旅游产业聚集对我国区域经济发展的动态影响

翁宇威　李治　黄小明

摘 要：选取区位商测度旅游产业聚集水平，使用2000～2014年31个省份旅游产业、旅行社、星级酒店的面板数据，建立PVAR模型，研究旅游产业聚集对区域经济发展的动态影响机制。实证结果表明，各省份旅游产业聚集水平逐年提高，区域间差距有缩小趋势。总体来看，旅游产业聚集能在一定程度上促进经济发展，其作用具有滞后特征。就不同区域而言，旅游产业聚集能在短期内较大程度地拉动中西部区域经济增长，而对东部地区的影响较微弱。

关键词：旅游产业聚集 区域经济 面板VAR

中图分类号：F590 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2016）06-063-03

一、引言

旅游产业聚集现象是经济社会发展到一定阶段的必然产物，关于旅游产业聚集及其效益的一系列研究也随之发展。Michael（1998）率先提出旅游业适合集群化发展，其聚集效应显著。Jackson（2006）对澳大利亚的旅游产业聚集进行研究，发现聚集可以实现资源丰富地区的优势转换。国内方面，刘春济和高静（2008）选用EG指数计算了我国1997～2005年间的旅游产业集聚程度。王兆锋（2010）分析了旅游产业集群竞争力的影响因素，并以湘鄂渝黔边区为例提出提升区域旅游产业集群竞争力的对策。刘佳和于水仙（2013）运用面板数据协整检验与格兰杰因果检验考察旅游产业集聚与经济增长之间的关系。

基于对国内外研究成果的梳理，笔者发现目前学界关于旅游产业聚集的测度及其与经济增长的关系的理论分析较为深入，但基于不同区域的实证研究较少。有文献指出，旅游产业聚集与经济增长之间的相互关系存在内生性问题，在实证研究方面可以采用工具变量加以解决。同时，聚集经济的效益是不断积累的动态过程，而现有的研究结果很少体现出旅游产业促进经济增长的动态性特征。鉴于此，本文选用2000～2014年全国31个省份的面板数据，采用PVAR模型研究旅游产业聚集对我国东、中、西部区域经济发展的动态影响机制，从而为制定基于产业集聚的区域经济增长战略提供理论支撑，为制定区域公共政策提供理论依据。

二、研究方法

（一）综合区位商指数

区位商LQ（Location Quotient）又称专门化率，由哈盖特（P.Haggett）首先提出并用于区位分析，它反映了整个区域中某一产业部门的聚集程度。传统的区位商以单项指标（如产值）进行测度，不同的指标常会对测度结果产生一定影响。为此，本文以区位商为基础构造综合区位商指数kQ（简称为区位商），结合多项指标刻画一个区域旅游产业的聚集程度。计算公式如下：

KQij=■（1）

其中，KQij表示区位商指数；eij表示某区域旅游产业i第j项指标的值；ej表示该区域所有产业第项指标的总值；Eij表示全国范围内旅游产业i第j项指标的值；Ej表示全国范围内所有产业第j项指标的总值；n表示指标个数；i表示研究对象。KQ取值范围为（0，+∞），若0

（二）PVAR模型

面板VAR是多元系统方程。作为一个相当灵活的分析框架，它将回归方程所有变量的滞后项考察在内，基于微型理论模型定量分析面板数据间的动态关系。为分析旅游产业及其各部门的聚集对不同区域经济的动态影响情况，本文以东、中、西部三个地区的省级面板数据为研究对象，分别建立PVAR模型。由于各省发展水平存在差异，且一些变量具有时间趋势，因此模型中应加入个体固定效应和时间固定效应，模型结构如下：

yit=xitβ+αi+γt+μit（2）

其中，yit是基于面板数据的n×1的变量向量，包括各省的经济水平、旅游产业及其各部门聚集水平，xit=[yi，t-1，yi，t-2，…，yi，t-p]是yit的p阶滞后项，αi是n×1维的个体效应向量，γi是n×1维的时间效应向量，μit为随机扰动项，满足E（μit│αi，γt，yi，t-1，yi，t-2，…）=0。

本文的PVAR分析主要包括三方面：GMM估计，得到模型的回归结果；脉冲响应，研究被解释变量对解释变量冲击的响应程度；方差分解，探究各变量的贡献比例。此外，对东、中、西部三大区域的旅游产业聚集与经济增长的关系分别进行Granger因果检验，以确定变量之间的因果方向。

（三）指标选择及数据来源

综合考虑数据的可获取性与准确性，本文以GDP作为衡量区域经济增长水平的指标，并通过取自然对数的方式较少异方差。以旅游产业（Tourism Industry）、旅行社（Travel Agency）、星级酒店（Star-rated Hotel）的相关数据（营业收入、就业人数）作为区位商的测度指标，计算得到的区位商代表产业聚集程度。其中各省GDP、就业人数等数据来源于《中国统计年鉴》和各省统计年鉴（2001～2015年），旅游产业、旅行社、星级酒店的相关数据来源于《中国旅游统计年鉴》及其副本（2001～2015年）。各变量及其含义如表1所示（见下页）。

三、实证结果分析

（一）区位商计算结果及区域间比较

根据式（1），计算得到各省份2000～2014年旅游产业区位商。结果发现，在2000～2014年间，全国大部分省份的区位商指数都呈现上升态势，2000年有7个省份表现为聚集（KQ>1），2014年增长到28个，说明我国旅游产业正走向区域聚集化。以2014年为例，北京、上海、海南、贵州四省的区位商指数超过了2，旅游产业区域聚集优势非常明显。从时间变化上看，山东、山西、贵州、云南、西藏、甘肃的区位商指数在15年间增幅明显，从不聚集转向聚集；近年来北京、天津、上海、广东等发达城市的区位商指数有了一定程度的下降，但仍位于全国前列，优势地位无法撼动。

由于人文自然条件以及开发战略的不同，我国东、中、西部三大地区的发展表现出较大的差异性。为进一步比较我国东、中、西部的旅游产业聚集状况，分别选取三个区域各省的平均区位商指数进行对比分析，图1为2000～2014年间三大地区的区位商指数变化情况。

可以发现，东部地区旅游产业的区位商指数始终大于1.5，明显高于中西部，西部地区的区位商指数略高于中部。这种聚集程度的差异反映出我国旅游经济发展的不均衡现象：东部地区经济发达，旅游业也相应呈现良好的聚集态势。区位商指数排名前三的北京、上海、海南均位于该地区，产业聚集优势显著；中部地区聚集优势较弱，而且区域内各省的差距较大。而此地区拥有丰富的红色旅游产品、观光旅游资源，较低的区位商指数可能与市场结构不合理、缺乏地区间合作有关；西部地区作为资源大省，近年来旅游产业在区域发展中的作用逐渐凸显，民俗旅游产品、观光体验等旅游产品开发日益受到重视，旅游业具有较大发展潜力。从时间变化来看，东部地区旅游产业集聚程度有下降趋势，中西部逐渐上升，说明三大地区旅游产业的发展差距正在缩小。

（二）PVAR模型实证结果

1.单位根与协整检验。分别对东、中、西部三大地区的经济指标InGDP、旅游产业区位商指数TI、旅行社区位商指数TA、星级酒店区位商指数SH进行单位根检验，发现数据非平稳，一阶差分后各序列平稳。因此各变量属于一阶单整I（1），可以进行协整检验。

考虑到个体差异，本文用Pedroni检验法将东、中、西部的旅游产业聚集指标：TI、TA、SH分别与经济指标InGDP进行协整检验。综合考虑四个联合组内尺度描述统计量和三个组间尺度描述统计量，除个别统计量没有通过检验外，其余均在5%显著性水平下拒绝原假设，所以认为东、中、西部的旅游产业聚集均与经济增长存在着长期均衡关系。

2.PVAR模型的估计。本文将区域经济指标InGDP、旅游产业区位商指数TI、旅行社区位商指数TA、星级酒店区位商指数SH作为PVAR模型的内生变量。综合考虑AIC、SC准则以及三大区域模型的统一性，将滞后阶数定为2。依次以InGDP、TI、TA和SH作为被解释变量构建PVAR（2）模型，其中以InGDP作为被解释变量的模型形式如下：

InGDPt=β1InGDPt，t-1+β2InGDPt，t-2+β3TIi，t-1+β4TIi，t-2+

β5TAt，t-1+β6TAt，t-2+β7SHi，t-1+β8SHi，t-2（3）

表2为东、中、西部三大地区PVAR估计结果，根据研究目的仅列出了InGDP作为被解释变量的部分。

从PVAR回归结果可以看出，大多数变量的系数为正，说明旅游产业的聚集可以促进区域经济增长。不同区域对比发现，东部地区的大部分系数小于中部和西部，说明该地区旅游产业的聚集发展已达到一定水平，现阶段旅游产业聚集对东部发达地区经济增长的促进作用较小。而对于经济欠发达的中西部地区来说，旅游产业聚集对经济的拉动作用比较明显，聚集水平有很大的上升空间。这与刘佳、于水仙的研究结论一致。

3.脉冲响应与方差分解。考虑到本文研究目的，这里重点分析旅游产业聚集度、旅行社聚集度、星级酒店聚集度对GDP增长的冲击作用。图2为东、中、西部相应的脉冲响应函数图，横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示GDP对各变量的响应大小，中间曲线表示响应函数曲线，外侧两条曲线代表两倍标准差的置信区间。

由脉冲响应图可以得到如下结论：

在东部地区，旅游产业聚集对区域经济首先产生负的冲击，从滞后4期开始逐渐表现为正向影响，这表明旅游产业聚集可以带动区域经济增长，但作用效果较缓慢。面对旅行社聚集的冲击，经济的变化呈现波浪状，除滞后3期外都表现为正向影响，但较微弱；星级酒店聚集对东部地区经济产生滞后1期和2期的正向影响，随后响应变负且持续下降，说明星级酒店聚集对经济增长的促进作用见效快但不能长期维持。

在中部地区，经济对于来自旅游产业聚集的冲击，一开始没有明显响应，滞后2期开始出现正响应，且呈上升态势，滞后5期开始收敛。旅行社聚集对经济增长产生持续稳定上升的正向冲击，见效快且持续时间长；星级酒店聚集对经济的脉冲响应效果与东部相似。

在西部地区，面对来自旅游产业聚集的冲击，经济的响应在前3期表现为负，滞后4期开始逐渐上升为正向响应。旅行社聚集在给经济增长带来2期的正向影响后效果变弱，滞后3期开始变为负作用；星级酒店聚集对经济增长则首先产生较为剧烈的正向影响，之后变负。

从经济增长对各个指标的响应程度来看，中西部地区的响应程度与速度均优于东部地区，再一次说明加快中西部旅游产业的聚集进程，可以在短期内促进区域经济增长，且效果明显。为进一步比较旅游产业、旅行社、星级酒店在各期的聚集水平对区域经济影响程度的大小，将面板VAR模型对InGDP预测值的前5期误差方差进行分解，得到表3。

从方差分解结果可以看出，影响区域GDP的大部分因素来自于其本身，三大地区各期的贡献度基本都超过了90%，而其他部分来自于旅游产业聚集的影响，说明现阶段我国各地区旅游产业聚集对区域经济的影响仍然较微弱。在全国范围内，星级酒店各期的影响比例均大于旅行社，说明其对区域经济的作用效果更为明显。中部地区，星级酒店在滞后5期时影响程度达到13.50%；西部地区，星级酒店聚集对经济发展的推动作用较为及时，滞后2期时已成为较主要的影响因素，可以解释GDP变动的3.33%。由此可知，星级酒店在旅游产业推动经济发展的过程中扮演着重要角色。

4.格兰杰因果检验。检验结果发现，在东部地区，旅游产业聚集是经济增长的格兰杰原因，旅行社和星级酒店的聚集都与经济增长有双向因果关系。说明东部地区旅游产业发展态势良好，推动着区域经济发展，同时区域经济也带动了旅游产业的进一步聚集；中部地区，星级酒店聚集与经济增长之间具有双向因果关系，旅行社的聚集与经济增长之间没有任何因果关系，可见中部地区旅游产业内各部门的发展具有不平衡性；西部地区，旅行社和星级酒店的聚集都是经济增长的原因，因此在西部重点发展旅行社和星级酒店，有利于提高产业聚集水平，带动当地经济发展。

四、结论与建议

（一）研究结论

本文通过综合区位商指数测度旅游产业聚集水平，选取2000～2014年全国31个省份的面板数据，通过PVAR模型研究旅游产业聚集对区域经济增长的动态作用机制。实证结果显示：

全国大部分地区的旅游产业聚集水平逐年上升，产业聚集进程发展较快。东部地区的聚集度长期领先，中西部地区作为资源大省，其旅游产业发展具有较大前景，总的来说东、中、西部三大地区的聚集差距有缩小趋势。此外，旅游产业聚集在一定程度上对区域经济增长具有拉动作用，且作用效果具有滞后特征，需要相关部门对旅游业发展制定长远的规划。同时，产业内不同部门的影响形式存在差异。星级酒店的促进作用较大，但响应峰值的出现具有滞后性，而旅行社的促进作用当期即可发生，滞后期影响较为稳定。聚集是产业转型升级的必经之路，各省份应努力提高旅游产业聚集水平，平衡产业内各部门的发展，将旅游业经济作为拉动地方经济的增长极。

就不同区域而言，旅游产业聚集对区域经济的影响机制和作用效果不同。一是在东部地区，旅游产业对经济增长的促进效果不明显。但格兰杰因果检验表明，东部地区旅游产业与经济增长之间具有双向因果关系，因此可以依靠当地的经济优势带动旅游产业转型升级，进而使旅游产业焕发新的活力，继续带动经济增长，形成良性循环。二是在中部地区，旅游产业聚集会对区域经济增长产生持续、稳定的正向推动作用。缩小中部地区各省旅游业的发展差距，优化产业内各部门的资源配置，从而提高聚集水平，对当地经济产生持续稳定的促进作用。三是在西部地区，旅游产业聚集对经济的拉动作用明显，其中星级酒店聚集对区域经济增长的作用效果较大。因此提高星级酒店的聚集水平，并努力将西部丰富的旅游资源转化为旅游产品，可以较快地促进当地经济增长。

（二）政策建议

总体来看，我国旅游产业聚集水平仍有较大的上升空间。各地区应因地制宜地发展旅游业，制定集群发展规划，形成综合性的旅游产品或旅游区，从而更大程度地发挥旅游产业的聚集效益。

东部地区应充分利用其经济优势，丰富旅游产品内涵，注重高品质本土旅游市场主体的培育，给旅游产业注入新鲜活力，发挥旅游业在城市产业转型和现代服务业培育中的重要作用，进而带动全国旅游业的发展。

在中西部地区，旅游业在区域社会经济发展全局中的战略地位比东部更为凸显。应通过经济杠杆的调节加大中西部旅游业投入，加强基础设施建设和旅游资源开发，积极挖掘自身潜力，加快资源到产品的转化。依靠产业聚集降低公共基础设施的分摊费用，优化配置劳动力资源，在更大程度上实现外部规模经济效应，推动中西部经济增长。

另外，东、中、西部各地区还应重视区域内、区域间的旅游合作关系，利用地缘的毗邻性和资源的互补性建立和完善跨省区合作模式，如特殊地区扶持机制、区域公共服务共建共享机制等，促进旅游产品、旅游线路的整合，从而实现旅游业在全国范围内的协同发展。

[基金项目：国家级大学生创新训练计划资助项目（编号：201510504094）]

参考文献：

[1] 刘春济，高静.中国旅游产业集聚程度变动趋势实证研究[J].商业经济与管理，2008（11）

[2] 刘佳，于水仙.中国旅游产业集聚与区域经济增长关系研究[J].旅游研究，2013（4）

[3] 王君毅.基于金融发展视角的城乡收入差距PVAR模型研究[J].统计与决策，2012（18）

[4] 王兆峰.区域旅游产业集群竞争力提升研究——以湘鄂渝黔边区为例[J].资源开发与市场，2010（4）

[5] 杨勇.中国旅游业空间聚集的理论机制及实证研究——基于2000～2009年中国省域面板数据的分析[J].南方经济，2012（11）

[6] Michael E P. Clusters and the new economics of competition[J]. Harvard Business Review， 1998（6）

[7] Jackson J， Murphy P. Clusters in regional tourism An Australian case[J].Annals of Tourism Research，2006（4）

（作者单位：华中农业大学 湖北武汉 430070）

（作者简介：翁宇威，华中农业大学经济管理学院本科生；李治，华中农业大学理学院副教授；黄小明，华中农业大学理学院硕士生 湖北武汉 430070）

（责编：贾伟）