沿海地区旅游业、城镇化与区域经济增长研究

2014-09-22刘佳杜亚楠张广海

商业研究 2014年8期

刘佳+杜亚楠+张广海

摘要：本文采用面板数据模型，分析我国沿海地区旅游业、城镇化及区域经济发展的时序演化和空间差异特征，探讨在城镇化进程中沿海地区旅游业与区域经济增长的关联性。研究表明我国沿海地区旅游业、城镇化与区域经济增长两两之间的交互作用较为显著，其中入境旅游发展对空间城镇化的作用程度明显大于国内旅游业，国内旅游业对人口城镇化、经济城镇化的作用较入境旅游大；经济城镇化对沿海经济增长的影响程度大于空间城镇化，而人口城镇化对于沿海地区经济水平提高的作用不显著。因此，入境旅游业在沿海地区城镇化进程中主要通过空间城镇化的演变带动区域经济发展，国内旅游业主要通过经济城镇化推动区域经济增长。

关键词：旅游业；区域经济；城镇化；面板数据

中图分类号：F5903文献标识码：A

收稿日期：2014-04-245

作者简介：刘佳（1981-），女，山东临朐人，中国海洋大学管理学院副教授，硕士生导师，研究方向：旅游开发与规划；杜亚楠（1990-），女，河南鄢陵人，中国海洋大学管理学院研究生，研究方向：旅游开发与规划；张广海（1963-），男，山东临沂人，中国海洋大学管理学院教授，博士生导师，研究方向：旅游开发规划与管理、区域经济。

基金项目：国家社会科学基金青年项目，项目编号：12CGL059；教育部人文社会科学重点研究基地重大培育项目，项目编号：2012JDPY02；国家旅游局旅游业青年专家培养计划项目，项目编号：TYETP201322。

东部沿海地区是我国经济最发达的地区，也是我国最主要的旅游目的地和旅游客源地。凭借其丰富的资源禀赋、优越的区位条件和良好的政策支持等，沿海地区旅游业实现了快速发展，成为我国旅游经济发展的主体区域。沿海地区经济发达，城镇化水平较高，较高的工业化水平是沿海地区城镇化发展的主要动力，旅游业将成为推动沿海地区新型城镇化进程的重要引擎[1-12]。

本文将沿海地区城镇化分解为人口城镇化、经济城镇化和空间城镇化，分别构建体现沿海地区旅游业与城镇化、经济增长关系的面板数据模型，对三者之间的长期均衡与动态发展关系进行估计分析，揭示城镇化进程中旅游产业在促进地区经济增长中的内在关联和作用机理、相关政策建议，旨在为提升旅游业在推动沿海地区新型城镇化建设中的产业支撑功能，实现旅游产业转型发展，以及促进沿海地区经济快速增长提供科学依据和决策参考。

一、沿海地区旅游业、城镇化与区域经济增长的时空演化

（一）沿海地区旅游发展水平时空演化特征

根据指标选取的典型性、数据可获取性、客观性和可靠性原则，本文采用旅游外汇收入（ITI）和国内旅游收入（DTI）两个指标，衡量沿海地区旅游业的发展水平。入境旅游和国内旅游发展水平的时空变化态势如图1所示。总体而言，沿海地区旅游外汇收入与国内旅游收入的变化趋势具有较强的一致性。从空间差异上来看，沿海11个省市区的旅游外汇收入和国内旅游收入均呈现显著增长态势，2000年旅游外汇收入和国内旅游收入最高的省份均为广东，最低的均是海南；2011年旅游外汇收入和国内旅游收入最高的仍然为广东，最低的仍为海南1 744亿元，这是由于广东省依托其资源、区域和经济支撑力等优势，旅游业发展水平一直处于较高阶段，海南省由于生态保护意识较低和旅游产品开发无序，导致其旅游业发展水平较低。从时序演化上来看，旅游外汇收入年均增长率最快的为山东（1824%），其次是天津（1753%），年均增长率最慢的为广东，这表明山东、天津等旅游业发展水平一般的省市区，入境旅游市场发展潜力较大，而水平较高的广东对入国际游客和国内游客的吸引力逐渐变小。国内旅游收入年均增长率最快的为辽宁（2725%），年均增长率最慢的为广西（1420%），这是由于辽宁较为重视旅游业的经济支撑作用，广西服务水平、交通条件、资源吸引力等方面能力有待提高。

（二）沿海地区城镇化水平时空演化特征

一般而言，用于测度城镇化发展程度的指标是城镇化水平，也称城镇化率，主要是采用单指标法和指标体系法对其进行衡量。单指标法采用非农业人口占地区总人口的比重或城镇人口占总人口的比重加以表征，具有一定的局限性，而多指标体系法能够较为全面地反映区域城镇化水平。新型城镇化以人口城镇化为核心，以“内涵增长”为发展方式，以优化国土空间利用为关键点，其中人口城镇化主要内容包括升学城镇化、就地城镇化和异地城镇化，空间城镇化包括老城区、新城镇和农村居民点三个区域，经济城镇化包括新型产业体系、新型需求体系、新型要素结构体系等[13]。因此，根据新型城镇化的基本内涵，这里采用多指标方法，从人口、经济和空间三个方面来全面衡量沿海地区综合城镇化水平。

根据选取数据的可行性、代表性和可获得性的原则，本文分别选取人口城镇化率、经济城镇化率和空间城镇化率来分别代表人口、经济和空间的城镇化水平，其中人口城镇化率（HT）用非农业人口占总人口的比重来表征，经济城镇化率（ET）用第二、三产业产值占GDP的比重来表征，空间城镇化率（ST）用城市中的建成区面积占城市总土地面积的比重来表征。综合城镇化率（IU）由HT、ET、ST三个指标复合而成，计算公式为：

利用Arcgis制图中的分级色彩显示功能，以自然断裂法（Natural Breaks）为基础进行适当调整，选取2000年和2011年为研究截面，分别将沿海地区综合城镇化水平（UR）划分为<40%、40%-60%、60%三个等级。2000年综合城镇化水平最高的为上海（6631%），最低的为海南（3223%），平均综合城镇化水平为4394%，高、中、低三个等级的省市区数量分别为4、6、1个，中间等级的省市区数量最多。2011年综合城镇化水平最高的依然为上海（7432%），最低的为广西（3685%），平均综合城镇化水平为5098%，高、中、低三个等级的省市区数量分别为1、8、2个，仍然是以中间等级的省市区数量最多。从时序演化上来看，沿海各省市区的综合城镇化水平均呈增长态势，其中增幅最大为江苏和广东，增幅最小的为天津和辽宁。endprint

（三）沿海地区经济增长时空演化特征

从空间特征上来看，沿海11个省市区的GDP均呈现显著增长态势，21世纪初广东省的GDP最高（10 741亿元），最低的是海南省（527亿元）；2011年GDP总值最高的仍然为广东省（39 274亿元），最低的仍为海南省（1 744亿元）。从时序演化上来看，年均增长最快的为天津（1513%），其次是山东省（1293%），年均增长最慢的为上海（1108%），这表明我国沿海经济发展仍以长三角和珠三角地区为主体地位，形成南高北低的空间格局，这主要是由于东南部地区优越的地理位置和良好的经济支撑条件。

综上可知我国沿海地区旅游业、城镇化化与区域经济增长的发展趋势具有较强的同步性，由此可以初步判定东部沿海地区三者之间是相互关联、相互作用的，这为进一步估计和分析三者之间的作用关系提供了客观依据。上述变量，非农业人口数、总人口数、第二三产业产值、GDP、建成区面积、城市土地总面积等指标数据均来自于《中国统计年鉴》（2001-2012年），旅游外汇收入、国内旅游收入数据来自于《旅游统计年鉴》（2001-2012年），人口城镇化率（HT）、经济城镇化率（ET）、空间城镇化率（ST）、综合城镇化率（UR）是根据文中公式计算而得。由于各变量的量纲不同，这里对各变量进行对数转换，即得到In（HT）、In（ET）、In（ST）、In（GDP）、In（ITI）、In（DTI）。

二、基于新型城镇化的沿海地区旅游业与区域经济增长的关联机制

（一）面板数据模型构建

（二）面板单位根检验和协整检验

在进行面板数据模型估计分析之前，需要对变量进行单位根检验和协整检验，其中单位根检验主要对于变量数据的平稳性进行检验，如果各经济变量都为非平稳的，那么回归结果可能就是伪回归。为了避免选用一种检验方法带来的偏差，增加检验结果的可信度，这里同时采用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验，如果出现检验结果的不一致性，则注重相同根单位根检验LLC检验和不同根单位根Fisher-ADF检验。如若各变量单位根检验结果均显示为水平不平稳，且其一阶平稳，则需要对数据间是否具有长期协整关系进行进一步检验[14]，这里选用Pedroni检验方法进行协整检验。

沿海11个省市自治区的InITI、InDTI、InHT、InET、InST、InGDP及其一阶差分的单位根检验结果见表1，由此可知在1%的显著性水平下，各检验方法均显示InITI、InDTI、InHT、InET、InST、InGDP的原序列大多数不能通过显著性检验。因此，各变量均为原序列水平上非平稳。经过一阶差分后，所有变量均在1%的显著性水平下通过LLC检验法、IPS检验、Fisher-ADF检验、Fisher-PP检验。综上所述，各变量均为一阶单整I（1）过程。

由于各变量均服从一阶单整I（1）过程，各变量之间可能存在协整关系，进行协整检验之后的结果见表2。由此可知沿海地区旅游业、城市化水平与经济增长关系的计量模型（2）、（3）、（4）、（5）中，大部分检验方法的结果在10%的显著性水平下拒绝原假设，这表明各式中变量之间存在面板协整关系，即有长期和稳定的均衡关系。

（三）面板数据模型估计与结果分析

在进行面板数据分析时，由于对截距项和解释变量系数的不同限制，面板数据模型可分为变系数模型、变截距模型和混合回归模型三类，根据个体影响的不同形式，变截距模型和变系数模型又可分为固定效应模型和随机效用模型。因此，这里采用F检验和Hausman检验，对模型的设定形式进行检验，确定式（2）、（3）、（4）、（5）面板数据模型的设定形式，检验结果见。（2）式的个体截面面板数据模型设定应为变截距固定效应模型，（3）式的个体截面面板数据模型设定应为变截距随机效应模型，（4）式的个体截面面板数据模型设定形式可以是变截距随机效应模型，也可为变截距固定效应模型，（5）式的个体截面面板数据模型设定应为变截距随机效应模型。

为了消除横截面的异方差与序列的自相关性，对模型进行OLS估计（见表4），模型（2）、（3）、（4）的估计结果显示InITI和InDTI的估计系数均在1%的显著性水平下较为显著；而模型（5）的估计结果显示，InET和InST的估计系数均在1%的显著性水平显著，但InHT的显著性不明显。因此，对此模型进行修正，去掉不显著变量InHT，模型估计结果显示面板模型的拟合度较好。模型（2）、（3）、（4）的拟合度均达到了99%，模型（5）中调整后的拟合度也达到了82%。

模型（2）显示旅游外汇收入、国内旅游收入与人口城镇化呈正相关关系，国内旅游、入境旅游对于促进沿海地区人口城镇化的进程具有重要的推动作用，国内旅游作用更为显著。新型城镇化不仅包括人口由乡村向城镇的运动，也包括生活方式由乡村向城镇化的推进，即强调了人在社会、心理和行为上的变化。换而言之，旅游业对人口城镇化的作用首先表现在对各地人口的吸纳、集聚和消化上。旅游产业属于第三产业，具有服务业所共有的就业条件低、劳动密集型强等特点，能够解决较多农村人口的就业问题，消化了城镇化所聚集的大量人口；其次，还表现在对人口素质、城镇文化内涵等方面的提升。入境旅游者对于人口城镇化的带动作用，主要在于入境旅游者所带来的异质文化，加速了农村人口落后思想向新思想、新观念的突破，带动旅游地区人们思想观念、价值观念方面的创新，促使乡村人口向城镇人口的转变。而沿海国内旅游对人口城镇化的作用较之入境旅游作用大，主要在于在沿海地区能够深入到乡村进行旅游的大多仍为国内旅游者，且国内游客的思想与地区思想具有较多一致性，更容易让本地居民借鉴和接受。

模型（3）同样显示旅游外汇收入、国内旅游收入与经济城镇化呈显著正相关关系，国内、入境旅游均能加快沿海地区经济城镇化的进程，且国内旅游作用较大；同时，与方程（2）的模型估计结果进行比较，得知入境、国内旅游对人口城镇化的作用明显高于经济城镇化。旅游业运行涉及行业的复杂性决定了它极强的产业带动性，不仅能带动与旅游业密切相关的食、住、行、游、购、娱等第三产业的发展，还能间接带动第二产业的发展，加快经济城镇化的进程。此外，由于入境游客的旅游消费水平明显高于国内游客，其消费多集中于游、购、娱等高需求弹性的旅游产业部门，同国内旅游业相比，沿海各地区入境旅游对经济城镇化的作用较为显著。endprint

模型（4）结果也显示旅游外汇收入、国内旅游收入与空间城镇化呈显著正相关关系，国内、国际旅游都能促进沿海地区空间城镇化的进程，且国内旅游作用更为显著；同时，与方程（2）、（3）的模型估计结果进行比较，得知国际、国内旅游对空间城镇化的作用，均明显高于对人口城镇化和经济城镇化的作用。旅游业对城镇化发展的贡献之一就在于对城镇空间的改造、扩容以及功能的完善，旅游促使旅游乡村和旅游城镇对原有空间进行改造，将农业用地转化为工业和服务业用地，开设主题公园、开发旅游景区、建立旅游度假区等，扩充了城镇空间容量，扩大了城镇建成区面积，为空间城镇化率的提高带来较大贡献。沿海地区国内旅游方面对空间城镇化的转变作用较大，在于目的地居民及政府深知发展国际旅游业的巨大潜力，为吸引众多旅游者前来，大力完善城镇功能、转变土地用途、提升城镇竞争力和旅游形象，提高城镇接待能力。

模型（5）估计结果显示人口城镇化对于沿海地区经济水平提高的影响不显著，经济城镇化与空间城镇化对经济增长的作用较为明显，且经济城镇化的作用高于空间城镇化，这与我国城镇化发展现状相符。由此可知沿海地区旅游业发展水平较高、发展相对成熟，其经济促进功能和城镇空间调整功能较突出，但在扩大就业渠道和容纳能力方面有待进一步提高。

三、结论及建议

本文运用面板数据模型，以沿海11个省市区2000-2011年相关指标的面板数据样本，分别对沿海旅游业与其城镇化的关系、城镇化进程对区域经济增长的作用机理进行全面考察，进而提出新型城镇化进程中加快旅游业转型发展的对策建议。第一，旅游业对城镇化发展均有正向的推动作用，与入境旅游相比，国内旅游作用更为显著。因此，应大力发展国内旅游业，提高国内旅游消费水平、消费能力，以扩大内需潜力和空间，加快推动新型城镇化进程。第二，旅游业对沿海地区空间城镇化的影响作用最大，人口城镇化稍次之，对经济城镇化影响最小。城镇化是一个人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化相互协调、相互作用、相互统一的过程，需要三个方面城镇化的共同作用。因此，在推动沿海地区新型城镇化发展过程中，应充分发挥旅游业的发展动力和产业支撑作用，推动沿海地区的产城互动和内涵增长，促使人口城镇化、经济城镇化和空间城镇化的共同发展，从而加快和提高沿海地区城镇化进程和水平。第三，人口城镇化是我国新型城镇化发展进程中的关键问题，应进一步提升旅游业的产业支撑地位，充分发挥旅游业在推动农村劳动力向城镇的转移过程中的产业承载功能，进一步挖掘其吸纳城镇人口的潜力和空间；同时，应调整旅游产业结构，完善产业发展体系，提高旅游业在新型城镇化建设中的消费产业带动能力，形成“沿海城市旅游化、旅游小城镇建设、旅游新农村社区”于一体的产城融合模式，构建大中小城市和小城镇、新型农村合理分工、特色突出、功能互补的旅游产业发展格局，进而提升沿海地区空间城镇化和经济城镇化水平。

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Research on Tourism Industry， Urbanization and Regional Economic Growth

in Coastal Areas

LIU Jia，DU Ya-nan，ZHANG Guang-hai

（Management College，Ocean University of China，Qingdao 266100，China）

Abstract：The paper analyzes temporal evolution and the regional differences of coastal tourism industry， urbanization and regional economy using panel data model， to explore the influence degree of tourism industry and economic development in the urbanization process. Results show that， any two of tourism industry， urbanization and regional economic growth in the coastal areas is significant. Inbound tourism effect on urbanization of space urbanization is larger than that of the domestic tourism industry， domestic tourism effect on population urbanization and economic urbanization is larger than that of the inbound tourism industry. Economic urbanization′s effect on coastal economic growth is larger than that of the space urbanization. Influence of population urbanization on coastal economic level is not significant. So the inbound tourism drives the urbanization of coastal areas mainly through the temporal evolution of urbanization， and domestic tourism drives the regional economic development mainly through economic urbanization.

Key words：tourism industry； regional economy； urbanization；panel data

（责任编辑：关立新）endprint

Research on Tourism Industry， Urbanization and Regional Economic Growth

in Coastal Areas

LIU Jia，DU Ya-nan，ZHANG Guang-hai

（Management College，Ocean University of China，Qingdao 266100，China）

Key words：tourism industry； regional economy； urbanization；panel data

（责任编辑：关立新）endprint

Research on Tourism Industry， Urbanization and Regional Economic Growth

in Coastal Areas

LIU Jia，DU Ya-nan，ZHANG Guang-hai

（Management College，Ocean University of China，Qingdao 266100，China）