楊洋 陳艷 熊洛奕 羅明志 邱一崎

[摘? ? 要]入境旅游在旅游發(fā)展中具有重要戰(zhàn)略地位，而我國(guó)入境旅游發(fā)展相對(duì)滯后，甚至影響到我國(guó)服務(wù)貿(mào)易的高質(zhì)量發(fā)展。旅游具有異地性特征，現(xiàn)有研究往往從文化距離、行政距離、地理距離或經(jīng)濟(jì)距離等單一距離開(kāi)展研究。然而，多種距離同時(shí)影響游客決策，單一距離模型降低了距離因素的解釋力，同時(shí)納入模型又會(huì)造成共線性問(wèn)題，導(dǎo)致現(xiàn)有研究結(jié)論間存在矛盾，阻礙理論發(fā)展與應(yīng)用。Ghemawat提出的國(guó)家距離框架基于多種距離形成評(píng)價(jià)總體國(guó)家距離的綜合國(guó)家距離，得到普遍認(rèn)可。文章基于國(guó)家距離框架，整合來(lái)自世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)、霍夫斯泰德文化維度官方數(shù)據(jù)、雙邊地理距離數(shù)據(jù)庫(kù)、世界經(jīng)濟(jì)論壇等相關(guān)數(shù)據(jù)，形成2006—2018年我國(guó)55個(gè)客源國(guó)入境旅游的平衡面板數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析了綜合國(guó)家距離對(duì)入境游客量的主效應(yīng)、非線性影響，以及客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率的調(diào)節(jié)作用，得到如下結(jié)論：（1）綜合國(guó)家距離是影響我國(guó)入境游客量的顯著變量，距離對(duì)入境游的影響是文化距離、行政距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離的復(fù)合效應(yīng);（2）綜合國(guó)家距離與入境游客量之間呈正U形關(guān)系，綜合國(guó)家距離可以是入境旅游的阻礙因素，也可以是促進(jìn)因素，入境游客量隨著綜合國(guó)家距離增加而先減少后增加;（3）客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率沒(méi)有弱化綜合國(guó)家距離的影響，反而產(chǎn)生極化作用，極化了綜合國(guó)家距離在拐點(diǎn)左側(cè)的負(fù)影響和在拐點(diǎn)右側(cè)的正影響。以上發(fā)現(xiàn)的主要價(jià)值為：（1）增進(jìn)了對(duì)距離因素在國(guó)際旅游中作用的理解，提出影響入境游客量的綜合國(guó)家距離變量;（2）識(shí)別出綜合國(guó)家距離與入境游客量呈現(xiàn)正U形關(guān)系，證實(shí)綜合國(guó)家距離是細(xì)分客源國(guó)市場(chǎng)的新變量;（3）揭示出客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率對(duì)綜合國(guó)家距離產(chǎn)生的極化效應(yīng)，突出了我國(guó)采用互聯(lián)網(wǎng)傳播目的地形象的必要性和重要性。

[關(guān)鍵詞]綜合國(guó)家距離;國(guó)家距離框架;入境旅游;互聯(lián)網(wǎng)使用率;極化效應(yīng)

[中圖分類(lèi)號(hào)]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1002-5006（2022）02-0062-14

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2022.02.011

引言

入境旅游一直備受重視[1]，能拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、促進(jìn)文化傳播，在旅游發(fā)展中具有重要戰(zhàn)略地位[2]。國(guó)際旅游增長(zhǎng)將使發(fā)展中國(guó)家受益[3]。然而相較于出境游客增速，我國(guó)入境游客增長(zhǎng)較為滯后，2019年入境游客人次比2007年僅增長(zhǎng)10.19%，同期出境游客人次增長(zhǎng)313.17%1。另外，我國(guó)旅游貿(mào)易逆差2000億美元，入境游發(fā)展停滯甚至將使我國(guó)從貿(mào)易順差國(guó)家變成貿(mào)易逆差國(guó)家1。降低旅游服務(wù)貿(mào)易逆差已關(guān)系到我國(guó)服務(wù)貿(mào)易的高質(zhì)量發(fā)展[4]。因此，擴(kuò)大入境游規(guī)模，不僅有利于擴(kuò)大我國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)規(guī)模，也有助于優(yōu)化我國(guó)服務(wù)貿(mào)易的結(jié)構(gòu)。發(fā)展入境旅游的關(guān)鍵是科學(xué)選擇重點(diǎn)客源國(guó)市場(chǎng)[5]，而擴(kuò)張國(guó)際市場(chǎng)的主要困難源于距離導(dǎo)致的文化、地理、行政和經(jīng)濟(jì)等方面的差異[6]。異地性是旅游的基本特征，決定了距離是影響游客量的關(guān)鍵變量[7]。旅游者對(duì)距離的感知不僅會(huì)影響旅游者對(duì)旅游目的地的認(rèn)知行為和意向形成，還會(huì)影響出游決策[8]?，F(xiàn)有研究主要從文化距離、地理距離、經(jīng)濟(jì)距離等方面分析了距離因素對(duì)入境旅游的影響，但研究結(jié)論并不一致。有學(xué)者認(rèn)為，文化距離負(fù)向影響入境游[9];有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，文化差異能吸引游客[10];有學(xué)者認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)距離能促進(jìn)入境游發(fā)展[11-12];也有學(xué)者證明經(jīng)濟(jì)距離阻礙游客出游[13]。

上述研究結(jié)論間的不一致，可能是由距離因素的以下特征導(dǎo)致的。首先，各類(lèi)距離同時(shí)影響游客目的地選擇，單一距離不能完全涵蓋距離因素的解釋力;第二，各類(lèi)距離間存在相關(guān)性，分析單一距離會(huì)導(dǎo)致變量遺漏問(wèn)題，產(chǎn)生系數(shù)的有偏估計(jì);第三，各類(lèi)距離變量的屬性存在差異，文化距離和地理距離是不隨時(shí)間變化變量，行政距離和經(jīng)濟(jì)距離是隨時(shí)間變化變量，同時(shí)分析時(shí)的模型較為復(fù)雜，并且數(shù)據(jù)結(jié)果難以解釋。因此，采用綜合距離是解決上述局限的有益嘗試。此外，從研究結(jié)論的現(xiàn)實(shí)意義來(lái)看，采用單一距離細(xì)分客源國(guó)市場(chǎng)，會(huì)因影響距離的因素涵蓋不全而減弱細(xì)分指標(biāo)的有用性;采用多類(lèi)距離同時(shí)細(xì)分客源國(guó)市場(chǎng)，又會(huì)因細(xì)分市場(chǎng)過(guò)多而增加市場(chǎng)細(xì)分的復(fù)雜性。因此，綜合國(guó)家距離有利于探索其與入境旅游的關(guān)系形態(tài)，解決研究結(jié)論間的不一致問(wèn)題，還可以提出簡(jiǎn)便有效的距離指標(biāo)來(lái)細(xì)分客源國(guó)市場(chǎng)。

為此，本文在入境游領(lǐng)域引入Ghemawat提出的綜合國(guó)家距離框架（cultural， administrative， geographic and economic， GAGE）[6]，計(jì)算客源國(guó)與我國(guó)的綜合國(guó)家距離，并分析其對(duì)入境旅游的影響。綜合國(guó)家距離是多維變量[6，14]，有助于解決單一距離的研究結(jié)論不能涵蓋距離對(duì)旅游決策影響的問(wèn)題[15]。CAGE距離框架是被廣泛采用的國(guó)家距離的綜合分析框架，包含文化距離、行政距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離4個(gè)維度[6]，已在多個(gè)領(lǐng)域被證明是分析國(guó)家間距離影響的有效框架[16]。本文借鑒現(xiàn)有研究，采用馬氏距離公式計(jì)算出綜合國(guó)家距離，進(jìn)而分析其與入境游客量的關(guān)系。同時(shí)，旅游業(yè)作為服務(wù)業(yè)及信息密集型產(chǎn)業(yè)，對(duì)信息有著強(qiáng)烈的需求，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對(duì)旅游業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要[17]?；ヂ?lián)網(wǎng)為世界互聯(lián)提供了信息流通平臺(tái)[18]，Yang等發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用率能夠負(fù)向調(diào)節(jié)文化距離對(duì)旅游流的負(fù)向影響[19]。那么，客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率是否弱化綜合國(guó)家距離的影響？為回答這一問(wèn)題，本文進(jìn)一步分析客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率的調(diào)節(jié)作用。

綜上，各類(lèi)距離因素同時(shí)影響游客決策，而單一距離并不能涵蓋距離因素對(duì)旅游決策的影響[20]。從距離因素特征來(lái)看，僅采用單一距離建模，可能在理論上導(dǎo)致研究結(jié)論間的矛盾，實(shí)踐上減弱市場(chǎng)細(xì)分指標(biāo)的有效性。為解決上述問(wèn)題，本文整合來(lái)自世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)、霍夫斯泰德文化維度官方數(shù)據(jù)、雙邊地理距離數(shù)據(jù)庫(kù)、世界經(jīng)濟(jì)論壇等相關(guān)數(shù)據(jù)，基于Ghemawat的綜合國(guó)家距離框架[6]，采用馬氏距離計(jì)算出綜合國(guó)家距離，研究綜合國(guó)家距離對(duì)我國(guó)入境游的影響，并分析客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率的調(diào)節(jié)作用。本文結(jié)論有助于緩解現(xiàn)有文獻(xiàn)間的結(jié)論矛盾，有利于完善客源國(guó)市場(chǎng)的細(xì)分指標(biāo)，還突出我國(guó)采用互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)目的地形象的必要性和重要性。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 距離因素對(duì)旅游的影響

異地性是旅游的基本特征，決定了距離是影響游客量的關(guān)鍵變量[7]。旅游者對(duì)距離的感知不僅會(huì)影響旅游者對(duì)旅游目的地的認(rèn)知行為和意向形成，還會(huì)影響出游決策[8]。特別是對(duì)于國(guó)際旅游而言，文化距離、行政距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離等方面的障礙是擴(kuò)張國(guó)際旅游的主要困難[6]，使得科學(xué)選擇重點(diǎn)客源國(guó)市場(chǎng)成為發(fā)展入境旅游的關(guān)鍵[5]。梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)從地理距離、文化距離、經(jīng)濟(jì)距離、政治距離、社會(huì)距離、心理距離等方面探討了距離與入境游之間的關(guān)系，但研究結(jié)論存在矛盾。有學(xué)者認(rèn)為文化距離負(fù)向影響入境游[9]，也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)文化差異能吸引游客[10];有學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)距離能促進(jìn)入境游發(fā)展[11-12]，也有學(xué)者證明經(jīng)濟(jì)距離阻礙游客出游[13]。同時(shí)，單一距離并不能涵蓋距離因素對(duì)旅游決策的影響[15]，需要采用綜合距離進(jìn)一步開(kāi)展研究。

地理距離是入境游研究的核心變量，盡管衡 量方式有所差異，地理距離阻礙游客出游是普遍共識(shí)[21-22]。早期入境游研究多從地理學(xué)視角出發(fā)，地理距離被視作影響入境游的核心變量，通常用球面距離、航空距離等來(lái)衡量。例如Fourie和Johan收集了200多個(gè)國(guó)家20年來(lái)的跨境旅游流量數(shù)據(jù)，證實(shí)地理距離對(duì)旅游流有負(fù)向影響[23]。Karaman以土耳其為研究對(duì)象，也指出地理距離負(fù)向影響游客量[24]。

文化距離對(duì)入境游的影響從20世紀(jì)末期開(kāi)始得到重視，逐漸成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。然而，文化距離相關(guān)研究結(jié)論存在矛盾，出現(xiàn)“文化距離悖論”現(xiàn)象。有學(xué)者認(rèn)為與母國(guó)文化距離較大的目的地有利于吸引旅游者[10，25];也有學(xué)者認(rèn)為與母國(guó)文化距離越小的目的地越容易被游客選擇[9，23]。這是因?yàn)槲幕町惣饶芪慰?，但同時(shí)也會(huì)增加出游風(fēng)險(xiǎn)。為解決以上矛盾，周玲強(qiáng)和畢娟從個(gè)體和國(guó)家兩個(gè)層面入手，證實(shí)文化距離與入境游之間存在倒U形關(guān)系[26];Yang等證實(shí)文化距離與國(guó)際旅游流存在非線性關(guān)系[19];Noppadol等以香港為案例地，提出新的文化距離測(cè)量方法，采用交叉驗(yàn)證法證實(shí)了文化距離與入境游客量之間存在非線性關(guān)系[27]。上述差異可能是因?yàn)槲幕嚯x的影響跟游客的文化背景有關(guān)，不同文化背景的游客的目的地偏好存在差異[28]。

社會(huì)距離也被用以解釋距離因素對(duì)旅游的影響。社會(huì)距離可以衡量異質(zhì)性群體心理和行為兩方面的親疏程度，常采用問(wèn)卷調(diào)查法、行為實(shí)驗(yàn)法和訪談法測(cè)量，受到社會(huì)制度、經(jīng)濟(jì)、文化和心理因素等多方面的影響[29]。社會(huì)距離也被用來(lái)比較旅游者和目的地居民之間的差異大小[8]。國(guó)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)，社會(huì)距離會(huì)負(fù)向影響游客的目的地選擇[30];國(guó)內(nèi)學(xué)者宋鵬燕等以中國(guó)大學(xué)生為調(diào)查對(duì)象，測(cè)量他們與不同國(guó)家居民之間的社會(huì)距離，研究結(jié)論也與上述觀點(diǎn)一致[29]。

其他距離因素還包括行政距離、經(jīng)濟(jì)距離和心理距離等。就行政距離而言，行政距離是近期學(xué)界較為關(guān)注的距離因素，顯著影響旅游活動(dòng)[31]。就經(jīng)濟(jì)距離而言，有學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)距離增加購(gòu)物動(dòng)機(jī)[11]，激發(fā)旅游意愿[12]，即經(jīng)濟(jì)距離促進(jìn)旅游;也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)距離越小的國(guó)家，雙邊貿(mào)易活動(dòng)更為頻繁，帶動(dòng)了商務(wù)旅游的發(fā)展[13]，即經(jīng)濟(jì)距離阻礙旅游。就心理距離而言，有學(xué)者探索了其對(duì)于出游決策的影響，發(fā)現(xiàn)游客傾向于前往與自己國(guó)家心理距離更小的目的地，因?yàn)檫@減少了感知不確定[32]。

總體而言，現(xiàn)有研究主要從單一距離角度研究距離對(duì)旅游的影響，但是研究結(jié)論間存在矛盾。這可能是由距離因素的如下特征導(dǎo)致的。首先，各類(lèi)距離間存在相關(guān)性，分析單一距離可以規(guī)避多重共線性問(wèn)題，但導(dǎo)致遺漏變量問(wèn)題，產(chǎn)生系數(shù)的有偏估計(jì);其次，各類(lèi)距離的變量屬性存在差異，文化距離和地理距離是不隨時(shí)間變化變量，行政距離和經(jīng)濟(jì)距離是隨時(shí)間變化變量，難以采用簡(jiǎn)單的模型統(tǒng)計(jì)，同時(shí)準(zhǔn)確估計(jì)它們對(duì)入境游客量的影響，同時(shí)分析時(shí)的模型較為復(fù)雜，并且數(shù)據(jù)結(jié)果難以解釋?zhuān)蚨F(xiàn)有研究以單一距離為主。然而，各類(lèi)距離同時(shí)影響游客目的地選擇，僅分析單一距離會(huì)降低距離對(duì)游客量的解釋力。因此，采用綜合距離分析距離因素對(duì)入境旅游的影響，可以更全面地理解距離與入境旅游的關(guān)系，破解現(xiàn)有研究結(jié)論間的矛盾困局。

1.2 綜合國(guó)家距離框架：CAGE

Beckerman首次在貿(mào)易研究領(lǐng)域提出綜合國(guó)家距離，指出企業(yè)更可能與綜合國(guó)家距離較小的商家完成交易[33]。在國(guó)際管理領(lǐng)域，Ghemawat提出的 CAGE距離框架包含更為廣泛的距離因素，識(shí)別潛在市場(chǎng)與現(xiàn)有市場(chǎng)之間可能存在的距離，以科學(xué)識(shí)別全球擴(kuò)張中的市場(chǎng)機(jī)會(huì)[6]。也即，綜合國(guó)家距離被認(rèn)為是兩國(guó)間距離的綜合變量[6，14]，能夠較好地涵蓋多種距離的復(fù)合作用。CAGE距離框架采用國(guó)家層面宏觀數(shù)據(jù)測(cè)量綜合國(guó)家距離，學(xué)者們往往根據(jù)研究問(wèn)題的特征采用略有差異的指標(biāo)測(cè)量綜合國(guó)家距離。在旅游領(lǐng)域，Li和Katsumata采用CAGE距離框架分析了綜合國(guó)家距離對(duì)旅游紀(jì)念品購(gòu)買(mǎi)意愿的影響，采用Hofstede文化價(jià)值觀計(jì)算文化距離，采用航空時(shí)間計(jì)算地理距離，采用全球治理指數(shù)計(jì)算行政距離，采用人均GDP計(jì)算經(jīng)濟(jì)距離，發(fā)現(xiàn)存在影響紀(jì)念品購(gòu)買(mǎi)意愿的最優(yōu)距離[34]。

CAGE距離框架包括文化距離、行政距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離等4類(lèi)距離，得到學(xué)界普遍認(rèn)可[34]。文化距離評(píng)價(jià)國(guó)家間語(yǔ)言、宗教、種族、社會(huì)風(fēng)俗等方面的差異，影響消費(fèi)者產(chǎn)品偏好;行政距離評(píng)價(jià)法律體系、政治環(huán)境、貿(mào)易聯(lián)盟等方面的差異;地理距離評(píng)價(jià)國(guó)家間物理距離、流通成本、交通密度、溝通網(wǎng)絡(luò)等方面的差異;經(jīng)濟(jì)距離評(píng)價(jià)國(guó)家間收入水平、勞動(dòng)成本、經(jīng)濟(jì)或市場(chǎng)規(guī)模、人口構(gòu)成、人均GDP等方面的差異。由此可見(jiàn)，CAGE距離框架能夠較好地將隨時(shí)間變化變量（如經(jīng)濟(jì)距離）和不隨時(shí)間變化變量（如地理距離）納入統(tǒng)一分析框架，降低了分析難度。Dinner等學(xué)者采用的沒(méi)有過(guò)多假設(shè)約束的馬氏距離計(jì)算綜合國(guó)家距離[35]。計(jì)算公式為[DISab=Ia-IbTS-1Ia-Ib]，[DISab]表示國(guó)家a和國(guó)家b的綜合國(guó)家距離;Ia是一個(gè)m′1的向量，包含國(guó)家a在m個(gè)維度上的得分;S是m個(gè)維度得分的方差協(xié)方差矩陣。

因此，CAGE距離框架能夠反映多種距離的復(fù)合影響，增強(qiáng)距離對(duì)入境旅游的解釋力，規(guī)避同時(shí)分析多種距離而產(chǎn)生的共線性問(wèn)題。另外，綜合國(guó)家距離可以作為細(xì)分客源國(guó)市場(chǎng)的距離指標(biāo)，降低同時(shí)采用多種距離細(xì)分客源國(guó)市場(chǎng)的復(fù)雜性。綜上，綜合國(guó)家距離是多種距離的復(fù)合變量，可能對(duì)入境游客量產(chǎn)生非線性影響，因此，本文在分析綜合國(guó)家距離的影響時(shí)增加估計(jì)綜合國(guó)家距離二次項(xiàng)的影響。

1.3 互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)旅游的影響

異地性會(huì)產(chǎn)生信息不對(duì)稱(chēng)，影響游客的目的地選擇，而互聯(lián)網(wǎng)使用正在改變異地性的影響?；ヂ?lián)網(wǎng)為世界互聯(lián)提供了信息流通平臺(tái)[18]，促進(jìn)了國(guó)家間的信息交流，可能會(huì)調(diào)節(jié)綜合國(guó)家距離的影響。旅游業(yè)作為服務(wù)業(yè)及信息密集型產(chǎn)業(yè)，對(duì)信息有著強(qiáng)烈的需求，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對(duì)旅游業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要[17]。Xiang等通過(guò)對(duì)美國(guó)旅游者的互聯(lián)網(wǎng)適應(yīng)狀況調(diào)查發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及改變了旅游者信息搜索和旅游策劃行為，使旅游者可以隨時(shí)獲取信息，并分享自己的旅行體驗(yàn)[36]?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及為旅游產(chǎn)品交易提供平臺(tái)，豐富且及時(shí)的信息能夠提升旅游者出行意愿，對(duì)旅游者行為有重要影響[37]。已有研究證實(shí)，互聯(lián)網(wǎng)使用率促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展[38-39]。Adeola等發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用率與旅游業(yè)之間存在U形關(guān)系[40]。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)還能調(diào)節(jié)距離的影響，可以幫助旅游者克服語(yǔ)言障礙和文化障礙[41]，如Yang等發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用率能夠負(fù)向調(diào)節(jié)文化距離對(duì)旅游流的負(fù)向影響[42]。

盡管如此，互聯(lián)網(wǎng)可能是一把雙刃劍，既可能弱化綜合國(guó)家距離的影響，也可能極化綜合國(guó)家距離的影響。一方面，互聯(lián)網(wǎng)可以讓旅游者提前了解目的地的相關(guān)信息，便于更新目的地知識(shí)，減少旅游者的文化陌生感，從而弱化距離帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)感知[43];另一方面，互聯(lián)網(wǎng)還能使個(gè)體更容易找到立場(chǎng)相同群體進(jìn)而遠(yuǎn)離立場(chǎng)不同群體，出現(xiàn)“繭房”現(xiàn)象[44]，強(qiáng)化游客對(duì)目的地的現(xiàn)有知識(shí)，從而強(qiáng)化距離帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)感知?；ヂ?lián)網(wǎng)能通過(guò)便利信息溝通減少距離因素產(chǎn)生的障礙已成為共識(shí)，本文不再深入探討。本文重點(diǎn)分析互聯(lián)網(wǎng)可能導(dǎo)致的綜合國(guó)家距離的極化現(xiàn)象。群體極化現(xiàn)象指觀點(diǎn)經(jīng)由群體討論之后所形成的群體態(tài)度，往往比討論之前群體成員個(gè)人態(tài)度的平均值更趨向極端化的現(xiàn)象[45]。Sunstein系統(tǒng)闡述了群體極化理論，認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)刺激了群體極化，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)個(gè)體用戶往往會(huì)尋找與自己政治環(huán)境立場(chǎng)相同的群體，而遠(yuǎn)離那些與自己意識(shí)形態(tài)不同的群體[44]。Yardi等發(fā)現(xiàn)，以Twitter為代表的社交網(wǎng)絡(luò)存在普遍的群體極化現(xiàn)象[46]。這是因?yàn)椋ヂ?lián)網(wǎng)的虛擬性和匿名性會(huì)放大群體極化現(xiàn)象[47]。同樣，新冠疫情伊始，我國(guó)面臨著冰火兩重天似的國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)極化現(xiàn)象已對(duì)我國(guó)目的地形象產(chǎn)生了重要影響，其背后機(jī)理卻鮮有探討。因此，本文通過(guò)引入客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率作為調(diào)節(jié)變量，來(lái)回答互聯(lián)網(wǎng)使用是弱化還是極化距離對(duì)入境游客量的影響。

綜上，距離是旅游研究中的關(guān)鍵變量，現(xiàn)有研究主要從地理距離、文化距離、經(jīng)濟(jì)距離、政治距離、社會(huì)距離和心理距離等角度研究距離對(duì)旅游的影響，其結(jié)論并不一致，產(chǎn)生應(yīng)用障礙。這可能是因?yàn)榫嚯x因素的影響具有同時(shí)性、相關(guān)性和量綱差異性等特點(diǎn)。盡管從單一距離分析能夠增進(jìn)知識(shí)積累，但決定游客目的地選擇的是多種距離的綜合效果[48-49]。采用Ghemawat提出的CAGE框架通過(guò)評(píng)價(jià)綜合國(guó)家距離，識(shí)別全球擴(kuò)張中的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，有助于有效緩解現(xiàn)有研究結(jié)論間的矛盾。因此，本文基于CAGE距離框架采用馬氏距離計(jì)算得出綜合國(guó)家距離，分析其對(duì)我國(guó)入境游的影響，并分析客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率的調(diào)節(jié)作用。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇

限于數(shù)據(jù)可得性，本文收集到2006—2018年我國(guó)55個(gè)客源國(guó)的相關(guān)數(shù)據(jù)，形成平衡面板數(shù)據(jù)?？驮磭?guó)包括日本、韓國(guó)、馬來(lái)西亞、菲律賓、新加坡、美國(guó)、加拿大、墨西哥、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、俄羅斯、阿根廷、巴西、智利、澳大利亞、新西蘭、摩洛哥等國(guó)，占我國(guó)入境游客量的90%，覆蓋大多數(shù)游客的來(lái)源國(guó)。

2.2 模型、變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文重點(diǎn)研究綜合國(guó)家距離對(duì)我國(guó)入境旅游量的影響。國(guó)家間的子距離存在相關(guān)性，且方差較大，本文借鑒Dinner等學(xué)者采用的沒(méi)有過(guò)多假設(shè)約束的馬氏距離計(jì)算綜合國(guó)家距離，用DIS表示[35]。綜合國(guó)家距離計(jì)算公式為[DISab=Ia-IbTS-1Ia-Ib]，[DISab]表示國(guó)家a和國(guó)家b的綜合國(guó)家距離;Ia是一個(gè)m′1的向量，包含國(guó)家a在m個(gè)維度上（文化、行政、地理和經(jīng)濟(jì)維度）的得分;S是m個(gè)維度得分的方差協(xié)方差矩陣;T表示轉(zhuǎn)置。

本文將采用馬氏距離計(jì)算得出的綜合國(guó)家距離與文化距離、行政距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離進(jìn)行相關(guān)分析。如表1所示，綜合國(guó)家距離與文化距離、行政距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離均顯著正相關(guān)，與文化距離的相關(guān)程度最大（相關(guān)系數(shù)為0.54），其次是行政距離（相關(guān)系數(shù)為0.50），然后是經(jīng)濟(jì)距離（相關(guān)系數(shù)為0.42），最后是地理距離（相關(guān)系數(shù)為0.37）;同時(shí)，4類(lèi)距離之間也顯著相關(guān)。距離間相關(guān)性較高，使得同時(shí)估計(jì)4類(lèi)距離對(duì)入境游客量的影響存在共線性問(wèn)題，造成最小二乘估計(jì)（ordinary least square， OLS）系數(shù)有偏;僅估計(jì)單一距離的作用又會(huì)忽視其他距離的影響，降低距離對(duì)游客量的解釋力。同時(shí)，文化距離和地理距離是不隨時(shí)間變化變量，行政距離和經(jīng)濟(jì)距離是隨時(shí)間變化變量，難以采用簡(jiǎn)單的模型統(tǒng)計(jì)同時(shí)準(zhǔn)確估計(jì)它們對(duì)入境游客量的影響。綜上，借鑒CAGE距離框架計(jì)算綜合國(guó)家距離，可采用相對(duì)簡(jiǎn)便的固定效應(yīng)模型同時(shí)分析4類(lèi)距離的復(fù)合影響，提升距離對(duì)入境游客量的解釋力，形成客源國(guó)市場(chǎng)細(xì)分的新指標(biāo)。

由圖1可見(jiàn)，我國(guó)與主要國(guó)家的綜合國(guó)家距離并非穩(wěn)定不變，且存在國(guó)別差異。從距離大小來(lái)看，日本與我國(guó)地理和文化距離較近，但綜合國(guó)家距離大于與我國(guó)地理和文化距離較遠(yuǎn)的德國(guó);從距離波動(dòng)來(lái)看，我國(guó)與美國(guó)、日本、英國(guó)的綜合國(guó)家距離波動(dòng)較大，與韓國(guó)、法國(guó)、德國(guó)的綜合國(guó)家距離波動(dòng)相對(duì)較小。這反映了近年來(lái)我國(guó)與主要國(guó)家的外交關(guān)系和經(jīng)貿(mào)關(guān)系的情況及其變動(dòng)，因此，采用單一距離、忽略多種距離的復(fù)合影響，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果不穩(wěn)定或難以解釋。結(jié)合各類(lèi)距離間的相關(guān)性、綜合國(guó)家距離差異性和波動(dòng)性，本文認(rèn)為與單一距離相比，綜合國(guó)家距離能夠更全面、更動(dòng)態(tài)地刻畫(huà)非慣常環(huán)境對(duì)國(guó)際旅游的影響。

衡量入境旅游需求最常用的指標(biāo)是入境旅游人數(shù)和入境旅游收入。然而，由于入境旅游收入數(shù)據(jù)未區(qū)分具體客源國(guó)，同時(shí)入境旅游人數(shù)被重復(fù)記錄的幾率較低，能較好地反映入境旅游情況，因此，本文采用世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)中的包括休閑旅游和商務(wù)旅游游客人數(shù)的中國(guó)入境旅游人數(shù)衡量入境旅游需求。根據(jù)旅游需求理論，國(guó)際旅游需求的影響因素包括：旅游者收入、旅游價(jià)格、營(yíng)銷(xiāo)手段、政策與特殊事件等[50]。Lim梳理1961—1994年期間的文獻(xiàn)，總結(jié)出影響國(guó)際旅游需求的因素還有人口屬性、旅游成本、旅游吸引力等[51]。為剔除其他變量的干擾，本文將客源國(guó)人口數(shù)量、人均GDP、對(duì)目的地國(guó)的貿(mào)易依賴(lài)等客源國(guó)因素，以及目的地國(guó)價(jià)格水平、人均GDP等目的地國(guó)因素作為控制變量。由于Hausman檢驗(yàn)支持固定效應(yīng)模型，不隨時(shí)間變動(dòng)的干擾變量影響會(huì)被模型排除，因此，本文研究模型未顯性納入不隨時(shí)間變化的變量。人口和收入因素顯著影響旅游消費(fèi)水平[52]，本文控制客源國(guó)人口數(shù)量和人均GDP，分別用POP和GDP表示。目的地價(jià)格水平和匯率水平影響目的地選擇[50]，本文采用世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)中根據(jù)匯率水平調(diào)整的價(jià)格指數(shù)，用PRICE表示。計(jì)算公式為PRICEcn=（CPIcn/ERcn）/（CPIi/ERi）;CPIcn和ERcn表示中國(guó)的價(jià)格指數(shù)和匯率水平，CPIi/ERi表示客源國(guó)的價(jià)格指數(shù)和匯率水平。旅游環(huán)境發(fā)展水平顯著影響目的地選擇[53]，中國(guó)經(jīng)歷長(zhǎng)期高速發(fā)展，旅游相關(guān)軟硬件水平得到大幅改善，本文采用中國(guó)人均GDP控制旅游環(huán)境改善對(duì)入境游客量的影響，用GDP_CHN表示。雙邊貿(mào)易會(huì)影響雙邊旅游，本文通過(guò)控制貿(mào)易相互依存度[54]，計(jì)算方式為客源國(guó)從目的地國(guó)的進(jìn)口貿(mào)易額與客源國(guó)GDP的比值來(lái)衡量，用TRADE表示。鑒于重大事件影響旅游目的地選擇，由于面板模型會(huì)同時(shí)估計(jì)不同截面和時(shí)間的影響，因此，本文額外控制國(guó)際特別重大影響事件的年份。2008年的世界金融危機(jī)對(duì)入境游客收入產(chǎn)生重大影響，發(fā)生在數(shù)據(jù)期間內(nèi)?？紤]其影響的延續(xù)性，本文同時(shí)增加控制2008年和2009年的影響。為了佐證控制的恰當(dāng)性，在模型M8中增加控制2012年，分別用YEAR2008、YEAR2009和YEAR2012表示。為了剔除變量量綱差異的干擾，本文對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。本文在模型中同時(shí)加入對(duì)數(shù)變換后的綜合國(guó)家距離的二次項(xiàng)，表示為In（DIS）2。如上文所述，客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率可能調(diào)節(jié)綜合國(guó)家距離的影響，因而本文將客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率與綜合國(guó)家距離的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)的交互項(xiàng)納入模型，表示為lnDIS×lnINTERNET和（lnDIS）2×lnINTERNET。最終模型公式如下：

[lnTourism=α0+β1lnDISit+β2（lnDISit）2+β3lnPOPit+β4GDPit+β5PRICEit+β6TRADEit+β7CDP_CHNt+β8YEAR2008+β9YEAR2009+β10YEAR2012+β11lnDISit×lnINTERNET+β12（lnDISit）2×lnINTERNET+ε]

3 研究過(guò)程

3.1 變量描述

表2為變量描述統(tǒng)計(jì)，其數(shù)據(jù)均來(lái)源于權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)，或根據(jù)權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)計(jì)算而得。

3.2 模型檢驗(yàn)與估計(jì)方法選擇

本文研究數(shù)據(jù)為我國(guó)與55個(gè)客源國(guó)2006—2018年的面板數(shù)據(jù)，適合面板模型。面板模型包含不變系數(shù)模型、變截距模型、變系數(shù)模型3類(lèi)[55]，本文重點(diǎn)并不在于各個(gè)客源國(guó)之間的差異，而在于綜合國(guó)家距離的影響，宜采用固定效應(yīng)模型[56]。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果也支持采用固定效應(yīng)模型。

3.3 綜合國(guó)家距離對(duì)我國(guó)入境游客量的影響

為了細(xì)致分析變量間關(guān)系，本文逐步納入各類(lèi)變量，具體數(shù)據(jù)分析結(jié)果請(qǐng)見(jiàn)表3。M1分析控制變量的影響，檢驗(yàn)控制變量選擇的合理性; M2至M5分析綜合國(guó)家距離（DIS）的主效應(yīng)，分析綜合國(guó)家距離一次項(xiàng)和二次項(xiàng)的影響; M6和M7分析客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率（INTERNET）的調(diào)節(jié)作用，分析客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率對(duì)綜合國(guó)家距離一次項(xiàng)和二次項(xiàng)交互作用的影響;M8增加控制2012年，YEAR2012不顯著（β=0.02，p=0.37），佐證了通過(guò)控制2008年和2009年以控制2008年國(guó)際金融危機(jī)影響的恰當(dāng)性。

M1結(jié)果顯示，客源國(guó)人口（POP）、客源國(guó)人均GDP（GDP）、客源國(guó)對(duì)目的地國(guó)的貿(mào)易依賴(lài)（TRADE）均顯著正向影響入境游客量，匯率調(diào)整后的目的地國(guó)價(jià)格水平（PRICE）、目的地國(guó)人均GDP（GDP_CHN）、金融危機(jī)（YEAR2008和YEAR2009）均顯著負(fù)向影響入境游客量。上述變量的方差膨脹系數(shù)（VIF）依次為1.35、7.60、1.13、6.87、1.30、1.12、1.07，均小于10，說(shuō)明共線性干擾較小。客源國(guó)人口、客源國(guó)人均GDP、客源國(guó)對(duì)目的地國(guó)的貿(mào)易依賴(lài)、目的地國(guó)價(jià)格水平和金融危機(jī)的影響方向與現(xiàn)有研究一致，符合基本常識(shí)。目的地國(guó)人均GDP負(fù)向影響入境游客量可能是因?yàn)槟康牡貒?guó)人均GDP更高，旅游服務(wù)相關(guān)成本增加，進(jìn)而提升旅游成本，降低入境游客數(shù)量。因此，本文控制變量較為恰當(dāng)，能夠起到剔除其他相關(guān)變量干擾的作用。

M2為綜合國(guó)家距離一次項(xiàng)的主效應(yīng)，不考慮控制變量時(shí)，對(duì)入境游客量的影響顯著為負(fù)（β1=? ? ?-1.80，p<0.01）;M4增加考慮控制變量的影響，綜合國(guó)家距離依然顯著負(fù)向影響入境游客量（β1=-0.50，p<0.01）。綜合國(guó)家距離的VIF值為1.16，其他控制變量的VIF值依次為1.36、8.01、1.13、7.42、1.31、1.12、1.08，均小于10，說(shuō)明共線性干擾較小。因此，綜合國(guó)家距離顯著影響入境游客量，整體呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。M3納入綜合國(guó)家距離的二次項(xiàng)，不考慮控制變量時(shí)，綜合國(guó)家距離的二次項(xiàng)顯著為正（β2=3.37，p<0.01）、一次項(xiàng)顯著為負(fù)（β1=-12.62，p<0.01）;M5在M3基礎(chǔ)上納入控制變量，綜合國(guó)家距離的二次項(xiàng)依然顯著為正（β2=2.40，p<0.01）、一次項(xiàng)顯著為負(fù)（β1=-8.24，p<0.01）。比較M1至M5的模型擬合優(yōu)度R2，M4的R2和調(diào)整后R2大于M1和M2，說(shuō)明納入綜合國(guó)家距離提升了模型的解釋力;M5的R2和調(diào)整后R2大于M1、M3和M4，說(shuō)明納入綜合國(guó)家距離二次項(xiàng)能夠提升模型的解釋力。綜上，綜合國(guó)家距離與入境游客量為二次關(guān)系，即正U形關(guān)系;隨著綜合國(guó)家距離的增大，綜合國(guó)家距離對(duì)入境游客量影響先為負(fù)后為正（圖2）。

綜合國(guó)家距離與我國(guó)入境游客量間的正U形關(guān)系說(shuō)明，綜合國(guó)家距離既可以是入境游客量的邊際弱化因素，也可以是入境游客量的邊際促進(jìn)因素，依賴(lài)于綜合國(guó)家距離在拐點(diǎn)左側(cè)還是右側(cè)。本文根據(jù)二次方程對(duì)稱(chēng)軸計(jì)算公式，得出對(duì)稱(chēng)軸為5.56，其分位數(shù)約為71%。當(dāng)客源國(guó)與我國(guó)綜合國(guó)家距離小于5.56時(shí)，綜合國(guó)家距離增加會(huì)減少入境游客量;當(dāng)綜合國(guó)家距離大于5.56時(shí)，綜合國(guó)家距離增加會(huì)增加入境游客量。本文采用2018年數(shù)據(jù)識(shí)別出對(duì)稱(chēng)軸兩側(cè)的國(guó)家。在正U形對(duì)稱(chēng)軸左側(cè)，與我國(guó)的綜合國(guó)家距離由小到大的國(guó)家依次為越南（2.99）、捷克（3.87）、印度尼西亞（3.97）、保加利亞（4.09）、孟加拉國(guó)（4.13）、泰國(guó)（4.15）、俄羅斯（4.15）、立陶宛（4.26）、德國(guó)（4.30）、瑞士（4.40）、盧森堡（4.42）、匈牙利（4.66）、韓國(guó)（4.69）、新西蘭（4.81）、馬來(lái)西亞（4.81）、新加坡（4.83）、拉脫維亞（4.84）、加拿大（4.88）、愛(ài)爾蘭（4.94）、特立尼達(dá)和多巴哥（4.97）、摩洛哥（4.99）、意大利（5.00）、英國(guó)（5.00）、印度（5.03）、土耳其（5.04）、墨西哥（5.08）、荷蘭（5.09）、西班牙（5.09）、秘魯（5.10）、克羅地亞（5.11）、馬耳他（5.13）、薩爾瓦多（5.14）、哥倫比亞（5.14）、美國(guó)（5.15）、奧地利（5.15）、丹麥（5.22）、瑞典（5.25）、波蘭（5.28）、日本（5.28）、羅馬尼亞（5.29）、巴西（5.30）、阿聯(lián)酋（5.30）、澳大利亞（5.50）、比利時(shí)（5.53）和芬蘭（5.54）;在正U形對(duì)稱(chēng)軸右側(cè)，與我國(guó)的綜合國(guó)家距離由小到大的國(guó)家依次為菲律賓（5.67）、斯洛伐克（5.71）、挪威（5.74）、法國(guó)（5.83）、希臘（5.85）、烏拉圭（6.09）、巴基斯坦（6.20）、智利（6.3）、阿根廷（6.49）和葡萄牙（6.75）。

3.4 4類(lèi)距離對(duì)入境游客量的影響

結(jié)合綜合國(guó)家距離的具體數(shù)值及其與文化距離、行政距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離的相關(guān)性可以看出，單一距離并不主導(dǎo)綜合距離的大小。為進(jìn)一步區(qū)別綜合國(guó)家距離和4類(lèi)距離的影響差異，本文分別分析4類(lèi)距離對(duì)入境游客量的影響，具體見(jiàn)表4中模型M9到M16。由于文化距離和地理距離不隨時(shí)間變化，本文采用隨機(jī)效應(yīng)模型分析;行政距離和經(jīng)濟(jì)距離隨時(shí)間變化，本文采用固定效應(yīng)模型分析。文化距離（β=-1.97，p<0.01）、行政距離（β=? ? ? ?-0.68，p<0.01）、地理距離（β=-1.40，p<0.01）與入境游客量的一次關(guān)系顯著為負(fù)。經(jīng)濟(jì)距離與入境游客量的關(guān)系不顯著，這可能是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)距離與人均GDP存在共線性;刪除控制變量后，經(jīng)濟(jì)距離的一次項(xiàng)顯著負(fù)向影響入境游客量（β=-0.083，p<0.01）。行政距離的二次項(xiàng)對(duì)入境游客量影響顯著（β=0.44，p<0.01）。因此，從各類(lèi)距離來(lái)看，文化距離、行政距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離對(duì)我國(guó)入境游客量的影響不夠穩(wěn)健，并出現(xiàn)難以解釋的結(jié)果。這可能是因?yàn)椋?類(lèi)距離同時(shí)影響入境游客量，并存在復(fù)雜的交互作用，僅分析單一距離則會(huì)忽視其他距離因素的影響，降低模型的解釋力;如果同時(shí)將各類(lèi)距離納入模型，又會(huì)出現(xiàn)多重共線性問(wèn)題。因此，采用綜合國(guó)家距離分析是一種有益嘗試，數(shù)據(jù)分析結(jié)果較為穩(wěn)健，并產(chǎn)生客源國(guó)市場(chǎng)細(xì)分的新指標(biāo)。

3.5 互聯(lián)網(wǎng)使用率的調(diào)節(jié)作用

本文將綜合國(guó)家距離與互聯(lián)網(wǎng)使用率的交互項(xiàng)加入模型中，進(jìn)一步分析客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率如何調(diào)節(jié)綜合國(guó)家距離對(duì)我國(guó)入境游客量的影響，結(jié)果請(qǐng)見(jiàn)表3中的模型M6和M7。M6僅增加客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率與綜合國(guó)家距離一次項(xiàng)的交互項(xiàng)，結(jié)果顯示lnDIS×lnINTERNET的系數(shù)顯著（β=0.04，p<0.01），說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)使用率會(huì)調(diào)節(jié)綜合國(guó)家距離的影響。由于綜合國(guó)家距離與入境游客量存在正U形關(guān)系，因此，M8增加考慮互聯(lián)網(wǎng)使用率與綜合國(guó)家距離二次項(xiàng)的交互作用，結(jié)果顯示（lnDIS）2×lnINTERNET的系數(shù)顯著為正（β=0.19，p<0.05）、lnDIS×lnINTERNET的系數(shù)顯著為負(fù)（β=-0.30，p<0.05）。這證明互聯(lián)網(wǎng)使用率會(huì)調(diào)節(jié)綜合國(guó)家距離對(duì)入境游客量的影響。Haans和Pieters[57]在分析U形關(guān)系的調(diào)節(jié)作用時(shí)，指出二次項(xiàng)系數(shù)為正且二次項(xiàng)與調(diào)節(jié)變量系數(shù)為正時(shí)，U形曲線會(huì)更加陡峭。本文中（lnDIS）2和（lnDIS）2×lnINTERNET的系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率的調(diào)節(jié)作用使得U形曲線更加陡峭。也就是，客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率極化了綜合國(guó)家距離在拐點(diǎn)左側(cè)的負(fù)影響和在拐點(diǎn)右側(cè)的正影響，與“繭房”現(xiàn)象一致[44]。整體上，互聯(lián)網(wǎng)使用增加了綜合國(guó)家距離產(chǎn)生負(fù)向邊際影響的國(guó)家數(shù)量。綜上，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展不僅沒(méi)有弱化綜合國(guó)家距離的影響，反而極化綜合國(guó)家距離的影響。

4 結(jié)束語(yǔ)

4.1 研究結(jié)論

近年來(lái)，我國(guó)入境旅游增長(zhǎng)滯后，不僅影響旅游產(chǎn)業(yè)收入，甚至關(guān)系到我國(guó)服務(wù)貿(mào)易結(jié)構(gòu)的優(yōu)化[5]，成為我國(guó)旅游實(shí)踐和研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。異地性是旅游的基本特征，距離是影響旅游的關(guān)鍵變量。然而，現(xiàn)有研究主要從單一距離探索距離因素對(duì)旅游的影響，研究結(jié)論間存在矛盾，且單一距離并不能涵蓋距離因素的復(fù)合影響[20]。為此，本文從綜合國(guó)家距離角度，分析距離對(duì)我國(guó)入境游客量的影響。主要發(fā)現(xiàn)如下。

首先，借助CAGE距離框架，本文計(jì)算出影響我國(guó)入境旅游的綜合國(guó)家距離，增進(jìn)對(duì)距離因素影響入境游客量的理解。本文基于CAGE距離框架[49]，借鑒Dinner等學(xué)者計(jì)算綜合距離的方法[35]，利用文化、行政、地理和經(jīng)濟(jì)等國(guó)家層面的二手?jǐn)?shù)據(jù)測(cè)量綜合國(guó)家距離。

其次，綜合國(guó)家距離與我國(guó)入境游客量呈現(xiàn)正U形關(guān)系?？驮磭?guó)到我國(guó)的游客量先隨綜合國(guó)家距離的增加而減少，到達(dá)拐點(diǎn)后隨綜合國(guó)家距離的增加而增加。因此，綜合國(guó)家距離既可以是入境旅游的阻礙因素，也可以是入境旅游的促進(jìn)因素，取決于綜合國(guó)家距離在拐點(diǎn)的右側(cè)還是左側(cè)。對(duì)于綜合國(guó)家距離小于拐點(diǎn)的國(guó)家，隨著綜合國(guó)家距離增加到我國(guó)入境旅游量邊際減少;對(duì)于綜合國(guó)家距離大于拐點(diǎn)的國(guó)家，隨著綜合國(guó)家距離增加到我國(guó)入境旅游量邊際增加。

最后，客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率會(huì)調(diào)節(jié)綜合國(guó)家距離對(duì)入境游客量的影響，產(chǎn)生極化作用?？驮磭?guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率使綜合國(guó)家距離與入境游客量的U形曲線更加陡峭，極化了綜合國(guó)家距離在拐點(diǎn)左側(cè)的負(fù)影響和在拐點(diǎn)右側(cè)的正影響，符合互聯(lián)網(wǎng)中的“繭房”現(xiàn)象[44]。也就是，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展不僅沒(méi)有弱化綜合國(guó)家距離的影響，反而極化綜合國(guó)家距離的影響。

4.2 研究?jī)r(jià)值

本文借鑒CAGE距離框架探索了綜合國(guó)家距離對(duì)我國(guó)入境游客量的影響，提出計(jì)算綜合國(guó)家距離的具體方法，證明綜合國(guó)家距離與入境游客量的正U形關(guān)系，發(fā)現(xiàn)了客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率導(dǎo)致綜合國(guó)家距離影響的極化現(xiàn)象。具有以下研究意義。

第一，本文從綜合國(guó)家距離角度研究距離對(duì)入境游的影響，增進(jìn)綜合距離對(duì)入境旅游影響的認(rèn)識(shí)，識(shí)別出我國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)國(guó)際化發(fā)展的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有研究主要聚焦于地理和文化距離對(duì)入境旅游的影響，并且結(jié)論存在矛盾。本文引入GACE距離框架到入境游研究領(lǐng)域，分析綜合國(guó)家距離對(duì)我國(guó)入境游的影響，增加了理解距離對(duì)我國(guó)入境旅游影響的新視角，推進(jìn)了距離因素在入境旅游中的認(rèn)識(shí)。與分析單一距離的影響相比，綜合國(guó)家距離能夠整體考慮多種距離的綜合作用，克服單一距離分析導(dǎo)致的遺漏變量問(wèn)題，以及多類(lèi)距離同時(shí)分析的共線性問(wèn)題。異地性是旅游的基本特征，決定了距離是影響游客量的關(guān)鍵變量[7]。通過(guò)分析綜合國(guó)家距離對(duì)入境游客量的影響，從更抽象的層次增進(jìn)了對(duì)距離影響的認(rèn)識(shí)。同時(shí)，研究結(jié)果還為我國(guó)旅游業(yè)識(shí)別入境游市場(chǎng)機(jī)會(huì)提供了新的距離分析框架。

第二，本文識(shí)別出綜合國(guó)家距離與入境游客量之間呈現(xiàn)正U形關(guān)系，刻畫(huà)了綜合國(guó)家距離與入境游客量的非線性關(guān)系，證明綜合距離可以作為細(xì)分我國(guó)客源國(guó)市場(chǎng)的重要變量。采用單一距離的客源國(guó)市場(chǎng)細(xì)分，會(huì)因影響因素涵蓋不全降低客源國(guó)市場(chǎng)細(xì)分的有效性;采用多類(lèi)距離同時(shí)細(xì)分客源國(guó)市場(chǎng)，又會(huì)因細(xì)分市場(chǎng)過(guò)多增加復(fù)雜性。通過(guò)計(jì)算綜合國(guó)家距離，有助于優(yōu)化客源市場(chǎng)細(xì)分效果。這對(duì)我國(guó)目的地營(yíng)銷(xiāo)提供了理論借鑒，對(duì)于綜合國(guó)家距離在拐點(diǎn)左側(cè)的國(guó)家，應(yīng)重點(diǎn)緩解綜合國(guó)家距離產(chǎn)生的阻礙力;而對(duì)于綜合國(guó)家距離在拐點(diǎn)右側(cè)的國(guó)家，應(yīng)挖掘并強(qiáng)化綜合國(guó)家距離產(chǎn)生的吸引力。

第三，本文識(shí)別出互聯(lián)網(wǎng)使用率在綜合國(guó)家距離影響入境游客量過(guò)程中的極化作用，增進(jìn)了對(duì)綜合國(guó)家距離影響的邊界條件的認(rèn)識(shí)，突出了采用互聯(lián)網(wǎng)傳播我國(guó)目的地形象的必要性和重要性。距離產(chǎn)生的異地性可能產(chǎn)生信息不對(duì)稱(chēng)，進(jìn)而影響游客的目的地選擇。理想狀況下，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得國(guó)家間的信息傳遞更便利，有助于弱化信息不對(duì)稱(chēng)的影響。然而，就綜合距離對(duì)入境游客量的影響而言，客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率卻產(chǎn)生了相反的效果，產(chǎn)生了極化現(xiàn)象。這也從側(cè)面解釋了新冠疫情伊始，境內(nèi)外對(duì)于我國(guó)目的地形象網(wǎng)絡(luò)輿論的冰火兩重天現(xiàn)象。因此，僅依靠互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的便利塑造我國(guó)目的地形象還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需加強(qiáng)傳播內(nèi)容管理和傳播網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化來(lái)突破互聯(lián)網(wǎng)“繭房”，弱化負(fù)面的極化現(xiàn)象、強(qiáng)化正面的極化現(xiàn)象。

4.3 研究不足

本文存在以下研究局限，后續(xù)研究可以進(jìn)一步完善。首先是目的地國(guó)的局限，本文從我國(guó)入境游角度分析綜合國(guó)家距離對(duì)入境游客量的影響。其結(jié)論是否能推廣到其他國(guó)家還需要進(jìn)一步驗(yàn)證;其次是客源國(guó)方面的局限，盡管本文中的55個(gè)客源國(guó)覆蓋了我國(guó)入境游客總量的90%以上，但僅占客源國(guó)總量的一少部分，隨著數(shù)據(jù)可得性進(jìn)一步提升，未來(lái)研究可以覆蓋更多客源國(guó)。第三是研究數(shù)據(jù)方面的局限，本文采用國(guó)家間客觀距離數(shù)據(jù)分析綜合國(guó)家距離對(duì)入境旅游的影響，而游客的主觀感知距離可能跟客觀的綜合國(guó)家距離存在差異[33]，未來(lái)研究可以基于CAGE距離框架分析客源國(guó)游客的感知距離對(duì)出境目的地選擇的影響。第四是調(diào)節(jié)變量考慮不全面，限于篇幅本文僅考慮了客源國(guó)互聯(lián)網(wǎng)使用率的調(diào)節(jié)作用，可能還存在其他重要調(diào)節(jié)變量，后續(xù)研究將繼續(xù)探索。

參考文獻(xiàn)（References）

[1] 吳良平， 張健. "一帶一路"背景下入境客流集聚市場(chǎng)供給特征研究[J]. 旅游學(xué)刊， 2018， 33（7）： 40-51. [WU Liangping， ZHANG Jian. Research on the supply characteristics of the concentrated markets of inbound tourist flows under the background of “The Belt and Road”[J]. Tourism Tribune， 2018， 33（7）： 40-51.]

[2] NARAYAN P K， NARAYAN S， PRASAD A， et al. Tourism and economic growth： A panel data analysis for Pacific Island countries[J]. Tourism Economics， 2010， 16（1）： 169-183.

[3] CHANG C L， KHAMKAEW T， MCALEER M. IV estimation of a panel threshold model of tourism specialization and economic development[J]. Tourism Economics， 2010， 18（1）： 5-41.

[4] 裴長(zhǎng)洪， 劉洪愧. 中國(guó)外貿(mào)高質(zhì)量發(fā)展： 基于習(xí)近平百年大變局重要論斷的思考[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2020，55（5）： 4-20. [PEI Changhong， LIU Hongkui. The high-quality development of Chinese foreign trade enlightened by Xi Jinpings important judgment on the profound changes in a century[J]. Economic Research Journal， 2020， 55（5）： 4-20.]

[5] 王克軍. 主要客源國(guó)對(duì)中國(guó)入境旅游市場(chǎng)的貢獻(xiàn)分析[J]. 旅游學(xué)刊， 2017， 32（1）： 32-41. [WANG Kejun. Contribution analysis of inbound tourist source market in China[J]. Tourism Tribune， 2017， 32（1）： 32-41.]

[6] GHEMAWAT P. Distance still matters： The hard reality of global expansion[J]. Harvard Business Review， 2001， 79（8）： 137-147.

[7] WALMSLEY D J， JENKINS J M. Cognitive distance： A neglected issue in travel behavior[J]. Journal of? Travel Research， 1992， 31（1）： 24-29.

[8] 曹晶晶， 章錦河， 周珺， 等. “遠(yuǎn)方”有多遠(yuǎn)？——感知距離對(duì)旅游目的地選擇行為影響的研究進(jìn)展[J]. 旅游學(xué)刊， 2018， 33（7）： 103-118. [CAO Jingjing， ZHANG Jinhe， ZHOU Jun， et al. How far is “Far”？ Progress and implications in tourism and cognitive distance research[J]. Tourism Tribune， 2018， 33（7）： 103-118.]

[9] NG S I， LEE J A， SOUTAR G N. The influence of cultural similarity and individual factors on visitation[J]. Team Journal of Hospitality & Tourism， 2009， 6（1）： 68-81.

[10] 姚利民， 肖霞， 余凱麗. 文化親近對(duì)雙邊跨境旅游影響的實(shí)證研究——以中國(guó)為例[J]. 浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）， 2015， 14（4）： 391-397; 458 [YAO Limin， XIAO Xia， YU Kaili. An empirical study on cultural proximity and bilateral cross-border tourism： Based on Chinese data[J]. Journal of Zhejiang University of Technology（Social Science Edition）， 2015， 14（4）： 391-397; 458.]

[11] ARITA S， EDMONDS C， CROIX S L， et al. Impact of approved destination status on Chinese travel abroad： An econometric analysis[J]. Tourism Economics， 2011. Doi： 10.5367/te.2011.0076.

[12] RYU J S， DECOSTA J N P L， ANDéHN M. From branded exports to traveler imports： Building destination image on the factory floor in South Korea[J]. Tourism Management， 2016， 52： 298-309.

[13] 明秀南， 閻虹戎， 冼國(guó)明. 中國(guó)OFDI的Linder假說(shuō)： 基于二元邊際的視角[J]. 世界經(jīng)濟(jì)研究， 2019， （1）： 70-80; 136. [MING Xiunan， YAN Hongrong， XIAN Guoming. A Linder hypothesis for Chinas outward foreign direct investment： The intensive and extensive margin[J]. World Economy Studies， 2019， （1）： 70-80; 136.]

[14] DOW A， KARUNARATNA A. Developing a multidimensional instrument to measure psychic distance stimuli[J]. Journal of International Business Studies， 2006， 37（5）： 578-602.

[15] ANKOMAH P K， CROMPTON J L， BAKER D A. A study of pleasure travelers' cognitive distance assessments[J]. Journal of Travel Research， 1995， 34（2）： 12-18.

[16] BERRY H， GUILL é N M F， ZHOU N. An institutional approach to cross-national distance[J]. Journal of International Business Studies， 2010， 41（9）：1460-1480.

[17] 王文皓. 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及率對(duì)出境旅游的影響[D]. 北京： 對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)， 2018. [WANG Wenhao. Mobile Internet Penetration’s Influence on Outbound Tourism： Panel Data Evidence[D]. Beijing： University of International Business and Economics， 2018.]

[18] PETERSON R A， BALASUBRAMANIAN S， BRONNENBERG B J. Exploring the implications of the internet for consumer marketing[J]. Journal of the Academy of Marketing Science， 1997， 25（4）： 329-346.

[19] YANG Y， LIU H， LI X. The world is flatter？ Examining the relationship between cultural distance and international tourist flows[J]. Journal of Travel Research， 2019， 58（2）： 224-240.

[20] MONTELLO D R. The measurement of cognitive distance： Methods and construct validity[J]. Journal of Environmental Psychology， 1991， 11（2）： 101-122.

[21] 保繼剛. 引力模型在游客預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 中山大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 1992， 31（4）： 133-136. [BAO Jigang. An application of gravity model in tourist forecasting [J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni， 1992， 31（4）： 133-136.]

[22] 郭為. 入境旅游： 基于引力模型的實(shí)證研究[J]. 旅游學(xué)刊， 2007， 22（3）： 30-34. [GUO Wei. Inbound tourism： An empirical research based on gravity model of international trade [J]. Tourism Tribune， 2007， 22（3）： 30-34.]

[23] FOURIE J， SANTANA-GALLEGO M. The impact of mega-sport events on tourist arrivals[J]. Tourism Management， 2011， 32（6）： 1364-1370.

[24] KARAMAN A S. The pernicious impact of visa restrictions on inbound tourism： The case of Turkey[J]. Turkish Studies， 2016， 17（3）： 502-524.

[25] MCKERCHER B， SO-MING B C. Cultural distance and participation in cultural tourism[J]. Pacific Tourism Review， 2001， 5（1）： 23-32.

[26] 周玲強(qiáng)， 畢娟. 文化距離對(duì)國(guó)際旅游目的地選擇行為的影響： 以中國(guó)入境游市場(chǎng)為例[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版）， 2017， 47（4）： 130-142. [ZHOU Lingqiang， BI Juan. The influence of cultural distance on international tourism destination choices： A case study of Chinese inbound tourism market[J]. Journal of Zhejiang University （Humanities and Social Sciences? Edition）， 2017， 47（4）： 130-142.]

[27] MANOSUTHI N， LEE J S， HAN H. Impact of distance on the arrivals， behaviours and attitudes of international tourists in Hong Kong： A longitudinal approach[J]. Tourism Management， 2020， 78（6）： 1-26.

[28] 楊旸， 劉宏博， 李想. 文化距離對(duì)旅游目的地選擇的影響——以日本和中國(guó)大陸出境游為例[J]. 旅游學(xué)刊， 2016， 31（10）： 45-55. [YANG Yang， LIU Hongbo， LI Xiang （Robert）. The Influences of national cultural distance on international destination choice of Japanese and Chinese residents[J]. Tourism Tribune， 2016， 31（10）： 45-55.]

[29] 宋鵬燕， 陳亞顰， 王珍茜， 等. 基于社會(huì)距離的電影媒體對(duì)旅游業(yè)的影響——以中、印、韓為例[J]. 對(duì)外經(jīng)貿(mào)， 2015（2）： 60-63. [SONG Pengyan， CHEN Yapin， WANG Zhenxi， et al. The impact of film media based on social distance on tourism[J]. Foreign Economic Relations & Trade， 2015（2）： 60-63.]

[30] TASCI A D A. Social distance： The missing link in the loop of movies， destination image， and tourist behavior？[J]. Journal of Travel Research， 2009， 47（4）： 494-507.

[31] BEUGELSDIJK S， NELL P C， AMBOS B. When do distance effects become empirically observable？ An investigation in the context of headquarters value creation for subsidiaries[J]. Journal of International Management， 2017， 23（3）： 255-267.

[32] BROWN L. Tourism： A catalyst for existential authenticity[J]. Annals of Tourism Research， 2013， 40： 176-190.

[33] BECKERMAN W. Distance and the pattern of inter-European trade[J]. The Reviews of Economics and Statistics， 1956， 38（1）： 31-40.

[34] LI X， KATSUMATA S. The impact of multidimensional country distances on consumption of specialty products： A case study of inbound tourists to Japan[J]. Journal of Vacation Marketing， 2019. Doi： 10.1177/1356766719842280.

[35] DINNER I M， KUSHWAHA T， STEENKAMP J B E M. Psychic distance and performance of MNCs during marketing crises[J]. Journal of International Business Studies， 2018. Doi： 10.1057/S41267-018-0187-z.

[36] XIANG Z， WANG D， OLEARY J T， et al. Adapting to the internet： Trends in travelers’use of the web for trip planning[J]. Journal of Travel Research， 2015， 54（4）： 511-527.

[37] 馬衛(wèi)， 李俊樓. 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代旅游業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析與思考[J]. 電子商務(wù)， 2013 （5）： 22-23. [MA Wei， LI Junlou. Analysis and thinking on the development trend of tourism in the era of mobile internet[J]. E-Business Journal， 2013 （5）： 22-23.]

[38] BOES K， BUHALIS INVESINI A. Smart tourism destinations： Ecosystems for tourism destination competitiveness[J]. International Journal of Tourism Cities， 2016， 2（2）： 108-124.

[39] XIANG Z， FESENMAIER D R. Big Data Analytics， Tourism Design and Smart Tourism[M]. Berlin： Springer International Publishing， 2017： 299-307.

[40] ADEOLA O， EVANS O. Digital tourism： Mobile phones， internet and tourism in Africa.[J]. Tourism Recreation Research， 2019. Doi： 10.1080/02508281.2018.1562662.

[41] SU X. Internet thinking and reengineering strategy of traditional tourism enterprises[C]// 2nd International Conference on Culture， Education and Economic Development of Modern Society （ICCESE）. Moscow： Atlantis Press， 2018： 1189-1196.

[42] YANG Y， LIU H， LI X R， et al. A shrinking world for tourists？ Examining the changing role of distance factors in understanding destination choices[J]. Journal of Business Research， 2018， 92（11）：350-359.

[43] MONEY R B， CROTTS J C. The effect of uncertainty avoidance on information search， planning， and purchases of international travel vacations[J]. Tourism Management， 2003， 24（2）： 191-202.

[44] 凱斯·R. 桑斯坦. 極端的人群：群體行為的心理學(xué)[M]. 尹宏毅， 郭彬彬， 譯. 北京： 新華出版社， 2010： 102-105. [SUNSTEIN K R. Going to Extremes： How Like Minds Unite and Divide[M]. YIN Hongyi， GUO Binbin， trans. Beijing： Xinhua Publishing House， 2010： 102-105.]

[45] MYERS D G， LAMM H. The group polarization phenomenon[J]. Psychological Bulletin， 1976， 83（4）： 602-627.

[46] YARDI S， BOYD D. Dynamic debates： An analysis of group polarization over time on twitter[J]. Bulletin of Science，? Technology & Society， 2010， 30（5）： 316-327.

[47] SIA C L， TAN B C Y， WEI K K. Group polarization and computer-mediated communication： Effects of communication cues， social presence， and anonymity[J]. Information Systems Research， 2002， 13（1）： 70-90.

[48] DOW D， KARUNARATNA A. Developing a multidimensional instrument to measure psychic distance stimuli[J]. Journal of International Business Studies， 2006， 37（5）： 578-602.

[49] BROCK K U， JOHNSON J E， ZHOU J Y. Does distance matter for internationally-oriented small firms？[J]. Industrial Marketing Management， 2011， 40（3）： 384-394.

[50] CROUCH G I. The study of international tourism demand： A survey of practice[J]. Journal of Travel Research， 1994， 32（4）： 41-55.

[51] LIM C. Review of international tourism demand models[J]. Annals of Tourism Research， 1997， 24（4）： 835-849.

[52] 王欣， 龐玉蘭. 海南省入境旅游客源地需求影響因素研究[J]. 中外企業(yè)家， 2012（7）： 33-34. [WANG Xin， PANG Yulan. Research on the factors influencing the demand of inbound tourist sources in Hainan province[J]. Chinese & Foreign Entrepreneurs，2012（7）： 33-34.]

[53] 蔣依依， 劉祥艷， 宋慧林. 出境旅游需求的影響因素——兼論發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的異同[J]. 旅游學(xué)刊， 2017， 32（1）： 12-21. [JIANG Yiyi， LIU Xiangyan， SONG Huilin. Influencing factors of outbound tourism and their different functions in developing and developed economies[J].Tourism Tribune， 2017， 32（1）： 12-21.]

[54] 譚祖誼. 外貿(mào)依存度、相互依存度、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度的比較分析[J]. 國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題， 2005（11）： 12-16. [TAN Zuyi. Comparable analysis on the trade dependence rate， economy interdependence rate and economy opening degree[J]. Journal of International Trade， 2005（11）： 12-16.]

[55] 高鐵梅. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M]. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2020： 142-176. [GAO Tiemei. Econometric Analysis Method and Modeling[M]. Beijing： Tsinghua University Press， 2020： 142-176.]

[56] 李子奈， 潘文卿. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]. 北京： 高等教育出版社， 2005： 311-318. [LI Zinai， PAN Wenqing. Econometrics[M]. Beijing： Higher Education Press， 2005： 311-318.]

[57] HAANS R F J， PIETERS C， HE Z L. Thinking about U： Theorizing and testing U-and inverted U-shaped relationships in strategy research[J]. Strategic Management Journal， 2016， 37（7）： 1177-1195.

The Influence of Comprehensive Country Distance on Chinese Inbound Tourism：

An Empirical Study on the CAGE Distance Framework

YANG Yang1， CHEN Yan1，2， XIONG Luoyi1， LUO Mingzhi1， QIU Yiqi1

（1. Tourism School， Sichuan University， Chengdu 610065， China; 2. Merchants and Investment Promotion Bureau，

Nanchuan District， Chongqing 408400， China）

Abstract： Inbound tourism plays an important strategic role in tourism development. The Chinese inbound tourism industry is relatively underdeveloped， which affects even the high-quality development of the Chinese services trade. Nonresidents are the key characteristic in tourism. However， existing literature has mainly focused on a single type of distance， such as cultural distance， administrative distance， geographic distance， and economic distance. Since tourist decisions are determined by these distance factors simultaneously， consideration of only a single type of distance weaks the explanatory power of distance， while simultaneous inclusion of these distance factors may lead to collinearity problems. This situation leads to contradictions among research conclusions and hinders the application of the theory. Based on the CAGE distance framework proposed by Ghemawat， comprehensive country distance can measure the distance between countries in a manner that can be accepted generally. This paper integrates several database sources into panel data， such as World Bank， the Hofstede official website， CPIII， and the World Economic Forum. The panel data contains related data concerning inbound tourist arrivals from 55 origin countries in the period 2006—2018. This paper analyses the main effects of comprehensive country distance， its nonlinear impact， and the moderating effect of internet usage in origin countries. The results show that： 1. comprehensive country distance has a significant impact on inbound arrivals， and its effect is the composition effect of cultural distance， administrative distance， geographic distance， and economic distance; 2. there is a U-shaped relationship between country distance and inbound tourist volume， and the quantile of the inflection point is 71%， which means that country distance is both an obstacle to and a stimulus for inbound tourism and that the number of inbound tourists first decreases and then increases as country distance increases; 3. internet usage in origin countries does not flatten this U-shaped relationship but rather steepens it， and internet usage polarizes the negative impact of country distance on the left side of the inflection point and the positive impact on the right side of the inflection point. The research values are as follows： 1. this paper advances understanding of the effect of distance factors on international tourism and proposes a comprehensive country distance variable that influences inbound tourist arrivals; 2. this paper identifies the U-shaped curve between comprehensive country distance and inbound tourist arrivals and demonstrates that comprehensive country distance is a new variable for segmenting origin markets; and 3. this paper uncovers the polarization effect of internet usage in origin countries on the impact of comprehensive country distance on inbound tourist arrivals and highlights the importance of conveying an image of China as a tourist destination via the internet.

Keywords： comprehensive country distance; CAGE distance framework; inbound tourism; internet usage; polarization effect

[責(zé)任編輯：宋志偉;責(zé)任校對(duì)：鄭? ? 果]