中国入境旅游的时空演化及收敛特征

方叶林，李经龙

一、引 言

2016年，中国入境旅游人数达1.38亿人次，实现旅游外汇收入1200亿美元，分别比上年增长3.5%和5.6%[注]数据来源：2016年中国旅游业统计公报,http://www.cnta.gov.cn/zwgk/lysj/201711/t20171108_846343.shtml。。作为中国三大旅游市场之一，入境旅游以占旅游总人次2.94%的份额取得了占总份额14.34%的旅游收入，对中国旅游经济发展具有十分重要的作用。

我国长期以来一直坚持优先发展入境旅游，形成了较为完备的入境旅游统计体系，客观上为入境旅游的实证研究提供了丰富的数据。时至今日，入境旅游研究主题不断深化，研究技术日臻成熟。从研究主题上看，主要集中在入境旅游流(马耀峰 等，2008；李创新 等，2011；王兆峰，2012)、入境游客预测(朱晓华 等，2005；张郴 等，2011)、入境旅游时空动态变化(麻学峰 等，2011；马燕，2012；万绪才 等，2013)、入境旅游影响因素(朱迎波 等，2003；保继刚 等，2009；章秀琴 等，2012)、入境旅游周期波动(马丽君 等，2009；方叶林 等，2014)等方面；从技术方法上看，主要运用了社会网络分析(刘法建 等，2010)、灰色理论(朱晓华 等，2005；王恩旭 等，2008)、神经网络分析(雷可为 等，2007；张郴 等，2011)、本底趋势线(孙根年 等，2011)、分位数回归(李凡 等，2013)、EMD(陈玲玲 等，2011)、时间序列分析(孙玉环，2006；李春兰 等，2010)、滤波分析(张子昂 等，2016)等。然而，入境旅游研究仍存在一些值得深入思考的问题，例如，时空演化是一个动态过程，时空演化过程在时间与空间上的特征是否具有稳健性？时空演化结果是否会趋同或者趋异，也就是说入境旅游时空演化结果是否具有收敛性？此外，大部分研究对入境旅游影响机理的分析均基于静态视角，缺少对时空演化机理的动态分析，导致提出的对策建议操作性不强。

本文利用中国31个省级区域1997—2015年的年度数据，综合马尔科夫链、重心分析方法、收敛性理论及脉冲响应模型，对入境旅游时空演化的稳健性及时空演化路径与方向进行探讨，在此基础上分析入境旅游的收敛性问题，最后基于脉冲响应模型揭示入境旅游时空演化的动态机理。

二、研究方法与指标选择

(一)研究方法

1.马尔科夫链

马尔科夫链(Markov Chain)是一种研究时间和状态均为离散的随机转移问题(覃成林 等，2007)，以及分析俱乐部趋同，尤其是揭示俱乐部成员构成变化形式与过程的有效工具(Tsionas，2002)。在具体分析过程中，首先将连续的数据离散化，分为k种类型，不同时刻属于类型之间的转移可以用一个k*k的转移概率矩阵表示。转移概率mij为t时刻类型为i的区域在下一时刻转移到j类型的概率，计算公式为：

mij=nij/ni

(1)

式(1)中，nij表示在整个研究时段内，自t时刻至下一时刻从状态i转移到状态j地区的个数，ni表示整个研究时段内所有t时刻为状态i地区的总数。如果某地区入境旅游发展水平在初始年份属于类型i，在下一年份仍位于类型i，则定义该区域转移为“平稳”型；如果某个地区入境旅游发展水平提高，则定义该区域的类型为“向上转移”，反之则为“向下转移”。为了便于比较，按照0～33.33%、33.33%～66.66%、66.67%～1的水平，将入境旅游发展水平分为低、中、高三个层次。

2.重心分析方法

重心可看作空间分布的平均中心。假设一个大区域由n个小区域构成，mi(xi，yi)为第i个小区域的中心坐标，ui为小区域的某种属性值，G(xj，yj)为大区域第j年的重心坐标，其计算公式为(Fischer et al，2010)：

(2)

3.收敛性理论

δ收敛是指区域之间相对人均收入水平分异程度随时间推移而减少，用于说明落后地区与发达地区之间差距逐渐缩小的趋势，一般用人均GDP(或人均GDP对数)标准差和变异系数表示，本文用人均入境旅游外汇收入表示。

β收敛一般分为绝对β收敛与条件β收敛。用yit表示第i个地区(i=1，2，…，31)在t年的人均入境旅游外汇收入，则地区i在t到t+T年间人均入境旅游外汇收入增长率为yit,it+T=(1+T)ln(yit+T/yit)，对以下方程进行回归估计(罗仁福 等，2002)：

yit,it+T=a-bln(yit)+uit

(3)

b=-(1-e-βt)/T

(4)

(5)

式(3)～(5)中a为常数项，b为回归系数，uit为扰动项。一般假设uit在不同地区是独立分布的，均值为0，若b<0，或者β>0，则称n个地区入境旅游发展存在β收敛，β值越大，收敛速度越快。若方程(3)回归结果不受是否加入其他有关附加变量影响，则称为绝对β收敛；若只有加入其他有关附加变量之后，方程(3)的回归结果才能得到负相关关系，则称为条件β收敛。

(二)指标选择

旅游业是国民经济中关联性较强的第三产业，影响入境旅游经济增长的因素较多，本文选择具有代表性的区域经济、区位交通、市场化程度、城镇化水平等四大变量，考察其对入境旅游发展的影响。

1.区域经济(EC)：用人均GDP(万元)表示。入境旅游受所在地区经济发展状况影响，人均GDP相对于GDP总量更能反映地区经济状况。

2.区位交通(ET)：交通条件是旅游发展的基础，大部分文献利用公路里程、铁路里程、航空里程等指标来代表区位交通，本文利用全社会客运量(万人)表示交通区位，该指标一定程度上反映了游客出游能力，更能代表地区交通状况。

3.市场化程度(SC)：市场是检验旅游发展状况的基础，本文利用王小鲁等(2016)计算的市场化指数来代表市场状况。这种方法总体上被大部分学者证实，能够行之有效地表示市场化程度。

4.城镇化水平(CS)：人口城镇化是城镇化的表现之一，农村人口向城市集聚，一定程度上意味着农村居民职业的非农化过程以及生活方式、思想意识由乡村转向城市的过程。本文用城镇人口占总人口的比重(余凤龙 等，2014)表示城镇化水平。

研究数据选取上，由于1997年以前的数据缺失较多，本文采用1997年以后除港澳台地区之外的31个省级区域的入境旅游数据。如无特殊说明，本文使用的数据均来自1998—2016年的《中国旅游统计年鉴》《中国旅游年鉴》《中国区域经济统计年鉴》，以及国家旅游局官网。

三、时空演化特征

(一)时空演化特征

我国真正意义上的旅游业始于1978年。1978年以来我国入境旅游取得飞速发展，旅游外汇收入由1978年的2.63亿美元，上升到2015年的1136.50亿美元，2015年旅游外汇收入相当于1978年的432倍(不包括港澳台地区，下同)。从图1曲线形状看，2003年、2009年旅游外汇收入出现微弱下降趋势，主要原因分别是受“非典”事件和金融危机事件的影响；2013—2014年旅游外汇收入取得质的突破，相对于2013年，2014年入境旅游收入增长了103.97%。

入境旅游蓬勃增长的同时，各地区之间的相对差距出现缩小态势。从图1可以看出，旅游外汇收入的变异系数由1997年的1.897，下降到2015年的1.483，反映了地区间旅游外汇收入差距总体上降低；Moran’s I由1997年的0.018上升到2015年的0.088，并且数据均为正值，表明各省旅游外汇收入在空间上总体出现微弱的集聚态势。

图1中国入境旅游收入及其发展差异

(二)空间演化特征

1.马尔科夫链分析

利用公式(1)，计算1997—2015年中国各地区入境旅游发展水平的马尔科夫转移矩阵，结果见表1。从表1可以发现：第一，较大值均集中分布在主对角线上，表明中国旅游外汇收入具有较高的稳定性。第二，非对角线上数值远小于对角线上数值，最大值仅为0.081，表明入境旅游不同发展水平之间的转移概率非常小，稳定的发展格局较难打破。第三，在不同时间段，各地区入境旅游发展水平转移概率存在差异。从主对角线上数值大小看，阶段Ⅱ主对角上数值之和大于阶段Ⅰ主对角线上数值之和，表明入境旅游发展维持原有水平的概率增加。

表1 入境旅游马尔科夫矩阵

注：1表示低水平区；2表示一般区；3表示高值区。

根据以上马尔科夫矩阵计算结果，利用GIS软件进行可视化处理[注]考虑版面和印刷因素，此处省略两幅地图。，可以看出：第一，中国入境旅游发展水平具有很强的稳定性，1997—2015年入境旅游发展水平发生转移的地区只有北京、上海、江苏、浙江4个地区，并且这种趋势具有进一步强化的趋势。第二，中国入境旅游具有很强的路径依赖性，除北京及长三角个别地区入境旅游发展水平发生变动外，其他绝大部分地区并没有位移。这种趋势一定程度上导致了“马太效应”，客观上不利于各地区入境旅游的均衡发展。

2.重心演化轨迹

为了进一步分析入境旅游时空演化在空间上的方向性，引入重心分析方法，1997—2015年入境旅游重心演化参数如表2所示。自1997年以来，入境旅游发展重心向南偏西转移，但总体上位于安徽、河南、湖北3省境内，其中，1997—2003年入境旅游重心向东南发生转移，2004—2008入境旅游重心向东北发生转移，2009—2015年入境旅游重心向西南发生转移。入境旅游重心在空间上的转移，本质上反映了中国旅游外汇收入在空间上的集聚状况。

表2 入境旅游重心演化参数

四、收敛性分析

(一)δ收敛及其验证

1997—2015年各地区人均入境旅游外汇收入的变异系数见图2。可以看出，变异系数呈下降趋势，由1997年的2.457，下降到2015年的1.217，人均入境旅游外汇收入具有明显的δ收敛。从人均入境旅游外汇收入增长率均值看，曲线波动程度较大，增长率由1997年的0.021，上升到2015年的0.083，总体呈上升趋势。根据人均旅游收入增长率变化特征，还可以将1997—2015年旅游发展大致分为三大阶段：1997—2003年、2004—2008年、2009—2015年。2003年“非典”和2009年金融危机严重影响了入境旅游发展，人均入境旅游外汇收入在这两个年份陷入低谷，因此选择这两个阶段作为旅游发展的分水岭。

(二)绝对β收敛及其验证

为了验证入境旅游增长是否具有β收敛，利用公式(3)进行参数估计，同时分别对不同时段的数据进行回归，结果见表3。从表3可以看出，1997—2015年中国入境旅游绝对β收敛不显著，系数b没有通过显著性检验。从各个时间段看，只有1997—2003年通过了显著性检验，该阶段是中国旅游业蓬勃发展期，入境旅游发展受到的制约相对较小，总体上表现出β收敛特征。随着入境旅游的进一步发展，入境旅游β收敛速度在2004—2009年这一阶段较大，之后收敛速度总体上降低，但基本没有通过显著性检验。

图2 人均入境旅游收入增长率与变异系数

时间段截距项系数bR2DWF值1997—20030.781(1.264)***-0.471(-1.994)***0.2392.6865.1632004—20092.027(4.607)***-1.021(-0.123)0.2031.9437.0952010—20150.798(2.300)***-0.345(-0.841)0.3232.0032.7071997—201514.347(6.374)***-1.743(-0.795)0.1212.1033.632

注：* * *、* *、*分别表示显著性小于0.01、0.05、0.10的统计检验，表5同。

(三)条件β收敛及其验证

中国入境旅游发展的地带差异较大，以上分析仅仅说明了中国总体上入境旅游收敛状况，为了验证不同地区收敛状况，需要引入地区虚拟变量进一步分析。构建回归方程(6)，其中，Dij(j=1，2，3)为引入的地区虚拟变量，用地区人均GDP代替(曹芳东 等，2015)。

(1/T)ln(yit/yi，t+T)=a-bln(yit+T)+ηijDij+εit

(6)

式(6)中，ηij为地区虚拟变量系数，εit为随机扰动项，回归结果见表4。总体上东部与西部入境旅游出现条件β收敛，但均不显著；中部入境旅游出现发散现象，且回归系数也不显著。东部地区经济发达，区位优势突出，入境旅游维持一种较高水平均衡态势；西部地区拥有绝美的自然风光与民族风情，但入境旅游发展相对滞后，维持着相对较低水平的均衡。地区虚拟变量的引入对条件β收敛影响不显著，有必要引入其他变量进行参数估计。

引入区域经济(EC)、区位交通(ET)、市场化程度(SC)、城镇化水平(CS)四个变量，考察其对入境旅游经济增长的影响，构建回归方程(7)。其中，n1～n4分别为区域经济、区位交通、市场化程度、城镇化水平的回归系数，回归系数及显著性检验见表5。

(1/T)ln(yit/yi,t-T)=α-bln(yi,t-T)+

n1EC+n2ET+n3SC+n4CS+εit

(7)

表4 加入地区虚拟变量后β收敛验证

利用逐步回归对方程(7)进行估计，将显著性较高的因子逐步引入，剔除显著性较小变量城镇化水平之后，影响入境旅游经济增长的关键因素有区域经济、区位交通与市场化程度。回归系数n1，n2，n3分别为1.274、0.075、1.389，复合回归系数与表5相比均出现下降趋势，并且显著性明显下降。一定程度上反映了影响入境旅游增长的要素并没有很好地优化组合，旅游发展的外部环境仍需进一步优化。

表5 单个解释变量回归结果

收敛性本质上反映了经济后发地区与先进地区之间差距逐渐减小的态势，入境旅游的时空演化一定程度上导致收敛现象的发生。中国入境旅游总体上δ收敛较为显著，但绝对β收敛不显著，地区因素并不是影响中国入境旅游收敛性的关键因素，这也是入境旅游与国内旅游的主要区别。区域经济、区位交通、市场化程度、城镇化水平等外部因素的引入，使得相对β收敛较为显著，这些因素也是平衡入境旅游收入的主导因素。

五、机理分析

(一)模型构建及检验

为了进一步分析入境旅游影响机理，构建入境旅游收入与各影响因素的脉冲响应模型，分析各因素对入境的动态影响。对时间序列进行分析，首先需要进行平稳性检验，由于数据的自然对数变换不影响协整关系，还能使趋势线性化，并且可以消除异方差以及两者之间的弹性值(赵磊 等，2011)，分别对入境旅游外汇收入(RJ)、区域经济(EC)、区位交通(ET)、市场化程度(SC)与城镇化水平(CS)取自然对数进行分析。为了验证数据的平稳性，对原始对数序列进行单位根检验，发现其ADF值均不能大于1%～10%的显著水平给定的临界值，不能拒绝原假设，说明原始对数序列存在单位根，它们都是非平稳的。根据赤池信息与施瓦兹最小的准则来确定滞后阶数，检验结果如表6所示。

表6 ADF单位根检验结果

注：C，T，K分别代表检验方程中包括常数项、趋势项和滞后阶数；N指不包括趋势项T。

(二)脉冲响应分析

通过构建稳健的VAR模型，分析各因素对入境旅游的动态影响，结果见图3。第一，区域经济对入境旅游的影响呈倒“V”字型。LnEC对LnRJ的影响为正值，在前两期逐渐上升，达到峰值后逐渐下降，在第4期围绕一个正值趋于均衡。在入境旅游发展的初始阶段，区域经济发展状况的改善可以极大地促进入境旅游发展，但随着地区经济发展，区域经济对入境旅游的促进作用逐渐降低，但总体上为正向影响。第二，交通区位对入境旅游的动态影响相对较小，基本上呈微弱的正值分布。在区域发展初始阶段，交通的改善可以提升入境旅游发展，当区域发展到一定阶段后，交通的改善对入境旅游发展影响微弱。第三，市场化程度初期对入境旅游几乎没有影响，但在第2期之后正向影响逐渐增大，最终围绕一个正值趋于均衡。市场化进程进一步加快有利于提升入境旅游的便捷程度，同时也有利于入境旅游中各项经济活动的开展。因此，从长期看，有利于入境旅游发展。第四，城镇化发展水平对入境旅游影响先增后降，之后趋于均衡。LnCS对LnRJ的正向影响在初始阶段逐渐增加，在第3期达到最大值，之后经历一个短暂的波动后，围绕一个正值呈微弱下降的趋势。在城镇化的初级阶段，城镇化率的提升有利于促进入境旅游发展，随着城镇化率进一步提升，与此相关的环境污染与生态破坏等问题出现，使得城镇化对入境旅游正向促进作用逐渐降低。

图3脉冲响应分析结果

注：横轴表示冲击反应的滞后期数，纵轴表示脉冲响应的程度，中间曲线为脉冲响应函数曲线，两侧的虚线为95%的置信区间。

六、结 论

本文利用1997—2015年我国入境旅游数据，综合马尔科夫链、重心分析方法、收敛性理论及脉冲响应模型，在分析入境旅游时空演化及收敛性特征的基础上，揭示入境旅游的演化机理，得出以下主要结论：

第一，自1997年以来，中国入境旅游发展较为迅速，总体上省际差异出现缩小趋势。入境旅游在空间上表现出微弱的集聚态势，入境旅游重心总体上向西南发生转移。

第二，入境旅游时空格局具有较强的稳健性。马尔科夫矩阵分析表明，1997—2015年入境旅游发展水平发生转移的地区只有北京、上海、江苏、浙江4个地区，中国入境旅游发展具有很强的路径依赖性。

第三，中国入境旅游收敛性具有不同特征。入境旅游δ收敛较为显著，绝对β收敛仅在1997—2003年较为显著，地区因素对条件β收敛影响较小，区域经济、区位交通、市场化程度、城镇化水平等外部因素的引入，使得入境旅游β收敛较为显著。

第四，不同外部因素对入境旅游具有不同的影响机制。地理位置对入境旅游收敛性影响较小，而区域经济、区位交通、市场化程度、城镇化水平等外部因素是入境旅游后发地区“追赶”先进地区的主要因素。在区域旅游发展早期，应重视区域经济、区位交通、城镇化水平等因素对入境旅游发展的影响；在区域入境旅游逐渐成熟时，需要进一步规范市场因素在入境旅游发展中的作用。