入境旅游：基于引力模型的實證研究

[摘要]本文利用傳統的國際貿易引力模型，考察了影響中國入境旅游的一些因素，包括經濟發展水平、絕對距離、地理與文化上的差異性(共同性)、是否屬于同一個貿易區，以及國家之間是否免簽證等。我們發現，這些因素對解釋變量具有明確的影響，但影響最大的是絕對距離和經濟發展水平。在上述基礎上，我們考察了入境旅游對幾個主要變量的擾動所形成的響應路徑。

[關鍵詞]引力模型；吸引力；面板數據

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002－5006(2007)03－0030－05

一、關于引力模型的文獻綜述

最早將引力模型運用到貿易領域的是丁伯根(Tingbergen，1962)^[1]和波哈倫(Poyhonen，1963)^[2]。貿易引力模型主要指兩個國家或地區之間單項貿易流量與各自的經濟規模成正比，與它們之間的距離成反比。后來，引力模型還運用到了移民、外國直接投資等實證研究當中。為了更好地解釋被解釋變量，許多學者根據特定的研究目的，將引力模型進行擴展，例如，林萊曼(Linneman，1996)^[3]引入了人口變量，利默(Leamer，1974)^[4]引入了人均收入，伯格斯特蘭(Bergerstrand，1985，1999)^[5，6]引入了匯率以及貿易國是否屬于同一個經濟組織，盛斌(2004)^[7]引入了貿易國是否擁有共同的邊界，魏松(wei，1996)^[8]把貿易國是否擁有共同的文化引入到了模型中。

除了分析貿易總量流動外，英莫拉達(Inmaculada，2003)^[9]和谷克鑒(1996)^[10]用它來分析行業內的貿易流量。到現在為止，引力模型在國際貿易的研究中取得了一些成功，但因為缺乏堅實的理論基礎，依據它得出的研究結論一直受到主流經濟學家的質疑。20世紀70年代末，學術界重新掀起了引力模型理論研究的高潮，其中的代表人物有安德森(Anderson，1979)^[11]、赫爾曼和克魯格曼(Helpmn and Krugman，1985)“^[12]以及溫庫伯(Wincoop，2003)^[13]，不過，所有的觀點都沒有達成完全的一致(見表1)。

旅游學界對旅游地吸引力的研究主要是從地理學角度出發，該模型由克朗普(Crimp，1966)^[14]提出^①，主要變量包括目的地資源、接待能力、客源國與目的地國家之間的距離等，國內有學者(保繼剛，1988)^[15]曾用該模型對旅游地的接待人數作過預測。它與貿易引力模型有一定的差別。

近幾年，國內學者在應用引力模型進行行業研究方面取得了比較大的進展，但主要集中在實證研究方面，缺少有深度的對理論方面的探討(駱許佩，2003)^[16]。本文的研究也主要放在實證方面。

國際入境旅游本質上相當于國際貿易，因此，我們可以借用貿易引力模型對區域旅游的影響因素進行探索；由于它更接近于經濟的一般形式，我們認為貿易引力模型可能比旅游地吸引力模型更能說明問題。

二、模型

最基本的貿易引力模型是由伯格斯特蘭(Bergstrand，1989)^[6]提出來的，其表現形式如下：

其中，M_ij為某一時期i國家(地區)從j國的進口額；Y_i為進口國的GDP；I為出口國的GDP；D_ij為兩國間的距離；A_ij為其他促進或阻礙兩國之間貿易流動的因素。

根據本文的研究目的，我們引入了一些新的解釋變量，經過擴展后的模型，能夠更好地運用到入境旅游的研究中。入境旅游的引力模型可以表達為：

其中，M_ij為中國接待的旅游人數；y_i為中國的GDP；D_ij為兩國間的距離；B_ij為兩國是否具有共同的邊界；C_ij反映兩國文化上的差異性；P_ij為兩國之間是否具有免簽證的協議或者一國給客源地國家是否有免簽證；R_ij為兩國是否同屬于一個共同的貿易集團；ε是隨機擾動項。

對于被解釋變量M_ij一般有兩種設定方式，一種方式是采用不同客源國旅游者在中國的消費數量，另一種方式是采用中國接待的不同客源國入境旅游的人數。在本文中，我們采用了第二種設定，因為第一種數據無法獲得，同時第二種設定更能反映真實情況；對于D_ij我們采用的是絕對距離，因為，絕對距離可能更貼近旅游的真實情況；對于B_ij、C_ij、P_ij和R_ij這3個變量，它們對被解釋變量的潛在影響是不言而喻的，只是在不同的模型中，可能情況不一樣。其中，B_ij、R_ij和R_ij是虛擬變量，對于B_ij，如果兩個國家相鄰，值取1，否則為0；對于P_ij如果中國對該國實行旅游簽證，取值1，否則取值0；對于R_ij如果屬于東盟自由貿易區，取值1，否則為0。關于C_ij我們將客源國按照與中國地理和文化的接近程度分成6個不同的國家(地區)組，分別是中國香港特區組(包括香港、澳門)，日本組(日本和韓國)，東盟組(新加坡、馬來西亞、泰國、菲律賓)，中亞轉型國家組(俄羅斯)，美國組(美國、加拿大、澳大利亞)和歐盟組(德國、法國和英國)，我們根據這個標準，對不同的組以及不同的國家賦予不同的數值，6個組的賦值從高到低分別為6、5、4、3、2、1。

對于Y_i和Y_j，我們采用了名義GDP，有些人建議采用人均GDP，這樣可以將人口的影響因素考慮進去，我們沒有采用人均GDP的原因主要是基于旅游本身的特點，因為客源地旅游者對目的地的選擇更多地考慮的是該地區總體的發展水平以及旅游資源的豐裕度和獨特性；在計算不同國家GDP和距離時，我們計算了兩個變量的不同權數^①。在確定權重時，我們采用了變異系數賦權的方法，我們最后計算出來的GDP和距離的權重分別是ω=0．75和ω₂=0．22。關于解釋變量與被解釋變量標準化值，我們在表2中列舉出來。

三、樣本、數據和方法

客源國入境旅游的人數來自中國旅游統計年鑒1996、2001和2004；GDP數據來自中國國際經濟統計年鑒2004；距離計算器來自網站WWW．indo．com中的距離計算器，可以利用google和百度搜索軟件在網站搜索得到。其他解釋變量主要是虛擬變量，根據具體的情況進行設定。我們將各國的GDP和距離通過標準化計算后，然后再利用它們進行回歸。

該模型采用普通最小二乘法基于面板數據進行多元線性回歸。對于面板數據分析，通常采用隨機效應模型、固定效應模型和混合模型。隨機效應模型和固定效應模型都考慮了不同客源國之間其他因素的差異，它們的差別就在于隨機效應模型假定不同客源國之間的其他因素差異服從某一隨機分布；而固定效應模型假定它們之間的差異是固定不變的；混合模型不考慮客源國之間其他因素的差異。本文選擇固定效應模型。

首先，我們將模型轉化成對數線性模型：

在方程中，距離之后的變量都是虛擬變量，可以直接采用原來的變量形式，不用采用對數的形式。

四、模型的回歸結果及其解釋

根據模型回歸的結果，我們可以看出，利用1995年、2000年和2003年以及3年的平均值回歸出來的參數沒有很大的差別(表3)。它們至少在5％的水平上是統計顯著的。說明模型所包含的變量對客源國入境旅游的人數具有顯著的影響。

在所有這些變量中，距離D_ij是影響最大的一個變量，兩個地區之間的距離縮小1個百分點，旅游的人數可以提高大約11個百分點；其次是該國的經濟發展水平Y_i，經濟水平提高1個百分點，入境旅游的人數可以提高大約1．2個百分點。

其他解釋變量的影響遠遠不及距離和經濟發展水平，邊境效應B_ij在1％水平下顯著，平均約0．314個百分點；文化與地理上的接近程度影響很小，但它是旅游中一個最具有代表性的變量。目前，是文化上的差異更能吸引旅游者，還是文化上的相同性更能吸引旅游者，還沒有得出一個明確的結論，但本文結論說明文化的同質性更能吸引旅游者，盡管影響很小。

是否屬于同一個貿易區對旅游者的影響大約有0．56個百分點，這一變量本質上并不屬于旅游方面，用在貨物貿易方面更說明問題。這一變量具有相對更大的效果，可能來自貨物貿易提高雙邊的經濟緊密程度，從而間接導致雙邊商務游客的大量增加。

最后一個變量是一個國家對另一個國家具有免簽證的協約。這一變量的影響在1％水平上統計顯著，但是效果不大，只有約0．1個百分點。

五、入境旅游對解釋變量擾動的響應路徑

考慮到被解釋變量與解釋變量可能存在的相互作用，我們將模型轉化成向量自回歸的聯立方程組，描述我們選定的任意一個變量的擾動如何通過模型影響被解釋變量。我們選取入境旅游人數和經濟發展水平分別作為兩個方程的被解釋變量。下面聯立方程組給出了基本的形式，我們可以具體考察其中任何一個變量的擾動對被解釋變量的影響。

對于上述方程組，我們仍然采用原來的數據進行回歸，我們主要觀察解釋變量的擾動是如何動態影響被解釋變量的。所有結果見圖1－圖4。

圖1展現了入境旅游人數對GDP的一個新息沖擊的響應情況。從圖1中，我們可以看到，被解釋變量對GDP一個新息沖擊有一個明顯的一期時滯，隨后，被解釋變量形成對GDP呈現持續的正向響應。這一響應一直持續到第10期，才完全消失。在這里，GDP似乎成為了引導入境人數的一個信號，其延續的時間相當長。因此，經濟持續發展，每一期都可以形成新的信號沖擊，在舊的響應沒有消失之前，又會出現新的響應，這樣可以在總體上抵消初期的時滯，形成一個滾動增長的效應。

圖2展現了入境旅游人數對距離的一個新息沖擊的響應情況。從圖2中，我們可以看出，相比之于GDP，距離對被解釋變量的影響時限要短；期初，被解釋變量對距離的變化有一個微調，然后，一直持續到第6期。在第6期之后，對距離的響應完全消失，甚至距離還能帶來負面的影響。這是一個很有意思的結果。在現實世界中，雖然兩國之間的絕對距離是不可能改變的，但是，相對距離是可以改變的，改變的方式有3種：一是使用更先進的交通技術，客觀上縮短兩地之間的旅行時間；二是降低兩地之間的交通成本；三是從文化或心理上縮短兩地相對距離。第二種和第三種方式對于指導我們在現實中如何獲得客源市場具有一定的指導意義。

地理文化變量的沖擊產生的影響與原來的回歸結果相一致，其影響表現得很小，入境人數對這個變量的響應起初有一個向下的調整，然后持續為正；簽證的影響非常迅速，市場立即做出反應，但隨后出現一個大的調整，然后恢復到初始的平衡面上來。

六、模型設定缺陷以及后續研究

本模型最大的缺陷是解釋變量的旅游色彩不夠突出，沒找到能很好體現客源國與目的地國之間資源差異性的變量；模型也沒有體現目的地接待能力的變量。從這個角度看，該模型可以更好地運用在國內區域旅游的研究中，因為區域之間的資源差異可以通過A級風景區的數量來構建指標^①，同時區域之間的接待能力也可以通過基礎設施(鐵路、公路、城市設施)、飯店和旅行社的數量來構建指數變量。

另一個缺陷是模型設定中解釋變量對吸引力的解釋相對籠統，比如說，地理與文化上的差異性無法得出一個具有普適性的結論，始終不能說明區域之間究竟是文化上的差異吸引旅游者，還是相同性吸引旅游者。共同貿易區的變量能夠顯著影響游客人數，但這種貿易區主要通過吸引商務旅游者還是間接導致其他旅游者的增加，我們都無法得出明確結論。

七、結論

盡管我們的研究還存在上述缺陷，但是仍然反映了一些客觀真實的問題。首先，它證明了區域旅游中距離的重要性，也說明為什么一個旅游目的地最大客源市場通常是其周邊區域，它似乎告誡我們在市場定位時不能違背“舍近求遠”的簡單法則；其次，對于發展國家，經濟發展可能是吸引游客的一個非常重要的原因，盡管它沒有凸現旅游本身的特色，但它可以帶動旅游發展，從而吸引更多的游客前來，這一個因素所起的作用更多的是間接的，而不是直接的。

其他變量更多具有旅游本身的特性，對客源國的入境人數具有顯著的影響。盡管每一個因素的作用比較小，但是它們綜合起來的效果仍然不容忽視，這恐怕也說明了旅游發展是一個全方位的考量；單獨在某一方面表現突出，也難以取得顯著的成功。這一點突出了旅游發展中和諧與均衡的重要性。

從入境旅游人數對解釋變量的沖擊響應來看，我們更應該注重宏觀經濟的控制，以及在策略上要盡可能消除客源國與目的地國家之間的“距離”。這兩者從長遠來看，對入境旅游的人數影響最大，持續的時間也最長。其他變量的沖擊雖然有影響，但影響相對要小，時間也要短得多。

[收稿日期]2006－10－25；[修訂日期]2007－01－10

[作者簡介]郭為(1969－)，男，湖北武漢人，經濟學博士，主要研究方向為旅游經濟、金融與經濟發展，E-mail：Gowellsail@yahoo．Born．cn。

①該模型的表達方式是： (其中，T_ij指旅游吸引力，G為將要計算的重力指數，P_i為目的地資源與接待能力指數，D_ij是i與j之間的空間距離。我們利用該模型回歸時，通常將其轉化為對數線性模型)。

[責任編輯：趙英麗；責任校對：宋子千]

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”