城镇化、人民生活水平与旅游业发展的空间机理研究

杨　红，黄　森（四川外国语大学国别经济与国际商务研究中心，重庆400031）



城镇化、人民生活水平与旅游业发展的空间机理研究

杨红，黄森
（四川外国语大学国别经济与国际商务研究中心，重庆400031）

摘要：本文基于空间计量经济学基本原理，引入地理地貌虚拟变量，对2010—2013年我国城镇化、人民生活水平与旅游业发展的相互作用机理进行了分析。研究结果显示，2010—2013年间中国旅游业发展存在显著的空间相关性，而且在地理区位上已然形成了稳固的差异化集聚群体；城镇化率变化虽未表现出对旅游业发展的显著直接影响，但是却有着潜在推动作用；城镇人民生活水平提高表现出对旅游业发展的显著正向促进，而农村人民生活水平则为不相关。此外，旅游业投资、地理地貌情况也对我国旅游业空间集聚的形成有着显著影响。

关键词：城镇化；人民生活水平；旅游业；空间面板计量模型

一、引言

2015年9月16日，国家旅游局在《关于实施“旅游+互联网”行动计划的通知》中指出，旅游业是国民经济的综合性产业，是拉动经济增长的重要动力，而“互联网+旅游”将助推旅游业的二次发展浪潮。那么如何有效推动旅游业的健康持续发展？我们认为除了依靠“政府引导，企业投资，舆论宣传”外，关键的应该还是人民生活水平的提高。旅游业的发展与人民生活水平息息相关，二者是一种相辅相成的关系，人民生活水平的提高是旅游人数增加的前提，旅游人数增加了，产业自身也自然而然地发展起来了，同时旅游活动也是人民生活水平提高的表现。那么我们应该如何有效提高人民生活水平呢？西方国家实践经验证明，想要提高人民生活水平：一方面，可以通过加速地区经济增长来实现，另一方面，则可以通过提升城镇化率来进行有效引导。

我国国土面积广阔，具有多种多样独特的人文旅游资源，近些年各省市政府均高度重视旅游业发展，把旅游业作为先导产业或支柱产业来培育和扶持发展，但是结果却是千差万别。例如，新疆、宁夏等西北地区省市，都纷纷把旅游业作为新的经济增长点来发展，但从实际效果来看，并没有实现预期目标（杨丽琴等，2015）[1]，等等。通过统计分析我们发现，大部分未达到预期的省市，均属于人民生活水平、城镇化率，与其他省市有明显差距的地区，而且在空间地理位置上仿佛也呈现出明显的集中现象。

综上所述，可以看出城镇化、人民生活水平与旅游业发展之间存在着千丝万缕的联系，对其进行研究十分有必要。那么我国旅游业发展在空间地理上是否已然形成了稳固的空间块状模式？这类空间发展模式是否有利于旅游业整体实力的提升？旅游业发展是否受到当地人民生活水平及城镇化率的影响？我们应该如何将我国丰富的旅游资源合理开发，使其在空间区位上形成优势集聚群体，以实现内部经济要素的自由流通？等等。本文将针对这些问题进行重点研究。

二、文献综述

当前国内外关于城镇化、人民生活水平与旅游业发展的相互关系研究，主要集中于城镇化率与旅游业发展两者上，几乎很少有学者将人民生活水平这一要素纳入该体系进行讨论。关于城镇化与旅游业发展的研究主要为定性研究，近几年也出现了较多的定量研究：杨丽琴等人（2015）通过Grange因果检验，对2000—2012年西北民族地区城镇化与旅游业发展的互动关系作了分析，发现西北民族地区的城镇化能够带动旅游业发展，而不是旅游业带动城镇化，两者存在单向Grange因果关系，郝飞（2014）[2]、舒小林等人（2014）[3]也得出了与杨丽琴类似的结论；杨建翠（2012）[4]以川西民族地区为主要研究区域，研究旅游业发展对城镇化率的影响，发现旅游业在一定程度也是能够促进城镇化率发展的，并以此提出了相关政策建议，这一结论与前几位学者的研究进行了有效的补充；张明阳（2015）[5]、李海洋（2013）[6]、张英等人（2013）[8]也从不同视角研究了城镇化与旅游业发展的相互关系，也得出了类似的结论。

中国幅员辽阔环境因素限制及空间地理差异非常明显，而旅游资源，甚至人民生活水平、城镇化等要素也显著受到以上两因素的影响。很显然，当前相关研究文献皆忽略了空间维度的影响。而现有大量理论研究及实践经验表明，倘若不考虑区位影响，不消除空间误差，往往会降低分析结果的一致性（吴玉鸣，2008[9]；张学良，2009[10]；黄森等，2011[11]），导致研究结论出现偏差。

综上所述，本文将以现有相关文献为基础，在城镇化与旅游业发展的基础上引入人民生活水平这一要素，同时运用空间计量方法首先考察2010—2013年我国旅游产业发展的空间集聚趋势，然后运用空间面板模型对三种相互作用机理进行深入的考察。需要说明的是：第一，本文将构建地形地貌虚拟指标来做为控制变量来减少分析误差；第二，本文将运用广义LISA指数来反映考察期间我国31省市旅游产业空间地理集聚趋势变化；第三，本文将采用双向固定空间面板模型来考察城镇化、人民生活水平与旅游业发展的空间作用机理。

三、我国旅游业发展的空间趋势分析

（一）指标体系构建

为能够更加透彻地研究城镇化、人民生活水平与旅游业发展之间的相互关系，同时在考虑到数据的可得性前提下，本文以2010—2013年作为时间样本，选取了我国31省作为空间样本来进行分析，以求从中得出一定的规律性结论。

旅游业发展水平（LYFZ）该指标的界定，本文借鉴了杨昌鹏（2012）[12]、徐洁等（2010）[13]、王亚奇（2013）[7]、杨丽琴（2015）等学者的思路，同时基于本文研究目的，采用该地区的国内旅游收入和国际旅游收入之和比上GDP来衡量该地区的旅游业发展水平。

地区城镇化率（CZHL）：现有文献研究表明，城镇化率对旅游业发展有显著影响，而且人民生活水平与地区城镇化率之间也存在密切联系，因此本文定义：城镇化率为=非农人口/地区总人口。

人民生活水平：现有相关文献显示，个人可支配收入的高低能够有效的反映其生活质量的好坏，因此基于数据的可获得性，本文以城镇居民人均可支配收入（CZSR）和农村居民人均纯收入（NCSR）来表示该指标。需要说明的是，由于当前年鉴并未有农村居民人均可支配收入的统计数据，所以我们用农村居民人均纯收入来代替。

在完成了以上指标体系构建后，为了保证使空间计量模型误差最小化，本文下面引入两个区位控制变量：

地区旅游资本投入（LYGT）：旅游资本投入反映了地区资本进入旅游产业的活力程度，同固定资本投入类似，其本身就与相关产业之间存在着显著的关系。本文以旅游固定资本投入比上社会固定资本总投入的比值来定义该指标。

地形地貌特征（DXDM）：无论是经验研究还是理论分析结果均表明，地理环境不但对旅游资源分布和地区经济增长有显著影响，同时对人民生活水平提高及地区城镇化率的推进也起着明显作用。由于传统指标无法对其进行合理描述，因此本文用虚拟指标来定义地理环境变量，具体表示为：平原地区取值为1，山区或丘陵等非平原地区取值为0。

表1指标体系

需要说明的是，本文所需数据均来源于2011—2014年《中国统计年鉴摘要》、2011—2014年《中国旅游年鉴》。

（二）空间趋势分析

图1 2010—2013年旅游产业发展Moran’s I柱状图

论文首先需检验2010—2013年我国31省旅游业发展的空间相关性。目前空间相关性检验运用得最多的工具是Moran’s I指数和LISA指数。Moran’s I指数是从总体上进行空间相关性评测，而LISA指数则是从局部上进行空间相关性评测。由于当前关于空间计量理论解释的文献已经有很多了，这里就不再重复。

图2为2010—2013年旅游产业发展Moran’s I柱状图。很显然中国旅游产业发展在样本期间呈现出明显的空间正相关特性，而且表现出逐年上升的趋势。Moran’s I指数从2010年的0．2478逐年上升至2013年的0．2757。

图2 2010年我国旅游业空间LISA显著图

图3 2011年我国旅游业空间LISA显著图

图4 2012年我国旅游业空间LISA显著图

图5 2013年我国旅游业空间LISA显著图

图2-图5为2010—2013年我国旅游业空间LISA显著图形。图中绿色区域为通过显著性检验的稳定旅游业空间发展集群，白色区域为不显著区域。需要说明的是：深色区域由浅至深，表示了P从0．05、0．01、0．001至0．0001的过度。很显然从这四幅图中可以看出，随着我国旅游业的大力发展，其在空间地理上形成的稳固空间集聚群体正将越来越多的省市纳入其中。

根据空间指数定义可知，空间集聚的属性主要分为四大部分：旅游发展条件较好地区被同样条件较好的其他地区包围（HH）；旅游发展条件较差地区被旅游发展条件较好的其他地区所包围（LH）；旅游发展条件较差的地区被同样条件较差的其他地区所包围（LL）；旅游发展条件较好地区被旅游发展条件较差的其他地区所包围（HL）。HH集聚与LH集聚可以看作正向集聚群体，因为这两类集聚群体能够在空间上形成集聚“凸点”，能够加速集群内部各个省市地区旅游水平的提升；LL集聚与HL集聚可以看作负向集聚群体，因为这两类集聚群体将在空间上形成集聚“凹点”，进而减缓集群内部各省市旅游水平的提升速度。

图6 2013年旅游业发展空间LISA指数集聚属性图

很显然从图6中可以看出，“新疆—甘肃—青海—西藏”四省市已然形成了稳固的LL旅游空间集群，“江苏”形成了稳固的HH旅游空间集群，“河北—辽宁—吉林”和“安徽”形成了两个LH旅游空间集群，“山西”形成了HL旅游空间集群。

综上所述，我国31省市旅游业经过近几年大力发展，已在空间区位上存在显著的空间依赖性与异质性。LISA指数检验结果也显示，我国部分省市之间已形成了稳固的差异化旅游发展集聚群体，有着显著的“空间粘性”。倘若后续研究部分仍采用普通的计量模型，则将忽视我国旅游业发展自身所具有的空间相关性和异质性，使得后续研究结论存在偏差。因此采用空间计量经济学原理来分析，城镇化、人民生活水平与旅游业发展相互关系十分有必要。

四、空间计量模型构建与实证分析

（一）模型构建

空间面板模型是近几年新出现的空间计量模型，它将时间和空间更加紧密的统一在了一起，是相对传统空间计量模型的一个极大进步。由于现有文献对其原理介绍已经比较多了，这里就不再重复。

将前文指标体系带入，可分别构建出空间面板滞后模型和空间面板误差模型。

式（1）和式（2）分别为空间面板滞后模型和空间面板误差模型，下标i与t分别表示各个样本地区及观察年度；ε和μ均为随机误差项，且服从N（0，σ2I），ρ、λ分别为空间滞后系数和空间误差系数，W为空间权值矩阵。由于在进行空间面板计量时，空间权值矩阵无法直接产生，本文这里就采用1阶相邻函数矩阵来表示，即相邻为1，不相邻则为0。由于空间自相关的存在，采用OLS回归将使得计量结果无效化，因此本文采用极大似然估计法来进行空间面板计量。其余指标含义同表1所示。

空间面板模型方程选择检验是采用拉格朗日乘子来进行（现有文献对其原理介绍已经比较多了，这里就不再重复）。本文通过Matlab7．0软件计算出的空间相关性检验及拉格朗日乘子检验结果详见表2。

表2空间相关性检验

以上结果表明，LMERR和R-LMERR要显著大于LMLAG和R-LMLAG值，因此论文将选择空间面板误差模型来对城镇化、人民生活水平与旅游业发展这三者关系进行研究。

（二）空间面板计量分析

为了便于比较，本文对空间面板滞后模型和空间面板误差模型均进行了空间面板计量分析。需要说明的是，空间面板计量过程借助Matlab7．0软件来实现；双向固定是指对时间和地点均进行固定。

表3空间面板计量结果（空间面板滞后模型）

表3为空间面板滞后模型的双固定计量结果，可以看出：地点和时间双向固定的面板SLM模型估计结果的Log似然值为87．5344，值为69．2305%，显示出模型具有较好的解释性。

双向固定空间面板SLM模型计量结果显示：城镇人均可支配收入、旅游资本投入以及地理地貌变量这三者指标系数为正且显著，表明它们对中国旅游业空间正向发展有着显著的促进作用。其中旅游资本投入估计系数最高为0．5551，城镇人均可支配收入估计系数为0．1133，地理地貌系数最低为0．0112。城镇化率，农村人均纯收入量指标系数未能通过显著性检验。另外，在空间面板SLM模型当中，空间滞后项也未能够通过显著性检验。

表4空间面板计量结果（空间面板误差模型）

表4为空间面板误差模型双向固定计量结果，可以看出：地点和时间双向固定的面板SEM模型估计结果在Log似然值上要明显优于空间面板SLM模型，同时该模型的值为72．6234%也要明显高于空间面板SLM模型。

双向固定空间面板SEM模型计量结果显示：城镇人均可支配收入、旅游资本投入以及地理地貌变量这三者指标系数为正且显著，表明它们对中国旅游业空间正向发展有着显著的促进作用。其中旅游资本投入估计系数最高为0．5489，城镇人均可支配收入估计系数为0．1087，地理地貌系数最低为0．0119。城镇化率，农村人均纯收入量指标系数未能通过显著性检验。需要说明的是，相对于空间面板滞后模型而言，空间面板误差模型的空间系数通过了显著性检验，这也再次证明了，使用空间面板模型来研究城镇化、人民生活水平与旅游业发展相互关系十分有必要。其系数为负且显著则表明，当前我国形成的旅游空间块状发展集聚模式，不利于整体旅游水平的上升，这一点要引起我们的重视。

五、结论及建议

本文基于空间面板计量经济学模型，剔除了空间异方差及相关性影响，引入地理环境变量等多重指标，建立相关指标体系，研究了2010—2013年我国31个省域旅游业发展的空间集聚型和依赖性，并对城镇化、人民生活水平与旅游业发展三者之间的相互作用关系进行了有效探讨。研究表明：

第一，2010—2013年间中国旅游业发展存在显著的空间相关性，而且在地理区位上已然形成了稳固的差异化集聚群体。2013年，已然形成的四类旅游集群分别为：“新疆—甘肃—青海—西藏”四省市已然形成了稳固的LL旅游空间集群，“江苏”形成了稳固的HH旅游空间集群，“河北—辽宁—吉林”和“安徽”形成了两个LH旅游空间集群，“山西”形成了HL旅游空间集群，其余省市尚未形成稳固空间集聚群体。其中HH集聚与LH集聚内部省市（例如，江苏、河北、辽宁、吉林、安徽等），受集聚自身经济属性影响，将加速集群内部各个省市地区旅游水平的提升；而LL集聚与HL集聚内部省市（例如，新疆、甘肃、青海、西藏、山西等），受集聚自身经济属性影响，将阻碍集群内部各省市旅游水平的提升速度。同时空间系数为负也表明，倘若对这一格局不加以外部干涉，若干年后不同集聚群体当中旅游业发展差异也会逐渐的拉大。

第二，空间面板计量结果显示，我国各省市城镇化率变化对旅游业空间发展趋势并未有显著的影响。人民生活水平指标体系中，城镇人民生活水平提高表现出对旅游业发展的显著正向促进，农村人民生活水平则表现出与当前我国旅游业发展的不相关。此外，旅游业投资的上升表现出对我国旅游业发展的显著促进，我国的地理地貌现状也对我国旅游业空间集聚的形成有着显著的正向影响。需要说明的是，空间系数显著则进一步表明，采用空间面板计量模型来分析城镇化、人民生活水平与旅游业发展相互作用机理十分有必要。

综上所述，“十三五”是我国经济结构转型的关键时期，旅游业发展也是这一时期的重中之重，因此基于以上两点研究结论，本文提出如下政策建议：

第一，政府应当重视对“新疆—甘肃—青海—西藏”等旅游业不良空间集聚群体发展，因为此类稳固集聚群体一旦形成，是很难通过内部成员发展来打破不良局面的，这样会造成资源的极大浪费，影响旅游业资本在这一区域“投入—产出”效率的提升。根据克鲁格曼空间经济学的原理，想要打破已经成型的空间集聚，最好的方式就是从外部下猛料（例如，以原有旅游发展资本的2-5倍资金直接投入该不良集聚群体），那么集聚就会很快瓦解。

第二，继续加速城镇化率进程。虽然研究表明其与旅游业发展之间并未有显著的互动关系，但就人民生活水平这一视角而言，城镇人民生活水平的提升能够显著促进旅游业发展，而农村居民人民生活水平则与旅游业发展不相关，则说明国家继续推进城镇化率步伐，是能够对旅游业发展产生潜在正向推动作用的。

第三，依托原始地形地貌，合理利用旅游资本投入。我国旅游资源丰富，不同地区间地理环境也有着显著差异，旅游投资不能一概而论。虽然加速旅游投资能够显著促进旅游业发展，但如果不进行合理甄别，则会存在资本浪费。例如，现有很多旅游开发公司在开发旅游资源的同时，大都采用统一手段，大搞开山扩土的壮举，这的确不是很有必要。因为本文研究发现，原有的地理地貌其自身就对旅游有发展有着显著的正向影响，因此我们在投资的时候应该对其进行充分考虑，这不但能够在一定程度上节约资本，同时也可以对旅游业发展进行合理提速。✿

参考文献：

[1]杨丽琴，刘海兵，梁婷．西北民族地区城镇化与旅游业发展互动关系研究——基于宁夏回族自治区的实证研究[J]．西北人口，2015（1）：102-104+110．

[2]郝飞．中国城镇化率与旅游发展指标面板数据分析[J]．科技广场，2014（3）：170-175．

[3]舒小林，刘东强，齐培潇，高应蓓．中国城镇化与旅游业发展的动态关系研究——基于VAR模型的分析[J]．经济问题探索，2014（11）：122-129．

[4]杨建翠．川西民族地区旅游业推进城镇化研究[D]．西南民族大学，2012．

[5]张明阳．旅游业与城镇化相关关系研究——以张家界为例[J]．市场论坛，2015（3）：66-67．

[6]李海阳．依靠旅游特色小镇带动新型城镇化——在绿色崛起中加快琼中小城镇建设之我见[J]．今日海南，2013（4）：40-41．

[7]王亚奇，陈学刚，关丽萍．新疆地区旅游业与城镇化互动发展研究[J]．安徽农业科学，2013（14）：6352-6353+6389．

[8]张英，陈俊合，熊焰．旅游发展与城镇建设耦合协调研究——以黔东南苗族侗族自治州为例[J]．贵州民族研究，2013（5）：155-158．

[9]吴玉鸣，何建坤．研发溢出、区域创新集群的空间计量经济分析[J]．管理科学学报，2008（4）：59-66．

[10]张学良．中国区域经济收敛的空间计量分析——基于长三角1993—2006年132个县市区的实证研究[J]．财经研究，2009（7）：100-109．

[11]黄森，蒲勇健．区域差异导致经济块状发展的空间机理研究[J]．统计研究，2011（4）：42-48．

[12]杨昌鹏．贵州城镇化水平与旅游业发展关系研究[J]．贵州社会科学，2012（1）：76-79．

[13]徐洁，华钢，胡平．城市化水平与旅游发展之关系初探——基于我国改革开放三十年的时间序列动态计量分析[J]．人文地理，2010（2）：85-90．

Empirical Analysis on Spatial Linkages between Urbanization，People’s living standards and Tourism development

YANG Hong，HUANG Sen
（Research Center for International Business and Economy，Sichuan International Studies University，Chongqing，400031）

Abstract：Based on the basic theory of spatial econometrics，the paper has been studied the interaction mechanism between urbanization，people’s living standards and the development of tourism in 2010-2013，with the virtual variable of geographic features．Research results show that：The development of the tourism industry has been shown a significant spatial correlation，and which has already formed a stable cluster of differentiation in China during 2010-2013；the change of urbanization rate has not shown a significant direct impact on the development of the tourism industry，but which has a potential role in promoting；the improvement of living standards of urban people is a significant positive promotion to the development of the tourism industry，but rural people’s living standards are not related．In addition，tourism investment and geographical features have a significant impact on the formation of spatial agglomeration of tourism in China．

Key words：Urbanization；People’s living standards；Tourism；Spatial panel Econometric model

作者简介：杨红，女，四川成都人，四川外国语大学教授，硕士生导师，博士，研究方向：旅游资源开发与管理；黄森，男，四川乐山人，四川外国语大学副教授，博士，研究方向：区域经济与产业集聚。

基金项目：本文获得国家社会科学基金研究项目：生态农业和生态旅游业耦合产业链理论与实证研究——以三峡库区为例（基金号：07XJY012）；重庆市社会科学规划年度青年项目：“区域经济潜力视角下重庆五大功能区域的产业发展研究”（2015QNJJ11）、四川外国语大学旅游管理重点学科的资助。

中图分类号：F126

文献标志码：A

文章编号：1007-0672（2016）02-0102-05

收稿日期：2015-11-05