高等級景區的旅游經濟效應及其空間關聯機制

［摘 要］景區資源會影響區域旅游經濟發展模式，特定空間范圍內的高等級景區資源也存在協同互動關系。文章基于2012—2019年中國225個地級市數據，運用空間計量方法全面梳理了高等級景區的旅游經濟效應及其空間關聯機制，研究發現：1）高等級景區通過加速旅游產業集聚和推動住宿餐飲等配套產業發展對當地旅游經濟發展形成正向驅動；2）高等級景區具有顯著正向空間溢出效應，但該效應存在空間距離約束和區域異質性；3）高鐵站和五星級酒店為代表的高質量旅游要素供給有助于增強高等級景區的空間溢出效應，交通便利性對旅游景區的經濟效益也會形成正向促進，文娛行業發展則會對高等級景區為代表的傳統旅游產品形成負向沖擊；4）高等級景區建設在經濟發展較好的地區并不能顯著促進旅游經濟增長，較高的區域增長目標也會拖累高等級景區的投入力度和經濟貢獻。由此，區域旅游資源開發利用需強化區域合作，加速旅游業空間聚集和產業鏈打造；通過基礎設施建設強化高等級景區的空間關聯，推動傳統旅游產品與新型旅游產品的融合，更好地挖掘高等級景區的旅游經濟效應。

［關鍵詞］高等級景區；旅游經濟；空間溢出；旅游基礎設施；文化娛樂行業

［中圖分類號］F59

［文獻標識碼］A

［文章編號］1002-5006（2024）10-0014-17

DOI： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2024.10.007

0 引言

推動旅游資源的空間互動，加速旅游業的協同發展，不僅是解決“人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展”1這一新時代社會主要矛盾的應有之義，更是“深入實施區域協同發展戰略”“構建優勢互補、高質量發展的區域經濟布局和國土空間體系”2的關鍵一環。

回顧國內區域旅游經濟的發展歷程，在經歷以本地旅游資源挖掘為重點的發展階段之后，伴隨互聯網技術進步、跨區基礎設施改善以及區域經濟協同發展趨勢，正逐步轉入全域共同發展的新階段，旅游業發展正成為區域經濟的關鍵拉動力量。而隨著大眾旅游向品質旅游的模式轉換，旅游行業發展的驅動因素和結構特征也在發生顯著變化。按照2022年國家發展和改革委員會發布的《“十四五”旅游業發展規劃》，旅游業發展是推動經濟結構優化的重要推動力，更充當著不同地區經濟發展的主導產業、支柱產業、先導產業。如何適應全新的時代需求，推動旅游產業的高質量發展，強化旅游資源的空間聯動機制，對助推區域經濟協調發展至關重要。

理論上講，高等級景區充當著吸引游客和投資的核心要素，也在很大程度上決定著區域旅游經濟發展的稟賦優勢。高等級景區開發利用更是區域旅游行業競爭的“必爭之地”，統計數據看，國內的高等級旅游景區同樣經歷了快速擴張過程，2012年全國范圍內的A級景區數量為6042個，2019年增加到12 402個，對應旅游景區年營業收入從2898億元增長到5065億元1。具體數值比較看，景區的擴張和旅游收入的增長存在著較強的同步性特征，印證了景區作為地區旅游資源的基礎性支撐，實質上充當著推動區域旅游經濟發展的關鍵要素。

從更深層次看，伴隨著國內基礎設施建設的高速推進，跨區域資源要素流動條件正得到明顯改善，這也會對高等級景區的空間溢出效應形成影響；與此同時，伴隨互聯網技術進步和文化體育娛樂行業創新，旅游業自身的發展模式也在發生轉變，游客群體的旅游消費場所正逐漸從傳統的景區和景點向歷史文化街區、主題樂園等新型空間載體擴散。如何適應基礎設施環境變化和模式創新沖擊已經成為旅游業轉型發展的重要方向。近年來，地方層面進行了諸多探索，比如部分地區推出“一票游多景區”政策，或是聚焦市內景區聯動，或是面向跨市景區互通，這些舉措都有助于提升游客群體跨區旅行的便捷性，增強地區間旅游業發展的空間聯動，并強化高等級景區在區域旅游經濟協同發展過程中的空間溢出效應。結合旅游行業發展環境的最新變化和區域協調發展的時代要求，全面梳理高等級景區的旅游經濟效應和空間聯動機制，對打造和完善以黃金旅游帶和重點旅游城市等為依托、“點狀輻射、帶狀串聯、網狀協同”的跨行政區旅游資源共享互惠機制，進而促進地區間旅游經濟發展的聯動，具有明顯參考價值。

綜合以上，本研究試圖從更廣譜的地級市維度出發，基于2012—2019年中國225個地級市的數據，系統分析高等級景區的旅游經濟效應及其空間關聯機制，并探討其對旅游基礎設施建設和文化體育娛樂行業創新等要素的響應機制。研究的邊際貢獻在于：第一，通過將研究對象進一步下沉到地級市層面，同時聚焦外生特征更明顯、空間溢出效應更顯著的5A級和4A級等高等級景區，有助于展開更細致的空間效應分析和異質性診斷；第二，通過借鑒兩區制空間杜賓模型，并展開進一步的傳導機制分析和距離閾值檢測以及區域異質性診斷，有助于更全面地揭示高等級景區的旅游經濟效應及其空間關聯機制；第三，將基礎設施建設空間效應、文化體育娛樂行業沖擊效應以及潛在較高經濟增長目標壓力下高等級景區經濟貢獻優先級相對后置的情況納入研究，有助于更深入探討傳統旅游資源開發建設以及模式升級的新時代路徑。

1 文獻綜述

旅游業是區域經濟發展的重要戰略性支柱產業，景區開發建設則是區域旅游產業發展的重要支撐[1]。現有研究普遍強調旅游經濟和高等級景區對區域發展的重要性，并覆蓋兩條研究主線。一是強調旅游業發展的區域經濟帶動效應，認為旅游業發展存在著推動基礎設施建設、優化產業結構、增加就業崗位和提高居民收入等多重效應，有助于帶動區域經濟的發展[2]，其中，高等級景區更是充當著區域旅游經濟發展的關鍵支撐，并能夠衍生出顯著的空間效應[3]。二是聚焦旅游產業發展的區域經濟平衡功能，但現有文獻對該部分的討論并未形成一致意見。部分研究認為，相對于經濟發達地區，旅游經濟的發展更加有利于帶動老少邊窮等落后地區的經濟發展[4-5]，當旅游收入的相對邊際效用小于0時就能夠改善收入不平等[6]，從而對區域經濟發展不平衡產生有效的緩解作用[7]。部分研究則持相反觀點，認為旅游發展產生的虹吸效應也可能會加劇區域間的經濟不平衡[8-9]。此外，還有部分學者認為，旅游發展對區域經濟發展的平衡性的影響還與經濟發展水平、速度以及旅游在GDP中的占比有關[10]。

旅游資源與區域旅游經濟發展間的正向關系被多數研究強調[11-12]。因為不同地區在高質量旅游資源上的比較優勢對旅游產出增長的貢獻顯著高于其他因素，因而區域旅游經濟發展需要因地制宜，深入挖掘自身資源稟賦優勢[13]；在不同類型旅游資源的差異化影響方面，區域旅游經濟發展更依賴旅游自然資源的享有狀況[14]。對區域旅游資源的評價由于高等級景區較高的市場關注度和游客到訪率而成為區域旅游業發展稟賦評價的重要晴雨表[15]。因為高等級景區不僅能提供旅游景觀和旅游環境，更能夠創造出旅游相關的品質體驗，在促進本地區旅游經濟發展的同時，也會進一步通過區域旅游資本和勞動要素的空間集聚、旅游產業的關聯帶動以及旅游發展要素的平臺共享等渠道的共同作用對周圍區域產生空間上的溢出效應。也就是說，本地區的高等級旅游景區會形成明顯的正外部效應，同時，通過空間擴散對周圍區域的旅游經濟發展形成顯著的影響[12]，因而逐步成為探討區域旅游經濟發展狀況的重要基點[16]。

對旅游資源空間溢出效應的探討最早發軔于地理學第一定律，即任何地理事物或屬性在空間上都具有相關性[17]。落實到旅游經濟發展，因為客源地與多個目的地的感知距離會影響游客滿意度，因而旅游資源的空間分布特征構成區域旅游業發展的重要制約因素[18]。但游客群體的感知距離也會同時受基礎設施和技術進步等因素影響，游客對旅游目的地的選擇會隨交通與通信技術發展而發生變化[19]，由此旅游景區與區域旅游經濟發展的空間關聯機制也會逐步進化[20]。部分研究開始從空間關聯視角對旅游資源優勢的區域影響展開討論，認為通過特定區域之間的交通網絡建設可以增強該地區與周圍地區的空間連接，同時強化各個區域經濟活動的緊密聯系，進而推動地區之間旅游資源的共享互通[21]，并進一步通過擴散效應和集聚效應影響周圍地區經濟，從而呈現出正向或是負向的空間溢出作用[22-23]。

在旅游景區景點的具體測度及其空間溢出效應的研究方面。早期研究多通過定性分析對景區資源間的競合關系及其經濟影響展開探討[24]；后續探索則主要圍繞定量研究展開，并涵蓋綜合指標和單一指標兩種不同方法。單一指標法的相關研究要么基于鄰近地區的世界文化遺產數量，運用空間引力模型方法對旅游資源的空間溢出效應展開探討[24]，要么下沉到微觀層面鄰近景區群，運用Diebold - Yilmaz溢出指數工具探討近鄰景區間的旅游流聯動與溢出效應[25]；綜合指標法主要通過對區域世界遺產、國家公園及城市高等級景區的數量加權得分[26]，地理探測器分析所獲取的綜合權重值[27]等來表征旅游景區優勢，進而探究其在旅游經濟發展上的空間依賴特征和空間溢出效應。因為實證方法的明顯差異，相關文獻在分析結論上也存在較大分歧。

綜合以上討論，現有文獻雖普遍強調旅游經濟發展和高等級景區建設對推動區域經濟協調發展的重要性，且對旅游景區的正向經濟效應和高等級景區的空間溢出效應多有涉及，但相關討論要么集中于宏觀區域層面，要么聚焦微觀縣域視角，很少對景區的內部差異進行細分，在區域旅游景區的具體測度及其空間溢出效應的實際探討上存在較為明顯的分歧。如何在兼具宏觀和微觀的空間維度下系統梳理高等級景區的旅游經濟效應及其異質性特征，無疑具有較強的理論價值；同時，現有文獻對景區到旅游經濟的空間溢出效應分析也缺乏更為細致的傳導機制探討和距離閾值檢測，對旅游基礎設施建設和文化娛樂行業創新以及政府整體潛在經濟增長壓力所帶來的影響也缺乏針對性探討。由此，通過將研究對象進一步下沉到地級市維度，并聚焦外生性特征更明顯的5A級和4A級景區，并展開基于不同旅游要素的空間關聯機制診斷和針對不同距離閾值的空間溢出效應分析，進而納入旅游業發展環境變化與文娛行業創新等因素的考量，對探索旅游產品開發建設的特色化路徑亦具有實踐參考價值。

2 研究設計

2.1 計量24ewghwUfGNxXj1ahAraesTWKZY4IFzrj96BtuijuMs=模型設定

結合前面討論，高等級景區不僅充當著本地旅游經濟發展的依托，也能夠對周邊地區的旅游經濟形成空間溢出，交通與信息網絡等基礎設施發展在當中扮演著重要角色，與此相關的距離因素理所應當會影響旅游景區的旅游經濟效益及其空間效益，更進一步，文化體育娛樂行業發展對以高等級旅游景區為代表的傳統旅游資源會形成何種影響、政府潛在經濟增長壓力是否可能會影響旅游經濟發展模式也有待進一步討論。本文將聚焦高等級旅游景區的經濟效應及其空間溢出效應，以及由此形成的復雜空間關系。具體的理論機制如圖1所示。

為全面診斷高等級景區的旅游經濟效應及其空間關聯機制，同時規避模型設定偏誤，這里主要基于空間杜賓模型（spatial Durbin model，SDM）來展開實證探討，首先設定如下模型：[ ]

[lntiit=ρ1∑ωij lntiit+β1lnsumfourait+θ1∑ωijlnsumfourait+β2 Xit+θ2∑ωijXit+δij+εit] （1）

式（1）中，[tiit]為地市級i在t年的旅游經濟規模；[ρ1]為旅游經濟規模空間滯后項的估計系數，用來表征旅游經濟發展的空間溢出效應；[ωij]為相應的空間權重矩陣；[sumfourait]代表地級市i在t年的所擁有的高等級景區數量；[β1]為高等級景區變量的估計系數；[θ1]為高等級景區空間滯后項的估計系數；β2為控制變量的估計系數集；[θ2]為控制變量空間滯后項的估計系數集；[δij]為固定效應；[εit]為擾動項：[εit = λ∑ ωijεit + μit]；[λ]為擾動項空間滯后項的估計系數。

2.2 空間權重矩陣選擇

這里借鑒劉佳等的做法[28]，對地理反距離平方權重矩陣做如下定義：

[W1=1d2ij （i≠j） 0 （i=j）] （2）

式（2）中，[dij]用于表征地級市之間的地理距離，因為地級市之間的空間聯動關系會隨著地理距離增加而逐步衰減，因此，這里做倒數處理。理論邏輯上講，反距離平方權重矩陣彌補了地理相鄰矩陣只能探究相鄰城市空間聯系的缺陷，并可以將非相鄰城市也納入研究范疇。

在此基礎上，考慮到經濟規模和體量較大的城市往往會對周圍城市形成更為顯著的輻射和帶動作用，因此參考趙磊等的研究[29]，構建如下形式的經濟地理嵌套權重矩陣[29]：

[W2=W1?diagY1Y，Y2Y，…，YnY] （3）

式（3）中，[Yi]為地級市i在2012—2019年的人均GDP均值，Y為所有地級市在樣本區間的人均GDP均值。

2.3 變量選擇與說明

考慮到數據的實際可獲取性和連續性，借鑒孫根緊和錢琪的研究[30]，使用地級市旅游總收入指標來表征地區旅游經濟規模[tiit]，同時，為保證數據的縱向可比性，通過居民消費價格指數進行平減處理，將其折算成2012為基期的不變收入。

選取4A級和5A級景區數量來衡量高等級景區（lnsumfoura）這一核心解釋變量。在實際操作中，3A級及以下等級的景區是由本省的省級或者條件成熟的地級市旅游景區質量等級評定機構評定，而4A級和5A級景區由省級推薦，并由全國旅游景區質量評定委員會組織評定，因而更加具有公信力。也有研究關注到在同一區域存在若干旅游資源時，高等級景區會一定程度屏蔽低等級旅游資源，并形成陰影區效應，處于陰影區的旅游資源會因為難以被游客感知而產生減值效應[31]，由此選擇4A級和5A級景區數量作為高等級景區的代理指標具有較強合理性。

結合相關研究，控制變量集選取的控制變量包括：1）地區經濟發展水平（lnpgdp），用地區人均生產總值對數衡量；2）城鎮化水平（urbanrate），以地區城鎮化率表示；3）地區產業結構（industure），用第三產業增加額占GDP的比重表示；4）交通便捷性（lnroad），用地級市公路里程對數表征；5）公共基礎設施投資水平（pub_fixed），以地級市公共基礎設施投資中固定資產投資完成額表示；6）旅客承載能力（per_taxi），用年末市區出租車擁有量衡量；7）地區綠化率（green），用綠化面積與地區面積的比值表示；8）地區教育水平（high_teach），用地區普通本專科生在校人數與地區總人數的比值表征；9）居民生活水平（per_elec），用人均用電量表示。

實際數據處理過程中，鑒于國內部分城市某些變量的具體數值難以獲取或存在缺失，本研究在樣本城市選取時對數據缺失問題較嚴重的地區進行針對性處理，包括通過權威公開網站查詢其細分景區的歷史數據或者審批成立時間，并嘗試聯系相關地區的主管部門。但新疆和西藏最終獲得的數據仍偏少；陜西省文化與旅游廳提供的相關數據并不包含歷史數據或者景區具體審批時間；湖南省相關部門始終未回復相關咨詢。由此，為保證估計結果的穩健性，對那些數據獲取較為困難或極不完整的城市只能做剔除處理，最終得到涵蓋2012—2019年國內225個地級市的平衡面板數據集。

從統計特征看，后續實證研究所覆蓋的樣本城市在2019年的4A級與5A級景區數量占到了全國總數量的79.63%，樣本城市的旅游收入也占到了依據各省及直轄市旅游收入加總計算值的84.81%1，整體具有較強的代表性。同時，通過繪制對應時間區間內樣本城市高等級景區及旅游收入與全國數據的時間趨勢圖（圖2和圖3）：無論旅游景區還是旅游總收入指標，樣本城市數據和全國統計數據均存在較高一致性，也說明樣本選取具有較好代表性。

旅游業發展相關原始數據采自司爾亞司數據信息有限公司（CEIC Data）中國數據庫、各省或各地級市統計年鑒、省文化與旅游局官網公開數據及統計公報。其余變量數據則來自各省或各地級市統計年鑒、中經網統計數據庫、CEIC中國數據庫。其中，高等級景區資源（4A級和5A級景區數量）在官方數據中只能獲取到最新景區數量及各景區評級通過時間，由此可以倒推獲取以往年份的高等級景區擁有量，并手工剔除在樣本區間內被降級、摘牌及復牌的景區。針對存在少量數據缺失的指標，采用線性插值法進行填補。為保證數據平滑性，對絕對量取對數，并進行上下1%縮尾處理，相關變量的描述性統計如表1所示。

3 基準回歸結果

3.1 全局空間自相關檢驗

首先進行變量空間自相關檢驗以確認采用空間計量方法的合理性。表2匯報了地理反距離平方權重矩陣和經濟地理嵌套權重矩陣兩種設定下旅游經濟發展和高等級景區的莫蘭指數（Morans I）。結果顯示：在2012—2019年期間，基于不同權重矩陣設定的旅游經濟規模和高等級景區數量指標的莫蘭指數均顯著為正，意味著這兩項指標都呈現出明顯的空間自相關性。

3.2 模型適用性檢驗

空間計量分析還需要進行具體模型形式的適用性檢驗，檢驗結果如表3所示：首先，在普通混合回歸基礎上，通過選取不同空間權重矩陣進行拉格朗日乘子（Lagrange multiplier，LM）檢驗，結果顯示不同權重矩陣下的LM檢驗結果都在1%的水平上顯著，同時穩健LM的檢驗也通過了顯著性檢驗，說明存在空間相關性；其次，依據空間杜賓模型的初始估計結果，豪斯曼檢驗（Hausman test）顯示應采用固定效應估計，而在此條件下的時間聯合和空間聯合顯著性檢驗結果都顯示時間個體雙固定的空間杜賓模型為最優選擇；最后，進行似然比檢驗（likelihood ratio test，LR）和Wald檢驗，檢驗結果基本都在1%的水平上拒絕原假設。綜合以上，最終選擇時間和個體雙固定的空間杜賓模型探討高等級景區的旅游經濟效應及其空間關聯機制，并在此基礎上展開進一步的機制分析和異質性診斷。

3.3 空間面板回歸

表4匯報了基于空間杜賓模型的面板回歸結果。其中，估計列（1）展示了不考慮空間關系時的面板數據時間個體雙向固定普通最小二乘法（ordinary least squares，OLS）回歸結果。估計列（2）～（3）與列（4）～（5）分別提供了地理反距離平方矩陣與經濟地理嵌套權重矩陣下的回歸結果，其中，高等級景區數量的估計系數及其空間滯后項均顯著為正，驗證了本地區和鄰近地區高等級景區的數量均會對本地旅游經濟發展形成正向的促進作用；同時，旅游經濟規模的空間滯后項也顯著為正，意味著鄰近其他地區的旅游經濟發展也會對本地經濟形成正向驅動。

3.4 空間效應分解

為進一步對前面提及的直接效應和間接效應展開識別和分解，借鑒Elhorst所提出的理論模型做相應診斷[32]，具體結果如表5所示。

依據表5的估計列（1）和列（4），高等級景區擁有量的直接影響系數均顯著為正，說明本地高等級景區擁有數量對于本地旅游經濟發展都呈現出顯著且正向的驅動。依據估計列（2）和列（5），本地高等級景區擁有量的間接效應也同樣明顯，這一方面表明本地高等級景區可以通過旅游流帶動周邊地區的旅游經濟增長，即存在空間溢出效應；另一方面也意味著由本地高等級景區所引致的鄰近地區旅游經濟擴張又會反過來進一步加速當地旅游經濟發展，證實了旅游經濟發展的空間聯動機制。需要關注的是，無論基于何種矩陣，間接效應均顯著強于直接效應，說明推動地區間旅游產品的聯合協作有助于形成更明顯的互利共惠效應。

3.5 穩健性檢驗

為保證前面基準回歸結果的有效性，這里也進行了如下3種方式的穩健性檢驗。第一，替換被解釋變量。鑒于旅游總人數指標能夠從另一維度映射區域旅游經濟的發展水平，因此這里將該指標替換為被解釋變量做進一步檢驗，依據表6的估計列（1）～（2），高等級景區的擁有量對于區域旅游經濟發展依然呈現為顯著的正向影響，且其空間溢出效應依然存在。第二，替換權重矩陣。通過將空間權重矩陣替換為地理反距離一次方權重矩陣（W3）并展開進一步檢驗，發現相關估計系數依然顯著為正。第三，替換核心解釋變量。為避免內生性問題所帶來的干擾，這里又將某地區內部高等級景區擁有量更換為該地區所有相鄰地級市的4A級和5A級景區數量之和（lnaround），并使用這一具有更強外生性的指標做了穩健性檢驗，依據表6的估計（4），lnaround指標的估計系數依然顯著為正，意味著鄰近地區高等級景區的擁有量確實能夠顯著拉動本地區的旅游經濟發展。以上結果均繼續支持了基準回歸的穩健性。

4 機制檢驗與異質性診斷

4.1 調節效應分析

首先，為了控制消費場景擴展和新型旅游項目對傳統依托于景區景點實現旅游創收的旅游經濟發展模式所形成的沖擊，本研究通過引入文化體育娛樂業的從業人數指標（lnwh）來表征區域文體娛行業的發展水平，并通過在此基礎上的調節效應分析，進一步探討旅游行業的發展模式變遷對高等級景區旅游經濟效應及其空間關聯機制形成的沖擊和影響，具體估計結果如表7的列（1）和列（2）所示。lnsumfoura×lnwh項的回歸系數顯著為負，表明在某地區內文化體育娛樂行業發展程度的提升會一定程度上削弱高等級景區對當地旅游經濟整體發展的正向促進作用；同時，該指標對應的空間滯后項系數也顯著為負，說明本地文化娛樂行業的發展也會同時弱化高等級景區擁有量對于鄰近地區旅游經濟發展的促進作用；另外，lnwh項的估計系數也顯著為正，同樣印證了文化體育娛樂行業發展也能夠對本地旅游經濟發展形成顯著的正向驅動。總體而言，文化體育娛樂產業發展會推動新型旅游項目的開發和供給，進而改變游客群體的消費場景體驗和消費結構需求，這種選擇面的擴展也會使得高等級景區在區域旅游業發展中的基礎性功能方面出現弱化，進而導致其旅游經濟效應和空間溢出效應的下降。

其次，良好的交通網絡有利于打破地理障礙，使得游客更輕松地規劃以及執行旅行活動，從而直接影響游客前往旅游景區的出行體驗。鑒于此，本文將地級市公路里程作為交通便利性的代理變量（lnroad），并進一步將其作為調節變量納入回歸模型，探究其在高等級景區對旅游經濟影響中的作用。回歸結果如表7的列（3）和列（4）所示：交通便利性與高等級景區的交互項lnsumfoura×lnroad估計系數顯著為正，有效印證了區域內部交通便捷性有利于促進旅游景區對旅游經濟的正向作用，即區域內部良好的交通基礎設施環境可以更大程度地釋放高等級景區的經濟效應。另外，交互項的空間滯后項W×lnsumfoura×lnroad的估計系數并不顯著，這意味著其他城市內部的交通便利性改善并不能顯著增加其區域內部高等級景區對目標城市旅游經濟的促進作用，這主要是因為區域內部的交通便利性并不能改善區域間的空間連接，由此導致依托旅游流所產生的空間溢出效應難以在這一層面產生效果。

最后，由于我國當前階段旅游業的勞動生產率顯著低于社會平均水平[33]，旅游業特別是旅游景區對社會整體經濟增長的貢獻相對有限，所以當政府面對較高的經濟增長目標的情境下，對景區的新增建設、投資升級等可能相對后置，由此可能會制約高等級景區對區域旅游經濟發展的促進作用；前面的基準回歸結果也表明，區域經濟發展與旅游收入增長確實可能存在明顯的負向關系。為了進一步探究這種情況的現實存在性，這里進一步將地級市經濟增長目標（gdpgoal）充當調節變量納入回歸模型，回歸結果如表7中的列（5）和列（6）所示：高等級景區和地區經濟增長目標間的交互項lnsumfoura×gdpgoal的估計系數為負但不顯著，這在一定程度上說明當某地存在較高的經濟增長目標時，會在一定程度上拖累對旅游景區的投資升級活動；另外，交互項的空間滯后項W×lnsumfoura×gdpgoal的估計系數顯著為正，這意味著周邊其他城市較高的經濟增長目標會顯著提升當地高等級景區對本地旅游經濟發展的促進作用。這可能是因為周邊其他城市的經濟擴張有助于增強地區間的經濟聯系，從而強化高等級景區對相鄰地區旅游經濟的促進作用。

4.2 中介效應分析

為進一步甄別高等級景區數量影響區域旅游經濟發展的具體傳導路徑，研究也做了相應的中介效應檢驗。首先，隨著旅游產業集聚規模的擴大，組織間的互動以及知識的產生、傳遞與積累得到強化，從而促進轄區內不同旅游企業的分工專業化，最大限度地整合自然資源優勢，因此旅游產業聚集可以促進旅游產業利潤率和勞動生產率的提高，最終實現旅游經濟增長，因此，本文通過計算區位熵指數衡量區域旅游產業聚集程度（cc_degree），并以此作為機制變量。其次，從實踐層面看，既有基礎設施如交通、通信等對旅游景區的經濟效應會產生正向影響，而旅游景區的建設同樣會催生配套基礎設施的建成，能夠有效增加地區旅游吸引力，進而帶動旅游經濟效益的提升，因此，本文選取公共基礎設施建設中固定資產投資完成額來衡量轄區內基礎設施建設（pub_fixed），同時以此作為機制變量。最后，考慮到游客在旅游目的地會同時覆蓋吃、住、玩等不同的消費需求，而住宿餐飲業的發展有助于激發游客的消費潛力，進而助推旅游經濟發展，因此，將住宿餐飲行業的從業人數作為住宿餐飲行業發展水平的代理變量（lnzs），并充當區域旅游市場吸引力及基礎設施建設的次級代理指標。

基于以上3個中介變量，表8展示了高等級景區資源對區域旅游經濟發展的傳導機制。依據估計（1）～（3），lnsumfoura的回歸系數顯著為正，繼續印證本地高等級景區有助于推動區域基礎設施建設，同時促進區域內部旅游產業的空間集聚以及推動住宿餐飲等配套行業發展，而基礎設施建設、旅游產業集中以及住宿餐飲行業發展又有助于推動本地旅游經濟收入的擴張，這也證實了前面理論分析所提及的傳導機制。此外，在旅游產業集聚組別的空間滯后項在兩類權重矩陣下都顯著為正，也證實了高等級景區對于旅游產業的集聚程度的促進作用存在顯著的空間溢出作用，這也進一步增強了高等級景區通過旅游產業集聚所實現的旅游經濟增長效應，更換空間權重矩陣形式后的估計（4）～（6）也與前面的回歸結果基本保持一致。

綜合以上的機制檢驗結果，高等級景區通過加速區域旅游產業的空間集聚、推動基礎設施建設以及住宿餐飲行業發展，進而實現區域旅游經濟發展的邏輯傳導鏈條得以驗證。

4.3 異質性診斷

首先，基于地理距離閾值進行異質性檢驗。在具體實踐中，距離因素構成了游客旅游目的地選擇的關鍵制約。在不同的距離閾值下，景區溢出效應存在差異[16]，為控制距離閾值附近可能存在的空間溢出效應突變，這里引入如下形式的距離閾值權重矩陣展開異質性診斷：

[Wy（0～450）=1或pgdpdij2 （i≠j 且 dij<450 km） 0 （i=j 或dij>450 km） ] （4）

[Wy（450～900）=1或pgdpdij2 （i≠j 且450< dij<900 km） 0 （i=j 或 dij>900km或dij<450 km）]（5）

[Wy（>900）=1或pgdpdij2 （i≠j 且 dij>900 km） 0 （i=j 或 dij<900 km）] （6）

表9展示了基于距離閾值權重的異質性診斷結果。估計（1）和估計（2）、（4）和（5）顯示：在兩種不同空間權重矩陣設定方式下，高等級景區的空間滯后項系數W×lnsumfoura都顯著為正，而在估計（3）和（6）中，高等級景區的空間滯后項系數轉為顯著heY6AB9UQv0f2unVGi7aEFKsyXXq736AhdbA0XfC2Fs=為負。上述結果意味著景區之間的溢出效應存在隨距離增加而由正轉負的趨勢，如果兩地之間感知距離較近時，彼此之間景區之間的正向溢出效應顯著大于負向溢出，總體表現為正向的溢出效應。而當兩個城市之間的距離較遠且超過了游客感知距離的接受范圍后，兩地之間景區潛在的替代關系使得兩者之間負向溢出效應大于正向溢出效應，總體表現出負向的空間溢出效應。邏輯上講，當兩個不同旅游目的地之間的空間距離較遠時，游客同游兩地所需克服的距離摩擦力以及需付出的時間、金錢等成本均會大幅增加，預算約束的存在可能會使得游客只能在兩地景區之間進行取舍，間接增大了兩地之間的競爭效應。

其次，旅游經濟空間滯后項的系數rho只有在距離小于450 km時顯著為正，側面說明旅游經濟本身的正向空間溢出半徑小于旅游景區本身，主要是由于吸引物和交通工具的快速發展，高等級景區所帶來的旅游偏好使人們從心理上容易低估實際距離[34]，導致基于實際距離認知所產生的感知距離變小，即景區吸引力導致感知距離減小，在一定程度上解釋了高等級景區正向空間溢出半徑大于整體旅游經濟本身的正向溢出半徑。

另外，考慮到中國經濟發展水平上呈梯度分布特征，且這種地域間的發展環境和基礎設施差異也會在某種程度上影響高等級景區資源所能形成的旅游經濟效應，因此，本研究也區分東、中、西3個地域展開了進一步的區域異質性檢驗。具體結果如表10所示。

依據表10的估計結果，在東部地區的樣本組別中，兩類權重矩陣下高等級景區資源的影響系數均不顯著，說明經濟發展程度較高的地區并不依賴于旅游業的發展[35]，區域內旅游景區資源的增加并不會明顯增加其整體的旅游經濟規模，但其空間滯后項系數顯著為負，意味著經濟發展與基礎設施的完善會強化東部地區內部高等級景區資源之間的競爭；而在中部地區的樣本組別中，無論是高等級景區資源的估計系數還是其空間滯后項系數均顯著為正，表明高等級景區資源不僅會對本地旅游經濟發展產生明顯的正向影響，同時也會對周邊城市的旅游經濟發展形成顯著的空間溢出效應；在西部地區的樣本組別中，只有高等級景區資源的估計系數顯著為正，且其空間滯后項系數并不顯著，說明在經濟發展程度相對較低或是基礎設施不完善的條件下，不同城市間的聯系會存在一定障礙，這時，高等級景區資源更多會對本地區旅游經濟發展產生良好促進作用，但是區域間景區資源的空間關聯效應并不顯著。值得注意的是，東、中、西部樣本組別，旅游經濟發展的空間滯后項系數均顯著為正，表明3個地域的旅游經濟發展均存在顯著的空間溢出效應。

最后，基于旅游要素質量展開進一步的異質性診斷。一方面，因為旅游地形象構成了游客目的地選擇的重要影響因素，而高星級酒店則是地區旅游形象展示的重要窗口[36]；另一方面，交通的便捷性同樣會顯著影響游客的目的地選擇，而以高速鐵路為代表的交通基礎設施則是交通便捷性的重要衡量指標[37]。綜上，引入當地是否有高鐵站或是否有五星級酒店兩個虛擬變量，以此探討區域旅游要素質量對高等級景區的旅游經濟效應及其空間溢出效應的異質性影響，具體結果見表11。

依據表11中的估計（1）和估計（2），通過在不同權重矩陣設定下引入有無五星級酒店的兩區制空間杜賓模型，ρ1和ρ2項的估計系數均顯著為正，這意味著無論某地是否有五星級酒店，其旅游經濟發展均會存在顯著的正向空間溢出效應；但是，在兩種權重矩陣設定下，ρ1-ρ2項的影響系數也顯著為正，分別為0.202和0.296，這意味著如果當地存在著五星級酒店的高質量旅游要素供給時，高等級景區對本地和周邊地區旅游經濟發展的正向驅動作用均會更為明顯；同時，對那些擁有五星級酒店的地區，鄰地地區的旅游經濟發展也會拉動本地的旅游經濟擴張，即五星級酒店存在也有助于放大鄰地對本地旅游經濟發展的空間溢出效應。另外，dum項的估計系數顯著為正，表明五星級酒店本身也能+XmJqL+URC4ja3PzismQFA==直接促進本地的旅游經濟發展。估計（3）和估計（4）基于是否有高鐵站的兩區制空間杜實模型回歸結果也與此保持一致，意味著本地擁有高鐵站更有助于推動本地利用高等級景區來加速本地旅游經濟發展。綜合該估計結果，改善區域旅游要素的供給質量也有助于放大虹吸效應，更好推動本地旅游經濟發展。

5 結論與展望

5.1 結論與建議

為全面考察高等級景區對區域旅游經濟發展的實際影響及其空間溢出效應，進而探索有助于整合區域旅游資源并助推區域協調發展的空間布局優化模式和支撐體系建設路徑，本研究基于國內225個地級市2012—2019年間的高等級景區擁有量和旅游經濟發展的相關數據，運用空間計量方法系統梳理了高等級景區的旅游帶動效果和空間溢出效應，同時考慮了區域旅游要素供給和文娛行業創新對該種效應所形成的影響和沖擊。研究有如下發現。

第一，高等級景區通過住宿、餐飲等基礎性設施的建設以及通過促進旅游產業的空間集聚促進區域旅游經濟的發展，同時進一步通過旅游資源要素的擴散效應帶動周圍區域旅游經濟的增長，從而表現出正向的空間溢出作用。另外，區域旅游要素的供給質量會制約高等級景區對旅游經濟發展的空間溢出效果，以高鐵站和五星級酒店為代表的高質量旅游要素供給更利于實現本地旅游的空間效應發揮。

第二，高等級景區的空間溢出效應存在著一定的地理距離閾值約束，并呈現出顯著的區域異質性特征。距離閾值方面，在0～450km、450～900km這兩個距離范圍內，其他地區景區對目標地區旅游經濟的帶動作用大于虹吸作用，整體表現出正向的空間溢出效應，但旅游經濟本身的溢出效應在450km時開始由顯著為正轉變為不顯著，這意味著旅游經濟本身的空間溢出效應相對景區而言受距離的約束更明顯；而當空間距離超過900km時，景區的溢出效應顯出為負，表現出競爭大于合作，虹吸作用較為顯著，而旅游經濟本身仍無顯著的空間溢出效應。在區域異質性方面，東部對于本地區景區的依賴性較低，但是其他地區景區對其會產生明顯的溢出作用；在西部地區對景區的依賴性較強，本地旅游景區會顯著增加本地區旅游經濟的增長，但是在區域之間景區沒有表現出明顯的溢出效應；中部地區則表現為景區對旅游經濟有著顯著的正向影響，且對周圍地區旅游經濟產生顯著的正向帶動作用，表現出正向的空間溢出效。

第三，文化體育娛樂行業的快速發展會削弱以高等級景區為代表的傳統旅游產品的整體旅游經濟帶動功能及其空間溢出效應的形成，弱化高等級景區在區域旅游經濟發展中的基礎性功能；同時，區域內部良好的交通環境可以更大程度地釋放高等級景區的經濟效應，而其他城市內部的交通便利性并不能顯著增加其區域內部高等級景區對目標城市旅游經濟的促進作用；高等級景區的旅游經濟效應還受到政府潛在經濟增長壓力的制約，由于旅游業的脆弱性及相較于其他行業較低的經濟效益，導致政府在面臨較高的經濟增長目標約束的情況下，可能更不會寄托于旅游景區帶來的經濟增長效益，由此反而會拖累旅游經濟發展。

綜合以上研究結論，對于推動區域旅游資源開發和旅游經濟發展，有如下的政策建議。

第一，基礎設施建設與空間布局優化。針對高等級景區對區域旅游經濟的影響，首先要加強基礎設施建設，特別是圍繞景區的住宿、餐飲等基礎性設施的提升。政府可以通過投資和合作的方式，推動這些基礎設施的發展，以提高游客在景區周邊的便利度。其次，加強對旅游產業的投資，特別是通過增加高質量旅游要素供給，如高鐵站和五星級酒店等，以優化空間效應利用。通過這些措施強化旅游產業的空間集聚效應，進而促進整體區域旅游經濟的發展。

第二，圍繞不同區域制定差異化的發展策略。在面對不同的區域特點時，需要制定差異化的政策以更好地發揮高等級景區的作用。東部地區對本地景區的依賴性較低，需要著力推動旅游景區的建設，同時重點推動旅游景區與其他新型旅游產品的聯動，使得物盡其用。而西部地區需要重點支持本地旅游景區的發展，同時在各區域之間加強合作，發揮旅游景區的空間溢出效應。中部地區景區對本地和周圍旅游經濟存在顯著正向影響，因此在保持現狀的基礎上可以進一步推動旅游景區的轉型升級，以擴大旅游景區的經濟效益。

第三，綜合地理距離閾值和異質性。為更有效地發揮高等級景區的空間溢出效應，政府應該深入考慮地理距離閾值和區域異質性。通過距離較近地區加強合作，可以提高景區的空間溢出效應。同時，根據不同地區特點制定相對應的政策，更好發揮高等級景區的作用。另外，政府可通過推動景區與周邊地區形成更緊密的合作關系，促進區域內旅游經濟的共同繁榮。

第四，制定區域增長目標時更好統籌產業發展規劃與經濟可持續增長的平衡，除了關注經濟效益較高的產業外，也要關注旅游產業的經濟貢獻。文化體育娛樂行業發展可能削弱傳統旅游產品的帶動功能，政府應在支持文化體育娛樂行業的同時，注重保護和促進高等級景區的特色和吸引力。通過綜合產業發展規劃，促進各個產業的協調發展，實現經濟的可持續增長目標。

5.2 討論與展望

區別于現有文獻較多聚焦宏觀省份層面[14]、區域內部景區群[24-25]、流域景區的經濟效益[38]等傳統視角，也不同于現有實證研究對景區的選擇更加偏向于所有A級景區[39]或者直接以5A級景區來衡量高等級景區[15]的傳統做法，本文通過對相關景區統計資料的廣譜化收集，選取了4A級和5A級景區作為高等級景區的代表，該種研究樣本選擇方法不僅保證了樣本選擇的代表性和有效性，也與周波和楊陛的研究相呼應[16]。另外，本文的實證研究也在以下幾個方面對現有研究成果形成了有益補充：第一，將實證研究的落腳點放置于城市層面旅游景區的經濟效益，并且采用空間計量模型探測城市景區及旅游經濟的空間溢出效應，不僅豐富了周波與楊陛的實證研究結論[16]，驗證了旅游景區資源會對當地旅游經濟產生顯著的正向促進作用并對周圍區域產生顯著的正向空間溢出，也細化了距離約束的相關討論，實證結果顯示景區資源空間溢出的距離臨界點分別為450km和900km，其中，大于900km距離可能形成負向溢出效應，這也是對龔勤林等研究結論的進一步深化和補充[3]；第二，結合文旅產業融合發展的相關研究成果[40]，進一步探討了文化體育娛樂行業發展對傳統旅游景區資源空間效應的沖擊，這在大力推進文旅融合的背景下，為傳統旅游景區的轉型升級路徑提供了新的參考思路；第三，通過探究不同城市在經濟增長壓力下是否選擇提升旅游景區的經濟效益以助推整體經濟增長目標的實現，進一步凸顯了在當前宏觀經濟背景下傳統旅游景區資源的轉型升級必要性，也強化了研究的現實指導意義；第四，通過探討旅游產業集聚效應在景區資源空間溢出過程中發揮的作用，為相關旅游景區轉型升級模式的相關研究提供了新的視角；第五，區別于大部分已有文獻對旅游景區經濟效應的討論主要停留在簡單的因果關系討論、效率測算分析、空間分布特征和距離異質性探討等層面的局限性，全面梳理了旅游景區資源推動區域旅游經濟發展的實際影響、傳導機制及其異質性特征，為推動旅游經濟高質量發展提供了新的借鑒。

當然，本文仍存在進一步深化探索的空間：第一，在樣本選取方面，由于部分城市在旅游景區資源的統計上存在比較明顯的缺失，因此只選取了國內2012—2019年225個地級市的數據，大致只占全國地級市的2/3左右，還不能實現對全國地級市的全面覆蓋，未來在年份和區域上仍存在拓展空間；第二，由于相關統計數據缺失，本文對于文旅融合過程中文化體育娛樂產業發展程度的度量僅僅采用了從業人數指標來替代描述，而這一指標本身還包含了一定比例的景區服務人員，這可能會對指標內涵的準確性形成一定干擾，未來如何優化指標構建選擇以更好衡量文化娛樂產業發展對傳統旅游景區資源的傳統經濟效益沖擊，仍有待于進一步探索；第三，本文探討的重點主要聚焦地級市層面的空間溢出效應，而該種效應還會受客源市場腹地規模以及景區從業人數等因素限制，這些因素對高等級景區資源的旅游經濟效應發揮也會形成顯著制約，對這些問題也存在進一步深化討論的空間；第四，本文對空間溢出效應的探討主要是基于空間杜賓模型，未來可以利用地理加權回歸以及時變空間權重矩陣的空間面板模型回歸等新的空間計量模型來進一步深化對高等級景區資源經濟效應的探討。

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［基金項目］本研究受國家社會科學基金項目“長江經濟帶綠色金融與生態資源的效率測度及耦合度研究”（21BTJ025）和首都經濟貿易大學學術創新團隊項目（XSCXTD202405）共同資助。[This study was supported by grants from the National Social Science Fund of China （to WANG Ren） （No. 21BTJ025） and the Academic Innovation Team Project from Capital University of Economics and Business （to WANG Ren） （No. XSCXTD202405）.]

［收稿日期］2023-12-20； ［修訂日期］2024-08-07

［作者簡介］王韌（1981—），男，湖南株洲人，博士，教授，研究方向為綠色金融與產業轉型，E-mail： 1981wangren@163.com；宋爽爽（1997—），男，貴州六盤水人，碩士研究生，研究方向為綠色金融，E-mail： s13216713586@163.com，通訊作者。

引用格式：王韌， 宋爽爽. 高等級景區的旅游經濟效應及其空間關聯機制——基于中國225個地級市的實證檢驗[J]. 旅游學刊， 2024， 39（10）： 14-30. [WANG Ren， SONG Shuangshuang. Tourism economic effects of high-level scenic spots and their spatial association mechanisms：An empirical study of 225 prefecture-level cities in China[J]. Tourism Tribune， 2024， 39（10）： 14-30.]

Tourism Economic Effects of High-level Scenic Spots and Their Spatial Association Mechanisms：An Empirical Study of 225 Prefecture-level Cities in China

WANG Ren1， SONG Shuangshuang2

（1. School of Finance， Capital University of Economics and Business， Beijing 100070， China;

2. School of Finance， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067， China）

Abstract： Scenic spot resources will affect the development model of regional tourism economy， and there will be synergistic interaction between high-level scenic spot resources in a specific space. Based on the data of 225 prefecture-level cities in China from 2012 to 2019， this paper comprehensively analyzed the tourism economic effects of high-level scenic spots and their spatial correlation mechanisms by using spatial econometric methods. The findings are as follows： 1） High-level scenic spots contribute to the positive driving of local tourism economic development by accelerating tourism sector agglomeration and promoting the development of supporting industries such as accommodation and catering; 2） there is a significant positive spatial spillover effect in high-level scenic spots， but the effect has spatial distance constraints and regional heterogeneity; 3） the supply of high-quality tourism elements represented by high-speed rail stations and five-star hotels will help to enhance the spatial spillover effect of high-level scenic spots， and the convenience of transportation will positively promote the economic benefits of tourist spots， while the development of cultural and entertainment sector will negatively impact the traditional tourism products represented by high-level scenic spots; 4） the construction of high-level scenic spots cannot significantly promote the growth of tourism economy in areas with better economic development; Higher regional growth targets will also drag down the investment intensity and economic contribution of high-level scenic spots. Therefore， to promote the development and utilization of regional tourism resources， it is necessary to strengthen regional cooperation arrangements， accelerate the spatial aggregation of tourism industry， and build an effective spatial tourism industry chain. Through the construction of high-quality infrastructure， the effective spatial correlation of high-level scenic spots should be strengthened， and the integration of traditional tourism products and new tourism products should be promoted. Fully tap the economic effect of high-level scenic spots， and make them an important driving force to promote regional economic growth.

Keywords： high-level scenic spots; tourism economy; spatial spillover; tourism infrastructure; culture and entertainment sector

[責任編輯：吳巧紅；責任校對：王 婧]