基于省级面板数据的我国入境旅游发展影响因素

申浩男 李骁

我国的入境旅游起步比较晚，经历了三个发展阶段：从改革开放初期到上世纪九十年代初期的初始起步阶段；从1992年到21世纪初的稳步发展阶段；再后来是21世纪初到现在，我国入境旅游进入了一个蓬勃发展阶段。入境旅游是我国旅游市场最重要的组成部分，为我国发展相关产业经济、调整产业结构、平衡国际收支等方面发挥了积极作用。根据UNWTO（世界旅游组织）的《2020年旅游愿景》预测：到2020年，我国将成为全球最大的旅游接待国。由此可以看出，我国的入境旅游业还有很大的发展潜力。在深入分析我国入境旅游发展现状的基础上，研究我国入境旅游的影响因素显得尤为重要。

一、指标选取与数据描述

本文选取的影响因素分别是入境旅游人数、GDP、旅客周转量、旅行社总数、星级饭店数、旅游院校数。由于我国入境旅游发展较晚，收集数据较为困难，为了克服年数短、数据量少的问题，本文收集了1999-2013年包含了全国31个省、自治区和直辖市（不包括台湾、香港、澳门）省级水平的面板数据，这些数据来自国家统计局、历年《中国旅游统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

按照处理经济时间序列数据的一般做法，为降低异方差影响，进行对数化处理。下文将国际旅游（外汇）收入（以亿元为单位）的实际值的自然对数记作SR，将实际GDP（以亿元为单位）的自然对数记作GDP，将入境旅游人数的自然对数记作RS，将旅客周转量（单位：亿人公里）的自然对数记作ZZL，将旅行社总数的自然对数记作LXS，将星级饭店数的自然对数记作FD，将旅游院校数的自然对数记作YX。

二、实证分析

由于国际旅游（外汇）收入和各影响因素同时具备截面和时间序列特征，需要建立的计量模型是面板数据回归模型，利用F检验和Hausman检验确定选择哪种模型的效果更好，检验结果见表1。

由表1可知，F检验相应的p值小于0.05，拒绝原假设，排除混合模型，应在个体固定效应模型和个体随机效应模型中选择；Hausman检验相应的p值小于0.05，因此选择建立个体固定效应模型。

本文建立如下个体固定效应模型：

其中，是第i个省、自治区、直辖市第 年的实际国际旅游（外汇）收入；

是第i个省、自治区、直辖市第 年的实际 ；

是第i個省、自治区、直辖市第 年的入境旅游人数；

是第i个省、自治区、直辖市第 年的旅客周转量；

是第i个省、自治区、直辖市第 年的旅行社总数；

是第i个省、自治区、直辖市第 年的星级饭店数；

是第i个省、自治区、直辖市第 年的旅游院校数；

是随机扰动项。

由于本文样本时间维度不足以做单位根检验和协整检验，故这里只做个体固定效应模型来解释变量。采用逐步回归法，最终估计结果如表2。

根据表2的估计结果可以看出，从总体上来说，接近于1，表明模型最终的拟合程度很高，F统计量为518.848也通过F检验，说明该模型中的因变量和自变量之间存在明显的线性相关关系。从影响国际旅游（外汇）收入的具体变量来看，各变量的T统计量都在1%的显著性水平上通过检验。实际GDP和入境旅游人数的参数估计值均为正值，与国际旅游（外汇）收入为正向相关关系，这符合相关经济意义。其中，入境旅游人数对国际旅游（外汇）收入的影响较大，实际GDP次之，当实际GDP和入境旅游人数增加1%时，国际旅游（外汇）收入分别增加0.132%和0.872%。

三、结语

本文运用中国省级层次上的面板数据研究了我国入境旅游发展的影响因素，运用个体固定效应模型，入境旅游发展的影响因素为实际 和入境旅游人数 ，可以得出实际 和入境旅游人数是入境旅游发展最直接的影响因素的结论。旅游院校数则对入境旅游发展的影响较小，可以剔除，这与方相林（2010）等的研究结果不同。（作者单位为山西财经大学）