旅游发展、技术创新对经济增长的影响研究——基于省级空间面板数据分析

唐夕汐，夏 青，陈 非

（广东第二师范学院 管理学院，广东 广州510303）

一、引 言

旅游业已发展成为全球经济中产业规模最大、发展势头最强劲的产业，其产业关联带动作用受到全球众多国家或地区的高度重视，促使其将旅游业作为当地经济的支柱产业、先导产业、龙头产业，展示出充满活力的发展前景。近些年来德国和美国相继提出“工业4.0”规划和“工业互联网”战略，党的十九大进一步明确了创新在引领经济社会发展中的战略地位，以期在新一轮的工业革命下利用技术革命和网络革命的契机，促进产业升级和经济转型。而现代旅游业从出现的那一天起就与划时代技术密切相连，甚至可以说是技术在推动旅游业一次又一次的转型升级。工业革命时期，蒸汽机技术推动现代意义上旅游业的出现；二战后，喷气式发动机的出现为洲际旅游提供了可能；电子数据交换（EDI）技术为旅游预订系统的出现提供了源动力，互联网技术的出现则为全方位旅游信息定制奠定了基础。因此，旅游业成为当今世界上规模最大的经济产业，技术创新成为近些年来经济增长最有冲击力的变量，如何从技术创新角度看旅游发展对经济增长的贡献作用？如何把握好旅游发展、技术创新以及两者的耦合互动作用对经济增长的影响？如何发挥两者的协同效应来促进经济的内涵式增长？成为本文亟需回答的关键问题。

本研究拟从理论和实证两方面来探究这个问题：理论方面，在国内外相关研究的基础上，构建了旅游发展、技术创新促进经济增长的机理模型；实证方面，选择我国31 个省份（不含港澳台地区）2008-2018年的面板数据来量化旅游发展、技术创新以及旅游发展与技术创新的融合互动对经济增长的溢出效应大小及方向，并将31 个省域划分成东中西部来探究区域差异带来的不同作用。本文贡献主要体现在：①考察旅游发展、技术创新与经济增长三者的作用机理。弥补旅游发展、技术创新与经济增长相关研究较少的缺陷。②揭示旅游发展、技术创新对经济增长的外生性作用。基于旅游是创新型产业的发展现实以及旅游发展与技术创新相关研究极少进入创新研究主流之中的研究现实，对于旅游发展、技术创新与经济增长这三者之间长期的动态效应进行梳理和研究。③旅游发展与技术创新并不是独立存在的，正视两者的融合互动对经济增长的作用价值并量化其对经济增长的贡献，为旅游发展与技术创新融合互动提供理论和实践借鉴。

二、理论机理与测度模型

（一）理论机理

1.旅游发展促进经济增长

国外旅游发展促进经济增长相关研究始于19世纪末，兴盛于20 世纪60 年代，最早是由意大利博迪奥从统计学角度开创了旅游与经济相关研究的先河［1］。从研究内容来看，国内外主要集中在旅游业能否促进经济增长的探讨上［2］，大致有三种观点：一是正向促进作用，旅游发展显著促进经济增长［3-4］；二是负向抑制作用，认为旅游发展阻碍经济增长（负向抑制作用表现为“荷兰病”效应、“资源诅咒”效应、“投资挤出”效应、“福利漏损”效应以及“反向排斥”效应等）［5］；三是关系不显著，认为旅游发展与经济增长并不存在显著相互关系［6-7］。在这三种不同的观点中，Shan 等［8］提出的“旅游导向型经济增长假说”成为主流研究所认同的代表性观点。延伸正向促进作用研究的深度就需要回答旅游发展具体通过什么动力机制来促进经济增长这个问题。经济外部性理论认为溢出特指经济活动的外部性，新经济增长理论认为溢出效应是解释经济增长的重要动力机制；阿弗里德·马歇尔在1890 年［9］提出外部性概念后，经过一个多世纪的研究深化，溢出被赋予了越来越宽泛的含义，其中，关注旅游的溢出效应是对旅游行为产生的结果进行全面分析的必然要求，再加上由于旅游业是极具关联带动作用的产业，旅游溢出效应也成为溢出效应相关研究的典型代表。故基于经济外部性理论、新经济增长理论、旅游产业自身特性，认为旅游发展通过溢出效应来促进经济增长。李凡等［10］基于可计算缺口模型计算分析了珠江三角洲城市之间的旅游业区域溢出效应；Caglayan等［11］通过计量分析得出旅游拉动经济增长的溢出效应明显；吴玉鸣［12］使用空间滞后面板数据模型，发现省域旅游经济存在明显的空间相关性和空间依赖性。但是，旅游发展具体通过什么溢出来促进经济增长？关于这个问题现有研究还没有涉及。考虑增长有追求数量增长、结构演进和实现“可持续发展”等进程和步骤，旅游溢出的这种纵向发展带动效应也可以从旅游规模溢出、旅游结构溢出、旅游质量溢出这三个方面来理解。如何提高旅游发展带来的高质量溢出，这正是旅游业转型升级、跨越式发展的隐性约束。同时旅游规模溢出与旅游结构溢出作为旅游质量溢出的基础都是为了探讨旅游溢出效应在质量与内涵方面的联系，因此核心影响变量有旅游投资、人力资本、技术创新等。其中，技术创新成为经济新常态下旅游发展促进经济增长的重要动力因素。

2.技术创新促进经济增长

200 多年来的经济增长研究长河中，大体形成4 个不同阶段的理论，即古典增长理论、新古典增长理论、新增长理论以及新制度学派理论［13］。不同的经济发展阶段，经济增长的驱动因素也不尽相同，换句话说，整个市场化的活动就是一个不断重新发现、不断修正对各种生产要素估值的一个过程。因此，随着理论的推进和市场发展需要，经济增长机制经历了从依靠资本、劳动力和自然资源等要素驱动到投资驱动，再到今天创新驱动的发展过程。熊彼特最先论述了技术创新促进经济增长的机理，随后，学者们从经济外部性的角度解释了技术创新促进经济增长的理论机理，Romer、Lucas 将技术创新与经济增长的相关研究带入了区域空间领域［14-15］；Arrow［16］通过“干中学”模型首次从内生技术角度解释技术创新对经济增长的推动作用；Lou等［17］认为技术创新溢出效应对市场价值有显著的正向关系。基于熊彼特的创新扩散思想、Arrow 的“干中学”模型就形成了技术溢出促进经济增长的理论基础，认为技术创新溢出效应是指技术创新活动主体对其他经济活动主体提供发展促进性或者形成发展限制性的经济外部性作用，产生的溢出效应是技术创新带动作用的一种路径，该路径聚焦于技术创新对经济增长带来的发展关联作用。国内对技术创新促进经济增长问题的研究主要集中在研究增长机理方面［18］。另外，在经济地理学中将技术外部性效应作为独立要素纳入生产函数，建立了技术溢出效应的内生增长模型，而技术所有者不能阻止他人通过竞争、模仿、传播等方式从自身获益，这也是技术溢出存在的原因。故技术创新具体通过有效促进知识流动的技术竞争溢出、技术模仿溢出、技术传播溢出来促进经济增长。

3.旅游发展、技术创新促进经济增长

旅游发展与技术创新并不是独立存在的，两者融合即将其他行业或部门之中处于相对优势地位的技术性因素融入旅游产业的各项活动环节中［19］，这类技术性因素包括了以信息技术为代表的高新技术和以交通技术为代表的传统技术，也包括了演艺、医疗、养生、影视等专业技能。在深化阶段，各类产业技术和专业技能的融入，拓展了旅游产业的关联渠道和发展空间，因此，在将技术创新作为核心变量考察旅游发展对经济增长的溢出效应同时还需要考察旅游发展与技术创新互动融合对经济增长的贡献。故基于经济外部性理论、新经济增长理论以及旅游产业自身特性，认为旅游溢出效应是旅游发展促进经济增长的动力机制，具体通过旅游规模溢出、旅游结构溢出、旅游质量溢出来促进经济增长。在熊彼特的创新扩散思想、“干中学”模型、技术溢出理论的指导下，技术溢出效应是技术创新促进经济增长的动力机制，具体通过技术竞争溢出、技术模仿溢出、技术传播溢出来促进经济增长。融合发展理论、联结效应理论、溢出效应理论认为不能忽略旅游发展与技术创新的融合关联效应对经济增长的重要作用，这种交互作用通过耦合互动溢出、融合关联溢出来促进经济增长。旅游发展、技术创新促进经济增长的机理模型如图1所示，旅游发展通过旅游溢出效应促进经济增长，技术创新通过技术溢出促进经济增长，旅游发展与技术创新的相互作用通过耦合互动溢出、融合关联溢出来促进经济增长。

图1 旅游发展、技术创兴促进经济增长的机理模型

（二）测度模型

1.指标选取

研究采用31 个省份2008-2018 年的面板数据，数据来源于中国统计年鉴、各省市统计公报。

（1）被解释变量：经济增长（eg）。依据经济增长有追求量的扩展、结构的优化、质的改善等进程和步骤，采用人均GDP来表示地区经济发展水平。具体是基于2000年为基期的GDP平减指数计算得到实际人均GDP。

（2）解释变量。①旅游发展（td）。据经济增长质量理论，旅游发展效率是旅游业优质发展举足轻重的指标，而旅游业专业化程度又是衡量旅游发展效率的重要指标之一。Fayissa 等［20］将旅游专业化程度视为旅游业优质发展并促进经济优质增长的指标。本研究采用地区旅游总收入与GDP 之比作为旅游专业化程度的表征变量来衡量旅游发展。②技术创新（ti）。由于技术创新要素在国内外至今都没有一个统一、权威的指标认证体系，故在中国诸多的统计数据中也没有足以支持对技术创新指标的科学测度，因此按照通常的做法，用规模以上工业企业研究与试验发展R&D经费支出占GDP的比重来表示技术创新的情况。③旅游发展与技术创新的交互项（td×ti）。旅游发展与技术创新的交互项主要是用来探究旅游发展与技术创新融合关联对经济增长的溢出效应大小和方向，用旅游发展与技术创新的乘积来表示。

（3）控制变量。①资本投入（ci）。用外商直接投资额占地区GDP之比来衡量；②劳动力投入（li），用大学本科及以上学历在劳动力中所占比重进行衡量；③市场开放程度（mo），用进出口贸易总额占GDP的比重来衡量，其中，进出口贸易总额使用当年人民币兑美元平均汇率换算成人民币；④政府规模（gs），用政府财政支出占GDP 的比重来衡量。

2.空间自相关分析

空间计量经济模型作为计量经济学的一个分支领域，在量化经济活动主体区内和区外互动关系方面成为近些年来学术界应用和推广的重点，故选择在溢出效应研究领域使用较新颖、较成熟的空间计量经济模型来进行定量分析。具体步骤是：首先进行空间相关性分析，如果空间相关性显著，再进行空间计量分析。

现有研究中用于区域空间相关性分析的统计量主要有Moran's I、LMsar、LMerr、Robust LMsar、Robust LMerr 等指数，本研究选择帕克·莫兰（Moran）在1950年所提出的Moran's I指数，包括全局空间自相关的Moran'I 指数和局域空间自相关的Moran'I指数。相关性的评价标准为：Moran's I取值范围为［-1，1］，0 为正负相关的界限，正数表示空间正相关，越接近1 空间相关性越明显；负数表示空间负相关，越接近-1 空间差异越大，等于0 空间呈随机性，不存在空间相关关系。

全局空间自相关是通过比较邻近区域变量属性值的相似程度来衡量整个受测区域的空间关联程度。计算公式为：

其中，n 为样本量（空间位置、地区总和）；x 为检验变量；x¯为检验变量的均值；xi、xj为空间位置i和j的检验变量；wij为空间权重矩阵。地理邻接权重矩阵是以Rook 相邻为准的，也就是说只要有相同边界就可以认为区域是相邻的，当区域i 和区域j 相邻时，wij=1；当区域i和区域j不相邻时，wij=0。

局域空间自相关分析作为全局空间自相关分析的有效补充，重要性体现在：一是可以在全局空间自相关分析结果的基础上，通过局域空间自相关分析寻找出可能被忽略的相关关系；二是进一步挖掘局部之间是否存在异质性的区域；三是相似或相异聚集现象位置的确定。其公式为：

（5）式中参数含义同（3）式。

3.空间计量模型

空间计量经济方法与一般经济计量方法最大的区别就是考虑了区域间的相互影响，并把这种相互影响和相互制约的关系考虑进定量计算的模型分析中。

（6）式就是空间杜宾模型，简称SDM 模型。y 为被解释变量，表示的是各省区市的经济增长；x为解释变量，表示旅游发展、技术创新、旅游发展与技术创新的交互项为代表的核心解释变量以及资本投入、劳动力投入、市场因素、政府因素为代表的控制变量；W为权重矩阵；Wx为解释变量的空间滞后项，Wy为空间滞后因变量y作为面板模型的被解释变量，是一个n×1的列向量；ρ、γ为空间回归系数；β为外生变量x回归系数参数向量；α为常数项；μ为随机误差向量。具体来说，本研究构建的空间面板杜宾模型如下：

其中，i=1，2，…，31；t=2008，2009，2010，…，2018；ρ为空间滞后系数；W为空间权重矩阵；β、γ为对应的待估系数，uit为随机误差项。

三、实证结果与讨论

（一）空间相关性分析

空间相关性是检验区域之间彼此能不能保证独立的问题以及回答是否有溢出现象的重要一环。基于莫兰指数（Moran'I），以经济增长（eg）、旅游发展（td）、技术创新（ti）为变量，选择K-Nearest Neighbors 为空间权重矩阵（设定Number of neighbors is 4）来考察三个变量的空间特性。

从表1 中可知，2008-2018 年经济增长空间自相关值全部为正，均通过了显著性检验，证明经济增长的空间相关性较强；旅游发展空间自相关值2008-2018年也全部为正且通过了显著性检验，呈现出在波动中下降的趋势；技术创新空间自相关值从2008年的0.661 4到2018年的0.881 2，区域间的关联性异常显著。总之，eg、td、ti 均存在正向显著的空间自相关，说明空间分布并不是独立的状态，表现出显著的空间依赖性。

表1 经济增长、旅游发展、技术创新全局Moran'I（2008-2018年）

为进一步了解eg、td、ti的空间分布情况以及是否有相似或相异聚集现象，通过Moran散点图的计量对局域空间相关性进行分析。结果表明，整个考察期（2008-2018 年）eg、td、ti 的局域相关性具有较强的稳定性，主要分布在高值集聚的热点区和低值集聚的塌陷区，其中塌陷区数量最多。总之，通过全局、局域空间相关性分析，得到31个省份空间依赖性明显、空间特征活跃，因此需要进行空间计量分析来量化这种溢出效应。

（二）溢出效应测度

为了保障研究的科学性，在进行空间计量分析的同时，也使用传统的计量面板模型进行分析。传统计量面板模型分析进行了F、LM、豪斯曼三种检验；空间杜宾模型分析进行了Wald、LR、Hausman三种检验（1），两种模型对比结果见表2 所列。结果表明，当同时存在空间差异性与空间相关性时，传统的计量面板模型会因为无法区分空间差异性与空间相关性而产生估计偏差，计量结果也与考虑了空间效应的空间面板模型有所出入。参考Elhorst［21］的相关研究，对各个变量的溢出效应进行直接、间接和总效应的分解。采用的方法是空间回归模型偏微分法对公式（7）进行移向、求逆及偏微分运算，直接效应意味着对本地经济增长带来出乎意料的发展关联作用，间接效应意味着对周边其他地区经济增长带来出乎意料的发展关联作用，总效应=直接效应+间接效应。

表2 两种模型对比结果

直接效应、间接效应和总效应的分解结果见表3所列。从分解表可以看出，变量系数均通过了不同程度的显著性水平检验。从旅游发展、技术创新直接、间接和总效应可以看出，省域经济增长不仅直接受到本地区旅游发展、技术创新的影响，同时还会受到邻近地区的“跨界”影响，邻近地区旅游发展、技术创新会通过空间传导机制作用于本地区经济增长，起着发展带动的相关作用，从而促进经济增长。总之，从分解结果可以得到以下几条溢出路径：

（1）技术创新总溢出效应为2.426 263，意味着技术创新每增加1个百分比，将带动经济增长2.426 263个百分比，带动系数为2.426 263，在所有的变量中效应最强。其对本地经济增长的带动系数为2.048 476，对周边其他地区经济增长的带动系数为1.558 170，对整体经济增长具有放大作用。说明技术创新作为近些年来经济增长中最有冲击力的变量，其溢出效应对经济增长的关联带动作用显著，这也在一定程度上验证了熊彼特创新扩散思想、“干中学”模型、技术溢出理论在我国省域的适用性。

（2）旅游发展总溢出效应为0.935 746，表明技术创新每增加1个百分比，将带动经济增长0.935 746个百分比，带动系数为0.935 746，对本地经济增长的带动系数为0.572 265，对周边其他地区经济增长的带动系数为0.046 559，直接、间接、总效应值都为正，说明溢出效应显著。但是溢出系数值都在1以下，说明每单位旅游发展对周围其他地区以及本地经济增长的关联带动作用只具有部分共享性。

（3）旅游发展与技术创新的交互项总溢出效应为-0.945 129，对本地经济增长的带动系数为-0.516 216，对周边其他地区经济增长的带动系数为-1.212 200，这表明旅游发展与技术创新的融合关联与经济增长负相关，其带来的溢出效应对经济增长具有消极的抑制作用。旅游发展与技术创新的融合关联在理论和实践中出现反差，在理论研究中被忽略的旅游发展和技术创新对经济增长能产生关联效应，在实际中则负面作用显著，阻碍了经济的优质增长。这也警示在推进旅游发展与技术创新融合的过程中，不仅仅关注旅游发展、技术创新自身的优质发展，而且要不断总结区域旅游发展与技术创新的结合方式与路径，重视两者互动融合对经济增长的贡献。

表3 溢出效应分解

lndirect间接效应Total总效应lnli mo gs td ti td×ti ci lnli mo gs-0.684 278***-0.106 110**-0.250 868*0.618 824*3.606 603***-1.728 416**0.081 891**0.504 424***0.242 758**0.035 175**-0.377 187-0.034 982 0.248 165 1.014 058 15.188 496***5.751 642-0.019 433 0.325 426 0.191 419***1.551 635***-0.212 659-0.688 084 2.180 232***-0.545 114-4.535 165 2.671 948-1.028 963***1.271 620***-0.096 653 2.684 819***-0.383 902***-0.040 477 0.260 208 2.613 836 0.903 911***-5.347 583-0.018 495 0.311 051 0.181 417 1.585 207***续表3项目 变量Coefficient 31省份 东部 中部 西部

（三）区域差异分析

将31个省份按照东（11）、中（8）、西部（12）（2）三大区域来解析旅游发展、技术创新促进经济增长溢出效应的区域差异特性。首先进行Wald spatial lag、LR spatial lag、Wald spatial error、LR spatial error、Hausman test-statistic 四种检验，随后采用空间回归偏微分法对各个变量的溢出效应进行直接、间接、总效应这三种效应的分解，结果见表3所列。

（1）东部地区旅游发展、技术创新、旅游发展与技术创新的交互项对经济增长的总系数分别为1.014 058、15.188 496、5.751 642，三者的溢出效应都比较显著，尤其是技术创新以及旅游发展与技术创新的交互项有较强的关联带动作用。三个核心变量对本地经济增长的产出系数分别为0.102 057、9.621 135、6.475 122，对周边其他地区的产出系数为0.912 002、5.567 361、-0.723 480，其中旅游发展与技术创新的交互项对周边其他地区的经济增长带来了消极的负面影响。故从纵向比较来看，东部地区经济增长是典型的技术创新导向型模式。

（2）中部地区旅游发展、技术创新、旅游发展与技术创新的交互项对经济增长的总系数分别为-0.545 114、-4.535 165、2.671 948，旅游发展和技术创新都带来了负溢出效应，说明中部地区旅游发展与技术创新本身还处在比较封闭的低水平自我发展阶段，而知识、技术是可以通过学习、模仿、复制等方式在经济活动主体间、区域间传递的，中部地区需要通过完善旅游发展与技术创新的溢出机制来加强溢出对经济的贡献作用。因此从三个指标的纵向对比来看，中部地区经济增长属于旅游、技术交互融合型发展模式。

（3）西部地区旅游发展、技术创新、旅游发展与技术创新的交互项对经济增长的总系数分别为2.613 836、0.903 911、-5.347 583，旅游发展与技术创新的交互项带来了负溢出效应，从纵向对比来看，西部地区经济增长属于旅游发展导向型发展模式。另外，西部地区旅游发展、技术创新、旅游发展与技术创新的交互项的间接溢出效应分别为-0.036 602、-0.746 569、-5.551 302，说明西部地区对周边其他地区的空间溢出效应并没有有效发挥出来，反而对其他地区经济增长有抑制作用，这与西部地区的经济发展基础、市场关联程度、创新存量和创新潜力有关。

通过东中西部旅游发展、技术创新、旅游发展与技术创新的交互项对经济增长贡献的对比分析，有利于制定针对性的政策建议来促进经济优质增长和区域一体化发展。从东中西部对比结果来看，东部地区旅游发展、技术创新、旅游发展与技术创新的交互项的经济效应较为突出，中西部地区在追赶东部地区、实现经济腾飞的过程中，需要认识到创新是可以作为弯道超车的重要变量。因此，政府部门以及社会力量要重视旅游发展过程中技术创新的作用和价值，从而对中西部重点省巿或地区进行重点投入。

四、结束语

本研究借助Stata、ArcGIS、OpenGeoDa等软件，利用空间相关性分析、空间计量模型、多元回归等方法，选择31 个省份2008-2018 年的数据，量化旅游发展、技术创新、旅游发展与技术创新的交互项对经济增长的贡献作用。

从总体溢出路径来看：①技术创新溢出促进经济增长的效应具有放大作用。技术创新总溢出效应明显，对本地经济增长、周边其他地区经济增长的带动作用均较为显著。②旅游发展溢出促进经济增长的效应具有部分共享性。旅游发展直接、间接、总效应值都为正，说明溢出效应显著，但是溢出系数值都在1以下，说明每单位旅游发展对周围其他地区以及本地经济增长的关联带动作用都是小于1 个单位。③旅游发展与技术创新的交互项溢出效应成为增长障碍。旅游发展与技术创新的融合关联与经济增长负相关，其带来的溢出效应对经济增长具有消极的抑制作用。

从区域溢出模式来看：①东部地区经济增长是技术创新导向型；②中部地区经济增长是旅游、技术交互融合型，其需要通过完善旅游发展与技术创新的溢出机制来加强溢出对经济的贡献作用；③西部地区经济增长是旅游发展导向型。

总之，从理论上来看旅游发展通过旅游溢出效应促进经济增长，技术创新通过技术溢出促进经济增长，旅游发展和技术创新的相互作用通过耦合互动溢出、融合关联溢出来促进经济增长。而通过实证检验发现，对旅游发展与技术创新的融合关联方式、途径进行不断探索，是提高旅游发展和技术创新融合深度与广度、实现旅游发展和技术创新协同发展的重要途径，从而能够有效促进经济优质发展。

注 释：

（1）Wald 检验在空间计量模型选择中较为常用，具体来说是先对无约束模型进行分析，从而得到相应的估计值，把估计值套入约束条件中进行检验；LR 检验即似然比检验，检验的实质是分别计算约束和无约束条件下的参数估计值，再对两种结果进行比较分析，看对数似然函数是否足够接近；Hausman检验是在Wald、LR检验如果结果为显著之后进行的一种检验，主要作用在进行溢出效应测度时判断出适用固定效应的空间杜宾模型还是随机效应的空间杜宾模型。

（2）东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11 个省份；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省份；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省份。