经济、文化、地理视角下中国入境游的影响因素研究

陈 艳

（四川大学 旅游学院，成都 610207）

《世界旅游经济趋势报告》显示，自2011 年以来，旅游总收入增速一直领先于GDP 增速。而中国的入境旅游在2008 年金融危机的影响下开始进入缓慢增长期，与持续火爆的出境游市场形成鲜明的对比。近年来，旅游贸易逆差达到2370 亿美金。鉴于入境游“不温不火”的现状，探索中国入境游的影响因素并发现潜在客源国成为重振入境游市场的重要研究问题。

距离是影响多种形式人类行为的重要因素[1]，是研究者构建空间决策模型、探索人类行为规律的重要变量。针对入境游开展的相关研究中，距离被认为是旅游者空间感知的重要组成部分、形成认知地图的信息来源、影响行为一项的约束性条件[2]。在跨境旅游活动中，涉及因素广泛、多样。政治、经济、社会、技术、媒体和产业[3]、文化、地理、交通、信息、环境等因素均可对客源国出境旅游产生影响。然而现有研究更侧重于以上因素单一距离的研究，单一距离虽能影响旅游者行为，但它只能从某一层面为旅游者提供决策依据。只有引入多维度距离，才能更好的解释旅游者目的地选择行为。

因此，本文回顾了距离因素与入境游的相关研究，选取了文化距离、地理距离、经济距离三个因素并对其进行量化，采用面板数据对距离和入境游人数进行数据建模，实证分析文化距离、地理距离和经济距离对我国入境游的影响。

一、文献综述

旅游学界对旅游目的地吸引力的研究首先从地理学角度出发，并引入引力模型，该模型由克朗普提出[4]，主要变量包括目的地资源、接待能力等旅游吸引力方面的指标，以及客源国与目的地国家之间的距离。学术界在考察地理因素时，常采用地理距离的测量方式有两种：一是根据是否存在共同边界而设置虚拟变量的方式研究[5]；二是利用国家首都或重要城市之间的球面距离来代表地理距离[6]。地理距离对于入境游的影响主要是因为地理距离造成交通成本的上升，但随着交通的发展便利，地理距离不足以体现交通成本和时间成本，因此，地理距离需要引入新的测量方式。

文化对于旅游者行为的影响从20 世纪80 年代末期开始得到关注并且研究逐渐增多[7]。对于文化距离以往文献多采用基于Hofstede 文化模型的多维度文化距离模型并利用Kougut 和Singh的文化距离公式进行测量[8-9]。在文化距离与入境游的研究中，有两类相反的研究：Makercher 等以到香港旅游的游客为样本，证实了来自文化距离较大客源地的旅游者更倾向于为了文化体验而到港游玩，而来自文化距离较小的客源地的游客对文化体验反而不太感兴趣，因此得出文化距离越大，反而容易成为游客选择出游目的地的重要影响因素[10]。而Ng 等则以新西兰入境旅游为例，对感知文化相似性进行了研究，数据结果表明来自文化越相似国家的旅游者，来新西兰旅游意向越大[11]。基于这两类观点，周玲强和刘祥艳等人做了更为全面的研究[12-13]，提出文化距离与跨境旅游流呈倒U 型关系，说明文化距离既不是单纯的正向或是负向影响旅游流，而是存在着一个临界点。可见学术界对于文化距离的影响仍存在争论，究其原因在于文化差异既可以吸引旅游者、满足旅游者求新异心理的重要因素，又可以通过语言障碍、文化冲突、不确定性等因素对旅游者形成阻碍[14]。本研究也引入文化距离变量，在控制其他变量的情况下，分析文化距离对于入境游的影响。

在经济距离对于旅游行为影响的研究中，经济距离的衡量标准没有统一定论。例如王聪等人在研究经济距离与入境游的关系时[15]，采用的是Harrigan et al[16]的做法，利用地理偏远度来测算；朱江丽在研究制度距离与文化创意产品出口之间的关系时，经济距离指标参考美国Heritage 发布的世界经济自由度报告来衡量经济距离[17]。同时，更多的研究侧重于经济绝对水平带给旅游的影响，例如旅游价格，客源国经济水平等因素，而经济水平差距带给旅游的影响还存在一定的研究空间。

综上，关于距离因素对入境游研究已经取得了一定的成果，对本文具有一定的借鉴意义，但也存在以下几个问题：（1）文化距离对入境游的影响，研究的结论相悖，没有统一的标准。究其原因，可能是目前的研究并没有考虑到其他的距离变量，因此本文将地理距离，经济距离与文化距离在模型中统一分析。（2）经济与入境游的研究还存在一定的提升空间，目前较多的研究仍聚焦于经济绝对水平而忽视经济差距带来的影响，因此笔者引入经济水平差距指标，研究经济距离对入境游的影响。（3）在以往的研究中，地理距离多采用实际距离，而忽视交通的发展带来的便利。因此，文章在地理距离的测量上，引入航班飞行时间，来完善以往地理距离对于入境旅游的影响。

二、实证研究设计

（一）样本选择

考虑到数据的可获得性和代表性，最终选取了28 个国家作为研究样本（表1），覆盖90%的客源国。此外，从空间分布上看，选取的客源国主要位于欧洲，亚太和美洲，和中国旅游市场整体结构一致。本文研究的区间为1997 年-2016 年期间20 年的数据，截面包括28 个国家或地区，数据来源于1997 年-2017 年《中国统计年鉴》。

表1 样本国家／地区一览表

（二）变量与数据说明

根据研究目的，本文选取入境旅游人数作为被解释变量，选取地理距离、文化距离、经济距离作为解释变量，选取旅游相对价格，非典疫情、金融危机虚拟变量为控制变量。

1.被解释变量

入境旅游人数（Tourism arrivals，TA）。入境旅游人数相对于旅游外汇收入而言被重复记录的几率较低，通常通过出入境、住宿登记等方式获得，能较好地反映中国入境旅游情况。

2.解释变量

（1）地理距离（Geographic distance，GD）以往多采用两国首都之间的球面距离，但随着交通的发展，航班数量和航班时间能更直观地表示两地的旅游时间成本。本研究采用国家首都之间的最短的航班时间来衡量地理距离，数据来源于携程旅行网航班飞行时间数据。

（2）文化距离（Culture distance，CD）采用Hofstede 文化模型。Hofstede 的文化模型为跨文化研究提供了早期的理论基础，是世界上公认的最具影响力和应用最多的文化理论模型[18]。其中包含了六个维度：权利距离（PDI）、集体主义（IDV）、性别气质（MAS）、不确定性避免（UAI）[8]、长远考虑（LTO）[19]、放任（IND）[19]。本文使用马氏距离方法测算文化距离：

CDab表示国家a 和b 的文化距离;Ia是一个m×1 的向量，代表国家a 在m 个文化维度上的得分;S 是m 个文化维度得分的方差协方差矩阵。

（3）经济距离（Economic distance，ED）在本文中用的经济水平差距来衡量。用客源国与我国的人均GDP 的比值来表示经济距离，计算公式如下：

分子代表客源国的人均生产总值，分母代表我国的生产总值。ED 越小，说明客源国和我国的人均生产总值差距越大，且客源国的人均生产总值远小于我国人均生产总值；ED 越大，也说明客源国和我国的人均生产总值差差距越大，且客源国的人均生产总值远大于我国人均生产总值。

本文所使用的变量说明及数据来源见表2.

（三）模型构建

根据已有研究成果，本研究借鉴已有成熟的国际旅游人数函数的基本形式，重点考察在客源国不同收入水平下，距离对入境人数的预测效果，为了消除异方差，构建线性对数模型如下：

SRS 和OP 分别表示2003 年的非典疫情因素和2008 年的奥运事件因素，为虚拟变量，故采用原变量形式。2003 年SRS=1，其余年份SRS=0。2008 年OP=1，其余年份OP=0。

TAt表示t 年客源国前往中国的旅游人数，CD表示两国的文化距离，GD 表示两国的地理距离，EDt表示t 年两国的经济距离。pricet表示t 年客源国相对于中国的居民消费指数，用两地的CPI之比来衡量[20-22]。μj为个体差异项。ε 为误差项。

表2 变量说明与数据来源

三、实证检验结果

（一）描述性分析

表3 是中国与28 个国家和地区在地理距离和文化距离的排名。依据地理距离排名，排名依次是亚洲国家、欧洲国家、北美和大洋洲国家。依据文化距离排名，亚洲国家与中国的文化较近，欧洲国家与中国的文化距离较远。

表3 地理距离与文化距离

排序地理距离客源国 指标（分钟）文化距离客源国 指标8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22马来西亚印度尼西亚俄罗斯芬兰瑞典丹麦德国荷兰法国比利时奥地利英国意大利印度西班牙410 470 480 520 580 600 640 640 660 660 660 680 680 720 720瑞士泰国马来西亚英国日本意大利西班牙加拿大俄罗斯巴基斯坦芬兰新西兰法国丹麦美国3.28 3.35 3.35 3.69 3.72 3.81 3.83 3.94 3.98 4.06 4.10 4.20 4.34 4.48 4.51

排序地理距离客源国 指标（分钟）文化距离客源国 指标23 24 25 26 27 28瑞士美国澳大利亚加拿大新西兰葡萄牙780 800 860 900 900 970荷兰瑞典比利时奥地利澳大利亚葡萄牙4.52 4.56 4.56 4.6 4.68 4.79

（二）估计方法的选择

为避免出现伪回归，本文在建模之前将各变量分别进行LCC、ADD 单位根检验，均拒绝原假设，说明序列平稳。再根据F 检验和LM 检验结果，P值均小于0.05，拒绝原假设。因此可以判断存在个体效应，因此普通混合回归模型不适用该研究。最后因数据中文化距离、地理距离是不随时间变化的常量，所以应选择随机效应模型。

使用R 软件，全样本模型和分区域样本模型的F 检验和LM 检验结果见表4。

表4 面板数据模型设定检验

（三）实证结果分析

表3 分别展示了加入不同距离模型的回归结果。

在考虑控制变量的情况下，模型1-模型3 分别单独考虑文化距离、地理距离、经济距离；模型4 考虑经济距离的二次项；模型5 综合考虑文化距离、地理距离、经济距离变量。

模型回归结果如表5 所示。

表5 回归结果

（1）文化距离的回归系数为-1.57 且在10%的 水平下显著，表明国家之间文化越相似，在跨境旅游活动中的吸引作用就越大，支持了“文化相似-吸引”说[12]。从地理距离角度，地理距离的回归系数为-1.41 且在1%的水平下显著，说明地理距离带来的交通成本和时间成本仍然显著影响跨境旅游目的地的选择，到我国航班飞行时间越长的客源国，来我国旅游人数越少。从经济距离角度，经济距离的回归系数为-0.53 且在1%的水平下显著，说明客源国与我国的经济水平差距越大，来我国旅游的人数越少。模型4 展示了经济距离的二次项的回归结果，回归系数仍然为负值，说明经济距离与我国入境游人数之间存在倒U 型关系，客源国的人均GDP 远小于或是远大于我国人均GDP，都会造成来我国入境旅游人数的减少。

（2）在模型5 中，综合对比三种因素对中国入境旅游的影响，地理距离的影响程度大于文化距离和经济距离，且文化距离不显著。说明地理距离是影响客源国来我国旅游的最主要的因素，客源国与我国的地理距离每增加1%，来我国入境旅游人数则会减少1%。

（3）从控制变量角度分析，客源国目的地的相对价格水平对入境旅游具有正向影响。根据回归结果，相对旅游价格每上升1%，入境旅游率增加1.14%。说明客源国相对中国的旅游价格越高，越会来中国旅游。2008 年我国举办的北京奥运会同时也对我国入境游产生了重要正向影响，影响程度在0.2%左右，说明体育赛事对跨境旅游有着一定的促进作用。除此之外，2003 年爆发的非典疫情危机对中国入境旅游具有一定的负面影响，回归系数为-0.6%，说明旅游业是极易受到危机事件因素影响的行业。

四、启示与展望

（一）启示

（1）地理距离因素在跨境活动中有重要的阻碍作用，中国和客源国之间的绝对距离是无法改变的，但是相对距离是可以改变的。改变的方式有两种：一是增加更多的航线，升级航空飞行技术，缩短两地之间航班时间；二是降低两地之间的交通成本。同时，我们更应该将在地理位置上与中国接近且交通便利的国家作为我们的重要客源国，例如“一带一路”沿线国家和高铁能直达的国家。

（2）重视海外市场的文化与中国的文化关系，积极应对文化距离产生的负面效应。要积极了解不同客源国的文化特点，针对不同的客源国的社会文化特征实施不同的营销策略和产品组合，通过赛事、影视剧、文艺演出及其他文化宣传途径降低游客对中国文化的陌生感。引导游客对中国文化产生兴趣和猎奇心理，促使来华深度了解中国文化[23]。

（3）重视特殊事件对旅游业的影响。体育赛事、文艺演出等事件可以促进客源国来我国旅游的动机，为此我国应积极申办国际赛事，不仅能够提高国际地位，更能增加旅游创收。同时，危机事件的应对也不容忽视，危机事件的产生将影响人们的出行安全，从而阻碍游客出游动机。因此，我国应积极完善危机事件应对策略体系，以防危机事件带来的负面影响。

（二）展望

文章从距离角度，分析了文化距离、地理距离、经济距离对中国入境游的影响因素，但仍然存在研究不足。首先，模型未考虑能体现旅游资源的变量，在后续研究中，可以考虑将中国旅游资源，旅游接待设施等变量增加到模型中。其次，模型中未考虑客源国的人口规模和人口数量，因此在用入境人数作为被解释变量时，回归结果并未解释由于客源国本身的人口数量所带来的差异原因。