趙磊++王佳

摘要： 旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系是旅游學(xué)研究的核心內(nèi)容之一。本文基于中國30個省份1999年～ 2010年省際面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建多變量計量經(jīng)濟模型，利用新近發(fā)展的異質(zhì)性面板協(xié)整技術(shù)對中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的長期協(xié)整關(guān)系進行實證檢驗，并采用FMOLS估計方法測算出中國旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的長期產(chǎn)出彈性。研究結(jié)論表明，中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，并且旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長具有長期顯著積極影響，進而為TLGH在中國情境的存在性提供證據(jù)。此外，與人均旅游人次相比，旅游產(chǎn)業(yè)專業(yè)化對經(jīng)濟增長的長期產(chǎn)出彈性更大。

關(guān)鍵詞：旅游發(fā)展；經(jīng)濟增長；異質(zhì)性面板協(xié)整技術(shù)；FMOLS0引言

旅游發(fā)展作為經(jīng)濟增長重要組成部分之一1，在全球范圍內(nèi)，其對經(jīng)濟增長的產(chǎn)業(yè)貢獻愈發(fā)重要，尤其在發(fā)展中國家顯得尤為明顯（Chang，et al.，2009）。例如，旅游消費作為地區(qū)產(chǎn)品出口的特殊形式，可通過對綜合性關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟帶動效應(yīng)，對地區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生積極作用。根據(jù)世界經(jīng)濟論壇1的統(tǒng)計，旅游產(chǎn)業(yè)已成為當(dāng)今世界上最大產(chǎn)業(yè)之一，主要表現(xiàn)在：全球旅游產(chǎn)業(yè)2010年實現(xiàn)旅游總收入58340.5億美元，占全球GDP的9.3%；總共貢獻超過2.35億個就業(yè)機會，2020年可能達3. 03億；與旅游產(chǎn)業(yè)相關(guān)的直接和間接聯(lián)合經(jīng)濟活動分別占全球出口和投資的4.8%和9.2%。世界旅游組織亦認(rèn)為，即使在目前全球經(jīng)濟低迷的背景下，旅游產(chǎn)業(yè)因其所具有的就業(yè)拉動效應(yīng)可顯著降低失業(yè)率，仍是最具潛力的產(chǎn)業(yè)部門2。

與此同時，中國作為世界上最大的發(fā)展中國家，隨著漸進式市場化改革的逐漸深入，根據(jù)歷年《中國旅游年鑒》所公布旅游總收入測算，近10年，旅游產(chǎn)業(yè)專業(yè)化平均水平已達0. 0982，倘若不考慮外生事件對旅游產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟運行的負(fù)面影響，旅游產(chǎn)業(yè)規(guī)模則以約22. 090/0的平均速度擴張。即此可見，中國旅游產(chǎn)業(yè)已成為國民經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè)力量。

因此，對旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間關(guān)系的研究備受關(guān)注（Dritsakis.2004；Lee，Chang，2008）。盡管理論上，主流觀點認(rèn)為旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長具有積極意義（Durbarry，2004；Fayissa，et al.，2008；Brida，et al.，2010b），但仍需對客觀數(shù)據(jù)進行計量檢驗得出實證結(jié)論予以驗證。早期的實證研究主要將傳統(tǒng)時間序列數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗方法定于一尊，由于無法兼顧截面?zhèn)€體效應(yīng)，從而導(dǎo)致此種研究結(jié)論的可信度受到質(zhì)疑，直到Kim等（2006）提出，應(yīng)將面板數(shù)據(jù)分析方法引入其中以考慮截面信息。然而，兩種方法在檢驗辨識旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系時，均存在弊端：傳統(tǒng)時間序列協(xié)整檢驗方法主要包括E-G協(xié)整檢驗和Johansen協(xié)整檢驗，前者當(dāng)樣本量較小時，協(xié)整向量的OLS估計有偏，從而減少了該檢驗的勢；后者在滯后長度的選擇方面卻存在爭議。另外，面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)或隨機效應(yīng)回歸由于無法處理和克服截面異質(zhì)性與內(nèi)生性，并且變量數(shù)據(jù)可能非平穩(wěn)，因而在對兩者長期關(guān)系的檢驗方面存在劣點（Saranntis，Stewart，2001）。然而，Pedroni（1999，2000）相繼發(fā)展的異質(zhì)性面板協(xié)整技術(shù)（heterogeneous panel cointegrationtechnique）在獲取模型自由度、克服變量內(nèi)生性和兼容截面異質(zhì)性等方面表現(xiàn)出強大的檢驗?zāi)芰Γ诳梢杂行袛喽嘧兞恐g是否存在長期協(xié)整關(guān)系的同時，還可對協(xié)整方程進行完全修正最小二乘法（Fully Modified OLS，F(xiàn)MOLS）估計，進而得出變量之間的面板協(xié)整系數(shù)。

綜合上言，本文研究的主要目的在于：中國旅游發(fā)展影響經(jīng)濟增長是否能得到實證支持？中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系？中國旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的長期貢獻有多大（長期彈性）？既有經(jīng)驗文獻這一關(guān)鍵問題尚且亦付闕如，為回答上述關(guān)鍵內(nèi)容，本文在引入異質(zhì)性面板協(xié)整技術(shù)基礎(chǔ)上，首次通過構(gòu)建多變量計量經(jīng)濟模型，實證檢驗中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的長期關(guān)系與效應(yīng)，通過此研究對關(guān)涉旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間關(guān)系的經(jīng)驗研究做出商兌，以冀充實國內(nèi)旅游經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的學(xué)理框架。

1 旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長：一個證據(jù)

旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系研究不僅是旅游經(jīng)濟學(xué)關(guān)注的核心內(nèi)容，亦是旅游研究者關(guān)注的重點之一。自20世紀(jì)90年代以來，圍繞兩者長期關(guān)系的研究文獻大致可歸為兩類：一類立足于理論分析層面；另一類側(cè)重于實證檢驗部分。因此，本文將從理論與實證兩方面人手，為剖析旅游發(fā)展影響經(jīng)濟增長的表現(xiàn)關(guān)系提供述評性證據(jù)。

理論上，在經(jīng)濟增長文獻中涉及旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究，始于Mckinnon（1964）所倡導(dǎo)的出口導(dǎo)向型經(jīng)濟增長假說（export-led growth hypothesis，ELGH），基本觀點是入境旅游類似于國際出口貿(mào)易，主要通過兩種方式促進經(jīng)濟增長。一種方式是可以提高企業(yè)專業(yè)化水平與優(yōu)勢資源的配置效率（Krueger，1980）；另一種方式是通過拓寬有效市場規(guī)模而實現(xiàn)本地企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟（Helpman，Krugman，1985）。具體來講，旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的積極影響具有兩維性：一維是旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的直接收入效應(yīng)?？赏ㄟ^創(chuàng)建外匯、增加稅收以及帶動就業(yè)等途徑實現(xiàn)（Lee，Hung，2010）。另一維是旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的間接收入效應(yīng)。一方面，可以刺激對新型基礎(chǔ)設(shè)施（Buhalis，Law，2008）、人力資本（Thrane，2008）與科技（Feng，Morrison，2007）的投資；另一方面，可通過直接、間接和誘導(dǎo)效應(yīng)刺激關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從廣度和深度上對經(jīng)濟增長產(chǎn)生積極影響（Weng，Wang，2004）。

在構(gòu)建理論框架方面，主要來源于凱恩斯收入乘數(shù)效應(yīng)理論（Cooper，et al.，2008）與外生或內(nèi)生經(jīng)濟增長理論（Hazari，Sgro，1995；Lanza，Pigliaru，1995；Lozano，et al.，2008）。前者是將旅游業(yè)視為外生總需求的一部分，通過多種傳導(dǎo)渠道對地區(qū)收入和就業(yè)產(chǎn)生積極影響，即所謂的旅游乘數(shù)效應(yīng)，但由于乘數(shù)理論存在缺陷，是一種短期分析。后者主要以Lanza和Pigliaru（1995）的開拓貢獻為典型代表，其理論思想是將盧卡斯兩部門內(nèi)生增長模型引入旅游研究，被認(rèn)為是研究旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的理論邏輯起點，尤其是，為之后經(jīng)驗上考察兩者關(guān)系提供了理論基礎(chǔ)。

我們重點分析后者。簡要介紹此內(nèi)容核心觀點：假設(shè)一個經(jīng)濟體系由制造業(yè)和旅游業(yè)兩部門構(gòu)成，制造業(yè)部門技術(shù)進步高于旅游業(yè)部門，當(dāng)且僅當(dāng)制造業(yè)與旅游業(yè)之間的貿(mào)易條件（the terms of trade）改善不僅僅能補償兩部門之間的技術(shù)差距，并且制造業(yè)產(chǎn)品與旅游產(chǎn)品之間替代彈性小于1，即兩種產(chǎn)品不具有緊密替代性的情況下，旅游專業(yè)化可以促進經(jīng)濟增長，這也得到Algierl（2006）的研究證實。

Candela和Cellini（1997）基于相同的研究框架，認(rèn)為，經(jīng)濟體越小，貿(mào)易條件變動越容易補償技術(shù)差距（旅游專業(yè)化機會成本越小），所以傾向旅游專業(yè)化的國家規(guī)模都較小。Lanza和Pigliaru（2000）進一步放寬了假定條件，證實旅游資源稟賦程度較高的國家進行旅游專業(yè)化，即使貿(mào)易條件變動無法平衡技術(shù)差距，其也可擁有較高的經(jīng)濟增長率，這主要是因為旅游資源開發(fā)利用率提高可以在其中產(chǎn)生相應(yīng)作用。當(dāng)然，這也存在問題的另一面，即如果一個地區(qū)旅游資源的開發(fā)利用率隨著之間推移超過其自身旅游資源的未來可持續(xù)成長潛力，旅游發(fā)展則并不會長期促進經(jīng)濟增長（Cerina，2007；Lozano，et al.，2008），但這并不是由于豐裕資源開發(fā)形成的“荷蘭病”現(xiàn)象所致（Holzner，2011）。

上文所彰顯的研究意義大端如下：一是，旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的產(chǎn)業(yè)貢獻愈益得到清晰刻畫；二是，得益于Lanza和Pigliaru（1995，2000）和Brau等（2004，2007）的研究，對旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究初見昭晰，主要理論分野在于，不僅肯定了旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的積極意義，重要的是，將旅游產(chǎn)業(yè)視為決定經(jīng)濟增長的一個獨立因素，從而將旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的認(rèn)知提升到了一個新的高度。

隨著理論探索的深入推進，相應(yīng)的實證檢驗工作就顯得尤為必要。進入21世紀(jì)，聚焦兩者關(guān)系的實證文獻愈漸豐富。實質(zhì)上，大致可分為兩種，即單一國家研究（single-country studies）與跨國分組研究（country-group studies）.主要以前者為主。其實，對單一國家的研究在早期主要側(cè)重于案例研究，尤以Shan和Wilson（2001）為代表，他們在對中國問題的研究中，首次嘗試性地提出旅游發(fā)展與國際貿(mào)易之間存在著時間因果關(guān)系。此后，Balaguer和Cantavella（2002）在對西班牙的研究中提出“旅游導(dǎo)向型經(jīng)濟增長假說（tourism-led growth hypothesis，TLGH）”。然而，由于在研究對象、理論構(gòu)建、模型設(shè)定以及計量技術(shù)方面的差異性，對TLGH成立與否，諸多研究結(jié)論仍莫衷一是。但是，毋庸置疑，主流觀點仍推崇TLGH的存在性，而所使用的研究方法主要針對單一國家的時間序列協(xié)整檢驗方法，即短期存在TLGH的國家。譬如，西班牙（Balaguer，Cantavella，2002）、墨西哥（Brida，et al.，2008）、智利（Brida，Risso，2009）、哥倫比亞（Brida，et a1.，2009）、土耳其（Zortuk，2009）、意大利（Brida，et al-，2010）、突尼斯（Belloumi，2010a）、南非（Akinboade，Braimoh.2010）和馬來西亞（Lean.Tang，2010）。

經(jīng)驗考察兩者關(guān)系，還存在旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長互為因果關(guān)系和長期中TLGH并不存在兩種研究結(jié)論。前者主要國家有希臘（Dritsakis，2004）、土耳其（Ongan，Demiroz，2005）、西班牙（Cortes，Pulina，2006）和馬耳他（Katircioglu，2009a）等；后者主要國家有韓國（Oh，2005）、中國（楊勇，2006）、土耳其（Katircioglu，2009b）、克羅地亞（James，Andrea，2010）和美國（Jin，2011）1。如果肯細看，以土耳其為例，對旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證檢驗結(jié)論見仁見智，可見，對此問題的探析還需在完善計量檢驗技術(shù)基礎(chǔ)上形成一致有益洞見。

對于跨國分組，主要沿著兩條研究進路展開：面板模型回歸與面板協(xié)整檢驗。面板模型回歸僅能考察樣本期內(nèi)旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響關(guān)系與效應(yīng)（或分組地區(qū)內(nèi)），卻無法判斷長期關(guān)系與效應(yīng)，我們僅對其擇要闡釋，例如，面板模型固定與隨機效應(yīng)回歸、動態(tài)面板回歸與非線性面板門檻回歸等（Eugenio，et a1.，2004；Brau，et al. ，2004； Fayissa，et al. ，2011）.

與其相異，面板協(xié)整檢驗與估計則為判斷變量之間長期關(guān)系與效應(yīng)提供了嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)計量技術(shù)，其中，Lee和Chang（2008）首次將異質(zhì)性面板協(xié)整技術(shù)引入旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長長期關(guān)系研究中，以判斷兩者在OECD和非OECD國家之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系，由此開創(chuàng)了該內(nèi)容研究的新路徑。其基本結(jié)論為：OECD和非OECD國家旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間均存在面板協(xié)整關(guān)系，此外，無論是收入指標(biāo)抑或人次指標(biāo)，非OECD國家旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的長期影響效應(yīng)均大于OECD國家。此后，檢索基于相同的研究框架基礎(chǔ)之上文獻，國內(nèi)外僅有5篇與本文論及內(nèi)容直接相關(guān)。Narayan等（2010）以4個太平洋島國（斐濟、湯加、巴布亞新幾內(nèi)亞和所羅門群島）1988年～ 2004為研究樣本，在通過面板協(xié)整檢驗基礎(chǔ)上，對協(xié)整方程進行FMOLS估計，研究結(jié)論顯示4個國家人境旅游（旅游出口）與經(jīng)濟增長之間長期協(xié)整關(guān)系。Dritsakisf 2012）采用相同的研究方法，對7個地中海國家（西班牙、法國、意大利、希臘、土耳其、塞浦路斯和突尼斯）1980年～ 2007年的樣本數(shù)據(jù)進行面板協(xié)整檢驗與估計證實，旅游發(fā)展（收入指標(biāo)）與經(jīng)濟增長之間也存在長期協(xié)整關(guān)系（人次指標(biāo)未通過面板協(xié)整檢驗），并且長期協(xié)整系數(shù)大于1，充分凸顯出旅游發(fā)展對上述國家經(jīng)濟增長的長期戰(zhàn)略意義。Felipa和Sofiaf 2012）利用31個歐洲國家1988年～ 2010年樣本數(shù)據(jù)，進一步經(jīng)驗證實旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在長期共同趨勢。Ekanayake和Long（2012）的研究最具典型與全面性，他們對140個發(fā)展中國家1995年～ 2009年面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗，得出全樣本FMOLS估計中旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長存在長期顯著影響效應(yīng)，但分組樣本則情況不一4。值得提及的是，王良健等（2010）首次將該方法應(yīng)用到中國情境中，基于31個省際單元1999年～ 2007年面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)國內(nèi)旅游和入境旅游分別與經(jīng)濟增長存在長期協(xié)整關(guān)系。

綜上諸端，我們從理論與實證研究視角梳理了旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，測其全體，對此問題的研究表現(xiàn)出由簡易到精深的演進脈絡(luò)。評騭上述研究內(nèi)容，約有三端：其一，從將旅游發(fā)展視為對經(jīng)濟增長的一種產(chǎn)業(yè)貢獻，到把旅游發(fā)展納入內(nèi)生經(jīng)濟增長模型，此種理論認(rèn)識上的向度轉(zhuǎn)變?yōu)橹髽?gòu)建實證研究框架奠定了基礎(chǔ)，從而能夠深入腠理、人淵探驪；其二，盡管單一截面兩變量時間序列協(xié)整檢驗方法存在技術(shù)缺陷，但在對旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間關(guān)系探究的濫觴期，不失為一種睿智之舉，一方面，拓寬了對此問題的系統(tǒng)研究視域；另一方面，為政策制定者提供施政參考依據(jù)；其三，如上文所引，較為先進的異質(zhì)性面板協(xié)整技術(shù)為我們提供了剖析中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間長期關(guān)系與效應(yīng)的核心方法，學(xué)術(shù)界鮮有措意于此者。具體到中國，楊勇（2006）采用兩變量時間序列協(xié)整檢驗方法，研究發(fā)現(xiàn)1984年～ 2004年期間中國國內(nèi)旅游與經(jīng)濟增長之間并不存在長期協(xié)整關(guān)系，但是王良健等（2010）的研究則與其大有徑庭。然而，王良健等（2010）的研究仍存3點闕疑：一是旅游發(fā)展度量指標(biāo)的構(gòu)造值得商榷；二是未從整體上判斷旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的長期關(guān)系；三是含有單一回歸變量協(xié)整方程的估計方法選擇存疑。因此之故，在對中國問題的探討上，仍需深入覆檢重探。鑒于此，本文在遵循經(jīng)典文獻Lee和Chang（2008）與Ekanayake和Long（2012）研究范式基礎(chǔ)上，為中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系與效應(yīng)提供最新經(jīng)驗佐證。

2計量模型、變量與數(shù)據(jù)

2.1計量模型為了實證檢驗旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間長期關(guān)系，借鑒Seetanah（2011）與Ekanayake和Long（2012）計量研究思想，并參考Chirstopoulos和Tsionas（2004）與Shan（2005）模型構(gòu)建思路，在傳統(tǒng)Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上，將旅游發(fā)展作為投入要素納入到解釋變量框架中，構(gòu)造出如下對數(shù)一線性計量實證模型1：其中，被解釋變量Y表示經(jīng)濟增長；K表示物資資本存量，L表示勞動力投入量，T表示旅游發(fā)展；A反映Hicks中性技術(shù)的生產(chǎn)率，主要是指除以上三要素之外能夠引起技術(shù)變動的其他要素，為無法可觀測部分；i和t分別代表省份和時間，ε是隨機擾動項，表示與長期關(guān)系的偏離；α、β盧和γ分別表示物質(zhì)資本、勞動力和旅游發(fā)展的產(chǎn)出彈性。

2.2變量說明

旅游發(fā)展。國外研究主要采用兩種指標(biāo)度量旅游發(fā)展水平，一種是旅游收入（Lee，Chang，2008；Adamou.Clerides，2009）；另一種是旅游人次（Cortes，2008；Kim，et al..2006）。前者是用旅游總收入與地區(qū)GDP之比作為代理指標(biāo)，即通常所指的旅游產(chǎn)業(yè)專業(yè)化水平（tourism industry specialization），用TS表示；后者是用旅游人次與地區(qū)人口總數(shù)之比作為代理指標(biāo)，即人均旅游人次（tourist arrivals per capita），用TP表示。本文同時考慮以上兩種旅游發(fā)展度量相對指標(biāo)，與Lee和Chang（2008）與Dritsakis（2012）所構(gòu)建的基準(zhǔn)多變量回歸模型保持一致，故式（2）可進一步拓展為兩個計量經(jīng)濟模型：

經(jīng)濟增長。采用各地區(qū)人均實際GDP度量，用PGDP表示。物質(zhì)資本存量采用Goldsmith（1951）開創(chuàng)的永續(xù)盤存法，基本公式為：Kit=Iit/Pit+（1 -δt） Kit-10其中，Ku表示第i地區(qū)第t年的資本存量，Kt-1，表示第i地區(qū)第t-I年的資本存量，Iit表示第i地區(qū)第t年的固定資產(chǎn)投資，Pit表示相應(yīng)的固定資產(chǎn)價格投資指數(shù)，δ，表示折舊率。為了得到初始資本存量和折舊率，本文參考張軍等（2004）研究中所給出的1998年物質(zhì)資本存量數(shù)據(jù)作為基數(shù)計算出本文初始物質(zhì)資本存量，δ取值為9.6%。勞動力投入量采用各地區(qū)年末從業(yè)人員數(shù)（萬人）度量，用L表示。

2.3數(shù)據(jù)來源

本文平衡面板數(shù)據(jù)特點是：（1）考慮到數(shù)據(jù)可得性，選取30個省份12年（1999～ 2010）樣本數(shù)據(jù)。西藏自治區(qū)由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重予以剔除。同時，樣本中也并未包含港澳臺。由于受到1998年特大洪水災(zāi)害與亞洲金融危機影響，中國旅游產(chǎn)業(yè)受到重創(chuàng)，旅游統(tǒng)計數(shù)據(jù)的奇異值明顯，故本文選取1999年作為樣本初始年份。（2）除旅游發(fā)展度量指標(biāo)來源于2000年～2011年《中國旅游年鑒》之外，其他數(shù)據(jù)均來源于2000年～ 2011年《中國統(tǒng)計年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

3計量檢驗與實證分析

為確保面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性及防止偽回歸，對各變量進行面板單位根及協(xié)整檢驗，以判斷旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間是否存在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，采用FMOLS估計方法進行面板協(xié)整系數(shù)估計。

3.1 面板單位根檢驗

由于基準(zhǔn)回歸模型中所使用的變量均為宏觀經(jīng)濟變量，因其在現(xiàn)實經(jīng)濟運行環(huán)境中具有時變性，常會受到非平穩(wěn)性的干擾。因此，為了保證計量檢驗結(jié)果的有效性，克服偽回歸問題，首先應(yīng)對面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，以檢查其是否具有平穩(wěn)性。面板單位根檢驗方法按照出現(xiàn)時間，可分為兩個階段：第一代面板單位根檢驗要求截面獨立，又根據(jù)是否所有截面序列具有相同單位根過程，細分為同質(zhì)單位根檢驗（common root test）與異質(zhì)單位根檢驗（individual root test）兩大類。前者主要有LLC檢驗、Breitung檢驗和Hadri檢驗；后者主要有IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗、Fisher-PP檢驗。第一代面板單位根檢驗在存在截面相關(guān)性時，檢驗結(jié)果可能并不可靠，然而新近出現(xiàn)的第二代面板單位根檢驗則假設(shè)存在截面相關(guān)的空間效應(yīng)，對截面相關(guān)形式作了不同設(shè)定（截面弱相關(guān)和共同因子結(jié)構(gòu)），可以同時考慮截面異質(zhì)性與關(guān)聯(lián)性，其中尤以Pesaran（2007）發(fā)展的CADF檢驗最具典型。為了避免單一單位根檢驗的局限性，保證檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，本文兼顧相同單位根與不同單位根的各類情況，同時使用7種單位根檢驗方法考察各變量數(shù)據(jù)平穩(wěn)性。檢驗變量包括被解釋變量GR與解釋變量TP、TS、LNK、LNL。

面板單位根檢驗結(jié)果如表1所示。需要注意的檢驗原理是，LLC檢驗、Harris -T檢驗、Breitung檢驗、IPS檢驗、Fisher-PP檢驗、Hadri檢驗和Pesaran-CADF檢驗的零假設(shè)均為存在單位根。其中，LLC檢驗、Harris-T檢驗、Breitung檢驗和Pesaran-CADF檢驗的零假設(shè)為同質(zhì)面板單位根，即截面系數(shù)相同的單位根；IPS檢驗和Fisher-PP檢驗零假設(shè)是異質(zhì)面板單位根，即截面系數(shù)不相同的單位根。

表1檢驗結(jié)果顯示，LLC檢驗、Harris-T檢驗和Hadri檢驗拒絕某些變量原始數(shù)據(jù)“存在單位根”的零假設(shè)，認(rèn)為某些變量為平穩(wěn)時間序列；其他檢驗方法的結(jié)果則認(rèn)為所有變量均為I（I），即均無法拒絕“存在單位根”的零假設(shè)，各變量均為非平穩(wěn)過程。需要強調(diào)的是，Maddala和Wu（1999）認(rèn)為在有限樣本、允許個體時間序列擁有隨機成分等情況下，F(xiàn)isher型檢驗要優(yōu)于其他檢驗。因此，在第一代面板單位根檢驗過程中，我們主要認(rèn)同F(xiàn)isher檢驗結(jié)果。另外，考慮到旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長可能存在空間異質(zhì)或依賴性，還應(yīng)配合重點考察兼顧截面相關(guān)的第二代面板單位根Pesaran-CADF檢驗。兩種代表性面板單位根檢驗結(jié)果都無法拒絕“存在單位根”的零假設(shè)，所以判定各變量的原始數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。

為避免直接對式（2）和式（3）進行偽回歸，對各變量進行一階差分值進行檢驗，一階差分均為I（O），即所有檢驗結(jié)果均在不同顯著性水平上拒絕零假設(shè)，各變量一階差分為平穩(wěn)過程。因此，所有變量均為一階單整，即為I（1）過程。在時間序列中，Engle和Granger（1987）構(gòu)建的協(xié)整檢驗是基于殘差實現(xiàn)的：如變量之間存在協(xié)整關(guān)系。則殘差應(yīng)為I（O）過程；如變量之間不存在協(xié)整關(guān)系，則殘差應(yīng)為I（0）過程。隨后，Pedroni（1999）和Kao（1999）將Engle-Granger協(xié)整檢驗框架擴展到面板數(shù)據(jù)領(lǐng)域。根據(jù)上述計量先驗認(rèn)知，鑒于各變量同為一階單整過程，初步可判斷模型變量之間線性組合可能存在協(xié)整關(guān)系。下文可進行面板協(xié)整檢驗。

3.2面板協(xié)整檢驗

一般來說，面板協(xié)整檢驗主要有兩種方法：一種是零假設(shè)為“不存在協(xié)整關(guān)系”，基于平穩(wěn)回歸所得殘差構(gòu)造統(tǒng)計檢驗，對同質(zhì)面板和異質(zhì)面板均適用，代表性檢驗有Pedroni（1999，2004）檢驗和Kao（1999）檢驗；另一種是零假設(shè)為“存在協(xié)整關(guān)系”，基于回歸殘差的LM檢驗，代表性檢驗有MaCoskey和Kao（1998）檢驗與Westerlund（2005）檢驗。按照一般研究慣例，考慮到面板協(xié)整檢驗穩(wěn)健性，本文同時采用國內(nèi)外研究普遍采用的Pedroni檢驗和Kao檢驗（王佳，楊俊，2012；Liddle，2012；Herzer，Nunnenkamp，2012）。Pedroni（1999）在沒有協(xié)整關(guān)系的零假設(shè)條件下，利用協(xié)整方程，估計截面之間不同的斜系數(shù)、固定效應(yīng)系數(shù)和個體確定趨勢，通過構(gòu)造7種形式面板協(xié)整檢驗統(tǒng)計量對回歸殘差進行平穩(wěn)性檢驗，分別是用組內(nèi)維度（within-dimension）描述的Panel v、Panel rho、Panel PP與Panel ADF統(tǒng)計量和組間維度（between-dimension）描述的Group rho、Group PP與Group ADF統(tǒng)計量。Pedroni（1999）建議，每一個標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計量都趨于正態(tài)分布，但在小樣本條件下，Panel ADF和Group ADF統(tǒng)計量具有更優(yōu)性質(zhì)。Kao（1999）基于回歸殘差也構(gòu)造出DF和ADF兩種檢驗統(tǒng)計量，其中，ADF統(tǒng)計量較為常見。

模型1和模型2面板協(xié)整檢驗結(jié)果如表2所示。Pedroni檢驗中前4種統(tǒng)計量是同質(zhì)性備擇的檢驗結(jié)果，即假定所有截面具有共同的AR系數(shù)；后3種統(tǒng)計量是異質(zhì)性備擇的檢驗結(jié)果，即只要求每個截面的AR系數(shù)小于1。Kao檢驗則要求模型外生變量系數(shù)是齊性的，即不同截面外生變量系數(shù)相同。表2顯示，Pedroni檢驗結(jié)論并不一致，兩種組內(nèi)統(tǒng)計量Panel v和Panel rho與一種組間統(tǒng)計量Grouprho均在5%水平上并不顯著，即無法拒絕沒有協(xié)整關(guān)系的零假設(shè)。Panel PP、PanelADF、Group PP和Group ADF統(tǒng)計量均在l%顯著性水平上拒絕零假設(shè)，即表明模型存在協(xié)整關(guān)系。前已述及，Pedroni（1999）前已證明：在小樣本中，Panel ADF和Group ADF統(tǒng)計量檢驗效果最好，Panel v和Group rho統(tǒng)計量檢驗效果最差，其他處于兩者中間?？紤]到本文數(shù)據(jù)樣本偏小，Panel v和Panel rho統(tǒng)計量可以不予考慮，在剩余5種檢驗統(tǒng)計量中，我們重點關(guān)注的具有小樣本性質(zhì)的Panel ADF和Group ADF統(tǒng)計量在1%水平上高度顯著。因此，基本可認(rèn)為變量之間存在協(xié)整關(guān)系。Kao檢驗的ADF統(tǒng)計量也在1%顯著性水平上拒絕零假設(shè)。

綜上闡述，Pedroni檢驗和Kao檢驗均認(rèn)為模型1中TP、LNK、LNL和模型2中TS、LNK、LNL之間存在面板協(xié)整關(guān)系，即旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在長期共同趨勢，可以進一步估計協(xié)整方程，從而研究旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的長期積極作用。

3.3面板協(xié)整估計

面板協(xié)整檢驗只能檢驗判斷旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，如要對協(xié)整關(guān)系進行具體估計，傳統(tǒng)方法是直接對回歸模型進行OLS估計，主要問題是，在面板數(shù)據(jù)模型中，可能存在的變量內(nèi)生性和序列相關(guān)性會使OLS估計出現(xiàn)偏誤（Blundell，Bond，1998；Arellano，Bond，1991）。為此，Phillips和Hansen（1990）首次提出對時間序列協(xié)整方程進行估計的FMOLS方法之后，Pedroni（2000）繼而對其進行了發(fā)展完善，并拓展到異質(zhì)性面板協(xié)整方程估計中。面板協(xié)整FMOLS估計方法對變量內(nèi)生性與殘差序列相關(guān)進行半?yún)?shù)校正，有助于克服偽回歸問題。因此，本文采用適用于面板數(shù)據(jù)環(huán)境的FMOLS方法對兩組面板協(xié)整方程進行估計。需要說明的是，Pedroru（2000）基于FMOLS的面板協(xié)整系數(shù)估計方法主要分為組內(nèi)（within-group）和組間（between-group）兩種形式，與組內(nèi)面板估計方法相比，組間估計具有優(yōu)良的小樣本性質(zhì)，并可提供基于樣本均值的異質(zhì)面板協(xié)整系數(shù)的一致性估計（Pesaran，Smith，1995；Phillips，Moon，1999）。鑒于此，本文采用組間面板FMOLS方法進行面板協(xié)整系數(shù)估計1。

計量技術(shù)實現(xiàn)思路如下：首先，分別對各個截面用FMOLS進行估計；然后，再進行面板協(xié)整系數(shù)估計，并對其OLS估計的系數(shù)進行非參數(shù)估計。Pedroru（2000）提出的截面組均值（group mean）估計方法，考慮了面板組間維度，提供了協(xié)整方程共同參數(shù)值的一致檢驗，并且優(yōu)于混合面板（pooled panel）估計方法。在蒙特卡洛數(shù)值模擬過程中，估計的協(xié)整參數(shù)漸進無偏、一致，且具有穩(wěn)健的有限樣本性質(zhì)，對數(shù)據(jù)的異質(zhì)性也有較強的包容性。本文兩模型面板協(xié)整檢驗結(jié)果分別見表3與表4。

表3是模型1的面板FMOLS與個體FMOLS估計結(jié)果。面板FMOLS估計結(jié)果顯示，全樣本旅游發(fā)展（收入指標(biāo)）對經(jīng)濟增長的長期影響彈性為0. 857，并且在1%水平上高度顯著，說明在控制了K與L后，中國旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長具有長期顯著積極影響。同時，鑒于本文計量實證模型為對數(shù)一線性模型，即在其他條件不變的情況下，旅游產(chǎn)業(yè)專業(yè)化提升10%，人均GDP長期則相應(yīng)提高0. 857%，最終將在長期正向促進經(jīng)濟增長提高0.754%。此外，物質(zhì)資本存量與勞動力投入量也均表現(xiàn)出對經(jīng)濟增長的長期顯著影響，并且前者長期產(chǎn)出彈性（0. 419）要明顯大于后者（0.203），也反映出固定資產(chǎn)投資仍是促進中國經(jīng)濟長期增長的重要因素。

個體FMOLS估計結(jié)果則顯示，大部分省份均在不同顯著性水平上顯示出旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長具有長期顯著積極影響，這一占比達70%。其中，有7個省份長期影響系數(shù)大于1，依次分別是廣東、上海、山東、遼寧、江蘇、新疆和北京，意味著上述省份表現(xiàn)出旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的強勢長期影響。然而，另有9個省份面板協(xié)整系數(shù)不顯著，且都集中在中西部地區(qū)。

對上述實證結(jié)果進行撮述與歸納，經(jīng)濟發(fā)達省份旅游發(fā)展的創(chuàng)收能力對其增長的長期貢獻意義相對突出?；诖朔N估計結(jié)果來思索其意涵，旅游的增收能力與經(jīng)濟的增長規(guī)模之間可能存在“互動循環(huán)”效應(yīng)，這一點存在長期的均衡穩(wěn)定態(tài)勢。經(jīng)濟增長規(guī)模大、質(zhì)量高，從供求兩端對旅游發(fā)展的支撐力強；旅游收入直接進入地方財政，通過分配與轉(zhuǎn)移，依靠間接效應(yīng)對經(jīng)濟增長的驅(qū)動力強。中西部地區(qū)現(xiàn)階段由于產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一、市場能級尚弱，旅游增收能力與經(jīng)濟增長規(guī)模之間互動強度不均衡，前者對后者的驅(qū)動效應(yīng)要小于后者對前者的支撐強度。

表4是模型2的面板FMOLS與個體FMOLS估計結(jié)果。面板FMOLS估計結(jié)果顯示，全樣本旅游發(fā)展（人次指標(biāo)）對經(jīng)濟增長的長期產(chǎn)出彈性為0. 653，也在1%水平上顯著，同樣說明中國旅游發(fā)展不僅對經(jīng)濟增長具有長期顯著積極影響，而且人均旅游人次每提升10%，人均GDP則提高0.653%，長期中帶動經(jīng)濟增長提高0.134%。個體FMOLS估計結(jié)果也顯示出，與表3相同比例的省份旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長具有長期顯著正向效應(yīng)，其中，山東長期影響系數(shù)最大，為1. 02。

上述研究顯示：中國旅游發(fā)展不僅與經(jīng)濟增長之間存在長期均衡協(xié)整關(guān)系，而且旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出顯著的長期正向影響。一言以蔽之，本文從實證上提出了TLGH在中國成立的經(jīng)驗佐證。就其長期產(chǎn)出彈性而言，以收入指標(biāo)度量的旅游發(fā)展長期彈性要大于人次指標(biāo)，這也與Lee和Chang（2008）與王良健等（2009）的研究一致。根據(jù)現(xiàn)實情形推想，旅游收入對經(jīng)濟增長的促進作用具有即時直接性，而旅游人次則具有延遲分散性，其中差異隱含一個重要因素，即旅游人次多，并不絕對意味著會產(chǎn)生相應(yīng)較高的旅游收入，換言之，旅游消費強度則是關(guān)鍵因素，而這又取決于旅游目的地的發(fā)展模式與綜合競爭力。

3.4穩(wěn)健性分析

根據(jù)經(jīng)濟增長度量指標(biāo)的不同，本文穩(wěn)健性分析主要包括兩部分：因變量分別為經(jīng)濟增長率（GR）和地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP），面板協(xié)整方程FMOLS估計結(jié)果見表5。亦系如此，表5所列結(jié)果驗證了上文所得研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表5顯示，當(dāng)用平減后的GDP總量作為因變量度量指標(biāo)時，所得結(jié)果與本文關(guān)鍵主旨一致，即：旅游產(chǎn)業(yè)專業(yè)化和人均旅游人次每提升10%，GDP總量會相應(yīng)地正向提高2.062%和0.414%。同樣地，旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長率也具有顯著長期影響效應(yīng)，具體表現(xiàn)為旅游產(chǎn)業(yè)專業(yè)化和人均旅游人次每變動l單位，則會正向促進經(jīng)濟增長率長期中分別提高0. 016和0.014個單位。

4研究結(jié)論

本文基于中國30個省份1999年～ 2010面板數(shù)據(jù)，在對模型變量平穩(wěn)性進行兩代面板單位根檢驗基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建多變量對數(shù)一線性計量經(jīng)濟模型，利用新近發(fā)展的異質(zhì)性面板協(xié)整技術(shù)對中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間是否存在長期均衡協(xié)整關(guān)系進行實證檢驗，并對其協(xié)整方程進行FMOLS估計，進而得出中國旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的長期產(chǎn)出彈性。同時，本文的研究結(jié)論也分別通過了兩種穩(wěn)健性分析。

長期以來，囿于旅游經(jīng)濟學(xué)實證研究方法的局限，特別是以傳統(tǒng)時間序列分析為代表的研究范式占據(jù)主流，導(dǎo)致圍繞旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間關(guān)系的研究論斷涵義迥異，在理解上常滋紛擾，對于中國的情況不外如是。同時，伴隨中國旅游經(jīng)濟規(guī)模迅速擴張的產(chǎn)業(yè)變遷背景，嚴(yán)謹(jǐn)客觀地厘清旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的長期關(guān)系則顯得尤為必要，核心宏旨在于為中央和地方政府制定旅游產(chǎn)業(yè)政策提供經(jīng)驗證據(jù)。本文在中國情境中引入先進計量檢驗技術(shù)，對中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的長期關(guān)系竊嘗論之，力求斷辭則備。

本研究表明，中國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定均衡協(xié)整關(guān)系，即中國情境不僅支持TLGH的存在性，而且旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長具有長期顯著積極影響，以收入和人次指標(biāo)度量的旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長的長期產(chǎn)出彈性分別為0. 857和0. 653。

具體到本文所引研究方法，仍需日漸精深的計量檢驗技術(shù)為論證闡釋旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的真實關(guān)系提供實現(xiàn)可能。例如，Westerlund（2005，2006，2007）先后發(fā)展的包含結(jié)構(gòu)突變的面板協(xié)整技術(shù)逐漸受到青睞。其優(yōu)勢在于3方面：一是國家或地區(qū)的制度變遷對面板數(shù)據(jù)造成沖擊，將會影響協(xié)整檢驗結(jié)果，而Westerlund檢驗充分考慮到此點；二是無論是異質(zhì)面板協(xié)整Pedroni檢驗，還是同質(zhì)面板協(xié)整Kao檢驗技術(shù)，其檢驗統(tǒng)計量均為似然比（LM），而此類檢驗并不適用于具有截面相關(guān)的面板數(shù)據(jù)，而Westerlund檢驗則使用自舉法改進了LM檢驗功效（鄭麗琳、朱啟貴，2012）；三是如若先驗判斷兩經(jīng)濟變量之間可能存在協(xié)整關(guān)系，則零假設(shè)為“存在協(xié)整關(guān)系”的統(tǒng)計檢驗更為準(zhǔn)確有效，Westerlund檢驗原理正是如此。這也是本文今后持續(xù)研究此內(nèi)容的甄微方向。

本研究對實踐亦具有一定的指導(dǎo)意義。首先，旅游發(fā)展對經(jīng)濟增長具有長期積極意義，這就要求政府在制定旅游產(chǎn)業(yè)政策時，需注意政策實施的長期持續(xù)性，這對具有敏感性的旅游產(chǎn)業(yè)來講十分重要，如此，可有效釋放旅游產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻潛力。其次，盲目追求旅游人次增長，并不代表會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較大影響，相反，亦可能會產(chǎn)生多種負(fù)面影響。然而，通過轉(zhuǎn)型升級旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新提升旅游產(chǎn)品品質(zhì)以及培育增強旅游產(chǎn)業(yè)競爭力等舉措，提高旅游消費強度和旅游創(chuàng)收能力，才能從更大程度上促進經(jīng)濟增長。

參考文獻：

[1]劉生龍，高宇寧，胡鞍鋼.電力消費與中國經(jīng)濟增長[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2014（3）：71-80.

[2] 陸靜.金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的理論與實證研究——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的協(xié)整分析[J].中國管理科學(xué)，2013（1）：177-184.

[3] 王佳，楊俊.金融結(jié)構(gòu)與收入不平等：渠道和證據(jù)基于中國省際非平穩(wěn)異質(zhì)面板數(shù)據(jù)的研究[J].金融研究，2012（1）：116-128.

[4] 王良健，袁鳳英，何瓊峰.基于異質(zhì)面板模型的我國省際旅游業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長研究[J].經(jīng)濟地理，2010（2）：312-316.

[5]楊勇.旅游業(yè)與我國經(jīng)濟增長關(guān)系的實證分析[J].旅游科學(xué)，2006（2）：40 -46.

[6]張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952 - 2004[J].經(jīng)濟研究，2004（10）：35-44.

[7]鄭麗琳，朱啟貴.中國碳排放庫茲涅茨曲線存在性研究[J].統(tǒng)計研究，2012（5）：58-65.

[8] Adamou A，Clerides 0（2009）. Prospects and Limits of tourism-led growth： The international evidence[R].Nicosia： University（）f Cyprus，1 -15.

[9] Akinboade O，Braimoh L（2010）. International tourism and economic development in South Africa：A Cranger causality test[J]. International Journal of Tourism Research， 12（1），149 -163.

[10] Algieri R（2006）.International tourism specialization of small countries[J].International Journal of Tourism Research，8（1），1-12.

[11] Arellano M，Bond S（1991）. Some tests of specification for panfjl data： Monte Carlo ecidence and an application to empl（）yment equation[J].Review of Economic Studies ，58（2） ，277-297.

[12] Balaguer J，Cantavella J M（2002）. Tourism as a long-run economic growth factor：The Spanish case[J].Applied Economics2 ，34（7） ，877 -884.

[13] Belloumi M（2010）. The relatioship between tourism receipts，real effective exchange rate and economicgrowth in Tunisia[J].International Journal of Tourism Research ，12（5） ，550-560.

[14

Blundell R，Bond S（1998）. Initial conditional and moment restrictions in dynamic panel data models [J] . Journal of Econometrics，87 （2），115 -143.

[15] Brau R，Lanza A，Pigliaru F（2004）. How fast are tourism countries growing？ The cross country evidence[A]. Lanza A， Markandya A， Pigliaru F. The economics of tourism and sustainable development [C] . UK：Edward Elgar， 1-32.

[16] Brau R，Lanza A，Pigliaru F（2007）. How fast are small tourism countries growing？ Evidence from the data for 1980 - 2003 [J] . Tourism Ecomnnics，13 （4） ，603-613.

[17] Brida J，Carrera E， Risso W（2008）. Tourism' s impact on long-run Mexican ecomomic growth [J] . Ecomunic Bulletin，3 （21） ，1 -8.

[18] Brida J，Barquet A， Risso W （2010a）. Causalitv between economic growth and tourism expansim：Empirical evidence from Trentino-Alto Adige [J]. Tourismos： An International Multidisciplinary Journal of Tourism ，5 （2） ，87-98.

[19] Brida J，Lanzilotta B， Lionetti S （2010b） . The tourism-led growth hypothesis for Uruguay [J] . Tourism Economics，16 （3） ，765 -771.

[20] Brida J，Risso W （2009）. Tourism as a factor of long-run economic growth： An empirical analysis for Chile[J] . European Journal c）f Tourism Research，2 （2） ，178-185.

[21] Brida J，Pereyra S，Risso W（2009） . The tourism-led growth hypothesis ：Empirical evidence from Colomhia [J] . Tourismos ：An International Multidisciplinary Journal of Tourism ，4 （2） ，13 -27.

[22] Buhalis D， Law R（2008） . Progress in information technology and tourism management：20 years on and 10 years after the Internet-The state of eTourism research[J] . Tourism Management，29（4） ，609-623.

[23] Candela （，， Cellini R （1997）. Countries' size， amsumers' preference and specialization in tourism ：A note[J] . Rivista Internazionale di Scienze Economiche e Commmerciali，44 （4） ，451-457.

[24] Cerina F（2007）. Tourism specialization and environmental sustainahility in a dynamic economy [J] . Tourism Eccmomics，13 （4） ，55 3-582.

[25] Chang C，Khamkaew T，McAleer M （2009）. A panel threshold model of tourism specialization and economic development [R] . Taichung ：CIRJE Working Papers ，1-43.

[26] Chirstopoulos K，Tsionas G（2004）. Financial development and economic growth：Evidence from panel unit root cointergration tests [J] . Journal of Development Eccmomics ，73 （1） ，55 -74.

[27] Cooper C，F(xiàn)letcher J，Gilbert D， Wanhill S， Fyall A （2008） . Tourism， Principles and Practice[M]. Essex：Prentice Hall，25-38.

[28] Cortes J I（2008）. Which type of tourism matters to the regional economic growth？ The cases of Spain and Italv [J] . International Journal of Tourism Research，10 （2） ，127-139.

[29] Cortes J I.Pulina M（2006） . A further step into the ELGH and TLGH for Spain and Italy[R] . Barcelona ：FEEM Working Paper， 1 -23.

[30] Dritsakis N （2004） . Tourism as a long-run ecoomic growth factor：An empirical investigation for Greece using： a causality analysis[J] . Tourism Economics ，10 （3） ，305 -316.

[31] Dritsakis N （2012）. Tourism development and economic growth in seven Mediterranean countries ：A panel data approach [J] . Tourism Economics，18 （4） ，801 -816.

[32] Durbarry R（2004）. The economic contribution of tourism in Mauritius[J]. Annals of Tourism Research，29（3） ，862-865.

[33] Ekanayake E， Long A （2012）. Tourism development and economic growth in developing countries [J] . The Internatumal Journal of Business and Finance Research，6 （1） ，51-63.

[34] Engle R， Granger C （1987） . Cointegration and error correction： Representation ， estimation， and testing[J] . Econometrica，55 （2） ，251-276.

[35] Eugenio-Martin J ， Morales N，Scarpa R （2004） . Tourism and economic growth in Latin American countries ：A panel data approach[R] . Barcelona，F(xiàn)EEM Woking Paper，1-20.

[36] Fayissa B， Nsiah C，Tadesse B（2008）. Impact of tourism cm economic growth and development in Africa[J] . Tourism Eccmomics，14 （4） ，807 -818.

[37] Fayissa B，Nsiah C，Tadesse B（2011）. Research note：Tourism and economic growth in Latin American countries-further empirical evidence [J] . Tourism Economics ，17 （6） ，1365 -1373.

[38] Felipa M，Sofia S （2012）. Tourism and growth in European countries： An application of likelihood-based panel cointegration [R] . Lisbon： ISCTE-IUL Institute University of Lisbon，1-12.

[39] Feng R，Morrison A （2007） . Quality and value network. Marketing travel cluhs [J] . Annals of Tourism Research，34 （3） ，588 -609.

[40] Goldsmith（1951）. A perpetual inventory of national wealth[R] . NBER Studies in Income and Wealth，5-61.

[41] Hazari B，Sgro P （1995）. Tourism and growth in a dynamic model of trade [J]. Journal of International Trade and Economic Development ，4 （2） ，243-252.

[42] Helpman E，Krugman P（1985） . Market structure and foreign trade [M] . Cambridge： The MITPress，21-35.

[43] Herzer D，Nunnenkamp P（2012） . The effect of foreign aid on income inequality：Evidence from panel cointegration [J] . Structural Change and Economic Dynamics ，23 （3） ，245 -255.

[44] Holzner M（2011）. Tourism and economic development： The heach clisease？ [J]. Tourism Management，32 （4） ，922-933.

[45] James P，Andrea M （2010） . Research note： The tourism-growth nexus in Croatia [J] . Tourism Eccmomics，16（4） ，1089-1094.

[46] Jin J（2011）. The effects of tourism on economic growth in Hong Kong[J]. Cornell Hospitality Quarterly，52（3） ，333-340.

[47] Kao C（1999）. Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data[J] . Journal of Econometrics ，90 （1） ， 1 -44.

[48] Kao C ，Chiang M （2001） . On the estimation and inference of a cointegrated regresion in panel data [J] . Advances in Econometrics ， （15） ，179 -222.

[49] Katircioglu T（2009a）.Testing the tourism-led growth hypothesis：The case of Malta[J]. Acta Oeccmomica，59（3） ，331-343.

[50] Katircioglu T（2009B） . Revisiting the tourism-led-growth hypothesis for Turkey using the bounds test and Johansen approach for cointegration[J] . Tourism Management，30 （1） ，17-20.

[51] Kim H，Chen M，Jan S（2006）. Tourism expansion and economic development：The case of Taiwan [J] ， Tourism Management，27 （5） ，925 -933.

[52] Krueger A （1980） . Trade policy as an input to development [J] . American Economic Review，70 （2） ，188-292.

[53] Lanza A，Pigliaru F （1995） . Specialization in tourism： The case of small open economy [A] . Coccossis H ，Nijkamp P. Sustainable Tourism Development[C] . Aldershort：Avebury ，91-103.

[54] Lanza A，Pigliaru F（2000） . Tourism and economic growth：Does a country' s size matter？ [J] . Rivista internazionale di Scienze Economiche e Commerciali，47 （1） ，77-85.

[55] Lean H，Tang C（2010）. Is the tourism-led growth hypothesis stahle for Malaysia？ A note[J] . International Journal of Tourism Research，12 （4） ，375 -378.

[56]

Lee C.，Chang； C （2008）. Tourism development and economic growth：A closer look at panels [J] . Tourism Management，29 （1） ，180-192.

[57] Lee C ，Hung W （2010） . Tourism， health and income in Singapore [J] . International Journal of Tourism Research，12 （4） ，375 -378.

[58] Liddle B（2012）. The importance of energy quality in energy intensive manufacturing：Evidence from panel cointegration and panel FMOLS [J] . Energy Economics ，34 （6） ，1819-1825.

[59] Lozano J.Gomez C，Rey M J （2005） . The TALC hypothesis and economic growth theory [J] . Tourism Economics，14 （4） ，727 -749.

[60] MaCoskey S， Kao C （1998） . A residual-based test of the null of cointegration in panel data[J] . Econometric Reviews，17 （1） ，57-84.

[61] Maddala G，Wu S（1999）. A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test[J] . Oxford Bulletin of Eccmomics and statistics，61 （Sl） ，631-652.

[62] McKinnon R（1964）. Foreign exchange constrain in economic development and efficient aid allocation[J] . The Economic Journal，74 （294） ，388-409.

[63] Narayan P，Narayan S，Prasad A（2010）. Tourism and economic growth：A panel data analysis for Pacific Island countries [J] . Tourism Economics ，16 （1） ，169-183.

[64]

Oh C（2005）. The contribution of tourism development to economic growth in the Korea economy[J] . Tourism Management，26 （1） ，39 -44.

[65] Ongan S，Demiroz D （2005）. The contribution of tourism to the long-run Turkish economic growth [J] . Ekonomicky Casopis ，53 （9） ，880-894.

[66] Pedroni P（1999）. Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels [J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics ，61 （s1） ，653 -670.

[67] Pedroni P（2000） . Fully modified OLS for heterogeneous cointegrated panels [J] . Advances in Eccmometrics， （15） ，93-130.

[68] Pedroni P（2004）. Panel Cointegration：Asymptotic and finite sample properties of pooled time series tests with an application to the PPP hypothesis [J] . Econometric Theory ，20 （3） ，597-625.

[69] Pesaran H（2007）.A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence[J] . Journal of Applied Econometrics，22 （2） ，265 -312.

[70]

Phillips P， Hansen B （1990） . Statistical inference in instrumental variables regression with I（1） Process [J] . Review of Economic Studies，57 （1） ，99-125.

[71] Phillips P，Moon H （1999）. Linear regressum limit theory for nonstationary panel data [J] . Eccmometrica，67（5） ，1057-1112.

[72] Sarantis N，Stewart C （2001）. Saving hehavior in OECD countries： Evidence from panel cointegration tests[J] . Manchester schoo1，69 （I） ，22-41.

[73] Seetanah B（2011）. Assessing the dynamic economic impact of tourism for island economies [J] . Annals of Tourism Research，38 （1） ，291-308.

[74] Shan J（2005）. Does financial development ' lead' economic growth？ A vector auto regression appraisal [J] . Applied Economics，37 （12） ，1353-1367.

[75] Shan J，Wilson K（2001）. Causality hetween trade and tourism：Empirical evidence from China [J] . Applied Economics Letters，8 （4） ，279-283.

[76] Stock J， Watson M （1993） . A simple estimator of cointegration vectors in higher order integrated systems[J] . Econometrica ，61 （4） ，783 -820.

[77] Thrane C （2008）. Earnings differentiation in the tourism industry： Gender， human capital and socio-demographic effects [J] . Tourism Management ，29 （3） ，5 14 -524.

[78] Weng C，Wang K（2004）. Scale and scope eccmomies of international tourist hotels in Taiwan [J] . Tourism Management ，25 （6） ，761 -769.

[79] Westerlund J（2005）. New simple tests for panle cointegration [J]. Eccmometric Review，24 （3） ，297-316.

[80] Westerlund J （2006） . Testing for panel cointegration with a level break [J] . Economic Letters ， 91（1） ，27-33.

[81] Westterlund J （2007）. Testing for error correction in panel data [J]. Oxford Bulletin of Economics and Statisties ，69 （6） ，709-748.

[82] Zortuk M （2009）. Economic impact of tourism on Turkey ' s economy： Evidence from cointfgratum tests [J]. Intematumal Rf}search Journal of Finance and Economics， 25 （2） ， 231-239.

Tourism Development and Economic Growth in China：

A Co-integration Analysis on Provincial Panel Data

ZHAO Leil ， WANC Jia2

Abstract： The relationship hetween tourism development and economic growth has always been thecore of tourism stuclies. Based panel data collected from 30 provinces for 1999 - 2010， this paperapplied the new heterogeneous panel co-integration technique to investigate empirically the long-runrelationship between tourism development and economic growth in a multivariate model， and conductedfully modified ordinary least squares （FMOLS） to estimate the long-run elasticity of impact of tourismdevelopment on ecomnnic growth. The results show that： A panel co-integrated relationship betweentourism development and economic growth is substantiated； and tourism development has a significantpositive impact on economic growth in the long run. This paper prowides a solid evidence for TLGH inChina. In addition， as for the FMOLS estimates， It also determines that tourism industry specializationhas a greater impact on eccmomic growth than tourist arrwals per capita.

Key words： tourism development； economic growth； heterogeneous panel cointegration technique；fullv modified ordinarv least squares