旅游发展对经济增长的拉动作用：一个国外综述

刘春济，冯学钢，高 静

（1.华东师范大学 商学院，上海 200241；2.上海师范大学 商学院，上海 200234；3.上海对外经贸大学 会展与旅游学院，上海 201620）

一、引 言

关于旅游发展与经济增长的关系，已有三种假说获得了确认：第一，旅游发展拉动经济增长假说（tourism-led economic growth，TLGH）；第二，经济增长驱动旅游发展假说（economic-driven tourism growth，EDGH）；第三，旅游与经济互惠增长假说（reciprocal causal growth，RCGH）[1]。国外的实证研究结果表明，在上述三种假说中，虽然EDGH和RCGH假说也获得了相当程度的支持，但就整体而言，TLGH假说仍居于主流地位[2]。TLCH假说可以追溯到McKinnon的研究[3]，此后Balaguer和Cantavella-J等人相继论证了该观点[4]。

但是，旅游发展对经济增长的拉动作用到底有多大？对这一问题学者的研究结论却存在较大差异。其中，Schubert等人对1970-2008年间Antigua和Barbuda两个岛屿经济体进行了测算（其70%经济来自旅游发展），发现美国实际GDP每增长1%，两个岛屿经济体的实际GDP就会增加3.57%[5]；Dritsakis对1980-2007年间地中海沿岸7个国家入境旅游发展的经济影响效应进行了估计，发现其弹性系数值为1.235[6]。但Proença使用1990-2004年间的数据分析了西班牙等南欧四国旅游发展对区域经济增长收敛性的影响，发现国际旅游收入每增长1%四国的人均收入仅会增加0.026%[7]；Soukiazis和Proença对葡萄牙1995-2003年间数据进行检验，发现住宿业床位数每增加1%，该国30个三级行政区的人均收入也仅增加了0.01%[8]。

学者的研究结论为何有如此大的差异？本文拟从综述的视角对该问题进行阐述，以期为相关研究提供借鉴。而从总体看，影响研究结论差异的因素可以分为两大类：第一，研究技术的影响，第二，经济体特征的影响。

二、研究技术的影响

（一）研究方法的影响

研究旅游发展拉动经济增长作用的方法包括投入产出分析法（input-output analysis，I-O）、社会核算矩阵法（social accounting matrix，SAM）、可计算的一般均衡法（computable general equilibrium，CGE）、旅游卫星账户法（tourism satellite account，TSA）、计量经济模型和统计模型法（econometric and statistical models，ESM）[9]。方法选取不同，旅游发展对经济增长拉动作用的研究结果可能存在较大差异。其中，在使用复杂数学方法方面，Zhou等人利用I-O和CGE法对美国夏威夷游客消费的影响进行了比较，I-O分析表明，在游客消费总额减少10%的情况下，当地住宿业、餐饮业和交通运输业的产出将分别减少11.22%、9.4% 和10.41%，而CGE分析则表明上述产业的产出将分别减少9.66%、8.26%、7.25%[10]。Akkemic、Atan和Arslanturk基于同一年份的经济核算数据，分别使用SAM和I-O法分析了旅游发展对土耳其经济增长的贡献，证明了国际与国内旅游业作用的差异及其贡献份额的阶段性变化[11-12]。但I-O、SAM、CGE和TSA这些方法的运用要依赖投入产出表或地区经济结构矩阵表，而上述表格的编制均需要大量的人力、物力和时间投入，因此这些方法的时效性一直受到质疑，且其应用范围一直受限于特定的国家或地区。相对而言，使用计量经济模型法进行的相关研究则要广泛的多。

在计量经济模型框架下，应用于TLGH假说的实证研究方法主要包括时间序列分析、截面数据分析和面板数据分析，尤其是时间序列和面板数据分析的应用较广。在时间序列分析中，协整分析和Granger因果检验的运用最具有代表性，但即便是针对同一研究区域，模型选择不同研究结论也表现出了较大差异。以土耳其为例，Gunduz和Hatemi使用入境旅游人数、实际GDP和实际汇率三个变量构建了向量自回归模型，并使用杠杆拔靴的Granger因果检验法分析了该国1963-2002年间入境旅游与经济增长的关系，结果表明TLGH假说在土耳其成立[13]；但Katircioglu使用1960-2006年间的相同变量构建了自回归分布滞后模型，边界协整检验和Johansen协整检验却均表明在入境旅游与经济增长之间并不存在协整关系，进而否定了该国存在TLGH假说[14]；随后，Arslanturk等人认为在时变因素影响下 Granger关系可能并不稳定，进而建立了带时变系数的向量误差修正模型以检验1963-2006年期间TLGH假说是否成立，结果表明虽然入境旅游与经济增长之间并不存在Granger因果关系，但旅游收入对土耳其1980年之前的GDP增长却有着积极的预测作用[15]。在以韩国为对象的研究中，Oh使用1975-2001年期间的实际GDP和实际入境旅游收入季度数据，检验了旅游发展与经济增长的关系，Granger因果分析表明TLGH假说在韩国并不成立[1]；但Chen和Chiou-W使用实际GDP、实际汇率、旅游人数三个变量构建了广义自回归均值条件异方差模型，并使用1975-2007年间的季度数据对模型进行了检验，结果显示不仅TLGH假说在韩国是成立的，同时经济增长也推动了韩国旅游业的发展[16]。

同时，在时间序列框架下，由于样本规模有限及旅游业自身特点的限制，协整分析和Granger因果检验方法在TLGH假说领域的运用也受到一定的质疑。其中，Po和Huang总结认为上述技术存在以下三个问题：第一，检验旅游发展与经济增长的长期关系时，年度数据往往不充足；第二，年度数据无法解决由于商业周期和结构变化引发的短期波动问题；第三，无法刻画不同属性国家旅游业与经济增长之间的因果关系[17]。受上述问题的制约，面板分析在TLGH领域的运用逐渐增多。在对巴西进行研究时，Brida等人使用1990-2005年巴西27个州的实际人均收入、国际旅游收入和实际汇率数据，基于差分广义矩法对上述变量之间的关系进行了分析，结果表明在短期内旅游收入对实际人均收入的弹性系数为0.05，在长期内弹性系数则为0.14；使用1965-2007年间数据进行协整分析，结果却显示，虽然协整方程表明旅游收入对实际人均收入的长期弹性为0.06，但二者之间的Granger因果关系却并不存在[18]。此外，在面板数据分析方面Dritsakis、Proença的研究也表明了研究方法差异对研究结论的影响[6-7]。

（二）变量选取的影响

研究变量选择的个体化与多样化也是影响旅游发展拉动经济增长作用测量结果差异的重要原因。从既有研究看，研究变量主要涉及因变量、自变量、控制变量、代理变量、工具变量、虚拟变量和门槛变量等类型（表1）。其中，因变量选择较为统一，多为人均实际GDP（GDP_PC），部分研究则使用实际GDP增长率（GDP_GRO）。自变量的选择则比较多样化，包括人均旅游收入（TOUR1）、人均旅游者人数（TOUR2）、旅游者人数增长率（TOUR3）、旅游人数占总人口的比重（TOUR4）、旅游收入占出口额的百分比（TOUR5）、旅游收入占GDP的百分比（TOUR6）、实际国际旅游收入（TOUR7）等。对于那些在研究区间内无法获取的自变量，如旅游资源数量、旅游业发展水平等指标，相关研究则使用森林面积占国土面积的比例（FOR_RAT）、居民人均过夜数（NR_PC）、非当地居民人均过夜数（NI_PC）等指标进行了替代；同时，为了部分解决经济增长与旅游发展互为因果关系而引发的内生性问题，部分研究则使用住宿业接待能力（ACC）等指标作为旅游发展的代理变量。控制变量的选择也较为一致，通用的包括中等学校入学率(KH_M)、高等教育入学率或高等教育人口比重（KH_H）、经济开放度（OPEN）、固定资本形成总额占GDP的比值(KP_FIX)、经济自由度（EF）、汇率(EXCH)、通货膨胀率（INF）、初始人均实际GDP（INGDP_PC）、教育支出占GDP的比重（E_GDP）、人口增长率（POP_GRO）、投资占GDP的比重（I_GDP）、政府支出占GDP的比重（G_GDP）等。此外，部分研究还涉及到了国家规模（CS）、旅游专门化程度(DTS)等虚拟变量，涉及到了DTS、OPEN、I_GDP等门槛变量。

表1 代表性研究使用的变量统计

（三）数据计总与分类的影响

研究表明，使用加总数据和分类数据分析旅游发展对经济增长的作用时，其研究结果表现出了较大差异，而这种差异主要体现在国家或地区、细分市场和产业部门三个方面。

在国家或地区层面，Eugenio-M等人使用1985-1998年21个国家的整体数据分析了旅游发展对经济增长的影响，发现旅游发展仅在10%水平上对经济增长具有显著作用，但按人均GDP水平将21个国家分为高、中、低三类分别进行检验得到的结果却截然不同[26]。Dritsakis分析了1980-2007年间7个地中海沿岸国家旅游发展与经济增长之间的关系，发现旅游发展对经济增长的弹性系数在不同国家之间有一定差异，表明旅游发展与经济增长受到了区域效应的影响[6]，Po和Huang、Brau等人、Wang、Chia-L等人、Ivanov和Webster进行的跨国研究也都证明了这一点[17，22-24，27]。

在细分市场层面，Tang利用1995-2009年的月度数据分析了马来西亚12个主要入境旅游市场与经济增长之间的协整关系，发现在短期内TLGH假说仅在澳大利亚、德国、日本、新加坡、我国台湾和泰国成立，在长期内来自新加坡、我国台湾、泰国、英国和美国的入境旅游也推动了马来西亚经济的发展。但是，中国、印度尼西亚和韩国等入境旅游市场对马来西亚的经济增长并没有显著的推动作用[28]。随后，Tang和Tan用不同方法再次对马来西亚的12个入境旅游市场进行了检验，发现仅有8个入境旅游市场发展是该国经济增长的原因[29]。Cortés J针对西班牙17个区域和意大利20个区域的估计则表明，从国家层面来看，西班牙经济发展仅受国内旅游发展的影响，意大利经济仅受入境旅游发展的影响；从区域层面来看，意大利内陆地域的经济发展则不受入境旅游发展的影响[25]。

在旅游产业部门层面看，Tang和Jang分别就航空、博彩、住宿业、饭店业与GDP之间的协整关系进行了检验，仅发现航空产业与GDP增长在10%水平上存在长期的协整关系，而从旅游产业部门间相互促进作用的实证研究结果看，酒店部门在旅游产业中起到了承上启下的作用，因此旅游产业配置应重点向航空业和酒店业倾斜，而不应均匀发展[30]。

三、经济体特征的影响

（一）经济发展程度与经济体规模的影响

在经济发展程度及相关因素的影响方面，通常认为旅游发展对中低收入国家或地区经济增长的影响要大于高收入国家。其中，Lee和Chang对23个经合组织国家和32个非经合组织国家1990-2002年间旅游发展与经济增长之间的关系进行了检验，发现旅游发展对非经合组织国家经济增长的影响要大于经合组织国家[21]。Dritsakis总结认为旅游业对规模较小的发展中国家经济增长的推动作用要比发达国家大[6]。Eugenio-M等人根据1985-1998年间数据按人均GDP高、中、低水平的不同把拉美21个国家分为三类分别进行了检验，发现旅游发展仅对中低收入国家有显著的推动作用，对高收入国家则具有显著的抑制作用[26]。基于18个拉美国家1990-2005年的数据，Fayissa等人同样发现旅游收入对低收入国家的影响要大于高收入国家[31]。但Brau等人也发现在最不发达国家，旅游发展与经济增长的关系是负向的[22]；Seetanan则发现旅游发展对发达岛国经济增长的拉动作用要大于欠发达岛国[19]，可见经济发展程度在旅游发展拉动经济增长的作用中表现出了一定的区域性特征。同时，在与经济发展程度相关的因素中，经济开放度和汇率因素也值得关注。其中，Kim等人认为经济开放度是影响台湾地区旅游发展促进经济增长作用的原因[32]；Balaguer和 Cantavella-J指出入境旅游拉动经济增长的结论能否成立还取决于旅游换汇在经济体中的竞争优势[4]；Wang则选取了位于国家品牌指数前十位的国家，使用1996-2006的年度数据、以实际汇率为门槛变量进行了非线性多元分析，发现当实际汇率汇率波动小于-6.59%时，入境旅游发展对经济增长的作用是负向的，但作用并不显著；当实际汇率汇率波动大于-6.59%时，入境旅游发展对经济增长有显著的正向推动作用[23]。

在经济体规模的影响方面，Kim等人在解释旅游发展是我国台湾地区经济增长的原因而韩国却不存在该因果关系时，认为与韩国相比我国台湾地区属于较小经济体，而较小经济体更容易受到旅游业发展的影响[32]。Brau等人使用1980-2003年间数据，将143个样本国家分为四类——经合组织国家、产油国家、小国和最不发达国家并进行了多元回归，发现旅游发展对29个小国经济增长的整体影响是显著正向的，但对其他三类国家的影响却是显著负向的[22]。此外，对突尼斯、牙买加、斯里兰卡、部分岛屿经济体[5，33-35]的实证研究也确实表明小经济体的旅游发展对经济增长的促进作用较大。

但是，Ivanov和Webster实施的实证研究结果却质疑了经济发展程度和经济体规模因素的影响力。在一篇关于全球化对旅游发展影响经济增长效应的文章中，Ivanov和Webster首先建立了一个衡量旅游发展对经济增长贡献的指数gtr，并将全球化分为经济全球化、社会全球化和政治全球化，进而使用167个国家2000-2010年的均值资料进行了回归分析，结果表明经济全球化、社会全球化和政治全球化对gtr均无显著影响，这表明一个国家的经济、社会和政治开放度不会影响旅游对经济增长的贡献；同时，在回归分析中亚洲、欧洲、北美、最不发达国家等地理控制变量对gtr的作用也均不显著，表明无论是大经济体还是小经济体、无论是发达国家还是发展中国家，旅游对经济增长的作用都是等同的[27]。此外，Lanza和Pigliaru则从理论角度探讨了国家规模的大小对旅游专门化及经济增长的影响，认为真正影响旅游专门化程度的是一个国家自然资源的相对优势，而国家绝对规模的大小仅是其中的一个代理变量[36]。

（二）旅游专门化程度的影响

在旅游专门化程度的影响方面，Lanza和Pigliaru通过观测一些截面数据发现在1985-1995年期间一些经济增长快速的国家均是一些旅游专门化程度较高的小国，基于Lucas两部门经济增长模型的理论分析及相关实证研究，也表明旅游专门化对小国的经济增长有拉动作用[36]。Po和Huang则使用面板门槛回归模型，以入境旅游专门化程度qi为门限指标对88个国家1995-2005年的数据进行了分析，发现：①如果qi小于4.404 88%，人均实际旅游收入每增加1%则经济增长0.115 4%；②如果qi大于4.7337%，人均实际旅游收入每增加1%则经济增长0.1243%；②如果qi介于4.404 88%、4.733 7%之间，旅游发展对经济增长则没有显著的拉动作用[17]。Brau等人使用1980-2003年143个国家数据进行虚拟变量回归，发现旅游专业化程度大于10%的小国旅游收入对GDP增长的弹性系数为0.011 3、旅游专门化程度大于20%的小国弹性系数为0.013 7，旅游专门化程度小于10%的小国其弹性系数则是不显著的；而在控制初始GDP和贸易开放度等变量的影响后，回归分析发现旅游专业化程度大于10%和大于20%的小国其旅游收入对GDP增长的正向影响并没有减弱[22]。

但值得关注的是，旅游专门化能否拉动经济的长期增长也是存在争议的。Parrilla使用索罗模型对该问题进行了实证，数据样本来自西班牙的Balearic岛和Canary岛，在这两个岛屿经济中服务业对经济的贡献超过了80%，属于典型的旅游专门化地区。结果表明，从1965年到2000年，Balearic岛和Canary岛GDP增长率分别为4.1%、4.4%，但从长期看，劳动力、资本和其他生产要素对GDP增长的作用差别很大，且不稳定。并由此推论出，持续的旅游劳动力质量的提升、资本和其他旅游生产要素的投入，并不能稳定地拉动当地经济的持续发展[37]。Adamou和Clerides提出旅游专门化会促进经济增长，但促进作用会逐渐减少，这意味着高旅游专门化对经济增长的拉动作用会变得微乎其微，甚至会阻碍经济进一步增长[38]。Chia-L等人对1989-2008年间15个国家的数据进行了分析，发现旅游专门化对经济增长具有一定的影响，但其影响程度却深受贸易开放度、投资占GDP的比重以及政府支出占GDP比重的影响[24]。而Holzner则认为旅游专门化对较为依赖旅游发展、经济增长较低或较高、GDP总量较高国家的经济增长均具有积极且显著的影响；其他情况下，旅游专门化的作用并不显著。这似乎表明旅游发展拉动经济增长的作用仅发生在发达国家，而在经济发展处于低水平的国家，旅游发展对经济增长的拉动作用不一定存在。显然，Holzner不仅质疑了旅游专门化的作用，也质疑了“旅游发展对中低收入国家或地区经济增长的影响要大于高收入国家”的论断[39]。

（三）周期性及不确定性因素的影响

在周期性及不确定性等因素方面，Eeckels等人分析了希腊1976-2004年间入境旅游收入和经济增长的周期变化及其相互影响，发现GDP的波动周期为9.3年，旅游收入的波动周期为7年；同时，在短期内旅游收入对经济增长有积极的拉动作用[40]。Amaghionyeodiwe分析了牙买加1970-2005年间旅游发展与经济增长之间的关系，发现GDP的预测方差深受旅游收入的影响，且旅游收入的影响由第1期的11.28%逐渐增强到了第10期的68.14%[34]。此外，Lee和 Chien发现，受经济事件、国际政治冲击、旅游政策调整等结构突变因素的影响，台湾旅游发展与GDP增长之间的关系并不稳定[41]；Jin发现负面的外部冲击因素影响了我国香港地区旅游业的扩散效应[42]；Arslanturk等人认为时变因素可能影响了旅游发展与经济增长关系的稳定性[15]。而对于斯里兰卡旅游业在短期内仅微弱影响该国经济增长的计量结果，Srinivasan等人则将其原因归结于斯里兰卡侵犯人权、国内冲突以及暴力事件频发对国际游客到访率的负面影响[35]。

四、研究总结及启示

旅游发展对经济增长拉动作用的大小是国家及地方制定旅游产业政策的重要依据之一，但从国外研究看，学者对其作用大小的估计结果却存在较大差异。对于该差异形成的原因，本文从研究技术和经济体特征两大方面进行了系统归纳，并把研究技术的影响归纳为研究方法不同、变量选择个体化、计总与分类数据使用差异三个方面，把经济体特征的影响归纳为经济发展程度和经济规模各异、旅游专门化水平有别、周期性和不确定性因素作用三个方面。

事实上，研究技术合理与否是相关实证研究结果是否科学、是否可靠的基石。其中，就研究方法而言，时间序列分析特别是其中的协整、Granger因果检验深受变量平稳性、信息集设定与样本容量的大小、模型的选择与函数形式等多方面因素的影响；面板数据分析虽然有良好的估计品质，但估计结果与模型结构的设定、参数估计方法的选择、对内生性问题的处理方式密切相关[43]。就变量的选择而言，不同的变量结构不仅反映了学者对相关信息集构成差异的理解，也反映了学者对旅游发展对经济增长作用机理的理解。就计总数据而言，则涉及因内生性引发的加总偏误问题，以及个体异质性、自变量相关性、残差项相关性等因素对加总模型的偏误性影响。与研究技术的影响相对应，对经济体特征的把握，则是相关实证研究是否切实反映研究对象内在发展规律的保证。在旅游产业供给系统完善性、旅游产业关联性、旅游产业产出占国民经济产出比差异巨大的情况下，旅游产业对不同特征经济体推动作用的大小及其作用机制都存在着较大差异。

本文的研究启示在于：第一，在研究旅游发展对经济增长的拉动作用时，应慎重选择研究方法、变量及其相关数据，特别是在时间序列分析中，应重点考虑信息集、样本容量、个体异质性对研究结论稳定性的影响；第二，若想通过发展旅游业促进国家或区域经济的发展，不仅应充分考虑经济发展程度、规模等经济体特征的影响，也应关注到旅游业发展与经济增长关系的动态性变化，以便经济体形成更良性的产业结构并促进不同产业间的互动发展。

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