旅游服务贸易出口的决定因素研究，本文主要内容关键词为：旅游服务论文,因素论文,贸易出口论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
截至2013年，我国以高达4.16万亿美元的货物贸易总额成为世界第一位，更是占到全球总额的11.05%；然而与此同时，我国的服务贸易进出口总额却仅仅占第一位美国的二分之一左右。毫无疑问，随着中国经济的进一步腾飞和产业转型的进行，第三产业的发展必将成为新的推动力，服务贸易也会成为中国未来进一步迈向全球化的重点发展的目标。数据显示，2014年前三季度我国服务贸易进出口的总额达4305.4亿美元，比上年同期增长10.2%(高于货物贸易增速6.9个百分点)。其中，服务出口1571.8亿美元，同比增长6.8%；服务进口2733.6亿美元，同比增长12.2%。然而服务贸易总量在中国稳步上升的同时，服务贸易的逆差却在进一步扩大，2014年达到1980亿美元，是2004年的近23倍。面对这种亟待解决的情况，我们需要通过深究其原因及潜在机制找寻缩小服务贸易逆差的方法。具体以2014年12月为例，旅游逆差位居服务贸易逆差组成部分的首位，占到了总逆差的40%左右，因此增加旅游服务出口可能是一个重要的突破口。本文的核心是通过实证方法探寻中国入境旅游需求的决定因素，以此发掘旅游出口的潜在机制从而为政府政策制定提供参考和依据。 Glauco De Vita运用SYS-GMM方法对27个OECD国家的汇率机制对国际旅游流量的影响进行了研究。研究结果证明了多汇率制度效应，并表明了保持一个相对稳定的汇率机制对入境旅游的促进作用[1]。 Ivan Etzo，Carla Massidda，Romano Piras利用65个国家从2005-2011年的数据研究了移民对意大利出境旅游的影响。他们的研究结果显示，国外侨民人数对所有目的的出境旅游具有促进作用。与此相对应，国内的外国侨民人数对以商业、访友为目的的出境旅游有正向作用[2]。 Hong-bumm Kim，Jung-Ho Park，Seul Ki Lee，Soo Cheong Jang推测不动产和金融资产所产生的“财富效应”会对国际旅游产生影响，并通过研究韩国在1989年到2009年的出境旅游数据证明了房地产对出境旅游的显著促进作用[3]。 Neelu Seetaram探寻了移民旅游对旅游总需求的影响。通过研究1980到2008年澳大利亚十五个主要市场的数据，回归分析证明了移民和入境旅游的联系[4]。 Yu-Shan Wang希望通过研究危机事件对旅游需求的影响来更深入的理解国际旅游的改变与趋势。他利用了台湾的数据证明了灾难事件对旅游需求的负影响，与此同时，他的研究结果还识别了汇率、收入、相对价格以及交通成本对旅游需求的影响：第一，收入以及汇率都呈现出对旅游需求的显著效应；第二，不论国际还是国内对安全造成影响的事件都会对旅游需求造成负面影响，而金融危机对旅游需求的影响却相对较小[5]。 经过阅读海量文献，我们发现，旅游服务贸易方面的实证研究还是有所欠缺，这种现象在中文文献中尤其突出，并且尚且无人以传统重力模型[6]为基础和出发点，使用中国分省份的旅游出口数据进行实证分析，因此我们决定填补这个文献中的空缺。我们通过总结归纳这些文献当中所有相关的变量[7]并添加中国特有的影响因素，帮助建立自己的回归模型，再利用各省的经验数据对中国入境旅游的影响因素进行了系统性实证研究，希望以此发现中国旅游服务贸易出口的关键影响因素，从而更深入了解其决定机制。 二、模型和数据 (一)变量选取 在传统的旅游需求决定理论当中，经济、政治、文化、历史、地理是旅游量的五个主要决定因素[1]。一国的发展程度是经济作为决定因素之一的第一种体现：一方面旅游目的省份的经济越发达意味着该省份越有吸引力；另一方面，来源国经济越发达，意味着来源国居民越可能加入到非商业目的的旅游。因此，我们选取来源国的实际人均生产总值，目标省份的实际人均生产总值作为备选变量。第二种体现在于一国经济的开放程度：因此我们选取两国是否建立自由贸易协定、双边贸易量，以及汇率制度作为备选变量。第三种体现在于一国的物价水平，因此我们选取两国实际相对价格作为备选变量。 政治对旅游的影响主要通过一国稳定的程度以及政府对外国旅游者的保护来体现。YuShan Wang[5]在文章中考虑添加危机事件发生与否的哑变量来研究危机事件对旅游需求量的影响。结合该文献，我们选取目的省份是否有来国家的大使馆，以及目标省份是否发生危机事件两个哑变量作为备选变量。 地理对旅游的影响同样来自两个方面。一方面是两地间地理距离将决定旅游的可行性，另一方面目标省份的自然景观决定了目标省份的吸引力。与此同时，历史对旅游的影响也体现在目标省份的人文景观上，因此，综上所述我们将两地距离以及目标省份三A级以上风景区数量作为备选变量。 文化对旅游的影响主要体现在两国文化的各自的包容性程度以及两国文化的相近性。由于文化概念相对抽象，F.Balli等人对文化的代理变量给出了许多参考(是否使用同种语言、是否接壤、是否具有殖民历史等)。由于中国语言、地理位置以及历史的独特性与特殊性，为使变量数据具有差异性，我们考虑采取来源国华人数量作为文化包容程度与文化相近性的代理变量。 除此之外，两国间经济差距是以移民为目的的旅游的潜在推动力，因此我们添加标识目标省份人均生产总值和来源国家人均生产总值的哑变量作为备选变量。 (二)建立模型 豪斯曼(Hausman)检验结果表明采用固定效应模型将获得更稳健的结果，所以我们决定使用固定效应模型，因此所有可能由单维度不变变量被排除在外造成的遗漏偏差都被控制，使我们的结果具有一定的可信度。最终的模型形式如下：
其中脚标i和j分别表示入境旅游目标中国省份和来源国家，t表示时间，其他所包含变量定义如下：
=国家j到省份i在t年的入境旅游人数总和；
=省份i与国家j之间在t年的双边货物贸易总量，记为货物贸易进口与出口之和；
=省份i在t的实际人均生产总值。为了避免遗留变量政府对旅游业支持性投入所造成的内生性，我们用省份i在t年的居民消费作为工具变量；
=国家j在时间t的实际人均生产总值；
=国家j在时间t的人口总量；
计算的国家j与省份i在t年的实际相对价格；
=表示j国货币对人民币汇率波动性的指标，计为j国货币对人民币汇率月变化率在t年的标准差；
为了方便对变量的解释和分析——将系数解释为弹性及排除异方差性——我们对非虚拟变量取自然对数。 同时，对于政府对旅游投入变量所可能造成的内生性问题，我们采用了工具变量法予以解决。由于政府对旅游投入作为遗留变量可能对省实际人均生产总值的系数带来有偏性和不一致性，而在国民经济核算中，居民消费量与省实际人均生产总值相关但独立于政府开支，因此省居民消费总量可以作为一个合理的工具变量。 (三)数据来源 我们的数据主要来源于中国各省的统计年鉴，中国国家统计局数据，联合国公用数据库，IMF电子图书馆数据与国际金融统计数据，OECD主要经济指标，美国能源信息管理局，世界银行与世界贸易组织。对于虚拟变量，我们通过文献[12]和经济数据中的信息进行生成。由此，我们得到时间跨度为2004年到2013年由44个省国组合ID构成的平板数据集，总共440个观察值。数据样本形式如表1。
三、结果分析 首先，我们对变量生成描述统计量，并绘制散点图探究变量之间的关系形式(如图1)，发现正如文献所述，对数形式更为稳健。之后我们进行了豪斯曼检验，得出我们应该使用固定效应模型而非随机效应模型的结论。
固定效应模型回归结果如下：
其中，*表示比较显著(p＜0.1)，**表示显著(p＜0.05)，***表示非常显著(p＜0.01)。 根据回归结果，在1%的水平上显著的变量有ln(rgrp)和ln(pop)，在5%的水平上显著的变量有ln(rp)和FTA，在10%的水平上显著的变量有CRT×ln(rgdp)。并且F(43，380)=33.02，所以我们的自变量在总体上是联合显著的。由于我们的因变量和我们所有的独立变量(哑变量除外)是对数形式，所以他们的系数意义为弹性。 CRT×ln(rgdp)的系数是-0.038，且t=-1.72，统计上为10%水平上显著。这意味着保持其他变量不变，如果这个入境旅游的出发国家比旅游的目的省份富裕的话，实际人均生产总值对旅游人数的负向影响就会相对于较贫穷的出发国家更强；也就是说，在相对较穷的出发国里，实际人均生产总值的增长对来中国相应省份旅游的反向作用更弱；即对于这两类国家，实际人均生产总值对旅游人数的影响是显著差异的。ln(rgdp)本身的系数为负但不显著，我们推测是两种内在机制互相抵消的结果：一方面，一国的居民更倾向于去更为发达的国家进行旅游消费；另一方面，生活水平的提高会增加该国出境旅游的人口总数。在第一种机制下，当生活水平始终低于对应省份，即使人均生产总值提高，对去中国旅游的意愿削弱得也并不明显；而对于发达程度高于对应省份的国家，眼界的提升、选择面的广泛会使人均生产总值的提高导致去中国旅游的人数锐减。第二种机制下，较贫穷的国家选择是否去旅游是需要精打细算的，实际人均国民生产总值越高，也就是生活状况越好，去旅游的动机也就越强；但对于相对富裕的旅游出发国，他们的预算约束可能并不是紧的，所以生活条件的增长对是否去旅游这一决定的影响相对较小。两种机制同时作用，从某种程度上解释了ln(rgdp)的不显著和交互项CRT×ln(rgdp)的显著性。虽然这个交互项的显著性并不是特别强，但它无疑是我们最关注的变量之一，因为它利用国家间富裕程度的不同完美的解释了较穷国和较富国里，实际人均国民生产总值对出境旅游的不同推动强度，也说明了如果想推动旅游业的发展，针对不同富裕程度的国家需要采取不同的策略。 ln(rgrp)的系数是0.983且t=3.88，统计上为1%水平上显著。这意味着保持其他变量不变，该省实际人均地区生产总值增加1%将导致预测游客的数量增加0.983%。这是符合直觉的，因为省份越富裕，就越具有吸引力，于是更多的人愿意来这里。ln(rgrp)的系数是0.943，t=2.50，这意味着保持其他变量不变，该省grp人均增加1%将导致预测游客的数量增加0.943%。这是有道理的，因为富裕的省份，更具吸引力的市，会有更多的人来这里。 ln(pop)的系数是8.401，且t=6.19，统计上为1%水平上显著。这意味着保持其他变量不变，入境旅游国家的人口增加1%将导致预测游客的数量增加8.401%。这也是符合直觉的，因为如果保持其他变量不变，我们认为一个国家的人口和旅游业的旅客数量呈正相关。 ln(rp)的系数是0.963，且t=2.21，统计上为5%水平上显著。这意味着保持其他变量不变，这个国家的相对价格增加1%会导致预测的游客增加0.963%。通常来说，人们出于节俭的原因，会更倾向于去物价相对便宜的国家旅游，所以该变量的系数符号是合乎情理的。 哑变量自由贸易协定(FTA)的系数是0.354，且t=2.18，统计上为5%水平上显著。这意味着保持其他变量不变，如果存在自由贸易协定(FTA=1)，游客的数量将预计增加35.4%。因为如果存在自由贸易协定，双方之间的关系往往是更好的、相互认可的，所以将会有更多的游客。 其余自变量虽然在统计上并没有十分显著，但是其符号大都符合我们的预期。比如ln(trade)系数为正，表示两地的旅游量和货物贸易总量呈一定的正相关性，旅游作为服务贸易的一部分，某种程度上和货物贸易总量可能有着微弱的相互推动的关系。ln(rgdp)系数为负，如上文所述，可能表现了人们倾向于去更发达的地区旅游的心态，而其不显著性，则可以理解为这种心态和预算约束放宽的权衡结果。CRT×ln(rp)系数为正，说明对于比旅游目的省份富裕的国家来说，相对低的物价对他们的吸引力相对更小。虚拟变量Olympics的系数为正，表示北京奥林匹克运动会对旅游业有一定的推动作用。 综上所述，我们的研究表明，省份实际人均生产总值、他国人口基数、他国与中国实际相对价格、他国与中国是否签订自由贸易协定、代表中国该省份与他国繁荣发达程度比较的虚拟变量与他国实际人均生产总值形成的交互项等变量对于他国对中国某省份旅游需求有着显著的影响，且所有变量的符号方向也与文献中的结果和经济学直觉一致，验证了中国的旅游服务贸易出口与文献中研究的其他国家与地区有着潜在一致的规律，即服从传统重力模型的一般性启示。
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