我国旅游业地区比较优势的时空演化及影响因素分析

(中国海洋大学 管理学院,山东 青岛 266100)

我国学者对旅游业地区比较优势进行了大量研究[1-3],成果主要集中在以下方面:①对热点地区旅游业比较优势进行研究[3-6];②对旅游业地区比较优势的影响因素进行探索,如技术、旅游偏好、交易效率等[7];③分析地区比较优势的空间关联特征[8,9],并使用区位商、市场占有率、显性比较优势指数等指标进行测度[10-12]。总体上，现有研究大多局限于地区比较优势的静态分析。因此，准确全面地把握我国旅游业发展的空间规律,加强对我国旅游业比较优势的系统性分析,将有利于指导各地区形成合理健康的旅游产业竞争力。

本文以我国30个省级行政单位(不包括香港和澳门特别行政区、台湾地区和西藏自治区，下同)为研究对象,选取2008—2017年相关指标数据,对各省份旅游业的地区比较优势进行测度,以探索我国旅游业地区比较优势的时空特征,研究其演化过程和空间相关关系。同时，基于面板数据和计量模型分析其影响因素,为我国各地区旅游业的协调发展和优势互补提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 旅游业地区比较优势测度

李嘉图从劳动价值论出发,提出了比较优势理论,将商品相对劳动生产率的水平作为判定比较优势的基本方式。此外,目前国内外学者的测度方法主要有两种:一种是从资源禀赋角度进行观察,包括自然资源、物质资本等因素,用以反映地区潜在的比较优势,称为“事前法”;另一种是对不同地区显示出来的产业结构或贸易结构进行观察,称为“事后法”[13],主要测度指标包括显性比较优势指数[14]、区位商[15]、市场占有率[16]等。综合现有理论和旅游业区域结构,采用“事后法”对旅游产业地区比较优势进行测度更具有代表性。

考虑到可行性和科学性的原则,本文选取旅游业市场占有率作为地区比较优势值的测度指标,它可用来表示地区产业的绝对比较优势,也可反映产业的地区发展水平。计算公式为:

(1)

式中,X为旅游业地区比较优势值;pij为第i年j地区旅游接待人次;Pi为第i年全国旅游接待人次。X值越大，表明该地区当年旅游业比较优势越明显,占据旅游市场的比重越大,旅游业的专业化程度越高。

1.2 空间相关关系测度

空间相关关系可以借助Moran′s I 指数来进行测度。通过全局Moran′s I指数可反映我国各省域间旅游业地区比较优势的相似程度,计算公式为:

(2)

局部相关性通过局部Moran′s I指数[17]、Moran散点图来检验,本文采用Moran散点图将局域空间自相关所描述的关系直观地表示出来。以(z,wz)为坐标点。其中，z为某地区旅游业比较优势的标准化值；wz为与该省域相邻的所有地区旅游业比较优势标准化后的加权平均值,即空间滞后变量[18]。

1.3 数据来源

为了从时间和空间维度对我国旅游业地区比较优势进行观测分析,本文选取2008—2017年我国30个省份的相关数据进行计算,主要数据来源于各省份历年统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报,部分缺失数据采用插值法得出。

2 旅游业地区比较优势的时空演变

2.1 基于全国尺度的时空演化分析

根据国家统计局对经济地带的划分标准,我国分为东部、中部、西部和东北4个地区。按照此划分标准，对我国旅游业地区比较优势值进行总体评估,绘制变化趋势图做进一步分析,具体结果见图1。

图1 2008—2017年我国旅游业地区比较优势变化趋势

从时序上看,我国旅游业地区比较优势值的变化具有地域差异性。从图1可明显看出，我国东部地区旅游业比较优势值呈逐年下降趋势,数值从4.59下降到3.43;中部地区旅游业比较优势值呈上升趋势,从3.66上升至4.71,平均值始终高于全国平均水平,反映出我国中部地区旅游产业地位和发展水平不断提升;西部地区旅游业比较优势值整体呈上升趋势,从2.00上升到2.82,但始终低于全国的平均水平,反映出西部地区旅游产业的市场潜力大;东北地区旅游业比较优势值分为两阶段变化,2013年前数值较平稳,为3.35—3.5,2013年之后旅游业比较优势值开始低于全国平均水平,并逐年下降至2.17。这在一定程度上说明东北地区旅游业基础较好,但在后期发展中与其他地区相比缺乏竞争力,旅游产业相对落后。

从空间演化上看,东部地区旅游业比较优势值逐年下降,集聚程度降低并逐步成为基础产业。这可能是因为我国东部地区率先对外开放,旅游业起步较早,经过几十年的产业发展和技术创新,东部地区旅游业已基本趋于成熟;而电子科技等新兴产业逐渐占据更大的经济市场,东部地区产业结构不断调整,旅游业走向稳定发展阶段,成为东部地区的基础产业;服务业等劳动密集—非技术型行业逐渐转移,技术型行业在政策推动下比例增加[19];同时，东部地区由于城镇化的快速发展,基础设施建设已超过旅游经济发展的需求,过度投资对旅游业发展形成了反向作用[20]。但东部地区旅游业比较优势值稳定在全国平均水平以上,说明虽然其他新兴产业成为该区域经济发展的主要推动力,产业聚集趋势和专业化趋势相对明显,但旅游业仍在东部地区产业发展中占据重要位置。中部和西部地区的旅游业比较优势值都呈现逐年上升的态势,中部地区旅游起步相对东部地区略晚,但发展速度较快,旅游业逐渐成为中部地区的优势产业,旅游业比较优势值稳定在全国平均水平之上。西部地区相对闭塞,旅游业发展起步晚且速度较慢,旅游业比较优势值稳步上升但始终低于全国平均水平,经过较长时间的探索逐渐成为西部地区的优势产业,在经济带动方面起到了重要作用。东北地区旅游业比较优势值较不稳定,整体现下降趋势。东北地区拥有森林、冰雪等丰富的生态旅游资源、民俗旅游资源和边境旅游资源,但存在旅游产品同质化、资源开发不合理等问题[21]。我国近年来对东北地区的产业发展重点放在老工业基地振兴方面,旅游业发展未受到应有的重视,种种因素导致东北地区旅游业比较优势值下降。从全国平均值看,我国中部地区旅游业比较优势值最高,依次是东部、东北和西部地区,整体不平衡不稳定的状态较明显。

2.2 基于省域尺度的空间演化分析

为了更直观地对我国旅游业地区比较优势的空间演化进行分析,本文绘制了2008年、2011年、2014年和2017年我国旅游业地区比较优势值的4个时间节点分级显示图(图2)。

从各年份我国旅游业地区比较优势值的空间结构变化可见,东部地区整体旅游业比较优势值呈下降趋势但基本保持在全国平均水平以上。从图2可见,东部地区的黑色区域较多,但数量有所减少。其中,海南旅游业的比较优势值长期处于较低水平,可能是海南接待游客数量有限且增长较慢,与全国旅游接待人数增长率相比数值较低。加之近年来海南旅游以“阳光、海浪、沙滩”三要素为主,旅游产品突破较小,基础设施建设与旅游需求协调度较低,在市场吸引力上没有发生明显的改变,因此在市场占有率上较为有限。山东、江苏、浙江地区经济较发达、对外开放程度高,产业呈现多样化发展,旅游业为当地的优势产业。北京、河北、天津、福建、广东地区旅游业比较优势降低趋势较明显,存在比较优势不足，使游客流向相邻省份尤其是中部地区的状况。其中,北京、上海、天津的比较优势值相对较低,但旅游接待人数仍然保持增长趋势。通过分析发现,我国2008—2017年年均旅游接待人数增长率在18%左右,而北京、上海、天津旅游接待人数的年平均增长率分别为8%、14%、12%,增长速度相对于全国水平较低,这可能是导致其旅游业地区比较优势不显著的重要原因。

我国中部地区旅游业比较优势存在明显上升趋势,中部地区旅游资源丰富。其中,河南省作为中部崛起的核心地区,旅游发展潜力较大[22],且多地为我国交通枢纽。如郑州市已逐步建设成国际性综合交通枢纽,便利的交通和优越的地理位置使中部地区的可进入性更高,经济水平的提升为旅游业发展提供了良好的契机。

我国西部地区旅游业比较优势的变化分为两个部分,其中新疆、甘肃、内蒙古、青海、宁夏、陕西地处西北地区,除陕西省历史悠久、旅游业发展较成熟外,其他省区旅游业整体起步较晚,地区比较优势不明显,在图2中表现为颜色较浅且基本不随时间推进产生变化。“一带一路”等政策对西部地区入境旅游产生了一定的推动作用[23],加上西部生态旅游、民族村寨旅游等特色旅游形式的发展,西北地区旅游业比较优势值呈上升趋势但不明显,仅甘肃省的比较优势略有提升但仍低于全国的平均水平。四川、云南、重庆、贵州、广西位于我国西南地区,旅游资源较丰富、产业起步较早,旅游业已为我国西南地区的主要优势产业。

黑龙江、吉林、辽宁3省位于我国东北地区,旅游业比较优势值的演化较不稳定且有下降趋势。其中,辽宁省基本保持较高的旅游业地区比较优势,黑龙江省旅游业发展不稳定并呈现比较优势下降趋势,可能是黑龙江省以冰雪旅游为主,旺季时间较短,偏重于景区的开发，而在服务、交通等方面短板较严重[24],在产品开发和旅游服务方面有待进一步提升,冰雪旅游价格机制不够完善,存在乱收费的现象,导致该地区旅游业发展不稳定,产业集聚度较低。吉林省旅游以长白山为特色,旅游业地区比较优势不明显,近年略有提升但水平较低,与旅游产品有效供给较少、产品创新不足等原因有关[25]。

综合来看,我国省域间旅游业地区比较优势的差异较为明显,且空间演进呈现出不均衡的特点,旅游业地区比较优势值的变化可能与邻近省份旅游业的发展有关。本文采用空间相关性分析法进一步探究了我国旅游业地区比较优势是否存在空间上的关联。

图2 2008—2017年我国旅游业地区比较优势的空间演化

3 旅游业地区比较优势的空间相关性

3.1 全局空间自相关分析

我国旅游业地区比较优势的空间相关性可通过全局Moran′s I指数来衡量,从而表示一定区域内属性值的分布状况。根据式(2)进行计算和检验,结果见表1。由表1可见,2008—2017年我国旅游业地区比较优势Moran′s I指数为0.141—0.464,2008年和2009年全局自相关不显著没有通过检验,2010—2017年P值均小于0.05,Z(I)值均大于1.96通过了检验,表明我国旅游业地区比较优势存在较强的空间正相关性。即旅游业比较优势值较高的地区,其邻近地区旅游业比较优势值也较高;旅游业比较优势值较低的地区,其邻近地区旅游业比较优势不明显,相邻地区之间存在空间溢出效应。由此可推断,一个地区的旅游业比较优势受到相邻地区的影响,并呈现出一定的相似性特征。随着时间的推进,我国旅游业地区比较优势Moran′s I指数不断增加,表明空间相关关系不断增强,空间集聚性更加明显。

表1 2008—2017年我国旅游业比较优势Moran′s I指数

3.2 局部空间自相关分析

全局莫兰指数是对我国旅游业地区比较优势空间自相关性的全局评估,但不足以表达省域间的空间关联,为进一步分析我国不同省域旅游业地区比较优势在邻近区域的空间自相关性并反映其差异程度,本文采用Moran散点图来进行研究。

散点图把不同省域的旅游业地区比较优势划分为4个象限。第一象限为高高聚集区(HH),即旅游业比较优势值较高的地区被其他比较优势值高的地区包围;第二象限为低高聚集区(LH),即旅游业比较优势值较低的地区被比较优势值较高的地区包围;第三象限为低低聚集区(LL),即旅游业比较优势值较低的地区被比较优势值低的地区包围;第四象限为高低聚集区(HL),即旅游业比较优势高的地区被比较优势值较低的地区包围。第一、三象限表示局部空间正相关,存在强(弱)旅游业地区比较优势的空间聚集;第二、四象限表示局部空间负相关,体现旅游业地区比较优势的空间异质性。本文直接使用Moran散点图对我国旅游业地区比较优势的局部相关关系进行分析(图3),并对2017年我国各地区旅游业比较优势Moran散点图进行分析,见图4。

图3 我国旅游业地区比较优势Moran散点图

图4 2017年我国各地区旅游业比较优势Moran散点图

从图3可见,我国旅游业地区比较优势的局部空间自相关性存在一定的变化,表现为散点逐渐向第一、三象限聚集,且集聚现象越来越明显,表明我国旅游业地区比较优势存在局部空间正相关。具体来看,位于第一、三象限的地区明显多于第二、四象限,位于第一象限的地区又明显多于第三象限,表明我国大部分地区的旅游业比较优势存在高高聚集或低低聚集,且高高聚集所占比例较大,旅游业发展态势较好。从图4可见,我国旅游业地区比较优势聚集现象较明显,表现出具有较强的空间溢出作用,高高聚集区主要分布在中部地区、部分东部地区和西南地区,中部地区以河南为增长极,东部地区以山东为增长极,西南地区以贵州为增长极分别向周边溢出,带动区域整体发展;低低聚集区主要分布在我国西北及东北地区,其中西北地区以宁夏为中心,东北地区以黑龙江为中心,周边地区旅游业比较优势值都较低,区域旅游发展动能不强;低高聚集区主要分布在部分东部地区,其旅游业发展水平虽然较高,但旅游经济增长缓慢,市场占有率相对其他地区增长趋势不明显。由于地处沿海,对外开放程度较高,且人口密度较大,是我国其他地区旅游业发展的重要客源地,有利带动了周边地区的旅游业发展,因此表现出低高聚集的态势;高低聚集区主要是辽宁省,该省相对东北其他地区交通更为便捷,且旅游资源丰富,旅游业发展程度较高,但周边地区旅游吸引力明显不足,自身的空间溢出效应难以带动区域整体发展,呈现出高低聚集的态势。

综上所述,我国旅游业地区比较优势存在全局和局部的空间自相关性,具有空间集聚特征,并表现出一定的溢出效应。旅游业比较优势值高的地区集中在中部、东部和西南地区,并从核心省份向外溢出。旅游业比较优势值较低的地区集聚在西北和东北地区,整体上呈现出不均衡的特点。

4 旅游业地区比较优势的影响因素

4.1 主要影响因素分析

旅游业地区比较优势值的大小和空间演化是在众多因素的影响下产生的,其中旅游资源禀赋可决定旅游业发展的基础,是比较优势评价的基本指标;区位条件影响旅游地的可进入性和通达性,并间接对客源市场产生作用;市场条件、旅游产业基础等因素都会在一定程度上决定旅游业的发展规模和速度。通过对以往研究文献的分析和比较,本文将旅游业地区比较优势的影响因素分为旅游资源禀赋、区位条件、市场条件和旅游产业基础四类。

旅游资源禀赋可通过旅游资源的数量和等级来决定,本文选取A级以上景区数量为指标;区位条件主要指交通区位,交通条件优良决定了地区的可进入性,对地区旅游业发展具有重要的基础性作用,本文选取铁路客运量和公路客运量来表示交通区位条件,运用加权求和法求得旅游区位指数[26]。

客源是决定旅游市场条件的重要因素,本文将距离大中城市和旅游热点城市的远近[27]作为旅游市场条件的测度指标。根据城市在金融、管理、文化和交通等方面的作用评估,我国住房和城乡建设部最终确立了9个国家中心城市的名额。由于我国没有明确的旅游中心界定,而国家中心城市在旅游业发展上遥遥领先,人口密度较大,旅游需求相对旺盛,旅游消费能力也较强，因此借助国家中心城市的概念来进行计算,以地区省会城市与国家中心城市的直线距离之和代表与旅游中心的距离。数值越小,表明该地区与主要旅游客源越近,旅游市场条件越好。

旅游产业基础主要与旅游产业地位和旅游产业供给有重要关联,旅游经济地位决定了政府和企业对旅游业的重视程度,在一定程度上可反映地区旅游业发展的水平;旅游产业供给则决定了旅游产业的质量和规模。在此选取旅游经济贡献率和旅游企业从业人数作为指标,计算方法与旅游区位指数相同。

4.2 计量模型构建

选取各地区旅游业比较优势值作为被解释变量,以4类影响因素作为解释变量,各解释变量的指标数据来源于相关年份的《中国统计年鉴》、各地区历年统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报,最终整理出2017年我国30个省份相关指标的截面数据。构建的多元线性回归模型如下:

X=β1+β2R+β3L+β4M+β5I+ε

(3)

式中,X为各地区旅游业比较优势值;R为旅游资源禀赋;L为区位指数;M为市场指数;I为旅游产业基础指数;ε为随机误差项。

4.3 模型的检验和分析

本文以最小二乘法对回归模型进行估计,结果见表2。

表2 旅游业地区比较优势影响因素的回归估计结果

根据回归结果可见,回归模型的F统计量为22.10,在1%水平上显著;拟合优度为0.7795,表明此模型可解释旅游业地区比较优势值的77.95%,拟合效果较好。所有解释变量的P值都小于0.05,通过了显著性水平检验。旅游资源禀赋、区位条件和旅游产业基础的系数分别为0.002、5.046、4.194,对旅游业地区比较优势具有正向影响作用,其中区位条件和旅游产业基础对地区旅游业比较优势影响较大。随着旅游形式的多样化发展,旅游资源禀赋所起到的作用越来越基础,以旅游资源为载体进行的旅游开发、服务和产业规划更具有地区竞争力和差异性。同时,区位条件是决定地区可进入性的关键,各地区应完善道路交通建设,在保障地区交通通畅和规划合理的前提下,加强基础设施建设的规模和效率,努力提升地区的可进入性和交通便利性。旅游市场条件的系数为-0.0002,对旅游业地区比较优势具有负向的影响作用,但影响水平较低,与我国旅游中心城市的距离在一定程度上可反映地区的市场潜力和需求,与旅游中心的距离越远,旅游业地区比较优势则越低。但随着高铁、飞机等高速交通方式的普及,旅游目的地与客源地的距离对地区比较优势的影响减弱,因此从旅游目的地自身出发,开发设计具有吸引力的产品和加强地区基础设施建设是增强比较优势的关键。

5 结论与启示

本文主要运用ArcGIS、Stata等空间计量工具,以2008—2017年面板数据和2017年截面数据为基础,对我国旅游业地区比较优势的时空演化和影响因素进行了研究,得出以下结论:①从全国尺度看,我国中部和西部地区旅游业比较优势均呈现上升趋势。其中,中部旅游业比较优势高于全国平均水平,西部地区低于全国平均水平;东部和东北地区旅游业比较优势下降趋势明显,东部地区基本已下降至全国平均水平,东北地区近年来旅游业比较优势已低于全国平均水平。②从省域尺度看,我国旅游业比较优势较高的地区逐渐集中在中部和西南各省,西北和东北各省旅游业比较优势仍处于较低水平且演化趋势不明显,东部沿海省份旅游业比较优势有下降趋势。③我国旅游业地区比较优势在全局和局部都存在较强的空间相关关系,并表现出空间溢出效应,旅游业比较优势值较高的地区集中在中部、东部和西南部,较低的地区集聚在西北和东北部。④旅游业地区比较优势会受到旅游资源禀赋、市场条件、区位条件和旅游产业基础的影响,且区位条件和旅游产业基础影响最为明显。

通过研究,得出以下启示:①我国旅游业地区比较优势的空间不均衡现象较严重,对西部地区尤其是西北地区,需借助“一带一路”进行西部地区的再开发、再利用,以提升西部地区旅游吸引力,挖掘地方特色,形成具有西域主题的精品旅游线路。同时,要加强旅游基础设施的建设,增强地区可进入性和交通通达度,政府和地方旅游企业共同合作,开发设计旅游产品,以增强旅游业对地方经济的带动作用,实现协同发展。②东北地区作为我国老工业基地,应借助深厚的历史背景发展工业科普体验等特色旅游,挖掘矿井参观、煤炭知识普及等多样性旅游产品,使旅游成为资源型城市转型升级的支撑点[28],打破东北地区旅游季节性较强的瓶颈,满族、蒙古族、朝鲜族等少数民族文化也可为东北地区提升旅游竞争力。③东部地区旅游业比较优势处于不断降低的态势,一方面反映了东部旅游业发展已较为成熟,逐渐转化为基础行业,但也要注意旅游服务的质量和创新。另一方面，反映了我国中部和西部地区旅游吸引力的增强,对入境旅游和国内旅游起到了一定的分流作用。西北和东北地区等旅游业比较优势较低的地区要抓住时机,积极与其他地区建立旅游资源共享机制,对旅游要素进行空间地域整合[29],发挥自身旅游特色实现旅游者的再次分流,逐步扩大市场规模。