去工业化

摘要： 旅游发展对目的地工业部门的影响迄今为止尚处于争议之中。本文运用VAR协整分析、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解等动态经济计量分析方法对桂林市旅游发展与工业增加值比重变化之间的关系进行了实证研究。研究结果表明，在经济不受任何干预的条件下，旅游业的扩张将挤出目的地工业投资资本，转移工业劳动力而造成工业增长水平的下降，给目的地带来去工业化效应；但旅游发展带来的价格效应不明显。旅游目的地可以通过制定产业政策对生产要素的流动方向进行控制，以有效地避免旅游发展带来的去工业化问题。

关键词： 旅游；去工业化；VAR协整；桂林

0引言

结构变化是影响经济增长的一个重要原因（袁志刚，2006）。旅游对目的地经济增长的影响应当更多地从产业结构的角度去考察。然而，旅游发展的产业结构效应，或者说旅游发展对其他部门的影响问题，并没有得到很好的研究（李京硕，2014），至今存在颇多争议。其中一个重要的争议就是，旅游发展究竟会对目的地工业部门带来何种影响。一些学者认为旅游发展将导致去工业化（Deindustrialization），短期的市场繁荣之后是旅游目的地长期经济增长潜力的下降（Copeland，1991；Hazari，2011；Nowak，et al.，2003）；另一些学者认为旅游也有带来再工业化（Re-industrialization）或深工业化（Pro-industrialization）的可能（Yokoyama，1989；Zeng，Zhu，2011）。因为，旅游发展可以带来更多的商机和物流，目的地将受惠于集聚效应而推动长期经济增长（Deng，2013）。理论的争议波及到现实，要不要发展工业，就成为许多城市型旅游目的地的困惑。旅游城市的发展重心也因此不断在旅游业与工业之间摇摆。

位于广西壮族自治区的桂林市就是一个典型案例。对于拥有老工业基地与旅游城市双重身份的桂林而言，“旅游立市”还是“工业立市”的问题处于长期的争论中（蒋蓉华，李隽波，2005）。20世纪50年代的桂林作为“小三线”地区经济建设的重点，被定位为中南发展机床工具工业的重点城市，走上了工业化的发展道路。1957年，桂林工业生产总值已达5100万元（1957年价格），之后又逐步建立起以机械、医药、电子、橡胶、轻工食品为支柱的工业体系。工业逐步发展成为国民经济的主导和地方财政收入的支柱（秦立公，2000）。1973年桂林对外开放之后，国际国内旅游持续增长，而工业比重却呈持续下滑状态。从1979年至1992年，桂林工业总增加值年均递增速度仅为3.1%；其增速是同期广西工业发展速度的一半；1981年甚至出现了负增长（桂林市统计局，2000）。2002年，桂林市发改局对广西各主要县市的经济指标进行分析发现，尽管桂林市的生产总值大于柳州市的生产总值，但是桂林的财政收入仅为37. 04亿元，远小于柳州市的58.19亿元（中共桂林市委史研究室，2010）。桂林因此重新提出了工业强市的发展战略。2003年，桂林工业发展开始进入新一轮的快速发展期。与之同时，桂林旅游接待人数和旅游总收入也呈现同步增长。

桂林的旅游发展与工业发展的碰撞具有重要的研究价值。如图1所示，桂林旅游（TOUR）发展40年来，旅游业和工业都经历了历史性的变化和动荡。1973年～ 1998年是桂林旅游发展的第一个生命周期，主要以入境旅游为主。1998年之后开始进入了以国内旅游为主的第二个生命周期。与之对应，桂林工业（INDP）也前后经历了去工业化（1973年～ 2002年）和再工业化（2003年～2013年）两个阶段。基于上述理论争议和桂林旅游与工业发展的现实，本文希望通过探究桂林旅游发展对工业部门的影响，解答以下问题。（1）旅游发展究竟会导致去工业化还是再工业化，桂林工业的变化是否是发展旅游所导致的？（2）如果旅游发展是导致桂林工业部门变化的原因，那么其发生机制与条件是什么？旅游目的地是否可以主动控制这种影响并加以调控？对上述问题的研究不仅有助于澄清理论争议，丰富关于旅游发展与工业部门之间的关系的认识，也可为目的地制定产业政策提供决策依据，推动地方旅游业与社会经济的发展。

1文献综述

“去工业化”这一概念最早被用来描述美国20世纪70到80年代国内经济疲软，制造业市场份额急剧下降这一萧条的经济现象（Bluestone.1982）。之后，学者们普遍认为，去工业化反映的其实是经济结构的变化（Doussard，2009），表现为工业增加值及就业份额的减少（Cowie.Heathcott，，2003）。对于西方发达国家，去工业化其实是经济自然发展的过程（Baumol，1989；Krugman，1996）。经济学中的恩格尔法则和库兹涅茨事实都指出，国民经济的支柱产业从农业先转向低附加值的工业，后转向高附加值的工业，再转向服务业，是社会经济发展的基本规律（Kuznets，1957）。旅游业正是在社会经济发展进入后工业化阶段之后才出现的。旅游的发展客观上要求目的地产业结构具有深工业化的特征（Hersh.Weller.2003）。但是，发展中国家并未完成工业化的整个过程。在未完成工业化的基础之上发展旅游业，明显地违背了产业结构演进规律，对经济发展的影响也很可能是负面的。因为制造业比其他产业更能促进经济发展的深度和宽度，其所具有的正外部性是经济增长的关键动力（左冰，等，2007）。旅游业“一业独大”，会挤压以规模经济、外溢效应和“干中学”为特征的制造业的增长空间。一旦制造业部门被旅游部门的扩张所挤出，再想恢复发展往往要付出更为复杂的代价。并且，在未完成工业化的基础之上发展旅游业，旅游业本身也将受到很大的制约和影响，其发展不可持续。

基于上述认识，学者们以旅游发达国家或地区为主要研究对象，开展了关于旅游发展对工业部门影响的研究。一些学者的研究表明，旅游发展会在短期内显著提高当地居民的收入，造成经济繁荣的假象，吸引社会资金和人员从竞争性产业向旅游部门转移，从而给目的地带来荷兰病效应（Dutch Disease）1（Hazari，Nowak，2003；Parrilla，et a1.，2005），亦即导致“去工业化”。理论研究方面，Copeland（1991）、Hazari（2011）和Nowak等（2003）使用一般动态均衡模型对小型开放经济体的研究证明了旅游业的扩张可能导致制造业部门的紧缩和非贸易部门规模的扩大。Nowak和Sahli（2003）在探究旅游与制造业的关系时，也指出旅游发展会造成效率损失，抑制制造业的规模扩张。Chao和Hazari（2005）则认为旅游主要消耗和消费的是当地设施及非贸易品，如遗址、文化、夜生活、景观和购物机会；旅游的发展将抬高这些非贸易商品的价格，贸易品生产部门对国内资本的需求因此而受到抑制。实证方面，Sheng和Tsui（2009）对澳门的研究表明，澳门旅游业的发展是以牺牲其他产业尤其是制造业的发展为代价的；澳门旅游业的发展的确导致了荷兰病现象。Mieiro和Ramos（2010）进一步证实了澳门博彩旅游与制造业出口存在负相关的关系。Chao等（2006）对西班牙两个岛屿型目的地的研究发现，尽管旅游发展带来了巨大的收益，但这两个高度依赖旅游业的岛屿都不同程度地存在荷兰病问题，两地的教育、创新和技术都处于较低水平。Holzner（2011）分析了134个国家1970年～ 2007年的经济数据指出，旅游发展导致的荷兰病将危害经济的长期增长。Forsyth等（2014）以澳大利亚，Parrilla等（2005）以全球第一大旅游目的地西班牙为研究对象发现，旅游发展大量占用土地、资金、劳动力等生产要素，致使生产要素成本上升；同时，资本日益从制造业等实体经济部门流向旅游部门而导致实体经济部门竞争力下降，造成经济停滞不前。

尽管大部分学者认为旅游发展抑制了工业增长，带来了“去工业化”效应，但也有学者对此持保留意见。如Yokoyama（1989），Zeng和Zhu（2011）的研究表明，旅游发展也具有推动再工业化或深工业化的可能。Deng（2013）以中国黄山、泰安、乐山和南屏为案例发现，过度依赖旅游业的城市确实出现了荷兰病现象，然而，旅游业发展带来的资金和人力资本对目的地经济也会产生积极的影响。

上述可见，旅游发展对工业部门的影响，迄今尚未有明确的结论。李京硕（2014）的理论分析表明，二者既可能正相关，也可能负相关。Chao和Hazari（2005）认为这取决于目的地工业部门的特征：目的地的贸易部门是弱要素密集型时，旅游发展对于资本存量降低的影响不会很严重，旅游的扩张会增加社会福利；当目的地贸易部门是强要素密集型时，旅游发展将导致社会福利的减少。左冰（2013）通过实证研究发现，旅游业的发展会带来两种相反方向的作用：一方面，旅游会通过资源转移效应挤出制造业投资，导致去工业化；另一方面，旅游业也可促进目的地经济开放度，提高人力资本水平，推动经济增长；因此，旅游发展的最终效果取决于目的地的经济增长方式。此外，目的地经济规模和经济开放程度（Kim，etal.，2006）、经济发展水平、工业发展进程中国内市场所起的作用（Blomstrom，Kokko，2007）等都会对其施加影响。

上述可见，旅游发展究竟会对目的地工业部门带来何种影响尚处于争议之中。这些文献也普遍存在一个理论缺陷。即：无论是理论分析还是实证研究，都基于完全自由竞争市场的假设，忽略了政府这一重要的现实经济变量的影响。对于绝大多数发展中国家，其旅游发展是在国家或地方政府的支持和主导下进行的。在中国，政府对经济的控制程度远远大于其他国家，且在旅游发展方面始终坚持旅游业政府主导型发展战略。政府政策对于旅游以及整个经济走向具有非常重要的影响。因此，上述研究中对政府宏观调控力量的忽视，导致其研究结论的可信度受到质疑。基于此，本研究以桂林市为例（上述研究基本集中在岛国、岛屿或城市等小规模经济体，选择桂林这一城市型经济体不仅具有一定代表性，而且便于理论比较和对话），应用计量经济方法中的VAR协整模型和格兰杰因果检验对旅游的去工业化效应作一个基本判断；进而从资源转移效应和价格波动效应两方面分析去工业化效应产生的机制；最后通过分析桂林旅游业和工业发展的历史事实，结合研究发现和理论，探讨政府政策对旅游去工业化效应的影响，探究旅游发展与工业部门之间的关系。

2研究方法

本文通过建立具有多重因果关系的向量自回归模型（VAR）和VAR系统下的格兰杰（Granger）因果关系，来检验旅游发展与工业部门之间的内在影响机制。VAR模型是一种非结构化的建模方法，常用于多元时间序列和随机扰动对变量系统的动态影响。含有Ⅳ个变量滞后值为k的VAR模型如下：

其中，YtЛ为Nx1阶时间序列列向量，μt为Nx1阶常数项列向量，Л1，…，Лt均为NxN阶参数矩阵，μt-HD（O，？）是Nx1阶随机误差列向量，zt，为外生控制变量。为了解政策对不同时期桂林旅游与工业部门关系的影响，本文结合图1和桂林产业政策转变的时点，将整个变化过程分为1973年～2002年和2003年～ 2013年两个时段。引入政策虚拟变量如下：

在前一时段，尽管桂林提出“工业要调整布局和结构，……，在调整中发展、提高”，但同时也要求“把保护环境作为发展生产的前提条件”（中共桂林市委史研究室，2010），其产业发展政策一直在发展工业还是旅游业之间摇摆。工业和旅游业的发展因而均未受到过多的政策干预，因而有D=O。2002年中国共产党桂林市第二次代表大会明确提出把工业作为桂林经济社会发展战略重点和突破口，并在此后持续采取强力措施推进工业发展，因此有D=l。则，添加了虚拟变量的回归模型可写为：

其中et为误差项。

描述经济结构变化的指标，通常用各部门增加值在国内总增加值中的比重，或各部门就业占总就业比重来表示（陈体标，2012）。本文选取桂林工业增加值占全市总增加值的比重（INDP）作为工业发展水平的衡量标准；选取国际游客人数与桂林市人口总数的比重（TOUR）作为旅游发展水平的衡量指标。选择TOUR的原因在于：（1）就国内目前的旅游统计方法而言，入境旅游统计指标通常比国内旅游统计指标更准确、更可靠；（2）桂林市早在1973年便已经开展入境旅游统计，而国内旅游统计始于1999年，采用国内旅游统计指标无法完整地呈现旅游与工业相互作用的整个过程；（3）旅游目的地接待人数与当地总人口数的比值早已普遍用于衡量地区旅游业发展水平与程度（Smith，1995），并且，相比于旅游外汇收入统计数据，国际游客人数指标更加可靠；（4）这一指标同时也反映了目的地对旅游的依赖程度。

结构变化对经济增长的影响机制在于影响要素的流动（袁志刚，2006）。旅游去工业化效应的产生也在于旅游发展将提高目的地非贸易商品的价格（Chao，etal..2006）.以及挤占原本应投人工业的资源（Zeruhofer.2011），即资源转移效应。因此，本文进一步选取桂林市历年消费价格指数（CPI）、制造业投资水平（INV）、工业劳动就业水平（LAB）来剖析旅游发展导致的资源转移效应。INDP、CPI和INV均以1973年价格为不变价格。为了消除时间序列中的异方差，所有变量都进行了自然对数变换。这种变换可以使时间序列趋势线性化，且不会导致变量间的协整关系和格兰杰因果关系发生改变。

研究数据来源于1973年～ 2013年《桂林市经济社会统计年鉴》以及桂林市政府网站发布的历年《桂林市经济与社会统计公报》；使用Eviews7.1软件对数据进行处理。数据分析共分为两个部分：（1）工业比重变动与旅游发展水平之间的关系检验，用以讨论政策干预的影响；（2）旅游发展导致的资源转移效应和价格波动效应检验，目的是探讨旅游去工业化效应产生的机制。每个部分严格按照VAR建模标准步骤进行，包括：序列平稳性检验、VAR模型的估计和模型的稳定性检验；协整检验与格兰杰因果检验；脉冲响应和方差分解。由于篇幅所限，文中仅列出关键的检验结果。

3 数据分析结果与讨论

3.1 旅游发展的去工业化效应检验

3.1.1 序列平稳性检验、VAR模型的估计与稳定性检验

首先采用ADF法对所有变量进行单位根检验，并以AIC和sc同时取最小值为标准确定最佳滞后期。经检验，INDP和TOUR的ADF值分别为-7.9175和-7. 0431.均小于各自在1%、5%和10%三个水平条件下的值。两个序列均为平稳序列，可以进一步检验两者之间是否存在协整关系。由于在建立VAR模型的时候，需要确定变量的滞后区间。本文直接利用evlews - var - lag length criteria来确定滞后阶数，最终确定VAR模型的最优滞后阶数为2。将政策变量D作为外生冲击，运用OLS分别对时间序列数据进行估计，建立无约束VAR矩阵形式如下：

模型对INDP和TOUR的拟合优度R2分别为0. 9016和0.9513。用AR根和AR图来对模型的稳定性进行检验，如图2所示，模型共有4个单位根，所有单位根都落在单位圆内，表明上面的模型是稳定的。由此可以采用OLS估计出协整回归方程为：

由方程（1）下方括号内的￡值可知，旅游发展水平以及政策变量对于INDP均具有显著的影响。为了更直观地了解不同时期政策影响下的INDP与TOUR的关系，可以进一步将方程（1）分为两个时段来表示：

由方程（2）的系数符号可判断，1973年～2002年，桂林旅游发展水平TOUR与工业增加值比重INDP呈反向变化关系；而在2003年～2013年，由于桂林的发展战略调整，旅游发展水平TOUR与工业增加值比重INDP的增长呈正相关关系。至于两者之间变化的因果关系，以及政策变化是否同时对两者造成了影响，还需要进行格兰杰检验。

3.1.2协整检验与格兰杰因果检验

选取迹统计量检验法（Trace statistic），进一步考察TOUR和INDP之间是否存在着重要的影响趋势和长期均衡关系。检验结果显示，两个序列在5%的显著性水平下都拒绝了不存在协整关系的原假设，且最多只有一个协整关系，因此可以进行格兰杰因果检验。选取滞后期数为2，格兰杰因果检验结果见表l。从总体来看，政府政策D对INDP的变化具有非常显著的影响；对旅游发展TOUR也有一定的影响。这证实了本文此前提出的假设，即政府政策对旅游及整个经济走向具有非常重要的影响。

进一步分时段对旅游发展与工业发展水平之间的关系进行格兰杰因果检验发现，在1973年～2002年间，旅游发展水平TOUR对于INDP的变化具有非常显著的影响（表l中第二行末列p值为0. 0131，接近于0.叭，拒绝了原假设）。结合方程（2）中各系数的符号判断，可以认为，1973年至2002年间桂林旅游业的发展的确产生了去工业化效应，即，旅游发展是导致桂林市工业部门比重连续多年走低的原因。尽管早在1985年中国共产党桂林市第六次代表大会就曾明确提出“要大力发展工业生产”（中共桂林市委史研究室，2010）。然而，旅游业的发展仍然给桂林带来了去工业化效应。这种效应的产生进而也在一定程度上抑制了桂林旅游业本身的进一步发展（表l中第三行末列p值为0. 1152，略大于0.1）。图1可见，桂林旅游业在1988年～ 1998年的十年间连续低迷，有学者甚至认为桂林当时已经进入了第一个生命周期的衰退期（秦立公，2000）。这说明，旅游业的持续发展需要一定程度的工业发展为基础。桂林旅游业的衰退也在一定程度上推动了桂林产业政策的变化（表l中第5行第4列p值为0. 0733，大于0.05但小于0.1）。进入2003年，桂林调整了发展战略，走上了“工业立市”的新的发展道路。旅游的去工业化效应得到人为地控制和校正。从2003年～ 2006年，桂林连续实施了1205个工业项目，完成投资145.9亿元，工业投资年均增长49.0%；仅2004年就新增工业投资26亿元，较2003年增长68.5%（桂林市统计局，2007）。当然，这种再工业化完全是政策主导作用下的结果。表1中末列第6行p值为0. 3147也说明，这种再工业化效应并非因旅游发展而导致。但桂林工业的发展同时也助推了桂林旅游业第二个生命周期的来临（表1中末行末列p值为0. 0487，小于0.05）。

3.1.3脉冲响应与方差分解

下面进一步利用脉冲响应函数和方差分解考察旅游发展对工业发展水平的影响。脉冲响应函数刻画的是一个变量的一个标准差大小的变化对其他变量的影响。这种冲击会通过VAR模型的动态结构传导给其它所有的内生变量，因而可以通过估计VAR模型的脉冲响应函数来确定其影响轨迹。将时间序列设定在1973年～ 2002年，此时旅游与工业发展均不受政策影响（D=0），取响应时间为10年（期），VAR模型的脉冲响应结果见图3。图中，横坐标是响应时间，纵坐标是因变量INDP对自变量TOUR的一个标准差冲击的响应程度。

由图3可知，在无政策干预的情况下，INDP在受到来自TOUR的单位冲击后马上产生反应到最大值（这与工业投资和生产的连续性有关），之后迅速衰减。从第3年开始，旅游发展的冲击对工业增加值比重的变化呈现为持续显著的反向影响，并在第5年达到谷底。第5年旅游发展水平每提高1个单位，将引致工业增加值占GDP的比重下降0.0147个单位。从第6年开始，INDP对旅游发展的冲击的负向响应开始缓慢回落，但始终保持一个较高的负向响应水平。

脉冲响应函数是追踪TOUR对INDP的冲击效果，相反，方差分解则是分析TOUR的冲击对INDP方差的贡献度。进一步利用方差分解考察旅游发展水平对工业增加值比重变化的影响，取滞后期为10，方差分解结果见表2。

从表2可以看出，TOUR的冲击对工业增加值比重INDP有较大影响。在2年～3年的滞后期过后（同样与工业投资和生产的连续性有关），INDP受自身的冲击逐渐减弱，在第5年递减到了88. 28%。旅游发展水平的提高对工业增加值比重（INDP）的影响逐渐增强，第10年达到了29. 59 010。脉冲响应与方差分解结果表明：在无政策干预的情况下，旅游发展对目的地工业部门具有较大的负影响，且这一影响需要通过6年～7年左右的时间才能明显地表现出来。

3.2旅游去工业化效应的传导途径

旅游发展去工业化效应产生的原因，一方面在于目的地社会生产要素特别是资本和劳动力有限而易于产生“挤出效应”或资源转移效应，另一方面在于旅游消费导致大量非贸易商品转化为贸易商品，抬高了非贸易商品的价格或者导致本币升值。下面进一步对这两种机制，即资源转移效应和价格波动效应进行检验。首先将工业增加值比重（INDP）分解为工业投资（INV）与工业劳动力投入（LAB）两个变量以考察生产要素的转移状况，再增加控制变量消费价格指数（CPI）用以反映价格效应。数据平稳性检验发现，TOUR、INV和LAB均为一阶差分平稳序列，而CPI为非同阶非平稳序列，故而被剔除。这说明，TOUR的变动与CPI之间没有长期稳定关系，桂林旅游发展并没有带来显著的价格效应。Copeland（1991），Hazari和Nowak f 2003）以及Nowak等（2003）所提出的旅游发展价格效应主要基于小国经济假设，将旅游作为一种对外贸易方式纳入一般均衡模型之中进行分析。由于国家之间生产要素流动性较弱，因而旅游发展产生的价格效应较为明显。一些研究者实证涉及的西班牙、澳门和许多岛屿型目的地普遍存在经济门类不全的情况，需要进口大量商品以供游客和本地消费，因而旅游发展易于推高当地价格水平。一国之内的生产要素和各种可贸易产品流通性强，桂林只是中国西南地区的一个中型城市，即便本身经济门类不齐全，旅游推高的价格也可以在一定程度上得到平抑。

接下来对资源转移效应进行分析，选取最优滞后期为2，建立VAR模型如下：

方程（3）对3个变量的拟合优度R2分别为0. 9293、0.8828、0.8451。6个单位根均落在单位圆内（见图4），说明模型稳定性较好。它表明，旅游发展水平与工业投资水平以及工业就业水平之间存在长期稳定的相互影响。进一步对3个变量之间的相互关系进行格兰杰因果检验.检验结果见表3。

检验结果表明，桂林旅游业的扩张导致了工业投资水平INV（表3中第5行末列p值为0. 0017，远小于0.05）和工业就业水平LAB的下降（表3中第3行末列p值为0. 1141，略大于0.1）。2002年以前，桂林工业投资额年均增速仅6%左右。1995年、1999年和2000年，其工业投资甚至出现了负增长。而旅游业投资始终保持着两位数的增长。1978年，桂林旅游从业人数只有9405人，而到了2002年，旅游从业人数已达到18 992人（均为纳入统计范畴的就业人数）。与之同时，工业部门劳动力占总劳动者人数的比重从1978年的22. 03 010下降到2002年的18. 300/0。进一步的脉冲响应函数分析也表明，旅游发展对桂林工业投资水平和工业就业水平都具有持续显著的反向影响。旅游的去工业化效应的产生主要是由于挤出了原本应投入工业的资本以及劳动力。

由于工业投资具有延续性，在一个投资期（即滞后期）结束之后，旅游发展对工业投资的冲击才会开始显现。因此，与旅游对工业增加值比重INDP的冲击不同的是，旅游发展对工业投资的冲击呈现为锯齿状波动。INV对TOUR冲击的回应在第6年达到谷底，如图5所示。从冲击累积图来看（图5右上图），INV对TOUR冲击的负向回应更加显著。但旅游对工业就业水平的冲击则几乎无滞后期，其回应当期便已显现，且反向回应时间较长。图5左下图显示，10期过后，LAB对TOUR冲击的负向响应尚未见回落。一般认为，旅游业属于要素密集型行业，旅游业的发展有助于转移农村剩余劳动力。但本文的分析表明，农村劳动力并非无限剩余，当旅游业扩张到一定程度之后，旅游发展与工业发展之间也将存在劳动力竞争，且旅游业发展对于工业劳动力的吸纳和转移很可能是永久性的。

利用方差分解考察TOUR对于INV和LAB的影响，取滞后期为10。结果表明（见表4），TOUR的冲击对工业就业水平LAB的影响大于对工业投资INV的影响。从第1年开始，LAB就受到TOUR的强力冲击，而来自自身的冲击仅占39. 67%。直至第10年结束，TOUR对LAB方差的贡献占25. 36%，低于INV对其的贡献，但高于LAB自身冲击的贡献。TOUR对INV的方差贡献初始不明显，但之后越来越大，并在第10年达到8. 96%。总体来看，工业投资INV的变化主要受其自身和工业劳动力LAB变化的影响（这是由于经济生产中资本与劳动的不可分性），而LAB的变化受INV和TOUR的影响更加显著。由于要素投入的不可分性以及资本一劳动力之间的可替代性，旅游发展对资本和劳动力的转移效应将会结构性地嵌入两者的往复互动过程之中，并带来积累性的间接影响，旅游的去工业化效应由此产生。

4研究结论

旅游优先还是工业优先，是许多城市型旅游目的地面临的一个艰难的战略选择，亟需从理论上加以回应。本文通过运用VAR协整分析、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解等动态经济计量分析方法对桂林市旅游发展与工业经济增长之间的关系进行了实证研究。本文的研究支持了旅游发展将带来去工业化效应的观点，但认为这一效应的产生有其前提条件。即：在经济不受任何干预的情况下，当旅游业发展到一定程度之后，旅游业的继续扩张将通过挤出目的地工业投资资本，转移工业劳动力而造成工业增长水平的下降，给目的地带来去工业化效应。但是，目的地可以通过制定产业政策控制和避免这种效应的产生。正如左冰（2013）在探讨“旅游诅咒”现象时所指出的，如果目的地能将发展旅游所得财富用于培育区域竞争性工业，则可以有效地克服旅游发展带来的去工业化问题。

经济学中的库兹涅茨事实早已指出，国民经济的支柱产业从第一产业向第二产业转移，继而进入第三产业是产业结构演变的规律。旅游业正是在发达国家进入工业化后期之后发展起来的。这意味着，旅游的发展客观依赖于目的地的较高工业化水平。在这个变化过程中，由于发达国家都经历过完整的工业化阶段，旅游去工业化的产生是一个自然的过程。

对于尚未完成工业化进程的发展中国家，由于资本要素有限，劳动力也并非无限剩余，发展旅游虽然会带来短期的收入剧增、经济繁荣，但如果任由旅游一业独大，工业部门的发展将因此而受到阻碍，最终限制经济的长期增长潜力。这种去工业化效应反过来还将影响旅游业自身的进一步发展。桂林的入境旅游早在1987年即进入了一个高峰期，但此后徘徊长达10年之久，被认为出现了衰退迹象。一个可能的原因就在于桂林旅游的发展建立在初级工业化发展阶段，其工业化水平尚不足以提供旅游业发展所需的基础性条件，如便捷安全的交通基础设施、良好的公共服务设施和环境污染治理技术等等。笔者在当地调研时，有政府官员就谈到：“以前大家觉得靠发展旅游业就能吃饭，现在发现财政跟不上去。桂林财政收入在广西省来说算低的，发展旅游业还要新建和维护旅游基础设施及配套设施，都需要一笔巨大的资金。我们需要的是像工业一样的实体经济，旅游带来的经济收入根本没法满足桂林的发展。”2003年以后，桂林市政府逐渐意识到工业“补课”的重要性和急迫性，提出了工业强市的战略。在此之后的再工业化进程不仅没有造成旅游业的衰退，相反，进一步推动了桂林旅游业进入第二个生命周期中的快速发展阶段。

对比杭州、苏州等地，可以发现这两座排名全国前列的“旅游业最发达城市”，其工业仍占据国民经济的主导地位。2003年，桂林、杭州和苏州接待入境游客分别为44. 57万、86.12万和70. 83万人次1，同期三次产业比重分别为27.2：35.5：37.3、6.0：51.9：42.1和2.7：63.2：34. 12。在杭州与苏州两地，政府非常重视工业发展，且强调多元化产业政策。两地在高居旅游城市前列的同时，并没有因为旅游的发展而限制了工业的发展，却在壮大工业的同时也促进了旅游业的发展。桂林市政府早期选择了旅游业作为主导产业，忽视了工业的发展，后期通过产业政策调整进入了工业发展的快车道。2013年，桂林市三次产业比重调整为：18.1：47.8：34.1，工业增加值占GDP总值的比重相比2003年增加了12.3个百分点；财政收入由2003年的37. 04亿元增加到2013年的180. 37亿元（桂林市统计局，2013）。由此看来，发展战略的选择对桂林旅游与工业发展的走向有重大的影响。政府调控实质上成为桂林摆脱旅游去工业化效应的一种手段。正如本文实证分析所表明的，旅游的去工业化效应并非不可避免。政府可以通过产业政策对要素流动方向进行宏观调控，从而阻断旅游的去工业化过程。

需要说明的是，虽然都是“去工业化”，都表现为工业产值（或就业）结构的变化，但对于发达国家和发展中国家具有完全不同的意义。在发达国家，旅游导致的“去工业化”根植于产业结构演进的需要，淘汰的主要是低附加值、低技术产业，其去工业化效应是进步性质的，有助于推动经济增长和社会发展；而在发展中国家，在未完成工业化的基础上发展旅游，其去工业化效应是退步性质的，对于经济的长期发展是一种阻碍。本文的研究结论基于桂林单一案例，未来还将选取多个旅游城市，例如杭州、苏州以及北京、昆明、成都、大连等地开展比较研究，以期进一步考察旅游发展与工业部门的关系以及旅游发展对工业产业结构变化的影响。此外，旅游发展的价格效应也需要再检验。

参考文献：

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De-Industrialization： A Study of Tourism Economic Impacts on

the Growth of Guilin' s Industry Sectors

ZUO Bing

Abstract：

The economic impact of tourism on the growth of industry sector is still a topic hotlydebated. Using dynamic economic analysis metthods of VAR co-integration analysis. （Granger causalitytest， impulse response functions and variance decomposition， this paper made an empirical analysis ofthe relationship between tourism development and the changes of the proportion of industrial addedvalue in Guilin. The results show that， in a completely free market and without anv intervention， theexpansion of tourism industry may crowd out capital invested in secondary sectors， and absorbs theindustrial labor forces， which may lead to a decline in the level of industrial growth， and bring in theresult of de-industrialization. The price effect led by tourism expansion is found to be unclear in Guilin，and the effect of de-industrialization is not inevitable. By intentionally developing competitiveindustries， destinations can overcome this de-industrialization effects led by tourism expansionsuccessfully.

Key words： Tourism； Deindustrialization； VAR model； Cuilin City