市场潜能、聚集密度与旅游业空间聚集——基于2000-2009年省际面板数据的实证研究，本文主要内容关键词为：旅游业论文,潜能论文,密度论文,面板论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
改革开放以来，我国旅游业发展在整体上取得了令人瞩目的成就，但区域差异及空间聚集也逐渐成为旅游产业发展的典型事实。不过，现有文献多着眼于考察旅游产业发展过程中综合性要素投入及发展差异，对于旅游产业聚集形成及作用机制的理论和实证研究却比较鲜见。
一直以来，众多理论和实证研究都基于空间外部性效应分析聚集形成机制，并试图从经验上确定是产业专业化(specialization)还是多样化(diversity)主导了各个地区的产业增长。但是，这仅是一种产业聚集所产生的生产函数式的真实福利和效率影响，产业聚集的外部性效应即表现为那些经过“非市场关联”而可以直接对生产函数产生影响的经济活动结果。新经济地理学则描绘了产业空间聚集的累积过程，即在规模收益递增和存在运输成本的情况下，企业可以有选择地在市场潜能较大的地区进行生产和运营的激励，尤其是鉴于旅游需求的距离衰减效应(Bull，1995)，旅游产业发展更依赖于特定市场需求状况。而当许多旅游企业都采取相同的决策时，旅游企业的区位选择形成了一种基于特定空间聚集的“外部性效应”，导致市场潜能较大的地区对相关旅游企业有着更强的吸引力，并通过自我强化式的“循环性累积”过程推动了旅游产业的总体发展。另一方面，表现为特定空间经济活动密集度的旅游产业聚集则借助“市场关联”性外部合作和竞争机制有效地促进了旅游产品创新，并通过旅游消费者满意度的提升促进了旅游产业的整体发展(Hjalager，2010)。
鉴于此，本文在考虑空间距离的情况下，基于2000-2009年间省际旅游企业层面的统计数据，从市场规模的角度解读我国旅游产业聚集及地区差距的形成机制，并从旅游经济活动密度角度考察旅游产业聚集对于旅游企业发展的作用机制和效应。本文的安排如下：第二部分是文献综述，第三部分设定了计量模型及有关变量，第四部分在对数据、计量方法进行说明的基础上就本文的计量实证结果进行了分析，第五部分是结论性评价。
二、文献综述
旅游产业聚集表现为企业经营区位选择过程中聚集力和分散力相互作用的动态平衡，而在企业倾向于定位或选址于接近市场区域的情况下，市场需求规模即成为影响旅游企业区位选择的重要因素。在新经济地理学(NEG)框架中，市场接近因素有效地影响了企业和劳动者的区位选择，并由此导致了经济聚集的发生。从旅游市场状况来看，我国各省区旅游市场规模在人口、收入水平等方面存在显著差异，国内有关研究中大多得出了GDP(或GNP)、人均可支配收入是影响旅游消费的主要因素之一的结论(雷平等，2009)，国外有关文献通常也认为经济因素是影响旅游决策的一个重要方面(Muqoz，2007)，并将国民收入或居民消费水平纳入旅游需求函数(Song和Li，2008)。但是，值得注意的是，以往有关研究大多基于特定区域在封闭环境下的考量，而在有关旅游产业聚集问题的研究中，一个不容忽视的现象即是区域之间的空间相关性。事实上，几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间自相关的特征(Anselin，1988)，特别是当两个系统地理位置邻近(geographic proximity)或者经济特征相似时，各区域旅游产业间的相互联系显得尤为突出。但是，现有文献——不论是截面数据模型还是面板数据模型——对旅游产业发展的考察往往只关注特定区域内部要素的相互作用，而忽视了区域间空间相关性的相互联系和作用机制，使得考察结果势必存在一定的偏误。因此，鉴于旅游产业集聚的空间相关性，在建模描述区域旅游产业聚集过程时就不能忽略空间相关性的影响。
在考虑旅游消费者市场需求的情况下，旅游企业的投资选址决策总是选择在接近较大市场规模的地区，而当大量旅游企业都选择相同的空间区位时，则有市场规模优势的地区将积累越来越多的旅游产业优势，Krugman(1991)认为，这一向心力形式可以被归纳为旅游产业的“本地市场效应”(home market effect)。而作为一个自我强化的过程，密集经济活动促进了旅游企业间“非市场关联效应”的形成，地理邻近性在商业信任和共享价值观等方面对旅游产业社会网络的形成和运作发挥着关键性的作用(S
rensen，2007)，并进一步通过相似或非相似旅游产品之间的相互学习促进了有关知识的有效共享(Shaw和Williams，2009)，为知识(尤其是隐性知识)高效转移奠定了基础(Saxena，2005)，进而在推动旅游产品创新(Morrison等，2004)、满足消费者多元性旅游需求的过程中使集群内旅游企业获得了稳定的发展基础和机制。不过，遗憾的是，虽然国外关于旅游产业聚集促进产品和服务创新的研究较为成熟(Hjalager，2010)，但是国内有关研究却刚刚起步。并且，当前有关直接检验旅游产业聚集密度的文章相对比较缺乏，虽然关于旅游产业聚集密度及其经济效应讨论散见于有关研究文献中，但是有关研究却一直缺乏实证性检验，影响了人们对中国旅游业聚集的全面理解。
鉴于此，本文关于旅游产业市场潜能、聚集密度与旅游企业收入关系的分析将研究视角深入到旅游产业聚集内部，对旅游产业聚集的内在机制进行实证检验，试图在以下方面对已有的研究进行拓展，即：一方面存在空间相关时，传统的计量模型存在估计偏误；另一方面通过旅游产业聚集密度将社会网络、创新、多元化等难以量化的因素纳入分析框架以扩展分析维度和深度。具体说来，本文基于省际层面的旅游企业数据，着眼于旅游产业聚集中的市场潜能、聚集密度等因素，实证检验旅游产业聚集形成机制及其效应。
三、模型和变量
(一)模型设定
一般而言，以利润最大化为目标的旅游企业总会选择可以获得高收入水平的地区作为经营区位。因此，一个地区的市场潜能越大，产业聚集密度越高，旅游企业就会越向该地区集聚，从而会使得该地区旅游产业发展水平越高。鉴于此，本文将地区r的旅游企业收入表示为旅游市场潜能、旅游产业聚集密度的函数。并且，根据Cobb-Douglas生产函数，本文进一步引入就业密度、资本密度等要素密度变量。据此，本文设立如下计量模型：
其中，i表示省份，t表示年份，rev是被解释变量，即旅游企业收入；MP和Inds_den是本文主要关注的解释变量，分别表示各地区旅游市场潜能和旅游产业聚集密度；L_den、K_den、LK_den分别表示就业密度、资本密度及其交叉项，藉此分析生产要素密度及其交叉效应对旅游企业收入的影响。u[，it]是复合误差项，α、β、γ、λ、ξ和φ分别代表各个解释变量的系数。
(二)变量说明
1.市场潜能
随着购物、娱乐、休闲等新型旅游资源不断出现，旅游产业传统资源禀赋式的发展思路正逐渐转向市场驱动型，市场潜能构成了影响旅行社等旅游企业区位选择的重要因素。就市场潜能而言，以往研究多以收入作为影响旅游需求的重要变量(Song和Li，2008)，但是，该变量并不适于刻画各地区的旅游市场规模。首先，各地区人均收入和可支配收入存在显著差异，鉴于消费习惯、分配等问题的存在，各地区恩格尔系数也相差较大，所以采用各地区居民的消费数据更加直接和合理。其次，某特定地区的旅游市场规模既包括本地区的旅游需求，也包括来自其他地区的旅游需求，因此，各地区的旅游市场规模因地理位置的不同而有所差异。从旅游需求和交通成本的角度出发，“中心”地区交通便利，有助于节省与距离有关的交通、时间等成本，旅游市场规模相对较大。具体地，借鉴Harris(1954)方法，旅游业市场潜能函数(Market Potential Function)用所有其他地区j的旅游消费需求的加权平均数来衡量某地i的旅游业市场潜能，其权数是距离的减函数。在一个简单且广泛使用的市场潜能函数中，旅游业市场潜能与距离呈反向变化，于是地区i面临的潜在市场容量为：
其中，
为t时期i地区的居民消费水平；
为地区i到j的距离。根据NEG理论及旅游需求“距离衰减函数”，在旅游消费者时间等因素的约束下，旅游企业所在区域的市场条件以及不同区域之间的距离是影响旅游消费主体行为的重要变量，因此，在开放条件下，旅游市场潜能函数通过旅游企业与旅游者距离这一平衡变量准确地衡量了我国各地区旅游产业与广泛市场的接近性，某地区旅游业面临的市场需求既包括来自本地区的旅游消费者需求，也包括来自其他地区的旅游者消费需求。此外，为了专门考察来自其他地区的市场需求在旅游企业收入增长中的作用，本文使用了剔除本地需求的旅游市场潜能。①
2.空间权重矩阵
在空间权重矩阵的选择上，鉴于旅游者的流动是旅游的核心特征，最合适的空间权重矩阵应当是区域之间的“游客运输量”，但是，由于难以从一般的统计年鉴中计算出这一数值，本文采用简单权重矩阵和距离权重矩阵来替代“游客运输量”权重矩阵。
简单权重矩阵一般使用二进制邻接矩阵，矩阵元素为1表示两个单元相邻，0表示不相邻，即：
简单空间权重矩阵表明，地理位置越近，旅游者在两地间流动就会越方便和频繁。但是，该矩阵仅反映了相邻地区旅游需求和市场规模对本地旅游产业发展的影响，却割裂了一个地区与其不相邻地区旅游产业之间的联系。而对于非相邻区域间旅游需求的影响，则需要借助基于地理距离的权重矩阵进行分析。
距离权重矩阵考虑更远的空间单元之间的关系，其形式演变为：
其中，为空间单元i和空间单元j之间的地理距离。鉴于本文衡量的是省际旅游需求与产业发展的相关性，且省会城市一般为该省的经济交通中心，是旅游者重要的目的地和中转站，在旅游流动过程中发挥着节点性作用，因此，本文以省会距离为准来衡量两省之间的距离。那么，为i、j两地区省会城市间的距离；
为i地区内部距离。借鉴Redding和Venables(2004)的研究成果，各地区内部距离取地理半径的2/3，即
其中
为i地区土地面积。
3.产业聚集密度
产业聚集密度是用来反映一个国家或地区经济发展水平的重要指标，能够准确地反映出一个国家或地区单位土地总面积上的经济产出水平和基础性网络、制度机制。谭劲松等(2007)认为，集群所表现出来的外部效应是建立在内部各组织间、组织与环境间一定的关联之上的，聚集经济由此可以表现为集群内部独特的网络结构，以及以社会联系为基础的各种组织所形成的机构稠密性(institutional thickness)及其活动的“密度”。考虑到旅游产业聚集中社会网络的“粘合”作用、知识的高效转移和产品聚集创新机制(Hjalager，2010)，以及在我国各地区进行旅游社会网络、知识溢出、聚集创新实地调查的可行性较低，本文采用省际旅游产业聚集密度作为衡量各地区旅游产业聚集创新效应的替代变量。
根据Henderson等(1995)的方法，地区某产业专业化被定义为“产业在某个地区的就业量在该地区就业总量中所占的份额与该产业的就业总量在全国就业总量中所占的份额之比”，即i省j产业的专业化指数被定义为j产业在i省产业总体中所占的份额与该产业在全国产业总体中所占的份额之比，这个指数度量了j产业相对于全国水平而言在i省的专业化程度。从空间分布而言，该指标反映了非均质状态下j产业相对于全国水平而言在i省的相对分布密度。但是，鉴于旅游产业边界的模糊性，要清晰地界定旅游相关产业存在诸多困难，因此，本文仅着眼于单一的“旅游业”，采用各地区旅游产业收入占全国旅游产业总收入的比重来衡量旅游产业的相对专业化程度，并且，考虑到各地区空间大小的差异，本文用土地面积()进行平衡得到旅游产业聚集密度指标，即：
其中，
代表i省t年旅游业总收入，反映了该省旅游产业规模(Scale of Tourism Industry)。Inds_
衡量了旅游产业经济规模的扩张及聚集密度，度量了旅游产业相对于全国水平而言在i地区t年的相对规模和产业活动密集程度，也显示了旅游产业的相对聚集程度。
4.要素密度
内生增长理论认为，资本积累的副产品之一就是劳动生产率的提高。而在人力资本溢出之外，Duranton和Puga(2004)确认了劳动池效应所导致的聚集效应。因此，旅游产业经济规模的扩张和产业密度提升所引致的基于企业水平上的内生规模经济效应会通过资本密度、劳动力密度等途径进一步影响旅游企业的发展。
鉴于此，本文用就业密度、资本密度来捕捉旅游产业密集经济活动所带来的技术、知识、市场外部性对旅游企业收入水平的影响。在这里，本文借鉴Ciccone和Hall(1996)与范剑勇(2006)的做法，以每平方公里的旅游企业就业、资本数量来衡量其就业和资本密度(L_den和K_den)。
四、实证结果分析
本文数据来源于历年《中国旅游统计年鉴》及副本、《中国统计年鉴》、有关省份《国民经济和社会发展统计公报》以及高校财经数据库(www.bjinfobank.com)系统，最终数据集包含中国大陆31个省市自治区在2000-2009年间的面板数据资料，主要包括各省旅游业总收入、旅游企业营业收入、固定资产、从业人员以及计算得出的旅游产业聚集密度等数据。进一步，考虑到使用的是分地区不同时间序列二维旅游数据，因此本文将使用Panel Data方法对方程(1)进行估计，以增加变量自由度，减少解释变量之间的共线性，有效地控制样本异质性(heterogeneity)。
(一)计量结果
表1以12个不同组合汇总了本文根据式(1)计量的检验结果，下半部分汇总了各个回归组合的统计特征。其中，模型(I)到(VI)中市场潜能经过简单权重矩阵加权，模型(VII)到(XII)中市场潜能则经过距离权重矩阵加权。在面板数据模型的设定形式检验上，本文使用Hausman检验方法来判断是采用固定效应(FE)模型还是随机效应(RE)模型。
(二)实证结果分析
1.市场潜能和产业聚集密度
从模型(I)到(XII)中可看出，市场潜能(MP)、产业聚集密度(Inds_den)的系数都为正，且均具有统计学意义上的显著性，这与理论预期相同，说明市场潜能、产业聚集密度对旅游企业收入有着显著的促进作用。
一方面，在控制了其他变量的影响后，市场潜能对旅游企业收入有显著的正向影响。具体而言，在控制产业聚集密度、要素聚集密度等条件的情况下(模型VI、XII)，一个地区旅游业市场潜能每提高10%，其旅游企业收入会提高6%左右。这表明对于依赖市场需求的旅游产业而言，除了各地区本地市场需求外，来自其他地区的旅游消费需求在本地区旅游企业收入增长中显著地发挥着作用。这与理论模型的预测是一致的，一个地区旅游业的市场潜能越大，旅游企业就越倾向于向该地区集聚，从而产生较高的旅游企业聚集度和旅游企业发展水平。通过累积因果循环机制，这种集聚效应促成了旅游业在特定地区的路径锁定并进一步扩大了特定地区的市场潜能。
另一方面，关于旅游产业聚集密度的检验结果表明，在1%显著性水平上，旅游产业聚集密度对旅游产业发展有显著的正影响，在控制市场潜能、要素聚集密度等条件的情况下(模型VI、XII)，旅游产业聚集密度每增加10%，将导致旅游企业收入水平增加1.6%，显示出我国旅游企业收入水平的提高对旅游产业聚集密度的依赖。具体说来，旅游产业聚集密度通过如下路径影响旅游产业发展。首先，在旅游消费者的时间成本、不同旅游产品的运输成本等交易成本随距离递增的情况下，旅游产业聚集密度的增加会提升旅游产业生产率以及消费者旅游满意度，进而促进旅游产业的发展。其次，在旅游企业空间邻近可以促进旅游产业经济发展、社会外部性增强的情况下，旅游产业聚集密度的提升有助于特定地区旅游社会网络的形成，进而获得来自政府层面的有效支持，形成有利于旅游企业发展共享的行为规范和政策环境。第三，在旅游产业链上核心企业间没有投入产出关系，不同旅游企业会为旅游者提供完整的旅游产品而进行紧密合作，这在强化不同旅游企业间知识溢出和共享的情况下可以通过旅游产业产品、管理和组织的创新有效地满足消费者旅游多元化的需求，同时通过“口碑效应”有效地扩大特定区域旅游业的市场影响力，提升特定区域旅游产业的整体发展水平。
2.要素聚集密度
为了分析要素聚集密度的作用，本文依次将资本(L_den)、劳动力(K_den)和生产要素密度及其交叉项(LK_den)加入到回归模型中，上表的计量结果显示，在控制市场潜能的情况下(模型III—V、IX—XI)，资本、劳动力生产要素密度及其交叉项的系数均为正值，且具有统计学意义上的显著性。这支持了资本、劳动力等生产要素对旅游企业收入水平提高的促进作用，就其对旅游产业聚集的作用机制而言，主要通过要素投入数量的聚集作用于地区旅游企业收入的增加。就劳动力要素而言，这无疑和旅游产业劳动密集型的产业特性有关。尤其是，在管理知识、生产技能等内生于旅游企业个体雇员的情况下，在较强的旅游业劳动力流动过程中，专业化劳动力市场外部性提升了专业化人力资源与旅游企业间的匹配质量，多样化劳动力市场外部性则在相关旅游企业的互动或互补过程中为旅游消费者提供了多样化的产品供给，形成了有效的旅游产品市场供给。
但是，在包含所有变量的数据模型中(模型VI、XII)，资本密度的系数为正值，且在1%水平上显著，而劳动力要素的系数不再显著。究其因，一方面，显示出旅游业并不是一个低投入、高产出的劳动密集型产业，而是高投入、高产出的资源密集型或环境密集型产业(董雪旺等，2004)；另一方面，根据内生增长理论，投资能够产生溢出效应，旅游企业资本密度的提升增加了单位劳动力配备的资本数量，提高了旅游产业聚集区旅游企业的劳动生产率，成为旅游产业区域聚集形成的重要内在机制。
五、结论
就旅游产业聚集来说，旅游产业空间聚集与旅游企业发展存在内在的自我强化过程。本文基于2000-2009年间中国省际面板数据，在旅游企业层面实证考察了市场潜能、产业聚集密度等因素与旅游企业空间集聚之间的关系，考察了中国旅游业地区差距的形成机制。研究结果表明，旅游市场潜能和产业聚集密度对旅游企业收入水平均有着显著为正的影响，从旅游产业层次上进一步验证了各地区市场潜能、产业聚集密度对旅游业聚集的作用机制，有力地证实了本文所建理论模型的预测，从而为新经济地理学的理论研究提供了来自旅游产业的实证支持。
本文的研究为中国旅游业空间集聚提供了一个新的阐释视角，而就本文实证结果的政策意义而言，首先，地区和本地市场是各地区旅游产业发展的重要源泉和重要动力，我国在今后很长一段时间里应着手大力强化各地区旅游市场间的合作开发，有效促进各地区旅游市场潜能的提高。其次，鉴于促进旅游产业聚集是旅游产业发展的关键路径之一，对旅游产业集群的政策要着眼于提升旅游产业聚集密度，平衡集群内企业的竞合行为，提高旅游产业集群的竞争优势。第三，要以集群整体来看待区域聚集的旅游企业群，培育高级资源要素，适当引导旅游产业聚集的规模，并通过构建旅游企业间的协作网络体系推动旅游产业的健康发展。
注释：
①在这里，本文使用没有包括本地区居民消费水平的旅游市场潜能作为关键解释变量主要是因为，虽然把一个地区自身的市场规模包含在内更符合Krugman(1991)本地市场效应的含义，但是，如果把包含本地区居民消费水平的旅游市场潜能作为关键解释变量，则会使得市场潜能变量与旅游产业聚集密度变量之间的相关性过高。