基于门槛面板模型的实证证据(戴学锋 孙盼盼)

  本文关键词：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，由笔耕文化传播整理发布。

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

戴学锋1，孙盼盼2

（1.中国社会科学院财经战略研究院，北京100045；2.中国社会科学院研究生院，北京102488）

［摘

要］在各种有关出境旅游市场影响因素的研究中，收

入水平与出境旅游的关系存在着显著的争议。文章判断二者之间存在着非线性关系，且因国家而异。该研究引入门槛回归模型，以世界95个国家和地区为研究总样本，并按照面积大小划分为3组，利用其1995~2011年的人均国民收入、出境旅游率、年龄结构、教育水平和就业水平数据，对收入和出境旅游率之间的相关关系进行了深入分析。研究发现：（1）各样本中，收入与出境旅游率均呈显著非线性相关。（2）样本不同，收入门槛值的数量和位置不同，促使出境旅游快速发展的收入门槛值也不同。说明国土面积对收入与出境旅游的关系具有潜在影响。（3）各控制变量总体上对出境旅游率具有正面影响。（4）中国出境旅游实际表现超过理论基准，处于快速超前发展的阶段。以上研究结果可以为一个国家或地区判定出境旅游的发展阶段及制定合适的旅游政策提供依据。

［关键词］人均收入；出境旅游率；门槛面板模型；非线性关系［中图分类号］F59［文献标识码］A

［文章编号］1002-5006(2014)09-0013-11Doi:10.3969/j.issn.1002-5006.2014.09.002

一、引言

根据联合国世界旅游组织（UnitedNations

WorldTourismOrganization，UNWTO）的最新数据，2013年世界各地共接待境外游客11亿人次，同比增长5%；2014年仍将是旅游产业大有发展的一年，各国接待境外游客人数将再次增加4到4.5个百分点；中国以近1亿人次出境旅游，成为世界第一大出境

［收稿日期］2014-01-13；［修订日期］2014-04-09

［作者简介］戴学锋(1963—)，男，北京人，研究员，研究方向为旅游经济、旅游产业战略和旅游规划，E-mail:daixuefeng@sina.com；孙盼盼(1983—)，女，江苏徐州人，博士生，研究方向为服务经济、旅游经济和旅游管理，E-mail：panpan1015@hotmail.com，通讯作者。

客源市场，同时，中国也以境外旅游消费1287亿美

元，超过美国和德国，成为世界第一[1]。中国出境旅游市场俨然已经成为我国和世界旅游市场的重要组成部分，正在改变着中国和世界旅游市场运行格局和走势。伴随世界和中国出境旅游市场的高速发展，国内外有关出境旅游的学术成果也逐渐增多，研究内容主要以市场供需为主线，着重分析出境旅游市场现状、特征、规模、影响因素以及变化和发展趋势等。其中，探索和研究出境旅游市场的影响因素成为学术领域持续关注且不断深化的主题之一。

出境旅游是一项较为复杂的活动，涉及因素广泛、多样。政治、经济、社会、技术、媒体和产业[2]、文化[3]、地理、交通、信息、环境和个人心理特征[4]以及成本收益[5]等因素均可对出境旅游产生影响。克劳奇（Crouch）提出，客源国收入水平、人口规模、生活成本、货币汇率以及通货膨胀等是影响出境旅游的主要因素[6]。UNWTO则系统地将影响出境旅游的因素划分为外生性因素和重要市场力量两个方面。金永蕾等（Kim,etal.）、将影响因素细化为人均国民生产总值、基尼系数、城市化水平、就业水平、国土面积、年龄结构、工作时间和汇率等[7]。孙根年将影响出游率的影响因素划分为经济因素（经济发展水平）和非经济因素（国土面积、旅游资源禀赋、

[8]

国民文化素质、旅游心理需求等国民心理因素）。杜江和戴斌则从经济、政治外交、宏观监管和微观规制、航空运输、目的地安全、促销活动以及社会文化等7个方面界定了对中国出境旅游具有显著影响的因素[9]。

在诸多影响因素中，从统计平均状况来看，一般规律是经济越发达，出境旅游的人口就越多，参与国际旅游的出流率也就越高[8]。杨宏浩和戴斌也认为，经济因素是影响公民出境游的核心要素，经济总量、人均收入水平和收入分配不均衡等是影响

?13?

出境旅游的决定性因素，而汇率水平和国际金融危机等则属于影响出境旅游的制约性因素[10]。然而，在收入水平与出境旅游的具体关系上，以及由此所引发的关于出境旅游发展阶段的判断上，学术界存在着较大的争议。收入水平与出境旅游的发展是一种什么关系？这种关系是线性的还是非线性的？收入水平到达什么程度会引发出境旅游的快速发展？二者的关系在面积大小不同的国家和地区之间是否存在区别？对于这些问题，既有研究或未形成统一的答案，或未做出研究。理论研究存在明显不足，对于制定出境旅游政策也不具有指导作用。因此，发现和深入研究上述问题正是本文的探讨主题，研究结论将具有重要的理论意义和实际意义。

二、文献综述

多数研究采用人均国内生产总值（grossdomesticproduct，GDP）和出境旅游人次分别作为收入水平和出境旅游规模的衡量指标来研究二者之间的关系。邓爱民利用中国1993~2010年的样本数据，运用单位根检验、格兰杰因果检验、协整分析和误差修正模型等计量经济学方法，对中国收入水平、实际汇率和出境旅游人次之间的关系进行了实证研究，发现中国出境旅游人次与收入水平和实际汇率具有长期均衡关系。收入水平每提高1%，出境旅游人次将增长2.06%，长期中收入水平的提高有助于中国出境旅游规模的扩大[11]。佟玉权也曾选取中国全年出境旅游人次作为被解释变量，选取了人均GDP、汇率、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、城市化率、汇率和城镇居民家庭恩格尔系数等作为解释变量，运用后向逐步回归法逐步剔除，最终保留人均GDP、汇率和恩格尔系数3个统计变量进行回归预测，发现人均GDP是决定出境旅游的主导因素，人均GDP每提高1%，出境旅游人次将增长3.39%[12]。可以看出，上述研究的前提是假设二者之间是线性关系，结论显示是正相关的。

然而，受国别、经济发展阶段以及国土面积等因素的限制，收入水平与出境旅游规模可能是非线性相关的，即或许存在一些收入门槛值（也叫“阈值”）。当收入水平到达某门槛值时，其对出境旅游规模的影响程度会显著增加或减弱，影响方向也可能改变。关于促使出境旅游爆发的收入门槛值的判断和论述，魏小安和冯宗苏根据国内旅游的需求前景认为，人均国民生产总值在1000美元以上时产

?14?

生国际旅游动机、形成邻国旅游，在3000美元以上

则形成远国旅游[13]。这是长期流行的一种观点，被后续研究[14,15]先后引用，并在厉新建对20世纪60年代日本和20世纪80年代韩国的出境旅游发展分析[16]中得到验证。但是，张凌云和房蕊对日本20世纪60年代出境旅游进行分析时，得出人均GDP2000~4000美元是出境旅游爆发的门槛值的结论[17]。而雷平和施祖麟基于1980~2004年全球44个主要国际旅游客源国家和地区的数据，采用截面回归与面板数据模型进行研究，发现随着人均GDP与人均国民总收入的增长，一国的出境旅游率将会呈现指数形态的上升，在现价美元16000元左右将会出现出境旅游的爆发性增长[18]。观点相异，原因在于研究样本、方法存在差别，也在于“一些研究未考

[19]

虑物价因素”，即忽略了“货币的时间价值”，且“研

[20]

究样本所处的发展阶段与中国没有可比性”。在综合考虑发展阶段和货币的时间价值因素的基础上，戴学锋通过对比日本、韩国和中国台湾等国家和地区出境旅游爆发阶段的经济水平，发现人均GDP或人均可支配收入接近10000美元时会导致出境旅游爆发[20]。可见，上述研究的样本和方法有差别，却都隐含着收入水平和出境旅游规模是非线性关系的观点，区别在于学者们对出境旅游规模爆发的收入门槛值的判断。

既有研究对出境旅游和收入之间的关系进行了较多探讨，为本文的探索主题提供了借鉴，但这些研究尚存在以下不足：首先，定性探讨较多，定量实证研究却多以某个国家或者地区为研究对象，导致结论比较局限；其次，对收入水平和出境旅游关系的界定存在争议，却未有研究尝试克服样本数量少、价格变动等因素以获取可靠结论；第三，在认同收入与出境旅游之间是非线性关系的小样本研究中，出境旅游爆发的门槛值是不统一的，且对这种非线性关系的性质和形状的界定也不清楚；第四，在不同大小的国家，收入与出境旅游之间的关系是存在差异的，引发出境旅游快速发展的收入门槛值也是有差别的，但国土面积作为一个关键因素，在实证研究中尚未体现；最后，相对于出境旅游人次，出境旅游率作为一个相对的指标，将一个国家和地区的人口规模因素考虑进来，更能反映出一个国家的出境旅游真实状况，探索收入与出境旅游率之间的关系更具有实际意义，但既有研究在这方面做得非常有限。

为此，为了较为准确地界定收入与出境旅游率

之间的关系，较之于现有研究，本文做了以下几点创新：第一，利用大样本，以世界上95个国家和地区为研究样本，并按照国土面积划分为3组，进行进一步对比分析；第二，采用跨度时期较长且完备的数据，即利用1995~2011年的面板数据，以取得比截面模型更精确的实证结果；第三，利用较为先进的现代计量方法，构建门槛面板数据回归模型，以获得出境旅游发展中的收入门槛值；第四，在以收入为核心解释变量的基础上，将其他重要因素纳入模型，避免因变量遗漏而导致的失误。

三、研究设计

（一）样本选取和划分

本研究初始搜集样本涵盖世界上213个国家和地区，后由于数据缺失、异常①等原因，经剔除、整理后的研究样本包含世界上95个国家和地区。按照世界银行的世界发展指标（worlddevelopmentindicators,WDI）的划分标准，高等收入经合组织国家和地区25个、高等收入非经合组织国家和地区7个、中高等收入国家和地区33个、中低等收入国家和地区22个以及低收入国家和地区8个。由于世界出境旅游率高的国家多以中等和高等收入的国家为主，而本研究的样本中这两者的比例为68%，与现实情况较为符合，因此研究样本有效。

为了对比和分析不同大小国家中收入与出境旅游率的关系，本文按照国土面积大小将95个国家和地区划分为大国、中等国家和小国等3组研究样本，数量分别是19个、42个和34个，其收入等级均

②

涵盖了高等收入、中高收入和中低等收入，也是有

效的。

（二）变量设定、数据来源和处理根据研究目的，本文选取出境旅游率作为被解释变量，选取人均收入作为核心解释变量。

被解释变量：出境旅游率（outboundtourismrate，OTR）。本文将出境旅游率定义为：当年出境旅游率=当年出境旅游人数/当年年中人口数×100%。当年出境游客即国际出境游客，是指从惯常居住国去往任何其他国家、其目的不是在所访问的国家从事获取报酬的活动。本文的国际出境游客数量是指离境人数，而不是旅行人数③。因此，如果某人在特定时期内多次离开某国去旅行，则每次旅行时都算作一次离境。数据来源于世界旅游组织、《旅游统计年鉴》、《旅游统计手册》及其他数据资料。年中人口数据则来源于联合国人口司《世界人口前景》（PopulationProspect）、人口普查报告及其他国民统计刊物。

核心解释变量：人均收入（grossnationalincomepercapital，GPC）。较为贴切的衡量人均收入水平的指标应该是人均可支配收入，但由于数据的不可获得性，本文选取了人均国民总收入（grossnationalincome，GNI）（现价美元），其源自世界银行国民经济核算以及经济合作与发展组织国民经济核算数据文件，由世界银行用图表集法将国民总收入换算为美元然后除以年中人口数而得到。图表集法采用一种转换系数求出给定年及此前两年汇率的平均值，根据该国与G-5国家（法国、德国、日本、英国和美国）之间的在2000年期间的通胀率差异进行调整。所以，较之以往研究所采用的数据，本文人均GNI数据的一大优势是在不同国家和地区之间剔除了汇率和通胀因素的影响，即在横向对比上不存在汇率和通胀因素影响。然后，为消除纵向上价格因素的影响，以得出更真实可靠的结论，并方便与既有研究结论进行对比，本文将世界银行人均GNI现价美元数据转化为以2000年为基期的数据。具体转化方法：先将2000年的美国居民消费

回归效果，将其剔除。

①主要指香港等地区的出境旅游率显著高于其他地区，为了保证②大国的面积标准是大于或等于100万平方千米，小国的面积标准

表1研究样本描述

Tab.1Descriptiononthestudysample

高收入中高收入中低收入低收入总计

HighUppermiddleLowermiddleLowTotalincomeincomeincomeincome

总样本

Totalsample大国样本Largecountry

sample中等国样本Mediumcountrysample小国样本Smallcountry

sample

324

3311

224

80

9519

13139742

是小于10万平方千米，中等国家的面积标准则介于10万平方千米和100

1599134

万平方千米之间。境人数仅仅指出境旅游。

③旅行人数的范围更大，包含入境、出境和国内旅游三大部分；离

?15?

价格指数（consumerpriceindex，CPI）数据等于100；然后，利用公式CPIt+1(2000年=100)=CPIt(2000年=100)×[1+CPIt+1(上年=100)]（t=2000，2001，2002，...，2010）和公式CPIt(2000年=100)=CPIt+1(2000年=100)/[1+CPIt(上年=100)]（t=1999,1998，...，1995）求得1995~2011年美国以2000年为基期的CPI数据；第三步，将样本中各个国家每年的人均GNI现价美元数据分别除以对应年份美国CPI%（2000年=100）值，即求得各国每年以2000年为基期的人均GNI数据。美国CPI数据来源于WIND数据库。

在控制变量的选择方面，本文有关研究文献对出境旅游影响因素的论述，兼顾数据的可获取性、完备性原则，剔除掉基尼系数、工作时间、资源禀赋、通货膨胀以及汇率等变量；通过检验，剔除掉与人均收入变量具有多重共线性关系的城镇化率、人均国民生产总值GDP等变量，最终选取以下控制变量：

就业水平（employmentlevels，EL）：本文用劳动力参与率来衡量。劳动力参与率是指年龄在15岁及15岁以上①的人口中从事经济活动的人口比率，即所有在特定阶段为货物和服务的生产提供劳力的人员。就业水平对于出境旅游率的影响是双向的。一般来看，就业水平高，意味着具有收入保障的人口愈多，收入保障率高，有助于出境旅游率提高。另一方面，也存在一种可能性，就业水平提高，“有钱”的同时或许“有闲”减少，出境旅游率随之下降。数据的直接来源为世界银行数据库②，由世界银行根据国际劳工组织（InternationalLabourOrganization,ILO）的劳动力市场指标数据进行模拟估计所得。

年龄结构（agestructure，AS）：年龄结构指15~64岁的人口占总人口的百分比。人口是根据约定俗成的人口定义确定的。15~64岁的人口是劳动参与率和出境旅游率均较高的一个群体，如上文所述劳动参与率与出境旅游率之间的关系可能是双重的，因此年龄结构对于出境旅游率的影响也可能存在两种情况。数据源自世界银行数据库，由世界银行人员根据普查报告、联合国人口司的《世界人口前景》、各国统计局、国家机构进行的住户调查以及宏观国际等各方面的资料进行估算所得。

高等教育水平（highereducationlevels，HEL）：采用高等院校的入学百分比来反映。是指不论年

④

龄大小，大学（ISCED5和ISCED6）在校生总数占中学之后5年学龄人口总数的百分比。之所以将高等教育水平纳入进来，是根据普遍经验来看，受教

③

育水平与工资之间存在因果关系[21]，平均而言大学

学历的因果效应使得工资水平高出40%[22]。换句话说，受过高等教育的人要比未受高等教育的人获取高收入或者稳定收入的可能性更高，因此其出境旅游的几率较高。数据来源于联合国教科文组织研究所网络数据库⑤。

所有变量的数据描述性统计结果如表2所示。

（三）门槛面板模型构建

根据上述理论分析，收入和出境旅游率之间或许存在着非线性关系，呈现出“门槛效应”。采用汉森（Hansen）发展的门槛面板模型[23]，根据数据自身特点来内生地划分门槛区间，进而研究不同区间内收入与出境旅游率之间的关系。依据门槛值的数量，门槛面板模型分为单一门槛面板和多门槛面板。在本文中，单一门槛回归的基本思想是：模型内的收入变量git存在一个门槛值γ的情况下，对于影响存在着明显的差异。单一门槛面板模型设定如下：

OTRit=θxit+β1ditI(git≤γ)+β2ditI(git＞γ)+ui+εit（1）

其中，i表示国家或地区，t表示年份。OTRit为被解释变量出境旅游率，git为门槛变量收入。xit为一组对出境旅游率有显著影响的控制变量，包括

θ为相应的系年龄结构、就业水平、高等教育水平，

数变量。dit是核心解释变量收入所构成的虚拟变γ为特定的门槛值。I(?)为一指dit=（git≤γ）量，，(?)=1，示函数，，即对于git≤γ，否则(?)=0。ui用于git≤γ和git≥γ两种情况而言，其对被解释变量的

反映国家和地区的个体效应，如社会文化、治安环

境、贫困差距等因素。β1和β2为门槛变量在旅游率的影响系数。εit为随机干扰项。

git≤γ和git＞γ时解释变量收入对被解释变量出境

出其他参数[23]。之后，检验门槛效果是否显著以及

年龄标准划分，均源自世界银行。

①劳动参与率中“15岁及以上”以及下文年龄结构中“15~64岁”的②,2013-06-08.06-08.

模型（1）中，根据汉森的观点，可以通过最小化γ的残差平方和S1(γ)来获得γ的估计值，进而估计

③,2013-④ISCED是国际教育标准分类的英文缩写。国际教育标准分类

将整个教育体系划分为7个层次，ISCED5为高等教育的专科、本科以及硕士层次；ISCED6为博士层次。06-08.

⑤?CS_referer=&CS_ChosenLang=,2013-

?16?

  本文关键词：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，由笔耕文化传播整理发布。