1、白翠玲,雷欣,杨丽花,等.河北省长城沿线县域旅游产业集聚对经济增长的空间溢出效应研究 J.地理科学,2023,43(1):101-109.Bai Cuiling,Lei Xin,YangLihua et al.Spatial spillover effect of county tourism industry agglomeration on economic growth along the Great Wall in Hebei Province.Scientia Geographica Sin-ica,2023,43(1):101-109.doi:10.13249/ki.sgs.202
2、3.01.011河北省长城沿线县域旅游产业集聚对经济增长的空间溢出效应研究白翠玲1，雷欣2，杨丽花2，董志良3，许亚丽2（1.河北地质大学土地科学与空间规划学院，河北 石家庄 050031；2.河北地质大学管理学院，河北 石家庄 050031；3.河北地质大学自然资源资产资本研究中心，河北 石家庄 050031）摘要摘要：通过 20152019 年河北省长城沿线县域旅游产业集聚水平测算，归纳河北省长城沿线县域旅游集聚现状特征，并在地理权重矩阵的基础上采用探索性空间数据分析，探究各县域人均 GDP 的区域分异规律，运用空间计量经济学模型探讨县域旅游产业集聚对经济增长的空间溢出效应。结果表明：河北
3、省长城沿线县域的旅游集聚差异整体上呈现收敛态势；人均 GDP 的空间正相关性显著，空间集聚度大体呈现稳中有降，且逐渐向均衡态势发展；县域间人均 GDP 正向空间溢出效应明显；旅游集聚正向效应显著，是影响人均 GDP 的重要因素。基于以上分析提出相应建议，有利于县域间旅游经济活动的合作与竞争，对于长城的保护与传承也具有重要意义。关键词关键词：旅游产业集聚；人均 GDP；空间溢出效应；长城；县域旅游中图分类号中图分类号：F592.7文献标识码文献标识码：A文章编号文章编号：1000-0690(2023)01-0101-09 随着经济的发展，旅游业在国民经济中的作用逐渐增强。2019 年，中国旅游业
4、对 GDP 的综合贡献率和就业容量均达 10%以上（https:/ GDP 的综合贡献率达 9%以上（http:/ Social Science Foundation Culture ResearchProject(HB19WH10).作者简介作者简介：白翠玲（1975），女，河北元氏人，博士，教授，硕导，主要从事旅游规划、营销管理和长城文化旅游研究。E-mail:通讯作者通讯作者：杨丽花。E-mail: 第 43 卷第 1 期地理科学Vol.43 No.12023 年 01 月Scientia Geographica SinicaJan.,2023研究发现，目前旅游产业集聚与经济增长关系的研
5、究仍有不足之处：众多学者对权重的选取14-16都是基于二元邻接矩阵或门槛距离矩阵来构建空间权重矩阵，这与旅游产业集聚的实际空间分布并不相符；研究范围主要为省域或市域较大尺度17-19，对于县域等较小范围地区及从旅游客体角度的研究成果较少。鉴于此，本文通过对 20152019 年河北省长城沿线县域旅游产业集聚水平测算，得出研究区域的旅游集聚现状，在采用地理距离权重矩阵的基础上进行探索性空间数据分析，探究人均 GDP 的区域分异规律，运用空间计量经济学模型探讨县域旅游产业集聚的空间溢出效应，并提出相应对策，以期加强县域间旅游经济活动的合作与竞争，从而推动建立各县对长城保护与开发的联合机制，促进当地
6、经济水平的增长。1 研究方法、变量选取与数据来源1.1研究方法研究方法1）旅游产业集聚水平分析。对于产业集聚测算的方法较多，本文参考高楠等测算方法20，加入研究区文化资源因素，即从旅游收入、旅游资源及长城文化资源 3 个方面测算旅游产业区位商指数表征旅游产业集聚程度。研究以各县域旅游总收入表征旅游收入，以各县域 A 级景区数量、星级饭店数表征旅游资源禀赋，以各县域现存的长城各类遗址遗迹数量，如烽火台、马面、敌台、关堡和墙体数目代表长城文化资源。具体计算方法参见文献 20。2）探索性空间数据分析。探索性空间数据分析是用来探索社会现象之间空间关联性的方法21，并以空间自相关为测度22。本文采用全局
7、莫兰指数和局部莫兰指数研究空间关联效应，具体计算方法参见文献 21-22。3）模型选取。依据新古典经济学家 Solow 提出的经济增长模型23，根据研究需要引入城镇化率、公路网密度和政府投入来完善后，模型如下：lnpgdp=+1lnlqit+2lnrdit+3lnurbit+4lngovit+it（1）itt式中，pgdp为县域经济增长，lq 为县域产业区位商，rd 为公路网密度，urb 为城镇化率，gov 为政府投入，为常数项，14为系数，为随机误差项，表示第 i 个县域的第 年份。河北省县域经济发展总体不均衡，但邻近县域出现俱乐部趋同现象24，产生经济活动间的空间交互作用。考虑空间效应，构
8、建 3 种空间面板模型：空间滞后模型（SAR），空间误差模型（SEM），空间杜宾模型（SDM），具体计算方式参考文献25。空间杜宾模型是上述两种空间面板模型的综合，认为研究单元的人均 GDP 还与邻近县域变量之间存在空间关联，其可以更加直观地表征旅游产业集聚对人均GDP 的作用。1.2变量选取变量选取本文主要考察河北省长城沿线县域旅游产业集聚对人均 GDP 的溢出效应，基于经济增长模型，将选取如下变量。被解释变量为经济增长（lnpgdp）。选用人均GDP 表征县域经济增长水平，通过地区生产总值除以县域人口总数得到人均实际 GDP26。解释变量分为核心解释变量和控制变量。本文选用旅游收入集聚区位
9、商指数、旅游资源集聚区位商指数以及长城文化资源区位商指数的平均值为旅游产业集聚区位商指数（lnlq），表示核心解释变量27。控制变量包含 3 部分，政府投入用政府财政支出28表示（lngov），政府作为社会财富再分配的主体，能够为促进旅游发展提供政策保障与资金支持；公路网密度29用 lnrd 表示，交通基础设施30是旅游发展的重要因素之一，也是旅游发展的基础；城镇化率（lnurb）31-32具有衡量县域社会组织程度和管理水平的作用，因此也是县域经济发展的重要标志。1.3数据来源数据来源研究对象涉及河北省长城沿线 59 个县域，选取时间跨度为 20152019 年的面板数据，原始数据主要来源于河
10、北经济年鉴（20162020）33、各县国民经济发展统计公报（http:/ 实证分析2.1旅游产业的空间集聚特征分析旅游产业的空间集聚特征分析根据区位商指数绘制了河北省长城沿线县域102地理科学43 卷 旅游产业集聚区位商变动情况（图 1）。从图 1 可见，张家口市桥西区的区位商指数远远高于其他地区，这与长城旅游资源突出有关。山海关区次之，这与实际发展较好的山海关长城旅游经济形势相一致。此外，肥乡区、雄县、尚义县的区位商指数小于 1，说明这 3 个地区的旅游产业集聚优势不强，尚未形成强有力的旅游产业集聚。其他地区的区位商均大于 1，说明河北省长城沿线县域旅游变化趋势并未有太大的变化，旅游产业集
11、聚差异呈现收敛态势，逐渐向均衡趋势发展。图 1 20152019 年河北省长城沿线县域旅游产业集聚区位商指数变化Fig.1 Location entropy index of tourism industry agglomeration in countyalong the Great Wall of Hebei in 20152019 2.2全局空间自相关分析全局空间自相关分析测算 59 个县域人均 GDP 的全局 Morans I 指数，结果全部通过了 1%的显著性水平检验，20152019 年的Morans I 指数分别为0.389、0.353、0.339、0.151 和 0.256，数
12、值处于 0.1，0.5 区间内，表明人均 GDP 具有空间正相关关系。数值呈现稳中有降的趋势，这表明人均 GDP 存在空间上的集聚现象，相邻地区经济发展趋于相似，指数呈现下降趋势表明邻近地区人均 GDP 逐渐实现区域均衡。2.3局部空间自相关分析局部空间自相关分析为了更好地呈现空间差异性的时间变化趋势，本文选取 2015 年、2017 年和 2019 年 3 个时间断面的局部 Morans I 指数展示邻近县域人均 GDP的空间差异程度（表 1）。这 3 个时间内，Morans I指数呈下降趋势但都大于 0.25，一、三象限涵盖 40多个县域，约占样本总量的 70%，说明河北省长城沿线县域人均
13、 GDP 空间极化现象显著；处于二、四象限的县域波动更迭明显，2015 年，隆化县、承德县、山海关区、围场满蒙自治县、青龙满族自治县、卢龙县、丰宁满族自治县、肥乡区、曲阳县和灵寿县位于第二象限，表现为低高集聚，说明本县人均GDP 较低，但周围围绕着人均 GDP 较高的县域；桥西区、下花园区、鹰手营子矿区、抚宁区和怀来县位于第四象限，说明这些人均 GDP 较高县域被较低县域围绕；2017 年，兴隆县、涿鹿县、内丘县由第一象限转至第二象限，磁县由第三象限转至第二象限，曲阳县由第二象限转移到第三象限，徐水区、山海关区、张北县分别从第一、二、三象限转移至第四象限；2019 年，万全区由第一象限转到第二
14、象限，赞皇县、井陉县由第三象限转移至第二象限，下花园区由第四象限转移到第三象限，怀安县由第三象限转移到第四象限。从地理位置看，具有负空间自 表表 120152019 年河北省长城沿线县域局年河北省长城沿线县域局部部 MoransI 集聚结果集聚结果Table 1 Local Morans I agglomeration in county along the Great Wall of Hebei in 20152019 年份局部Morans I指数第二象限县域（LH）集聚第四象限县域（HL集聚）20150.389隆化县、承德县、山海关区、围场满蒙自治县、青龙满族自治县、卢龙县、丰宁满族自治县
15、、肥乡区、曲阳县、灵寿县桥西区、下花园区、鹰手营子矿区、抚宁区、怀来县20170.339隆化县、承德县、围场满蒙自治县、青龙满族自治县、卢龙县、丰宁满族自治县、肥乡区、灵寿县、兴隆县、涿鹿县、磁县、内丘县桥西区、下花园区、鹰手营子矿区、怀来县、山海关区、张北县、徐水区20190.256井陉县、赞皇县、万全区、隆化县、承德县、围场满蒙自治县、青龙满族自治县、卢龙县、丰宁满族自治县、肥乡区、灵寿县、兴隆县、涿鹿县、磁县、内丘县桥西区、怀安县、鹰手营子矿区、抚宁区、怀来县、山海关区、张北县、徐水区注：由于第一、三象限县域过多，且变化不大，故此表只展示波动性较大的第二象限与第四象限的结果。1 期白翠玲
16、等：河北省长城沿线县域旅游产业集聚对经济增长的空间溢出效应研究103 相关关系的县域多处于河北省北端。从时间维度看，人均 GDP 的程度高低在以邻近县域为参照下出现一定程度的变化，但变化不大。由于局部 Morans I 散点图并不能够显示各地区的相关类型及其聚集区相关的显著性，因此本文以 2015 年、2017 年及 2019 年为例，输出河北省长城沿线县域人均 GDP 发展水平的集聚图（图 2），所有结果均通过了 5%的显著性水平检验。从集聚效果来看，HH 象限的县域主要为涉县和迁西县，兴隆县只在 2015 年分布在此象限，表明这些县域的人均 GDP 发展水平较高，且其周边县域的人均 GDP 发展水平也较高。HL 象限的县域主要为徐水区，表明其自身的发展水平较高，而周边县域的发展水平较低。LH 象限主要为青龙满族自治县和承德县，表明这些县域自身发展水平低，而周边县域发展水平高。兴隆县的变动最大，从2015 年的 HH 象限到 LH 象限，表明兴隆县的自身发展逐渐减弱。除上述县域外，大多县域基本位于LL 象限，表明这些县域不仅自身发展较弱，且周边县域发展也较落后，是需要重点发展扶持的区
