旅游發展對經濟增長的拉動作用：一個國外綜述

劉春濟，馮學鋼，高 靜

（1.華東師范大學 商學院，上海 200241；2.上海師范大學 商學院，上海 200234；3.上海對外經貿大學 會展與旅游學院，上海 201620）

一、引 言

關于旅游發展與經濟增長的關系，已有三種假說獲得了確認：第一，旅游發展拉動經濟增長假說（tourism-led economic growth，TLGH）；第二，經濟增長驅動旅游發展假說（economic-driven tourism growth，EDGH）；第三，旅游與經濟互惠增長假說（reciprocal causal growth，RCGH）[1]。國外的實證研究結果表明，在上述三種假說中，雖然EDGH和RCGH假說也獲得了相當程度的支持，但就整體而言，TLGH假說仍居于主流地位[2]。TLCH假說可以追溯到McKinnon的研究[3]，此后Balaguer和Cantavella-J等人相繼論證了該觀點[4]。

但是，旅游發展對經濟增長的拉動作用到底有多大？對這一問題學者的研究結論卻存在較大差異。其中，Schubert等人對1970-2008年間Antigua和Barbuda兩個島嶼經濟體進行了測算（其70%經濟來自旅游發展），發現美國實際GDP每增長1%，兩個島嶼經濟體的實際GDP就會增加3.57%[5]；Dritsakis對1980-2007年間地中海沿岸7個國家入境旅游發展的經濟影響效應進行了估計，發現其彈性系數值為1.235[6]。但Proen?a使用1990-2004年間的數據分析了西班牙等南歐四國旅游發展對區域經濟增長收斂性的影響，發現國際旅游收入每增長1%四國的人均收入僅會增加0.026%[7]；Soukiazis和Proen?a對葡萄牙1995-2003年間數據進行檢驗，發現住宿業床位數每增加1%，該國30個三級行政區的人均收入也僅增加了0.01%[8]。

學者的研究結論為何有如此大的差異？本文擬從綜述的視角對該問題進行闡述，以期為相關研究提供借鑒。而從總體看，影響研究結論差異的因素可以分為兩大類：第一，研究技術的影響，第二，經濟體特征的影響。

二、研究技術的影響

（一）研究方法的影響

研究旅游發展拉動經濟增長作用的方法包括投入產出分析法（input-output analysis，I-O）、社會核算矩陣法（social accounting matrix，SAM）、可計算的一般均衡法（computable general equilibrium，CGE）、旅游衛星賬戶法（tourism satellite account，TSA）、計量經濟模型和統計模型法（econometric and statistical models，ESM）[9]。方法選取不同，旅游發展對經濟增長拉動作用的研究結果可能存在較大差異。其中，在使用復雜數學方法方面，Zhou等人利用I-O和CGE法對美國夏威夷游客消費的影響進行了比較，I-O分析表明，在游客消費總額減少10%的情況下，當地住宿業、餐飲業和交通運輸業的產出將分別減少11.22%、9.4% 和10.41%，而CGE分析則表明上述產業的產出將分別減少9.66%、8.26%、7.25%[10]。Akkemic、Atan和Arslanturk基于同一年份的經濟核算數據，分別使用SAM和I-O法分析了旅游發展對土耳其經濟增長的貢獻，證明了國際與國內旅游業作用的差異及其貢獻份額的階段性變化[11-12]。但I-O、SAM、CGE和TSA這些方法的運用要依賴投入產出表或地區經濟結構矩陣表，而上述表格的編制均需要大量的人力、物力和時間投入，因此這些方法的時效性一直受到質疑，且其應用范圍一直受限于特定的國家或地區。相對而言，使用計量經濟模型法進行的相關研究則要廣泛的多。

在計量經濟模型框架下，應用于TLGH假說的實證研究方法主要包括時間序列分析、截面數據分析和面板數據分析，尤其是時間序列和面板數據分析的應用較廣。在時間序列分析中，協整分析和Granger因果檢驗的運用最具有代表性，但即便是針對同一研究區域，模型選擇不同研究結論也表現出了較大差異。以土耳其為例，Gunduz和Hatemi使用入境旅游人數、實際GDP和實際匯率三個變量構建了向量自回歸模型，并使用杠桿拔靴的Granger因果檢驗法分析了該國1963-2002年間入境旅游與經濟增長的關系，結果表明TLGH假說在土耳其成立[13]；但Katircioglu使用1960-2006年間的相同變量構建了自回歸分布滯后模型，邊界協整檢驗和Johansen協整檢驗卻均表明在入境旅游與經濟增長之間并不存在協整關系，進而否定了該國存在TLGH假說[14]；隨后，Arslanturk等人認為在時變因素影響下 Granger關系可能并不穩定，進而建立了帶時變系數的向量誤差修正模型以檢驗1963-2006年期間TLGH假說是否成立，結果表明雖然入境旅游與經濟增長之間并不存在Granger因果關系，但旅游收入對土耳其1980年之前的GDP增長卻有著積極的預測作用[15]。在以韓國為對象的研究中，Oh使用1975-2001年期間的實際GDP和實際入境旅游收入季度數據，檢驗了旅游發展與經濟增長的關系，Granger因果分析表明TLGH假說在韓國并不成立[1]；但Chen和Chiou-W使用實際GDP、實際匯率、旅游人數三個變量構建了廣義自回歸均值條件異方差模型，并使用1975-2007年間的季度數據對模型進行了檢驗，結果顯示不僅TLGH假說在韓國是成立的，同時經濟增長也推動了韓國旅游業的發展[16]。

同時，在時間序列框架下，由于樣本規模有限及旅游業自身特點的限制，協整分析和Granger因果檢驗方法在TLGH假說領域的運用也受到一定的質疑。其中，Po和Huang總結認為上述技術存在以下三個問題：第一，檢驗旅游發展與經濟增長的長期關系時，年度數據往往不充足；第二，年度數據無法解決由于商業周期和結構變化引發的短期波動問題；第三，無法刻畫不同屬性國家旅游業與經濟增長之間的因果關系[17]。受上述問題的制約，面板分析在TLGH領域的運用逐漸增多。在對巴西進行研究時，Brida等人使用1990-2005年巴西27個州的實際人均收入、國際旅游收入和實際匯率數據，基于差分廣義矩法對上述變量之間的關系進行了分析，結果表明在短期內旅游收入對實際人均收入的彈性系數為0.05，在長期內彈性系數則為0.14；使用1965-2007年間數據進行協整分析，結果卻顯示，雖然協整方程表明旅游收入對實際人均收入的長期彈性為0.06，但二者之間的Granger因果關系卻并不存在[18]。此外，在面板數據分析方面Dritsakis、Proen?a的研究也表明了研究方法差異對研究結論的影響[6-7]。

（二）變量選取的影響

研究變量選擇的個體化與多樣化也是影響旅游發展拉動經濟增長作用測量結果差異的重要原因。從既有研究看，研究變量主要涉及因變量、自變量、控制變量、代理變量、工具變量、虛擬變量和門檻變量等類型（表1）。其中，因變量選擇較為統一，多為人均實際GDP（GDP_PC），部分研究則使用實際GDP增長率（GDP_GRO）。自變量的選擇則比較多樣化，包括人均旅游收入（TOUR1）、人均旅游者人數（TOUR2）、旅游者人數增長率（TOUR3）、旅游人數占總人口的比重（TOUR4）、旅游收入占出口額的百分比（TOUR5）、旅游收入占GDP的百分比（TOUR6）、實際國際旅游收入（TOUR7）等。對于那些在研究區間內無法獲取的自變量，如旅游資源數量、旅游業發展水平等指標，相關研究則使用森林面積占國土面積的比例（FOR_RAT）、居民人均過夜數（NR_PC）、非當地居民人均過夜數（NI_PC）等指標進行了替代；同時，為了部分解決經濟增長與旅游發展互為因果關系而引發的內生性問題，部分研究則使用住宿業接待能力（ACC）等指標作為旅游發展的代理變量?？刂谱兞康倪x擇也較為一致，通用的包括中等學校入學率(KH_M)、高等教育入學率或高等教育人口比重（KH_H）、經濟開放度（OPEN）、固定資本形成總額占GDP的比值(KP_FIX)、經濟自由度（EF）、匯率(EXCH)、通貨膨脹率（INF）、初始人均實際GDP（INGDP_PC）、教育支出占GDP的比重（E_GDP）、人口增長率（POP_GRO）、投資占GDP的比重（I_GDP）、政府支出占GDP的比重（G_GDP）等。此外，部分研究還涉及到了國家規模（CS）、旅游專門化程度(DTS)等虛擬變量，涉及到了DTS、OPEN、I_GDP等門檻變量。

表1 代表性研究使用的變量統計

（三）數據計總與分類的影響

研究表明，使用加總數據和分類數據分析旅游發展對經濟增長的作用時，其研究結果表現出了較大差異，而這種差異主要體現在國家或地區、細分市場和產業部門三個方面。

在國家或地區層面，Eugenio-M等人使用1985-1998年21個國家的整體數據分析了旅游發展對經濟增長的影響，發現旅游發展僅在10%水平上對經濟增長具有顯著作用，但按人均GDP水平將21個國家分為高、中、低三類分別進行檢驗得到的結果卻截然不同[26]。Dritsakis分析了1980-2007年間7個地中海沿岸國家旅游發展與經濟增長之間的關系，發現旅游發展對經濟增長的彈性系數在不同國家之間有一定差異，表明旅游發展與經濟增長受到了區域效應的影響[6]，Po和Huang、Brau等人、Wang、Chia-L等人、Ivanov和Webster進行的跨國研究也都證明了這一點[17，22-24，27]。

在細分市場層面，Tang利用1995-2009年的月度數據分析了馬來西亞12個主要入境旅游市場與經濟增長之間的協整關系，發現在短期內TLGH假說僅在澳大利亞、德國、日本、新加坡、我國臺灣和泰國成立，在長期內來自新加坡、我國臺灣、泰國、英國和美國的入境旅游也推動了馬來西亞經濟的發展。但是，中國、印度尼西亞和韓國等入境旅游市場對馬來西亞的經濟增長并沒有顯著的推動作用[28]。隨后，Tang和Tan用不同方法再次對馬來西亞的12個入境旅游市場進行了檢驗，發現僅有8個入境旅游市場發展是該國經濟增長的原因[29]。Cortés J針對西班牙17個區域和意大利20個區域的估計則表明，從國家層面來看，西班牙經濟發展僅受國內旅游發展的影響，意大利經濟僅受入境旅游發展的影響；從區域層面來看，意大利內陸地域的經濟發展則不受入境旅游發展的影響[25]。

在旅游產業部門層面看，Tang和Jang分別就航空、博彩、住宿業、飯店業與GDP之間的協整關系進行了檢驗，僅發現航空產業與GDP增長在10%水平上存在長期的協整關系，而從旅游產業部門間相互促進作用的實證研究結果看，酒店部門在旅游產業中起到了承上啟下的作用，因此旅游產業配置應重點向航空業和酒店業傾斜，而不應均勻發展[30]。

三、經濟體特征的影響

（一）經濟發展程度與經濟體規模的影響

在經濟發展程度及相關因素的影響方面，通常認為旅游發展對中低收入國家或地區經濟增長的影響要大于高收入國家。其中，Lee和Chang對23個經合組織國家和32個非經合組織國家1990-2002年間旅游發展與經濟增長之間的關系進行了檢驗，發現旅游發展對非經合組織國家經濟增長的影響要大于經合組織國家[21]。Dritsakis總結認為旅游業對規模較小的發展中國家經濟增長的推動作用要比發達國家大[6]。Eugenio-M等人根據1985-1998年間數據按人均GDP高、中、低水平的不同把拉美21個國家分為三類分別進行了檢驗，發現旅游發展僅對中低收入國家有顯著的推動作用，對高收入國家則具有顯著的抑制作用[26]。基于18個拉美國家1990-2005年的數據，Fayissa等人同樣發現旅游收入對低收入國家的影響要大于高收入國家[31]。但Brau等人也發現在最不發達國家，旅游發展與經濟增長的關系是負向的[22]；Seetanan則發現旅游發展對發達島國經濟增長的拉動作用要大于欠發達島國[19]，可見經濟發展程度在旅游發展拉動經濟增長的作用中表現出了一定的區域性特征。同時，在與經濟發展程度相關的因素中，經濟開放度和匯率因素也值得關注。其中，Kim等人認為經濟開放度是影響臺灣地區旅游發展促進經濟增長作用的原因[32]；Balaguer和 Cantavella-J指出入境旅游拉動經濟增長的結論能否成立還取決于旅游換匯在經濟體中的競爭優勢[4]；Wang則選取了位于國家品牌指數前十位的國家，使用1996-2006的年度數據、以實際匯率為門檻變量進行了非線性多元分析，發現當實際匯率匯率波動小于-6.59%時，入境旅游發展對經濟增長的作用是負向的，但作用并不顯著；當實際匯率匯率波動大于-6.59%時，入境旅游發展對經濟增長有顯著的正向推動作用[23]。

在經濟體規模的影響方面，Kim等人在解釋旅游發展是我國臺灣地區經濟增長的原因而韓國卻不存在該因果關系時，認為與韓國相比我國臺灣地區屬于較小經濟體，而較小經濟體更容易受到旅游業發展的影響[32]。Brau等人使用1980-2003年間數據，將143個樣本國家分為四類——經合組織國家、產油國家、小國和最不發達國家并進行了多元回歸，發現旅游發展對29個小國經濟增長的整體影響是顯著正向的，但對其他三類國家的影響卻是顯著負向的[22]。此外，對突尼斯、牙買加、斯里蘭卡、部分島嶼經濟體[5，33-35]的實證研究也確實表明小經濟體的旅游發展對經濟增長的促進作用較大。

但是，Ivanov和Webster實施的實證研究結果卻質疑了經濟發展程度和經濟體規模因素的影響力。在一篇關于全球化對旅游發展影響經濟增長效應的文章中，Ivanov和Webster首先建立了一個衡量旅游發展對經濟增長貢獻的指數gtr，并將全球化分為經濟全球化、社會全球化和政治全球化，進而使用167個國家2000-2010年的均值資料進行了回歸分析，結果表明經濟全球化、社會全球化和政治全球化對gtr均無顯著影響，這表明一個國家的經濟、社會和政治開放度不會影響旅游對經濟增長的貢獻；同時，在回歸分析中亞洲、歐洲、北美、最不發達國家等地理控制變量對gtr的作用也均不顯著，表明無論是大經濟體還是小經濟體、無論是發達國家還是發展中國家，旅游對經濟增長的作用都是等同的[27]。此外，Lanza和Pigliaru則從理論角度探討了國家規模的大小對旅游專門化及經濟增長的影響，認為真正影響旅游專門化程度的是一個國家自然資源的相對優勢，而國家絕對規模的大小僅是其中的一個代理變量[36]。

（二）旅游專門化程度的影響

在旅游專門化程度的影響方面，Lanza和Pigliaru通過觀測一些截面數據發現在1985-1995年期間一些經濟增長快速的國家均是一些旅游專門化程度較高的小國，基于Lucas兩部門經濟增長模型的理論分析及相關實證研究，也表明旅游專門化對小國的經濟增長有拉動作用[36]。Po和Huang則使用面板門檻回歸模型，以入境旅游專門化程度qi為門限指標對88個國家1995-2005年的數據進行了分析，發現：①如果qi小于4.404 88%，人均實際旅游收入每增加1%則經濟增長0.115 4%；②如果qi大于4.7337%，人均實際旅游收入每增加1%則經濟增長0.1243%；②如果qi介于4.404 88%、4.733 7%之間，旅游發展對經濟增長則沒有顯著的拉動作用[17]。Brau等人使用1980-2003年143個國家數據進行虛擬變量回歸，發現旅游專業化程度大于10%的小國旅游收入對GDP增長的彈性系數為0.011 3、旅游專門化程度大于20%的小國彈性系數為0.013 7，旅游專門化程度小于10%的小國其彈性系數則是不顯著的；而在控制初始GDP和貿易開放度等變量的影響后，回歸分析發現旅游專業化程度大于10%和大于20%的小國其旅游收入對GDP增長的正向影響并沒有減弱[22]。

但值得關注的是，旅游專門化能否拉動經濟的長期增長也是存在爭議的。Parrilla使用索羅模型對該問題進行了實證，數據樣本來自西班牙的Balearic島和Canary島，在這兩個島嶼經濟中服務業對經濟的貢獻超過了80%，屬于典型的旅游專門化地區。結果表明，從1965年到2000年，Balearic島和Canary島GDP增長率分別為4.1%、4.4%，但從長期看，勞動力、資本和其他生產要素對GDP增長的作用差別很大，且不穩定。并由此推論出，持續的旅游勞動力質量的提升、資本和其他旅游生產要素的投入，并不能穩定地拉動當地經濟的持續發展[37]。Adamou和Clerides提出旅游專門化會促進經濟增長，但促進作用會逐漸減少，這意味著高旅游專門化對經濟增長的拉動作用會變得微乎其微，甚至會阻礙經濟進一步增長[38]。Chia-L等人對1989-2008年間15個國家的數據進行了分析，發現旅游專門化對經濟增長具有一定的影響，但其影響程度卻深受貿易開放度、投資占GDP的比重以及政府支出占GDP比重的影響[24]。而Holzner則認為旅游專門化對較為依賴旅游發展、經濟增長較低或較高、GDP總量較高國家的經濟增長均具有積極且顯著的影響；其他情況下，旅游專門化的作用并不顯著。這似乎表明旅游發展拉動經濟增長的作用僅發生在發達國家，而在經濟發展處于低水平的國家，旅游發展對經濟增長的拉動作用不一定存在。顯然，Holzner不僅質疑了旅游專門化的作用，也質疑了“旅游發展對中低收入國家或地區經濟增長的影響要大于高收入國家”的論斷[39]。

（三）周期性及不確定性因素的影響

在周期性及不確定性等因素方面，Eeckels等人分析了希臘1976-2004年間入境旅游收入和經濟增長的周期變化及其相互影響，發現GDP的波動周期為9.3年，旅游收入的波動周期為7年；同時，在短期內旅游收入對經濟增長有積極的拉動作用[40]。Amaghionyeodiwe分析了牙買加1970-2005年間旅游發展與經濟增長之間的關系，發現GDP的預測方差深受旅游收入的影響，且旅游收入的影響由第1期的11.28%逐漸增強到了第10期的68.14%[34]。此外，Lee和 Chien發現，受經濟事件、國際政治沖擊、旅游政策調整等結構突變因素的影響，臺灣旅游發展與GDP增長之間的關系并不穩定[41]；Jin發現負面的外部沖擊因素影響了我國香港地區旅游業的擴散效應[42]；Arslanturk等人認為時變因素可能影響了旅游發展與經濟增長關系的穩定性[15]。而對于斯里蘭卡旅游業在短期內僅微弱影響該國經濟增長的計量結果，Srinivasan等人則將其原因歸結于斯里蘭卡侵犯人權、國內沖突以及暴力事件頻發對國際游客到訪率的負面影響[35]。

四、研究總結及啟示

旅游發展對經濟增長拉動作用的大小是國家及地方制定旅游產業政策的重要依據之一，但從國外研究看，學者對其作用大小的估計結果卻存在較大差異。對于該差異形成的原因，本文從研究技術和經濟體特征兩大方面進行了系統歸納，并把研究技術的影響歸納為研究方法不同、變量選擇個體化、計總與分類數據使用差異三個方面，把經濟體特征的影響歸納為經濟發展程度和經濟規模各異、旅游專門化水平有別、周期性和不確定性因素作用三個方面。

事實上，研究技術合理與否是相關實證研究結果是否科學、是否可靠的基石。其中，就研究方法而言，時間序列分析特別是其中的協整、Granger因果檢驗深受變量平穩性、信息集設定與樣本容量的大小、模型的選擇與函數形式等多方面因素的影響；面板數據分析雖然有良好的估計品質，但估計結果與模型結構的設定、參數估計方法的選擇、對內生性問題的處理方式密切相關[43]。就變量的選擇而言，不同的變量結構不僅反映了學者對相關信息集構成差異的理解，也反映了學者對旅游發展對經濟增長作用機理的理解。就計總數據而言，則涉及因內生性引發的加總偏誤問題，以及個體異質性、自變量相關性、殘差項相關性等因素對加總模型的偏誤性影響。與研究技術的影響相對應，對經濟體特征的把握，則是相關實證研究是否切實反映研究對象內在發展規律的保證。在旅游產業供給系統完善性、旅游產業關聯性、旅游產業產出占國民經濟產出比差異巨大的情況下，旅游產業對不同特征經濟體推動作用的大小及其作用機制都存在著較大差異。

本文的研究啟示在于：第一，在研究旅游發展對經濟增長的拉動作用時，應慎重選擇研究方法、變量及其相關數據，特別是在時間序列分析中，應重點考慮信息集、樣本容量、個體異質性對研究結論穩定性的影響；第二，若想通過發展旅游業促進國家或區域經濟的發展，不僅應充分考慮經濟發展程度、規模等經濟體特征的影響，也應關注到旅游業發展與經濟增長關系的動態性變化，以便經濟體形成更良性的產業結構并促進不同產業間的互動發展。

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