技術溢出、空間差異與旅游業增長趨同

陳剛強 李映輝

[摘 要]文章運用相關經濟理論的分析框架，利用地理權重回歸模型等進行分析表明，2000—2013年我國省域旅游經濟及其子行業增長存在β趨同現象，技術溢出是增長趨同的主要原因。絕對β趨同過程中，總體旅游經濟、旅行社、酒店和景區行業都在以不同的速度趨向區域均衡。各區域內部的絕對β趨同過程具明顯的空間集聚特征，區域之間的趨同速度則呈現出較強的空間差異性。在趨同機制上，資本深化除對酒店行業在總體上產生了顯著作用之外，對總體旅游經濟及其他行業的增長趨同并未產生顯著作用。技術溢出的顯著作用及其空間集聚性特征，體現了相對落后地區通過對先進地區的快速學習和模仿，區域旅游業增長在日益趨向均衡。轉變增長方式、提升資本深化的促進作用與溢出效應等，將有利于區域旅游業在動態均衡中實現可持續增長。

[關鍵詞]正區域旅游業；增長趨同；技術溢出；空間集聚；GWR模型；中國

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2017）03-0085-10

Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2017.03.014

引言

近年來，我國旅游業在區域經濟發展中的地位與積極作用逐漸確立，對旅游業增長的區域均衡性及其驅動機制的深入探討，也成為學術界與相關決策部門關注的重要問題之一。有關區域旅游業空間均衡性及其演變特征的研究，基本運用地理學的相關理論和方法來進行分析。如從核心—邊緣關系來揭示區域旅游業增長過程的空間依賴性[1]，從位序—規模分布特征來分析旅游業空間結構的規模等級關系[2]，從空間集聚與擴散過程來刻畫旅游流的空間相互作用特征[3]，從空間分布的集中性來測度區域旅游業增長的空間不平衡程度與變化等[4]。

有關區域旅游業增長的驅動機制分析，主要運用波特的鉆石理論、國際貿易的比較優勢理論、生產函數法的新古典增長理論或結合新經濟地理學的集聚機制等來進行研究。如基于鉆石理論的研究主要從旅游要素稟賦、需求條件、相互關聯與支撐的產業、企業戰略與競爭環境等方面進行描述性剖析，認為區域旅游業的集群發展將使旅游供給的比較優勢轉化為競爭優勢，從而促進區域旅游業的增長與均衡發展[5]。基于規模報酬遞增的新國際貿易理論進行的研究，解釋了自然資源稟賦、技術、基礎設施和知識溢出等供給層面因素的比較優勢對國際旅游流的顯著影響[6]。基于生產函數法的新古典增長理論分析認為，資本與勞動力等要素的投入是驅動旅游總產出或收入長期增長的動力源泉，并利用“索洛剩余”進一步探討全要素生產率即技術進步率在區域旅游業增長中的地位和作用[7-8]，或進一步在生產函數中引入空間變量，以同時考察空間溢出或集聚因素是否存在顯著影響，而提升模型設定的科學性或結果估計的精確性等[9]。近年來，更多的研究注重結合新經濟地理學的相關理論，通過放松均質空間的假設，運用空間計量經濟學等技術手段來分析空間溢出效應或集聚機制對區域旅游業增長的重要驅動作用[9-10]。

盡管已有研究深入分析了區域旅游業增長的空間不平衡發展特征與驅動機制，但粗放型增長方式下空間均衡性與協調性的提升是否具有可持續性，長期增長的可持續性與區域均衡性的機制作用如何，以及增長演變與機制作用的溢出效應和空間差異等問題的探討，將是已有研究的重要補充和發展。本文試圖運用新增長理論、新古典增長理論等的分析框架，主要利用地理權重回歸模型（geographically weighted regression， GWR）等方法，探討我國省域旅游業及各行業增長的趨同過程、差異特征及其內在機理。這不僅對理解旅游業增長的區域均衡演變及其內在機理具有重要的理論意義，也對促進區域旅游業協調與可持續發展的調控政策制定具有深刻的啟示作用。

1 理論方法與數據

1.1 相關理論與研究方法

趨同研究主要包括σ趨同、β趨同與俱樂部趨同，并采用人均或勞均變量及增長率指標來展開分析[11]。如勞均收入測度的是勞動生產率[12]，故相比采用總量指標進行的研究，趨同分析更能反映區域旅游業均衡增長的可持續性特征。

根據新古典增長理論的MRW分析框架，假定規模報酬不變，并將旅游業視為一個整體經濟，采用Cobb-Douglas生產函數，設技術增長率為g，勞動力增長率為n，資本存量的折舊率為δ，且存在一個恒定的儲蓄率s，通過對增長率取對數并使之線性化，最后可得勞均收入增長率z與其穩定狀態的收斂速度和初始勞均收入y0之間的趨同方程為：

（1）

在經濟增長的趨同研究中，上式通過簡化即得著名的Barro回歸方程，以用于條件趨同的經驗估算。如果儲蓄率、勞動力增長率及技術增長率都相同，不同地區的勞均收入增長率z與初期勞均收入水平lny0負相關，即為絕對β趨同[11-16]：

（2）

如果系數β顯著小于0，則存在絕對β趨同。此時，趨同速度為λ=-[ln（1+βt）]/t。

在趨同機制上，新古典增長理論強調的是資本邊際收益遞減，而新增長理論強調的是技術進步或技術溢出。目前對技術溢出的界定較為模糊，一般可理解為落后地區或企業對旅游產品與技術管理創新的學習模仿、勞動力素質與資源配置效率的提升、市場機制與制度創新對落后地區的支持與激勵等。為同時考察兩種機制的作用，本文采用Dowrick和Rogers提出的模型[17]來進行分析。即通過放松生產函數模型中技術相同的假設，并增加新的穩態構成因子（資本存量等變量），在希克斯中性的技術進步條件下可得：

（3）

其中，g表示技術進步的不變部分，gt表示特定時期內的可變部分；k表示勞均資本存量增長率；h表示人力資本增長率；大括號內的項表示先進地區的技術進步與生產率水平具相同的減速或提速變化趨勢。由于新古典增長理論與新增長理論的基本假設不同，故在實證模型中盡管都包含了變量ln y0，但MRW框架下該變量表示增長到穩態的距離，在此模型中則用來近似表示技術缺口。經驗估算中，其函數形式可表達為[11，17]：

（4）

式（4）中，變量lny0用來近似表示技術缺口；k表示勞均資本存量增長率。如果β在統計上顯著小于0，則存在新增長理論的趨同機制，且技術趨同速度為λ=-[ln（1+βt）]/t，即在技術溢出效應的影響下，落后地區通過對先進地區技術創新的快速學習和模仿，其旅游業將以更快的速度增長，從而導致區域旅游業增長最終趨向均衡。如果α在統計上顯著小于1，則存在新古典增長理論的趨同機制，且資本趨同速度為λ=（1-α）（n+g+δ），即在資本邊際收益遞減規律的支配下，要素將從先進地區流向落后地區，導致地區之間的要素供給逐漸趨向均衡，進而促使區域旅游業增長最終趨向均衡。

但利用傳統分析方法進行研究包含了均質空間的假定，難以體現和刻畫技術溢出與要素流動的空間效應與異質性，故本文將運用GWR方法來進行分析，以基于空間集聚視角分析區域旅游業增長趨同及其機制作用的空間差異等，其一般形式為[18-19]：

（5）

通過利用一個對角權重矩陣來估計上式的回歸系數值，即設與第i個地區相對應的空間權重矩陣為W（i）=diag[wi1，wi2，…，wij，…，win]，則有：

（6）

式（6）中，W（i）的元素wij可用高斯自適應空間核函數來定義，即依據地理距離衰減規律，通過賦予距第i個地區更近的地區以更大的權重來求得wij[18]：

（7）

其中，dij為地區i與地區j之間的距離；帶寬b為門檻距離，可用AIC準則來確定；在第N個最鄰近地區距離之外的地區，其權重值為0。

絕對β趨同分析中，如果βi值顯著小于0，表明地區i所在區域的旅游業增長存在絕對β趨同，即基于空間集聚作用的考察，地區i在其所處區域范圍內與其他地區的旅游業增長存在絕對β趨同現象；趨同機制分析中，在探討兩種趨同機制作用的同時，也考察了技術溢出與要素流動的空間效應與差異，進而揭示“集聚產生集聚”的新經濟地理過程。GWR分析并未改變趨同方程的結構，故可根據相應的系數估計值得到所對應的趨同速度λi值。類似于傳統回歸模型的分析，在涉及多個變量建模時，也可進行多重共線性檢驗以評價GWR模型所得結果的正確性或合理性[18，20-21]。

1.2 數據來源與處理

本文將對2000—2013年我國31個省份間（未包括港澳臺地區）旅游業增長的β趨同現象以及趨同機制的行業差異與空間差異等進行較全面的分析，故主要以各省份總體旅游經濟、旅行社、酒店與景區行業的營業收入、固定資產原價、從業人員數等指標，求得勞均收入與勞均資本存量等指標數據來進行分析。

由于統計年鑒中總體旅游經濟的總量指標數據，一些年份包括了旅游車船公司和其他旅游企業的，而一些年份又未包括，故為保持統計口徑的一致性，本文總體旅游經濟的總量數據統一，只包括旅行社、星級飯店、旅游景區這3個行業的相關企業指標數據。酒店行業的發展情況則以星級飯店的相關數據來近似反映。數據有缺失的采用平均增長率法內插補足。為消除價格因素的影響，利用各地區歷年固定資產投資價格指數、各地區居民消費價格分類指數中的旅游類居民消費價格指數，分別將固定資產與營業收入指標數據折算為2000年不變價格進行分析。

運用永續盤存法，依據公式Kit=（1-δ）Kit-1+Iit，Ki0= Ii0 /（δ+r）來求得歷年的資本存量數據，其中，Kit和Iit分別表示地區i第t年的資本存量和固定資產投資實際值，折舊率δ取值為多數研究所采用的5%，但資本存量的增長率未知，則假定其與總產出增長率r相等[22]。分析數據來源于2001—2014年《中國旅游統計年鑒（正副本）》和《中國統計年鑒》。

2 絕對β趨同分析

2.1 絕對β趨同的總體特征

在SAM軟件中，通過分別做OLS回歸和GWR分析，可得中國區域旅游業增長的絕對β趨同分析結果（表1）。由OLS回歸的分析結果可知，總體旅游經濟、旅行社、酒店和景區行業的初始勞均收入的回歸系數β都為負值，且都在0.05以上的水平顯著，表明盡管在初始階段存在較大差異，但從長期來看，落后地區比先進地區增長得更快，且分別以3.80%、2.73%、22.89%和15.01%的速度趨向區域均衡。在經濟增長趨同的跨國研究中，經驗估計的趨同速度多在2%～5%之間[11]，這表明我國總體旅游經濟增長也具有相似的趨同特征。

但區域旅游業及其行業增長的趨同過程也將受到周圍地區增長路徑的制約。GWR分析結果表明，基于空間集聚進行分析，其擬合優度R2值明顯提升，且系數βi基本通過了檢驗（顯著性水平為0.1以上）。由之可知，總體旅游經濟、旅行社、酒店和景區行業回歸系數βi的中位數對應的趨同速度分別為3.64%、3.17%、13.60%和17.01%，區間范圍分別為2.69%～4.38%、2.30%～4.47%、9.71%～47.86%和12.47%～34.50%。總體上，這與OLS回歸得到的全局結果保持了較強的一致性，且總體旅游經濟、旅行社、酒店和景區行業的趨同速度依次遞增。各子行業增長具有更快的趨同速度，也可能是由于子行業系統內的要素流動、技術更新、制度影響與空間聯系等的協調性相對要高，而復雜性相對要低。

2.2 絕對β趨同的空間差異

進一步利用統計上顯著的回歸系數βi計算出每個省份的趨同速度，運用ArcGIS軟件的專題制圖功能，可得2000—2013年中國區域旅游業及其行業增長絕對趨同速度的空間格局圖（圖1）。總體上，區域旅游業及各行業增長的趨同速度具明顯地域相似性和空間集中分布的特征。這更深入地刻畫了區域旅游業及各行業增長趨同的空間集聚規律，進而有利于提升區域政策制定的有效性。

具體地，總體旅游經濟增長的趨同速度呈現出自西向東遞減的總體態勢。空間集聚下區域旅游經濟增長的趨同過程中，西部各省份的旅游經濟增長在區域內部以更快的速度趨向區域均衡，其趨同速度基本在4%以上，華中、華南基本在3%～4%之間。相比而言，山東以北的省份，包括山東、山西、河北、北京、天津、遼寧、吉林和黑龍江等，趨同速度最低，基本在3%以內。這表明總體旅游經濟的增長趨同過程在空間上具有明顯的集聚效應同時，先進地區旅游業增長的趨同速度相對較慢，而落后地區旅游業增長的趨同速度更快，這使得區域旅游經濟增長呈現出趨向均衡發展的長期趨勢。

再從各行業增長趨同的空間差異來看，旅行社行業增長的趨同速度呈現出自南向北遞減的總體趨勢，即廣東、福建、湖南、湖北、江西、安徽、河南等省的趨同速度最高，約為4%；這些省份周邊的山東—浙江和重慶—廣西區域，趨同速度在3.1%～3.8%之間；而吉林—北京—陜西—云南組成的帶狀區域，其趨同速度略低于前者，在2.9%～3.2%之間；趨同速度最低的則主要分布在西北地區。這表明相對落后的西北地區旅行社行業增長比較緩慢，在旅行社行業發展上追趕先進地區的速度有待提升。

酒店行業增長的趨同速度則呈現出自西向東遞減的總體格局，但其趨同速度明顯高于旅行社行業，各省份的趨同速度最低為9.71%。其中，西部大部分省份的趨同速度基本在15%～25%之間，而趨同速度相對較低的其他地區，趨同速度也都在10%～15%之間，其中只有河南、安徽兩省的趨同速度略低于10%。這表明，在近年來各地酒店行業規模得以迅速擴展的背景下，酒店行業初始勞均收入（或勞動生產率）更低的區域，具有更快的勞均收入增長率，即區域間酒店行業的勞動生產率差距呈現出不斷縮小的總體態勢。

各省份景區行業增長趨同的速度較快，并呈現出自東南向西北逐漸遞減的總體格局。其中，安徽、江西、湖北、湖南和廣東等5個省份的趨同速度在25%以上，其他省份景區行業的趨同速度基本處于12%～25%之間。這表明在全國各地紛紛將旅游產業定位為支柱產業的大發展背景下，各省通過大力開發建設、挖掘旅游資源優勢，景區行業增長正以較高的趨同速度趨向區域均衡。但交通、區位相對不便利的西北部地區，景區行業增長的趨同速度更慢，表明這些省份的景區行業增長在追趕先進地區的過程中，趨同速度有待進一步提升，以接近與先進地區間的差距。

3 趨同機制分析

3.1 趨同機制的結果分析與相關檢驗

3.1.1 旅游業增長主要存在新增長理論趨同機制

由表2可知，OLS回歸中所有模型的系數β都顯著小于0，而系數α除酒店行業顯著外，其他模型的則未通過顯著性檢驗。故全局分析表明，酒店行業同時存在新古典增長理論與新增長理論的趨同機制，但總體旅游經濟、旅行社和景區行業只存在新增長理論趨同機制。根據GWR分析得到的系數βi和αi值，并結合其顯著性檢驗的結果可得到類似的結論，即大部分模型的系數βi值都顯著小于0，但只有部分省份（包括西藏、新疆、青海、甘肅、云南、四川、海南、寧夏、貴州、廣西、內蒙古、黑龍江和重慶）的酒店行業同時存在兩種趨同機制，即在0.1的顯著性水平上，βi值顯著小于0且αi值顯著小于1。

3.1.2 趨同機制分析結果的檢驗

新古典增長理論趨同機制產生作用的關鍵條件是初期落后地區的勞均資本存量（下文簡稱勞均資本）增長應比先進地區的快，即勞均資本增長率與初始的勞均收入間存在顯著的負相關關系，從而在資本邊際收益遞減規律的支配下，落后地區的勞均收入將以更快的速度增長，最終導致區域均衡[23]。為此，分別以勞均資本增長率k為因變量，初始勞均收入lny0為自變量進行OLS回歸和GWR分析。由分析結果可知，在全局層面上，總體旅游經濟、旅行社和酒店行業的回歸系數都顯著小于0，故除景區行業外，其新古典增長理論趨同機制的條件都得到了滿足；在局部層面上，結合其顯著性檢驗結果，各省份總體旅游經濟和旅行社、酒店行業的回歸系數都小于0，且通過顯著性檢驗的省份數量分別為12個、31個和31個，而景區行業的回歸系數全部都未通過顯著性檢驗。可見，總體旅游經濟的部分省份和旅行社、酒店行業的全部省份都滿足新古典增長理論趨同機制發生的條件。

那么，新古典增長理論趨同機制未產生顯著作用，是否是由于模型估計存在多重共線性問題而造成的？為此，分別用VIF和條件指數（condition index）來進行檢驗，當VIF值大于10或條件指數大于30時，則存在多重共線性[18，21]。由檢驗結果可知，OLS回歸中總體旅游經濟、旅行社、酒店和景區行業的VIF值分別為1.106、1.331、2.621和1.016，都遠小于10，且VIF值最大的酒店行業，其系數α值還是通過檢驗的。再在R軟件中對GWR模型的多重共線性進行檢驗可得各省份模型的條件指數（圖2）。各圖橫軸表示條件指數的大小，縱軸表示對應省份的頻數，如圖2（a）中條件指數在12.0～12.2之間的省份共為2個。由之可知，GWR分析中，所有模型的條件指數也都小于30，其中條件指數最大的在酒店行業，條件指數為22。可見，趨同機制模型估計中不存在多重共線性的影響而造成系數符號相反或不能通過顯著性檢驗，故上述趨同機制的分析結果都是成立的。

3.1.3 人力資本因素作用的顯著性檢驗

為進一步探討區域旅游業增長趨同是否存在人力資本增長的內在作用，即根據Dowrick和Rogers的分析框架，增加人力資本增長率變量進行實證分析。限于數據的可獲得性，本文利用2000—2012年各省份旅游院校學生人數的年均增長率來近似表示總體旅游經濟的人力資本增長率（因旅游院校學生人數指標反映了地方在旅游教育與培訓方面的投入）。由分析結果可知，OLS分析中其系數值為0.036，GWR分析中其系數的最小值、中位數和最大值分別為-0.021、0.054和0.107，但所有系數都未通過顯著性檢驗，即人力資本的增長并未對區域旅游業增長趨同產生顯著作用。需要指出的是，盡管已有研究表明人力資本增長對旅游業增長產生了顯著作用，但這并不必然顯著帶來區域旅游業的增長趨同，即并不必然顯著引起落后地區的旅游業勞均收入會以更快的速度增長，故與已有研究結論并不矛盾。而高素質旅游人才在區域間的遷移，并傾向于向更發達地區流動，也應是影響人力資本增長變量未產生顯著作用的重要原因之一。

3.2 趨同機制的總體分析

根據實證結果，全局層面上和局部層面上的大部分省份，其區域旅游經濟及行業增長基本都存在新增長理論的趨同機制，且只有西藏、新疆、青海、甘肅、云南、四川、海南、寧夏、貴州、廣西、內蒙古、黑龍江和重慶等省份的酒店行業增長存在新古典增長理論趨同機制，其系數αi值都在0.381～0.579之間。借鑒Dowrick和Rogers的研究，假設（n+g+δ） = 0.06，則這些省份酒店行業增長由資本帶來的趨同速度將在2.526%～3.714%之間。酒店行業的全局系數α值顯著也表明，在資本邊際收益遞減規律的支配下，資本深化（勞均資本存量的增長）將有利于縮小落后地區與先進地區之間酒店行業的增長差距。而其他大部分模型的系數α和αi不顯著表明，旅游經濟及各行業在粗放型發展模式下，資本深化并沒有顯著促進勞均收入即勞動生產率的提高。值得注意的是，這與已有旅游業全要素生產率研究得到資本、勞動要素的產出彈性顯著為正，對旅游業增長具有驅動作用的分析結論[7， 9]并不矛盾，即資本、勞動要素的增加能提高旅游業的收入總量，但并不必然帶來勞動生產率（勞均產出）的提高。

盡管新古典增長理論趨同機制的條件基本得到滿足，但在區域旅游經濟及行業增長趨同中所起的作用不顯著或并不大，而新增長理論的趨同機制是其主要原因，即可將新古典增長理論忽略的部分視為技術溢出的作用來解釋趨同現象。系數β或βi值顯著小于0，表明在技術溢出效應的作用下，落后地區勞均收入的增長率要比先進地區的高，更快的勞動生產率提高將有利于落后地區追趕先進地區，從而導致區域旅游經濟及行業增長的趨同。再者，盡管新古典增長理論趨同機制的作用未充分顯現，但相對落后地區更快的勞均資本增長，可在一定程度上促進其學習模仿能力、勞動力素質、資源配置效率等的提升，由于這種作用的直接效應不夠強，即資本深化與勞均收入增長率間具正相關關系但基本不顯著，故資本深化的作用可能得以間接轉化而內在表現為技術溢出作用的一部分。

3.3 技術溢出作用的空間差異

結合GWR分析中的顯著性檢驗結果可得2000—2013年各省的技術趨同速度，將其可視化并得到相應的空間格局圖（圖3）。全局層面上，總體旅游經濟、旅行社、酒店和景區行業的技術趨同速度分別為3.33%、2.73%、9.66%和13.72%；局部層面上，中位數對應的技術趨同速度分別為3.25%、3.36%、8.89%和15.30%，區間范圍分別為2.54%～3.65%、2.23%～4.82%、7.43%～10.11%和11.75%～24.42%，總體上技術趨同速度是依次遞增的。再由圖4可知，局部層面上中國區域旅游業及各行業增長趨同的技術溢出作用也具明顯的空間集聚特征。

具體地，在空間集聚效應的作用下，總體旅游經濟增長趨同的技術溢出作用在西部至中南部等區域顯得更為突出。旅游資源優勢突出但區位及交通等相對不利的西部地區，以及旅游發展條件較好、地理位置更鄰近先進地區的中南部相對落后省份，都受到較強的技術溢出效應影響，其技術趨同速度基本在3%以上。技術溢出作用相對較低的省份則大致分布在京津唐地區及其周邊和東北部等區域。一方面，這可能是由于北京等先進地區的旅游經濟及行業增長具較強的極化效應而弱化了技術溢出的趨同作用；另一方面，這在一定程度上表明這些區域的落后地區對先進地區技術創新的學習模仿或自主研發能力有待增強，以提升勞動生產率，促進區域旅游業的增長趨同。

再從各行業技術溢出作用的空間差異來看，旅行社行業增長趨同的技術溢出作用在東中部及沿海地帶表現突出，技術趨同速度較高的省份主要有廣東、福建、浙江、湖北、湖南、江西和安徽；技術溢出作用不顯著的省份主要分布在西部，包括新疆、西藏、內蒙古、青海、甘肅和寧夏。這也體現了旅行社行業增長趨同技術溢出的梯度推進作用有待增強。再者，盡管我國旅行社企業數量眾多，但具有在經濟相對發達、旅游資源相對豐富或為區域交通樞紐等地區集中分布的特點，增長趨同的空間路徑依賴性明顯，對技術溢出作用的發揮具一定限制作用，故旅行社行業趨向區域均衡相對較慢。

酒店行業增長趨同的技術溢出作用則在西部地區更為突出，且在其他區域的作用差異也具明顯的空間集聚特征。結合前述分析，西部地區的這些省份基本也存在新古典增長理論的趨同機制。理論上，資本深化與技術溢出的雙重作用也更有利于落后地區酒店行業的增長趨同于先進地區，即資本深化產生的促進作用體現了增加投資的有效性，而技術創新的學習模仿乃至研發等也需要有資本的追加。

隨著近年來旅游業的迅速發展，政府主導下旅游景區的大力規劃與開發，使各地景區數量迅速增加，而門票經濟的發展方式、市場激勵機制的缺乏、旅游吸引物在空間上具不可移動性等發展特點下，產品粗放式、同質化的大量開發，導致景區行業增長趨同凸現出較快的技術趨同速度，基本在10%～20%之間。總體上，景區行業在技術溢出的作用下，區域趨向均衡的速度呈現自東南向西北逐漸遞減的空間變化規律，并具明顯的空間集聚性特征。

4 結論與討論

研究表明，2000—2013年我國區域旅游業及各行業增長存在β趨同現象，即依據近年來的演變趨勢，我國旅游業及其各行業增長從長期看將趨向區域均衡。區域旅游業增長絕對β趨同的主要特征為，各省份總體旅游經濟增長的絕對趨同速度基本在5%以內，且旅游業及其各行業增長趨同的空間差異表現出明顯的空間集聚特征，即各省份旅游業增長趨同的過程也受到其鄰近區域增長趨同的深刻影響。

在趨同機制的分析中，從新古典增長理論趨同機制的關鍵條件、模型估計的多重共線性問題和引入人力資本增長變量等方面作了較全面的考察與檢驗，結果表明：（1）由于勞動力在區域間的遷移，人力資本增長并未對總體旅游業增長趨同產生顯著的促進作用。而技術進步有兩種實現方式，即自主研發與向先進地區學習模仿。結合趨同機制的分析結果可知，新增長理論趨同機制中強調的技術溢出是我國區域旅游業及各行業增長趨同的主要驅動力。對先進地區的快速學習與模仿，在發展現實中，也突出表現為旅游產品同質性強、技術與管理創新性不足、產品附加值低等主要發展特點。（2）目前，在旅游業的發展過程中，重旅游服務業投入、接待服務設施建設和短期的經濟效益，而輕旅游資源的深度開發、旅游基礎設施建設和長期的研發效益，使得投資結構不合理、投資效率不高等問題日益凸現。這也與新古典增長理論趨同機制所起作用不大的分析結論相吻合。即除景區行業外，新古典增長理論趨同機制的關鍵條件基本都得到了滿足。但除酒店行業外，在粗放型發展模式下，資本投入的增加主要導致了區域旅游業及各行業在總量上的增長而不是在勞動生產率方面的顯著提升。關鍵條件基本得到滿足或也在一定程度上表明，資本深化的不顯著作用可能得以間接轉化而內在表現為技術溢出作用的一部分。（3）基于空間集聚的視角進行分析，結果表明具有空間路徑依賴性的技術溢出作用也具有明顯的空間集聚特征，即總體旅游經濟、旅行社、酒店和景區行業的技術溢出作用呈現出各自典型的空間異質性與集聚分布特征，這也體現了“集聚產生集聚”的新經濟地理機制在區域旅游業增長趨同中具有不可忽視的重要作用。

上述分析結論也具有較強的政策啟示作用：（1）要素投入的增加主要促進了區域旅游業數量上的增長，但并未顯著促進勞動生產率的提升，這表明當前旅游業的粗放型增長方式是不可持續的。因此，要素投入只有在帶來技術進步或產生技術溢出的條件下，使旅游業逐步轉變到集約型增長方式上來，才能有效地推動區域旅游業得以均衡、持續發展。（2）基于新增長理論趨同機制與新經濟地理機制的作用特點，可實行梯度推進的發展策略，即創新與健全市場體制機制，支持并激勵經濟實力較強、發展條件較好的先進地區致力于旅游產品研發及技術管理創新等，進而通過勞動力、資本、技術與其他影響因素的外溢效應，促進落后地區旅游業增長方式與結構的轉變，全面提升資本深化的促進作用與溢出效應，最終在兼顧公平與效率的發展中實現區域旅游業的動態均衡與可持續增長。（3）基于增長趨同及其機制作用各自典型的空間集聚特征，采取更具針對性的政策措施或發展策略。如利用絲綢之路經濟帶、京津冀協同發展等發展戰略提出的有利時機，增強東中西部尤其是華北地區總體旅游經濟發展的區域聯動性；利用旅游的區域間甚至跨國合作，提升資本深化與技術溢出等對西部旅行社行業發展的梯度推進作用；提升先進地區酒店行業資本深化與技術溢出作用，以更充分發揮先進地區的輻射帶動作用；加快與深化景區行業的市場機制建設進程，轉變發展方式與產品同質化開發等現狀，提升落后地區景區行業的投資建設，使其旅游資源的比較優勢逐步轉變為競爭優勢等，將有利于景區行業勞動生產率的提升及均衡持續發展。

參考文獻（References）

[1] Murphy P E， Andressen B. Tourism development on Vancouver Island： An assessment of the core-periphery model[J]. The Professional Geographer， 1988， 40（1）： 32-42.

[2] Zhu Hong， Wu Qitao. Study on tourism size of provinces and primary cities in China[J]. Acta Geographica Sinica， 2005， 60（6）： 919-927.[朱竑， 吳旗韜. 中國省際及主要旅游城市旅游規模[J]. 地理學報， 2005， 60（6）： 919-927.]

[3] Yang Y， Wong K K F. Spatial distribution of tourist flows to Chinas cities[J]. Tourism Geographies， 2013， 15（2）： 338-363.

[4] Wang Degen， Chen Tian. Spatial analysis for regional difference of tourism economy in China[J]. Scientia Geographica Sinica， 2011， 31（5）： 528-536. [汪德根， 陳田. 中國旅游經濟區域差異的空間分析[J]. 地理科學， 2011， 31（5）： 528-536.]

[5] Jackson J. Developing regional tourism in China： The potential for activating business clusters in a socialist market economy[J]. Tourism Management， 2006， 27（4）： 695-706.

[6] Zhang J， Jensen C. Comparative advantage： Explaining tourism flows[J]. Annals of Tourism Research， 2007， 34（1）： 223-243.

[7] Zuo Bing， Bao Jigang. Tourism total factor productivity and its regional variation in China from 1992 to 2005[J]. Acta Geographica Sinica， 2008， 63（4）： 417-427. [左冰， 保繼剛. 1992-2005 年中國旅游業全要素生產率及省際差異[J]. 地理學報， 2008， 63（4）： 417-427.]

[8] Parrilla J C， Font A R， Nadal J R. Tourism and long-term growth a Spanish perspective[J]. Annals of Tourism Research， 2007， 34（3）： 709-726.

[9] Wu Yuming. Spatial panel econometric analysis of tourism economic growth and its spillover effects[J]. Tourism Tribune， 2014， 29（2）： 16-24. [吳玉鳴. 旅游經濟增長及其溢出效應的空間面板計量經濟分析[J]. 旅游學刊， 2014， 29（2）： 16-24.]

[10] Yang Y， Fik T. Spatial effects in regional tourism growth[J]. Annals of Tourism Research， 2014， 46（5）： 144-162.

[11] Xu Xianxiang， Li Xun. Convergence in Chinese cities[J]. Economic Research Journal， 2004， （5）： 40-48. [徐現祥， 李郇. 中國城市經濟增長的趨同分析[J]. 經濟研究， 2004， （5）： 40-48.]

[12] Rodrik D. Unconditional convergence in manufacturing[J]. The Quarterly Journal of Economics， 2013， 128（1）： 165-204.

[13] Mankiw N G， Romer D， Weil D N. A contribution to the empirics of economic growth[J]. The Quarterly Journal of Economics， 1992， 107（2）： 407-437.

[14] Barro R， Sala-i-Martin X. Economic Growth （the 2nd Edition）[M]. London： The MIT Press， 2004： 23-70.

[15] Barro R， Sala-i-Martin X. Convergence[J]. Journal of Political Economy， 1992， 100（2）： 223-251.

[16] Baumol W J. Productivity growth， convergence， and welfare： What the long-run data show[J]. The American Economic Review， 1986， 76（5）： 1072-1085.

[17] Dowrick S， Rogers M. Classical and technological convergence： Beyond the Solow-Swan growth model[J]. Oxford Economic Papers， 2002， 54（3）： 369-385.

[18] Fotheringham S， Brunsdon C， Charlton M. Geographically Weighted Regression： The Analysis of Spatially Varying Relationships[M]. Chichester： Wiley， 2002： 27-64.

[19] Chen Gangqiang， Li Yinghui， Hu Xiangju. Regional economic effects of inbound tourism in China： Based on the perspective of spatial agglomeration[J]. Geographical Research， 2014， 33（1）： 167-178. [陳剛強， 李映輝， 胡湘菊. 基于空間集聚的中國入境旅游區域經濟效應分析[J]. 地理研究， 2014， 33（1）： 167-178.]

[20] Wheeler D， Tiefelsdorf M. Multicollinearity and correlation among local regression coefficients in geographically weighted regression[J]. Journal of Geographical Systems， 2005， 7（2）： 161-187.

[21] Wheeler D. Diagnostic tools and a remedial method for collinearity in geographically weighted regression[J]. Environment and Planning A， 2007， 39（10）： 2464-2481.

[22] Nehru V， Dhareshwar A. A new database on physical capital stock： Sources， methodology and results[J]. Revista de Análisis Económico， 1993， 8（1）： 37-59.

[23] Liu Qiang. Economic growth convergence in China[J]. Economic Research Journal， 2001， （6）： 70-77. [劉強. 中國經濟增長的收斂性分析[J]. 經濟研究， 2001， （6）： 70-77.]

Technology Spillover， Spatial Difference， and Tourism Growth Convergence in China

CHEN Gangqiang， LI Yinghui

（Department of Economics and Management， Changsha University， Changsha 410022， China）

Abstract： Based on the analytical framework of the new growth theory and the neoclassic growth theory， this paper tries to explore the growth convergence of regional tourism in China and its mechanism from 2000 to 2013. To investigate the differences in spatial agglomeration， the geographically weighted regression （GWR） model is used. The key indicators of the empirical study include income per labor， capital per labor and the corresponding growth rate， etc. The study found the existence of growth convergence for regional tourism and its subsectors， for which the primary cause is technology spillover. According to the results of absolute β-convergence， the growth of overall tourism and its subsectors， including the travel service industry， the hotel industry and the scenic area industry， realize regional balanced development at different convergence speeds. Moreover， the inter-regional differences in terms of convergence speed indicate the existence of obvious spatial agglomeration. Based on different perspectives， empirical analysis show that the conditions of the convergence mechanism of the neoclassic growth theory are met， but the mechanism doesnt have a significant effect on growth convergence. That is to say， the capital deepening of tourism and its subsectors – other than hotel industry – doesnt significantly affect growth convergence， which indicates that the recent expansion of investment accelerated the growth of tourism， but the capital deepening of tourism didnt significantly raised the labor productivity. Analysis results therefore seem to show that the current extensive growth pattern of regional tourism is unsustainable. On the other hand， the neo-growth theorys convergence mechanism significantly affects touristic growth convergence as well as that of its subsectors. According to the results of empirical studies， technology spillovers significant effect and its characteristic of spatial agglomeration illustrate that it is effective for a relatively backward area to catch up with advanced regions by learning and imitating. Specifically the technology spillover has more effect on relatively backward areas than on advanced areas when it comes to tourism and the hotel industry， whereas it has more effect on the relatively developed areas when it comes to the travel service and scenic spot industries. From the perspective of spatial differences， the technology convergence speed of tourism and the hotel industry reduces from west to east， and the technology convergence speed of the travel service and scenic spot industries reduces from southeast to northwest. In addition， the paper tries to analyze the effect of human capital on the growth convergence of regional tourism， but the empirical results suggest that the human capital of tourism doesnt significantly affect its growth convergence， indicating that the growth of number of students in tourism colleges and universities doesnt necessarily bring about the increase of local tourism labor productivity. At last， research conclusions indicate that the key to realizing the sustainable growth of regional tourism in the dynamic equilibrium lies in the transformation of the growth mode of tourism， and the enhancement of the spillover effect of capital deepening， etc.

Keywords： regional tourism； growth convergence； technology spillover； spatial agglomeration； GWR model； China