安徽省全域旅游发展研究
——基于空间杜宾模型
许俊鹏①XU Jun-peng；贾明明②JIA Ming-ming
（①安徽财经大学经济学院，蚌埠233030；②安徽财经大学工商管理学院，蚌埠233030）
摘要： 基于2007-2016年面板数据，采用空间杜宾模型对安徽省16个城市的旅游业全要素生产率及空间溢出效应进行了实证分析。研究结论表明：安徽省旅游业存在显著的空间相关性，且安徽省各市旅游业表现出“低值-低值”到“高值-高值”的集聚特征转变趋势，安徽省各市旅游业的间接溢出效应不显著，经济发展水平、区位熵和交通通达度的直接溢出效应和总体溢出效应显著。
关键词： 全域旅游；高质量发展；空间杜宾模型
0 引言
旅游业因其轻资产、少污染、强关联、广外溢的特征，在国民经济实现转型升级式发展过程发挥着越来越重要的作用，现已成为引领消费需求的重要支点和“新常态”下的经济增长新动能。文化和旅游部印发了《关于实施旅游服务质量提升计划的指导意见》，指出旅游业高质量发展必须推动全域旅游建设，推动旅游业发展质量变革和效率变革。安徽省旅游业近年来发展速度很快，2017年旅游总收入6196.9亿元，同比增长25.6%，其中皖南国际旅游文化示范区旅游收入3252.4亿元，增长25.4%，总量在全国位居前列，高于全国同期增速。但是研究结论也显示，安徽省旅游发展质量并不高，旅游业生产效率在中部八省中居第5位[1]（何俊阳和贺灵，2015），在全国31省市中排名第27位（宋瑞，2017）。与此同时，安徽省旅游资源分布呈现区域化特点，旅游产业的专业化程度也存在显著的空间差异[2]（李贝贝等，2018）。省内旅游资源分布以及旅游产业专业化程度的差异也进一步引发了对安徽省全域旅游高质量发展的思考。
1 文献综述
国内关于全域旅游的探索由来已久，最早可以追溯到2008年《绍兴全城旅游区总体规划》，2016年国家旅游局局长李金早在全国旅游工作研讨会上正式提出全域旅游战略部署，全面阐述了全域旅游概念，从此全域旅游正式进入大众化研究阶段。
从全域旅游的理论体系研究来看：厉新建、张凌云、崔莉（2013）提出了“四新”“八全”的基本理论，之后又在此基础上提出了全域旅游的逻辑与重点；吕俊芳（2014）认为全域旅游发展是城乡统筹的重要途径和有力保障；曾祥辉、郑耀星（2015）探讨了传统的县域旅游和全域旅游之间的内涵关系；胡玉龙、窦群（2015）从全域旅游量化指标之外探讨了全域旅游发展的新理念与新机制；戴学峰（2016）从全面深化改革的角度论述了全域旅游是全面深化改革的重要手段；张辉、岳燕祥（2016）认为全域旅游的核心不在“全”而在“域”，并认为全域旅游应该提升至“旅游化”的社会经济发展层面来认知；杨光荣（2016）从提升城市竞争力的角度分析了发展全域旅游是提升城市竞争力的有效载体；唐贤伦、陈品红等（2017）从供给侧结构性改革背景下对全域旅游发展的理论体系进行了研究
从全域旅游的实践研究来看：吕俊芳（2013）对辽宁沿海经济带进行了全域旅游发展研究，提出了“大城小镇嵌景区”的发展模式；李晔（2014）以山东省东平县为例探讨了全域旅游背景下农业旅游产业发展的经验与启示；樊文斌（2015）在全域旅游视角下对大连旅游专项规划探析上提出要打破行政界限，建立起城乡一体、覆盖全域的交通、基础设施和服务体系；刘玉春、贾璐璐（2015）年以安徽省旌德县为例，探讨了全域旅游和县域经济之间的关系；王磊、刘家明（2016）以宁夏为例，从七个方面提出具体的发展路径,以此助推宁夏全域旅游示范区建设；李志飞（2016）在研究全域旅游发展模式上提出了“四个变”与“三个不变”；钟娟芳（2017）探索了全域旅游发展与特色小镇之间的融合发展；马耀峰、张春晖（2017）从旅游空间、格局、供给与动能几个方面探索了陕西省如何发展全域旅游。
目前关于全域旅游的研究主要以理论研究为主，关于区域旅游的空间溢出效应研究较少，关于安徽省全域旅游的研究成果寥寥无几，文章采用空间杜宾模型对安徽省旅游业空间溢出效应进行分析，为安徽省全域旅游发展提供意见建议，助推安徽省旅游业高质量发展。
2 安徽省旅游业空间溢出效应研究
2.1 模型构建
空间面板模型包括SAR、SEM和SDM模型，其一般公式为：
如果λ=0，则为空间杜宾模型（SDM）；如果λ=0且δ=0，则为空间自回归模型（SAR）；如果 τ=ρ=0且 δ=0则为空间误差模型（SEM）
其中，yi，t-1为被解释变量 yit的一阶滞后；di'Xtδ表示解释变量的空间滞后，di'为相应空间权重矩阵D的i行；γt为时间效应；mi'为扰动项空间权重矩阵M的第i行。
闺蜜知道后说：“你儿子真可怜，怎么会有你们这样的爸妈！太坑了。”周启明一听，立马插话说：“我从小教儿子怎么宠自己的媳妇，以后他感谢我还来不及呢。”
此举固然包含魏银仓对银隆前景的信心，但无可否认的是，魏银仓同样有“大权旁落”的恐慌——董明珠对外部股东的影响力太大了。王健林在接受采访时就曾表示，万达在投资前根本没有对银隆进行尽调，他只是“相信董明珠的眼光”。而且，大多数外部股东根本无暇顾及银隆事务。也就是说，虽然并未签署一致行动协议，但在银隆股东会和董事会，董明珠拥有极大的发言权。
2.2 数据选择
空间计量模型分析要对各地区之间的空间差异性和空间相关性进行充分检验，只有通过空间相关性检验才能采用空间计量模型，全局莫兰指数（Moran’s I）是度量空间相关性的一个重要指标，当Moran’s I>0表示空间正相关性，其值越大，空间相关性越明显，Moran’s I<0表示空间负相关性，其值越小，空间差异越大，否则，Moran’s I=0，空间呈随机性。其计算公式如下：
旅游业发展水平（TOR）：旅游业收入最能直接反映一个地区旅游业发展水平，因此选择旅游业收入作为反映旅游业发展水平的被解释变量。
2.2.2 解释变量：
经济发展水平（EDL）。旅游业发展的主要推动力量是社会经济的快速发展，经济的快速发展使居民的消费结构发生变化，逐渐从生存型消费转向休闲享受型消费，旅游消费需求增加。同时地区经济发展水平的提高能够衡量外界提供的旅游消费所需环境的完善程度：经济发展水平越高，相应的交通运输、信息传递等基础公共设施越完善[3]。人均GDP是衡量一个地区经济发展水平的重要指标，因此本文选用人均GDP来表现经济发展水平。
1.研究性论文：引言应对当前研究背景进行深入总结；设计和方法叙述清楚，理论联系实际，数据合理，论点、论据和结论清晰明确。
2.2 .3控制变量：
文章选用五个控制变量：产业结构（IS），以产业结构以服务业总产值占GDP比重来衡量，比重越大代表服产业结构越优化。交通通达度（TRA），以公路到达数来衡量。区位熵（LOE），以旅游业收入占地区GDP的比重来衡量。开放程度（DOP），采用外商实际投资额占GDP比重来表示。固定资产投资（FAI），用旅游业住宿和饭店的固定资产投资进行替代。创新能力（INA），用每十万人拥有专利数来衡量。
所有数据均来自于《安徽统计年鉴（2008-2017）》。
2.3 模型检验及分析
2.3.1 空间自相关性检验
2.2.1 被解释变量：
上文中我们说到，随着大数据时代的到来，企业以往传统单一的管理模式，已经逐渐无法满足企业发展需求。在这种情况下，作为企业的领导人员，就必须要充分地意识到这一问题的严重性，认识到大数据的内涵以及潜在的巨大商业价值，并对其进行充分的利用。具体来说，应做好以下几个方面的工作：首先，应加大对大数据的研究力度，并加大投资力度，进而整合分析出真正有利于企业发展的大数据信息；其次，应充分重视起员工的社交网络，促使企业的数据资料能够在企业内部实现高效的流通，实现高效管理；最后，管理人员应创新优化管理模式，针对落后的内容，及时摒弃，顺应大数据时代的发展，提高企业管理水平。
从局部莫兰指数散点图（图1）可以看出，2007年安徽省各市主要积聚在第三象限和第二象限，说明安徽省旅游业呈现出“低值-低值”和“低值-高值”的集聚特征，2016年安徽省各市虽然主要集聚在第三象限，但是第一象限也开始出现集聚，并且第二象限城市开始向第一象限集聚，说明安徽省各市旅游业的集聚效应在改善。
通过上述公式对安徽省旅游业发展水平进行了空间自相关检验，结果如表1所示：安徽省旅游业发展水平的Moran's I总体上大于0且小于1，并且都通过了5%的显著性检验。这表明安徽省16个市的旅游业发展具有一定的空间相关性。
表1 2007-2016年安徽省全局莫兰指数
局部莫兰指数分析可以进一步探测地区的差异特征，根据其局部空间集聚特征及演变状况分为“高－高集聚”区、“高－低集聚区”、“低－高集聚区”和“低－低集聚区”四类地区。
A7样品采用了更薄的催化剂，镍-金双层薄膜厚度均为2nm，在850℃的生长温度下制备出形貌较好的纳米线。图3中展示了不同生长时间(3s、5s、10s和100s)得到的纳米线照片，可以清楚的看到纳米线生长的过程。从图3a中的插图上可以看到催化剂薄膜在高温下断裂并凝聚成球形的金属液滴，反应气体通入后，在催化剂液滴中发生反应，氮化镓晶体会从催化剂的液滴中析出，在液滴下形成直径均匀的纳米线，随着生长时间的延长，纳米线长度逐渐增加，但催化剂液滴始终出现在纳米线尖端，最终形成明显的催化剂颗粒。这种生长方式符合VLS生长机理。
其中zi是要素i的属性与其平均值（xi-X）的偏差，wij是要素i和j之间的空间权重，n等于要素总和，S0是所有空间权重的聚合：
2.3.2 模型选择及实证分析
SDM模型分别固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型，继续对SDM进行检验，首先检验个体效应的显著性，F统计量和P值分别为12.35和0.0000，F检验表明固定效应模型优于混合OLS模型；其次通过LM统计量对检验时间效应的显著性，P值为0.0000，表明随机效应优于混合效应；最后选择霍斯曼检验来确定选择固定效应模型还是随机效应模型，通过豪斯曼检验发现，chi2（6）=30.45，Prob>chi2=0.0000，认为随机效应模型的基本假设（个体效应与解释变量不相关）得不到满足因此选择个体固定效应的SDM模型。
在确定空间计量模型否存在空间效应之后，还要确定何种形式的空间效应模型。相对而言，空间SDM模型是更具有一般意义和推广范围的模型，按照从一般到特殊的原则，检验SDM模型是否可以蜕化为空间滞后模型或者空间误差模型[4]。对于模型选择一般采用Wald和LR检验，如果P值小于0.1则表明SAR与SEM模型并不适用，可以采用SDM模型，否则采用SAR与SEM模型。通过Wald和LR检验，得出P值分别为0.0106和0.0151，均小于0.1，表明SAR与SEM模型并不适用，因此可以采用SDM模型。
进入新世纪,信息技术、智能智造、生活文化在全球范围内形成了一场新的产业革命。人类从工业革命、科技革命进入到创意革命的时代。创意、创新、创造成为时代发展的亮点。
今天的鬼子全部都疯了似的，从早上开始打到落日。鬼子摆出一副拼命的样子，一个个光着膀子，头上扎着膏药布，就连督战的尉官也只是套了件白褂子，一手举着王八匣子，一手舞着指挥刀哇啦哇啦地喊着。
图1 安徽省2007和2016年局部莫兰指数
表2 空间杜宾模型估计结果
产业结构的直接效应和间接效不显著，总效用为正的4.625且通过显著性水平检验，说明安徽省产业结构水平的提高有利于旅游业发展水平提高。旅游业是一个综合性产业，其发展是与餐饮业、住宿业、交通业和整个城市的综合服务业相配套的。服务业越发达，城市服务水平越高，消费者的旅游满意度也会越高。
经济发展水平的直接效应为正的0.003，说明说安徽省各市经济发展对各市的旅游业发展水平具有重要的促进作用。经济发展水平的提高可以提高居民的可支配收入和促进城市发展，促进旅游业基础设施建设，提高居民旅游消费需求。经济发展水平的间接效应为负，说明安徽省各市经济发展水平的提高对周边地区旅游业发展水平产生负向影响。
根据工作的专业要求和不同层级、不同类型岗位职责的差异性，区分主要领导干部、班子成员、不同岗位领导干部履职要求，探索建立分级分类、多维度有针对性的考核体系，重点考核政治表现、岗位履职、巡察整改以及贯彻落实重点任务的情况。
交通通达度的直接效应为正，说明安徽省各市交通设施的完善有利于促进各市旅游业和临近城市发展水平的提高。交通是连接旅行者与旅游目的地的桥梁，交通设施的完善提高了安徽省旅游的便利度。交通通达度的间接效应不显著，说明安徽省各市交通不具有空间溢出效应。
区位熵的直接效应为正，说明安徽各市区位熵有利于促进各市旅游业发展水平的提高。区位熵反映某一产业部门专业化程度的一个重要指标，说明安徽省各市内部旅游业发展集中度较好，但是间接效应不显著说明了安徽省旅游业的专业化和集中度缺乏溢出效应。
开放程度的直接效应为负，说明安徽省各市对外开放不利于旅游业发展水平的提高，安徽省旅游业资源虽然丰富，但是对外知名度较高的仅有黄山和九华山，因此对外吸引力不足。同时随着城市的开放，增加了城市居民旅游的可出行，是本地居民外出旅游变得更加容易。安徽省各市开放程度的直接效应为负说明安徽省旅游业吸引力较弱。
固定资产投资的直接效应为正，说明安徽省各市旅游业固定资产投资的增加有利于促进各市旅游业发展水平的提高，各市旅游业固定资产投资的增加完善了旅游业住宿、餐饮等配套设施，使旅游体验更加完整。固定资产投资的间接效应为负，说明各市旅游业的投入和邻近省份的旅游业发展形成了竞争，溢出效应为负。
科技创新的直接校效应、间接效应和总效用都不显著，说明科技创新对安徽省旅游业发展水平影响较小。
3 政策建议
安徽省要积极推进全域旅游的建设，打破各城市之间的行政区划，在区域层面对旅游资源进行整合，协调各个城市的旅游业发展，建设皖南、皖北等一体化旅游区。加强跨区域精品旅游线路的开发，使消费者能够在最短的时间游玩最具特色的旅游项目，提高旅游景区吸引力，通过集聚发展，促进安徽省旅游业的规模效率的提高，实现安徽省旅游业的进一步发展。经济发展水平的总效用显著为正，表明经济发展水平对安徽省全域旅游发展的空间溢出效应显著，通过加强安徽省经济发展，提高旅游业基础设施建设和交通建设，强化区域旅游联系，同时加强旅游业和文化产业、金融业等其他产业的深入融合，提高安徽省旅游业区位熵。
参考文献：
[1]何俊阳，贺灵.中部地区旅游全要素生产率评价及其影响因素分析[J].湘潭大学学报（哲学社会科学版），2015，39（03）：85-90.
[2]李贝贝，张娴，郑平建.安徽省旅游市场的分析及与邻省区的区域差异比较研究[J].山西师范大学学报（自然科学版），2018，32（03）：117-124.
[3]蔡晓梅，郑晓霞.基于时间序列数据的中国星级饭店营业收入影响因素分析[J].北京第二外国语学院学报，2011，33（01）：56-62.
[4]曹飞.中国省域人口城镇化率影响因素的空间杜宾分析[J].统计与决策，2017（20）：102-105.
Research on the Development of Global Tourism in Anhui Province:Based on Spatial Dubin Model
（①School of Economics，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233030，China；②School of Business Administration，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233030，China）
Abstract: Based on the panel data from 2007 to 2016,the spatial Dubin model was used to empirically analyze the total factor productivity and spatial spillover effects of tourism in 16 cities in Anhui Province.The conclusions of the study indicate that there is a significant spatial correlation between tourism in Anhui Province,and the tourism industry in Anhui Province shows a"low value-low value"to"high value-high value"agglomeration feature transformation trend.The indirect spillover effects of tourism in the cities of Anhui Province are not significant,and the direct spillover effects and overall spillover effects of economic development level,location entropy and traffic accessibility are significant.
Key words: global tourism；high quality development；spatial Dubin model
中图分类号： F59
文献标识码： A
文章编号： 1006-4311（2019）17-0057-03
基金项目： 安徽财经大学研究生科研创新基金项目（编号：ACYC2018140）研究成果。
作者简介： 许俊鹏（1993-），男，安徽合肥人，安徽财经大学经济学院，硕士研究生，研究方向为文化经济学；贾明明（1993-），男，安徽宿州人，安徽财经大学工商管理学院，2017级研究生，工商管理专业。
标签：全域旅游论文; 高质量发展论文; 空间杜宾模型论文; 安徽财经大学经济学院论文; 安徽财经大学工商管理学院论文;