中国旅游业与国民经济发展的关系分析，本文主要内容关键词为：旅游业论文,中国论文,国民经济发展论文,关系论文，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。
一、引言
随着中国旅游业的迅猛发展，旅游业与经济增长之间的关系也愈益引起研究者的重视，逐渐成为学人们研究的对象。就学界以及社会上关于旅游业与经济增长之间关系的认识而言，基本上存在旅游业促进经济增长、经济增长促进旅游业发展以及二者互相影响等三种观点，那么，就中国的实际情形来说，旅游业与经济增长之间到底呈现一种什么样的关系呢？如果这二者之间存在相互影响的关系，其相互程度又有多大呢？反之，如果二者之间不存在相互影响的关系，那么，导致中国各地如此热衷于发展旅游业的原因又是什么呢？本文根据改革开放以来中国旅游业以及经济增长有关数据对这一问题进行了如下分析。
二、文献回顾
改革开放以来，中国的国内旅游业获得了长足的发展，仅以国内旅游收入而言，即由1978年的18.4亿元增加到1998年的2391.2亿元，几乎增长了130倍，2005 年甚至增长到了5286亿元。与此同时，中国旅游业在国民经济中的重要性也日渐增加，国内诸多学者就旅游业对国民经济的贡献也进行了相关的理论分析和实证检验。吴国新采用定量分析法对旅游业发展与中国经济增长的相关性进行了论证，并结合中国旅游业发展的基本状况，以实证分析方式进一步论证了旅游业发展对中国经济增长的拉动效应。[1] 国外部分学者也得出了旅游业的发展对整个国民经济增长有着正向的促进作用的结论，[2—3] 而国内学界研究更多的则是旅游业与地区经济发展的关系，李志青从国民经济的角度对旅游业产出进行了延伸性解释，引入TSA 旅游卫星账户对旅游产业和旅游经济的构成作了重新划分，分析了旅游产业和旅游经济对国民经济的不同影响，并对上海市旅游业的产出贡献和乘数效应做出实证性的分析。[4] 林刚、龙雄彪测算了20世纪90年代末期桂林旅游收入增长对桂林市市区国内生产总值、市区财政收入、社会消费品零售总额以及邮电交通业增长的影响，认为旅游业是桂林市支柱产业的论断是正确的。[5] 卢江勇等在对海南旅游经济增长的实证分析中认为海南1988—2003年旅游收入对GDP的平均贡献率为17.03％，得出了旅游收入的增长成为海南省经济增长的主要拉动因子的结论。[6] 李兴绪和牟怡楠以数据实证分析对云南旅游产业的发展及其对云南经济增长的贡献进行了研究，从实证结果和分析中得出了云南省旅游产业不论在产业关联度及带动效应上，还是在产业增加值对GDP的贡献率上以及在对地区产业结构的优化作用上都具有较大的贡献，并且进一步探讨了旅游产业在其经济效益之外对解决经济转型期存在的结构性失业问题的贡献以及旅游业对少数民族地区、农村地区的经济繁荣和发展的贡献。[7] 陶金龙等利用灰色理论分析了旅游业与国民经济三次产业的关联性，揭示苏州旅游业与国民经济的协调性，并实证分析了旅游业对苏州经济的实际拉动效果，认为1994年以来苏州的GDP对旅游市场的依赖程度越来越高，且实证分析表明， 1994—2002年苏州旅游收入增长对GDP增长的平均贡献率达到13.58％。[8]
至于旅游对经济增长贡献的实现路径也是大家所着重讨论的问题之一，李志青认为，旅游业影响国民经济发展的一个重要机制是增加就业，即旅游业不仅直接提供了包括航空、饭店、旅馆、零售和娱乐等旅游产品和服务的工作机会，而且还为旅游产品服务二级供应商、政府机构、旅游出口行业等部门提供了大量的工作机会。[4] 石培华则对中国旅游业对就业的贡献进行了探索性的研究，就旅游就业数量及乘数、旅游业对妇女就业、新增劳动力就业、下岗职工再就业、农村人口脱贫乃至世界就业的贡献进行了数量测算，认为中国存在旅游业对就业的显著正向效应。[9]
旅游业与国民经济增长的关系既体现在总量的静态贡献上，而且还体现在增量动态的贡献上，旅游业对国民经济增长的动态贡献就是旅游支出的乘数效应，为此，李志青还测算了衡量每单位旅游支出（消费和投资）的增加可以给国民经济（GDP）带来的边际贡献量的旅游支出乘数，并以旅游业产出对上海市经济增长的贡献进行了实证分析，得出了1元的旅游支出大约可以带来6元左右的总支出的数据结论。[4] 关于韩国旅游与国民收入关系的研究发现，旅游支出构成了韩国3.2％的国内需求，并由于乘数效应的存在，引致了大约3.5％的国内生产总值。[10]
旅游发展以外部性和溢出效应等形式导致了经济增长现象的出现，[11] 但是，实证研究发现，情况并不像大家讨论的那么明显。国内学者关于旅游对经济增长具有促进作用的分析和实证研究往往基于先验的理论模型和观念，而一些具体的情况并没有在其有关分析中加以考虑。比如，Balaguer和Cantavalla-Jorda曾经检验了西班牙的情况，得出了旅游引致型经济增长的结论，[12] 但是， 这种结论在其他经济体中的应用前景并不明朗，因为，旅游业在西班牙占GDP的5.9％，而这一数字在世界上仅次于美国，[13] 所以，将这样一种结论应用于旅游业收入份额相对比较小的中国可能是不恰当的。
此外，根据马斯洛（A.Maslow）需求层次理论，旅游消费需求显然属于较高层次的消费需求，这也就意味着，经济的持续增长或许会给旅游业带来发展的动力和广阔的市场空间，因此，旅游发展导致了经济增长这样一种结论往往忽略了经济增长对旅游消费的刺激效应，因为，对一国来讲，旅游支出水平取决于旅游者的消费倾向，而旅游者的消费倾向与消费结构却又是和国民收入水平密切相关的。进一步来说，内生于国民收入水平的旅游者消费倾向和消费规模必然会影响到旅游支出的乘数效应作用的发挥及其对国民经济增长效应的实现，因此，忽略因果关系中的另一个重要方面就必然会造成对旅游与国民经济之间真实关系认识的偏颇和误差。
所以，旅游对国民经济的贡献就成为一个备受争议的话题，旅游业与经济增长之间的关系如何也一直有所争议。Shan和Sun曾经根据对中国的研究得出了经济增长与出口增长互为因果的结论，[14] 对南美洲一些国家的研究也发现，经济增长与出口推动同样表现出互相加强的趋势，[15—17] 这样一种结论应用于旅游业的情形或许具有一定的借鉴意义，而Kulendran和Wilson以及Shan和Wilson关于澳大利亚和中国的实证研究均则表明了国际贸易与国际旅游之间互相促进的关系。[18—19] Chi-Ok Oh对旅游业与经济增长之间的关系提出了质疑，其关于韩国的实证研究则更为明确地表明，韩国的旅游业发展与以GDP 为代表的经济增长之间并不存在长期的均衡关系，不过，对二者时间序列数据的Granger因果检验则表明在短期内是经济发展导致了旅游增长，而不是相反。[20]
但是，上述有关文献仅仅提出了一种理论上的论证，这里存在一个未被验证的问题，即：就中国的情况来看，是旅游消费促进了经济增长，还是经济增长导致了居民旅游消费支出的增加，抑或是二者本来就是一种相互促进的关系，本文将根据20世纪80年代以来中国国内旅游发展以及有关经济增长的实际数据对这一问题进行分析。
三、数据描述及分析
无疑，根据旅游消费对经济增长的促进作用这样一种先验的观念设定有关理论模型，并利用该模型对有关经济体的实际情况进行检验的方法遵循的是计量经济学建模中的结构法理念，这也造成了在旅游消费与经济增长之间因果关系认识上的争议。所谓计量经济学建模结构法，系指以某种经济理论或对某种经济行为的既定认识来确定模型的理论形式，并借此形式进行有关数据的搜集、参数的估计以及模型检验的过程。但是，这种方法对先验性的经济理论有很强的依赖性，而现实中存在的情况却常常是，对同一种经济现象的解释经常有相悖的理论模型同时存在，并且经济学家们很少在某一问题上达成一致的意见，因此，这就会造成模型选取上的主观性和随意性，并降低了计量分析的科学性。所以，20世纪80年代初，计量经济学家们提出了一种与结构模型方法论背道而驰的“数据驱动”型的建模途径，即以描述样本数据的特征作为建模的主要准则，在让“数据为自身说话”的理念下分析数据序列本身的性质与关系，这导致了计量经济学在理论与实践两方面的巨大发展。
本文正是基于后一种理论和理论基础，选取中国改革开放以来旅游消费支出与经济增长的时间序列数据，并对二者之间的关系进行实证分析。本文通过对旅游消费支出与经济发展时间序列数据的协整检验，构建两变量向量自回归模型（VAR），并在此基础上用Granger法对二者之间的关系进行因果检验。
本文VAR模型以及协整模型的数据均取自历年《中国统计年鉴》、 《中国旅游年鉴》以及历年《中国国内旅游抽样调查资料》中的有关数据，考虑到数据的可得性，选取了1984年到2004年间的有关数据。我们用国内旅游收入（Tour Receipt）来衡量中国居民的旅游消费水平，用国内生产总值（GDP）有关数据来表示中国的经济增长状况，在使用这两组数据的时候，本文分别用居民消费价格指数和国民生产总值指数对其进行了处理，并用自然对数对其进行了转换（LTOUR和LGDP），以反映二者之间关系的弹性值。在数据检验的过程中，本文还借重Eviews5.0软件获得了有关数值。
1.时间序列的平稳性检验
为了分析中国旅游消费支出与经济发展之间的关系，就需要对时间序列数据进行协整检验，而在进行协整检验和有关VAR估计之前， 首先需要对时间序列数据的平稳性进行检验。时间序列的平稳性意味着该序列数据的方差是稳定的，其自协方差亦不随时间的改变而改变，即变量时间序列数据的随机过程的特征不随时间变化而变化，而当两个变量均为非平稳的时间序列的时候，这两个变量间所进行的回归可能会出现R[2]值很高的伪回归，并由此掩盖了两者之间的真实关系。虽然，两个涉及变量（LTOUR和LGDP）是趋势时间序列的非平稳序列之间的回归可能会形成结果看上去非常好伪回归，[21] 但是，如果在旅游消费支出与经济增长两时间序列之间存在“一起漂移”或同步现象，则可能没有伪回归问题，这种非均衡时间序列的同步现象即是旅游消费支出与经济增长时间序列之间的协整。因此，在分析旅游消费支出与经济增长之间的关系时，就需要首先对这两列时间序列数据的平稳性进行检验，以避免高R[2]值伪回归的出现。
首先，我们将借助单位根检验对时间序列进行平稳性分析，在这个过程中，我们将借助Dickey-Fuller（DF）、Augmented Dickey-Fuller（ADF）和Phillips-Perron（PP）检验分别对时间序列进行单位根检验，以判断变量单整（Integration）的阶。检验结果如表1所示。
表1 单位根检验结果
变量 检验形式 DF统计量
ADF统计量 PP统计量
(I,T,P)
LTOUR (I,T,O)
-1.508552 -1.192526 -1.245794
ΔLTOUR
(I,N,1)
-4.126447*,**,*** -3.979926*,**,*** -3.980130*,**,***
LGDP (I,T,0)
-1.641522 -0.863758 -0.725404
ΔLGDP(I,N,1)
-2.104037*,** -1.976714 -1.522999
ΔΔLGDP (I,N,2)
-3.813373*,**,*** -3.654514*,** -2.595288
注：（1）检验形式中的I和T表示常数项和趋势项，P表示差分阶数，N表示检验方程中此对应项不存在。
（2）*，**，***分别表示统计值在10％、5％、1％水平上显著。
（3）Δ，ΔΔ分别表示对变量进行一阶、二阶差分。
由表1数据可以看出，国内旅游消费支出（LTOUR）时间序列的水平DF、ADF、PP统计量在0.01～0.10水平下均不能拒绝原假设。取一阶差分后，t[,δ]的DF、ADF、PP的统计值分别为－4.126447、－3.979926和－3.980130，三者分别小于0.01～0.10各种显著性水平下的
值，因此，都拒绝原假设，即国内旅游消费支出一阶差分时间序列没有单位根，或者说，该国内旅游消费支出序列是一阶单整的，记为：
LTOUR[,t]～I（1）
而对经济增长数据序列的二阶差分序列ΔΔLGDP来说，其t[,δ]的DF、ADF、PP的统计值分别为－3.809414、－3.652781和－2.577162，其DF、ADF统计值分别在0.01～0.10、0.05～0.10拒绝原假设，而PP统计值则在0.01～0.10各个水平上都不能拒绝原假设，因此，经济增长序列（LGDP）至少是二阶单整的，记为：
LGDP[,t]～I（2）
由于国内旅游消费支出以及经济增长时间序列数据单整的阶不同，则两变量之间不是协整的。[22] 根据Engle-Granger（EG）检验法，如果两时间序列是协整的，则表明在两时间序列之间存在长期均衡关系，所以，时间序列之间的协整就成为表示它们之间存在长期均衡关系的另一种方式，[23] 而在这样一个长期均衡的实现过程中一定存在描述有短期波动向长期均衡协调的误差修正机制（Error Correction Model,ECM）发挥着动态调整作用，[23] 即变量之间存在的长期稳定关系是在短期动态过程的不断调整下逐渐实现的。但是，由于国内旅游消费支出以及经济增长时间序列并不是协整的，因此，与通常的认识相反，就长期趋势来看，在中国旅游消费支出与经济增长之间并不存在长期的均衡关系，误差修正机制（ECM）也就不能在二者的长期协调中发挥作用。
2.VAR模型及Granger因果关系检验
既然在中国旅游消费支出（LTOUR）与经济增长（LGDP）之间不存在长期均衡关系，误差修正机制（ECM）也不能在二者的长期协调中发挥作用，因此，我们需要通过VAR模型检验其短期动态互动机制。
在建立回归模型时，人们常把一些变量看作是内生的，另一些变量看作是外生的或前定的（外生的和滞后内生的），但是，这种划分和判断往往是主观的。如果在一组变量之中有真实的联立性，并且不能确信一个变量是外生变量时，那么，这些变量就应平等地加以对待，而不应该区分内生或外生变量，[24] 所以，根据Sims的理论，所有的变量都是外生的。这也是VAR模型设立的基本理念，VAR模型作为自回归模型的延伸，它所关心的重点更多着眼于变量之间的关系及变量的滞后结构，而其模型本身常常并不具有经济学意义。因此，我们将通过有关判定规则来确定LTOUR与LGDP两变量之间的滞后结构，然后利用Granger检验对变量之间因果关系进行检验，以分析二者之间的短期互动结构。
我们采用Akaike信息标准（AIC）以及Schwartz贝叶斯标准（SBC）等来确定变量的滞后结构，不过，更为严格的方法是采用对数似然比检验（LR），为此，同时结合使用这三个标准并构造如下检验函数式：
AIC＝Tlogㄧ∑ㄧ＋2N
SBC＝Tlogㄧ∑ㄧ＋log（T）
LR＝（T－c）（logㄧ∑[,p]ㄧ－logㄧ∑[,p＋k]ㄧ
其中：T表示可用时间序列的长度或时间序列中观察值的个数， ∑代表系统扰动项的协方差矩阵，下标数字表示滞后量的个数，c是在非限制模型中被估计系数的个数，N为模型中所有系数的总量。最优滞后时期的选择将采取比较小的AIC以及SBC值，结合LR检验（见表2），我们可以判定出滞后2期是该VAR模型最优的滞后期选择。这也大体可判定中国旅游消费支出与经济增长之间的滞后效应，或者说在一定的滞后期间内，这两个变量分别应该被纳入另一个变量的方程之中，成为对另外一变量的预测有帮助的因素。
表2 滞后期检验
滞后期 LR统计量
AIC统计量
SBC统计量
0
NA 2.2467202.344745
1
69.69399
-2.260834
-1.966758
2
10.86305* -2.695500* -2.206374*
注：（1）*为最优滞后期。
但是，在选定的滞后期内，我们还需要借助Granger因果检验来判定变量之间的真实关系，这是Granger提出并由Sims进一步推广的一种分析方法，[24—25] 这种方法可以帮助我们判断中国旅游消费支出与经济增长之间的因果关系及其方向。
表3提供了不同滞后期内中国旅游消费支出与经济增长之间Granger因果检验的结果，原假设目录中的每一条表示Granger因果关系不存在， 黑斜体的统计量表示变量之间存在Granger因果关系。检验结果表明，在5％显著性水平上，滞后期为2、3时，中国国内旅游消费与经济增长之间并不存在因果关系。当滞后期为1时，虽然统计量小于0.01～0.10各显著水平上的临界值， 但是数据分析却报告了一个比较低的P－值（0.07139），说明在0.10显著水平上存在由经济增长到旅游消费支出的Granger因果关系。而当将滞后期扩展到4时，中国国内旅游消费与经济增长之间则互为因果关系。这同时也说明中国国内旅游消费支出与经济增长之间除了滞后1期外，即使在合理的短时期内也不能确定其因果关系的次序，这也是和大多数学者以及官员讨论的观点是相悖的。
表3 Granger因果关系检验
滞后阶数 原假设H[,0]F统计量
H[,0]成立的概率（P－值）
1 LTOUR→LGDP不成立 0.31500
0.58292
LGDP→LTOUR不成立 3.76442* 0.07139
2 LTOUR→LGDP不成立 2.01560
0.17591
LGDP→LTOUR不成立 2.20246
0.16319
3 LTOUR→LGDP不成立 2.08427
0.17263
LGDP→LTOUR不成立 1.99101
0.18594
4 LTOUR→LGDP不成立 5.40115* 0.03438
LGDP→LTOUR不成立 6.38635* 0.02360
5 LTOUR→LGDP不成立 2.99799
0.19757
LGDP→LTOUR不成立 5.24841
0.10146
注：（1）→表示因果关系的方向，即前一变量是否是后一变量的原因。（2）*表示统计量在5％显著水平上拒绝原假设。
四、原因分析
人们通常认为旅游消费为经济体提供了增长的动力，因此而热衷于将旅游作为经济的增长点，但是，人们在关注于经济中这两个变量之间关系的一方面时却往往忽略了其作用过程的另一条路径，并且忽略了对二者之间是否存在真实关系的讨论。所以，先验的理论模型及有关结论直接引致了有关论者在论述二者之间关系时简单地关注于其中的一个方面，这是一种简化的讨论，然而，这样一种讨论在中国却往往由于具有广阔的市场而被有关人士，甚至是政府官员所接受和推崇，究其因，这与从中央和地方两个方面体现的政府主导型旅游发展战略是密不可分的。目前，旅游业已经成为各级政府的关注点，中国有20多个省、市、自治区利用旅游业的带动效应将旅游业确定为支柱产业和重点产业优先发展即是明显的例证。但是，中国国民的目前和未来阶段的收入水平、拥有的可自由支配收入、消费结构、消费观念以及受教育水平、家庭状况等方面，在短期内都不足以促生强烈而持久的国内大众旅游需求。其实，旅游市场的发育和真正成熟还需要一定的时间和有意识的旅游消费引导，同时还有赖于中国社会经济总体水平的提高，本文关于滞后期为1时经济发展作为国内旅游消费发展的Granger原因的结论即为此提供了佐证。因此，在旅游消费不能成为国民的基本消费和生活方式阶段，作为旅游供给的旅游产业无法先导发展，更不可能发展成为支柱产业。[26]
但是，旅游消费能否成为经济增长的驱动力呢？就某一地区来说，这种情况或许存在，前文所提到的桂林、海南、云南等地的研究提供了一定的证据，但是，正如本文数据检验所表明的，在中国整体经济社会环境中，情况却显得扑朔迷离，中国的旅游消费与经济增长之间在长期内并不存在均衡关系，并且就短期内来说也仅仅是在滞后1期时存在由经济发展到国内旅游消费之间的因果关系， 而在最优滞后期间内的其他时间内均不能判定变量之间因果关系，这或许是出于一种整体合成而导致的结果。我们不妨根据旅游发展状况把全国各地分为旅游输出型的地区、旅游输入型地区以及旅游平衡型地区，对于旅游输出型地区（比如珠三角地区）来说，本地居民的旅游消费支出并不能成为当地经济增长的推动力，而对于旅游输入型地区来说，可能就会出现相反的情况，旅游消费就有可能成为当地经济增长的拉动力。对越具有旅游吸引力的地区，旅游消费的拉动效应可能就越强，李志青等关于上海、桂林、海南、云南以及苏州等地的分析就为后者提供了部分例证，[4—8] 而关于前者的例证——尤其是实证方面的例证——则显得相当稀缺，只有部分学者就一些地区旅游资源的状况（比如宁夏、贵州、黑龙江）进行了分析，并有针对性地衡量了当地旅游竞争力、旅游发展程度等方面的情况。[27—29]
我们可以以中国的旅游外汇收入进行类比。就整个国民经济层面上来说，国家旅游外汇收入无疑构成了一个重要的外来资金力量，有关学者就外国直接投资（FDI）对中国经济增长的促进作用进行了广泛的研究，[30—39] 旅游外汇收入作为一种资金的流入对中国经济的发展可以提供一定的资金拉动力。McGahey研究了在20世纪80年代后半期韩国国际旅游迅速增长的时期，旅游收入构成了其国际收支的20％，其通过对1978年以来中国旅游外汇收入以及国内生产总值关系的实证分析也大体支持了这样一个结论。[40] 但是，就国内旅游消费与经济增长的关系来说，不同类型的旅游区域结构的组合在整体经济过程中产生了相互抵消的综合型后果，这也许是造成中国国内旅游消费与经济增长之间关系并不明朗的主要原因之一。
五、更进一步的讨论
对中国国内旅游消费与经济增长之间关系的认识不仅能使我们明确二者之间的真实（因果）关系，而且有助于我们来检查一下中国关于旅游产业定位上的一些误区，并寻求关于旅游业发展的真实定位。中国经济改革开放20多年的持续稳定发展，旅游业均获得了长足的发展，并且以其在增加就业、创造财政收入等[4][6][8] 方面功能成为一些省市区政府大力发展旅游业的动力之一，这也是在市场经济条件下，各省市区作为相对独立的经济利益主体在全区域层次上利益冲突表现。[41] 但是，一些学者却也已对此表示了谨慎的态度，就区域“旅游产业热”以及旅游业产值在区域经济所占比重、旅游业具有的关联度、旅游业缓解就业压力、旅游业投入产出比和创汇能力等方面的问题进行了冷静的分析。[42—45] 那么，通过本文的分析，我们亦有理由对各地将旅游业作为本地区经济发展主要支柱的现象保持应有的警惕，或者说，对盲目将旅游业作为本地区经济发展的支柱产业提出必要的质疑，因为，由于旅游资源禀赋、社会经济、交通区位、基础设施等条件的差异，中国旅游经济的发展在空间上呈现出严重的不平衡性。
就全国实际旅游资源的分布情况来看，各地旅游资源的禀赋存在较大差异，而旅游资源禀赋的空间差异对地区旅游产业的发展及其竞争力产生着重要影响。[46] 王凯和黄成林等在省际层次上对比、分析了中国各地旅游资源禀赋上的差异，基本上得出了中国旅游资源总体质量是南方优于北方的结论。[47—48] 王联兵等也曾使用聚类分析法就西部地区旅游业综合竞争力进行了分类品评为三个层次：四川为一类地区，陕西、广西、云南、重庆、内蒙古为二类地区，甘肃、新疆、贵州、青海、宁夏为三类地区。如果将视角放大到全国范围，各地之间旅游业的差距将更为显著，在差异化相当显著的行业中采取统一的产业发展定位必然会造成政策制定上的盲目性以及短期化。[27] 此外，区位因素也是地区旅游业发展的重要条件，[49] 陆大道曾深入地对各地区区位条件进行了评价，并得出了如下结论：即区位条件最好的5个省份是上海、广东、福建、江苏和浙江，北京、天津、山东和河北列于其后，海南、辽宁和广西的区位条件在沿海省份中是相对较差，但仍优于内地省份，西南和西北各省区区位条件总体上都比较差。[50] 而总体上说来，一个地区旅游业发展的状况是与资源、区位潜力相当的，且区位因素的边际贡献效率大于资源丰度。[51]
如此等等，各种因素决定了对旅游业进行产业定位是一个复杂的系统工程，各地区所属的旅游区域类型也各不相同。就国内旅游消费与经济增长之间的关系而言，对旅游输入型的地区来说，发展旅游可能对经济具有一定的促进作用，而对于其他地区来说，这种效果可能并不明显，忽略本地区的旅游资源、旅游业综合竞争力等方面的实际情况而盲目跟风必然会浪费大量的资源，或者造成经济发展过程中巨大的机会成本，因为旅游业并不是一个低投入、高产出的劳动密集型产业，而实际上是高投入、高产出的资源密集型或环境密集型产业。[28][52] 另外，就技术层面而言，窦群对作为旅游业“拉动效应”量化体现的乘数效应提出了质疑，认为在旅游概念问题没有达成共识、乘数效应的计算失去理论支撑的情况下，旅游业乘数效应的错误假设、非逻辑推导直接导致了模型建立的可信程度降低。[43] 董雪旺等则就旅游业的产业关联度提出了现实质疑，他们认为旅游业虽然是一项关联度极强的产业，但其前瞻效应却非常微弱，而强大的回顾效应却有可能成为旅游业的致命缺陷，即任何一个行业的风吹草动都会造成旅游业的大起大落，亚洲金融危机、“9·11”事件、“SARS”事件等即是明显的例证。[28]
所以，在对中国国内旅游消费支出与经济增长之间的关系进行分析以后，就全国范围而言，由于国民经济发展等各种条件的限制，将旅游业作为国民经济的“支柱产业”、“先导产业”、“重点产业”的时机可能还不够成熟，而在中国各区域旅游产业地位的决策中，如果不针对不同地区的实际情况加以科学分析，就难免带有盲目性和主观性，因此，就中国整体范围来看，各地纷纷将旅游业作为支柱产业可以归结为政府长官意识下盲目跟风的结果。中国的实际情况决定了对相当一部分地区来说，将旅游业作为经济发展的支柱还是一个有待商榷的事情，根据本地区的资源优势确定适合本地区资源特点的产业、培育适合地区资源优势的经济增长点，或许应该是一个地区制定有关经济政策时所需采取的积极态度。进言之，在更为宏观的层面上，认识和研究中国旅游经济发展水平的空间差异，正确认识旅游业在地域经济发展中的作用，优化旅游资源和生产要素的空间布局和改善地区经济结构，制订针对性强、行之有效的区域经济调控政策，对于促进中国旅游业以及整体经济的可持续协调发展无疑有着重要的理论和实践意义。
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