重庆旅游产业集群与旅游经济增长的实证研究

王丽雯，罗永刚，王　赟

(重庆理工大学 管理学院，重庆　400054)



重庆旅游产业集群与旅游经济增长的实证研究

王丽雯，罗永刚，王赟

(重庆理工大学 管理学院，重庆400054)

摘要：针对传统经济增长理论局限所导致的研究结果偏颇问题，基于旅游产业集群新视角，采用广义矩阵法(GMM)对重庆市2005—2015年12个旅游相关行业数据进行分析，得出旅游产业集群与旅游经济增长存在倒“U”型曲线关系，并提出合理发展旅游产业集群以促进区域旅游经济增长的建议。

关键词：旅游产业集群；旅游经济增长；重庆市

用传统经济增长理论研究旅游经济增长存在一定的局限性，最初以资本和劳动为基础的古典经济学，引入外生技术进步的新古典经济学，技术进步内生化的新增长理论，以制度安排和制度变迁为解释变量的制度经济学、传统经济增长理论强调企业和市场在资源配置中的重要作用，制度可以有效促进公平以及经济增长[1]，但忽视了配置资源、协调经济活动以及空间因素，而产业集群是相关联的经济活动或企业在特定空间上的集聚[2-3]。旅游业的特殊性使其更易产生集群效应。旅游活动包括“吃、住、行、游、购、娱”，特定地区的旅游资源吸引游客到达旅游目的地，而旅游目的地为游客提供各种服务，大量相关辅助产业在某一地区集聚提升了该地区的竞争力[4]。因此，本文从旅游产业集群视角研究旅游经济增长，通过有效构建旅游产业集群提升区域旅游经济增长。

近几年，随着经济增长产业集聚化突出，产业集群与经济增长的关系研究已经成为经济增长理论研究的新趋势。宋慧林、宋海岩根据Krugrnan提出的“新经济地理学”将空间因素纳入到旅游经济增长的研究中，提出空间传导机制可以产生旅游经济溢出效应[5-6]。Philippe Martin指出空间上的集聚与经济增长存在相互影响的内生化过程，企业在空间上的集聚可以促进资源的有效配置、节约成本、提升凝聚力从而促进经济增长，同时经济增长也可以影响企业在特定位置上的集中[7]。一些学者开始把产业集群应用到旅游领域研究旅游产业集群的经济效益，如王凯、易静指出旅游产业集聚可以提高产业绩效，特别指出旅游产业集聚对产业利润率和劳动生产率的提高有显著的正向影响，但对于就业机会的增加影响甚微[8]。此外，刘燕对呼包鄂文化旅游产业的集群化发展进行了研究，并认为集群化有利于区域文化旅游产业发展[9]。

李岚认为可以通过引导、扶持农村旅游产业集群，促进农村旅游的可持续发展[10]。冯卫红、胡建玲认为旅游产业集群企业网络联结强度和网络密度与企业绩效均呈显著的正向相关性，而由于旅游产业集群的特性，网络中心度与企业绩效的相关效应并不显著[11]。然而，目前我国对旅游产业集群与旅游经济增长的实证分析还不够深入。旅游业的快速发展凸显了旅游产业集群的优势，旅游集群产生的关联经济效益显而易见，这就迫切需要对旅游集群与旅游经济增长的关系做出具体研究。

一、 研究方法

广义矩阵法(Generalized Method of Moments，即GMM)最早是由Arellano和Bover[12]以及Blundell和Bond[13]分别提出的用来解决含义异方差和自相关的回归分析。其计算原理如下：

(1)

其中，Yi,t表示因变量，Xi,t表示自变量，δi表示个体效应，εi,t表示随机误差项。

GMM方法中首先要选择合适的工具变量产生相应的矩条件方程。因此，将式(1)一阶差分处理得到如下方程(2)：

(2)

为了避免ΔYi,t-1和Δεi,t产生相关，选择Yi,t-2和ΔYi,t-2作为工具变量，并确定以下矩条件：

(3)

GMM方法中，通常是用J统计量即目标函数迭代收敛达到的极小值来评价模型估计的优劣，而不用定义拟合度R2和F统计量。

本文运用动态面板数据模型从线性和非线性两者方面分析旅游产业集群与旅游经济增长的关系。模型中含有因变量的滞后项Yi,t-1，Yi,t-1与δi会产生自相关，所以用动态面板广义矩阵可以更好地解决回归问题。

根据GMM方法构建模型(Ⅰ)、(Ⅱ)，模型(Ⅰ)从线性的角度论证LQ与lnPTR之间的关系。在模型(Ⅰ)中引入非线性变量LQ2，建立模型(Ⅱ)，从非线性的层面论证LQ与lnPTR之间的关系。

建立模型(Ⅰ)、(Ⅱ)如下：

lnPTRi,t-lnPTRi,t-1=γ1(LQi,t-LQi,t-1)+

γ2(lnPTRi,t-1*LQi,t-lnPTRi,t-2*LQi,t-1)+

(εi,t-εi,t-1)

(Ⅰ)

lnPTRi,t-lnPTRi,t-1= γ1(LQi,t-LQi,t-1)+

lnPTRi,t-2*LQi,t-1)+(εi,t-εi,t-1)

(Ⅱ)

其中，LQi，t表示t时期的第i个旅游行业集聚度；lnPTRi，t表示t时期每个旅游行业的总旅游经济收入除以该行业的旅游从业人数，即人均旅游产出；lnPTRi,t-1表示人均旅游产出的滞后项；lnPTRi，t-1*QLi，t表示交互项；δi代表行业个体效应；εi,t为残差项。

二、重庆旅游产业集群现状分析

(一)旅游产业集群分析

通过查找《中国统计年鉴》和《重庆市旅游业统计公报》，运用区位熵指数计算重庆市2001-2015年总收入的集聚度，计算结果(见表1)表明重庆市旅游产业总收入区位熵指数均大于1，且都达到2以上，说明重庆市旅游产业集群高于全国水平，且集群水平很高。

表1　2001—2015年重庆市旅游业区位熵指数

首先，从总量上来看，2001—2015年重庆市旅游产业发展迅速(见表1)。旅游总收入从2001年的177.6亿元增加到2015年的2 251.31亿元，大约增长了11倍；重庆市旅游总收入所占比例大于全国旅游总收入所占比例。

其次，从旅游收入增长率来看，2003年重庆市旅游收入增长率和全国旅游收入增长率均有所下降，重庆市下降的幅度较大；从2004年到2012年重庆市与全国的增长幅度都比较大，2013年旅游收入增长幅度都不高，但旅游总体收入处于上升阶段。除2003年增长率为负、2013年增长率比较小外，其余增长率均高于10%(见图1)。2003年“非典”突袭使我国经济受到很大的冲击，其中旅游业受到的冲击最大，旅行社、旅游交通、餐饮住宿等收入明显减低甚至企业破产。旅游业面临1989年以来第一次负增长的严峻形势[14]。2013年我国经济旅游收入受全球经济持续低迷等因素影响处于明显下降状态。

图1　重庆市旅游收入和全国旅游收入增长情况

(二)旅游产业结构分析

根据研究需要和数据的可获得性，本文将旅游业划分为以下12个行业并做出具体分析，主要包括星级酒店、旅游景区、旅行社、艺术、文物、文化娱乐、群众文化、图书馆、旅游交通运输(包括铁路运输、公路运输、水上运输、航空运输)，运用区位熵公式以各行业的从业人数计算出2005—2015年各行业的旅游区位熵(见表2)。

表2　重庆市旅游业行业区位熵指数

从总体来看，重庆市旅游行业集聚度呈上升趋势，旅游景区、星级酒店、旅行社作为旅游集群的核心层次集聚度增长率都大于零，艺术业是伴随时代发展的新兴行业，其集聚度增长率达到127.53%。但少数行业集聚度有所下降，如图书馆、铁路运输业、水上运输业。其中，水上运输业集聚度下降最明显，达到-36.75%。

第一，集聚度的大小分析。旅游景区、文化娱乐、群众文化、公路运输集聚度一直很高，艺术、文物、图书馆3个行业的集聚度比较低。形成这种现象的主要原因是：旅游景区、文化娱乐、群众文化、公路运输对劳动力的需求比较高，在旅游集群要素上容易形成相互流动性；而艺术、文物、图书馆相对独立，其对劳动力的需求比较小且技术性比较强，因而集聚度相对较低。

第二，集群发展阶段分析。2015年重庆市图书馆、铁路运输、旅行社、艺术和文物的区位熵小于1，其中图书馆和铁路运输集聚水平明显比较低；高度集聚的产业中有旅游景区、星级酒店、文化娱乐、群众文化、公路运输、水上运输、航空运输。

第三，集聚度增长率分析。对于所选择的12个行业中有9个行业的集聚度有所增长，尤其是艺术的集聚度增长最明显，达到127.53%，主要是由于近几年重庆市加强对文化旅游、工艺美术等文化类产业和旅游业的有效融合。

第四，集聚度在各行业中的横向比较。2005年艺术、旅行社、航空运输的集聚度非常低，星级酒店、旅游景区的集聚程度比较平稳，而在交通运输方面，水上运输明显是最主要的运输方式，集聚程度较高。而在2015年文化、文物、旅行社、航空运输已经基本形成集聚，旅行社、艺术、航空运输是集聚程度增长最明显的3个行业。图书馆、铁路运输集聚度一直较低，其他行业集聚程度都比较平稳。

综上分析可知，星级酒店、旅行社、旅游景区作为旅游产业集群的核心行业，旅行社的集聚度增长比较明显；艺术、文物、文化娱乐、群众文化、图书馆作为旅游产业集群的关联行业，文化娱乐、群众文化的集聚度一直较高，区位熵都大于1，图书馆的集聚度一直比较低，而艺术业增长最快，文物业比较平稳；交通运输作为旅游产业集群的辅助行业，航空运输增长幅度最大，水上运输有所下降，而公路运输、铁路运输比较平稳。

三、旅游产业集群与旅游经济增长的GMM分析

从上述分析可以看出，重庆市旅游产业集群已形成，且在重庆市旅游经济增长中发挥着重要的作用[15]。本文探讨重庆旅游产业集群对旅游经济增长的关系以期为旅游可持续发展提供建议。

根据表2中各行业的区位熵LQi,t以及各行业的人均产出lnPTRi,t数值，运用模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)通过Eviwes软件统计模型估计结果(见表3)。

表3　区位熵指数与旅游经济增长估计结果

注： *、**、***分别代表在 10%、5%、1%水平上显著。括号内为t统计量。

在这两个模型中AR(1)的值都小于0.05，AR(2)的值都大于0.05，说明模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)中的残差项都存在一阶自相关、二阶不相关，所以该模型是有效的。从Hansen和Sargan的检验结果来看，都通过了检验，说明工具变量的选取是有效的，不存在过度识别问题。

在模型(Ⅰ)中LQ的系数大于零，说明旅游产业集群的集聚度与旅游经济增长存在正相关关系，但是没有通过检验，表明LQ与lnPTR的确存在一定的关系，但不是简单的线性相关。在模型(Ⅱ)中非线性变量LQ2的系数小于零，且在1%的水平上通过了检验，在统计上是显著的，说明旅游产业集群对旅游经济增长存在门槛效益；另外，LQ的系数大于零，并且在5%的水平上通过检验，证实了旅游产业集群的集聚度与旅游经济增长存在非线性相关的关系，即倒“U”型关系。也就是说，在集聚初期，旅游产业集群对旅游经济增长具有促进作用，当集聚达到一定程度时，旅游产业集群又阻碍旅游经济的增长。

对于滞后项lnPTR(-1)在模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)中的系数都大于零，并且分别在5%和1%的水平上通过了检验，说明滞后一期的旅游经济对当前旅游经济有促进作用。对于交互项LQ×lnPTR(-1)在两个模型中的系数都小于零，说明两者之间并不是单一的正相关关系，进一步论证了两者之间的倒“U”型关系。旅游产业集群在形成初期，大量的资源在特定地区集中，促使旅游产业在相同的社会环境、文化环境以及经济环境中协同发展，有效整合旅游资源、优化旅游配置，形成良好的竞争与合作关系，促进区域旅游经济的快速增长[16]。但是当旅游企业在特定地区过度集中时又会打破这种平衡关系，造成恶性竞争，甚至给旅游目的地的品牌增加污点，从而抑制当地旅游经济的增长。

四、结论及建议

本文通过计算旅游产业中的12个具体行业的集聚度，对重庆市旅游集群现状做出具体分析，然后运用动态面板广义矩阵法对重庆市旅游产业集群的集聚度与旅游经济增长的关系做了实证研究。结果表明：第一，重庆市旅游产业规模集群的集聚水平较高；重庆市旅游产业结构中旅游景区、群众文化、文化娱乐、公路运输、水上运输行业集聚水平较高，航空运输、艺术行业集聚水平变化明显，其他行业呈均衡分布。第二，旅游产业集群与旅游经济增长呈非线性的倒“U”型关系，这种倒“U”型关系是中国各地域旅游产业集群与旅游经济增长关系的一种共性。

基于此，本文对重庆市旅游产业发展提出以下建议：

第一，建立区域间的联合发展，扩大旅游产业集群规模。以旅游产业发展为契机，促进本地区与周边区域的协调发展。比如，在扩大重庆市旅游集群上可以重庆为原点，整合大武陵文化旅游经济圈、三峡旅游综合改革试验区、成渝经济区，实现跨区域合作。大力落实重庆五大功能区域发展战略，强化规划指导和政策支持，促进全市旅游产业一体化科学发展，实现各区县旅游差异化发展。

第二，推进旅游与文化深度融合，丰富旅游产业集群结构。加强文化创意产业的发展，通过培育文创产业品牌，营造良好的文化创意氛围，加大政府对文化创意产业的支持力度，搭建优质投融资平台。以两岸文创产业园等项目为龙头牵引，加强文创产业与旅游产业的深度融合，将文创产业深度渗透到旅游产业各个要素和发展维度，形成以文促旅、以旅带文的产业发展链条。

第三，加强相关行业协同发展，实现综合效益型增长方式。突破传统的旅游产业界限，形成“大旅游产业”格局，强调旅游业与工业、农业、林业、文化产业、体育产业、商贸产业、交通运输业的融合与互动，充分发挥旅游业的关联带动效应，促进和鼓励产业融合性新业态的发展，在区域内形成完整的旅游产业链和产业带，最终实现旅游业带动多种产业共兴共荣的局面，带动整个地区的经济发展。

参考文献：

[1]左冰.中国旅游经济增长因素及其贡献度分析[J].商业经济与管理,2011(10):82-90.

[2]王润,刘爱利,郑健，等.北京市怀柔区雁栖镇旅游产业集群特征研究[J].地域研究与开发,2015(3):96-100,142.

[3]陈绍友，常娟.西部旅游发展战略思考[J].重庆师范大学学报(哲学社会科学版),2015(1):102-107.

[4]舒小林,柴用栋,高应蓓，等.旅游产业(虚拟)集群的空间结构研究——以贵州省为例[J].经济地理,2014,34(10):185-192.

[5]PAUL R K,VENABLES J.Globalization and the inequality of nation[J].Quarter of journal economics，1995，60:857-880.

[6]宋慧林,宋海岩.中国旅游创新与旅游经济增长关系研究——基于空间面板数据模型[J].旅游科学,2011,25(2):23-29.

[7]PHILIPPE M，GIANMARCO I P O．Growth and agglomeration[J]．International economic review，2001,42(4):947-968．

[8]王凯,易静.区域旅游产业集聚与绩效的关系研究——基于中国31个省区的实证[J].地理科学进展,2013,32(3):465-474.

[9]刘燕.呼包鄂文化旅游产业集群化发展研究[J].财经理论研究，2015(4)：81-87.

[10]李岚.以培育旅游产业集群推进农村旅游业发展的思考[J].天津农业科学,2014,20(6):31-34.

[11]冯卫红,胡建玲.旅游产业集群网络结构与企业绩效关系研究[J].经济问题,2016(2):125-129.

[12]ARELLANO M,BOVER O.Another look at the instrumental variable estimation of error components models[J].Journal of econometrics,1995,68:29-51.

[13]BLUNDELL R,BOND S.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[J].Journal of econometric,1998,58:277-297.

[14]魏小安,付磊.旅游业受 “非典”影响情况分析及对几个相关问题的辨析[J].旅游学刊,2003,18(4):14-23.

[15]江燕玲，张果.重庆直辖以来旅游业对区域经济发展贡献度分析[J].重庆三峡学院学报，2015(6)：50-54.

[16]尹罡，张旻.旅游产业转型背景下资源非优区旅游开发研究——基于湖南省益阳市的案例分析[J].重庆理工大学学报(社会科学)，2014(3)：52-57.

(责任编辑冯军)

收稿日期：2016-04-05

作者简介：王丽雯(1988—)，女，河南濮阳人，硕士研究生，研究方向：旅游开发与规划。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.07.011

中图分类号：F062.9

文献标识码：A

文章编号：1674-8425(2016)07-0074-06

An Empirical Study on the Tourism Industrial Cluster and the Tourism Economic Growth in Chongqing

WANG Li-wen, LUO Yong-gang, WANG Yun

(College of Management, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Abstract:Aiming at the biased problem of the research result caused by limitations of the traditional economic growth theory, this paper analyzes the data from 12 tourism related industries of Chongqing in 2005-2015 from the new perspective of tourism industrial cluster by using the Generalized Method of Moments (GMM) research methods, and finds that there exists the inverted “U” type curve relation between the tourism industrial cluster and the tourism economic growth. It is suggested that the reasonable development of the tourism industrial clusters is needed to promote the regional tourism economic growth.

Key words:tourism industry cluster; tourism economy growth; Chongqing

引用格式：王丽雯，罗永刚，王赟.重庆旅游产业集群与旅游经济增长的实证研究[J].重庆理工大学学报(社会科学)，2016(7):74-79.

Citation format：WANG Li-wen, LUO Yong-gang, WANG Yun.An Empirical Study on the Tourism Industrial Cluster and the Tourism Economic Growth in Chongqing [J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(7):74-79.