中外旅游年对合作国家旅游经济的影响——双重差分模型的实证检验

○谢朝武 赖菲菲 黄 锐

一 引 言

随着近年来中国游客出境旅游需求不断提高，出境旅游人次迎来井喷式上涨。2018年中国出境旅游人次达到1.49亿人次(1)中国旅游研究院:《中国出境旅游年度发展报告2019》.北京: 旅游教育出版社，2019年。，旅游消费达到2 770亿美元(2)UNWTO.Tourism Highlights (2019 Edition).Madrid: UNWTO, 2019，pp.14-15.，均高居世界首位。中国已占据泰国、日本、韩国等多个国家最大入境旅游市场份额，成为带动目的地各国旅游经济增长的重要引擎。中国出境旅游的迅速崛起依托于中国旅游消费结构转型升级，也得益于长期以来中国政府的政策引导与扶持。为刺激出境旅游产业发展，中国政府先后采取扩大免签旅游国家数量(3)刘祥艳、蒋依依、吕兴洋、李玉婷:《签证便利度对出境旅游的影响——基于面板数据的实证分析》，《旅游学刊》2018年第12期，第46—52页。、开放出境自由行旅游城市(4)Law R, Sun S, Fong D, et al.A systematic review of China’s outbound tourism research.International Journal of Contemporary Hospitality Management, 2016, 28(12), pp.2 654-2 674.、开通出境目的地直飞航线(5)吴晋峰、任瑞萍、韩立宁、王奕琪:《中国航空国际网络结构特征及其对入境旅游的影响》，《经济地理》2012年第5期,第147—152页。等政策措施，其中最具代表性的是中外旅游年的合作举办。

中外旅游年是中国政府与合作国家在对方国家共同举办以促进旅游交流和宣传推广为目标而开展的一系列事件活动，主要包括旅游教育合作、国际旅游会展、服务商贸往来、文体赛事活动以及相关的合作项目，其具有政治性、外交性、宣传性、文化交流性和对等性等复合特征。中国政府作为旅游年的发起者，高度重视旅游年在推动双边旅游发展中的作用，同时也将其作为促进中华文化传播、提升中国外交话语权与国际影响力的重要抓手。(6)Dai B, Jiang Y, Yang L, et al.China’s outbound tourism-Stages, policies and choices.Tourism Management, 2017,(58),pp.253-258.(7)Tse T S M.Chinese Outbound Tourism as a Form of Diplomacy.Tourism Planning & Development, 2013, 10(2), pp.149-158.通过各项文化交流活动的举办和旅游氛围的宣传，旅游年不仅提升合作国家在中国的曝光度与知名度、改善两国之间通行方式、促进两国服务贸易的合作往来，也为目的地国家带来实际意义上的游客输送。(8)Xu H, Wang K, Song Y M.Chinese outbound tourism and soft power.Journal of Policy Research in Tourism, Leisure and Events, 2020, 12(1), pp.34-49.长期以来，市场经济和国家宏观调控是支撑中国出境旅游影响世界旅游版图的两股重要力量(9)Tse T S M, Hobson J S P.The Forces Shaping China's Outbound Tourism.Journal of China Tourism Research, 2008, 4(2), pp.136-155.，而既有文献多从自由市场视角分析中国出境游客在目的地国家的旅游流流动特征(10)刘亚萍、于杰、王富强:《中国赴东盟旅游流重心移动轨迹及旅游市场态分析》，《旅游科学》2019年第4期，第85—95页。、消费行为特征(11)邢剑华、张辉:《中国内地游客境外购物结构性数据分析与评价反思》，《经济问题》2019年第8期，第 121—129页。和旅游影响效应(12)李中建、孙根年:《中国出境旅游国际影响力的时空测度——基于市场占比和增长贡献度的分析》，《陕西师范大学学报(自然科学版)》2019年第4期，第59—66页。，较少关注国家层面的政策性事件对目的地国家的影响。与民间市场的旅游经济活动相比，旅游年作为政府官方高层举办的旅游交流合作活动，其对旅游经济发展的影响方式和路径具有差异化的结构特征。中国已连续多年与境外国家合作举办旅游年，现有关旅游年的相关文献多聚焦于旅游交流的提升路径(13)Zhang T, Wei W, Fu X, et al.Exploring the roles of technology, people, and organization in building a tourism destination experience: Insights from the 2nd USA-China tourism research summit and Industry Dialogue.Journal of Destination Marketing & Management, 2019, (12), pp.130-135.(14)Mejia C, Hua N, Wei W, et al.The promise of the 2016 USA-China tourism year: Strategies to boost tourism exchange.Journal of Destination Marketing & Management, 2017, (8), pp.423-425.、中国游客前往合作国家的出行偏好(15)Topal I, Ucar M K.Hybrid Artificial Intelligence Based Automatic Determination of Travel Preferences of Chinese Tourists.IEEE Access, 2019,(7), pp.162 530-162 548.等方面，但举办旅游年是否适用于所有国家？其功能效果是否存在异质性？呈现何种作用机制？是否受其他因素影响？这些议题仍缺乏实证分析和深层次的理论探索。基于此，本研究以中国出境旅游面板数据为基础，采用双重差分研究方法(英文Difference-in-Difference，缩写DID)，针对举办旅游年对合作国家经济发展的作用机制和影响异质性进行实证检验，以期为优化中外出境旅游合作方式，推动中外旅游年长效化举办提供理论参考与实践对策。

本研究可能的创新之处在于：第一，在研究议题上，本文以中外旅游年为研究对象，首次探讨国家层面的重大双边旅游交流活动对合作国家旅游经济的影响，拓展和丰富了旅游经济影响因素的相关文献。虽然已有个别文献对旅游年开展研究，(16)Mejia C, Hua N, Wei W, et al.The promise of the 2016 USA-China tourism year: Strategies to boost tourism exchange.Journal of Destination Marketing & Management, 2017, (8), pp.423-425.(17)Topal I, Ucar M K.Hybrid Artificial Intelligence Based Automatic Determination of Travel Preferences of Chinese Tourists.IEEE Access, 2019,(7), pp.162 530-162 548.但其研究重点在于举办旅游年期间单个国家吸引中国游客的方式与途径，并未从整体上把握举办旅游年的经济效益。第二，在理论研究上，本文拓展了杠杆理论中事件杠杆的适用范围。以往有关事件杠杆的研究多数关注于重大体育赛事的影响效应，(18)Vanwynsberghe R.Applying event leveraging using OGI data: a case study of Vancouver 2010.Leisure Studies, 2016, (5), pp.583-599.(19)Kim M K, Kim S K, Park J A, et al.Measuring the economic impacts of major sports events: the case of Formula One Grand Prix (F1).Asia Pacific Journal of Tourism Research, 2017, 22(1), pp.64-73.较少从文化旅游交流活动出发探讨事件杠杆的适用性。第三，在实践意义上，本文在实证研究基础上提出了促进旅游年长效化举办的建议，为促进双边旅游合作、扩大中国国际影响力提供依据。

二 政策背景与理论分析

(一)政策背景

近年来，中国出境旅游的持续快速发展，逐步改变着世界旅游经济的运行格局和走势。(20)戴学锋、孙盼盼:《收入与出境旅游率的非线性关系——基于门槛面板模型的实证证据》，《旅游学刊》 2014年第9期，第13—23页。中国出境旅游市场持续增长主要得益于政府宏观政策的不断推动，如开放港澳地区探亲游，出台出境旅游管理办法(21)戴斌、蒋依依、杨丽琼、马仪亮:《中国出境旅游发展的阶段特征与政策选择》，《旅游学刊》2013年第1期，第39—45页。，开放ADS旅游签证，开放出境自由行(22)Keating B W, Huang S, Kriz A, et al.A Systematic Review of the Chinese Outbound Tourism Literature:1983—2012.Journal of Travel & Tourism Marketing, 2015,(1-2), pp.2-17.等，极大地推动了中国出境旅游市场快速崛起。此外，在“一带一路”的框架下，中国政府积极拓宽旅游合作的广度和深度，与境外国家合作举办旅游年、城市旅游合作论坛及其各类旅游交流活动，进一步促进了中国出境旅游市场的持续发展。

在旅游全球化发展形势下，旅游年已成功举办多年。中国最早与俄罗斯合作举办旅游年，在此期间，中俄双方以旅游年为契机，策划了一系列种类丰富的旅游交流合作项目，取得了良好的成效。俄罗斯在中俄旅游年活动期间吸引了超过30万人次的中国游客，同比增长40%。(23)俄旅游署：《2012年赴俄中国游客增幅超40%》，俄罗斯卫星通讯社，(2013-02-01)[2020-11-02],https://sputniknews.cn/trend/eluosi_lvyounian2012/.俄罗斯举办旅游年所带来的旅游效益现象，吸引了越来越多的目的地国家与中国开展旅游合作。中国政府与合作国家将自身特色与当地民俗风情结合，策划了种类丰富的旅游交流合作项目，涉及旅游教育合作、国际文化交流、国际旅游会展、服务商贸往来、文体赛事活动、双边通行互惠等多种旅游合作类型(如表1)。截至2019年，中国已与俄罗斯、韩国、印度、美国、丹麦等十余个国家成功开展合作。中外旅游年逐渐成为中国与世界各目的地国家展开国际旅游合作的特有渠道，旅游年的成功举办不仅成为促进中国与合作国家的旅游文化交流，改善双边国际关系的必要手段，而且对于有效对接中国出境旅游重大发展战略，提升中国的国际形象有重要意义。

表1 旅游年合作类型及举办项目统计

(二)理论分析

“杠杆”一词起源于物理学概念，指的是使用较小的力就能撬动较大的物体。(24)许晖、张超敏、单宇:《中国跨国企业海外市场机会构建内在机理研究——基于资源杠杆理论视角的多案例研究》，《南开管理评论》2020第6期，第4—15页。后来学者将其概念进一步拓展，延申出财务杠杆(25)钟田丽、范宇：《上市公司产品市场竞争程度与财务杠杆的选择》，《会计研究》2004年第6期，第73—77页。、资源杠杆(26)Hamel G, Prahalad C K.Strategy as Stretch and Leverage.Harvard Business Review, 1993, 71(2), pp.75-84.、事件杠杆(27)Chalip L, Green B C, Taks M, et al.Creating sport participation from sport events: making it happen.International Journal of Sport Policy and Politics.2017,9(2),pp.257-276.等概念内涵，在经济金融(28)Misener L.Leveraging parasport events for community participation: development of a theoretical framework.European Sport Management Quarterly, 2015, 15(1), pp.132-153.、体育(29)Taks M, Green B C, Misener L, et al.Sport participation from sport events: why it doesn’t happen?.Marketing Intelligence & Planning, 2017, 36(2),pp.185-198.等学科领域中均有涉及。事件杠杆是以最大化地制定、配置事件的潜在利益为主要目的，(30)Chalip L.Towards social leverage of sport events.Journal of Sport & Tourism, 2006, 11(2), pp.109-127.用一种有利于后续事件投标、计划和生产的方式重新聚焦事件评估。(31)Chalip L.Beyond impact: a general model for sport event leverage.Clevedon: Channel View Publications.2004, pp.226-252.事件杠杆是一种能够在短期内使得长期结果最大化而进行的战略规划现象，(32)O'Brien D J, Chalip L.Executive training exercise in sport event leverage.International Journal of Culture, Tourism and Hospitality Research, 2007, 1(4), pp.296-304.且该事件被称为可实现长期持续发展的“种子资本”，可以带来超出事件自身的潜在利益。(33)Vanwynsberghe R.Applying event leveraging using OGI data: a case study of Vancouver 2010.Leisure Studies, 2016, 35(5), pp.583-599.越来越多的研究关注到杠杆事件相关的经济利益与社会利益(34)Kelly D M, Fairley S, O'Brien D.It was never ours: formalised event hosting rights and leverage.Tourism Management, 2019, 73(2), pp.123-133.，国际性杠杆事件包括奥运会、世博会等体育赛事和科技博览活动，其在短时期内能够迅速带动该地区的社会经济发展，发挥杠杆效应(35)赵承磊:《基于旅游本底的第29届奥运会对北京旅游效应评估》，《体育科学》2012年第10期，第27—32页。。Wood和Meng评估了韩国平昌冬奥会的短期影响，研究发现冬奥会吸引的游客消费将产生2万亿韩元的产出，3 240亿收入以及19 097个就业岗位(36)Wood J, Meng S.The economic impacts of the 2018 Winter Olympics.Tourism Economics, 2020, (10), pp.1-20.。有研究表明，大型活动赛事除了在举办期间产生效益，还具有持续性影响，Vierhaus研究发现夏季奥运会显著增加主办国的入境人次，并且其影响效果具有长期性；(37)Vierhaus C.The international tourism effect of hosting the Olympic Games and the FIFA World Cup.Tourism Economics, 2018, 25(7), pp.1 009-1 028.罗秋菊等研究显示举办广交会等大型活动会对当地产生持续的经济效应(38)罗秋菊、庞嘉文、靳文敏:《基于投入产出模型的大型活动对举办地的经济影响——以广交会为例》，《地理学报》2011年第4期，第487—503页。。除此之外，亦有学者发现杠杆事件的辐射范围较广，对于主办城市、非主办城市乃至全国范围均能由此获得效益。(39)Chen S, Misener L.Event leveraging in a nonhost region: challenges and opportunities.Journal of Sport Management, 2019, 33(4), pp.275-288.

举办旅游年是中国宏观旅游政策框架体系下加快提升中国出境旅游影响力的重大举措。《“十三五”旅游业发展规划》提出要实施旅游外交策略，进一步提升中国旅游的知名度与影响力。中外旅游年是国家总体外交战略下最具有影响力的旅游交流活动之一。在常态化市场发展基础上，通过举办旅游年将引起中国与目的地国家旅游合作重视，实现文化交流、服务贸易往来、旅游经济等多途径全面交流合作，(40)Mejia C, Hua N, Wei W, et al.The promise of the 2016 USA-China tourism year: Strategies to boost tourism exchange.Journal of Destination Marketing & Management, 2017,(8), pp.423-425.推动中国与目的地国家旅游爆发式增长，激发中国出境旅游潜力，使得中国出境旅游发展外部效益最大化。因此，本文基于事件杠杆对旅游年事件的放大效益和长效化机制进行分析，剖析旅游年对中国与目的地国家旅游发展的杠杆作用。

三 研究设计

(一)估计方法

双重差分法主要是通过实验组和对照组之间的“有无对比”和实验组自身政策发生“前后对比”的双重比较以及控制一些影响因素的干扰来评估政策效果，(41)叶芳、王燕:《双重差分模型介绍及其应用》，《中国卫生统计》2013年第1期，第131—134页。这也是优于单差法的重要原因。双重差分法还具有以下优势：(1)方法简单有效，从计量角度上看，双重差分法仅仅是将时间效应和地区效应及其交乘项和控制变量进行回归。(42)刘鹏、吴华清、江兵、郭强:《旅游目的地形象广告效应分析:基于双重差分模型的估计》，《旅游学刊》 2017年第8期，第38—47页。(2)有效控制自变量和因变量之间的相互影响效应，即避免政策所产生的内生性问题。(43)陈林、伍海军:《国内双重差分法的研究现状与潜在问题》，《数量经济技术经济研究》2015年第7期，第133—148页。(3)不仅利用自变量的外生性，还可以有效控制个体异质性对被解释变量的影响(44)郑罡:《融资融券对A股价格收益率波动的影响——基于双重差分模型的估计》，《中国外资》2012年第22期，第150—151页。。双重差分法作为有效评估政策效果的研究工具，已得到广泛应用。介于此方法的优越性，本文采用双重差分模型对举办旅游年的经济效果进行评估。

(二)模型设定

本文选取旅游经济发展情况作为被解释变量，将是否举办过中外旅游年作为核心解释变量，本文的基准回归模型设立如下：

(1)

同时，本文进一步利用PSM-DID方法以检验数据结果，即先利用倾向得分匹配找到和实验组相接近的对照组，在将匹配后的样本进行双重差分估计观察效果，这样可以很好地消除选择偏误等问题(45)石大千、丁海、卫平、刘建江:《智慧城市建设能否降低环境污染》，《中国工业经济》2018年第6期，第117— 135 页。，模型设立如下：

(2)

其中，被解释变量TED表示合作国家的旅游经济发展情况，下标i、t分别表示第i个国家第t年，本文用前往合作国家的中国游客人次和中国游客旅游花费来衡量。核心解释变量T_year表示是否举办过中外旅游年。其系数α表示举办中外旅游年对合作国家的经济影响，若α>0，说明举办旅游年对合作国家的旅游经济影响是正向的，反之亦然。μ为常数项，X为表示影响旅游经济的其他控制变量，包括合作国家的物价水平、产业结构、贸易状况等。γi表示国家间不随时间变化的个体固定效应，δt为时间固定效应，ε为随机扰动项。

(三)变量说明

1.被解释变量。本文被解释变量为旅游经济发展水平(TED)，为了更加准确评估举办旅游年产生的经济影响，本文将样本国家的中国游客人次(nct)和旅游花费(te)作为衡量依据，为保证数据的平稳性和消除异方差影响，本文将中国旅游人次和旅游花费分别进行对数化处理。

2.核心解释变量。本文根据是否举办过中外旅游年来构建核心解释变量(T_year)。由于每个国家与中国举办旅游年的时间是不同的，因此将T_year进行整体赋值。若某个国家从某一年开始已举办过旅游年，将T_year取值为1；若某国家在某年还没有举办过旅游年，将其赋值为0。

3.控制变量。考虑到旅游经济的增长会受到其他影响因素的影响，借鉴以往的研究结果，本文用人均GDP(pergdp)、旅游业占国内生产总值百分比(stru)、基础设施投资水平(invest)分别作为经济发展程度、第三产业结构、基础设施建设的代理变量。良好的双边贸易会刺激中国出境旅游需求，增加两国之间的人口流动，(46)Hooper J.A destination too far? Modelling destination accessibility and distance decay in tourism.GeoJournal, 2015, 80(1), pp.33-46.因此，本文将进口贸易额(in_trade)和出口贸易额(out_trade)来度量两国之间的双边贸易。本文将以上控制变量均取对数化纳入模型。许多研究表明，相对价格是影响出境旅游的主要原因，相对价格(price)常用经汇率调整后的目的地与客源地的消费者价格指数之比来衡量，(47)Lim C.Review of International Tourism Demand Models.Annals of Tourism Research, 1997, 24(4), pp.835-849.本文借助Song 等提出的相对价格公式来计算。(48)Song H, Li G, Witt S F, et al.Tourism Demand Modelling and Forecasting: How Should Demand Be Measured? Tourism Economics, 2010, 16(1), pp.63-81.

(3)

上式(3)中，EXit表示i国家货币在t年与美元的汇率；EXCHt表示人民币在t年与美元的汇率；CPIit、EXCHt分别表示t年目的地国家和中国的消费者价格指数(2010年=100)。具体变量统计描述见表2。

表2 变量描述性统计特征

(四)数据说明

本文拟选取2008年至2018年中国游客的出境总人次排名前100的国家作为实验样本，但由于部分国家统计数据缺失，删除相应国家，最终选择74个国家作为研究对象。2013年至今举办过中外旅游年的国家有俄罗斯、韩国、印度和美国，以及于2017年举办的有丹麦、瑞士、哈萨克斯坦、澳大利亚和东盟国家。但是考虑到本文所需的解释变量均以国家为单位进行统计，因此删除东盟。最后确定8个合作国家作为实验组，研究样本中的其余国家作为对照组。根据以上数据，组成2008—2018年74个国家的面板数据，可以很好解决因遗漏变量带来的内生性问题。

本研究所采用的中国游客赴样本国家的人次和旅游花费均来自欧睿国际数据库；人均GDP和消费者价格指数CPI来自世界银行；旅游业占GDP百分比与基础设施投资水平来源于世界旅游业理事会；中国与样本国家的进出口贸易额来源于《中国统计年鉴》。本文采用Stata15.0进行统计分析。

四 实证分析

(一)基准回归

为判断本模型适用固定效应还是随机效应，本文首先对其进行豪斯曼检验。Hausman结果表明，举办中外旅游年对合作国家的中国游客人次和中国旅游消费影响的P值分别为0.0078和0.0002，故采用固定效应优于随机效应。根据上述(1)式借鉴李光勤等的做法(49)李光勤、胡志高、曹建华:《制度变迁与旅游经济增长——基于双重差分方法的“局改委”政策评估》，《旅游学刊》2018年第1期，第13—24页。，对合作国家的中国游客人次和中国游客消费依次进行固定效应回归，回归结果如表3所示。

表3 基准回归结果

由模型(1)(2)对比可知，无论是否加入控制变量，旅游年的估计系数都显著为正，并通过了1%的显著性检验。这表明：举办中外旅游年对合作国家的中国游客人次起到正向促进作用，且这一结果的显著性不会随着控制变量的加入而发生变化，说明结果具有稳定性。在控制变量中，相对价格对中国游客人次的影响显著为负，说明同等条件下，物价水平越高的地区中国游客更少，这与张琼等人(50)张琼、张攀:《旅游价格对我国公民出境旅游需求的影响研究——基于2003—2016年中国公民赴日旅游数据》，《四川师范大学学报(社会科学版)》2019年第3期，第72—80页。的研究结果相一致。基础设施投资水平对中国游客人次有显著的负向影响，原因可能在于，现有基础设施相对弱后的地区所需的基础投资资金较高，而基础设施是旅游需求的影响要素之一，人们更愿意前往基础设施建设相对完善的地区，这也从侧面验证了Bornhorst 等的结论。(51)Bornhorst T, Ritchie J R B, Sheehan L.Determinants of tourism success for DMOs & destinations: An empirical examination of stakeholders’ perspectives.Tourism Management, 2010, 31(5), pp.572-589.第三产业结构、进出口贸易、经济发展程度的估计系数都高度显著为正，并且在1%的水平下显著，说明经济发展程度越高、第三产业结构越高的地区更能吸引中国游客；进出口贸易会带动两国之间的人口流动，促进了旅游人次的增长，结果与预期相符。

由模型(3)(4)可以看出，中外旅游年对中国游客消费有高度显著的正向影响，并且通过1%的显著性检验，在剔除控制变量的影响之后，结果仍然成立。这表明，举办中外旅游年与中国游客消费具有显著正相关。从控制变量上看，除基础投资水平对中国游客消费产生负效应之外，其余控制变量的估计系数均为正，其中第三产业结构对中国游客的消费影响最大，系数为0.99；出口贸易次之，系数为0.682。这说明旅游发展水平越高的地区，越能激发中国游客的消费欲望，产生购买行为；双边贸易能反映出两国之间的关系，与中国进出口贸易越高的国家越能带动中国游客出游，旅游消费水平也更高。

综合来说，举办中外旅游年会显著带动合作国家的中国游客人次和中国游客消费，对中国游客消费的带动作用稍强于中国游客人次的增长。

(二)稳健性检验

1.基于PSM-DID的稳健性检验。为减少双重差分法因可能存在的选择性偏误问题而造成估计偏差，本文运用PSM-DID方法对其进行稳健性检验。本文采用匹配半径为0.01的半径匹配法进行匹配，在估计之前先进行共同取值检验和平衡性检验。对比匹配前后实验组和控制组倾向得分的核密度分布图(图1)发现：在匹配前实验组和控制组样本的倾向得分存在较大差异；而匹配后两组样本的分布趋势较为接近，说明实验组和控制组匹配效果较好，符合共同取值假设。

(a)匹配前 (b)匹配后

其次，对倾向得分匹配后的样本进行平衡性检验，结果见表4。通过T值可以发现，匹配后所有解释变量在实验组与控制组中的组间均值差异都不显著，而且各个变量的标准化差异降幅明显，此外，在匹配后PseudoR2的值几乎为0，说明通过了平衡性检验，倾向得分匹配结果可靠。

表4 平衡性检验结果

表5呈现了PSM-DID回归结果，中外旅游年的举办显著促进了中国游客赴合作国家的旅游人次以及旅游消费。由模型(2)(4)可知，在加入控制变量后，中国游客人次和旅游消费的估计系数分别为0.529和0.706，该结果与上文基准回归结果相差不大，进一步验证了中外旅游年的经济效益。

表5 PSM-DID回归结果

2.控制组变化检验。由于在冷、热门的样本国家中，中国游客人次差别很大，而举办过旅游年的国家大多属于我国较为热门的出境旅游目的地，为了进一步检验旅游年的举办效果，本文借鉴吴望春等人的做法，(52)吴望春、李春华:《“一带一路”倡议对沿线省份保费收入增长的影响效果评估——基于双重差分的实证分析》，《中央财经大学学报》2018年第10期，第24—32页。将控制组(原有65个国家)中的2008—2018年中国游客总人次进行高低排序，删除中国游客量最低的1/3个国家(即删除21个国家)，剩余44个国家作为对照组，保持实验组不变，重新进行双重差分模型检验。回归结果如表6所示。第1、2列显示，在新控制组加入模型后，t_year在中国游客人次和中国游客消费上的估计系数与基准回归的系数方向一致，其估计系数相差不大，都为正数并且显著性水平也相同，这说明了上文回归结果的稳定性。

表6 稳健性检验

3.排除极端值干扰。在上述回归中可能存在一些极端值的干扰作用，即有些国家的旅游业发展得很好，中国游客人次和旅游消费远高于其他国家，相反有些国家的旅游业则发展得不太理想，这两类样本的加入无疑会让旅游年的举办效果受到影响。为此，本文将中国游客人次和中国旅游消费两个被解释变量进行1%的缩尾处理。研究结果如表6所示，根据第3列、第4列可见，缩尾处理后的回归结果与基础回归相似，只有数值上的变化，这进一步证实了本文的基础结论。

(三)动态效应分析

为更好地评估举办中外旅游年的短期效益和长期效益，本文构建动态效应模型以考察举办中外旅游年对合作国家的中国游客人次和旅游消费影响的时间变化趋势。表7汇报了中国游客人次的动态效应结果，可以发现，举办中外旅游年对我国游客赴合作国家旅游人次的影响效果具有一定的滞后性，即在举办当年以及第一、第二年后的影响效果均不显著，在第三年后其影响开始显现并达到最大，在举办后第四年、第五年也有持续影响，但影响效果有所减弱。

表7 中国游客人次动态效应结果

表8呈现了举办中外旅游年对中国游客赴合作国家旅游消费的动态效应结果，可以看到在举办旅游年后的第二年至第五年对中国游客消费表现出一定的促进作用，且在1%的水平上显著。该影响效果同样有一定滞后性，并且在举办后的第三年影响效果达到最大，而在举办后的第四年至第五年促进效果明显减弱。究其原因，我国与合作国家依托旅游年的框架背景下，除了开展一系列旅游交流活动之外，也会通过开通直飞航班、增加快捷支付渠道等举措进一步改善双边通行条件，而一系列便利互惠政策措施的制定到正式实施具有一定时间间隔，导致中外旅游年的举办效果存在一定时间滞后。

表8 中国游客消费动态效应结果

(四)合作国家影响的异质性

通过上述分析证实了举办旅游年对合作国家的中国游客人次和中国游客的旅游消费有显著促进作用。但是不同国家之间由于社会发展背景的差异，相同因素在不同国家中也会呈现出不同的效果，(53)Qiu H, Zhang J.Determinants of tourist arrivals and expenditures in Canada.Journal of Travel Research, 1995, 34(2), pp.43-49.由此不禁引出以下问题：举办中外旅游年对不同发展程度的经济体是否都能达到相同的经济效果？不同文化差异的国家举办旅游年的效果有何异同？地理距离是否会对旅游年的举办效果产生影响？为此，本文进一步分析了举办旅游年的异质性影响。

1.国家发展程度异质性分析。本文根据2017年国际货币基金组织公布的发达经济体名单，将样本国家划分为发达国家和发展中国家，并采用固定效应模型进行分组回归，表9汇报了举办中外旅游年对不同发展程度国家的回归结果。

表9 发展程度异质性检验

第(1)列、第(2)列分别考察举办旅游年对发达国家的中国游客人次和中国游客消费的影响。对于发达国家而言，中外旅游年的举办对中国游客人次的影响系数虽然为正，但并不显著；而中国游客消费的估计系数为0.559，并且通过10%的稳健性检验。这表明对于发达国家而言，举办旅游年并不会显著促进中国游客人次的增长，但是对中国游客消费增长效果更加显著。第(3)列、第(4)列汇报了举办旅游年对发展中国家的影响，其中核心解释变量t_year的估计系数分别为1.02和1.005，都在1%的水平上显著，说明中外旅游年的举办对发展中国家的中国游客人次和旅游消费都有显著的正效应，但相比起发达国家来说，举办中外旅游年对发展中国家的经济影响更为显著。

2.文化距离异质性分析。为进一步探究文化距离对举办旅游年的异质性影响，本研究基于Hofstede提出的5个文化维度(54)Hofstede G.Culture’s Consequences: International Differences in Work-related Values.Beverly Hills: Sage Publications, 1980, pp.1-328.(权力距离、个人主义和集体主义、男性主义、不确定性避免、长期导向)以及Kogut 和Singh构造的文化距离指数公式CD来衡量样本国家和中国的文化距离差异，(55)Kogut B, Singh H.The effect of national culture on the choice of entry mode.Journal of international business studies, 1988, 19(3), pp.411-432.由于长期导向指数有缺失，本文采用前4个文化维度来量化各国文化特征。文化距离维度由Hofstede网站提供，通过公式(4)计算得出文化距离，并将其分为3组进行固定效应回归，回归结果如表10所示。

表10 文化距离异质性检验

(4)

其中CDj为j国家与中国的文化距离，Iji、Ici分别表示j国家和中国第i个文化维度值，Vi为第i个维度方差。

第(1)—(6)列分别代表低文化距离(文化距离小于等于1)、中等文化距离(文化距离大于1且小于等于3)、高文化距离(文化距离大于等于3)的回归结果，可以看出举办旅游年对低文化距离地区的中国游客人次和中国游客消费的估计系数分别为0.593和0.718；中等文化距离地区的估计系数为1.206和1.002，二者都通过了5%以上的显著性检验；高文化距离地区的影响系数为-0.084和0.041，但没有通过显著性检验。由此可见，旅游年对不同文化距离国家的影响具有差异性：举办旅游年在中等文化距离国家带来的中国游客人次和旅游消费的增长效果最大，对低文化距离的国家影响次之，对于高文化距离的国家影响效果微弱。究其原因，虽然前人研究已经证实文化距离对中国出境旅游流的影响呈现“U”型关系(56)刘祥艳、杨丽琼、吕兴洋:《文化距离对我国出境旅游的影响——基于引力模型的动态面板数据分析》，《旅游科学》2018年第4期，第60—70页。，即中国游客会倾向于选择低文化距离和高文化距离的国家。但中外旅游年的举办能进一步促进两国居民之间的文化认同，使得追求文化认同的中国出境游客更愿意前往中、低文化差异的国家，因此中外旅游年对中、低文化距离国家的影响效果较大；而赴高文化距离国家的游客大多追求两国之间的文化差异，因此中国举办旅游年并不会再增加高文化距离国家的吸引力，即对高文化距离国家的中国游客人数增长效果微弱且不显著。在中国游客消费方面，举办旅游年对中、低文化距离的国家都有显著的正向影响，说明举办中外旅游年对中、低文化距离的合作国家都能起到带动中国游客消费的效果，且对中等文化距离国家影响最大。而高文化距离的国家举办中外旅游年并不能显著带动中国游客的增长，对中国游客消费的影响效果也较为有限。

3.地理距离异质性分析。为更进一步评估地理距离对合作国家举办旅游年的效果差异，本文借鉴已有文献，采用中国首都北京到样本国家首都的直线距离代表地理距离，将样本国家分为近距离国家(直线距离小于等于5 000公里)、中等距离国家(直线距离大于5 000且小于等于10 000公里)以及远距离国家(直线距离大于10 000公里)分别进行固定效应回归。地理距离数据来源于国际前沿研究与信息中心(CEPII)，表11报告了不同地理距离国家的回归结果。

表11 地理距离异质性检验

表11第一行给出了不同地理距离的国家举办旅游年的效果：近距离国家举办中外旅游年对中国游客人次和中国游客消费增长作用不显著；对中等距离国家的中国游客人次和旅游消费的影响系数为0.919和0.954；而对于远距离国家的影响效果最为显著，对中国游客人次和消费的估计系数分别为1.906和2.622。这表明：对于地理位置不同的国家，举办中外旅游年所产生的影响具有异质性。近距离国家举办旅游年的影响效果较为微弱；中等距离的国家举办旅游年对中国游客人次和旅游消费的增长有一定促进作用；举办中外旅游年对远距离国家的影响效果最好。造成这一结果的原因可能是，一方面由于游客的休闲时间比较有限，大多出境游客会尽可能缩短在旅途中耗费的时间以增加在目的地游玩的相对时间；另一方面，地理距离越远意味着游客所需交通费用越高，对于预算比较有限的游客往往会“舍远求近”，因此中国游客的出境旅游目的地多半集中于近距离国家(57)Mckercher B, Mak B.The impact of distance on international tourism demand.Tourism Management Perspectives, 2019,(31), pp.340-347.，而旅游年的影响效果较为微弱，且不显著。相比起近距离国家，中国游客赴中等距离和远距离国家的人次占比较少，这些国家通过举办旅游年会增加在中国的知名度与曝光度，通过国内媒体有关旅游年活动的事件报道以及其他媒体宣传等方式会进一步增加这些国家对中国游客的吸引力，因此地理距离越远的国家举办旅游年越能取得更大的成效。

(五)传导机制分析

通过上述分析，表明举办中外旅游年的确促进了合作国家旅游经济的增长，那么中外旅游年是如何发挥推动旅游经济发展的杠杆作用呢？本文将文章所涉及到的6个控制变量进行分析，并借鉴李光勤等(58)李光勤、胡志高、曹建华:《制度变迁与旅游经济增长——基于双重差分方法的“局改委”政策评估》，第13—24页。的做法，将6个控制变量作为被解释变量与旅游年进行固定效应回归，以此考察举办中外旅游年是否会通过控制变量的中介作用影响合作国家的旅游经济，表12给出了检验结果。结果显示，举办中外旅游年对合作国家的进出口贸易和基础设施投资具有显著的促进作用，而其他变量的影响较为微弱，且大多不显著。因此可以得到初步结论：举办中外旅游年有助于促进我国与合作国家的进出口贸易与基础设施投资。

表12 因素分析

通过文献梳理并结合现实情况分析，基础建设投资虽然是影响一个国家旅游经济发展的重要因素，(59)王淑新、何元庆、王学定:《中国旅游经济的区域发展特征及影响因素实证研究》，《商业经济与管理》2011年第4期，第86—96页。但并不是主要成因。因此本文提出猜想，举办中外旅游年主要是通过调节两国之间的进出口贸易对合作国家的旅游经济产生影响的。本文借鉴刘瑞明等(60)刘瑞明、李林、亢延锟、赵勇:《景点评选、政府公共服务供给与地区旅游经济发展》，《中国工业经济》2018年第2期，第118—136页。的做法，将是否举办旅游年与进口贸易和出口贸易的交互项引入模型，验证中外旅游年与旅游经济发展是否依赖于进出口贸易。回归结果如表13所示，第(1)列、第(2)列与第(3)列、第(4)列分别呈现了旅游年与进出口贸易的共同作用对中国游客人次和中国游客消费的影响，观察表13可知，无论是中国游客人次还是中国游客消费，旅游年和进出口贸易的交互项系数均为正，且通过1%的显著性检验。这表明，举办中外旅游年对合作国家旅游经济的影响高度依赖于进、出口贸易，因此验证了本文的猜想。从现实上看，进出口贸易成为举办中外旅游年与合作国家旅游经济的传导中介具有一定内在原因。

表13 加入交互项后的回归结果

一方面，旅游年作为一种国家政策层面的旅游交流活动，是促进双边进出口贸易的重要手段。在举办旅游年期间，合作国家通过举办旅游教育合作、国际旅游会展、服务商贸往来、双边通行互惠等多种类型的旅游活动提高双边旅游交往和文化互动，从而缩小两国之间的文化差异、增加彼此认同感。举办旅游年是释放两国友好关系的重要信号，而国家关系是影响双边进出口贸易的首要因素。(61)周子英、郑艳:《出境游目的地选择偏好影响因素分析——以长株潭城市居民为例》，《中国农业资源与区划》2019年第2期，第143—151页。中外旅游年有效促进两国建立和谐稳定的双边伙伴关系，为全面经济战略合作打下基础，从而推动了双边整体进出口贸易的发展。另一方面，进出口贸易的增加也会反过来使得旅游经济联系更加紧密，进一步提升中国对合作国家旅游发展的贡献率，使得中外旅游年的杠杆效应得以发挥。与境外国家合办旅游年作为中国旅游外交的新形式，日益成为两国旅游服务贸易稳定发展的重要保障。旅游服务贸易在国际服务贸易中占有绝对优势，(62)徐文海、曹亮：《国际旅游服务贸易问题研究:文献述评》，《国际贸易问题》2012年第8期，第101—107页。已逐渐成为推动国际贸易发展的重要稳定器。(63)Ariu A.Crisis-proof services: Why Trade in Services Did Not Suffer During the 2008—2009 Collapse.Journal of International Economics, 2016,(98), pp.138-149.目前我国的旅游服务贸易在世界范围内的影响越来越大，(64)刘啟仁、李梦青、黄建忠:《汇率变动如何影响旅游服务贸易——基于“第三方市场效应”的研究》，《国际贸易问题》2019年第6期，第160—174页。是多个国家提高本国旅游服务贸易的重要抓手和突破口。而旅游服务贸易作为进出口贸易的重要组成部分，二者相互促进、相互影响(65)章锦河、刘珍珍、陈静、周晶、李曼:《中国出境旅游与国际服务贸易关系分析》，《地理科学》2012年第10期，第1 161—1 167页。。我国旅游服务贸易容易受到国家政策以及国际关系的影响，(66)魏昀妍、樊秀峰:《双边政治关系与中国对亚欧国家出口贸易增长分析——基于三元边际视角》，《国际经贸探索》2017年第7期，第60—73页。旅游年的举办带动了合作国家的旅游服务贸易发展，会在一定程度上影响着旅游经济。通过以上原因分析，可以得出结论：旅游年凭借其独特的外交属性和政治属性，影响着双边进出口贸易，并且通过稳定的进出口贸易带动合作国家旅游经济的提升。

五 研究结论与政策建议

中外旅游年是中国旅游外交战略下最具影响力的旅游文化交流活动之一，也是改善中国与合作国家关系、促进两国旅游交流合作的重要手段。中外旅游年已经连续举办多年，但目前鲜有文献对中外旅游年的举办效果进行量化评估。科学客观地评估中外旅游年的举办效果，对于计划筹办以及尚未举办中外旅游年的国家更好认识到其重要的经济价值，以及对于中国进一步扩大国际旅游市场号召力具有重要的实践意义。

(一)研究结论

本文基于2008—2018年74个国家的面板数据，利用双重差分模型对合作国家举办中外旅游年的经济影响进行评估，并且进一步分析举办中外旅游年的异质性效果，探讨其传导机制。研究发现：(1)举办中外旅游年会显著增加合作国家的中国游客人次和旅游消费，证实了旅游年的举办具有重要的经济意义。这一研究发现拓展了杠杆理论中杠杆事件适用范围，传统杠杆事件研究多围绕大型体育赛事展开，(67)Fairley S, Lovegrove H，Brown M.Leveraging events to ensure enduring benefits: The legacy strategy of the 2015 AFC Asian Cup.Sport Management Review, 2016,19(4)，pp.466-474.(68)Chen S，Misener L.Event Leveraging in a Nonhost Region: Challenges and Opportunities.Journal of Sport Management,2019,33(4)，pp.275-288.而本文验证了作为两国政府层面大型文化交流活动的旅游年同样具有杠杆效应。(2)通过动态效应结果发现，中外旅游年的影响效果存在一定时间滞后性。其中，对中国游客人次的促进作用在旅游年举办三年后开始显现，而后逐年降低；对中国旅游消费的促进影响在旅游年举办后第二年开始显现，并在第三年达到最大。(3)通过异质性检验可得出，旅游年对不同经济程度、文化差异和地理距离的国家具有异质性影响，中外旅游年的举办对于发展中国家、中等文化差异国家以及远距离国家的影响效果最为突出。(4)传导机制分析表明，举办中外旅游年主要是凭借其特有的外交属性和政治属性，通过调节两国之间进出口贸易来促进合作国家的旅游经济发展。

(二)政策建议

本文基于事件杠杆理论，检验了中外旅游年的举办对于合作国家的杠杆经济效益，研究发现中外旅游年是提升双边旅游合作水平的重要支点，研究对于进一步提升中外旅游年国际影响力、促进国家间旅游交流合作具有重要实践指导意义。首先，对于合作国家而言，我国政府除了促使其认识到中外旅游年的政治属性、外交属性之外，更应该引起各国对旅游年经济属性的重视。中外旅游年作为政府层面举办的大型旅游交流活动，需要更加凸显旅游年的经济价值和实际利益，吸引更多国家加入合作伙伴队列。其次，对于未与中国建立良好旅游合作关系的国家而言，我国政府要进一步建立和完善与目的地国家间的旅游交流和沟通机制，推动各国将旅游年作为促进双边旅游发展的重要契机，增强其与中国的文化交流和旅游合作力度，从而构建紧密的旅游发展战略合作伙伴关系。最后，政府还需充分考虑到中外旅游年举办效果的异质性。在选取合作国家时要综合考虑合作国家的经济发展程度，与中国的地理距离、文化距离的差异性，可以尽量选择多与远距离的发展中国家开展旅游合作，积极拓宽双边旅游交流合作方式，通过多样化的旅游交流合作促进双边旅游互联互通；同时尊重两国间文化差异，充分发挥中外旅游年的文化传播与经济带动作用，实现中外旅游年的举办效益最大化。

(三)研究展望

本文对旅游年的经济影响、国家作用异质性和传导机制进行分析，但文章还存在一定局限性。尽管已将数据齐全的合作国家纳入实验组进行估计，但由于旅游年举办年度期限较短，在总量上还是不够丰富，未来随着旅游年的不断深入推进，可增加实验组的样本量对旅游年影响结果进一步验证。另外，本文地理距离的度量方式是样本国家首都与北京的直线距离，这虽然是多数研究使用的一种方式，但是考虑到大部分中国游客选择边境国家旅游，单纯用首都之间的距离之比作为分组依据还不够客观，这也是未来可以进一步拓展研究的方向。