比较优势、技术选择与自生能力

罗浩，陈仁

[摘    要]从“基层产业”的研究尺度，文章选择中国分省的酒店产业为对象，试图为新结构经济学的核心理论假说“比较优势、技术选择与自生能力”提供一个较为微观的实证检验，并为中国酒店业“高增长低效益”之谜提供合理的解释。研究构造了一个反映“技术选择是否遵循比较优势”的新指标“比较优势偏离度”，作为核心解释变量;同时，以星级饭店平均利润率来表征自生能力，作为被解释变量，建立面板回归模型，作为计量分析的基础模型，并从3方面对基础模型进行稳健性检验：模型设定和估计方法的替换、被解释变量代理指标的替换、核心解释变量代理指标的替换。基础模型以及各种稳健性检验的结果一致地揭示出，比较优势偏离度对产业的自生能力存在非常显著的负向影响。以动态面板模型系统广义矩估计结果为标准，一个地区的比较优势偏离度每提高一倍，当地酒店业平均利润率预期下降4.45%。

[关键词]比较优势偏离度;自生能力;基层产业;酒店业;新结构经济学

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006（2021）12-0013-13

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.12.007

引言

2001年加入世界贸易组织之后，我国经历了2002—2011年连续10年9%以上的经济高速增长，但与此同时，也带来了产能过剩、经济结构不合理、资源高消耗和环境高污染、收入差距和地区差距扩大等问题。2012年十八大后，党中央对上述问题高度重视，更加强调增长质量而非速度，自此中国经济增长进入平稳减速但更可持续的新常态，GDP增长率从2012年的7.9%逐年下降至2019年的6.1%1。然而，同期，我国旅游业总收入增长率却始终保持在10%到16%2之间，旅游业由此成为新常态背景下我国经济增长重要的新引擎，根据原国家旅游局和国家信息中心联合统计，旅游业对GDP的综合贡献率从2014年的10.39%上升到2019年的11.05%。然而，旅游业在高增长的背后，却长期伴随着效益低下的问题。以酒店业为例，1998—2019这22个年份中，全国星级饭店业平均利润率为正的年份10个，最高纪录为3.74%;利润率为负的年份12个，最低纪录为‒6.6%。面对旅游业长期高增长低效益的痛点，2014年印发的《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》明确要求，旅游业“加快转变发展方式”和“提质增效”。

而要转变旅游业增长方式，提升行业质量（生产率）和效益（利润率），首先必须探讨“高增长低效益”的原因。通常的解释是，20世纪90年代中期以后，我国旅游业从过去的卖方市场转变为买方市场，景区和酒店总体上供大于求，全行业过度竞争，从而导致效益低下，当然，个别年份也存在特殊事件的影响。这是总量上的解释，然而，它无法解释为什么“高增长低效益”长期并存，根据经济学理论，当一个自由进入退出的行业长期为低利润（经济利润为负）甚至负利润，必然会有很多企业退出该行业，留存企业也会减小规模，因此，行业会出现收缩而不是高增长。笔者认为，对“高增长低效益”更合理的解释是我国旅游业长期存在结构性失衡，即众多资本相对稀缺、远离主要客源市场的欠发达地区盲目效仿资本相对充裕、位于主要客源市场的发达地区，一哄而上地过度发展高端酒店、豪华度假区、大型主题公园和游乐园等资本密集型旅游大项目，它们由于偏离本地要素禀赋和市场条件而导致成本高企、需求不足，从而效益低下;而这些项目相当部分有地方政府或母公司的补贴，故而即使效益低下也很少会退出行业。

著名经济学家林毅夫教授建立的新结构经济学为笔者验证上述结构性解释提供了一个有力的理论工具，本文将尝试从酒店业的层面，为新结构经济学的核心假说“比较优势、技术选择和自生能力”（下文简称“自生能力”假说）提供一项实证检验。这项工作的理论意义一方面是为解释酒店业“高增长低效益”之谜提供了一个新的（地区和业态）结构性视角;另一方面，笔者也将论证酒店业作为一个统计上无法进一步细分的“基层产业”，比既有的新结构经济学实证文献涉及的研究对象更为适合直面和检验“自生能力”假说，从而为新结构经济学提供一个有力的经验证据，并试图实现旅游研究对经济学主流的“知识溢出”。而本文的实践意义是为治疗旅游业“高增长低效益”的病症提供政策启示。

在吸收了比较优势理论[1-3]和技术选择理论[4-6]的基础上，林毅夫等提出遵循比较优势的发展战略这一经济发展思想[7]。经过多年的持续研究，该思想不断丰富和扩展，形成发展经济学的一个新思潮“新结构经济学”。其核心理论建立在上述“自生能力”假说之上，其要点可以概括为：每一时点上，要素禀赋及其结構决定了一个国家的总预算及相对价格，进而决定着该国的比较优势;在一个自由、开放、竞争的市场经济中，一个企业或产业是否具有自生能力取决于它的技术选择和该经济的比较优势是否一致[8]。其中，自生能力定义为一个正常经营的企业的预期获利能力，即一个开放、自由和竞争市场中的企业的预期利润率，简言之，即自生的盈利能力。

包括林毅夫团队在内的一批经济学者围绕“自生能力”假说做了大量相关的实证检验，本文将在下一部分进行详细回顾和简要评论。然而，现有文献分别检验了“技术选择遵循比较优势与否”对国家和地区长期经济增长、地区差距、收入分配、城市化水平等因素的影响，但均未紧扣“自生能力”这一变量，正面检验“技术选择遵循比较优势与否”对企业或行业自生能力的影响。此外，现有实证工作均针对跨国或地区的整体经济、工业或制造业、部分大类产业，过于宏观，与“自生能力”假说指向的企业或微观产业层面相去较远，不可避免引起加总偏误[9-10]。笔者将指出文献中上述局限的可能原因并提出相应解决方案，从而率先尝试从较为微观的“基层产业”层面，直面“自生能力”假说，检验“技术选择遵循比较优势与否”对产业自生能力的影响。

1 文献述评

1.1 文献回顾

笔者主要回顾与新结构经济学“自生能力”假说有关的实证文献。

（1）一些文献在跨国层面进行了计量检验。如林毅夫通过42个国家的面板回归得出，遵循比较优势的战略有助于欠发达国家向发达国家收敛[11]。陈斌开和伏霖对发展中经济体的跨国分析证实，实施赶超战略的经济体，发生经济停滞的可能性更大，经济增长率也更低[12]。林毅夫和苏剑采用美、英、德、法、日和“亚洲四小龙”数据发现，经济增长方式的集约化程度是随经济发展水平的提高而提高的[13]。余熙和蔡秀玲基于95个发展中国家面板数据亦发现，各国的经济增长率与其技术选择指数呈现倒U型关系[14]。

（2）也有一些文献进行了跨国统计归纳或案例分析。林毅夫等分析认为，比较优势发展战略是日本和“亚洲四小龙”实现经济成功的核心所在，也是澳大利亚和新西兰跻身发达国家行列、阿根廷和乌拉圭倒退为中等收入国家的原因[15]。王丽莉和文一发现，中国改革开放后的工业化与成功跨越中等收入陷阱的日本和“亚洲四小龙”遵循着符合比较优势演变的产业升级路径;东欧、拉美国家则违背了以上工业化的发展顺序而陷入中等收入陷阱[16]。杨高举和黄先海也发现，与新兴工业化经济体的经历相似，中国的比较优势正从低技术产业向高技术产业转变，持续的技术创新将是中国避免比较优势陷阱的重要推动力[17]。一项经济史案例也为因地制宜的技术选择和发展路径提供了一个有力的旁证：整个19世纪，加拿大工业发展呈现出反映地方经济环境的日益多样化的形式;19世纪晚期，加拿大制造业主要是小型、农村、季节性、劳动密集型和手工业企业，但都有内部规模经济，在技术上有效率，而且做出了适合其经营环境的雇佣决策和技术选择[18]。

（3）由于国家之间存在要素流动性的人为障碍，地区层面实际上更适合检验“自生能力”假说。蔡昉和王德文发现，能否充分发挥本地比较优势，是解释中国东部与中西部地区差距的原因[19]。窦丽琛和李国平也证实，中国地区经济发展对比较优势的偏离是造成地区经济增长差异的一个重要原因[20]。劳均资本积累和技术进步是经济增长的主要源泉，林毅夫和刘培林运用中国跨省数据验证了，违背比较优势会减慢劳均资本积累和技术进步的速度[21]。工业化是经济发展的重要途径和标志，违背比较优势在工业部门突出表现为重工业优先发展的赶超战略，利用中国省际面板数据的计量分析发现：工业部门违背比较优势的发展战略将损害工业（无论是农村还是国有工业）的发展[22];將导致大量赶超企业缺乏自生能力，该省整体的GDP增长将受到负面的影响[23];重工业优先发展战略导致了更高的收入差距[24]和城乡差距[25]。一些学者进一步探讨了赶超战略损害经济绩效的机制以及赶超战略的政治经济学成因。李跃发现，地方政府违背比较优势的发展战略加剧了资源错配程度，造成当地资源配置效率损失、全要素生产率损失以及产出损失[26]。熊瑞祥和王慷楷则发现，党委书记晋升激励越强的地级市，越有可能扶持违背本地比较优势的产业;而产业政策偏向与本地比较优势越吻合，该产业的全安素生产率越高[27]。

（4）还有文献在开发区层面讨论了比较优势对产业发展绩效的影响。人们发现，开发区的设立是一种地区择优选择，开发区设立后，政策对禀赋具有比较优势企业的生产率提升幅度显著大于相对劣势企业[28];开发区的设立对区内企业TFP存在积极影响，这种“生产率溢价”并非由政府挑选高生产率企业所致，而主要通过提供更好的政策环境提升企业生产率[9]。当目标行业的设置符合当地比较优势时，开发区对制造业内部产业结构变动和目标行业各项经济指标的积极作用尤为明显[29]。国家出口加工区的出口鼓励政策使受扶持行业内企业的出口额显著提高，但该效应在原先没有比较优势的行业中并不存在[10]。

（5）现有文献多针对整体经济或工业、制造业整体进行研究，只有极少文献开展过分行业的研究。朱发仓和苏为华分别研究了农林牧渔业、工业、建筑业、交通通讯业、金融保险业和社会服务业的区域经济收敛性，结果表明：除中部工业外，其余各行业在东、中、西部都存在收敛性;行业在三大地区的收敛性是各地区按照自己的比较优势，因势利导、积极发展的结果[30]。现有研究多为宏观或中观层面，企业微观层面的文献鲜见，申广军利用中国工业企业数据库，证实违背比较优势的企业更容易成为僵尸企业[31]。

（6）旅游领域近年也出现了少量与新结构经济学相关或受其影响的文献。Algieri等发现要素禀赋模型可以很好地解释欧盟国家旅游业比较优势[32];熊元斌和常文娟探讨了不同阶段旅游服务贸易要素禀赋的特征，以及影响旅游服务贸易比较优势的因素[33]。罗浩等提出“旅游增长方式是否因地制宜”命题，并通过测算和对比旅游资源贡献率与旅游资源比较优势值，衡量中国各省旅游增长方式的适宜性，进而提出相应的旅游增长方式调整策略[34];戴学锋和庞世明运用新结构经济学，从要素禀赋结构的角度对旅行社业“小散弱差”的原因提出了新的解释[35]。不过，这些文献均未涉及对“自生能力”假说的检验。

1.2 现有实证文献的不足

综上所述，现有实证文献往往过于宏观，研究对象往往针对国家或区域的整体经济、整个工业或制造业、某些大类产业，势必会引起较严重的加总偏误[9-10]。一方面，林毅夫的自生能力概念是针对企业的，因此以微观企业为研究对象最理想。虽有少量文献采用中国工业企业数据库进行企业层面的研究，但该数据库的统计信息在2007年前后差异较大[28]，时至今日，绝大多数学者仍只采用2007年之前的数据[9-10，27-28]，对当下来说过于久远;即使在2007年之前，该数据库也存在样本匹配混乱、变量大小异常、数据缺失严重、测度误差明显、样本选择偏漏和变量定义模糊等严重问题[36]。而如果采用上市公司数据，其只能代表少数相对优质的企业，会造成严重的样本选择偏误。现有微观数据的重要局限可能是大多数文献不得不进行宏观研究的原因。然而，本文引入了介于微观和宏观之间的一个较为理想的替代方案，即采用最接近微观的“基层产业”层面，定义其为统计上不可进一步细分的产业，它与微观企业仅一步之遥，加总偏误最小。

另一方面，林毅夫的自生能力概念是以利润率衡量的，然而，现有文献指向的被解释变量往往是产出水平、增长速度、生产率、资源配置效率、收入分配、城市化等相对宏观的变量，而尚未见到直接以利润率为被解释变量的，因此，现有文献实际上均只是对“自生能力”假说构成间接的侧面的检验，而并未构成直接的正面的检验。这个缺陷与前一个缺陷是部分相关的，由于绝大多数文献是整体经济或大类产业的宏观研究，在这个尺度上利润率并没有统计，也缺乏经济涵义和统计意义。而在基层产业层面上，平均利润率则具有经济涵义和统计意义。例如，一个地区所有酒店企业的平均利润率可反映该地区酒店产业的整体经营绩效，也有可能受到该地区酒店业“技术选择是否遵循比较优势”（其要素利用结构是否遵循要素禀赋结构）的影响;然而，旅游业（把酒店、景区、旅行社3个异质性的基层产业合并在一起）的平均利润率则没有实际意义，大类产业乃至整体经济则更加如此。因此，本文以基层产业为研究对象，可以采用不同地区该产业的平均利润率为被解释变量，对“自生能力”假说进行直接的正面的检验。

对于检验“自生能力”假说而言，酒店业具有“不可进一步细分的基层产业、基本满足自生能力的前提假设、且有充分的面板统计数据”这3个独特的优势，同时满足这3个条件的产业十分鲜见，因此笔者选择酒店业这一“基层产业”，并从区域角度，实证检验“自生能力”假说。

2 比较优势偏离度的测量

检验“自生能力”假说，需构造反映“技术选择遵循比较优势与否”的指标，作为自生能力的核心解释变量。本文构造的比较优势偏离度指标得自文献中以下3个重要的相关指标的启发，吸取了三者的优点并克服其不足。

2.1 技术选择指数及发展战略偏离度

为了刻画一个经济体的发展战略对于其比较优势的偏离程度，林毅夫及其合作者提出了技术选择指数（technology choice index，TCI）并在此基础上构造发展战略指标，其构造简介如下[37-38]：

先定义产业的实际技术选择指数TCI为：

[TCI=Km/LmK/L]

上式中，[K]代表资本，[L]代表劳动，[m]代表制造业。

接下来定义理想的技术选择指数TCI*为：

[TCI*=（Km/Lm）*KL=ω>0]

TCI*（即[ω]）是一个正常数，代表给定要素禀赋结构下的最优TCI。

对上述两者相减或相除，可间接度量实际技术选择对比较优势的偏离[DS]

[DS=|TCI-TCI*|=|TCI-ω|]

[或者DS=TCITCI*]

减法中DS=0或除法中DS=1，表示技术选择遵循比较优势，不存在偏离。

目前，研究新结构经济学的学者大多采用上述方法，或者略有变化，或者直接采用TCI。

2.2 显性比较优势指数

Balasaa最早提出显性比较优势指数[39]，迄今仍在国际贸易实证研究中被广泛使用，并且是相关指标中应用最普遍的。根据本文的情境，该指标[RCA]可以写为：

[RCAij=Xij/XjXi/X]

式中，Xij是指i国j产业的出口，Xj是指全世界j产业的出口总和;Xi是指i国所有产业的出口总和，X是指全世界所有产业的出口总和。

杨高举和黄先海采用改进的Levchenko和Zhang方法测度综合比较优势[17，40]，不过，同RCA指数一样适于测度国际贸易中的比较优势，而且，该方法需要估计多个参数，涉及的变量和数据很多，现实中应用困难。

2.3 比较优势区位商

区位商是空间分析中计量各种对象相对分布的方法，区域经济学广泛采用这类指标来测度国民经济各行业在空间上的相对分布，并用以反映各地区各行业的比较优势。该指标[LQ]可以写成[41]：

[LQij=Lij/LiLj/L]或者[LQij=Lij/LjLi/L]

式中，Lij是指i地区j产业的产出，Lj是指全国j产业的总产出;Li是指i国所有产业的产出，L是指全国全部产业的总产出。

采用LQ的文献主要有陈钊和熊瑞祥、窦丽琛和李国平、胡浩然[10，20，28]。

2.4 对上述指标的简评

RCA和LQ测量了比较优势，但没有测量比较优势的偏离。两者形式上是一样的，都是区位商指标，只不过一个是国际、一个是区际，另外，前者是出口的相对份额、后者是产出的相对份额，但是两者都不能反映要素利用结构或要素禀赋结构。两者刻画的都是事后的显示性的比较优势，本质上是在出口市场或产业分布中实际体现出的竞争力，由于这种竞争力未必来自要素禀赋结构所决定的比较优势，也可能来自政府发展战略（如补贴）产生的扭曲，因此并不能代表与比较优势理论一致的真正的（事前的）比较优势。

林毅夫提出的TCI测量了比较优势，DS测量了比较优势的偏离，其公式在形式上与RCA和LQ相似，也屬于区位商一类的指标。但TCI实际上刻画的是产业的要素利用结构而非其禀赋结构，而且TCI立足于产业的维度但未体现区域的维度;此外，该指标以制造业资本密集度为基础，没有考虑到政府可能只扶持制造业中的部分产业，也没有考虑到非制造业。

2.5 本研究构造的比较优势偏离度指标

从一个地区要素禀赋角度观察，是“事前法”，实际上反映的是该地区潜在的比较优势;而如果从其显示出的实际要素投入角度观察，则是“事后法”[42]。前者衡量的是经济体或行业的要素禀赋结构，后者则衡量的则是其要素利用结构。如果两者完全吻合，则说明该经济体的发展战略或该行业的产业  政策是遵循比较优势的。但现实中，由于发展战略或产业政策的扭曲，要素利用结构可能会偏离要  素禀赋结构，从而在不同程度上违背比较优势，因此，比较优势偏离度（The degree of deviation from comparative advantage，DC）可以用要素利用结构对要素禀赋结构的偏离程度来衡量。前述TCI、RCA、LQ在形式上都属于区位商一类的指标，因此，笔者同样采用区位商的形式，将要素利用结构和要素禀赋结构分别定义如下：

要素利用结构：i地区j产业的实际技术选择

[TCIi=Kij/KjLij/Lj=Kij/LijKj/Lj]

要素禀赋结构：i地区比较优势决定的技术选择

[TCI∗i=Ki/KLi/L=Ki/LiK/L]

上式中，下标i代表i地区，下标j代表j产业，不带下标则代表全国整体。

上述两个指标越接近，表明实际技术选择与比较优势越吻合，反之则表明两者越偏离，因此，可以用两者之差来衡量比较优势偏离度，并且相对差距要优于绝对差距，另外，分母采取中点法。由此，定义比较优势偏离度DC如下：

[DC=|TCI-TCI∗|（TCI+TCI∗）/2=2|TCI-TCI∗|（TCI+TCI∗）]

当某省酒店业要素利用结构与其要素禀赋结构完全匹配时，DC为0。DC值越大，表示该省酒店产业的要素配置偏离其比较优势的程度越大。

3 模型、变量和数据

3.1 待检假说与基础模型

林毅夫的“自生能力”假说认为，如果一个经济体的发展战略遵循比较优势，则其企业具有自生能力，反之亦反。根据前文的论述，笔者将在“基层产业”酒店业中，从区域的角度检验该假说。如图1，本文待检假说为：一个区域的酒店业的技术选择越接近于该区域要素禀赋决定的比较优势，则该区域酒店业的整体经营绩效相对越好;换句话说，酒店业的技术选择越偏离比较优势，则当地酒店业的经营绩效越差。显然，这里的解释变量是笔者构造的比较優势偏离度DC;被解释变量为区域酒店业整体经营绩效，参考自生能力的定义，最理想的指标为区域的酒店业平均利润率（下文简称利润率或Profit）;出于稳健性考虑，也用生产率（劳动生产率或资本生产率）表示自生能力。

历年《中国旅游业统计年鉴（副本）》提供了全国和分省星级饭店业经营状况面板数据，包括固定资产、从业人数、营收、利润等要素投入、产出和经营效益指标。研究首先建立了一个静态面板回归模型作为本文计量分析的起点：

[Profitit=β0+β1∙DCit+j=2nβj∙Xj，it+εit]

上式中，Profitit是i省t年的星级饭店平均利润率，作为衡量自生能力的首选指标，是本模型中的被解释变量;此外，还用劳动生产率LPit或资本生产率KPit分别替代Profitit作为被解释变量。DCit即比较优势偏离度，是本文核心解释变量。Xj，it是一系列控制变量的向量，笔者查找了大量旅游经济学文献，得到以下可能影响酒店业经营绩效的控制变量：经济增长水平、旅游发展水平、旅游教育水平、酒店业所有制结构[43-47]。另外，考虑到产业的自生能力可能具有动态滞后性，笔者还将在上述模型的基础上，引入滞后一期的Profit作为控制变量，建立动态面板回归模型，上述各变量的定义和说明见表1。

3.2 变量说明与数据处理

CTSY（s）从1992年开始有星级饭店业经营状况的连续统计，但利润一项1993年才开始统计。另外，重庆1997年才成为直辖市，笔者将其数据并入四川。因此，研究采用的是1993—2012年30个省级行政区的面板数据1，在时间上恰好对应了邓小平“南方讲话”和社会主义市场经济体制确立以来的情况。为了克服异方差性，减弱不同指标量纲差异的影响，对各变量数据作对数化处理。

基准的被解释变量Profit为各省酒店业平均利润率。利润率是企业最终的财务成果，能直接反映出企业的自生能力。但酒店业有盈有亏，利润率时正时负，由于负值无法取对数，本文采取“归一化方法”，将原始的利润率数据均转换为正值，同时不改变数据的分布。

核心解释变量DC的计算需要全国和各省资本存量和就业人数的数据，以及全国和各省星级饭店资本存量和从业人数的数据。就业人数和星级饭店从业人数有直接的统计，但资本存量数据难以从统计资料中直接获取。全国和各省资本存量2000年及之前的数据直接采用张军等的估算结果[48]，2000年之后的数据则借鉴他们的永续盘存法继续推算，计算公式为：

[Kt=Kt-1（1-δ）+PtIt]

式中，K为资本存量，[δ]为资本折旧率，[P]为固定资产投资价格指数，I为投资流量。

CTSY（s）提供了全国及各省星级饭店固定资产原值数据，它是按当年价计算的各年新增固定资产的逐年累加，是存量概念，但它没有考虑价格变动以及折旧因素，需要进行一系列处理。首先，参考单豪杰和师博[49]，以t年固定资产原值减去[t-1]年固定资产原值来代表t年的I。其次，酒店业的折旧率无法找到，以薛俊波和王铮[50]计算的商业饮食业的折旧率均值0.0791作为替代。第三，以1992年固定资产原值作为基期资本存量K0的近似替代。最后，采用P（1992年=100）将各年全国星级饭店固定资产投资额I，转化为以1992年为基期的不变价;各省星级饭店的I分别以该省的P进行平减;全国及各省价格指数数据来源于《中国统计年鉴》及中经网数据库。

接下来，通过计算相关系数和方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF），发现解释变量之间的共线性处于可以接受的范围。此外，本文同时采用LLC、ADF和IPS 3种面板单位根检验，结果显示，各变量均是平稳的，符合回归估计的前定要求。继而采用Pedroni检验和Kao检验，结果均显著拒绝面板不存在协整的原假设。因此，比较优势偏离度与被解释变量之间存在长期关系，可以直接对模型进行回归分析。

4 计量回归及结果分析

4.1 计量回归方法

对于静态面板，依Hausman检验结果，选择固定效应模型（fixed effect，FE）估计。对于动态面板，先采取传统方法估计，包括混合模型（pooled ordinary least squares，POLS）、FE（依Hausman检验结果放弃随机效应模型random effect，RE）。然而，动态面板的控制变量中含有被解释变量的一阶滞后项，传统方法估计难免造成估计结果有偏、非一致，因此进一步采用广义矩方法（generalized method of moments，GMM）对动态模型进行估计。

动态面板GMM估计方法包含两种：系统广义矩估计（SYS-GMM）和差分广义矩估计（DIF-GMM）。首先，采用差分GMM方法，通过对回归方程进行一阶差分以消除固定效应影响，同时采用滞后变量作为差分方程中相应内生变量的工具变量进行差分估计。但是差分GMM容易受到弱工具变量和小样本偏误的影响，同时也导致样本信息的损失，工具变量的有效性减弱。因此，接下来采用系统GMM方法，同时利用差分和水平方程中的信息，并增加了一组滞后的差分变量作为水平方程相应变量的工具变量，从而消除了差分GMM存在的弱工具变量问题，提升工具变量的有效性。可见，SYS-GMM能够克服DIF-GMM的局限，更好地解决模型存在的内生性问题，因此，本文优先选择SYS-GMM方法，采纳其结果作为本文的标准结果。

最后，GMM估计结果是否有效，需要通过过度识别检验和序列相关性检验。对于前者，本文利用Sargan检验验证工具变量的有效性;对于后者，本文利用Arellano-Bond的AR（1）和AR（2）验证序列相关性，以保证GMM的一致估计。

4.2 回归结果报告

表2依次报告了静态面板固定效应估计、动态面板混合估计、固定效应估计、未考虑控制变量的系统GMM估计、考虑控制变量的系统GMM估计和差分GMM估计的回归结果。

模型1验证不考虑利润率的延滞作用时，比较优势偏离度对酒店业利润率具有显著的负向影响，系数为-0.017。模型2与3虽然将模型形式转化为动态面板模型，但传统的混合回归估计和固定效  应估计会因为内生性问题的存在而导致估计结果有偏。

系统GMM估计的模型4和5较之传统的估计方法更为合理，估计结果也更为可靠。结果显示，DC对酒店业利润率均存在显著影响。模型4未考虑控制变量，难免会夸大被解释变量与解释变量的关系。模型5加入控制变量后，DC估计系数为-0.0445，在1%的水平上显著，对酒店业利润率有非常显著的负向影响。利润率滞后项的回归系数为0.1214，在1%的水平上显著，说明当期酒店业利润率受到上期利润率的影响。旅游发展水平和经济增长水平的回归系数显著为正，符合预期。但所有制结构与旅游教育水平的系数却显著为负，与预期不一致，将在后文进一步讨论。

模型6差分GMM估计结果与模型5比较，相关变量的回归系数符号和数值未出现明显差异，说明系统GMM得到的结果是较稳健可靠的。GMM模型通过了过度识别检验和序列自相关检验，所以采用系统GMM和差分GMM的估计结果是有效的。

接下来，分别以资本生产率和劳动生产率代替利润率作为被解释变量进行回归，也是对表2结果的一种稳健性检验1。与表2中对利润率的影响类似，比较优势偏离度对酒店业资本生产率也产生了显著的负面影响，所有模型中DC的估计系数均为负，而且在静态模型和所有动态GMM模型中都   很显著，以系统GMM模型为标准，DC估计系数为-0.0277，在5%水平上显著。比较优势偏离度对酒店业劳动生产率同样存在显著的负向影响，所有模型中DC的系数均为负，除静态POLS模型外均显著，以系统GMM模型为标准，DC估计系数为-0.0157，在10%水平上显著。

综合来看，核心解释变量DC、自生能力滞后项、控制变量经济增长水平和旅游发展水平，在几乎所有模型中对3种自生能力指标均表现出稳健、显著并符合理论预期的影响;而所有制结构和旅游教育水平对3种自生能力指标的影响则存在一定差异，其中，对利润率的影响稳健且显著，但与预期不一致，对两类生产率的影响则不够稳健，其原因将在下一节详细讨论。

4.3 实证结果分析

本节基于上述系统GMM估计的结果展开分析，探讨比较优势偏离程度及其他因素对我国酒店产业自生能力的影响。

4.3.1    比较优势偏离度对酒店产业自生能力的影响

上述计量模型得到了一致的结果：比较优势偏离度对酒店业的利润率、资本生产率、劳动生产率均存在显著的负向影响。考虑到回归前自变量和因变量均取了对数，因此，自变量的系数实际上代表弹性，即DC每上升1%，利润率会下降0.0445个百分点，将两者均乘以100，则DC每上升一倍，利润率将下降4.45%;同理，DC每上升一倍，资本生产率将下降2.77%，劳动生产率将下降1.57%。结合前文的理论分析以及上述计量模型的结果，有理由相信一个地区酒店业的技术选择遵循其要素禀赋的比较优势，会带来自生能力的提升，实证检验结果完全符合理论预期。

长期以来，我国旅游业快速增长的同时，伴随着结构失衡、效益低下的问题。改革开放至今，我国出现过多轮“主题公园热”和“楼堂馆所热”，东部地区某些主題公园、高端酒店和度假区的成功引发各地竞相效仿、一哄而上，不顾本地禀赋结构和市场条件大量上马资本密集型高端旅游项目，导致旅游业版产能过剩和结构失衡。尽管中央三令五申，却屡禁不止，2020年，中央点名批评的贵州省独山县水司楼和湖北省荆州市关公像是较新的案例。21世纪截至十八大前，是我国历史上经济增长最快速的时期，星级饭店业利润率却经常徘徊在3%以下甚至亏损。十八大后中央严控公款消费，对我国酒店业尤其是高星级酒店产生较大冲击，2014年，全国星级饭店亏损额高达59.21亿元，其中四星级饭店亏损42.03亿元;2015年，全国星级饭店仍亏损14.26亿元;2016年全国星级饭店虽盈利4.71亿元，但四星级饭店仍亏损21.77亿元1。上述事实恰恰说明，各地高端酒店建设过度，离开公款消费则缺乏自生能力，常年亏损的高端酒店要么停业、倒闭（如前文所述，2013—2018年，全国营业的星级饭店逐年大幅减少），要么依靠财政或房地产收入的补贴来维持。

对于所有产业而言，生产是一个将生产要素的投入转化为产品（物质产品或服务产品）的过程，经济学中将生产要素精炼为劳动、资本和土地3种，其中土地通常视为固定不变的，而且为了简化，大多数时候通常只考察劳动和资本。每个地区的劳动和资本的相对禀赋不同，这种要素禀赋结构的差异就决定了当地的比较优势。根据要素市场供求关系，相对充裕要素的价格较高，相对稀缺要素的价格较低，对于一个地区的产业而言，理性的选择是在要素投入中更多使用当地廉价的充裕要素，而较少使用当地昂贵的稀缺要素，从而使产业整体的要素利用结构与当地的要素禀赋结构尽可能匹配，这样的好处便是使得要素投入的总成本尽可能低，在其他条件（即控制变量）相同的情况下（对于酒店业而言，最重要的当然是市场需求条件，因为它决定了酒店营收，本文中用经济增长水平和旅游发展水平来控制酒店业的市场需求条件，其中，经济增长水平决定商务公务住宿需求，旅游发展水平决定旅游住宿需求），行业利润水平（利润等于营收减去成本，营收相同的条件下，总成本越低则利润水平越高）可以达到尽可能高。

当然，并非一个地区酒店产业中的每一个具体酒店企业都要采用同样的要素利用结构，不是说一个劳动充裕、资本稀缺地区的所有酒店都只能是劳动密集型酒店，而是说一个地区的酒店产业的整体要素利用结构应遵循当地的要素禀赋结构，这样该地区酒店行业的平均利润水平（包括相应的劳动生产率和资本生产率）就较高，反之则当地酒店行业成本高企、效益低下。本文的实证分析结果明确地证实了上述理论逻辑。我国酒店业实践中，许多劳动充裕、资本稀缺的欠发达地区，出于形象工程、横向攀比、旅游地产操作和腐败等原因，脱离本地要素禀赋结构和市场需求条件，过多建设高端酒店和度假场所，导致酒店行业偏离比较优势的要素利用结构。由于成本高企、需求不足，这些酒店往往经营困难、效益低下，这正是我国酒店业长期存在“高增长、低效益”问题的结构性原因。这些酒店缺乏自生能力，往往需要政府或母公司通过公款消费或补贴等方式来扶持，而这种扶持造成了酒店的预算软约束，进一步弱化了其自生能力。故而十八大后，大量原来依靠公款消费支撑的高端酒店和度假场所难以为继，导致连续多年全国星级饭店业严重亏损。

4.3.2    其他因素对于酒店产业自生能力的影响

表3汇总了经营绩效滞后项、旅游发展水平、经济增长水平、所有制结构和旅游教育水平对酒店产业绩效的影响。

经营绩效滞后项对于当前的经营绩效具有非常大影响，无论是劳动生产率、资本生产率还是利润率的滞后一期，均在1%水平上显著，说明经营绩效的提升具有一定的动态持续性。一方面，前期的经营绩效会影响酒店管理者的决策，同时良好的经营状况也会促进投资的持续，从而继续推动酒店经营状况的提升;另一方面，适宜的技术选择未必即刻显示出经营绩效的提升，但是从长期的动态累积效应来看，其正向影响将会逐渐显现。

与预期一致，旅游发展水平和经济增长水平均对酒店产业自生能力有稳健且显著的正向影响，这两个变量在相当程度上控制了决定自生能力的需求侧因素。首先考察旅游业的影响，从直接影响来看，繁荣的旅游业能为当地酒店带来稳定的客源，直接提高酒店的客房出租率，提升经营业绩;从间接影响来看，旅游业的发展能改善当地的商务环境，继而促进该地区酒店业的发展。其次，经济增长水平同样会提升当地酒店业的经营绩效。其一，经济发展带动商贸活动，为酒店提供大量商旅客源;其二，持续的经济增长为酒店业投资提供了强大的资本支撑;其三，酒店业对经济环境非常敏感，因为星级饭店成本结构中固定成本比重较大，当经济环境恶化时，难以迅速降低成本。

酒店业所有制结构对资本生产率具有显著的正向影响，对劳动生产率的影响为正但不显著;与预期相反的是，该指标对酒店业平均利润率产生了消极影响。因此，应辩证看待外资酒店进入对于酒店业自生能力的影响。一方面，外资酒店通常在品牌知名度和经营管理水平上具有较强竞争力，并通过积极的示范效应提升本土酒店的资本运作效率，同时，外资的参与也缓解了酒店业发展的资金瓶颈问题。另一方面，外资酒店中相当部分采取中外合资或合作形式，最核心的经营理念、管理技术、运营模式仍掌握在跨国酒店集团内部，知识外溢和技术转移效应较为有限;相反，在外资酒店参与度高的地区，会对本土酒店业投资形成挤出效应，未必有利于地区酒店业的整体发展。

旅游教育水平对劳动生产率具有显著的正向影响，对资本生产率的影响为正但不显著，这很好理解，因为旅游教育提升酒店员工人力资本、进而提升当地酒店业的劳动生产率，而酒店业固定资产由其他行业生产，与旅游教育无关。值得讨论的是，旅游教育水平对酒店业利润率呈现出显著的负面影响。这可能是由于，首先，我国酒店业总体而言工资水平不高，难以吸引优秀毕业生，尤其是重点高校毕业生留在该行业就业的比例一直不高;其次，学校旅游教育内容与酒店业实际岗位需求之间存在较大脱节，造成酒店业未能充分获取旅游教育的潜在价值;最后，酒店业难以留住高层次的管理和服务人才，造成人力资本流失，未能充分发挥高素质员工的价值。

4.4 稳健性检验

为确保本文结论的可靠性，研究从以下3个方面进行稳健性检验。

模型设定和估计方法的替换。从模型设定上，分别采用了静态面板模型和动态面板模型。在动态面板模型的估计方法上，分别采用差分GMM估计和系统GMM估计，这两种方法都可以较好地解决内生性问题。除系数估计值的大小之外，两种方法得到的结果在显著性水平和符号上都非常一致，证实了比较优势偏离度与酒店业自生能力之间的负相关关系，说明动态面板GMM估计结果是较为稳定的，参见前文的计量结果。

被解释变量代理指标的替换。除利润率之外，前文还采用劳动生产率、资本生产率作为自生能力的代理指标，来综合验证比较优势偏离度对酒店业自生能力的影响。前文的系统GMM估计结果显示，DC对LP、KP也具有显著的负向影响，表明了实证检验结果具有稳定性。

核心解释变量代理指标的替换。为了稳健起见，也采用林毅夫團队提出的“技术选择指数”替换本文构造的“比较优势偏离度”，作为核心解释变量来对酒店行业自生能力进行回归。

如表4所示，以TCI替换原模型中的DC，所得回归结果与前文基准回归结果基本一致。其中，核心解释变量TCI与3种自生能力指标之间都有显著的负向关系，此外，隐含最优TCI的常数项也都显著。说明“偏离比较优势”导致糟糕的自生能力这一逻辑关系是稳健的，笔者以“基层行业”酒店业为“自生能力”假说提供了较可靠的经验支持。

5 结论与讨论

本文从“基层产业”的层面，选择中国分省的酒店产业为对象，试图为新结构经济学的核心理论假说“比较优势、技术选择与自生能力”提供一个更为可靠的经验证据。本文构造了一个反映“技术选择是否遵循比较优势”的新指标“比较优势偏离度”，作为核心解释变量;同时，以星级饭店平均利润率来表征自生能力，作为被解释变量，建立面板回归模型，作为计量分析的基础模型。并从3方面对基础模型进行稳健性检验：模型设定和估计方法的替换、被解释变量代理指标的替换、核心解释变量代理指标的替换。基础模型以及各种稳健性检验的结果一致地揭示出，比较优势偏离度对产业的自生能力存在非常显著的负向影响。以动态面板模型系统GMM估计结果为标准，一个地区的比较优势偏离度每提高一倍，当地酒店业平均利润率预期下降4.45%。

本文在理论上可能有3个方面的边际贡献。首先，定义了一个基层产业的概念，提供了一个微观企业数据不理想的局限下加总偏误最小的研究尺度，并且，得益于这一尺度以及酒店業的某些特殊优势，笔者得以对“自生能力”假说首次进行直接、正面的检验。第二，现有新结构经济学实证文献基本局限于工业或制造业情境，而本文则提供了一个服务业乃至旅游业的有力证据，并且解答了长期困扰我国酒店业的“高增长低效益”之谜。第三，本文借鉴蔡昉等关于“事前法”和“事后法”的思想[42]，构造了衡量比较优势偏离程度的新指标。

上述结论可以自然衍生出本文的政策含义，即各地区应因地制宜，使酒店业要素利用结构尽可能遵循当地要素禀赋结构，采用差异化的蓝海战略，重点发展符合本地比较优势的酒店业业态，如此才能提高酒店业的效益（利润率）和质量（生产率），从而获得可持续的自生能力。

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Comparative Advantage， Technology Choice， and Viability： A New Structural Economics Explanation of the Mystery of “High Growth and Low Return” in China’s Hotel Industry

LUO Hao， CHEN Ren

（School of Business， Sun Yat-sen University， Guangzhou 510275， China）

Abstract： From the scale of “basic-level industry”， this paper selects the hotel industry in China’s provinces as the research object， and attempts to provide a more microscopic empirical test than before for the core theoretical hypothesis of New Structural Economics： “comparative advantage， technology choice， and viability”. The paper develops a new indicator DC， the degree of deviation from comparative advantage， as the core explanatory variable. At the same time， the average profitability of star-rated hotels is used to represent the viability and as the explained variable， then panel regression model is established as the basic econometric model. In addition， the paper also introduces some control variables that may affect the viability of the hotel industry： the level of economic growth， the level of tourism development， the level of tourism education and the ownership structure of the hotel industry; Moreover， considering that the viability of an industry may have dynamic lag， we will also introduce the explained variable with one-period lag as a control variable so as to establish a dynamic panel regression model. The robustness test of the basic model is carried out from three aspects： the replacement of model setting and estimation methods， the replacement of the proxy indicator of the explained variable， and of the core explanatory variable. The results of the basic model and various robustness tests consistently reveal that the DC has a very significant negative impact on the industry's operating performance and viability. Using the system GMM estimation results of the dynamic panel model， the average profitability of the local hotel industry is expected to decrease by 4.49% when the DC is doubled in a region. This paper may have three marginal contributions to new structural economics. Firstly， it defines a new research scale “basic-level industry” with the smallest aggregation error under the limitation of unsatisfactory microscopic enterprise data， which make us can directly test the hypothesis of “comparative advantage， technology choice， and viability” for the first time. Second， the previous literature of new structural economics is basically limited to the context of industry or manufacturing， while this paper provides a strong evidence of service industry and even tourism. Thirdly， new measurement indicators of comparative advantage and deviation degree of comparative advantage are constructed. For tourism research and hotel industry， the contribution of this paper is to explain the mystery of “high growth and low return” that has ailed China’s hotel industry for many years from the perspective of structuralism， and put forward the blue-ocean development strategy characterized by “adaptation to local condition” to improve the viability of hotel industry. Specifically， the government should promote the hotel industry to make their factor utilization structure follow the local factor endowment structure as much as possible， and focus on the development of business formats in line with local comparative advantages， so that the hotel industry can obtain sustainable viability.

Keywords： the degree of deviation from comparative advantage; viability; basic-level industry; hotel industry; new structural economics

[責任编辑：刘    鲁;责任校对：王    婧]