对外开放背景下我国旅游服务贸易竞争力影响因素的实证研究

孙安冉

一、引言与文献综述

现如今越来越多的人不满足于单纯的物质生活，选择通过旅行丰盈自己的精神生活，这一需求拉动了旅游服务贸易的飞速发展。 2007～2018 年我国旅游服务贸易总额从670.2亿美元增长到3161 亿美元，2007～2014 年其国际市场占有率(IMS)一直保持在4.5%左右，但从2015 年以后下降到3%以下，旅游服务贸易逆差扩大，国际竞争力疲弱。 故如何提高我国旅游服务贸易的国际竞争力? 其受哪些因素影响? 上述问题的深入研究无疑对我国旅游服务贸易的发展具有重要意义。

目前已有学者对中国旅游服务贸易竞争力的影响因素展开了研究。 周经、吕计跃通过多元回归分析发现，旅行社数量和旅游交通对提高我国旅游服务贸易竞争力有促进作用。 王春梅发现旅游品牌、旅游资源及其科技含量等是制约贸易竞争力的因素。 耿献辉、张武超发现星级酒店、人力资源、贸易开放度和外商投资能够显著地提高旅游贸易竞争力，而汇率和自然灾害对其具有抑制作用。 李志伟、赵志峰通过灰色关联度分析法发现政府、人力资本和资金投入是影响旅游服务贸易竞争力的主要因素。 郭明英基于扩展引力模型发现贸易国双方的人均GDP、地理距离、自由贸易协定、相对贸易自由度会影响贸易竞争力。

本文基于2007～2018 年的时间序列数据，依据波特“钻石”模型理论构建综合指标，采用主成分分析和回归分析方法，分析我国旅游服务贸易国际竞争力的影响因素，寻求提升我国旅游服务贸易国际竞争力的策略。

二、实证研究设计

(一)理论依据

根据迈克尔·波特的“钻石”理论模型，把影响旅游服务贸易竞争力的因素分为生产要素、旅游需求条件、旅游服务相关及支持产业、旅游服务企业的战略结构和同业竞争、政府政策和机会五大要素，各因素共同作用影响着我国旅游服务贸易的国际竞争力。 如图1 所示：

图1 波特“钻石”模型

(二)指标选取

生产要素。 分为初级生产要素和高级生产要素，初级旅游生产要素包括旅游自然资源和人文资源、初级旅游人力资源、资金等；高级旅游生产要素主要是交通通信等旅游基础设施和高级旅游人力资源、科研机构等。 选取的指标有风景名胜区面积X1、旅游从业人数X2、高等旅游院校学生数X3。

旅游需求条件。 旅游市场需求包括国内市场和国际市场，国内外旅游需求量的上升直接带来收益的增加，并促使旅游生产要素进一步扩张，对旅游服务贸易竞争力具有积极影响。 波特指出，本地游客是激发企业创新力的重要优势，国内需求市场是拉动产业发展的动力。 选择的指标为国际旅游收入X4和国内旅游收入X5。

旅游相关及支持产业。①数据来源：国家统计局《国家旅游及相关产业统计分类(2015)》。包括提供旅游出行、金融、教育等辅助服务和政府旅游管理服务。 与我国旅游业相辅相成，形成一条完整的旅游服务“产业链”，对贸易竞争力的提升发挥着重要作用。 选取的指标有我国服务贸易总额X6、第三产业占GDP 比重X7、星级饭店数量X8和航线条数X9。

旅游服务企业的战略、结构和同业竞争。 业内竞争能够迫使企业不断创新管理模式，改进企业经营战略，提高自身运作效率，是推动企业走向国际市场的重要支撑。 旅行社是国内旅游服务企业的主要存在形式。 采用的指标为旅行社数量X10。

政府政策和机会。 例如，对非物质文化遗产等旅游资源的保护，降低外国游客及货物的准入门槛等，都会影响贸易竞争力。 选择的指标为旅游服务贸易开放度(TSO)指数X11，表示一国经济增长对国际旅游服务贸易市场的依存度，计算公式为 TSO＝(Sx+Sm)/GDP，其中Sx、Sm 分别为一国旅游服务贸易的出口额和进口额，GDP 为国内生产总值。

旅游服务贸易竞争力。 指的是我国旅游服务能够吸引世界其他国家需求和投资，使得我国旅游服务增加值及对GDP 贡献率持续增长的能力。 选取的指标为我国旅游服务贸易总额Y。

以上数据均来源于中国国家旅游局、中国国家统计局、中国商务部、WTO International Trade Statistics。

(三)主成分分析

为避免存在多重共线性影响回归分析的准确性，故先采取主成分分析法。 对所有数据取自然对数以消除异方差的影响，然后进行KMO 和SMC 相关性检验，得到KMO 合计值为0.7029，大于临界值0.6，SMC 值均大于0.98，表明解释变量之间高度共线性，适合做主成分分析。 见表1：

表1 SMC 和 KMO 检验

进而对各指标进行主成分分解，获取特征值、方差贡献率和累计方差贡献率，见表2：

表2 特征值和累计方差贡献率

由表2 可知，主成分1 的累计方差贡献率为85.15%，特征值大于1，基本可以用来解释所有指标信息。 故将主成分1 作为评价旅游服务贸易竞争力影响因素的综合指标，用F表示。 然后提取主成分因子，通过对载荷矩阵进行旋转，得到成分得分系数，见表3：

表3 得分系数

由此，得到主成分F的函数表达式：

F＝0.3193lnX1+0.2741lnX2-0.1877lnX3+0.3048lnX4+0.3223lnX5+0.3217lnX6+0.3189lnX7-0.3154lnX8+0.3247lnX9+0.3086lnX10+0.2924lnX11

(四)回归分析

利用主成分分析得到的综合指标F，对我国旅游服务贸易总额Y取自然对数后，建立lnY与F的线性回归模型，得到方程：

lnY＝-0.4646+0.4916F

其常数项和F均通过了t检验，在0.05 水平下显著，调整后R2为0.9689，说明综合指标F对我国旅游服务竞争力有较好的解释能力，模型拟合度好。 最终将F的表达式代回lnY与F的回归方程，得到各指标与lnY的关系式：

lnY＝-0.4646+0.1570lnX1+0.1347lnX2-0.0923lnX3+0.1498lnX4+0.1584lnX5+0.1581lnX6+0.1568lnX7-0.1551lnX8+0.1596lnX9+0.1517lnX10+0.1437lnX11

三、实证结果分析

波特“钻石”综合指标F每增加一个百分点，竞争力上升49.16 个百分点，影响显著；其中星级饭店数量和高等旅游院校学生数与竞争力呈负相关，但不能直接断定其会降低我国旅游服务贸易竞争力，进一步分析发现：2007 ～2018 年我国高等旅游院校学生数和星级饭店数量大致逐年递减，故产生了负效应。 风景名胜区面积、旅游从业人数、国际旅游收入、国内旅游收入、我国服务贸易总额、第三产业占GDP 比重、航线条数、旅行社数量、服务贸易开放度9 个指标均具有正向带动作用，作用效果小且相近，各指标每增加一个百分点，贸易竞争力大约上升0.15 个百分点。

四、结论与建议

基于波特“钻石”模型，通过主成分分析和回归分析，探究了我国旅游服务贸易竞争力的影响因素，结果表明：“钻石”五大综合要素对我国旅游服务贸易竞争力的提升具有显著促进作用，其单个指标的影响力较弱。 其中星级饭店和高等旅游院校学生数呈递减态势，故与竞争力之间为负向关系，因此我国应加快培育高级旅游人力资源，增加星级饭店数量，以高端旅游服务来提升其国际竞争力。 具体提出以下几点建议：

第一，加大旅游业高级人才培育力度，鼓励更多高等院校开设旅游专业，增加旅游教育及相关科研经费。

第二，加强旅游从业人员岗前职业培训，提高旅游决策人员、管理人员尤其是服务人员素质，以高质量服务增强竞争力。

第三，支持餐饮、交通通信等上下游产业发展，完善基础设施，提升国内酒店档次，增加星级饭店数量，形成国内高端旅游服务的品牌效应。

第四，进一步加深我国服务贸易对外开放程度，调整服务贸易出口结构，以整体发展带动局部发展，从深层次上提升我国旅游服务贸易竞争力。