长三角滨海旅游经济差异时空演化及形成机理
2015-03-22奚一丹
刘 佳， 奚一丹
(中国海洋大学 管理学院， 山东 青岛 266100)
长三角滨海旅游经济差异时空演化及形成机理
刘 佳， 奚一丹*
(中国海洋大学 管理学院， 山东 青岛 266100)
综合运用标准差、变异系数和泰尔指数等统计分析方法，以长三角地区11个沿海旅游城市为基本研究单元，探讨2002～2012年长三角地区滨海旅游经济的空间总体差异、差异构成及其差异演变态势，并运用面板数据模型对影响其滨海旅游经济差异增长的主要因素进行拟合分析，从时空视角揭示长三角地区滨海旅游经济差异的形成机制与演化规律.结果表明：(1)长三角滨海旅游经济差异演变呈现波动变化特征，绝对差异逐渐扩大、相对差异缓慢下降的趋势，区域旅游经济发展不均衡现象突出.(2)泰尔指数分解显示，长三角地区滨海旅游经济总体差异呈现逐渐缩小态势，且变化幅度逐渐趋于平缓；地带间差异大于地带内差异，地带间差异是总体差异的主要来源；南部、中部、北部地带内沿海城市之间的差异呈现不同的变化态势，南部和中部地带内差异呈现逐渐缩小且趋于平缓的态势，北部地带内差异则呈现先缩小后增大的特点.(3)地区经济发展水平、居民消费能力、基础设施条件、旅游规模与长三角滨海旅游经济发展之间关系显著，是其滨海旅游经济空间分异与动态变化规律形成的重要因素.
长三角地区； 滨海旅游经济； 空间分异与动态演化； 形成机理
旅游业作为现代服务业的重要组成部分，具有较强的辐射和关联带动作用，国际上通常认为旅游业是缩小国际差异和地区差距的有效手段[1].但是由于不同地区旅游资源禀赋、基础设施条件以及社会经济发展等存在差异，区域旅游经济发展呈现显著的非均衡性特征，成为中国旅游经济快速增长背后的突出问题，如何实现区域旅游经济协调发展成为政府和学术界普遍关注的热点问题.国外学者对于旅游经济的研究起步较早，研究方向主要集中在区域差异和区域竞争力两方面的研究，在研究方法上，主要采用经济学和地理学等方法.Patty simpsons[2]通过分析印尼北苏拉威西岛两个旅游景区的发展情况分析了旅游经济对区域社会经济的影响.Leiper[3]通过探讨旅游地旅游竞争力的影响因素，提出旅游竞争力系统的构成要素.较多的国外学者利用波特提出的“钻石模型”理论来分析国际旅游竞争力，并提出了影响区域旅游竞争力的七大因素[4].John yacoumis[5]深入研究南太平洋地区旅游经济发展，认为该地区旅游资源丰富，旅游形象独特，但是需要通过地区旅游合作，重视全球市场尤其是发达国家和地区的旅游市场.国内学者对于区域旅游经济的研究侧重于空间差异方面，研究成果较为丰富.研究主要采用入境旅游收入作为表征地区旅游经济差异的指标[6-7]，而选用旅游总收入指标分析总体旅游经济差异的研究相对较少，忽略了国内旅游在地区旅游经济发展中的重要作用和影响；研究目的集中在调整区域经济差异[8]、改善地区经济结构、判别各地域国际旅游竞争力差异[9]以及区域旅游合作[10]等方面，从区域一体化视角对区域旅游经济增长影响因素进行的研究明显不足；研究方法主要采用泰尔指数、基尼系数和地理集中指数等传统统计学和多尺度分析方法，同时开始关注Moran指数等空间分析方法的应用[11]，但结合计量经济模型进行系统分析的研究较为匮乏；研究范围主要涉及地区间、省域间以及全国范围内等多种尺度[12]，而以沿海城市为基本单元的研究相对较少.综上所述，已有文献对旅游经济空间差异变化规律的研究较为全面和深入，但是基于沿海区域一体化的视角，对沿海地区地带间和地带内旅游经济发展差异的时空分析以及机制因素的研究明显不足.基于此，本文综合运用标准差、变异系数和泰尔指数等统计分析方法，探讨长三角地区滨海旅游经济差异总体趋势及其发展演化规律，进而构建面板数据模型测度影响其差异形成的主要因素，探讨长三角滨海旅游经济空间分异格局、发展演化的作用机理，揭示推动其滨海旅游经济协调快速发展的动力因素，并提出相关的对策建议，以期为促进长三角滨海旅游资源合理配置和滨海旅游产业要素的空间布局，实现区域旅游协作和资源优势互补，制定针对性强、行之有效的区域旅游经济调控政策.
1 研究方法与指标选取
1.1 研究区域概况与数据来源
长三角是中国滨海旅游经济最为发达的地区，其旅游开发起步较早，旅游经济总量较大，增长速度较快.随着2003年长三角区域旅游合作范围不断扩大、合作层次的日益升级以及合作机制的逐渐完善，其旅游经济实现了大幅度跨越式发展，保持着我国沿海地区旅游经济龙头地位，这进一步推动了其滨海旅游经济的快速发展和规模增长.长三角滨海旅游区涵盖11个沿海城市，包括温州、台州、宁波、舟山、绍兴、杭州、嘉兴、上海、南通、盐城、连云港，其范围北起山东与江苏两省交界处的绣针河口，南至浙江省与福建省交界的虎头，大陆海岸线全长2 965 km.陆域总面积占中国滨海旅游区总量的比重为40%，人口占33.4%，国民生产总值占30.68%.2012年长三角滨海旅游区实现旅游总收入9 043.64亿元，旅游创汇收入1 015 063万美元，占全国滨海旅游区总量的29.7%，国内旅游收入8 404.15亿元，占全国滨海旅游区总量的46%.滨海旅游在长三角区域经济和第三产业发展中发挥了重要作用，旅游总收入占其GDP的比重为15.7%，占第三产业产值的44.3%，均高于我国沿海地区平均水平.依据2012年各沿海城市旅游总收入占滨海区域旅游总收入的比值将中国53个沿海城市划分为6类，如图1所示，可以发现长三角滨海区域11个沿海城市旅游总收入比重较大，占我国滨海旅游区总量的44.3%，是我国滨海旅游发展的重要引擎.为了从空间地域单元上反映区域旅游经济差异，按照地理区位条件以及经济发展水平、消费水平等影响，在这里将长三角11个沿海城市划分为3大区域，南部区域包括台州、温州，中部区域包括宁波、舟山、绍兴、杭州、嘉兴、上海，北部区域包括南通、盐城和连云港.改革开放30多年来，长三角地区内部已经形成互为市场、互为腹地、互送客源的旅游地域整合格局，随着长三角地区旅游经济的快速发展，其区域内部的差异也日益突出.本文选取长三角地区11个沿海城市作为基本研究单元，遵循指标选取的科学性、可获得性和可操作性等原则，选取2002-2012年旅游总收入指标表征滨海旅游经济发展水平，对长三角滨海旅游经济的空间差异及其动态演化特征进行深入分析和探讨.
本文相关指标数据来自《中国海洋统计年鉴》(2003年～2013年)、《中国统计年鉴》(2003年～2013年)、《中国区域经济统计年鉴》(2003年～2013年)、各省市统计年鉴及统计公报(2003—2013年)、以及长三角地区相关城市旅游政务网等.
图1 2012年长三角地区3大滨海区域旅游经济空间示意图Fig.1 The three parts of the coastal tourism economy in Yangtze River Delta in 2012
1.2 总体差异测度方法
1.2.1 标准差与变异系数 绝对差异是用绝对指标来衡量区域之间经济发展差异的测度方法，反映的是区域间经济发展水平的实际差距；相对差异是采用指标的变动率来衡量区域之间经济发展的差异的方法，反映的是区域间经济发展的速度差异.其中前者多采用标准差加以反映，后者多采用变异系数加以反映.
标准差反映了区域经济的绝对离散程度，是衡量区域旅游经济绝对差异的一个常用指标.公式为：
(1)
变异系数反映的是旅游经济发展水平的区域差距.变异系数差别越大则区域内各城市经济发展水平差距越大，反之则越小，其计算公式为：
(2)
1.2.2 泰尔指数 泰尔指数最早由H·泰尔(H·Theil)于1967年提出的，其是衡量区域差异的一个重要指标，其值越大表明区域之间不均衡程度越大，反之越小.泰尔指数具有可分解性，其能够将总体差异分解为地带内和地带间差异两个部分，地带内差异用以衡量地区内部的不均衡程度，地带间差异衡量的是不同地区间存在的不均衡现象的程度.本文将长三角地区滨海旅游经济发展总体差异分解为地带内和地带间差异两部分，通过长三角北部、中部、南部不同沿海区域尺度之间的比较，以及三个地带内部城市尺度之间差异的分析，探讨长三角地区滨海旅游经济空间差异的主要来源与构成、变动幅度以及各自在总体差异中的影响.泰尔指数计算公式分别为：
(1)地带内市域间滨海旅游经济差异程度泰尔指数Tpi：
(3)
式中，Yij和Nij分别为i区域j市域的滨海旅游总收入和人口数，Yi和Ni分别为i区域的滨海旅游总收入和人口数.i=1，2，3；代表长三角南部、中部和北部沿海区域；j=1，2，3，…，11；代表长三角11个沿海城市.
(2)地带间滨海旅游经济差异程度泰尔指数Tbr：
(4)
式中，Yi和Ni分别为i区域滨海旅游总收入和人口数，Y和N分别为长三角滨海旅游总收入和人口数.i=1，2，3；代表长三角南部、中部和北部沿海区域.
(3)长三角滨海旅游经济区域总体差异程度的泰尔指数Tp：
(5)
式中，Yij和Nij分别为i区域j市域滨海旅游总收入和人口数，Y和N分别为长三角滨海旅游总收入和人口数.根据(1)和(2)，滨海旅游经济总体差异可分解为地带内和地带间差异之和.i=1，2，3；代表长三角滨海区域南部、中部和北部区域；j=1，2，3，…，11；代表长三角滨海区域11个沿海城市.
1.3 面板数据分析模型
面板数据包含时间序列和横截面的数据，具有三维(个体、时间和指标)信息的数据结构特征，面板数据模型既考虑到了个体的特殊效应也考虑到了横截面数据的共性，能够更为全面和深入的对数据特征进行分析.
1.3.1 面板数据模型 面板数据模型一般形式设定为
yit=αi+β1ix1it+β2ix2it+…+βkixkit+μit，
i=1，2，3，…，N；t=1，2，3，…，T；
k=1，2，…，5.
(6)
1.3.2 面板数据的单位根检验 非平稳的时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列之间本身不一定存在直接联系，对这些数据进行面板数据回归时，尽管会存在较高的拟合度R2，但是其结果不存在实际意义，因此需要对面板数据的平稳性进行检验，一般采用单位根检验方法.面板数据单位根检验可以分为两大类：一类是假定面板数据中的各个截面序列有相同的单位根，具体方法包括LLC检验、Breitung检验、Hadri检验；另外一类是假定面板数据的各个截面序列有不同的单位根，包括IPS检验、Fisher—ADF检验和Fisher—PP检验.
1.3.3 面板数据的协整检验 面板数据的协整检验考察的是变量间是否具有长期均衡关系，检验方法可分为两种：由E-G两步法推广而成的协整检验方法，如Pedroni协整检验法、Kao协整检验法；由Johansen统计量推广而成协整检验方法，如Fisher协整检验法[13].
1.3.4 面板数据模型形式设定检验 面板数据模型设定形式一般可分为混合回归模型、变截距模型和变系数模型3类.
1) 混合回归模型定义为：
yit=α+β1x1it+β2x2it+…βkxkit+μit，
i=1，2，…，N;t=1，2，…，T;k=1，2，…，5.
(7)
式中，混合回归模型对于任何个体成员，截距项和变量系数β都相同.
2) 变截距模型定义为：
yit=αi+β1x1it+β2x2it+…βkxkit+μit，
i=1，2，…，N;t=1，2，…，T;k=1，2，…，5.
(8)
式中，变截距模型中个体成员的截距项αi不同，而解释变量的系数向量β相同.
3) 变系数模型定义为：
yit=αi+β1ix1it+β2ix2it+…+βkixkit+μit，
i=1，2，…，N;t=1，2，…，T;k=1，2，…，5.
(9)
式中，变系数模型中个体成员的截距项αi和解释变量的系数向量β依照个体成员的不同而变化.
在对面板数据模型进行估计前，需要对所建立的模型形式进行设定检验，主要是对如下两个原假设的判定和识别：
H0：模型中的解释变量系数对于所有截面成员是相同的，但截距项不同，即该模型形式为变截距模型.
H1：模型中的解释变量系数和截距项对于所有截面成员都是相同的，即该模型形式为混合回归模型.
F检验需要以下两个统计量：
F[(N-1)K，NT-N(K+1)]，
(10)
F[(N-1)(K+1)，NT-N(K+1)].
(11)
其中，N是截面成员个数，T是每个截面成员的样本观测时期数目，K是非常数项解释变量的个数，S1、S2、S3分别是变系数模型、变截距模型和混合回归模型的回归残差平方和.在原假设H0、H1成立的条件下，检验统计量F1、F2分别服从特定自由度的F分布.
模型检验的过程为：先检验原假设H1，如果统计量F2小于某个检验水平(比如5%)下F分布临界值，则不能拒绝原假设H1，且无需再检验原假设H0，表明应运用混合回归模型来拟合样本是合适的；否则，拒绝原假设H1，并继续检验原假设H0，如果统计量F1小于某个检验水平(比如5%)下的F分布临界值，则不能拒绝原假设H0，从而表明本次估计应建立变截距模型；否则，拒绝假设H0，并利用变系数模型来拟合样本.
在确定了面板数据模型形式之后，还需要判定选择是固定效应还是随机效应模型.依据Wooldrigde经验规则，由于截面数目和时间序列数目有限，从一个大的总体中随机抽样的结果应当把截距项看作是待估参数，进行Hausman检验[14].Hausman检验的原假设是：固定效应模型和随机效应模型的估计量没有实质上的差异.如果统计量χ2小于某个检验水平(如5%)下χ2分布临界值，则不能拒绝原假设；否则，拒绝原假设该面板数据模型为固定效应模型.
2 长三角地区滨海旅游经济差异时空演化特征
运用标准差和变异系数分析2002年～2012年长三角滨海地区旅游经济差异时间演化特征，结果表明11年间长三角滨海地区城市旅游业发展虽偶有年份呈现上下波动状态，但总体变化趋势不变：旅游经济发展实际差距逐渐增大，而旅游经济发展速度差距逐渐缩小，长三角滨海地区旅游经济发展的不均衡特征仍然较为明显.同时，运用泰尔指数分析长三角滨海地区旅游经济发展空间差异：总体差异逐渐缩小，长三角滨海旅游经济发展的空间不均衡程度在逐渐缩小；地带间差异是长三角滨海旅游经济总体差异形成的主要原因，近年来虽呈现逐渐下降的态势，但是地带间差异仍然较为明显，长三角滨海地区中部地带城市旅游资源丰富、旅游基础设施和旅游服务设施相较于南部和北部地区较为完善，因而造成地带间旅游经济发展差距显著；长三角滨海地区地带内差异逐渐缩小，各个地带内沿海城市之间旅游经济发展呈现逐渐均衡的态势.
2.1 长三角地区滨海旅游经济区域差异时间演化
从绝对差异来看，除2003年和2008年两个年份旅游总收入有所下降之外，其于年份长三角滨海旅游经济均保持稳定增长态势.2003年爆发的“非典”事件对长三角滨海旅游发展的影响比较明显，入境旅游外汇收入的锐减引起长三角11个沿海城市旅游总收入的大幅下降；2008年美国“次贷危机”的爆发和蔓延，全球旅游市场不景气、民众旅游消费需求下降，世界旅游发展陷入低迷，直接冲击着长三角地区的国内国际旅游发展.总体而言，长三角地区滨海旅游收入的标准差呈逐年上升趋势，从2002年的3 237 780.87万元上升到2012年的10 577 873.14万元，增长幅度达3.27倍；从增长幅度来看，2003年～2004年的增长幅度最大，标准差升幅4.91倍，主要是由于“非典”疫情过后，长三角沿海城市的旅游业发展迅速恢复；2009年～2010年增长幅度次之，标准差升幅1.35倍，其快速增长是由于2010年上海世博会的召开对国内外游客的吸引，不仅带动了上海旅游业的快速发展，对周边城市(如杭州、嘉兴等邻近城市)旅游经济的发展产生巨大辐射作用.综合来看，长三角滨海区域旅游总收入绝对差异呈现逐渐扩大趋势，区域旅游经济发展不均衡现象凸显.
从相对差异来看，长三角地区11个沿海城市旅游收入的变异系数总体上呈现波动下降的趋势，从2002年的1.744 2下降到2012年的1.286 6，下降幅度为74%；其中2002年～2003年下降幅度最为明显，相对差异值由2002年的1.744 2下降到2003年的0.837 1，下降了48%，原因同样是受“非典”疫情影响，各城市旅游经济发展受到负向影响，特别是旅游业较为发达的上海、杭州等，从而导致城市间的旅游业总收入差距有所减小；2003年～2004年相对差异值大幅上升，从2003年的0.837 1上升为2004年的1.659 1，这一阶段为长三角沿海城市旅游业快速恢复发展时期；2005年之后变异系数逐渐减小，2010年呈现较小上升波动，这与上海举办世博会有关，在一定程度上拉大了城市之间旅游总收入的差距.总体而言，尽管旅游相对差异呈现缓慢下降的趋势，但变异系数值均大于1，表明长三角滨海旅游经济发展的非不均衡特征显著.
图2 2002～2012年长三角地区滨海旅游总收入绝对差异、相对差异变化状况Fig.2 The situation of relative differences and absolute differences in the coastal tourism revenue in Yangtze River Delta from 2002 to 2012
2.2 长三角地区滨海旅游经济空间差异分解及演化
泰尔指数具有可分解特性，这里对长三角滨海旅游经济差异进行分解，滨海旅游经济总体差异由地带内差异和地带间差异共同构成，并采用泰尔指数折线图反映空间差异的动态演化过程，如图3所示，泰尔指数总体呈现逐年递减趋势，2002年～2012年泰尔指数值由0.32下降到0.15，表明长三角滨海旅游经济发展的空间不均衡程度在逐渐缩小，其中2003年下降幅度最为显著，下降比率达到了17.8%，这是由于受到2003年“非典”疫情影响，导致杭州、嘉兴、上海、连云港等国内旅游市场和入境旅游市场较为低迷，缩小了其与盐城、南通等旅游业相对不发达城市之间的差异； 2005年降幅达15%，这主要归因于休闲旅游、红色旅游的兴起，为经济相对薄弱的长三角北部地区提供了发展契机，加之连云港成功举办世界旅游日中国主场会场庆祝活动、西游记文化节等特色旅游活动，使得连云港市的知名度、美誉度进一步提升，南通围绕“中国红色旅游年”这一主题，抓住机遇，开展了一系列大型宣传促销活动，旅游总收入实现三级跳，盐城积极打造旅游城，大力推进麋鹿湿地等旅游经济区建设，打造“东方湿地之都”湿地旅游特色品牌产品；2008年～2010年泰尔指数呈现波动上升的趋势，从0.149 2上升到0.165 5，增幅达10.9%，这是由于上海举办世博会拉动了上海旅游经济的增长，同时对上海周边城市，如南通、嘉兴、绍兴、宁波、杭州等城市的旅游经济发展起到了促进和带动作用，总体差异进一步增大.长三角滨海旅游经济发展在经历了2010年的显著性增长之后在2011年～2012年逐渐趋于平缓，长三角滨海旅游经济总体差异除个别年份出现上升之外，总体呈现逐渐下降趋势，表明长三角滨海旅游经济总体差异逐渐缩小.
图3 2002～2012年长三角滨海地区地带内、地带间、总差异以及各区域旅游经济差异演变趋势Fig.3 The intra-zone， inter-zone and overall differences of the coastal tourism economy in Yangtze River Delta from 2002 to 2012
2.2.1 长三角地区滨海旅游地带间差异分析 由表1和图3可知，地带间差异是长三角滨海旅游经济总体差异形成的主要原因.地带间差异从2002年的0.196 5下降到2012年的0.123 4，下降比率达37.2%，地带间差异逐渐缩小.尽管受到地区经济发展水平、旅游资源以及旅游基础设施等因素影响，无论是旅游业发展速度还是发展规模上均存在较大的差异，但地带间差异的逐渐缩小，表明长三角中部、南部、北部地区滨海旅游经济呈现日益均衡发展态势，滨海旅游正在朝着良性方向发展.
从变化幅度上看，从2002年以来地带间差异一直呈现下降趋势，但在2009年～2010年有小幅度上升，从0.120 9上升到0.131 9，增幅为9.1%，引起地带间差异增大的主要原因是，上海举办世博会从而带动上海本地，以及杭州、绍兴、嘉兴等周边城市旅游经济的大幅上涨，同时上海作为国际性大都市、杭州作为苏南名城对于海外旅游者来说有巨大的吸引力，这也是造成地带间差异的主要原因；2010年中部、北部与南部旅游总收入占长三角滨海旅游总收入的比重分别为83.1%、7.6%和9.4%，中部旅游收入是北部旅游收入的11倍，是南部旅游收入的9倍，可见长三角滨海旅游发展的地带间差异较为明显；上海、杭州2市的旅游总收入占长三角沿海地区旅游总收入的61.4%，而盐城、连云港两市的旅游收入比重仅为4%，表明长三角滨海旅游地带间差异在未来的一段时间里仍然将在其总差异中占主导地位.
2.2.2 长三角地区滨海旅游地带内差异分析 从图3和表1可知，地带内差异从2002年0.128 3下降为2012年的0.023 1，表明长三角滨海旅游地带内差异在逐渐缩小，各个地带内沿海城市之间旅游经济发展呈现逐渐均衡态势；其中在2008年～2009年地带内差异有小幅度上升，从0.024 9上升到0.035 5，这是由于2008年北京举办夏季奥运会，温州、上海、嘉兴、绍兴等一些传统旅游城市受到一定的冲击，旅游收入增长幅度大幅减缓，地带内部差异缩小，但2009年中部地区的上海和杭州、北部的连云港等热点旅游城市旅游业迅速回温，导致地带内部城市之间差异有一定程度的增大.总体来看，长三角滨海旅游经济地带内差异主要是由中部地区内部差异引起的，其中中部地区地带内差异最大，南部地区地带内差异次之，北部地区地带内差异最小.
就各个地带内差异的动态变化而言，从图3可知，首先，中部地带旅游经济发展较为发达，其泰尔指数从2002年的0.143 5下降到2012年的0.025 9，呈现先迅速缩小，再趋于平缓的发展趋势，表明旅游经济越发达地区，内部差异越小，同时中部地区正处于高度均衡的网络化发展状态； 2003年中部地带泰尔指数下降幅度最大，下降比率达38.5%，上海、杭州、嘉兴等中部热点旅游城市旅游总收入显著下降，2003年3市的旅游总收入为614.63亿元较2002年下降了62.2%； 2010年中部地带泰尔指数有小幅度上升，增长17.4%，上海、杭州旅游资源丰富、知名度较大，借助上海世博会契机吸引了大量旅游者，旅游总收入大幅提升，2010年上海旅游总收入达1 025.31亿元，是中部地带旅游总收入最低城市舟山的7.2倍.其次，南部地带泰尔指数从2002年的0.022 3下降到2012年的0.008 3，表明南部各城市旅游经济发展趋势较为一致.2003年泰尔指数值上升到0.049，温州受到非典影响旅游收入减少，而台州虽受到“非典”疫情影响，但举办了2003年中国烹饪王国游的主题活动，使得旅游收入较2002年有一定幅度的增长，增长幅度为15.7%；此外，南部地带泰尔指数2005年上升至0.030 9，增幅为19.3%，这是由于2005年温州举办首届苍南旅游文化节，旅游总收入增长幅度大于台州旅游总收入增长幅度，地带内差异拉大.第三，北部地带旅游业发展水平相对落后，其泰尔指数呈现先下降后上升的态势，表明北部地带内各城市旅游经济的发展正在打破原始低水平的均衡状态，向极核发展阶段演进.2002年～2004年北部地带内差异逐渐下降，从0.014 9下降到0.000 8，其中2003年下降幅度最大，降幅达83%，北部地带旅游发展相对较好的南通受到“非典” 疫情的影响，2003年的旅游总收入明显减少，与盐城、连云港之间旅游总收入差异较小；2004 年～2012年北部地带差异呈逐渐增大趋势，从0.000 8上升到0.077 6，连云港依托优越的地理区位和独特的滨海旅游资源大力发展旅游业，成功举办了世界旅游日中国主场会场庆祝活动、西游记文化节等旅游活动，连云港的知名度、美誉度进一步提升，老牌旅游城市南通举办了南通旅游风情展示会、国际江海旅游节、菊花节、魅力东方迎世博等活动，盐城依据自身旅游资源特点，提出发展生态旅游理念，但由于受到旅游资源、交通、经济等方面影响，旅游发展相较于南通和连云港而言稍微落后.
表1 长三角滨海地区旅游经济发展差异的泰尔指数分解及贡献率Tab.1 Theil index decomposition and contribution rate of the coastal tourism economy in Yangtze River Delta
注：南部地区包括台州、温州；中部地区包括宁波、舟山、绍兴、杭州、嘉兴、上海；北部地区包括连云港、盐城、南通.
3 长三角地区滨海旅游经济时空差异演化发展的影响机制
3.1 面板数据模型设定及检验
影响区域内部城市之间旅游经济差异的因素众多，根据长三角地区滨海旅游发展的自身特点，本文将其区域差异发展的形成归结于供给和需求两大方面，其中供给影响因素分别为：(1)地区经济发展水平(gdp)：经济发展水平在一定程度决定了当地旅游业的供给水平，但是由于各区域人口数量和面积的差异，国内生产总值不能代表区域的发展水平，故这里采用人均国内生产总值加以表征；(2)基础设施条件(jc)：区域基础设施的建设关系到区域旅游的可进入性，本文选取公路里程数加以表征；(3)旅游人才规模(dscy)：这里采用第三产业从业人员数量加以反映，其表明区域第三产业对人才的吸纳能力，从业人数越多，表明第三产业发展水平越高，旅游业的供给也越充分.需求影响因素包括：(1)地区消费能力(rjkzp)：旅游需求受到时间、金钱等客观条件限制，本文选取人均可支配收入表征旅游者需求的大小；(2)游客规模(lyrc)：本文采用入境旅游人次与国内旅游人次之和全方位反映区域旅游需求状况.长三角地区11个沿海城市的经济发展水平、人口规模不同，也将会导致人均国内生产总值、地区消费水平等产生很大的区别，引起原始数据的获得存在异方差性，为了消除数据的量纲、保证数据的可比性，所有数据均取对数形式，lnlvsr、lngdp、lnjc、lndscy、lnrjkzp、lnlyrc分别表示旅游总收入与人均国内生产总值、基础设施、第三产业从业人数、人均可支配收入、旅游总人次的对数.
根据面板数据模型设定形式的要求，构造对数线性数据模型如下：
lnlysrit=αi+β1ilnrjgdpit+β2ilnrjkzpit+β3ilnjcit+β4ilndscyit+β5ilnlyrcit+μit.
对该模型设定形式进行检验可得N=11，T=11，k=5，据此建立模型分别得到S1=7.306492，S2=10.05088，S3=12.36961，根据公式(10)和(11)计算可得，F1=0.4131
lnlysrit=α0+β1lnrjgdrit+β2lnrjkzpit+β3lnjcit+β4dscyit+β5lyrcit+μit.
3.2 面板数据单位根检验和协整检验
在对数据进行协整分析之前，先要对数据的平稳性进行检验，非平稳的时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列本身不一定有直接的关联.此时，对这些数据进行回归，尽管具有很高的拟合度，但是结果没有任何实际意义，成为伪回归或者虚假回归.本文分别采用两种面板数据单位根检验方法，即相同单位根检验LLC检验和不同单位根检验IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验对面板数据进行单位根检验.如果这两种检验都拒绝存在单位根的原假设则说此序列是平稳的，反之则不平稳，检验结果见表2.由此可知，当对6个变量对数进行0阶平稳性检验时，在5%的显著性水平下4种检验结果只有两种拒绝存在单位根的零假设，所以6个变量的数据都是非平稳的；而当对6个变量的对数的一阶差分进行检验时，4种检验结果在5%的显著性水平下都可以拒绝“存在单位根”的零假设.由此可知lnlvsr、lngdp、lnjc、lndscy、lnrjkzp、lnlyrc的一阶差分是不存在单位根的，综合地判定各个时间序列的对数都是一阶单整过程，因此可以进行协整分析.
表2 一阶差分值面板单位根检验结果Tab.2 The unit root test results of the first-order differential value panel
注：(1)4种一阶差分值面板单位根检验的零假设均为存在单位根；(2)表格内的数字表示对应的面板单位根检验的统计值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著水平下拒绝原假设.
考虑到面板数据的不稳定性，应用最小二乘法可能导致“伪回归”.为此，需在单位根检验的基础上进行协整检验，以考察变量之间是否存在长期均衡的关系.一般情况下，小样本中panelADF统计量、groupADF统计量检验结果较好，若协整检验中各个统计量给出的判别结果出现矛盾，这里将重点考虑该两个统计量所显示的结果，协整检验结果见表3.由此可知，Panelv统计量、Panelρ统计量、PanelPP统计量、PanelADF统计量、GroupPP统计量、GroupADF统计量基本上都在5%(或10%)的显著性水平下拒绝原假设，所以存在面板协整关系，表明理论模型所表明的长期均衡关系是存在的，即人均国内生产总值、人均可支配收入、基础设施、第三产业从业人数、旅游总人次与旅游收入增长之间存在面板协整，具有长期均衡的关系.
表3 面板协整检验结果Tab.3 Panel cointegration test results
注：表格内的数字表示对应的协整检验的统计值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下拒绝原假设.
3.3 面板数据模型拟合结果与分析
对面板数据模型进行拟合估计，结果见表4.常数项C的估计值为1.704 188，其t统计量在1%的显著性水平下通过检验；常数项C表示的是长三角地区各个沿海城市旅游总收入的平均水平.由于这里建立的是变截距模型，因此长三角地区11个沿海城市的6个解释变量对旅游总收入的系数估计值都是相同的.解释变量人均国内生产总值、人均可支配收入、基础设施、旅游总人次对旅游总收入的增长具有显著影响，而第三产业从业人数的系数估计值为负，t统计值不显著，表明第三产业从业人数对长三角沿海地区旅游总收入的增长影响不显著.
表4 面板数据模型估计结果Tab.4 Estimation results of panel data model
3.3.1 地区经济发展水平是促进旅游总收入增长的显著因素 从长三角沿海地区来看，该比重变化1%，旅游总收入将同向变动0.2%.2012年上海、江苏、浙江人均GDP较2011年分别增长了7.5%、10.8%、9.2%，旅游总收入分别增长了5.8%、15.8%、13%.地区经济水平的提升对当地旅游经济发展具有深远影响，经济发展能够增加当地居民的收入，推动交通运输、基础设施、餐饮住宿旅游设施等快速发展，为当地旅游业发展和旅游经济的提升奠定良好的基础.无论从长三角整个区域，还是从市域来看，城市经济发展对区域旅游经济的发展表现出明显的正向促进作用，且对这种促进推动作用逐渐加强.
3.3.2 地区消费能力对旅游总收入的增长具有促进作用 由表4可知，人均可支配收入增长1%，旅游总收入将增长0.41%.人均可支配收入的提高可以刺激服务性消费的需求，长三角海岸线漫长，沿岸旅游资源丰富，拥有滩涂、生物、历史遗迹等不同类型的旅游资源，不同的城市具有不同的旅游风光，11个沿海城市依据自身的特色和地理优势开展各自的旅游活动，互为区域内部的客源地与目的地，加强区域内游客的流动性.
3.3.3 基础设施条件对旅游总收入的增长呈正向促进作用 基础设施投入增加1%，旅游总收入将增加0.11%.交通基础设施对旅游经济的增长具有重要的意义，交通基础设施可以促进旅游吸引物的开发与游客数量的增加[15]，不仅能够保留传统意义上以旅游资源为导向的旅游地域结构，同时能够有力地提升旅游客源的区域流动性.据统计，长三角作为长江流域经济带的核心区，经济发达、区位优越，其旅游基础设施的建设相对于中国其他地区而言拥有优越的先决条件[16].在此基础上，增加沿海地区基础设施建设能够为旅游经济的发展提供时空上的扩张，进而从广度上加强城市之间的旅游联系强度.
3.3.4 游客规模对旅游收入的增长呈正向促进作用 旅游总人次增加1%，旅游总收入将增加0.33%.长三角各个沿海城市接待国内旅游人数和入境旅游人数存在显著差异，以江苏省沿海城市为例，2012年南通国内旅游人数2 407.5万人次，连云港、盐城依次为1 894.3万人次和1 536.8万人次；南通入境旅游44.08万人次、连云港14.47万、盐城为8.01万人次，国内旅游和入境旅游的飞速发展促进了江苏滨海城市的经济发展速度，推动了第三产业的发展，加强了城市就业人口吸纳能力，有效带动了当地旅游产业的发展，极大地促进了江苏旅游经济收入的大幅提高.可以有效地提升当地的旅游收入，逐步提高旅游产业在当地国民经济产业中的地位；另外一方面在无形中形成了强大的旅游吸引力，吸引更多的国内外旅游者.
4 主要结论及政策建议
本文以长三角滨海地区为研究对象，采用标准差、变异系数对其滨海旅游经济总体差异变化趋势进行分析，运用具有可分解特性的泰尔指数对滨海旅游总体差异进行分解，在此基础上，采用2002年～2012年长三角地区11个沿海城市的面板数据样本，探讨了长三角滨海旅游经济空间差异及演化的影响因素和作用机制，得出如下结论：第一，长三角滨海旅游经济呈现绝对差异逐渐增大、相对差异逐渐缩小的态势，滨海旅游经济发展不均衡特征显著.第二，泰尔指数分解结果表明，长三角地区滨海旅游经济的总体差异整体上呈现逐年缩小的趋势，总体差异主要是由地带间差异造成的.地带内差异主要是由北部地区内部差异引起的.南部和中部旅游发展基础较好，其地带内部城市之间的差距越来越小，呈现趋于平缓的发展趋势，而北部区域城市之间的差距却越来越大，正在打破原始低水平的均衡状态，走向极核发展阶段.第三，运用面板数据模型分析可知，人均国内生产总值、人均可支配收入、旅游总人次和基础设施条件对滨海旅游经济增长均具有显著的促进作用.
基于此，本文提出促进长三角滨海旅游经济协调与均衡发展的相关政策建议.(1)加大对经济发展水平较弱的南通、盐城、连云港等城市的扶持力度，通过经济发达城市上海、杭州等中部区域的经济辐射效应来带动南部和北部区域的经济发展，推动实现长三角滨海旅游经济的协调发展和整体水平的提升.同时注重培养南部和北部地区内部增长极核，依托南通、连云港、温州等经济发展条件较好的城市，打造长三角次级旅游经济增长极.(2)加快长三角滨海旅游空间差异化开发，优势互补，增强区域旅游发展的整体知名度.连云港北与山东相接，海滩风光迤逦，适宜开展海滩休闲体育旅游活动；南通、上海拥有淤泥质海滩，依据独特的海边旅游资源开展具有特色的民俗休闲旅游；嘉兴、绍兴历史悠久，景色秀丽，现存古迹众多，人文景观丰富，应突出具有人文特色的滨海旅游开发；宁波、舟山佛教旅游盛行，海滨佛教旅游独树一帜，但也造成了旅游产品结构单一，创新性不足，宁波、舟山应以自身佛教旅游资源为基础，开展佛教大会开发佛教旅游特色产品和海洋专项旅游产品；台州、温州海边自然风光秀丽，气候宜人，兼有江南的灵秀和北方的粗犷，适合开展休闲度假旅游，同时，台州、温州商业繁华但是尚未形成具有强震撼力的综合性旅游吸引物，旅游业中的“娱”和“购”要素功能有待强化，应大力开发旅游者体验和参与性的娱乐项目，延长旅游者在此逗留的时间.(3)重点发挥政府引导功能，加快滨海旅游欠发达区域旅游基础设施建设水平，重点加大对北部、南部地区的支持，完善其旅游基础设施和旅游服务设施，推进滨海旅游经济的发展.
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The spatial-temporal evolution and mechanism of the coastal tourism economy difference in Yangtze River Delta
LIU Jia， XI Yidan
(School of Management， Ocean University of China， Qingdao, Shandong 266100)
To explore the spatial-temporal evolution and mechanism of the coastal tourism economy difference in the Yangtze River Delta, this work calculated the overall spatial difference, its composition and evolutional trend of the tourism economy of the eleven coastal tourist cities from 2002 to 2012 by utilizing standard deviation，variation coefficient and Theil index. Furthermore, we used panel data to model the main factors affecting the development of the tourism economy disparities in this area. The results show that∶1)the interurban difference of the coastal tourism economy in Yangtze River Delta is salient and fluctuating， with the absolute difference amplifing gradually andthe relative difference declining slowly；2)the overall spatial difference has been narrowing with a mild rate; the inter-zone difference is greater than the intra-zone difference and thus the main source of the overall difference; the evolution trend in the south, central and north part of this area is different from each other, with the tourism economy difference in the south and central part declining gradually and toning down, while that in the north part declining first and increasing later；3)the regional economic development level, the residents’ consumption capacity, infrastructure, tourism scale are significantly correlated with the coastal tourism economic development and comprise important factors affecting the spatial difference and evolution of the coastal tourism economy．
Yangtze River Delta； coastal tourism economy； spatial differentiation and dynamic evolution； formation mechanism
2014-11-25.
国家社会科学基金青年项目(12CGL059)；教育部人文社会科学重点研究基地重大培育项目(2012JDPY02)；国家旅游局旅游业青年专家培养计划资助(TYETP201322)．
1000-1190(2015)04-0630-10
F061.5< class="emphasis_bold">文献标识码： A
A
*通讯联系人. E-mail: 15762285820@163.com.
