区域旅游贸易引力模型的构建及实证检验——以海南入境客源市场为例

朱金悦，唐睿，冯学钢

（1.上海第二工业大学 经济与管理学院，上海 201209；2.安徽大学 创新发展战略研究院，安徽 合肥 230039；3.华东师范大学 经济与管理学部，上海 200241）

一、问题的提出

引力模型的概念与思想源自牛顿的万有引力定律，Tingbergen[1]和Pöyhönen[2]将其引入贸易领域研究中。传统贸易引力模型主要考虑经济规模和距离因素，认为两个国家或地区之间的贸易规模与它们的经济总量呈正比，与它们之间的距离呈反比。随着贸易引力模型的不断扩展，更多影响双边贸易流量的主要因素被纳入引力模型中，包括人口[3]、人均收入[4-5]、汇率[6]、边界[7]、关税水平[8]、贸易协定[9-10]、经济制度[11-12]、语言[13]、文化[14-15]等因素，研究者根据自己的研究重点设置不同的解释变量，来分析这些因素的影响效果，并对贸易潜力进行测算。

旅游是贸易活动的一种形式，因此可以用贸易引力模型分析区域旅游的影响因素。近年来，有学者开展了贸易引力模型在旅游领域的应用研究。郭为将经济发展水平、绝对距离、地理与文化上的差异、所属贸易区的异同、是否免签等因素引入贸易引力模型中，考察它们对中国入境旅游的影响，分析发现经济发展水平和绝对距离的影响最大[16]。孙瑞娟等运用贸易引力模型对小区域客源市场的影响因素进行分析，并引入了新的变量——资源差异性，研究发现资源禀赋差异并未对居民出游产生显著影响，而感知距离是影响居民出游最重要的因素[17]。李刚将目的地提供旅游产品的丰富程度引入贸易引力模型中，对中国各省份的港澳台入境旅游收入的影响因素展开实证分析，结果表明这一新变量对中国入境旅游收入的影响最大[18]。章秀琴将收入差异变量引入贸易引力模型中，实证分析发现收入差异对中国入境旅游的影响最小，而地理距离的影响最大[19]。何蔓莉和孙根紧运用贸易引力模型研究中国国际货物贸易的入境旅游效应，发现国际货物进出口贸易显著正向影响中国入境旅游发展，并且出口贸易的推动作用远大于进口贸易[20]。郭明英基于扩展的贸易引力模型研究中国旅游服务贸易出口的影响因素，发现人均GDP、自由贸易协定、相对贸易自由度等会显著促进中国旅游贸易出口，而地理距离会显著抑制中国旅游服务贸易出口[21]。

然而，目前运用传统贸易引力模型分析旅游影响因素的研究大多忽略了旅游贸易阻力问题。传统贸易引力模型一般假定贸易阻力不存在，或者将贸易阻力相关因素笼统归到不可观测的随机扰动项，这会导致出现估计偏差。随机前沿方法能单独处理贸易阻力，将其引入到传统的贸易引力模型中，建立随机前沿引力模型，可以估算贸易潜力和贸易效率，能有效解决贸易阻力问题[22]。这一方法在贸易领域得到了大量应用，但仅有个别学者将其应用到旅游领域。殷杰等通过构建旅游贸易随机前沿引力模型和旅游贸易非效率模型对21世纪海上丝绸之路沿线国家旅游贸易的潜力、效率及其影响因素进行了研究[23]。唐睿和冯学钢运用随机前沿引力模型测算了中国对“一带一路”沿线国家的旅游出口效率，并分析了服务开放承诺、对外开放程度等因素的影响效果[24]。但以上研究都是大区域（国家）入境旅游的研究，尚缺乏小区域（如省份）的案例研究。海南省是中国的经济特区、自由贸易试验区（港），海南入境旅游效率的研究对提高海南经济活力、推进自由贸易港建设具有重要意义。基于此，本文利用随机前沿引力模型，测算海南主要入境旅游客源国家和地区的入境旅游效率，并进一步分析和验证影响入境旅游效率的自然因素和人为因素。

二、海南入境旅游现状分析

海南省是中国的经济特区、自由贸易试验区（港），是中国唯一的热带岛屿省份，是海岛休闲度假旅游胜地。2018年4月，习近平在庆祝海南建省办经济特区30周年大会上，郑重宣布建设中国（海南）自由贸易试验区、设立海南自由贸易港。随即，《中共中央国务院关于支持海南全面深化改革开放的指导意见》正式发布，将建设“国际旅游消费中心”作为海南发展的重要战略。2020年6月1日，中共中央、国务院印发了《海南自由贸易港建设总体方案》，支持海南逐步探索、稳步推进中国特色自由贸易港建设，这为海南带来了全新发展机遇。作为国际贸易的关键组成部分，入境旅游发展是提高海南经济活力、推进自由贸易港建设的必然要求。推动海南入境旅游贸易增长，需要对海南入境旅游效率和影响因素展开研究，挖掘旅游贸易潜力，识别影响旅游贸易的推动力量和阻碍因素。

自2009年国际旅游岛国家战略推行以来，海南入境旅游呈现波动发展态势（见图1）。据2009—2018年《海南统计年鉴》数据，近十年来（2009—2018年），海南入境旅游人次和旅游外汇收入分别增长了129.12%和178.51%。

图1 海南入境旅游市场规模及收入统计

进一步分析各客源国（地区）赴海南旅游人次占比和增长率的具体情况（见表1）。就旅游人次占比而言，俄罗斯入境游客占据了海南总入境游客的19.04%，俄罗斯是海南最大的境外客源市场；其次是我国的台湾和香港地区，处于第二梯队，是海南重要的境外客源市场，入境游客占比分别为16.31%和15.54%；新加坡、韩国、马来西亚、美国、印度尼西亚入境游客占比在2%～6%之间；其他国家（地区）入境游客占比不足2%。就入境游客的增长率而言，绝大多数入境客源国（地区）都表现出大幅增长，其中印度尼西亚和缅甸的增长态势最为强劲，呈现突飞猛进增长态势；而德国、瑞士、瑞典、日本的入境游客数量大幅下跌，其中日本的下跌情况最为严重，降幅为60.43%。

表1 2009—2018年主要客源国（地区）赴海南旅游人次占比和增长率（%）

三、随机前沿引力模型的引入与设定

（一）随机前沿理论与随机前沿引力模型

随机前沿理论在经济学中的应用最早可追溯到1951年，Koopsman基于投入导向与产出导向，提出了技术效率的定义。随后Farrell测量了技术效率的前沿面[25]。Meeusen和Broeck[26]以及Aigner等[27]选取面板数据，结合随机前沿法，测定了生产函数中的技术效率。Battese和Coelli注意到样本技术效率时间变化问题，提出时变衰减模型，克服了传统引力模型的缺陷，同时估计了每个样本单位的时变技术效率[28]。模型的具体形式如下：

其中，Yijt表示在t时期样本i对样本j的实际产出；Xijt是t时期样本i的投入变量；β是待估计的参数向量；vijt为外界随机扰动项，服从均值为零的正态分布；uijt是非效率项，通常假定为负，与vijt相互独立，且服从半正态分布、对数分布或截断正态分布。

传统引力模型认为，两个经济体之间的贸易规模会受到各自经济体量、空间距离、政治制度等多个因素的影响，同样，国家或地区间的旅游贸易也是市场规模、空间距离等多个变量的函数，显然对旅游贸易潜力的分析与生产函数类似，因此随机前沿法也可用于分析旅游贸易。基于随机前沿引力模型，结合旅游贸易的特点，设定旅游贸易随机前沿引力模型：

对式（2）取自然对数，得到：

其中，Tijt表示在t时期i国（地区）对j国（地区）的旅游贸易水平；xijt是影响旅游贸易水平的核心变量，包括市场规模、空间距离、旅游便利化水平等。为了测算旅游贸易效率，设定旅游贸易潜力为没有贸易阻力情况下旅游贸易可能达到的最大值，公式为：

根据以上模型，本文利用随机前沿法测算海南对入境旅游国家和地区的旅游出口效率，分析海南入境旅游国家和地区的旅游贸易潜力。

（二）旅游贸易随机前沿引力模型的具体设定

根据Armstrong对引力模型核心变量的建议，核心变量应是短期内不随时间变化的因素，如经济规模、地理距离、市场需求等，而经济制度、贸易协定等短期内容易改变的因素则纳入贸易非效率模型中，以分析旅游贸易阻力。基于上述建议及旅游贸易相关文献的分析，结合海南旅游发展的实际情况，本文构建海南入境旅游贸易随机前沿引力模型，模型具体设定如下：

其中，因变量Tijt表示t年i国（地区）赴海南的旅游人数，用以衡量旅游贸易水平；变量PGDP1it和PGDP2jt分别代表t年客源国（地区）和海南的人均GDP，反映国家（地区）的经济发展水平、消费能力等，预计与Tijt正相关；变量POP1it和POP2jt分别表示客源国（地区）和海南t年的人口总数，反映了旅游市场规模，一般假定对旅游贸易有促进作用；DISij表示客源国（地区）与海南之间的空间距离，用客源国（地区）首都或省会与海南省省会海口之间的距离表示，空间距离反映了出游的交通成本，通常对旅游贸易有负面影响；vijt表示随机误差项；uijt表示旅游贸易非效率项。

（三）样本与数据说明

本文以海南为例，选择海南入境旅游客源国（地区）作为研究样本，由于部分样本数据缺失，最终选择包括我国港澳台地区在内的25个主要客源国家和地区在2009—2018年的相关数据为样本。按照地域划分，亚洲国家和地区共14个，欧洲国家7个，美洲和大洋洲国家各2个。

海南入境旅游人数（Tijt）、海南人均GDP（PGDP2jt）和海南人口总数（POP2jt）数据来源于2009—2018年《海南统计年鉴》，客源国（地区）的人均GDP（PGDP1it）、人口总数（POP1it）数据来源于世界银行DataBank数据库，客源国（地区）与海南之间的距离（DISij）数据由百度地图标尺测量所得，选取客源国（地区）首都或省会等核心城市距离海南省省会海口的直线距离。

四、实证结果及入境旅游效率测算

（一）随机前沿引力模型的检验与估计

为了进行稳健性检验，并比较随机前沿与传统方法对引力模型估计的差异，分别运用最小二乘法（OLS）、固定效应回归（FE）、时不变随机前沿（TI）和时变随机前沿（TVD）对模型进行检验，不同方法回归结果如表2所示。通过对比可以看出，不同估计方法得出的结果基本相同，所有解释变量的系数和符号均一致，表明估计结果具有较强的稳定性。

表2 各种方法回归结果

根据表2结果，γ表示贸易非效率项在随机扰动项中所占比重，在时不变模型和时变模型中，γ值分别为0.9688和0.9099，且都在1%的水平上显著，表明海南与各入境旅游客源国（地区）实际旅游贸易水平与旅游贸易潜力还是有很大的差距，并且主要是由旅游贸易非效率项所引起的，因此采用随机前沿引力模型比OLS等传统方法适宜。在时变模型中，η值不显著，表明贸易非效率项不随时间显著变化，因此采用时不变模型比时变模型更为合适。

由模型估计结果可知，入境旅游客源国（地区）的人均GDP和人口总数变量的系数估计值均显著为正，表明各入境旅游客源国（地区）人均GDP和人口总数的增长会促进海南入境游客的增加，作为一项综合性产业，入境旅游需要国家（地区）强大的经济实力与市场需求为支撑，客源国（地区）人均GDP和人口总数的增长意味着居民生活水平的提高和旅游市场的扩大，海南入境旅游需求增加，相应的入境旅游人数增加。海南人均GDP和人口总数变量的估计系数在回归中统计上均不显著，这表明海南居民生活水平的提高和人口数量的增长对海南入境旅游的直接影响不大。同时，结果发现，海南人均GDP的系数估计值为负，尽管未达到显著水平，但这也反映出海南旅游发展中存在的某些问题。按照理论预期，目的地的人均GDP越高，经济条件越好，可以为旅游业发展投入更多资金，改善旅游设施条件，提高旅游接待水平，从而吸引更多的入境游客。然而现实数据表现为海南经济条件好，入境游客量反而下降，这说明海南对旅游的投入与经济增长并不呈正比，伴随经济增长，对旅游业的投入力度不足，对改善设施环境和提高接待水平的投入有待提升。海南和各入境旅游客源国（地区）间的空间距离的系数估计值为负，且达到1%的显著性水平，说明空间距离是阻碍海南入境旅游发展的重要因素之一。入境旅游客源国（地区）距离海南越远，运输成本越高，越不利于海南入境旅游的发展。

（二）入境旅游效率测算及分析

在识别人口、人均GDP、空间距离等主要因素对海南入境旅游的影响之后，按照式（5）的设定，可以进一步得到25个客源国（地区）入境旅游效率的估计值。入境旅游效率值的取值范围为[0，1]，数值越大代表入境旅游效率越高。表3展示了详细结果。

从表3可以看出，海南各入境旅游客源国（地区）入境旅游效率主要呈现以下三个方面的特征：一是呈现明显的极端现象，且整体水平不高，具有较大的提升空间。俄罗斯的入境旅游效率可谓“一枝独秀”，接近0.8，处于第1名，远远超过其他国家和地区。蒙古和马来西亚的入境旅游效率分别为0.2685和0.1801，位居第3名和第4名，而其他国家和地区的入境旅游效率均不足0.1。二是在地区样本中，呈现较大的不平衡性，亚洲国家（地区）的入境旅游效率整体偏高，而欧洲国家的入境旅游效率整体偏低。入境旅游效率位于前10名的国家（地区）有8个均属于亚洲国家（地区），而7个主要欧洲入境客源国中，有5个国家的入境旅游效率排在了后10名中。三是在国家（地区）样本中，结合入境旅游人次占比分析，个别国家（地区）同样呈现出较大的不平衡性。通过对海南入境旅游现状分析可知，我国台湾地区和日本的入境游客占海南总入境游客的比例分别位居第2名和第9名，是海南重要的入境旅游客源市场，然而我国台湾地区和日本的入境旅游效率却仅排在后第9名和后第4名，游客量占比大但旅游效率低，意味着海南对我国台湾地区和日本的旅游出口潜力较大。

表3 海南各入境旅游客源国（地区）入境旅游效率

五、影响入境旅游效率的因素分析

要充分挖掘海南入境旅游国家和地区的旅游贸易潜力，需要进一步理清影响海南入境旅游效率的因素。基于以上各旅游客源国（地区）入境旅游效率的测算与分析，本文继续对入境旅游效率的影响因素展开研究。随着计量模型在旅游学中的不断应用，更多的解释变量被纳入回归方程中，如服务贸易协定、航空运输能力、突发事件、文化差异等。但是这些解释变量多为人为因素，且所展现的旅游色彩不够突出，不能很好地体现客源地与目的地之间的旅游资源差异。孙瑞娟等在研究南京客源市场影响因素时，在旅游模型中引入了区域旅游资源差异性变量，分人文景观、地文景观、水文景观等，但未考虑到与旅游密切相关的气候因素。旅游业是对气候变化最为敏感的产业之一，同时气候资源也是一种重要的旅游资源，气候因素对旅游吸引力有明显影响，对以气候资源为特色的海岛型旅游目的地的影响尤为显著。基于此，本文在传统变量的基础上，创新性地引入气候变量（温度和降水量），构建如下计量模型，考察气候等因素对海南各旅游客源国（地区）入境旅游效率的影响。

上式中，被解释变量分为四类：第一类是对外开放水平，包含的变量是TRVLit。变量TRVLit为国际旅游依存度（%），是t年i国（地区）的国际旅游外汇收入占国民生产总值的比例。国际旅游兼具旅游和对外经济的双重属性，是衡量一个地区对外开放的重要标志。该变量数值越大，反映客源国（地区）的对外开放程度越高，对外交流越频繁，居民出境旅游的意愿越强。第二类是旅游便利化因素，包括变量AIRit和VISAij。变量AIRit为t年i入境旅游客源国（地区）的航空运输客运量（人），虚拟变量VISAij表示t年海南对i国（地区）的签证情况，1表示免签，0表示不免签。对外开放水平和旅游便利化因素对旅游贸易具有正向影响。第三类是旅游资源因素，分景观资源和气候资源两类，包括TITDijt、TEMPjt和RAINjt三个变量。虚拟变量TITDijt衡量i国（地区）与海南之间的景观资源同质性，若i国（地区）同样具有热带海岛型旅游目的地，则取值为1，否则取值为0。通常认为，目的地与客源地资源禀赋差异越大，目的地吸引力就越大，因此虚拟度量TITDijt与TEijt负相关。预期变量TEMPjt和变量RAINjt分别是海南的年平均气温（℃）和年均降水量（mm），是海南的气候指标，独特的气候条件是海南重要的旅游吸引点，预期变量TEMPjt和变量RAINjt与TEijt正相关。第四类是国际关系因素。国际关系是影响入境旅游的重要因素，海南入境旅游的发展离不开良好的国际关系。虚拟变量IRijt表示影响i国（地区）与海南之间关系的国际突发事件。2012年中日关系受钓鱼岛事件影响，2015年中美关系受南海问题影响，2017年中韩关系受萨德事件影响，因此，将2012年钓鱼岛事件、2015年南海问题和2017年萨德事件设定为虚拟变量，取值为1，其他取值为0。以上数据中，海南年平均气温变量（TEMPjt）和年均降水量变量（RAINjt）数据来源于海南省环境状况公报，国际旅游依存度（TRVLit）和航空运输客运量（AIRit）数据来源于世界银行DataBank数据库。

考虑到入境旅游效率是介于0与1之间的受限变量，为避免传统线性方法回归可能会产生负的拟合值，故采用面板Tobit模型，以控制地区效应和时间效应，对海南入境旅游客源国（地区）入境旅游效率的影响因素进行回归分析。表4中模型1为完整的面板Tobit模型检验结果，模型2和模型3为模型1的稳健性检验结果。其中，模型2的样本去除了我国港澳台地区，从而检验了行政区划对模型的影响；模型3的数据样本为2010—2017年所有客源国（地区）的相关数据。2010年1月，国务院发布《国务院关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》；2018年4月，习近平宣布建设中国（海南）自由贸易试验区、设立海南自由贸易港，模型3的样本选择检验了国家战略因素对模型产生的影响。由计量结果可知，模型2、模型3与模型1的检验结果基本一致，因此可以判断模型1的检验结果具有稳健性。

对表4的观察可知，旅游便利化因素和旅游资源因素对海南入境旅游效率均产生了显著影响，而对外开放水平和国际关系因素对海南入境旅游效率影响不显著。在旅游便利化因素中，航空运输客运量（AIR）和签证情况（VISA）对海南入境旅游效率均产生正向影响，且都在1%的水平上显著，表明提高入境客源国（地区）与海南之间来往的便利化程度，将会极大地促进海南入境旅游效率的提升。在旅游资源因素中，景观资源同质性（TITD）对海南入境旅游效率产生显著的负向影响，与以往“资源禀赋差异越大，吸引力就越大”的结论一致，说明特色景观资源是海南旅游发展的重要优势。年平均气温（TEMP）和年平均降水量（RAIN）对海南入境旅游效率产生显著的正向影响，估计系数达9.3855和1.4280，远高于其他变量的估计系数，这说明气候因素是影响海南入境旅游效率的最主要因素。海南旅游发展中应注重开发景观和气候等优势资源。在对外开放水平因素中，国际旅游依存度（TRVL）对海南入境旅游效率的影响为负，且不显著，与预期不符。这可能与变量的选取有关，对外开放度测量指标有多种，以贸易开放指标和金融开放指标为基础，如外贸（贸易）依存度、投资依存度等，选用单一指标的国际旅游依存度可能不能完全体现入境客源国（地区）的对外开放水平。在国际关系因素中，国际突发事件（IR）对海南入境旅游效率的影响为正，且不显著，与预期不符。究其原因，一方面，国际突发事件的选取量过少，可能引起数据误差；另一方面，海南积极的旅游对外交流活动可能减少了突发事件带来的消极影响，缓解了国际紧张关系。例如，2012年海南在日本东京举办的世界旅游旅行大会期间广泛宣传海南优越的旅游资源和产品，在日本旅游业引起极大反响，重新开拓了日本旅游市场。

表4 入境旅游效率影响因素回归结果

六、结论与建议

（一）结论

本文将随机前沿引力模型引入旅游研究中，测算海南入境旅游效率，并根据海南旅游发展的具体特征，引入了气候因素变量（温度、降雨量），构建了适合分析小区域入境旅游影响因素的模型，拓展了随机前沿引力模型在旅游研究中的应用。得到以下主要结论：其一，海南入境旅游市场近十年间呈波动性增长，入境旅游人次和旅游外汇收入涨幅显著。俄罗斯的入境游客占比最高，且表现出强劲的增长态势。其二，由随机前沿引力模型检验可知，各入境旅游客源国（地区）的人均GDP和人口总数的增长均会促进海南入境游客的增加。其三，就入境旅游效率而言，海南各入境旅游客源国（地区）入境旅游效率主要呈现三方面特征：一是呈现明显的极端现象，俄罗斯的入境旅游效率“一枝独秀”，而其他国家（地区）入境旅游效率整体水平不高，具有较大的提升空间。二是地区样本呈现较大的不平衡性，亚洲国家（地区）的入境旅游效率整体偏高，而欧洲国家的入境旅游效率整体偏低。三是部分国家（地区）入境旅游效率与入境旅游人次占比不协调，我国台湾地区和日本游客量占比大但旅游效率低，反映出海南对我国台湾地区和日本的旅游出口潜力较大。

（二）建议

1.加大对旅游业的投入力度，打造优质旅游产品体系。通过对旅游贸易随机前沿引力模型的回归分析发现，海南在经济日益发展的同时，旅游产业投入并没有同比增大。对旅游的投资直接关系到海南入境旅游发展质量的高度，海南有关部门应该加大对旅游业的投入力度，除搞好旅游景区的建设以外，还要着力改善交通、住宿、资讯等相关设施与服务，优化旅游产业结构，完善旅游公共服务体系建设，丰富旅游产品体系，加强市场细分，针对不同入境游客需求提供差异化的优质旅游产品与服务。

2.完善开放便利化措施，提升旅游便利化水平。旅游便利化水平直接关系到入境旅游的规模。为进一步提升海南入境旅游发展水平，需要尽快推动海南旅游便利化升级。一方面要进一步完善签证制度。探索设立医疗旅游签证，扩展免签实施地域范围，延长免签时长，简化免签、落地签或过境签等手续。另一方面要提升旅游交通便利化水平，减缓旅游距离带来的影响。大力开拓国际航空市场，开辟和巩固境外直飞航线，加密入境海南直航航线，进一步提升境外航班补贴实效，加大重点培育境外客源市场直飞航线专项财政补贴力度。

3.加强对外旅游宣传，开展针对性、精准化的市场开拓行为。加强对境外旅游宣传推广，有针对性地分地区、分国别地采取不同的市场开拓行为，积极推动海南入境旅游市场快速增长。制定针对性推广策略，对欧美国家等客源市场重点宣传海南气候、景观等特色资源，而东南亚等一些国家具有与海南同质性的资源，在对其旅游宣传推广中，要突出展现海南多元文化魅力。针对俄罗斯等入境旅游效率较高的重点入境旅游市场，要进一步开拓和挖掘旅游市场潜力，保持持续发展后劲。对于我国台湾地区以及日本等旅游贸易潜力大的入境旅游市场，要积极开展境外营销活动，提升入境旅游效率。