国外旅游发展促进经济增长假说(TLGH)研究综述，本文主要内容关键词为：假说论文,经济增长论文,国外论文,旅游论文,TLGH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。
1 引言
旅游发展与经济增长之间的相互关系一直是旅游学研究的核心命题，始终备受关注。旅游发展对经济增长具有何种影响滥觞于对旅游产业经济性质的最初探讨，经典旅游经济学文献对于这种关系存在形式具有三种观点：(1)旅游发展对经济增长存在显著促进作用，旅游发展作为经济增长过程的重要战略组成部分①，主要通过注入外汇收入(Henry，Deane，1997；Noriko，Mototsugu，2007)、创造就业机会(Durbarry，2002；Janta，et al.，2012)、引导外部投资(Law，1992；Sinclair，1998)、刺激地区消费(Divisekera，2010；Lee，Hung，2010)以及增加税收收入(Hughes，1981；Archer，1995)等形式对经济增长产生正向影响，持有此种共识的主流观点提倡Shan和Wilson(2001)首次提出的旅游发展促进经济增长假说(tourism-led growth hypothesis，TLGH)的有效性②，并得到了诸多研究者的支持(Durbarry，2004；Gunduz，Hatemi，2005；Lean，Tang，2010)，相关系统深入理论研究可参见诸如Proenca和Soukiazis(2005)以及Cunado和Perez de Garcia(2006)运用内生经济增长收敛性理论对此论证分析的研究文献；(2)与此前观点相左的观点认为，旅游发展对经济增长存在显著负向作用，其立论基础是，由于旅游发展不同程度上具有“资源诅咒”效应③(Copeland，1991；Chao，et al.，2006)、“投资挤出”效应(Nowak et al.，2003；Rosentraub，Joo，2009)、“福利漏损”效应④(Chen，Devereux，1999；Brau，et al.，2007)以及“反向排斥”效应⑤(Tosun，2000；Reid，et al.，2004)等产业经济运行摩擦效应形式，旅游发展会对经济增长产生负向影响，尽管此方面研究文献并不占主导(Read，2004)，但仍为我们从不同视角正确认知旅游发展对经济增长的影响关系提供了丰富材料；(3)还有一种观点则认为，旅游发展对经济增长并不存在显著影响关系，这主要取决于旅游目的地国家或地区的经济发展程度⑥(Sinclair，Stabler，2002)、旅游依赖程度(Cerina，2007；Lozano，et al.，2008)以及市场规模尺度(Candela，Cellini，1997；Lanza，Pigliaru，2000)等地区异质性因素。
虽然有关旅游发展对经济增长影响关系的理论研究文献汗牛充栋，然而由于在研究对象、理论构建、模型设定以及研究方法方面的差异性，导致所得出的研究结论莫衷一是。但有一点不容忽视的是，支持旅游发展促进经济增长假说(TLGH)的观点最具代表性。在研究方法规范分析上，在理论研究未达成一致的情况下，实证方面的经验分析就显得尤为重要。尽管TLGH理论阐释推理在直觉上是可信的，但倘若无法得到经验证据的实证考察，便使得TLGH存在的论断略显牵强。鉴于此，随着经济学实证方法在旅游学研究中的普遍应用，极大丰富了TLGH的研究内容。将TLGH经验研究的文献按模型设定分类是个简捷有效的方法。因为纵观此类文献，实证研究方法主要呈现如下4种形式：时间序列数据分析；静态面板数据估计、动态面板数据估计以及其他截面数据分析。
2 TLGH之时间序列数据分析
将非平稳的时间序列数据用于平稳性序列为基础的计量经济回归分析，会影响分析的有效性，故应避免这种情况，这同时也是检验时间序列平稳性的根本原因。时间序列数据的平稳性检验目的并非淘汰数据，而是充分利用数据信息，协整是利用非平稳时间序列数据的核心。协整理论(cointegration)是由Engle和Granger(1987)首次提出，该理论主要研究对象是在两个以上非平稳时间序列中寻找一种均衡关系，主要应用于短期动态关系易受随机扰动的显著影响，而长期关系又受经济均衡关系约束的经济系统。协整理论指出，倘若某些变量之间存在长期均衡协整关系，意味着经济系统并不存在破坏均衡风险的内在机制，如果某变量在某时期受到涨落干扰后偏离其长期均衡点，这种均衡机制会将其在下一期进行调整以使其重新回到均衡状态。
已有的TLGH相关时间序列数据分析研究文献主要分析过程是：首先，对旅游发展和经济增长时间序列数据进行变量单位根检验(unit root test)，通过构建向量自回归模型(vector autoregression Model，VAR)进行基于回归系数的Johansen极大似然法协整检验或者Engle-Granger两步法协整检验，以便确定变量之间是否存在协整关系，如果两变量通过平稳性检验存在协整关系，然后建立两变量之间的误差修正模型(error correction model，ECM)研究变量之间的短期动态与长期均衡关系，由于协整检验只能说明变量之间存在某种长期均衡关系，并不意味着存在因果关系，所以还需对其进行Granger因果关系检验以探究变量之间的关系指向。Balaguer和Cantavella-Jordà(2002)在对西班牙1975-1997年TLGH进行理论分析中最早运用上述方法，得出结论：旅游发展与经济增长之间存在长期稳定均衡协整关系，旅游发展是经济增长的Granger原因。随后围绕旅游发展与经济增长之间的时间序列数据分析，研究学者展开了广泛讨论，实证研究结论也得出了差异化的观点。从旅游发展与经济增长之间的因果关系指向来看，在形式意义上，此类文献可分为下述三种样本范围。
2.1 旅游发展与经济增长双向互为Granger因果
Dritsakis(2004)将多变量VAR模型应用到希腊1960年-2000年的季度数据分析中，并在ECM基础上进行了Granger因果关系检验，发现旅游发展与经济增长之间存在双向Granger因果关系。运用类似方法，Durbarry(2004)，Ongan和Demiroz(2005)，Cortés-Jiménez和Pulina(2006)⑦、Kim等(2006)，Katircioglu(2009)在分别对毛里求斯、土耳其、西班牙、马耳他和中国台湾地区的研究中也得出了与Dritsakis(2004)相同的研究结论。
2.2 旅游发展是经济增长单向Granger原因
Brida等(2008)运用协整检验、VAR模型、Granger因果关系检验和脉冲响应函数对墨西哥1965年-2007年季度数据的实证分析表明，旅游发展与经济增长之间存在一个协整向量，旅游发展是经济增长的单向Granger原因。基于上述检验，Belloumi(2010)同样发现突尼斯旅游发展与经济增长在1970年-2007年间与其相一致的研究结论。同一逻辑研究框架相关的研究，诸如Cortés-Jiménez和Pulina(2002)，Brida等(2010a，2010b)，Schubert等(2011)。这些文献研究对象虽并不相同，但都有其共同之处是，旅游发展与经济增长之间存在长期稳定协整关系，由于旅游发展是经济增长的单向Granger原因，所以TLGH存在，旅游发展可作为经济增长的重要战略组成部分。
2.3 旅游发展不是经济增长单向Granger原因
Oh(2005)对韩国1975年-2001年的时间序列数据进行分析，认为Balaguer和Cantavella-Jordà(2002)所得出的TLGH并不适用于韩国，主要是因为西班牙是一个典型的旅游依赖性国家，其2000年的旅游收入占到全国GDP的5.9%，而韩国则只有3.5%，并提出韩国并不存在TLGH，而是存在经济增长驱动旅游发展假说(economic-driven tourism hypothesis，EDTH)，这一结论同Narayan(2004)、Lee和Chien(2008)以及James和Andrea(2010)分别对斐济、台湾和克罗地亚的研究发现一致。Tang(2011)利用马来西亚1995年-2009年时间序列数据，通过构建基于协整检验的ECM，发现入境旅游与经济增长之间存在长期稳定协整关系，但Granger因果关系检验表明入境旅游并不是经济增长的Granger原因。Katircioglu(2009)利用土耳其1960年-2006年时间序列数据进行约束检验和Johansen协整关系检验，对Ongan和Demiroz(2005)所持的“土耳其存在入境旅游与经济增长之间双向Granger因果关系”的观点提出了质疑，认为土耳其并不存在入境旅游与经济增长之间的协整和Granger因果关系，且TLGH并不存在。针对土耳其是否存在TLGH的争议，Ozturk和Acaravci(2009)分别使用向量误差修正模型(vector error correcting model，VECM)和自回归分布滞后模型(autoregressive distributed lag model，ARDL)对土耳其1987年-2007年旅游发展与经济增长之间关系进行再考察，结果证实了Katircioglu(2009)的结论，即土耳其并不存在TLGH，入境旅游与经济增长不仅未发现协整关系，长期中也并不形成相互Granger因果关系。相同的状况同样出现在Tang和Jang(2009)与Jin(2011)分别对香港和美国的研究文献中，前者认为旅游发展与经济增长并不存在长期稳定协整关系，单纯意义上的旅游发展是经济增长单向Granger原因的情况并不明显，但却存在经济增长促进旅游发展的影响机制，即旅游发展与经济增长之间更应该是一种循环因果关系；后者则认同旅游发展可以在短期促进经济增长的普遍共识，而在长期中这种影响关系并不稳健，主要是因为香港实质上是资本驱动型的经济体。
3 TLGH的静态面板数据分析
随着经济现象的动态复杂化和经济学理论的日益深化，单纯应用截面数据或时间序列数据由于无法充分利用数据信息，势必会存在由于损失自由度而造成的估计偏误，然而面板数据(panel data)模型由于控制了个体异质性、扩大了样本信息、降低了变量间共线性，重要的是显著提高了估计效率，逐渐成为检验经济理论与分析经济现象的重要分析方法。特别是就转型经济而言，由于现行经济体制的演变历程较短，利用面板数据计量经济学研究这些国家的经济规律显得尤为重要(白仲林，2008)。
面板数据模型由于其良好的估计品质，从20世纪80年代开始被广泛应用于经济学、管理学、社会学以及政治学等研究领域(England，et al.，1988；Boehmer，Megginson，1990)。与此同时，随着旅游业发展愈发表现出优越的产业融合功能，其在地区经济增长过程中的产业影响效应日渐增强，按照这一理论逻辑范式，面板数据模型逐渐成为国外主流旅游经济学研究的重要工具。细究此类研究文献发现，研究内容主要集中于两个维度。
3.1 旅游需求影响因素探究
从旅游学规范理论上讲，旅游需求不仅是旅游消费行为产生的内在心理动机，同时也是旅游活动发生的必要价值环节，从这一层面讲，对旅游需求研究则是构建旅游经济学整体研究框架的基础工作。在这一预设前提下，通过实证考察旅游需求影响因素，有的放矢地制定旅游产业行政政策，引导旅游消费市场合理供求，提高旅游产品市场交易效率。
Teresa和Teodosio(2000)采用面板数据模型测算了西班牙17个入境旅游客源国1985年-1995年入境旅游服务需求弹性值，得出人均实际收入、汇率和实际旅游产品价格弹性值分别为+1.4、+0.5和-0.3。其随后又在另一篇研究文献中针对此问题进行了深入研究，在分析马德里入境旅游流空间结构、时间演变和客源国市场结构基础上，对西班牙25个主要入境客源国1985年-2000年面板数据研究显示，客源国入境旅游者的收入状况和在马德里的旅游生活成本是影响马德里入境旅游流强度的主要因素(Teresa，2004)。在相关的经验分析中，Song等(2000)利用英国面板数据，Mervar和Payne(2007)利用克罗地亚面板数据，Andrea和Melville(2008)，Teresa(2009)和Eita等(2011)利用南非面板数据，Surugiu等(2011)利用罗马尼亚面板数据，研究发现客源国人均收入、目的地旅行成本和旅游产品相对价格是影响入境旅游需求的主要因素。但Willem和Andrea(2005)利用非洲面板数据对上述结论进行了反驳，他们研究发现上述入境旅游需求主要影响因素只是适用于旅游发达国家或地区，而在一些落后的发展中国家或地区，社会稳定性、旅游基础设施建设、市场信息和旅游目的地发展水平才是影响入境旅游需求的主要影响因素。国外学者除了应用面板数据模型对如上影响入境旅游需求的内生因素进行实证分析之外，同时也对一些诸如气候变化(Taylor，Ortiz，2009；Turton，et al.，2010：Moore，2010)、禽流感(Kuo，et al.，2009)和外部风险(Hoti，et al.，2007)等外生事件进行了相应考察。
3.2 TLGH经济理论分析
采用面板数据模型对TLGH进行实证研究，除了能在大样本基础上准确反映变量关系信息之外，更重要的是，能够从更深层次上在判断TLGH是否存在基础上揭示旅游发展对经济增长所存在的影响效应与影响机制，进一步明确旅游产业政策的时效性。Soukiazis和Proenca(2008)对葡萄牙37个经济发展差异区域1993年-2001年面板数据进行实证检验，估计系数显示，旅游发展不仅对经济增长具有显著正向关系，而且还有助于区域经济实现自身稳态水平的条件β收敛。Kumar(2010)利用4个太平洋岛国(斐济、汤加、所罗门群岛和巴布亚新几内亚)1980年-2008年面板数据实证分析发现，旅游发展对经济增长具有显著促进作用，旅游发展每增长1%，分别在短期和长期带动该地区经济增长上升0.24%和0.72%。Fayissa等(2008)使用面板数据对42个非洲国家1980年-2008年估计结果显示，旅游发展对非洲国家经济增长促进作用显著，其中撒哈拉以南非洲国家旅游发展对经济增长的正向影响效应较大，结论为旅游发展可以在短时间内促进经济增长。在此之后，同样是针对发展中国家，基于此方法，Fayissa等(2011)又对18个拉丁国家1990年-2005年两者关系进行了实证检验，指出旅游发展可以显著促进经济增长率，需在兼顾其他经济增长必需资源时，实行旅游产业发展战略。由此便会延伸出一个新的问题，随着旅游专业化(旅游收入占GDP比值)逐渐提高，旅游发展对经济增长的这种影响关系是线性的吗？对此问题的回答，Adamou和Clerides(2009)提供了一个很好的思路，受Lanza和Pigliaru(2000)的“旅游发展相对发达的地区存在两个鲜明特征：一是具有较高经济增长率；二是国家规模较小”的思路启发，以162个国家1990年-2005年面板数据为研究样本，通过将旅游专业化平方项纳入到模型中来检验这种非线性是否存在，具体研究路径是：首先，用旅游发展增长率对旅游专业化和其平方项进行固定效应估计，结果显示旅游专业化一次项系数显著为正(0.042)，二次项系数显著为负(-0.00057)，倒U形门槛值为36.9%，这意味着有必要考虑旅游发展的非线性特征；其次，将两者统一纳入到经济增长模型中进行面板工具变量估计，结果支持了他们的猜想，旅游专业化一次项系数显著为正(0.0039)，二次项系数显著为负(-0.000094)，倒U形门槛值为20.8%，说明旅游发展对经济增长的促进作用具有门槛特征，当旅游专业化程度超过20.8%时，即使旅游产业本身仍在发展，其对经济增长的贡献作用也会降低。
上述研究都认为旅游发展可以显著促进经济增长，为TLGH存在提供了有力证据。然而，一个更为深入细致的问题则是，旅游发展对经济增长的影响关系是否具有长期持续性？如若回答此问题，仍要回到理论分析与工具使用相结合的研究范式。即使这种影响关系具有长期性，但是对于这种关系进行实证考察时，由于受到时间序列长度的选取、时间序列结构突变点以及样本所存在的短期波动特征，旅游发展对经济增长所产生的影响关系可能会存在门限阈值效应。承上所述，国外学者对此问题也已有所论及。早期代表性文献当属Eugenio-Martin等(2004)的研究，他们使用动态面板系统广义矩估计方法(SYS-GMM)对21个拉丁美洲国家1985年-1998年研究指出，在低收入组分(3个国家)和中收入组分(11个国家)内旅游发展与经济增长正相关，而在高收入组分(7个国家)内两者却呈现负相关关系。Brau等(2007)采用143个国家1980年-2003年的面板数据分析了经济增长、国家规模和旅游专业化程度之间的关系，为了克服时间序列数据上述缺陷，他们将在1980年-2003年间平均人口小于100万且旅游平均专业化程度高于10%的国家定义为“小国(small countries)”，并运用虚拟变量回归对“小国”经济增长绩效与其他样本子集国家(经合组织国家、产油国家、小国和最不发达国家)经济增长绩效进行了比较分析，得出结论：人口规模小的国家只有在旅游专业化程度很高的情况下才会出现TLGH。对于Brau等(2007)对旅游专业化程度度量的主观预设，在随后Po和Huang(2008)有关旅游发展与经济增长之间存在非线性影响关系的经典文献中予以更加严谨化，他们运用Hansen(2000)所创设的面板门限回归(panel threshold regression，PTR)方法，并以入境旅游专业化程度为门限变量对88个国家1995年-2005年数据分为三个样本区间估计显示，当入境旅游专业化程度低于4.0488%(区间1∶57个国家)或高于4.7337%(区间3∶23个国家)时，入境旅游发展对经济增长具有显著促进作用；而当入境旅游专业化程度高于4.0488%且低于4.7337%(区间2∶8个国家)时，入境旅游发展对经济增长影响关系并不显著。延续以上研究思路，Chang等(2009)⑧同样发现了入境旅游发展对经济增长影响关系所存在的非线性门限特征。值得一提的是，借鉴此方法，武春友和谢风媛(2010)检验出中国31个省级行政单元1997年-2007年间入境旅游发展与经济增长之间存在面板门限效应，即入境旅游收入占GDP低于2.36%时，入境旅游发展对经济增长影响并不显著；当高于2.36%时，入境旅游发展显著促进经济增长。
4 TLGH的动态面板数据分析
根据经典哲学联系观点，很多经济关系本质上都具有动态持续性，面板数据的一个优点是可以对个体的动态行为进行建模。考虑到变量的动态调整过程，如果解释变量中包含了滞后因变量，即称之为动态面板数据(dynamic panel data)。从模型形式意义上看，动态面板模型在时间上的记忆来自两个方面：一是滞后因变量作为模型解释变量所引起的自相关；二是个体间差异的个体效应所引起的自相关。除此之外，由于静态面板模型所存在的联立性、遗漏变量和测量误差会导致内生性问题，对此进行最小二乘估计(OLS)和固定效应(FE)估计，导致估计结果有偏非一致。特别地，对于大N(截面)小T(时间)型面板数据结构，采用动态面板数据处理技术是一个非常好的选择(Roodman，2006)。为解决面板数据模型估计中存在的上述内生性问题，Arellano和Bond(1991)将所有可能的滞后变量作为工具变量，通过对经过一阶差分处理的原方程进行广义矩估计(generalised methods of moments，GMM)估计，创造了差分广义矩估计方法(DIF-GMM)，但是该方法在解决变量内生性问题的同时也存在诸多缺陷，如弱工具变量(weak instruments)问题。在DIF-GMM方法基础上，Blundel和Bond(1998)提出了系统广义矩估计方法(SYS-GMM)，其结合了差分方程和水平方程，同时更具有限样本性质。
为了捕捉旅游发展对经济增长影响关系的动态持续性，Eugenio-Martín等(2004)首次开拓性地将动态面板广义矩估计技术应用到旅游学研究中，他们采用DIF-GMM实证考察了拉丁美洲21个国家1985年-1998年旅游发展与经济增长关系，一个有意思的发现是：尽管TLGH在低、中和高收入国家均存在，然而旅游发展在中低收入国家对经济增长的影响效应相对较大，估计系数分别为0.00064和0.00063，高收入国家这一估计值仅为0.00037；进一步探究，利用广义最小二乘法(generalised least squares，GLS)对影响旅游经济发展强度的影响因素进行分析，认为低收入国家应该提高基础设施、教育等基础发展水平来吸引旅游者，中收入国家需要提高像健康服务、人均GDP等社会经济发展水平吸引旅游者。另外，尽管动态面板估计技术在旅游发展与经济增长关系的实证研究文献核心内容仍与静态面板数据类似，这里有必要加以区别强调的是，在有关TLGH经济理论分析内容方面，动态面板估计技术由于其有效克服内生性所带来的估计偏误问题，被研究学者逐渐接受并广泛应用到此研究领域，以便在实证上准确反映旅游发展的规模经济效应。基于Eugenio-Martín等(2004)的研究方法，Fayissa等(2008)以旅游密度为旅游发展代理变量，实证考察了42个非洲国家1995年-2004年动态面板数据，指出旅游密度提高1%，将正向促进经济增长上升0.0249%。Seetanah(2011)依据古典扩展索洛增长理论模型，对19个岛屿经济体1985年-2007年的动态面板数据进一步系统广义矩估计(one-step SYS-GMM)，检验结果为：无论是总体样本还是经济发达子样本与欠发达子样本，旅游发展对经济增长均具有显著促进作用，估计系数分别为：0.14、0.08和0.033，与Eugenio-Martín等(2004)研究所不同的是，经济发达子样本估计系数高于欠发达子样本；另外一点需要说明的是，旅游发展估计系数要小于诸如物质资本投资等其他影响经济增长的关键控制变量估计系数，这主要是因为它们在经济增长过程中扮演着相比旅游发展更重要的角色(Temple，2001；Dritsakis，2004)。另一篇代表性文献则是Sequeira和Nunes(2008)的研究，他们设计了两个入境旅游发展的代理变量，即入境旅游收入占出口贸易比例与入境旅游收入占GDP比例作为核心解释变量，并将世界多数国家1980年-2002年面板数据视为总体样本，同时将其又分为两个子样本，即小国家(常住人口小于500万)与贫穷国家(人均GDP小于平均水平)，由于模型中控制了时间虚拟变量，并通过反复检验，他们最终运用SYS-GMM和修正的固定效应最小二乘虚拟变量(least square dummy variable，LSDV)模型(Bruno，2005)对总体样本进行估计，然后用LSDV模型分别对小国家和贫穷国家进行估计，主要贡献在于：对于总体样本和贫穷国家子样本，旅游发展显著促进经济增长，与前两个样本相比，就小国家子样本而言，旅游发展对经济增长的贡献程度则不甚明显。从更为宏观的角度来看，内生经济增长理论认为，技术进步、知识溢出和外部性是推动经济增长的主要动力，然而先验理论断言，旅游产业是一个劳动密集型产业并非技术密集型产业，鉴于此点，旅游发展并不能显著促进经济增长，并且小国家由于具有专注于旅游产业发展的特征，旅游发展对经济增长的影响效应会更强(Easterly，Kraay，2000)，然而Sequeira和Nunes(2008)的实证研究对上述传统认识均予以了客观解读。既然时段选择、经济发展和人口规模会影响TLGH是否存在，据此，一个很自然的问题则是，地理因素会产生相应作用吗？Cortés-Jiménez(2008)使用SYS-GMM对西班牙和意大利1990年-2004年面板数据对此进行了相应论证，他们的研究策略是：首先，与以往研究文献所不同的是，他们同时检验国内旅游和入境旅游对经济增长影响效应，在此之前，分别用常住居民过夜天数和非常住居民过夜天数作为国内旅游和入境旅游的代理变量，之后，又用国内旅游人次和入境旅游人次同样作为代理变量进行稳健性检验；然后，将西班牙和意大利总体样本分为沿海和内陆两组子样本分别进行实证检验；最终，国内旅游和入境旅游分别对沿海子样本经济增长具有显著正向关系⑨(国内旅游两种代理变量估计系数为0.004和0.029；入境旅游两种代理变量估计系数为0.001和0.006)，而就内陆子样本而言，只有国内旅游对经济增长具有显著正向关系(国内旅游两种代理变量估计系数为0.004和0.012)，入境旅游对经济增长影响关系则并不理想(前一种入境旅游代理变量估计系数不显著，后一种入境旅游代理变量估计系数显著为负)。
5 TLGH的面板数据协整分析
众所周知，时间序列观测数据的长度直接关系到协整关系检验的效果，经济变量的观测数据时间序列越长，协整检验的功效也越高，反之，当时间序列变量的样本时期不够长时，协整检验的效力则较低。于是，一些计量学家开始考虑是否能够运用截面单位相似的面板数据，来提高协整检验的效力。随着面板单位根检验理论的发展，十余年来，面板协整检验理论不断丰富拓展，从最初的同质面板(homogeneous panel)检验(Kao，1999)发展到异质面板(heterogeneous panel)检验(Pedroni，2001)和动态面板(Pedroni，2004)检验。Lee和Chang(2008)使用动态异质面板协整技术对经合组织国家和非经合组织国家1990年-2004年旅游发展与经济增长关系实证检验发现，两者之间存在长期稳定协整关系，由于考虑到了截面个体效应可能引发的异方差以及内生性问题，此时对模型进行OLS估计会出现偏误，所以对模型进行完全修正最小二乘法(fully modified OLS，FMOLS)估计表明，相比非经合组织国家，经合组织国家旅游发展对经济增长正向影响效应更大。基于上述方法，Gao等(2009)利用1995年-2007年数据对中国31个省份的研究发现，入境旅游与省际经济增长之间存在长期稳定协整关系，入境旅游显著正向影响经济增长，并指出省际间经济增长的非均衡性会弱化入境旅游对经济增长的影响效应。Santana-Gallego等(2011)利用经合组织1980年-2005年面板数据为研究对象，通过进行面板单位根和协整检验、构建面板误差修正模型，最后对模型进行FMOLS估计和动态最小二乘法(dynamic OLS，DOLS)估计，实证结果发现，入境旅游与对外贸易存在长期稳定协整关系，短期内入境旅游是对外贸易的Granger原因，入境旅游能够显著提高对外贸易。
6 结论性述评
6.1 结论性述评
TLGH作为旅游经济学研究的核心内容，一直是研究学者关注的热点问题。本文主要从经济学视角对国外TLGH研究进行了文献梳理，主要存在以下三点特征：
(1)从方法论上看，随着应用计量经济学理论的发展完善，相应的研究方法被逐渐应用到旅游经济学研究中，不仅极大拓展了TLGH研究的理论深度，同时也给国家或地区为引导经济增长制定旅游产业发展战略提供了理论依据。就TLGH研究而言，从最初的某一截面时间序列数据分析一直到多维截面动态面板数据分析，这期间伴随的不仅仅是我们对旅游产业发展的理性客观认识，尤为重要的是，整个旅游经济学研究核心框架的逐步完善。追溯在主流经济学框架下对TLGH进行抽丝剥茧式的研究，从历史和目前的现实来看，都显得极为重要。首当其冲的是，我们尽管无法从旅游学的角度来有力质疑新古典经济增长理论与内生经济增长理论对经济增长源泉的经典认识，但是从旅游发展对经济增长是否具有显著影响效应这一关乎旅游产业存在性意义上讲，这绝不是离经叛道式的主观辩驳，而是对旅游产业发展价值存在的客观正名。
(2)从研究内容上看，尽管我们聚焦的是TLGH是否存在这一理论命题，但纵观文献细查可知，却得到了不尽一致的研究结论。然而，事实真的如此吗？答案显然是否定的。此种状况虽然有些出乎预料，但观察事实，却又是一个合乎情理的结果。姑且不论研究方法不同所导致的结论差异情况，正如前文所述，诸多异质性因素在其中起到“干扰”作用，例如，人口规模、经济发展、地理区位与时间演变都会对TLGH存在方式产生影响。其中还存在一个值得关注的问题，尽管上述外生性因素会发生作用，但旅游专业化程度是否对经济增长具有长期线性持续效应呢？大量研究文献显然只关注了TLGH是否存在，而忽视了对此问题的本体论思考。对此问题的回答，仍需回到旅游发展的产业属性特征逻辑起点。旅游产业本身所欠缺的创新溢出功能与其知识创造能力不足，可能会随着旅游专业化程度逐渐提高过程，愈发暴露在对经济增长影响效应的持续性方面。当然，我们对上述问题的解析并非妄自菲薄，而是提供对TLGH研究的另外一种观察视角。顺及这一研究思路，我们还需从另外一方面探讨，倘若研究对象旅游产业结构变迁与转型升级符合理想预期，旅游产业发展路径与经济增长战略指向相互耦合，我们有理由相信，旅游产业发展的滞后效应同样会对经济增长产生积极影响。
(3)从研究设计上看，国外研究文献给我们提供了较为完整的研究策略框架，在对TLGH经济理论研究内容上也在不断加深，例如，从之前单纯判断TLGH是否存在，一直到发现TLGH存在性可能具有非线性特征。基于这一目的发散开来，鉴于旅游发展对经济增长产生间接影响机制的复杂性，旅游发展对经济增长的影响效应可能还受到某些相关变量的调节作用，比如市场化程度较高的地区为旅游产业发展提供良好的制度保障，从而更有利于旅游市场的培育成长，显然，制度环境在旅游发展对经济增长影响之间便会起到一种正向调节作用。因此，这就需要我们在经济增长对旅游发展估计模型中要适当引入旅游发展与其他相关变量的交互项，通过考察其估计系数，以此判断相关变量在旅游发展对经济增长影响关系中调节作用的方向与大小。单就这一点来看，国外研究文献并没有对此进行有效说明。
6.2 启示
与国外研究文献相比，中国对TLGH存在与否的研究还具有一定差距，研究内容主要仍是停留在对TLGH时间序列数据分析上(庞丽，等，2006；杨勇，2006；柳思维，吴忠才，2007；武春友，等，2009；瞿华，夏杰长，2011)，而就旅游发展对经济增长影响关系的动态面板估计以及两者异质面板协整关系的研究尚处在起步阶段，鲜有文献对此进行论述(王良健，等，2010；赵磊，2011)。对中国TLGH面板数据实证文献研究发现，在具体实证研究设计上，仅是分区域考察了旅游发展对经济增长的影响关系，却忽略了前文所述的“异质性”因素在分组子样本中的存在形式，仅就此而言，这显然不能充分说明在中国这样一个经济增长非均衡性程度较高的复杂经济体内所存在的TLGH时效性。循此逻辑，借鉴国外既有实证研究策略，我们在详尽考察异质条件下子样本之间旅游发展对经济增长影响关系的同时，也可将在中国情境下的TLGH研究结论与国外进行比较，以期发现其中异同。我们再回到对国外研究文献述评阶段，在当前中国各地区将旅游产业作为战略性支柱产业一致诉求前提下，旅游专业程度的逐渐提高在旅游发展对经济增长影响过程中会出现Adamou & Clerides(2009)所指出的非线性U形结构吗？这显然是一个我们需要迫切回答且无法避免的问题，因为这直接关系到中国旅游产业发展的战略转型思路。从更深的层面思考，具体到中国实际情况，作为新兴加转轨为主要特征的经济体，整体而言，政府意愿对经济运行具有较强的干预作用，那么政府意愿所付诸实施的宏观产业形态、发展模式与制度供给会在旅游发展对经济增长影响过程中起到调节作用吗？这仍需要理论界进一步去研究解读。
从实证检验上看，在前文中已认识到旅游发展与经济增长不仅可能存在双向因果关系，同时由于联立性、遗漏变量和测量误差的缘故，都将会导致模型内生性问题，而内生性将会导致最小二乘估计有偏且不一致，尽管固定效应估计(FE)能够剔除非观测的地区固定效应，从而得到参数的一致估计，有效地解决最小二乘估计以及随机效应(RE)估计无法处理的遗漏变量问题，但固定效应估计的一致性要求解释变量与随机误差项无关的假定由于内生性可能并不能成立。这就要我们为旅游发展变量寻找相关工具变量，利用二阶段最小二乘法(2SLS)来克服这种内生性，而在大样本条件下，增加工具变量通常会得到更加有效的估计结果(Wooldridge，2002)。需要强调的是，一个合格的工具变量一般要具备两个条件，其一是与模型残差项的无关性，其二是与内生变量之间具有相关性，但是考虑到工具变量的不唯一性以及随机误差项的不可观测性，现实中找到一个严格符合上述条件的工具变量是困难的。针对这一问题，动态面板数据SYS-GMM由于其较高的估计效率，显然为中国经济增长对旅游发展的模型估计客观性提供了有效保证。
①这方面最早的文献要追溯到McKinnon(1964)的贡献：旅游发展为地区经济带来外汇收入，以便购买经济增长所必需的资本投入要素，从而增强目的地的产品生产能力。
②就理论研究而言，Lanza & Pigliaru(1995)首次将卢卡斯两部门外生增长模型应用到旅游发展对经济增长影响关系中，为TLGH构建奠定了理论基础，具有里程碑意义。紧接着，Lanza & Pigliaru(2000)的研究证实，旅游资源丰富且市场规模尺度较小的地区发展旅游能够显著拉动其经济增长效率。
③Chang等(2011)通过构建一个包括旅游发展拥塞效应和入境旅游征税福利效应的动态最优化宏观经济模型，得出了一个有趣的现象，即旅游税收收入用于补偿社区居民，由于福利效应，旅游发展的“资源诅咒”效应并未显现；倘若旅游税收收入被服务业占主导的地区用于制造业生产部门，则会产生旅游发展的“资源诅咒”效应。Holzner(2011)则对Copeland(1991)和Chao等(2006)所推崇的旅游发展“资源诅咒”假说进行质疑，利用全球134个旅游依赖型国家(tourism dependent countries)1970年-2007年面板数据实证分析表明，旅游发展可能会在中短期出现“资源诅咒”现象，而在长期则并不会出现此现象。
④Hazari & Ng(1993)主要是针对入境旅游而言，他们认为入境旅游主要从以下三点产生“福利漏损”效应：一是入境旅游消费抬升了旅游目的地的一般价格水平，特别是以服务业为代表的非传统性贸易行业；二是入境旅游者旅游消费通过“示范效应”对旅游目的地的国内传统消费模式产生了变革性影响，实质上，即增大了地区通货膨胀发生的可能；三是旅游目的地为了迎合入境旅游者旅游需求，可能会形成市场垄断力量扭曲的局面，从而引致福利减小局面。
⑤无论是Tosun(2000)所着重强调的社区参与旅游发展过程(Community Participationin the Tourism Development Process，CPTDP)，还是Reid等(2006)构建的社区旅游自我评价工具(Community Tourism Self-Assessment Instrument，CTAT)，理论分析上均认为旅游发展与社区居民之间由于经济利益、文化资本以及管理体制所形成的两者强制性耦合关系都将弱化旅游发展对社区经济增长的促进作用，甚至会导致旅游发展的正反馈式“反向排斥”效应，这一论点主要来源于Haywood(1988)和Inskeep(1988)有关社区居民参与旅游规划体系(Community Partcipation in the Tourism Planning，CPTP)的研究。
⑥此方面的经典文献以Eugenio-Martín等(2004)的研究最具代表性，他们分别以旅游发展和经济增长为解释变量和因变量运用面板计量经济分析方法，发现旅游发展促进经济增长只出现在中低收入国家，在高收入国家并不存在。
⑦Cortés-Jiménez和Pulina(2006)在一篇工作论文中，分别利用西班牙和意大利1960年-2005年时间序列数据对出口促进经济增长假说(export-led growth hypothesis,ELGH)和TLGH是否存在进行了重新验证，他们拓展了Durbarry(2004)进行此项研究所构建的标准生产函数模型，将物质资本和人力资本分别与出口或入境旅游两变量纳入到协整检验、ECM与多元Granger因果关系检验中，发现ELGH在两国均存在；TLGH在西班牙存在，且入境旅游与经济增长之间存在双向Granger因果关系，支持了Balaguer和Cantavella-Jordà(2002)研究结论，但TLGH在意大利并不存在，相反的是，经济增长是入境旅游的单向Granger原因。
⑧Chang(2009)对包括东亚、中亚、南亚、太平洋、加勒比海、欧洲、拉丁美洲、中东、北美、南美和撒哈拉以南非洲国家1991年-2008年数据进行门限面板估计结果为：旅游专业化程度低于14.97%(区间1)或高于14.97%且低于17.5%(区间2)时，旅游发展对经济增长具有显著正向关系；旅游专业化程度高于17.5%(区间3)时，并不存在任何显著关系，并由此得出，旅游发展并不总是促进经济增长。
⑨为了进一步验证沿海子样本检验结果的稳健性，Cortés-Jiménez(2008)又单独对地中海沿岸地区样本进行了实证考察，结果证实了这种稳健性。此外，也对内陆子样本入境旅游估计系数结果给出了相应解释，主要原因在于，内陆地区主要以吸引国内游客为主，因为它们并不具备开拓入境旅游市场的能力或潜力。
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