產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響
作者：郭悅鐘廷勇安燁
旅游學(xué)刊 2015年08期
改革開放以來，我國國民經(jīng)濟(jì)保持了年均10%的高速增長。目前，這種以投資和出口拉動的高速增長已經(jīng)難以為繼，國民經(jīng)濟(jì)將進(jìn)入中高速增長的“新常態(tài)”。在新常態(tài)下，如何拉動內(nèi)需，使消費(fèi)成為拉動經(jīng)濟(jì)增長的主要動力，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增加服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重成為重要的現(xiàn)實問題。旅游業(yè)是許多國家和地區(qū)實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長和結(jié)構(gòu)調(diào)整的有效切入點(diǎn)和重要突破口，具有綜合性強(qiáng)、關(guān)聯(lián)度大、產(chǎn)業(yè)鏈長、涉及行業(yè)廣等特點(diǎn)。正因如此，國務(wù)院于2009年發(fā)布了《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展旅游業(yè)的意見》(國發(fā)[2009]41號)，提出要將旅游業(yè)培育為國民經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)和人民群眾更加滿意的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。2014年8月，國務(wù)院出臺了《關(guān)于促進(jìn)旅游業(yè)改革與發(fā)展的若干意見》(國發(fā)[2014]31號)，進(jìn)一步指出“旅游業(yè)是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分”，并提出到2020年，旅游業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重超過5%的目標(biāo)，為將旅游業(yè)打造成為戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)制定了具體時間表。各地方政府也將旅游業(yè)置于經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的核心。截至2013年，全國共有31個省、自治區(qū)、直轄市將旅游業(yè)定為支柱產(chǎn)業(yè)，其中24個省區(qū)市將旅游業(yè)定位為戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)。
在各地加大對旅游業(yè)的投資力度，不斷上馬新的旅游項目的時候，有學(xué)者詬病中國旅游業(yè)正在走一條高投入、低產(chǎn)出的發(fā)展道路[1]。根據(jù)新經(jīng)濟(jì)增長理論，經(jīng)濟(jì)增長的動力在于要素累積和生產(chǎn)率提高，由于要素累積的有限性，一個產(chǎn)業(yè)必須提高生產(chǎn)率，才能獲得持續(xù)增長的動力。在國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)旅游業(yè)改革與發(fā)展的若干意見》(國發(fā)[2014]31號)中明確提出要轉(zhuǎn)變旅游業(yè)的發(fā)展方式，以轉(zhuǎn)型升級、提質(zhì)增效為主線，推動旅游產(chǎn)品的多樣化，并且在旅游開發(fā)中注重資源能源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)，從粗放型開發(fā)向集約型開發(fā)轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)集聚作為一種世界性的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，受到越來越多專家學(xué)者的關(guān)注。最早對產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象進(jìn)行描述和分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)家是Alfred Marshall[2]，他認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚能促進(jìn)專業(yè)化供應(yīng)商隊伍的形成，有利于勞動力市場共享和知識外溢，從而使集中在一起的廠商比單個孤立的廠商更有效率。新競爭優(yōu)勢理論的代表人物Michael E.Porter[3]認(rèn)為，集聚會以一種創(chuàng)新的發(fā)展方式使彼此孤立的中小型企業(yè)結(jié)合起來，最大程度地整合其自然優(yōu)勢和稟賦，提升產(chǎn)業(yè)整體的生產(chǎn)效率和競爭優(yōu)勢，并指出旅游業(yè)涉及的行業(yè)眾多，且行業(yè)之間多呈水平式的關(guān)聯(lián)，吃、住、行、游、購、娛是一個整體，是集聚效應(yīng)最明顯，最適合集聚化發(fā)展的產(chǎn)業(yè)之一，建議國家應(yīng)把旅游企業(yè)集群作為重點(diǎn)培植對象。
本文使用全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity)對中國旅游業(yè)的生產(chǎn)效率進(jìn)行測量，運(yùn)用系統(tǒng)矩估計方法實證分析產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響程度，并探討產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理。本文有兩點(diǎn)創(chuàng)新：首先，在研究方法上，本文考慮到關(guān)鍵變量的內(nèi)生性問題，采用系統(tǒng)矩估計，使獲得的結(jié)果更加可靠。第二，本文不僅分析了產(chǎn)業(yè)集聚對旅游全要素生產(chǎn)率的總體影響，而且還將旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率和純技術(shù)效率，并分別計量了產(chǎn)業(yè)集聚對這三部分的影響程度，從而具體地剖析了產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生作用的機(jī)制和渠道，為地方政府有的放矢地制定旅游產(chǎn)業(yè)政策提供了依據(jù)。
1 文獻(xiàn)評述
1.1 旅游業(yè)集聚
國內(nèi)外學(xué)者對于旅游業(yè)集聚的研究始于20世紀(jì)末，研究者們試圖將產(chǎn)業(yè)集聚的分析框架應(yīng)用到旅游業(yè)中去，討論的話題主要集中在旅游業(yè)集聚的原因、影響因素、效應(yīng)等方面。首先，對于旅游業(yè)集聚形成的原因，學(xué)者們普遍認(rèn)為，提升旅游區(qū)域的競爭力是旅游業(yè)集聚形成的根本原因[4]。根據(jù)效用最大化原則，消費(fèi)者總是希望在有限的時間內(nèi)，通過有限的花費(fèi)獲得更多的旅游體驗。這就要求旅游企業(yè)之間結(jié)成聯(lián)盟，以一種創(chuàng)新的方式結(jié)合起來，最大限度地整合其自然優(yōu)勢和稟賦，提供更加豐富的產(chǎn)品以滿足不同消費(fèi)者的需求。Jackson和Murphy指出旅游企業(yè)集聚的成因主要是外部性，認(rèn)為旅游企業(yè)集聚是為了獲得重要的企業(yè)聯(lián)系、互補(bǔ)的技術(shù)、技能、信息、市場和跨企業(yè)的顧客需求的外溢[5]。第二，對旅游業(yè)集聚影響因素的分析中，比較有代表性的是鄧冰等的研究，他們認(rèn)為影響旅游業(yè)集聚的因素主要有資源稟賦、客源市場、交通區(qū)位、產(chǎn)業(yè)鏈和政策作用等[6]。第三，關(guān)于旅游業(yè)集聚的效應(yīng)，James等認(rèn)為集聚經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有利于減少旅游目的地的漏損，提高旅游目的地的經(jīng)營收益[7]。Lafferty和Van Fossen通過實證分析證明，集聚在防止旅游目的地衰退的過程中發(fā)揮了重要作用[8]。劉佳和趙金金運(yùn)用全局空間自相關(guān)Moran's I指數(shù)、空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)(Local Indicator of Spatial Association，LISA)分析，考察了中國大陸31個省級區(qū)域旅游業(yè)集聚與旅游經(jīng)濟(jì)增長的空間相關(guān)性，結(jié)果表明旅游業(yè)集聚對區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向影響，并表現(xiàn)為較強(qiáng)的空間溢出效應(yīng)[9]。王凱和易靜基于2010年31個省區(qū)的截面數(shù)據(jù)，考察了產(chǎn)業(yè)集聚和旅游業(yè)績效之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)利潤率和勞動生產(chǎn)率的提高有顯著的正向影響作用[10]。馮衛(wèi)紅認(rèn)為旅游業(yè)集聚有利于創(chuàng)新，并且在旅游業(yè)集群中，通過組織間的互動，實現(xiàn)知識的產(chǎn)生、傳遞和積累，從而實現(xiàn)內(nèi)生增長和競爭力的提升[11]。
1.2 旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率
國外的學(xué)者對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究主要關(guān)注旅游業(yè)的微觀領(lǐng)域，先后對酒店業(yè)、旅行社、景區(qū)景點(diǎn)等旅游行業(yè)或具體企業(yè)進(jìn)行全要素生產(chǎn)率的測算[12-13]。國內(nèi)學(xué)者主要關(guān)注旅游業(yè)的宏觀領(lǐng)域，文獻(xiàn)中主要分省、分區(qū)域?qū)θ厣a(chǎn)率進(jìn)行測算。其中，比較有影響力的是左冰和保繼剛采用生產(chǎn)函數(shù)法對1992-2005年中國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國旅游業(yè)的增長方式屬于典型的勞動力驅(qū)動型；旅游業(yè)年均全要素生產(chǎn)率為2.91%；技術(shù)進(jìn)步速度緩慢的原因主要在于投資效率低下和基礎(chǔ)設(shè)施投資不足[14]。陳芳對西部12個省區(qū)市2000-2010年間的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測算，結(jié)果表明這11年間西部省區(qū)的.旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的平均值為0.715，還對影響全要素生產(chǎn)率發(fā)展的因素進(jìn)行了分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、區(qū)位條件、固定資產(chǎn)投資規(guī)模對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率有正向影響[15]。趙磊利用Malmquist指數(shù)法測算了2001-2009年中國各省旅游全要素生產(chǎn)率，并對其進(jìn)行了生產(chǎn)率指數(shù)的分解，得到的結(jié)果是：中國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的年均增長為12.7%，其中，技術(shù)進(jìn)步創(chuàng)新率為6.7%，技術(shù)效率增長為5.6%，技術(shù)進(jìn)步是中國旅游全要素生產(chǎn)率增長的主要源泉[16]。張麗峰使用1997-2009年的數(shù)據(jù)對我國31個省的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測度和分解，研究發(fā)現(xiàn)我國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長2.5%，我國旅游業(yè)屬粗放型增長，且存在區(qū)域差異，東部旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率增長最快，其次是中部和西部[17]。
1.3 產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響
目前，國內(nèi)文獻(xiàn)中尚無針對產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的專門分析，本文對產(chǎn)業(yè)集聚對其他產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行簡要綜述。劉艷萍運(yùn)用面板數(shù)據(jù)回歸，對長三角地區(qū)制造業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行實證檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚和企業(yè)規(guī)模對全要素生產(chǎn)率增長的作用顯著，且產(chǎn)業(yè)集聚的作用大于企業(yè)規(guī)模的作用[18]。戰(zhàn)炤磊和王凱利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法測算了2000-2008年江蘇省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)12個細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率，并使用面板數(shù)據(jù)模型分析了產(chǎn)業(yè)集聚和企業(yè)規(guī)模對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率增長有顯著正向影響，而企業(yè)規(guī)模對全要素生產(chǎn)率增長有顯著負(fù)向影響[19]。李靜和李寧周利用1998-2007年中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，考察了制造行業(yè)集聚指數(shù)對全要素生產(chǎn)率的影響程度。文中使用EG指數(shù)表示制造行業(yè)集聚指數(shù)，采用LP方法計算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)集聚有助于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，且集聚與生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)倒“U”形演化關(guān)系[20]。
2 旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算和產(chǎn)業(yè)集聚的衡量
2.1 旅游產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算
2.1.1 基于DEA測算旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率
鐘廷勇和安燁將行業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算劃分為兩種類型：基于前沿分析方法下的全要素生產(chǎn)率測算，一般以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)和SFA為代表，二是非前沿分析方法下的全要素生產(chǎn)率的測算，一般以增長核算法和回歸分析方法為代表[21]。從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看，對行業(yè)層面的全要素生產(chǎn)率的測算，多數(shù)學(xué)者采用DEA方法(如劉艷萍[18]，戰(zhàn)炤磊和王凱[19]，李靜和李寧周[20]等都采用DEA制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算)。因此，本文對旅游產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算也采用DEA方法。
根據(jù)Ray和Desli的理論，可以獲得基于t期和t+1期基準(zhǔn)技術(shù)的Malmquist生產(chǎn)指數(shù)[22]：
可以將Malmquist綜合生產(chǎn)指數(shù)定義為上述二者的幾何平均數(shù)：
按照Ray和Desli[22]的指數(shù)分解方法，可以把技術(shù)效率分解為規(guī)模效率和純技術(shù)效率兩個部分，最后全要素生產(chǎn)率分解為：
TFP表示文化產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率，分解式的第一項Techch表示技術(shù)進(jìn)步變化情況，Pech表示純技術(shù)效率變化情況，Sech表示規(guī)模效率變化。根據(jù)公式(4)，不僅可以測算旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的總體變化趨勢，更能清楚地知道全要素生產(chǎn)率變化的主要驅(qū)動因素。
2.1.2 樣本與數(shù)據(jù)
由于國內(nèi)尚未建立統(tǒng)一的旅游衛(wèi)星賬戶，各省旅游收入的統(tǒng)計口徑有很大差別。為了得到較為客觀的計量結(jié)果，一些學(xué)者選擇企業(yè)層面的數(shù)據(jù)計算旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率，如左冰和保繼剛[14]采用旅游企業(yè)營業(yè)收入之和作為衡量旅游業(yè)產(chǎn)出的指標(biāo)，以旅游企業(yè)年末就業(yè)人數(shù)之和與資本存量之和作為衡量旅游業(yè)投入的指標(biāo)，計量旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率，本文沿襲了這種數(shù)據(jù)選取的方法。根據(jù)《中國旅游統(tǒng)計年鑒(正副本)》，旅游企業(yè)包括旅游景區(qū)、星級飯店、旅行社、旅游車船公司和其他旅游企業(yè)。2005-2012年間，旅游車船公司及其他旅游企業(yè)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，且各年統(tǒng)計口徑不一致，所以本文主要以旅游景區(qū)、星級飯店、旅行社三部分作為研究樣本，利用兩種投入、單一產(chǎn)出的投入導(dǎo)向型DEA測算旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率。勞動投入采用上述3個行業(yè)各省的年末從業(yè)人員數(shù)量之和，資本數(shù)據(jù)采用上述3個行業(yè)各省年末固定資產(chǎn)原值之和，并利用“固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)”將其平減至2005年不變價格；產(chǎn)出數(shù)據(jù)采用3個行業(yè)各省營業(yè)收入之和，并利用“旅游類居民消費(fèi)價格指數(shù)”折算成2005年不變價格下的旅游收入數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國旅游統(tǒng)計年鑒(正副本)》。將以上數(shù)據(jù)帶入DEAP 2.1中可以測算出中國各省2005-2012年旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率(表1)。
在表1中，技術(shù)效率變化指數(shù)是基于規(guī)模報酬可變并且要素自由配置條件下，從t期到t+1期每個省份的實際產(chǎn)出與前沿面最大可能產(chǎn)出之間距離的變化程度，技術(shù)效率衡量了一個地區(qū)有效使用資源的效率；技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)表示各省份旅游生產(chǎn)力從t期到t+1期的變化情況，衡量了各地區(qū)旅游業(yè)技術(shù)升級情況。純技術(shù)效率和規(guī)模效率是對技術(shù)效率的進(jìn)一步分解，因此，全要素生產(chǎn)率既可以是技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的乘積，也可以表示為技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積。均值是基于各年數(shù)據(jù)的幾何平均數(shù)計算得到的。
表1顯示，我國旅游業(yè)的年均全要素生產(chǎn)率增長率為8.4%，其中技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)增長10.2%，但是技術(shù)效率退化了1.6%，表現(xiàn)在純技術(shù)效率和規(guī)模效率的惡化。這至少說明兩點(diǎn)：第一，我國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要由技術(shù)進(jìn)步所推動；第二，我國旅游業(yè)管理效率不高，旅游業(yè)的發(fā)展并沒有形成有效的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。
2.2 產(chǎn)業(yè)集聚的衡量
目前，國內(nèi)外關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚測度方法主要有區(qū)位熵、行業(yè)集中度、基尼系數(shù)、赫芬代爾系數(shù)、H指數(shù)、E—G指數(shù)、主成分分析法、CR[，n]指數(shù)等。本文主要采用區(qū)位熵指數(shù)來衡量我國旅游業(yè)在各省的空間集聚程度，其計算公式借鑒安燁和鐘廷勇[23]計算文化產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵的計算方法：
其中，是第i省t時期的區(qū)位熵指數(shù)，它表示第i省t時期旅游收入占全省GDP的比重與全國旅游收入與全國GDP比重的比值，衡量了一個省份旅游產(chǎn)業(yè)在全國所占份額，如果該指數(shù)大于1表示該省旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚趨勢明顯，相應(yīng)的計算結(jié)果見表2。
由表2可知，我國旅游業(yè)整體上出現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)集聚趨勢，全國旅游業(yè)區(qū)位熵指數(shù)的均值為1.0012，呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)集聚的趨勢，但是這種趨勢還十分微弱。此結(jié)論與一些學(xué)者的研究結(jié)果相吻合。楊勇通過空間基尼系數(shù)、行業(yè)區(qū)域集聚系數(shù)和區(qū)域共同集聚系數(shù)等指標(biāo)對我國旅游產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象進(jìn)行了測算和分析，結(jié)果表明我國旅游產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象已經(jīng)成為一種客觀存在的現(xiàn)象[4]。王凱和易靜使用基尼系數(shù)和E—G指數(shù)作為測量旅游業(yè)集聚程度的指標(biāo)，結(jié)果表明旅游業(yè)的空間集聚現(xiàn)象存在但程度較低[10]。另外，從產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布來看，產(chǎn)業(yè)集聚程度較高的省份主要有北京、海南、上海、云南、廣東等，其區(qū)位熵指數(shù)超過了1，而產(chǎn)業(yè)集聚程度較低的省份主要有天津、河北、吉林、黑龍江、河南、內(nèi)蒙古等，其區(qū)位熵指數(shù)低于0.5。
3 產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實證檢驗和作用機(jī)理分析
3.1 計量模型
為了檢驗產(chǎn)業(yè)集聚與旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在關(guān)系，本文建立如下基本模型：
其中，i、t分別表示省份和年份，j表示控制變量種類，X表示其他控制變量，本文主要選擇人均GDP、星級酒店數(shù)量、旅行社數(shù)量、景區(qū)景點(diǎn)數(shù)量、旅游業(yè)規(guī)模(用各省旅游業(yè)年末固定資產(chǎn)數(shù)衡量)。
各省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的調(diào)整可能是一個動態(tài)變化過程，當(dāng)前旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率可能依賴于過去全要素生產(chǎn)率，為了防止模型設(shè)定的偏誤，在模型中引入全要素生產(chǎn)率的滯后項，從而得到各省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的動態(tài)模型，因此可以將模型(6)修改如下：
為了考察產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理，建立如下4個方程：
其中，Techch、Techef、Pech、Sech分別表示旅游業(yè)的技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。通過以上4個方程，可以明確產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用渠道。
3.2 計量方法
由于本文的模型中考慮被解釋變量的滯后項，以及模型中的解釋變量可能存在內(nèi)生性問題，為了得到一致無偏的估計量，一般采用工具變量法或者廣義矩估計法。但是正如Baltagi等[24]指出，工具變量法或者固定效應(yīng)法能夠解決內(nèi)生性的前提是樣本的時間跨度特別長，如果在較短的面板模型中固定效應(yīng)不能消除內(nèi)生性問題，估計的系數(shù)將是有偏且非一致的。此時廣義矩估計是最好的選擇。廣義矩估計分為差分矩估計(DIF—GMM)和系統(tǒng)矩估計(SYS—GMM)，Blundell和Bond[25]證明在滿足一定的初始條件下，SYS—GMM比DIF—GMM估計的參數(shù)更為一致。本文通過AR檢驗和Sargan檢驗驗證模型設(shè)定合理性和工具變量選用的有效性。
3.3 回歸結(jié)果與分析
3.3.1 產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的總體影響
本文首先基于方程(7)的產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行普通最小二乘估計(Ordinary Least Squares，OLS)，具體結(jié)果見表3的第2列，產(chǎn)業(yè)集聚變量系數(shù)為0.415，并且在1%顯著水平下通過假設(shè)檢驗，其他控制變量在5%下顯著，這表明產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率具有很強(qiáng)的促進(jìn)作用。OLS估計方式是將全部數(shù)據(jù)堆積在一起然后估計出參數(shù)，忽略了數(shù)據(jù)的面板特征，由于模型是基于省級面板數(shù)據(jù)，區(qū)域異質(zhì)性和時期異質(zhì)性會影響不同區(qū)域旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率，比如趙磊[16]認(rèn)為中國旅游全要素生產(chǎn)率存在顯著的時空差異性，區(qū)域旅游資源稟賦、區(qū)位因素等會影響各區(qū)域全要素生產(chǎn)率，不考慮區(qū)域異質(zhì)性會導(dǎo)致參數(shù)估計的偏誤，因此在第3列采用了固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計，結(jié)果發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚依然在1%顯著水平下通過檢驗，區(qū)別于OLS估計的結(jié)果，F(xiàn)E估計的產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響更大，其系數(shù)為0.839，是OLS估計結(jié)果的兩倍多，因此FE有效修正了OLS的偏誤。由于將被解釋變量滯后一期引入模型中導(dǎo)致了內(nèi)生性問題的產(chǎn)生，因此在第4列中，本文采用工具變量法對其估計。工具變量有3個：分別是全要素生產(chǎn)率滯后2期、技術(shù)效率滯后2期、技術(shù)進(jìn)步滯后2期，結(jié)果發(fā)現(xiàn)前兩個工具變量有效克服了內(nèi)生性問題，估計的產(chǎn)業(yè)集聚依然顯著，其結(jié)果要高于OLS但是低于FE，其他控制變量顯著性與二者相似。表3的最后一列是采用系統(tǒng)矩估計進(jìn)行參數(shù)估計。廣義矩估計分為差分矩估計(DIF—GMM)和系統(tǒng)矩估計(SYS—GMM)兩種方法，由于前者的有限樣本特征較差，特別是在滯后期與隨后的一階差分項存在弱相關(guān)時，工具變量將變得較弱，而后者將差分方程和水平方程結(jié)合在一起，從而有效提供了估計的有效性，因此本文主要采用系統(tǒng)矩估計。從估計結(jié)果來看，產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響依然顯著，其系數(shù)較之Ⅳ估計有所提升。另外，其他控制變量顯著性與前面基本相似。為了增強(qiáng)對模型的估計結(jié)果的可靠性，需要對模型設(shè)定和工具變量的選擇進(jìn)行檢驗，主要采用AR檢驗和Sargan檢驗。結(jié)果AR(1)在1%下顯著，而在AR(2)中不顯著，這表明本文采用SYS—GMM是合適的，另外從Sargan檢驗來看，其值在1%下通過檢驗，表明工具變量的選擇也是有效的。
從表3可以看出，產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了極強(qiáng)的促進(jìn)作用，這意味著各地區(qū)通過產(chǎn)業(yè)集聚能夠提升旅游業(yè)的生產(chǎn)效率，繼而提升旅游業(yè)的整體競爭力。但是旅游業(yè)規(guī)模對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響，這一點(diǎn)在上述4種估計中得到了一致性的結(jié)論�？赡艿脑蚴�，我國旅游業(yè)尚處于起步階段，在增加對旅游業(yè)的固定資產(chǎn)投資，擴(kuò)大旅游業(yè)規(guī)模的同時，管理、服務(wù)、營銷等方面卻相對滯后，這無形中傷害了旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率的提升。另外，從表3中可以看出旅行社數(shù)量和景區(qū)數(shù)量的增加有利于旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，但是星級酒店數(shù)量的增加對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高具有負(fù)面影響。
3.3.2 產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用渠道分析
上面的分析表明，產(chǎn)業(yè)集聚在總體上有利于旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，但是并不清楚這種積極的影響是通過哪種渠道進(jìn)行傳導(dǎo)的，因此，下面基于方程(8)～(11)，采用SYS—GMM進(jìn)一步考察產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制，估計結(jié)果見表4。
表4中第2列顯示的是產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，從估計結(jié)果來看，這種影響是顯著的。根據(jù)理論分析來看，全要素生產(chǎn)率可以分解為技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率兩部分，另外技術(shù)效率可以進(jìn)步細(xì)分為規(guī)模效率和純技術(shù)效率，為了弄清楚產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的作用渠道，本文首先將產(chǎn)業(yè)集聚變量和其他控制變量對技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行SYS—GMM估計，結(jié)果如第3列所示。從估計結(jié)果來看，雖然產(chǎn)業(yè)集聚變量為正，但是除了景區(qū)數(shù)量外，產(chǎn)業(yè)集聚變量及其他變量并不顯著，這說明當(dāng)前我國旅游業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚雖然從理論上應(yīng)該促進(jìn)旅游業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，但是目前這種促進(jìn)效應(yīng)并沒有顯現(xiàn)出來。同樣的，將產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行回歸時發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚具有非常強(qiáng)的顯著性，除了人均GDP和星級酒店數(shù)量不顯著外，其他控制變量都顯著。值得注意的是，產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)效率的影響程度要超過其對全要素生產(chǎn)率的總體影響，結(jié)合其對技術(shù)進(jìn)步的不顯著的影響來看，說明當(dāng)前我國旅游業(yè)中的產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響主要通過技術(shù)效率發(fā)揮作用。
由于技術(shù)效率可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，而產(chǎn)業(yè)集聚可能會形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，那么，產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)效率強(qiáng)烈的促進(jìn)效應(yīng)到底源于純技術(shù)效率的提升，還是源于規(guī)模效率的改善呢？因此將產(chǎn)業(yè)集聚對純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行回歸，其結(jié)果見表4的最后兩列。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都具有較強(qiáng)的促進(jìn)效應(yīng)，但是對純技術(shù)效率的影響要超過規(guī)模效率。具體說來，產(chǎn)業(yè)集聚對純技術(shù)效率的影響為0.422，而對規(guī)模效率的影響只有0.258，二者之和為0.68，正好與產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)效率的影響相近。
基于以上分析可以看出，產(chǎn)業(yè)集聚與旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率之間確實存在較強(qiáng)的內(nèi)在聯(lián)系，在旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平較高的地區(qū)，產(chǎn)業(yè)集聚通過形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)集聚區(qū)純技術(shù)效率的提升以此改善該地區(qū)總體技術(shù)效率，從而推動旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，由于我國旅游業(yè)發(fā)展尚處于初級階段，產(chǎn)業(yè)集聚尚未對旅游業(yè)的技術(shù)進(jìn)步形成實質(zhì)性的促進(jìn)作用。
4 研究結(jié)論
本文利用2005-2012年我國各省份作為樣本，運(yùn)用系統(tǒng)矩估計方法，實證分析了產(chǎn)業(yè)集聚與旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在關(guān)系，并實證探討了產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理，實證結(jié)果表明：
第一，我國旅游業(yè)的年均全要素生產(chǎn)率增長率為8.4%，其中技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)增長10.2%，但是技術(shù)效率退化了1.6%，表現(xiàn)在純技術(shù)效率和規(guī)模效率的惡化。這至少說明兩點(diǎn)：首先，我國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要由技術(shù)進(jìn)步所推動；其次，我國旅游業(yè)管理效率不高，旅游業(yè)的發(fā)展并沒有形成有效的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。
第二，旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對各省旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率具有顯著為正的影響，產(chǎn)業(yè)集聚程度較高的地區(qū)，旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率也較高。
第三，旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)的技術(shù)效率具有顯著為正的影響，但是對旅游業(yè)的技術(shù)進(jìn)步的影響并不顯著，產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用主要是通過改善旅游業(yè)技術(shù)效率實現(xiàn)的。
第四，產(chǎn)業(yè)集聚能夠有效促進(jìn)旅游業(yè)規(guī)模效率和純技術(shù)效率的提升，但是二者存在較大差異，其對規(guī)模效率的促進(jìn)作用要小于其對純技術(shù)效率的影響。產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理為：通過旅游業(yè)在空間上的集聚產(chǎn)生兩種效應(yīng)，分別改善旅游業(yè)純技術(shù)效率和規(guī)模效率，進(jìn)而導(dǎo)致旅游業(yè)技術(shù)效率的提升，最后達(dá)到促進(jìn)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的目的。
本文的研究結(jié)論在政策上的啟示為：第一，旅游企業(yè)在引進(jìn)技術(shù)的同時，應(yīng)著重提高管理水平，增加人力資源開發(fā)的投入，從而提高現(xiàn)有技術(shù)的使用效率。第二，旅游企業(yè)應(yīng)樹立區(qū)域營銷的觀念，加強(qiáng)與鄰近旅游企業(yè)的合作，通過優(yōu)勢互補(bǔ)為旅游者提供更豐富多樣的旅游產(chǎn)品，提高旅游者的滿意度，從而增強(qiáng)所在區(qū)域的旅游產(chǎn)業(yè)競爭力。第三，政府應(yīng)在信息、資金、政策等方面對本地旅游產(chǎn)業(yè)集聚的形成和發(fā)展加以扶持，建立中介組織并設(shè)立專項基金，鼓勵企業(yè)利用產(chǎn)業(yè)鏈等市場關(guān)聯(lián)及社會網(wǎng)絡(luò)等非市場關(guān)聯(lián)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚的知識外溢，充分發(fā)揮旅游產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)。
本研究尚有不足之處，期待在后續(xù)的研究中加以完善。首先，本文使用宏觀數(shù)據(jù)對旅游產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行分析，期待以后進(jìn)行一些微觀的調(diào)研，對產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)生產(chǎn)效率的影響程度及機(jī)制進(jìn)行更深入細(xì)致的觀察和剖析。同時，在本文使用的模型中，控制變量的選取不夠全面，隨著研究的深入，將在模型中加入更多的控制變量，以期對旅游產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素有更全面的把握。
作者介紹：郭悅(1984-)，女，吉林長春人，東北師范大學(xué)商學(xué)院，博士研究生，研究方向為旅游產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)，吉林 長春 130012；鐘廷勇(1984-)，男，重慶人，重慶工商大學(xué)會計學(xué)院，博士，講師，研究方向為管理決策與管理效率，重慶 400067；安燁(1965-)，女，吉林長春人，東北師范大學(xué)商學(xué)院，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為產(chǎn)業(yè)投融資，吉林 長春 130012
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