信息技術對北京市旅游經濟增長的貢獻度研究

何 敏 殷 平

一、問題的提出

很多早期的有關信息技術績效的研究表明，計算機的應用并沒有引起生產率和公司績效的顯著提高，這種現象被著名經濟學家羅伯特?索洛在1985年稱為“生產率悖論”。很多學者針對“生產率悖論”進行了研究，試圖解釋其出現的原因，或者尋找證據推翻“生產率悖論”。在國家和行業層面上，Dale對美國經濟增長和信息投資的研究表明，信息技術投資肯定對生產率增長產生作用，且貢獻越來越大。信息技術投資對服務業生產率增長也具有影響，且由于各個行業具有不同的技術水平和生產特點，生產率也可能存在差異。也有學者從企業績效層面進行研究，運用生產函數估計信息技術等各個生產要素的產出彈性，結論是信息技術對公司產出作出了具有統計顯著性的實際貢獻，認為在美國“生產率悖論”于1991年業已消失。因此，著名戰略權威專家邁克爾?波特提出，信息技術的發展不僅影響了商業發展慣例和戰略的制定，也極大地改變了產業結構。

信息技術在旅游業中也得到了越來越廣泛的使用，20世紀80年代以來在全球范圍內極大地促進了旅游業的發展，在旅游組織和旅游目的地競爭中扮演著重要的角色，也迅速改變了旅游組織的生產效率。在我國，信息技術在旅游業中的廣泛應用，引起了政府主管部門和學者的高度關注。國家旅游局《關于促進智慧旅游發展的指導意見》充分肯定信息技術對旅游業的促進作用，提出“現代信息技術是驅動旅游業創新發展的新動力和新趨勢”。學者們也逐步開始對旅游信息技術的應用進行探討，當前主要研究領域包括信息技術在旅游業中的應用領域及框架、旅游信息化建設、旅游信息化評價體系等。雖然研究問題各不相同，但學者們普遍認為信息技術是旅游業發展中必不可少的要素。

在信息技術充分應用的前提下，認識信息技術對旅游經濟產出的貢獻度就顯得尤為重要，對這一問題的研究得到了不同的結論。本文認為，信息技術對旅游經濟產出的貢獻度應與旅游目的地所處的產業發展階段結合起來進行研究。旅游業發展階段不同，信息技術的貢獻度應當有所不同。從旅游城市的空間維度辨識信息技術對旅游經濟的貢獻度，有助于旅游城市充分認識信息技術的重要程度，從而有針對性地進行信息技術的數量投入與空間配置。本文在京津冀旅游協同發展的背景下，以北京市為研究對象，采用2000—2014年的時間序列數據，運用經典的柯布—道格拉斯生產函數（C—D函數）模型進行數理分析，為明確信息技術在北京市旅游經濟增長中的重要性提供參考。

二、理論分析與模型設定

1. 理論分析

新古典經濟增長理論認為，一個國家或地區的經濟增長要素主要包括資本、勞動力、制度、環境、技術、產業結構、知識進展等。同時，把制度、環境、技術、產業結構等難以準確測量的要素統稱為廣義的技術進步，從而簡化經濟增長要素為資本、勞動和技術進步。除了傳統的資本、勞動的投入影響之外，旅游經濟的增長因素還包括技術進步、價格水平和環境質量、可進入性、制度質量，但可進入性的影響要結合具體情況分析，而制度質量對旅游經濟的增長沒有明顯的促進作用，以信息技術為代表的技術進步對旅游增長的影響得到了很多證明。趙海榮、張洪用信息豐裕系數證明了信息技術與旅游增長的正相關性。金鵬、周娟基于2001—2013年的面板數據，通過分位數回歸的方法研究了信息技術對旅游產業增長的貢獻，得出結論：信息技術對旅游經濟增長的貢獻大于資本和勞動，且保持在較高的水平之上。

信息技術作為旅游業的重要生產要素，能夠起到“催化劑”和“助推器”的作用。其影響路徑可以理解為：第一，信息技術升級了旅游管理手段，促進產品創新、服務創新、商業模式創新等，提升游客滿意度，優化旅游業的組織方式，提高產業的生產效率。第二，信息技術通過對其他生產要素的滲透和技術改造，提高了要素生產率，從而對旅游經濟增長產生深刻影響。技術改變了旅游業各要素之間的合作方式，變要素各自處理信息為動態化、協作化的組織機制。例如信息技術的應用，提高了旅游資源的開發效率，提升了旅游景區的管理水平，從而也促進了旅游經濟的增長。因此Buhalis認為信息技術的應用實現了旅游業內外部的高效溝通與協作。第三，信息技術的應用使得游客可以更快捷、更準確地搜集到旅游信息，方便了信息溝通，減少了交易成本，從而使得旅游消費者直接受益，帶來旅游經濟的增長。旅游業是一個高度依賴信息的產業，早期的旅游運營方式基本是在信息不透明的背景下來提供旅游供給。但隨著信息技術的應用，非信息要素被信息化，消費者獲得信息的來源更加廣泛且透明，從而促進了旅游經濟增長。

2. 模型設定

生產函數是用來描述生產過程中投入的生產要素與產出量之間關系的數學模型。柯布—道格拉斯生產函數模型因其數學形式簡單，經濟學意義明確， 被廣泛應用于經濟要素與產出關系的分析中。其基礎函數為：

其中，Y表示總產出量，K和L分別表示資本投入量和勞動投入量，α和β分別表示資本產出彈性和勞動產出彈性。根據理論分析，本文將信息技術引入到該函數中，建立了如下的旅游生產函數模型：

其中，Y表示旅游總產出，K、L、I分別為旅游固定資產投入、旅游勞動投入以及信息技術的投入；A為全要素增長率，表示其他生產技術要素對旅游總產出的綜合影響；α、β、γ分別表示旅游固定資本投入產出彈性、旅游勞動投入產出彈性和信息技術投入產出彈性；u為隨機因素的影響。假設規模報酬不變，即α+β+γ=1。為便于回歸分析，方程兩邊同時取對數，根據規模報酬不變的前提假設，可以得到如下的線性回歸模型：

每個投入要素對旅游經濟增長的貢獻度計算公式則為：

公式（4）中，E、E、E分別代表著固定資產、勞動力投入和信息技術對旅游經濟增長的貢獻度；α、β、γ分別表示旅游固定資本投入產出彈性、旅游勞動投入產出彈性和信息技術投入產出彈性；k、l、i則是固定資產、勞動力投入和信息技術的年均增長率。

3.指標選取與數據來源

在數據可得性與來源統一性的原則下，本文以旅游企業的營業總收入表示旅游總產出，以旅游企業的固定資產原值、旅游企業的從業人數分別表示旅游固定資產投入以及勞動投入。根據《中國旅游統計年鑒》，旅游企業主要包括旅行社、星級飯店和旅游景區，但是由于部分年份缺少旅游景區的統計數據，為了統計數據的一致性，只以旅行社和星級飯店的統計數據為依據。信息技術的投入一般用信息化指數或是信息化替代變量表征。考慮到信息化指數較難獲取，故借鑒其他的文獻，以郵電業務總量作為信息技術投入的替代變量（見表1）。

表1 指標選取及其說明Tab.1 Selection of indexes and explanation

本文所有數據均來自于2001—2015年的《中國旅游統計年鑒》以及2001—2015年的《中國統計年鑒》。同時需要說明的是，由于2001—2010年的郵電業務總量是以2000年不變價格進行計算，而2011年起的郵電業務總量按2010年的不變價格進行計算，故將2011—2014年的郵電業務總量全部換算成以2000年不變價格進行計算的數據，以使統計數據具有可比性。

三、實證分析

1. 約束條件的F檢驗與時間序列數據的單位根檢驗

本文假設規模報酬不變，即研究過程需要建立在約束條件為α+β+γ=1的基礎之上。那么該假設是否合理就顯得尤為重要，而F檢驗可以幫助我們驗證這個假設的合理性。F的值可以通過公式（5）計算獲得。

其中，RSS與RSS分別表示有約束條件和無約束條件下的殘差平方和，k和k分別為無約束和受約束回歸模型的解釋變量的個數，n為樣本容量。通過計量經濟學軟件包（Eviews7.0）對無約束和受約束回歸模型進行回歸，可以得到RSS和RSS分別為0.193 655和0.180 026。因此由公式（5）可得F=0.832 7，該值小于在5%的顯著性水平、自由度為（1，11）F統計量的值F=4.84，無法拒絕原假設，因此可以認為約束條件α+β+γ=1為真。另一方面，對時間序列數據使用普通最小二乘法進行回歸分析之前，需要對變量數據的平穩性進行檢驗。由于建立的是經過變形后的線性回歸模型，故需要對變形后的線性回歸模型中的ln（Y/I）、ln（K/I）、ln（L/I）進行平穩性檢驗。使用Eviews7.0進行單位根檢驗，檢驗結果如表2所示。由檢驗結果可知ln（Y/I）在10%的顯著水平上拒絕原假設，ln（K/I）、ln（L/I）均在1%的顯著水平上拒絕原假設，即3個變量均不存在單位根，因此都是平穩的時間序列，故可以進行經典的單方程線性回歸模型分析。

表2 ADF單位根檢驗結果Tab.2 Results of ADF unit root test

2. 信息技術對旅游經濟增長的回歸分析

通過Eviews7.0對變形后的線性回歸模型運用2000—2014年的時間序列數據進行回歸，得出如表3所示的結果。

表3 初步回歸結果Tab.3 Preliminary results of the regression

從表3可以看出，雖然方程的整體擬合優度較高（R=0.903 342），但是除了常數量，ln（K/I）和ln（L/I）的t統計量在10%的顯著水平上均沒有通過檢驗。造成這種情況的原因有以下幾種：回歸模型存在共線性、序列相關性或異方差。由D.W.=2.038 118可知，模型不存在一階序列相關的問題。同時由于對原方程的變形過程難以避免共線性的問題，故只考慮是否存在異方差的問題。異方差一般用white檢驗，但前提是大樣本，考慮到本文的樣本容量較小，故通過殘差平方和（e）與變量（ln（K/I））的散點圖進行初步的判斷（見圖1）。可以看出，散點并不完全分布在一條水平的直線上，模型存在一定程度的異方差。因此通過加權最小二乘法對原模型進行修正，并采用普通最小二乘法估計其參數。以殘差絕對值的倒數作為權數進行修正后的回歸結果如表4所示。

圖1 e2-ln（K/I）的散點圖Fig.1 Scatter plot of e2-ln（K/I）

表4 修正回歸結果Tab.4 Modiベed results of the regression

通過修正后的回歸結果擬合優度非常高（R=0.993 332），各個解釋變量在10%左右的顯著水平上通過了t檢驗，且D.W.=1.953 867，可認為仍然不存在一階序列相關。可以得到旅游固定資產、旅游勞動以及信息技術投入產出的彈性分別為α=0.385 862、β=0.125 925、γ=0.488 213。由此可見，信息技術對旅游產出的彈性最大，大約是旅游勞動產出彈性的4倍；其次是旅游固定資產產出彈性，其值約為旅游勞動產出彈性的3倍。這充分說明在這3個投入要素當中，信息技術對旅游經濟的影響已經超過了旅游固定資產和勞動，成為了北京市旅游產業發展非常重要的推動因素。

3. 信息技術對旅游經濟增長的貢獻度分析

根據2000—2014年的相關數據，計算得出2000—2014年15年間旅游總產出、旅游固定資產、旅游勞動以及信息技術投入的年均增長率分別為12.16%、3.93%、0.18%和20.27%。從增長率的數據來看，信息技術投入的年均增長率遠遠大于旅游固定資產和旅游勞動的增長率，分別是后二者的5.2倍和112.6倍；同時它的年均增長速度也要高于旅游總產出的年均增長速度。這一方面說明北京市信息技術的投入一直保持著較高的水平，同時也從側面反映了信息技術對旅游業的影響只能是信息技術溢出效應的一方面，信息技術的高投入必然還會給其他各行各業帶來一定的影響。最后根據公式（4），計算得出2000—2014年北京市旅游固定資產、旅游勞動以及信息技術投入的平均貢獻度分別為12.47%（E）、0.19%（E）、81.38%（E）。可見，信息技術對旅游經濟的發展起到了至關重要的作用，它對旅游產出的貢獻度已經遠遠超出了旅游固定資產和旅游勞動對旅游產出的貢獻度。

為了進一步考察3個投入要素的相對投入量的變化，將數據進行無量綱化處理以消除不同單位的影響，并計算各個投入要素相對投入比例。計算結果如圖2所示。可以看出，旅游固定資產的相對投入比例變化不大，但是隨著時間的變化，所占比例略有降低；勞動和信息技術的相對投入比例變化較大，從2000年到2014年，勞動相對投入所占比例從49.6%降至19.7%，而信息技術相對投入比例從10.5%上升為53.8%，占到所有要素比例的一半以上。因此本文得出結論：北京市旅游經濟的增長從開始主要依靠勞動和資本的投入轉變為主要依靠信息技術和資本投入，勞動投入在旅游經濟增長中的作用逐漸被弱化；資本投入在旅游發展中的地位相對比較穩定，信息技術投入逐漸取代了勞動投入的份額，成為了3個要素中相對比例最高的要素。這也進一步證明了信息技術對旅游發展起到了越來越重要的作用。

圖2 2000—2014年各個投入要素的相對投入比例Fig.2 Relative input ratio of each factor from 2000 to 2014

四、結論與政策啟示

基于2000—2014年北京市的時間序列數據，本研究運用彈性系數與貢獻度指數衡量了信息技術對旅游經濟增長的影響，并同時與固定資產投入、勞動投入的彈性和貢獻度進行了對比分析。本研究的結論如下：

第一，從平均增長率來看，自2000年以來，北京市旅游經濟增長中信息技術投入的年增長率一直處于較高的水平，且遠高于旅游固定資產和勞動的年增長率。同時信息技術投入的年增長率要高于旅游產出的年增長率。這一方面說明北京市信息技術的投入一直保持著較高的水平，也從側面反映了信息技術對旅游業的影響只能是信息技術溢出效應的一方面，信息技術的高投入必然還會給其他行業帶來一定的影響。

第二，從彈性系數的比較結果來看，在規模報酬不變的假設條件下，固定資產、勞動和信息技術的投入都能顯著地促進北京市旅游經濟的增長，但信息技術對經濟增長的影響要大于固定資產和勞動投入。信息技術對旅游產出的彈性大約是旅游勞動產出彈性的4倍；其次是旅游固定資產產出彈性，其值約為旅游勞動產出彈性的3倍。這充分說明北京市旅游經濟增長對信息技術的投入反應更加敏感，信息技術的投入對旅游經濟增長的轉化效率更高。同時本結論表明信息技術對北京旅游經濟的彈性為0.488，高于0.391的全國平均水平。

第三，從貢獻度系數的比較來看，信息技術的貢獻度最大。這充分說明了信息技術在北京市旅游經濟增長中的推動作用。勞動投入的貢獻度最小，說明勞動力的投入已經無法大力促進旅游經濟增長。

第四，從要素的相對投入比例來看，信息技術的相對投入比例已經達到了一半以上，逐漸取代了勞動投入的份額，成為了旅游投入要素中越來越重要的因素。同時，也可以發現北京市旅游的發展從開始主要依靠勞動和資本的投入，轉變為越來越依靠信息技術的投入，已經從傳統的勞動—資本驅動型模式變為了技術驅動型模式，信息技術在旅游發展中的地位不斷得到加強。

第五，經過回歸后的北京市旅游經濟生產函數在要素彈性加和為1的假設條件下成立，說明目前北京市旅游產業的生產處于規模報酬不變的狀態，即北京市旅游產業的生產效率已經進入到了發展的成熟階段，即生產規模增加無法帶來生產效率的提高，只有通過技術進步才可以提高經濟效益。

北京市旅游業的信息技術應用已經處于全國前列，2015年1月舉行的第四屆中國旅游產業發展年會上北京市獲得2014年“美麗中國”十佳智慧旅游城市稱號，并在近年來大力提高信息技術在旅游管理中的應用。建成的首都旅游產業運行監測調度中心集數據共享、產業監測、視頻監控、公共服務、應急調度、視頻會議等多項功能于一體，在全國旅游系統是首創。調度中心實時監控全市近100家重點景區、飯店和游客集中區域，定時發布京城各大景區的游覽舒適度指數，為游客出行提供參考，為假日旅游安全應急提供保障。北京市被國家旅游局確定為“重點景區游客流量監測和服務系統試點省市”。同時“北京旅游網”有包括中文在內的多達10種語言的不同版本，是應用語言最多的政府旅游網站；北京市旅游行政主管部門開發并發布了“i游北京”APP，以適應游客在旅游過程中應用移動終端設備的趨勢。盡管北京市旅游主管部門在信息化方面已經取得了不俗的成績，但旅游信息技術在北京市旅游產業中的應用空間仍然很大。基于研究結論，本文認為北京市今后要進一步加強對信息技術的開發與應用，充分發揮信息技術對旅游經濟增長的驅動效應，其主要工作應包括以下方面：

首先，深化信息技術的應用，拓展信息查詢渠道，滿足游客信息查詢需求。雖然“北京旅游網”有10種語言版本，但在移動終端逐漸成為旅游信息查詢主要途徑的背景下，多種語言應盡快拓展到APP等新型信息發布平臺上。“i游北京”APP目前只有中文簡體版本，無法適應境外游客對旅游信息的查詢，且APP上很多模塊暫無內容，需要盡快完善與不斷更新。

其次，深化信息技術的應用，完善網絡支付功能，提升游客支付體驗。在電子支付已經成為消費習慣的背景下，應加快網絡預定與支付功能在旅游過程中的應用，建立景區門票與國內主要網絡支付平臺、團購平臺之間的無縫對接。

再次，深化信息技術的應用，提高部門協作效率，保障游客安全與權益。運用信息技術加強旅游部門與交通、公安、消防及其他相關部門之間的聯動，提高部門合作的效率，以保障游客在京旅游期間的旅游安全和各項權益。

最后，深化信息技術的應用，提高從業人員素質，提高旅游生產效率。從實證分析中可以得知，北京市旅游經濟增長中勞動投入的彈性和貢獻度都是最低的。這一方面說明北京市的旅游經濟不能靠勞動力規模投入獲得效率提升，同時也說明勞動力的投入對旅游經濟發展的作用還有提升空間。對北京市旅游從業人員、尤其是旅游小企業主（如鄉村旅游農戶）進行信息化培訓，能夠改變傳統的生產觀念和生產方式，從而提升游客旅游體驗，大大提高生產效率。

信息技術推動旅游業的發展已經成為共識，“生產率悖論”在國內外的旅游研究中都被證明已經不存在。本文通過文獻分析，結合實證研究，運用生產函數，探究信息技術對北京市旅游經濟增長的貢獻度，并同時與固定資產投資、勞動投入等要素貢獻度進行了比較，得出了信息技術對北京旅游經濟增長貢獻度最大的結論。但本文也存在數據來源與研究內容方面的局限。因為本文在借鑒其他文獻方法的基礎上，選用了“郵電業務總量”指代信息技術投入。雖然該指標的選用有一定的科學性，但不排除其與旅游信息技術投入之間的差異。在今后的研究中，可嘗試選用構建旅游信息技術指數，用于評價各地旅游信息投入水平，并將其運用到生產函數中進行歷史數據的回歸擬合。

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