中國旅游經濟發展差異時空演變及影響因素研究

楊興雨，田 波，張鳳太，吳建峰

（1.重慶理工大學 管理學院，重慶 400054；2.貴州師范學院 地理與資源學院，貴州 貴陽 550018）

0 引言

旅游作為我國國家戰略性支柱產業在區域經濟發展中的作用日益顯著。旅游業以較低的資源消耗、高度的產業關聯、緊密的地域聯系、顯著的富民效應被賦予了更多的責任和內涵［1］。近年來，旅游業與城鎮化之間的關系［2］、旅游對鄉村振興的驅動作用［3］、旅游與生態環境的協調發展［4］等受到了學者們的廣泛關注，意味著旅游業涵括高效提升城鄉居民收入，消除貧富差距，建設和諧美好社會等重要意義。

目前國內外學者對區域旅游經濟發展的研究涉及廣泛的學科領域和空間尺度，包含不同的研究內容和方法。國外學者一直以來較為注重探索旅游發展與經濟發展之間的關系及其影響［5，6］，近年來從不同角度探究了影響旅游經濟發展的各種因素（如教育［7］）和旅游經濟發展帶來的一些新問題（如環境問題［8］）。國內相關研究則大多從空間和要素兩個方面探討區域旅游經濟增長差異。在空間層面，研究內容主要包括旅游產業集聚［9］、空間關聯及溢出效應［10］、時空分異［11］，空間尺度包括縣域、市域、省域和全國；影響要素層面，主要包括城鎮化［12］、交通［13］、生態環境［14］等社會經濟因素和自然地理因素對區域旅游經濟發展的影響，有單要素、多要素等研究視角。主要采用變異系數、莫蘭指數、Theil 指數［15-17］等研究方法來分析區域旅游經濟的增長差異，采用社會網絡分析、空間滯后模型、空間杜賓面板計量模型、地理加權回歸模型［15，18-20］等多種方法來分析區域旅游經濟增長的影響因素及空間關聯。盡管現有研究多會通過變異系數、基尼系數、莫蘭指數等方法去分析相當長的一段時間里不同區域的旅游經濟差異，但很少說明其經濟重心的演變。此外，現有研究對區域旅游經濟影響因素的分析視角或衡量指標較單一，不利于全面準確地剖析我國區域旅游經濟增長的影響機理。

本文以2008—2019 年我國31 個省份的旅游經濟為研究對象，首先通過標準差、變異系數和莫蘭指數探析旅游經濟發展時空差異的總體趨勢，然后通過經濟重心模型分析旅游經濟發展的重心軌跡，最后運用地理加權回歸（GWR）模型，從經濟基礎條件、資源稟賦條件、交通可達性、旅游接待設施水平等因素出發分析我國旅游經濟發展差異的影響機理及其空間異質性，旨在從近年來區域旅游經濟發展的整體趨勢和影響機理中發現新的規律，為相關部門提供參考。

1 研究方法和數據來源

1.1 研究方法

標準差和變異系數：標準差和變異系數有助于對我國各省份不同時期的旅游經濟發展差異進行總體判讀，值越大，說明各省份之間的旅游發展越不均衡。標準差是傳統常用的反映一個數據集離散程度的指標，采用標準差來衡量旅游經濟發展的絕對差異水平，可反映我國各省份旅游經濟差異的實際情況，計算公式如下［21］：

空間自相關模型：全局Moran's I 可衡量我國各省份旅游經濟發展的空間關聯性，從空間上進一步反映其差異程度。Moran's I 的值介于- 1 到1 之間。Moran's I ＞0，空間正相關，其值越大，空間相關性越顯著；Moran's I ＜0，空間負相關，其值越小，空間差異越大；Moran's I 值=0，空間呈隨機分布。計算公式如下［22］：

經濟重心模型：經濟重心是指區域空間中存在某點，在該點上各個方向的經濟力量能夠維持相對均衡。運用經濟重心模型可以判斷旅游發展的空間變遷規律，計算公式如下［23］：

式中：（ui，vi）為i 省份的空間位置；βk（ui，vi）為在i 省份單元質心（ui，vi）的未知參數，即Xik的回歸系數；Xik表示i 省份的影響因子歸一化數值，

1.2 指標體系構建和數據來源

根據數據的真實性、科學性、客觀性和可獲取性原則，選取我國31 個省份2008—2019 年旅游總收入為研究樣本（因為數據統計原因，所以未包含香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣地區），參考王雅竹等［22］、鄢志武等［23］的研究，從經濟基礎條件、資源稟賦條件、交通可達性、旅游接待設施水平4 個方面探究我國旅游經濟發展的影響因素，構建影響因子指標體系（表1）。

表1 影響因子指標體系Table 1 Index system of impact factors

數據主要由《中國統計年鑒》（2009—2020 年）、31個省份統計年鑒（2009—2020 年）和31 個省份統計公報（2008—2019 年）、中國非物質文化遺產網和國家旅游局、各省份旅游局發布的相關數據整理所得，部分缺失數據采用插值法進行補充。此外，為消除量綱對模型結果的影響，采用極值化方法對數據進行歸一化處理。

2 旅游經濟增長時空演變特征

2.1 旅游經濟發展總體差異

通過標準差、變異系數可觀察我國各省份旅游經濟的時序變化特征（圖1）。從標準差來看，我國31 個省份的旅游經濟發展的絕對差異逐年穩定上升；從變異系數來看，我國31 個省份旅游經濟發展的相對差異逐年穩定下降。總體上，絕對差異變化幅度大于相對差異，說明31 個省份的旅游經濟增長不均衡，但相對差異越來越小。通過全局Moran's I指數可以判斷我國旅游經濟發展空間演化的總體特征（圖2）。2008—2019 年全局Moran's I 指數介于0.2—0.3 之間，以較小幅度呈波動上升趨勢；旅游經濟在99%的置信水平通過檢驗，表現出顯著的空間正相關，處于相對集聚的狀態。2008—2013 年我國31 個省份旅游經濟基本上呈穩定增長趨勢，2014年突然下降后，2015—2019 年相對快速增長到平穩增長。整體來看，我國31 個省份旅游經濟從相對弱聚集到相對強聚集轉變。

圖1 2008—2019 年旅游經濟標準差和變異系數分布Figure 1 Distribution of standard deviation and coefficient of variation of tourism economy from 2008 to 2019

圖2 2008—2019 年旅游經濟Moran's I 分布Figure 2 Distribution of Moran's I of tourism economy from 2008 to 2019

2.2 旅游經濟發展冷熱點格局演變

運用冷熱點分析可以更加細致地探討區域旅游經濟高值和低值的聚類情況。本文參考Jenks 自然斷裂法，將其劃分為核心熱點區、次核心熱點區、邊緣熱點區、核心冷點區、次核心冷點區、邊緣冷點區。在本次可視化結果中，核心冷點區均不顯著。從圖3中4 個時期的空間分布來看，熱點區主要分布在我國的中部和東部地區，且由東向西南方向逐步擴散和轉移，最終表現為旅游經濟高—高值集聚在長江經濟帶沿線上的空間變化。核心熱點區發生明顯轉移，省份數量先增加后減少，2008—2019 年核心熱點區從江蘇、安徽、上海、浙江4 省市逐步轉移為湖北、湖南、江西、浙江4 省。其中，江蘇、上海在2016年由核心熱點區降為次核心熱點區，2019 年降為邊緣熱點區；安徽在2019 年由核心熱點區降為次核心熱點區；湖北、江西在2012 年由次核心熱點區發展為核心熱點區；湖南在2012 年由邊緣熱點區發展為次核心熱點區，2019 年發展為核心熱點區。依照此發展趨勢，下一階段浙江將脫離核心熱點區，而位于長江經濟帶上的貴州將成為下一個熱點區省份。核心熱點區的演變趨勢反映了現階段長江中游城市群在區域旅游經濟發展中的重要作用，揭示了云、貴、川、渝等地區的發展潛力。次核心熱點區省市數量總體增加，2008—2019 年次核心熱點區從湖北、江西、福建3 省演化為安徽、貴州、廣西、河南、福建5個省區。2019 年，邊緣熱點區為江蘇、上海、重慶、海南、廣東等5 個省市。次核心熱點區和邊緣核心熱點區省份數量的增加說明我國區域旅游經濟發展水平有所提高。冷點區主要分布在西部地區，且冷點地區數量呈下降趨勢。2008 年，次核心冷點區和邊緣冷點區構成低值圈層結構，冷點地區包括青海、甘肅、西藏、四川4 省區；2012 年，圈層結構破壞，四川擺脫冷點區，新疆進入冷點區；2016 年，冷點區范圍縮小，甘肅徹底擺脫冷點區；2019 年，冷點區維持在新疆、西藏、青海3 個省區。熱點區的擴散和冷點區的縮小，說明我國旅游經濟總體發展趨勢良好。但值得注意的是，在演化過程中不僅有熱點區的擴散，還發生了熱點區的轉移和退出，這意味著在追求區域旅游高質量發展的同時仍要重點關注可持續發展問題。

總體上，我國四大經濟區旅游發展差異明顯。東部地區所有省份旅游經濟發展在研究期都完成了熱點區的經歷，說明東部地區旅游經濟處于高水平階段，但優勢有所下降，整個趨勢在向南方移動；中部地區是熱點區主要分布區域，總體表現已經趕超了東部地區，是現階段我國旅游經濟高質量發展的重要區域；西部地區旅游經濟表現出“西低東高”的特征，旅游經濟發展較為落后的地區和最有發展潛力的地區都在西部；東北地區從始至終未參與冷熱點的演變，即旅游經濟發展一直處于一般水平。

2.3 旅游經濟重心演變

從圖4 可見，近12 年來我國旅游經濟重心向中部地區集中，向西南方向轉移，由2008 年的安徽省轉移到2019 年的湖北省，這與上述熱點區向西南方向擴散的結果一致。2008 年，我國旅游經濟的核心熱點區（高水平的高—高值的集聚區域）主要分布在東部地區，但實際上經濟重心落在了中部的安徽省，說明早在2008 年以前旅游經濟重心就已經發生了偏移。2008—2012 年經濟重心落在安徽省，2013—2018年經濟重心落在河南省，且重心間距明顯比2012年以前增大，說明發展速度越來越快。2019 年旅游經濟重心首次進入湖北省，按照經濟重心整個軌跡特征和在河南省停留的時間來看，未來5 年旅游經濟重心將持續停留在湖北省，甚至可能不到5年的時間就轉而進入到重慶市。根據各省份旅游收入情況，12 年間我國中西部地區旅游經濟增速持續穩定，尤其是西部地區平均增速在27%左右。反觀東部地區，2012 年以后增速明顯放緩，平均增速在19%左右。同時，據冷熱點格局的演化情況，高值區域正在向中西部地區擴散，且目前高水平、高—高值集聚區域主要為中部地區，再次說明為什么旅游經濟重心位于中部地區。旅游經濟重心的演變說明中部地區是目前我國旅游業發展的中堅力量，而西部地區有著巨大的發展潛力，特別是西南地區是我國下一步旅游發展的重要區域。

3 旅游經濟增長影響因素及分析

3.1 GWR模型構建及結果

OLS 模型是目前最常用的回歸分析方法，能夠有效說明變量之間的空間相關關系。OLS 模型的回歸結果表明，經濟基礎條件、資源稟賦條件、交通可達性、旅游接待設施水平4 個因子都通過了5%的顯著性水平檢驗，且VIF 值都小于7.5（表2），不存在共線性問題，說明經濟基礎條件、資源稟賦條件、交通可達性、接待設施條件水平4 個影響因子與旅游收入之間有一定的相關關系。初步來看，我國各省份旅游收入與經濟基礎條件呈負相關關系，與旅游資源稟賦條件、交通可達性、旅游接待設施水平呈正相關關系。總體來看，資源稟賦條件對旅游經濟增長的影響最大，經濟基礎條件、交通可達性等因子次之，旅游接待設施水平影響力最小，但三者影響作用的絕對大小相近。為更加準確說明影響因子與區域旅游經濟增長之間的相關性，對變量進行了GWR模型分析。結果顯示，GWR 模型校正后的R2為0.735477，OLS 模型校正后的R2為0.705088；GWR模型 中AICc 為- 21. 50766，OLS 模 型 中AICc 為-20.432668。整體來看，GWR 模型的擬合效果更好。本文利用GWR模型探討了各影響因子對旅游經濟增長的影響機理。GWR 模型結果與OLS 模型結果對比如表3 所示。

表2 OLS模型回歸結果統計Table 2 Statistics of OLS model regression results

表3 GWR模型結果和OLS模型結果對比Table 3 Comparison between GWR model results and OLS model results

3.2 影響因素及分析

經濟基礎條件與旅游經濟發展呈負相關關系（圖5a），回歸系數介于-0.195718—0.124609 之間，說明隨著地區經濟基礎條件水平的提高，其旅游業經濟發展將受到一定的負面影響。其主要原因在于：旅游業具有環境依賴與資源消耗的內在屬性，地區經濟發展水平越高，對資源的依賴度和消耗度越大，更加容易造成環境污染和資源短缺等問題，從而在一定程度上不利于旅游業的發展。具體來看，黑龍江、吉林、內蒙古3 個省區受經濟基礎條件的影響最小；西南地區的西藏、云南和東南地區的廣西、廣東、海南則是受經濟基礎條件影響最大的5 個省區。經濟基礎條件對旅游經濟增長的影響南北差異較明顯，北方地區受影響程度普遍小于南方地區受影響程度，說明北方地區旅游經濟增長受經濟基礎條件約束較小。

資源稟賦條件與旅游經濟發展呈正相關關系（圖5b），即資源稟賦條件越好，越有利于區域旅游經濟增長。具體來看，資源稟賦條件的變化對旅游經濟發展的影響作用由西向東逐漸減小，對新疆、西藏、青海3 個省區的影響最大，而對上海、浙江、福建等省市的影響最小，其回歸系數分別介于0.264659—0.291067和0. 189611—0. 195932 之 間。資源稟賦條件對區域旅游經濟增長的影響存在著明顯的東西差異，西部地區的影響明顯大于中東部地區。我國西部地區經濟發展較為落后，制約了旅游業的支持性產業和相關產業的發展，在基礎設施條件、服務質量、交通便利程度等方面處于劣勢，因此地區旅游經濟增長對資源稟賦條件的依賴性更大。

交通可達性與區域旅游經濟發展呈正相關關系（圖5c），即交通可達性越高越有利于區域旅游經濟增長。交通可達性對旅游經濟發展的影響同樣存在明顯的東西差異，影響作用由西向東逐漸減少，對新疆、西藏的影響最大，對黑龍江、吉林的影響最小，其回歸系數分別介于0.208628—0.256383和0.106203—0.108657之間。新疆、西藏、黑龍江、吉林都是我國邊境地帶，地理位置和交通條件優勢不大，交通可達性對旅游經濟發展影響程度的差異主要來自于周邊地理環境的影響。黑龍江和吉林地處我國東北地區，受中部、東部地區交通條件影響，對自身交通運輸條件的容忍性較高。新疆和西藏地處我國西部，地理范圍廣、交通發展水平低，導致可達性大大降低，旅游發展受限嚴重。西部地區旅游資源豐富，旅游經濟增長依托于良好的資源稟賦條件，卻存在一系列的制約因素，影響了旅游業的進一步發展。因此，把握西部大開發政策機遇，加快西部交通基礎建設將有助于進一步發揮西部地區旅游資源優勢，促進旅游業發展。

圖5 旅游經濟影響因子回歸系數分布Figure 5 Distribution of regression coefficients of tourism economic impact factors

旅游接待設施水平與區域旅游經濟發展呈正相關關系（圖5d），即旅游接待設施水平越高越有利于區域旅游經濟的增長，其回歸系數介于0.142910—0.170418之間。總體來看，旅游接待設施水平對旅游經濟增長影響的差異在空間上呈“南高北低”的特點。黑龍江、內蒙古、吉林、甘肅、青海、寧夏、北京、遼寧、天津、河北、山西、陜西、四川等省份的受影響程度都處于較低的水平。對比冷熱點分析發現，這13個省份絕大部分處于不顯著區域，即非旅游收入高—高值或低—低值集聚區域。相反，受影響程度較高的上海、浙江、江西、福建、廣東、海南、江蘇、安徽、湖南、廣西、湖北、貴州、云南、西藏等省份大部分處于旅游收入高—高值集聚區域。由此表明，旅游經濟發展水平高的省份對旅游接待設施水平有更高的要求。上海、浙江、江西、福建、廣東、海南6 省市對旅游接待設施水平的變化最為敏感，繼續保持并提升旅游接待設施水平是這類城市保持旅游業高質量發展的有效途徑之一。

4 結論與討論

本文以我國31 個省份為研究區域，綜合運用標準差、變異系數、莫蘭指數、冷熱點分析、經濟重心模型等方法探究了2008—2019 年旅游經濟發展差異的時空演變特征。結論如下：①我國區域旅游經濟增長不均衡，但相對差異越來越小，符合區域協調發展戰略目標。②旅游經濟發展高水平區域集聚在東部地區和長江經濟帶沿線上，且由東向西南方向擴散，經歷相對弱聚集到相對強聚集的轉變，下一階段浙江省將脫離核心熱點區，貴州省將進入核心熱點區。③我國旅游經濟重心軌跡向西南方向轉移，集中在中部地區，2019 年經濟重心初步進入湖北，重慶在很大可能上將成為下一個重心區域。總體反映出東部地區旅游經濟優勢的衰退，中部地區的崛起和西部地區的發展潛力。

本文利用地理加權回歸模型研究了各因素對區域旅游經濟發展的影響機理。結果顯示：①經濟基礎條件越好的地區并不意味著旅游業越發達，對區域旅游經濟增長的負向影響呈“南高北低”的特點。②資源稟賦條件是最重要的影響因素，對區域旅游經濟增長的促進影響呈“西高東低”的特點。③交通可達性越高越有利于區域旅游經濟增長，影響作用呈“西高東低”的特點。④旅游接待設施水平越高越有利于區域旅游經濟的增長，影響作用呈“南高北低”的特點。