我国旅游产业集聚与全要素生产率关系研究
图4(3)表示我国旅游产业集聚对全要素生产率冲击的反应。当旅游TFP发生1个正向标准差冲击后，会对集聚产生一定程度的负影响，表明前者的提高在一定程度上对后者产生弱化的作用。这是由于我国交通基础设施和互联网技术日益发达，居民旅行时间成本和沟通成本逐渐降低，同时，处于“互联网+”的大趋势下，我国旅游企业交易成本和沉没成本也大幅降低，使得产业集聚的向心力部分被抵消，从而减缓我国旅游产业空间集聚的速率，然而这种减缓却是进步式的。随着时间的推移，产业集聚变化幅度逐渐减小，至第8期逐渐趋于0，表明我国旅游TFP冲击对产业集聚存在8年的影响，且影响程度波动降低。图4(4)表示我国旅游产业集聚对自身冲击的反应。当在本期给我国旅游产业全要素生产率1单位的正向冲击后，会对其自身波动产生较大的正影响。随着时间的推移，产业集聚变化幅度逐渐减小，至第15期逐渐趋于0，表明我国旅游产业集聚冲击对其自身存在15年的影响，且影响程度随时间波动降低。结合图4(3)和图4(4)，我国旅游产业集聚对其自身冲击在第1期存在显著的正向反应，而对旅游全要素生产率冲击存在一定程度的负向反应。同时，我国旅游产业集聚冲击对自身的影响期间长于来自TFP冲击的影响。忽略各变量来自自身冲击的影响，我国旅游产业集聚对全要素生产率的冲击作用时期比旅游全要素生产率冲击对产业集聚的作用时期长。此外，我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率仅存在滞后期影响，而后者冲击对前者在当期便产生负向影响。
4.方差分解
进一步，利用方差分解的方法探索两变量冲击对彼此影响的贡献程度。方差分解主要通过方差来分析结构冲击对变量改变的贡献额，其表达式为：
RVCj→i(s)=[SX(]E(θ(0)ijεjt+θ(1)ijεjt-1+…+θ(q)ijεjt-q)2[]var(yi)[SX)]
=[SX(]∑[DD(]s=1[]q=0[DD)](θ(q)ij)2σjj[]∑[DD(]k[]j=1[DD)]∑[DD(]s=1[]q=0[DD)](θ(q)ij)2σjj[SX)]
式中，i，j=1，2…k，RVCj→i(s)表示第j个变量对第i个变量的相对方差贡献率，其大小表示变量间的影响程度。RVCj→i(s)大时，影响大，反之影响小。∑[DD(]s=1[]q=0[DD)](θij(q))2σjj为用方差衡量的第j个扰动项对第i个变量从t-q期到当期的影响。∑kj=1∑s-1q=0(θ(q)ij)2σjj 为yi的方差。对两变量冲击对彼此影响的贡献程度进行方差分析，见图5。曲线代表两变量冲击对彼此影响的贡献程度，横轴表示滞后期，纵轴表示某一变量冲击对其自身或另一变量的贡献率。
具体而言，图5(1)表示我国旅游全要素生产率冲击对其自身的贡献率，我国旅游全要素生产率对其自身的贡献率在第1期为100%，于第10期达到6680%，之后的时期保持66%左右，表明我国旅游产业全要素生产率冲击对其自身稳定贡献率为66%左右。图5(2)表示我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率的贡献率，该贡献率在第1期为0，于第10期达到33%，之后的时期保持在33%左右，表明我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率的稳定贡献率约为33%。图5(3)表示我国旅游全要素生产率冲击对产业集聚的贡献率，我国旅游全要素生产率冲击对产业集聚的贡献率在第1期为1470%，于第4期达到1385%，之后的时期保持在13%左右，表明我国旅游全要素生产率冲击对产业集聚的长期稳定贡献率为13%左右。图5(4)表示我国旅游产业集聚冲击对其自身的贡献率，我国旅游产业集聚冲击对自身的贡献率在第1期为8530%，于第4期达到8615%，之后的时期保持在86%左右，表明我国旅游产业集聚冲击对其自身的长期贡献率约为86%。总之，对于我国旅游全要素生产率而言，旅游全要素生产率冲击的贡献率约为66%，产业集聚冲击的贡献率约为33%；对于我国旅游产业集聚而言，旅游全要素生产率冲击的贡献率约为13%，旅游产业集聚冲击的贡献率约为86%。不考虑两变量来自自身冲击的贡献率，我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率的贡献率为33%，我国旅游全要素生产率冲击对对产业集聚的贡献率为13%。
四、结论与建议
本文采用EG指数法对我国旅游产业集聚水平进行测度。研究发现我国旅游产业集聚EG指数的绝对值随着时间的推移表现出下降的趋势，就其产业集聚水平的变化程度而言，我国旅游产业集聚程度的下降速率随时间推移逐渐减小，EG指数上升阶段的速率随时间推移表现出显著的增长趋势。换言之，我国旅游产业集聚的向心力作用逐渐显著。然后，采用曼奎斯特指数对我国旅游产业全要素生产率变化进行了分析，发现我国旅游产业全要素生产率变化总体呈现出幅度不一的波动态势，且波动幅度随着时间的推移呈现逐渐增大的趋势。最后，构建结构向量自回归模型，对该模型进行了脉冲响应函数分析和方差分解来研究我国旅游产业集聚与全要素生产率之间的动态联系。研究结果表明，我国旅游全要素生产率对产业集聚冲击的反应在当期表现并不明显，但在滞后期内表现出较大幅度的波动反应，且这种冲击作用的影响周期较长。同时，我国旅游产业集聚对全要素生产率冲击在当期就表现出负向反应，但在滞后期内却在0点附近表现出幅度逐渐降低的波动反应。相较而言，我国旅游TFP冲击对集聚的影响随时间推移衰减加快。同时，通过对SVAR模型进行方差分解发现，我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率的贡献率为33%，我国旅游全要素生产率冲击对对产业集聚的贡献率为13%。总之，两变量存在着动态的互动联系，旅游产业集聚对全要素生产率的影响无论在作用程度上还是在贡献率上都表现出较强的作用力度。换言之，在全要素生产率作用下，我国旅游产业集聚水平呈现螺旋式上升。
在上述研究基础上，提出以下建议：首先，在全域旅游理念指导下，全面实施旅游产业供给侧改革。当前我国居民旅游需求普遍旺盛，旅游产业供给侧的发展质量与效率却相对不平衡，需求侧与供给侧之间的矛盾是当前旅游业发展的根本矛盾。从供给侧入手，根据地域资源及产业发展异同，科学地做好我国区域旅游规划，合理调整旅游产业结构，丰富旅游产品层次与种类，建立文明旅游及监督惩罚机制，加强旅游企业市场监督。然后，以“一带一路”建设为契机，开发丝路主题旅游，促进丝路沿线省份旅游产业区域发展，推动旅游产业集聚进程。落实“东北振兴”战略，优化东北地区产业结构，大力发展旅游产业，将东北三省作为区域整体进行旅游规划，推动省域旅游合作[24]。在保持京津冀、长三角和珠三角旅游产业集群健康合理发展的基础上，扩大各旅游集聚区辐射区域，优化旅游集聚区空间布局和经济结构，实现区域一体、互利共赢。最后，构建智慧旅游平台，提高整体旅游产业效率。具体而言，建立智慧旅游监管及应急处理机制提高旅游管理效率，通过大数据挖掘和新媒体传播提高旅游营销效率，通过信息共享及网络支付降低旅游者旅游的时间成本，提高旅游活动效率和体验度。同时，构建智慧交通体系。具体而言，提高整体旅游交通基础设施覆盖率，提高目的地交通可进入性，优化市内旅游交通基础设施布局，降低游客旅游流动成本，提高旅游服务效率。引入环保绿色车辆，优化旅游租车服务，借力“互联网+”实现旅游“车联网”新纪元，提高游客旅游体验及产业发展效率。简言之，在落实上述一系列政策建议的过程中，希望能通过两变量系统的互动机制，推动旅游产业更高层次地合理健康发展。, 百拇医药(张广海 汪立新)
4.方差分解
进一步，利用方差分解的方法探索两变量冲击对彼此影响的贡献程度。方差分解主要通过方差来分析结构冲击对变量改变的贡献额，其表达式为：
RVCj→i(s)=[SX(]E(θ(0)ijεjt+θ(1)ijεjt-1+…+θ(q)ijεjt-q)2[]var(yi)[SX)]
=[SX(]∑[DD(]s=1[]q=0[DD)](θ(q)ij)2σjj[]∑[DD(]k[]j=1[DD)]∑[DD(]s=1[]q=0[DD)](θ(q)ij)2σjj[SX)]
式中，i，j=1，2…k，RVCj→i(s)表示第j个变量对第i个变量的相对方差贡献率，其大小表示变量间的影响程度。RVCj→i(s)大时，影响大，反之影响小。∑[DD(]s=1[]q=0[DD)](θij(q))2σjj为用方差衡量的第j个扰动项对第i个变量从t-q期到当期的影响。∑kj=1∑s-1q=0(θ(q)ij)2σjj 为yi的方差。对两变量冲击对彼此影响的贡献程度进行方差分析，见图5。曲线代表两变量冲击对彼此影响的贡献程度，横轴表示滞后期，纵轴表示某一变量冲击对其自身或另一变量的贡献率。
具体而言，图5(1)表示我国旅游全要素生产率冲击对其自身的贡献率，我国旅游全要素生产率对其自身的贡献率在第1期为100%，于第10期达到6680%，之后的时期保持66%左右，表明我国旅游产业全要素生产率冲击对其自身稳定贡献率为66%左右。图5(2)表示我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率的贡献率，该贡献率在第1期为0，于第10期达到33%，之后的时期保持在33%左右，表明我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率的稳定贡献率约为33%。图5(3)表示我国旅游全要素生产率冲击对产业集聚的贡献率，我国旅游全要素生产率冲击对产业集聚的贡献率在第1期为1470%，于第4期达到1385%，之后的时期保持在13%左右，表明我国旅游全要素生产率冲击对产业集聚的长期稳定贡献率为13%左右。图5(4)表示我国旅游产业集聚冲击对其自身的贡献率，我国旅游产业集聚冲击对自身的贡献率在第1期为8530%，于第4期达到8615%，之后的时期保持在86%左右，表明我国旅游产业集聚冲击对其自身的长期贡献率约为86%。总之，对于我国旅游全要素生产率而言，旅游全要素生产率冲击的贡献率约为66%，产业集聚冲击的贡献率约为33%；对于我国旅游产业集聚而言，旅游全要素生产率冲击的贡献率约为13%，旅游产业集聚冲击的贡献率约为86%。不考虑两变量来自自身冲击的贡献率，我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率的贡献率为33%，我国旅游全要素生产率冲击对对产业集聚的贡献率为13%。
四、结论与建议
本文采用EG指数法对我国旅游产业集聚水平进行测度。研究发现我国旅游产业集聚EG指数的绝对值随着时间的推移表现出下降的趋势，就其产业集聚水平的变化程度而言，我国旅游产业集聚程度的下降速率随时间推移逐渐减小，EG指数上升阶段的速率随时间推移表现出显著的增长趋势。换言之，我国旅游产业集聚的向心力作用逐渐显著。然后，采用曼奎斯特指数对我国旅游产业全要素生产率变化进行了分析，发现我国旅游产业全要素生产率变化总体呈现出幅度不一的波动态势，且波动幅度随着时间的推移呈现逐渐增大的趋势。最后，构建结构向量自回归模型，对该模型进行了脉冲响应函数分析和方差分解来研究我国旅游产业集聚与全要素生产率之间的动态联系。研究结果表明，我国旅游全要素生产率对产业集聚冲击的反应在当期表现并不明显，但在滞后期内表现出较大幅度的波动反应，且这种冲击作用的影响周期较长。同时，我国旅游产业集聚对全要素生产率冲击在当期就表现出负向反应，但在滞后期内却在0点附近表现出幅度逐渐降低的波动反应。相较而言，我国旅游TFP冲击对集聚的影响随时间推移衰减加快。同时，通过对SVAR模型进行方差分解发现，我国旅游产业集聚冲击对全要素生产率的贡献率为33%，我国旅游全要素生产率冲击对对产业集聚的贡献率为13%。总之，两变量存在着动态的互动联系，旅游产业集聚对全要素生产率的影响无论在作用程度上还是在贡献率上都表现出较强的作用力度。换言之，在全要素生产率作用下，我国旅游产业集聚水平呈现螺旋式上升。
在上述研究基础上，提出以下建议：首先，在全域旅游理念指导下，全面实施旅游产业供给侧改革。当前我国居民旅游需求普遍旺盛，旅游产业供给侧的发展质量与效率却相对不平衡，需求侧与供给侧之间的矛盾是当前旅游业发展的根本矛盾。从供给侧入手，根据地域资源及产业发展异同，科学地做好我国区域旅游规划，合理调整旅游产业结构，丰富旅游产品层次与种类，建立文明旅游及监督惩罚机制，加强旅游企业市场监督。然后，以“一带一路”建设为契机，开发丝路主题旅游，促进丝路沿线省份旅游产业区域发展，推动旅游产业集聚进程。落实“东北振兴”战略，优化东北地区产业结构，大力发展旅游产业，将东北三省作为区域整体进行旅游规划，推动省域旅游合作[24]。在保持京津冀、长三角和珠三角旅游产业集群健康合理发展的基础上，扩大各旅游集聚区辐射区域，优化旅游集聚区空间布局和经济结构，实现区域一体、互利共赢。最后，构建智慧旅游平台，提高整体旅游产业效率。具体而言，建立智慧旅游监管及应急处理机制提高旅游管理效率，通过大数据挖掘和新媒体传播提高旅游营销效率，通过信息共享及网络支付降低旅游者旅游的时间成本，提高旅游活动效率和体验度。同时，构建智慧交通体系。具体而言，提高整体旅游交通基础设施覆盖率，提高目的地交通可进入性，优化市内旅游交通基础设施布局，降低游客旅游流动成本，提高旅游服务效率。引入环保绿色车辆，优化旅游租车服务，借力“互联网+”实现旅游“车联网”新纪元，提高游客旅游体验及产业发展效率。简言之，在落实上述一系列政策建议的过程中，希望能通过两变量系统的互动机制，推动旅游产业更高层次地合理健康发展。, 百拇医药(张广海 汪立新)