【高铁对京津冀旅游经济空间溢出效应实证探析综述8100字】

高铁对京津冀旅游经济空间溢出效应实证分析综述目录TOC\o"1-1"\h\u27536高铁对京津冀旅游经济空间溢出效应实证分析综述 Tit的交互项代表高铁开通对旅游经济收入的影响效应，若系数QUOTEQUOTEβ3β3为正，高铁开通对旅游收入具有积极影响，相关的值越大，则高铁开通对旅游收入的影响越大，反之，则相反。根据以往的研究文献，Xit为控制变量组，分别为外资使用情况、区域人均GDP、人口密度等，对其取自然对数。di反映则是政策实施区域间的空间固定效应，dt是反映的地级市时间固定效应，为误差项。考虑到因变量与误差项之间的潜在空间相关性，参照YasinSunak(2016)[68]、Kolak和Anselin（2020）[69]等学者的做法，在空间面板和双重差分模型的前提上，避免了空间多重共线性[70]，利用空间自相关模型(SAC)构造双重差分空间自回归模型(SAR-SDID)，计算公式如下：（4）式中所有变量和系数均等于公式（3）中引入的变量和系数，与公式（3）相比的区别在于空间权重w，它是n×n阶的随机空间权重矩阵，表明观测对象的空间效应关系，即为每个观测值指定”邻域集”。根据郭伟等（2020）的研究[31]，本文选取了经济地理权重嵌套矩阵（w4）。此外，在空间经济计量模型中，参数ρ和λ表示因变量和误差项，在线性计量模型中空间自相关模型(SAC)同时结合两种模型，分别为空间滞后模型和空间误差模型，当模型中参数ρ=0时，简化为空间误差模型（SEM）；当模型中参数λ=0时，简化为空间滞后模型(SLX）。在存在不可观测、空间依赖的局部特征的情况下，还应考虑在解释变量中包含空间滞后（Lerbs和Oberst，2014）[59]，例如，地方层面的溢出效应是指相邻事物的特性，这些特性可能会影响邻近事物的特征，在解释变量中加入空间滞后可以捕捉到这些局部效应。由于自回归误差项模型SAC不允许包含这种类型的空间依赖，根据Lesage和Pace(2009)、Elhorst（2010）[72-73]以及Kolak和Anselin（2020）[69]的相关研究，空间杜宾模型（SDM）包含了所描述变量的空间关系，准确估计空间溢出效应，优势在于避免内生性而导致的有偏、不一致估计的结果，组合了因变量或误差项中的空间滞后项，能够把总效应分解为直接与间接效应，因此，建立双重差分空间杜宾（SDM-SDID)模型如下：（5）其中，，表示旅游经济的滞后项，其他所有变量和系数以及W与（3）和（4）相同。1.5.2模型的估计结果及讨论本文采用固定效应（FE）来估计参数，以控制不同区域间的个体差异和时间因素的影响，由于模型变量之间可能存在多个空间相互作用，为了使其人为因素的模型设置避免出现偏差[75-76]，相关模型估计结果如表4-3所示：表4-3京津冀13个地级市高铁对旅游经济的回归结果变量FESAR-SDIDSDM-SDIDT×HSR2.268***（5.010)2.372***（5.366）1.097***(2.690)X10.258***(1.960)0.238***(3.998）0.148***（2.712）续X20.185***(1.960)0.172***（1.673）0.173***(5.722)X30.299***（3.315）0.272***(3.048）0.062(0.847)X40.719***（1.924）0.583***（3.732）-0.058(-0.369)X5-0.447***(-1.671)-0.357***（-3.636）-0.354***(-1.238)TW×HSR-6.239***(-3.389)TW×X1-0.755***(-3.385)TW×X20.120(0.756)TW×X31.492***(1.800)TW×X43.027***(1.895)TW×X5-3.071***(-8.474)ρ0.232*（1.800）-0.999***(-6.415)R20.78070.78540.8656log-likelihood-238.913-192.298续表N208注：括号内为t值，*、**和***表示为10%、5%和1%水平上显著，下表同。从表中可以看出，通过R平方检验得到的系数常数在0到1之间，统计数据越接近1，则回归模型拟合越好,这意味着该模型可以更好地解释因变量。回归结果显示，拉格朗日乘数LMlag、相应稳健LMlag的统计量分别为5.344和17.093，均通过显著性检验。然而，LMerror和稳健LMerror值依次为7.212和18.961，均在1%水平上拒绝原假设，参照学者胡煜等(2015)[77]。尽管固定效应（FE）模型中的估计T×HSR系数显著为正，但反映空间效应的估计系数ρ在10%置信水平下具有正显著性，这表明，高铁在其他城市开通的空间权重将影响该区域旅游经济的发展，上述模型中双重差分空间杜宾模型的系数值为0.8656,并且其结果是优于其他模型,表明该模型的估计结果最优,适合反映旅游经济的溢出效应。对于通过1％水平检验的开通高铁的城市，估计系数明显为正，可能的原因是：高铁的开通不仅会促进本地区旅游经济的提高，还会对周边地区产生负向溢出效应，随着经济地理空间距离范围的扩大，从而提高京津冀整体的旅游经济水平。高铁的空间滞后项为负，都在1%的水平上显著，说明相邻地区旅游经济的发展会抑制本地区城市的旅游经济的发展，可能的原因是相邻城市的发展水平较高在一定程度上影响到本地区的发展，高铁的开通促使城市之间优势的要素向生产效率高的城市流动，该地区高铁的开通运营不只推动本区域的发展外，还对附近地区产生积极影响，高铁的网络属性加速了京津冀地区之间的要素循环，并通过扩散效应将各地区的经济活动联系起来，北京和天津拥有优越的经济和政治地位，以及优越的旅游和交通条件，秦皇岛、保定在京津两地附近，地理位置独特，以及优越的资源优势，在高铁开通后，可达性改善幅度得到了提高，旅游发展水平得到了提升。当年实际使用外资的影响显著为正，在一定程度上推进城市化进程，为行业带来了先进的设备、成熟的技术、营销战略等“一揽子要素”，对旅游经济有着明显的正向拉动作用，随着高铁的开通，为京津冀地区的企业制度创新和员工学习交流与企业的联系带来了宝贵的经验，改善运营管理，推动京津及其河北辖区的国际发展，提升国际声誉。固定资产投资的系数为0.062,通过1%的显著性水平，加入空间滞后项为1.492，显著性为正，这意味着城市基础设施的建设，会有利于旅游经济的提升，对于城市的固定资产投资投入力度的增大,随着各个区域高铁的开通，本地区大量的基础设施的建设能促进相邻地区旅游业的旅游收入和游客接待量。区域人均地区生产总值为-0.058，每上升一个百分点，会导致旅游经济下降0.354，空间滞后项为3.027，在1%的水平下显著，区域人均地区生产总值（人均GDP）每增加一个百分点，旅游经济收入可以增加3.027个百分点，高铁的开通带动了城市的旅游消费能力的提升，从而促进相邻地区旅游空间溢出不断提升，这与李山、王铮等（2009）等学者的研究结果是一致的[78]。人口密度对城市旅游经济的影响为负，通过了1%的显著性水平检验，具有显著的促进作用，这充分表明了人口的集聚所产生的人力资本外部性能够显著促进当地的旅游经济收入，人口相对密集的地区，会形成比较稳定的客流，未来高铁盈利的可能性会更大，人口的集中和经济的发展带动了本地区域旅游业。高速铁路的正式运营，除减少地区差异和促进区域旅游经济外，还将吸引潜在游客到旅游产业的周边城镇，高铁带来了大规模的人口流动，需要加强各种运输方式的协调，为人口流动提供更好的交通服务。第三产业人数的系数不显著，但依然为正。1.5.3稳健性检验前文的估计结果基于经济地理的嵌套矩阵，表明高铁对于本地区旅游经济产生显著的影响，也带动了邻近地区旅游经济的发展，为了保证所得结论的稳定性，借鉴唐宜红等（2019）、何昭丽,王松茂（2020）[79-80]的做法，通过采用地理距离权重矩阵稳健性进行了检验，表4-4报告了相关结果，显著性水平没有变化，得到类似的结论，相关回归系数的方向与前文的结论检验估计结果基本一致，在一定程度上反映出高铁对京津冀旅游经济的空间溢出效应是比较稳健的。表4-4地理距离权重的回归结果变量SAR-SDIDSDM-SDIDT×HSR2.244***（5.034）1.298***(3.457)X10.264***(1.349）0.199***（3.569）X20.188***（5.020）0.169***（5.504)X30.306***(3.354）0.104(1.354)X40.743***（1.735）-0.113(-0.691)X5-0.469***（-1.542）-0.343***(-3.939)续TW×HSR-3.677**(-1.