我國沿海省份旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的時空演變與關(guān)系研究
——基于114個城市的PVAR模型分析

王新越 朱文亮 蘆雪靜 時高磊 孟繁卿

(1.中國海洋大學(xué) 管理學(xué)院，山東 青島 266100；2.中國海洋大學(xué) 海洋發(fā)展研究院，山東 青島 266100)

一、引言

集聚是指經(jīng)濟活動在某一地理區(qū)域相對集中的現(xiàn)象，[1]與傳統(tǒng)經(jīng)濟增長理論側(cè)重于從土地、資本、勞動等微觀生產(chǎn)要素層面研究經(jīng)濟增長動力不同，經(jīng)濟集聚提供了一種從宏觀層面研究經(jīng)濟發(fā)展歷史與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)演進規(guī)律的理論與方法。[2]馬歇爾最早運用外部性理論對集聚機理與效應(yīng)進行了闡釋，大規(guī)模生產(chǎn)、專業(yè)化服務(wù)、人力資本積累、規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施供給，這些外部效應(yīng)使得經(jīng)濟活動的集中可以獲得來自多樣性和專業(yè)化的額外利益。[3]但對經(jīng)濟集聚的效應(yīng)問題一直存在不同觀點，威廉姆森假說認(rèn)為生產(chǎn)活動的空間集聚在經(jīng)濟發(fā)展早期會顯著提升經(jīng)濟效率，但當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展到某一臨界水平后，促進作用會消失甚至轉(zhuǎn)為負(fù)向影響。[4]新經(jīng)濟地理學(xué)認(rèn)為經(jīng)濟活動的空間集聚存在兩種力量：向心力與離心力。[5]國內(nèi)學(xué)者對經(jīng)濟集聚的效應(yīng)問題進行了實證研究，孫浦陽發(fā)現(xiàn)，伴隨國家高速發(fā)展集聚的正向效應(yīng)會被削弱；[6]朱衛(wèi)平發(fā)現(xiàn)，2003年是我國經(jīng)濟發(fā)展的拐點，2003年之前集聚的規(guī)模效應(yīng)占主導(dǎo)地位，之后擁擠效應(yīng)的約束性逐漸凸顯；[7]于斌斌提供了我國285個城市制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對地區(qū)效率顯著為負(fù)的實證結(jié)論；[8]林伯強認(rèn)為，我國的經(jīng)濟集聚與綠色效率之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，經(jīng)濟集聚程度合理時對綠色效率的影響是正向的(主要表現(xiàn)為集聚效應(yīng))，當(dāng)經(jīng)濟集聚大于臨界值時影響是負(fù)向的(主要表現(xiàn)為擁擠效應(yīng))，以上研究均證明了威廉姆森假說在中國是存在的。[9]

同理，旅游產(chǎn)業(yè)也表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征，旅游資源(旅游吸引物)是開展旅游活動、發(fā)展旅游產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，旅游資源的不可移動性決定旅游企業(yè)必須圍繞旅游資源進行布局；[10]旅游活動開展及產(chǎn)品供給涉及到國民經(jīng)濟行業(yè)的多個部門，旅游產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域內(nèi)需涉及不同類型和層次的企業(yè)和組織，[11]旅游綜合性和廣泛產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性特點決定了旅游產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)之間需要密切配合；旅游企業(yè)必須同時同地為旅游者提供產(chǎn)品，即旅游企業(yè)必須集中分布，使得旅游產(chǎn)業(yè)具有天然的集聚特性。與此同時，地方政府將發(fā)展旅游產(chǎn)業(yè)作為優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和提升區(qū)域知名度的重要途徑，“十二五”期間國家就已提出要把旅游業(yè)發(fā)展成為國家戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)的規(guī)劃，更是進一步提升了旅游業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中的產(chǎn)業(yè)地位，加速了旅游產(chǎn)業(yè)集聚進程。2017年我國旅游業(yè)對國民經(jīng)濟的綜合貢獻達(dá)11.04%，對住宿、餐飲、民航、鐵路客運業(yè)的貢獻超過80%，旅游直接和間接就業(yè)8000萬人，對社會就業(yè)綜合貢獻達(dá)10.28%，(1)2018年全國旅游工作會議，2018年1月，福建廈門。旅游產(chǎn)業(yè)集聚的經(jīng)濟帶動效應(yīng)不斷顯現(xiàn)。伴隨旅游實踐，旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的關(guān)系問題也成為旅游學(xué)者關(guān)注的重點，王凱發(fā)現(xiàn)，我國旅游產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；卸葘Ξa(chǎn)業(yè)技術(shù)效率有較強的積極影響，但旅游企業(yè)集中度、勞動集中度對旅游產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率存在顯著的消極影響；[12]邢夫敏研究表明，旅游產(chǎn)業(yè)集聚對東部、中部和西部的旅游效率都有顯著的正向相關(guān)關(guān)系，但東部地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率提升的影響程度明顯低于中部與西部；[13]高俊研究發(fā)現(xiàn)，旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游經(jīng)濟具有正向影響效應(yīng)，旅游效率在其中發(fā)揮中介作用，但中介作用的影響力較弱；[14]周杰文發(fā)現(xiàn)，旅游產(chǎn)業(yè)集聚與整體綠色經(jīng)濟發(fā)展效率之間存在“U”型關(guān)系；[15]楊懿認(rèn)為，旅游依賴型地區(qū)會出現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展滯后、支柱產(chǎn)業(yè)單一、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空心等一系列問題。[16]

綜上，經(jīng)濟學(xué)研究普遍認(rèn)為經(jīng)濟集聚與效率之間的關(guān)系大致符合威廉姆森假說，兩者呈現(xiàn)一種倒“U”型關(guān)系。在旅游研究中，旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的關(guān)系研究處于起步階段，學(xué)者們普遍認(rèn)為旅游產(chǎn)業(yè)聚集會促進旅游效率的提高，但有學(xué)者發(fā)現(xiàn)旅游產(chǎn)業(yè)集聚也會在某些方面對效率產(chǎn)生消極影響，且不同區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率的關(guān)系也有所差異。旅游產(chǎn)業(yè)作為一種現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，集聚與效率的關(guān)系是否符合威廉姆森假說的設(shè)想，現(xiàn)階段旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的影響是正是負(fù)，還是正處于拐點，這一問題尚未得到解決；此外，關(guān)于旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率關(guān)系的研究，學(xué)者們側(cè)重通過經(jīng)濟學(xué)方法進行實證驗證，卻忽視了兩者間關(guān)系的理論探討，“重結(jié)果輕理論”現(xiàn)象較為普遍，理論分析旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的關(guān)系也是研究需要加強的薄弱環(huán)節(jié)。本研究的邊際貢獻在于理論分析了旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率之間可能存在的非線性關(guān)系，探討了旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的正負(fù)兩種效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上進行實證驗證；以往旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率關(guān)系的研究大多采用面板固定效應(yīng)模型進行分析，兩者存在的內(nèi)生性問題并未得到有效解決，因此采用面板向量自回歸(PVAR)模型對旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的關(guān)系進行分析，并預(yù)測未來集聚與效率關(guān)系的發(fā)展趨勢；我國沿海省份旅游業(yè)起步較早，總體來看旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展進入成熟期，未來旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展需更多依賴旅游效率的提升，該區(qū)域是否繼續(xù)以不斷促進旅游產(chǎn)業(yè)集聚作為旅游效率提升的主要途徑，現(xiàn)階段沿海省份旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率之間的作用關(guān)系如何，文章選擇沿海11省份114個城市作為研究單元探討兩者現(xiàn)階段的時空演變特征與互動關(guān)系，規(guī)避了以往研究以省為研究對象忽視內(nèi)部城市差異的局限，提供了一個城市層面的研究結(jié)果。

二、旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的理論分析

(一)旅游產(chǎn)業(yè)集聚正外部性與效率

旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的正外部性主要體現(xiàn)在旅游產(chǎn)業(yè)集聚帶來的規(guī)模效應(yīng)、知識溢出及社會網(wǎng)絡(luò)三個層面。(1)旅游產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)。旅游產(chǎn)業(yè)集聚主要是旅游企業(yè)在地理位置上的集中，集聚實現(xiàn)了各企業(yè)間資源共享、設(shè)施共用、信息互通及功能互補，[17-18]從一定程度上講，旅游產(chǎn)業(yè)集聚能夠推動旅游要素向優(yōu)勢區(qū)域集聚，培育有綜合競爭力的旅游產(chǎn)業(yè)集群，[19]在集聚過程中會不斷地吸引個人投資、政府的政策支持補貼以及社會其他融資等，使企業(yè)擁有充足的資金，從而進一步帶動旅游企業(yè)的再次集聚，使得旅游產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴張，獲得規(guī)模經(jīng)濟。[13](2)旅游產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的知識溢出。旅游產(chǎn)業(yè)集聚很大程度上能夠促進專業(yè)化隊伍的形成，有利于勞動力市場共享和知識外溢，不同行業(yè)之間的知識溢出是原始創(chuàng)新的重要源泉，會進一步使得各企業(yè)節(jié)約勞動成本、資源共享，從而使得集中在一起的企業(yè)比單獨企業(yè)更有效率，[20-21]旅游產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)空間接近性和共同產(chǎn)業(yè)文化背景促進了旅游企業(yè)間顯性與隱性知識的傳播與擴散，激發(fā)了新思想、新方法的應(yīng)用，從而促進了旅游企業(yè)的創(chuàng)新。[22](3)旅游產(chǎn)業(yè)集聚有利于形成更加密切的社會網(wǎng)絡(luò)。旅游產(chǎn)業(yè)集聚有利于促進集群內(nèi)知識的傳播、企業(yè)間經(jīng)濟活動的交往；集群內(nèi)企業(yè)之間的聯(lián)系擴大了企業(yè)的資本、技術(shù)、服務(wù)專業(yè)化，同時資本匯集、規(guī)模擴大、人力資本流動、知識信息外溢使得企業(yè)之間聯(lián)系更加緊密，從而會帶動高質(zhì)量旅游產(chǎn)品的創(chuàng)造與發(fā)展，釋放出更大的旅游市場，最終實現(xiàn)旅游產(chǎn)業(yè)迅速健康的發(fā)展，促進旅游效率的提升。[23]

(二)旅游產(chǎn)業(yè)集聚負(fù)外部性與效率

根據(jù)馬歇爾外部性理論，產(chǎn)業(yè)集聚外部性主要是由正向規(guī)模效應(yīng)和負(fù)向擁擠效應(yīng)組成，[24]旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的負(fù)外部性主要表現(xiàn)在旅游產(chǎn)業(yè)集聚的擁擠效應(yīng)、知識創(chuàng)新削弱及環(huán)境污染等方面。(1)旅游產(chǎn)業(yè)集聚的擁擠效應(yīng)。旅游企業(yè)的集聚程度越大，競爭相應(yīng)也就越激烈，旅游企業(yè)提供劣質(zhì)產(chǎn)品與服務(wù)、追逐個體利益最大化的行為必然導(dǎo)致整體利益的損失，[25]當(dāng)產(chǎn)業(yè)過度集聚時會引起管理效率降低、資源供給不足、交通擁擠嚴(yán)重以及生活成本上升等負(fù)向擁擠效應(yīng)，[26-27]同時有限的資源和空間不足以保證企業(yè)正常運行，集聚邊際效益下降，導(dǎo)致集聚的規(guī)模經(jīng)濟逐漸被規(guī)模不經(jīng)濟取代，最終使產(chǎn)業(yè)集聚的負(fù)外部性超過正外部性，對經(jīng)濟增長產(chǎn)生不利影響。[9](2)旅游產(chǎn)業(yè)集聚會導(dǎo)致知識創(chuàng)新的削弱。集聚成本上升在一定程度上會削減企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、效率改進等方面的潛能，從而使得產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進步和技術(shù)效率等方面的作用強度有所減弱。[28]此外，旅游產(chǎn)業(yè)的空間集聚容易導(dǎo)致企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新被模仿，旅游產(chǎn)品和服務(wù)的無形性、生產(chǎn)和服務(wù)過程的外顯性使創(chuàng)新難以得到專利保護而更易被模仿，這些現(xiàn)象并不利于技術(shù)溢出效應(yīng)的發(fā)揮，反而會削弱單個企業(yè)的創(chuàng)新動力，從而使得產(chǎn)品創(chuàng)新不夠、產(chǎn)品吸引力下降，進而降低旅游效率。[29]若旅游企業(yè)實行嚴(yán)格的創(chuàng)新與專利保護，提高知識與技術(shù)壁壘，減少與其他旅游企業(yè)的合作與交流則同樣會抑制區(qū)域內(nèi)部整體知識創(chuàng)新與協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的形成，不利于區(qū)域整體旅游效率的提高。(3)旅游產(chǎn)業(yè)集聚帶來的環(huán)境污染。過度集聚形成的高度專業(yè)化導(dǎo)致區(qū)域承載力超負(fù)荷、交通擁擠、資源嚴(yán)重?fù)p耗、生態(tài)環(huán)境惡化等問題持續(xù)出現(xiàn)，這些負(fù)面問題會使旅游產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的損害遠(yuǎn)大于利益，[12]同時由于旅游產(chǎn)業(yè)集聚企業(yè)創(chuàng)新的積極性受到抑制，旅游企業(yè)面臨著激烈的競爭，所以旅游產(chǎn)業(yè)集聚企業(yè)會放棄技術(shù)創(chuàng)新，轉(zhuǎn)而側(cè)重盲目擴大企業(yè)產(chǎn)出規(guī)模，旅游集聚企業(yè)陷入粗放型而非集約型發(fā)展模式，從而加重環(huán)境污染，導(dǎo)致旅游效率的降低。[30]

集聚的正負(fù)外部性會對區(qū)域內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)的投入與產(chǎn)出有直接影響，從而對產(chǎn)業(yè)效率產(chǎn)生促進或抑制的作用。[31]通過以上文獻回顧與理論分析，文章認(rèn)為旅游產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的正負(fù)外部性同時存在，表現(xiàn)出的是綜合作用的大小，在旅游產(chǎn)業(yè)不同發(fā)展階段旅游產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)的表現(xiàn)也應(yīng)有所不同。旅游發(fā)展初期，旅游產(chǎn)業(yè)集聚可以有效促進資源有效利用和管理水平提高，旅游集聚的正外部性大于負(fù)外部性，旅游集聚可以有效促進旅游效率的提升；在旅游發(fā)展成熟期，旅游產(chǎn)業(yè)集聚的擁擠效應(yīng)不斷顯現(xiàn)，激烈競爭、物價上漲、知識與創(chuàng)新抑制等負(fù)外部性逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位，此時旅游產(chǎn)業(yè)集聚反而會抑制旅游效率的提升，這也與威廉姆森假說相一致。因此在旅游發(fā)展過程中重視旅游產(chǎn)業(yè)集聚的正負(fù)外部性兩種效應(yīng)，明確各階段旅游集聚效應(yīng)與效率的表現(xiàn)則尤為重要。

三、沿海省份旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的時空演變特征

(一)研究區(qū)域

以往省級層面旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率關(guān)系的研究，往往忽視區(qū)域內(nèi)部的城市差異，選擇城市為研究對象可以更好地發(fā)現(xiàn)城市間旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的變化趨勢與空間特征。因此選擇我國沿海11個省份的114個地級市為研究區(qū)域，具體城市包括遼寧省(14)、天津市(1)、河北省(11)、山東省(17)、江蘇省(13)、上海市(1)、浙江省(11)、福建省(9)、廣東省(21)、廣西壯族自治區(qū)(14)、海南省(2)。(2)研究區(qū)域不包含香港、澳門和臺灣；2019年山東省濟南市與萊蕪市合并，文章研究時間為2010-2017年，兩者尚未合并，仍將兩市分開核算；海南省三沙市、儋州市建制形成時間較短，且數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重，因此不納入研究區(qū)域。

(二)旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的測度

1、旅游產(chǎn)業(yè)集聚的測度——區(qū)位熵

基尼系數(shù)、行業(yè)集中度指數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)、區(qū)位熵等是測度旅游產(chǎn)業(yè)集聚的常用方法，其中區(qū)位熵指標(biāo)綜合性強、能夠充分考慮產(chǎn)業(yè)空間集中的特性，是衡量產(chǎn)業(yè)專業(yè)化程度和集聚最常用的指標(biāo)，[32]采用旅游區(qū)位熵衡量旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平，公式如下：

式中，Aggij表示區(qū)位熵指數(shù)，eij表示旅游產(chǎn)業(yè)i在城市j的產(chǎn)值，用旅游總收入表示，ej表示城市j的國民生產(chǎn)總值(GDP)；Ei表示所有城市旅游總收入之和，E表示所有城市GDP之和。旅游產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)越大表明旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平越高，Agg>1，表明該城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平較高，旅游業(yè)已成為城市優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)；0

2、旅游效率的測度——DEA模型

效率的測度有生產(chǎn)率指數(shù)法、參數(shù)前沿方法和非參數(shù)前沿方法3種常用方法。[33]其中，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是一種應(yīng)用廣泛的非參數(shù)方法，可以通過數(shù)學(xué)規(guī)劃計算生產(chǎn)技術(shù)前沿、評價生產(chǎn)者的技術(shù)效率，其最大優(yōu)點在于不需要設(shè)定生產(chǎn)者最優(yōu)行為目標(biāo)，也不需隨生產(chǎn)函數(shù)的形式做特殊的假定。[34]由于旅游投入是可控變量，而旅游業(yè)產(chǎn)出卻具有不可控性，[35]文章選擇投入導(dǎo)向規(guī)模報酬可變條件(VRS)的BCC模型進行旅游效率的測算。

假設(shè)有n個決策單元DMUj，每個決策單元有投入變量x1j，x2j，…，xmj共m個，產(chǎn)出變量y1j，y2j，…，ysj共s個 (xij>0，yij>0)，則以投入為主導(dǎo)的BCC模型，其每個決策單元DMUj都有對應(yīng)效率評價指數(shù)θ，且滿足公式:

式中，λj≥0，j=1，2，…，n，計算出的綜合效率(Eff)可以分解為純技術(shù)效率(TE)和規(guī)模效率(SE)。綜合效率(Eff)即在給定投入條件下各決策單元獲得最大產(chǎn)出的能力，能夠衡量決策單元資源配置、資源使用效率等多方面的能力；純技術(shù)效率(TE)測度在規(guī)模報酬不變下實際生產(chǎn)點與生產(chǎn)可能曲線的差距，能夠衡量制度、管理、技術(shù)、知識、創(chuàng)新等方面對生產(chǎn)效率的影響；規(guī)模效率(SE)是指其他條件一定時，實際規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的差距，可以衡量個體規(guī)模因素對生產(chǎn)率的影響。當(dāng)效率等于1時，表明決策單元達(dá)到了效率最優(yōu)，效率大于0小于1表明決策單元存在效率損失。

根據(jù)DEA模型的要求，進行旅游效率測算投入與產(chǎn)出指標(biāo)選取。土地、勞動和資本是經(jīng)濟學(xué)中最基本的投入要素，土地要素除包含土地外，還包括一切自然資源，選用4A級(含)以上旅游景區(qū)表示土地要素，并將5A級景區(qū)賦值3，4A級景區(qū)賦值1，兩者求和表示土地投入，需要指出的是DEA模型要求每個決策單元的投入指標(biāo)必須大于0，因此將旅游景區(qū)為0的城市設(shè)置為0.01；勞動力要素在旅游業(yè)中主要通過旅游從業(yè)人員表征，限于各城市數(shù)據(jù)的可獲取性，用城市第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量代替；資本要素投入選取各城市旅游固定資產(chǎn)投資值來衡量，通過各個城市旅游總收入與GDP的比值乘以全社會固定資產(chǎn)投資額進行估算。產(chǎn)出指標(biāo)方面選取旅游活動過程中最直接反映旅游產(chǎn)出的旅游總收入和旅游接待總?cè)舜蝺蓚€變量來衡量。

3、數(shù)據(jù)來源與處理

為保證各地理單元數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑的一致性，兼顧最小信息損失的原則，文章選擇2010—2017年數(shù)據(jù)。旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率測度數(shù)據(jù)主要來自于2010—2017年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、各省統(tǒng)計年鑒、地市統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報，個別缺失值使用線性趨勢與指數(shù)平滑方式估算得出。同時為更加真實反映經(jīng)濟指標(biāo)之間的年際變動，所用經(jīng)濟變量(固定資產(chǎn)投資額、旅游總收入、GDP)均折算到以2010年為基期。

(三)沿海省份旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的時空演變特征

1、旅游產(chǎn)業(yè)集聚時空演變特征

圖1 2010年、2017年沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚空間分布

利用區(qū)位熵指數(shù)計算114個城市2010—2017年的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平，利用自然斷裂法將旅游區(qū)位熵指數(shù)劃分為3個等級，圖1反映2010年、2017年各城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平的空間分布情況。2010年沿海省份城市的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平總體較低，只有三亞、舟山和丹東市旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平處于最高等級，44個城市旅游區(qū)位熵指數(shù)大于1；旅游產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢集聚的城市主要分布在遼寧東北部、渤海灣北部、江蘇南部、浙江、廣東廣西交界地帶，其中浙江全部城市旅游區(qū)位熵大于1，表明旅游產(chǎn)業(yè)已成為浙江的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)；河北、山東、福建以及廣西大部分城市旅游區(qū)位熵指數(shù)較低，旅游產(chǎn)業(yè)尚未成為該地區(qū)的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)。2017年，沿海省份城市的總體旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平有所提高，96個城市的區(qū)位熵指數(shù)大于1，更多城市進入旅游高集聚等級層次，旅游區(qū)位熵指數(shù)由高到低排序包括三亞、舟山、丹東、麗水、賀州、張家口、桂林、承德、湖州、秦皇島、梅州、河池12個城市；河北省北部及廣西大部分城市的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平上升一個等級，遼寧、河北北部、浙江、廣東北部、廣西是旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平較高的區(qū)域；此外，2017年江蘇南部、上海等地區(qū)的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平出現(xiàn)下降趨勢，主要由于這些地區(qū)是經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)，除旅游業(yè)外，其他產(chǎn)業(yè)也較為發(fā)達(dá)導(dǎo)致了旅游業(yè)所占的比重下降，同時，其他地市將旅游業(yè)作為重點產(chǎn)業(yè)發(fā)展，使得旅游產(chǎn)業(yè)占國民經(jīng)濟的比重不斷提升，從而導(dǎo)致江蘇、上海旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平相對下降。進一步計算各城市2010—2017年每年的平均區(qū)位熵指數(shù)，發(fā)現(xiàn)沿海省份平均區(qū)位熵由2010年0.9588上升為2017年1.2835，進一步表明我國沿海省份城市的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平逐漸上升，該區(qū)域旅游業(yè)的產(chǎn)業(yè)地位不斷提高，旅游產(chǎn)業(yè)成為推動國民經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。

2、旅游效率時空演變特征

運用DEAP2.1軟件計算2010—2017年沿海省份城市的旅游綜合效率、旅游純技術(shù)效率及旅游規(guī)模效率，同樣使用自然斷裂法將旅游綜合效率分為3個等級，圖2為2010年、2017年各城市旅游綜合效率的空間分布情況。2010年東部沿海省份城市的旅游綜合效率普遍較低，旅游綜合效率為1(即效率有效)的城市有遼陽、朝陽、上海、蘇州、鎮(zhèn)江、湖州、深圳、珠海、東莞、中山、茂名11個城市，大部分城市旅游綜合效率低于0.79，河北、山東、江蘇北部、廣西是旅游綜合效率的低值區(qū)，說明這些地區(qū)旅游綜合效率仍有待進一步提高。2017年，沿海省份城市旅游綜合效率達(dá)到有效(旅游效率為1)的城市數(shù)量有小幅上升，具體有撫順、本溪、丹東、遼陽、盤錦、鐵嶺、天津、無錫、鎮(zhèn)江、湖州、衢州、舟山、臺州、廣州、深圳、揭陽16個城市，浙江各城市旅游效率普遍高于其他省份城市；遼寧、河北、廣西的旅游效率雖提升了一個等級，但仍然沒有達(dá)到效率有效，山東省及江蘇省北部地區(qū)的大部分城市旅游效率沒有明顯變化，海南、廣東省部分城市旅游效率出現(xiàn)了下降。進一步計算2010—2017年各城市平均旅游綜合效率，各年旅游效率依次為0.6495、0.6619、0.6692、0.7203、0.7150、0.7270、0.7048、0.7071，表明沿海省份城市總體旅游效率水平較低，絕大部分城市并沒有達(dá)到效率最優(yōu)，旅游效率總體有小幅上升，最近兩年旅游效率有所下降。

圖2 2010年、2017年沿海省份城市旅游綜合效率空間分布

總體而言，2010—2017年旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平呈現(xiàn)上升趨勢，遼寧及河北北部、浙江、廣西是旅游產(chǎn)業(yè)集聚的優(yōu)勢區(qū)域，河北中南部、山東、江蘇北部城市的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平則相對較低，江蘇南部城市的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平則呈現(xiàn)下降趨勢。2010—2017年沿海省份城市旅游綜合效率有小幅度提高，最近兩年出現(xiàn)了下降，2017年遼寧、天津、江蘇南部、浙江、珠三角、雷州半島區(qū)域的旅游效率相對較高，114個城市中有16個城市達(dá)到綜合效率有效，僅比2010年增加了5個城市。旅游產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢區(qū)域的旅游綜合效率相對較高，但兩者間并不存在嚴(yán)格的一一對應(yīng)關(guān)系，2017年旅游高集聚城市并未達(dá)到效率有效，張家口、承德、秦皇島、桂林、梅州、賀州的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平高但效率較低，此外江蘇南部城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平下降反而旅游效率達(dá)到了有效。

四、沿海省份旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的PVAR模型分析

(一)模型構(gòu)建與方法

以往對集聚與效率關(guān)系的研究，一般構(gòu)建固定效應(yīng)回歸模型進行分析，大多忽視了模型變量之間可能存在的內(nèi)生性問題。因此，文章采用面板向量自回歸(PVAR)模型分析我國旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率之間的關(guān)系。Sims在1980年創(chuàng)立了向量自回歸(VAR)模型，其特點就是將所有變量作為內(nèi)生變量，以真實反映各變量之間的關(guān)系，Holtz-Eakin則將其拓展到面板數(shù)據(jù)，提出了向量面板自回歸(PVAR)模型。為能全面掌握旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率的互動關(guān)系，文章依次構(gòu)建了旅游產(chǎn)業(yè)集聚(Agg)與旅游綜合效率(Eff)、旅游產(chǎn)業(yè)集聚(Agg)與旅游純技術(shù)效率(TE)、旅游產(chǎn)業(yè)集聚(Agg)與旅游規(guī)模效率(SE)3個PVAR模型，模型具體如下：

模型(1)

模型(2)

模型(3)

式中，i=1，2，…n，代表各個城市；t=1，2，3…t，代表年份；Yae_it是一個包含旅游產(chǎn)業(yè)集聚(Agg)與旅游綜合效率(Eff)的二維列向量，同樣的Yat_it是包含旅游產(chǎn)業(yè)集聚(Agg)與旅游純技術(shù)效率(TE)的二維列向量，Yas_it是包含旅游產(chǎn)業(yè)集聚(Agg)與旅游規(guī)模效率(SE)的二維列向量；γ0表示截距項向量；k代表滯后階數(shù)；γj表示滯后第j階的參數(shù)矩陣；αi為個體效應(yīng)向量；βt為時間效應(yīng)向量；εit為隨機擾動項。

(二)平穩(wěn)性檢驗

PVAR模型要求變量是平穩(wěn)序列，通過平穩(wěn)性檢驗可以有效避免模型的偽回歸現(xiàn)象。文章數(shù)據(jù)屬于大N小T的短面板數(shù)據(jù)，為增強檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，除采用LLC(同質(zhì)根檢驗)和IPS(異質(zhì)根檢驗)外，還采用PP-Fisher檢驗和用于短面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗的HT檢驗進行單位根檢驗(表1)。Agg，Eff，TE，SE四個序列均拒絕變量平穩(wěn)性的原假設(shè)且全部在1%水平上顯著，表明數(shù)據(jù)具有良好的平穩(wěn)性，可以進行PVAR模型估計。

表1 面板單位根檢驗

注：括號內(nèi)為單位根檢驗的P值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

(三)最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇

為保證PVAR模型參數(shù)估計的有效性，應(yīng)確定PVAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，一般選擇信息準(zhǔn)則最小值所在的滯后階數(shù)為最優(yōu)滯后階數(shù)。分別采用MBIC、MAIC和MQIC準(zhǔn)則進行最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇(表2)。在模型(1)的檢驗中，MBIC準(zhǔn)則下最優(yōu)滯后階數(shù)為滯后1階，但MAIC和MQIC準(zhǔn)則下最優(yōu)滯后階數(shù)應(yīng)為滯后3階，此時選擇滯后3階為該模型的最優(yōu)滯后階數(shù)；同理，選擇滯后3階為模型(2)的最優(yōu)滯后階數(shù)；在模型(3)檢驗中，MBIC與MQIC準(zhǔn)則顯示最優(yōu)滯后階數(shù)為滯后1階，而MAIC卻顯示最后滯后解釋應(yīng)為滯后2階，因此將旅游與規(guī)模效率的最優(yōu)滯后階數(shù)選定為滯后1階。

表2 MBIC、MAIC和MQIC準(zhǔn)則檢驗結(jié)果

注：*表示MBIC、MBIC、MQIC準(zhǔn)則的最小值，即在對應(yīng)準(zhǔn)則下選擇該值對應(yīng)階數(shù)為最優(yōu)滯后期。

(四)PVAR模型的初步估計

1、總體PVAR模型回歸

確定最優(yōu)階數(shù)后，分別對模型(1)、模型(2)、模型(3)進行回歸，初步探討各變量之間的相互關(guān)系。PVAR一般采用廣義矩估計方法(GMM)，為提高模型的估計精度，避免因個體固定效應(yīng)造成參數(shù)有偏，在模型中采用Helmert變換(前向均值法)消除模型中的個體固定效應(yīng)項，結(jié)果見表3。其中L1、L2、L3分別代表滯后1期、滯后2期、滯后3期的變量。表中數(shù)據(jù)為各自變量相對于因變量的回歸系數(shù)。

表3 PVAR模型的GMM初步估計結(jié)果

注：括號內(nèi)為各回歸系數(shù)的P值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

表3顯示，在模型(1)中以旅游產(chǎn)業(yè)集聚(Agg)為被解釋變量(表中第2列)，滯后1期的旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身的影響為0.659，滯后2期的旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身的影響為0.578，且均在1%水平上顯著，表明旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身發(fā)展均具有正向影響，旅游聚集存在明顯依賴自身慣性發(fā)展現(xiàn)象；旅游綜合效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚影響不顯著。以旅游綜合效率(Eff)為被解釋變量(表中第3列)，旅游產(chǎn)業(yè)集聚滯后1期、滯后2期及滯后3期分別在1%、5%、5%的水平上對旅游效率產(chǎn)生影響，與以往研究不同，現(xiàn)階段沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游綜合效率產(chǎn)生了負(fù)向影響；同時，旅游綜合效率滯后1期、滯后2期、滯后3期均不對旅游綜合效率產(chǎn)生影響，表明初步回歸結(jié)果中旅游綜合效率并不依賴以往的旅游效率。

在模型(2)初步回歸結(jié)果中，以旅游產(chǎn)業(yè)集聚和旅游純技術(shù)效率為被解釋變量(表中第4列與第5列)，同樣發(fā)現(xiàn)旅游產(chǎn)業(yè)集聚的滯后項對自身存在顯著正向影響，對旅游純技術(shù)效率具有顯著負(fù)向影響，即當(dāng)前沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚會抑制旅游管理、技術(shù)、創(chuàng)新水平等方面的提升，旅游純技術(shù)效率的滯后1期不會對自身及旅游產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著影響。在模型(3)回歸結(jié)果中(表中第6列與第7列)，旅游產(chǎn)業(yè)集聚的滯后項依然會對旅游產(chǎn)業(yè)集聚自身產(chǎn)生顯著正向影響，但旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游規(guī)模效率產(chǎn)生較弱的正向影響，系數(shù)為0.052，顯著水平10%，以旅游規(guī)模效率滯后項為解釋變量卻發(fā)現(xiàn)旅游規(guī)模效率會顯著正向影響旅游產(chǎn)業(yè)集聚與當(dāng)期旅游規(guī)模效率，表明旅游規(guī)模效率也受到自身慣性發(fā)展的影響。

2、分省PVAR模型回歸

表3呈現(xiàn)了現(xiàn)階段沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的總體關(guān)系，為進一步了解各省旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率關(guān)系的差異，分別對各省城市進行PVAR模型回歸。為符合模型數(shù)據(jù)要求，根據(jù)地理臨近和經(jīng)濟發(fā)展水平相近的原則，將河北各市與天津市納入同一模型，將上海和浙江各市納入同一模型、廣西和海南各市納入同一模型。經(jīng)信息準(zhǔn)則判斷，大部分省份城市回歸模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為滯后1階，因此以變量滯后1階進行模型回歸(表4)。表中數(shù)據(jù)為各自變量相對于因變量的回歸系數(shù)。

表4 分省PVAR模型的GMM估計結(jié)果

注：括號內(nèi)為各回歸系數(shù)的P 值；***、**、*分別表述在1%、5%、10%的水平上顯著。

表4顯示，當(dāng)前沿海省份旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率的作用關(guān)系存在顯著的省際差異。河北和天津回歸結(jié)果顯示，旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游綜合效率、旅游純技術(shù)效率及旅游規(guī)模效率均產(chǎn)生顯著的促進作用，旅游純技術(shù)效率及旅游規(guī)模效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚具有反向促進作用，福建回歸結(jié)果與河北天津類似，表明河北、天津、福建旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的關(guān)系處于互動上升期，現(xiàn)階段旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平提高對效率提升具有明顯促進作用。上海、浙江的回歸結(jié)果顯示，旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身具有顯著的提升作用，但旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率并未產(chǎn)生顯著的促進或抑制作用，相反旅游效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的正向促進作用，表明當(dāng)前該區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對成熟，旅游產(chǎn)業(yè)集聚對效率的邊際外部性作用較小，旅游產(chǎn)業(yè)集聚已不能作為旅游效率提升的推動力，現(xiàn)階段兩者關(guān)系正處于由正轉(zhuǎn)負(fù)的拐點時期。遼寧、山東、江蘇、廣東、廣西、海南的回歸結(jié)果與沿海省份總體回歸結(jié)果相似，旅游產(chǎn)業(yè)集聚已不是這些區(qū)域旅游效率提升的推動力量，旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率產(chǎn)生負(fù)向抑制作用，值得注意的是遼寧省旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身產(chǎn)生負(fù)向影響，表明該省旅游產(chǎn)業(yè)集聚的擁擠效應(yīng)已占主導(dǎo)地位，現(xiàn)階段這些地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚的負(fù)外部性逐漸顯現(xiàn)，旅游產(chǎn)業(yè)的過度集聚已阻礙了旅游效率提升與旅游產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

(五)模型穩(wěn)定性與Granger因果檢驗

在PVAR模型估計中，為了明確每一個內(nèi)生變量變化對模型中其他變量的影響，需對變量進行脈沖響應(yīng)和方差分解分析，在此之前需對PVAR模型進行穩(wěn)定性檢驗，即要求伴隨矩陣所有特征根的模小于1。分別對模型(1)、模型(2)及模型(3)進行模型穩(wěn)定性檢驗，結(jié)果表明，三個模型所有的特征根均落在單位圓內(nèi)。(3)限于篇幅，文章未呈現(xiàn)模型穩(wěn)定性檢驗的詳細(xì)結(jié)果，如有需要請向作者索取。此外，還應(yīng)對變量之間進行Granger因果關(guān)系驗證，若變量間無因果關(guān)系，則無需做進一步的脈沖響應(yīng)與方差分解，也無法對未來趨勢進行預(yù)測。因此對模型中變量之間進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(表5)。

表5 各變量Granger因果關(guān)系檢驗

注：Granger檢驗原假設(shè)H0：X不是引起Y變化的Granger原因；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

表5顯示，旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游綜合效率存在單向格蘭杰因果關(guān)系，旅游產(chǎn)業(yè)集聚是旅游綜合效率的原因，然而旅游綜合效率不是旅游產(chǎn)業(yè)集聚的格蘭杰原因；旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游純技術(shù)效率之間存在雙向因果關(guān)系；在旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游規(guī)模效率的格蘭杰因果關(guān)系檢驗中，在5%的顯著水平不拒絕旅游產(chǎn)業(yè)集聚不是旅游規(guī)模效率的格蘭杰原因，在10%顯著水平上拒絕原假設(shè)，表明放寬約束條件可以認(rèn)為旅游產(chǎn)業(yè)集聚是影響旅游規(guī)模效率的原因，同時旅游規(guī)模效率是旅游產(chǎn)業(yè)集聚的格蘭杰原因?？傮w而言，旅游產(chǎn)業(yè)集聚可以對旅游純技術(shù)效率產(chǎn)生影響，對旅游規(guī)模效率具有影響，但影響的顯著性水平較弱，同時旅游純技術(shù)效率和旅游規(guī)模效率會影響旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平，而旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游綜合效率卻不呈現(xiàn)雙向格蘭杰因果關(guān)系，這也與總體回歸模型的結(jié)果相一致。

(六)脈沖響應(yīng)分析

在PVAR模型中脈沖響應(yīng)函數(shù)可以刻畫某個內(nèi)生變量的隨機擾動項受到一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，對其他內(nèi)生變量的動態(tài)影響。為進一步分析旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游綜合效率、旅游純技術(shù)效率、旅游規(guī)模效率的互動機制，文章進行脈沖響應(yīng)分析。由于文章時間序列較短，因此將沖擊作用時期設(shè)置為五期(默認(rèn)為十期)，通過500次蒙特卡洛模擬得到旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率的脈沖響應(yīng)函數(shù)(圖3)，其中橫軸代表沖擊響應(yīng)的預(yù)測期數(shù)，縱軸代表對沖擊的響應(yīng)程度，實線代表脈沖響應(yīng)曲線，陰影部分代表脈沖響應(yīng)函數(shù)的90%置信區(qū)間。

1、旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身的脈沖響應(yīng)分析

圖3第1行為各回歸模型中旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)，從左至右依次為模型(1)、模型(2)及模型(3)中旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身的響應(yīng)函數(shù)?？傮w來看，模型(1)中當(dāng)旅游產(chǎn)業(yè)集聚在受到自身一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后響應(yīng)函數(shù)值大于0，表明其對自身產(chǎn)生持續(xù)的正影響，該值在當(dāng)期為最大值，隨著沖擊期的增加，其影響力并未減弱，且對后期的影響持續(xù)增強，表明沿海省份城市現(xiàn)階段旅游產(chǎn)業(yè)集聚具有較強的發(fā)展慣性，旅游產(chǎn)業(yè)集聚具有鮮明的資源導(dǎo)向特征，圍繞優(yōu)勢資源往往會持續(xù)布局各種相關(guān)設(shè)施與企業(yè)，從而產(chǎn)生持續(xù)的集聚吸引力，這與新經(jīng)濟地理學(xué)的集聚因果循環(huán)機制相符，模型(3)與模型(1)的結(jié)果一致。在模型(2)旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游純技術(shù)效率回歸模型中，旅游產(chǎn)業(yè)集聚受到自身沖擊后，開始表現(xiàn)為正向響應(yīng)，但隨著預(yù)測期數(shù)的延長響應(yīng)逐漸減弱，在大約第三期時旅游產(chǎn)業(yè)集聚的沖擊帶來負(fù)向影響，表明東部沿海省份的旅游產(chǎn)業(yè)集聚程度在一定程度上已經(jīng)趨于飽和，旅游產(chǎn)業(yè)集聚開始出現(xiàn)擠出效應(yīng)，未來旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平會逐漸回歸到合理水平，這與前文中某些地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身產(chǎn)生消極影響、集聚水平呈現(xiàn)下降趨勢的現(xiàn)狀相符合。

2、旅游效率對自身的脈沖響應(yīng)分析

圖3第2行為不同回歸模型中旅游效率對自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)，從左至右依次為模型(1)、模型(2)和模型(3)的分析結(jié)果?？傮w來看，模型(1)與模型(3)中當(dāng)旅游效率自身受到一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，旅游效率當(dāng)期響應(yīng)值為正，隨著預(yù)測期數(shù)的增加，響應(yīng)值逐漸減小但是仍然為正，表明旅游效率也依賴于自身發(fā)展的慣性，即當(dāng)期旅游效率會受到前期旅游效率發(fā)展水平的影響，但該影響會逐漸減弱。旅游效率越高，意味著區(qū)域內(nèi)旅游資源配置水平與旅游企業(yè)管理水平越高效，旅游知識、旅游創(chuàng)新、旅游社會網(wǎng)絡(luò)越活躍，從而形成良好的旅游產(chǎn)業(yè)生態(tài)集群，會對未來的旅游效率產(chǎn)生積極影響。在模型(2)中，旅游純技術(shù)效率對自身沖擊當(dāng)期為正，在第二期則產(chǎn)生的負(fù)向影響，隨后影響逐漸減小，原因在于旅游產(chǎn)品與服務(wù)的外顯性能夠很快將某種知識、管理經(jīng)驗進行傳播，使得一開始旅游純技術(shù)效率的提高，此外由于旅游知識產(chǎn)權(quán)、專利及制度保護不完善，這種無成本無收益的旅游知識、創(chuàng)新經(jīng)驗外溢會削弱旅游創(chuàng)新企業(yè)的積極性，進而會抑制旅游技術(shù)的持續(xù)改善，同時對后期旅游企業(yè)的交流合作產(chǎn)生消極影響，從而使得旅游純技術(shù)效率在多期之后對自身表現(xiàn)出消極影響。

3、旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的脈沖響應(yīng)分析

圖3第3行是各模型中旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的脈沖響應(yīng)函數(shù)。在模型(1)中旅游產(chǎn)業(yè)集聚會給旅游綜合效率帶來負(fù)向沖擊，且沖擊強度逐漸增強，之后逐漸穩(wěn)定。具體來看，模型(2)中旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游純技術(shù)效率的負(fù)向沖擊是導(dǎo)致旅游產(chǎn)業(yè)集聚對綜合效率產(chǎn)生消極影響的主要原因，模型(3)中旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游規(guī)模效率為正向沖擊效應(yīng)，此時沖擊作用較小，旅游規(guī)模效率的響應(yīng)值僅為0.02。由此可以看出，我國沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游純技術(shù)效率現(xiàn)階段主要起抑制作用，盡管旅游產(chǎn)業(yè)集聚會對旅游規(guī)模效率發(fā)生正向沖擊，但作用較為微弱，不足以抵消集聚對純技術(shù)效率的負(fù)向沖擊，總體上看現(xiàn)階段沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚抑制了旅游綜合效率的提高，已不是推動旅游效率提升的重要力量，且隨著預(yù)測期數(shù)的增加旅游產(chǎn)業(yè)集聚的消極影響呈現(xiàn)加強趨勢。究其原因，沿海省份城市旅游發(fā)展起步較早，旅游發(fā)展初期，旅游產(chǎn)業(yè)集聚在促進旅游資源開發(fā)、旅游設(shè)施利用、旅游目的地品牌建設(shè)及旅游效率提升等方面發(fā)揮了重要作用，現(xiàn)階段各省市旅游業(yè)發(fā)展已逐步成熟，旅游產(chǎn)業(yè)規(guī)模已漸趨飽和，單純提高旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平已無法有效提高旅游效率；相反，旅游產(chǎn)業(yè)集聚帶來的激烈競爭、人才爭奪、環(huán)境污染等問題卻日益顯著，導(dǎo)致旅游管理效率的降低、抑制了技術(shù)創(chuàng)新與高效社會協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的形成，同時規(guī)模經(jīng)濟的最大化已無法繼續(xù)帶來效率的顯著提升，這些原因共同造成了旅游產(chǎn)業(yè)集聚提升或過高會抑制旅游綜合效率的提高。

圖3 旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游綜合效率、旅游純技術(shù)效率及旅游規(guī)模效率的脈沖響應(yīng)圖

4、旅游效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚的脈沖響應(yīng)分析

圖3第4行為各模型中旅游效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖中顯示，旅游純技術(shù)效率受到一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，旅游產(chǎn)業(yè)集聚的響應(yīng)較為迅速，且該響應(yīng)值為正，響應(yīng)值先增大后逐漸減小，旅游規(guī)模效率受到一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，旅游產(chǎn)業(yè)集聚也表現(xiàn)出相同的響應(yīng)特征?？傮w來看，旅游效率提升會對旅游產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生正向影響。旅游效率較高意味著該區(qū)域在一定投入一定的情況下，有更高的機會獲得更大規(guī)模的產(chǎn)出，同時也代表區(qū)域內(nèi)資源利用水平提高、各部門協(xié)作水平的提升及管理效率的提升，這些都有助于形成當(dāng)?shù)亓己玫钠放菩蜗?，促進了當(dāng)?shù)芈糜谓?jīng)濟的發(fā)展。為追求更大的利益，旅游企業(yè)紛紛集聚在該區(qū)域，從而提高當(dāng)?shù)氐穆糜萎a(chǎn)業(yè)集聚水平。

(七)方差分解

通過PVAR模型中的方差分解，可以將每個內(nèi)生變量預(yù)測誤差的方差按照其成因分解為與各個內(nèi)生變量相相關(guān)聯(lián)的組成部分，從而評估各個沖擊對系統(tǒng)中內(nèi)生變量解釋力度和相對重要性。文章進一步通過方差分解分析旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率的相互影響程度，表6給出了模型(1)、模型(2)、模型(3)在第一期、第五期、第十期上的方差分解結(jié)果。

表6表明，沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚的方差貢獻率主要來自于自身，模型(1)中旅游產(chǎn)業(yè)集聚第一期的貢獻率為94.6%，第10期的貢獻率仍有80%，說明我國東部沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚主要依賴自身慣性發(fā)展。模型(2)和模型(3)中旅游產(chǎn)業(yè)集聚在第一期對自身解釋能力分別達(dá)到96%與100%，進一步表明旅游產(chǎn)業(yè)集聚受到自身慣性發(fā)展的影響較大。旅游效率的方差分解中，三個模型中在第一期的旅游效率貢獻率分別達(dá)到100%、100%和95.8%，第十期時，旅游效率對自身的貢獻率在模型(2)和模型(3)中仍然達(dá)到56.7%和79.2%，表明我國旅游效率水平也明顯呈現(xiàn)出依賴自身慣性發(fā)展的特征，發(fā)展的因果循環(huán)導(dǎo)向機制較為明顯。

表6 方差分解結(jié)果

就旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的影響而言，模型(1)中旅游產(chǎn)業(yè)集聚在第一期、第五期、第十期上對旅游綜合效率的貢獻率依次為0%、61.4%、73%，表明旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游綜合效率的貢獻率逐漸上升，在模型(2)及模型(3)中旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的方差貢獻率也逐漸上升但也并未超過旅游效率對自身的方差影響。就旅游效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚的影響而言，模型(1)中，旅游綜合效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚的方差貢獻率在第一期、第五期、第十期依次為5.4%、11.5%、20%，但在模型(2)與模型(3)中，旅游效率方差貢獻率為4%、52.8%、52.9%和0%、59%、66.2%，超過旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身的影響，表明旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游綜合效率的影響大于旅游綜合效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚的影響程度，而旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游純技術(shù)效率及旅游規(guī)模效率的影響卻小于后者對前者的影響。總體上看，當(dāng)前旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的影響程度小于旅游效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚的影響程度。

五、研究結(jié)論與政策啟示

(一)研究結(jié)論

在對我國沿海省份114個城市2010—2017年旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率水平測度的基礎(chǔ)上，運用PVAR模型實證分析了沿海省份城市旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率的動態(tài)關(guān)系，主要結(jié)論如下：

(1)2010—2017年沿海省份城市總體旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平有所上升，旅游產(chǎn)業(yè)已成為該地區(qū)的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，渤海灣北部、浙江、廣西等是我國旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平較高的典型區(qū)域，出現(xiàn)丹東、張家口、承德、湖州、寧德、桂林、三亞等超高旅游產(chǎn)業(yè)集聚城市，江蘇南部城市的旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平有所下降。

(2)2010—2017年沿海省份城市總體旅游效率水平也呈現(xiàn)上升態(tài)勢，但總體水平較低，旅游效率達(dá)到有效(Eff=1)的城市數(shù)量有所增加，但僅有16座城市達(dá)到了效率有效，遼寧南部、江蘇南部、浙江、珠江三角洲、雷州半島等區(qū)域旅游效率一直處于較高水平，而海南、廣東部分城市的旅游效率出現(xiàn)下降趨勢。

(3)依據(jù)PVAR模型估計結(jié)果，現(xiàn)階段我國沿海省份旅游效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平提高有促進作用，而旅游產(chǎn)業(yè)集聚卻會對旅游效率產(chǎn)生消極影響，表明當(dāng)前旅游產(chǎn)業(yè)集聚已不是沿海省份旅游效率提升的重要動力。分省PVAR回歸結(jié)果顯示各省旅游產(chǎn)業(yè)集聚與效率的關(guān)系存在差異，現(xiàn)階段河北、天津、福建旅游產(chǎn)業(yè)集聚會顯著提高旅游效率，正外部性占主導(dǎo)地位，上海、浙江旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率未呈現(xiàn)顯著影響，處于由正轉(zhuǎn)負(fù)的拐點時期，遼寧、山東、江蘇、廣東、廣西、海南等地旅游產(chǎn)業(yè)集聚阻礙了旅游效率提升，擁擠效應(yīng)的約束性逐漸顯現(xiàn)。

(3)從脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解的結(jié)果看，旅游產(chǎn)業(yè)集聚及旅游效率水平的提高主要依賴于自身管慣性發(fā)展，但旅游產(chǎn)業(yè)集聚對自身的依賴強度要大于旅游效率對自身的依賴強度，且旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游效率的影響小于旅游效率對旅游產(chǎn)業(yè)集聚的影響程度。

(二)政策啟示

(1)立足自身發(fā)展條件，合理控制旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平。研究結(jié)果表明現(xiàn)階段沿海省份旅游產(chǎn)業(yè)集聚總體上抑制了旅游效率的提升，因此盲目促進旅游產(chǎn)業(yè)集聚、過度提高旅游產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中比重的政策是有待商榷的。就不同區(qū)域而言，河北、天津、福建處于集聚與效率的互動上升期可進一步提升旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平；其他省份旅游產(chǎn)業(yè)集聚已不能顯著促進甚至抑制了旅游效率提升，應(yīng)依據(jù)域內(nèi)區(qū)位條件，合理控制旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平。

(2)建設(shè)生態(tài)產(chǎn)業(yè)集群，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。旅游產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生擁擠效應(yīng)表明在旅游產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)功能重復(fù)企業(yè)導(dǎo)致了產(chǎn)品與服務(wù)的同質(zhì)激烈競爭，造成有限資源過度無效的利用，從而引起效率降低。未來應(yīng)以建設(shè)優(yōu)良的旅游生態(tài)集群為重點，淘汰功能重復(fù)、效率低下的旅游企業(yè)，重視旅游產(chǎn)業(yè)集聚企業(yè)間的功能互補，建設(shè)旅游企業(yè)間的和諧互動機制，從而達(dá)到優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的目的。

(3)加快旅游創(chuàng)新、推動域內(nèi)旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。當(dāng)前由于旅游產(chǎn)品與服務(wù)的外顯性，使得旅游創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù)極易被競爭者無成本模仿，從而導(dǎo)致惡性競爭，削弱旅游創(chuàng)新主體的積極性，這也是旅游產(chǎn)業(yè)集聚會阻礙旅游純技術(shù)效率提升的主要原因。未來旅游管理部門應(yīng)重視旅游創(chuàng)新在提升旅游效率、推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要作用，制定有利于旅游創(chuàng)新的政策與制度，使得旅游經(jīng)濟發(fā)展由依靠資源、人力、資本向創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，推動旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。