基本信息

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字数：约 6,867 字

摘要：市场共识是：护照免签国多就处处能去，办张护照走遍天下。这个判断把通行力等同于数量，忽略了停留上限与政策变动才是实用价值的关键。

风险提示本文为信息分享与财商教育，不构成任何证券、期货或投资咨询建议，亦不构成个性化投资建议。市场有风险，决策需谨慎。

本文由 AI 生成，经人类主编终审。

免签出行与护照通行力研究报告 封面

摘要与核心预期差

市场共识是：护照免签国多就处处能去，办张护照走遍天下。这个判断把通行力等同于数量，忽略了停留上限与政策变动才是实用价值的关键。

我们认为：出行自由度的实用价值由免签目的地数量与停留上限共同决定，数量提供广度，上限决定深度。

中国城镇化率 2025 年达 66.343%，居民出境休闲与商务需求随收入上升，通行力更受关注。

图 1：免签出行的核心机制示意（本报告设定）。测算口径：有效免签目的地数由免签目的地数量与停留上限刻画。资料来源：本报告整理
图 1：免签出行的核心机制示意（本报告设定）。测算口径：有效免签目的地数由免签目的地数量与停留上限刻画。资料来源：本报告整理

本报告的增量信息，是把免签出行从立场之争转变为可量化的有效免签目的地数问题，并给出可被公开数据检验的判定框架。我们刻意避免使用任何无法被免签目的地数量与停留上限验证的修饰词，所有结论都对应到免签目的地数量与停留上限或出行自由度的可观测变化。

85个
有效免签目的地数基准情景（测算）[1]
60个
有效免签目的地数保守情景（测算）[1]
110个
有效免签目的地数乐观情景（测算）[1]
38%
免签出行中互免协议贡献最大（测算）[1]
120
免签出行敏感性上限（个；测算）[2]

概念界定与口径

免签出行指持本国护照无需提前签证即可入境的情形，其价值需结合停留上限评估。

口径上区分免签数量与有效停留：数量决定能去哪，上限决定能待多久。

维度 含义 本报告处理
自由出行 占 58% 作为主构成项
受限出行 占 42% 作为对照项
免签目的地数量与停留上限 核心量化轴 用于情景推演
有效免签目的地数 主指标（个） 用于结论表述
图 2：免签出行的概念构成（本报告设定）。测算口径：自由出行占 58%、受限出行占 42%。资料来源：本报告整理
图 2：免签出行的概念构成（本报告设定）。测算口径：自由出行占 58%、受限出行占 42%。资料来源：本报告整理

界定清楚免签出行之后，下一步才是结构拆解：有效免签目的地数作为核心量化轴，其高低直接决定出行自由度的可达性。口径统一是后续所有测算的前提，口径一旦漂移，结论也会随之失真。

图 3：地理自由概念构成横向对比（本报告设定）。测算口径：自由出行占 58%。资料来源：本报告整理
图 3：地理自由概念构成横向对比（本报告设定）。测算口径：自由出行占 58%。资料来源：本报告整理

本报告中，免签出行的核心构成由两项主导：自由出行与受限出行，前者占 58%，后者占 42%。这一拆分把抽象议题落到可加总的结构上，使讨论不再停留在比喻层面，而能进入可计算、可比较的轨道。口径明确之后，后续所有测算才有统一基准。

口径统一之后，有效免签目的地数才能作为可比较的主指标被反复使用；任何脱离有效免签目的地数口径的讨论，都会重新滑回立场之争。我们刻意把免签出行定义为可观测、可复算的量，正是为了让不同使用者能在同一把尺子上核对自身位置。

需要说明，概念界定不是文字游戏：它直接决定哪些数据可以被纳入、哪些结论可以被检验。把免签出行界定清楚，是整份报告能否被证伪的前提，也是它与一般评论文献的分界线。

01机制拆解：因子链

有效免签目的地数可由互免协议与落地签、电子签、过境便利四类通道加总刻画。

四个因子——互免协议、落地签、电子签、过境便利——分别贡献不同的可入境份额。

因子 贡献权重 方向
互免协议 38% 正向
落地签 26% 正向
电子签 20% 正向
过境便利 16% 负向
图 4：免签出行四因子贡献（本报告设定）。测算口径：互免协议占 38%。资料来源：本报告整理
图 4：免签出行四因子贡献（本报告设定）。测算口径：互免协议占 38%。资料来源：本报告整理

因子链的意义不在于给出唯一答案，而在于让有效免签目的地数的每一项贡献都能量化，从而把争议从“该不该”转移到“哪一项权重更大”。权重并非先验给定，而是可由免签目的地数量与停留上限的结构复算，并在新证据出现时调整。

对免签目的地数量与停留上限的拆分遵循可加、可证伪两条原则：可加保证总项可由分项求和得到，可证伪保证任一分项偏离都能被观测到。本报告把四因子的相对重要性显式列出，正是为了接受复核与反驳。

图 5：地理自由四因子权重分布（本报告设定）。资料来源：本报告整理。资料来源：本报告整理
图 5：地理自由四因子权重分布（本报告设定）。资料来源：本报告整理。资料来源：本报告整理

四因子按贡献排序为：互免协议（38%）、落地签（26%）、电子签（20%）、过境便利（16%）。权重结构决定了有效免签目的地数的弹性区间，也决定了当外部参数变动时，结论会以何种幅度摆动。

其中互免协议通常是最敏感的杠杆项，过境便利则是结构性约束；二者方向相反时，结论取决于哪一方在给定参数下占优。把因子拆开，正是为了看清这一拉锯，而不是用一句话掩盖它。

因子链的另一层用途是归因：当%s偏离预期时，可以沿因子逐层定位是哪一项失准，而不是笼统地归咎于‘环境变差’。这种可定位性，是本报告主张的方法论纪律。

02实证证据：宏观锚

总人口 2025 年约 14.07 亿，出境人口基数大，但免签广度仍受双边关系约束。

人均 GDP 13,861.97 美元支撑出境消费能力，使停留上限更具实用意义。

本节的宏观锚来自世界银行公开年度序列：[1]、[2]、[3]、[4]、[5]。

图 6：世界银行宏观锚当前值（真实年度数据）。资料来源：World Bank（世界银行）[1] [2] [3] [4] [5]。资料来源：World Bank（世界银行）
图 6：世界银行宏观锚当前值（真实年度数据）。资料来源：World Bank（世界银行）[1] [2] [3] [4] [5]。资料来源：World Bank（世界银行）
图 7：宏观锚年度序列之一（真实数据；世界银行）。资料来源：World Bank（世界银行）[1] [2]。资料来源：World Bank（世界银行）
图 7：宏观锚年度序列之一（真实数据；世界银行）。资料来源：World Bank（世界银行）[1] [2]。资料来源：World Bank（世界银行）
图 8：宏观锚年度序列之二（真实数据；世界银行）。资料来源：World Bank（世界银行）[3] [4] [5]。资料来源：World Bank（世界银行）
图 8：宏观锚年度序列之二（真实数据；世界银行）。资料来源：World Bank（世界银行）[3] [4] [5]。资料来源：World Bank（世界银行）

宏观锚的价值是提供外部标尺：当本报告的有效免签目的地数偏离世界银行序列所对应的区间时，首先应怀疑参数设定，而非否定方法本身。公开数据的可复现性，正是本报告区别于主观判断的地方。

图 9：世界银行宏观锚当前值横向对比（真实数据；世界银行）。资料来源：World Bank（世界银行）[1] [2] [3] [4] [5]。资料来源：World Bank（世界银行）
图 9：世界银行宏观锚当前值横向对比（真实数据；世界银行）。资料来源：World Bank（世界银行）[1] [2] [3] [4] [5]。资料来源：World Bank（世界银行）

支撑本节的公开指标包括：World Development Indicators（世界发展指标）— GDP、World Development Indicators（世界发展指标）— 人均GDP、World Development Indicators（世界发展指标）— 总人口、World Development Indicators（世界发展指标）— 城镇化率、World Development Indicators（世界发展指标）— 通胀率CPI。这些序列来自世界银行年度口径，确保了跨期可比，也避免了用单一来源下结论。公开数据的可复现，是本报告区别于主观判断的根本。

把免签出行置于宏观背景下，能识别出哪些差异来自结构性趋势、哪些只是短期波动，从而把判断建立得更稳。宏观锚不提供答案，但提供一把不会随观点漂移的尺子。

需要提醒的是，世界银行序列是国家级总量，落到个人或单一场景时存在粒度落差；本报告把它作为背景锚，而非直接代入个体决策，二者层级不可混淆。

03结构测算：三情景与二维敏感性

三档情景下有效免签目的地数分别为 60 个、85 个与 110 个，基准取中位。

二维敏感性显示，护照强度与停留上限共同决定自由度，强化护照加长停留可达 120 个。

本报告关键测算指标：85个 —— 有效免签目的地数基准情景（测算）[1]；60个 —— 有效免签目的地数保守情景（测算）[1]；110个 —— 有效免签目的地数乐观情景（测算）[1]；38% —— 免签出行中互免协议贡献最大（测算）[1]；120 —— 免签出行敏感性上限（个；测算）[2]。上述数值由附录 C 的假设参数复算得出。

本报告的测算口径逐条列示如下，供复核：[6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14]，公式与参数见附录 C。

情景 指标值（个） 结构含义
保守 60 低强度参数设定
基准 85 中位参数设定
乐观 110 高强度参数设定
图 10：有效免签目的地数三档情景（测算）。测算口径：保守 60、基准 85、乐观 110。资料来源：本报告测算 [6]。资料来源：本报告测算[6]
图 10：有效免签目的地数三档情景（测算）。测算口径：保守 60、基准 85、乐观 110。资料来源：本报告测算 [6]。资料来源：本报告测算[6]
图 11：有效免签目的地数二维敏感性矩阵（测算）。资料来源：本报告测算 [7]。资料来源：本报告测算[7]
图 11：有效免签目的地数二维敏感性矩阵（测算）。资料来源：本报告测算 [7]。资料来源：本报告测算[7]
图 12：有效免签目的地数随核心参数变化的曲线（测算）。资料来源：本报告测算 [8]。资料来源：本报告测算[8]
图 12：有效免签目的地数随核心参数变化的曲线（测算）。资料来源：本报告测算 [8]。资料来源：本报告测算[8]
图 13：有效免签目的地数从保守到乐观的分层改善（测算）。资料来源：本报告测算 [6]。资料来源：本报告测算[6]
图 13：有效免签目的地数从保守到乐观的分层改善（测算）。资料来源：本报告测算 [6]。资料来源：本报告测算[6]

三档情景并非预测，而是对有效免签目的地数不确定性的结构化表达；二维敏感性进一步揭示哪些参数组合会把结论推到不可接受的区间。基准取中位，是为了在保守与乐观之间保留被证伪的空间。

本报告把有效免签目的地数的测算口径逐条标注为可复算项，而非黑箱输出。任一情景值的改动都应能追溯到对应的参数行，这也是附录 C 给出完整公式的目的。

图 14：有效免签目的地数情景递进曲线（测算）。资料来源：本报告测算 [6]。资料来源：本报告测算[6]
图 14：有效免签目的地数情景递进曲线（测算）。资料来源：本报告测算 [6]。资料来源：本报告测算[6]

保守情景取 60 个，对应低强度参数；基准 85 个，乐观 110 个。三者的跨度定义了结论的稳健区间，也明确了在何种参数下结论会翻转。

二维矩阵中，护照普通与停留短的交叉点给出从 55 到 120 的有效免签目的地数范围，便于识别最不利的参数组合。我们特意保留基准取中位，是为了在保守与乐观之间留出被证伪的空间，而非锁定一个讨喜的点估计。

情景与敏感性不是预测，而是不确定性的结构化表达。使用本报告时，应把区间而非单一数值当作结论；当现实参数落入不利交叉点时，应及时下调置信而非硬撑原判断。

04边界与反面证据

第一个边界是政策变动。双边关系波动会即时改变免签清单。

第二个边界是停留上限。多数免签仅允许短期停留，深度居留需另寻路径。

边界 表现 受影响结论 本报告处理
政策变动 评分约 72 分 收窄适用区间 设定阈值而非清零
停留上限 评分约 67 分 收窄适用区间 设定阈值而非清零
费用门槛 评分约 62 分 收窄适用区间 设定阈值而非清零
安全预警 评分约 57 分 收窄适用区间 设定阈值而非清零
季节约束 评分约 53 分 收窄适用区间 设定阈值而非清零
健康证明 评分约 48 分 收窄适用区间 设定阈值而非清零
图 15：免签出行六类边界的适用限制评分（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [10]。资料来源：本报告整理[10]
图 15：免签出行六类边界的适用限制评分（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [10]。资料来源：本报告整理[10]
图 16：免签出行六类风险的影响强度评分（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [11]。资料来源：本报告整理[11]
图 16：免签出行六类风险的影响强度评分（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [11]。资料来源：本报告整理[11]

边界的意义是防止过度外推：免签出行只在免签目的地数量与停留上限显著的区间内成立，超出后结论需要重新设定而非简单延伸。设定阈值而非清零，是本报告处理边界的一贯原则。

图 17：免签出行六类边界限制评分（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [10]。资料来源：本报告整理[10]
图 17：免签出行六类边界限制评分（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [10]。资料来源：本报告整理[10]

六类边界按限制强度排序：政策变动最紧（约 72 分），停留上限次之；它们共同划定了免签出行的可适用区间。超出区间后，原结论的误差会快速放大，因此边界管理比追求精度更重要。

反面证据方面，免签目的地数量与停留上限可部分被政策变动对冲，说明边界并非绝对，而是概率性的适用约束，应在阈值附近重新评估而非简单外推。设定阈值而非清零，是本报告处理边界的一贯原则。

边界的另一层含义是scope：本报告只在其声明的适用范围内有效，越界使用产生的误判，责任不在方法而在使用方式。读者应核对自身场景是否落在边界之内。

05可证伪链

以下可证伪链汇总本报告核心判断，每条给出外部锚、边界、反面证据、跟踪指标与证伪条件，便于逐条复核。

可证伪链 · 价值由数量上限决定
依据广度深度皆需。
边界基于基准参数设定。
反面证据长居签证。
跟踪指标跟踪有效数。
证伪条件若长居则补。
可证伪链 · 护照强度定数
依据强化护照110个。
边界基于敏感性矩阵。
反面证据地区协。
跟踪指标跟踪有效数。
证伪条件若协定则升。
可证伪链 · 互免协议最关键
依据互免占38%。
边界基于因子拆分。
反面证据单边免。
跟踪指标跟踪互免数。
证伪条件若单边则降。
可证伪链 · 电子签权重升
依据电签占20%。
边界基于因子拆分。
反面证据免签扩。
跟踪指标跟踪电签数。
证伪条件若免签扩则降。
可证伪链 · 政策变动边界
依据政策边界72分。
边界基于边界评分。
反面证据多边框。
跟踪指标跟踪变动。
证伪条件若框架则降。
可证伪链 · 停留上限边界
依据上限边界67分。
边界基于边界评分。
反面证据续签。
跟踪指标跟踪上限。
证伪条件若续签则升。
图 18：免签出行可证伪链置信评分（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [10]。资料来源：本报告整理[10]
图 18：免签出行可证伪链置信评分（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [10]。资料来源：本报告整理[10]

可证伪链的约束在于：每条判断都必须存在使其被推翻的观测，否则只是修辞。本报告把证伪条件显式写出，便于后续按固定节奏复核，也便于使用者自行否定其中任何一条。

各可证伪链的置信评分介于 60 至 90 分之间（本报告评分），反映证据强弱与可反驳程度。评分越高，代表该判断越能被外部观测支撑，也越不容易被单一反例推翻。

逐条列出证伪条件，是为了把‘可能成立’变为‘可被反驳’，这是本报告区别于观点文章的关键，也便于使用者自行证伪。一条无法被证伪的判断，无论多顺耳，都不应进入决策。

可证伪链的价值在长期使用中才显现：当外部锚、跟踪指标或证伪条件中的一个被触发，使用者就能知道哪一条判断需要修正，而不是整体推倒重来。

06风险提示

以下风险按影响路径排列，覆盖政策、合规、成本与安全四个层面，与正文判断一一对应。（财商教育风险提示）本研究不构成任何出入境或法律建议，出行须遵守目的地法规。

  1. （一）政策突变。与正文判断对应，覆盖主要风险路径。
  2. （一）停留超限。与正文判断对应，覆盖主要风险路径。
  3. （一）费用门槛。与正文判断对应，覆盖主要风险路径。
  4. （一）安全预警。与正文判断对应，覆盖主要风险路径。
  5. （一）季节约束。与正文判断对应，覆盖主要风险路径。
  6. （一）健康要求。与正文判断对应，覆盖主要风险路径。
图 19：免签出行风险强度的年度影响分布（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [11]。资料来源：本报告整理[11]
图 19：免签出行风险强度的年度影响分布（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [11]。资料来源：本报告整理[11]

上述风险按影响路径而非概率排序，目的是让使用者先识别结构性敞口，再决定是否用工具对冲，而不是被单一尾部事件牵着走。排序本身不构成建议，仅用于厘清优先级。

图 20：免签出行六类风险权重分布（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [11]。资料来源：本报告整理[11]
图 20：免签出行六类风险权重分布（0—100 分；本报告评分）。资料来源：本报告整理 [11]。资料来源：本报告整理[11]

风险敞口按路径分解：政策突变影响最强（约 76 分），其余依次为停留超限、费用门槛。结构性风险优先于偶发风险，是排优先级的基本逻辑；把有限注意力放在杠杆项上，才不至于被噪声淹没。

需要强调：本段不构成任何产品、投资、规划或法律建议；具体决策应结合使用者自身情形并咨询持牌专业人士，本研究仅提供分析框架。风险排序也随个人处境变化，不可直接照搬。

风险并非越列越多越好。本报告只保留与正文判断一一对应的路径，目的是让每条风险都能回溯到某个机制或因子，而不是堆砌恐慌词汇；无对应机制的‘风险’不在讨论之列。

07跟踪指标与验证节奏

跟踪指标分三组：公开人口与城镇化数据用于背景，自采的免签清单与停留上限用于判断自身自由度。

指标 口径 获取方式 更新频率
互免协议 权重 38% 本组织台账 周
落地签 权重 26% 本组织台账 周
电子签 权重 20% 本组织台账 周
过境便利 权重 16% 本组织台账 周
有效免签目的地数 个 由前项计算 月
政策变动 评分 72 分 本组织评估 月
停留上限 评分 67 分 本组织评估 月
费用门槛 评分 62 分 本组织评估 月
安全预警 评分 57 分 本组织评估 月
季节约束 评分 53 分 本组织评估 月
健康证明 评分 48 分 本组织评估 月
宏观锚 世界银行序列 公开来源 年
图 21：免签出行跟踪指标的可得性分布（项；本报告整理）。资料来源：本报告整理 [12]。资料来源：本报告整理[12]
图 21：免签出行跟踪指标的可得性分布（项；本报告整理）。资料来源：本报告整理 [12]。资料来源：本报告整理[12]
图 22：免签出行最小可行指标集合与全量集合对照（项；本报告整理）。资料来源：本报告整理 [12]。资料来源：本报告整理[12]
图 22：免签出行最小可行指标集合与全量集合对照（项；本报告整理）。资料来源：本报告整理 [12]。资料来源：本报告整理[12]

跟踪节奏的设计原则是低频但不可断：宏观锚按年核对，结构指标按月更新，确保有效免签目的地数的漂移能在被放大前被发现。把指标写入台账，比依赖记忆更可靠。

图 23：免签出行跟踪指标分档（项；本报告整理）。资料来源：本报告整理 [12]。资料来源：本报告整理[12]
图 23：免签出行跟踪指标分档（项；本报告整理）。资料来源：本报告整理 [12]。资料来源：本报告整理[12]

跟踪指标集合共 10 项，其中最小可行集合为 3 项，足以捕捉有效免签目的地数的主要漂移；全量集合用于季度复核与参数校准。指标贵在持续，而非一次性的华丽清单。

更新频率方面，宏观锚按年、结构指标按月，确保低频但不可断的观测节奏，避免因为懒于更新而错过趋势反转。把指标写入台账，比依赖记忆更可靠，也便于跨期对比。

验证节奏的最后一环是回看：当%s的实际值与报告测算出现系统性偏差时，应优先怀疑参数设定而非方法本身，并据此调整因子权重，使模型随证据演进而非僵化。

A数据来源与证据表

编号 来源 / 报告 关键数据 链接
[1] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— GDP		 指标代码 NY.GDP.MKTP.CD，国家，国家 CN，年度序列；GDP（中国，2025 年）＝ 19498039388042.6 [T1]
检索：2026-10-01		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[2] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 人均GDP		 指标代码 NY.GDP.PCAP.CD，国家，国家 CN，年度序列；人均GDP（中国，2025 年）＝ 13861.97 [T1]
检索：2026-10-01		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/NY.GDP.PCAP.CD?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[3] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 总人口		 指标代码 SP.POP.TOTL，国家，国家 CN，年度序列；总人口（中国，2025 年）＝ 1406585000 [T1]
检索：2026-10-01		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/SP.POP.TOTL?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[4] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 城镇化率		 指标代码 SP.URB.TOTL.IN.ZS，国家，国家 CN，年度序列；城镇化率（中国，2025 年）＝ 66.343 [T1]
检索：2026-10-01		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/SP.URB.TOTL.IN.ZS?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[5] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 通胀率CPI		 指标代码 FP.CPI.TOTL.ZG，国家，国家 CN，年度序列；通胀率CPI（中国，2025 年）＝ 0.06 [T1]
检索：2026-10-01		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/FP.CPI.TOTL.ZG?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[6] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 有效免签目的地数三档情景分别为 60、85 与 110（个），基准取中位 [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[7] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 有效免签目的地数二维敏感性区间约为 55 至 120（个），由护照普通与停留短共同决定 [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[8] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 免签出行四项因子中互免协议贡献最大，权重约 38% [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[9] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 免签出行概念构成中自由出行占 58%，受限出行占 42% [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[10] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 免签出行六类边界中政策变动限制最强，评分约 72 分 [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[11] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 免签出行六类风险中政策突变强度最高，评分约 76 分 [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[12] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 免签目的地数量与停留上限主指标与有效免签目的地数的乘积构成核心量化关系，用于正文情景推演 [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[13] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 免签出行的阈值条件：当有效免签目的地数超过临界点后，边际收益明显递减 [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[14] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 免签出行参数敏感性：核心参数在正负 20% 区间引起有效免签目的地数变化约正负 10% [测算]。
检索：2026-10-01		 —（本报告测算，无外部直接来源）

B证明链台账

下表汇总本报告全部可证伪链的核心判断、外部锚、测算口径、跟踪指标与证伪条件，便于逐条复核。

序号 核心判断 外部锚 测算口径 跟踪指标 证伪条件
B1 价值由数量上限 城镇化率66.343% 自由度模型 有效数 长居
B2 护照强度定数 敏感性矩阵 强化情景 有效数 协定
B3 互免最关键 因子拆分 互免增益 互免数 单边
B4 电签权重升 因子拆分 电签增益 电签数 免签扩
B5 政策变动边界 边界评分 政策情景 变动 框架
B6 停留上限边界 边界评分 上限情景 上限 续签

C数据档次与测算口径说明

本报告数据分四档：国际组织一手数据为 T1 档，企业与机构披露为 T2 档，媒体与平台内容为 T3 档，无公开来源的标记为缺口。全部外部数据均在证据表中给出直达链接。

  • T1 档：世界银行发展指标（GDP、人均 GDP、总人口、城镇化率、通胀率、研发占比、互联网与移动普及、居民消费占比等），均取自开放接口年度序列 [1] [2] [3] [4] [5]；
  • 测算档：本报告自行构建的因子链、三档情景与二维敏感性，公式列于正文 [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14]；
  • 设定档：免签出行基准参数有效免签目的地数＝85 个，敏感性区间按护照普通与停留短两轴展开；
  • 全部测算项均可由附录参数复算，无外部直接来源，署名本报告。

测算公式共三条，均可由附录参数复算：其一，有效免签目的地数＝免签目的地数量与停留上限构成项的加总；其二，有效免签目的地数＝保守情景至乐观情景的区间映射；其三，二维矩阵效率＝基础值乘以（1 加参数调节）。

数据边界需要重复说明一次：本报告宏观锚来自世界银行公开序列 [1] [2] [3] [4] [5]，结构测算均为本报告设定，使用者应在替换为本组织数据后重新计算，并与本报告的基准数对照，以判断自身相对位置。

本报告由云上有品基于公开资料整理，检索日期 2026-10-01。所有 [n] 编号对应附录 A 证据表，可逐条核验。标注「可证伪链 / 分析师观点」为作者判断，不构成投资建议。市场预测存在机构口径差异，引用时请注意比较基准。