全球觀光產業正蓬勃發展「觀光產業」已成為二十一世紀各國最具社會經濟指標的產業。依據UNWTO 估計觀光業的產值占全球GDP 之貢獻度達 10%，每 10 個就業工作者中，即有 1 位是與觀光產業相關，顯見觀光產業已成為世界各國競相發展之重要產業，對於區域、國家及地方等經濟貢獻更不容忽視，觀光政策的研訂在產業發展的背後扮演極其重要之角色。

    本研究主要探討旅客訪日本、中國、韓國、台灣和香港觀光的要因分析，並以受訪國家之旅客數為被說明變數，結合來訪國及受訪國家人口數乘積（自然對數）、個人實質 GDP 乘積（自然對數）、兩國之距離（自然對數）、及共同區域等四個變數，並收集自 2001 年至 2016 年間這五個國家觀光訪客人數資料，利用追蹤資分析(Panel Data)和重力模型進行了迴歸分析並驗證這四個變數對觀光影響之關聯性，發現:兩國之間距離對觀光旅遊人數呈現負相關，兩國國民實質GDP的乘積與兩國人口數乘績對觀光旅遊人數的影響呈現正相關，而就共同區域而言對觀光旅遊亦為正向的影響。

    驗證結果與實際旅遊行為相互呼應，全球觀光產業及觀光活動的發展正處於活潑與蓬勃階段，本研究可作為觀光旅客人數的預測之用，有助於各國在觀光政策制定上訂立具宏觀的觀光政策。

The rapid development of the tourism industry has made it become the most important socioeconomic indicator for many countries in the 21th century. According to UNWTO, the estimated value of the tourism industry has reached to 10% of the global GDP. One out of every 10 employed workers has some connection to the tourism industry; this further indicates that the tourism industry has become one of the most valued industries for many countries. The economic contribution of the tourism industry to regions, countries, and locals is not negligible. The enactment of a tourism policy plays a vital role in the development of the tourism industry.
This paper discusses the factor analysis for tourism among Japan, China, South Korea, Taiwan, and Hong Kong. We used the number of tourists in the visited country as the dependent variable; combining four other variables which are the product of populations of both visiting and visited countries (Natural logarithm), the product of PPP per capita of both visiting and visited countries (Natural logarithm), the distance between visiting and visited countries (Natural logarithm), the common areas. We collected the data of visitors among these five countries from 2001 to 2016. Then we used Panel Data and the Gravity Model to process the regression analysis and verified the correlation of impact of the four variables on tourism. We found that the distance between visiting and visited countries is negatively correlated with the tourist numbers, the product of PPP per capita of both visiting and visited countries is positively correlated with the tourist numbers, and the product of populations of both visiting and visited countries is positively correlated with the tourist numbers. As for the common area, it also has a positive impact on tourist numbers.
The empirical results correspond to the actual travel behavior. Currently, global tourism is booming. Therefore, this research can provide a forecast for tourist numbers and can be beneficial for the enactment of macro tourism policies for many countries.

目次
第一章　　序章	1
第一節　研究背景と動機	1
第二節　研究範囲	5
第三節　研究の目的	8
第四節　論文の構成	10
第二章　　先行研究の整理	12
第一節　ツーリズムの相関定義	12
一、ツーリズムの定義	12
二、ツーリズムの経済的意義	12
第二節　観光要因の影響	13
一、経済上の要因	14
二、非経済上の要因	16
第三節　重力モデル文献回顧	17
第三章　　研究の方法	20
第一節　パネルデータと分析方法	20
一、パネルデータの基本回帰モデル	21
二、特定個体効果モデル	22
三、パネルデータ分析方法の特徴	22
第二節　最小二乗法の仕組み	22
一、最小二乗法の原理	22
二、最小二乗法のBLUE特性	24
三、ガウス・マルコフの定理(GAUSS-MARKOV THEOREM)	24
第三節　固定効果と変量効果	25
一、固定効果モデル	25
二、変量効果モデル	25
第四節　モデル効果の検定方法を説明する	26
一、F検定	26
二、LM検定	27
三、HAUSMAN検定	27
第四章　　日本、中国、韓国、台湾、香港の観光の要因	28
第一節　訪日観光の要因	28
一、日本観光産業の現状	28
二、訪日観光客数と影響要因データのまとめ	30
第二節　訪中観光の要因	33
一、中国観光産業の現状	33
二、訪中観光客数と影響要因データのまとめ	35
第三節　訪韓観光の要因	37
一、韓国観光産業の現状	37
二、訪韓観光客数と影響要因データのまとめ	39
第四節　訪台観光の要因	42
一、台湾観光産業の現状	42
二、訪台観光客数と影響要因データのまとめ	44
第五節　訪港観光の要因	46
一、香港観光産業の現状	46
二、訪港観光客数と影響要因データのまとめ	47
第五章　　実証結果と分析	50
第一節　観光重力モデルの構築	50
一、データソースの説明	50
二、変数の説明	51
三、観光重力モデル	53
第二節　記述統計量の分析	55
第三節　模型檢定と結果の分析	60
一、日本モデルの検定と結果の分析	60
二、中国モデルの検定と結果の分析	65
三、韓国モデルの検定と結果の分析	69
四、台湾モデルの検定と結果の分析	74
五、香港モデルの検定と結果の分析	78
第六章　　まとめ	83
第一節　結論	83
第二節　今後の課題	85
付録一：各国の訪日観光影響要因のまとめ	91
付録二：各国の訪中観光影響要因のまとめ	100
付録三：各国の訪韓観光影響要因のまとめ	109
付録四：各国の訪台観光影響要因のまとめ	124
付録五：各国の訪港観光影響要因のまとめ	130
表1-1 UNWTO2030長期予測：国際観光 デスティネーション地域別	4
表1-2 觀光旅行競争力ランキング 	7
表3-1 パネルデータ  	21
表4-1 分析に用いた36国一覧及び日本との距離 	31
表4-2 日本の一人当たりの実質GDPと人口（2003年～2016年） 	32
表4-3「自然および文化的資源」指標のランキング 	35
表4-4 分析に用いた33国一覧及び中国との距離 	36
表4-5 中国の一人当たりの実質GDPと人口（2006年～2015年） 	37
表4-6 分析に用いた49国一覧及び韓国との距離 	40
表4-7 韓国の一人当たりの実質GDPと人口（2003年～2016年） 	41
表4-8 分析に用いた30国一覧及び台湾との距離	44
表4-9 台湾の一人当たりの実質GDPと人口（2008年～2016年）	45
表4-10 分析に用いた20国一覧及び香港との距離	48
表4-11 香港の一人当たりの実質GDPと人口（2001年～2016年）	49
表5-1 変数データの出典	50
表5-2 各国の相手国のサンプル	51
表5-3 各国の観光客数のデータの出典	51
表5-4 各国の地域ダミー	53
表5-5 記述統計量-日本	55
表5-6記述統計量-中国	55
表5-7記述統計量-韓国	56
表5-8記述統計量-台湾	56
表5-9記述統計量-香港	57
表5-10 変数に自然対数を取る記述統計量-日本	57
表5-11 変数に自然対数を取る記述統計量-中国	58
表5-12 変数に自然対数を取る記述統計量-韓国	58
表5-13 変数を自然対数を取り記述統計量-台湾	58
表5-14 変数に自然対数を取る記述統計量-香港	59
表5-15 モデル1：OLSモデルの推計結果-日本	61
表5-16 モデル2：固定効果モデルの推計結果-日本	62
表5-17 モデル3：変量効果モデルの推計結果-日本	63
表5-18 モデル1：OLSモデルの推計結果-中国	65
表5-19 モデル2：固定効果モデルの推計結果-中国	66
表5-20 モデル3：変量効果モデルの推計結果-中国	67
表5-21 訪中の各地域の一人当たりの実質GDP	69
表5-22 モデル1：OLSモデルの推計結果-韓国	70
表5-23 モデル2：固定効果モデルの推計結果-韓国	71
表5-24 モデル3：変量効果モデルの推計結果-韓国	72
表5-25 モデル1：OLSモデルの推計結果-台湾	74
表5-26 モデル2：固定効果モデルの推計結果-台湾	75
表5-27 モデル3：変量効果モデルの推計結果-台湾	76
表5-28 訪台の各地域の一人当たりの真実GDP	78
表5-29 モデル1：OLSモデルの推計結果-香港	79
表5-30 モデル2：固定効果モデルの推計結果-香港	80
表5-31 モデル3：変量効果モデルの推計結果-香港	81
図次
図1-1 UNWTO2030国際観光客到着数長期予測：1980-2030年の実績と見通し	3
図1-2 観光旅行競争力指標構成 	6
図3-1 最小二乗法の原理	23
図4-1 訪日観光客数（2003年～2016年） 	30
図4-2 訪台総観光人数及び大陸からの訪台の観光客数（2008年～2018年）	43
図4-3 訪香港観光客数（2001年～2016年）	47
図5-1 三つの推計方法の検定	60

一、	中文参考文献
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フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』「文化産業」
ユネスコやGATTなどの国際機関によれば、文化産業は本質的に文化的で多くの場合、知的財産権によって保護されている財・サービスの生産（創造）と流通を担っている。なお、文化産業は、しばしば「創造産業」とも呼ばれる 。日本では、「コンテンツ産業」という名称も用いられている。https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%96%87%E5%8C%96%E7%94%A3%E6%A5%AD(2019.05.15閲覧)