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会员注册摘要：旅游发展作为经济增长过程的重要组成部分，其对经济增长的影响关系成为旅游经济学研究的核心内容。本文基于国外主流旅游经济学文献所认同的旅游发展促进经济增长假说(TLGH)，从方法论角度，分别就这种假说是否存在的时间序列数据分析、静态面板数据分析、动态面板数据分析与面板协整分析研究文献进行系统梳理。基本思路是，在总结国外研究文献对TLGH研究优劣势的基础上，据此初步揭示出TLGH研究框架的基本路径，并对我国TLGH研究的理论拓展与实证分析提出了相关建议。
关键词：旅游发展，经济增长，TLGH，研究综述，国外
旅游发展与经济增长之间的相互关系一直是旅游学研究的核心命题，始终备受关注。旅游发展对经济增长具有何种影响滥觞于对旅游产业经济性质的最初探讨，经典旅游经济学文献对于这种关系存在形式具有三种观点：(1)旅游发展对经济增长存在显著促进作用，旅游发展作为经济增长过程的重要战略组成部分①，主要通过注入外汇收入(Henry，Deane，1997；Noriko，Mototsugu，2007)、创造就业机会(Durbarry，2002；Janta，et al.，2012)、引导外部投资(Law，1992；Sinclair，1998)、刺激地区消费(Divisekera，2010；Lee，Hung，2010)以及增加税收收入(Hughes，1981；Archer，1995)等形式对经济增长产生正向影响，持有此种共识的主流观点提倡Shan和Wilson(2001)首次提出的旅游发展促进经济增长假说(tourism-led growth hypothesis，TLGH)的有效性②，并得到了诸多研究者的支持(Durbarry，2004；Gunduz，Hatemi，2005；Lean，Tang，2010)，相关系统深入理论研究可参见诸如Proenca和Soukiazis(2005)以及Cunado和Perez de Garcia(2006)运用内生经济增长收敛性理论对此论证分析的研究文献；(2)与此前观点相左的观点认为，旅游发展对经济增长存在显著负向作用，其立论基础是，由于旅游发展不同程度上具有“资源诅咒”效应③(Copeland，1991；Chao，et al.，2006)、“投资挤出”效应(Nowak et al.，2003；Rosentraub，Joo，2009)、“福利漏损”效应④(Chen，Devereux，1999；Brau，et al.，2007)以及“反向排斥”效应⑤(Tosun，2000；Reid，et al.，2004)等产业经济运行摩擦效应形式，旅游发展会对经济增长产生负向影响，尽管此方面研究文献并不占主导(Read，2004)，但仍为我们从不同视角正确认知旅游发展对经济增长的影响关系提供了丰富材料；(3)还有一种观点则认为，旅游发展对经济增长并不存在显著影响关系，这主要取决于旅游目的地国家或地区的经济发展程度⑥(Sinclair，Stabler，2002)、旅游依赖程度(Cerina，2007；Lozano，et al.，2008)以及市场规模尺度(Candela，Cellini，1997；Lanza，Pigliaru，2000)等地区异质性因素。
虽然有关旅游发展对经济增长影响关系的理论研究文献汗牛充栋，然而由于在研究对象、理论构建、模型设定以及研究方法方面的差异性，导致所得出的研究结论莫衷一是。但有一点不容忽视的是，支持旅游发展促进经济增长假说(TLGH)的观点最具代表性。在研究方法规范分析上，在理论研究未达成一致的情况下，实证方面的经验分析就显得尤为重要。尽管TLGH理论阐释推理在直觉上是可信的，但倘若无法得到经验证据的实证考察，便使得TLGH存在的论断略显牵强。鉴于此，随着经济学实证方法在旅游学研究中的普遍应用，极大丰富了TLGH的研究内容。将TLGH经验研究的文献按模型设定分类是个简捷有效的方法。因为纵观此类文献，实证研究方法主要呈现如下4种形式：时间序列数据分析；静态面板数据估计、动态面板数据估计以及其他截面数据分析。
2 TLGH之时间序列数据分析
将非平稳的时间序列数据用于平稳性序列为基础的计量经济回归分析，会影响分析的有效性，故应避免这种情况，这同时也是检验时间序列平稳性的根本原因。时间序列数据的平稳性检验目的并非淘汰数据，而是充分利用数据信息，协整是利用非平稳时间序列数据的核心。协整理论(cointegration)是由Engle和Granger(1987)首次提出，该理论主要研究对象是在两个以上非平稳时间序列中寻找一种均衡关系，主要应用于短期动态关系易受随机扰动的显著影响，而长期关系又受经济均衡关系约束的经济系统。协整理论指出，倘若某些变量之间存在长期均衡协整关系，意味着经济系统并不存在破坏均衡风险的内在机制，如果某变量在某时期受到涨落干扰后偏离其长期均衡点，这种均衡机制会将其在下一期进行调整以使其重新回到均衡状态。
已有的TLGH相关时间序列数据分析研究文献主要分析过程是：首先，对旅游发展和经济增长时间序列数据进行变量单位根检验(unit root test)，通过构建向量自回归模型(vector autoregression Model，VAR)进行基于回归系数的Johansen极大似然法协整检验或者Engle-Granger两步法协整检验，以便确定变量之间是否存在协整关系，如果两变量通过平稳性检验存在协整关系，然后建立两变量之间的误差修正模型(error correction model，ECM)研究变量之间的短期动态与长期均衡关系，由于协整检验只能说明变量之间存在某种长期均衡关系，并不意味着存在因果关系，所以还需对其进行Granger因果关系检验以探究变量之间的关系指向。Balaguer和Cantavella-Jordà(2002)在对西班牙1975～1997年TLGH进行理论分析中最早运用上述方法，得出结论：旅游发展与经济增长之间存在长期稳定均衡协整关系，旅游发展是经济增长的Granger原因。随后围绕旅游发展与经济增长之间的时间序列数据分析，研究学者展开了广泛讨论，实证研究结论也得出了差异化的观点。从旅游发展与经济增长之间的因果关系指向来看，在形式意义上，此类文献可分为下述三种样本范围。
2.1 旅游发展与经济增长双向互为Granger因果
Dritsakis(2004)将多变量VAR模型应用到希腊1960年～2000年的季度数据分析中，并在ECM基础上进行了Granger因果关系检验，发现旅游发展与经济增长之间存在双向Granger因果关系。运用类似方法，Durbarry(2004)，Ongan和Demiroz(2005)，Cortés-Jiménez和Pulina(2006)⑦、Kim等(2006)，Katircioglu(2009)在分别对毛里求斯、土耳其、西班牙、马耳他和中国台湾地区的研究中也得出了与Dritsakis(2004)相同的研究结论。
2.2 旅游发展是经济增长单向Granger原因
Brida等(2008)运用协整检验、VAR模型、Granger因果关系检验和脉冲响应函数对墨西哥1965年～2007年季度数据的实证分析表明，旅游发展与经济增长之间存在一个协整向量，旅游发展是经济增长的单向Granger原因。基于上述检验，Belloumi(2010)同样发现突尼斯旅游发展与经济增长在1970年～2007年间与其相一致的研究结论。同一逻辑研究框架相关的研究，诸如Cortés-Jiménez和Pulina(2002)，Brida等(2010a，2010b)，Schubert等(2011)。这些文献研究对象虽并不相同，但都有其共同之处是，旅游发展与经济增长之间存在长期稳定协整关系，由于旅游发展是经济增长的单向Granger原因，所以TLGH存在，旅游发展可作为经济增长的重要战略组成部分。
2.3 旅游发展不是经济增长单向Granger原因
Oh(2005)对韩国1975年～2001年的时间序列数据进行分析，认为Balaguer和Cantavella-Jordà(2002)所得出的TLGH并不适用于韩国，主要是因为西班牙是一个典型的旅游依赖性国家，其2000年的旅游收入占到全国GDP的5.9%，而韩国则只有3.5%，并提出韩国并不存在TLGH，而是存在经济增长驱动旅游发展假说(economic-driven tourism hypothesis，EDTH)，这一结论同Narayan(2004)，Lee和Chien(2008)以及James和Andrea(2010)分别对斐济、台湾和克罗地亚的研究发现一致。Tang(2011)利用马来西亚1995年～2009年时间序列数据，通过构建基于协整检验的ECM，发现入境旅游与经济增长之间存在长期稳定协整关系，但Granger因果关系检验表明入境旅游并不是经济增长的Granger原因。Katircioglu(2009)利用土耳其1960年～2006年时间序列数据进行约束检验和Johansen协整关系检验，对Ongan和Demiroz(2005)所持的“土耳其存在入境旅游与经济增长之间双向Granger因果关系”的观点提出了质疑，认为土耳其并不存在入境旅游与经济增长之间的协整和Granger因果关系，且TLGH并不存在。针对土耳其是否存在TLGH的争议，Ozturk和Acaravci(2009)分别使用向量误差修正模型(vector error correcting model，VECM)和自回归分布滞后模型(autoregressive distributed lag model，ARDL)对土耳其1987年～2007年旅游发展与经济增长之间关系进行再考察，结果证实了Katircioglu(2009)的结论，即土耳其并不存在TLGH，入境旅游与经济增长不仅未发现协整关系，长期中也并不形成相互Granger因果关系。相同的状况同样出现在Tang和Jang(2009)与Jin(2011)分别对香港和美国的研究文献中，前者认为旅游发展与经济增长并不存在长期稳定协整关系，单纯意义上的旅游发展是经济增长单向Granger原因的情况并不明显，但却存在经济增长促进旅游发展的影响机制，即旅游发展与经济增长之间更应该是一种循环因果关系；后者则认同旅游发展可以在短期促进经济增长的普遍共识，而在长期中这种影响关系并不稳健，主要是因为香港实质上是资本驱动型的经济体。
3 TLGH的静态面板数据分析
随着经济现象的动态复杂化和经济学理论的日益深化，单纯应用截面数据或时间序列数据由于无法充分利用数据信息，势必会存在由于损失自由度而造成的估计偏误，然而面板数据(panel data)模型由于控制了个体异质性、扩大了样本信息、降低了变量间共线性，重要的是显著提高了估计效率，逐渐成为检验经济理论与分析经济现象的重要分析方法。特别是就转型经济而言，由于现行经济体制的演变历程较短，利用面板数据计量经济学研究这些国家的经济规律显得尤为重要(白仲林，2008)。
面板数据模型由于其良好的估计品质，从20世纪80年代开始被广泛应用于经济学、管理学、社会学以及政治学等研究领域(England，et al.，1988；Boehmer，Megginson，1990)。与此同时，随着旅游业发展愈发表现出优越的产业融合功能，其在地区经济增长过程中的产业影响效应日渐增强，按照这一理论逻辑范式，面板数据模型逐渐成为国外主流旅游经济学研究的重要工具。细究此类研究文献发现，研究内容主要集中于两个维度：
3.1 旅游需求影响因素探究
从旅游学规范理论上讲，旅游需求不仅是旅游消费行为产生的内在心理动机，同时也是旅游活动发生的必要价值环节，从这一层面讲，对旅游需求研究则是构建旅游经济学整体研究框架的基础工作。在这一预设前提下，通过实证考察旅游需求影响因素，有的放矢地制定旅游产业行政政策，引导旅游消费市场合理供求，提高旅游产品市场交易效率。
Teresa和Teodosio(2000)采用面板数据模型测算了西班牙17个入境旅游客源国1985年～1995年入境旅游服务需求弹性值，得出人均实际收入、汇率和实际旅游产品价格弹性值分别为+1.4、+0.5和-0.3。其随后又在另一篇研究文献中针对此问题进行了深入研究，在分析马德里入境旅游流空间结构、时间演变和客源国市场结构基础上，对西班牙25个主要入境客源国1985年～2000年面板数据研究显示，客源国入境旅游者的收入状况和在马德里的旅游生活成本是影响马德里入境旅游流强度的主要因素(Teresa，2004)。在相关的经验分析中，Song等(2000)利用英国面板数据，Mervar和Payne(2007)利用克罗地亚面板数据，Andrea和Melville(2008)，Teresa(2009)和Eita等(2011)利用南非面板数据，Surugiu等(2011)利用罗马尼亚面板数据，研究发现客源国人均收入、目的地旅行成本和旅游产品相对价格是影响入境旅游需求的主要因素。但Willem和Andrea(2005)利用非洲面板数据对上述结论进行了反驳，他们研究发现上述入境旅游需求主要影响因素只是适用于旅游发达国家或地区，而在一些落后的发展中国家或地区，社会稳定性、旅游基础设施建设、市场信息和旅游目的地发展水平才是影响入境旅游需求的主要影响因素。国外学者除了应用面板数据模型对如上影响入境旅游需求的内生因素进行实证分析之外，同时也对一些诸如气候变化(Taylor，Ortiz，2009；Turton，et al.，2010；Moore，2010)、禽流感(Kuo，et al.，2009)和外部风险(Hoti，et al.，2007)等外生事件进行了相应考察。
（作者单位：上海财经大学国际工商管理学院）