• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      環(huán)云南地區(qū)入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展的空間溢出及門檻效應(yīng)

      2020-04-17 09:49:50范嘉琪
      宜春學院學報 2020年2期
      關(guān)鍵詞:門檻入境增長率

      范嘉琪

      (宜春市人才交流中心,江西 宜春 336000)

      關(guān)于入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系,國內(nèi)外有不少學者進行了相關(guān)研究。在國外,如Marin研究發(fā)現(xiàn),如果旅游對經(jīng)濟表現(xiàn)較強的外在性時,旅游(包括入境旅游)將對經(jīng)濟具有促進作用[1]。LEE C等研究認為,無論是國內(nèi)旅游還是入境旅游均是促進經(jīng)濟增長的積極因素,對經(jīng)濟增長發(fā)揮著較大的作用[2]。Tosun研究發(fā)現(xiàn),入境旅游收入在一定程度上促進了經(jīng)濟的發(fā)展,其占GDP的比率也意味著其在經(jīng)濟中的貢獻率[3]。在國內(nèi),也有不少學者進行了相應(yīng)的研究。如馬寅虎從三個階段分析了中國近代入境旅游的發(fā)展,深入剖析了入境旅游不僅可以改善和增加旅游接待設(shè)施,而且直接增加了地區(qū)旅游收入[4]。柳思維等研究發(fā)現(xiàn),入境旅游與我國經(jīng)濟增長存在著長期均衡關(guān)系,入境旅游對國內(nèi)旅游的彈性達到了1.02,是國內(nèi)旅游的格蘭杰原因[5]。張麗峰根據(jù)1978-2006年間樣本數(shù)據(jù)與空間狀態(tài)模型,深入分析了入境旅游與我國經(jīng)濟增長的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn):我國經(jīng)濟增長和入境旅游存在著動態(tài)的協(xié)整關(guān)系[6]。張晨研究發(fā)現(xiàn),上海入境旅游收入與GDP存在著長期均衡關(guān)系,上海入境旅游每增長1個百分點,將拉動經(jīng)濟增長0.93個百分點,且入境旅游是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因[7]。鹿磊等以1985-2006年統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本,采用協(xié)整檢驗與格蘭杰因果分析,研究發(fā)現(xiàn):黑龍江經(jīng)濟增長與入境旅游之間存在著協(xié)整關(guān)系,且兩者互為格蘭杰原因[8]。

      關(guān)于我國云、貴、川、渝、藏、桂地區(qū)入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展的研究,國內(nèi)日益增多。劉宏盈通過研究上海與西部旅游經(jīng)濟發(fā)展強度聯(lián)系發(fā)現(xiàn),與陜西的聯(lián)系強度最高,其強度達到了193,其余依次是四川(169)、云南(126)、重慶(93)、廣西(90)和內(nèi)蒙(50)[9]。唐仲霞等基于入境旅游共生關(guān)系研究發(fā)現(xiàn),青海的入境旅游對促進西藏的入境旅游影響相對較大,然而西藏的入境旅游卻對青海的入境旅游影響卻較小[10]。嚴偉賓運用面板模型研究發(fā)現(xiàn):不同地區(qū)的入境旅游對經(jīng)濟增長的溢出效應(yīng)不同,有利于北京、廣東、河北、安徽、內(nèi)蒙古、四川、貴州等地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展,但不利于天津、上海、云南、重慶等地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。同時,不少學者從集聚效應(yīng)探討入境旅游經(jīng)濟之間的相關(guān)性[11]。馬耀峰等研究發(fā)現(xiàn),四川入境旅游流的空間場效應(yīng)表現(xiàn)逐漸增強的變化趨勢,且輻射效應(yīng)明顯弱于其集聚效應(yīng);在入境旅游上,四川重點要加強與北京、上海、廣東、云南、陜西、江蘇的合作,構(gòu)建環(huán)渤海區(qū)域旅游通道,從而實現(xiàn)其入境旅游空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化[12]。劉宏盈等研究發(fā)現(xiàn),云南入境旅游流有46.169%是從長三角、京津冀、珠三角中轉(zhuǎn)擴散而來。其中云南最大入境旅游擴散地為京津冀地區(qū),其次為長三角地區(qū),再次為珠三角地區(qū)[13]。翁瑾研究發(fā)現(xiàn),旅游業(yè)的發(fā)展,入境旅游正日益由傳統(tǒng)的熱點區(qū)域已逐漸擴散到了云南等傳統(tǒng)旅游的邊緣區(qū)域,云南正日益成為與桂林、西安相當?shù)男碌娜刖陈糜渭壑行腫14]。李創(chuàng)新等研究發(fā)現(xiàn),云南省入境旅游流集聚和擴散的主要“二次客源地”為北京、上海、廣東、四川、廣西、陜西、重慶,其中,云南省向廣東、上海、廣西擴散入境流的能力略大于上海、廣東、廣西集聚入境旅游流的能力,云南省向北京、四川、陜西、重慶擴散入境流的能力略小于從北京、四川、陜西、重慶集聚入境旅游流的能力;云南省向貴州擴散入境流的能力顯著小于從貴州集聚入境旅游流的能力;全國其他地區(qū)對云南省入境旅游流的集散影響相對較小。四川省入境旅游流擴散和集聚地為北京、上海、廣東、云南、西藏、重慶。四川省向北京、上海、重慶、西藏擴散入境流的能力略大于從北京、上海、重慶、西藏集聚入境旅游流的能力,四川省向廣東、云南、湖北、陜西擴散入境流的能力略小于從廣東、云南、湖北、陜西集聚入境旅游流的能力,全國其他地區(qū)對四川省入境旅游流的集散影響相對要弱[15]。王淑新以1996-2009年統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本,研究發(fā)現(xiàn):我國入境旅游具有分散化趨勢,主要是由于旅游投資、旅游資源、改革開放的推動作用所造成的[16]。王俊等以運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法實證了我國省際空間旅游經(jīng)濟發(fā)展的空間結(jié)構(gòu)特征及其效應(yīng)[17]。

      綜上所述,我們不難發(fā)現(xiàn),目前大多文獻是從時間維度來實證分析入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系,很少考慮到入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展之間是否存在著空間維度的異質(zhì)性特征。根據(jù)地理學第一定律,經(jīng)濟變量通常具有空間上的相關(guān)性。因此,本文以為在分析入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系時,應(yīng)該考慮其空間相關(guān)性及溢出效應(yīng),同時,還應(yīng)考慮到入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展是否存在門檻效應(yīng)。由于云南地區(qū)正成為新的入境旅游集聚之中心,所以本文以環(huán)云南地區(qū)(包括云南、西藏、貴州、四川、重慶、廣西)為研究樣本,探討六個地區(qū)局域范圍內(nèi)入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展的空間外溢效應(yīng)及門檻效應(yīng),從而為六個地區(qū)的入境旅游發(fā)展提供參考與建議。

      一、研究方法與數(shù)據(jù)來源

      (一)研究方法

      1.局域Moran′I。

      我們常常采用莫蘭指數(shù)(Moran′I)來計算變量的空間相關(guān)性,其公式為:

      Moran′I=C/D

      (1)

      Moran′I的取值為[1,1]。若Moran′I=0,則變量無空間相關(guān)性;若Moran′I<0,則變量為空間負相關(guān)性;若Moran′I>0,則變量為空間正相關(guān)。該指數(shù)絕對值越大,變量的空間相關(guān)性越強,空間集聚性越顯著。

      2.空間溢出效應(yīng)計量模型。

      經(jīng)濟變量一般具有空間關(guān)聯(lián)性以及異質(zhì)性特征,從而往往會引起觀察值所包括的信息少于空間經(jīng)濟數(shù)據(jù)獨立的假設(shè)。因此,為了獲取和觀察值獨立集合幾乎同樣程度的信息,在空間計量研究中將用到空間格局的有關(guān)結(jié)構(gòu)信息。常用的空間計量模型有兩種,一種為空間滯后模型(SLM模型),一種為空間誤差模型(SEM模型):

      SLM模型形式為:y=ρWy+Xβ+ε

      (2)

      其中,ρ表示空間滯后項系數(shù),W表示空間權(quán)重矩陣,采用二進鄰接標準進行計量,當i、j不相鄰,Wij=0,當i、j相鄰,Wij=1。ε表示隨機誤差,β表示y對X的影響系數(shù),SEM模型形式為:

      y=βx+ε,ε=λWε+μ

      (3)

      μ~N(0,δ2I)、ε~N(0,δ2I)

      其中,β表示解釋變量系數(shù),W表示空間權(quán)重矩陣,同樣采用二進鄰接標準進行計量,λ表示空間誤差系數(shù),衡量因變量與自變量的空間依賴作用,ε表示隨機誤差,μ表示呈正態(tài)分布的隨機誤差。

      空間滯后模型和空間誤差模型均反映了空間差異性和空間自相關(guān)性。在空間溢出實證中,究竟選擇哪個模型更合適,Anselin等(1995)提出了以下判定準則:若Lagrange Multiplier(Lag)比Lagrange Multiplier(error)顯著性更好,同時Robust LM(Lag)顯著而Robust LM(error)不顯著,那么就選擇SLM模型進行空間溢出效應(yīng)分析;若Lagrange Multiplier(error)較Lagrange Multiplier(Lag)更加顯著,同時Robust LM(error)顯著而Robust LM(Lag)不顯著,那么就選擇SEM模型進行空間溢出效應(yīng)分析。

      3.門檻效應(yīng)模型。

      為了進一步分析經(jīng)濟發(fā)展與入境旅游之間的作用機理,本文引入了Hansen(1999)門檻面板模型,通常單一門檻模型的設(shè)定如下:

      yit=uit+α1xitI(hit≤δ)+α2xit(hit>δ)+eit

      (4)

      其中,xit表示解釋變量,yit表示被解釋變量,uit為未觀測個體效應(yīng),hit表示門檻變量,δ表示門檻值。I(·)表示示性函數(shù),eit~iidN(0,σ2)表示隨機干擾項。

      則(4)可變?yōu)椋?/p>

      yit=uit+α'xit(δ)+eit

      (5)

      對(5)式去均值可得,

      (6)

      堆積全部觀測值,用矩陣表示(6)式:

      Y*=X*(δ)α+E*

      (7)

      我們可以用線性估計方法估計(7)式在給定門檻值δ情況下的α估計值:

      (8)

      其殘差平方和為:

      S1(δ)=Y*'[1-X*(δ)]'[X*(δ)'X*(δ)]-1

      (9)

      求得參數(shù)估計值后,接下來進行門檻效應(yīng)顯著性檢驗以及門檻估計值與真實值比較。如果存在兩個以上(含兩個)門檻值時,只需要重復(fù)上述過程即可求出。

      (二)數(shù)據(jù)來源

      本文的研究數(shù)據(jù)來自于中國統(tǒng)計年鑒(2007-2018),以及六個地區(qū)的統(tǒng)計年鑒(2007-2018),并以2006年為基期,對相關(guān)數(shù)據(jù)進行價格處理。

      二、環(huán)云南地區(qū)間入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展的空間相關(guān)性分析

      (一)空間相關(guān)性檢驗

      本文對2006-2017年的入境旅游收入的空間相關(guān)性、入境旅游人數(shù)空間相關(guān)性進行Moran′I檢驗,選取Randomization模擬999次檢驗Moran′I,其結(jié)果如表1、表2和表3。

      表1顯示,2006-2017年,各年入境旅游收入增長率全都呈空間負自相關(guān)性,除2013、2014年外,其他各年均通過了1%-10%的顯著性水平檢驗。

      表1 2006-2017年各地區(qū)入境旅游收入增長率的空間自相關(guān)

      表2顯示,除2014年、2016年入境旅游人數(shù)增長率呈弱正自相關(guān)性外,其余年份入境旅游人數(shù)增長率均呈現(xiàn)空間負自相關(guān)性,除2006年、2015年外,其余各年均通過了1%-10%的顯著性水平檢驗。

      表2 2006-2017入境旅游人數(shù)增長率的空間自相關(guān)

      表3顯示,各年gdp增長率全都呈空間負自相關(guān)性,除2007、2008年外,其余各年全都通過了1%-10%的顯著性水平檢驗。

      表3 2006-2017年各地區(qū)gdp增長率的空間自相關(guān)

      (二)空間相關(guān)模式及地區(qū)分布

      圖1 2006-2017年入境旅游收入平均增長率的Moran’I散點圖

      經(jīng)濟變量的空間相關(guān)模式大體為四種,這里可以用圖1、圖2、圖3來進行說明。第一種模式為高高(High-High)模式,位于第一象限,表示高增長區(qū)域與高增長區(qū)域相互包圍,又叫增長熱點區(qū);第二種模式為低低(Low-Low)模式,位于第三象限,表示低增長區(qū)域與低增長區(qū)域相互包圍,又叫增長盲點區(qū);第三種模式為低高(Low-High)模式,位于第二象限,其含義是低增長區(qū)域被高增長區(qū)域所包圍;第四種模式為高低(High-Low)模式,位于第四象限,其含義是高增長區(qū)域被低增長區(qū)域包圍。位于二、四象限的地區(qū),表示相關(guān)變量為空間負相關(guān)的異質(zhì)性,地區(qū)之間存在著極化作用,空間差異將逐漸擴大。位于一、三象限的地區(qū),表示其變量為空間正相關(guān)的均質(zhì)性,即地區(qū)之間存在擴散作用,地區(qū)之間的空間差異將逐漸縮小。

      圖2 2006-2017年入境旅游人數(shù)平均增長率的Moran’I散點圖

      圖3 2006-2017年GDP平均增長率的Moran’I散點圖

      為了在整體上把握2006-2017年環(huán)云南六個地區(qū)入境旅游收入、入境旅游人數(shù)與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的空間相關(guān)性,我們對2006-2017年入境旅游收入平均增長率、入境旅游人數(shù)平均增長率、gdp平均增長率進一步做了Moran’I散點圖分析,結(jié)果如圖1、圖2與圖3所示,對應(yīng)地區(qū)分布如表4所示。

      表4 地區(qū)空間相關(guān)模式

      圖1顯示,2006-2017年入境旅游收入平均增長率在總體上呈現(xiàn)負自相關(guān)性,其相關(guān)系數(shù)為-0.0530。圖1和表4表明,云南、貴州和廣西落入第三象限,在六個地區(qū)中,這三個地區(qū)入境旅游收入增長率排在最后三位,且這三個地區(qū)入境旅游收入增長呈正相關(guān)性,即一個地區(qū)旅游收入增長的變化會引起另兩個地區(qū)旅游收入增長同方向變化。重慶、四川、西藏落入第四象限,但這三個地區(qū)入境旅游收入增長呈負相關(guān)性,說明這三個地區(qū)旅游收入增長有極化作用作用??傊?,地區(qū)空間相關(guān)說明環(huán)云南六個地區(qū)入境旅游收入增長并非隨機分布,而是呈現(xiàn)出明顯的空間集聚效應(yīng)。

      圖2顯示,2006-2017年入境旅游人數(shù)平均增長率在總體上呈現(xiàn)負自相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為-0.0781。入境旅游人數(shù)增長率相對較低的云南、四川、廣西落入第三象限,但這三個地區(qū)入境旅游人數(shù)增長呈現(xiàn)相互促進的正向作用。入境旅游人數(shù)增長率相對較高的重慶、西藏、貴州落入第4象限,說明這三個地區(qū)入境旅游人數(shù)增長呈現(xiàn)互相抑制的負向作用,具體分布見表4??傊?,環(huán)云南六個地區(qū)入境旅游人數(shù)增長也并非隨機分布,表現(xiàn)出明顯的空間集聚效應(yīng)。

      圖3顯示,2006-2017年GDP平均增長率在總體上呈現(xiàn)較強的負自相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為-0.2230。從表4可以看出,貴州、廣西落入第三象限,說明這兩個地區(qū)GDP增長呈現(xiàn)正向促進作用。四川、西藏、重慶落入第四象限,說明這三個地區(qū)GDP增長呈現(xiàn)負向極化作用。云南單獨落入第二象限??傊?,環(huán)云南六個地區(qū)GDP增長也并非隨機分布,而是表現(xiàn)出一定程度的空間集聚效應(yīng)。

      三、環(huán)云南地區(qū)間入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展的空間溢出效應(yīng)檢驗

      (一)空間計量模型設(shè)定

      基于上文分析知道,由于gdp增長率與入境旅游收入增長率、入境旅游人數(shù)增長率存在著較為顯著的空間相關(guān)性,我們在分析三者的關(guān)系時應(yīng)該考慮其空間相關(guān)性,因此,在模型設(shè)定時應(yīng)該采用空間計量模型,否則就會產(chǎn)生較大的系數(shù)估計偏差。

      本文首先并設(shè)三者之間的時間維度線性面板模型為:

      gdpzzlit=βit+φ1srzzlit+φ2rszzl+εit

      (10)

      gdpzzl為gdp增長率,srzzl表示入境旅游收入增長率,rszzl為入境旅游人數(shù)增長率,i=1,2,…,6,表示環(huán)云南六個地區(qū),(10)中ε為隨機誤差。

      同時本文設(shè)相應(yīng)的空間滯后SLM、空間誤差SEM模型分別為:

      SLM模型:gdpzzlit=βit+φ1srzzlit+φ2rszzlit+ρWgdpzzlit-1+εit

      (11)

      SEM模型:gdpzzlit=βit+φ1srzzlit+φ2rszzlit+εit,εit=λWεit+μit

      (12)

      μit~N(0,δ2I)、εit~N(0,δ2I)

      (二)空間溢出效應(yīng)檢驗及結(jié)果分析

      為了比較時間維度線性模型與空間線性模型,本文對上面的(10)、(11)、(12)式進行相應(yīng)的估計,其結(jié)果見表5。

      表5 模型估計結(jié)果

      說明:***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平上顯著。

      從線性估計結(jié)果看,模型的擬合度為0.594523,該擬合度相對較低,造成這一結(jié)果的原因可能是忽視了經(jīng)濟變量的空間相關(guān)性,故在模型設(shè)定時應(yīng)考慮變量的空間相關(guān)性。

      從空間滯后模型檢驗結(jié)果可以看出,模型擬合度達到了0.783059,相對線性模型來說,擬合度提高了較多,這說明建模時加進變量之間的空間相關(guān)性是合理的。但該模型的擬合度仍不夠高,其原因可能主要是因為影響gdp增長的因素較多,本文主要是考慮了入境旅游對國內(nèi)生產(chǎn)總值的影響,因此模型的擬合度還不夠高。

      由于Lagrange Multiplier(Lag)=3.0790573,通過了5%的顯著性水平檢驗,而Lagrange Multiplier(error)=0.3617786,未通過10%的顯著性檢驗;同時,Robust LM(Lag)=5.4560977,通過了1%的顯著性水平檢驗,而Robust LM(error)=1.7388190,未能通過10%的顯著性水平檢驗,因此,在對gdp增長率、入境旅游收入增長率、入境旅游人數(shù)增長率建模時采用空間滯后模型SLM比采用空間誤差模型SEM更為合適。

      從空間滯后模型SLM檢驗結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn),入境旅游收入對經(jīng)濟增長的彈性為0.1026403,表明入境旅游收入每增長1%,就能拉動gdp增長0.1026403%。入境旅游人數(shù)對經(jīng)濟增長的彈性為0.03089483,表明入境旅游人數(shù)每增長1%,將拉動gdp增長0.03089483%。從檢驗結(jié)果我們發(fā)現(xiàn),空間自相關(guān)系數(shù)ρ=-0.2224723,且通過了5%的顯著性水平檢驗,說明針對環(huán)云南六個地區(qū)整體而言,某地區(qū)的入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展作用會對相鄰地區(qū)入境旅游對其經(jīng)濟發(fā)展起著一定程度的反向抑制作用。

      從表5我們發(fā)現(xiàn),空間滯后模型雖然提高了模型的擬合度,但與線性模型相比較,其入境旅游收入增長率、入境旅游人數(shù)增長率估計系數(shù)相對要低,其原因主要是由于長期以來,環(huán)云南六地區(qū)之間在入境旅游呈現(xiàn)空間負相關(guān)性,地區(qū)之間產(chǎn)生負的溢出效應(yīng)。

      四、環(huán)云南地區(qū)間入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展的門檻效應(yīng)分析

      (一)入境旅游對經(jīng)濟拉動效應(yīng)的門檻面板模型設(shè)定

      在已有的研究文獻中,還沒有關(guān)于入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展作用的門檻效應(yīng)方面的研究,本文認為入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展的作用不是簡單的作用過程,而是一個較為復(fù)雜的過程,可能存在一定的門檻特征。

      因此,為了探討環(huán)云南地區(qū)入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展的門檻特征,我們以入境旅游收入增長率、入境旅游人數(shù)增長率為門檻變量,根據(jù)Hansen(1999),本文設(shè)定如下門檻面板模型:

      gdpzzlit=β0+β11srzzlit?I(srzzlit≤δ1)+β12srzzlit?I(δ1δn)+γ11rszzlit?I(rszzlit≤η1)+γ12rszzlit?I(η1ηn)+ε

      gdpzzl表示gdp增長率,srzzl表示入境旅游收入增長率,rszzl表示入境旅游人數(shù)增長率,δ1,δ2,…,δn表示srzzl門檻值,η1,η2,…,ηn表示rszzl門檻值。I(·)表示示性函數(shù)。

      (二)門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

      我們采用Bootstrap反復(fù)抽樣500次,門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果見表6,從表6我們發(fā)現(xiàn),入境旅游收入增長率和入境旅游人數(shù)增長率各有一個門檻值。

      表6 門檻效應(yīng)檢驗

      注: *、**、***分別表示10%、5%、1%顯著性水平上顯著次。

      在門檻效應(yīng)檢驗的基礎(chǔ)上,我們進一步對門檻值進行估計,其結(jié)果見表7。從表7可以發(fā)現(xiàn),入境旅游收入增長率的門檻值為19.25%,當入境旅游收入增長率低于19.25%時,其對經(jīng)濟增長的彈性為0.1268,否則其對經(jīng)濟增長的彈性為0.0837。入境旅游人數(shù)增長率的門檻值為20.27%,入境旅游人數(shù)增長率低于20.27%時,其對經(jīng)濟增長的彈性為0.0467,否則其對經(jīng)濟增長的彈性為0.0274。這說明入境旅游增長對經(jīng)濟增長的影響并非呈現(xiàn)單調(diào)遞增或者單調(diào)遞減規(guī)律,而是存在著門檻效應(yīng),隨著入境旅游增長率提高,其對經(jīng)濟發(fā)展的彈性在減少,這進一步表明環(huán)云南地區(qū)入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展存在著空間溢出效應(yīng)。

      表7 門檻值與估計系數(shù)

      根據(jù)入境旅游收入增長率和入境旅游人數(shù)增長率門檻值,我們對六個地區(qū)進行相應(yīng)的歸類,其結(jié)果如表8所示。

      表8 門檻值區(qū)間與地區(qū)分布

      五、結(jié)論及政策含義

      (一)研究結(jié)論

      本文基于2006-2017年云、貴、川、渝、藏、桂六個地區(qū)面板數(shù)據(jù),運用空間面板計量回歸模型和門檻面板模型,對六個地區(qū)之間的經(jīng)濟發(fā)展與入境旅游收入增長、入境旅游人數(shù)增長的關(guān)系進行了全面分析,得出如下結(jié)論:

      1.空間自相關(guān)研究表明:從2006到2017年,所有年份的入境旅游收入增長率全都呈空間負自相關(guān)性。大多數(shù)年份入境旅游人數(shù)增長率均呈現(xiàn)空間負自相關(guān)性(除2014、2016年外),各年gdp增長率全都呈空間負自相關(guān)性。但從總體情況來看,六個地區(qū)在旅游收入增長、入境旅游人數(shù)增長、GDP增長呈現(xiàn)出一定程度的空間集聚效應(yīng)。具體來說:云南、貴州和廣西呈正相關(guān)性,而重慶、四川、西藏入境旅游收入增長呈負相關(guān)性。云南、四川、廣西入境旅游人數(shù)增長呈現(xiàn)相互促進的正向作用,重慶、西藏、貴州入境旅游人數(shù)增長呈現(xiàn)互相抑制的負向作用。貴州、廣西GDP增長呈現(xiàn)正向促進作用,四川、西藏、重慶GDP增長呈現(xiàn)負向抑制作用。

      2.空間計量回歸研究表明:空間滯后模型的擬合度為0.783059,高于線性模型的擬合度0.594523,表明入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展存在著非線性的空間外溢性特征。入境旅游收入每增長1%,將拉動gdp增長0.1026403%。入境旅游人數(shù)每增長1%,將拉動gdp增長0.03089483%。

      3.門檻面板回歸研究表明:入境旅游收入增長、入境旅游人數(shù)增長對經(jīng)濟發(fā)展有著顯著的門檻效應(yīng),并且各自存在著一個門檻值。入境旅游收入增長率的門檻值為19.25%。當入境旅游收入增長率低于此門檻值時,其對經(jīng)濟增長的彈性為0.1268,否則其對經(jīng)濟增長的彈性為0.0837。入境旅游人數(shù)增長率門檻值為20.27%,當入境旅游人數(shù)增長率低于此門檻值時,其對經(jīng)濟增長的彈性為0.0467,否則其對經(jīng)濟增長的彈性為0.0274。這說明隨著入境旅游增長率提高,其對經(jīng)濟發(fā)展的彈性在減少,從而驗證了環(huán)云南地區(qū)入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展存在著空間溢出效應(yīng)。

      (二)政策含義

      1.由于云南、四川、廣西入境旅游人數(shù)增長呈現(xiàn)正相關(guān)性,這可能是由于旅游產(chǎn)品和旅游結(jié)構(gòu)的差異性引起的,因此應(yīng)繼續(xù)實施這三個地區(qū)旅游差異化戰(zhàn)略,而西藏、貴州、重慶入境旅游人數(shù)呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)性,這說明重慶和貴州在旅游產(chǎn)品和旅游結(jié)構(gòu)上存在著一定的相似性,所以應(yīng)加大地區(qū)在旅游產(chǎn)品和和旅游結(jié)構(gòu)的差異性,形成自身的獨特性,對于西藏而言,改善交通、旅游基礎(chǔ)設(shè)施尤為重要。隨著云南日益成為我國入境旅游集聚之中心[14],因此環(huán)云南各個地區(qū)應(yīng)抓住這個有利機遇,加大旅游產(chǎn)品的開發(fā),形成自身獨特的具有核心競爭力的旅游景點,增加地區(qū)間旅游結(jié)構(gòu)的差異性和互補性,才能發(fā)揮地區(qū)間入境旅游的相互促進作用,化外部負效應(yīng)為正效應(yīng),分享云南入境旅游輻射所帶來的紅利。

      根據(jù)以往的研究,云南入境旅游流有46.169%是從長三角、京津冀、珠三角中轉(zhuǎn)擴散而來[13]。因此,云南應(yīng)努力打造好入境旅游中心,形成旅游產(chǎn)品的民族特色和核心競爭力,實施與這些地區(qū)旅游結(jié)構(gòu)、旅游產(chǎn)品的差異化戰(zhàn)略,同時,又要加大與這些地區(qū)的合作,從而確保對國外旅客的足夠吸引力,以進一步形成對周圍地區(qū)旅游擴散作用。作為云南周圍的其他地區(qū),一方面要抓住云南這個新興入境旅游中心之機遇,加大旅游產(chǎn)品開發(fā),形成自身的核心競爭力,同時也應(yīng)加大與北京、上海、廣州等地區(qū)的合作[12],拓展入境旅游客源。

      2.由于入境旅游對經(jīng)濟增長存在著空間溢出效應(yīng),呈現(xiàn)地理相關(guān)性特征和外在溢出性。這從某種程度上解釋了云南、廣西入境旅游發(fā)展較好,而經(jīng)濟增長相對較慢的原因,其原因可能是由于其對周圍地區(qū)產(chǎn)生了正向的空間溢出效應(yīng),從而促進周圍地區(qū)經(jīng)濟的增長,而自身卻受到了損失。同時也解釋了四川、貴州、西藏等入境旅游發(fā)展較慢,而經(jīng)濟增長效應(yīng)卻較快的理由,其原因可能是由于入境旅游發(fā)展得較好的周圍地區(qū)向其產(chǎn)生了正向溢出效應(yīng),從我們應(yīng)充分利用這一特性,合理整合與優(yōu)化旅游產(chǎn)品和旅游結(jié)構(gòu),可以更好地促進區(qū)域范圍內(nèi)經(jīng)濟的增長。同時,對于入境旅游輻射能力強的地區(qū),政府應(yīng)對這些地區(qū)加旅游產(chǎn)品開發(fā)的力度,以補償這些地區(qū)空間溢出效應(yīng)而造成的損失,促進其外部正向溢出效應(yīng)的充分發(fā)揮,從而帶動周圍地區(qū)入境旅游的發(fā)展與經(jīng)濟的增長。同時,入境旅游發(fā)展較慢的地區(qū),應(yīng)加大旅游產(chǎn)品開發(fā)和結(jié)構(gòu)調(diào)整,以促進區(qū)域范圍入境旅游的均衡發(fā)展。

      3.由于入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展存在著門檻效應(yīng),各個地區(qū)對入境旅游對其經(jīng)濟增長的作用并不相同,所以,對于環(huán)云南地區(qū)而言,經(jīng)濟發(fā)展水平相對低的地區(qū),如云南、廣西可以通過發(fā)展入境旅游,來促進其經(jīng)濟快速增長,但對于四川、西藏,由于門檻效應(yīng)的存在,過于發(fā)展入境旅游對發(fā)展經(jīng)濟未必能取得好的效果,因此,需要綜合權(quán)衡入境旅游與經(jīng)濟發(fā)展,調(diào)配與優(yōu)化旅游產(chǎn)品和旅游空間結(jié)構(gòu),以促進入境旅游對經(jīng)濟發(fā)展的作用。

      猜你喜歡
      門檻入境增長率
      拆除不必要的“年齡門檻”勢在必行
      2020年河北省固定資產(chǎn)投資增長率
      2019年河北省固定資產(chǎn)投資增長率
      中國第三個國家級入境再制造示范區(qū)通過驗收
      國內(nèi)生產(chǎn)總值及其增長率
      貨幣供應(yīng)量同比增長率
      非法入境
      讓鄉(xiāng)親們“零門檻”讀書
      中國火炬(2015年3期)2015-07-31 17:39:20
      學《易》當像老子、孔子那樣入境悟理
      學習月刊(2015年2期)2015-07-09 03:50:22
      品讀入境悟情
      泾川县| 崇仁县| 湘潭县| 北川| 东海县| 迭部县| 南江县| 平泉县| 鄂温| 安新县| 岑巩县| 沂南县| 平武县| 营山县| 观塘区| 蛟河市| 江都市| 密山市| 上高县| 潮安县| 巴南区| 工布江达县| 阿坝| 祥云县| 即墨市| 肇东市| 克山县| 盐山县| 铁岭市| 元氏县| 新和县| 沁水县| 米脂县| 岳阳市| 大足县| 晋江市| 西乌| 林甸县| 民丰县| 澄迈县| 高邮市|