包富華

(1.咸陽師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西 咸陽 712000；2.陜西師范大學(xué) 旅游與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710119)

FDI對入境商務(wù)旅游的影響研究
——基于空間計(jì)量的實(shí)證

包富華1,2

(1.咸陽師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西 咸陽 712000；2.陜西師范大學(xué) 旅游與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710119)

文章運(yùn)用空間自相關(guān)和空間面板計(jì)量模型研究了我國FDI和入境商務(wù)旅游(IBT)的空間分布特征及二者的關(guān)系。研究表明，F(xiàn)DI和IBT的空間分布一致，形成了核心—邊緣模式，均呈現(xiàn)出正的空間相關(guān)性。LISA圖表明二者均呈二元分布結(jié)構(gòu)，形成了“俱樂部”集聚模式，并呈現(xiàn)出“部內(nèi)”趨同現(xiàn)象?？臻g計(jì)量模型估計(jì)表明，鄰近地區(qū)IBT發(fā)展表現(xiàn)出較強(qiáng)的溢出效應(yīng)，F(xiàn)DI對入境商務(wù)旅游有正向影響；FDI每提高1%，入境商務(wù)游客增加0.3855%。三大地帶的對比分析表明，F(xiàn)DI對IBT的影響以及IBT的地理溢出效應(yīng)均呈現(xiàn)出東>中>西的地帶分異性。

FDI；入境商務(wù)旅游；空間計(jì)量

一、 引 言

外商直接投資(Foreign Direct Investment，簡稱FDI)是指投資者在本國以外興建企業(yè)以獲取更多的資本和市場的投資行為。我國早期的改革開放就是從吸引外資開始的，并從2002年進(jìn)入穩(wěn)步發(fā)展階段；2013年我國吸收的FDI已超過1000億美元，2014年我國已成為世界第一大FDI接收國。隨著FDI的持續(xù)增長，我國的入境商務(wù)旅游規(guī)模也在不斷壯大。古往今來，“旅”“貿(mào)”密切相連[1]，旅游與貿(mào)易的互動關(guān)系在學(xué)界已得到廣泛證實(shí)[2]。FDI作為國際貿(mào)易的重要組成部分，其活動過程涉及商務(wù)考察、談判交流、商貿(mào)業(yè)務(wù)以及相應(yīng)的旅游活動，這類旅游活動被世界旅游組織稱為商務(wù)旅游[3-4]。2002年我國入境商務(wù)旅游者322萬人次，2013年已增長至619萬人次。入境商務(wù)旅游(Inbound Business Tourism，簡稱IBT)在我國入境旅游市場中占據(jù)著重要地位；且被稱之為“財(cái)富型超級旅游者群”而備受關(guān)注[5]。在FDI和IBT均不斷增長的背景下，二者間是否存在相關(guān)關(guān)系？二者在空間分布上是否一致？FDI對IBT的影響機(jī)制如何？研究并討論諸如此類的問題具有重要意義。

國內(nèi)外缺乏對FDI和IBT關(guān)系的研究和探討，已有的相關(guān)研究主要集中于研究FDI與旅游的關(guān)系。例如：Adrian討論了外商投資帶給澳大利亞旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益問題[6]；Tang的研究發(fā)現(xiàn)，中國吸收的FDI與旅游增長之間具有單向的格蘭杰因果關(guān)系[7]；Jenny等以旅游與休閑部門為例對比了在其中投資的收益和風(fēng)險(xiǎn)[8]；Kemal以中亞四國為研究區(qū)域，分析了各國投資者對投資于該區(qū)域旅游業(yè)的感知[9]。蔣才芳證實(shí)了FDI、GDP和旅游外匯收入之間的協(xié)整關(guān)系[10]；高明發(fā)現(xiàn)中國入境旅游和FDI之間存在長期均衡關(guān)系[11]；向延平分析了我國旅游業(yè)所取得的外匯收入與FDI之間的脈沖響應(yīng)[12]；傅元海探討了我國吸收的FDI對于旅游服務(wù)出口的創(chuàng)造效應(yīng)以及該創(chuàng)造效應(yīng)的地區(qū)差異[4]；雷晚蓉指出外商投資解決了旅游業(yè)發(fā)展所需要的資金問題，但也帶來了一些不利因素[13]；郭栩東在評價(jià)FDI對提升旅游業(yè)競爭力的基礎(chǔ)上提出了更好的利用外資的政策[14]。

已有研究多是基于時間序列的分析，很少有基于空間視角的研究，而將FDI和IBT納入統(tǒng)一的研究框架，探討二者空間分布關(guān)系及作用機(jī)理的文獻(xiàn)尚未得見。由于地區(qū)差異的存在，我國FDI具有明顯的空間選擇性，85%以上流向了東部沿海地區(qū)[15-16]；IBT在空間上呈“四點(diǎn)”“兩面”的分布[17]，因此，F(xiàn)DI和IBT均具有空間異質(zhì)性。地理學(xué)的第一定律指出：“任何事物總是相關(guān)的，距離近的事物之間的相關(guān)性大于距離遠(yuǎn)的事物的相關(guān)性[18]。因此，在探討FDI和IBT的關(guān)系時，不應(yīng)忽視其中存在的空間依賴關(guān)系。

二、 變量選取、數(shù)據(jù)來源與研究方法

(一) 變量選取與數(shù)據(jù)來源

為考察FDI對IBT的影響機(jī)制，并檢驗(yàn)IBT的空間選擇是否與FDI有關(guān)，將IBT設(shè)置為因變量，核心解釋變量為FDI，其它控制變量的選擇是基于IBT的主要影響因素。入境旅游的研究表明，入境游客具有距離擇近、經(jīng)濟(jì)擇富、景點(diǎn)擇高的三因素考慮[19]；而入境商務(wù)游客又是“四高”群體(學(xué)歷、收入、消費(fèi)、重訪率高)[17]。所以，入境商務(wù)游客往往選擇航空交通方式[20]，對住宿要求較高，到訪的景點(diǎn)知名度高，旅游動機(jī)則是尋求商機(jī)。因此本文選擇各省區(qū)的民用航空客運(yùn)量以衡量IBT的航空旅游交通，用四星和五星級酒店的數(shù)據(jù)作為IBT住宿接待衡量指標(biāo)，用國際旅行社的數(shù)據(jù)作為IBT組織接待衡量指標(biāo)，選擇4A和5A級景點(diǎn)代表高級別旅游資源豐度，同時用社會消費(fèi)品零售總額表征商業(yè)發(fā)展水平。綜上，本文分別選擇外商直接投資(FDI)、民用航空客運(yùn)量(CAV)、高星級酒店(HSH)、國際旅行社(ITS)、旅游資源豐度(TR)和商業(yè)發(fā)展水平(BL)6個指標(biāo)作為解釋變量。

本研究的時間跨度選擇為2002—2013年，由于2003年SARS的影響，部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，因而2003年的相關(guān)數(shù)據(jù)給予剔除；研究區(qū)域是全國30個省區(qū)(不含港澳臺和西藏)。FDI數(shù)據(jù)來自《中國貿(mào)易外經(jīng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒。本文使用的IBT數(shù)據(jù)來自于國家旅游局編制的《入境游客抽樣調(diào)查》，選取其中以商務(wù)、會議和文化體育科技交流為目的的比例數(shù)據(jù)得到IBT占入境過夜游客的比例[3，5]，再計(jì)算比例數(shù)據(jù)與入境過夜游客的乘積以得到IBT的規(guī)模；其中，入境過夜游客數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫；民用航空客運(yùn)量數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》；四星級和五星級星級酒店數(shù)據(jù)來自《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》；2002—2007年國際旅行社數(shù)據(jù)部分來自《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于2009年我國取消了國際、國內(nèi)旅行社的分類標(biāo)準(zhǔn)，2008—2013年數(shù)據(jù)根據(jù)以往國際社占旅行社總數(shù)比以回歸分析進(jìn)行趨勢外推而得；4A和5A級景區(qū)數(shù)據(jù)來自國家旅游局官網(wǎng)和中國景點(diǎn)網(wǎng)；社會消費(fèi)品零售總額數(shù)據(jù)來自各省統(tǒng)計(jì)年鑒。

(二) 研究方法

1. 空間自相關(guān)模型?？臻g自相關(guān)與傳統(tǒng)地理統(tǒng)計(jì)的最大區(qū)別是通過構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，因此它可以測量變量在空間上的相互依賴性?？臻g自相關(guān)又可以分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)常用Moran’sI指數(shù)以反映觀測變量的空間集聚程度，具體見公式(1)：

(1)

局部空間自相關(guān)利用LISA指標(biāo)可以識別出具體的集聚區(qū)域，通常有4種類型：①高—高(HH)：表示本區(qū)域與相鄰區(qū)域的屬性值都較高；②低—低(LL)：表示本區(qū)域與相鄰區(qū)域的屬性值都較低；這兩種情況表示觀測變量具有較強(qiáng)的同質(zhì)性。③高—低(HL)：表示本區(qū)域較高而相鄰區(qū)域較低；④低—高(LH)：表示本區(qū)域較低而其相鄰省份較高；這兩種情況表示觀測變量具有較強(qiáng)的異質(zhì)性。

2. 空間面板數(shù)據(jù)模型。由于各變量觀測值可能存在誤差或相關(guān)性，若利用橫截面數(shù)據(jù)或混合數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)會出現(xiàn)誤差項(xiàng)的序列相關(guān)和異方差性，從而影響結(jié)論的準(zhǔn)確性。面板數(shù)據(jù)模型能克服這一缺陷，它不僅可以描述某個時期各地區(qū)的規(guī)律，還能描述各地區(qū)隨時間的變化規(guī)律，因而能夠減少解釋變量間的多重共線性，從而使估計(jì)結(jié)果更具解釋力。本文的數(shù)據(jù)就屬于面板數(shù)據(jù)，在考慮變量空間依賴的基礎(chǔ)上構(gòu)建的空間面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)一步增強(qiáng)了模型估計(jì)結(jié)果的說服力。

(1)空間滯后模型?？臻g滯后模型(SpatialLagModel，下文簡稱SLM)假定因變量存在空間依賴性，主要考察變量在相鄰區(qū)域是否存在溢出效應(yīng)，見公式(2)：

(2)

其中，μi代表空間個體效應(yīng)，ρ代表空間自回歸系數(shù)，β代表自變量對因變量的影響系數(shù)，εit代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(2)空間誤差模型。空間誤差模型(SpatialErrorModel，下文簡稱SEM)假設(shè)誤差存在空間依賴性，主要考察相鄰區(qū)域?qū)ψ兞空`差的影響在多大程度上影響了區(qū)域的觀測值[21]，見公式(3)：

(3)

其中，λ代表空間自相關(guān)系數(shù)，Фit代表空間自相關(guān)的誤差項(xiàng)，其它參數(shù)同上。

參照Anselin等人提出的判別法則[22]，如果發(fā)現(xiàn)LMLag較LMerr更顯著，且R-LMLag顯著而R-LMerr不顯著，則選擇SLM模型；如果LMerr較LMLag更顯著，且R-LMerr顯著而R-LMLag不顯著，則選擇SEM模型。

3. 模型構(gòu)建。本文的主要目的在于通過選擇FDI、IBT服務(wù)和商業(yè)化水平3個方面6個解釋變量來考察其對IBT的作用機(jī)制。同時回應(yīng)兩個問題：第一，F(xiàn)DI是否對IBT有影響；第二，影響程度多大？因此，本文設(shè)置FDI等6個解釋變量，被解釋變量為入境商務(wù)旅游(IBT)，期望6個因素均對IBT產(chǎn)生正向影響。

LnIBT=α+β1LnFDI+β2LnCAV+β3LnITS+β4LnHSH+β5LnTR+β6LnBL+ε

(4)

旅游資源豐度的計(jì)算借鑒孫根年等人的計(jì)算公式[21]：

TR=2.5N4+5.0N5

(5)

式中：N4、N5分別代表4A和5A級景區(qū)數(shù)，2.5、5.0分別代表二者的權(quán)重。

三、 實(shí)證結(jié)果與分析

(一)FDI和IBT的空間分布格局

SPSS皮爾遜相關(guān)性檢驗(yàn)表明，F(xiàn)DI和IBT的相關(guān)性系數(shù)達(dá)0.854且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明二者正相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)。通過分析GeoDa軟件生成2002、2007、2013年FDI和IBT的四分位圖(見圖1)可見，F(xiàn)DI和IBT在空間分布上呈現(xiàn)出“東密西疏”的不平衡性，并表現(xiàn)出由東到西逐級遞減的空間演變規(guī)律。FDI梯度遞減的變化明顯：FDI大多集聚在東部沿海地區(qū)，其中，廣東、福建、江蘇、浙江、山東、天津和遼寧7省區(qū)所占份額最多；中部次之，河南、安徽、湖北、湖南和江西5省所占份額稍大；西部最少，四川在其中所占份額稍大，其余省份很少。IBT梯度遞減的變化明顯：IBT大多也集聚在東部沿海地帶，如：廣東、福建、江蘇、浙江、山東等；中部次之，其中的安徽、湖北和湖南所占份額稍大；西部再次之，其中廣西、云南、四川、陜西、內(nèi)蒙和黑龍江6省區(qū)所占份額稍大，其余省份很少。

對比FDI和IBT的空間分布發(fā)現(xiàn)，二者具有明顯的分布一致性。FDI較為集中的東部省區(qū)(廣東、福建、浙江、江蘇、山東等)，也是IBT較為發(fā)達(dá)的地區(qū)；吸收FDI較少的西部省區(qū)(甘肅、寧夏、青海、新疆和貴州等)，IBT的發(fā)展也相應(yīng)滯后。只有北京、天津、河南和云南等少數(shù)省區(qū)在分布一致性上表現(xiàn)例外；其中，天津處于FDI的四分位區(qū)，但其IBT卻處于二或三分位區(qū)，相應(yīng)的北京的IBT位于四分位區(qū)，但FDI位于三分位區(qū)。FDI和IBT的空間分布及演變態(tài)勢表明二者存在一定的空間依賴性，這也有待于進(jìn)一步進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。

(二) FDI和IBT的空間探索性分析

1. 全局空間自相關(guān)分析。Moran’s I指數(shù)可見(見圖2)，2002—2013年FDI和IBT的Moran’s I均為正，均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明鄰近省區(qū)的類似特征值呈集聚狀，二者在空間分布上均呈現(xiàn)出正的空間相關(guān)性，即FDI的高值區(qū)與高值區(qū)聚集，低值區(qū)與低值區(qū)聚集，相鄰的省區(qū)具有相互影響和空間依賴關(guān)系；IBT亦然。FDI的Moran’s I指數(shù)在0.1924～0.381之間波動，期間雖有一定震蕩但有增長趨勢，表明FDI的空間依賴性明顯；IBT的Moran’s I指數(shù)穩(wěn)定在0.1242～0.1369之間，表明IBT的空間依賴性一直存在。但全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)也有一定的局限性，其取值是正、負(fù)相關(guān)數(shù)值相抵后的結(jié)果，不能精確判斷局部的空間分布狀況，因而需要借助局部空間自相關(guān)進(jìn)行進(jìn)一步辨別。

圖1 中國FDI與IBT空間分布的四分位圖

2. 局部空間自相關(guān)分析。利用Arcgis繪制出FDI和IBT的LISA集聚圖。LISA圖(圖3)表明FDI和IBT均只有兩類集聚模式：“高—高”模式和“低—低”模式；前者表示自身和鄰近省區(qū)的發(fā)展水平都高，后者表示自身和鄰近省區(qū)的發(fā)展水平都低。說明二者在空間分布上均呈現(xiàn)二元結(jié)構(gòu)，地域分化明顯。在FDI集聚方面，2002年其高高區(qū)包括浙江、江蘇、山東、天津和遼寧五省區(qū)，低低區(qū)包括甘肅、青海兩?。?007年高高區(qū)并無變化，新疆進(jìn)入低低區(qū)；2013年河南進(jìn)入高高區(qū)，新疆退出低低區(qū)。IBT的集聚與FDI大體一致，2002—2013年低低區(qū)并無變化，包括甘肅、青海兩??；2002年其高高區(qū)為廣東、浙江兩省，2007—2013年擴(kuò)散至江蘇省。對比FDI和IBT的LISA集聚態(tài)勢狀況可見，低低區(qū)均在甘肅、青海，高高區(qū)在廣東、江蘇和浙江有重疊，表明二者呈現(xiàn)出相似的集聚態(tài)勢，進(jìn)一步證實(shí)了二者在空間分布上的一致性。

FDI和IBT的空間集聚模式變化不大，二者的低低區(qū)(甘肅、青海)幾乎沒有變化，說明位于低低區(qū)并沒有突破現(xiàn)狀，不僅相互之間缺乏互動，受周邊省區(qū)的輻射也有限。FDI和IBT的高高區(qū)均在東部沿海省區(qū)，由遼寧、天津、山東、江蘇、浙江向廣東和河南擴(kuò)散；IBT高高區(qū)由廣東、浙江向江蘇擴(kuò)散。FDI和IBT空間集聚模式的變化表明二者已經(jīng)形成了“俱樂部”集聚模式(FDI和IBT均呈現(xiàn)高—高區(qū)、低—低區(qū)收斂)。而受東西差異和擴(kuò)散效應(yīng)的影響，F(xiàn)DI和IBT的空間集聚呈現(xiàn)出“部內(nèi)”趨同的現(xiàn)象。

圖3 FDI和IBT的LISA集聚圖

總體而言，全局空間自相關(guān)表明FDI和IBT存在空間依賴性；局部空間自相關(guān)辨別了具體的聚集省區(qū)，表明FDI和IBT在空間分布上均呈二元結(jié)構(gòu)，地域分化明顯，形成了“俱樂部”集聚模式，并呈現(xiàn)出“部內(nèi)”趨同的現(xiàn)象。因此，需要進(jìn)行空間計(jì)量建模分析，進(jìn)一步揭示FDI對IBT的作用機(jī)制。

3. 空間面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)分析。普通最小二乘法(OLS)沒有考慮空間因素，其模型估算可能缺乏應(yīng)有的解釋力，為了更好地比較模型估計(jì)的合理性，首先進(jìn)行OLS估計(jì)，然后將空間依賴性納入其中，根據(jù)拉格朗日乘數(shù)的值確定選擇SLM或SEM模型。OLS模型估計(jì)結(jié)果(見表1)，R2為0.8147，調(diào)整后R2為0.8088，模型擬合效果較好。全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)分析表明，F(xiàn)DI和IBT的空間自相關(guān)性明顯，需要進(jìn)行空間計(jì)量模型估計(jì)。

表1 OLS模型估計(jì)結(jié)果

利用Matlab軟件及其Spatial Econometrics模塊分別進(jìn)行SLM和SEM估計(jì)。就擬合結(jié)果而言，SLM和SEM的R2普遍大于OLS模型估計(jì)的結(jié)果，說明引入空間依賴顯著提高了模型解釋力。隨后利用Hausman分別進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)，對比二者的結(jié)果可見，固定效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果更好，因此，進(jìn)一步對進(jìn)行地區(qū)固定(SF)、時間固定(TF)和時空固定(STF)效應(yīng)的模型估計(jì)，估計(jì)結(jié)果(見表2)。

從擬合結(jié)果R2來看，固定效應(yīng)檢驗(yàn)的R2明顯提高，說明固定效應(yīng)結(jié)果更優(yōu)。就三種固定效應(yīng)類型而言，在時間固定效應(yīng)和時空固定效應(yīng)中，大部分變量的系數(shù)均不顯著，表明模型不存在時間固定效應(yīng)和時空固定效應(yīng)。再對比SLM和SEM模型的地區(qū)固定效應(yīng)可見，多數(shù)變量均通過了顯著性檢驗(yàn)(旅游資源除外)，說明用考慮了空間因素的面板模型來研究FDI和IBT的關(guān)系比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法更為合理。但對比SLM和SEM的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，SLM的R2、Adj-R2以及LogL(極大似然值)均大于SEM的結(jié)果，表明SLM模型能更好地?cái)M合FDI和IBT的空間自相關(guān)性，說明FDI通過空間傳導(dǎo)機(jī)制對其它地區(qū)的IBT產(chǎn)生影響，而隨機(jī)沖擊的作用不明顯。

由此可以得出最優(yōu)模型SLM的地區(qū)估計(jì)結(jié)果為：

IBT=-7.52+0.3855FDI+0.3221CAV+0.2842ITS+0.1783HSH+0.7011BL+0.9999W_IBT

在SLM模型中，空間相關(guān)系數(shù)ρ為0.999952，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明一個地區(qū)IBT的發(fā)展受到相鄰地區(qū)的影響，鄰近地區(qū)的IBT具有較強(qiáng)的溢出效應(yīng)。隨著交通越來越發(fā)達(dá)，地理鄰近區(qū)域在IBT發(fā)展方面可以分享旅游資源和旅游服務(wù)，使得入境商務(wù)游客通過鄰接地區(qū)得以互動，由此產(chǎn)生區(qū)域間IBT發(fā)展的正向依賴。

外商直接投資(FDI)與入境商務(wù)旅游(IBT)存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，吸收FDI越多的地區(qū)，IBT發(fā)展越好；SLM估計(jì)表明FDI每提高1%，入境商務(wù)游客增加0.3855%。FDI對IBT的拉動作用主要表現(xiàn)在三方面:第一，外商的商務(wù)活動(如：環(huán)境考察和洽談、簽訂協(xié)議和廠房建設(shè)等)直接產(chǎn)生入境商務(wù)旅游；第二，母國或海外子公司與本國的業(yè)務(wù)交往直接帶來入境商務(wù)客源；第三，F(xiàn)DI通過改善基礎(chǔ)設(shè)施提高服務(wù)水平，從而間接促進(jìn)IBT服務(wù)水平的提升[4]。對比OLS、SLM和SEM模型可見，考慮了空間因素后，F(xiàn)DI對IBT的影響程度有所上升(影響系數(shù)分別為0.2940、0.3855和0.3662)。這表明FDI每增長1%所帶來的IBT的增長幅度比OLS估計(jì)結(jié)果有了顯著提高，也就是說未考慮空間因素會低估FDI對IBT的影響，證實(shí)空間面板模型對數(shù)據(jù)的估計(jì)更符合實(shí)際。

表2 SLM和SEM的模型估計(jì)結(jié)果

***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。

通過分析其它控制變量的系數(shù)及顯著性可見，航空與IBT之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。由于商務(wù)游客的商旅活動講究時效且消費(fèi)高，因而在入境交通的選擇上航空是首選，隨著航空業(yè)的發(fā)展，地理距離不斷縮減，有效促進(jìn)IBT的發(fā)展。同時，組織接待與IBT之間也存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，國際旅行社每增加1%，入境商務(wù)游客增加0.2842%；這一結(jié)論與市場調(diào)研結(jié)果相符(IBT多以公司組織為主，旅行社組織僅占9.15%[17])。另外，住宿接待與IBT之間也存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。入境商務(wù)游客消費(fèi)較高，往往選擇高端酒店住宿，因此，高星級酒店因素對其具有積極影響。值得注意的是，旅游資源對IBT無顯著影響關(guān)系。說明作為核心旅游吸引物的旅游資源，可能對觀光旅游的吸引力更大，對商務(wù)游客的吸引力不明顯。最后，商業(yè)化水平與IBT之間也存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。這與商務(wù)游客的逐利性緊密相連[23]，商業(yè)化水平越高的地方其商機(jī)越多，因而能吸引的入境商務(wù)游客也越多。

為進(jìn)一步分析FDI對IBT影響的地帶差異性，選用SLM的空間固定效應(yīng)分別考察我國東、中、西部FDI對IBT的影響，回歸結(jié)果如表3所示。

表3 三大地帶SLM模型估計(jì)結(jié)果

***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著

由表3可見，三大地帶的模型估計(jì)的R2均在0.8以上、模型系數(shù)除了TR以外大多通過了顯著性檢驗(yàn)，三大地帶LogL也較大，這表明模型擬合效果較好。對比三大地帶FDI的系數(shù)可見，F(xiàn)DI對我國東、中、西的IBT均有顯著的帶動作用，其中對東部IBT的帶動效應(yīng)最明顯，F(xiàn)DI每增加1%，能帶動增加0.3207%的入境商務(wù)游客；中部FDI對IBT的影響次之，帶動系數(shù)為0.1357%；西部最弱，僅有0.0874%。這與FDI“東密西疏”的空間分布格局相符(圖1)，中西部雖然近年來FDI比重不斷上升，但東部由于集中了我國大部分的FDI，這是拉動IBT發(fā)展的重要力量。同時，也與東部的先天優(yōu)勢有關(guān)。東部地區(qū)人口密集、交通和貿(mào)易發(fā)達(dá)、消費(fèi)潛力巨大，是我國改革開放的前沿地帶，具有較多的優(yōu)惠政策，這是吸引入境商務(wù)游客的重要因素，因?yàn)槿刖成虅?wù)游客中除了外商投資利益相關(guān)者以外還有一部分游客是與貨物貿(mào)易相關(guān)的；而中西部地區(qū)發(fā)展較為滯后，所帶來的入境商務(wù)游客也有限，因此，F(xiàn)DI對IBT的影響形成了東>中>西的地帶分異性，進(jìn)一步證實(shí)IBT的空間選擇性與FDI相關(guān)。ρ的系數(shù)分別為0.8956、0.6383和0.4033，也呈現(xiàn)出東>中>西的地帶差異性，說明IBT的地理溢出效應(yīng)在東部地區(qū)的表現(xiàn)比內(nèi)陸地區(qū)(中西部)更為明顯。這與入境商務(wù)游客的出游特征以及東部地區(qū)發(fā)達(dá)的交通均有關(guān)。入境商務(wù)游客具有四高(學(xué)歷、收入、消費(fèi)和重訪率高)的特征，高重訪率使其“喜新厭舊”而不斷求新求異，因此其多樣化的旅游需求比一般觀光游客表現(xiàn)更為明顯，表現(xiàn)在出游行為上，即：出游目的地不斷向周邊擴(kuò)散。商旅的高重復(fù)性易引發(fā)旅游審美疲勞，而其高消費(fèi)給予其更多的旅游消費(fèi)選擇，因此，在求新求異的動機(jī)驅(qū)動和高度發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)的推動下，入境商務(wù)旅游者不斷向鄰近省區(qū)擴(kuò)散使得IBT表現(xiàn)出一定的地理溢出效應(yīng)。東部地區(qū)由于在IBT和交通發(fā)展方面較中西部更具有優(yōu)勢，因而東部IBT的地理溢出效應(yīng)表現(xiàn)更為明顯。綜上所述，F(xiàn)DI對IBT的影響以及IBT的地理溢出效應(yīng)均呈現(xiàn)出東>中>西的地帶分異性，這與我國三大地帶FDI發(fā)展的態(tài)勢密切相關(guān)，也與IBT的屬性特征相連，也與三大地帶經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展水平相吻合。

四、 結(jié)論和討論

(一) 結(jié)論

本文基于空間計(jì)量視角，運(yùn)用空間自相關(guān)理論和空間計(jì)量模型考察了中國FDI與入境商務(wù)旅游(IBT)之間的空間分布特征和二者的關(guān)系。研究表明：

第一，F(xiàn)DI和IBT呈現(xiàn)出“東密西疏”的不平衡性，并表現(xiàn)出由東到西逐級遞減的空間演變規(guī)律，主要表現(xiàn)在FDI和IBT主要集聚于東部沿海地區(qū)(廣東、福建、江蘇、浙江、山東、天津和遼寧7省區(qū))，中部次之，西部最少(四川除外)；二者的空間演變表明FDI和IBT在全域空間上均形成了“核心—邊緣”模式。FDI和IBT的空間分布對比表明二者具有較好的分布一致性，主要表現(xiàn)在FDI較為集中的東部省區(qū)其IBT亦較為發(fā)達(dá)，吸收FDI較少的西部省區(qū)其IBT的發(fā)展也相應(yīng)滯后。

第二，F(xiàn)DI和IBT均呈現(xiàn)出正的空間相關(guān)性，存在空間集聚趨勢。全局空間自相關(guān)分析表明FDI和IBT均存在空間依賴性。局部空間自相關(guān)辨別了具體的聚集省區(qū)，表明FDI和IBT在空間分布上均呈二元結(jié)構(gòu)，地域分化明顯，形成了“俱樂部”集聚模式；受東西差異和擴(kuò)散效應(yīng)的影響，二者的空間集聚呈現(xiàn)出“部內(nèi)”趨同的現(xiàn)象。

第三，進(jìn)一步的空間計(jì)量模型估計(jì)表明，引入空間依賴顯著提高了模型的解釋力；鄰近地區(qū)IBT的發(fā)展表現(xiàn)出較強(qiáng)的溢出效應(yīng)，F(xiàn)DI對IBT有正向影響。FDI每提高1%，入境商務(wù)游客增加0.3855%，證實(shí)FDI是IBT的重要影響因素。同時，航空旅游交通、住宿接待水平、組織接待、商業(yè)化水平與IBT呈正相關(guān)；旅游資源對IBT無顯著性影響。對比三大地帶模型估計(jì)結(jié)果表明，F(xiàn)DI對IBT的影響以及IBT的地理溢出效應(yīng)均呈現(xiàn)出東>中>西的地帶分異性，這與我國三大地帶FDI發(fā)展的態(tài)勢密切相關(guān)，也與IBT的屬性特征相連，也與三大地帶的經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展水平相吻合。

(二) 討論

有關(guān)FDI與IBT關(guān)系的研究在學(xué)術(shù)界還是個新話題，本文從新經(jīng)濟(jì)地理理論出發(fā)，將空間因素納入到FDI和IBT的分析框架中，顯著提高了模型的解釋力，為FDI與旅游、FDI與IBT的研究提供一個新視角。根據(jù)旅游與貿(mào)易互動關(guān)系理論，旅游和貿(mào)易的互動實(shí)質(zhì)是“人流”和“物流”的互動；本文的研究對象FDI和IBT分別是國際貿(mào)易、入境旅游的重要組成部分，F(xiàn)DI與IBT空間分布的一致性表明“資金流”與“人流”呈伴隨狀態(tài)，從空間視角印證了旅游與貿(mào)易互動關(guān)系理論?？臻g面板模型估計(jì)得出了FDI帶動IBT發(fā)展的結(jié)論，表明“資金流”對“人流”具有拉動作用，這是對旅游貿(mào)易互動理論的補(bǔ)充和拓展。由于篇幅及數(shù)據(jù)獲取等原因，本文只測度了FDI對IBT的直接影響，而尚未討論FDI通過其它因素對IBT的影響，如：FDI通過改善交通、住宿等間接可以提升IBT的服務(wù)水平，F(xiàn)DI通過改善基礎(chǔ)設(shè)施提高商業(yè)化水平進(jìn)而對IBT產(chǎn)生正向影響等，因此，未來的研究應(yīng)該在這方面進(jìn)一步細(xì)化。另外，本研究所采用的空間面板數(shù)據(jù)模型無法揭示各省區(qū)FDI對其IBT的影響，因而無法進(jìn)行微觀比較，因此，對比FDI對IBT影響的空間差異性等問題也有待于深入探討。

我國正處于吸引FDI的穩(wěn)定發(fā)展時期，F(xiàn)DI及其帶來的商務(wù)游客和其它類型的游客(如：觀光型、探親訪友型等)將會持續(xù)增長。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，如何通過吸引FDI和IBT以促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是當(dāng)下急需解決的現(xiàn)實(shí)問題。此既需要學(xué)術(shù)界對FDI和IBT的分布格局、空間關(guān)系及作用機(jī)理開展創(chuàng)新性研究，也需要各地制定出相應(yīng)的吸引FDI和IBT的政策。

首先，加強(qiáng)對中西部地區(qū)吸引FDI和IBT的支持力度，促進(jìn)二者的均衡發(fā)展。在財(cái)政支持方面，應(yīng)該增加對中西部基礎(chǔ)設(shè)施和商務(wù)旅游服務(wù)設(shè)施的投入，增強(qiáng)其FDI吸引力和商務(wù)旅游的服務(wù)能力；在政策支持方面，中西部地區(qū)可以通過制定更具市場競爭力的FDI和商務(wù)旅游優(yōu)惠政策，引導(dǎo)“資金”和“人流”西進(jìn)。其次，應(yīng)充分發(fā)揮“富鄰”的帶動作用。以江蘇和浙江為中心，加強(qiáng)鄰近地區(qū)FDI和IBT的合作與交流，發(fā)揮FDI和IBT的擴(kuò)散效應(yīng)和輻射能力；同時，可以將江蘇、浙江等“富鄰”與甘肅、青海等“窮鄰”聯(lián)結(jié)，形成幫扶團(tuán)隊(duì)，通過“富帶窮”模式縮小地區(qū)差異，帶動落后地區(qū)FDI和IBT的發(fā)展。第三，各地區(qū)應(yīng)依據(jù)經(jīng)濟(jì)和旅游發(fā)展的實(shí)際，制定差異化的FDI和IBT“質(zhì)—量”發(fā)展策略。東部地區(qū)應(yīng)該關(guān)注“質(zhì)”的飛躍，充分利用FDI和IBT所帶來的先進(jìn)技術(shù)和管理理念更新落后的生產(chǎn)方式，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展；西部地區(qū)應(yīng)該注重“量”的提升，依托“一帶一路”戰(zhàn)略，采取統(tǒng)籌規(guī)劃、資源共享和互通有無的協(xié)同控制策略，吸引FDI和IBT有效促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

[1]陳寶良.明代的商貿(mào)旅游[J].中州學(xué)刊,2007(5):155-161.

[2]孫根年.大國優(yōu)勢與中國旅游業(yè)的高速持續(xù)增長[J].旅游學(xué)刊,2008(4):29-34.

[3]胡平.商務(wù)旅游目的地游客滿意度的實(shí)證研究——以上海徐家匯為例[J].旅游科學(xué)，2008(1):29-33.

[4]傅元海，史言信.外商直接投資的旅游服務(wù)出口創(chuàng)造效應(yīng)與區(qū)域差異——基于中國區(qū)域動態(tài)面板的研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2012(3):75-81.

[5]賈蓮蓮，朱竑.商務(wù)旅游研究述評[J].思想戰(zhàn)線，2004(3)：126-130.

[6]BULL A.Australian tourism:effects of foreign investment [J].Tourism management，1990，11(4)：325-331.

[7]TANG S M,SELVANATHAN E A, SELVANATHAN S. The relationship between foreign direct investment and tourism: empirical evidence from China[J]. Tourism economics,2007,13(1):25-39.

[8]CHVE J,GUPTA K,LOCKE S. Supply-side investments: an international analysis of the return and risk relationship in the travel & leisure sector[J]Tourism management，2009,30(5):665-673.

[9]KANTARCI K.Perceptions of foreign investors on the tourism market in central Asia including Kyrgyzstan, Kazakhstan, Uzbekistan,Turkmenistan[J].Tourism management,2007(28):820-829.

[10]蔣才芳，陳收.旅游外匯收入、FDI與國內(nèi)生產(chǎn)總值的協(xié)整分析[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版)，2010(4):78-83.

[11]高明.中國入境旅游規(guī)模與“外國直接投資”依賴[J].旅游論壇，2011(1)：44-50.

[12]向延平，蔣才芳.旅游外匯收入、FDI和GDP關(guān)系的脈沖響應(yīng)分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2013(5)：896-902.

[13]雷晚蓉.外商直接投資對旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響分析[J].湖北社會科學(xué)，2011(9):78-80.

[14]郭栩東，武春友.外商直接投資與旅游業(yè)競爭力的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2011(7):73-77.

[15]王劍．外商直接投資區(qū)域分布的決定因素——基于空間計(jì)量學(xué)的實(shí)證研究[J]．經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2004(5):116-125．

[16]史衛(wèi)，楊海生.官員交流與FDI區(qū)位選擇——基于省際區(qū)域FDI的空間計(jì)量分析[J].社會科學(xué)戰(zhàn)線，2010(11)：35-43.

[17]唐瀾,吳晉峰,王金瑩,等.中國入境商務(wù)旅游流空間分布特征及流動規(guī)律研究[J].經(jīng)濟(jì)地理,2012(9):149-155.

[18]程開明,莊燕杰.城市體系位序—規(guī)模特征的空間計(jì)量分析——以中部地區(qū)地級以上城市為例[J].地理科學(xué)，2012(8):905-912.

[19]孫根年,張毓,薛佳.資源—區(qū)位—貿(mào)易三大因素對日本游客入境旅游目的地選擇的影響[J].地理研究,2011(6):1032-1043.

[20] DERUDDER B, BEAVERSTOCK J V, FAULCONBRIDGE J R, et al.You are the way you fly: on the association between business travel and business class travel [J].Journal of transport geography, 2011, 19(4):997-1000.

[21]程葉青,王哲野,張守志,等.中國能源消費(fèi)碳排放強(qiáng)度及其影響因素的空間計(jì)量[J].地理學(xué)報(bào)，2013(10):1418-1431.

[22]ANSELIN L, FLORAX R J G M, REY S J.Econometrics for spatial models: recent advances[M]. Berlin: Advances in spatial econometrics, 2004:1-25.

[23]包富華,陳瑛.FDI與入境商務(wù)旅游的關(guān)系研究——以北京、上海、廣州為例[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2016(4):80-86.

(責(zé)任編輯 韓玉志)

Impact of FDI on Inbound Business Tourism——Empirical Research Based on Spatial Econometrics

BAO Fu-hua1,2

(1.College of Economics and Management, Xianyang Normal University, Xianyang 712000, China; 2.College of Tourism and Environmental Sciences, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119, China)

This paper studies the spatial distribution features of FDI and Inbound Business Tourism (IBT) in China, as well as the relationship between them using the spatial autocorrelation model and spatial panel econometric model. The research shows that FDI and IBT are consistent in spatial distribution which is in the core-edge mode. Both of FDI and IBT show a positive spatial correlation. LISA charts shows that the two are in the two element distribution structure，forming a “club” gathering model and presents the phenomenon of “inside” convergence. The spatial econometric model estimation shows that the development of IBT in adjacent areas has a strong spillover effect and FDI has positive effect on IBT. IBT grows by 0.3855% with every 1% growth in FDI. The comparative analysis of the three regions shows that the effects of FDI on IBT and geographical spillover effects of IBT are as follows: East> Middle> West.

FDI; inbound business tourism; spatial econometric

2017-01-20

國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“中國對美國直接投資的空間演化機(jī)理與區(qū)位選擇研究”(41671118)；國家旅游局“萬名旅游英才”研究型英才培養(yǎng)項(xiàng)目“FDI與我國入境商務(wù)旅游的空間關(guān)系研究”(WMYC20151058)；陜西省普通高等學(xué)校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目資助(0602)

包富華，女，咸陽師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師，陜西師范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院博士研究生，主要從事全球化與旅游發(fā)展研究。

F590

A

1009-1505(2017)02-0090-10

10.14134/j.cnki.cn33-1337/c.2017.02.010