三峡库区物流发展对区域经济增长影响的研究——基于万州区的实证分析
2016-04-21文传浩
黄 磊 文传浩
(重庆工商大学长江上游经济研究中心 重庆 400067)
三峡库区物流发展对区域经济增长影响的研究
——基于万州区的实证分析
黄磊文传浩
(重庆工商大学长江上游经济研究中心重庆400067)
摘要：物流发展对区域经济增长具有极大的支撑作用。文章基于万州区1998—2014年的数据，采用Logistic模型，运用平稳性检验、协整检验、格兰杰因果检验等计量方法，以三峡库区库腹典型地区万州区为例，对万州区物流与区域经济增长的关系进行了实证研究。研究表明：万州区物流与区域经济增长之间存在协整关系，物流业的发展是区域经济增长的格兰杰原因；万州区的物流业还处于发展期，对经济增长有加速推动作用，物流业对区域经济增长推动作用的拐点将在2026年出现，万州区物流发展尚有十年的黄金期。为促进万州区物流的快速稳定增长，万州区应加快交通基础设施建设、发展第三方物流企业、规划建设全国性物流中心、积极争取重庆市财政支持。
关键词：物流；经济增长；ADF检验；协整检验；格兰杰因果检验；Logistic模型
物流是指把物品从供应地向接受地转移的实体流动过程。物流业是将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能根据实际需要实施有机结合的活动的集合。随着区域经济的快速增长，区域内与区域间的交流日益紧密，而物流正是连接区域内与区域间人、财、物、资金、技术流动的纽带，是区域经济增长的重要保证和推进器。国家正全面推进的三大战略——长江经济带战略、一带一路战略、京津冀一体化战略的实现都需要完备的物流系统支撑，否则，区域间的相互开放、产业流动、资金流通、人才交流和协调发展、共同繁荣都难以实现。
一、文献综述
关于物流对区域经济增长影响的研究国内外学者已进行了详尽的探索。由于国外学者所处国家或地区大都处于发达经济体，其经济发展较为平稳，市场机制健全，物流业极度发达，所以国外学者对物流的关注焦点不在宏观与中观方面，而往往是微观的企业研究，其探寻的是物流企业的微观行为。其研究结果表明物流确可提升区域竞争力，对区域经济产生重要影响。Meyers et al(1989)[1]通过对500家大型工业制造商的调查分析证实物流对企业开发与推广技术创新的作用十分明显，物流发展可显著提升企业的技术创新能力；Pardmore et al(1998)[2]认为现代物流的扩散效应与回流效应可促使企业外部规模经济形成，促进区域产业集聚，加速区域一体化与技术创新；Min(2013)[3]通过研究第三方物流企业发现物流外包可使企业更专注于提升自身的核心竞争力，可显著提升企业经营效益；Puertas et al(2014)[4]通过分析2005—2010年欧盟26国数据发现欧盟企业的物流绩效已成为欧盟出口竞争力的决定性因素，物流发展对刺激欧洲各国国内需求和寻找新的国际市场意义重大；Islam et al(2015)[5]研究发现欧盟铁路行业经营主体(运营商、基础设施管理者和政府)加强铁路设施的技术更新、基础设施建设和终端改造可显著提高当前生产率水平。
国内关于物流发展与经济增长的宏观经济研究则较为丰富，主要集中在两个层面：一是以国家或某一区域为研究对象，分阶段定量探究物流对区域经济增长的影响，且得出的结论基本都是二者之间存在正相关关系(张冲等，2009；徐茜等，2011；李泉等，2014)[6-8]；二是以不同经济发展程度的区域为研究对象，研究在经济发展程度不同的区域之间物流与区域经济增长的关系(武志惠等，2008；殷辉等，2011；范林榜，2012)[9-11]。这两类研究的结论基本一致：物流对区域经济增长具有正向促进作用，只是在不同阶段或不同区域，物流与区域经济之间的正向作用程度存在差异。越是欠发达地区或发展程度较低的地区，物流对区域经济的推动作用越明显，物流发展与经济增长关系越发表现为物流对经济增长起推动作用，而并非经济增长对物流起拉动作用。如杨志梁等(2009)[12]对我国东、中、西部地区的物流和经济增长的关系进行了实证分析，发现三个区域的物流与经济增长均存在协整关系,但东部地区两个变量存在双向Granger因果关系，而中、西部地区两个变量仅存在物流对经济增长单向的Granger原因；聂正彦等(2015)[13]对我国31个省区物流业对区域经济增长的作用进行分析发现物流业对西部地区经济整体带动作用比对东、中部地区更为显著。
物流发展与区域经济增长是一个双向良性互动关系体。一方面，区域物流有利于降低区域经济的运行成本，降低区域内外的要素流动与交易成本，优化区域产业结构，发展和壮大区域第三产业，加强区域经济的集聚效应，释放区域经济的扩散效应，促进区域经济均衡协调发展；另一方面，区域经济是区域物流发展的基础和前提条件，物流业的一切发展都依托于一定的区域经济，区域经济为区域物流的发展创造需求和提供动力，区域经济是区域物流发展的动力源泉。由上文可知，已有相当多的学者对物流在区域经济增长过程中的作用进行了深入研究。但是，以三峡库区为研究对象，研究物流对区域经济增长影响的文献并不多。三峡库区作为连接长江上游与长江中游的过渡地带，渝东北少数民族聚集区、革命老区、生态文明先行示范区与生态涵养发展区，其战略地位十分重要。本文利用三峡库区库腹地区的典型城市——万州区1998—2014年的相关时间序列数据，采用Logistic模型分不同阶段、不同时期探究物流对区域经济增长的影响，分析产生这种关系的原因，并提出相应的对策建议。
二、指标选取、数据来源与模型设定
(一)指标选取
1.物流发展水平。尽管物流业在国民经济运行过程中发挥着越来越重要的作用，是构成国民经济的重要组成部分，但是到目前为止并没有一套具有官方权威的衡量物流发展水平的指标体系。学者在进行物流方面的研究时选取的指标往往并不统一，其选取的指标包括货运量(涂智寿，2010)[14]、货运周转量(杨志梁等，2009)[12]、客运量(辛馨等，2010)[15]、客运周转量(徐茜等，2011)[7]、货物通量(何萍等，2011)[16]、物流增加值(赵嘉等，2012)[17]、物流总产值(赵冬萍等，2007)[18]。本文采用货运量作为衡量区域物流发展水平的指标，主要出于两个方面的考量：(1)现代物流更多地强调货物的流通，而不是人的流通，选取客运量或客运周转量以及货物通量来衡量区域物流水平不够准确。(2)指标数据获取难易程度。尽管物流增加值或物流总产值是物流发展水平的货币衡量，其综合考虑了所有与区域物流发展相关的因素，是衡量区域物流水平的最优指标，但是可信度高的权威数据难以获取。所以本文采取实物指标货运量来直接衡量区域物流发展水平。
2.区域经济水平。值得注意的是本文选取的衡量区域经济水平的指标代表的是区域经济增长水平，而不是发展水平。经济增长是指社会财富的增长、生产的增长或产出的增长，用统计术语来说，经济增长是指工农业生产总值的增长，或社会总产值的增长，或国内生产总值的增长，或国民生产总值的增长，或国民收入的增长。而经济发展则是指随着经济的增长而发生的社会经济的多方面变化，这些变化包括投入结构的优化、产业结构的优化、一般社会水平的提升、收入分配的均衡、卫生健康状况的改善、文化教育状况的改善、自然和生态状况的改善(谭崇台，2001)[19]。本文不考虑经济发展，因为经济发展考虑的基本面太多，很难予以量化。而从经济增长与地区生产总值的含义看，地区生产总值无疑是区域经济增长的最好代表，所以本文选用地区生产总值来衡量区域经济水平。
3.数据来源与说明。本文用于实证分析的数据为1998—2014年万州区GDP与货运量的时间序列数据。数据来源为《重庆统计年鉴1999》《重庆市万州区国民经济和社会发展统计公报》(2000—2001，2003—2014)。由于缺失1999年与2002年的统计公报，1999年与2002年的数据是根据2000年与2003年的数据增长率推算而得，且万州区成立于1998年，所以数据起始于1998年。由于统计年鉴与统计公报所公布的GDP数据均为名义GDP，本文采用以1998年为基期的重庆定基CPI指数对万州区名义GDP进行物价平减，采用消除物价变动后的实际GDP作为反映万州经济发展水平的指标，具体数值见表1。
表1 万州区1998—2014年货运量与地区实际生产总值
(二)模型建立
1.模型假定。本文假定物流对区域经济增长的作用在开始时影响较小，然后逐渐增大，达到峰值后，影响又逐渐趋于平缓，即呈现S形过程。对假定给出的解释是：在物流发展的初始阶段，由于物流基础设施尚不完善，物流管理尚不健全，物流企业尚不成熟，物流对区域经济增长的推动作用较小；随着物流业的飞速发展，物流基础设施得到完善，管理水平也得到大幅提升，物流企业逐渐成熟壮大，物流对区域经济增长的推动作用越来越突出，呈加速上升趋势；区域物流市场与区域经济规模在经历一段时期后都会达到饱和值，因此假定物流对区域经济增长的推动作用会逐渐减缓，趋于平稳。
2.模型设定。由于假定物流对区域经济增长的作用呈现S形，所以本文采用Logistic模型来分析物流对区域经济增长的作用无疑具有较高的相似性和可行性。模型的具体形式如下：
其中，GDPt表示地区生产总值，HYLt表示货运量，εt为随机扰动项；t为时间序列，以1998年为初始值1，以此类推；k、a、b为待估参数，k>0，a>0，0 先对模型两边同时求倒，对k移项得 然后对上式两边同时取自然对数得： 此时Logistic模型转化为普通二元线性模型，便于进行参数估计。 三、数据检验、参数估计与模型分析 (一)数据检验 1.平稳性检验。时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化，即生成变量时间序列数据的随机过程的特征不随时间变化而变化，反之则是时间序列的非平稳性。由于大多数时间序列数据是非平稳的，因此采用时间序列数据必须进行平稳性检验。因为如果将非平稳时间序列当作平稳时间序列进行回归分析，可能会带来伪回归问题，即变量间本来不存在有意义的关系，但根据回归结果却可得出变量间存在有意义的关系的错误结论。鉴于此，对万州区1998—2014年货运量与地区生产总值数据进行平稳性检验。本文使用Eviews8.0计量软件对万州区历年货运量与地区生产总值进行ADF检验，结果如表2所示。 表2 万州区1998—2014年货运量与地区生产总值的单位根检验结果 注：表中(C，T，K)分别表示截距项、趋势项和滞后阶数。一般地，如果序列在零均值上下波动，则应选择不包含常数和趋势项的检验方程；如果序列具有非零均值，但没有时间趋势，则只选择常数项C；若序列随时间变化而上升或下降，则选择常数项和趋势项。K的取值依据AIC准则(AIC值为最小时，对应的K值为最优)确定。GDP代表地区生产总值，HYL代表货运量，D表示一阶差分，D2表示二阶差分。 由表2可知，万州区1998—2014年货运量与地区生产总值的ADF统计量值大于10%临界值，因此原序列的确具有非平稳性；货运量与地区生产总值一阶差分序列ADF统计量值大于10%临界值，这说明一阶差分序列也是非平稳的；货运量与地区生产总值的ADF统计量值小于1%临界值，这说明二阶差分序列是显著平稳的。尽管原序列不是平稳序列，但却满足协整的必要条件，若能通过协整检验，则原序列之间依旧可以进行有实际意义的计量分析。 2.协整检验。协整是指多个非平稳的经济变量的某种线性组合是平稳的(庞皓，2010)[20]。当且仅当多个非平稳变量之间具有协整性时，由这些变量建立的回归模型才有意义。协整性的检验有两种方法：一种是基于回归系数完全信息的Johansen协整检验；另一种是基于回归残差的协整检验，这种检验也称为单一方程的协整检验，或EG两步法协整检验。本文采用EG两步法协整检验。第一步，用OLS法作协整回归。如果只有两个变量，协整回归前提是要求这两个变量的单整次数相同。由上文可知，货运量与地区生产总值满足这一条件。第二步，检验协整回归方程的残差平稳性。如果残差序列平稳，则货运量与地区生产总值具有协整性，存在长期均衡关系；如果残差序列不平稳，则货运量与地区生产总值不具有平稳性，不存在长期均衡关系，此时货运量与地区生产总值之间不能建立回归分析模型。本文使用Eviews8.0进行EG两步法协整检验。 在此仍然采用ADF检验法检验et的平稳性，得出ADF统计量值为-6.055480，10%临界值为-1.605026，5%临界值为-1.966270，1%临界值为-1.966270，ADF统计量值小于1%临界值，所以协整回归方程的残差序列是平稳的，这表明货运量与地区生产总值存在长期均衡关系，对货运量与地区生产总值进行回归分析是有意义的。 3.格兰杰因果检验。由上文对物流与区域经济互动关系的理论分析可知，物流与区域经济增长是相互促进、相辅相成的，但是这只是理论分析，还没有经过实证检验。而格兰杰因果关系检验正是验证理论分析的好工具。格兰杰因果检验的思想是“前因后果”，即过去的因导致现在的果(李子奈、潘文卿，2010)[21]。如果一个事件X是另一个事件Y的原因，则事件X可以领先于事件Y(高铁梅，2009)[22]。就本文而言，则是分别作货运量关于货运量与地区生产总值的滞后期的线性回归和地区生产总值关于货运量与地区生产总值的滞后期的线性回归。如果在前一个方程中地区生产总值滞后期系数显著不为零，则地区生产总值是货运量的格兰杰原因；如果在后一个方程中货运量滞后期系数显著不为零，则货运量是地区生产总值的格兰杰原因。值得注意的是，格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时会很敏感，不同的滞后期长度可能会得到完全不同的检验结果。本文依旧使用Eviews8.0计量软件进行格兰杰因果关系检验，结果如表3所示。 表3 不同滞后期下万州区生产总值与货运量的格兰杰因果关系检验结果(10%的显著性水平) 由表3可知，在滞后期为1年时，不能拒绝货运量不是地区生产总值的格兰杰原因的原假设，滞后期分别为2、3、4、5年时，均在10%的显著性水平下拒绝原假设，这表明物流发展对经济增长确实有显著的推动作用，但是在短期内因物流对区域经济增长的作用具有滞后性，所以其推动作用表现得并不明显。同时，短期内道路、桥梁、港口、仓库等物流基础设施建设更受重视，所以短期内更多地体现出经济增长对物流的拉动作用。在滞后1年与2年时，均在10%的显著性水平下拒绝了地区生产总值不是货运量的格兰杰原因的原假设，然而当滞后期分别为3、4、5年时，均不能拒绝地区生产总值不是货运量的格兰杰原因的原假设，这说明区域经济增长对物流的拉动作用只表现在短期内，长期内经济增长对物流的拉动作用并不明显。这可能是由于政府把更多的投入放在招商引资、培育企业、改善民生上，而忽视了对物流基础设施建设的投入。 (二)参数估计 1.k值的确定。仔细对原模型变形后的线性模型进行分析后不难发现，尽管原模型转化成了普通二元线性模型，但是转化后的模型的被解释变量含有原模型的待估参数k，如不能获取k值，则转化后的模型仍旧不能进行参数估计。实际上k值即为地区生产总值在物流影响下的理论上的临界值的倒数，故只有确定地区生产总值的临界值后方可确定k值。 为了较为准确地确定地区生产总值的临界值，先观察地区生产总值历年变化的散点图(见图1)，以便选取合适的计量模型拟合。 图1 万州区历年地区生产总值散点图 由地区生产总值与时间的散点图易知，地区生产总值增长大致随时间变化呈指数增长，所以选用指数模型进行拟合，结果如表4所示。 表4 万州区地区生产总值的指数函数模型 由表4的调整的可决系数、F值与P值的大小可知，指数模型的拟合效果还是比较好的。2014年万州区城镇化水平是61.11%，而2004年城镇化水平只有44.48%，平均每年城镇化水平上升近1.7个百分点，至2030年万州区的城镇化水平会接近90%。届时万州区城镇化水平达到主要发达国家水平，城镇化增速将大幅放缓，城镇化水平会逐渐稳定，此时区域物流市场需求也会趋稳。因为对物流的需求归根结底还是源自于城市人口的需求，此外至2030年我国老龄化问题也会更加突出，生态环境压力也会更加凸显，区域经济发展水平极有可能在2030年达到稳态水平。故选取2030年的地区生产总值的估计值作为地区生产总值在物流影响下理论上的临界值是较为合理的。将2030年对应的t值(33)带入表4的回归模型，即得2030年万州区生产总值的估计值，也得到了相应的k值。 表5 万州区Logistic模型 由表5可知，回归模型调整的可决系数、F值均较大，参数a、b的P值均在5%以下，这说明万州区Logistic回归模型的拟合效果总体还是比较好的，回归方程及参数的显著性较强。 (三)模型分析 1.边际分析。边际变化即为微小的增量变化，是指一个经济变量增加一个单位时，引起与它相关的经济变量的改变量。在数学中，边际变化就是指导数，当x在某处的导数为零、二阶导数不为零时，y即在该处取得极值。对应于现实经济生活，当边际值为零时，即为相关经济变量的最大值或最小值，此时为经济决策的最佳点或最差点。本文所进行的边际分析即指货运量每增加一亿吨，会引起地区生产总值增加多少百亿元，具体边际方程如下： 2.弹性分析。弹性是指一个变量变化的百分比引起另一个相关变量变化的百分比，即解释变量每增加1个百分点，会引起被解释变量增加或减少多少个百分点。本文所指的弹性为货运量每增加一个百分点，会引起地区生产总值增加多少个百分点。当弹性大于1时，说明地区生产总值的增长速度快于货运量的增长速度，即区域经济增长速度快于物流增长速度，区域经济增长对物流的需求大于物流供给，此时物流对区域经济增长有较强的推动作用；当弹性等于1时，则二者均衡增长；当弹性小于1时，说明地区生产总值的增长速度慢于货运量的增长速度，即区域经济增长速度慢于物流增长速度，区域经济增长对物流的需求小于物流供给，此时区域经济增长对物流增长有较强的拉动作用。具体方程如下： 根据以上边际分析公式和弹性分析公式可计算1998—2014年各地区货运量的边际地区生产总值大小和地区生产总值的货运量弹性大小(见表6)。 表6 万州区地区生产总值的边际分析与弹性分析 对表6分析可知，万州区物流对区域经济增长的边际贡献基本呈递增趋势，物流确可促进区域经济增长，万州区物流业的发展对区域经济具有集聚效应、乘数效应与支撑效用，可降低区域要素流动的成本，促进区域产业结构优化升级，加快区域经济增长。可以看出无论是地区生产总值的货运量边际值还是弹性值均在2012年达到峰值。 3.拐点分析。通过对Logistic模型分析知，存在拐点(HYLt*,GDPt*)。当HYLt 根据上式可求得拐点货运量，将拐点货运量带入Logistic方程可求得拐点地区生产总值，再根据地区生产总值GDPt与时间t的指数方程，可求得达到拐点地区生产总值的年份。结果如表7所示。 表7 万州区物流发展拐点分析 由表7分析易知，当万州区货运量小于106.9115476百万吨时，货运量每增加1百万吨，地区生产总值增加的边际贡献值会逐渐增长；当地区货运量等于106.9115476百万吨时，货运量的边际贡献值达到最大，达122.1873388亿元，此时弹性值为2.653439655；当地区货运量超过106.9115476百万吨时，货运量的边际贡献值又会逐渐减小。按当前条件发展下去，达到边际贡献最大值的年份为2026年，之后开始减小。 四、结论与建议 (一)主要结论 1.万州区物流对区域经济增长有较强的推动作用，且这种推动作用还在上升。由上文的格兰杰因果关系检验和Logistic回归模型易知，物流可对区域经济增长产生正向的影响，物流业发展可以促进区域经济的增长。同时通过对回归模型的边际分析和弹性分析可知，物流对区域经济增长的边际贡献呈增大态势，区域经济增长对物流业发展的反应是富有弹性的，物流业的发展能够大幅度推动经济增长。 2.万州区物流业发展尚处在成长阶段，还不成熟。一般而言，如果一个地区的物流业相当发达，则该地区因经济增长对物流的需求就会小于物流的供给，因为物流业已经相当发达了，物流的供给十分充足，此时经济增长与物流发展的关系更多地表现为经济增长对物流业的拉动作用。但是从万州区历年的物流弹性值可知，万州区经济增长与物流发展的关系更多地表现为物流业对经济增长的推动作用，因为近10年的物流弹性值多数都大于1(仅2005年和2006年小于1)，且有继续增大的趋势，这反映出万州区对物流的需求大于物流的供给，物流业发展有待加强。 3.万州区物流业的发展还有十年的黄金时期。由拐点分析可知，万州区货运量拐点在2026年出现，距离当前大约有十年左右的时间。在这十年左右物流业发展黄金时期，物流业的发展对经济增长带来的贡献值会越来越大，物流对区域经济增长的推动作用会更加凸显，而万州区的物流业也会经过这十年的发展而逐渐成熟，并逐渐满足经济增长对物流业的需求。 4.重庆市政府投入对万州物流业发展作用巨大。当万州市的发展纳入重庆市发展战略时，各种政策、资金、人才迅速向万州集聚，万州物流基础设施的互联互通得到飞速发展，而当政策发生改变时，万州物流发展则恢复常态增长，这表明重庆市对万州的重视程度以及由此带来的市级政府投入对万州区物流发展至关重要，万州区物流业的发展离不开重庆市政府的鼎力支持。 (二)政策建议 通过上文的实证分析可知，万州区物流业发展尚不成熟，物流业对区域经济增长有较强的推动作用，物流业还有近十年的黄金发展时期，万州区物流发展离不开重庆市政府的投入。为了抢抓时机，大力发展物流业，促进万州区经济又好又快增长，本文提出如下对策建议。 1.加快交通基础设施建设。万州区物流业的发展在一定程度上受制于交通的通达程度。万州区所在的三峡库区属我国地形第一阶梯与第二阶梯的交界地段，地势崎岖不平，交通便利程度相对东西部的平原地区要差一些。2004年达万铁路的开通才结束了万州没有火车的历史。所以，要促进万州物流业快速发展，必须要构建发达的交通道路网络，建设更为密集的铁路网和公路网，尤其是要加快高速铁路和高速公路建设，同时要充分挖掘水路运输潜力，积极发展空运，鼓励发展铁水、公水、空铁等多种形式的联运，以建成一个完备的三峡库区综合运输体系，充分发挥物流对区域经济的支撑作用。 2.发展第三方物流企业。第三方物流企业具有专业化、规模化的优势，具有分担企业风险、降低经营成本、提高企业竞争力的功能，在加快物流产业的形成和再造等方面起着重要的作用，已成为21世纪物流发展的主流。因此，万州区须顺应时代发展要求，大力发展第三方物流企业，培养一批具有较强竞争力和创新性的第三方物流企业，以促进区域物流水平的提高，大幅降低区域内外要素流动成本，促进区域经济增长。 3.规划并建设全国性的物流中心。万州区作为三峡库区库腹的核心城市，是长江经济带中西联通的重要节点。其不论是在对外文化贸易交流方面，还是对内平衡区域经济发展与库区扶贫致富等方面都有着举足轻重的战略地位。万州区物流业的发展要充分利用自身所处的重要战略地位，扎根三峡库区，立足长江上游，面向长江流域，辐射全国，加速建设全国性物流中心，对大型物流仓库进行自动化改造，引进并应用我国东部和国际先进物流技术，实现物流仓储自动化和物流仓储信息资源共享，推进万州区物流业的发展，加快三峡库区经济增长。 4.积极争取重庆市的政策支持。万州的发展离不开重庆市的支持。依靠万州自身经济体量是不足以支撑万州物流与经济发展的，万州必须积极主动将自身发展融入重庆市的整体发展，将自身的发展战略融入乃至上升为重庆市的发展战略。未来万州宜将自身定位为重庆融入长江经济带的桥头堡、三峡库区的经济中心与重庆市生态文明先行发展示范区，要顺应重庆市的发展战略和重庆市的整体发展需求。只有这样，万州的发展才会引起重庆市级层面的重视，才能获取更多的政策与资金支持，从而强力支撑物流发展与经济增长。 参考文献： [1]Meyers P W, Tucker F G. 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[责任编辑杨瑜] 中图分类号：F250 文献标志码：A 文章编号：2095-1124(2016)02-0013-09 作者简介：黄磊(1991—)，男，硕士研究生，研究方向为区域经济学。 基金项目：国家社科基金重大招标项目“三峡库区独特地理单元‘环境-经济-社会’发展变化研究”(11&ZD161)的阶段性成果；教育部人文社科重点研究基地重大项目“长江上游典型库区旅游经济发展现状调查与对策”(11JJD790026)；国家社科基金项目“长江上游流域典型水利水电库区移民后续生计调查与比较研究”(14CJL031)。 收稿日期：2016-01-12
