◆中图分类号：F062.9文献标识码：A
内容摘要：在旅游产业发展的繁荣景象下，产业集聚程度在不同省份之间还存在着明显差别。本文基于2006-2010年全国31个省市自治区的相关数据，运用实证分析方法对我国旅游产业的空间聚集状况进行研究。结果发现在旅游产业各要素中，游览业的CR8指数较高，交通业的集中指数最低，娱乐业的CR8指数高于购物，餐饮与住宿业作为基础服务业其CR8指数相当。虽然旅游产业六要素对旅游产业集聚促进作用不同，但仍应从全局出发促进旅游资源的有效配置，最终实现旅游产业良性发展。
关键词：旅游产业空间集聚产业聚集
引言
随着我国经济的迅速发展，尤其是第三产业在GDP比重中的份额不断提升，我国的经济增长方式和经济增长重点也在发生变化。从国家的大政方针到省市的产业发展规划，发展旅游产业已经成了各级政府关注的重点。然而在全国旅游产业发展的繁荣景象下，不同地区的旅游业发展水平存在着较为严重的失衡，旅游产业集聚程度在不同省份之间还存在着明显差别。发展旅游产业，拥有丰富旅游资源是必要的，但旅游资源丰富并不一定能带来旅游产业的快速发展。
产业集聚理论认为产业空间集聚可以增强产业间的扩散效果以及创新所产生的外部化效果，从而提升创新的成效，增强产业集聚优势。旅游业在内力和外力的共同作用下，形成产业融合的持续性发生机制，不仅有效促进旅游产业与其他相关产业的融合，还提升了社会经济系统协同程度和自组织能力（赵黎明，2011）。从旅游经济综合性角度提高旅游产业结构的合理化和高度化，对旅游产业快速健康发展至关重要（陈淑兰等，2011）。从区域视角看，旅游产业往往是集聚发展的，或者集聚于旅游景区，或者集聚于景区所依托的现代化都市，旅游产业特性、外部经济效应和政府规划因素共同促进了旅游产业的集聚（冯卫红，2009）。
本文通过实证分析所收集整理2006-2010年31个省市自治区的相关数据，对我国旅游产业的空间聚集状况进行研究，探讨我国旅游产业空间集聚存在的问题及其影响因素，以期作为我国旅游产业发展的理论借鉴。
行业选取与数据选择
旅游产业集聚是旅游相关行业在空间上的集聚，形成不同一分散状态的竞争力和长期集体竞争优势（庄军，2005）。张河清等（2010）研究了广东省 21个城市旅游产业集聚绩效，发现旅游产业内部的结构性矛盾，即产业要素发展的不平衡制约整个产业素质和效益的提高。杨勇（2010）从星级饭店、旅行社、旅游景区、旅游交通、文化娱乐业等相关旅游行业分析旅游产业的聚集程度，发现我国旅游产业及其子行业呈现出明显的聚集态势。刘长生和简玉峰（2011）从住宿、餐饮、娱乐等方面研究，发现中国旅游产业发展呈不均衡性，且有进一步扩大趋势。旅游业是一种综合性和包容性很强的产业，旅游业发展过程中和很多产业存在着交叉，并有很强的互补性。
旅游产业包括六种要素：饮、住宿、交通、游览、购物和娱乐，这六种要素也是学者们研究旅游产业常用划分方式。本文研究这六种要素所代表的旅游服务子行业集聚水平及其对旅游产业集聚的贡献。
本文所采集数据均来自《中国统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》。因为我国旅游产业化时间较晚，故将时间跨度选为2006-2010年。为规避统计年鉴统计口径不一的问题，选取在5年内统计口径保持一致的测量指标。其中餐饮业数据来自各地区限额以上餐饮企业营业额，住宿业数据选自各地区限额以上住宿企业营业额，交通业数据选自各地区旅客周转量，旅游业数据选自各地区接待入境旅游人数，商品购物数据选自各地区限额以上零售业企业主营业务收入，娱乐业数据选自各地区艺术表演团体国内演出观众人次。
计算结果与数据分析
（一）产业集聚程度的测定方法
现有文献常用的测量产业集聚程度的指标主要有空间基尼系数、赫芬达尔指数，以及行业集中度指数。空间基尼系数没有考虑到具体的产业组织状况及区域差异，而赫芬达尔指数对数据的要求较高且其作用可以用CRn指数的比较来展示。故本文选取行业集中度指数CRn来测量我国旅游产业的空间集聚水平。行业集中度指数CRn可以通过某产业规模最大的前n个地区的比重来衡量产业集聚程度，计算公式为：
CRn为产业中规模最大的前n个地区所占的比重；xi为某产业第i个地区的相关数值；N为地区总数，n为要考察的前n个地区数目。本文考察全国31个地区，故N为31，为能获取更多地区产业集聚特征，本文中n选取4和8。
（二）区域视角分析
为测度中国旅游产业在各个地区的空间集聚状况，本文引入旅游产业规模最大的前8个省市CR4和CR8（见表1），从区域角度来分析我国旅游产业的集聚特征。
从表1来看，游览业的CR4指数较高，广东、上海、浙江、江苏四省市所占份额之和超过50%以上，因本文游览业指标选取的是入境游游客量，即说明这四个省市占到全国入境游市场的一半以上。游览业的CR8指数甚至达到70%，这说明在31个省市自治区里，25%的地区分享了70%的入境游游客，游览业似乎出现了80/20现象（帕累托法则是指在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的）。研究发现交通业的集中指数较低，其CR4为0.258，虽然交通工具是旅游中重要的部分，但其只是承担联系起旅游目的地与客源地空间移动的工具，集聚指数低说明了交通业分布的均衡性。娱乐业CR指数高于购物，表明相对购物，娱乐业在某些地区已形成明显的集聚优势。餐饮与住宿业的CR指数相当，两项入选的CR8指标中的地区有6个地区相同。因餐饮业与住宿业具有比较强互补性，且是旅游产业中的基础服务业，故二者集聚指数的表现趋同也不难理解。
为全面观察旅游产业6个子行业的地域分布，本研究统计了2006-2010年旅游产业6要素的行业集中度指数CR8中上榜的省市名称和频数、集聚产业、景区数量和经济发展水平。景区数量来自2010年国家旅游局官方网站公布的3A级以上景区数量并进行了加权计算，收入水平用当地城镇居民人均可支配收入。为便于比较，景区数量和人均可支配水平均以大小顺序列出，统计结果如表2所示。
通过表2计算得出，上榜省市中，东部沿海省市上榜次数占总上榜次数的47%，包括广东（第1）、江苏（第2）、浙江（第3）、山东（第4）、北京（第5）、上海（第5）、辽宁（第8）、河北（第10）；中部省市占29%，包括河南（第7）、湖南（第9）、安徽（第12）、山西（第14）、湖北（第15）；西部省市占24%，包括四川（第11）、云南（第13）、重庆（第16）、陕西（第16）。这也验证了张柳等（2011）的研究结果，即东部经济发达省区市高于中部省区市，中部省区市高于西部及边疆省区市（张柳等，2011）。由此可见，旅游产业在省域间地域分布极不均衡，上榜次数排名前几位的省市也是我国的GDP大省。全国还有14个省市榜上无名，大多属于西部边远地区，经济发展水平比较落后。经济发展水平如同第三产业发展起跑线，经济发展水平的不同使得各省市在旅游产业发展时的产业环境不同。这种差异不仅促进旅游产业空间集聚，而且还会使这种不均衡状态继续保持下去。通过省市产业特征分析得出，覆盖旅游全产业的地区其产业综合实力较强，而具有单产业优势的城市则发展不平衡。占据交通地理优势的地区依托交通业支持旅游产业的做法值得肯定，但仍需将这种优势转化成整个旅游产业的竞争力。
传统观点认为旅游产业发展水平除受到各省区市的经济水平和地理位置的影响外，还和各省区市的旅游资源的丰富程度相关。随着旅游需求持续上升，旅游活动对象与内容必然走向多元化（张世满，2011）。杨勇（2010）认为旅游业属于资源依赖型行业，依赖程度随旅游产业发展模式的不断创新和多样化而下降，传统资源禀赋理论的效果已不再明显。如表2所示，上海拥有景区数量在上榜省市中最少，但其旅游产业集聚水平排名领先，即上海旅游产业属于典型依托现代化都市的新型旅游产业形态。当游客不再满足于传统的观光旅游，旅游开发就应该从传统的旅游资源转向社会资源。
旅游要素对产业集聚影响研究
（一）变量选择和模型设计
前文运用CR指数从不同方面分析了我国旅游产业空间集聚状况，究竟何种要素对旅游产业集聚有着更为重要作用，就需要进行产业集聚贡献的研究。因餐饮业和住宿业属于旅游产业中的基础性服务业，交通业和游览业在旅游产业中有规模效应，购物和娱乐同属于显性旅游消费形态，故本文将餐饮和住宿归为基础服务因素，将交通和游览归为旅游规模因素，将购物和娱乐归为旅游消费因素。在此分析框架的基础上，从区域视角系统考察基础服务、旅游规模和旅游消费对中国旅游产业集聚的影响，构建模型如下：
Aggi=β0+β1Basici+β2Scalei+β3Consumi+εi
式中，Aggi表示的是i省市旅游产业增加值占全国旅游产业增加值的比重，是用来度量旅游产业集聚的变量；Basici表示基础服务因素的变量；Scalei表示集聚旅游规模因素的变量；Consumi表示旅游消费因素的变量；εi表示随机误差项。本文采用2010年31个省级单元面板数据，运用Eviews 6.0作计量分析，模型结果如表3所示。
（二）实证结果分析
1.基础服务因素。由表3可见，相比餐饮业住宿业对旅游产业的集聚发展有明显促进作用，系数为1.540256表示住宿业集聚水平每提高一个单位，旅游产业集聚水平会提高1.54个单位。餐饮业对旅游产业集聚发展的促进作用不明显，在10%的显著性水平下显著。住宿业的指标系数大于餐饮业，说明住宿业集聚对旅游产业集聚较之餐饮业有更强的促进作用。
旅游产业发展追求三个目标，一是增加游客数量，二是延长游客停留时间，三是使游客花费得更多。早期旅游产业因体验性差，旅游仅仅停留在短期效应。旅游是一种追求心灵放松的行为，不可避免会带来身体上的疲惫，随着收入水平和生活品质的提高，旅游住宿的标准也得到提升。游客对住宿的需求是舒适性，以此来缓解旅途的辛苦，然而对于餐饮的追求却更多是当地特色。相对于酒店提供标准化当地特色餐饮服务，有闲暇时间的游客更倾向选择民俗聚集区的原汁原味。
2.旅游规模因素。由表3可知，游览业指标对旅游产业集聚有明显促进作用。游览业指标系数可以看出，游客人数所代表的旅游业集聚水平每增加一个单位，旅游产业集聚水平会提高1.182个单位。旅游产业有着固定成本高、边际成本低的特征，即旅游产业具有明显的规模效应。交通业对旅游产业集聚水平影响也较为显著，但从交通业指标系数可得出，交通业对旅游业的促进作用较低，游客周转率所代表的交通业集聚水平每增加一个单位，旅游产业集聚水平只提高0.279个单位。交通业是连接客源地和旅游目的地、旅游的目的地和旅游景区之间的桥梁。
本文采用的游客周转率作为测量交通业的指标，在一定程度上受到过路游客信息的干扰。比如在表2中上榜的河南、安徽、河北和湖南四省，从2006-2010年5年间交通因素均进入前8，而北京上海两地虽然游客周转率5年间交通因素均进入前8，但其旅游业发展水平却明显高于这四个省。众所周知河南、安徽、河北和湖南是连接东西南北的交通枢纽，游客周转率中过路游客占比较大，故虽有较高的交通业集聚指数，却没有形成较强的旅游产业整体竞争力。
3.旅游消费因素。由表3可知，购物对旅游产业集聚发展效果不明显，这可能与我国旅游商品市场不规范有关。购买旅游纪念品几乎是每一位游客必不可少的消费行为，然而国内旅游购物市场是旅游业发展中的一个薄弱环节。此外旅游商品市场尚不规范，也会给游客带来非常差的体验。旅游商品缺乏创意也是制约旅游购物的主要因素，只有当旅游商品同时具备稀缺性和收藏性时，旅游购物才能成为旅游产业集聚的重要促进因素。在计算娱乐业增加值时，发现有14个省市在此指标上出现了不同程度的负值。在表3中，娱乐业的系数为负数，但影响程度在1%的显著性水平下显著，这反过来也说明娱乐业对旅游产业集聚具有重要的促进作用。
结论与启示
从区域视角来看，广东、江苏、浙江、山东已成为旅游产业主要集聚地区，旅游产业所包括的要素均得到了很好发展。其他省市分布则比较零散，整体来看旅游产业省域间的分布极不均衡。因旅游产业发展依托经济地方经济发展水平，经济发达地区的旅游产业更有发展优势，而对靠旅游产业来获取收入的西藏、新疆等经济发展落后地区，旅游产业发展面临困境。随着国民收入水平的整体提高和中西部地区的快速发展，势必会促进旅游资源禀赋富集地区的后发发展。然而，中西部与东部旅游产业发展水平的差距短期内仍难以弥补。旅游产业内部各要素集聚程度有明显差异，旅游业对旅游产业集聚的促进作用最为明显，餐饮业和购物业对旅游产业集聚的促进作用较低。
虽然旅游产业六要素对旅游产业集聚有着不同促进作用，并不意味着可偏废其一，而选择发展最显著的要素。对不同的要素应全面发展，有区别地弥补其不足之处。对基础服务因素，应注重保护和开发地方民族特色餐饮业，提升旅游的体验性；加大标准化住宿业建设，引进快捷酒店和品牌化服务提供商。对旅游规模因素，应改善客源地到目的地之间的交通服务水平，提高游客周转中过路游客的旅游意愿。对旅游消费因素，应加强旅游与当地各经济产业部门的紧密配合与协调发展（石美玉，2011），策划高水准的旅游休闲产品；借鉴国际成功经验，形成独具特色规模化与集约化的休闲娱乐产业聚集区，随着大众观光旅游逐渐向休闲度假旅游的转变，旅游产业的六要素联系将更加紧密，相互作用相互影响，形成复杂的旅游产业全生态系统。同时只有这种结合互相促进，才能更有利于旅游产业集聚的形成。
参考文献：
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