高速铁路建设对城市旅游经济的影响研究
——以西成高铁为例 王晨 刘军胜 西北大学经济管理学院 基金项目:教育部人文社科基金项目“丝绸之路经济带省域旅游供给要素结构耦合与优化路径研究”(编号:20YJC790077);陕西省社会科学基金项目“陕西省旅游产业-城镇化-生态环境耦合发展与对策研究”(编号:2018S11);陕西省软科学研究计划项目“陕西省旅游产业-城镇化-生态环境耦合发展模式与路径研究”(编号:2019KRM105);陕西省教育厅人文社科项目“中国入境过夜游客目的地城市选择格局、类型与振兴策略研究”(编号:20JK0383)。 摘要:高速铁路已经成为影响区域旅游经济发展的重要因素。文章以西成高铁为例,基于双重倍差法固定效应模型,从城市旅游总收入和旅游总人数两个方面,分析西成高铁开通对站点城市旅游经济的影响效应。研究表明:(1)西成高铁开通对城市旅游总收入的促进作用不明显,并且不利于旅游总人数的增加。(2)异质性检验发现,西成高铁开通对陕西省旅游经济发展存在明显的抑制效应。根据研究发现,可以为高铁沿线城市管理部门完善和优化交通设施与服务配置,提高经济旅游效益提供实践参考。 关键词:高速铁路;旅游经济;双重差分法;西成高铁 一、引言 交通作为旅游地域系统的重要组成部分,是旅游业发展必不可少的支撑条件[1]。目前,我国高铁运营总里程突破3.5万千米,高铁已成为游客跨区域出游的首选交通方式,也是影响区域旅游经济发展的重要因素。与原有陆地交通方式相比,高铁具有方便快捷、安全舒适、运行速度快等特点,不仅缩短了人地间时空距离、扩大了出游范围、激发了出游欲望、而且促进了城市旅游经济发展[2]。 学界关于高速铁路建设对旅游经济的影响存在两种相反的观点。有学者认为高铁开通促进了旅游空间结构优化,带动了城市旅游经济的发展[3]。但另一种观点认为高速铁路建设加剧了旅游目的地空间竞争,影响沿线城市旅游系统各要素规划和布局,导致“虹吸效应”与“极化效应”的出现,反而强化了区域旅游经济发展的不平衡[4-6]。 西成高铁的全线开通对带动西部地区两大城市群旅游市场共享,撬动旅游经济发展具有重要价值。但现有研究中对西成高铁与旅游经济关系的定量研究相对缺乏。西成高铁开通对沿线城市旅游经济是否具有带动作用且效果如何?对不同省份旅游经济的影响有何差异等问题有待继续探讨。综上,文章选取2013—2020年四川省和陕西省城市面板数据,基于双重倍差法固定效应模型,从旅游总收入和旅游总人数两方面,综合分析了西成高铁开通对沿线城市旅游经济的影响及其区域差异。以进一步深化高铁建设对区域旅游经济影响效应的理论认识,弥补西成高铁对城市旅游经济影响的研究不足;为沿线城市管理部门完善和优化交通设施与服务配置,提高旅游经济效益提供实践参考。 二、文献综述 国内外高铁与旅游业关系的研究主要集中在高铁建设对旅游业发展、旅游者出游规律、目的地空间结构和旅游经济发展的影响等四个方面。 第一,高铁对旅游业发展的影响。于秋阳、王欣等发现高铁建设和城市旅游业发展存在较强相关关系,客运量增长对城市旅游人数和旅游收入增长具有明显促进作用[7],也会引起不同城市间旅游产业发展与布局更大范围的竞争等[8]。邓涛涛等探讨了不同旅游专业化水平下,高铁建设对城市可达性的影响,认为专业化程度较高城市的可达性每提升1%,旅游客流约增加0.47%[9]。 第二,高铁对游客行为的影响。Garmendia等发现高铁已成为人们近距离通勤和远距离旅游的主要出行选择[10]。张建国发现高铁开通使游客自助游增多、出游距离拉远、出游频率增加[11]。刘宇青等发现高铁开通后,高铁沿线城市构成了主要目的地周边地区的替代选项[12]。张文新等发现高铁建设使游客出游交通方式及线路选择增加、停留时间减少[13]。 第三,高铁对旅游空间结构的影响。Horner发现高铁的时空压缩效应在国家范围内发生了速度和区域上的异质性变化,并预测了旅游空间格局的变化趋势[14]。汪徳根、殷平等发现高铁开通使60%的旅游客源市场有向外扩张的趋势,并促进客源市场吸引力的提高,也影响了旅游城市空间作用强度与发展地位[15-16]。 第四,高铁对旅游经济的影响。Albalate发现高铁在促进旅游人数增长方面并不明显,主要原因是低廉的航空交通替代了高铁运输[17]。李宗明认为高铁路网络密度在降低旅游出行成本的同时也促进旅游经济提速[18]。王凯妮发现高铁抑制了经济较发达城市旅游经济的发展,但对经济欠发达而旅游资源丰富的城市促进作用显著[19]。 综上所述,目前高铁与旅游业的研究多基于京沪、郑西和武广高铁等展开可达性、空间效应等分析,研究方法以统计分析、回归分析、灰色关联度和引力模型等为主。现有研究中,西成高铁建设对城市旅游经济影响及区域差异的研究较少。同时,研究方法多缺乏对内生性问题的考虑,使研究结果的精确性存在质疑。因此,本文基于双重差分法,从旅游总收入和旅游总人数两方面综合分析西成高铁开通对城市旅游经济的影响及区域差异,以深化高铁建设与城市旅游经济关系的认识。 三、研究假设 交通是连接旅游目的地与客源地的纽带,高铁因其快捷方便、舒适安全的优势成为人们旅游出行的主要选择。已有研究证实,高铁开通对城市旅游收入增长具有积极的促进作用。高宁等发现兰新高铁的开通促进了沿线城市旅游收入的明显增长[4]。但也有学者认为高铁并没有促进地方旅游收入的增长,高铁建设存在实际投入和旅游产出不匹配等问题。厉新建发现武广高铁开通对旅游收入、入境旅游、星级饭店和餐饮业发展存在抑制作用[20]。因此,为探究西成高铁对旅游总收入的影响,本研究提出假设: 假设1:高铁开通显著促进城市旅游收入增长。 高速铁路的时空压缩效应提高了旅游客源市场对旅游者的吸引力,激发了旅游市场的需求,产生了高速铁路客流的集聚效应[21]。邓涛涛等证明高铁对沿线城市的客流具有集聚效应和带动作用[9]。而张文新等发现高速铁路建设虽增加了游客交通方式及路线选择,但未必带来客流的增加[13]。因此,为探究西成高铁对旅游总人数的影响,本研究提出假设: 假设2:高铁开通显著促进城市旅游人数增长。 四、研究设计 (一)样本选择与模型设定 2017年,国家铁路局等部门为推动交通和旅游业深度融合出台了《关于促进交通运输与旅游融合发展的若干建议》,西成高铁的开通将对川陕两省城市旅游经济发展起推动作用。文章选取川陕两省26个地级市2013—2020年的205个面板数据来进行分析,数据来源于《中国城市统计年鉴》、《国家级风景名胜区名单》和各市《国民经济与社会发展统计公报》。 双重差分法(DID)是评估项目或公共政策实施效果的典型计量方法[23]。西成高铁开通可视为准自然实验。根据该方法,文章将川陕两省各地级市分为“处理组”和“对照组”。处理组为西安、广元、绵阳、德阳和成都5个城市。对照组包括攀枝花、泸州、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、达州、巴中、雅安、自贡、资阳、宝鸡、咸阳、渭南、延安、榆林、安康和商洛等21个非站点城市。汉中和铜川因缺少旅游经济数据,予以剔除。基于此,构建双重差分模型,检验西成高铁对站点城市旅游经济影响效应。如下: Yit=β0+β1treati×periodt+β2controlit+λi+νt+εit(1) 其中,Yit是i城市t时间的旅游经济效益;β1为高铁开通对旅游经济影响的边际效应;treat是城市虚拟变量,赋值为1代表站点城市,否则为0;period为时间虚拟变量,当treat≥2017时取1,否则为0;control为控制变量;λi为个体固定效应;νt为时间固定效应;εit为随机扰动项;β0为常数项。 (二)变量选取 通过对国内外文献的梳理归纳并考虑到数据可得性,文章确定如下变量(表1): 1.被解释变量。为避免各城市旅游经济效益数值相差过大,文章将城市旅游总收入对数(lnlyzsr)和旅游总人数对数(lnlyzrs)作为衡量城市旅游经济发展水平的被解释变量。 2.核心解释变量。西成高铁开通站点城市treati×periodt为核心解释变量,是城市虚拟变量与时间虚拟变量的交乘项。 表1 变量描述 (三)描述性统计 由表2知,处理组城市旅游总收入对数(lnlyzsr)和旅游总人数对数(lnlyzrs)的均值都高于对照组。此外,处理组和对照组的经济发展水平、产业结构、人口规模、旅游资源强度、消费能力和资本存量的均值也存在差异。这种差异能否证明西成高铁开通促进了城市旅游经济增长?为了解答上述疑问,本文使用基准回归和稳健性检验等做进一步验证。 表2 描述性统计 五、实证分析 (一)平行趋势检验 双重差分法的应用前提是必须满足平行趋势假设,即如果不存在高铁开通这项外生冲击,处理组和对照组的发展趋势应基本保持平行。本文采用余泳泽等的检验方法[27],绘制处理组和对照组旅游总收入和旅游总人数时间趋势图。由图1和2可知,高铁开通前,处理组和对照组保持基本相同的增长趋势;2017年西成高铁开通后,处理组旅游总收入和旅游总人数增速明显增加。因此,处理组和对照组在高铁开通前大致保持相同的变化趋势,符合平行趋势的假设前提。 图1 旅游总收入时间趋势 图2 旅游总人数时间趋势 (二)基准回归 为检验西成高铁开通对川陕两省城市旅游经济的影响效应,运用双重差分法对公式(1)进行估计,结果见表3。 模型(1)和(2)为西成高铁开通对城市旅游总收入影响效应的回归结果。在不考虑控制变量的模型(1)中,影响效应系数在1%水平上显著为正,表明西成高铁开通对城市旅游总收入具有明显促进效应。但模型(2)在加入经济发展水平、人口规模、产业结构、旅游资源强度、消费能力、资本存量等控制变量后,影响效应系数为正向但并不显著,这说明西成高铁开通对站点城市旅游总收入的正向影响并不明显。与预期相符的是,控制变量经济发展水平、消费能力和人口规模的系数分别在1%和5%水平上显著为正,城市经济发展、城镇居民收入和人口密度成为城市旅游总收入增长的有效助推力。因此由模型(2),假设1未得到支持。其原因可能是站点城市经济发展相对较好,公路运输体系较为完善,城市可达性本身较高,因而使得西成高铁的开通对城市旅游收入的促进作用并不显著。 模型(3)和(4)是西成高铁开通对城市旅游总人数影响效应的回归结果。模型(3)的影响效应系数为正但不显著。模型(4)在加入控制变量后,回归结果在1%的水平上显著为负,这表明高铁开通与城市旅游总人数具有明显的负相关关系,西成高铁开通不利于站点城市旅游人数增加。这与张文新等的研究结果一致,即高速铁路对城市旅游交通条件有所改善,但并未带来城市旅游客流出现爆发式增长 [13]。其原因可能是高铁开通加强了客流的集聚扩散效应,大量游客从高铁站点城市转移到非站点城市。假设2未得到支持。 表3 基准回归 注:括号内为标准误,***、**、*代表在1%、5%、10%水平上显著。 (三)安慰剂检验 为判断除高铁开通这一政策外,是否存在其他因素影响处理组和对照组的变化趋势,采用石大千等虚构处理组的方式,随机选取城市作为处理组,重复500次,观察“伪政策虚拟变量”的系数是否显著[28]。 图3和图4中,横轴为“为政策虚拟变量”估计系数的大小,纵轴为p值大小,散点为估计系数对应的p值,水平虚线代表p=0.05,垂直虚线是真实估计值。由下图可知,估计系数大部分集中在零点附近,多数散点位于虚线以上且在5%的水平下不显著,这意味着西成高铁开通对站点城市旅游总收入和旅游总人数的影响效应并未受其他未观测因素的影响。 图3 旅游总收入p值-系数散点图 图4 旅游总人数p值-系数散点图 (四)异质性检验 表5是高铁开通对站点城市旅游经济影响的省份异质性回归结果。(1)和(2)结果显示,西成高铁开通对四川省旅游总收入效应系数不显著,但与陕西省旅游总收入在10%水平上显著负相关,即西成高铁建成开通抑制了陕西省沿线城市旅游总人数的增加。其原因可能是游客旅游偏好的改变,人们更倾向于体验式旅游而不再满足于单一的观光旅游。陕西西安正是以历史文化资源为驱动要素的著名观光型城市,模型(3)和(4)结果显示,四川省和陕西省影响效应系数均为负,且(4)的效应系数在1%水平上显著负相关,即高铁开通不利于陕西省城市旅游总人数的增长,与基准回归结果一致。原因可能是高铁的集聚扩散效应增加了城市可达性,游客不断将旅游目的地定位到非站点城市。以陕西省为例,除西安市外如宝鸡、延安等非站点城市,其丰富的旅游资源同样吸引游客前往。 表5 省份异质性回归 注:括号内为标准误,***、**、*代表在1%、5%、10%水平上显著。 六、结论 本文基于双重差分模型,运用2013—2020年川陕两省26个地级市面板数据进行实证分析,探究西成高铁开通对站点城市旅游经济的影响及区域差异。 1.高铁开通促进站点城市旅游总收入的增加,但作用并不显著。分省份进行异质性检验发现,高铁开通不利于陕西省旅游总收入的增加,而对四川省相反。。对于经济较发达且拥有丰富旅游资源的西安而言,其旅游产业已进入较为成熟的发展阶段,但面对旅游者日益多元化、休闲化、体验化的旅游需求,西安作为以历史文化资源为驱动要素的观光型城市,急需旅游产业转型来刺激旅游经济的发展。而四川省站点城市如成都,近几年以“美食文化”和“悠闲”的城市气质吸引着大批游客前往消费,从而在西成高铁开通的加持下使其旅游总收入增加。 2.高铁开通对站点城市旅游总人数没有显著促进作用,并且对陕西省旅游总人数增加存在显著抑制作用。本研究证实了张文新的结论,即高铁开通未必带来旅游客流的增加[16],其原因可能是高铁开通促进了地域可达性,加强了客流的集聚和扩散,从而导致大量游客将旅游目的地从站点城市转移到非站点城市,即游客对旅游目的地选择发生了变化。高铁开通会促使部分游客前往旅游资源丰富的非站点城市。 3.本文的贡献主要包含两个方面:首先,文章探讨了西成高铁对沿线城市旅游经济的影响及区域差异,研究结果进一步深化了高铁对区域旅游经济影响效应的理论认识;同时为高铁沿线城市管理部门合理引导旅游产业布局、优化交通设施与服务配置、促进城市旅游经济效益提升提供了实践参考。其次,文章采用随机生成实验组的方法对数据进行检验,剥离了其他因素对城市市旅游经济的影响,一定程度上提升了研究结论的精确性。 4.本文的局限主要包含以下几个方面。首先,在控制变量选择方面,主要参考了国内外学者的研究,并未将影响旅游经济的控制变量完全纳入,有待继续丰富变量指标。其次,由于数据的可获得性与连续性等问题,导致研究指标相对较少,数据时段较短,未来将积极纳入可行的研究指标,并进一步丰富评估样本。最后,在新格局发展背景下,西成高铁对沿线城市旅游经济要素流动的效应评估与内在机制等问题有待继续探究。 参考文献 [1]汪德根,陈田,李立,等.国外高速铁路对旅游影响研究及启示[J].地理科学,2012,32(3):322-328. 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