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　　国际游客流量数据是衡量一个国家旅游影响力、旅游综合发展水平的重要指标。目前，相关数据主要来源于国际组织或大型数据库，例如联合国旅游组织（United Nations Tourism Organization，UN Tourism）、世界银行、欧睿数据库等。然而，即便是这些权威来源，其数据在可比性方面仍存在很多问题。以UN Tourism的数据为例，2018年，中国入境意大利游客人次在不同口径下相差近10 倍。按照跨越边境的国际过夜旅游者人数（不包括一日游游客），按国籍统计的口径（arrivals of non-resident tourists at national borders, by nationality，TFN），中国入境意大利的游客为32万人次；而按照在集体性旅游住宿设施居住的国际旅游人数，按国籍统计（arrivals of non-resident tourists in all types of accommodation establishments, by nationality，TCEN）口径，中国入境意大利的游客达到320 万人次（图1）。这一案例直观地展示了统计口径差异带来的数据偏差，而这一现象在国际游客数据中并非特例。在实际研究中，研究者选择不同口径的数据会导致研究结果产生显著差异，进而影响研究结论的有效性。

　　注：并非按住宿设施统计的数据都比统计跨越边境旅游者的数据量更高，以右图为例，法国TFR统计口径下的中国游客数据高于TCER。

　　总体而言，现有研究对不同统计口径之间的差异关注不足，对不同口径、不同来源的国际游客数据的可比性评估相当匮乏。这导致在跨国研究中，数据的可靠性和可比性难以保障。为回应这一现实问题，本文旨在通过系统比较主要旅游目的地国的统计方法，建立一套选择国际游客数据口径的实用原则。具体而言，本文将围绕以下3 个核心问题展开：1）主要旅游目的地国家在入境游客数据采集方式和统计口径上存在哪些差异；2）边境数据是否是统计口径的最佳选择；3）研究者和政策制定者在使用国际游客数据时，应遵循哪些基本原则以确保统计口径的可靠性与可比性。

　　为确保统计数据的相关性与准确性，需要先明确统计对象的概念和定义。目前，在各国英文版的统计文件中，存在多个与“游客”相关的概念，包括抵达者（arrivals）、旅行者（travelers）、游客（visitors）、旅游者（tourists）、过夜游客（overnight visitors）和短途游客（excursionists）、一日游游客（same-day visitors）等（表2）。概念的界定将直接影响统计系统的设计和数据采集责任部门的划分。目前，大多数国家对“游客”相关概念的定义都与《2008 年旅游统计国际建议》（International Recommendations for Tourism Statistics 2008，IRTS2008）的方法框架保持一致。

　　在现有概念的界定中，旅行者和游客在主要目的、停留时间和惯常环境3 个维度上进行了明确区分。旅行者指不管目的如何和持续时间多长，往返两个不同地理区域之间的人；而游客指出于任何主要目的（出于商务、休闲或其他个人目的，而非在被访问国家或地点受聘于某个居民实体），在持续时间不足一年的期间，出行到其惯常环境之外某个主要目的地的旅行者[5]。旅游指游客的活动，所以旅游统计的对象是具有惯常环境、出行目的以及停留时间限制的游客，而非旅行者。应当从旅游统计中排除的一些典型情况包括：通勤者、货车司机以及其他与工作相关的出行等[6]。游客出行如果包括过夜，则列为旅游者（也称为过夜游客），否则，列为一日游游客（也称为短途旅游者）（表2）。

　　国际游客相比于国内游客，其核心特征在于跨国的空间位移。在IRTS2008 中，国际旅游包括出境游和入境游，分别指的是居民游客在基准国境外的活动（为本国旅游性出行或出境旅游性出行的一部分），以及非居民游客入境旅游性出行期间在基准国内的活动[5]。国际游客则是进行国际旅游活动的游客。IRTS2008 特别列出8 类与统计编制密切相关的非居民旅行者：1）居住在国外的国民，2）过境乘客，3）交通工具工作人员，4）游轮乘客和乘快艇者，5）经常跨越边境者，6）学生，7）病人，8）出于商务和职业目的的游客。不同国家在统计中对这些群体的处理并不一致。例如美国的统计标准中，国际游客不包括临时工、艺术家、运动员、演艺人员、受训人员、公司内部调动人员，以及国际文化交流项目的参与者。新加坡的国际游客统计中，国际游客不包括返回的新加坡公民、永久居民和通行证持有者、公共交通工具上的船员、军事人员以及过境和转机旅客。意大利的国际游客统计则不包括学生、入住医疗机构的患者、军队、政府机构和大使馆的人员及其家属。在机组人员方面，IRTS2008 建议将公共交通工具上的工作人员排除在外。但我国对中国出境游客的统计中，则包含了机组成员[1]。

　　值得注意的是，受政治体制和发展历程等多种因素影响，我国出境旅游的活动形式包括港澳台游、边境游和出国旅游3种类型[7]。根据国家统计局的统计指标解释，我国出境人数指中国（内地/大陆）居民因公或因私出境前往其他国家，以及中国香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省观光、度假、探亲访友、就医疗养、购物、参加会议或从事经济、文化、体育、宗教活动的人数。中国之所以对内地/大陆和港澳台地区的游客进行分别统计，一方面是因为这些地区的国际流动制度条件不同，持不同地区的旅行证件能享受到的签证政策也不同；另一方面，内地/大陆和港澳台地区的经济社会发展基础、对外贸易关系以及历史等因素都会影响游客的目的地决策和旅为特征。而且，内地/大陆和港澳台地区之间的游客流量较大。因此，从中国的角度来看，对港澳台地区分别进行统计是有必要的。所以，中国公布出境旅游统计数据时，通常会将内地/大陆赴港澳台地区的游客数字包含在中国出境游客的总数中。然而，从其他目的地国家的角度，中国内地/大陆和港澳台地区的游客都是中国游客，而且其文化背景、游客消费习惯存在较大的相似性，将其归为一个群体进行统计可以减少国际旅游调查的工作量。例如欧盟统计局自2014 年后不再单列中国香港和中国澳门的数据，将其与中国内地游客合并统计，归为中国国际游客的一部分。所以，在以中国游客为对象的研究中，需要明确其统计口径是否涵盖港澳台地区。国际上类似的案例还有摩纳哥，在欧盟和联合国旅游组织的数据库中，摩纳哥被视为一个独立的国家，但在法国的旅游统计中，摩纳哥被视为法国国内旅游目的地。除此之外，英国、美国、荷兰、澳大利亚、新西兰等国的海外属地也存在类似情况[8]。

　　国际游客流量的统计口径可分为8 种，分别为VFR、VFN、TFR、TFN、TCER、TCEN、THSR、THSN。统计口径的划分可从3个维度理解：游客的停留时间、统计地点和惯常环境。首先，根据游客的停留时间，T 代表过夜旅游者（不包括一日游游客），V 代表包括过夜旅游者、一日游游客和游轮游客的旅游者人数；其次，根据统计地点，F 代表统计跨越边境的旅游者，HS代表在酒店及类似住宿设施居住的旅游者，CE代表在集体性旅游住宿设施居住的旅游者；最后，根据惯常环境的基准国，R 代表按居住国统计，N 代表按国籍国统计。这3 个维度的组合代表了统计所涵盖的国际游客类型。

　　如前文所述，目前国际游客统计口径的优先级通常表现为TV、F CE HS、R N，这一优先级的形成有其合理性。1）优先考虑过夜游客，是因为过夜游客的旅为和消费贡献更能反映目的地旅游规模，而一日游游客常包含过境旅客或机组人员[1]，难以代表线）优先考虑以居住国为标准的基准国口径，因为有多国籍或者在多个国家有居所的国际旅行者，居住国往往是其获取经济来源的国家，这一口径在国际收支与外汇核算中更具合理性。3）优先选择根据到达边境标准计算的国际游客人次，因为公布边境数据的国家数量相对较多。根据认知，过境统计方法能够统计到的游客比例要大于根据住宿设施进行统计的数据[2]。而且跨越边境的统计口径更贴近“国际游客”的定义，统一使用过境数据，使得数据在审查时看起来具有较强的可比性。

　　值得注意的是，边境数据的优先级更高是现有研究的普遍共识。然而，边境数据并非总能准确地反映国际游客实际规模。根据本文引言的案例（中国赴意大利旅游人次），新华网报道显示，2018 年中国入境意大利游客超过150 万人次，结合与意大利体量和区位相近的法国数据（图1），可以推测中国入境意大利游客人次至少在百万级别，边境统计明显低估了实际游客规模。因此，边境数据的适用性存在一定局限，统计口径的选择仍须结合具体情境进行审慎判断。

　　国际游客流量的统计包含出境游客和入境游客两个部分。某个国家出境游客的总量一定不等同于各目的地入境游客量的加总，因为部分游客会一次前往多个目的地。但是在双边统计中，入境数量和出境数量应该是相同的。即按照定义，A 国入境B 国的游客数量，应等同于B 国出境A 国游客的数量。然而，在实际操作中，由于客源国和目的地国在统计方法、口径和指标上的差异，入境与出境数据往往并不一致。目前，国际游客双边数据的获取主要依赖目的地国家的入境统计。一方面，多数国家不公布本国居民赴各国的数据及统计方法；另一方面，即便公布数据，由于免签政策的普及、一程多站式长途旅行的常态化以及经由主要空港（如中国香港、新加坡）等枢纽的中转行为，客源国难以准确追踪本国居民的完整旅游轨迹与所有的境外旅游目的地。出境旅游的统计通常仅覆盖首站目的地，这导致客源地（出境国）统计到特定目的国的游客人数往往低于目的国统计的入境游客（非首站入境）人数。类似现象在货物贸易统计中同样存在。

　　本文研究重点在于如何获得可比的国家间的国际游客流量。因此，下文分析均以目的地国家的入境统计为基础，并以中国游客作为典型案例。需要说明的是，目的地国家在统计入境游客时，并不会因游客来源国不同而采用不同的方法，其划分标准主要基于国籍或常住地等统一指标。本文之所以重点提及中国游客，是由于中国在出入境统计口径上的特殊性，特别是对港澳台地区游客的分类问题，具有一定的代表性和复杂性。通过系统比较目的地国家的入境统计方法与口径，既可为我国入境旅游统计提供参考，也能为我国在使用他国数据时提供有价值的借鉴。

　　本文的分析基于以下步骤。1）构建数据库：建立包含14个选定国家的数据库，收录这些国家的国际旅游统计数据、方法论文件和调查问卷，对出版物和旅游统计数据报告进行结构化的整理；2）语言校正：对源语言版本、英文版本和中文翻译版本进行互相校正，确保一致性和准确性；3）梳理统计对象定义、方法和指标：详细梳理各国统计国际旅游流量时的定义、方法和相关指标，具体包括游客、旅行者等概念的明确定义，具体的统计方法和标准，以及关键的统计指标；4）记录每个文件的年份和发布机构，以追踪数据的时效性和可信度，并为后续交叉查询提供支持。

　　本研究综合考虑了样本国家的国际旅游发展水平、中国游客规模、旅游统计发展水平以及相关数据和文件的可获得性，最终选取了14个样本国家（表3）：美国、英国、加拿大、新西兰、澳大利亚、法国、意大利、西班牙、泰国、日本、韩国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚。收集截止时间为2025 年8 月，对比的方法论文件为该时间之前能获取的最新版本。首先，本文通过对比分析上述14个样本国家对国际游客（尤其是中国游客）的界定、统计方法、统计口径的差异，为研究者和从业者提供相对可比的国际旅游统计数据口径参考依据，以增加不同目的地国家的数据之间进行比较和分析的可能性。其次，根据各国统计方法的实际情况，选择相对可比的统计口径，建立相对可比的中国游客数据集。最后，收集整理了105 个国家相对可比的中国游客数据，为后续实证研究提供支撑。

　　在实际统计过程中，受地理环境、技术手段和政治体制的影响，不同国家面临不同的实际问题和挑战。因此，选择合适的统计方法不仅是提高数据准确性和可靠性的关键，也是确保统计效率和资源合理配置的必要条件。已有研究指出，国际游客主要统计方法有8种：边境调查、住宿调查、游客调查、手机信令数据、银行数据、航司数据、国际合作和其他方法[9]。需要说明的是，结合游客统计方法的定义，本文所指的边境调查是通过入境或/和离境卡、签证和护照信息进行入境和离境游客记录的一种普查方法，而非在边境地段进行的所有调查方式[9]。游客调查指的是通过问卷或访谈等形式，对游客进行抽样的调查方法，通常也会在边境进行调查[9]。主要国家的国际游客数据采集方法详见表4。需要强调的是，本研究发现，边境调查并非都是通过普查方式得到的，也存在很多抽样调查方法，即边境数据（TFR、VFR、TFN、VFN）并非是全样本数据。

　　注：①本表格是笔者根据每个国家的公开内容进行整理（数据收集截至2025年8月）。√表示该国家定期进行该项国际游客调查，没有勾选不代表该国家不进行该项调查，只说明该国家的统计部门、旅游部门、边境移民管理等部门没有显示相关的调查内容和文件，该国可能进行该项的不定期调查，但是该国国际游客统计数据的来源不依靠该项调查。比如加拿大某些年份会对中国游客进行游客调查，但是不会每年都对中国市场进行游客调查，而且加拿大的官方统计数据并不来自游客调查。所以该类非定期调查不包含在本表格的统计中。另外，某些调查方法不但会得到流量信息也会同时得到收支信息，比如银行数据、手机信令数据等。②为方便展示，本表格使用各国的ISO 3166-1代码：美国USA；英国GBR；加拿大CAN；新西兰 NZL；澳大利亚 AUS；法国 FRA; 意大利 ITA； 西班牙 ESP； 泰国 THA; 日本 JPN；韩国KOR 马来西亚MYS 新加坡 SGP 印度尼西亚IDN。下同。

　　目前，亚洲国家主要依赖边境调查，数据采集一般由移民局或边境管理部门负责。北美和大洋洲地区的国家也以边境调查为主，交由统计部门进行数据处理，最后由旅游部门进行发布。这些国家在数据的商业化和可视化方面较为先进，还会公布进行了季节性调整的游客数据。然而，边境调查作为出入境时设置的普查方法（以入境居多），往往难以统计到游客在该国旅游的实际消费数据和出为特征。因此，多数国家会结合游客调查，获取更为详细的游客出游信息。

　　但是在欧盟成员国中，由于申根协定的实施，欧盟内部国家间取消边境管制，使得跨境旅行近似于国内旅行，严重削弱了边境调查的可行性和可靠性。边境调查往往需要较大的人力物力，且部分国家受法律限制，旅游部门无法从边境部门获取数据，因此，欧盟成员国仅有8个国家会进行边境调查，且通常是边境口岸较少的岛国[6]。与此同时，欧盟成员国仍需要统计来自美洲、亚洲、大洋洲等其他地区的游客信息，因此，普遍以住宿调查作为主要数据来源，并辅以客源市场调查或家庭调查加以修正，以弥补住宿调查仅覆盖商业性住宿的局限[6]。数据采集一般由统计部门和旅游相关机构（比如酒店餐饮协会）负责，某些常规抽样调查任务也会进行外包。主要的欧洲旅游国家，如意大利，还会与银行合作进行游客流量统计，并获取其消费信息，意大利的国际游客流量数据也是由意大利银行进行发布。

　　随着移动互联网的发展，利用手机信令数据进行游客流量统计的方法受到越来越多的关注。印度尼西亚、西班牙、意大利和韩国等国家均已开展相关统计实验。其中，印度尼西亚官方公布的游客数据已根据手机信令数据进行调整，西班牙则将该数据源作为单独系统发布。然而，若入境游客不开启数据漫游，或者使用当地电话卡，就难以纳入统计。因此，手机信令数据在统计国际游客方面的应用尚不成熟，相对而言更适用于国内游客流量的监测。

　　综上所述，任何单一的统计方法都存在局限性。边境调查作为联合国旅游组织指出的最基础的出入境游客数据采集方法，即便是边境管控严格的国家，其统计系统也常常因双边协议而将特定客源市场的游客排除在外。例如，美国的I-94 入境/离境记录表（form I-94 arrival/departure record）豁免了来自加拿大和墨西哥的大量旅客，澳大利亚的边境数据不包含来自新西兰的游客，爱尔兰则不统计来自北爱尔兰的行程。这些制度性豁免意味着边境数据无法全面反映入境游客的实际规模。住宿调查同样存在局限。一方面，住宿调查无法统计居住在亲友家、短期租赁平台（如Airbnb）以及其他非注册商业住宿设施中的游客；另一方面，住宿调查容易因多次住宿更换而出现“抵达人次重复计算”的偏差。目前，大多数国家尚未建立有效机制来解决这一问题。因此，边境调查与住宿调查各有优劣，两者都难以单独支撑完整的国际游客统计。为弥补上述不足，游客调查成为各国国际旅游统计体系的重要组成部分。因为边境或住宿调查往往只能获得游客的基本身份信息，难以获得入境游客的真实目的和旅游类型，更无法进一步获取入境后的旅程、消费等出游特征信息。所以，大部分国家都会结合游客调查进行市场调查，本研究的14个样本国家在入境游客流量统计中都使用了游客调查的方法。此外，手机信令数据在国际旅游统计中的应用仍较为有限。银行交易数据、航司数据、国际合作数据等虽有潜力，但尚处于探索阶段。

　　通过对各国游客调查问卷和出入境调查资料的详细分析，本文发现，许多国家实际采集的信息较其最终公开的数据更为丰富。例如多数国家能够统计游客的过夜情况，但在公布数据时仅选择一个维度。居住国维度也存在类似情况。目前，越来越多的国家使用居住国（country of residence，R）作为国际游客的“惯常环境”，如马来西亚，2012 年前公布的统计口径为国籍国，2012 年后更改为居住国。在对比的14个样本国家中，有12个国家会公布按居住国统计的出入境游客流量数据（表5）。这种现象一定程度上反映出不同国家对国际游客的界定存在差异。

　　注： ①“M”表示该国的旅游统计调查文件中包含对该项的统计，但实际数据不对外公开，或在联合国数据库以及该国公布的官方统计数据里查询不到；②“-”表示文件数据中未明确指出；③ 因为很多国家没有单列出中国澳门特别行政区的数据，也没有说明是否将该地区的数据进入中国游客的总数中，所以本表格不显示“澳门地区是否被单独统计”。

　　在计算中国的国际游客时，越来越多的国家不再将中国澳门特别行政区列为单独区域。因为来自中国澳门的游客规模较小，欧洲大部分国家将中国澳门的游客纳入中国国际游客的总体计数中。然而，部分欧盟成员国在统计数据公布时，还是会把中国香港特别行政区作为一个单独的地区列出，不计入中国游客总数。值得注意的是，2014年后，欧盟统计局公布的游客数据会将中国香港的游客计入中国入境游客的总数中。此外，奥地利、列支敦士登、以色列和塞浦路斯等国也已将港澳地区的游客人数纳入中国统计范畴。部分国家除单独公布中国内地/大陆、中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区、中国台湾省的入境游客数量之外，也会将以上地区加总为大中华区（Greater China），发布整体的市场数据及报告，比如新加坡。在本文所考察的样本国家中，中国香港特别行政区的游客数据仍被单独统计，而中国澳门特别行政区的归属则未在统计中明确标识。

　　仅有游客流量统计往往难以充分判断市场变化。因此，各国在统计游客流量的过程中，通常会同步采集一些更具体的游客出游特征指标，以辅助市场分析和政策制定。对这些出游特征指标进行比较，旨在说明在流量统计的基础上，还可获取哪些关键信息，从而更全面呈现旅游市场特征（表6）。基于联合国旅游组织提供的国际游客统计关键指标，可以将出游性统计指标分为游客特征、旅行特征和其他关键指标[10]3个部分。

　　注：① “入境交通方式”指到达这个国家的交通方式，而非在国家内部的主要交通方式；②“始发地和目的地”指游客在目的地国家内部的初始入境城市和其他旅游目的地城市；③ 本表格是笔者根据每个国家的公开内容进行整理，“√”表示该国家定期进行该项调查，没有勾选不代表该国家一定不进行该项调查，只说明该国家的统计部门、旅游部门、边境移民管理等部门没有显示相关的调查内容和文件；④ 缺乏印度尼西亚相关官方文件，所以本表不包含印度尼西亚。

　　在游客特征中，性别和年龄是几乎所有样本国家都会收集的数据，受教育水平则较少被收集。其中，欧美国家倾向于收集游客的来源城市，而亚洲国家倾向于收集游客的收入水平。值得指出的是，此处的年收入不一定是个人收入水平，部分国家倾向于收集家庭年收入水平。在旅行特征中，主要旅游目的、停留时间和住宿类型是绝大多数国家都会关注的出游指标，而一般调查都会记录游客被统计时的地点，但是受到各国统计方法的影响，被统计的目的地旅游城市属性也会不同，边境调查往往可以记录国际游客的出入境口岸，而游客调查往往会记录国际游客在该目的地国家内部的始发地和目的地。随着基于大数据的各类统计技术的发展，某些国家也会应用手机信令数据来推测游客的时空行为，如西班牙和印度尼西亚。最后，表6中的关键指标指的是经过统计后再计算得到的人均水平，如人均停留时间、人均消费、重游率等，其中，重游率是各国普遍关注的统计指标。

　　IRTS2008 中指出了对统计编制和分析来说高度相关的8类非居民旅行者：1）居住在国外的国民，2）过境乘客，3）交通工具工作人员，4）游轮乘客和乘快艇者，5）频繁跨境者，6）学生，7）病人，8）出于商务和职业目的的游客。这些类别是否包含在国际游客的统计中，具体取决于各个国家的统计标准。其中，频繁跨境者（frequent border-crossers）是国际游客统计中重要的噪声来源之一。频繁跨境者指的是在短时间内多次跨越国家边界的人群，这类群体往往包含跨境劳工、边境居民、边境贸易者、国际货运司机、边境外交人员等。此类现象通常发生在地理位置邻近、经济活动和社会活动交流非常频繁的国家之间，比如美国与加拿大和墨西哥，新加坡与马来西亚等。

　　根据UN Tourism 对国际游客的定义和统计建议，一日游的游客通常不计入国际游客的统计范围。根据表5 的对比结果，大多数国家会同时统计过夜游客和一日游游客的数据，但并非所有数据都会对外公布。在实际情境中，边境通常不是一条明确的线，而是一个复杂的区域。对于过夜游客，入境时需通过签证及过境手续的审查，以确保符合入境要求。因此，移民管理部门或边境管理部门通常会对该群体进行统计。对于当日往返的跨境人群，当国家之间的边境流量较大时，边境游客流量往往不包含在该国家的总体游客计数中，而是通过单独的双边统计系统来记录不同类别的旅行者。例如新加坡国际旅客入境人数不包括经由陆路抵达的马来西亚公民；美国将商务旅行者和通勤者分开统计，并通过I-94 入境/离境记录表或入境口数据记录停留时间。

　　统计数据的质量可以通过相关性、准确性、及时性、准时性、可访问性和清晰度、可比性和一致性等标准进行评估。基于以上标准，本文构建了一套统计口径选择的原则，旨在帮助研究者在面对多口径的国际游客数据时，筛选出适合进行宏观对比的口径。

　　1）根据研究目标，审慎选择游客类型（T/V）与基准国（R/N）口径。在进行跨国别的宏观旅游流计算时，关于游客的停留时间维度（T/V），应优先采用过夜游客（T）口径。这主要是基于以下两点可比性的考虑。第一，各国对一日游游客的包含范围差异较大。正如前文所述，部分国家的V 口径包含大量的跨境通勤者、边境贸易者或仅作经停的过境旅客，而另一些国家则对此进行了严格剔除。这种界定上的不统一，导致各国的V 数据进行比较时会引入巨大的噪声，严重影响结论的可靠性。第二，过夜游客（T）的定义在全球范围内更具一致性，更能代表产生了住宿、深度游览等核心旅游经济活动的群体。因此，以T 口径为基准进行跨国比较，数据的同质性更高，可比性更强。需要强调的是，若研究主题聚焦特定区域，如边境旅游，那么包含一日游游客的V 数据无疑是更合适的选择。关于惯常环境的基准国维度（R/N），本原则遵循学界与国际组织的普遍共识，建议优先采用居住国（R）口径。正如前文所述，对于拥有多重国籍或长期旅居海外的群体，以其主要经济来源和生活所在的居住国作为划分标准，更能反映真实的客源市场结构。

　　2）根据目的地边境流动性，选择统计地点（F/SH/CE）。考虑目的地国家边界流动性和对中国的入境限制条件（如是否免签），当该国对边境控制较为宽松（如欧盟成员国），或者签证政策较为宽松时，优先考虑TCE/TSH 口径；当该国对边境审查较为严格时，优先考虑TF/VF 口径。需要注意的是，UN Tourism 公布的口径中，F 实际上代表的是统计地方，而非数据采集方法，即边境调查并非都是通过普查方式得到的，也可能是通过游客调查和住宿调查得到的。

　　3）上述条件都是在该国有多个统计口径时才进行选择，很多国家只公布一种统计口径的数据，考虑到数据的可获得性，只能采取该数据源。

　　4）本文选择最终的数据口径，会参考联合国旅游组织（UN Tourism）、世界银行等，该国所在的区域性组织（如经合组织、欧盟等）和该国市场报告所参考的数据口径。

　　最终，本文对比了105 个国家不同口径的中国出国游客数据，基本涵盖了中国出国旅游的主要目的地。在105 个国家中，最终选取的统计口径以常住国（R）为基准国的有63 个，采用国籍国（N）的有42 个，采用TF 口径的国家有51 个，采用VF 口径的国家有26 个，采用TCE 的有24 个，采用THS 的有4个。值得注意的是，采取TF/VF（即跨越边境的游客人数）的口径所对应的统计方法未必是通过边境调查获得的，比如英国是通过游客抽样调查得到的TF/VF 数据。各国按照建议的统计口径的2018 年中国出境旅游人次（表7），在105 个国家中，最终选取的基于边境的统计口径（TF/VF）共计77 个，占比高达73%，而基于住宿的口径（TCE/THS）共计28个，占比27%。这表明，尽管存在局限，边境调查在全球范围内依然是应用最广的方法。在区分基准国的105 个样本中，采用居住国（R）口径的国家有63 个，占比60%，超过了采用国籍国（N）口径的42个。以惯常居住地而非国籍来界定游客，更能反映其真实的客源市场属性。

　　注：①本表中游客量代表2018年中国赴该国家的游客人数。②不丹：2018 年之前，仅包括以休闲为目的的国际游客入境人数。③保加利亚：持过境签证的旅客也包含在游客人数数据中。④塞浦路斯：自2011年起，香港地区的游客包含在中国总人数中。⑤丹麦：丹麦统计局只要求住宿单位提供住宿天数，而到达人数则是通过将住宿天数除以某一国籍的人在某月通常在某类住宿场所的平均住宿天数来估算。⑥法国：欧盟在衡量中国赴法国游客流量时采用TCE口径。⑦希腊：希腊是TFR和TCER数据相差比较大的国家之一，2015年TFR口径数据约为5万人左右，TCER 口径数据为30 万游客，结合航线数据，最终选择TCER 口径。⑧冰岛：冰岛的旅游局和统计局数据不相符，本数据以旅游局为准，因为99%的游客都经过机场（冰岛官方数据），参考该数据，选择TF 口径。⑨以色列：2016 年之前，中国香港单独列出；2019 年及以后，中国数据包括香港地区游客。⑩列支敦士登：中国数据包括香港地区游客，香港游客数量较少，不影响整体趋势。⑪缅甸：2007年后的缅甸官网数据与UN Tourism 数据相差很大，UN Tourism 的参考口径为TFN，且UN Tourism 的数据2012年前后有显著突变，但无法解释。因此，本文采用的是缅甸官网的数据。⑫菲律宾：数据只包含航空数据，航空渠道大概涵盖了菲律宾98%的入境游客。⑬马来西亚：2011年之前的统计口径为TFN，2012年及之后为TFR。⑭南非：UN tourism 与官网数据对比，2008年前官方主要参考VFR，2008年以后公布的是TFR；本文统一采用TFR 数据。⑮瑞士：2015年之前统计口径是THSR，2016年及以后是TCER，本国报告中主要参考过夜天数（overnight stays）评估市场规模。⑯本表中的国家顺序按照其英文名称的首字母排序。

　　本研究通过对比14 个国际旅游目的地国家在入境游客的界定和统计方法上的差异，为研究者和从业者提供了一个相对可比的国际旅游统计数据口径参考框架。需要说明的是，尽管本文仅详细列举了14 个国家，但为了得到最终105 个国家相对可比的数据集，本文对每一个国家公开的数据统计方法和数据说明文件都进行了梳理。由于部分国家相关统计文件的公开程度有限，本文最终选取了较为有代表性和借鉴意义的国际旅游目的地进行方法对比，主要结论如下。

　　首先，各国会根据制度环境、技术手段和统计目的选择不同的统计方法。亚洲、北美及大洋洲国家多以边境管理数据为基础，形成以“边境普查/抽查”为核心的体系。而欧洲国家则以住宿调查为核心，辅以游客抽样调查。此外，国际统计中“居住国”基准日益普及，这使得“具有居留资格的外国入境者”“居住在国外的本国人”等群体的统计筛查更为重要。其次，通常认为覆盖全面的边境数据（TF/VF 口径）并非总是最优选择。边境数据是在边境地段采集的数据，并非都通过普查获取，部分国家通过抽样调查推算而来。因此，“边境数据更全面”的传统认知存在误区。最后，基于上述分析，本文提出4 个国际游客统计口径选择原则，适用于双边旅游流的比较和计算：1）优先选择过夜游客（T）和居住国（R）口径；2）根据目的地边境流动性选择统计方法（边境审查严格的国家优先TF/VF，边境审查宽松的国家优先TCE/THS）；3）在数据有限时，以唯一可用口径为准；4）参考权威国际组织和市场报告进行交叉验证。

　　对此，本文的研究贡献在于以下两点：其一，从统计口径选择的角度深化了对旅游研究数据可比性的认识，提醒研究者在使用二手数据时必须开展数据溯源，理解数据统计背景，根据实际情境和需求确定统计口径的优先级别；其二，从实证角度揭示了旅游统计背后存在的政治经济学因素。方法选择并无绝对优劣，也不存在一个绝对真实的游客数量，任何统计结果都是制度、政治与技术能力的产物。因此，数据差异本身就是国家治理体系在旅游领域的体现，这为从制度和治理视角理解全球旅游流动提供了新视角。

　　实践方面，为提升中国国际游客统计的准确性，本文提出如下3 点建议。一是积极寻求与地理位置接近、经济联系紧密的邻国和地区合作，共同开展国际旅游统计。数据的相互校准和共享不仅可以提高数据质量、增强统计的可比性，更能加强区域内的信息交流和旅游合作。二是推动旅游统计与边境管理、住宿监管、金融交易等其他行政数据的衔接，逐步形成跨部门协同的统计体系。三是探索新兴技术手段的可能性，如利用移动信令数据、在线平台数据等大数据资源进行补充和验证，并通过实验项目积累经验，为全球旅游治理与区域合作贡献更可靠的数据支撑。

　　目前，国内外对旅游统计的研究都十分有限，相关学术成果远不及旅游需求、旅为等议题丰富。本研究也存在一定的局限，主要聚焦统计方法本身，未能全面深入探讨其背后的制度成因。基于此，未来研究可从以下方面深化。

　　首先，在实践层面，如何整合多源数据并优化统计体系是未来的核心挑战。1）银联数据、移动信令数据的应用正在成为重要趋势，但这并不意味着传统的旅游统计方法可以被取代。如何在保障数据隐私与安全的前提下，将传统统计与大数据方法有效结合，形成互补验证机制。2）统计是一项平衡数据需求和人力技术资本的系统工程，何种数据搜集与整合体系能够在成本可控的前提下，满足对游客出为特征的精细化分析。3）游客调查是获取游客特征和旅行特征的重要方式，统计题项的设计会影响数据质量和决策效能。如何改进统计题项设计，以捕捉新兴旅游需求。4）鉴于各国国情不同，难以形成一套普适性的数据采集方案，如何量化评估不同数据采集方式（边境调查、住宿登记、大数据监测等）对统计结果可比性的具体影响。能否提炼出可供中国借鉴的制度性经验，如统计协调机制、跨部门数据共享模式等。

　　其次，在理论层面，未来研究可以深入探索各国旅游统计差异背后的政治经济学逻辑，更好地解释概念界定差异背后的制度原因。值得注意的是，2024年联合国统计委员会第55届会议虽推出了新版《衡量旅游业可持续性的统计框架》（The Statistical Framework for Measuring the Sustainability of Tourism,MST），强调了旅游业与经济、社会、环境的综合衡量，但在游客流量统计层面改动不大。这引出一个重要问题：在多年的实践中，究竟哪些传统标准（如“惯常环境”的操作性定义）在数字化和全球化背景下是需要调整的。

　　本文通过统计方法比较与统计口径选择原则的讨论，希望能引起学界对旅游数据基础性问题的重视，并呼吁更多研究者关注旅游统计的制度逻辑与方法创新，为旅游统计体系的完善奠定理论与实证基础。