原创《入境旅游效率和出口地理方向基于一带一路沿线地区DEA-面板Tobit的实证》
该文是关于一带一路论文范文数据库与方向和入境旅游效率和出口地理方向相关论文参考文献范文。
【摘 要】利用2006~2015 年的相关数据, 借助DEA-面板Tobit 方法探讨入境旅游效率与出口地理方向的关系.研究发现“一带一路” 沿线地区入境旅游效率低下主要是由纯技术效率和规模效率双重低下导致的, “丝绸之路经济带” 沿线地区入境旅游市场表现出了更大的潜力.计量模型发现“一带一路” 沿线地区旅游企业从业人员过剩是限制其入境旅游效率提升的一大瓶颈, 旅游企业数量的增加、入境旅游人次的增多、产业结构的优化、旅游交通的完善都促进了其入境旅游效率的提升.“21 世纪海上丝绸之路” 各地区入境旅游效率的提高主要依赖于旅游企业固定资产的增加和对外开放程度的扩大.以港澳台为主的入境游客促使出口地理方向集聚,出口地理方向和入境旅游效率呈U 型关系.
[关键词] 入境旅游效率； 出口地理方向； “一带一路” 沿线； DEA 投入产出效率； 面板Tobit
[中图分类号] F５９０ [文献标识码] A [文章编号] 1673-0461（2018）10-0076-09
一、引言
“一带一路” 倡议秉持共商、共享、共建原则, 旨在增强沿线国家和地区在政治、经济、文化等众多领域的沟通和交流, 帮助相关国家和地区构建全方位、多层次的和合作体系.“一带一路” 倡议的一大重要目标就是实现沿线国家和地区的贸易畅通, 入境旅游作为国际贸易中的关键组成部分, 在“一带一路” 新背景下发挥着愈发重要的作用.入境旅游业能够加深客源地和目的地国家地区间的相互了解, 改善目的地产业结构, 拓宽目的地的外汇增收渠道, 从而提高目的地入境旅游市场的运行效率.我国主要的入境旅游客源国家和地区的划分代表了我国旅游业不同的出口地理方向, 旅游业出口地理方向的改变深刻反映了我国入境旅游市场的变化, 这势必会对入境旅游效率产生深远影响.因此, 在“一带一路” 背景下加强对相关地区入境旅游效率和出口地理方向关系的研究, 具有较强的现实意义和指导价值.
二、文献综述
出口地理方向和一国国际贸易发展拥有密不可分的联系, 按照新古典贸易理论的观点, 发展中国家可以通过多样化出口, 调整出口地理方向,促进对外贸易的发展.国内外已有大量学者在相关领域做出了贡献.部分学者阐明了出口地理方向对一国出口的重要意义.文龙光, 徐运保指出一国出口地理方向的选择直接反映了该国和其他国家及地区贸易联系的紧密程度, 对该国对外贸易的发展具有重要影响[1].刘乃全, 戴晋指出如果我国想保持对亚洲各国出口的强劲增长, 应该不断优化我国的出口地理结构, 探索科学合理的出口地理方向[2].还有学者关注出口地理方向数理模型的构建, 蔡一鸣借助马科维茨模型和相对方差,研究发现一国出口市场的有效组合和不同的出口地理方向相对应[3].国外有些学者尝试着运用不同数量方法探讨出口地理方向和旅游业客源国的最佳选择, Jang S C, Chen M H 借助不同的预期收益变量分别探讨了爱尔兰、西班牙等国旅游业客源国市场的有效组合[4].由此可见, 出口地理方向会影响一国的外贸出口水平, 为了促进外贸的稳步增长, 市场主体应调整并选择最优的出口地理方向.如何科学处理出口地理方向和国际贸易间的关系已经拥有较为成熟的数理模型支撑, 这为后续的深入研究奠定了基础.
更多的学者通过实证检验出口地理方向和出口绩效的关系, 然而关于两者之间的关系学术界尚未形成定论, 部分学者认为多元化的出口地理方向对贸易出口存在促进作用.Wagner 研究了德国企业, 发现多元的出口地理方向提高了企业利润率[5].Sarada 以美国和印度企业为研究对象, 发现地理出口方向越分散, 企业出口收入越稳定[6].Jerzy Cie lik, Eugene Kaciak, 和Dianne H B 的研究也支持了上述观点[7].也有学者持反向观点,认为多元化的出口地理方向不利于贸易出口或者二者之间并不存在稳定的关系.杨晨, 韩庆潇指出向高收入国家出口会提升企业生产效率, 而向低收入国家出口则会削弱这种影响[8].Qian X 和Yasar M 研究发现多样化的出口地理方向与企业生产率呈U 型关系[9].Lu J W 和Beamish P W 的研究也证明了出口地理方向和出口绩效之间的U 型关系[10].张梦丹, 魏景赋则认为对于高出口强度的制造业, 出口地理方向多样化提升了行业绩效,而对于低出口强度的制造业, 出口地理多样化与行业绩效呈U 型关系[11].由此可见, 当前关于出口地理方向和出口绩效二者之间的关系学界还存在较大争议, 众多学者由于样本选择、计量方法、实证角度的不同而导致结论的差异, 因此需要更加深入研究二者间的关系才能得到可靠的结论.
综上所述, 关于出口地理方向的相关研究十分丰富, 众多学者从不同角度对出口地理方向展开了讨论, 但是研究对象多集中于工业企业, 对服务贸易行业甚至更为微观的旅游行业缺乏深入研究.入境旅游业是国际贸易重要的组成部分,入境游客的消费是旅游目的地外汇收入的一大来源, 是一地旅游出口绩效的直观反映.不同旅游客源国家和地区代表了旅游目的地的出口地理方向, 势必也会对旅游目的地入境旅游绩效产生影响.本文以“一带一路” 沿线地区为研究对象,重点探讨入境旅游效率和出口地理方向的关系,以期为相关领域的研究做出贡献.
三、“一带一路” 沿线地区入境旅游效率分析
DEA 方法可以对多指标投入和多指标产出的同类型部门活动的有效性进行综合评价[12].该方法无需设定具体的函数形式, 对于多投入、多产出系统的效率测算具有很好的效果[13].DEA 方法可分为投入导向型和产出导向性[14].由于入境旅游中的投入要素相比产出要素更容易控制, 因此选用投入导向型模型来测算“一带一路” 沿线地区入境旅游效率.
(一) 指标选取与处理
选取旅游外汇收入（百万美元） 为产出变量,所有的入境旅游活动最终都会转化为旅游外汇收入, 外汇收入的高低直接反映了旅游目的地的产出水平.选取旅游企业的从业人员（人）、企业数量（户）、固定资产（万元） 和入境旅游人次（万人次） 为投入变量.所有变量数据来源于《中国旅游年鉴》.旅游企业是入境旅游市场中连接目的地和游客的市场主体, 承担着组织旅游活动、进行旅游推介、销售旅游产品和服务等功能, 其运营能力的高低会对市场效率产生重大影响.入境旅游人次是旅游外汇收入的直接来源, 入境游客消费能力和意愿决定了目的地旅游外汇收入的高低.需要指出的是, 针对某些变量在测算前需要进行相应处理, 采用永续盘存法对固定资产进行评估, 该方法的优点是兼顾了固定投资的存量和增量, 使得计算结果更加稳健.计算公式为：Ki,t 等于100[Ki,t-1 （1-啄t ）+Ii,t ]/ui,t （1）式（1） 中i 为第i 个地区, t 为观察期内第t年； Ki,t是指i 地区t 年的资本投入, Ki,t-1则为其前一年的资本投入, 啄t为第t 年经济折旧率, Ii,t为i 地区t 年的固定资产投资额, ui,t为i 地区t年的固定资产投资指数.关于啄t , 由于保全资本价值的方法是资本重置或补足, 而重置的则可依据银行贷款利率计算, 故而可比照金融机构法定贷款1 年期利率作为资本折旧率[15].ui,t参照“分地区固定资产投资指数”.啄t和ui,t的数据均来自《中国统计年鉴》.同时考虑到外汇波动、通货膨胀等因素, 需要将旅游外汇收入变量进行相应调整获得实际变量.参照世界银行WDI数据库中的1 美元合人民币的货币汇率（年平均价）, 将旅游外汇收入转化为以人民币为计价单位的变量.随后参照全国居民消费总指数对数据进行CPI 缩减, 以消除通货膨胀的影响, 并利用调整后的数值进行测算.
(二) 入境旅游效率分析
运用deap 软件测算“一带一路” 沿线地区2006~2015 年共10 年的入境旅游效率, 表1 展示了详细的测算结果.表中TE 为综合技术效率,是综合衡量一地效率的指标.PTE 为纯技术效率,SE 为规模效率, TE 的值是PTE 与SE 的乘积.规模报酬一栏“irs、drs、—” 分表代表规模报酬“递增、递减、不变”.
1. “21 世纪海上丝绸之路” 沿线地区在10 年的观察期中, 上海的综合技术效率有5 年不为1, 处于DEA 无效年份.浙江和广东均有7 年处于DEA 无效年份, 海南有6 年属于DEA无效年份.福建入境旅游效率表现最为不佳, 仅有1 年的综合技术效率为1, 其余年份均属于DEA 无效年份.上海的DEA 无效年份均是由纯技术效率和规模效率双重低下引起的, 其他地区DEA 无效年份主要是由规模效率低下造成的（SE不为1 的年份多于PTE 不为1 的年份）.就规模报酬变化而言, 福建和广东在观察期内规模报酬处于递增或不变状态, 说明两地入境旅游市场表现良好, 投入要素均得到有效利用.上海、浙江、海南等地的规模报酬在某些年份出现了递减情况,尤其是上海近年来入境旅游市场规模报酬递减现象较为突出, 表明上海入境旅游市场存在产出不足或投入冗余等问题.
2. “丝绸之路经济带” 沿线地区
在“丝绸之路经济带” 沿线地区中, DEA 无效年份数量由高往低排序为甘肃、四川（9 年）,青海、宁夏、新疆（8 年）, 广西（7 年）, 陕西、重庆、云南（6 年）, 入境旅游发展效率低于“21世纪海上丝绸之路” 沿线地区.“丝绸之路经济带” 沿线所有地区入境旅游效率低下主要是由规模效率低下导致的.就规模报酬变化而言, 仅有甘肃和新疆两地的入境旅游市场在部分年份出现了递减情况, 其他地区的入境旅游市场规模报酬均属于递增或不变状态, 这说明“丝绸之路经济带” 沿线地区入境旅游市场表现出了较大潜力,如果继续追加要素投入可以带来更高比例的回报.
四、计量分析
(一) 计量模型构建与指标选取
构建如下计量模型深入探讨2006～2015 年“一带一路” 沿线地区入境旅游效率与出口地理方向之间的关系：
lnTE等于αi,t +β1i,t lnstaffi,t +β2i,t lnfirmi,t +β3i,t lnasseti,t +β4i,t lntouristi,t +β5i,t lnindustryi,t +β6i,t lnopeni,t +β7i,t lntransi,t +β8i,t ln滓i,t +ui,t （2）
式（2） 中TE 为综合技术效率, 衡量“一带一路” 沿线地区入境旅游效率的综合发展水平,TE 值越高, 则表示入境旅游发展效率越高.变量staff、firm、asset 分别为旅游企业的从业人员（人）、企业数量（户）、固定资产（万元）, 旅游企业对入境旅游市场的发展至关重要,这些变量均是影响旅游企业运营的关键因素.从业人员反映了入境旅游市场的人力资本投入状况；旅游企业数量反映了市场容量, 旅游企业数量增加说明市场机遇增加, 参与入境旅游市场的开拓会获得更多利润； 固定资产是企业的劳动手段,也是企业赖以生产经营的主要资产.旅游企业固定资产规模可以有效反映该企业的经营实力, 会对旅游企业生产服务能力产生重大影响.旅游企业相关数据来源于《中国旅游年鉴》.
变量tourist 为入境旅游人次（万人次）, 由于入境游客的消费是入境旅游外汇收入的直接来源,入境游客数量的多少直接影响旅游外汇收入的高低, 因此需要将该变量纳入到计量模型中； 变量industry 为第三产业占比（%）, 入境旅游的发展与第三产业息息相关, 旅游行业中所涉及的“吃住行游购娱” 和“商养学闲情奇” 几大要素都需要第三产业的支撑, 第三产业发达与否会深刻影响入境旅游效率； 变量open 为对外依存度（%）,即一地进出口总额占该地区国民生产总值或国内生产总值的比重, 入境旅游属于对外贸易的范畴,理论上一地对外依存度越高, 对外开放程度越强,入境旅游活动则越活跃.变量trans 为旅游交通变量, 一地交通条件对入境旅游发展的意义不言而喻, Prideaux[16、] Bieger[17、] Khadaroo[18]等人研究证实完善的交通条件会促进一地国际旅游的发展.本文采用方相林, 张晓燕[19]的方法, 选取旅客周转量（亿人公里） 为衡量一地旅游交通的指标.各变量来源于《中国统计年鉴》.
针对地理出口方向变量, 采用苏蓉, 霍学喜的方法[20],将一个地区口地理方向分为n 个方向,再分别计算某个特定年份某个地区在某个方向的出口数量占总出口数量的百分比, 这个百分比的标准差就是衡量出口地理方向分散与集中的指标.计算公式如下：
滓等于 [n撞X2i -（撞X）2 ！ ]/[n（n-1）]"1/2（3）
式（3） 中Xi为某个地区的出口量, n 为出口地理方向数.如果滓越接近（1/n）1/2, 表明地理出口方向越集中； 如果滓越接近0, 则说明出口地理方向越分散.根据《中国旅游年鉴》的记录,中国入境旅游客源地共分为中国香港、中国澳门、中国台湾、日本、韩国、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国、美国、加拿大、英国、法国、德国、俄罗斯、澳大利亚16 个国家和地区, 即n 为16.
(二) 总体回归分析
首先采用面板Tobit 模型, 从全局角度出发分析“一带一路” 沿线地区入境旅游效率与出口地理方向的关系.由于入境旅游市场效率是一个数值介于0 到1 之间的受限变量, 如果采用传统的线性方法对模型直接进行回归可能会产生负的拟合值[21].因此, 本文将采用处理受限因变量的面板Tobit 模型来进行检验, 表2 展示了计量结果.模型1 为总体回归结果, 模型2 和模型3 是模型1的稳健性检验结果.模型2 和模型3 与模型1 中的变量估计结果相似, 可以判断模型1 的估计结果是稳健可靠的.
由模型1 可知, 旅游企业从业人员变量的估计系数显著为负, 说明当前“一带一路” 沿线地区从业人员的增加阻碍了入境旅游效率的提升,人力资本要素出现了投入冗余的问题.这可以从4 个方面来解释, 一是旅游行业在发展的初始阶段就业门槛较低, 吸引大量人员就业, 且从业人员大多从事初级的体力服务劳动, 劳动技能的上升空间有限, 无法有效提升旅游企业经营效率；二是大多数旅游企业岗位的替代性较强, 人员流动性较大, 这种快速的岗位替换无形中增加了旅游企业招聘、培训、管理从业人员的成本, 对效率的提升形成了障碍； 三是入境旅游相对国内旅游对相关从业人员从业素质要求较高, 需要一批通晓外语, 熟悉国外社交礼仪等方面的从业人员,而当前国内的人才供给仍然存在缺口, 无法充分满足入境旅游的发展需求； 四是伴随着互联网的深度普及, 旅游业发展逐渐从线下向线上过度,对一些通晓互联网等领域的高端人才也产生了需求, 高端人才的供给不足也是阻碍入境旅游效率提升的一大重要因素.
旅游企业的固定资产、入境旅游人次、产业结构等变量的估计系数显著为正.旅游企业的固定资产规模增加象征着旅游企业经营实力的增强,企业可以分配更多的力量去拓展入境旅游市场,无疑会对入境旅游效率产生促进作用.入境旅游人次的增加会带来更多的旅游外汇收入, 入境游客消费结构的多元拓宽了旅游外汇收入的渠道,日趋丰富的游客需求也指导市场及时调整自身的供给结构, 这些因素都对入境旅游效率的提升拥有正面影响.第三产业比重的增加说明产业结构不断优化, 旅游行业本来就属于第三产业的范畴,入境游客旅游需求的满足需要夯实的第三产业作为基础, 不断优化的产业结构可以提高入境游客的满意度, 从而提升入境旅游效率.
就出口地理方向变量而言, 其一次项估计系数显著为负, 二次项估计系数显著为正, 表明该变量和入境旅游效率呈U 型关系.集中化的出口地理方向在初期阻碍了入境旅游效率的提升, 但在发展后期对入境旅游效率产生了正面的促进作用.表3 展示了历年“一带一路” 沿线地区入境客源国家和地区入境旅游人次占比的变化, 观察可知中国香港一直是“一带一路” 沿线地区最为重要的入境客源地, 且香港的入境旅游人次占比总体上呈现上升趋势.中国台湾的入境旅游人次占比紧跟其后, 台湾和香港两地贡献了“一带一路” 沿线地区入境旅游人次的一半以上.中国澳门、日本、韩国等地的占比也较高.由此可见,“一带一路” 沿线地区地理出口方向十分集聚, 港澳台地区是“一带一路” 沿线地区旅游业主要的出口地理方向.出口地理方向对入境旅游效率的影响存在U 型特征, 表明出口地理方向集聚对入境旅游效率的提升作用存在明显的“时滞效应”.从外部环境因素来看, 港澳台和大陆拥有文化、地理、经济等方面的互通性, 在发展初期大量港澳台游客的到访使得目的地的旅游企业更多地被动提供旅游产品和服务, 没有精力也没有意愿去开拓其他入境旅游市场, 这导致目的地的旅游企业对入境旅游市场缺乏科学的认知, 也未能培养出有效的对外营销手段.此外2008 年由于全球范围内的经济危机, 我国的地震、暴雪等自然灾害,少数民族地区暴恐事件的发生也对入境旅游造成了冲击.从行业内部自身特性来看, 由于旅游行业门槛较低的缘故, 使得大量企业涌入入境旅游市场, 导致行业内市场主体经营水平参差不齐,这不但压低了市场的平均利润水平, 也对入境旅游效率造成了负面影响.
然而在发展中后期, 目的地的旅游企业对港澳台旅游市场的培育日趋成熟, 积累了较多的客户资源和服务经验, 促使集聚的出口地理方向对入境旅游效率的促进作用逐渐凸显.此外, 规模经济和竞争效应也对入境旅游效率的提升产生了正面作用.高生产率的旅游企业逐渐淘汰了低生产率的旅游企业, 促使资源不断向高生产率的企业集聚, 高生产率企业的规模效益逐渐释放, 促进了入境旅游效率的提升.科技进步对效率的影响也不容忽视, 尤其是互联网技术在入境旅游中的广泛运用, 节约了企业的运营成本, 增强了企业的内生发展动力, 大大提升了入境旅游效率.
(三) 分地区回归分析
表4 中模型4 为“丝绸之路经济带” 的回归结果, 模型5 和6 为模型4 的稳健性检验.模型7 为“21 世纪海上丝绸之路” 的回归结果, 模型8 和9 是其稳健性检验.稳健性检验中各变量的估计结果与原模型中的估计结果相似, 可以判断模型4 和7 的检验结果是稳健可靠的.由模型4可知, “丝绸之路经济带” 各地区旅游企业的从业人员出现了投入冗余的现象, 旅游企业数量的增加、入境旅游人次的增多、产业结构的优化、旅游交通的完善都促进了入境旅游效率的提升.由模型7 可知, 旅游企业固定资产的增加、对外开放程度的扩大均提升了“21 世纪海上丝绸之路” 各地区的入境旅游效率.出口地理方向变量对“一带一路” 沿线地区入境旅游效率的影响呈U 型关系, 证实了上述的实证结果.
“丝绸之路经济带” 涉及的均是内陆地区, 入境旅游起步晚、基础弱, 但表现出了较大的发展潜力, 如果拥有更多企业加入该行业, 继续开拓海外客源市场, 加强交通等基础设施建设, 可以有效促进入境旅游效率的提升.“21 世纪海上丝绸之路” 各地区均处于沿海地区, 对外交往频繁,入境旅游拥有较长的发展历史, 因此继续扩大对外开放程度会显著提升其入境旅游效率.港澳台等地由于种种优势在“一带一路” 地区入境旅游市场中占据了垄断地位, 表现出了很强的出口地理方向集聚性, 这种集聚性在发展中后期对“丝绸之路经济带” 入境旅游效率的提升作用更为明显（模型4 的σ2 的估计结果约为24.32, 远高于模型7 该变量9.63 左右的估计系数） .这表明“一带一路” 地区近年来伴随着基础设施不断完善, 旅游企业经营水平的提高, 对外交流的日益频繁, 对港澳台游客的吸引力愈发增强, 集聚性的出口地理方向对其入境旅游效率的促进作用愈发凸显.
五、结论与建议
(一) 主要结论
就入境旅游效率而言, 在“21 世纪海上丝绸之路” 沿线地区中, 上海入境旅游效率低下主要是由纯技术效率和规模效率双重低下引起的, 其他地区入境旅游效率低下主要是由规模效率低下造成的.福建和广东入境旅游市场在观察期内规模报酬处于递增或不变状态, 而上海近年来出现了规模报酬递减的现象, 入境旅游投入产出出现了不合理问题.“丝绸之路经济带” 沿线地区入境旅游效率低下主要是由规模效率低下导致的,除了甘肃和新疆两地, 其他地区入境旅游市场规模报酬均属于递增或不变状态, 整体表现出了较大的发展潜力.
就计量结果而言, 总体回归结果表明“一带一路” 沿线地区旅游企业从业人员出现了投入过剩的问题, 而旅游企业的固定资产规模的扩大,入境旅游人次的增加, 产业结构的优化促进了入境旅游效率的提高.由分地区回归结果可知,“丝绸之路经济带” 各地区旅游企业的从业人员出现了投入冗余的现象, 旅游企业数量的增加、入境旅游人次的增多、产业结构的优化、旅游交通的完善都促进了入境旅游效率的提升.而“21 世纪海上丝绸之路” 各地区入境旅游效率的提升主要依赖于旅游企业固定资产的增加和对外开放程度的扩大.所有回归结果都表明出口地理方向和入境旅游效率呈U 型关系.
(二) 对策建议
对于不同的投入要素应该进行针对性的调整,“丝绸之路经济带” 沿线地区的旅游企业应该适当减少从业人员的数量, 加强从业人员的职业培训,提升其劳动技能, 增加人力资本的单位产出, 以此减少人力资本投入过剩的问题.应积极引导各种经营主体进入旅游行业, 为入境旅游市场增添活力.积极开拓海外旅游市场, 增强对外宣传,吸引更多的入境游客.不断优化产业结构, 为入境旅游的发展提供产业支撑, 多方面满足入境游客的需求.加强旅游交通的投入, 为入境游客旅游出行增加便利.“21 世纪海上丝绸之路” 各地区旅游企业应该扩大固定资产规模, 增强自身的经营实力, 主导入境旅游市场.同时应继续扩大对外交流, 促使入境旅游产业从深度开放中获益.所有“一带一路” 沿线地区都应继续稳固港澳台地区的入境旅游市场基础, 不断发挥集聚性的出口地理方向对入境旅游效率的促进作用.
[参考文献]
[1] 文龙光, 徐运保.FDI 和我国FDI 企业出口地理方向选择的相关性[J].系统工程,2011（10）：58-67.
[2] 刘乃全,戴晋.我国对亚洲市场出口地理方向的优化路径———基于出口市场多元化对出口绩效影响的实证分析[J].中国流通经济,2015 （7）：95-101.
[3] 蔡一鸣.马科维茨模型、相对方差与出口地理集中度[J].东北师大学报（哲学）,2014（4）：90-94.
[4] JANG S C,CHEN M H. Financial portfolio approach to optimaltourist market mixes [J]. Touri Management,2008,29 （4）：761-770.
[5] WAGNER J. Is export diversification good for profitability? Firstevidence for manufacturing enterprises in Germany [J]. Applied E鄄conomics,2014,46（33）：4083-4090.
[6] SARADA C,RISANKAR T,KRISHNAN M,et al. Indian seafoodexports：Issues of instability,commodity concentration and geo鄄graphical spread [J]. Indian Journal of Agricultural Economics,2006,61（2）：238-252.
[7] JERZY CIE LIK,EUGENE KACIAK,DIANNE H. B. WELSH. Theimpact of geographic diversification on export performance of alland medium-sized enterprises （Es）[J]. Journal of InternationalEntrepreneurship,2012,10（1）：70-93.
[8] 杨晨,韩庆潇.出口规模、出口地理方向与中国服务业企业生产率———基于动态面板数据的实证分析[J]. 世界经济研究,2015（11）：50-60.
[9] QIAN X,YASAR M. Export market diversification and firm pro鄄ductivity：Evidence from a large developing country [J]. World De鄄velopment,2016,82：28-47.
[10] LU J W,BEAMISH P W. International diversification and firmperformance：The s-curve hypothesis [J]. Academy of ManagementJournal,2004,47（4）：598-609.
[11] 张梦丹,魏景赋.出口地理多样化与中国制造业行业绩效———基于出口强度视角[J]. 哈尔滨商业大学学报（社会科学版）,2017（5）：68-73.
[12] 郭际,吴先华,等.基于DEA—Tobit 模型的我国高校科技投入产出绩效评价及政策启示[J]. 科技管理研究,2013（23）：65-70.
[13] 吉生保,周小柯,赵海斌.中国机械设备行业经营绩效评价及影响因素[J].山西财经大学学报,2011（1）：64-71.
[14] 程晓娟,韩庆兰,等.基于PCA—DEA 组合模型的中国煤炭产业生态效率研究[J].资源科学,2013（6）：1292-1299.
[15] 李正, 陈才, 等. 经济驱动结构的时空过程及其耦合特征分析———基于省际面板数据的实证[J]. 地域研究与开发,2013（5）：22-28.
[16] PRIDEAUX B. Factors affecting bilateral touri flows [J]. An鄄nals of Touri Research,2005,32（3）：780-801.
[17] BIEGER T,WITTMER A. Air transport and touri——— Perspec鄄tives and challenges for destinations,airlines and governments [J].Journal of Air Transport Management,2006,12（1）：40-46.
[18] KHADAROO J,SEETANAH B. The role of transport infrastruc鄄ture in international touri development：A grity model ap鄄proach [J]. Touri Management,2008,29（5）：831-840.
[19] 方相林,张晓燕.基于固定影响变截距模型的湖北省旅游业发展影响因素回归分析[J].经济地理,2010（5）：876-879.
[20] 苏蓉,霍学喜.中国苹果出口地理结构与出口不稳定性分析[J].兰州大学学报（社会科学版）,2013 （6）：127-132.
[21] 朱依曦, 胡汉辉. 垄断、替代竞争与中国有线电视产业经济效率———基于SBM-DEA 模型和面板Tobit 的两阶段分析[J].南开经济研究,2015（4）：121-136.
一带一路论文参考资料：
本文总结：上文是一篇适合方向和入境旅游效率和出口地理方向论文写作的大学硕士及关于一带一路本科毕业论文，相关一带一路开题报告范文和学术职称论文参考文献。
