山東省住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的空間分布及其影響因素分析

謝愛良　劉忠秀

摘要：以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為理論框架，運(yùn)用空間自相關(guān)Moran指數(shù)、空間滯后模型和空間誤差模型方法，選取2015年山東省十七個(gè)地級(jí)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)山東省市域住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出進(jìn)行了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)測算，分析了其產(chǎn)出的空間相關(guān)性與空間差異性，同時(shí)探討了資本、勞動(dòng)力等要素對(duì)其產(chǎn)出相互影響的作用?；卩徑泳仃嚨姆治霰砻?，山東省住宿與餐飲業(yè)呈現(xiàn)明顯的空間負(fù)相關(guān)性和空間差異性?？臻g誤差模型分析得到的結(jié)果可信度最高，可以有效地對(duì)區(qū)域住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出進(jìn)行空間計(jì)量分析。在利用極大似然法估算空間誤差模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步使用廣義矩來估算空間誤差模型、廣義空間兩階段最小二乘法來估算聯(lián)合模型。估算結(jié)果表明，勞動(dòng)力投入對(duì)住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)明顯大于資本投入，生產(chǎn)要素投入處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。在制定有關(guān)政策時(shí)，需要考慮鄰近市域之間的相互影響，引導(dǎo)市場合理調(diào)配生產(chǎn)要素，提高其空間配置效率。

關(guān)鍵詞：住宿與餐飲業(yè)；影響因素；空間計(jì)量分析；山東省

中圖分類號(hào)：F719.3； F49 文獻(xiàn)編碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2017.03.010

Abstract： This paper takes Cobb-Douglas production function as the theoretical framework. Spatial Moran index of autocorrelation， Spatial Lag Model （SLM） and Spatial Error Model （SEM） are used to analyze the accommodation and catering industry output of 17 urban regions in Shandong Province based on the statistical data of year 2015. We discuss the spatial correlation and spatial difference of the accommodation and catering industry output. This paper studies impact of accommodation and catering industry influencing factors on industrial spatial characteristics， which includes total net assets， all average of engaged persons， per capita gross domestic product. Accommodation and catering industry output in Shandong Province present negative spatial correlation dependence and spatial difference. The reliability of the results obtained by the Spatial Error Model （SEM） analysis is the highest. The SEM model can effectively estimate the regional accommodation and catering industry elasticity coefficients under the premise of spatial relationship. The output of labor input is significantly greater than the capital investment for accommodation and catering industry. Factors of production input are in the stage of scale increasing returns. We need to consider the mutual influence between the neighboring cities in the formulation of relevant policies. We must guide the market to rationally allocate production factors in order to improve the spatial allocation efficiency about factors of production input.

Keywords： Accommodation and catering industry； Influencing factors； Spatial Autocorrelation； Shandong Province

0 引言

在國內(nèi)外形勢發(fā)生變化的背景下，住宿與餐飲業(yè)“微利與粗放”的問題不斷凸現(xiàn)。在嚴(yán)峻的經(jīng)營形勢下，住宿與餐飲業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營成本上升、利潤大幅下挫、供求結(jié)構(gòu)性失衡等問題將更加凸現(xiàn)，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。2014-2015年住宿與餐飲業(yè)加快轉(zhuǎn)型，產(chǎn)出趨于穩(wěn)定，高端依舊疲軟，大眾需求化旺盛[1]。那么在就不同行政單元而言，住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出空間相關(guān)性是否顯著？呈現(xiàn)怎樣的格局？資本、勞動(dòng)力、人均GDP等不同要素對(duì)住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出影響如何，值得思考。

對(duì)于某地域而言，其內(nèi)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象都與臨近地域的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在一定的空間相關(guān)性和空間差異性[2-5]?；谑∮虺叨日归_的住宿與餐飲業(yè)較多，主要集中在城市酒店業(yè)效率的空間特征[6，7]、星級(jí)飯店?duì)I業(yè)收入與投入要素[8，9]、經(jīng)營績效時(shí)空演化[10]、星級(jí)飯店發(fā)展的收斂與影響因素[11]、星級(jí)酒店增長方式[12]、星級(jí)酒店的布局[13，14]等，使用產(chǎn)業(yè)空間組織分析、GIS空間分析、（空間）面板模型、集聚測度等方法居多。另外，針對(duì)某一城市展開餐飲業(yè)、住宿業(yè)、酒店的區(qū)位、布局、集聚等方面的研究成果也相當(dāng)豐富，研究案例主要有廈門[15]、北京[16，17]、西安[18]、南寧[19]、香港[20]、南京[21]、烏魯木齊[22]、廣東[23，24]、上海[25，26]、重慶[27]等區(qū)域中心大城市。研究方法涉及GIS空間分析、行為主義方法、次序多元logistic模型、網(wǎng)絡(luò)K函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)口碑度分析、問卷分析、空間句法模型、多元回歸分析等。城市星級(jí)酒店空間集聚研究主要集中星級(jí)酒店集聚現(xiàn)象及其形成、影響因素、集聚效應(yīng)三個(gè)方面[28]。另外，張祥基于全球前十強(qiáng)跨國酒店相關(guān)數(shù)據(jù)，從洲際和國家兩個(gè)層面分析跨國酒店全球區(qū)位布局[29]?？偟膩砜矗P(guān)于住宿與餐飲業(yè)空間分布的已有研究相對(duì)有限，主要有運(yùn)用相對(duì)單一的統(tǒng)計(jì)分析和比較對(duì)省域或單一城市的住宿與餐飲業(yè)空間分布進(jìn)行一般性的梳理和歸納；利用計(jì)量分析建立模型進(jìn)行住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出、績效差異進(jìn)行探索；利用經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的研究手段對(duì)住宿與餐飲業(yè)的空間布局和影響進(jìn)行分析。

以上所述國內(nèi)有關(guān)學(xué)術(shù)成果為本研究的開展提供了重要啟示，在此基礎(chǔ)上本文利用2015年的山東省住宿與餐飲業(yè)數(shù)據(jù)展開分析，以柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為理論基礎(chǔ)上嵌入地理空間要素嘗試構(gòu)建空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型探討資本、勞動(dòng)力等要素[30]對(duì)山東省市域住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的影響。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 生產(chǎn)函數(shù)的基本模型

文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，測度要素投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)比較被認(rèn)可的方法是柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)[31]。假設(shè)有資本與勞動(dòng)兩種生產(chǎn)要素投入，而將技術(shù)進(jìn)步認(rèn)定為外生變量，則i地區(qū)t時(shí)期的某產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的GDP表示為：

1.3 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及估計(jì)

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型有多種[34]。本文所使用的主要是空間常系數(shù)回歸模型中的空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）與空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）。擬定使用最小二乘法（OLS）對(duì)SEM、SLM進(jìn)行估計(jì)，僅僅這樣還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還要利用極大似然法（ML）進(jìn)行估算。同時(shí)嘗試進(jìn)一步使用GMM（廣義矩）估算SEM、使用GS2SLS（廣義空間兩階段最小二乘法）來估算Combo Model（聯(lián)合模型，即Models With Lag and Error）。

1.4 數(shù)據(jù)來源

研究樣本為山東省十七個(gè)地級(jí)城市（簡稱為市域）的限額以上住宿與餐飲業(yè)企業(yè)。使用住宿與餐飲業(yè)總產(chǎn)值（GIOV）表示該行業(yè)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，分別使用限額以上住宿與餐飲業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計(jì)（減去負(fù)債）（NA）、年從業(yè)人員平均數(shù)（AAEP）來描述資本、勞動(dòng)力的要素投入。本文的樣本數(shù)據(jù)主要來源于2016年的《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》。研究中利用17個(gè)市域的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)（PPI）對(duì)住宿與餐飲業(yè)業(yè)總產(chǎn)值（GIOV）進(jìn)行了折算，用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)（PIIFA）對(duì)固定資產(chǎn)進(jìn)行了折算，以消除價(jià)格因素帶來的誤差，增進(jìn)數(shù)據(jù)的一致性[30]。

2 結(jié)果與分析

2.1 山東省住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出和影響因素一般描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1報(bào)告了山東省17個(gè)市域住宿與餐飲業(yè)總產(chǎn)值（GIOV）、規(guī)模以上住宿與餐飲業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計(jì)（NA）、年從業(yè)人員平均數(shù)（AAEP）等數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)化后的基本統(tǒng)計(jì)分析情況。從表1可以發(fā)現(xiàn)，年從業(yè)人員平均數(shù)（lnAAEP）的區(qū)域差異在所有變量中最大，因變量住宿與餐飲業(yè)總產(chǎn)值（lnGIOV）次之，限額以上住宿與餐飲業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計(jì)（lnNA）也表現(xiàn)出一定的區(qū)域差異。這表明山東省各個(gè)市域住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出以及其影響因素表現(xiàn)為一種明顯異質(zhì)性的空間分布態(tài)勢。

2.2 空間自相關(guān)性（空間相互依賴性）檢驗(yàn)

首先對(duì)2015年山東省十七個(gè)地級(jí)城市的住宿與餐飲業(yè)總產(chǎn)值（GIOV）在空間上的相關(guān)性。選擇二進(jìn)制的Rook鄰接權(quán)值（contiguity weight）的全域莫蘭指數(shù)為-0.1932，通過顯著性檢驗(yàn)，表明山東省十七個(gè)地級(jí)城市住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出在空間分布上處于離散狀態(tài)，說明山東省市域限額以上住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的空間分布具備明顯的負(fù)自相關(guān)關(guān)系。以上定量地證明山東省各地級(jí)市住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出聚集的確存在著空間上的離散表征。這就意味著，如果繼續(xù)按照傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長理論只考慮分析的時(shí)間維度，而忽視空間維度的相關(guān)性和異質(zhì)性，在理論上可能有一定的缺陷，不符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)，可能會(huì)影響結(jié)論的準(zhǔn)確性。因此，有必要將空間相關(guān)性納入空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。

2.3 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)估計(jì)與分析

在全域莫蘭指數(shù)基礎(chǔ)上，運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)山東省限額以上住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的空間格局進(jìn)行了分析，為了便于比較，先進(jìn)行最小二乘法（OLS）估計(jì)。由表2可知，住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)的擬合優(yōu)度（R2）達(dá)到88.05%，同時(shí)也通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，年從業(yè)人員平均數(shù)（lnAAEP）通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，而限額以上住宿與餐飲業(yè)資產(chǎn)總計(jì)（lnNA）未能通過顯著性檢驗(yàn)，故OLS模型的估計(jì)結(jié)果是不可靠的，這表明OLS模型存在一些問題，需要充分考慮空間相關(guān)性建立空間計(jì)量模型。

為了更加明確地論證空間自相關(guān)性的情況，莫蘭指數(shù)（誤差）檢驗(yàn)表明，經(jīng)典回歸誤差的空間依賴性（相關(guān)性）非常明顯（顯著性水平為5.58%）；LM（lag）、Robust LM（lag）未能通過10%水平下的顯著性檢驗(yàn)，而LM（error）、Robust LM（error）則通過了5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，可以確定SEM比SLM更加適合用來分析山東省市域住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的空間計(jì)量。

為了更加明確判定，進(jìn)一步使用極大似然法（ML）得到SLM和SEM模型對(duì)數(shù)似然函數(shù)值（表3）。SEM的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)值R2為93.74%，均高于SLM（88.34%）和OLS模型的R2（88.05%）（表2，表3）。空間滯后模型和空間誤差模型的Log L值都比最小二乘法模型的值大，說明空間滯后模型和空間誤差模型比最小二乘法模型更適合用來分析山東省限額以上住宿與餐飲業(yè)的市域產(chǎn)出。此外，從AIC和SC值看，SEM的AIC和SC值分別為9.2084和11.7081，分別小于SLM與OLS模型的18.0009、21.3338和16.3651、18.8647，表明空間誤差模型要優(yōu)于最小二乘法模型，與空間滯后模型相比也具有更強(qiáng)的解釋力和說服力。比較SLM和SEM的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值Log L、AIC和SC值、Log L、LR[32]，可以判定SEM比SLM模型更加適合用于資本、勞動(dòng)力等要素對(duì)山東省限額以上住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的空間計(jì)量分析。

綜合以上分析結(jié)果，本文認(rèn)為加入空間因素的SEM作為對(duì)忽視了空間效應(yīng)的OLS模型的修正，糾正了模型的設(shè)置偏差，對(duì)山東省限額以上住宿與餐飲業(yè)的空間結(jié)構(gòu)解釋能力更強(qiáng)。為了更加直觀分析山東省市域住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出，進(jìn)一步使用GMM估算SEM、使用GS2SLS來估算Combo Model，并且與ML估算的SEM結(jié)果進(jìn)行比較得到表4。Combo Model的ρ值沒有通過10%的顯著性檢驗(yàn)，而對(duì)GMM和ML的估算結(jié)果，GMM估算結(jié)果更佳。

住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)投入（AAEP）的彈性系數(shù)（1.1122）相對(duì)較大，表明勞動(dòng)投入是影響山東省限額以上住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的最重要因素，人力資源對(duì)住宿與餐飲業(yè)發(fā)展具有積極的促進(jìn)作用。住宿與餐飲業(yè)屬于典型勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)，近年來，由于薪酬、職業(yè)偏見等原因，住宿與餐飲業(yè)出現(xiàn)用工荒，人力資源嚴(yán)重不足，制約了住宿與餐飲業(yè)的產(chǎn)出。住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出對(duì)資本投入（NA）的彈性系數(shù)（0.2014）明顯小于勞動(dòng)投入（AAEP）的彈性系數(shù)，說明資本投入對(duì)山東省住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出貢獻(xiàn)遠(yuǎn)小于勞動(dòng)投入，反映住宿與餐飲業(yè)經(jīng)營對(duì)資本依賴較小，通過資本投入提升硬件來短期內(nèi)迅速發(fā)展住宿與餐飲企業(yè)已經(jīng)不現(xiàn)實(shí)，應(yīng)該轉(zhuǎn)入提高服務(wù)質(zhì)量。同時(shí)二者之和大于1，說明勞動(dòng)力、資本兩大要素投入處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。空間誤差回歸系數(shù)λ（-0.9884）為負(fù)，也通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明山東省限額以上住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的近鄰負(fù)溢出效應(yīng)已經(jīng)凸顯，即若鄰近行業(yè)年產(chǎn)出每增加1%，本行業(yè)產(chǎn)出增加-0.9884%，意味著區(qū)域間產(chǎn)出存在較強(qiáng)的互動(dòng)。

另外，常數(shù)項(xiàng)CONSTANT在1%水平上顯著，彈性系數(shù)達(dá)到2.3252，意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人均可支配收入、政策、行業(yè)人均生產(chǎn)效率、行業(yè)技術(shù)進(jìn)步、市場化程度等其他不確定因素可能對(duì)山東省住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出也存在一定影響。

3 結(jié)論與政策建議

本文將地理空間效應(yīng)納入模型框架，檢驗(yàn)山東省地級(jí)市之間住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的空間相關(guān)性。主要結(jié)論如下：

（1）全域莫蘭指數(shù)為-0.1932，山東省住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出具有較為強(qiáng)烈的空間負(fù)相關(guān)性，呈現(xiàn)離散狀態(tài)。

（2）空間因素對(duì)山東省住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出空間相關(guān)性具有重要影響已經(jīng)得到驗(yàn)證?？臻g誤差模型（SEM）的檢驗(yàn)值優(yōu)于普通最小二乘（OLS）模型和空間滯后模型（SLM），結(jié)果的可信度更高。

（3）勞動(dòng)力投入對(duì)山東省住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出貢獻(xiàn)最大，資本投入貢獻(xiàn)明顯不足，處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。

（4）空間誤差回歸系數(shù)λ（-0.9884）為負(fù)，也通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明山東省限額以上住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的鄰近負(fù)溢出效應(yīng)已經(jīng)凸顯。

在政策導(dǎo)向方面，由于山東省各地級(jí)市之間住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出存在著明顯的空間相關(guān)性和空間差異性，所以在制定山東省住宿與餐飲產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策過程中需要充分認(rèn)識(shí)地理空間效應(yīng)。不應(yīng)忽視市域住宿與餐飲業(yè)產(chǎn)出的相互影響，同時(shí)還要考慮到自身發(fā)展的特點(diǎn)。健全監(jiān)督管理體制：塑造更公平有序的市場環(huán)境，保障住宿與餐飲業(yè)平穩(wěn)發(fā)展。住宿與餐飲業(yè)監(jiān)督管理體制的健全離不開政府、社會(huì)和企業(yè)自身的共同努力。培育人力資本優(yōu)勢：加快行業(yè)專業(yè)人才的培養(yǎng)與引進(jìn)，注重從業(yè)人員職業(yè)道德水平、競爭意識(shí)、服務(wù)意識(shí)和業(yè)務(wù)水平等職業(yè)素養(yǎng)的養(yǎng)成，努力提高人力資源產(chǎn)出效率。擴(kuò)大消費(fèi)需求：山東省堅(jiān)持提高居民收入水平，縮小城鄉(xiāng)差距，規(guī)范分配秩序，多途徑籌措資金健全社會(huì)保障體系，進(jìn)一步釋放城鄉(xiāng)居民消費(fèi)潛力。提高服務(wù)質(zhì)量：面對(duì)質(zhì)量、價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)與地方實(shí)際不符的現(xiàn)狀，根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)及社會(huì)實(shí)際，對(duì)現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行更正，初步建立一套比較科學(xué)、規(guī)范的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)體系。推進(jìn)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化試點(diǎn)工作，對(duì)修改后標(biāo)準(zhǔn)的可行性進(jìn)行研究，不斷完善和改進(jìn)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。

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（編輯：邵波）