董亚娟， 韩小萌， 王雨薇

（长安大学经济与管理学院，西安 710064）

随着我国经济社会发展水平的日益提高，我国的城乡二元经济格局呈现日趋明显态势，城乡协调发展问题也尤为突出. 我国城乡居民收入差距自2002 年起就开始明显呈扩大趋势，城乡居民人均收入比达到3.03［1］，二者的绝对差值增长到5 123.5元，然而如若考虑到其他因素，这个比数和差值只会更大，还远不能真实地反映城乡居民收入分配之间的差距. 如何统筹城乡协调发展，这一问题仍需要引起社会的高度重视，它不仅事关经济发展，更会影响到社会稳定和人民美好生活的实现. 尤其是在决胜脱贫攻坚的关键时期，缩小城乡收入差距可以有效地增加需求，振兴产业；同时，能够不断地促进社会公平，维护社会稳定，扎实有效助力打赢脱贫攻坚战，对全面建成小康社会具有重要的现实意义.

旅游业因具有综合性、关联性等特征，被认为是促进经济增长和减贫增收的重要力量，缩小城乡收入差距和统筹城乡发展的有效工具. 各级政府对其均高度重视，旅游业已经成为国民经济的战略支柱产业和新的经济增长极. 入境旅游作为评价一个国家旅游业是否发达的重要标准，其对城乡之间差距的影响逐渐受到政府和学者的重视. 入境旅游发展可以提升城市整体产业的就业容纳率，提高农村居民的收入水平，有利于实现土地规模化与产业化经营，从而提升农民收入，并由此缩小城乡居民的收入差距［2-3］. 但入境旅游投资具有经济偏向性［4］，更多的投资方愿意将资金投放到经济发达的地区，这虽然可以保障投资方的利益，但也会使城乡之间的差异越来越大. 由此可见，入境旅游经济增长对城乡收入差距的影响错综复杂. 基于此，本文利用2009—2018年中国31个省区市面板数据，构建空间面板计量模型，从时空两个维度，对入境旅游经济增长与城乡收入差距之间的关系进行实证研究，探讨其内在规律与时空差异，从而对中国入境旅游经济增长和城乡一体化均衡发展提供参考依据与政策建议.

1 文献综述

旅游经济增长一直是国内外旅游研究的核心内容. 国外的专家对此的研究主要是从地区的差异［5-8］、发展的影响［8-9］、产生的作用［10］、带来的效应［11］等方面. 如Dogru和Bulut［11］通过对7个欧洲国家旅游经济的实证分析，发现旅游经济增长在刺激经济复苏中发挥了重要作用；Manuel［12］从支持因素视角，分析了经济水平、社会发展等因素对旅游经济增长的影响. 国内学者也从不同的角度开展了大量的研究，马耀峰等［13］从促进旅游经济增长的路径和对策方面提出应实施旅游供给侧结构性改革，采取旅游管理体制创新、旅游产业跨界融合发展等对策，来激发旅游经济增长新动能；方叶林等［14］从旅游经济增长的特征及趋势方面运用LISA时空跃迁模型等方法，分析了我国旅游经济增长的时空跃迁特征；于秋阳等［15］采用敛散性研究探索江苏旅游经济时空分异特征，并提出旅游资源品质、旅游企业规模是导致差异的最关键因素.

对于城乡收入差距的研究国外相对较早，Kuznets［16］从20世纪50年代就开始关注城乡收入差距现象，他认为随着国民经济发展，收入差距会呈现出先扩大后缩小的倒“U”型变化趋势. 随后，城乡收入差距问题逐渐受到国内学者重视. 学者们从城市倾向的经济政策［17］、政府发展战略［18］、城乡一体化［19］、FDI［20］、城市化率和社会保障支出［21］、金融发展水平和人力资本投入［22］等视角深入探讨了城乡收入差距的形成原因，同时也分析了缩小和扩大收入差距的因素. 武小龙等［23］通过对大量的数据进行分析，找出了影响城乡差距扩大和缩小的因素. 侯新烁等［24］利用空间计量模型研究了影响城乡差距变动的异质空间互动效应.

至于入境旅游经济增长与城乡收入差距之间的关系研究，目前主要分为两种流派：一是其关系呈现反比，入境旅游会带来积极的作用. Paniagua［25］发现城乡移民出于自谋职业等目的的需要，大多数会参与乡村旅游，使得城乡之间的差距缩小，国家的发展也更加稳定；麻学锋等［26］对张家界民生福利改善过程的整体情况和城乡差别进行分析发现，城乡收入差距和消费差距随着旅游服务密度的提高，大体经历先升后降的过程；赵磊［27］利用系统广义矩估计，得出中国1999—2008年的旅游发展对于减小城乡收入差距具有显著的积极作用；袁智慧等［28］利用固定效应模型，得出城乡收入差距与旅游发展存在协整关系，海南省旅游发展能够缩小城乡居民；夏赞才等［29］利用人口加权变异系数，测度旅游经济增长以及城乡收入差距的变异程度，构建相关模型，得出两者空间变异之间存在单向因果关系的结论，据此断定旅游发展能够缩小城乡收入差距. 二是其关系呈现正比，入境旅游会带来消极的作用. 入境旅游与外商投资的关系密切，受交通等因素的影响，外商投资通常更倾向于经济中心或经济较发达地区［30-31］，因此入境旅游经济增长会导致城乡收入差距的进一步扩大. Wen和Tisdell［32］通过对旅游业及社会经济变量空间截面数据的分析发现，入境旅游增大了中国大陆省域间的收入不平等. 刘芳［33］探讨湖南凤凰县旅游业发展与城乡收入差距的相关性，得出旅游业发展对城镇居民收入的贡献要大于对农民收入增长的贡献，得出贫富差距日益扩大的结论；王永明等［34］利用协整分析方法发现，张家界旅游发展仅对城镇居民收入具有显著影响，而对农村居民无显著影响，旅游发展扩大了城乡收入差距. 戴平生等［35］用相对边际效应分析、组群与来源分解的基尼系数新算法，发现入境旅游在东部地区持续恶化收入不平等.

综上所述，学术界已在旅游经济增长、城乡收入差距以及二者的关系的研究中取得了相对丰硕的成果.但在研究结论上，尚未形成统一的共识；在研究尺度上，以针对全国尺度的研究为主，而分区域入境旅游经济增长的联动作用关注较少；在研究内容上，旅游经济增长对城乡收入差距的影响已经较为深入，但忽略了入境旅游经济增长对城乡收入差距的特殊影响；在研究视角上，对数据和资料进行分析研读多是依靠时间的顺序去完成，忽视空间的影响. 因此，本研究从时间和空间两个维度出发，结合空间面板计量模型，以2009—2018年中国大陆地区31个省市数据为样本，对入境旅游经济增长与城乡收入差距的作用关系进行实证研究，以期在拓展入境旅游经济研究领域的同时，也为有效缩小城乡收入差距、提升扶贫增收效率提供科学依据.

2 模型构建与变量选取

2.1 模型构建

2.1.1 空间相关性检验 在以往的研究中，对各个地区是分别进行研究的，这是因为各个地区的经济发展状况和地理特征不相同，这也导致了研究方法不一样，容易形成以区域划分的区域模式. 而城乡收入差距也具有相关的特性，即区域模式的实行. 对此，本文使用了全局Moran’s I对中国大量城乡收入差距的数据进行研究，得出空间的相关性，公式如下：

式中：ρ为空间滞后系数，反映空间溢出效应呈现出的效果；wij为n×n维经标准化的非负空间权重矩阵w 的第i 行第j 列元素；Xit为一系列控制变量；δ、β为待估系数；i为区域；t为时期；μ 为区域异质性；λ为时间异质性；ε为误差项；φit为空间自相关的残差项，其依赖于空间相邻单元的残差φjt和一个白噪声过程εit；v为残差项的空间自相关系数.

2.2 变量选取

本文的因变量为城乡收入差距（GAP）. 遵循大多数学者广泛采用的变量定义［36］，使用城乡收入差距比值来表示城乡之间的差距大小. 核心解释变量为入境旅游经济发展水平（INT）. 通过将入境旅游带来的经济增长与地区总的收入相比，做出一个定量的比值，来表示其带来的经济增长的数据. 该数据的基本参考物是一个地区的总体收入，这可以根据当地的实际情况去进行分析和预算，将研究化整为零，有效解决了各个地区的经济发展水平以及地理环境不一样的问题. 同时参考已有文献，设定控制变量如表1.

表1 指标体系Tab.1 Index system

2.3 数据来源与预处理

本文所用数据主要来源于2010—2019 年《中国统计年鉴》，缺失数据通过各省市的统计年鉴及国民经济与社会发展统计公报进行补充. 数据的主要选取对象为2009—2018 年中国31 个省（自治区、直辖市）数据，并做预处理：①鉴于入境旅游收入、进出口总额统计的惯例，利用逐年官方美元汇率将其转换成与GDP 计价单位一致；②出于消除价格因素影响及提高数据可比质量的考虑，以2009 年为基期，利用各年度分省GDP 平减指数对人均GDP 进行折算；③为避免包括量纲和异方差的负面问题，对所有的统计数据做自然对数处理；④研究中心所采纳的地理信息，源于互联网百度地图的基础信息，并采用专业的Geoda软件来运作.

3 实证分析

3.1 变量的描述性统计

我国入境旅游经济发展水平均值1%，最小值为甘肃省0.009%，最大值为上海市3%. 同时，我国东部、西部和中部的入境旅游呈现不断递减的形式. 因此不难得出结论，入境旅游发展在空间上存在较大的区别. 我国城乡收入差距均值2.74，最小为天津1.85，最大为云南省4.28，城乡收入在不同空间差距较大. 具体数据见表2.

表2 变量的描述性统计Tab.2 Descriptive statistics of variables

3.2 城乡收入差距的空间相关性检验

根据公式（1），对2009—2018年我国城乡收入差距采取Moran’s I指数运算，可得到如图1所示的变化趋势. 可以发现，在观测期内，Moran’s I指数总体是在0.07～0.14的水平内波动，且均为正. 换言之，城乡收入差距会由于周边地区的影响发生改变，存在着明显的空间聚集和溢出现象. 从变动趋势上看，Moran’s I指数在总体上保持着较好的稳定性. 在2016 年之前，Moran’s I 指数呈现一定的波动性；2016 年之后稳中有降. 这也反映出城乡收入差距存在着我们所说的“空间俱乐部”特征，在一个范围内的聚集量较为突出，并且也印证了空间计量模型对城乡收入差距的研究提供了一定的支持和帮助.

图1 2009—2018年中国省域城乡收入差距Moran’s I值变化趋势Fig.1 The trend of Moran’s I in the urban-rural income gap between Chinese provinces from 2009 to 2018

Moran散点图是一类通过反馈变量及其空间滞后项的关系在整个坐标内的分布情况，展现空间的稳定性情况，目前被运用在反映一个地区以及其临近地区的关联形态. 图2展示了我国2009年、2013年和2018年在城乡收入差距上的Moran散点图，其中第一象限（HH）是高-高关联，即高收入差距之间的包围关系；第二象限（LH）是低-高关联，即低收入差距与高收入差距之间的包围关系；第三象限（LL）则是低-低关联，顾名思义即为表现差距较小的省份之间的包围关系；最后则是第四象限（HL），即高-低关联，其表明的含义即为高收入差距被低收入差距的省份包围. 需要指出的是，图2中一、三象限为正相关，二、四象限是负相关.

图2 2009年、2013年和2018年的中国城乡收入差距的Moran散点图Fig.2 Moran scatter charts of China’s urban-rural income gap in 2009，2013 and 2018

根据图2的观测，2009年、2013年以及2018年，绝大部分省份在第一和第三象限，即处于正相关的分布.具体各个数据能够在图2、表2中直观得到，在此不进行赘述. 针对逐年数据进行统一分析以及纵向分析，可得到我国城乡收入的差距，在空间上呈现正相关的结论. 值得一提的是，我国城乡收入差距在第三和第四象限的比例正在逐年扩大，这也从另一个方面说明城乡收入差距的空间正相关性在不断衰弱.

3.3 全国层面的回归分析

利用极大似然法与Stata软件做空间滞后模型与空间误差模型的回归处理，为进一步比较出二者的优缺点，在进行回归分析时，使用传统面板模型与其进行对比分析，最后进行F检验. 可以得出固定效应模型与混合效应模型相比要更加优良，而后利用Hausman再次对这一结果进行验证，结果同上. 由于篇幅限制，本文未列出两种检验的结果. 具体回归结果参考表3.

表3 全国层面的模型估计结果Tab.3 Model estimation results at the national level

对表3中的R2与对数似然LogL值进行对比，可以进一步分析出两个模型的优缺点. 可以看出，空间滞后模型中R2的数值是3个模型中数值最大的一个，并通过了1%显著性检验，同时该模型LogL绝对值同样处于最大状态，因此本文最终选择使用空间滞后模型进行计量回归. 从模型1到模型2加入预定的控制变量，以确保估计结果的稳定性. 对模型1和模型2进行对比分析可知，入境旅游经济发展水平的回归系数在1%的显著性水平上均为负，这意味着对入境旅游经济进行把控与引导能够有效降低城乡收入之间的差距. 同时数据最终呈现出的入境旅游经济发展对城乡收入差距产生的直接、间接以及最终的总效应都显著为负，这表明入境旅游经济对城乡收入差距产生的种种影响存有空间溢出效应. 进一步对比模型4与模型2的系数结果可以看出，如果不考虑这种空间效应的影响，入境旅游经济发展水平对缩小城乡收入差距产生的作用明显偏小. 由此可见，如果忽略空间因素的影响，则容易对入境旅游经济发展缩小城乡收入差距的作用产生过低估计.

基于模型2探究控制变量对城乡收入差距的影响. 结果显示，当下城市化水平和城乡收入差距有明显的负相关关系，但其并不显著. 城市化水平对城乡收入差距的影响是双面的，城市化的发展不仅能够体现出农村人口转变为城市人口，其个人可支配收入也得以增长，但同时也会造成本就贫困的农村区域和城市收入差距的进一步扩大. 经济发展与城乡收入差距是负相关的关系，国家经济的增长切实缩短了收入分配差距. 近年来我国经济发展趋于平衡，尤其是经济落后地区的增长速度相较于发达地区更快，使得城乡收入的差距缩短. 同时，教育资产与城乡收入差距也呈现负相关的关系，良好的教育驱动城乡收入差距缩短. 贸易开放程度与城乡收入差距显著负相关. 对外贸易的发展，促进了城乡收入差距的缩小. 政府参与度对城乡收入差距的作用效果不显著，可能的原因是，近几年我国政府在财政上的投资一方面向农村倾斜，但另一方面由于地理资源等多方面因素，覆盖又不全面，这两种相反作用的同时存在导致了其作用效果不显著. 产业结构和城乡收入差距有负相关关系，因此结构调整尤其是提升第三产业的比重，能够为缩小城乡收入差距提供支持.

为解决模型的内生性问题，采取Groves操作方法，使内生解释变量成为工具变量，再利用其他模型进行额外的测算和预估，最终检测结果见表3中的模型5. 通过工具变量法所得到的核心估计结果与上文基本一致.

3.4 时空异质性结果分析

3.4.1 空间异质性 由于我国区域经济存在较为典型的非均衡性，因此本文从三大区域入手，系统性分析入境旅游经济对城乡收入差距的影响. 按照通常的区域划分方式，可将我国内陆省份大致分为东部地区、中部地区、西部地区. 对3个区域分别进行SLM模型回归，具体回归计量结果如表4中的模型6～8. 东部地区入境旅游经济影响系数的数值虽然大于0，为正值，但其绝对值相对较小；中部地区影响系数大于0，为正值，且其绝对值相对较大；西部地区经济影响系数小于0，处于负值状态. 从这些数据可以看出，中东部地区入境旅游经济发展对城乡收入差距的扩大效应最为明显，西部地区入境旅游的发展对城乡收入差距的缩小作用尤为显著. 究其原因，一方面，东部地区旅游产业发展水平已经达到较高程度，城市旅游效率普遍面临着规模收益递减的态势，使入境旅游缩小城乡收入差距的作用与能力受到限制；中部地区由于地理区位条件限制，入境旅游正处于快速发展阶段，更加注重人力财力物力的投入，这使得更具资本优势的城镇居民受惠更明显. 另一方面，中东部地区为进一步缩小城乡收入之间的差距采取了多种手段，不仅仅依靠入境旅游的发展来实现缩小城乡收入差距的目标，故使依靠入境旅游的发展缩小城乡居民收入水平之间差距的作用有所减小. 而在西部地区，入境旅游经济发展则能成为减少城乡收入差距的有效手段.

表4 基于空间异质性的模型估计结果Tab.4 Model estimation results based on spatial heterogeneity

3.4.2 时间异质性 从时间层面分析，对不同年份的入境旅游经济与城乡收入差距的截面数据分别进行SLM模型回归，其回归系数显著为负. 为了方便比较，用其绝对值作图3. 可以看出，入境旅游经济发展对城乡收入差距的缩小作用经历了先下降后上升再下降的变化历程. 现阶段入境旅游经济发展对城乡收入差距的缩小作用有所减弱，可能是因为近几年我国入境旅游经济发展缓慢，且国家为进一步缩小城乡之间的差距颁发并落实了许多政策，入境旅游对缩小城乡收入差距所起到作用不再像以前一样明显.

图3 基于时间异质性的回归系数图Fig.3 Regression coefficient graph based on time heterogeneity

4 结论

入境旅游经济增长与城乡收入差距无论是在理论还是在实践上，都存在着密切关联. 本文利用空间面板计量模型对我国近10年31个省市区的面板数据进行了全面分析，探究入境旅游经济在缩小城乡收入差距的过程中产生的影响与起到的种种作用. 结果表明：第一，从选择的31个省市区整体看，入境旅游经济发展显著缩小了城乡收入差距，且具有空间溢出效应. 入境旅游经济增长1%，城乡收入差距将降低4.46%. 第二，如果忽略空间因素影响，则容易对入境旅游经济发展缩小城乡收入差距的作用产生过低估计. 第三，不同地区旅游业的发展状况不同，受此限制，入境旅游经济发展在缩小城乡收入差距的作用方面也有很大的不同. 从本文展示出的数据中可以得知，西部地区入境旅游经济尚有较大发展空间，其在缩小城乡收入差距过程中起到的作用更大些. 第四，入境旅游经济发展并不能一直起到缩小城乡收入差距的作用，这一作用会随着入境旅游经济的发展而出现减小、上升、减小的趋势. 近些年入境旅游经济缩小城乡收入差距的能力已经有所减弱.

在全面建成小康社会的问题上，入境旅游对缩小城乡收入差距的作用不可小觑. 充分发挥入境旅游在缩小城乡收入差距方面的作用，推动我国入境旅游提质增效，是巩固脱贫攻坚成果的有效路径之一. 本研究不仅有利于丰富入境旅游经济增长理论，也为提升入境旅游经济增长效应提供参考和借鉴，同时也为缩小城乡收入差距提供可行方案. 一方面，要充分认识入境旅游经济增长在缩小我国城乡收入差距中的作用，继续加大入境旅游投资规模，积极响应入境旅游者需求变化，推动经济社会要素的精准组合，加强国际合作，优化签证等一系列入境程序，提高出入境交通网络便利程度，形成立体开放的入境旅游供给体系. 同时推动入境旅游从观光游向深度游、体验游转变. 另一方面，在不同区域采取不同的入境旅游发展思路缩小城乡收入差距，中东部发达地区要提升城市入境旅游空间集聚效率，加强城乡之间的旅游经济联系，加快推进都市圈和省际毗邻地区的发展，依托现有城市的生长方向，推动入境旅游向特色村镇深入发展. 西部地区需要充分发挥自身的资源优势、区位优势与政策优势，打造更具地域特色与人文优势的入境旅游文化体验廊道，有效发挥入境旅游产业集聚的规模经济优势，并重视其与新型城镇化战略规划、乡村振兴规划、区域协调发展规划等紧密结合，充分利用地区内的空间资源、人口资源与现有产业资源，增强入境旅游经济缩小城乡收入差距的能力.