交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

王亞娟

（蘭州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，蘭州 730000）

一、引言

我國在“十四五”時(shí)期進(jìn)一步明確以高質(zhì)量為主題的經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求，而要真正做到這一點(diǎn)，就需要從全面提高全要素生產(chǎn)率這一點(diǎn)入手，這已然成為理論界的共識(shí)。其中，交通基礎(chǔ)設(shè)施作為一種公共產(chǎn)品，是保障整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)，具有典型的外部效應(yīng)。可以說一個(gè)社會(huì)的交通建設(shè)在很大程度上推動(dòng)著各行各業(yè)的發(fā)展，縱觀世界各國的發(fā)展理論和實(shí)際情況也能證實(shí)這一點(diǎn)。對(duì)于近40年來走上發(fā)展快車道的中國來說，更是如此，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)極大地帶動(dòng)了國內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此也被稱為“基建狂魔”。近年來，我國旅游業(yè)迅速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)地位日益提升，2019（2020 年以來，由于新冠肺炎疫情的影響，我國旅游業(yè)遭到重創(chuàng)，業(yè)績大幅下滑，因此本文對(duì)疫情發(fā)生后的特殊狀況不作考慮）年中國旅游業(yè)對(duì)GDP 的綜合貢獻(xiàn)為10.94 萬億元，占GDP 總量11.05%。保繼剛和楚義芳提出，交通基礎(chǔ)設(shè)施作為人員要素流動(dòng)的主要載體，對(duì)旅游業(yè)的產(chǎn)生和發(fā)展有著不可替代的作用。目前，我國旅游業(yè)發(fā)展面臨著出境和國內(nèi)旅游旺盛、入境旅游疲軟、旅游供需矛盾等諸多挑戰(zhàn)（何建民，2018）。因此，在我國居民生活水平不斷提高的大背景下，如何促進(jìn)旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是新時(shí)代旅游業(yè)發(fā)展中一個(gè)不容忽視的問題。

二、文獻(xiàn)綜述

索洛于1957 年提出全要素生產(chǎn)率，許多行業(yè)對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了廣泛研究（石枕，1988）。Aschauer 開啟了研究基礎(chǔ)設(shè)施投資與生產(chǎn)率關(guān)系的先河。W?ber K W 指出，Morey 和Dittman 開啟了旅游效率研究的先河，通過使用DEA 方法測(cè)算了美國連鎖酒店的經(jīng)營效率。Eliat 和Einav（2004）、Saayman（2005）普遍認(rèn)為，交通基礎(chǔ)設(shè)施為旅游業(yè)發(fā)展搭起橋梁、構(gòu)建平臺(tái)，是旅游業(yè)發(fā)展必不可少的構(gòu)成元素。Moutino 等研究了在有限環(huán)境下，旅游全要素生產(chǎn)率是如何發(fā)展以及其發(fā)展特點(diǎn)。然而，關(guān)于國外對(duì)旅游全要素生產(chǎn)率的研究，主要集中于對(duì)微觀組成行業(yè)的研究，如酒店、旅行社、旅游景點(diǎn)、旅游交通等相關(guān)行業(yè)。

國內(nèi)文獻(xiàn)研究中，胡鞍鋼等學(xué)者發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施是全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長的重要因素，且其存在正外部性。陶卓明等人運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，測(cè)度了中國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率。左冰和保繼剛提出各省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率存在差異；Yang 和Wong 發(fā)現(xiàn)地區(qū)接待游客的數(shù)量受城市中道路密度和航班數(shù)量不同程度的影響；張茜采用空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論，指出交通基礎(chǔ)設(shè)施不僅可以拉動(dòng)當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的發(fā)展，還可以在區(qū)域間產(chǎn)生作用。何昭麗等從發(fā)展趨勢(shì)、差異來源以及空間效應(yīng)三個(gè)方面分析了“一帶一路”沿線城市入境旅游全要素生產(chǎn)率。王亞飛研究表明，短期內(nèi)旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚抑制了旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率，而在長期，旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚則促進(jìn)了旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率。交通基礎(chǔ)設(shè)施提升了旅游景點(diǎn)的“可達(dá)性”，特別是不具備地理優(yōu)勢(shì)的地區(qū)，交通基礎(chǔ)設(shè)施更為旅游業(yè)發(fā)展提供了新的動(dòng)力。作為旅游業(yè)發(fā)展的重要構(gòu)成元素，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響呢？若產(chǎn)生影響，它產(chǎn)生的影響重大嗎？是否交通基礎(chǔ)設(shè)施越完善越有利于旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率呢？本地交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)鄰近地區(qū)的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)有怎樣的影響呢？基于此，全文利用2010—2019 年黃河流域、長江流域省際面板數(shù)據(jù)，分別從平面視角和空間視角闡釋交通基礎(chǔ)設(shè)施如何影響旅游業(yè)全要素。

三、基于DEA-Malm quist 指數(shù)模型的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算

全要素生產(chǎn)率是指一定時(shí)間總產(chǎn)出與各種投入要素的比值。目前測(cè)算方法主要有DEA、索洛余值法、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法等。綜合考慮本文數(shù)據(jù)來源以及各個(gè)方法的使用條件，本文使用DEA 方法測(cè)算2010 年至2019 年黃河流域和長江流域旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率。

（一）DEA 方法原理

設(shè)有N 個(gè)決策單元DMU（j=1，2，3，，，n），向量X、Y分別表示投入和產(chǎn)出，z、w分別是投入和產(chǎn)出的權(quán)重，令：

在實(shí)際計(jì)算中，可以選擇適當(dāng)?shù)膠、w使得E≤1，E越大，說明更少的投入可以帶來更多的產(chǎn)出。通過求解滿足條件的z，w，使得第j 個(gè)決策單元的效率最大化，可得出如下等價(jià)模型：

θ 是一個(gè)標(biāo)量，表示對(duì)應(yīng)決策單元的效率，且θ≤0。上式中γ是第j 個(gè)決策單元組成的有效決策單元組的權(quán)重。上述模型求解n 次，可以得出每個(gè)決策單元的有效值。在該模型基礎(chǔ)之上，引入松弛變量和非阿基米德無窮小量，得到以下模型：

（二）基于DEA 模型的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算

旅游業(yè)產(chǎn)出用旅游收入和接待游客人數(shù)表示；勞動(dòng)投入用各省旅行社、星級(jí)飯店、旅游景區(qū)從業(yè)人員表示；資本投入用旅行社、星級(jí)酒店和旅游A級(jí)景區(qū)的數(shù)量表示。為了彌補(bǔ)DEA 模型測(cè)算結(jié)果不能進(jìn)行時(shí)序比較分析的弊端，本文采用規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）的Malmquist 指數(shù)模型，根據(jù)DEAP2.1軟件包，計(jì)算得到黃河流域和長江流域的17（文中將青海、四川作為黃河流域計(jì)算，西藏由于數(shù)據(jù)的缺數(shù)，沒有納入這次計(jì)算）個(gè)省份2010-2019 年間的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率（詳見表1）。

以大區(qū)域?yàn)橐暯?，以旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率均值為標(biāo)的，通過表1 可以發(fā)現(xiàn)長江流域的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率均值普遍高于黃河流域，其中旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率均值最高的是上海市；有六個(gè)省份的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率未超過0.5，而其中五個(gè)省份在黃河流域。有的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率處于隨機(jī)前沿曲線上，例如：2019 年，有五個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率處在隨機(jī)前沿曲線上。

表1 黃河流域和長江流域全要素生產(chǎn)率（2010-2019）

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）模型選擇與變量選取

一個(gè)地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展不僅取決于本地的交通基礎(chǔ)條件，還取決鄰近地區(qū)的交通基礎(chǔ)條件。因此，本文假設(shè)有兩種模型：

1.變量選取

tfp 表示旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率；road 代表交通基礎(chǔ)設(shè)施，本文沿用劉秉鐮的做法，用公路里程之和與各省行政面積的比值來表示。權(quán)重矩陣W，本文使用二元空間權(quán)重矩陣來反映省份之間的接鄰程度；μ個(gè)體固定效應(yīng)，γ時(shí)間固定效應(yīng)?？刂谱兞堪╣dp 代表地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；fin 代表當(dāng)?shù)刎?cái)政撥款；urb 代表城鎮(zhèn)化率，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬?。edu 代表當(dāng)?shù)亟逃剑玫貐^(qū)平均受教育年限來衡量。

（二）數(shù)據(jù)說明

本研究選取2010—2019 年黃河流域和長江流旅游業(yè)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)測(cè)算的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率和上文描述的解釋變量，其中，旅游業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒，解釋變量數(shù)據(jù)來源各省統(tǒng)計(jì)年鑒、發(fā)展年鑒、國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。關(guān)于缺失的個(gè)別數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)頁和數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行了補(bǔ)救。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（三）實(shí)證結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)回歸分析

文章使用了混合回歸，在回歸方程模型的設(shè)定上，模型1 和模型4 中時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)均存在，而模型2 和模型5 只使用了個(gè)體固定效應(yīng)，模型3 和模型6 只使用了時(shí)間固定效應(yīng)（回歸結(jié)果如表3 所示）。

由表3 結(jié)果可知，模型1 和模型4 在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)，兩個(gè)模型前的系數(shù)均為負(fù)，說明無論是長江流域還是黃河流域良好的交通基礎(chǔ)設(shè)施抑制本地旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)長江流域旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率有著促進(jìn)的作用，而對(duì)黃河流域旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率卻產(chǎn)生抑制作用；城鎮(zhèn)化率和財(cái)政撥款顯著促進(jìn)長江流域和黃河流域兩個(gè)地區(qū)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長；當(dāng)?shù)亟逃酱龠M(jìn)了長江流域旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率，但對(duì)黃河流域旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率卻有著抑制作用。模型2 表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響在長江流域各省份之間差別不大；模型5 表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)的促進(jìn)作用在黃河流域各省份之間有較大的差別。模型3 和模型6 表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響在各年份之間差別不大。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

2.空間溢出效應(yīng)

在進(jìn)行空間溢出效應(yīng)模型實(shí)證之前，對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了空間自相關(guān)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明各個(gè)年份的旅游全要素生產(chǎn)率的Moran’s I（0.048～0.259）均通過顯著性檢驗(yàn)，表現(xiàn)為正向空間相關(guān)性，說明鄰近城市之間旅游全要素生產(chǎn)率存在空間依賴性。在此基礎(chǔ)上，本文對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)作了以下分析（結(jié)果如表4 所示）。

表4 結(jié)果表明，在以上四個(gè)模型的基本回歸中，無論是核心解釋變量還是控制變量，其對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響方向是一致的。對(duì)解釋變量進(jìn)行滯后項(xiàng)分析，SDM結(jié)果顯示，在10%的顯著性水平上鄰近地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)本地區(qū)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生促進(jìn)作用，且交通基礎(chǔ)設(shè)施變化一個(gè)單位，旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率則變化0.561 個(gè)單位。在5%的顯著性水平上鄰近地區(qū)的財(cái)政撥款對(duì)當(dāng)?shù)氐穆糜螛I(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用；SAR 模型和SAC 模型回歸結(jié)果表明，旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率自身存在顯著的滯后效應(yīng)。

表4 空間計(jì)量回歸結(jié)果

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文以長江流域和黃河流域2010-2019 年的面板數(shù)據(jù)為樣本，采用DEA 方法對(duì)長江、黃河流域旅游全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)度，分析了長江、黃河流域交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游全要素生產(chǎn)率的影響并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，最后利用空間思想驗(yàn)證了交通基礎(chǔ)設(shè)施是否具有跨地區(qū)溢出效應(yīng)，結(jié)論如下：

1.長江流域各年份旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率均值顯著高于黃河流域各年份旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率均值，且長江流域旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率均值較黃河流域變化明顯。

2.采用了混合回歸模型，研究結(jié)果表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著抑制作用，該作用在各省份之間存在差異，且黃河流域各省之間的差異大于長江流域。

3.使用空間計(jì)量的思想研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，結(jié)果表明鄰近地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施條件促進(jìn)本地旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率，因此，本地交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)鄰近地區(qū)存在跨區(qū)域的正向溢出效應(yīng)。

（二）建議

根據(jù)以上研究結(jié)果，本文提出以下建議：交通基礎(chǔ)設(shè)施在促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展的同時(shí)，一定要注重其自身的利用效率，減少交通基礎(chǔ)設(shè)施水平與區(qū)域面積不匹配、閑置等使用效率低下的問題，盡量要發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施的拉動(dòng)輻射作用。交通基礎(chǔ)設(shè)施的溢出效應(yīng)，使得地區(qū)之間形成協(xié)同效應(yīng)，因此，要合理利用交通基礎(chǔ)設(shè)施所帶來的協(xié)同效應(yīng)，加強(qiáng)區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，充分發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施的輻射作用，暢聯(lián)暢通鄰近地區(qū)的景區(qū)，方便游客進(jìn)行一站式、區(qū)域式的旅游，進(jìn)而帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。