張　鑫，　高淑春，　杜麗燕，　楊艷艷

(合肥工業(yè)大學(xué) a.管理學(xué)院；b.過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室，合肥　230009)

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基于協(xié)整理論的我國旅游業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長動態(tài)關(guān)系研究

張鑫a,b，高淑春a,b，杜麗燕a,b，楊艷艷a,b

(合肥工業(yè)大學(xué) a.管理學(xué)院；b.過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室，合肥230009)

以實證研究方法，基于1990年到2012年的數(shù)據(jù)分析，論證了中國旅游收入與經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。運用協(xié)整模型，研究得出經(jīng)濟增長和入境旅游對國內(nèi)旅游的彈性系數(shù)分別為0.834 940和0.843 328。Granger 因果檢驗發(fā)現(xiàn)，在5%和10%的顯著水平下存在LGDP到LDR的雙向因果關(guān)系和LDR到LIR的單向因果關(guān)系，LIR和LGDP之間不存在Grange因果關(guān)系。在定量分析的基礎(chǔ)上提出了相關(guān)建議。

經(jīng)濟增長；旅游產(chǎn)業(yè)；協(xié)整；Granger因果檢驗；誤差修正模型

一、引　言

20世紀(jì)80年代以來，旅游需求呈現(xiàn)井噴式增長。旅游業(yè)的崛起為提升人民生活品質(zhì)、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式做出了重要貢獻(xiàn)。旅游業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間關(guān)系及互動效應(yīng)日益成為學(xué)者研究的熱點。國內(nèi)外學(xué)者基于不同的視角、運用不同的方法、采用不同時間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行了旅游發(fā)展與經(jīng)濟關(guān)系的研究。如旅游地國際貿(mào)易的發(fā)展與國際旅游業(yè)發(fā)展的互相促進(jìn)關(guān)系的研究[1,2]，基于國家層面的旅游收入與經(jīng)濟增長之間的互動效應(yīng)等[3-6]。國內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了我國旅游發(fā)展與經(jīng)濟增長的動態(tài)相關(guān)性研究[7-10]，探討了區(qū)域性旅游產(chǎn)業(yè)集聚水平變化趨勢[11]，分析了國內(nèi)旅游消費、旅游投資、入境旅游的發(fā)展現(xiàn)狀及對我國經(jīng)濟的影響[12]。這些成果對指導(dǎo)旅游業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展起到了較好的推動作用。但由于未考慮發(fā)展環(huán)境的變化，運用單一方法或不進(jìn)行數(shù)據(jù)修正的研究存在一定的不足。因此，本次研究以1990-2012年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，綜合實證研究方法，進(jìn)行我國旅游業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長動態(tài)關(guān)系的研究，為推動二者的協(xié)調(diào)發(fā)展提供決策參考。

二、模型構(gòu)建與檢驗

1.變量和模型的設(shè)定

以被公認(rèn)為衡量國家經(jīng)濟狀況最佳指標(biāo)的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)作為衡量經(jīng)濟增長的變量，旅游收入分為國際旅游收入(用IR表示)和國內(nèi)旅游收入(用DR表示)。IR是指入境游客在中國境內(nèi)旅行、游覽過程中用于交通、參觀游覽、住宿、餐飲、購物、娛樂等的全部花費。DR是指國內(nèi)游客在國內(nèi)旅行、游覽、住宿、交通、餐飲、購物娛樂等的全部花費。

設(shè)定GDP、IR、DR三者之間的關(guān)系為道格拉斯函數(shù)：

DR=A(GDP)α(IR)β

兩邊取對數(shù)得到 LNDR=LNA+αLNGDP+βLNIR

2.樣本數(shù)據(jù)說明

樣本數(shù)據(jù)均來源于1991-2013年《中國統(tǒng)計年鑒》，為消除價格因素的影響，并且考慮到在幾個價格指數(shù)中GDP平減指數(shù)能夠全面反映物價走勢，而居民消費價格指數(shù)(CPI)、生產(chǎn)者物價指數(shù)(PPI)只能反映一方面的物價變動情況，因此本文采用GDP平減指數(shù)作為通脹率對數(shù)據(jù)處理得到實際值。將統(tǒng)計年鑒中以1978=100的GDP指數(shù)換算成以1990年為基期的GDP指數(shù)和平減指數(shù)：GDPini=GDPi/GDP1990，GDPini表示以1990年為基期時GDP指數(shù)，GDPi表示以1978年為基期時各年的GDP指數(shù)，GDP1990表示以1978年為基期時1990年的GDP指數(shù)。

GDP平減指數(shù)GDPdi=(GDPi/GDPini)*(GDPin1990/GDP1990)

其中GDPi表示各年名義GDP，GDPini表示以1990年為基期時各年GDP指數(shù)，GDPin1990表示1990年GDP指數(shù)， GDP1990表示1990年名義GDP。

各年名義GDP除以GDP平減指數(shù)即為各年GDP真實值。將以億美元為單位的國際旅游收入換算為以億元人民幣為單位，方法是用各年IR數(shù)值乘以各年人民幣兌美元匯率。為了消除時間序列中的異方差對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)變換，加上字母L表示變換后數(shù)據(jù)，進(jìn)行對數(shù)變換不但不會改變變量間的協(xié)整關(guān)系，反而能夠使其線性化。進(jìn)行差分分析時記一階差分為DLGDP、DLDR、DLIR。

三、實證結(jié)果分析

1. 單位根檢驗

為了直觀觀察序列間的關(guān)系，首先進(jìn)行序列的描述統(tǒng)計分析，繪制時序圖和差分圖(見下頁圖1、下頁圖2)。

從圖1可以看出LGDP、LDR、LIR在1990-2012三個變量都呈現(xiàn)出非平穩(wěn)性但都具有向上的發(fā)展趨勢，水平序列非平穩(wěn)。圖2一階差分序列圖顯示變量的一階差分具有平穩(wěn)性，說明一階差分序列可能是平穩(wěn)序列，但是一階差分序列究竟是否如預(yù)期一樣是平穩(wěn)的要進(jìn)一步進(jìn)行單位根檢驗。下頁表1是單位根檢驗結(jié)果。

圖1　時序圖　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖2　一階差分序列圖

表1　DLGDP、DLDR、DLIR單位根檢驗結(jié)果

通過ADF檢驗發(fā)現(xiàn)序列的一階差分是平穩(wěn)的，LGDP、LDR、LIR都是一階單整的I(1)序列，滿足協(xié)整分析的條件，可利用協(xié)整分析他們之間的動態(tài)關(guān)系。

2.向量自回歸模型VAR(vector auto regression )

根據(jù)EVIEWS滯后長度準(zhǔn)則(Lag Length Criteria)確定VAR模型滯后期。當(dāng)最大滯后期階數(shù)選擇1時結(jié)果優(yōu)良，似然比( LR) 檢驗統(tǒng)計量、最終預(yù)測誤差( FPE) 、AIC、SC 和Hannan-Quinn( HQ) 信息準(zhǔn)則這五個評價統(tǒng)計量均同時選擇了1 階滯后，且VAR模型中特征根的倒數(shù)值都小于1、全部特征根的倒數(shù)值均落在單位圓內(nèi)，故選1階滯后期建立VAR模型。實驗結(jié)果見表2、表3和下頁圖3。

表2　滯后期選擇結(jié)果

注：*表示根據(jù)該準(zhǔn)則選定的階數(shù)。LR：連續(xù)修正LR檢驗統(tǒng)計量(5%水平下顯著)；FPE：最終預(yù)測誤差；AIC：Akaike信息準(zhǔn)則；SC：Schwarz信息準(zhǔn)則;HQ:Hannan-Quinn信息準(zhǔn)則。

表3　特征根結(jié)果

圖3　特征根結(jié)果

在模型設(shè)定時使用非約束性模型(Unrestricted VAR)，以LDR、LGDP、LIR為內(nèi)生變量，以C為外生變量構(gòu)建如下模型：

其中C=[-3.992 717,-0.206 927,2.410 809]'，LNY=[LDR，LGDP ，LIR']。

VAR模型整體檢驗的確定性殘差的方差(2.13E-07)較小，極大似然函數(shù)值(81.944 52)較大，AIC信息值(-6.358 593)和SC信息值(-5.763 479)均較小，表明模型整體解釋能力強。VAR模型各方程檢驗結(jié)果和VAR整體檢驗結(jié)果均表明模型效果優(yōu)良，擬合優(yōu)度高。

3.協(xié)整檢驗

雖然LGDP、LDR、LIR三個時間序列是非平穩(wěn)的，但是他們之間可能存在某種平穩(wěn)的線性組合能反映變量之間的長期均衡關(guān)系(協(xié)整關(guān)系)。單位根檢驗已知LGDP、LDR、LIR都是一階單整的I(1)序列，滿足協(xié)整分析的條件。本文采用Johansen跡檢驗法和最大特征值檢驗法檢驗三個變量之間的關(guān)系，設(shè)定觀測序列無線性確定趨勢、無截距。Johansen協(xié)整檢驗滯后期是一階差分變量的滯后期，故為0。協(xié)整檢驗結(jié)果見表4、表5和下頁表6。

表4　特征根跡檢驗

注：*表示以5%的顯著水平拒絕原假設(shè)。

表5　最大特征值檢驗

注：*表示以5%的顯著水平拒絕原假設(shè)。

表6　協(xié)整向量

協(xié)整檢驗的特征根跡檢驗和最大特征值檢驗均說明5%顯著水平下有且只有一個協(xié)整關(guān)系，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整向量(LDR LGDP LIR)為(1.000 0 -0.834 940 -0.843 328)，最大似然函數(shù)值75.281 55。 于是得到我國國內(nèi)旅游收入、經(jīng)濟增長、國際旅游收入之間的長期均衡方程式：LDR=0.834 940LNGDP + 0.843 328LIR。協(xié)整方程揭示了國內(nèi)旅游、經(jīng)濟增長、國際旅游之間存在一種長期的均衡關(guān)系。其次，揭示了長期而言經(jīng)濟增長與國內(nèi)旅游的彈性和入境旅游與國內(nèi)旅游的彈性。經(jīng)濟增長1個百分點，國內(nèi)旅游增長0.83個百分點；入境旅游每增長一個百分點，國內(nèi)旅游增長0.84個百分點。國內(nèi)經(jīng)濟和入境旅游的增長對我國國內(nèi)旅游有較大的影響。這主要是因為，一方面，經(jīng)濟增長為國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展在交通運輸、基礎(chǔ)建設(shè)、休閑娛樂、度假住宿、支付能力等方面提供了必要的經(jīng)濟支撐。另一方面，生活水平的提高促進(jìn)了人們生活方式和消費觀念的改變，刺激了國內(nèi)的旅游消費。

4.誤差修正模型VEC(vector error correction model)

VEC模型實質(zhì)即變量施加協(xié)整約束條件的VAR模型，選定滯后期為0構(gòu)建向量誤差修正模型為：

5. Granger因果檢驗

國內(nèi)旅游、經(jīng)濟增長、入境旅游之間存在長期均衡關(guān)系，但是這種關(guān)系是否是一種因果關(guān)系需進(jìn)行Granger因果檢驗，檢驗結(jié)果見表7。

表7　LGDP、LDR、LIR的Granger因果檢驗

Granger因果檢驗結(jié)果顯示在5%和10%的顯著水平下，存在LGDP到LDR的雙向因果關(guān)系，揭示了經(jīng)濟發(fā)展與國內(nèi)旅游之間的反饋因果關(guān)系，說明經(jīng)濟發(fā)展對國內(nèi)旅游具有推動作用，旅游業(yè)的迅速發(fā)展，經(jīng)濟效益不斷增強也成為促進(jìn)經(jīng)濟增長的積極因素。在5%和10%的水平下還存在LDR到LIR的單向因果關(guān)系，說明國內(nèi)旅游的發(fā)展也吸引了大量入境游客。需要說明的是LIR和LGDP之間不存在Granger單向和雙向因果關(guān)系。

6.方差分解

方差分解表示系統(tǒng)的某個變量受到?jīng)_擊后，以變量預(yù)測方差百分比的形式反映變量之間的交互作用程度。通過預(yù)測方差分解進(jìn)一步分析國內(nèi)旅游、國內(nèi)生產(chǎn)總值、入境旅游每一結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性，時間長度選10期，結(jié)果見表8、表9和表10。

表8　LDR的方差分解

表9　LIR的方差分解

表10　LGDP的方差分解

由LDR的分解結(jié)果可知第一期國內(nèi)旅游的波動只受自身波動的影響，國內(nèi)生產(chǎn)總值和入境旅游對波動的沖擊在第二期才被顯現(xiàn)出來。國內(nèi)旅游受自身波動影響從第二期起逐步下降到第十期的86.85%。國內(nèi)生產(chǎn)總值對國內(nèi)旅游波動的影響從第二期的0.98%逐步上升到第十期的11.65%。入境對國內(nèi)旅游的沖擊保持在1.5%左右。國內(nèi)旅游波動最主要受自身波動的影響保持在85%以上，其次是來自國內(nèi)生產(chǎn)總值的影響。

由LIR的分解結(jié)果可知，入境旅游第一期就受到來自自身、國內(nèi)旅游、經(jīng)濟增長波動的沖擊。國際旅游受自身影響，從第一期的54.36%穩(wěn)步下降，保持在32%左右。經(jīng)濟增長的沖擊從第一期的43.68%穩(wěn)步下降保持在27%左右。國內(nèi)旅游的沖擊在第二期大幅上升后，保持在41%左右。

由LGDP的分解結(jié)果可知國內(nèi)生產(chǎn)總值第一期就受到自身波動和國內(nèi)旅游波動的沖擊。來自國內(nèi)旅游的沖擊由第一期較小的影響上升到第十期32.8%，國內(nèi)生產(chǎn)總值自身波動的影響從第一期的99%穩(wěn)步下降到第十期的66.54%，受國際旅游波動的沖擊始終保持在較小的幅度內(nèi)。

四、結(jié)　語

運用協(xié)整方程研究表明經(jīng)濟增長1個百分點，國內(nèi)旅游增長0.83個百分點；入境旅游每增長1個百分點，國內(nèi)旅游增長0.84個百分點。國內(nèi)經(jīng)濟和入境旅游的增長對我國國內(nèi)旅游有較大的影響。向量誤差修正模型表明當(dāng)短期波動偏離長期均衡時，系統(tǒng)將以0.834 9的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。方差分解顯示國內(nèi)旅游波動最主要受自身波動的影響保持在85%以上，其次是來自國內(nèi)生產(chǎn)總值的比較穩(wěn)定的影響。入境旅游受到來自自身、國內(nèi)旅游、經(jīng)濟增長波動的沖擊，受自身影響較穩(wěn)定保持在32%左右。

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(責(zé)任編輯劉翠)

On Dynamic Relationship between China's Tourism Industry Development and Economic Growth Based on the Theory of Cointegration

ZHANG Xina,b,GAO Shu-chuna,b,DU Li-yana,b,YANG Yan-yana,b

(a.School of Management; b.Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision Making of Ministry of Education, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)

Based on the empirical study, this paper indicates that there is a long-term stable cointegration relation between Chinese tourism income and economic growth according to the data from 1990 to 2012. Through the cointegration model, the elasticity coefficients of economic growth and inbound tourism to the domestic tourism are 0.834 940 and 0.843 328. The result of Granger causality test shows that at the significance level of 5% and 10%, there is bidirectional causality between LGDP and LDR as well as unidirectional causality from LDR to LIR. And there is no Grange causality between LIR and LGDP. Based on the results of quantitative analysis, the paper puts forward several relevant proposals.

economic growth; tourism industry; cointegration; Granger causality test; error correction model

20150618

教育部人文社會科學(xué)研究項目(12YJA630031)；合肥工業(yè)大學(xué)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與創(chuàng)新發(fā)展研究中心開放基金重點項目(2013HGXJ0324)；安徽省高等學(xué)校人文社會科學(xué)重點研究基地基金資助(2010sk031)

張鑫(1967-)，男，安徽太和人，博士，副教授。

F590

A

1008-3634(2016)02-0001-07