我国八大区人均GDP及城市化对居民国内旅游的影响

冯 庆 ， 孙根年

(陕西师范大学 旅游与环境学院，西安 710062)

我国八大区人均GDP及城市化对居民国内旅游的影响

冯 庆 ， 孙根年

(陕西师范大学 旅游与环境学院，西安 710062)

经济增长与城市化是推动国内旅游发展的两大驱动力，为揭示其对国内旅游的影响，对2001—2014年中国内地30个省份(除西藏外)的面板数据进行单因素和多元回归分析。研究结果显示：(1)人均收入与城市化促进居民出游率增长，人均GDP每增加1 000元，城市化率每提高1百分点，出游率分别增加2.877，2.388百分点；(2)人均收入与城市化促进居民人均旅游花费增长，人均GDP每增加1 000元，城市化率每增加1百分点，人均旅游花费分别增加28.848，25.621元；(3)将30个省份划分为八大区域，构建了两组18个多元回归模型，发现在各大区域之间存在一定差异。此外，陕西和甘肃因资源丰富，位置优越，居民出游率较高，人均旅游花费较低，此为地理环境带来的外部溢出效应。

人均GDP；城市化；国内旅游；八大区域；地理溢出

0 引言

2000—2015年，我国社会经济出现两大主要变化：一是经济快速增长，GDP从9.9万亿元增长到67.67万亿元，年均增长率达15.38%，人均GDP从7 858元增长到52 000元，年均增长率达15.65%；二是城市化加快发展，城市化率从36.22%增长到56.10%，年均增加3.42%。经济增长与城市化通过增加居民出游率和人均旅游花费，促进国内旅游发展。

经济增长主要通过增加居民收入来推进旅游业发展。魏小安等1993年提出了旅游业发展的人均收入决定论，即当人均国民收入达到300美元时，人们便产生国内旅游的愿望[1]，并且依据发达国家的经验，在人均收入达1 000美元之后，旅游便迅速地朝大众化方向发展，逐渐成为人民生活的一个基本要素[2]。孙根年运用截面数据对20世纪90年代国际旅游支付和人均国民生产总值(GNP)之间的关系进行了研究，并将国际旅游支付能力划分为不同等级[3]；宋咏梅等对我国39个大城市居民的旅游购买能力进行分析，统计了游客的人均花费、居民的出游率和旅游支付的分布特征[4]；孙根年等选取景区资源丰度、人口、人均GDP、城市化以及受教育水平、交通密度等因素，建立了国内客流量的预测模型[5]，又从城市和农村两大地域单元角度构建了收入驱动的居民国内旅游模型[6]。谷慧敏等[7]、刘文彬[8]也进行了相关研究，认为居民收入对国内旅游有正影响。张凌云等分析了日本和美国居民出国旅游需求与花费和人均GDP的关系[9-10]。上述研究表明人均GDP是居民产生旅游需求的驱动力。关于城市化与旅游业的关系，国内外学者侧重于研究旅游业对城市化的影响及二者的互动关系，如P.Mullins最早提出旅游城市化概念[11]。J.Hannigan提出旅游业促进城市化发展是后现代城市最具活力的展现形式[12]。国内学者陆林等对旅游城市化的研究进展进行分析，指出它是城市化发展的一种重要模式[13]。黄震方[14]、王冬萍等[15]、麻学锋等[16]分别分析了长三角、吐鲁番、张家界的旅游城市化问题。李东和等论述了旅游业和黄山市之间的关系，认为旅游业需要城市发展的支持，为其提供动力机制[17]。城市为旅游的发展提供了通信、交通、服务以及设施设备[18-20]，旅游和城市之间的关系是不对称的[21]，城市化对旅游业影响的研究相对而言较少。税伟等分析了在不同阶段城市化对郊区的乡村旅游的影响[22]。卿前龙提出，城市化进程中人均收入、闲暇时间增加、地区市场的聚集及扩展、人们休闲手段的提高、休闲观念改变以及城市供给创新实力的提高等，推动了休闲服务产业的发展[23]。徐洁等采用了协整分析和格兰杰因果检验方法对我国城市化和旅游发展之间的关系进行分析，认为旅游的发展不会推动城市化发展，而城市化则能推动旅游业的发展[24]。王永刚采用同样方法得出上海的城市化和旅游业二者基本协调发展[25]。杨亚丽等从全国尺度、以截面和时间序列数据分析城市化对国内旅游的影响，认为城市化对旅游业的影响是一种结构性的驱动，并将我国30个省份的城市化率和出游率划分成4个类型[26]。

综上可知，目前学术界定性研究较多，定量较少，且由于我国城乡二元结构及旅游统计口径二元化，诸多研究仅着眼于城市或农村，无法反映全国整体发展水平；数据选取片面化，单方面选用截面或时间序列数据，代表性不强且无法规避伪回归问题；研究视角单向化，仅从经济增长或城市化角度来阐述其与旅游业的关系。本研究拟将城市与农村的数据整合，采用2001—2014年中国内地30个省份(除西藏外)的面板数据，从经济发展和城市化两个角度出发，研究其对居民国内旅游的影响。此外，由于我国疆域辽阔，各地经济和城市化水平不均，对国内旅游的影响也不同，以省份为单元不能充分区别其差异性，因此以8个区域为切入点进行分析。

1 概念模型、数据来源与研究方法

1.1 概念模型

为了从机理上揭示我国城市化与经济增长对国内旅游的影响，本研究构建了一个概念模型(图1)。图1显示：① 收入决定居民的消费能力。随着经济增长和居民人均可支配收入的不断增加，居民对精神文化消费的需求日益增强，旅游购买力增强，出游率和人均旅游花费随之增长。② 在城乡二元社会结构中，城市居民人均收入高，出游率和人均消费高，农村居民的人均收入低，出游率和人均旅游花费低。随着城市化水平的提高，大量农村人口转为城市人口，国民旅游需求增加，促进了国内出游率和人均旅游花费的增长。③ 我国疆域辽阔，各地区社会、经济、文化等发展水平差异明显，因此本研究将我国划分为8个区域进行分析。但各区域内部也存在差异，地理因素是造成其差异的关键因素，即一个区域内各省份旅游资源富集度不同，距离热点旅游区远近不一，旅游区位优越程度相异，其国内旅游的发展水平必然存在差异，如甘肃距离陕西、四川等旅游大省较近，旅游发展水平高于新疆、青海等地，可视为地理环境的外部溢出效应。因此，引入地理因子这一虚拟变量，区位优越性对国内出游率是正影响，而对人均旅游花费是负影响，因为距离热点地区较近，出游的频次变高，而交通成本却相对较低。④ 该模型中的国内出游率和人均花费均以总人口为计算基数，即分别为平均出游率和居民的人均旅游花费，两者相乘为国内旅游总收入。

图1 城市化、经济增长与国内旅游发展的关系模型

1.2 数据来源与整合

本研究选取两个维度的基础指标：经济和城市化发展方面，以人均GDP指标来反映经济增长，以城市化率指标来反映城市化发展；国内旅游发展方面，由于西藏自治区的数据不具备连续性，且农村居民出游以一日游为主，因此选取中国内地除西藏自治区外的30个省份农村一日游、39个城市居民出游率及人均旅游花费指标，所用数据来自2001—2014年《中国旅游统计年鉴》《国内旅游抽样调查资料》《中国统计年鉴》。在原始数据的处理上，考虑到城市发展受突发事件影响很小，而旅游发展更容易受自然灾害、经济危机等各种危机事件的影响，因此订正了特殊年份的旅游数据。

需要强调的是，本研究通过农村居民一日游旅游数据和城市旅游数据，计算出我国30个省份居民的平均出游率及人均旅游花费，具体方法为：先将39个城市的旅游数据转换为30个省份的数据，即按照各个城市所属省份归类，取平均值；再将农村数据和城市数据整合，得到30个省份居民的平均出游率及人均旅游花费。

平均出游率：

(1)

居民人均旅游花费：

(2)

式中：RTUi为城市居民出游率;RTAi为农村居民出游率;RUi为各省份城市化率；TPCi为各个省份游客的人均旅游花费。

1.3 研究方法

本研究以面板数据分析为主，采用定性和定量相结合的方法。

首先，构建经济增长与城市化推动国内旅游发展的概念模型，在此基础上提出4种假设：第一，居民出游率和人均旅游花费分别是人均收入、城市化率的函数；第二，居民出游率是人均收入和城市化率的函数；第三，居民人均旅游花费是人均收入和城市化率的函数；第四，个别区域内部由于地理因素差异，在分析时引入地理因子这个虚拟变量，将旅游区位优越的省份地理因子设置为1，相对不优越的设置为0。综上所述，设居民出游率为RT，居民人均旅游花费为PC，城市化率为RU，人均收入为PI，将3种假设细化成公式。

假设1： RT=aRU+δ；RT=aRU+bPI+φ ； PC=cRU+ψ； PC=dPI+γ， a,b,c,d,δ，φ，ψ，γ为待求参数。

假设2： RT=aRU+bPI+α， a，b，α为待求参数。

假设3： PC=cRU+dPI+β， c，d，β为待求参数。

假设4：引入地理边缘虚拟变量，设虚拟变量为ε，即：RT=aRU+bPI+eε+α；PC=cRU+dPI+fε+β。其中：a，b，c，d，e，f，α，β均为待求参数。

其次，分析人均GDP及城市化率单因素对居民出游率及人均花费的影响，即分别以出游率和人均旅游花费为因变量，人均GDP和城市化率作为自变量，利用2001—2014年30个省份的面板数据构建4个一元回归模型，验证第一个假设。采用这种类型数据的优势在于能够避免截面数据相关性较低、时间序列数据较易出现伪回归等弊端，并且能增加样本量，即将30个省份，每个省份14年的时间序列数据均列入到统计中，每项指标的样本量由原来的14个增加到420个，使各项指标之间所呈现的规律更加明显。接着将30个省份合并为八大区域，综合分析人均收入和城市化率对居民出游率及人均旅游花费的影响，构建两组18个回归模型，验证前文的其他3个假设。

2 人均GDP、城市化对出游率的影响

我国国内旅游起步晚，发展快，尤其是进入21世纪以来，随着经济的增长和城市化水平的提高，居民对旅游的需求已变成一种刚性需求，加之国家扩大内需政策的进一步推动，出游率和人均旅游花费迅猛增长。游客出游率反映的是游客的旅游参与程度，而居民平均出游率则反映的是国民的旅游参与程度，因此本研究以计算出的居民平均出游率进行定量分析。

2.1 人均GDP对居民出游率的影响

新时期我国经济快速发展，随着人均GDP增长，居民收入水平提高，在影响个人收入水平的因素一定时，旅游需求和个人收入之间基本上呈正相关关系[27]。为探究其关系，本研究利用2001—2014年30个省份14年的面板数据，构建人均GDP与出游率的回归模型并绘制关系图(图2)。回归方程如下：

RT=28.77PI+50.858 。

(3)

方程(3)的相关系数R=0.811，表明模型的拟合度较好。F统计量为508.026，自相关检验值(D.W)为0.682，均通过检验，且人均GDP每增加1 000元，出游率增加2.877百分点。图2表明居民出游率随着人均GDP的增加而增加，且散点由内而外越来越稀疏，人均GDP在3 000～26 000元之间，出游率120%以下散点最为密集，基本上反映了各省份2001—2005年的人均GDP和出游率的发展水平；各省份2006—2014年的人均GDP在26 000～42 000元之间，出游率在120%～200%之间；人均收入达到42 000元以上，出游率200%以上的区域散点较稀疏，主要分布着北京、天津、上海等经济发展水平较高的省份。

图2 人均GDP对出游率的影响

2.2 城市化对居民出游率的影响

2000年以来，城市化快速发展，截至到2014年城市化率已达到54.8%，年均增长1.33百分点。城市化过程中存在的城乡二元结构导致国内旅游中也存在二元结构，即城市居民的生活观念、方式及生活水平均优于农村，城市居民收入高，出游率高，农村居民收入低，出游率低。随着城市化进程的加快，农村人口不断减少，居民的总出游率提高。

为了直观地反映各省份的城市化率和出游率之间的关系，本研究构建回归模型并绘制散点图(图3)。回归方程如下：

RT=2.388RU-4.251 。

(4)

方程(4)的相关系数R=0.677，表明模型的拟合度较好。F统计量为223.700，自相关检验值(D.W)为0.735，均通过检验，且城市化率每增加1百分点，出游率增加2.388百分点。由图3可知，出游率总体上随着城市化率的增加而增加。但是，区域间发展水平差异导致散点分布差异明显。例如，北京、天津及上海(虚线标注)经济发展水平较高，城市化率高，居民出游率高。甘肃、四川、湖南、重庆、陕西及湖北等省份，城市化率在30%～50%之间，而出游率大致在150%～250%之间，这是因为这些省份虽然城市化发展水平不高，但是旅游资源丰富，居民的周边游频率较高。还有部分省份(如黑龙江、吉林)，城市化率在50%～60%之间，但出游率却在100%以下，原因在于这些省份虽然经济发展水平居中，但地理位置较偏，出游的交通阻力较大，出游率较低。

图3 城市化率对出游率的影响

2.3 人均GDP和城市化对居民出游率的综合影响

经济增长和城市化紧密相关，且共同推动居民国内旅游的发展。考虑到30个省份间社会、经济、文化等发展水平的差异较大，将其合并为8个区域进行分析。表1为8个区域及全国城市化率、人均GDP与出游率的回归方程。由表1可知，各区域F在31.879～510.509之间， D.W在0.684～1.793之间，均通过检验，R除全国略低外，其余地区均在0.876以上，表明模型拟合度较好。

从全国尺度来说，人均GDP每增加1 000元，出游率增加2.830百分点，城市化率每增加1百分点，出游率增加0.056百分点，人均GDP对出游率的影响较大，而城市化率则对其影响较小。分区域来说，可划分为以下4种类型。

表1 人均GDP和城市化率对出游率的综合影响

① 东北地区：人均GDP每增加1 000元，出游率增加3.149百分点，城市化率每增加1百分点，出游率增加7.148百分点，城市化对出游率的作用大于人均GDP的作用。

② 北部沿海、东部沿海及西南地区: 人均GDP每增加1 000元，出游率分别增加1.636，1.545，4.162百分点，城市化率每增加1百分点，出游率分别增加1.565，2.248，3.093百分点，人均GDP和城市化对居民出游的影响相当。需要强调的是，西南地区内部发展水平亦不一致，重庆作为一个直辖市，城市化发展较快，城市化率明显高于其他省份，因此将重庆市数据剔除。

③ 南部沿海、长江中游地区：人均GDP每增加1 000元，出游率分别增加3.887，5.867百分点，城市化率每增加1百分点，出游率分别增加0.351，1.789百分点，人均GDP对居民出游的影响大于城市化的影响。

④ 黄河中游和大西北地区：这两个区域内部差异显著，各省份在旅游发展上不存在一致性，具体表现在陕西是旅游大省，出游率较高，旅游发展水平较高，而山西、河南及内蒙古3个省份则显现出了较高的一致性，旅游发展水平均与陕西有明显差距。甘肃省的出游率明显高于青海、宁夏及新疆，主要因为甘肃省距离中原地区尤其是陕西、四川等旅游发展水平较高的省份较近，地理位置相对优越，出行距离较近。因此在分析这两个区域时，要引入地理因子虚拟变量，将陕西、甘肃的地理因子设置为1，其他省份设置为0。另外，新疆由于受自然灾害和特殊事件影响，居民出游较不稳定，波动较大，对整个区域的分析带来干扰，因此，剔除新疆2006年之后的数据。

黄河中游地区人均GDP每增加1 000元，出游率增加3.410百分点；地理因子对居民出游的影响为正，系数为65.440，说明用地理因子来解释该地区内部的旅游发展水平差异是较科学的；城市化率系数为负，表明在该地区人均GDP对居民出游影响较大，而城市化影响较小。大西北地区人均GDP每增加1 000元，出游率增加7.205百分点，地理因子对居民出游的影响为正，系数为60.798，这是因为越靠近热点旅游地区，居民出游率越高。城市化率系数为负，表明该地区人均GDP对居民出游的影响大于城市化对居民的影响。

3 人均GDP、城市化对旅游花费的影响

经济水平以及旅游过程中的旅游产品、交通、食宿等价格是决定旅游发生的基本因素[28]。也就是说收入水平的高低能够决定居民的出游以及出游中的花费，而我国城市居民收入高，旅游花费高，农村居民收入低，旅游花费低。随着经济的增长和城市化的发展，城市人口和收入均得到增加，旅游总花费随之增长。当游客出游率高于100%时，居民的人均旅游花费高于游客的旅游花费，因此，与游客人均花费相比，居民人均旅游花费更能反映新时期国内旅游的发展水平。

3.1 人均GDP对旅游花费的影响

随着人均GDP的增长，居民收入水平提高，可支配收入随之增加。旅游是人们在满足基本生活需求后的高层次消费活动，当居民的可支配收入达到一定水平时，才有旅游支付能力。本研究依据2001—2010年30个省份的统计数据构建了回归模型并绘制了各省份人均GDP与人均旅游花费的散点图(图4)。回归方程为：

PC=288.48PI+32.551

(5)

方程(5)的相关系数R=0.886，表明模型的拟合度较好。F=996.820，D.W=0.620，均通过检验，且人均GDP每增加1 000元，居民人均旅游花费增加28.848元。图4显示两者呈直线相关性，除个别散点外，大部分省份的经济发展和人均旅游花费处于人均GDP 30 000元以下、人均旅游花费1 000元以下的水平。北京、天津、上海3个直辖市人均GDP较高，居民人均旅游花费也较高。因此，这些散点零星分布于该图右上角。

图4 人均GDP对人均旅游花费的影响

3.2 城市化对旅游花费的影响

由于城市居民的生活观念、生活方式和标准高于农村，城市居民人均旅游花费也比农村高，随着城市化进程的加快，城市人口不断增加，农村人口逐渐减少，居民的旅游总花费提高。为直观反映城市化率与居民人均旅游花费的关系，本研究构建回归模型并绘制散点图(图5)。回归方程如下：

PC=25.621RU-596.529。

(6)

方程(6)的相关系数R=0.792，表明模型的拟合度较好。F=443.459，D.W=0.771,均通过检验，且城市化率每增加1百分点，居民的人均旅游花费增加25.621元，两者呈直线相关关系。具体来说，各省份发展有较明显的差异，图5中用虚线圈出来的部分为京津沪3个直辖市的发展情况，城市化率和人均旅游花费均较高。其他区域发展水平相对密集，集中在城市化率50%以下、人均旅游花费在1 000元以下的水平。

图5 城市化率对人均旅游花费的影响

3.3 人均GDP和城市化对旅游花费的综合影响

表2为8个区域及全国城市化率、人均GDP与居民人均旅游花费的回归方程。由表2可知，各区域的F统计量在30.914～529.455之间，D.W值在0.629～1.704之间，均通过显著性检验。R值均在0.890以上，表明模型的拟合度较好。

从全国尺度来说，人均GDP每增加1 000元，居民的旅游花费增加24.608元，城市化率每增加1百分点，居民的人均旅游花费增加5.144元，居民收入对旅游花费影响较大。分区域来说，可划分为以下3种类型。

① 东部沿海地区：人均GDP每增加1 000元，人均旅游花费增加23.131元，城市化率每增加1百分点，人均旅游花费增加24.298元，经济增长与城市化对居民旅游花费影响均较大。

② 北部沿海、南部沿海、长江中游及黄河中游地区：人均GDP每增加1 000元，人均旅游花费分别增加20.117，39.565，43.345，23.334元，城市化率每增加1百分点，人均旅游花费分别增加9.914，6.184，10.360，6.575元，人均GDP对居民旅游花费的影响远大于城市化的影响。同上，在分析黄河中游地区时引入地理因子，研究发现地理因子对人均旅游花费的影响为负，表明距离热点旅游区越近，旅游区位越优越，居民出游成本尤其是交通成本越低。

③ 东北地区、西南地区及大西北地区：东北地区城市化率每增加1百分点，人均旅游花费减少121.658元，城市化对居民人均旅游花费的影响为反方向。人均GDP的影响是正向的，每增加1 000元，人均旅游花费增加63.634元。因为该区域城市化率增长缓慢，而经济发展较快，经济增长对旅游的贡献更大。对西南地区数据的处理与前文一样，剔除了城市化发展较快的重庆市。

表2看出，人均GDP和城市化率均对居民人均旅游花费有正影响，人均GDP每增加1 000元，人均旅游花费增加36.899元，城市化率每增加1百分点，人均旅游花费增加1.201元，该地区人均GDP对居民出游的影响远大于城市化的影响。大西北地区人均GDP每增加1 000元，人均旅游花费增加62.595元，城市化率每增加1百分点，人均旅游花费减少31.638元，原因在于大西北地区城市化水平较低，且发展较慢，对人均旅游花费贡献不大，而人均GDP对旅游花费的贡献较大。另外，地理因子对人均旅游花费的影响为负，系数为-300.603，再次验证地理因子对人均旅游花费为负影响。

表2 人均GDP和城市化率对人均旅游花费的综合影响

4 结论

1)人均收入和城市化促进居民出游率增长。人均GDP每增加1 000元，出游率增加2.877百分点，城市化率每增加1百分点，出游率增加2.388百分点。其中各个区域发展水平不均衡，北京、天津、上海3个直辖市经济发展水平高，城市化率高，居民出游率高。人均GDP与出游率的散点分布更规律，大部分省份的发展水平集中在人均GDP 3 000～26 000元、出游率120%以下。

2)人均收入和城市化促进居民人均旅游花费的增长。人均GDP每增加1 000元，人均旅游花费增加28.848元，城市化率每增加1百分点，人均旅游花费增加25.621元。京津沪3个直辖市人均GDP高，城市化率高，居民人均旅游花费也较高。其他大部分省份发展水平处于人均GDP 30 000元以下、城市化率50%以下、人均旅游花费1 000元以下。

3)通过构建人均收入、城市化率和居民出游率及人均旅游花费的两组18个回归模型，得出人均GDP每增加1 000元，城市化率每增加1百分点，出游率则分别增加2.830，0.056百分点，居民旅游花费分别增加24.608，5.144元。由于区域差异，人均收入和城市化率对居民出游率和人均旅游花费的影响有差异。

4)除了受经济水平和城市化水平影响外，地理因素对旅游区位优越省份居民的出游率有正影响，对居民的人均旅游花费有负影响，如陕西、甘肃在本区域内地理位置优越，区域内旅游资源丰富，距热点旅游区较近，其出游率远高于其他省份，而人均旅游花费却相对较低，此为地理环境带来的外部溢出效应；东北和大西北地区居民人均旅游花费主要受人均GDP的驱动。

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Effects of Per Capita GDP and Urbanization on Domestic Tourism Development in China’s Eight Regions

Feng Qing , Sun Gennian

(CollegeofTourism&EnvironmentScience,ShaanxiNormalUniversity,Xi’an710062,China)

Economic growth and urbanization are two driving forces of domestic tourism. In order to reveal the specific impact, this article selected hybrid data of 30 provinces (except the Tibet) from 2001 to 2010 for the single factor and multiple regression analysis. The results showed that: (1) Per capita income and urbanization rate promote residents’ travel rate. Per capita GDP increases 1 000 Yuan, the travel rate increased by 2.877%. Urbanization rate increases 1%, the travel rate increased by 2.388%; (2) Per capita income and urbanization rate promote residents’ per capita tourist spending. Per capita GDP increases 1 000 Yuan, the per capita tourist spending increased by 28.848 Yuan. Urbanization rate increases 1%, the per capita tourist spending increased by 25.621 Yuan; (3) Classifying 30 provinces into 8 regions， building 2 groups and 18 regression models, and found that there exist differences in each region. In addition, Shaanxi and Gansu because of the abundant resources and location, the travel rate are higher and the per capita tourist spending is lower. It is the external spillover effect of the geographical environment.

per capita GDP; urbanization; domestic tourism; eight regions; geographical spillover

2014-04-14；

2016-06-18

国家社会科学基金项目(13BJY131)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201603077)

冯庆(1985-)，女，陕西西安市人，讲师，博士，主要从事旅游经济研究，(E-mail)fengqing@snnu.edu.cn。

孙根年(1961-)，男，陕西西安市人，教授，博士生导师,硕士，主要从事旅游经济研究，(E-mail)gnsun@snnu.edu.cn。

F592

A

1003-2363(2016)04-0092-07