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会员注册摘要：已有的研究文献并没有系统说明旅游发展与城乡收入差距之间是否存在显著关系。文章利用中国1999～2008年分省动态面板数据的系统广义矩估计(SYS-GMM)方法对此进行了实证检验。实证结果显示，中国旅游发展能够显著减小城乡收入差距。旅游发展减小城乡收入差距的影响机制主要表现为旅游发展对农村人均实际收入具有显著正向关系，而与城镇人均实际收入之间关系则不显著，研究还发现，旅游发展对全国人均收入水平存在显著正向关系。除此之外，财政分权在旅游发展对城乡收入差距影响关系中起负调节作用；城市化在旅游发展对城乡收入差距影响关系中起正调节作用；人均收入水平在旅游发展对城乡收入差距影响关系中的负调节作用基本可以忽略。
关键词：旅游发展，城乡收入差距，系统广义矩估计，经济增长
1 引言
旅游作为经济增长过程的重要组成部分之一，旅游发展的经济效应能否在城乡统筹背景下有效减小城乡收入差距逐渐成为一个重要命题。大量的研究文献认为旅游发展对经济增长具有显著正向作用[1-5]，但旅游发展在城乡经济增长过程中的公平性研究值得关注。就旅游发展的社会经济本质属性而言，关于旅游发展对地区收入不平等和福利效应①的影响程度，研究学者仅是就其中一方面进行了分析而未形成统一的系统论述观点。
从乡村发展旅游来看，旅游发展对乡村经济增长存在两个方面的争议：一是按照传统经济增长理论的观点，乡村经济增长的动力应当源于物质资本、人力资本和知识溢出等，而乡村旅游发展的低工资、低技术和季节性因素导致其对乡村经济增长的作用并不明显，在这种情况下，乡村旅游发展趋势对地区收入分配起到反向制约作用[7-9]。二是乡村旅游资源作为经济增长的潜力要素之一，其旅游经济价值的实现要大于在传统经济增长模式中的资源属性价值[10]。马库勒等(Marcouiller，et al.)驳斥了单纯按照传统的经济增长理论来评价乡村旅游发展的观点，因为这种做法低估了乡村旅游发展所具有的潜力价值②，并在新经济增长理论基础上构建了空间误差计量模型(SEM)实证分析得出乡村旅游发展对减小基尼系数具有显著作用。除此之外，乡村旅游资源所具有的地域属性特征与地区经济增长也具有显著正向关系[14,15]。更为重要的是，万杰(Wanger)、弗雷彻和皮扎姆(Fleischer & Pizam)、英格丽什等(English，et al.)、戴勒等(Deller，et al.)、戴勒和艾多等(Deller & Lledo，et al.)学者提出乡村旅游有助于提升地区经济增长速度[16-20]。
从城市发展旅游来看，旅游发展对城市经济增长也存在两个方面的争议:一是城市发展旅游不仅为城市经济增长提供了动力，而且有利于城市发展的更新与复苏[21-24]。城市发展旅游所形成的传导机制和乘数效应通过其综合复杂的城市游憩系统表现出明显的经济意义。二是城市为发展旅游所承担的资源投入规模与城市旅游发展效率之间的失调制约了城市整体的经济发展[25,26]。就中国而言，主要城市旅游发展效率总体不高，城市旅游发展效率空间格局呈现典型的区域非均衡性，并且大部分城市旅游发展效率处在规模递增阶段，要素投入没有满足效率增长的需求[27]，同样制约了城市经济的增长，进一步影响到城市居民的社会经济福利效应。
我国同样存在着跟美国一致的情形，收入不平等主要分为城乡收入差距和家庭收入差距两个基本维度[28,29]。有关中国旅游发展与城乡收入差距之间关系的文献资料相对甚少，这显然与如今我们所探讨的城乡统筹与旅游发展的和谐共进不相符。现有的涉及旅游发展与城乡收入差距的研究文献并没有触及本质问题的核心层面，而仅是集中于对旅游发展在乡村和城市地区所产生的经济影响效应或者城乡旅游如何协调互动为主[30,13,31]，并没有客观解释旅游发展对城乡收入差距到底存在怎样的影响机制。鉴于此，本文利用中国1999～2008年30个省、自治区和直辖市③的分省面板数据首次实证检验了旅游发展对城乡收入差距的影响机制，试图为中国旅游发展的这一重要社会经济价值进行理论验证。
2 中国旅游发展与城乡收入差距的基本情形
首先，中国旅游经济发展存在明显的时空区域差异化特征，东中西部旅游发展区位熵值大小所表示的区域旅游经济发展的非均衡性也反映出不同地区旅游发展对经济增长的影响机制和影响规模有所不同。地区经济发展结构的差异决定了其与旅游发展存在不同形式的相互作用关系[32,33]，从而直接作用于旅游发展对不同地区城乡收入差距的影响机制和效应强度，同时也决定了旅游发展对城乡收入差距的这种影响关系也存在明显的地域性。
其次，国内旅游市场和入境旅游市场发展对中国经济增长所产生的影响效应也存在明显的地域性。通过旅游消费所带动的旅游市场发展，主要以其外部性和溢出效应等方式来刺激地区经济增长[34]，旅游消费水平又取决于旅游者的旅游消费倾向，内生于地区经济增长水平的旅游消费倾向决定了国内旅游和入境旅游市场对经济增长的影响规模程度。就中国而言，国内旅游市场发展对经济增长具有显著促进作用；东部和中部入境旅游市场发展对经济增长起促进作用，但西部入境旅游市场发展却对经济增长起显著阻碍作用[35-37]。
再次，旅游深度虽然能基本反映出地区旅游发展程度，但是却忽视了以人均旅游收入所表示的旅游密度对地区经济增长的影响。旅游密度可能会从动态的角度，改变地区旅游需求结构[38]，通过旅游消费支出所产生的乘数累积效应来有效带动地区经济增长，从而进一步增强旅游发展对城乡收入差距的影响效应程度。
3 旅游发展与城乡收入差距的实证分析
3.1 模型、样本和回归方法
为了实证分析旅游发展对城乡收入差距的影响，本文以城乡收入差距(gap)为因变量，以旅游发展(tourism)为关键解释变量，建立了一个面板数据模型。同时，在模型中加入了城乡收入差距的一阶滞后项，因为考虑到城乡收入差距具有动态效应[39]，当期城乡收入差距变化可能会受到其自身过去值的影响，即城乡收入差距变化是一个复杂的缓慢动态调整过程。此外，本文还在模型中加入了人均实际国内生产总值对数(lpgdp)、金融发展水平(finance)、城市化(urbanization)、开放程度(openness)和财政分权程度(fisdec)等影响城乡收入差距的模型控制变量。模型设定具体如下：
gapi,t=β1gapi,t-1+β2tourismi,t+β3lpgdpi,t+β4Xi,t+ηi+μt+εi,t (1)
由于式(1)解释变量中包括了因变量的滞后一期，所以本文所构建的计量模型为动态面板数据模型。i表示省份，t表示时期，gapi,t表示省份i在t时期的城乡收入差距，tourismi,t、lpgdpi,t和Xi,t分别表示省份i在t时期的旅游发展、人均GDP和其他控制变量。ηi为地区哑变量，代表不随时间变化的地区固定效应；ut为时期哑变量，代表不随地区变化的时期固定效应，ε为随机扰动项。
本文使用三种方法对模型进行估计：混合估计(pooled OLS)、固定效应估计(fixed-effects OLS)和系统广义矩估计(system-GMM)。由于没有控制地区固定效应，混合估计通常会高估因变量滞后项的系数。对于式(1)，如果模型不存在内生性问题，可以使用固定效应模型进行估计，虽然可能由于时期比较少，固定效应模型会低估因变量滞后项的系数。然而，由于式(1)可能存在因变量到解释变量的反向关系以及因变量的滞后一期与模型随机扰动项相关，从而会使得模型中存在内生问题。所有这些，都会使式(1)的固定效应模型估计产生偏误。
为了解决以上问题，阿雷拉诺和邦德(Arrellano&Bond)指出，当模型中的一些变量是内生变量时，普通的面板回归结果是有偏的，动态面板方法可以消除模型的内生性偏误，从而得到更加有效的估计结果[40]。通常对动态面板模型有两种估计方法，一种是一阶差分广义矩估计(first difference-GMM)估计方法。首先对式(1)进行差分得到：
Δgap i,t=β1Δgapi,t-1+β2Δtourismi,t+β3Δlpgdpi,t+β4ΔXi,t+Δμt+Δεi,t (2)
然后用解释变量的适当滞后期为工具变量进行估计。然而当样本的时间维度比较短，以及式(1)中gapi,t-1的系数β1接近于1时，一阶差分GMM估计方法存在所谓的弱工具变量(weak instruments)问题。除此之外，差分转换也有一定缺陷，它会导致一部分样本信息的损失，并且当解释变量在时间上有持续性时，工具变量的有效性同样会减弱，从而影响估计结果的渐进有效性。阿雷拉诺和布维尔(Arellano & Bover)、布伦戴尔和邦德(Blundell&Bond)在此基础上提出的系统广义矩估计(system-GMM)能够很好地解决上述问题，它能同时利用差分和水平方程中的信息，并增加了一组滞后的差分变量作为水平方程相应变量的工具变量，从而提高了估计结果的有效性[41,42]。考虑到系统广义矩估计量的一致性取决于工具变量的有效性，本文利用Sargan检验及AR检验(Arellano-Bond test for AR)来进行判断，在Sargan检验中，原假设为工具变量联合有效；在AR检验中，残差项允许存在一阶序列相关，但不允许存在二阶序列相关。蒙特卡洛试验表明，在有限样本下，系统广义矩估计比差分广义矩估计的偏差更小，有效性更高[43]。
3.2 变量选取
本文将利用1999～2008年全国30个省、自治区和直辖市的面板数据进行实证研究。统计分析数据来源于《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、《中国旅游统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》和中经网统计数据库。
3.3 实证分析结果与稳健性检验
首先对模型变量采用LLC(Levin-Lin-Chu)、Fisher-ADF和Hadri Z等方法进行面板单位根检验，以考察面板数据的平稳性，认为因变量gap及其自然对数为平稳性序列，且利用面板协整检验Pedroni和Kao方法得出模型变量之间存在长期均衡稳定的协整关系。表2显示了式(1)旅游发展对城乡收入差距的模型回归结果。模型1、模型2和模型3分别给出了混合估计、固定效应估计和系统GMM估计。模型中主要包括城乡收入差距滞后项和旅游发展两个关键解释变量以及时间固定效应。动态面板的系统GMM估计的一致性要求差分残差的一阶序列可以相关，但二阶序列不相关，根据模型3的回归结果，发现AR(1)拒绝原假设而AR(2)接受原假设，其统计量不显著也说明了不存在二阶序列相关的原假设成立。同时，Sargan检验接受原假设，其统计量不显著也说明了工具变量联合有效。通过估计所得到的系统GMM估计量具有一致性，但如果使用的工具变量较弱时，动态面板的系统GMM估计量可能会发生较大程度的偏倚。邦德(Bond)提出了判断此种情况的方法，即将系统GMM的估计量和混合回归估计量以及固定效应回归估计量进行对比，观察因变量滞后项的系统GMM估计量是否介于其他两种估计量之间。这是因为当因变量的滞后项作为模型解释变量时，混合估计回归会引起因变量滞后项的估计量上偏，而固定效应回归会导致因变量滞后项的估计量下偏，良好的因变量滞后项的估计量应该处在两者范围之内[44]。同本文所期望的一样，模型3的因变量滞后项的系统GMM估计量(0.781)恰好介于混合回归滞后项的估计量(0.959，模型1)和固定效应回归滞后项的估计量(0.6，模型2)之间。本文重点分析模型3。
Sargan检验统计结果大于0.1，表明模型不存在内生性问题。城乡收入差距滞后项在1%水平上高度显著表明城乡收入差距变化发展具有动态持续性，当期城乡收入差距形态变动受到上一期城乡差距演变机制的影响，城乡收入差距的“棘轮效应”显著。更为重要的是，旅游发展与城乡收入差距呈现高度显著的负向关系，即旅游发展有效减少了中国的城乡收入差距。
