成渝地区双城经济圈旅游经济空间溢出效应

李 想，刘春霞，李月臣

（1.重庆师范大学 地理与旅游学院GIS应用研究重庆市高校重点实验室，重庆401331；2.西南大学 地理科学学院 遥感大数据应用重庆市工程研究中心，重庆400715；3.重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站，重庆400715）

旅游经济是我国国民经济战略性支柱产业，对区域经济发展具有显著的影响。通过发展旅游经济，能够增加外汇，有效拉动社会需求，提高就业，减少贫困［1］。国内外关于旅游经济的研究主要集中在以下3个方面：一是研究旅游经济对区域经济的影响［2，3］，认为旅游经济及相关企业的发展能够产生刺激效应；二是基于各种尺度测度旅游经济发展水平，并探究其区域差异，一般采用加权变异系数、基尼系数［4］、探索性空间数据分析［5］等方法；三是测度季节、城镇化进程等因素对旅游经济的影响，常采用回归分析［6］、CD生产函数［7］等方法。众多方法虽然都进行了定量分析，但是却忽视了溢出效应。空间溢出效应是指某一地区在经济发展中对周边相邻地区经济增长的影响程度，国内外学者运用空间计量模型进行了分析与验证。如，蔡冰冰、赵威、李政旸等［8］研究发现我国长江经济带各城市外向型经济发展水平更倾向于受到相邻区域的影响；王龙杰、曾国军、毕斗斗［9］研究认为信息化与旅游产业发展具有显著的空间关联性，而传统计量模型的估计存在偏差；Guan Q Q、Wen M S、Kun C L等［10］研究发现区域物流基础设施具有空间溢出效应，并能够以此指导“一带一路”沿线国家的发展；Young Y C、Son S H、Beladi H［11］研究发现在30—70km的距离内，外国对印度的直接投资会产生明显的溢出。可见，已有研究大多基于区域发展、国家政策等研究视角，采用KD生产函数、GIS软件、空间计量模型等方法来测度空间溢出效应，而缺乏对新的热点区域的关注和对区域内部溢出效应的差异进行深入研究。新经济增长理论认为，对溢出效应的研究有利于实现经济的可持续增长，故在现行经济环境背景下，亟待对新的热点区域进行空间溢出效应分析。

成渝地区双城经济圈是我国发展潜力较大的城镇化区域，2019年GDP总量占全国的6.49%，旅游收入总数占全国的24%，积极发展旅游经济是区域当前乃至未来经济活动的重点之一。目前关于成渝双城经济圈经济方面的研究主要集中在区域经济结构演变［12］、区域协调［13］与可持续发展［14］、区域经济一体 化［15］、交 通、技 术 创 新［16，17］等 因 素 对 区 域 经 济的影响等领域，部分学者对成渝地区旅游合作［18］、旅游景区［19］和旅游发展效率进行了分析与测度［20］，定量探究成该区域旅游经济空间溢出效应的研究较少。综上，本文在探究旅游经济的空间相关性基础上，通过构建空间计量模型和旅游溢出模型对成渝地区双城经济圈的空间溢出效应进行实证分析，并提出成渝地区双城经济圈旅游经济发展建议。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

2020年，成渝地区双城经济圈概念首次被提出［21］。根据《成渝城市群发展规划》，成渝地区双城经济圈包括重庆市的29个区（县）和四川省的15个地级市（图1），总面积18.5万km2，旅游资源数量丰富、种类齐全，涉及人文、自然、主题公园等类型，区域旅游经济发展资源优势明显。

图1 成渝地区双城经济圈

1.2 数据来源

本文所使用的数据来自2012—2020年《四川统计年鉴》《重庆统计年鉴》、区域内各城市国民经济和社会发展统计公报，个别年份缺失数据采用插值法计算获取；旅游溢出模型测算所需数据分别来自于2011年、2016年、2019年百度指数和对应年份的《中国城市统计年鉴》。

2 研究方法

2.1 空间自相关

为准确测度空间相关性［22］，分别构建邻接矩阵、距离矩阵和经济矩阵加以对比分析。

邻接矩阵认为一个区域的旅游发展易受相邻地区的影响。矩阵设定为当两地相邻时赋值为1，反之则赋值为0。公式为：

将设定的矩阵用于莫兰指数的测度。莫兰指数值大于0，表示空间正相关性，值越大，相关性越明显；莫兰指数值小于0，表示空间负相关性，值越小，空间差异越大，否则空间呈随机性。即莫兰指数的绝对值越大，空间相关性越强［25］。故采用全局Moran′s I指数测度旅游经济发展的空间关系，探究区域的空间相关性是否显著存在［26］。公式为：

2.2 旅游溢出测度模型构建

首先，构建旅游溢出模型。旅游溢出效应若广泛存在，则采用Li S、Wang Z［27］改进的测度旅游溢出的缺口模型对旅游溢出进行计算。公式为：

式中，Yit表示i地第t年的旅游经济发展水平；β表示解释变量的系数；X表示解释变量；W表示36×36阶空间权重矩阵；ρ表示空间自回归系数；ε表示随机扰动项。

空间误差模型（SEM）：适用于两个地区间的相互影响，即由误差项来表示两个地区的空间效应。公式为：

式中，μ为正态分布的随机误差向量；λ为空间扰动项的自回归系数。

空间杜宾模型（SDM）［28］：适用于本地区旅游经济发展不仅受本区域解释变量影响，还受周边地区旅游经济发展情况及解释变量影响。公式为：

式中，θ为交互项系数。

研究发现，在空间计量模型中，空间杜宾模型（SDM）能更好地估计溢出效应［29］。利用偏微分分解的方法，可以把旅游经济的空间溢出效应分解为直接效应，即本地区解释变量对本地区旅游经济的影响；间接效应，即本地区解释变量对周边地区旅游经济的影响；总效应，即本地区解释变量对整个区域旅游经济的影响。最后再对其进行总体分析。

参考已有的研究［17，30，31］发现，经济条件、旅游收入、游客规模、产业结构、交通条件、财政支持等因素与旅游经济的发展关联密切，因此选取相关变量测度其因素对区域旅游经济的空间溢出效应。其中，人均国内生产总值、人均财政支出、人均固定资产投资、人均社会零售消费品总额、人均出口额分别表示地区经济实力、政府规模、投资强度、消费水平和对外联系；第三产业比重表示地区产业结构；路网密度和旅游空间密度分别反映交通情况和游客密度。

3 旅游溢出效应实证分析

3.1 空间相关性测度

本文根据公式（4），通过Stata软件分别计算了基于各空间权重矩阵下的莫兰指数（表1）。

表1 2011—2019年成渝地区双城经济圈旅游经济发展水平全局莫兰指数

对比表1发现，基于邻接矩阵的莫兰指数总体上是随时间增长的，说明旅游经济在空间分布上有着显著的空间聚集特征，且随着时间的发展，集聚态势有所增强。在通过显著性检验的前提下，邻接矩阵下的莫兰指数数值最大，距离矩阵的莫兰指数最小，说明距离矩阵作为权重矩阵时会使旅游经济的空间相关性减弱。反之，邻接矩阵作为权重矩阵时会使空间相关性增加，旅游经济更倾向于受到相邻市域的影响。已知任何一种矩阵都只是近似地概括出其空间上的相互关系，不能简单地说哪种矩阵最优，只能有针对性地选择最合适的权重矩阵。因此，本文根据Anselin的莫兰指数最大原则［32］，选取基于邻接矩阵的空间计量模型。

本文进一步绘制了莫兰散点图（图2）。从图2可见，与2011年相比，2016年和2019年集聚程度愈发增强，莫兰指数由0.444增加到0.456，再增加到0.457。2011年和2016年4个象限内部都有样本点分布，2019年第二象限无样本点，但共同特征都是位于第一象限和第三象限中的城市更多，说明各城市间旅游经济的空间自相关方式主要是高值与高值集聚，低值与低值集聚。2011年、2016年和2019年集聚随地域不同其特点也不同，可以明显地发现随着时间变化，第一象限内城市数量从13个增加到14个，第二象限内城市数量也从14个增加到18个；四川地区大部分城市集中在第一象限，重庆地区各区县多集中于第三象限；四川区域的旅游经济发展水平显著高于重庆部分各区县，而重庆区域内城市旅游经济水平相近，产生低值上的集聚。总体上，区域旅游经济集聚现象较为明显，侧面反映出其集聚产生了一定的经济效应。

3.2 区域旅游溢出规模测度

考虑到测度区域的空间异质性和时间的变化，本文对公式（5）当中的参数进行了重新估计。首先是对α值的估计。在公式的基础上，定义σ为地区的学习能力，等于地区人均GDP的α次方。相近地，选取成都市、乐山市、重庆市主城区、万州4个在旅游领域具有紧密关系的地区，依靠学习能力、旅游规模、等级差异、类型差异和空间距离等5项指标建立静态样本数据，分别计算出2011年、2016年、2019年的参数值，结果分别为0.064、0.045、0.032。其次是对β值的估计。在公式的基础上，发现β值是以旅游时间为测度得出空间上的参数［33］。同理，基于成都市、乐山市、重庆市主城区和万州4个地区分别建立成渝两个旅游域，计算得到的结果分别为0.00446、0.00373、0.00373。

图2 成渝地区双城经济圈旅游经济的局部空间自相关分析

图3 2011—2019年成渝地区双城经济圈各城市旅游溢出规模

根据模型测算，得到2011年、2016年、2019年经济圈内各城市之间的旅游溢出方向及规模水平（图3）。对比发现，随着社会经济发展和交通通达度提高，整体上各城市的旅游溢出规模水平随着时间的增加而提高。①成都和重庆主城区产出的溢出规模最高，意味着从区域旅游合作中收益最大。②成都和重庆这两座城市的溢出规模远远高于其他城市的产出，其规模每年都保持在第三名城市的4—10倍，反映出成渝地区双城经济圈极强的双核效应，也解释了为什么其他城市积极与区域内这两座中心城市展开合作，更反映出成都和重庆区域旅游中心的地位。③测算结果表明，旅游溢出效应受空间距离影响明显，以成都为例，其溢出效应明显作用于附近的德阳、绵阳、眉山和雅安，溢出值通常都在10000—3000之间，对于经济圈东部的众多城市的溢出值较小，最多不过3482，表明区域旅游合作应具有一定的边界和有限的合作对象。④以重庆市区域内各个区县为典型的旅游经济规模较小的城市，产生的旅游溢出效应也较小，通常在3000以下。

从图4可见，2011年、2016年和2019年偏红色部分所代表的溢出效应为较明显，表明各城市的旅游溢出水平有了显著的提高，这是自2011年来积极建设成渝经济区，区域经济实力显著增强的结果。从2011—2016年，各城市旅游溢出规模均实现增长，其中重庆主城区对成都的溢出规模增长最迅猛，达到91970，是成都对重庆主城区的溢出规模增长值的53.77%，说明这两座核心城市旅游发展强劲，同时成都旅游经济的发展也有得益于重庆旅游经济发展。考察其他城市发现，区域旅游溢出增长热点基本集中在四川省各城市和重庆市主城区之间。四川省各城市对本区域城市的溢出规模有所增加，而对重庆区域城市的溢出规模有所减少，同时重庆市除主城区外也表现出类似的特征，表明区域内各城市的旅游经济发展趋于惠及旅游经济更成熟的城市。2016—2019年，在各城市旅游溢出水平继续提高的背景下，成都和重庆的溢出规模水平出现下降，主要表现为相互之间的溢出减少和对乐山、宜宾等旅游城市的溢出减少，减少规模值在5677—4336之间，主要原因是区域内其他城市重视旅游经济，将其作为带动区域发展的重要环节，大力推动旅游经济发展。2011—2019年，成都的旅游溢出规模值除对重庆主城区有16450的增长外，对其他大部分城市均有所减少，说明成渝的旅游联系较为紧密。除达州、广安、资阳外，四川区域内城市均有较高规模的增加，这主要得益于四川对本区域旅游产品和业态的不断丰富和全面升级。重庆区域内增加值较小，但增长稳定，綦江溢出增长较为迅猛，是因为2011年设立万盛经济技术开发区的缘故，其溢出水平增长率分别达到2282.23%和139.39%，使附近的泸州、自贡等城市受益最多。

3.3 区域旅游溢出效应分析

首先，选取空间计量模型。为判断模型在随机或固定效应方面的选择，首先对空间计量模型进行Hausman检验。结果显示为15.79，且拒绝原假设。按照经验法则，选择固定效应的空间计量模型更加合理。为选择更优模型，使用lm检验、wald检验和lr检验来进一步考察，判断空间杜宾模型是否可以等价转换为空间滞后模型和空间误差模型，检验结果见表2。检验结果拒绝原假设，空间杜宾模型不能等价转换为其他两种模型。同时，再分别考察空间固定效应、时间固定效应和时空双固定效应下的基于邻近权重矩阵的空间杜宾模型，最后结果指向时间固定效应且显著。最终选用基于邻近权重矩阵的时间固定效应下的SDM模型进行具体分析。

图4 成渝地区双城经济圈各城市旅游溢出值变化

表2 空间计量模型检验结果

基于上述研究，构建基于邻近权重矩阵的空间杜宾模型并对其进行效应分解，结果见表3。从表3可见：①从直接效应上看，人均出口变量的弹性系数最大，且通过1%水平下的显著性检验，主要是因为对外贸易相对于其他的经济活动，有着更强的辐射能力和影响力，对资金、产业和劳动要素的支配更加高效，故成为促进本地域研究单元旅游经济发展最活跃的要素。与此同时，区域旅游空间密度、人均固定资产投资这两项解释变量显著为负，其中人均固定资产投资的值最小，且通过0.1%水平下的显著性检验，说明继续增加固定资产投资对本地区旅游经济发展有着阻碍作用。主要是因为：新形势下，投资结构调整推进缓慢，调整动力不足，房产投资依然是最稳定高效的投资。人均GDP、人均财政支出和人均零售额均未通过显著性检验。②从间接效应看，人均出口额的弹性系数最大，且通过0.1%水平下的显著性检验，说明人均出口额具有最显著的正向空间溢出效应，即本研究地域单元出口的提升对相邻地域研究单元的旅游经济有显著的促进作用。人均固定资产投资、第三产业比重和路网密度的弹性系数显著为负，主要是因为本地域研究单元上述变量的增加，延长了游客的滞留时间，一定程度上抑制了相邻地域的旅游经济发展。③从总效应看，人均出口额的弹性系数受间接效应的影响较大，且通过显著性检验，说明出口的提升对旅游经济发展水平的提升作用较为明显，并成为区域旅游经济整体水平显著提升的主要因素。路网密度、第三产业比重和人均固定资产投资的弹性系数均显著为负，说明以上变量对旅游经济均产生负向影响，可能与部分地域产业结构发展不平衡且滞后有关。其他变量未通过显著性检验。

表3 空间杜宾模型回归结果

4 结论与建议

本文基于2011—2019年的城市面板数据，运用空间计量模型并构建旅游溢出的可计算模型探究了成渝地区双城经济圈旅游经济的空间溢出效应，得到以下主要结论：①基于邻接和地理距离权重矩阵，2011—2019年成渝地区双城经济圈旅游经济表现出较强的空间集聚性特点，且空间集聚程度总体呈增强的趋势。邻接矩阵下的莫兰指数始终最大，最小为0.444，最大达到0.542，均大于其他矩阵下的莫兰指数值，表明各研究区域的旅游经济更倾向于受到相邻地区的影响。考察局部自相关发现，研究区内四川区域内多为高高集聚，重庆区域内多为低低集聚，区域西部的旅游经济水平高于东部。②基于区域旅游溢出模型的分析表明，各城市间旅游溢出效应明显存在，规模水平不断提高，旅游经济在总体具有互惠效应。此外，成都和重庆主城区间的溢出规模要远高于区域内其他城市，最大溢出规模值达到151523，而区域最小溢出规模为垫江等区县对成都的溢出，其值不到1，表明区域极化效应明显。重庆主城区溢出规模最强，尤其是对成都，最低也达到了59554。因此，重庆有作为区域旅游中心地的潜力，而成都附近的绵阳、眉山等城市旅游溢出规模大，溢出规模值从2301到20974不等，具有成片的区域优势，重庆各区县旅游溢出规模总体较小，忠县等偏远地区溢出规模值均低于500，最小溢出规模值仅在1附近，说明区域旅游经济发展不平衡。同时，城市间旅游经济的溢出具有明显的邻近效应，表明旅游溢出规模具有随空间距离递减的边界效应，能够形成多个旅游圈共存的局面，使得有限的旅游资本发挥更多的效益。③整体上，成渝地区双城经济圈旅游经济具有显著的空间溢出效应，进一步考察各个变量因素。具体来看，其对旅游经济溢出的影响既有正向的也有负向的。在本地区旅游经济发展水平提高的同时，有的因素能够促进相邻区域旅游经济的发展，而有的因素却发挥了阻滞相邻区域旅游经济发展的作用，如第三产业比重的上升就不利于本区域旅游经济效应向周围邻近地区溢出。此外，人均出口变量的间接效应系数为0.176，表明出口的提升对各城市周围区域的旅游经济水平表现出明显的提升作用，而其总效应下的系数达到0.228，是促进区域旅游经济整体发展的最主要因素。

基于以上结论，结合成渝地区双城经济圈旅游经济发展现状，提出以下建议：①成渝地区双城经济圈内各城市应加强区域内部的旅游经济合作，尤其是处于区域边缘的川北、川西各市和重庆各区县，要突出区域旅游特色，明确分工，提升区域总体旅游竞争力，从而争取更多的政策倾斜，为旅游经济的发展打好良好的环境基础。同时，利用西南独特的区位优势，在“一带一路”倡议背景下，持续深化对外开放，提升招商引资水平、区域出口能力和对外开放层次，让对外贸易所带来的旅游经济红利惠及区域内各城市。②从旅游溢出规模看，相较于低规模区域，成都、眉山、乐山、宜宾、重庆主城区、南充、绵阳的旅游溢出规模水平较高，区域间的旅游合作具有巨大的内在动力和发展潜力，可打造基于成渝地区的经典圈型旅游路线，惠及域内各城市，努力形成以旅游经济为突出地位的经济增长极，充分发挥核心地区的引领作用，提升整个区域的旅游经济水平。③旅游溢出效应分析表明，成都和重庆两座城市首先要共建具有国际竞争力和区域带动力的开放型现代化产业体系，从而成为具有全国影响力的重要旅游中心。其次，加速推动成渝地区交通一体化建设，全方位实现各旅游区的交通对接，提升旅游经济。最后，要增强政策与产业间的联系，优化投资方向，打造与各区域自身地域优势相匹配的重点第三产业，避免旅游同质化竞争。