产业集聚视角下我国流通业与旅游业协同发展实证研究

刘洁灵

内容摘要：本文以西南地区为样本，以2008-2017年为样本区间，利用区位熵指数分别研究了流通业、旅游业的集聚水平，并在此基础上，通过协同集聚指数方法研究了两个产业之间的协同发展水平。由结果可知，近十年来西南地区流通业、旅游业的集聚水平虽然局部波动，但總体上保持了稳定特征，同时与全国平均水平相比仍有一定的差距;流通业与旅游业的协同集聚水平总体上保持在较高水平，且时序上总体呈现“V型”波动提升趋势。综合两个产业的集聚程度以及协同集聚水平，要确保流通业与旅游业的协同发展，就不能再盲目追求产业各自集聚的前提下谋协同，关键是要确保两个产业的集聚性要相互协调，不能偏倚一方。

关键词：产业集聚   流通业   旅游业   协同发展   西南地区

引言

随着我国经济不断发展，社会分工不断细化，传统产业之间的边界越来越模糊，产业与产业之间的关联性也越来越高。尤其是在流通业和旅游业这两个产业之间，相互关联效应非常明显。旅游消费活动本身就伴随着人口、物质、信息等的流动，而流通业作为连接旅游供给者与消费者的重要纽带，随着旅游活动的日益频繁化，其纽带作用也不断凸显出来。反过来，正是基于流通业的这种纽带作用，我国旅游业日益兴旺发达，也为流通业的发展带来了巨大发展空间。

目前已有较多学者研究了流通业与旅游业之间的关系。张丽（2017）以湖北省张家界市为例，探讨了流通业与旅游业的共生发展关系，并提出了两个产业融合发展的路径。张龙（2018）从劳动生产率视角，研究了流通业发展对邻省旅游业发展的溢出效应，并认为这种溢出效应是显著而且正向的。徐海峰（2018）基于系统耦合理论，以北京市为例，研究了新型城镇化、流通业与旅游业的协同发展关系，认为新型城镇化、流通业与旅游业三个子系统之间的耦合交互作用显著。在现代产业体系下，一个产业的发展往往要注重集聚性，通过集聚有利于发挥产业规模效应，有利于资源共享，也有利于产业链条完善，对一个产业的高质量发展具有重要作用。因此，流通业和旅游业的协同发展，也有必要站在产业集聚的视角下进行思考。遗憾的是，现有文献多是从产业规模、生产率等方面研究产业协同发展问题，鲜有文献从集聚视角进行研究。因此，本文以我国西南地区为例，站在产业集聚角度，重点通过实证来分析流通业与旅游业的协同集聚性，研究两个产业之间的协同发展关系。

流通业和旅游业集聚的测度分析

（一）测度方法

目前测算一个产业集聚水平的定量方法主要有四种：一是由Haggett提出的区位熵指数，二是由Herfindahl与Hirschman提出的Herfindahl-Hirschman指数（简称HHI指数），三是由Ellison与Glacser提出的Ellision-Glaeser集聚指数（简称EG指数），四是由Duranton与Overman基于无参数回归方法提出的D-O集聚指数。D-O集聚指数需要提供企业的地理位置信息，这一方面数据信息获取较为困难。HHI指数虽然能够较合理地反映一个市场中企业之间规模的差距，但含义并不直观，且对数据要求高，而EG指数又基于HHI指数，因此也存在数据要求高的缺点。基于这些情况，本文采用区位熵指数，分别测算流通业和旅游业的集聚程度。区位熵指数的计算方法如下：

LQij=（eij/Ej）/（ei/E）                    （1）

式（1）中，LQij代表第i个地区第j个产业的区位熵指数，eij代表第i个地区第j个产业的从业人员数，Ej代表全国第j个产业的从业人员数，ei代表第i个地区所有产业的从业人员数，E代表全国所有产业的从业人员数。

根据区位熵指数的定义，区位熵指数LQ越高，说明该地区某产业的集聚水平也越高。一般而言，当LQ>1时，说明该地区某产业在全国具有集聚优势;而当LQ<1时，则说明该地区某产业在全国具有集聚劣势。

（二）数据样本

选取西南地区为样本，分别对流通业和旅游业的集聚程度进行测算。从业人员数均采用城镇单位就业人数表示。由于我国西藏自治区数据缺失较多，而且在数值上存在较大异常性，因此剔除样本范畴，最终选择四川、重庆、云南和贵州4个省市。在采集数据时，选择各个省市的省级单位数据。

（三）测算结果及分析

由于涉及到多个省市，本文在测算时遵循如下原则：测算样本各个省市的产业（具体指流通业或旅游业）区位熵指数，反映各个省市的产业集聚程度;对所有样本的区位熵指数取平均值，得到西南地区的产业区位熵平均值，作为西南地区某产业的综合集聚程度。

流通业的集聚程度分析。根据式（1），结合以上原则，测算2008-2017年西南地区流通业的区位熵指数，结果如表1所示。

从时序性来看，西南地区流通业的集聚水平总体上呈现稳定特征。从表1结果看，2008年西南地区流通业区位熵指数为0.9793，2017年区位熵指数为0.9427，较2008年有小幅下降。但从时序性局部变化来看，存在微弱波动。在2008年至2012年间西南地区流通业区位熵缓慢提升，但2013年起区位熵指数又开始缓慢下降。李国辉（2016）在测算分析西南地区流通业规模集聚变化趋势时，也得到了相似结论。从分省市结果来看，重庆市、四川省流通业的区位熵指数在时序性上与西南地区整体水平保持了相似的变化特征，都表现出先微弱上升后下降的波形变化态势。但是四川省2012年起下降态势强于西南地区平均值，一个解释就是，四川省及周边路网不断完善，商业网点不断布局，四川省内物流、零售等业态布局开始从成都等中心城市发散性流动，空间布局越来越趋向于均衡。云南省流通业的区位熵指数在2008-2017年基本没有明显变化，时序稳定性高于西南地区平均值。贵州省流通业的区位熵指数则随时序表现出小幅提升态势。

根据区位熵指数的定义，从2008年至2017年间，除了2010-2012年之外，西南地区流通业的区位熵指数均小于1，这表明西南地区流通业较全国而言总体表现出集聚劣势，这与李国辉（2016）的结论基本一致。为了进一步比较，根据全国各省市相关数据分别计算省市的流通業区位熵指数，然后通过求平均值，得到全国流通业的区位熵指数，结果仍如表1所示。对比发现，在西南地区流通业的区位熵指数低于1的年份，区位熵指数均低于全国流通业区位熵指数，可见从产业集聚角度而言，西南地区流通业的集聚发展水平并不高，相对全国偏低。但在西南地区流通业的区位熵指数大于1的三年，恰好均微弱地高于全国平均水平，这进一步验证了这三年西南地区流通业表现出微弱的集聚优势。从分省市来看，2008-2017年重庆市、云南省的流通业区位熵指数均大于1，且历年基本高于全国平均水平，这说明重庆市流通业较全国而言表现出集聚优势。四川和贵州两省的流通业区位熵指数均低于1，说明两省流通业较全国而言均表现出集聚劣势。比较西南地区和四个省市的数据发现，四川和贵州的流通业区位熵指数均在西南地区平均值下，说明四川和贵州两省拉低了西南地区流通业的集聚水平。

旅游业集聚程度分析。按照类似方法，测算2008-2017年西南地区旅游业的区位熵指数，结果如表2所示。

从时序性来看，西南地区旅游业集聚水平总体上也保持稳定。2008年旅游业区位熵指数为0.9297，2017年区位熵指数达到0.8988，落差很小。局部来看，2013年区位熵指数到达低谷，但2008年和2017年分别下降了13%和10%。从分省市结果来看，重庆、云南和贵州三个省市的旅游业区位熵指数在时序上都与西南地区表现出较大相似性，但四川省旅游业集聚性却呈现出较明显的下降趋势，这与当前重庆、云南、贵州三地旅游业态不断丰富，而旅游大省四川省长期以来的主流旅游景区吸客优势相对弱化有关。

从数值来看，2008-2017年西南地区旅游业的区位熵指数均小于1，说明西南地区旅游业的集聚发展一定表现出劣势，没有得到根本好转。与全国平均水平相比，西南地区旅游业的集聚发展水平总体还不高，低于全国平均水平。分省市来看，四川、贵州两地的旅游业区位熵指数基本低于西南地区平均值，表明两省市旅游业的集聚发展滞后于西南地区。云南省旅游业的区位熵指数持续大于1，因而具有一定的集聚优势。

流通业与旅游业协同集聚水平的测度分析

（一）测度方法

参考伍先福（2019）等的研究方法，构建产业协同集聚指数模型，测算流通业与旅游业协同集聚水平，形式如下：

ri=1-│LQim-LQis│/（LQim+LQis）                         （2）

式（2）中，ri代表第i个地区某两个产业之间的协同集聚指数，LQim和LQis分别代表产业m和产业s的区位熵指数，这里m和s分别代表流通业和旅游业。根据产业协同集聚指数的定义，ri值越大，说明这两个产业之间的协同集聚水平也就越高。但是，对于式（2），是存在一定适用性的，当LQim+LQis>1时，式（2）才适用;否则，当LQim+LQis<1时，则认为流通业与旅游业的区位熵指数总体偏小，对全国范围而言不能论及集聚性，因此对于两个产业的协同集聚也不便考虑。从表1和表2结果来看，西南地区4个省市的流通业与旅游业的区位熵指数均高于0.5，因此满足LQim+LQis>1，所以可以采用式（2）对两者的协同集聚水平进行测算。

（二）测算结果及分析

根据式（2），测算时遵循的原则与上面相同，结果如表3所示。从时序性来看，西南地区流通业与旅游业的协同集聚水平总体上有提升趋势。根据表3结果可知，2008年西南地区流通业与旅游业的协同集聚指数为0.9470，而到2017年该指数为0.9774，高于2008年水平。由图1可以看出，西南地区流通业与旅游业的协同集聚水平呈现出先降后升的“V型”波动趋势，其中2013年为低谷。回顾前面集聚水平结果，虽然流通业集聚程度较好（接近1），但旅游业集聚性表现较差，也为历年低谷。分省市来看，2008-2017年重庆市流通业与旅游业的协同集聚指数存在一定上升趋势，2017年协同集聚指数为0.9389，较2008年提升了7%以上。四川省、云南省流通业与旅游业的协同集聚指数都存在“U型”变化趋势，但幅度较小，数值基本在0.95和1之间。贵州省流通业与旅游业的协同集聚指数在2013年和2015年有明显下降。

按照计算得到的各个省市的流通业、旅游业的区位熵指数，计算各省市流通业与旅游业的协同集聚指数，然后通过取平均值，作为全国流通业与旅游业的协同集聚指数，结果如表3所示。为便于比较，就西南地区和全国的结果绘制成图1，可以发现全国流通业与旅游业的协同集聚水平基本趋稳，维持在0.96上下，而西南地区流通业与旅游业的协同集聚水平同全国相比，存在“两端持平，中间异化”的特征。2008-2011年、2015-2017年两个阶段，西南地区流通业与旅游业的协同集聚指数同全国平均值基本相当，但2011-2014年间，西南地区流通业与旅游业的协同集聚水平就明显低于全国平均水平。这可能是由于西南地区所辖范围小，部分城市流通业与旅游业发展数据的波动可能对面上影响较大，从而引起两个产业协同集聚水平的波动，但范围放大到全国，虽然东中西之间流通业、旅游业发展都存在差异，但全国平均化之后，数据就会得到平滑，因此总体上表现得较为平稳。

从前面结果可知，西南地区流通业、旅游业的区位熵指数基本上低于全国平均水平，但这里流通业与旅游业的协同集聚水平却多年与全国基本相当，这也从侧面反映出从协同发展角度来说，两个产业的集聚水平并不是越高越好，更不是越低越好，关键是要确保两个产业的集聚发展要相互协调，不能偏倚一方。

再回顾式（2），显然ri<1，因此可以认为ri值越接近于1，则表明流通业与旅游业的协同集聚水平越高。而再回顾表3结果，西南地区流通业与旅游业的协同集聚指数均在0.9以上，且四川、云南2个省市流通业与旅游业的协同集聚指数均高于0.93，说明总体上西南地区流通业与旅游业的协同集聚保持在较高水平。时序变化较大的是重庆和贵州，重庆市流通业与旅游业的协同集聚指数从2008年至2011年不断下降，2011年和2012年均跌破0.8;贵州省流通业与旅游业的协同集聚指数在2013年跌破0.9，为当年西南地区4个省市流通业与旅游业协同集聚水平的最低值。出现这种情况，与当年流通业、旅游业各自的集聚水平出现天平式倾斜有关，没有实现相互协调。

结论及建议

本文采用区位熵指数方法，选取四川、重庆、云南和贵州4省市，分别测算了2008-2017年西南地区流通业、旅游业的集聚水平。从测算结果可以看出，西南地区流通业、旅游业的集聚水平总体上都保持了稳定特征，但与全国平均水平相比仍有一定差距。根据区位熵指数模型，构建了流通业与旅游业协同集聚指数模型，测算了西南地区流通业与旅游业的协同集聚水平。从结果来看，西南地区流通业与旅游业的协同集聚水平总体上保持在较高水平，但在时序性上呈现出先降后升的“V型”波动性提升趋势;同时从与全国比较来看，随时序变化表现出“两端持平，中间异化”的特征。

本文的实证结果也暗示了一个观点：从协同发展来看，两个产业的集聚水平高低并不能直观体现两者的协同集聚性，关键是两个产业的集聚发展要相互协调，不能偏倚一方。首先，两个产业的协同发展，需要通过集聚发展的路径追求协同。其次，两个产业的集聚发展，也要在两个产业之间能够相互协同的条件下进行。综合本文分析，提出如下建议：

第一，要持续合理提升西南地区流通业和旅游业的集聚水平。从结果可知，西南地区流通业一直处于集聚劣势，旅游业虽然开始转为集聚优势，但仍在边缘阶段，因此下一步还需要继续加大这两个产业的培育，争取进一步提高集聚水平。这一方面要加大存量的企业主体培育和新项目的招引，提高产业发展质量;另一方面要加大交通、市政基础设施和公共服务建设，尤其是要完善交通网络，像西南地区的山区要全面提高通达性，为流通业和旅游业的集聚发展提供重要的基础支撑。

第二，要因地制宜，因城施策，科学配置各地区流通业和旅游业集聚发展的资源要素，促进西南地区区域产业均衡发展。结果显示重庆市和贵州省流通业和旅游业的集聚水平均低于区域平均值，区域产业集聚发展不平衡性较明显，因此对于产业集聚发展的培育要因地制宜，不可一刀切，要根据各个城市流通业、旅游业的集聚发展情况，因城施策，提高政策效率，减少资源浪费，特别是对于产业集聚性比较差的城市要加大政策扶持，吸引优质资源要素集聚，地方政府之间也要打破行政壁垒，以强扶弱，加速区域产业均衡协调发展。

第三，要促进流通业与旅游业协同发展，就必须要站在协同的角度看问题，在两个产业集聚发展过程中要做到相互协调，不能偏倚一方。针对当前西南地区流通业与旅游业协同集聚水平总体下降的状况，下一步势必要将企稳回升作为重要目标，但整个过程中需要坚持协同发展理念，不能盲目追求两个产业各自的过度集聚，关键是要保持两个产业的集聚发展要相互协调，若一味过度集聚，不仅会导致资源要素浪费，还会引起过度虹吸效应而影响周边地区产业发展，最终不利于区域协调均衡发展。

參考文献：

1.张丽.商贸流通业与旅游业融合发展的路径探讨[J].湖北职业技术学院学报，2017（3）

2.张龙.流通业发展对邻省旅游业劳动生产率的溢出效应研究[J].商业经济研究，2018（14）

3.徐海峰.系统耦合视角下北京新型城镇化、流通业与旅游业协同发展分析[J].商业经济研究，2018（16）

4.伍先福.产业协同集聚对全要素生产率影响的门槛效应研究—基于中国246个城市的实证检验[J].经济经纬，2019（2）

5.李姝姝，邢夫敏，章玲玲.旅游产业集聚对区域旅游业效率的影响研究—基于中国省际面板数据的实证分析[J].世界地理研究，2017（3）

6.龚紫娟.产业集聚对商贸流通业效率的影响实证分析[J].商业经济研究，2018（9）

7.李国辉.流通业对宏观经济的促进作用及方式—基于VAR模型展开[J].商业经济研究，2016（15）