平行数据模型下旅游产业聚集和经济流通关联探究

朱永文

中图分类号：F270 文献标识码：A

内容摘要：产业聚集效应是国民经济发展到一定阶段的必然结果，近年来我国旅游产业的发展也呈现出一种空间聚集演化趋势。本文对当前我国不同地区旅游产业聚集的几种空间结构形态分别进行了阐述，并具体分析了我国旅游产业空间聚集所产生的泛化效应；基于平行数据模型探究旅游产业的空间聚集与区域经济流通之间的关联性，从扩大经济流通规模、提高信息技术溢出效率、提高经济流通创新能力三个视角，研究旅游产业聚集对于经济流通效率所产生的积极影响。最后以辽宁省的旅游产业分布情况为例，在平行数据模型下分析当地旅游产业的空间聚集分布与经济流通的关联关系。

关键词：平行数据模型 旅游产业 经济流通 关联关系

引言

产业空间聚集是社会经济发展到一定阶段的必然产物，也是未来整个社会经济发展的趋势所在，产业聚集的主要表现是行业内的资源和要素禀赋以一定的规律不断地集中发展，而社会资源的相对集中会对当地流通经济和流通产业的发展产生极大的推动作用。伴随着我国旅游产业的迅猛发展，旅游产业对于整个国民经济的贡献率越来越高，我国旅游产业也进入了升级和转型的关键阶段，旅游产业的空间聚集发展也成为一种普遍现象，在我国各省都出现了较为广泛的旅游产业聚集情况。本文对当前我国各地区间旅游产业聚集的空间分布结构进行详尽的阐释和说明；基于平行数据模型研究了我国旅游产业的空间聚集趋势，以辽宁省旅游产业总体聚集发展情况为例，研究旅游产业空间聚集发展与当地经济流通的关联关系。

平行数据模型下旅游产业聚集空间结构形态分析

我国旅游产业的分布和聚集在空间上呈现为不同的结构特点，在分析旅游产业空间聚集过程中，要基于平行数据选取样本观测值，以便于后续能够更为精确地验证旅游产业聚集与经济流通之间的关联性。平行数据内包含更为丰富的三维信息，即时间维度、截面维度和指标维度的信息。相对于单纯的时间序列数据和截面数据平行数据能够在数据分析过程中，减少解释标量的共线性，提供更多的有效数据点以改善模型相关性计算的准确度。将平行数据模型的时间数据变量和截面数据变量的相关数据信息相结合，能够弥补由于变量不足而带来的各种问题。由此可见，基于平行数据模型分析旅游产业和经济流通之间的关系，可以揭露出两者之间更加真实的相关关系。

不同的旅游产业聚集结构形态会对社会经济流通成本和经济流通效率产生差异化的影响，因此基于平行数据模型分析旅游产业聚集结构具有十分重要的现实意义。目前，我国主要的旅游产业结构类型有点轴型、单核型、双核型和网状型等集中类型。点轴型是最为常见的一种旅游产业聚集形态，结构相对简单。点轴型旅游聚集结构的特点是当地的旅游产业沿着主干铁路、公路、河流等展开，轴线两边的旅游产业都能够得到快速的推进和发展。旅游产业单核聚集模式是指地区的旅游产业围绕着一个核心的大城市而展开，借助大城市的旅游资源带动周边中小城市、城镇及乡村的旅游产业发展。雙核旅游产业空间集聚结构模式是指同一个地区存在两个规模相当的大城市，这两个城市间的旅游产业既是竞争关系，又存在互补关系。两个大城市又分别带动周围的中小城市、城镇及乡村的旅游产业发展。典型的双核旅游产业结构如广州-深圳、成都-重庆、沈阳-大连等，双核型旅游产业聚集结构模型图，如图1所示。

平行数据模型下，双核型旅游产业聚集空间结构是最为重要的一种旅游产业聚集结构形态，继续将双核型的结构形态优化，就会形成一种网状的空间结构形态，如图2所示。

网状结构形态是较为成熟的一种旅游产业空间聚集结构形态，能够将旅游产业的聚集效应最大化，同时也可以最大限度地促进当地经济流通效率的提高。我国长三角地区就是典型的网状旅游产业聚集结构分布形态。

不同的旅游产业空间聚集结构也将会对当地的流通产业的成本和效率产生不同程度的影响，本文基于平行数据模型重点研究地区间旅游产业的聚集状态与经济流通间的关联关系，并深度挖掘出旅游产业的布局和聚集状态对于当地流通产业布局及商品经济流通产业的影响作用。

模型构建

区域流通经济的发达程度取决于多种因素，如地区间原有的经济发展水平、基础设施建设水平及其他相关产业的发展水平。旅游产业在我国国民经济中的地位不断提高，也将会对地区间经济流通水平产生十分重要的影响。本文基于平行数据模型，探究两者之间的相关关系，并识别出旅游产业聚集对于经济流通效率和成本的影响程度。在分析两者之间的关联关系时，既会受到截面数据的影响，也会受到时序数据的影响，因此本文基于平行数据模型研究旅游产业的空间聚集对于当地流通经济的影响，能够兼顾到截面数据和时序数据，提高数据分析的精度，同时显著减少变量缺失所带来的相关问题。

设定一个平行数据模型为：

其中，a、b、c分别为1×1维、k1×1维及k2×1维的常数向量；xit和zit为k1×1维及k2×1浮动向量及自变量；ηit为独立同分布向量。基于最小二乘估计能够得到a、b、c的无偏差估计，如果此时不能够观测到自变量zit的值，那么浮动向量xit和和自变量zit之间的协方差为零。这时基于模型的单个观测值对维度t作一阶差分运算：

平行数据的范围包括截面数据和时序数据等两维数据，模型设定合适与否将决定最终旅游产业空间聚集与经济流通关联性的准确度。但大多数的平行数据都源于极为复杂的社会经济过程，如果忽视了平行数据在截面及时序上的差异，可能会导致对关键参数估计的偏差。用图形展示平行数据模型在数据关联性分析时的过程，如图3和图4所示。

图3和图4中的虚线圈为单位时间的数据、短虚线为个体回归线、长实线为yit=a+b`xit+ηit回归线。图3显示a在不同的截面数据不同，而b`在不同的截面数据相同；而图4则显示斜率和截距都不相同，采用平行数据模型判断一个地区旅游产业的空间聚集与经济流通的内在关系，能够克服只有单纯截面数据或时序数据的弊端。

基于平行数据模型的分析能够进一步得出流通经济增长、流通效率的提高与旅游以产业空间集聚的相关性关系。我国地区间旅游产业的空间聚集能够提高经济流通的规模、提高信息技术溢出效率、并提高经济流通的创新能力。旅游产业的空间聚集通常会带来经济流通的规模效应，主要表现为流通经济的效率提高和流通成本的降低。旅游产业的空间聚集降低了旅游景区的人力服务成本，同时也使邻近各景区之间的信息沟通更为顺畅，降低了景点之间往返的交通成本。旅游产业空间聚集的规模效应，还将邻近旅游景区之间原本竞争的关系转化为合作关系。旅游产业的空间聚集增加了游客的可选择性，也缩短了游客在旅游过程中景点之间往返的时间，提高了旅游产业的规模效应，也促进了经济流通的持续增长。

旅游产业的空间聚集还会给经济流通带来一定的溢出效应。旅游产业的空间聚集区将会带动物流、人流、商品流涌入旅游产业聚集区，从而带动该地区流通规模的扩大和流通效率的提高。在此过程中，能够对旅游资本和旅游产品产生强大的推动力，将地区的流通产业逐步延伸，产生溢出效应。另一方面，旅游产业具有很强的依附能力，在旅游产业的聚集过程中，会带动当地基础设施的建设和人才储备，为经济流通成本的降低和效率提高奠定基础。旅游产业的空间集聚促使当地流通产业专业分工更加细化，经济流通产业的利润也能够随之提高。而旅游产业空间位置的毗邻，也降低了经济流通过程中的往来成本，降低各种不确定性和交流风险。以此来满足流通市场的各类需求，为流通产业的行业创新提供了更为崭新的平台。

为验证平行数据模型下旅游产业的空间聚集对于地区经济流通的影响，本文以辽宁省旅游资源的分布和聚集情况为例，分析了旅游产业的空间聚集与地区间经济流通的相关性。

实证研究

辽宁省的旅游资源十分丰富，旅游资源的空间分布状况，呈现出以沈阳市和大连市为核心的双核型聚集模式。本文首先测量了2016年辽宁省内各市旅游资源的聚集程度，如表1所示。

区位商指标是现代流通经济学中常用的相关性测量指标，在分析辽宁省域旅游产业空间范围分布的基础上，研究旅游资源的聚集程度，能够很好诠释出旅游产业对于当地流通经济的影响，区位商指标P值可以表示为：

其中， Q1为基期的指标值、 Q2为末期的指标值，而P值则表示辽宁省域范围内旅游产业的聚集程度。分别提取了2015年和2016年辽宁省各市旅游产业聚集对于流通产业影响的P值指标，如表2所示。

表2中数据显示，除了朝阳市之外，其余各个城市的旅游产业聚集都对当地的经济流通产生了一定推动作用。本文基于平行数据模型绘制辽宁省各市旅游产业空间聚集对于经济流通影响程度象限图，具体研究两者之间的相关关系。以2010-2016年辽宁省旅游产业平均聚集度分布为横轴，选取2010年和2016年两个时间断面间的经济流通指数为纵轴，具体的象限分布图，如图5所示。图5中的四个象限分别代表旅游产业聚集分布的优势区域、潜力区域和劣势区域和实力区域，将图5中的旅游产业聚集分布对当地经济流通所产生的影响情况汇总于表3。

沈阳、大连、鞍山三个城市经济发达程度在省内位于前三名，其旅游资源的整体聚集程度最理想，对于当地的流通经济的促进作用也最为明显；而阜新和抚顺作为传统的能源型城市，竞争力明显不足；省内其余城市的经济流通产业的流通效率和流通成本，都能在旅游产业的推动下得到相应程度的改善。

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