长三角地区旅游经济发展动力因素研究

彭 倩 ， 黄震方 ， 牛品一

(南京师范大学 地理科学学院，南京 210023)

0 引言

改革开放以来我国旅游业发展迅速，旅游业被国家提升为战略性产业，先后被26个省份列为支柱产业、先导产业和重点产业，逐步成为三产的中坚力量[1]。寻求区域旅游经济发展动力所在是促进旅游业持续、蓬勃发展的关键。旅游经济发展的动力因素及其作用机制一直是国内外学术界关注和探讨的重点与热点问题[2]。

随着旅游目的地基础设施的完善，旅游者数量经历了上升到下降，直到旅游业重新整合、重组，市场是旅游发展的主要推动力[3]。旅游地生命周期理论认为，一个旅游地的发展都会经过探查、参与、发展、巩固、停滞和衰落或复苏6个阶段，曲线呈现“S”型，在各阶段受到不同因素的作用而对旅游业产生不同的影响[4]。彭华对城市旅游发展的动力机制进行了系统分析，并建立了旅游发展动力系统的结构模型[5]。保继刚等通过定性、定量分析对城市旅游驱动力的转化过程进行个案剖析，认为城市之间旅游发展的主导动力机制不尽相同且处于不断变化之中[6-7]。钟韵等从旅游供给角度，针对经济发达地区构建区域旅游动力系统，具体包括由不同旅游资源构成的吸引力系统、中介系统以及主要由环境系统构成的支持系统[8]。宋金平等认为，区域协作能够促进长三角地区旅游业的发展，并从旅游资源等3个方面分析区域旅游合作出现的问题[9]。黄金火等指出旅游系统是一个复杂系统，内部具有复杂的联系机理，在系统发育不同阶段各因子的表现方式和作用过程也表现出较大差异性[10]。王旭科运用主成分分析法对城市旅游发展动力因子进行量化分析，认为城市旅游发展关键取决于资源动力、经济动力和社会动力[11]。左冰以经济增长理论的进展为基础，分析影响中国旅游经济增长的诸要素及其贡献度，认为中国旅游经济增长主要是依靠投入要素特别是资本投入而不是通过追求技术进步来获得的，属于典型的要素驱动型增长[12]。

长江三角洲地区是我国重要的旅游地区，旅游资源丰富，交通网络密集，区域旅游经济发达。因此，对长三角地区旅游经济动力因素分析有很好的代表性。以往研究中，最小二乘法(OLS)常被用来分析旅游经济影响因子[13]。而在实际经济生活中，OLS假设条件常常不被满足，如果数据出现“肥尾”或“尖顶”以及异方差的情况，OLS的稳健性会变差[14]。不同于OLS回归方法，分位数回归更能细致地描绘出条件分布形状的影响以及自变量对于因变量的变化范围。因此，为了深入分析不同旅游经济水平的影响因子，首先利用非参数增长分布法分析长三角地区旅游经济发展变化趋势，然后采用OLS与分位数回归法对比分析各动力因子对旅游经济的影响，能够更好地揭示长三角地区旅游经济发展动力因子，为后续培育旅游经济的动力机制打下基础。

1 分析方法与数据来源

1.1 增长分布非参数方法

运用增长分布法观察长三角地区旅游经济变化趋势。增长分布法一般是通过描绘旅游经济的动态演进方式来判断其增长的变化以及增长中的差距变化。增长分布演进是增长分布函数(密度函数)的时间序列。动态演进通过增长分布图直观进行刻画，图中的波峰个数和位移方式对于研究对象间的数量关系刻画比较直观，并能直观描绘密度函数在平移过程中的变化状况[15]。这里主要采用R.L.Plackett[16]和B.W.Silverman[17]的核密度估计法。

1.2 分位数回归方法

G.J.Bassett等[18]最早提出了分位数回归方法，从其具体理论来看，是对解释变量0～1之间划分不同分位点，并对相应分位点数据进行估计，用估计系数表示特定分位点上解释变量对被解释变量的边际效应。分位数回归不仅可以度量解释变量在分布中心的影响，同时还可以刻画在分布上尾和下尾的影响，突出了局部之间的相关关系。与OLS相比，分位数回归并不要求误差项的分布，在扰动项呈现非正态分布或变量为不同分布的情况下，分位数估计更为有效，尤其运用在有异方差的模型中，能更好地控制异常值的影响，回归系数估计也有更高的稳健性，能在宽松条件下得到丰富的数据信息，最终更细致地解释不同经济现象间的关系[19]。

对分位数回归来说，将因变量y的δ分位数函数P(δ)定义为[20]：

P(δ)=inf{y:F(y)≥δ}。

式中：0<δ<1表示在平面或回归线下的数据与全体数据的比值，比例为δ的部分是小于分位数函数P(δ)的，但比例为(1-δ)的部分处于分位数函数P(δ)之上。为了求解分位数回归，首先必须定义概率函数ρδ(ν)：

式中：ν是参数，用于表示概率密度函数，而ρδ(ν)表示因变量y的样本点位于δ分位以下和δ分位以上时存在的概率密度关系，分位数回归模型假定如下：

yP=αP+βPx。

y的分位数回归是力求y在P分位数下绝对离差和为最小，即：

minβ∑|yiP-αP-βPxi|ρiP。

在具体估计当中，假设ν=1，对于任意一个δ分位数回归来说，参数估计就是最终使得加权误差的绝对值的平方和为最小：

β(δ)=argmin(∑yi≥xi′βδ|Yi-Xi′β|+∑yi

式中：Yi代表因变量的向量;Xi代表自变量的向量;δ代表估计的分位点，当δ在(0,1)上取值不同时，得到的参数估计值也会不同。

1.3 数据来源

采用历年《江苏省统计年鉴》、《浙江省统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》等中的2003—2012年的数据，部分数据根据统计年鉴数据计算得出。空间分析尺度为长三角地区上海、南京、苏州、无锡、常州、镇江、南通、扬州、泰州、杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山、台州16个城市。

2 旅游经济现状分析及因子选取

2.1 长三角地区旅游经济现状

从长三角地区各市旅游经济水平差异变化和分布演进趋势来分析长三角地区旅游经济现状，采用标准差和变异系数[21]来分别测度历年长三角地区旅游经济的绝对差异和相对差异(图1)，变化趋势非常明显。标准差从2002年的235增加到2012年的751，增长了2.2倍，表明绝对差异不断扩大；变异系数从2002年的1.59下降到2012年的0.98，表明相对差异逐渐减小。因此，区域旅游经济差异总体变化趋势是：绝对差异不断扩大，相对差异则逐渐减小。

图1 变异系数、标准差折线图

2.2 区域旅游经济演进特征

运用国内旅游收入对数值的核密度分布图(图2)来表示区域旅游经济的分布演进趋势。旅游经济增长分布演进特征为：(1)曲线位置发生变化。密度分布曲线在研究区间整体呈现出向右平移现象，且平移距离近似，直观地反映了各市旅游经济发展水平都在不断提高；(2)曲线峰度形态改变。旅游经济收入在研究区间呈现“宽峰”向“尖顶”的趋势。2002年旅游经济收入表现为“宽峰”形态，时间推移过程中，峰度增高，“尖顶”现象开始出现，旅游经济收入水平多集中在值为6附近，意味着旅游经济的趋同现象有所增强。(3)从曲线形状上看，2002年长三角地区旅游经济收入表现为双峰趋同，高峰位于3.7左右，次高峰位于7左右；到2007年，原来的双峰趋同已经开始消失；2012年原来的次峰已经完全消失，但在右侧出现了肥尾现象。这个变化趋势表明各地区旅游经济发展速度不均。落后地区速度更快，旅游经济实力日趋均衡，区域间差距减小，这与变异系数曲线反映结果一致。

2.3 因子选取

经济增长理论的发展主要经历了以物质资本积累解释经济增长的古典主义经济学、以外生技术进步为特征的新古典主义经济学、技术内生化的内生经济增长理论(新增长理论)和以制度作为主要解释变量的新制度学派经济增长理论[13]。综合这些理论，推动经济增长的因素有：生产要素的投入、人力资本的增加、技术的进步以及制度的完善。对于旅游经济而言，这些一般因素体现在不同方面：旅游生产要素的投入与区域经济发展水平有关，旅游经济作为服务业，对技术的要求远低于一般的制造业。同时旅游经济还依赖于一些特殊的因素，如资源禀赋、环境状况等。根据旅游经济现状的分析，结合长三角地区的实际情况以及数据的可获性，以长三角地区各市国内旅游收入来衡量旅游经济发展水平(y)，选取了以下动力因子(图3)：(1)区域经济状况。用人均实际GDP(G/万元)和城市化水平(U/%)表示。在旅游业发展过程中，经济水平越高，能为旅游业提供配套设施的能力就越强，表现为高供给能力。(2)旅游资源禀赋。用各市A级以上景区加权数量(R/个)表示，定义为：Ri=∑(j×Qi,j)。式中：Qi,j为i地区j(j=1,2,…,5,分别代表1A,2A,…,5A)级景区数量。其决定了一个地区发展旅游业的潜力，旅游资源的品位度、垄断度和集聚度等禀赋是吸引旅游者产生旅游动机的根本原因，旅游资源越丰富，市场需求越大；旅游资源品位越高，潜在客源市场越大。(3)对外经济联系。用各地区进出口总额与GDP之比(T/%)和客运量(P/万人)来反映，用来考察地区开放度以及客运量对国内旅游的影响。(4)环境质量。区域环境对旅游者的选择倾向和旅游体验有重要影响，用工业废水排放达标率(E/%)反映。(5)人力资本。人力资本的品质与人力资本的数量对于生产力的提升都有影响[22]，本研究选取了各地区在校大学生数量(S/万人)和住宿、餐饮业的全社会劳动力(L/万人)来反映人力资本的品质与数量对区域旅游经济的影响。(6)基础设施。包括交通设施和服务设施，分别用可进入性(A,无量纲)和星级宾馆数量(H/个)表示。便利的旅游交通是旅游资源开发与旅游地建设的必要条件，也是旅游业发达与否的重要衡量指标。这里可进入性采用张莉等[23]运用GIS技术测算的基于陆路交通的长三角地区各市区域可达性数据，2002—2007年采用2004年的可达性数据，2007—2012年采用预测的2008年的可达性数据，由于没有测算舟山市的可达性，赋予舟山市区域可达性最小值。

图2 长三角地区旅游经济核密度分布

图3 旅游经济发展动力因子

2.4 旅游经济动力因子的显著性与作用差异

为了克服OLS不足，采用分位数回归法讨论长三角地区旅游经济发展的动力因子。采用的分位数模型为：

lny=c+β1lnG+β2U+β3R+β4A+β5E+

β6P+β7H+β8L+β9S+β10T。

对2002—2012年旅游经济进行5个分位点(0.10，0.25，0.50，0.75，0.90)的分位数回归与OLS回归(表1)并进行对比，以考察此研究时段的动力因子的作用差异[24]。表1的注释中给出了各分位点对应的国内旅游收入自然对数值以便于对比。

说明：*代表10%上显著，**代表5%上显著，***代表1%上显著；OLS估计经过调整的R2为0.95；在0.10，0.25，0.50，0.75，0.90分位点的分位数分别为3.71，4.34，5.18，5.98，6.81。

从这一时期的分位数来看，旅游收入自然对数的值域为[2.77,7.93]，其中低分位值相对密集，而0.9分位点的值为6.813。结果表明，大部分城市旅游经济水平比较低，而分位数回归也重点刻画旅游经济水平比较低的部分。而对于旅游经济水平高于6.8的部分，分位数回归刻画就比较粗略。

从表1看出，分位数回归在每个分位点都可以给出一个回归方程，这些回归方程的系数不仅显著性不同，系数值大小及其正负也不尽相同。因此，各自变量随分位点改变，对旅游经济影响程度也不尽相同，呈现迥异的变化趋势。对比两种回归方法，OLS回归仅能得到平均效应，而分位数回归能给出设定的各分位点的回归结果，得到更多细节，其优势也就从中凸显。

第一，自变量显著性差异。从变量的显著性来看，除了客运量、在校大学生数量和工业废水排放与达标率在各分位点显著性有差异外，其它变量在各分位点都十分显著，基本无差别。从OLS回归来看，除废水排放达标率、客运量、在校大学生数量和进出口与GDP之比变量外，其他表现得都比较显著。

第二，变量系数符号差异。从变量的符号来看，OLS回归分析结果显示，截距、可进入性系数为负，其他系数为正，分位数回归分析在各分位点结果不完全一致，且在OLS回归分析中系数为正的变量，在分位数回归分析中的系数不完全为正。例如，表1进出口与GDP之比变量在0.75分位点上系数为负，而且非常显著。

3 旅游经济动力因子变化趋势分析

综前所述，研究选取的10个动力因子可以用来进一步分析旅游经济的影响因素。为了直观对比不同分位点分位数回归的细节，给出了在5个分位点不同变量系数的变化趋势和置信区间，同时列出OLS回归系数和置信区间作为对比(图4)。各变量系数在各分位点变化相当大，且变化趋势形式各异，与灰色实线代表的OLS回归系数值的相对位置也不尽相同。

3.1 区域经济

人均GDP水平的分位数回归的系数值变化趋势是逐渐增大的，但增长速度变缓。城市化水平的分位数回归系数值是总体缓慢增大最后快速变小。人均GDP在0.25分位点后，城市化水平在0.65分位点前，各分位点系数都大于OLS回归分析系数值。说明OLS低估了经济发展水平对旅游经济的促进作用，在区域经济发展中，中高分位点上经济发展的影响是要大于低分位点的影响。经济基础对于旅游目的地旅游业的发展作用表现为供给能力[25]，当一个地区旅游经济起步时，由于游客数量及其增长能力有限，不要求区域提供高层次的基础设施与配套服务设施，区域整体经济发展水平对旅游的影响程度不大；随着旅游经济的增长，游客量的增多，此时对基础设施与配套服务设施的要求提高，区域旅游经济发展水平的作用由此凸显；当旅游经济发展成熟，游客量趋于稳定，各种设施基本完善，旅游业对于区域经济发展水平的依赖程度也趋于平缓。

近年来，随着城市自身旅游功能的完善，旅游活动增多。城市化过程中产生的新型旅游要素形式的出现与集聚以及独有的旅游体验环境成为吸引旅游者前往城市旅游的主要原因[26]，并且随着城市旅游的发展出现了旅游城市化和城市旅游化现象，两者相互促进并相互制约，旅游城市化的进一步发展要求城市进行相应的“旅游化”建设，而城市旅游化的建设也可以更好地促进旅游城市化的进程[27]。同时，城市化对旅游经济薄弱地区的影响小于旅游经济发达的地区。当城市化发展到一定阶段，人口过度密集会使旅游区域产生一系列诸如环境、文化、经济的冲突。因此，随着旅游经济水平的提升，城市化对旅游经济的促进效应急剧减弱，甚至出现负相关的迹象。

3.2 资源禀赋

资源禀赋对旅游经济影响显著，其系数变化是先增大后减小。资源禀赋系数为正说明其与旅游经济之间为正相关。在低分位点系数值大表明资源禀赋对一个地区的旅游经济起步的作用至关重要。随着旅游经济的发展，资源禀赋的边际效益逐渐减弱的原因主要是旅游方式、内容的多样化导致景区不再是旅游的唯一目的地，其他旅游形式的兴起与发展对A级景区的游客产生了分流作用。

3.3 基础设施

在基础设施变量中，可进入性被广泛认为是影响旅游经济发展的重要因素，但本研究中无论是OLS回归还是分位数回归结果都显示可进入性与区域旅游经济仅呈现出弱的负相关。长三角地区作为全国交通网络最发达的地区，各地交通便利程度都比较高，基本满足旅游经济的需要，此时的可进入性差异是在高水平上的相对差异，边际效应很弱。可进入性对长三角地区来说已不是一个限制性因素，提高可进入性也无法对本区域旅游经济带来更大的促进作用。星级宾馆数量系数先变大后变小，并逐渐超过了OLS回归系数，这意味着OLS低估了星级宾馆对旅游经济水平增长的作用。

3.4 环境状况

环境变量的变化趋势是先减小后缓慢增大，OLS回归对0.5分位点之前的系数估计有偏小之嫌。分位数回归结果指出，在低分位处环境变量的影响效应要更大一些。无论从区域层次或是景区层次，当旅游处于起步阶段时，环境优美是吸引旅游流的重要原因。

3.5 人力资本

分析结果显示，在人力资本变量中，在校大学生数量变量系数整体较小，人力资本品质对旅游经济的作用比较小，住宿、餐饮业的全社会劳动力系数总体呈现不断增加的趋势，在0.5分位点后就超过了OLS回归系数，这意味着投入更多的劳动力对于旅游经济的增长有益。从长期来看，人力资本确实是决定旅游经济增长的关键因素，但现在旅游业仍处于观光游向休闲度假游的转型期，观光游仍然是旅游经济来源的一个主要组成部分。此时的旅游业仍然是劳动密集型为主的产业，就业以低技能为主，旅游经济水平高的地区高学历人才所占比例就相对较小。

图4 2002—2012年变量系数曲线图

3.6 对外联系

对外联系不仅对入境旅游有影响，对国内旅游也起着不同的作用。图4显示进出口总额与GDP之比系数呈现减小的趋势，其作用与资源禀赋因素相似。在旅游经济发展之初，一方面对外经济联系的加强无疑会给旅游发展带来资金支持，另一方面对外联系也会带来异国风情的文化，这种文化特色对旅游流有一定的吸引作用。随着旅游经济的发展、旅游客体的丰富，这种资金支持和文化特色会被稀释，对外联系的作用也就变弱。同时，客运量变量除在0.1，0.25分位点系数为正外，其余皆为负，这意味着客运量的增加并不能促进区域旅游经济的增长，其作用甚至是负面的。

4 结论与讨论

(1) 2002—2012年长三角地区旅游经济差异不断增大，相对差异却在不断缩小，标准差增加了2.2倍，变异系数下降了2/5，增长分布图表明旅游经济密度曲线呈现向右平移，“尖顶”、“单顶”趋势，旅游经济实力日益均衡，区域间差距减小。

(2) OLS回归分析表明区域经济发展水平、城市化、资源禀赋等因素均对旅游经济有显著的促进作用，而可进入性则与区域旅游经济有弱负相关性。分位数回归结果表明，各变量在不同分位点系数值有明显差异，且显著性也不一致。区域经济水平的影响逐渐增大，但增长速度是变缓的；城市化对中分位点影响较大；资源禀赋对区域旅游经济起步的作用至关重要，且随着旅游经济的发展，边际效应逐渐减弱；可进入性提高无法对本区旅游经济带来促进作用；增加星级宾馆数量会对旅游经济产生促进作用；在低分位点环境变量的影响效应要更大一些；人力资本品质对于旅游经济的作用没有人力资本的数量大；对外联系的作用呈现了先增加后减少的趋势。

(3) 上述结论说明长三角地区旅游经济在不同阶段影响因素侧重点不同，在提高地区旅游经济发展水平时要意识到地区经济发展程度及城市化水平对其发展的重要作用；在旅游经济起步阶段，要注重培育高质量的旅游景点，进一步完善旅游服务设施，发展外向型经济。进一步培育旅游经济动力机制时，可先根据各地区旅游经济情况深入细致分析旅游经济影响因子，再根据系统动力学理论培育动力机制。

本研究基于分位数回归分析法分析长三角地区10年来旅游经济的影响因素，但尚未考虑空间因素和旅游经济的溢出效应，且受时间及数据可获性的限制，在因子选取方面不够完善，需要进一步深化，这将在之后的研究中继续探讨。

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