中国旅游发展经济增长溢出与基础设施门槛效应实证研究

赵 磊 ，方 成

(1. 上海财经大学 国际工商管理学院，上海200433; 2. 上海财经大学 金融学院，上海200433;3. 浙江财经学院 数学与统计学院，浙江 杭州310018)

一、引 言

旅游发展对经济增长影响的非线性思维来自于Brau 等［1］(2007)的实证发现，主要观点是指在不同经济发展水平和旅游专业化水平的地区，上述影响效应并非线性，主要表现出一定的门槛特征。由是观之，目的地经济性特征俨然成为旅游发展对经济影响效应变动特征的基本因素，根据上述约束条件追根溯源，在经济增长理论中，基础设施作为推动地区经济增长的关键因素，一定程度上能够综合展现出目的地的经济性特征。从更为客观的角度上讲，对此的判断出于两方面解释，一方面，随着中国基础设施所实现的跨越式发展，其对经济增长的溢出效应优势明显，自从Aschauer［2］(1989)首次运用新古典经济增长模型研究发现，基础设施对经济增长具有积极促进作用之后，围绕基础设施与经济增长关系的研究文献屡见不鲜;另一方面，基础设施之于旅游发展的重要性早已不言而喻，早期研究主要是以交通基础设施为主，此后，随着旅游产业发展的不断深化与产业属性的逐步显现，信息基础设施与能源基础设施在旅游发展中的作用逐渐引起人们重视。上述基本逻辑脉络是，基础设施通过短期塑造旅游目的地可达性与旅游客源流动性，从而在长期中获得旅游产业竞争力(Hall，1999)［3］，更进一步，旅游产业依赖其产业融合内在本质与乘数效应外在表现，使得其对经济增长的影响效应不容小觑。综上可知，基础设施在中国旅游发展对经济增长影响过程中存在无法回避的本原性要义需要揭示。

旅游发展对经济增长影响效应的非线性思维是指在不同经济发展水平和旅游专业化水平的地区，上述影响效应表现出一定的门槛特征。由是观之，目的地经济性特征俨然成为旅游发展对经济影响效应变动特征的基本因素，根据上述约束条件追根溯源，在经济增长理论中，基础设施作为推动地区经济增长的关键因素，一定程度上能够综合展现出目的地的经济性特征。从更为客观的角度上讲，对此的判断出于两方面解释，一方面，随着中国基础设施所实现的跨越式发展，其对经济增长的溢出效应优势明显;另一方面，基础设施之于旅游发展的重要性早已不言而喻，早期研究主要是以交通基础设施为主，此后，随着旅游产业发展的不断深化与产业属性的逐步显现，信息基础设施与能源基础设施在旅游发展中的作用逐渐引起人们重视。上述基本逻辑脉络是，基础设施通过短期塑造旅游目的地可达性与旅游客源流动性，从而在长期中获得旅游产业竞争力，更进一步，旅游产业依赖其产业融合内在本质与乘数效应外在表现，使得其对经济增长的影响效应不容小觑。综上可知，基础设施在中国旅游发展对经济增长影响过程中存在无法回避的本原性要义需要揭示。

事实上，虽然旅游发展对经济增长具有积极影响这一结论性认识存在理论与实证方面的支持，但从部分实证检验结果来看，仍存在对此成立的质疑观点，主要立论基础是并不存在旅游发展对经济增长积极影响的稳定均衡关系(Katircioglu，2009;Jin，2011)［4－5］。这一争议的出现，自然引申出旅游发展对经济增长的溢出会受到外部约束因素影响，而在中国渐进市场化改革背景中，基础设施的投资建设成为地区获取经济增长优势的主要途径，同时鉴于基础设施对于旅游发展的必要性，本文尝试在立足于基础设施的视角，就旅游发展对经济增长溢出进行深入探讨。之所以选择基础设施视角，除去理论层面的认知外，同时也考虑到经济发展的现实。以交通基础设施为例，改革开放之初，中国铁路和公路里程分别只有5.17万公里和89.02万公里，截止2009年，全国铁路和公路里程分别达到8.55万公里和386.08万公里，分别位居世界第三位和第二位，全国省区交通基础设施密度之和由1999年的10.32上升到2009年的25.52，提高了约1.5倍。因此，在此情况下，如果不考虑基础设施这一约束变量，显然并不能客观反映出旅游发展对经济增长的影响过程，所以本文将旅游发展、基础设施与经济增长纳入同一研究框架中进行分析。但迄今为止，既有文献对于旅游发展影响经济增长的考察，主要是在线性模型框架下展开，并没有考虑到这一经济现象发生过程中外部约束变量变化所导致的非线性特征，本文认为非线性面板模型能很好地描述经济系统中的非线性现象，因而对现实经济发生过程具有较强解释力。

二、文献综述与理论分析

(一)旅游发展与基础设施

1. 旅游发展与交通基础设施。交通基础设施在旅游发展中具有重要作用已形成基本共识(Gunn，1988;Inskeep，1991)［6－7］。Kaul(1985)［8］最早明确交通基础设施对旅游发展的重要意义，指出交通基础设施建设可以存进旅游吸引物的开发与游客数量的增加。交通基础设施之于旅游发展的重要性逻脉络构主要沿着两个向度展开:理论分析与经验考察。就前者而言，丰富的研究文献巩固了这一预设前提，该预设的意义在于，其作为本文研究内容的逻辑起点。交通基础设施作为旅游发展的先决条件(Chew，1987)［9］，这一理论贡献发迹于对旅游目的地规划(Crouch 和Ritchie，1999)［10］、旅游系统组成(Murphy 等，2000)［11］、旅游需求影响(Witt 和Witt，1995)［12］、旅游流动性(Prideaux，2000)［13］与旅游产品设计(Smith，1994)［14］分析框架构建过程中。另有一些案例研究文献特别指出，政府投资的交通基础设施对于旅游目的地发展尤为重要(Kozak 和Rimmimgton，2000)［15］。在经验考察部分，亦出现了对此问题更具说服力的研究文献。主要实证检验内容聚焦于交通基础设施在旅游流动性决定要素方面。比如，Eilat 和Einav(2004)［16］、Naudee 和Saayman(2005)［17］、Khadaroo 和Seetanah(2008)［18］等研究。国内学者王淑新等(2012)对中国西部地区旅游业全要素生产效率进行计量分析，发现旅游基础设施投入(以等级公路密度水平表示)弹性系数高于资本和劳动投入系数，意味着以等级公路为主的旅游服务设计建设在促进西部地区旅游经济发展中发挥着较为重要的作用［19］。

2. 旅游发展与信息基础设施。自从上世纪80年代以来，技术进步与旅游发展融合共进，毫无疑问，信息通信技术(Information Communication Technologies，ICTs)对全球旅游业带来革命性冲击，不仅改变了旅游业发展的经营战略与方式，同时也引发了外界对于旅游业性质的重新审视(Buhalis 和Law，2008)［20］。ICTs 对旅游发展的革命性影响主要表现在其对旅游供需方行为模式的改变。论前者，熟练知识型旅游者的逐渐涌现，借助ICTs 不仅有助于消除旅游过程中的风险与不确定性，在提高旅游产品体验质量的同时增强了旅游满意度(Fodness 和Murray，1997)［21］，更重要的是，减少了旅游者在旅游市场中所付出的旅游产品搜索成本，从而改变了旅游者的消费行为结构(Mills 和Law，2004)［22］。还有另外一点需注意，ICTs 提高了潜在旅游者的信息甄别能力，有效激发这一群体的出游动机，由此拓宽了旅游客源市场容量范围(Buhalis，1998)［23］。言后者，ICTs 有益于旅游产品供给质量提升，主要影响途径是:ICTs 通过形成以产品和服务差异化与成本管理为主导的业务变革力量，促进旅游企业经营战略实施效率，从而增强旅游企业竞争优势(Buhalis 和O'Connor，2005)［24］。特别地，ICTs 尤其在旅游产品市场营销、分销、促销以及供给主体经营协同方面发挥重要作用，这种由现实过程重塑所形成的范式转变，改变了整个旅游产业发展结构(Buhalis 等，1997)［25］。

3. 旅游发展与能源基础设施。通过文献检索，存在一个显著的现象，即有关旅游发展与能源基础设施的相关文献主要集聚于国外，而国内对此并未有所涉及。纵观国外文献，一个普遍形成的共识是，旅游发展所产生的能源消费需求主要来自于旅游产品体验过程中的交通(Macintosh 和Wallace，2009)［26］、住宿(Deng 和Burnett，2000)［27］、景区旅游活动(Becken 和Simmons，2002)［28］347以及其他辅助配套设施(Becken，2002)［29］。需要重申的是，交通是旅游发展能源消费需求的主要因素(Gossling，2002)［30］。从全球能源消费来看，世界能源消费85%主要是化石燃料(Biesiot 和Noorman)［31］，而作为世界经济体中最重要的国际旅游业，其发展主要是依赖于对化石燃料的能源消费(Gossling 等，2005)［32］。毋庸置疑，能源消费已然贯穿于旅游发展整个过程。通过对国外旅游发展与能源消费相关文献缕析发现，对此问题的研究主要侧重点包括旅游目的地空间尺度(Nepal，2008)［33］;旅游发展能源消费模式，如酒店、旅游吸引物与参与性旅游活动(Becken 等，2001;Becken 和Simmons，2002)［34］［28］350;旅游者类型(Becken 等，2003)［35］以及出游方式选择(Kelly 等，2007)［36］等方面。由此可见，旅游业实际上属于能源密集型(energy-intensive)产业(Tamirisa等，1997;Neto，2003)［37－38］，所以旅游发展需要能源基础设施建设支持。

(二)旅游发展、基础设施与经济增长

1. 基础设施拓宽旅游产品消费空间。基础设施作为旅游流动的物理载体，是旅游发展的基本保证。主要含义包括以下三点:其一，就单纯运输功能而言，基础设施对旅游发展的从属服务功能具有先导性，通过实现旅游客源地与目的地对接来完成基本的旅游产品交易过程;其二，基础设施降低了旅游产品供求双方的搜寻成本，主要表现为旅游者对于旅游产品相关信息的搜寻成本以及旅游产品供给者对于旅游客源市场的搜寻成本;其三，从更深层次上考虑，以基础设施为支撑建立的旅游客源流动网络，有效地降低了旅游客源流动的时空与物质成本，如若反向思考，实际上是通过拓宽目的地旅游资源吸引力的覆盖范围，而有效地增大了旅游产品的运输距离，从生产—消费系统看，基础设施作为间接投入惠及旅游产品供求双方。

2. 基础设施提高旅游产品生产效率。在新经济地理学框架内，基础设施对旅游生产效率的影响机制主要分为两方面:一方面，基础设施会提高旅游产品生产要素(劳动力和其他资本)的产出率，例如，基础设施所反映出的社会技术进步，显著推动了旅游产品经营主体的知识创新、技术创新与服务创新，使得旅游产品生产更接近于其产品生产前沿面，由此导致旅游产品生产要素产出率的提高;另一方面，基础设施促进旅游产业集聚效应，打破了新古典框架下完全竞争市场、规模报酬不变以及企业区位选择决定因素的传统假设，旅游产品生产规模报酬递增实现了其价值增值，从而产生旅游产业集聚经济现象，并通过投入共享、知识外溢以及本地市场效应等外部性收益提高旅游产品生产效率。

3. 基础设施优化旅游空间地域结构。基础设施不仅保留了传统意义上以旅游资源为导向的旅游地域结构，同时由于基础设施有力地提升了旅游客源流动性强度，“时空压缩”作为主要动力机制，使得现代意义上的旅游产品区位选择更接近于客源市场，例如，主题公园、节事会展、文娱演艺等。按照旅游学的基本观点，从旅游资源不可移动性这一层面上理解，基础设施内化于旅游产品附加值生成过程中，意味着许多依赖于特殊场所的旅游形式逐渐被具有高度的场所替代性和低成本的组织化旅游所替代，旅游者流动的时空路径被重新组织，资本也从更大的规模经济和更低的价格中受益，旅游发展的空间结构和经济形势因此不断变化和调整(左冰，2010)［39］。除此之外，基础设施所提供的负熵流注入旅游地域空间，极大地提高了旅游产品生产效能，旅游经营个体异质性所诱发的旅游经济发展非均衡性通过旅游经济增长点的集聚扩散功能，以要素流动为主要形式的产业梯度转移以及经济涓滴效应，可以实现旅游经济发展的区域收敛。补充而言，基础设施服务空间组织上的稳定性与持续性导致旅游经济活动在地域空间上形成了固定的形态或模式，如旅游经济发展的地域“增长极”模式、“点—轴”模式、“核心—边缘”模式等。

4. 基础设施重塑旅游经济空间形态。空间收敛与集聚是基础设施对于旅游空间形态产生的基本效应，主要存在三种表现形式:第一，费用—空间收敛。基础设施降低了旅游产品生产销售成本，增强了旅游目的地旅游产品竞争能力，扩大了旅游目的地的产品市场服务范围，伴随出现的基本现象则是旅游区、旅游带以及旅游圈等差异化旅游空间形态。第二，时间—空间收敛。正如前文所言，基础设施带来了旅游经济发展的时空溢出，时空转变优势激发了旅游经济资本积累的积极主动性，旅游经济的此种时空扩张过程，有助于旅游经营主体获取相应的利润率。第三，旅游—经济收敛。进言之，这实际上是一种旅游经济与宏观经济的双重叠加收敛，旅游经济收敛在前文中已相应论及，而宏观经济收敛也是由旅游经济收敛经过旅游产业融合机制与相关产业之间的前后向关联，结合基础设施对区域经济影响的服务网络化效应，增强了异质性经济个体的多元化空间活动能力，进而从广度上加强了相互之间的联系强度。

三、计量模型、变量与数据

(一)门槛回归方法及模型设定

为了进一步检验中国旅游发展经济增长溢出与基础设施之间的非线性关系，本文采用门槛回归方法进行实证研究。设单一门槛模型为:

其中，i 和t 分别表示地区和时期，qit为门槛变量，γ 为特定门槛值，I(qit≤γ)和I(qit＞γ)为示性函数，ui反映个体未观测特征，εit～iid(0，σ2)为堆积扰动项。采用矩阵形式可表示为:

将所有的观测值累积，则可将式(3)变化为矩阵形式:

对任一给定的γ，可通过OLS 估计式(4)得到β 的估计值:

相应残差平方和为:

进一步地，采用逐步搜索法最小化S1(γ)来求得对应的门槛值:

门槛模型检验包括门槛效应的显著性检验与门槛估计值的真实性检验。检验过程分别运用“自助抽样法(Bootstrap)”构建渐进分布和似然比统计量LR。上述参数估计和假设检验都是针对单一门槛模型，若有两个及以上门槛值，则重复上述步骤以搜寻第二个门槛值，此处不赘述。

本文参照Po 和Huang(2008)［40］5536、Chang 等(2009)［41］21的研究，同时借鉴Hansen(1999)［42］351门槛模型的设计思路，根据数据本身的特点来内生地划分区间，构建中国旅游发展经济增长溢出基于基础设施的基准门槛回归模型:

pgdp 为人均GDP，反映经济增长水平;tum 为旅游专业化，反映旅游发展水平;Xit为其他影响经济增长的控制变量，包括物质资本(k)、人力资本(hum)、产业结构(str)、政府支出(gov)、城市化率(urb)与对外开放(tra);ifs 为门槛变量基础设施。

(二)变量说明

1. 经济增长(pgdp)。用省际居民人均GDP 表示，并采用GDP 平减指数以1999年为基期进行折算得到实际值。

2. 旅游发展(tum)。遵循Adamou 和Clerides(2009)［43］、Fayissa 等(2011)［44］的做法，采用旅游专业化(tourism specialization)，即地区旅游发展总收入与GDP 之比，作为旅游发展的代理变量。

3. 基础设施(ifs)。根据世界银行关于基础设施的定义，基础设施涉及很多方面，如果只是选取单一指标来衡量一国的基础设施水平显然不合理。为了更为全面和准确地度量中国各地区基础设施水平，借鉴Demurger(2001)［45］构建思路，考虑以下三个指标:一是交通基础设施(tsprt)，包括三类:即铁路里程、公路里程和内河航道里程，为了使各省份在不同年份的交通基础设施存量上具有可比性，通过对这三类交通基础设施进行加总，然后除以各省份的国土面积得到交通基础设施密度，并以此来度量各地区的交通基础设施水平;二是信息基础设施(irmin)，采用邮电业务总量这一个比较综合的指标来反映各地区的信息基础设施存量;三是能源基础设施(enegy)，采用各地区人均能源消费总量来度量。

由于上述三类度量基础设施指标的单位不同，因此不能进行简单加总，本文采用主成分分析方法对其进行加权，如此便可得到一个在整体意义上更为综合反映各地区基础设施建设水平的综合指数，从而避免以往研究中可能存在的测量误差。具体做法如下:首先对各地区三类基础设施指标分别进行如下标准化处理:

其中，TSPRT、IRMIN 和ENEGY 分别表示经标准化后的交通基础设施、信息基础设施与能源基础设施，xmin和xmax分别表示考察期内指标的最小值和最大值，然后根据主成分分析法来确定各变量的权重Wk(k=T，I，E)，从而得出最终的基础设施综合指数:

4. 控制变量。本文中控制变量X 包含的变量如下:(1)物质资本(k)。首先进行初始资本存量的估计，按照Keller(2000)［46］的做法，利用K0=I0/(g+δ)进行估算，I0为初始年份投资量，g 为其后数年投资的平均增长速度，δ 为资本折旧率，按照张军等(2004)的估算，取值为9.6%，然后以1999为基期的固定投资价格指数对历年固定资本形成总额进行折算，最后按照永续盘存法，利用Kt=(1－δ)Kt－1+It，计算相应年份的物质资本存量。(2)人力资本(hum)。采用平均受教育年限来衡量人力资本，educ =6h1+9h2+12h3+16h4，其中h8(i=1，2，3，4)分别表示6岁及以上人口中小学、初中、高中、大专以上程度教育人数所占的比重。(3)产业结构(str)。用地区第三产业产值占GDP 比重来衡量。(4)政府支出(gov)。用政府财政支出占GDP 比重来表示，该指标可以反映一个地区的政府对经济活动的干预程度。(5)城市化率(urb)。用非农人口在总人口中的比重来衡量。(6)外贸依存度(tra)。用地区进出口贸易总额占GDP 比重来衡量。

(三)数据来源

本文研究研究采用的是30个省、市、区时间跨度为1999－2009年的面板数据，由于西藏部分指标缺失，为了保持变量的完整性，在样本中予以剔除。其中，旅游统计数据来源于《中国旅游年鉴》;受教育程度构成比例来源于《中国劳动统计年鉴》。为保持样本数据的一致性，如果不做特别说明，本文中的其他数据基本上分别来自《中国统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》以及中经网统计数据库。

四、实证结果及分析

(一)门槛效应检验

根据Hansen(1999)［42］358的思路，首先对门槛效应进行检验，目的是需要识别门槛的个数，以便确定门槛模型的设定形式。以基础设施作为门槛变量，依次在不存在门槛、单一门槛与双重门槛的设定下对式(8)进行估计，表1报告了门槛检验的F 统计量和采用“自抽样法(Bootstrap)”模拟得到的P 值。由表1可见，单门槛效应与双门槛效应分别通过1%和10%显著性检验，而三重门槛效应则并不显著。因此，下文将基于双重门槛模型进行分析。

门槛效应检验过后，需要对双重门槛模型的两个门槛值进行识别，主要采用基于最小二乘的似然比统计量LR 对相应门槛值进行识别。LR 可表示为:

表1 门槛效应检验

表2 门槛估计值及其置信区间

图1 门槛1 的估计值及其置信区间

图2 门槛2 的估计值及其置信区间

(二)门槛估计结果分析

在考察通过影响某一变量从而对被解释变量产生差异影响的因素时，一般研究通常采用分组检验或交互连乘检验方法。分组检验由于带有较强主观性而将总体样本分成若干子样本分别进行检验，面临着分组标准的不确定性。在测度旅游发展对经济增长影响机制时，往往是在模型中纳入旅游发展与其他影响因素的交互变量，通过估计系数符号判别相关因素在旅游发展经济增长溢出过程中的调节作用，这一方法的局限在于，只能观察交互作用是单调递增或递减的，但事实通常并非如此。近年来，非线性计量经济模型的发展为这一问题的研究提供了一种新思路，“门槛回归”方法作为分组检验方法的扩展，针对上述两种检验方法的局限进行了改进，在诸多研究领域得以广泛应用。

本文在对式(8)进行门槛效应检验后，通过门槛变量基础设施双重门槛值的确定内生地划分区间，表3报告出中国旅游发展经济增长溢出的基础设施双重门槛模型参数估计结果。表3的输出结果主要包括模型的参数估计、同方差设定下的标准差以及异方差设定下的标准差。

表3显示，就控制变量而言，物质资本、政府支出与城市化率估计系数显著为正，对经济增长具有促进作用，这与经济预期基本相符。值得注意的是，产业结构升级对经济增长存在显著负向影响，这在一定程度上说明在当前中国经济渐进式转轨过程中，产业结构配置仍存在一定的不合理性。截止2009年，我国第一、二、三产业产值在国民经济中比重分别为10.3%、46.3%和43.4%，而欧美等发达国家均超过70%，生产要素在三次产业内投入状况的不同，会影响自身的产出和配置效率，继而影响经济增长，这已被相关研究所证实(Oulton 和Srinivasan，2005)［47］。而在非完全市场化的国家，这种问题就更为普遍(韩立岩和王哲兵，2005)。外贸依存度对经济增长存在微弱地显著负向影响，按照凯恩斯学派观点，出口作为拉动经济增长的有效手段之一，尽管自改革开放后，中国通过加强对外贸易，逐渐从一个外汇储备极度匮乏的国家发展为外汇储备第一大国，外贸依存度也有1978年的9.7%上升到2009年的44.2%。需要强调的是，我国出口产品主要局限于低附加值与低创新含量的制造业劳动密集型产品，而随着近年全球金融危机的影响以及我国所面临的汇率压力，再加之我国“人口红利”逐渐消失，进而造成了上述现象。

下面我们重点对以基础设施作为门槛变量的中国旅游发展经济增长溢出效应进行分析。门槛效应检验显示，旅游发展作为经济增长过程的重要组成部分之一，其对经济增长的溢出效应显著地存在基于基础设施的正向非单调性“双门槛效应”，即中国旅游发展经济增长溢出效应具有非线性特征。这一发现进一步证实了Po 和Huang(2008)［40］5541、Chang，et al. (2009)［41］38所提出的旅游发展导向型经济增长假说(tourism-led growth hypothesis，TLGH)会因为相关因素的影响呈现非线性结论在中国同样得以成立。进一步地，我们以门槛值为标准划分不同区制。根据门槛回归结果，可以得出如下结论:即随着基础设施建设，中国旅游发展经济增长溢出效应呈“V”形关系。具体表现为:当一个地区基础设施建设水平低于门槛值2.272时，旅游发展对经济增长具有显著积极影响，影响系数为0.072;当基础设施建设水平进入门槛值2.272与2.527之间时，影响系数由0.072下降到0.047;而当该地区基础设施建设水平跨越门槛值2.527时，影响系数又上升到0.065。显然，在不同区制下旅游发展对经济增长的影响程度不同，表现出显著的门槛特征。

就其原因，我们仍要回到对旅游发展与基础设施关系的本体论思考这一逻辑路径上来。但就旅游资源的不可移动性而言，旅游者与旅游产品生产地之间具有一定时空分离性(Towner，1988;Oppermann，1993)［48－49］，由此便会自然产生旅游流动现象，在这一过程中，时间空间化(spatialization of time)与空间时间化(temporalization of space)，最终形成旅游流动时空位移与旅游产品生产消费之间存在不可分割性，从旅游“商品化”的角度来看，基础设施成为旅游发展促进经济增长的重要载体。基础设施是旅游发展的必要条件，作为重要环节参与到旅游产品生产消费过程中间，在其建设初期，为了保证旅游产品交易过程的完整性，基础设施具有不可或缺的作用，此时旅游产品生产要素的规模报酬递增优势显现，旅游产品生产率显著提升，所以旅游发展对经济增长的影响系数较大;随着基础设施建设深入，旅游目的地要素产品转换速度与产品结构调整速度落后于基础设施建设速度，旅游产品生产要素配置比例关系暂时性失调，导致旅游发展对经济增长的影响系数相对下降;当基础设施跨越第二个门槛值后，基础设施作为现代商品经济运行中微观生产的免酬因素，它的作用是通过提高物质资本和人力资本利用强度反映在生产函数中，通过促进经济增长从而强化旅游产品市场的供需能力，具体生成机制表现为经济增长过程中旅游发展对其溢出能力的逐渐因果累积。

表3 双重门槛模型参数估计结果

根据基础设施两个门槛估计值将中国30个省份内生地划分三个区制，各年份三个不同区制的省份数量见表4。显而易见，样本期间内，大部分省份处于基础设施欠发达区制内，但数量逐渐减少，与之相对，跨越门槛值2.527进入基础设施发达区制内的省份数量逐渐增多，2009年跨过这一门槛值的省份有:北京、天津、山西、内蒙古、辽宁、上海、江苏、山东、广东以及宁夏，其中仍以东部沿海发达地区为主。

三个区制子样本中国旅游发展经济增长溢出估计结果列于表5。估计结果显示，按基础设施水平由低到高的区制排列，旅游发展对经济增长的影响系数分别为0.052、0.391和0.212，其中基础设施欠发达区制内旅游发展经济增长溢出效应最小，对此不难解释，一方面，基础设施欠发达区制内省份由于基础设施建设速度落后于旅游发展需求，并未实现旅游资源利用效益最大化，旅游市场交易均衡点并未在边际成本与边际收益均衡时实现;另一方面，基础设施欠发达地区基本上属于经济欠发达地区，由于经济增长要素投入能力有限，使得该地区旅游发展的本地市场需求与市场潜能受到约束。与此相异，基础设施发达地区大多属于东部沿海发达地区，由于旅游生产要素投入能力过剩，致使该地区大部分省份旅游产品生产要素逐渐进入规模报酬递减阶段，旅游发展经济影响溢出效应遭遇瓶颈，更进一步宽泛而言，该地区基础设施对经济增长溢出的外部性强度要高于其单向对旅游发展的促进效力，从而导致并未出现旅游发展经济增长溢出效应变动与基础设施建设水平同步变动的情况。

表4 不同基础设施水平区间内省份个数

表5 不同基础设施水平下中国旅游发展经济增长溢出估计结果

五、结论、启示与展望

近年来，伴随着中国旅游经济规模总量的持续扩大，其对经济增长的溢出效应日益引起理论界的广泛关注。本文以中国为例，在对旅游发展、基础设施与经济增长逻辑关系进行理论分析的基础上，选取基础设施作为门槛变量，采用1999－2009年中国30个地区的面板数据，运用Hansen 提出的门槛模型回归方法实证检验了中国旅游发展经济增长溢出效应的非线性特征，并得出如结论:

(1)本文采用主成分分析方法对交通基础设施、信息基础设施与能源基础设施进行加权得到较为全面反映地区基础设施水平的综合指数作为基础设施变量的代理指标作为模型门槛变量，实证结果显示，中国旅游发展经济增长溢出显著地存在基于基础设施的正向非单调性“双门槛效应”，主要包含两层意思:其一，基础设施对于中国旅游发展经济增长溢出具有显著积极作用，一般来讲，基础设施建设水平越高，越有利于旅游发展对经济增长的溢出，从而对上文中的理论分析部分予以验证;其二，中国旅游发展经济增长溢出与基础设施间存在显著的非线性关系，从而打破了以往对此部门研究局限于线性框架的假设条件，两个门槛估计值将基础设施水平划分为基础设施欠发达、中等和发达地区三个区制，在全国层面上，大部分省份仍处于基础设施欠发达地区，此时旅游发展经济增长溢出效应最大，意味着基础设施在旅游发展经济增长初期溢出效应过程中发挥重要作用;当基础设施处于两个门槛值区制内时，溢出效应有所降低;当跨过第二个门槛之时，溢出效应相应提升。

(2)通过对基础设施门槛估计值所内生划分地三个区制子样本估计结果显示，基础设施中等区制内旅游发展经济增长溢出效应最大，发达区制内次之，欠发达区制内最小，这也基本符合尝试性判断，基础设施中等及以上区制内省份拥有旅游产业发展所需要的良好的内外环境，无论是旅游人力资本建设还是旅游生产要素边际生产力，抑或旅游产品生产效率，都是欠发达区制内省份所与之无法相比的，同时我们还发现，并非基础设施越发达的地区，旅游发展经济增长溢出效应越大，这主要是由于旅游发展对经济增长的影响过程是一个复杂系统，而由于旅游产业的无边界性质，更使得这种复杂性包含了诸多不确定因素。除开这一层面的意思，基础设施之于旅游产业发展的重要性固然客观，然而基础设施对于经济增长的溢出效能更为强大，主要是因为基础设施对于经济体全要素生产率具有极为显著的外部性。

(3)基于上述结论，我们得到的启示是:无论是基础设施的“公共投资效应”还是“网络外溢效应”，其在旅游发展经济增长溢出过程中的作用是无法忽视的，基础设施建设的长效机制有利于旅游发展经济价值的深化提升，同时在旅游产业发展过程中重视基础设施的使用率也要值得重视。此外，还有一点值得思考，表5中除基础设施欠发达区制子样本外，基础设施中等和发达区制子样本内旅游发展经济增长溢出效应显然大于表3全国层面上的此项数值，而基础设施欠发达区制内省份大部分位于西部地区，这就要求必须优化基础设施投资建设布局结构，重点强化基础设施作为社会先行资本优势在西部地区的优先确立，具体为积极拓宽西部地区基础设施建投投融资渠道，建设基础设施网络化结构配置，并适度优先给予西部地区基础设施建设优惠政策等。

本文的研究贡献主要集中于两方面:一方面，对旅游发展与基础设施的三个分类指标关系分别进行了阐释，然后就基础设施对旅游发展的影响机理进行了着重分析，旨在从理论逻辑演进方面为基础设施与旅游发展经济增长溢出效应之间的正相关关系提供理论基础，初步构建了一个旅游发展与基础设施的理论分析框架;另一方面，在旅游发展经济增长溢出可能会因为外部约束变量影响呈现非线性特征这一预设条件下，借鉴非线性门槛回归模型实证研究发现，旅游发展对经济增长的溢出会因为基础设施水平不同而呈现出具有显著双门槛效应的非线性区间关系，这一研究发现充实了旅游经济学的基本研究框架，并对既有文献所支持的旅游发展经济增长溢出的线性假设条件予以补充放宽，同时也为地区制定有效制定旅游产业发展战略提供了理论依据。

［1］BRAU R，LANZA A，PIGLIARU F. How Fast are Small Tourism Countries Growing?The 1980－2003 Evidence［R］. Milano:FEEM Working Paper，2007:1－17.

［2］ASCHAUER D.Is Public Expenditure Productive［J］.Journal of Monetary Economics，1989，23(2):177－200.

［3］HALL D. Conceptualising Tourism Transport:In Equality and Measurement of Destination Image［J］. Journal of Transport Geography，1999，7(3):181－188.

［4］KATIRCIOGLU S.Revisiting the Tourism-Led-Growth Hypothesis for Turkey Using the Bounds Test and Johansen Approach for Cointegration［J］.Tourism Management，2009，30(1):17－20.

［5］JIN J.The Effects of Tourism on Economic Growth in Hong Kong［J］.Asian Hotel Strategy，2011，52(3):333－340.

［6］GUNN C.Tourism Planning (2nded.)［M］.New York:Taylor ＆ Francis，1988:33－36.

［7］INSKEEP E.Tourism Planning:An Integrated and Sustainable Development Approach［M］.New York:Van Nostrand Reinhold，1991:42－45.

［8］KAUL R.Dynamics and Tourism:A Trilogy.Transportation and Marketing［C］.New Delhi:Sterling Publishers，1985:13－35.

［9］CHEW J.Transport and Tourism in the Year 2000［J］.Tourism Management，1987，8(2):83－85.

［10］CROUCH G，RITCHIE J.Tourism，Competitiveness and Societal Prosperity［J］. Journal of Business Research，1999，44(3):137－152.

［11］MURPHY P，Pritchard M，Smith B.The Destination Product and Its Impact on Traveler Perception［J］.Tourism Management，2000，21(1):43－52.

［12］WITT S，WITT C. Forecasting Tourism Demand:A Review of Empirical Research［J］. International Journal of Forecasting，1995，11(3):447－475.

［13］PRIDEAUX B.The Role of the Transport System in Destination Development［J］.Tourism Management，2000，21(1):53－63.

［14］SMITH S.The Tourism Product［J］.Annals of Tourism Research，1994，21(3):582－595.

［15］KOZAK M，RIMMINGTON M.Tourists Satisfaction with Mallorca，Spain，as an Off-season Holiday Destination［J］.Journal of Travel Research，2000，38(2):213－234.

［16］EILAT Y，Einav L.Determinants if International Tourism:A Three Dimensional Panel Data Analysis［J］.Applied Economics，2004，36(12):1315－1327.

［17］NAUDEE W，Saayman A. Determinants of Tourists Arrival in Africa:A Panel Data Regression Analysis［J］. Tourism Economics，2005，11(3):365－391.

［18］KHADAROO J，Seetenah B. The Role of Transport Infrastructure in International Tourism Development:A Gravity Model Approach［J］.Tourism Management，2008，29(5):831－840.

［19］王淑新，王学定，徐建卫.中国西部地区旅游业全要素生产效率研究［J］.浙江工商大学学报，2012(3):47－54.

［20］BUHALIS D，LAW R. Progress in Information Technology and Tourism Management:20 Years on and 10 Years after the Internet—The State of Tourism Research［J］.Tourism Management，2008，29(4):609－623.

［21］FODNESS D，MURRAY B.Tourist Information Search［J］.Annals of Tourism Research，1997，24(3):503－523.

［22］MILLS J，LAW R. Handbook of Consumer Behavior，Tourism and the Internet［M］. New York:Harworth Hospitality Press，2004:25－28.

［23］BUHALIS D.Strategic Use of Information Technologies in the Tourism Industry［J］.Tourism Management，1998，19(5):409－421.

［24］BUHALIS D，O'CONNOR P. Information Communication Technology—Revolutionising Tourism［J］. Tourism Recreation Research，2005，30(3):7－16.

［25］BUHALIS D，JAFARI J，WERTHNER H. Information Technology and the Re-engineering of Tourism［J］. Annals of Tourism Research，1997，24(1):245－248.

［26］MACINTOSH A，WALLACE L. International Aviation Emissions to 2025:Can Emissions be Stabilized without Restricting Demand?［J］.Energy Policy，2009，37(1):264－273.

［27］DENG S，BURNETT J.A Study of Energy Performance of Hotel Buildings in Hong Kong［J］.Energy and Buildings，2000，31(1):7－12.

［28］BECKEN S，SIMMMONS D.Understanding Energy Consumption Patterns of Tourist Attractions and Activities in New Zealand［J］.Tourism Management，2002，23(4):343－354.

［29］BECKEN S.Analyzing International Tourist Flows to Estimate Energy Use Associated with Air Travel［J］.Journal of Sustainable Tourism，2002，10(2):114－131.

［30］GOSSLING S.Global Environment Consequences of Tourism［J］.Global Environment Change，2002，12(4):283－302.

［31］BIESIOT W，NOORMAN K.Energy Requirements of Household Consumption:A Case Study of the Netherlands［J］.Ecological Economics，1999，28(3):367－383.

［32］GOSSLING S，PEETERS P，CERON J.The Eco-efficiency of Tourism［J］.Ecological Economics，2005，54(4):417－434.

［33］NEPAL S.Tourism-induced Rural Energy Consumption in the Annaperna Region of Nepal［J］.Tourism Management，2008，29(1):89－100.

［34］BECKEN S，FRAMPTON C，SIMMONS D.Energy Consumption Patterns in the Accommodation Sector—The Zealand Case［J］.Ecological Economics，2001，39(3):371－386.

［35］BECKEN S，SIMMONS D，FRAMPTON C. Segmenting Tourists by Their Travel Pattern for Insights into Achieving Energy Efficiency［J］.Journal of Travel Research，2003，42(1):48－56.

［36］KELLY J，HAIDER W，WILLIAMS P. A Behavioral Assessment of Tourism Transportation Options of for Reducing Energy Consumption and Greenhouse Gases［J］.Journal of Travel Research，2007，45(2):297－309.

［37］TAMIRISA N，LOKE M，LEUNG P.Energy and Tourism Development［J］.Annals of Tourism Research，1997，24(2):390－401.

［38］NETO F.A New Approach to Sustainable Tourism Development:Moving Beyond Environment Protection［J］.Natural Resources Forum，2003，27(3):212－222.

［39］左冰.旅游流动、资本积累与不平衡地理发展——基础设施建设对旅游发展影响研究［M］. 北京:经济科学出版社，2010:30－40.

［40］PO W，HUANG B.Tourism Development and Economic Growth—A Nonlinear Approach［J］.Physica A:Statistical Mechanism and Its Application，2008，387(22):5535－5542.

［41］CHANG C，KHAMKAEW T，MCALEER M. A Panel Threshold Model of Tourism Specialization and Economic Development［R］.New York:Econometric Institute Research Papers，2009:1－42.

［42］HANSEN B.Threshold Effects in Non-dynamic Panels:Estimation，Testing，and Inference［J］.Journal of Econometrics，1999，93(2):345－368.

［43］ADAMOU A，CLERIDES O.Prospects and Limits of Tourism-led Growth:The International Evidence［R］.Via Anghera:RCEA Working Paper，2009:1－19.

［44］FAYISSA B，NSIAH C，TADESSE B. Research Note:Tourism and Economic Growth in Latin American Countries-further Empirical Evidence［J］.Tourism Economics，2011，17(6):1365－1373.

［45］DEMURGER S. Infrastructure Development and Economic Growth:An Explanation for Regional Disparities in China［J］.Journal of Comparative Economics，2001，29(1):95－117.

［46］KELLER W.Do Trade Patterns and Technology Flows Affect Productivity Growth?［J］.The World Bank Economic Review，2000，14 (1):17－47.

［47］OULTON N，SRINIVASAN S.Productivity Growth in UK Industries，1970－2000:Structural Change and the Role of ICT［R］.London:Bank of England Working Paper，2005:1－53.

［48］TOWER J.Approaches to Tourism History［J］.Tourism Management，1988，15(1):47－62.

［49］OPPERMANN M.Tourism Space in Developing Countries［J］.Annals of Tourism Research，1993，20(3):535－556.