]）與波動幅度（[σ=8.34]）較大，旅游業(yè)發(fā)展具有較高的不確定性。隨著西部大開發(fā)、“十一五”規(guī)劃以及“十二五”規(guī)劃等政策的提出與實現(xiàn)，西部區(qū)域的旅游經(jīng)濟冰解凍釋，發(fā)展水平迅速提升，因此，突變點之后，低平均增長率（[μ0]）與高平均增長率（[μ1]）水平上移。然而，由于起步晚，西部區(qū)域的旅游業(yè)難以在短時間內發(fā)展成熟與穩(wěn)定，高低平均增長率間距（[μ1-μ0]）在突變點之后雖然有所降低（12.04→8.92）但是降幅小，仍處于高波動階段。

總之，東部區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展穩(wěn)中求勝，中部區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展高歌猛進，而西部區(qū)域旅游業(yè)雖然生機勃勃，但是相較于東中部區(qū)域來講，在旅游經(jīng)濟發(fā)展預測方面不確定性更高，面臨的風險也相對更大。此外，東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期在突變點前后差異顯著，突變點之后各區(qū)域大體表現(xiàn)出平均增長率上升、高低平均增長率間距收窄以及不確定性降低的特征。這說明，中國旅游經(jīng)濟在2008年前后確實出現(xiàn)了結構性變化，本文將2008年視為非線性MS模型中蘊含“結構突變點”的時間節(jié)點具有必要性和有效性。

3.2 東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的階段性變遷識別

在深入分析東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的參數(shù)估計結果之后，為了更直觀地驗證突變點選擇的合理性，更鮮明地刻畫東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟的發(fā)展態(tài)勢，本文進一步刻畫各區(qū)域旅游總收入增長率的時間動態(tài)演化特征，并通過測算區(qū)制狀態(tài)變量St在全樣本期內的平滑概率值，捕捉各區(qū)域旅游經(jīng)濟在“擴張區(qū)制”與“收縮區(qū)制”之間的轉變規(guī)律。當平滑概率[Pr（St=i|It）>0.5]（[i=0，1]）時（其中，[It]代表過去t期的信息集，下同），表明旅游經(jīng)濟正處于區(qū)制i（[i=0，1]）中，平滑概率值越高，意味著旅游經(jīng)濟處于該區(qū)制的可能性越大。由于[Pr（St=0|It）=1-][Pr（St=1|It）]，因此，可以利用區(qū)制狀態(tài)變量St取1時的平滑概率（擴張概率）甄別旅游經(jīng)濟的“擴張區(qū)制”（[Pr（St=1|It）>0.5]）以及“收縮區(qū)制”（[Pr（St=][1|It）<0.5]）。

圖1～圖3描繪出未考慮突變點以及考慮突變點時東中西部區(qū)域旅游總收入增長率與旅游經(jīng)濟擴張概率的時間動態(tài)路徑。對比圖1c與圖1d、圖2c與圖2d以及圖3c與圖3d，可以看出，考慮突變點之后，擴張概率在0與1之間的轉變更加明顯，對“擴張區(qū)制”與“收縮區(qū)制”的識別也更為準確。由此可見，本文將2008年視為非線性MS模型中蘊含“結構突變點”的時間節(jié)點，進而計算得到的估計結果能夠更加準確地反映東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的階段性演化特征。

3.2.1? ? 東部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的階段性變遷識別

就東部區(qū)域而言，由圖1b能夠看出，東部區(qū)域的旅游經(jīng)濟在2001—2016年的發(fā)展歷程中出現(xiàn)3次低谷，分別是在2003年、2008年以及2015年。其中，2003年“非典”疫情對東部區(qū)域旅游業(yè)的沖擊最為嚴重，旅游總收入增長率跌至負值。伴隨中國成功走出“非典”陰霾，2004年旅游經(jīng)濟迅速復蘇，旅游總收入增長率急速攀升至22.67%的歷史最高點。2008年，全球金融危機來襲，中國經(jīng)濟多方面受到?jīng)_擊，旅游業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要組成部分，必然首當其沖，因此，東部區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展再次呈現(xiàn)出歷史低谷，旅游總收入增長率下降至5.35%。此外，對比突變點前后旅游經(jīng)濟增長的整體走勢，差異不言而喻，不同于2008年之前的劇烈波動，2008年之后東部區(qū)域旅游總收入增長率波動趨于緩和，并且整體呈緩慢走低態(tài)勢，這意味著，東部區(qū)域旅游經(jīng)濟攀升勢頭不足，未來保持低增長推進的可能性更大。從圖1d中注意到，東部區(qū)域的旅游經(jīng)濟共經(jīng)歷了2001—2002年、2004—2007年以及2009—2012年3個擴張期，受中國加入WTO事件的催化，2001—2002年的擴張期可視為“WTO效應期”;“非典”疫情之后，2004—2007年的擴張期可視為“‘非典恢復期”;金融危機之后，2009—2012年的擴張期則可視為“金融危機回暖期”。但是在經(jīng)歷3個擴張期之后，即2012年之后，東部區(qū)域的旅游經(jīng)濟便一直處于收縮狀態(tài)。究其原因，在政府干預與地區(qū)發(fā)展的推動下，東部區(qū)域在高新技術產(chǎn)業(yè)、金融、工業(yè)等領域發(fā)展迅速，同時，在互聯(lián)網(wǎng)與社會媒體的渲染下，其國家經(jīng)濟發(fā)展重點區(qū)域形象躍然紙上，而其旅游形象被弱化，由此導致外界對東部區(qū)域的形象感知產(chǎn)生變化，消費者的旅游需求與旅游目的地發(fā)生轉變。此外，伴隨著“十一五”規(guī)劃與“十二五”規(guī)劃等政策的實現(xiàn)，中西部區(qū)域在經(jīng)濟、交通與文化等方面快速崛起，一定程度上削弱與分攤了東部區(qū)域的客源，也由此對其旅游經(jīng)濟產(chǎn)生了沖擊。總之，東部區(qū)域的旅游業(yè)近年來處于疲軟狀態(tài)，缺乏發(fā)展動力。

3.2.2? ? 中部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的階段性變遷識別

就中部區(qū)域而言，從旅游總收入增長率時間動態(tài)路徑來看，中部區(qū)域的旅游經(jīng)濟發(fā)展較為穩(wěn)定，旅游總收入雖有高、低增長狀態(tài)的波動但是幅度不大，且多數(shù)年份處于高增長狀態(tài)，僅2003年受“非典”疫情的影響降至谷底。眾所周知，2004年年底國家提出“中部崛起”計劃，大力發(fā)展中部區(qū)域各省份經(jīng)濟以及加強基礎設施建設。借助國家政策的大力扶持，中部區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展日新月異，正如圖2b所示，2004年之后旅游總收入一直處于較高的增長狀態(tài)。在旅游經(jīng)濟擴張概率時間動態(tài)路徑方面，在全樣本期內，中部區(qū)域的旅游經(jīng)濟表現(xiàn)出周而復始的周期性變化特征，主要經(jīng)歷了2001—2002年和2004—2007年以及2009—2012年與2015—2016年4個擴張期。此外，2008年之后擴張概率在0與1之間轉變更為明顯，并且在2015—2016年內呈上升態(tài)勢，這說明未來中部區(qū)域旅游經(jīng)濟延續(xù)目前擴張狀態(tài)的可能性較大?？傊?，從旅游總收入增長率與擴張概率的發(fā)展態(tài)勢中可以預見，中部區(qū)域的旅游經(jīng)濟不僅可以保持良好的發(fā)展勢頭，而且出現(xiàn)高波動的可能性也較小。

3.2.3? ? 西部區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的階段性變遷識別

對西部區(qū)域來講，在旅游總收入增長率方面，受全國性“非典”疫情與全球性金融危機的影響，西部區(qū)域旅游總收入增長率在2003年與2008年均降至歷史較低點，這說明其旅游經(jīng)濟對外部事件的沖擊較為敏感。2008年之后，得益于“西部大開發(fā)”，在歷經(jīng)一系列“西電東輸”“西氣東送”以及“西油南輸”等發(fā)展措施后，西部區(qū)域在交通與電網(wǎng)等多方面取得了突破性發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)也得以受益。正如圖3b所示，西部區(qū)域的旅游總收入增長率在2008年之后一直居高不下，雖然2013年出現(xiàn)小低谷，但是在隨后的2013—2016年內，旅游經(jīng)濟呈直線上升態(tài)勢。這意味著，西部區(qū)域旅游總收入增長率未來高水平推進的可能性更大，同時，由于其高波動的特性，面臨的不確定性也更高。在旅游經(jīng)濟擴張概率方面，西部區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好，在2001—? ?2016年這16年的發(fā)展歷程中，有13年處于擴張狀態(tài)，經(jīng)歷了3個擴張期，分別為2001—2002年、2004—2006年以及2009—2016年?？傊?，西部區(qū)域旅游經(jīng)濟以2008年為分水嶺，2008年前后無論是旅游經(jīng)濟擴張期的持續(xù)性還是旅游經(jīng)濟的穩(wěn)定性，均存在較大差異。此外，在國家宏觀政策的大力扶持與刺激下，西部區(qū)域的旅游經(jīng)濟正蓬勃發(fā)展，且具有持續(xù)攀升的強勁勢頭，但是未來仍會伴隨一定波動，即不確定性的存在。

4 省域旅游經(jīng)濟周期的動態(tài)路徑演化識別

從上文的探討中能夠判斷，東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟擴張概率的演化路徑在突變點前后存在很大差異，這不僅印證本文基于蘊含“結構突變點”的非線性MS模型進行討論的合理性，而且說明中國旅游經(jīng)濟在漫漫發(fā)展歷程中確實表現(xiàn)出非線性動態(tài)演化特征。但是從東中西部區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展中，難以甄別各省份的旅游經(jīng)濟增長演化規(guī)律以及省域間的異同。因此，本文基于省際旅游總收入增長率數(shù)據(jù)，運用附加突變點的馬爾科夫區(qū)制轉移 （MS）模型，測度突變點前后省域旅游經(jīng)濟周期的階段性特征。

4.1 省域旅游經(jīng)濟周期的非線性MS模型參數(shù)估計

表2具體列示出未考慮突變點以及考慮突變點時，中國31個省份旅游經(jīng)濟周期的參數(shù)估計結果。能夠發(fā)現(xiàn)，突變點前后各省份旅游總收入在平均增長率與高、低平均增長率以及波動幅度方面均存在差異，并在變化中展露規(guī)律。

就旅游總收入平均增長率（μ）來講，東中西部區(qū)域各省份不同程度上受到了2008年金融危機的沖擊。具體而言，在平均增長率大小變化方面，突變點之后，東部區(qū)域12個省份中有7個省份的平均增長率下降，中部區(qū)域9個省份中有6個省份下降，不同于東中部區(qū)域省份平均增長率普遍降低的態(tài)勢，西部區(qū)域10個省份中僅四川、貴州以及西藏3個地區(qū)的平均增長率降低。此外，在平均增長率變化幅度方面，東部區(qū)域各省份降幅普遍較大，浙江（5.59/17.29）與江蘇（6.14/17.18）的降幅均在30%以上，遼寧的降幅為55%（10.59/19.08），上海的降幅甚至高達64%（7.20/11.18）。中部區(qū)域僅內蒙古降幅達到30%（8.29/25.36）以上，其他省份降幅均較小。西部區(qū)域各省份雖然平均增長率普遍上升，但是上升幅度較小，僅陜西達到51%（5.68/11.70）。這表明，東部區(qū)域各省份受金融危機的波及較深，中部次之，東中部區(qū)域在恢復旅游經(jīng)濟發(fā)展方面存在較大阻力，西部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好，但是仍需充分挖掘旅游業(yè)的內在潛力。

就旅游總收入高、低平均增長率來講，突變點之后省際旅游經(jīng)濟發(fā)展趨于穩(wěn)定。具體而言，在低平均增長率（μ0）方面，東部區(qū)域有10個省份的低平均增長率上升，上海與江蘇下降，西部區(qū)域有7個省市的低平均增長率水平上移，西藏、青海以及寧夏降低。而中部區(qū)域9個省份中僅有4個省份的低平均增長率上升，這表現(xiàn)出了與東西部區(qū)域顯著的不一致性。在高平均增長率（μ1）方面，東部區(qū)域有8個省份的高平均增長率水平下移，中部區(qū)域有6個省份的高平均增長率下降，西部區(qū)域10個省份中，僅貴州、西藏、青海以及寧夏4個地區(qū)的高平均增長率降低，其他各省份均水平上移?？傊瑬|部區(qū)域各省份的低平均增長率普遍上升，高平均增長率普遍下降;中部區(qū)域各省份的高、低平均增長率均普遍降低;西部區(qū)域各省份的高、低平均增長率均普遍上升。這說明，東部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟發(fā)展趨于穩(wěn)定，中部區(qū)域旅游經(jīng)濟增長速度趨于減弱，西部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟最具活力。究其原因，東部區(qū)域旅游經(jīng)濟起步較早、模式相對成熟，形成了一定的產(chǎn)業(yè)規(guī)模與經(jīng)濟規(guī)模，使得旅游產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定而有效運營;中部區(qū)域作為中國的“腰”，集農業(yè)、能源、現(xiàn)代裝備制造以及高新技術等產(chǎn)業(yè)于一體，工農業(yè)蓬勃發(fā)展，使中國有底氣挺直“腰板”，但是，隨之而來的是其旅游業(yè)發(fā)展速度的放緩;就西部區(qū)域而言，西部大開發(fā)政策的落地實施以及互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的輻射等使其旅游業(yè)如雨后春筍般迅速發(fā)展，充滿活力。

就旅游總收入波動幅度（σ）來講，突變點之后各省份的波動幅度普遍下降，不確定性降低。具體而言，在2001—2007年期間，東中部區(qū)域除北京、河北以及山西的波動幅度較大外，其余各省份的波動幅度（σ）主要集中在2～8之間。而西部區(qū)域的波動幅度普遍較大，僅重慶、四川以及云南的σ估計值在5以下。在2008—2016年時域內，中國31個省份中有24個省份的波動幅度水平下移，西部區(qū)域表現(xiàn)明顯，旅游經(jīng)濟在國家政策的大力扶持下，波動幅度顯著下降，除重慶、甘肅以及新疆外，其余7個省份的波動幅度（σ）均保持在3～5之間。由此可見，突變點之后中國各省份旅游經(jīng)濟發(fā)展趨于穩(wěn)定，不確定性降低。

4.2 省域旅游經(jīng)濟周期的階段性變遷識別

雖然表2給出了省域旅游經(jīng)濟周期的參數(shù)估計結果，但是各省份旅游經(jīng)濟在何時以及何種條件處于擴張狀態(tài)或收縮狀態(tài)等問題還不得而知，區(qū)域旅游經(jīng)濟周期是否存在聯(lián)系，存在何種聯(lián)系仍需要進一步探討。因此，本文在圖4～圖6中進一步給出中國31個省份的旅游經(jīng)濟擴張概率時間動態(tài)路徑，旨在揭示省域旅游經(jīng)濟周期的動態(tài)演化規(guī)律。

4.2.1? ? 東部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟周期的階段性變遷識別

觀察圖4所示的東部區(qū)域12個省市旅游經(jīng)濟擴張概率動態(tài)演化路徑，能夠發(fā)現(xiàn)，東部區(qū)域各省份的旅游經(jīng)濟周期具有一定的區(qū)域協(xié)同性。其中，江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西與海南的擴張周期較為接近，均大體經(jīng)歷了“WTO效應期”（2001—2002年）、“‘非典恢復期”（2004—2007年）與“金融危機回暖期”（2009—2013年）。此外，北京、天津與河北同樣表現(xiàn)出了相似的周期特征，大體經(jīng)歷了3個擴張期，分別為2001—2002年、2004—2005年與2009—2012年。2001年成功申奧，不僅讓北京的旅游經(jīng)濟實現(xiàn)了繁榮發(fā)展，河北也借力毗鄰北京的地理位置，經(jīng)歷了2001—2002年短暫的旅游經(jīng)濟擴張期。但是北京與河北在經(jīng)歷了“‘非典恢復期”（2004—2005年）之后，旅游經(jīng)濟便一直低迷，雖然2008年成功舉辦奧運會，旅游經(jīng)濟也并未就此回暖?？梢钥吹?，北京與河北的旅游業(yè)在2006—2008年期間均持續(xù)低溫，天津同樣如此。隨著金融危機浪潮的褪去，北京的旅游經(jīng)濟逆勢上揚，在2009—2012年處于擴張狀態(tài)，河北與天津的旅游經(jīng)濟也得以恢復，且經(jīng)歷了更長的擴張期。

旅游經(jīng)濟周期表現(xiàn)出與東部區(qū)域各省份較大差異的是遼寧與上海。就遼寧而言，與河北一致，經(jīng)歷了2001—2002年的擴張期，不同的是，遼寧的旅游經(jīng)濟從“非典”陰霾恢復后，迅速進入了2004—2012年長達9年的擴張期，但是擴張概率自2008年始，持續(xù)走低且在0.5附近小幅波動。由此可見，2008年之后，遼寧的旅游經(jīng)濟呈現(xiàn)疲軟狀態(tài)并伴隨一定的不確定性。對上海來講，其旅游經(jīng)濟平滑概率在0與1之間轉變明顯，并且基本處于“收縮區(qū)制”。2001年APEC在上海舉行，同年又成立了上海合作組織，借力國際性事件的影響，上海的旅游經(jīng)濟在2001—2002年得以繁榮發(fā)展。隨后，由于“非典”疫情與金融危機等的沖擊，旅游經(jīng)濟在2003—2008年長達6年的時域內持續(xù)低迷，直到2009—2010年世博會的籌備與開展階段，才得以恢復并處于擴張期。此外，2012年與2016年雖為擴張狀態(tài)，但是擴張概率在0.5附近震蕩。這說明，上海旅游經(jīng)濟的發(fā)展主要依靠外部力量進行推動，而由于其對外力的依賴性，也更容易受到外部事件的沖擊且不易恢復。這也意味著，上海雖然是中國重要的金融中心，但是其旅游經(jīng)濟亟待進一步發(fā)展。綜上所述，與東部區(qū)域一致的是東部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟均大體經(jīng)歷了“WTO效應期”（2001—2002年）、“‘非典恢復期”（2004—2007年）與“金融危機回暖期”（2009—2013年）。但是由于對“非典”疫情和金融危機的敏感程度不同以及受國際性事件與國家政策的影響，各省份旅游經(jīng)濟周期也在相似中表現(xiàn)出差異。同樣地，近年來東部各省份的旅游經(jīng)濟與東部區(qū)域旅游業(yè)的總體發(fā)展態(tài)勢相近，普遍表現(xiàn)出了疲軟狀態(tài)，平滑概率或處于“收縮區(qū)制”或在0.5附近浮動，擴張狀態(tài)不顯著。根據(jù)旅游地生命周期理論可知，經(jīng)濟效應、社會效應以及環(huán)境效應均能夠對旅游經(jīng)濟周期產(chǎn)生影響，此外，劇烈的經(jīng)濟危機沖擊、疫情所致的緊張社會氛圍以及環(huán)境污染等問題也都能夠對東部各省份旅游業(yè)產(chǎn)生波及，使其發(fā)展萎靡。

4.2.2? ? 中部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟周期的階段性變遷識別

由圖5所示的中部區(qū)域9個省份旅游經(jīng)濟擴張概率時間動態(tài)路徑，可以看出，中部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟周期特征存在較大差異。就山西、江西、湖北以及內蒙古來講，旅游經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢較好，多數(shù)年份處于“擴張區(qū)制”。其中，內蒙古的旅游經(jīng)濟擴張概率較小，擴張狀態(tài)不顯著，不確定性高。對吉林而言，旅游業(yè)多數(shù)年份處于“收縮區(qū)制”，擴張概率自2008年之后在0.5附近小幅震蕩，旅游經(jīng)濟發(fā)展萎靡。而同為東三省之一的黑龍江，旅游經(jīng)濟的發(fā)展狀況則大相徑庭，不僅經(jīng)歷了2001—2003年與2015—2016年兩個擴張期，更在2006—2012年長達7年的時域內處于“擴張區(qū)制”。吉林與黑龍江同為東北地區(qū)重要的工業(yè)基地，經(jīng)濟發(fā)展齊頭并進，旅游業(yè)卻有截然不同的發(fā)展態(tài)勢，這與兩省旅游資源的差異不無關系。眾所周知，黑龍江位于中國最北端，接壤內蒙古，毗鄰俄羅斯，具有冬季跨度長的氣候特點，經(jīng)長年發(fā)展早已形成了具有黑龍江特色的旅游產(chǎn)業(yè)，旅游經(jīng)濟發(fā)展相對較好。與黑龍江一致，安徽同樣在2006—2012年期間處于擴張狀態(tài)，此外，2004年雖然為擴張期，但是擴張概率在0.5附近震蕩，擴張狀態(tài)不明顯。就湖南與河南來講，旅游經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢在2008年前后迥然不同。2001—2007年期間，湖南的旅游經(jīng)濟受限于國家基礎設施建設，加之“非典”疫情與金融危機，尤其是2008年特大暴雪的影響，一直處于“低溫”狀態(tài)，在2008—2016年內，旅游經(jīng)濟得以繁榮發(fā)展，僅在2014年處于“收縮區(qū)制”。河南旅游業(yè)的發(fā)展狀況則恰恰相反，在2001—2007年期間，不僅擴張概率在0與1之間轉變明顯，并且多數(shù)年份處于擴張狀態(tài)，2008—2016年內平滑概率或在0.5附近震蕩或處于“收縮區(qū)制”，旅游經(jīng)濟處于低溫期?？傊瑥臄U張概率的發(fā)展態(tài)勢中可以預見，山西、吉林、黑龍江以及江西和湖南的旅游經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢與中部區(qū)域整體相一致，均具有良好的發(fā)展勢頭與光明的發(fā)展前景，內蒙古、安徽以及河南和湖北的旅游業(yè)則較為低迷。由此可見，雖然國家提出“中部崛起”計劃，大力發(fā)展中部區(qū)域經(jīng)濟，但是從各省份不均衡的旅游業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及近年來部分省份低迷且不穩(wěn)定的旅游經(jīng)濟狀況來看，“中部崛起”計劃尚未充分刺激各省份旅游經(jīng)濟的發(fā)展，各項政策的提出與實現(xiàn)具有時間滯后性。

4.2.3? ? 西部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟周期的階段性變遷識別

從圖6所示的西部區(qū)域10個省份旅游經(jīng)濟擴張概率時間動態(tài)路徑能夠判斷，西部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好，多數(shù)年份處于“擴張區(qū)制”。就四川、貴州、陜西與甘肅來講，4省的擴張周期特征相似，大體表現(xiàn)為在2001—2002年、2004—2007年以及2009—2013年3個時域內處于擴張狀態(tài)。其中，甘肅的擴張概率主要集中在0.25～0.75之間，且波動較大，這是其旅游經(jīng)濟發(fā)展不穩(wěn)定的寫照。對西藏而言，其旅游經(jīng)濟擴張概率在0與1之間轉變明顯，同時多數(shù)年份（12/16）處于擴張狀態(tài)。在全樣本期內，西藏的旅游經(jīng)濟在2001年、2003年2008年與2009年處于“收縮區(qū)制”，在2010年才開始展露良好的發(fā)展態(tài)勢。此外，從青海的旅游經(jīng)濟周期特征中可以看出，其與西藏的擴張周期高度一致。眾所周知，2001年底青藏鐵路開通，這條從青海到西藏的“天路”，不僅大大促進了西藏與青海旅游經(jīng)濟的發(fā)展，還將兩省的旅游經(jīng)濟緊密聯(lián)系起來，彼此促進，共同發(fā)展。同時，云南與寧夏的旅游業(yè)也是繁花似錦，云南經(jīng)歷了2001—2002年與2004—2006年以及2009—2016年3個擴張期，寧夏則經(jīng)歷了2004—2013年長達10年的擴張期。對重慶而言，其旅游經(jīng)濟不僅沒有受到金融危機的沖擊，還保持了持續(xù)擴張狀態(tài)，經(jīng)歷了2004—2011年長達8年的擴張期。由此可見，重慶作為最年輕的直轄市，憑借優(yōu)越的旅游稟賦與國家政策的大力扶持，旅游經(jīng)濟展現(xiàn)了蓬勃的發(fā)展活力。就新疆來講，其旅游經(jīng)濟沒有受到“非典”疫情的影響，在2001之后長達5年的時域內，一直處于擴張狀態(tài)。在2006—2016年期間，新疆的旅游經(jīng)濟僅在2010—2012年與2015—2016年兩個時域內處于擴張狀態(tài)。總體而言，21世紀以來，無論是西部大開發(fā)，還是“十一五”規(guī)劃與“十二五”規(guī)劃，甚至是十九大提出的“強化舉措推進西部大開發(fā)形成新格局”規(guī)劃，國家都大刀闊斧地對西部進行建設。此外，西部各省份褪去人工修飾后的自然旅游資源，不僅更加符合本真性理論中所描述的“真實”，而且更加符合現(xiàn)代消費者所追求的“本真”[35]。總之，在相關政策的扶持與刺激下，在天然旅游資源的加成下，與西部區(qū)域旅游經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的整體態(tài)勢相一致，西部各省份的旅游經(jīng)濟發(fā)展勢頭強勁，未來可期。

5 結論與政策啟示

本文基于省際旅游總收入增長率年度數(shù)據(jù)，運用非線性MS模型，探討以2008年作為模型中結構突變點的合理性，捕捉中國東中西部區(qū)域以及省域旅游經(jīng)濟增長率在“擴張區(qū)制”與“收縮區(qū)制”之間轉移變遷的客觀規(guī)律，識別區(qū)域旅游經(jīng)濟周期的動態(tài)演化路徑。最終得到如下結論與政策啟示：

第一，對東中西部區(qū)域與各省份來講，旅游總收入平均增長率、高平均增長率與低平均增長率以及波動幅度等均在2008年前后具有顯著差異，并且旅游經(jīng)濟周期在突變點之后波動性明顯減弱，不確定性降低。由此可見，中國旅游經(jīng)濟在2008年之后確實出現(xiàn)了結構性變化，本文將2008年視為模型中蘊含“結構突變點”的時間節(jié)點，進而計算得到的估計結果，能夠更加準確地反映旅游經(jīng)濟周期的階段性特征。

第二，2001年以來，東中西部區(qū)域主要存在3個擴張期，分別是2001—2002年（WTO效應期）、2004—2007年（“非典”恢復期）以及2010—2011年（金融危機回暖期）。中國大部分省份均經(jīng)歷了以上3個擴張期，且提前經(jīng)歷第三個擴張期并且更為持續(xù)。因此，對于各省份而言，大體經(jīng)歷了2001—2002年、2004—2007年以及2009—2012年3個擴張期。同時，不同區(qū)域的省份旅游經(jīng)濟周期也存在差異，東部區(qū)域省份旅游經(jīng)濟周期特征較為相近，中部區(qū)域省份旅游經(jīng)濟則在2008年之后不具有明顯的擴張期，西部區(qū)域省份旅游經(jīng)濟發(fā)展不僅普遍經(jīng)歷了2001—2002年與2004—2007年的擴張期，更在2008年之后蓬勃發(fā)展，經(jīng)歷了2009—2016年的繁榮期。

第三，不同區(qū)域之間旅游經(jīng)濟發(fā)展存在差異。近年來，東部區(qū)域旅游經(jīng)濟處于疲軟狀態(tài)，缺乏發(fā)展動力，東部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟平滑概率或處于“收縮區(qū)制”或在0.5附近浮動，擴張狀態(tài)不顯著;中部區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢穩(wěn)定，未來出現(xiàn)高波動的可能性較小。中部區(qū)域各省份旅游經(jīng)濟發(fā)展各異，且近年來較為低迷，“中部崛起”計劃等鼓勵政策尚未充分刺激各省份旅游經(jīng)濟的發(fā)展;在國家宏觀政策的大力扶持與刺激下，西部區(qū)域以及具體各省份旅游經(jīng)濟正蓬勃發(fā)展且具有持續(xù)攀升的強勁勢頭，未來高水平推進的可能性更大，但是仍會伴隨較大波動，即不確定性的存在。

從本文實證結果中可以看出，中國區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展各異，區(qū)域以及省市之間旅游經(jīng)濟發(fā)展水平不平衡，且部分地區(qū)旅游經(jīng)濟缺乏發(fā)展動力。因此，本文認為要實現(xiàn)區(qū)域旅游經(jīng)濟協(xié)調共贏發(fā)展，充分發(fā)揮旅游業(yè)對國民經(jīng)濟的促進作用，首先，應堅持創(chuàng)新驅動，深化供給側改革，推進“旅游+”，例如，“旅游+新型城鎮(zhèn)化”與“推進旅游+生態(tài)化”等。同時，應創(chuàng)新旅游經(jīng)濟發(fā)展模式，例如，開拓旅游在線服務、網(wǎng)絡營銷與電子支付等服務內容，追求創(chuàng)新推動旅游業(yè)轉型升級，為旅游經(jīng)濟發(fā)展提供源源不竭的發(fā)展動力。其次，應因地制宜，推動自然稟賦、文化傳統(tǒng)、市場條件以及優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)等與旅游業(yè)融合發(fā)展。東部旅游經(jīng)濟發(fā)達的省域應致力于集約、高效發(fā)展，注重生態(tài)保護與環(huán)境優(yōu)化，防止旅游經(jīng)濟增長質量下滑。中西部區(qū)域應努力打造具有地域特色的旅游產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化旅游產(chǎn)業(yè)結構，不斷提升旅游經(jīng)濟質量。最后，應追求區(qū)域協(xié)同發(fā)展，打破地域分割、行政分割，規(guī)劃與制定綜合型跨省份旅游線路，加強區(qū)域旅游客源市場對接，全面提升省際旅游合作水平。同時，應充分重視中西部區(qū)域與東部區(qū)域之間的地理空間聯(lián)系，建立旅游發(fā)達省域與旅游欠發(fā)達省域的對話合作機制，建立“一對一”對口支援旅游工作機制等，為區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展競爭與合作創(chuàng)造優(yōu)越條件。

《“十三五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》的頒布意味著中國旅游經(jīng)濟進入了承前啟后、繼往開來的全域旅游發(fā)展階段，“三步走”戰(zhàn)略的提出標志著旅游經(jīng)濟開始有的放矢地發(fā)展，十九大報告與“兩會”更是給予了區(qū)域旅游經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展，以旅游業(yè)為經(jīng)濟社會發(fā)展注入鮮活血液的希冀?？偠灾袊糜谓?jīng)濟在漫漫發(fā)展歷程中荊棘與鮮花并存，困難與希望同在，在未來遙遙開拓道路上應高瞻遠矚，順應時代潮流，將烙有中國特色的旅游名片推向世界。

參考文獻（References）

[1] TSUI K W H. Does a low-cost carrier lead the domestic tourism demand and growth of New Zealand？[J]. Tourism Management， 2017， 60（6）： 390-403.

[2] MARTINS L F， YI G， FERREIRA A. An empirical analysis of the influence of macroeconomic determinants on world tourism demand[J]. Tourism Management， 2017， 61（8）： 248-260.

[3] 林文凱， 林璧屬. 大陸赴港旅游波動規(guī)律及其影響因素[J]. 經(jīng)濟管理， 2015， 37（2）： 128-138. [LIN Wenkai， LIN Bishu. Research on the demand fluctuation of travel to Hong Kong and its influenced factors[J]. Economic Management， 2015， 37（2）： 128-138.]

[4] 蔡碧凡， 陶卓民， 方葉林. 中國大陸入境旅游與國內旅游經(jīng)濟時空差異研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2016， 26（5）： 297-300. [CAI Bifan， TAO Zhuomin， FANG Yelin. A comparative research of time-space difference of inbound and domestic tourism economy in Chinese mainland[J]. China Population Resources and Environment， 2016， 26（5）： 297-300.]

[5] 劉佳， 王娟， 奚一丹. 中國旅游經(jīng)濟增長質量的空間格局演化[J]. 經(jīng)濟管理， 2016， 38（8）： 160-173. [LIU Jia， WANG Juan， XI Yidan. The evaluation， pattern evolution and its influencing factors of the quality of tourism economic growth in China[J]. Economic Management， 2016， 38（8）： 160-173.]

[6] HUI S. Evaluation of regional cultural creative industries development based on fuzzy AHP method[J]. Applied Mechanics & Materials， 2010， 39（11）： 592-597.

[7] ADRIANA D L. High skills， high growth： Is tourism an exception？[J]. Working Paper Crenos， 2010， 22（5）： 749-785.

[8] 田萍， 汪制邦. 我國第三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異及影響因素研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟研究， 2019， 10（3）： 100-120. [TIAN Ping， WANG Zhibang. Study on regional differences and influencing factors of total factor productivity of tertiary industry in China[J]. The Journal of Quantitative Economics， 2019， 10（3）： 100-120.]

[9] 陳剛強， 李映輝. 技術溢出、空間差異與旅游業(yè)增長趨同[J]. 旅游學刊， 2017， 32（3）： 85-94. [CHEN Gangqiang， LI Yinghui. Technology spillover， spatial difference， and tourism growth convergence[J]. Tourism Tribune， 2017， 32（3）： 85-94.]

[10] TANG C F， TAN E C. Does tourism effectively stimulate Malaysias economic growth？[J]. Tourism Management， 2015， 46（2）： 158-163.

[11] OHLAN R. The relationship between tourism， financial development and economic growth in India[J]. Future Business Journal， 2017， 46（1）： 9-22.

[12] 把多勛， 溫倩. “一帶一路”背景下西部地區(qū)入境旅游趨勢與發(fā)展研究[J]. 世界經(jīng)濟研究， 2017， 36（8）： 64-73. [BA Duoxun， WEN Qian. Economic trends and developments of inbound tourism in western China under the belt and road background[J]. World Economy Study， 2017， 36（8）： 64-73.]

[13] SEGHIR G M， MOSTEFA B， ABBES S M， et al. Tourism spending-economic growth causality in 49 countries[J]. Procedia Economics and Finance， 2015， 23（1）： 1613-1623.

[14] 張攀， 楊進， 周星. 中國旅游業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長[J]. 經(jīng)濟管理， 2014， 36（6）： 116-126. [ZHANG Pan， YANG Jin， ZHOU Xing. Tourism and regional economic growth[J]. Economic Management， 2014， 36（6）： 116-126.]

[15] SHAHZAD S J H， SHAHBAZ M， FERRER R. Tourism-led growth hypothesis in the top ten tourist destinations： New evidence using the quantile-on-quantile approach [J]. Tourism Management， 2017， 60（6）： 223-232.

[16] 高楠， 馬耀峰， 張春暉. 中國絲綢之路經(jīng)濟帶旅游產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟的時空耦合分異[J]. 經(jīng)濟管理， 2015， 37（9）： 111-120. [GAO Nan， MA Yaofeng， ZHANG Chunhui. Spatio-temporal differences of coupling between tourism industry and regional economy in China silk road economic belt[J]. Economic Management， 2015， 37（9）： 111-120.]

[17] 張伯山. 世界經(jīng)濟文化年鑒[M]. 北京： 北京人民出版社， 1999： 671-677. [ZHANG Boshan. Yearbook of the World Economy and Culture[M]. Beijing： Peoples Publishing House Press， 1999： 671-677.]

[18] COLE S. A logistic tourism model： Resort cycles， globalization， and chaos[J]. Annals of Tourism Research， 2009， 36（4）： 689-714.

[19] MOORE W， WHITEHALL P. The tourism area lifecycle and regime switching models[J]. Annals of Tourism Research， 2005， 32（1）： 112-126.

[20] CHEN M H. Determinants of the Taiwanese tourist hotel industry cycle[J]. Tourism Management， 2013， 38（38）： 15-19.

[21] SMERAL E. International tourism demand and the business cycle[J]. Annals of Tourism Research， 2012， 39（1）： 379-400.

[22] ALEGRE J， MATEO S， POU L. Tourism participation and expenditure by Spanish households： The effects of the economic crisis and unemployment[J]. Tourism Management， 2013， 39（4）： 37-49.

[23] 隋建利， 劉金全. 中國旅游經(jīng)濟的周期劃分與增長預測[J]. 經(jīng)濟管理， 2014， 36（11）： 113-123. [SUI Jianli， LIU Jinquan. Chinese tourism economic cycle identification and growth forecast[J]. Economic Management， 2014， 36（11）： 113-123.]

[24] 李維維， 馬曉龍. 國內旅游經(jīng)濟周期與宏觀經(jīng)濟周期同步嗎？[J]. 旅游學刊， 2017， 32（11）： 49-59. [LI Weiwei， MA Xiaolong. Is the domestic tourism business cycle synchronized with the macro economic cycle？[J]. Tourism Tribune， 2017， 32（11）： 49-59.]

[25] 趙磊， 方成. 旅游業(yè)與經(jīng)濟增長的非線性門檻效應[J]. 旅游學刊， 2017， 32 （4）： 20-32. [ZHAO Lei， FANG Cheng. Nonlinear threshold effect between tourism and economic growth[J]. Tourism Tribune， 2017， 32（4）： 20-32.]

[26] WALL H J. Regional business cycle phases in Japan[J]. Working Papers， 2007， 89（1）： 61-80.

[27] HAMILTON J D. A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle[J]. Econometrica， 1989， 57（2）： 357-384.

[28] KIM C J， NELSON C R. Has the US economy become more stable？ A Bayesian approach based on a Markov-Switching model of the business cycle[J]. Review of Economics and Statistics， 1999， 81（4）： 608-616.

[29] 宋濤， 鄭挺國. 區(qū)域經(jīng)濟周期協(xié)同性及其與國家經(jīng)濟周期的關系研究[J]. 財貿經(jīng)濟， 2014， 35（3）： 112-123. [SONG Tao， ZHENG Tingguo. Regional economic cycle synergy and its relation with national economic cycle[J]. Finance and Trade Economics， 2014， 35（3）： 112-123.]

[30] KROLZIG H M. Markov-Switching Vector Autoregressions[M]. Berlin： Springer， 1997： 137-142.

[31] ALBERT J， SIDDHARTHA Chib. Bayes inference via gibbs sampling of autoregressive time series subject to markov mean and variance shifts[J]. Journal of Business & Economic Statistics， 1993， 11（1）： 1-15.

[32] OWYANG M T， PIGER J， WALL H J. Business cycle phases in U. S. States[J]. Working Papers， 2005， 87（4）： 604-616.

[33] KNOLL K， SCHULARICK M S， THOMAS M. No price like home： Global house prices， 1870-2012[J]. American Economic Review， 2017， 107（2）： 331-53.

[34] MORELL J. The decline in the predictive power of the US term spread： A structural interpretation[J]. Journal of Macroeconomics， 2018， 55（3）： 314-331.

[35] 王寧. 旅游倫理與本真性體驗的文化心理差異[J]. 旅游學刊， 2014， 29（11）： 5-6 [WANG Ning. Cultural and psychological differences between tourism ethics and authentic experience[J]. Tourism Tribune， 2014， 29（11）： 5-6.]

Distinguish the Dynamic Path Evolution of Chinas Regional Tourism Business Cycles

SUI Jianli， ZHANG Yiping

（ Quantitative Research Center of Economics， Jilin University， Changchun 130012， China）

Abstract： Tourism plays a matchless role in stimulating industry， expanding investment， increasing consumption and raising income， and promoting employment and happiness. Tourism is also important in development of the national economy. However， the unbalanced and uncoordinated characteristics of regional tourism development remain evident， and the tourism economy in various provinces retains great potential for further development. Against the backdrop of a new era of developing high-quality tourism， there is strong practical significance in comprehensively capturing the objective pattern of regional tourism economic growth and identifying the regional tourism economic cycles dynamic evolutionary path. The present study uses annual data on total inter-provincial tourism revenue growth， and depicts the regular governing development of the countrys tourism economic cycle for the east， central， and western regions and provinces， based on a non-linear Markov Switching （MS） model with a structural break point. Contrasting previous research， the study researchs on three aspects. First， in terms of the model， the world economy has been severely impacted by the global financial crisis triggered by the subprime mortgage crisis in the United States. In this study， 2008 is regarded as the time point of a “structural break point” in the nonlinear MS model， and the rationale behind selecting the catastrophe point is further verified. Second， in terms of the contents of the research， the study captures the objective pattern of the regional tourism economic growth rate before and after the sudden change point， and identifies the dynamic evolution path of the regional tourism economic cycle before and after the structural break point. Finally， in terms of research ideas， the study systematically uses measurements on the eastern， central， and western regions and provinces， aiming to analyze and discriminate between the characteristics of multi-stage evolution of the tourism economic cycle in different regions and provinces. This is based on research ideas ranging from whole to local. The following conclusions are made： （1） Chinas tourism economy can take 2008 as the watershed. After 2008， volatility weakened and uncertainty reduced. The average growth rate of the total tourism revenue， and its high and low average growth rates， have all been behind the mutation point. Significant changes have taken place. （2） The countrys overall tourism economy mainly experienced three expansion periods： 2001-2002， 2004-2007， and 2010-2011. Most provinces have experienced these three. Most have also experienced a third expansion period in advance， and are more sustained than the country as a whole. Therefore， the periods of expansion of provinces and cities are generally 2001-2002， 2004-2007， and 2009-2012. （3） In recent years， tourism in the eastern region is in a weak state， and there is a lack of development momentum. The smooth probability of the tourism economy in the eastern provinces and regions is either in a “constricted zone system” or floating around 0.5， and the expansion status is not significant. The development situation of the tourism economy in central China is stable and there is little possibility of high fluctuation in the future. In the meantime， the provinces tourism economy is relatively depressed， and there has been no obvious expansion period after 2008. The tourism economy of the central provinces is relatively sluggish and unstable， and that in the western region and provinces has a strong upward trend， but is also accompanied by large uncertainties. This studys conclusions provide an important practical basis for risk prevention and control， and a valuable theoretical basis for development of the tourism industry in the provinces， as well as formulation of relevant policies.

Keywords： regional tourism economic cycles; dynamic path evolution; structural break; nonlinear MS model

[責任編輯：吳巧紅;責任校對：宋志偉]