酒香真的不怕巷子深嗎？

何仁偉 李光勤 曹建華

[摘要]文章采用2000-2014年國家級風景名勝區的面板數據和風景名勝區到地級市、省會城市、三大都市圈的地理距離數據，考察供給側改革背景下旅游景區開發的區位選擇問題。研究發現：地理距離對國家級風景名勝區旅游接待人數具有顯著的負向影響，在控制多種因素和不同情境下，該結果仍然穩健，說明旅游景區存在“酒香也怕巷子深”的現象；隨著人均收入的提高，地理距離對國家級風景名勝區的旅游接待人數的影響呈現減弱趨勢，驗證了我國存在旅游消費轉型現象，即隨著人均收入的提高，人們對觀光旅游需求會減少；國家級風景名勝區升5A級景區后，旅游接待人數會顯著增加；高鐵的開通對國家級風景名勝區的旅游接待人數具有顯著的正向影響，但在人均收入較低的地區不顯著。文章的政策建議是：在旅游供給側改革過程中，需要對旅游景區的地理區位進行認真思考。

[關鍵詞]國家級風景名勝區；旅游景區；區位選擇；旅游資源

引言

俗話說：“酒香不怕巷子深”。這話在古代評價好酒不愁賣，不管酒廠位于多么深的巷子，顧客都會找上門來。作為國家級風景名勝區，擁有優美的自然景觀和豐富的人文景觀而聞名于世。“酒香不怕巷子深”這句古話所指出的道理是否對國家級風景名勝區也適用，即是否也存在“美景不怕路途遠”的現象？這一問題涉及旅游景區開發的區位選擇。盡管旅游景區的地理位置是不可移動的，但如果假定旅游景區分布是隨機的，同時假定每個旅游景區具有相同的吸引力，那么選擇對哪個旅游景區進行重點開發就是一個區位選擇的問題。中國正處于轉型時期，國民收入在不斷提高，居民旅游需求也在不斷增加。國家在“十二五”旅游業發展規劃中明確提出，將旅游業定位為國民經濟的戰略性支柱產業，通過引導旅游業的發展，刺激旅游消費，帶動相關產業和落后地區的發展。截至2011年年底，在31個中國大陸省區中，已有30個省區將旅游業作為支柱產業。在該發展戰略的推動下，很多城市也紛紛將旅游業作為區域經濟發展的支柱產業，旅游業的產業雷同現象逐步顯現。被定位于支柱產業的旅游業，需要開發大量的旅游景區作為支撐，那么究竟選擇什么樣的景區進行重點開發，這是一個旅游資源的空間配置問題，也是一個旅游資源的利用效率問題。然而，現實情況是，一些地方政府往往未進行必要的甄別，只要旅游資源具有一定開發價值，對地理區位和市場需求等因素不進行慎重研究，就進行大力招商引資，大搞旅游區、度假區建設，導致一些景區投入了大量開發資金，但是游客寥寥、達不到預期效果，說明旅游供給側出現了問題。

旅游規劃與開發作為一門指導如何規劃和開發景區的課程，已有一套完善的技術手段，但選擇什么樣的景區進行開發，卻并未引起學界和政府的必要重視。中國目前的景區開發主要是政府主導型，而政府開發一個旅游景區，主要關注其旅游資源的稟賦情況，對市場實際需求卻并不重視。對于市場究竟需要什么樣的景區這一問題，學界并沒有給出準確的回答。其原因可歸納為以下兩點：第一，旅游景區類型具有多樣性，有人文景區、自然景區以及人文和自然并重景區；有國家級風景名勝區、省級風景名勝區；有5A、4A、3A、2A、1A級景區；還有國家級旅游度假區和省級旅游度假區；有主題公園、森林公園、動物園、植物園等。按照不同的分類標準有不同的景區類型，重點開發哪種景區，或者說開發某一種類型的哪一種級別的景區，是一個非常具體的問題，很難做出準確的回答。第二，游客的旅游需求具有多樣性，有的人喜歡自然風光，有的人喜歡人文情懷，還有的人喜歡運動休閑、歡樂度假和旅游購物，需求的多樣性要求景區產品也應該多樣化，但很難判斷開發某一類型的景區是否處于市場需求之外。基于以上兩點考慮，本文選擇以國家級風景名勝區作為研究對象，以國家級風景名勝區到城市的地理距離度量其地理區位，研究地理區位是否會對國家級風景名勝區的旅游接待人數和旅游收入產生影響，即探求應該選擇開發離城市距離多遠的國家級風景名勝區，才能使風景名勝區產生更高的經營效率。國家級風景名勝區通常與國際上的國家公園（The National Park）相對應，我國的風景名勝區是指具有觀賞、文化或者科學價值，自然景觀、人文景觀比較集中，環境優美，可供人們游覽或者進行科學、文化活動的區域。而國家級風景名勝區是經國家住房與城鄉建設部發文批準的風景名勝區。根據風景名勝區的定義，選擇國家級風景名勝區作為研究對象，可以規避以下兩個問題：其一，國家級風景名勝區的選擇標準一致，能入選國家級風景名勝區都應具有自然觀光的共性，規避了景區多樣性問題；其二，國家級風景名勝區主要以滿足旅游者觀光需求為主要經營目的，而其休閑度假功能為輔，因而可以規避需求多樣性的問題。

對于風景名勝區的研究，現有文獻大多集中于對具體的風景名勝區所開展的個案研究，主要討論了具體的風景名勝區在景觀、地理位置、資源稟賦等方面的獨特特征，并提出有針對性的市場開拓策略。也有部分文獻側重將風景名勝區納入同一個分析框架下進行綜合考察，如陳興中和陳向紅對風景名勝區規劃中的區位進行了考察，將風景名勝區分為依附于大城市的風景名勝區和離大中城市較遠的風景名勝區，前者具有代表性的是樂山大佛風景名勝區、昆明西山公園、大理蒼山一洱海風景名勝區等，后者以四川九寨溝一黃龍寺國家風景名勝區、云南路南石林國家風景名勝區為主要代表。黃遠水等研究了風景名勝區的競爭力，并指出名勝區的區位是決定旅游競爭力的6大因素之一。曹芳東等對國家級風景名勝區進行了一系列的研究，側重于對旅游效率的空間格局、時空格局動態演化及其影響因素，以及國家級風景名勝區省際旅游增長的趨同和趨異等方面進行了考察，但是對地理空間上哪些風景名勝區應該開發，哪些風景名勝區應該限制開發，并未給出回答。虞虎等對國家級風景名勝區中的湖泊型名勝區單獨進行研究，采用數據包絡分析（data envelopment arialysis，DEA）的方法討論了湖泊型風景名勝區的旅游效率及提升策略。

與現有相關研究相比，本文的主要邊際貢獻體現在以下三個方面：第一，將所有國家級風景名勝區作為研究樣本，利用計量經濟學的方法，首次實證檢驗了地理距離對國家級風景名勝區旅游接待人數的影響，從而定量回答了旅游景區不存在“酒香不怕巷子深”的現象，從供給側角度回答了應該開發什么樣的景區；第二，考察了旅游消費轉型的條件下，隨著人均收入的提高，地理距離對旅游景區旅游接待人數的影響在減弱；第三，考察國家級風景名勝區升5A級景區后，景區的旅游接待人數顯著提升，但這種影響具有不平衡性和滯后性。

1文獻回顧與研究假設

1.1文獻回顧

旅游行為是旅游者從客源地到旅游目的地的空間轉移行為。因此，旅游行為需要考慮兩個方面的區位選擇：其一是旅游者選擇什么地方的旅游目的地進行游覽，將有限的空閑時間花在能給其帶來更大效用的旅游景區，相關文獻主要從消費者行為選擇模型推導旅游者如何選擇旅游目的地；其二是旅游企業（旅游景區、景點、酒店、旅行社）將經營地選擇在什么地方，以獲得更大的發展機會和利潤空間。關于酒店區位選擇的文獻較多，如Egan和Nield構建了城市間酒店區位選擇的理論模型，Urtasun和Guti6rrez利用1936-1998年馬德里240家旅游酒店的經營數據，考察了地理區位、價格、酒店規模和服務對酒店經營的影響，發現地理區位對其具有顯著影響；Shoval等關注了城市內的酒店區位選擇與旅游活動的關系，重點分析了酒店位置對后期旅游活動的影響；Yang等分別構建了酒店區位選擇的理論模型、實證模型和運行模型，并將城市酒店區位選擇分為旅游歷史城市類、單中心類、集聚類和多維類4種類型。研究旅行社區位選擇的文獻相對較少，原因在于旅行社的分布往往與人口居住密度有關，是一種便民化的服務設施。景區景點的區位選擇研究，主要是從景區景點的可達性開展個案研究，如靳誠等以南京市區和長江三角洲為研究對象，分析旅游景點的路網結構對旅游景點可達性的影響；潘竟虎和從憶波利用GIS分析工具，測度了4A級景區的空間可達性，并分析空間可達性的動態演變過程。上述文獻中對旅游區位選擇的研究較多，但是并不能回答究竟選擇什么樣的旅游景區、景點適合開發。

此外，還有不少文獻從較為寬泛的角度研究旅游與區位的關系。從宏觀角度看，景區景點不僅僅是一個企業，而且是在空間尺度上構成宏觀經濟的一個區域，將其納入一個空間和宏觀視角進行研究，具有一定的必要性。呂潤美構建了可持續發展因子研究鄉村旅游與旅游區位的關系。Monzonis等研究了旅游業與農村空間區位的關系，發現農村的空間區位對旅游業發展起著重要作用。Pefia等從市場導向角度研究鄉村旅游發展，認為應該發展鄰近城市的鄉村旅游。在旅游區位與城市發展、地區經濟發展的研究方面，卞顯紅和沙潤考察了長三角城市旅游業空間結構的演變特征。王蓉蓉以中國大陸31個省份星級飯店、旅行社、景區景點3類旅游企業為研究對象，研究發現，地區經濟水平、人口分布密度、旅游業發展態勢以及基礎設施對3種旅游企業區位決策具有顯著影響。王輝等從空間區位選擇視角，總結了新疆與中國周邊國家的5種國際旅游合作結構模式，并從地緣驅動力、經濟驅動力和組織調控力3個維度，分析了區域動態性旅游合作動力系統對國際旅游合作結構模型的影響。卞顯紅實證考察了城市軌道交通對城市旅游邊緣區的區位選擇影響，包括城市旅游邊緣區的旅游資源區位、旅游市場空間區位、旅游從業人員區位和旅游交通區位。

從現有文獻來看，城市對旅游區位選擇影響的研究較多，特別是吳必虎提出環城游憩帶的概念，將城市與旅游區位聯系起來之后，一些學者針對上海、武漢、烏魯木齊、長沙等城市的環城游憩帶的資源價值、空間結構、形成機制以及可持續發展進行了系統研究，對城市與旅游區位的關注度在不斷提升。總結當前的研究成果不難發現，旅游區位的選擇實質是研究旅游需求人群聚集地與旅游景區之間的空間分布規律和相互作用關系。地理學第一定律認為，地理空間數據都存在著或強或弱的空間相關性，而且事物之間聯系的緊密程度還存在著距離衰減效應。在中國，城市是旅游需求人群的主體，城市居民到景區的距離或便利程度就成為了旅游區位選擇的重要依據。因此，可將旅游景區到不同級別城市的地理距離作為影響當前中國旅游區位選擇的關鍵變量。目前，有關旅游區位研究大多基于個案數據，主要從地理學理論和框架人手，研究單個城市與旅游區位的關系，缺乏基于經濟學和地理學綜合視角，在大樣本的基礎上將旅游景區與地理距離納入一個研究框架進行分析的成果。針對現有研究的不足，本文將地理距離作為區位選擇的代理變量，從經濟學的視角，考察地理距離對景區旅游接待人數的影響，試圖對“酒香真的不怕巷子深？”這一問題作出回答。

1.2研究假設

國家級風景名勝區的確定主要是依托資源導向，并非市場導向，所以國家級風景名勝區是無規律地分布于不同地域。尤其是以自然觀光為主要功能的國家級風景名勝區，其分布往往更趨向于遠離城市的山地和丘陵地區。在旅游者出游行為的研究中，距離的遠近通常是一個相對于時間而言的相對概念。一般來說，游客一次出行的時間主要包括三個部分：第一部分是旅游者從居住地出發，到達居住地所在城市的時間；第二部分是居住地所在城市到旅游目的地鄰近城市的時間；第三部分是從旅游目的地鄰近城市到旅游目的地所需要的時間。如果我們將旅游分為近程旅游和遠程旅游，近程旅游的前兩部分時間可能不存在或者較少，以第三部分時間為主體；而在遠程旅游中前兩部分時間是必不可少的，是剛性需求，那么第三部分時間就成了彈性需求。不管是近程旅游還是遠程旅游，在選擇具體景區旅游時，往往由第三部分時間來決定。因此，景區到鄰近城市的距離遠近是影響旅游者做出旅游決策的一個重要因素。為了簡化研究，與景區鄰近的城市均假定為景區所在地的地級及以上城市，而非縣級城市或者縣城。原因在于地級市的交通較為便利，外來游客一般是先到達景區所在地的地級市，然后再前往景區。于是，本文提出如下假設：

H1：在其他條件不變的情況下，國家級風景名勝區離所在地的地級城市越遠，旅游接待人數越少

國家級風景名勝區作為全國知名的旅游景區，對省內和國內的旅游者均具有較大的吸引力。在一個省域范圍內，聚集人口最多的城市通常是省會城市，因此國家級風景名勝區對省會城市旅游者的吸引力可在一定程度上近似為對本省旅游者的吸引力。據《中國旅游發展報告2016》的數據顯示，人口最為集聚的京津冀、長三角、珠三角三大都市圈是我國旅游出行人數最多的區域。這3個地區的居民收入水平較高，出行意愿強，是最大的國內旅游客源地。因此，國家級風景名勝區對省會城市和三大都市圈的吸引力可以在一定程度上近似為對國內旅游吸引力程度。于是，本文提出如下假設：

H2a：在其他條件不變的情況下，國家級風景名勝區離所在地省會城市越遠，旅游接待人數越少

H2b：在其他條件不變的情況下，國家級風景名勝區離三大都市圈越遠，旅游接待人數越少

2計量模型與數據說明

2.1研究對象

國家級風景名勝區是由國務院審批、公告，并由住房與城鄉建設部負責管理的旅游景區。1994年，住房與城鄉建設部（當時為建設部）發布的《中國風景名勝區形勢與展望》綠皮書，對國家級風景名勝區進行了界定：國家級風景名勝區是具有重要觀賞價值、文化和科學價值的旅游景區，其自然景觀能反映重要自然變化過程，人文景觀能反映重大歷史文化發展過程，但國家級風景名勝區更側重于風景區自然特性。我國從1982年開始公布第l批國家級風景名勝區名錄，截至2014年，共公布8批國家風景名勝區名錄，累計達到225處國家級風景名勝區。

經過20多年的發展，國家級風景名勝區已經成為我國國內和境外旅游者青睞的主要旅游目的地之一。根據《中國城市建設統計年鑒》的數據顯示，2000年國家級風景名勝區接待國內旅游人數為1.54億人，境外旅游人數為774萬，分別占到全國接待國內旅游人數和境外旅游人數的21%和9%；到2014年，國家級風景名勝區接待國內旅游人數為7.51億人，境外旅游人數為2456萬，分別占到全國接待國內旅游人數和境外旅游人數的21%和19%。從2000～2014年，國家級風景名勝區接待國內旅游人數的比例變化不大，但接待境外旅游人數占全國境外旅游人數的比例增加了近10%，說明國內旅游者對國家級風景名勝區的偏愛程度保持不變，但境外旅游者對國家級風景名勝區偏愛程度在逐漸增強。

圖1是4個年份國家級風景名勝區及其旅游接待人數的空間分布圖。從國家級風景名勝區的空間分布來看，其多數分布于愛琿一騰沖人口分布線（即胡煥庸線）左側，即國家級風景名勝區的空間分布與我國人口的空間分布基本一致。從國內旅游接待人數的空間分布來看，接待國內旅游人數較多的國家級風景名勝區更多地集中于大城市周邊，特別是北京、上海、杭州、廣州、深圳，尤其在2010年和2014年表現得更為明顯。

2.2計量模型

根據研究假設，本文構建如下旅游接待人數影響因素的計量模型：

其中，i表示國家級風景名勝區，t表示年份時間變量，tourist代表國家級風景名勝區的旅游接待人數，dis pref代表國家級風景名勝區到地級市的距離，用于驗證H1；dis prov代表國家級風景名勝區到省會城市的距離，用于驗證H2a；dis bi、dis sh、dis gd分別代表國家級風景名勝區到京津冀、長三角、珠三角3大都市圈的距離，用于驗證H2b；X為影響景區旅游接待人數的控制變量矩陣，μ代表不隨時間變動的個體固定效應（在隨機效應模型中表示不隨時間變化的干擾項），v代表不隨景區變化的時間固定效應，i為隨機擾動項，β、y為待估系數。由于城市到國家級風景名勝區的距離不隨時間而變化，如果采用固定效應模型進行估計將會被剔除，因此本文主要采用混合OLS和隨機效應模型兩種估計方法對式（1）進行估計。

2.3變量說明與數據來源

被解釋變量。本文的研究目的是考察國家級風景名勝區對旅游者的吸引力，旅游接待人數是最能體現景區吸引力的度量指標。《中國城市建設統計年鑒》（2000-2014）報告了國家級風景名勝區的相關信息，主要包括風景區面積、供游覽面積、國內旅游接待人數、境外旅游接待人數、經營收入、門票收入、經營支出、維護建設費用支出等指標。因此，我們選擇國內旅游接待人數的自然對數作為被解釋變量，并用境外旅游接待人數的自然對數和經營收入的自然對數作為穩健性檢驗時的被解釋變量。

核心解釋變量。國家級風景名勝區到所在地級市的距離（dis pref），是通過查閱經緯度網站，以國家級風景名勝區的名稱為關鍵詞，可查詢到國家級風景名勝區大門或景區旅游集散中心的經緯度。然后查詢地級市政府所在地的經緯度，計算出兩組經緯度的直線距離，即到地級市的距離；國家級風景名勝區到所在地省會的距離（dis prov）、國家級風景名勝區到京津冀都市圈的直線距離（dis bi）、國家級風景名勝區到長三角都市圈的直線距離（dis sh）及國家級風景名勝區到珠三角都市圈的直線距離（dis gd），分別采用每個國家級風景名勝區與省政府、北京市政府、上海市政府、廣東省政府的直線距離來替代，即通過查詢兩地的經緯度計算得出的距離。我們之所以直接采用兩點間的直線距離，而沒有通過兩地的通勤時間或者其他方式進行距離上的測度，主要是因采用直線距離的好處是它不會隨時間變化，而如果采用通勤時間作為代理變量，不同的時段通勤時間是不同的，而且很難得到歷史上具體時段兩地的通勤時間。

顯然，影響國家級風景名勝區旅游接待人數的因素主要來自供給與需求2方面。根據數據的可得性，我們選擇了以下4個因素作為控制變量。

（1）國家級風景名勝區可供游覽面積（sg tour）：代表景區可以游覽的區域大小，根據景區游客容量控制要求，每個景區需要設置一個最大的游客容量，而這個游客容量是由可供游覽面積決定的，這個指標也可以理解為景區的土地投入。我們預期其系數符號為“+”。

（2）國家級風景名勝區經費投入的自然對數（spend）：代表景區用于日常人員支出和建設維護費用支出，由《中國城市建設統計年鑒》（2000-2014）中經營支出和維護建設費用支出2個指標加總得到。按投入產出理論，國家級風景名勝區固定資產投資的存量可以代表旅游景區的建設投入，景區的從業人員代表旅游景區的人力勞動投入，但由于2000-2014年的國家級風景名勝區固定資產投資和從業人員的官方統計數據并不連續，而且2000年以前對國家級風景名勝區的固定資產投資并未統計，無法得到景區建立以來的固定資產投資存量。因此，我們采用國家級風景名勝區經費投入作為其投入變量，并預期其系數符號為“+”。

（3）國家級風景名勝區所在地的人均收入水平（pergdp）：用于反映國家級風景名勝區的旅游需求問題。旅游是有錢和有閑的結合，除了有閑這個因素外，收入是影響出游情況的重要因素。到國家級風景名勝區最大的游客群體是本地游客，所以我們選擇國家級風景名勝區所在地級及以上城市的人均國內生產總值作為需求的替代變量，并預期其系數符號為“+”。

（4）國家級風景名勝區的景區質量等級（sst）：根據我國現行的管理體制，國家級風景名勝區屬于國家住房與城鄉建設部管理，而旅游景區的質量等級評定由國家旅游局進行，同為國家級風景名勝區，但其旅游景區的質量等級卻可能不同。我國的旅游景區質量等級劃分為5級，從高到低依次為5A、4A、3A、2A、1A級旅游景區。根據我國景區質量的等級管理體制，每年都會對旅游景區質量進行評級，有些景區因為建設比較完善，管理比較合理，滿足旅游景區質量要求，其等級得到不斷提升。從旅游者的角度來看，他們可能并不知道某個旅游景區是否是國家級風景名勝區，還是旅游度假區，他們更關心的是旅游景區的質量等級。因此，一個國家級風景名勝區的旅游景區質量等級越高，對旅游者的吸引力會更強，旅游人數就會更多。通過查閱國家旅游局每年公布的A級景區名錄，然后對應到每個國家級風景名勝區，如果提高一個等級，則之后的每一年都是這個等級，除非之后等級再有提升；如果在A級景區名錄中未查到，則按2A級景區對待（2A級景區的評定由國家旅游局委托各省級旅游局進行，未進入國家A級景區名錄）。參照鄧濤濤等的做法，對不同A級景區進行賦值，將5A級景區賦值為5，4A級景區賦值為4，依此類推。

本研究所采用主要數據來自《中國城市建設統計年鑒》（2001-2015），其統計數據的時間周期為2000-2014年，其他統計數據主要來源于《中國統計年鑒》（2001-2015）、《中國區域經濟統計年鑒》（2001-2015）和《中國城市統計年鑒》（2011-2015）。需要說明的是，截止到2014年，國家級風景名勝區的總數為225處，但在《中國城市建設統計年鑒》（2014）中統計的國家級風景名勝區為232處，其原因可能是一些風景名勝區已經退出國家級風景名勝區名錄，但其數據仍統計在列，因此本文將該統計資料中的232處國家級風景名勝區作為橫截面單位。由于國家級風景名勝區從2000年到2014年間公布了4批，所以并不是每年都有232個樣本，而且有些年份個別國家級風景名勝區的數據缺失，因此最終得到的面板數據是一個非平衡的面板數據。

3假設檢驗及結果討論

3.1基準回歸

表2為采用旅游接待人數的自然對數作為因變量的回歸結果，其中，每個模型中均控制了時間、地區和景區3種固定效應。地區固定是控制地級市的虛擬變量，景區固定是將景區分為山岳型、水域型、山岳和水域，以及都不屬于這3類的景區，構建了4個虛擬變量，控制其中的3個虛擬變量，其目的是控制國家級風景名勝區的不同類型導致旅游人數的差異。

前5列采用混合OLS估計方法分別考察5個地理距離變量對國內旅游接待人數的影響，5個系數均在10%的水平以上顯著為負，說明到5個城市距離確實對國家級風景名勝區的旅游接待人數具有顯著負向影響。第（6）列和第（7）列分別采用混合OLS和隨機效應模型，同時考察了5個距離變量對旅游接待人數的影響，5個距離變量的回歸系數均在10%的水平以上顯著為負，說明本文提出的假設均成立。7個模型中，4個控制變量的回歸系數在10%或小子10%的顯著性水平上均為正值，與預期一致。分別加入5個距離變量與同時加人5個距離變量的回歸結果，4個控制變量的回歸系數變化不大，說明5個距離變量與4個控制變量之間相關性不強，不存在多重共線性。

根據第（7）列的回歸結果，當同時考慮5個距離變量時，到地級市的距離每提高1個百分點，國家級風景名勝區的國內旅游接待人數將減少0.15%；而省會城市的距離每增加1%，國家級風景名勝區的國內旅游接待人數會減少0.14%；同樣，到京津冀、長三角、珠三角的距離每提高1%，國家級風景名勝區的國內旅游接待人數分別減少0.27%、0.16%、0.21%。從回歸結果來看，5個距離對國家級風景名勝區均有顯著的負向影響，而且影響系數均在0.14%～0.27%之間，其中影響最小的是到省會的距離，而最大的是到京津冀的距離。在平均意義上，距離對國家級風景名勝區旅游接待人數具有顯著的負向影響，說明并非“酒香不怕巷子深”。

3.2穩健性檢驗

由于核心解釋變量是5個地理距離，難以找到其他替代變量。因此，本部分的穩健性檢驗主要從兩個方面進行：第一，將被解釋變量替換成境外旅游接待人數的自然對數；第二，將被解釋變量替換為國家級風景名勝區營業收入的自然對數。

表3第（1）列和第（2）列分別采用混合OLS和隨機效應模型考察地理距離對境外旅游接待人數的影響。5個距離變量對境外旅游人數的回歸系數均為負，但只有前3個距離變量顯著，再次證明H1是成立的。在4個控制變量中，景區等級、景區的經營投入和地區人均收入水平在混合OLS估計下均高度顯著為正，而景區的可供游覽面積并不顯著，由于境外旅游者的數量并不多，對景區可游覽的大小并不看重。根據第（2）列的回歸結果，當景區到地級市的距離增加1%，境外游客將減少0.13%；當景區到省會城市的距離增加1%，境外游客將減少0.52%；當景區到北京的距離增加1%，境外游客將減少0.29%。

表3第（3）列和第（4）列分別采用混合OLS和隨機效應模型考察地理距離對旅游經營收入的影響。5個距離變量的回歸系數均為負，且只有到省會、北京、上海等地區距離顯著，說明從旅游收入來看，本地游客對旅游收入影響不顯著，旅游收入的主要來源是省會城市和北京、上海這樣的客源地。4個控制變量在混合OLS估計下，均顯著為正，說明景區等級、景區的經營投入、地區人均收入、景區經營面積均有助于增加景區的經營收入。根據第（4）列的回歸結果，到省會、京津冀、長三角的距離每增加1%，景區經營收入將分別減少0.49%、0.26%、0.26%，說明景區要提高經營收入，重點應該開發本省的旅游市場，進而開發京津冀、長三角市場。

4討論

旅游業的發展受到許多因素的影響，除上述控制變量的影響外，還受旅游業發展階段和外部沖擊對景區的旅游接待人數產生影響。對此，下文將在基準模型中引入旅游消費轉型、景區升級和高鐵建設等3個因素，考察這些因素的加入是否會改變距離變量對景區旅游接待人數的影響程度。

4.1旅游消費轉型分析

按照國際上的一般規律，當人均GDP達到1000美元時，觀光旅游將進入快速發展階段；當人均GDP達到2000美元時，休閑旅游開始發展；當人均GDP達到3000美元時，旅游需求將爆發式增長，傳統的觀光旅游將向休閑度假游轉變；當人均GDP超過5000美元后，將進入成熟的休閑度假經濟時代。旅游是有錢和有閑的結合，隨著中國經濟的發展，人均GDP不斷提升，國民的旅游需求也不斷升級。本研究的時間跨度為2000-2014年，正好經歷了我國人均GDP從1000美元到3000美元，再超過3000美元的階段。在旅游消費轉型前后，地理距離對國家級風景名勝區的影響效果是否會減弱或者增強？國家級風景名勝區屬于觀光旅游產品，當人民的收入增加后，地理距離對國家級風景名勝區的影響效果如果減弱，則說明我國的旅游發展符合國際一般規律。本文采用的人均GDP是國家級風景名勝區所在地區的人均GDP，所以本節只考慮到地級市距離對國家級風景名勝區的影響。人均GDP為3000美元，按2014年的匯率，人民幣為1.8萬元，但按2000年的匯率，約為2.4萬元人民幣以上，因此本文選擇一個折中的方案，將樣本分為人均GDP大于等于2萬元和小于2萬元人民幣兩個子樣本。根據統計分析，人均GDP大于等于2萬元的樣本量為1272，而小于2萬元人民幣的樣本量為841，兩部分樣本容量差距并不大，有助于得到較為穩健的結果。

表4第l部分匯報全樣本、人均GDP大于等于和小于2萬的子樣本回歸結果，3個模型均采用隨機效應估計方法。3個模型均控制了4個控制變量，以及時間、地區、景區固定效應，結果顯示，到地級市距離的回歸系數均高度顯著為負。人均GDP小于2萬的子樣本的回歸系數為0.141，人均GDP大于等于2萬的子樣本的回歸系數為0.115，而全樣本的回歸系數0.14，剛好介于兩者之間。說明隨著人均GDP的增加，距離對國家級風景名勝區的影響程度在減弱，即旅游消費正在轉型，旅游者在人均收入較低時，選擇自然觀光型景區，而人均收入提高后，觀光型景區對他們的吸引力就會減弱。這正好驗證了旅游消費轉型后，地理距離對國家級風景名勝區的影響效果正在減弱。

4.2景區升5A分析

眾所周知，景區升為5A級景區之后，其知名度會提升，相伴而來的就是旅游接待人數的增加。在本文的分析框架下，這種外部沖擊會不會減弱地理距離對國家級風景名勝區的影響程度，仍然需要進一步檢驗。我國在2007年開始公布了第一批5A級景區名單，截至2016年8月4日，共公布30批216家5A級景區名單（不包括被撤銷的5A級景區）。到2014年，在232家國家級風景名勝區中，有32家被升級為5A級景區。在國家級風景名勝區被評定為5A級景區后，景區的旅游人數是否顯著增加，這種旅游人數的增加是否具有持續性，會不會減弱地理距離對風景名勝區的影響效果？為了考察景區升5A級景區后的效果，筆者利用A5表示是否被評定為5A級景區的虛擬變量，其值為1表示該景區為5A級景區，否則為0，并用yr2008-yr2014代表2008年到2014年的時間虛擬變量。由于第一批5A級景區是2007年5月8日公布，對當年景區的旅游接待人數影響較小。所以我們主要從2008年開始考察升5A級景區的效果，借鑒雙差法的思想，采用A5xyr2008來測度升5A級景區后的效果，同時A5xyr2009-A5xyr2014分別代表升5A級景區后相應年份的效果。

表4第2部分匯報了考慮國家級風景名勝區升5A級景區后的回歸結果。3個模型均采用隨機效應估計方法，結果顯示：不管是全樣本，還是發達地區或者是欠發達地區，到地級市的距離對景區旅游接待人數的影響系數都顯著為負，并且其回歸系數在表4第1部分的基礎上都有一定程度的增大，說明沒有考慮景區升5A可能存在一定的低估，但旅游消費轉型的證據依然存在。在全樣本下，當國家級風景名勝區升5A級景區后，其效果在2009年開始體現，其旅游接待人數顯著增加，并且增加人數呈逐年上升趨勢。在人均GDP大于等于2萬元人民幣的樣本中，景區升5A級的效果從2010年開始顯現，其原因是經濟較為發達的地區，景區旅游人數已經較高，短期內受接待能力和其他方面的限制，旅游人數不會較快地增長，后期隨著接待能力的提升，基礎設施的完善，旅游接待人數呈不斷增加的上升趨勢。在經濟相對落后的子樣本中，國家級風景名勝區升5A級景區的效果立刻出現，但呈現先上升后下降的趨勢，最后變得不顯著，其原因在于經濟發展相對落后的國家級風景名勝區升5A級景區后，知名度立刻提升，而景區的接待能力遠未達到飽和，所以旅游接待人數立刻增加，而且增加得越來越多，但這種趨勢并不會持續太長時間，由于觀光型景區的一次性消費特征、景區的接待能力受限、基礎設施的完善跟不上等原因，造成2012年后的增長趨勢并不顯著。

4.3高鐵開通分析

從2008年開始，我國逐步進入高鐵時代。高鐵建設的推進，使居民的出行方式明顯改變，直接影響到居民的旅游活動空間。高鐵開通后，地理距離是否還會對國家級風景名勝區產生影響，這種影響程度是否會增強或者減弱？對此，筆者通過搜索百度和國家鐵路總局的相關數據，得到了每個國家級風景名勝區所在地級市是否開通高鐵以及開通高鐵的時間，形成了相應的面板數據，構建了虛擬變量gt，若高鐵當年開通的時間在上半年，則當年和往后所有年份的虛擬變量設為1，如果是下半年開通，則從第二年開始往后所有年份都為1，否則為0。

表4第3部分匯報了考慮高鐵開通后的地理距離對國家級風景名勝區的影響結果，估計方法依然采用隨機效應模型。全樣本的模型中，高鐵的開通可以顯著提高風景名勝區的旅游接待人數，這種效果在收入水平較高的地區同樣存在，而且系數大小也相同；在人均收入小于2萬元的地區，高鐵的回歸系數不顯著。要解釋上述結果，筆者需要了解高鐵開通的情況，2011年之前，開通高鐵的地區全部是在收入較高的地區，到2014年，在人均收入低于2萬元的地區中只有7個地區開通高鐵，說明在2014年之前，高鐵的修建主要以經濟相對發達的地區為主。這能解釋全樣本和人均收入大于2萬元的子樣本，高鐵對旅游接待人數具有顯著正向影響的原因。在人均收入小于2萬元的子樣本，高鐵開通的城市非常少，高鐵的開通對旅游接待人數的影響還未顯現。就高鐵開通后的地理距離對國家級風景名勝區的影響而言，無論是全樣本，還是發達地區或者是欠發達地區，到地級市的距離對景區旅游接待人數的影響系數都顯著為負，說明地理距離對景區旅游接待人數的影響依然存在。雖然高鐵開通后可以縮短旅游的時間距離，緩解地理空間區位對旅游發展的影響，但由于當前高鐵開通城市主要位于經濟發達地區，經濟欠發達地區開通的城市很少，所以高鐵開通地區的不均衡性實際上凸顯了未開通高鐵城市地理距離對旅游發展的負面影響。因此，高鐵開通后地理距離回歸系數的絕對值有所增大。

5主要結論與啟示

隨著收入的水平不斷提高，人們的旅游需求數量、質量、結構都在不斷升級，對旅游業發展轉型升級提出了更高的要求。景區投入大量資本但市場反映平平的現象屢見不鮮，對新時期我國旅游業供給側改革提出了嚴峻挑戰。本文利用國家級風景名勝區到地級市、省會城市、三大都市圈的距離，衡量國家級級風景名勝區的地理區位，考察地理區位對國家級風景名勝區旅游接待人數的影響，從而回答應該選擇什么樣的景區進行開發，即是否存在“酒香不怕巷子深”的現象。基于2000-2014年國家級風景名勝區的面板數據，采用混合OLS和隨機效應模型的研究結果顯示：（1）地理距離對國家級風景名勝區的旅游接待人數具有顯著的負向影響，當地理距離（包括到地級市、省會和三大都市圈的距離）每增加1%，國家級風景名勝區的旅游接待人數將減少0.14%到0.27%；（2）采用境外旅游接待人數和旅游經營收入作穩健性檢驗發現，上述結果依然存在，但影響效果有一定的差異；（3）隨著人均收入不斷提高，地理距離對國家級風景名勝區旅游接待人數的影響效果逐漸減弱，驗證了旅游消費轉型的一般規律，即人均收入較低時，選擇觀光旅游，當人均收入提高后，旅游消費從觀光旅游向休閑旅游轉變；（4）在旅游景區升5A級景區后，地理距離對景區旅游接待人數的影響依然存在，景區升5A級景區對旅游接待人數的影響存在滯后效應，但在全樣本和子樣本表現并不一致；（5）高鐵開通后，地理距離對景區旅游接待人數的影響依然存在，在全樣本和高收入樣本中，高鐵開通顯著提高風景名勝區的旅游人數，但在低收入樣本中，效果不顯著。

本文的研究回答了在旅游景區開發過程中并不存在“酒香不怕巷子深”的現象，我國當前以資源為導向的旅游開發現象，會讓旅游供給與旅游需求不匹配，從而導致一些旅游景區花大量資金建設開發后，其經濟效益并不理想。本文的政策含義在于，在規劃與開發一個景區之前，需要確定該景區是觀光型還是休閑型景區，需要確定該景區旅游資源稟賦和獨特性，特別需要重點考慮景區到地級城市、省會城市、三大都市圈客源地的地理距離等因素。在綜合分析的基礎上，科學合理地進行規劃和開發。