旅游产业发展影响因素的区域差异研究——基于中国省际面板数据的分析-周强.pdf
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1、周强ZHOU Qiang,薛海燕XUE Haiyan,马效MA Xiao(中国城市科学研究会学术交流部)【摘要】近年来,随着社会经济的快速发展与国家宏观政策的引导,我国旅游业发展进入新的战略机遇期。随着旅游产业规模的持续扩张,空间非均衡性已成为我国旅游经济发展的典型特征二运用空间数据分析与面板数据分析方法,选取中国大陆31个省、市、区2000-2015年反映国内旅游业发展的指标及其影响因素,构建计量模型。实证研究发现影响我国旅游产业发展的诸多因素存在一定滞后效应=同时,滞后模型统计结果显示,影响我国东、中、西部地区旅游业发展的具体因素存在显著差异,表明各区域旅游产业发展有着不同的特征二基于统计
2、分析结果,并结合国家全域旅游发展战略与旅游供给侧改革的要求,建议东部地区旅游产业的发展需要“增容提质”,中部地区需要“减负促需”,而西部地区则需要“互联互通”。【关键词】旅游经济;区域差异;计量分析;滞后效应【中图分类号】TU984 【文献标识码】A【Abstract】Tourism has grown to be a very important economy in China because of the national transition since the beginning of the newcenturyEven though the booming of tourism
3、in China is unprecedented,regional inequality become the bottleneck of the new economy Onthe basis of sixteen years(200020 1 5)investigation,the author constructs quantitative models of regional determinants using the techniqueof spatial analysis and panel data analysisThe case study discovers that
4、there is lag effect shows that the inequality of tourism economybetween the coastal area and the inland area is huge but yet to become convergeFurthermore,the case study discovers that the determinantsof tourism economy are quite different,which indicates tourism policies should be localoriented【Key
5、words】Tourism Economy;Regional Inequality;Panel Data Analysis;Lag Effect0引言自2000年以来随着人们生活水平的提高以及假日经济的崛起,我国旅游业获得了巨大发展,成为扩大内需和拉动经济增长的重要产业部门。特别是2009年12月国务院发布关于加快发展旅游业的意见之后,旅游业获得了新的发展空间,许多省市提出把旅游业培育成围民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业。传统的旅游需求观念、内容以及方式都处于不断更新之中。许多区域的旅游产业链条m现重构,新的旅游业态也不断扩展。据国家旅游局统计,我国国民人均出游率已从198
6、4年的02次增长到2015年的3次,增长了14倍。同时,国内游客数量从1984年约2亿人次扩大到2015年40亿人次,年均增长达到102。国内游客的持续高位增长,直接推动中圉步人了大众旅游时代,成为世界上拥有围内游客数量最多的国家。然而,我国省际旅游业发展水平差异明显。关于这一问题,目前国内不少学者进行了较为深入的调查研究。王良健等运用区域差异的测度方法,发现我国旅游业发展的区域绝对差异在不断扩大,相对差异则缓慢缩小。杨建明等从旅游收入、游客人数、旅游交通和旅游接待设施等四个方面构建了旅游业发展空间差异的综合评判模型,发现我国旅游业的发达程度具有从沿海向内陆,从东、南部向西、北部逐渐减弱的趋势
7、口】。吴玉鸣等对中同省域旅游经济增长的空间依赖性和集群趋势进行了分析,发现我国旅游经济增长主要由资本要素投入驱动同Urban Development Studies V0125 No1 2018时邻近省域的空间溢出效应明显【3】。张佑印等利用区位熵、产业集中度指数和产业结构变化指数以及产业结构变化方向四个理论模型,发现中国旅游规模的空间分布总体上具有较强的正空间集聚性。同时,旅游核心产业的区位熵总体呈现东高西低的梯度递减格局【4】。郭为等利用1992-2005年省级面板数据分析我国旅游产业的区域集聚发现旅游产业在19922001年期间总体上呈发散态势,2002年之后呈收敛态势9】。刘佳利用空间
8、计量方法发现旅游经济增长存在显著的正向空间相关性,且在东部地区形成了旅游经济活动的集聚区【6l。王凯等以区域经济非均衡增长理论为基础,采用计量经济学方法,对我国旅游经济发展水平差异变化的时空特征及旅游产业基础的现实格局进行分析,揭示出我国区域旅游经济发展呈现出非极化不平衡发展的态势吲。但对我国不同区域旅游产业发展影响因素的考察,国内的相关研究尚处于初步阶段。谷慧敏等从居民收入及其分配结构演变的角度对中国国内旅游消费进行分析,发现城乡旅游市场呈现二元化结构,中产阶层的消费是周内旅游持续增长的推动力【8】。敖荣军、韦燕生采用系统数据和计量模型方法,发现旅游资源、区域基础设施、服务设施以及经济发展水
9、平等因素是区域旅游业发展差异的主要影响因素|9】。李如友等利用省际面板数据对交通基础设施与区域旅游发展的关系进行了非线性估计,发现交通基础设施对区域旅游发展的作用存在双重门槛,当交通基础设施水平处于低层次区制时,交通基础设施对旅游发展具有显著积极影响;当交通基础设施水平处于中层次区制时,交通基础设施对旅游发展未表现出显著影响;当交通基础C12 【文章编号】1 0063862(201 8)010C 1 206万方数据设施水平处于高层次区制时,交通基础设施对旅游发展产生显著的负向影响【I。肖宏伟等以柯布一道格拉斯生产函数模型为理论基础,运用空间模型分析发现资本和劳动力投入对省域旅游经济增长有显著影
10、响ItIlo王子超等基于1994-2014年中同陆地边疆九省份的面板数据,发现旅游发展与经济增长互动效应的区域差异明显121 o陈锦龙等运用空间面板模型发现,区域经济发展水平对旅游业发展的影响最大,同时旅游交通状况、旅游接待设施、城镇居民收入水平对区域旅游的发展也有显著促进作用,农村居民家庭人均纯收入、旅游资源禀赋的影响不显著11 3l o罗文斌等通过构建EngelGranger协整模型和格兰杰因果检验模型,发现中国旅游发展与经济增长、第j产业增长之间存在长期稳定的协整关系It4。现有研究无不表明我国地区间差异明显,传统的利用全同总量时间序列数据的分析方法往往会掩盖这种显著的区域相关性。本文利
11、用空间数据分析与面板数据分析方法,选取中国3 1个省、市、自治区20002015年的相关数据,对国内旅游业的影响因素进行实证分析。笔者希望通过面板模型分析,展示出我国国内旅游产业发展影响因素在省际层面的差异,为制定国内旅游业协调发展的政策提供科学依据。1数据、变量与方法11数据来源本文研究对象为中同31个省级行政区,考察期为20002015年。之所以选取这16个截面数据,是因为现有文献已表明我国旅游业快速发展始于1999年9月国务院公布的全国年节及纪念日放假办法D3lo自此办法发布以后,假日旅游(“黄金周”)热潮席卷全国。因此,对新世纪以来的旅游发展进行研究具有重要的现实意义。本研究使用的省际
12、旅游产业数据(接待国内游客量与国内旅游收人等)来源于中国统计年鉴与中国旅游统计年鉴,其中部分年份缺失的数据来源于相应的地方统计年鉴。各省、市、区的社会经济数据(总人口、GDP、同定资产投资、基础设施建设、城乡居民收入等)来自中国统计年鉴以及各省、市、区统计局m版的统计年鉴。各省、市、区的人口数据(非农人1:3、高等教育人口、社会抚养比等)来自国家统计局人口和就业统计司发布的中国人口和就业统计年鉴。全国重点文物保护单位数据来自国务院核定公布的第一至第七批全国重点文物保护单位的通知。国家级风景名胜区数据来源于国务院审定发布的第一至第八批国家级风景名胜区(原名国家重点风景名胜区)名单。3A级及以上景
13、区数据来自国家旅游局与各省旅游局公布的3A级及以上景区名单。世界文化遗产数据来源于联合国教科文组织(UNESC0)的官方网站。12变量选择现有文献对省际旅游产业发展的测度主要依据人均旅游收入与人均接待旅客人次两个指标。因为旅游收入反映的不仅仅是旅游产业自身的发展状况更依赖于各区域的综合消费水平。因而,本文采用综合区位熵,其计算公式如下”“:综合区位熵(LQT)=;I至歪稻淼 省国内旅游收入Z l牟圈田内旆瓣UV人1面面F一省接待国内旅游量省人口总量上一全国国内旅游量全国总人【_1已有文献关于省际旅游产业发展的影响因素主要包括:居民收入、资本投入、旅游资源、区域基础设施、服务设施以及经济发展水平
14、等。有鉴于此,本研究将人均国民生产总值(GDPPer Capita)、人均同定资产投资、第二三产业比例、旅游接待设施、交通网络密度、城镇居民可支配收入、城乡居民收入差距(城镇居民可支配收入与农村居民纯收入之比值)、社会总抚养比、环境治理投入、旅游资源禀赋纳入模型分析。另外,为了考察自然灾害对旅游业的影响,本研究还增加了各省、市、区的自然灾害损失(相关数据来源于国家统计局和环境保护部编制的中国环境统计年鉴)变量。全部变量的定义详见表一。表1峦量的定义变篮l司内旅游综合Kf-熵(L0H【t乍J“总f|I【(GDP)定资产投资(FIV)第i产业比例(TRP)旅游接待没施(HSP)交通l卅络密J!:(
15、TSPl城镇埘【e口史眦收入(UD城乡fII;I屯收入篪硝i(IGR利:会总抚养比(DR)科:境治理投入(ENI)r|然灾害拟失(HLS)(f目l旅游收入If_熵+接待IJ、J旅客fIKff:熵)2Log(GDP总人LI)Log(I州定资广:投资总人fI)第i广:,lk r全部GDP的比恤人均爆级饭店j术似数Log(运ff铁路总l【程+J:;级公路总n崔)省域而秘)Log(城锨I日e能够r|支配的收人)(城f仃J|I;K人均IlT史眦收入一农卡寸居K人均纯收人农J。0I七人均纯收入少儿抚养比j,芭r抚养比之和Log(人均环境治理投资)g(人均rI然灾害血接!|i火+人均地质伏lf“接损火+人均
16、地雀灾害“接坝火)各竹IIr、Ix化r1然保护IK、世抖文化。引l然遗旅游资源察毗I TRI) 产、家3A级瞍以:玳K、罔家风懿名胜及令卜q砸点文物保护单位等力lfIf的资源僚rft度均f|13研究思路与方法本文总体研究思路是:首先,利用ARCGIS技术进行全国各省、市、区国内旅游收入与接待周内旅游人次的空间相关性分析,考察省际旅游产业的发展是否存在空间差异以及空间差异的时间变化;然后,利用EVIEWS和STAT统计分析软件进行单位根与协整检验判定时间序列变量之间是否存在长期稳定关系,再用Hausman检验考察是否适用固定效应面板数据模型;最后,利用STAT软件建立面板模型进行数据拟合,分析上
17、述影响因素的显著性和作用程度。本文的研究技术,在空间相关性分析上采用的是Moran指数,其定义为【l 5m】:M。ran Index=警器端掣+蠢赢式(2)中:Yi是空间第i单元的属性值,P=鼍乎,Wii(iJ=l2一,n)是空间权重矩阵W的元素。对于Moran指数的计算结果采用随机分布假设进行检验,标准化形式为: z(d)=寄(3)Moran指数反映m区域单元属性值的相关程度。与相关系数一样,Moran指数的取值区间为1,1。符号代表相似程度的方向性,绝对值大小表示关联的强弱性。通常认为两个空间单元的距离越近,两者间的关联性越强,表现为属性值的正相关或负相关。正的Moran指数表示该空间单元
18、与邻近单元的属性值相似(高值聚集或低值聚集),负的Moran指数表示该空间单元与邻近单元的属性值不相似。Moran指数的绝对值越接城市发展研究25卷2018年第1期万方数据近于0说明空间相关性越小直至空间不相关。用面板数据建立的模型通常分为两种,即固定效应模型和随机效应模型,一般可通过Hausman检验进行判断。从本文的研究目的来看,由于是利用所有省份的数据来考察旅游产业的发展与各社会经济变量之间的关系,考察的界面单位是总体的所有单位,因此采用固定效应模型更为合适。模型的数学表达式如下:Yit=仅+d;+警z BkXkit+Yt+Pit (4)式(4)中,Y;表示第i个省、市、区在t年的旅游产
19、业综合区位熵,a为31个省、市、区平均旅游产业区位熵,a:反映了个体旅游产业区位熵对总均值的偏离(用来反映各省、市、区之间的旅游区位熵差异)。y:为反映时期影响的时期个体恒量(它反映时期变化带来的旅游产业区位熵的变化)。X妯表示t年第i个省的k变量的值。斗。是随机误差项。由于各省市区的旅游产业区位熵存在一定程度的差异,所以使用GLS法f Crosssection weights)对模型进行f占计2空间统计分析与模型数据拟合水平数值眦-t 0d 9=0 480 2964 145910 40l 7 514 742510 559 4 792 7 304“1 75018 4 41869 4019128
20、14 6959 1092444 526 0471 7493”1135 1074 36595 683 2615 04794 069 2 044“ 9999“0 645 3 535 215810030 2622 4965“5559 3923 7934+分别表示在10,5,1水平上届著水平数值ADFChoiZslat2 8985 7762243一3 368-4 672l 169l 44026770 9893288。1 743”2 799PPChoZstat3 4706695431710100。5876”1375。2598l 6936393”23212 510“一6231“+分别表示在10,5,1水平
21、上显著Urban Development Studies V0125 No1 201 821国内旅游产业发展的空间差异根据ArcGIS的分析(如图一所示),我国大陆各省、市、区在人均接待国内旅客量方面存在着一定的正向空间相关性,但其莫兰指数(Morans Index)的值较低(维持在015022之间),表明我国大陆各省、市、区在人均接待国内旅客量方面的空间相关度不高。这一结果与现有关于我国旅游产业总体规模空间分布的研究不尽相同【l”,体现了人均指标与总量指标在省际空间层面存在一定差别。同时,从宏观趋势来看,20002015年各省、市、区在接待国内旅客量方面整体上增长较快,且呈现由东向西、由沿海
22、向内陆的梯度增长扩散的趋势,但是部分省市区经历了较大的变化。比如,河北省在2005年人均接待国内旅客量增长相对较快,但在2010年则出现了相对滞后。同样,云南省与浙江省在2010年也曾出现短暂的相对增长缓慢。另外,旅游基础一直较弱的江西省,其人均接待国内旅客量在20102015期间则出现了跨越式增长。图2表明,虽然相较于人均接待国内旅客量,省际人均国内旅游收人的正向空间相关度有所提升,但其空间相关度依然不高,这同样表明省际国内旅游产业收入的空间相关性较弱。图2的结果还表明省际人均国内旅游收入的空间相关性在2005年达到高峰后,开始出现较为明显的下降,这一现象与现有研表2 全国省际面板数据单位根
23、检验LLC-t7 999“621173 6387 8539 8071l 4469027。7 4531 3444212。1410212 988一阶差分ADFChoiZstat3 821036619 970一41581031 5一7 662一3 90461657282539275819975表3 东部地区省际面板数据单位根检验LLCt_8088”一4 780”38 4950 2685 3766 383“5265”3295407202658533“8 004“C14一阶差分ADFCho:Zstat2212。1 37611 7643 2606104一3619I 879”2 865一2 99009654
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