张遵东 周海洋
旅游业与城镇化互动发展关系实证分析
——以贵州省为例
张遵东周海洋
本文以贵州省为例,运用主成分分析法分别测算了旅游业发展水平和城镇化水平的综合得分,并以此为依据,运用Granger因果关系分析法对贵州省旅游业和城镇化互动发展的因果关系进行了探讨。结果发现:贵州省旅游业和城镇化得分在2000年到2014年间总体呈现上升的发展趋势,但二者尚未形成良好的互动关系。本文最后从完善城镇基础设施和旅游产业转型升级的角度提出了政策建议。
旅游业;城镇化;互动发展;贵州省
党的十八大以后,《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》的出台标志着城镇化的发展进入了深入发展的新阶段。中西部城镇化的发展一直以第一产业和第二产业为依托,这一城镇化发展的历史性文件鼓励各地突破第一产业和第二产业带动城镇化发展的瓶颈,立足当地的实际情况,实现新型城镇化结构的转型升级。旅游业作为一种新的朝阳产业和新的经济增长点便成为了各地政府为实现城镇化深入发展的首选之径。本文以西部重点旅游省份贵州省作为案例地,对贵州省旅游业与城镇化的互动发展进行深入的剖析,以期对旅游业与城镇化的互动协调发展和相关学术研究提供参考借鉴。
对于旅游业与城镇化互动发展的研究,学者Mullins较早地对“旅游城镇化”这一概念进行了界定和阐述,Mullins认为单一的旅游消费促成了旅游城镇化的形成。[1]学者Gladstone通过研究发现美国各大城市的发展对旅游业均有较大程度的依赖,进而总结了旅游城市化的特征。[2]进入21世纪,国外学者的主要研究方向为旅游业和城镇化的内在影响因素。如,学者Truly对旅游业带动的人口聚集因素进行了分析,他认为旅游业可促进当地农业人口的城镇化。[3]
国内学者对旅游业与城镇化互动发展的研究始于本世纪初。刘嘉纬、蒙睿对旅游业推动西部地区城市化的内在动机机制进行了研究。[4]随后,王红、宋颖聪提出了旅游城镇化的两种方式:内涵式旅游城镇化和外延式旅游城镇化。[5]随着旅游业和城镇化的不断发展,李柏文指出,由于城镇化发展的不规范,对二者之间的互动发展产生了一定的阻碍。[6]近年来,旅游业与城镇化的动态发展成为了国内学者的研究重点,例如,舒小林、刘东强等运用VAR模型,对中国城镇化与旅游业动态发展关系进行了研究。[7]
对于旅游业与城镇化的研究,国外起步较早,多集中于对相关概念的界定,同时辅之以特定区域的案例对二者之间的关系进行定性探讨,国内相关研究也多见诸于此。国外对特定案例的研究启发我们在对待旅游业与城镇化的发展问题上要因地制宜,结合当地实际文化和经济发展现状进行特定分析。
1.贵州省旅游业综合发展水平测度
(1)评价指标的选取。通过对相关文献的查阅总结,遵循评价指标选取的科学性、主成分性、可操作性以及数据来源的可获得性,在对贵州省旅游业发展水平进行实证分析时,选取了旅游业发展规模、基础设施建设以及旅游人才培养3个一级指标和旅游总收入、旅行社个数、旅客周转量等7个二级指标,见表1。
表1旅游业发展水平综合评价指标体系
(2)数据来源。贵州省旅游业发展水平综合评价指标数据均来源于历年贵州省统计年鉴和中国旅游统计年鉴。由于2003年非典在全国肆虐,对旅游业和城镇化发展造成了巨大的影响,所以为避免数据失真,本文剔除2003年的数据,选取2000年到2014年对贵州省旅游业发展水平进行综合评价。
(3)数据分析。通过运用SPSS软件,对旅游业评价指标数据进行标准化处理之后进行KMO和Bartlett检验得出KMO统计量取值为0.770,变量之间的偏相关性较强,比较适合做因子分析,sig.值为0,说明变量间存在相关性,选取的数据可以用来做主成分分析。在此基础上,对样本数据进行主成分分析,得出各主成分的特征值和贡献度,参见表2。由表中可知,第一主成分的累计贡献率已经达到89.165%,大于85%,且第一主成分特征值大于1,因此选取成分1进行分析。
表2旅游业的主成分分析
在提取主成分1之后,我们通过运用SPSS软件可得到旅游业各成分得分系数,从而得到主成分的得分函数(1):
将标准化后的旅游业指标数据依次带入主成分的得分函数,即可分别得出历年贵州省旅游业综合得分,见表3。
表3旅游业与城镇化综合得分表
2.贵州省城镇化综合发展水平的测度
(1)评价指标的选取。文章选取人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化、社会城镇化四个角度选择了非农业人口比重、人均GDP、绿化覆盖率、每万人普通高校学生人数等13个二级指标对贵州省城镇化综合发展水平进行评价,见表4。
表4城镇化综合发展水平的评价指标体系
(2)数据来源。在测算贵州省城镇化综合得分时,所采用的数据均来自于历年贵州省统计年鉴。同时为了保证城镇化指标数据与上文旅游业指标数据的一致性,同样选择剔除受非典影响的2003年之后的2000年到2014年,来对贵州省城镇化综合发展进行分析评价。
(3)数据分析。通过对城镇化评价指标数据进行KMO和Bartlett检验,我们得出KMO统计量取值为0.651,比较适合做因子分析,且Bartlett的球形度检验sig.值为0,适合做主成分分析。在此基础上运用SPSS软件对样本数据进行主成分分析,得出贵州省城镇化样本数据各主成分的旋转因子载荷矩阵、特征值、方差贡献率和主成分得分系数。从表5中可以看出,前两个主成分累积贡献率达到85.018%,大于85%,也就是说这两个主成分基本上可以解释贵州省城镇化的全部指标信息。
表5城镇化指标的主成分分析
通过运用SPSS软件得出城镇化所选取的两个主成分的得分系数矩阵,由主成分得分系数矩阵,可求得两个主成分的得分函数,分别记做F1、F2:
以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型,即可得到综合得分模型:
将标准化数据带入贵州省城镇化的综合得分函数,可得到贵州省2000年至2014年(剔除2013年)的城镇化综合得分,见表3。
3.贵州省旅游业与城镇化互动发展关系的实证分析
通过对比观察贵州省历年旅游业和城镇化发展的综合得分我们发现,贵州省旅游业与城镇化之间存在相似关系,二者得分都是从负值开始逐渐递增至正的得分值。为研究贵州省旅游业和城镇化发展之间的内在互动发展关系,本章节将通过格兰杰因果关系检验的方法,揭示二者之间的格兰杰因果关系。
(1)平稳性检验。运用Eviews软件分别对贵州省旅游业和城镇化的综合得分进行ADF单位根检验,结果显示,在5%的临界值下,变量X的ADF检测值为-1.1702,大于5%的临界值-1.3712;变量F 的ADF检测值为-1.202,大于5%的临界值-1.974,故旅游业和城镇化的综合得分原始时间序列是不平稳的。在此基础上,分别对变量X和F进行一阶差分检验并命名为DX和DF,结果显示,变量X和F的一阶差分的ADF统计量值均小于在5%的显著性水平下的临界值,表明两个变量一阶差分后都是平稳序列。
(2)协整检验。通过运用E-G两步法对旅游业和城镇化得分的数据进行协整检验,第一步计算非均衡误差,得到残差项时间序列Et,第二步对残差序列进行ADF检验。结果显示,在5%的显著性水平下,残差项Et序列是平稳序列。所以X 和F存在(1,1)阶协整关系,可以进行格兰杰因果检验分析。
(3)格兰杰因果关系检验。通过对各变量进行Granger因果性检验得到检验结果,如表6所示。从表中我们可以看出,在10%的显著水平下,贵州省旅游业和城镇化并不存在双向的因果关系。只有在滞后二期,贵州省旅游业是城镇化发展的格兰杰原因,在滞后一期和滞后二期城镇化均不是旅游业发展的格兰杰原因。这一结果也与我们所观察到的贵州省旅游业发展明显大于城镇化发展速率的现实相吻合。
表6格兰杰因果关系检验结果表
1.结论分析
通过以上对贵州省旅游发展水平和城镇化发展水平的综合得分进行格兰杰因果关系检验分析,可以得出结论:贵州省旅游业与城镇化呈现出同步发展的趋势,在短期内,贵州省旅游业的发展对城镇化进程有推动作用,而贵州省城镇化进程的推进却没能够有效地带动旅游业的发展。一方面,贵州省旅游业的持续快速增长带动了城镇的市场结构、产业结构、文化结构、消费结构等升级,贵州省旅游业的发展能够充分发挥聚集效应,为城镇化发展提供显著的推动作用。另一方面城镇化建设具有很强的综合性,受多方面因素的影响,贵州省城镇化建设起步晚、自身基础设施建设不完善。长期以来,贵州省以城镇为中心的旅游目的地服务体系建设没有得到重视,旅游业的发展失去了依托。
2.政策建议
针对旅游业与城镇化互动发展关系不显著的地区,地方政府应从以下两个角度着手促进旅游业和城镇化的互动发展。第一,完善城镇基础设施建设,提升城镇对旅游的后勤保障功能。城镇作为旅游的集散地,是旅游业发展的枢纽,地方政府应充分认识到旅游业对城镇化发展的拉动效应,在城镇化建设进程中从多个角度完善基础设施建设。第二,打造旅游品牌,促进旅游产业转型升级。地方政府针对旅游业发展中出现的问题不断推出各种针对性的监管条例,促使旅游产品立足于环境友好、地域文化的传承,以自然资源和文化资源为依托,努力实现旅游产品的创新和旅游产业的升级,实现旅游业和城镇化有机协调发展。
[1]Mullins P.Tourism urbanization[J].Interna⁃tional Journal of Urban and Regional Re⁃search,1991(3):326-342.
[2]Gladstone DL.Tourism urbanization in the UnitedStates[J].UrbanAffairsReview,1998(1):210-214.
[3]Truly D.International retirement migration and tourism along the Lake Chapala Riviera:developing a matrix ofretirement migration behavior[J].TourismGeographies,2002,4(3):899-918.
[4]刘嘉纬,蒙睿.关于旅游业对西部城市化动力驱动的研究[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2001(1):156-160.
[5]王红,宋颖聪.旅游城镇化的分析[J].经济问题,2009(10):126-128.
[6]李柏文.国内外城镇旅游研究综述[J].旅游学刊,2010(6):88-93.
[7]舒小林,刘东强.中国城镇化与旅游业发展的动态关系研究——基于VAR模型的研究[J].经济问题探索,2014,(11):122-129.
(作者单位:贵州大学经济学院)
10.16653/j.cnki.32-1034/f.2016.13.010
贵州大学人文社科研究一般项目“贵州省旅游业与城镇化互动发展研究”(立项编号:GDYB2012001)研究成果之一]