旅游發展與經濟增長

[摘要]旅游發展與經濟增長之間的關系研究一直是旅游經濟學研究的核心內容。研究目的旨在經驗考察TLGH在中國的成立性以及旅游發展對經濟增長的影響效應。首先對國外相關研究文獻與國內旅游發展特征事實進行了簡單引述，并在此基礎上，基于1999-2009年中國省際面板平衡數據，采用多種精細前沿性計量經濟方法實證檢驗中國旅游發展對經濟增長的影響過程。實證研究結果表明，中國旅游發展對經濟增長具有顯著正向影響效應，這一研究結論在經過4種敏感性分析之后依然穩健；未考慮內生性之前，中國旅游發展對經濟增長的影響效應存在被低估現象，且最低影響效應大致處在0.0186～0.0354之間，當克服內生性之后，影響效應糾正為0.1519。

[關鍵詞]旅游發展；經濟增長；影響效應；實證研究

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2015）04-0033-17

Doi：10.3969/j.issn.1002-5006.2015.04.004

引言

自從Copeland，Hazari和Sgro，Lanza和Pigliaru的開拓性工作以來，旅游發展與經濟增長的關系研究一直是一個老生常談而又備受關注的研究命題。整個研究脈絡清晰可見，以Shan和Wilson首次提出“旅游導向型經濟增長假說（tourism-led growthhypothesis，TLGH）”為標志，之前的研究主要側重于理論構建，21世紀之后，相關的實證檢驗方法才逐漸引入這一領域。具體到中國而言，該領域的經驗研究則相對滯后。

眾所周知，旅游發展主要通過注入外匯收入、創造就業機會、吸引外部投資、刺激地區消費以及增加稅收等形式對地區經濟增長產生正向影響，主流觀點也基本支持TLGH假說的存在性。然而，與此觀點相左的研究也提出了部分質疑觀點。

涉及研究方法規范分析方面，在理論研究尚未達成一致的情況下，實證方面的經驗分析就顯得尤為重要。梳理國外旅游經濟文獻，關于旅游發展影響經濟增長的實證研究文獻主要分為兩支：一支主要是基于兩變量之間的時間序列數據分析，大略的研究結論主要是論證TLGH假說的存在性；由于面板數據更能充分利用時間與截面信息，近期在國外研究文獻中逐漸流行，主要采用靜態或動態面板數據模型測算旅游發展對經濟增長的影響關系及效應。就中國而言，關于此領域的經驗考察，大部分研究仍停留在時間序列分析方面，主要目的是驗證中國旅游發展與經濟增長之間是否存在因果與協整關系，而有關面板數據模型的經驗考察文獻鮮見，進而導致長期以來中國旅游發展對經濟增長到底存在怎樣的影響效應缺乏先期嚴謹判斷。

一個典型事實是，1999-2009年中國旅游產業規模以年均約15%的速度迅速擴張，增長速度已超過年均約9.8%的經濟增長速度，從而成為各方關注的焦點。然而，另一特殊的現象是，中國旅游產業專業化水平（旅游總收入占GDP比值）近10年來始終低于5%的產業基本門檻判別標準，旅游產業專業化水平均值為0.0417，換言之，中國旅游業在產值上成為經濟支柱產業仍需繼續培育。由表及里，更為關注和感興趣的旅游發展本質內涵是：實證檢驗是否支持TLGH在中國成立？如果成立，中國旅游發展對經濟增長的影響效應是多少？鑒于目前國內有關此領域的實證研究仍顯滯后薄弱，這顯然與當前中國旅游產業迅速發展的現狀不相契合，本文的研究希冀在基于精妙的實證檢驗基礎上試圖解答上述兩點疑問。

1 中國旅游發展：事實特征與理論基礎

改革開放以來，隨著中國旅游產業形態的戰略性轉變，旅游發展的經濟功能愈發明顯，中國旅游產業規模持續擴大，主要表現在旅游產業收入效應逐漸增強。中國旅游發展30年來，據《中國旅游年鑒》所示，入境旅游人數由1978年的180.92萬人次增長到2009年的12 647.59萬人次；旅游外匯收入由1978年的2.63億美元增長到2009年的396.75億美元。自1999年“黃金周”休假制度實施以來，國內旅游市場發展突飛猛進，2000年國內旅游人數7.44億人次，國內旅游收入2831.92億元，而到2009年，國內旅游人數和國內旅游收入分別達到19.02億人次和10183.69億元。旅游業以其綜合性強、關聯度大、開放度高、就業拉動力強等優勢，已成為我國國民經濟新的增長點和重要產業。當前，中國旅游業進人了新的發展階段。按照最近我國政府提出的到2020年全面建成小康社會的目標要求，中國將全面推進旅游業轉型升級，實現從世界旅游大國向世界旅游強國的新跨越。

下面探索數字背后所隱藏的事實：1999-2009近10年來，盡管中國旅游產業規模擴展趨勢明顯，無論是旅游產業總收入還是旅游產業增加值，都呈穩步增長態勢，然而需要注意的是，在衡量旅游產業地位的重要指標，即旅游產業總產值與GDP之比，1999-2009年該項指標均低于5%。質言之，中國旅游產業目前所處產業地位與其規模增長速度并不相符，那么，是什么原因導致了這種現象呢？一個可能的原因是，中國旅游產業發展對經濟增長的直接帶動效應不強，因為囿于統計數據與統計口徑的限制，筆者無法統計到旅游發展對經濟增長的間接帶動效應，由此可能會低估旅游發展對經濟增長的整體影響效應。因此，接下來的實證研究主要是針對旅游產業發展對經濟增長所產生的直接影響效應展開。一個不爭的事實是，雖然旅游產業發展對經濟增長的間接影響效應同樣重要，但這也需要建立在旅游發展良好的產業經濟性質基礎之上。經驗研究中國旅游發展對經濟增長的影響效應，具有重要的理論與實踐意義，可為國家與地區制定旅游產業戰略方針提供佐證參考。

中國旅游產業規模擴張的另一顯著特征則是：旅游經濟發展省際與區際非均衡性，并逐漸呈現“馬太效應”。以2009年為例，北京旅游產業專業化水平最高為0.201，寧夏旅游產業專業化水平最低為0.041，前者是后者的約5.09倍；東部地區旅游產業專業水平均值為0.116，西部地區旅游產業專業水平均值為0.09，前者是后者的約1.29倍。由圖1初步觀察，全國整體上各省份旅游產業專業化水平歷年變化趨勢較為穩定；東部地區省份旅游產業專業化水平普遍相對較高，而西部地區省份旅游產業專業化水平相對較低；遼寧、江蘇、浙江與貴州旅游產業專業化水平穩步提高，北京旅游產業專業化水平波動趨勢較為明顯。

具體地，可以通過核密度估計的非參數估計方法繪制出中國30個省份（西藏和港澳臺數據不全，未考慮）1999-2009年（部分年份）旅游產業專業化水平的核密度圖，以便更為客觀地觀察其變化的時空特征。如圖2所示，1999年以來，中國省際旅游產業專業化核密度波峰整體上大體呈現右偏趨勢，而且波及范圍逐漸變大，這說明具有較高旅游產業專業化水平的概率在增大，同時省際旅游產業專業化差距也在擴大。

在中國旅游產業規模擴大且非均衡演變背景下，揭示旅游發展對經濟增長的影響關系及效應，一方面，可以豐富中國旅游經濟學研究的理論研究內容，完善旅游經濟學學科體系；另一方面，嚴謹客觀地審視中國旅游產業運行的現狀態勢，明確其產業經濟性質對經濟增長的促進效能，有助于構建更符合產業運行規律的政策體系。

理論上，旅游發展與經濟增長的關系研究主要存在兩類分支。一支文獻來源于凱恩斯乘數效應理論，這意味著，旅游業被視為外生總需求的一部分通過乘數效應對地區收入和就業產生積極影響。然而，此種分析框架是靜態的，并不適用于推斷旅游發展的長期影響。一種與之不同且被廣泛應用的方法是，將內生增長理論應用到旅游研究中。

另一支文獻以Lanza和Pigliaru為代表，其理論思想是將盧卡斯（Lucas）兩部門內生增長模型應用到旅游研究中。他們定義最大化的增長率條件與旅游專業化相關，研究表明，在一個增長來源于勞動生產率的模型中，如果制造業部門的技術進步高于旅游部門，旅游專業化可以促進經濟增長，當且僅當旅游業和制造業之間的貿易條件變動（theterms of trade）不僅僅平衡旅游部門的技術差距。簡言之，上述條件只有在制造業產品與旅游產品替代彈性小于1，即兩種產品在不具有緊密替代性的情況下成立。這一點也得到Algieri的研究證實。

重點關注后一種理論貢獻。這一理論的基本內涵要義實際上闡明的是產業多樣化與生態性的重要意義，即產業的存在屬性，這一點對正處于工業化時期的中國尤為貼切。簡要分析，意指不能單純以產值多少來評判某個產業存在的合理性。比如旅游資源稟賦程度相對較高，形成旅游依賴性的經濟體系，其產生的“資源詛咒”現象，造成制造業部門的萎縮；某地區工業制造業發達，而忽略了服務業的配套建設，同樣可能出現產業經濟結構轉型困局。一個合理的解釋是，在地區產業經濟體系配置中，制造業與旅游業互補發展。相對于制造業，旅游業顯然調整彈性更大。這就需要回到對于旅游業的存在價值與功能指向多重意蘊理解的邏輯起點。從存在價值看，旅游發展所創造的產值固然重要，但其蘊含的增進居民社會福利效應的民生特性不能忽視，將旅游業建設成為人民群眾更加滿意的現代服務業體現了題中之義；就功能指向而言，旅游業功能指向需要轉變，為契合地區經濟產業結構轉型趨勢，同時也為迎接后工業化時代的到來，旅游功能應逐漸由生活性服務業向生產性服務業轉變，實質上進一步挖掘旅游業對于社會生產力的促進作用。與上文不謀而合，這一理論的根本落腳點還是在于旅游發展對經濟增長的影響效應方面。

2 計量模型、變量與數據

2.1 模型設定

為了計量表征旅游發展對經濟增長的影響效應，與以往研究類似，以新經濟增長理論為基本框架，參考Fayissa等研究思想，首先假定生產函數為柯布一道格拉斯（Cobb-Douglas，C-D）形式：

2.2 變量構造

2.2.1 被解釋變量與核心解釋變量

（1）經濟增長

被解釋變量采用人均實際GDP表示地區經濟增長水平，為了消除物價因素影響，對人均實際GDP的計算，以1999年為基期采用地區生產總值指數折算成實際GDP，然后除以當地人口總數得到人均實際GDP。

（2）旅游發展

國外文獻大體采用兩種指標衡量旅游發展水平：一種是旅游專業化；另一種是旅游人次比。由于旅游人次可能存在著景區點之間重復統計問題，由此可能會高估這一變量所反映的真實情況，而旅游收入作為地區經濟發展的組成部分，更能表現出旅游產業在國民經濟中其產業地位的重要程度。因此，為了消除收入波動，本文采用包括國內旅游收入和入境旅游收入的旅游總收入占GDP比重來衡量地區旅游發展水平，與Chang等、趙磊研究保持一致。

2.2.2 控制變量

（1）人均物質資本

首先測算物質資本存量：按照Keller的做法，利用K₀=I₀/（g+δ）進行估算，I₀為初始年份投資量，g為其后數年投資的平均增長速度，6為資本折舊率，6取值為9.6%，然后以1999為基期的固定投資價格指數對歷年固定資本形成總額進行折算，最后按照“永續盤存法”，利用K=（1-δ）K_t-1+I_t，計算出相應年份的物質資本存量。然后，用所得物質資本存量K與勞動力相除得到人均物質資本存量。

（2）人力資本

自Schultz首次明確提出人力資本概念以來，人力資本與經濟增長的關系研究一直是經濟學界關注的熱點問題之一。實際上，由于人力資本包括受教育水平、健康和知識等多個維度，截至目前，并沒有形成一個公認的普適性度量指標。根據模型設定形式，并結合既有研究文獻慣例，每萬人口中高等學校在校大學生人數作為人力資本的代理變量。

（3）政府規模

采用政府財政支出占GDP比重來表示，該指標表征出一個地區的政府對經濟活動的干預程度，政府支出對于經濟增長的影響具有雙面性，一方面，當政府財政支出用于界定和實施產權保護、改善教育和健康等公共服務與基礎設施建設方面時，有利于促進經濟增長；另一方面，當政府財政支出主要用于行政管理，且由于對經濟活動進行干預時“政府失靈”，可能會導致資源配置扭曲，從而損害經濟效率。事實上，最優政府規模理論認為政府規模對經濟增長的影響關系表現出倒U形Armey曲線特征。

（4）產業結構

產業結構升級所產生的技術進步有助于提升產品附加值，成為經濟增長轉型的必要條件。伴隨著產業分工的逐步細化，現代服務業的發展通過拉動內需、刺激消費和增加就業等方式對經濟增長產生重要影響。采用第三產業就業人口占總就業人口比重來衡量產業結構，該比重越大，說明服務業發展水平越高。

（5）外貿依存度

外貿依存度被用作表征地區對外經濟開放水平的常用指標，特別是出口作為拉動中國經濟增長三大馬車之一，其對中國經濟增長具有重要作用。出口部門參與國際競爭獲取“干中學”效應，并且由于擴大了產品市場，使得生產規模得以擴張，從而實現國內生產規模經濟。采用進出口總額占GDP比重來衡量，進出口總額使用當年人民幣兌美元平均匯率變換算成人民幣。

2.3 數據來源

本文研究樣本為中國30個省、市和自治區1999-2009年省際平衡面板數據。其中，旅游相關數據來源于《中國旅游年鑒（2000-2010）》，其他數據均來源于《中國統計年鑒（1999-2009）》、《新中國六十年統計資料匯編》、《中國勞動統計年鑒（2000-2010）》和中經網統計數據庫。

2.4 描述性分析

為了保持數據的平穩性，并消除異方差，所有變量進行自然對數處理。本文核心解釋變量旅游發展與被解釋變量經濟增長的Pearson相關系數為0.508，且在1%水平上顯著，說明從感性上認知，旅游發展與經濟增長之間存在正相關關系。解釋變量之間相關系數絕對值均大多低于0.6，通過進一步考察解釋變量方差膨脹因子（variance inflationfactor，VIF），發現取值區間為[1.49，2.41]之間，遠小于最大容忍度10，處在可接受范圍內，說明本文并不存在多重共線性。通過變量描述性統計計算發現，旅游發展最小值為0.0159，最大值為0.3051，均值為0.0865，說明中國省際旅游發展非均衡性明顯，某些旅游發達省份旅游發展水平遠高于全國平均水平。

為了直觀展現旅游發展與經濟增長之間的變動關系，圖3描繪出旅游發展與經濟增長之間的二維散點圖與線性擬合趨勢線。不難看出，旅游發展與經濟增長初步呈現正相關變動關系，但這并不能揭示出旅游發展對經濟增長所存在的真正作用機制與影響效應，僅是為接下來的經驗研究提供了一種初步判斷，更為客觀有效的研究結論需下文進行嚴謹的計量檢驗得以論證。

3 實證結果分析

3.1 面板數據平穩性檢驗

由于傳統的經濟計量方法對非平穩的時間序列不再適用，利用傳統方法對計量模型進行統計回歸時，容易產生“偽回歸”。因此，為了防止“偽回歸”的產生，面板數據回歸之前還需要進行數據平穩性單位根檢驗，以判斷每個變量的平穩性。

根據是否所有截面序列具有相同單位根過程，可以將檢驗單位根過程的方法分為同質單位根檢驗（LLC、Hadri Z）與異質單位根檢驗（IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP）兩大類，為了避免單一方法所帶來的單位根檢驗誤差，對每一變量采用5種不同方法進行檢驗，從而提高檢驗結果的可信度。由于單位根檢驗理論非常復雜且方法頗多，應當綜合考慮多種檢驗方法來考察檢驗結果。所有檢驗方法的原假設均為面板數據存在單位根，本文以超過一半得出的結論拒絕單位根檢驗的方式，認為該變量在面板數據回歸過程中可以被接受。各變量面板單位根檢驗結果如表1所示。可以看出，各變量的平穩性檢驗拒絕了面板數據存在單位根的原假設，表明各變量均為平穩性序列，可以直接對其建模進行回歸分析。

3.2 初步估計結果

在實證研究策略上，不考慮旅游發展的內生性問題，首先采用面板普通最小二乘法（OLS）估計式（1）。表2第（1）～（5）列分別報告了面板最小二乘法初步估計結果，便于比較，第（1）列為面板混合最小二乘法（pooled OLS）估計結果，第（2）列為固定效應（FE）估計結果。面板設定F檢驗結果表明個體效應顯著，即認為固定效應估計優于混合估計；Breush-Pagan LM檢驗強烈拒絕不存在個體隨機效應的原假設，即認為隨機效應估計由于混合估計；Hausman檢驗顯著拒絕隨機效應和固定效應回歸系數無差異的原假設，即認為固定效應模型優于隨機效應模型。因此，以固定效應模型作為基準回歸結果。為了考察不可觀測的地區異質性因素與時間變化是否會影響到估計結果，將年份虛擬變量納入模型中，采用雙向固定效應模型進行估計，結果顯示于第（3）列。此時，旅游發展對經濟增長具有正向影響，并且在1%水平上顯著，說明在其他條件不變的情況下，旅游發展上升1%，經濟增長正向變動0.0354%，這與Fayissa等研究結論極為接近，他們對42個非洲國家1992-2004面板數據固定效應模型估計結果發現，旅游發展對經濟增長的影響系數為0.0378，并且也與Sequeka和Nunes研究結論類似，在他們的修正固定效應最小二乘虛擬變量（corrected LSDV）估計結果中，旅游發展對經濟增長的影響系數為0.04，由此可知，本文通過雙向固定效應所得出的旅游發展對經濟增長的影響效應較為穩健。更進一步，可以通過Wooldridge的做法，計算出旅游發展對經濟增長的標準化系數為0.098，也就是說，旅游發展的變化解釋了經濟增長變化的0.09%。

由于面板數據同時兼顧了截面數據和時間序列的特征，所以異方差和序列相關必然會存在于面板數據中。接下來，依次分別對組間異方差、序列相關和截面相關進行檢驗。組間異方差ModifiedWald檢驗顯著拒絕同方差的原假設，說明面板數據模型存在組間異方差；序列相關Wooldridge檢驗顯著拒絕序列無關原假設，說明面板數據模型存在組內自相關；截面相關Pesaran檢驗和Frees檢驗（統計量為9.374，大于Frees’Q distribution的1%臨界值0.4649）顯著拒絕截面獨立原假設，說明面板數據模型存在截面自相關。此時，采用面板修正標準差估計（panels corrected standard errors，PCSE）Prais-Winsten方法進行回歸，在回歸時模型同時設定每個截面內的擾動項服從相同的一階自回歸，模型存在組間異方差，且不同個體擾動項相關，估計結果報告在第（4）列。當對面板數據模型施以更為嚴格的統計檢驗時，旅游發展對經濟增長的影響系數為0.0186，但并不顯著。由是觀之，有理由提出一個大膽推斷，即中國旅游發展對經濟增長的最低影響效應應該維持在0.0186～0.0354之間。

除此之外，還分別對國內旅游與入境旅游模型進行穩健的消除異方差、序列相關與截面相關估計，具體主要是對國內旅游進行FE-DK（FEestimation with Driscoll-Kraay standard errors）估計，對入境旅游進行PCSE估計，估計結果與相應統計檢驗依次顯示于第（5）、第（6）列。對比分析，國內旅游與人境旅游對經濟增長的影響系數分別為0.0521和0.0269，且均通過5%顯著性水平檢驗，然而當筆者對國內旅游進行PCSE估計時，國內旅游估計系數為0.035，但并不顯著，綜合上述情況，可以初步認為，國內旅游相比入境旅游而言，其對經濟增長的影響效應相對較大。2009年12月1日，國務院發布的《關于加快旅游業發展的意見》（即國發[2009]41號文件）明確突出了一個中國旅游發展的重要戰略轉變，提出“堅持以國內旅游為重點，積極發展入境旅游，有序發展出境旅游”的市場戰略，強調以國內旅游發展為主。這一政策轉變顯然與所得研究結論基本吻合，符合中國旅游發展的實際情況。其中一個重要的內涵是，更多地要體現出旅游發展的民生特性。國內旅游作為滿足大眾實際需求的惠民方式，成為衡量國民生活質量的一個重要因素。這一點主要從兩個方面來反映：一方面，國家多次調整公民休假制度，并制定了一系列鼓勵公民休閑和刺激國內旅游需求的政策；另一方面，隨著我國經濟持續增長，國內居民可支配收入逐漸提高，國內旅游人均花費不斷增加，這也充分體現出國內居民出游能力潛力巨大。

3.3 內生性處理與工具變量估計

在上文初步估計結果中，盡管固定效應模型能夠控制未觀測的地區個體效應，從而得到參數的一致估計，有效地解決了混合估計和隨機效應模型無法處理的遺漏變量問題，但固定效應模型估計的一致性要求解釋變量與隨機擾動項無關，即解釋變量外生性假定。然而，旅游發展作為本文核心解釋變量，可能存在內生性問題，主要是由于旅游發展與經濟增長之間存在聯立性偏誤問題，即旅游發展與經濟增長之間存在著雙向因果關系，旅游發展促進經濟增長，經濟增長反過來又提供有利于旅游發展所必須的保障條件。通過Durbin-Wu-Hausman內生性檢驗，其統計量為69.3799，且在1%水平上顯著拒絕旅游發展是外生的原假設，表明旅游發展的確存在內生性，內生性問題將導致最小二乘估計有偏和非一致。因此，為了提高估計結果的有效性，克服內生性問題所導致的偏誤，采用工具變量（Ⅳ）估計法解決內生性問題。

本文選取兩個工具變量集作為旅游發展的工具變量。第一個工具變量集包括具有顯著外生性的地理因素。其中之一是客源市場接近度（TMA），采用各省份省會城市到3大經濟圈內最近省份省會城市距離的倒數再乘以100表示，具體構造方法如下：3大經濟圈沿海省份到海岸線距離為其內部距離d_ii，內陸省份到3大經濟圈海岸線距離為其到3大經濟圈內最近省份距離加上圈內沿海省份的內部距離。此外，假定M為3大經濟國內沿海省份集合，則第i省份的客源市場接近度設置為：

在大樣本條件下，增加工具變量通常會得到更加有效的估計結果，鑒于此，第一個工具變量集中又增加是否沿海省份虛擬變量作為第二個工具變量。第二個工具變量集包括旅游發展的滯后變量，特別是在內生解釋變量很難尋找到嚴格外生性的工具變量情況下，使用內生解釋變量的滯后變量作為工具變量已被廣泛應用，主要是因為內生解釋變量與其滯后變量相關，而且滯后變量已經發生，因其“前定性”，可能與當期擾動項不相關。根據此慣例，選取旅游發展的滯后2期與滯后3期作為旅游發展的工具變量。采用上述兩個工具變量集進行兩階段最小二乘法（2SLS）估計。

需要明確的是，工具變量有效性需具備兩個條件：第一，工具變量要與內生解釋變量相關；第二，工具變量要與隨機擾動項無關。就本文所選取的兩個工具變量集而言，針對第一個工具變量集，從外生性來看，客源市場接近度是由地理因素所決定，反映出的是客源市場的地理區位條件對旅游發展的影響，且不隨時間變動，顯然客源市場接近度是外生的；從工具變量與內生解釋變量相關性考慮，客源市場接近度主要參考標準為中國經濟最為發達的3大經濟圈（環渤海、長三角與珠三角），毋庸置疑，3大經濟圈經濟基礎發達，居民出游能力強，所以各地區在制定國內旅游市場營銷戰略時，基本都將3大經濟圈列為主要目標市場或機會市場，3大經濟圈則是重要的國內旅游客源地。不僅如此，由于3大經濟圈更為接近國際旅游市場，同時承擔著入境旅游流西向梯度擴散的重要功能。中國旅游產業化過程始于沿海地區省份，擁有旅游發展的良好基礎設施與管理經驗。對于第二個工具變量集，為了充分考慮到工具變量的動態特征以得到更有效的估計結果，選用旅游發展的滯后2期與滯后3期，通過計算Pearson相關系數可知，當期旅游發展與其滯后2期和滯后3期相關系數分為為0.9379和0.9083，且都通過1%顯著性水平檢驗，說明第二個工具變量集滿足與內生變量的相關性要求。

表3第（1）、第（2）列分別報告了工具變量兩階段最小二乘法（Ⅳ-2SLS）及其異方差穩健估計結果，所選取的工具變量為第一個工具變量集，重點分析第（2）列。考慮到工具變量的有效性會直接影響到估計結果的準確性，接下來采用多種統計檢驗對工具變量的有效性進行驗證評判：采用Kleibergen-Paap rk LM統計量來檢驗未被包括的工具變量（客源市場接近度與沿海省份虛擬變量）是否與內生解釋變量相關，結果在1%水平上顯著拒絕“工具變量識別不足”的原假設。當選取的工具變量與內生解釋變量相關性較低時，IV-2SLS估計是有偏誤的。對于弱工具變量檢驗，Kleibergen.PaaprkWaldF統計量為25.488，大于Stock-Yogo檢驗10%水平臨界值19.93，Cragg-Donald Wald F統計量為19.402，大于Stock-Yogo檢驗15%水平臨界值11.59，均拒絕工具變量弱識別的原假設。在此部分，還報告了與“弱工具變量”有關的第一階段回歸統計量及臨界值。最小特征統計量（minimumeigenvalue statistics）為19.4015，大于15%水平臨界值11.59，經驗上此統計量大于10則視為拒絕“存在弱工具變量”。更進一步，雖然Ⅳ-2SLS是一致的，但卻是有偏的，故使用Ⅳ-2SLS會產生“顯著性水平扭曲”（size distortion），而且這種扭曲隨著弱工具變量而增大。如果在結構方程中對內生解釋變量的顯著性進行“名義顯著性水平”（normal size）為5%的Wald檢驗，假如可以接受“真實顯著性水平”不超過15%，則可以拒絕“弱工具變量”的原假設，此處最小特征統計量為19.4015，大于對應15%臨界值11.59，因此，可以認為不存在弱工具變量。綜合3種統計量檢驗結果，可以判斷出工具變量與內生變量之間具有較強相關性。表3第（1）、第（2）列Sargan-Hansen檢驗的相伴概率分別為0.7512和0.7597，即不能在10%顯著性水平上拒絕工具變量過度識別的原假設，說明模型工具變量是外生的。

表3第（1）、第（2）列估計結果顯示，旅游發展對經濟增長的影響系數達到0.6022，且在1%水平上顯著，與表2第（4）列相比，充分說明模型內生性問題使得OLS估計結果產生明顯的向下偏倚，從而嚴重低估了旅游發展對經濟增長的促進作用。但有一點需要注意，本文Ⅳ-2SLS存在兩方面瑕疵，一方面，沒有控制地區個體效應；另一方面，所選取的第一個工具變量集缺乏動態性。

鑒于此點，正如前文所述，以固定效應模型估計為基準，選取第二個工具變量集，采用面板工具變量固定效應兩階段最小二乘（Ⅳ-FE-2SLS）估計方法，估計結果列于表3第（3）、第（4）列。首先，檢驗旅游發展的是否存在內生性問題。使用Davidson-MacKinnon檢驗方法，其統計量為4.8959，且在5%水平上拒絕旅游發展外生性的原假設，說明FE模型存在內生性；接著使用Hausman-Wu檢驗方法，判斷FE模型與Ⅳ-FE-2SLS模型是否一致，檢驗結果在1%水平上顯著拒絕FE模型與Ⅳ-FE模型回歸系數無差異的原假設，即認為Ⅳ-FE-2SLS模型估計結果是穩健的，優于FE模型。對于所選第二個工具變量集是否適用的檢驗，Anderson正則相關性檢驗和Kleibergen-Paap rk LM檢驗拒絕原假設；Cragg.Donald Wald F檢驗和Kleibergen.Paap rkWald F檢驗拒絕原假設；Sargan-Hansen檢驗接受原假設，以上檢驗說明第2個工具變量集適用。下面主要以表3第（4）列Ⅳ-FE-2SLS異方差穩健標準估計結果為準進行實證分析討論。

在控制了其他變量并克服內生性之后，表3第（4）列報告出的旅游發展估計系數（0.1519）顯著大于表2第（4）列所報告的估計系數（0.0354），旅游發展上升1%，正向促進經濟增長0.1519%，這一研究發現與Lee和Chang的研究相符，他們對5個亞洲國家（中國、馬來西亞、巴基斯坦、菲律賓、新家坡）1990-2002年面板數據協整方程進行完全修正普通最小二乘法（FMOLS）估計發現，旅游發展對經濟增長長期影響效應為0.17，即在長期中，上述5個亞洲國家旅游發展上升1%，將促進經濟增長提高0.17%，而截止到2009年，通過本文的研究發現，中國旅游發展對經濟增長的影響效應已達到0.1519，與上述研究預測偏差不大。

下面轉向對于控制變量的解釋。物質資本和人力資本產出彈性顯著為正，且均在1%水平上顯著，物質資本產出彈性（0.2853）要大于人力資本產出彈性（0.0792），這也符合新經濟增長理論內容，說明物質資本高收益率仍是現階段推動中國經濟增長持續增長的主要動力。自市場化改革以來，中國經濟增長主要依賴于投資驅動，這體現在近年來較大的物質資本存量與較高的資本產出彈性上。政府規模對經濟增長影響為負，這一結果也與王小魯等對中國的研究一致，同時也符合傳統政府規模理論，政府過度財政支出導致資源配置扭曲與效率損失，此外，政府過度投資還會對私人投資產生擠出效應，而且即便政府投資具有正向作用，但隨著政府支出規模的擴張也具有規模報酬遞減效應。產業結構回歸系數在1%水平上顯著為正，反映產業結構對經濟增長具有積極影響，產業結構變動1%，經濟增長正向變動約0.0429%，這也符合中國目前大力發展現代服務業的戰略方針。按照發展經濟學基本原理，勞動力的產業間遷移，也會影響經濟增長，特別是勞動力由第一產業向第二、第三產業遷移，往往可以提高自身的產出效率，同時，以提高第三產業產值比重為標志的產業結構升級具有吸納就業的產業優勢，繼而能夠有效推動經濟增長。外貿依存度回歸系數為負，但并不顯著，這與一般研究結論貌似相左，但與現實并不違背，可能的解釋為，盡管經濟界大都接受中國經濟增長是外需勞動型的，然后現實情況是中國消費需求與投資需求總體規模很大，與之相比，凈出口貢獻率小于內需，特別是近年來由于受到國際金融危機和人民幣匯率升值影響，出口受挫，凈出口貢獻率大幅下降，建立在低創新附加值基礎上勞動密集型產品出口的較高外貿依存度，在面臨國際金融形勢不利波動時，同樣給經濟增長帶來高風險。一個悄然的變化是，今后中國經濟增長將轉向依靠國內市場需求拉動以及產業結構調整。

4 穩健性分析

這一部分進一步討論基準模型初步估計結果的穩健性與敏感度。為了考察本文所得研究結論的可靠陛，主要從以下4個角度展開進行穩健性檢驗：

4.1 穩健性檢驗Ⅰ：工具變量固定效應兩步GMM估計

當工具變量個數多于內生解釋變量個數時，對面板數據進行GMM估計會更有效率，該方法只能處理固定效應模型，即先對模型進行固定效應轉換，再對變換后的模型使用GMM估計。工具變量固定效應兩步GMM（IV-FE-GMM2）估計結果報告在表4第（1）列，通過與表3第（4）列基準模型1V-FE-2SLS估計結果比較發現，旅游發展估計系數略有降低，但系數符號仍顯著為正，其他控制變量估計結果也與之類似，說明當使用更為嚴格苛刻的估計方法時，依然印證了本文所得研究結論的穩健性。

4.2 穩健性檢驗Ⅱ：旅游人次比作為旅游發展另一代理變量

本部分采取旅游人次比（tourist）作為旅游發展另一代理變量，即地區旅游總人次與地區人口數之

①主要是考慮到2003年SARS事件對中國旅游業帶來巨大沖擊2004年從低谷逐步恢復，從而延滯了旅游發展對經濟增長的影響效應。比，表4第（2）～（5）列分別報告出旅游人次比對經濟增長影響的雙向固定效應模型、面板修正標準差、工具變量固定效應兩階段最小二乘（IV-FE-2SLS）和工具變量固定效應兩步GMM（IV-FE-GMM2）估計結果。在不考慮內生性的情況下，第（3）列報告出旅游人次比對經濟增長的影響系數為0.0851，且在1%水平上顯著，這一數值與Sequeira和Nunes的研究中所報告出的旅游人次比對經濟增長影響系數0.09極為接近，但顯然大于旅游專業化對經濟增長的影響系數，這同時也符合本文在關于旅游發展度量指標選擇時所做出的分析判斷。Ⅳ-FE-2SLS模型與Ⅳ-FE-GMM2模型也反映出由于內生性的存在，固定效應模型同樣低估了旅游人次比對經濟增長的促進作用。但無論如何，文章所關注的旅游人次比作為旅游發展代理變量的估計系數顯著為正，也說明了回歸結果在總體上的穩健。

4.3 穩健性檢Ⅲ：滯后效應

考慮到旅游發展與其他控制變量對經濟增長影響可能存在時滯效應，因此，將模型中所有解釋變量當期項替換為其滯后一期并分別采用Ⅳ-FE-2SLS和IV-FE-GMM方法進行估計，如此處理的目的還可以有效降低其他解釋變量與擾動項同期相關而引致的內生性問題所導致的估計偏誤。兩種工具變量估計方法估計結果報告在表5第（1）、第（2）列。顯而易見，旅游發展估計系數依然為正，所不同的是，只通過10%水平顯著性檢驗，與表3第（4）列和表4第（1）列相比，系數大小和顯著性水平有所降低，這說明旅游發展的時滯性降低了旅游發展對經濟增長的影響效應，除了旅游產品的生產效率損失外，主要是由旅游產品投入產出的時間滯后造成。控制變量中，人力資本估計系數為正但不顯著，反映出人力資本對經濟增長的影響效應較小，當考慮到人力資本的長期作用時，這種影響效應進一步減弱，人力資本對經濟增長的盧卡斯式作用機制不再顯著，所以要明確人力資本的異質性特征，因為人力資本主要通過尼爾森一菲爾普斯作用機制促進經濟增長，即人力資本主要通過技術創新促進經濟增長，因此優化人力資本配置結構，才能在長期實現人力資本對經濟增長的內生促進作用。政府規模滯后一期估計系數由負轉正，這與毛其淋和盛斌的研究一致，可能的解釋是，政府財政支出中用于公共教育和公共工程等方面對經濟增長的作用具有一定時滯效應，即時影響不明顯。

4.4 穩健性檢驗Ⅳ：動態面板估計

考慮到經濟增長與旅游發展之間可能存在的雙向因果關系，對此需要處理聯立內生性問題，同時經濟增長變動具有一定動態持續性特征，即當期的經濟增長水平依賴于上期的經濟增長情況，為了捕捉這種動態調整過程，在基準計量模型式（4）靜態識別基礎上將經濟增長滯后一期納入解釋變量，模型擴展演變為動態面板數據模型：

除了經濟增長與旅游發展之間可能存在的內生關系外，在動態面板數據模型中，由于經濟增長的滯后一期項作為解釋變量有可能導致動態項與隨機擾動項相關也存在內生性。不僅如此，由于經濟增長滯后項的引入，使得影響經濟增長的因素存在觀測不到的個體效應與解釋變量相關，也會因此導致內生性，從而降低計量模型的設定偏誤。因此，如果使用動態固定效應模型進行估計，雖然可以消除個體效應，但仍不能避免被解釋變量滯后項與誤差項之間的相關性，從而產生參數估計的非一致性，本文面板數據屬于“大N小T”結構，這一數據結構采用動態面板處理技術是一個非常好的選擇。

為了處理以上問題，Arrellano和Bond指出，當模型中一些變量是內生變量時，普通面板回歸結果是有偏的，動態面板方法可以消除模型的內生性偏誤，從而得到更加有效的估計結果，并建議采用差分廣義矩估計法（DIF-GMM）來處理動態面板數據模型中的內生性問題。其基本思想是先進行一階差分以消除固定效應影響，采用水平值的滯后項作為差分方程中相應變量的工具變量，然而，這種差分方法較易受到弱工具變量的影響而產生向下的大的有限樣本偏差。為了克服這一問題，Arellano和Bover、Blundell和Bond進一步提出了系統廣義矩估計（SYS-GMM）方法。SYS-GMM在DIF-GMM基礎上引入水平方程，并采用差分變量的滯后項作為水平方程相應變量的工具變量。SYS-GMM估計量可以同時利用變量水平方程和差分方程的信息，蒙特卡洛試驗表明，SYS-GMM比DIF-GMM更有效，具有更好的有限樣本性質，是目前解決聯立內生性偏誤的有效方法。考慮到本文所使用的樣本量有限，結合面板數據的單位根檢驗結果，因此為了有效克服弱工具變量問題，本文選擇SYS-GMM方法進行估計。SYS-GMM估計的有效性依賴于模型中工具變量選取的有效性殘差差分項不存在高階序列相關假定。因此，采用Hansen統計量檢驗工具變量是否過度約束；Hansen差分統計量檢驗新增工具變量是否有效；原假設分別為工具變量為過度識別，即檢驗工具變量是否有效，原假設為工具變量有效和新增工具變量有效。采用Arellano-Bond檢驗進行殘差差分性序列相關檢驗，根據Roodman建議，認為差分后的殘差項允許存在一階序列相關，但只要不存在二階序列相關，SYS-GMM依然有效。

SYS-GMM可使用一步和兩步SYS-GMM估計兩種方法。經驗研究中，通常使用一步SYS-GMM，主要是因為兩步SYS-GMM標準差存在向下偏倚，但是從理論上講，兩步SYS-GMM標準協方差矩陣總是穩健的，并且考慮到解釋變量可能存在的異方差，本文同時也考慮報告兩步SYS-GMM估計結果，由于兩步SYS-GMM在小樣本時容易導致參數估計值標準差被嚴重低估，為了得到標準差的無偏估計值，采用Windmeijer方法對標準差進行修正。

通常來講，非觀測個體固定效應會使被解釋變量的滯后項系數ρ存在向上偏誤，而固定效應估計則會使ρ產生向下偏誤，良好的p一致估計量應該處于混合估計與固定效應估計之間。表5第（3）、第（4）列報告了式（6）的混合估計與固定效應估計結果，第（5）、第（6）列報告了式（6）的SYS-GMM一步與兩步估計結果。同所期望的一樣，被解釋變量SYS-GMM一步和兩步ρ估計量（0.8542和0.8521）恰好介于混合估計滯后項的估計量（0.945）和固定效應估計滯后項的估計量（0.8505）之間。各檢驗統計量表明：Hansen檢驗不能拒絕工具變量過度識別的原假設，即工具變量聯合有效；殘差序列相關性檢驗表明，差分后的殘差項只存在一階序列相關而無二階序列相關，因而可以判定誤差項無序列相關性；檢驗GMM類和Ⅳ類的工具變量子集有效性的Hansen差分統計量（Difference-in-Hansen）對應的p值表明SYS-GMM新增工具變量有效。以上檢驗表明，SYS-GMM估計結果是穩健的。從動態面板估計結果來看，經濟增長滯后一期系數顯著小于1，說明我國各省區間經濟增長存在收斂趨勢。所關注的旅游發展估計系數分別為0.0164和0.0199，分別在5%和1%水平上顯著，這一結果與前文結果一致。由于SYS-GMM一步和兩步ρ估計量已知，所以可以相應計算出旅游發展對經濟增長的累積效應，SYS-GMM一步滯后效應為0.112，兩步滯后效應為0.135。所以，可以認為，通過動態面板估計處理技術，同樣驗證了本文所得研究結論的穩健性。

5 結論與政策建議

與中國旅游產業迅速發展現實情境所不相符的是，中國旅游經濟學的實證研究相對滯后。順理成章，這自然構成了本文的研究動機。在對國外旅游經濟文獻大致脈絡進行梳理分析的基礎上，形成本文主要的研究進路，利用中國30個省份1999-2009年面板數據，采用多種嚴謹的計量經濟方法，經驗考察了中國旅游發展對經濟增長的影響效應。實證結果表明，首先需要肯定的是，中國旅游發展對經濟增長具有顯著促進作用，當未克服內生性時，初步判斷，中國旅游發展對經濟增長的最低影響效應大致處在0.0186～0.0354之間，與此同時，國內旅游對經濟增長的影響效應要大于入境旅游。當考慮到模型可能存在的內生性問題時，通過所構建的兩個工具變量集，分別對基準模型進行面板工具變量兩階段最小二乘（Ⅳ-2SLS）估計與工具變量固定效應兩階段最小二乘（Ⅳ-FE-2SLS）估計發現，由于內生性的存在，旅游發展對經濟增長的影響系數被嚴重低估，克服內生性后，中國旅游發展對經濟增長的影響效應可以達到0.1519，接近國外學者對于中國的研究論斷。本文的核心思想簡而言之：實證檢驗出旅游發展對經濟增長具有顯著正向影響效應，并試圖盡可能客觀地估算出旅游發展對經濟增長影響效應的大小，并在此基礎上，分別從4個不同角度證明了本文所得研究結論的穩健性。本文首次較為系統地給出了中國旅游發展影響經濟增長理論研究的實證分析框架，充實了中國旅游經濟學的核心研究內容。

本文研究作為旅游經濟學的基礎性研究，蘊涵的政策啟示具有鮮明的指向性。最為直觀的判斷是，雖然中國旅游產業規模量性增長強勢，但質性釋放疲軟。中國旅游總收入年均增長約15%，然而無論是旅游專業化水平抑或旅游增加值占比始終維持不到5%。通過本文的實證研究發現，旅游發展對經濟增長的影響效應也相對較小，中國旅游業建設成為戰略性支柱產業還需進一步努力。基本的政策取向仍是繼續推行國內旅游與人境旅游并舉的方針，重點挖掘國內旅游市場潛力。最為根本的產業發展旨趣在于，強化中國旅游業的羅斯托準則，通過旅游產業融合拓寬旅游經濟輻射范圍，借助旅游產業鏈延伸提高要素收益率，從而增強中國旅游發展對經濟增長的外溢能力。

[責任編輯：劉魯；責任校對：王玉潔]