平行數據模型下旅游產業聚集和經濟流通關聯探究

朱永文

中圖分類號：F270 文獻標識碼：A

內容摘要：產業聚集效應是國民經濟發展到一定階段的必然結果，近年來我國旅游產業的發展也呈現出一種空間聚集演化趨勢。本文對當前我國不同地區旅游產業聚集的幾種空間結構形態分別進行了闡述，并具體分析了我國旅游產業空間聚集所產生的泛化效應；基于平行數據模型探究旅游產業的空間聚集與區域經濟流通之間的關聯性，從擴大經濟流通規模、提高信息技術溢出效率、提高經濟流通創新能力三個視角，研究旅游產業聚集對于經濟流通效率所產生的積極影響。最后以遼寧省的旅游產業分布情況為例，在平行數據模型下分析當地旅游產業的空間聚集分布與經濟流通的關聯關系。

關鍵詞：平行數據模型 旅游產業 經濟流通 關聯關系

引言

產業空間聚集是社會經濟發展到一定階段的必然產物，也是未來整個社會經濟發展的趨勢所在，產業聚集的主要表現是行業內的資源和要素稟賦以一定的規律不斷地集中發展，而社會資源的相對集中會對當地流通經濟和流通產業的發展產生極大的推動作用。伴隨著我國旅游產業的迅猛發展，旅游產業對于整個國民經濟的貢獻率越來越高，我國旅游產業也進入了升級和轉型的關鍵階段，旅游產業的空間聚集發展也成為一種普遍現象，在我國各省都出現了較為廣泛的旅游產業聚集情況。本文對當前我國各地區間旅游產業聚集的空間分布結構進行詳盡的闡釋和說明；基于平行數據模型研究了我國旅游產業的空間聚集趨勢，以遼寧省旅游產業總體聚集發展情況為例，研究旅游產業空間聚集發展與當地經濟流通的關聯關系。

平行數據模型下旅游產業聚集空間結構形態分析

我國旅游產業的分布和聚集在空間上呈現為不同的結構特點，在分析旅游產業空間聚集過程中，要基于平行數據選取樣本觀測值，以便于后續能夠更為精確地驗證旅游產業聚集與經濟流通之間的關聯性。平行數據內包含更為豐富的三維信息，即時間維度、截面維度和指標維度的信息。相對于單純的時間序列數據和截面數據平行數據能夠在數據分析過程中，減少解釋標量的共線性，提供更多的有效數據點以改善模型相關性計算的準確度。將平行數據模型的時間數據變量和截面數據變量的相關數據信息相結合，能夠彌補由于變量不足而帶來的各種問題。由此可見，基于平行數據模型分析旅游產業和經濟流通之間的關系，可以揭露出兩者之間更加真實的相關關系。

不同的旅游產業聚集結構形態會對社會經濟流通成本和經濟流通效率產生差異化的影響，因此基于平行數據模型分析旅游產業聚集結構具有十分重要的現實意義。目前，我國主要的旅游產業結構類型有點軸型、單核型、雙核型和網狀型等集中類型。點軸型是最為常見的一種旅游產業聚集形態，結構相對簡單。點軸型旅游聚集結構的特點是當地的旅游產業沿著主干鐵路、公路、河流等展開，軸線兩邊的旅游產業都能夠得到快速的推進和發展。旅游產業單核聚集模式是指地區的旅游產業圍繞著一個核心的大城市而展開，借助大城市的旅游資源帶動周邊中小城市、城鎮及鄉村的旅游產業發展。雙核旅游產業空間集聚結構模式是指同一個地區存在兩個規模相當的大城市，這兩個城市間的旅游產業既是競爭關系，又存在互補關系。兩個大城市又分別帶動周圍的中小城市、城鎮及鄉村的旅游產業發展。典型的雙核旅游產業結構如廣州-深圳、成都-重慶、沈陽-大連等，雙核型旅游產業聚集結構模型圖，如圖1所示。

平行數據模型下，雙核型旅游產業聚集空間結構是最為重要的一種旅游產業聚集結構形態，繼續將雙核型的結構形態優化，就會形成一種網狀的空間結構形態，如圖2所示。

網狀結構形態是較為成熟的一種旅游產業空間聚集結構形態，能夠將旅游產業的聚集效應最大化，同時也可以最大限度地促進當地經濟流通效率的提高。我國長三角地區就是典型的網狀旅游產業聚集結構分布形態。

不同的旅游產業空間聚集結構也將會對當地的流通產業的成本和效率產生不同程度的影響，本文基于平行數據模型重點研究地區間旅游產業的聚集狀態與經濟流通間的關聯關系，并深度挖掘出旅游產業的布局和聚集狀態對于當地流通產業布局及商品經濟流通產業的影響作用。

模型構建

區域流通經濟的發達程度取決于多種因素，如地區間原有的經濟發展水平、基礎設施建設水平及其他相關產業的發展水平。旅游產業在我國國民經濟中的地位不斷提高，也將會對地區間經濟流通水平產生十分重要的影響。本文基于平行數據模型，探究兩者之間的相關關系，并識別出旅游產業聚集對于經濟流通效率和成本的影響程度。在分析兩者之間的關聯關系時，既會受到截面數據的影響，也會受到時序數據的影響，因此本文基于平行數據模型研究旅游產業的空間聚集對于當地流通經濟的影響，能夠兼顧到截面數據和時序數據，提高數據分析的精度，同時顯著減少變量缺失所帶來的相關問題。

設定一個平行數據模型為：

其中，a、b、c分別為1×1維、k1×1維及k2×1維的常數向量；xit和zit為k1×1維及k2×1浮動向量及自變量；ηit為獨立同分布向量。基于最小二乘估計能夠得到a、b、c的無偏差估計，如果此時不能夠觀測到自變量zit的值，那么浮動向量xit和和自變量zit之間的協方差為零。這時基于模型的單個觀測值對維度t作一階差分運算：

平行數據的范圍包括截面數據和時序數據等兩維數據，模型設定合適與否將決定最終旅游產業空間聚集與經濟流通關聯性的準確度。但大多數的平行數據都源于極為復雜的社會經濟過程，如果忽視了平行數據在截面及時序上的差異，可能會導致對關鍵參數估計的偏差。用圖形展示平行數據模型在數據關聯性分析時的過程，如圖3和圖4所示。

圖3和圖4中的虛線圈為單位時間的數據、短虛線為個體回歸線、長實線為yit=a+b`xit+ηit回歸線。圖3顯示a在不同的截面數據不同，而b`在不同的截面數據相同；而圖4則顯示斜率和截距都不相同，采用平行數據模型判斷一個地區旅游產業的空間聚集與經濟流通的內在關系，能夠克服只有單純截面數據或時序數據的弊端。

基于平行數據模型的分析能夠進一步得出流通經濟增長、流通效率的提高與旅游以產業空間集聚的相關性關系。我國地區間旅游產業的空間聚集能夠提高經濟流通的規模、提高信息技術溢出效率、并提高經濟流通的創新能力。旅游產業的空間聚集通常會帶來經濟流通的規模效應，主要表現為流通經濟的效率提高和流通成本的降低。旅游產業的空間聚集降低了旅游景區的人力服務成本，同時也使鄰近各景區之間的信息溝通更為順暢，降低了景點之間往返的交通成本。旅游產業空間聚集的規模效應，還將鄰近旅游景區之間原本競爭的關系轉化為合作關系。旅游產業的空間聚集增加了游客的可選擇性，也縮短了游客在旅游過程中景點之間往返的時間，提高了旅游產業的規模效應，也促進了經濟流通的持續增長。

旅游產業的空間聚集還會給經濟流通帶來一定的溢出效應。旅游產業的空間聚集區將會帶動物流、人流、商品流涌入旅游產業聚集區，從而帶動該地區流通規模的擴大和流通效率的提高。在此過程中，能夠對旅游資本和旅游產品產生強大的推動力，將地區的流通產業逐步延伸，產生溢出效應。另一方面，旅游產業具有很強的依附能力，在旅游產業的聚集過程中，會帶動當地基礎設施的建設和人才儲備，為經濟流通成本的降低和效率提高奠定基礎。旅游產業的空間集聚促使當地流通產業專業分工更加細化，經濟流通產業的利潤也能夠隨之提高。而旅游產業空間位置的毗鄰，也降低了經濟流通過程中的往來成本，降低各種不確定性和交流風險。以此來滿足流通市場的各類需求，為流通產業的行業創新提供了更為嶄新的平臺。

為驗證平行數據模型下旅游產業的空間聚集對于地區經濟流通的影響，本文以遼寧省旅游資源的分布和聚集情況為例，分析了旅游產業的空間聚集與地區間經濟流通的相關性。

實證研究

遼寧省的旅游資源十分豐富，旅游資源的空間分布狀況，呈現出以沈陽市和大連市為核心的雙核型聚集模式。本文首先測量了2016年遼寧省內各市旅游資源的聚集程度，如表1所示。

區位商指標是現代流通經濟學中常用的相關性測量指標，在分析遼寧省域旅游產業空間范圍分布的基礎上，研究旅游資源的聚集程度，能夠很好詮釋出旅游產業對于當地流通經濟的影響，區位商指標P值可以表示為：

其中， Q1為基期的指標值、 Q2為末期的指標值，而P值則表示遼寧省域范圍內旅游產業的聚集程度。分別提取了2015年和2016年遼寧省各市旅游產業聚集對于流通產業影響的P值指標，如表2所示。

表2中數據顯示，除了朝陽市之外，其余各個城市的旅游產業聚集都對當地的經濟流通產生了一定推動作用。本文基于平行數據模型繪制遼寧省各市旅游產業空間聚集對于經濟流通影響程度象限圖，具體研究兩者之間的相關關系。以2010-2016年遼寧省旅游產業平均聚集度分布為橫軸，選取2010年和2016年兩個時間斷面間的經濟流通指數為縱軸，具體的象限分布圖，如圖5所示。圖5中的四個象限分別代表旅游產業聚集分布的優勢區域、潛力區域和劣勢區域和實力區域，將圖5中的旅游產業聚集分布對當地經濟流通所產生的影響情況匯總于表3。

沈陽、大連、鞍山三個城市經濟發達程度在省內位于前三名，其旅游資源的整體聚集程度最理想，對于當地的流通經濟的促進作用也最為明顯；而阜新和撫順作為傳統的能源型城市，競爭力明顯不足；省內其余城市的經濟流通產業的流通效率和流通成本，都能在旅游產業的推動下得到相應程度的改善。

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