基于省级面板数据的数字技术与旅游产业竞争力关系研究

2023-03-04 01:27冀雁龙
贵州商学院学报 2023年4期
关键词:竞争力要素变量

冀雁龙

(1.山西大同大学 云冈学学院,山西 大同 037009;2.新疆大学 经济与管理学院,新疆 乌鲁木齐 830046)

一、文献综述

近年来,中国旅游业对经济发展的带动作用日益凸显,作为国民经济战略性支柱产业的地位更为巩固。全国旅游及相关产业增加值从2014年的2.75万亿元增长到2020年的4.06万亿元,年均增速达5.0%。(1)2022年10月13日,《旅游业作为国民经济战略性支柱产业的地位更加巩固》发布于中华人民共和国文化和旅游部网站:https://www.mct.gov.cn/preview/special/xy20d/9672/202210/t20221013_936444.htm.然而透过旅游产业蓬勃发展的现象来看,其产业规模持续增长但品质不足,致使旅游产业竞争力受到多重约束[1]。一方面,旅游增长要素效能不足,导致旅游产业效率增长缓慢,难以实现旅游产业的质效提升[2];另一方面,当前旅游要素市场存在滞后,导致要素资源在旅游产业不同部门间发生错配,由此引发产业结构不合理的非均衡效应,不利于旅游产业竞争力的提升[3]。不难发现,旅游产业竞争力的提升在很大程度上受到其产业效率和产业结构的影响。

“以互联网为代表的现代信息技术持续更新迭代,为旅游业高质量发展提供了强大动力。”(2)2020年11月30日,《文化和旅游部 国家发展改革委 教育部 工业和信息化部 公安部 财政部 交通运输部 农业农村部 商务部 市场监管总局关于深化“互联网+旅游”推动旅游业高质量发展的意见》(文旅资源发〔2020〕81号)发布于中华人民共和国中央人民政府网站:http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-11/30/content_5566046.htm.。《“十四五”旅游业发展规划》明确提出“加快推动大数据、云计算、物联网、区块链及5G、北斗系统、虚拟现实、增强现实等新技术在旅游领域的应用普及,以科技创新提升旅游业发展水平。”(3)2022年1月20日,《国务院关于印发“十四五”旅游业发展规划的通知》(国发〔2021〕32号)发布于中华人民共和国中央人民政府网站:https://www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/20/content_5669468.htm.此外,《工业和信息化部 文化和旅游部关于加强5G+智慧旅游协同创新发展的通知》指出将“探索5G行业虚拟专网在重点旅游区域、旅游企业落地部署,逐步满足旅游业数字化转型需求”作为重点任务之一。(4)2023年4月6日,《工业和信息化部 文化和旅游部关于加强5G+智慧旅游协同创新发展的通知》(工信部联通信〔2023〕42号)发布于中华人民共和国中央人民政府网站:https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-04/12/content_5751000.htm.在此大背景下,数字技术逐步成为旅游产业竞争力提升的新动能。相较于通用技术,数字技术依托人工智能、区块链、云计算、大数据等底层技术,推动技术轨道的不断演进[4],加快旅游产业由资源、资本等初级要素驱动向高技术、高素质人力资本驱动转变,与此同时,旅游新需求在创新驱动中得以释放,旅游供需在反馈与糅合中不断提升,促进旅游业态的多元化、差异化与个性化[5],进而提升旅游产业竞争力。由此,厘清并协调数字技术与旅游产业竞争力的关系尤为关键,在此基础上探讨二者的内在作用机制,对提升旅游产业核心竞争力、增强数字技术应用并促进旅游高质量发展具有重要意义。

已有文献中,对旅游产业竞争力的研究最早来源于波特钻石模型在旅游业的应用[6],并逐渐成为旅游学界的热门话题。相关研究集中在三个方面:第一,旅游产业竞争力的内涵。旅游产业竞争力理论源自比较优势理论和竞争优势理论,核心在于将旅游产业发展的比较优势转化为竞争优势,同时竞争优势不断强化比较优势,两者的相互作用体现出旅游产业的延续与发展能力[7]。在此基础上,盛见指出旅游产业竞争力包含市场竞争力、潜在竞争力、外生和内生资源禀赋竞争力[8];鲁小波等指出旅游竞争力可分解为资源实力、基础实力、市场实力、环境实力等六个方面[9];李维航等分别从旅游贡献力、旅游接待力、旅游产品竞争力、交通承载力、城市环境方面构建核心指标体系[10]。第二,旅游产业竞争力的测度。较多学者基于不同的时空尺度,使用层次分析法、变异系数法、改进TOPSIS等方法对旅游产业竞争力进行测度与比较[10-12]。第三,旅游产业竞争力的影响因素。林爽等认为城镇化显著促进了旅游产业竞争力的提升[1];彭聪等基于2007—2020年的省级面板数据,发现环境规制强度对旅游产业竞争力的影响呈现出先促进后抑制再促进的N型变化特征[13]。

部分学者探讨了数字技术作为数字经济发展的核心驱动力对旅游产业的影响,并形成以下三种观点。第一,数字技术能够促进旅游发展。如胡优玄采用中国省级面板数据、地级市面板数据分别进行实证检验,发现数字技术可驱动文旅融合[14];王俐等认为数字技术驱动的数字化通过提升人均旅游消费水平、推动旅游消费结构升级以及扩大旅游客流量赋能旅游经济发展[15]。第二,数字技术可能抑制旅游发展。Brynjolfsson等认为,当数字技术与当地资源禀赋、基础设施条件不相匹配时,数字技术冲击将导致“空心化”现象,难以实现经济增长与效率提升[16]。冀雁龙等基于2011—2020年中国省级面板数据,验证了数字基础设施作为数字技术发展基础引致的“索洛悖论”,可能不利于旅游经济增长[17]。第三,数字技术与旅游产业的关系呈现出非线性特征。冀雁龙等基于2013—2020年的中国省级面板数据,发现数字技术与旅游全要素生产率之间具有先抑制后促进的U型关系[18]。吴丹丹等以中国地级市数据为研究样本,指出数字经济对旅游业全要素生产率呈现边际效应递增的非线性影响[19]。总体来看,已有文献对旅游产业竞争力展开了丰富研究,但关于数字技术与旅游产业竞争力之间关系的分析较为匮乏,更鲜有学者利用数理方法进行实证检验与机制分析,具有较广阔的探究空间。

本文将数字技术与旅游产业竞争力纳入同一逻辑框架,选择省级层面数字技术指数与旅游业数据相匹配,建立面板向量自回归模型和动态面板模型,考察数字技术对旅游产业竞争力的影响效果与作用机制,以期从长期和短期视角为数字技术驱动旅游产业竞争力的进一步提升提供借鉴参考。

二、研究设计

(一)PVAR模型

借鉴Holtz-Eakin等[20]学者的研究成果,考虑到面板向量自回归模型(PVAR)具有事先不对变量设定与假设研究的优势,可用于变量间关系的预检。故构建如下模型:

(1)

其中,i、t分别表示省份、年份,Y表示模型中所有内生变量的列向量,A表示截距项,k表示滞后阶数,β表示回归系数矩阵,μ、η分别表示个体固定、时间固定效应,ε表示随机扰动项。

(二)动态面板模型

为分析数字技术对旅游产业竞争力的短期影响,并进一步探讨其滞后效应和纾解其内生性问题,借鉴任转转等学者[21]的做法,构建如下动态面板模型:

tourit=α0+γ1touri,t-1+α1digit+α2Controlit+εit

(2)

其中,tour表示旅游产业竞争力水平,dig表示数字技术,Control表示控制变量,其余变量与模型(1)相同。

为进一步探究数字技术提升旅游产业竞争力的方法和路径,明确数字技术对旅游产业竞争力的作用机制,构建如下调节效应模型:

tourit=α0+γ1touri,t-1+α1digit+α2Mit+α3digit×Mit+α4Controlit+εit

(3)

其中,M为被调节的机制变量,与核心被解释变量紧密相关。若模型(3)中系数α3显著为正,则表示数字技术的正向调节效应明显。

(三)数据选择与测度

本文选取2011—2021年中国30个省区市的面板数据为样本(5)考虑到数据的可得性等因素,研究范围未包括西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区。。数据主要来源于2011—2021年各省区市的统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报以及EPS数据平台。选取变量如下:

1.被解释变量:旅游产业竞争力(tour)

旅游产业竞争力作为旅游业发展的重要衡量指标,更能呈现旅游业在国民经济中的地位和发展潜力。借鉴林爽等[1]学者的做法,分别用产业绩效、竞争潜力两个一级指标,旅游市场绩效、旅行社绩效、星级酒店绩效等七个二级指标,以及国内旅游接待人数、旅行社接待国际旅游人数、星级酒店平均客房出租率等四十个三级指标构建旅游产业竞争力综合指标体系,并使用熵值法合成旅游产业竞争力指数。

2.核心解释变量:数字技术(dig)

数字技术是数字经济发展的核心驱动力,其快速发展是推动数字经济增长的关键。借鉴任转转等[21]学者的做法,分别用数字基本资源、数字互联化两个一级指标,长途光缆线路长度、每百人使用计算机数、企业拥有网站数等十个二级指标构建数字技术综合指标体系,并使用熵值法合成数字技术指数。

3.控制变量

为检验动态面板模型的稳健性,选取与旅游产业竞争力相关的变量作为控制变量。考虑到影响旅游产业竞争力的因素较多,参考已有文献[1,22],选取经济发展(pgdp)、产业结构(ind)、技术创新(tech)、政府规模(gov)、城镇化水平(urb)作为控制变量。其中,经济发展水平直接影响旅游经济水平和旅游产业竞争力;产业结构的结构红利是经济增长的动力,而第三产业增加值占比越高,说明旅游经济越发达,直接影响旅游产业竞争力;技术创新具有典型的正外部性,可加快旅游产业由要素驱动的粗放型向创新驱动的集约型发展方式转变,成为影响旅游产业竞争力的核心要素;政府规模体现了地方政府的干预程度,对旅游产业竞争力的影响可能存在两面性;城镇作为产业发展与要素交换的空间,城镇化水平所具有的要素集聚与空间外溢特征也会对旅游产业竞争力产生综合性影响。为避免变量的数量级相差过大,对变量取对数。

4.机制变量

为探讨数字技术对旅游产业竞争力的作用机制,选取旅游产业效率(ttfp)、旅游产业结构(tind)作为机制变量。主要原因是旅游产业效率反映了旅游产业投入与产出以及要素配置状况,不仅直接影响旅游经济,而且会对旅游市场、企业以及环境有影响,从而对旅游产业竞争力产生提升效应[18];而旅游产业结构描述了地区旅游产业生产过程中各行业部门之间的资源配置状态,是旅游要素结构的必要条件,并随着增长要素在不同行业部门间的自由流动,作用于旅游产业竞争力[17]。其中,借鉴姚旻等[23]学者的研究成果,采用非参数统计方法数据包络法(Data Envelopment Analysis,DEA),基于规模报酬不变(CRS)假设的DEA-BCC模型测度旅游产业效率;借鉴冀雁龙等[24]的做法,分别从旅游产业结构合理化和旅游产业结构高级化两大维度,采用耦合协调度模型合成旅游产业结构升级指标。所有变量的说明与描述性统计如表1所示。

表1 变量说明与描述性统计

三、实证检验

(一)变量单位根检验

为避免出现伪回归导致回归结果不准确,本文采用IPS检验和Fisher ADF检验两种方法对数字技术与旅游产业竞争力进行单位根检验,检验结果如表2所示。各变量均拒绝存在单位根的原假设,说明数字技术与旅游产业竞争力均为平稳序列。

表2 单位根检验结果

(二)滞后阶数选择

在确定变量为平稳序列后,使用不同的信息准则对最优滞后阶数进行检验。由表3可知,本文构建PVAR模型最优滞后阶数为4阶。

表3 最优滞后阶数检验

(三)脉冲响应函数

脉冲响应函数是变量之间动态关系的直接呈现,可以更直观地反映变量之间的动态作用机制。使用蒙特卡罗法模拟1000次得到数字技术与旅游产业竞争力的脉冲响应函数图,时期跨度为0—15期,结果如图1所示。

图1 脉冲响应函数结果(6)注:图例中冒号前的变量为冲击变量,冒号后的变量为反应变量;横轴表示冲击的响应期数(年度);中间线为脉冲响应函数曲线,上下两侧线为95%置信区间。

图1反映了数字技术与旅游产业竞争力之间的双向关系。第一,数字技术对旅游产业竞争力的冲击当期为0,随后正向冲击效应减弱并逐渐收敛,表明数字技术对旅游产业竞争力的提升具有长期的促进作用;第二,从当期开始,旅游产业竞争力对数字技术形成负向冲击,第一期达到负向冲击最大值-0.010,第二期由负向冲击转为正向冲击,且在第三期达到正向响应的最大值0.010,随后正向冲击效应逐渐减弱直至第五期转为负向冲击。上述结果表明短期内旅游产业竞争力对数字技术水平具有先抑制后促进的U型影响,这种作用存在于前五期;从长期来看,旅游产业竞争力会抑制数字技术水平的提升。第三,长期来看,数字技术与旅游产业竞争力均对自身产生正向响应,表明两者均存在长期积累效应。

(四)对实证结果的进一步解释

短期来看,数字技术与旅游产业尚未深度融合,即旅游产业要素结构与数字技术形成非适应性的组合,具体表现为旅游产业竞争力先抑制后促进了数字技术的发展,说明随着旅游产业的数字化改造,旅游企业在技术模仿与自主创新中进行内生选择。由于旅游产业技术水平与前沿面距离较远,旅游企业发挥后发优势的空间巨大,通过成本较低的模仿创新获得技术进步,成为推动数字技术发展的动力。长期来看,旅游产业竞争力抑制数字技术水平的提升,反映了旅游产业本身欠缺创新溢出功能及知识创新能力不足的先天属性[25],本质上是旅游产业要素密集度偏离经济体要素禀赋结构,体现了旅游技术创新规模不足,未能支持数字技术发展。

此外,数字技术对旅游产业竞争力具有长期的正向影响,且在短期内对旅游产业竞争力的驱动效果尤为明显。第一,数字技术以信息与通信技术(ICT)演变为基础,为旅游供需的信息交流与传递提供了媒介;第二,数字技术作为一个平台,为数字旅游平台建设提供可能,有助于旅游资源整合、互动与协作,为旅游业利益相关者提供畅通连接与价值创造的环境;第三,数字技术作为一项应用,引导旅游产业组织结构的柔性化与去中心化,将实现旅游产业的全面变革。尽管实证结果表明数字技术预计在第三期对旅游产业竞争力的正向冲击达到最大,然而具体的影响程度与作用机制仍不明确,本文将进一步展开分析。

四、动态模型检验与分析

(一)回归结果分析

本文采用系统GMM方法进行回归,检验数字技术对旅游产业竞争力的短期动态效应。使用Stata中xtabond2命令对模型(2)进行估计,参照黄群慧等[26]学者的做法,选取1984年各省份的邮电数量和互联网上网人数滞后一期的交互项作为工具变量,估计结果如表4所示。其中,模型过度识别检验结果均不显著,未通过显著性水平检验,表明所选用的工具变量有效;二阶序列自相关检验结果同样不显著,未通过显著性水平检验,表明误差项不存在二阶序列自相关。由此说明本文的系统GMM设定合理。

在此基础上,旅游产业竞争力的滞后一期在1%显著性水平下显著为正,表明中国旅游产业竞争力提升是一个逐步积累的过程,当期会受到上一期的正向影响。如列(2)与列(3)所示,无论是否加入控制变量,数字技术的回归系数均为正,且在1%显著性水平下显著为正,验证了短期内数字技术驱动对旅游产业竞争力具有正向的促进作用。

(二)稳健性检验与内生性检验

一般而言,良好的被解释变量的滞后项系数是介于固定效应估计与混合估计之间[27-28],本文依据该思路进行稳健性检验。表5分别报告了混合估计(PLS)、固定效应估计(FE)和系统广义矩估计(SYS-GMM)结果。一方面,三种不同形式的回归结果均支持了数字技术显著促进旅游产业竞争力提升的事实特征;另一方面,系统广义矩估计的被解释变量滞后1期系数(0.635 3)恰好介于混合估计滞后1期系数(0.819 5)和固定效应估计滞后1期系数(0.279 4)之间,符合通常惯例,验证了本文研究结论的稳健性。

表5 稳健性检验

为尽量避免内生性问题对回归结果产生影响,本文引入工具变量纾解可能存在的内生性问题。一方面,使用1984年各省份的邮电数量与互联网上网人数的滞后一期的交互项作为第一组工具变量(iv1);另一方面,使用数字技术的滞后一阶、滞后二阶作为第二组工具变量(iv2)。表6报告了使用两组工具变量进行2SLS的结果,回归结果显示数字技术的回归系数均为正,说明通过显著性水平检验,再次验证了数字技术会显著提升旅游产业竞争力的结论。

表6 工具变量的2SLS回归

(三)作用机制检验

为研究数字技术促进旅游产业竞争力提升的具体方法和路径,本文进一步分析数字技术的调节机制,分别在模型中加入数字技术与旅游产业效率、旅游产业结构的交互项,回归结果如表7所示。列(2)中数字技术与旅游产业效率的回归系数显著为正,且通过1%显著性水平检验,表明数字技术可以通过正向调节旅游产业效率进而推动旅游产业竞争力提升。主要原因是数字技术在旅游全产业链的渗透,加快要素在旅游分行业部门间流动并提升旅游要素配置效率,充分释放要素效能,有助于旅游产业竞争力提升。列(3)中数字技术与旅游产业结构的回归系数显著为正,且通过5%显著性水平检验,表明数字技术可以通过正向调节旅游产业结构进而推动旅游产业竞争力提升。主要原因是数字技术在旅游业的应用,加快了旅游业的数字化转型,实现旅游业要素结构优化与要素资源合理化配置,通过不断释放“结构红利”进而提升旅游产业竞争力。然而旅游产业结构的回归系数却显著为负,且通过10%显著性水平检验,表明当前旅游产业结构调整抑制旅游产业竞争力提升。虽与经验分析不相符,但符合当前中国发展的实际,进一步证明了当前我国旅游要素市场依旧滞后,导致旅游要素资源存在错配,不利于提升旅游产业竞争力,进一步验证了现阶段中国要素市场存在配置扭曲的观点[3]。此外,《“十四五”旅游业发展规划》也明确指出,要“充分发挥各类市场主体投资旅游和创业创新的积极性,推动市场在旅游资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用。”(7)2022年1月20日,《国务院关于印发“十四五”旅游业发展规划的通知》(国发〔2021〕32号)发布于中华人民共和国中央人民政府网站:https://www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/20/content_5669468.htm.这充分说明市场化、法治化、产权保护等制度环境的改善,将有效打通要素流动的“堵点”和缓解要素配置扭曲,进而发挥市场对旅游效率提升、结构优化、经济增长的积极影响。同时随着数字技术在旅游业的“赋能”与“渗透”,将成为纠正旅游要素资源错配、提升旅游产业竞争力的有效手段。

表7 作用机制检验

五、结论与启示

(一)结论

通过构建数字技术和旅游产业竞争力评价指标,利用2011—2021年中国30个省区市的面板数据,基于面板向量自回归模型和动态面板模型,考察数字技术与旅游产业竞争力间的长期与短期关系,系统分析其作用机制。本文得出如下结论:

第一,面板向量自回归模型验证了数字技术与旅游产业竞争力之间存在互动关系。一方面,数字技术对旅游产业竞争力产生正向冲击并逐渐收敛,表明数字技术对旅游产业竞争力的提升具有长期促进作用;另一方面,在短期内旅游产业竞争力对数字技术产生先负向后正向的U型冲击,在长期内则呈现持续负向冲击,表明短期内旅游产业对数字技术的改造由不适应向深度融合转变,诱发旅游产业竞争力对数字技术产生先抑制后促进的U型影响,而旅游产业竞争力在长期内抑制数字技术发展,说明旅游产业可能存在创新溢出功能欠缺和知识创新能力不足问题。

第二,动态面板模型验证了中国旅游产业竞争力提升是一个正向逐步积累的过程,证实了数字技术对旅游产业竞争力的积极影响,即数字技术显著促进旅游产业竞争力的提升,且经过稳健性检验与内生性处理后该结论依旧成立。在此基础上,数字技术通过调节机制不断提升旅游产业竞争力,即数字技术通过正向调节旅游产业效率和旅游产业结构,进而提升旅游产业竞争力。此外,旅游产业效率提升是旅游产业竞争力提升的主要手段,而当前旅游产业结构欠缺合理则抑制了旅游产业竞争力的提升。

(二)启示

数字技术驱动数字经济代表新的发展方向,随着数字技术对旅游产业的渗透,其对旅游产业竞争力的影响会逐渐加强。从数字技术对旅游产业竞争力的长期影响与短期作用机制分析结果来看,本文的研究结果具有一定的参考价值,可从以下三个方面进一步推动旅游产业高质量发展。

第一,加快推进数字基础设施建设,夯实数字技术发展基础。研究结果表明,数字技术对于提升旅游产业竞争力具有重要作用,因此有序推进数字经济发展战略显得尤为必要。要大力推进数字基础设施建设、数字产业等重点领域布局,加大核心数字技术研发投入,鼓励并引导企业实行技术创新,为进一步提升数字技术发展水平提供支撑。

第二,完善旅游要素市场,推动旅游产业结构升级。研究结果表明,当前中国旅游要素市场依然滞后,存在要素资源错配与扭曲。因此有必要通过完善旅游要素市场,发挥市场在要素资源配置中的关键作用,解决在旅游产业不同部门间因资源错配而导致的产业结构欠缺合理问题,实现要素资源的均衡流动与产业部门间的协调发展。

第三,重视旅游产业技术创新,强化旅游企业自主创新能力。研究结果表明,在短期内旅游产业竞争力会抑制数字技术发展,根源在于旅游产业自身创新能力弱。因此应通过强化旅游企业的自主创新能力,促进旅游产业技术创新,使其成为数字技术进步的基础。

本文的理论贡献在于对数字技术与旅游产业竞争力的长期与短期影响效应、作用机制等进行探讨,避免了分析缺失与政策偏倚。当然也存在一些不足之处:首先,本文以中国整体为样本,缺少对地区异质性的进一步讨论;其次,数字技术与旅游产业竞争力的评价指标需进一步完善,指标体系需进一步优化,不断提高回归结果的效度;最后,在数据可获取的前提下,有必要将研究尺度下降至县市级。

猜你喜欢
竞争力要素变量
抓住不变量解题
也谈分离变量
掌握这6点要素,让肥水更高效
论外卖品牌的竞争力
观赏植物的色彩要素在家居设计中的应用
论美术中“七大要素”的辩证关系
日本竞争力
也谈做人的要素
SL(3,3n)和SU(3,3n)的第一Cartan不变量
“北上广深”pk城市竞争力