旅游业集聚与城镇化的非线性效应*——基于面板平滑转换回归模型的实证分析

徐立娣,赵 磊

(1.浙江长征职业技术学院 管理学院,浙江 杭州310023;2.浙江工业大学 经贸管理学院,浙江 杭州310014)

0 引言

随着空间经济思维逐渐纳入主流经济学研究范畴,作为新经济地理学研究领域的核心问题,空间集聚在城镇发展中的产业表现逐渐引起理论关注。在结构转型理论中,城镇化是工业化的伴生品,尽管工业化对城镇化影响深刻,但是中国城镇化滞后于工业化却是不争事实。然而,伴随服务业集聚活动愈发活跃,这一经济现象逐渐引起学界关注,并主要围绕其集聚测度、形成机制和影响因素3个维度展开研究[1-2],而已有文献则主要基于产业层面研究服务业对城镇化的影响机制[3]。肇自Kolko的服务业的集聚占城镇化系统研究,服务业集聚对城镇化的影响研究成为一种恰逢其时的学术关照[4]。尤其是,随着当前中国旅游业产品供给的功能空间纵向延伸,旅游业呈现出传统生活性和新兴生产性双重内涵特征,以旅游业为主导在一定地域空间上所形成的服务业融合式集聚经济为城镇发展带来了新活力[5-6]。对于这一旅游经济活动情境,兴起于20世纪90年代初的城镇旅游研究虽未直接论及,但业已洞悉旅游业对于城镇发展的现实重要性[7-8]。沿袭此种理论进度,考虑将上述研究视角拓展到较为宏观的视域层面,即着眼于城镇化的战略全局,深度研判、分析与论证旅游业集聚对城镇化的影响机理,以冀探寻新型城镇化的实践途径未免不是一种有益尝试。

与此同时,在集聚层面上探讨旅游业对城镇化的影响,尤其是在对旅游业集聚与城镇化之间的关系进行实证检验时,一个无法回避的现象是,由于旅游业集聚过程的动态性,两者之间可能内含无法回避的时变非线性因素,相比线性效应而言,前者更符合客观经济规律。例如,随着旅游业产业关联能力的增强,旅游产品分工所产生的外部性导致的规模报酬递增,在形成集聚经济的同时,在一定程度上也会出现集聚不经济现象,由此对城镇化的影响效应势必会表现出非线性特征。因此,捕捉并识别旅游业集聚影响城镇化的非线性门槛效应,是构建旅游业集聚影响城镇化实证框架的核心问题。

鉴于此,本文对旅游业和城镇化领域文献的研究主要体现在如下三方面：第一,在研究视角上,首先构建旅游业集聚影响城镇化的理论框架,进而为后续经验研究提供学理基础。第二,在研究方法上,一方面,为了捕捉面板数据的截面异质性,另一方面,为了反映旅游业集聚与城镇化之间潜在的非线性关系,本文引入由González等所开发的面板平滑转换回归(panel smooth transition regression,PSTR)模型对旅游业集聚影响城镇化的非线性效应进行实证检验,此技术可以允许估计参数随转换变量进行平滑变化,相比传统的面板固定效应或随机效应模型估计更具效率[9]。第三,在研究内容上,深化和丰富了旅游导向型城镇化(tourism-led urbanization,TLU)方面的研究文献,尤其是为该理论预设提供了具有说服力的经验证据。在笔者视域范围内,本文是国内首篇利用较为先进的非线性面板计量模型分析旅游业集聚的非线性城镇化效应的实证文献,目的是在更贴近宏观经济现实背景下,客观揭示旅游业集聚对城镇化的内在影响机制。

1 理论分析

旅游业与城镇化之间的关系成为近期研究热点,除了这一命题本身的理论逻辑演进之外,其与现实景象也存在极为密切的联系。城镇化作为转型期国家扩内需、促增长和转方式的新引擎,产业支撑是其建设的根本,而由产业结构演进引起的要素流动是城镇化发展的主要市场力量,其中产业集聚经济则是重要的微观运行机制。本文的研究重心在于,以旅游业集聚为切入点,力图从理论和实证阐释路径上探研其对城镇化进程的系统影响。

近十年来,中国旅游业规模以年均超过15%速度扩张,创造了中国旅游业“增长的奇迹”。为检视这一现象,我们还需从旅游业供求两端找寻答案。从需求端看,虽然入境旅游需求受到多重因素制约,但随着国内人均可支配收入持续提高,居民消费能力和结构正在显著增强和逐步改善。其中,以“旅游、健康和文化”等为主题的体验享受型消费成为刺激居民消费率的新亮点。就供给端言,“要素红利”成为驱动传统旅游业发展的主要力量,这一点主要获益于过去中国旅游业整体处于规模报酬递增阶段的基本事实,扩大要素投入规模,发挥要素边际生产力,是推动中国旅游业发展的惯常做法。

然而,在中国旅游业保持可观速度成长的同时,对其时空特征,或经济效应的应然思考成为旅游学研究逻辑的必然应答。对于前者,涉及对中国旅游业本体论的认识,既有研究大多关切于此,成果丰硕,譬如,旅游经济差异测算、旅游产业结构调整和旅游发展效率评价,等等。关涉后者,主要体现中国旅游业的经济发展内涵。若将两者主观割裂,就会导致对中国旅游产业存在价值的理解偏于一隅。具言之,我们将旅游业集聚与城镇化置于其中,并将两者展开为一个统一过程,是本文研究体系的中心脉络。

首先,旅游业集聚促进产业转型。旅游业集聚通过拓宽市场空间引领产业结构转型,在广度上看,以旅游业集聚为主所形成的规模经济分别在需求与成本关联、中间投入品共享和“本地市场效应”三方面拓展了市场广度。反之,市场范围的扩大又进一步促进产业分工,分工的日益精细化自然会推动产业结构转型,而产业结构升级又需要空间实现载体,城镇化正是产业转型升级所需空间实现方式的主要形式。其次,旅游业集聚引发就业效应。传统上,旅游业被视为劳动密集型行业,本身即具有较强的就业带动作用。同时,当前中国旅游业亦处在转型期,产品主导形式正在从观光旅游向休闲度假深度转变,由此决定了中国旅游业属性特征也开始由劳动密集型向资本密集型跨越,技术进步能力正在由弱变强,创新技术在旅游产品开发和业态培育方面作用明显,从而增强了旅游业集聚拉动就业的增量效应,进一步推动了产业集聚与人口集聚的协同进行。再次,旅游业集聚优化空间结构。旅游业通过发挥产业关联乘数效应,在规模经济和范围经济驱使下,借助广义集聚力吸引邻近生产要素在空间范围内向集聚中心流动,在空间集聚中心成长到一定程度时,由于规模效益降低、土地价格上涨和交易成本增加等规模不经济,从而开始对邻近地区产生扩散辐射效应,再考虑到旅游业发展的空间溢出功能,又进一步从广度上推动了邻近地区产业布局与结构升级;由于旅游业集聚在空间范围内这种集聚与辐射效应,最终推动了城镇空间结构演化[6]。

然而,不可否认的是,由于集聚的动态特征,从整个旅游业集聚成长性的角度审视,其对城镇化的影响并非始终保持积极性,而是具有复杂的不确定性,导致该种情况的原因可从旅游业集聚的早、中和末期三个阶段分别对城镇化所产生的负面效应进行判断。

首先,在早期,一方面,综合性基础设施是旅游业集聚的前提条件,而此时由于需求市场正在培育期,必然会导致基础设施利用效率并未达到最优状态,从而在整体上对区域空间利用效率产生负面影响,延缓了城镇化推进速度;另一方面,旅游业集聚在初始期明显存在集聚力大于辐射力的特征,集聚经济的产生虽然为区域经济注入了活力,但会伴生较大空间尺度上的非均衡经济,反过来又会影响地区间城镇化建设能力,导致城镇化空间结构相对失衡,这也符合产业集聚的一般规律。

其次,在中期,在旅游业产业关联效应和集聚的循环累积因果关系的双重作用机制下,旅游业在空间上的动态集聚所产生的快速规模经济效益需要大量流入集聚中心的资本、技术和劳动力等生产要素作为支撑。然而,现实来看,为了诱使旅游业进行集聚,过度投资所导致的旅游业集聚经济的资本产出比上升,再加之传统观点认为,旅游业技术创新速度滞后和人力资本质量偏低,因此,旅游业集聚过程中的生产要素供给不足和扭曲配置,会导致旅游业集聚的要素边际报酬降低,进而严重制约旅游业集聚对城镇化的积极影响。

再次,在末期,随着旅游业集聚效应增强,旅游业过度集聚所产生的规模不经济现象发生,如要素短缺、制度缺失和环境恶化等问题导致生产管理成本上升、土地价格上涨、居民生活费用提高等负面效应,即旅游业过度集聚所产生的负面溢出效应也会延缓区域城镇化进程,从而会部分抵消旅游业集聚对城镇化的积极影响。

总之,尽管旅游业集聚的城镇化效应存在丰富的学理基础,然而,也不能忽视旅游业集聚可能会对城镇化所产生的潜在负面影响,即旅游业集聚对城镇化的影响并非是理想中线性持续的,而是呈现因正负关系作用所导致的非线性特征。

2 研究设计

2.1 研究方法

面板平滑转换回归(PSTR)模型是经典的检验变量之间非线性关系的前沿计量技术,与传统的面板数据固定和随机效应模型相比,PSTR模型不仅可以有效刻画模型参数的截面异质性,可以有效克服内生性所导致的参数估计量偏误问题,尤其是允许模型参数随转换变量做缓慢平滑的非线性转换[6]。

单变量两机制(Regime)的基本PSTR模型定义如下：

式中,i为省份;t为时间;y i,t是被解释变量,是一个标量;x i,t是解释变量,是一个时变外生变量的k维向量;μi是固定个体效应;u i,t是误差项。g(q i,t;γ,c)是转换函数,是关于转换变量q i,t的值域为[0,1]的有界连续函数,将其定义为逻辑函数形式：

式中,c是一个m维的转换发生的位置参数向量;γ是平滑参数,决定转换函数的转换速度,γ＞0。

可见,在PSTR模型中,变量估计系数由线性部分β0和非线性部分β1·g(·)共同构成。显然,模型存在两种机制,当g(·)=0时,模型存在低机制(low regime);当g(·)=1时,模型存在高机制(high regime)。同时,随着转换函数值[0,1]之间平滑移动时,模型估计系数会以c为中心在β0～β0+β1之间单调转换。

2.2 模型设定

由于宏观经济变量的时变性,同时依据第三节理论分析框架,旅游业集聚对城镇化的影响效应并非简单地表征出线性特征,而是可能呈现出复杂的非线性机制。因此,为了深入揭示旅游业在不同的集聚水平时对城镇化影响的门槛效应,本文通过构建旅游业集聚影响城镇化的PSTR模型来对两者之间的非线性关系进行实证检验,计量模型设定如下：

式中,URB i,t为省份i在t期的城镇化水平;TA i,t为省份i在t期的旅游业集聚水平;Z i,t为一组控制变量向量;g(TA i,t;γ,c)是以旅游业集聚TA i,t为转换变量的转换函数。

2.3 变量构造

城镇化作为模型因变量,采用人口城镇化率表示,即年末城镇人口与该地区年末总人口的比重来度量城镇化水平。

在国内外关于产业集聚的研究文献中,区位熵被广泛用于衡量某产业的区域集聚程度,也是测量产业布局规模效益与产业化水平的一种方法。本文综合了数据可得性等因素,选用区位熵指数来衡量旅游业集聚度,不仅能够反映出区域旅游业发展质量差异,也能体现出区域旅游业发展的时空演变特征,指标定义为：

式中,d i为某区域i部门的某一指标;D i为高层次区域i部门的同一指标;n为某类产业的部门数量。

在控制变量中,基础设施(fraden)采用交通密度衡量,为了使省级单元的年际交通基础设施存量具有可比性,采用每平方公里土地面积平均交通里程数刻画,即采用铁路、公路和内河航道里程与所在省域面积之比度量。基础设施被认为是提升城镇化率的有效手段,而考虑到基础设施的地区差异性,首先应对其予以控制。按照惯例,产业结构(indstr)采用二三产业产值比重度量。产业支撑是城镇化进程的驱动力量,直接关系到城镇化质量的高低。人力资本(human)采用地区年末劳动者平均受教育年限度量。城镇化的首要动力来源于“以人为本”,“人”的城镇化是全面推进城镇化的主要抓手,人力资本建设对于改变城乡二元结构存在积极意义,也使其成为城镇化进程不能忽略的基本事实。对外开放(open),采用外贸依存度衡量,即地区进出口总额占GDP比重度量。对外开放有利于扩大地区市场规模,进而为城镇化发展提供需求条件。政府规模(govern)采用地方财政支出占GDP比重测度。处理好政府与市场的关系是城镇化的关键之举,地方政府的干预对城镇化产生重要影响。

2.4 数据说明

本文研究样本为中国30个省级单元(港澳台和西藏除外)1999-2013年平衡面板数据。旅游业相关数据主要来源于《中国旅游统计年鉴(2000-2014)》《中国旅游统计年鉴(副本)(2000-2014)》和《中国旅游年鉴(2000-2014)》。其他经济统计数据分别来源于《中国统计年鉴(2000-2014)》《新中国六十年统计资料汇编》和中经网统计数据库。

3 实证分析

3.1 模型非线性检验

在建立PSTR模型之前,首先对方程(3)进行非线性检验,以考察是否存在非线性机制转换效应,即检验原假设H0∶γ=0,由于模型包含未识别平滑参数γ和位置参数c,故而无法对模型进行传统的非线性检验[10]。为了检验截面异质性,遵循Luukkonen的做法[11],考虑设置同质性零假设H0∶γ=0,并在γ=0处用转换函数一阶泰勒展开式替代,从而构造出辅助回归方程：

方程(6)中“线性检验”的原假设为：H*0∶β1=β2=β3=0,也等同于检验H0∶γ=0,然后通过分别估计方程(6)和线性固定效应模型,并根据两个模型的残差平方和进而构造统计量进行检验,利用服从χ2分布的LM检验统计量和服从F分布的LM F检验统计量进行检验：

式中,T为时间长度;N为截面个数;k为外生变量个数;SSR0和SSR1分别为接受和拒绝原假设的残差平方和。经检验,LM F统计量为8.45,并在1%水平上显著拒绝所以接受模型存在非线性的假设。

3.2 模型参数估计

由于PSTR模型参数估计要比普通线性模型能够更有效地克服参数异质性问题,所以其可以得到相对稳定且可靠的估计结果。PSTR模型估计主要采用非线性最小二乘法得到参数估计值。其中,转换函数的斜率系数γ和位置参数c采用搜索精度较高的模拟退火法获得初始值,然后使用NLS方法对方程(3)进行模型非线性估计[12]。

将旅游业集聚设定为门槛变量,旅游业集聚的非线性城镇化效应估计结果显示,PSTR模型进行非线性转换的位置参数c为1.012,表明基于旅游业集聚变量的旅游业集聚的非线性城镇化门槛值为1.012,意味着模型存在高、低两个机制。此外,当旅游业集聚低于门槛阈值(TA i,t≤1.012)时,转换函数g(TA i,t;γ,c)取值趋于0,并且共有227个观测值,占全部观测值比重为54%;当旅游业集聚高于门槛阈值(TA i,t＞1.012)时,转换函数g(TA i,t;γ,c)取值趋于1,且共有193个观测值,占全部观测值比重为46%。同时,非线性PSTR模型在旅游业集聚的城镇化效应之间平滑转换的斜率系数γ为4.138,也说明模型在高、低机制之间转换速度较慢,并呈现出平滑渐进趋势。简言之,当旅游业集聚处于不同演变阶段时,旅游业集聚与城镇化之间的关系实际存在平滑转换特征。

PSTR模型同时报告出,TA估计系数β0为0.021,并且在1%水平统计显著,而TA*g(·)估计系数β1为0.028,则在5%水平上具有显著性,由此显示,旅游业集聚的城镇化效应存在动态性和非线性。当转换函数g(TA i,t;γ,c)=0时,旅游业集聚的城镇化效应值为0.021(β0),模型处于低机制;当转换函数g(TA i,t;γ,c)=1时,旅游业集聚的城镇化效应值则为0.049(β0+β1),模型处于高机制。综合而言,旅游业集聚的非线性城镇化效应在低机制与高机制之间以旅游业集聚门槛阈值1.012为转换中心,随着旅游业集聚自身状态变量的变动,旅游业集聚的非线性城镇化效应则在[0.021,0.049]之间平滑转换。结合图1可知,旅游业集聚作为转换变量与旅游业集聚的城镇化效应之间存在显著的正相关关系,即不仅旅游业集聚对城镇化具有显著的正向促进作用,而且随着旅游业集聚水平的不断提升,旅游业集聚的城镇化边际效应递增。具体而言,当旅游业集聚水平较低时,旅游业集聚的城镇化效应处于低机制,即低影响状态,而当旅游业集聚跨越门槛值1.012时,旅游业集聚的城镇化效应开始逐渐从低影响状态向高影响状态平滑转换,并最终持续处于高影响状态。

实际上,伴随着我国旅游消费市场需求不断规模化和差异化,旅游产品供给速度滞后于旅游市场需求扩张的矛盾日渐突出,旅游业供给侧,尤其是对旅游产品的探索、创新与开发成为实现我国旅游市场均衡的关键所在。因此,在以旅游市场需求为导向的旅游产品开发模式下,旅游业内旅游产品分工愈发细化,由旅游产品生产过程中所诱发的产业关联效应所产生的金融外部性以及旅游产品生产专业化的不断提升所产生的技术外部性导致旅游产品生产规模报酬递增,由此便进一步促使与旅游业相关的经济活动在空间上集聚,进而加剧了相关产业和劳动人口的集中,从而推动了城镇化进程。更进一步,从理论上讲,集聚所引起的累积循环因果关系又会持续强化旅游业规模经济对城镇化的影响效应。关键是,旅游业集聚的城镇化效应存在门槛特征,这是由旅游业自身的集聚能力所决定的,而主导旅游业集聚能力发生门槛变化的主要因素便是推动旅游业转型升级的技术进步。这是因为在低影响状态时,旅游业集聚的发生源于旅游产品的属性吸引力,而在高影响状态,旅游业集聚的动因则来自旅游产品的技术创新,根据内生增长理论,后者才是导致旅游业集聚效率提升的根本原因,进而也是推动旅游业集聚跨越门槛阈值,增强旅游业集聚的城镇化边际效应的重要因素。

在控制变量对城镇化的影响方面,基础设施、产业结构、人力资本和政府规模均对经济增长存在统计显著的正向效应,这与既有理论预期基本相符。基础设施具有网络属性,因其具有较强的空间外部性,为生产要素的流动集聚创造了重要的前提条件,进而有益于优化城镇化空间结构。城镇化进程需要产业支撑,产业结构的转型升级可以引致城镇化效应,一方面,城镇化是工业化进程的“副产品”;另一方面,服务业发展可以有效推进“人口城镇化”。人力资本可以有效改善就业人口劳动效率,提高其未来预期收入,进而有利于促进人口向城镇流动。城镇化作为举国战略,势必离不开政府的有力干预,在遵循市场资源配置作用基础上,政府应发挥好“守夜人”作用,才能积极引导城镇化进程。需要指出的是,贸易开放对城镇化存在显著的负向影响,这主要是由于近年受制于汇率升值、金融危机和出口产品附加值低等因素,导致国内产品市场的外部需求受到约束,降低了国内产品生产的规模经济效益,进而延缓了城镇化进程。

出于稳健性分析考虑,本文同时报告出普通面板固定效应模型线性估计,以判断旅游业集聚的线性城镇化效应是否处于PSTR模型估计所报告的旅游业集聚的非线性城镇化效应低高机制之间。由表1可知,在线性实证假设框架下,旅游业集聚估计系数为0.035,恰好处于上述机制内,一方面,说明旅游业集聚提高1%,将会正向促进城镇化率提升0.035%;另一方面,由于线性模型忽略了旅游业集聚与城镇化之间潜在的非线性关系,从而导致旅游业集聚的城镇化效应倾向于高估旅游业集聚对城镇化的线性影响效应,同时低估了旅游业集聚对城镇化的影响效应。因而,相较于普通面板固定效应模型线性估计,PSTR模型可以更客观地刻画出旅游业集聚对城镇化的非线性动态影响。

表1 模型参数估计结果

4 政策启示

首先,旅游业集聚显著的城镇化效应表明,我们在推进旅游业驱动型城镇化战略时,还需要从空间动态集聚的视角去理解,这是本文重要的创新发现,即深入到旅游业驱动型城镇化战略内部,应将空间集聚考虑在内。事实上,尽管学术界不仅对旅游业集聚的理论形成机理探讨不多,而且对旅游业集聚的经济效应,尤其是旅游业集聚对城镇化的作用机制鲜有涉及,但是随着旅游市场旺盛的创新需求和旅游供给侧的紧迫改革,形式新颖、功能多样和内容丰富的旅游业集聚载体相继出现,并吸引了大量旅游生产要素空间集聚,从而已经对区域城镇化空间结构产生了现实影响。

其次,从宏观上看,培育、激励和强化旅游业集聚是发挥旅游业驱动型城镇化战略的有效途径。政府可通过有序规划、战略引导和政策扶持来助推旅游业的集聚发展,应从体制创新、政策配套、管理升级和人才支撑等多个方面为旅游生产要素的集聚流动提供保障,具体可鼓励建设不同形式的旅游业集聚载体,例如,旅游综合体、旅游集聚示范区、旅游经济特区、旅游产业园、旅游综合改革实验区和全域旅游区,等等。以满足旅游市场需求为导向的多样且差异化旅游业集聚载体,主要是从“产业、人口和空间”三个方面显著影响城镇化。随着旅游产业链的延伸,旅游企业为了满足旅游市场的需求偏好,选择以集聚融合的方式进行旅游价值链合作,从而使得旅游业集聚的规模经济扩大,这种由旅游市场需求所引致的供给结构变化有力推动了关联产业整合、转型与升级,然后,一方面通过带动消费、就业和服务集聚实现人口集聚,另一方面通过产业调整、重塑与布局优化区域城镇化空间结构。

再次,从微观上看,分别从内外两方面拓宽旅游业集聚对城镇化的作用途径。从严格意义上来说,主要是通过增强旅游业集聚的技术溢出效应和规模经济效应两种渠道作用于城镇化。从内部来看,首先应当注重“狭义”旅游业集聚的形成,即以旅游业所属五个部门所提供的基本旅游产品为核心,通过强化旅游业部门之间在产品价值链上的协调与合作,进而产生“狭义”旅游业集聚的 MAR外部性。这不仅有利于旅游产业创新,更重要的是,由旅游产业创新所引致的目的地产业结构升级,对城镇化质量具有正向影响。从外部来看,“狭义”旅游业集聚凭借其产业关联效应,逐渐形成以旅游相关产业融合和产业链垂直延伸相结合的“广义”旅游业集聚的Jacobs外部性,进而通过不断深化劳动分化和增强知识溢出,实现“广义”旅游业集聚的网络化发展,从而为城镇化进程提供产业支撑。因此,“广义”旅游业集聚所引起的产城融合,是旅游业集聚促进城镇化发展的核心要义。

最后,尤其重要的是,无论是政府科学引导,抑或市场自发调节,除了继续为旅游业集聚创造良好的内外部条件之外,还应保持对旅游业集聚施加政策影响的强度与可持续性,这主要是由旅游业集聚的非线性城镇化效应所决定的。在旅游业集聚的初始阶段,出于满足客源市场猎奇心理的旅游产品属性吸引力所产生的集聚力,成为推动区域城镇化进程的主要因素,但这种作用机制会随着客源市场的审美疲劳而出现弱化的迹象,简言之,旅游产品创新供给的速度滞后于客源市场需求变化的速度,从而导致旅游业供求非均衡,会进一步阻碍旅游业的集聚强度,进而使得旅游业集聚的城镇化效应处于低影响状态。然而,随着旅游业集聚的动态演变,尤其是依靠旅游产品技术创新所驱动的旅游业集聚模式为旅游业集聚水平的提升提供了重要的内生动力,当旅游业集聚水平跨越门槛值之后,旅游业集聚的城镇化边际效应会随着时间推移而逐渐增强,并最终稳定于一个较高的影响状态。因此,为了推动旅游业集聚的城镇化效应由低机制向高机制转换,一方面,要继续培育旅游业集聚,并拓宽旅游业集聚对城镇化的影响渠道以增强旅游业集聚的城镇化效应;另一方面,为了推动城镇化进程,在充分重视城镇化的其他决定因素时,也需要强化相关宏观经济因素对旅游业集聚的溢出效应,进而为正向调节旅游业集聚的城镇化效应提供有利的外部性条件。