京津冀旅游产业对关联产业的空间溢出效应研究

舒 波，程培娴，王 韧

(燕山大学 经济管理学院，河北 秦皇岛 066004)

国家《“十四五”文化和旅游发展规划》提出，要加快京津冀三地文化和旅游协同机制和平台建设，推进文化、旅游与其他领域融合发展，完善综合效益高、带动能力强的现代旅游业体系。京津冀地区人文历史积淀丰富，旅游资源得天独厚，旅游业是融合一二三产业的综合性产业，其关联产业达110多个，随着京津冀协同发展的不断推进，地区之间经济交流与合作也在不断增强，在此背景下，研究旅游产业对关联产业空间溢出效应的强度和方向，探讨不同产业受到旅游产业溢出效应的区别及原因，对促进京津冀旅游产业及关联产业高质量发展具有重要参考意义。

目前，国内外学者主要从三个方面研究旅游产业空间溢出效应及旅游产业与关联产业的关系。

一是旅游发展对区域经济增长的影响方面。Marrocu等[1]通过对欧洲地区的实证研究发现旅游流提高了当地经济的整体效率水平。Seghir等[2]运用格兰杰因果检验对49个国家进行研究，发现旅游消费与经济增长之间存在双向格兰杰因果关系。Glauco等[3]运用广义矩量法(SYS-GMM)考察了旅游专业化与经济增长的关系，研究发现，尽管旅游专业化与经济增长在样本中所有国家都具有正向关系，但中高收入国家比低收入国家从旅游专业化中获益更多。Eleftheriou等[4]通过构建空间计量模型对希腊地区进行实证研究，结果表明旅游发展与经济增长之间存在正相关关系，旅游产业空间溢出效应显著。王良健[5]、赵磊[6]、李秋雨[7]均采用空间滞后模型与空间误差模型进行实证分析，综合得出结论为：旅游产业具有显著的空间溢出效应，本地区旅游发展能够促进邻近地区经济增长，旅游业对经济增长的产出弹性与区域经济基础呈正相关关系。

二是旅游产业对关联产业影响方面。游超[8]研究发现，观光农业旅游发展构成农村经济增长的格兰杰原因，农业旅游对农村总收入的提高起到带动作用。钟真[9]采用Tobit模型进行分析，得出乡村旅游收入对农业社会化服务效益的提高具有显著正向影响的结论。李彬彬[10]使用PSM-DID方法研究发现，休闲农业对农村经济贡献显著且具有累积效应但存在滞后性。左冰[11]运用VAR模型、格兰杰因果检验研究得出，当旅游业发展到一定阶段后，可能会挤出工业投资，导致去工业化。刘嘉毅[12]运用混合回归(POLS)、系统广义矩估计法(SYS-GMM)研究发现，旅游发展对房价有显著正向影响且主要发生于当期。赵金金[13]、陈晓艳[14]基于空间杜宾模型，探讨旅游产业的空间溢出效应，拟合结果证实了本地区旅游发展会对邻近地区旅游经济增长产生显著的正向空间溢出效应。

三是运用投入产出法对旅游业的产业关联度进行测算。Kweka等[15]运用投入产出法测算了坦桑尼亚地区旅游业与其他部门之间的相互依存关系，发现旅游业具有显著的后向关联效应且对产出和收入具有显著影响。刘晓欣[16]对旅游部门的产业关联度测算发现，直接消耗系数较高的产业为：工业(0.0536)、住宿业(0.1230)、餐饮业(0.1369)，直接分配系数较高的产业为：农业(0.0028)、建筑业(0.0197)、批发零售业(0.0058)。卢璐[17]测算得出，直接消耗系数较高的产业为：住宿和餐饮业(0.2599)，直接分配系数较高的产业为：房地产业(0.0012)、农业(0.0009)、邮政业(0.0007)。参考上述研究结论可以发现，与旅游业关联度较高的代表性产业主要有：农业、建筑业、工业、房地产业、邮政业、住宿业和餐饮业、批发和零售业。综合考虑，本研究拟选取以上产业作为研究对象。

现有研究主要集中在旅游产业对经济增长的溢出效应以及通过投入产出法对旅游业产业关联度的测算，少有研究运用空间计量方法分析旅游产业对关联产业的溢出效应。并且多数研究主要围绕省级数据展开，忽视了城市间产业的相关性与差异性。因此，本文以京津冀地区13个城市为研究对象，在验证存在空间相关性的基础上，构建空间杜宾模型分析旅游产业对关联产业空间溢出效应的强度和方向，以期为京津冀旅游产业及关联产业的未来发展提供理论支撑和决策参考。

(一)变量选取与数据来源

1.被解释变量

本文采用各地区农林牧渔业总产值与乡村人口数的比值表示人均农业总产值(lnagr)，各地区建筑业总产值与总人口的比值表示人均建筑业总产值(lncon)，各地区房地产开发完成投资额与总人口的比值表示人均房地产开发投资额(lnest)，各地区邮政业务收入与总人口的比值表示人均邮政业务收入(lnpos)。

2.核心解释变量

本文选择人均旅游收入(lnrev)作为核心解释变量，使用各城市旅游总收入除以各城市总人口数获得，旅游总收入包括国内旅游收入和国际旅游收入，人均旅游收入作为城市旅游发展类指标，可以衡量地区旅游发展水平和旅游市场规模。

3.控制变量

考虑到存在遗漏变量可能会造成估计结果的偏差，因此在模型中加入可能会影响旅游产业溢出效应的其他变量。

(1)城市公园绿地面积(lnpark)。城市公园是城市绿色基础设施的重要组成部分，通常具有生态和社会经济功能，可以反映公共休闲空间的供给水平。窦文章[18]、张洪[19]均选取人均公园绿地面积表征旅游环境竞争力。(2)旅游资源禀赋(lnsce)。旅游景区的数量和质量对当地旅游业的发展具有重要影响，借鉴孙根年[20]的研究结果，选取4A和5A级景区加权表征旅游资源禀赋，具体表达式为：sce=5A5+2.5A4。(3)公路客运量(lnhw)。交通是连接客源地与目的地的纽带，是旅游业发展的重要依托，区域交通可达性对旅游业发展具有重要影响，本文以公路客运量衡量地区交通发展水平。(4)产业结构(lnstr)。本文采用第三产业就业人数占总就业人数的比重来表示产业结构。(5)财政支出规模(lngov)。采用财政支出占GDP的比重来表示，代表政府对经济的干预和影响程度。

本文选取京津冀地区13个城市2009—2018年的面板数据，原始数据主要来源于《河北经济年鉴》《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和各市国民经济和社会发展统计公报。为了保证数据的可比性同时消除量纲的影响，对变量进行标准化处理，实证时取其对数值，变量描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计

(二)空间相关性检验

1.空间权重矩阵构建

进行空间相关性分析，首先需要构建合理的空间权重矩阵，本文选择反距离空间权重矩阵度量区域间的空间距离，反距离空间权重矩阵采用区域间地理距离倒数的二次方作为相应权重矩阵，区域间的联系程度随着区域间距离的增加而降低，区域间地理距离越近，联系程度越高，距离越远，联系程度越低，具体形式为：

(1)

2.全局空间相关性检验

若使用空间杜宾模型进行实证分析，需要先对被解释变量是否存在空间相关性进行检验，全局莫兰指数可以判断研究对象整体上在空间的态势，本文采用Moran’s I检验方法判断各变量之间是否存在全局相关性。Moran’s I取值为(-1,1)，大于0表示存在空间正相关关系，小于0表示存在空间负相关关系。全局莫兰指数可表示为：

(2)

运用stata计算2009—2018 年全局莫兰指数，发现其中人均规模以上工业主营业务收入、人均批发和零售业销售总额2009—2018年p值均大于0.1，未通过显著性检验，不存在空间相关性；
人均住宿和餐饮业营业额仅2009、2010年p值小于0.1，其余年份p值均大于0.1，多数年份不存在空间相关性。故后文研究中选取人均农业总产值、人均建筑业总产值、人均房地产开发投资额、人均邮政业务收入作为被解释变量，全局莫兰指数计算结果见表2。

表2 全局莫兰指数

由表2可以看出，人均农业总产值、人均建筑业总产值、人均房地产开发投资额、人均邮政业务收入的全局莫兰指数整体为正，部分年份出现波动，多数年份在至少5%的显著性水平上通过检验，莫兰指数整体呈上升态势，这一趋势说明，地区之间的总产值在整个期间表现出显著空间正相关关系。

3.局部空间相关性检验

全局空间相关性检验可能会忽略局部地区的非典型特征，局部空间相关性检验可以用于判断研究单元的空间态势，局部Moran’s I统计可表示为：

(3)

莫兰散点图的四个象限分别对应空间单元与其相邻单元四种类型的空间联系形式，其中，第一象限和第三象限莫兰指数为正，第二象限和第四象限莫兰指数为负，四个象限分别为高-高集聚、低-高集聚、低-低集聚和高-低集聚。

为进一步分析京津冀各地区发展水平在空间上的异质性，运用stata绘制出2018年京津冀13个市4个被解释变量的局部莫兰散点图，见图1-4，可以看出，除3-石家庄、4-承德、6-秦皇岛、7-唐山、10-沧州外，其他地区集中分布在第一、三象限，说明存在显著的空间正相关性，从各象限分布来看，1-北京、2-天津、5-张家口、8-廊坊、9-保定处于第一象限，表现出高-高集聚特征。可能是因为这些地区凭借着良好的地理区位优势，对周边地区产生了明显的溢出效应，有效推动了本地区和周边地区相关产业产值的提升。11-衡水、12-邢台、13-邯郸处于第三象限，表现出低-低集聚特征。可能因为这些地区产业配套及发展条件较差，人力资源和资本流失较多。总体来看，京津冀13个市在四个象限的分布情况基本不变，各地区空间相关关系较为稳定。

注：图中数字分别表示：1—北京，2—天津，3—石家庄，4—承德，5—张家口，6—秦皇岛，7—唐山，8—廊坊，9—保定，10—沧州，11—衡水，12—邢台，13—邯郸。(下图同)。

图2 2018年京津冀13个市人均建筑业总产值局部莫兰散点图

图3 2018年京津冀13个市人均房地产开发投资额局部莫兰散点图

图4 2018年京津冀13个市人均邮政业务收入局部莫兰散点图

(三)空间计量模型构建

上文通过测算全局莫兰指数和局部莫兰指数进行了空间相关性检验，初步判断京津冀区域存在空间相关性，因此需要构建空间计量模型进行实证分析，为进一步探讨旅游产业对关联产业的溢出效应，本文采用空间杜宾模型(SDM)进行研究，基本表达式如式(4)所示。

εit=νit

(4)

其中，yit为被解释变量，ρ为空间自回归系数，Wij为空间权重矩阵W的第i行第j列元素，i表示截面维度，t表示时间维度，μi为个体效应，γt为时间效应，εit为随机误差项。

具体模型如式(5)(6)(7)(8)所示：

β6lnsceit+θ1Wijlnrevit+θ2Wijlnparkit+θ3Wijlnhwit+θ4Wijlnstrit+θ5Wijlngovit+

θ6Wijlnsceit+μi+γt+εit

(5)

β6lnsceit+θ1Wijlnrevit+θ2Wijlnparkit+θ3Wijlnhwit+θ4Wijlnstrit+θ5Wijlngovit+

θ6Wijlnsceit+μi+γt+εit

(6)

β6lnsceit+θ1Wijlnrevit+θ2Wijlnparkit+θ3Wijlnhwit+θ4Wijlnstrit+θ5Wijlngovit+

θ6Wijlnsceit+μi+γt+εit

(7)

β5lngovit+β6lnsceit+θ1Wijlnrevit+θ2Wijlnparkit+θ3Wijlnhwit+

θ4Wijlnstrit+θ5Wijlngovit+θ6Wijlnsceit+μi+γt+εit

(8)

(一)空间杜宾模型回归分析

本文采用stata15软件进行操作处理，对四个被解释变量分别构建空间杜宾模型，回归结果见表3，可以看出：(1)人均旅游收入对人均农业总产值、人均房地产开发投资额、人均邮政业务收入均具有显著正向影响，而对人均建筑业总产值具有负向影响。(2)城市公园绿地面积对人均农业总产值具有抑制作用，对人均房地产开发投资额具有促进作用，而对人均建筑业总产值和人均邮政业务收入的影响不显著。(3)旅游资源禀赋对人均建筑业总产值和人均邮政业务收入均具有正向影响，而对人均农业总产值、人均房地产开发投资额的影响不显著。(4)公路客运量对人均农业总产值、人均房地产开发投资额具有显著正向影响，而对人均建筑业总产值和人均邮政业务收入的影响不显著。(5)产业结构对人均农业总产值的增长具有显著促进作用，对人均建筑业总产值具有抑制作用，而对人均房地产开发投资额和人均邮政业务收入的影响不显著。(6)财政支出规模对四个被解释变量的影响均不显著。

表3 空间杜宾模型回归结果

(二)空间溢出效应分解

由于空间滞后项的存在，空间杜宾模型的回归系数并不能直接表示解释变量对被解释变量的边际影响，为了对空间计量模型的回归系数进行合理解释，Lesage和Pace(2009)运用偏微分方法将空间溢出效应分解为直接效应、间接效应和总效应，其中直接效应表示解释变量对本地区的影响，间接效应表示对邻近地区的影响，总效应表示对所有样本地区的整体影响，是直接效应与间接效应的和。SDM模型下空间溢出效应分解结果见表4。

表4 空间溢出效应分解结果

由表4可以看出：

(1)对于模型1(人均农业总产值)而言：人均旅游收入对人均农业总产值的直接效应系数为0.285，间接效应不显著，表明人均旅游收入每增加1%，将会使本地区人均农业总产值提升0.285%，而对邻近地区的影响不显著。城市公园绿地面积每增加1%，将会使邻近地区人均农业总产值减少0.941%，而对本地区的影响不显著。公路客运量对人均农业总产值的直接效应系数为0.0695，间接效应不显著，这说明随着交通设施的不断完善，区域可进入性的提高促进了农业的发展。产业结构水平对人均农业总产值的直接效应系数为0.341，间接效应系数为0.873，这说明第三产业占比的增加对本地区和邻近地区的农业发展均具有促进作用。旅游资源禀赋和财政支出规模对人均农业总产值的影响不显著。可以看出，旅游产业可有效促进本地区农业发展水平的提升，而对邻近地区溢出不足。

(2)对于模型2(人均建筑业总产值)而言：人均旅游收入对人均建筑业总产值的直接效应系数为-0.175，间接效应不显著。可能是因为旅游收入的增加提升了价格水平和原材料成本，从而挤出了对建筑业的投资，抑制了其增长。旅游资源禀赋每提升1%，会促进本地人均建筑业总产值提高0.0491%，邻近地区人均建筑业总产值提高0.194%。产业结构水平对人均建筑业总产值的直接效应系数为-0.806%，而间接效应不显著。城市公园绿地面积、公路客运量、财政支出规模对建筑业的影响不显著。这表明旅游目的地对景区和旅游地产的建设提高了对建筑业的需求，带动了本地以及邻近地区建筑业的发展。

(3)对于模型3(人均房地产开发投资额)而言：人均旅游收入每提高1%，将会使本地人均房地产开发投资额提高0.194%，但对邻近地区未产生明显影响。城市公园绿地面积每增加1%，将会促进本地房地产开发投资额提高0.363%，促进邻近地区提高0.807%。公路客运量每提高1%，将会促进本地房地产开发投资额增长0.154%，而对邻近地区影响不显著。旅游资源禀赋、产业结构、财政支出规模对人均房地产开发投资额的影响不显著。说明旅游产业的发展改善了当地以及邻近地区的居住环境，优质的人文景观和自然风光吸引了外地游客在此地区购置房产，增加了对房地产的需求。

(4)对于模型4(人均邮政业务收入)而言：人均旅游收入每提升1%，将会促进本地区人均邮政业务收入提高0.406%，邻近地区人均邮政业务收入提高1.226%。说明旅游产业在带动本地邮政业发展的同时，也对邻近地区邮政业产生了促进作用，而且对邻近地区的溢出效应大于对本地区的带动作用。旅游资源禀赋每提升1%，会促进邻近地区人均邮政业务收入提高0.248%，而对本地区的影响不显著。说明旅游资源禀赋并未显著促进本地区邮政业发展，但对邻近地区产生了正向溢出效应。财政支出规模对人均邮政业务收入的间接效应系数为-1.712，直接效应不显著。城市公园绿地面积、公路客运量、产业结构对邮政业的影响不显著。

(一)结论

将SDM模型下直接效应和间接效应在至少10%的显著性水平上显著的部分绘制成图5、图6。

图5 直接效应

图6 间接效应

由图5、图6可以看出：

(1)从直接效应来看，人均旅游收入(lnrev)的提高，将会促进本地区人均农业总产值(lnagr)、人均房地产开发投资额(lnest)、人均邮政业务收入(lnpos)的提高，但对本地区人均建筑业总产值(lncon)的提升具有抑制作用。城市公园绿地面积(lnpark)仅对本地区人均房地产开发投资额(lnest)的提高具有促进作用。旅游资源禀赋(lnsce)仅对本地区人均建筑业总产值(lncon)的提升具有促进作用。公路客运量(lnhw)的提高对本地区人均农业总产值(lnagr)、人均房地产开发投资额(lnest)均具有促进作用。产业结构(lnstr)对本地区人均农业总产值(lnagr)具有促进作用，但会抑制本地区人均建筑业总产值(lncon)的增长。财政支出规模(lngov)对各个被解释变量的直接效应均不显著。

(2)从间接效应来看，人均旅游收入(lnrev)仅对邻近地区人均邮政业务收入(lnpos)的增长起到促进作用。城市公园绿地面积(lnpark)的增加会对邻近地区人均房地产开发投资额(lnest)的提升起到促进作用，但会对邻近地区人均农业总产值(lnagr)产生抑制作用。旅游资源禀赋(lnsce)的提高会对邻近地区人均建筑业总产值(lncon)和人均邮政业务收入(lnpos)的增长起到促进作用。公路客运量(lnhw)对各个被解释变量的间接效应均不显著。产业结构的合理化(lnstr)促进了邻近地区人均农业总产值(lnagr)的提升。财政支出规模(lngov)的提高对邻近地区人均邮政业务收入(lnpos)具有抑制作用，而对其他变量的影响不显著。

(二)建议

基于上述结论，本文提出以下建议：

第一，充分发挥旅游产业空间溢出效应强的优势，增强京津冀地区旅游产业对关联产业的带动作用，持续推动旅游产业与关联产业深层次、高水平融合发展。加强农旅融合发展，优化乡村旅游空间布局，对旅游资源进行科学规划，培育休闲农业经营主体，拓展农业功能，发展新产业新业态。旅游景区以及基础设施的建设吸引了建筑业和房地产业的大量加入，旅游业的高速发展使旅游地产拥有了巨大的投资来源和购买人群。促进“旅游+邮政”深度融合发展，通过云计算、大数据、移动客户端等智能技术，挖掘游客行为偏好和习惯，丰富旅游业态。

第二，发挥京津冀旅游发达地区的辐射带动作用，积极探索旅游跨区域合作，引导旅游资源由发达地区向欠发达地区流动，缓解区域发展不平衡问题。加强区域联动发展，优化产业布局，共享发展经验，推进旅游产业与关联产业发展速度的提升，实现区域间均衡发展。

第三，交通设施在旅游空间溢出过程中表现出显著作用，提高交通通达度可使旅游产业与周边地区关联产业受益匪浅。京津冀各地区可通过优化区域交通线路、完善交通运输体系，以提高跨区域流动的便利性，为促进旅游产业向关联产业的溢出提供基础设施保障。

第四，优化旅游公共设施布局，加强旅游景区、城市公园等旅游基础设施建设，充分发挥其溢出效应，推动产业结构合理化发展，提高人力资源水平，加强知识技术吸收能力，深入挖掘特色旅游资源，创新旅游产品体系，提高旅游产品供给能力和水平。

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