中国入境旅游业时空变异机制的定量分析，本文主要内容关键词为：定量分析论文,旅游业论文,中国论文,机制论文,时空论文，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。
文章编号：1003-2398(2007)03-0056-04
1 引言
改革开放以来，我国入境旅游业取得了举世瞩目的成绩，已步入世界旅游大国之列。在入境旅游业全面推进、产业地位逐步提高的同时，各个省域入境旅游业的发展却存在着很大的时空差异。促使这种差异形成和变化的因素是什么？这些因素在不同的时期，其种类和影响力的大小有什么特点？虽然已有学者对此进行过探讨，但已有的研究多是建立在经验分析和定性描述的基础之上，而缺乏精细化的定量模型分析。本文拟采用分时期建模的方法，通过我国入境旅游业时空变异主要影响因子的甄别和回归模型的构建，来定量揭示我国入境旅游业由弱到强发展过程中时空变异的内在机制。
2 因子的选取与定量分析模型的构建
2.1 主要影响因子的选取
多位学者曾从不同的角度研究过影响中国入境旅游目的地系统发展的主要因素。陆林等认为，影响我国入境目的地系统省域旅游经济空间差异的主要影响因素有：目的地的旅游资源禀赋、基础设施、区位因素和产业结构[1]。保继刚认为，旅游目的地系统推动旅游业发展的主要驱动力有垄断性资源、经济因素和区位因素[2]。李颖认为，政治因素、经济环境和卫生环境是旅游目的地影响入境旅游的主要因素[3]。吴晋峰、马耀峰认为，入境旅游系统客源市场空间范围是旅游目的地的知名度、旅游资源特色、交通和区位条件、市场空间竞争等多因素综合作用的结果，某一方面因素突出，不足以吸引大范围市场[4]。万先进认为，区域旅游竞争优势有旅游资源优势、旅游文化资源优势、区位优势、政策优势、市场优势和科技人才优势吸引力[5]。综合有关学者研究的成果，我们认为，在我国入境旅游业的省域发展中，内生变量起主导作用，而基础设施、产业结构、政治因素和卫生环境都与地区的经济发展水平相关。所以，我们首先选取各个省(市、区)的三组内生变量作为解释变量：经济发展水平、垄断性旅游资源和区位条件。
在以往对我国入境旅游业的研究中，至少忽视了两个重要因素，其一为旅游业发展的“惯性因素”。在De Mello和Fortuna[6]、Nordstrom[7]和Lyssiotou[8] 等多位国外旅游经济学家所创建的发达国家国际旅游需求模型中，都以一个重要的参数为解释基础，即“习惯参数”。Lyssiotou把“习惯”解释为对某一目的地过去的旅游购买力的大小所带来的期望，也就是说，过去的旅游购买力是现今的旅游购买力的重要影响因素[8]。Nordstom称之为“持续的习惯性”[7]。为了便于理解和接受，本文把“习惯参数”称为“惯性因素”。其二为中国的开放优惠政策。近年来关于中国地区经济发展不平衡的原因和后果已有很多研究。一种观点认为，对于像中国这样的社会主义转型国家，国家给予沿海地区的优惠政策，尤其是经济特区的建立，是导致地区经济差距持续扩大的支配因素[9]。我们认为，“开放优惠政策”在特定阶段极具中国转型时期的经济特色，而入境旅游产业是中国新兴产业的一个重要的组成部分，在特定阶段必然受这种特色的影响。因此，区域开放优惠政策对我国某些阶段入境旅游产业的发展必然会有重要贡献。
2.2 影响因子定量化指标选取
2.2.1 省域经济发展水平
从理论上讲，人均GDP是表示一个地区经济发展水平最常用的指标，但旅游业是一种最终需求型产业，其发展需要考虑区域的综合经济因素。我国旅游业发展的实践经验证明，旅游业的发展与区域经济总量增长间的关系日益密切，资金的比较优势决定了一个地区旅游经济的发展方向。这种观点也受到很多国际学者的支持，Nordstrom[7] 在他的旅游需求模型中也提倡用GDP作为区域经济发展水平的计量指标。从实证的相关分析来看，总体上，我国三十一个省(市、区)旅游外汇收入与GDP的相关性要远大于人均GDP，但在局部地区，如京、沪等入境旅游核心区域，旅游外汇收入与人均GDP的相关性更强。由于本文研究我国三十一个省(市、区)入境旅游业经济发展的总体情况，所以我们以省域相关年份GDP作为地区的经济发展水平的计量指标。
2.2.2 垄断性旅游资源
对旅游资源的定量化评价是世界难题。考虑到我国入境旅游产业发展的阶段性，我们认为必须选取具有世界级别的旅游资源或产品来作为垄断性旅游资源。为此，我们选取了国内多位学者对我国省(市、区)旅游资源的评价指标、4A级景区指标和“世界遗产”指数与各个省(市、区)的入境旅游收入进行相关分析，从实证的相关分析结果来看，发现仅有“世界遗产”指数与其有相关性。所以，我们选用“世界遗产”指数，即中国各个省域的“世界遗产”的数量及加入年份的先后顺序作为评价指标。其计量公式为：
2.2.3 地理区位
区位是经常被应用但又很难以量化的一个概念。对于一个省域的旅游区位来讲，它与经济区位的量化指标是有一定区别的。我们认为，应首先考虑主要客源地的客源进入这一省域的便捷条件，其次要考虑这一省域在全国的政治和经济的影响。为此，我们以陆大道先生的评价为基础[10]，对其中的权重和中心进行了修改，使其更加适用于旅游区位的量化指标。
经过调整后，广东、北京和上海分别赋予0.5、0.4和0.3的权重，根据各省(区、市)(省、区以省会和自治区首府城市代表)到广东、上海和北京的相对距离，对中国各地区区位条件的评价予以量化。
从评价结果看，现阶段区位条件最好的6个省份是广东、北京、上海、福建、江苏和浙江，天津、山东和河北列于其后。中部地区的区位条件明显优于西部省区。西南和西北各省区区位条件总体上都比较差。因此，从入境旅游业的角度来看，各省(区、市)区位条件的优劣与东、中、西3个地带的划分基本一致，只是中部地区内部差异较大。
2.2.4 “惯性因素”
我们把“惯性因素”理解为某一旅游目的地过去的入境旅游业发展水平对该地区现今入境旅游业的影响。由于1978年以前中国长期处于封闭状态，考虑到开放前期1978年和1979年各个省域数据的历史偶然因素可能较大，数据缺少值太多，所以在本文中我们用各个省域初期(1980年)入境旅游外汇收入作为“惯性变量”。
2.2.5 优惠政策指数
优惠政策指数的量化方法采用Demurger等的计算方法[9]，具体计算方法和计算指数详见该文献。
2.3 时空定量分析模型的构建
从空间数据来看，由于中国20多年中存在省域行政区划的变动，我们在数据空间处理上把海南省从1978年就看作是一个独立的省，重庆市1998年以前归入四川省，1998年以后看作是一个独立的直辖市，以保证空间连续。将回归方程用矩阵形式表示：
从时间数据来看，我们把时间序列分成五个时段，具体做法是根据自1978年以来中国入境旅游具有的明显的阶段性和波动性，将以省域为单位的时间序列数据分为5个发展阶段：第一阶段1978—1980是中国入境旅游的起步阶段，第二阶段1981—1988是中国入境旅游的快速增长阶段，第三阶段1989—1990是中国入境旅游的下降和恢复增长阶段，第四阶段1991—2000是中国入境旅游的平稳增长阶段[11]，第五阶段2000—2005是中国入境旅游加入WTO后向国际化发展转型阶段。把不同时段的方程联合起来作为一个系统模型来估计，系统模型考虑了代表不同时间的方程间的误差依赖性，需要通过五阶段最小二乘法(5SLS)或最大似然法来估计[12]，我们称联立方程模型为中国入境旅游经济自动回归时空变异机制定量分析模型(简称CSM模型)。
其中i代表空间上不同的省(区、市)；j代表不同的发展时期，数据来源于历年的《中国统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》和各省(区、市)年鉴。由于1980年以前各个省(区、市)的数据缺失值太多，所以第一阶段的数据用1980年的数据代替。
我们希望选取的五个因子在CSM模型都能得到有效的数据，但考虑到五个因子存在多重共线性的可能性较大，又考虑到因子选取的合理性，因此我们设计了CSM1模型和CSM2模型。
在CSM1模型中选用三个变量，
采用各个阶段各省的国内生产总值的平均值的对数作为各个省域经济发展水平的度量，数据来源于《新中国50年统计资料汇编》；
代表了中国的“世界遗产”指数；
选用地理区位指数。把以上各统计量和指数代入SPSS软件，其回归分析结果见表1的方程1—5。
在CSM2模型中选用五个变量，除以上提到的三个变量外，增加了
代表“惯性因素”指数，
代表优惠政策指数。由于采用了1980年的入境旅游外汇收入的对数，所以第一阶段不能再计算，为了使模型更加合理，在其余四个阶段分别利用SPSS软件回归分析的后项筛选策略对模型中回归系数显著性检验值不显著的变量进行逐步剔除，应用经过检验的变量建立更为合理的模型设置，修改后的模型见表1中的方程6—9。
3 模型估计与结果分析
3.1 模型估计
从CSM1模型(表1方程1—5)的参数拟合结果可以看出，1978—2005年主要影响因子对中国入境旅游业发展贡献强度的时空变化特征是：
区位因子的参数估计值在前三个阶段都是最大的，从第一阶段的1.451下降到第三阶段的1.007，t统计量也很显著，说明在1978—1990这段时期，区位是影响我国入境旅游业发展的主导因素。区位参数估计值随不同阶段的逐渐减小，说明随着入境旅游业的不断发展壮大，我国入境旅游业空间分布由集中少数地区逐步向更加广大的地区分散，这也是产业经济发展到一定阶段由集中走向分散的必然结果。
省域经济发展水平因子的参数估计值从第四阶段开始超过区位因子，它从第一阶段的0.510增长到第五阶段的0.838。t统计量也呈单调显著增长，说明随着入境旅游业快速发展，省域经济发展水平对区域入境旅游发展的影响强度在逐步增强，其影响的强度在1990年代以后超出区位的影响而成为对入境旅游业发展越来越重要的影响因素。
垄断性旅游资源因子的参数估计值在各个阶段都是最小的，并且随着不同时期呈减小趋势。从总体上说，我国入境旅游业在1978—2005年期间，省域的垄断性旅游资源始终没有成为省域旅游业空间分布格局的决定性的影响因素，并且验证了多位学者的观点：随着经济的发展，旅游资源禀赋对区域旅游发展是不可或缺的因素，但从宏观上并不是主导因素。值得注意的是，垄断性旅游资源的t统计量一直相对稳定，这进一步说明，区域的旅游资源禀赋始终是入境旅游业发展的稳固的、不容忽视的影响因素。
正如我们所估计的，CSM1模型对影响中国1978—2005年各省(市、区)入境旅游发展的时空变化机制的分析基本是科学和准确的，有积极的意义，但由于判定系数(R[2])和调整的判定系数(AR[2])较小，说明模型的拟合结果不尽如人意。
从CSM2模型(表1方程6—9)的参数拟合结果可以看出，判定系数(R[2])和调整的判定系数(AR[2])显著增加。方程的拟合优度良好，估计系数再次验证了我们对垄断性旅游资源因子和省域经济发展水平的分析，区位指数的剔除不是因为其影响力不强，而是因为它与“惯性指标”的多重共线性的结果，使其成为一种隐性因素。惯性参数对入境旅游业的贡献虽然随着时间的发展显著减小，但在各个时期都很显著。优惠政策参数在第三阶段和第四阶段非常显著，成为这两阶段贡献最大的参数。在第四阶段及其以后，省域经济发展水平的贡献逐步超过了“惯性”成为重要的影响因素。
3.2 结果分析
综合CSM1模型和CSM2模型，可以得到如下结论：
1978—1988年这段时期，影响中国入境旅游省域空间差异的主要因素是区位因素，其次是区域经济发展水平和垄断性旅游资源。此结论与我国入境旅游业在这一时期的空间分布是吻合的，从旅游外汇收入来看，1980年具有区位优势的北京、广州和上海三市占有全国旅游外汇总收入的83％，然后逐年下降至1988年的72％。所以我们把此阶段称为区位驱动阶段。
1989—1990年，是中国入境旅游业的下降和恢复增长阶段，各个变量的参数估计值都出现了异常变化，说明我国旅游业的这次波动与同期的经济波动的非完全同步性，旅游产业尤其是入境旅游产业因突发事件表现出的波动在局部地区可能更加强烈，表现出入境旅游产业的脆弱性。
1991—2000年，影响中国入境旅游省域空间差异的主要因素是优惠政策，惯性因素和省域经济发展水平次之，垄断性旅游资源对空间差异也有一定影响。此结论很好的阐释了一些中西部省(市、区)，如陕西、河南等，虽然具有明显的旅游资源优势，而在此阶段入境旅游业发展欠佳的原因。所以，我们把此阶段称为政策驱动阶段。
2001—2005年，影响中国入境旅游省域空间差异的主要因素是省域经济发展水平，其次是惯性因素。从此时期我国入境旅游业的空间分布来看，北京、广州和上海三市占有全国旅游外汇总收入比重在逐年下降，到2005年下降到53％，而一些经济强省如浙江、江苏和福建却有较大的发展。所以我们把此阶段称为资金驱动阶段。
以上分析表明，改革开放以来我国入境旅游业时空变异是多因素综合作用的结果，但从主导影响因素来看，其发展历史明显呈现出由区位因素驱动到政策因素驱动、再到资金因素驱动的机制转换特点。