我国入境旅游影响因素及其客源地市场潜力的实证分析
2014-12-25章秀琴
章秀琴
(安徽工程大学 管理工程学院,安徽 芜湖241000)
当前,随着旅游业从单一产业形态向与第一、第二、第三产业融合的综合产业方向发展转变,我国政府高度重视旅游业的可持续发展,旅游业已成为我国主要经济支柱之一。2012年12月国务院发布的《服务业发展“十二五”规划》明确提出要积极发展入境旅游。近10年来,我国入境旅游规模在世界的排名从第五升至第三,但是由于受国际金融危机及自然灾害、疾病疫情等影响,近年来我国入境旅游一直处于低位态势,增长压力日益加大,入境旅游增长放缓,部分时段甚至出现下滑,2012年旅游贸易逆差继续扩大。如何大力推动入境旅游贸易增长,需要认真分析我国入境旅游的影响因素及我国主要旅游客源地的未来市场潜力。本文在传统引力模型基础上,加入两国人均收入差异、旅游基础设施等因素构建新的旅游地引力模型[1],并以我国15个主要客源国为样本,运用1995—2011年面板数据实证分析影响我国入境旅游的主要因素并测算15个客源国的旅游市场潜力。
一、模型和数据使用的说明
(一)模型的构建
生产要素禀赋理论表明,国际贸易主要的影响因素有自然地理因素和社会地理因素,诸多实证研究表明,不同国家间的贸易流量与其经济规模成正比,而与距离成反比,类似于万有引力定律,这就是基本的贸易引力模型。此后,研究者们逐步在模型中加入人口、人均GDP、文化距离、共同边界等,对其进行修正和扩展。尽管贸易引力模型缺乏完备的理论解释,但因其直观的经济解释,和在实证研究中的简便易行,因而在检验双边贸易流量的影响因素,测算贸易潜力等领域得到了广泛应用[2]。
由于经济生活中各因素间的关系大多数是几何形式而非算术形式,因此在实证分析中,基本上都采用万有引力模型的对数形式,因为对数形式使模型线性化,还避免数据残差的非正态分布和异方差现象。基于本文的研究目的,构建如下引力模型,并以相应的小写字母表示其对数形式:
上式中,EXij表示从i国出口到j国的贸易流量,POPj和PYj分别是客源国人口和人均收入,Dij是两国间的地理距离,CDij是两国文化距离,BORDij是两国共同边界,TOURIFi是出口国i的旅游基础设施,DGij是两国人均GDP差距,βi是待估计参数,εij为随机扰动项。
上述模型主要用来检验客源国人口及其人均收入、两国间距离、两国间文化差异、目的国旅游基础设施和两国间人均收入差异对于我国和上述样本国家间旅游贸易的影响。贸易来自于人的需求,而人的需求又取决于人口规模和收入,因此,客源国人口、人均收入与双边旅游贸易正相关,即β1>0,β2>0;空间距离的存在显然增加了运输成本,提高信息交流成本,因此与双边旅游贸易负相关,即β3<0。
两国间文化差异与两国是否有共同边界及其文化距离有关,有共同边界,文化距离小,表明两国间文化差异小,因此两国间文化差异与双边旅游贸易负相关,即β4<0,β5>0。显然,目的国旅游接待能力应该与入境旅游人数正相关,即β6>0。
国际贸易需求理论由需求相异理论和需求相似理论构成。若β7>0,表明双边旅游贸易符合需求相异原理。所谓需求相异性,指在同一价格下,各国消费者即使具有同等购买能力,所愿意购买的商品数量也会不同。这主要是由于各国地理环境不同、喜爱偏好的差异以及收入水平的差距决定的。收入水平越高,消费者对奢侈品如汽车、旅游等的需求越高;收入水平一般,对生活必需品的需求越高;收入水平越低,对劣等品如简易房、粗茶淡饭等的需求越高。因此,两国人均收入差异越大,则人均收入高的客源国对我国旅游需求潜力会越大。若β7<0,表明双边旅游贸易符合需求相似原理,即两国相似的需求格局取决于两国相近的人均收入水平,即两国的需求与产品越相似,人均收入水平越相近,人均收入差异越小,则意味着双方的潜在需求量越大。
对模型(1)中的变量列表1进行说明:
表1 模型中使用的各变量说明
(二)样本与数据使用的说明
根据1996—2012年中国统计年鉴数据发现,按国别分的进入我国国境的旅游人数来看,17年中日本、韩国、菲律宾、新加坡、泰国、印度尼西亚、马来西亚、蒙古、德国、英国、法国、俄罗斯、美国、加拿大和澳大利亚一直是我国入境旅游排在前15位的客源国。因此,本文实证检验部分所选样本主要是上述15个国家很具有代表性。
按国别分的进入中国国境的旅游人数EXij来自1996—2012年《中国统计年鉴》。不同客源国家的人均GDP及其人口数值POP来自世界银行网站数据库。我国人均GDP数值来自历年《中国统计年鉴》。不同客源国之间人均GDP及其与我国人均GDP差异均以美元计算,后者以我国当年人民币对美元平均汇率计算而得。距离变量DIST以两国首都之间距离作为两国距离的代表[3]。我国旅游基础设施以当年客房数来表示,客房数可以从世界旅游组织的旅游卫星账户和《中国统计年鉴》得到。两国间共同边界BORD是个虚拟变量,如果有,则取值1,否则取值为0。
关于两国间文化距离,郭为将客源国按照与我国地理和文化的接近程度,将6个不同的国家(地区)组,用6点量表法进行了主观反向赋值,这种方法具有一定的合理性,但是同一组国家间缺乏文化差异的区分度[4]。王俊在测算来华投资的主要来源国家与我国内地的文化距离指数时,则避免了这一问题,他运用Kogut和Singh提出的公式(2)计算出15个国家与我国的文化距离指数CD。
其中,CDj就代表东道国与j国的文化差异,Iij代表j国的第i个文化维度指数;Vi代表第i个文化维度的方差,u代表东道国[5]。与郭为的主观反向赋值不同,表中数值越大,表明与我国文化差距越大,但结果同郭为的主观赋值法基本上一致。因此,本文直接使用王俊的基于上述四个维度计算出来的文化距离指数。
二、我国入境旅游影响因素的实证检验和结果分析
对面板数据模型进行估计时,经常使用协方差分析检验样本数据究竟符合哪种模型形式,否则估计结果与将要模拟的经济现实偏离很大。检验结果表明选择混合回归模型是合适的,用Eviews6.0对不同样本下混合回归模型进行估计,结果见表2。
从影响大小来看,除极个别情况除外,任何样本下估计结果显示,影响最大的是地理距离,影响最小的变量是收入差异;而其他因素则在不同样本下有不同表现的影响。对各变量的影响具体分析如下:
人口规模。无论是总样本还是子样本下,其显著性检验均在不同水平下通过,这表明客源国人口规模对我国入境旅游人数影响较大,这也证实了人口规模是市场形成的基本要素。同时,除了欧洲4国外,其余样本下检验结果均表明客源国人口规模对我国入境旅游人数具有正向的促进作用,主要客源国人口规模每增长1%,将带动我国入境旅游人数增长0.21%,而亚洲的人口规模弹性低于平均值,仅为0.06%,但美国、加拿大和澳大利亚三国的人口规模弹性则高于平均值,达0.56%。我们认为,亚洲人口规模弹性较低以及欧洲人口变量系数为负,可能均与人口老龄化问题严重有关。
目前,亚洲的韩国、日本以及欧洲国家的老龄化速度快,老龄化人口规模大已经是不争的事实。老龄人口比重上升的结果直接导致出游尤其是出境游的人数会下降。同时,统计分析也显示,我国入境游客中,多以中青年为主,其中,25—44岁的青年游客,几乎占去一半,45—64岁的中年比例占1/3左右,而65岁以上的老年游客比重则不足5%[6]。因此,在老龄化的21世纪,我们需要重视开拓那些老年人口规模较大而经济发达的国外旅游市场。
人均收入。表2结果显示,客源国人均收入的确与我国入境旅游人数正相关,这验证了经典的经济学理论,即消费者需求水平是与其收入呈正向相关关系,收入越高,需求水平越高。但不同的是,总样本和亚洲通过了显著性检验,而欧洲和美加澳未能通过显著性检验。这表明欧洲和美加澳的收入水平对我国入境旅游人数影响甚微,而以亚洲及以亚洲为主的15个主要客源国的人均收入水平对我国入境旅游人数较大,其中15个主要客源国人均收入水平每增长1%,将带动我国入境旅游人数显著增长0.16%,而亚洲的收入水平弹性高于此值,达到0.46%。
表2 不同样本的模型估计结果
微观经济学理论表明,如果不考虑其它因素,消费者收入水平越高,其对某种产品的需求就会越大,但现实中,不同地区不同国家消费者的出境旅游需求一定会考虑收入水平以外的因素,诸如地理距离、文化距离、共同边界等。在收入水平一定的情况下,上述这些因素显然能促进亚洲和以亚洲为主的15个主要客源国的进入我国境内旅游需求的增加,相当于增加了将收入用于出境旅游的消费者人数,从而也解释了总样本和亚洲国家的人均收入通过了显著性检验;反之,上述因素其实会阻碍欧洲和美加澳国家消费者进入我国境内旅游,相当于减少了或者说未能增加其用于出境旅游的消费者人数,因此它们的人均收入未能通过显著性检验。
地理距离。从表2可以看出,两国间地理距离在所有样本下均通过显著性检验,且呈负向相关,这表明客源国与我国之间的地理距离对我国入境旅游贸易具有显著的阻碍作用,这与先前预期的一致。总样本15国下,两国间距离每增加1%,则我国入境旅游人数就会减少0.84%,其中,亚洲国家的地理距离弹性最小,仅为0.55%,欧洲国家的地理距离弹性最大,达到9.34%,美加澳居中,为1.80%。
文化距离。表2结果显示,客源国与我国之间文化距离与我国入境旅游人数正相关,即文化距离越大,需求水平越高。但不同的是,文化距离平均值为1.8的总样本15国通过了显著性检验,而文化距离平均值仅为1.08的亚洲未能通过显著性检验。这说明文化差异和多样性对出入境旅游带来的正面吸引力在某种程度上超过了文化距离带来的不确定性和隔阂。
共同边界。表2结果表明,两国有共同边界,则会促进目的国旅游人数上升。但总样本下显著性检验没能通过,而亚洲国家通过了显著性检验。亚洲8国中有6国与我国有共同边界,所以显著促进其进入我国境内旅游人数增加是显而易见的,而总样本15国中,有9国与我国没有共同边界,所以自然不能明显对我国入境旅游人数产生明显影响。
旅游基础设施。从表2可以看出,我国旅游基础设施在所有样本下均通过显著性检验,且呈正向相关,这表明目的国旅游基础设施对其入境旅游贸易具有显著的促进作用,这与先前预期的一致。总样本15国下,我国旅游设施每改善1%,将带动其入境旅游人数增长0.80%,而亚洲、欧洲及美加澳游客对于我国旅游设施改善敏感度相差不大,均徘徊在0.6%—0.7%左右。其实,不同地区不同国家游客对旅游基础设施敏感度应该随着其收入水平、文化风俗习惯等有所不同,但是,本文以我国现有宾馆客房数来替代旅游基础设施,就基本上剔除了国别和区域效应,而仅从人的基本需求之一——住来考虑,因此也导致了各地区对目的国旅游基础设施相差无几的敏感度。
收入差异。表2结果显示,变量客源国与我国之间的收入差异系数大于零,表明所选样本国家与我国的双边旅游贸易符合需求相异原理,这与由于文化距离导致文化差异和多样性对旅游带来的正面吸引力的结果是一致的。但是各样本下收入差异均未通过显著性检验,表明其对我国入境旅游人数影响甚微。
三、我国入境旅游的主要客源国市场潜力测算
对市场潜力的测算,主要是运用引力模型模拟理论状态下的潜在数值,然后将实际水平与模拟值进行比较。若实际值低于模拟值,就称之为市场“需求不足”,反之称为“过度需求”。采用表2中的回归方程(2)、(3)、(4)分别模拟2012年我国入境主要客源国亚洲、欧洲和美、加、澳的市场潜力,结果见表3。
表3测算结果表明,总体上来看,我国入境旅游属于“需求不足”,2012年,上述主要15个国家入境旅游人数实际值与模拟值平均比率为0.86,亚洲、欧洲和美、加、澳三国的平均比率分别为0.91、0.85和0.77,这也解释了为什么近年来我国入境旅游一直处于低位态势这一现象。
从单个国家来看,我国入境旅游客源国市场潜力存在着较大差异,大体上可以分为三种类型:
第一类是潜力巨大型。即实际值与模拟值的比率小于或等于0.8,主要包括印度尼西亚、俄罗斯、蒙古、加拿大、美国和澳大利亚。这些入境旅游客源国是我国未来需要加大力度积极培育的新兴市场。
第二类是潜力开拓型。即实际值与模拟值的比率在0.80到之间1.0,主要包括日本、韩国、马来西亚、新加坡、泰国、法国、德国和英国。这些国家的旅游市场潜力尚未充分发挥,关键要注意开拓促进我国入境旅游发展的因素。
第三类是潜力再造型。即实际值与模拟值的比率大于或等于1.0,仅包括菲律宾。对于这类市场潜力挖掘较大的客源国,进一步促进入境旅游的主要思路是在保持现有积极因素的基础上,培育促进我国入境旅游发展的其他因素。
四、结论和启示
通过上述实证分析,我们发现,决定不同客源地区进入我国境内旅游人数的因素存在差异,决定亚洲国家进入我国旅游的首要因素是旅游基础设施,然后各变量的影响程度依次为:地理距离、共同边界、客源国人均收入、文化距离、人口以及收入差距;决定欧洲和美、加、澳三国进入我国旅游的首要因素均是地理距离,影响上述欧洲四国和美、加、澳三国第三位和第五位的因素均是旅游基础设施和收入差距,影响欧洲进入我国旅游人数的第二位和第四位分别是人口与人均收入,而影响美加澳三国的第二位和第四位因素则刚好相反,分别为人均收入与人口。因此,应根据影响我国入境旅游人数的主要因素,有针对性地分地区、分国别地采取不同措施积极推动我国入境旅游市场快速增长。根据我国入境旅游客源国的不同市场潜力,采取不同的市场开拓行为。美加澳三国以及印度尼西亚、俄罗斯、蒙古入境旅游人数的实际值与模拟值平均比率最小,旅游市场潜力最大,未来需要加大力度积极引导和培育这些呈“需求不足”态势的新兴旅游市场;韩国、日本、新马泰以及欧洲三国的旅游市场潜力,需要进一步挖掘和开拓这些境外重点旅游市场潜力,使入境旅游保持持续发展后劲。
[1]KHADAROOA J,SEETANAHB B.The Role of Transport Infrastructure in International Tourism Development:A Gravity Model Approach[J].Tourism Management,2008(29):831-840.
[2]张海森,谢杰.中国—非洲农产品贸易的决定因素与潜力——基于引力模型的实证研究[J].国际贸易问题,2011(3):45-51.
[3]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴[EB/OL].http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj.
[4]郭为.入境旅游:基于引力模型的实证研究[J].旅游学刊,2007,22(3):30-34.
[5]王俊.文化差异与跨国公司在华投资的独资化倾向[J].国际贸易问题,2007(12):99-105.
[6]丁志宏,刘京鹏.2000年以来我国外国游客的人口社会特征及其消费情况分析[J].兰州学刊,2011(3):65-69.