居民消费升级与我国旅游消费的协调增长机制实证分析

中图分类号：F713   文献标识码：A

内容摘要：我国居民总体消费升级的趋势推动了第三产业消费增长，其中旅游业消费更是异军突起，成为新的消费增长点。以消费升级促进我国旅游产业消费规模的提高，需要构建两者的互动协调增长机制。本文采用2005-2016年我国省级面板数据，利用随机前沿分析法（SFA）评估了消费升级趋势下旅游业的发展效率，并评估了旅游消费规模的增长速度，结果表明：第一，消费升级趋势下我国旅游经济效率值高于不考虑消费升级时的旅游经济效率值，证明消费升级显著促进了旅游业发展前景;第二，消费升级趋势由旅游业发展渠道进一步影响了我国旅游消费的总体规模。

关键词：消费升级   旅游消费   产业效率   随机前沿分析

引言

随着我国经济发展和居民收入的提高，越来越多的居民将资金投入到体验性服务消费中，也促进了我国旅游业的长足发展。随着供给侧结构性改革的不断推进，大量游客不再满足于低价的“跟团游”、“一日游”等低端游览方式，而是选择“自驾游”、“深度游”等消费更高、体验更佳的游览途径，也给旅游地带来更多的经济收益。实际上，消费升级趋势对于旅游业的影响，首先体现在旅游业的经济效率之中，并进一步扩大了旅游业的总体消费规模。其次，消费升级趋势对于中国各个产业的发展影响深度并不一致，如何保障旅游业的充分受益，将消费升级成果转换为旅游消费，需要发掘更具协调性的发展模式。本文将聚焦于以下两个问题展开研究：第一，我国居民的消费升级效应能否带动旅游经济效率的增加？第二，消费升级能否有效转换为旅游业总体消费规模的扩展？

文献综述

旅游业与消费的耦合性研究已经成为学术界和实务界所关注的热点问题。不同的学者试图从不同产业与旅游业的耦合解读旅游业的发展方向。例如，从消费者意愿角度解读消费与旅游发展的研究中，蔡刚和蔡平（2018）从旅游产业与城镇化协调发展的角度，解读了旅游与城镇化的协调程度，并利用因子分析法建立了耦合模型，证明目前的旅游消费能够有效支撑城镇化进程。李颖（2017）则聚焦于旅游消费对经济增长的作用，采用陕西省数据进行灰色关联度分析，发现旅游消费与经济增长之间的双向促进作用。郭功星（2016）侧重于消费者对自我效能的实现，以青少年出境游为主要的研究方向，实证分析了意愿效应在旅游中的作用。除了从旅游业发展角度出发的研究，还有一部分学者关注了经济发展新常态下，消费升级能否影响居民消费行为的命题。韩术斌（2016）从消费升级对居民消费结构影响的基点出发，深度分析了消费结构转变对产业发展可能产生的影响，张维亚（2016）则直接聚焦于旅游者消费行为与消费升级的联系，采用数据挖掘的方式分析了不同旅游者身份的消费升级方向。

但目前尚未有研究从实证角度分析消费升级与旅游产业发展的关系，而前述研究已经意识到，消费升级下的旅游业发展极有可能改变了居民在旅游消费上的投入，并进一步对总体消费结构产生影响，本文将就这一问题展开相应研究。

数据、变量与模型构建

（一）数据来源

本文主要采用我国2005-2016年的经济数据、环境数据和旅游发展数据，数据主要来源于《中国统计年鉴》（2005-2016）、《中国环境统计年鉴》和《中国旅游年鉴》，部分缺失数据根据我国统计局所发公报予以补充。

（二）变量设定

学术界对于旅游消费效率的研究及评价指标尚未形成统一标准，但已有大量的文献构建了具备代表性的代理变量。本文考虑到指标可得性和科学性，借鉴王冠孝（2016）的设定选取如下变量，如表1所示。

（三）模型构建

投入指标在实证中将直接作为因子进行计算，而关联指标则作为生产非效率项纳入总体分析结构，本文基于随机前沿分析法（SFA）计算出我国的旅游经济效率。本文将SFA的基本模型设定为：

公式Yi、xi分别代表产出和投入向量，β为待估系数，（Vi-Ui） 为随机扰动项。该模型具备两个假设：Vi为服从N（0，σ2v） 的独立同分布随机误差项;Ui非负且服从正态截断分布N+（mi，σ2u） 。

由于原始模型并不能定量分析各因素對模型效率差异的影响，对这一模型有如下改进：假定Ui为相互独立的变量;模型服从两点截断正态分布;纳入时间和其他生产无效率的解释变量，模型（1）变为：

生产无效率函数可以表示为一组包含实际变量和随机变量的函数：

公式（3）中，zit为技术无效率的实际变量，ξit为随机变量且服从N（0，σ2ξ） 分布。结合代理变量设定，我国旅游业经济效益可以设定为如下函数：

公式（4）中，左侧为产出指标由表1中的二级变量产出指标表示，且服从如下函数形式：

而技术无效率函数则由表1中的相关指标所表示，服从如下函数形式：

公式（4）、（5）、（6）使用了随机前沿分析法将表1中的三个二级变量完整的联系起来。待估系数βm 即为我国不同年份的旅游业经济效率。同时，本文根据戎丽丽（2016）的分析，将产业效率引入消费升级与旅游经济的均衡发展模型之中，首先假设某一期农村人口为Nr，且每一个乡村居民均为独立进行农业生产的生产单位，典型的农产品生产函数为：

公式（7）中， yr即为乡村居民产出水平， Ar为乡村短期不变的技术水平，kur为工业品投入， nr为人均劳动投入， lr为人均耕地面积， αr与 βr则为对应的弹性系数，且满足αr>0，0<αr+βr<1，乡村居民的收入为：

联立公式（7）与（2），对工业品投入求偏导数，可以得到工业品投入的一阶条件：

将一阶条件（8）代入原有生产约束（6）中，可以得到产品收入最大化条件下的农产品产出，同时根据这一最优产出可以求得均衡条件下的乡村居民收入：

公式（10）代表了乡村部门最优产出水平，公式（11）代表了均衡状态下的居民收入水平。类似的，在城市居民角度定义典型的工业品生产函数：

公式（11）中， yu代表城市部门的生产水平，Au为城市部门的固定技术水平，kru、ku分别为人均中间投入的农业品和资本品，nu、ru为人均劳动投入和资源投入，αu、βu、γu、δu、εu为相应的弹性系数，且有αu、βu、γu、δu、εu>0。

城市居民的收入可以表述为：

计算公式（10）的最大化一阶条件为：

将公式（14）代入工业品的生产约束中，可以求出城市部门的均衡水平下的产出情况，同时也能够得到城镇居民的收入水平：

由公式（15）可以看到，城市发展受制于城市的规模，这一决定因素同样来源于土地禀赋。对产业发展而言，人口集聚带来了收入的增长，从而形成“消费升级”的基础根源——收入水平增长，但同时会对资源禀赋产生消耗，进而破坏旅游资源的稳定。至此，消费升级与旅游消费之间的协调发展转变成了最优水平下人口与土地禀赋的最优协调水平。本文引入“蒂伯特机制”分析人口的变动选择，首先将人口数量和生活成本之间设定为相关联的函数：

公式（16）中 Nu为人口禀赋， φu是城市居民的固定生活成本， θu是由城市人口数量引起资源禀赋消费的弹性系数。“蒂伯特机制”的核心思想是，存在无数个利益中性城市，居民会服从“用脚投票”的经济学思想，选择收入一定下的最佳效用，居民追求效用最大化的行为则需要满足：

此时城市居民的最大效益变为：

公式（17）中的核心系数 αu即为本文采用随机前沿分析法所建构的旅游经济发展指数。即可以计算出消费升级趋势下的城市居民纯收入。考虑最优均衡情况，假定社会总人口为N，城乡居民分别购置的农产品与工业品分别为qrn和qun，其对应市场价格为pr和pu。效用最大化原则下产生决策：

模型（19）中，即为最佳协调水平，由瓦尔拉斯均衡条件，即有市场出清状况：

进而可以得到消费升級趋势下的旅游经济发展水平：

公式中，

公式（21）中，由于本文已经采用了旅游业发展参数替代消费升级趋势水平，上述理论分析的有关参数还包含生产函数中的技术参数和居民的消费偏好两个参数。根据上文的一般均衡分析，对生产函数进行对数化计算，可以建立农村部门的生产函数的实证方程：

公式（22）中，y表示农村部门某一期的人均产出，本文以按可比价格计算的农业产值表示（第一产业产值），k作为城市部门向农村部门投入的中间工业品，本文以可比价格计算的农业中间消耗近似表示。l作为劳动力投入指标，直接农业劳动人员除以当期农村总人口进行表示，t为资源禀赋指标，以耕地、林地面积近似代替。同时，将城市部门生产函数进行对数化处理，得到：

本文采用旅游业发展系数与GDP的乘积表示消费升级在旅游业中的影响系数。进而得到如下实证方程：

公式（24）中，y作为城市部门的人均产出，可以用可比价格计算的区域工业产值进行表征。kr作为中间品消耗，l代表劳动投入率，以工业部门劳动力除以总人口得到，r代表工业部门人均能源消耗，以万吨标准煤数量比总人口可得。

实证结果

本文首先利用公式（4）计算了不存在消费升级趋势和消费升级趋势下的我国历年的旅游经济发展效率指标，使用了Fronter 4.1软件进行估计，随机前沿生产函数回归结果如表2所示。由表2可以看到，在有环境约束条件下模型的δ2值为0.847、γ值为0.844，对应的无环境约束条件下模型的两个值分别为0.355和0.817，且均在1%的显著性水平下拒绝了原假设，表明对我国的旅游产业分析中生产函数存在技术无效率，说明随机前沿分析方法适用，此外对数似然值与LR值也能够证明两个模型均具备较高解释力，进而可以求得2005-2016年我国的旅游经济发展效率值，如表3所示。表3的结果表明，我国旅游业发展情况良好，其发展效率逐年提高，在2016年已经达到了0.3017的水平。同时，当本文加入“消费升级”这一约束后，旅游业的产业效率有较为明显的提升，除2013年低于无约束情况（0.2554<0.2575），其余年份均高于无约束情况，说明消费升级有效促进了旅游产业的发展。同时还需要观察消费升级趋势与旅游消费的最优协调情况，根据模型（24），代入相关数据，结果如下：

将实证所得系数代入均衡分析模型（21），并把均衡情况下的城乡居民消费倾向设定为0.5，结果如表4所示。把表4中所有数据代入（21）式，求得我国消费升级情况下，旅游消费的均衡比例为z=19.3287%。

结论与政策建议

本文采用消费升级视角下的最优均衡模型分析了消费升级与旅游消费之间的联系。本文首先采用随机前沿分析法（SFA）分析了旅游产业效率在约束条件下的变动情况，研究结论表明，消费升级能够有效促进旅游产业效率的提升，这一结论在12个观察期内存在11个有效期。也就是说，在消费升级背景下，消费升级趋势不仅促进了居民总体消费规模的上升，还对旅游消费产生了更高比例的推进作用。

本文通过引入城乡居民均衡收入分析框架，根据居民收入分配比例的均衡模型，量化计算了消费升级约束下的居民旅游消费最优比例。据测算，假设消费升级完全作用于我国居民消费结构，截止2016年，我国旅游消费在居民消费中总体消费占比可达19.3287%，而根据中国产业信息网披露，我国2016年旅游消费的实际占比仅为11.19%。理论分析与实际情况之所以会产生差异，一方面是由于我国的消费升级趋势尚未完全释放潜力，居民的消费结构仍在转变之中。另一方面证明我国旅游业还有较大的利润空间等待释放，现有的旅游产业链在盈利模式上未达到最优情况。总的来说，借助消费升级趋势进一步挖掘旅游经济潜力，通过旅游经济拉动我国总体消费规模的上升，并助推消费升级趋势的延伸，这一良性循环将成为今后我国旅游消费市场的主旋律。

我国居民消费升级趋势短期内仍具备较强惯性，全国各地对于特色旅游市场的打造也是为了从“供给侧”加强旅游消费的潜力，根据本文的测算，旅游消费市场仍有180%以上的空间尚未释放，强化旅游消费对经济发展的拉动作用，不仅要秉持“绿水青山就是金山银山”的可持续发展理念，在运用旅游资源时加强对绿色资源的保护，还要主动出击，将旅游基础设施建设与营销进行有机结合，向居民推介生态旅游的益处，让市场的参与者更多，达成旅游经济的可持续发展。参考文献：

1.郭功星，周星.消费者敌意、自我效能与旅游意愿——基于对青少年出境旅游市场的实证研究[J]. 旅游学刊，2016，43（2）

2.蔡刚，蔡平.旅游产业与新型城镇化协调发展的实证分析[J].统计与决策，2018（12）

3.李颖.旅游消费与国民经济增长的实证分析——以陕西省旅游消费与地区经济增长状况为例[J].商业经济研究，2017（20）

4.张维亚，严伟，汤澍.基于数据挖掘的旅游者消费行为数字足迹特征分析[J].商业经济研究，2016（18）

5.韩术斌，肖歆.商贸流通业对我国城镇居民消费行为影响实证分析[J].商业经济研究，2016（3）

6.王冠孝，梁留科，李鋒.区域旅游业与信息化的耦合协调关系实证研究[J].自然资源学报，2016，31（8）

7.戎丽丽，胡继连.区域经济增长与水资源环境协调发展的脱钩状况评价——基于山东省的实证分析[J].价格理论与实践，2016（12）陈美娜（1981.5-），女，汉，江西高安人，硕士，讲师，研究方向：旅游企业管理和旅游经济

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