唐靜　祝小林

隨著中國快速的工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程引發(fā)的環(huán)境污染現象日益凸顯，我國國際旅游目的地形象己受到了以嚴重霧霾天氣為代表的環(huán)境污染事件的影響，越來越多的入境游客在進行旅游決策時，將地區(qū)大氣污染列為了重要的參考因素。在綠色發(fā)展理念背景下，本文基于時間序列數據研究最受外國游客青睞的十大旅游目的地的空氣質量與入境游客量的關系，根據自2001年以來的數據建立VAR模型，在此基礎上利用協(xié)整分析和Granger因果檢驗的方法，分析其長期均衡關系，利用脈沖響應函數和方差分解方法，對系統(tǒng)進行動態(tài)變化分析。研究結果表明，霧霾指數與入境客流量之間存在正相關關系，霧霾天氣影響入境游客數量的增長，對入境游客選擇旅游目的地有著顯著的影響。因此，轉變經濟增長方式，改善空氣質量，實現綠色發(fā)展，有助于提振入境旅游市場，樹立中國旅游良好的國際形象。

引言

中國快速的工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程引發(fā)的環(huán)境污染現象日益凸顯，其中霧霾天氣逐漸嚴重，呈現長時間、大范圍、集中爆發(fā)的特點。進入21世紀以來，我國霾出現的日數明顯增加，東部沿海大部分地區(qū)霾出現日數幾乎都超過了100天。國內霧霾天氣急速頻發(fā)，己成為年度常態(tài)化氣候，這極大程度上損害了旅游氣候環(huán)境質量，不僅降低了旅游吸引物的觀賞效果，同時對交通運輸和人體健康不利，影響了旅游活動的開展。

據國家統(tǒng)計局統(tǒng)計（如圖1所示），入境旅游的發(fā)展很容易受到國際國內重大事件的影響，例如，2003年的“非典”、2008年的金融危機以及城市霧霾頻發(fā)等事件，使得入境旅游人數有所減少，一定程度上影響了入境旅游發(fā)展的進程。

基于此，本文研究的目的在于，明晰霧霾天氣對入境旅游的影響機制，確定霧霾指數與入境游客量的相關性，最后以實證研究衡量霧霾天氣對入境旅游的影響程度。盡管已有文獻探討過霧霾對旅游業(yè)的影響，但還沒有比較具象的定量實證研究。為彌補這一空白，本文探討國內旅游城市空氣質量與入境旅游人數之間的長期均衡關系和動態(tài)變化情況。

一、實證分析與討論

（一）指標選取與數據描述

本文選取了兩組指標，一是反映霧霾指數的指標，二是反映入境旅游人數的指標。

1.霧霾指數

霧霾指數一般有“環(huán)境空氣質量綜合指數”和“空氣質量達標天數比例”兩種常用的衡量指標。根據實際情況，國內游客更傾向于通過網絡掌握目的地的空氣質量綜合指數，而入境游游客通常會根據對目的地空氣質量一個相對長期的評判做出出游決策，所以本文根據研究需要選取“空氣質量達標天數比例”作為霧霾指數。

2.入境旅游人數指標

在以往的旅游需求研究中，旅游人數是最常用的變量，然后是旅游支出。本文選用北京接待的入境旅游人數進行統(tǒng)計分析。

（二）實證分析

本文首先對國內旅游城市空氣質量與入境旅游人數進行相關性分析，建立VAR模型，對指標變量的平穩(wěn)性進行單位根檢驗，在此基礎上，利用協(xié)整檢驗的方法研究二者之間的長期均衡關系，并運用Granger因果檢驗研究二者之間的因果聯(lián)系。最后，用脈沖響應函數和方差分解方法，分析它們之間的短期相互影響情況和程度。

（三）模型設定

向量自回歸模型（VAR模型）通過采用聯(lián)立方程的形式，對其內生變量的滯后期進行回歸。本文利用VAR模型，將入境游客量和空氣質量達標天數之間的關系表示如下。

Zt=C+A1Zt-1+A2Zt-2+…+ApZt-p+εt

其中，Zt是由2個內生變量組成的向量，即Zt=（Yt，Xt）;Yt，Xt依次表示入境旅游游客量和空氣質量達標天數;εt為隨機擾動項;p為滯后階數。

（四）單位根檢驗

單位根檢驗（ADF）（見表1）通過對所考察的時間序列Xt做輔助回歸，并檢驗原假設H0：ρ=0。經檢驗，ADF檢驗的P值為0.484 7，小于0.05，則拒絕原假設，說明序列是平穩(wěn)的，再繼續(xù)對該序列的一階差分進行檢驗。單位根的t檢驗統(tǒng)計量的值為-2.967 780，比在10%顯著性水平下的單位根檢驗的臨界值要小，即拒絕原假設，表明該序列的一階差分為平穩(wěn)序列。

（五）協(xié)整關系檢驗

由表2可知，VAR模型應選擇滯后階數為1階。確定滯后階數后，本文采用Johansen協(xié)整檢驗方法，檢驗空氣質量達標天數與入境游客數量指標之間的協(xié)整關系。由表3可知，空氣質量達標天數與入境游客數量的對數序列間都存在長期穩(wěn)定關系，而且它們都有唯一的標準化協(xié)整向量。

協(xié)整方程解釋了旅游地空氣質量和入境游客人數間的長期均衡關系，表4的結果說明當系統(tǒng)偏離長期均衡時，游地空氣質量和入境游客人數都會向均衡水平調整，相比之下，入境游客數量的調整速度略快。

（六）Granger因果關系檢驗

Granger因果關系檢驗若存在下列關系式，則稱Xt-1對t-1存在格蘭杰非因果性。Granger因果關系檢驗結果如表4所示。

f （Yt /Yt-1， L， Xt-1， L）=f （Yt /Yt-1， L）

由此可以得出結論，21世紀以來，隨著中國入境旅游業(yè)的發(fā)展，接待游客量整體趨勢是向上發(fā)展的，但能看出游客對空氣質量感知存在間接有限性，入境游客在做出旅游決策時，更多的是受到一些媒體傳播信息的影響，一些被媒體廣泛披露的城市是受霧霾影響最嚴重的城市。

（七）脈沖響應函數分析

經檢驗，VAR 模型的全部根的倒數值都小于1，表明VAR 模型的結構是穩(wěn)定的，并得到的脈沖響應函數圖，如圖2所示。橫軸表示沖擊作用的滯后期間數（單位：年），縱軸表示入境旅游人數的變化程度;實線表示脈沖響應函數，代表了旅游人數對相應變量的沖擊的反應;虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

霧霾天氣會給北京的入境旅游市場產生持續(xù)顯著影響，短期內有較大的波動，長期則趨向平穩(wěn)。

（八）方差分解

圖3分別為霧霾天氣沖擊對入境旅游人數變化的貢獻程度。橫軸表示沖擊作用的滯后期間數（單位：年），縱軸表示各內生變量對旅游需求的貢獻率（單位：%）。可見，霧霾天氣自身變化對入境旅游市場的影響比較大。

二、結論與政策建議

文章對霧霾天氣指數與國內入境旅游的主要城市北京的入境旅游人數進行相關性分析，得出霧霾指數與入境游客量兩者呈正相關。其次，把霧霾指數納入到入境游客量主要影響因素中，利用最小二乘法構建了關于霧霾指數的入境旅游人數的數學模型，該模型較為科學地得出了霧霾天氣對旅游城市入境旅游人數的影響系數。

根據上述研究發(fā)現，為促進地方入境旅游市場的持續(xù)健康發(fā)展，本文提出以下建議。

第一，理念層次。倡導生態(tài)文明理念，提倡綠色生產方式，政府與相關企業(yè)加大生態(tài)建設和保護力度，大力發(fā)展綠色生態(tài)經濟，加大旅游開發(fā)中的生態(tài)補償機制。

第二，實踐操作層面。城市要加強環(huán)境治理，推動城市治霾，積極回應負面信息，通過多途徑的正面宣傳治理成果，樹立積極正面的形象;并加強對公眾媒體的監(jiān)管力度，督促媒體對現實環(huán)境問題進行如實報道。

本研究的不足在于研究的范圍較小，除北京以外，國內霧霾頻發(fā)區(qū)還包括華東地區(qū)、華中地區(qū)部分省市及西安、四川等地。而文章僅以北京地區(qū)為例進行實證研兗，研究范圍顯得略窄。在今后的研究中，應引入華東等地區(qū)進行橫向對比，找出霧霾天氣對各區(qū)域入境客流量的影咱差異，及霧霾背景下入境旅游者在各區(qū)域移動行為、偏好行為、消費行為上的不同，以便形成更為完整、系統(tǒng)的研究。

（作者單位：中南財經政法大學工商管理學院）