中國旅游產業聚集與經濟增長關系研究——基于2000～2014年中國省級面板數據的實證分析

翁宇威，張嘉琪，魏正超

(華中農業大學 經濟管理學院，湖北 武漢 430070)

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中國旅游產業聚集與經濟增長關系研究
——基于2000～2014年中國省級面板數據的實證分析

翁宇威，張嘉琪，魏正超

(華中農業大學 經濟管理學院，湖北 武漢 430070)

利用2000～2014年中國省級面板數據，采用協整分析、面板VEC模型、面板VAR模型等方法，分析了旅游產業聚集與經濟增長之間的因果關系和動態影響機制。實證結果表明：各省份旅游產業聚集水平逐年提高，區域間差距有縮小趨勢；東、中、西部地區旅游產業聚集與經濟增長間存在長期協整關系；旅游產業聚集能在一定程度上促進區域經濟增長，中、西部地區尤為明顯，且隨著時間推移，其作用逐漸加大；經濟增長對旅游產業聚集的影響存在較大的區域差異，東部地區所受影響最大，中部次之，西部相對較小。

旅游產業聚集；經濟增長；協整機制；面板VEC；面板VAR

1　引言

聚集經濟作為一種空間組織形式，它特有的效率性和靈活性可以帶來競爭優勢，降低交易成本、加快創新和鼓勵新企業的形成，從而帶動經濟增長[1]。Michael[2]率先提出旅游業適合集群化發展，其聚集效應顯著。Jackson[3]研究了澳大利亞的旅游產業聚集情況，發現聚集可以實現資源豐富地區的優勢轉換。國內方面，王兆鋒[5]分析了旅游產業集群競爭力的影響因素，并以湘鄂渝黔邊區為例提出提升區域旅游產業集群競爭力的對策。劉佳、于水仙[6]運用協整檢驗與格蘭杰因果檢驗考察旅游產業集聚與經濟增長之間的關系。

時間序列VAR方程易出現解釋變量與固定效應相關聯及多重共線性問題，面板數據模型能夠克服這些缺陷。協整和VEC模型能夠準確計量變量間長期均衡與短期波動關系，面板VAR模型結合了動態模型和面板模型的優勢，使用Cholesky沖擊函數分析變量之間的相互沖擊效應[7]。基于此，利用2000～2014年中國省級面板數據，運用新近發展起來的基于面板數據的協整檢驗、面板VEC和面板VAR方法，研究旅游產業聚集與東、中、西部經濟增長之間的動態影響機制。

2　研究方法

2.1指標選擇及數據來源

筆者選取31 個省份2000～2014年的數據分析旅游產業聚集與經濟增長的相互影響關系。以改進的區位商測度旅游產業聚集程度，其具體由星級飯店、旅行社、其他旅游企業的相關數據計算得到[8]；以GDP作為經濟增長水平的衡量指標，同時為消除物價變動導致的誤差，將各年度GDP折算為2000年可比價。其中星級飯店、旅行社、其他旅游企業的相關數據來源于《中國旅游統計年鑒》及其副本(2001～2015年)。各省GDP、就業人數等數據來源于《中國統計年鑒》和各省統計年鑒(2001～2015年)。此外，對GDP和區位商進行對數化處理，以消除異方差和數據的劇烈波動。

2.2面板VEC模型

Engle和Granger將協整和誤差修正模型結合起來，建立了向量誤差修正模型。為了考察旅游產業聚集與經濟增長之間的長期均衡和短期波動關系，運用兩步法，首先進行協整回歸：

lnGDPit=c1+α1lnLQt+ε1,it

(1)

lnLQit=c2+α2lnGDPt+ε2,it

(2)

其中，i代表省份，t代表年份，c1、c2為常數項，ε1,it、ε2,it為隨機誤差項，α1、α2為待估計參數，lnGDP表示GDP的對數，lnLQ表示旅游產業區位商的對數。

估計后得到兩個模型的隨機誤差項，分別記為ECM1、ECM2。建立PVEC模型以反映短期波動偏離長期均衡時系統自動拉回的速率以及變量短期波動的相互沖擊。模型形式如下：

(3)

(4)

其中，Δ表示一階差分運算，j表示滯后階，ECMi,t-j表示長期均衡誤差，λ1、λ2為短期均衡偏離長期均衡時系統拉回速率，γ1j、γ2j為解釋變量短期波動對因變量短期波動的影響。如果對于所有的i，λ1、λ2為零的原假設被拒絕，說明旅游產業聚集和經濟增長存在著長期的因果關系，反之則不存在；如果γ1j、γ2j為零的原假設被拒絕，說明旅游產業聚集與經濟增長之間的短期因果關系成立，反之則不成立。

2.3面板VAR模型

面板VAR綜合了面板平行數據和向量自回歸模型的優點，既降低了傳統時間VAR模型中多重共線性與內生性問題，又控制了樣本差異。為進一步分析旅游產業聚集對不同地區經濟增長的動態影響情況，以東、中、西部三個地區的省級面板數據為研究對象，分別建立面板VAR模型，結構如下：

(5)

其中，i代表省份，t代表年份，yi,t是一個包含兩個變量{lnLQ,lnGDP}的向量。由于旅游產業聚集和經濟增長的區域異質性(區位、自然條件以及經濟發展水平等的不同)，引入代表地區固定效應的變量i。φi表示時間效應向量，μit為隨機擾動項，滿足E(μit|αi,γt,yi,t-1,yi,t-2,…)=0。

3　實證結果與分析

3.1區位商計算結果

根據文獻[8]，在2000～2014年間，全國大部分省份的區位商都呈現上升態勢，2000年有7個省份表現為聚集(區位商大于1)，2014年增長到28個，說明我國旅游產業正走向區域聚集化。分別選取3個區域各省的平均區位商指數進行對比分析，東部地區旅游產業的區位商始終大于1.5，明顯高于中西部，西部地區的區位商指數略高于中部。

3.2面板單位根與協整檢驗

利用Eviews8.0軟件，對東、中、西部3大地區的旅游產業聚集指標和經濟增長指標進行單位根檢驗，得到檢驗結果(表1)。

表1　面板單位根檢驗結果

注：***，**，*分別表示在1%，5%和10%的顯著性水平線顯著

由表1可知，當對東部、中部和西部地區的經濟增長(lnGDP)和旅游產業聚集(lnLQ)的水平值進行檢驗時，除個別統計量外，其余統計量都不能拒絕“存在單位根”的原假設，變量是非平穩的。對這兩個變量的一階差分值進行檢驗時，均顯著地拒絕“存在單位根”的原假設(個別檢驗方法的結果不理想，但不影響總體效果) 。因此認為，東、中、西部地區的lnGDP和lnLQ在一階差分后各序列平穩，各變量屬于一階單整I(1)，可以進行協整檢驗。

用Pedroni 提出的異質面板數據的協整檢驗方法對旅游產業聚集和經濟增長進行協整檢驗，結果如表2所示。

表2　面板協整檢驗結果

注：***，**，*分別表示在1%，5%和10%的顯著性水平線顯著

從表2中可以看出，大部分統計量均在5%顯著性水平下拒絕原假設。因此，東、中、西部的旅游產業聚集與經濟增長之間均存在著長期、穩定的均衡關系。

3.3面板VEC模型估計

表3報告了誤差修正模型的檢驗結果。對于東部地區，模型(3)的ECM項系數不能通過檢驗，說明旅游產業聚集并不是經濟增長的長期原因；模型(4)的ECM項系數在1%的水平上顯著為負，說明反向誤差修正機制成立，經濟增長是旅游產業聚集的長期原因。觀察其他變量的符號和顯著性，發現短期內東部地區的旅游產業聚集對經濟增長有單向因果關系。同理，在中部地區，短期內存在著從旅游產業聚集到經濟增長的單向因果關系，長期內存在著旅游產業聚集與經濟增長之間的雙向因果關系。在西部地區，僅存在二者之間長期的雙向因果關系。

表3　面板VEC模型估計結果

注：滯后階數根據AIC和SC判斷準則確定； ***，**，*分別表示在1%，5%和10%的顯著性水平線顯著

3.4面板VAR模型估計

分別將經濟增長指標和旅游產業聚集指標作為被解釋變量，建立PVAR模型描述變量間的動態作用關系，估計結果見表4。

表4　面板VAR 模型GMM 估計結果

注：①滯后階數根據AIC和SC判斷準則確定； ***，**，*分別表示在1%，5%和10%的顯著性水平線顯著

從回歸結果可以看出：①以lnGDP作為被解釋變量時，東部、中部、西部滯后一期和二期的區位商均為正，且除東部地區外，都通過了5%的顯著性檢驗。說明中、西部地區的旅游產業聚集對區域經濟增長有顯著的影響，東部地區影響不明顯；②以lnLQ作為被解釋變量時，不同區域間存在較大差異。在東部地區，滯后一期的經濟增長對區位商的影響顯著為負，滯后二期在10%水平顯著為正。在中部地區，滯后一期的經濟增長對區位商有顯著的正向影響。在西部地區，經濟增長對區位商無顯著影響，這說明西部地區對旅游產業的投入不夠，經濟增長未能帶動旅游業的聚集發展。

采用方差分解的方法進一步研究一定時期內旅游產業聚集與經濟增長的相互影響程度。經過Eviews 8.0軟件進行500次Monte-Carlo模擬后得到表5。

表5　面板VAR 模型方差分解結果

從表中數據可以發現：①經濟增長波動的原因主要來源于自身，三大地區各期對自身波動的貢獻比率都在85%以上。說明現階段我國各地區旅游產業聚集對地區經濟增長的影響仍然較微弱；②旅游產業聚集對經濟增長的影響在8%～15%之間，中、西部地區所受影響略高于東部地區；③經濟增長對旅游產業聚集的影響差距較大，東部地區各期貢獻比率均在10%以上，而中、西部低于5%。

4　結論與啟示

選取了2000～2014年全國31個省份的面板數據，通過協整檢驗、面板VEC、面板VAR模型，研究旅游產業聚集與經濟增長之間的動態影響機制。

實證結果顯示：①東部、中部和西部地區的旅游產業聚集和經濟增長之間存在長期協整關系。在長期內，旅游產業聚集對經濟增長有一定促進作用。②中國東、中、西部旅游產業聚集與經濟增長之間的因果關系存在明顯差異。③面板VAR結果顯示，在中、西部地區，旅游產業聚集對經濟增長均有顯著的正向影響，且旅游產業聚集對經濟增長的推動作用隨時間推移而逐步加強；東部地區影響不明顯。④方差分解結果表明，中部地區旅游產業聚集對經濟增長的影響最大，然后依次為西部、東部；經濟增長對旅游產業聚集的影響呈現出東部最大，中部其次，而西部相對較小的狀態。

總體來看，我國旅游產業聚集水平仍有較大的上升空間。各地區應因地制宜地發展旅游業，制定集群發展規劃，形成綜合性的旅游產品或旅游區，從而更大程度地發揮旅游產業的聚集效益。具體來說，東部地區應充分利用其經濟優勢，給旅游產業注入新鮮活力，發揮旅游業在城市產業轉型和現代服務業培育中的重要作用，進而帶動全國旅游業的發展。對中、西部地區而言，應通過經濟杠桿的調節加大中、西部旅游業投入，加強基

礎設施建設和旅游資源開發，加快資源到產品的轉化。另外，東、中、西部各地區還應重視區域內、區域間的旅游產業合作關系，促進旅游產品、旅游線路的整合，從而實現旅游業在全國范圍內的協同發展。

[1]王今. 產業集聚的識別理論與方法研究[J]. 經濟地理,2005(1):9～11，15.

[2]Michael E P. Clusters and the new economics of competition[J]. Harvard Business Review, 1998,76(6):77～91.

[3]Jackson J, Murphy P. Clusters in regional tourism An Australian case[J].Annals of Tourism Research,2006,33(4): 1018～1035.

[4]劉春濟,高靜. 中國旅游產業集聚程度變動趨勢實證研究[J]. 商業經濟與管理,2008(11):68～75.

[5]王兆峰. 區域旅游產業集群競爭力提升研究：以湘鄂渝黔邊區為例[J]. 資源開發與市場,2010(4):368～371.

[6]劉佳,于水仙. 中國旅游產業集聚與區域經濟增長關系研究[J]. 旅游研究,2013(4):1～10.

[7]尹燕,張宇青,周應恒. 我國對外貿易依存度與農業經濟增長：基于面板誤差修正模型和面板VAR的實證分析[J]. 宏觀經濟研究,2013(11):75～80.

[8]翁宇威,李治,黃小明. 旅游產業聚集對我國區域經濟發展的動態影響：基于PVAR模型的分析[J]. 經濟師,2016(6):63～65.

2016-07-08

國家級大學生創新創業訓練計劃資助項目(編號：201510504094)

翁宇威(1993—)，女，華中農業大學經濟管理學院學生。

F224

A

1674-9944(2016)16-0283-04