旅游服务贸易促进经济增长的经验研究

马 琪

(安徽城市管理职业学院 商贸管理学院，安徽 合肥 230011)

从先天条件看，中国地域辽阔、历史悠久自然景观与人文景观较多，5A级景区171个，最新联合国教科文组织数据显示，中国世界遗产45处，意大利49处，美国现有21处，印度30处，巴西19处，可以看出中国目前旅游产品丰富，既有文化遗产也有自然遗产，互补性强，具备发展成旅游强国的先天条件。2013年数据显示，中国入境旅游人数到1.29亿，旅游出口外汇收入482.4亿美元；同时期美国旅游业出口创汇达到1713.9亿美元，西班牙602.5亿美元，意大利439亿美元，德国412.7亿美元。从旅游资源看中国是旅游大国，从旅游服务贸易占经济体比重来看还不是旅游强国，为发现旅游服务贸易对经济增长的影响，本文立足实践从三方面展开：首先，从国家层面切入分析旅游服务贸易对中国经济发展的影响状况；其次，从省级层面探究旅游业发展的影响因素，了解旅游业发展的东、中、西态势；再次，立足客源国层面，分析旅游产品的需求对中国经济增长的影响。本文试图对以上问题进行探索，对中国旅游产业与经济发展关系进行全面分析，提出旅游服务贸易产业发展由大到强的建议。

一、旅游服务贸易促进经济增长的机制

(一)旅游产品的经济特征

消费、投资与出口是经济增长的动力之源，旅游服务贸易对经济增长的推动作用通过旅游创汇、旅游消费、旅游投资发挥作用。旅游业作为服务业的支柱产业，既有服务业的共性，又有旅游业的特殊性，共性是旅游服务贸易的实现形式相同包括跨境支付、境外消费、商业存在、自然人流动，特殊性是有产品特点决定的，包括产品生产消费的同时性，不可存储性等，产品贸易的进出口过程是以人的流动实现的，而非物的流动。[1](P21-29)出口是直接促进经济增长的，而进口是一种消费的漏出，所以改革开放初期中国为储备外汇实行了鼓励出口限制进口的旅游政策，旅游产品竞争较为依赖资源禀赋条件，所以通过贸易可以发挥比较优势，在国情、国力提高的情况下，中国又制定了以进口(出境旅游)带旺出口(入境旅游)的旅游政策，所以旅游产品进口对经济增长是通过影响旅游出口间接实现的。通过梳理相关贸易与经济增长的理论，结合旅游服务贸易相关知识，综合绘制出旅游服务贸易促进经济增长的机制框架。

(二)旅游服务贸易促进经济增长的构架图

从影响机制框架结构图1来看，旅游服务贸易对经济增长既有短期的效应，也有长期效应。短期效应表现在凯恩斯增长渠道，通过旅游出口增加国内消费，促进产业投资，在消费与投资乘数因子的促进下增加当前的GDP产出，长期来看一国的旅游服务贸易的发展还是遵循贸易发展的规律，在旅游业国家分工的背景下，充分发挥旅游资源禀赋外生因素，提高规模效率，促进技术进步等内生因素，在长期发展中不断积累人力优势、资本优势、技术优势，最终促进要素收益、资产配置、生产率提高，从整体增强一国旅游产业的竞争优势。

图1 旅游服务贸易影响经济机制框架图资料来源：梁峰：《中国旅游服务贸易发展研究》，华东师范大学，2010年，第131页。

(三)旅游服务业经济效应的作用机制

旅游服务贸易促进经济增长的中长期效应通过相应外生增长理论和内生经济增长理论实现，主要反映在要素的投入与全要素生产率的提高上面。一国经济产出通过生产要素不断投入和生产率提高来完成，Y=f(L、K、N、E)是常见的生产函数，其中L、K、N、E代表投入的生产要素劳动、资本、土地以及企业家才能等，公式表明生产要素的投入对于产出增长的制约作用，而道格拉斯的生产函数则从另一角度诠释了全要素生产率提高的核心作用，Y=AL＾αK＾β函数中A代表了要素生产率水平，资本和劳动对于经济增长所不能解释的部分是技术水平的提高实现的。贸易对于经济增长的贡献不仅体现在出口方面，更是体现在对于技术的升级换代以及人力等要素的生产率水平提高方面。不论是亚当斯密、李嘉图等人的古典贸易理论还是新兴贸易理论都认为贸易对于经济具有增长效应，要想在优胜劣汰的法则下生存就要不断在激烈的国内国际竞争中不断优化要素投入不断提高生产率水平发挥出特有的竞争优势，这有优势的获得可能来自国际分工，也可能来自于研发创新，不论何种方式对于经济增长的影响都是一个长期的潜移默化的过程。

二、旅游服务贸易对经济增长效应实证分析

(一)国家层面实证检验

1.数据说明与研究方法。为了变量的完整性和统一性，选取了2005-2018年数据为样本分析旅游创汇收入对GDP的推动作用，数据来源于EPS中国旅游数据库、中国宏观经济数据库、中国交通数据库。变量的选取主要来源于第二章理论分析中的旅游贸易需求理论、国际旅游流理论，以及竞争优势理论，计量过程选用时间序列OLS回归方法。[3](P46-52)具体变量如图2，涉及到金额的变量都用1978年的CPI指数进行平减，确保数据一致性。

表2 旅游服务贸易与经济增长变量说明

2.单位根检验。为了降低变量的异方差性，采用变量的对数形式，首先检验变量的单位根，看数据是否平稳，或者是否同阶单整。

表3 单位根检验表

从表中可以看出GDP变量对数形式与一阶差分都不平稳，travelagent变量一阶平稳，但是除GDP变量之外其他所有变量都是一阶差分平稳。在下文的计量分析中除了使用GDP变量之外，还使用了服务业业GDP进行计量分析，理由基于以下两点：第一，分别对GDP和第三产业服务业GDP进行回归，相互之间可作为一种稳健性检验，使得回归有效可信；第二，GDP与服务业GDP之间存在必然联系，是GDP的重要组成部分。

3.计量结果分析。通过以上讨论回归模型方式如下：

Yi=αi+βi+Xi+ei

被解释变量Yi为lgdp与lgdp3，解释变量为dlrevenue、dlexchange、dlcapital、dlabour、dlairplane。

表4的输出结果中，回归方程(1)与(3)的被解释变量是dlgdp，方程(2)与(4)被解释变量为服务业国内生产总值lgdp3，之所以这样设定是要用lgdp3对lgdp进行稳健性检验。从方程(1)的变量系数看，lrevenue的系数为1.718且通过t检验，[4]代表了创汇收入对于GDP增长的弹性系数；方程(2)中lrevenue的系数同样显著为1.827，这一结果吻合了上图1。通过与方程(1)比较发现旅游出口创汇对于第三产业的影响大于对GDP总量的影响，这是因为旅游业主要带动了交通、餐饮、金融等服务业的发展，在服务业中处于举足轻重的地位。方程(3)反映了旅游业的相关影响因子对于经济增长的影响程度，结果表明旅游业的资本投入对于GDP增长的弹性系数为0.503，劳动力投入对于GDP的弹性系数为0.495，汇率对于经济增长的影响的系数为-1.317，航班数量对于GDP的弹性系数为0.415，结果都显著；方程(4)的对比结果显示旅游业的各影响因子对经济增长的影响与方程(3)吻合符合预期假设。[5]

表4 计量回归结果分析

接下来把中国入境旅游客流按照性别、年龄以及洲别细分，分析不同客流对于经济的影响效应，有利于深层次了解旅游客流现状。

表5的设定与表4的分析类似，都是用lgdp3对与lgdp进行稳健性检验。从入境游客性别来看，不管男性还是女性对于GDP增长的弹性系数都通过显著性检验，系数分别为1.540、1.401；而游客性别对于lgdp3的影响也类似，男性的弹性系数为1.640，女性的弹性系数为1.491。从结果看男性游客对GDP的影响程度大于女性，这主要是因为来华旅游的游客中男性比例更高所致。

表5 按性别回归结果

入境游客按年龄可划分5个阶段，age1对应14岁以下游客，age2对应15-24岁游客，age3对应25-44岁游客，age4对应45-65岁游客，age5对应65岁以上游客。从计量结果看，各年龄段游客对于经济增长都存在促进作用，但是贡献程度存在差异，25-44岁游客对GDP增长的弹性系数最大为1.639，其次是15-24岁的年轻群体弹性系数为1.443，再次是45-65岁游客弹性值为1.381，贡献程度最小的是14岁以下以及65岁以上游客。根据结论可知，25-65岁年龄段是来华客源主体，小于14岁的未成年游客和65岁以上老年游客需要更多关注。

游客按洲别分为，美洲、大洋洲、欧洲、亚洲，非洲，与表6中按年龄段分析一样，五大洲对中国经济增长的影响都通过显著性检验，虽然弹性系数均为正但是对经济影响个不相同。结果显示亚洲游客对中国经济贡献的弹性系数最大为1.592，其次是美洲的1.520，再次是欧洲的1.490，澳洲和非洲跟随其后为1.368与0.757。亚洲游客对于中国经济的影响最为重要，由于区位优势的存在再加之文化差异小，所以做大亚洲周边国家的日常来华旅游尤为关键；欧美发达国家的游客收入高，来华旅游对其来说并非奢侈品，旅游已成为一种日常的休闲习惯，又由于直飞中国的航班便利，出行的决定容易抉择，但是由于距离远来华旅游的游客数量不及亚洲游客，所以对经济增长影响小于亚洲国家；[6](P56-65)澳洲同样为发达国家但是该地区游客对中国经济影响却落后于其他发达国家，表明对于开发澳洲游客还尚需努力；而非洲国家相对贫穷，来华旅游对他们来说是奢侈品，所以来华游客数量较少，对经济影响程度显然最小。

表6 按年龄段划分的回归结果

表7 按洲别分析结果

(二)省级层面实证检验

1.数据说明及研究方法。基于省份层面的计量检验采用包括北京、上海、天津、重庆在内的31个省份和地区的1998-2013年的面板数据，由于统计数据详略不一，年份有长有短，此处选择的变量与国家层面数据基本保持一致，但有所差别。GDP变量为各省市的国内产出，revenue为各省市旅游创汇收入；volume为各省市旅游入境人数；invest为社会第三产业投资规模，替代国家层面中的capital，因为capital的统计数据在省份层面缺失严重；exchange为人民币兑换美元的汇率；volume_student 为各省旅游院校人数；航线数量在省份层面缺失，此处用国内高速铁路里程替代变量为railway。数据来源于中国交通数据库、中国旅游数据库、中国宏观经济数据库、国研网以及国家统计局。

2．单位根检验

表8 数据ADF单位根检验

单位根检验的原假设为，序列存在单位根，所有变量都在10%的置信区间内拒绝原假设，表明数据都是平稳的，可以直接进行回归分析。

3．计量结果分析。模型设定如下：

Yit=αi+βiXit+eit

被解释变量为lnGDP，解释变量为lnrevenue、lninvest、lnstudent 、lnrailway、lnexchange。此处分别对模型进行面板数据固定效应与随机效应分析，然后进行豪斯曼检验，判定模型适合那种方法。经过豪斯曼检验发现，结果仅以0.0057的极小概率接受使用随机效应模型的原假设，所以接下来模型就用固定效应模型进行回归分析。

表9 省份面板样本计量回归结果

表中回归方程(1)是lnGDP对相关变量的面板固定效应回归，显示创汇收入在省份层面也显著促进经济增长，资本、劳动力以及汇率变量符合预期。回归方程(2)用旅游入境人数作为旅游创汇收入的工具，使用工具变量法回归对第一列做稳健性检验，结果显示创汇收入对经济增长依然为正。

表10 东、中、西样本数据回归结果

按照国家对东部、中部、西部的划分，进行了分样本分析。其中东部包括，北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部包括，山西、吉林、黑龙江、安徽、河南、湖北、湖南、江西；西部包括，四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古。从结果看，旅游服务贸易发展对中国东、中、西经济发展的作用有差异，创汇收入对经济增长促进作用东部大于中部，中部大于西部，可以看出发展旅游业从目前来看并没有缩小地域经济发展差距，反有扩大之势。[7](P42-48)

(三)客源国层面实证检验

1．数据说明以及研究方法。需求角度分析立足于客源国层面，主要研究来自客源国的入境人数与中国经济增长的关系，以及入境人数受到客源国哪些因素影响。这里面板数据选取2004-2018年中国入境旅游的11个典型国家，包括日本、马来西亚、新加坡、泰国、英国、法国、意大利、瑞士、瑞典、美国、澳大利亚。之所以选取以上11个国家基于两方面原因考虑，第一，这11个国家在2004-2019年之间没有缺失值；第二，在有数据可查的分国别入境客流中，以上所选国家客流量大，排名靠前，具有代表性。具体变量包括，GDP表示中国经济增长；volume表示各国入境人数；exchange表示各客源国货币相对人民币的汇率；GDP_per 表示客源国生活水平状况；distance表示中国与客源国之间距离。数据来源EPS旅游数据库、国研网、国际货币基金组织(IMF)统计数据库，国家统计局数据库。

2．单位根检验。通过对lnGDP检测发现不平稳，但是一阶差分项DlnGDP是平稳的序列，lnvolume序列是平稳的，为了避免 不平稳的伪回归，被解释变量选DlnGDP，表示GDP的增速，解释变量为入境人数lnvoume。

3．计量结果分析

表11 客源国面板回归结果

从表中回归方程(1)可以看出，客源国旅游客流与中国经济增长存在显著正效应但是作用不强，弹性系数为0.027。回归方程(2)使用工具变量法回归，作为对方程(1)稳健性检验，此处用客源国国内人均GDP，客源国货币与人民币汇率以及客源国与中国之间距离作为入境人数的工具变量，结果仍然显示为正效应。回归方程(3)检验客源国入境流量如何受到生活水平、汇率、距离等因素的影响，结果显示客源国人均GDP的增加可以提高中国入境旅游人数，同时旅客流量也服从距离衰减规律，系数为-2.452，但是汇率的系数为0.362且显著与预期相反，主要原因是样本选择的11个客源国基本都是发达国家，人均收入水平较高，对于汇率变化不敏感，收入水平的提高带来的出游动机超过了汇率上升带来的阻碍，因此出现了汇率上升但是出游人数却在增长的现象。

三、实证分析结论

(一)国家层面

“以出境带旺入境”的策略在实证上分析上的到了支持，数据经过了对数平稳性处理，出境旅游人数对于入境旅游人数存在促进作用，两者之间的弹性系数为1.303，表明政策在实践中发挥了积极作用。但是从脉冲响应图来看，作用存在时滞大约为3-5年，但时滞过后效果明显。此外，从旅游服务业相关行业对于经济增长层面的实证结果来看，旅游创汇收入对于中国经济GDP的增长具有促进作用，弹性系数为1.718，旅游业资本存量、劳动力要素、出入境航线数量等都显著正向促进GDP增长，同时汇率对于经济增长存在显著负效应，弹性系数为-1.317。

此外把入境旅游客源按照年龄、性别、洲别等结构细分，分别得到不同结论。从入境游客按年龄划分的计量结果来看符合预期，25-44岁的来华游客群体对经济增长的贡献最大，65岁以上来华游客对经济贡献程度最小，表明25-65岁的游客才是来华旅游的主体，老年游客来华旅游则是一个需要多加关注的问题。从分性别的结果来看，女性游客相对与男性游客对中国经济增长的贡献要小。游客按洲别分析来看，亚洲游客作用突出，欧美发达国家的游客也至关重要，澳洲游客对中国经济的促进作用相对要小，需要进一步做大、做强，而非洲游客对于经济贡献最小，但是日后具有发展潜力需持续关注。[8](P39-46)

(二)省级层面

省份层面的计量分析结果同国家层面的数据分析相似，显示创汇收入在省份层面也显著促进经济增长，资本、劳动力，汇率、交通运输业等行业都显著促进经济增长。按照国家对地域的划分，对数据进行了东部、中部、西部分样本计量分析。[9](P32-45)从结果看，旅游服务贸易发展对中国东、中、西经济发展的作用有差异，创汇收入对经济增长促进作用东部大于中部，中部大于西部，可以看出发展旅游业从目前来看并没有缩小地域经济发展差距，反有扩大之势。

(三)客源国层面

结果显示客源国人均GDP的增加可以提高中国入境旅游人数，同时旅客流量也服从距离衰减规律，系数为-1.621，但是对于汇率变化却出现了正效应，主要原因是样本选择的11个客源国基本都是发达国家，人均收入水平较高，对于汇率变化不敏感。