农村贫困，旅游业与空间异质性外文翻译资料

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农村贫困，旅游业与空间异质性

史蒂文德勒

威斯康辛大学，美国

摘要：本研究的目的是探索1990年至2000年美国农村贫困率的变化。利用地理加权回归（GWR），着重分析了旅游和娱乐在改变贫困率方面的空间变化。 结果表明，我所测量的旅游和娱乐活动在解释贫困率变化方面起着很小的作用，而且空间变化有限。 这一结果挑战了农村低薪酬、低就业机会是因为将旅游和娱乐推广为农村经济发展战略的观点。

关键词：贫困，农村发展，地理加权回归。

2009由Elsevier Ltd.出版

引言

在过去的几十年中，自然资源在确定美国农村经济格局中的作用经历了根本性的变化。 从历史上看，农村自然资源支撑了各种的采掘业，如农业，林业，渔业和采矿业。 在今天看来，对于美国许多农村地区来说，这些自然资源的重要性并不在于它们对经济的直接贡献，而是在于对非市场娱乐活动的潜在投入（Green，2001; Marcouiller，1997; Power，2005）。 例如，森林对于他们生产的木材而言并不重要，但对于美丽的风景和野生动物栖息地而言非常重要。 许多研究表明，拥有自然美景的农村地区的经济增长速度更快（Deller＆Lledo，2007; Deller，Tsai，Marcouiller，＆English，2001; McGranahan，1999）。

在过去几年，随着关于舒适度和农村经济增长的文献的成熟，出现了两个问题。首先，正如Marcouiller，Kim和Deller（2004），Kim，Marcouiller和Deller（2005）以及Leatherman和Marcouiller（1996,1999）所论述的那样，关于民主和农村发展的文献几乎完全集中于传统增长指标，如人口、就业和收入。很少关注分配问题，如改变贫困率和/或改变收入分配。第二个问题是，关于舒适性增长的文献一直发现，仅仅拥有水路，森林和观光等便利设施并不足以保证经济增长（Deller，Marcouil-ler，English，＆Lledo，2005）。必须有最低水平的经济基础设施才能捕捉经济流动。在农村地区，这种经济基础设施采取旅游和娱乐业务的形式（Marcouiller等，2004）。 Reeder和Brown（2005），Johnson and Stewart（2005），英语，Marcouiller和Cordell（2000）以及Wagner（1997）的研究强烈认为以旅游和娱乐作为主要就业来源的农村地区比其他美国农村经济增长的更快。

这两个问题不是独立的。尽管普及了将旅游业和娱乐业作为许多农村地区的经济发展战略，但许多人质疑旅游业和娱乐业的发展质量（Ashworth，1992; Hall，2000; Marcouiller，1997; Rothman，1998） ; Smith，1989; Williams＆Shaw，1988）。有人认为，与旅游业和娱乐业有关的工作是死胡同，低技能，低薪和季节性的，这导致了一类工人被称为“有工作的穷人”（Frederick，1993; Lewis，Hunt ，＆Plantinga，2003）。 Marcouiller等人（2004年）的问题是，如果促进以自然资源为基础的娱乐业发展导致最好的工作被描述为“汉堡鸭”或“侍女”。其他人则认为，旅游业和娱乐业的发展可能会导致富人普遍剥削穷人（Ashworth，1992; Marcouiller，1997; Marcouiller＆Green，2000; Smith，1989）。如果这种说法是真实的，那么人们就会看到由带来的收入差距扩大（即收入分配的基尼系数上升）和/或贫困率上升。 Marcouiller和他的同事在一系列研究中（Kim等人，2005; Leatherman＆Marcouiller，1996,1999; Marcouiller等人，2004）对前者进行了研究，并报告了有些不一致的结果。

后者，特别是旅游业和娱乐业发展对贫困的影响，在关于农村发展的文献中尚未有相关的研究。 事实上，在Annals Blake最近发表的一篇研究报告中，Arbache，Sinclair和Teles（2008，p.108）总结道：“几乎没有经济范围的研究证据表明旅游业确实减少了贫困，也没有研究将量化它和贫困的关系。“在他们自己的工作中，布莱克等人（2008）的结论是，在巴西收入最低的家庭受益于旅游业的发展，但收入水平低于高收入家庭。在关于美国农村发展的文献中，旅游业/娱乐业和贫困线之间的关系没有得到任何学术严谨的解决。

Roback（1982,1988）提出了一个补充性的文献，她认为在一个具有舒适性的移动经济中，工作人员会选择在高度舒适的地区居住，愿意接受较低的工资和支付更高的租金。 Schmidt和Courant（2006年，第938页）证实了Roback早先的结果，并得出结论“国有娱乐场所的MSA百分比和地形变化（舒适度）对工资有负面影响......”。这就提出了一个问题：工资水平较低、贫困率较高（即工作贫困）是否能反映是空间劳动力市场均衡或劣势旅游业和娱乐业的作用？在包括失业问题在内的扩展解释中，Deller和Tsai（1999）发现人们不仅愿意接受较低的工资来生活在高端的舒适地区，而且还愿意接受失业时期生活在高端的舒适地区。但在Reeder和Brown（2005）的描述性分析中发现，乡村旅游业和娱乐业发展导致当地贫困率下降，并改善其他社会条件，如当地教育程度和健康水平（死亡率等）。

考虑到旅游业和娱乐业工作可能被认为是“不合格”的说法，加上人们愿意接受低薪工作并接受失业时期生活在高度舒适的地区的观点，可能会得出一个合理的结论，即通过旅游业和娱乐业来建设基础设施可能会导致贫困人口的贫困和收入差距扩大而导致更高的贫困水平。不幸的是，演绎理论只能使我们理解最终的结果，并且我们被迫从实证证据中得出归纳结论。在对农村贫困实证文献的详细回顾中，Weber和他的同事们（2005）发现，这种文献倾向于采取三种形式：在社会学文献中倾向于占主导地位的定性个案研究，基于微观数据如使用美国小组收入动态研究等资源，或使用市级或县级数据（如当前研究）的社区级数据。由于关于农村贫困的文献中使用的方法差异，很难得出明确的归纳结论。

本研究的目的是在严谨的实证前景下，探讨农村地区旅游业和娱乐业发展在贫困率变化中的作用。本文特别感兴趣的是在不同的农村地区，空间变化在改变贫困率中的决定性作用。在开发模型时，本文遵循Partridge和Rickman（2005,2007）以及他们对持续贫困乡村的研究，以及他们对美国贫穷地区的更广泛研究（Partridge＆Rickman，2006）。在2005年的研究中，Partridge 和Rickman 集中于确定不同类型的持续贫困乡村的一般模式，特别关注以就业增长为导向的地方政策是否可以减轻贫困。他们2007年的研究建立在2005年和2006年的研究基础上，通过使用地理加权回归来探索决定贫困因素的空间异质性问题。从他们的三项重叠研究中，Partridge和 Rickman 总体上得出结论，可以实施的具体地点政策可以帮助缓解严重的贫困。正如所料，在考虑了广泛的地方特色后，他们发现，从总体上来说，随着就业机会的增加，贫困减少了。根据GWR的结果，他们得出结论，持续贫困乡村的就业增长对减贫的影响比其他农村更大。他们没有解决的问题是所创造的工作的性质。

政策结论中的空间变化或空间异质性与Gunderson和Ng（2005）的结果一致。 通过使用分位数回归技术，Gunderson和Ng发现，全全局参数估计（如传统回归分析所产生的估计）掩盖了整个经济景观的重要差异。 他们得出结论认为，各国的政策担忧会有所不同。 Gunderson和Ng的工作以及Par-tridge和Rickman的工作表明，使用计量经济学方法来捕捉统计关系中的空间变化值得进一步检验。 有趣的是，与这项研究有关，Gunderson和Ng也发现依赖娱乐业的乡村的贫困率往往较低。

模型和估计方法

在这里本文有三个需要解决的问题。 首先是如何衡量旅游业和娱乐业，其次是“基础”模型的规格，最后是估算方法，称为地理加权地区。 每个都依次讨论。

（1）旅游业和娱乐业的测量

旅游业和娱乐业的测量基于位于佐治亚州雅典南部的美国农业部林务局研究站的荒野评估单位开发和维护的国家户外休闲供应信息系统（NORSIS）数据集的数据。虽然NORSIS数据集在1997年发布，但绝大多数数据都是从1990年开始的。建立这些测量的方法是由英国等人引导的。 Deller等人（2001），Marcouiller等人（2004），Kim等人（2005年），Gunderson和Ng（2006年），Deller和Lledo（2007年）以及Deller，Lledo和Mar-couiller（2008年）等人，使用主成分分析将一些旅游和娱乐变量压缩成一种单一的衡量标准然后被引入到统计模型中。四十三个单独的变量被压缩成六个索引。通过使用六个单独的指数，能够使用董事会定义什么是旅游业，什么不是旅游业。传统上，旅游业和娱乐业分为三大类：一日游者，过夜者和旅游业者（例如夏季旅游业房主）。通过使用六个广泛的措施，能够捕捉到所有三个分类的特征。

Gunderson和Ng（2006）在一项关于利用主成分建立旅游业和娱乐业测量方式的详细研究中发现了这种方法的一些局限性。首先，有许多方法可以用于构建主成分分析，理论不能提供任何有关何时或为什么应该使用另一种方法的方法。其次，如果将过多的变量引入到单个主成分中，则最终度量的解释可能会变得冗长而且难以解释。第三，在最终主成分中无法弄清应该保留哪些个体变量以及哪些变量要重新移动。 Gunderson和Ng（2006）指出，加载标准是任意的，而不是基于理论。第四，构建主要组件的每种方法都会产生许多单独的可能组件，并且没有选择另一个组件的理论标准。第五，主成分分析法假设线性关系，并且不能捕捉旅游业和娱乐业区域内的聚集效应。尽管存在这些困难，Gunderson和Ng得出结论认为，使用主要组件构建旅游业和娱乐业的测量方式的一般方法值得在文献中进一步考虑。

由于研究的重点是推广旅游业和娱乐业，所以模型着重于建造诸如高尔夫球场数量和露营地点数量等设施。天然的设施，如森林，湖泊和山区地形不是本文的重点，而是基于这些设施的旅游业和娱乐业。表1列出了主成分分析的结果。这些指数包括商业娱乐，水基，狩猎和捕鱼，高尔夫/网球/游泳，滑雪和文化/历史。商业娱乐旨在获取家庭娱乐活动，如小型高尔夫球场和自行车出租。最终指数解释了变量集中在46％的变化范围内，更高的指数与这些类型娱乐机会有着更大的供给相关联系。水基指数旨在捕捉依赖水上娱乐的企业供应，例如船只和独木舟租赁公司，游艇码头，帆船指导公司，潜水和浮潜公司。最终指数占所有变量变化的26.8％，同样，指数值越高表明这些类型企业的供应量越大。狩猎和捕鱼指数限制了专注于狩猎和捕鱼娱乐机会的供应公司和资源。索引中共有10个变量，索引解释了所有10个变量的18.4％变化。最终的指数受到钓鱼公司数量，步枪和手枪射程以及陷阱和双向飞碟射程的影响。高尔夫，网球和游泳指数组成的六个变量，该指数包含指数中所有变量变化的54.6％。与所有其他指数一样，该指数的较高值与较高供应的高尔夫，网球和游泳有关。滑雪指数限制了滑雪中心，度假村设备租赁公司和滑雪旅游运营商的供应量，最终指数占这些变量变化的60.9％。最终的指数考虑文化和历史景点，包括博物馆数量以及历史名胜等。最终指数解释了所包括的六个变量的53.7％的变化。

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