中国旅游经济运行的阶段判定与政策选择研究

【旅游理论与实践】
中国旅游经济运行的阶段判定与政策选择研究
马晓龙
（中国旅游研究院，北京100005）
摘要：对中国旅游经济运行阶段的科学判定有助于产业发展政策的设计。

以国内旅游收入作为旅游经济增长的
因变量指标，以国内旅游接待人次、居民收入与购买能力、旅游交通和旅游产业发展基础等做为自变量指标，试图利用E v i e w s的回归分析方法对中国旅游经济的运行阶段进行判定。

研究结果显示，国内旅游接待人次增长是导致国内旅游收入增长的最主要因素，贡献率达到90%以上。

旅游人次和人均旅游消费水平的关系显示，当前中国旅游经济运行尚处于“人口红利期”，大众旅游需求和消费构成了当前中国经济运行的市场基本面和旅游经济增长的最核心动力。

文章认为，当前中国旅游业发展的根本目的在于满足普通大众游客的旅游需求，旅游产业政策制定必须坚定以国民旅游需求为产品供给的基本出发点，释放旅游人口增长带来的旅游经济发展红利应成为当前阶段旅游产业发展的工作重点。

关键词：旅游经济运行；阶段判定；政策选择中图分类号：Ｆ592.0文献标识码：Ａ文章编号：１００２－３２４０（２０１4）０２－００86－05
收稿日期：201３-１２-２３
基金项目：国家自然科学基金项目（No.41101146）资助作者简介：马晓龙（1976-），河北承德人，管理学博士，副研究员，主要研究方向为旅游地理与旅游管理。

社会科学家
SOCIAL SCIENTIST
2014年2月
（第2
期，总第202期
）Ｆeb.,2014
（No.２,Ｇeneral No.20２）
一、问题的提出
2012年，中国居民的人均GDP 已经超过6000美元。

在旅游业界存在一种流行说法，当人均GDP 达到5000美元时，旅游经济逐渐向度假经济转变，并进入成熟期。

特别是在国家出台《国民旅游休闲纲要》的背景下，很多旅游研究者也乐观地认为，中国旅游经济运行已经开始进入以休闲度假旅游为主要特征的所谓“更高层次”阶段，并从政策选择角度认为增加休闲度假旅游产品供给应成为当前中国旅游产业政策的重要取向。

事实是否如此呢？从实际状况来看，中国中西部地区旅游产业发展无论在质还是量上都与东部地区存在很大差距，全面步入度假经济、进入旅游发展成熟期的论断存在很大不严谨性。

即使就3000美元和5000美元的提法而言，这个货币额的实际购买力也会发生显著变化，10年前就存在且缺少有效逻辑论证的评价标准本身就存在以静态绝对数字表征动态发展过程的逻辑弊病。

问题在于，如果说以这个评价标准对中国旅游经济运行阶段进行判断缺乏科学性，那么中国旅游经济运行到底处于何种阶段？在这种阶段背景下，中国旅游产业发展需要选择什么样的政策？对这两个问题
的回答构成了本研究的逻辑起点。

学术界关于中国经济发展阶段的研究较多，也取得了较为丰硕的成果体系[1-4]。

对旅游经济运行阶段的研究则主要体现在以下方面：第一，旅游经济运行阶段的判定。

从国民旅游消费主导的大众旅游阶段分析入手，认为中国旅游业处于大众旅游新阶段的阶段判断，以及这一阶段的基本特征和主要矛盾[5]。

对中国出境旅游的客源产出、空间流向、市场规模以及消费结构进行研究，认为中国出境旅游发展处于与国情相适应的初步阶段，并提出这个阶段宜采取有序引导和相机抉择的市场政策[6]。

也有学者利用数据包络分析的方法，对中国城市旅游发展的阶段及特征进行判定，认为中国城市旅游总体尚处于中级阶段[7]。

第二，旅游经济运行阶段的影响因素分析。

从体制变迁角度对产业演进进行分析，认为不同时期不同类型的制度创新都基于特定的环境和诱因，未来我国旅游业的发展应注重管理体制、市场组织和管理理念的创新[8]。

对于生态旅游发展的阶段性而言，有学者根据人们的环境保护
责任意识，从内部矛盾角度对生态旅游的发展进行. All Rights Reserved.
了阶段判定[9]。

第三，旅游经济运行的驱动机制研究。

主要表现在驱动因子在旅游发展中的作用研究[10-12]。

其中，最具代表性的是基于不同发生关系的旅游发展驱动力系统模型搭建[13,14]
，
以及基于旅游地生命周期理论和旅游供给-需
求模型的旅游地衰退复苏过程和旅游流研究[15,16]。

从文献分析的结果来看，现有研究主要存在两个不足：第一，从研究方法上看，关于旅游经济发展阶段的判定大多依赖于一些经验数据和感性认识，缺少精确的数学模型验证；第二，现有研究很少将旅游经济的影响因素与运行阶段判定联系在一起，实际上，旅游经济影响即是区域旅游发展的动力，也是旅游经济运行阶段的判定依据。

本研究试图在对旅游经济运行影响因素提炼的基础上，对中国旅游经济运行的阶段进行判定，并为现阶段旅游经济运行的政策选择提供理论支撑。

二、研究设计
1.研究方法影响旅游经济运行的因素也复杂多样，根据研究目的和对象的不同，学者在对旅游经济进行定量研究中所使用的方法涉及到历史数据回顾[5,17]
、灰色关联动态分析[18]
、多案例实证分析[19]
、以及经验性描述等[20]。

从效果上看，这些方法单因子判定的方法都可以从某一侧面对旅游经济运行的阶段进行判定，但缺少对影响旅游经济运行的核心因素进行提取。

考虑到Eviews 的逐步回归功能可以在确定基础影响变量的基础上，通过逐步引入其他变量进行回归分析的方法，从复杂的关系模型中提取出影响旅游经济发展的最核心因素，并根据回归结果确定自变量与因变量之间的拟合方程，从而对自变量对因变量的结果进行解释，进而对旅游经济运行的阶段加以判定。

因此，本研究以逐步回归方法为手段，在定量分析的基础上对影响旅游经济运行的核心因素进行提取，进而对中国旅游经济的运行阶段进行判定。

2.指
标选择对于以国家为尺度的研究对象而言，旅游总收入、国内旅游收入和旅游外汇收入等代表旅游经济总量和规模的指标是衡量其旅游业发展水平和旅游经济运行阶段的最有效指标。

考虑到数据可得性和国内
旅游收入占旅游总收入90%以上份额的实际，本研究选择国内旅游收入作为定量表征旅游经济运行水平的因变量指标，并在后续分析中用Y 加以表示。

受到旅游产业关联度高的特征影响，对国内旅游收入产生影响的变量也较多。

早期经济领域的研究就发现，人口规模和总量的变化会对经济增长产生显著影响[21]。

相关研究也表明，人口流动与旅游收入增长之间也呈
现
显著的正相关关系[22]。

考虑到人次/数在经济增长中的作用，本研究将国内旅游接待人次X 1
作为影响因变量国内旅游收入的自变量引入。

大量研究也同时表明，旅游经济增长与经济发展水平之间存在显著的正向相关关系[23]。

随着收入水平的提高，人们可用于旅游消费的可支配收入就会随之增长，如出境旅游与人均GDP 之
间就呈现阶段性跃升的发展趋势[24]。

因此，本研究
选择作为衡量经济发展水平的人均GDP 、城镇和农村居民人均可支配收入，以及作为衡量游客消费能力的城镇、农村居民人均旅游支出水平作为影响国内旅游收入的经济性因素，分别用X 2
、X 5
、X 6
和X 3
、X 4
加以表示。

此外，我国旅游业发展长期以来都受到交通条件差等因素的制约，交通条件改善成为推动旅游需求增长和旅游经济增长的重要因子，特别是对于以国内人口众多的发展中国家旅游业的发展具有重要意义[25]。

因此，本研究选取公路里程、铁路里程、民航航线里程和内河航道里程作为衡量交通因素影响国内旅游收
入的指标，分别用X 7
、X 8
、X 9
和X 10
进行表示。

最后，以旅游社个数和从业人数为代表的旅游接待设施和服务能力对旅游经济增长也具有显著的促进作用[26]。

本文将旅行社个数和旅行社职工数作为旅游产业发展基础的解释变量引入分析，并分别用X 11
和X 12
来表示。

从指标构成上看，代表旅游人次、经济发展水平、交通状况和旅游服务能力等变量构成了影响旅游经济发展水平的指标体系。

3.数据来源除特别说明外，本研究所采用的所有数据都来自于对应年份的《中国旅游统计年鉴》、《中国旅游年鉴》、《中国统计年鉴》等正式官方出版文献。

考虑到中国旅游产业正式起步于20世纪90年代初期的实际，本文将进行旅游经济运行历时性分析的起始年份定在1994年；同时，考虑到数据的可得性，将研究的终点年份定位在2012年。

这个时期也是我们旅游经济运行最为稳定，表现的特征最为明显的时期，典型性和代表性特征明显。

三、中国旅游经济运行阶段的模型模拟过程1.旅游收入与影响因子关系的分析过程
根据国内旅游收入与各自变量之间散点图的分
布特征，可以判断因变量随自变量变化的大致趋势，
并据此选择合适的函数对数据国内旅游收入和其影响因子之间的关系进行拟合。

图1的结果显示，国内旅游收入与国内旅游总人次和人均GDP 所
形成散点图. All Rights Reserved.
中的散点主要围绕直线分布，说明这两个自变量均与因变量之间存在近似的线性关系。

将其他自变量指标与国内旅游收入进行散点图关系测定，尽管散点分布呈现一定差异，但总体上也可以得到类似结果，说明各解释变量与因变量之间都存在近似的线性因果关系。

图1判定自变量与因变量之间关系的散点图因此，可以初步设定国内旅游收入与其各影响因子之间关系的线性回归模型。

公式（1）中，Y 表示作为因变量的国内旅游收入；X 表示作为影响国内旅游收入的各自变量；C 代表常数项系数值。

Y =C 0
+C 1
*X 1
+C 2
*X 2
+C 3
*X 3
+C 4
*X 4
+C 5
*X 5
+C 6
*X 6
+C 7
*X 7
+C 8
*X 8
+C 9
*X 9
+C 10
*X 10
+C 11
*X 11
+C 12
*X 12
公式（1）采用最小二乘法对公式（1）中未知参数C 进行估计的计算结果显示：线性回归模型的常数项C 0
值为-9949.106，12个自变量对应的未知参数值分别为-5.686、1.701、-5.141、14.136、0.313、-5.180、-8.991、5478.283、-36.424、-1242.591、-0.263和0.002；对应的T 值分别为-0.690、0.536、-1.166、2.080、0.168、-0.363、-1.423、0.457、-1.413、-1.991、-0.539、0.060；对应的P 值分别为0.562、0.646、0.364、0.173、0.882、0.752、0.291、0.692、0.293、0.185、0.643和0.958。

显然，模型中T 值的绝对值普遍较小，最低的仅为0.06；而对应的P 值则普遍较大，最大值达到0.958，均大于显著性水平α=0.05的数值。

故无法拒绝系数为零的原假设，所有变量X 的系数都未能通过统计学意义上的显著性检验。

说明模型的模拟效果不理想，其原因可能在于国内旅游收入与其各影响因子之间存在的量纲差异。

为了消除因可能的量纲差异导致的模型拟合效果不理想的问题，本研究选择半对数模型的处理方法对国内旅游收入与其影响因子之间的关系进行重新拟合。

从半对数模型的统计学意义可知，仅对自变量取对数并不会改变变量的单调性，原变量之间固有的变化趋势关系并不会改变。

但对结果的解释而言，只表示自变量百分之一的变动引起的因变量的绝对变动量。

对公式（1）取半对数后，得到模型公式（2）：Y =C 1
*log(X 1
)+C 2
*log (X 2
)+C 3
*log (X 3
)+C 4
*log (X 4
)+C 5
*log (X 5
)+C 6
*log (X 6
)+C 7
*log (X 7
)+C 8
*log(X 8
)+C 9
*log (X 9
)+C 10
*log (X 10
)+C 11
*log (X 11
)+C 12
*log (X 12
)公式（2）结果显示：相较于公式（1）的结果，公式（2）中大多数变量对应的T 统计量、模型的调整可决系数R
2
（从0.983增加到0.986）均有所增加，说明新模型解释自变量与因变量之间关系的能力较之前有一定改进，
但改进幅度不大。

同时，新模型的
F 统计量数值达到83.378的显著水平，而F 统计量对应的P 值仅为0.012，说明新模型的整体显著性有显著提高，但仍存在方程整体显著性较高，各变量系数不显著的状况，造成这种状况的原因在于解释变量之间可能存在的多重共线性问题。

如交通条件的改善，里程数的增长在客观上会便利化游客出游，在交通里程与旅游人次
同时作为自变量的时候，必然会导致二者同时作用于国内旅游收入的增长。

2.影响旅游收入的核心因子提取
采用相关分析的方法，对影响国内旅游收入的自
变量因子进行两两相关性检验，结果显示：各因子间的相关系数值大多在0.90以上，人均GDP 与城镇居民人均可支配收入两个指标间的相关系数甚至达到
了0.997的
高水平，即使公路里程和内河航道里程两个指标间的相关系数值最小，也达到0.562的
水平，且均可以通过皮尔逊相关系数的显著性检验。

说明影响
国内旅游收入的各自变量之间确实存在多重共线性
关系，只有消除这种多重共线性的影响才有可能获得
更加的精确表达自变量与因变量之间关系的模型。

本研究利用逐步回归的方法分别做Y 对自变量log(X 1)、log (X 2
)、log (X 3
)、log (X 4
)、log (X 5
)、log (X 6
)、log (X 7
)、log (X 8
)、
log(X 9
)、log(X 10
)、log(X 11
)、log(X 12
)的
一元逐步回归。

计算结果显示：国内旅游收入与各自变量之间均存在较好
的拟合程度，调整的可决系数R 2
的值分别为0.885、0.880、0.664、0.393、0.860、0.850、0.811、0.743、0.798、
0.324、0.707和0.673，均达到较高的水平，且T 统计量所代表的系数值也分别达到9.989、9.760、5.068、2.902、8.902、8.570、7.480、6.136、7.160、2.496、5.600和5.173的高水平，说明模型的显著性也较好，各指标因子对国内旅游收入都有较好的解释能力。

对12个方程拟合程度的比较结果显示，因变量Y 与自变量log (X 1
)形成的调整可决系数最大，达到0.876，且系数通过了t 检验，说明因变量Y 对log(X 1
)的响应程度最大。

由于因变量Y 对log(X 1
)的响应程度最大，逐步回归过程将以log(X 1)为基础逐步引入其他自变量进行。

在引入变量log(X 2
)的
情况下，拟合方程调整的可决系数为0.869；在引入变量log(X 3
)的条件下，拟合方程调整的可决系数为0.866；依次逐步引入变量log(X 4
)、log (X 5
)、log(X 6
)、log(X 7
)、log(X 8
)、log(X 9
)、log(X 10
)、log(X 11
)、log (X 12
)后，拟合方程调整的可决系数值分别为0.866、
0.866、0.869、0.868、0.876、0.866、0.879、0.872、0.873。

结
果显示，尽管引入其他变量后各拟合方程的可决系数
. All Rights Reserved.
都较高，特别是变量log(X 1
)与log(X 10
)所形成的拟合方程的调整可决系数达到0.879，但所有新引入的解释变量都没有通过相应的t 检验，说明其他变量的引入并没有增强单独以log(X 1
)为自变量对因变量的可解释能力。

3.旅游经济运行阶段的模型确定逐步回归的结果显示，单独以log(X 1)为自变量对因变量进行解释比引入其他变量一起对因变量进行解释更加有效。

据此可以认为，国内旅游接待人次是对国内旅游收入最具有解释能力的因子。

为进一步分析二者之间的数量关系，本研究仅将X 1作为自变量引入回归方程，分别做log(Y)对log(X 1
)和Y 对X 1
的回归，模型参数结果如表1所示。

表1回归模型参数确定显然，国内旅游收入与国内旅游接待人次的双对数模型回归结果为：LOG(Y)=1.7157*LOG(X 1
)-3.5276公式（3）
该回归方程系数的统计学含义是：X 1
每变化1%，Y 的相对变化量是1.716%。

即国内旅游接待人次每增加1%，国内旅游收入将增加1.716%；
调整的可决系数是0.914，表示国内旅游接待人次变化能解释国内旅游收入91.40%的变化，说明国内旅游接待人次是影响国内旅游收入的主要因素。

国内旅游收入与国内旅游接待人次的简单线性回归模型结果为：Y=7.1370X 1
-2669.7450公式（4）该回归方程系数的统计学含义是：X 1
每变化一个单位，Y 的绝对变化量是7.1370。

即国内旅游每增加一百万人次，国内旅游收入将增加7.1370亿元人民币；调整的可决系数是0.9180，表示国内旅游接待人次的变化能解释国内旅游收入91.80%的变化，也说明国内旅游接待人次是影响国内旅游收入的主要因素。

四、旅游经济运行的阶段判定与政策选择
1.旅
游经济运行的阶段判定实证研究结果显示，国内旅游接待人次是影响国内旅游收入的主要因素。

即中国国内旅游收入的快速增长主要来自于国内旅游接待人次的增加，即城乡居民出游率的上升，而不是很多人认为的人均
GDP 和城乡居民收入水平和消费能力的增强。

为了验证这个结论，可以从近20年
来我国历年旅游总接待人次和人均旅游花费水平的增长趋势的关系来进行判断。

数据
结果显示，中国旅游总接待人次从1995年的4.52亿
人次上升到
2012年的31.3亿人次，18年间增长了6.92倍。

与此对应，中国居民人均旅游消费水平则从
218.7元人民币上升到2012年的767.9元人民币，仅相较于1995年增长了不足4倍。

旅游总接待人次的平均增长幅度明显大于对应年份人均旅游花费的增长。

实际上，在二者关系上存在两种情况：1）当前者增速大于后者时，中国旅游经济的增长主要受出游人数
增加的驱动；2）
当前者增速小于后者时，中国旅游经济的增长则主要受出游品质提高，即消费能力提升驱
动（图2）。

显然，近20年来中国旅游接待人次的增长幅度大于人均旅游花费的增长幅度，说明从对旅游收
入的贡献上来看，人次增长的贡献大于旅游花费的贡献。

即现阶段大规模城乡居民旅游人次的增长是推动中国旅游经济增长的最核心动力，中国旅游经济的增长仍处在以旅游人次增加为主要特征的“人口红利
期”阶段，并没有进入以休闲度假旅游为主要特征的所谓“更高层次”阶段。

图2旅游接待人次与人均旅游花费增长趋势比较模型2.基于“人口红利期”判断的政策选择尽管以旅游消费提升为手段的旅游经济增长是区域旅游发展所追求的理想目标，以大众旅游需求为主体、消费水平较低的中国旅游市场发展现状也会不
断得到改善，但不容否认的一个基本事实是，当前中国旅游市场的基本面仍以大众旅游最普遍的需求为主体。

在这样的背景下，旅游业的根本目的是满足大
众旅游市场需求的基本面，因此旅游产业发展政策制
定应坚定以国民旅游需求为产品供给和政策制定的
基本出发点。

这就要求在国家和地方层面的旅游产业政策制定中，进一步营造环境，释放旅游人口增长带来的旅游经济发展红利。

具体而言，从当前中国大众旅游市场的需求特征上看，尽管以休闲度假为主要特征的旅游产品供给需求也逐渐呈现日益增加的趋势，但传统的以大山大水大文化等遗产型景区为主要卖点的观光旅游需求仍占据当前中国旅游市场需求的较
大份额，作为一项关乎民生和福祉的产业形态，应. All Rights Reserved.
［责任编校：唐鑫］
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参考文献
在发展思路和政策制定过程中响应更广大民众的最基本诉求，强调大众性旅游产品的供给数量和规模。

在此基础上，适度开发一些满足其他具有特殊消费需求，具有引领性、超前性和探索性的旅游产品和项目。

同时，旅游政策制定应依靠提高旅游品质，提升旅游服务质量，面向散客化趋势日益明显、大众旅游消费为主体、出游人次将会持续增长的阶段特征，将增加旅游公共服务供给能力、提升旅游综合服务便利性作为工作核心内容，如强调自驾车营地建设、观光廊道建设、旅游标识与解说系统、旅游公共安全和公共服务救援体系建设等方面，全面提升旅游目的地的供给与服务能力，避免因人数增长而导致的各种旅游危机事件的发生，实现旅游业在“人口红利期”的健康、可持续发展。

五、结论
本研究的学术立足点在于对“中国旅游经济增长已经进入休闲度假时代”结论的验证。

研究发现，当前中国旅游经济增长尚处于“人口红利期”阶段，旅游人次增加成为推动旅游经济增长的核心动力，经济发展水平、居民消费水平和旅游交通条件改善等因素对旅游经济增长的贡献较弱。

也就是说，旅游出游人次的
增
加对中国旅游经济增长有着更加重要的贡献，而不是代表旅游消费能力的旅游品质的提升，中国旅游经济增长并没有进入所谓的“休闲度假时代”，大众旅游需求和消费构成了当前中国旅游市场的基本面，也成为
中国旅游经济增长的最核心动力。

该结论的实践意义在于，既然中国旅游经济增长总体尚处于“人口红利期”的阶段，那么基于这个结论的中国各级政府的旅游产业发展政策制定必须围绕这个阶段判定和特征进行，也就是说旅游业的根本目的是满足大众旅游市场需求的基本面，因此旅游产业发展政策制定应坚定以国民旅游需求为产品供给和政策制定的基本出发点。

这就要求在国家和地方层面的旅游产业政策制定中，进一步释放旅游人口增长带来的旅游经济发展红利，从产品供给、公共服务提供等角度因应这种需
求，为仍处于“人口红利期”的中国旅游业营造健康可持续的发展环境，满足更广大普通游客的现实需求，而不是超越阶段特征被少数特殊群体的需求所引导。

当然本研究也存在一定的局限性，特别是在区域差异特征显著的背景下，研究主要以总量数据为指标进行的基本面分析，这种面上的结构并不能够全面反映区域性差异和结构性特征，需要在进一步研究中针对这些
差异进行专门研究。

. All Rights Reserved.。