专业化、多样化与旅游业发展——基于中国当前统计数据的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,统计数据论文,中国论文,化与论文,旅游业发展论文，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
旅游产业聚集现象的出现不仅源于历史条件、旅游资源禀赋、地理区位等方面的原因，而且源于旅游产业内在发展机制上的动态作用。然而，近年学术界较多地从竞争力或潜力角度关注旅游产业发展过程中综合性要素投入（保继刚，1996; Crouch and Ritchie,1999; Hassan,2000; Ritchie,Brent and Crouch,2003），对于旅游产业聚集及其作用机制的研究却比较少见，而后者作为旅游产业发展新的维度和载体，往往是决定旅游产业地区比较利益，进而决定旅游产业长远发展的重要因素。
在新经济地理学和增长理论方面，众多理论和实证研究都尝试用不同方法来揭示“聚集经济”的作用和性质。①一般而言，产业聚集效应主要源于两个方面，即基于产业专业化(specialization)的MAR效应②和基于产业多样化(diversity)的Jacobs效应③，前者是发生于产业内的外部性效应，后者则是发生在产业间的外部性效应。按照Krugman(1991)的观点，马歇尔确认了导致特定产业地方化(localization)外部性的3个原因，即产业专属技能的劳动力市场、非贸易的特定投入品和信息溢出导致的生产者函数的改进。而新经济地理文献中提到的Jacobs外部性(Jacobs,1969)则一般沿袭Glaeser等(1992)的思路，强调知识能够在互补的而非相同的产业间溢出，并且互补的知识在多样化的企业和经济行为人之间的交换促进了创新的搜寻和实践，由此，多样化的生产结构导致了递增收益并产生了多样化外部性(diversification externalities)。
值得注意的是，以往关于产业聚集的研究基本关注于不同产业之间的外部性，鲜有研究深入到某一个产业层面。而就旅游产业聚集的研究而言，旅游产业聚集效应的作用途径和机制并未得到深入的实证检验和研究。鉴于此，本文基于对中国旅游统计现状和统计数据体系的分析，深入到旅游产业内部，构建旅游产业专业化和多样化指标，实证检验和分析旅游产业聚集的作用机制和路径。因此，本文试图回答以下问题，即我国旅游产业发展中是否存在MAR外部性或Jacobs外部性？MAR外部性或Jacobs外部性与被解释变量之间是否存在着二次效应？以及外部性具体通过什么路径影响旅游产业的发展？本文余下部分结构安排如下：第二部分结合旅游产业特点和我国当前旅游统计现状构建了旅游产业专业化和多样化衡量指标；第三部分对旅游产业发展与旅游产业专业化和多样化之间的关系进行计量分析；第四部分进一步分析专业化和多样化对旅游产业发展的作用机制和路径；第五部分是本文的结论。
二、旅游产业专业化与多样化的指标构建
有关旅游产业的实证研究并未定量评估地区旅游产业的专业化或多样化对旅游产业发展的作用。限于我国旅游统计的现状，鉴于旅游相关行业边界的模糊性（史密斯，2003；史密斯，2004；占佳，2007；胡抚生，2007；罗明义，2007；余洁，2007；等等）和当前统计体系下数据的可得性，旅游企业作为旅游业最重要的微观经济单元和现代旅游活动的主体，为本文的研究提供了一个比较好的研究视角和突破口。因此，在微观层面上，具有不同或相异属性的旅游企业组成了不同的旅游行业④，其所表现出的结构则构成了旅游产业结构的重要载体和映射。就旅游企业营业总收入和旅游业总收入之间的对应性关系而言，2000-2008年二者相关系数值均在0.84以上，且历年旅游业总收入关于旅游企业总营业收入的回归方程显示，回归系数均为正值，并在5%水平上显著。⑤
进一步，根据历年《中国旅游统计年鉴》及副本，旅游企业主要分为星级酒店(Hotel)、旅行社(TravelAgency)、旅游景区（点）(Senic Spots)、旅游车船公司(Transport)以及其他旅游企业等，由此，我们可以基于上述旅游企业体系(HASTs)构造如下方程：
关于方程(1)的BP检验显示拒绝零假设，说明适用面板数据模型，且Hausman检验拒绝零假设，说明适用固定效应面板数据模型，而具体的计量结果显示，β=4.7931，且在1%水平上显著。因此，鉴于当前统计数据的现状，本文用HASTs等基本旅游企业表征基本的旅游产业内容，以旅游企业总收入来反映旅游业发展的总体状况和趋势，并且，为了避免各地区旅游统计数据总量上的问题⑦，本文主要采用变化率来进行实证分析。
（一）专业化
产业聚集的专业化效应源自于某区域中同一产业经济规模的扩张，就测量方法而言，得到较多应用的是Hoover地方化系数(Hoover,1936)、行业分工指数(Krugman,1991)及
系数(Ellison and Glaeser,1997)等。而根据Henderson等(1995)的方法，专业化被定义为“产业在某个地区的就业量在该地区就业总量中所占的份额与该产业的就业总量在全国就业总量中所占的份额之比”。就空间分布而言，该指标反映了非均质状态下某产业相对于全国水平而言在该地区的相对分布密度。鉴于此，本文仅着眼于单一的“旅游业”，考虑到不同地区地域空间以及与此相关的产业规模因素，进一步用旅游产业总收入进行了平衡。即：
该指标衡量了旅游产业经济规模的扩张和旅游产业密度⑧，度量了旅游产业相对于全国水平而言在i地区t年的相对规模和产业密集程度，显示出旅游相关行业在特定区域内的相对稠密性(thickness)，HASTs等旅游行业之间形成了密切的互动关系和强烈的区域意识，反映了特定地区旅游产业的相对专业化程度。一般而言，旅游产业经济规模的扩张和产业密度提升所引致的基于企业水平上的内生规模经济效应会通过知识的无成本外溢、共享的劳动力市场和共享的需求市场等途径影响旅游业的发展。如果这个变量对增长的作用为正，则表明旅游业规模的外部性在产业内部能够提高旅游企业的总体发展水平及生产效率。
（二）多样化
相对而言，专业化强调的重点在于静态的外部性经济，即由于产业规模的扩大和区域内行为主体间互动性行为的密集程度而带来的集体效率(Rabellotti,1995)。而就旅游产业聚集的内部特征而言，旅游产业链上核心企业间没有投入产出关系，旅游产业集群内部合作性竞争明显。并且，由于消费者旅游需求的多元化，不同旅游行业企业为了给旅游者提供完整的旅游产品会进行紧密的合作，这也导致了旅游产业集群和一般产业聚集的不同。另一方面，从消费者角度看，旅游经历应当被看作与个人体验相融合的一种产品，这种产品从游客离开家到回到家这段时间里，涉及种类繁多的服务类型和服务内容。因此，为了满足旅游消费者多元化的需求，旅游产业边界获得了快速的拓展，仅仅依赖HASTs已不能满足旅游消费者的需求，越来越多的产业被纳入到旅游产业的发展过程，由此，旅游产业的多元化构成了旅游业发展的重要维度。
一般而言，学术界普遍采用市场结构理论中的Herfindhal集中性指数的倒数来度量其多样化程度，即i地区j产业的多样化指数被定义为除j产业外所有其他产业在j地区工业总产值（除j产业外）中的份额平方和的倒数（Henderson,et al.,1995；薄文广，2007）。但是，囿于我国旅游统计的现状和旅游业的特点，该指标在旅游业中的应用依然面临巨大的困难，这需要通过其他途径来构造我国旅游产业多样化指标。
1.旅游需求
在现有国民经济核算体系框架内描述旅游产业规模存在困难的一个主要原因是，在国民经济核算体系内，产业是建立在其产出基础之上的，而非建立在它们消费对象数据的基础上。就旅游产业的一个显著特点而言，从理论上来说，有关研究对旅游产业主要从需求方进行定义，而在供给方面无单一的供给或产业与之对应，与旅游产业相关的旅游经济活动流量隐藏于一国的国民经济核算体系中，或隐藏于现有的不同宏观经济变量中（黎洁，2007）。⑨因此，旅游产业是满足旅游者各种需求的产品要素组合体系，其满足旅游消费者需求的过程就成为国民经济体系中相关产业部门产品创新性地再实现和组织过程。但是，这并不表明旅游产业在国民经济中不存在，实际上，旅游消费、一些旅游生产要素在现实中也是可以观察到的，并且，目前我国采用和施行的相关旅游统计制度和体系也为我们的研究提供了可资借鉴的基础数据。
一般而言，旅游的统计定义是从需求方反映的，我国旅游总收入则通过统计调查游客的花费计算得来。国内旅游总收入根据国家统计局城调总队和农调总队对我国城镇居民和农村居民进行的入户抽样调查，推算出我国居民国内旅游的出游率和国内旅游的人均花费，并在此基础上计算出中国居民国内旅游的总花费，即中国国内旅游收入。入境旅游收入则根据公安部出入境管理局汇总的口岸入境人数和通过抽样调查获取的入境游客平均花费情况，用入境人数和入境游客平均花费相乘得出入境游客的总花费，即中国的入境旅游收入。
2.旅游供给与多样化指标构建
作为一种动态的休闲行为，旅游者旅游目的日益呈现出更为多元的消费需求状态，旅游产业的发展也逐渐涉及到多样化的产业内涵，呈现出强烈的综合性特征，并导致识别和分离旅游产业要素上的困难。⑩
根据国民经济核算的恒等式，相关旅游消费需求对应着相应的旅游产业供给。因此，可用需求方面的数据来衡量旅游产业总规模的大小。另一方面，从我国现行的旅游业供给方调查情况来看，涉及HASTs企业，但是，这主要是针对旅游行业管理范围内的企业进行调查，无法涉及旅游行业管理之外的产业，与旅游相关的其他产业的数据也就相对缺乏。
需要注意的是，旅游产业发展的一个关键维度是旅游业宽度的拓展，即旅游产业形态结构在国民经济各方面的扩展程度，是针对旅游消费者的特定需要，旅游业所能够提供的产业形态的产品线宽度。随着旅游者消费需求取向的多元化以及旅游新潮的不断涌现，旅游业态呈现出动态发展的特征。遗憾的是，限于统计数据的缺失，旅游产业宽度的衡量更多地停留在概念层次上，旅游产业的多样化也更多地停留于一种经验或直观表象的判断。有关统计数据的不完整制约了关于旅游产业多样化判断的实证基础，而且限于现有的旅游统计现状，有关多样化的研究方法并不能在旅游产业中获得应用。不过，根据上文分析，鉴于旅游需求和旅游供给方面的统计现状，我们可以利用如下指标衡量旅游产业的多样化程度：
我们假设i地区旅游产业t期的技术水平A的增长取决于前面论述的该区域t-1期旅游产业聚集所形成的各种动态外部性。(11)并且，在以往的分析中，我们都假设旅游产业在任何地方都以同样的方式回应解释变量，然而旅游产业聚集还受到区位条件、企业数量规模(num)以及旅游资源(res)等因素的影响，因此，我们将其作为控制变量纳入方程进行分析。则A由产业专业化(spc)以及产业所处的外部环境的多样化(div)因素决定，并受到产业所处的区位条件、企业数量规模以及旅游资源等因素的影响，方程(3)可改写为如下形式：
其中，de和dm是标志东部地区和中部地区特征的虚拟变量，有关区域分类参照了国家通行口径以及张军等(2007)的研究，该变量内含了支撑旅游产业发展的系列基础性支持要素和政策要素。num表征旅游企业数量规模，衡量了旅游企业的产业环境。一个地区旅游企业的数量越多，旅游企业就越容易得到产品要素等方面的供给，为游客提供多样化的产品和服务。
在旅游产业发展过程中，旅游资源是旅游业发展的重要依托性因素，而鉴于旅游资源(res)的地域性特色和不可移动性，旅游资源禀赋构成了各区域旅游业发展的初始条件，因此，本文在研究中将旅游资源禀赋作为控制变量。根据中华人民共和国国家标准“旅游资源分类、调查与评价(GB/T18972-2003)”以及“旅游区（点）质量等级的划分与评定(GB/T17775-2003)”的界定，旅游资源既包括传统意义的自然旅游资源和历史文化遗产类旅游资源，也包括政治经济影响、文化特色、娱乐设施保障等多种吸引要素，不仅具有形态上的多样性和复合性，而且具有价值上的多元性，这对准确衡量旅游资源对旅游经济增长的贡献带来了困难。不过，在当前旅游景区（点）普遍实行企业化经营的状态下，旅游景区（点）企业的投入水平可以最大限度地反映旅游资源的综合禀赋状况和旅游资源的动态开发程度，因此，本文用旅游景区（点）企业投入水平等相关指标作为旅游资源禀赋的代理变量。
进一步，为了分析旅游产业专业化(spc)和多样化(div)之间的共同影响，本文引入旅游产业专业化和多样化的交叉项(sd)，以更全面地分析当存在交叉效应时解释变量对被解释变量影响的程度。把方程(4)代入方程(3)中整理后可得如下方程：
（二）计量结果分析
本文计量检验的研究样本为2000-2007年间各省、自治区和直辖市的数据资料(12)，最终数据集包含31个截面单位在8年内的时间序列资料，涉及到旅游企业数据主要包括固定资产、营业收入、利润②、从业人员以及全员劳动生产率等数据，相关实证分析所用样本数据全部来自历年《中国旅游统计年鉴》及副本、《中国统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》以及高校财经数据库(www.bjinfobank.com)系统，表1提供了数据的描述性统计。
本文使用面板(panel data)方法对上述方程进行估计，以在增加变量自由度的同时有效地控制由于观察值的个体特征而造成的非均匀性(heterogeneity)。
对方程(5)进行回归后的估计结果参见表2。从模型(1)可看出资本和劳动这两个生产要素前的系数为正，并且在1%水平上t统计量具有显著性，说明了资本和劳动投入都对旅游产业发展起着促进作用。从模型(2)到模型(4)，外部性变量依次进入到回归模型中，可以看出，专业化水平(spc)对旅游业发展的影响并不显著，这拒绝了MAR外部性效应。而多样化水平(div)前的系数为正，且在1%水平上t统计量具有显著性，说明多样化促进了旅游产业的发展，这验证了旅游产业聚集效应中的Jacobs外部性效应。不过，关于专业化和多样化交叉项(sd)的单独计量结果显示（模型(4)），其系数为正值，且在1%水平上显著，说明旅游产业聚集所产生的产业密度对旅游产业发展有着积极的影响。但是，在包括了所有表征外部性变量的模型(5)中，该项却是负值，显示出专业化和多样化对旅游产业发展具有复杂的影响机制和过程。
而关于控制变量的计量结果显示，旅游资源(res)对旅游产业发展具有明显的促进作用，模型(3)和模型(5)均显示出在旅游产业多样化发展的框架下，旅游资源及其开发力度对旅游业发展的促进作用。尤其是，鉴于旅游业具有旅游资源的垄断性、独特性和不可移动性、不可复制性等不同于其他产业的特殊性，以旅游资源为依托经过开发而形成的旅游产品—特色旅游区（点）就构成旅游目的地所独有的吸引物，是吸引旅游者将旅游动机转化为现实行动的根本所在，是一个地区旅游业的竞争优势所在，这也吻合了其他研究者关于“旅游景点与客源地之间的引力具有鲜明的资源指向性特点”的论断。
而区位条件(de、dm)和企业数量规模(hum)的作用并不明显，这进一步显示出我国旅游产业发展过程中的资源依赖性特征，并且HASTs等企业数量的增加并没有成为旅游产业发展的显著有利条件，这也说明，旅游产业发展或许更多地依赖于多样化的非HASTs企业的供给。
另外，为了研究专业化(spc)和多样化(div)与被解释变量之间可能存在的非线性关系，本文把它们的平方项依次加入到回归模型中，结果如表3所示。与表2相比，表3中的K和控制变量res的回归系数没有实质性的变化，并且t统计量均具有显著性，这说明了资本以及资源条件会对旅游产业发展起促进作用。在加入了专业化程度平方项(spc[2])的模型(6)、(8)、(9)和(11)中可看出，spc[2]回归系数为正，且基本具有统计上的显著性，结合模型(2)和(5)，这说明专业化程度与旅游产业发展之间存在复杂的非线性关系。同样的，在加入了多样化程度平方项(div[2])的模型(7)、(8)、(10)和(11)中，div的系数为正，但是，div[2]的回归系数却为负值，在模型(7)和(8)中具有统计上的显著性，结合模型(3)和(5)，这说明多样化与旅游产业增长之间不仅存在着线性关系，而且还存在复杂的非线性作用关系。
四、旅游产业专业化与多样化的作用路径
根据上文分析，在全国样本数据范围内，多样化的旅游产业环境有利于旅游产业的发展，这个变量显著的正向影响证明了Jacobs外部性的重要性，这进一步说明了旅游产业与其他非HASTs“产业间”外部性的重要性。然而，要深入理解旅游产业多样化的具体作用路径，还必须对旅游产业多样化的作用机制做进一步研究。
因此，在得到多样化促进旅游产业发展的有力证据后，对为什么是多样化而非专业化促进中国旅游产业发展做进一步讨论是有意义的。一方面，从消费者角度来看，作为旅游产品消费者的旅游者的多样性偏好在多样化产业体系中更容易得到满足，获得较高的满意度，并由此形成良性循环。另一方面，生产者聚集与消费者聚集在新经济地理文献中存在一种正向的自我强化机制(Krugman,1991)。鉴于上述认识，探讨旅游产业聚集所产生的MAR外部性、Jacobs外部性与旅游产业发展的关系及二者之间的作用机理，显然不能忽略如下两个环节的联系：一是旅游产业聚集的MAR外部性、Jacobs外部性和旅游产业发展之间的联系，二是旅游产业聚集所产生的外部性的具体作用载体和路径机制。
就上述旅游产业聚集的作用机制而言，或通过要素投入数量的聚集作用于地区旅游产业的增加值，或通过旅游产业要素质量和效率增进促进旅游产业发展。就前者而言，是一种基于旅游产业整体尺度所进行的判断，该项指标显示出旅游产业发展的整体表现，却掩盖了具体的发展路径；而就后者而言，则可以在更为具体的实际作用层面上理解旅游产业聚集效应的作用过程。一般而言，聚集经济在解释劳动生产率的空间差异时获得了巨大的成功，多数研究得出了空间聚集促进要素生产率提高的结论(Sveikauskas,1975; Cicconeand Hall,1996)。基于此，我们假定旅游产业聚集效应除了要素投入数量的贡献方面以外，其他因素主要通过改变各类要素的使用效率而影响旅游产业发展。因此，本文主要着眼于生产要素的利用效率，通过资产收益率(ROA)和劳动生产率(prdrate)来分析旅游产业聚集的具体效应和实际作用途径及机制，前者对应于资本的利用效率，后者对应于劳动力要素的生产效能。那么，研究旅游产业生产率与旅游产业聚集之间的关系，不得不面临的两个问题是，高的生产率是否有利于旅游产业收入的增长？以及高的生产效率究竟是得益于产业在区域旅游产业的专业化抑或是区域旅游产业的多样化？为了分析这一问题，本文依然控制旅游资源、地区、企业数量等变量，并构建如下方程式进行进一步的研究。
其中，ROA为旅游企业资产收益率，prdrate为旅游企业全员劳动生产率，其余有关变量的具体含义与前文相同。在具体计量检验过程中，我们依然采用panel data方法，对方程(6-Ⅰ)和(6-Ⅲ)进行回归后的估计结果参见表4。
相关计量结果显示，ROA与prdrate均对旅游企业总收入具有显著的促进作用。基于此，本文可以进一步验证旅游产业专业化和多样化的具体作用机制。对方程(6-Ⅱ)和(6-Ⅳ)的计量结果见表5。(14)
从表5模型(12)总体模型或分解模型的计量结果可以看出，旅游产业专业化(spc)、多样化(div)以及交叉项(sd)对旅游企业资产收益率独立的影响作用均不明显，但是却存在联合的正向影响效应，且在模型(12-4)中均具有统计上显著性多样化。但是，关于旅游产业专业化(spc)、多样化(div)以及交叉项(sd)对旅游企业劳动生产率的计量结果显示，这些因素均不具备显著性的影响。综合而言，这或许说明了如下问题。
(1)就ROA而言，旅游产业专业化(spc)虽然对于旅游企业总收入的影响作用不够显著，但是却与多样化(div)一起提升了旅游产业资产收益率，这表明了我国旅游产业发展的阶段性特征以及未来的发展实力。实际上，产业聚集所带来的优势基础是推动产业聚集发展的重要因素(Doeringer and Terkla,1995)，而作为基于企业网络动态能力发展的过程，集群竞争优势的积累通过企业网络密度直接有利于集群效率的提高（蔡宁、吴结兵，2007）。与其他产业的外部性不同，旅游产业的外部性主要来源于市场共享效应，所以，产业规模以及产业密度就显得特别重要。尤其是，对于旅游企业而言，相关企业在空间地理位置上的临近，使其能够从较低的交易成本中获利，并容易共享市场，获得大量的熟练劳动力，同时激发了旅游企业间的竞争、知识和技术的转移扩散，并基于企业间的互动性效应增强了旅游产品创新的产生与扩散优势，提高了旅游产业集聚区旅游企业的劳动生产率。
(2)就prdrate而言，本文计量结果显示，旅游产业专业化(spc)、多样化(div)以及交叉项(sd)对旅游产业劳动生产率影响系数为负值，但是，并不具备统计上的显著性。这或许可以归因于如下两个方面：其一，旅游产业之间的恶性竞争阻碍了旅游产业劳动生产率水平的提升。尤其是，在旅游产业大部分行业市场进出门槛低的情况下，旅游企业大多是中小企业，在旅游产业发展过程中极易出现价格竞争、商业欺诈、以次充好等混乱的市场秩序，这无疑削弱了旅游产业的劳动生产率水平。(15)其二，关联性行业。一般而言，行业分类只是大致上按企业产品近似程度进行分类，而多样化旅游企业之间的关系不仅局限于同一行业内部，相关联（相近、相类似）行业的企业区域聚集也可能带来外部效应，但是，企业集群内结成的网络必须根植于当地的社会经济文化环境之中，并受到集群外不断变化的条件影响，企业的外部活动越活跃，集群内合作基础就越不稳固(Harrison,1992)。因此，在旅游企业和外部环境之间的关于人力资源和资本边际收益率发生错位的情况下(16)，人力资源和资本会流出旅游行业去追逐更高的收益率，削弱了旅游产业要素效率的提升。
五、结论
旅游产业聚集是旅游生产者和消费者的经济活动在空间上的集中，这种集中的动因在于旅游产业聚集所产生的MAR外部性或Jacobs外部性。本文基于单一的旅游产业，结合旅游产业的特点，根据我国当前旅游统计现状，借助有关旅游统计数据，构建了衡量旅游产业专业化和多样化的指标，并引入有关控制变量，分析了旅游产业专业化和多样化对旅游产业发展的作用及机制。本文的主要结论是：(1)在总量上，旅游产业多样化促进了旅游产业的发展，显示了Jacobs外部性在旅游产业发展中的作用。(2)对旅游产业专业化和多样化作用机制的分析表明，专业化和多样化均能促进旅游产业要素效率的提升。而上述结论使我们在深入考察旅游产业聚集的具体作用机制的同时，彰显出下列政策含义：(1)促进旅游产业聚集是旅游产业发展的关键路径之一，对旅游产业集群的政策要点要着眼于优化旅游产业集群结构，提高旅游产业集群的竞争优势。(2)提升旅游产业的地位，以集群整体来看待区域聚集的旅游企业群，适当引导集群的规模，尤其在人力资源开发和技术资源的培养方面，应通过有意识的培训和引进加强资源上的优势，形成其他相关行业间人力资源和资本力量的良性互动，提升旅游企业的要素生产效率。(3)构建协作网络体系，在旅游相关企业之间达成协作和共识，通过进一步合作形成长期成熟的合作网络体系，推动旅游产业集群的进一步健康发展。
注释：
①参见Glaeser等(1992)、Henderson等(1995)、Combes(2000)、Henderson等(1999)。
②该理论源于Marshall(1920)、Arrow(1962)和Romer(1990)的论著，认为在一个给定的地区，某种企业能从本地区同行业的其他企业或不同行业的其他企业的经济活动中受益，并进一步促进该产业在这个地区的增长。
③该理论源于Jacobs(1969)，认为在一个给定的地区某个产业的增长得力于地区产业格局的“多样化”。
④为了区分旅游产业以及旅游产业结构的概念，本文将后者称为旅游行业。
⑤限于篇幅，此处没有提供具体的计算数据，备索。
⑥后文的面板数据分析基本均涉及这两步检验。就BP检验而言，有关模型BP检验均在1%或5%水平上显著，支持使用面板数据模型进行分析。
⑦目前，我国旅游统计在全国层面上实施居民国内旅游抽样调查，而各地实施地方接待国内旅游者调查，即实施两套不同目的的旅游统计调查，从而造成了国内旅游统计数据一直存在“纵向不可加”问题，即将各地的地方接待国内旅游调查者的游客数量加总，该总量远远大于来自于全国层面的城镇和农村居民出游率调查而得到的居民国内旅游总量。此外，为了促进和规范国内旅游情况的抽样调查，国家旅游局1998年2月向各地正式下发《地方接待国内旅游者抽样调查实施方案》，以使各地方的国内旅游者抽样调查有较为统一的蓝本。然而各地方抽样调查的结果差异仍然很大，各地所采用的抽样调查方法不统一、调查总体不一致，对什么是国内游客的理解不一样等是影响调查和推算结果差异大的重要原因，这造成了我国旅游统计数据的“横向不可比”性。
⑧产业密度是用来反映一个国家或地区经济发展水平的重要指标，它能够准确地反映出一个国家或地区单位土地总面积上的经济产出水平。谭劲松等(2007)认为，集群所表现出来的外部效应是建立在内部各组织间、组织与环境间一定的关联之上的，聚集经济由此可以表现为集群内部独特的网络结构，机构稠密性(institutional thickness)就是以聚集所带来的社会联系为研究对象的。所谓机构稠密性是指集群内存在大量各种各样的组织，如企业、金融机构、行业协会、政府机构等，这些组织间又存在密切的互动关系，而且它们都有强烈的区域意识。
⑨鉴于此，需要借助旅游卫星账户(TSA)将各产业中为游客提供的物品和服务识别和分离出来作为“旅游业”的统计范畴。旅游卫星账户是2001年3月由联合国统计委员会批准的新国际标准，是在国民经济核算体系之外，按照国民经济核算体系的概念和分类要求，将所有由于旅游活动而产生的消费和产出部分分离出来进行单独核算的虚拟账户，它描述了旅游活动和旅游消费所产生的对服务和货物的需求及供给的总体关系。目前，已有近百个国家编制和准备编制自己的旅游卫星账户，如西班牙、美国、加拿大、新加坡、法国、奥地利、挪威、澳大利亚等，但是，旅游卫星账户在我国的应用还仅仅处于起步的阶段，仅有江苏、云南等少数省份开始编制自己的旅游卫星账户。
⑩以前的国民经济行业分类用“旅行社业”来指代“旅游业”，实际上是低估了旅游业，而在新的国民经济行业分类下，要通过旅游卫星账户的手段，把旅游业从国民经济的供给部门中“挖”出来。
(11)所有的解释变量对于某省旅游产业发展的影响都应该是外生的，另外，外部性的产生与其对旅游产业发展产生影响的过程之间也存在着一个时滞，因而我们在此采取滞后一期的数据。
(12)我们拥有31个省份旅游产业2000-2007年的发展情况，因此，本文的分析是基于一种“省—产业”的数据组合。由于数据的限制，本文只能将“省”作为地域的分析单位。
(13)此处为税前利润，该指标比税后利润更准确地反映了旅游企业盈利能力。
(14)鉴于专业化和多样化对旅游产业资本收益率、劳动生产率影响的直接性机制，此处采用当期数据。
(15)鉴于当前我国旅游产业发展竞争大于合作的阶段性特征，为了提升我国旅游产业的发展实力，国务院2009年发布的《关于加快发展旅游业的意见》明确提出：“支持各类企业跨行业、跨地区、跨所有制兼并重组，培育一批具有竞争力的大型旅游企业集团”，改变我国旅游企业小、散、弱、差的局面，消除这种局面对旅游市场发展环境造成的负面影响，增强中国旅游业整体实力。
(16)关于旅游就业还有一个关键的影响因素，就是职业荣誉感，相比其他行业而言，职业荣誉感较低也是导致旅游从业人员流动性大、从业人员队伍不稳定的关键原因之一。