中國科技創新對旅游經濟效率的空間溢出效應

王 凱,胡 奕,甘 暢,李 智 慧

(1.湖南師范大學旅游學院,湖南 長沙 410081;2.石河子大學理學院,新疆 石河子 832000)

0 引言

科技創新能優化產業結構、提高自然資源利用效率和全社會勞動生產率[1],是區域高質量發展的動力源泉[2]。在此現實背景下,推進科技創新勢必會促進旅游產業的蓬勃發展?！丁笆奈濉蔽幕吐糜伟l展規劃》指出,要聚焦文化和旅游發展重大戰略和現實需求,深入實施科技創新驅動戰略,強化自主創新,集合優勢資源,加強關鍵技術研發和應用,全面提升文化和旅游科技創新能力。經濟效率是評價資源投入與產出這一經濟行為的重要手段,旅游經濟效率能科學反映旅游發展要素投入與產出水平,并能有效衡量區域旅游發展狀況和質量[3]。因此,兼具理論意義與實踐價值的研究問題出現:科技創新對旅游經濟效率的影響如何?科技創新對旅游經濟效率是否存在空間溢出效應?

目前,關于科技創新與旅游產業發展關系的研究較多,主要有:①科技創新對旅游產業發展的單向影響。國外學者提出科技創新能通過提高旅游業管理水平[4]和服務質量[5]滿足旅游者多種需求,認為科技創新能改善和豐富游客的旅游體驗,目的地應創新產品以增強獨特性[6]。國內學者認為科技創新有助于挖掘旅游資源潛力,優化旅游管理系統等,應加強科技創新對全域旅游和生態旅游的賦能作用[7,8];王兆峰揭示了科技創新對湖南武陵山片區旅游發展影響的時空分異特征[9];江金波等探究了科技創新對廣東省旅游產業優化升級的影響路徑,指出信息技術是旅游產業結構轉型的重要驅動力[10]。②科技創新與旅游產業發展之間的動態關聯和相互促進作用。已有研究多以省域為評估單元,在厘清兩系統互動機理的基礎上,運用耦合協調度[11,12]、復合系統協同度[13,14]等模型分析二者的協同關系及水平,結合探索式空間數據分析[13]、重心軌跡[13]和灰色GM(1.1)預測模型[12,13]分析協調關系的時空演變。③旅游產業科技創新研究?！奥糜慰萍紕撔隆笔侵感驴萍缄P注旅游產業的需求及趨勢,歷經設計、研發、工程化、商品化等階段,提高旅游產業的科技含量并強烈驅動旅游產業發展的全部活動和過程總和[15]。國外學者多聚焦于旅游創新研究,涵蓋旅游創新的評價[16,17]、動力機制[18]、旅游創新系統[19]等,并指出旅游技術能改善旅游發展模式[20];國內研究多以省域[21]和市域[22]為例,探究旅游科技創新的時空格局[22]、驅動因素[21]及經濟效應[23]。

上述研究偏重于論證科技創新對旅游發展的單向影響或二者的耦合協調關系,基于空間分異視角的探討較少;部分學者考察了科技創新對旅游經濟的積極影響,但較少涉及高質量發展背景下科技創新對旅游經濟效率的影響研究,更易忽略科技創新對旅游經濟效率的空間溢出效應。因此,本文通過構建科技創新水平和旅游經濟效率的評價指標體系,綜合運用空間自相關分析及空間面板杜賓模型(SPDM)考察2001—2019年中國30個省域科技創新對旅游經濟效率的空間溢出效應,以期為提高科技創新水平、實現旅游業提質增效和區域旅游業高質量發展聯動提供決策依據。

1 研究方法和數據

1.1 評價指標體系構建

科技創新水平與旅游經濟效率是多種因素綜合影響的結果,遵循代表性、科學性、可獲取性等原則,構建綜合評價指標體系對科技創新水平與旅游經濟效率進行評價(表1)。

表1 科技創新水平與旅游經濟效率評價指標體系

1)科技創新水平(XTech)。參考文獻[12,24,25],本文立足于投入—產出視角,選取科技創新投入和產出2個維度11項指標構建科技創新系統。其中,科技創新投入是自主創新的內在驅動力,主要包括人力、物力和財力投入;科技創新產出反映創新能力和成效,采用技術市場成交額、專利數、科技論文數和新產品銷售收入占比衡量。為避免極端值和負值對數據測算造成不利影響,首先對數據進行標準化及消0處理,再采用熵值法為各項指標賦權,最后采用線性加權法測算區域科技創新水平,具體步驟詳見文獻[26]。

(1)

(2)

(3)

γi≥0,i=1,2,…,n}

(4)

(5)

1.2 空間面板杜賓模型(SPDM)構建

空間計量面板模型在區域溢出研究中應用頗廣,能同時反映區域自身特性及其空間關聯性?？紤]到科技創新對旅游經濟效率可能存在空間溢出作用,本文借鑒 LeSage等[30]的研究構建空間面板杜賓模型(SPDM)(式(6)),考察科技創新對旅游經濟效率的影響。若ε=0且ρ≠0,SPDM會降級為空間面板自回歸模型(SPLM);若ε+ρα1=0,SPDM則簡化為空間面板誤差模型(SPEM)。由此可見,SPDM是一般形式,SPLM和SPEM是SPDM的特殊形式,實證研究中需要根據模型診斷結果選擇最佳模型。

(6)

式中:yit和Tit分別為i地區在t時期的被解釋變量旅游經濟效率和核心解釋變量科技創新,Xit為控制變量,ρ、ε和β分別為被解釋變量、核心解釋變量和控制變量的空間溢出系數,α1和σ分別為核心解釋變量和控制變量的回歸系數,α0為常數項,w為空間權重矩陣(本文采用地理鄰接矩陣),μi和γt分別為空間和時間固定效應,τit為服從正態分布的隨機擾動項。

控制變量包括:①經濟發展水平(XPgdp):區域經濟發展水平是旅游發展規模、居民出游率和消費水平的重要決定因素,可反映區域發展旅游業的經濟實力,以人均GDP表征[31];②城鎮化水平(XUrb):城鎮化的推進伴隨著產業及人口的空間集聚,通過推動旅游要素積累和旅游產業創新等實現旅游經濟效率提升,以城鎮人口比重衡量[32];③對外開放(XOpen):對外開放程度的提升能帶來入境旅游人數和收入的增加,并且對旅游業資本和技術水平的提高大有裨益,采用進出口總額占GDP比重表征[31];④產業結構升級(XStr):產業結構升級標志著區域服務化進程加快,旅游發展環境得到優化,以第三產業產值與第二產業產值之比度量[26];⑤旅游資源稟賦(XRes):旅游資源是區域旅游業發展的基礎和支撐,也是吸引旅游者來訪的根本要素,該變量由世界自然與文化遺產、國家歷史文化名城、國家重點風景名勝區、國家自然保護區、國家森林公園和國家重點文物保護單位數量加總表征[33];⑥交通發展水平(XTra):交通網絡建設保障了旅游地的可進入性,并為相關要素流動創造了必要條件[34],利用各省域公路與鐵路里程總和與土地面積之比表示。

此外,解釋變量的回歸系數無法準確反映解釋變量對被解釋變量的邊際效應,因此需要借助偏微分分解法將回歸系數分解為直接效應與間接效應,前者表示解釋變量對本區域的平均影響,后者反映解釋變量對相鄰區域的平均影響(空間溢出效應)[30]。參考文獻[30],將式(6)轉變成矩陣形式(式(7)),則可以將t時刻因變量Y對第M個自變量的偏微分矩陣表示為式(8)。

(7)

式中:Y為被解釋變量的N×1(N=30)維向量,a為常數項,AN為N×1維元素為1的向量,Z′為由所有解釋變量構成的N×M維矩陣,θ*為誤差項。

(8)

式中:εm為解釋變量對被解釋變量的直接效應(產出彈性),最右側矩陣中除εm之外的元素值均表示間接效應(即相鄰地區解釋變量對本地區被解釋變量的影響),直接效應與間接效應之和為總效應。

1.3 數據來源

本文以中國30個省域(因數據缺失,不含西藏以及港澳臺)為研究對象,考慮到新冠疫情可能會影響研究結果穩健性,將研究時限設為2001—2019年?？萍紕撔略u價指標數據來源于2002—2020年《中國科技統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》《中國統計年鑒》以及2001—2019年各省域國民經濟和社會發展統計公報;旅游投入與產出數據主要來自《中國旅游統計年鑒》(2002—2018年)、《中國文化和旅游統計年鑒》(2019年)、《中國文化文物和旅游統計年鑒》(2020年)、部分省區旅游統計公報(2001—2019年),旅游資源稟賦數據來源于世界遺產中心網(http://whc.unesco.org/zh/list)、國家文物局官網(http://www.ncha.gov.cn)、國家公園網(http://gigy.com);其他控制變量數據均來自國家統計局(http://http://www.stats.gov.cn)和EPS官方數據庫。為消除通貨膨脹的影響,以2001年為基期運用GDP平減指數處理有關經濟數據,同時考慮到數據可能存在異方差問題,對所有指標數據進行取對數處理。

2 結果與分析

2.1 科技創新水平評價

如表2所示,2001—2019年中國30個省域科技創新指數均值由0.038增至0.193,年均增長率為9.45%,表明中國科技創新驅動發展戰略的有效實施和新一輪科技革命的穩步推進帶動了區域科技創新水平的提升。為進一步探究科技創新發展的區域異質性,將研究樣本劃分為東部、中部、西部和東北4個地區(1)東部地區:北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南10省域;中部地區:山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6省域;西部地區:內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆12省域;東北地區:遼寧、吉林和黑龍江3省域。,2001—2019年四大地區科技創新指數均值分別為0.184、0.082、0.047、0.071,累計增長率和平均增長率格局均呈現“中部(465.79%,10.19%)>東部(460.25%,10.13%)>西部(299.22%,8.47%)>東北(188.86%,6.22%)”特征,說明區域科技創新發展不平衡問題較突出。其中,東部地區經濟支撐能力強、地理位置優越以及創新氛圍濃厚,始終是科技創新發展的領頭軍;前期位列第二的東北地區后期與中部發生排名互換;西部地區囿于其低開放性以及落后的社會經濟基礎,一直處于科技創新發展的末位。

表2 2001—2019年中國省域科技創新與旅游經濟效率的綜合指數

2.2 旅游經濟效率評價

2001—2019年中國30個省域旅游經濟效率均值由0.215增至0.597,年均增長率為6.13%,2003年受“非典”疫情的強烈沖擊旅游業遭受重創,此后穩步發展并在2016年“全域旅游”提出后迅猛發展,2017年回歸平穩趨勢。從區域看,研究期內東部、中部、西部和東北四大地區旅游經濟效率均值有所改善,前13年東部地區旅游經濟效率穩居首位,2014年以后,中部地區憑借其豐富的自然和人文旅游資源本底以及充裕的勞動力資源超過東部地區成為旅游發展的優勝者,“西部大開發”以及“東北振興”的戰略紅利推動西部和東北地區旅游經濟效率顯著提升。四大地區旅游經濟效率的累計增長率和平均增長率均表現為“東北(339.75%,9.66%)>中部(287.10%,8.27%)>西部(269.05%,7.81%)>東部(85.92%,3.67%)”,說明研究期內中部、西部和東北地區旅游發展勢頭強勁。

2.3 科技創新對旅游經濟效率的空間溢出效應

2.3.1 空間自相關檢驗 在借助空間計量模型測算科技創新對旅游經濟效率的空間效應之前,需檢驗二者是否具有空間自相關性,故本文基于地理鄰接矩陣計算2001—2019年科技創新與旅游經濟效率的全局Moran′s I以驗證二者的空間集聚性。如表3所示,除2004年外,其他年份科技創新全局Moran′s I均顯著為正值,表明全國科技創新發展水平空間分布表現出地理位置相鄰省域科技創新水平相近的特點。2001—2019年旅游經濟效率全局Moran′s I均為正值,大多數年份檢驗結果呈現出不同程度的顯著性,說明旅游經濟效率在全國范圍內具有較強的空間依賴性和集聚性。值得注意的是,雖然科技創新和旅游經濟效率的全局Moran′s I在少數年份未通過顯著性檢驗,但并不能據此判斷當年任何地區科技創新與旅游經濟效率均孤立于相鄰地區,可能是由于二者的空間相關性只存在于少數省域,抑或是因為空間正相關和負相關的省域相互抵消所致[34]?？紤]到全局Moran′s I忽略了各省域空間關聯的差異性,本文在局部空間自相關檢驗的基礎上,借助Moran′s I散點圖對30個省域科技創新和旅游經濟效率的空間自相關進行可視化(圖1)。如圖1所示,科技創新和旅游經濟效率的局部Moran′s I分別為0.162和0.124,且最少有16個省域處于第一和第三象限,占研究省域總數的53.3%以上,說明中國科技創新與旅游經濟效率均具有顯著的空間自相關性,且主要呈現高高和低低集聚模式。

圖1 科技創新與旅游經濟效率的局部Moran′s I

表3 科技創新與旅游經濟效率的全局Moran′s I

2.3.2 模型選擇 空間自相關檢驗結果顯示科技創新以及旅游經濟效率均存在全局和局部的空間關聯,在探究科技創新對旅游經濟效率的影響時有必要將空間作用納入研究范圍,故本文擬構建空間計量模型進行研究。空間計量模型的確定需要結合LM檢驗、Wald檢驗、LR檢驗以及Hausman檢驗等的結果加以判斷[35](表4)。首先,SPLM模型和SPEM模型的LM和Robust LM統計量分別在1%和5%的水平上顯著,說明科技創新對旅游經濟效率同時具有空間滯后效應和空間誤差效應,驗證了前者對后者的影響具有空間關聯性。其次,建立SPDM模型,通過Wald與LR檢驗結果篩選最優模型。SPLM模型和SPEM模型的Wald與LR統計量均在1%的水平上顯著,拒絕了SPDM模型會簡化為SPLM模型或SPEM模型的原假設,故SPDM模型為本文最優模型。進一步運用Hausman檢驗對固定效應和隨機效應進行判定,Hausman統計值為38.45,且通過了1%水平的顯著性檢驗,表明固定效應更適用。最后,在固定效應基礎上進行時間固定和空間固定選擇,檢驗結果皆拒絕原假設,故時空雙重固定最優。因此,本文選擇SPDM時空雙重固定模型分析科技創新對旅游經濟效率的影響。

表4 模型檢驗結果

2.3.3 回歸結果分析 ①從OLS、SPLM、SPEM及SPDM模型的檢驗結果(表5)可知,核心解釋變量的影響系數和顯著性并無質的變化,表明本文關于科技創新對旅游經濟效率影響的研究結果具有穩健性。其中,SPDM模型的LogL最大,赤池信息量(AIC)和貝葉斯信息量(BIC)最小,表示SPDM模型更具解釋力[36],故為本文最佳模型。②空間交互作用會影響科技創新對旅游經濟效率的產出彈性。如表5所示,在忽略空間作用的傳統OLS回歸模型中,科技創新對旅游經濟效率的影響系數為0.098 8,P值為0.074;在考慮空間因素的SPLM、SPEM及SPDM模型中,其估計系數和顯著性明顯提高,且考慮空間溢出效應的SPDM模型結果最理想。顯然,非空間面板的OLS模型因忽略了變量間的空間溢出效應而低估了科技創新對旅游經濟效率的作用程度。③科技創新對旅游經濟效率具有明顯的空間溢出效應。旅游經濟效率的空間溢出系數ρ在10%的水平上顯著,表明旅游經濟效率具有明顯的空間溢出性;科技創新與旅游經濟效率的空間交互項W×lnXTech系數顯著為負,意味著相鄰省域創新能力的日益提升阻礙了本省域旅游經濟效率的改善,這可能是相鄰省域科技創新發展對本省域旅游發展要素的“虹吸效應”大于“擴散效應”,導致旅游發展受阻。

表5 模型回歸結果

2.3.4 空間效應分解 基于時空雙重固定的SPDM模型估計,運用前述偏微分分解法計算各解釋變量對被解釋變量的直接效應、間接效應和總效應(表6),從空間影響分解結果可以看出:

表6 模型回歸結果

1)科技創新對本省域旅游經濟效率的影響?？萍紕撔聦β糜谓洕视绊懙闹苯有禂禐?.321 2,且在1%的水平上顯著,表明科技創新能有效推動本區域旅游經濟效率的改善。這可能是因為:創新人才和技術的投入豐富了旅游產品和旅游業態,改善了旅游供給和旅游發展模式,提升了區域旅游吸引力,增加旅游產出;科技創新加速了旅游企業的專業化進程,旅游服務和設施的科技性日益增強,在節省人力資源的同時也契合多樣旅游需求,進而減少旅游從業人員投入、增加區域旅游人數;移動互聯網、大數據及云計算等現代信息技術的蓬勃發展不僅推動了旅游企業交易管理工作的智能化和高效化,降低旅游企業成本和投入,而且加快推動旅游企業營銷品牌化和網絡化的實現,拓寬了旅游信息交流渠道,促進旅游目的地形象廣泛傳播,提高其知名度,驅動旅游收入增加;大量旅游信息以及在線旅游服務平臺提高了旅游者對消費行為的自組織能力,引導旅游消費行為升級[37];科技創新能改善旅游資源質量,一方面,科學技術在旅游資源開發與保護監測過程的廣泛應用能有效保護旅游資源和避免無序開發以優化旅游供給,另一方面,減量技術、再利用技術和資源化技術等生態技術和綠色科技的運用保護了旅游業賴以生存的生態環境,提升了旅游資源品質和吸引力,推動國內外旅游人次的增長[8]。

2)科技創新對旅游經濟效率的空間溢出效應。在地理鄰接權重矩陣下,科技創新對旅游經濟效率影響的間接效應系數為-0.727 8,且在1%的水平上顯著,說明區域科技創新能力的提升會對相鄰省域旅游經濟效率產生反向推動作用和空間競爭效應,這與王龍杰等的研究結論[34,38,39]相似。可能原因有:一方面,科技創新是影響區域發展競爭力的重要因素,創新能力的提升能為區域經濟發展帶來良好機遇[24]。在科技創新的驅動下,經濟和技術發展的“鴻溝”使人才、市場和資金等要素更多集聚在創新能力和經濟實力雙優的本省域,因此對鄰近省域旅游發展所需的經濟資源要素產生“虹吸效應”,導致其旅游發展要素短缺,旅游投入及旅游吸引力不足,因而抑制旅游發展和旅游經濟效率提高。另一方面,科技創新通過加速產業更替、優化需求結構以及利用產業間的關聯效應推動產業結構轉型升級。產業結構升級表明“經濟服務化”進程加快[26],并伴隨著區域交通、通信、住宿等基礎設施的日臻完善,從而為本省域旅游高質量發展提供肥沃土壤,但由于旅游發展存在空間競爭和屏蔽效應,使處于旅游相對非優區的相鄰省域旅游人次和收入減少,進而降低旅游經濟效率。

3)控制變量對旅游經濟效率的影響。①經濟發展水平和城鎮化能對旅游經濟效率產生強有力的推動作用,但二者均會在一定程度上約束相鄰省域旅游經濟效率的改善,這可能是因為在經濟發展水平和城鎮化發展的加持下,本省域會對周圍省域的人才、技術、資金等產生吸納作用,相應縮減鄰近省域旅游經濟要素與資源的投入,導致旅游業發展受限。②旅游資源稟賦對旅游經濟效率的直接效應和間接效應均顯著為正,表明旅游資源的深度有序開發是挖掘旅游潛力以及刺激旅游需求的重要手段,同時旅游資源開發具有示范和模仿效應,鄰近省域能通過借鑒旅游資源開發經驗把握旅游需求以激發旅游市場活力,從而帶動旅游效率提高。③對外開放、產業結構升級以及交通發展水平對旅游經濟效率均具有不同程度的正向作用,對外開放程度的優化在展現深厚文化及旅游發展內涵的同時能拓寬國外旅游市場以改善旅游經濟發展水平;產業結構升級意味著服務經濟日趨成熟,旅游目的地的基礎服務設施(如交通、餐飲、住宿等)明顯改善,能為旅游者提供優質服務和愉快體驗;交通設施是連接旅游供給和需求的樞紐,交通設施建設能提高區域可達性和擴大旅游流,增加旅游產出。但三者對旅游經濟效率的間接效應均不顯著,說明它們對旅游經濟效率的作用尚未形成完備的省域聯動機制,對相鄰省域旅游經濟效率的輻射強度仍待鞏固加強。

3 結論與啟示

本文在測算2001—2019年中國30個省域科技創新水平及旅游經濟效率的基礎上,借助空間面板杜賓模型考察科技創新對旅游經濟效率的影響及空間效應,主要結論如下:①2001—2019年中國30個省域科技創新指數均值由0.038增至0.193,年均增長率為9.45%,東、中、西部以及東北四大地區科技創新水平明顯上升,增速形成“中部>東部>西部>東北”的空間格局;30個省域旅游經濟效率均值由0.215增至0.597,年均增長率為6.13%,四大地區旅游經濟效率改善卓有成效,增速呈現“東北>中部>西部>東部”的分布特征。②科技創新水平和旅游經濟效率均呈現明顯的空間關聯性和依賴性,并且主要形成高高和低低集聚模式,表明研究科技創新對旅游經濟效率的影響不可忽視空間效應;空間計量模型結果顯示,科技創新對本地旅游經濟效率改善作用明顯,但會在一定程度上抑制鄰近省域旅游經濟效率的提升。③在科技創新的影響下,經濟發展水平和城鎮化對本省域旅游經濟效率具有明顯的正向作用,但會抑制相鄰省域旅游經濟效率提升;旅游資源稟賦對旅游經濟效率的直接和間接效應均正向顯著;對外開放、產業結構升級以及交通發展水平均能促進本省域旅游經濟效率的改善,但對相鄰省域旅游經濟效率的作用仍需加強。

根據上述結論提出以下建議:①旅游業高質量發展目標的實現要求區域協同發展。東部地區應充分發揮在科技創新和旅游發展方面的引領示范作用,保持其科技創新發展優勢,加快經濟發展及人才引進,強化科技對旅游業高質量發展的支撐作用;中部地區應積極配合和承接東部地區產業轉移,持續推進科技創新驅動發展戰略,擴大科技創新增強旅游經濟效率的作用范圍;西部和東北地區應借鑒東部地區科技創新經驗,出臺優惠扶持政策,鼓勵科技創新,加快推進旅游領域“產學研”合作發展。②要充分考慮旅游經濟效率的空間關聯特性,將空間作用納入旅游高質量發展的實施過程中。要高度重視科技創新對旅游經濟效率的負向空間溢出效應,共謀科技創新與合作發展,弱化其對鄰近省域經濟資源要素等的“截流效應”,打破行政區劃對旅游發展的壁壘,攜手推進區域發展和旅游發展一體化,促進旅游生產要素(如物質資本、勞動力等)的跨區域流動,正向發揮強化旅游經濟效率領先省域的輻射溢出作用。③各省域要加強技術經濟組織和社會經濟制度創新,加快推進新型城鎮化進程,保障公共衛生、教育、社會保障、就業等服務質量,提高居民旅游消費能力;合理有序開發旅游資源,加快文化和旅游產業融合步伐,促進旅游可持續發展;全面提高對外開放水平,增強開放型經濟體制建設能力和水平,促進國內國際經濟聯動;全力推進產業結構調整,實現各產業協調發展和區域產業結構優化升級;加大交通建設投入,關注交通技術變革,構建快速交通體系。