《旅游学刊》|赵磊等：旅游发展影响经济增长的动态新型城镇化门限效应

旅游发展影响经济增长的动态新型城镇化门限效应

赵磊¹， 李诗琪¹， 康敏²

（1.浙江工业大学管理学院，浙江 杭州 310023；2.青海民族大学旅游学院，青海 西宁 810007）

0 引言

城镇化建设不仅与旅游业发展存在耦合共振关系，而且更是旅游业影响经济增长的“黏合剂”[14]，但既有文献的研究重心主要落在对旅游业、城镇化与经济增长之间逻辑关系的机理分析与实证检验层面[15-16]，极少有文献尝试将旅游业、城镇化与经济增长纳入统一逻辑框架予以研究。尽管如此，已有文献却为此积累了坚实的理论基础和丰富的经验证据。需要指出的是，在传统城镇化框架下，探讨旅游业与经济增长之间关系，尤其会低估旅游业对经济增长的影响效应，究其因，快速城镇化进程引发的内部失衡所导致的低质量困境，不仅严重束缚了旅游业的发展空间，还抑制了旅游业影响经济增长的传导效率。因此，在当前我国经济亟须缓解增速下行压力的重要窗口期，新型城镇化作为供给侧结构性改革与需求侧政策调整的关键抓手，构建旅游业、新型城镇化与经济增长之间的统一研究体系，对落实新发展理念、实现经济高质量发展具有特殊意义[17]。已有研究证实，新型城镇化为旅游业创造供需条件，旅游业为新型城镇化提供产业支撑，新型城镇化与旅游业之间存在耦合关系[18-19]，所以将新型城镇化因素纳入旅游业导向型经济增长（tourism-led growth，TLG）研究体系，是对旅游业与经济增长关系研究领域的切实补充。

现有文献集中探讨旅游业与经济增长之间的线性因果关系[20]，但对旅游业与经济增长之间的非线性机制则鲜有涉及[21]，为数不多的探讨旅游业对经济增长非线性影响的文献主要还是以旅游业专业化为门限变量，来考察旅游业的非线性增长效应，尽管此种研究范式与国际旅游经济学文献保持一致，但鉴于旅游业对经济增长的影响过程并非线性匀质，同时还取决于旅游业与外部经济变量间的交互程度，所以典型非旅游经济变量的变化所导致的旅游业与经济增长之间的非线性关系，显然能够从更为广阔而新颖的视角对此予以解读。遗憾的是，当前国内外文献均未从此视角切入，来尝试放松旅游业与经济增长之间的线性因果关系假设。随着党的二十大报告首次将新型城镇化上升为国家战略，依靠其扩大内需、促进要素资源优化配置、提高社会公共服务水平，向中国经济长期可持续发展提供供给侧驱动力和需求端拉动力[17]，为了弥合以上学术间隙，在将旅游业、新型城镇化与经济增长纳入统一分析框架的基础上，本文系统考察新型城镇化与旅游业的交互机制对经济增长的非线性影响更具鲜明的时代价值，对实现区域协调、促进经济高质量发展也具有重要实践意义。此外，仅有的涉及旅游业与经济增长非线性关系的研究文献，主要还是停留在静态层面，普遍使用Hansen[22]所开发的非线性面板门限回归（panel threshold regression，PTR）模型对旅游业影响经济增长的非线性效应进行实证检验[23]。但无法忽视的一个关键问题是，诸多经济增长实证文献皆指出，经济增长过程具备明显的动态效应，倘若忽视此惯性特征，将会导致计量模型存在内生性而产生参数估计偏误[24]。为规避此种模型检验风险，本文尝试将经济增长滞后一期项纳入普通静态面板门限回归模型，进而将其拓展为动态形式[25]，具体方法策略是在旅游业与经济增长非线性关系研究领域首次构建由Seo 和Shin 新近开发的非线性动态面板门限回归（dynamic panel threshold regression，DPTR）模型，着重反映新型城镇化在旅游业影响经济增长过程中的非线性动态内生关联，以期从方法和内容上拓展旅游业影响经济增长的研究体系[26]。将动态面板方法在门限模型框架中展开，很好地解决了既有非线性计量模型所存在的静态弊端，同时放松了门槛、解释变量外生性的严苛假定[26]，进而为旅游业的动态经济增长效应研究提供了有力研究工具。

本文边际贡献体现在以下方面。首先，本文构建了一个包含旅游业、新型城镇化与经济增长的三元分析框架，重点考察新型城镇化对旅游业导向型经济增长假说的门限作用，不仅丰富了TLG假说研究体系，而且拓宽了新型城镇化的经济后果领域的研究内容。其次，在内容方面，本文将Hansen[22]、Caner 和Hansen[27]开发的非线性模型估计方法联合拓展到允许内生门限变量和协变量的动态面板数据模型中，具体是引入非线性动态面板门限回归模型，在考虑模型动态性、内生性基础上，同时捕捉新型城镇化发展的异质性，将其纳入旅游业与经济增长的非线性动态模型框架中，并以可能具有内生性的新型城镇化作为门限变量，通过识别旅游业影响经济增长的新型城镇化门限特征，实证检验新型城镇化对旅游业影响经济增长的非线性动态门限效应。最后，本文研究目的是在新型城镇化战略情境中，基于动态思维探究旅游业与经济增长之间关系非线性机制的内在“黑箱”，以期从新型城镇化视角揭示旅游业对经济增长的影响过程，尤其对于理解在不同新型城镇化发展阶段，刻画旅游业影响经济增长的客观效果、探寻旅游业发展最优政策和成长路径，以实现旅游业的高效经济增长效应具有重要理论意义和应用价值。

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1 文献回顾

旅游业与经济增长之间的关系是个老生常谈而又历久弥新的学术话题。既有旅游经济学文献主要从作用路径、理论建构和实证检验3 个进路对旅游业与经济增长关系进行刻画。下面我们分别对此予以阐述，以系统勾勒旅游业对经济增长的影响过程。直到21世纪，旅游业在有关经济增长的学术文献中很少被关注[28]，但也有部分早期文献开始关注旅游业对发展中国家的经济贡献问题[29-30]。

第一，旅游业作为一国重要外汇收入来源，除被用于平衡国际收支外，还可用于进口国内生产所需物资、要素和服务，从而实现经济增长[31]。例如，在西班牙，旅游创汇可为工业化进程提供金融支持，进而为经济增长提供持续动力[32]。有证据显示，在旅游业高度专业化的小型经济体（如岛屿），旅游业对经济增长的贡献尤为强烈[33]，然而，Figini 和Vici 对150 个国家研究发现，旅游基础型国家的经济增长速度并未高于非旅游基础型国家[34]。

第二，旅游业可通过投资拉动、就业刺激和行业竞争影响经济增长。尽管基础设施扩张是增强旅游业发展竞争力的关键条件，但基础设施网络性建设所释放出的外部溢出效应、效率改进效应、产业集聚效应对促进经济增长会产生深远影响。世界旅行和旅游理事会（World Travel and Tourism Council，WTTC）的报告显示，全球旅游业直接和间接共创造超过3.19亿个就业岗位，占全球就业人口数的10%，特别是在过去5年，旅游业新增就业人数占全球新增就业人数的20%，并且旅游业对全球经济生产总值的综合贡献率达到10.4%[35]，说明旅游业所具备的综合就业效应是驱动经济增长的主要途径。还有一点需指出，尽管旅游业过去被界定为是一个低技能就业部门，但此种既定认识主要是对资源依托型观光旅游的刻板印象，随着全球旅游业规模持续扩张和质量愈益提升，旅游业所吸附的大量就业人口增加了人力资本要素存量积累，进而也对提升潜在经济增长效率产生积极影响[36]。另外，随着国际旅游企业纷纷进入和国内旅游市场需求保持旺盛，国内旅游企业通过参与市场竞争不仅可以提升其经营绩效[37]，而且也会增强行业规模经济优势[38]，但旅游市场竞争对经济增长的影响强度取决于旅游业与关联产业部门间经济活动的紧密程度[39]。

第三，旅游业可通过直接、间接和诱导效应驱动经济增长。旅游消费支出会诱发关联产业的额外经济活动，并通过目的地经济系统中的循环收入分配机制对经济增长产生综合影响。首先，游客为完成旅游活动所支付的旅游消费直接转化为目的地为此提供产品和服务（可贸易或非贸易）的旅游收入，即由旅游消费支出而引发的目的地在销售、就业、税收和收入水平方面的变化[40]，旅游企业可用于支付生产要素价格，以及获取利润，旅游就业人员可获得工资性收入。其次，旅游企业为扩大经营和持续再生产向产业链上的供应商采购原材料、商品和服务而支出的金额在跨部门间分配，进而对关联产业发展形成乘数效应[41]。最后，诱导效应则是由直接或间接提供旅游产品和服务的旅游相关企业就业人员的工资性收入进一步转化为本地生活性、服务性等家庭消费支出，进而再次注入目的经济循环系统[42]。总而言之，旅游收入可通过产业溢出效应和其他外部性活动对整个经济体系产生积极影响[43]。

事实上，学术界在认可旅游业对经济增长的积极贡献以外，也需要对由旅游业过度扩张所引发的负面经济效应保持警惕，其中可能的作用机制为以下几个方面。1）“去工业化”效应。作为劳动密集型部门，目的地优越的文化、资源和遗产禀赋，确实使得旅游业部门获取了快速发展的市场优势，而蓬勃发展的旅游业在吸引生产要素不断流入的同时，也对创新生产部门造成了挤出效应，进而导致社会福利损失[44]。2）旅游业扩张增加了非贸易品消费，贸易条件得到改善，但资源配置从可贸易部门（资本密集型）到非贸易部门（劳动密集型）的资本缩减过程，致使目的地旅游系统供给能力难以短期予以匹配繁荣的旅游市场。随着商品和服务价格攀升，实际汇率升值，进而削弱了以农业部门为代表的传统可贸易部门的外部竞争力，导致旅游业对经济增长的短期积极效应会引起长期经济体萎靡[45]。3）目的地引入外部旅游企业参与旅游资源开发、技术研发和企业经营，在目的地所赚取的旅游收入除尚需支付用于外部采购的要素支出外，还需支付外部贷款利息、投资者的红利，以及外方管理费用和外籍管理人员的工资等[41]。Jackman 和Lorde 指出，巴巴多斯（Barbados）TLG假说检验结果的不一致即可用进口所导致的收入漏算原理予以解释[46]。Sequeira 和Nunes 认为，尽管单纯的旅游业依赖型国家的经济增长速度大多数快于其他国家，但其与内生经济增长理论相悖，旅游业无法解释样本国家的高经济增长率[47]。

基于上述文献观点分析可知，旅游业与经济增长之间实则隐含一种非线性关系形态。Po 和Huang较早地从实证角度揭示了旅游业与经济增长之间的非线性特征，通过运用面板门限回归模型，对88 个国家1995—2005 年面板数据研究发现，入境旅游收入占国内生产总值比重存在两个门限值，只有当门限值低于4.05%或高于4.73%时，入境旅游发展才对经济增长具有正向影响[23]。Adamou 和Clerides 对162 个国家和地区1980—2005 年面板数据实证检验，发现旅游业专业化对经济增长的影响效应具有先强后弱的非线性变化趋势，旅游业的过度专业化最终会成为经济增长的障碍因素[12]。Pan等拓展了Po和Huang[23]的研究方法，首次引入面板平滑转换回归（panel smooth threshold regression，PSTR）模型对15 个经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）国家1995—2010年TLG假说进行重新检验，并以汇率收益率和通货膨胀率为转换变量，实证发现入境旅游业发展与经济增长之间存在非线性关系[48]。

尽管既有文献已对中国TLG 假说的真实性进行了实证佐证[49]，但对中国旅游业与经济增长非线性关系研究的文献仍相对匮乏。延续国外文献研究思路，武春友和谢风媛基于面板门限回归模型对我国31 个省级单元1997—2007 年入境旅游业发展与经济增长关系进行了实证研究，结果表明，入境旅游发展与经济增长之间存在门限效应，入境旅游收入占国内生产总值比重的门限值为2.36%。高于门限值，入境旅游业发展对经济增长具有显著促进作用；低于门限值，入境旅游业发展对经济增长并无影响[50]。赵磊和方成基于1999—2013 年省级面板数据，以旅游业发展水平作为转换变量，采用PSTR模型对旅游业与经济增长之间的非线性关系进行了实证检验，结果发现，当旅游业专业化低于门限值时，旅游业经济影响效应处于高机制，当高于门限值时，旅游业经济影响效应处于低机制，说明旅游业专业化过度倾向会弱化其对经济增长正向影响的边际效应[13]。如上所见，虽然部分文献尝试在不同阶段的旅游业专业化区间内，系统刻画旅游业影响经济增长的非线性效应变化规律，但仿佛又陷入了一种所谓“旅游陷阱”，即仅是将研究思维抽象在旅游业部门内勾勒旅游业对经济增长的非线性影响机制，尽管旅游业专业化水平是旅游业影响经济增长的决定因素[51]，但这也无疑极大地限制了对旅游业影响经济增长的非线性效应的研究视域。

在研究方法方面，梳理关于旅游业与经济增长非线性关系的零星文献可知，主要采用两种验证方式：一是，采用非单调变化模型进行非线性拟合；二是，基于主观设定分位点或构造虚拟变量的方式对样本分组，继而再利用单调变化模型进行线性检验，以考察样本组间异质性。但事实上，两类非线性方法均存在各自短板。前者所涉模型普遍未解决门限变量所产生的内生性问题，进而使得非线性拟合结果存在偏误，而后者尽管可以避免内生性问题，但估计效率在很大程度上依赖于样本分组方式，而且易于遗漏、扭曲样本信息。事实上，纵观旅游经济学文献，在试图勾勒旅游业与经济增长非线性关系时，无论是使用平滑转换回归模型，抑或门限自回归模型，在动态面板框架中的估计效率普遍存疑，均难以解释经济变量间的非线性、非对称机制问题。不仅如此，在全球范围内，既有文献对旅游业与经济增长之间非线性关系的发生机制也是知之甚少，从这个层面理解，在此领域内引入更加严苛的异质性面板计量检验技术，纳入新的变量，并分析旅游业与相关宏观经济变量间的互补关系，是拓展旅游业与经济增长之间非线性关系研究体系的必要之举[28]。

众所周知，当前随着“三期叠加”①效应凸显，中国经济增速面临下行压力，而新型城镇化作为现代化的必由之路，其中蕴藏巨大的内需潜力，并已成为化解“三期叠加”风险、推动经济高质量发展的重要动力。根据《国家新型城镇化发展规划（2014—2020）》，新型城镇化坚定贯彻创新、协调、绿色、开放和共享的发展理念，呈现以人为本、内涵集约、城乡统筹、创新驱动和产业支撑的鲜明特征，新型城镇化作为对传统城镇化的校正与变革，根本差异在于新型城镇化更加注重城镇化质量提升，以保持其与城镇化规模的均衡协调，而新型城镇化建设对产业发展的筛选效应和对市场需求的倍增效应分别从供给侧和需求端双重驱动整个经济系统高质运行，从而会持续放大服务业发展对经济增长的影响效应，旅游业也概莫能外。由于新型城镇化建设不仅能发挥选择效应和集聚效应推动产业结构优化、升级[52]，而且也能通过扩张效应和质量效应刺激居民消费需求增长[53]，进而可从供求两端深度释放旅游业能级，特别是能为增强旅游业的经济增长效应创造外部有利因素。据此考量，将新型城镇化变量纳入中国TLG假说研究框架，从实证角度判别在新型城镇化建设不同阶段，旅游业对经济增长影响效应的非线性变化特征，不仅有助于在新型城镇化战略背景下重点刻画旅游业与经济增长之间的关系变化形态，而且也可在非线性框架下创新探讨旅游业与新型城镇化之间互动协调对经济增长的特殊影响。

2 研究设计

2.1 模型设定

自Hansen[22]提出面板门限回归模型以来，其被广泛应用于解释经济变量间非线性关系。特别是，模型中门限效应是否允许存在外生变量的非对称效应取决于门限变量与门限参数值的关系，门限变量又受经济模型所决定。然而，面板门限回归模型只在静态面板环境中运行，而且固定效应要求协变量严格外生才能获取参数一致性估计，但在现实经济体系中，协变量的严格外生假定难以成立。

为解决如上限制，Seo 和Shin 做出了开拓性工作，尝试同时将非线性、非对称动态特征和未观测到的个体异质性模型化，构建出包含内生门限变量的动态面板数据模型，并允许存在滞后因变量和内生协变量[26]。随后，Seo 等进一步对动态面板门限回归模型进行了阐述，与传统的静态面板门限回归模型主观预设门限变量，并只能考察其对单个特定解释变量的门限效应不同[54]，由Seo 和Shin 所开发的动态面板门限回归模型理论上可同时检验门限变量对多个解释变量的门限效应[26]。

根据产城融合理论，产融于城，城包容产，“产”“城”互动融合不仅会改善居民福利效应，而且也是促进经济高质量发展的重要途径[55]。因此，产城融合对经济增长的促进机制为本文从“城”“旅”协同视角构建经济增长生产函数提供了可行思路。事实上，Pina 和Martínez-García[9]、Albaladejo 等[56]均已尝试将旅游业纳入内生经济增长模型。此外，也有文献发现，城镇化质量的提升可以强化旅游业的经济增长效应[14]。因此，“城”“旅”协同作为产城融合的一类具象表现形式，由其所产出的经济增长函数可直观地设定为如下形式：

式（1）中，Y 表示经济增长；TR 和NURB 分别表示旅游业发展与新型城镇化建设；Z 表示全要素生产率水平；为反映解释变量对经济增长的系统影响，对式（1）进行计量方程对数变换，β1 和β2 分别表示旅游业发展和新型城镇化建设的产出弹性。则有：

式（2）中，i 和t 分别表示省份和年份；根据既有文献，固定资产投资、人力资本、制度质量、对外开放和政府支出等因素，对提升我国创新能力、激发创新活动具有重要影响[57-58]，故而将上述因素统一纳入集合Z，χ 表示控制变量集回归系数向量；εit 表示随机误差项。

经济增长是一个持续的动态调整过程，为捕捉经济增长的“动态惯性”，可将经济增长的滞后项纳入式（3）中，考虑如下增广动态TLG 假说检验模型：

式（3）为未考虑“门限特征”的“城”“旅”独立影响经济增长的基准模型。根据前文理论分析，旅游业发展可能会由于新型城镇化建设程度的差异而与经济增长呈现非线性关系。因此，采用面板门限模型考察新型城镇化建设在旅游业发展促进经济增长过程中的门限效应，即将新型城镇化作为门限变量。同时参考Seo和Shin[26]的建模思路，将式（3）拓展为具有门限效应的动态面板数据框架：

式（4）中，1{⋅}为示性函数，当示性函数内表达式成立时，其值为1，否则为0；qit 为转换变量，γ 为门限参数。经济增长滞后项、旅游业和控制变量的系数表示新型城镇化变量处于不同门限区间时的斜率参数。已有文献表明，经济增长模型易于出现内生性问题[59]，为处理增长模型中解释变量和门限变量的内生性，Seo和Shin[26]将误差项εit 分解为两部分：

式（5）中，αi 为未观测到的个体固定效应，νit 为零均值异质随机扰动项。特别地，νit 被假定是一个鞅差分序列：

式（6）中，Ft 为t 期的自然滤波，并且相对于Ft-1 而言，研究并不假定包括滞后被解释变量在内的k1×1维时变回归向量xit 或qit 可测量，即E(νitxit)≠0或E(νitqit)≠0，如此进而允许xit 或qit 存在内生性。

2.2 估计策略

为克服动态面板门限模型所存在的内生性问题，Seo和Shin[26]在拓展Hansen[22]改进的静态面板门限回归模型基础上，将Arellano 和Bond[60]所开发的差分广义矩估计（first-difference generalized method of moments，FD-GMM）方法推广应用到动态面板门限回归模型估计中。首先考虑动态面板门限回归基本设定形式：

对式（7）一阶差分消除未观测个体固定效应后进行GMM估计，即FD-GMM允许解释变量和门限变量在模型中同期内生。式（7）的一阶差分形式可写为：

允许固定门限效应和递减或小门限效应用于门限参数的统计推断，γ 通过定义：

由于差分变量与Δεit 相关，故而对式（7）进行OLS 回归，参数估计量为有偏。为了解决此问题，还需要寻找一个l×1 维的工具变量向量，即(z′it0,…,z′iT)′，对任意的2<t0 ≤T 和l ≥k，需满足：

严格意义上，̂由某个区间给出，可令γ̂为该区间最小值。

对任意γ ∈Γ，由于式（7）对向量ϕ 是线性模型，且目标函数-Jn(θ)关于θ=(ϕ′,γ)′中的γ 是不连续的，那么网格搜索法是切实可行的，对于固定的γ，设：

2.3 变量构造和数据来源

2.3.1 经济增长（Y）

国内生产总值是对一国（地区）经济在核算期内所有常住单位生产的最终产品问题的度量，常被用以反映一个国家（地区）宏观经济总量状况，而人均国内生产总值则是将一个国家（地区）核算期内（通常是一年）实现的国内生产总值与其常住人口（或户籍人口）相比进行计算得到，剔除了人口规模的影响，可以准确真实地反映经济社会可持续发展的潜力，是衡量一国（地区）经济发展水平的重要指标，故本文选择以2004 年为基期平减后的人均（常住人口）实际国内生产总值衡量经济增长水平。

2.3.2 旅游业（TR）

既有旅游业实证文献为旅游业发展寻找可度量的代理变量时，不外乎从收入或人次两方面予以度量，有文献直接采用连续性指标，如收入水平或人次数量衡量旅游业发展水平，也有文献使用旅游业专业化指标，即旅游业收入占国内生产总值比例刻画旅游业发展状况[12]，另有文献采用旅游总人次与地区总人口数的比值度量旅游业规模[61]，也有文献将旅游者过夜天数定为旅游业发展的代理指标[46]。然而，需要说明的是，单一的收入或人次指标显然无法综合反映旅游业的发展情况，原因在于，旅游产品的综合性决定了其构成是需要为消费者营造一种综合性的体验场景，其中所蕴含的旅游业物质投入要素、旅游企业经营绩效以及旅游企业服务能力等因素都会制约旅游业的发展空间。鉴于此，为从综合性、宽视野和多维度层面构建旅游业发展综合评价指标体系，并借助量化分析手段测度旅游业的综合发展指数，是一种有效度量旅游业发展水平的可行探索。根据测度产业发展综合竞争力指标的传统处理方式，本文拟从旅游业规模、结构和潜力3个维度构建旅游业发展的综合评价指标体系，为尽可能囊括更多指标信息含量，3 个一级指标下共设置29 个二级指标（表1）。其中，在基于改进熵值法测算指标序参量权重基础上，本文将逼近理想解排序方法（technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS）与灰色关联理论相结合，通过联合欧氏距离与灰色关联度计算出灰色关联相对贴近度，以此揭示系统现实状态与理想状态的贴近程度，进而测算出旅游业综合功效指数，并将其作为度量旅游业发展水平的综合代理指标。

表1 旅游业发展综合指标体系
Tab.1 Comprehensive indicator system for tourism industry development

2.3.3 新型城镇化（NURB）

既有文献在检验新型城镇化建设的经济增长效应时，通过构建新型城镇化综合评价指标体系来测度其综合指数作为衡量新型城镇化建设进程的有效指标，此种构造新型城镇化变量的思路基本已达成一致共识。新型城镇化侧重提升城镇化质量，致力于弥补、矫正传统城镇化过度关注规模粗放扩张的短视思维，以实现城镇化规模、质量协调并进。因此，在构建新型城镇化综合评价指标体系时，既要纳入传统城镇化测度的关键评价指标，又需彰显新型城镇化以人为本、内涵发展的核心理念。本文在借鉴赵永平和徐盈之[62]、赵磊和方成[63]的设置思路，分别从经济基础、人口发展、空间结构、社会功能、环境质量、城乡统筹、生态集约7个方面构建新型城镇化综合评价指标体系（表2），同样利用与旅游业综合功效指数测算相似的方式，测度新型城镇化建设的综合功效指数，并将其作为衡量新型城镇化建设程度的代理指标①。

表2 新型城镇化建设综合指标体系
Tab.2 Comprehensive indicator system for new urbanization

2.3.4 控制变量

参考既有经济增长决定因素的相关文献，本文需要控制如下变量：1）物质资本存量（PK）。采用经典的永续盘存法估算省际物质资本存量，其中，固定资本折旧率选取张军等[64]的9.6%。2）人力资本存量（HC）。通过设定不同教育水平就业人员的受教育年限，并以各受教育水平在人口中的比例为权数，以测算出的各省份平均受教育年限进行度量。3）制度质量（IQ）。市场化指数能够有效反映出资源要素的市场发育程度、市场主体的有序竞争程度以及价格信号市场甄别机制的灵敏程度等，是判别资源要素市场优化配置程度的关键指标，采用樊纲等[65]以及王小鲁等[66]测算的中国分省市场化指数来度量各省制度质量水平。4）对外开放（OP）。采用实际利用外商直接投资额占国内生产总值的比值衡量。5）政府干预（GV）。采用政府财政支出占国内生产总值的比值度量。

考虑到数据可得性和统计口径一致性，本文选取中国2004—2019 年30 个省市自治区（西藏和港澳除外）平衡面板数据为研究样本。旅游业综合评价系统的指标原始数据分别来源于2005—2018 年《中国旅游年鉴》与《中国旅游统计年鉴（副本）》。新型城镇化综合评价系统指的标原始数据分别来源于2005—2018年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，以及省级统计年鉴和中国与社会发展统计数据库。其他原始数据也来源于《新中国六十年统计资料汇编》、国研网统计数据库和中经网统计数据库。针对计算过程中的个别缺失数据，通过移动平均法予以补齐。

3 实证分析

3.1 内生性检验

首先进行模型门限变量内生性检验。Kapetanios[67]根据Hausman[68]检验的一般原则，开发出用于检验门限模型中解释变量内生性的基本程序。相似地，Seo和Shin[26]同样基于Hausman类型程序，开发出检验门限变量是外生的零假设有效性的统计过程，其是应用FD-GMM和FD-2SLS（two stage least squares）估计量及其渐进结果的混合程序。

具体地，Seo和Shin[26]提出模型门限变量的FDGMM统计量γ̂等价于其FD-2SLS估计量γ̂FD-2SLS 的零假设检验的t 统计量：

由于其超一致性，在门限变量qit 严格外生零假设条件下，γ̂等价于γ̂FD-2SLS，由此得到的t 统计量渐进服从标准正态分布。根据Hansen[22]和González等[69]的处理方法，选择所有解释变量与门限变量的一阶滞后项作为工具变量。为了核验动态面板门限回归模型估计结果的有效性，考察过度识别矩条件有效性的检验结果。如表3 所示，J 统计量为30.248，未能拒绝工具变量有效性的零假设，说明所选择的工具变量联合有效性。

表3 动态面板门限回归模型估计结果（FD-GMM）
Tab.3 Dynamic panel threshold regression model estimation results(FD-GMM)

注：*、**和***分别表示10%、5%和1%显著性水平，下同。

3.2 模型非线性检验

基于式（8），Seo和Shin[26]提出了一种快速Bootstrap算法检验门限效应的存在，即考虑模型非线性检验的零假设为H0:δ=0 ，对任意γ ∈Γ ，而备择假设为：H0:δ ≠0，对特定γ ∈Γ，建立零假设的自然检验统计量：

其中，对任意固定的γ ，Wn(γ)为标准Wald 统计量：

其中，给定γ ，δ̂(γ)为δ 的FD-GMM 估计量，∑δ(γ)为δ̂(γ)渐进方差的一致估计量：

其中，R=(0(k1+1)×k1,Ik1+1)，V̂s(γ)=Ω̂(θ̂(γ))-1/2(Ĝβ,Ĝδ(θ̂(γ)))。

设G(γ)=(Gβ,Gδ(γ))，D(γ)=G(γ)′Ω-1G(γ)，则sup W统计量的极限分布为：

其中，Z～N(0,Ω-1)。在此基础上，参考Hansen等[70]的做法，应用Bootstrap 算法模拟获得检验统计量的渐进临界值或p 值。

3.3 实证结果分析

旅游文献中关心的一个核心问题，即旅游业发展是否影响宏观经济增长。Raza等认为，旅游业发展对经济增长的影响取决于城镇化水平，尤其是以生态集约和绿色发展为特征的城镇化建设模式，可以激发旅游业发展对经济增长的影响潜力[71]。值得强调的是，传统文献在探讨旅游业与经济增长的非线性结构突变问题时，研究方法存在两点潜在误区：一是，基于任意阈值的样本拆分；二是，拆分样本被主观“锁定”，不允许随时间变化而变换分组。鉴于此，本文尝试在新型城镇化战略背景，基于旅游业视角，采用动态面板框架中经济增长的门限模型来解决以上难点。

根据理论机制，本文以新型城镇化作为门限变量，基于式（4）对旅游业影响经济增长的动态门限效应进行实证检验。特别地，采用Seo 和Shin[26]开发出的FD-GMM方法对式（4）进行估计。该方法的优势在于，放宽了既有研究对模型门限变量和解释变量需要严格外生的预先假定，而是允许门限变量和解释变量同时内生。

表3汇报了基于新型城镇化门限变量的旅游业影响经济增长的动态面板门限模型的FD-GMM 估计结果。关于模型非线性检验，根据Dang等[72]的做法，构造sup W 检验的自举模拟p 值显著拒绝了模型存在线性效应的零假设，说明本文所设基准模型存在无法忽视的非线性门限效应，即旅游业对经济增长的影响存在显著的新型城镇化门限效应。对动态面板门限回归模型的FD-GMM 估计过程基于STATA 15.1 平台使用xthenreg 命令完成。如表3 所示，新型城镇化变量存在两个门限值，分别为0.4218和0.6356，基于数据结构和模型特征内生地搜索出的新型城镇化门限值，可将研究样本分为低新型城镇 化 组（ NURB ≤0.4218 ）、中 新 型 城 镇 化 组（ 0.4218<NURB ≤0.6356 ）和 高 新 型 城 镇 化 组（NURB>0.6356）3类区制，并且区制间解释变量系数存在显著差异。

由式（4）可知，经济增长滞后项在低新型城镇化区制内系数为正，但不具备统计意义，而在中、高新型城镇化区制内系数分别显著为正，并且呈递增趋势，说明在新型城镇化建设初期，其对产业配置、布局的蒂伯特（Charles Tiebout）选择机制在推动新型产业向集约型、创新型和生态型方向发展的同时，也对固有产业结构体系造成了短期冲击，特别是传统产业淘汰、转移，以及新型产业研发、孕育，必然会产生不同形式的沉没成本、交易成本和创新成本等，进而在一定程度上削弱了经济增长的动态惯性。在中、高新型城镇化区制内，新型城镇化通过对微观企业的倒逼效应和筛选效应，优化产业结构、释放集聚潜力、提升企业生产率，进而为经济增长提供内在动力。由此可推断，随着新型城镇化进程的逐渐深入，其对经济增长的驱动机制施加潜在的有效调节作用。

本文重点关注旅游业的经济增长效应基于新型城镇化门限变量的非线性特征，详实刻画旅游业发展对经济增长影响强度的变化规律。首先，在低、中和高新型城镇化区制内，旅游业系数分别为0.3113、0.3503 和0.3612，揭示出旅游业的经济增长效应整体呈现阶梯式变化特征，即随着新型城镇化水平提升，旅游业对经济增长的影响效应渐次强化，进而证实新型城镇化建设与旅游业发展在经济增长过程中具有正向互补作用，两者之间产生了促进经济增长的协同效应。其次，旅游业与新型城镇化内涵契合、功能交织、文化共鸣和环境适配，进而催生两者耦合共振、协调发展。特别是新型城镇化建设可为旅游业资本积累、技术创新和结构优化提供市场需求、供给条件、功能平台和融合空间，由此增强旅游业部门的行业势力、发展能级和产业波及，并拓展旅游业影响经济增长的传导渠道，深度刺激旅游业的经济增长效应发生跃迁变化。再次，在新型城镇化建设初期，由于在功能匹配、规划吻合和产业协同方面处于磨合期，相比中、高区制而言，旅游业与新型城镇化之间的循环联动机制尚在孕育，故而旅游业的经济增长效应相对较弱，但随着新型城镇化愈发凭借选择效应、溢出效应和规模效应推进产业分工，引发产业集聚，促进产业转型，新型城镇化建设对旅游业发展的质量效应确保了旅游业影响经济增长的持续动力。另外，旅游业的经济增长效应的新型城镇化门限特征，呈现边际效应递增特性，从而为认知旅游业与经济增长非线性关系提供了有益洞见。原因在于，既有对此非线性关系探讨的旅游文献，普遍认为当以旅游业专业化为门限变量时，随着旅游业部门的过度扩张，其对经济增长的边际影响效应呈递减趋势，上述由于门限变量不同所导致的非线性关系实证结论差异，说明旅游业与经济增长非线性关系的表现形式取决于门限变量变换。由此言之，本文从动态视角所刻画的旅游业对经济增长的新型城镇化门限效应，突破了既有文献仅从旅游业专业化单一视角描绘旅游业与经济增长非线性关系的狭隘视域，进而从非线性视角有效拓展了旅游业与经济增长关系研究框架。除此以外，本文所得实证结论也丰富了中国TLG假说的研究体系，特别是将中国旅游业与经济增长关系置于动态非线性框架予以检验，进而使得对中国旅游业影响经济增长的过程刻画更加接近于客观现实。

新型城镇化系数在区制1内为负，但不显著，说明当新型城镇化综合指数低于0.4218时，由于新型城镇化改革在对传统城镇化路径进行更新、矫正或变革时，必然会面临经济成本、社会成本和制度成本，进而短期会在一定程度上抑制新型城镇化的经济增长效应。随着新型城镇化建设持续推进，当跨越门限值进入区制2 与区制3 时，伴随劳动专业化分工愈发深入，企业生产效率得以提升，而且也有助于促进技术创新水平提升和新兴产业集聚，从而驱动产业结构优化[73]。具言之，新型城镇化可通过技术创新效应、人力资本效应、要素流动效应和消费需求效应促进产业结构优化[52]，随着产业结构深度调整，新型城镇化的经济增长效应存在显著的产业结构门限效应，当产业结构变迁低于门限值时，产、城发展处于不匹配状态，从而抑制了新型城镇化的经济增长作用，而当超过门限值时，新型城镇化与产业结构升级之间存在显著协同效应，新型城镇化的经济增长效应明显增强[74]。

4 稳健性分析

考虑到新型城镇化建设对旅游业发展具有门限效应，进而与经济增长之间存在非线性关系，故而在Hansen[22]所开发的静态面板门限模型中直接引入经济增长滞后项，即将式（3）拓展为如下动态面板门限模型形式：

上述模型由于能够处理内生性问题，所以对门限参数的估计效率更高。然而，式（25）仅考虑了旅游业对经济增长的斜率门限效应，而忽视了截距门限效应，进而有可能导致有偏或不稳定的估计结果[76]。因此，参考Kremer等[77]的做法，也为使动态模型估计结果更加稳健，在式（25）基础上再纳入截距门限效应，最终建立如下扩展形式的动态面板门限回归模型：

式（26）中，λ 表示当ln NURBit ≤γ 时旅游业对经济增长的截距门限效应。由于式（26）包含被解释变量滞后项，为处理潜在的内生性，应采用工具变量法对其进行估计，需先消除式中的个体固定效应，通常有组内变换和一阶差分两种方法予以处理。传统的对均值离差消除个体固定效应的方法则会使得式（25）中被解释变量滞后项与个体误差均值存在相关性，进而无法在静态面板门限模型估计中得到参数的一致估计量[22]。此外，采用一阶差分消除个体固定效应的处理方法则会使误差项存在负的序列相关，导致静态面板门限模型的分布理论不再适用[78]。针对以上固定效应处理困局，本文参考Kremer等[77]的做法，为消除式（26）中的个体固定效应，对式（25）进行前向正交离差变换处理，可以有效避免变换后误差项之间的序列相关问题。对变量进行前向正交离差变换处理之后的模型为：

式（27）中其他变量的前向正交离差变换形式与误差项一致，且在变换后无序列相关，方差也具有单位矩阵特征：

根据上文提供的估计程序和检验方法，结合刘晓瑞和孙涛[79]的做法，同时以旅游业和经济增长的滞后一期项作为工具变量，动态面板门限回归模型的SYS-GMM估计结果汇报于表4。关于模型稳定性的判别指标显示：1）Sargan 检验结果支持工具变量联合有效；2）一阶序列自相关显著，但二阶序列自相关不显著；3）Wald检验结果支持不同区制内解释变量系数联合显著；4）经济增长滞后项系数在1%统计水平上显著为正，再次验证经济增长的动态惯性特征。

表4 稳健性检验结果（SYS-GMM）
Tab.4 Robustness test results(SYS-GMM)

旅游业对经济增长具备非线性的新型城镇化门限效应。以新型城镇化为门限变量的门限估计参数分别为0.4367 和0.6467，分别处于其相应的95%置信区间[0.4213,0.4445]和[0.6302,0.6589]，说明旅游业对经济增长的影响存在基于新型城镇化的双重门限效应，这与采用Seo 和Shin[26]的FDGMM 方法所进行的门限效应检验结果大体一致，差异在于门限参数SYS-GMM估计值要略大于门限参数FD-GMM估计值。

旅游业对经济增长存在斜率门限效应和截距门限效应，具体表现在旅游业对经济增长的影响随着新型城镇化进程高低而存在显著差异。具言之，当新型城镇化建设处于低区制（NURB ≤0.4367）时，旅游业斜率门限效应为0.3198，而当新型城镇化发展处于中区制（0.4367<NURB ≤0.6467）时，旅游业斜率门限效应则为0.3553，直到新型城镇化进程演进至高区制时（NURB>0.6467），旅游业斜率门限效应升至0.3904，表明随着新型城镇化依次跨越门限值，旅游业斜率门限效应具备边际递增趋势，旅游业对经济增长的促进作用愈渐增强，由此验证新型城镇化对旅游业的经济增长效应的非线性强化作用并不因估计策略的变换而发生实质改变，从而反映出旅游业对经济增长的新型城镇化动态门限效应的稳健性。另外，使用SYS-GMM 方法估计出的3类新型城镇化区制内旅游业效率门限效应相应大于使用FD-GMM 方法估计出的旅游业的经济增长效应。究其因，可能是由于模型设定、估计方法和矩条件选择的差异性所致。Seo 和Shin[26]开发的动态非线性面板模型能够同时检验门限变量对所有解释变量的门限效应，以系统刻画门限变量对所有解释变量影响被解释变量的非线性趋势，所以相比SYS-GMM 方法，对旅游业影响经济增长的新型城镇化门限模型进行FD-GMM方法估计，更能整体勾勒出经济增长决定因素的效应变化，在控制上述变化因素后，经济增长动态面板门限回归模型的系数FD-GMM 估计量相对稍小。总体而言，由SYS-GMM 估计结果可知，旅游业对经济增长的促进作用不仅受到新型城镇化建设程度的影响，而且旅游业在高新型城镇化水平地区要比在低新型城镇化水平地区更有利于驱动经济增长。随着新型城镇化进程加快，旅游业可从中获取更广阔的消费市场需求、更适配的产业结构体系、更多元的产品构成要素、更先进的组织创新理念等，进而有助于系统提升旅游企业经营效率、产品价值内涵和产业融合能力，通过为旅游业高质量发展不断赋予全新动能，强化旅游业对经济增长的传导效力，进而对经济增长产生持续积极影响。

5 对比性分析

为与旅游业、新型城镇化与经济增长之间非线性关系模型的动态面板门限回归结果相对比，同时应用Hansen[22]所设计的普通静态面板门限回归模型对上述关系进行实证检验，以考察将动态因素纳入非线性模型后，新型城镇化对旅游业影响经济增长的动态门限效应与静态门限效应会存在何种变化差异。首先，对静态门限效应进行检验。表5报告了静态面板门限效应检验中以新型城镇化为门限变量的检验结果，可见单一门限与双重门限效应分别通过10%和1%显著性检验，但三重门限效应并不显著，说明新型城镇化对旅游业与经济增长关系存在显著的双重门限效应。特别地，静态面板新型城镇化双重门限参数分别为0.453 和0.663，均稍大于上文所报告的使用FD-GMM 和SYS-GMM 两种方法所估计出的动态面板新型城镇化双重门限参数。

旅游业影响经济增长的静态面板新型城镇化双重门限模型参数估计结果报告于表6中。如表所示，旅游业的经济增长效应同样显著地存在基于新型城镇化的正向非单调性双重门限特征，具体表现在当新型城镇化建设处于低区制（NURB ≤0.453）时，旅游业影响系数为0.3950，而当新型城镇化发展处于中区制（0.453<NURB ≤0.663）时，旅游业斜率门限效应则为0.4128，直到新型城镇化进程演进至高区制时（NURB>0.663），旅游业斜率门限效应升至0.7131，再次说明即使在静态面板门限模型框架中，新型城镇化依然对旅游业的经济增长效应具有积极地递增式双重门限作用。另外，与动态面板模型框架相比，旅游业的静态经济增长效应在3 类新型城镇化区制内较大，也说明遗漏了动态因素后，静态面板门限回归模型遭遇潜在内生性后致使解释变量系数值普遍被高估。

6 结论与政策建议

近年来，随着中国旅游业规模持续扩张，其对经济增长的综合贡献与日俱增，尤其是旅游业的经济增长效应问题成为各方关注的焦点问题。与此同时，在新型城镇化上升为国家战略的背景下，重新检验、识别和修正中国TLG 假说研究框架，具有重要的学术意义和时代价值。本文在获得旅游业与经济增长非线性关系的实证文献支持基础上，将新型城镇化变量纳入中国TLG 假说研究框架，进而将其拓展为包含新型城镇化门限变量的TLG 假说非线性研究框架，并以2004—2019 年中国30 个省份（西藏和港澳台除外）面板数据为研究样本，采用由Seo 和Shin[26]开发的能够捕捉非线性不对称动态因素的面板门限回归模型对旅游业影响经济增长的新型城镇化门限效应进行FD-GMM方法估计，以实证检验新型城镇化发展对旅游业的经济增长效应的非线性作用机制。实证研究结果表明：新型城镇化建设不仅对旅游业的经济增长效应具有正向非单调性双重门限作用，而且旅游业的经济增长效应随新型城镇化进程推进呈现边际递增规律。另外，当应用SYS-GMM 方法对Kremer 等[77]所设定的动态面板门限回归模型进行估计后，核验出新型城镇化对旅游业的经济增长效应的双重门限作用具备稳健性。对比性分析发现，Hansen[22]发展出的静态面板门限回归模型会高估新型城镇化对旅游业影响经济增长的门限效应。

上述结论为增强产城融合的经济增长效应，特别是发挥新型城镇化在旅游业影响经济增长中的间接渠道作用提供了重要政策启示。第一，需及时改变对旅游业与经济增长线性关系理解的刻板认识，不仅需将上述学术视野转向更具一般性的非线性框架，从而为在新型城镇化战略情境中解析旅游业的经济增长效应变化规律提供新视角，尤其是当识别到旅游业影响经济增长的非线性动态新型城镇化双重门限效应时，应在新时期不同新型城镇化建设阶段，因地制宜、因时制宜地实施旅游业导向型经济增长策略，从而使得旅游业发展在与新型城镇化建设互动协同过程中保持高效的旅游业经济增长效应。第二，坚持深入推进新型城镇化战略，以全面提升城镇化发展质量，在推动新型城镇化进程跨越门限值的同时，深度增进旅游业发展与新型城镇化建设之间耦合协调机制，尤其是旅游业部门需着重增强对新型城镇化建设所释放创新知识溢出的吸收能力，主动提升对现代农业、新型工业和新兴服务业部门的产业关联水平，进而通过整体推进旅游业跨区域、跨部门和跨行业的新产品、新业态、新技术和新模式的不断孕育、生成、渗透和涌现，持续强化旅游业的经济增长效应。第三，由于新型城镇化建设对旅游业的经济增长效应具有正向门限作用，所以各级政府除可考虑实施鼓励“城”“旅”融合的协同政策，还应同时增强旅游业发展的政策弹性，尤其要确保在不同新型城镇化建设阶段综合政策制定的有序过渡、顺畅衔接，目的在于依靠最优政策制定引导旅游业在不同新型城镇化建设阶段获取适配性发展新动能，进而通过发挥兼容新型城镇化发展的旅游业综合政策效力来刺激旅游业的经济增长效应。

图片来源于微信公众平台公共图片库

文章发表于《旅游学刊》2023年第10期，脚注、参考文献略。

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责任编辑 || 宋志伟

责任校对 || 郑 果

技术编辑 || 梁琼妹 山东大学管理学院 硕士研究生

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