摘要： 旅游發(fā)展對目的地工業(yè)部門的影響迄今為止尚處于爭議之中。本文運用VAR協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等動態(tài)經(jīng)濟計量分析方法對桂林市旅游發(fā)展與工業(yè)增加值比重變化之間的關(guān)系進行了實證研究。研究結(jié)果表明，在經(jīng)濟不受任何干預(yù)的條件下，旅游業(yè)的擴張將擠出目的地工業(yè)投資資本，轉(zhuǎn)移工業(yè)勞動力而造成工業(yè)增長水平的下降，給目的地帶來去工業(yè)化效應(yīng)；但旅游發(fā)展帶來的價格效應(yīng)不明顯。旅游目的地可以通過制定產(chǎn)業(yè)政策對生產(chǎn)要素的流動方向進行控制，以有效地避免旅游發(fā)展帶來的去工業(yè)化問題。

關(guān)鍵詞： 旅游；去工業(yè)化；VAR協(xié)整；桂林

0引言

結(jié)構(gòu)變化是影響經(jīng)濟增長的一個重要原因（袁志剛，2006）。旅游對目的地經(jīng)濟增長的影響應(yīng)當更多地從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的角度去考察。然而，旅游發(fā)展的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，或者說旅游發(fā)展對其他部門的影響問題，并沒有得到很好的研究（李京碩，2014），至今存在頗多爭議。其中一個重要的爭議就是，旅游發(fā)展究竟會對目的地工業(yè)部門帶來何種影響。一些學(xué)者認為旅游發(fā)展將導(dǎo)致去工業(yè)化（Deindustrialization），短期的市場繁榮之后是旅游目的地長期經(jīng)濟增長潛力的下降（Copeland，1991；Hazari，2011；Nowak，et al.，2003）；另一些學(xué)者認為旅游也有帶來再工業(yè)化（Re-industrialization）或深工業(yè)化（Pro-industrialization）的可能（Yokoyama，1989；Zeng，Zhu，2011）。因為，旅游發(fā)展可以帶來更多的商機和物流，目的地將受惠于集聚效應(yīng)而推動長期經(jīng)濟增長（Deng，2013）。理論的爭議波及到現(xiàn)實，要不要發(fā)展工業(yè)，就成為許多城市型旅游目的地的困惑。旅游城市的發(fā)展重心也因此不斷在旅游業(yè)與工業(yè)之間搖擺。

位于廣西壯族自治區(qū)的桂林市就是一個典型案例。對于擁有老工業(yè)基地與旅游城市雙重身份的桂林而言，“旅游立市”還是“工業(yè)立市”的問題處于長期的爭論中（蔣蓉華，李雋波，2005）。20世紀50年代的桂林作為“小三線”地區(qū)經(jīng)濟建設(shè)的重點，被定位為中南發(fā)展機床工具工業(yè)的重點城市，走上了工業(yè)化的發(fā)展道路。1957年，桂林工業(yè)生產(chǎn)總值已達5100萬元（1957年價格），之后又逐步建立起以機械、醫(yī)藥、電子、橡膠、輕工食品為支柱的工業(yè)體系。工業(yè)逐步發(fā)展成為國民經(jīng)濟的主導(dǎo)和地方財政收入的支柱（秦立公，2000）。1973年桂林對外開放之后，國際國內(nèi)旅游持續(xù)增長，而工業(yè)比重卻呈持續(xù)下滑狀態(tài)。從1979年至1992年，桂林工業(yè)總增加值年均遞增速度僅為3.1%；其增速是同期廣西工業(yè)發(fā)展速度的一半；1981年甚至出現(xiàn)了負增長（桂林市統(tǒng)計局，2000）。2002年，桂林市發(fā)改局對廣西各主要縣市的經(jīng)濟指標進行分析發(fā)現(xiàn)，盡管桂林市的生產(chǎn)總值大于柳州市的生產(chǎn)總值，但是桂林的財政收入僅為37. 04億元，遠小于柳州市的58.19億元（中共桂林市委史研究室，2010）。桂林因此重新提出了工業(yè)強市的發(fā)展戰(zhàn)略。2003年，桂林工業(yè)發(fā)展開始進入新一輪的快速發(fā)展期。與之同時，桂林旅游接待人數(shù)和旅游總收入也呈現(xiàn)同步增長。

桂林的旅游發(fā)展與工業(yè)發(fā)展的碰撞具有重要的研究價值。如圖1所示，桂林旅游（TOUR）發(fā)展40年來，旅游業(yè)和工業(yè)都經(jīng)歷了歷史性的變化和動蕩。1973年～ 1998年是桂林旅游發(fā)展的第一個生命周期，主要以入境旅游為主。1998年之后開始進入了以國內(nèi)旅游為主的第二個生命周期。與之對應(yīng)，桂林工業(yè)（INDP）也前后經(jīng)歷了去工業(yè)化（1973年～ 2002年）和再工業(yè)化（2003年～2013年）兩個階段。基于上述理論爭議和桂林旅游與工業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實，本文希望通過探究桂林旅游發(fā)展對工業(yè)部門的影響，解答以下問題。（1）旅游發(fā)展究竟會導(dǎo)致去工業(yè)化還是再工業(yè)化，桂林工業(yè)的變化是否是發(fā)展旅游所導(dǎo)致的？（2）如果旅游發(fā)展是導(dǎo)致桂林工業(yè)部門變化的原因，那么其發(fā)生機制與條件是什么？旅游目的地是否可以主動控制這種影響并加以調(diào)控？對上述問題的研究不僅有助于澄清理論爭議，豐富關(guān)于旅游發(fā)展與工業(yè)部門之間的關(guān)系的認識，也可為目的地制定產(chǎn)業(yè)政策提供決策依據(jù)，推動地方旅游業(yè)與社會經(jīng)濟的發(fā)展。

1文獻綜述

“去工業(yè)化”這一概念最早被用來描述美國20世紀70到80年代國內(nèi)經(jīng)濟疲軟，制造業(yè)市場份額急劇下降這一蕭條的經(jīng)濟現(xiàn)象（Bluestone.1982）。之后，學(xué)者們普遍認為，去工業(yè)化反映的其實是經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變化（Doussard，2009），表現(xiàn)為工業(yè)增加值及就業(yè)份額的減少（Cowie.Heathcott，，2003）。對于西方發(fā)達國家，去工業(yè)化其實是經(jīng)濟自然發(fā)展的過程（Baumol，1989；Krugman，1996）。經(jīng)濟學(xué)中的恩格爾法則和庫茲涅茨事實都指出，國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)從農(nóng)業(yè)先轉(zhuǎn)向低附加值的工業(yè)，后轉(zhuǎn)向高附加值的工業(yè)，再轉(zhuǎn)向服務(wù)業(yè)，是社會經(jīng)濟發(fā)展的基本規(guī)律（Kuznets，1957）。旅游業(yè)正是在社會經(jīng)濟發(fā)展進入后工業(yè)化階段之后才出現(xiàn)的。旅游的發(fā)展客觀上要求目的地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有深工業(yè)化的特征（Hersh.Weller.2003）。但是，發(fā)展中國家并未完成工業(yè)化的整個過程。在未完成工業(yè)化的基礎(chǔ)之上發(fā)展旅游業(yè)，明顯地違背了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進規(guī)律，對經(jīng)濟發(fā)展的影響也很可能是負面的。因為制造業(yè)比其他產(chǎn)業(yè)更能促進經(jīng)濟發(fā)展的深度和寬度，其所具有的正外部性是經(jīng)濟增長的關(guān)鍵動力（左冰，等，2007）。旅游業(yè)“一業(yè)獨大”，會擠壓以規(guī)模經(jīng)濟、外溢效應(yīng)和“干中學(xué)”為特征的制造業(yè)的增長空間。一旦制造業(yè)部門被旅游部門的擴張所擠出，再想恢復(fù)發(fā)展往往要付出更為復(fù)雜的代價。并且，在未完成工業(yè)化的基礎(chǔ)之上發(fā)展旅游業(yè)，旅游業(yè)本身也將受到很大的制約和影響，其發(fā)展不可持續(xù)。

基于上述認識，學(xué)者們以旅游發(fā)達國家或地區(qū)為主要研究對象，開展了關(guān)于旅游發(fā)展對工業(yè)部門影響的研究。一些學(xué)者的研究表明，旅游發(fā)展會在短期內(nèi)顯著提高當?shù)鼐用竦氖杖?，造成?jīng)濟繁榮的假象，吸引社會資金和人員從競爭性產(chǎn)業(yè)向旅游部門轉(zhuǎn)移，從而給目的地帶來荷蘭病效應(yīng)（Dutch Disease）1（Hazari，Nowak，2003；Parrilla，et a1.，2005），亦即導(dǎo)致“去工業(yè)化”。理論研究方面，Copeland（1991）、Hazari（2011）和Nowak等（2003）使用一般動態(tài)均衡模型對小型開放經(jīng)濟體的研究證明了旅游業(yè)的擴張可能導(dǎo)致制造業(yè)部門的緊縮和非貿(mào)易部門規(guī)模的擴大。Nowak和Sahli（2003）在探究旅游與制造業(yè)的關(guān)系時，也指出旅游發(fā)展會造成效率損失，抑制制造業(yè)的規(guī)模擴張。Chao和Hazari（2005）則認為旅游主要消耗和消費的是當?shù)卦O(shè)施及非貿(mào)易品，如遺址、文化、夜生活、景觀和購物機會；旅游的發(fā)展將抬高這些非貿(mào)易商品的價格，貿(mào)易品生產(chǎn)部門對國內(nèi)資本的需求因此而受到抑制。實證方面，Sheng和Tsui（2009）對澳門的研究表明，澳門旅游業(yè)的發(fā)展是以犧牲其他產(chǎn)業(yè)尤其是制造業(yè)的發(fā)展為代價的；澳門旅游業(yè)的發(fā)展的確導(dǎo)致了荷蘭病現(xiàn)象。Mieiro和Ramos（2010）進一步證實了澳門博彩旅游與制造業(yè)出口存在負相關(guān)的關(guān)系。Chao等（2006）對西班牙兩個島嶼型目的地的研究發(fā)現(xiàn)，盡管旅游發(fā)展帶來了巨大的收益，但這兩個高度依賴旅游業(yè)的島嶼都不同程度地存在荷蘭病問題，兩地的教育、創(chuàng)新和技術(shù)都處于較低水平。Holzner（2011）分析了134個國家1970年～ 2007年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)指出，旅游發(fā)展導(dǎo)致的荷蘭病將危害經(jīng)濟的長期增長。Forsyth等（2014）以澳大利亞，Parrilla等（2005）以全球第一大旅游目的地西班牙為研究對象發(fā)現(xiàn)，旅游發(fā)展大量占用土地、資金、勞動力等生產(chǎn)要素，致使生產(chǎn)要素成本上升；同時，資本日益從制造業(yè)等實體經(jīng)濟部門流向旅游部門而導(dǎo)致實體經(jīng)濟部門競爭力下降，造成經(jīng)濟停滯不前。

盡管大部分學(xué)者認為旅游發(fā)展抑制了工業(yè)增長，帶來了“去工業(yè)化”效應(yīng)，但也有學(xué)者對此持保留意見。如Yokoyama（1989），Zeng和Zhu（2011）的研究表明，旅游發(fā)展也具有推動再工業(yè)化或深工業(yè)化的可能。Deng（2013）以中國黃山、泰安、樂山和南屏為案例發(fā)現(xiàn)，過度依賴旅游業(yè)的城市確實出現(xiàn)了荷蘭病現(xiàn)象，然而，旅游業(yè)發(fā)展帶來的資金和人力資本對目的地經(jīng)濟也會產(chǎn)生積極的影響。

上述可見，旅游發(fā)展對工業(yè)部門的影響，迄今尚未有明確的結(jié)論。李京碩（2014）的理論分析表明，二者既可能正相關(guān)，也可能負相關(guān)。Chao和Hazari（2005）認為這取決于目的地工業(yè)部門的特征：目的地的貿(mào)易部門是弱要素密集型時，旅游發(fā)展對于資本存量降低的影響不會很嚴重，旅游的擴張會增加社會福利；當目的地貿(mào)易部門是強要素密集型時，旅游發(fā)展將導(dǎo)致社會福利的減少。左冰（2013）通過實證研究發(fā)現(xiàn)，旅游業(yè)的發(fā)展會帶來兩種相反方向的作用：一方面，旅游會通過資源轉(zhuǎn)移效應(yīng)擠出制造業(yè)投資，導(dǎo)致去工業(yè)化；另一方面，旅游業(yè)也可促進目的地經(jīng)濟開放度，提高人力資本水平，推動經(jīng)濟增長；因此，旅游發(fā)展的最終效果取決于目的地的經(jīng)濟增長方式。此外，目的地經(jīng)濟規(guī)模和經(jīng)濟開放程度（Kim，etal.，2006）、經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)發(fā)展進程中國內(nèi)市場所起的作用（Blomstrom，Kokko，2007）等都會對其施加影響。

上述可見，旅游發(fā)展究竟會對目的地工業(yè)部門帶來何種影響尚處于爭議之中。這些文獻也普遍存在一個理論缺陷。即：無論是理論分析還是實證研究，都基于完全自由競爭市場的假設(shè)，忽略了政府這一重要的現(xiàn)實經(jīng)濟變量的影響。對于絕大多數(shù)發(fā)展中國家，其旅游發(fā)展是在國家或地方政府的支持和主導(dǎo)下進行的。在中國，政府對經(jīng)濟的控制程度遠遠大于其他國家，且在旅游發(fā)展方面始終堅持旅游業(yè)政府主導(dǎo)型發(fā)展戰(zhàn)略。政府政策對于旅游以及整個經(jīng)濟走向具有非常重要的影響。因此，上述研究中對政府宏觀調(diào)控力量的忽視，導(dǎo)致其研究結(jié)論的可信度受到質(zhì)疑?；诖?，本研究以桂林市為例（上述研究基本集中在島國、島嶼或城市等小規(guī)模經(jīng)濟體，選擇桂林這一城市型經(jīng)濟體不僅具有一定代表性，而且便于理論比較和對話），應(yīng)用計量經(jīng)濟方法中的VAR協(xié)整模型和格蘭杰因果檢驗對旅游的去工業(yè)化效應(yīng)作一個基本判斷；進而從資源轉(zhuǎn)移效應(yīng)和價格波動效應(yīng)兩方面分析去工業(yè)化效應(yīng)產(chǎn)生的機制；最后通過分析桂林旅游業(yè)和工業(yè)發(fā)展的歷史事實，結(jié)合研究發(fā)現(xiàn)和理論，探討政府政策對旅游去工業(yè)化效應(yīng)的影響，探究旅游發(fā)展與工業(yè)部門之間的關(guān)系。

2研究方法

本文通過建立具有多重因果關(guān)系的向量自回歸模型（VAR）和VAR系統(tǒng)下的格蘭杰（Granger）因果關(guān)系，來檢驗旅游發(fā)展與工業(yè)部門之間的內(nèi)在影響機制。VAR模型是一種非結(jié)構(gòu)化的建模方法，常用于多元時間序列和隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。含有Ⅳ個變量滯后值為k的VAR模型如下：

其中，YtЛ為Nx1階時間序列列向量，μt為Nx1階常數(shù)項列向量，Л1，…，Лt均為NxN階參數(shù)矩陣，μt-HD（O，？）是Nx1階隨機誤差列向量，zt，為外生控制變量。為了解政策對不同時期桂林旅游與工業(yè)部門關(guān)系的影響，本文結(jié)合圖1和桂林產(chǎn)業(yè)政策轉(zhuǎn)變的時點，將整個變化過程分為1973年～2002年和2003年～ 2013年兩個時段。引入政策虛擬變量如下：

在前一時段，盡管桂林提出“工業(yè)要調(diào)整布局和結(jié)構(gòu)，……，在調(diào)整中發(fā)展、提高”，但同時也要求“把保護環(huán)境作為發(fā)展生產(chǎn)的前提條件”（中共桂林市委史研究室，2010），其產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策一直在發(fā)展工業(yè)還是旅游業(yè)之間搖擺。工業(yè)和旅游業(yè)的發(fā)展因而均未受到過多的政策干預(yù)，因而有D=O。2002年中國共產(chǎn)黨桂林市第二次代表大會明確提出把工業(yè)作為桂林經(jīng)濟社會發(fā)展戰(zhàn)略重點和突破口，并在此后持續(xù)采取強力措施推進工業(yè)發(fā)展，因此有D=l。則，添加了虛擬變量的回歸模型可寫為：

其中et為誤差項。

描述經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的指標，通常用各部門增加值在國內(nèi)總增加值中的比重，或各部門就業(yè)占總就業(yè)比重來表示（陳體標，2012）。本文選取桂林工業(yè)增加值占全市總增加值的比重（INDP）作為工業(yè)發(fā)展水平的衡量標準；選取國際游客人數(shù)與桂林市人口總數(shù)的比重（TOUR）作為旅游發(fā)展水平的衡量指標。選擇TOUR的原因在于：（1）就國內(nèi)目前的旅游統(tǒng)計方法而言，入境旅游統(tǒng)計指標通常比國內(nèi)旅游統(tǒng)計指標更準確、更可靠；（2）桂林市早在1973年便已經(jīng)開展入境旅游統(tǒng)計，而國內(nèi)旅游統(tǒng)計始于1999年，采用國內(nèi)旅游統(tǒng)計指標無法完整地呈現(xiàn)旅游與工業(yè)相互作用的整個過程；（3）旅游目的地接待人數(shù)與當?shù)乜側(cè)丝跀?shù)的比值早已普遍用于衡量地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展水平與程度（Smith，1995），并且，相比于旅游外匯收入統(tǒng)計數(shù)據(jù)，國際游客人數(shù)指標更加可靠；（4）這一指標同時也反映了目的地對旅游的依賴程度。

結(jié)構(gòu)變化對經(jīng)濟增長的影響機制在于影響要素的流動（袁志剛，2006）。旅游去工業(yè)化效應(yīng)的產(chǎn)生也在于旅游發(fā)展將提高目的地非貿(mào)易商品的價格（Chao，etal..2006）.以及擠占原本應(yīng)投人工業(yè)的資源（Zeruhofer.2011），即資源轉(zhuǎn)移效應(yīng)。因此，本文進一步選取桂林市歷年消費價格指數(shù)（CPI）、制造業(yè)投資水平（INV）、工業(yè)勞動就業(yè)水平（LAB）來剖析旅游發(fā)展導(dǎo)致的資源轉(zhuǎn)移效應(yīng)。INDP、CPI和INV均以1973年價格為不變價格。為了消除時間序列中的異方差，所有變量都進行了自然對數(shù)變換。這種變換可以使時間序列趨勢線性化，且不會導(dǎo)致變量間的協(xié)整關(guān)系和格蘭杰因果關(guān)系發(fā)生改變。

研究數(shù)據(jù)來源于1973年～ 2013年《桂林市經(jīng)濟社會統(tǒng)計年鑒》以及桂林市政府網(wǎng)站發(fā)布的歷年《桂林市經(jīng)濟與社會統(tǒng)計公報》；使用Eviews7.1軟件對數(shù)據(jù)進行處理。數(shù)據(jù)分析共分為兩個部分：（1）工業(yè)比重變動與旅游發(fā)展水平之間的關(guān)系檢驗，用以討論政策干預(yù)的影響；（2）旅游發(fā)展導(dǎo)致的資源轉(zhuǎn)移效應(yīng)和價格波動效應(yīng)檢驗，目的是探討旅游去工業(yè)化效應(yīng)產(chǎn)生的機制。每個部分嚴格按照VAR建模標準步驟進行，包括：序列平穩(wěn)性檢驗、VAR模型的估計和模型的穩(wěn)定性檢驗；協(xié)整檢驗與格蘭杰因果檢驗；脈沖響應(yīng)和方差分解。由于篇幅所限，文中僅列出關(guān)鍵的檢驗結(jié)果。

3 數(shù)據(jù)分析結(jié)果與討論

3.1 旅游發(fā)展的去工業(yè)化效應(yīng)檢驗

3.1.1 序列平穩(wěn)性檢驗、VAR模型的估計與穩(wěn)定性檢驗

首先采用ADF法對所有變量進行單位根檢驗，并以AIC和sc同時取最小值為標準確定最佳滯后期。經(jīng)檢驗，INDP和TOUR的ADF值分別為-7.9175和-7. 0431.均小于各自在1%、5%和10%三個水平條件下的值。兩個序列均為平穩(wěn)序列，可以進一步檢驗兩者之間是否存在協(xié)整關(guān)系。由于在建立VAR模型的時候，需要確定變量的滯后區(qū)間。本文直接利用evlews - var - lag length criteria來確定滯后階數(shù)，最終確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2。將政策變量D作為外生沖擊，運用OLS分別對時間序列數(shù)據(jù)進行估計，建立無約束VAR矩陣形式如下：

模型對INDP和TOUR的擬合優(yōu)度R2分別為0. 9016和0.9513。用AR根和AR圖來對模型的穩(wěn)定性進行檢驗，如圖2所示，模型共有4個單位根，所有單位根都落在單位圓內(nèi)，表明上面的模型是穩(wěn)定的。由此可以采用OLS估計出協(xié)整回歸方程為：

由方程（1）下方括號內(nèi)的￡值可知，旅游發(fā)展水平以及政策變量對于INDP均具有顯著的影響。為了更直觀地了解不同時期政策影響下的INDP與TOUR的關(guān)系，可以進一步將方程（1）分為兩個時段來表示：

由方程（2）的系數(shù)符號可判斷，1973年～2002年，桂林旅游發(fā)展水平TOUR與工業(yè)增加值比重INDP呈反向變化關(guān)系；而在2003年～2013年，由于桂林的發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整，旅游發(fā)展水平TOUR與工業(yè)增加值比重INDP的增長呈正相關(guān)關(guān)系。至于兩者之間變化的因果關(guān)系，以及政策變化是否同時對兩者造成了影響，還需要進行格蘭杰檢驗。

3.1.2協(xié)整檢驗與格蘭杰因果檢驗

選取跡統(tǒng)計量檢驗法（Trace statistic），進一步考察TOUR和INDP之間是否存在著重要的影響趨勢和長期均衡關(guān)系。檢驗結(jié)果顯示，兩個序列在5%的顯著性水平下都拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，且最多只有一個協(xié)整關(guān)系，因此可以進行格蘭杰因果檢驗。選取滯后期數(shù)為2，格蘭杰因果檢驗結(jié)果見表l。從總體來看，政府政策D對INDP的變化具有非常顯著的影響；對旅游發(fā)展TOUR也有一定的影響。這證實了本文此前提出的假設(shè)，即政府政策對旅游及整個經(jīng)濟走向具有非常重要的影響。

進一步分時段對旅游發(fā)展與工業(yè)發(fā)展水平之間的關(guān)系進行格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)，在1973年～2002年間，旅游發(fā)展水平TOUR對于INDP的變化具有非常顯著的影響（表l中第二行末列p值為0. 0131，接近于0.叭，拒絕了原假設(shè)）。結(jié)合方程（2）中各系數(shù)的符號判斷，可以認為，1973年至2002年間桂林旅游業(yè)的發(fā)展的確產(chǎn)生了去工業(yè)化效應(yīng)，即，旅游發(fā)展是導(dǎo)致桂林市工業(yè)部門比重連續(xù)多年走低的原因。盡管早在1985年中國共產(chǎn)黨桂林市第六次代表大會就曾明確提出“要大力發(fā)展工業(yè)生產(chǎn)”（中共桂林市委史研究室，2010）。然而，旅游業(yè)的發(fā)展仍然給桂林帶來了去工業(yè)化效應(yīng)。這種效應(yīng)的產(chǎn)生進而也在一定程度上抑制了桂林旅游業(yè)本身的進一步發(fā)展（表l中第三行末列p值為0. 1152，略大于0.1）。圖1可見，桂林旅游業(yè)在1988年～ 1998年的十年間連續(xù)低迷，有學(xué)者甚至認為桂林當時已經(jīng)進入了第一個生命周期的衰退期（秦立公，2000）。這說明，旅游業(yè)的持續(xù)發(fā)展需要一定程度的工業(yè)發(fā)展為基礎(chǔ)。桂林旅游業(yè)的衰退也在一定程度上推動了桂林產(chǎn)業(yè)政策的變化（表l中第5行第4列p值為0. 0733，大于0.05但小于0.1）。進入2003年，桂林調(diào)整了發(fā)展戰(zhàn)略，走上了“工業(yè)立市”的新的發(fā)展道路。旅游的去工業(yè)化效應(yīng)得到人為地控制和校正。從2003年～ 2006年，桂林連續(xù)實施了1205個工業(yè)項目，完成投資145.9億元，工業(yè)投資年均增長49.0%；僅2004年就新增工業(yè)投資26億元，較2003年增長68.5%（桂林市統(tǒng)計局，2007）。當然，這種再工業(yè)化完全是政策主導(dǎo)作用下的結(jié)果。表1中末列第6行p值為0. 3147也說明，這種再工業(yè)化效應(yīng)并非因旅游發(fā)展而導(dǎo)致。但桂林工業(yè)的發(fā)展同時也助推了桂林旅游業(yè)第二個生命周期的來臨（表1中末行末列p值為0. 0487，小于0.05）。

3.1.3脈沖響應(yīng)與方差分解

下面進一步利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解考察旅游發(fā)展對工業(yè)發(fā)展水平的影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫的是一個變量的一個標準差大小的變化對其他變量的影響。這種沖擊會通過VAR模型的動態(tài)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)給其它所有的內(nèi)生變量，因而可以通過估計VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)來確定其影響軌跡。將時間序列設(shè)定在1973年～ 2002年，此時旅游與工業(yè)發(fā)展均不受政策影響（D=0），取響應(yīng)時間為10年（期），VAR模型的脈沖響應(yīng)結(jié)果見圖3。圖中，橫坐標是響應(yīng)時間，縱坐標是因變量INDP對自變量TOUR的一個標準差沖擊的響應(yīng)程度。

由圖3可知，在無政策干預(yù)的情況下，INDP在受到來自TOUR的單位沖擊后馬上產(chǎn)生反應(yīng)到最大值（這與工業(yè)投資和生產(chǎn)的連續(xù)性有關(guān)），之后迅速衰減。從第3年開始，旅游發(fā)展的沖擊對工業(yè)增加值比重的變化呈現(xiàn)為持續(xù)顯著的反向影響，并在第5年達到谷底。第5年旅游發(fā)展水平每提高1個單位，將引致工業(yè)增加值占GDP的比重下降0.0147個單位。從第6年開始，INDP對旅游發(fā)展的沖擊的負向響應(yīng)開始緩慢回落，但始終保持一個較高的負向響應(yīng)水平。

脈沖響應(yīng)函數(shù)是追蹤TOUR對INDP的沖擊效果，相反，方差分解則是分析TOUR的沖擊對INDP方差的貢獻度。進一步利用方差分解考察旅游發(fā)展水平對工業(yè)增加值比重變化的影響，取滯后期為10，方差分解結(jié)果見表2。

從表2可以看出，TOUR的沖擊對工業(yè)增加值比重INDP有較大影響。在2年～3年的滯后期過后（同樣與工業(yè)投資和生產(chǎn)的連續(xù)性有關(guān)），INDP受自身的沖擊逐漸減弱，在第5年遞減到了88. 28%。旅游發(fā)展水平的提高對工業(yè)增加值比重（INDP）的影響逐漸增強，第10年達到了29. 59 010。脈沖響應(yīng)與方差分解結(jié)果表明：在無政策干預(yù)的情況下，旅游發(fā)展對目的地工業(yè)部門具有較大的負影響，且這一影響需要通過6年～7年左右的時間才能明顯地表現(xiàn)出來。

3.2旅游去工業(yè)化效應(yīng)的傳導(dǎo)途徑

旅游發(fā)展去工業(yè)化效應(yīng)產(chǎn)生的原因，一方面在于目的地社會生產(chǎn)要素特別是資本和勞動力有限而易于產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”或資源轉(zhuǎn)移效應(yīng)，另一方面在于旅游消費導(dǎo)致大量非貿(mào)易商品轉(zhuǎn)化為貿(mào)易商品，抬高了非貿(mào)易商品的價格或者導(dǎo)致本幣升值。下面進一步對這兩種機制，即資源轉(zhuǎn)移效應(yīng)和價格波動效應(yīng)進行檢驗。首先將工業(yè)增加值比重（INDP）分解為工業(yè)投資（INV）與工業(yè)勞動力投入（LAB）兩個變量以考察生產(chǎn)要素的轉(zhuǎn)移狀況，再增加控制變量消費價格指數(shù)（CPI）用以反映價格效應(yīng)。數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗發(fā)現(xiàn)，TOUR、INV和LAB均為一階差分平穩(wěn)序列，而CPI為非同階非平穩(wěn)序列，故而被剔除。這說明，TOUR的變動與CPI之間沒有長期穩(wěn)定關(guān)系，桂林旅游發(fā)展并沒有帶來顯著的價格效應(yīng)。Copeland（1991），Hazari和Nowak f 2003）以及Nowak等（2003）所提出的旅游發(fā)展價格效應(yīng)主要基于小國經(jīng)濟假設(shè)，將旅游作為一種對外貿(mào)易方式納入一般均衡模型之中進行分析。由于國家之間生產(chǎn)要素流動性較弱，因而旅游發(fā)展產(chǎn)生的價格效應(yīng)較為明顯。一些研究者實證涉及的西班牙、澳門和許多島嶼型目的地普遍存在經(jīng)濟門類不全的情況，需要進口大量商品以供游客和本地消費，因而旅游發(fā)展易于推高當?shù)貎r格水平。一國之內(nèi)的生產(chǎn)要素和各種可貿(mào)易產(chǎn)品流通性強，桂林只是中國西南地區(qū)的一個中型城市，即便本身經(jīng)濟門類不齊全，旅游推高的價格也可以在一定程度上得到平抑。

接下來對資源轉(zhuǎn)移效應(yīng)進行分析，選取最優(yōu)滯后期為2，建立VAR模型如下：

方程（3）對3個變量的擬合優(yōu)度R2分別為0. 9293、0.8828、0.8451。6個單位根均落在單位圓內(nèi)（見圖4），說明模型穩(wěn)定性較好。它表明，旅游發(fā)展水平與工業(yè)投資水平以及工業(yè)就業(yè)水平之間存在長期穩(wěn)定的相互影響。進一步對3個變量之間的相互關(guān)系進行格蘭杰因果檢驗.檢驗結(jié)果見表3。

檢驗結(jié)果表明，桂林旅游業(yè)的擴張導(dǎo)致了工業(yè)投資水平INV（表3中第5行末列p值為0. 0017，遠小于0.05）和工業(yè)就業(yè)水平LAB的下降（表3中第3行末列p值為0. 1141，略大于0.1）。2002年以前，桂林工業(yè)投資額年均增速僅6%左右。1995年、1999年和2000年，其工業(yè)投資甚至出現(xiàn)了負增長。而旅游業(yè)投資始終保持著兩位數(shù)的增長。1978年，桂林旅游從業(yè)人數(shù)只有9405人，而到了2002年，旅游從業(yè)人數(shù)已達到18 992人（均為納入統(tǒng)計范疇的就業(yè)人數(shù)）。與之同時，工業(yè)部門勞動力占總勞動者人數(shù)的比重從1978年的22. 03 010下降到2002年的18. 300/0。進一步的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析也表明，旅游發(fā)展對桂林工業(yè)投資水平和工業(yè)就業(yè)水平都具有持續(xù)顯著的反向影響。旅游的去工業(yè)化效應(yīng)的產(chǎn)生主要是由于擠出了原本應(yīng)投入工業(yè)的資本以及勞動力。

由于工業(yè)投資具有延續(xù)性，在一個投資期（即滯后期）結(jié)束之后，旅游發(fā)展對工業(yè)投資的沖擊才會開始顯現(xiàn)。因此，與旅游對工業(yè)增加值比重INDP的沖擊不同的是，旅游發(fā)展對工業(yè)投資的沖擊呈現(xiàn)為鋸齒狀波動。INV對TOUR沖擊的回應(yīng)在第6年達到谷底，如圖5所示。從沖擊累積圖來看（圖5右上圖），INV對TOUR沖擊的負向回應(yīng)更加顯著。但旅游對工業(yè)就業(yè)水平的沖擊則幾乎無滯后期，其回應(yīng)當期便已顯現(xiàn)，且反向回應(yīng)時間較長。圖5左下圖顯示，10期過后，LAB對TOUR沖擊的負向響應(yīng)尚未見回落。一般認為，旅游業(yè)屬于要素密集型行業(yè)，旅游業(yè)的發(fā)展有助于轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力。但本文的分析表明，農(nóng)村勞動力并非無限剩余，當旅游業(yè)擴張到一定程度之后，旅游發(fā)展與工業(yè)發(fā)展之間也將存在勞動力競爭，且旅游業(yè)發(fā)展對于工業(yè)勞動力的吸納和轉(zhuǎn)移很可能是永久性的。

利用方差分解考察TOUR對于INV和LAB的影響，取滯后期為10。結(jié)果表明（見表4），TOUR的沖擊對工業(yè)就業(yè)水平LAB的影響大于對工業(yè)投資INV的影響。從第1年開始，LAB就受到TOUR的強力沖擊，而來自自身的沖擊僅占39. 67%。直至第10年結(jié)束，TOUR對LAB方差的貢獻占25. 36%，低于INV對其的貢獻，但高于LAB自身沖擊的貢獻。TOUR對INV的方差貢獻初始不明顯，但之后越來越大，并在第10年達到8. 96%?？傮w來看，工業(yè)投資INV的變化主要受其自身和工業(yè)勞動力LAB變化的影響（這是由于經(jīng)濟生產(chǎn)中資本與勞動的不可分性），而LAB的變化受INV和TOUR的影響更加顯著。由于要素投入的不可分性以及資本一勞動力之間的可替代性，旅游發(fā)展對資本和勞動力的轉(zhuǎn)移效應(yīng)將會結(jié)構(gòu)性地嵌入兩者的往復(fù)互動過程之中，并帶來積累性的間接影響，旅游的去工業(yè)化效應(yīng)由此產(chǎn)生。

4研究結(jié)論

旅游優(yōu)先還是工業(yè)優(yōu)先，是許多城市型旅游目的地面臨的一個艱難的戰(zhàn)略選擇，亟需從理論上加以回應(yīng)。本文通過運用VAR協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等動態(tài)經(jīng)濟計量分析方法對桂林市旅游發(fā)展與工業(yè)經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了實證研究。本文的研究支持了旅游發(fā)展將帶來去工業(yè)化效應(yīng)的觀點，但認為這一效應(yīng)的產(chǎn)生有其前提條件。即：在經(jīng)濟不受任何干預(yù)的情況下，當旅游業(yè)發(fā)展到一定程度之后，旅游業(yè)的繼續(xù)擴張將通過擠出目的地工業(yè)投資資本，轉(zhuǎn)移工業(yè)勞動力而造成工業(yè)增長水平的下降，給目的地帶來去工業(yè)化效應(yīng)。但是，目的地可以通過制定產(chǎn)業(yè)政策控制和避免這種效應(yīng)的產(chǎn)生。正如左冰（2013）在探討“旅游詛咒”現(xiàn)象時所指出的，如果目的地能將發(fā)展旅游所得財富用于培育區(qū)域競爭性工業(yè)，則可以有效地克服旅游發(fā)展帶來的去工業(yè)化問題。

經(jīng)濟學(xué)中的庫茲涅茨事實早已指出，國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，繼而進入第三產(chǎn)業(yè)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的規(guī)律。旅游業(yè)正是在發(fā)達國家進入工業(yè)化后期之后發(fā)展起來的。這意味著，旅游的發(fā)展客觀依賴于目的地的較高工業(yè)化水平。在這個變化過程中，由于發(fā)達國家都經(jīng)歷過完整的工業(yè)化階段，旅游去工業(yè)化的產(chǎn)生是一個自然的過程。

對于尚未完成工業(yè)化進程的發(fā)展中國家，由于資本要素有限，勞動力也并非無限剩余，發(fā)展旅游雖然會帶來短期的收入劇增、經(jīng)濟繁榮，但如果任由旅游一業(yè)獨大，工業(yè)部門的發(fā)展將因此而受到阻礙，最終限制經(jīng)濟的長期增長潛力。這種去工業(yè)化效應(yīng)反過來還將影響旅游業(yè)自身的進一步發(fā)展。桂林的入境旅游早在1987年即進入了一個高峰期，但此后徘徊長達10年之久，被認為出現(xiàn)了衰退跡象。一個可能的原因就在于桂林旅游的發(fā)展建立在初級工業(yè)化發(fā)展階段，其工業(yè)化水平尚不足以提供旅游業(yè)發(fā)展所需的基礎(chǔ)性條件，如便捷安全的交通基礎(chǔ)設(shè)施、良好的公共服務(wù)設(shè)施和環(huán)境污染治理技術(shù)等等。筆者在當?shù)卣{(diào)研時，有政府官員就談到：“以前大家覺得靠發(fā)展旅游業(yè)就能吃飯，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)財政跟不上去。桂林財政收入在廣西省來說算低的，發(fā)展旅游業(yè)還要新建和維護旅游基礎(chǔ)設(shè)施及配套設(shè)施，都需要一筆巨大的資金。我們需要的是像工業(yè)一樣的實體經(jīng)濟，旅游帶來的經(jīng)濟收入根本沒法滿足桂林的發(fā)展?！?003年以后，桂林市政府逐漸意識到工業(yè)“補課”的重要性和急迫性，提出了工業(yè)強市的戰(zhàn)略。在此之后的再工業(yè)化進程不僅沒有造成旅游業(yè)的衰退，相反，進一步推動了桂林旅游業(yè)進入第二個生命周期中的快速發(fā)展階段。

對比杭州、蘇州等地，可以發(fā)現(xiàn)這兩座排名全國前列的“旅游業(yè)最發(fā)達城市”，其工業(yè)仍占據(jù)國民經(jīng)濟的主導(dǎo)地位。2003年，桂林、杭州和蘇州接待入境游客分別為44. 57萬、86.12萬和70. 83萬人次1，同期三次產(chǎn)業(yè)比重分別為27.2：35.5：37.3、6.0：51.9：42.1和2.7：63.2：34. 12。在杭州與蘇州兩地，政府非常重視工業(yè)發(fā)展，且強調(diào)多元化產(chǎn)業(yè)政策。兩地在高居旅游城市前列的同時，并沒有因為旅游的發(fā)展而限制了工業(yè)的發(fā)展，卻在壯大工業(yè)的同時也促進了旅游業(yè)的發(fā)展。桂林市政府早期選擇了旅游業(yè)作為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，忽視了工業(yè)的發(fā)展，后期通過產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整進入了工業(yè)發(fā)展的快車道。2013年，桂林市三次產(chǎn)業(yè)比重調(diào)整為：18.1：47.8：34.1，工業(yè)增加值占GDP總值的比重相比2003年增加了12.3個百分點；財政收入由2003年的37. 04億元增加到2013年的180. 37億元（桂林市統(tǒng)計局，2013）。由此看來，發(fā)展戰(zhàn)略的選擇對桂林旅游與工業(yè)發(fā)展的走向有重大的影響。政府調(diào)控實質(zhì)上成為桂林擺脫旅游去工業(yè)化效應(yīng)的一種手段。正如本文實證分析所表明的，旅游的去工業(yè)化效應(yīng)并非不可避免。政府可以通過產(chǎn)業(yè)政策對要素流動方向進行宏觀調(diào)控，從而阻斷旅游的去工業(yè)化過程。

需要說明的是，雖然都是“去工業(yè)化”，都表現(xiàn)為工業(yè)產(chǎn)值（或就業(yè)）結(jié)構(gòu)的變化，但對于發(fā)達國家和發(fā)展中國家具有完全不同的意義。在發(fā)達國家，旅游導(dǎo)致的“去工業(yè)化”根植于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進的需要，淘汰的主要是低附加值、低技術(shù)產(chǎn)業(yè)，其去工業(yè)化效應(yīng)是進步性質(zhì)的，有助于推動經(jīng)濟增長和社會發(fā)展；而在發(fā)展中國家，在未完成工業(yè)化的基礎(chǔ)上發(fā)展旅游，其去工業(yè)化效應(yīng)是退步性質(zhì)的，對于經(jīng)濟的長期發(fā)展是一種阻礙。本文的研究結(jié)論基于桂林單一案例，未來還將選取多個旅游城市，例如杭州、蘇州以及北京、昆明、成都、大連等地開展比較研究，以期進一步考察旅游發(fā)展與工業(yè)部門的關(guān)系以及旅游發(fā)展對工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的影響。此外，旅游發(fā)展的價格效應(yīng)也需要再檢驗。

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De-Industrialization： A Study of Tourism Economic Impacts on

the Growth of Guilin' s Industry Sectors

ZUO Bing

Abstract：

The economic impact of tourism on the growth of industry sector is still a topic hotlydebated. Using dynamic economic analysis metthods of VAR co-integration analysis. （Granger causalitytest， impulse response functions and variance decomposition， this paper made an empirical analysis ofthe relationship between tourism development and the changes of the proportion of industrial addedvalue in Guilin. The results show that， in a completely free market and without anv intervention， theexpansion of tourism industry may crowd out capital invested in secondary sectors， and absorbs theindustrial labor forces， which may lead to a decline in the level of industrial growth， and bring in theresult of de-industrialization. The price effect led by tourism expansion is found to be unclear in Guilin，and the effect of de-industrialization is not inevitable. By intentionally developing competitiveindustries， destinations can overcome this de-industrialization effects led by tourism expansionsuccessfully.

Key words： Tourism； Deindustrialization； VAR model； Cuilin City