国际旅游的决定因素：三维面板数据分析外文翻译资料

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国际旅游的决定因素：三维面板数据分析

YAIR EILAT and LIRAN EINAV

国际旅游业是一个快速增长的行业，年营业额达到0.5万亿美元，占国际贸易总额的近10％，几乎占服务贸易总额的一半。然而，迄今尚未得到主流经济学应有的重视。本文试图初步了解国际旅游业的决定因素。本文认为，国际旅游业作为其他形式的服务贸易，是由独特的生产要素驱动的，而在单一的行业研究中，而不是在一般的均衡贸易模式中可以更好地处理国际旅游。为了了解这些决定因素，世界被视为差异化产品的市场，离散的选择估计技术被应用于旅游流量的大型三维数据集。显示出相对简单的估计技术，结合丰富数据集，可以提供合理的替代模式。研究发现，政治风险对旅游业非常重要，汇率对发达国家的旅游业很重要。这些汇率弹性约为1。

1. 引言

虽然石油工业和汽车工业等行业引起了经济学家的大量研究项目，但人们可能会想知道为什么作为一个行业规模相当的旅游业行业尚未引起主流经济学家的高度重视。浅析了这个行业的一些总结数据就揭示了其规模和增长的惊人的画面。据世界旅游组织the World Tourism Organization（以下称WTO，不应与世界贸易组织the World Trade Organization混淆），1990年国际旅游收入为264亿美元，1995年为4010亿美元，到2000年达到近万亿美元，到2020年为止预计达到两万亿美元。但这些数字并没有完全揭示这个行业的重要性。考虑以下事实，国际旅游是世界上最大的出口收入。1996年国际旅游外汇收入超过石油产品，机动车辆，电讯设备和纺织品的收入。此外，它是一个劳动密集型行业，雇用了全球约1亿人。旅游业在刺激新基建投资以及通过各种税费收取政府收入方面发挥了重要作用。承认这些事实和证据表明，许多发展中国家和小国家旅游业占国民生产总值的很大一部分，都清楚了旅游业对发展的深刻重要性。最后同样重要的是，不能忽视国际旅游在促进世界和平方面的作用，既要激励维和，又要建立“文化之桥”。尽管国际旅游是国际贸易的一种形式，但在一个单一的行业研究中，而不是一般的均衡贸易模式，可能会更好地解决这个问题。 后者可能不足以捕捉其特殊性，如其他服务贸易的情况。旅游相当于所有国际贸易近10％的事实表明，更好地了解这个行业可以促进在国际贸易，国际金融，增长和发展等各个领域的实践认识。这项研究朝这个方向迈出了第一步。 通过将世界视为差异化产品市场，并将离散选择估算技术应用于旅游流量大的三维数据集，可以提供合理的替代模式，更好地了解国际旅游的决定因素。希望通过这样做可以吸引经济学家进一步关注这个重要的行业。

发现发达国家的旅游业价格弹性约为1，而对较不发达国家的旅游业对价格波动没有反应。随着9·11恐怖袭击的确认，目的地的政治风险显示对目的地的选择至关重要 对于发达国家和欠发达国家来说，其他变量，如共同边界，共同语言和距离，在确定旅游流量方面都很重要。 由于结果是基于比以前使用的更详细的数据集，并且使用更严格的估计技术，所以它们可以提供比现有文献中更为准确和稳定的估计值。

本文的结构如下。 第二部分调查现有的旅游文献，并讨论国际贸易文献与国际旅游的相关性。 第三部分通过描述估计技术及其属性为本研究提供了经验基础。 用于此估计的数据见第四节。 第五节介绍我们的发现，第六节总结。

1. 相关文献

寻找能够揭示旅游业的经济文献，引发了一两个截然不同的文献。 第一是国际贸易文献，这是旅游本质上是国际贸易形式的自然起点。 在不同类型的国际贸易中，也许最接近旅游业是其他类型的服务贸易（金融和其他）。 然而，尽管1999年服务贸易占所有国际贸易价值的近20％，但是在这个问题上却没有进行相当少的研究。 更接近议程的第二篇文献是经验旅游文学。 依次讨论每个方面。

对国际贸易文献的审查揭示出几个方面，使其融入国际旅游不具吸引力。作为理论和实证国际贸易文献的主要出发点，赫克肖尔 - 欧林模式解释了贸易流量主要基于相对因素禀赋。这种方法是有吸引力的，一旦生产要素可以被低维向量化（如劳动和资本）。然而，对于旅游而言，最重要的“生产要素”是独一无二的，难以量化和测量（例如艾菲尔铁塔，金字塔或漂亮的海滩）。这使得在理论上解释世界各地的横向旅游流动的演变

吸引力 - 艾菲尔铁塔吸引游客的能力最好是由参观游客的人数来衡量。处理旅游业的一个更有趣的研究方向是调查随时间变化的变数对旅游需求的影响。例如，由于国际旅游业与其他一些服务贸易类型一样，出口国不仅为自己提供产品，旅游流向民族紧张局势和外部冲突等因素更为敏感。这些在标准贸易模式中通常被忽视。第三部分表明，单一行业方法可用于估算这些变量的影响，以及汇率对旅游业变化的影响。我们现在转向实证旅游文学。 绝大多数关于国际旅游的实证论文都发表在专门从事旅游研究的学术期刊上，同时适用于学术旅游学者和非学术实践者。第一个包括使用时间序列和协同一体化模型的文件，试图预测一对或几对国家之间的未来旅游流量。第二种类型包括使用多元回归估计旅游需求的决定因素的论文。这些论文主要针对全球数量有限的国家应用截面普通最小二乘法。这种类型将更详细地讨论，因为它与当前的工作密切相关。

在估计中包含代表旅游价格的变量的必要性对经验旅游研究构成了巨大的挑战。问题主要源于旅游价格指数一般不可用的事实。相反，研究人员利用汇率变量代替旅游价格。一个受欢迎的版本是使用相对名义汇率，作为相对于基准年的指数。使用这个变量的动机是人们意识到汇率的变化，但没有关于目的地国家名义价格变动的信息。然而，如果旅游的一些成本是提前支付的，那么这个论点是弱的，如往常一样酒店，汽车租赁等的情况。另一个版本是使用相对实际汇率，与名义汇率相似，但根据起始国和目的地国家的通货膨胀进行调整。这种调整更好地说明了两国的实际生活费用的变化。这两个版本中的共同线索是它们是相对于基准年度测量的索引。因此，他们可以随着时间的推移跟踪成本的变化，但不能捕捉到国家之间生活成本的实际差异。

旅游成本的另一个组成部分是运输价格。 然而，由于运输价格结构的复杂性，运输价格没有一致的数据。 相反，研究人员经常将旅行距离纳入这些费用的代理（以及过去的时间和交通不方便）。 一些模型还包括竞争目的地的价格指数来解释潜在竞争。

在文献中关于价格的估计结果是相当令人沮丧的，因为对这些系数的适当范围似乎没有一致。 预计价格弹性境内和论文显着变化。 例如，Witt（1980）发现在0.05和0.69之间的弹性，Loeb（1982）在美国旅游研究中估计这些弹性在0.42和6.36之间。

广泛使用的另一个变量是起源国家的收入。 这里的结果似乎支持了旅游业是奢侈品的事实，收入弹性大约在1到2之间.10然而，仍然未解决的问题是收入分配对旅游趋势的影响。 偶尔使用的其他变量是天气指数，国家之间的贸易流量和特殊事件（如世博会和奥运会）。

总之，文献中的结果似乎从研究到研究都有很大的不同，似乎并不可靠。这个现实可能在Crouch（1994b）的评论文章中最为总结：“从广泛的种类看， 对研究的叙述性审查不能充分揭示国际旅游需求与其决定因素之间关系的根本性质（第21页）。

有几个方向可以追求，以改善这些文献，并使其产生更有说服力的结果。 其中主要的是使用更广泛的数据集，这将相对于迄今为止使用的小型数据集提高估计精度和灵活性。 特别是，在现有的文献中，没有发现执行严格的面板数据分析的尝试，但是，如本研究中所做的那样，许多使用三维面板数据集（即随着时间的推移在国家对之间流动）。 第三部分讨论了使用面板数据集的优点。 此外，可以使用更好的估计技术来克服迄今为止已经使用的简单简化的OLS模型简化的一些限制。本研究将国家视为差异化产品，并且使用多项式logit模型更好地配备处理这种货物的需求系统。

1. 实践策略

如上所述，基本方法是将国际旅游流量视为差异化产品的需求制度，不同的目的地国家被视为不同的产品。 某一年的每个原产国都被视为单独的需求市场。 每个市场的消费者对其最喜欢的目的地做出离散的决定。

集中力量在消费者选择上的动力是，旅游供应至少从长远来看，在旅游总成本方面是非常有弹性的。有几个原因可能是这样的。首先，最重要的生产要素是不可替代的（金字塔不能用于生产任何其他商品）或非竞争对手的商品（游客在一个国家享受良好天气的事实并不会浪费其他游客的资源或其他行业）。因此，他们决定了需求水平，但其供应量并未对价格做出反应。旅游服务（住宿，餐饮等）的补充投入可能会适应任何水平的需求，而不影响旅游价格。此外，游客也消费非旅游商品，其供应有弹性尊重旅游业。因此，旅游价格不能完全脱离目的地国家的总体价格水平。由于这些原因，旅游流量随时间推移的大部分变化可以通过将需求建模为目的地国家和其他变量的成本的函数来获取。国家价格水平的外部变化（即汇率）会弹性弹性供给曲线，并确定向下倾斜的需求曲线。

为了估计这个需求系统，McFadden（1973）得到了遵循，并采用了标准的多项Logit技术。 给定年份的每个目的地国家可以被描述为一组特征，从而使得消费者i（起源国家o）在t年期间的旅行到目的地d的效用由下式给出：

（1）

其中表示原始国家和目的地国家的不同特征，其可以是固定的（例如语言）或在多年内变化（例如相对价格）。是未知的（对于计量经济学家而言）在给定年份t中客源国居民o对目的地d的感知质量，是一个单独的错误项，分布在个人和国家对以及随着时间的推移。o是要估计的参数的向量，可能允许在不同来源国家不同。

第t年国家o的消费者i从公式1给出的任何目的地d评估其效用，并选择最大化其效用的目的地。 一个可能的选择是外部的好（表示为目的地零），即不要出国旅行的选择。由于在该模型中仅识别目的地之间的效用差异，因此外部商品的效用在每个市场中归一化为零。

如果假设是根据I型极值分布（其累积分布函数为），则可以将其整合，以便预测目的地d t年在市场o的市场份额为：

（2）

等式（2）可以重新排列，以便获得以下等式，然后可以将其取为数据：

（3）

用于估算的观察市场份额是从原产国o到目的地d的年度游客人数除以原始总人口o。 这意味着每个居民每年一次决定是出国还是到达目的地。以上规范以自然对数的价格表示以下自己和交叉价格弹性（简化时间下标）：

（4）

（5）

其中是国家o市场中目的地d的自身价格弹性，是目的地国家h在目的地国家o的价格的旅游到目的地d的弹性，是在目的地d相对原产地的相对价格o。是价格对数的系数，可以允许在起始点之间变化。这些方程显示了隐含弹性的众所周知的限制。特别地，逻辑规范意味着半弹性仅取决于不同目的地的市场份额，而期望替代某一目的地的消费者将更可能基于类似的特征选择新的目的地。

多项Logit模型有几个推广，部分解决了这个问题，如嵌套logit（Cardell，1997）或随机系数（Berry等，1995）。虽然这些是可能的方向，但它们在这里并不重要，因为使用三维数据集可以有些补偿logit模型的限制，从而使其产生相当灵活的结果。这是真的，因为在作者的观点是对于大多数实际应用来说，感兴趣的参数不是来自单一来源的游客的自己（或交叉）价格弹性，而是来自整个世界市场的自己（或交叉）价格弹性。这需要汇总来自不同市场的数据。因此，得到（再次，简化时间下标）：

（6）

（7）

其中是目的地d的自身价格弹性，是目的地国家的旅游对目的地d的弹性k.是给定年份到达目的地d的总到达，是客源国o在这种情况下的人口规模，是目的地d的价格水平。等式（7）意味着目的地d相对于任何国家的整体交叉弹性现在取决于来自所有来源的市场份额权向量，其中对目标d具有较大市场份额的市场给予较高的权重。一个推论是，如果说国家k比国家h更为类似于目的地d，则相对于k的d的交叉价格弹性预计将高于d相对于h的交叉价格弹性。这个结果的原因是k将在那些获得更高权重（）的市场上拥有更大的市场份额，而目的地h则是相反的。这允许产生比由多项Logit估计的标准应用获得的替代矩阵更灵活的估计。还应该指出的是，弹性可以通过这种方法为所有解释变量而不仅仅是价格变量。第五节估计上述模型使用多个规范，并包括替代固定效应集合。有一些重要的事情要注意不同的规范及其解释。首先，在本应用程序中，不可观察的目的地特征（或不可量化的，如 作为艾菲尔铁塔或金字塔）可能是非常重要的。 这也是双国家之间的文化联系的情况。三维数据集证明了克服这些困难，通过允许在效用函数中包含目的地和国家对固定效应非常有用。 该规范通过将其基于数据内部的变化内容，大大提高了感兴趣参数的识别能力。

估计上述模型使用多个规范，并包括替代固定效应集合。有一些重要的事情要注意不同的规范及其解释。首先，在本应用程序中，不可观察的目的地特征（或不可量化的，如作为艾菲尔铁塔或金字塔）可能是非常重要的。这也是双国家之间的文化联系的情况。三维数据集证明了克服这些困难，通过允许在效用函数中包含目的地和国家对固定效应非常有用。 该规范通过将其基于数据内部的变化内容，大大提高了感兴趣参数的识别能力。

第二，如前所述，市场是某一特定年份的特定客源国。 因此，仅依赖于客源国（o）和年份（t）而不是产品（目的地）不同的任何解释变量都可以解释为影响外部商品的效用水平。例如，年份固定效应可以解释为不同程度的随着时间的推移出国。显而易见的是，在观察期间，人们旅行更多，所以外部商品（不在国外旅行）的效用正在下降。同样，原始固定效应也可以捕捉到跨越原点的旅行倾向的变化。原则上，不只在解释旅行倾向的变化，所以年份和原始固定效应都包含在所有规格中。

最后，有趣的是，尽管估计模型是基于个体决策者的聚合，但最终达到类似重力方程的可估计方程。如第五节所示，货物贸易的重力方程的一些规律性也转移到国际旅游。由于先验地认为一个国家不应该吸引和出口，所以使用重力方程似乎并不那么依赖旅游出口占GDP的比例。lt;

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