外國人來華旅游的空間計量經濟分析

[摘要]文章運用空間計量經濟學模型分析了中國入境旅游的空間依賴性和空間異質性，探討了其空間分布模式；采用空間計量方法，測算了景區、交通、酒店、服務質量、對外開放度和區域經濟水平對入境旅游的影響。得到如下結論：入境旅游在全域范圍內具有正相關的空間特性，且空間聚集越來越明顯；局域上的空間相關性差異很大，高一高區域分布在東部，低—低區域分布在西部，且低—低區域多于高一高區域；空間誤差模型是入境旅游的良好模型，入境旅游的空間效應是由鄰近區域影響要素的相互影響所產生的；空間效應下，外國游客入境旅游的影響因素依次分別是服務質量、酒店、開放度、景區、經濟水平、交通運輸6個要素。政策上應該充分考慮入境旅游的空間效應，重視區域合作，提高旅游服務質量，降低外國游客尋找酒店的難度，加大對外開放力度，增加景區對外營銷的投入。

[關鍵詞]外國游客；入境旅游；空間計量

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2015）09-0016-09D

oi： 10.3 969/j.issn.1002-5006.2015.09.002

引言

旅游產業是中國的一項戰略性產業，具有資源消耗低、帶動系數大、就業機會多、環境污染小、綜合效益好等優點。2012年，全國旅游總收入2.59萬億元人民幣，占國內生產總值的5%，比上年增長了15.2%，遠超GDP增速，可見旅游產業在國民經濟中的重要地位。其中，入境旅游（國際旅游）收入達484.64億美元，占全國旅游總收入11.79%，居世界第四位；入境旅游人數達13 542.35萬人次，遠高于同期中國公民出境人數7025.00萬人次，這說明入境旅游在中國旅游產業中占據著非常重要的位置。近年受全球經濟危機的影響，我國入境旅游進入平穩發展期，雖然入境游客人數增加，但增長速度有所放緩。因此，研究中國入境旅游的影響因素可以有助提高中國整體的旅游競爭力，增加中國旅游收入。

Wait總結了1961-1995年韓國的入境旅游發展趨勢，對交通部和國家旅游公司的旅游市場政策進行了分析研究，認為未來韓國的入境旅游還會增加。Lim和Pan采用Box-Jenkins單振時間序列模型對由日本到中國的入境游客流的模式進行了分析，認為移動平均過程最能解釋1986-2000年的入境旅游。Soshiroda將1859-2003年日本人境旅游分為5個周期，研究與國家土地政策相關的不同時期的入境旅游發展政策和促銷、服務政策的差異與效果。Wang使用自回歸分布滯后模型分析了1996年第一季度至2006年第二季度中國臺灣4大不幸事件，對中國臺灣入境旅游需求的不利影響，發現任何影響安全的事件，不管發生在境外還是境內都會對旅游需求造成負面影響；而經濟危機對旅游需求的影響不大。Shi以澳大利亞為例，用兩部門模型計算了入境旅游對公民福利的影響，發現廣告費用類的支出最終會轉移到旅游產品的成本上，導致游客平均花費的下降。Forsyth等采用可計算一般均衡模型，估計了澳大利亞入境旅游、出境旅游和本土旅游3個不同市場的費用增加對經濟的影響，結果表明出境稅增加對旅游產業有負面影響，但對整體經濟卻有正面影響。Pham等研究了澳大利亞礦業繁榮對旅游業的積極影響和消極影響，及對特定旅游市場（如州間、州內和入境旅游市場）的影響，指出礦業繁榮對旅游的影響是不持續的，應該進行住宿和航空投資以促進旅游發展。

從整體來看，外文文獻中對入境旅游的研究不是很多，但中文文獻中的相關研究卻很多，可能是因為入境旅游對中國經濟發展具有重要意義。其中，國內有部分學者注意到入境旅游具有明顯的空間分異特征，如陳剛強和許學強運用基尼系數和主成份回歸的方法，探討了1999-2008中國入境旅游規模空間分布特征和內部結構變化規律；孫根年等研究了資源、貿易和區位三要素對日本游客入境旅游選擇的影響，結果證明交通區位指數對日本游客的到訪率有明顯影響；李創新等采用場強、位勢、地域結構等變量指標對絲路東段典型區的入境旅游流空間場進行了研究。但這些文獻在研究旅游業的空間分異時對旅游業中的空間依賴性和空間異質性效應研究比較少。

現階段，基于空間依賴性和空間異質性的空間效應研究大概可以分為3類：第一類，研究中國入境旅游有無空間效應，如宋鴻和陳曉玲采用空間自相關分析的方法，認為1996-2004年的入境旅游區域增長整體空間格局為隨機格局，空間效應不明顯。第二類，研究入境旅游或國際旅游與經濟發展的關系，如王良健等采用空間面板數據模型研究了1999-2007年各省級行政區的旅游發展對經濟增長的作用，發現入境旅游對經濟增長的作用效果比國內旅游更為顯著；李航飛等研究了廣東省2000-2009年21個地級市的旅游外匯收入、國內旅游收入對GDP的影響，發現入境旅游對經濟增長的促進作用呈增加趨勢。第三類，研究入境旅游的影響因素，如戈冬梅和姜磊發現，中國省域之間的旅游發展存在明顯的空間自相關性，經濟發展水平是總體旅游、國內旅游和入境旅游發展的重要影響因素；盧麗文等對湖北省2006-2011年17個市州的入境旅游人數進行研究，認為區域的區位、交通狀況、旅游設施、第三產業發展對入境旅游發展有顯著的促進作用，但經濟發展水平對入境旅游的推動作用很小；方遠平等運用地理加權回歸模型對31個省域入境旅游的影響因素進行了研究，認為人境旅游在空間上具有正相關性和集聚特征，經濟外向度和旅游資源對入境游客數量都有積極的影響，且旅游資源的促進作用相對較大，而地理距離的增加對入境游客數量有負向的影響。很多學者已對入境旅游的影響因素進行了比較細致的研究，如蘇建軍和孫根年詳細地研究了不同的交通方式對入境旅游的影響程度，但在計量中缺少對空間效應的考慮。在現有空間影響效應文獻研究中，研究變量往往采用不同的單位，沒有進行統一標準換算，這樣計算出來的結果往往不能很好地解釋旅游事實。因此本研究在以上研究成果的基礎上進行綜合和改進，以期更加準確地研究入境旅游的空間效應。本文將討論中國各省（自治區、直轄市）入境旅游的空間效應關系，并測算各省（自治區、直轄市）內景區、酒店、交通、服務質量、開放度、經濟水平6要素對入境旅游的影響。

1 模型介紹

1.1空間自相關檢驗模型

產業的空間效應分為空間依賴性和空間異質性。空間異質性在旅游經濟中主要表現為經濟數據在地理空間上由于缺乏均質性，存在中心和外圍地區；空間依賴性主要表現為鄰近地區的區域旅游經濟要素相互影響，區域間表現出同質性。空間效應可以通過全域空間相關指數（Moran's I）和和局域Moran's I的測算來實現。

1.1.1全域Moran's I

其計算公式為：

全域Moran's I可以看作是觀測值與它的空間滯后之間的相關性，Moran's I閾值為[-1，1]。如果Moran's I>0，則意味著相鄰區域的入境旅游在空間上具有依賴性，入境旅游發達的區域周圍也是入境旅游發達的區域，入境旅游不發達的區域周圍同樣也是入境旅游不發達的區域，而且Moran's I越接近1，其空間依賴性越強；如果Moran'sl<0，則相鄰區域的入境旅游在空間上具有異質性，入境旅游發達地區周圍往往是入境旅游不發達的地區，而入境旅游不發達的地區周圍則是入境旅游發達的地區，而且Moran'sl越接近-1，其空間異質性越強；如果Moran'sI趨于0，則意味著相鄰區域的入境旅游不相關，各區域入境旅游呈無規律的隨機分布狀態。全域Moran'sl指數的顯著性檢驗可以用標準化統計量Z（I）用來檢驗全域Moran's I，Z（I）的表達式為：

其中，E（I）是Moran's I的期望值，SD（I）是I的標準差。在顯著性水平為5%時，所適用的臨界值為-1.9 6<2<1.96。

1.1.2局域Moran's I

全域Moran's I反映的是整個區域的空間關系，而對局部區域的空間關系缺少反映。比如，區域中一部分存在正的空間相關，另一部分存在負的空間相關，從全域Moran's I來看，其值接近于0，整體不存在著空間效應，但是從局域來說，部分區域具有空間依賴性，部分區域具有空間異質性，空間效應顯著。因此，有必要采用局域Moran's I進一步分析。 局域Moran’sl的計算公式為：

1.2入境旅游生產函數的空間計量模型

1.2.1區域入境旅游生產函數的經典回歸模型

旅游具有吃、住、行、游、購、娛6大要素，其中游、購、娛是旅游目的，吃、住、行是旅游目的伴生行為。游、購、娛涉及景區的選擇問題；吃、住、行涉及酒店和交通工具的選擇問題。另外，旅游是在某個區域里進行的，所以區域的旅游綜合環境對游客的旅游選擇也很重要，而區域的開放、經濟發展水平和旅游服務質量都對旅游綜合環境有影響。因此，對入境旅游影響的因素包括景區、酒店、交通、服務質量、開放度、區域經濟水平等6個因素，在此根據這幾個因素，建立入境旅游的經典回歸模型（ordineary least square， OLS regression）：

Y_i=α₀+β₁scen_i+β₂hote_i+β₃rian_i+

β₄serv_i+β₅open_i+β₆GDP_i+l_i （1）

其中，Y為區域的旅游產業產出，α₀為常數項，β₁至β₆為各變量系數，scen為景區變量，hote為酒店變量，tran為交通運輸變量，serv為服務質量變量，open為對外開放程度變量，GDP為經濟水平變量，l_i為隨機干擾項。

1.2.2 區域入境旅游生產函數的空間滯后模型

旅游的多目標性往往導致游客連續旅游多個區域，比如到區域i旅游的外國游客，很可能在抵達區域i之前或者在區域i旅游完返程時，對區域，進行了旅游。這樣，區域，的外國游客數量除了受本區域的各種要素條件的影響外，還同時受到鄰近區域i外國游客數量的影響，故而建立入境旅游的空間滯后模型（spatial lag model，SLM）：

Y_i=α₀+pW_Yi+β₁scen_i+β₂hote_i+β₃rian_i+

β₄serv_i+β₅open_i+β₆GDP_i+l_i

其中，W是空間權值矩陣，W_Yi是空間滯后因變量W_Yi（鄰近區域入境旅游變量的加權求和），p是系數。

1.2.3區域入境旅游生產函數的空間誤差模型

除了鄰近區域入境游客量的相互影響之外，有時候區域間的其他要素也會相互影響，如區域i在其區域內修建了密集的交通網絡，其中部分交通系統到區域，的邊界就成斷頭路，這種斷頭路會促進區域，加快步伐完成剩下的對接；再如，區域i制定的有利于區域入境旅游發展的政策，區域，也會效仿在其轄域內執行。因此，要素之間也存在空間相關性，在此將這些要素的空間相關性統一納入誤差項的空間相關性計算中，從而建立入境旅游的空間誤差模型（ spatial error model，SEM）：

2 實證分析

2.1數據來源和數據處理

本研究的空間單元為中國大陸31個省、自治區與直轄市（簡稱為“省域”），數據來自《中國旅游統計年鑒2006-2013》、《中國統計年鑒2013》、《入境游客抽樣調查》和互聯網資料《2012中國機場吞吐量排名》。

在數據處理上，所有的影響變量都按照該變量的區域值占全國值的比例進行了標準化處理。具體來說，入境旅游變量采用外國游客年入境人次來進行計算；景區變量是區域不同等級的景區數量占區域i某一星級酒店的數量，H為全國某一星級酒店的總量，酒店星級采用一星至五星5個等級；交通變量是區域不同交通方式的數量占全國比率的算種類，r_i為區域i某一類交通的數量，R為全國某一類交通的總量，在此R包括鐵路里程、公路里程、內河里程、民航機場旅客吞吐量4個方面的數據；服務質量變量是區域某種服務評價值占全國比率的算的種類，e_i為區域i某一類評價的折算值，E為全國某一類評價折算值的總量，根據抽樣調查，服務評價種類包括賓館、餐飲、交通、娛樂、購物、導游、通訊7個方面；開放度變量為區域的對外出口額占全國比率與區域外國投資占全國比率的算術平均值，即open_i=（1/2）（O_i/O+V_i/V），其中，O_i為區域進出口數量，O為全國進出口數量，V_i為區域的外國投資數量，V為全國的外國投資數量；經濟水平變量為區域的人均GDP占全國人均GDP加總的平均值，即GDP_i=g_i/G，其中，g_i為區域的人均GDP，G為各省域（自治州和直轄市）人均GDP之和。

2.2入境旅游全域空間相關性分析

2.2.1空間權重矩陣的設定

對2012年入境旅游的外國人次，使用Rook、Queen、K-Nearest 3種不同相鄰方式不同的鄰近階數進行Moran’sl測算，其中，Rook、Queen相鄰分別采用一階、二階（不包含低階）、三階（不包含低階）、二階（包含低階）、三階（包含低階）幾種算法；K-Nearest采用了最鄰近2、3、4、5共4種算法。空間權重矩陣設定原則為

得到的Moran's I見表1，可以看出：對于Rook相鄰和Queen相鄰，除去包含低階的二階空間權重矩陣（Wrookl2和Wqueenl：），總體而言，隨著空間權重矩陣的增加，Moran’sl由大變小、越來越接近于0，呈現出一個距離衰減效應；Rook相鄰和Queen相鄰的二階空間權重矩陣，雖然Moran's I比較滿意，與一階空間權重矩陣的Moran's I相同，但是p值有所增加；同階空間權重矩陣，Rook相鄰和Queen相鄰的Moran's I值差異不大，這是因為中國省域間普遍以線相鄰，頂角相鄰少；K-Nearest相鄰雖然也具有明顯的空間特征，但是Moran's I指數小于Rook相鄰和Queen相鄰，空間特征顯示效果差于其他兩種相鄰。因此，一階Queen相鄰是最滿意的空間權重矩陣。

2.2.2不同年份Moran's I的測算

用一階Queen相鄰的空間權重分別計算2006-2012年外國人入境旅游人次的Moran's I，見表2。

從表2得知，我國各省域外國人人境旅游的確存在著比較明顯的正向的空間相關性，也就是外國人人境旅游存在著明顯的依賴性，區域入境旅游受鄰近區域的影響比較多。對于入境旅游人次較多的地區，周邊往往也存在一個或多個入境旅游人次較多的地區；而對于入境旅游人次較少的地區，普遍也存在一個或多個入境旅游人次少的地區與其相鄰。從多年的Moran's I可以看出，雖然中間有輕微波動，但總體來看，隨著時間的推移，這種正向的空間相關性數值呈現遞增的趨勢。這是因為隨著時間的推移，省域與省域之間逐漸突破原有“各自為政、互不相干”的局面，在旅游政策、旅游管理、旅游規劃上注重對周圍地區的借鑒和融合，區域之間相互影響的因素越來越多，相鄰區域間的空間相接性、相關性也就更強。

2.3入境旅游局域空間相關性分析

使用局域Moran's I（也稱LISA指數），進一步研究各省域入境旅游人次在空間上的差異，在此選用具有代表性的2006年、2009年和2012年外國人人境旅游人次進行對比研究。從這3年的Moran's I散點圖（圖1）中可以看出，分布在第一、第三象限的點比分布比在第二、第四象限的點多，正是因為這種高一高和低一低的空間依賴關系，導致入境旅游Moran’sl大于0，呈現正的空間；但是分布在第三象限的點又遠多于第一象限的點，說明這里全域正的空間相關性是因為較多低觀測值的區域被低觀測值的區域所包圍（低一低），而且從2006年到2009年再到2012年，第三象限的點離原點越來越遠，說明在局域上這種低一低正相關性越來越明顯了。

圖2是中國31個省域2006年、2009年和2012年的LISA聚類圖，且均通過了5%的顯著性水平檢驗。通過此圖，可以看出高觀測值的區域被高觀測值的區域包圍這種現象主要分布在東部地區，低觀測值的區域被低觀測值的區域包圍這種現象主要分布在西部地區。這比較符合中國實際情況，長期以來外國人多從上海、廣東、江蘇、福建等地入境，沿海省份不僅入境游客多，而且部分省域間的入境旅游還強烈地相互影響，西部地區也存在類似東部地區入境旅游的空間效應情況，但中部地區沒有出現空間相關性的情況。另外，還可以看出這幾年間，高一高區域和低一低區域的數量都出現了增長。2006年，高一高區域只有江蘇和上海兩個區域，2009年增加了浙江；2006年，低一低區域只有新疆、青海、陜西和四川，2009年增加甘肅，2012年增加了云南，就是低一低區域效應越來越明顯，與前面散點圖討論的結果相一致。這些充分表明中國入境旅游人次具有明顯的局域空間相關性。還可以看出，3年的聚類圖僅有2006年福建省出現低一高區域的空間異質性特征，而從未出現高一低的空間異質性特征。因此總體看來，全國表現出的空間依賴性特征，某個省域的旅游發展經常會受到周圍省域發展的影響。

2.4入境旅游的空間計量經濟估計與結果分析

以上分析證明，外國人人境旅游的確存在著明顯的空間相關性，但入境旅游的空間相關性與影響因素是如何相互作用，下面分別采用經典回歸模型、空間滯后模型、空間誤差模型研究景區對影響入境旅游的6個因素進行分析（表3）。

在經典回歸模型結果中，交通運輸變量的系數為-183669，解釋為交通運輸變量對入境游客人次的影響是負相關，交通運輸條件的改善會減少入境游客的數量，這顯然是不可能的，所以在此經典回歸模型不能適用。在診斷檢驗中，滯后拉格朗日乘子（LM_LAG）的p值為0.652，而誤差拉格朗日乘子（LM ERR）的p值為0.093，LM ERR較LM LAG更加顯著，且Robust LM ERR （0.115）也比Robust LM LAG（0.350）更顯著，故而推斷空間誤差模型更合理。

在空間滯后模型結果中，交通運輸項的系數值仍為負數，且各變量的顯著性水平非但沒改善，反而在某些變量中變得更差，表明空間滯后模型也不是良好模型。

在空間誤差模型結果中，交通運輸變量的系數測算為31001，是正值，說明空間誤差模型具有合理的可能性。相比經典回歸來說，Log likelihood從-497.303上升到-488.180，AIC從1008.614下降到990.360，SC從1018.640下降到1000.400，說明空間誤差模型的擬合優度較經典回歸好。似然比檢驗LRT=2.929，p值為0.087，空間自回歸誤差系數的Z值為-2.263.Wald檢驗=（-2.263）2=5.12，LM-一err-2.203，符合W>LRT> LM err的預期，故判斷空間誤模型是合理的。而且所有變量的顯著性水平都在10%以內，空間自回歸系數是-0.60952，說明在空間誤差模型的條件下，其空間的相關影響能夠良好展現，空間誤差模型是比較良好的模型。

在空間誤差模型中，各變量系數從大到小依次排列的順序為：服務質量（1692231）>酒店（909820）>開放度（838985）>景區（384692）>經濟水平GDP （287245）>交通運輸（31001），即影響外國游客入境旅游的因素、按重要程度依次為：服務質量、酒店、開放度、景區、經濟水平和交通運輸。這一結論與國內游客的本土旅游特點差異很大，對國內游客來說，這6要素的影響作用可能依次是景區、交通運輸、酒店、服務質量、經濟水平、開放度，或是景區、交通運輸、服務質量、酒店、經濟水平、開放度景區的質量與數量是驅動游客旅游的最直接因素，絕不會把交通要素放在最末。這種差異是由異國旅游的陌生感和中國旅游條件的特點所導致。

外國游客之所以對旅游服務質量最為看重，這是因為外國游客來到陌生的國境內，普遍存在對人身安全隱患、語言交流障礙、飲食不習慣、住宿不便等問題的擔憂，這種焦慮心情會嚴重影響游客的旅游體驗，而良好的旅游服務不僅能極大地減緩這種焦慮，還會給旅途增色不少。酒店成為第二個重要影響的因素，這是因為旅游六大要素中的住和吃都與酒店緊密相關，在陌生的國土中，解決了吃和住的問題，就能讓人安心不少。事實上，筆者曾試圖按照酒店星級進行加權平均，但加權平均算出的結果很差，這說明外國游客很在意酒店對吃和住兩個基本問題解決的方便程度，而對舒適程度要求不高，這是一種比較正常的心理需求。開放度成為人境旅游第三個重要因素，與中國所處發展階段有緊密聯系，目前中國處在工業化中期階段，而且處于封閉經濟向完全開放經濟的過渡階段，省域的開放度決定了區域信息流、物質流、人流等和別國交流的程度，所以對入境的影響也很明顯。在入境旅游中，景區成為第四個重要影響因素，這是因為外國旅游對中國還不夠了解，缺少“景區向往”的推動力，到中國旅游更多的是為了體驗不同的生活，多數為了區域而來，少數為了景區而來。第五個重要影響因素是經濟水平，經濟水平對很多產業都有重要影響。對外國人來說，經濟水平高的區域往往人們受教育程度高，語言交流障礙小。但更大程度上來說，中國某個區域的經濟水平高低不會導致外國游客的旅游體驗大幅震蕩，因此是一個有影響但不是嚴重影響的因素。交通運輸對外國游客的影響最小，這個結論與中國國內旅游差異很大，可能是因為相對很多國家來說，中國公共交通體系比較完善，特別是通往景區的交通都比較方便，因此，交通運輸要素對外國游客出行選擇的約束和限制較少，也就不是一個非常重要的影響因素。

3 結論與建議

本文利用2006-2012年中國各省域外國人入境旅游人次的截面數據，采用全域Moran's I、局域Moran's I、Moran's I散點圖和LISA聚類圖刻畫了中國31個省域入境旅游的空間分布模式；利用2012年服務質量、酒店、開放度、景區、經濟水平和交通運輸等數據，分別運用經典回歸模型、空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM），測算了省域內各旅游影響因素對入境旅游的影響。得到如下結論：（1）中國31個省（自治區、直轄市）的入境旅游具有明顯的空間效應，全域Moran's I表現出正相關的特性，且總體呈逐年遞增的趨勢，空間聚集越來越明顯；（2）局域上的空間相關性差異很大，高一高區域分別在東部，低一低區域分布在西部，正的全域空間相關性緣自于低一低區域多于高一高區域，而且隨著年份增加，局域上的低一低正相關性越來越明顯；（3）空間滯后模型優于經典回歸模型，而且空間誤差模型優于空間滯后模型，這就是說入境旅游的空間溢出效應不是因為鄰近區域外國游客增加帶來的，而在于鄰近區域除外國游客之外的其他要素的相互影響、相互干擾；（4）經空間誤差模型測算，外國游客入境旅游的影響因素按重要性排列依次為：服務質量、酒店、開放度、景區、經濟水平、交通運輸；（5）入境旅游的全域和局域空間自相關性檢驗及空間計量經濟模型的估計結果均表明，研究區域入境旅游發展狀況時，空間效應的作用不容忽視。因而，空間自相關方法是分析區域入境旅游空間相關性的一種有效方法，空間計量經濟模型能夠較好地分析和解釋入境旅游的空間效應。

從政策含義上：（1）要認真看待入境旅游的空間依賴性，各個省域在制定旅游發展措施的時候，除做好本轄區的旅游發展規劃和旅游管理之外，還要注意與鄰近省域的合作，爭取做到旅游景區連片化、旅游線路方便化、旅游服務連貫化、旅游文化差異化，既求同又存異，共同創造旅游集聚經濟、規模經濟；（2）要警惕西部地區入境旅游低一低聚積日趨顯著的現象，加強西部省域與毗鄰國家的合作交流，增加游客從陸地流人的數量；（3）要積極提高對入境旅游的服務質量，增設外語服務站和外語服務人員，將標準化服務和個性化服務結合，努力減輕游客在國際旅游中的不適應和擔憂；（4）要努力降低外國游客尋找酒店的難度，不僅要提高酒店設施檔次，還要在外國游客比較集中的區域增加酒店數量，強制酒店使用中英文雙語招牌，要在各種地圖包括電子地圖上加載英文搜索和酒店英文名字；（5）繼續推進對外開放國策，加大各區域的開放力度，通過信息的流動、物質的流動、人口的流動增加區域在外國人中的知名度、認可度和向往度；（6）增加景區對外的營銷投資，加強對外營銷強度，借用色彩、符號、聲音將區域的重點景區、特色景區突出化、顏色化、符號化、簡單化、形象化、特色化，通過電視、電影、網絡等方式將景區大力推廣到外國人面前去，實現景區帶動的旅游目的。