过境免签政策的入境旅游效应及其内在机制

2023-08-17 08:19张应武郑雪梅
旅游学刊 2023年8期
关键词:入境旅游

张应武 郑雪梅

[摘    要]以过境免签为代表的签证便利化政策是中国入境旅游的重要制度创新尝试,其效应评估有助于后续制度完善和拓展,但现有文献忽略了其促进入境旅游发展的内在作用机制。文章将72小时过境免签政策实施视作一项准自然实验,基于57个主要旅游城市2004—2019年的面板数据,采用多时点双重差分法,实证分析过境免签政策的入境旅游效应及其机制。研究发现,过境免签政策对城市入境旅游人数和外汇收入均有促进效应,政策效果的主要传导渠道是成本效应而非光环效应。进一步分析发现,过境免签政策对于旅游资源、服务接待能力、地区经济活力、目的地品牌和货物贸易水平等基础性或配套性条件不足的城市尤为重要。文章结论为我国进一步完善签证制度体系提供了实证依据和决策参考。

[关键词]过境免签;入境旅游;内在机制;双重差分法

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006(2023)08-0134-14

DOI: 10.19765/j.cnki.1002-5006.2023.08.014

引言

旅游业是现代经济的重要组成部分[1],尤其是在大力发展低碳、绿色、可持续产业的当今社会,旅游业的发展得到了越来越多国家和地区的重视[2]。中华人民共和国成立以来,我国旅游业从无到有、从小到大,旅游业的功能越发丰富。2019年,旅游业占全国GDP和就业总人口的比重分别为11.05%和10.31%,成为名副其实的国民经济重要综合性产业和战略性支柱产业1。在旅游业国内游、出境游、入境游三大市场中,2019年中国国内旅游人数达60.06亿人次,总花费5.72万亿元2;出境旅游1.55亿人次,总花费达2546.21亿美元,出境旅游消费排名世界第一3;入境旅游1.45亿人次,人数居全球第二位,但旅游外汇收入仅358.32亿美元,平均为246.59美元/人次,远低于其他旅游业发达的国家和周边旅游地区③,且在入境旅游人数中,绝大部分为港澳台同胞,外籍游客占比偏低[3]。可见,与持续火热的国内游和出境游相比,我国入境旅游相对落后[4],且入境旅游人數和旅游外汇收入均出现双逆差现象[5],已经严重影响了新发展阶段的国家旅游形象,制约了国家文化软实力的提升。

我国有着丰富的自然资源、灿烂的历史文化、无穷的特色美食和发达的城市体系,但对入境游客的吸引力却未能充分发挥,这与我国经济发展和全球化进程不相匹配,其关键在于我国国际开放度偏低,仅列全球第76位1,签证政策的开放性和包容度有待提升。政府决策部门已充分认识到上述问题,《“十四五”文化和旅游发展规划》在“完善现代旅游业体系”章节中,明确提出“入境旅游振兴”。在实践层面,陆续出台各类签证便利化政策2,主要分为口岸签证(即落地签证)和入(过)境免签两种免签政策。由于我国仅给予10余个国家和地区免签入境,且绝大多数是低收入国家,所以,我国在签证方面主推的是过境免签政策。

随着过境免签的试点广度和深度逐渐扩展,学者们就过境免签政策能促进入境旅游发展已达成共识[6-7],但是尚未关注政策效应产生机理,缺乏对政策效应内在机制的系统、深入探讨。过境免签政策实施究竟在多大程度上促进了入境旅游发展?这种促进效应是由哪些内在机制支撑?在不同条件下促进效应会有什么差异?只有对这些问题有清晰而准确的认识,才能为政府相关部门科学决策提供参考,进而促进我国入境旅游发展,提升旅游竞争力。

基于此,本文将2013年72小时过境免签政策实施视作一项准自然实验,以2004—2019年中国内地57个主要旅游城市为研究样本,根据是否实施过境免签政策将城市分为实验组和对照组。首先采用多时点双重差分法实证分析了过境免签政策的入境旅游效应,然后从光环效应和成本效应两条政策效应传导路径甄别其作用渠道,最后分析过境免签政策与基础性条件变量之间的协同效应以及不同场景变量对入境旅游效应的调控机理,具体的研究框架如图1所示。相对既有研究,本文可能的创新之处在于:第一,研究视角上,从国内主要旅游城市层面切入,研究过境免签政策的入境旅游效应,丰富并拓展了对中国签证便利化政策效果评估的相关研究;第二,研究内容上,尝试从不同传导渠道、政策变量与基础性条件协同效应、配套性场景变量调节效应的多维视角,分析过境免签政策的内在机制,拓展了签证政策研究的横向链条,有利于完善签证政策的制度设计;第三,研究方法上,采用多时点双重差分法论证过境免签政策效应,保证了政策效果评估中因果关系的准确识别。

1 文献综述

1.1 入境旅游发展的影响因素和驱动机制

自Crampon [8]将引力模型引入旅游研究后,学界开始广泛使用引力模型分析入境旅游问题,纳入各种可能的影响因素以拓展引力模型[9]。随后,学者们又借鉴推拉理论[10],从客源地推力、目的地拉力、空间结构阻力等视角研究入境旅游发展的驱动机制[11-12]。随着入境旅游研究的深入和细化,社会网络分析、空间计量等方法开始流行。总的来说,入境旅游发展的影响因素和驱动机制可以概括为客源地需求、目的地供给和双边环境3类。具体地,就客源地需求因素而言,收入可以通过国内净收入(national disposable income,NDI)、国内生产总值(gross domestic product,GDP)、国民生产总值(gross national product,GNP)、国民总收入(gross national income,GNI)等指标测度[14],但在我国入境旅游发展的研究中,学者们发现客源国的GDP、人均GDP、人均GNP更具指导意义,各指标每增加1%分别会使得入境旅游人数增加1.2%、0.63%和0.84%[15-17]。不同客源国游客在旅游资源、地区选择等方面有着不同的旅游偏好[18-19]。此外,宏观经济波动也会影响入境旅游发展,如稳定的汇率制度更能发挥积极作用[20-21],入境游客往往通过比较汇率波动后的旅游成本与收益来选择国际旅游目的地[22]。就目的地供给因素而言,经济发展水平[15,17]、旅游资源[6,23]、服务接待能力[24]、品牌形象[25-26]、交通基础设施[27-28]及其完善程度[29]均显著正向影响入境旅游发展。双边环境又可细分为政治、经济、文化、生态环境等。在政治环境中,高质量制度有助于增加入境游客量[30],而腐败[31]、恐怖袭击[32]、双边政治冲突[33]则抑制入境旅游发展。在经济环境中,对外经济联系(包含实际利用外资和对外开放程度)被认为是入境旅游核心驱动因素[34],货物贸易也能促进入境旅游发展,其中,进口贸易和出口贸易有着不同的贡献度[35]。在文化环境中,通过设立孔子学院进行文化传播无疑会增加入境游客量[36],而文化差异、文化距离等则会抑制旅游流量[37-38]。空气污染[39]、雾霾天气[40]等生态环境问题也均阻碍游客入境旅游意愿。此外,还有学者从多维距离角度研究,发现综合国家距离对入境旅游发展的影响先减后增[41]。

综上可知,国内外关于入境旅游发展的影响因素和驱动机制的研究在数量上非常丰富,在内容上相当完备,为本文中控制变量的选取提供了重要的参考价值。但在现有研究中,不同文献在研究方法、研究内容等方面有着较大差异。除少量文献采用社会网络分析和空间计量方法外,主流文献都使用基于引力模型的面板回归分析方法。相较于一般的回归分析方法,基于引力模型的回归是在消费者选择理论的分析框架基础上发展而来的[9],模型中变量的选择多从需求角度分析,忽略了供给、双边环境等相关因素。在影响因素和驱动机制的选取上,除客源地需求因素是通过旅游需求理论发展而来外,大部分因素在选取过程中缺乏理论依据,只是从实证角度检验其对入境旅游发展的有效性,忽视了各因素背后的理论基础,难以在理论上解释入境旅游发展的影响机制。

1.2 签证政策的入境旅游效应

跨境旅游需要跨越国/境界,游客必须获得客源地和目的地的出入境许可方可出行,在获取签证过程中也会或多或少产生一些经济心理等方面的成本。因此,签证政策对跨境旅游有着天然的影响,其在入境旅游发展的影响因素和驱动机制的研究中可以被归为环境因素。目前,学界关于签证政策的研究已较为丰富,Neumayer较早关注到签证对跨境旅游的影响,基于全球189个国家的双边数据集发现,签证限制平均减少了52%~63%的双边客流量[42]。Lawson和Roychoudhury的研究也发现,双边限制减少约70%的入境游客量[43]。上述研究似乎表明签证限制取消的收益巨大,但Artal-Tur等、Czaika和Neumayer通过重新设置模型形式,在模型中通过加入国家对的固定效应、控制国家对的异质性,发现估计系数被高估了,双边限制仅减少了约20%的入境旅游量[44-45]。研究还发现,签证政策效应存在区域间异质性,对低收入国家入境旅游的负面影响更大,对高收入国家影响较小甚至不显著[44-45]。除了上述以国家两两配对为对象的研究外,学者们也从特定国家层面和国家间特定样本层面展开研究。在某个特定国家样本层面,签证限制减少了中国入境旅游人数增长[46-47],而免签政策在不同程度上促进了美国[48]、土耳其[49-51]、以色列[52]、日本[53]等国家的入境旅游。在国家/地区间特定样本层面上,免签政策促进了韩国对日本的旅游需求[54],我国實施的“自由行”政策极大促进了内地(大陆)居民赴港澳台地区旅游[55-57],而澳大利亚提高签证费抑制了中国游客入境[58]。具体到我国多种类型的签证政策研究,曹翔等、刘素君和陈雨采用双重差分法分别评估了桂林实施的东盟10国入境免签和海南实施的59国入境免签政策对入境旅游人数的促进作用[59-60]。宋昌耀等基于倾向匹配法分析北京72小时过境免签政策的入境旅游效应,发现实施过境免签使得城市旅游人次增加了0.679%[6]。王亚辉和兰姣通过加入政策虚拟变量的多元回归分析方法发现,实施APEC商务旅游卡持有者免签、24小时机场过境免签、72小时机场过境免签分别促进游客数量增加10%、56%和0.1%[7]。王亚辉和吴云超认为,中国境内不超过30日的签证政策、APEC商务卡持有者签证政策、港澳居民往来内地通行证持有者免签、台湾居民来往大陆通行证持有者免签的政策促进效应依次递减[61]。

对上述文献进行细致梳理后发现,除个别文献外,现有研究基本都得出宽松签证政策可以促进入境旅游发展的结论,但各文献在研究方法、签证内容及其效应等方面仍存在较大差异。具体地,在研究方法上,主流文献主要采用基于控制的多元回归分析,对新进发展的基于准实验和匹配的反事实框架政策评价方法的应用不多,而前者在识别政策效应因果关系方面存在明显不足。在签证内容及其效应上,主要聚焦在免签政策,从特定国家层面或国家之间分析签证政策的影响,针对中国情境下的研究仅涉及海南、桂林、北京等单个省份或城市,尚未考虑全国范围内的政策效果评估。针对我国多种类型过境免签的量化研究还比较少,仅有几篇文献定量评估政策效果,尚未关注政策效应产生机理,缺乏对政策效应内在机制的系统、深入探讨,导致已有政策性研究结论缺乏理论依据和实证支撑。

1.3 研究述评

综上,过境免签政策作为我国旅游开放新格局的重大政策试点,上述文献的研究对了解我国入境旅游发展的影响因素和驱动机制提供了有益启示,在签证政策效应识别领域积累了丰富的文献和方法基础,但仍存在以下不足和拓展空间。第一,现有研究通常将过境免签政策直接纳入入境旅游发展中评估其政策效果,不仅忽视了该政策背后的理论基础,而且未从理论视角探讨过境免签政策发挥效果的内在根源,导致研究缺乏理论深度。第二,过境免签政策分批次分时段在不同城市试点,其政策效应可能存在差异,而现有研究尚未涉及政策效应异质性的分析研究。综上,本文结合国内外现有研究,将过境免签政策纳入入境旅游流的研究框架,在科学、准确识别政策效应的基础上,从旅游需求理论出发梳理出政策效应的传导机制,分析政策变量与基础性条件的协同效应;从配套性社会场景特征出发,探讨促进过境免签政策效应最大限度发挥的调控变量及其调控机制,依托理论和实证结果提出统筹优化我国入境旅游发展的对策建议。

2 制度背景

签证1是颁发给外国人入境、出境和过境本国的一种许可证明,由本国政府依据本国法律法规授予相关机关实施2。随着经济全球化逐步深入,为促进资金、贸易、人员等跨国流动,越来越多的国家开始打造便利化的签证制度环境,其中,免签政策是便利化签证体系的最佳形式。免签政策是指,一国政府允许一定条件的外国人无需签证入出本国国境,或免于办理签证入境并准许其一定范围内停留一定期限的政策。我国目前有口岸签证(即落地签证)和入(过)境免签两种免签政策。由于我国仅给予10余个国家和地区免签入境,且绝大多数是低收入国家,所以,过境免签政策是我国入境签证政策的主推形式。

过境免签是指外籍人士从该过境国(地区)经转前往第三国家(地区)时,不必申请经过签证即可过境,并可在过境国(地区)进行短暂停留的政策。改革开放以来,我国绝大部分城市实行24小时过境免签政策3。然而,随着我国经济飞速发展和国际地位提升,越来越多旅客选择将中国作为国际航程的中转地,24小时时长难以满足旅客的入境旅游需求。为优化入境免签政策,2013年1月1日,国务院批准北京和上海率先实行针对45国人员的72小时过境免签政策。同年,广州、成都、重庆也陆续实施该政策。2014年1月1日起,过境免签的国家增至51国,且沈阳、大连、西安、桂林、昆明、杭州、厦门、武汉、天津、哈尔滨、南京、青岛、长沙等城市纷纷实施72小时过境免签政策。为加快长三角地区经济发展,促进人员流动,国务院批准2016年1月30日起,上海、江苏、浙江3个省市在原有72小时过境免签政策的基础上,对51个国家的人员实施144小时的过境免签政策。此举既拉开了144小时入境免签政策的序幕,也实现了免签政策在时间和空间两个维度上的延展。其后,为促进北京、天津、河北三地的协同发展,2017年12月28日,京津冀地区对53国人员144小时过境免签政策也正式实施。随后,辽宁、成都、昆明、青岛、厦门、武汉、广东、重庆、西安、宁波等地先后实施144小时过境免签政策。截至目前,上海、杭州、南京、北京、天津、石家庄、秦皇岛、沈阳、大连、青岛、成都、厦门、昆明、武汉、广州、深圳、揭阳、重庆、西安、宁波20个城市的29个口岸先后实施144小时过境免签政策,实现了京津冀、长三角等地的区域和口岸联动;长沙、桂林和哈尔滨3个城市3个口岸实施72小时过境免签政策1。

总体看来,我国过境免签政策停留时间经历了从最初的24小时延长至72小时再到现在144小时的变化。与此同时,随着停留时间的延长,入境游客的活动区域也从口岸城市扩展至区域内其他口岸城市,出入境口岸也从仅有的航空口岸扩展为航空、铁路和邮轮港口,日益便利的过境免签制度体系已基本成型并逐步优化和完善。

3 研究设计

3.1 识别策略

为准确评估过境免签政策对入境旅游的影响,本文以72小时过境免签政策为分析对象2。过境免签政策3于2013年起分批次逐步实施,这一特征为本文提供了一项准自然实验的证据,但由于该政策不存在一个统一的实施时点,本文采取渐进式双重差分法(difference-in-difference,DID)来分析过境免签政策的入境旅游效应。某一城市实施了过境免签政策为实验组,反之为对照组。遵循Bertrand等[62]的双重差分模型设计思想,本文采用的基准回归模型如下。

式(1)中,[didit=treati×periodit],i为第i个城市,t为第t年,[treati]为处理组虚拟变量,[periodit]为处理期虚拟变量。[control]代表一系列控制变量,包括经济发展水平、旅游资源、对外开放程度和服务接待能力。[αj]为各控制变量的估计系数。[λi]、[μt]分别代表地区和时间固定效应,[εit]为误差项。[Yit]为被解释变量,本文选取入境旅游人数和旅游外汇收入两个指标测量入境旅游效应。[didit]为核心解释变量,其估计系数[β]代表了过境免签政策对入境旅游的净效应。

3.2 变量与数据

(1)被解释变量。考虑到数据的可得性和政策效应结果的准确性,本文选取入境旅游人数(tou)和旅游外汇收入(inc)作为被解释变量进行分析。其中,考虑到外汇波动、通货膨胀等因素,将以美元计价的变量换算成以人民币计价的变量,并进行平减处理。以旅游外汇收入为例,首先根据《中国统计年鉴》中的人民币汇率(年平均价)指标将其转为人民币,随后以2004年为基期采用各城市所在省份的GDP平减指数进行处理。

(2)核心解释变量。过境免签政策虚拟变量[(didit)]。该变量由处理组虚拟变量和处理期虚拟变量相乘得到。处理组变量[(treati)]:某城市实施了过境免签政策赋值为1,反之赋值为0。处理期虚拟变量[(periodit)]:若某城市在某年上半年实施了过境免签,则对该城市从该年份开始赋值为1;若实施时间为下半年,则对该城市从下一年开始赋值为1;不符合上述情况的城市均赋值为0。

(3)控制变量。通过文献梳理,基于数据可得性并结合研究需要,从客源地供给层面选取如下控制变量:①经济发展水平,经济发展水平高低代表该城市旅游供给水平的高低,本文选取人均生产总值(pgdp)作为代理变量。②旅游资源,入境游客更倾向选择高知名度的旅游吸引物,因此选取5A级景区(star)作为代理变量。③对外开放程度,本文选取实际利用外商投资额(fdi)作为代理变量,城市越开放其入境旅游发展越快。④服务接待能力,高服务接待能力能为城市旅游发展提供便利,因此选取第三产业从业人员占比(third)作为代理变量。其中,将人均生产总值、实际利用外商投资额等名义变量进行相应调整获得实际变量,处理方法与前文旅游外汇收入处理方式相同1。

本文利用2004—2019年中国57个主要旅游城市组成的面板数据来评估过境免签政策对入境旅游的影响,所使用的数据均来自环亚经济数据有限公司(简称CEIC)的中国数据库、历年《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》和各省市自治区《国民经济和社会发展统计公报》以及《经济统计年鉴》。其中,主要旅游城市的界定是参照《中国旅游统计年鉴》划分的60个主要城市,剔除掉延边、西安和拉萨3个数据缺失严重的城市后,最终选取57个主要旅游城市2作为本文的样本城市。

4 入境旅游效应的实证检验

4.1 过境免签政策的入境旅游效应

表1报告了过境免签政策的入境旅游效应。在控制了时间固定效应、地区固定效应、一系列控制变量后,过境免签政策对入境旅游人数和旅游外汇收入均产生显著正向影响。从估计系数的绝对值来看,在其他条件不变的情况下,平均而言,相比对照组城市,过境免签政策为实验组城市增加了约40万人次入境游客和12.8亿元旅游外汇收入。考虑到未实施过境免签政策城市的入境旅游人数和旅游外汇收入均值分别为46.5万人次和14.5亿元,可以发现,相较于未实施过境免签政策的城市,实施过境免签政策的城市在入境旅游人数和旅游外汇收入上分别增加了86.0%和88.2%。综上,过境免签政策实施符合国家签证便利化制度设计初衷,能在相当程度上促进城市入境旅游发展。

4.2 平行趋势假设与动态效应

双重差分法进行政策评估的一个重要假设是,在过境免签政策实施前,实验组城市和对照组城市入境旅游人数和旅游外汇收入的变化趋势保持一致。为此,本文采用事件研究法进行平行趋势假设检验,设定的计量模型如下:

式(2)中,[didik]为一系列虚拟变量,[k=1]时表示城市i实施政策的前1年,[k=0]时表示城市i实施政策当年,[k=1]時表示城市i实施政策之后的第1年,以此类推。其他变量意义同模型(1)。

图2显示,过境免签政策实施之前估计系数在0附近波动,而政策实施当年及以后的系数显著为正,说明处理组和对照组在过境免签政策实施之前入境旅游人数和旅游外汇收入变化趋势不存在显著差异,满足平行趋势假设。进一步地,从k≥0的区间来看,入境旅游人数显著正向增加,在政策实施后第5年效果达到最大后开始下降,说明过境免签政策实施对入境旅游人数的促进作用具有即时性且能持续相对较长的一段时间。旅游外汇收入总体上保持上升趋势,只在政策实施后第2年、第4年和第5年显著为正,说明过境免签政策对旅游外汇收入的影响具有时滞性,政策效果强度弱于对入境人数的强度。总体上,过境免签政策产生正向入境旅游效应,佐证了前文的基准分析。

4.3 稳健性检验

本文参考主流方法进行稳健性检验。第一,排除极端值影响。在基准回归中,可能存在一些极端值影响本文的结论。比如样本中某些城市在国际上享有盛誉,会吸引入境游客前往消费,如果将这些样本容纳进来,无疑会使得过境免签政策的效应受到影响。为此,研究通过剔除4个直辖市重新回归,得到的回归结果与基准回归结果相似,本文研究结论仍然成立。第二,改变控制组和实验组。本文通过改变实验组和控制组的分组方法检验结果的稳健性。(1)更改政策作用时间,若样本城市在某年实施了过境免签政策,无论是上半年还是下半年,均视当年为政策实施年份。(2)更改政策作用范围,某些城市过境免签停留范围辐射到省内其他城市,因此,将过境免签政策作用省份的所有城市均视为处理组,如政策作用在江苏省则将江苏省内的所有城市视为处理组。经过上述两种方式处理后各估计系数估计均显著正向影响,与基准回归结果保持一致。第三,剔除入境免签政策的影响。政策评估的另一个核心假设是,该政策实施不能与其他政策混淆,只有排除了其他政策的影响才能识别出政策净效应。由于海南省和桂林市分别实施59国和东盟10国旅游团入境免签政策,因此剔除海口、三亚和桂林3个城市后重新回归。回归结果只是系数发生了改变,从而再次证实了基准回归结果的稳健性。第四,加入144小时过境免签政策的影响。在72小时过境免签政策的基础上,本文将144小时过境免签政策作为单独控制变量加入模型(1)回归。结果发现,72小时过境免签政策效应仍显著为正,而144小时过境免签政策对入境旅游影响不显著,可能是因為该政策最早开始于2016年,其实施时间较短,实施地区也较少。上述分析既佐证了基准结果,也佐证了前文注释,实施144小时免签政策的城市也必然覆盖了72小时免签政策的基本内容。第五,安慰剂检验。本文借鉴Li等[63]的处理方法进行安慰剂检验,检测是否存在不可观测因素对本文基准估计结果的影响。通过随机生成处理组并重复进行1000次回归,汇总t值并做出核密度图,然后与基准回归的t值对比。结果显示,观测到的政策效果确实是由过境免签政策实施带来的,进一步佐证结论的稳健性1。

5 入境旅游效应的机制分析

5.1 传导机制分析

前文的研究表明,过境免签政策实施会促进入境旅游人数和旅游外汇收入的增加,即存在入境旅游的促进效应。那么,这种促进效应是如何产生的,换言之,过境免签政策实施会通过哪些渠道最终促进入境旅游增长?本文基于计划行为理论的概念框架,结合旅游需求理论,将过境免签政策的入境旅游效应分解为光环效应和成本效应。具体来看,一方面,旅游目的地形象在游客旅游决策中扮演着重要的角色,其往往是决定潜在游客是否选择该旅游目的地的直接因素,自然成为政府开展旅游目的地营销工作的关键环节。为满足入境游客的旅游需求,旅游目的地国家往往通过政策宣传和营销为其提供信息指引,这在一定程度上容易在客源地居民中产生广告效应以及高品质、友好的旅游目的地形象,形成引力光环,吸引客源地游客前往,形成从光环效应到旅行偏好的传导路径。另一方面,入境游客旅游需求还会受到汇率和收入等因素的影响。过境免签政策通过免除签证费用,降低了游客入境成本,形成从成本效应到旅行消费的传导路径。一般而言,光环效应只会显著增加旅游人数而不会明显提高人均消费(假定光环效应覆盖到不同消费能力层次游客);而成本效应则会对旅游人数和人均消费均产生显著影响。因此,如果过境免签政策的实施对人均消费的影响不显著而对旅游人数影响显著,则主要是光环效应发挥作用;如果人均消费和旅游人数均显著,则主要是成本效应发挥作用。

基于上述分析,本文采用平均量指标考察政策总体效果的作用机制,通过构建人均消费(旅游外汇收入与入境旅游人数之比)这一平均量指标进行分析。利用模型(1)进行检验,模型的被解释变量为人均消费,得到的结果如表2第(1)列所示,过境免签政策对人均消费的影响显著为负。结合表2的结果可知,过境免签政策的实施显著增加入境旅游人数和外汇收入,但是显著降低了人均消费,说明过境免签政策的入境旅游效应更多地来自成本效应。究其原因,极有可能是免签导致游客旅行成本降低,吸引了不同层次消费能力的游客过境。这一结论不仅佐证了Masiero等[64]的研究,而且将过境地游客对价格更敏感的研究结论拓展到中国情境的研究中。

5.2 协同机制分析

大量研究表明,入境旅游发展是多因素共同作用的结果,但现有文献忽略了过境免签政策与其他旅游基础性条件之间的交互作用对入境旅游效应的影响。因此,本文参考《“十四五”文化和旅游发展规划》中提出的促进入境旅游振兴的一系列举措,并根据数据可得性,选取控制变量中旅游资源和服务接待能力这两个指标展开分析。具体策略是将过境免签政策与旅游资源和服务接待能力分别交乘,然后基于模型(1)进行回归分析,同时也控制上述3个变量。若政策变量与旅游资源或服务接待能力的交乘项显著为正,说明政策与旅游资源或服务接待能力是互补关系,反之则是替代关系。

表2第(2)至第(5)列的结果显示,过境免签政策与旅游资源、过境免签政策与服务接待能力的交乘项对入境旅游人数和旅游外汇收入均显著为负,上述结果说明过境免签政策与当地旅游资源、当地服务接待能力之间是替代关系,即过境免签政策能有效弥补城市旅游资源和服务接待能力的不足。换言之,过境免签政策作为推动入境游的利剑,更能促进旅游资源匮乏和服务接待能力发展相对不足的城市发展入境旅游。

5.3 调节机制分析

过境免签政策对入境旅游的促进效应是否在不同城市间存在差异?本文基于新经济社会学的嵌入性理论,从目的地的经济社会特征出发寻找场景变量。根据“社会嵌入性”的分析逻辑,本文选取结构、文化和关系3方面场景变量,分别用城市经济活力、旅游目的地品牌和货物贸易水平衡量,具体分析如下。第一,城市经济活力直接影响入境游客旅游选择,往往越有活力的城市越吸引游客。即使不实行过境免签的入境旅游政策,游客仍旧会选择去往高经济活力的城市,因此,相比于高经济活力的城市,过境免签政策实施更有助于激发经济活力低的城市的入境旅游发展。城市经济发展好,其必然充满活力,因此,选取城市地区生产总值作为城市经济活力的代理变量。第二,旅游目的地品牌有助于提高其目的地竞争力,品牌效应可以提高旅游目的地吸引力,促进游客数量增加和当地经济发展。某城市拥有国际化旅游品牌自然会吸引游客参观消费,而那些没有国际化旅游品牌的城市,则需要入境旅游政策促进城市旅游经济发展。世界遗产名录作为世界级的旅游品牌[26,65],对于目的地的宣传和推广起着关键性作用,选取世界遗产名录作为旅游目的地品牌(res)的代理变量。第三,国际货物贸易驱动服务贸易发展,而入境旅游作为国际服务贸易重要内容和形式,国际货物贸易的发展为其提供了基础和市场空间[35]。城市国际货物贸易越发达,越能带动人员和文化交流,即使不实行过境免签,游客仍旧会选择去往国际货物贸易发达的城市。因此,本研究选取货物进出口总额作为国际货物贸易水平(tei)的代理变量。

为了验证上述分析,本文将过境免签政策与各代理变量交乘后基于模型(1)进行回归分析,同时也控制政策变量和各个代理变量(表3)。观察表3可以发现,各交乘项对入境旅游人数和旅游外汇收入均显著为负。上述结果一方面说明,过境免签政策对入境旅游的促进效应具有显著的异质性。另一方面,这一结果也进一步证实了本文的前述逻辑,各场景均有助于过境免签政策发挥其作用,各场景变量与过境免签政策实施是相互替代关系,即过境免签政策能有效弥补城市发展特征场景的短板,对于经济活力低、缺乏目的地品牌和国际货物贸易不发达的城市,其政策促进效果更强。

6 结论

6.1 主要结论

过境免签政策作为一项在国际上行之有效的积极签证政策,亦成为我国促进入境旅游增长的方法之一。本文以72小时过境免签政策为研究对象,利用2004—2019年57个主要旅游城市的面板数据,采用双重差分法对过境免签政策的入境旅游效应进行了验证,并从传导机制、协同机制和调节机制3方面分析政策效果的内在机制。研究结果表明:第一,过境免签政策的实施对入境旅游的发展有着“既旺丁又旺财”的双重促进效应。相较于无该项政策的城市,实施过境免签政策的城市在入境旅游人数和旅游外汇收入上分别增长86.0%(平均增加了40万入境游客)和88.2%(平均增加了12.8亿元旅游外汇收入)。其对人数的促进作用不存在时滞性,对收入的促进作用有时滞性和间断性。上述結论在一系列稳健性检验和安慰剂检验中得到了印证。第二,过境免签政策对入境旅游促进效应的传导机制分析发现,过境免签发挥政策效果的传导渠道主要是成本效应而非光环效应。通过免签政策降低了旅客的入境成本,尤其是旅游消费能力欠佳旅客的成本,形成从成本效应到旅行消费的传导路径。协同效应和异质性分析结果显示,过境免签政策能有效弥补城市在旅游资源和当地服务接待能力等基础性条件以及城市经济活力、目的地品牌和国际货物贸易水平等配套性场景特征方面的不足,进而推动这些类型城市入境旅游的发展。第三,本文还考虑了144小时过境免签政策对入境旅游发展的影响,发现144小时过境免签政策效果有限。究其可能原因,一是大部分城市的144小时过境免签政策都是在72小时政策的基础上扩展而来,其政策效果在72小时上已经呈现出来,额外再增加至144小时未出现统计上的显著效果。二是144小时过境免签政策最早实施于2016年,在研究样本期间内最多只涉及4年数据,加之过境免签政策效果存在时滞性,数据量不足导致导致暂时未发现144小时过境免签政策发挥效果。

6.2 研究贡献

本文将72小时过境免签政策实施视作一项准自然实验,采用多时点双重差分法,实证验证了过境免签政策的入境旅游促进效应,并从传导机制、协同机制和调节机制3方面分析了这种促进效应的内在机制,研究贡献如下(详见图1)。第一,将过境免签这一政策制度纳入入境旅游流的研究框架,丰富入境旅游需求理论。现有研究通常将过境免签政策作为直接因素纳入模型中,这实际上忽视了政策与旅游需求理论的内在联系。本文以此为切入点,从旅游需求理论中的收入和偏好出发,梳理出从光环效应到旅行偏好和成本效应到旅行消费的传导路径,揭示了旅游需求理论体系下政策变量影响入境旅游流的作用机制,以此拓展旅游需求理论的外延和解释范畴。第二,聚焦于过境免签政策的适用条件,拓展现有政策研究的内容广度。现有研究已初步涉及过境免签政策的旅游经济效应评价,但并未考虑政策效果在不同地区之间的异质性特征,缺乏深入分析政策的适用条件。本文在验证了过境免签的政策效应的基础上,从基础性条件和配套性社会场景特征中寻找影响最大限度发挥过境免签政策效应的协同条件和调控变量,以此检验过境免签政策效应的协同机制和调控机制,力求精准把握过境免签政策发挥效果的作用机制。

6.3 管理启示

本文为提振我国入境旅游发展提供如下管理启示。

第一,优化政策区域布局,全面发挥政策效果。一方面,鉴于我国入境旅游发展地理集中度高,存在区域差异[66],即东部强、中西部较弱[18,67],而本文证实过境免签政策更适用于旅游发展基础性条件弱以及经济活力、目的地品牌和国际货物贸易发展不足的城市。因此,未来很有必要在全国范围内,尤其是中西部旅游发展基础性和配套性条件不足的城市推行免签政策,使制度变革成果惠及更多地区,促进入境旅游区域之间的协调发展。另一方面,过境免签放开后,更多游客选择将政策实施城市作为过境地,此举带动了客流量但未明显带动人均消费。为提高人均消费,需要进一步加大区域联动,在扩大过境地活动范围的同时,提高游客的消费空间,满足其旅游目的地功能的吃、住、行、游、购、娱等全面消费[68]。此外,还可以通过完善各配套设施的服务品质,提高游客消费体验。

第二,激活光环效应,优化成本效应。不考虑港澳台地区,我国前20大客源地对外国人入境过夜旅游市场的整体贡献度超过80%1,即少数客源地贡献了绝大部分入境市场。这些客源地又主要集中在亚洲地区,少数分布在北美洲和欧洲地区。其中,北美、亚洲和欧洲的老年游客偏好景观,北美的中年游客关注舒适度,亚洲年轻游客则更注重价格[19]。因此,为拓展入境旅游游客群体,在入境旅游政策宣传过程中需要针对不同地区和偏好的游客展开差异化宣传。针对经济发达的北美、欧洲地区的游客,尤其是中老年游客,侧重宣传过境免签政策的便利化对其旅游舒适度方面的改善,以此激活光环效应。对于亚洲地区的游客,特别是年轻群体,需要将过境免签政策宣传与我国微观城市精细化营销结合起来,为其提供更直观、更具体的优惠措施,优化成本效应。

6.4 研究局限与未来研究方向

本文还存在以下不足和需要完善之处:第一,本文的样本城市只涉及57个主要旅游城市,未来考虑将城市范围扩展到地级市甚至县级市层面,为实现我国入境旅游区域协同发展提供更详实的实证支撑。第二,本文虽然涉及144小时过境免签政策效果,但由于144小时政策存在作用时间较短、作用区域重叠等问题,其效果不显著。未来在数据量充沛的情况下,将144小时和72小时过境免签政策进行差异化比较,为优化过境免签政策提供对策建议。第三,影响入境旅游发展的公共政策除签证政策外,还有其他公共政策,如离境退税政策。不同政策在实施时点、空间范围和内容深度等方面存在差异,未来考虑从多重政策视角进行交叉研究,如分析过境免签、入境免签、离境退税等政策影响入境旅游发展的异质性效应的作用机理,为完善我国入境旅游政策体系提供理论事实支撑和决策参考依据。

参考文献(References)

[1] 刘瑞明, 毛宇, 亢延锟. 制度松绑、市场活力激发与旅游经济发展——来自中国文化体制改革的证据[J]. 经济研究, 2020, 55(1): 115-131. [LIU Ruiming, MAO Yu, KANG Yankun. Deregulation, market vitality and tourism economy development: Evidence from Chinese cultural system reform[J]. Economic Research Journal, 2020, 55(1): 115-131.]

[2] LEE C C, CHANG C P. Tourism development and economic growth: A closer look at panels[J]. Tourism Management, 2008, 29(1): 180-192.

[3] 楊玉英, 刘辉, 闫静. 中国入境旅游演变特征及发展策略[J]. 宏观经济研究, 2019(7): 127-135. [YANG Yuying, LIU Hui, YAN Jing. The evolution characteristics and development strategy of Chinas inbound tourism[J]. Macroeconomics, 2019(7): 127-135.]

[4] 马耀峰, 高杨. 新时代我国入境旅游政策协调与路径优化的审视[J]. 陕西师范大学学报(哲学社会科学版), 2018, 47(2): 30-36. [MA Yaofeng, GAO Yang. Review of Chinas tourism policy coordination and path optimization of inbound tourism in the new era[J]. Journal of Shaanxi Normal University (Philosophy and Social Sciences Edition), 2018, 47(2): 30-36.]

[5] 宋芳秀. 中国出入境旅游: 特征、问题及对策[J]. 国际贸易, 2020(11): 77-84. [SONG Fangxiu. Inbound and outbound tourism in China: Characteristics, problems and suggestions[J]. Intertrade, 2020(11): 77-84.]

[6] 宋昌耀, 贾然, 厉新建. 过境免签政策与入境旅游增长——基于PSM-DID方法的分析[J]. 旅游导刊, 2018, 2(6): 33-46. [SONG Changyao, JIA Ran, LI Xinjian. Transit visa-free policy and inbound tourism growth: An analysis based on PSM-DID method[J]. Tourism and Hospitality Prospects, 2018, 2(6): 33-46.]

[7] 王亚辉, 兰姣. 免签政策的入境游效应: 来自38个客源国的经验证据[J]. 旅游世界: 旅游发展研究, 2016(5): 23-36. [WANG Yahui, LAN Jiao. Effects of visa-free policies on China inbound tourism based on empirical evidences from 38 source countries[J]. Journal of Tourism Development, 2016(5): 23-36.]

[8] CRAMPON L. A new technique to analyze tourist markets[J]. Journal of Marketing, 1966, 30(2): 27-31.

[9] MORLEY C, ROSSELL? J, SANTANA-GALLEGO M. Gravity models for tourism demand: Theory and use[J]. Annals of Tourism Research, 2014, 48: 1-10.

[10] DANN G M. Anomie, ego-enhancement and tourism[J]. Annals of Tourism Research, 1977, 4(4): 184-194.

[11] 杨兴柱, 顾朝林, 王群. 旅游流驱动力系统分析[J]. 地理研究, 2011, 30(1): 23-36. [YANG Xingzhu, GU Chaolin, WANG Qun. Study on the driving force of tourist flows[J]. Geographical Research, 2011, 30(1): 23-36.]

[12] 张佑印, 顾静, 马耀峰. 旅游流研究的进展、评价与展望[J]. 旅游学刊, 2013, 28(6): 38-46. [ZHANG Youyin, GU Jing, MA Yaofeng. Tourist flow: Research progress, evaluation and outlook[J]. Tourism Tribune, 2013, 28(6): 38-46.]

[13] SONG H, LI G, WITT S F, et al. Tourism demand modelling and forecasting: How should demand be measured?[J]. Tourism Economics, 2010, 16(1): 63-81.

[14] SONG H, WITT S F. Forecasting international tourist flows to Macau[J]. Tourism Management, 2006, 27(2): 214-224.

[15] 王良举, 李万莲. 人民币升值对中国入境旅游的影响评估——基于扩展旅游引力模型的实证分析[J]. 旅游科学, 2012, 26(5): 38-44; 94. [WANG Liangju, LI Wanlian. Effect of RMB appreciation on Chinas inbound tourism: An empirical analysis based on extended tourism gravity model[J]. Tourism Science, 2012, 26(5): 38-44; 94.]

[16] 张宏伟. 中国入境旅游的文化差异效应测度研究——基于引力模型的分析[J]. 财贸研究, 2009, 20(4): 56-61; 68. [ZHANG Hongwei. The effect of cultural difference on inbound tourism to China: Analysis based on gravity model[J]. Finance and Trade Research, 2009, 20(4): 56-61; 68.]

[17] 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. [ZHAO Dongxi. Study on the influencing factors of the development of Chinas provincial inbound tourism—Analysis based on the provincial panel data[J]. Tourism Tribune, 2008, 23(1): 41-45.]

[18] 刘军胜, 马耀峰, 刘焱序. 中国入境過夜游客目的地选择时空分异与城市类型识别[J]. 旅游学刊, 2021, 36(7): 104-118. [LIU Junsheng, MA Yaofeng, LIU Yanxu. Spatial and temporal differentiation of destination choice and urban type identification of Chinese inbound overnight tourists[J]. Tourism Tribune, 2021, 36(7): 104-118.]

[19] LI C, GAO L, LIU Y, et al. Cluster analysis of Chinas inbound tourism market: A new multi-attribute approach based on association rule mining of tourist preferences at scenic spots[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 2021, 26(6): 654-667.

[20] DE VITA G. The long-run impact of exchange rate regimes on international tourism flows[J]. Tourism Management, 2014, 45: 226-233.

[21] SANTANA-GALLEGO M, LEDESMA-RODRíGUEZ F J, PéREZ-RODRíGUEZ J V. Exchange rate regimes and tourism[J]. Tourism Economics, 2010, 16(1): 25-43.

[22] BAGGS J, FUNG L, LAPHAM B. Exchange rates, cross-border travel, and retailers: Theory and empirics[J]. Journal of International Economics, 2018, 115: 59-79.

[23] 孙根年, 张毓, 薛佳. 资源?区位?贸易三大因素对日本游客入境旅游目的地选择的影响[J]. 地理研究, 2011, 30(6): 1032-1043. [SUN Gennian, ZHANG Yu, XUE Jia. Scenery attraction,location accessibility and trade connection: Three factors and their influences on destination choice of Japanese tourists[J]. Geographical Research, 2011, 30(6): 1032-1043.]

[24] GETZ D, ANDERSON D, SHEEHAN L. Roles, issues, and strategies for convention and visitors bureaux in destination planning and product development: A survey of Canadian bureaux[J]. Tourism Management, 1998, 19(4): 331-340.

[25] 林玉虾, 林璧属. 世界遗产的旅游效应及其对遗产保护的影响——来自中国旅游人数和旅游收入的经验证据[J]. 经济管理, 2017, 39(9): 133-148. [LIN Yuxia, LIN Bishu. Tourism effect of world heritage sites and its impact on heritage protection—Evidence from tourist arrivals and tourism revenues in China[J]. Business Management Journal, 2017, 39(9): 133-148.]

[26] RYAN J, SILVANTO S. World heritage sites: The purposes and politics of destination branding[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2010, 27(5): 533-545.

[27] 吴晋峰, 任瑞萍, 韩立宁, 等. 中国航空国际网络结构特征及其对入境旅游的影响[J]. 经济地理, 2012, 32(5): 147-152. [WU Jinfeng, REN Ruiping, HAN Lining, et al. Chinese Aviation international network and its impact on inbound tourism[J]. Economic Geography, 2012, 32(5): 147-152.]

[28] 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.

[29] CHOW C K W, TSUI W H K, WU H. Airport subsidies and domestic inbound tourism in China[J]. Annals of Tourism Research, 2021, 90: 103275.

[30] GHALIA T, FIDRMUC J, SAMARGANDI N, et al. Institutional quality, political risk and tourism[J]. Tourism Management Perspectives, 2019, 32: 100576.

[31] POPRAWE M. A panel data analysis of the effect of corruption on tourism[J]. Applied Economics, 2015, 47(23): 2399-2412.

[32] SAHA S, YAP G. The moderation effects of political instability and terrorism on tourism development: A cross-country panel analysis[J]. Journal of Travel Research, 2014, 53(4): 509-521.

[33] 邢劍华, 张辉. 双边政治冲突事件多大程度影响到访游客人数?——基于2012年中日钓鱼岛事件的影响效应评估[J]. 旅游学刊, 2021, 36(6): 103-115. [XING Jianhua, ZHANG Hui. Do bilateral political conflicts affect visitor arrivals?—Empirical study of Sino-Japanese Diaoyu Islands dispute in 2012[J]. Tourism Tribune, 2021, 36(6): 103-115.]

[34] 阮文奇, 郑向敏, 李勇泉, 等. 中国入境旅游的“胡焕庸线”空间分布特征及驱动机理研究[J]. 经济地理, 2018, 38(3): 181-189; 199. [RUAN Wenqi, ZHENG Xiangming, LI Yongquan, et al. Spatial distribution characteristics and driving mechanism of “Hu Line” in inbound tourism in China[J]. Economic Geography, 2018, 38(3): 181-189; 199.]

[35] 苏建军, 徐璋勇, 赵多平. 国际货物贸易与入境旅游的关系及其溢出效应[J]. 旅游学刊, 2013, 28(5): 43-52. [SU Jianjun, XU Zhangyong, ZHAO Duoping. Study on the overflow effect of the international goods trade and its partnership with inbound tourism[J]. Tourism Tribune, 2013, 28(5): 43-52.]

[36] QIANG M, SHEN M, XIE H. Cultural diffusion and international inbound tourism: Evidence from China[J]. Tourism Economics, 2019, 25(6): 884-903.

[37] FOURIE J, SANTANA-GALLEGO M. Ethnic reunion and cultural affinity[J]. Tourism Management, 2013, 36: 411-420.

[38] 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.

[39] DENG T, LI X, MA M. Evaluating impact of air pollution on Chinas inbound tourism industry: A spatial econometric approach[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 2017, 22(7): 771-780.

[40] 張晨, 高峻, 丁培毅. 雾霾天气对潜在海外游客来华意愿的影响——基于目的地形象和风险感知理论[J]. 旅游学刊, 2017, 32(12): 58-67. [ZHANG Chen, GAO Jun, DING Peiyi. Impacts of haze on the intention to visit China of overseas tourists: Based on destination image and risk perception theories[J]. Tourism Tribune, 2017, 32(12): 58-67.]

[41] 杨洋, 陈艳, 熊洛奕, 等. 综合国家距离对中国入境旅游的影响——基于CAGE距离框架的实证研究[J]. 旅游学刊, 2022, 37(2): 62-74. [YANG Yang, CHEN Yan, XIONG Luoyi, et al. The influence of comprehensive country distance on Chinese inbound tourism: An empirical study on the CAGE distance framework[J]. Tourism Tribune, 2022, 37(2): 62-74.]

[42] NEUMAYER E. Visa restrictions and bilateral travel[J]. The Professional Geographer, 2010, 62(2): 171-181.

[43] LAWSON R A, ROYCHOUDHURY S. Do travel visa requirements impede tourist travel?[J]. Journal of Economics and Finance, 2016, 40(4): 817-828.

[44] ARTAL-TUR A, PALLARD?-L?PEZ V J, REQUENA-SILVENTE F. Examining the impact of visa restrictions on international tourist flows using panel data[J]. Estudios de Economía, 2016, 43(2): 265-279.

[45] CZAIKA M, NEUMAYER E. Visa restrictions and economic globalisation[J]. Applied Geography, 2017, 84: 75-82.

[46] LI S, SONG H. Economic impacts of visa restrictions on tourism: A case of two events in China[J]. Annals of Tourism Research, 2013, 43: 251-271.

[47] SONG H, GARTNER W C, TASCI A D. Visa restrictions and their adverse economic and marketing implications—Evidence from China[J]. Tourism Management, 2012, 33(2): 397-412.

[48] HU X. Economic benefits associated with the visa waiver program— A difference-in-difference approach[J]. Global Journal of Business Research, 2013, 7(1): 81-89.

[49] BALLI F, BALLI H O, CEBECI K. Impacts of exported Turkish soap operas and visa-free entry on inbound tourism to Turkey[J]. Tourism Management, 2013, 37: 186-192.

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

[51] KUZEY C, KARAMAN A S, AKMAN E. Elucidating the impact of visa regimes: A decision tree analysis[J]. Tourism Management Perspectives, 2019, 29: 148-156.

[52] BEENSTOCK M, FELSENSTEIN D, RUBIN Z. Visa waivers, multilateral resistance and international tourism: Some evidence from Israel[J]. Letters in Spatial and Resource Sciences, 2015, 8(3): 357-371.

[53] GOTO T, AKAI N. Benefit and cost of visa relaxation— Empirical analysis on the impact of visa waiver[EB/OL]. [2022-03-19]. http://www2.econ.osaka-u.ac.jp/library/global/dp/1710.pdf.

[54] LEE C K, SONG H J, BENDLE L J. The impact of visa-free entry on outbound tourism: A case study of South Korean travellers visiting Japan[J]. Tourism Geographies, 2010, 12(2): 302-323.

[55] CHENG K M. Tourism demand in Hong Kong: Income, prices, and visa restrictions[J]. Current Issues in Tourism, 2012, 15(3): 167-181.

[56] LIU A, MCKERCHER B. The impact of visa liberalization on tourist behaviors—The case of China outbound market visiting Hong Kong[J]. Journal of Travel Research, 2016, 55(5): 603-611.

[57] JORGENSEN M T, LAW R, KING B E. Understanding the past, anticipating the future—A critical assessment of China outbound tourism research[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2017, 34(7): 880-891.

[58] PHAM T D, NGHIEM S, DWYER L. The economic impacts of a changing visa fee for Chinese tourists to Australia[J]. Tourism Economics, 2018, 24(1): 109-126.

[59] 曹翔, 张双龙, 余升国. 入境旅游免签政策的游客吸引效应及其异质性[J]. 人文地理, 2021, 36(4): 177-184. [CAO Xiang, ZHANG Shuanglong, YU Shengguo. Analysis on the attraction effect and heterogeneity of visa-free policy for inbound tourists[J]. Human Geography, 2021, 36(4): 177-184.]

[60] 劉素君, 陈雨. 免签政策能否促进入境旅游?——基于桂林对东盟十国入境免签的实证研究[J]. 海南大学学报(人文社会科学版), 2022, 40(7): 105-114. [LIU Sujun, CHEN Yu. Can The entry visa-free policy promote inbound tourism? On guilins empirical research on visa exemption policy for ASEAN countries[J]. Journal of Hainan University (Humanities & Social Sciences Edition), 2022, 40(7): 105-114.]

[61] 王亚辉, 吴云超. 签证制度与入境游客流: 基于引力模型的实证研究[J]. 旅游科学, 2017, 31(5): 17-31. [WANG Yahui,WU Yunchao. Visa regulations and flows of inbound visitors: A gravity-model-based empirical study[J]. Tourism Science, 2017, 31(5): 17-31.]

[62] BERTRAND M, DUFLO E, MULLAINATHAN S. How much should we trust differences-in-differences estimates?[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2004, 119(1): 249-275.

[63] LI P, LU Y, WANG J. Does flattening government improve economic performance? Evidence from China[J]. Journal of Development Economics, 2016, 123: 18-37.

[64] MASIERO L, QIU R T, ZOLTAN J. Long-haul tourist preferences for stopover destination visits[J]. Journal of Travel Research, 2020, 59(5): 811-827.

[65] RYAN J, SILVANTO S. The World Heritage list: The making and management of a brand[J]. Place Branding and Public Diplomacy, 2009, 5(4): 290-300.

[66] WU M, WALL G, TONG Y. Research on Chinas inbound tourism: A comparative review[J]. Journal of China Tourism Research, 2019, 15(3): 320-339.

[67] 代美玲, 馬晓龙. 中国省际入境旅游空间格局的时间动态性(1991—2016)[J]. 旅游学刊, 2019, 34(10): 106-115. [DAI Meiling, MA Xiaolong. A research on temporal dynamics of spatial pattern of Chinas provincial inbound tourism for 1991—2016[J]. Tourism Tribune, 2019, 34(10): 106-115.

[68] 杨振之, 陈顺明. 论“旅游目的地”与“旅游过境地”[J]. 旅游学刊, 2007, 22(2): 27-32. [YANG Zhenzhi, CHEN Shunming. On “tourism destination” and “tourism transit venue”[J]. Tourism Tribune, 2007, 22(2): 27-32.]

The Effects of Chinas Visa-free Transit Policy on Inbound Tourism and Its

Internal Mechanism: A Case Study of 57 Major Tourism Cities in China

ZHANG Yingwu1, ZHENG Xuemei2

(1. School of Economic, Hainan University, Haikou 570228, China;

2. School of Management, Hainan University, Haikou 570228, China)

Abstract: An important part of the modern economy, tourism has become a key comprehensive industry and a strategic pillar for the national economy. Domestic tourism, outbound tourism and inbound tourism are the three major markets of Chinas tourism. Compared with the flourishing domestic and outbound tourism, Chinas inbound tourism is relatively sluggish, with a deficit in the number of inbound tourists and tourism foreign exchange income. China has rich natural resources, splendid history and culture, various cuisine and a sound urban system. However, they have not been fully utilized in attracting inbound tourists, which does not match our economic development and globalization process. The key reason lies in Chinas low international openness, with the openness and inclusiveness of visa policy needing to be improved. To solve the above problems, China has successively issued various visa policies to simplify the process. In terms of visas, the visa-free transit policy is a main one. As the visa-free transit policy expands in greater scope and depth, scholars have reached a consensus that the visa-free transit policy can boost inbound tourism. However, they failed to pay attention to the mechanism of the policy effect, resulting in a lack of systematic and in-depth exploration of the internal mechanisms of the policy effect.

The paper treats the implementation of the 72-hour visa-free transit policy as a quasi-natural experiment and empirically analyzes the policys effect on inbound tourism and its underlying mechanism using the multi-point difference-in-difference (DID) and panel data of 57 major tourism cities from 2004 to 2019. The findings are as follows: (1) The implementation of the visa-free transit policy has a double promotion effect on inbound tourism development, which is both prosperous and wealthy. Compared with cities without such a policy, the number of inbound tourists and foreign exchange revenue of cities with the visa-free transit policy increased by 400 000 and 1.28 billion yuan on average, with no time lag in tourists number but time lag and intermittency in the revenue. (2) The analysis of the transmission mechanism of visa-free transit policy on the promotion effect of inbound tourism shows that the transmission channel through which the visa-free transit policy exerts its effect is mainly the cost effect rather than the halo effect. The visa-free transit policy reduces the entry cost of tourists, especially those with weak consumption ability, forming a transmission path from cost effect to income. (3) The results of the synergy and moderation analysis show that visa-free transit policy can effectively compensate for the cities deficiencies in basic conditions such as tourism resources and local reception capacity, as well as supporting scenario characteristics such as the cities economic dynamics, destination branding, and the degree of goods trade development, thus promoting the development of inbound tourism in these types of cities.

Relative to the existing studies, the possible research contributions of this paper are as follows. Firstly, the visa-free transit policy system is incorporated into the framework of inbound tourism flow research, which enriches the theory of inbound tourism demand. This paper further expands and explains the tourism demand theory by sorting out the transmission paths from cost effect to travel consumption and halo effect to travel preference from income and preference in tourism demand theory and reveals the mechanism of policy variables affecting inbound tourism flow under the tourism demand theory system. Secondly, the paper focuses on the applicable conditions of the visa-free transit policy and expands the breadth of existing policy research. Through verifying the effect of the visa-free transit policy, this paper searches for the synergistic conditions and regulatory variables that affect the maximum effect of the visa-free transit policy from the characteristics of the underlying conditions and supporting social scenarios, so as to test the synergistic and regulatory mechanisms of the visa-free transit policy effect and gain an accurate understanding of them.

Keywords: visa-free transit policy; inbound tourism; internal mechanism; difference-in-difference

[责任编辑:王    婧;责任校对:郑    果]

[基金项目]本研究受国家自然科学基金项目“中国入境免签和离境退税的演变规律与异质性效应研究”(71964011)、国家社会科学基金项目“中国加快发展入境旅游的政策评价及优化研究”(20BJY205)和海南省研究生科研创新项目“海南省入境旅游政策的演进特征、量化评价与异质性效应研究”(Hyb2020-03)共同资助。[This study was supported by grants from the National Natural Science Foundation of China (to ZHANG Yingwu) (No. 71964011), the National Social Science Foundation of China (to LIU Sujun) (No. 20BJY205) and the Hainan Provincial Innovation Foundation for Postgraduate (to ZHENG Xuemei) (No. Hyb2020-03).]

[收稿日期]2022-01-08; [修订日期]2022-03-20

[作者简介]张应武(1983—),男,湖南武冈人,博士,教授,研究方向为旅游政策评价,E-mail: zhangyingwu_06@hainanu.edu.cn;郑雪梅(1995—),女,山东东营人,博士研究生,研究方向为旅游政策评价,E-mail: 20120200110016@hainanu.edu.cn,通讯作者。

1 司若, 陈鹏, 陈锐, 等. 中国文旅产业发展报告(2020)[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2020: 3.

2 国家统计局. 中国统计年鉴2021[EB/OL]. [2023-06-25]. http://www.stats.gov.cn/sj/ndsj/2021/indexch.htm.

3 World Tourism Organization. 145 key tourism statistics [EB/OL]. [2023-06-25]. https://www.unwto.org/tourism-statistics/key-tourism-statistics.

1 World Economic Forum. The travel & tourism competitiveness report 2019[EB/OL]. [2023-06-25]. https://www3.weforum.org/docs/WEF_TTCR_2019. pdf.

2 具体包括:在全国范围内实行港澳居民往来内地通行证持有者免签、台湾居民来往大陆通行证持有者免签、APEC(Asia-Pacific Economic Cooperation)商务旅游卡持有者免签,对日本、韩国、越南等10余个国家单方面或互免签证,在海南实施59国以及在桂林实施东盟10国实施入境免签,在部分重点城市和区域范围内实施“24/72/144小时”过境免签等。

1 中国领事服务网. 来华签证简介[EB/OL]. [2023-07-20]. http://cs.mfa.gov.cn/wgrlh/lhqz/lhqzjj_660596/201311/t20131120_961419.shtml.

2 此处定义援引自我国外交部网站对来华签证的定义,其适用范围为外籍人士。我国港澳居民往来内地持港澳居民往来内地通行证、我国台湾地区居民往来大陆持台湾居民来往大陆通行证,不包含在上述签证政策范围内。

3 《中华人民共和国出境入境管理法》中规定外国人持联程客票搭乘国际航行的航空器、船舶、列车从中国过境前往第三国或者地区,在中国境内停留不超过24小时且不离开口岸的可免办签证。

1 因篇幅限制,过境免签政策实施内容的汇总表未在文中汇报,如有需要可联系作者索取。

2 实施144小时过境免签的城市也包含在内,即一个城市若实施144小时免签政策,也必然覆盖了72小时免签政策的基本内容。在稳健性检验中,将144小时免签政策作为单独控制变量纳入模型中,发现其对入境旅游影响不显著。

3 如无特殊说明,后续分析所指的过境免签政策均为72小时过境免签政策。

1 因篇幅限制,变量描述未在文中汇报,如有需要可联系作者索取。

2 57个主要旅游城市包括:北京、天津、石家庄、秦皇岛、承德、太原、大同、呼和浩特、沈阳、大连、长春、吉林、哈尔滨、上海、南京、无锡、苏州、南通、连云港、杭州、宁波、温州、合肥、黄山、福州、厦门、泉州、漳州、南昌、九江、济南、青岛、烟台、威海、郑州、洛阳、武汉、长沙、广州、深圳、珠海、汕头、湛江、中山、南宁、桂林、北海、海口、三亚、重庆、成都、贵阳、昆明、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐。

1 因篇幅限制,稳健性检验和安慰剂检验的结果未在文中汇报,如有需要可联系笔者索取。

1 中國旅游研究院. 中国入境旅游发展报告2019[M]. 北京: 旅游教育出版社, 2020: 24.

引用格式:张应武, 郑雪梅. 过境免签政策的入境旅游效应及其内在机制——以中国57个主要旅游城市为例[J]. 旅游学刊, 2023, 38(8): 134-147. [ZHANG Yingwu, ZHENG Xuemei. The effects of Chinas visa-free transit policy on inbound tourism and its internal mechanism: A case study of 57 major tourism cities in China[J]. Tourism Tribune, 2023, 38(8): 134-147.]

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