中国入境旅游经济的集聚与分散的实证分析

王淑新，何元庆，王学定

(1.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，甘肃兰州730000;2.中国科学院成都分院，四川成都610041)

一、引言

对经济活动空间集聚现象的解释长期以来一直是经济学及其相关学科的核心任务之一［1］。20世纪90年代以来，随着以Krugman为代表的新经济地理学派的出现，国内外一大批解释经济集聚现象的成果涌现［2-6］，这些研究成果主要集中在集聚的理论探讨、影响因素分析、工业集聚的实证研究等方面，而有关旅游等服务业的集聚研究还不够深入。以往的相关研究，国外文献重视旅游集群［7-8］、旅 游流 的变 化 特 征［9-12］及 影 响 因素［13-14］的分析;国内文献则注重中国入境旅游经济空间结构变化及影响因素的研究，分为三个尺度，一省区域内的研究:史春云和张捷等(2007)、冯英杰和吴小根(2010)分别分析了四川省、浙江省旅游结构的空间特征及影响因素［15-16］;多省区域范围的研究:冒宇晨和王腊春(2009)、邴振华和高峻(2010)分别探讨了长三角城市群旅游经济的发展变化趋势［17-18］;以及全国范围内的研究:陆林和余凤龙(2005)、陈秀琼和黄福才(2006)、赵东喜(2008)、翁瑾(2008)、刘春济和高静(2008)、郭为和何媛媛(2008)、郭金海和韩雪等(2009)、乌铁红和张捷等(2009)用不同方法分析了不同时期中国入境旅游的空间发展状态及影响因素［19-26］。这些研究成果启发了我们的研究思路，有助于认识中国入境旅游的发展，但存在一些不足:一是不同文献的结论互有冲突，中国入境旅游经济是集聚还是分散结论不一;二是多定性、少定量分析，无法有效衡量不同因素对空间差异的贡献，且在有限的定量分析中，仅对少数几个影响因素进行了测算［21，27］;三是未对不同年份的旅游外汇收入进行统一价格折算，在绝对量直接比较时存在偏差。我们尝试着改进上述不足，采用不同方法分析31个省(区、市)入境旅游经济1996-2009年的集聚与分散，并相互比较、相互验证，最终得到比较客观的结论;对变化趋势的影响因素进行了拓展，从反映投入、基础设施、服务设施、开放程度和旅游资源5个方面的7个指标进行了面板数据模型分析，使影响因素对变化趋势的解释能力有所提高，并进一步辨别出各类因素对入境旅游经济分散化发展所起的作用;此外，在数据处理问题上，注意价格折算，避免产生误差。

二、研究方法、数据来源与处理

(一)研究方法

1.集聚程度的测量

①变差系数。Gini系数、Herfindahl指数、Theil指数、Hoover系数、熵指数和E-G指数等多种方法可以测量集聚程度，但Hoover系数、熵指数和E-G指数因涉及产值计算，不适合以旅游外汇收入衡量的入境旅游经济的测算。本文采用变差系数、Gini系数、Herfindahl指数、Theil指数衡量1996-2009年中国入境旅游经济的发展特征。

变差系数是衡量空间差异程度的重要指标，其值越大则入境旅游经济差异程度越大，反之则差异程度越小，计算公式如下:

其中，V为变差系数;Yj为第j省(区、市)的旅游外汇收入31个省(区、市)旅游外汇收入的平均值;N为省(区、市)数量，是31。

②Gini系数。Gini系数最初用于度量国家或区域之间的收入不平等程度，后发展为度量某行业不同地区间的集中程度，其值越大则旅游外汇收入相对差距越大，反之则相对差距越小，计算公式采用麦克米莱现代经济学大辞典中的形式:

其中，G为 Gini系数;Y1，Y2…Yn分别表示各省(区、市)旅游外汇收入，按降序排列。

③Herfindahl指数。Herfindahl指数是一种测量产业集中程度的综合指数，其值越大则旅游外汇收入越集中，反之则越分散，计算公式为:

其中，H为Herfindahl指数。

④Theil指数。Theil指数是衡量区域差异的重要指标，其值越大，差异程度越大，反之则差异程度越小，计算公式为:

其中，TP为31个省(区、市)间人均旅游外汇收入的差异程度;Poj和Po分别为j省(区、市)和全国人口数。

2.影响因素的分析

Pearce(1995)识别出区域旅游供给的五大空间影响因素为:吸引物、交通、住宿、支持设施和基础设施［28］。国内学者张凌云(1998)、陆林和余凤龙(2005)、敖荣军和韦燕生(2006)、郭为(2007)、赵东喜(2008)认为旅游资源禀赋、社会经济、地理区位、基础设施、产业结构、空间距离等导致不同区域旅游外汇收入出现差异［19，21，27，29-30］。在上述研究成果的启发下，结合中国入境旅游的特征，并根据数据资料的可得性，我们分析旅游要素投入、旅游交通设施、旅游服务设施、对外开放程度和旅游资源禀赋5类因素的7个指标对入境旅游经济的影响。

①旅游要素投入。旅游要素投入以旅游业固定资产投资和旅游业从业人员两个指标表示，反映资本投入和劳动投入对不同省(区、市)入境旅游经济的影响。其中，旅游业固定资产投资以交通运输、住宿和餐饮业的固定资产投资为代理变量。实际上，固定资产投资最理想的数据是物质资本的服务流量，但这一数据在实际中几乎无法获得，国内外通常采用永续盘存法进行测算［31］，其计算公式如下:

其中，K为资本存量，I为新增固定资产投资，δ为折旧率(参照左冰和保继刚(2008)的折旧方法［32］，采用5%的折旧率)，下标 t和 t-1分别表示当期和前期。

此外，旅游业从业人员以交通运输、住宿和餐饮业的职工人数为代理变量。

②旅游交通设施。采用等级公路密度衡量旅游交通设施水平，等级公路密度是衡量一区域可进入性的重要标准，其值越高，表明公路网络越密集，可达性越强;反之，公路网络越疏松，可达性越弱，计算公式为:

其中，Dj、Lj和 Aj分别为 j省(区、市)等级公路密度、等级公路长度和国土面积。

③旅游服务设施。旅游服务设施以第三产业比重和星级酒店水平两个指标衡量，反映产业结构变动和星级酒店水平对不同省(区、市)入境旅游经济的影响。其中，星级酒店水平是衡量一区域旅游接待能力的重要指标，其值越大，旅游接待能力越强;反之则旅游接待能力越弱，计算公式为:

其中，Sj为j省(区、市)星级酒店水平;Qn-Star为 n-Star(n=1-5)酒店数量;63、17、6、2 和 1 为不同星级酒店之间服务能力的转换系数，根据全国范围星级酒店平均营业收入水平确定，克服了以往主观赋权的不足。

④对外开放程度。对外开放程度越高，能够吸引到越多游客，入境旅游经济越发达，反之则入境旅游经济越落后，计算公式为:

其中，Oj为j省(区、市)对外开放程度;IEj和IE分别为j省和全国进出口总额，GDPj和GDP分别为j省和全国国内生产总值。

⑤旅游资源禀赋。采用4A和5A景区得分衡量不同省(区、市)旅游资源禀赋状况，它们客观地反映了区域旅游资源开发和旅游地建设的质量水平，提供了一种较为公认的依据，且能够避免重复计算问题［27］，4A和5A景区得分越高则禀赋越好，计算公式参照星级酒店水平的衡量方法:

其中，RAj为j省(区、市)旅游资源禀赋水平;Q5A和Q4A分别为5A和4A级景区数量。

在数据分析之前，对被解释变量和解释变量进行对数化处理以保持回归的稳定，模型设定为:

其中，Y为旅游外汇收入;xk为影响因素。模型1包含旅游业固定资产投资、旅游业从业人员、第三产业比重、等级公路密度、星级酒店和对外开放水平4类影响因素的6个指标，考察时间为1996-2009年;模型2增加了旅游资源禀赋水平变量，分析其对旅游外汇收入变化趋势的影响，考察时间为2000-2009年。

(二)数据来源与处理

中国大陆31个省(区、市)1996-2008年的旅游外汇收入、人口数量、国内生产总值、进出口总额、等级公路长度和第三产业比重均来自《新中国60年统计资料汇编》，2009年数据来自《中国统计年鉴》(2010);交通运输、住宿和餐饮业的固定资产投资与职工人数来自《中国统计年鉴》(1997-2010);星级酒店数量来自《中国旅游统计年鉴(副本)》(1997-2010);2000-2009年各省(区、市)4A和5A景区数量来自全国旅游景区质量等级评定委员会发布的公告;各年度旅游外汇收入依照《美国统计年鉴摘要》(2011)提供的价格折算指数换算成2000年价格，交通运输、住宿和餐饮业的固定资产投资依照《中国统计年鉴》(1997-2010)提供的价格折算指数换算成2000年价格，使其具有可比性。

三、结果分析与讨论

(一)特征性事实

将31个省(区、市)1996-2009年的旅游外汇收入排名后发现，前3位的广东、北京和上海3省市显著地超过其它省(区、市)，形成入境旅游发达地区，表现出两个特征:一方面，3省(市)旅游外汇收入占全国的比重呈持续降低的趋势，从1996年的64.00%降低到2009年的45.10%，意味着其它28个省(区、市)旅游外汇收入占全国的比重呈持续上升的趋势，从1996年的36.00%上升到2009年的54.90%，表明不同省(区、市)入境旅游经济的发展呈分散趋势;另一方面，广东、北京和上海3省(市)的旅游外汇收入仍占有较高比重，即使在最低的2009年，仍达到45.10%，延续了历史的集聚特征，但其正被分散趋势削弱，入境旅游的分散化发展已成为主流。

1996-2009年，变差系数(V)、Gini系数(G)、Herfindahl指数(H)和Theil指数(Tp)均总体上呈现出下降趋势(表1，图1)，显示出不同省(区、市)入境旅游经济差异缩小、分散化发展的趋势。但1998和2003年，所有指标均出现了跳跃，较上年异常升高，较下年显著下降，表明不同省(区、市)入境旅游经济差异扩大、分散化发展趋势受到抑制。

综合上述分析我们发现，1996-2009年，集聚是中国不同省(区、市)入境旅游经济发展的历史特征，分散是主流变化趋势，尽管在1998、2003和2009年表现出异常波动。

表1 1996-2009年中国不同省(区、市)入境旅游经济发展差异的不同系数值

图1 1996-2009年中国不同省(区、市)入境旅游经济发展差异的变化趋势

31个省(区、市)入境旅游经济分散化的趋势在不同层次上得以体现。在一省区域层次上，史春云和张捷等(2007)的研究显示，四川省旅游城市空间格局的扩散作用正逐步加强［15］，冯英杰和吴小根(2010)认为1998-2007年浙江省旅游产业集聚程度不断降低［16］;在多省区域层次上，冒宇晨和王腊春(2009)认为长三角城市群旅游经济存在分散化和均质化趋势［17］。在全国层次上，1990-2004年中国入境旅游经济省际差异持续下降［20］，我们的分析部分地(1996-2004年)证明了这一趋势，并且其在2004-2009年得以延续，中国入境旅游经济呈现了分散化发展的特征。翁瑾(2008)以30个城市为分析对象，认为20世纪90年代中期后中国入境旅游整体呈分散化趋势［22］;刘春济和高静(2008)使用E-G指数综合分析1997-2005年星级饭店、国际旅行社、国内旅行社和旅游区(点)后认为中国旅游产业集聚程度呈明显的下降趋势［23］，这些结论支持了我们的观点。但与乌铁红和张捷等(2009)认为1995-2005年中国省际入境旅游经济呈分散-集聚-扩散的演变趋势［26］有差异，他们所采取的方法是导致结论有偏的重要原因，利用区位商仅对旅游经济繁荣区和发展区少数几个省(区、市)的演变过程进行判断并得出结论，忽视了其它省(区、市)的发展特征;且仅选取时间断面(1995、2000和2005年)进行判断，缺乏连续性的趋势分析。

1998和2003年的两个跳跃点表明不同省(区、市)间入境旅游经济差异变大，显现出集聚特征。自然灾害、疾病与战争等不利因素影响会对入境旅游产生巨大冲击，且脆弱性依东、中、西部梯度增大［21］。这意味着中国入境旅游经济将因不利因素的影响导致差距扩大，分散趋势受到抑制。1998年不同省(区、市)间入境旅游经济差距的扩大与东南亚金融危机有关，其对港澳地区、中国台湾、日本、韩国、新加坡、印度尼西亚、泰国、马来西亚和菲律宾等国家或地区的入境旅游客源产生了较大的影响［33］。2003年SARS危机直接限制了世界不同国家与地区来华旅游人数，其由2002年的4062.63万人次减少至2003年的3104.78万人次，减少23.58%;相应的入境旅游收入由2002年的185.07亿美元减少至2003年的144.05亿美元，减少22.13%。入境旅游经济较落后地区与入境旅游经济较发达地区相比，因其应对危机能力较弱，受到的冲击更大，从而引起差距扩大。值得注意的是，始于2008年的世界性金融危机并未对中国入境旅游经济的整体差异引起波动，而是延续了缩小趋势，其可能的原因是，中、西部地区旅游发展能力提升，对国外游客的吸引能力增强，脆弱性减弱。

(二)因素性作用

基于面板方法用Eviews6.0软件对计量模型(10)进行估计。在此之前，先通过Hausman检验判断固定效应和随机效应模型的有效性，结果显示固定效应模型优于随机效应模型，故采取固定效应模型。事实上，固定效应模型反映了模型没有包括但长期稳定地影响入境旅游的一些变量，如地理位置、文化差异等［24］，能够弥补模型的不足。表2显示模型1回归效果良好:除等级公路密度水平外，其余5个解释变量均在1% 、5%或10%水平下显著，拟合度为0.98，且模型整体上显著。旅游业固定资产投资和对外开放水平系数为正值，与旅游外汇收入呈同向变化关系，对不同省(区、市)入境旅游经济的分散具有促进作用;旅游业从业人员、第三产业比重和星级酒店水平系数为负值，与旅游外汇收入呈反向变化关系，对不同省(区、市)入境旅游经济的分散具有阻碍作用。模型2的回归结果(表2)显示:旅游资源禀赋水平系数为正值，且通过了5%的显著性检验，与旅游外汇收入呈同向变化关系，对不同省(区、市)入境旅游经济的分散化发展具有促进作用。

旅游业固定资产投资、对外开放和旅游资源水平在促进入境旅游经济省际间分散化发展方面作用显著，且这一作用是主导性的。入境旅游经济落后地区因国家政策及其它资本的进入使旅游业固定资产投资持续增加，如2000年，国家安排13亿元国债资金加强旅游基础设施建设，其中70%用于中、西部旅游业;1999年以来，西部大开发、中部崛起和东北振兴等政策提高了中、西部地区的对外开放程度;2000年以来，西部地区旅游资源加速开发和质量提升，使其吸引游客的能力不断提高，这些因素发挥的作用对入境旅游经济的分散化发展起了主导推动作用。上述分析显示:对外开放促进了入境旅游经济的分散，验证了其在省际入境旅游经济中具有显著影响的结论［21］，但与经济开放是导致地区工业集聚的重要因素的结论［6］不一致，可能是由对外开放对不同行业发挥的作用不同引起;旅游资源是省际旅游外汇收入的决定因素［27］，更进一步地，其对入境旅游经济的分散化发展起了推动作用，印证了旅游资源的物质性基础作用［34］。旅游业从业人员、第三产业比重和星级酒店水平阻碍了分散化趋势，但这一作用是非主导性的。考察期内，入境旅游经济落后地区旅游业从业人员投入不足、第三产业比重较低且提高较慢、星级酒店水平较低等一系列因素限制了旅游服务能力的提升，阻碍了入境旅游经济的分散化发展。与此相反，入境旅游经济发达地区旅游从业人员的投入充足、第三产业比重较高且提高较快、星级酒店水平较高等因素促进了旅游服务能力的提升，加快了入境旅游经济的发展。衡量旅游服务能力方面的星级酒店和第三产业比重水平阻碍了入境旅游经济的分散化发展，同时验证了旅游服务设施水平是省际旅游外汇收入决定因素的观点［27］;但同为旅游投入方面的旅游业固定资产投资和旅游业从业人员发挥的作用不一致，前者促进了入境旅游经济的分散化发展，后者却阻碍了这一趋势;交通是影响旅游流及旅游经济的决定因素［14，21］，但我们的分析并未提供以等级公路为代表的旅游交通重要性的证据，这一结果与敖荣军和韦燕生(2006)认为基础设施对省际旅游外汇收入的影响不显著一致［27］。

表2 中国入境旅游经济影响因素计量模型回归结果

(三)扩展性比较

1996年以来入境旅游业的分散与改革开放后逐渐显著的工业集聚现象不同。实际上，工业生产对自然条件的依赖程度相对较低，容易产生集聚;且规模经济效应和前后向联系的正反馈作用往往导致工业生产在空间上向一些某方面具有优势条件的地区集中［6］。但旅游经济的独特性表现在旅游资源和旅游产品都具有不可移动性［35］，旅游供给具有本地化刚性的特点，这种特殊性使其具备了天然的地域分割性，某种程度上造成了旅游供给竞争的封闭性［36］。1996-2009年，落后地区旅游业的发展使旅游供给能力增强，加速了旅游经济的分散化发展趋势。

不同学者对旅游经济在区域发展中的作用之看法存在分歧。Weaver(1998)发现旅游扮演着离心力的作用，加剧了区域之间发展的不平等［37］，Tosun和Timothy等(2003)认为国际旅游虽能促进区域经济发展，但往往导致区域差异加剧［38］;但Dwyer和 Forsyth 等 (2003)、Durbarry(2004)、Narayan(2004)、Briedenhann 和 Wickens(2004)、Jackson(2006)、Katirciǒglu(2010)证实了旅游业在区域经济发展中的带动作用［39-44］。我们的分析结果显示:入境旅游经济的分散化趋势有助于区域经济发展差距的缩小。

四、结论及政策建议

(一)结论

1996-2009年，中国不同省(区、市)间入境旅游经济的分散化发展是主流趋势。从造成这一趋势的影响因素看，旅游业固定资产投资、对外开放和旅游资源水平在促进中国入境旅游经济省际间分散化发展方面发挥了主导推动作用;旅游业从业人员、第三产业比重和星级酒店水平阻碍了分散化趋势，但这一作用是非主导性的。1996年以来入境旅游业的分散与改革开放后逐渐显著的工业集聚现象不同，这一趋势有助于区域经济发展差距的缩小。

(二)政策建议

作为一个发展中大国，中国应当始终坚持大力发展入境旅游［45］，并继续促进不同省(区、市)的均衡发展，发挥其在缩小区域差距中的重要作用;继续促进旅游经济落后地区旅游业固定资产投资增长、对外开放及旅游资源开发，保持其在不同省(区、市)入境旅游经济分散化发展趋势中发挥的主导作用;着重促进入境旅游经济落后地区旅游业从业人员投入、第三产业比重提高及星级酒店建设力度，消除其在旅游经济分散化过程中的阻碍作用;国家及地方各级旅游管理部门不断提高应对各种危机的能力，推动不同省(区、市)入境旅游的平稳、协调发展。

［1］陈良文，杨开忠.集聚与分散:新经济地理学模型与城市内部空间结构、外部规模经济效应的整合研究［J］.经济学(季刊)，2007，7(1):53-70.

［2］Krugman P.Increasing Returns and Economic Geography［J］.Journal of Political Economy，1991，99(3):483-499.

［3］Fujita M，Krugman P，Venables A.The Spatial Economy:Cities，Regions and International Trade［M］.Cambridge，Massachusetts:The MIT Press，1999.

［4］Ottaviano G，Thisse J.Agglomeration and Economic Geography［A］.Henderson J，Thisse J(eds.).Handbook of Regional and Urban Economics，volume 4 ［M］.Amsterdam:North-Holland，2004.2563-2608.

［5］范剑勇.产业集聚与地区间劳动生产率差异［J］.经济研究，2006(11):72-81.

［6］金煜，陈钊，陆铭.中国的地区工业集聚:经济地理、新经济地理与经济政策［J］.经济研究，2006(4):79-89.

［7］Jackson J，Murphy P.Clusters in Regional Tourism:An Australian Case ［J］.Annals of Tourism Research，2006，33(4):1018-1035.

［8］Novelli M，Schmitz B，Spencer T.Networks，Clusters and Innovation in Tourism:A UK Experience［J］.Tourism Management，2006，27(6):1141-1152.

［9］Kim J H，Moosa I A.Forecasting International Tourist Flows to Australia:A Comparison between the Direct and Indirect Methods［J］.Tourism Management，2005，26(1):69-78.

［10］Garín-Muoz T.Inbound International Tourism to Canary Islands:A Dynamic Panel Data Model［J］.Tourism Management，2006，27(2):281-291.

［11］Zhang J，Jensen C.Comparative Advantage Explaining Tourism Flows ［J］.Annals of Tourism Research，2007，34(1):223-243.

［12］Jang S，Chen M.Financial Portfolio Approach to Optimal Tourist Market Mixes ［J］.Tourism Management，2008，29(4):761-770.

［13］Prideaux B.Factors Affecting Bilateral Tourism Flows［J］.Annals of Tourism Research，2005，32(3):780-801.

［14］Khadaroo J，Seetanah B.The Role of Transport Infrastructure in International Tourism Development:A Gravity Model Approach ［J］.Tourism Management，2008，29(5):831-840.

［15］史春云，张捷，尤海梅等.四川省旅游区域核心-边缘空间格局演变［J］. 地理学报，2007，62(6):631-639.

［16］冯英杰，吴小根.旅游产业集聚程度的时空演变研究——以浙江省为例［J］.山东师范大学学报(自然科学版)，2010，25(3):90-94.

［17］冒宇晨，王腊春.长三角城市群旅游经济结构的分散化和均质化趋势［J］. 地理科学，2009，29(5):641-645.

［18］邴振华，高峻.长三角旅游产业集聚水平研究［J］.旅游科学，2010，24(1):86-94.

［19］陆林，余凤龙.中国旅游经济差异的空间特征分析［J］. 经济地理，2005，25(3):406-410.

［20］陈秀琼，黄福才.中国入境旅游的区域差异特征分析［J］. 地理学报，2006，61(12):1271-1280.

［21］赵东喜.中国省际入境旅游发展影响因素研究——基于分省面板数据分析［J］.旅游学刊，2008，23(1):41-45.

［22］翁瑾.规模经济、产品差异与中国入境旅游空间结构的变动［J］. 旅游学刊，2008，23(6):30-35.

［23］刘春济，高静.中国旅游产业集聚程度变动趋势实证研究［J］.商业经济与管理，2008(11):68-75.

［24］郭为，何媛媛.旅游产业的区域集聚、收敛与就业差异:基于分省面板的说明［J］.旅游学刊，2008，23(3):29-36.

［25］郭金海，韩雪，罗浩等.省域入境旅游经济的区域差异及发展模式［J］.中国人口·资源与环境，2009，19(5):131-135.

［26］乌铁红，张捷，李文杰等.中国入境旅游经济发展水平的空间格局演变及成因［J］.干旱区资源与环境，2009，23(5):189-194.

［27］敖荣军，韦燕生.中国区域旅游发展差异影响因素研究［J］. 财经研究，2006，32(3):32-43.

［28］Pearce D W.Tourist Today:A Geographical Analysis(2nd ed.)［M］.Harlow:Longman Scientific and Technical Press，1995.1-25.

［29］张凌云.我国旅游业地域非均衡性增长研究初论［J］.南开经济研究，1998，(2):71-74.

［30］郭为.入境旅游:基于引力模型的实证研究［J］.旅游学刊，2007，22(3):30-34.

［31］郭庆旺，贾俊雪.中国经济波动的解释:投资冲击与全要素生产率冲击［J］.管理世界，2004，(7):11-17.

［32］左冰，保继刚.1992-2005年中国旅游业全要素生产率及省际差异［J］. 地理学报，2008，63(4):417-427.

［33］刘长生，简玉峰.中国入境旅游市场需求的影响因素研究［J］.产业经济研究，2006(4):54-61.

［34］Melián-González A，Arcía-Falcón J M.Competitive Potential of Tourism in Destination［J］.Annals of Tourism Research，2003，30(3):720-740.

［35］王铮，王莹，李山，等.贵州省旅游业区位重构研究［J］. 地理研究，2003，22(3):313-325.

［36］厉新建，张辉.旅游经济学——理论与发展［M］.大连:东北财经大学出版社，2002.29-32.

［37］Weaver D.Peripheries of the Periphery:Tourism in Tobago and Barbuda ［J］.Annals of Tourism Research，1998，25(2):292-313.

［38］Tosun C，Timothy D J，Ozturk Y.Tourism Growth，National Development and Regional Inequality in Turkey［J］.Journal of Sustainable Tourism，2003，11(2):133-161.

［39］Dwyer L，Forsyth P，Spurr R T Ho.Contribution of Tourism by Origin Market to a State Economy:A Multi-regional General Equilibrium Analysis［J］.Tourism Economics，2003，9(2):117-132.

［40］Durbarry R.Tourism and Economic Growth:The Case of Mauritius［J］.Tourism Economics，2004，10(4):389-401.

［41］Narayan P K.Economic Impact of Tourism on Fiji's Economy:Empirical Evidence from the Computable General Equilibrium Model［J］.Tourism Economics，2004，10(4):419-433.

［42］Briedenhann J，Wickens E.Tourism Routes as a Tool for the Economic Development of Rural Areas-vibrant Hope or Impossible Dream ［J］.Tourism Management，2004，25(1):71-79.

［43］Jackson J.Developing Regional Tourism in China:The Potential for Activating Business Clusters in a Socialist Market Economy［J］.Tourism Management，2006，27(4):695-706.

［44］Katirciǒglu S.Testing the Tourism-led Growth Hypothesis for Singapore:An Empirical Investigation from Bounds Test to Cointegration and Granger Causality Tests［J］.Tourism Economics，2010，16(4):1095-1101.

［45］张广瑞.关于中国旅游发展的理性思考［J］.中国软科学，2011，(2):16-33.