基础设施的空间溢出效应及其对国内旅游人数的影响

2020-12-23郑瑶

西部论丛 2020年15期

郑瑶

摘要：基础设施建设对区域经济发展具有广泛而深远的影响。本文以粤桂黔三省区高铁这一典型的基础设施为例，基于空间计量的方法，运用面板数据空间杜宾模型（PDSDM），探究基础设施的空间溢出效应及其对国内旅游的影响。研究发现：本区域高铁开通对本区域国内旅游人数的直接影响是不确定的，而对邻近地区的国内旅游人数有显著的提升作用，即高铁开通存在明显的空间溢出效应，传统的计量方法忽略了这种重要的空间溢出效应而显得不够严谨;地区的国内旅游人数存在着全局空间自相关性，且这种空间自相关性正在逐年增强，特别是2015年粤桂黔大部分地区高铁开通运行以来，这种相关性变得愈发强烈;热点地区的旅游繁荣可以带动邻近地区国内旅游人数增长，但这种带动作用在区域之间存在着差异，落后地区的带动作用强于发达地区。

关键词：基础设施;空间溢出;国内旅游;面板数据空间杜宾模型;空间自相关

基础设施与区域发展是一个历久弥新的研究课题，近年来，随着高铁这一交通基础设施建设在我国的全面展开，基础设施，特别是高铁，再次成为了研究热点。本文旨在讨论基础设施的一种——高铁——与区域发展的一个方面——区域的国内旅游活动——之间的关系，并由此得出一些容易被人们忽视的具有启发性的结论。关于基础设施（或交通基础设施或高铁），旅游，以及两者之间的关系，以往的文献主要涉及以下几个方面。

（一）基础设施的溢出效应及其影响

基础设施对经济系统的影响是多方面的，如对国家间贸易的影响（杭雷鸣，2019），对经济聚集的影响（宗刚等，2018），对区域旅游经济增长的影响（侯志强，2018），等等。大部分学者认为基础设施的影响是具有空间溢出性质的（李良，2018），并且他们在研究中多使用到了空间计量的方法（侯志强，宗刚，李良等，2018;杭雷鸣，2019）。已有文献以基础设施投资存量，或者铁路，公路密度，作为基础设施的代理变量（张茜等，2018），研究基础设施对经济系统某方面的影响及其空间溢出效应。

（二）交通基础设施（或高铁）对旅游的影响

这一方面的研究分为四类。第一类是研究交通基础设施或高铁对旅游产业的影响（辛大楞等，2019）。如张茜等（2018）便以交通基础设施投资量作为代理变量，研究其对旅游产业（酒店，旅行社等）的影响。第二类是研究高铁对个人行为选择的影响。如高铁对旅游者消费行为的影响（张宇等，2019），和对旅游目的地选择的影响（汪德根等，2015）。第三类是研究高铁对旅游空间格局的影响（黄泰等，2017;倪维秋等2018;李磊，王绍博等，2019）。第四类是研究高铁对旅游可达性的影响（李瑞等，2017;韩玲等，2018）。

梳理文献发现，已有研究存在以下不足。第一，虽然在基础设施和交通基础设施对经济系统某方面的研究中，学者们多有用到空间计量方法，也注意到了空间溢出效应，但是在研究高铁对旅游的影响时，溢出效应往往被忽略了。第二，国内旅游活动是否存在着空间自相关性，即旅游活动频繁的热点地区是否会带动邻近地区的国内旅游人数增减变化，同样是被忽略掉了。第三，目前研究高铁对旅游的影响，特别是研究高铁对国内旅游活动（本文以国内旅游人数来衡量）的影响，文献较少，且方法多为传统的面板数据回归或者DID方法，没有考虑到多种方法的交叉运用和交叉验证。因此，针对以上不足，本文着重运用面板数据的空间计量方法，通过研究高铁对国内旅游的影响，揭示出基础设施的空间溢出效应这一性质同样适用在高铁之上，揭示出国内旅游活动的空间自相关性即旅游活动的联动性及其空间差异，最后给出相应的政策建议。

1 研究方法和数据来源

1.1指标的选取

基于数据的可得性，本文选取广东，广西和贵州三省区的39个地级市作为研究对象，以2003至2017年为样本的时间区间，研究高铁这一基础设施的空间溢出效应及其对国内旅游的影响。数据主要来源于各省统计年鉴和各地级市的国民经济和社会发展统计公报等官方统计资料。为了尽可能减少来自异方差和数据量纲问题的影响，本文对部分数据作取对处理。

已有研究认为，高铁的主要功能是提供更加快捷便利的客运服务，而不是运输货物（Daniel，2019）。本文認为，高铁开通对地区的国内旅游人数产生影响是合情合理的。因此本文选取国内旅游者人数（Domestic Tourists，后文简称DT）为被解释变量，以其作为国内旅游的代理变量。鉴于数据的精确性和易得性，本文采用二元虚拟变量作为核心解释变量——高铁开通与否（HSR）——作为基础设施的代理变量。当某地级市开通了高铁，那么以后对应的每一年它都取值为“1”，没有开通高铁则取值为“0”。特别的，考虑到高铁开通产生影响可能存在着的滞后性，本文规定，上半年开通高铁的，当年及其以后都取值为“1”，下半年开通高铁的，第二年开始均取值为“1”。

控制变量方面，根据已有研究，本文认为，区域生产总值（这里用地区的GDP表示），衡量了区域的经济活动繁荣程度，GDP指标越高，越能催生因经济活动而进行的国内旅游活动的展开，因此选择GDP作为其中一个控制变量。同理，衡量对外经济水平的进出口总额（Import and Export，后文简称IE）和外商直接投资（FDI，本文用实际利用外资来表示），衡量对内经济的社会消费品零售总额（TRSCG）和固定资产投资（IFA），都有可能影响因商务活动而产生的旅游行为，并且，以上指标也代表着各地级市为旅游者提供产品和服务的能力，因此它们都可以成为控制变量。最后本文选择常住人口（Total Population，后文简称POP）作为繁荣程度或拥挤程度的代理变量，本文在计量模型中运用固定效应，消除因地级市之间旅游资源和禀赋的差异所可能带来的遗漏变量问题。

1.2研究方法

鉴于以往的研究对空间溢出效应鲜有涉及，本人将纳入空间因素，着重考虑空间计量。第一步是空间权重矩阵的选择。常见的空间权重矩阵包括空间邻接矩阵，反距离矩阵，经济距离矩阵等。鉴于粤桂黔三省区同处我国南方，维度相当，地理接近，文化相似，故本文选取容易理解和容易处理的空间邻接矩阵作为权重矩阵。第二步，本文考察是否存在着空间自相关问题，即邻近地级市的旅游旺盛程度是否对本市的国内旅游人数产生影响。本文采用全局空间自相关的莫兰指数和局部空间自相关的莫兰指数，来刻画国内旅游人数的空间自相关性及其时空差异。第三步，也是最重要的，本文考察基础设施是否存在空间溢出效应，及其对国内旅游的影响。如果基础设施（HSR）存在空间溢出效应并且国内旅游人数存在空间自相关，则选取空间杜宾模型（SDM）进行实证计量;若不存在空间溢出效应，则选取空间滞后模型（SAR/SLM）进行计量;若两者均不存在，则选取普通面板混合回归模型即可。

2国内旅游人数的空间自相关性

2.1国内旅游人数空间自相关的演变

由于篇幅原因未计算每年国内旅游人数（DT）的空间自相关系数，但可以从表1看出，粤桂黔三省区国内旅游空间自相关性逐年增强。特别是2015年以来，粤桂黔三省区各地级市之间的国内旅游，呈现相当强的空间自相关性。2015年国内旅游人数的空间自相关系数接近在10%的显著性水平上显著，而2016和2017年的自相关系数分别在5%和1%的显著性水平上显著。这个时间节点，恰好处在南广高铁和贵广高铁沿线高铁站点开通并运行的时间段。这说明，高铁基础设施的开通，进一步加强了国内旅游的联动性，即邻近地市的高铁开通或者说基础设施的完善，使得各地市旅游活动的联系越来越密切，邻近地区的旅游繁荣，越来越对本地区的旅游产生拉动作用。有鉴于此，在后面的空间计量模型中，有必要考虑被解释变量的空间滞后。

2.2 国内旅游人数空间自相关的区域差异

当考虑局部莫兰指数时发现，国内旅游活动的空间自相关性存在着地区差异。相互邻近的肇庆，云浮和阳江，它们展现出局域的H-H聚类，空间自相关性明显，表明三个地级市的旅游活动存在明显的相互促进的作用。因为2014年年末，南广高铁和贵广高铁的开通，使它们之间的联系更加密切，其国内旅游更加具有联动性。同类型的还有遵义，贵阳和安顺三个地级市。广州和佛山，它们展现出L-H聚类。其他地区的局域莫兰指数不显著。这表明，国内旅游人数的空间自相关性存在着区域差异，欠发达地区高铁基础设施的建设和开通相比于发达地区，所带来的国内旅游联动性会更好。这是因为，发达地区在高铁开通前，交通条件已经比欠发达地区优越了许多，因此高铁的开通对发达地区的交通条件和基础设施条件的边际提升不如欠发达地区大，由此引起的国内旅游人数的提升不如欠发达地区大。

3高铁开通对国内旅游影响的空间计量分析

3.1空间计量模型的确定

由于容易产生共线性的问题，普通面板下的OLS回归对于虚拟变量HSR来说并不合适， DID方法没有考虑可能存在的空间溢出问题。我们已经明确地发现，被解释变量存在着空间自相关问题。因此首先假定存在高铁的空间溢出效应，直接使用面板数据空间杜宾模型进行实证，然后通过实证结果和稳健性检验来验证模型是否合理。

本文使用的计量模型如下：

式（1）中：α是常数项;ρ，β和λ均为待估参数;W为空间权重矩阵，本文采用39*39的二元虚拟变量邻接矩阵。

3.2模型估计结果与分析

起初由于并不知道是否应该在空间杜宾模型中给每一个解释变量附加空间权重矩阵，因此本文首先假定对每一个解释变量附加空间权重矩阵是合适的。其结果（表2）显示，虽然ρ和λ的P值都远小于0.01（Wx栏HSR的回归系数为λ），但W x栏显示，将其他众多控制变量均赋予空间权重矩阵并不是合适的，因为大部分回归系数并不显著。

接下来，仅仅只对被解释变量Ln（DT）和核心解释变量HSR赋予空间权重矩阵W，回归结果如表3所示。同样的，ρ和λ的P值都远小于0.01，并且回归结果显示的R方有所提升，这说明本文的模型选择是合适的。豪斯曼检验的P值为0.082，拒绝了原假设，说明本文所运用的固定个体效应是合适的。

HSR带来的直接效应不显著（P值为0.24），即本地区的高铁开通，不一定会影响到本地区的国内旅游人数的增减。但间接效应则说明，邻近地区的高铁开通，显著地促进了本地区国内旅游人数的增长，这一点是运用传统方法难以发现的。

从总效应来看，高铁开通，会实现约20%的国内旅游人数的增长，并且这一结果在10%的显著性水平上可信。从其他影响因素來看，社会消费品零售总额每增长1%会引起国内旅游人数增长0.85%，而常住人口每增加1%，会导致国内旅游人数的下降2.86%。表明国内旅游者十分关注旅游目的地提供商品和服务的能力及其商业活力，同时国内旅游者对拥挤可能感到厌恶。这一推断与使用同样数据进行面板混合回归得到的结论高度一致，说明本文使用的面板数据空间杜宾模型所作的实证检验是具有稳健性的。

4 结论和启示

本文将研究视角定格在粤桂黔这一文化同源，地理接近而纷繁复杂的区域，旨在抓住高铁开通潮的契机，试图揭示出以高铁为代表的基础设施的空间溢出效应及其对国内旅游的影响。研究发现。

以高铁为代表的基础设施，其直接影响效应不一定能简单观测和感觉得到，但其间接效应往往是巨大的。基础设施的作用往往通过其空间溢出效应被分散化了。邻近地区的基础设施完善，很有可能会给本地区带来好处，这种好处绝不仅仅体现在国内旅游人数的提升上，会体现在各个行业各个领域上。也就是说，基础设施的作用不仅是由于空间溢出分散化了，还会由于行业等溢出分散化了。因此，正如以往研究揭示的那样，评估基础设施的成本和收益是极其困难的。我国多年以来的实践经验告诉我们，恰当的基础设施建设是有利于经济发展的。

随着我国基础设施建设的逐步完善，国内旅游活动所表现出来的对邻近地区旅游的带动作用愈发明显。特别是在经济上欠发达但旅游资源丰富的地区，本地区或邻近地区高铁的开通，显著地促进着整个大区域的互联互通，促进了旅游活动和行业的共同发展。作为基础设施的投资者，应该将更多的基础设施建设安排到欠发达地区;而作为地方政府，应该千方百计地将本地区连接到高铁或是其他便捷的交通网络之中，不断加强自身和邻近地区的交通联系和经济联系。

传统的计量方法经常忽视了空间因素，导致研究结论不够严谨，因此有必要将多种计量方法混合使用，取长补短，使研究更具科学性和可信性。需要指出的是，由于精力有限，本文也存在一些不足之处，比如在寻找常住人口的数据时，一些省市的给出的是城镇户籍人口，而另一些给出的是年末总人口;再如，本文空间权重矩阵的采用具有一定的主观性，应该再采用其他更加合理的权重矩阵做稳健性检验。此部分留作以后进一步完善。

参考文献

[1] 杭雷鸣.基础设施、空间溢出对中国与周边国家间贸易的影响[J].国际贸易问题，2019（02）：29-40.

[2] 李良，李会齐.四川省交通基础设施的溢出效应研究[J].公路，2018，63（11）：181-187.

[3] 宗刚，张雪薇，张江朋.空间视角下交通基础设施对经济集聚的影响分析[J].经济问题探索，2018（08）：67-74.

[4] 侯志强.交通基础设施对区域旅游经济增长效应的实证分析——基于中国省域面板数据的空间计量模型[J].宏观经济研究，2018（06）：118-132.

[5] 張茜，赵鑫.交通基础设施及其跨区域溢出效应对旅游业的影响——基于星级酒店、旅行社、景区的数据[J].经济管理，2018，40（04）：118-133.

[6] 张宇，朱成李，李春美.高铁对旅游消费行为的影响——基于四川市场的分析[J].商业经济研究，2019（13）：152-155.

[7] 李磊，陆林，穆成林，孙小龙.高铁网络化时代典型旅游城市旅游流空间结构演化——以黄山市为例[J].经济地理，2019，39（05）：207-216+225.

[8] 辛大楞，李建萍.高铁开通与地区旅游业发展——基于中国287个地级及以上城市的实证研究[J].山西财经大学学报，2019，41（06）：57-66.

[9] 王绍博，罗小龙，郭建科，张培刚，顾宗倪.高铁网络化下东北地区旅游空间结构动态演变分析[J].地理科学，2019，39（04）：568-577.

[10] 韩玲，崔哲浩，潘鑫豪.高铁对延边地区旅游可达性的影响分析[J].延边大学学报（社会科学版），2018，51（05）：86-93+142.

[11] 倪维秋，廖茂林.高速铁路对中国省会城市旅游经济联系的空间影响[J].中国人口·资源与环境，2018，28（03）：160-168.