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    長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游經(jīng)濟影響因素研究*
    ——基于空間計量模型的比較分析

    2019-03-20 07:33:04王鈣鎂林善浪郝金連
    旅游研究與實踐 2019年1期
    關(guān)鍵詞:旅游經(jīng)濟影響

    王鈣鎂,關(guān) 偉,林善浪,郝金連

    (1.遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧 大連 116029;2.同濟大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,上海 200092)

    目前中國正處于從工業(yè)經(jīng)濟主導(dǎo)向服務(wù)經(jīng)濟主導(dǎo)轉(zhuǎn)變的新階段,休閑旅游是發(fā)展服務(wù)經(jīng)濟的重要突破口。據(jù)中國國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報,2015年全國旅游總收入同比增長11%,增長速度超過國民經(jīng)濟6.9%的增長速度??傮w來看,旅游業(yè)發(fā)展處于成長期。然而不同地區(qū)對旅游發(fā)展的態(tài)度和政策存在差異,有些地區(qū)盲目投資,片面強調(diào)旅游發(fā)展卻效果不佳,而有些地區(qū)優(yōu)質(zhì)旅游資源閑置,未引起足夠重視。因此,區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展差異特征及其影響因素成為當前研究的熱點[1],對促進旅游資源合理開發(fā)、有效配置以及旅游產(chǎn)業(yè)的空間轉(zhuǎn)移具有重要意義。區(qū)域旅游發(fā)展差異是指旅游區(qū)域在旅游發(fā)展過程中表現(xiàn)出的非均等化現(xiàn)象。旅游地理學(xué)者近年來逐漸采用地理學(xué)的空間分析理論和方法開展旅游經(jīng)濟關(guān)聯(lián)及差異等問題的相關(guān)研究。旅游經(jīng)濟影響因素逐漸由資源差異趨向多元化和綜合化。各地區(qū)充分挖掘特色旅游資源,將資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的實踐活動豐富和促進了區(qū)域旅游差異的理論研究。

    國內(nèi)學(xué)者陸林[2]406、陳秀瓊[3]較早開展了旅游經(jīng)濟發(fā)展空間特征及影響因素的研究,認為旅游資源、基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)位、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響旅游經(jīng)濟的增長。汪德根等[1]528認為中國國內(nèi)旅游區(qū)域差異受旅游資源稟賦、交通可達性、經(jīng)濟發(fā)展水平的影響。王洪橋等[4]認為旅游資源稟賦、交通通達性、區(qū)位因素對東北三省旅游經(jīng)濟增長有正向影響。何仁芳[5]探討了博覽會對南寧市旅游經(jīng)濟的影響。丁緒輝等[6]構(gòu)建空間面板模型對民族地區(qū)旅游經(jīng)濟增長影響因素進行計量分析,結(jié)果表明旅游設(shè)施對民族地區(qū)旅游經(jīng)濟有正向影響,城鄉(xiāng)收入差距、重大突發(fā)事件對民族省區(qū)旅游經(jīng)濟有負向影響。毛潤澤[7]從全國、東部、中部和西部4個尺度對旅游經(jīng)濟發(fā)展影響因素進行實證分析,認為經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制度環(huán)境在不同尺度表現(xiàn)不同,需要進行分類指導(dǎo)。向藝等[8]通過構(gòu)建空間計量模型對省區(qū)數(shù)據(jù)進行研究認為,增加接待設(shè)施數(shù)量、提高居民消費水平可顯著促進旅游經(jīng)濟發(fā)展;增加旅游景區(qū)數(shù)量對旅游經(jīng)濟的增長作用不顯著;增加交通里程對旅游經(jīng)濟增長具有反向作用。王淑新等[9]認為旅游從業(yè)人數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入和資源稟賦推動西部地區(qū)旅游經(jīng)濟均衡化發(fā)展,而星級酒店水平促進旅游經(jīng)濟空間集聚。馬仁鋒等[10]運用多元線性回歸方程分析浙江省旅游經(jīng)濟時空差異影響因素。綜上所述,從旅游經(jīng)濟影響因素的代表性成果來看,可大致歸納為:(1)從研究方法來看,早期利用相關(guān)分析和多元回歸分析[10-12],后期引入空間視角利用空間滯后和空間誤差模型[6-9]、地理加權(quán)回歸[13],但現(xiàn)有研究采用普通回歸方法進行分析時較少考慮區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展的空間相關(guān)性,采用空間模型進行計量分析時又較為缺少不同空間計量模型分析結(jié)果的對比。(2)從研究內(nèi)容來看,研究區(qū)域大中小尺度各異,在不同區(qū)域或同一區(qū)域旅游業(yè)不同發(fā)展階段,旅游資源、基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制度、交通、居民收入對旅游業(yè)發(fā)展具有影響作用,但所起作用正向或負向結(jié)論不一。

    《關(guān)于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展的指導(dǎo)意見》(國發(fā)〔2014〕39號)(以下簡稱《意見》)標志著長江經(jīng)濟帶正式上升為國家戰(zhàn)略。長江經(jīng)濟帶空間范圍覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州11省市,是中國新一輪改革開放轉(zhuǎn)型實施新區(qū)域及開放開發(fā)戰(zhàn)略區(qū)域。經(jīng)濟帶內(nèi)旅游資源稟賦優(yōu)越,地貌景觀類型與同緯度其他地區(qū)相比更為豐富,人文景觀與自然景觀分布集中(截止2016年底)(見表1)。與此同時,旅游經(jīng)濟發(fā)展水平存在顯著差異。據(jù)各省市統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)計算可知,2015年國內(nèi)旅游收入最高的上海市為國內(nèi)旅游收入最低的怒江州的183倍。在新的區(qū)情下,應(yīng)當采用能較為客觀真實反映發(fā)展實際的視角與方法研究長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)特征與影響因素。目前僅有張曉梅等[11]783利用變異系數(shù)、泰爾指數(shù)、位序規(guī)模理論研究長江經(jīng)濟帶11省市入境旅游經(jīng)濟的時空差異,利用相關(guān)分析法分析認為,旅游資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平、公路密度會促進長江經(jīng)濟帶入境旅游收入的增長?,F(xiàn)有成果尚不能回答這些問題:長江經(jīng)濟帶所屬市域國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展是否相互關(guān)聯(lián)?旅游業(yè)的發(fā)展受哪些因素的影響?不同影響因素作用方向和大小在同一市域是否存在差異?同一影響因素在不同的市域是否有不同的表現(xiàn)?背后的原因是什么?文章在綜合考慮旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展多種要素基礎(chǔ)上構(gòu)建了長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展影響因素的理論框架及空間計量模型,旨在通過空間計量方法對以上問題進行測度,以全面分析長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展特征、影響因素以及各影響因素作用力大小的具體表現(xiàn),為長江經(jīng)濟帶內(nèi)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策制定提供科學(xué)參考,為類似問題的研究提供理論依據(jù)與分析范式。

    表1 長江經(jīng)濟帶自然和文化單位

    資料來源:作者依據(jù)相關(guān)網(wǎng)站資料整理。

    1 理論依據(jù)及指標體系構(gòu)建

    1.1 理論依據(jù)

    旅游業(yè)的發(fā)展同時具有區(qū)域性特征,受多種因素綜合作用,基于不同的尺度及地域特色主導(dǎo)因素表現(xiàn)不同,學(xué)者們的研究結(jié)論會不一致。國內(nèi)學(xué)者汪德根[1]528,陸林[2]406,陳秀瓊[3]1271,王洪橋等[4]164,毛潤澤[7]48,向藝[8]162,王淑新[9]55,李晉華,孫根年[14]等通過研究不同區(qū)域、不同尺度旅游經(jīng)濟發(fā)展的影響因素,認可旅游資源、旅游基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)位、交通通達性、腹地人口密度、居民消費水平、居民可支配收入、交通里程、星級酒店水平對旅游經(jīng)濟的影響。但以往的研究僅定性或者定量分析各因素對旅游經(jīng)濟發(fā)展的影響,較少量化研究不同影響因素對各個空間單元旅游經(jīng)濟發(fā)展影響的差異程度,難以全面涵蓋和解釋旅游業(yè)影響因素的信息,易導(dǎo)致結(jié)論的不可靠??傮w來看,旅游經(jīng)濟發(fā)展影響因素可以概括為旅游投資、旅游產(chǎn)業(yè)、旅游需求三者之間的互相作用,通過構(gòu)建旅游經(jīng)濟影響因素的邏輯框架來表達(見圖1)。

    圖表來源:作者繪制。圖1 旅游經(jīng)濟影響因素的三邊關(guān)系

    圖1中,“旅游產(chǎn)業(yè)”指與旅游產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)的指標,側(cè)重旅游客體、旅游媒體、旅游接待設(shè)施等方面?!奥糜瓮顿Y”主要指國有經(jīng)濟對旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的貢獻,一般指投資建設(shè)為滿足旅游者旅游需求提供商品與服務(wù)所依托的設(shè)施、設(shè)備,包括供水、供電、供暖等旅游基礎(chǔ)設(shè)施,旅游餐飲設(shè)施,旅游康體娛樂設(shè)施,旅游購物設(shè)施等?!奥糜萎a(chǎn)業(yè)”涵蓋的內(nèi)容與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展密不可分,“旅游投資”所對應(yīng)的服務(wù)對象既有旅游者,又有普通居民?!奥糜涡枨蟆敝饕w現(xiàn)現(xiàn)實旅游者和潛在旅游者的數(shù)量、規(guī)模、消費能力、出游潛力。隨著交通方式的進步,在城市旅游商圈范圍內(nèi),人口密度越大,居民可支配收入越高,現(xiàn)實的和潛在的旅游者越多,國內(nèi)旅游需求就越旺盛。旅游投資促進旅游資源的開發(fā)、旅游交通的改善、旅游接待設(shè)施的增加,帶動旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動旅游需求的增長,同時,旅游者對旅游產(chǎn)品和旅游項目消費能力提高以及消費需求的提升,反過來又促進旅游投資的增加,構(gòu)成三者的三邊循環(huán)邏輯關(guān)系。

    1.2 指標體系構(gòu)建

    參考前述相關(guān)研究成果以及在圖1理論框架指導(dǎo)下,本著涵蓋主要因素、可量化、橫向可比、數(shù)據(jù)可得的原則進行簡化,從旅游產(chǎn)業(yè)、旅游需求、旅游投資3個因子8項指標構(gòu)建國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展影響因素指標體系(見表2)。經(jīng)測算得出國內(nèi)旅游收入與8項影響因素的相關(guān)系數(shù)表(見表3),可知國內(nèi)旅游收入與各影響因素之間均在0.05水平(雙側(cè))以下顯著相關(guān)。

    表2 指標體系

    資料來源:作者整理。

    表3 旅游經(jīng)濟影響因素相關(guān)系數(shù)檢驗

    注:**表示在0.01水平上顯著相關(guān),*表示在0.05水平上顯著相關(guān)。

    數(shù)據(jù)來源:作者計算。

    2 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源與模型建立

    2.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

    以1∶250 000地形圖為基礎(chǔ),提取2015年長江經(jīng)濟帶11省市126個市級單元(包括2個直轄市,4個副省級市,120個地級市、州)行政邊界矢量數(shù)據(jù)。為保證縱向研究具有可比性、可操作性以及數(shù)據(jù)的可得性,依據(jù)行政區(qū)劃的歷史沿革、區(qū)位臨近等原則,基于ArcGIS 10.2,將天門、潛江、仙桃、神農(nóng)架林區(qū)等省直管縣級市合并到周邊市級單元[13]1498。

    旅游資源豐度參考2016年底前國家旅游局公布的《全國A級景點名錄》,借鑒孫根年等[15]的景區(qū)等級賦權(quán)思路,5A、4A、3A、2A、A景區(qū)分別乘以系數(shù)5,2.5,1.5,0.75,0.25并加和得到??紤]到公路在區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展中的地位及作用,交通通達性用公路里程表示。交通通達性(公路里程/公里)、星級飯店數(shù)原始數(shù)據(jù)采用2014年數(shù)據(jù),來源于《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒(2015)》。如無特殊說明,數(shù)據(jù)基本來源于各省統(tǒng)計年鑒(2016)。

    2.2 空間計量模型的建立

    2.2.1 空間依賴性檢驗

    通常用來檢驗空間相關(guān)性的指標有 Moran’s I指數(shù)、拉格朗日乘數(shù)(LM-Lag和LM-Err)等[16]。本文采用全局Moran’s I指數(shù)檢驗長江經(jīng)濟帶126個市級單元國內(nèi)旅游收入的空間依賴性,反映所有市域旅游經(jīng)濟發(fā)展的總體關(guān)聯(lián)特征。采用局部Moran’s I指數(shù)反映市域旅游經(jīng)濟發(fā)展與鄰近市域的空間相互關(guān)聯(lián)程度。

    2.2.2 空間計量模型

    (1)空間常系數(shù)回歸模型

    空間滯后模型(Spatial Lag Model,SLM)與空間誤差模型(Spatial Error Model,SEM)是空間常系數(shù)回歸模型的兩種基本形式。采用空間滯后模型分析相鄰地區(qū)旅游經(jīng)濟發(fā)展對本地區(qū)旅游經(jīng)濟發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。采用空間誤差模型分析相鄰地區(qū)旅游經(jīng)濟發(fā)展的誤差沖擊對本地區(qū)旅游經(jīng)濟發(fā)展的影響程度。

    (2)空間變系數(shù)回歸模型

    地理加權(quán)回歸模型(Geographically Weighted Regression,GWR)是納入空間異質(zhì)性的空間變系數(shù)回歸模型,系數(shù)隨空間位置的變化而變化。公式為[13]1498:

    (1)

    式(1)中:(ui,vi)為第i個樣本點空間位置;xik為樣本點獨立變量;aio(ui,vi)為樣本點常數(shù)項估計值;aik(ui,vi)xik分別為樣式本點參數(shù)估計值;p為樣本點獨立變量個數(shù);εi為誤差修正項。

    3 實證研究思路與結(jié)果分析

    衡量市域旅游經(jīng)濟發(fā)展主要受哪些因素影響、各影響因素的作用力大小以及區(qū)域差異表現(xiàn)如何,需要建立空間計量模型進行測度,而空間計量模型的建立有一個前提條件:市域旅游經(jīng)濟發(fā)展存在空間相關(guān)性。為此,首先采用全局空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)測度長江經(jīng)濟帶內(nèi)所有市域國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展整體的空間關(guān)聯(lián)性,采用局部空間自相關(guān)莫蘭散點圖與LISA集聚圖測度市域國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展與鄰近市域的空間相互關(guān)聯(lián)程度。其次,通過主成分分析法對前述建立的指標體系進行降維,得到3個主因子。以各市國內(nèi)旅游收入為因變量、3個主因子為自變量,分別采用普通最小二乘法、空間滯后模型、空間誤差模型進行回歸分析,進行影響因素的全域空間估計,衡量3個主因子對各市國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展的總體影響情況。最后,以各市國內(nèi)旅游收入為因變量、3個主因子為自變量,采用地理加權(quán)回歸模型進行影響因素的局域空間估計,衡量3個主因子對各市國內(nèi)旅游旅游經(jīng)濟發(fā)展影響程度的區(qū)域差異,衡量影響因素作用力大小。

    3.1 國內(nèi)旅游經(jīng)濟空間依賴性檢驗結(jié)果

    3.1.1 全局空間依賴性檢驗

    運用OpenGeoDA 1.4.1軟件計算得到長江經(jīng)濟帶各市域2015年國內(nèi)旅游收入空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)。在999次排列組合下,E(I)=-0.008 0,SD(I)=0.029 5,Z(I)=8.826 5,p-value=0.001 0,全局Moran’sI值為0.252 011,模型通過顯著性檢驗,相近市域互動發(fā)展,市域國內(nèi)旅游業(yè)空間依賴性較強,符合后續(xù)空間計量回歸的建模要求。

    3.1.2 局部空間依賴性檢驗

    運用OpenGeoDA 1.4.1軟件繪制長江經(jīng)濟帶126個市域單元的局部莫蘭散點圖和LISA集聚圖(見圖2),進一步反映國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展在空間上的相互關(guān)聯(lián)類型。由散點圖可知,第一、三象限所在市域旅游業(yè)發(fā)展存在正的空間相關(guān)關(guān)系,表現(xiàn)為同高(或同低)的空間均質(zhì)性;第二、四象限所在市域旅游業(yè)發(fā)展存在負的空間相關(guān)關(guān)系,表現(xiàn)為高與低相間分布的空間異質(zhì)性。國內(nèi)旅游收入落入第一象限的市級單元有38個,落入第三象限的市級單元有45個,空間正相關(guān)市級單元合計占總數(shù)的65.9%;落入第二象限與第四象限的市級單元分別為31個、12個,空間負相關(guān)市級單元合計占總數(shù)的34.1%。

    由表4可知,長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展的高-高市域總計7個,均落在東部的江浙滬一帶,分別是上海市、無錫市、常州市、湖州市、杭州市、寧波市、臺州市。江浙滬一帶區(qū)域經(jīng)濟發(fā)達,海陸旅游資源豐富,對度假旅游者、商務(wù)旅游者、觀光旅游者均有很強的吸引力,各市互相促進,互送客源,成為經(jīng)濟帶內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展的活躍區(qū),對周邊旅游業(yè)的發(fā)展輻射作用較強,市域國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展“一榮俱榮”;低-低類型區(qū)總計8個城市,包括紅河、臨滄、楚雄、怒江、眉山、德陽、南充、株洲,基本分布于經(jīng)濟帶的西北部及西南部,地理區(qū)位比較偏僻,交通不便,經(jīng)濟較為落后,區(qū)域旅游消費能力較差,優(yōu)勢資源沒有得到很好地利用,旅游業(yè)發(fā)展落后,與周邊市域聯(lián)系較少,整體發(fā)展比較滯后;高-低類型市域包括昆明、黔南、貴陽、遵義4市(州),此類市域自身國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展水平比臨近市域高,并與鄰近市域聯(lián)系較為緊密,可輻射和帶動鄰近市域國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展;>低-高類型包括麗水、蕪湖、馬鞍山、鹽城4市,此類市域與鄰近市域旅游業(yè)發(fā)展聯(lián)系較為緊密,但旅游業(yè)發(fā)展水平比鄰近市域低。

    圖表來源:作者繪制。圖2 國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展莫蘭散點圖和LISA集聚圖

    表4 國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展LISA集聚狀況

    圖表來源:作者繪制。

    3.2 國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展影響因素的全域空間估計

    3.2.1 影響因素的計算

    本文采用SPSS 17.0主成分分析法將表1中8個指標降維,根據(jù)特征值大于1 的原則旋轉(zhuǎn)得到3個主成分(見表5)。KOM值為0.690,數(shù)據(jù)可用于因子分析。Bartlett值為582.076,P<0.05,累積方差百分比為0.791,因子分析效果較好。按照主成分得分值取大數(shù)的原則,依據(jù)表2構(gòu)建的指標體系,參考主成分分析法的計算結(jié)果,可對主成分進行命名。因子1表示旅游需求因子,代表農(nóng)村居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人口密度3項指標。因子2表示旅游產(chǎn)業(yè)因子,代表旅游資源豐度、星級飯店數(shù)、交通通達性3項指標。因子3表示旅游投資因子,代表人均財政支出、人均固定資產(chǎn)投資兩項指標。根據(jù)主成分分析法的原理及步驟計算得出各市3個主因子的得分值作為后續(xù)回歸分析的自變量。

    表5 旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

    注:采用正交旋轉(zhuǎn)法。

    數(shù)據(jù)來源:作者計算。

    3.2.2 影響因素的全域空間估計與結(jié)果比較

    在OpenGeoDA 1.4.1中利用普通最小二乘法(OLS)以各市2015年國內(nèi)旅游收入作為因變量,3個主成分因子得分值作為自變量進行回歸分析。本文先做旅游經(jīng)濟影響因素的經(jīng)典線性回歸,以相同的數(shù)據(jù)源做空間常系數(shù)回歸模型并與經(jīng)典線性回歸模型進行比較(見表6),從而選擇合適的空間常系數(shù)回歸模型。

    表6 影響因素的全局空間估計

    注:*表示在1%水平下顯著,**表示在5%水平下顯著,***表示在10%水平下顯著。

    數(shù)據(jù)來源:作者計算。

    由表6可知,第一,在3個模型中,3個自變量均通過了1%的顯著性檢驗,且彈性系數(shù)均為正,說明3個自變量對長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游經(jīng)濟的發(fā)展均產(chǎn)生了顯著的正向作用。影響因素排序依次均為旅游需求因子、旅游產(chǎn)業(yè)因子和旅游投資因子??臻g滯后模型和空間誤差模型的擬合優(yōu)度R2與自然對數(shù)似然函數(shù)值(logL)均比經(jīng)典線性回歸模型OLS提高,赤池信息準則(AIC)值與斯瓦茨準則(SC)值均比經(jīng)典線性回歸模型OLS降低,說明與OLS模型相比,空間計量模型更為可靠。

    第二,OLS回歸結(jié)果顯示,旅游需求因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.197 9%;旅游產(chǎn)業(yè)因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.194 7%;旅游投資因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.103 7%。

    第三,空間滯后模型中,旅游需求因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.199 0%;旅游產(chǎn)業(yè)因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.195 0%;旅游投資因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.104 1%。

    第四,空間誤差模型中,旅游需求因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.203 7%;旅游產(chǎn)業(yè)因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.190 2%;旅游投資因子每增長1%,國內(nèi)旅游收入將增長0.099 6%。

    第五,依據(jù)Anselin與Rey[17]的模型判別準則,LM-lag統(tǒng)計量通過了10%的顯著性水平檢驗,而LM-error沒有通過顯著性檢驗,Robust LM-lag與Robust LM-error分別通過了1%與5%的顯著性水平檢驗,說明采用空間滯后模型解釋更加合理。

    3.3 國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展影響因素的局域空間估計

    3.3.1 模型參數(shù)檢驗

    前文分析得到3個主因子對長江經(jīng)濟帶所有城市國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展的全域影響系數(shù),需要進一步探討主因子對不同市域影響程度的局部表現(xiàn)。據(jù)式(1),在 ArcGIS10.2中利用GWR工具采用與OLS相同的數(shù)據(jù)源,依據(jù)固定核類型及AIC值最小原理[18]進行計算。結(jié)果顯示:調(diào)整R2在0.242~0.926之間,最大值0.926(揚州市),最小值0.242(達州市),模型擬合效果較好。局部回歸模型的標準化殘差值除紹興市(-2.901)、六安市(-2.879)、銅仁市(-5.133)、黃岡市(6.212)、貴陽市(2.740)、德陽市(5.764)以外,95.24%市域標準化殘差值在[-2.58,2.58]之間,大部分市域通過殘差檢驗。殘差莫蘭值I值為-0.051,P值為0.188,Z值為-1.317,殘差隨機分布,模型擬合較好。

    由表7影響因子回歸系數(shù)值的統(tǒng)計分析結(jié)果所示,旅游需求因子及旅游投資因子的符號均為正,這兩個因子對長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游收入的增長具有正向影響,回歸系數(shù)的空間分布較為穩(wěn)定。旅游產(chǎn)業(yè)因子回歸系數(shù)的空間波動較大,對國內(nèi)旅游收入的影響不太穩(wěn)定。

    表7 GWR模型回歸系數(shù)的描述性統(tǒng)計分析

    數(shù)據(jù)來源:作者計算。

    3.3.2 影響因子空間變異特征分析

    由表7與表8所示,在GWR模型下,旅游業(yè)不同影響因子作用力在同一市域存在差異,同一影響因子在不同的市域有不同的表現(xiàn)。3個因子的空間相互作用促進了長江經(jīng)濟帶旅游產(chǎn)業(yè)人流、物質(zhì)流、信息流的空間關(guān)聯(lián),并進一步促進市域國內(nèi)旅游經(jīng)濟關(guān)聯(lián)性的增強。

    從空間分布來看,長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游產(chǎn)業(yè)因子回歸系數(shù)最大值0.371,落在寧波;最小值-0.042,落在湘西土家族苗族自治州。系數(shù)為負值,可能存在資源過度開發(fā)但沒有得到有效利用的情況,一味地增強資源供給力度造成了部分資源的浪費??傮w來看,回歸系數(shù)由東部及西北部高值區(qū)向外圈層遞減,東部及西北部地區(qū)較之低值區(qū)旅游供給因子的作用力更強,旅游業(yè)的發(fā)展更依賴于優(yōu)質(zhì)的旅游資源、完善的基礎(chǔ)設(shè)施、便利的交通條件等旅游產(chǎn)業(yè)要素的拉動作用,旅游業(yè)發(fā)展屬于資源驅(qū)動型。其中,東部地區(qū)表現(xiàn)更為明顯。旅游資源是旅游者出游的根本動力,東部地區(qū)充分發(fā)揮自然、文化資源優(yōu)勢以及獨具特色的城市風(fēng)光,打造優(yōu)質(zhì)旅游產(chǎn)品及精品旅游路線,保持了自己在國內(nèi)旅游中的熱點地位。

    旅游需求因子回歸系數(shù)最大值0.329,落在武漢;最小值0.026,落在重慶。重慶經(jīng)濟發(fā)展水平高,人口多,人均可支配收入較高,但是旅游需求因子的回歸系數(shù)偏低。旅游需求不僅受到人口密度、可支配收入的影響,還受到旅游者個人選擇偏好的影響,個人選擇偏好不可量化,本文中沒有進行探討,可能會影響到旅游需求因子回歸系數(shù)的測度?;貧w系數(shù)由東北部與北部高值區(qū)向南部及中部圈層遞減。高值區(qū)旅游業(yè)發(fā)展屬于需求驅(qū)動型。人口越密集、經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)居民出游概率越大,隨著旅游休閑時代的到來,旅游需求因子對旅游業(yè)發(fā)展的作用力顯著。西北部獨具特色的資源優(yōu)勢對其他區(qū)域旅游者的出游動機與出游偏好有很大的吸引力,促進了該區(qū)域旅游需求作用力的發(fā)揮。高值區(qū)差異化較大的旅游資源是旅游需求增長的根本動力,對其他市域的旅游者產(chǎn)生強大吸引力,從而產(chǎn)生對其他市域旅游業(yè)的“虹吸效應(yīng)”,其他市域?qū)Ω咧祬^(qū)市域旅游業(yè)發(fā)展空間溢出效應(yīng)顯著。

    表8 影響因子回歸系數(shù)空間分布

    數(shù)據(jù)來源:作者計算。

    旅游投資因子回歸系數(shù)最大值0.297,落在黔東南苗族侗族自治州;最小值0.031,落在迪慶州?;貧w系數(shù)由中部高值區(qū)向兩側(cè)圈層遞減。高值區(qū)集中連片,由貴州省、四川省以及湖北省西北部市域組成。大部分市域?qū)儆诩胸毨浜蟮貐^(qū),政府對旅游業(yè)的投資力度較大,通過財政投資促進旅游扶貧,高值區(qū)政府主導(dǎo)作用明顯。長江經(jīng)濟帶東部市域處于旅游地生命周期的“發(fā)展期”和“鞏固期”,接待條件已經(jīng)成熟,品牌形象深入人心,市場的作用已經(jīng)凸顯。中西部市域基本處于旅游地生命周期的“參與期”和“發(fā)展期”,需要借助政府的行政力,加大扶植力度,增加對資源開發(fā)、保護、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資,屬于投資驅(qū)動型。值得注意的是,云南省西部市域的旅游需求、資源供給以及政府投資作用都不顯著,屬于國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展的“塌陷區(qū)”,優(yōu)質(zhì)的邊境旅游資源沒有得到很好地開發(fā)。

    4 結(jié)論與政策啟示

    4.1 結(jié)論

    本文以長江經(jīng)濟帶126個市域為單元,采用ESDA法分析2015年國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)特征,構(gòu)建影響因素理論模型并據(jù)此建立指標體系,利用OLS、SEL、SEM、GWR法分析市域國內(nèi)旅游收入與旅游產(chǎn)業(yè)因子、旅游需求因子、旅游投資因子之間的關(guān)系,以此揭示長江經(jīng)濟帶市域國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展影響因素的空間差異。

    第一,國內(nèi)旅游收入全局空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)值為0.252 0,莫蘭指數(shù)通過參數(shù)檢驗,說明市域旅游經(jīng)濟發(fā)展彼此關(guān)聯(lián)性較強,一地國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展不僅受到本地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素的影響,還受到鄰近市域旅游經(jīng)濟發(fā)展的影響,存在“一榮俱榮、一損俱損”的狀況,本地旅游業(yè)的發(fā)展需要考慮與鄰近地區(qū)的空間合作。

    第二,主成分分析的結(jié)果比較理想,在涵蓋了最主要信息基礎(chǔ)上,3個主因子對8個指標項進行了歸納和概括,較能充分地說明指標項的內(nèi)部聯(lián)系以及指標所屬的類型。長江經(jīng)濟帶旅游發(fā)展影響因素指標體系中自變量的選擇與現(xiàn)實相符,較能真實地刻畫市域旅游業(yè)發(fā)展的實際,且影響因素指標選取所反映的研究結(jié)論與張曉梅等[11]783一致。

    第三,在進行經(jīng)典線性回歸、空間滯后、空間誤差3個模型的全域估計中,旅游需求、旅游產(chǎn)業(yè)、旅游投資因子均對國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生顯著的正向影響。3個模型的估計結(jié)果非常相似,納入空間相關(guān)性的空間誤差和空間滯后模型只是引起回歸系數(shù)的變化。經(jīng)參數(shù)檢驗可知,空間滯后模型和空間誤差模型比經(jīng)典線性回歸模型對于解釋本研究問題更為可靠,解釋力度更強。此外,依據(jù)Anselin與Rey[17]112的模型判別準則,采用空間滯后模型比空間誤差模型對本研究問題的解釋更加合理。空間計量模型中,各影響因子對旅游經(jīng)濟發(fā)展的促進作用強度表現(xiàn)不同。

    第四,采用GWR法進行的回歸結(jié)果顯示,模型整體效果較好,回歸模型的標準化殘差值通過檢驗。3個影響因子對旅游經(jīng)濟的影響呈正向與負向,每一個單元對應(yīng)一個彈性系數(shù),能夠較好地反映旅游業(yè)發(fā)展的實際。影響因子回歸系數(shù)值存在空間異質(zhì)性,均有高值區(qū)向低值區(qū)圈層遞減現(xiàn)象。旅游產(chǎn)業(yè)因子和旅游需求因子的彈性系數(shù)均由高值區(qū)由東北和西北部向外圈層遞減,東部與西北部國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展屬于資源-需求雙因素驅(qū)動型。投資因子的彈性系數(shù)由中部向外圈層遞減,中部國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展屬于投資驅(qū)動型。

    第五,旅游業(yè)不同影響因子的作用力在同一市域存在差異,同一影響因子在不同的市域有不同的表現(xiàn),與向藝等[8]162、王淑新等[9]55的研究結(jié)論一致,回答了引言中的疑問。地理加權(quán)回歸比普通最小回歸更多地考慮了變量的空間相關(guān)性,并且與普通最小二乘回歸的最大不同在于其系數(shù)可以隨著樣本空間位置的變化而變化,研究結(jié)論更加貼合實際,故采用GWR法可視化表達效果比傳統(tǒng)的普通最小二乘回歸法優(yōu)越,我們認為研究范式對類似問題的分析具有一定的借鑒意義。

    4.2 政策啟示

    本文的研究結(jié)果提供如下政策啟示:從長江經(jīng)濟帶內(nèi)市域旅游產(chǎn)業(yè)合作方面來看,市域之間加強旅游產(chǎn)業(yè)合作將會促使所有市域的旅游業(yè)發(fā)展受益。合作形式可以包括旅游規(guī)劃、客源共享、基礎(chǔ)設(shè)施共建、聯(lián)合營銷、線路設(shè)計、政策協(xié)調(diào)、金融投資等多個方面。

    從區(qū)域國內(nèi)旅游業(yè)未來開發(fā)重點來看,促進長江經(jīng)濟帶國內(nèi)旅游經(jīng)濟持續(xù)、健康發(fā)展需要執(zhí)行分類指導(dǎo)的基本原則,針對不同區(qū)域國內(nèi)旅游經(jīng)濟發(fā)展的主導(dǎo)影響因素,制定適合區(qū)域?qū)嶋H的發(fā)展對策。具體如下:首先,從旅游產(chǎn)業(yè)因子角度來看,旅游競爭日益激烈,競爭手段逐漸多樣化,發(fā)揮本地特色資源優(yōu)勢,保持與開發(fā)具有優(yōu)勢和發(fā)展基礎(chǔ)的差異化旅游產(chǎn)品、改善交通條件、提升設(shè)施接待水平,可有效促進該區(qū)域旅游發(fā)展。具體來說,服務(wù)水平、接待能力、服務(wù)環(huán)境的提升,商務(wù)旅游、休閑旅游等復(fù)合型旅游項目的有效開發(fā)可以促進東部國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展;養(yǎng)生旅游、探險旅游、情感旅游等獨具特色優(yōu)勢資源的開發(fā),交通條件的改善可有效促進西北部國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展。

    其次,從旅游需求因子角度來看,各區(qū)應(yīng)借助資源與區(qū)位優(yōu)勢,突出地域特色,根據(jù)旅游需求、資源稟賦以及區(qū)位優(yōu)勢來開發(fā)項目是各市保持旅游需求熱點的途徑。具體來說,東部市域未來應(yīng)著重引導(dǎo)和培育動漫旅游、會展旅游、商務(wù)旅游、房地產(chǎn)旅游等旅游項目和旅游產(chǎn)品,突出技術(shù)和市場領(lǐng)域的比較優(yōu)勢。中部市域應(yīng)重點培育修學(xué)旅游、獎勵旅游、工業(yè)旅游等旅游項目和旅游產(chǎn)品,突出區(qū)域旅游功能優(yōu)勢。西部市域應(yīng)重點培育農(nóng)業(yè)旅游、文化旅游、節(jié)事旅游、醫(yī)療旅游、體育旅游等旅游項目和旅游產(chǎn)品,突出區(qū)域資源優(yōu)勢[13]1498。

    再次,從旅游投資因子角度來看,長江經(jīng)濟帶中部地區(qū)的旅游業(yè)屬于集中貧困落后地區(qū),政府對旅游業(yè)的投資力度將產(chǎn)生明顯的彈性效應(yīng),可通過財政投資促進旅游扶貧。

    最后,通過政府的金融政策、法律政策、消費政策、休假政策等行政手段提高旅游經(jīng)濟在區(qū)域發(fā)展中的地位,是保障旅游業(yè)持續(xù)發(fā)展的必要前提。

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