產業集聚視角下我國流通業與旅游業協同發展實證研究

劉潔靈

內容摘要：本文以西南地區為樣本，以2008-2017年為樣本區間，利用區位熵指數分別研究了流通業、旅游業的集聚水平，并在此基礎上，通過協同集聚指數方法研究了兩個產業之間的協同發展水平。由結果可知，近十年來西南地區流通業、旅游業的集聚水平雖然局部波動，但總體上保持了穩定特征，同時與全國平均水平相比仍有一定的差距;流通業與旅游業的協同集聚水平總體上保持在較高水平，且時序上總體呈現“V型”波動提升趨勢。綜合兩個產業的集聚程度以及協同集聚水平，要確保流通業與旅游業的協同發展，就不能再盲目追求產業各自集聚的前提下謀協同，關鍵是要確保兩個產業的集聚性要相互協調，不能偏倚一方。

關鍵詞：產業集聚? ?流通業? ?旅游業? ?協同發展? ?西南地區

引言

隨著我國經濟不斷發展，社會分工不斷細化，傳統產業之間的邊界越來越模糊，產業與產業之間的關聯性也越來越高。尤其是在流通業和旅游業這兩個產業之間，相互關聯效應非常明顯。旅游消費活動本身就伴隨著人口、物質、信息等的流動，而流通業作為連接旅游供給者與消費者的重要紐帶，隨著旅游活動的日益頻繁化，其紐帶作用也不斷凸顯出來。反過來，正是基于流通業的這種紐帶作用，我國旅游業日益興旺發達，也為流通業的發展帶來了巨大發展空間。

目前已有較多學者研究了流通業與旅游業之間的關系。張麗（2017）以湖北省張家界市為例，探討了流通業與旅游業的共生發展關系，并提出了兩個產業融合發展的路徑。張龍（2018）從勞動生產率視角，研究了流通業發展對鄰省旅游業發展的溢出效應，并認為這種溢出效應是顯著而且正向的。徐海峰（2018）基于系統耦合理論，以北京市為例，研究了新型城鎮化、流通業與旅游業的協同發展關系，認為新型城鎮化、流通業與旅游業三個子系統之間的耦合交互作用顯著。在現代產業體系下，一個產業的發展往往要注重集聚性，通過集聚有利于發揮產業規模效應，有利于資源共享，也有利于產業鏈條完善，對一個產業的高質量發展具有重要作用。因此，流通業和旅游業的協同發展，也有必要站在產業集聚的視角下進行思考。遺憾的是，現有文獻多是從產業規模、生產率等方面研究產業協同發展問題，鮮有文獻從集聚視角進行研究。因此，本文以我國西南地區為例，站在產業集聚角度，重點通過實證來分析流通業與旅游業的協同集聚性，研究兩個產業之間的協同發展關系。

流通業和旅游業集聚的測度分析

（一）測度方法

目前測算一個產業集聚水平的定量方法主要有四種：一是由Haggett提出的區位熵指數，二是由Herfindahl與Hirschman提出的Herfindahl-Hirschman指數（簡稱HHI指數），三是由Ellison與Glacser提出的Ellision-Glaeser集聚指數（簡稱EG指數），四是由Duranton與Overman基于無參數回歸方法提出的D-O集聚指數。D-O集聚指數需要提供企業的地理位置信息，這一方面數據信息獲取較為困難。HHI指數雖然能夠較合理地反映一個市場中企業之間規模的差距，但含義并不直觀，且對數據要求高，而EG指數又基于HHI指數，因此也存在數據要求高的缺點。基于這些情況，本文采用區位熵指數，分別測算流通業和旅游業的集聚程度。區位熵指數的計算方法如下：

LQij=（eij/Ej）/（ei/E）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

式（1）中，LQij代表第i個地區第j個產業的區位熵指數，eij代表第i個地區第j個產業的從業人員數，Ej代表全國第j個產業的從業人員數，ei代表第i個地區所有產業的從業人員數，E代表全國所有產業的從業人員數。

根據區位熵指數的定義，區位熵指數LQ越高，說明該地區某產業的集聚水平也越高。一般而言，當LQ>1時，說明該地區某產業在全國具有集聚優勢;而當LQ<1時，則說明該地區某產業在全國具有集聚劣勢。

（二）數據樣本

選取西南地區為樣本，分別對流通業和旅游業的集聚程度進行測算。從業人員數均采用城鎮單位就業人數表示。由于我國西藏自治區數據缺失較多，而且在數值上存在較大異常性，因此剔除樣本范疇，最終選擇四川、重慶、云南和貴州4個省市。在采集數據時，選擇各個省市的省級單位數據。

（三）測算結果及分析

由于涉及到多個省市，本文在測算時遵循如下原則：測算樣本各個省市的產業（具體指流通業或旅游業）區位熵指數，反映各個省市的產業集聚程度;對所有樣本的區位熵指數取平均值，得到西南地區的產業區位熵平均值，作為西南地區某產業的綜合集聚程度。

流通業的集聚程度分析。根據式（1），結合以上原則，測算2008-2017年西南地區流通業的區位熵指數，結果如表1所示。

從時序性來看，西南地區流通業的集聚水平總體上呈現穩定特征。從表1結果看，2008年西南地區流通業區位熵指數為0.9793，2017年區位熵指數為0.9427，較2008年有小幅下降。但從時序性局部變化來看，存在微弱波動。在2008年至2012年間西南地區流通業區位熵緩慢提升，但2013年起區位熵指數又開始緩慢下降。李國輝（2016）在測算分析西南地區流通業規模集聚變化趨勢時，也得到了相似結論。從分省市結果來看，重慶市、四川省流通業的區位熵指數在時序性上與西南地區整體水平保持了相似的變化特征，都表現出先微弱上升后下降的波形變化態勢。但是四川省2012年起下降態勢強于西南地區平均值，一個解釋就是，四川省及周邊路網不斷完善，商業網點不斷布局，四川省內物流、零售等業態布局開始從成都等中心城市發散性流動，空間布局越來越趨向于均衡。云南省流通業的區位熵指數在2008-2017年基本沒有明顯變化，時序穩定性高于西南地區平均值。貴州省流通業的區位熵指數則隨時序表現出小幅提升態勢。

根據區位熵指數的定義，從2008年至2017年間，除了2010-2012年之外，西南地區流通業的區位熵指數均小于1，這表明西南地區流通業較全國而言總體表現出集聚劣勢，這與李國輝（2016）的結論基本一致。為了進一步比較，根據全國各省市相關數據分別計算省市的流通業區位熵指數，然后通過求平均值，得到全國流通業的區位熵指數，結果仍如表1所示。對比發現，在西南地區流通業的區位熵指數低于1的年份，區位熵指數均低于全國流通業區位熵指數，可見從產業集聚角度而言，西南地區流通業的集聚發展水平并不高，相對全國偏低。但在西南地區流通業的區位熵指數大于1的三年，恰好均微弱地高于全國平均水平，這進一步驗證了這三年西南地區流通業表現出微弱的集聚優勢。從分省市來看，2008-2017年重慶市、云南省的流通業區位熵指數均大于1，且歷年基本高于全國平均水平，這說明重慶市流通業較全國而言表現出集聚優勢。四川和貴州兩省的流通業區位熵指數均低于1，說明兩省流通業較全國而言均表現出集聚劣勢。比較西南地區和四個省市的數據發現，四川和貴州的流通業區位熵指數均在西南地區平均值下，說明四川和貴州兩省拉低了西南地區流通業的集聚水平。

旅游業集聚程度分析。按照類似方法，測算2008-2017年西南地區旅游業的區位熵指數，結果如表2所示。

從時序性來看，西南地區旅游業集聚水平總體上也保持穩定。2008年旅游業區位熵指數為0.9297，2017年區位熵指數達到0.8988，落差很小。局部來看，2013年區位熵指數到達低谷，但2008年和2017年分別下降了13%和10%。從分省市結果來看，重慶、云南和貴州三個省市的旅游業區位熵指數在時序上都與西南地區表現出較大相似性，但四川省旅游業集聚性卻呈現出較明顯的下降趨勢，這與當前重慶、云南、貴州三地旅游業態不斷豐富，而旅游大省四川省長期以來的主流旅游景區吸客優勢相對弱化有關。

從數值來看，2008-2017年西南地區旅游業的區位熵指數均小于1，說明西南地區旅游業的集聚發展一定表現出劣勢，沒有得到根本好轉。與全國平均水平相比，西南地區旅游業的集聚發展水平總體還不高，低于全國平均水平。分省市來看，四川、貴州兩地的旅游業區位熵指數基本低于西南地區平均值，表明兩省市旅游業的集聚發展滯后于西南地區。云南省旅游業的區位熵指數持續大于1，因而具有一定的集聚優勢。

流通業與旅游業協同集聚水平的測度分析

（一）測度方法

參考伍先福（2019）等的研究方法，構建產業協同集聚指數模型，測算流通業與旅游業協同集聚水平，形式如下：

ri=1-│LQim-LQis│/（LQim+LQis）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

式（2）中，ri代表第i個地區某兩個產業之間的協同集聚指數，LQim和LQis分別代表產業m和產業s的區位熵指數，這里m和s分別代表流通業和旅游業。根據產業協同集聚指數的定義，ri值越大，說明這兩個產業之間的協同集聚水平也就越高。但是，對于式（2），是存在一定適用性的，當LQim+LQis>1時，式（2）才適用;否則，當LQim+LQis<1時，則認為流通業與旅游業的區位熵指數總體偏小，對全國范圍而言不能論及集聚性，因此對于兩個產業的協同集聚也不便考慮。從表1和表2結果來看，西南地區4個省市的流通業與旅游業的區位熵指數均高于0.5，因此滿足LQim+LQis>1，所以可以采用式（2）對兩者的協同集聚水平進行測算。

（二）測算結果及分析

根據式（2），測算時遵循的原則與上面相同，結果如表3所示。從時序性來看，西南地區流通業與旅游業的協同集聚水平總體上有提升趨勢。根據表3結果可知，2008年西南地區流通業與旅游業的協同集聚指數為0.9470，而到2017年該指數為0.9774，高于2008年水平。由圖1可以看出，西南地區流通業與旅游業的協同集聚水平呈現出先降后升的“V型”波動趨勢，其中2013年為低谷。回顧前面集聚水平結果，雖然流通業集聚程度較好（接近1），但旅游業集聚性表現較差，也為歷年低谷。分省市來看，2008-2017年重慶市流通業與旅游業的協同集聚指數存在一定上升趨勢，2017年協同集聚指數為0.9389，較2008年提升了7%以上。四川省、云南省流通業與旅游業的協同集聚指數都存在“U型”變化趨勢，但幅度較小，數值基本在0.95和1之間。貴州省流通業與旅游業的協同集聚指數在2013年和2015年有明顯下降。

按照計算得到的各個省市的流通業、旅游業的區位熵指數，計算各省市流通業與旅游業的協同集聚指數，然后通過取平均值，作為全國流通業與旅游業的協同集聚指數，結果如表3所示。為便于比較，就西南地區和全國的結果繪制成圖1，可以發現全國流通業與旅游業的協同集聚水平基本趨穩，維持在0.96上下，而西南地區流通業與旅游業的協同集聚水平同全國相比，存在“兩端持平，中間異化”的特征。2008-2011年、2015-2017年兩個階段，西南地區流通業與旅游業的協同集聚指數同全國平均值基本相當，但2011-2014年間，西南地區流通業與旅游業的協同集聚水平就明顯低于全國平均水平。這可能是由于西南地區所轄范圍小，部分城市流通業與旅游業發展數據的波動可能對面上影響較大，從而引起兩個產業協同集聚水平的波動，但范圍放大到全國，雖然東中西之間流通業、旅游業發展都存在差異，但全國平均化之后，數據就會得到平滑，因此總體上表現得較為平穩。

從前面結果可知，西南地區流通業、旅游業的區位熵指數基本上低于全國平均水平，但這里流通業與旅游業的協同集聚水平卻多年與全國基本相當，這也從側面反映出從協同發展角度來說，兩個產業的集聚水平并不是越高越好，更不是越低越好，關鍵是要確保兩個產業的集聚發展要相互協調，不能偏倚一方。

再回顧式（2），顯然ri<1，因此可以認為ri值越接近于1，則表明流通業與旅游業的協同集聚水平越高。而再回顧表3結果，西南地區流通業與旅游業的協同集聚指數均在0.9以上，且四川、云南2個省市流通業與旅游業的協同集聚指數均高于0.93，說明總體上西南地區流通業與旅游業的協同集聚保持在較高水平。時序變化較大的是重慶和貴州，重慶市流通業與旅游業的協同集聚指數從2008年至2011年不斷下降，2011年和2012年均跌破0.8;貴州省流通業與旅游業的協同集聚指數在2013年跌破0.9，為當年西南地區4個省市流通業與旅游業協同集聚水平的最低值。出現這種情況，與當年流通業、旅游業各自的集聚水平出現天平式傾斜有關，沒有實現相互協調。

結論及建議

本文采用區位熵指數方法，選取四川、重慶、云南和貴州4省市，分別測算了2008-2017年西南地區流通業、旅游業的集聚水平。從測算結果可以看出，西南地區流通業、旅游業的集聚水平總體上都保持了穩定特征，但與全國平均水平相比仍有一定差距。根據區位熵指數模型，構建了流通業與旅游業協同集聚指數模型，測算了西南地區流通業與旅游業的協同集聚水平。從結果來看，西南地區流通業與旅游業的協同集聚水平總體上保持在較高水平，但在時序性上呈現出先降后升的“V型”波動性提升趨勢;同時從與全國比較來看，隨時序變化表現出“兩端持平，中間異化”的特征。

本文的實證結果也暗示了一個觀點：從協同發展來看，兩個產業的集聚水平高低并不能直觀體現兩者的協同集聚性，關鍵是兩個產業的集聚發展要相互協調，不能偏倚一方。首先，兩個產業的協同發展，需要通過集聚發展的路徑追求協同。其次，兩個產業的集聚發展，也要在兩個產業之間能夠相互協同的條件下進行。綜合本文分析，提出如下建議：

第一，要持續合理提升西南地區流通業和旅游業的集聚水平。從結果可知，西南地區流通業一直處于集聚劣勢，旅游業雖然開始轉為集聚優勢，但仍在邊緣階段，因此下一步還需要繼續加大這兩個產業的培育，爭取進一步提高集聚水平。這一方面要加大存量的企業主體培育和新項目的招引，提高產業發展質量;另一方面要加大交通、市政基礎設施和公共服務建設，尤其是要完善交通網絡，像西南地區的山區要全面提高通達性，為流通業和旅游業的集聚發展提供重要的基礎支撐。

第二，要因地制宜，因城施策，科學配置各地區流通業和旅游業集聚發展的資源要素，促進西南地區區域產業均衡發展。結果顯示重慶市和貴州省流通業和旅游業的集聚水平均低于區域平均值，區域產業集聚發展不平衡性較明顯，因此對于產業集聚發展的培育要因地制宜，不可一刀切，要根據各個城市流通業、旅游業的集聚發展情況，因城施策，提高政策效率，減少資源浪費，特別是對于產業集聚性比較差的城市要加大政策扶持，吸引優質資源要素集聚，地方政府之間也要打破行政壁壘，以強扶弱，加速區域產業均衡協調發展。

第三，要促進流通業與旅游業協同發展，就必須要站在協同的角度看問題，在兩個產業集聚發展過程中要做到相互協調，不能偏倚一方。針對當前西南地區流通業與旅游業協同集聚水平總體下降的狀況，下一步勢必要將企穩回升作為重要目標，但整個過程中需要堅持協同發展理念，不能盲目追求兩個產業各自的過度集聚，關鍵是要保持兩個產業的集聚發展要相互協調，若一味過度集聚，不僅會導致資源要素浪費，還會引起過度虹吸效應而影響周邊地區產業發展，最終不利于區域協調均衡發展。

參考文獻：

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