邢劍華 張輝

引用格式：邢劍華，張輝. 雙邊政治沖突事件多大程度影響到訪游客人數(shù)？——基于2012年中日釣魚島事件的影響效應(yīng)評(píng)估[J]. 旅游學(xué)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.]

[摘? ? 要]文章基于國(guó)際關(guān)系影響視角，將雙邊政治沖突事件對(duì)國(guó)際貨物貿(mào)易影響的相關(guān)研究延伸至國(guó)際旅游服務(wù)貿(mào)易領(lǐng)域，以2012年9月因日本政府實(shí)質(zhì)性推進(jìn)釣魚島“國(guó)有化”計(jì)劃所引發(fā)的中日雙邊政治沖突事件為例，運(yùn)用基于反事實(shí)因果理論的雙重差分法，就事件對(duì)中國(guó)公民赴日旅游的影響效應(yīng)進(jìn)行了全面評(píng)估。研究表明，此次事件導(dǎo)致中國(guó)赴日旅游人數(shù)平均減少了16.8%，影響效應(yīng)自2012年第四季度開始顯現(xiàn)并在該季度影響最大，當(dāng)期中國(guó)赴日旅游人數(shù)下降了60.7%，至2013年第三季度負(fù)面影響開始消退，事件影響持續(xù)約15個(gè)月，其間，中國(guó)赴日旅游人數(shù)累積減少近80萬，并對(duì)日本入境旅游收入造成了近19億美元的損失。從影響效應(yīng)對(duì)比來看，該事件對(duì)日本入境旅游的影響程度要大于對(duì)日本向中國(guó)出口貨物貿(mào)易的影響。將2017年2月因韓國(guó)不顧中方反對(duì)部署“薩德”系統(tǒng)引發(fā)的中韓雙邊政治沖突事件納入對(duì)比后，研究發(fā)現(xiàn)，基于國(guó)家安全長(zhǎng)遠(yuǎn)利益的雙邊政治沖突事件相對(duì)歷史性領(lǐng)土爭(zhēng)端問題引發(fā)的雙邊政治沖突，其對(duì)到訪游客人數(shù)的影響效應(yīng)更大、持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)。

[關(guān)鍵詞]雙邊政治沖突事件;游客人數(shù);出境旅游;影響效應(yīng)評(píng)估

[中圖分類號(hào)]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1002-5006（2021）06-0103-13

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.06.012

引言

長(zhǎng)期以來，在探討外部事件對(duì)國(guó)際旅游的影響研究中，學(xué)者著重分析了自然災(zāi)害[1-3]、疾病流行[4-7]、恐怖襲擊[8-12]、經(jīng)濟(jì)危機(jī)[13-15]、國(guó)家政治不穩(wěn)定[16-21]等旅游目的地單方面不利事件對(duì)到訪游客的影響，而從目的地客源地雙向視角，關(guān)注雙邊政治沖突事件對(duì)到訪游客的影響研究卻相對(duì)有限，且相關(guān)研究大多傾向于闡釋雙邊政治沖突事件如何影響出游意愿，卻很少?gòu)某鲇涡袨榻嵌?，評(píng)估事件對(duì)游客到訪人數(shù)的實(shí)際影響。事實(shí)上，雙邊政治沖突事件的影響存在一定的門檻效應(yīng) [22]，其影響效應(yīng)會(huì)因事件性質(zhì)、強(qiáng)度、發(fā)生國(guó)家等差異而有所不同[23]，也會(huì)因目的地旅游產(chǎn)品價(jià)值評(píng)價(jià)的穩(wěn)定性[24-25]、消費(fèi)行為沉沒成本約束[26]、情境性消費(fèi)者敵意消除條件簡(jiǎn)單[27]等因素而有所緩解。因此，盡管雙邊政治沖突事件的影響似乎顯而易見，但影響效應(yīng)并非不證自明。就此問題，現(xiàn)有研究多采用設(shè)定旅游需求預(yù)測(cè)模型這一常規(guī)方法，通過基準(zhǔn)對(duì)比求差來估計(jì)事件影響效應(yīng)，但此類方法過分依賴旅游需求預(yù)測(cè)模型選取，且難以很好地剝離同期其他宏觀經(jīng)濟(jì)因素的混雜影響，其對(duì)影響效應(yīng)的評(píng)估也多局限于游客損失規(guī)模測(cè)算一個(gè)方面。鑒于此，本文以2012年中日釣魚島事件為例，著重分析此次因日本挑起事端引發(fā)中日雙邊政治沖突對(duì)中國(guó)公民赴日旅游的實(shí)際影響，研究重點(diǎn)包括：一是，選取合理的研究方法更準(zhǔn)確地分析事件影響的凈效應(yīng)，強(qiáng)化雙邊政治沖突事件與到訪游客人數(shù)變化的因果判定;二是，除測(cè)算游客損失規(guī)模外，對(duì)事件影響的滯后性、影響時(shí)長(zhǎng)、影響替代、各時(shí)期影響效應(yīng)差異等問題作出研究回應(yīng)，明確事件影響效應(yīng)評(píng)估的分析框架;三是，通過事件影響效應(yīng)對(duì)比分析，嘗試探討事件影響效應(yīng)差異的初始原因。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 雙邊政治沖突事件影響到訪游客的評(píng)估內(nèi)容

雙邊政治沖突事件一般表現(xiàn)為一個(gè)國(guó)家主體基于利益或追求的目標(biāo)，在政治、軍事、領(lǐng)土等領(lǐng)域挑起矛盾，有意識(shí)地反對(duì)、壓制另一個(gè)國(guó)家而引發(fā)兩國(guó)間敵意、對(duì)立對(duì)抗的現(xiàn)象。此類事件極易挑起國(guó)民之間產(chǎn)生反感、排斥甚至敵對(duì)情緒[28]，當(dāng)沖突被認(rèn)為是“嚴(yán)重且難以原諒”時(shí)，這種敵意會(huì)進(jìn)一步影響一國(guó)民眾對(duì)產(chǎn)自另一國(guó)產(chǎn)品的購(gòu)買意愿引發(fā)消費(fèi)者敵意[29-30]，并在受到呼吁或組織后，通過產(chǎn)品購(gòu)買行為最終表現(xiàn)為群體性的消費(fèi)抵制[31-32]，導(dǎo)致相關(guān)目標(biāo)商品銷量下降。近年來，隨著國(guó)際旅游規(guī)模不斷擴(kuò)大，作為國(guó)家標(biāo)識(shí)性很強(qiáng)的出境旅游也成為消費(fèi)抵制的目標(biāo)之一，在此情境下，一國(guó)民眾對(duì)沖突相對(duì)國(guó)的國(guó)家形象會(huì)產(chǎn)生一定負(fù)面認(rèn)知[33-34]，嚴(yán)重時(shí)引發(fā)對(duì)事件挑起國(guó)的消費(fèi)者敵意，從而降低消費(fèi)者赴敵意國(guó)的出游意愿[35-38]。除敵意因素外，雙邊政治沖突事件導(dǎo)致的民眾心理距離擴(kuò)大[39]、民族主義傾向[40]、目的地居民不友好[41]等諸多因素均會(huì)一定程度減弱出游意愿，不同類型游客因此產(chǎn)生不同程度的出游意愿約束[34]，進(jìn)而在行為上表現(xiàn)為一定時(shí)期內(nèi)一國(guó)公民推遲或放棄前往沖突相對(duì)國(guó)旅游，或轉(zhuǎn)而前往其他國(guó)家旅游作為替代[42-43]。

進(jìn)一步地，學(xué)者逐漸深入探討雙邊貿(mào)易、文化交流、旅游投資等方面的影響[44]，其中包括少量關(guān)于雙邊政治沖突事件影響游客到訪人數(shù)的實(shí)證研究。除影響規(guī)模外，也有學(xué)者著重分析了事件影響的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)問題，但囿于研究方法，這方面的研究成果多是較模糊的歸納總結(jié)。如Heslop等認(rèn)為，雙邊沖突事件對(duì)游客到訪的破壞性影響是短暫且隨著時(shí)間推移而逐漸減小的，一旦事件得以緩解，旅游需求就會(huì)迅速恢復(fù)[29]。而S?nmez等和Chen等的研究都指出，直到雙邊政治沖突事件平息后，在持續(xù)的沖突框架內(nèi)其會(huì)對(duì)目的地的形象和來訪意向產(chǎn)生持久的負(fù)面影響[9，37]。Stepchenkova和Shichkova則提出，事件影響的時(shí)長(zhǎng)主要由國(guó)家的行為態(tài)度決定，其探討了2015年11月24日土耳其軍隊(duì)在土耳其-敘利亞邊境上擊落俄羅斯戰(zhàn)斗機(jī)事件前后，俄羅斯公民赴土耳其旅游的變化。該事件在俄羅斯被解釋為敵對(duì)行為，隨即俄羅斯赴土耳其的旅游人數(shù)下降了近90%，然而，當(dāng)禁令于2016年7月解除時(shí)，雖然土耳其仍然是俄羅斯人最討厭的3個(gè)國(guó)家之一（其他兩個(gè)是美國(guó)和烏克蘭），但俄羅斯游客很快回到土耳其開始了度假之旅，事件影響也隨即減退[45]。不難看出，上述研究略顯隨意地根據(jù)某個(gè)因素確定事件的影響時(shí)長(zhǎng)，且很難回答事件發(fā)生后各階段事件影響的差異性問題。

總之，在評(píng)估內(nèi)容方面，現(xiàn)有研究側(cè)重于對(duì)潛在游客出游意愿的影響分析，而從現(xiàn)實(shí)出游角度評(píng)估事件影響效應(yīng)的研究成果卻相對(duì)較少。不僅如此，在僅有少量的影響效應(yīng)評(píng)估研究中，學(xué)者主要強(qiáng)調(diào)測(cè)算雙邊政治沖突事件造成的游客損失規(guī)模，而很少探討平均影響程度、影響持續(xù)時(shí)長(zhǎng)、各時(shí)期影響效應(yīng)差異、影響替代等其他關(guān)鍵問題。

1.2 雙邊政治沖突事件影響到訪游客的評(píng)估方法

以往研究多以相鄰年同期數(shù)據(jù)作為參照基線，用比例估算的方式來反映雙邊政治沖突事件對(duì)到訪游客的實(shí)際影響效應(yīng)。如Kim等在中日兩國(guó)雙邊旅行影響因素的研究中，引用日本觀光局?jǐn)?shù)據(jù)，其大概估計(jì)2012年中日釣魚島爭(zhēng)端期間，中國(guó)赴日旅游人數(shù)下降了近40%[46]。Cheng等的研究發(fā)現(xiàn)，2014年中國(guó)與菲律賓的南海爭(zhēng)端導(dǎo)致2014年9月至2015年4月期間中國(guó)公民赴菲律賓旅游人數(shù)減少了50%[40]。此外，香港特別行政區(qū)作為中國(guó)領(lǐng)土不可分割的一部分，內(nèi)地居民赴港旅游一直歸于中國(guó)公民出境旅游范疇，個(gè)別學(xué)者也在探討內(nèi)地與香港關(guān)聯(lián)事件時(shí)，提及了事件對(duì)赴港旅游的影響。如Luo和Zhai在研究2014年香港“占中”事件經(jīng)微博二次傳播的影響時(shí)，提到該事件導(dǎo)致內(nèi)地居民旅游抵制對(duì)赴港游客人數(shù)的影響，并提出考查凈影響效應(yīng)時(shí)應(yīng)考慮2015年和2016年人民幣貶值、中國(guó)內(nèi)地股市波動(dòng)、中國(guó)內(nèi)地反腐、香港旺角暴亂等其他事件的同期混雜影響[47]，但鑒于研究目的及數(shù)據(jù)不足，該研究最終只是指出事件對(duì)旅游目的地到訪游客的實(shí)際影響仍有待探討。盡管2014年香港“占中”事件對(duì)內(nèi)地游客訪港造成了一定負(fù)面影響，但連香港特區(qū)政府也表示沒有確切數(shù)據(jù)，只能根據(jù)與上年同期相比，房間預(yù)訂百分比下降（由60%～70%降至40%～50%）以及一些零售業(yè)比如位于事件附近地區(qū)的商店生意下降（降幅達(dá)30%～70%）進(jìn)行估計(jì)[48]。

也有個(gè)別學(xué)者運(yùn)用定量方法評(píng)估此類事件對(duì)到訪游客人數(shù)的影響。如Yu等采用局部投影算法（local projection approach）研究了因雙邊事件引發(fā)政治敵意以及其他事件引發(fā)非政治敵意對(duì)游客到訪的影響效應(yīng)[23]。Heilmann運(yùn)用雙重差分法，就2005年丹麥與中東伊斯蘭國(guó)家之間的沖突事件，對(duì)丹麥原產(chǎn)商品在上述國(guó)家銷售的影響進(jìn)行了測(cè)算[49]。雖然該研究認(rèn)同此次事件減少了中東伊斯蘭國(guó)家民眾赴丹麥旅行以及對(duì)丹麥通信、金融等其他服務(wù)需求，但遺憾的是，在此方面研究并沒有給出具體的研究過程和結(jié)論數(shù)據(jù)。在國(guó)內(nèi)研究中，就此問題最具代表性的研究方法是旅游本底趨勢(shì)線法。該方法由孫根年教授在1998年提出，主要用于評(píng)估危機(jī)及利好事件對(duì)旅游的影響[50]。王潔潔以此方法從游客人數(shù)損失和環(huán)比變化率兩個(gè)方面分析了中美、中日關(guān)系惡化對(duì)雙邊旅游流造成的年度影響[51]。后期該研究團(tuán)隊(duì)又引入氣候變化中“距平”的概念，改進(jìn)了旅游本底趨勢(shì)線模型，提高了事件影響分析的時(shí)間分辨率 [52-53]。從構(gòu)建方法來看，旅游本底趨勢(shì)線法本質(zhì)上是時(shí)間序列的常規(guī)分解，主要通過選定近似的數(shù)學(xué)表達(dá)式來表示趨勢(shì)變動(dòng)T（trend）、季節(jié)變動(dòng)S（seasonal）、周期變動(dòng)C（cycling）和隨機(jī)項(xiàng)I（irregular）4個(gè)分項(xiàng)，其中，趨勢(shì)變動(dòng)項(xiàng)T（t）一般采用移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、曲線擬合法等進(jìn)行擬合，季節(jié)變動(dòng)項(xiàng)S（t）一般采用指數(shù)函數(shù)擬合，周期變動(dòng)項(xiàng)C（t）一般采用正弦或余弦等周期函數(shù)擬合，I（t）則表示干擾影響，通過加法結(jié)構(gòu)最終選配形成一個(gè)復(fù)合形式的旅游本底趨勢(shì)線表達(dá)式，根據(jù)參數(shù)估計(jì)確定旅游本底線方程，據(jù)此對(duì)某一特定時(shí)間點(diǎn)的旅游人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)估計(jì)，并最終利用預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之差來判定事件影響效應(yīng)。

總的來看，旅游本底趨勢(shì)線法容易理解且比較直觀，在探討危機(jī)、沖突事件對(duì)旅游影響的國(guó)內(nèi)研究中，開創(chuàng)了研究方法的先河。但不得不說，旅游本底線方程中各分項(xiàng)表達(dá)式的確定更多依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，所得的事件影響因未排除其他的可能干擾因素，并不能完全確定事件影響效應(yīng)，再加上基于時(shí)間序列分解的預(yù)測(cè)本身缺乏一定的理論支撐，更多是一些經(jīng)驗(yàn)證明，當(dāng)預(yù)測(cè)對(duì)象受外界干擾較大時(shí)，這種時(shí)間序列分解法的預(yù)測(cè)能力會(huì)明顯減弱。更廣泛地說，以構(gòu)建旅游需求預(yù)測(cè)模型設(shè)定參照基準(zhǔn)線來反映事件影響的相關(guān)研究，都存在預(yù)測(cè)模型選取問題，而學(xué)者對(duì)各類旅游需求預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和優(yōu)劣評(píng)判不一[54-56]，且各類模型的前提假設(shè)及方法局限也必然會(huì)被帶入事件影響效應(yīng)評(píng)估中。由此，如何剝離相關(guān)影響因素干擾，選取更優(yōu)的事件影響效應(yīng)評(píng)估方法也成為本文的研究重點(diǎn)之一。

2 方法選取與模型設(shè)定

2.1 評(píng)估方法

基于研究目的和樣本特征，本文選取雙重差分法（difference in difference，DID）作為事件影響效應(yīng)評(píng)估方法，該方法把受事件影響和未受事件影響的樣本分別視為實(shí)驗(yàn)組（treatment group）和對(duì)照組（control group），將實(shí)驗(yàn)組在事件發(fā)生前、發(fā)生后的“前后差異”以及實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組是否受到事件沖擊的“有無差異”有效結(jié)合，更好地避免混雜影響和選擇偏差，從而識(shí)別出事件影響的“凈效應(yīng)”。需要強(qiáng)調(diào)的是，雙重差分法有較嚴(yán)格的適用條件，即在事件沖擊前實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組應(yīng)滿足平行趨勢(shì)假定（parallel trend），其表明事件以外的其余因素對(duì)實(shí)驗(yàn)組或?qū)φ战M個(gè)體的影響是基本相同的，依此實(shí)現(xiàn)基于“同一個(gè)體”的反事實(shí)對(duì)比，保證雙重差分項(xiàng)提取的是事件的因果效應(yīng)[57-58]。 如果忽視適用條件，只簡(jiǎn)單將該方法視為時(shí)間、事件兩個(gè)虛擬變量交互項(xiàng)的回歸，則可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在嚴(yán)重偏誤[59]。

2.2 案例選取

2012年9月，日本政府最終敲定所謂的釣魚島“國(guó)有化”方案，中國(guó)政府對(duì)此表示嚴(yán)重關(guān)切和強(qiáng)烈不滿，并就此與日方進(jìn)行多次嚴(yán)正交涉，中日釣魚島爭(zhēng)端急劇激化，中日關(guān)系降到了恢復(fù)邦交后的冰點(diǎn)。隨即，中國(guó)60多個(gè)城市爆發(fā)了民眾自發(fā)的愛國(guó)“保釣”游行示威行動(dòng)，并發(fā)起了針對(duì)日系汽車、日系化妝品等多類日本原產(chǎn)商品的抵制活動(dòng)，也持續(xù)出現(xiàn)了對(duì)赴日旅游的抵制呼吁和報(bào)道。相較之前，此次事件是近年來中日釣魚島爭(zhēng)端最嚴(yán)重的一次對(duì)抗性沖突，本文就此探討該事件對(duì)中國(guó)公民赴日旅游究竟造成了多大影響。

2.3 模型變量

根據(jù)雙重差分模型原理，雙邊政治沖突事件對(duì)到訪游客人數(shù)的影響效應(yīng)估計(jì)模型如式（1）所示：

[Yit=α0+β1conflicti?postt+γZit+λi+μt+εit] （1）

式（1）中，[Yit]為目標(biāo)因變量，表示[t]時(shí)[i]國(guó)赴? ?日本旅游人數(shù)，模型估計(jì)時(shí)取其自然對(duì)數(shù)，記為[lnsumit]。[conflicti]為分組虛擬變量，當(dāng)分組變量為中國(guó)時(shí)，[conflicti=1]，其他國(guó)家為0;[postt]為事件發(fā)生時(shí)期虛擬變量，中日釣魚島事件發(fā)生后的時(shí)期，[postt=1]，否則為0。[conflicti?postt]表示雙重差分交互項(xiàng)，是本文關(guān)心的核心變量，其系數(shù)[β1]用于反映雙邊政治沖突事件對(duì)到訪游客人數(shù)的平均影響效應(yīng)。[Zit]為控制變量，盡管雙重差分模型通過實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組滿足平行趨勢(shì)假定構(gòu)建“同一主體”已基本排除了相關(guān)因素干擾，但在模型應(yīng)用實(shí)踐中，大多學(xué)者仍將部分重要控制變量納入模型中，一方面可以更好地剝離混雜影響，另一方面也可以考證控制變量的實(shí)際影響。參照已有研究對(duì)國(guó)際旅游影響因素的探討，本文選取的控制變量主要包括人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、匯率、地理距離等因素，基本包括了影響國(guó)際旅游流的主要長(zhǎng)短期因素和單雙邊因素。其中，人均GDP是決定出境旅游規(guī)模最重要的宏觀經(jīng)濟(jì)因素[60-62]。距離是兩國(guó)首都城市之間的地理距離，根據(jù)旅游活動(dòng)規(guī)律，出游規(guī)模一般隨旅游客源地與目的地之間的距離增加而衰減[63-64]。匯率是影響國(guó)際旅游的短期關(guān)鍵因素之一[65]，其波動(dòng)變化會(huì)直接反映在旅游目的地的產(chǎn)品價(jià)格上。[λi]和[μt]分別表示國(guó)家固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，國(guó)家固定效應(yīng)控制了各國(guó)在赴日旅游影響方面不可測(cè)量的時(shí)不變因素差異，而時(shí)間固定效應(yīng)則控制了赴日旅游影響方面的季節(jié)變化差異及其他與時(shí)間相關(guān)的世界宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化差異。[εit]為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

2.4 數(shù)據(jù)處理

樣本數(shù)據(jù)來自日本政府觀光局所公布的包括中國(guó)1在內(nèi)的33個(gè)國(guó)家公民赴日旅游月度數(shù)據(jù)2累加所得季度數(shù)據(jù)，在估計(jì)時(shí)取其自然對(duì)數(shù)。其中，波蘭因樣本時(shí)間段控制變量數(shù)據(jù)缺失予以剔除。數(shù)據(jù)時(shí)間區(qū)間以事件發(fā)生的2012年第三季度為中間點(diǎn)，選取2011年第一季度至2014年第四季度，前后共16個(gè)季度3，面板數(shù)據(jù)有效樣本數(shù)共計(jì)512個(gè)（32×16=512）。各國(guó)季度人均GDP數(shù)據(jù)、匯率數(shù)據(jù)來自國(guó)際貨幣基金組織數(shù)據(jù)庫(kù)。國(guó)家間距離變量表示兩國(guó)首都城市之間的地理距離，數(shù)據(jù)來源為CEPII數(shù)據(jù)庫(kù)。人均GDP、國(guó)家間距離兩個(gè)變量在模型估計(jì)時(shí)分別取其自然對(duì)數(shù)。因考慮到各國(guó)匯率基于本國(guó)貨幣單位不同產(chǎn)生的量綱問題，采用了通用的匯率變量簡(jiǎn)便處理方法，即以日元對(duì)人民幣匯率來反映日元在國(guó)際市場(chǎng)的貨幣價(jià)值變化。表1顯示了模型中連續(xù)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

3 事件影響效應(yīng)的初步評(píng)估

3.1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

如圖1所示，2012年第三季度事件發(fā)生前，作為實(shí)驗(yàn)組的中國(guó)與其他國(guó)家合成的對(duì)照組赴日旅游人數(shù)變化趨勢(shì)基本一致，而事件發(fā)生后，二者的變化趨勢(shì)突然發(fā)生了方向性差異，其變化時(shí)間點(diǎn)與中日釣魚島事件發(fā)生的時(shí)間相對(duì)應(yīng)，這為雙邊政治沖突事件影響到訪游客人數(shù)提供了一定的直觀依據(jù)。

此外，本文采用模型檢驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證平行趨勢(shì)假定。如式（2）所示，在估計(jì)模型中納入pre_4、pre_3、pre_2、pre_1共4個(gè)表示事件發(fā)生前的季度虛擬變量，如果觀測(cè)值是受到事件沖擊前的第四季度、第三季度、第二季度和第一季度數(shù)據(jù)，則該指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)取1，否則取0。為了反映趨勢(shì)對(duì)比，模型同時(shí)納入事件發(fā)生當(dāng)季及4個(gè)表示事件發(fā)生后的季度虛擬變量current，post_1、post_2、post_3和post_4，如果觀測(cè)值是受到事件沖擊當(dāng)季的數(shù)據(jù)，則current取值為1，否則取0;當(dāng)觀測(cè)值是受到事件沖擊后的第一季度、第二季度、第三季度和第四季度數(shù)據(jù)時(shí)，post_1、post_2、post_3和post_4則分別對(duì)應(yīng)取1，否則取0。

[yit=α0+β-4conflicti?pre_4+β-3conflicti?pre_3+? ? β-2conflicti?pre_2+β-1conflicti?pre_1+? ? β0conflicti?current+β1conflicti?post_1+? ? β2conflicti?post_2+β3conflicti?post_3+? ? β4conflicti?post_4+γZit+λi+μt+εit] （2）

如圖2所示，中日釣魚島事件發(fā)生前各季度pre_4、pre_3、pre_2及pre_1系數(shù)均不顯著，其在90%的置信區(qū)間都包括0，說明實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在政治沖突事件發(fā)生前沒有系統(tǒng)性的趨勢(shì)差異，滿足雙重差分模型的平行趨勢(shì)假定，后續(xù)分析結(jié)果是初步可信的。

3.2 影響作用初步估計(jì)

如表2所示，模型設(shè)定（1）的估計(jì)結(jié)果初步表明，2012年中日釣魚島事件對(duì)中國(guó)公民赴日旅游產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響。加入相關(guān)控制變量后，模型設(shè)定（2）雙重差分交互項(xiàng)系數(shù)為-0.184，表示相較沒有政治沖突事件發(fā)生，該事件使中國(guó)公民赴日旅游人數(shù)平均顯著減少了16.8%（e-0.184-1≈-0.168）。同時(shí)，上述控制變量的影響方向均符合理論預(yù)期，匯率控制變量估計(jì)系數(shù)顯著為正，其表示人民幣對(duì)日元匯率上升，對(duì)中國(guó)公民赴日旅游有顯著正向影響。具體而言，從2012年開始，人民幣對(duì)日元升值明顯，這意味著從匯率角度，中國(guó)公民前往日本旅游的出游成本有所下降，理論上對(duì)中國(guó)公民赴日旅游應(yīng)帶來積極影響。國(guó)家間距離控制變量的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，表示目的地與客源地之間的距離對(duì)出境旅游有負(fù)向影響，這表明距離越遠(yuǎn)對(duì)出游的抑制作用越大。人均GDP控制變量估計(jì)系數(shù)為正，理論上表明一國(guó)人均GDP越高越容易產(chǎn)生更大的出境旅游規(guī)模，但該變量系數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不顯著。事實(shí)上，人均GDP不顯著一定程度上可以反映由收入變化引起的旅游目的地選擇傾向沒有發(fā)生顯著變化。

對(duì)比模型設(shè)定（1）與（2）估計(jì)結(jié)果，加入控制變量后，事件影響效應(yīng)系數(shù)從-0.163變?yōu)?0.184，這可以解釋為人民幣對(duì)日元匯率上升以及人均GDP提高造成的正向影響部分削減了沖突事件的負(fù)面影響。換句話說，除去人民幣對(duì)日元匯率上升以及人均GDP提高等因素的正向拉動(dòng)效應(yīng)，單就雙邊政治沖突事件而言，其負(fù)面影響效應(yīng)更大。以入境旅游市場(chǎng)占比（share）為替代因變量的模型設(shè)定（3）與設(shè)定（4）同樣證實(shí)了該事件對(duì)中國(guó)赴日旅游人數(shù)的顯著負(fù)面影響。加入控制變量的模型設(shè)定（4）顯示事件影響效應(yīng)系數(shù)為-0.0183，這表明此次中日釣魚島事件使中國(guó)在日本入境旅游市場(chǎng)占比平均下降了1.83%，這相對(duì)于表1中樣本市場(chǎng)占比均值2.2%而言是不小的影響。總的來看，雙重差分模型的初步估計(jì)結(jié)果表明，2012年中日釣魚島事件對(duì)中國(guó)公民赴日旅游產(chǎn)生了顯著的抑制作用。

3.3 影響效應(yīng)的時(shí)期差異及持續(xù)時(shí)長(zhǎng)

相對(duì)于平均影響效應(yīng)，雙重差分時(shí)間動(dòng)態(tài)異質(zhì)性分析可以進(jìn)一步闡釋影響效應(yīng)的時(shí)期差異、影響滯后性以及影響持續(xù)時(shí)長(zhǎng)等更多細(xì)節(jié)問題。式（3）中，[βt]測(cè)量了中日釣魚島事件發(fā)生后第t個(gè)季度事件影響效應(yīng)的異質(zhì)性。

[Yit=α0+βtconflicti?postt+γZit+λi+μt+εit] （3）

如表3所示，事件發(fā)生當(dāng)期并沒有對(duì)中國(guó)赴日旅游產(chǎn)生負(fù)面影響，影響滯后一定程度上是由于出境旅游消費(fèi)非即時(shí)性消費(fèi)，且該事件發(fā)生在2012年第三季度末，因此很難影響第三季度當(dāng)期的出境旅游。事件的負(fù)面影響于2012年第四季度開始顯現(xiàn)，影響效應(yīng)系數(shù)高達(dá)-0.934，這意味著此次中日釣魚島事件導(dǎo)致中國(guó)赴日旅游人數(shù)在該季度平均下降了60.7% （e-0.934-1≈-0.607）。直至2013年第一和第二季度，事件影響效應(yīng)系數(shù)仍顯著為負(fù)，但影響總體上逐漸減弱。以旅游市場(chǎng)占比作為替代因變量也反映了類似結(jié)果。到2013年第三季度，事件影響效應(yīng)系數(shù)變得不顯著且接近于0，可以認(rèn)為其逐漸恢復(fù)到?jīng)_突前的“正?！彼?。但在2013年第四季度事件又出現(xiàn)了短暫的負(fù)面影響，這一結(jié)果也許可以歸因于2013年第三季度時(shí)任日本首相安倍晉三接連前往沖繩縣兩座靠近釣魚島的島嶼視察并發(fā)表演說，展示其在釣魚島問題上不向中國(guó)讓步的姿態(tài)，導(dǎo)致中日在釣魚島問題上的持續(xù)沖突疊加。據(jù)此，將事件影響效應(yīng)的結(jié)束時(shí)間確定為2014年第一季度應(yīng)更加合理，事件影響持續(xù)約15個(gè)月之久。

不難看出，2014年第三季度，事件影響效應(yīng)估計(jì)系數(shù)為正，且十分顯著，其可視為由推遲赴日旅游導(dǎo)致，即存在出游時(shí)間替代。也就是說，中日釣魚島事件發(fā)生后，的確有部分中國(guó)公民可能會(huì)徹底取消赴日旅行計(jì)劃改去其他國(guó)家地區(qū)旅行，但更多是中國(guó)公民迫于情境消費(fèi)者敵意、群體壓力等原因只是暫停前往，等待事件平息后仍會(huì)擇期赴日旅游。這主要因?yàn)槌鼍陈糜巫鳛榛ㄙM(fèi)較大的消費(fèi)，一般需要經(jīng)過家庭成員的討論，并提前安排出行時(shí)間，事先做好行程規(guī)劃，更改出游決策存在一定現(xiàn)實(shí)阻力。

3.4 游客量損失規(guī)模

進(jìn)一步地，根據(jù)各階段事件影響效應(yīng)的時(shí)間動(dòng)態(tài)異質(zhì)性系數(shù)，可以反推對(duì)應(yīng)時(shí)期未發(fā)生事件沖擊的“反事實(shí)”基線值，從而計(jì)算中日釣魚島事件所造成的中國(guó)赴日游旅游人數(shù)損失。如表4所示，2012年中日釣魚島事件發(fā)生后的3個(gè)月內(nèi)，中國(guó)赴日旅游人數(shù)大幅下降，事件導(dǎo)致2012年第四季度中國(guó)赴日旅游人數(shù)比預(yù)期“正?！鼻闆r減少了近26.9萬，該季度只有17.4萬中國(guó)公民前往日本旅游，甚至低于2011年3月日本大地震后第二季度中國(guó)赴日旅游19.6萬人次的水平。至2013年第四季度，按照影響持續(xù)15個(gè)月計(jì)算，影響期內(nèi)中國(guó)赴日旅游總?cè)藬?shù)減少了近80萬，相對(duì)于日本同期實(shí)際入境旅游人數(shù)124萬而言，這一損失足以對(duì)日本入境旅游造成全局性影響。按照日本政府觀光局公布的2012年中國(guó)游客在日旅游人均消費(fèi)約18.8萬日元（約2310美元）計(jì)算，此次中日釣魚島事件對(duì)日本入境旅游造成了近19億美元的損失。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.5.1? ? 縮小樣本時(shí)間區(qū)間

以事件發(fā)生的2012年第三季度為中間點(diǎn)，縮小樣本時(shí)間區(qū)間，選取2011年第三季度至2013年第三季度前后共9個(gè)季度樣本進(jìn)行分析，從而考查事件影響效應(yīng)的顯著性是否會(huì)隨樣本選取時(shí)間長(zhǎng)短而發(fā)生變化。表5第（1）和第（2）列結(jié)果表明，中日釣魚島事件對(duì)中國(guó)公民赴日旅游的影響效應(yīng)仍然顯著為負(fù)，很好地支持了前文的研究結(jié)論。

3.5.2? ? 改變樣本數(shù)量區(qū)間

為進(jìn)一步避免國(guó)家異質(zhì)性對(duì)實(shí)證結(jié)果的干擾，本文將原有樣本各大洲32個(gè)國(guó)家縮小為9個(gè)亞洲國(guó)家1和其他大洲占日本入境旅游市場(chǎng)份額較大的6個(gè)國(guó)家2，共計(jì)15個(gè)國(guó)家，檢驗(yàn)強(qiáng)化對(duì)照組情況下的實(shí)證結(jié)果是否依然穩(wěn)健。如表5第（3）列和第（4）列所示，事件影響效應(yīng)對(duì)對(duì)照組樣本的設(shè)定變化具有一定穩(wěn)健性。

3.5.3? ? 控制不同時(shí)間趨勢(shì)

除共同時(shí)間趨勢(shì)影響外，仍然有理由擔(dān)心存在影響實(shí)驗(yàn)組的特定時(shí)間趨勢(shì)。在事件發(fā)生期，作為中國(guó)出境旅游目的地的日本對(duì)于中國(guó)公民而言，如果剛好進(jìn)入旅游目的地生命周期（倒U形）的下降階段，這時(shí)就會(huì)發(fā)生實(shí)驗(yàn)組自身趨勢(shì)影響與事件影響混雜的情況。為了排除這種可能，即之前模型估計(jì)的負(fù)面效應(yīng)只是反映了中國(guó)公民赴日旅游可能存在的原本下降趨勢(shì)，研究在雙重差分模型中分別加入分組虛擬變量與時(shí)間趨勢(shì)一次項(xiàng)[（t）]和二次項(xiàng)[（t2）]的交互項(xiàng)，控制可能存在的國(guó)家時(shí)間趨勢(shì)差異，模型設(shè)定如式（4）所示：

[Yit=α0+β1conflicti?postt+γZit+λi+? ? μt+θconflicti?t+?conflicti?t2+εit] （4）

加入時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)后，估計(jì)結(jié)果如表5第（5）和第（6）列所示，事件影響效應(yīng)系數(shù)仍然顯著為負(fù)，進(jìn)一步增強(qiáng)了本文的結(jié)論，此次中日釣魚島事件對(duì)中國(guó)赴日旅游人數(shù)的負(fù)面影響效應(yīng)是高度穩(wěn)健的。從估計(jì)結(jié)果看，時(shí)間趨勢(shì)二次項(xiàng)[（t2）]顯現(xiàn)出正向影響，也就是說，如果排除自身的時(shí)間趨勢(shì)影響后，事件影響效應(yīng)應(yīng)該會(huì)更大，而事件影響效應(yīng)系數(shù)-0.338相較表2影響效應(yīng)系數(shù)-0.184偏大，正說明了這一問題。

3.5.4? ? 設(shè)定虛假事件的安慰劑試驗(yàn)

安慰劑試驗(yàn)（placebo test）是雙重差分模型重要的穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法，其檢驗(yàn)思路之一是改變事件真正發(fā)生的時(shí)點(diǎn)，設(shè)定虛假事件來考查其事件影響。研究將此次中日釣魚島事件發(fā)生的時(shí)間提前3期至2011年第四季度以及提前兩期至2012年第一季度，另外，將事件發(fā)生時(shí)間推遲兩期至2013年第一季度以及推遲3期至2013年第二季度，進(jìn)行安慰劑試驗(yàn)。如表6第（1）列和第（2）列所示，事件發(fā)生提前3期和提前兩期時(shí)，事件影響效應(yīng)均不顯著。同時(shí)，第（3）列和第（4）列的結(jié)果表示事件發(fā)生推遲兩期和推遲3期，事件影響效應(yīng)同樣均不顯著。這表明，如果人為更改事件發(fā)生時(shí)間設(shè)定虛假事件后，事件影響效應(yīng)估計(jì)結(jié)果并不成立?？梢?，在真正的雙邊政治沖突事件發(fā)生期，中日釣魚島事件是導(dǎo)致中國(guó)赴日旅游人數(shù)下降的唯一原因，這一結(jié)果從側(cè)面證實(shí)事件影響效應(yīng)的穩(wěn)健性。

4 事件影響效應(yīng)對(duì)比分析

4.1 同一雙邊政治沖突事件對(duì)不同貿(mào)易的影響對(duì)比

本文進(jìn)一步關(guān)注了2012年中日釣魚島事件對(duì)中國(guó)自日本進(jìn)口貿(mào)易的影響，以此對(duì)比事件對(duì)旅游服務(wù)貿(mào)易和貨物貿(mào)易的影響差異。利用日本海關(guān)關(guān)稅局國(guó)別出口貿(mào)易額統(tǒng)計(jì)季度數(shù)據(jù)，選取與分析赴日旅游影響同樣的時(shí)間區(qū)間以及同樣的32個(gè)國(guó)家，在檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)滿足平行趨勢(shì)假定的前提下，運(yùn)用雙重差分法進(jìn)行分析。在相同模型設(shè)定前提下，估計(jì)結(jié)果如表7第（1）列所示，2012年中日釣魚島事件對(duì)中國(guó)自日本進(jìn)口貨物貿(mào)易產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響，相比未發(fā)生政治沖突事件，事件導(dǎo)致中國(guó)自日本進(jìn)口貨物貿(mào)易額平均下降了10.9%（e-0.115-1≈-0.109）。對(duì)比表7第（2）列，一定程度上，相對(duì)于國(guó)際貨物貿(mào)易，事件對(duì)旅游服務(wù)貿(mào)易的影響程度似乎更大。

這可能主要基于幾方面的原因：一是，從消費(fèi)抵制來看，針對(duì)汽車、電器等標(biāo)識(shí)性商品的消費(fèi)抵制往往被擔(dān)心由于產(chǎn)品本地化策略、跨國(guó)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生的混合利益和身份等，導(dǎo)致本國(guó)相關(guān)合資企業(yè)或產(chǎn)業(yè)鏈中的上下游企業(yè)及雇傭員工產(chǎn)生連帶損失，這一“雙刃劍”作用有時(shí)會(huì)使商品消費(fèi)抵制被認(rèn)為是非理性行為，一定程度上削弱降低消費(fèi)者敵意及其影響，使貨物貿(mào)易抵制存在更多障礙。不同的是，出境旅游一般消費(fèi)的主要是目的地的服務(wù)產(chǎn)品，消費(fèi)者往往更執(zhí)著地認(rèn)為旅游抵制會(huì)單一地重創(chuàng)目的地的旅游業(yè)、零售業(yè)等，從而更加肯定旅游抵制行為的有效性。二是，從消費(fèi)環(huán)境來看，在雙邊政治沖突事件情境下，具有風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的潛在旅游者會(huì)因暫時(shí)不穩(wěn)定的雙邊關(guān)系，對(duì)前往或逗留沖突國(guó)的安全性產(chǎn)生顧慮和擔(dān)憂，認(rèn)為該目的地此時(shí)對(duì)其而言是相對(duì)危險(xiǎn)的，缺乏安全保障[34]，進(jìn)而改變旅行計(jì)劃[66]。從根本上說，旅游服務(wù)貿(mào)易是基于旅游者在目的地與客源地之間的流動(dòng)實(shí)現(xiàn)的，這種人員異地流動(dòng)對(duì)環(huán)境的安全性要求要高于貨物貿(mào)易中的實(shí)物商品運(yùn)輸。三是，從消費(fèi)特點(diǎn)來看，旅游產(chǎn)品除了具有一般服務(wù)產(chǎn)品生產(chǎn)消費(fèi)的同一性外，還具有其本身的產(chǎn)品特點(diǎn)，如交往性、情感性和享受性等。旅游者在目的地逗留期間必然會(huì)與當(dāng)?shù)氐穆糜畏?wù)商和居民發(fā)生基于服務(wù)需求供給的交互接觸，而因雙邊政治沖突事件中產(chǎn)生的敵意情緒，有理由使?jié)撛诼糜握邠?dān)心受到當(dāng)?shù)鼐用裨鲪?，影響旅旅游服?wù)的良好體驗(yàn)，從而可能轉(zhuǎn)向更友好的國(guó)家出游?？梢?，相比貨物貿(mào)易或者其他服務(wù)貿(mào)易，旅游服務(wù)貿(mào)易涉及更多的個(gè)人互動(dòng)及情感因素，更可能受到消費(fèi)者敵意的直接影響。

4.2 不同雙邊政治沖突事件的影響對(duì)比

在滿足雙重差分法適用條件的前提下，本文運(yùn)用雙重差分法對(duì)比分析了2017年2月因韓國(guó)不顧中方反對(duì)部署“薩德”系統(tǒng)而引發(fā)的中韓雙邊政治沖突事件對(duì)中國(guó)公民赴韓旅游的影響。如表7第（3）列所示，這一事件導(dǎo)致中國(guó)赴韓旅游人數(shù)平均下降了45.6%（e-0.609-1≈-0.456），相較2012年中日釣魚島事件，2017年韓國(guó)部署“薩德”對(duì)中國(guó)游客到訪韓國(guó)造成了更大的負(fù)面影響。從影響效應(yīng)的時(shí)間動(dòng)態(tài)異質(zhì)性看，盡管總體上影響趨勢(shì)隨時(shí)間推移逐漸減弱，但直到2018年第四季度，時(shí)隔近兩年仍然沒有出現(xiàn)明顯的反彈增長(zhǎng)（表8）。而2017年中國(guó)公民赴泰國(guó)、新加坡的旅游人數(shù)分別增長(zhǎng)12.0%和12.7%，赴越南、柬埔寨旅游人數(shù)分別增長(zhǎng)48.6%和45.9%1，這一激增不排除從中韓沖突事件獲益的可能，這都在一定程度上表明，受中韓沖突事件影響，中國(guó)公民并非推遲了赴韓旅游而更可能是在事件發(fā)生后徹底取消了該旅行計(jì)劃。

之所以造成影響效應(yīng)差異，可能源于中日釣魚島領(lǐng)土爭(zhēng)端問題由來已久，中日雙方就此問題產(chǎn)生的摩擦不在少數(shù)，2012年9月因日本“購(gòu)島”“國(guó)有化”風(fēng)波引發(fā)的中日釣魚島事件只是中日釣魚島領(lǐng)土爭(zhēng)端中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)事件。相較而言，2017年2月因韓國(guó)實(shí)施部署“薩德”系統(tǒng)而引發(fā)的中韓雙邊政治沖突事件，其事件性質(zhì)已嚴(yán)重觸及中國(guó)長(zhǎng)期的國(guó)家安全，對(duì)中國(guó)國(guó)家安全造成了一定現(xiàn)實(shí)威脅，所涉及的中國(guó)國(guó)家軍事戰(zhàn)略利益的敏感性和復(fù)雜性也增加了中國(guó)政府和民眾對(duì)此事件的感知應(yīng)對(duì)強(qiáng)度。據(jù)此，對(duì)不同雙邊政治沖突事件影響效應(yīng)進(jìn)行對(duì)比，一定程度上可以推斷導(dǎo)致事件影響效應(yīng)差異的初始原因。

5 結(jié)論與啟示

5.1 主要結(jié)論

相對(duì)于國(guó)內(nèi)外已有研究更多關(guān)注雙邊政治沖突事件對(duì)兩國(guó)間商品貿(mào)易的影響，本文從旅游服務(wù)貿(mào)易角度，選取2012年中日釣魚島事件，以實(shí)證研究為雙邊政治沖突事件損害經(jīng)濟(jì)關(guān)系提供了旅游研究的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。首先，在雙重差分適用條件規(guī)范檢驗(yàn)及穩(wěn)健性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，初步證實(shí)此次事件對(duì)中國(guó)公民赴日旅游產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響，并對(duì)影響期內(nèi)中國(guó)赴日旅游人數(shù)減少及日本入境旅游收入損失進(jìn)行了測(cè)算。其次，通過雙重差分動(dòng)態(tài)異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，此次事件的負(fù)面影響表現(xiàn)出一定的滯后性，且在各時(shí)期存在程度差異，事件影響持續(xù)一年多后，中國(guó)公民赴日旅游顯著增長(zhǎng)，表明此前主要是推遲赴日旅游而非徹底取消。最后，從事件影響效應(yīng)對(duì)比角度，選取2017年因韓國(guó)部署“薩德”引發(fā)的中韓雙邊政治沖突事件，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)其對(duì)中國(guó)公民出境旅游的影響明顯大于2012年中日釣魚島事件的影響。而相比貨物貿(mào)易，2012年中日釣魚島事件對(duì)旅游服務(wù)貿(mào)易的影響程度更大，這為根據(jù)事件特征、貿(mào)易類型推斷探討影響效應(yīng)差異原因提供了現(xiàn)實(shí)證據(jù)。

5.2 實(shí)踐啟示

在當(dāng)前復(fù)雜多變的國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)格局中，國(guó)際關(guān)系對(duì)國(guó)家間經(jīng)貿(mào)互動(dòng)的影響正不斷深入，就雙邊政治沖突事件對(duì)到訪游客人數(shù)的影響效應(yīng)評(píng)估是對(duì)一個(gè)實(shí)踐相關(guān)性“真問題”的研究回應(yīng)。這一研究回應(yīng)不僅有助于國(guó)家綜合判斷雙邊政治沖突事件的經(jīng)濟(jì)影響，并據(jù)此調(diào)整選擇相關(guān)經(jīng)貿(mào)政策，同時(shí)也為出入境旅游相關(guān)企業(yè)規(guī)避經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)提供了一定的決策參考。

首先，應(yīng)全面關(guān)注雙邊政治沖突事件抑制旅游服務(wù)貿(mào)易所引發(fā)的綜合不利影響。正如本文研究所發(fā)現(xiàn)的，因2012年中日釣魚島事件導(dǎo)致影響期內(nèi)中國(guó)赴日旅游總?cè)藬?shù)減少近80萬，這相當(dāng)于同期日本實(shí)際入境旅游人數(shù)的64.5%，這一損失不僅足以對(duì)日本入境旅游造成全局性的影響，也對(duì)日本零售業(yè)、交通運(yùn)輸、國(guó)際商務(wù)等造成了一定沖擊。除經(jīng)濟(jì)影響外，入境游客大量減少也必然對(duì)日本國(guó)內(nèi)的就業(yè)形勢(shì)造成很大壓力。根據(jù)日本總務(wù)省統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2012年日本餐飲住宿就業(yè)人數(shù)為374萬人，批發(fā)、零售業(yè)就業(yè)人數(shù)為1002萬人，合計(jì)約占日本總就業(yè)人數(shù)的21.4%，這樣的就業(yè)影響范圍極易引發(fā)日本民眾對(duì)本國(guó)政府的政治行為產(chǎn)生擔(dān)憂和不滿。因此，旅游服務(wù)貿(mào)易受政治沖突事件影響的深度和廣度不容忽視，由此關(guān)聯(lián)引發(fā)的綜合不利影響會(huì)促使當(dāng)事國(guó)全面地評(píng)估沖突代價(jià)。其次，應(yīng)充分認(rèn)識(shí)旅游服務(wù)貿(mào)易在國(guó)家外交領(lǐng)域的特殊作用。以往我們更多強(qiáng)調(diào)了國(guó)際旅游在國(guó)家間文化傳播、民間外交方面的積極作用，而忽視了其作為國(guó)際服務(wù)貿(mào)易重要形式的獨(dú)特作用。中國(guó)是世界重要的出境旅游客源地，旅游外交正逐漸成為我國(guó)對(duì)外政治經(jīng)濟(jì)交往中的重要籌碼，服務(wù)于國(guó)家綜合利益。雙邊政治沖突情境下，因沖突相對(duì)國(guó)頻繁挑起事端危及國(guó)家根本利益，一國(guó)在必要時(shí)會(huì)選擇采取一定的政治經(jīng)濟(jì)反制措施，而針對(duì)商品貿(mào)易的反制措施不僅可能“誤傷”本國(guó)企業(yè)或其他國(guó)家，還可能牽扯政府干預(yù)國(guó)際貿(mào)易等敏感問題。相比之下，民眾自發(fā)地拒絕或改變赴沖突相對(duì)國(guó)旅游的消費(fèi)抵制，目的在于通過民間力量迫使該旅游目的地改變其不當(dāng)做法，更多規(guī)避了違反國(guó)際貿(mào)易自由協(xié)定的風(fēng)險(xiǎn)，也避免了國(guó)家運(yùn)用關(guān)稅、補(bǔ)貼等戰(zhàn)略性貿(mào)易政策進(jìn)行反制的局限，有助于有理、有利、有節(jié)地實(shí)施必要的反制措施。最后，旅游企業(yè)和旅游利益相關(guān)者應(yīng)充分重視雙邊關(guān)系對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的重要性，尤其在雙邊政治沖突事件引發(fā)消費(fèi)抵制的情境下，需著重關(guān)注抵制波及旅游業(yè)的情勢(shì)發(fā)展，敏感地判斷、調(diào)整、規(guī)避因事件帶來的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，不過度依賴單一客源市場(chǎng)，應(yīng)促進(jìn)旅游出入境市場(chǎng)多樣化，充分利用貿(mào)易轉(zhuǎn)移效應(yīng)降低經(jīng)濟(jì)損失。

5.3 研究局限與展望

雙重差分法雖然具有政策、事件效應(yīng)評(píng)估的諸多優(yōu)勢(shì)，但其較嚴(yán)格的適用性檢驗(yàn)往往決定了研究情境的不可重復(fù)性，因而其研究結(jié)論的外推需十分謹(jǐn)慎。當(dāng)然，這也引申出后續(xù)研究的必要性，如選用不同國(guó)家案例、考慮事件特征因素的影響效應(yīng)研究，雙向出入境影響效應(yīng)研究，影響的中介效應(yīng)研究，等等。從今后長(zhǎng)期國(guó)際關(guān)系發(fā)展趨勢(shì)來看，中國(guó)的不斷崛起避免不了與其他國(guó)家尤其是守成大國(guó)之間的摩擦與沖突，同時(shí)，在中國(guó)日益成為世界出境旅游大國(guó)的背景下，這一問題的研究對(duì)中國(guó)的現(xiàn)實(shí)意義也會(huì)更加凸顯，在此研究方向和主題下的研究?jī)?nèi)容十分豐富，有待深入系統(tǒng)研究。

參考文獻(xiàn)（References）

[1] HUANG J H， MIN J. Earthquake devastation and recovery in tourism： The Taiwan case[J]. Tourism Management， 2002， 23（2）： 145-154.

[2] 魏小安， 曾博偉. 汶川地震后中國(guó)旅游形勢(shì)分析與判斷[J]. 旅游學(xué)刊， 2008， 23（8）： 13-18. [WEI Xiaoan， ZENG Bowei. An analysis and judgement of Chinas tourism industry after Wenchuan earthquake[J]. Tourism Tribune， 2008， 23（8）： 13-18.]

[3] CRO S， MARTINS A M. Structural breaks in international tourism demand： Are they caused by crises or disasters？[J]. Tourism Management， 2017， 63（12）： 3-9.

[4] 俞金國(guó)， 王麗華. 后SARS時(shí)期中國(guó)入境旅游人數(shù)恢復(fù)評(píng)估——基于ARIMA模型[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2005（14）： 84-87. [YU Jinguo， WANG Lihua. An evaluation of the recovery of Chinas inbound tourists in the post SARS period—Based on ARIMA model[J]. Statistics & Decision， 2005（14）： 84-87.]

[5] 孫玉環(huán). 基于SARIMA模型的SARS對(duì)中國(guó)入境旅游收入影響的定量分析[J]. 旅游科學(xué)， 2006， 20（1）： 18-21. [SUN Yuhuan.A quantitative analysis of the impacts of SARS on Chinas international tourism receipts： Based on SARIMA model[J].Tourism Science， 2006， 20（1）： 18-21.]

[6] 趙東喜. 中國(guó)省際入境旅游發(fā)展影響因素研究——基于分省面板數(shù)據(jù)分析[J]. 旅游學(xué)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.]

[7] KUO H， CHEN C C ， TSENG W C， et al. Assessing impacts of SARS and Avian Flu on international tourism demand to Asia[J]. Tourism Management， 2008， 29（5）： 917-928.

[8] ENDERS W， SANDLER T， PARISE G F. An econometric analysis of the impact of terrorism on tourism[J]. Kyklos， 1992， 45（4）： 531-544.

[9] S?NMEZ S F， APOSTOLOPOULOS Y， TARLOW P. Tourism in crisis： Managing the effects of terrorism[J]. Journal of Travel Research， 1999， 38（1）： 13-18.

[10] GUZHVA V S， PAGIAVLAS N. US commercial airline performance after September 11， 2001： Decomposing the effect of the terrorist attack from macroeconomic influences[J]. Journal of Air Transport Management， 2004， 10（5）： 327-332.

[11] BONHAM C， EDMONDS C， MAK J. The impact of 9/11 and other terrible global events on tourism in the United States and Hawaii[J]. Journal of Travel Research， 2006， 45（1）： 99-110.

[12] BAC D P， BUGNAR N G， MESTER L E. Terrorism and its impacts on the tourism industry[J]. Romanian Review on Political Geography， 2015， 17（1）： 5-11.

[13] CANALLY C， TIMOTHY D J. Perceived constraints to travel across the US-Mexico border among American university students[J]. International Journal of Tourism Research， 2007， 9（6）： 423-437.

[14] 吳良平， 張健， 陸媛. 基于IOWHA算子的組合預(yù)測(cè)在中國(guó)入境旅游中的應(yīng)用分析[J]. 旅游學(xué)刊， 2011， 26（11）： 19-27. [WU Liangping， ZHANG Jian， LU Yuan. An analysis of the application of combined forecast in Chinas inbound tourism based on IOWHA operator[J]. Tourism Tribune， 2011， 26（11）： 19-27.]

[15] MUZINDUTSI P F， MANALIYO J C. Effect of political risk shocks on tourism revenue in South Africa： Time series analysis[J]. International Journal of Business and Management Studies， 2016， 8（2）： 169-186.

[16] HOLLIER R. Conflict in the Gulf： Response of the tourism industry[J]. Tourism Management， 1991， 12（1）： 2-4.

[17] S?NMEZ S F， GRAEFE A R. Influence of terrorism risk on foreign tourism decisions[J]. Annals of Tourism Research， 1998， 25（1）： 112-144.

[18] BROWN D O. Political risk and other barriers to tourism promotion in Africa： Perceptions of US-based travel intermediaries[J]. Journal of Vacation Marketing， 2000， 6（3）： 197-210.

[19] FAULKNER B. Towards a framework for tourism disaster management[J]. Tourism Management， 2001， 22（2）： 135-147.

[20] FERNANDO S， BANDARA J S， LIYANAARACHCH S， et al. Political violence and volatility in international tourist arrivals： The case of Sri Lanka[J]. Tourism Analysis， 2013， 18（5）： 575-586.

[21] WEBSTER C， IVANOV S. Geopolitical drivers of future tourist flows[J]. Social Science Electronic Publishing， 2014， 1（1）： 58-68.

[22] DAVIS C L， MEUNIER S. Business as usual？ Economic responses to political tensions [J]. American Journal of Political Science， 2011， 55（3）： 628-646.

[23] YU Qionglei， MCMANUS R， YEN D A， et al. Tourism boycotts and animosity： A study of seven events[J]. Annals of Tourism Research， 2020， 80（1）： 1-16.

[24] ETTENSON R， GABRIELLE K J. The fallout from French nuclear testing in the South Pacific[J]. International Marketing Review， 2005， 22（2）： 199-224.

[25] KLEIN J G， ETTENSON R， MORRIS M D. The animosity model of foreign product purchase： An empirical test in the Peoples Republic of China[J]. Journal of Marketing， 1998， 62（1）： 89-100.

[26] KLEIN J G， SMITH N C， JOHN A. Why we boycott： Consumer motivations for boycott participation[J]. Journal of Marketing， 2004， 68（7）： 92-109.

[27] SEN S， G?RHAN-CANLI Z， MORWITZ V. Withholding consumption： A social dilemma perspective on consumer boycotts[J]. Journal of Consumer Research， 2001， 28（3）： 399-417.

[28] ALVAREZ M D， CAMPO S. The influence of political conflicts on country image and intention to visit： A study of Israels image[J]. Tourism Management， 2014， 40（2）： 70-78.

[29] HESLOP L A， LU I， CRAY D. Modeling country image effects through an international crisis[J]. International Marketing Review， 2008， 25 （4）： 354-378.

[30] BAHAEE M， PISANI M J. Iranian consumer animosity and U.S. products： A witchs brew or elixir？[J]. International Business Review， 2009， 18（2）： 199-210.

[31] CAI H， FANG X， YANG Z， et al. Implicit consumer animosity： A primary validation[J]. Journal of Applied Social Psychology， 2012， 42（7）： 1651-1674.

[32] LEE R， LEE K T. The longitudinal effects of a two-dimensional consumer animosity[J]. Journal of Consumer Marketing， 2013， 30（3）： 273-282.

[33] VERLEGH P， STEENKAMP J. A review and meta-analysis of country-of-origin research[J]. Journal of Economic Integration， 1999， 20（5）： 521-546.

[34] JUAN Y， CHOI Y， AN S， et al. The constraints of Chinese tourists to visit Korea caused by THAAD using Q-methodology[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research， 2017， 22（12）： 1261-1273.

[35] 郭功星， 周星， 涂紅偉. 消費(fèi)者敵意、自我效能與旅游意愿——基于對(duì)青少年出境旅游市場(chǎng)的實(shí)證研究[J]. 旅游學(xué)刊， 2016， 43（2）： 44-52. [GUO Gongxing， ZHOU Xing， TU Hongwei. Animosity， self-efficacy and willingness-to-visit： An empirical study on young outbound tourism[J]. Tourism Tribune， 2016， 43（2）： 44-52.]

[36] STEPCHENKOVA S， SHICHKOVA E， KIM M， et al. Do strained bilateral relations affect tourists desire to visit a country that is a target of animosity？[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing， 2018， 35（5）： 553-566.

[37] CHEN C C， LIN Y H， PETRICK J F. Social biases of destination perceptions[J]. Journal of Travel Research， 2013， 52（2）： 240-252.

[38] S?NCHEZ M， CAMPO S， ALVAREZ M D. The effect of animosity on the intention to visit tourist destinations[J]. Journal of Destination Marketing & Management， 2018， 7（3）： 182-189.

[39] VOLO S. A post-colonial analysis of bilateral tourism flows： The case of Korea and Japan[J]. International Journal of Tourism Research， 2012， 14（6）： 586-600.

[40] CHENG M， WONG I K， PRIDEAUX B. Political travel constraint： The role of Chinese popular nationalism[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing， 2017， 34（3）： 383-397.

[41] CHEN N， HSU C H C， LI X R. Feeling superior or deprived？ Attitudes and underlying mentalities of residents towards Mainland Chinese tourists[J]. Tourism Management， 2018， 66（6）： 94-107.

[42] PODOSHEN J S， HUNT J M. Equity restoration， the Holocaust and tourism of sacred sites[J]. Tourism Management， 2011， 32（6）： 1332-1342.

[43] CHENG M， WONG I K， PRIDEAUX B. Political travel constraint： The role of Chinese popular nationalism[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing， 2017， 34（3）： 383-397.

[44] AL-HAMARNEH A. Islamic tourism： Rethinking the strategies of tourism development in the Arab world after September 11， 2001[J]. Comparative Studies of South Asia Africa and the Middle East， 2004， 24（1）： 175-186.

[45] STEPCHENKOVA S， SHICHKOVA E. Attractiveness of the United States as a travel destination for the Russian tourist in the era of strained bilateral relations[J]. International Journal of Tourism Cities， 2017， 3（1）： 87-101.

[46] KIM S S， PRIDEAUX B， TIMOTHY D. Factors affecting bilateral Chinese and Japanese travel[J]. Annals of Tourism Research， 2016， 61（11）： 80-95.

[47] LUO Qiuju， ZHAI Xueting. “I will never go to Hong Kong again！” How the secondary crisis communication of “Occupy Central” on Weibo shifted to a tourism boycott[J]. Tourism Management， 2017， 62（10）： 159-172.

[48] TOLKACH D. A view of occupy central impacts on Hong Kong tourism from the other side of the Great Firewall： A rejoinder to Luo & Zhai[J]. Tourism Management， 2018， 67（8）： 307-311.

[49] HEILMANN K. Does political conflict hurt trade？ Evidence from consumer boycotts[J]. Journal of International Economics， 2016， 99（3）： 179-191.

[50] 孫根年. 我國(guó)境外旅游本底趨勢(shì)線的建立及科學(xué)意義[J]. 地理科學(xué)， 1998， 18（5）： 442-448. [SUN Gennian. Foundation and significance of background trend line of tourists from abroad in China[J]. Scientia Geographica Sinica， 1998， 18（5）： 442-448.]

[51] 王潔潔. 國(guó)際關(guān)系及重大事件對(duì)出入境旅游的影響[D]. 西安： 陜西師范大學(xué)， 2011. [WANG Jiejie. The Impact of International Relations and Important Events on Inbound and Outbound Tourism[D]. Xian： Shaanxi Normal University， 2011.]

[52] 孫根年， 舒鏡鏡， 馬麗君， 等. 五大危機(jī)事件對(duì)美國(guó)出入境旅游的影響——基于本底線模型的高分辨率分析[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展， 2010， 29（8）： 987-996.[SUN Gennian， SHU Jingjing， MA Lijun， et al. Influences of five crises on US inbound and outbound tourism analysis based on the tourism background trend line in high time resolution[J]. Progress in Geography， 2010， 29（8）： 987-996.]

[53] 孫根年， 周瑞娜， 馬麗君， 等. 2008年五大事件對(duì)中國(guó)入境旅游的影響——基于本底趨勢(shì)線模型高分辨率的分析[J]. 地理科學(xué)， 2011， 31（12）： 1437-1446. [SUN Gennian， ZHOU Ruina， MA Lijun， et al. Impact of five important events on China provincial inbound tourism in 2008： An analysis in high-resolution based on the TBL model[J]. Scientia Geographica Sinica， 2011， 31（12）： 1437-1446.]

[54] TURNER L W， WITT S F. Forecasting tourism using univariate and multivariate structural time series models[J]. Tourism Economics， 2001， 7（2）： 135-147.

[55] CHU F L. A fractionally integrated autoregressive moving average approach to forecasting tourism demand[J]. Tourism Management， 2008， 29（1）： 79-88.

[56] SONG H， QIU R， PARK J. A review of research on tourism demand forecasting[J]. Annals of Tourism Research， 2019， 75（3）： 338-362.

[57] MOSER P， VOENA A. Compulsory licensing： Evidence from the trading with the enemy act[J]. American Economic Review， 2012， 102（1）： 396-427.

[58] 石華軍， 楚爾鳴. 政策效果評(píng)估的雙重差分方法[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2017（17）： 80-83. [SHI Huajun， CHU Erming. DID model of policy effect evaluation[J]. Statistics & Decision， 2017（17）： 80-83.]

[59] 陳林， 伍海軍. 國(guó)內(nèi)雙重差分法的研究現(xiàn)狀與潛在問題[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2015（7）： 133-148. [CHEN Lin， WU Haijun. Research status and potential problems of differences-in-differences method in China[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics， 2015（7）： 133-148.]

[60] 張輝， 厲新建， 秦宇， 等. 中國(guó)出境旅游市場(chǎng)現(xiàn)狀與趨勢(shì)判斷[J]. 商業(yè)研究， 2003（2）： 147-151.[ZHANG Hui， LI Xinjian， QIN Yu， et al. On the present situation and trend of China outbound tourism[J]. Commercial Research， 2003（2）： 147-151.]

[61] 張凌云， 房蕊. 日本出國(guó)旅游需求與人均GDP關(guān)系實(shí)證研究——兼議對(duì)我國(guó)出境旅游發(fā)展的啟示[J]. 旅游科學(xué)， 2011， 25（3）： 24-34.[ZHANG Lingyun， FANG Rui. An empirical study of the relationship between outbound tourism demand and per capita GDP of Japan： Enlightenments on Chinas outbound tourism development[J]. Tourism Science， 2011， 25（3）： 24-34.]

[62] 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.]

[63] 吳必虎， 唐俊雅， 黃安民， 等. 中國(guó)城市居民旅游目的地選擇行為研究[J]. 地理學(xué)報(bào)， 1997， 52（2）： 97-103. [WU Bihu， TANG Junya， HUANG Anmin， et al. Study on destination choice behavior of Chinese urban residents[J]. Acta Geographica Sinica， 1997， 52（2）： 97-103.]

[64] 楊宏浩， 戴斌. 出境旅游市場(chǎng)影響因素理論與實(shí)證分析[J]. 企業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2009（8）： 131-134. [YANG Honghao， DAI Bin. Theoretical and empirical analysis on influencing factors of outbound tourism market[J]. Enterprise Economy， 2009（8）： 131-134.]

[65] 王曉峰. 中國(guó)出境旅游人口規(guī)模的增長(zhǎng)、原因及趨勢(shì)[J]. 人口學(xué)刊， 2006（6）： 12-15.[WANG Xiaofeng. Tendency， factor and increase of population quantity of outbound tourists in China[J]. Population Journal， 2006（6）： 12-15.]

[66] KOZAK M， CROTTS J C， LAW R. The impact of the perception of risk on international travellers[J]. International Journal of Tourism Research， 2007， 9（4）： 233-242.

Do Bilateral Political Conflicts Affect Visitor Arrivals？

—Empirical Study of Sino-Japanese Diaoyu Islands Dispute in 2012

XING Jianhua1，2， ZHANG Hui1

（1. School of Economics and Management in Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China;

2. Department of Tourism in Shanxi University， Taiyuan 030006， China）

Abstract： In the studies on external events impact on international tourism， scholars have focused on analyzing the events in tourist destinations， such as natural catastrophes， disease epidemics， terrorist attacks， economic crises， and political instability. However， few studies have examined the impact of bilateral political conflict between destination and tourist source. Also， by measuring the impact of tourist intention， instead of tourist behavior， the extant studies have not empirically assessed the true damage of the bilateral political conflict on visitor arrivals. This study applied the difference-in-difference （DID） method to evaluate the impact of the Sino-Japanese Diaoyu Islands dispute in September 2012 on Chinese travel to Japan， which extended the impact assessment of bilateral political conflict on goods trade to tourism services. The data of inbound tourist to Japan was obtained from the online portal of Japan National Tourism Organization （JNTO）. This dataset for the analysis covered quarterly data of 32 countries from the first quarter of 2011 through the fourth quarter of 2014. The parallel trend graph of DID model revealed a pronounced dip for Chinese travel to Japan in the third quarter of 2012， which was not present for other countries visitors. The dispute resulted in a 16.8% quarterly average reduction in Chinese visitor arrivals to Japan： that amounted to a cumulative decline in visitor numbers of approximately 800，000 and a US $1.9 billion reduction in tourism revenue in Japan over a period of 15 months. The impact of the dispute varied with time： the number of Chinese visitor arrivals in Japan showed a 60.7% decrease in the fourth quarter of 2012; the negative effects have diminished by the third quarter of 2013. Additional robustness checks included regressions on time span variation， regressions on a restricted sample， regressions that control for pre-existing time trend and placebo test. Furthermore， using the DID method as well， the study discussed the impact heterogeneity for different trade types and different bilateral political conflicts， which provided some explanations of possible reasons for impact difference. It was evident that the impact of the Sino-Japanese Diaoyu Islands dispute on inbound tourism to Japan was stronger than that on Japans export trade to China. Comparing with the deployment of THAAD in ROK in February 2017， the study showed that the bilateral political conflict due to historical territorial dispute and the bilateral political conflict involving fundamental interests related to national security， differed in their impact intensity and duration： the latter tended to have enduring and greater effects. This paper highlighted the bilateral political conflict as a key risk factor in destination management. Managers of tourist business and destinations should not underestimate the effects.

Keywords： bilateral political conflict; visitor arrivals; outbound tourism; impact assessment

[責(zé)任編輯：周小芳;責(zé)任校對(duì)：王? ? 婧]