重慶旅游產業集群與旅游經濟增長的實證研究

王麗雯，羅永剛，王　赟

(重慶理工大學 管理學院，重慶　400054)

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重慶旅游產業集群與旅游經濟增長的實證研究

王麗雯，羅永剛，王赟

(重慶理工大學 管理學院，重慶400054)

摘要：針對傳統經濟增長理論局限所導致的研究結果偏頗問題，基于旅游產業集群新視角，采用廣義矩陣法(GMM)對重慶市2005—2015年12個旅游相關行業數據進行分析，得出旅游產業集群與旅游經濟增長存在倒“U”型曲線關系，并提出合理發展旅游產業集群以促進區域旅游經濟增長的建議。

關鍵詞：旅游產業集群；旅游經濟增長；重慶市

用傳統經濟增長理論研究旅游經濟增長存在一定的局限性，最初以資本和勞動為基礎的古典經濟學，引入外生技術進步的新古典經濟學，技術進步內生化的新增長理論，以制度安排和制度變遷為解釋變量的制度經濟學、傳統經濟增長理論強調企業和市場在資源配置中的重要作用，制度可以有效促進公平以及經濟增長[1]，但忽視了配置資源、協調經濟活動以及空間因素，而產業集群是相關聯的經濟活動或企業在特定空間上的集聚[2-3]。旅游業的特殊性使其更易產生集群效應。旅游活動包括“吃、住、行、游、購、娛”，特定地區的旅游資源吸引游客到達旅游目的地，而旅游目的地為游客提供各種服務，大量相關輔助產業在某一地區集聚提升了該地區的競爭力[4]。因此，本文從旅游產業集群視角研究旅游經濟增長，通過有效構建旅游產業集群提升區域旅游經濟增長。

近幾年，隨著經濟增長產業集聚化突出，產業集群與經濟增長的關系研究已經成為經濟增長理論研究的新趨勢。宋慧林、宋海巖根據Krugrnan提出的“新經濟地理學”將空間因素納入到旅游經濟增長的研究中，提出空間傳導機制可以產生旅游經濟溢出效應[5-6]。Philippe Martin指出空間上的集聚與經濟增長存在相互影響的內生化過程，企業在空間上的集聚可以促進資源的有效配置、節約成本、提升凝聚力從而促進經濟增長，同時經濟增長也可以影響企業在特定位置上的集中[7]。一些學者開始把產業集群應用到旅游領域研究旅游產業集群的經濟效益，如王凱、易靜指出旅游產業集聚可以提高產業績效，特別指出旅游產業集聚對產業利潤率和勞動生產率的提高有顯著的正向影響，但對于就業機會的增加影響甚微[8]。此外，劉燕對呼包鄂文化旅游產業的集群化發展進行了研究，并認為集群化有利于區域文化旅游產業發展[9]。

李嵐認為可以通過引導、扶持農村旅游產業集群，促進農村旅游的可持續發展[10]。馮衛紅、胡建玲認為旅游產業集群企業網絡聯結強度和網絡密度與企業績效均呈顯著的正向相關性，而由于旅游產業集群的特性，網絡中心度與企業績效的相關效應并不顯著[11]。然而，目前我國對旅游產業集群與旅游經濟增長的實證分析還不夠深入。旅游業的快速發展凸顯了旅游產業集群的優勢，旅游集群產生的關聯經濟效益顯而易見，這就迫切需要對旅游集群與旅游經濟增長的關系做出具體研究。

一、 研究方法

廣義矩陣法(Generalized Method of Moments，即GMM)最早是由Arellano和Bover[12]以及Blundell和Bond[13]分別提出的用來解決含義異方差和自相關的回歸分析。其計算原理如下：

(1)

其中，Yi,t表示因變量，Xi,t表示自變量，δi表示個體效應，εi,t表示隨機誤差項。

GMM方法中首先要選擇合適的工具變量產生相應的矩條件方程。因此，將式(1)一階差分處理得到如下方程(2)：

(2)

為了避免ΔYi,t-1和Δεi,t產生相關，選擇Yi,t-2和ΔYi,t-2作為工具變量，并確定以下矩條件：

(3)

GMM方法中，通常是用J統計量即目標函數迭代收斂達到的極小值來評價模型估計的優劣，而不用定義擬合度R2和F統計量。

本文運用動態面板數據模型從線性和非線性兩者方面分析旅游產業集群與旅游經濟增長的關系。模型中含有因變量的滯后項Yi,t-1，Yi,t-1與δi會產生自相關，所以用動態面板廣義矩陣可以更好地解決回歸問題。

根據GMM方法構建模型(Ⅰ)、(Ⅱ)，模型(Ⅰ)從線性的角度論證LQ與lnPTR之間的關系。在模型(Ⅰ)中引入非線性變量LQ2，建立模型(Ⅱ)，從非線性的層面論證LQ與lnPTR之間的關系。

建立模型(Ⅰ)、(Ⅱ)如下：

lnPTRi,t-lnPTRi,t-1=γ1(LQi,t-LQi,t-1)+

γ2(lnPTRi,t-1*LQi,t-lnPTRi,t-2*LQi,t-1)+

(εi,t-εi,t-1)

(Ⅰ)

lnPTRi,t-lnPTRi,t-1= γ1(LQi,t-LQi,t-1)+

lnPTRi,t-2*LQi,t-1)+(εi,t-εi,t-1)

(Ⅱ)

其中，LQi，t表示t時期的第i個旅游行業集聚度；lnPTRi，t表示t時期每個旅游行業的總旅游經濟收入除以該行業的旅游從業人數，即人均旅游產出；lnPTRi,t-1表示人均旅游產出的滯后項；lnPTRi，t-1*QLi，t表示交互項；δi代表行業個體效應；εi,t為殘差項。

二、重慶旅游產業集群現狀分析

(一)旅游產業集群分析

通過查找《中國統計年鑒》和《重慶市旅游業統計公報》，運用區位熵指數計算重慶市2001-2015年總收入的集聚度，計算結果(見表1)表明重慶市旅游產業總收入區位熵指數均大于1，且都達到2以上，說明重慶市旅游產業集群高于全國水平，且集群水平很高。

表1　2001—2015年重慶市旅游業區位熵指數

首先，從總量上來看，2001—2015年重慶市旅游產業發展迅速(見表1)。旅游總收入從2001年的177.6億元增加到2015年的2 251.31億元，大約增長了11倍；重慶市旅游總收入所占比例大于全國旅游總收入所占比例。

其次，從旅游收入增長率來看，2003年重慶市旅游收入增長率和全國旅游收入增長率均有所下降，重慶市下降的幅度較大；從2004年到2012年重慶市與全國的增長幅度都比較大，2013年旅游收入增長幅度都不高，但旅游總體收入處于上升階段。除2003年增長率為負、2013年增長率比較小外，其余增長率均高于10%(見圖1)。2003年“非典”突襲使我國經濟受到很大的沖擊，其中旅游業受到的沖擊最大，旅行社、旅游交通、餐飲住宿等收入明顯減低甚至企業破產。旅游業面臨1989年以來第一次負增長的嚴峻形勢[14]。2013年我國經濟旅游收入受全球經濟持續低迷等因素影響處于明顯下降狀態。

圖1　重慶市旅游收入和全國旅游收入增長情況

(二)旅游產業結構分析

根據研究需要和數據的可獲得性，本文將旅游業劃分為以下12個行業并做出具體分析，主要包括星級酒店、旅游景區、旅行社、藝術、文物、文化娛樂、群眾文化、圖書館、旅游交通運輸(包括鐵路運輸、公路運輸、水上運輸、航空運輸)，運用區位熵公式以各行業的從業人數計算出2005—2015年各行業的旅游區位熵(見表2)。

表2　重慶市旅游業行業區位熵指數

從總體來看，重慶市旅游行業集聚度呈上升趨勢，旅游景區、星級酒店、旅行社作為旅游集群的核心層次集聚度增長率都大于零，藝術業是伴隨時代發展的新興行業，其集聚度增長率達到127.53%。但少數行業集聚度有所下降，如圖書館、鐵路運輸業、水上運輸業。其中，水上運輸業集聚度下降最明顯，達到-36.75%。

第一，集聚度的大小分析。旅游景區、文化娛樂、群眾文化、公路運輸集聚度一直很高，藝術、文物、圖書館3個行業的集聚度比較低。形成這種現象的主要原因是：旅游景區、文化娛樂、群眾文化、公路運輸對勞動力的需求比較高，在旅游集群要素上容易形成相互流動性；而藝術、文物、圖書館相對獨立，其對勞動力的需求比較小且技術性比較強，因而集聚度相對較低。

第二，集群發展階段分析。2015年重慶市圖書館、鐵路運輸、旅行社、藝術和文物的區位熵小于1，其中圖書館和鐵路運輸集聚水平明顯比較低；高度集聚的產業中有旅游景區、星級酒店、文化娛樂、群眾文化、公路運輸、水上運輸、航空運輸。

第三，集聚度增長率分析。對于所選擇的12個行業中有9個行業的集聚度有所增長，尤其是藝術的集聚度增長最明顯，達到127.53%，主要是由于近幾年重慶市加強對文化旅游、工藝美術等文化類產業和旅游業的有效融合。

第四，集聚度在各行業中的橫向比較。2005年藝術、旅行社、航空運輸的集聚度非常低，星級酒店、旅游景區的集聚程度比較平穩，而在交通運輸方面，水上運輸明顯是最主要的運輸方式，集聚程度較高。而在2015年文化、文物、旅行社、航空運輸已經基本形成集聚，旅行社、藝術、航空運輸是集聚程度增長最明顯的3個行業。圖書館、鐵路運輸集聚度一直較低，其他行業集聚程度都比較平穩。

綜上分析可知，星級酒店、旅行社、旅游景區作為旅游產業集群的核心行業，旅行社的集聚度增長比較明顯；藝術、文物、文化娛樂、群眾文化、圖書館作為旅游產業集群的關聯行業，文化娛樂、群眾文化的集聚度一直較高，區位熵都大于1，圖書館的集聚度一直比較低，而藝術業增長最快，文物業比較平穩；交通運輸作為旅游產業集群的輔助行業，航空運輸增長幅度最大，水上運輸有所下降，而公路運輸、鐵路運輸比較平穩。

三、旅游產業集群與旅游經濟增長的GMM分析

從上述分析可以看出，重慶市旅游產業集群已形成，且在重慶市旅游經濟增長中發揮著重要的作用[15]。本文探討重慶旅游產業集群對旅游經濟增長的關系以期為旅游可持續發展提供建議。

根據表2中各行業的區位熵LQi,t以及各行業的人均產出lnPTRi,t數值，運用模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)通過Eviwes軟件統計模型估計結果(見表3)。

表3　區位熵指數與旅游經濟增長估計結果

注： *、**、***分別代表在 10%、5%、1%水平上顯著。括號內為t統計量。

在這兩個模型中AR(1)的值都小于0.05，AR(2)的值都大于0.05，說明模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)中的殘差項都存在一階自相關、二階不相關，所以該模型是有效的。從Hansen和Sargan的檢驗結果來看，都通過了檢驗，說明工具變量的選取是有效的，不存在過度識別問題。

在模型(Ⅰ)中LQ的系數大于零，說明旅游產業集群的集聚度與旅游經濟增長存在正相關關系，但是沒有通過檢驗，表明LQ與lnPTR的確存在一定的關系，但不是簡單的線性相關。在模型(Ⅱ)中非線性變量LQ2的系數小于零，且在1%的水平上通過了檢驗，在統計上是顯著的，說明旅游產業集群對旅游經濟增長存在門檻效益；另外，LQ的系數大于零，并且在5%的水平上通過檢驗，證實了旅游產業集群的集聚度與旅游經濟增長存在非線性相關的關系，即倒“U”型關系。也就是說，在集聚初期，旅游產業集群對旅游經濟增長具有促進作用，當集聚達到一定程度時，旅游產業集群又阻礙旅游經濟的增長。

對于滯后項lnPTR(-1)在模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)中的系數都大于零，并且分別在5%和1%的水平上通過了檢驗，說明滯后一期的旅游經濟對當前旅游經濟有促進作用。對于交互項LQ×lnPTR(-1)在兩個模型中的系數都小于零，說明兩者之間并不是單一的正相關關系，進一步論證了兩者之間的倒“U”型關系。旅游產業集群在形成初期，大量的資源在特定地區集中，促使旅游產業在相同的社會環境、文化環境以及經濟環境中協同發展，有效整合旅游資源、優化旅游配置，形成良好的競爭與合作關系，促進區域旅游經濟的快速增長[16]。但是當旅游企業在特定地區過度集中時又會打破這種平衡關系，造成惡性競爭，甚至給旅游目的地的品牌增加污點，從而抑制當地旅游經濟的增長。

四、結論及建議

本文通過計算旅游產業中的12個具體行業的集聚度，對重慶市旅游集群現狀做出具體分析，然后運用動態面板廣義矩陣法對重慶市旅游產業集群的集聚度與旅游經濟增長的關系做了實證研究。結果表明：第一，重慶市旅游產業規模集群的集聚水平較高；重慶市旅游產業結構中旅游景區、群眾文化、文化娛樂、公路運輸、水上運輸行業集聚水平較高，航空運輸、藝術行業集聚水平變化明顯，其他行業呈均衡分布。第二，旅游產業集群與旅游經濟增長呈非線性的倒“U”型關系，這種倒“U”型關系是中國各地域旅游產業集群與旅游經濟增長關系的一種共性。

基于此，本文對重慶市旅游產業發展提出以下建議：

第一，建立區域間的聯合發展，擴大旅游產業集群規模。以旅游產業發展為契機，促進本地區與周邊區域的協調發展。比如，在擴大重慶市旅游集群上可以重慶為原點，整合大武陵文化旅游經濟圈、三峽旅游綜合改革試驗區、成渝經濟區，實現跨區域合作。大力落實重慶五大功能區域發展戰略，強化規劃指導和政策支持，促進全市旅游產業一體化科學發展，實現各區縣旅游差異化發展。

第二，推進旅游與文化深度融合，豐富旅游產業集群結構。加強文化創意產業的發展，通過培育文創產業品牌，營造良好的文化創意氛圍，加大政府對文化創意產業的支持力度，搭建優質投融資平臺。以兩岸文創產業園等項目為龍頭牽引，加強文創產業與旅游產業的深度融合，將文創產業深度滲透到旅游產業各個要素和發展維度，形成以文促旅、以旅帶文的產業發展鏈條。

第三，加強相關行業協同發展，實現綜合效益型增長方式。突破傳統的旅游產業界限，形成“大旅游產業”格局，強調旅游業與工業、農業、林業、文化產業、體育產業、商貿產業、交通運輸業的融合與互動，充分發揮旅游業的關聯帶動效應，促進和鼓勵產業融合性新業態的發展，在區域內形成完整的旅游產業鏈和產業帶，最終實現旅游業帶動多種產業共興共榮的局面，帶動整個地區的經濟發展。

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(責任編輯馮軍)

收稿日期：2016-04-05

作者簡介：王麗雯(1988—)，女，河南濮陽人，碩士研究生，研究方向：旅游開發與規劃。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.07.011

中圖分類號：F062.9

文獻標識碼：A

文章編號：1674-8425(2016)07-0074-06

An Empirical Study on the Tourism Industrial Cluster and the Tourism Economic Growth in Chongqing

WANG Li-wen, LUO Yong-gang, WANG Yun

(College of Management, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Abstract:Aiming at the biased problem of the research result caused by limitations of the traditional economic growth theory, this paper analyzes the data from 12 tourism related industries of Chongqing in 2005-2015 from the new perspective of tourism industrial cluster by using the Generalized Method of Moments (GMM) research methods, and finds that there exists the inverted “U” type curve relation between the tourism industrial cluster and the tourism economic growth. It is suggested that the reasonable development of the tourism industrial clusters is needed to promote the regional tourism economic growth.

Key words:tourism industry cluster; tourism economy growth; Chongqing

引用格式：王麗雯，羅永剛，王赟.重慶旅游產業集群與旅游經濟增長的實證研究[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2016(7):74-79.

Citation format：WANG Li-wen, LUO Yong-gang, WANG Yun.An Empirical Study on the Tourism Industrial Cluster and the Tourism Economic Growth in Chongqing [J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(7):74-79.