民族地区旅游经济增长影响因素的空间计量分析

丁绪辉，高新雨，田 泽

（1.河海大学 企业管理学院，江苏 常州 213022；2.南开大学 经济学院，天津 300071）

0 引言

自20世纪60年代起，国外学者就发现了旅游的空间联系。Miossec(1976)和Gormsen(1981)研究了旅游地的空间演变问题；Hills and Lundgren(1977)和Britton(1980)提出旅游的核心-边缘模型，强调了旅游行为中的空间要素交互关联影响；Smith(1989)修正了引力模型、概率模型等描述空间结构的地理和数学方法，并用于实证。但这种空间联系是传统经济计量模型无法刻画的。空间计量经济学将空间结构权重引入计量模型之中，从而使空间关联性对旅游活动和旅游业发展的影响得以体现，使模型更客观地反应真实情况。因此，在充分考虑民族地区自身特征的前提下，本文采用空间面板模型，研究各被选解释变量在空间作用下对旅游收入影响的作用机理，探索促进民族地区旅游经济发展的途径。

我国官方普遍将内蒙古、广西、西藏、宁夏、新疆5个少数民族自治区和云南、贵州、青海3个多民族省份定义为我国民族地区。鉴于内蒙古在地理上依靠甘肃省将其与其他民族聚居省区相连，且甘肃省本身被4个民族少数民族聚居省区环绕，少数民族人口比重一直高于全国平均水平，拥有丰富的少数民族风情旅游资源，因此，为方便研究，本文在蒙、桂、藏、宁、新、云、贵、青8省区基础上，把甘肃省也纳入民族地区研究范围。

1 研究方法和数据来源

1.1 空间相关性

为明确民族地区旅游业发展状况是否具有空间相关性，本文首先对截面数据使用Moran's I指数判断变量的空间相关性及相关程度。相关指数Moran's I是常用的全局空间自相关统计量，被定义为：

其中，n表示空间单元个数，xi和xj分别表示第i个和第j个地区的观测值，xˉ是观测值的平均值，S是观测值的标准差，wij表示一个n×n维空间权重矩阵的第i行第j列元素。本文空间权重采用地理临接权重，即若地区i和地区j相邻，空间权重矩阵元素wij=1；若地区i和地区j不相邻，则wij=0；地区i与自身不相邻，即当i=j时，wij=0。Moran's I指数在[-1,1]范围内取值，大于0表示经济活动存在空间正相关关系，小于0表示存在空间负相关关系，等于0表示不相关。指数的绝对值越大表示空间相关关系越大。

1.2 空间面板模型

目前通用的空间面板模型包括空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）及空间Durbin模型（SDM），其基本结构分别为：

其中，yit表示第i个地区在t时刻的被解释变量；Xit为各外生解释变量组成的矩阵，β为其回归系数向量；wij为标准化后的n×n维空间权重矩阵的第i行第j列元素；（2）、（4）式中的分别表示被解释变量和解释变量的空间滞后因子，二者系数δ,τ分别反映二者的空间交互效应对被解释变量的影响；α为常数项；μi，λt分别表示空间和时间的特定效应；εit表示残差项，εit~iid(0，σ2I)；（3）式中φit是SEM模型残差，依赖于相邻地区残差φjt和白噪声过程εit，ρ为误差项空间自相关系数。三种模型中，SAR模型通过包含空间滞后变量、SEM模型通过服从空间自回归过程的误差项来体现地区相邻的空间影响；SDM模型同时含有内生变量和外生变量滞后因子，是更全面更一般的形式，使用起来也更加稳健。

1.3 指标选定与模型构建

根据Pearce（1995）的研究，五大空间要素影响区域旅游供给，分别为：吸引物、交通、住宿、支持设施和基础设施。国内相关研究同时认为，为避免与交通、基础设施等变量高度相关造成多重共线性，当地经济发展水平不应纳入解释变量之中。同时，统计资料显示本省居民的省内旅游的支出占本省旅游收入的比例相当可观，且农村居民由于收入增加，旅游活动日趋活跃；另外，本文对所研究民族地区由于自然环境因素和一些特殊社会因素，发生如“非典”、“5·12”大地震、玉树地震、“3·14 ”事件、“7·5”事件等重大突发事件，是否会对旅游收入产生影响问题也选取指标进行研究。

综合过往研究和本文研究对象的特点，本文构建以各省区国内旅游收入的自然对数Log（INCM）为被解释变量，以人均消费支出的自然对数Log（CNSUMP）、城乡收入差距的自然对数Log（GAP）、交通通达度的自然对数Log（TRANS）、旅游设施的自然对数Log（FAC）、景点数量及质量的自然对数Log（SPOTS）以及重大突发事件（INCID）为解释变量的空间面板模型。其中，交通通达度由交通密度表示，交通密度=（50%*铁路里程+50%*高速公路里程）/省域面积；旅游设施=50%*旅行社数量+50%*星级饭店数量；景点数量及质量=100%*优秀旅游城市+200%*世界遗产+100%*4A级景区+150%*5A级景区，且各入选旅游景点仅就高计算，如某A级景点在某年被评委世界遗产同时仍保留A级景点荣誉，则在本研究中自该年起仅按世界遗产权重计算，A级景点权重不再重复计算；属新疆建设兵团的景点名额计入新疆对应指标中；重大突发事件为二值变量，某年发生此类事件的省区值为1，其余时间和地区为0。

本文拟建立以下计量模型进行研究：

（1）非空间面板模型

（2）SAR模型

（3）SEM模型

（4）SDM模型

1.4 数据来源

2001～2011年民族地区及甘肃旅游收入、人均消费性支出、城乡收入差距（城镇居民可支配收入与农村居民纯收入之比）、交通通达性（铁路、公路里程与省域面积之比）来源于2002～2012年《中国统计年鉴》或通过相关原始数据计算所得；旅游设施（含旅行社、星级饭店）的相关数据来源于《中国旅游年鉴》或相关省份旅游统计公报，部分省份的个别缺失数据按平均增长率处理；景点数量与质量（含优秀旅游城市、世界遗产、5A与4A级风景区）来源于国家或地方旅游局的官方网站、世界遗产委员会的相关文件、部分景点的相关介绍；突发性事件选择能对旅游需求或旅游供给造成较大冲击的非稳定因素，如重大人为暴利犯罪、大规模疫情、自然灾害等。

2 实证结果

2.1 民族地区旅游收入空间自相关性检验

为更好地验证我国民族地区旅游经济增长空间相关性的存在，说明选取空间面板模型的合理性，特选取2001～2012年的旅游收入进行全局空间自相关检验，得到相关年份的Moran’s I指数（见表1），并对其显著性进行Z值检验。结果显示，2001～2012年的Moran’s I指数均为正值且通过显著性检验，民族地区旅游经济增长存在显著的全局空间自相关，旅游经济发达省份趋于相邻，旅游经济落后省份趋于相邻；2001～2012年间，Moran’s I指数从0.3289到0.5732整体趋势上不断增长，旅游经济空间相关性增强，旅游高收入省份与低收入省份各自空间聚集，民族地区旅游产业区域一体化进程不断加强，跨区域市场正在形成，“丝绸之路旅游带”初步形成。

表1 民族地区旅游经济增长空间自相关Moran’s I指数：2001～2012

2.2 民族地区旅游收入空间面板计量模型

由于本文样本取自省域民族地区而非随机取自总体，故使用固定效应模型。根据似然比LR检验发现（见表2），模型在5%的显著性水平下存在显著的空间个体固定效应和时间固定效应，表明式（5）中同时包含空间和时间特定效应，因此应从双固定模型中得出LM检验统计量。

表2 LR检验结果

表3可知，从调整的R2值及某些自变量与预期相反的系数来看，不考虑空间影响的模型估计效果不佳，且存在一定的错误。时间和空间双固定效应模型下，稳健的LM(lag)和稳健的LM(error)统计量均在10%的显著性水平上通过检验，这说明SAR模型和SEM模型同时成立。因此，为最终确定适用于数据的空间面板模型，应继续进行Wald检验。

表4第1列估计通过中心化的极大似然估计方法得到，第2列根据Lee and Yu（2010）提出的误差修正方法得到。通过比对两种方法产生的结果发现，纠正误差后的模型没有改变估计结果对被解释变量影响方向的基础上，显著提高了居民消费、重大突发事件及其空间滞后项以及被解释变量空间滞后项估计系数的显著性，各解释变量系数的估计值也发生了微弱变化。两个Wald检验均通过检验，说明空间面板模型应选用SDM模型。为选择固定效应或随机效应，在分别建立空间和时间双固定效应模型和随机效应模型后，进行Hausman检验，其值如最后一行显示在1%的显著性水平上通过检验。这说明对于本研究，空间和时间双固定效应下的SDM模型是最合适的。双固定效应下SDM模型误差纠正估计结果显示，民族地区省份的旅游经济增长不仅受本省区经济、社会和旅游资源因素的影响，还受相邻民族省区旅游业发展水平和社会因素的影响。由于表4中SDM模型中各系数的意义较表2中非空间面板模型中各系数的含义发生了变化，故需估计各外生变量对旅游业收入影响的直接效应和间接效应。直接效应体现解释变量对本空间单元的影响，与相邻空间单元无关；间接效应体现解释变量的溢出效应，即对相邻空间单元的影响。本文采用LeSage and Pace（2009）提出的求解偏微分方法计算直接效应和间接效应，结果由表5列出。

表3 非空间面板模型估计及检验

表4 空间和时间双固定效应下的SDM模型估计和检验结果

表5显示，居民消费水平直接效应和总效应显著，且都为正，说明随着经济发展，居民收入增加，民族地区居民旅游能力提高后更倾向于在本省区内旅游度假消费。这主要应得益于省区内短途旅游经济实惠、时间和行程安排弹性大，并应证了统计资料所显示的本省居民省内旅游支出占本省旅游收入相当大比例的事实。结果还说明虽然居民消费的提高不会对周边省区旅游收入产生显著的提高作用，但在各省区内部产生的正向作用会对整个民族地区旅游收入增长产生明显带动作用。与此相反，城乡居民收入差距对本地旅游收入的负向拉动效应尤为明显，充分说明在农村人口占比大的民族地区，农村人口旅游行为尤其集中在省内。因此，民族地区旅游经济的增长需要靠全民出游能力的提升来带动，城乡收入差距的扩大会抑制广大农村人口的旅游积极性，不利于民族地区各省区旅游业的发展。

交通通达性的各项效应均不显著，与经验判断相反，原因可能如学者所述，交通与工业而非旅游业的相关性更大；也可能由于数据来源限制而未包含民航、国道里程，导致回归结果被影响。毕竟民族地区距东部市场较远，民航一直是向这些地区输送东部游客的主要方式之一；西部大开发以来西部地区国道主干线全部建成，国道成为旅行社和自驾游游客的又一种选择。旅游设施的正向本地效应和负向溢出效应均显著，且负向溢出效应的弹性系数超过正向本地效应，造成总效应为负，说明民族地区各省区增加旅游设施数量的确能提高本省区旅游收入，但过多建设会导致省区间激烈竞争甚至竞次，影响其他省区和整个民族地区旅游经济增长。

旅游资源的直接效应符号为负与预期相反且不显著，具体原因尚有待进一步研究。但间接和总正效应显著，可能由于民族地区距东部市场较远的距离造成。由于路途遥远，东部地区游客只有较长假期时才可能专程到民族地区旅游，充裕的时间允许游客进行跨省区游览；各民族省区丰富独特的景观资源和日益便捷的交通又为此提供了必要保证。事实亦如此，多数旅行社会将新疆和甘肃敦煌、嘉峪关安排在一条旅行行程，青海省旅行社则会安排青海西藏或青海甘肃一体化旅行线路。重大突发事件的直接负向效应和总负向效应显著，表明重大疫情、自然灾害和人为暴力犯罪会对事件发生地旅游业造成强烈冲击，从而影响到整个民族地区的旅游经济。

表5 双固定效应下SDM模型各因素对旅游经济增长的直接、间接效应及检验

3 结论与建议

本文在证明民族地区旅游经济增长存在显著的空间相关性的基础上，通过构建民族地区旅游收入的空间Durbin面板模型，探讨民族地区旅游经济增长机制，发现居民消费支出、旅游设施对本民族省区旅游经济有正向影响，城乡收入差距、重大突发事件对民族省区旅游经济有负向影响，景点数量和质量对相邻民族省区旅游经济存在正向溢出，旅游设施和重大突发事件对相邻民族省区旅游经济存在负向溢出。

根据以上研究结果，本文认为促进民族地区旅游经济增长应做到：

（1）旅游属于消费层次中的发展需求，旅游市场的扩大与繁荣应重点放在居民收入水平和消费能力的提高上。对于人均收入普遍较低的民族地区，应不断提高居民收入、完善社会保障体制，提升全体居民的出游需求和能力，通过居民“放心”消费进一步拉动内需。尤其要缩小城乡收入差距，进一步扩宽农村居民的旅游需求。

（2）增加旅游资源的开发与宣传力度，增加旅游资源的数量，提高旅游产品的质量，加快旅游设施的建设，增强对游客的吸引力，推动旅游经济产业化。充分发挥民族地区历史文化厚重的独特优势，深入推进民族文化与旅游的融合发展，积极融入进一步向西开发建设，提高影响力与竞争力。

（3）重大突发事件对民族地区旅游业打击较大，民族地区应提升对此类事件的防御和应能力，并进一步加强维护民族团结和社会安定工作。民族地区生态环境较差，应重点做好防灾减灾工作与生态环境治理，重点发展生态型产业与绿色产业。

（4）民族地区旅游既存在空间竞争，又存在空间合作，在很多方面存在双赢。因此，民族地区省区政府、旅游业经营部门应加强在诸如旅游政策制定、旅行线路设计、旅游设施建设等方面的旅游产业的跨区域合作，促进整个民族地区通过旅游经济增长带动经济社会和其他各项事业跨越式发展。

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