顾方哲 ,张 博
(1.济南大学 历史与文化产业学院,山东 济南 250022;2.中国社会科学院 财经战略研究院,北京 100028;3.济南大学 商学院,山东 济南 250022)
餐饮业是服务业中的重要组成部分,处于价值链的消费终端。其行业的特殊性,既有劳动密集型产业的特点,又对服务过程中的体验品质提出一定的要求。可以说,餐饮业是一个具有高品质需求的劳动密集型产业。餐饮业的发展,反映着社会基础性物质保障的繁荣程度,体现着劳动力资源的发展水平,揭示着当地人民生活的富裕程度。因此,关注餐饮业的发展态势具有重要意义。本文以广西餐饮业为研究对象,对行业发展中呈现出的空间效应进行研究,描述产业要素的空间流动性特征,进而为其产业发展提供施策参考。
空间计量技术在服务业领域的应用起步于20世纪70年代,代表性的如Wilkinson与Romsa等人对于服务业态的三种属性(需求、供给、媒介)予以剖析[1]。进入80年代后,此领域的研究逐渐丰富,但多以定性研究为主,以描述服务业企业,尤其是餐饮企业的空间分布情况为代表,如Van发现酒店附近的生态环境对经营绩效有较为明显的影响[2],Ritter的研究揭示了城市交通设施对餐饮企业的空间分布具有明显的导向性等[3]。进入90年代后,基于数学模型的定量研究逐渐丰富起来,代表性的如Ashworth提出了酒店空间分布的Ashworth模型,揭示了老街区的高星级酒店受到地价上涨、空间拥挤、交通不便等因素的影响,正在逐渐向新城区转移[4],Broadway则进一步发现,城市化进程促进了商业区附近餐饮企业的升级[5]。2000年以后,对餐饮业的空间研究从理论、方法、模型等方面都在不断走向成熟,学科间的交叉融合趋势也越加明显。代表性的如David等结合古典经济学和Alonso模型,揭示了伦敦市区的高星级和经济型酒店空间分布呈现“核心—边缘”现象,其原因主要是由地租所致[6]。Pan等认为相关服务市场的空间集聚对餐饮企业的盈利能力有极大的促进作用[7],Luo、Li、Hao[8-10]等人的研究显示出当地经济条件、人力资源、外部性经济效应、大型事件、商业和旅游业的发展程度对住宿业的空间集聚都有直接影响。
国内方面来看,对餐饮行业的空间效应研究起步于20世纪80年代,以曹泽纯对我国旅游饭店发展的空间布局问题研究为代表[11],后续研究者主要从餐饮企业的空间分布特征、等级规模规律、空间演进路径、地域差异特性、影响因素分析等方面展开,研究对象的范围涵盖国家、省区、市县等[12]。近几年的研究如唐建雄、刘雪春等人已逐渐从时空视角揭示城市中餐饮业的空间结构演化过程,并分析了相关的影响因素[13][14]。
综合来看,国内外的相关研究大致都经历了由定性研究逐渐转为定量研究的过程,国外整体上研究进展要早于国内。目前,国内研究偏向于描述性统计分析较多,在分析方法和应用工具方面逐渐与国际同步,近些年尤为明显。就研究范围来看,现有研究中,对于宏观或微观的领域都有关注。但就研究范围介于二者之间的中观主体而言,应用性研究较少。就研究的必要性而言,以我国为例,省域层面的中观主体往往具有一定程度上独立行政单元的特点,在施政导向方面具有一定的自主权,民族自治地区更为明显,域内餐饮产业发展也具有一定的独特性。鉴于此,本文以中观视角研究餐饮业发展的空间特征,为中观层面区域内生产要素的流动、调配、优化提供施策参考。
本文基于柯布—道格拉斯生产函数构建餐饮业经济增长模型,
其中,Y为餐饮业经济产出,本文以餐饮业的营业收入作为衡量指标;A为按照恒定比率增长的外生技术进步,传统上为希克斯中性生产率项;K为资本投入,以固定资产衡量,L为劳动投入,以餐饮业的从业人数衡量;在希克斯中性技术进步条件下,α+β=1。
参数α、β的估计可对(1)式取对数:
用数据对(2)式进行回归,常用方法是用最小二乘法(OLS)估计,对于模型的检验主要包括方程的显著性检验(F检验)、回归系数的显著性检验(t检验)、方程的拟合优度(R2统计量)、残差异方差检验(B-P检验)、多重共线性检验(VIF方差扩大因子)、相关性检验(Pearson相关系数)。
为考察餐饮行业经济增长的空间效应,可构建空间计量模型。常用的空间计量模型有三种,分别为空间杜宾模型(SDM)、空间滞后模型(SLM/SAR)和空间误差模型(SEM),分别对应于被解释变量与解释变量都存在空间效应、被解释变量存在空间效应以及误差项存在空间效应,具体表达式如(3)-(5):
对于经济增长中的空间相关性检验,传统的方法是使用Moran’s I指数,也可以采用拉格朗日乘子(LM)检验及其稳健形式(Robust LM)。并且,Anselin等给出了OLS模型参考下的SEM和SLM选择建议[15],对于二者与SDM之间的比较,则可用对数似然函数值(LogL)检验。
对于空间权重矩阵的构建,目前尚未有最佳或一致的标准。本文采用边角相邻、反距离函数、反距离边角相邻以及经济距离函数构建不同的空间权重矩阵,根据具体表现,选择合适的权重进行分析。
本文数据来源为《广西经济普查年鉴2013》。年鉴共收录广西14个地级市数据,具体指标及含义为:Yc为餐饮业的营业收入(亿元),K为餐饮业的固定资产(亿元),L为餐饮业的从业人数(万人)。
表1给出了四种不同权重矩阵下的Moran’s I值,比较可得,边角相邻和反距离边角相邻矩阵在餐饮业经济增长的空间表现方面最为显著,表现出了显著的正相关效应,说明广西餐饮业的经济增长呈现显著的集聚效应。进一步对比发现,边角相邻和反距离边角相邻条件下构建的权重矩阵在小数点后4位还表现相同,说明这二者的差异几乎可以忽略。而反距离权重矩阵下的Moran’s I值未通过P〈0.05的显著性检验,经济距离构建的权重矩阵对于数据的影响则近似随机,未表现出空间效应。这种情况反映了广西餐饮行业的经济增长在紧密相邻地区的层面,更容易表现出空间依赖效应,而这种效应将随着地理距离的增加而迅速消失,经济增长呈现随机分布的现象。并且,经济距离权重矩阵下Moran’s I值的不显著,反映了地区的经济增长对于彼此间餐饮行业的溢出或其相反效应并不明显,地区间无论是在整体的经济增长还是餐饮行业的经济增长都还趋于各自独立式发展,产业结构及互补型经济发展尚需优化。鉴于以上对不同权重表现的对比,本文以选取边角相邻权重矩阵做进一步分析。
表1 不同权重矩阵下的Moran’s I值
表2反映了不同模型对于广西餐饮业发展空间效应的估计。整体来看,广西餐饮业发展过程中,资本要素和劳动力要素无论是否有空间效应存在,数值表现都较为显著。反映出二者对经济增长具有较为显著的影响。同时,在多个模型中,劳动力要素的系数均较大,说明行业经济发展中的影响较大。从LM-e和LM-l检验来看,均表现显著,说明无论是空间滞后模型(SLM)还是空间误差模型(SEM)都优于OLS。进一步来看,R-LM-e和R-LM-l的表现均不显著,无法判断SLM与SEM哪个更为合适,Anselin(2004)曾指出,在此种情况下应尝试其他建模方式。结合似然函数对数值(LogL)指标来看,空间杜宾模型(SDM)的数值较SLM和SEM整体上均有提升,因此,选择SDM模型进行分析更为合适。
具体来看,在各模型中,资本和劳动力要素的系数均为正,表明资本与劳动力要素投入,对餐饮业的经济增长有正向促进作用。在不考虑其他因素影响的情况下,从空间模型表现来看,固定资产每投入1%,可促进广西餐饮业经济增长0.1%-0.14%,当劳动力投入每增长1%,可促进住宿经济增长0.46%-0.65%。这一数值在OLS模型中的表现分别为0.18%和0.73%。由以上结果可以看出,模型中各要素的解释能力与经济单元间的空间关系直接相关,当考虑各地间的空间关系后,模型中各解释变量的解释能力均有所降低,也反映了OLS模型对于空间关系的考虑是有所欠缺的。同时,由结果也反映出劳动力要素投入对于广西餐饮行业经济增长的贡献,在空间与非空间模型中的表现均大于资本要素的贡献,反映出广西餐饮行业劳动密集型的产业特征。
表2 广西餐饮业空间效应计量模型估计结果
从空间权重矩阵W与Y、K、L、u的交乘项来看,SLM模型的交乘项WlnY反映了在考虑资本和劳动力空间邻近滞后效应的情况下,临近地区的行业经济增长都会促进本地区的行业经济增长。临近地区资本和劳动力要素每增长1%,将会促进本地区餐饮业的经济增长0.12%;从SDM模型来看,在不考虑资本和劳动力要素空间邻近滞后效应的情况下,临近地区资本和劳动力的行业经济每增长1%,将会促进本地区餐饮业经济增长0.05%。由此可以看出,在OLS模型中估计过程中,不考虑资本要素和劳动力要素的空间效应是有偏的。并且,SDM模型的WlnK项在0.1的水平下是显著的,反映出当临近地区的资本要素投入增加1%时,会导致本地餐饮业经济增长0.08%。而WlnL项的数值则表明,当临近地区的劳动力增加1%时,会对本地区的餐饮业经济增长产生抑制作用,反应了餐饮行业的劳动要素对于行业发展具有举足轻重的作用。另外,就地区内部和外部间要素投入的经济效果比较来看,资本投入无论是地区内部还是地区外部的投入,对行业经济发展的效果相差不大,劳动力要素则表现出明显的差异,地区内劳动力要素的增长表现出较强的经济促进效果,地区外劳动力要素的增长则对本地区行业经济表现出较强的阻碍效应。因此,在餐饮行业的发展过程中应特别注意地区间劳动力资源配置的平衡性,同时要提升行业资本要素的贡献度,进而提升资本要素对行业经济发展的推动能力。
1.资本和劳动力要素投入对广西餐饮业经济增长均具有正效应。无论是否考虑空间效应,资本和劳动力要素投入的增加,对广西餐饮行业的经济发展均具有正向促进作用。二者是餐饮业经济增长的重要动力。未考虑空间效应的情况下,二者对餐饮行业经济增长的促进效果被明显高估了。
2.资本要素与劳动力要素对行业经济增长贡献的差距过大。在不考虑空间效应的情况下,劳动力要素投入对行业经济增长的贡献约是资本要素的3.5倍;在考虑空间效应的情况下,这一数值约为4.5倍。相对于劳动力要素来说,资本的贡献度较低,反映出广西餐饮业属典型的劳动密集型的行业特征,资本要素和劳动力要素的结构比例还有待进一步优化,对于资本要素的有效利用能力还有待提高。
3.广西餐饮业经济增长存在明显的空间相关效应。从空间分析结果来看,餐饮行业的经济发展存在较为明显的空间相关性,各地区趋向于集聚式发展,但这种集聚效应随着距离的增加消失很快,反映出广西的餐饮业的集聚距离较短,区域间的连通性还有待加强。同时,从经济距离权重矩阵的结果来看,餐饮行业的发展与全社会的经济发展并未呈现显著的关联效应。从社会经济发展的角度来讲,并不是说行业经济发展与国民经济增长无关,而是说明行业经济并未享受到国民经济发展的联动“福利”,与国民经济发展的协同程度有待进一步提升。
4.临近区域的发展对本地区餐饮业经济增长的促进效应,因要素的不同而表现各异。具体来看,邻近地区资本要素的增长对本地餐饮业的经济溢出虽有促进,但程度很小,并且显著性水平略低,劳动力要素则表现相反,显示出较大的负效应。这说明,临近地区的发展对于本地餐饮业的影响,主要表现为对于劳动力的吸出效应方面。当然,无论是劳动力的吸出效应还是资本的轻微促进效应,都将随着距离的增加而迅速消失,由此提示我们在做行业发展规划过程中应注意保持区域间劳动力资源的平稳、平衡,鼓励劳动力要素供给的稳步增加,同时提升资本要素对于行业经济增长的贡献度。
1.鼓励对资本驱动型、科技驱动型餐饮企业的扶持力度。资本要素贡献度低反映的是行业资本利用水平和利用能力弱,资本的利用能力与行业技术水平紧密关联,应将提升行业技术水平与提高资本利用能力通盘考虑,引导技术进步对资本要素的有效利用,加强技术驱动和资本运作类企业在行业经济发展中的贡献力度,从而优化餐饮业中资本要素与劳动力要素的比例结构,提升资本的边际贡献率,促进餐饮业整体行业经济的转型升级。
2.从稳定和发展两个角度推出餐饮业从业人员激励措施。餐饮业受劳动力要素影响波动较大,对此,应首先稳定各地区从业人员的员工数量、规模以及结构。鼓励各地出台餐饮业从业人员行业晋升体系,将晋升体系与员工待遇挂钩,提升行业人员的留存度,提高一线人员的获得感和社会认同感,以此来稳定行业劳动力队伍,减小劳动力波动对行业经济发展的冲击。另外,还应以多种形式加强行业培训教育,补充行业整体的劳动力缺口,保持行业发展稳步提升。
3.从提升经济交流程度和空间联通性两方面加强区域间的要素流动频率与规模。从经济距离的拟合结果来看,目前餐饮行业经济发展与国民经济发展并不显著,但不能由此否认国民经济发展对于餐饮业的联动和带动效应。从社会经济发展规律来看,国民经济的发展将会促进区域间各类经济交流的往来,也会促进行业生产要素的流通速率,推动行业经济发展。因此,应进一步加强区域间经济发展的连通性,改变目前各地“独立”发展的现状,将“不显著”变为“显著”,通过鼓励区域间多样态、多形式的经济交流,与餐饮业的行业经济增长形成联动效应,从而促进行业经济发展。