张 俊，程 励

（四川大学a.灾后重建与管理学院；b.旅游学院，成都 610065）

0 引言

入境旅游作为我国旅游业的重要组成部分，是衡量我国旅游业国际竞争力和国际化水平的重要因素，入境旅游对推行旅游外交、“一带一路”建设，构建我国对外开放新格局都具有重要推动作用。但与此同时，入境旅游业也是一个兼具敏感性和脆弱性的综合性产业，频繁遭受国内外各种突发事件的侵扰，这些突发事件已严重影响入境旅游业的正常发展。特别一些诸如地震灾难[1]、恐怖袭击[2]、金融危机[3]等重大突发事件会对旅游产业链和旅游市场结构造成全面、系统性的破坏。因而，探索突发事件与入境旅游的关联机制和影响机理，有利于提高旅游地安全管理水平，促进入境旅游业可持续发展。

本文以2003—2015年中国省际常规突发事件和入境旅游人数为研究对象，以地质灾害、火灾事故和交通事故为常规突发事件变量，运用核密度估计和空间面板计量模型重点探讨：（1）常规突发事件发生水平与入境旅游人数的时空动态演进趋势，以及它们在地理空间上的关联性；（2）常规突发事件发生水平对中国入境旅游人数的空间影响和溢出效应，旨在为提高入境旅游安全管理水平、区域旅游应急合作等提供理论支撑。

1 研究方法、指标选取与数据来源

1.1 研究方法

空间计量经济学理论摒弃了传统计量经济学的空间无关联和均衡性的假设，通过构建空间权重，充分考虑空间关联性对经济活动的影响，以消除估计结果中出现有偏或无效的缺陷[4]。目前，常用的空间面板计量模型主要包括空间滞后模型（简称SLM）、空间误差模型（简称SEM）和空间杜宾模型（简称SDM）。其中空间滞后模型（SLM）主要分析邻接地理单元的因变量对本地理单元因变量的影响是否具有空间溢出效应[5]，具体模型为：

式中，Y为n×1被解释变量列向量，X为解释变量向量，W为空间权重矩阵，β为解释变量的估计系数，反映解释变量X对被解释变量Y的影响程度，ρ为被解释变量的空间自相关系数，ε为随机误差向量。

空间误差模型（SEM）主要用来探讨邻近地区的扰动误差对本地理单元的冲击影响，具体公式为：

式中，λ为空间误差系数，反映邻接单元被解释变量Y对本单元Y的影响程度，μ为随机误差向量。

空间杜宾模型（SDM）不仅考虑本单元被解释变量的空间影响，还考虑邻近单元被解释变量与本单元解释变量的空间溢出效应，即本单元解释变量对邻近单元被解释变量的空间溢出效应或邻近单元解释变量对本单元被解释变量的空间溢出效应[6]。具体公式为：

式中，γ表示空间滞后解释变量X的估计系数。

1.2 指标选取与数据来源

在常规突发事件中，火灾事故、地质灾害（包括泥石流、滑坡、崩塌）和交通事故的发生水平较高，属于高发性常规突发事件（见表1），同时它们也是国家统计局和公安部消防局公布的主要突发事件类型。目前，由于缺乏权威的统计数据，突发事件的科学量化一直比较困难。因此，基于数据的可获得性和真实性，本文以我国31个省级行政单位（港澳台地区除外）为研究单元，选取2004—2016年《中国统计年鉴》《中国消防年鉴》《中国旅游统计年鉴》以及公安部消防局官方网站公开的3类常规突发事件（地质灾害、火灾事故和交通事故）作为解释变量，以发生频次作为突发事件形态指标，入境旅游人数作为被解释变量。

表1 解释变量的描述性统计

2 常规突发事件与入境旅游人数的动态演进

本文借助Matlab2011统计软件，采用高斯核函数分别对2003年、2007年、2011年和2015年的全国31个省份火灾事故、地质灾害、交通事故三种常规突发事件发生水平的自然对数（lnhzsg、lndzzh、lnjtsg）和入境旅游人数的自然对数（lnlyrs）进行Kernel密度估计，并绘制成核密度分布曲线（见图1），同时结合各变量的分布水平，探讨常规突发事件与入境旅游人数在地理空间上的动态演进趋势。

2.1 Lnhzsg分布水平的动态演进趋势

（1）lnhzsg核密度曲线整体上呈左偏态分布，说明多数省份的火灾事故发生水平要高于全国平均水平；随着时间推移，lnhzsg分布曲线整体呈“左移-右移”的变化态势，其中在2003—2011年核密度曲线不断向左移动，说明火灾事故发生水平逐年下降，在2012—2015年分布整体开始向右移动，说明火灾事故发生水平处于上升趋势。（2）从波峰形态上看，lnhzsg分布曲线在样本考察期内呈“收窄-扁平”的变化态势，具体表现为分布曲线的波峰高度在2003—2011年逐渐变高，波峰宽度大幅收窄，主峰出现尖峰形状，左拖尾波长不断缩短，说明地带内火灾事故分布差距逐渐缩小，在2011—2015年波峰高度不断下降，波峰宽度的整体分布逐渐扁平，且左拖尾不断拉长，说明火灾事故高发地区（浙江、江苏）与火灾事故低发地区（西藏、青海）的差距在不断扩大。（3）从波峰数量上看，多数年份的lnhzsg分布曲线左侧出现多处轻微“隆起”，表明省际间火灾事故分布水平出现多极分化现象。（4）从样本单元发生水平来看，火灾事故低水平区主要集中在西藏、青海、贵州等西部地区，高水平区主要包括中东部的山东、吉林、辽宁、浙江等地。

图1 常规突发事件与入境旅游人数分布水平的动态演进趋势

2.2 Lndzzh分布水平的动态演进趋势

（1）样本考察期内lndzzh整体上呈右偏态分布，说明多数省份的地质灾害发生水平低于全国平均水平。随着时间推移，样本考察期内lndzzh核密度曲线呈“左移-右移-左移”交替演进态势。（2）波峰形态上，核密度分布曲线呈“扁平-收窄-扁平”的变化态势，具体表现为2003—2007年的波峰高度不断降低，宽度趋向扁平，说明区域地质灾害发生水平差距有所拉大，2007—2011年波峰高度升高，波峰宽度趋向收窄，区域发生水平差距有所缩小，2011—2015年波峰高度再次下降，波峰宽度趋向扁平，说明区域发生水平差距再次拉大。（3）从波峰数量上看，样本考察期内lndzzh的分布曲线主要呈“单峰”分布形态，省际间地质灾害分布水平的空间极化效应比较明显。从分布水平上看，地质灾害低水平区主要包括天津、北京、黑龙江、上海、宁夏等地，高水平区主要分布在西南地区、岭南地区和武陵山脉等地，涉及四川、重庆、云南、广西、湖南、湖北和江西等省区。由于这些地区多山地、丘陵、高原和喀斯特地貌，降水比较丰富，易引发滑坡、泥石流和崩塌等地质灾害[7]。

2.3 Lnjtsg分布水平的动态演进趋势

（1）样本考察期内lnjtsg整体分布水平呈左偏态分布，说明大多省区的交通事故发生水平要高于全国平均水平；随着时间推移，lnjtsg核密度曲线在2003—2015年不断向左移动，表明全国交通事故整体发生水平不断下降，其中2015年波峰对应的交通事故发生水平范围为[8，8.5]。（2）从波峰形态上看，lnjtsg分布曲线在样本考察期内呈现“收窄-扁平”的变化态势，表现为波峰高度在2003—2007年逐渐变高，波峰宽度逐渐收窄，左拖尾波长不断缩短，省际间交通事故发生水平差距逐渐缩小；2007—2015年波峰高度有所上升，形态变得平缓，省际间交通事故发生水平差距逐渐扩大。（3）从波峰数量上看，lnjtsg分布曲线在样本考察期内表现为“双峰”向“单峰”形态变化，说明省际交通事故发生水平的空间极化效应越来越明显。从样本区域来看，交通事故低发区主要集中在西部地区，包括西藏、青海、贵州、宁夏等地，高发区主要集中在东部沿海省份，包括江苏、山东、浙江、广东等地。

2.4 Lnlyrs分布水平的动态演进趋势

（1）样本考察期内lnlyrs整体分布水平呈左偏态分布，说明多数省区的入境旅游人数要高于全国平均水平；随着时间推移，lnlyrs核密度曲线在整体上不断向右位移，说明入境旅游人数在考察期内不断增加。（2）波峰形态上，样本考察期内lnlyrs核密度曲线整体上呈“收窄-扁平”的演进态势，表现为2003—2007年波峰高度逐渐变高，波峰宽度逐渐收窄，地带差异逐渐缩小，2007—2015年波峰高度逐渐降低，波峰形态逐渐平缓，表明入境旅游人数的区域差距开始拉大，至2011—2015年波峰形态变化比较平稳。（3）从波峰数量上看，lnlyrs核密度曲线在样本考察期内呈现“单峰”向“双峰”或“多峰”的形态变化，说明省际间入境旅游人数在地理空间上出现多极分化现象，趋向俱乐部收敛。由入境旅游人数的分布水平可知，入境旅游人数的低水平区域主要分布在西北和青藏地区，包括宁夏、青海、新疆、西藏、贵州等地，高水平区域主要集中于东部沿海省区，如北京、上海、广东、浙江、江苏、福建等地。这是由于东部沿海地区经济水平、基础设施、交通条件、旅游资源禀赋、对外开放水平等条件皆要优于内陆西部省份，且多数地区是入境游客的目的地、集散地和中转站；西部地区多数省份区位偏远，远离客源市场，旅游基础设施不完善，可进入性较差，在一定程度上制约了当地入境旅游业的发展。

3 常规突发事件对入境旅游人数的空间效应

本文基于地理邻接权重，运用Matlab11软件中的空间计量软件模块测算常规突发事件对入境旅游人数的空间效应，模型包括混合OLS模型、空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。根据固定效应模型对空间效应和时间效应的不同控制，空间计量模型又可分为非固定效应（nF）、空间固定效应（sF）、时间固定效应（tF）和时空固定效应（stF）四种模型。

在引入地理邻接权重矩阵后，本文首先通过非空间效应的混合OLS模型考察常规突发事件与入境旅游人数是否存在空间自相关，并比较SLM和SEM的最优模型。表2报告了基于地理邻接权重的空间面板计量结果。Moran统计值为0.431，在1‰水平上拒绝“不存在空间自相关”的原假设，说明传统混合模型因忽略空间交互作用而使得估计结果出现偏差甚至无效，因而本文应采用空间面板计量模型。Hausman统计值为-38.57，拒绝个体效应与解释变量无关的原假设，说明固定效应模型的估计结果应优于其他模型。其次，对于SLM与SEM的选择，Anselin提出模型的判别准则，若LMLAG的统计值要显著高于LMERR的统计值，且R LMLAG的统计值要显著高于R MERR的统计值时，说明SLM优于SEM。本文中，LMLAG和R LMLAG的检验统计值皆显著高于LMERR和R MERR的检验统计值，说明空间滞后面板（SLM）模型估计效果更好。再次，依据Wald指标和LR指标判断空间杜宾模型（SDM）是否应简化为空间滞后模型（SLM）。表2中Wald spatia_l lag、LR_ spatial lag 和Wald spatial error、LR spatial error的统计值皆不能拒绝假设，因此应将空间杜宾面板模型（SDM）简化为空间滞后面板模型（SLM）或空间误差面板模型（SEM）。最后，通过比较拟合优度R2、Adjust R2和对数似然函数（Log-likelihood）指标，发现空间固定效应模型（sF）要优于其他三种模型。综合上述分析，本文认为空间固定效应的SLM估计效果最优（模型2）。

表2 常规突发事件对入境旅游人数的空间效应

模型2结果显示，空间自相关系数ρ为0.58，且在1‰水平上显著，说明省际间入境旅游人数存在显著的正向溢出效应，即本地区入境旅游人数的增长对周边地区入境旅游人数也具有正向的促进作用。Lndzzh与lnlyrs存在非线性的影响关系，lndzzh的估计系数为0.05，不显著为正，lndzzh二次项的估计系数为-0.007，且通过5%水平的显著性检验，表明lnlyrs与lndzzh呈“倒U”型曲线关系（图2），曲线拐点位于-β1/2β2处，计算出的拐点值为3.71，对应的地质灾害发生水平为41起，意味着省际地质灾害发生水平超过41起时，入境旅游人数将会持续下滑。这说明地质灾害发生水平较低时，它对入境旅游人数影响不明显，但是当地质灾害发生水平（＞41起）超出入境旅游系统的承受能力时，就会对入境旅游人数增长产生抑制作用。在样本观测期间，北京、天津、河北、江西、内蒙古、宁夏、青海、山东、山西、上海十个省区的地质灾害平均水平位于拐点左侧，未超出旅游系统临界水平，其他21个省区地质灾害平均水平位于拐点右侧，皆超出旅游系统临界水平，说明超过2/3省区的地质灾害发生水平较高，对入境旅游人数已造成明显的负向影响。Lnhzsg对lnlyrs的影响系数为-0.09，通过5%水平的显著性检验，说明lnhzsg每多发生1%，lnlyrs就会下降0.09%。lnjtsg对lnlyrs的估计系数为-0.34，通过1‰水平的显著性检验，说明lnjtsg每多发生1%，就会使lnlyrs下降0.34%。

可以看出，虽然常规突发事件在发生水平较低时，不会对旅游系统造成显著的负面影响，但是当突发事件长期处于高发态势时，随着时间迟滞以及风险系统的放大作用[8]，存在于旅游风险系统中的不安全因素不断激化并超出旅游系统的承受范围时，会严重破坏区域旅游业的正常运行，冲击旅游地形象，并严重影响潜在（现实）游客的旅游需求和行为决策，最终导致入境旅游人数急剧下滑。在本文中，火灾事故和交通事故作为高发性常规突发事件，已对我国入境旅游人数造成明显的负向影响。此外，在这些突发事件类型中，交通事故发生水平对我国入境旅游人数的影响程度最高。

4 结论

近年来，频发的常规突发事件已成为我国入境旅游发展的重要障碍。本文以2003—2015年中国大陆省级行政单位的常规突发事件和入境旅游人数的统计数据为基础，运用核密度估计估计和空间面板计量模型，实证分析常规突发事件对入境旅游人数影响的空间效应。结果表明：常规突发事件与入境旅游人数的动态演进趋势显示，大多数省区的火灾事故、交通事故和入境旅游人数均高于全国平均水平，多数省份的地质灾害发生水平低于全国平均水平。波峰形态和数量显示，火灾事故和入境旅游人数在地理空间上呈现多极分化趋势，区域水平差距比较显著；交通事故和地质灾害空间极化效应比较明显。从分布水平来看，火灾事故、交通事故和入境旅游人数的低水平区主要分布在西部省区，高水平区主要集中在东部沿海省区；地质灾害低水平区主要包括天津、北京、黑龙江、上海、宁夏等地，高水平区主要分布在西南地区、岭南地区和武陵山脉等地。SLM的估计结果显示，lndzzh和lnlyrs存在非线性关系，呈“倒U”型曲线分布，说明地质灾害发生水平较低时，对入境旅游人数影响不明显，但是当地质灾害高度频发，且发生水平超出入境旅游系统的承受能力时，就会对入境旅游人数增长产生抑制作用。