我國旅游就業(yè)影響因素研究

王爾大　高威

摘要：本文利用我國31個省份2001-2014年旅游統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)建面板模型，從國家和地區(qū)兩個層面對影響旅游就業(yè)的因素進行分析。結(jié)果表明：旅游企業(yè)數(shù)量和固定資產(chǎn)比例對旅游就業(yè)具有顯著正向影響，彈性系數(shù)分別為0.33和0.39；旅游就業(yè)明顯受到旅游經(jīng)營季節(jié)性變化和政策影響，而個別突發(fā)災(zāi)難事件不會對旅游就業(yè)產(chǎn)生明顯影響；人力資本的提升和旅游國際貿(mào)易的擴張會促進旅游就業(yè)，在校學(xué)生數(shù)量每提升1%，就業(yè)人數(shù)增加0.21%，進、出口貿(mào)易額彈性系數(shù)分別為0.15和0.09，勞動生產(chǎn)率的提升會減少旅游業(yè)就業(yè)需求；受地理區(qū)位、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平以及旅游資源稟賦的影響，我國三大地區(qū)旅游就業(yè)影響因素呈現(xiàn)出一定差異。

關(guān)鍵詞：旅游就業(yè)；影響因素；面板數(shù)據(jù)

中圖分類號：F590 文獻標識碼：A

作者簡介：王爾大（1955-），男，遼寧遼陽人，大連理工大學(xué)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，經(jīng)濟學(xué)博士，研究方向：旅游經(jīng)濟； 高威（1992-），女，山東威海人，大連理工大學(xué)管理學(xué)院研究生，研究方向：旅游管理。

目前，我國旅游產(chǎn)業(yè)年收入連續(xù)增長，已成為第三產(chǎn)業(yè)中最具活力、發(fā)展最快的行業(yè)，而我國旅游就業(yè)人數(shù)平均增長速度卻遠遠低于旅游產(chǎn)業(yè)年收入的增長速度，旅游業(yè)的高速增長并沒有帶來旅游就業(yè)的同步增加；同時，我國旅游就業(yè)還面臨著結(jié)構(gòu)失調(diào)、就業(yè)區(qū)域分布不平衡和旅游就業(yè)聲望低等問題（扈權(quán)財，2013）。本文利用我國31個省份2001-2014年旅游統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)建面板模型，從國家和地區(qū)兩個層面對影響旅游就業(yè)的因素進行分析。

一、模型構(gòu)建及變量選取

（一）模型建立

本文引入雙對數(shù)模型和半對數(shù)模型，從絕對量和相對量角度測量就業(yè)影響因素對就業(yè)人數(shù)的作用：

其中，i表示第i個省份；t表示第t年；αi表示雙對數(shù)模型的系數(shù)，表示自變量每變動1%對旅游就業(yè)人數(shù)相對變化量的影響，即彈性；βi表示半對數(shù)模型的系數(shù)，表示自變量每變動1%對旅游就業(yè)人數(shù)絕對變化量的影響；γi在兩個模型中均表示名義變量對旅游就業(yè)人數(shù)的影響。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文選擇企業(yè)數(shù)量、固定資產(chǎn)凈值比例、季節(jié)以及旅游危機事件作為旅游行業(yè)特點因素，選取國家政策、區(qū)位和旅游業(yè)收入貢獻來衡量支持旅游業(yè)發(fā)展的宏觀經(jīng)濟環(huán)境，用人力資本滯后一期和勞動生產(chǎn)率來代表旅游業(yè)人力資源因素，用旅游服務(wù)貿(mào)易進、出口總額來代表旅游業(yè)對外貿(mào)易發(fā)展指標。由于旅游學(xué)校學(xué)生需要經(jīng)過一段在校學(xué)習(xí)過程才能真正就業(yè)，本文采用滯后一期人力資本變量來分析其對旅游就業(yè)的影響。景區(qū)會采取淡旺季門票售價不同的策略來平衡旅游業(yè)的發(fā)展，本文根據(jù)各省主要景區(qū)實行淡季門票價格月份數(shù)作為影響旅游就業(yè)的季節(jié)因素。

綜合整理中外旅游危機事件對出入境旅游的影響，本文選擇2001年“911”事件、2003年SARS事件以及2008年“5.12”和北京奧運會作為危機事件因素，以探究其對旅游就業(yè)的影響。ADS（Approved Destination Status）政策是一項基于雙邊旅游協(xié)定，準許中國公民以團隊形式持特殊簽證到簽約國或地區(qū)自費旅游的審批制度，該指標反映了我國對旅游業(yè)發(fā)展的政策導(dǎo)向，其余解釋變量含義見表1。

（三）研究方法

在面板數(shù)據(jù)模型里，當個體效應(yīng)與所有的隨時間會發(fā)生變化的解釋變量都相關(guān)時，用固定效應(yīng)（組內(nèi)估計）模型是最有效的估計方法；當個體效應(yīng)與所有的隨時間發(fā)生變化的解釋變量都不相關(guān)時，用隨機效應(yīng)（可行的廣義最小二乘）模型是最有效的。本文利用面板數(shù)據(jù)的混合最小二乘回歸法、固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型等估計方法，對設(shè)定的兩個模型進行參數(shù)估計，通過回歸方程的R2、回歸系數(shù)p值、方差膨脹因子VIF、Hausman檢驗、對數(shù)似然值LOG-L等，選擇最合理的模型估計結(jié)果，以此來進行分析。

二、 實證結(jié)果與分析

（一）全國模型結(jié)果

本文利用STATA對模型進行回歸分析，結(jié)果如表2所示。Hausman檢驗顯示兩個模型的chi-值為正數(shù)，F(xiàn)E要優(yōu)于RE對兩個模型的解釋；從比較兩個模型的Pooled OLS和FE結(jié)果來看，Pooled OLS方程解釋能力要大于FE方程，變量的顯著性也好于FE方程，同時混合二乘回歸法可以解決固定效應(yīng)模型參數(shù)估計造成較大的自由度損失問題。因此，Pooled OLS結(jié)果對兩個模型的解釋更可靠。比較雙對數(shù)模型和半對數(shù)模型的Pooled OLS，發(fā)現(xiàn)雙對數(shù)模型的方程解釋能力要大于半對數(shù)模型，解釋變量的顯著性也好于半對數(shù)模型，可見測量就業(yè)人數(shù)的相對變化更有意義。雙對數(shù)模型中Pooled OLS方程的LOG-L值說明模型不存在異方差，VIF檢驗值為3.14，在接受范圍10以內(nèi)。所以，雙對數(shù)模型中的pooled OLS估計結(jié)果是最合理的，下文將根據(jù)此方程參數(shù)估計結(jié)果對解釋變量進行分析。

從表2可以看出企業(yè)數(shù)量（NU）、固定資產(chǎn)凈值比例（FGDP）對旅游就業(yè)人數(shù)有顯著正向影響，且二者的彈性系數(shù)（分別為0.33和0.39）最大。這說明我國旅游業(yè)處于行業(yè)擴張階段，旅游行業(yè)規(guī)模的擴大會促使旅游業(yè)吸納更多勞動力。季節(jié)變量符號（SE）為負，并且通過1%的顯著性檢驗，驗證了就業(yè)人數(shù)受到旅游業(yè)季節(jié)性的影響，旅游企業(yè)會根據(jù)淡旺季來協(xié)調(diào)勞動力安排，靈活使用季節(jié)工、臨時工等，以此來節(jié)約成本、增加收入。旅游經(jīng)營的季節(jié)性安排也會導(dǎo)致勞動力流動性較大，危及旅游行業(yè)勞動力的穩(wěn)定性，旅游危機事件（CE）并沒有對旅游就業(yè)人數(shù)產(chǎn)生影響。旅游業(yè)是一個包括吃住行購娛等多環(huán)節(jié)的系統(tǒng)，危機事件的發(fā)生會導(dǎo)致旅游需求下降，這與錢磊等（2012）研究的負面重大事件會影響入境旅游需求和國內(nèi)旅游需求變動相一致。所以，危機事件的暫時性不會使整個旅游系統(tǒng)的供給明顯下降，就業(yè)人數(shù)不會大幅下降。

旅游業(yè)收入占GDP的比重對旅游就業(yè)影響為負，盡管我國旅游業(yè)收入占整個國民經(jīng)濟GDP比重在過去10幾年里一直呈現(xiàn)上升趨勢，但是旅游就業(yè)人數(shù)卻一直在下降，二者出現(xiàn)逆向發(fā)展的原因主要是由于以下兩個方面：一是我國旅游業(yè)的增長正處于效率改進和規(guī)模化提升階段導(dǎo)致旅游勞動力需求減少，互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展降低了旅游從業(yè)人員的數(shù)量，旅游企業(yè)之間橫向、縱向聯(lián)合也會降低旅游就業(yè)人數(shù)；二是旅游企業(yè)管理水平逐步改善，促進了勞動生產(chǎn)率的提高，降低了對勞動力的需求。

旅游簽證免簽國的數(shù)量對我國旅游就業(yè)產(chǎn)生負向影響，說明近年來我國與其他國家簽署的旅游簽證互惠協(xié)議的數(shù)量的增多，對我國旅游業(yè)就業(yè)尚未帶來正向影響。其中，一個主要原因可能是隨著我國人均可支配收入的增加，出境旅游人數(shù)的增長速度超過了入境旅游人數(shù)的增長速度，導(dǎo)致我國旅游服務(wù)需求相對下降，致使旅游就業(yè)數(shù)量下降。這相當于我國旅游業(yè)進口大于出口，出現(xiàn)旅游業(yè)貿(mào)易逆差。這一結(jié)果的警示價值在于應(yīng)對未來制定簽署兩國旅游免簽政策給予認真思考，在政治目標與經(jīng)濟目標之間進行正確的取舍。此外，模型結(jié)果（X1通過1%顯著性檢驗）顯示，我國旅游就業(yè)人數(shù)呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域性差異，將在下文進行具體驗證。

人力資本和勞動生產(chǎn)率會對旅游就業(yè)人數(shù)產(chǎn)生影響，旅游業(yè)人力資本（CA）的提升可以減少摩擦失業(yè)和結(jié)構(gòu)性失業(yè)的數(shù)量，從總量上增加旅游就業(yè)人數(shù)，致使人力資本的溢出效應(yīng)得到發(fā)揮。旅游業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高既反映了旅游業(yè)資本的不斷深化和管理水平的提高，也表現(xiàn)出旅游業(yè)對勞動就業(yè)的擠出效應(yīng)顯著。勞動生產(chǎn)率決定勞動的邊際產(chǎn)出，進而決定勞動力需求，旅游業(yè)勞動生產(chǎn)率（X2）的提高因此會減少旅游就業(yè)需求。

模型中引入的旅游服務(wù)貿(mào)易進口總額（IM）和出口總額（EX）兩個指標，均通過正向顯著性檢驗。我國旅游服務(wù)貿(mào)易總量持續(xù)增長，從2000年的293.4億美元增長到2013年的1 319.7億美元。旅游服務(wù)貿(mào)易可以拉動旅行社、旅游網(wǎng)站等跨國服務(wù)業(yè)務(wù)的增加，吸納更多高素質(zhì)、高業(yè)務(wù)能力的旅游從業(yè)者，對交通、保險等旅游相關(guān)行業(yè)就業(yè)的帶動作用不可忽視。其中，旅游服務(wù)貿(mào)易進口額（彈性系數(shù)為0.15）對旅游就業(yè)的彈性系數(shù)要大于出口總額（彈性系數(shù)為0.09），該結(jié)果與魏君英和張明如（2013）的研究結(jié)論相一致。我國旅游服務(wù)貿(mào)易長期處于逆差狀態(tài)，出境旅游花費多，服務(wù)要求高，對國內(nèi)旅行社、交通等行業(yè)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)大于就業(yè)替代效應(yīng)；同時，我國旅游貿(mào)易出口水平較低，導(dǎo)致其對旅游就業(yè)效應(yīng)不顯著。

（二）地區(qū)模型結(jié)果

為了更好地對比不同地區(qū)旅游就業(yè)的影響因素，本文利用雙對數(shù)模型對我國東中西三個地區(qū)旅游就業(yè)數(shù)據(jù)進行估計，現(xiàn)對分區(qū)結(jié)果進行分析（結(jié)果見表3）。

從共同影響因素來看，人力資本水平、季節(jié)因素和國家政策對各地區(qū)的旅游就業(yè)人數(shù)具有顯著影響，人力資本水平對中西部就業(yè)人數(shù)的彈性系數(shù)（分別為0.21和0.14）大于東部地區(qū)（彈性系數(shù)為0.13），這說明教育對中西部地區(qū)的影響要大于東部地區(qū)。2001-2014年西部地區(qū)旅游學(xué)校人數(shù)增長超過3倍，中部地區(qū)增長為1.3倍，而東部地區(qū)增長率僅為85%，由此可見在旅游業(yè)對專業(yè)人才需求的增長之下，專業(yè)人才供給的增加會直接提高旅游業(yè)就業(yè)數(shù)量。季節(jié)因素對中東部地區(qū)產(chǎn)生正向影響，而對西部地區(qū)產(chǎn)生負向影響。西部地區(qū)由于自然環(huán)境的原因，旺季旅游經(jīng)營時間一般為5月到10月，淡季門票價格下降幅度為50%，并且淡季惡劣的自然環(huán)境不適合開展旅游活動。東中部地區(qū)旅游旺季經(jīng)營時間一般8個月，在淡季也會因地制宜推出旅游項目，如在冬季組織滑雪節(jié)等，淡季門票價格的降低反而會吸引更多游客，帶動就業(yè)的增加。

對東部地區(qū)而言，企業(yè)數(shù)量（彈性系數(shù)為0.33）和固定資產(chǎn)凈值比（彈性系數(shù)為0.43）對就業(yè)人數(shù)的影響較大，這與我國旅游業(yè)整體處于擴張發(fā)展階段情況相一致。旅游收入貢獻沒有對東部地區(qū)就業(yè)人數(shù)產(chǎn)生顯著影響，東部地區(qū)較早進行經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，由此引起的就業(yè)增長和旅游業(yè)的增長不匹配，進而引起旅游業(yè)就業(yè)效應(yīng)不足。旅游服務(wù)出口總額對東部地區(qū)旅游就業(yè)人數(shù)影響顯著，而進口總額并沒有顯著影響，這與王暉和黃沛（2009）的研究結(jié)論具有一致性。雖然東部地區(qū)服務(wù)貿(mào)易整體較為發(fā)達，但是旅游業(yè)在服務(wù)貿(mào)易結(jié)構(gòu)中的比重不如中西部地區(qū)大，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和旅游資源稟賦決定了其旅游服務(wù)貿(mào)易的就業(yè)效應(yīng)不如西部地區(qū)。

對于中部地區(qū)而言，除了人力資源水平、季節(jié)因素和國家政策會對該區(qū)就業(yè)人數(shù)產(chǎn)生重要影響之外，其余因素均不顯著，這與中部地區(qū)旅游業(yè)省際發(fā)展不平衡有一定關(guān)系。從中部8省近13年接待國內(nèi)外游客人數(shù)來看，湖北、河南和湖南國內(nèi)游客數(shù)量總和超過其他5省之和，三省的入境游客數(shù)量占到中部地區(qū)總數(shù)的43%，該區(qū)旅游業(yè)發(fā)展極化現(xiàn)象比較突出，旅游業(yè)沒有協(xié)同發(fā)展，使得影響旅游就業(yè)的因素沒有充分顯現(xiàn)。

對于西部地區(qū)而言，企業(yè)數(shù)量和固定資產(chǎn)凈值比對就業(yè)人數(shù)的影響較大，旅游收入貢獻對西部地區(qū)就業(yè)人數(shù)產(chǎn)生顯著影響，且彈性系數(shù)為負。旅游目的地的基礎(chǔ)設(shè)施對旅游地發(fā)展具有重要作用。青藏鐵路的開通對西部地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了巨大推動作用，2014年西藏旅游人數(shù)比2001年增加了近20倍，旅游企業(yè)數(shù)量增加到206家，增長了一倍多，可見西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善有利于充分發(fā)揮旅游就業(yè)的效應(yīng)，旅游服務(wù)貿(mào)易進出口總額均對旅游就業(yè)人數(shù)有顯著影響。雖然西部地區(qū)經(jīng)濟實力較弱，但是西部地區(qū)較為豐富的旅游資源，使得旅游業(yè)逐漸成為西部地區(qū)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)；同時，交通等基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善使西部地區(qū)入境旅游服務(wù)貿(mào)易優(yōu)勢得到充分發(fā)揮。因此，旅游服務(wù)貿(mào)易對西部地區(qū)旅游就業(yè)有較大影響。

三、結(jié)論與建議

由于旅游業(yè)的關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)廣泛，影響旅游就業(yè)的因素較為復(fù)雜多變。本文利用我國31個省份2001-2014年的旅游就業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型識別影響因素，通過測算彈性分析各個影響因素的重要性，并獲得如下結(jié)論：一是我國旅游業(yè)尚處于擴張階段，旅游企業(yè)數(shù)量和固定資產(chǎn)凈值率對旅游就業(yè)的貢獻最大，彈性系數(shù)分別為0.32和0.39。旅游就業(yè)人數(shù)會受到旅游業(yè)經(jīng)營季節(jié)性的影響，旅游危機事件對就業(yè)人數(shù)影響不顯著。二是我國旅游就業(yè)增長速度與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度不一致，旅游收入對GDP的貢獻每增加1%，就業(yè)人數(shù)反而減少0.15%。國家的對外旅游業(yè)發(fā)展政策也會影響旅游就業(yè)人數(shù)，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游基礎(chǔ)設(shè)施以及旅游資源稟賦的差異使得我國三大地區(qū)旅游就業(yè)影響因素有很大差異。三是人力資本對旅游就業(yè)彈性系數(shù)為0.21，勞動生產(chǎn)率的彈性系數(shù)為-0.05，這說明我國旅游教育對旅游就業(yè)的增加發(fā)揮了作用。四是旅游服務(wù)貿(mào)易進口和出口均能促進旅游就業(yè)的增長，但是雙邊旅游互惠協(xié)議簽署國數(shù)量的增加沒有對我國旅游就業(yè)產(chǎn)生正向影響。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，由于中小型旅游企業(yè)具有較大就業(yè)拉動能力，國家應(yīng)加大對中小型旅游企業(yè)的金融政策支持，鼓勵發(fā)展鄉(xiāng)村旅游、牧區(qū)和少數(shù)民族地區(qū)文化旅游等特色旅游，促進旅游就業(yè)。國家在制定對外旅游互惠政策時要具體分析不同國家出入境旅游需求狀況，充分考慮實行互惠政策可能給我國旅游就業(yè)帶來的負面影響，以此減少出入境旅游嚴重失衡給我國旅游就業(yè)帶來的沖擊；同時，國內(nèi)旅游行業(yè)要提升旅游服務(wù)層次，加大旅游產(chǎn)品的創(chuàng)新與開發(fā)，打造區(qū)域旅游發(fā)展聯(lián)盟，建立具有互補性的旅游產(chǎn)業(yè)鏈條，以此來提高入境旅游吸引力，從總量和質(zhì)量上提升旅游就業(yè)水平。各地區(qū)要深入分析發(fā)展反季節(jié)旅游的潛力，因地制宜制定反季旅游開發(fā)策略，盡量緩解旅游業(yè)季節(jié)性波動，從而實現(xiàn)旅游就業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

第二，對于東部發(fā)達地區(qū)，盡管其旅游業(yè)發(fā)展較快，但是旅游就業(yè)與旅游業(yè)收入之間并沒有保持同步增長。所以，建議東部地區(qū)進一步擴大旅游市場，延伸旅游產(chǎn)業(yè)鏈，加強地區(qū)之間旅游企業(yè)聯(lián)合，實現(xiàn)吃住行游購娛行業(yè)之間協(xié)調(diào)發(fā)展，促進旅游就業(yè)水平的提升。東部地區(qū)要在保持旅游服務(wù)貿(mào)易均衡的前提下，繼續(xù)發(fā)揮旅游服務(wù)貿(mào)易出口對旅游就業(yè)的帶動作用。

第三，就中西部地區(qū)而言，除了要完善旅游基礎(chǔ)設(shè)施之外，要著重加大旅游教育投入，實施旅游職業(yè)教育分層次培養(yǎng)機制，促進旅游人力資本水平的提高。要培育本地特色旅游品牌，擴大對外開放程度，提高區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間和國家貿(mào)易水平，發(fā)揮入境旅游對本區(qū)就業(yè)的拉動作用。由于自然氣候原因，中西部地區(qū)旅游季節(jié)性特征較為明顯。因此，中西部地區(qū)要深入挖掘本地特色旅游資源，開發(fā)旅游新熱點，減少季節(jié)對旅游就業(yè)的沖擊。

參考文獻：

[1] 郭為， 何媛媛， 王麗.旅游人力資本和旅游就業(yè)的地區(qū)差異分析——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].北京第二外國語學(xué)院學(xué)報， 2009（11）： 42-49.

[2] 郭為， 何媛媛. 旅游產(chǎn)業(yè)的區(qū)域集聚， 收斂與就業(yè)差異： 基于分省面板的說明[J].旅游學(xué)刊， 2008， 23（3）： 29-36.

[3] 扈權(quán)財. 淺析我國旅游就業(yè)現(xiàn)狀-存在的問題及對策[J].中國商貿(mào)， 2013，29（1）： 104-105.

[4] 錢磊， 汪宇明， 吳文佳. 中國旅游業(yè)發(fā)展的省區(qū)差異及變化[J].旅游學(xué)刊， 2012， 27（1）： 31-38.

[5] 王暉， 黃沛. 我國六大區(qū)域旅游服務(wù)貿(mào)易競爭力的比較分析[J].特區(qū)經(jīng)濟， 2009（1）：171-172.

[6] 魏君英， 張明如. 服務(wù)貿(mào)易對我國服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響[J].廣東商學(xué)院學(xué)報， 2013，28（1）：71-78.

[7] Ainsworth S，Purss A. Same time， next year？ Human resource management and seasonal workers[J].Personnel Review， 2009，38（3）： 217-235

[8] Chao CC， Hazari B R， Laffargue J P， et al. A dynamic model of tourism， employment and welfare： the case of Hong Kong[J].Pacific Economic Review，2009，14（2）： 232-245.

[9] Fortanier F， Van Wijk J. Sustainable tourism industry development in sub-Saharan Africa： Consequences of foreign hotels for local employment[J].International Business Review，2010，19（2）： 191-205.

[10]Kusluvan S， Kusluvan Z. Perceptions and attitudes of undergraduate tourism students towards working in the tourism industry in Turkey[J].Tourism Management， 2000，21（3）： 251-269.

[11]Lundmark L J T， Fredman P， Sandell K. National parks and protected areas and the role for employment in tourism and forest sectors： a Swedish case[J].Ecology and Society， 2010，15（1）.

[12]Wang J， Ayres H，Huyton J. Is tourism education meeting the needs of the tourism industry？ An Australian case study[J].Journal of Hospitality & Tourism Education， 2010， 22（1）： 8-14.

[13]Wang S， He Y， Wang X， et al. Regional disparity and convergence of Chinas inbound tourism economy[J].Chinese Geographical Science， 2011，21（6）： 715-722.

Abstract：The paper builds a regression analysis model using panel data synthesized from the 31 provincial areas in China over the periods from 2001 to 2014 to try to identify factors which have potential effects on tourism employment at both national and regional levels. The results show that the number of tourism enterprises and the ratio of fixed assets have a significant positive impact on tourism employment， with the elastic coefficients of 0.33 and 0.39， respectively； tourism employment is evidently affected by the seasonal fluctuation and related government policy， but sporadic catastrophic events don′t impose marked effect on tourism employment； quality of human capital and expansion of tourism related international trade sectors will facilitate the tourism employment： as the number of students in school rises by 1%， it will be able to trigger 0.21% increase of tourism employment； import and export trade elasticity coefficient are 0.15 and 0.09， respectively， however， the improvement of labor productivity will reduce the demand of tourism employment； those influence factors of tourism employment vary between regions due to their heterogeneous economic development and tourism resource endowments.

Key words：tourism employment； influence factors； panel data

（責任編輯：關(guān)立新）