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江苏省旅游经济增长差异时空演变特征与影响因素研究伍玉琳，吴舒璇
江苏镇江212013）（江苏大学，
从该区域旅游经济的绝对差异、相对差异及发展水平出发，结合ArcGIS以江苏省13个地级市为研究单元，要：
并使用Stata15建立空间计量模型对其影响因素进行测度。结果表10.2从时空两维对该区域的旅游经济增长进行分析，
并具有显著的空间溢出效应。条件和游客规模均对旅游经济增长有一定的促进作用，
时空演变；空间计量模型江苏省；旅游经济；关键词：中图分类号：F592
文献标志码：A
（2020）文章编号：1673-291X07-0153-06
摘
呈“苏南—苏中—苏北”梯度递减结构；且旅游服务水平、区位明，江苏省旅游经济分布格局存在明显的空间异质性，
引言
有丰富的江苏省作为全国经济综合竞争力第一的省域，旅游资源，是入境旅游和国内旅游者的重要旅游目的地。据2018年统计年鉴显示，2017年江苏省旅游业总收入11590.729
利用2005—2017年的旅游收入对其旅游经济增长究单元，
采用旅游外汇收入（亿美元）和国差异的演变特征进行分析，
来分别表征区域入境和国内旅游经济增内旅游收入（亿元）、江苏省旅游政务网。长水平[10]。数据来源于《江苏统计年鉴》旅游异程度；变异系数表征区域旅游经济的相对差异程度；经济发展水平梯度表征区域旅游经济的综合发展水平等级。计算公式如下：
标准差：Ds=
2.研究方法。本文以标准差表征区域旅游经济的绝对差
本文以江苏省13个地级市为研1.研究区域及数据来源。
年均增长12.2%；亿元，接待境内外游客74657.41万人次，占全省GDP的比年均增长9.6%；旅游业增加值5195亿元，国外对区域旅游经重超过6%，对国民经济的贡献逐年提高。济增长差异的相关研究始于20世纪70年代，主要集中于其时空差异特征、空间结构演变及影响因素等内容[1~3]。国内学者也从不同角度开展了大量研究，主要是采用区位熵、变异系数、基尼系数、泰尔指数、敛散性研究、探索性空间数据分析（ESDA）等定量研究方法[4~7]。而在形成差异的影响因素方面则主要归为旅游基础设施、经济发展水平、旅游服务水平、旅游资源等因素[8~9]。
从该领域的既有研究来看：第一，在研究视角上大多基忽略了其空间属性；第二，在研究于时间序列数据进行分析，
多尺度分析以及Moran’方法上大多采用传统统计学、sI等第三，在数分析方法，较少结合计量经济模型进行系统分析；故在江苏省区域据选取上大多忽略了国内旅游情况的影响。
本文综合运用多种旅游经济发展不平衡日益突出的背景下，
方法，从时空两维出发对其旅游经济增长差异特征和演变趋势进行研究具有重要意义。
变异系数：Vc=
姨軃（x-x）/n移i=1
i
2
n（1）
旅游经济发展水平梯度：軃T=xi/x
（3）
姨軃（x-x）/n移i=1
i
2
n軃/x
（2）
軃平梯度值，xi为i地区某年份旅游收入，x为n个地区某年份旅游收入的均值，n为地区数量。
（二）旅游经济增长差异的总体演变特征
从国内旅游经济来看，2005—2017年江苏省国内旅游经济增长迅速，呈绝对差异加速增大、相对差异缓慢缩小的趋势，总体走势较为平稳，但其分布格局存在较明显的空间异质性，旅游经济发展不均衡特征较为显著，总体差异仍然较大（见下页图员a）。
式中，Ds为标准差，Vc为变异系数，T为旅游经济发展水
一、江苏省区域旅游经济增长差异时空演变特
征分析
（一）数据来源及研究方法收稿日期：2019-09-19
“基于重心—GTWR模型的我国省域旅游FDI与入境旅游的时空耦合关系研究”（18C096）江苏大学学生科研项目基金项目：
（1994-）硕士研究生，从事旅游经济与区域经济研究；吴舒璇（2000-）江苏镇江人，伍玉琳，女，四川宜宾人，，女，作者简介：
学生，从事产业经济学与财务管理研究。
-153-
标800准700差6005004003002001000
1.2变异1系0.8数0.60.40.20年份
标70准60差5040
标准差30变异系数20
10
0000000000000000000000
2.5变异2系数1.5100.5标准差变异系数年份
a.国内旅游经济b.入境旅游经济图12005—2017年江苏省国内旅游经济、入境旅游经济标准差与变异系数
（见图1b）从入境旅游经济来看，可分为三个阶段：第一受2008年阶段，2005—2012年绝对差异呈波动上升的趋势，但在全金融危机影响，2009年江苏入境旅游经济有所下降，省旅游业及相关部门的积极应对下，又逐渐稳定并快速发展。而相对差异呈缓慢缩小的态势，体现出江苏省旅游经济发展极不均衡的状态。第二阶段，2012—2013年入境游增长势头出现逆转，同时引起相对差异的突然增大。2013年江苏省接待海外过夜旅游人数288万人次，比上年下降9%；旅游外汇收入23.8亿美元，下降6.3%。该阶段由于全球经济不景气导致海外游客、商务游客数量减少，人民币升值、环境质量问题、食品安全问题等多重因素的共同作用造成入境
[11]
“双下降”游出现罕见。第三阶段，2013—2017年绝对差异
将T>1.5的地区划分为旅游经参考胡文海等人的研究，
济发达区、1 从国内旅游来看，旅游经济较发达区增加而旅游经济欠发达区数量减少，并且国内旅游经济发展的集聚格局状态逐2005—2017年，江苏省国内旅游经济欠发达区占全部地级市总数量的百分比由38.5%降至30.8%，而国内旅游经济较发达区则跃升至7.7%。随着近年来旅游资源的深度开发、交通以及政府的政策推动，国内旅和接待服务设施条件的改善， 缩小了与旅游经游经济欠发达区的国内旅游收入持续增长， 趋同现象较为明显。但从全省的区域布局济发达区的差距， 徐州个别城市外，江苏省的旅游经济水平呈来看，除泰州、梯度递减的空间走势[6]。“苏南—苏中—苏北” N徐州 连云港宿迁 淮安盐城扬州 泰州南通镇江南京常州 无锡苏州旅游经济欠发达区旅游经济一般区旅游经济较发达区旅游经济发达区渐被打破，各地级市有趋于均衡化发展的态势（见图2）。 在2012年江苏省旅游业投资额的强劲加速继续平稳增长， 增长下，2013—2017年江苏省旅游经济增长的相对差异开始逐步缩小。 （三）旅游经济增长差异的时空格局演变 连云港宿迁 淮安盐城扬州 泰州南通镇江南京常州 无锡苏州2005年 连云港宿迁 淮安盐城扬州 泰州南通镇江南京常州 无锡苏州徐州徐州 2011年2017年 图2江苏省国内旅游经济增长差异空间演变格局 从入境旅游来看，2005—2017年江苏省入境旅游经济欠结构依然存在。长期以来，苏南地区的旅游发展水平领先于发达区数量所占百分比从46.2%跃升至76.9%，而入境旅游经济一般区则23.1%减少至0%（见图3）。可以看到，入境旅梯度递减的游经济发展变动较大，但是“苏南—苏中—苏北” 连云港宿迁 淮安盐城 扬州泰州 连云港宿迁 淮安盐城 扬州泰州苏中、苏北地区，且其内部差异相对较小，呈现出较高水平的均衡发展态势。这也导致地区间旅游经济的空间差异逐渐增大，发展不均衡的态势进一步加剧。 N徐州 连云港宿迁 淮安盐城 扬州泰州 旅游经济欠发达区旅游经济一般区南通 旅游经济较发达区旅游经济发达区徐州徐州 南京镇江常州无锡苏州2005年 -154- 南通 南京镇江常州无锡苏州图3 南通 南京镇江 常州 无锡苏州2011年2017年江苏省入境旅游经济增长差异空间演变格局 二、江苏省区域旅游经济增长差异的影响因素研究 （一）模型设定和计量方法 1.指标选取。本文结合江苏省旅游经济发展水平和现实 行分析，指标选取（见表1）。其中，旅游总收入为国内旅游收用以衡量入与当年平均汇率和入境旅游收入的乘积之和，地区旅游经济增长水平。历年汇率数据来自中国人民银行官网（http：//www.pbc.gov.cn）。此外，本文采用简单二分权重矩阵，遵循queen相邻规则[13]。 情况考量，选取江苏省13个地级市2013—2017年的数据进2.基本模型。以往对空间计量模型的应用主要集中于空间表1江苏省旅游经济影响指标选择 指标名称旅游经济增长水平旅游服务设施区位条件游客规模地区消费水平[14] （SAR模型）（SEM模型）自回归模型和空间误差模型，忽略 符号YSFHMNTCV指标含义旅游总收入旅行社个数高速公路里程数旅游接待人次社会消费品零售总额当SDM模型中的空间交互项系数兹i、因变量空间滞后 了空间效应的传导可能同时发生于因变量的空间滞后和随机而Lesage和Pace构建的空间杜宾冲击所造成的误差项变化。 （SAC模型）模型（SDM模型）和空间交叉模型将上述两种空间传导机制进行了综合考虑[15]。故为了获取拟合效果最优的空间计量模型，本文遵照SAR/SEM-SAC-SDM这一路径进行（4）（5）设定和检验，式、式分别为SDM模型和SAC模型。兹1WlnSFit+兹2WlnHMit+兹3WlnNTit+兹4WlnCVit+滋it 淄it=姿W淄t+滋it lnYit=琢i+酌t+籽WlnYit+茁1lnSFit+茁2lnHMit+茁3lnNTit+茁4lnCVit+lnYit=琢i+酌t+籽WlnYit+茁1lnSFit+茁2lnHMit+茁3lnNTit+茁4lnCVit+淄it （5） 区域间只存当SDM模型考察的空间交互作用不存在， 项系数籽以及回归系数茁i之间满足兹i=-籽茁i时，或者SAC模型中的空间滞后项的系数籽=0时，即相应的SEM模型： lnYit=琢i+酌t+茁1lnSFit+茁2lnHMit+茁3lnNTit+茁4lnCVit+淄it 满足滋it~iid其中，滋it和淄it是服从独立同分布的扰动项，（0，滓2）、淄it=姿W淄t+滋it （7） 淄it~iid（0，滓2）。 模型选择（二） 对旅游总收入进行全局空间相关性检验发现除2015年 （4） 其他年份的旅游总收入均在5%的水在10%水平下显著外， 平下显著，具有明显的全局空间正相关性。为提高回归结果选用SAR、的准确性，SEM、SAC和SDM模型的拟合效果进故这里的行估计。经豪斯曼检验，P<0.001，显著拒绝原假设，空间面板计量模型均选用固定效应。 四个模型调整的从表2可以看出，在模型拟合效果上， 即兹i=0或（5）式中姿=0时，相应在单向空间相关，（i=1~4）时，的SAR模型： lnYit=琢i+酌t+籽WlnYit+茁1lnSFit+茁2lnHMit+茁3lnNTit+茁4lnCVit+滋it 表2 模型变量lnSFlnHMlnNTlnCV籽SAR0.0864（0.0539）0.0545（0.0315）0.834***（0.0750）0.0163其中SDM模型、（6）R2均大于0.97，能解释因变量的97%以上， 空间面板计量回归结果 SEM-0.0788（0.0703）0.0183（0.0589）1.190***（0.0387）0.139**--SAC0.0115（0.0637）0.0743*（0.0361）0.582***（0.0855）-0.0491SDM0.108（0.0565）0.151*（0.0729）1.207***（0.0332）-0.03920.120**（0.0385）-155- （0.0984）0.305***（0.0552）（0.0435）（0.0431）0.573***（0.0816）（0.0456）续表 模型变量姿滓2W*lnHMR-sqSAR-0.000747-0.9805--SEM（0.2167）（0.0011）-0.9723--0.572**SAC-0.793***0.000641*-0.9813-（0.1317）（0.0003）SDM-0.00527***-（0.0005）0.00584***（0.0010）（0.1217）14.64490.97430.571***Log-L14.644914.644914.6449注：括号内为t值，“-”表示此项为空；其中SDM模型中的自变量经检验发现lnHM***、**、*分别表示1%、5%、10%显著水平；具有更为显著的空间滞后效应，故这里仅将其纳入考虑。SEM模型和SAC模型回归系数显著个数相对较多。为进一 择空间SDM模型进行分析。 （三）结果分析 本文分别对SDM模型下的三种效根据上述检验结果，并做进一步分析。应进行检验， 步判断SDM模型是否满足能等价转换为SAR和SEM模型的原假设H0颐兹i=0和H1颐兹i=-籽茁i，进行LR检验[16]，结果显示均故SDM模型包含的两种在1%的显著性水平下拒绝原假设， 本文选表3的结果显示，SDM模型中lnNT的水平项均对旅游空间传导机制对经济增长的作用不可忽略。基于此， 表3SDM模型的个体固定效应、时点效应和个体时点双固定效应的比较 模型变量lnSF个体固定效应0.105（0.0830）0.0444（0.0870）0.810***（0.1713）-0.106（0.1090）0.343（0.2159）-0.263（0.2192）0.601*（0.3024）-0.0392（0.2100）时点固定效应-0.00466（0.0558）0.1（0.0667）1.266***（0.0292）-0.0113（0.0387）-0.611***（0.1196）0.654***（0.1287）0.405（0.2333）0.262**（0.0878）个体时点双固定效应-0.0309（0.0970）0.0927（0.0498）0.626***（0.1011）-0.022（0.0945）-0.159（0.2303）0.0856（0.2121）0.471*（0.1906）0.00104（0.0888）lnHMlnNTlnCVW*lnSFW*lnHMW*lnNTW*lnCV-156- 续表 模型变量籽滓2个体固定效应-0.0708（0.1811）0.000682***（0.0001）0.981514.6449时点固定效应-0.148（0.2020）0.00273***（0.0005）0.971814.6449个体时点双固定效应-0.393**（0.1320）0.000526（0.0003）0.973414.6449R-sqLog-L注：括号内为t值，***、**、*分别表示1%、5%、10%显著水平。经济增长有显著影响，而空间交互项系数在时点固定效应下更为显著，故这里选择时点固定效应，并对空间滞后项进一表4步调整。 Lesage和Pace基于模型的自身偏导数和交叉偏导数来推导直接效应和间接效应[17]，计算结果（见表4）。 参考为了正确估计出模型中自变量对因变量的影响， SDM模型的直接效应、间接效应和总效应 直接效应0.1110.1671.215-0.0416P值0.0570.0340.0000.344间接效应0.01430.6550.161-0.00625P值0.1110.0000.0040.379变量lnSFlnHMlnNTlnCV总效应0.1250.8221.376-0.0479P值0.0560.0000.0000.344在各个效应中，lnSF的直接效应和总效应系数在10%的水平下显著。其中，lnSF的直接效应回归系数为0.111，总效应回归系数为0.125，表明本市的旅游服务设施每增加1%，会对本市的旅游经济带来0.11%的增长，对该市及其邻近地区的旅游经济产生0.13%的总经济增长效应。而间接效应不显著，无明显的空间溢出效应。这也反映出一个地区的旅游旅游服务设施对旅游服务水平体现了旅游业发展的软实力，经济增长的促进作用也是不容忽视的。 间接效应和总效lnHM的直接效应在5%的水平下显著， 平下都未通过检验。虽然社会消费品零售总额在一定程度上它反映了一地的消费水平，但结合江苏省的实际情况来看，对江苏省的旅游经济未能产生有效影响。 三、政策建议 基于以上分析，本文提出以下促进江苏省旅游经济增长协调与均衡发展的相关建议。 第一，加强城市旅游合作，缩小省内旅游经济差异。加大对经济发展水平较弱的苏北地区的扶持力度，借助内部徐州丰富的旅游资源进行优势互补，增强区域旅游发展的整体知名度。进一步通过外部苏中、苏南地区的空间溢出效应，促进全省旅游经济网络形成从规模到质量的整体优势。 第二，完善交通设施建设，构建全方位的旅游出行网络。将加快完善江苏省铁路、公路、水运和航空等交通设施建设，形交通和旅游深度融合，构建全方位的交通旅游出行网络，成链接江苏省旅游网络的辐射带。 增加江苏第三，健全旅游服务设施，提升旅游服务水平。省旅游服务设施投资，发挥政府引导功能，重点加大对苏北、此外，加大第苏中的支持，以完善各地级市的旅游服务设施。三产业的人才引进，以进一步提升旅游服务水平。 以当地特第四，突出地域化特征，增强游客区域流动性。城市色旅游文化、美食文化为依托，借助江苏夜间城市风貌、 -157- 应在1%的水平下显著。其中交通条件所带来的空间溢出增长效应占总增长效应的79.7%，表明发达的交通条件带来的随着自驾空间溢出效应对一省的旅游经济增长有重要贡献。江苏省游、乡村生态游、民俗文化游等新兴旅游业态的兴起，内中短途旅游出行使用高速公路的比例超过了90%[17]。良好的交通设施提供了较好的可进入性，加强了城市间的区位联系，对周边城市的旅游经济也有积极的推动作用。 lnNT的三种效应均在1%的水平下显著，但一地的游客 规模对旅游经济增长的直接效应贡献更大。国内旅游和入境旅游的发展推动了江苏省的经济发展，极大地促进了江苏省 旅游经济水平的大幅增长，同时形成了强大的旅游吸引力，使得更多的国内外游客涌入。 lnCV对旅游经济的影响不明显，三种效应在10%的水 生活的再设计，使更多游客愿意停留休憩，以促进当地经济效益的增长。同时，过夜游客的增加可能提升游客的区域流参考文献： 动性，由此通过空间溢出效应推动实现江苏省旅游经济整体水平的提升。 “greatrecession”[1]CelliniR.，CucciaT.TheeconomicresilienceoftourismindustryinItaly：Whatthedatashow[J].TourismManage原[2]ChristallerW.SomeconsiderationsoftourismlocationinEurope：theperipheralregion-underdevelopedcountriesrecreationareas曹明明.基于时空尺度下陕西省旅游经济差异及形成机制研究[J].旅游科学，[4]郝俊卿，2009，(6)：35-39. 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[责任编辑刘瑶] 因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容