对经济增长的影响
陈秦苏李盈
（西安财经学院，陕西西安710100）
摘要：为研究全国31个省份旅游总收入对各地区经济增长的影响，利用各省的旅游总收入和各省的生产总值数据构建空间计量模型分析框架，并与传统计量回归模型结果进行对比。在对GDP与旅游收入分组的基础上，计算空间权重矩阵和Moran’I 指数。通过检验证明，各地区的经济发展确实存在空间依赖，适于构建空间计量模型，模型的估计与检验证明地区旅游收入对经济增长的影响是显著的，其拟合结果优于传统计量回归模型。 关键词：旅游总收入；经济增长；空间计量模型；空间权重矩阵
1引言
近几年，我国经济正在由高速增长步入中高速增长的新常
态，随着经济结构性改革和消费升级，符合产业升级趋势的旅
游业正处于黄金发展周期。在2008—2015年我国人均GDP高
于3000美元，旅游需求呈现爆发式增长，消费升级趋势明显显
现，国内游人次和出境游人次增速相对人均GDP增速的弹性系
数为1.1443，意味着人均GDP每提高1%，国内游人次提高1.1443%。在国内有很多学者对旅游收入与经济增长的关系做了大量研究，周旋等在基于VAR模型对国际旅游收入与经济增
长存在协整关系进行分析并建立误差修正模型说明两者间存
苏州通安事件在动态均衡关系。鄢慧丽等对我国旅游收入与GDP和三大产
业分别进行协整检验分析和格兰杰因果检验。周伊琦通过建
立VAR模型，根据单位根检验、协整理论、格兰杰因果检验研究
国内旅游收入、国际旅游收入与GDP的关系。高杰对江苏省各
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主要城市旅游收入与GDP增长之间的关联性进行分析，并对常
州市旅游收入与GDP增长之间的关系进行了纵向对比。上述
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文献中都是基于在某一时间段各个时间点上旅游收入对经济
增长的影响，具有一定的局限性，并不能考虑到空间地理因素
所带来的影响，也不能充分说明全国各地区之间是否存相互作
用影响。因此本文将全国31个省份作为研究对象，对31个省
份2016年的旅游收入与GDP进行空间计量分析。
2旅游收入与地区GDP的空间分布
旅游总收入占地区GDP比重这一指标不能准确反映地区
岛式唱腔旅游总收入的大小。任意两地区该指标比重相同，但由于GDP
的不同，旅游总收入也会相差很大。因此，还需各个省份旅游
总收入的绝对水平。
将各省份旅游总收入按照从低到高分为四组：（1）黑龙江、
西藏、新疆、青海、甘肃、海南、山东、宁夏；（2）内蒙古、吉林、陕
西、重庆、福建、天津、上海；（3）辽宁、河北、山西、云南、广西、湖
南、湖北、安徽；（4）北京、河南、四川、贵州、广东、江西、江苏、
浙江。
旅游总收入超过5000亿元的地区为广东、江苏、浙江、四
川、河南、贵州、北京。旅游总收入低于1500亿元的8个省份主
要集中在我国西部地区，这一情况反映出旅游总收入占地区GDP的比重并不能充分说明地区旅游情况。
为进一步反映旅游总收入与地区经济发展水平是否存在空间分布上的一致性，将各省份GDP从低到高分为以下四组：（1）西藏、新疆、青海、甘肃、宁夏、贵州、江西、海南；（2）黑龙江、吉林、山西、重庆、云南、广西、天津；（3）陕西、内蒙古、湖南、福建、安徽、上海、北京、辽宁；（4）四川、广东、江苏、浙江、河北、湖南、湖北、山东。东部沿海地区经济发展较好，因而GDP也比较高，而经济发展水平落后的区域主要集中在中西部地区，这与旅游总收入的空间分布类似。
3构建空间计量模型框架
（1）建立空间权重矩阵W。W是一个n×n的矩阵，即W= (w ij)n×n。采用“queen”法建立空间权重矩阵。
（2）计算Moran’I指数来衡量相邻地区变量的相似或相异程度，即
I=∑i=1
n∑j=1nωij(x i-xˉ)(x j-xˉ)
S2∑i=1n∑j=1nωij
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Moran’I指数的值域为［-1,1］。对Moran’I指数结果采用渐进正态分布进行检验，若检验统计量大于某一检验水平下的临界值，则说明在整体上变量具有显著的空间依赖关系。
（3）在相关性检验的基础上，建立空间误差模型，其一般形式为：
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Y=C+λWe+βX+ε
λ为空间误差自回归系数；β为解释变量的回归系数；e为随机误差；ε为随机误差向量。
4计量分析
按照已建立的空间计量分析框架，设GDP增加额对数值为被解释变量Y；旅游总收入对数值为解释变量X。
4.1空间自相关分析
计算得出Moran’I指数为-0.31559，且由Moran’I指数散点图1可以看出地区GDP处于二、四象限，表明我国多数省份在空间分布上为负相关。可见2016年全国省域生产总值主要呈现低—高（LH）和高—低（HL），存在一定的空间异质性。
4.2空间误差模型分析
建立地区生产总值和旅游收入的空间误差模型Y=C+
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