京津冀旅游產業對關聯產業的空間溢出效應研究

舒 波，程培嫻，王 韌

(燕山大學 經濟管理學院，河北 秦皇島 066004)

一、引言

國家《“十四五”文化和旅游發展規劃》提出，要加快京津冀三地文化和旅游協同機制和平臺建設，推進文化、旅游與其他領域融合發展，完善綜合效益高、帶動能力強的現代旅游業體系。京津冀地區人文歷史積淀豐富，旅游資源得天獨厚，旅游業是融合一二三產業的綜合性產業，其關聯產業達110多個，隨著京津冀協同發展的不斷推進，地區之間經濟交流與合作也在不斷增強，在此背景下，研究旅游產業對關聯產業空間溢出效應的強度和方向，探討不同產業受到旅游產業溢出效應的區別及原因，對促進京津冀旅游產業及關聯產業高質量發展具有重要參考意義。

目前，國內外學者主要從三個方面研究旅游產業空間溢出效應及旅游產業與關聯產業的關系。

一是旅游發展對區域經濟增長的影響方面。Marrocu等[1]通過對歐洲地區的實證研究發現旅游流提高了當地經濟的整體效率水平。Seghir等[2]運用格蘭杰因果檢驗對49個國家進行研究，發現旅游消費與經濟增長之間存在雙向格蘭杰因果關系。Glauco等[3]運用廣義矩量法(SYS-GMM)考察了旅游專業化與經濟增長的關系，研究發現，盡管旅游專業化與經濟增長在樣本中所有國家都具有正向關系，但中高收入國家比低收入國家從旅游專業化中獲益更多。Eleftheriou等[4]通過構建空間計量模型對希臘地區進行實證研究，結果表明旅游發展與經濟增長之間存在正相關關系，旅游產業空間溢出效應顯著。王良健[5]、趙磊[6]、李秋雨[7]均采用空間滯后模型與空間誤差模型進行實證分析，綜合得出結論為：旅游產業具有顯著的空間溢出效應，本地區旅游發展能夠促進鄰近地區經濟增長，旅游業對經濟增長的產出彈性與區域經濟基礎呈正相關關系。

二是旅游產業對關聯產業影響方面。游超[8]研究發現，觀光農業旅游發展構成農村經濟增長的格蘭杰原因，農業旅游對農村總收入的提高起到帶動作用。鐘真[9]采用Tobit模型進行分析，得出鄉村旅游收入對農業社會化服務效益的提高具有顯著正向影響的結論。李彬彬[10]使用PSM-DID方法研究發現，休閑農業對農村經濟貢獻顯著且具有累積效應但存在滯后性。左冰[11]運用VAR模型、格蘭杰因果檢驗研究得出，當旅游業發展到一定階段后，可能會擠出工業投資，導致去工業化。劉嘉毅[12]運用混合回歸(POLS)、系統廣義矩估計法(SYS-GMM)研究發現，旅游發展對房價有顯著正向影響且主要發生于當期。趙金金[13]、陳曉艷[14]基于空間杜賓模型，探討旅游產業的空間溢出效應，擬合結果證實了本地區旅游發展會對鄰近地區旅游經濟增長產生顯著的正向空間溢出效應。

三是運用投入產出法對旅游業的產業關聯度進行測算。Kweka等[15]運用投入產出法測算了坦桑尼亞地區旅游業與其他部門之間的相互依存關系，發現旅游業具有顯著的后向關聯效應且對產出和收入具有顯著影響。劉曉欣[16]對旅游部門的產業關聯度測算發現，直接消耗系數較高的產業為：工業(0.0536)、住宿業(0.1230)、餐飲業(0.1369)，直接分配系數較高的產業為：農業(0.0028)、建筑業(0.0197)、批發零售業(0.0058)。盧璐[17]測算得出，直接消耗系數較高的產業為：住宿和餐飲業(0.2599)，直接分配系數較高的產業為：房地產業(0.0012)、農業(0.0009)、郵政業(0.0007)。參考上述研究結論可以發現，與旅游業關聯度較高的代表性產業主要有：農業、建筑業、工業、房地產業、郵政業、住宿業和餐飲業、批發和零售業。綜合考慮，本研究擬選取以上產業作為研究對象。

現有研究主要集中在旅游產業對經濟增長的溢出效應以及通過投入產出法對旅游業產業關聯度的測算，少有研究運用空間計量方法分析旅游產業對關聯產業的溢出效應。并且多數研究主要圍繞省級數據展開，忽視了城市間產業的相關性與差異性。因此，本文以京津冀地區13個城市為研究對象，在驗證存在空間相關性的基礎上，構建空間杜賓模型分析旅游產業對關聯產業空間溢出效應的強度和方向，以期為京津冀旅游產業及關聯產業的未來發展提供理論支撐和決策參考。

二、研究設計

(一)變量選取與數據來源

1.被解釋變量

本文采用各地區農林牧漁業總產值與鄉村人口數的比值表示人均農業總產值(lnagr)，各地區建筑業總產值與總人口的比值表示人均建筑業總產值(lncon)，各地區房地產開發完成投資額與總人口的比值表示人均房地產開發投資額(lnest)，各地區郵政業務收入與總人口的比值表示人均郵政業務收入(lnpos)。

2.核心解釋變量

本文選擇人均旅游收入(lnrev)作為核心解釋變量，使用各城市旅游總收入除以各城市總人口數獲得，旅游總收入包括國內旅游收入和國際旅游收入，人均旅游收入作為城市旅游發展類指標，可以衡量地區旅游發展水平和旅游市場規模。

3.控制變量

考慮到存在遺漏變量可能會造成估計結果的偏差，因此在模型中加入可能會影響旅游產業溢出效應的其他變量。

(1)城市公園綠地面積(lnpark)。城市公園是城市綠色基礎設施的重要組成部分，通常具有生態和社會經濟功能，可以反映公共休閑空間的供給水平。竇文章[18]、張洪[19]均選取人均公園綠地面積表征旅游環境競爭力。(2)旅游資源稟賦(lnsce)。旅游景區的數量和質量對當地旅游業的發展具有重要影響，借鑒孫根年[20]的研究結果，選取4A和5A級景區加權表征旅游資源稟賦，具體表達式為：sce=5A5+2.5A4。(3)公路客運量(lnhw)。交通是連接客源地與目的地的紐帶，是旅游業發展的重要依托，區域交通可達性對旅游業發展具有重要影響，本文以公路客運量衡量地區交通發展水平。(4)產業結構(lnstr)。本文采用第三產業就業人數占總就業人數的比重來表示產業結構。(5)財政支出規模(lngov)。采用財政支出占GDP的比重來表示，代表政府對經濟的干預和影響程度。

本文選取京津冀地區13個城市2009—2018年的面板數據，原始數據主要來源于《河北經濟年鑒》《北京統計年鑒》《天津統計年鑒》《中國城市統計年鑒》和各市國民經濟和社會發展統計公報。為了保證數據的可比性同時消除量綱的影響，對變量進行標準化處理，實證時取其對數值，變量描述性統計見表1。

表1 變量描述性統計

(二)空間相關性檢驗

1.空間權重矩陣構建

進行空間相關性分析，首先需要構建合理的空間權重矩陣，本文選擇反距離空間權重矩陣度量區域間的空間距離，反距離空間權重矩陣采用區域間地理距離倒數的二次方作為相應權重矩陣，區域間的聯系程度隨著區域間距離的增加而降低，區域間地理距離越近，聯系程度越高，距離越遠，聯系程度越低，具體形式為：

(1)

2.全局空間相關性檢驗

若使用空間杜賓模型進行實證分析，需要先對被解釋變量是否存在空間相關性進行檢驗，全局莫蘭指數可以判斷研究對象整體上在空間的態勢，本文采用Moran’s I檢驗方法判斷各變量之間是否存在全局相關性。Moran’s I取值為(-1,1)，大于0表示存在空間正相關關系，小于0表示存在空間負相關關系。全局莫蘭指數可表示為：

(2)

運用stata計算2009—2018 年全局莫蘭指數，發現其中人均規模以上工業主營業務收入、人均批發和零售業銷售總額2009—2018年p值均大于0.1，未通過顯著性檢驗，不存在空間相關性；人均住宿和餐飲業營業額僅2009、2010年p值小于0.1，其余年份p值均大于0.1，多數年份不存在空間相關性。故后文研究中選取人均農業總產值、人均建筑業總產值、人均房地產開發投資額、人均郵政業務收入作為被解釋變量，全局莫蘭指數計算結果見表2。

表2 全局莫蘭指數

由表2可以看出，人均農業總產值、人均建筑業總產值、人均房地產開發投資額、人均郵政業務收入的全局莫蘭指數整體為正，部分年份出現波動，多數年份在至少5%的顯著性水平上通過檢驗，莫蘭指數整體呈上升態勢，這一趨勢說明，地區之間的總產值在整個期間表現出顯著空間正相關關系。

3.局部空間相關性檢驗

全局空間相關性檢驗可能會忽略局部地區的非典型特征，局部空間相關性檢驗可以用于判斷研究單元的空間態勢，局部Moran’s I統計可表示為：

(3)

莫蘭散點圖的四個象限分別對應空間單元與其相鄰單元四種類型的空間聯系形式，其中，第一象限和第三象限莫蘭指數為正，第二象限和第四象限莫蘭指數為負，四個象限分別為高-高集聚、低-高集聚、低-低集聚和高-低集聚。

為進一步分析京津冀各地區發展水平在空間上的異質性，運用stata繪制出2018年京津冀13個市4個被解釋變量的局部莫蘭散點圖，見圖1-4，可以看出，除3-石家莊、4-承德、6-秦皇島、7-唐山、10-滄州外，其他地區集中分布在第一、三象限，說明存在顯著的空間正相關性，從各象限分布來看，1-北京、2-天津、5-張家口、8-廊坊、9-保定處于第一象限，表現出高-高集聚特征?？赡苁且驗檫@些地區憑借著良好的地理區位優勢，對周邊地區產生了明顯的溢出效應，有效推動了本地區和周邊地區相關產業產值的提升。11-衡水、12-邢臺、13-邯鄲處于第三象限，表現出低-低集聚特征?？赡芤驗檫@些地區產業配套及發展條件較差，人力資源和資本流失較多?？傮w來看，京津冀13個市在四個象限的分布情況基本不變，各地區空間相關關系較為穩定。

注：圖中數字分別表示：1—北京，2—天津，3—石家莊，4—承德，5—張家口，6—秦皇島，7—唐山，8—廊坊，9—保定，10—滄州，11—衡水，12—邢臺，13—邯鄲。(下圖同)。

圖2 2018年京津冀13個市人均建筑業總產值局部莫蘭散點圖

圖3 2018年京津冀13個市人均房地產開發投資額局部莫蘭散點圖

圖4 2018年京津冀13個市人均郵政業務收入局部莫蘭散點圖

(三)空間計量模型構建

上文通過測算全局莫蘭指數和局部莫蘭指數進行了空間相關性檢驗，初步判斷京津冀區域存在空間相關性，因此需要構建空間計量模型進行實證分析，為進一步探討旅游產業對關聯產業的溢出效應，本文采用空間杜賓模型(SDM)進行研究，基本表達式如式(4)所示。

εit=νit

(4)

其中，yit為被解釋變量，ρ為空間自回歸系數，Wij為空間權重矩陣W的第i行第j列元素，i表示截面維度，t表示時間維度，μi為個體效應，γt為時間效應，εit為隨機誤差項。

具體模型如式(5)(6)(7)(8)所示：

β6lnsceit+θ1Wijlnrevit+θ2Wijlnparkit+θ3Wijlnhwit+θ4Wijlnstrit+θ5Wijlngovit+

θ6Wijlnsceit+μi+γt+εit

(5)

β6lnsceit+θ1Wijlnrevit+θ2Wijlnparkit+θ3Wijlnhwit+θ4Wijlnstrit+θ5Wijlngovit+

θ6Wijlnsceit+μi+γt+εit

(6)

β6lnsceit+θ1Wijlnrevit+θ2Wijlnparkit+θ3Wijlnhwit+θ4Wijlnstrit+θ5Wijlngovit+

θ6Wijlnsceit+μi+γt+εit

(7)

β5lngovit+β6lnsceit+θ1Wijlnrevit+θ2Wijlnparkit+θ3Wijlnhwit+

θ4Wijlnstrit+θ5Wijlngovit+θ6Wijlnsceit+μi+γt+εit

(8)

三、實證分析

(一)空間杜賓模型回歸分析

本文采用stata15軟件進行操作處理，對四個被解釋變量分別構建空間杜賓模型，回歸結果見表3，可以看出：(1)人均旅游收入對人均農業總產值、人均房地產開發投資額、人均郵政業務收入均具有顯著正向影響，而對人均建筑業總產值具有負向影響。(2)城市公園綠地面積對人均農業總產值具有抑制作用，對人均房地產開發投資額具有促進作用，而對人均建筑業總產值和人均郵政業務收入的影響不顯著。(3)旅游資源稟賦對人均建筑業總產值和人均郵政業務收入均具有正向影響，而對人均農業總產值、人均房地產開發投資額的影響不顯著。(4)公路客運量對人均農業總產值、人均房地產開發投資額具有顯著正向影響，而對人均建筑業總產值和人均郵政業務收入的影響不顯著。(5)產業結構對人均農業總產值的增長具有顯著促進作用，對人均建筑業總產值具有抑制作用，而對人均房地產開發投資額和人均郵政業務收入的影響不顯著。(6)財政支出規模對四個被解釋變量的影響均不顯著。

表3 空間杜賓模型回歸結果

(二)空間溢出效應分解

由于空間滯后項的存在，空間杜賓模型的回歸系數并不能直接表示解釋變量對被解釋變量的邊際影響，為了對空間計量模型的回歸系數進行合理解釋，Lesage和Pace(2009)運用偏微分方法將空間溢出效應分解為直接效應、間接效應和總效應，其中直接效應表示解釋變量對本地區的影響，間接效應表示對鄰近地區的影響，總效應表示對所有樣本地區的整體影響，是直接效應與間接效應的和。SDM模型下空間溢出效應分解結果見表4。

表4 空間溢出效應分解結果

由表4可以看出：

(1)對于模型1(人均農業總產值)而言：人均旅游收入對人均農業總產值的直接效應系數為0.285，間接效應不顯著，表明人均旅游收入每增加1%，將會使本地區人均農業總產值提升0.285%，而對鄰近地區的影響不顯著。城市公園綠地面積每增加1%，將會使鄰近地區人均農業總產值減少0.941%，而對本地區的影響不顯著。公路客運量對人均農業總產值的直接效應系數為0.0695，間接效應不顯著，這說明隨著交通設施的不斷完善，區域可進入性的提高促進了農業的發展。產業結構水平對人均農業總產值的直接效應系數為0.341，間接效應系數為0.873，這說明第三產業占比的增加對本地區和鄰近地區的農業發展均具有促進作用。旅游資源稟賦和財政支出規模對人均農業總產值的影響不顯著?？梢钥闯?，旅游產業可有效促進本地區農業發展水平的提升，而對鄰近地區溢出不足。

(2)對于模型2(人均建筑業總產值)而言：人均旅游收入對人均建筑業總產值的直接效應系數為-0.175，間接效應不顯著?？赡苁且驗槁糜问杖氲脑黾犹嵘藘r格水平和原材料成本，從而擠出了對建筑業的投資，抑制了其增長。旅游資源稟賦每提升1%，會促進本地人均建筑業總產值提高0.0491%，鄰近地區人均建筑業總產值提高0.194%。產業結構水平對人均建筑業總產值的直接效應系數為-0.806%，而間接效應不顯著。城市公園綠地面積、公路客運量、財政支出規模對建筑業的影響不顯著。這表明旅游目的地對景區和旅游地產的建設提高了對建筑業的需求，帶動了本地以及鄰近地區建筑業的發展。

(3)對于模型3(人均房地產開發投資額)而言：人均旅游收入每提高1%，將會使本地人均房地產開發投資額提高0.194%，但對鄰近地區未產生明顯影響。城市公園綠地面積每增加1%，將會促進本地房地產開發投資額提高0.363%，促進鄰近地區提高0.807%。公路客運量每提高1%，將會促進本地房地產開發投資額增長0.154%，而對鄰近地區影響不顯著。旅游資源稟賦、產業結構、財政支出規模對人均房地產開發投資額的影響不顯著。說明旅游產業的發展改善了當地以及鄰近地區的居住環境，優質的人文景觀和自然風光吸引了外地游客在此地區購置房產，增加了對房地產的需求。

(4)對于模型4(人均郵政業務收入)而言：人均旅游收入每提升1%，將會促進本地區人均郵政業務收入提高0.406%，鄰近地區人均郵政業務收入提高1.226%。說明旅游產業在帶動本地郵政業發展的同時，也對鄰近地區郵政業產生了促進作用，而且對鄰近地區的溢出效應大于對本地區的帶動作用。旅游資源稟賦每提升1%，會促進鄰近地區人均郵政業務收入提高0.248%，而對本地區的影響不顯著。說明旅游資源稟賦并未顯著促進本地區郵政業發展，但對鄰近地區產生了正向溢出效應。財政支出規模對人均郵政業務收入的間接效應系數為-1.712，直接效應不顯著。城市公園綠地面積、公路客運量、產業結構對郵政業的影響不顯著。

四、結論與建議

(一)結論

將SDM模型下直接效應和間接效應在至少10%的顯著性水平上顯著的部分繪制成圖5、圖6。

圖5 直接效應

圖6 間接效應

由圖5、圖6可以看出：

(1)從直接效應來看，人均旅游收入(lnrev)的提高，將會促進本地區人均農業總產值(lnagr)、人均房地產開發投資額(lnest)、人均郵政業務收入(lnpos)的提高，但對本地區人均建筑業總產值(lncon)的提升具有抑制作用。城市公園綠地面積(lnpark)僅對本地區人均房地產開發投資額(lnest)的提高具有促進作用。旅游資源稟賦(lnsce)僅對本地區人均建筑業總產值(lncon)的提升具有促進作用。公路客運量(lnhw)的提高對本地區人均農業總產值(lnagr)、人均房地產開發投資額(lnest)均具有促進作用。產業結構(lnstr)對本地區人均農業總產值(lnagr)具有促進作用，但會抑制本地區人均建筑業總產值(lncon)的增長。財政支出規模(lngov)對各個被解釋變量的直接效應均不顯著。

(2)從間接效應來看，人均旅游收入(lnrev)僅對鄰近地區人均郵政業務收入(lnpos)的增長起到促進作用。城市公園綠地面積(lnpark)的增加會對鄰近地區人均房地產開發投資額(lnest)的提升起到促進作用，但會對鄰近地區人均農業總產值(lnagr)產生抑制作用。旅游資源稟賦(lnsce)的提高會對鄰近地區人均建筑業總產值(lncon)和人均郵政業務收入(lnpos)的增長起到促進作用。公路客運量(lnhw)對各個被解釋變量的間接效應均不顯著。產業結構的合理化(lnstr)促進了鄰近地區人均農業總產值(lnagr)的提升。財政支出規模(lngov)的提高對鄰近地區人均郵政業務收入(lnpos)具有抑制作用，而對其他變量的影響不顯著。

(二)建議

基于上述結論，本文提出以下建議：

第一，充分發揮旅游產業空間溢出效應強的優勢，增強京津冀地區旅游產業對關聯產業的帶動作用，持續推動旅游產業與關聯產業深層次、高水平融合發展。加強農旅融合發展，優化鄉村旅游空間布局，對旅游資源進行科學規劃，培育休閑農業經營主體，拓展農業功能，發展新產業新業態。旅游景區以及基礎設施的建設吸引了建筑業和房地產業的大量加入，旅游業的高速發展使旅游地產擁有了巨大的投資來源和購買人群。促進“旅游+郵政”深度融合發展，通過云計算、大數據、移動客戶端等智能技術，挖掘游客行為偏好和習慣，豐富旅游業態。

第二，發揮京津冀旅游發達地區的輻射帶動作用，積極探索旅游跨區域合作，引導旅游資源由發達地區向欠發達地區流動，緩解區域發展不平衡問題。加強區域聯動發展，優化產業布局，共享發展經驗，推進旅游產業與關聯產業發展速度的提升，實現區域間均衡發展。

第三，交通設施在旅游空間溢出過程中表現出顯著作用，提高交通通達度可使旅游產業與周邊地區關聯產業受益匪淺。京津冀各地區可通過優化區域交通線路、完善交通運輸體系，以提高跨區域流動的便利性，為促進旅游產業向關聯產業的溢出提供基礎設施保障。

第四，優化旅游公共設施布局，加強旅游景區、城市公園等旅游基礎設施建設，充分發揮其溢出效應，推動產業結構合理化發展，提高人力資源水平，加強知識技術吸收能力，深入挖掘特色旅游資源，創新旅游產品體系，提高旅游產品供給能力和水平。