比較優勢、技術選擇與自生能力

羅浩，陳仁

[摘? ? 要]從“基層產業”的研究尺度，文章選擇中國分省的酒店產業為對象，試圖為新結構經濟學的核心理論假說“比較優勢、技術選擇與自生能力”提供一個較為微觀的實證檢驗，并為中國酒店業“高增長低效益”之謎提供合理的解釋。研究構造了一個反映“技術選擇是否遵循比較優勢”的新指標“比較優勢偏離度”，作為核心解釋變量;同時，以星級飯店平均利潤率來表征自生能力，作為被解釋變量，建立面板回歸模型，作為計量分析的基礎模型，并從3方面對基礎模型進行穩健性檢驗：模型設定和估計方法的替換、被解釋變量代理指標的替換、核心解釋變量代理指標的替換。基礎模型以及各種穩健性檢驗的結果一致地揭示出，比較優勢偏離度對產業的自生能力存在非常顯著的負向影響。以動態面板模型系統廣義矩估計結果為標準，一個地區的比較優勢偏離度每提高一倍，當地酒店業平均利潤率預期下降4.45%。

[關鍵詞]比較優勢偏離度;自生能力;基層產業;酒店業;新結構經濟學

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2021）12-0013-13

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.12.007

引言

2001年加入世界貿易組織之后，我國經歷了2002—2011年連續10年9%以上的經濟高速增長，但與此同時，也帶來了產能過剩、經濟結構不合理、資源高消耗和環境高污染、收入差距和地區差距擴大等問題。2012年十八大后，黨中央對上述問題高度重視，更加強調增長質量而非速度，自此中國經濟增長進入平穩減速但更可持續的新常態，GDP增長率從2012年的7.9%逐年下降至2019年的6.1%1。然而，同期，我國旅游業總收入增長率卻始終保持在10%到16%2之間，旅游業由此成為新常態背景下我國經濟增長重要的新引擎，根據原國家旅游局和國家信息中心聯合統計，旅游業對GDP的綜合貢獻率從2014年的10.39%上升到2019年的11.05%。然而，旅游業在高增長的背后，卻長期伴隨著效益低下的問題。以酒店業為例，1998—2019這22個年份中，全國星級飯店業平均利潤率為正的年份10個，最高紀錄為3.74%;利潤率為負的年份12個，最低紀錄為?6.6%。面對旅游業長期高增長低效益的痛點，2014年印發的《國務院關于促進旅游業改革發展的若干意見》明確要求，旅游業“加快轉變發展方式”和“提質增效”。

而要轉變旅游業增長方式，提升行業質量（生產率）和效益（利潤率），首先必須探討“高增長低效益”的原因。通常的解釋是，20世紀90年代中期以后，我國旅游業從過去的賣方市場轉變為買方市場，景區和酒店總體上供大于求，全行業過度競爭，從而導致效益低下，當然，個別年份也存在特殊事件的影響。這是總量上的解釋，然而，它無法解釋為什么“高增長低效益”長期并存，根據經濟學理論，當一個自由進入退出的行業長期為低利潤（經濟利潤為負）甚至負利潤，必然會有很多企業退出該行業，留存企業也會減小規模，因此，行業會出現收縮而不是高增長。筆者認為，對“高增長低效益”更合理的解釋是我國旅游業長期存在結構性失衡，即眾多資本相對稀缺、遠離主要客源市場的欠發達地區盲目效仿資本相對充裕、位于主要客源市場的發達地區，一哄而上地過度發展高端酒店、豪華度假區、大型主題公園和游樂園等資本密集型旅游大項目，它們由于偏離本地要素稟賦和市場條件而導致成本高企、需求不足，從而效益低下;而這些項目相當部分有地方政府或母公司的補貼，故而即使效益低下也很少會退出行業。

著名經濟學家林毅夫教授建立的新結構經濟學為筆者驗證上述結構性解釋提供了一個有力的理論工具，本文將嘗試從酒店業的層面，為新結構經濟學的核心假說“比較優勢、技術選擇和自生能力”（下文簡稱“自生能力”假說）提供一項實證檢驗。這項工作的理論意義一方面是為解釋酒店業“高增長低效益”之謎提供了一個新的（地區和業態）結構性視角;另一方面，筆者也將論證酒店業作為一個統計上無法進一步細分的“基層產業”，比既有的新結構經濟學實證文獻涉及的研究對象更為適合直面和檢驗“自生能力”假說，從而為新結構經濟學提供一個有力的經驗證據，并試圖實現旅游研究對經濟學主流的“知識溢出”。而本文的實踐意義是為治療旅游業“高增長低效益”的病癥提供政策啟示。

在吸收了比較優勢理論[1-3]和技術選擇理論[4-6]的基礎上，林毅夫等提出遵循比較優勢的發展戰略這一經濟發展思想[7]。經過多年的持續研究，該思想不斷豐富和擴展，形成發展經濟學的一個新思潮“新結構經濟學”。其核心理論建立在上述“自生能力”假說之上，其要點可以概括為：每一時點上，要素稟賦及其結構決定了一個國家的總預算及相對價格，進而決定著該國的比較優勢;在一個自由、開放、競爭的市場經濟中，一個企業或產業是否具有自生能力取決于它的技術選擇和該經濟的比較優勢是否一致[8]。其中，自生能力定義為一個正常經營的企業的預期獲利能力，即一個開放、自由和競爭市場中的企業的預期利潤率，簡言之，即自生的盈利能力。

包括林毅夫團隊在內的一批經濟學者圍繞“自生能力”假說做了大量相關的實證檢驗，本文將在下一部分進行詳細回顧和簡要評論。然而，現有文獻分別檢驗了“技術選擇遵循比較優勢與否”對國家和地區長期經濟增長、地區差距、收入分配、城市化水平等因素的影響，但均未緊扣“自生能力”這一變量，正面檢驗“技術選擇遵循比較優勢與否”對企業或行業自生能力的影響。此外，現有實證工作均針對跨國或地區的整體經濟、工業或制造業、部分大類產業，過于宏觀，與“自生能力”假說指向的企業或微觀產業層面相去較遠，不可避免引起加總偏誤[9-10]。筆者將指出文獻中上述局限的可能原因并提出相應解決方案，從而率先嘗試從較為微觀的“基層產業”層面，直面“自生能力”假說，檢驗“技術選擇遵循比較優勢與否”對產業自生能力的影響。

1 文獻述評

1.1 文獻回顧

筆者主要回顧與新結構經濟學“自生能力”假說有關的實證文獻。

（1）一些文獻在跨國層面進行了計量檢驗。如林毅夫通過42個國家的面板回歸得出，遵循比較優勢的戰略有助于欠發達國家向發達國家收斂[11]。陳斌開和伏霖對發展中經濟體的跨國分析證實，實施趕超戰略的經濟體，發生經濟停滯的可能性更大，經濟增長率也更低[12]。林毅夫和蘇劍采用美、英、德、法、日和“亞洲四小龍”數據發現，經濟增長方式的集約化程度是隨經濟發展水平的提高而提高的[13]。余熙和蔡秀玲基于95個發展中國家面板數據亦發現，各國的經濟增長率與其技術選擇指數呈現倒U型關系[14]。

（2）也有一些文獻進行了跨國統計歸納或案例分析。林毅夫等分析認為，比較優勢發展戰略是日本和“亞洲四小龍”實現經濟成功的核心所在，也是澳大利亞和新西蘭躋身發達國家行列、阿根廷和烏拉圭倒退為中等收入國家的原因[15]。王麗莉和文一發現，中國改革開放后的工業化與成功跨越中等收入陷阱的日本和“亞洲四小龍”遵循著符合比較優勢演變的產業升級路徑;東歐、拉美國家則違背了以上工業化的發展順序而陷入中等收入陷阱[16]。楊高舉和黃先海也發現，與新興工業化經濟體的經歷相似，中國的比較優勢正從低技術產業向高技術產業轉變，持續的技術創新將是中國避免比較優勢陷阱的重要推動力[17]。一項經濟史案例也為因地制宜的技術選擇和發展路徑提供了一個有力的旁證：整個19世紀，加拿大工業發展呈現出反映地方經濟環境的日益多樣化的形式;19世紀晚期，加拿大制造業主要是小型、農村、季節性、勞動密集型和手工業企業，但都有內部規模經濟，在技術上有效率，而且做出了適合其經營環境的雇傭決策和技術選擇[18]。

（3）由于國家之間存在要素流動性的人為障礙，地區層面實際上更適合檢驗“自生能力”假說。蔡昉和王德文發現，能否充分發揮本地比較優勢，是解釋中國東部與中西部地區差距的原因[19]。竇麗琛和李國平也證實，中國地區經濟發展對比較優勢的偏離是造成地區經濟增長差異的一個重要原因[20]。勞均資本積累和技術進步是經濟增長的主要源泉，林毅夫和劉培林運用中國跨省數據驗證了，違背比較優勢會減慢勞均資本積累和技術進步的速度[21]。工業化是經濟發展的重要途徑和標志，違背比較優勢在工業部門突出表現為重工業優先發展的趕超戰略，利用中國省際面板數據的計量分析發現：工業部門違背比較優勢的發展戰略將損害工業（無論是農村還是國有工業）的發展[22];將導致大量趕超企業缺乏自生能力，該省整體的GDP增長將受到負面的影響[23];重工業優先發展戰略導致了更高的收入差距[24]和城鄉差距[25]。一些學者進一步探討了趕超戰略損害經濟績效的機制以及趕超戰略的政治經濟學成因。李躍發現，地方政府違背比較優勢的發展戰略加劇了資源錯配程度，造成當地資源配置效率損失、全要素生產率損失以及產出損失[26]。熊瑞祥和王慷楷則發現，黨委書記晉升激勵越強的地級市，越有可能扶持違背本地比較優勢的產業;而產業政策偏向與本地比較優勢越吻合，該產業的全安素生產率越高[27]。

（4）還有文獻在開發區層面討論了比較優勢對產業發展績效的影響。人們發現，開發區的設立是一種地區擇優選擇，開發區設立后，政策對稟賦具有比較優勢企業的生產率提升幅度顯著大于相對劣勢企業[28];開發區的設立對區內企業TFP存在積極影響，這種“生產率溢價”并非由政府挑選高生產率企業所致，而主要通過提供更好的政策環境提升企業生產率[9]。當目標行業的設置符合當地比較優勢時，開發區對制造業內部產業結構變動和目標行業各項經濟指標的積極作用尤為明顯[29]。國家出口加工區的出口鼓勵政策使受扶持行業內企業的出口額顯著提高，但該效應在原先沒有比較優勢的行業中并不存在[10]。

（5）現有文獻多針對整體經濟或工業、制造業整體進行研究，只有極少文獻開展過分行業的研究。朱發倉和蘇為華分別研究了農林牧漁業、工業、建筑業、交通通訊業、金融保險業和社會服務業的區域經濟收斂性，結果表明：除中部工業外，其余各行業在東、中、西部都存在收斂性;行業在三大地區的收斂性是各地區按照自己的比較優勢，因勢利導、積極發展的結果[30]。現有研究多為宏觀或中觀層面，企業微觀層面的文獻鮮見，申廣軍利用中國工業企業數據庫，證實違背比較優勢的企業更容易成為僵尸企業[31]。

（6）旅游領域近年也出現了少量與新結構經濟學相關或受其影響的文獻。Algieri等發現要素稟賦模型可以很好地解釋歐盟國家旅游業比較優勢[32];熊元斌和常文娟探討了不同階段旅游服務貿易要素稟賦的特征，以及影響旅游服務貿易比較優勢的因素[33]。羅浩等提出“旅游增長方式是否因地制宜”命題，并通過測算和對比旅游資源貢獻率與旅游資源比較優勢值，衡量中國各省旅游增長方式的適宜性，進而提出相應的旅游增長方式調整策略[34];戴學鋒和龐世明運用新結構經濟學，從要素稟賦結構的角度對旅行社業“小散弱差”的原因提出了新的解釋[35]。不過，這些文獻均未涉及對“自生能力”假說的檢驗。

1.2 現有實證文獻的不足

綜上所述，現有實證文獻往往過于宏觀，研究對象往往針對國家或區域的整體經濟、整個工業或制造業、某些大類產業，勢必會引起較嚴重的加總偏誤[9-10]。一方面，林毅夫的自生能力概念是針對企業的，因此以微觀企業為研究對象最理想。雖有少量文獻采用中國工業企業數據庫進行企業層面的研究，但該數據庫的統計信息在2007年前后差異較大[28]，時至今日，絕大多數學者仍只采用2007年之前的數據[9-10，27-28]，對當下來說過于久遠;即使在2007年之前，該數據庫也存在樣本匹配混亂、變量大小異常、數據缺失嚴重、測度誤差明顯、樣本選擇偏漏和變量定義模糊等嚴重問題[36]。而如果采用上市公司數據，其只能代表少數相對優質的企業，會造成嚴重的樣本選擇偏誤。現有微觀數據的重要局限可能是大多數文獻不得不進行宏觀研究的原因。然而，本文引入了介于微觀和宏觀之間的一個較為理想的替代方案，即采用最接近微觀的“基層產業”層面，定義其為統計上不可進一步細分的產業，它與微觀企業僅一步之遙，加總偏誤最小。

另一方面，林毅夫的自生能力概念是以利潤率衡量的，然而，現有文獻指向的被解釋變量往往是產出水平、增長速度、生產率、資源配置效率、收入分配、城市化等相對宏觀的變量，而尚未見到直接以利潤率為被解釋變量的，因此，現有文獻實際上均只是對“自生能力”假說構成間接的側面的檢驗，而并未構成直接的正面的檢驗。這個缺陷與前一個缺陷是部分相關的，由于絕大多數文獻是整體經濟或大類產業的宏觀研究，在這個尺度上利潤率并沒有統計，也缺乏經濟涵義和統計意義。而在基層產業層面上，平均利潤率則具有經濟涵義和統計意義。例如，一個地區所有酒店企業的平均利潤率可反映該地區酒店產業的整體經營績效，也有可能受到該地區酒店業“技術選擇是否遵循比較優勢”（其要素利用結構是否遵循要素稟賦結構）的影響;然而，旅游業（把酒店、景區、旅行社3個異質性的基層產業合并在一起）的平均利潤率則沒有實際意義，大類產業乃至整體經濟則更加如此。因此，本文以基層產業為研究對象，可以采用不同地區該產業的平均利潤率為被解釋變量，對“自生能力”假說進行直接的正面的檢驗。

對于檢驗“自生能力”假說而言，酒店業具有“不可進一步細分的基層產業、基本滿足自生能力的前提假設、且有充分的面板統計數據”這3個獨特的優勢，同時滿足這3個條件的產業十分鮮見，因此筆者選擇酒店業這一“基層產業”，并從區域角度，實證檢驗“自生能力”假說。

2 比較優勢偏離度的測量

檢驗“自生能力”假說，需構造反映“技術選擇遵循比較優勢與否”的指標，作為自生能力的核心解釋變量。本文構造的比較優勢偏離度指標得自文獻中以下3個重要的相關指標的啟發，吸取了三者的優點并克服其不足。

2.1 技術選擇指數及發展戰略偏離度

為了刻畫一個經濟體的發展戰略對于其比較優勢的偏離程度，林毅夫及其合作者提出了技術選擇指數（technology choice index，TCI）并在此基礎上構造發展戰略指標，其構造簡介如下[37-38]：

先定義產業的實際技術選擇指數TCI為：

[TCI=Km/LmK/L]

上式中，[K]代表資本，[L]代表勞動，[m]代表制造業。

接下來定義理想的技術選擇指數TCI*為：

[TCI*=（Km/Lm）*KL=ω>0]

TCI*（即[ω]）是一個正常數，代表給定要素稟賦結構下的最優TCI。

對上述兩者相減或相除，可間接度量實際技術選擇對比較優勢的偏離[DS]

[DS=|TCI-TCI*|=|TCI-ω|]

[或者DS=TCITCI*]

減法中DS=0或除法中DS=1，表示技術選擇遵循比較優勢，不存在偏離。

目前，研究新結構經濟學的學者大多采用上述方法，或者略有變化，或者直接采用TCI。

2.2 顯性比較優勢指數

Balasaa最早提出顯性比較優勢指數[39]，迄今仍在國際貿易實證研究中被廣泛使用，并且是相關指標中應用最普遍的。根據本文的情境，該指標[RCA]可以寫為：

[RCAij=Xij/XjXi/X]

式中，Xij是指i國j產業的出口，Xj是指全世界j產業的出口總和;Xi是指i國所有產業的出口總和，X是指全世界所有產業的出口總和。

楊高舉和黃先海采用改進的Levchenko和Zhang方法測度綜合比較優勢[17，40]，不過，同RCA指數一樣適于測度國際貿易中的比較優勢，而且，該方法需要估計多個參數，涉及的變量和數據很多，現實中應用困難。

2.3 比較優勢區位商

區位商是空間分析中計量各種對象相對分布的方法，區域經濟學廣泛采用這類指標來測度國民經濟各行業在空間上的相對分布，并用以反映各地區各行業的比較優勢。該指標[LQ]可以寫成[41]：

[LQij=Lij/LiLj/L]或者[LQij=Lij/LjLi/L]

式中，Lij是指i地區j產業的產出，Lj是指全國j產業的總產出;Li是指i國所有產業的產出，L是指全國全部產業的總產出。

采用LQ的文獻主要有陳釗和熊瑞祥、竇麗琛和李國平、胡浩然[10，20，28]。

2.4 對上述指標的簡評

RCA和LQ測量了比較優勢，但沒有測量比較優勢的偏離。兩者形式上是一樣的，都是區位商指標，只不過一個是國際、一個是區際，另外，前者是出口的相對份額、后者是產出的相對份額，但是兩者都不能反映要素利用結構或要素稟賦結構。兩者刻畫的都是事后的顯示性的比較優勢，本質上是在出口市場或產業分布中實際體現出的競爭力，由于這種競爭力未必來自要素稟賦結構所決定的比較優勢，也可能來自政府發展戰略（如補貼）產生的扭曲，因此并不能代表與比較優勢理論一致的真正的（事前的）比較優勢。

林毅夫提出的TCI測量了比較優勢，DS測量了比較優勢的偏離，其公式在形式上與RCA和LQ相似，也屬于區位商一類的指標。但TCI實際上刻畫的是產業的要素利用結構而非其稟賦結構，而且TCI立足于產業的維度但未體現區域的維度;此外，該指標以制造業資本密集度為基礎，沒有考慮到政府可能只扶持制造業中的部分產業，也沒有考慮到非制造業。

2.5 本研究構造的比較優勢偏離度指標

從一個地區要素稟賦角度觀察，是“事前法”，實際上反映的是該地區潛在的比較優勢;而如果從其顯示出的實際要素投入角度觀察，則是“事后法”[42]。前者衡量的是經濟體或行業的要素稟賦結構，后者則衡量的則是其要素利用結構。如果兩者完全吻合，則說明該經濟體的發展戰略或該行業的產業? 政策是遵循比較優勢的。但現實中，由于發展戰略或產業政策的扭曲，要素利用結構可能會偏離要? 素稟賦結構，從而在不同程度上違背比較優勢，因此，比較優勢偏離度（The degree of deviation from comparative advantage，DC）可以用要素利用結構對要素稟賦結構的偏離程度來衡量。前述TCI、RCA、LQ在形式上都屬于區位商一類的指標，因此，筆者同樣采用區位商的形式，將要素利用結構和要素稟賦結構分別定義如下：

要素利用結構：i地區j產業的實際技術選擇

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

要素稟賦結構：i地區比較優勢決定的技術選擇

[TCI?i=Ki/KLi/L=Ki/LiK/L]

上式中，下標i代表i地區，下標j代表j產業，不帶下標則代表全國整體。

上述兩個指標越接近，表明實際技術選擇與比較優勢越吻合，反之則表明兩者越偏離，因此，可以用兩者之差來衡量比較優勢偏離度，并且相對差距要優于絕對差距，另外，分母采取中點法。由此，定義比較優勢偏離度DC如下：

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

當某省酒店業要素利用結構與其要素稟賦結構完全匹配時，DC為0。DC值越大，表示該省酒店產業的要素配置偏離其比較優勢的程度越大。

3 模型、變量和數據

3.1 待檢假說與基礎模型

林毅夫的“自生能力”假說認為，如果一個經濟體的發展戰略遵循比較優勢，則其企業具有自生能力，反之亦反。根據前文的論述，筆者將在“基層產業”酒店業中，從區域的角度檢驗該假說。如圖1，本文待檢假說為：一個區域的酒店業的技術選擇越接近于該區域要素稟賦決定的比較優勢，則該區域酒店業的整體經營績效相對越好;換句話說，酒店業的技術選擇越偏離比較優勢，則當地酒店業的經營績效越差。顯然，這里的解釋變量是筆者構造的比較優勢偏離度DC;被解釋變量為區域酒店業整體經營績效，參考自生能力的定義，最理想的指標為區域的酒店業平均利潤率（下文簡稱利潤率或Profit）;出于穩健性考慮，也用生產率（勞動生產率或資本生產率）表示自生能力。

歷年《中國旅游業統計年鑒（副本）》提供了全國和分省星級飯店業經營狀況面板數據，包括固定資產、從業人數、營收、利潤等要素投入、產出和經營效益指標。研究首先建立了一個靜態面板回歸模型作為本文計量分析的起點：

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

上式中，Profitit是i省t年的星級飯店平均利潤率，作為衡量自生能力的首選指標，是本模型中的被解釋變量;此外，還用勞動生產率LPit或資本生產率KPit分別替代Profitit作為被解釋變量。DCit即比較優勢偏離度，是本文核心解釋變量。Xj，it是一系列控制變量的向量，筆者查找了大量旅游經濟學文獻，得到以下可能影響酒店業經營績效的控制變量：經濟增長水平、旅游發展水平、旅游教育水平、酒店業所有制結構[43-47]。另外，考慮到產業的自生能力可能具有動態滯后性，筆者還將在上述模型的基礎上，引入滯后一期的Profit作為控制變量，建立動態面板回歸模型，上述各變量的定義和說明見表1。

3.2 變量說明與數據處理

CTSY（s）從1992年開始有星級飯店業經營狀況的連續統計，但利潤一項1993年才開始統計。另外，重慶1997年才成為直轄市，筆者將其數據并入四川。因此，研究采用的是1993—2012年30個省級行政區的面板數據1，在時間上恰好對應了鄧小平“南方講話”和社會主義市場經濟體制確立以來的情況。為了克服異方差性，減弱不同指標量綱差異的影響，對各變量數據作對數化處理。

基準的被解釋變量Profit為各省酒店業平均利潤率。利潤率是企業最終的財務成果，能直接反映出企業的自生能力。但酒店業有盈有虧，利潤率時正時負，由于負值無法取對數，本文采取“歸一化方法”，將原始的利潤率數據均轉換為正值，同時不改變數據的分布。

核心解釋變量DC的計算需要全國和各省資本存量和就業人數的數據，以及全國和各省星級飯店資本存量和從業人數的數據。就業人數和星級飯店從業人數有直接的統計，但資本存量數據難以從統計資料中直接獲取。全國和各省資本存量2000年及之前的數據直接采用張軍等的估算結果[48]，2000年之后的數據則借鑒他們的永續盤存法繼續推算，計算公式為：

[Kt=Kt-1（1-δ）+PtIt]

式中，K為資本存量，[δ]為資本折舊率，[P]為固定資產投資價格指數，I為投資流量。

CTSY（s）提供了全國及各省星級飯店固定資產原值數據，它是按當年價計算的各年新增固定資產的逐年累加，是存量概念，但它沒有考慮價格變動以及折舊因素，需要進行一系列處理。首先，參考單豪杰和師博[49]，以t年固定資產原值減去[t-1]年固定資產原值來代表t年的I。其次，酒店業的折舊率無法找到，以薛俊波和王錚[50]計算的商業飲食業的折舊率均值0.0791作為替代。第三，以1992年固定資產原值作為基期資本存量K0的近似替代。最后，采用P（1992年=100）將各年全國星級飯店固定資產投資額I，轉化為以1992年為基期的不變價;各省星級飯店的I分別以該省的P進行平減;全國及各省價格指數數據來源于《中國統計年鑒》及中經網數據庫。

接下來，通過計算相關系數和方差膨脹因子（variance inflation factor，VIF），發現解釋變量之間的共線性處于可以接受的范圍。此外，本文同時采用LLC、ADF和IPS 3種面板單位根檢驗，結果顯示，各變量均是平穩的，符合回歸估計的前定要求。繼而采用Pedroni檢驗和Kao檢驗，結果均顯著拒絕面板不存在協整的原假設。因此，比較優勢偏離度與被解釋變量之間存在長期關系，可以直接對模型進行回歸分析。

4 計量回歸及結果分析

4.1 計量回歸方法

對于靜態面板，依Hausman檢驗結果，選擇固定效應模型（fixed effect，FE）估計。對于動態面板，先采取傳統方法估計，包括混合模型（pooled ordinary least squares，POLS）、FE（依Hausman檢驗結果放棄隨機效應模型random effect，RE）。然而，動態面板的控制變量中含有被解釋變量的一階滯后項，傳統方法估計難免造成估計結果有偏、非一致，因此進一步采用廣義矩方法（generalized method of moments，GMM）對動態模型進行估計。

動態面板GMM估計方法包含兩種：系統廣義矩估計（SYS-GMM）和差分廣義矩估計（DIF-GMM）。首先，采用差分GMM方法，通過對回歸方程進行一階差分以消除固定效應影響，同時采用滯后變量作為差分方程中相應內生變量的工具變量進行差分估計。但是差分GMM容易受到弱工具變量和小樣本偏誤的影響，同時也導致樣本信息的損失，工具變量的有效性減弱。因此，接下來采用系統GMM方法，同時利用差分和水平方程中的信息，并增加了一組滯后的差分變量作為水平方程相應變量的工具變量，從而消除了差分GMM存在的弱工具變量問題，提升工具變量的有效性。可見，SYS-GMM能夠克服DIF-GMM的局限，更好地解決模型存在的內生性問題，因此，本文優先選擇SYS-GMM方法，采納其結果作為本文的標準結果。

最后，GMM估計結果是否有效，需要通過過度識別檢驗和序列相關性檢驗。對于前者，本文利用Sargan檢驗驗證工具變量的有效性;對于后者，本文利用Arellano-Bond的AR（1）和AR（2）驗證序列相關性，以保證GMM的一致估計。

4.2 回歸結果報告

表2依次報告了靜態面板固定效應估計、動態面板混合估計、固定效應估計、未考慮控制變量的系統GMM估計、考慮控制變量的系統GMM估計和差分GMM估計的回歸結果。

模型1驗證不考慮利潤率的延滯作用時，比較優勢偏離度對酒店業利潤率具有顯著的負向影響，系數為-0.017。模型2與3雖然將模型形式轉化為動態面板模型，但傳統的混合回歸估計和固定效? 應估計會因為內生性問題的存在而導致估計結果有偏。

系統GMM估計的模型4和5較之傳統的估計方法更為合理，估計結果也更為可靠。結果顯示，DC對酒店業利潤率均存在顯著影響。模型4未考慮控制變量，難免會夸大被解釋變量與解釋變量的關系。模型5加入控制變量后，DC估計系數為-0.0445，在1%的水平上顯著，對酒店業利潤率有非常顯著的負向影響。利潤率滯后項的回歸系數為0.1214，在1%的水平上顯著，說明當期酒店業利潤率受到上期利潤率的影響。旅游發展水平和經濟增長水平的回歸系數顯著為正，符合預期。但所有制結構與旅游教育水平的系數卻顯著為負，與預期不一致，將在后文進一步討論。

模型6差分GMM估計結果與模型5比較，相關變量的回歸系數符號和數值未出現明顯差異，說明系統GMM得到的結果是較穩健可靠的。GMM模型通過了過度識別檢驗和序列自相關檢驗，所以采用系統GMM和差分GMM的估計結果是有效的。

接下來，分別以資本生產率和勞動生產率代替利潤率作為被解釋變量進行回歸，也是對表2結果的一種穩健性檢驗1。與表2中對利潤率的影響類似，比較優勢偏離度對酒店業資本生產率也產生了顯著的負面影響，所有模型中DC的估計系數均為負，而且在靜態模型和所有動態GMM模型中都? ?很顯著，以系統GMM模型為標準，DC估計系數為-0.0277，在5%水平上顯著。比較優勢偏離度對酒店業勞動生產率同樣存在顯著的負向影響，所有模型中DC的系數均為負，除靜態POLS模型外均顯著，以系統GMM模型為標準，DC估計系數為-0.0157，在10%水平上顯著。

綜合來看，核心解釋變量DC、自生能力滯后項、控制變量經濟增長水平和旅游發展水平，在幾乎所有模型中對3種自生能力指標均表現出穩健、顯著并符合理論預期的影響;而所有制結構和旅游教育水平對3種自生能力指標的影響則存在一定差異，其中，對利潤率的影響穩健且顯著，但與預期不一致，對兩類生產率的影響則不夠穩健，其原因將在下一節詳細討論。

4.3 實證結果分析

本節基于上述系統GMM估計的結果展開分析，探討比較優勢偏離程度及其他因素對我國酒店產業自生能力的影響。

4.3.1? ? 比較優勢偏離度對酒店產業自生能力的影響

上述計量模型得到了一致的結果：比較優勢偏離度對酒店業的利潤率、資本生產率、勞動生產率均存在顯著的負向影響。考慮到回歸前自變量和因變量均取了對數，因此，自變量的系數實際上代表彈性，即DC每上升1%，利潤率會下降0.0445個百分點，將兩者均乘以100，則DC每上升一倍，利潤率將下降4.45%;同理，DC每上升一倍，資本生產率將下降2.77%，勞動生產率將下降1.57%。結合前文的理論分析以及上述計量模型的結果，有理由相信一個地區酒店業的技術選擇遵循其要素稟賦的比較優勢，會帶來自生能力的提升，實證檢驗結果完全符合理論預期。

長期以來，我國旅游業快速增長的同時，伴隨著結構失衡、效益低下的問題。改革開放至今，我國出現過多輪“主題公園熱”和“樓堂館所熱”，東部地區某些主題公園、高端酒店和度假區的成功引發各地競相效仿、一哄而上，不顧本地稟賦結構和市場條件大量上馬資本密集型高端旅游項目，導致旅游業版產能過剩和結構失衡。盡管中央三令五申，卻屢禁不止，2020年，中央點名批評的貴州省獨山縣水司樓和湖北省荊州市關公像是較新的案例。21世紀截至十八大前，是我國歷史上經濟增長最快速的時期，星級飯店業利潤率卻經常徘徊在3%以下甚至虧損。十八大后中央嚴控公款消費，對我國酒店業尤其是高星級酒店產生較大沖擊，2014年，全國星級飯店虧損額高達59.21億元，其中四星級飯店虧損42.03億元;2015年，全國星級飯店仍虧損14.26億元;2016年全國星級飯店雖盈利4.71億元，但四星級飯店仍虧損21.77億元1。上述事實恰恰說明，各地高端酒店建設過度，離開公款消費則缺乏自生能力，常年虧損的高端酒店要么停業、倒閉（如前文所述，2013—2018年，全國營業的星級飯店逐年大幅減少），要么依靠財政或房地產收入的補貼來維持。

對于所有產業而言，生產是一個將生產要素的投入轉化為產品（物質產品或服務產品）的過程，經濟學中將生產要素精煉為勞動、資本和土地3種，其中土地通常視為固定不變的，而且為了簡化，大多數時候通常只考察勞動和資本。每個地區的勞動和資本的相對稟賦不同，這種要素稟賦結構的差異就決定了當地的比較優勢。根據要素市場供求關系，相對充裕要素的價格較高，相對稀缺要素的價格較低，對于一個地區的產業而言，理性的選擇是在要素投入中更多使用當地廉價的充裕要素，而較少使用當地昂貴的稀缺要素，從而使產業整體的要素利用結構與當地的要素稟賦結構盡可能匹配，這樣的好處便是使得要素投入的總成本盡可能低，在其他條件（即控制變量）相同的情況下（對于酒店業而言，最重要的當然是市場需求條件，因為它決定了酒店營收，本文中用經濟增長水平和旅游發展水平來控制酒店業的市場需求條件，其中，經濟增長水平決定商務公務住宿需求，旅游發展水平決定旅游住宿需求），行業利潤水平（利潤等于營收減去成本，營收相同的條件下，總成本越低則利潤水平越高）可以達到盡可能高。

當然，并非一個地區酒店產業中的每一個具體酒店企業都要采用同樣的要素利用結構，不是說一個勞動充裕、資本稀缺地區的所有酒店都只能是勞動密集型酒店，而是說一個地區的酒店產業的整體要素利用結構應遵循當地的要素稟賦結構，這樣該地區酒店行業的平均利潤水平（包括相應的勞動生產率和資本生產率）就較高，反之則當地酒店行業成本高企、效益低下。本文的實證分析結果明確地證實了上述理論邏輯。我國酒店業實踐中，許多勞動充裕、資本稀缺的欠發達地區，出于形象工程、橫向攀比、旅游地產操作和腐敗等原因，脫離本地要素稟賦結構和市場需求條件，過多建設高端酒店和度假場所，導致酒店行業偏離比較優勢的要素利用結構。由于成本高企、需求不足，這些酒店往往經營困難、效益低下，這正是我國酒店業長期存在“高增長、低效益”問題的結構性原因。這些酒店缺乏自生能力，往往需要政府或母公司通過公款消費或補貼等方式來扶持，而這種扶持造成了酒店的預算軟約束，進一步弱化了其自生能力。故而十八大后，大量原來依靠公款消費支撐的高端酒店和度假場所難以為繼，導致連續多年全國星級飯店業嚴重虧損。

4.3.2? ? 其他因素對于酒店產業自生能力的影響

表3匯總了經營績效滯后項、旅游發展水平、經濟增長水平、所有制結構和旅游教育水平對酒店產業績效的影響。

經營績效滯后項對于當前的經營績效具有非常大影響，無論是勞動生產率、資本生產率還是利潤率的滯后一期，均在1%水平上顯著，說明經營績效的提升具有一定的動態持續性。一方面，前期的經營績效會影響酒店管理者的決策，同時良好的經營狀況也會促進投資的持續，從而繼續推動酒店經營狀況的提升;另一方面，適宜的技術選擇未必即刻顯示出經營績效的提升，但是從長期的動態累積效應來看，其正向影響將會逐漸顯現。

與預期一致，旅游發展水平和經濟增長水平均對酒店產業自生能力有穩健且顯著的正向影響，這兩個變量在相當程度上控制了決定自生能力的需求側因素。首先考察旅游業的影響，從直接影響來看，繁榮的旅游業能為當地酒店帶來穩定的客源，直接提高酒店的客房出租率，提升經營業績;從間接影響來看，旅游業的發展能改善當地的商務環境，繼而促進該地區酒店業的發展。其次，經濟增長水平同樣會提升當地酒店業的經營績效。其一，經濟發展帶動商貿活動，為酒店提供大量商旅客源;其二，持續的經濟增長為酒店業投資提供了強大的資本支撐;其三，酒店業對經濟環境非常敏感，因為星級飯店成本結構中固定成本比重較大，當經濟環境惡化時，難以迅速降低成本。

酒店業所有制結構對資本生產率具有顯著的正向影響，對勞動生產率的影響為正但不顯著;與預期相反的是，該指標對酒店業平均利潤率產生了消極影響。因此，應辯證看待外資酒店進入對于酒店業自生能力的影響。一方面，外資酒店通常在品牌知名度和經營管理水平上具有較強競爭力，并通過積極的示范效應提升本土酒店的資本運作效率，同時，外資的參與也緩解了酒店業發展的資金瓶頸問題。另一方面，外資酒店中相當部分采取中外合資或合作形式，最核心的經營理念、管理技術、運營模式仍掌握在跨國酒店集團內部，知識外溢和技術轉移效應較為有限;相反，在外資酒店參與度高的地區，會對本土酒店業投資形成擠出效應，未必有利于地區酒店業的整體發展。

旅游教育水平對勞動生產率具有顯著的正向影響，對資本生產率的影響為正但不顯著，這很好理解，因為旅游教育提升酒店員工人力資本、進而提升當地酒店業的勞動生產率，而酒店業固定資產由其他行業生產，與旅游教育無關。值得討論的是，旅游教育水平對酒店業利潤率呈現出顯著的負面影響。這可能是由于，首先，我國酒店業總體而言工資水平不高，難以吸引優秀畢業生，尤其是重點高校畢業生留在該行業就業的比例一直不高;其次，學校旅游教育內容與酒店業實際崗位需求之間存在較大脫節，造成酒店業未能充分獲取旅游教育的潛在價值;最后，酒店業難以留住高層次的管理和服務人才，造成人力資本流失，未能充分發揮高素質員工的價值。

4.4 穩健性檢驗

為確保本文結論的可靠性，研究從以下3個方面進行穩健性檢驗。

模型設定和估計方法的替換。從模型設定上，分別采用了靜態面板模型和動態面板模型。在動態面板模型的估計方法上，分別采用差分GMM估計和系統GMM估計，這兩種方法都可以較好地解決內生性問題。除系數估計值的大小之外，兩種方法得到的結果在顯著性水平和符號上都非常一致，證實了比較優勢偏離度與酒店業自生能力之間的負相關關系，說明動態面板GMM估計結果是較為穩定的，參見前文的計量結果。

被解釋變量代理指標的替換。除利潤率之外，前文還采用勞動生產率、資本生產率作為自生能力的代理指標，來綜合驗證比較優勢偏離度對酒店業自生能力的影響。前文的系統GMM估計結果顯示，DC對LP、KP也具有顯著的負向影響，表明了實證檢驗結果具有穩定性。

核心解釋變量代理指標的替換。為了穩健起見，也采用林毅夫團隊提出的“技術選擇指數”替換本文構造的“比較優勢偏離度”，作為核心解釋變量來對酒店行業自生能力進行回歸。

如表4所示，以TCI替換原模型中的DC，所得回歸結果與前文基準回歸結果基本一致。其中，核心解釋變量TCI與3種自生能力指標之間都有顯著的負向關系，此外，隱含最優TCI的常數項也都顯著。說明“偏離比較優勢”導致糟糕的自生能力這一邏輯關系是穩健的，筆者以“基層行業”酒店業為“自生能力”假說提供了較可靠的經驗支持。

5 結論與討論

本文從“基層產業”的層面，選擇中國分省的酒店產業為對象，試圖為新結構經濟學的核心理論假說“比較優勢、技術選擇與自生能力”提供一個更為可靠的經驗證據。本文構造了一個反映“技術選擇是否遵循比較優勢”的新指標“比較優勢偏離度”，作為核心解釋變量;同時，以星級飯店平均利潤率來表征自生能力，作為被解釋變量，建立面板回歸模型，作為計量分析的基礎模型。并從3方面對基礎模型進行穩健性檢驗：模型設定和估計方法的替換、被解釋變量代理指標的替換、核心解釋變量代理指標的替換。基礎模型以及各種穩健性檢驗的結果一致地揭示出，比較優勢偏離度對產業的自生能力存在非常顯著的負向影響。以動態面板模型系統GMM估計結果為標準，一個地區的比較優勢偏離度每提高一倍，當地酒店業平均利潤率預期下降4.45%。

本文在理論上可能有3個方面的邊際貢獻。首先，定義了一個基層產業的概念，提供了一個微觀企業數據不理想的局限下加總偏誤最小的研究尺度，并且，得益于這一尺度以及酒店業的某些特殊優勢，筆者得以對“自生能力”假說首次進行直接、正面的檢驗。第二，現有新結構經濟學實證文獻基本局限于工業或制造業情境，而本文則提供了一個服務業乃至旅游業的有力證據，并且解答了長期困擾我國酒店業的“高增長低效益”之謎。第三，本文借鑒蔡昉等關于“事前法”和“事后法”的思想[42]，構造了衡量比較優勢偏離程度的新指標。

上述結論可以自然衍生出本文的政策含義，即各地區應因地制宜，使酒店業要素利用結構盡可能遵循當地要素稟賦結構，采用差異化的藍海戰略，重點發展符合本地比較優勢的酒店業業態，如此才能提高酒店業的效益（利潤率）和質量（生產率），從而獲得可持續的自生能力。

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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

[責任編輯：劉? ? 魯;責任校對：王? ? 婧]