基于区位基尼系数的中国旅游产业集聚研究
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摘 要：运用科学的定量分析方法来衡量旅游业的集聚水平是研究旅游业集聚现象的重要环节。针对目前关于我国旅游业集聚水平的研究结果不尽相同的现状，文章在对区位基尼系数这一指标的缺陷及解决方法进行深入分析的基础上，运用区位基尼系数对我国旅游产业的集聚状况及其变化特征进行实证研究，得出无论是从整体的旅游业，还是分别从三大核心旅游产业来看，我国各地区的集聚程度均在下降，地区间的差距正在缩小，但经济相对发达、旅游资源相对丰富的地区在旅游业中仍占据着绝对优势。
关键词：旅游产业 集聚 区位基尼系数
中图分类号：F590 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2015）10-047-04
一、引言
随着产业集聚在制造业的成功实践及其对区域经济发展的促进作用，研究者开始关注其他产业，如旅游产业中的产业集聚问题。20世纪末Michael（1998）率先对旅游业的集聚现象进行研究，认为旅游业中存在着十分明显的集聚效应。Jackson J. & Murphy P.（2006）论证了澳大利亚的旅游产业集聚现象。Urtasun A. & Gutierrez I.（2006）分析了旅游业集聚的经济影响。Novelli M（2006）分析了英国HLTC机构促进旅游企业产业集聚、集群形成的过程。21世纪初，我国学者也开始了对旅游产业集聚的研究，对旅游产业集聚的影响因素、旅游业的集聚模式、旅游业的集聚机制、旅游产业集聚对旅游产业绩效及区域旅游经济的积极作用等方面均展开了探索。
与此同时，学者们也开始用更为科学的定量分析方法来衡量我国旅游业的集聚水平及其变化，但研究结果却不尽相同。邓宏兵等（2007）利用行业集中度、基尼系数和赫芬达尔指数，指出2004年我国旅游产业具有明显的集聚特征;杨勇（2010）利用空间基尼系数和埃利森―戈里瑟指数，发现在1999至2006年期间我国旅游产业聚集已经成为一种客观存在的现象，并呈现出稳定上升的态势。而赵黎明等（2011）利用埃利森―戈里瑟指数，指出2000至2008年期间我国旅游产业集聚程度大体呈下降趋势。陈刚等（2012）运用变异系数和空间集聚指数，选取2000年和2010年为研究时间，指出我国旅行社行业的空间集聚在增强，旅游景区和星级饭店的集聚化水平在变小。对集聚现象进行准确地定量描述，是研究旅游业中所有集聚问题的基础。鉴于此，本文将在剖析利用区位基尼系数这一指标的缺陷及解决方法的基础上，运用区位基尼系数对我国旅游产业的集聚状况及其变化特征进行实证研究。
二、衡量旅游产业集聚程度的指标分析：区位基尼系数
旅游产业集聚的主要表现就是旅游企业在地理空间上趋于集中。当然，旅游企业在某个区域内的集中会带来旅游产业在区域间的不平等分布，也就是说会带来旅游产业的地理集中。但旅游产业集聚与旅游产业地理集中又不完全相同，旅游产业集聚强调的是这种产业的不平等分布是多个企业在某地区集中的结果，而不是一个大企业坐落在某地区的结果。旅游产业集聚的这一特点使得利用区位基尼系数衡量旅游产业集聚程度时既有自身的优点又会出现不足之处。
（一）区位基尼系数在旅游业中的运用
区位基尼系数发展于用以揭示社会分配公平程度的洛伦兹曲线和基尼系数。自从1986年，基伯尔等人发展了区位基尼系数，这一指标开始被广泛地用来度量产业（包括旅游产业）的集聚程度。如果用图形工具洛伦兹曲线来表示地区间旅游产业分布的平均程度，我们可以假设将全国分成了N个地区，其中r地区的旅游产业规模为Xr，那么r地区的旅游产业规模占全国旅游产业规模的比重为Si= 。用横轴表示1/N的累加值，用纵轴表示Si从低到高排列后的累加值，然后画出曲线。这条曲线就是可以用来反映旅游产业在不同地区分布平均程度的洛伦兹曲线（见图1）。在图1中，我们可以看出有两种极端情况：一种是洛伦兹曲线是这条直线45°，这反映了旅游产业在N个地区之间是平均分布的;另一种是洛伦兹曲线是OLH这条直角线，这反映了所有的旅游产业都聚集在某一个地区。当然，一般情况下洛伦兹曲线是介于这两种极端情况之间的一条弧线，并且弧线与45°线之间的面积越大，则表示旅游产业在N个地区之间的分布越不平均。
用数学公式Gi= Si-Sj计算出图1中弧线45°与线之间的面积，得出的数值就是反映旅游产业在N个地区之间分布不平均程度的区位基尼系数。公式中的Si和Sj分别表示地区i和j地区的旅游产业在全国所占的比重，N表示全国所分成的地区个数。区位基尼系数在0和1之间，并且系数越大，表示旅游产业在各地区间的分布越不均匀。
（二）用区位基尼系数分析旅游产业集聚程度的缺陷及解决方法
区位基尼系数虽然广泛地被学者们用来计算某产业的集聚程度，但由于该指标主要反映的是产业在各地区间的分布情况，即产业的地理集中情况，这使得利用该指标反映旅游产业集聚度时不可避免地存在一些缺陷。
一是旅游企业的规模问题会使得区位基尼系数难以准确反映旅游产业的集聚现象。例如，图2分别代表旅游产业的两种分布情况，图中的线条代表是地区间的边界。从图中可看出图2（A）由许多旅游企业组成，并且这些旅游企业分布在两个地区，因此图2（A）中出现了较多企业集聚在某一地区的集聚现象。图2（B）中有两个大旅游企业，分别分布在两个地区，因此图2（B）中没有发生较多企业集聚在某地区的集聚现象。但图2（A）和图2（B）中旅游产业的区位基尼系数却是相等的。由此可看出，由于旅游企业规模问题的存在，会使得计算出来的区位基尼基数并不能反映旅游产业集聚的真实情况。Ellison and Glaeser（1997）提出的埃利森―戈里瑟指数（EG指数）通过控制产业内企业规模的分布可以解决这一问题。之后，Mori et al.（2005）发现运用EG指数计算出来的15个集聚程度最高的产业排序与区位基尼系数的排序是基本一致的。同时，Lu and Tao（2009）认为当产业中的企业数目比较多，而每个企业的规模相对于产业总规模都较小的时候，没有考虑企业规模影响的区位基尼系数也能较好地判断出产业的集聚状态。对于旅游业来说，正是符合企业数目多的特征。因此，在运用区位基尼系数衡量旅游业的集聚程度时，可以忽略该系数没有考虑企业规模这一因素的缺陷。
二是地理单元的规模会影响区位基尼系数反映旅游产业集聚现状的准确性。从图3（A）和图3（B）中可看出，两种地区划分方式下旅游产业的客观集聚状态并没有发生变化。但利用区位基尼系数衡量旅游产业的集聚情况时，如果将整个地理划分为4大地区（图3（A））时，旅游产业的区位基尼系数为零;而将整个地理划分为16小地区（图3（B））时，区位基尼系数提高了。产生两种不同计算结果的原因就在于研究时所采取的地理划分规模不同，当以较大的地理规模为单元时，便会出现掩盖地区内部产业的分布情况，使得区位基尼基数不能够准确地反映旅游产业的空间集聚现象。针对这一问题，修正的办法是在更小的地区规模上计算区位基尼系数，来描述我国旅游产业的集聚情况。
从以上分析可以看出，在利用区位基尼系数衡量旅游产业的集聚程度时，会不可避免地受到旅游企业规模和地理单元规模的影响。鉴于旅游行业本身的特点，旅游企业规模对区位基尼系数的影响可以忽略。而针对地理单元规模对区位基尼系数的影响，本文在计算区位基尼系数时将采用较小的省区市为地理单元，研究旅游产业在我国大陆31个省区市（不包括我国港澳台地区）的集聚状况。
三、旅游产业的界定及数据选取的说明
国民经济核算体系（2008）将产业定义为从事相同或类似活动的基层单位的集合。构成一个产业的这些基层单位（企业）需要满足3个标准：生产的产品相对同质、使用的技术基本相同、企业的数量必须足够。也就是说，关于产业的定义和标准都是从产品的供给方面给出的。而从供给的角度看，旅游企业提供的是满足旅游者在旅游过程中所需要的食、住、行、游、娱、购等各类产品，旅游企业并不生产相同的产品或服务，因此按照传统的产业分类原则，旅游业不可能成为一个独立的产业。所以，在联合国公布的《国际标准行业分类》中没有将旅游业列为单独的立项产业，我国的《国民经济行业分类》中，也没有旅游业这一类。
虽然不能从传统的供给角度给出旅游产业的界定，但涉及旅游活动的各个企业都在为共同的对象“旅游者”提品，因此可以从需求的角度来界定旅游产业，旅游产业是指为满足旅游者需求而提供各类核心旅游产品的企业的集合。但由于旅游者旅游需求的多样性、多层次性，使得从需求的角度界定旅游产业的范围仍然存在着较大的困难。联合国统计署、世界旅游组织于2001年的《旅游卫星账户：推荐方法框架》从需求的角度确定了与旅游者旅游需求密切相关的旅游特征产品（TCP）的详细列表，并在此基础上界定了旅游特征产业。之后，开始进行旅游卫星账户编制的一些国家或地区如加拿大、西班牙、中国的江苏省等在世界旅游组织推荐的旅游特征产业的基础上，确定了更符合本国或本地区实际的旅游特征产业。借鉴世界旅游组织、加拿大及我国江苏省在编制旅游卫星账户实践中的产业分类，本文在分析时所涉及到的旅游产业为旅游饭店、旅游景区（点）、旅行社三类。
本文的研究区域为我国大陆地区，先选取2001～2013年间各年的旅游产业总营业收入（为旅行社、星级饭店和旅游景区各自的营业收入之和）作为旅游产业总体规模的代表指标，对我国总体旅游产业的集聚情况进行分析;然后利用2001～2013年间旅行社、星级饭店和旅游景区的各年营业收入，分别计算旅行社、星级饭店和旅游景区三大核心旅游产业的各自集聚情况。论文分析中的所需数据主要来源于各年的《中国旅游统计年鉴》和《中国旅游统计年鉴副本》。
四、数据分析结果
（一）我国旅游产业的总体集聚状况
从图4中可看出，从2001年到2013年我国旅游产业的区位基尼系数大体上呈现下降的趋势。这说明从旅游业总体上看，我国各地区之间的旅游业集聚程度在下降，这与这些年我国各地区都在大力发展旅游业有很大关系。但同时也看出虽然区位基尼系数在下降，但下降的速度缓慢，基本仍维持在0.5左右，这在一定程度上说明虽然各地区都在大力发展旅游业，但由于各地区的资源禀赋、地理位置、经济条件等各方面的差异，旅游优势地区的旅游业发展仍与后发地区之间仍有着较大的差距。从更一步的数据来看，2001年东中西部地区的旅游产业总营业收入所占的比重分别为77.9%、10.9%和11.2%，到2013年这一比重为63.1%、22.0%和14.9%。这意味着十几年期间，虽然中西部地区的旅游业在快速发展，但占全国国土面积13.5%的东部地区的旅游业仍处于领先的优势地位。
（二）我国三大核心旅游产业的集聚情况
2001～2010年期间我国旅行社的区位基尼系数出现不稳定波动的特点，2011～2013年旅行社的区位基尼系数开始逐年降低（见图5）。相对而言，我国各地区星级饭店的差距小于旅行社业（见图6），并且除了2001～2004年期间星级饭店业的区位基尼系数逐渐上升外，2005～2013年间大体上出现缓慢下降的趋势。与旅行社和星级饭店的区位基尼系数出现较小幅变化相对比的是，我国旅游景区的区位基尼系数变化较大（见图7），表现出的特点是虽然有较大波动但仍开始出现了下降的趋势。并且，三大核心旅游产业中，除了2001～2003、2010和2011这四年旅游景区的集聚度最强之外，其他年份中旅行社的集聚度相对较高。通过对旅行社、星级饭店和旅游景区三者区位基尼系数的分析，我们可以看到总体上来说，旅行社、星级饭店和旅游景区的集聚程度都开始呈现出了下降，这表明我国各地区之间的旅游业差距在缓慢变小。
虽然我国各地区之间三大核心旅游产业之间的差距正在缓慢变小，但是目前仍较高的旅行社、星级饭店和旅游景区的区位基尼系数（如2013年的区位基尼系数分别为0.56、0.468和0.436）又从另一方面表明我国各地区这三大旅游业之间的差距仍存在并较大。进一步对比发现，旅行社营业收入排名前7位的北京、上海、广东、浙江、江苏、福建、山东，其营业收入之和占全国的比重在2001年和2013年分别68.51%和68.52%，由此可看出拥有着优质旅游资源和客源市场地区的旅行社仍占据着绝对优势。经济发达的北京、广东、浙江、江苏、上海这5个地区在2013年的星级饭店营业收入占全国的比重为46.69%，在全国几乎占据了一半的份额。另外，2013年旅游景区营业收入在我国排名前7位的地区收入之和就占了全国的一半以上。
五、结语
本文运用区位基尼系数计算了2001～2013年间旅游产业整体及三大核心旅游产业（旅行社、星级酒店、旅游景区）的区位基尼系数。计算结果显示旅游产业整体、旅行社、星级酒店和旅游景区的区位基尼系数在近几年均出现了下降的趋势，表明无论是从整体的旅游业，还是分别从三大核心旅游产业来看，我国各地区的集聚程度均在下降，地区间的差距正在缩小。同时，进一步的数据分析又表明虽然各地区的旅游业差距在变小，但经济相对发达、旅游资源相对丰富的地区在旅游业中仍占据着绝对优势。
[基金项目：安徽省教育厅人文社会科学研究项目“安徽旅游集聚区形成及其发展动力机制研究”（编号：SK2013B035）。]
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（作者单位：安徽大学商学院 安徽合肥 230601）
[作者简介：汪芳，通讯作者，安徽大学商学院讲师，安徽大学经济学院博士研究生，主要研究领域为旅游经济。]
（责编：贾伟）