安徽省旅游经济的空间格局演化及影响因素分析

周瀚醇,李玮玮

(安徽工商职业学院 经济贸易学院，安徽 合肥 231141)

旅游业作为现代服务业的重要组成部分，对经济发展具有较强的辐射及联动作用。由于旅游资源要素禀赋、基础设施条件及经济发展水平等差异，使区域间旅游经济发展呈现不平衡特征，这引起了学者的广泛关注和研究。从对现有文献梳理发现，从研究尺度看，多以全国范围[1-3]、经济带及省际间[4-7]、省内[8-11]为研究对象进行分析；从研究方法看，多采用赫芬达尔系数[7]、基尼系数[7,9]、变异系数[6-7]等传统统计指标度量。这些研究大多没有考虑空间因素的影响，而忽视空间因素会导致研究结果的偏差。空间探索性分析正是利用一系列可视化空间分布数据的方法及技术的集合，用以揭示数据的空间依赖性及空间异质性的可视现象[12]，目前已广泛运用于区域发展、气象、经济等方面研究。基于此，本文以安徽省地级市为研究对象，利用空间探索分析法对安徽省旅游经济的空间格局进行推演，通过构建空间计量模型，考察旅游经济发展的影响因素并为安徽省旅游经济的均衡发展提供参考意见。

1 研究方法及数据来源

1.1 研究区域概况

安徽省位于中国东部地区，山川壮丽，自然资源丰富，长江、淮河横贯全境，形成了独特的自然风景：淮河以北地势坦荡辽阔，属华北平原的一部分；江淮之间，峰峦绵延、丘陵起伏，形成了岗冲相间的绮丽风光；长江以南，气候湿润，地形曲折，多山谷。现有国家级风景名胜区10处，世界地址公园2处，国家地址公园9处，国家水利风景区25处，国家森林公园30处，国家自然保护区7处，加之深厚的历史文化底蕴，全境留下了无数名胜古迹。

图1反映了安徽省2011—2016年旅游收入的动态变化曲线(旅游收入按2010年物价水平进行平减处理)，全省旅游收入逐年快速增长，增长率达170.30%，年均增速为34.06%。以2016年为例，全省旅游总收入高达4 932.47亿元(国际旅游收入按全年美元平均汇率中间价6.642 3计)，占当年全省GDP总额的20.45%；图2从人均旅游收入角度展示了2016年安徽省各地级市的分布情况四分位图，总体呈现出人均旅游收入自南向北逐渐降低，也反映出各地市间旅游经济发展存在较大差异。

图1 安徽省2011—2016年旅游总收入发展动态Fig.1 Development trends of total tourism revenuein Anhui Province from 2011 to 2016

图2 安徽省地级市2016年人均旅游收入分布情况Fig.2 The distribution of tourism income percapita in Anhui Province in 2016

1.2 空间数据的探索性分析

1.2.1 全局空间自相关分析

根据地理学第一定律，不同经济活动在地理空间位置上均存在相关性。利用全局Moran'sI统计量可以测度整个研究区域要素间的相关度，其计算公式为

(1)

1.2.2 局部空间自相关分析

局部空间自相关用以揭示区域局部单元属性在相邻空间上的自相关性。常用的指标有LISA集聚图、G统计量、Moran散点图。其中LISA包括Moran局部指数，其计算公式为

(2)

正的Ii表示该空间单元与邻近单元的属性相似(“高-高”或“低-低”)，负的Ii表示该空间单元与邻近单元的属性不相似(“高-低”或“低-高”)。

1.3 数据来源

全文数据来源于2011—2016年《安徽省统计年鉴》及各地级市的统计数据，选取人均旅游收入作为旅游经济的衡量指标，采用ArcGis 10.2,GeoDa,Matlab 2013b等软件作计量分析。

2 安徽省旅游经济的空间格局演化分析

2.1 安徽省旅游经济差异的全局相关性分析

根据式(1)，计算出2011—2016年安徽省16个地级市人均旅游收入的全局Moran'sI及统计值，计算结果见表1。

表1 2011—2016年安徽省旅游经济的全局Moran'sI及统计值
Tab.1 The Moran’s I value of tourism economy from 2011—2016 in Anhui Province

指标201120122013201420152016Moran'sI0.280 60.306 20.323 70.336 20.335 00.374 6Z值2.967 63.062 83.096 53.183 23.050 73.166 3P-value0.007 90.006 70.005 10.003 90.006 00.003 9

从表1可知，2011—2016年安徽省人均旅游收入的Moran'sI均为正值，且各年度Moran'sI的正态统计值在1%水平下显著。这说明安徽省各地市旅游经济存在较强的正向空间相关性；此外，各年份的Moran'sI值逐年上升，表明省内旅游经济发展水平近似的地级市空间集聚分布正逐步增强，且各市间的旅游经济差异渐有不断扩大趋势。

2.2 安徽省旅游经济差异的局部相关性分析

图3绘制了安徽省人均旅游收入的空间演变格局。图3(a)反映了2011年、2016年人均旅游收入的局部Moran散点图。它包含四个象限区间，第一象限代表旅游发展水平的高高区域，即区域自身与周边地区人均旅游收入均较高，属于“热点区”；第三象限为旅游发展水平的低低区域，含义与第一象限相反，通常也是旅游经济发展的“盲点区”，这两个象限表示空间呈自相关，有均质性。第二象限为低高区域，表示自身旅游收入较低而周边地区人均旅游收入较高；第四象限为高低区域，含义与第二象限相反，这两个象限表示空间呈负相关，具异质性。经对比发现，从2011年到2016年，人均旅游收入的分布并非完全随机，大部分散点落入第一、第三象限，说明存在空间集聚效应，这也和2.1中的结论吻合。

图3(b)进一步展示了图3(a)中散点对应的各地级市旅游经济发展之聚集情况。能清楚看到，池州市、黄山市一直处于“高-高”区域；芜湖市、安庆市由2011年“低-高”区域演化为2016年“高-高”区域；皖北六市及滁州市、六安市始终处于“低-低”区。在此基础上可以将16个地级市划分为三个层次，即发展型旅游经济，包括池州、黄山、芜湖、安庆等市；增长型旅游经济，包括合肥、马鞍山、宣城、铜陵等市；落后型旅游经济，包括滁州、六安、淮南、淮北、亳州、阜阳、蚌埠等市。

图3(c)为安徽省人均旅游收入的LISA集聚图，整体变化不大，揭示出安徽省旅游经济的高值区主要集中在皖南地区，尤其是池州市自身旅游经济发展水平较“高”，且被周边旅游发展水平“高”值包围；皖北各地区的旅游发展则一直相对落后。

从以上分析可以看出，安徽省各地市之间的旅游经济发展有着较大差异，存在显著的正向空间关系，而且状态较为稳定。局部相关性分析也表明旅游经济发展高值区聚集在皖南各市、低值区聚集在皖北各市。因此，在分析该省旅游经济差异形成的影响因素时，必须考虑空间地理的作用及旅游经济发展的空间溢出效应。

(a1)2011年 (a2)2016年(a)人均旅游收入的局部散点图对比

(b1)2011年 (b2)2016年(b)人均旅游收入的城市分布对比

(c1)2011年 (c2)2016年(c)人均旅游收入的LISA集聚图对比图3 2011、2016年安徽省人均旅游收入散点图及空间关联分布对比图Fig.3 The scatter diagram of per capita tourism incomeand spatial association of Anhui Province

3 安徽省旅游经济差异的影响因素分析

3.1 基础模型及变量说明

结合已有文献，从国民经济、交通因素、第三产业从业情况、人均收入、旅游总人次等方面选出旅游经济的解释变量，在此基础上构建安徽省旅游经济差异影响因素的传统计量模型为

(3)

式中：i代表第i个地区，包括全省16个地级市；t表示年份；plysr为被解释变量，代表2011—2016年安徽各地级市的人均旅游收入；Xit为解释变量，包括pgdp、gllc、dscyrs、pkzp、lyrs等，分别代表人均GDP、公路里程总数、第三产业从业人数、人均可支配收入、旅游人数；α0为常数项；ε为随机误差项；αi为解释变量的回归系数。

3.2 空间计量模型设定

鉴于安徽省旅游经济具有明显的空间自相关性，普通的最小二乘法估计会导致结果无效或有偏，需要建立空间计量模型获得更为准确的估计结果。在空间计量的实证检验中，多采用空间滞后模型(SAR)、空间误差模型(SEM)或空间杜宾模型(SDM)实现，三种模型的公式分别为：

(4)

(5)

(6)

式中：βi表示解释变量空间滞后项的回归系数；ρ为被解释变量空间滞后项的回归系数；λ为空间误差系数；W为空间权重矩阵，此处选择空间邻接权重矩阵，用以体现研究区域的空间接壤关系。

3.3 实证结果分析

经Hausman检验可知，基础模型的统计量为-42.753，伴随概率为0，在1%显著水平上拒绝原假设，即接受“固定效应模型有效”的备择假设，应建立面板固定效应模型分析。表2给出了在空间邻接权重矩阵下，分别构建固定效应面板的空间滞后模型、空间误差模型、空间杜宾模型，对安徽省16个地级市进行旅游经济影响因素分析的实证结果。

回归结果显示，LM和稳健LM检验中，仅LM(lag)通过1%的显著性检验； 三个模型的空间自相关系数ρ或λ，只有SAR和SDM模型通过了1%、5%水平下的显著性检验，在此基础上排除SEM模型；根据拟合度R2和对数似然值log-l值，SDM拟合效果比SAR的好，因此最终确定采用SDM模型进行影响因素分析。

表2 空间回归模型实证分析结果
Tab.2 Estimation results of spatial regression model

SARSEMSDMlnpgdp1.084 0*(0.000 0)1.317 9*(0.000 0)1.007 0*(0.000 0)lngllc0.254 1*(0.000 3)0.338 0*(0.000 0)0.218 6*(0.001 6)lndscyrs0.094 0(0.264 1)0.255 2*(0.004 7)0.087 0(0.299 1)lnpkzp0.097 3(0.382 6)0.398 3*(0.000 0)0.070 5(0.536 8)lnlyrs0.062 5*(0.007 0)0.097 1*(0.000 0)0.043 5***(0.084 4)Wlnpgdp0.157 4(0.519 6)Wlngllc-0.068 8(0.648 9)Wlndscyrs0.461 2**(0.014 8)Wlnpkzp0.135 8(0.492 3)Wlnlyrs-0.011 7(0.747 8)ρ0.363 0*(0.000 0)0.207 0**(0.025 0)λ-0.003 0(0.985 7)R20.995 10.995 6corr-squared0.951 60.956 6log-likelihood120.012 084.176 3126.057 5LMlag统计量16.066 8*R-LMlag21.213 1LMerr统计量0.000 1R-LMerr5.146 5**

注：①括号内为相应估计量的概率值，*、**、***分别表示在1%、5%、10%水平下显著;②使用的Matlab源代码来自http://www.spatialeconometrics.com

具体来说，从国民经济角度看，人均GDP对旅游经济有显著的正向效应，说明区域内经济发展水平较高的地区，旅游经济发展水平也较高；该项的空间滞后项参数虽为正值却不显著，反映周边地区的经济发展水平对本地区的旅游经济发展有一定促进作用，但作用不够明显。值得一提的是，本文在此处仅考虑了本省人均GDP对旅游收入的影响效应，而其他周边省份的人均GDP同样会对安徽省的旅游收入产生影响，这种影响程度值得深入研究并作进一步确认。

从交通因素角度看，公路里程对旅游经济也有显著的正向作用。一个地区公路里程数越多，往往意味着交通越畅达，其旅游经济发展水平也较高。而公路里程的空间滞后项参数为负且不显著，从侧面印证了当周边地区交通不够便利时，对本地旅游经济的发展有一定阻碍作用，只是这种作用的效应尚不明显。

从第三产业从业情况看，本地第三产业从业人数对旅游经济虽呈正相关，但作用不明显。而其空间滞后项参数通过了5%的显著性水平，这与经验判断有悖。可能的原因是一方面第三产业种类较多，本地从事第三产业的人未能直接对旅游经济发展形成促进作用；另一方面表明本地的第三产业从业人数对周围旅游经济的发展存在空间溢出效应，可以利用这一点，大力推进本地周边游、自驾游、乡村游等多种短途旅游。

从人均收入角度看，人均可支配收入及其空间滞后项参数均未能通过10%的显著性水平检验，这意味着人均可支配收入对安徽省地级市的旅游经济差异影响不显著。

从旅游总人数角度看，在10%检验水平下和旅游经济显著正相关，这符合经验判断。但是其空间滞后项参数为负值且未能通过显著性检验，这说明地级市间尚未形成良好的空间溢出效应，即周边旅游人次的增加未能引起本地区旅游人数的增加，未能形成联动进而带动本地区的旅游发展水平。

4 结论与建议

4.1 研究结论

本文采用2011—2016年安徽省16个地级市的面板数据，分析了安徽省旅游经济的空间格局演化特征，并采用空间计量模型探究影响旅游经济发展的因素，得到如下结论：

1)安徽省旅游收入近年来逐年上升；人均旅游收入方面，皖南地区高于皖中地区和皖北地区。

2)安徽省旅游经济存在较强的空间自相关性，表现为各地市间存在空间依赖性和空间溢出效应。

3)采用固定效应的空间杜宾模型(SDM)能更好地解释安徽省旅游经济的影响因素。

4)人均GDP、公路里程、旅游总人数对安徽省旅游经济发展有显著的正向作用，第三产业从业人数和人均可支配收入对旅游经济发展的作用不明显；本地第三产业从业人数对邻近城市的旅游经济发展有显著空间溢出效应。

4.2 旅游发展建议

根据以上结论分析，基于安徽省各地市在经济发展水平、旅游资源禀赋、区位特点、交通因素以及旅游资源开发程度等方面存在差异，须制定有效、合理的旅游发展策略。

1)要因地制宜，根据各地旅游经济发展水平，制定适合的发展方向。发展型旅游经济城市，如黄山、安庆、池州、芜湖等，要继续增强其引领作用。安庆拥有著名的天柱山风景区，又是黄梅戏的发源地，历史文化深厚悠久，应进一步借力宁安沿江城际高铁、合福高铁、黄杭高铁打造升级版高铁旅游网；池州坐拥佛教圣地九华山、太平湖，应进一步借势宗教旅游，扩大市场的供给对象，使游客不只局限于佛教群众；芜湖应继续着眼现代游乐旅游，结合鸠兹古镇的开发，以带动餐饮、住宿等多日游的旅客数量为发展重点。

增长型旅游经济城市要继续保持稳定发展。这类城市亟待从旅游市场的供需关系入手，充分利用旅游信息化发展短途休闲项目，拓展当地游、周边三小时自驾游等特色项目，利用通勤班车打开大众旅游市场，加大开发旅游资源的深度并形成独特的旅游文化。比如合肥利用行政区划的改变打造“大湖名城”品牌，重点发展过境游、乡村游、度假游；马鞍山以采石矶作为旅游品牌；宣城作为“文房四宝”之乡，开拓历史文化旅游区。总之要利用区位优势争取扩大旅游规模，依托交通便利创建形式、形态多样的短途旅游项目。

落后型旅游经济城市要主动寻求转变。这类城市经济发展水平偏弱，自然资源稀少且旅游基础薄弱，导致旅游发展水平较低。一方面，应继续深挖当地的历史旅游资源，比如六安应持续开发“红色”旅游资源，亳州应结合曹操华佗故里、中药材产地等“三国”题材，打造历史文化品牌；另一方面如淮南、淮北等煤炭资源产地，应引入外来资本加大旅游投资建设，引导资源向城区周边集中，可尝试冒险型、乡村游等旅游形式，鼓励城市居民的旅游消费热情；再次，在皖北地区如滁州、阜阳等人口密集的城市，可仿效省内芜湖方特人造旅游景区模式，引入大型现代旅游项目，以吸引来自河南、苏北等地的目标客源。

2)良好的道路基础设施建设是发展旅游经济的重要保障，要继续加大交通基础设施的投入。根据国家发改委公布的《中长期铁路网规划》和安徽省编制的《安徽省高速公路网规划(2016—2030年)》，一方面合肥将成为“八横八纵”铁路建设的重要枢纽城市，以其为中心修筑的10条城际铁路，将打通省内11个地市的联系。另一方面，全省将形成“五纵九横”的高速公路网络，实现省际互通、市市直通、县县联通。依托高铁、高速公路产生的“同城效应”，不仅可实现区域间的旅游资源共享，也可借助经济发展的“区域集聚效应”加快旅游经济的空间集聚。

3)继续完善区域合作机制，由旅游发展型城市带动增长型、落后型城市。增长型、落后型的部分城市营销力度不够，尤其体现为宣传推广滞后。为了让其特色优质旅游资源为人们熟知，应利用各类媒体平台，通过提升交通便利、周到服务来引导游客旅游意愿的延伸。各地市还可尝试共同开发旅游资源、使旅游基础设施、旅游信息共享，加强南北地区合作交流，发挥合肥、芜湖区域中心城市经济辐射作用，在突出旅游增长极的同时全面提升安徽省旅游经济发展水平。