从夜间灯光看中国旅游经济发展及其空间溢出效应——基于空间面板计量模型的实证研究-瓦哈甫·哈力克.pdf

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1、126 生态经济第34卷第3期(201 8年3月) Ecological Economy，V0134，No3(March 20 1 8)从夜问灯光看中国旅游经济发展及其空间溢出效应 q于空问面板计量模型的实证研究瓦哈甫哈力克，朱永凤，何琛(新疆大学绿洲生态教育部重点实验室，新疆乌鲁木齐830046；新疆大学旅游学院，新疆乌鲁木齐830046)摘要：在实证检验了夜间灯光亮度与旅游经济发展相关性的基础上，利用1999-2013年夜间灯光亮度数据替代旅游经济发展，综合运用标准面板计量模型、MoranS I与空间计量模型。研究发现：(1)旅游经济发展与夜间灯光亮度间存在持久稳定的均衡关系。(2)中国省

2、际旅游经济的发展具有明显的空间溢出效应，从直接效应来看，企业固定资产投入对旅游经济发展的推动力大于劳动力：从溢出效应来看，劳动力投入对旅游经济发展的溢出效应高于企业固定资产。(3)夜间灯光亮度在一定条件下可以作为旅游经济发展的替代变量。关键词：旅游经济发展；空间计量模型；溢出效应：夜间灯光数据中图分类号：F590 文献标识码：A 文章编号：16714407(2018)0312606Chinas Tourism Economic Growth and Its Spatial Spillover Effects：Based onNighttime Light DataWahap HALIKE，ZH

3、U Yongfeng，HE Chen(The Key Lab for Oasis Ecosystem of MOE，Xinjiang University,Urumqi Xinjiang 830046，China；The Tourism College，Xinjiang University,Urumqi Xinjiang 830046，China)Abstraet：Compared with the past research，this study conducts an empirical test on the correlation between the nighttimelight

4、s imares and the tourism economic development from 1 999 to 201 3 by comprehensive methods of the standard panelmodelMoranS I and the spatial econometric modelThe results are as follows：Firstly,there iS a continuous and stablerelationship between tourism economic development and the nighttime lights

5、 intensionSecondly,the development ofinter-pmvincial tourism economy in Chiaa has an obvious spatial spillover effectAs for the direct effectt11e driving forceof enterprise investment in fixed assets iS more than that of the laborHowever,the spillover effect of the labor investmentiS more than that

6、of enterprise fixed assetsLastly,the nighttime lights intension can be used as an alternative variable ofthe tourism economic development under certain conditionsKey words：tourism economic growth；spatial panel econometric models；spillover effects；nighttime light data新常态下，旅游业逐渐成为推动国民经济增长和转型的原动力。大数据背景

7、下，越来越多的学者将旅游经济活动研究与互联网+、3S技术相结合，力求站在一个相对客观、公正的视角来评估旅游经济发展。夜间灯光亮度是通过遥感技术获得的卫星数据，借助其可以更加深入、客观地分析旅游经济发展的时空分布规律，为研究旅游经济发展提供一个新的视角。旅游经济发展是国内外学者普遍关注的热点问题之一。国外有关旅游经济发展的研究主要集中在辨析旅游经济与GDP之间的关系1-2o国内学者结合中国的实际情况，提出区域旅游经济发展与GDP之间具有持久平稳的关系o】。与此同时，部分学者聚焦旅游经济与产业结构之间的关系，刘春济等H1认为旅游产业结构是推动旅游经济发展的原动力。除此之外，学者们对旅游经济发展与旅

8、游经济要素之间的关系也十分关注，这部分研究涉及就业、接待人数、旅游消费等p1。近几年，随着社会经济的发展，跨学科交叉研究成为热点，于洪雁等陋】、刘佳等【1将旅游学与地理学相结合，探讨旅游经济发展的空间结构。虽然有关旅游经济发展的研究内容广泛、方法众多，但均是基于官方统计数据的分析。然而，与发达国家相比，中国数据的核算方法以及统计设施比较落后，加之对中国的偏见，中国官方统计数据的真实性受到国内外众多学者的质疑8。夜间灯光亮度是通过遥感技术获得基金项目：国家自然科学基金地区科学基金项目“乌鲁木齐市郊乡村旅游经济一生态耦合系统演变及调控一适应模式研究”(U41661106)第一作者简介：瓦哈甫哈力克

9、(1967一)，男(维吾尔族)，新疆哈密人，教授，博导，研究方向为区域旅游空间经济。E-mail：hwa万方数据瓦哈甫哈力克等：从夜间灯光看中国旅游经济发展及其空间溢出效应127的卫星数据，一定程度上避免了人工统计的主观性。目前，夜间灯光数据被广泛应用到地理学、经济学研究中，主要集中在土地利用、城镇化、经济增长以及人口经济空间化上91 01。然而，国内有关夜间灯光亮度与旅游经济发展之间相关性的研究还处于空白。本研究在借鉴前人研究的基础上，首次尝试将夜间灯光数据引入到旅游经济活动研究中，本研究首先探讨了1999-2013年中国区域灯光亮度与旅游经济增长的相关性，在此基础上，通过夜间灯光数据衡量中

10、国省际旅游经济的发展及其空间溢出效应，以期为今后从大数据角度研究旅游经济发展提供参考和借鉴。1数据来源与方法11数据来源111变量数据本研究以1999-2013年的31个省份(不包括港澳台地区)的面板数据为初始数据，由于统计年鉴中没有直接的旅游GDP指标数据，本研究选取旅游企业营业收入(丁)表示各省份的旅游经济发展，作为被解释变量；以夜间灯光亮度三(DN总值各省域行政)作为核心解释变量。同时，本研究还尝试探讨了灯光亮度的替代变量与旅游经济发展的关系，替代变量选取了电力消费量(E)和城镇化水平(，为确保数据来源口径相同，城镇化水平变量只节选了2005-2013年。后期的柯布一道格拉斯旅游生产函数

11、模型中，以旅游企业固定资产存量觚采用吴玉鸣提出的永续盘存法进行估算)和旅游劳动力P(旅游从业人员总人口)作为旅游经济发展的投入要素。为确保数据来源的真实性、可靠性，各指标数据均来源于中国旅游年鉴中国旅游年鉴(副本)以及中国统计年鉴。112全球夜间灯光数据全球夜间灯光数据是由美国国防气象卫星计划(defense meteorological satellite program，DMSP)下的气象卫星(F10、F12、F14、F15、F16和F18)每天围绕地球14次，于当地时间晚上8：30-10：00观测所得。美国国家海洋和大气管理局(NOAA)和国家地球物理数据中心(NGDC)将获得的原始数据

12、进行处理，建立数据库(https：ngdcnoaagov)，免费对外公布。本研究选取1999-2013年的稳定灯光数据，主要因为该组数据在公布之前剔除了云层遮盖、森林火灾、噪音以及极光等影响因素的干扰，可以客观地表征旅游经济活动。夜间灯光是由5颗卫星测量，这就会带来两个问题：首先，不同卫星测量的灯光亮度不具有可比性，数据的连续性被破坏；其次，同一年不同卫星测量的灯光亮度不同，如1999年F12号卫星测量的北京灯光亮度DN值是1388，而F14号卫星测量的DN值为1159。因此，直接提取出的灯光亮度数据不能直接使用，本研究参照Liu等m1研究的思路，对原始的灯光数据进行相互校正和年内融合校正处理

13、。因为灯光亮度数据的上限是63，这与旅游经济发展没有上限相背离，如果区域内各子区域的灯光亮度均达到上限63，则各区域的灯光亮度差别将无法区分，用此数据表征旅游经济活动必然会失真。然而，国内外学者徐康宁1 01、Henderson等13、BaumSnow等141均提出夜间灯光数据在中国等发展中国家基本上不存在上限的问题。同时，课题组在统计提取到的灯光亮度数据时也发现，1999-2013年中国31个省份及港澳台地区的灯光亮度均未达到上限，年均灯光亮度最高的是澳门(4585)，最低的是西藏(O02)。选取1999年和2013年的稳定灯光数据，借助ArcGIS 103软件，裁剪出1999年和2013年

14、中国夜间灯光亮度分布图(坐标系为WGS1984)，发现中国夜间灯光亮度的空间分布整体上东部区域高于西部区域，与我国经济发展水平的空间格局大体一致(图1)。12研究方法121空间自相关(MoranS I)MoranS I从定量的角度描述了地理空间上临近事物之间的关联程度：n(置一牙)(一一牙)，=J生生了一(1)(置一j)2l=l其中：，z为省份的数量，五与即要素的值，即空间权重矩阵，的取值区间在_1，1】，若I0，表明地理要素在空间上显示出集聚态势m】。122 OLS模型的构建首先，构建灯光亮度与旅游经济发展两者的OLS模型：正=也。+q (2)其中：正代表不同省份的旅游经济发展，厶代表不同省

15、份的灯光亮度，s表示误差项，口为回归系数。不同省份之间由于区位因素、文化风俗等原因会影响卫星测量的精度，因此本研究进一步加入空间效应U和时间效应v，得到公式(3)：瓦邓。+“f+v。+ (3)等式两边取对数得：In瓦i卢l血。+u+s。 (4)其中：f表示不同省份(i=1，2，n)，S表示年份(J=1，2，万方数据-128 生态经济第34卷第3期(201 8年3月 Ecological Economy，V0134，No3(March 2018)图l 1999年和2013if-中国夜间灯光亮度分布，s)，U。即为省份效应，v，即为年份效应。公式(4)表示省份年份双固定效应，若去掉U，公式(4)即

16、为年份固定效应模型：若去掉v。，公式(4)即为省份固定效应模型；若两者均去掉，公式(4)表示混合面板模型。123旅游经济发展模型的构建为了辨析要素投入对旅游经济发展的刺激作用，继而分析其对区域内部和外部的影响，本研究建立柯布一道格拉斯旅游生产函数：假设技术创新为外生变量，核心解释变量只有资本投入与劳动投入16y则i省份S年份的旅游经济产出瓦为：瓦=4毯ais (5)其中：亿、心分别表示j省份S年份旅游经济总产出的资本投入和劳动力投入；口、b分别表示系数；A表示技术创新，通常为希克斯中性生产率项m1。等式两边取对数得：InTf,=lnA+alnKd+6lIlP。 (6)在公式(6)中加入省份效应

17、U和年份效应v，建构柯布一道格拉斯旅游生产函数经济发展标准面板计量模型：InTis=alnKis+blnPis+“。+vs+e。 (7)公式(7)虽然考虑了时间和空间因素，但其忽略了空间依赖性的存在，认为空间都是均质的，空间计量模型很好地解决了这一问题。依照LeSage&Paceml的研究思路，本研究在公式(7)中加入空间权重，选取传统的邻近矩阵，建构旅游经济发展的空间面板滞后模型(SPLM)：ln瓦=p111+alnK。+blnPh+匕+气 (8)式中：P即为空间滞后项，反映旅游经济发展的空间溢出系数：a和b分别表示K和P的相关系数。若空间依赖性存在于误差项中，则形成旅游经济发展的空间面板误

18、差模型(SPEM)：lIl瓦=alnK。+blnP,。+九，九=丑九+气 (9)j=l式中：九即空间自相关误差项；A即为系数。若空间依赖性同时存在于解释变量和被解释变量中，则形成旅游经济发展的空间面板杜宾模型(SPDM)：ln瓦=p1n弓+alnK。+blnP。+p蚣，+J=l ，=lylnB栅，+K+气 (10)J=l式中：嗽和胁炉分别代表邻近省际资本和劳动要素的空间滞后变量：弘y即为系数；其余变量的含义与前文一样。LeSage&Pace提出SPDM测算的回归指数，还不能反映实际的偏回归指数，仍需借助偏微分方程对公式(10)展开分解：仁脚吲cf+-a W。Ix缈wx；O+印明s (1 1)式

19、中：r即甩l(31)维旅游经济发展的向量：c代表常数；Z表示nxI(31)维元素都是1的向量：X表示旅游企业固定资产(K)和劳动力(P)组成的nxk(其中k=-2，即31x2=64)维矩阵；s表示误差项。其余变量的含义与前文一样。公式(11)可以进一步转化成一定时期S的偏微分矩阵：旦OXa，习2l 钆j， 鐾OXa oxOX卜训畦lo瓦 al弘B “I，展彬：吼彬。l彬：吼成。l ；。吼形：吼屏J，(12)其中：右边矩阵主对角线上反的平均值即为直接效应，表示各省份变量K和变量P对，的弹性；右边矩阵除反以外的其他元素的平均值即为溢出效应，表示变量K和变量P对临近省份r的影响；总效应=直接效应+溢

20、出效应。2结果与分析21夜间灯光亮度与旅游经济发展的相关性本研究采用多种方法对公式(4)进行模拟，Hausman检验结果为45l，在5的水平上显著，选取固定效应标准面板计量模型。表1中的模型(1)模型(4)分别为无固定、省份固定、年份固定以及省份年份双固定效应模型，均大于0(尸值均小于001)，反映出旅游经济发展与灯光亮度之间存在稳定的正相关关系。万方数据瓦哈甫哈力克等：从夜间灯光看中国旅游经济发展及其空间溢出效应129表1中国夜间灯光亮度与旅游经济发展的相关性检验模型 (1) (2) (3) (4) (5) (6)C O722” 0754” 0134 O557” 0171” O539”lnL

21、 O543” 0512 0604” 07021n(毋 0360”ln( 0514省份效应 否 否 是 是 是 是年份效应 否 是 否 是 是 是估计方法 oLS FE FE FE FE FE校正胄2 0485 0514 0953 0968 0976 0，968观测值 465 465 465 465 279 465注：上角标+、+分别表示在5、1水平上通过显著性检验。在表1的模型(5)与模型(6)中，本研究试图考察灯光亮度的替代变量(城镇化率和电力消费量)与旅游经济发展之间的关系，模型(5)结果显示，城镇化率(c，)与旅游经济发展之间存在显著的正相关，模型(6)模拟了电力消费量(E)与旅游经济发

22、展之间的关系，脚539(JP值005，仁1634)，表明劳动力要素对旅游经济增长的直接促进作用不明显。该结果与吴玉鸣、王坤等19】、朱承亮等20提出的劳动力投入对旅游经济发展具有显著的正向作用相矛盾，但与其旅游企业固定资产投入对旅游经济发展的推动力大于劳动力投入基本一致。从溢出效应来看，劳动力对旅游经济发展的溢出效应高于企业固定资产，且两者的作用路径不同。旅游企业固定资产投入对旅游经济发展具有正的溢出效应(表5)，弹性指数为0099(P=0000，T-3038)，表明旅游企业固定资产投入每提高1，其对周边省份旅游经济的拉动作用为0099。劳动力要素投入对旅游经济发展的溢出效应指数为一0185(

23、P=0037，仁一2162)，表明劳动力投入每增加1，其对周边省份的抑制作用为0185，这主要是因为旅游企业劳动力流动比较大，市场经济的作用下，旅游劳动力资源会倾向流入收益较高的地区，也就是旅游经济发展较快的地区。本研究中企业固定资产和劳动力对旅游经济发展溢出效应的作用路径与王坤、吴玉鸣的研究基本一致，但与吴玉鸣【l”、王坤表5时间固定效应模型的空间溢出效应分解变量 直接效应 溢出效应 总效应ln(目 0301” 0099” O400”ln(P) 0014 0185 0171注：上角标、+分别表示在5、1水平上通过显著性检验。等【l川提出的旅游资本投入对旅游经济的拉动作用高于劳动力相反。使用夜

24、间灯光亮度替代人工统计的旅游经济数据，并对比学者们(吴玉鸣、王坤、朱承亮)基于人工统计数据的研究成果发现，虽然各模型的估计参数不尽相同，但整体上并未出现大幅度的差异，表明夜间灯光数据替代人工统计的旅游经济数据，在某种程度上来说是可行的。3结论与启示31结论本研究基于夜间灯光亮度的视角，以1999-2013年的31个省份的面板数据为初始数据，解译中国省际旅游经济发展的影响要素及各要素的空间溢出效应，得出以下结论：(1)夜间灯光亮度与旅游经济发展表现出相似的分布特征，整体上均呈现中国的东部地区高于西部地区。旅游经济发展与灯光亮度之间存在显著的正相关性，在特定的条件下灯光亮度可以作为旅游经济发展的替

25、代变量。(2)中国旅游经济发展在空间上表现出高度的依赖关系，研究中忽略空间依赖性可能会高估各变量对旅游经济发展的推动力。中国省际旅游经济呈现出一定的空间溢出效应，从直接效应来看，企业固定资产投入对旅游经济发展的推动力高于劳动力投入，表明我国目前旅游经济增长依旧是资本驱动；从溢出效应来看，劳动力要素对旅游经济发展的溢出效应高于企业固定资产，且两者的作用路径不同。(3)以夜间灯光亮度替代旅游经济发展，从夜间灯光看中国旅游经济发展及其空间溢出效应，研究结果与吴玉鸣、王坤、朱承亮的研究结果基本一致，说明以夜间灯光数据替代人工统计的旅游经济数据，虽然估计参表4标准面板计量模型与SPDM的估计结果标准面板

26、 十量模型 空间面板杜宾模型SPDM变量 省份年份固定 省份年份固定无固定效应 省份固定效应 年份固定效应效应 无固定效应 省份固定效应 年份固定效应 效应C 一1411” 2641” 一3224” 8086” 0338In(X) O907” 0629” 0491” 0520” 0875” 0364” O250” O321“ln(P1 0175” 0242” 0047 0364” 一O013 0249” 一0024 O304“loglikelihood 一153275 123267 111178 129545 179112 60030 76875 93589ln(目 一0584” 0079 0

27、163 0310In(P) 0191 一0058 0152 O409”p 0528 0304” 0238 0118校正R2 0384 0963 O414 0969 0888 0784 0 914 0200注：上角标+、+分别表示在5、1水平上通过显著性检验。万方数据瓦哈甫哈力克等：从夜间灯光看中国旅游经济发展及其空间溢出效应131数不尽相同，但整体变化趋势大致一致，进一步说明夜间灯光数据在一定条件下可以替代官方公布的旅游经济发展数据。32启示旅游市场的竞争下，必然会带来资本、劳动力等要素的跨区域流动，区域旅游经济发展与各要素之间的空间交互作用不能忽视，实证研究也表明了中国省际旅游经济发展存在明

28、显的空间溢出效应。这就要求政府在出台相关政策和规划时，要重视加强跨区域交流、合作，实现区域内部与外部协同发展。大数据时代以及智慧旅游的兴起，均表明旅游研究不能仅局限于传统的统计数据。夜间灯光数据除了数据测量相对客观外，还具有大尺度长时间序列等优点，将为我们从一个相对客观的角度表征长时期旅游经济活动提供路径。夜间灯光数据也存在一定的缺点，主要是官方公布的夜间灯光数据明显滞后于旅游经济的发展，后期学者可以基于不同角度将旅游经济活动研究与夜间灯光亮度相结合。同参考文献：【1ChiOk OThe contribution oftourism development tO economicgrowth

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